A carregar...
Publicação
Aplicação de modelos de informação condicionada na avaliação do desempenho de fundos de investimento mobiliário em Portugal: a selectividade e o market timing (análise diária vs. análise mensal
| Nome: | Descrição: | Tamanho: | Formato: | |
|---|---|---|---|---|
| 1.54 MB | Adobe PDF |
Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
A análise do desempenho dos fundos de investimento, incentivada pelo
crescimento do mercado, atraiu considerável atenção por parte dos académicos e não
académicos. Daí que, ao longo dos últimos quarenta anos, as técnicas de avaliação do
desempenho dos fundos de investimento tenha sido uma das áreas das finanças com
maior desenvolvimento. As técnicas tradicionais usam os momentos não condicionais
das rendibilidades. Tais técnicas não podem captar a variação temporal das
rendibilidades esperadas. Como consequência Ferson e Schadt (1996) desenvolveram
uma técnica chamada avaliação do desempenho condicionado para resolver o problema.
Esta dissertação aplica a metodologia desenvolvida por Ferson e Schadt (1996),
principalmente os modelos condicionados de Henriksson e Merton (1981) e de Treynor
e Mazuy (1966), a uma amostra de 33 fundos portugueses de investimento mobiliário
relativa ao período de 31 de Dezembro de 2002 a 31 de Dezembro de 2006 com o
objectivo de avaliar o seu desempenho nas vertentes de selectividade e de market timing
e o efeito da utilização de dados diários e de dados mensais nos modelos condicionados.
Os resultados obtidos com os dois modelos condicionados revelam que os fundos de
investimento atingem melhores resultados na selectividade e no market timing quando
são utilizados dados diários. Para além disso, observa-se que o modelo HMC alcança
melhores resultados (diários e mensais) na selectividade e no market timing do que o
modelo TMC.
Descrição
Dissertação de mest., Finanças Empresariais, Faculdade de Economia, Univ. do Algarve, 2010
Palavras-chave
Avaliação do desempenho condicionado Selectividade Market timing Modelos condicionados Fundos de investimento