%0 Journal Article
%T CAPM condicional com aprendizagem aplicado ao mercado brasileiro de a  es.
%A Jo£¿o Henrique Gon£¿alves Mazzeu
%A Newton Carneiro Affonso da Costa Junior
%A Andr¨¦ Alves Portela Santos
%J Revista de Administra£¿£¿o Mackenzie
%D 2013
%I Editora Mackenzie
%X Modelos de precifica  o de ativos representam uma das ¨¢reas mais discutidas e pesquisadas em finan as. S o amplamente utilizados de forma te¨®rica e pr¨¢tica na ¨¢rea de investimentos para modelar e prever o risco e o retorno de t¨ªtulos e de carteiras, bem como em finan as corporativas para estimar o custo de capital e ranquear projetos de investimento. Eles fornecem uma medida ¨²til de risco que ajuda gerentes e investidores a determinar o retorno requerido ao colocarem seu dinheiro em risco. O objetivo deste trabalho ¨¦ analisar o desempenho do modelo CAPM condicional com aprendizagem proposto por Adrian e Franzoni (2009) quando aplicado ¨¤s s¨¦ries de retornos das a  es mais l¨ªquidas do mercado brasileiro no per¨ªodo de 1987 a 2010. Adrian e Franzoni (2009), em seu artigo, complementaram a literatura do CAPM condicional ao modelarem um novo tipo de varia  o temporal nos betas condicionais. Nesse ambiente, os investidores formam expectativas sobre o n¨ªvel de longo prazo dos fatores de risco com base nos retornos realizados de vari¨¢veis ex¨®genas. Como consequ¨ºncia direta dessa hip¨®tese, os betas condicionais s o modelados por meio do filtro de Kalman. Utilizando dados de 25 carteiras classificadas por tamanho e pelo ¨ªndice valor cont¨¢bil-valor de mercado, os autores conclu¨ªram que o CAPM condicional com aprendizagem ¨¦ capaz de reduzir substancialmente os erros de apre amento quando comparado ao CAPM em sua vers o original. Dessa forma, contribu¨ªmos para a literatura de precifica  o de ativos, na medida em que avaliamos se esse modelo ¨¦ capaz de reduzir os erros de apre amento em rela  o ¨¤ vers o original do modelo CAPM, quando aplicado a dados de ativos individuais brasileiros. Os resultados deste artigo evidenciam uma redu  o nos erros de precifica  o do CAPM condicional com aprendizagem em rela  o ao CAPM em sua vers o original. Dessa forma, tais resultados emp¨ªricos sugerem que a aprendizagem sobre os betas deve ser levada em considera  o na estima  o do CAPM incondicional e condicional.
%K CAPM condicional
%K Filtro de Kalman
%K Previs o
%K Coeficiente beta
%K Erros de apre amento.
%U http://editorarevistas.mackenzie.br/index.php/RAM/article/view/4113/3960