dc.contributor |
Universidade Federal de Santa Catarina. |
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dc.contributor.advisor |
Henrique, Daniel Christian |
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dc.contributor.author |
Alves, João Victor |
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dc.date.accessioned |
2025-07-17T13:47:38Z |
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dc.date.available |
2025-07-17T13:47:38Z |
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dc.date.issued |
2025-07-07 |
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dc.identifier.uri |
https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/266700 |
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dc.description |
TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Engenharia de Produção. |
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dc.description.abstract |
Atualmente, o mercado financeiro global tem sido marcado por intensos períodos de
volatilidade, que geram incertezas significativas para os investidores. Uma das
estratégias frequentemente adotadas para mitigar esses riscos é o investimento em
ativos com alto dividend yield. No entanto, a efetividade dessa abordagem ainda é
debatida no meio acadêmico, sem que haja um consenso consolidado. Dessa forma,
a presente pesquisa se propôs a investigar, por meio da Moderna Teoria do Portfólio
de Markowitz, a eficiência da estratégia baseada em altos dividendos e ampla
diversificação dos ativos, segmentando as ações de acordo com seu modelo de
volatilidade a choque negativos (Garch, Egarch e Tgarch), considerando uma projeção
de longo prazo (até 2029), sob diferentes cenários de alocação. Os resultados foram
comparados ao desempenho da carteira de controle, compostas por ações de baixo
dividend yield, e ao índice Ibovespa, com o intuito de analisar com maior profundidade
os retornos proporcionados por carteiras que oferecem elevada distribuição de
dividendos aos acionistas. Verificou-se assim, como principal resultado, que os
portfólios formados por ativos de alto dividend yield apresentaram desempenho
superior no longo prazo, quando comparados à carteira de controle e ao Ibovespa,
combinando maiores retornos com menores níveis de risco. Ademais, destacou-se
que as carteiras de volatilidade assimétrica obtiveram os maiores retornos,
especialmente aquelas de volatilidade exponencial (Egarch). Entretanto, os portfólios
de volatilidade simétrica (Garch) apresentaram os menores riscos quando as ações
foram segmentadas. |
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dc.description.abstract |
Currently, the global financial market has been marked by intense periods of volatility,
which generate significant uncertainty for investors. One of the strategies often
adopted to mitigate these risks is investing in assets with a high dividend yield.
However, the effectiveness of this approach is still debated in academic circles, without
a consolidated consensus. Therefore, this research set out to investigate, using
Markowitz's Modern Portfolio Theory, the efficiency of the strategy based on high
dividends and broad diversification of assets, segmenting stocks according to its model
of volatility to negative shocks (Garch, Egarch and Tgarch), considering a long-term
projection (until 2029), under different allocation scenarios.The results were compared
to the performance of the control portfolio, composed of low dividend yield stocks, and
to the Ibovespa index, with the aim of analyzing in greater depth the returns provided
by portfolios that offer a high distribution of dividends to shareholders. The main result
was that portfolios made up of high dividend yielding assets outperformed the control
portfolio and the Ibovespa over the long term, combining higher returns with lower
levels of risk. In addition, the asymmetric volatility portfolios obtained the highest
returns, especially those with exponential volatility (Egarch). However, the symmetric
volatility portfolios (Garch) presented the lowest risks when the stocks were
segmented. |
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dc.format.extent |
105 f. |
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dc.language.iso |
por |
pt_BR |
dc.publisher |
Florianópolis, SC. |
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dc.rights |
Open Access. |
en |
dc.subject |
Dividend yield |
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dc.subject |
Diversificação |
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dc.subject |
Volatilidade |
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dc.subject |
Longo prazo |
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dc.subject |
Risco |
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dc.title |
Projeção no longo prazo de carteiras baseadas em alto dividend yield e altamente diversificadas: comparação entre diferentes modelos quanto à simetria das volatilidades |
pt_BR |
dc.type |
TCCgrad |
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