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O processo de compra e venda de ações em Bolsas de Valores está cada vez mais difundido entre os investidores. Compor uma carteira ou portfólio eficiente é um grande desafio e está em constante processo de desenvolvimento, utiliza-se para tal as teorias de portfólio. Por outro lado o uso de arranjo de misturas em projetos de experimentos também é uma técnica continuamente estudada e melhorada. Utilizar estas duas técnicas em conjunto é uma inovação pouco estudada e que é explorada neste trabalho. Para estabelecer as relações entre as proporções das misturas são utilizados modelos polinomiais,…mehr

Produktbeschreibung
O processo de compra e venda de ações em Bolsas de Valores está cada vez mais difundido entre os investidores. Compor uma carteira ou portfólio eficiente é um grande desafio e está em constante processo de desenvolvimento, utiliza-se para tal as teorias de portfólio. Por outro lado o uso de arranjo de misturas em projetos de experimentos também é uma técnica continuamente estudada e melhorada. Utilizar estas duas técnicas em conjunto é uma inovação pouco estudada e que é explorada neste trabalho. Para estabelecer as relações entre as proporções das misturas são utilizados modelos polinomiais, no caso dos ativos, polinômios canônicos de grau dois, quadrático. Além do uso da função desirability e pontos interiores como métodos de otimização multiobjetivo lançou-se mão do teorema central do limite para re-amostragem de dados determinísticos pelo método bootstrap permitindo que fossem feitas réplicas do experimento de misturas e tornando possível a análise dos erros e intervalo de confiança, intervalo este considerado também na fronteira eficiente do portfólio. O modelo de misturas escolhido foi o simplex lattice. Estão inclusos os códigos Matlab para replicação.
Autorenporträt
Mestre e doutorando em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Itajubá e Universidade Estadual do Tennessee (The University of Tennessee,Knoxville), EUA. Graduado em Administração de Empresas. Professor de Administração e Engenharia de Produção. Black Belt Lean Six Sigma.