Diversos estudos envolvendo modelos de fatores para apreçamento de ativos contestam a validade do CAPM. Ao longo do tempo, para explicar as chamadas anomalias dos retornos das ações, os trabalhos se voltaram tanto para a busca de novos fatores de risco – os modelos multifatores – bem como para o tratamento dinâmico das sensibilidades relacionadas aos fatores de risco – os modelos condicionais de apreçamento de ativos. Os modelos condicionais, de um ou mais fatores, explicitam o valor esperado do retorno de um ativo de forma condicional a um conjunto de informação disponível no período anterior. As sensibilidades aos fatores de risco, os betas, são estimados como parâmetros dinâmicos a partir de diferentes abordagens na literatura. Nesta tese, o objetivo é o estudo de modelos condicionais na forma espaço-estado, em que os betas seguem processos estocásticos e são estimados a partir do filtro de Kalman, de forma a verificar o ganho na capacidade explicativa dos modelos. Dois estudos empíricos são realizados, um para o CAPM condicional no mercado brasileiro e outro para o modelo de três fatores condicional de Fama e French no mercado norte-americano. De modo geral, os resultados ao se considerar a variação temporal das sensibilidades aos fatores são melhores do que os obtidos a partir dos modelos incondicionais correspondentes, tanto no que se refere ao ajuste aos dados quanto à redução proporcionada nos erros de apreçamento.