Estimation of global beta and tests of capital asset pricing models

With the rapid globalization and integration of world capital markets, more and more stocks are listed in multiple markets. With multi-listed stocks, the traditional measurement of systematic risk, the domestic beta, is not appropriate since it only contain information from one market. ^ Prakash et al. (1993) developed a technique, the global beta, to capture information from multiple markets wherein the stocks are listed. In this study, the global betas are obtained as well as domestic betas for 704 multi-listed stocks from 59 world equity markets. Welch tests show that domestic betas are not equal across markets, therefore, global beta is more appropriate in a global investment setting. ^ The traditional Capital Asset Pricing Models (CAPM) is also tested with regards to both domestic beta and global beta. The results generally support the positive relationship between stocks returns and global beta while tend to reject this relationship between stocks returns and domestic beta. Further tests of International CAPM with domestic beta and global beta strengthen the conclusion.^

Conditional Moments in Asset Pricing

A better understanding of stock price changes is important in guiding many economic activities. Since prices often do not change without good reasons, searching for related explanatory variables has involved many enthusiasts. This book seeks answers from prices per se by relating price changes to their conditional moments. This is based on the belief that prices are the products of a complex psychological and economic process and their conditional moments derive ultimately from these psychological and economic shocks. Utilizing information about conditional moments hence makes it an attractive alternative to using other selective financial variables in explaining price changes. The first paper examines the relation between the conditional mean and the conditional variance using information about moments in three types of conditional distributions; it finds that the significance of the estimated mean and variance ratio can be affected by the assumed distributions and the time variations in skewness. The second paper decomposes the conditional industry volatility into a concurrent market component and an industry specific component; it finds that market volatility is on average responsible for a rather small share of total industry volatility — 6 to 9 percent in UK and 2 to 3 percent in Germany. The third paper looks at the heteroskedasticity in stock returns through an ARCH process supplemented with a set of conditioning information variables; it finds that the heteroskedasticity in stock returns allows for several forms of heteroskedasticity that include deterministic changes in variances due to seasonal factors, random adjustments in variances due to market and macro factors, and ARCH processes with past information. The fourth paper examines the role of higher moments — especially skewness and kurtosis — in determining the expected returns; it finds that total skewness and total kurtosis are more relevant non-beta risk measures and that they are costly to be diversified due either to the possible eliminations of their desirable parts or to the unsustainability of diversification strategies based on them.

O modelo de avaliação de ativos: (Capital asset pricing model)

Examina o modelo de seleção de portfólios desenvolvido por Markowitz, principalmente no que concerne: as suas relações com a teoria da utilidade de Von Neumann-Morgenstern; aos algo ritmos de solução do problema de Programação Quadrática paramétrica dele decorrente; a simplificação proporcionada pelo Modelo Diagonal de Sharpe. Mostra que a existência de um título sem risco permite a especificação do Teorema da Separação e a simplificação do problema de seleção de portfólios. Analisa o modelo denominado por CAPM, de equilíbrio no Mercado de Capitais sob condições de incerteza, comparando os processos dedutivos empregados por Lintner e Mossin. Examina as implicações decorrentes do relaxamento dos pressupostos subjacentes ã esse modelo de equilíbrio geral, principalmente a teoria do portfólio Zero-Beta desenvolvida por Black.

A contribuição dos Modelos de Avaliação para a previsão do retorno dos títulos finançeiros de empresa do PSI20 - Análise Comparativa entre Capital Asset Pricing Model e Arbitrage Pricing Theory

O crescimento económico de um país depende dos fundos disponíveis, quer para o financiamento da formação de capital quer para a sua reposição. Fundos obtidos pelas empresas e organismos públicos através de diversas formas, entre as quais, se destaca a emissão de valores mobiliários. Os aforradores, detentores de recursos, ao comprarem valores mobiliários, aliam uma alta rentabilidade a uma elevada liquidez na remuneração dos seus investimentos. As bolsas de valores são o meio onde as empresas, os organismos públicos e os aforradores, têm a possibilidade de verem esses interesses conciliados de uma maneira eficiente, eficaz e transparente, garantindo assim, uma maior liquidez aos títulos financeiros transaccionados em bolsa de valores. As empresas possuem várias alternativas de financiamento, o mercado de capitais é considerado pelos gestores, a fonte onde o rendimento ou o retorno obtido pode ser maior, perante a contrapartida de se incorrer um maior risco. Este mercado surge como alternativa aos empréstimos bancários, as empresas podem, dessa forma, adquirir financiamento de terceiros, os quais se tornarão accionistas dessa empresa. Podem emitir novas acções no mercado accionista de forma a atrair investidores externos que garantam a sustentabilidade do negócio. As acções possuem diversas caracteristicas e modalidades e fazem com que o capital da empresa seja partilhado por todos os seus accionistas, tendo em conta a proporção por eles adquirida individualmente. Esta dissertação investiga a dinâmica de compra e de venda das acções no mercado bolsista, os factores que determinam o seu preço, assim como os modelos que permitem a avaliação das mesmas e a inferência da taxa de retorno esperada por um investidor. A avaliação das acções é o tema de maior importância para esta análise, mais concretamente, a determinação e previsão do preço, e não apenas o preço propriamente dito, pois este é facultado diáriamente por vários jornais e também na internet. Perante o estudo da determinação de preços de uma acção num horizonte temporal, um investidor pode inferir se as suas acções estão a ser avaliadas sob um preço justo, e mais importante, pode apurar a sua previsão consoante dados e análises de factores. Outro ponto importante abordado nesta investigação tem que ver com a possibilidade das empresas em conhecer o modo como o mercado faz a sua avaliação a fim de tomar decisões certas acerca do orçamento de capital. Apenas se deve julgar a atractividade de um negócio se se souber como são avaliadas as acções. Nos mercados financeiros existe a tendência, por parte dos agentes económicos, de relacionarem o preço com o valor dos títulos financeiros. As decisões para a transacção de títulos financeiros são tomadas segundo a sua comparação. O preço ou cotação de mercado é formado em mercados organizados, pelo que depende das regras de funcionamento do mercado, tais como, os mínimos para transacção ou a variação máxima e mínima permitida. Estão associados a uma transação dependendo assim da procura e oferta dos títulos e incorporam ainda os custos de transacção. A ideia subjacente ao modelo Capital Asset Pricing Model é a de que, os investidores esperam uma recompensa pela preocupação dos investimentos realizados com risco ou com um retorno incerto. Quando se investe em títulos com risco, espera-se um retorno extra (comparando com os Bilhetes do Tesouro sem risco, recebe-se apenas os juros) ou um prémio de risco pela preocupação. A incerteza no retorno dos títulos provem de duas fontes, nomeadamente os factores macroeconómicos, pode-se chamar também, um factor comum, e os factores específicos inerentes à actividade da empresa. O facto comum é assumido como tendo um valor esperado zero pois é medido por nova informação respeitante à macroeconomia. O modelo assume duas ideias fundamentais: em primeiro lugar, existe consenso em relação ao facto dos investidores exigirem um retorno adicional por correrem riscos, e em segundo lugar, os investidores preocupam-se geralmente com o risco de mercado geral que não pode ser eliminado através de diversificação da carteira de investimentos. Este modelo pode ser bastante eficaz pois apenas considera um único factor para o cálculo da rendibilidade esperada de um título financeiro, que é a volatilidade do mercado no geral, a qual pode ser estudada. Ao contrário dos modelos multifactoriais, que incluem vários factores macroeconómicos tornando o objectivo da análise pouco intuitivo e complexo. Existem vários modelos para avaliação dos títulos de uma empresa cotada em bolsa de valores, geralmente estes modelos utilizam taxas de juro sem risco para equilibrar carteiras diversificadas, embora seja necessário analisar o retorno de um título ou carteira sob a influência de diversas variáveis macroeconómicas. Por exemplo outro modelo aplicado neste dissertação é o modelo Arbitrage Pricing Theory que perante o seu resultado comparado com o primeiro modelo, se pode definir qual dos modelos tem uma aplicação mais conclusiva para o mercado accionista português. Este modelo de avaliação por arbitragem estabelece uma relação linear entre o excedente do retorno esperado dos activos face à taxa de juro certa (sem risco) e um conjunto de variáveis. Pressupõe que a taxa de rentabilidade de um activo com risco é uma função linear de um conjunto de factores comuns a todos os activos financeiros. Tem como ideia subjacente, a constituição de uma carteira de não arbitragem, ou seja, uma carteira que não envolve qualquer risco (sistemático ou específico) e não requer investimento inicial pois a venda de certos activos gera fundos para adquirir novos. A metodologia implementada abrange o mercado financeiro e modelos possíveis para esta questão. Para responder às hipóteses de investigação efectuou-se a aplicação efectiva do modelo CAPM e do modelo APT, com a captação de dados oficiais em instituições financeiras e na Bolsa de Valores NYSE Euronext Lisbon. Considerou-se um período temporal num passado próximo de forma a poder obter-se conclusões concretas e indicadores precisos para a sua implementação e desenvolvimento no futuro. A principal conclusão desta dissertação relaciona-se com o facto de não se verificar a total validação da aplicação dos modelos, contudo o modelo CAPM é mais conclusivo do que o modelo APT, pois pode-se afirmar que tem aplicação prática em empresas que se conheça à priori a sua capitalização bolsista e beta anual. Por exemplo, aos títulos financeiros de empresas com capitalizações bolsistas inferiores a cinco mil milhões de euros e com um beta anual inferior a 1 poderá aplicar-se o modelo, assim como a títulos de empresas com capitalizações bolsistas superiores a dez mil milhões de euros e beta anual superior 1,5. Os sectores da Banca e do Papel também poderão ter potencial de aplicação do modelo.

Liquidity, governance and adverse selection in asset pricing

A plethora of recent literature on asset pricing provides plenty of empirical evidence on the importance of liquidity, governance and adverse selection of equity on pricing of assets together with more traditional factors such as market beta and the Fama-French factors. However, literature has usually stressed that these factors are priced individually. In this dissertation we argue that these factors may be related to each other, hence not only individual but also joint tests of their significance is called for. ^ In the three related essays, we examine the liquidity premium in the context of the finer three-digit SIC industry classification, joint importance of liquidity and governance factors as well as governance and adverse selection. Recent studies by Core, Guay and Rusticus (2006) and Ben-Rephael, Kadan and Wohl (2010) find that governance and liquidity premiums are dwindling in the last few years. One reason could be that liquidity is very unevenly distributed across industries. This could affect the interpretation of prior liquidity studies. Thus, in the first chapter we analyze the relation of industry clustering and liquidity risk following a finer industry classification suggested by Johnson, Moorman and Sorescu (2009). In the second chapter, we examine the dwindling influence of the governance factor if taken simultaneously with liquidity. We argue that this happens since governance characteristics are potentially a proxy for information asymmetry that may be better captured by market liquidity of a company's shares. Hence, we jointly examine both the factors, namely, governance and liquidity - in a series of standard asset pricing tests. Our results reconfirm the importance of governance and liquidity in explaining stock returns thus independently corroborating the findings of Amihud (2002) and Gompers, Ishii and Metrick (2003). Moreover, governance is not subsumed by liquidity. Lastly, we analyze the relation of governance and adverse selection, and again corroborate previous findings of a priced governance factor. Furthermore, we ascertain the importance of microstructure measures in asset pricing by employing Huang and Stoll's (1997) method to extract an adverse selection variable and finding evidence for its explanatory power in four-factor regressions.^

Liquidity, Governance and Adverse Selection in Asset Pricing

A plethora of recent literature on asset pricing provides plenty of empirical evidence on the importance of liquidity, governance and adverse selection of equity on pricing of assets together with more traditional factors such as market beta and the Fama-French factors. However, literature has usually stressed that these factors are priced individually. In this dissertation we argue that these factors may be related to each other, hence not only individual but also joint tests of their significance is called for. In the three related essays, we examine the liquidity premium in the context of the finer three-digit SIC industry classification, joint importance of liquidity and governance factors as well as governance and adverse selection. Recent studies by Core, Guay and Rusticus (2006) and Ben-Rephael, Kadan and Wohl (2010) find that governance and liquidity premiums are dwindling in the last few years. One reason could be that liquidity is very unevenly distributed across industries. This could affect the interpretation of prior liquidity studies. Thus, in the first chapter we analyze the relation of industry clustering and liquidity risk following a finer industry classification suggested by Johnson, Moorman and Sorescu (2009). In the second chapter, we examine the dwindling influence of the governance factor if taken simultaneously with liquidity. We argue that this happens since governance characteristics are potentially a proxy for information asymmetry that may be better captured by market liquidity of a company’s shares. Hence, we jointly examine both the factors, namely, governance and liquidity – in a series of standard asset pricing tests. Our results reconfirm the importance of governance and liquidity in explaining stock returns thus independently corroborating the findings of Amihud (2002) and Gompers, Ishii and Metrick (2003). Moreover, governance is not subsumed by liquidity. Lastly, we analyze the relation of governance and adverse selection, and again corroborate previous findings of a priced governance factor. Furthermore, we ascertain the importance of microstructure measures in asset pricing by employing Huang and Stoll’s (1997) method to extract an adverse selection variable and finding evidence for its explanatory power in four-factor regressions.

Conditional coskewness and asset pricing

We explore the empirical usefulness of conditional coskewness to explain the cross-section of equity returns. We find that coskewness is an important determinant of the returns to equity, and that the pricing relationship varies through time. In particular we find that when the conditional market skewness is positive investors are willing to sacrifice 7.87% annually per unit of gamma (a standardized measure of coskewness risk) while they only demand a premium of 1.80% when the market is negatively skewed. A similar picture emerges from the coskewness factor of Harvey and Siddique (Harvey, C., Siddique, A., 2000a. Conditional skewness in asset pricing models tests. Journal of Finance 65, 1263–1295.) (a portfolio that is long stocks with small coskewness with the market and short high coskewness stocks) which earns 5.00% annually when the market is positively skewed but only 2.81% when the market is negatively skewed. The conditional two-moment CAPM and a conditional Fama and French (Fama, E., French, K., 1992. The cross-section of expected returns. Journal of Finance 47,427465.) three-factor model are rejected, but a model which includes coskewness is not rejected by the data. The model also passes a structural break test which many existing asset pricing models fail.

Investor sentiment as conditioning information in asset pricing

This paper assesses whether incorporating investor sentiment as conditioning information in asset-pricing models helps capture the impacts of the size, value, liquidity and momentum effects on risk-adjusted returns of individual stocks. We use survey sentiment measures and a composite index as proxies for investor sentiment. In our conditional framework, the size effect becomes less important in the conditional CAPM and is no longer significant in all the other models examined. Furthermore, the conditional models often capture the value, liquidity and momentum effects.

Modeling Nonlinearities and Asymmetries in Asset Pricing

Financial time series tend to behave in a manner that is not directly drawn from a normal distribution. Asymmetries and nonlinearities are usually seen and these characteristics need to be taken into account. To make forecasts and predictions of future return and risk is rather complicated. The existing models for predicting risk are of help to a certain degree, but the complexity in financial time series data makes it difficult. The introduction of nonlinearities and asymmetries for the purpose of better models and forecasts regarding both mean and variance is supported by the essays in this dissertation. Linear and nonlinear models are consequently introduced in this dissertation. The advantages of nonlinear models are that they can take into account asymmetries. Asymmetric patterns usually mean that large negative returns appear more often than positive returns of the same magnitude. This goes hand in hand with the fact that negative returns are associated with higher risk than in the case where positive returns of the same magnitude are observed. The reason why these models are of high importance lies in the ability to make the best possible estimations and predictions of future returns and for predicting risk.

Asset pricing and systematic liquidity risk: an empirical investigation of the Spanish stock market

Systematic liquidity shocks should affect the optimal behavior of agents in financial markets. Indeed, fluctuations in various measures of liquidity are significantly correlated across common stocks. Accordingly, this paper empirically analyzes whether Spanish average returns vary cross-sectionally with betas estimated relative to two competing liquidity risk factors. The first one, proposed by Pastor and Stambaugh (2002), is associated with the strength of volume-related return reversals. Our marketwide liquidity factor is defined as the difference between returns highly sensitive to changes in the relative bid-ask spread and returns with low sensitivities to those changes. Our empirical results show that neither of these proxies for systematic liquidity risk seems to be priced in the Spanish stock market. Further international evidence is deserved.