Submitted by Diego Brandão (digusmao@hotmail.com) on 2017-01-06T20:29:33Z No. of bitstreams: 1 Tese - Versao final - Diego Brandao.pdf: 1402061 bytes, checksum: 2a9d03af25fdeae9cb4300343d707aa2 (MD5) / Approved for entry into archive by GILSON ROCHA MIRANDA (gilson.miranda@fgv.br) on 2017-02-20T13:39:19Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tese - Versao final - Diego Brandao.pdf: 1402061 bytes, checksum: 2a9d03af25fdeae9cb4300343d707aa2 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-03T12:50:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese - Versao final - Diego Brandao.pdf: 1402061 bytes, checksum: 2a9d03af25fdeae9cb4300343d707aa2 (MD5) Previous issue date: 2016-09-23 / The thesis consists in three articles about the estimation of asset pricing models. The first paper analyses small sample properties of Generalized Empirical Likelihood estimators for the risk aversion parameter in CRRA preferences when the economy is characterized by rare disasters. In the second article, we develop and test a methodology to assess misspeci fied asset pricing models by taking into account the smallest probability distortion necessary to assign correct prices. In the final paper, we estimate an approximate long run risks model using Brazilian data. / Esta tese consiste em três artigos sobre a estimação de modelos de apreçamento de ativos. No primeiro artigo, analisamos as propriedades de amostra pequena dos estimadores da classe Generalized Empirical Likelihood para o coeficiente de aversão ao risco de preferências CRRA quando a economia é suscetível a desastres. No segundo artigo, apresentamos e testamos uma metodologia de avaliação de modelos de apreçamento mal especificados que leva em conta a menor distorção de probabilidade necessária sobre a medida real para que modelo aprece corretamente ativos. No terceiro artigo, estimamos uma versão aproximada do modelo de riscos de longo prazo utilizando dados brasileiros.

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