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Previous issue date: 2018-04-20 / A despeito da elegância teórica do fator estocástico de desconto, sua especificação empírica é demasiado ampla. Utilizando fatores construídos como excessos de retornos que usufruem das propriedades de componentes principais, o presente estudo propõe metodologias de estimação do fator estocástico de desconto com representação esparsa e que sofrem pouca elevação no erro de apreçamento na presença de um grande cross-section. O trabalho aplica uma combinação das técnicas de análise de componentes principais e regularização Lasso que concilia duas propriedades desejáveis: (i) representação esparsa e economicamente significativa, e (ii) baixo erro de apreçamento fora da amostra. Este resultado vem em conjunto com uma deterioração moderada do erro de apreçamento dentro da amostra.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:bibliotecadigital.fgv.br:10438/24311 |
| Date | 20 April 2018 |
| Creators | Almeida Filho, Delson Barros de |
| Contributors | Saporito, Yuri Fahham, Brandão, Diego Gusmão, Azevedo, Rafael Moura, Escolas::EPGE, FGV, Almeida, Caio Ibsen Rodrigues de |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional do FGV, instname:Fundação Getulio Vargas, instacron:FGV |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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