| Nome: | Descrição: | Tamanho: | Formato: | |
|---|---|---|---|---|
| 787.1 KB | Adobe PDF |
Orientador(es)
Resumo(s)
Previous studies have shown significant return predictive ability of specific firm related
variables, however, most of them only test one or a few variables at the same time. With the
objective of exploring this shortcoming, this thesis analyzes the out-of-sample predictive ability
of 12 firm characteristics to forecast returns. Forecasts are computed through cross-sectional
Fama-Macbeth-style regressions. Moreover, we adopt 5 different combinations of
characteristics in order to test the combined predictive ability of characteristics in each set.
Additionally, we consider 4 estimation periods for the slopes derived from cross-sectional
regressions. The main objective of this thesis is the development of a profitable firmcharacteristics
related strategy for small investors. Therefore, we take into consideration 3
important and real constraints faced by small investors: i) a limited value available to implement
the strategy, ii) no possibility of short-selling and iii) the payment of transaction costs. We find
high predictive ability in all combinations, and among all lengths of estimation periods under
analysis, which leads the investment strategy to outperform the market throughout the sample,
regardless of the combinations tested. However, the combination of all 12 characteristics and
1-year rolling slopes stands out, leading the investment strategy to yield an average monthly
return of 2% net of transaction cost and an annualized Sharpe Ratio of 0.96 contrasting with
0.39 from the S&P500. The strategy transforms $20,000 invested in 1982 into $28,843,056 at
the end of 2015.
Estudos anteriores têm mostrado uma capacidade relevante de previsão de retornos por parte de variáveis específicas da empresa, contudo, a maioria desses estudos analisa apenas uma ou um pequeno número de variáveis de cada vez. Com o objectivo de explorar essa imperfeição, esta tese analisa a capacidade de 12 características da empresa para prever retornos. As previsões são calculadas através de regressões do estilo Fama-Macbeth. Adotamos 5 combinações diferentes de características por forma a testar o poder combinado de previsão das características em cada conjunto. Adicionalmente, consideramos 4 períodos de previsão para os coeficientes achados nas regressões. O objectivo principal desta tese é o desenvolvimento de uma estratégia lucrativa, com base nas características da empresa, para pequenos investidores. Nesse sentido consideramos 3 reais e importantes limitações enfrentadas por pequenos investidores: i) valor limitado para implementação da estratégia, ii) a não possibilidade de realizar vendas a descoberto e iii) o pagamento de custos de transação. Encontramos uma elevada capacidade de previsão em todas as combinações e em todos os períodos de previsão analisados. A estratégia de investimento apresenta desempenhos superiores ao do mercado ao longo da amostra, independentemente da combinação testada. Contudo, a combinação das 12 características e coeficientes de 1 ano destaca-se, levando a estratégia de investimento a lucrar um retorno médio mensal de 2% líquidos de custos de transação e um Sharpe Ratio anualizado de 0.96, contrastanto com 0.39 do S&P500. A estratégia transforma $20,000 investidos em 1982, em $28,843,056 no final de 2015.
Estudos anteriores têm mostrado uma capacidade relevante de previsão de retornos por parte de variáveis específicas da empresa, contudo, a maioria desses estudos analisa apenas uma ou um pequeno número de variáveis de cada vez. Com o objectivo de explorar essa imperfeição, esta tese analisa a capacidade de 12 características da empresa para prever retornos. As previsões são calculadas através de regressões do estilo Fama-Macbeth. Adotamos 5 combinações diferentes de características por forma a testar o poder combinado de previsão das características em cada conjunto. Adicionalmente, consideramos 4 períodos de previsão para os coeficientes achados nas regressões. O objectivo principal desta tese é o desenvolvimento de uma estratégia lucrativa, com base nas características da empresa, para pequenos investidores. Nesse sentido consideramos 3 reais e importantes limitações enfrentadas por pequenos investidores: i) valor limitado para implementação da estratégia, ii) a não possibilidade de realizar vendas a descoberto e iii) o pagamento de custos de transação. Encontramos uma elevada capacidade de previsão em todas as combinações e em todos os períodos de previsão analisados. A estratégia de investimento apresenta desempenhos superiores ao do mercado ao longo da amostra, independentemente da combinação testada. Contudo, a combinação das 12 características e coeficientes de 1 ano destaca-se, levando a estratégia de investimento a lucrar um retorno médio mensal de 2% líquidos de custos de transação e um Sharpe Ratio anualizado de 0.96, contrastanto com 0.39 do S&P500. A estratégia transforma $20,000 investidos em 1982, em $28,843,056 no final de 2015.