dc.creatorKirch, Guilherme
dc.date2019-07-11
dc.date.accessioned2022-10-04T20:57:00Z
dc.date.available2022-10-04T20:57:00Z
dc.identifierhttps://seer.ufrgs.br/index.php/ConTexto/article/view/93784
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/3865419
dc.descriptionEste estudo tem como objetivo apresentar o modelo de seleção de ativos para composição de carteiras de Markowitz, sem e com restrições de venda a descoberto, e propor abordagens para a solução do problema com restrições de venda a descoberto, visto que nesse caso não é possível obter uma solução analítica. Além do uso da programação linear para solução do problema quadrático do investidor, amplamente discutida na literatura, é proposto neste estudo o uso da abordagem da função de penalização, um método númerico de otimização muito utilizado na solução de problemas de minimização/maximização restritos. Com a finalidade de servir de referência para estudos iniciais sobre o tema, o presente estudo também implementa e demonstra a utilização dos dois algoritmos de seleção de portfólios (programação linear e função de penalização) utilizando o software Matlab® e uma amostra de ações do mercado brasileiro no período de janeiro/2004 a maio/2009. Os códigos (scripts) que implementam os algoritmos no software Matlab® encontram-se nos apêndices e podem ser usados livremente.pt-BR
dc.formatapplication/pdf
dc.languagepor
dc.publisherUFRGSpt-BR
dc.relationhttps://seer.ufrgs.br/index.php/ConTexto/article/view/93784/pdf
dc.rightsCopyright (c) 2019 ConTextopt-BR
dc.sourceConTexto - Contabilidade em Texto; v. 18 n. 39 (2018): maio/ago. 2018pt-BR
dc.source2175-8751
dc.source1676-6016
dc.subjectSeleção de Portfóliopt-BR
dc.subjectRestrição de Venda a Descobertopt-BR
dc.subjectSolução Numéricapt-BR
dc.subjectProgramação Linear e Quadráticapt-BR
dc.subjectFunção de Penalizaçãopt-BR
dc.titleSELEÇÃO DE PORTFÓLIOS: TEORIA E ALGORITMOSpt-BR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typeAvaliado por Parespt-BR


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