946 resultados para [JEL:G12] Financial Economics - General Financial Markets - Asset Pricing


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This dissertation is composed of three related essays on the relationship between illiquidity and returns. Chapter 1 describes the time-series properties of the relationship between market illiquidity and market return using both yearly and monthly datasets. We find that stationarized versions of the illiquidity measure have a positive, significant, and puzzling high premium. In Chapter 2, we estimate the response of illiquidity to a shock to returns, assuming that causality runs from returns to illiquidity and find that an increase in firms' returns lowers illiquidity. In Chapter 3 we take both effects into account and account for the endogeneity of returns and illiquidity to estimate the liquidity premium. We find evidence that the illiquidity premium is a smaller than the previous evidence suggests. Finally, Chapter 4 shows topics for future research where we describe a return decomposition with illiquidity costs.

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We study an intertemporal asset pricing model in which a representative consumer maximizes expected utility derived from both the ratio of his consumption to some reference level and this level itself. If the reference consumption level is assumed to be determined by past consumption levels, the model generalizes the usual habit formation specifications. When the reference level growth rate is made dependent on the market portfolio return and on past consumption growth, the model mixes a consumption CAPM with habit formation together with the CAPM. It therefore provides, in an expected utility framework, a generalization of the non-expected recursive utility model of Epstein and Zin (1989). When we estimate this specification with aggregate per capita consumption, we obtain economically plausible values of the preference parameters, in contrast with the habit formation or the Epstein-Zin cases taken separately. All tests performed with various preference specifications confirm that the reference level enters significantly in the pricing kernel.

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Este Trabalho se Dedica ao exercício empírico de gerar mais restrições ao modelo de apreçamento de ativos com séries temporais desenvolvido por Hansen e Singleton JPE 1983. As restrições vão, desde um simples aumento qualitativo nos ativos estudados até uma extensão teórica proposta a partir de um estimador consistente do fator estocástico de desconto. As estimativas encontradas para a aversão relativa ao risco do agente representativo estão dentro do esperado, na maioria dos casos, já que atingem valores já encontrados na literatura além do fato destes valores serem economicamente plausíveis. A extensão teórica proposta não atingiu resultados esperados, parecendo melhorar a estimação do sistema marginalmente.

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We aim to provide a review of the stochastic discount factor bounds usually applied to diagnose asset pricing models. In particular, we mainly discuss the bounds used to analyze the disaster model of Barro (2006). Our attention is focused in this disaster model since the stochastic discount factor bounds that are applied to study the performance of disaster models usually consider the approach of Barro (2006). We first present the entropy bounds that provide a diagnosis of the analyzed disaster model which are the methods of Almeida and Garcia (2012, 2016); Ghosh et al. (2016). Then, we discuss how their results according to the disaster model are related to each other and also present the findings of other methodologies that are similar to these bounds but provide different evidence about the performance of the framework developed by Barro (2006).

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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 segerada 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.

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Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

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Neste trabalho, discute-se a fixação de taxas de retorno de concessões no Brasil, com aplicação específica ao caso da metodologia da Agência Nacional de Transportes Terrestres (ANTT). Mostra-se a inadequação da regulamentação vigente, baseada no conceito de taxa interna de retorno (TIR), e não de custo de oportunidade do capital. A partir de um exemplo com dados referentes ao auge da crise financeira internacional (dezembro de 2008), evidencia-se também a falta de lógica decorrente da utilização de retornos e preços passados na estimação de taxas de retorno, um procedimento comum a toda a área de concessões de serviços públicos no Brasil. Propõe-se uma metodologia alternativa cujos resultados são sensíveis às condições correntes de mercado de capitais, que produz resultados coerentes com a situação então vigente.

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Modelos de apreçamento de ativos têm sido um tema sob constante investigação em finanças. Desde o capital asset pricing model (CAPM) proposto por Sharpe (1964), tais modelos relacionam, geralmente de maneira linear, a taxa de retorno esperada de um ativo ou carteira de ativos com fatores de risco sistêmico. Esta pesquisa apresenta um teste de um modelo de apreçamento, com dados brasileiros, introduzindo em sua formulação fatores de risco baseados em comomentos estatísticos. O modelo proposto é uma extensão do CAPM original acrescido da coassimetria e da cocurtose entre as taxas de retorno das ações das empresas que compõem a amostra e as taxas de retorno da carteira de mercado. Os efeitos de outras variáveis, como o valor de mercado sobre valor contábil, a alavancagem financeira e um índice de negociabilidade em bolsa, serviram de variáveis de controle. A amostra foi composta de 179 empresas brasileiras não financeiras negociadas na BM&FBovespa e com dados disponíveis entre os anos de 2003 a 2007. A metodologia consistiu em calcular os momentos sistêmicos anuais a partir de taxas de retornos semanais e em seguida testá-los em um modelo de apreçamento, a fim de verificar se há um prêmio pelo risco associado a cada uma dessas medidas de risco. Foi empregada a técnica de análise de dados em painel, estimada pelo método dos momentos generalizado (GMM). O emprego do GMM visa lidar com potenciais problemas de determinação simultânea e endogeneidade nos dados, evitando a ocorrência de viés nas estimações. Os resultados das estimações mostram que a relação das taxas de retorno dos ativos com a covariância e a cocurtose são estatisticamente significantes. Os resultados se mostraram robustos a especificações alternativas do modelo. O artigo contribui para a literatura por apresentar evidências empíricas brasileiras de que há um prêmio pelo risco associado aos momentos sistêmicos.

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We evaluate the use of Generalized Empirical Likelihood (GEL) estimators in portfolios efficiency tests for asset pricing models in the presence of conditional information. Estimators from GEL family presents some optimal statistical properties, such as robustness to misspecification and better properties in finite samples. Unlike GMM, the bias for GEL estimators do not increase as more moment conditions are included, which is expected in conditional efficiency analysis. We found some evidences that estimators from GEL class really performs differently in small samples, where efficiency tests using GEL generate lower estimates compared to tests using the standard approach with GMM. With Monte Carlo experiments we see that GEL has better performance when distortions are present in data, especially under heavy tails and Gaussian shocks.

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The main purpose of this paper is to propose a methodology to obtain a hedge fund tail risk measure. Our measure builds on the methodologies proposed by Almeida and Garcia (2015) and Almeida, Ardison, Garcia, and Vicente (2016), which rely in solving dual minimization problems of Cressie Read discrepancy functions in spaces of probability measures. Due to the recently documented robustness of the Hellinger estimator (Kitamura et al., 2013), we adopt within the Cressie Read family, this specific discrepancy as loss function. From this choice, we derive a minimum Hellinger risk-neutral measure that correctly prices an observed panel of hedge fund returns. The estimated risk-neutral measure is used to construct our tail risk measure by pricing synthetic out-of-the-money put options on hedge fund returns of ten specific categories. We provide a detailed description of our methodology, extract the aggregate Tail risk hedge fund factor for Brazilian funds, and as a by product, a set of individual Tail risk factors for each specific hedge fund category.

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This paper assesses the importance of fund flows in the performance evaluation of Australian international equity funds. Two concepts of fund flows are considered in the context of a conditional asset pricing model. The first measure is net fund flow relative to fund size and the second is net fund flow relative to sector flows. We find that incorporating a fund flow measure relative to the sector flow results in a reduction of measured perverse market timing. The results indicate that, at the individual fund level, cash flows are relevant in assessing management outcomes.

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In a dividend imputation tax system, equity investors have three potential sources of return: dividends, capital gains and franking (tax) credits. However, the standard procedures for estimating the market risk premium (MRP) for use in the capital asset pricing model, ignore the value of franking credits. Officer (1994) notes that if franking credits do affect the corporate cost of capital, their value must be added to the standard estimates of MRP. In the present paper, we explicitly derive the relationship between the value of franking credits (gamma) and the MRP. We show that the standard parameter estimates that have been adopted in practice (especially by Australian regulators) violate this deterministic mathematical relationship. We also show how information on dividend yields and effective tax rates bounds the values that can be reasonably used for gamma and the MRP. We make recommendations for how estimates of the MRP should be adjusted to reflect the value of franking credits in an internally consistent manner.

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Using a simulation analysis we show that non-trading can cause an overstatement of the observed illiquidity ratio. Our paper shows how this overstatement can be eliminated with a very simple adjustment to the Amihud illiquidity ratio. We find that the adjustment improves the relationship between the illiquidity ratio and measures of illiquidity calculated from transaction data. Asset pricing tests show that without the adjustment, illiquidity premia estimates can be understated by more than 17% for NYSE securities and by more than 24% for NASDAQ securities.