INVESTIDORES DO TESOURO DIRETO: EXPLORAÇÃO DO COMPORTAMENTO DOS INVESTIDORES UTILIZANDO MINERAÇÃO DE DADOS

INVESTIDORES DO TESOURO DIRETO: EXPLORAÇÃO DO COMPORTAMENTO DOS INVESTIDORES UTILIZANDO MINERAÇÃO DE DADOS

Sales, Raphael Tavares; Hora, Henrique Rego Monteiro da

Artigo Completo:

Do ponto de vista do investidor comum (pessoa física), o tesouro direto é uma alternativa atrativa de investimento na renda fixa com menores custos de transação uma vez que elimina intermediários. A partir de uma base de dados do cadastro dos investidores do Tesouro Direto no Brasil do site: dados.gov.br, este trabalho buscou utilizar técnicas de mineração de dados como a clusterização e arvore de indução a fim de traduzir o comportamento dos investidores do Tesouro Direto. As técnicas realizadas no banco de dados foram aplicadas de modo que identificassem o comportamento e o perfil do investidor através da mineração de dados, sendo esse usuário inativo ou ativo, identificando características recorrentes entre eles. Dentre os meses analisados, podemos chegar a um perfil comum como sendo do sexo masculino, casado e com idade média de aproximada de 45 anos.

Do ponto de vista do investidor comum (pessoa física), o tesouro direto é uma alternativa atrativa de investimento na renda fixa com menores custos de transação uma vez que elimina intermediários. A partir de uma base de dados do cadastro dos investidores do Tesouro Direto no Brasil do site: dados.gov.br, este trabalho buscou utilizar técnicas de mineração de dados como a clusterização e arvore de indução a fim de traduzir o comportamento dos investidores do Tesouro Direto. As técnicas realizadas no banco de dados foram aplicadas de modo que identificassem o comportamento e o perfil do investidor através da mineração de dados, sendo esse usuário inativo ou ativo, identificando características recorrentes entre eles. Dentre os meses analisados, podemos chegar a um perfil comum como sendo do sexo masculino, casado e com idade média de aproximada de 45 anos.

Palavras-chave:

DOI: 10.5151/spolm2019-111

Referências bibliográficas

• [1] BALANÇO E ESTATÍSTICAS - TESOURO DIRETO - STN. (2018). Recuperado: 8 de novembro de 2018, de http://www.tesouro.gov.br/pt/balanco-e-estatisticas. [2] CAMILO, C. O. (2009). Mineração de Dados: Conceitos, Tarefas, Métodos e Ferramentas, 29. [3] FAYYAD, U. (1996). From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases, 18. [4] FERREIRA, L. V. B. (2016). Investimento em títulos públicos: Uma análise de investimento em títulos públicos do Tesouro Nacional em um cenário de crise econômica. Universidade Federal Do Rio Grande Do Sul Escola De Administração Departamento De Ciências Administrativas, 114. [5] FILHO, P. J. R., & ALVES, D. F. (2017). Peso dos títulos públicos brasileiros negociados via tesouro direto na composição da Dívida Pública Mobiliária Federal Interna (DPMFI), 11. [6] LAROSE, D. T. Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining. John Wiley and Sons, Inc, 2005. [7] LOURO, A., ANDRADE VIEIRA, C., & DA SILVA BIZZI, M. (2017). Análise preditiva do perfil dos investidores do tesouro direto para ações de marketing. [8] MCCUE, C. (2014). Data Mining and Predictive Analysis: Intelligence Gathering and Crime Analysis. Butterworth-Heinemann. [9] OLSON, D. L., & DELEN, D. (2008). Advanced Data Mining Techniques. Springer Science & Business Media. [10] PERLIN, M. (2016). The Microstructure of Tesouro Direto: The Sazonality of the Order Flow and the Formation of Spreads. Economia Aplicada, 20(3), 253. [11] PIMENTEL, B. C. ET AL. TÍTULOS PÚBLICOS: Uma alternativa de investimento com ganhos reais e seguro. Simpósio de excelência em gestão e tecnologia. 2015. [12] VERGARA, S. C. Projetos E Relatórios De Pesquisa Em Administração. [S.L.] Atlas, 2009.

Como citar:

Sales, Raphael Tavares; Hora, Henrique Rego Monteiro da; "INVESTIDORES DO TESOURO DIRETO: EXPLORAÇÃO DO COMPORTAMENTO DOS INVESTIDORES UTILIZANDO MINERAÇÃO DE DADOS", p-1526-1534. In: Anais do XIX Simpósio de Pesquisa Operacional & Logística da Marinha. São Paulo: Blucher, 2020.
ISSN 21756295, DOI 10.5151/spolm2019-111