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https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/40937
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Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | SILVA, Lucimário Gois de Oliveira | - |
dc.contributor.author | MORENO, Camyla Ferreira | - |
dc.date.accessioned | 2021-08-11T20:22:21Z | - |
dc.date.available | 2021-08-11T20:22:21Z | - |
dc.date.issued | 2021-06-18 | - |
dc.identifier.citation | MORENO, Camyla Ferreira. Aplicação de um método com abordagem de clusterização ordenada em análise de investimentos de ações : um estudo de caso no setor bancário nacional. 2021. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco, Caruaru, 2021. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/40937 | - |
dc.description.abstract | Os investidores podem utilizar diferentes mecanismos para auxiliar no processo de investimentos de ações, dentre estes está a análise de indicadores fundamentalistas. Na qual, através dos demonstrativos financeiros, permite que as condições financeiras e os resultados operacionais sejam interpretados, de forma que, o retorno esperado do capital aplicado seja condizente com o risco assumido. Nesse sentido, o presente estudo tem como objetivo a aplicação de um método de apoio à decisão em investimentos de ações no setor bancário brasileiro sob a perspectiva de clusterização ordenada, considerando aspectos subjetivos e indicadores fundamentalistas, almejando a obtenção de um retorno positivo sob o investimento. Após a realização de uma revisão da literatura foram selecionados os 12 indicadores fundamentalistas mais utilizados nos últimos anos para análise de ações no setor bancário, distribuídos nas áreas de mercado, liquidez e solvência, rentabilidade, análise de capital e tamanho. Os indicadores para os 17 bancos analisados foram coletados e calculados a partir dos balanços patrimoniais e demonstrações de resultado de exercício, no ano de 2019. A pesquisa utilizou o método multicritério com abordagem de clusterização ordenada, no qual, para a obtenção das preferências do decisor foi realizada a aplicação de um questionário estruturado. De posse das informações, foram calculados os pesos dos critérios por meio do Fuzzy Analytic Network Process, logo após foi aplicado o algoritmo para diferentes partições ordenadas de k clusters e realizado um comparativo entre os resultados obtidos com a aplicação do método o e o algoritmo k-means. A partir dos resultados foi percebido que a obtenção dos clusters de forma ordenada fornece, além da possibilidade de realizar uma análise segundo o desempenho dos bancos, a incorporação das preferências do decisor, apresentando de resultados customizados. A utilização deste apresentou vantagens quando comparado ao algoritmo k-means. Dessa forma, o método pode auxiliar na alocação de capital nas empresas de forma mais direcionada e assertiva. A pesquisa apresenta ainda contribuições científicas, pois apesar do aumento do interesse em investimentos na bolsa de valores, foram encontradas poucos estudos que analisaram o investimento em ações em bancos, devido este apresentar algumas particularidades. | pt_BR |
dc.description.sponsorship | CAPES | pt_BR |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Pernambuco | pt_BR |
dc.rights | openAccess | pt_BR |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Processo decisório por critério múltiplo | pt_BR |
dc.subject | Análise por agrupamento | pt_BR |
dc.subject | Investimentos – Brasil | pt_BR |
dc.subject | Ações (Finanças) – Brasil | pt_BR |
dc.subject | Indicadores econômicos – Brasil | pt_BR |
dc.subject | Bancos – Brasil | pt_BR |
dc.title | Aplicação de um método com abordagem de clusterização ordenada em análise de investimentos de ações: um estudo de caso no setor bancário nacional. | pt_BR |
dc.type | masterThesis | pt_BR |
dc.contributor.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/7381286376560596 | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFPE | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.degree.level | mestrado | pt_BR |
dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/2125044858442348 | pt_BR |
dc.publisher.program | Programa de Pos Graduacao em Engenharia de Producao / CAA | pt_BR |
dc.description.abstractx | When making the decision to invest in the stock market, it is necessary to analyze some financial indicators that provide information about the financial health of companies. However, besides the complexity of this environment, there is a large amount of information available for analysis. In this scenario, the objective of this research is to support the decision maker, according to his preferences, regarding the allocation of capital in companies of the financial sector listed on B3, which have good performances based on fundamentalist indicators, in order to obtain a positive return. Despite the increased interest in stock market investments, few studies were found that analyzed the investment in shares in banks, due to the fact that it presents some particularities. Given the context presented, 17 banks listed on B3 in the year 2019 were analyzed according to the 12 fundamental indicators most used in the literature in recent years. The indicators were calculated and collected from the balance statements and income statement disclosed by the companies. The research used an MCDA using an ordered clustering approach, in order to obtain the decision maker's preferences, an interview was conducted with the presentation of a structured questionnaire. With this information, the weights of the criteria were calculated using the FAHP and then the algorithm was applied to different ordered partitions of k. Based on the results, it was noticed that obtaining clusters in an ordered manner provides the decision maker, besides the possibility of performing an analysis according to the banks' performance, the formation of clusters according to his preferences, and can help in the allocation of capital in companies in a more directed and assertive manner. The use of this method also displayed advantages when compared to the k-means algorithm. | pt_BR |
Aparece en las colecciones: | Dissertações de Mestrado - Engenharia de Produção / CAA |
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DISSERTAÇÃO Camyla Ferreira Moreno.pdf | 2,88 MB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |
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