Critérios de formação de carteiras de ativos por meio de hierarchical clusters

Resumo

Este artigo tem como objetivo principal apresentar e testar uma ferramenta de estatística multivariada em modelos financeiros. Essa metodologia, conhecida como análise de clusters, separa as observações em grupos com suas determinadas características, em contraste com a metodologia tradicional, que é somente a ordem com os quantis. Foi aplicada essa ferramenta em 213 ações negociadas na Bolsa de São Paulo (Bovespa), separando os grupos por tamanho e book-to-market. Depois, as novas carteiras foram aplicadas no modelo de Fama e French (1996), comparando os resultados numa formação de carteira para quantil e análise de cluster. Foram encontrados melhores resultados na segunda metodologia. Os autores concluem que a análise de cluster pode ser mais adequada porque tende a formar grupos mais homogeneizados, sendo sua aplicação útil para a formação de carteiras e para a teoria financeira.

Ficha do documento

Tipo

Artigo científico

Ano

2010

Instituição

Universidade Presbiteriana Mackenzie

Fonte

Repositório da FGV

Idioma

Português

Acesso

Acesso aberto

DOI

10.1590/S1678-69712010000200006

Identificador

oai:repositorio.fgv.br:10438/21514

Temas

Dados

Palavras-chave

QuantilesCluster analysisData miningAnomaliesFama and French modelQuantisAnálise de clusterAnomaliasModelo de Fama e FrenchAdministração de empresasConglomerados (Empresas)Ativos (Contabilidade)