O modelo de cinco fatores de apreçamento de ativos derivado da abordagem de Fama-French é utilizado extensivamente em procedimentos de estimação de prêmio de risco de ativos. Mesmo incluindo um número considerável de fatores, ainda é possível que fatores omitidos afetem a estimação deste modelo. Neste trabalho utilizamos abordagens econométricas alternativas robustas à presença de fatores omitidos na estimação do prêmio de risco no mercado brasileiro. Inicialmente, aplicamos os estimadores de dados em painel de Mean Group e Common Correlated Effects para detectar a presença de fatores omitidos. Então comparamos os resultados com os obtidos pelo estimador proposto por Giglio e Xiu (2021), que usa uma abordagem de componentes principais para fatores latentes. Com esse trabalho concluímos que há evidência de fatores omitidos e o melhor estimador é o estimador Common Correlated Effects.

The five-factors asset pricing model derived from the Fama-French approach is used extensively in asset risk premium estimation procedures. Even including a considerable number of factors, it is still possible that omitted factors affect the estimation of this model. In this work, we use robust alternative econometric approaches to the presence of omitted factors in the estimation of the risk premium in the Brazilian market. We initially apply the estimators of data in panel of Mean Group and Common Correlated Effects to detect the presence of omitted factors and we compare the results with the obtained ones for the estimator proposed by Giglio and Xiu (2021), Who uses an approach of principal component to estimate risk premium of the observed factors corrected to latent factors. With this work we conclude that there is evidence of omitted factors and the best estimator is the Common Correlated Effects estimator.