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Herding behavior in the U.S. REITs market 2013-2023 : covid-19 pandemic outbreak

datacite.subject.fosCiências Sociais::Economia e Gestãopt_PT
dc.contributor.advisorFerreira, Mário Pedro Leite de Almeida
dc.contributor.authorPinto, Bruno Alexandre Manuel
dc.date.accessioned2024-12-16T16:01:49Z
dc.date.embargo2025-12
dc.date.issued2024-07-17
dc.date.submitted2024-04
dc.description.abstractThe primary purpose of this dissertation was to evaluate the presence of herding behavior in the US Real Estate Investment Trusts (REITs) market over the last decade. Furthermore, considering its recent onset, it was critical to examine the possible impact of the COVID-19 pandemic on increasing herding tendencies in this market scenario. In order to achieve this goal, an analysis was conducted using Cross-Sectional Absolute Deviation models (CSAD) created by Chang et al. (2000) and Chiang & Zheng (2010) on a dataset of 130 U.S. REITs listed on the New York Stock Exchange (NYSE) and a market index, namely FTSE Nareit All Equity REITs, for the period from 2013 to 2023. Contrary to expectations, the findings of this study did not reveal any evidence whatsoever of herding behavior in the U.S. REITs market over the past decade, neither during the COVID-19 outbreak, aligning itself a lot more with predictions of traditional theories regarding market efficiency. These results contribute with new findings of the U.S. REITs dynamics by showing that they can operate more efficiently than previously thought, boosting investor confidence when it comes to decision-making on a fundamental basis rather than blindly following the herd. Moreover, the lack of intensified herding during the COVID-19 pandemic shows a level of resilience in the real estate market, which, in turn, reassures investors seeking stability amidst crises.pt_PT
dc.description.abstractO principal objetivo desta dissertação foi avaliar a presença de comportamento de manada no mercado de Fundos de Investimento Imobiliário dos Estados Unidos ao longo da última década. Além disso, tendo em conta o seu início recente, foi fundamental analisar o potencial impacto da pandemia de COVID-19 na intensificação das tendências de manada dentro desse contexto de mercado. Para alcançar esse objetivo, uma análise foi conduzida por meio da aplicação dos modelos de CSAD desenvolvidos por Chang et al. (2000) e Chiang & Zheng (2010), utilizando um conjunto de dados composto por 130 REITs dos EUA listados na Bolsa de Valores de Nova York, juntamente com o índice de mercado, FTSE Nareit All Equity REITs, abrangendo o período de 2013 a 2023. Contrariamente às expectativas, os resultados deste estudo não revelaram qualquer evidência de comportamento de herding no mercado de REITs dos EUA ao longo da última década, nem durante o surto de COVID-19, alinhando-se muito mais com as previsões das teorias tradicionais relativas à eficiência do mercado. Estes resultados contribuem para o conhecimento ao mostrar-nos que o mercado de REITs dos EUA pode funcionar de forma mais eficiente do que se pensava anteriormente, aumentando a confiança dos investidores quando se trata de tomar decisões numa base fundamental, em vez de seguir cegamente o rebanho. Além disso, a ausência de uma intensificação do comportamento de manada durante a pandemia da COVID-19 revela um nível de resiliência do mercado imobiliário que, por sua vez, tranquiliza os investidores que procuram estabilidade no meio de crises.pt_PT
dc.identifier.tid203746643pt_PT
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10400.14/47532
dc.language.isoengpt_PT
dc.subjectBehavioral financept_PT
dc.subjectHerding behaviorpt_PT
dc.subjectREITspt_PT
dc.subjectEfficient market hypothesispt_PT
dc.subjectStock marketspt_PT
dc.subjectFinanças comportamentaispt_PT
dc.subjectComportamento de manadapt_PT
dc.subjectHipótese do mercado eficientept_PT
dc.subjectMercados de açõespt_PT
dc.titleHerding behavior in the U.S. REITs market 2013-2023 : covid-19 pandemic outbreakpt_PT
dc.typemaster thesis
dspace.entity.typePublication
rcaap.rightsembargoedAccesspt_PT
rcaap.typemasterThesispt_PT
thesis.degree.nameMestrado em Finançaspt_PT

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