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Análise de fundos imobiliários e índices aplicando machine learning e métodos estatístico
Use este link compartilhar ou citar este material: http://educapes.capes.gov.br/handle/1884/97866
Registro completo de metadados
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Pedroso, Lucas Garcia, 1981- | - |
| Autor(es): dc.contributor | Matioli, Luiz Carlos, 1961- | - |
| Autor(es): dc.contributor | Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Curso de Graduação em Matemática Industrial | - |
| Autor(es): dc.creator | Pierin, Fillipe Rafael Bianek | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-09-01T12:10:24Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-09-01T12:10:24Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-08-11 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-08-11 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2020 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/1884/97866 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/1884/97866 | - |
| Descrição: dc.description | Orientador: Prof. Dr. Lucas Garcia Pedroso | - |
| Descrição: dc.description | Coorientador: Prof. Dr. Luiz Carlos Matioli | - |
| Descrição: dc.description | Monografia (graduação) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Curso de Graduação em Matemática Industrial | - |
| Descrição: dc.description | Inclui referências | - |
| Descrição: dc.description | Resumo : Nesta monografia, apresentamos estudos em fundos imobiliários tratando a parte teórica destes, assim como os tipos existentes e métricas para analisá-los. Realizamos duas análises numéricas, sendo a primeira de previsão de tendência através de Machine Learning com a utilização dos modelos Regressão Logística, Floresta Aleatória, Máquina de Vetor Suporte, XGBoost e Rede Neural. E a segunda análise de comparação do retorno e risco dos fundos imobiliários usando o índice IFIX através de testes de hipóteses paramétricos e não paramétricos: Kolmogorov-Smirnov (para verificar suposição de normalidade), T e Wilcoxon (para comparação média), e F e Levene (para comparação da variância). Na análise de tendência, utilizamos dados dos índices Ibovespa e IFIX em duas análises separadas, adicionando variáveis de mercado, alguns índices e cotações, e variáveis obtidas por feature engineering, como coeficiente angular de índices e variação dos valores de fechamento de três meses. Além disso, testamos a retirada de variáveis usando a Análise de Variância (ANOVA) que trouxeram melhoria nos resultados. Os melhores modelos, considerando a medida de avaliação acurácia balanceada, foram Máquina de Vetor Suporte com previsão de um ano á frente com 79.49% usando dados dos índices mais dados de mercado, além de 90% das variáveis mais significativas selecionadas com a ANOVA e XGBoost com previsão de um ano á frente com 75.00% usando as variáveis de mercado, feature engineering e 95% das variáveis mais significativas selecionadas com ANOVA, para as análises com os índices IBOV e IFIX, respectivamente. Na análise de comparação, realizamos a comparação do índice IFIX com os índices IBOV, IDIV, SMLL e IMOB, e separamos essa análise em outras considerando meses ccom IBOV em alta e baixa, e IBOV e IFIX em alta e baixa simultaneamente. Os resultados mostram o índice IFIX comparado com os outros índices da análise possui retorno significantemente igual, e que a volatilidade é significantemente diferente. A exceção ocorre com os índices IDIV e IMOB, que não possuem retorno estatisticamente igual ao índice IFIX quando utilizamos dados quando o índice IBOV estava em período de alta e baixa, respectivamente. Por último, na análise com IBOV e IFIX em baixa, obtemos que o índice IFIX comparado com o índice IBOV apresentam volatilidade igual, o que mostra que estes índices, neste cenário, oscilam de forma semelhante | - |
| Descrição: dc.description | Abstract : In this monograph, we present studies on real estate funds dealing the theoretical part, as well as the existing types and metrics to analyze them. We realize two numerical analyses, the first of trend prediction through Machine Learning using the models Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machine, XGBoost and Neural Network. And the second of comparison analysis of real estate funds of return and risk of funds using the IFIX index through parametric and non-parametric tests: Kolmogorov-Smirnov (to examine normality assumption), T e Wilcoxon (for average comparison), and F e Levene (for variance comparison). In trend analysis, we are using data from Ibovespa and IFIX indexes in two separate analyses, adding market variables, some indexes and quotation, and variables obtained by feature engineering, such as indexes slope and variation of three month closing values. Furthermore, we test the removal of variables using Analysis of Variance (ANOVA), that brought improvements to the results. The best models, considering the balanced accuracy evaluation metrics, were Support Vector Machine with one year ahead forecast with 79.49% using index data, more market data, beyond to 90% of the most significant variables selected with ANOVA and XGBoost with one year ahead forecast with 75.00% using index data, market data and feature engineering , beyond to 95% of the most significant variables selected with ANOVA, for the analyzes with the IBOV and IFIX, respectively. In the comparison analyzes, we realize the compared with IFIX index with IBOV, IDIV, SMLL and IMOB indexes, and we separate this analysis into others considering months with IBOV in high and low, and IBOV and IFIX in high and low simultaneously. The results show that the IFIX index compared to the other indexes in the analysis has significantly equal return, and that the volatility was signifi cantly different. The exception occurs with the IDIV and IMOB indexes, which do not have a statistically equal return to the IFIX index when we use data from when the IBOV was in a high and low period, respectively. Finally, in the analysis with IBOV and IFIX indexes in low, we find that IFIX index complied with IBOV index present equal volatility, which show that the indexes, in this scenario, oscillate in a similar way | - |
| Formato: dc.format | 1 recurso online : PDF. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Investimentos imobiliários | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Mercado imobiliário | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado do computador | - |
| Título: dc.title | Análise de fundos imobiliários e índices aplicando machine learning e métodos estatístico | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo | |
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