Resumo Este artigo objetivou testar o modelo de cinco fatores nos mercados emergentes da América Latina. Para verificar qual composição de fatores melhor se ajusta aos dados, também foram estimados os modelos de três e quatro fatores. Os modelos de precificação de ativos foram propostos no contexto de mercados desenvolvidos, sendo restrito o número de testes empíricos desses modelos a partir de dados de mercados emergentes. Esta pesquisa sustenta-se nas diferenças existentes entre os mercados dos países desenvolvidos e emergentes, que afetam o poder preditivo dos modelos e, assim, o processo de tomada de decisão dos investidores. A pesquisa ainda fornece evidências que contribuem para uma tomada de decisão mais assertiva para os diferentes atores do mercado financeiro. Além disso, é indicada a oportunidade para realizar testes com a inclusão de novos fatores nos modelos. Foi considerada uma amostra de ativos listados nas bolsas de valores do Brasil, Chile, Colômbia, México e Peru entre junho de 1999 e junho de 2017. A construção dos fatores baseou-se no diferencial de retorno entre portfólios formados a partir das características dos ativos, sendo a estimação dos modelos realizada por meio da metodologia de regressão em dois passos. Os resultados das regressões do primeiro e do segundo passo indicaram que o modelo de cinco fatores apresentou o melhor poder preditivo. Porém, na estimação do segundo passo, nenhum dos modelos foi capaz de explicar completamente os retornos dos portfólios. Ou seja, o modelo de cinco fatores foi o que apresentou o melhor ajuste à amostra, embora possa haver fatores relevantes não incorporados em sua especificação. A principal contribuição deste artigo reside no melhor conhecimento sobre os fatores relevantes para a precificação de ativos em mercados emergentes.

ABSTRACT This article aimed to test the five-factor model in Latin American emerging markets. In order to verify which set of factors best fits the data, the three- and four-factor models were also estimated. Asset pricing models have been proposed within the context of developed markets, with few empirical tests of these models performed based on emerging markets’ data. This study is based on the differences between the markets of developed and emerging countries, which affect the models’ predictive power and, thus, the investors’ decision-making process. The study also provides evidence that contributes to a more assertive decision-making by all financial market players. In addition, the study results suggest an opportunity to carry out tests with the inclusion of new factors in the models. The study sample included assets listed on stock exchanges in Brazil, Chile, Colombia, Mexico and Peru between June 1999 and June 2017. The building of the factors was based on the return differential between portfolios formed based on the characteristics of the assets, and the models were estimated using the two-step regression methodology. The results for the first- and second-step regressions indicated that the five-factor model had the best predictive power. However, in the second-step estimation, none of the models was able to fully explain the returns on the portfolios. Our conclusion is that the five-factor model showed the best performance for the sample, although there may be other relevant factors that could be incorporated into it. The main contribution of this article lies in the better knowledge it provides of the relevant factors for the asset pricing in emerging markets.