In questa tesi, l’analisi verte su risk-adjusted performance, proprietà statistiche e caratteristiche dei fondi hedge (FH). Nel primo articolo, i risultati relativi al survivorship bias e backfill bias indicano che l’impatto delle distorsioni è diverso a seconda delle strategie. Utilizzando il modello multifattoriale di Fung and Hsieh (2004), l’analisi della performance indica che il 42% dei FH ha ottenuto un rendimento superiore al mercato. Infine, utilizzando dei metodi parametrici e non parametrici, l’analisi della persistenza indica differenti livelli di persistenza a seconda della strategia. Nel secondo articolo, vengono analizzati i fondi di fondi hedge (FOHFs). I risultati sono particolarmente interessanti. In primo luogo, i FOHFs e le sotto strategie hanno generato un excess return positivo; inoltre l’alfa ottenuto attraverso il modello a 7 fattori di Fung and Hsieh (2004) risulta elevato. In secondo luogo, i FOHFs e le sotto strategie hanno un rendimento inferiore a quello dell’indice dei FH. In terzo luogo, le correlazioni tra gli indici dei FOHFs e l’indice azionario sono inferiori rispetto alle correlazioni tra l’indice dei FH e gli indici azionari. Infine, l’indice dei FH e quelli dei FOHFs sono positivamente correlati con l’indice azionario quando il mercato tende al ribasso, ma risultano non correlati con l’indice azionario quando il mercato tende al rialzo. Rispetto all’indice dei FH, gli indici dei FOHFs hanno una correlazione minore con gli indici azionari in entrambe le fasi del mercato, suggerendo che i FOHFs forniscono benefici maggiori in termini di diversificazione rispetto ai fondi hedge puri. / In this thesis, I examine the risk-adjusted performance, statistical properties and fund characteristics of hedge fund investments. In Essay One, results of survivorship bias and backfill bias by investment styles indicate that biases are different across styles. Using a multi-factor model of Fung and Hsieh (2004), the analysis of performance indicates that 42% of the hedge funds significantly outperformed the market. Finally, using parametric and non-parametric methods, the analysis of persistence indicates different degree of persistence depending on the hedge fund strategy. In Essay Two, I analyse fund of hedge funds (FOHFs). I find several interesting results. First, FOHFs and the sub-strategies earn positive excess returns and a high Fung and Hsieh 7-factor alpha. Second, FOHFs and the sub-strategies underperform the hedge fund index (HFI). Third, the correlations between FOHF indices and equity index are lower than correlations between HFI and equity indices. Finally, hedge funds and FOHFs are positively correlated with the equity index in the bear markets but uncorrelated with the equity index in the bull markets. Compared to HFI, FOHF indices have lower correlation with equity index in both bull and bear markets, indicating that FOHFs provide better diversification benefits than individual hedge funds.

Submitted by Leonardo Mathiazzi Lagnado (lagnado@gvmail.br) on 2016-09-09T00:28:36Z No. of bitstreams: 1 MPFE - Lagnado - Versão Final.pdf: 7778858 bytes, checksum: 16803ed7c2489aa7863aa44717c8719a (MD5) / Rejected by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br), reason: Leonardo, boa tarde Para que possamos aceitar seu trabalho, deverá realizar algumas alterações conforme as normas da ABNT. Segue abaixo: - Na capa: o nome da Escola deve estar em Português. - Na contra capa e na folha de assinaturas, todas as informações também deverão estar em português; exceto o título. - Incluir o Resumo em português. - Retirar a numeração das páginas anteriores à página da Introdução. Em seguida, realizar uma nova submissão. Att on 2016-09-09T16:20:32Z (GMT) / Submitted by Leonardo Mathiazzi Lagnado (lagnado@gvmail.br) on 2016-09-09T17:19:58Z No. of bitstreams: 1 MPFE - Lagnado - Versão Final.pdf: 2462733 bytes, checksum: 42b0f77db7736bc5bba5fb9151e9bfe7 (MD5) / Rejected by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br), reason: Leonardo, boa tarde Retirar EESP que consta ao lado do nome da escola. O resumo, precisa estar em outra página e não junto com o Abstract. Por gentileza, alterar novamente e realizar outra submissão. grata. on 2016-09-09T17:35:09Z (GMT) / Submitted by Leonardo Mathiazzi Lagnado (lagnado@gvmail.br) on 2016-09-09T17:49:12Z No. of bitstreams: 1 MPFE - Lagnado - Versão Final.pdf: 2161653 bytes, checksum: f9a6629a0d197f07ac895a9744a94dbc (MD5) / Rejected by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br), reason: Leonardo, Verificar as páginas anteriores à Introdução, pois permanecem numeradas. A numeração a partir da Introdução, está correta. Mas os números devem estar ao lado direito. Aguardo. on 2016-09-09T17:55:21Z (GMT) / Submitted by Leonardo Mathiazzi Lagnado (lagnado@gvmail.br) on 2016-09-09T18:10:05Z No. of bitstreams: 1 MPFE - Lagnado - Versão Final.pdf: 2179487 bytes, checksum: edf32ad2e01e1bd9e7b9d944d5979f47 (MD5) / Rejected by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br), reason: Leonardo, A numeração deve estar ao lado direito, conforme informado anteriormente. Aguardo. Grata on 2016-09-09T18:17:37Z (GMT) / Submitted by Leonardo Mathiazzi Lagnado (lagnado@gvmail.br) on 2016-09-09T18:37:24Z No. of bitstreams: 1 MPFE - Lagnado - Versão Final.pdf: 2196807 bytes, checksum: 5df765c28e119b9162e7a6ec07a45e4a (MD5) / Approved for entry into archive by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br) on 2016-09-09T18:49:45Z (GMT) No. of bitstreams: 1 MPFE - Lagnado - Versão Final.pdf: 2196807 bytes, checksum: 5df765c28e119b9162e7a6ec07a45e4a (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-09T20:03:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MPFE - Lagnado - Versão Final.pdf: 2196807 bytes, checksum: 5df765c28e119b9162e7a6ec07a45e4a (MD5) Previous issue date: 2016-08-23 / This dissertation is aimed at evaluating the risk-return relationship of stocks by incrementing the Fama and French five-factor model (F. FAMA and R. FRENCH, 2015) with two new variables. This was done by creating a six-factor model aimed at capturing the size, value, profitability, investment and governance patterns in average stock returns. An additional seven-factor model was also created by adding a herding factor. Governance and herding were chosen as additional factors because of a hypothesis that they would be relevant in less efficient markets such as Brazil. The evaluation of the two model´s performance versus the traditional five-factor model was performed next, as well as the assessment of relevance of the newly added factors. Testing the six-factor model, it had a similar performance to the five-factor model, and the governance factor proved to be relevant in the Brazilian market. Adding the herding factor weakened the results, although the factor still proved to be relevant in some cases. / O objetivo desta dissertação é avaliar a relação risco-retorno de ações incrementando o modelo de cinco fatores de Fama e French (F. FAMA and R. FRENCH, 2015) com duas novas variáveis. Isso foi feito criando um modelo de seis fatores que busca capturar os padrões de tamanho, valor, lucratividade, investimento e governança nos retornos médios de ações. Um modelo adicional de sete fatores também foi criado adicionando um fator para o efeito manada. A governança e o efeito manada foram escolhidos como fatores adicionais por conta da hipótese de que eles seriam relevantes em mercados menos eficientes como o Brasil. A avaliação da performance dos dois modelos contra o modelo tradicional de cinco fatores foi então realizada, bem como a avaliação da relevância dos novos fatores. Testando o modelo de seis fatores, descobrimos que ele tem uma performance semelhante ao de cinco fatores, e o fator de governança mostrou ser relevante no mercado Brasileiro. Adicionando o fator para o efeito manada enfraqueceu os resultados, embora o fator ainda mostrou-se relevante em alguns casos.