Robust analysis of financial data: factor analysis associated with panel regression

Authors

  • Flávia Vital Januzzi Universidade Federal de Juiz de Fora
  • Mariana de Freitas Coelho Universidade Federal de Minas Gerais
  • Carlos Alberto Gonçalves Universidade Federal de Minas Gerais
  • Leandro Martins Vieira

Abstract

A limitation found in finance studies based on secondary data is the lack of full data for analysis. This article aims discussing the use of two combined techniques to help mitigating the problem of lack of data for researchers. Factor analysis aims the reduction of factors and contributes to prioritize them ina research. The regression panel is used when there are many analytical units with a limited amount of information and the estimation must be done for two or more time periods. Among the panel regression models, the researcher must choose between: (1) pooled model; (2) fixed effects model; (3) random effects model, or (4) mixed effects model. Therefore,this paper presents alternative techniques, which enable stronger financialstudies analysis, giving robustness to the researches with heterogeneous data and incomplete data, when grounded in the methodological accuracy of each technique. Keywords: Factor Analysis. Panel Regression. Financial Analysis.

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Published

2015-10-01

How to Cite

JANUZZI, F. V.; COELHO, M. de F.; GONÇALVES, C. A.; VIEIRA, L. M. Robust analysis of financial data: factor analysis associated with panel regression. Journal of Administrative Sciences, [S. l.], v. 21, n. 1, 2015. Disponível em: https://ojs.unifor.br/rca/article/view/3648. Acesso em: 3 jul. 2024.

Issue

Vol. 21 No. 1 (2015)

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Artigos

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