Coassimetria, cocurtose e as taxas de retorno das ações: uma análise com dados em painel
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2012 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | RAM. Revista de Administração Mackenzie |
Texto Completo: | http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1678-69712012000100006 |
Resumo: | 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. |
id |
MACKENZIE-2_e0f875566d73db30e349ba936307529f |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:scielo:S1678-69712012000100006 |
network_acronym_str |
MACKENZIE-2 |
network_name_str |
RAM. Revista de Administração Mackenzie |
repository_id_str |
|
spelling |
Coassimetria, cocurtose e as taxas de retorno das ações: uma análise com dados em painelCoassimetriaCocurtoseTaxas de retornoDados em painelGMMModelos 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.Editora MackenzieUniversidade Presbiteriana Mackenzie2012-02-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiontext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1678-69712012000100006RAM. Revista de Administração Mackenzie v.13 n.1 2012reponame:RAM. Revista de Administração Mackenzieinstname:Universidade Presbiteriana Mackenzie (UPM)instacron:MACKENZIE10.1590/S1678-69712012000100006info:eu-repo/semantics/openAccessCastro Junior,Francisco Henrique Figueiredo deYoshinaga,Claudia Emikopor2012-03-19T00:00:00Zoai:scielo:S1678-69712012000100006Revistahttps://www.scielo.br/j/ram/https://old.scielo.br/oai/scielo-oai.phprevista.adm@mackenzie.br1678-69711518-6776opendoar:2012-03-19T00:00RAM. Revista de Administração Mackenzie - Universidade Presbiteriana Mackenzie (UPM)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Coassimetria, cocurtose e as taxas de retorno das ações: uma análise com dados em painel |
title |
Coassimetria, cocurtose e as taxas de retorno das ações: uma análise com dados em painel |
spellingShingle |
Coassimetria, cocurtose e as taxas de retorno das ações: uma análise com dados em painel Castro Junior,Francisco Henrique Figueiredo de Coassimetria Cocurtose Taxas de retorno Dados em painel GMM |
title_short |
Coassimetria, cocurtose e as taxas de retorno das ações: uma análise com dados em painel |
title_full |
Coassimetria, cocurtose e as taxas de retorno das ações: uma análise com dados em painel |
title_fullStr |
Coassimetria, cocurtose e as taxas de retorno das ações: uma análise com dados em painel |
title_full_unstemmed |
Coassimetria, cocurtose e as taxas de retorno das ações: uma análise com dados em painel |
title_sort |
Coassimetria, cocurtose e as taxas de retorno das ações: uma análise com dados em painel |
author |
Castro Junior,Francisco Henrique Figueiredo de |
author_facet |
Castro Junior,Francisco Henrique Figueiredo de Yoshinaga,Claudia Emiko |
author_role |
author |
author2 |
Yoshinaga,Claudia Emiko |
author2_role |
author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Castro Junior,Francisco Henrique Figueiredo de Yoshinaga,Claudia Emiko |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Coassimetria Cocurtose Taxas de retorno Dados em painel GMM |
topic |
Coassimetria Cocurtose Taxas de retorno Dados em painel GMM |
description |
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. |
publishDate |
2012 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2012-02-01 |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
format |
article |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1678-69712012000100006 |
url |
http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1678-69712012000100006 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.relation.none.fl_str_mv |
10.1590/S1678-69712012000100006 |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
text/html |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Editora Mackenzie Universidade Presbiteriana Mackenzie |
publisher.none.fl_str_mv |
Editora Mackenzie Universidade Presbiteriana Mackenzie |
dc.source.none.fl_str_mv |
RAM. Revista de Administração Mackenzie v.13 n.1 2012 reponame:RAM. Revista de Administração Mackenzie instname:Universidade Presbiteriana Mackenzie (UPM) instacron:MACKENZIE |
instname_str |
Universidade Presbiteriana Mackenzie (UPM) |
instacron_str |
MACKENZIE |
institution |
MACKENZIE |
reponame_str |
RAM. Revista de Administração Mackenzie |
collection |
RAM. Revista de Administração Mackenzie |
repository.name.fl_str_mv |
RAM. Revista de Administração Mackenzie - Universidade Presbiteriana Mackenzie (UPM) |
repository.mail.fl_str_mv |
revista.adm@mackenzie.br |
_version_ |
1752128648757903360 |