Neste artigo, desenvolvemos um modelo de precificação de ativos do tipo CCAPM específico para o mercado imobiliário brasileiro, em que incluímos os gastos com o pagamento de juros do financiamento imobiliário, e o empregamos para obter estimativas dos parâmetros de impaciência e aversão ao risco nos mercados imobiliários de São Paulo e Rio de Janeiro. Estimativas obtidas pelo método GMM indicaram que o fator de desconto intertemporal é de aproximadamente 0,98 em ambas as cidades, enquanto os coeficientes de aversão ao risco mostraram-se distintos, sendo aproximadamente 0,45 no Rio de Janeiro e 0,29 em São Paulo. Isso indica que o investidor em imóveis no Rio de Janeiro tende a ser mais avesso ao risco que o de São Paulo.
Vine copulas are multivariate dependence models constructed from pair-copulas (bivariate copulas). In this paper, we allow the dependence parameters of the pair-copulas in a D-vine decomposition to be potentially time-varying, following a restricted ARMA(1, m) process, in order to obtain a very flexible dependence model for applications to multivariate financial return data. We investigate the dependence among the broad stock market indexes from Germany (DAX), France (CAC 40), Britain (FTSE 100), the United States (S&P 500) and Brazil (IBOVESPA) both in a crisis and in a non-crisis period. We find evidence of stronger dependence among the indexes in bear markets. Surprisingly, though, the dynamic D-vine copula indicates the occurrence of a sharp decrease in dependence between the indexes FTSE and CAC in the beginning of 2011, and also between CAC and DAX during mid-2011 and in the beginning of 2008, suggesting the absence of contagion in these cases. We evaluate the dynamic D-vine copula with respect to Value-at-Risk (VaR) forecasting accuracy in crisis periods. The dynamic D-vine outperforms the static D-vine in terms of predictive accuracy for our real data sets. We also investigate the dynamic D-vine copula in a simulation study and the overall results of the Monte Carlo experiments are quite favorable to the dynamic D-vine copula in comparison with a static D-vine copula.
In this paper, we introduce a new approach to modeling dependence between international financial returns over time, combining time-varying copulas and the Markov switching model. We apply these copula models and also those proposed by Patton (2006), Jondeau andRockinger (2006) and Silva Filho, Ziegelmann, and Dueker (2012) to the return data of the FTSE-100, CAC-40 and DAX indexes. We are particularly interested in comparing these methodologies in terms of the resulting dynamics of dependence and the models' abilities to forecast possible capital losses. Because risks related to extreme events are important for risk management, we compare and select the models based on VaR forecasts. Interestingly, all the models identify a long period of high dependence between the returns beginning in 2007, when the subprime crisis was evolving. Surprisingly, the elliptical copulas perform best in forecasting the extreme quantiles of the portfolios returns.
Estudos empíricos têm encontrado evidências de que o risco de mercado, ou beta de mercado, tende a aumentar em períodos de crise. Dada a crise econômica brasileira de 2015-2016, o objetivo deste artigo é analisar se esta teve um impacto significativo sobre o risco de mercado das empresas brasileiras com ações negociadas na bolsa de valores brasileira (B3). Para isso, estimamos a trajetória do beta de uma carteira de ações negociadas na B3 para o período de fevereiro de 2010 a dezembro de 2018, considerando um modelo CAPM condicional em que a dinâmica de beta é dada por um processo estocástico combinado com um conjunto de variáveis condicionantes relacionadas ao ciclo econômico. Encontramos evidências de que o beta da carteira teve um aumento a partir de janeiro de 2015 e só retornou a patamares do período pré-crise a partir de março de 2018. Essas evidências estão de acordo com os resultados encontrados na literatura internacional e têm implicações importantes em termos de gerenciamento de risco.
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