Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade de Ribeirão Preto
|
|
- Mario Dias Azenha
- 8 Há anos
- Visualizações:
Transcrição
1 Faculdade de Ecooma, Admstração e Cotabldade de Rberão Preto Ecooma Moetára Curso de Ecooma / º. Semestre de 014 Profa. Dra. Rosel da Slva Nota de aula CAPM Itrodução Há dos modelos bastate utlzados para precfcação de atvos de captal a lteratura empírca de mercados faceros, quas sejam: Captal Asset Prcg Model (CAPM) e o Arbtrage Prcg Theory (APT), prcpalmete porque são faclmete testados emprcamete. Os preços e os retoros dos atvos são versamete relacoados, ou seja: quato maor o preço de um título meor a sua taxa de retoro. Portato, podemos estudar a precfcação dos atvos aalsado seus retoros ao vés de seus preços. Além dsso, as característcas estatístcas dos retoros são de tratameto estatístco mas smples que as dos preços (em geral são passeos aleatóros, que correspode à hpótese fraca de mercados efcetes). Por estes motvos, estes modelos de precfcação são formalzados em termos dos retoros e ão dos preços dos atvos. Os atvos cujos retoros ão são garatdos (certos) são deomados atvos de rsco. Tato o retoro quato o rsco varam de atvo para atvo. CAPM Desevolvmeto: Markowtz (1959) desevolveu a teora de seleção de portfólo em termos de retoro esperado e varâca do retoro, estabelecedo as bases para o CAPM. A partr daí, Sharpe (1964) e Lter (1965b) desevolveram um modelo de mplcações ecoômcas mas amplas, o CAPM, que passamos a apresetar suctamete. Objetvo: quatfcar o tradeoff etre rsco e retoro esperado de um vestmeto de rsco. Como mplcação, este modelo apreseta uma relação lear etre o retoro de um atvo e sua covarâca com o retoro do portfólo de mercado. Quatfcado o rsco do atvo, podemos obter uma estmatva do preço justo deste atvo. 1
2 As hpóteses báscas deste modelo são: os vestdores têm expectatvas homogêeas (guas); os vestdores matêm portfólos que são méda-varâca efcetes; ão há mperfeções o mercado de atvos; e todos os agetes cotam com a possbldade de emprestar ou tomar emprestado atvos sem rsco às mesmas taxas de juros. Portfólos méda-varâca efcetes: Forma-se um portfólo (cartera) dstrbudo-se uma dada rqueza etre os dversos atvos faceros dspoíves. Deomado um atvo de rsco de x, com atvos de rsco a ecooma ( = 1,, 3,...,), um portfólo, p, é determado pela alocação percetual (w ) da rqueza em cada atvo x : p= w x + w x + w x + K+ w x = 1 w = 1 O retoro (r ) de cada atvo x é uma varável aleatóra, com dstrbução, por hpótese, ( ) N r,σ. A varâca do retoro do atvo (ou o seu desvo-padrão) é a medda do rsco assocado a ele: quato maor a varâca (ou o desvo-padrão) mas dspersos em toro do retoro médo estarão os valores possíves do retoro do atvo x, e portato maor a "certeza" quato a obter o retoro esperado (médo). O retoro do portfólo, r p, é uma méda poderada por w dos retoros dos atvos: r = w r + w r + w r + + w r p K O retoro esperado do portfólo, E[ rp] r = w r + w r + w r + + w r p K = r, é dado por: Smplfcado, podemos cosderar todos os atvos com mesma partcpação a composção do portfólo, w =1/, e o retoro esperado do portfólo tora-se: p
3 r p r = = 1 Apeas para lustrar o racocío, supoha que os retoros dos atvos sejam depedetes (o que mplca correlação ula) e de mesma varâca. A varâca do retoro do portfólo, essas codções, é dada por: var( rp ) = ο (mesma demostração da varâca da méda amostral) Ou, mas geercamete: var( rp ) = w1 var(r1 ) + w var(r ) + K+ w var(r ) + w1w cov(r1,r ) + K+ w w j cov(r,r ) j Assm, se qusermos dmur o rsco (varâca) do retoro do portfólo, podemos aumetar o úmero de atvos (), ou seja, a dversfcação, em geral, dmu o rsco do portfólo. Porém, também ocorre uma dmução do retoro do portfólo quado dversfcamos. Mutas pessoas ão estão dspostas a perder muto retoro para dmur um pouco o rsco, ada que cosderadas como vestdores avessos ao rsco, etão é ecessáro eteder os efetos da dversfcação sobre a méda e a varâca do portfólo: esta é a motvação do approach méda-varâca. Supoha que tehamos dos atvos de rsco, x e y, estes atvos podem ser combados, com certos pesos (α e (1-α)), formado um portfólo. p= αx+ ( 1 α) y 0< α< 1 A méda ( r p ) e a varâca (σ p ) do retoro do portfólo podem ser calculadas a partr das médas, varâcas e covarâca dos retoros dos atvos orgas x e y. Coforme os pesos (α) varem, r p e σ p depedem da correlação etre os atvos orgas. É possível mostrar que esta combação, para cada correlação (ρ), será delmtada pela área do trâgulo abaxo (o plao retoro médo cotra desvo-padrão), coforme a correlação passe de perfeta postva a perfeta egatva: 3
4 ρ = -1 x ρ=1 ρ = -1 y σ Para atvos de rsco, podemos plotar o dagrama méda - desvo-padrão todos os portfólos possíves para todos os esquemas de poderação possíves, para dada correlação etre os atvos, este cojuto de potos é chamado de cojuto ou regão factível e compreede toda a área do trâgulo axy. É possível mostrar que este cojuto tem a aparêca do gráfco abaxo. Pesemos um portfólo como o apotado por a o gráfco abaxo. Embora seja um portfólo possível, o agete que deseja obter o retoro assocado ao portfólo a, pode obtê-lo combado os atvos de outra forma de modo a correr em meor rsco (desvo padrão meor), escolhedo o portfólo do poto d. Segudo este racocío, apeas os portfólos da frotera da regão factível serão, de fato, escolhdos, chamados de cojuto de varâca míma (frotera). d a No cojuto de varâca míma σ há um portfólo que oferece a meor varâca possível, dado pelo vértce da parábola vertda. Se o agete está dsposto a correr um rsco maor que o mímo, ele escolherá maxmzar o retoro, escolhedo um portfólo o cojuto de varâca míma (frotera) que esteja acma do retoro do portfólo de varâca míma, e ão abaxo. O cojuto desses portfólos acma do portfólo de varâca míma é chamado de frotera efcete. Se cosderarmos a exstêca de um atvo lvre de rsco, com retoro r f, também podemos mostrar que todos os agetes - por hpótese, avessos ao rsco - dessa ecooma 4
5 formarão portfólos em que seja possível obter o retoro certo (r f ) e uma combação dos demas atvos de rsco da ecooma, que permte o alcace de um retoro maor. Escolherão, portato, portfólos de equlíbro que são combações leares deste atvo sem rsco e do portfólo tagete à frotera efcete, este chamado de portfólo de mercado, com retoro r m : r m r f σ Baseado este arcabouço teórco, uma das versões do modelo CAPM afrma que o retoro de qualquer atvo da ecooma, que pertecerá a um portfólo sobre a reta do gráfco acma, pode ser expresso como uma fução lear do excesso de retoro do portfólo de mercado. r = α + β ( r r ) m f Neste caso, o parâmetro estmado α é uma medda do retoro do atvo lvre de rsco. Numa outra versão, mas popular, o modelo CAPM é formulado em termos do excesso de retoro, ou seja, da dfereça etre o retoro do atvo ou do portfólo e o retoro do atvo lvre de rsco (r f ): z = r rf z = r r m m f Assm, o excesso de retoro sobre o atvo sem rsco de um atvo de rsco qualquer (z ) pode ser expresso como uma fução lear do excesso de retoro do portfólo de mercado também em relação ao atvo sem rsco (z m ). z = α + β z m Neste caso, esperamos que o coefcete lear, tratado tal modelo como um modelo regressão lear smples, dessa equação seja estatstcamete ulo. Ao aplcarmos um método estatístco para estmar os parâmetros desta regressão lear smples, os testes sobre estas estmatvas estarão testado, de fato, a hpótese de 5
6 equlíbro da ecooma, de dstrbução de probabldade ormal dos retoros (devdo à utlzação da matrz teórca de méda-varâca), de adequação da proxy para o portfólo de mercado e dos métodos ecoométrcos utlzados. Na prátca, qualquer que seja a cartera dvdual do vestdor, o CAPM correlacoa as expectatvas de retoro destes atvos com um ídce mas abragete que pode ser deomado portfolo de mercado. Na realdade, a déa cetrada a exstêca de um portfolo de mercado resde o fato de que haja apeas um dcador que possa oferecer a todos os vestdores o mesmo ível de formação em que se baseam todas as tomadas de decsão. A costtução da cartera dvdual do vestdor depederá da alocação de cada atvo, porém coterá certamete atvos egocados o mercado. O portfolo de mercado será portato uma cartera que cotém todos os atvos egocados o mercado. De certa forma, este será o portfolo mas dversfcado, pos coterá uma pequea parcela de cada um dos atvos egocados o mercado. Como exemplo de precfcação, supoha que um atvo seja comprado a um preço P (cohecdo) e mas tarde veddo a um preço Q (aleatóro): Q P = rf +β P ( r r ) Resolvedo para P, obtemos: M f P= 1+ r f Q +β ( r r ) M f 6
7 Iterpretado o CAPM O CAPM utlza os cocetos de rsco dversfcável e rsco ão-dversfcável para coclur que o fator de rsco relevate de um atvo dvdual é sua cotrbução para o rsco de um portfolo bem dversfcado. Na verdade o CAPM parte da premssa de que exste um lmtado relacoameto etre os retoros dos atvos e os retoros do mercado. Esse retoro, seja para uma cartera ou para o mercado, cosste em gahos de captal mas receta de dvdedos. A volatldade do mercado pode ser tomada como um parâmetro para a avalação dos graus de rsco dos atvos e títulos dvduas. De fato, o grau de rsco é determado pela medda da sesbldade dos retoros de uma cartera em relação aos retoros de mercado. Assm, o CAPM estabelece que a sesbldade das ações dvduas pode ser medda se comparadas a um ídce comum, este caso, o mercado. A tedêca que um atvo possu de subr ou car com o mercado se reflete em seu Coefcete Beta (β) que represeta uma medda de varação dos retoros de um dado atvo em relação a um ídce de mercado defdo. O Coefcete Beta (β) costtu um elemeto fudametal do CAPM que sgfca a medda relatva do rsco ão-dversfcável assocado aos retoros de um portfolo com relação ao retoro do ídce do mercado. De fato, o mercado é um padrão para a obteção do que é cohecdo como rsco ão-dversfcável. O modelo parte da taxa lvre de rsco e, etão, adcoa o prêmo pelo rsco, que cosste o retoro médo do mercado meos a taxa lvre de rsco e multplcado pelo ídce do rsco ão-dversfcável do título, ou seja, o beta. A composção do portfolo dvdual de um sujeto depederá da estratéga de mercado que for adotada. Na realdade, a tomada de decsão quato ao vestmeto está vculada ao ível de rsco que se está dsposto a suportar. De fato, o ível acetável de rsco é o que separa o poupador do vestdor. Assm, da escolha dvdual da taxa de rsco admssível depederá a parcela do captal que será vestdo em cada um dos mercados ecotrado assm o poto ótmo sobre a frotera efcete em que resdrá o portfolo. É 7
8 relevate ressaltar que o ível da taxa de juros afeta todos vestmetos e coseqüetemete a decsão do vestdor. Referẽcas CAMPBELL, J.; LO, A.; MACKINLAY, A. The Ecoometrcs of Facal Markets, Prceto Uversty Press, LUENBERGER, Ivestmet Scece ROSS, S., The Arbtrage Theory of Captal Asset Prcg, Joural of Ecoomc Theory, vol. 13,
CAPÍTULO 9 - Regressão linear e correlação
INF 6 Prof. Luz Alexadre Peterell CAPÍTULO 9 - Regressão lear e correlação Veremos esse capítulo os segutes assutos essa ordem: Correlação amostral Regressão Lear Smples Regressão Lear Múltpla Correlação
Leia maisAnálise de Regressão
Aálse de Regressão Prof. Paulo Rcardo B. Gumarães. Itrodução Os modelos de regressão são largamete utlzados em dversas áreas do cohecmeto, tas como: computação, admstração, egeharas, bologa, agrooma, saúde,
Leia maisA REGRESSÃO LINEAR EM EVENTOS HIDROLÓGICOS EXTREMOS: enchentes
Mostra Nacoal de Icação Cetífca e Tecológca Iterdscplar VI MICTI Isttuto Federal Catarese Câmpus Camború 30 a 3 de outubro de 03 A REGRESSÃO LINEAR EM EVENTOS HIDROLÓGICOS EXTREMOS: echetes Ester Hasse
Leia maisMAE116 Noções de Estatística
Grupo C - º semestre de 004 Exercíco 0 (3,5 potos) Uma pesqusa com usuáros de trasporte coletvo a cdade de São Paulo dagou sobre os dferetes tpos usados as suas locomoções dáras. Detre ôbus, metrô e trem,
Leia mais2 Estrutura a Termo de Taxa de Juros
Estrutura a Termo de Taxa de Juros 20 2 Estrutura a Termo de Taxa de Juros A Estrutura a termo de taxa de juros (também cohecda como Yeld Curve ou Curva de Retabldade) é a relação, em dado mometo, etre
Leia maisCapítulo 1: Erros em cálculo numérico
Capítulo : Erros em cálculo umérco. Itrodução Um método umérco é um método ão aalítco, que tem como objectvo determar um ou mas valores umércos, que são soluções de um certo problema. Ao cotráro das metodologas
Leia maisIND 1115 Inferência Estatística Aula 9
Coteúdo IND 5 Iferêca Estatístca Aula 9 Outubro 2004 Môca Barros Dfereça etre Probabldade e Estatístca Amostra Aleatóra Objetvos da Estatístca Dstrbução Amostral Estmação Potual Estmação Bayesaa Clássca
Leia maisE-mails: damasceno1204@yahoo.com.br damasceno@interjato.com.br damasceno12@hotmail.com http://www. damasceno.info www. damasceno.info damasceno.
Matemátca Facera 2007.1 Prof.: Luz Gozaga Damasceo 1 E-mals: damasceo1204@yahoo.com.br damasceo@terjato.com.br damasceo12@hotmal.com http://www. damasceo.fo www. damasceo.fo damasceo.fo Obs.: (1 Quado
Leia maisSUMÁRIO GOVERNO DO ESTADO DO CEARÁ. Cid Ferreira Gomes Governador. 1. Introdução... 2. Domingos Gomes de Aguiar Filho Vice Governador
INSTITUTO DE PESQUISA E ESTRATÉGIA ECONÔMICA DO CEARÁ - IPECE GOVERNO DO ESTADO DO CEARÁ Cd Ferrera Gomes Goverador Domgos Gomes de Aguar Flho Vce Goverador SECRETARIA DO PLANEJAMENTO E GES- TÃO (SEPLAG)
Leia maisFINANCIAMENTOS UTILIZANDO O EXCEL
rofessores Ealdo Vergasta, Glóra Márca e Jodála Arlego ENCONTRO RM 0 FINANCIAMENTOS UTILIZANDO O EXCEL INTRODUÇÃO Numa operação de empréstmo, é comum o pagameto ser efetuado em parcelas peródcas, as quas
Leia maisEstudo das relações entre peso e altura de estudantes de estatística através da análise de regressão simples.
Estudo das relações etre peso e altura de estudates de estatístca através da aálse de regressão smples. Waessa Luaa de Brto COSTA 1, Adraa de Souza COSTA 1. Tago Almeda de OLIVEIRA 1 1 Departameto de Estatístca,
Leia maisCAPÍTULO 2 - Estatística Descritiva
INF 6 Prof. Luz Alexadre Peterell CAPÍTULO - Estatístca Descrtva Podemos dvdr a Estatístca em duas áreas: estatístca dutva (ferêca estatístca) e estatístca descrtva. Estatístca Idutva: (Iferêca Estatístca)
Leia mais( k) Tema 02 Risco e Retorno 1. Conceitos Básicos
FEA -USP Graduação Cêcas Cotábes EAC05 04_0 Profa. Joaíla Ca. Rsco e Retoro. Cocetos Báscos Rotero BE-cap.6 Tema 0 Rsco e Retoro. Cocetos Báscos I. O que é Retoro? II. Qual é o Rsco de um Atvo Idvdual
Leia mais1 SISTEMA FRANCÊS DE AMORTIZAÇÃO
scpla de Matemátca Facera 212/1 Curso de Admstração em Gestão Públca Professora Ms. Valéra Espídola Lessa EMPRÉSTIMOS Um empréstmo ou facameto pode ser feto a curto, médo ou logo prazo. zemos que um empréstmo
Leia maisCapítulo 1 PORCENTAGEM
Professor Joselas Satos da Slva Matemátca Facera Capítulo PORCETAGEM. PORCETAGEM A porcetagem ada mas é do que uma otação ( % ) usada para represetar uma parte de cem partes. Isto é, 20% lê-se 20 por ceto,
Leia maisÉ o grau de associação entre duas ou mais variáveis. Pode ser: correlacional ou experimental.
É o grau de assocação etre duas ou mas varáves. Pode ser: Prof. Lorí Val, Dr. val@pucrs.br http://www.pucrs.br/famat/val www.pucrs.br/famat/val/ correlacoal ou expermetal. Numa relação expermetal os valores
Leia maisMatemática Financeira
Cocetos Báscos de Matemátca Facera Uversdade do Porto Faculdade de Egehara Mestrado Itegrado em Egehara Electrotécca e de Computadores Ecooma e Gestão Na prátca As decsões faceras evolvem frequetemete
Leia maisEMPRESA E MERCADO DE CAPITAIS FLUXOS FINANCEIROS FONTES DE FINANCIAMENTO DAS EMPRESAS. Mercado de Capitais. Empresa. Debêntures.
TEF II Prof. Crstao Fort MERCADO ACIONÁRIO Empresa Operações Corretes Aqusção de atvos reas Fote: S.C. Myers/1976 EMPRESA E MERCADO DE CAPITAIS FLUXOS FINANCEIROS Caxa Ivestdo a empresa Caxa gerado pelas
Leia maisEstatística Notas de Aulas ESTATÍSTICA. Notas de Aulas. Professor Inácio Andruski Guimarães, DSc. Professor Inácio Andruski Guimarães, DSc.
Estatístca Notas de Aulas ESTATÍSTICA Notas de Aulas Professor Iáco Adrus Gumarães, DSc. Professor Iáco Adrus Gumarães, DSc. Estatístca Notas de Aulas SUMÁRIO CONCEITOS BÁSICOS 5. Estatístca. Estatístca
Leia mais( k) 2.1. Risco de Mercado e Teoria das Carteiras
FEA -USP Graduação Cêcas Cotábes Dscpla: EAC056 - Gestão de Rscos e Ivestmetos.. Rsco de Mercado e Teora das Carteras.. Rsco de Mercado e Teora das Carteras I. O que é Retoro? II. Qual é o Rsco de um Atvo
Leia maisRRR- 1 A RELAÇÃO RISCO-RETORNO
- 1 A ELAÇÃO ISCO-ETONO V -INTODUÇÃO À TEOIA DOS MECADOS DE CAPITAIS -! Algus cocetos de base à teora dos mercados de captas: " edbldade de um vestmeto em acções: edbldade em valor Dvdedos + mas/meos valas
Leia mais( k) = P = = Taxa de Retorno de um Ativo (ação, títulos, imóveis, etc.) em um único período:
FE- USP-EC Curso de Graduação em Cêcas Cotábes Dscpla: EC056 - Gestão de Rscos e Ivestmetos.. Rsco de Mercado e Teora das Carteras Profa. Dra Joaíla Ca.. Rsco de Mercado e Teora das Carteras I. O que é
Leia maisAPLICAÇÕES DE MÉTODOS DE ENERGIA A PROBLEMAS DE INSTABILIDADE DE ESTRUTURAS
PONTIFÍCI UNIVERSIDDE CTÓLIC DO RIO DE JNEIRO DEPRTMENTO DE ENGENHRI CIVIL PLICÇÕES DE MÉTODOS DE ENERGI PROBLEMS DE INSTBILIDDE DE ESTRUTURS Julaa Bragh Ramalho Raul Rosas e Slva lua de graduação do curso
Leia maisMA12 - Unidade 4 Somatórios e Binômio de Newton Semana de 11/04 a 17/04
MA1 - Udade 4 Somatóros e Bômo de Newto Semaa de 11/04 a 17/04 Nesta udade troduzremos a otação de somatóro, mostrado como a sua mapulação pode sstematzar e facltar o cálculo de somas Dada a mportâca de
Leia maisRequisitos metrológicos de instrumentos de pesagem de funcionamento não automático
Requstos metrológcos de strumetos de pesagem de fucoameto ão automátco 1. Geeraldades As balaças estão assocadas de uma forma drecta à produção do betão e ao cotrolo da qualdade do mesmo. Se são as balaças
Leia maisINTRODUÇÃO ÀS PROBABILIDADES E ESTATÍSTICA
INTRODUÇÃO ÀS PROBABILIDADES E ESTATÍSTICA 003 Iformações: relembra-se os aluos teressados que a realzação de acções presecas só é possível medate solctação vossa, por escrto, à assstete da cadera. A realzação
Leia maisMatemática. Resolução das atividades complementares. M18 Noções de Estatística
Resolução das atvdades complemetares Matemátca M8 Noções de Estatístca p. 3 (UFRJ) Dos estados do país, um certo ao, produzem os mesmos tpos de grãos. Os grácos de setores lustram a relação etre a produção
Leia maisUFRGS 2007 - MATEMÁTICA
- MATEMÁTICA 01) Em 2006, segudo otícias veiculadas a impresa, a dívida itera brasileira superou um trilhão de reais. Em otas de R$ 50, um trilhão de reais tem massa de 20.000 toeladas. Com base essas
Leia maisEm atendimento à solicitação de V.Sa., apresentamos, na seqüência, os resultados do estudo referenciado.
1 Belo Horzote, 14 de abrl de 2007. À UNAFISCO SAÚDE AT.: Glso Bezerra REF: AVALIAÇÃO ATUARIAL Prezado Sehor, Em atedmeto à solctação de V.Sa., apresetamos, a seqüêca, os resultados do estudo referecado.
Leia maisLEASING UMA OBSERVAÇÃO Economista Antonio Pereira da Silva
LEASING UMA OBSERVAÇÃO Ecoomsta Atoo Perera da Slva AMOR POR DINHEIRO TITÃS Composção: Sérgo Brtto e To Bellotto Acma dos homes, a le E acma da le dos homes A le de Deus Acma dos homes, o céu E acma do
Leia maisUnidade II ESTATÍSTICA
ESTATÍSTICA Udade II 3 MEDIDAS OU PARÂMETROS ESTATÍSTICOS 1 O estudo que fzemos aterormete dz respeto ao agrupameto de dados coletados e à represetação gráfca de algus deles. Cumpre agora estudarmos as
Leia maisCAPÍTULO 5 - INTRODUÇÃO À INFERÊNCIA ESTATÍSTICA
CAPÍTULO 5 - INTRODUÇÃO À INFERÊNCIA ESTATÍSTICA 5. INTRODUÇÃO É freqüete ecotrarmos problemas estatísticos do seguite tipo : temos um grade úmero de objetos (população) tais que se fossem tomadas as medidas
Leia mais2 Avaliação da segurança dinâmica de sistemas de energia elétrica: Teoria
Avalação da seguraça dâmca de sstemas de eerga elétrca: Teora. Itrodução A avalação da seguraça dâmca é realzada através de estudos de establdade trastóra. Nesses estudos, aalsa-se o comportameto dos geradores
Leia mais12.2.2 CVT: Coeficiente de Variação de Thorndike...45 12.2.3 CVQ: Coeficiente Quartílico de Variação...45 13 MEDIDAS DE ASSIMETRIA...46 13.
SUMARIO 2 MÉTODO ESTATÍSTICO...3 2. A ESTATÍSTICA...3 2.2 FASES DO MÉTODO ESTATÍSTICO...4 3 FERRAMENTAS DE CÁLCULO PARA O ESTUDO DA ESTATÍSTICA...5 3. FRAÇÃO...5 3.. Adção e subtração...5 3..2 Multplcação
Leia maiswww.obconcursos.com.br/portal/v1/carreirafiscal
www.obconcursos.com.br/portal/v1/carrerafscal Moda Exercíco: Determne o valor modal em cada um dos conjuntos de dados a segur: X: { 3, 4,, 8, 8, 8, 9, 10, 11, 1, 13 } Mo 8 Y: { 10, 11, 11, 13, 13, 13,
Leia maisFERRAMENTAS DE ANÁLISE DE RISCOS EM ESTRATÉGIAS EMPRESARIAIS
FERRAMENTAS DE ANÁLISE DE RISCOS EM ESTRATÉGIAS EMRESARIAIS or: Herbert Kmura RAE-eletrôca, Volume, Número 2, jul-dez/2002. http://www.rae.com.br/eletroca/dex.cfm?fuseacto=artgo&id=825&secao=wc&volume=&numero=2&ao=
Leia maisPROCEDIMENTOS DE CÁLCULO DE INCERTEZA DE MEDIÇÃO EM MEDIÇÕES DIRETAS E INDIRETAS
PROCEDIMENTOS DE CÁLCULO DE INCERTEZA DE MEDIÇÃO EM MEDIÇÕES DIRETAS E INDIRETAS Prof José Leoardo Noroha M Eg Departameto de Egehara de Prodção Escola Federal de Egehara de Itabá EFEI RESUMO: Neste trabalho
Leia maisOlá, amigos concursandos de todo o Brasil!
Matemátca Facera ICMS-RJ/008, com gabarto cometado Prof. Wager Carvalho Olá, amgos cocursados de todo o Brasl! Veremos, hoje, a prova do ICMS-RJ/008, com o gabarto cometado. - O artgo º da Le.948 de 8
Leia maisEducação e Pesquisa ISSN: 1517-9702 revedu@usp.br Universidade de São Paulo Brasil
Educação e Pesqusa ISS: 1517-972 revedu@usp.br Uversdade de São Paulo Brasl Helee, Otavao Evolução da escolardade esperada o Brasl ao logo do século XX Educação e Pesqusa, vol. 38, úm. 1, marzo, 212, pp.
Leia maisRESUMO DE MATEMÁTICA FINANCEIRA. Juro Bom Investimento C valor aplicado M saldo ao fim da aplicação J rendimento (= M C)
RESUMO DE MATEMÁTICA FINANCEIRA I. JUROS SIMPLES ) Elemetos de uma operação de Juros Smples: Captal (C); Motate (M); Juros (J); Taxa (); Tempo (). ) Relação etre Juros, Motate e Captal: J = M C ) Defção
Leia maisCENTRO: GESTÃO ORGANIZACIONAL MATEMÁTICA FINANCEIRA
CENTRO: GESTÃO ORGANIZACIONAL CÁLCULOS DE FINANÇAS MATEMÁTICA FINANCEIRA Semestre: A/2008 PROFESSOR: IRANI LASSEN CURSO: ALUNO: SUMÁRIO CÁLCULOS DE FINANÇAS INTRODUÇÃO...3. OBJETIVO:...3.2 FLUXO DE CAIXA...4.3
Leia maisMODELO DE ISING BIDIMENSIONAL SEGUNDO A TÉCNICA DE MATRIZ DE TRANSFERÊNCIA
UIVERSIDADE ESTADUAL DO CEARÁ RAFAEL DE LIMA BARBOSA MODELO DE ISIG BIDIMESIOAL SEGUDO A TÉCICA DE MATRIZ DE TRASFERÊCIA FORTALEZA CEARÁ 4 RAFAEL DE LIMA BARBOSA MODELO DE ISIG BIDIMESIOAL SEGUDO A TÉCICA
Leia maisPerguntas Freqüentes - Bandeiras
Pergutas Freqüetes - Baderas Como devo proceder para prestar as formações de quatdade e valor das trasações com cartões de pagameto, os casos em que o portador opte por lqudar a obrgação de forma parcelada
Leia maisNota Técnica n o 037/2013-SRG/ANEEL. Em 17 de maio de 2013. Processo: 48500.002907/2010-89
Nota Técca o 037/2013-SRG/ANEEL Em 17 de mao de 2013. Processo: 48500.002907/2010-89 Assuto: Cosoldação de todas as regulametações referetes à apuração de dspobldades de empreedmetos de geração de eerga
Leia maisEconometria: 3 - Regressão Múltipla
Ecoometra: 3 - Regressão Múltpla Prof. Marcelo C. Mederos mcm@eco.puc-ro.br Prof. Marco A.F.H. Cavalcat cavalcat@pea.gov.br Potfíca Uversdade Católca do Ro de Jaero PUC-Ro Sumáro O modelo de regressão
Leia maisObjetivos da aula. Essa aula objetiva fornecer algumas ferramentas descritivas úteis para
Objetvos da aula Essa aula objetva fornecer algumas ferramentas descrtvas útes para escolha de uma forma funconal adequada. Por exemplo, qual sera a forma funconal adequada para estudar a relação entre
Leia maisEconometria: 4 - Regressão Múltipla em Notação Matricial
Ecoometra: 4 - Regressão últpla em Notação atrcal Prof. arcelo C. ederos mcm@eco.puc-ro.br Prof. arco A.F.H. Cavalcat cavalcat@pea.gov.br Potfíca Uversdade Católca do Ro de Jaero PUC-Ro Sumáro O modelo
Leia maisTestes de Hipóteses para a Diferença Entre Duas Médias Populacionais
Estatística II Atoio Roque Aula Testes de Hipóteses para a Difereça Etre Duas Médias Populacioais Vamos cosiderar o seguite problema: Um pesquisador está estudado o efeito da deficiêcia de vitamia E sobre
Leia maisProfessor Mauricio Lutz ESTATÍSTICA BÁSICA
Proessor Maurco Lutz ESTATÍSTICA BÁSICA. Coceto Exstem mutas deções propostas por autores, objetvado estabelecer com clareza o que é estatístca, como por exemplo: Þ A Estatístca é um cojuto de métodos
Leia maisEscolha do Consumidor sob condições de Risco e de Incerteza
9/04/06 Escolha do Consumdor sob condções de Rsco e de Incerteza (Capítulo 7 Snyder/Ncholson e Capítulo Varan) Turma do Prof. Déco Kadota Dstnção entre Rsco e Incerteza Na lteratura econômca, a prmera
Leia maisAPOSTILA DE ESTATÍSTICA APLICADA A ADMINISTRAÇÃO, ECONOMIA, MATEMÁTICA INDUSTRIAL E ENGENHARIA
UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ SETOR DE CIÊNCIAS EATAS DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA APOSTILA DE ESTATÍSTICA APLICADA A ADMINISTRAÇÃO, ECONOMIA, MATEMÁTICA INDUSTRIAL E ENGENHARIA SONIA ISOLDI MARTY GAMA
Leia maisTabela 1 Números de acidentes /mês no Cruzamento X em CG/07. N de acidentes / mês fi f
Lsta de exercícos Gabarto e chave de respostas Estatístca Prof.: Nelse 1) Calcule 1, e para o segute cojuto de valores. A,1,8,0,11,,7,8,6,,9, 1 O úmero que correspode a 5% do rol é o valor. O úmero que
Leia maisProf. Lorí Viali, Dr. PUCRS FAMAT: Departamento de Estatística Prof. Lorí Viali, Dr. PUCRS FAMAT: Departamento de Estatística
Prof. Lorí Val, Dr. http://www.pucrs.br/famat/val/ val@pucrs.br Prof. Lorí Val, Dr. PUCRS FAMAT: Departameto de Estatístca Prof. Lorí Val, Dr. PUCRS FAMAT: Departameto de Estatístca Obetvos A Aálse de
Leia maisJUROS SIMPLES. i 100 i 100. TAXA PROPORCIONAL: É aquela que aplicada ao mesmo capital, no mesmo prazo, produze o mesmo juros.
JUROS MONTANTE JUROS SIMPLES J = C 0 * * t 00 M = C * + * t 00 TAXA PROPORCIONAL: É aquela que aplcada ao mesmo captal, o mesmo prazo, produze o mesmo juros. * = * JUROS COMPOSTOS MONTANTE M = C * + 00
Leia maisIntrodução ao Estudo de Sistemas Lineares
Itrodução ao Estudo de Sistemas Lieares 1. efiições. 1.1 Equação liear é toda seteça aberta, as icógitas x 1, x 2, x 3,..., x, do tipo a1 x1 a2 x2 a3 x3... a x b, em que a 1, a 2, a 3,..., a são os coeficietes
Leia maisPalavras-Chave: Teoria das Restrições, Decisões a Longo Prazo, Simulação de Monte Carlo.
Teora das Restrções e Decsões de Logo Prazo: Camho para a Covergêca Autores PABLO ROGERS Uversdade Federal de Uberlâda ERNANDO ANTONIO REIS Uversdade Federal de Uberlâda Resumo Advogam os crítcos da Teora
Leia maisÉ o grau de associação entre duas ou mais variáveis. Pode ser: correlacional ou. experimental.
É o grau de assocação etre duas ou mas varáves. Pode ser: correlacoal ou Prof. Lorí Val, Dr. val@mat.ufrgs.r http://www.mat.ufrgs.r/~val/ expermetal. Numa relação expermetal os valores de uma das varáves
Leia maisMedidas Numéricas Descritivas:
Meddas Numércas Descrtvas: Meddas de dspersão Meddas de Varação Varação Ampltude Ampltude Iterquartl Varâca Desvo absoluto Coefcete de Varação Desvo Padrão Ampltude Medda de varação mas smples Dfereça
Leia maisREGESD Prolic Matemática e Realidade- Profª Suzi Samá Pinto e Profº Alessandro da Silva Saadi
REGESD Prolc Matemátca e Realdade- Profª Suz Samá Pto e Profº Alessadro da Slva Saad Meddas de Posção ou Tedêca Cetral As meddas de posção ou meddas de tedêca cetral dcam um valor que melhor represeta
Leia maisActivALEA. ative e atualize a sua literacia
ActivALEA ative e atualize a sua literacia N.º 29 O QUE É UMA SONDAGEM? COMO É TRANSMIITIIDO O RESULTADO DE UMA SONDAGEM? O QUE É UM IINTERVALO DE CONFIIANÇA? Por: Maria Eugéia Graça Martis Departameto
Leia maisCurso de An lise de Fluxo de Caixa
Curso de A lse de Fluxo de Caxa SUMÁRIO PROGRESSÕES... 0. FÓRMULAS BÁSICAS... 0.. Progressões artmétcas... 0..2 Progressões geométrcas... 02.2 EXERCÍCIOS SUGERIDOS... 02 2 CONCEITOS DE MATEMÁTICA FINANCEIRA...
Leia maisEQUAÇÕES DIFERENCIAIS LINEARES DE ORDEM N
EQUAÇÕES DIFERENCIAIS LINEARES DE ORDEM N Estudaremos este capítulo as equações diereciais lieares de ordem, que são de suma importâcia como suporte matemático para vários ramos da egeharia e das ciêcias.
Leia mais5 Critérios para Análise dos Resultados
5 Crtéros para Aálse dos Resultados Este capítulo tem por objetvos forecer os crtéros utlzados para aálse dos dados ecotrados a pesqusa, bem como uma vsão geral dos custos ecotrados e a forma de sua evolução
Leia maisProf. Dr. Marco Antonio Leonel Caetano Projeção de Cenários Aplicados ao Orçamento Empresarial Com revisão das Ferramentas de Estatística
Projeção de Ceáros Aplcados ao Orçameto Empresaral Com revsão das Ferrametas de Estatístca Prof. Dr. Marco Atoo Leoel Caetao TÓPICO Tratameto, Quatfcação e Vsualzação de Dados Faceros. Itrodução Na dvulgação
Leia maisTEORIA DE ERROS * ERRO é a diferença entre um valor obtido ao se medir uma grandeza e o valor real ou correto da mesma.
UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS DEPARTAMENTO DE FÍSICA AV. FERNANDO FERRARI, 514 - GOIABEIRAS 29075-910 VITÓRIA - ES PROF. ANDERSON COSER GAUDIO FONE: 4009.7820 FAX: 4009.2823
Leia maisANÁLISE DE ERROS. Todas as medidas das grandezas físicas deverão estar sempre acompanhadas da sua dimensão (unidades)! ERROS
ANÁLISE DE ERROS A oservação de um feómeo físco ão é completa se ão pudermos quatfcá-lo. Para é sso é ecessáro medr uma propredade físca. O processo de medda cosste em atrur um úmero a uma propredade físca;
Leia maisO QUE SÃO E QUAIS SÃO AS PRINCIPAIS MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL EM ESTATÍSTICA PARTE li
O QUE SÃO E QUAIS SÃO AS PRINCIPAIS MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL EM ESTATÍSTICA PARTE li Média Aritmética Simples e Poderada Média Geométrica Média Harmôica Mediaa e Moda Fracisco Cavalcate(f_c_a@uol.com.br)
Leia maisProbabilidade II Aula 10
Probabldade II Aula 0 Mao de 009 Môca Barros, D.Sc. Coteúdo Esperaça Matemá (Valores esperados) Mometos e Mometos Cetras Valores esperados de uma fução de Covarâca e Correlação Matrz de covarâca, matrz
Leia maisMarília Brasil Xavier REITORA. Prof. Rubens Vilhena Fonseca COORDENADOR GERAL DOS CURSOS DE MATEMÁTICA
Maríla Brasl Xaver REITORA Prof. Rubes Vlhea Foseca COORDENADOR GERAL DOS CURSOS DE MATEMÁTICA MATERIAL DIDÁTICO EDITORAÇÃO ELETRONICA Odvaldo Texera Lopes ARTE FINAL DA CAPA Odvaldo Texera Lopes REALIZAÇÃO
Leia maisM = C( 1 + i.n ) J = C.i.n. J = C((1+i) n -1) MATEMÁTICA FINANCEIRA. M = C(1 + i) n BANCO DO BRASIL. Prof Pacher
MATEMÁTICA 1 JUROS SIMPLES J = C.. M C J J = M - C M = C( 1 +. ) Teste exemplo. ados com valores para facltar a memorzação. Aplcado-se R$ 100,00 a juros smples, à taxa omal de 10% ao ao, o motate em reas
Leia maisEstatística Básica - Continuação
Professora Adraa Borsso http://www.cp.utfpr.edu.br/borsso adraaborsso@utfpr.edu.br COEME - Grupo de Matemátca Meddas de Varabldade ou Dspersão Estatístca Básca - Cotuação As meddas de tedêca cetral, descrtas
Leia maisEVAPOTRANSPIRAÇÃO DE REFERÊNCIA UTILIZANDO MÉTODOS DE TANQUE CLASSE A PROPOSTOS PELA FAO, NA REGIÃO DE MOSSORÓ, RN
EVAPOTRANSPIRAÇÃO DE REFERÊNCIA UTILIZANDO MÉTODOS DE TANQUE CLASSE A PROPOSTOS PELA FAO, NA REGIÃO DE MOSSORÓ, RN Tayd Dayvso Custódo Pexoto ; Sérgo Luz Agular Leve ; Adre Herma Frere Bezerra 3 ; José
Leia mais3 Precificação de resseguro
Precfcação de Resseguro 35 3 Precfcação de resseguro Este capítulo traz prmeramete uma oção ampla das aplcações das metodologas de precfcação de resseguro para melhor compreesão do mesmo Da seção 3 até
Leia mais2. INTRODUÇÃO AOS MÉTODOS FACTORIAIS
. NRODUÇÃO AOS MÉODOS FACORAS CONCEOS GEOMÉRCOS. NÉRCA. Os métodos factoras de Aálse de Dados permtem descreer matrzes (segdo o modelo do Qadro Q da Fg..) de dmesão (, p) qe represetam os alores tomados
Leia maisREGRESSÃO LINEAR 05/10/2016 REPRESENTAÇAO MATRICIAL. Y i = X 1i + 2 X 2i k X ni + i Y = X + INTRODUÇÃO SIMPLES MÚLTIPLA
REGRESSÃO LINEAR CUIABÁ, MT 6/ INTRODUÇÃO Relação dos valores da varável depedete (varável resposta) aos valores de regressoras ou exógeas). SIMPLES MÚLTIPLA (varáves depedetes,... =,,, K=,,, k em que:
Leia maisTécnicas de Estimação no Âmbito da Pós-estratificação
Téccas de Estmação o Âmbto da Pós-estratfcação por Aa Crsta Maro da Costa Dssertação apresetada como requsto parcal para a obteção do grau de Mestre em Estatístca e Gestão de Iformação pelo Isttuto Superor
Leia maisPUCRS FAMAT DEPTº DE ESTATÍSTICA ESTATÍSTICA DESCRITIVA SÉRGIO KATO
PUCRS FAMAT DEPTº DE ESTATÍSTICA ESTATÍSTICA DESCRITIVA SÉRGIO KATO A expressão dados, será ctada dversas vezes esta dscpla, em lguagem ormal, dados são ormações (úmeros ou ão) sobre um dvíduo (pessoa,
Leia maisNas Instituições de Ensino Superior(IES), há uma relação direta entre a qualidade do ensino e a taxa de inadimplência. A taxa de inadimplência das
CORRELAÇÃO Nas Isttuções de Eso Superor(IES), há uma relação dreta etre a qualdade do eso e a taxa de admplêca. A taxa de admplêca das IES que obtveram cocetos A e B o Provão é,%, as que obtveram C é 6%
Leia maisMonitoramento ou Inventário Florestal Contínuo
C:\Documets ad Settgs\DISCO_F\MEUS-DOCS\LIVRO_EF_44\ef44_PDF\CAP XIV_IFCOTIUO.doc 6 Motorameto ou Ivetáro Florestal Cotíuo Agosto Lopes de Souza. ITRODUÇÃO Parcelas permaetes de vetáro florestal cotíuo
Leia maisVII Equações Diferenciais Ordinárias de Primeira Ordem
VII Equações Difereciais Ordiárias de Primeira Ordem Itrodução As equações difereciais ordiárias são istrumetos esseciais para a modelação de muitos feómeos proveietes de várias áreas como a física, química,
Leia maisMATEMÁTICA FINANCEIRA UNIDADE IX DESCONTOS
UNIDADE IX DESCONTOS Itrodução: Em cotabilidade, chama-se descoto a operação bacária de etrega do valor de um título ao seu detetor, ates do prazo do vecimeto, e mediate o pagameto de determiada quatia
Leia maisAPOSTILA DA DISCIPLINA INFERÊNCIA ESTATÍSTICA I
UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ SETOR DE CIÊNCIAS EXATAS DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA APOSTILA DA DISCIPLINA INFERÊNCIA ESTATÍSTICA I CURSO DE ESTATÍSTICA Prof. Paulo Rcardo Bttecourt Gumarães O SEMETRE
Leia mais1.1 Apresentação. do capítulo
apítulo Matemátca Facera. Apresetação do capítulo A Matemátca Facera trata da comparação de valores moetáros que estão dspersos ao logoo do tempo. Através de seu estudo, podemos aalsar e comparar alteratvas
Leia maisLCE2112 Estatística Aplicada às Ciências Sociais e Ambientais 2010/02. Exemplos de revisão
LCE Etatítca Aplcada à Cêca Soca e Ambeta 00/0 Eemplo de revão Varável Aleatóra Cotíua Eemplo: Para e etudar o comportameto de uma plata típca de dua, a Hydrocotlle p., quato ao eu deevolvmeto, medu-e
Leia maisMédia. Mediana. Ponto Médio. Moda. Itabira MEDIDAS DE CENTRO. Prof. Msc. Emerson José de Paiva 1 BAC011 - ESTATÍSTICA. BAC Estatística
BAC 0 - Estatístca Uversdade Federal de Itajubá - Campus Itabra BAC0 - ESTATÍSTICA ESTATÍSTICA DESCRITIVA MEDIDAS DE CENTRO Méda Medda de cetro ecotrada pela somatóra de todos os valores de um cojuto,
Leia maisCarteiras de Mínimo VAR ( Value at Risk ) no Brasil
Carteiras de Míimo VAR ( Value at Risk ) o Brasil Março de 2006 Itrodução Este texto tem dois objetivos pricipais. Por um lado, ele visa apresetar os fudametos do cálculo do Value at Risk, a versão paramétrica
Leia maisProjeção Populacional 2013-2020 para a Cidade do Rio de Janeiro: uma aplicação do método AiBi
ISSN 1984-7203 Projeção Populacoal 2013-2020 para a Cdade do Ro de Jaero: uma aplcação do método AB Nº 20130102 Jaero - 2013 Iva Braga Ls 1, Marcelo Pessoa da Slva, Atoo Carlos Carero da Slva, Sérgo Gumarães
Leia maisDISTRIBUIÇÃO AMOSTRAL DA MÉDIA E PROPORÇÃO ESTATISTICA AVANÇADA
DISTRIBUIÇÃO AMOSTRAL DA MÉDIA E PROPORÇÃO Ferado Mori DISTRIBUIÇÃO AMOSTRAL DA MÉDIA E PROPORÇÃO ESTATISTICA AVANÇADA Resumo [Atraia o leitor com um resumo evolvete, em geral, uma rápida visão geral do
Leia maisLista 2.1 Breves Revisões de Lógica; Noção de Norma e Distância; Breves Noções Topológicas em R n
Faculdade de Ecoomia da Uiversidade Nova de Lisboa Apotametos Cálculo II Lista 2.1 Breves Revisões de Lógica; Noção de Norma e Distâcia; Breves Noções Topológicas em R 1. Símbolos e operadores lógicos:
Leia maisEm muitas situações duas ou mais variáveis estão relacionadas e surge então a necessidade de determinar a natureza deste relacionamento.
Prof. Lorí Val, Dr. val@pucrs.r http://www.pucrs.r/famat/val/ Em mutas stuações duas ou mas varáves estão relacoadas e surge etão a ecessdade de determar a atureza deste relacoameto. A aálse de regressão
Leia maisMÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS
MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS I - INTRODUÇÃO O processo de medda costtu uma parte essecal a metodologa cetífca e também é fudametal para o desevolvmeto e aplcação da própra cêca. No decorrer do seu curso
Leia mais? Isso é, d i= ( x i. . Percebeu que
Estatístca - Desvo Padrão e Varâca Preparado pelo Prof. Atoo Sales,00 Supoha que tehamos acompahado as otas de quatro aluos, com méda 6,0. Aluo A: 4,0; 6,0; 8,0; méda 6,0 Aluo B:,0; 8,0; 8,0; méda 6,0
Leia maisÉ o grau de associação entre duas ou mais variáveis. Pode ser: correlacional ou experimental.
Prof. Lorí Val, Dr. val@mat.ufrgs.br http://www.mat.ufrgs.br/~val/ É o grau de assocação etre duas ou mas varáves. Pode ser: correlacoal ou expermetal. Numa relação expermetal os valores de uma das varáves
Leia maisINTRODUÇÃO A TEORIA DE CONJUNTOS
INTRODUÇÃO TEORI DE CONJUNTOS Professora Laura guiar Cojuto dmitiremos que um cojuto seja uma coleção de ojetos chamados elemetos e que cada elemeto é um dos compoetes do cojuto. Geralmete, para dar ome
Leia maisCapitulo 8 Resolução de Exercícios
FORMULÁRIO Audades Peródcas, Crescetes e Postecpadas, com Termos em P. A. G 1 1 1 1 G SPAC R R s s 1 1 1 1 1 G G C R a R a 1 1 PAC Audades Gradetes Postecpadas S GP G 1 1 ; C GP G 1 1 1 Audades Gradetes
Leia maisNotas de aula da disciplina Probabilidade e Estatística
otas de aula da dscpla Probabldade e Estatístca Proessor M Sc Adré Luz DAMAT - UTFPR Esta apostla apreseta os tópcos prcpas abordados em sala de aula, cotedo deções, teoremas, eemplos Sua letura ão é obrgatóra,
Leia mais1- REFRAÇÃO LUMINOSA é a variação de velocidade da luz devido à mudança do meio de propagação. refração do meio em que o raio se encontra.
REFRAÇÃO - LENTES - REFRAÇÃO LUMINOSA é a variação de velocidade da luz devido à mudaça do meio de propagação. - Ídice de refração absoluto: é uma relação etre a velocidade da luz em um determiado meio
Leia maisRelatório 2ª Atividade Formativa UC ECS
Relatóro 2ª Atvdade Formatva Eercíco I. Quado a dstrbução de dados é smétrca ou apromadamete smétrca, as meddas de localzação méda e medaa, cocdem ou são muto semelhates. O mesmo ão acotece quado a dstrbução
Leia maisElaborado: 2002 Ultima atualização: 23/12/2004
Elaborado: 2002 Ultma atualzação: 23/12/2004 Cadero de Fórmulas Apresetação Sstema Nacoal de Atvos E ste Cadero de Fórmulas tem por objetvo esclarecer aos usuáros a metodologa de cálculo e os crtéros de
Leia maisAVALIAÇÃO DE GANHOS E PERDAS EM FUNDOS DE INVESTIMENTOS UTILIZANDO REGRESSÃO LINEAR. José Antonio Stark Ferreira
1 AVALIAÇÃO DE GANHOS E PERDAS EM FUNDOS DE INVESTIMENTOS UTILIZANDO REGRESSÃO LINEAR José Atoo Stark Ferrera I - INTRODUÇÃO O presete estudo fo desevolvdo objetvado mesurar os gahos e perdas patrmoas
Leia mais