Critérios de formação de carteiras de ativos através de Hierarchical Clusters
Resumen
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-tomarket. 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.
PALAVRAS-CHAVE: Quantis; Análise de cluster; Data Mining; Anomalias; Modelo de Fama e French.
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