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O CAPM é, até hoje, o modelo mais utilizado pelo mercado no cálculo de taxas de retorno esperadas para ativos de risco. Porém diversos estudos empíricos apontam para a existência de outros fatores, além do de mercado, que teriam influência em retornos históricos realizados: tamanho da firma, índice book-to-market e momentum são exemplos mais comuns. Este artigo estuda os modelos CAPM, de 3 fatores de Fama e French e de 4 fatores de Cahart para o mercado brasileiro, antes e após a crise de 2008.
O primeiro objetivo é examinar os prêmios de risco no mercado brasileiro e avaliar a aderência dos modelos no período de 2002 a 2013 e em subperíodos da amostra, sendo a crise financeira de 2008 utilizada como divisora da amostra. O segundo é analisar a capacidade preditiva de cada dos modelos analisados. O terceiro objetivo é validar uma modificação proposta no método de formação de carteiras, que se acredita funcionar melhor em mercados com poucos ativos com liquidez.
Pela análise da literatura existente, acredita-se que não há ainda evidências claras da superioridade do modelo de três ou quatro fatores, além de que existem poucas evidências sobre a capacidade preditiva desses modelos, pelo menos na realidade do mercado de ações brasileiro. Em especial, os artigos mais recentes não tratam o período de crise de forma específica, o que impossibilita a verificação do ajuste dos modelos neste período.
A população analisada é composta por todas as ações de empresas não financeiras listadas na BM&FBOVESPA entre Janeiro de 2002 a dezembro de 2013. O artigo propõe uma metodologia alternativa ao método de Fama e French para a formação de carteiras com vistas a uma maior diversificação destas, com consequente diluição dos riscos específicos. São feitas regressões de séries temporais dos modelos estudados para os períodos pré-crise, de crise, pós-crise e total, dada a quebra estrutural identificada.
Os resultados das regressões de séries temporais revelam que o fator de risco de mercado é o mais importante para explicar os retornos das carteiras, porém não é o único com significância estatística. Para a maioria das carteiras os modelos de 3 e 4 fatores obtêm melhora significativa no R2 ajustado. A análise do poder preditivo dos modelos indicou um ganho significativo na qualidade de previsão ao utilizar um modelo multifatorial em detrimento ao unifatorial e o método proposto ao invés do trad
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