Título: | APLICAÇÃO DE MÉTODOS DE CLUSTERIZAÇÃO EM UM ESTUDO SOBRE O MERCADO ACIONÁRIO BRASILEIRO | ||||||||||||
Autor: |
RODRIGO ARRUDA TORRES |
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Colaborador(es): |
HELIO CORTES VIEIRA LOPES - Orientador |
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Catalogação: | 02/MAI/2014 | Língua(s): | PORTUGUÊS - BRASIL |
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Tipo: | TEXTO | Subtipo: | TESE | ||||||||||
Notas: |
[pt] Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio. [en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio. |
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Referência(s): |
[pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=22901&idi=1 [en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=22901&idi=2 |
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DOI: | https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.22901 | ||||||||||||
Resumo: | |||||||||||||
Evidências indicam que ações de empresas de um mesmo setor da economia apresentam retornos semelhantes ao longo do tempo, uma vez que estariam expostas a variáveis econômico-financeiras e técnico-operacionais semelhantes. Gestores de recursos, de maneira geral, utilizam esta evidência em suas avaliações diárias na busca pelos melhores investimentos. Entretanto, na grande maioria dos
casos, não há um embasamento teórico e matemático que comprove essa relação entre as ações. O objetivo dessa dissertação é verificar se, para um grupo de ações classificadas como mais relevantes dentre as presentes na Bolsa de Valores brasileira, os preços diários de fechamento que se comportam analogamente correspondem a empresas de um mesmo setor econômico. Para testar tal hipótese, serão avaliados diferentes métodos de clusterização aplicados a matriz de dissimilaridade entre os dados estudados, que por sua vez será determinada a partir de diferentes técnicas não-paramétricas de cálculo de dependência entre dados. Os métodos testados serão comparados e o melhor escolhido através da aplicação de índices de validação de clusterizações.
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