28 resultados para conditional CAPM

em Repositório digital da Fundação Getúlio Vargas - FGV


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In this paper, we test a version of the conditional CAPM with respect to a local market portfolio, proxied by the Brazilian stock index during the period 1976-1992. We also test a conditional APT modeI by using the difference between the 3-day rate (Cdb) and the overnight rate as a second factor in addition to the market portfolio in order to capture the large inflation risk present during this period. The conditional CAPM and APT models are estimated by the Generalized Method of Moments (GMM) and tested on a set of size portfolios created from individual securities exchanged on the Brazilian markets. The inclusion of this second factor proves to be important for the appropriate pricing of the portfolios.

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This paper proposes a two-step procedure to back out the conditional alpha of a given stock using high-frequency data. We rst estimate the realized factor loadings of the stocks, and then retrieve their conditional alphas by estimating the conditional expectation of their risk-adjusted returns. We start with the underlying continuous-time stochastic process that governs the dynamics of every stock price and then derive the conditions under which we may consistently estimate the daily factor loadings and the resulting conditional alphas. We also contribute empiri-cally to the conditional CAPM literature by examining the main drivers of the conditional alphas of the S&P 100 index constituents from January 2001 to December 2008. In addition, to con rm whether these conditional alphas indeed relate to pricing errors, we assess the performance of both cross-sectional and time-series momentum strategies based on the conditional alpha estimates. The ndings are very promising in that these strategies not only seem to perform pretty well both in absolute and relative terms, but also exhibit virtually no systematic exposure to the usual risk factors (namely, market, size, value and momentum portfolios).

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This paper deals with the testing of autoregressive conditional duration (ACD) models by gauging the distance between the parametric density and hazard rate functions implied by the duration process and their non-parametric estimates. We derive the asymptotic justification using the functional delta method for fixed and gamma kernels, and then investigate the finite-sample properties through Monte Carlo simulations. Although our tests display some size distortion, bootstrapping suffices to correct the size without compromising their excellent power. We show the practical usefulness of such testing procedures for the estimation of intraday volatility patterns.

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This paper develops a family of autoregressive conditional duration (ACD) models that encompasses most specifications in the literature. The nesting relies on a Box-Cox transformation with shape parameter λ to the conditional duration process and a possibly asymmetric shocks impact curve. We establish conditions for the existence of higher-order moments, strict stationarity, geometric ergodicity and β-mixing property with exponential decay. We next derive moment recursion relations and the autocovariance function of the power λ of the duration process. Finally, we assess the practical usefulness of our family of ACD models using NYSE transactions data, with special attention to IBM price durations. The results warrant the extra flexibility provided either by the Box-Cox transformation or by the asymmetric response to shocks.

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Em 1985, Mehra e Prescott levantaram uma questão que até hoje não foi respondida de forma satisfatória: o prêmio de risco das ações americanas é muito maior do que poderia ser explicado pelo “paradigma neoclássico de finanças econômicas” (financial economics) representado pelo modelo C-CAPM. E, a partir de então, este problema não resolvido ficou conhecido como o “Equity Premium Puzzle” (EPP) ou o “Enigma do Prêmio (de risco) das Ações”. Este enigma estimulou a produção de uma série de artigos, dissertações e teses que tentaram ajustar os modelos intertemporais de utilidade esperada aos dados dos mercados financeiros. Dentro deste contexto, esta tese busca (i) revisar a evolução histórica da teoria dos modelos de maximização da utilidade intertemporal dos agentes, (ii) analisar os pressupostos e conceitos chaves desses modelos, (iii) propor um novo modelo que seja capaz de solucionar o EPP, (iv) aplicar este modelo proposto aos dados históricos anuais entre 1929 e 2004 e (v) validar a lógica deste modelo através das metodologias Mehra-Prescott e Hansen-Jagannathan. Esta tese faz uma crítica de que os estudos até aqui desenvolvidos tentaram explicar a dinâmica de um mercado financeiro altamente sofisticado, através de um modelo de economia não-monetária e de subsistência. Assim, a sua contribuição consiste na alteração desse pressuposto de uma economia de subsistência, considerando que a renda disponível do setor privado não seja integralmente consumida, mas que também possa ser poupada. Assumindo que as pessoas obtêm satisfação (utilidade) tanto pelo consumo atual como pela poupança atual (que será o consumo futuro), será deduzido que a utilidade marginal de consumir é igual à de poupar, em todo e qualquer período. Com base nisso, a utilidade marginal a consumir é substituída pela utilidade marginal de poupar dentro do modelo básico do C-CAPM. Para reforçar a idéia de que o modelo desta tese usa dados de poupança em vez de consumo, ao longo do trabalho ele será chamado de Sanving-CAPM, ou S-CAPM. Este novo modelo mostrou-se capaz de solucionar o EPP quando submetidas às abordagens Mehra-Prescott e Hansen-Jagannathan.

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This paper confronts the Capital Asset Pricing Model - CAPM - and the 3-Factor Fama-French - FF - model using both Brazilian and US stock market data for the same Sample period (1999-2007). The US data will serve only as a benchmark for comparative purposes. We use two competing econometric methods, the Generalized Method of Moments (GMM) by (Hansen, 1982) and the Iterative Nonlinear Seemingly Unrelated Regression Estimation (ITNLSUR) by Burmeister and McElroy (1988). Both methods nest other options based on the procedure by Fama-MacBeth (1973). The estimations show that the FF model fits the Brazilian data better than CAPM, however it is imprecise compared with the US analog. We argue that this is a consequence of an absence of clear-cut anomalies in Brazilian data, specially those related to firm size. The tests on the efficiency of the models - nullity of intercepts and fitting of the cross-sectional regressions - presented mixed conclusions. The tests on intercept failed to rejected the CAPM when Brazilian value-premium-wise portfolios were used, contrasting with US data, a very well documented conclusion. The ITNLSUR has estimated an economically reasonable and statistically significant market risk premium for Brazil around 6.5% per year without resorting to any particular data set aggregation. However, we could not find the same for the US data during identical period or even using a larger data set. Este estudo procura contribuir com a literatura empírica brasileira de modelos de apreçamento de ativos. Dois dos principais modelos de apreçamento são Infrontados, os modelos Capital Asset Pricing Model (CAPM)e de 3 fatores de Fama-French. São aplicadas ferramentas econométricas pouco exploradas na literatura nacional na estimação de equações de apreçamento: os métodos de GMM e ITNLSUR. Comparam-se as estimativas com as obtidas de dados americanos para o mesmo período e conclui-se que no Brasil o sucesso do modelo de Fama e French é limitado. Como subproduto da análise, (i) testa-se a presença das chamadas anomalias nos retornos, e (ii) calcula-se o prêmio de risco implícito nos retornos das ações. Os dados revelam a presença de um prêmio de valor, porém não de um prêmio de tamanho. Utilizando o método de ITNLSUR, o prêmio de risco de mercado é positivo e significativo, ao redor de 6,5% ao ano.

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We show how to include in the CAPM moments of any order, extending the mean-variance or mean-variance-skewness versions available until now. Then, we present a simple way to modify the formulae, in order to avoid the appearance of utility parameters. The results can be easily applied to practical portfolio design, with econometric inference and testing based on generalised method of moments procedures. An empirical application to the Brazilian stock market is discussed.

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This paper develops a family of autoregressive conditional duration (ACD) models that encompasses most specifications in the literature. The nesting relies on a Box-Cox transformation with shape parameter λ to the conditional duration process and a possibly asymmetric shocks impact curve. We establish conditions for the existence of higher-order moments, strict stationarity, geometric ergodicity and β-mixing property with exponential decay. We next derive moment recursion relations and the autocovariance function of the power λ of the duration process. Finally, we assess the practical usefulness of our family of ACD models using NYSE price duration data on the IBM stock. The results warrant the extra flexibility provided either by the Box-Cox transformation or by the asymmetric response to shocks.

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We develop portfolio choice theory taking into consideration the first p~ moments of the underIying assets distribution. A rigorous characterization of the opportunity set and of the efficient portfolios frontier is given, as well as of the solutions to the problem with a general utility function and short sales allowed. The extension of c1assical meanvariance properties, like two-fund separation, is also investigated. A general CAPM is derived, based on the theoretical foundations built, and its empirical consequences and testing are discussed

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Muitos bancos e fundos de investimento mantêm opções de ações com pouca liquidez em suas carteiras que precisam ser apreçadas diariamente, e esta falta de liquidez gera dificuldades para o processo de apreçamento. A proposta deste trabalho para resolver este problema é utilizar um modelo derivado do CAPM para estimar a superfície de volatilidades implícitas destas opções sem liquidez através da superfície de volatilidades implícitas de opções do Índice BOVESPA, ou de outras opções com maior liquidez. O modelo testado é conhecido como modelo de um fator e é utilizado para o cálculo da variância, e conseqüentemente do risco, de uma ação, ou de uma carteira de ações. Porém, neste trabalho, testaremos a validade da aplicação deste modelo para a obtenção das volatilidades implícitas de opções ilíquidas, mas com liquidez nos ativos objeto, através dos betas obtidos pelo CAPM e de volatilidades implícitas de opções líquidas e com ativos objeto também líquidos. Para o teste, foram utilizadas séries históricas de volatilidades implícitas de opções de compra líquidas de algumas ações negociadas na BM&FBOVESPA no período de 2005 a 2010, e estas foram comparadas com as volatilidades implícitas obtidas através do modelo proposto. Com os resultados, pode-se observar que as volatilidades implícitas obtidas pelo modelo são boas estimativas para apreçarmos opções com deltas próximos de 50% e para vencimentos de até 2 meses.

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A inclusão de momentos superiores no apreçamento de ativos do modelo CAPM vem sendo bastante discutido nas últimas décadas. Esse trabalho realiza um teste empírico para o modelo CAPM estendido para os 3o e 4o momentos, no qual as assimetrias e curtoses dos ativos também são apreçadas. O teste foi realizado utilizando o Método Generalizado dos Momentos (MGM), em que todas as condições de momento derivam do modelo teórico. Os dados utilizados foram os retornos diários das ações mais negociadas na Bovespa entre 2004 e 2006.

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Levantamento bibliográfico abrangendo os principais trabalhos relativos ao "CAPM - Capital Asset Pricing Model" que se acham esparsos em vasta literatura. Aborda desde a teoria de seleção de carteira, o desenvolvimento e testes do modelo, suas implicações para a teoria financeira. Inclui também considerações sobre o relaxamento dos pressupostos básicos e "sobre a influência do fator inflacionário na forma e validade do modelo.

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Over the last decades, the analysis of the transmissions of international nancial events has become the subject of many academic studies focused on multivariate volatility models volatility. The goal of this study is to evaluate the nancial contagion between stock market returns. The econometric approach employed was originally presented by Pelletier (2006), named Regime Switching Dynamic Correlation (RSDC). This methodology involves the combination of Constant Conditional Correlation Model (CCC) proposed by Bollerslev (1990) with Markov Regime Switching Model suggested by Hamilton and Susmel (1994). A modi cation was made in the original RSDC model, the introduction of the GJR-GARCH model formulated in Glosten, Jagannathan e Runkle (1993), on the equation of the conditional univariate variances to allow asymmetric e ects in volatility be captured. The database was built with the series of daily closing stock market indices in the United States (SP500), United Kingdom (FTSE100), Brazil (IBOVESPA) and South Korea (KOSPI) for the period from 02/01/2003 to 09/20/2012. Throughout the work the methodology was compared with others most widespread in the literature, and the model RSDC with two regimes was de ned as the most appropriate for the selected sample. The set of results provide evidence for the existence of nancial contagion between markets of the four countries considering the de nition of nancial contagion from the World Bank called very restrictive. Such a conclusion should be evaluated carefully considering the wide diversity of de nitions of contagion in the literature.

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In this paper, we propose a class of ACD-type models that accommodates overdispersion, intermittent dynamics, multiple regimes, and sign and size asymmetries in financial durations. In particular, our functional coefficient autoregressive conditional duration (FC-ACD) model relies on a smooth-transition autoregressive specification. The motivation lies on the fact that the latter yields a universal approximation if one lets the number of regimes grows without bound. After establishing that the sufficient conditions for strict stationarity do not exclude explosive regimes, we address model identifiability as well as the existence, consistency, and asymptotic normality of the quasi-maximum likelihood (QML) estimator for the FC-ACD model with a fixed number of regimes. In addition, we also discuss how to consistently estimate using a sieve approach a semiparametric variant of the FC-ACD model that takes the number of regimes to infinity. An empirical illustration indicates that our functional coefficient model is flexible enough to model IBM price durations.