IV. Dados e Metodologia
4.1. Dados
Com esta dissertação analisa-se o impacto dos anúncios de políticas não convencionais do BCE sobre o risco de crédito das empresas na área do euro, com uma divisão por setor de atividade, medido pelos CDS spreads. Utilizaram-se dados de séries temporais, com uma periodicidade semanal para um período de 8 anos – janeiro de 2011 a janeiro de 2019, ficando limitado este período à disponibilidade de dados existentes.
As variáveis dependentes – CDS spreads24 com uma maturidade de 5 anos – foram obtidas através da Bloomberg, para 10 setores de atividade de um conjunto de empresas da Europa25 (Figura 2).
Figura 2: CDS spreads, por setor de atividade
Fonte: Bloomberg (2019)
24 Medidos em pontos base.
25 Totalizam-se 421 observações de CDS spreads por cada setor de atividade. Os setores de atividade
considerados podem ser consultados no Anexo 1.
0 50 100 150 200 250 300 350 07/01/2011 07/01/2012 07/01/2013 07/01/2014 07/01/2015 07/01/2016 07/01/2017 07/01/2018 07/01/2019 P o n to s b as e QE CDS_COM CDS_CONS_DISC CDS_CONS_STAP CDS_HEALTH CDS_ENERGY CDS_FIN CDS_INDUS CDS_MATERIALS CDS_TECH CDS_UTIL
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Os contratos de CDS com maturidade de 5 anos correspondem aos mais frequentemente utilizados, uma vez que são os contratos com maior liquidez e considerados como referência deste mercado (Norden e Weber, 2004; Jorion e Zhang, 2007; Fender, Hayo e Neuenkirch, 2012; Annaert et al., 2013; Gerlach-Kristen, 2015; Mizen e Veleanu, 2016).26 Tendo em consideração a natureza recente destes instrumentos, existe alguma dificuldade em obter dados consistentes para os períodos antes e depois de 2010. Até setembro desse ano, o contrato de divulgação da informação de CDS pertencia à Credit Market Analysis (CMA), sendo disponibilizados os dados através da Datastream. No entanto, a partir dessa data passaram para a alçada da Thomson Reuters. Apesar disso, a informação dos índices de CDS por setor foi possível de obter através da Bloomberg, apenas a partir de 2011.
Para captar o efeito das políticas de QE implementadas pelo BCE, utilizaram-se variáveis
dummy associadas às datas de anúncios dos programas, assim como os montantes das compras
para cada um dos programas (Falagiarda e Reitz, 2015; Gerlach-Kristen, 2015; Batista, 2016; Freire, 2017; Kuttner, 2018). As variáveis dummy assumem o valor de 1 na semana em que foi divulgado cada um dos programas, e 0 nas restantes semanas. Os anúncios são efetuados, por norma, a uma quinta-feira, e uma vez que os dados dos CDS spreads possuem uma periodicidade semanal com recolha na Bloomberg no fim de cada semana de transação – a uma sexta-feira – considera-se o efeito do anúncio a partir do dia seguinte ao mesmo ocorrer (sexta- feira), sendo refletido o efeito nos CDS spreads logo nessa data, partindo do pressuposto que estamos perante um mercado eficiente. Em termos dos programas utilizados, foram analisados os 4 programas incluídos no contexto do QE – ABSPP, CBPP3, PSPP e CSPP – em termos das datas dos anúncios (Anexo 2) e dos respetivos montantes das compras (Figura 3). O ABSPP e o CBPP3 foram divulgados no mesmo dia, pelo que apenas se considerou o impacto do anúncio conjunto destes sobre os CDS spreads, e não o efeito individual de cada um. Por outro lado, para complementar a análise, foram adicionalmente considerados 3 outros programas de PM não convencional do BCE – CBPP2, OMT e TLTRO – apenas com a informação das suas datas de divulgação. Os montantes das compras, em milhões de euros, foram retirados da Bloomberg (Figura 3) enquanto as datas dos anúncios foram selecionadas a partir dos discursos e conferências de imprensa do BCE (Anexo 2). A escolha dos programas teve por base a existência de evidências em artigos anteriores, mas também por serem anúncios destacados pelo Financial Times e por corresponderem à implementação dos programas, e não à extensão, uma
26 Em 2017, os CDS spreads com uma maturidade até 5 anos constituíam cerca de 72% do mercado de
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vez que só dessa forma é assumido que não há um efeito de antecipação (Freire, 2017).
Figura 3: Montantes, em milhões de euros, dos programas de compras de ativos no âmbito do QE do BCE
Fonte: Bloomberg e Banco de Portugal (2019)
Apesar de não ser o objetivo principal da dissertação, foram consideradas um conjunto de variáveis exógenas de controlo para a elaboração de análises de robustez, com uma periodicidade equivalente à dos CDS spreads e que se encontram empiricamente relacionadas com estas de acordo com a literatura existente. Ambas foram retiradas da Bloomberg:
- Euro Stoxx 50: com o objetivo de captar o efeito do mercado acionista foi utilizado este índice de mercado, medido em pontos de índice, que é constituído pelas 50 principais empresas de 11 países da área do euro, de diversos setores de atividades (Anexo 3). A performance deste índice reflete as condições económicas dentro da área do euro, sendo esperado que apresente uma relação negativa com os CDS spreads (Norden e Weber, 2004; Bystrom, 2005; Trutwein e Schiereck, 2011; Ang e Longstaff, 2013);
- Índice MSCI: gerido pela Morgan Stanley Capital International, é um índice referência do mercado acionista europeu que pondera a capitalização de mercado das empresas, medindo o desempenho das principais bolsas internacionais (Freire, 2017) (Anexo 4);
- Euribor a 6 meses: corresponde à taxa média dos juros, em percentagem, estabelecida por um conjunto de bancos europeus para se financiarem entre si (Anexo 5). Em Portugal, é habitualmente utilizada como indexante nos empréstimos à habitação. Nesse sentido, pretende-
0 500 000 1 000 000 1 500 000 2 000 000 2 500 000 3 000 000 07/01/2014 07/01/2015 07/01/2016 07/01/2017 07/01/2018 07/01/2019 Milh õ es d e € CBPP3 ABSPP PSPP CSPP
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se analisar o efeito desta variável de referência do mercado monetário sobre os CDS spreads (Batista, 2016).
O Anexo 1 inclui uma tabela resumo das variáveis utilizadas.
Os CDS spreads dos 10 setores de atividade em análise encontram-se altamente correlacionados27, com correlações superiores a 70%, o que poderá facilitar a transmissão de efeitos via contágio entre estes (Anexo 6). Entre os determinantes de CDS utilizados, observa- se que a correlação com os CDS spreads é bastante alta e, como espectável, é negativa no caso do índice acionista mas positiva com a Euribor. Não se analisaram as correlações do MSCI por não ser o foco da dissertação. Para se evitar o problema da colineariedade entre as taxas Euribor a 3 e 6 meses, uma vez que estas apresentam uma correlação entre si de praticamente 1 (0.9976), para a análise descritiva e consequente formulação do modelo apenas se manteve se a Euribor a 6 meses.28
Efetuando uma análise às estatísticas descritivas, com uma divisão por períodos (Annaert et al., 2013) – o primeiro período vai desde 2011 até ao início do QE, enquanto o segundo período começa a partir do início do QE (setembro de 2014) até 2019 (Anexo 7), conclui-se que a média dos CDS spreads varia entre os vários setores de atividade, com destaque para o setor financeiro com uma média e desvio-padrão superiores face aos restantes. O setor da saúde destaca-se com um menor valor médio de CDS spread. Observando-se os valores obtidos para o desvio-padrão, o valor mínimo e o valor máximo, parece existir evidência de uma variação significativa dos CDS spreads entre os 2 períodos considerados. Antes do anúncio do QE, até 4 de setembro de 2014, os CDS spreads encontravam-se em valores mais elevados comparativamente com o período que se inicia após este anúncio, o que leva a crer que a implementação destas medidas terá contribuído para a redução dos CDS spreads. Destaca-se uma vez mais o setor financeiro com um maior desvio-padrão antes do QE, sendo que após este, o valor é consideravelmente inferior (68.2520 para 17.2701). Após o QE destacam-se os setores da energia e dos materiais com um desvio-padrão consideravelmente superior aos restantes. Para além disso, genericamente, o valor da mediana afasta-se ligeiramente da posição central, o que mostra sinais de alguma assimetria na distribuição (skewness). Os resultados dos testes de assimetria- achatamento indicam uma evidência forte de não normalidade das variáveis. A medida de
27 A existência de elevadas correlações entre os CDS spreads dos diferentes setores será também
influenciada pelo facto de se tratarem de variáveis não estacionárias, conforme capítulo 5.1.
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achatamento (kurtois) para os CDS spreads, antes do QE, assume valores inferiores a 3, pelo que se trata de uma distribuição mais achatada, com uma maior dispersão de valores, com exceção do setor do consumo de bens essenciais. Por outro lado, os valores desta medida são, genericamente, superiores após o QE, com destaque para os setores da energia, dos materiais, da tecnologia e dos serviços que se aproximam de uma distribuição mais afunilada, com valores mais concentrados, o que se traduz numa reduzida volatilidade.