El modelo de valoración de activos de capital (Capital Asset Pricing Model - CAPM) es uno de los modelosmás utilizados en la práctica para determinar el premio por riesgo de un activo individual o cartera.
El presente trabajo realiza un contraste empírico del CAPM en el mercado accionario chileno, empleandolas metodologías de serie temporal y de eficiencia media-varianza, basada en la estimación por el métodogeneralizado de momentos (MGM). El contraste se llevó a cabo usando rentabilidades mensuales detítulos individuales para el periodo 1997-2007 y usando una cartera de igual ponderación como proxy para la cartera de mercado.
Los resultados de todas las metodologías empleadas muestran que el CAPM explica satisfactoriamenteel corte transversal de retornos esperados en Chile.
INTRODUCCIÓN
A partir de la segunda mitad del siglo XX se han ido desarrollando modelos teóricos de diferente complejidad; tales modelos suelen basarse en condiciones muy restrictivas sobre el funcionamiento de los mercados reales, que se pueden denominar de forma genérica como condiciones de competencia perfecta. ¿Cómo fiarse de las predicciones de unos modelos basados en hipótesis frecuentemente alejadas de la realidad? Un camino, quizá el más usado, ha sido verificar en los mercados reales las predicciones de los modelos; es lo que se denomina "contraste empírico". Cuando tales contrastes coinciden con las predicciones del modelo, se puede presumir que éste es correcto, en tanto describe adecuadamente la realidad. Y dentro de este ámbito, quizá el modelo que mayor atención ha recibido es el modelo de valoración de activos de capital, más conocido por sus iniciales en inglés como CAPM.
Al CAPM se le han aplicado una serie de metodologías de contrastes, siendo las más clásicas:
- La metodología de contraste de serie temporal, incorporando el problema de relaciones sectoriales.
- La metodología de contraste de corte transversal, distinguiendo entre: a) Metodología de corte transversal con medias, incorporando los problemas de heterocedasticidad, autocorrelación y errores en las variables; y b) Metodología de corte transversal sin medias, incorporando los problemas de heterocedasticidad, autocorrelación, errores en las variables y de coeficientes aleatorios (un tratamiento exhaustivo de ello se encuentran en Santibáñez [35], Madariaga [27], Gómez-Bezares [9] y Shanken [36]).
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