É amplamente reconhecido que as condições meteorológicas afectam os estados afectivos e humores dos indivíduos o que conduz muitas vezes à tomada de decisões que não são racionais nem óptimas. Como tal, é argumentado que os efeitos meteorológicos podem afectar o processo de tomada de decisão do investidor e, consequentemente, afectar o movimento dos retornos bolsistas (Mehra e Sah, 2002).
Vários autores encontraram relações estatisticamente significativas entre as condições meteorológicas e os retornos bolsistas sendo os mais conhecidos Saunders (1993) e Hirshleifer e Shumway (2003). Ambos encontraram evidência estatisticamente significativa de que a nebulosidade está associada com retornos bolsistas mais baixos em várias cidades do mundo.
No entanto, uma limitação à grande maioria destes estudos é o facto de o clima na cidade onde está localizada a bolsa de valores ser diferente para investidores de outras partes do país os quais não são influenciados por essas condições.
Tomando como exemplo a cidade comum aos dois estudos mencionados, Nova Yorque, sabe- se que ordens de compra e venda chegam à New York Stock Exchange (NYSE) Euronext vindas de todo o mundo, não estando todos os investidores sujeitos às mesmas condições climáticas.
Esta investigação testa especificamente a existência de efeitos meteorológicos na BVP, Euronext Lisboa, entre 2001 e 2010. Utilizando dois distritos, Lisboa e Porto, e quatro variáveis meteorológicas, insolação, precipitação e temperatura máxima e mínima, conclui-se
que não há evidência estatisticamente significativa que suporte a influência de condições meteorológicas nos retornos do índice português PSI – 20.
Foram utilizados como modelos de análise e investigação empírica modelos Logit e GJR- GARCH (1,1) bem como várias formas de tratamento e especificação das variáveis. Foram igualmente incluídas variáveis de controlo em todas as regressões estimadas com o intuito de controlar factores económicos e conhecidas anomalias de mercado ao estimar as regressões.
Em resposta às primeiras duas perguntas de pesquisa colocadas no capítulo 3, concluiu-se que não há evidência estatística que suporte a influência dos efeitos meteorológicos, nem a existência das anomalias de mercado estudadas na presente investigação, no mercado bolsista português.
No entanto, em resposta à terceira pergunta de pesquisa, os resultados obtidos permitem afirmar que existe um efeito de assimetria na resposta às variações do mercado financeiro, sendo que notícias más têm um maior impacto na volatilidade da série do PSI-20 do que notícias boas.
Como sugestões para trabalho futuro poderiam indicar-se o incluir mais distritos na investigação, a utilização um período temporal maior, ou ainda testar a inclusão de mais variáveis meteorológicas.
Poderia igualmente testar-se a relação dos efeitos meteorológicos com a volatilidade, ou o volume de transacções, em vez dos retornos bolsistas de dado índice ou, caso se tivesse a possibilidade de obtenção de dados meteorológicos e bolsistas horários, seria interessante testar o impacto da hora de abertura (opening) nos retornos, estudado por Chang et al. (2008).
Poderia ainda testar-se a relação dos efeitos em causa antes e depois da crise económica, no sentido de averiguar se a forte volatilidade existente nos mercados “anulou” algum efeito meteorológico mais fraco.
Por fim, seria interessante estudar os mesmos efeitos antes e depois da adesão da BVP à Euronext, uma vez que a partir dessa altura todos os investidores dos outros mercados da Euronext, que estão sujeitos a condições climatéricas muito diferentes, passaram a investir livremente na Euronext Lisboa.
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ANEXOS
Tabela 4 – Estatísticas base das variáveis meteorológicas em bruto
INS_L INS_P PREC_L PREC_P TMAX_L TMAX_P TMIN_L TMIN_P
Média 7,83 7,35 1,80 3,14 21,54 19,40 13,25 10,99 Máximo 15,00 14,80 56,00 85,00 42,00 38,10 25,50 25,00 Mínimo 0,00 0,00 0,00 0,00 7,70 3,30 -0,40 -2,40 Assimetria -0,43 -0,33 4,45 4,11 0,41 0,65 -0,13 -0,25 Curtose 2,10 2,02 27,24 2,67 2,45 3,36 2,51 2,64 Jarque-Bera 150,84 137,63 65356,03 61586,09 95,32 183,19 30,03 36,80 Valor-p 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Observações 2352 2352 2352 2352 2352 2352 2352 2352
Tabela 5 – Matriz de correlação das variáveis
INS_L INS_P PREC_L PREC_P TMAX_L TMAX_P TMIN_L TMIN_P
INS_L 1,00 0,73 -0,44 -0,41 0,56 0,48 0,36 0,27 INS_P 1,00 -0,39 -0,47 0,53 0,51 0,31 0,22 PREC_L 1,00 0,50 -0,22 -0,21 -0,09 -0,05 PREC_P 1,00 -0,21 -0,23 -0,04 0,00 TMAX_L 1,00 0,91 0,88 0,79 TMAX_P 1,00 0,83 0,79 TMIN_L 1,00 0,91 TMIN_P 1,00