Made available in DSpace on 2019-03-29T23:52:45Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-10-19 / Organizations that aim to achieve goals and satisfying results, in many cases rely on models and maturity patterns believing that all results will be obtained easily. Forget the vision and mission of the organization, which in turn are followed by a strategic plan well thought out and defined. Forget that with defined goals, objectives short, medium and long term for performing such feats are focused. Even with the science of the importance of the principles and values of the organization, these objectives are often not achieved satisfactorily, even if the organization has a department responsible for the use of methods and best practices of project management and portfolio, project management offices . There is no maturity in activities disabilities will be caused in the follow-up actions and obtaining results for the investment project, and that in some situations, could jeopardize the survival of the organization. This paper aims to present a new approach to the use of PMO Maturity Cube maturity model for the diagnosis of the level of maturity and adherence of the Project Management Office of the processes of Project Management and Improvement Model Project Portfolio Management Brazilian Software Process - MPS.Br Keywords: Project Management, Portfolio Management, PMO Maturity Cube, MPS.Br, Process, Mind Maps. / Organizações que almejam atingir objetivos e resultados satisfatórios, em muitas ocasiões se apoiam em modelos e padrões de maturidade acreditando que todos os resultados serão obtidos facilmente. Acabam esquecendo a visão e missão da organização, que por sua vez, são seguidas através de um planejamento estratégico bem elaborado e definido. Esquecem que com metas definidas, são focados os objetivos de curtos, médios e longos prazos para a realização de tais feitos. Mesmo com a ciência da importância dos princípios e valores da organização, esses objetivos em muitas vezes não são alcançados satisfatoriamente, mesmo a organização tendo um departamento responsável pela utilização de métodos e boas práticas de gerenciamento de projetos e portfólio, os escritórios de gerenciamento de projetos. Não havendo maturidade nas atividades, serão ocasionadasdeficiências no acompanhamento das ações e na obtenção de resultados referentes aos investimentos dos projetos, e que em algumas situações, poderãocomprometer a sobrevivência da organização. Este trabalho tem como objetivo apresentar uma nova abordagem com a utilização do modelo de maturidade PMO Maturity Cube para o diagnostico do nível de maturidade e aderência do Escritório de Gerenciamento de Projetos aos processos de Gerenciamento de Projetos e Gerenciamento de Portfólio de Projetos do Modelo de Melhoria de Processos de Software Brasileiro - MPS.Br. Palavras-chave: Gerenciamento de Projetos, Gerenciamento de Portfólio, PMO Maturity Cube, MPS.Br, Processo, MindMaps.

A combinação de previsões de volatilidade já foi extensamente estudada para o caso univariado, tendo como conclusão de que os modelos combinados tendem a performar melhor que os modelos individuais. Esse trabalho tem enfoque no caso multivariado, pouco explorado na literatura, investigando a combinação de previsões da matriz de covariância dos retornos de ativos financeiros. Foi utilizada uma abordagem econômica, com base na seleção de portfólios, na determinação dos pesos na combinação de previsões de volatilidade multivariada, em detrimento das tradicionais abordagens estatísticas. O método utilizado é diferenciado por visar sua aplicação final: a seleção de portfólios. A aplicação empírica é feita com dados do mercado de ações brasileiro, com uma amostra total de 1236 observações compreendidas entre 2009 e 2014. Os resultados encontrados mostram que os modelos combinados levam a resultados econômicos superiores em termos de retorno ajustado ao risco. Ao considerar-se o investidor que objetiva o portfólio de mínima variância, os resultados também apontam a superioridade dos modelos combinados.

A combinação de previsões de volatilidade já foi extensamente estudada para o caso univariado, tendo como conclusão de que os modelos combinados tendem a performar melhor que os modelos individuais. Esse trabalho tem enfoque no caso multivariado, pouco explorado na literatura, investigando a combinação de previsões da matriz de covariância dos retornos de ativos financeiros. Foi utilizada uma abordagem econômica, com base na seleção de portfólios, na determinação dos pesos na combinação de previsões de volatilidade multivariada, em detrimento das tradicionais abordagens estatísticas. O método utilizado é diferenciado por visar sua aplicação final: a seleção de portfólios. A aplicação empírica é feita com dados do mercado de ações brasileiro, com uma amostra total de 1236 observações compreendidas entre 2009 e 2014. Os resultados encontrados mostram que os modelos combinados levam a resultados econômicos superiores em termos de retorno ajustado ao risco. Ao considerar-se o investidor que objetiva o portfólio de mínima variância, os resultados também apontam a superioridade dos modelos combinados.

MATOS, Fabrini Oliveira. Evidência empírica do modelo CAPM para o Brasil. 2006. 48f. : Dissertação (mestrado profissional) - Programa de Pós-Graduação em Economia, CAEN, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, 2006. / Submitted by Mônica Correia Aquino (monicacorreiaaquino@gmail.com) on 2013-08-06T18:28:46Z No. of bitstreams: 1 2006_dissert_fomatos.pdf: 1004884 bytes, checksum: ac031bdd73214d6f7b7964d12c3cafc4 (MD5) / Approved for entry into archive by Mônica Correia Aquino(monicacorreiaaquino@gmail.com) on 2013-08-06T18:29:00Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2006_dissert_fomatos.pdf: 1004884 bytes, checksum: ac031bdd73214d6f7b7964d12c3cafc4 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-08-06T18:29:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2006_dissert_fomatos.pdf: 1004884 bytes, checksum: ac031bdd73214d6f7b7964d12c3cafc4 (MD5) Previous issue date: 2006 / O objetivo deste trabalho é testar o modelo CAPM (Capital Asset Pricing Model) utilizando-se da metodologia desenvolvida por Fama e MacBeth (1973) para a economia Americana. Fama e MacBeth testaram o CAPM utilizando-se de dados em cross-section. Seu estudo testou a relação linear entre o retorno esperado, o risco sistemático (beta dos portfólios) e a insignificância estatística da variância residual (medida de risco não sistemático), para carteiras de ativos registradas na New York Stock Exchange (NYSE) no período de 1935 a 1968. Os resultados obtidos por Fama e MacBeth foram favoráveis ao modelo CAPM uma vez que confirmaram a linearidade da linha de mercado de títulos e que o risco não sistemático não exerce influência nos retornos esperados dos ativos ou carteiras. Confirmaram também, a relação forte e linear entre os retornos das carteiras e o risco sistemático, medido pelo beta dos ativos ou carteiras. Utilizando-se dados de retornos mensais de ativos que compõem a Bolsa de Valores de São Paulo (BOVESPA), compreendidos entre 1987 e 2004 foi testado o modelo CAPM para a economia Brasileira utilizando-se da mesma metodologia de Fama e MacBeth. Os resultados obtidos para a economia brasileira não são favoráveis ao CAPM. Os resultados indicam que não há a exigência de retornos adicionais por maior exposição ao risco sistemático, segundo premissa do modelo CAPM. Contudo, os resultados confirmam a linearidade da linha de mercado de títulos e que o risco não sistemático não exerce influência nos retornos esperados dos ativos ou carteiras, para carteiras formadas por ativos da BOVESPA.

A combinação de previsões de volatilidade já foi extensamente estudada para o caso univariado, tendo como conclusão de que os modelos combinados tendem a performar melhor que os modelos individuais. Esse trabalho tem enfoque no caso multivariado, pouco explorado na literatura, investigando a combinação de previsões da matriz de covariância dos retornos de ativos financeiros. Foi utilizada uma abordagem econômica, com base na seleção de portfólios, na determinação dos pesos na combinação de previsões de volatilidade multivariada, em detrimento das tradicionais abordagens estatísticas. O método utilizado é diferenciado por visar sua aplicação final: a seleção de portfólios. A aplicação empírica é feita com dados do mercado de ações brasileiro, com uma amostra total de 1236 observações compreendidas entre 2009 e 2014. Os resultados encontrados mostram que os modelos combinados levam a resultados econômicos superiores em termos de retorno ajustado ao risco. Ao considerar-se o investidor que objetiva o portfólio de mínima variância, os resultados também apontam a superioridade dos modelos combinados.

SOUSA, Iury Átila Queiroga de. Fundos de investimento em ações no Brasil: análise dos efeitos tamanhos e rentabilidade em estratégias de investimento. 2013. 42f. Dissertação (Mestrado Profissional) - Programa de Pós Graduação em Economia, CAEN, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, 2013. / Submitted by Mônica Correia Aquino (monicacorreiaaquino@gmail.com) on 2014-10-16T19:52:31Z No. of bitstreams: 1 2013_dissert_iaqsousa.pdf: 873275 bytes, checksum: ec10f0b22bd028fb6650a977252fbc61 (MD5) / Approved for entry into archive by Mônica Correia Aquino(monicacorreiaaquino@gmail.com) on 2014-10-16T19:52:54Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_dissert_iaqsousa.pdf: 873275 bytes, checksum: ec10f0b22bd028fb6650a977252fbc61 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-10-16T19:52:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_dissert_iaqsousa.pdf: 873275 bytes, checksum: ec10f0b22bd028fb6650a977252fbc61 (MD5) Previous issue date: 2011-02-18 / The main objective of this study is to examine the predictability of return to investment funds using the Equity and making the comparison between the average return, based on performance indicators, will be providing information for the assembly of investment strategy for the financial market. The research was supported by the creation of four portfolios, analyzing 72 investment funds, compared with the main benchmarks market developed over the period 1998 to 2009. The active strategy proposal is such that investors bet every quarter in the 20 funds with better performance (winners) in Equity, with poorer performance on Equity (loosers), with better performance in Return Average (winners), with worse Return on Average performance (Loosers). Based on these results, we observe that three of the four portfolios created can overcome and sustain gains above the Bovespa index, but when compared to other market benchmarks, no portfolio is successful, a fact that deserves further investigation. The portfolios are analyzed when compounds in three balls in the pre-crisis year of the crisis and after crisis with the aim of identifying the performance of portfolios. The market benchmarks are represented by Ibovespa, IBRX, IEE and FGV 100. Except for the Bovespa index, the market indices showed better results in periods of crisis. / O objetivo principal do presente trabalho é a análise da previsibilidade de retorno para Fundos de Investimentos, utilizando o Patrimônio Líquido e realizando o confronto entre o retorno médio, com base no comportamento dos indicadores, estaremos fornecendo informações para a montagem de estratégia de investimento para o mercado financeiro. A pesquisa foi fundamentada com a criação de quatro carteiras, analisando 72 fundos de investimento, comparados com os principais benchmarks de mercado realizado durante o período 1998 a 2009. A estratégia ativa proposta, é tal que, o investidor aposta a cada quadrimestre nos 20 fundos com melhor performance (winners) em Patrimônio Líquido, com pior performance em Patrimônio Líquido (loosers), com melhor performance em Retorno Médio (winners), com pior performance em Retorno Médio (Loosers). Com base nos resultados obtidos, observamos que três carteiras, das quatro criadas, conseguem superar e manter ganhos acima do Ibovespa, porém, quando comparados a outros benchmarks de mercado, nenhuma carteira tem sucesso, fato este que merece ser melhor investigado. Os portfolios compostos são analisados sempre em três esferas no período de pré-crise, no ano da crise e após crise com intuito de identificar o desempenho das carteiras. Os benchmarks de mercado estão representados pelo Ibovespa, IBRX, IEE e FGV 100. Com exceção do Ibovespa, os indices de mercados apresentaram resultados superiores em período de crise.

Submitted by Camila Duarte (camiladias@bce.unb.br) on 2016-07-20T16:49:01Z No. of bitstreams: 1 2016_MarianaRosaMontenegro.pdf: 3553620 bytes, checksum: 116a727eb562811d7de8d8123dc065e4 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2017-02-23T14:37:07Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_MarianaRosaMontenegro.pdf: 3553620 bytes, checksum: 116a727eb562811d7de8d8123dc065e4 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-23T14:37:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_MarianaRosaMontenegro.pdf: 3553620 bytes, checksum: 116a727eb562811d7de8d8123dc065e4 (MD5) / O trabalho tem por objetivo estimar um portfólio ótimo, em conformidade com a teoria de portfólio proposta por Markowitz (1952) e utilizando o modelo de Correlação Local Gaussiana. Tjøstheim e Hufthammer (2013) esclarecem que tal ferramenta seria útil no problema de alocação de portfólio clássico. No entanto, por ser um modelo desenvolvido recentemente ainda não existe uma aplicação nesse sentido. Com tal propósito, desenvolve-se um novo modelo de seleção de portfólios, que incorpora a não-linearidade dos retornos e a observação empírica de que a relação entre os ativos é dinâmica no tempo. E a fim de testar a sua performance, o novo modelo foi aplicado aos dados simulados e aos ativos que compõem o S&P500 (Standard & Poor’s 500). A simulação gerou evidência inicial de melhor desempenho e de maior veracidade do novo modelo de seleção de portfólio, quando comparado ao modelo clássico Markowitz (1952). Uma das principais inovações do novo modelo é a possibilidade de lidar com diversas relações de não-linearidade por meio do uso da correlação local Gaussiana. A melhor performance foi observada em razão de que maior média e menor desvio padrão foram obtidos para o portfólio criado com o novo modelo. A seguir, mediante a seleção de dez ações dentre as que compõem o S&P500 no banco de dados do Yahoo Finance, no recorte temporal de 1985 a 2015, a performance do modelo de Correlação Local Gaussiana também foi avaliada por meio da comparação com o modelo de seleção de portfólio clássico. A análise dos resultados mostrou que a seleção de portfólio utilizando o modelo de Correlação Local Gaussiana superou o modelo tradicional de Markowitz (1952) em 63% dos casos utilizando o blockbootstrap e em 71% dos casos utilizando o bootstrap tradicional. Por ter apresentado maior Sharpe ratio, o modelo gerou um retorno de risco ajustado mais atraente na maioria dos casos em estudo. Em suma, a medida de correlação local Gaussiana foi capaz de detectar em estruturas de dependência mudanças complexas ou não-lineares e obter um resultado promissor que pode beneficiar tanto administradores, financistas e empresas, possibilitando a realização de uma análise de investimento mais precisa. O modelo desenvolvido no trabalho pode ser utilizado para a elaboração de novas estratégias de investimento, com o objetivo de melhorar a performance no mercado financeiro. / The goal of this work is to develop a new optimum portfolio selection method, based on the classic portfolio theory proposed by Markowitz (1952) using the local Gaussian correlation model. Tjøstheim e Hufthammer (2013) showed that this tool would be useful for the classical portfolio selection problem. However, since it is a newly developed approach, it has not been implemented yet. This work focuses on the development of a portfolio selection method that incorporates the non-linearity of returns and the empirical observation that the relationship between assets in dynamic in time. In order to evaluate its performance, the new model was applied to simulated data and to stocks that comprise S&P500. The initial simulations indicated a better performance of the new proposed model when compared to the classical model pro- posed by Markowitz (1952). One of the main new features of the new model is the possibility of dealing with non-linearity relations by using the local Gaussian correlation. The performance was evaluated by comparing the mean and standard deviation obtained from the results of the simulations. The portfolio created with the new model presented a higher average and lower standard deviation. Another way to evaluate the performance of the model was by randomly selecting 10 stocks from S&P500 in the data base of Yahoo Finance, during the period of 1985 to 2015, and comparing the performance of the new proposed portfolio selection method against the classical method proposed by Markowitz (1952). The analysis of the results showed that the portfolio selection using the local Gaussian correlation performed better than the traditional method in 63% of the cases when using block bootstrap and in 71% of the cases when using traditional bootstrap. Since the new method presented better Sharpe ratio, it generated a better risk adjusted return more attractive in most of the cases. In summary, the measurement of local Gaussian correlation was able to detect complex and non-linear changes in dependence structures, as well as a promising result that can benefit managers, financial markets and companies, allowing them to perform a more accurate investment analysis. The developed model can be used to build new investment strategies, with the objective of improving the performance in financial market.

Submitted by Israel Vieira Neto (israel.vieiraneto@ufpe.br) on 2015-03-06T12:35:26Z No. of bitstreams: 2 TESE Francisco Roberto Farias Guimarães Júnior.pdf: 2307437 bytes, checksum: 53e64ebe4f027c884afbeabb754fb4e8 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-06T12:35:26Z (GMT). No. of bitstreams: 2 TESE Francisco Roberto Farias Guimarães Júnior.pdf: 2307437 bytes, checksum: 53e64ebe4f027c884afbeabb754fb4e8 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013-10-30 / Há mais de 100 anos, pesquisadores da área financeira e de mercado de capitais vêm desenvolvendo teorias complementares que permitem estudar e entender o risco associado ao investimento em ativos de empresas, com o objetivo de maximizar o retorno e minimizar o risco assumido. Na tentativa de identificar variáveis que pudessem auxiliar na seleção de ativos para formar uma carteira com capacidade de gerar valor no longo prazo, vários autores comprovaram que alguns indicadores e alguns múltiplos de mercado eram correlacionados com o retorno dos ativos. Baseada nesta ideia de que existem variáveis capazes de auxiliar a seleção de ativos, esta pesquisa tem o seguinte objetivo: elaborar um modelo que permita a utilização de direcionadores de valor no processo de seleção de ativos para compor uma carteira de ações que apresente um bom desempenho de mercado e que esteja próxima da fronteira eficiente. Os procedimentos metodológicos foram divididos em duas etapas: na primeira etapa, desenvolveu-se um modelo matemático para o processo de seleção de portfólio; na segunda etapa, testou-se este modelo nas bolsas de valores da Argentina, do Brasil, do Chile e do México e compararam-se os resultados obtidos pela carteira formada pelo modelo proposto com os resultados obtidos pelas carteiras formadas pelo modelo de Markowitz e pelas carteiras proxies de mercado de cada uma das bolsas. Como resultado, verificou-se que dos 72 gráficos analisados, o modelo proposto superou o modelo de Markowitz em 23 situações. Comparando-se com as carteiras proxy de mercado, dos 72 gráficos analisados, o modelo proposto superou a carteira de mercado em 20 situações e empatou com a carteira de mercado em 17 situações. Com relação à avaliação do desempenho da carteira por meio do Índice de Sharpe Generalizado, verificou-se que as carteiras formadas pelo modelo proposto obtiveram um desempenho melhor que as carteiras formadas pelo modelo de Markowitz em 17 situações. Para o caso do teste de Wald, verificou-se que, em 27 casos, o módulo do valor do teste ficou dentro do intervalo 0 < W ≤ 0,05 e que em 17 situações o módulo do valor do teste de Wald ficou dentro do intervalo 0,05 < W ≤ 0,10.

Made available in DSpace on 2019-03-29T23:32:09Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2011-08-31 / A existência de um trade-off entre risco e retorno é um tema central em finanças. Assim, neste contexto, a identificação da melhor opção de investimento não é um processo simples e o investidor racional utiliza a diversificação com a intenção de minimizar o risco para determinado nível de rentabilidade. Há que se considerar, também, quantos ativos devem compor esse portfolio e em que proporção combiná-los. Portanto, o presente estudo procura responder a seguinte questão: Qual a quantidade ideal de ativos que um portfólio diversificado deve ter no mercado de capitais brasileiro? Para tanto, foi feita uma análise a partir dos dados das ações mais negociadas na BM&FBovespa no ano de 2009, buscando-se determinar o tamanho de portfolios ótimo. Primeiro analisamos todas as ações dentre as mais negociadas na BM&FBovespa no ano de 2009, depois dividimos essas ações em níveis de risco e rentabilidade, testando vários tamanhos de portfolios e sua relação com o risco e retorno. A principal diferença do presente estudo comparado aos realizados no Brasil, tais como Brito (1989), Ceretta e Costa (2000), é o fato de que além do teste do tamanho do portfolio com todos os ativos mais negociados da BM&FBovespa, o estudo também verifica a relação tamanho da carteira, rentabilidade e risco em faixas predeterminadas de rentabilidade e de risco, evidenciando a influência dessas faixas no tamanho ideal de uma carteira diversificada. Os resultados sugerem que o tamanho ideal para uma carteira diversificada está em uma faixa compreendida entre 8 ações e 15 ações. O estudo demonstrou que não há justificativa econômica para o investidor construir uma carteira com menos de 8 ações nem mais de 15 ações.

Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecânica) - Centro Universitário FEI, São Bernardo do Campo, 2016.