The equity premium puzzle: um estudo de viés de seleção dos ativos

As empresas de capital aberto, listadas em bolsa de valores, são naturalmente aquelas que vieram apresentando retornos superiores perante às demais empresas do seu setor. Assim, será que o viés de seleção desses ativos in uencia sigini cativamente no resultado do Equity Premium Puzzle, primordialmente lançado por Mehra and Prescott (1985)? É essa pergunta que este trabalho investiga e conclui que, sim, de fato pode haver uma in uência desse viés em explicar o Puzzle . Para isso, iremos gerar uma economia cujos ativos, por hipótese, sejam preci cados de acordo com o fator estocástico de desconto (SDF) baseado em consumo, ou seja, os modelos conhecidos como CCAPM (Consumption Capital Asset Pricing Model). Assim, essa economia será gerada via simulação de Monte Carlo, de forma que iremos construir um índice benchmark dessa economia, nos quais participariam apenas os ativos que foram historicamente mais rentáveis. Adota-se tal metodologia em paralelo à forma como os reais benchmarks são construidos (S&P 500, Nasdaq, Ibovespa), em que neles participam, basicamente, as empresas de capital aberta mais negociadas em Bolsa de Valores, que são, comumente, as empresas historicamente mais rentáveis da economia. Em sequência, iremos realizar a estimação via GMM (Generalized Method of Moments) de um dos parâmetros de interesse de uma economia CCAPM: o coe ciente de aversão relativa ao risco (CRRA). Finalmente, os resultados obtidos são comparados e analisados quanto ao viés de estimação.

Avaliação microeconômica do comportamento de investidores frente às alterações de condições de mercado : os determinantes da não racionalidade dos investidores no mercado de fundos brasileiros

Neste trabalho buscamos identificar os principais determinantes da demanda por fundos de investimento no Brasil através do modelo Logit, que é bastante utilizado na teoria das organizações industriais. Sempre que possível realizamos “links” com os principais conceitos de finanças comportamentais. Assim, conseguimos aclarar as principais variáveis que impactam as variações de “market-share” na indústria de fundos de investimento. Concluímos que os principais indicadores observados pelos investidores no momento de tomada de decisão são o CDI, a inflação, a taxa real de juros, a variação do dólar e da bolsa de valores, por outro lado a rentabilidade acumulada dos últimos três meses é fator decisivo para que o investidor aplique ou resgate um fundo de investimento. Variáveis de risco e de retorno esperado que imaginávamos ter forte impacto, não se mostraram significativas para as variações de “share”.

Cross-border reverse takeover: o caso das multinacionais brasileiras

O Cross-border reverse takeover, conduzido pelas multinacionais brasileiras, gerou desempenho superior? Cross-border reverse takeover tem sido a expressão usada para designar a aquisição de empresas em países desenvolvidos por empresas de países em desenvolvimento. Essas aquisições, reversas porque invertem o fluxo tradicional dos investimentos internacionais, respondem atualmente por parcela significativa desses investimentos e colocam em cheque a forma tradicional de pensar os negócios internacionais. Meu argumento é que as empresas que fizeram aquisições em países desenvolvidos passam a ter acesso aos recursos não disponíveis no país de origem, tais como novas tecnologias, técnicas de gestão mais avançadas, mercado de capitais mais desenvolvidos, recursos financeiros de baixo custo, entre outros. Por outro lado, elas já desenvolveram competências para gerir esses recursos e passam a ter vantagem competitiva sobre os competidores locais, levando ao desempenho superior. No entanto, partindo dos dados da base de dados Thomson ONE, que registra todas as fusões e aquisições anunciadas, oncluídas ou não, e empregando as metodologias de estudos de evento e de regressões multivariadas, com base em dados contábeis sobre uma amostra de empresas brasileiras listadas em bolsa de valores, esta tese demonstra que estatisticamente não é possível afirmar que essas empresas obtiveram desempenho superior.

Bubble detection in Brazil’s stock market: application of the generalized superior augmented Dickey-Fuller test

Considering the importance of the proper detection of bubbles in financial markets for policymakers and market agents, we used two techniques described in Diba and Grossman (1988b) and in Phillips, Shi, and Yu (2015) to detect periods of exuberance in the recent history of the Brazillian stock market. First, a simple cointegration test is applied. Secondly, we conducted several augmented, right-tailed Dickey-Fuller tests on rolling windows of data to determine the point in which there’s a structural break and the series loses its stationarity.

Estimadores de volatilidade no mercado brasileiro : análise de desempenho de estimadores utilizando valores extremos

O objetivo deste trabalho é analisar o desempenho de estimadores de volatilidade que utilizam valores extremos (máximo, mínimo, abertura e fechamento) para ativos no mercado brasileiro. Discute-se o viés dos estimadores usando como referências o estimador clássico, a volatilidade realizada e a volatilidade implícita de 1 mês da série de opções no dinheiro (ATM - at the money); discute-se a eficiência quanto à previsibilidade da volatilidade futura usando o estimador clássico e a volatilidade implícita defasados um período para frente como variáveis dependentes e a eficiência em si, isto é, quanto ao tamanho da variância do estima-dor. Como representantes de ativos brasileiros, foram escolhidos a paridade BRL/USD spot e o Índice Bovespa. Além de bastante líquidos, esses dois ativos têm bastante importância no mercado brasileiro, seja como benchmark para investimentos, bem como ativos-base para muitos derivativos operados na Bolsa de Mercadorias e Futuros (BM&F) e na Bolsa de Va-lores de São Paulo (Bovespa). A volatilidade do ativo-base é uma das variáveis para o apre-çamento de derivativos como opções; muitas estratégias são montadas, no mercado financei-ro, utilizando-a como referência. A volatilidade também é bastante usada no gerenciamento de riscos, em modelos como o Value at Risk (VaR), por exemplo.