Essays on risk factor
| dc.contributor.advisor | RUY MONTEIRO RIBEIRO | |
| dc.contributor.author | Moraes, Fernando Tassinari | |
| dc.contributor.other | Bueno, Rodrigo de Losso da Silveira | |
| dc.coverage.spatial | São Paulo, SP | pt_BR |
| dc.creator | Moraes, Fernando Tassinari | |
| dc.date.accessioned | 2021-05-23T23:41:01Z | |
| dc.date.accessioned | 2021-09-13T02:20:31Z | |
| dc.date.available | 2021 | |
| dc.date.available | 2021-05-23T23:41:01Z | |
| dc.date.available | 2021-09-13T02:20:31Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.date.submitted | 2021 | |
| dc.description.abstract | 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)). | pt_BR |
| dc.description.other | The Factor Zoo phenomenon calls for answers as to which risk factors are in fact capable of providing independent information on the cross-section of expected excess returns, while considering that asset-pricing literature has produced hundreds of candidates. To address this variable selection problem, the first chapter proposes a methodology that enables to select the elements that best summarize the information from the risk factor covariance matrix and investigate whether it is capable of explaining crosssection returns. In the second chapter, we apply other methodology that seeks to reduce risk factor predictor dimensions by estimating the joint risk factor distribution with CPDAG (complete partial directed acyclic graph), in addition to selecting the CPDAG root as the only new risk factor candidate set. Our findings in both chapters, lead to sparser models when compared to other factor zoo-related methodologies and, additionally, present equivalent in and out-of-sample !" results when confronted with those factor zoo models. In the third and last chapter, we use Exchange Traded Funds (ETFs) instead of risk factors as benchmarks to examine active mutual fund performance distribution. While transaction costs are included in the ETF returns, that is not true regarding risk factors, making it more challenging to characterize extraordinary performances via alphas. After evaluating several ETF combinations, we conclude that sets of 3 to 5 ETFs replicate most levels of active fund performance. Finally, we propose specific ETF selection algorithms, whereby we estimate that 95% of active management funds fail to generate value for their investors. Alphas calculated with ETFs are higher than those using risk factors, and the difference is similar to the transaction costs required for investing in risk factor portfolios (Frazzini et al. (2012)). | pt_BR |
| dc.format.extent | 143 f. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.insper.edu.br/handle/11224/2868 | |
| dc.language.iso | Inglês | pt_BR |
| dc.rights.uri | TODOS OS DOCUMENTOS DESSA COLEÇÃO PODEM SER ACESSADOS, MANTENDO-SE OS DIREITOS DOS AUTORES PELA CITAÇÃO DA ORIGEM. | pt_BR |
| dc.subject | Fatores de risco, zoológico de fatores, grafo lasso, análise de rede, DAG, CPDAG, fundos de investimentos ativos, medidas de desempenho, ETF | pt_BR |
| dc.subject | Risk factors, factor zoo, graph lasso, network analysis, DAG, CPDAG, mutual funds, performance measures, ETF | pt_BR |
| dc.title | Essays on risk factor | pt_BR |
| dc.type | doctoral thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| local.type | Tese | pt_BR |
| relation.isAdvisorOfPublication | 252786e6-ae76-41a8-8878-1c71bc135f79 | |
| relation.isAdvisorOfPublication.latestForDiscovery | 252786e6-ae76-41a8-8878-1c71bc135f79 |