Um dos objetivos deste estudo é testar modelos de precificação de ativos financeiros, especialmente o de risco downside de Ang et al. (2006), em todas as ações da Bovespa, para o período que se estende de janeiro de 1999 a julho de 2012. Para atingi-lo, aplica-se o método de regressões Fama e MacBeth (1973) com retornos um período à frente. A quase totalidade dos modelos testados é rejeitada, inclusive a existência de um eventual prêmio para o risco downside. A exceção é o modelo que inclui com o beta tradicional e o seu quadrado, o que permite rejeitar o CAPM devido a não linearidade no risco de mercado. A relação existente entre o beta e o retorno das ações seria positiva até beta igual a 0,642 e depois negativa. Outra meta desta dissertação é comparar as estimações condicionais às não condicionais do modelo CoVaR de Adrian e Brunnermeier (2011) para as 16 ações da Bovespa utilizadas por Almeida et al. (2012), que obtiveram apenas estimações não condicionais para o Brasil em um período semelhante. Os resultados daqui mostram uma baixa e não estatisticamente significante correlação com os de Almeida et al. (2012). Para este estudo, tem-se que as duas formas de calcular o CoVaR são similares para o teste de estresse, mas não para o risco sistêmico.

This research pursues as an objective to test cross-sectional returns of some asset pricing models, specially the downside risk suggested by Ang et al. (2006). To accomplish this goal, all the Brazilian Bovespa's stocks are used, from January 1999 to July 2012, in one month forward returns Fama-MacBeth regressions. Not only the downside risk model is rejected: almost all models, including the traditional CAPM and versions of the 3 factors Fama-French. A nonlinear CAPM (beta and beta squared) is the exception in the universe of tested models, which produces the best predictions and a positive relationship between betas and forward returns until beta equals 0,642, after this value, the relationship becomes negative. Another issue followed by this study is to compare conditional estimates of the CoVaR model of Adrian and Brunnermeier (2011) with the unconditional ones for the sixteen stock used by Almeida et al. (2012) unconditionally estimates. The results show low and not statistically significant correlation with Almeida's estimates. For the sample used here, comparing the conditional and the unconditional methodologies suggests a great similarity for the stress test, but not so close results for the systemic risk.