Este estudo apresenta um modelo de análise e avaliação das fontes de financiamento em-presarial com base na otimização do binómio rendibilidade/risco dos capitais próprios e alheios. Enquanto a maioria dos trabalhos nesta área se baseia em estudos de caso recorrendo a inquéri-tos ou entrevistas limitativos da generalização dos resultados obtidos, o presente trabalho utiliza séries temporais longas sobre as variáveis relevantes no mercado para avaliação quer da rendibi-lidade quer do risco. As taxas de juro medem a remuneração dos capitais alheios. A variação do índice de capita-lização bolsista mede a rendibilidade dos capitais próprios no mercado acionista. Certo é, po-rém, que uma emissão de ações para aumento de capital de uma empresa pode ter maior ou me-nor sucesso consoante a reputação da empresa e a sua capacidade em gerar lucros ou resultados acima da média. Uma boa medida dessa capacidade é justamente o valor de cotação da empresa. No nosso caso e uma vez que se pretende modelar o comportamento de um investidor num mer-cado internacional independentemente da cotação específica da empresa A ou B, faz sentido usar o índice do mercado em vez do valor de cotação de cada uma das empresas cotadas. O modelo proposto utiliza parâmetros observados e/ou estimados que representem os fato-res de rendibilidade e risco mais relevantes no contexto de um processo de tomada de decisão. Os parâmetros de rendibilidade utilizados incluem os valores observados em datas específicas das taxas de juro e dos índices bolsistas bem assim como o impacto que uma variação das taxas de juro tem, em média, no comportamento do índice bolsista. Os parâmetros de risco incluem a volatilidade do mercado bolsista dado o valor da taxa de juro, a persistência da volatilidade e a variação dessa persistência entre períodos tranquilos e períodos turbulentos nos mercados. Os parâmetros estimados baseiam-se em modelos VEC com separação de quebras estrutu-rais, previsão da volatilidade ou variância a partir de modelos do tipo GARCH e estimação do índice de persistência obtida por modelos FIGARCH. O modelo de simulação, que utiliza estes parâmetros como inputs, é uma combinação linear de rankings, distâncias e perfis de investidor. Apesar da previsibilidade de alguns resultados do ranking final, houve também algumas surpre-sas, como é o caso da relativa má performance do mercado finlandês. O modelo pode ser um instrumento útil a muitos decisores financeiros.

This study proposes a model for the analysis and evaluation of the firms financial sources based on the optimization of the return/risk binomial of debts and equity. While the majority of the research in this area relies on case-studies founded in surveys and interviews for a firm or a small group of firms, the present study uses long-term time-series with a daily frequency for the relevant market variables to assess returns and risk. Case-study research limits the generaliza-tion and inference of the results achieved while the methodology here presented is general and worldwide representative. It is also dynamic and takes advantage of historical information going back almost thirty years. The interest rate provides a measure of the debt profitability from the lender point of view. It also provides information about the cost of loans from the investors point of view. The stock market price index change measures the equity profitability of firms own capital in the stock market. It also provides information about the market value of the firm equity and the reputation of the firm is likely to affect the price of stock issuing in a way that greatly depends on the past behavior of the stock or the stock market as a whole. It makes sense in this study to use market indices rather than specific stock prices, since we aim to model the behavior of an investor in the international market independently of the firms A or B specific stock price. The model here proposed uses observed and estimated parameters intended to represent the most relevant return and risk factors in a decision process. The return parameters include the observed interest rates and price indices at given dates representative of high/low volatility peri-ods. A third return parameter also used is the expected impact of a unit change in interest rates on the price index, holding everything else constant. The risk parameters include the stock mar-ket volatility (or conditional standard deviation) given the level of the interest rate, the volatility persistence and the change of volatility persistence between tranquil and turbulent periods in the market. We obtained the estimated parameters from VEC models with structural break splitting (impact of interest rates on price index), GARCH-type models (volatility forecasting) and FIGARCH models (persistence). The simulation model uses these parameters as inputs and it is a linear combination of rankings, distances and investor profiles. Distances and investor profiles act as ranking weights in the linear combination. Albeit some results in the final ranking were not surprising, other results were truly unex-pected. In particular, the relatively bad performance of the Finish market is a surprise in the sense that there is a discrepancy between its economic and financial performance. In what refers to risk, Finland appears in the end of the ranking in two scenarios. We aim that this model can be a useful instrument for many decision-makers.