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Tipo do documento: Dissertação
Título: Aplicação das metodologias DEA (Data Envelopment Analysis) e SuperDEA na análise de eficiência de investimentos em ações negociadas na bolsa BM&F BOVESPA
Autor: MACHADO, José Renato
Primeiro orientador: CONTANI, Eduardo Augusto do Rosário
Primeiro membro da banca: BERGMANN, Daniel Reed
Segundo membro da banca: LUCCHESI, Eduardo Pozzi
Resumo: O objetivo geral desta pesquisa é delinear as características das estratégias de ponderação de carteiras de ações utilizando carteiras otimizadas advindas da metodologia de Análise Envoltória de Dados (VRS/BCC) na seleção de ativos. Foi utilizada a metodologia Data Envelopment Analysis (DEA) como ferramenta de análise de eficiência na seleção de carteiras de investimentos em ações negociadas na Bovespa. Esta metodologia se baseia em modelos matemáticos não paramétricos que avaliam o desempenho de cada unidade de observação (Decision Making Unit, DMU) com uma perspectiva multidimensional. Foi estudada uma carteira composta por 20 ações, para as quais foram obtidos os indicadores de eficiência, variância, retorno e outros, permitindo a seleção de carteiras e a comparação de estratégias de ponderação de carteiras DEA (Ingênua 1/N, Markowitz e Sharpe) e SuperDEA. Para efeito de análise, foram aplicadas as técnicas de Data Envelopment Analysis (DEA) com o modelo BCC (BANKER; CHARNES; COOPER, 1984) orientado à entrada. Os resultados apontaram uma superioridade do modelo DEA VRS em conjunto com o método de ponderação SuperDEA, quanto aos retornos contínuos semanais acumulados, entre Janeiro de 2011 e Dezembro de 2014, quanto aos valores inferiores de volatilidade média mensal. É possível concluir que a adoção de metodologia DEA voltada à gestão de carteiras, em conjunto com a metodologia de ponderação SuperDEA, é eficaz no processo de otimização de carteiras no mercado financeiro.
Abstract: The objective of this research to outline the characteristics of weighting strategies for selecting stock portfolios using data envelopment analysis methodology (VRS / BCC). It used the Data Anvelopment Analysis (DEA) as a tool for analysis in the selection of investment portfolios based on stocks traded on Bovespa stock exchange. This methodology is based on non-parametric mathematical models that evaluate the performance of each Decision Making Unit (DMU) with a multidimensional perspective. This research selected a portfolio composed of 20 stocks, for which we obtained the efficiency indicators, variance, return and others, allowing the portfolio selection and comparison of different DEA portfolio weighting strategies (Naive 1/N, Markowitz and Sharpe) and SuperDEA. For purposes of analysis, we applied the Data Envelopment Analysis (DEA) method with the input oriented BCC model (BANKER; CHARNES; COOPER, 1984). The results showed a superiority of VRS DEA model in conjunction with the SuperDEA weighting method, as the cumulative weekly continuous returns between January 2011 and December 2014, as the lower values of average monthly volatility. It can be concluded that the adoption of DEA focused on portfolio management, together with the SuperDEA weighting methodology can be considered as effective in the portfolio optimization process in the financial market.
Palavras-chave: Mercado financeiro. Padrões de desempenho. Análise de envoltória de dados. Bolsa de Valores de São Paulo.
Money market. Performance standards. Data envelopment analysis.
Área(s) do CNPq: ADMINISTRAÇÃO DE EMORESAS
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: FECAP
Sigla da instituição: FECAP
Departamento: Fundação Escola de Comércio Álvares Penteado
Programa: Mestrado em Administração
Citação: MACHADO, José Renato. Aplicação das metodologias DEA (Data Envelopment Analysis) e SuperDEA na análise de eficiência de investimentos em ações negociadas na bolsa BM&F BOVESPA. 2016. 70 f. Dissertação( Mestrado em Administração) - FECAP, São Paulo .
Tipo de acesso: Acesso Restrito
Endereço da licença: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
URI: http://tede.fecap.br:8080/jspui/handle/jspui/713
Data de defesa: 24-Jun-2016
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