ESTUDO DE EVENTOS

Introduzido em 1969 por Fama, Fisher, Jensen e Roll, o estudo de eventos é uma técnica bastante usada em Finanças e consiste na análise do efeito de determinado evento no valor da

firma. Supondo racionalidade dos agentes, o efeito de um evento tornado público se refletirá no preço das ações de determinada empresa, permitindo que se verifique seu impacto utilizando-se de um período relativamente curto de análise (CAMPBELL ET AT., 1997, p. 149). Esta é uma forma de teste de eficiência semi-forte do mercado financeiro.

A definição do evento é a apresentação da data que se pretende estudar, considerando que a mesma possa ter gerado algum efeito sobre o retorno anormal da ação. A janela do evento usualmente engloba os dias anteriores e posteriores ao evento que possam ter sofrido alguma influência sobre o retorno anormal. Na maioria das vezes, essa janela de estimação é representada por períodos de 30, 60, 90, 120 dias, analisando-se dados diários (Kwok, 1990). Para este estudo de longo prazo, serão utilizados períodos mensais.

Campbell et al. (1997, p. 150-152) afirmam que a técnica de estudo de eventos parte da hipótese que um determinado fato, ou evento, afeta o preço das ações da empresa. A Figura 1 apresenta as etapas do Estudo de Eventos.

Figura 1.Etapas do Estudo de Eventos

Fonte: Adaptado de Campbell et al. (1997)

A primeira etapa do processo é a própria definição do evento que, no caso deste estudo, foi o início da listagem de ações de empresas brasileiras na NYSE. A janela do evento em questão corresponde ao período em que serão examinados os retornos das ações no mercado brasileiro. Esta janela foi composta pelos 24 meses subsequentes à listagem, além do próprio mês de ocorrência do evento, totalizando 25 períodos (meses) de observações.

6 1 2 4 5 Procedimento de Estimação Procedimentos de Teste Resultados Empíricos e Conclusões 3 Cálculo dos Retornos Normais e Anormais Critério de Seleção Definição do Evento

Em uma segunda etapa, são selecionadas as ações que farão parte do estudo. Para o presente trabalho, foram selecionadas as empresas brasileiras que em algum momento estiveram listadas na NYSE e que permitiram análise pós evento de 24 observações. Este universo é composto por ações de 37 empresas. No caso de empresas emissoras de mais de uma classe de ação, foram escolhidas ações preferenciais, por apresentarem maior liquidez na BOVESPA. Desta forma, a amostra final é composta por 37 ações.

A etapa seguinte é o cálculo dos retornos anormais na janela do evento. A hipótese central do estudo de eventos é que a mudança no valor é reflexo de um retorno anormal de suas ações. Desta forma, o conceito de retorno anormal é central para o estudo de eventos, consistindo no retorno real ex-post do título após o evento, subtraindo o retorno normal esperado para a firma. O retorno normal, por sua vez, é igual ao esperado se o evento não tivesse ocorrido. Assim, o retorno anormal é calculado da seguinte forma:

= − (3)

onde RAit, Rit,e E (Rit) são os retornos anormais, atuais e normais (esperados), respectivamente,

para um período de tempo t.

Campbell et al. (1997, p. 157) interpretam retornos anormais durante a janela do evento como uma medida do impacto do evento sobre o valor da firma ou de seu título. Desta forma, a metodologia assume implicitamente que o evento é exógeno em relação à mudança no valor de mercado do título. Em outras palavras, a alteração no valor do título é causada pelo próprio evento.

abordagens, que podem ser agrupadas em duas categorias: econômicas e estatísticas. Os modelos econômicos são (i) o CAPM, que pressupõe que a taxa de retornos de todos os ativos de risco é função de sua covariância com o portfólio de mercado (beta), sendo este o único medidor de risco; e (ii) o APT, que pressupõe que dois portfólios livres de risco não terão retornos esperados diferentes, já que essa diferença seria corrigida pelo mecanismo de arbitragem (operação corretiva).

Os modelos estatísticos, os mais utilizados nos artigos analisados, podem ser de três tipos: (i) o modelo de retornos ajustados à média, que consiste na estimativa dos retornos anormais pela diferença entre os retornos efetivos e a média aritmética dos retornos passados dos títulos; (ii) o modelo de retornos ajustados ao mercado, considerando-se que os retornos anormais são obtidos pela diferença entre o retorno do título e o do portfólio de mercado; e (iii) o modelo de retornos ajustados ao risco e ao mercado, que considera uma relação linear estável entre o retorno do título e o retorno de mercado (modelo de mercado).

Neste trabalho, foram realizadas regressões seguindo o modelo de mercado, porém em alguns casos os parâmetros mostraram-se instáveis, em outros o modelo não se mostrou estatisticamente significativo. Ainda, um terceiro grupo de empresas não possuía dados históricos suficientes por ter iniciado listagem na NYSE praticamente ao mesmo tempo que a listagem na Bovespa, impossibilitando regressões para obtenção de parâmetros de estimação.

Desta forma, esta pesquisa segue o trabalho de Ritter (1991) que utiliza o índice de mercado para cálculo do retorno anormal (RA) das ações e considera como esperado o próprio retorno do mercado, neste caso o Ibovespa. Desta forma, o retorno ajustado pelo benchmark foi calculado pela diferença entre o retorno mensal da ação e o retorno mensal do Ibovespa em cada período t, definido por:

, = − (4)

O retorno anormal médio precisou ser estimado para cada período t, sendo N a quantidade de empresas da amostra:

RA = ∑ RA (5)

A hipótese nula (H0) definida neste estudo foi que RA e RAA esperados fossem zero, o que

permitiria a rejeição da hipótese alternativa (H1) da existência de retornos anormais após a

listagem de ADRs na NYSE.

A partir da definição da hipótese nula (H0), os retornos anormais observados foram agregados

para a obtenção de inferências para o evento em análise. Para a agregação dos retornos anormais RAAi (Eq. 6) da ação i no período t, foi utilizada uma dimensão temporal, com ações

estudadas separadamente ao longo do período analisado. Assim, os retornos de cada ação foram agrupados individualmente dependendo do respectivo mês de início da listagem na NYSE. Seguindo a proposta de Ritter (1991), o RAA foi então definido como retornos anormais acumulados demonstrados pelo somatório de todos os retornos anormais das ações i entre o mês 0 e o mês S (máximo 24 meses) após a listagem de ADRs conforme equação a seguir:

, = ∑ (6)

Define-se o RAA médio em cada período t igual a:

Para que fosse possível finalmente efetuar o teste de hipótese, os RAA dos ativos foram padronizados para uma distribuição “t” de Student, ideal para o tamanho da amostra. Seguindo ainda o trabalho de Ritter (1991, p. 10), a estatística "t" para o RAA de cada mês foi calculada como:

= RAA (8)

Onde n é o número de empresas por cada período analisado, e dpt é o desvio padrão calculado

por:

= + 2 ( − 1) (9)

Onde t é o mês do evento, var é a média (24 meses) da variância transversal e cov é a autocovariância de primeira ordem das séries de RA.

De forma complementar à análise do RAA, esta pesquisa também se utilizou de uma análise alternativa proposta por Ritter (1991), que computa os retornos acumulados após IPOs através de um Índice de Riqueza Relativa (IRR). O IRR mede o retorno geométrico acumulado durante um determinado número de períodos (no caso, número de meses) de uma ação ou carteira em relação ao retorno geométrico acumulado no mesmo período para uma ação ou carteira de referência. Se o indicador de referência for interpretado como um custo de oportunidade, o IRR seria um índice de benefício / custo usualmente extraído dos modelos de fluxo de caixa descontados adotados na literatura de avaliação de investimentos. Assim, tem-se que:

e

, = ∏ (1 + ) (11)

O IRR da ação i no período t é dado por:

, =

∏ ( )

∏ ( ) (12)

Finalmente, o IRR médio para todas as ações no mês t é dado por:

, =

∑ _,

(13)

Onde rit e rmt são, respectivamente, o retorno da firma i e o retorno de mercado em cada mês t,

Rit é o retorno composto da ação i do mês 0 até o mês S e Rmt é o retorno composto do

Ibovespa do mês 0 até o mês S.

A hipótese nula (H0) neste caso é que o IRR médio seria igual a 1, ou seja, não haveria ganhos

anormais em bases capitalizadas compostas. Isso implicaria que o retorno do ADR médio não seria superior ao custo de oportunidade medido pela evolução do Ibovespa. Se o IRR médio fosse superior a 1, o retorno do ADR médio em questão superaria o retorno do Ibovespa, ou seja, haveria criação de valor para o detentor de uma carteira de ADRs com igual peso para cada ativo.