Uso da técnica DEA-Sharpe na análise do comportamento de carteiras de investimento

Autores

  • André Andrade Longaray UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE
  • Alisson Fabras Sa Universidade Federal do Rio Grande - FURG
  • Catia Maria dos Santos Machado Universidade Federal do Rio Grande - FURG
  • Paulo Roberto Munhoz Universidade Federal do Rio Grande - FURG
  • Vilmar Gonçalves Tondolo Universidade Federal de Pelotas - UFPEL

DOI:

https://doi.org/10.5585/exactaep.v17n3.8537

Palavras-chave:

Análise Envoltória de Dados, Seleção de Portfólio, Ações, Mercado Financeiro.

Resumo

O risco inerente ao mercado de ações permeia o processo de tomada de decisão no instante em que se deve decidir quais ativos farão parte do portfólio para formar uma carteira de investimentos eficiente. A busca por modelos de otimização que fornecem uma melhor forma de dirimir e minimizar os riscos atraem o olhar de investidores e pesquisadores. O objetivo deste artigo é analisar o comportamento de carteiras de investimento formadas por ativos selecionados por meio da ferramenta Análise Envoltória de Dados [DEA] e utilizando o Índice de Sharpe como indicador, para assim, compará-las com carteiras sem a utilização do mesmo. Ao decorrer da análise, foi possivel observar que a aplicação do DEA demostrou-se exequível e oportunizou que a descriminação das unidades de análise transcorresse de forma coesa e coerente.

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Biografia do Autor

André Andrade Longaray, UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE

 André Andrade Longaray é Doutor em Engenharia de Produção (UFSC - 2004), Mestre em Administração (UFSC - 1997) e Graduado em Administração (FURG - 1994). Professor Associado na Universidade Federal do Rio Grande (FURG), onde atua desde 1998. É docente permanente do Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional, do Programa de Pós-Graduação em Administração e do Mestrado Profissional em Administração Pública da FURG. Membro da ABEPRO e da SOBRAPO.

Alisson Fabras Sa, Universidade Federal do Rio Grande - FURG

Graduado em Administração pela FURG (2016). Bolsista do LabSADi/FURG (Laboratório de Estudos e Pesquisas em Metodologias e Sistemas de Apoio à Decisão).

Catia Maria dos Santos Machado, Universidade Federal do Rio Grande - FURG

Doutora em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Catarina (2005) na área de Transporte e Logística. Atualmente é Professor Associado II do Instituto de Matemática, Estatística e Física da Universidade Federal do Rio Grande (FURG)

Paulo Roberto Munhoz, Universidade Federal do Rio Grande - FURG

Possui graduação em Psicologia pela Universidade Católica de Pelotas (1980). Professor adjunto da Universidade Federal do Rio Grande. Especialista em Tecnologia Educacional, tem atuação na área de Psicologia Organizacional e experiência em administração acadêmica e universitária. Membro do LabSADi/FURG (Laboratório de estudos e pesquisas em metodologias de sistemas de apoio à decisão), atua como pesquisador da área de comportamento organizacional. Atualmente é Diretor da Estação de Apoio Antártico - ESANTAR - PROANTAR. 

Vilmar Gonçalves Tondolo, Universidade Federal de Pelotas - UFPEL

Graduado em Administração de Empresas pela Universidade Federal do Rio Grande (2001), Mestrado em Administração de Empresas pela Universidade do Vale do Rio dos Sinos (2004). Doutorado em administração pela Unisinos (2011), com estágio doutoral realizado na University of Texas Pan American (2009). Tem experiência em pesquisa área de administração, com ênfase estudos em estratégia, práticas sustentáveis e gestão das organizações do terceiro setor. Tem experiência como consultor organizacional na área de estratégia, operações, cadeia de suprimentos e organizações do terceiro setor. Atua na pós-graduação stricto sensu como professor e orientador desde 2011. Atualmente é professor adjunto da Faculdade de Administração e de Turismo da Universidade Federal de Pelotas. 

Referências

Anbima – Associação Brasileira das Entidades dos Mercados Financeiro e de Capitais. Disponível em: http://portal.anbima.com.br/informacoes-tecnicas/precos/indicadores/Pages/default.aspx. Acessado em: 16/10/2016.

Angulo-Meza, L., & Lins, M. P. E. (2002). Review of Methods for Increasing Discrimination in Data Envelopment Analysis. Annals of Operations Research, 116(1), 225-242.

Angulo-Meza, L., Biondi, L., Neto, Mello, J. C. C. B. S. de, & Gomes, E.G. (2005). ISYDS - Integrated System for Decision Support (SIAD - Sistema Integrado de Apoio à Decisão): a software package for data envelopment analysis model. Pesquisa Operacional, 25(3), 493-503.

Assaf, A., Neto. (1999, junho) A contabilidade e a gestão baseada no valor. Anais do Congresso Brasileiro de Custos, São Paulo, SP, Brasil, (6).

Assaf, A., Neto. (2007). Finanças corporativas e valor (3a ed.). São Paulo: Atlas.

Azadi, M., Jafarian, M., Saen, R. F., & Mirhedayatian, S. M. (2015). A new fuzzy DEA model for evaluation of efficiency and effectiveness of suppliers in sustainable supply chain management context. Computers & Operations Research, 54, 274-285.

BACEN – Banco Central do Brasil. Disponível em: http://www4.bcb.gov.br/pec/poupanca/poupanca.asp. Acessado em: 18/10/2016.

Banker, R. D.; Charnes, A; Cooper, W. W. (1984) Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis. Management science, v. 30, n. 9, p. 1078-1092.

BM&FBovespa – Bolsa de Mercadorias e Futuros do Estado de São Paulo. Recuperado em 18 outubro, 2016, de http://www.bmfbovespa.com.br/pt_br/servicos/market-data/consultas/historico-pessoas-fisicas /.

Charnes, A; Cooper, W W.; Rhodes, E. (1978) Measuring the efficiency of decision making units. European journal of operational research, v. 2, n. 6, p. 429-444.

Cook, W. D., & Zhu, J. (2008). Data envelopment analysis: modeling operational processes and measuring productivity. USA: CreateSpace.

Giacomello, C. P., Oliveira, R. L., de. (2014). Análise Envoltória de Dados (DEA): uma proposta para avaliação de desempenho de unidades acadêmicas de uma universidade. Revista Gestão Universitária na América Latina-GUAL, 7(2), 130-151.

Lopes, A. L. M., Lima, M. V. A., Dutra, A., & Lanzer, E. A. (2007). DEA Investment Strategy in the Brazilian Stock Market. Anais do Encontro da Associação Nacional de Pós-Graduação e Pesquisa em Administração – EnANPAD, Rio de Janeiro, RJ, Brasil, (31).

Kao, C. (2014). Efficiency decomposition for general multi-stage systems in data envelopment analysis. European Journal of Operational Research, 232(1), 117–124.

Kim, J.; Kim, W., & Fabozzi, F. (2014). Robust developments in robust portfolios with a worst-case approach. Journal of Optimization Theory and Applications, 161(1), 103-121.

Kim, W., Kim, J., Mulvey, J., & Fabozzi, F. (2015). Focusing on the worst state for robust investing. International Review of Financial Analysis, 39, 19-31.

Leung, P., Ng, H., & Wong, W. (2012). An improved estimation to make Markowitz’s portfolio optimization theory users friendly and estimation accurate with application on the US stock market investment. European Journal of Operational Research, 222, 85-95.

Lim, S., Oh, K., & Zhu, J. (2014). Use of DEA cross-efficiency evaluation in portfolio selection: An application to Korean stock market. European Journal of Operational Research, 236(1), 361-368.

Lopes, A. M., Carneiro, M. L., & Schneider, A. B. (2010). Markowitz na otimização de carteiras seleciondas por Data Envelopment Analysis – DEA. Revista Eletrônica Gestão e Sociedade, 4(9), 641-656.

Markowitz, H. (2014). Mean-variance approximations to expected utility. European Journal of Operational Research, 234(2), 346-355.

Matsumoto, A. S., Pinheiro, A., & Santos, C. E. G. (2007). Seleção de Carteiras com Base na Utilidade do Investidor. Anais do Encontro da Associação Nacional de Pós-Graduação e Pesquisa em Administração – EnANPAD, Rio de Janeiro, RJ, Brasil, (31).

Nogueira, H. D., Gutierrez, R. H., & Lopes, A. L. M. (2009). Seleção de Ativos e Critérios de Alocação de Recursos para Gestão Passiva de Carteiras Referenciadas ao Ibovespa Utilizando Data Envelopment Analysis- DEA. Anais do Encontro Nacional de Engenharia de Produção - ENEGEP, Salvador, BA, Brasil. (29).

Powers, J., & Mcmullen, P. (200). Using data envelopment analysis to select efficient large market cap securities. Journal of Business and Management, 7(2), 31-42.

Roesch, S. M. A. (2010). Projetos de estágio e de pesquisa em administração. São Paulo: Atlas.

Roesch, S. M. A. (2013). Projetos de Estágio e de Pesquisa em Administração: guia para estágio, trabalhos de conclusão, dissertações e estudos de caso (2a ed.). São Paulo: Atlas.

Rotela, P. Junior, Pamplona, E. O., Rocha, L. C. S., Valerio, V. E. M, & Aquila, G. (2015). Otimização Robusta de Portfólios: Avaliação de Eficiência Sob Condições de Risco e Incerteza. Anais do Encontro Nacional de Engenharia de Produção – ENEGEP, Fortaleza, CE, Brasil, (35).

Sá, A., Longaray, A, & Munhoz, P. (2017). Emprego da Análise Envoltória de Dados (DEA) para seleção de carteira de investimentos no mercado de ações: caracterização da produção científica sobre o tema. Anais do Encontro Nacional de Engenharia de Produção – ENEGEP, Joinville, SC, Brasil, (37).

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Publicado

30.09.2019

Como Citar

Longaray, A. A., Sa, A. F., Machado, C. M. dos S., Munhoz, P. R., & Tondolo, V. G. (2019). Uso da técnica DEA-Sharpe na análise do comportamento de carteiras de investimento. Exacta, 17(3), 158–172. https://doi.org/10.5585/exactaep.v17n3.8537

Edição

Seção

Artigos