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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/38106
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorSilva, Lucas Gomes da-
dc.date.accessioned2026-05-19T23:53:04Z-
dc.date.available2026-05-19T23:53:04Z-
dc.date.issued2025-04-06-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/38106-
dc.description.abstractAsset pricing models based on risk factors have been broadly validated in developed economies, but exhibit inferior performance in emerging markets. This study aims to empirically test the Fama and French (2015) five-factor model across 17 countries whose financial markets are constituents of the Morgan Stanley Capital International (MSCI) Emerging Market Index, con￾ducting individual country-level estimations over the period from July 2007 to July 2022, using monthly data. Additionally, this study investigates whether the global uncertainty regime rep￾resents a relevant economic channel for the model's effectiveness, under the hypothesis that elevated uncertainty would drive away noise traders and, consequently, improve the pricing capacity of the factors. The model was estimated via time-series regressions using Ordinary Least Squares (OLS), comparing periods of high and low global uncertainty — measured by the Chicago Board Options Exchange Volatility Index (VIX) — through the GRS statistic. As main findings, the model exhibited superior pricing capacity, assessed by regression intercepts and the GRS statistic, during high-uncertainty periods in Asian countries and in the Europe, Middle East and Africa bloc, consistent with the noise trader displacement hypothesis, with particular emphasis on the effectiveness of the size and investment factors in these regions. In Latin American countries, better model performance is observed under low uncertainty, high lighting the relevance of the value factor. It is concluded that the model's pricing capacity varies according to the global uncertainty regime and should be considered in factor investing strate gies.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by José Elias Freitas (jose.freitas@ccae.ufpb.br) on 2026-05-12T22:47:45Z No. of bitstreams: 3 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) LucasGomesdaSilva_TCC.pdf: 1166929 bytes, checksum: 0ccbc8b8f50c78b2d73c8b25c78586d5 (MD5) LucasGomesdaSilva_TERMO.pdf: 218479 bytes, checksum: 15d19df7ff108e39b3fd111faf5e210a (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Jéssica Ramos (jessica.ramos@ccae.ufpb.br) on 2026-05-19T23:53:04Z (GMT) No. of bitstreams: 3 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) LucasGomesdaSilva_TCC.pdf: 1166929 bytes, checksum: 0ccbc8b8f50c78b2d73c8b25c78586d5 (MD5) LucasGomesdaSilva_TERMO.pdf: 218479 bytes, checksum: 15d19df7ff108e39b3fd111faf5e210a (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2026-05-19T23:53:04Z (GMT). No. of bitstreams: 3 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) LucasGomesdaSilva_TCC.pdf: 1166929 bytes, checksum: 0ccbc8b8f50c78b2d73c8b25c78586d5 (MD5) LucasGomesdaSilva_TERMO.pdf: 218479 bytes, checksum: 15d19df7ff108e39b3fd111faf5e210a (MD5) Previous issue date: 2025-04-06en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal da Paraíbapt_BR
dc.relation.ispartofCinco fatores no mundo emergente: a incerteza global importa?pt_BR
dc.rightsAcesso abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectPrecificação de ativospt_BR
dc.subjectFatores de riscopt_BR
dc.subjectMercados emergentespt_BR
dc.subjectModelo de cinco fatores de fama e frenchpt_BR
dc.subjectIncerteza globalpt_BR
dc.titleCinco fatores no mundo emergente: a incerteza global importa?pt_BR
dc.typeArtigo de Periódicopt_BR
dc.description.resumoOs modelos de precificação de ativos baseados em fatores de risco têm sido amplamente vali dados em economias desenvolvidas, mas apresentam desempenho inferior em mercados emer gentes. Este estudo busca testar empiricamente o modelo de cinco fatores de Fama e French (2015) em 17 países cujos mercados financeiros integram o índice Morgan Stanley Capital International (MSCI) Emerging Market Index, conduzindo estimações individuais por país no período de julho de 2007 a julho de 2022, com dados mensais. Adicionalmente, investigou-se se o regime de incerteza global representa um canal econômico relevante para a eficácia do modelo, sob a hipótese de que elevada incerteza afastaria noise traders e, consequentemente, melhoraria a capacidade de precificação dos fatores. Estimou-se o modelo via regressões de séries temporais por Mínimos Quadrados Ordinários (MQO), comparando os períodos de alta e baixa incerteza global, mensurados pelo Chicago Board Options Exchange Volatility Index (VIX), por meio da estatística GRS. Como principais resultados, constata-se que o modelo apre sentou melhor capacidade de precificação, avaliada pelos interceptos das regressões e pela es tatística GRS, em períodos de alta incerteza nos países da Ásia e do bloco Europa, Oriente Médio e África, em linha com a hipótese do afastamento de noise traders, com destaque para a eficácia dos fatores tamanho e investimento nestas regiões. Nos países da América Latina, o melhor desempenho ocorre em baixa incerteza, destacando-se a importância do fator valor. Conclui-se que a capacidade de precificação do modelo varia conforme o regime de incerteza global e deve ser considerada nas estratégias de investimento em fatores.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.initialsUFPBpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADASpt_BR
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