Submitted by Lira Rocha da Mota (liramota@gmail.com) on 2017-06-25T23:20:17Z No. of bitstreams: 1 Tese.pdf: 2641768 bytes, checksum: 9529228790bc66dfec234ca17131f8d8 (MD5) / Approved for entry into archive by GILSON ROCHA MIRANDA (gilson.miranda@fgv.br) on 2018-09-13T19:00:28Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tese.pdf: 2641768 bytes, checksum: 9529228790bc66dfec234ca17131f8d8 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-09-27T13:14:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese.pdf: 2641768 bytes, checksum: 9529228790bc66dfec234ca17131f8d8 (MD5) Previous issue date: 2016-09-19 / Essa tese é composta por três capítulos. O primeiro capítulo é dedicado a estudar o impacto causal de restrições de venda a descoberto sobre retorno de ações. A base de dados utilizada neste trabalho possui todas as transações de aluguel de ações que aconteceram no Brasil no período de Janeiro de 2007 até Junho de 2013. Uma oportunidade de arbitragem fiscal sobre o recebimento de Juros de Capital Próprio (possível até o final de 2015) gera uma variação exógena na taxa de aluguel. Os resultados mostram um aumento médio de 73% das taxas de aluguel em contratos especulativos que é exógeno às características da ação, que por sua vez, causa um retorno acumulado anormal de 0.38% nos oito dias úteis pós a data de ex-dividendo. No segundo capítulo, a mesma base de dados é utilizada para documentar que a opacidade do mercado de balcão, no qual os contratos de aluguel de ações são transacionados, gera dispersão da taxa e aluguel. Os principais resultados são 1. a medida de dispersão de preço é o melhor preditor de retornos quando comparada com medidas tradicionais na literatura relacionadas a venda descoberto: taxa de aluguel média, “short-interest” e “days to cover”; 2. uma nova versão de “short-premium” representada por um portfólio long-short formando com base na dispersão da taxa de aluguel apresenta retorno médio mensal de 1.03% acima do CDI e 0.76% alpha sobre quatro fatores. Finalmente, o terceiro capítulo desafia a prática comum na literatura de formar fatores de risco baseado em características das ações. Neste capítulo é introduzido um método para fazer previsão de covariâncias com alto poder estatístico. Usando esse método é possível construir portfólios que capturam o prêmio associado a característica, mas que faz o "hedge" de grande parte do risco associado ao fator. Quando essa metodologia é aplicada aos cinco-fatores de Fama e French (2015), é possível construir um portfólio ortogonal aos fatores com Sharpe-ratio de 0.84. / This thesis is composed by three chapters. The first chapter aims to estimate the causal impact of short-selling restrictions on returns. Taking advantage of a unique dataset that unifies all stock loan transactions in Brazil from January 2007 to June 2013, we exploit a source of exogenous variation in loan fees provided by a tax-arbitrage opportunity that existed in Brazil until end 2015. We show that exogenous relative increase in lending fees for speculative reasons is on average 73%, causing an average 0.38% cumulative abnormal return on the 8-trading days following the ex-dividend day. In the second chapter, we show that the over-the-counter (OTC) generates loan fee dispersion across loan contracts for the same stock and the same day. We find that loan fee dispersion is the best predictor of the cross-section of stock returns, when compared to traditional short-sale related measures in the literature: loan fee average, short-interest or days to cover. We document a newer version of the “short premium": the small dispersion-minus-large dispersion (sDmlD) portfolio of stocks has a monthly average excess return of 1.03% and a 0.79% four-factor alpha. Finally, in the third chapter we challenge the common practice in the literature to create factor-portfolios by sorting on stocks characteristics. We introduce a high statistical power methodology to forecast future covariances that is able to select a set of portfolios which capture the characteristic premia, but hedge out much of factor risk. We apply our methodology to the Fama and French (2015) five-factors, and construct a portfolio orthogonal to their factor with annualized Sharpe-ratio of 0.84.