O O EFEITO DO CAPM SOBRE O RETORNO DAS AÇÕES DE EMPRESAS DE TECNOLOGIA DOS ESTADOS UNIDOS: UMA ANÁLISE PRÉ E PÓS-COVID-19

Autores/as

Palabras clave:

risco, retorno, beta, NASDAQ, NYSE

Resumen

Este estudo analisa o efeito do Capital Asset Pricing Model (CAPM) sobre o retorno das ações de 15 grandes empresas de tecnologia listadas nas bolsas dos Estados Unidos, comparando seu comportamento nos períodos pré-pandemia (2015–2019) e pós-pandemia (2020–2025) da Covid-19. O referencial teórico aborda a teoria de portfólios de Markowitz, os fundamentos da precificação de ativos e a hipótese de eficiência de mercado. A pesquisa é quantitativa, descritiva e explicativa, com dados obtidos na base Economática e processados em Python. O CAPM foi estimado por regressões com retornos diários, analisando alfa, beta e R². No período pré-pandemia, nenhum alpha mostrou-se estatisticamente significativo, enquanto no período completo AAPL, MSFT, GOOGL, GOOG e AMZN apresentaram Alphas positivos e significativos. No recorte pós-pandemia, apenas NVDA e ADBE mantiveram Alphas significativos. Os betas aumentaram após 2020 para a maioria dos ativos, e os valores de R² mais elevados indicam maior poder explicativo do modelo no período recente. O teste de Chow confirmou quebra estrutural em 40% da amostra. Conclui-se que a pandemia elevou o risco sistemático e ampliou a capacidade preditiva do CAPM no setor tecnológico america

Biografía del autor/a

José Ronaldo do Nascimento, UFLA - Universidade Federal de Lavras

José Ronaldo do Nascimento, atualmente, é pesquisador colaborador no Programa de Pós-Graduação em Administração (PPGA/UFLA), é doutorando em Administração pela Universidade Federal de Lavras (UFLA). Possui Mestrado em Administração pelo Instituto Federal de Ciência e Tecnologia de Minas Gerais (IFMG) Campus Formiga. É também Especialista em Gerenciamento de Projetos e em Controladoria e Finanças pela PUC Minas. Possue graduação em Ciências Contábeis pelo Centro Universitário de Formiga (UNIFOR-MG). Seus interesses de pesquisa concentram-se em finanças corporativas, finanças comportamentais, contabilidade e annálise de investimentos. Profissionalmente, acumula mais de 20 anos de experiência nas áreas de contabilidade e administrativa, já atuou em suporte em auditorias internas, e em outras atividades pertineste ao cargo de analista contábeil, recursos humanos, também atuou em suporte aos setores comercial, fiscal, financeiro e de departamento pessoal em assuntos integrados desses setores com o setor contábil.

José Willer do Prado, Universidade Federal de Lavras

José Willer do Prado possui graduação em Administração pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Minas Gerais (IFMG-2009/2013), graduação em Ciências Contábeis pela Universidade de Franca (UNIFRAN-2017/2019), mestrado em Administração pela Universidade Federal de Lavras (DAE/UFLA-2014/2016) e doutorado em Administração pela Universidade Federal de Lavras (DAE/UFLA-2016/2019). Atualmente é professor adjunto da Universidade Federal de Lavras (UFLA), no Departamento de Administração e Economia (DAE). Na academia tem experiência na área de Administração e Contabilidade, com ênfase em finanças corporativas, controladoria, gestão de risco de crédito, mercado financeiro, de capitais e derivativos, modelagem estatística, econometria e técnicas de inteligência computacional aplicadas à área de finanças.

Francisval de Melo Carvalho, Universidade Federal de Lavras - UFLA

Francisval de Melo Carvalho possui graduação em Engenharia Agronômica pela Escola Superior de Agricultura de Lavras, atual Universidade Federal de Lavras (1987) e mestrado em Administração Rural pela mesma instituição (1992). Em 2009 concluiu o doutorado no Programa de Pós-graduação em Administração de Empresas da Universidade Presbiteriana Mackenzie na área de concentração Finanças Estratégicas. É Professor Titular da Universidade Federal de Lavras e atual diretor da Faculdade de Ciências Sociais Aplicadas. É professor na graduação e no Programa de Pós-Graduação em Administração como docente permanente. Os temas de interesse em pesquisas e orientações estão relacionados com Finanças corporativas e Finanças comportamentais, particularmente fusões aquisições, estrutura de capital, gerenciamento de resultados, medidas de desempenho, ativos intangíveis, vieses cognitivos e decisões de investimento. É membro e da Câmara de Ciências Sociais Aplicadas - CSA, da FAPEMIG, desde março de 2023, e o atual coordenador.

Citas

Ang, A., Hodrick, R. J., Xing, Y., & Zhang, X. (2006). The cross-section of volatility and expected returns. The Journal of Finance, 61(1), 259–299. https://doi.org/10.1111/j.15406261.2006.00836.x

Ang, A., Hodrick, R. J., Xing, Y., & Zhang, X. (2009). High idiosyncratic volatility and low returns: International and further U.S. evidence. Journal of Financial Economics, 91(1), 1–23. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2008.02.00

Antunes, A. M. S. (2000). Política de inovação tecnológica e de propriedade intelectual nos Estados Unidos da América (Texto para Discussão nº 94). UNICAMP, Instituto de Economia.

Baker, S. R., Bloom, N., Davis, S. J., Kost, K., Sammon, M., & Viratyosin, T. (2020). The unprecedented stock market reaction to COVID-19. The Review of Asset Pricing Studies, 10(4), 742-758. https://doi.org/10.1093/rapstu/raaa008

Bodie, Z., Kane, A., & Marcus, A. J. (2014). Investments. McGraw-Hill.

Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307–327.

Brooks, C. (2019). Introductory econometrics for finance. Cambridge University Press.

Bruni, A. L., & Famá, R. (1998). Mercados eficientes, CAPM e anomalias: Uma análise das ações negociadas na BOVESPA (1988–1996). In Anais do III SemeAd – Seminários em Administração (FEA/USP).

Campbell, J. Y., Lo, A. W., & MacKinlay, A. C. (1998). The econometrics of financial markets. Macroeconomic Dynamics, 2(4), 559–562.

Campbell, J. Y., Lettau, M., Malkiel, B. G., & Xu, Y. (2002). Have individual stocks become more volatile? An empirical exploration of idiosyncratic risk. The Journal of Finance, 56(1), 1–43. https://doi.org/10.1111/0022-1082.00318

Creswell, J. W. (2014). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches (4th ed.). Sage.

Chow, G. C. (1960). Tests of equality between sets of coefficients in two linear regressions. Econometrica, 28(3), 591–605.

Damodaran, A. (2012). Investment valuation: Tools and techniques for determining the value of any asset (3rd ed.). Wiley.

DeBondt, W. F. M., & Thaler, R. (1985). Does the stock market overreact? The Journal of Finance, 40(3), 793–805.

Do Nascimento, J. R. (2026). Código em Python para estimação do CAPM em empresas de tecnologia dos EUA antes e depois da Covid-19 (2015–2025) (Version 1.0). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.23783151

Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica, 50(4), 987–1007.

Fama, E. F., & French, K. R. (1992). The cross?section of expected stock returns. The Journal of Finance, 47(2), 427–465. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1992.tb04398.x

Fama, E. F., & French, K. R. (1993). Common risk factors in the returns on stocks and bonds. Journal of Financial Economics, 33(1), 3–56. https://doi.org/10.1016/0304-405X(93)90023-5

Fama, E. F., & French, K. R. (2004). The capital asset pricing model: Theory and evidence. Journal of Economic Perspectives, 18(3), 25–46. https://doi.org/10.1257/0895330042162430

Fama, E. F., & French, K. R. (2017). International tests of a five-factor asset pricing model. Journal of Financial Economics, 123(3), 441–463. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2016.11.004

Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2011). Econometria básica (5ª ed.). AMGH.

Henry-Nickie, M., Frimpong, K., & Sun, H. (2019). Trends in the information technology sector. Brookings Institution.

Horváth, D., & Wang, Y.-L. (2021). The examination of Fama-French model during the Covid-19. Finance Research Letters, 41, Article 101848. https://doi.org/10.1016/j.frl.2020.101848

Hossain, A. T., Masum, A.-A., & Xu, J. (2023). COVID-19, a blessing in disguise for the Tech sector: Evidence from stock price crash risk. Research in International Business and Finance, 65, Article 101938. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2023.101938

Hou, K., Xue, C., & Zhang, L. (2015). Digesting anomalies: An investment approach. Review of Financial Studies, 28(3), 650–705. https://doi.org/10.1093/rfs/hhu068

Jensen, M. C. (1968). The performance of mutual funds in the period 1945–1964. Journal of Finance, 23(2), 389–416.

Lintner, J. (1965). The valuation of risk assets and the selection of risky investments in stock portfolios and capital budgets. Review of Economics and Statistics, 47(1), 13–37.

Lloret, J., Canovas, A., Tomas, J., & Parra, . (2016). An integrated IoT architecture for smart metering. IEEE Communications Magazine, 54(12), 50–57. https://doi.org/10.1109/MCOM.2016.1600647CM

Mazur, M., Dang, M., & Vega, M. (2021). COVID-19 and the March 2020 stock market crash: Evidence from S&P1500. Finance Research Letters, 38, Article 101690. https://doi.org/10.1016/j.frl.2020.101690

Markowitz, H. (1952). Portfolio selection. The Journal of Finance, 7(1), 77–91.

Mendonça, F. P., Klotzle, M. C., Pinto, A. C. F., & Montezano, R. M. S. (2012). A relação entre risco idiossincrático e retorno no mercado acionário brasileiro. Revista Contabilidade & Finanças, 23(60), 246–257. https://doi.org/10.1590/S1519-70772012000300009

Mossin, J. (1966). Equilibrium in a capital asset market. Econometrica, 34(4), 768–783.

NASDAQ. (2023). NASDAQ-100 Index methodology. NASDAQ OMX Group.

O’Donnell, N., Shannon, D., Sheehan, B., & Ashraf, B. N. (2024). The impact of COVID-19 on the Fama-French five-factor model: Unmasking industry dynamics. International Journal of Financial Studies, 12(4), Article 98. https://doi.org/10.3390/ijfs12040098

Ramelli, S., & Wagner, A. F. (2020). Feverish stock price reactions to COVID-19. The Review of Corporate Finance Studies, 9(3), 622–655. https://doi.org/10.1093/rcfs/cfaa012

Ross, S. A., Westerfield, R. W., & Jaffe, J. F. (2002). Administração financeira (A. Z. Sanvicente, Trad.; 2ª ed.). Atlas. (Trabalho original publicado como Corporate Finance).

Sadorsky, P. (2003). The macroeconomic determinants of technology stock price volatility. Review of Financial Economics, 12(2), 191–205.

Sharif, A., Aloui, C., & Yarovaya, L. (2020). COVID-19 pandemic, oil prices, stock market, geopolitical risk and policy uncertainty nexus in the U.S. economy: Fresh evidence from the wavelet-based approach. International Review of Financial Analysis, 70, 101496. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2020.101496

Sharpe, W. F. (1964). Capital asset prices: A theory of market equilibrium under conditions of risk. Journal of Finance, 19(3), 425–442.

Soete, L. (2005). Inovação, tecnologia e produtividade: Por que se atrasou a Europa? In A sociedade em rede (p. 115).

S&P Dow Jones Indices. (n.d.). S&P 500 Information Technology Index.

S&P Global. (2023). S&P 500 Information Technology Sector fact sheet. S&P Dow Jones Indices.

Tobin, J. (1958). Liquidity preference as behavior toward risk. The Review of Economic Studies, 25(2), 65–86.

Wooldridge, J. M. (2016). Introductory econometrics: A modern approach. Cengage Learning.

Hou, K., Xue, C., & Zhang, L. (2020). Replicating anomalies. The Review of Financial Studies, 33(5), 2019–2133. https://doi.org/10.1093/rfs/hhy131

Zaremba, A., Kizys, R., Aharon, D. Y., & Demir, E. (2020). COVID-19, government policy responses, and stock market liquidity around the world. Research in International Business and Finance, 56, 101359. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2020.101359

Zhang, L. (2017). The investment CAPM. European Financial Management, 23(4), 545–603

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Publicado

2026-11-09

Cómo citar

do Nascimento, J. R., do Prado, J. W., & de Melo Carvalho, F. (2026). O O EFEITO DO CAPM SOBRE O RETORNO DAS AÇÕES DE EMPRESAS DE TECNOLOGIA DOS ESTADOS UNIDOS: UMA ANÁLISE PRÉ E PÓS-COVID-19. Interação - Revista De Ensino, Pesquisa E Extensão, 28(2). Recuperado a partir de https://periodicos.unis.edu.br/interacao/article/view/1179

Número

Vol. 28 Núm. 2 (2026): Interação

Sección

Artigos

Licencia

Derechos de autor 2026 Interação - Revista de Ensino, Pesquisa e Extensão

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