Made available in DSpace on 2010-04-20T21:00:53Z (GMT). No. of bitstreams: 4 Silas Roberto Trigo de Castro.pdf.jpg: 18044 bytes, checksum: 0ef6304f41d32d0812fc96ea18ea0070 (MD5) Silas Roberto Trigo de Castro.pdf.txt: 66374 bytes, checksum: 5873ecb65a3c3d9c1aaa9863b8a45e87 (MD5) Silas Roberto Trigo de Castro.pdf: 289794 bytes, checksum: b861c8b5bb8cac372b3ec780a79908ec (MD5) license.txt: 4886 bytes, checksum: 0963faa9cac4218995c81191703afeae (MD5) Previous issue date: 2009-02-04T00:00:00Z / The main purpose of this work is to compose a portfolio with long and short position of shares that outperform the market Índice de mercado. The composition is obtained by an artificial intelligence model, Fuzzy Logic Model, which treats the data on a logical way, do not relating the variables like the usual and conventional Mathematical models. We used the following multiples as an input for this study: Price/Earnings; Price/Book Value. We considered American shares traded and components of the S&P 500 index from 2000 until 2007. In order to confirm the effectiveness of the Fuzzy Logic Model, we used a Multivariate Linear Regression Model as well as the market indexes: S&P 500 and S&P 500 adjusted. The proposed model reached satisfactory results. The portfolio return outperforms the Índice de mercado and the conventional linear model for most of the studied periods. Through some statistical tests we demonstrated the accuracy of the model. / Este trabalho tem por objetivo propor uma carteira composta por posições compradas e vendidas de ações que supere os principais Índices de mercado. O resultado é obtido através de um modelo de Lógica Fuzzy, que é um modelo de inteligência artificial que trata os dados de maneira lógica, ou seja, sem relacionar as variáveis através de modelos matemáticos convencionais. Para esse estudo utilizamos como variáveis de entrada os múltiplos Preço/Lucro Esperado e Preço/Valor Patrimonial da Empresa de cada ação considerada. Foram estudadas as ações do mercado americano pertencentes ao índice S&P 500, do ano de 2000 até 2007. Com o intuito de comparar a eficiência do Modelo de Lógica Fuzzy, utilizamos o modelo de Regressão Linear Multivariada e os índices de mercado S&P 500 e o S&P 500 com uma modificação para se adequar aos dados escolhidos para o estudo. O modelo proposto produziu resultados satisfatórios. Para quase todos os anos estudados o retorno da carteira obtida foi muito superior ao dos Índices de mercado e do modelo linear convencional. Através de testes adequados comprovamos estatisticamente a eficiência do modelo em comparação aos Índices de mercado e ao modelo linear convencional.