CAPM condicional con el aprendizaje aplicado a la bolsa de valores brasileña

Resumen

Modelos de valoración de activos representan una de las más discutidas e investigadas áreas en las finanzas. Son ampliamente utilizados de forma teórica y práctica en el área de investimentos para modelizar y predecir el riesgo y la rentabilidad de los títulos y de las carteras, así como en finanzas corporativas para estimar el coste de capital y clasificar proyectos de inversión. Proporcionan una medida útil de riesgo a los gestores y a los inversores para ayudarles a determinar el retorno adecuado para poner su dinero en riesgo. El objetivo de este trabajo es analizar el desempeño del modelo CAPM condicional con aprendizaje propuesto por Adrian e Franzoni (2009) cuando aplicado a los retornos de las acciones más negociadas en el mercado de valores de Brasil desde 1987 hasta 2010. Adrian y Franzoni, en su artículo, contribuyen a la literatura del CAPM condicional por proponer un nuevo tipo de variación temporal en los betas condicionales. En este entorno, los inversores se forman expectativas sobre el nivel de largo plazo de los pesos factoriales a partir de la observación de los rendimientos realizados de variables exógenas. Como consecuencia directa de este supuesto, los betas condicionales se pueden modelizar mediante el filtro de Kalman. Utilizando datos de 25 acciones ordenadas por el tamaño y por el índice de valor contable-valor de mercado, los autores concluyeron que el CAPM condicional con el aprendizaje es capaz de reducir sustancialmente los errores de precios en comparación con el CAPM en su versión original. De esta manera, contribuimos con la literatura de valoración de activos, al evaluar si este modelo es capaz de reducir los errores de precios en relación a la versión original del modelo CAPM, cuando aplicada a los datos del mercado brasileño a partir de los activos individuales. Los resultados de este estudio muestran una reducción de lo modelo CAPM condicional con aprendizaje en relación con el CAPM en su versión original. Por lo tanto, os resultados empíricos sugieren que el aprendizaje acerca de los betas debe ser tomado en cuenta en la estimación del CAPM condicional e incondicional.