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BiancaGabrielFellet_TESE.pdf4,17 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorMedeiros, Otávio Ribeiro dept_BR
dc.contributor.authorFellet, Bianca Gabrielpt_BR
dc.date.accessioned2024-11-19T19:58:00Z-
dc.date.available2024-11-19T19:58:00Z-
dc.date.issued2024-11-19-
dc.date.submitted2024-02-22-
dc.identifier.citationFELLET, Bianca Gabriel. Evidências empíricas sobre modelos de precificação de ativos aplicados ao mercado acionário brasileiro em períodos de crise. 2024. 134 f. Tese (Doutorado em Ciências Contábeis) — Universidade de Brasília, Brasília, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.unb.br/handle/10482/50964-
dc.descriptionTese (doutorado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas, Departamento de Ciências Contábeis e Atuariais, Programa de Pós-Graduação em Ciências Contábeis, 2024.pt_BR
dc.description.abstractEsta pesquisa teve como objetivo avaliar a capacidade explicativa e preditiva de dois modelos de precificação de ativos, já consolidados na literatura acadêmica. Sendo eles: o Arbitrage Price Theory de Ross (1970) e o Modelo de 5 Fatores de Fama & French (2015), através de sua aplicação no mercado acionário brasileiro em períodos de crise. A amostra da pesquisa foi composta por todas as empresas com ações negociadas na “Brasil, Bolsa, Balcão” (B3), durante o período de 2007 a 2021. Foram excluídos os ativos de empresas do setor financeiro, e a amostra foi dividida em três subperíodos, de modo a englobar :a crise de 2008, a crise política de 2016 e a crise gerada pela Covid-19. A capacidade explicativa foi testada através de regressões Seemingly Unrelated Regressions With Identical Regressors (SUR). Já a avaliação da capacidade preditiva dos modelos de precificação, foi conduzida empregando o método Dynamic Model Averaging (DMA). São apresentados os resultados da análise empírica, incluindo a capacidade explicativa e preditiva e testes de robustez. A pesquisa contribui para a compreensão da precificação de ativos em momentos de crise, assim como a identificação de fatores com capacidade explicativa sobre o retorno acionário no mercado de capitais brasileiro. O estudo se mostra útil para pesquisadores, investidores e gestores de fundos na tomada de decisões de investimento ao identificar fatores correlacionados com o retorno acionário brasileiro. Os resultados indicam que os modelos de precificação de ativos APT e Modelo de 5 Fatores apresentam boa capacidade de explicativa sobre o retorno acionário em todos os períodos definidos como subamostras. Entretanto, no que tange a capacidade preditiva, ainda há espaço para o desenvolvimento de novos modelos e a utilização de novas metodologias, já que o DMA não se mostrou eficiente na realização de previsões com a utilização dos fatores do APT e do modelo de 5 fatores.pt_BR
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleEvidências empíricas sobre modelos de precificação de ativos aplicados ao mercado acionário brasileiro em períodos de crisept_BR
dc.typeTesept_BR
dc.subject.keywordPrecificação de ativospt_BR
dc.subject.keywordRetorno acionáriopt_BR
dc.subject.keywordMercado de ações - Brasilpt_BR
dc.subject.keywordCrise financeirapt_BR
dc.subject.keywordModelo de cinco fatorespt_BR
dc.rights.licenseA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.unb.br, www.ibict.br, www.ndltd.org sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra supracitada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.pt_BR
dc.description.abstract1This research is aimed at evaluating the explaining and predicting power of two asset pricing models, already consolidated in academic literature. The models were the Arbitrage Pricing Theory of Ross (1970) and the Fama-French 5-Factor Model (2015), by meas their application in the Brazilian stock market in periods of crisis. The research sample was composed of all companies with shares traded on “Brasil, Bolsa, Balcão” (B3), during the period from 2007 to 2021. Assets of companies in the financial sector were excluded, and the sample was divided into three sub-periods, covering the 2008 world crisis, the 2016 Brazilian political crisis, and the crisis related to the Covid-19 pandemics, respectively. The explanatory power of both aforementioned models were tested using Seemingly Unrelated Regressions with Identical Regressors (SUR). The assessment of the predictive power of such pricing models were performed using the Dynamic Model Averaging (DMA) method. The results of the empirical analysis, including explanatory and predictive power and robustness tests are performed and presented. The research contributes to the understanding of asset pricing in times of crisis, as well as the identification of factors with explanatory power of stock returns in the Brazilian stock market. It is expected that the study proves to be useful to researchers, investors and fund managers when making investment decisions by identifying factors correlated with Brazilian stock returns. The results indicate that the asset pricing models APT and 5-Factor Model have good explanatory power for stock returns in all periods defined as subsamples. However, in terms of predictive power, there is still room for the development of new models and the use of new methods, as the DMA has not been able to prove itself efficient in making predictions using either the APT or the 5-factor model.pt_BR
dc.description.unidadeFaculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas (FACE)pt_BR
dc.description.unidadeDepartamento de Ciências Contábeis e Atuariais (FACE CCA)pt_BR
dc.description.ppgPrograma de Pós-Graduação em Ciências Contábeispt_BR
Aparece nas coleções:Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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