Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2021 |
| Autor(a) principal: |
Cardoso, Gerson Nassor |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100132/tde-05012022-210331/
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Resumo: |
Aplicação de Sistemas Complexos em Economia vem tomando cada vez mais espaço, especialmente no que se trata modelagem de redes aplicadas a Economia e Mercado Financeiro. O modelo seminal de Mantegna (1999) filtra redes de correlações de retornos de ações em árvores de custo mínimo, é capaz de dissecar a estrutura do mercado e apresentar de formar intuitiva os principais ativos. Tal modelagem é utilizada para a analisar risco sistêmico e identificar grupos. Porém não está suficientemente claro como utilizar as redes para compor portfolios de investimentos e nem se essa tem poder de explicar retornos. Dessa forma esse trabalho utilizou o tradicional modelo multifatores para identificar variáveis que e são capazes de explicar retornos, no nosso caso as medidas de centralidade dos ativos. Construímos o modelo sugerindo estratégias de investimentos baseadas na rede de correlação e mostramos que as principais centralidades (intermediação, proximidade, grau e autovalor) são capazes de explicar retornos. A estratégia de investimento proposta no modelo foi comprar ações centrais, com os maiores valores de centralidade e vender as periféricas. Por fim avaliamos as carteiras utilizando índice de Sharpe e constatamos que a estratégia de comprar ações centrais e periféricas, diversificando a carteira, supera aquela inicialmente proposta, já que as ações periféricas são as negativamente correlacionadas com as mais centrais. |
