CAPM condicional com aprendizagem aplicado ao mercado brasileiro de ações

Abstract

Modelos de precificação de ativos representam uma das áreas mais discutidas e pesquisadas em finanças. São amplamente utilizados de forma teórica e prática na área de investimentos para modelar e prever o risco e o retorno de títulos e de carteiras, bem como em finanças corporativas para estimar o custo de capital e ranquear projetos de investimento. Eles fornecem uma medida útil de risco que ajuda gerentes e investidores a determinar o retorno requerido ao colocarem seu dinheiro em risco. O objetivo deste trabalho é analisar o desempenho do modelo CAPM condicional com aprendizagem proposto por Adrian e Franzoni (2009) quando aplicado às séries de retornos das ações mais líquidas do mercado brasileiro no período de 1987 a 2010. Adrian e Franzoni (2009), em seu artigo, complementaram a literatura do CAPM condicional ao modelarem um novo tipo de variação temporal nos betas condicionais. Nesse ambiente, os investidores formam expectativas sobre o nível de longo prazo dos fatores de risco com base nos retornos realizados de variáveis exógenas. Como consequência direta dessa hipótese, os betas condicionais são modelados por meio do filtro de Kalman. Utilizando dados de 25 carteiras classificadas por tamanho e pelo índice valor contábil-valor de mercado, os autores concluíram que o CAPM condicional com aprendizagem é capaz de reduzir substancialmente os erros de apreçamento quando comparado ao CAPM em sua versão original. Dessa forma, contribuímos para a literatura de precificação de ativos, na medida em que avaliamos se esse modelo é capaz de reduzir os erros de apreçamento em relação à versão original do modelo CAPM, quando aplicado a dados de ativos individuais brasileiros. Os resultados deste artigo evidenciam uma redução nos erros de precificação do CAPM condicional com aprendizagem em relação ao CAPM em sua versão original. Dessa forma, tais resultados empíricos sugerem que a aprendizagem sobre os betas deve ser levada em consideração na estimação do CAPM incondicional e condicional.

Goodness-of-Fit versus Significance: A CAPM Selection with Dynamic Betas Applied to the Brazilian Stock Market

“…Proxy for Consumption-A difference between this study and that of Mazzeu and Santos (2013) is the inclusion of the above variables and a proxy for consumption. In the A&F model, it was used the variable related to consumption, called CAY (Consumption; Asset Holdings and Labor Income relationship), in the state-space model together with other macroeconomic variables.…”

“…A dynamic model for the evolution of the CAPM betas was estimated. In the equation, we included various conditioning variables included in other studies of the Brazilian literature (Flister et al (2011), Mazzeu andSantos (2013) and Fischberg Blank et al (2014)). Due to limitation of databases, some modifications had to be made for performing this work.…”

“…Flister et al (2011) used monthly portfolio returns data built on firms' size, time and book-to-market ratio to show that the gain of the conditional CAPM is small compared to the unconditional (in accordance with the work of Lewellen and Nagel (2006)). Subsequently, Mazzeu and Santos (2013) estimate a dynamic CAPM for the most liquid Brazilian stocks in the period 1987 to 2010 including as conditioning variables excess return, the interest rate and the spread value (value portfolio return minus growth portfolio return). They reached a good fit in terms of pricing errors.…”

CAPM Condicional: Betas Variantes no Tempo no Mercado Brasileiro

“…Poucos trabalhos utilizam a abordagem com base nos modelos na forma espaço-estado no mercado brasileiro.Em linha com o presente artigo, Mazzeu et al (2013) aplicam a metodologia de Adrian & Franzoni (2009) para ações individuais de maior liquidez e verificam pequeno ganho em termos de apreçamento, principalmente comparado aos resultados no mercado norte-americano. Entretanto, não são analisadas carteiras de forma a relacionar erros de apreçamento a anomalias financeiras.…”

Conditional Pricing Model With Heteroscedasticity: Evaluation of Brazilian Funds

“…Ortas, Salvador, and Moneva (2015) For Brazil, Tambosi Filho, Garcia, Imoniana, and Moreiras (2010) test a conditional CAPM incorporating macroeconomic and financial variables and verify a significant increase in the explanatory power of the model. Using a state-space form conditional CAPM, Mazzeu, Da Costa Júnior, and Santos (2013) observed a reduction in pricing errors using the time-varying beta model in a sample of 13 stocks in the Brazilian market. Blank et al (2014) build portfolios of stocks based on book-tomarket and market value characteristics and verify that when the beta is modeled as a random walk with conditioning variables, pricing errors are reduced.…”