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dc.contributor.advisor1Carpes, Charles Quevedo-
dc.creatorDalcin, Mariliane Machado.-
dc.date.accessioned2022-03-04T18:37:24Z-
dc.date.available2022-01-01-
dc.date.available2022-03-04T18:37:24Z-
dc.date.issued2021-10-02-
dc.identifier.citationDALCIN, Mariliane Machado. Aplicação da teoria de Markowitz para alocação de ativos financeiros. 2022. 28 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Licenciatura em Matemática) Universidade Federal do Pampa, Itaqui, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/6846-
dc.description.abstractSaving money isn’t easy for the most of people, and knowing how to invest this money saved, a lot of times, becomes an enigma, because the investment is so important as the saving, if no, all of the effort to cut spending could be lost in a bad investment. When you makes a financial application, a lot of insecurities emegers about the invested capital’s remuneration, in other words, we’re always taking risks. Applying calculation and risk control methodologies makes it possible to decrease investment losses because of the fi nancial market instability. Using the Statistic, we can measure these risks, which enables a more accurate analysis of the possibilities, and makes it possible a decision making more grounded. In the financial market, an ordinary way to stimulate the comeback of an active is through the average of returns of this in relation to previous periods, while the associated risk usually is estimated by the detour of returns pattern. The diversification as a way to a wallet’s risks reduction was amply discussed and proven through studies about the correlation between actives. The Markowitz Portfolio Theory is used, in this work, to build portfolios that optimize the expected return in sync with the risk level determined. So, we can compare the performances of some mounted wallets with differents combina tions of actives, highlighting that with the best relation risk-return. In this work, we have as a goal analyze how the statistic tools could be utilized for the strategy’s planning of investment. So, we analyze the influence of the correlation between a lot of actives in the performance of a wallet. The chosen actives for the analysis were the Índice Bovespa, the gold, the dollar, the Tesouro Selic (LFT) and the Bitcoin. These actives were chosen to enable the portfolios creation with differents risk profiles. It was calculated the returns and risks of each active with real datas of the year of 2019 to select a great portfolio, and the performance of this wallet was calculated for the year of 2020. We verificate that the wallet with the better relation risk-return should contain 10% of LFT, 30% of IBOV, 40% of gold, 10% of dollar and 10% of bitcoin. Adopting this wallet to the final of 2019 we would get a return of 32,95% at the final of 2020. This analysis makes it possible to verify that a diverse wallet could generate returns even at the periods of insecurities in the market as it happened in 2020.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Pampapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectGestão de riscos financeiros.pt_BR
dc.subjectTeoria de portfólios.pt_BR
dc.subjectEducação financeira.pt_BR
dc.subjectFinancial risk management.pt_BR
dc.subjectPortfolio Theory.pt_BR
dc.subjectFinancial Education.pt_BR
dc.titleAplicação da teoria de Markowitz para alocação de ativos financeirospt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/2510557187603921pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6354365216617498pt_BR
dc.contributor.referee1Cara, Elisa Regina-
dc.contributor.referee2Leão, Alex Sandro Gomes-
dc.publisher.initialsUNIPAMPApt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRApt_BR
dc.description.resumoPoupar não é fácil para a maioria das pessoas e saber onde investir o dinheiro poupado, muitas vezes, se torna uma incógnita, pois o investimento é tão importante quanto a pou pança, senão todo o esforço de cortar gastos pode ser perdido em um investimento ruim. Ao realizar uma aplicação financeira, surgem várias incertezas referentes a remuneração do capital aplicado, isto é, sempre estamos correndo riscos. Uma das premissas básicas do investimento financeiro é que riscos e retornos são variáveis proporcionais, ou seja, ativos que geram muito retorno apresentam maior risco. Aplicar metodologias de cálculo e controle do risco possibilita diminuir os prejuízos dos investimentos em razão das ins tabilidades nos mercados financeiros. Usando a Estatística podemos mensurar tais riscos, o que possibilita uma análise mais precisa das possibilidades e permite uma tomada de decisões mais embasada. No mercado financeiro uma maneira comum de estimar o re torno de um ativo é através da média dos retornos deste em relação a períodos anteriores, enquanto que o risco associado costuma ser estimado pelo desvio padrão dos retornos. A diversificação como forma de redução do risco de uma carteira foi amplamente discutida e comprovada por meio de estudos sobre a correlação entre os ativos. A Teoria do Port fólio Markowitz é usada, neste trabalho, para construir portfólios que otimizem o retorno esperado de acordo com determinado nível de risco. Assim, podemos comparar a perfor mance de algumas carteiras montadas com diferentes combinações de ativos destacando aquela com a melhor relação risco-retorno. Neste trabalho, temos como objetivo analisar como as ferramentas estatísticas podem ser utilizadas para o planejamento de estratégias de investimentos. Assim, analisamos a influência da correlação entre diversos ativos na performance de uma carteira. Os ativos escolhidos para análise foram o Índice Bovespa, o ouro, o dólar, o Tesouro Selic(LFT) e o Bitcoin. Esses ativos foram escolhidos por possibilitarem a criação de portfólios com diferentes perfis de risco. Foram calculados os retornos e riscos de cada ativo com dados reais do ano de 2019 para seleção de um port fólio ótimo e o desempenho dessa carteira foi calculado para o ano de 2020. Verificamos que a carteira com a melhor relação risco-retorno, deveria conter 10% de LFT, 30% de IBOV, 40% de ouro, 10% de dólar e 10% de bitcoin. Adotando-se essa carteira ao final de 2019 obteríamos um retorno ao final de 2020 de 32,95%. Essa análise possibilitou verifi car que uma carteira bem diversificada pode gerar retornos mesmo em épocas de muitas incertezas no mercado como ocorreu em 2020.pt_BR
dc.publisher.departmentCampus Itaquipt_BR
???org.dspace.app.webui.jsptag.ItemTag.appears???Licenciatura em Matemática

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