Modelo de Seleção de Carteiras Baseado em Erros de Predição

• Main Author: Freitas, F. D.
• Other Authors: SALLES, E. O. T.
• Format: Others
• Published: Universidade Federal do Espírito Santo 2018
• Subjects: Erros de Predição; Seleção de Carteiras; Séries Temporais
• Online Access: http://repositorio.ufes.br/handle/10/9702

Made available in DSpace on 2018-08-02T00:01:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_2858_TeseDoutoradoFabioDarosdeFreitas.pdf: 3108018 bytes, checksum: 316bdee64e004c2aabfd9a24c931227d (MD5) Previous issue date: 2008-12-18 === Este trabalho apresenta um novo modelo de seleção de carteiras baseado em erros de predição que captura oportunidades de investimento no curto prazo. Nós utilizamos preditores neurais auto-regressivos com referências móveis para predizer os retornos futuros das ações, e uma medida de risco baseada nos seus erros de predição foi derivada de forma a manter a mesma fundamentação estatística do modelo média-variância. O efeito da diversificação eficiente se aplica através da seleção de preditores com perfis de erros de predição baixos e complementares. Um grande conjunto de experimentos com dados reais do mercado de ações brasileiro foi conduzido para avaliar o modelo de seleção de carteiras baseado em erros de predição, o qual contou com o exame da Normalidade dos erros de predição. Nossos resultados principais mostraram que é possível obter erros de predição Normais a partir de séries de retornos não Normais, e que o modelo de seleção de carteiras baseado em erros de predição capturou corretamente oportunidades de curto prazo, desempenhando melhor que o modelo média-variância e superando o índice de mercado.