Mercado Financeiro

Fama-Macbeth Regression: explorando o mercado acionário brasileiro

A regressão Fama-MacBeth é um método utilizado para estimar parâmetros em modelos de precificação de ativos, como o Modelo de Precificação de Ativos de Capital (CAPM). O método estima os betas e prêmios de risco para quaisquer fatores de risco que se espera que determinem os preços dos ativos. O método opera com vários ativos ao longo do tempo (dados em painel). Os parâmetros são estimados em duas etapas. Vamos aplicar a regressão Fama-Macbeth para dados do mercado acionário brasileiro utilizando o Python.

Contribuição para a Volatilidade [Python]

A contribuição para a volatilidade fornece uma decomposição ponderada da contribuição de cada elemento do portfólio para o desvio padrão de todo o portfólio. Em termos formais, é definida pelo nome de contribuição marginal, que é basicamente a derivada parcial do desvio padrão do portfólio em relação aos pesos dos ativos. A interpretação da fórmula da contribuição marginal, entretanto, não é tão intuitiva, portanto, é necessário obter medidas que possibilitem analisar os componentes. Veremos portanto como calcular os componentes da contribuição e a porcentagem da contribuição. Vamos criar as respectivas medidas usando a linguagem de programação Python.

Criando o Fator de Momentum para o Brasil [Python]

Como criar o Fator Momentum para o Mercado Acionário Brasileiro? No post, apresentamos uma forma de criação do Fator usando o Python.

Otimização de Portfólio com Hierarchical Risk Parity (HRP)

Como melhorar o processo de alocação de peso em um portfólio de investimentos? Veremos como realizar a aplicação do Hierarchical Risk Parity (HRP) no Python.

Análise de Betas do Mercado Acionário Brasileiro

Neste artigo, conduzimos uma análise exploratória dos Betas estimados das ações no mercado acionário brasileiro utilizando a linguagem de programação Python. Optamos por segmentar cada empresa de acordo com seu setor, com o objetivo de examinar as distribuições de seus riscos de mercado. Adicionalmente, elaboramos classificações de portfólio com base na alocação de betas elevados e baixos, a fim de avaliar a eficácia da estratégia proposta pelo Modelo de Precificação de Ativos de Capital (CAPM). Isso nos permitiu realizar um teste de excesso de retorno e traçar a Security Market Line como parte da avaliação da formulação proposta.