Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/52638
Comparte esta pagina
Título : | Avaliação do método Random Forest para auxílio à seleção de fundos de investimento imobiliário listados na Bolsa de Valores |
Autor : | SANTOS, Victor Vianna dos |
Palabras clave : | Ciência de Dados; Classificação; Mercado Financeiro; Random Forest; Fundos Imobiliários |
Fecha de publicación : | 26-sep-2023 |
Citación : | SANTOS, Victor Vianna dos. Avaliação do método Random Forest para auxílio à seleção de fundos de investimento imobiliário listados na Bolsa de Valores. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Engenharia da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2023. |
Resumen : | Fundos de investimento imobiliário são veículos de investimento cujo mercado vem crescendo exponencialmente, devido às vantagens e facilidades que a regulamentação proporciona, principalmente para pessoas físicas. O principal objetivo deste trabalho foi avaliar o método Random Forest como classificador para ordenar os FIIs analisados, mensalmente, de acordo com a probabilidade de haver uma variação positiva no preço dentro do próximo mês. Com os resultados das simulações, avaliamos as rentabilidades mensais dos ativos com maior probabilidade prevista, comparamos com índices de referência do mercado financeiro, como CDI e IFIX, e avaliamos a eficácia do método como ferramenta para auxílio a investidores na construção de uma carteira de investimentos. As simulações executadas demonstraram resultados promissores no período analisado, no qual a rentabilidade dos FIIs selecionados superou a dos benchmarks. |
URI : | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/52638 |
Aparece en las colecciones: | (TCC) - Engenharia da Computação |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
TCC Victor Vianna dos Santos.pdf | 1,79 MB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |
Este ítem está protegido por copyright original |
Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons