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Tipo:	Dissertação de Mestrado
Título:	A utilização de um modelo híbrido algoritmo genético: redes neurais no processo de seleção de carteiras
Autor(es):	Marcelo Soares Cartacho
Primeiro Orientador:	Antonio Artur de Souza
Resumo:	A seleção de carteiras é o processo pelo qual se escolhem, dentre várias alternativas de investimento, os ativos que comporão a carteira com melhor relação risco-retorno, dado o perfil do investidor. A chamada Moderna Teoria de Carteiras engloba as idéias utilizadas na realização dessa seleção e tem como base o método de Markovitz. Este método, utilizado na geração de uma fronteira eficiente composta por carteiras de mínimo risco dado o nível de retorno ou de máximo retorno dado o nível de risco, necessita que certas premissas sejam válidas para sua devida utilização, além de dados de entrada que nem sempre refletem da melhor forma a realidade. O presente trabalho, desse modo, teve como objetivo verificar se o desempenho obtido no processo de seleção decarteiras, através do modelo de Markovitz, poderia ser alcançado ou superado por um modelo alternativo, capaz de captar as relações entre as variáveis do problema. Este modelo seria composto por métodos genéricos, mais especificamente algoritmos genéticos e redes neurais. As redes neurais, utilizadas no modelo, são estruturas capazes de reconhecer padrões aparentemente não detectáveis entre variáveis, permitindo que se realizem previsões sobre valores futuros com certa confiabilidade nos resultados. Já os algoritmos genéticos são métodos de busca e otimização que utilizam idéias da seleção natural e dagenética na solução de problemas. Neste trabalho, criou-se um modelo que utiliza redes neurais na previsão de preços futuros de ações e um algoritmo genético que otimiza a composição de carteiras a partir da relação entre risco e retorno das ações que a compõem. Dessa forma, para se alcançar o objetivo traçado, foi feita uma simulação de investimentos durante os anos de 1999 e 2000, utilizando-se, para isso, carteiras compostas por oito ações negociadas na Bovespa nesseperíodo. Na primeira etapa da simulação, utilizou-se o método de Markovitz na geração das carteiras a serem investidas. Na outra etapa, fez-se uso do modelo híbrido recém-criado, composto por um algoritmo genético e diversas redes neurais. Ao analisar os resultados, viu-se que os retornos obtidos pelo modelo híbrido foram superiores aos obtidos pelo método tradicional nos dois anos estudados, 1999 e 2000. Além disso, apesar da variabilidade das taxas de retorno ter se mostrado menor ao utilizarmos o método de Markovitz, a relação retorno/risco também foi melhor nas carteiras geradas pelo modelo alternativo.
Assunto:	Administração
Idioma:	Português
Editor:	Universidade Federal de Minas Gerais
Sigla da Instituição:	UFMG
Tipo de Acesso:	Acesso Aberto
URI:	http://hdl.handle.net/1843/BUBD-99UHEK
Data do documento:	19-Dez-2001
Aparece nas coleções:	Dissertações de Mestrado

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