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dc.contributor.advisorSouza, Gustavo Henrique Diaspt_BR
dc.contributor.authorAlbigiante, Gabriel Erenha-
dc.date.accessioned2022-11-17T14:32:17Z-
dc.date.available2022-11-17T14:32:17Z-
dc.date.issued2022pt_BR
dc.identifier.citationALBIGIANTE, Gabriel Erenha. Desempenho e risco de criptomoedas: um estudo da Quant. 2022. 30 f. Monografia (Graduação em Administração) – Instituto de Ciências Sociais Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, Mariana, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/4823-
dc.description.abstractCriptomoedas são ativos financeiros digitais e projetados para o uso como meio virtual de troca. Apesar disso, esse tipo de moeda vem sendo utilizado como produto financeiro para investimento nos mercados financeiros. Suas características próprias, como descentralização, ausência de administração central, tecnologia blockchain e rapidez, agilidade e segurança fazem com que cada vez mais pessoas se interessem por esse tipo de ativo. Com base nisso, salientase a importância de avaliação das relações entre risco e retorno para essas criptomoedas. Com base nisso, este estudo tem como objetivo analisar o desempenho da criptomoeda Quant Network – QNT no período de 2019 a 2022. Para tanto, foram desenvolvidas análises considerando o retorno e a volatilidade dessa criptomoeda. Como medida de retorno foi utilizado o retorno diário, transformado em média mensal para a análise. Já como métricas de avaliação de risco foram utilizados o desvio-padrão dos retornos e o Value at Risk (VaR) ou valor em risco, que avalia a perda máxima de um ativo. A partir disso, os resultados sugeriram que a QNT possui uma correlação positiva entre seu risco e retorno ao longo do período de análise, indicando que maiores volumes de retorno médio foram observados em momentos de maior risco. Os resultados indicaram ainda que, apesar de a QNT apresentar retorno médio positivo de 0,5%, a mediana dos retornos ficou em -0,27%, demonstrando que durante o período de análise a criptomoeda apresentou pelo menos metade de retornos negativos. Por fim, ao analisar o VaR foi possível verificar sua aplicabilidade em termos de perda máxima esperada para a criptomoeda, considerando os valores verificados para cada mês de análise. Dessa forma, os resultados do estudo contribuem com a literatura da área, ao demonstrar o comportamento da QNT, ainda não encontrado na literatura, e sugerir relações de risco e retorno para a moeda, além de possibilitar a análise do VaR como medida de avaliação de perdas para os investimentos em criptomoedas. Palavras-chave: criptomoedas; desempenho; risco; retorno; Quant Network.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectAdministração de risco financeiropt_BR
dc.subjectMoedapt_BR
dc.subjectTransferência eletrônica de fundospt_BR
dc.titleDesempenho e risco de criptomoedas : um estudo da Quantpt_BR
dc.typeTCC-Graduaçãopt_BR
dc.contributor.refereeRodrigues, Ana Cristina Mirandapt_BR
dc.contributor.refereeBatista, Alexandre Teixeira Norbertopt_BR
dc.contributor.refereeSouza, Gustavo Henrique Diaspt_BR
dc.description.abstractenCryptocurrencies are digital financial assets and were designed for usage as a virtual way of exchange. Despite it, this type of currency has been used as a financial product for investment in financial markets. Its characteristics, such as decentralization, absence of central administration, blockchain technology and speed, agility and security make more and more people interested in these assets. Based on it, the importance of evaluating the relationships between risk and return for these cryptocurrencies is highlighted. Thus, this study aimed to analyze the performance of the cryptocurrency Quant Network – QNT in the period from 2019 to 2022. Therefore, the analyzes were developed considering the return and volatility of this cryptocurrency. As a measure of return, the daily return was used, transformed into a monthly average for the analysis. As risk assessment metrics, the standard deviation of returns and the Value at Risk (VaR), which assesses the maximum loss of an asset, were used. So, the results suggested that QNT has a positive correlation between its risk and return over the period of analysis, indicating that higher volumes of average return were observed at times of greater risk. The results also indicated that, although QNT presented a positive average return of 0.5%, the median of returns was -0.27%, demonstrating that the cryptocurrency presented at least half of negative returns. Finally, when analyzing the VaR, it was possible to verify its applicability in terms of maximum expected loss for the cryptocurrency, considering the values verified for each month of analysis. In this way, the results of the study contribute to the literature, demonstrating the behavior of the QNT, not found yet in the literature, and suggesting risk and return relationships for the currency, in addition to enabling the analysis of VaR as a measure of evaluation of losses for investments in cryptocurrencies. Keywords: cryptocurrencies; performance; risk; return; Quant Network.pt_BR
dc.contributor.authorID19.2.3992pt_BR
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