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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/36175
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.creatorAndrade, Késsia Gomes-
dc.date.accessioned2025-10-08T18:01:49Z-
dc.date.available2025-10-08-
dc.date.available2025-10-08T18:01:49Z-
dc.date.issued2025-10-06-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/36175-
dc.description.abstractThis study proposes the application of Data Envelopment Analysis (DEA) for evaluation and selection of investment funds classified as Multimarket in Brazil as an alternative to traditional performance evaluation methods. The main objective was to identify and select the most efficient funds considering risk, return, cost, and performance consistency criteria. The model used was DEA-BCC output-oriented with computational implementation via Python. The input variables were return volatility over two and five years and the management fee, while the output variables were average annual returns over two and five years and the percentage of months with positive returns over five years. 602 funds were analyzed after a filtering process using Economatica, and the results demonstrated that only 34 funds (5.6% of the sample) reached the efficiency frontier. When compared to the sample, funds considered efficient showed superior average annual returns, greater consistency, lower costs, and lower volatility. The study concludes that DEA is a valuable tool for analysis and selection of Multimarket funds in Brazil and that efficiency is achieved through simultaneous optimization across multiple performance dimensionspt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Rosangela Palmeira (rosangelapalmeira@yahoo.com.br) on 2025-10-08T18:01:49Z No. of bitstreams: 1 TCC - Késsia Andrade.pdf: 1343910 bytes, checksum: 687aa2a1ca2c85be46150b9a4e0ad3bb (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2025-10-08T18:01:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TCC - Késsia Andrade.pdf: 1343910 bytes, checksum: 687aa2a1ca2c85be46150b9a4e0ad3bb (MD5) Previous issue date: 2025-10-06en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal da Paraíbapt_BR
dc.rightsAcesso abertopt_BR
dc.subjectFundos de investimentopt_BR
dc.subjectPerformancept_BR
dc.subjectAnálise Envoltória de Dadospt_BR
dc.subjectMultimercadopt_BR
dc.titleavaliação e seleção de fundos de investimentos multimercado no Brasil utilizando Análise Envoltória de Dadospt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.contributor.advisor1Rotella Junior, Paulo-
dc.description.resumoEste estudo propõe a aplicação da Análise Envoltória de Dados (DEA) para avaliação e seleção de fundos de investimento classificados como Multimercados no Brasil como alternativa aos métodos tradicionais de avaliação de performance. O objetivo principal foi identificar e selecionar os fundos mais eficientes considerando critérios de risco, retorno, custos e consistência de performance. O modelo utilizado foi DEA-BCC orientado a outputs e com implementação computacional via Python. As variáveis de entrada (inputs) foram a volatilidade dos retornos em dois e cinco anos e a taxa de administração, enquanto as variáveis de saída (outputs) foram os retornos médios anuais em dois e cinco anos e o percentual de meses com retornos positivos em cinco anos. 602 fundos foram analisados após um processo de filtro utilizando a plataforma Economatica, e os resultados demonstraram que apenas 34 fundos (5,6% da amostra) alcançaram a fronteira de eficiência. Quando comparados com a amostra, os fundos considerados como eficientes apresentaram retornos anuais médios superiores, maior consistência, menores custos e menor volatilidade. O estudo conclui que a DEA é uma ferramenta valiosa para análise e seleção de fundos Multimercado no Brasil e que a eficiência é alcançada através da otimização simultânea de múltiplas dimensões de performance.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentEngenharia de Produçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFPBpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAOpt_BR
Aparece nas coleções:TCC - Engenharia Mecânica

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