Modelos de composição de carteiras baseados em teoria dos prospectos.
| Ano de defesa: | 2025 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3136/tde-14082025-070454/ |
Resumo: | Esta dissertação de mestrado investiga a aplicação da Teoria dos Prospectos no contexto da otimização de portfólios e apresenta um modelo de otimização baseado no desvio absoluto médio e na Teoria dos Prospectos. Esse modelo é desenvolvido a partir da aplicação de dois métodos de linearização, introduzindo uma nova medida de risco na função objetivo. Para avaliar a eficácia desse modelo, foram coletados retornos históricos de ativos pertencentes a três setores relevantes da B3 (Bolsa de Valores do Brasil), esses setores foram: Energia Elétrica, Bancário-Financeiro e Petróleo e Gás, compreendendo um horizonte temporal de oito anos. Os resultados desse novo modelo foram comparados com aqueles obtidos por meio do tradicional modelo de otimização do Valor em Risco Condicional (CVaR), sob as mesmas condições. Tais resultados revelaram a eficácia da teoria dos prospectos para aplicações em otimização de portfólios, uma vez que os resultados obtidos foram semelhantes aos obtidos por meio do modelo de otimização do CVaR. Ambos os modelos foram comparados por meio de diferentes métricas de desempenho para portfólios e, notavelmente, o novo modelo proposto apresentou desempenho dentro do esperado. Contudo, esse estudo também identificou oportunidades para aperfeiçoamentos futuros. As conclusões gerais aqui apresentadas sugerem o potencial promissor da teoria dos prospectos para endereçar as demandas de decisores durante a gestão de seus portfólios, proporcionando uma abordagem singular que pondera distintamente a possibilidade de ganhos e perdas, além de possibilitar ajustes para diferentes cenários. |
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Modelos de composição de carteiras baseados em teoria dos prospectos.Portfolio composition models based on prospect theory.Decision-makingModelos de composição de carteirasPortfolio optimizationPortfólios (otimização)Prospect theoryRisco (Medidas)Teoria dos prospectosTomada de decisãoEsta dissertação de mestrado investiga a aplicação da Teoria dos Prospectos no contexto da otimização de portfólios e apresenta um modelo de otimização baseado no desvio absoluto médio e na Teoria dos Prospectos. Esse modelo é desenvolvido a partir da aplicação de dois métodos de linearização, introduzindo uma nova medida de risco na função objetivo. Para avaliar a eficácia desse modelo, foram coletados retornos históricos de ativos pertencentes a três setores relevantes da B3 (Bolsa de Valores do Brasil), esses setores foram: Energia Elétrica, Bancário-Financeiro e Petróleo e Gás, compreendendo um horizonte temporal de oito anos. Os resultados desse novo modelo foram comparados com aqueles obtidos por meio do tradicional modelo de otimização do Valor em Risco Condicional (CVaR), sob as mesmas condições. Tais resultados revelaram a eficácia da teoria dos prospectos para aplicações em otimização de portfólios, uma vez que os resultados obtidos foram semelhantes aos obtidos por meio do modelo de otimização do CVaR. Ambos os modelos foram comparados por meio de diferentes métricas de desempenho para portfólios e, notavelmente, o novo modelo proposto apresentou desempenho dentro do esperado. Contudo, esse estudo também identificou oportunidades para aperfeiçoamentos futuros. As conclusões gerais aqui apresentadas sugerem o potencial promissor da teoria dos prospectos para endereçar as demandas de decisores durante a gestão de seus portfólios, proporcionando uma abordagem singular que pondera distintamente a possibilidade de ganhos e perdas, além de possibilitar ajustes para diferentes cenários.This masters thesis investigates the application of Prospect Theory in the context of portfolio optimization and presents a model based on the mean absolute deviation and on Prospect Theory. This model is developed from two linearization techniques, introducing a new risk measure on the objective function. In order to evaluate the effectiveness of the model, some data were collected regarding the historical returns of assets from three relevant sectors traded on B3 (Brazilian Stock Exchange), those sectors were: Electric Power, Banking-Financial, and Oil & Gas, encompassing a time horizon of eight years. The results from this new model were compared to those obtained from the traditional Conditional Value at Risk (CVaR) approach. Such results revealed the effectiveness of prospect theory in optimizing portfolios since those results were considered similar to the CVaRs. Both models were compared through different portfolio performance metrics and, notably, the new model exhibited results as expected. However, the study also identified opportunities for further refinements. Overall conclusions herein suggests the promise of prospect theory in addressing the needs of decision makers in portfolio management, delivering a singular approach that balances the possibility of gains and losses and the possibility of setting up different scenarios.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPRibeiro, Celma de OliveiraSantos, Alan Teixeira dos2025-02-26info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3136/tde-14082025-070454/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2025-08-14T10:21:02Zoai:teses.usp.br:tde-14082025-070454Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212025-08-14T10:21:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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