A Tabela 1 traz consigo as estatísticas descritivas das variáveis analisadas. Nota-se que,
durante o período estudado, tanto o retorno do índice IBOVESPA, que representa o mercado
como um todo, quanto o retorno do índice SMLL, que representa as empresas de menor
capitalização na bolsa brasileira, obtiveram valores médios positivos, de 0,00085 e 0,0009,
respectivamente, tendo as empresas menores um retorno levemente superior as demais, o que
pode ser explicado por Fama e French (1991), uma vez que, segundo os autores, por vezes,
ações de menores costumam apresentar maior expectativa de retorno.
Era esperado que o mercado brasileiro apresentasse valores positivos para o retorno,
uma vez que Silva (2017), ao investigar o IBOVESPA de julho de 2011 a junho de 2017,
encontrou um retorno diário positivo. Ademais, esse resultado também era esperado porque no
trabalho de Shen, Liu e Zhang (2018), ao investigarem 26 índices internacionais, há indícios de
que mercados com menor maturidade costumam trazer retornos maiores. O trabalho de Shen,
Liu e Zhang (2018) também mostra que índices compostos por empresas de menor capitalização
têm retornos maiores, se comparados a índices que representam o mercado como todo. Esse
padrão foi seguido nos resultados aqui apresentados, visto que o SMLL obteve um retorno
médio diário superior ao IBOVESPA.
Ademais, é possível verificar que o IBOVESPA e o índice SMLL se mostram atrativos
para o mercado, uma vez que, no estudo de Shen, Liu e Zhang (2018), o valor máximo de
retorno diário obtido entre os 26 índices internacionais foi de 0,0007, sendo esse valor inferior
tanto ao retorno do IBOVESPA, quanto o do SMLL. Assim, há indícios de que a bolsa brasileira
é atrativa não apenas nacionalmente, mas também para investidores internacionais.
Ao analisar o sentimento, nota-se que o sentimento diário dos tweets assumiu um valor
de 0,0338, assim, percebe-se que o sentimento expresso por meio do Twitter foi positivo, o que
pode estar associado ao aumento do IBOVESPA durante o período analisado, uma vez que
quando o sentimento é maior, os investidores se tornam mais otimistas em relação a investirem
no mercado. Esse resultado é diferente do esperado, pois, Galdi e Golçalves (2018), ao
investigarem o mercado brasileiro, notaram que o sentimento das notícias costuma ser mais
pessimistas. De forma semelhante, Silva (2017) encontrou, para o contexto brasileiro, um valor
de -0,0577, mostrando que havia um sentimento mais pessimista em relação ao mercado
brasileiro.
Essa diferença de resultados pode estar ligada a alguns fatores, como por exemplo, a
diferença de amostra. Isso se dá porque Silva (2017) e Galdi e Gonçalves (2018) obtiveram o
sentimento por meio de mídia especializada, enquanto o estudo obteve o sentimento por meio
de tweets, de maneira que, pode ser que investidores sejam mais otimistas, enquanto que a mídia
especializada tem um viés mais pessimista.
O período analisado também pode ser um fator que contribui para a diferença de
resultados, visto que os demais estudos citados só analisaram até junho de 2017. Assim, os
demais meses de 2017 e o ano de 2018 pode ter trazido um maior otimismo para os investidores,
e um maior otimismo pode estar associado ao alto crescimento e aos retornos que o IBOVESPA
obteve durante o período estudado.
Tabela 1- Estatísticas descritivas (01/01/2017 a 31/12/2018)
Variável Média Mediana DP Assimetria Curtose Obs. Min Máx.
RetIbov 0,00085 0,00093 0,0130 -0,5724 7,4521 491 -0,0880 0,0457
RetSmall 0,0009 0,0020 0,0125 -1,2621 11,5118 491 -0,0991 0,0451
Sent 0,0338 0,0381 0,0371 -1,3906 10,3707 491 -0,1778 0,1892
VDT 639,7495 575 357,0173 7,1576 78,6102 491 213 5281
VTP 243,3096 224 102,7091 2,6496 17,1238 491 86 1136
VTN 117,3686 89 175,3354 10,9021 139,108 491 32 2688
VN 3672363 3463024 1144582 1,84123 10,11979 491 833734 1,14. 10+7
HML 0,00074 0,00071 0,0078 -,7398 8,2189 491 -0,0555 0,0215
Mom 0,0005 0,0008 0,0074 -1,1860 11,3603 491 -0,0581 0,0238
Liq 0,0006 0,0007 0,0078 0,1761 4,6693 491 -0,0309 0,0366
Riskfree 0,00030 0,00026 0,00007 0,9483 2,4112 491 0,0002 0,0005
Infla 0,0425 0,0417 0,0030 0,0026 1,9871 491 0,0369 0,0484
PIB 0,0122 0,0098 0,0095 -0,1896 5,3991 491 -0,0319 0,029
Outro ponto importante a ser destacado é o volume de tweets, onde se nota que
diariamente os usuários postaram no Twitter, em média, 640 mensagens que estavam ligadas
ao mercado brasileiro, seja citando alguma ação específica, falando da bolsa de valores
brasileira em si, ou do índice IBOVESPA. Todavia, essa variável é bem heterogênea, uma vez
que o valor mínimo de postagens em um dia foi de 213, e o valor máximo de mensagens
postadas acerca do mercado brasileiro em um mesmo dia foi de 5.281.
O volume diário de tweets positivos e negativos seguem a mesma tendência do volume
de tweets sem segregação por tipo de sentimento, uma vez que o número médio diário de
mensagens postadas com teor positivos foi de 243, obtendo valor mínimo de 86, e máximo de
1136, e a média diária de tweets negativos foi 117, tendo seu valor mínimo de 32, e seu valor
máximo de 2.688. Assim, em média, diariamente há mais mensagens de cunho positivo do que
negativo, todavia, houve período na amostra em que ocorreu um aumento abrupto na quantidade
de tweets de cunho negativo.
No que tange ao volume de negócios, nota-se que o volume negociado diariamente no
mercado brasileiro obteve valor médio de 3.672.363. Todavia, observa-se que essa variável é
heterogênea, visto que há um alto valor de desvio padrão, e seus valores mínimo e máximo são
bem distintos, pois essa variável teve valor mínimo de 833.734, e valor máximo de 11.400.000.
Embora o valor máximo obtido pelo volume de negócios seja alto se comparado a
média, ainda assim é possível ver que o volume de negócios no mercado brasileiro ainda é baixo
se comparado a mercados mais desenvolvidos, como o do Reino Unido, por exemplo, em que
Nisar e Yeung (2018) encontram um volume negociado diário médio de 658.021.632. Ademais,
é possível ver que há uma alta instabilidade do volume de negócios no mercado brasileiro, uma
vez que em um mercado desenvolvido como o do Reino Unido, os valores de volume negociado
desviam em 8% da média, enquanto no brasil o desvio é de 31%.
Em relação às características específicas das entidades, percebe-se que o High minus
Low (HML) assumiu valor médio diário de 0,0007 para as entidades brasileiras, o qual é
considerado um baixo valor. Esse valor era esperado, pois Machado e Medeiros (2011) também
encontraram valores baixos para esse fator no mercado brasileiro. Conforme os autores, esse
baixo valor implica em oportunidades de crescimento para essas entidades.
O fator momentum obteve valor médio diário de 0,0005, e, uma vez que esse valor é
positivo, acredita-se que as ações vencedoras, ou seja, as que tiveram altos retornos passados,
se sobressaiam sobre as ações perdedoras existentes no mercado acionário brasileiro, uma vez
que o fator momento consiste na diferença entre o retorno do portfólio que teve altos retornos
passados menos o portfólio com baixos retornos passados. A liquidez média diária para o
período analisado foi de 0,0006, o que implica dizer que há uma maior liquidez no mercado
brasileiro, uma vez que as ações que possuem alta liquidez se destacaram sobre as ações com
baixa liquidez, o que resultou nesse valor médio diário positivo.
Com relação às variáveis macroeconômicas tidas na literatura como tendo influência
sobre o retorno, nota-se que a taxa livre de risco diária foi de 0,0003, e que seu valor máximo
foi de 0,0005, de modo que os retornos do IBOVESPA e do SMLL foram ambos superiores à
taxa livre de risco, o que pode estar associado ao aumento do número de pessoas físicas na bolsa
no período estudado.
A expectativa do mercado de inflação anual e a expectativa de crescimento do PIB
anual, os quais foram tratados em bases diárias, obtiveram valor de 4,25% e 1,22%,
respectivamente. Todavia, o PIB teve um alto nível de variação, visto que o seu valor mínimo
foi de -3,19%, o que ocorreu no começo de 2017, pois o país ainda estava sentindo os efeitos
da recessão econômica e da alta contração que houve no PIB em 2015, todavia, com o passar
do tempo a economia voltou a melhorar, e a expectativa do PIB conseguiu se recuperar,
atingindo em 2018 o valor máximo foi de 2,9%.
A Tabela 1 mostra que há uma grande dispersão nos dados, a qual pode ser observada
por meio da discrepância dos valores máximos e mínimos das variáveis, os quais acarretam
altos valores de desvio padrão, de modo que há uma grande heterogeneidade nos dados.
Ademais, os valores encontrados de assimetria e curtose nas variáveis dão indícios de que elas
não seguem uma distribuição normal, fato que é confirmado por meio de testes de Jarque-Bera,
onde ao se analisar a distribuição das sérias, constatou-se a ausência de normalidade. Assim,
frente a heterogeneidade dos dados e a não normalidade deles, optou-se por utilizar regressão
quantílica devido a sua robustez.
