Robustez na análise de dados financeiros: análise fatorial associada à regressão em painel

Abstract

ResumoUma das limitações encontradas nos estudos acadêmicos em Finanças baseados em dados secundários é a falta de dados completos para análise. Este artigo tem como objetivo discutir o uso de duas técnicas que, em conjunto, podem auxiliar na mitigação do problema de falta de dados para os pesquisadores. A análise fatorial tem como premissa a redução de fatores e pode contribuir ao priorizar os fatores de uma pesquisa determinada. A regressão em painel é utilizada quando existem muitas unidades de análise com um número limitado de informações, e a estimação deve ser feita para dois ou mais períodos de tempo. Dentre os modelos de regressão em painel, o pesquisador deve escolher entre: (1) modelo empilhado; (2) modelo de efeitos fixos; (3) modelo de efeitos aleatórios, ou (4) modelo de efeitos mistos. Portanto, há técnicas alternativas que viabilizam estudos de análise financeira, dando robustez às pesquisas que possuem dados heterogêneos e dados incompletos,

Propriedade estatal e governança

“…O modelo econométrico utilizado foi aplicado através de dados em painel não balanceados por GMM-Sys (Método dos Modelos Generalizado Sistêmico). De acordo com Januzzi et al (2015), dados em painel são observações de n entidades para dois ou mais períodos de tempo, combinando características de séries temporais com dados em corte transversal. A abordagem GMM-Sys foi desenvolvida por Arellano e Bover (1999) e Blundell e Bond (1998) com o objetivo de melhorar a eficiência do modelo GMM em diferenças.…”