Aplicação de métodos computacionais multidisciplinares de engenharia para otimização de carteiras de investimentos.

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Barrosa, Marcelo Rosario da
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Estatísticas de ordem; Gestão de carteiras; Interferência não paramétrica; Interpolação estatística; Investimentos; Kriging; Neural networks; Optimization; Otimização global; Portfolio management; Redes Neurais; Risco; Risk
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3136/tde-14072016-152635/

Este trabalho apresenta uma nova metodologia para otimizar carteiras de ativos financeiros. A metodologia proposta, baseada em interpoladores universais tais quais as Redes Neurais Artificiais e a Krigagem, permite aproximar a superfície de risco e consequentemente a solução do problema de otimização associado a ela de forma generalizada e aplicável a qualquer medida de risco disponível na literatura. Além disto, a metodologia sugerida permite que sejam relaxadas hipóteses restritivas inerentes às metodologias existentes, simplificando o problema de otimização e permitindo que sejam estimados os erros na aproximação da superfície de risco. Ilustrativamente, aplica-se a metodologia proposta ao problema de composição de carteiras com a Variância (controle), o Valor-em-Risco (VaR) e o Valor-em-Risco Condicional (CVaR) como funções objetivo. Os resultados são comparados àqueles obtidos pelos modelos de Markowitz e Rockafellar, respectivamente.