Bollerslev et al. (2022) mostram que é possível decompor o Beta do CAPM em 4 Semibetas definidos pela covariância entre o mercado e o ativo de retorno individual. Considere as quatro combinações possíveis de retornos positivos e negativos para o ativo individual e o mercado: ambos os retornos são positivos (o estado P), ambos negativo (N), sinal misto com retorno de mercado positivo (M+) e sinal misto com retorno de mercado negativo (M -).
A estrutura de média-variância sugere que a covariação decorrente dos dois estados onde o retorno de mercado é positivo (P e M+) não deve ganhar nenhum prêmio de risco. Por outro lado, qualquer covariância associada a relação negativa dos retornos de mercado e de ativos individuais (N) deve ser compensada positivamente, enquanto a covariância decorrente de retornos negativos de mercado e retornos positivos de ativos individuais (M) deve ter um prêmio de risco negativo. Essa interpretação é resumida no gráfico abaixo:
A teoria de precificação de ativos de média-variância prevê que apenas dois dos semibetas devem ser precificados, sendo que um corresponde ao conjunto de covariância negativa (N) que tem um prêmio de risco positivo, e o outro está associada a um retorno negativo de mercado e um retorno postivo do ativo (M- ) que tem prêmio de risco negativo.
Os autores estimaram o prêmio de risco anualizado para N seja de cerca de 23%, enquanto o prêmio de risco anualizado para M é de cerca de -9%, em comparação com um prêmio de risco para o CAPM de cerca de 4%. Essas descobertas empíricas se baseiam em semibetas realizados calculados a partir de duas décadas de dados intradiários de alta frequência do S&P 500.
Eles mostram ainda que estratégias de negociação simples que apostam em N e contra M
levam a índices de Sharpe que são mais do que o dobro do mercado. Levando em conta
custos de transação, essas estratégias também produzem alfas ajustados ao risco grandes e fortemente estatisticamente significativos.
Resumindo, não aposte contra beta, aposte a favor e contra os semibetas certos.
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