34 resultados para Fama
Resumo:
This paper proposes a new novel to calculate tail risks incorporating risk-neutral information without dependence on options data. Proceeding via a non parametric approach we derive a stochastic discount factor that correctly price a chosen panel of stocks returns. With the assumption that states probabilities are homogeneous we back out the risk neutral distribution and calculate five primitive tail risk measures, all extracted from this risk neutral probability. The final measure is than set as the first principal component of the preliminary measures. Using six Fama-French size and book to market portfolios to calculate our tail risk, we find that it has significant predictive power when forecasting market returns one month ahead, aggregate U.S. consumption and GDP one quarter ahead and also macroeconomic activity indexes. Conditional Fama-Macbeth two-pass cross-sectional regressions reveal that our factor present a positive risk premium when controlling for traditional factors.
Resumo:
O presente trabalho tem o objetivo de analisar os retornos de um portflio investido na estratgia de risk arbitrage no Brasil entre 2004 e 2014, determinando se esta estratgia proporciona retornos anormais. De setembro de 2004 a dezembro de 2014, o portflio de risk arbitrage gerou, depois de deduzidos os custos, um retorno anualizado de 14,40%, enquanto que o ativo livre de risco gerou retornos de 11,60% e o ndice Bovespa gerou 12,62%. Os resultados indicam que, usando-se tanto o CAPM como o modelo de trs fatores de Fama e French (1993), a estratgia proporciona retornos anormais. Um segundo objetivo desse estudo analisar se a distribuio dos retornos dessa estratgia assimtrica. As evidncias apontam para assimetria na distribuio dos retornos. Em funo disto, foi utilizada a metodologia de Contingent Claims, que controla o efeito da relao no linear com os retornos de mercado, para analisar se mesmo assim a estratgia oferece retornos anormais. Com essa metodologia, no foram encontrados retornos anormais estatisticamente significativos. Por fim, o ltimo objetivo desse estudo analisar se o payoff da estratgia de risk arbitrage anlogo ao payoff da venda de uma put. No foram encontradas evidncias de que o payoff seja anlogo ao da venda de uma opo de venda.
Resumo:
Este trabalho prope-se a estudar os efeitos sobre as aes da Petrobras decorrentes da apresentao dos balanos do terceiro e quarto trimestre de 2014, primeiros balanos apresentados aps as denncias da Operao Lava Jato. Avaliamos os impactos nos preos das aes da empresa atravs de um Estudo de Evento. Como controle, analisamos os efeitos da divulgao de 1.152 balanos trimestrais sobre outras 48 aes de que fazem parte da Carteira Terica do IBOVESPA no perodo entre 2010 e 2015. Buscamos identificar a presena de retornos anormais e verificar se toda informao se transfere automaticamente aos preos, sugerindo a eficincia semiforte do mercado de aes brasileiro de acordo com a Hiptese de Eficincia do Mercado (HEM) desenvolvida por Fama (1970). Ao final comparamos os resultados especficos dos balanos em estudo com os resultados observados em outros balanos da prpria Petrobras. No foram encontradas evidncias de eficincia de mercado durante o perodo 2010-2015 nem para o grupo de 48 aes, chamadas de NO_PETRO, nem para o grupo PETRO, formado pelas duas aes da Petrobras. Ao dividir os mesmos grupos em dois momentos, os resultados para o perodo batizado de Bonana (2010-2013), permanecem iguais ao do perodo completo, ao passo que o perodo chamado de Crise (2014 -2015) apresenta retornos anormais estatisticamente significativos nas janelas de eventos. Ao avaliar os retornos de balanos individuais da Petrobras, identificamos a necessidade de informaes adicionais, extrapolando o escopo de um estudo de evento.
Resumo:
In the first chapter, we test some stochastic volatility models using options on the S&P 500 index. First, we demonstrate the presence of a short time-scale, on the order of days, and a long time-scale, on the order of months, in the S&P 500 volatility process using the empirical structure function, or variogram. This result is consistent with findings of previous studies. The main contribution of our paper is to estimate the two time-scales in the volatility process simultaneously by using nonlinear weighted least-squares technique. To test the statistical significance of the rates of mean-reversion, we bootstrap pairs of residuals using the circular block bootstrap of Politis and Romano (1992). We choose the block-length according to the automatic procedure of Politis and White (2004). After that, we calculate a first-order correction to the Black-Scholes prices using three different first-order corrections: (i) a fast time scale correction; (ii) a slow time scale correction; and (iii) a multiscale (fast and slow) correction. To test the ability of our model to price options, we simulate options prices using five different specifications for the rates or mean-reversion. We did not find any evidence that these asymptotic models perform better, in terms of RMSE, than the Black-Scholes model. In the second chapter, we use Brazilian data to compute monthly idiosyncratic moments (expected skewness, realized skewness, and realized volatility) for equity returns and assess whether they are informative for the cross-section of future stock returns. Since there is evidence that lagged skewness alone does not adequately forecast skewness, we estimate a cross-sectional model of expected skewness that uses additional predictive variables. Then, we sort stocks each month according to their idiosyncratic moments, forming quintile portfolios. We find a negative relationship between higher idiosyncratic moments and next-month stock returns. The trading strategy that sells stocks in the top quintile of expected skewness and buys stocks in the bottom quintile generates a significant monthly return of about 120 basis points. Our results are robust across sample periods, portfolio weightings, and to Fama and French (1993)s risk adjustment factors. Finally, we identify a return reversal of stocks with high idiosyncratic skewness. Specifically, stocks with high idiosyncratic skewness have high contemporaneous returns. That tends to reverse, resulting in negative abnormal returns in the following month.
