[pt] O efeito-manada é uma característica do comportamento do investidor nos mercados financeiros, particularmente no estresse do mercado. Na tese aplicaremos uma abordagem baseada na dispersão transversal de ações betas individuais, que nos permite extrair padrões de efeito-manada, usando duas metodologias dinâmicas para medir o fenômeno manada ao longo do tempo com um modelo de espaço de estados em três mercados diferentes. O primeiro estudo analisa o beta herding no mercado de ações brasileiro usando um modelo de estado-espaço, controlado por dois agrupamentos de empresas: as empresas listadas no índice de mercado e as listadas na bolsa como um todo. Os achados revelaram um efeito-manada elevado na bolsa brasileira, com apenas pequenas diferenças entre os clusters. Em relação às variáveis de controle, verificamos que os fatores dividend yield, volatilidade do mercado, SMB e WML foram significativos para ambos os grupos, indicando que o herding é significativo independente do comportamento dessas variáveis. O segundo estudo examina o beta herding no mercado de commodities, utilizando a metodologia desenvolvida por Hwang e Salmon (2004) e uma adaptação do beta padronizado por Hwang, Rubesam e Salmon (2018). Analisamos o comportamento de quinze commodities entre 2000 e 2018 e, em seguida, extraímos as commodities alimentares para testar seu efeito separadamente. Os resultados sugerem que os betas podem se desviar dos fundamentos em ambas as amostras. No entanto, os betas de commodities alimentares tendem a reverter mais rapidamente para a estabilidade entre demanda e oferta, o que resulta em um equilíbrio risco-retorno de longo prazo. O terceiro estudo aplica a metodologia de Hwang e Salmon (2004) e uma adaptação beta padronizada por Hwang, Rubesam e Salmon (2018) para o mercado de Criptomoedas. Os resultados revelam que o efeito-manada em direção ao mercado apresenta significativa movimentação e persistência independentemente da condição de mercado, expressa através do índice de mercado, volatilidade de mercado e índice de volatilidade. Ao analisar o efeito-manada, é possível observar que o efeito-manada foi intenso durante o período investigado. Também identificamos uma relação positiva entre o estresse de mercado e efeito-manada. / [en] Herding is a feature of investor behavior in financial markets, particularly in market stress. In the thesis we will apply an approach based on the transversal dispersion of individual stock betas, which allows us to extract herd patterns, using two dynamic methodologies to measure the herd phenomenon over time with a state-space model in three different markets. The first study analyzes beta herding in the Brazilian stock market using a statespace model, controlled by two groupings of companies: those stocks listed on the market index (Ibovespa) and those listed on the stock exchange as a whole. The findings revealed a high herd on the Brazilian stock exchange, with only small differences between the clusters. Regarding the control variables, we found that the dividend yield, market volatility, SMB, and WML factors were significant for both groups, indicating that the herd is significant regardless of the behavior of these variables. The second study examines beta herding in the commodity market, using the methodology developed by Hwang and Salmon (2004) and a beta adaptation standardized by Hwang, Rubesam, and Salmon (2018). We analyzed the behavior of fifteen commodities between 2000 and 2018 and then extracted the food commodities to test their effect separately. The results suggest that betas can deviate from fundamentals in both samples. However, food commodity betas tend to revert more quickly to stability between demand and supply, which results in a long-term risk-return balance. The third study applies the methodology of Hwang and Salmon (2004) and a beta adaptation standardized by Hwang, Rubesam, and Salmon (2018) for the Cryptocurrency market. The results reveal that the herd towards the market presents significant movement and persistence regardless of the market condition, expressed through the market index, market volatility, and volatility index. When analyzing trail herding, it is possible to observe that herding was intense during the investigated period. We also identified a positive relationship between herding and market stress.

[pt] A presente tese é composta por três pesquisas. A primeira pesquisa buscou averiguar o relacionamento entre o FXvol e os retornos futuros da taxa cambial e do índice de mercado de ações, dado que o índice de volatilidade FXvol é visto como um termômetro da incerteza do investidor um período a frente. Investiga-se então a relação contemporânea entre o FXvol, a Ptax e o Ibovespa, bem como a capacidade do FXvol de captar a possível relação entre o nível de incerteza presente no mercado e as variações relativas futuras da taxa de câmbio e do índice de ações. A segunda pesquisa comparou os modelos GARCH tradicionais e o modelo GARCH com troca de regimes no que tange seu poder de previsão da volatilidade cambial. Buscou-se comparar o desempenho de cada um dos modelos em uma situação real de utilização, no caso, no cálculo do Valor em Risco de uma carteira cambial. A terceira pesquisa buscou identificar a existência do efeito manada no mercado brasileiro e compreender a influência do câmbio nesse efeito, devido à importância do mercado cambial para a realidade brasileira. A metodologia compreendeu dois passos, em um primeiro momento buscou-se analisar a média do efeito através de regressões tradicionais e num segundo momento estudar a variação do efeito ao longo do tempo através do método do Filtro de Kalman. / [en] The present thesis consists of three researches. The first research sought to ascertain the relationship between FXvol and future exchange rate and stock market index returns as the FXvol volatility index is viewed as a thermometer of investor uncertainty for a period ahead. The contemporary relationship between FXvol, Ptax and Ibovespa, as well as the ability of FXvol to capture the possible relationship between the level of uncertainty present in the market and the relative future return of the exchange rate and the stock index. The second research compared the traditional GARCH models and the GARCH model with regime changes regarding its power to predict the exchange rate volatility. We attempted to compare the performance of each of the models in a real situation of use, in this case, in the calculation of the Value at Risk of an exchange portfolio. The third research sought to identify the existence of the herd effect in the Brazilian market and to understand the influence of the exchange rate in this effect, due to the importance of the exchange market for the Brazilian market. The methodology comprised two steps, initially attempting to analyze the mean of the effect through regressions and in a second moment to study the variation of the effect over time through the Kalman Filter method.

[pt] O objetivo desse trabalho é observar, com base no modelo de Chang, Cheng e Khorana (2000), se há indícios de que houve efeito manada no mercado de ações brasileiro no período que compreende entre 2010 e 2015. Esse período é marcado por forte instabilidade política e econômica do Brasil e pode-se notar uma grande volatilidade no índice Bovespa. Essa dissertação de mestrado tem por objetivo avaliar, sob os aspectos de finanças comportamentais, se há ou não indícios de que houve algum movimento de efeito manado em um período recente no mercado de ações brasileiro. Outros estudos já testaram o modelo de Cheng et. Al em outros mercados e no próprio mercado brasileiro em períodos diferentes. Após a análise dos resultados do modelo no período citado, não foi possível encontrar indícios de efeito manada no mercado brasileiro. / [en] The aim of this study is to observe, based on the model of Chang, Cheng and Khorana (2000), if there is evidence that there were herding in the Brazilian stock market in the period that goes from 2010 to 2015. This period was marked by a strong political and economic instability and it is possible to notice a great volatility in the Bovespa index. This dissertation aims at evaluating, under the behavioral finance aspects, whether or not there is any indication that there has been any movement of herding in a recent period in the Brazilian stock market. Other studies have already tested the model of Cheng et. Al in other markets and in the Brazilian market itself in different periods. After analyzing the results of the model in the mentioned period, it was not possible to find evidence of a herd behavior in the Brazilian market.

[pt] Com o surgimento dos criptoativos em 2009, iniciado com o Bitcoin, uma nova dinâmica de investimento e de tecnologia emergiu no século XXI com um novo mercado que já chegou a mais de 800 bilhões de dólares em 2018 e conta com mais de 2.000 moedas. Apesar da elevada volatilidade, de vários escândalos de pirâmides, da ausência de regulamentação e da maior utilização como investimento do que em compras de bens e serviços, os criptoativos vêm ganhando seu espaço, em meio às controvérsias, devido a tecnologia disruptiva. Este trabalho tem por objetivo analisar os 50 maiores criptoativos do mercado durante o período de 2015 – 2018 por meio de três ensaios que abordam: (i) a análise e previsão de volatilidade utilizando o MSGARCH (KLAASSEN, 2002), com testes de acurácia (envolvendo funções perda EQM e QLIKE, bem como o MAE, MAPE e o indicador U de Theil); (ii) análise dos fenômenos comportamentais de efeito manada seguindo modificações nas metodologias CSSD (CHRISTIE E HUANG, 1995), CSAD (CHANG, CHENG E KHORANA, 2000) e HS (HWANG E SALMON, 2004), bem como o efeito contágio seguindo modificações nas metodologias do teste FR (FORBES E RIGOBON, 2002) e de testes de comomentos de ordem superior (FRY, MARTIN E TANG, 2010; FRY-MCKIBBIN E HSIAO, 2018); (iii) bem como a análise do fenômeno de feedback trading por meio do modelo seminal de Sentana e Wadhwani (1992). Como principais achados, foi identificado que: (i) há uma forte influência de dois estados de volatilidade; nos criptoativos com maior probabilidade de ocorrência do segundo regime existe uma maior tendência do aparecimento do segundo estado de volatilidade com a subida de preços, onde existe elação ao efeito manada, o modelo CSAD detectou um efeito pouco significativo, e o modelo CSSD detectou um efeito manada forte estatisticamente significativo no movimento de queda de mercado; o modelo HS capturou com sucesso o comportamento de manada e revelou períodos extremos de manada reversa; em relação ao efeito contágio, o teste FR conseguiu captar contágio do Bitcoin em outras moedas em praticamente todos os casos com exceção do Tether Dollar, BITCNY e ECC - que tipicamente possuem controle inflacionário e particularidades das stablecoins; nos modelos de comomentos, os testes indicaram contágio do Bitcoin em relação as moedas analisadas; (iii) em relação ao fenômeno de feedback trading, foi possível captar feedback trade negativo no TETHER e positivo nas moedas BTC, ETH, CSC e ECC, cuja adequação do modelo utilizado foi confirmada posteriormente pelo teste de viés de sinais (ENGLE E NG, 1993), com exceção do TETHER - que contrariou Sentana e Wadhwani (1992) e Shi, Chiang e Liang (2012) ao apontarem que modelos menos parcimoniosos teriam pouca influência na verificação de feedback trading. / [en] With the arise of cryptocurrencies in 2009, started with the Bitcoin, a new dynamic of investment and technology emerged in the 21st century with a new market that has already exceed US 800 billion in 2018 and has more than 2,000 coins. Despite the high volatility, various Ponzi schemes, lack of regulation and the main use as investment than in purchases goods and services, cryptocurrencies have been gaining ground, amid controversy, due to the disruptive technology. The objective of this work is to analyze the 50 largest cryptocurrencies in the market during the period of 2015-2018 by means of three essays that seek to investigate: (i) the volatility analysis and prediction using MSGARCH (KLAASSEN, 2002), with accuracy tests (involving MSE and QLIKE loss functions, as well as MAE, MAPE, and Theil s U indicator); (ii) the analysis of the behavioral phenomena of herd effect following modifications in CSSD (CHRISTIE e HUANG, 1995), CSAD (CHANG, CHENG e KHORANA, 2000) and HS (HWANG e SALMON, 2004) methodologies, as well as the contagion effect following modifications in the methodologies of FR test (FORBES e RIGOBON, 2002) and higher order comoments tests (FRY, MARTIN e TANG, 2010; FRY-MCKIBBIN e HSIAO, 2018); (iii) the analysis of the feedback trading phenomenon through the seminal model of Sentana and Wadhwani (1992). As main findings, it was identified that: (i) there is a strong influence of two volatility states; in the cryptoassets with more probability of occurrence under the second regime, there is a greater tendency of occurrence of the second state of volatility when prices go up, where there is more the volatility - the exception that has been noted only in BTC and ETH, where the first state of volatility is strong when prices go up, with more volatility; there is more accuracy in the forecasting with two volatility states for long term prediction than in short term prediction; (ii) with respect to the herd effect, the CSAD model detected a small herd effect, with little statistical significance, and the CSSD model detected a strong herd effect statistically significant in the down movement of market; the HS model successfully captured herd behavior and revealed extreme periods of reversal in the herd effect; in relation to the contagion effect, the FR test was able to capture Bitcoin s contagion in other currencies in practically all cases except Tether Dollar, BITCNY and ECC - which typically have inflationary control and particularities of stablecoins; in the comoments models, the tests indicated contagion of Bitcoin in relation to the currencies analyzed; (iii) in relation to the feedback trading phenomenon, it was possible to capture negative feedback trading in TETHER and positive in BTC, ETH, CSC and ECC, whose adequacy of the model used was confirmed later by the signal bias test (ENGLE e NG, 1993), with the exception of TETHER - which contradicts Santana and Wadhwani (1992) and Shi, Chiang and Liang (2012) that less parsimonious models would have little influence on feedback trading.