Idiosyncratic volatility: an analysis of aggregate and Individual effects

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Carolina Magda da Silva Roma
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais; Brasil; Programa de Pós-Graduação em Administração; UFMG
• Palavras-chave em Português: CSV; EGARCH; Expected Return; Mercado; Administração
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/1843/33869

Este trabalho tem como foco o estudo do risco idiossincrático nos níveis agregado e da firma e seu efeito sobre os retornos. Para essa análise, usamos uma medida independente de modelos, nomeadamente a variância cross-sectional (cross-sectional variance, CSV), facilmente obtida em qualquer frequência, como proposto em Garcia, Mantilla-García e Martellini (2014). Essa medida foi empregada nos mercados de ações dos Estados Unidos e Brasil usando retornos de mercado igualmente ponderados e por capitalização de mercado, nas frequências diária e mensal. Para ações dos Estados Unidos, primeiro os resultados principais do trabalho dos autores previamente mencionados foram replicados e sua amostra foi expandida até Dezembro 2014. Os resultados relativos a essas estimações implicam que a volatilidade idiossincrática agregada é ainda positiva e significante para prever retornos de mercado igualmente ponderados e por capitalização de mercado. Em um segundo momento, ratings de crédito de firmas rateadas pela Standard & Poor’s foram usados para construir a medida CSV de acordo com a qualidade de crédito da firma em grau de investimento, especulativo e todas as firmas rateadas. As análises sobre a CSV por níveis de ratings apontaram a relevância das medidas mensais com capitalização de mercado para prever retornos de mercado na amostra completa. Usando ações brasileiras de janeiro de 2000 até junho de 2016, o comportamento da CSV foi investigado como uma proxy para a variância idiossincrática ao longo do tempo e seu poder preditivo para prever retornos de mercado durante todo o período de tempo, subperíodos, mercados em alta e baixa, períodos de expansão e recessão, como também seu poder foi testado com a inclusão da variância de mercado, sentimento do investidor, dividend yield agregado e medidas de iliquidez esperada e inesperada. Também foi analisado se a medida pode prever fatores de risco omitidos do modelo CAPM, como apresentado em Carhart (1997) e no modelo de cinco fatores de Fama e French (2015). De maneira geral, esses resultados sugerem que o risco específico da firma agregado sobre as ações na amostra não é capaz de robustamente prever retornos de mercado ou fatores de risco. Usando ratings de crédito de firmas brasileiras mostrou-se muito limitado devido ao número de companhias avaliadas, assim uma nova CSV baseada em ratings ou na capitalização de mercado da ação (tamanho) foram construídas; contudo, essas abordagens também não corroboram a ideia de que a variância idiossincrática agregada é útil em prever retornos de mercado. Depois disso, a atenção foi focada no entendimento dos efeitos cross-sectional da volatilidade idiossincrática esperada e retornos esperados usando o modelo EGARCH desenvolvido por Nelson (1991) e a Distribuição Generalizada do Erro – Assimétrica (Skewed – Generalized Error Distribution, Skew-GED). Portfólios foram formados baseados somente no risco idiossincrático esperado e controlando por outras características que têm mostrado afetar o retorno da ação, especificamente tamanho, valor patrimonial/valor de mercado, momento e reversão do retorno aplicando a metodologia de Ang et al. (2006) para considerar essas variáveis em um procedimento de sorteio bivariado. Os retornos anormais gerados por esses portfólios, em geral, não são estatisticamente significantes quando controlando por outras características. Regressões cross-section de Fama e MacBeth (1973) para avaliar a relação entre retornos esperados e volatilidade idiossincrática