Publicação
Asset pricing tests: different methods and their performance on CAPM and fama-french three-factor model
| Resumo: | Estimar e avaliar modelos de Asset Pricing não é uma tarefa elementar. Os resultados obtidos dependem do método utilizado, das hipóteses que são tomadas, nos dados usados, etc. Apesar dos esforços para se encontrar estatísticas precisas, não existe consenso em relação ao método que deve ser usado para testar os modelos, que ajustes são necessários aplicar a esse método, que dados devem ser utilizados, entre outras coisas. Esta tese ajuda a mostrar que diferentes métodos podem levar a conclusões consideravelmente diferentes no que aos modelos testados/avaliados diz respeito. Apesar de alguma evidência a favor dos tradicionais métodos de regressão OLS e GLS, em especial quando se trata de estimar o prémio de risco, não é possível dizer que este é o melhor método, ou muito menos que é perfeito. A aceitação do CAPM ou do FF3 depende fortemente do método e dos dados usados, o que significa que ambos são rejeitados com a mesma facilidade com que são aceites. No entanto, devido à potência relativamente baixa dos testes multivariados, é expectável que os modelos sejam rejeitados bastante menos vezes do que seria suposto. Parece também não haver uma performance significativamente melhor de um dos modelos em relação ao outro. |
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| Autores principais: | Graça, Nuno Miguel Lourenço |
| Assunto: | CAPM Capital Asset Pricing Model GMM Cross-sectional regressions Time-series regressions |
| Ano: | 2013 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso restrito |
| Instituição associada: | ISCTE |
| Idioma: | inglês |
| Origem: | Repositório ISCTE |
| Resumo: | Estimar e avaliar modelos de Asset Pricing não é uma tarefa elementar. Os resultados obtidos dependem do método utilizado, das hipóteses que são tomadas, nos dados usados, etc. Apesar dos esforços para se encontrar estatísticas precisas, não existe consenso em relação ao método que deve ser usado para testar os modelos, que ajustes são necessários aplicar a esse método, que dados devem ser utilizados, entre outras coisas. Esta tese ajuda a mostrar que diferentes métodos podem levar a conclusões consideravelmente diferentes no que aos modelos testados/avaliados diz respeito. Apesar de alguma evidência a favor dos tradicionais métodos de regressão OLS e GLS, em especial quando se trata de estimar o prémio de risco, não é possível dizer que este é o melhor método, ou muito menos que é perfeito. A aceitação do CAPM ou do FF3 depende fortemente do método e dos dados usados, o que significa que ambos são rejeitados com a mesma facilidade com que são aceites. No entanto, devido à potência relativamente baixa dos testes multivariados, é expectável que os modelos sejam rejeitados bastante menos vezes do que seria suposto. Parece também não haver uma performance significativamente melhor de um dos modelos em relação ao outro. |
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