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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisor1Lima, Marcio Dias de-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0871622130269869pt_BR
dc.contributor.referee1Cardoso, Marcia do Socorros Borges de Araujo-
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dc.contributor.referee2Lima, Elaine Atino Freire-
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dc.contributor.referee3Vasconcelos, José Eder Salvador de-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/4671065661357559pt_BR
dc.creatorFaria, Andréia Ribeiro de-
dc.creator.Latteshttps://lattes.cnpq.br/1634923384513790pt_BR
dc.date.accessioned2026-01-26T18:42:02Z-
dc.date.available2026-01-26T18:42:02Z-
dc.date.issued2025-12-08-
dc.identifier.citationBONINI, J. A.; LIBRELOTTO1, G. R. Definição de uma linguagem para a pro- gramação do comportamento de robôs dentro do contexto da robocup. Revista ComInG-Communications and Innovations Gazette, v. 1, n. 2, p. 49–60, 2016. BORGES, L. E. Python para desenvolvedores: aborda Python 3.3. [S.l.]: Novatec Editora, 2014. CUNHA, M. E. d. S. Aulas interativas com recurso à exposição: uma metodologia para o ensino da linguagem de programação Python. 2015. Tese (Doutorado), 2015. FERNANDES, C.; PEGUINHO, C.; VIEIRA, E.; NEIVA, J. Análise financeira-teoria e prática. Lisboa: Edições Sílabo, 2012. FERNANDES, C.; PEGUINHO, C.; VIEIRA, E.; NEIVA, J. Análise financeira-teoria e prática. Edições Sílabo, Lda. gerencial, v. 6, 2016. FERREIRA, G. Marx e a bolsa de valores: esboço de uma consideração intro- dutória. Revista Economia Política do Desenvolvimento, v. 12, n. 28, 2021. MOLLO, M. d. L. R. Crédito, capital fictício, fragilidade financeira e crises: dis- cussões teóricas, origens e formas de enfrentamento da crise atual. Economia e Sociedade, SciELO Brasil, v. 20, p. 449–474, 2011. PESENTE, R. Mercados financeiros. [S.l.]: UFBA, 2019. SAMANEZ, C. P. Matemática financeira. [S.l.]: Pearson Prentice Hall, 2010. VIDOTTO, R. S.; MIGLIATO, A. L. T.; ZAMBON, A. C. O moving average convergence-divergence como ferramenta para a decisão de investimentos no mercado de ações. Revista de Administração Contemporânea, SciELO Brasil, v. 13, p.291–309, 2009.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ifg.edu.br:8080/handle/prefix/2557-
dc.description.abstractThis work investigates the feasibility and effectiveness of the Python programming language in the analysis of financial data from Real Estate Investment Funds (REITs), highlighting its potential as a tool to support decision-making in the financial market. This is an applied research, with an exploratory approach and a qualitative-quantitative nature, based on a literature review and practical data analysis. The study includes the collection, processing, and visualization of information from a database with more than 500 funds listed on the Brazilian Stock Exchange (B3), using specialized Python libraries such as Pandas, NumPy, Matplotlib and yfinance. The central objective is to evaluate the applicability of Python in the analysis of financial indicators such as Dividend Yield, P/VP, and Profitability, in addition to performing simulations of different investment scenarios. The expected results indicate that the integration between knowledge of financial mathematics and the use of computational tools contributes to more precise, dynamic, and replicable analyses, promoting the development of technical and analytical skills relevant to academic and professional training in the financial area.pt_BR
dc.description.resumoEste trabalho investiga a viabilidade e a eficácia da linguagem de programação Python na análise de dados financeiros de Fundos de Investimento Imobiliário (FIIs), destacando seu potencial como ferramenta de apoio à tomada de decisão no mercado financeiro. Trata-se de uma pesquisa aplicada, de abordagem exploratória e natureza quali-quantitativa, fundamentada em revisão bibliográfica e em análise prática de ados. O estudo contempla a coleta, o tratamento e a visualização de informações provenientes de uma base com mais de 500 fundos listados na Brasil, Bolsa e Balcão (B3), utilizando bibliotecas especializadas da linguagem Python, como Pandas, NumPy, Matplotlib e yfinance. O objetivo central consiste em avaliar a aplicabilidade do Python na análise de indicadores financeiros, tais como Dividend Yield, P/VP e Rentabilidade, além de realizar simulações de diferentes cenários de investimento. Os resultados esperados indicam que a integração entre os conhecimentos de matemática financeira e o uso de ferramentas computacionais contribui para a realização de análises mais precisas, dinâmicas e replicáveis, promovendo o desenvolvimento de competências técnicas e analíticas relevantes para a formação acadêmica e profissional na área financeira.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Marco Aurelio da Silveira (marco.silveira@ifg.edu.br) on 2026-01-20T18:00:20Z No. of bitstreams: 1 metadados_Trabalho conclusao de curso_TCC_ Andréia_Ribeiro.doc: 247296 bytes, checksum: 45e57c9f07b1ac96c6d8fa0db4d4e741 (MD5)en
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dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Lana Oliveira (lana.oliveira@ifg.edu.br) on 2026-01-26T18:42:02Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TCC_Andreia Ribeiro de Faria.pdf: 1220458 bytes, checksum: 80ce27dbfa97a036e48a06446a19f19b (MD5)en
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dc.languageporpt_BR
dc.publisherInsitituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Goiáspt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCâmpus Goiâniapt_BR
dc.publisher.initialsIFGpt_BR
dc.relationLinguagem de programação Pythonpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectAnálise Financeirapt_BR
dc.subjectFundos Imobiliáriospt_BR
dc.subjectPythonpt_BR
dc.subject.cnpqMatemática Aplicadapt_BR
dc.titleAnálise financeira de fundos de investimento imobiliário utilizando a linguagem pythonpt_BR
dc.title.alternativeAnálise financeira de fundos de investimento imobiliário utilizando a linguagem pythonpt_BR
dc.typeMonografia-Especializaçãopt_BR
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