Em finanças o comportamento de manada (herd behavior) é comumente associado a um importante elemento do comportamento dos investidores nos mercados financeiros, em especial durante períodos de crises financeiras. Muitas pesquisas nesta área procuraram compreender os motivadores teóricos desta anomalia de mercado e um grande número de experimentos procurou identificar e quantificar a presença do herding em mercados desenvolvidos e emergentes. No entanto, por se tratar de uma variável não observável diretamente, a dificuldade na sua mensuração é grande desafio das pesquisas nesta área. Neste estudo pretende-se verificar a presença deste viés comportamental e avaliar a dinâmica desta variável no mercado brasileiro de ações através do modelo proposto por Hwang e Salmon (2001 e 2004), mensurando-se o efeito manada no mercado brasileiro de ações em relação ao índice de mercado através da medida de dispersão transversal dos betas (beta herding) das ações no período entre janeiro de 1995 e maio de 2012. Nesta pesquisa os betas das ações em relação ao índice de mercado foram obtidos utilizando-se as séries de excessos dos retornos diários das ações sobre a taxa DI-Cetip over das ações negociadas na BM&FBovespa, utilizando-se o modelo de mercado de Fama e French (1993) de três fatores, com as séries filtradas e suavizadas por um conjunto de equações dinâmicas de espaço-estado (Filtro de Kalman). O entendimento da dinâmica desta variável ajudaria a explicar melhor o comportamento do investidor em diferentes condições de mercado e o modelo proposto nesta pesquisa parece contribuir neste sentido. Semelhante aos achados de Hwang e Salmon (2001), Amirat e Bouri (2009a) e Hachicha (2010), os resultados encontrados neste trabalho para o mercado brasileiro de ações neste período sugerem que existe um nível base ou estacionário de herding no mercado, independente das condições do mercado. Também se observou a existência de uma componente de feedback herding explicada pela ação dominante anterior ou do nível anterior de herding. Outro achado deste trabalho foi uma diferença entre o senso comum de que o nível de herding aumentaria durante as crises financeiras, verificando-se na amostra analisada fenômeno contrário: uma redução dos níveis de herding durante períodos marcados por crises financeiras. / In finance, herd behavior is a commonly bias associated with an important element of investor\'s behavior in financial markets, particularly during periods of financial crises. Researches in this area try to explain theoretical motivations for this market bias and a large number of experiments try to identify the presence of and measure herding in developed and emerging markets. However, as this is a variable that cannot be directly observed, difficulties faced to measure it comprise a major challenge for researches in this area. The purpose of this study is to verify the presence of this behavioral bias and evaluate this variable dynamics in the Brazilian stock market, using model proposed by Hwang and Salmon (2001 and 2004). Herding is measured in the Brazilian stock market in relation to market index through evaluation of cross-sectional dispersion of equity betas (beta herding) in the period from January 1995 to May 2012. Equity betas, as compared to the market index, were obtained through series of daily stock excess returns over DI-Cetip rate for shares traded at BM&FBovespa, using Fama and French (1993) three-factor model, with series being filtered and smoothed by Kalman filter state-space dynamic equations. Understanding this variable dynamics would help to explain investor\'s behavior under different market situations, and the model proposed in this study seems to contribute. Similar to findings of Hwang and Salmon (2001), Amirat and Bouri (2009a) and Hachicha (2010), Brazilian stock market results found in this study suggest that there is a base or stationary herding in the market, regardless of market conditions. Existence of a feedback herding component, explained by prior dominant action or herding level was also verified. This study also denies common sense understanding that herding level increases during financial crises; in fact, opposite phenomenon was verified: a reduction in herding levels during financial crisis periods.

Em finanças o comportamento de manada (herd behavior) é comumente associado a um importante elemento do comportamento dos investidores nos mercados financeiros, em especial durante períodos de crises financeiras. Muitas pesquisas nesta área procuraram compreender os motivadores teóricos desta anomalia de mercado e um grande número de experimentos procurou identificar e quantificar a presença do herding em mercados desenvolvidos e emergentes. No entanto, por se tratar de uma variável não observável diretamente, a dificuldade na sua mensuração é grande desafio das pesquisas nesta área. Neste estudo pretende-se verificar a presença deste viés comportamental e avaliar a dinâmica desta variável no mercado brasileiro de ações através do modelo proposto por Hwang e Salmon (2001 e 2004), mensurando-se o efeito manada no mercado brasileiro de ações em relação ao índice de mercado através da medida de dispersão transversal dos betas (beta herding) das ações no período entre janeiro de 1995 e maio de 2012. Nesta pesquisa os betas das ações em relação ao índice de mercado foram obtidos utilizando-se as séries de excessos dos retornos diários das ações sobre a taxa DI-Cetip over das ações negociadas na BM&FBovespa, utilizando-se o modelo de mercado de Fama e French (1993) de três fatores, com as séries filtradas e suavizadas por um conjunto de equações dinâmicas de espaço-estado (Filtro de Kalman). O entendimento da dinâmica desta variável ajudaria a explicar melhor o comportamento do investidor em diferentes condições de mercado e o modelo proposto nesta pesquisa parece contribuir neste sentido. Semelhante aos achados de Hwang e Salmon (2001), Amirat e Bouri (2009a) e Hachicha (2010), os resultados encontrados neste trabalho para o mercado brasileiro de ações neste período sugerem que existe um nível base ou estacionário de herding no mercado, independente das condições do mercado. Também se observou a existência de uma componente de feedback herding explicada pela ação dominante anterior ou do nível anterior de herding. Outro achado deste trabalho foi uma diferença entre o senso comum de que o nível de herding aumentaria durante as crises financeiras, verificando-se na amostra analisada fenômeno contrário: uma redução dos níveis de herding durante períodos marcados por crises financeiras. / In finance, herd behavior is a commonly bias associated with an important element of investor\'s behavior in financial markets, particularly during periods of financial crises. Researches in this area try to explain theoretical motivations for this market bias and a large number of experiments try to identify the presence of and measure herding in developed and emerging markets. However, as this is a variable that cannot be directly observed, difficulties faced to measure it comprise a major challenge for researches in this area. The purpose of this study is to verify the presence of this behavioral bias and evaluate this variable dynamics in the Brazilian stock market, using model proposed by Hwang and Salmon (2001 and 2004). Herding is measured in the Brazilian stock market in relation to market index through evaluation of cross-sectional dispersion of equity betas (beta herding) in the period from January 1995 to May 2012. Equity betas, as compared to the market index, were obtained through series of daily stock excess returns over DI-Cetip rate for shares traded at BM&FBovespa, using Fama and French (1993) three-factor model, with series being filtered and smoothed by Kalman filter state-space dynamic equations. Understanding this variable dynamics would help to explain investor\'s behavior under different market situations, and the model proposed in this study seems to contribute. Similar to findings of Hwang and Salmon (2001), Amirat and Bouri (2009a) and Hachicha (2010), Brazilian stock market results found in this study suggest that there is a base or stationary herding in the market, regardless of market conditions. Existence of a feedback herding component, explained by prior dominant action or herding level was also verified. This study also denies common sense understanding that herding level increases during financial crises; in fact, opposite phenomenon was verified: a reduction in herding levels during financial crisis periods.

La presente tesi si concentra sull’incertezza e sulla sua relazione con il rischio finanziario, due importanti concetti in economia e finanza. Il primo capitolo propone un approccio analitico in grado di separare gli shock connessi all’incertezza finanziaria dagli shock legati all’incertezze politiche, utilizzando un campione di paesi appartenti all’area Euro, dove la diffusione di shock da un paese all’altro (effetti di spillover) rendono l’identificazione più complessa. I risultati indicano che la BCE favorisce adottare una condotta proattiva verso gli shock di incertezza politica, e una più passiva verso gli shock di incertezza finanziaria. Il secondo capitolo discute il trade-off tra accuratezza della previsione e velocità di reazione che consente agli hedge fund di incrementare i profitti durante periodi caratterizzati da elevata incertezza. In questo capitolo si propone un metodo matematico per l’analisi di tale trade-off utilizzando un approccio Bayesiano. I risultati empirici e le simulazioni effettuate indicano che previsioni meno accurate sono associate ad aumenti di velocità. Infine, il terzo capitolo analizza alcune problematiche inerenti alla transizione ad un’economia a basso impatto ambientale, tenendo conto che la presenza di incertezza e asimmetrie informative potrebbero amplificare o limitare i pregiudizi comportamentali degli investitori. / This thesis focuses on broader or Knightian uncertainty and its relation with financial uncertainty or risk, given the overlaps existing between these two important concepts in the economics and finance literature. The first chapter adds to the existing stock of analytical methods able to disentangle financial from policy-related uncertainty shocks within a sample of Euro Area countries, where cross-border spill-overs can raise identification challenges. In terms of policy reactions, the results point to ECB having adopted a pro-active stance towards policy uncertainty shocks, but a more passive or accommodative stance towards financial uncertainty shocks. The second chapter discusses the trade-off between prediction accuracy and reaction speed that allows hedge funds to better time the market and profit during periods of turmoil and high uncertainty. It proposes a mathematical formulation of the trade-off that casts the decision-making process in a Bayesian framework. The empirical results, pointing to speed gains associated with less accurate predictions, are justified in a simulation exercise. The third chapter discusses some challenges arising from the ongoing transition to a low-carbon economy in a market context dominated by multiple uncertainty sources and information frictions that can either amplify or reduce investors’ own behavioural biases.