• Refine Query
  • Source
  • Publication year
  • to
  • Language
  • 3
  • Tagged with
  • 3
  • 3
  • 3
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • About
  • The Global ETD Search service is a free service for researchers to find electronic theses and dissertations. This service is provided by the Networked Digital Library of Theses and Dissertations.
    Our metadata is collected from universities around the world. If you manage a university/consortium/country archive and want to be added, details can be found on the NDLTD website.
1

Um estudo do problema de escolha de portfólio ótimo / A study about the portfolio selection problem

Albuquerque, Guilherme Ulliana Vieira de 08 May 2009 (has links)
O processo de escolha de portfólios é um problema clássico da área financeira. Neste problema, o investidor busca aplicar seu dinheiro em um mercado de ações de forma a obter um bom compromisso entre o retorno esperado e o risco. Em geral, quanto maior o retorno esperado da carteira, maior o risco a ela associado. Neste trabalho foram estudadas modelagens para o problema de escolha de portfólio ótimo e suas aplicações ao mercado brasileiro. Do ponto de vista de modelagem foi proposta a inclusão do risco diversificável e não-diversificável ao modelo linear estudado. O risco diversificável foi incluído através de uma restrição que impõe um número mínimo de ativos na composição do portfólio ótimo, enquanto o risco não-diversificável foi adicionado considerando o beta da carteira. Do ponto de vista de aplicação, foi considerada a atribuição de valores de probabilidade para os retornos históricos dos ativos utilizados na análise do problema, visando incorporar informações do comportamento apresentado pelo mercado nos resultados. Na geração dos resultados, foram desenvolvidos em CPLEX um método ótimo de solução para o problema e um método para geração de uma curva de soluções Pareto ótimas / The process of selecting a portfolio is a classical problem in finance, where the investor intends to invest money in the stock market in such way that a reasonable trade-off between expected return and risk is obtained. In general, the higher the expected return of the portfolio is, the higher his risk will be. In this work the single period portfolio optimization problem is studied in terms of modeling and application for the Brazilian stock market. Referring to the model, changes are proposed to include the diversifiable and nondiversifiable risk. The diversifiable risk is included by imposing a minimum number of assets on the portfolio, while the nondiversifiable risk is controlled by restricting the portfolios beta. On the applications side, a method to estimate the probability of the assets historical returns is proposed, so more information about the market behavior is considered on the problem. The results were obtained by a optimal method to find the best solution and another one to generate the Pareto-optimal solutions, both developed using CPLEX
2

Uma meta-heurística para uma classe de problemas de otimização de carteiras de investimentos

Silva, Yuri Laio Teixeira Veras 16 February 2017 (has links)
Submitted by Leonardo Cavalcante (leo.ocavalcante@gmail.com) on 2018-06-11T11:34:10Z No. of bitstreams: 1 Arquivototal.pdf: 1995596 bytes, checksum: bfcc1e1f3a77514dcbf7a8e4f5e4701b (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-11T11:34:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Arquivototal.pdf: 1995596 bytes, checksum: bfcc1e1f3a77514dcbf7a8e4f5e4701b (MD5) Previous issue date: 2017-02-16 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / The problem in investment portfolio selection consists in the allocation of resources to a finite number of assets, aiming, in its classic approach, to overcome a trade-off between the risk and expected return of the portfolio. This problem is one of the most important topics targeted at today’s financial and economic issues. Since the pioneering works of Markowitz, the issue is treated as an optimisation problem with the two aforementioned objectives. However, in recent years, various restrictions and additional risk measurements were identified in the literature, such as, for example, cardinality restrictions, minimum transaction lot and asset pre-selection. This practice aims to bring the issue closer to the reality encountered in financial markets. In that regard, this paper proposes a metaheuristic called Particle Swarm for the optimisation of several PSPs, in such a way that allows the resolution of the problem considering a set of restrictions chosen by the investor. / O problema de seleção de carteiras de investimentos (PSP) consiste na alocação de recursos a um número finito de ativos, objetivando, em sua abordagem clássica, superar um trade-off entre o retorno esperado e o risco da carteira. Tal problema ´e uma das temáticas mais importantes voltadas a questões financeiras e econômicas da atualidade. Desde os pioneiros trabalhos de Markowitz, o assunto é tratado como um problema de otimização com esses dois objetivos citados. Entretanto, nos últimos anos, diversas restrições e mensurações de riscos adicionais foram consideradas na literatura, como, por exemplo, restrições de cardinalidade, de lote mínimo de transação e de pré-seleção de ativos. Tal prática visa aproximar o problema da realidade encontrada nos mercados financeiros. Neste contexto, o presente trabalho propõe uma meta-heurística denominada Adaptive Non-dominated Sorting Multiobjective Particle Swarm Optimization para a otimização de vários problemas envolvendo PSP, de modo que permita a resolução do problema considerando um conjunto de restri¸c˜oes escolhidas pelo investidor.
3

Um estudo do problema de escolha de portfólio ótimo / A study about the portfolio selection problem

Guilherme Ulliana Vieira de Albuquerque 08 May 2009 (has links)
O processo de escolha de portfólios é um problema clássico da área financeira. Neste problema, o investidor busca aplicar seu dinheiro em um mercado de ações de forma a obter um bom compromisso entre o retorno esperado e o risco. Em geral, quanto maior o retorno esperado da carteira, maior o risco a ela associado. Neste trabalho foram estudadas modelagens para o problema de escolha de portfólio ótimo e suas aplicações ao mercado brasileiro. Do ponto de vista de modelagem foi proposta a inclusão do risco diversificável e não-diversificável ao modelo linear estudado. O risco diversificável foi incluído através de uma restrição que impõe um número mínimo de ativos na composição do portfólio ótimo, enquanto o risco não-diversificável foi adicionado considerando o beta da carteira. Do ponto de vista de aplicação, foi considerada a atribuição de valores de probabilidade para os retornos históricos dos ativos utilizados na análise do problema, visando incorporar informações do comportamento apresentado pelo mercado nos resultados. Na geração dos resultados, foram desenvolvidos em CPLEX um método ótimo de solução para o problema e um método para geração de uma curva de soluções Pareto ótimas / The process of selecting a portfolio is a classical problem in finance, where the investor intends to invest money in the stock market in such way that a reasonable trade-off between expected return and risk is obtained. In general, the higher the expected return of the portfolio is, the higher his risk will be. In this work the single period portfolio optimization problem is studied in terms of modeling and application for the Brazilian stock market. Referring to the model, changes are proposed to include the diversifiable and nondiversifiable risk. The diversifiable risk is included by imposing a minimum number of assets on the portfolio, while the nondiversifiable risk is controlled by restricting the portfolios beta. On the applications side, a method to estimate the probability of the assets historical returns is proposed, so more information about the market behavior is considered on the problem. The results were obtained by a optimal method to find the best solution and another one to generate the Pareto-optimal solutions, both developed using CPLEX

Page generated in 0.0711 seconds