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http://hdl.handle.net/1843/BUOS-9JXJB7
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor1 | Leonardo Pereira Santiago | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Anderson Laécio Galindo Trindade | pt_BR |
dc.contributor.referee2 | José Angelo Costa do Amor Divino | pt_BR |
dc.contributor.referee3 | Marcelo Azevedo Costa | pt_BR |
dc.creator | Livia Martins da Costa Furtado | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2019-08-10T15:31:57Z | - |
dc.date.available | 2019-08-10T15:31:57Z | - |
dc.date.issued | 2014-01-30 | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/1843/BUOS-9JXJB7 | - |
dc.description.abstract | The decisions concerning resource allocation in a portfolio of assets continue to generate a relevant amount of research. One example of such problems is the formation of a portfolio for pension fund. Pension plans with defined-contribution are characterized by a constant allocation in the first periods of contract, followed by a conservative non{constant allocation in the latter periods. This research offers a model of decision support which captures this change in the allocation behavior (myopic to {non-myopic) and is computationally efficient. The considered assets are stocks and governmental bonds. The problem is formulated via dynamic stochastic programming, complemented with Monte Carlo simulation to represent the multivariate behavior of asset rates of return. However, problems of this type are difficult to solve due to the dependence to scenario tree, in which the number of states grows exponentially with the number of stages. Characteristics of non-myopic utility functions are exploited to synthetize the initial periods in a single-period of decision. This approach allows the representation of the behavior change as well as, naturally, to reduce the required computational effort. To overcome the dependence of scenario tree, it is proposed an approximation of the optimal cost function in the later periods through a parametric model. With this approach, the need to construct a scenario tree is eliminated and a satisfactory solution may be obtained within limits computationally tractable. The obtained results show the adequacy of the proposed complementary approaches. | pt_BR |
dc.description.resumo | Decisões relacionadas a alocação de recursos em um portfólio de ativos continuam a gerar um número relevante de pesquisas. Um exemplo de problema desta natureza é a formação de um portfólio para fundos de previdência. Planos de previdência com contribuições definidas são caracterizados por uma alocação constante nos primeiros períodos de contrato, seguida por uma alocação não constante conservadora nos últimos períodos. Esta pesquisa propõe um modelo de apoio a decisão que capte esta mudança de comportamento da alocação (míope para não míope) e que seja computacionalmente tratado de forma eficiente. São considerados como ativos disponíveis para investimento ações e títulos públicos. O problema é formulado via programação dinâmica estocástica, complementado com a simulação de Monte Carlo para representar o comportamento multivariado da taxa de retorno dos ativos. Geralmente, problemas deste tipo sã difíceis de solucionar, pois são dependentes de árvores de cenário, em que o número de estados cresce exponencialmente com o número de estágios. Características de funções utilidades não míopes são exploradas para sintetizar os períodos iniciais em um único período de decisão. Esta abordagem permite a representação da mudança de comportamento do investidor além de, naturalmente, reduzir o esforço computacional requerido. Para contornar a dependência da árvore de cenários, é proposta uma aproximação da função custo ótima nos períodos finais através de um modelo paramétrico. Com esta abordagem, elimina-se a necessidade de construção da árvore de cenários e uma solução satisfatória pode ser obtida dentro de limites computacionalmente tratáveis. Os resultados obtidos mostram a adequação das abordagens complementares propostas. | pt_BR |
dc.language | Português | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Minas Gerais | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFMG | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject | Programação dinâmica estocástica | pt_BR |
dc.subject | plano de previdência | pt_BR |
dc.subject | Simulação de Monte Carlo | pt_BR |
dc.subject | Métodos paramétricos | pt_BR |
dc.subject | Seleção portfólio | pt_BR |
dc.subject.other | Método de Monte Carlo | pt_BR |
dc.subject.other | Programação dinâmica | pt_BR |
dc.subject.other | Programação estocástica | pt_BR |
dc.subject.other | Engenharia de produção | pt_BR |
dc.subject.other | Previdência privada | pt_BR |
dc.subject.other | Previdencia social | pt_BR |
dc.title | Alocação ótima em ativos financeiros para formação de um plano de previdência | pt_BR |
dc.type | Dissertação de Mestrado | pt_BR |
Appears in Collections: | Dissertações de Mestrado |
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