Selection of portfolios: a comparative analysis of the five factors of FAMA and FRENCH and artificial neural networks

DOI: https://doi.org/10.4025/enfoque.v37i2.38329

Abstract

This paper aimed to evaluate the performance of an artificial neural network developed with the objective of identifying standards and classifying securities in Brazilian stock market in portfolios, taking into account the assumptions evidenced in Portfolio Theory by Markowitz (1952) that the formation of portfolios reduces the variability and makes it possible to obtain higher risk-adjusted returns. For this, we used firm-level variables, components of the five factors of Fama and French (2015), which were also used for the assembly of portfolios through the use of multiple linear regression with panel data. The comparative results of the regression methods with panel data and artificial neural networks indicated that both methodologies allowed to obtain returns above the market average, however, that the artificial neural network presents greater capacity to avoid securities that are detrimental to the portfolio and allows smoothing losses in times of instability.

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Author Biographies

Kleverson Dáliton Silva Moreira, Universidade Federal de Uberlândia - UFU Faculdade de Gestão e Negócios - FAGEN

Possui graduação em Administração pela Universidade Presidente Antônio Carlos (2010), na qual foi agraciado com a Medalha Presidente Antônio Carlos por ter obtido a maior nota global durante o período do curso, que foi possível pela obtenção de Bolsa Integral do Programa PROUNI. Cursou Pós-Graduação "Lato Sensu" no curso de MBA em Finanças e Estratégias Empresariais pela Universidade Federal de Uberlândia (2013). Atualmente é Técnico Administrativo - Assistente em Administração da Universidade Federal de Uberlândia. Tem experiência na área de Administração, com ênfase em Administração Financeira. Mestrando em Administração pelo Programa de Pós Graduação em Administração (PPGA) pela Universidade Federal de Uberlândia - UFU, Faculdade de Gestão e Negócios - FAGEN.
Antonio Sergio Torres Penedo, Universidade Federal de Uberlândia - UFU Faculdade de Gestão e Negócios - FAGEN
Doutor em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de São Carlos - UFSCAR (2011) com a tese defendida analisando os balanços sociais e seus impactos na área econômica, social e ambiental do setor de sucroalcooleiro; Mestre em Administração pela Universidade de São Paulo - USP (2005) com a dissertação versando sobre o processo de previsão de preços de açúcar e etanol no Estado de São Paulo; e Graduação em Engenharia Mecânica pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho ? UNESP (2002) com o trabalho de conclusão de curso na área de métodos quantitativos. Atualmente é Professor Adjunto III da Universidade Federal de Uberlândia - UFU na Faculdade de Gestão e Negócios - FAGEN, Professor da Universidade Aberta do Brasil (UAB) vinculado ao curso de Administração Pública da FAGEN - UFU e Docente Efetivo do Programa de Pós Graduação em Administração (PPGA) da Faculdade de Gestão e Negócios - FAGEN/UFU. Pesquisador no grupo de Finanças na FAGEN - UFU, no Programa de Apoio à Produção e Operações da FEARP - USP, Pesquisador no Grupo de Pesquisa GEPRES - Grupo de Extensão e Pesquisa em Redes Sociais na FAGEN-UFU, Pesquisador no Núcleo de Estudos Aplicados à Gestão Integrada de Operações (NEAGIO) na FAGEN - UFU. Possui experiência acadêmica no setor de agronegócios com orientações e participações em bancas de monografias e trabalho de conclusão de curso (TCC); artigos científicos publicados em periódicos nacionais e internacionais, além de organização e participações em congressos, seminários, encontros, conferências e demais eventos científicos e tecnológicos. Revisor da RACEF ? Revista de Administração, Contabilidade e Economia da Fundace (Qualis B3), Revisor do periódico Independent Journal of Management & Production (Qualis B3), Revisor do Periódico Agricultural Systems - Elsevier (Qualis A1) e parecerista de diversos eventos científicos nacionais e internacionais. Coordenador do Curso de Especialização em Gestão Pública em Saúde na FAGEN-UFU.
Published
2018-06-22
How to Cite
Moreira, K. D. S., & Penedo, A. S. T. (2018). Selection of portfolios: a comparative analysis of the five factors of FAMA and FRENCH and artificial neural networks. Enfoque: Reflexão Contábil, 37(2), 141-155. https://doi.org/10.4025/enfoque.v37i2.38329
Issue
Vol 37 No 2 (2018)
Section
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