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Navegando Formiga por Orientador "Doutor Lélis Pedro de Andrade"
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- ItemAnálise de desempenho de portfólios que combinam modelos de machine learning e otimização multiobjetivo no mercado de ações brasileiro(2023-12-20) Silva, Natan Felipe; Doutor Lélis Pedro de Andrade; Doutor Washington Santos SilvaA construção de um portfólio de investimento através da seleção criteriosa de ações é uma atividade crucial para os investidores. Nesse contexto, os métodos de inteligência artificial despontam como ferramentas fundamentais para apoiar as decisões dos investidores. O objetivo principal desta pesquisa é comparar diferentes métodos de machine learning para realizar a pré-seleção de ativos e analisar a combinação desses métodos na avaliação do desempenho de carteiras otimizadas. Essas carteiras serão integradas a um modelo de otimização multiobjetivo que busca maximizar o retorno e minimizar o risco. Para atingir essa meta, a dissertação desdobrou-se nos seguintes objetivos específicos, cada um estruturado como um artigo:i) Otimização de portfólio de investimento: uma revisão bibliométrica (Produto Bibliográfico 1); ii) Seleção de ativos e otimização de portfólios de investimentos com métodos de inteligência artificial: uma revisão sistemática e bibliométrica da literatura (Produto Bibliográfico 2); iii) Análise de desempenho de portfólios que combinam modelos de machine learning e otimização multiobjetivo no mercado de ações brasileiro (Produto Bibliográfico 3). O artigo empírico proposto nesta dissertação foi fundamentado nos dois artigos de revisão bibliométrica. Utilizando os modelos de machine learning, nomeadamente: a) Random Forest, b) Multilayer Perceptron (MLP), e c) Extreme Gradient Boosting (XGBoost), cada modelo foi treinado e validado para realizar a pré-seleção de ações com base em indicadores financeiros. Posteriormente, após a seleção de ações feita por cada modelo, foi conduzida a otimização do portfólio para determinar o percentual de alocação em cada ativo. É importante destacar que as carteiras selecionadas pelos modelos de inteligência artificial foram testadas por meio de backtesting, no qual foram calculados os seguintes indicadores de desempenho: i) índice de Sharpe, ii) índice de Treynor, iii) Alfa de Jensen e iv) VAR. O artigo empírico evidenciou que a combinação de modelos de machine learning e um modelo multiobjetivo gerou indicadores de desempenho superiores em comparação com os portfólios testados sem o uso combinado da técnica de machine learning e otimização multiobjetivo. Finalmente, como produto técnico, apresenta-se um algoritmo utilizado no artigo empírico (Produto Técnico/Tecnológico 1).
- ItemComparação dos métodos de avaliação de empresas: um estudo de caso em uma indústria de mineração de calcário do centro oeste de Minas Gerais(2024-07-24) Nascimento, José Ronaldo do; Doutor Lélis Pedro de Andrade; Doutor Washington Santos SilvaA presente pesquisa tem por objetivo apurar o valuation de uma empresa aplicando-se três métodos de avaliação em um estudo de caso em uma empresa do ramo de mineração de calcário, no centro oeste mineiro. A pesquisa tem por intuído entregar dois produtos: o primeiro sendo o produto técnico o qual apura-se o valuation de uma empresa utilizando das técnicas acima mencionadas o segundo um relatório conclusivo. Para tanto, aplicou-se a avaliação pelos métodos: i) contábil; ii) avaliação relativa ou por múltiplos e iii) fluxo de caixa descontado (FCD). Foi elaborado um estudo de caso com acesso aos demonstrativos contábeis da empresa durante o período de 2011 a 2023, bem como houve a coleta de dados de demonstrações contábeis e indicadores financeiros das companhias do setor de mineração, com ações na B3. Antes da aplicação dos métodos de avaliação, foi necessário proceder uma análise do breve histórico da empresa, do setor e das políticas financeiras adotadas na empresa escolhida para análise. Para a avaliação do método de FCD adotou-se o modelo de dois estágios, sendo o primeiro entre 2024 e 2028 e o segundo assumindo a perpetuidade, tomando como base de projeção os indicadores financeiros da empresa obtidos no período de 2019 a 2023. Como resultados, verificou-se que a empresa apresenta ter rentabilidade e liquidez consideradas satisfatória, no entanto, possui um custo de capital considerado alto devido a política de zero endividamento e apresentou dificuldades de gerar fluxos de caixa livres positivos nos períodos observado e projetado. Para avaliação por múltiplos, foi realizada uma comparação com a Companhia Siderúrgica Nacional, uma empresa do mesmo setor com as demais companhias do setor com ações em bolsa. Pela avaliação contábil dos ativos a empresa tem seu valor de R$ 478.492.107,81, já pelo método do fluxo de caixa descontado, o valor foi de R$ 330.526.500,40, ao passo que pela abordagem dos múltiplos, o valor encontrado foi de R$ 421.418.783,65, considerando o múltiplo EV/Ativo, ou de 616.935.957,46, pelo múltiplo EV/Vendas, ambos com base no setor, valor médio de 5 anos anteriores. Os resultados obtidos para outros múltiplos foram considerados não aderentes com os métodos contábil e fluxo de caixa descontado. Além disso, foi possível observar que o valor da empresa analisada possui maior sensibilidade nas políticas de investimento tanto em capex quanto em capital de giro e em sua estrutura de capital, a qual tem como alvo a 100% de capital próprio, o que eleva o custo de capital da empresa. Como implicações práticas, foi possível concluir que a comparação dos métodos de avaliação permitiu, a partir da aderência entre os métodos, obter estimativas consideradas mais adequadas do valor da empresa, bem como identificar pontos fortes e fragilidades nas estratégias operacionais, de investimento e de financiamento da empresa, as quais foram elaboradas no formato de um relatório conclusivo.
- ItemPrêmio pelo risco no mercado brasileiro: uma análise descritiva no período de 2008 a 2024(2025-02-06) Guimarães, Jéssica de Paula; Doutor Lélis Pedro de AndradeNo mercado financeiro atualmente, sendo um mercado muito dinâmico, quando se fala em investimentos muitos indivíduos se sentem inseguros e em dúvida sobre em qual instrumento investir: renda fixa ou renda variável? Este estudo busca analisar o prêmio pelo risco no mercado brasileiro, durante o período de 2008 a 2024. Para tanto, observou-se retornos mensais de ativos como: CDI, IPCA, IPCA+6% e IBOV. A pesquisa foi conduzida por meio de uma análise descritiva, tratando-se de uma pesquisa quantitativa. Os dados foram coletados diretamente do site do Banco Central por meio do Google Colab. Foram analisados tanto os prêmios pelo risco ex-post e ex ant. Os resultados indicam que o prêmio pelo risco ex-post, mensurado por valores passados, foi negativo (-0,15% a.m) enquanto o prêmio pelo risco ex-ant, observado pela expectativa de retornos, foi positivo (0,78% a.m). Esta diferença apresenta que, embora a expectativa de recompensa pelo risco seja positiva, os retornos observados foram negativos, em valores médios. Os resultados sinalizam que o CDI (0,76%) superou o IBOV (0,62%) no período analisado. Além disso, a inflação média mensal, medida pelo IPCA, foi de 0,48% e o ativo que obteve o melhor desempenho foi o IPCA+6%, com 0,97% a.m. Estes resultados mostram indícios que, no longo prazo, considerado o período de 2008 a 2024, os investidores não obtiveram recompensa pelo risco, conforme era esperado. Além disso, ativos considerados de renda fixa como CDI e IPCA+6% obtiveram desempenhos considerados superiores aos ativos de renda variável, medidos pelo IBOV.