Refinamento da estimativa de retorno de mercado esperado: fundindo vários modelos de avaliação de empresas como uma abordagem para reduzir a incerteza
DOI:
https://doi.org/10.23925/2446-9513.2024v11id65021Palavras-chave:
Filtro de Kalman, modelos de precificação de ativos, incerteza, retorno esperado de mercadoResumo
Este artigo apresenta uma metodologia que visa reduzir a incerteza associada à estimativa dos retornos esperados do mercado em um quadro de racionalidade limitada. A abordagem proposta envolve o cálculo da taxa de retorno implícita utilizando vários modelos de precificação de ativos e posteriormente fundindo-os utilizando a técnica do Filtro de Kalman para minimizar erros de estimativas. A contribuição deste estudo é a aplicação do Filtro de Kalman, que permite refinar o retorno esperado do mercado e fornece uma estimativa mais precisa ao mitigar a incerteza. A capacidade de determinar com melhor precisão um retorno de mercado esperado assume importância crítica na tomada de decisões de investimento. Portanto, os investidores podem utilizar esta metodologia como uma ferramenta para aumentar a precisão das suas escolhas de investimento. Ao reduzir a incerteza na estimativa dos retornos esperados do mercado, esta abordagem permite que os investidores tomem decisões mais informadas e confiantes.
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