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Authors
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Abstract(s)
This dissertation studies the effectiveness of the Bakshi-Chen-Dong (2001) valuation model (BCD) in selecting stocks for investment. The BCD model has a closed-form solution where the firm’s equilibrium stock price is a function of its (1) current net earnings per share, (2) expected growth of earnings, and (3) current interest rates. A stock is deemed mispriced whenever the percentage difference between the model price and the actual market value of the stock is far from zero. The performance of this mispricing measure in picking profitable stocks is compared to three indirect valuation indicators (earnings-to-price, size, and past return momentum) in the case of 25 stocks in the Dow Jones Industrial Average Index of 2022. First, alike Dong (2000), the mispricing measure is shown to be close to zero, and mean-reverting every ten months, allowing for potentially profitable trades. Second, when taken explicitly, exploiting the model mispricing is proven to be the most profitable strategy in picking stocks for investment over a one-month time horizon. Finally, a strategy that combines high momentum stocks with low mispricing showed the best performance among all studied.
Esta tese estuda a eficácia do modelo de avaliação (BCD) de Bakshi-Chen-Dong (2001) na seleção de ações para investimento. O modelo BCD fornece uma solução fechada na qual o preço de equilíbrio das ações da empresa é uma função de (1) seu lucro líquido atual por ação, (2) crescimento esperado dos lucros e (3) taxas de juros atuais. Uma ação é considerada mal avaliada sempre que a diferença percentual entre o preço do modelo e o valor real de mercado da ação está longe de zero. O desempenho desta medida de avaliação incorreta na seleção de ações lucrativas é comparado com três indicadores de avaliação indiretos (relação lucro/preço, tamanho e dinâmica de retorno passado) no caso de 25 ações do Dow Jones Industrial Index Average 2022. Primeiro, tal como Dong (2000), a medida de mispricing é próxima de zero e reverte para a média a cada dez meses, permitindo negociações potencialmente lucrativas. Em segundo lugar, quando tomada explicitamente, a exploração da avaliação incorrecta do modelo revela-se a estratégia mais lucrativa para seleccionar acções nas quais investir num horizonte de um mês. Uma estratégia que combina ações de alto momentum com baixo mispricing apresentou o melhor desempenho entre todas as estudadas.
Esta tese estuda a eficácia do modelo de avaliação (BCD) de Bakshi-Chen-Dong (2001) na seleção de ações para investimento. O modelo BCD fornece uma solução fechada na qual o preço de equilíbrio das ações da empresa é uma função de (1) seu lucro líquido atual por ação, (2) crescimento esperado dos lucros e (3) taxas de juros atuais. Uma ação é considerada mal avaliada sempre que a diferença percentual entre o preço do modelo e o valor real de mercado da ação está longe de zero. O desempenho desta medida de avaliação incorreta na seleção de ações lucrativas é comparado com três indicadores de avaliação indiretos (relação lucro/preço, tamanho e dinâmica de retorno passado) no caso de 25 ações do Dow Jones Industrial Index Average 2022. Primeiro, tal como Dong (2000), a medida de mispricing é próxima de zero e reverte para a média a cada dez meses, permitindo negociações potencialmente lucrativas. Em segundo lugar, quando tomada explicitamente, a exploração da avaliação incorrecta do modelo revela-se a estratégia mais lucrativa para seleccionar acções nas quais investir num horizonte de um mês. Uma estratégia que combina ações de alto momentum com baixo mispricing apresentou o melhor desempenho entre todas as estudadas.
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Keywords
Stock valuation BCD model Mispricing Earnings-to-price Size Momentum Return Investment Underpriced Overpriced Avaliação de ações Modelo BCD Erro de avaliação Relação lucro/preço Tamanho Dinâmica Retorno Investimento Subvalorizado Sobrevalorizado