Clusterização de Ativos e suas relações com variáveis macroeconômicas e índices financeiros

O advento do mercado financeiro é um dos acontecimentos mais fascinantes do nosso tempo. Ao longo dos anos, pesquisadores e investidores se interessaram em desenvolver ferramentas para auxiliar na tomada de decisões referentes a alocação de capital. o presente artigo propõe a clusterização como uma métrica para separar um conjunto de ativos, através de um método de agrupamento que maximiza a semelhança entre grupos e minimiza a semelhança entre diferentes grupos com a finalidade de atenuar o risco do portfólio. Adicionalmente, utilizamos regressões lineares múltiplas para evidenciar se os ativos pertencentes aos clusters respondem de forma similar a algumas variáveis macroeconômicas e índices financeiros. para o período analisado - janeiro de 2019 a janeiro de 2020 - obtivemos 8 diferentes clusteres de ativos com um mínimo de 1 ativo (1,32% do total de ativos) e máximo de 30 ativos (42,86% do total de ativos). No que tange as relações com as variáveis selecionadas, o índice de mercado ANBIMA (IMAB) e o índice SMLL (smalll caps) são as variáveis que mais se relacionam com os clusteres e as variáveis IPCA e Ibovespa são as que menos apresentaram significância na aplicação econométrica proposta neste artigo.