Essays on term structure
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Data
2025-09-18
Autores
Orientador(res)
Fernandes, Marcelo
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Resumo
Esta tese é composta por três ensaios. O primeiro ensaio aborda os desafios dos dados de firmas faltantes no Brasil e suas implicações para a pesquisa em precificação de ativos e finanças corporativas. Propomos combinar informações de múltiplas fontes de dados para gerar um conjunto abrangente de características de firmas. Nossa abordagem consiste em um procedimento em duas etapas, que aproveita dependências seccionais e temporais, para imputar dados faltantes em um conjunto ampliado por informações de outro conjunto. Por meio de uma análise empírica com dados do mercado brasileiro, demonstramos a eficácia de nossa abordagem em mitigar o impacto dos dados faltantes. Os resultados destacam a importância de considerar múltiplas fontes de dados e implementar métodos robustos de imputação para aumentar a confiabilidade e precisão da pesquisa financeira no Brasil. No segundo ensaio, estudamos se a duration de ações precifica retornos no Brasil. A duration de uma ação mede o tempo dos fluxos líquidos esperados em relação ao valor de mercado. Empresas com duration mais curta retornam caixa mais cedo, enquanto empresas com maior duração adiam os fluxos. Calculamos a duration de cada ação brasileira entre 2004 e 2024, usando um VAR agrupado para prever fundamentos e uma identidade determinística para mapear fluxos em valor presente. A ordenação das firmas por duration gera um diferencial grande e robusto nos retornos esperados. Montamos então uma estratégia para explorar esse diferencial, que entrega excelente performance mesmo quando controlamos pelos fatores de mercado, tamanho, valor e momento. As exposições a risco implicam uma carteira defensiva, carregando positivamente em valor e negativamente em momento. As características das firmas corroboram essa interpretação, já que empresas de duration curta se assemelham a ações maduras de alto pagamento e empresas de duration longa se assemelham mais a ações de crescimento. No terceiro ensaio, usamos um modelo dinâmico de Nelson-Siegel com fatores macroeconômicos (FADNS) para estimar e prever a estrutura a termo dos spreads corporativos nos EUA. Em particular, usando um modelo vetor autorregressivo (VAR) para capturar a dinâmica conjunta entre os fatores da curva de spreads corporativos e de um pequeno número de fatores extraídos de um grande painel de dados macrofinanceiros. A análise empírica utiliza dados de yields corporativos em diferentes maturidades e ratings. Nosso modelo FADNS demonstra melhor ajuste dentro da amostra e desempenho superior em previsão fora da amostra em relação aos modelos de referência. Além disso, os fatores revelam padrões economicamente intuitivos, ressaltando a importância das condições macrofinanceiras na formação das curvas de yields corporativas.