1. RI UFLA
  2. Faculdade de Ciências Sociais Aplicadas - FCSA
  3. Departamento de Administração e Economia - DAE
  4. DAE - Trabalhos apresentados em eventos
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorMikosz, Karina da Silva Carvalho-
dc.creatorRoma, Carolina Magda da Silva-
dc.creatorOliveira, Marcos Roberto Gois de-
dc.date.accessioned2019-10-01T12:53:18Z-
dc.date.available2019-10-01T12:53:18Z-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.citationMIKOSZ, K. da S. C.; ROMA, C. M. da S.; OLIVEIRA, M. R. G. de. Retorno esperado, fundamentos da firma e risco sistêmico agregado. In: SEMINÁRIOS EM ADMINISTRAÇÃO, 21., 2018, São Paulo. Anais... [São Paulo]: USP, 2018. Não paginado.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/37052-
dc.description.urihttp://login.semead.com.br/21semead/anais/arquivos/1358.pdfpt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.rightsrestrictAccesspt_BR
dc.subjectRisco agregadopt_BR
dc.titleRetorno esperado, fundamentos da firma e risco sistêmico agregadopt_BR
dc.typeTrabalho apresentado em eventopt_BR
dc.description.resumoIntrodução Este artigo examina se um modelo contábil de avaliação é capaz de prever os retornos (custo de capital) no mercado de capitais brasileiro, além de testar se a sensibilidade a fatores de risco agregados (sistêmico), bem como de outros costumeiramente empregados na literatura a partir do Capital Asset Princing Model (CAPM) e do modelo de 3-fatores, é capaz de prever os retornos de ação. Problema de Pesquisa e Objetivo Um modelo contábil de avaliação aplicado em países desenvolvidos, pode ser utilizado em mercados emergentes, como o Brasil? Além disso, a capacidade do modelo é afetada de acordo com o estado do mercado em períodos de “booms” e “busts”? Por fim, a sensibilidade da firma aos fatores de risco escolhidos é capaz de prever o excesso de retorno um mês a frente? Objetiva-se oferecer uma validação empírica independente do modelo estudado extrapolando a limitação regional utilizando uma amostra de firmas brasileiras. Fundamentação Teórica O presente estudo irá tratar em seu referencial teórico sobre temas como: avaliação de ativos a partir de dados contábeis, modelos de aversão ao risco, retorno esperado (custo de capital), relação lucro/preço futuro, book-to-market, lucro/preço atual, o inverso de tamanho e dividend yield, onde tamanho e a relação book-to-market têm gerado vários estudos desde os resultados de Fama e French (1993). Além disso, fará uma análise sobre o Risco Idiossincrático e a Cross-Sectional Variance (CSV). Metodologia A amostra foi constituída por empresas de capital aberto e as análises principais envolvem o período de 2005 a 2016. Contudo, para a estimação dos betas como fatores de risco e sensibilidade precisam-se de 5 anos de dados, então para parte da construção dos fatores o período de estimação inicia-se em dezembro de 1999, para mensurar os primeiros fatores em julho de 2000. Os dados contábeis, de retornos e as previsões dos analistas foram recolhidos a partir da Base dda Bloomberg, já os dados para a proxy do VIX, o IVOL-Br foram retirados do site do Nefin FEA/USP. Análise dos Resultados A correlação das variáveis independentes com a variável dependente foi baixa, além disso, nem todas as correlações apresentaram significância estatística. A variável fundamentalista mais importante para determinar os retornos esperados para o Brasil é a relação da expectativa de lucros futuros/valor de mercado. No entanto, os resultados mostraram que o modelo contábil proposto por Lyle, Callen e Elliot (2013) tem fraco desempenho empregado com dados de um país emergente, como é caso do Brasil, sendo esse um resultado contrastante com o que ocorre nos EUA. Conclusão Os testes neste estudo foram restritos as análises de previsão de retorno de Lyle, Callen e Elliot (2013). Uma grande vantagem do modelo é a utilização de variáveis simples de serem obtidas, definidas no valor contábil do patrimônio, lucros anormais, expectativas de lucros anormais e nível de risco sistemático na economia. As regressões foram mensuradas a partir de dados em painel e relações cross-section. Os resultados mostraram que o modelo proposto pelos autores não tem capacidade preditiva usando dados brasileiros, sendo um resultado contrastante com o que ocorre nos EUA.pt_BR
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