Return to search

Comparando modelos alternativos de precificação de ativos : uma análise para o mercado brasileiro

Submitted by Aline Amarante (1146629@mackenzie.br) on 2018-01-11T13:38:26Z
No. of bitstreams: 2
DANIEL JOSÉ MACHADO.pdf: 9871325 bytes, checksum: 091c30080a6bcb9d1040d15d452cac6f (MD5)
license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Paola Damato (repositorio@mackenzie.br) on 2018-02-22T13:31:16Z (GMT) No. of bitstreams: 2
DANIEL JOSÉ MACHADO.pdf: 9871325 bytes, checksum: 091c30080a6bcb9d1040d15d452cac6f (MD5)
license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-02-22T13:31:16Z (GMT). No. of bitstreams: 2
DANIEL JOSÉ MACHADO.pdf: 9871325 bytes, checksum: 091c30080a6bcb9d1040d15d452cac6f (MD5)
license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)
Previous issue date: 2017-11-01 / Universidade Presbiteriana Mackenzie / Asset pricing remains a challenging issue in emerging economies, such as Brazil. The
purpose of this research is to analyze the combination of regressors of the seminal models, starting from the Capital Assets Price Model (CAPM) of Sharpe (1964) and Lintner (1965), together with the 3-Factor (3F-FF) of Fama and French (1992), testing these and other regressors – macroeconomic, market, and industry factors – in the Arbitrage Pricing Theory (APT) model of Ross (1972) using a Seemingly unrelated regressions (SUR) framework. The result – classified by the BIC information criterion – indicates that the excess market return factor – along with just one more factor – with the exchange variation in the first place and with the size factor in the second, present greater explanatory power of the monthly return, over a period of 21 years (1996-2016), of the 13 portfolios used to represent the Brazilian stock market, than the traditional CAPM that was in third place. The conclusion is that, for the Brazilian market, the CAPM is still more significant than the 3F-FF, and this is more significant that APT with four factors. / A precificação de ativos continua sendo um tema desafiador em economias emergentes,
como a brasileira. O objetivo desta pesquisa é analisar a combinação de regressores dos
modelos seminais, partindo do Capital Assets Price Model (CAPM) de Sharpe (1964) e Lintner
(1965), em conjunto com os 3-Fatores (3F-FF) de Fama e French (1992), testando estes e outros
regressores – fatores macroeconômicos, de mercado e da indústria – no modelo Arbitrage
Pricing Theory (APT) de Ross (1972), utilizando uma estrutura Seemingly unrelated
regressions (SUR). O resultado – classificado pelo critério de informação BIC – aponta que o
fator excesso de retorno do mercado – junto com apenas mais um fator – com a variação cambial
em primeiro lugar e com o fator tamanho em segundo, apresentam maior poder explicativo do
retorno mensal, durante um período de 21 anos (1996-2016), dos 13 portfolios utilizados para
representar o mercado de ações brasileiro, do que o CAPM tradicional que ficou na terceira
colocação. A conclusão é que, para o mercado brasileiro, o CAPM ainda é mais significativo
que os 3F-FF, e este é mais significativo que o APT com quatro fatores macroeconômicos.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.mackenzie.br:tede/3444
Date01 November 2017
CreatorsMachado, Daniel José
ContributorsNakamura, Wilson Toshiro, Marçal, Emerson Fernandes, Basso, Leonardo Fernando Cruz, Prince, Diogo de, Hadad Junior, Eli, Pereira, Ricardo Buscariolli
PublisherUniversidade Presbiteriana Mackenzie, Administração de Empresas, UPM, Brasil, Centro de Ciências Sociais e Aplicadas (CCSA)
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguageEnglish
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzie, instname:Universidade Presbiteriana Mackenzie, instacron:MACKENZIE
Rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess

Page generated in 0.0022 seconds