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Orientador(es)
Resumo(s)
We extend the analysis of Faria and Verona (2020) tothe Fama French 5 factor model to predict the Equity Risk Premium in theS&P500 index. The Fama French 5 factor model is decomposed using themaximal overlap discrete wavelet transform so that we canstudy the forecasting performance of each factor’s different frequencies andtest them out-of-sample. The main findings of this study are that the factorsthemselves are not good predictors of the equity risk premiumout-of-sample, but the 16-128 month frequencyof the HML (high minus low) and, especially the RMW (robust minus weak),are good predictors of the Equity Risk Premium especially in post-2008 crisis. Ourresults support recent findings in the asset pricing literature that the business-cyclefrequency components of financial variables play a crucial role in forecastingthe equity premium. Thus, for both investors and academics, these findingsare of great relevance.
Estendemos o trabalho de Faria e Verona (2020) para o modelo de 5 fatores Fama French para prever o prémio de risco de mercado do índice S&P500. O modelo de 5 factores Fama French é decomposto através do método maximal overlap discrete wavelet transform para que seja possível estudar o poder de previsão das várias frequências de cada fator. A principal conclusão deste trabalho é que os fatores por si não preveem o prémio de risco de mercado out-of-sample, mas a frequência de 16 a 128 meses dos fatores HML (high minus low) e RMW (robust minus weak) não só conseguem prever, como têm uma performance superior à média histórica no período a seguir à grande crise financeira de 2008. Os nossos resultados corroboram com os resultados da literatura mais recente, no sentido em que as frequências de médio prazo de variáveis financeiras são bons preditores do prémio de risco do mercado. Como tal, estes resultados são de elevada relevância para académicos e investidores.
Estendemos o trabalho de Faria e Verona (2020) para o modelo de 5 fatores Fama French para prever o prémio de risco de mercado do índice S&P500. O modelo de 5 factores Fama French é decomposto através do método maximal overlap discrete wavelet transform para que seja possível estudar o poder de previsão das várias frequências de cada fator. A principal conclusão deste trabalho é que os fatores por si não preveem o prémio de risco de mercado out-of-sample, mas a frequência de 16 a 128 meses dos fatores HML (high minus low) e RMW (robust minus weak) não só conseguem prever, como têm uma performance superior à média histórica no período a seguir à grande crise financeira de 2008. Os nossos resultados corroboram com os resultados da literatura mais recente, no sentido em que as frequências de médio prazo de variáveis financeiras são bons preditores do prémio de risco do mercado. Como tal, estes resultados são de elevada relevância para académicos e investidores.
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Palavras-chave
Fama french factors Index returns Index returns forecasts Equity risk premium Frequency domain Fatores fama french Retornos de índices Previsibilidade de retornos de índices Prémio de risco de mercado Domínio de frequência