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    Algoritmos de agrupamento aplicado nas empresas listadas na B3

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    R - E - FERNANDO BISCAIA VEIGA.pdf (601.3Kb)
    Data
    2022
    Autor
    Veiga, Fernando Biscaia
    Metadata
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    Resumo
    Resumo: A utilização da bolsa de valores como ferramenta previdenciária se mostra muito útil considerando os riscos da previdência social em decorrência do aumento da proporção da população idosa em nosso país. Para isso, o desenvolvimento didático de critérios para maior assertividade quanto as ações a serem investidas se faz necessário. Primeiramente através do entendimento dos indicadores fundamentalistas com o intuito de avaliar a situação e as projeções das empresas. Além disso, avaliar a correlação entre as empresas onde se pretende aplicar os recursos, visando a diversificação da carteira de investimentos de forma a amenizar os riscos. Propõe-se a utilização de algoritmos de agrupamento para avaliar a similaridade das mesmas. Ao final, unir os estudos de correlação ao estudo dos indicadores fundamentalistas para geração de insumos para tomada de decisão sobre onde alocar os recursos.
     
    Abstract: The use of the stock exchange as a social security tool is very useful considering the risks of social security due to the increase in the proportion of the elderly population in our country. For this, the didactic development of criteria for greater assertiveness regarding the actions to be invested is necessary. First, through the understanding of fundamentalists indicators in order to assess the situation and projections of companies. In addition, to evaluate the correlation between the companies where the resources are intended to be invested, aiming at the diversification of the investment portfolio in order to mitigate the risks. It is proposed to use clustering algorithms to assess their similarity. In the end, unite correlation studies with the study of fundamentalist indicators to generate inputs for decision making on where to allocate resources
     
    URI
    https://hdl.handle.net/1884/80181
    Collections
    • Data Science & Big Data [138]

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