Framework to assist investment portfolio generation for financial sector
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
O presente trabalho estabelece, na condição de estudo de caso, uma carteira de ações do setor financeiro entre as empresas listadas na bolsa de valores de São Paulo-SP. O portfólio proposto contém 05 ativos, que em uma primeira etapa deveriam atender aos seguintes critérios de desempenho: indicador “preço sobre o lucro” mínimo de 15; e “retorno sobre o patrimônio líquido” mínimo de 10,5% a.a. Posteriormente foram utilizados outros 8 critérios para seleção final do portfólio. O dividend yield médio foi de 7,388%, sendo o risco (beta) médio de 0,994. O presente estudo propõe um framework para auxiliar investidores na geração de um portfólio de investimento em ações de empresas do setor financeiro, utilizando para isso um método multicritério de apoio à decisão aliado a indicadores da análise fundamentalista. Os mecanismos de seleção de portfólio disponibilizados de forma gratuita por corretoras e casas de análise não demonstram claramente aos investidores o método utilizado para composição de suas carteiras indicadas. Em virtude disso, investidores carecem de uma ferramenta que apresente um método científico e exato para auxiliá-los na escolha de ações para composição de um portfólio. Os métodos multicritério de apoio à decisão possuem potencial para subsidiar o investidor nesse processo. Neste artigo, utilizou-se o método Delphi para definir, junto à investidores selecionados, os filtros de desempenho mínimo, critérios e pesos adequados para composição de um portfólio de ações do segmento financeiro. A agregação dos resultados se deu por meio do método PROMETHEE V. Como etapa posterior, foi implementado um modelo de programação linear inteira para definir a participação percentual de cada ativo no capital total da carteira.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle