RESULTADOS DO TESTE DA HIPÓTESE 3

Na terceira hipótese da pesquisa, busca-se caracterizar o mercado de ADR de empresas brasileiras em bolsas norte-americanas. Efetua-se a análise da eficiência

informacional do mercado de ADR, com base em testes. A hipótese testada é:

H3 (Hipótese 3): Não há relação significativa entre as variáveis selecionadas para a avaliação de risco de mercado, pois alguns desses segmentos são mais afetados dependendo do risco.

Para responder a hipótese, foram utilizadas os resultados dos testes de análise não paramétrica e a análise da cointegração das séries, por meio do emprego da análise de regressão múltipla e análise de variância (ANOVA).

O primeiro conjunto de testes empregados na análise consistiu no procedimento não paramétrico do teste K-S, empregado com o objetivo de verificar se as séries de cotações analisadas podem ser ou não caracterizadas pela distribuição normal. A prova compara a distribuição de freqüência acumulada observada com a freqüência teórica e determina o ponto em que essas duas distribuições acusam a maior divergência. O teste de qualidade de ajustamento de K-S, portanto, consiste em um procedimento não paramétrico, empregado para determinar a qualidade do ajuste de uma amostra aleatória de dados.

A Tabela 28 apresenta uma síntese dos resultados do Teste K-S com a correção de Lilliefors, por setor do NAICS.

O valor crítico da distribuição da estatística K-S, encontra-se na hipótese de se rejeitar H se ₀ D≥D_tabela(α). Assim, para uma determinada probabilidade de erro de tipo I,

% 100

α x , rejeitando-se H se ₀ p≤α, sendo o valor crítico de α =0,05^.

TABELA 28 - RESULTADOS DO TESTE K-S NOS SETORES DO NAICS

Emissoras de ADR Não Emissoras de ADR

1 Indústria de bebidas 0,179553 0

2 Indústria de papel 0,151681 0,214555

3 Bancos e assemelhados 0,181587 0,198530

4 Telecomunicações e emissoras de TV e rádio 0,244184 0,136829

5 Indústria química 0,093152 0,192370

6 Empresa de eletricidade, gás e água 0,103971 0,189985

7 Indústria de equipamentos de transporte 0,102529 0

8 Siderurgia e indústria básica de outros metais 0,217621 0,200740

9 Loja de mercadorias variadas 0,095061 0,205901

10 Indústria de alimentos 0,135927 0,215017

11 Extração de petróleo e gas 0,149185 0

12 Telecomunicações e emissoras de TV 0,141151 0

13 Mineração (exceto petróleo e gas) 0,232020 0

Nr Setores NAICS Nível 2

Teste de Kolmogorov-Smirnov (K-S)

Pode-se concluir, com base nos dados descritos na Tabela 28, e com a probabilidade de erro de 5%, que a partir da observação dos resultados, as amostras da

distribuição são normais, aceitando a hipótese ^H₀ :^X ~^N(µ;σ) de normalidade em todas as empresas Emissoras e Não Emissoras de ADR analisadas.

Alternativo ao teste K-S, foi realizado um segundo grupo de testes, denominado de Teste de Hipóteses de Shapiro-Wilk, para testar se a variável sob estudo na amostra aleatória possui ou não distribuição normal, buscando, portanto, reforçar os resultados do Teste de Kolmogorov-Smirnov, por meio de outra metodologia de teste.

Com base nos resultados descritos na Tabela 14, observa-se que os valores indicam que a distribuição da variável sob estudo é do tipo normal, de acordo com os valores críticos para o teste, descritos por Shapiro-Wilk (1965, p. 605), confirmando os resultados obtidos no teste K-S, e aceitando a hipótese de distribuição normal da variável sob estudo, para as empresas Emissoras.

Para poder se aplicar um teste de hipóteses paramétrico referente à comparação de k médias populacionais a partir de k amostras representativas, é preciso verificar que as variâncias populacionais, estimadas a partir das amostras, sejam homogêneas. Para obter esses resultados foi realizado um terceiro grupo de testes, denominado de teste de Levene.

A partir dos resultados obtidos do Teste de Hipóteses de Levene, podemos aceitar a hipótese de que a variável tem distribuição normal, sendo: H₀ :σ₁² =σ₂² =K=σ_k², para a amostra estimada, em nível α = 5%, ou seja, que as variâncias populacionais estimadas a partir da amostra são homogêneas.

Um quarto grupo de testes foi realizado, com o objetivo de verificar se a análise de regressão múltipla está condicionada aos valores fixados pelos regressores, representados pela Crise Asiática (X2), Crise Russa (X3), Crise Brasileira (X4), Crise Argentina (X5) e o Índice das Empresas Emissoras de ADR (IE_ADR) (X6), e o Índice das Empresas Não Emissoras de ADR (INE_ADR) (X7), e o que obtivemos foi o valor médio de Y, representando pela variável dependente, preço das ações das empresas, ou a resposta média de Y para os valores dados dos regressores.

A Tabela 29 apresenta uma síntese dos resultados da análise de variância (ANOVA) por setor do NAICS.

Com base nos resultados obtidos, verifica-se que os dados mostram que o modelo é significativo, pois o p-value na tabela da ANOVA está menor que 0,01, portanto, há uma relação estatisticamente significativa entre as variáveis ao nível de 99% de confiança, em todas as empresas, e os resultados do ajuste do modelo de regressão linear múltipla para descrever o relacionamento entre as variáveis explicam o modelo.

TABELA 29 - RESULTADOS DA ANOVA NOS SETORES DO NAICS

R² (%) Estatística F p-value R² (%) Estatística F p-value

1 Indústria de bebidas 33,475136 239,421301 0,000000 0,0 - 0,000000

2 Indústria de papel 40,722836 281,334841 0,000000 46,960611 344,870038 0,000000 3 Bancos e assemelhados 20,359121 121,734137 0,000000 32,908261 104,409607 0,000000 4 Telecomunicações e emissoras de TV e rádio 12,908864 63,287283 0,000000 25,931062 111,088281 0,000000 5 Indústria química 37,911478 222,203677 0,000000 38,529953 156,239777 0,000000 6 Empresa de eletricidade, gás e água 26,484118 116,237877 0,000000 24,347589 113,998007 0,000000 7 Indústria de equipamentos de transporte 3,120794 9,393383 0,000000 0,0 - 0,000000 8 Siderurgia e indústria básica de outros metais 34,661820 222,405069 0,000000 35,494820 209,121212 0,000000 9 Loja de mercadorias variadas 15,918773 90,232829 0,000000 32,763848 146,234708 0,000000 10 Indústria de alimentos 24,714240 70,053338 0,000000 20,833199 88,536254 0,000000

11 Extração de petróleo e gás 22,001784 73,623037 0,000000 0 - 0,000000

12 Telecomunicações e emissoras de TV 19,672906 108,400075 0,000000 0 - 0,000000

13 Mineração (exceto petróleo e gás) 5,586917 13,811500 0,000000 0 - 0,000000

Não Emissoras de ADR Análise de Variância (ANOVA)

Nr Setores NAICS Nível 2

Emissoras de ADR

O fato de duas séries serem individualmente eficientes não implica que em toda informação relevante passada esteja incorporada nos preços de um mercado; e se o outro mercado contém informações úteis e importantes para a análise do comportamento do primeiro mercado.

Assim, os resultados obtidos, por meio dos testes estatísticos e econométricos, indicam a rejeição da hipótese H3 (Hipótese 3), pois, há relação significativa entre as variáveis selecionadas para a avaliação de risco de mercado, pois alguns desses segmentos são mais afetados dependendo do risco.