Seleção de ativos, para a formação de carteira, utilizando Lógica Fuzzy, para investimentos, em empresas listadas na B3

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorBrandalise, Nilson-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/8212959359349775-
Autor(es): dc.contributorMartelotte, Marcela Cohen-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/1560238633451997-
Autor(es): dc.contributorChristo, Eliane da Silva-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/0831388652787701-
Autor(es): dc.contributorRibeiro, Anderson de Oliveira-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/0300712220397866-
Autor(es): dc.contributorRibeiro, Rosinei Batista-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/5938003791536092-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/2029196428489691-
Autor(es): dc.creatorLeal, Lara Aiex-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-21T20:14:40Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-21T20:14:40Z-
Data de envio: dc.date.issued2025-06-16-
Data de envio: dc.date.issued2025-06-16-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://app.uff.br/riuff/handle/1/38810-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1057447-
Descrição: dc.descriptionTrabalho ilustrado-
Descrição: dc.descriptionEsta dissertação apresenta um modelo de seleção de ativos para formação de carteiras de investimento, integrando três abordagens complementares: a técnica de Value at Risk (VaR), a teoria moderna de portfólios de Markowitz e a lógica fuzzy. A proposta é aplicar essas ferramentas para classificar ações de empresas listadas na B3 (Brasil, Bolsa, Balcão) em carteiras com diferentes níveis de risco (baixo, médio e alto), com o objetivo de otimizar a alocação de recursos com base na relação entre risco e retorno. O trabalho adota uma abordagem quantitativa, iniciando com a coleta e tratamento de dados históricos de preços de ações, aplicando regressão linear múltipla para investigar o grau de influência das variáveis sobre o índice IBOVESPA, e calculando o VaR para mensurar o risco potencial de perda de cada ativo. Os dados processados foram utilizados como entrada para um sistema fuzzy, responsável por classificar os ativos segundo seu perfil de risco. Os resultados obtidos demonstram que o modelo fuzzy gera classificações compatíveis com os princípios da teoria de Markowitz, evidenciando a coerência do sistema proposto na construção de carteiras mais equilibradas e alinhadas ao perfil do investidor. A principal contribuição científica desta dissertação reside na utilização integrada de técnicas clássicas e de inteligência computacional para aprimorar a tomada de decisão em ambientes incertos. A lógica fuzzy, em especial, mostrou­se eficaz na representação da subjetividade inerente ao mercado financeiro, oferecendo uma alternativa robusta e adaptável aqueles que enfrentam a volatilidade e dados incertos.-
Descrição: dc.descriptionThis dissertation presents an asset selection model for the construction of investment portfolios, integrating three complementary approaches: the Value at Risk (VaR) technique, Markowitz's modern portfolio theory, and fuzzy logic. The proposal is to apply these tools to classify stocks of companies listed on B3 into portfolios with different levels of risk (low, medium, and high), aiming to optimize resource allocation based on the risk­return relationship. The study adopts a quantitative approach, starting with the collection and processing of historical stock price data, applying multiple linear regression to investigate the influence of variables on the IBOVESPA index, and calculating VaR to measure the potential loss risk of each asset. The processed data were used as input for a fuzzy system, responsible for classifying assets according to their risk profile. The results show that the fuzzy model generates classifications consistent with the principles of Markowitz’s theory, demonstrating the coherence of the proposed system in constructing more balanced portfolios aligned with the investor’s profile. The main scientific contribution of this dissertation lies in the integrated use of classical and computational intelligence techniques to improve decision­making under uncertainty. Fuzzy logic, in particular, proved effective in representing the subjectivity inherent to financial markets, offering a robust and adaptable alternative for portfolio managers and investors facing volatility and imprecise data.-
Descrição: dc.description112 f.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsOpen Access-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectFormação de carteira-
Palavras-chave: dc.subjectLógica fuzzy-
Palavras-chave: dc.subjectSeleção de ativos-
Palavras-chave: dc.subjectValue at Risk-
Palavras-chave: dc.subjectSoftware R-
Palavras-chave: dc.subjectCarteira de investimento-
Palavras-chave: dc.subjectValor em Risco-
Palavras-chave: dc.subjectTeoria de Markowitz-
Palavras-chave: dc.subjectProdução intelecutal-
Palavras-chave: dc.subjectEngenharia de Produção-
Palavras-chave: dc.subjectAsset Selection-
Palavras-chave: dc.subjectFuzzy Logic-
Palavras-chave: dc.subjectB3-
Palavras-chave: dc.subjectValue at Risk-
Palavras-chave: dc.subjectSoftware R-
Título: dc.titleSeleção de ativos, para a formação de carteira, utilizando Lógica Fuzzy, para investimentos, em empresas listadas na B3-
Tipo de arquivo: dc.typeDissertação-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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