Impacto no retorno das ações

O método de estudo de eventos foi usado para medir a influência das notícias e das comunicações corporativas sobre os retornos das ações. De acordo com Schweitzer (1989, p.18), os estudos de eventos são usados para examinar os retornos das ações antes e depois do anúncio de um evento. Soares, Rostagno e Soares (2002, p.2) afirmam que os eventos são utilizados como amostra para a identificação do impacto dos fluxos de informação sobre o comportamento do mercado.

De acordo com Schweitzer (1989, p.21), pode haver algumas deficiências na abordagem do estudo de eventos caso: 1) os pesquisadores não puderem identificar a data

exata do evento, assim, eles podem acabar analisando o padrão incorreto de retornos anormais; 2) haja eventos muito próximos uns dos outros, o que torna os resultados dos estudos de eventos difíceis de interpretar; 3) haja dificuldade em estimar os retornos esperados; 4) o preço das ações tenham mudado por causa de fatores não relacionados com o próprio evento. Portanto, dois passos importantes devem ser seguidos para aplicar a metodologia do estudo de eventos: a identificação das datas em que os eventos ocorreram e a estimativa dos retornos esperados.

Nesta pesquisa, os eventos são as comunicações corporativas e as notícias. Optou-se

pelo cálculo de retornos compostos continuamente ou retornos logarítmicos: T = ln 5W

5WE4 . A

distribuição de frequência de retornos logarítmicos é simétrica. Assim, quando Pt (preço das

ações no dia t) é menor do que Pt-1 (preço das ações no dia t-1), o logaritmo natural tende para

-∞, no entanto, se for o contrário, o resultado será maior que 1 e o logaritmo tenderá a ∞. Para Schweitzer (1989, p.18, tradução nossa), “a parte difícil dos estudos de eventos é realizar os ajustes nos retornos para movimentos globais do mercado de ações, bem como para outros fatores não relacionados especificamente ao evento em estudo”. Os retornos anormais representam o retorno das ações após subtrair a parte atribuível aos movimentos globais do mercado de ações. Ainda de acordo com Schweitzer (1989, p.18, tradução nossa), “Parte dos retornos das ações de uma empresa reflete altos e baixos do mercado de ações como um todo. O restante reflete o evento”.

Portanto, para avaliar o impacto de um evento em um determinado dia, o retorno anormal foi calculado como o retorno real menos o retorno normal (ou retorno esperado) nesse dia. Soares, Rostagno e Soares (2002, p.3) afirmam que “o retorno normal é definido como o retorno esperado, se o evento não tivesse acontecido”. O método utilizado para calcular os retornos normais foi o modelo de mercado que pressupõe uma relação linear estável entre os retornos do mercado e os retornos das ações.

Para os retornos do mercado, calculamos os retornos do índice Ibovespa. Outros estudos de eventos aplicados a empresas brasileiras de capital aberto também utilizaram o índice da Bolsa de Valores de São Paulo (NAVARRO, 1996; HERRERA; PROCIANOY, 2000; VIEIRA; PROCIANOY, 2001; PEROBELLI; PEROBELLI; ARBEX, 2000; CAMARGOS; BARBOSA, 2015). As cotações do Ibovespa foram obtidas através de assinatura do ADVFN, sítio de dados financeiros. Primeiramente, tentou-se trabalhar com cotações do Ibovespa através de fontes públicas, como: Yahoo Finance e Google Finance. O

primeiro tinha cotações em excesso que superaram os dias de negociação reais. O último, por outro lado, tinha problemas na formatação das datas.

Além dos retornos de mercado, é preciso estimar parâmetros usando análise de regressão para calcular o retorno esperado. Dessa maneira, a fórmula utilizada para o cálculo do retorno esperado possui parâmetros de regressão linear envolvendo os retornos da ação e

os retornos de mercado: Y(Z;[) = \; + ];Z^[. Os parâmetros \; e ]; são valores OLS

(ordinary least squares, ou mínimos quadrados ordinários). Esses parâmetros são estimados através da regressão dos retornos das ações sobre os retornos de mercado durante 200 dias

anteriores à janela do evento. Z_^[ é o retorno de mercado (Ibovespa) no dia t.

Neuhierl, Scherbina e Schlusche (2013) usaram o modelo de mercado em um estudo de evento para analisar como vários tipos de informações divulgadas pelas empresas afetam os retornos das ações. Antweiler e Frank (2006) também usaram o modelo de mercado OLS para medir as reações do mercado americano às notícias do Wall Street Journal sobre as empresas. Após o cálculo dos retornos esperados, o retorno anormal foi calculado subtraindo

os retornos esperados dos retornos reais: _Z_;[ = Z_;[− Y(Z_;[). _Z_;[ é o retorno anormal da

ação i no dia t, Z_;[ é o retorno real no dia t e Y(Z_;[) é o retorno esperado no dia t que é calculado através da formula anterior.

A partir da fórmula do retorno anormal, verifica-se que, quando o retorno real de uma determinada ação em uma data específica for menor do que o seu retorno esperado, o retorno anormal será negativo. Por exemplo, no dia 03/12/2015, a PETR3 teve retorno real de +3,4%

e o seu retorno esperado foi de +6,6%, logo _Z5abcd = 3,4% − 6,6% = −3,2%. Por outro

lado, o retorno anormal será positivo para uma determinada ação em uma data específica quando o seu retorno real for maior do que o seu retorno esperado. Por exemplo, no dia 30/09/2015, a PETR4 teve retorno real de +9,4% e o seu retorno esperado foi de +4,0%, logo

_Z_5abcj = 9,4% − 4,0% = +5,4%.

Os retornos anormais mais altos e mais baixos na data dos eventos foram destacados juntamente com o assunto, tipo de fonte de informação (formal/informal), impacto (positivo, negativo e neutro). Dentre os destacados, alguns foram plotados em uma janela de evento composta de 7 dias, ou seja, a janela se estende de 3 dias antes para 3 dias após o dia da notícia/divulgação da informação (-3, 0, +3). Uma das janelas de eventos usadas por Antweiler e Frank (2006) começou a partir de três dias antes da data do evento para três dias depois. De acordo com Neuhierl, Scherbina e Schlusche (2013), é comum, em estudos de

eventos, iniciar a janela antes da data do evento, pois a informação pode ter vazado para o mercado imediatamente antes da sua divulgação.

A janela de evento para esta pesquisa é curta porque o interesse está no impacto imediato da informação e, também, para minimizar a sobreposição das janelas. Assim, o retorno acumulado anormal (CAR) foi calculado para cada ação i com um evento no dia t com o período de tempo compreendido em cada janela de evento de 7 dias, pois inclui 3 dias antes

e depois do evento: n_Z_;[ = [Pd_Z_;[

[Bd .

CARs mostram o impacto de um evento ao longo do tempo e apoiam a investigação do efeito da informação sobre os retornos das ações. De acordo com Schweitzer (1989, p.19- 20), há três tipos de efeitos sobre os retornos das ações, tais como: um impacto positivo no dia do evento; um impacto negativo no dia do evento; e, se o evento é antecipado pelo mercado, os retornos anormais acumulados começam a subir/descer alguns dias antes da data do evento e, em seguida, ocorre uma grande alta/queda do retorno na data do evento.

No entanto, nos casos em que há eventos que ocorrem muito próximos um do outro, é difícil dizer se as flutuações do CAR antes de uma determinada data de evento foram causadas pela antecipação deste evento ou pelo efeito de outros eventos nos retornos. Do mesmo modo, é difícil dizer se as flutuações do CAR após a data do evento é um efeito pós- anúncio da informação ou o impacto de outro evento próximo ao primeiro.