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dc.contributor.authorAndrade, Juarez Siedleckipt_BR
dc.contributor.otherMatioli, Luiz Carlospt_BR
dc.contributor.otherUniversidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduaçao em Métodos Numéricos em Engenhariapt_BR
dc.date.accessioned2010-08-18T14:39:21Z
dc.date.available2010-08-18T14:39:21Z
dc.date.issued2010-08-18
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1884/24177
dc.description.abstractResumo: Neste trabalho, sugere-se uma aplicação para o Método de Lagrangeano Aumentado com Penalidade Quadrática ao problema de compor carteiras de investimentos, conforme formulação proposta por Markowitz [1]. Os Métodos de Lagrangeano Aumentado partem normalmente de funções de penalização : R R, estritamente convexas e crescentes, que são combinadas com multiplicadores de Lagrange para compor termos de penalização com os formatos:(y, ) Î R x R++ p(y, u) = (y) e (y, ) Î R x R++ p(y, u) = (y). Aqui se utiliza no algoritmo de Lagrangeano Aumentado uma função de penalização , definida por y Î R (y) = ½y2 + y, sendo estritamente convexa, porém não crescente em todo o seu domínio. Neste caso, em que as penalidades são quadráticas, os multiplicadores gerados pelo algoritmo de Lagrangeano Aumentado podem ser negativos. Este problema é contornado aumentando-se o parâmetro de penalidade, conforme mostrado por Matioli [2]. É muito importante salientar que a composição de carteiras de nvestimentos com a aplicação do Método do Lagrangeano Aumentado com Penalidade Quadrática (LAPQ), aqui proposta, consiste de uma ferramenta de avaliação para o investidor que baseada em uma série histórica encontra uma solução ótima. Portanto, não visa min ½ xT Q x s. a x = 1 x ³ 0 onde Q Î Rnxn, x Î Rn 12 substituir em momento algum o conhecimento e a capacidade de análise do investidor ou do agente responsável pelo investimento, mas sim contribuir no processo de tomada de decisão.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.subjectTesespt_BR
dc.titlelagrangeano aumentado aplicado a problemas de carteiras de investimentospt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR


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