Navegando por Autor "Moraes, Fernando Tassinari"

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    Tese
    Essays on risk factor
    (2021) Moraes, Fernando Tassinari
    A literatura sobre precificação de ativos produziu centenas de fatores de risco candidatos a explicar os retornos excedentes esperados dos ativos. Esse zoológico de fatores ainda demanda respostas sobre quais fatores de risco são de fato capazes de explicar os retornos excedentes esperados e quais são redundantes. Para direcionar esse problema de seleção de variáveis, o primeiro capítulo propõe uma metodologia que permite selecionar os elementos que melhor resumem as informações da matriz de covariância dos fatores de risco e investigar se ela é capaz de explicar esses retornos esperados. No segundo capítulo, aplicamos outra metodologia que visa reduzir as dimensões do conjunto original de fator de risco, estimando sua distribuição conjunta com um CPDAG (complete partial directed acyclic graph), e selecionando as raízes do CPDAG como o novo conjunto candidato para explicar os retornos esperados dos ativos. Nossas descobertas em ambos os capítulos levam a modelos mais esparsos quando comparados a outras metodologias relacionadas ao zoológico de fatores e, adicionalmente, apresentam resultados equivalentes dentro e fora da amostra quando confrontados com os mesmos. No terceiro e último capítulo, usamos Exchange Traded Funds (ETFs), ao invés de fatores de risco, para examinar o desempenho de fundos de investimento ativos. Embora os custos de transação estejam incluídos nos retornos do ETF, isso não é verdade em relação aos fatores de risco, tornando mais desafiador caracterizar os desempenhos extraordinários por meio de alfas dos fundos de investimentos. Depois de avaliar várias combinações de ETFs, concluímos que conjuntos de 3 a 5 ETFs replicam o desempenho da maioria dos fundos ativos. Por fim, propomos um algoritmo de seleção de ETFs que, quando utilizados para avaliar os fundos de gestão ativos, estima que 95% dos gestores deixam de gerar valor para seus investidores. A média dos alfas calculados com ETFs são maiores do que os obtidos pelo modelo de fatores de risco, sendo que esta diferença é semelhante aos custos de transação estimados para os fatores de risco (Frazzini et al. (2012)).