[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.