O objetivo deste trabalho é comparar diferentes formas de estimação de modelos de apreçamento de ativos. Além dos métodos tradicionais, que utilizam toda a amostra no processo de estimação dos parâmetros do modelo, será utilizado o método rolling, que estima os parâmetros através da utilização de janelas móveis de tamanho fixo. Com isso, utilizando a técnica de backtesting, procura-se averiguar se o método rolling proporciona um ganho na qualidade de ajuste em modelos de apreçamento de ativos. / The aim of this project is to compare methods of estimating asset pricing models. In addition to using traditional methods, which estimate the models parameters by using the entire sample at once, the rolling method will be used. This method estimates the models parameters by using a rolling window of fixed size through the sample. By using backtesting, we seek to investigate whether the rolling approach provides an improvement in the goodness of fit in asset pricing models.

[pt] Texto Dados sobre as carteiras de investidores institucionais em ações agora estão disponíveis em vários países e portanto podem ser usados em modelos para prever os futuros retornos de ações. Recentemente, vários produtos comerciais de investimento foram lançados que explicitamente usam tal tipo de dados na construção da carteira de investimentos. O intuito deste estudo é aplicar algoritmos de aprendizado de máquina em cima de dados das carteiras de ações de investidores institucionais nos Estados Unidos, a fim de avaliar se tais dados podem ser usados para prever futuros retornos de ações. Nosso trabalho mostra que um modelo usando um support vector machine conseguiu separar ações em três classes de futuro retorno com acurácia acima da esperada se um modelo aleatório fosse usado. / [en] Data on institutional ownership of securities is nowadays publicly available in a number of jurisdictions and can thus be used in models for the prediction of security returns. A number of recently launched investment products explicitly use such institutional ownership data in security selection. The purpose of the current study is to apply statistical learning algorithms to institutional ownership data from the United States, in order to evaluate the predictive validity of features based on such institutional ownership data with regard to future security returns. Our analysis identified that a support vector machine managed to classify securities, with regard to their four-quarter forward returns, into three bins with significantly higher accuracy than pure chance would predict. Even higher accuracy was achieved when predicting realized, i.e. past, fourquarter returns.

O objetivo deste trabalho é comparar diferentes formas de estimação de modelos de apreçamento de ativos. Além dos métodos tradicionais, que utilizam toda a amostra no processo de estimação dos parâmetros do modelo, será utilizado o método rolling, que estima os parâmetros através da utilização de janelas móveis de tamanho fixo. Com isso, utilizando a técnica de backtesting, procura-se averiguar se o método rolling proporciona um ganho na qualidade de ajuste em modelos de apreçamento de ativos. / The aim of this project is to compare methods of estimating asset pricing models. In addition to using traditional methods, which estimate the models parameters by using the entire sample at once, the rolling method will be used. This method estimates the models parameters by using a rolling window of fixed size through the sample. By using backtesting, we seek to investigate whether the rolling approach provides an improvement in the goodness of fit in asset pricing models.

Esse trabalho propõe estudar o grau de integração da estrutura a termo da taxa de juros com o mercado global e regional nos países da América Latina. Modelos de fatores dinâmicos foram usados para extrair os fatores globais, regionais e idiossincráticos da estrutura a termo como em Diebold, Li e Yue (2008) e Bae e Kim (2011). Foi encontrado que a estrutura a termo da taxa de juros da América Latina é integrada ao mercado global além de existir uma integração regional entre os países. Esse resultado é robusto ao fazer análises de subpériodos. No entanto, o proporção de variância explicada por cada fator varia conforme mudamos a amostra analisada. Essa variação pode ser consequência do período pós-crise e das politicas monetárias realizadas pelos principais Bancos Centrais no período. Ademais, a curva de juros do Brasil parece ter sido pouca influenciada por fatores globais pois o país apresentava condições macroeconômicas diferentes do restante do mundo. / In this work we propose to study the degree of integration of the term structure of interest rate of Latin America countries with global and regional markets. Using dynamic factor models as Diebold, Li e Yue (2008) and Bae e Kim (2011) to extract the global, regional and country specific factors we found that the term structure of interest rates of Latin America countries is integrated with global and regional markets. This result is robust studying different sample periods. However, the proportion of variance explained by those factors change when the sample periods change. This variation in the proportion of variance can be understood as consequence of the post crises period and the unconventional monetary policy that followed. Brazil term structure doesn\'t seem to be affected to global components. We interpret this last result as being a consequence of the different economic cycle that the country had comparing to the rest of the world.

Submitted by Daniel Bittar (danielbittar82@yahoo.com.br) on 2010-08-04T14:14:00Z No. of bitstreams: 1 Dissertação Daniel Bittar Definitiva.pdf: 202059 bytes, checksum: 48a1d002cecf496323f3b8b3e1eb3e31 (MD5) / Approved for entry into archive by Vitor Souza(vitor.souza@fgv.br) on 2010-08-04T14:28:33Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação Daniel Bittar Definitiva.pdf: 202059 bytes, checksum: 48a1d002cecf496323f3b8b3e1eb3e31 (MD5) / Made available in DSpace on 2010-08-04T18:03:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação Daniel Bittar Definitiva.pdf: 202059 bytes, checksum: 48a1d002cecf496323f3b8b3e1eb3e31 (MD5) Previous issue date: 2010-05-31 / This paper proposes through the principles of Corporate Finance and Asset Pricing measure the impact of the level of liquidity of the companies on the expected return of brazilian equities. The basic assumption of this relationship is that the cash position represents a type of risk not captured by other variables. To estimate this risk will be used a multifactor model. The basic model used is the three-factor model of Fama and French, adapted for the inclusion of the cash variable. From the database, it will attempt to estimate the sensitivity of the expected return of brazilian stocks to cash factor. / Este trabalho busca, através dos princípios de Finanças Corporativas e de Apreçamento de Ativos, mensurar o impacto do nível de liquidez das companhias na expectativa de retorno das ações no mercado acionário brasileiro. O pressuposto básico dessa relação é que a posição de caixa representa um tipo de risco não capturado por outras variáveis. Para mensurar esse risco, será utilizada a modelagem de fatores para apreçamento de ativos. O modelo básico utilizado será o de três fatores de Fama e French, adaptado para a inclusão da variável caixa. A partir da base de dados, se tentará estimar a sensibilidade do retorno esperado das ações brasileiras ao fator caixa.