Estimativas de Horizontes de Tempo para aplicação de DEA em seleção de Carteira de Ações e para manutenção da Carteira Selecionada.

Abstract

A Análise Envoltória de Dados tem sido aplicada na seleção de carteiras de ações com bons resultados. Entretanto, existem lacunas nesta aplicação, quanto a estimativas de horizontes de tempo de coleta de dados para a seleção e de tempo de manutenção da carteira selecionada. A pesquisa propõe um modelo de programação matemática binária de minimização de erros quadrados para estimar estes horizontes, que é sua principal contribuição. A validação dos resultados do modelo ocorre pela simulação dos índices de retorno anuais estimados da carteira que utiliza ambos os horizontes estimados e de outras carteiras que não os utilizam, para posteriores comparações por testes de hipótese. A simulação de resultados mostra que a carteira com ambos os horizontes estimados tem os índices superiores, em média 6,99% ao ano, a todas as carteiras formadas para comparações. Os testes de hipótese confirmam a superioridade dos resultados dos índices do modelo proposto em níveis estatisticamente significativos. Isso nas comparações com carteiras que não utilizam nenhum dos horizontes estimados. As mesmas comparações com carteiras que utilizam ao menos um dos horizontes estimados indicam que os índices da carteira com ambos os horizontes continuam superiores, entretanto, com redução do percentual de significância estatística de superioridade neste caso.