Tabela 3 – Dados do CAPM Condicional com Capital Humano
Coeficientes: C0 Cibov Cpremio Cpib mer Csize R-
square Estimate: -1,11 2,65 2,60 -0,59 18,00 t-value: -0,85 0,70 0,30 -0,51 p-value: 0,00 0,00 0,00 0,00 Correção -t: -0,28 0,12 -0,19 -0,03 Correção-p: 0,00 0,03 0,18 0,12 Estimate: -0,67 10,75 1,86 -1,28 0,71 55,00 t-value: -0,34 0,31 0,80 -0,43 3,50 p-value: 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Correção-t: -0,11 0,02 0,10 -0,23 0,31 Correção-p: 0,23 0,12 0,56 0,01 0,00
Os resultados na tabela acima demonstram que o valor estimado para Cpremio, não é
significativamente diferente de zero, sendo o t-value para Cpremio de 0,30 e o R2 de apenas 18%.
Nota-se aqui, que o R2 é semelhante ao resultado encontrado no modelo CAPM condicional sem Capital Humano.
Quando o modelo para a correção de erros é introduzido, o t-value para Cpremio passa para
0,80 e quando a variável size é adicionada ao modelo, o t-value para Csize é de 3,50. Já o R2
cresce de 18,00% para 55,00% e o valor estimado para Cpremio, após a correção dos erros,
torna-se significativamente diferente de zero. Esse fato pode ser explicado pela inclusão do PIB do mercado. Nesse sentido, o modelo condicional parece ser mais efetivo para a explicação da média de variações cross-sectional dos retornos de mercado para o mercado brasileiro.
Conclui-se assim, que o CAPM condicional com a inclusão do PIB de mercado brasileiro parece se aproximar dos resultados obtidos para o mercado americano, obtidos por Jagannathan e Wang (1996) em seus testes. Estes autores encontraram um R2, após as correções de erros de 64,73%. Conclui-se ainda também, que apesar das variáveis Cpremio e Cpib.mer se tornarem
significativamente diferentes de zero, após a correção dos erros, a consistência do modelo não parece ter sido impactada.
Não foram efetuados testes com o CAPM Estático com Capital Humano, pois é necessário permitir que o beta varie no tempo para explicar o retorno cross-sectional esperado dos mercados.
6 CONSIDERAÇÕES FINAIS E RECOMENDAÇÕES
Como se pode constatar na revisão da literatura deste estudo, o CAPM mostra que o risco de um ativo financeiro é bem representado pelo coeficiente beta que mede a adequação de um título ao mercado. Brigham; Gapenski e Ehrhardt (2001) destacam que o beta, que representa a quantidade de risco, é a tendência de uma ação se mover para cima ou para baixo, com o mercado. Este coeficiente do modelo de mercado representa a influência do risco sistemático no retorno dos portfólios, daí a importância de suas estimativas. O coeficiente beta pode ser visto como uma medida de volatilidade relativa dos retornos de um portfólio em relação ao mercado.
Dentro deste contexto, a abordagem do CAPM estático apresenta problemas de consistência, sendo um dos principais a determinação dos parâmetros ou coeficientes de regressão, que é realizada, como se estes não se alterassem no tempo. Deve-se esperar mudanças nas características fundamentais de uma empresa, assim como no ambiente macroeconômico, com isto não se pode supor que o risco sistemático se mantenha estável (TAMBOSI FILHO, 2003).
Desta forma, este estudo utilizou o modelo do CAPM condicional de Jagannathan e Wang (1996) aplicado no mercado americano. Este modelo considera que o beta de cada ação e o prêmio de risco de mercado variam ao longo do tempo. Os autores se basearam na metodologia de Fama e MacBeth (1974), como vimos anteriormente, na revisão da literatura.
Assim, para a aplicação deste modelo no mercado acionário brasileiro, foram selecionadas 40 ações com maior índice de liquidez do mercado brasileiro, divididas em 5 (cinco) portfólios, contendo cada portfólio 8 ações, durante o período de 01.01.2008 a 31.12.2016, como definido anteriormente, na metodologia deste estudo. Avaliou-se se este modelo é válido para explicar os retornos do mercado acionário brasileiro no período selecionado, sendo esta, a questão de pesquisa deste estudo. Na sequência, descreve-se os resultados, com suas análises dos testes aplicados na amostra selecionada.
Os testes do CAPM estático sem Capital Humano, demonstram que o modelo não explica satisfatoriamente os retornos cross-sectional do mercado brasileiro, no período selecionado desta pesquisa. Adicionalmente, após a inclusão da variável size nos modelos, o R2 de todos modelos tem um grande crescimento. Considerando este fato e o que se encontra descrito na literatura, pode-se concluir que os resultados deste modelo para o mercado brasileiro
demonstram inconsistências, considerando o fato de não apresentarem alterações nos parâmetros a longo prazo.
Sendo assim, o modelo não demonstra satisfatoriamente a realidade do mercado. Em primeiro lugar, porque sabe-se que o ciclo econômico é dinâmico na maioria das economias e, de acordo com os modelos analisados acima, esta variável não foi contemplada. Em segundo lugar, porque o proxy do mercado não seria suficiente o bastante, para representar qualquer economia. O modelo precisa ser melhorado com a inclusão de novas variáveis que melhor representem o mercado.
Desta forma, o CAPM estático deve ser aperfeiçoado com a inclusão de novas variáveis para que consiga representar bem o mercado e seu dinamismo. Mesmo assim, não se deve descartar o CAPM estático, pois ele é capaz de explicar o mercado para um determinado espaço de tempo.
Em relação ao testes do modelo CAPM condicional sem Capital Humano, o valor estimado de Cpremio não é significativamente diferente de zero para as carteiras de mercado
analisadas para o período selecionado. No entanto, quando apresenta-se o modelo para a correção de erros, a variável Cpremio torna-se significativamente diferente de zero.
No caso do mercado americano, mesmo após a adoção do modelo para a correção de erros, a variável Cpremio continua significativamente diferente de zero. Isso significa que o risco
aumentou drasticamente e influenciou o mercado analisado.
Quando a variável size é incrementada para o modelo, o R2 aumenta proporcionalmente para o mercado brasileiro. Quando a variável tamanho é adicionada ao modelo, o R2 sofre um aumento considerável, mesmo que o efeito da variável tamanho, apresente alguns efeitos no modelo. Isso significa que o CAPM condicional, mesmo sem a inclusão do capital humano, é capaz de explicar com eficácia os retornos da média das carteiras analisadas, de uma forma muito mais satisfatória que o CAPM não-condicional.
Isso acontece na medida em que o efeito da variável size influencia de forma agregada o mercado brasileiro. Em relação ao modelo condicional pode-se concluir, que o poder de explicação do modelo aumenta razoavelmente para o mercado brasileiro.
O modelo parece ser capaz de capturar os efeitos da dinâmica da economia (bastante significativa durante o período selecionado). Ao introduzir a variável size, os modelos têm um aumento considerável no seu R2, embora seja importante ressaltar, que esta variável parece ser mais significativa no mercado brasileiro, provavelmente como resultado das diferenças encontradas na composição das novas exigências desse mercado.
Finalmente, há evidências de que o CAPM condicional proposto por Jagannathan e Wang (1996) para o mercado norte-americano. é perfeitamente aplicável ao mercado brasileiro. De modo geral, os resultados obtidos para o mercado brasileiro são similares aos resultados obtidos para a economia americana, quando da utilização deste modelo. É importante observar que os resultados devem ser analisados com cuidado, devido ao tamanho da amostra utilizada. Pode-se evidenciar uma aceitação do modelo no período analisado, dentro da amostra selecionada, mas em uma amostra mais longa, pode-se ter que que rejeitá-lo. Portanto recomenda-se mais estudos sobre o modelo, considerando um período maior.
Ribenboim (2002) demonstra que a literatura existente sobre os testes do modelo CAPM demonstram que o ideal está na obtenção de uma amostra que permita algumas subdivisões em períodos de dez anos. Campbell (1993) demonstra que é razoável concluir que os desvios do modelo CAPM são mais importantes em alguns períodos do que em outros.
Ressalta-se ainda que, apesar dos resultados similares aos realizados no mercado americano por Jagannathan e Wang (1996), observa-se algumas diferenças, pois o Cpib.mer
parece influenciar menos no modelo, mas a variável size apresenta uma influência significativa. Portanto, considerando as ressalvas acima, pode-se concluir que o modelo condicional de Jagannathan e Wang (1996), com algumas adaptações, é válido para explicar de forma a variação cross-sectional dos retornos dos portfólios analisados.
Bonomo e Garcia (1997), demonstram que o CAPM condicional tem maior aderência aos dados, capturando melhor a dinâmica das medidas de risco e dos retornos esperados, sendo assim, os resultados encontrados neste estudo, confirmam tal afirmação, pois o modelo condicional capturou melhor a dinâmica das medidas de risco e dos retornos esperados. Entretanto, Bonomo (2002), demonstra que os fatores macroeconômicos, embora relevantes para explicar o risco, têm sido irrelevantes para explicar o preço das ações nos mercados sul- americanos.
Desta forma, recomenda-se a elaboração de mais testes com diferentes variáveis macroeconômicas no futuro, que representem melhor o mercado, como também, com uma amostra mais longa, que possa capturar os desvios do modelo CAPM, incrementando assim, os estudos relacionados ao tema.
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