794 resultados para Capital Assets Pricing Model (CAPM)
Resumo:
Utiliza a técnica de simulação para estimar a "eficiência" de se testar o modelo Capital Asset Pricing Model (CAPM) num mercado com características do mercado acionário paulista, marcado por elevado retorno e alta volatilidade.
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Este trabalho tem por objetivo apresentar a fundamentação teórica e efetuar uma aplicação prática de uma das mais importantes descobertas no campo das finanças: o modelo de precificação de ativos de capital padrão, denominado de Capital Asset Price Model (CAPM). Na realização da aplicação prática, comparou-se a performance entre os retornos dos investimentos exigidos pelo referido modelo e os realmente obtidos. Foram analisadas cinco ações com a maior participação relativa na carteira teórica do Ibovespa e com retornos publicados de junho de 1998 a maio de 2001. Os dados foram obtidos da Economática da UFRGS e testados utilizando-se o Teste-t (duas amostras em par para médias) na ferramenta MS Excel. Os resultados foram tabelados e analisados, de onde se concluiu que, estatisticamente, com índice de confiança de 95%, não houve diferença de performance entre os retornos esperados e os realmente obtidos dos ativos objeto desta dissertação, no período estudado.
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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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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.
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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.
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The present study adds to the sparse published Australian literature on the size effect, the book to market (BM) effect and the ability of the Fama French three factor model to account for these effects and to improve on the asset pricing ability of the Capital Asset Pricing Model (CAPM). The present study extends the 1981–1991 period examined by Halliwell, Heaney and Sawicki (1999) a further 10 years to 2000 and addresses several limitations and findings of that research. In contrast to Halliwell, Heaney and Sawicki the current study finds the three factor model provides significantly improved explanatory power over the CAPM, and evidence that the BM factor plays a role in asset pricing.
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El WACC o Coste Medio Ponderado de Capital es la tasa a la que se deben descontar los flujos para evaluar un proyecto o empresa. Para calcular esta tasa es necesario determinar el costo de la deuda y el costo de los recursos propios de la compañía; el costo de la deuda es la tasa actual del mercado que la empresa está pagando por su deuda, sin embargo el costo de los recursos propios podría ser difícil y más complejo de estimar ya que no existe un costo explícito. En este trabajo se presenta un panorama de las teorías propuestas a lo largo de la historia para calcular el costo de los recursos propios. Como caso particular, se estimará el costo de los recursos propios sin apalancamiento financiero de seis empresas francesas que no cotizan en bolsa y pertenecientes al sector de Servicios a la Persona (SAP). Para lograr lo anterior, se utilizará el Proceso de Análisis Jerárquico (AHP) y el Modelo de Valoración del Precio de los Activos Financieros (CAPM) con base en lo presentado por Martha Pachón (2013) en “Modelo alternativo para calcular el costo de los recursos propios”.
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Incluye Bibliografía
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In this paper we propose exact likelihood-based mean-variance efficiency tests of the market portfolio in the context of Capital Asset Pricing Model (CAPM), allowing for a wide class of error distributions which include normality as a special case. These tests are developed in the frame-work of multivariate linear regressions (MLR). It is well known however that despite their simple statistical structure, standard asymptotically justified MLR-based tests are unreliable. In financial econometrics, exact tests have been proposed for a few specific hypotheses [Jobson and Korkie (Journal of Financial Economics, 1982), MacKinlay (Journal of Financial Economics, 1987), Gib-bons, Ross and Shanken (Econometrica, 1989), Zhou (Journal of Finance 1993)], most of which depend on normality. For the gaussian model, our tests correspond to Gibbons, Ross and Shanken’s mean-variance efficiency tests. In non-gaussian contexts, we reconsider mean-variance efficiency tests allowing for multivariate Student-t and gaussian mixture errors. Our framework allows to cast more evidence on whether the normality assumption is too restrictive when testing the CAPM. We also propose exact multivariate diagnostic checks (including tests for multivariate GARCH and mul-tivariate generalization of the well known variance ratio tests) and goodness of fit tests as well as a set estimate for the intervening nuisance parameters. Our results [over five-year subperiods] show the following: (i) multivariate normality is rejected in most subperiods, (ii) residual checks reveal no significant departures from the multivariate i.i.d. assumption, and (iii) mean-variance efficiency tests of the market portfolio is not rejected as frequently once it is allowed for the possibility of non-normal errors.
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In this paper, we propose several finite-sample specification tests for multivariate linear regressions (MLR) with applications to asset pricing models. We focus on departures from the assumption of i.i.d. errors assumption, at univariate and multivariate levels, with Gaussian and non-Gaussian (including Student t) errors. The univariate tests studied extend existing exact procedures by allowing for unspecified parameters in the error distributions (e.g., the degrees of freedom in the case of the Student t distribution). The multivariate tests are based on properly standardized multivariate residuals to ensure invariance to MLR coefficients and error covariances. We consider tests for serial correlation, tests for multivariate GARCH and sign-type tests against general dependencies and asymmetries. The procedures proposed provide exact versions of those applied in Shanken (1990) which consist in combining univariate specification tests. Specifically, we combine tests across equations using the MC test procedure to avoid Bonferroni-type bounds. Since non-Gaussian based tests are not pivotal, we apply the “maximized MC” (MMC) test method [Dufour (2002)], where the MC p-value for the tested hypothesis (which depends on nuisance parameters) is maximized (with respect to these nuisance parameters) to control the test’s significance level. The tests proposed are applied to an asset pricing model with observable risk-free rates, using monthly returns on New York Stock Exchange (NYSE) portfolios over five-year subperiods from 1926-1995. Our empirical results reveal the following. Whereas univariate exact tests indicate significant serial correlation, asymmetries and GARCH in some equations, such effects are much less prevalent once error cross-equation covariances are accounted for. In addition, significant departures from the i.i.d. hypothesis are less evident once we allow for non-Gaussian errors.
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Seit Etablierung der ersten Börsen als Marktplatz für fungible Güter sind Marktteilnehmer und die Wissenschaft bemüht, Erklärungen für das Zustandekommen von Marktpreisen zu finden. Im Laufe der Zeit wurden diverse Modelle entwickelt. Allen voran ist das neoklassische Capital Asset Pricing Modell (CAPM) zu nennen. Die Neoklassik sieht den Akteur an den Finanzmärkten als emotionslosen und streng rationalen Entscheider, dem sog. homo oeconomicus. Psychologische Einflussfaktoren bei der Preisbildung bleiben unbeachtet. Mit der Behavioral Finance hat sich ein neuer Zweig zur Erklärung von Börsenkursen und deren Bewegungen entwickelt. Die Behavioral Finance sprengt die enge Sichtweise der Neoklassik und geht davon aus, dass psychologische Effekte die Entscheidung der Finanzakteure beeinflussen und dabei zu teilweise irrational und emotional geprägten Kursänderungen führen. Eines der Hauptprobleme der Behavioral Finance liegt allerdings in der fehlenden formellen Ermittelbarkeit und Testbarkeit der einzelnen psychologischen Effekte. Anders als beim CAPM, wo die einzelnen Parameter klar mathematisch bestimmbar sind, besteht die Behavioral Finance im Wesentlichen aus psychologischen Definitionen von kursbeeinflussenden Effekten. Die genaue Wirkrichtung und Intensität der Effekte kann, mangels geeigneter Modelle, nicht ermittelt werden. Ziel der Arbeit ist es, eine Abwandlung des CAPM zu ermitteln, die es ermöglicht, neoklassische Annahmen durch die Erkenntnisse des Behavioral Finance zu ergänzen. Mittels der technischen Analyse von Marktpreisen wird versucht die Effekte der Behavioral Finance formell darstellbar und berechenbar zu machen. Von Praktikern wird die technische Analyse dazu verwendet, aus Kursverläufen die Stimmungen und Intentionen der Marktteilnehmer abzuleiten. Eine wissenschaftliche Fundierung ist bislang unterblieben. Ausgehend von den Erkenntnissen der Behavioral Finance und der technischen Analyse wird das klassische CAPM um psychologische Faktoren ergänzt, indem ein Multi-Beta-CAPM (Behavioral-Finance-CAPM) definiert wird, in das psychologisch fundierte Parameter der technischen Analyse einfließen. In Anlehnung an den CAPM-Test von FAMA und FRENCH (1992) werden das klassische CAPM und das Behavioral-Finance-CAPM getestet und der psychologische Erklärungsgehalt der technischen Analyse untersucht. Im Untersuchungszeitraum kann dem Behavioral-Finance-CAPM ein deutlich höherer Erklärungsgehalt gegenüber dem klassischen CAPM zugesprochen werden.
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The increased frequency in reporting UK property performance figures, coupled with the acceptance of the IPD database as the market standard, has enabled property to be analysed on a comparable level with other more frequently traded assets. The most widely utilised theory for pricing financial assets, the Capital Asset Pricing Model (CAPM), gives market (systematic) risk, beta, centre stage. This paper seeks to measure the level of systematic risk (beta) across various property types, market conditions and investment holding periods. This paper extends the authors’ previous work on investment holding periods and how excess returns (alpha) relate to those holding periods. We draw on the uniquely constructed IPD/Gerald Eve transactions database, containing over 20,000 properties over the period 1983-2005. This research allows us to confirm our initial findings that properties held over longer periods perform in line with overall market performance. One implication of this is that over the long-term performance may be no different from an index tracking approach.
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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.