O Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da UFPE promove defesa de dissertação de mestrado amanhã (25), a partir das 12h, em sala virtual no Google Meet. 

A dissertação “Index tracking model throughout an enhanced GRASP approach for the financial portfolio problem”, desenvolvida pelo pesquisador Julio Cezar Soares Silva, terá como banca examinadora os professores Adriano Lorena Inacio de Oliveira (CIn-UFPE), Mauricio Guilherme de Carvalho Resende (Amazon/Mathematical Optimization and Planning) e Adiel Teixeira de Almeida Filho (CIn-UFPE).

Resumo

Formulações de problemas de otimização de portfólio de investimento podem se tornar computacionalmente inviáveis a partir da inserção de determinadas restrições práticas, tornando o processo de obtenção da solução ótima mais custoso e até impossível, dadas as limitações de recursos físicos e temporais. Uma estratégia de investimento que visa replicar o desempenho de um índice de mercado de ações, cuja solução do modelo está contida nesta classe de problemas difíceis, é denominada index tracking. Este trabalho traz uma análise, abrangendo a última década, sobre os avanços nas abordagens de solução para o problema de index tracking. A revisão sistemática da literatura abordou questões importantes, como as áreas de pesquisa mais relevantes, métodos de solução e estruturas de modelos. Também foi apresentada uma nova aplicação da metaheurística GRASP para modelos de index tracking. Buscou-se implementar e adaptar uma heurística ainda não aplicada ao problema de index tracking e avaliar seu desempenho com relação à um solver comercial. Foi necessário desenvolver uma nova greedy function e comparar, respectivamente, os resultados após as construções gananciosa e aleatória da solução. Além disso, foi proposta uma melhoria para o componente de busca local da metaheuristica GRASP adotada. Através de experimentos computacionais, a heurística e um solver comercial foram comparados utilizando instâncias da literatura. Os resultados mostram que a heurística desenvolvida encontrou soluções com qualidade próxima das soluções do solver CPLEX em um menor período de tempo. Também foi possível observar que o componente de busca local desenvolvido implica na obtenção de melhores soluções que àquelas da metaheurística GRASP escolhida como base. A não realização de testes estatísticos nas comparações entre os métodos de solução, utilização exclusiva de dados da literatura e de um único modelo de index tracking podem ser consideradas limitações deste trabalho. A implicação prática desta pesquisa é a obtenção de boas soluções para o problema de index tracking em um instante de tempo reduzido e novas perspectivas para construção de soluções GRASP para o problema de portfólio. Até onde sabemos esta foi a primeira vez que uma heurística GRASP foi utilizada neste tipo de problema. GRASP tem um grande potencial no problema de otimização de portfólio, mais especificamente em problemas de index tracking, onde a partir de um procedimento simples de calibração dos parâmetros foi possível obter boas soluções em um instante de tempo menor.