Peña Vargas, Víctor AlbertoLópez Velásquez, Pablo Felipe2026-09-142026-09-142026http://hdl.handle.net/11522/5857La investigación evalúa empíricamente una extensión escalonada del modelo de cinco factores de Fama-French hacia una especificación de nueve factores para explicar los retornos accionarios en el mercado estadounidense durante el periodo 201407-202512. El estudio incorpora progresivamente Momentum, Low Volatility, FCF/EV e Intangible Intensity al modelo FF5, con el propósito de determinar si una arquitectura multifactorial ampliada reduce errores de pricing y aporta capacidad explicativa incremental. La metodología combina regresiones time series, prueba GRS, Fama-MacBeth con corrección de Shanken, pruebas de redundancia factorial, diagnóstico VIF, análisis MDE, criterio conservador de Harvey ∣t∣>3 y validación out-of sample. Los resultados muestran que FF9 reduce el alfa absoluto promedio frente a FF5, mejora el R^2 ajustado y obtiene el p-valor GRS más favorable entre las especificaciones evaluadas. Dentro de esta arquitectura, Intangible Intensity presenta la evidencia empírica más consistente entre los factores adicionales, aunque su magnitud estimada y el hecho de que no supere el umbral conservador de Harvey sugieren una interpretación prudente. Se concluye que FF9 mejora la especificación del modelo frente a FF5 en la muestra analizada; sin embargo, la validación de nuevas primas de riesgo requiere futuras pruebas de robustez, ventanas más amplias, test assets alternativos y proxies complementarios de intangibles.This research empirically evaluates a stepwise extension of the Fama-French five-factor model into a nine-factor specification to explain stock returns in the U.S. equity market over 201407 202512. The study progressively adds Momentum, Low Volatility, FCF/EV, and Intangible Intensity to FF5 to assess whether an expanded multifactor architecture reduces pricing errors and provides incremental explanatory power. The methodology combines time-series regressions, the GRS test, Fama-MacBeth regressions with Shanken correction, factor redundancy tests, VIF diagnostics, MDE analysis, Harvey’s conservative ∣t∣>3 threshold, and out-of-sample validation. The results show that FF9 reduces the average absolute alpha relative to FF5, improves adjusted R^2, and obtains the most favorable GRS p-value among the specifications evaluated. Within this architecture, Intangible Intensity provides the most consistent empirical evidence among the additional factors; however, its estimated magnitude and failure to pass Harvey’s conservative threshold call for a cautious interpretation. The thesis concludes that FF9 improves model specification relative to FF5 in the sample analyzed; nevertheless, the validation of newly introduced risk premia requires further robustness analysis, longer estimation windows, alternative test assets, and complementary proxies for intangibles.141 p.application/pdfspaValoración de activos financierosModelos Fama-FrenchModelos multifactorialesAnomalías financierasFactor zooAsset pricingFama-French modelsMultifactor modelsFinancial anomaliesmaster thesishttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2