UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
INSTITUTO DE ECONOMIA
Thiago Cyfer Goularte
Liquidez e eficiência: Evidências empíricas no mercado de
ações brasileiro
Campinas
2018
UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
INSTITUTO DE ECONOMIA
Thiago Cyfer Goularte
Liquidez e eficiência: Evidências empíricas no mercado de
ações brasileiro
Prof. Dr. Rodrigo Lanna Franco da Silveira – orientador
Dissertação de Mestrado apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Ciências Econômicas do Instituto de Economia da Universidade Estadual de Campinas para obtenção do título de Mestre em Ciências Econômicas.
ESTE EXEMPLAR CORRESPONDE À VERSÃO FINAL DA DISSERTAÇÃO DEFENDIDA PELO
ALUNO THIAGO CYFER GOULARTE E
ORIENTADO PELO PROF. DR. RODRIGO LANNA FRANCO DA SILVEIRA.
Campinas
Janeiro de 2018
Ficha catalográfica
Universidade Estadual de Campinas Biblioteca do Instituto de Economia
Mirian Clavico Alves - CRB 8/8708
Goularte, Thiago Cyfer,
G729L GouLiquidez e eficiência : evidências empíricas no mercado de ações brasileiro
/ Thiago Cyfer Goularte. – Campinas, SP : [s.n.], 2018.
GouOrientador: Rodrigo Lanna Franco da Silveira.
GouDissertação (mestrado) – Universidade Estadual de Campinas, Instituto de
Economia.
Gou1. Mercado de capitais. 2. Liquidez (Economia). 3. Hipótese de mercados
eficientes. 4. Hipótese de mercados adaptativos. I. Silveira, Rodrigo Lanna Franco da, 1976-. II. Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Economia. III. Título.
Informações para Biblioteca Digital
Título em outro idioma: Liquidity and efficiency : empirical evidence from the Brazilian
stock market
Palavras-chave em inglês:
Capital market
Liquidity (Economics) Efficient markets hypothesis Adaptive markets hypothesis
Área de concentração: Teoria Econômica Titulação: Mestre em Ciências Econômicas Banca examinadora:
Rodrigo Lanna Franco da Silveira [Orientador] Leandro dos Santos Maciel
Rosângela Ballini
Data de defesa: 05-01-2018
Programa de Pós-Graduação: Ciências Econômicas
UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
INSTITUTO DE ECONOMIA
Thiago Cyfer Goularte
Liquidez e eficiência: Evidências empíricas no mercado de
ações brasileiro
Defendida em 05/01/2018
COMISSÃO JULGADORA
Prof. Dr. RODRIGO LANNA FRANCO DA SILVEIRA
Instituto de Economia / UNICAMP
Profª. Drª. ROSÂNGELA BALLINI
Instituto de Economia / UNICAMP
Prof. Dr. LEANDRO DOS SANTOS MACIEL
UNIFESP
A Ata de Defesa, assinada pelos membros da Comissão Examinadora, consta no processo de vida acadêmica do aluno.
AGRADECIMENTOS
Agradeço à Capes pelo financiamento de meu Mestrado, através do Instituto de Economia da Universidade Estadual de Campinas. Agradeço também a meu orientador, Rodrigo Lanna Franco da Silveira, pela liberdade e incentivo dados a minhas pretensões de pesquisa, e apoio e dedicação cruciais para a concretização do presente trabalho. O agradecimento também se estende a Rosângela Ballini e Leandro dos Santos Maciel – pelas importantes contribuições aos rumos do trabalho na avaliação de qualificação, e a Manuel Rocha Armada – que proveu sua contribuição ao revisar uma versão preliminar do presente trabalho durante o 4º Encontro Brasileiro de Finanças Comportamentais.
Gostaria de agradecer ainda a alguns grandes amigos que me acompanharam, incentivaram e comemoraram comigo minhas vitórias – em especial Luis Ricardo Guerra Santos e os moradores da casa da Pascoal Bianco. Também agradeço a diversos amigos e docentes do Instituto de Economia, cujas conversas me ajudaram a manter a “cabeça aberta” e a curiosidade necessárias para ampliação de minha visão sobre a ciência econômica.
Agradeço à Lillian Bondezan Holovatino, pelo companheirismo e carinho incondicional durante nossa trajetória nestes últimos três anos. Comemorando as vitórias e oferecendo apoio nas mais diversas formas nos momentos de dificuldade. O agradecimento se estende ainda à sua família, sobretudo a seus pais Gilberto e Marlene, e sua irmã Fernanda.
Por fim, agradeço à minha família. À Maria Gilvaneide Dias Goularte e aos meus pequenos irmãos, Lívia, Pedro e Vítor, cuja convivência ajuda a tirar o peso que por vezes acompanha a rotina acadêmica. A Raphael Neves, pelo apoio e interesse em compartilhar experiências sobre economia. A meus avós, tios e demais parentes espalhados entre o Rio de Janeiro e o Rio Grande do Sul – que mesmo distantes fisicamente, sempre se fizeram presentes. A meu padrasto Matias Chambouleyron, pelo incentivo e apoio desde a minha infância, e por me inspirar a seguir a carreira de economista e a trajetória acadêmica do Mestrado. A meu pai, Alexandre da Costa Goularte, pelo exemplo e inspiração para manter a dedicação e a curiosidade com relação ao conhecimento nos momentos mais difíceis. E agradeço à minha mãe Ingrid Cyfer, cuja influência não apenas me levou à escolha de trajetória acadêmica, mas a me tornar uma pessoa melhor em diversos sentidos. Sem o apoio incondicional deles, este trabalho jamais teria sido realizado.
RESUMO
O presente estudo teve como objetivo analisar a eficiência do mercado acionário brasileiro no período 1995-2016, verificando o impacto da liquidez sobre a previsibilidade dos retornos das ações negociadas. Neste contexto, cinco aspectos foram especificamente avaliados: i) se os retornos de curto prazo são independentemente e identicamente distribuídos ao longa de toda a amostra analisada; ii) a variação desta previsibilidade ao longo do tempo; iii) a relação da variação da previsibilidade com a liquidez de mercado na série de tempo; iv) se as relações encontradas permeiam as ações listadas independentemente do tamanho da empresa emissora; v) consequências para a eficiência de mercado da forma fraca e para modelos de precificação de ativos de diversos arcabouços da literatura de finanças. Adicionalmente, avaliou-se a relação de alterações disruptivas do contexto econômico com a previsibilidade de retornos. Foram utilizados testes de Ljung-Box, Jarque-Bera, BDS, testes de razão de variância, de Forma Espectral Generalizada e análises de regressão. A análise incluiu portfólios de mercado e formados por tamanho. Os resultados obtidos foram comparados com as previsões de modelos de quatro arcabouços teóricos: duas variantes do modelo Random Walk (RW1 e RW3) e o modelo baseado em consumo (CB-APM) de Lucas (1978), da Hipótese de Mercados Eficientes; o modelo de informação assimétrica e custos de transação e inventário de Hasbrouck (1996), da Teoria de Microestrutura de Mercado; o modelo de under- e overreaction de Hong e Stein (1999), das Finanças Comportamentais; e o modelo de Lux e Marchesi (2000) de estratégias adaptativas, coerente com a Hipótese de Mercados Adaptativos. Este último é considerado o que pode melhor explicar as propriedades da série de retornos de curto prazo, quais sejam: a previsibilidade de retornos não permeia todo o período analisado; há previsibilidade de retornos em alguns subperíodos, relacionada às alterações do contexto econômico como a crise do subprime, mas não relacionada às variações da liquidez. Assim, pode-se concluir que o mercado brasileiro é em muitos momentos eficiente, mas há ocorrência de subperíodos de ineficiência relacionados às mudanças no contexto econômico vigente.
Palavras-chave: Mercado de capitais. Liquidez (Economia). Hipótese de Mercados Eficientes. Hipótese de Mercados Adaptativos.
ABSTRACT
This study empirically evaluated the Brazilian stock market short-term return time-series, between 1995 and 2016. Five aspects are analyzed: (i) if the short-term return time series is independently and identically distributed; (ii) the existence of short-term return predictability pervasive to the whole sample; (iii) this predictability´s fluctuation over time; (iv) relationship between return predictability with proxies for asset liquidity; (v) consequences of the above for the weak-form market efficiency and asset pricing models related to four theoretical frameworks. Additionally, the relationship between disruptive changes in the economic context and the short-term return predictability is evaluated. Ljung-Box, Jarque-Bera, BDS, Variance Ratio and Spectral Generalized Form tests were employed, as well as regression analysis’. Market and size-based portfolios were evaluated. The empirical results were compared to predictions made by the following models: two variations of the Random Walk Model (RW1 and RW3) and Lucas’ (1978) Consumption-Based Asset Pricing Model (CB-APM), coherent with the Efficient Markets Hypothesis; Hasbrouck´s (1996) assymetric information and transaction cost model, consistent with the Market Microstructure Theory; Hong and Stein´s (1999) Behavioural Finance under- and overreaction model; Lux e Marchesi´s (2000) adaptive strategies model, coherent with the Adaptive Markets Hypothesis. This last model is considered the one that best explains the return time-series empirical properties: return predictability is not pervasive throughout the whole analyzed period; there is return predictability in some subperiods – and these occurrences are related with events that alter the economic context such as the subprime crisis, but not related with the change in portfolio liquidity over time. Thus, the Brazilian stock market is weak-form efficient in many periods, but there are inefficiency subperiods related to alterations in the economic context.
Keywords: Capital market. Liquidity (Economics). Efficient markets hypothesis. Adaptive markets hypothesis.
SUMÁRIO
INTRODUÇÃO ... 10
1. MERCADO DE AÇÕES: CONCEITOS E CONTEXTO ... 16
1.1. Mercado acionário: funções e segmentos ... 16
1.2. Valor intrínseco ... 17
1.3. Eficiência informacional de preços ... 18
1.4. Conceito de liquidez ... 20
1.4.1. Liquidez e precificação de ativos ... 21
1.5. O mercado acionário brasileiro ... 23
2. EFICIÊNCIA DE MERCADO: REVISÃO DE LITERATURA ... 30
2.1. Hipótese de Mercados Eficientes ... 31
2.1.1. Imprevisibilidade incondicional: Modelos RW1 ... 35
2.1.2. Imprevisibilidade condicional: Modelos RW3 ... 37
2.1.3. Previsibilidade condicional de longo prazo e state prices ... 40
2.2. Teoria de Microestrutura de Mercado ... 44
2.2.1. Modelos de custos de inventário e assimetria informacional ... 47
2.3. Finanças Comportamentais ... 53
2.3.1. Modelos de underreaction e overreaction ... 57
2.4. Hipótese de Mercados Adaptativos ... 63
2.4.1. Variação da previsibilidade de retornos: modelos de estratégias adaptativas ... 66
2.5. Implicações dos modelos analisados testadas no presente estudo ... 70
3. METODOLOGIA ... 73
3.1 Dados ... 73
3.2 Formação dos portfólios analisados ... 75
3.3 Cálculo dos retornos... 76
3.4 Teste Jarque-Bera de normalidade incondicional ... 78
3.5 Testes de dependência serial dos retornos ... 79
3.5.1 Teste de Ljung-Box ... 81
3.5.2 Teste Bootstrap-BDS ... 82
3.5.3 Teste de Razão de Variância Automática com wild bootstrapping (WBAVR) ... 86
3.5.4 Teste de Forma Espectral Generalizada (FEG) ... 88
3.6 Medida relativa da dependência serial de retornos: o p-valor ... 90
3.7 Medidas de liquidez ... 91
3.7.1 Medida de Amihud de impacto em preço ... 91
3.8 Cálculo em rolling window ... 94
3.9 Testes de raiz unitária ... 95
3.10 Variáveis de controle e análises de regressão ... 96
3.11 Visão resumida da metodologia ... 100
4. ANÁLISE DOS RESULTADOS ... 102
4.1. Estatísticas descritivas de retornos ... 103
4.2. Testes de dependência serial de retornos ... 106
4.3. Evolução da dependência serial de retornos ao longo do tempo ... 109
4.4. Estatísticas descritivas da liquidez ... 117
4.5. Estatísticas descritivas de variáveis de controle ... 125
4.6. Relação de dependência serial de retornos e liquidez ... 127
4.7. Resumo dos resultados ... 133
4.8. Interpretações teóricas possíveis dos resultados ... 134
4.9. Limitações dos resultados obtidos... 137
CONSIDERAÇÕES FINAIS ... 139
BIBLIOGRAFIA ... 143
APÊNDICE A – TESTES DE RAIZ UNITÁRIA – DICKEY-FULLER AUMENTADO (ADF) ... 152
APÊNDICE B – TESTES DE RAIZ UNITÁRIA – KPSS ... 154
INTRODUÇÃO
A área de pesquisa em finanças tem apresentado significativo crescimento e destaque nas ciências econômicas nas últimas décadas. Além de auxiliar no entendimento das possíveis consequências de escolhas institucionais e políticas, este campo de estudos tem contribuído na análise de como as pessoas e as instituições interagem em ambientes altamente incertos e complexos. As investigações têm evoluído à medida que uma miríade de possibilidades de transações envolve diferentes agentes, títulos e procedimentos operacionais. Consequentemente, tal quadro de transações resulta na alocação de recursos nos mercados, que pode se traduzir tanto em maneiras de mitigação de riscos para os agentes econômicos e maiores possibilidades de financiamento de investimentos diversos importantes ao crescimento econômico, quanto na canalização de recursos para alocações pouco benéficas ao desenvolvimento da economia, além da possibilidade de criação de bolhas e amplificação de crises.
A importância deste campo está patente na sua relevante influência na determinação de políticas econômicas voltadas ao mercado financeiro, na prática dos agentes que participam destes mercados, e no desenvolvimento acadêmico de áreas correlacionadas. Não coincidentemente, nos anos recentes, diversos estudiosos têm sido laureados com o Prêmio Nobel de Economia por contribuições para o desenvolvimento teórico e metodológico neste campo do conhecimento. Este é o caso de Richard Thaler, laureado em 2017, e Eugene Fama, Robert Shiller e Lars Peter Hansen, laureados em 2013. Tal prêmio foi também concedido a outros importantes pesquisadores que fizeram destacadas análises nesta área de pesquisa, tais como Markowitz, Miller e Sharpe (premiados em 1990), Merton e Scholes (em 1997) e Kahneman (em 2002).
Dentro da literatura de economia financeira, têm obtido destaque estudos que utilizam conceitos das áreas de precificação de ativos financeiros (asset pricing) e finanças comportamentais. Em geral, busca-se entender como o comportamento dos agentes, suas interações e o modo de estruturação dos mercados influenciam a alocação dos recursos econômicos, tanto espacialmente quanto ao longo do tempo. Desta maneira, tais fatores influenciam na determinação dos preços de mercado e dos retornos obtidos pela posse dos ativos, tanto tomados individualmente quanto conjuntamente em portfólios.
Neste contexto, o debate acadêmico sobre a possibilidade de eficiência informacional do mercado acionário é um dos temas predominantes, por sua relevância tanto
para reguladores que buscam formas de incentivar (ou desestimular) comportamentos benéficos (maléficos) ao desenvolvimento deste mercado, quanto para agentes que se empenham na escolha de estratégias mais rentáveis de investimento.
Para as comunidades de investidores e economistas financeiros, por exemplo, a eficiência informacional de mercado possui implicações para a existência de padrões de comportamento dos retornos de títulos (LIM; BROOKS, 2011), influenciando as estratégias adotadas por estes agentes. Consequentemente, tal eficiência afeta a tomada de decisão de investidores privados, institucionais e executivos de corporações, em especial aqueles que exercem atividades em empresas que são ou busquem ser companhias abertas. Um exemplo prático é que, no caso de o mercado de capitais ser eficiente, estratégias de investimento a partir de padrões gráficos de movimentação dos preços de mercado (a chamada análise técnica) seriam ineficazes na obtenção de retornos consistentemente acima dos obtidos pela média do mercado, ajustados pelo risco e pelos custos incorridos na negociação (FAMA, 1995; TORRES; BONOMO; FERNANDES, 2002). Logo, caso a eficiência informacional seja uma característica dos mercados de capitais, este tipo de estratégia não deveria ser adotado por investidores privados.
Ademais, a questão é relevante para reguladores de mercado interessados em políticas que levem a uma maior eficiência dos mercados de capitais (LIM; BROOKS, 2011), aumentando as opções de financiamento e investimento aos agentes econômicos, potencializando as possibilidades de crescimento da economia, e diminuindo o risco de crises financeiras com consequências econômicas devastadoras. Reguladores que partam do argumento da eficiência de mercado podem atuar no sentido de remover impedimentos para negociações e melhorar a disponibilidade de informação para investidores sobre empresas participantes do mercado; por exemplo, estimulando melhorias na governança corporativa (BALL, 2009). Por outro lado, reguladores que adotem o princípio de que o mercado não é eficiente podem buscar restringir as movimentações de capitais ao menos até certo ponto, desestimulando, por exemplo, o day trading de investidores amadores, de modo a evitar o
surgimento de bolhas financeiras1.
1 Um exemplo é o argumento de Shiller (2015) de que a Securities Exchange Comission (SEC), que regula o
mercado de valores mobiliários norte-americano, encorajou o surgimento de day traders amadores ao alterar suas regulações quanto ao uso de sistemas para trading de ordens de volume pequeno em 1997. Este fator, em conjunto com o crescimento da participação de investidores individuais no after-market americano do final dos anos 1990 é, para o autor, ponto que contribuiu para a crise das empresas ponto-com no início dos nos 2000.
Tão importante quanto a possibilidade de eficiência informacional do mercado acionário é o entendimento dos determinantes desta eficiência. Deste ponto de vista, pode-se tomar a eficiência como um conceito relativo ao invés de absoluto e binário. Ao invés de afirmar que um mercado é ou não eficiente, poder-se-ia afirmar que determinado mercado é mais ou menos eficiente do que outro, ou que um mercado se tornou mais ou menos eficiente ao longo do tempo (CAMPBELL; LO; MACKINLAY, 1997). Dentre os fatores já testados na literatura que podem explicar os diferentes níveis de eficiência entre mercados e ao longo do tempo, a liquidez é de especial interesse para o presente estudo. Isto pois a iliquidez dos mercados acionários e seus ativos é sugerida por diversos autores como uma das possíveis razões de sua ineficiência, em especial em mercados emergentes como o brasileiro (LUCENA; FIGUEIREDO, 2004; TABAK, 2003). No entanto, a literatura que testa empiricamente a relação entre liquidez e eficiência ainda é relativamente escassa. Apesar desta escassez, nos últimos anos trabalhos têm sido desenvolvidos neste sentido, com destaque para os estudos de Chordia, Roll e Subrahmanyam (2008, 2011).
O entendimento desta relação é também de suma importância para os investidores, pois a iliquidez de um ativo está diretamente associada ao custo de sua execução imediata (ex.: venda imediata do título) (AMIHUD; MENDELSON, 1986), e, portanto, o risco de uma ação se tornar ilíquida está diretamente associado ao risco incorrido na sua aquisição (PASTOR; STAMBAUGH, 2003). Em complemento, a relação entre a liquidez e eficiência pode alterar a interpretação dos investidores com relação ao quanto o preço de mercado de ações com diferentes níveis de liquidez reflete a informação disponível a respeito dos dividendos futuros esperados da empresa emissora.
Executivos de empresas emissoras de ações em Bolsa também devem se interessar pelo tema, pois um aumento de liquidez pode ser redutor do custo do capital próprio da companhia, influenciando seu custo de financiamento, já que os retornos requeridos pelos agentes para ativos mais líquidos tendem a ser menores (AMIHUD; MENDELSON, 1986; HOLDEN; JACOBSEN; SUBRAHMANYAM, 2014). Ademais, a liquidez no momento escolhido para novas emissões de suas ações influencia a rentabilidade da captação de recursos desta operação, já que emissões em momentos de maior liquidez tendem a ser financeiramente mais rentáveis para a empresa (BAKER; STEIN, 2004).
O entendimento da relação entre liquidez e eficiência informacional é ainda mais crítico para reguladores, pois estes podem atuar no sentido de estimular ou desestimular a liquidez, tanto do mercado como um todo como de grupos específicos de ativos. Exemplo deste
tipo de atuação é a regulação dos market makers promovida em 2003 no mercado de ações brasileiro, que teve como um de seus objetivos a promoção de uma liquidez mínima para papéis de baixa liquidez (BRUM, 2006).
Observa-se assim que a eficiência de mercado e a influência da liquidez como seu determinante é tema de interesse para diversos stakeholders. Neste contexto, o presente estudo tem como objetivo principal analisar a eficiência do mercado acionário brasileiro no período 1995-2016, verificando o impacto da liquidez sobre a previsibilidade dos retornos das ações negociadas. Cinco objetivos específicos podem ser listados: i) verificar empiricamente se os retornos de curto prazo de ações negociadas no mercado secundário são independentemente e identicamente distribuídos (iid); ii) testar se a série de retornos possui dependência serial (linear ou não-linear), e a evolução ao longo do tempo desta dependência; iii) avaliar a relação desta dependência serial com a liquidez dos ativos; iv) mensurar se as relações encontradas permeiam portfólios independentemente do tamanho da empresa emissora das ações que os compõem; v) analisar qual interpretação teórica parece a mais adequada para explicar os padrões observados no que tange a possibilidade de eficiência do mercado. Adicionalmente, a utilização de variáveis de controle relacionadas ao contexto econômico vigente, como dummies para períodos de crise, potencialmente indicará possíveis relações destas variáveis com a variação da previsibilidade dos retornos.
Há divergência nas implicações de diferentes modelos teóricos de asset pricing quanto à possibilidade da distribuição incondicional dos retornos ser iid ou de haver dependência serial dos retornos de curto prazo2. A relação desta dependência serial com a liquidez pode indicar os efeitos da aproximação do mercado de um contexto frictionless, ou seja, de disponibilidade de liquidez ilimitada, no comportamento estatístico dos retornos. Este aspecto específico é um dos pontos que diferencia os modelos da Hipótese de Mercados Eficientes (HME) e da Teoria de Microestrutura de Mercado (TMM) analisados no presente estudo. Outros fatores geradores de comportamento previsível dos retornos são padrões não-racionais de comportamento dos agentes – frisados no modelo de Finanças Comportamentais analisado – ou pela adaptação estratégica de agentes com racionalidade limitada ao contexto vigente – como frisado no modelo da Hipótese de Mercados Adaptativos avaliado no presente estudo.
Por essa razão, as interpretações possíveis para os resultados empíricos obtidos no presente estudo são analisadas a partir dos modelos escolhidos da HME, TMM, FC e HMA. Estas interpretações são expostas e, à luz das premissas e implicações de um conjunto dos modelos mais influentes da literatura de asset pricing.
Tendo em vista o posto, o presente trabalho contribui para a literatura empírica em finanças com a compilação de evidências a respeito da previsibilidade de retornos de curto prazo, – em horizonte semanal – sua variação ao longo do tempo e seus determinantes. Esta contribuição pode ser subdividida em três componentes. O primeiro é a avaliação da relação na série de tempo entre a variação da previsibilidade de retornos e da liquidez em portfólios de ações. Até onde o autor do presente trabalho pode afirmar, não há trabalhos na literatura de finanças com este tipo de abordagem – ao menos não utilizando métodos de mensuração da previsibilidade de retornos tão próximos ao estado da arte.
O segundo é a verificação da influência do tamanho da empresa emissora na relação entre liquidez e dependência serial dos retornos de curto prazo. Embora a relação entre tamanho e dependência serial (LO; MACKINLAY, 1988) e tamanho e liquidez do ativo (HOLDEN; JACOBSEN; SUBRAHMANYAM, 2014) sejam bem documentadas na literatura, a influência do tamanho da empresa na relação entre liquidez e dependência serial é assunto ainda pouco
explorado, e que motiva o terceiro objetivo deste trabalho3. Além disso, estudos da variação da
dependência serial de retornos aplicados ao mercado acionário brasileiro em geral se limitam ao índice de mercado (Dourado e Tabak, 2014), sem incluir portfólios de tamanho como no presente estudo. O fator tamanho é importante na determinação da eficiência informacional de determinado portfólio ou mercado (LOUGHRAN; RITTER, 2000), corroborando a importância da maior abrangência de análise aqui apresentada.
O terceiro componente da contribuição empírica é a verificação de como a crise financeira do subprime e recessões econômicas domésticas afetaram a previsibilidade de retornos do mercado. Embora haja estudos recentes com análise empírica semelhante na literatura internacional (KIM; LIM; SHAMSUDDIN, 2011; URQUHART; e MCGROARTY, 2016), há escassez deste tipo de análise para mercados emergentes.
3 Uma exceção notável é o trabalho de Boehmer e Kelley (2009), que analisa o efeito da posse de um ativo por
investidores institucionais e da liquidez na sua eficiência, afirmando que destes dois fatores, a liquidez é mais importante na determinação da eficiência para ações menores, e a presença de investidores institucionais é mais relevante para a eficiência de ações maiores.
Além das contribuições empíricas citadas, este estudo também possui contribuição teórica importante: a sistematização da relação entre previsibilidade de retornos de curto prazo e a eficiência informacional de forma fraca dos mercados. Embora a relação entre arcabouços teóricos, modelos de precificação de ativos e propriedades empíricas das séries já tenha sido apontada em trabalhos anteriores, a sistematização do argumento aqui realizada é importante, especialmente pela comum confusão na literatura de finanças no tratamento de testes empíricos de modelos específicos (como o modelo Random Walk) como testes de arcabouços teóricos como um todo (como a Hipótese de Mercados Eficientes) – o que é teoricamente impreciso. Adicionalmente, a interpretação teórica dos resultados empíricos efetuada contribui para direcionar possíveis características desejáveis para a construção de modelos adequados para explicar as propriedades empiricamente observadas da série de retornos.
De forma a atingir os objetivos e realizar as contribuições acima expostas, este trabalho está organizado conforme segue. O capítulo 1 abordará a base conceitual e contextual necessária para o entendimento das seções subsequentes. Especificamente, atenção especial será dada aos conceitos de liquidez e eficiência informacional de preços. Será também exposta uma visão geral de evidências de estudos anteriores em asset pricing sobre os conceitos em destaque, e apresentar-se-á de maneira bastante resumida o contexto do mercado acionário brasileiro no período estudado. O capítulo 2 discorrerá sobre as proposições teóricas e principais modelos de quatro correntes de pensamento a respeito da eficiência dos mercados, quais sejam: a Hipótese de Mercados Eficientes (HME), a Teoria de Microestrutura de Mercado (TMM), as Finanças Comportamentais (FC) e a Hipótese de Mercados Adaptativos (HMA). Aqui serão aprofundadas as divergências destas proposições e de alguns modelos de precificação de ativos nelas baseados quanto à eficiência informacional do mercado de ações e seus determinantes. No capítulo 3, serão detalhados os dados da amostra do estudo, bem como a metodologia da pesquisa. No capítulo 4, discorrer-se-á sobre os resultados obtidos e as possíveis interpretações a partir das proposições teóricas examinadas no capítulo 2. Na sequência, serão feitas as considerações finais, incluindo apontamentos da utilidade dos resultados obtidos para as diversas partes interessadas no tema da eficiência de mercado.
1. MERCADO DE AÇÕES: CONCEITOS E CONTEXTO
O presente capítulo apresenta alguns conceitos básicos relativos ao mercado de ações necessários para o entendimento das seções subsequentes do texto. Em primeiro lugar, aborda-se o conceito e a função dos mercados de capitais, Bolsas de Valores e do mercado acionário, diferenciando este último entre mercado primário e secundário. O mercado secundário de ações brasileiro é o objeto dos testes empíricos deste estudo. Em seguida, define-se o valor fundamental (ou intríndefine-seco) de uma ação a partir do modelo de fluxos de caixa descontados. Esta definição será importante benchmark na definição e interpretação teórica da relação entre os preços de mercado e este valor fundamental. O conceito de eficiência informacional de preços é descrito na sequência, apontando para as formas fraca, semiforte e forte. A forma fraca será a testada empiricamente neste trabalho, e assim o foco recairá sobre ela nos capítulos seguintes do texto. Em etapa posterior, define-se o conceito de liquidez a partir da literatura de asset pricing. Mostra-se que este conceito possui três dimensões (tempo, quantidade e custo) e descrevem-se dois conceitos derivados que unem a dimensão tempo com o custo e com a quantidade. Realiza-se também uma breve revisão da literatura sobre o impacto da liquidez na precificação de ativos. Por fim, expõe-se o contexto do mercado acionário brasileiro no período de estudo (1995-2016), com destaque para sua modernização, crescimento, estímulo à transparência e à maior liquidez do mercado, além das fusões e mudanças institucionais da Bolsa de Valores brasileira.
1.1. Mercado acionário: funções e segmentos
O mercado de capitais, que pode ser definido como um sistema de distribuição de valores mobiliários, tem vital importância na interação entre investidores dispostos a empenhar seu capital e agentes que buscam financiamento para suas atividades. Este mercado proporciona liquidez aos diversos títulos emitidos por tais entidades, viabilizando sua capitalização (ASSAF NETO, 2006; BRUM, 2006).
Os agentes que compõem este mercado no Brasil são as sociedades corretoras de títulos e valores mobiliários, as sociedades distribuidoras de títulos e valores mobiliários, bancos de investimento, bancos de desenvolvimento e bolsas de valores (BRUM, 2006). As bolsas de valores emergem como os locais que oferecem as condições e sistemas necessários para a operação dos mercados de capitais, enquanto os demais agentes participam do mercado negociando títulos e valores mobiliários. Além desta função especial, as bolsas de valores
possuem os objetivos de preservar os valores éticos nas negociações, desenvolver sistemas eficientes e seguros de liquidação e divulgação das negociações, além de fiscalizar o cumprimento de normas e disposições legais que disciplinam as operações (ASSAF NETO, 2006).
As bolsas de valores, em geral, englobam a negociação de diversos tipos de títulos além das ações, como os contratos de derivativos (termo, futuros e opções) e títulos de dívida de empresas e governos. Todavia, este estudo terá como objeto especificamente o mercado secundário brasileiro de ações.
Uma ação é a menor parcela do capital social de uma companhia, que é negociada no mercado de bolsa em dois momentos. O primeiro, chamado de mercado primário, refere-se essencialmente ao ponto em que ações são colocadas pela primeira vez no mercado, ou seja, quando a empresa emissora vende estes títulos aos investidores interessados em um processo denominado de IPO (Initial Public Offering) e os recursos obtidos são canalizados para o financiamento da empresa. Já o mercado secundário está associado ao momento em que, após a compra inicial das ações no mercado primário, os investidores negociam entre si os papéis adquiridos. Neste momento, os valores negociados são transferidos apenas entre os investidores, e não diretamente para o financiamento da empresa emissora. O mercado secundário é importante por permitir a transferência de risco entre os investidores por meio da constituição de portfólios, além de seu papel na incorporação de informações a respeito dos papéis negociados através da formação de preços de mercado. Um mercado secundário dinâmico, que traga estes benefícios, só pode existir mediante certas condições de liquidez para as ações emitidas (ASSAF NETO, 2006).
1.2. Valor intrínseco
Ao adquirir uma ação, um indivíduo passa a ter o direito a receber uma proporção do fluxo de dividendos futuros a serem pagos pela empresa emissora. Por isso, é natural que o conceito de valor fundamental (ou intrínseco) da ação relacione o fluxo de dividendos futuros esperado pelo agente com seu valor no momento presente. Formalmente, tem-se que:
𝑃∗, = 𝐸 𝑚. 𝐷, |Ω (1)
Ou seja, o valor fundamental de um ativo i no período t=0 (𝑃∗, ) é equivalente ao
fluxo de dividendos esperados (𝐷, ) na perpetuidade, descontado por uma taxa (𝑚) que reflita
o custo de oportunidade de se investir neste ativo, ou seja, o custo de se renunciar à oportunidade de alocar a riqueza em outro fim que não a aquisição do ativo em questão (COCHRANE,
2009)4. Destaca-se ainda que as expectativas formadas são condicionais à informação
disponível no tempo presente (Ω ).
Por ora, não se entrará no detalhe de como as expectativas são formadas, como evolui a taxa de desconto e os dividendos, qual o processo pelo qual os agentes formam suas expectativas para estas variáveis e nem qual a informação é esta que está disponível. Estes detalhes serão objeto do capítulo 2, já que definições para estas variáveis podem ser radicalmente diferentes em diferentes modelos de precificação de ativos. Já a igualdade (ou desvio sistemático) dos preços de mercado com o valor fundamental das ações está intimamente ligada ao conceito de eficiência informacional do mercado, abordado na próxima seção.
1.3. Eficiência informacional de preços
A eficiência informacional de preços consiste na proposição de que os preços dos ativos refletem totalmente e corretamente as informações relevantes na determinação dos preços de títulos (MALKIEL, 1992; CAMPBELL; LO; MACKINLAY, 1997), ou seja, que os preços correntes de mercado de uma ação se igualam ao seu valor fundamental. Isto significa que, por exemplo, os preços de mercado de uma ação deveriam refletir a melhor previsão possível de ser feita no momento presente dos dividendos futuros a serem pagos pela empresa, descontados a valor presente (SHLEIFER, 2000). Um primeiro ponto importante de se notar é que esta definição dá uma forma específica à maneira com que se formam as expectativas da equação (1): a melhor previsão racionalmente possível de ser feita dada a informação presente é o que rege as expectativas quanto aos dividendos futuros e taxas de desconto calculadas.
Outra observação importante com relação ao conceito de eficiência é que ele diz respeito não apenas ao processo de formação de preços de mercado, mas também ao conteúdo
4 O nome dado a m pode variar na literatura, dependendo do arcabouço teórico de referência e de sua forma
funcional específica. Por exemplo, ele pode ser chamado de fator estocástico de desconto (COCHRANE, 2009) ou state-price deflator (MUNK, 2013).
da informação disponível (SHLEIFER, 2000). Por isso, a referência à eficiência informacional de preços deve sempre vir acompanhada de um qualificador que especifica a que conjunto de informação disponível se refere a eficiência mencionada.
A proposta mais utilizada de classificação dos conjuntos de informação a que o conceito de eficiência pode se referir nos mercados de capitais foi exposta por Fama (1970), contendo as seguintes possibilidades: a forma fraca de eficiência, que considera que toda a informação contida nos preços históricos dos ativos se refletiria em seus preços presentes; a forma semi-forte, em que não só as informações de preços passados, mas toda a informação disponível ao público no momento presente estaria refletida nos preços correntes dos ativos; e a forma forte, na qual não só todas as informações públicas passadas e presentes, mas também informações privadas se refletiriam plenamente nos preços dos ativos (ELTON et al., 2012). A eficiência tratada neste estudo é a de forma fraca. Por isso, doravante todas as referências à eficiência de precificação se referirão à eficiência informacional de forma fraca, a não ser quando explicitado o contrário.
Um segundo aspecto importante de ser destacado a respeito do conceito de eficiência informacional é que ele difere do conceito de eficiência alocativa de Pareto, que é um conceito de eficiência comumente adotado por economistas (CAMPBELL; LO; MACKINLAY, 1997). A distinção dos conceitos está relacionada com possibilidades como a incompletude do mercado, da informação ser custosa (BEECHEY; GRUEN; VICKERY, 2000) ou ainda da maneira com que as preferências dos agentes influenciam a alocação de recursos
(GROSSMAN; STIGLITZ, 1976)5. Todavia, a eficiência informacional ainda é considerada
uma característica ao menos desejável dos mercados, já que, como será visto adiante, ela implica que para cada investidor o mercado funcionaria como um jogo justo (fair game), no qual os retornos esperados de uma ação estariam diretamente relacionados à informação sobre os fundamentos dos emissores (SAMUELSON, 1965), recompensando os acionistas que detiverem ativos de empresas com resultados futuros mais promissores.
5 A ligação entre a eficiência informacional dos mercados acionários e a eficiência alocativa é um tema de debate
na literatura por si só, que não será explorado a fundo neste estudo. Para citar apenas um exemplo da natureza deste debate, Dow e Gorton (1997) constroem um modelo no qual o mercado acionário indiretamente guia as decisões de investimento por transferir informações sobre oportunidades de investimento e sobre as decisões passadas dos administradores de empresas. Os autores concluem que a eficiência informacional do mercado acionário não é condição suficiente para a eficiência alocativa. Ademais, se houver um sistema bancário que possa prover alternativa de financiamento, a eficiência informacional também não é condição necessária para a eficiência alocativa.
Por fim, é necessário frisar que a eficiência informacional dos mercados de capitais tem sido tema de debates e estudos acadêmicos ao menos desde os anos 1960, a partir das contribuições seminais de Samuelson (1965) e Fama (1965). Todavia, atualmente há notável dissenso entre economistas quanto à eficiência informacional dos mercados acionários em todas as suas formas, tanto nas arguições teóricas quanto empíricas que tratam do tema (LO, 2008). O debate teórico sobre o tema será explorado em maior detalhe no capítulo 2 deste trabalho.
1.4. Conceito de liquidez
Na literatura de asset pricing, o conceito de liquidez pode ser definido como a capacidade de negociar uma quantidade significativa de um ativo a um baixo custo rapidamente (HOLDEN; JACOBSEN; SUBRAHMANYAM, 2014; PASTOR; STAMBAUGH, 2003). Assim, a liquidez se refere aqui, diferentemente do que ocorre em outros contextos, pelas
possibilidades de transação de um ativo no mercado6. Deste modo, a liquidez pode ser uma
característica de ativos (mais facilmente negociáveis em um mercado em grande quantidade, com baixo custo e rapidamente) e de mercados (onde os ativos disponíveis são mais facilmente negociáveis em grandes quantidades, com baixo custo e rapidamente).
Outra característica vital da definição de liquidez é que ela possui três dimensões: i) tempo – refere-se à rapidez com a qual se pode negociar o ativo em questão; ii) custo de se transacionar o ativo no mercado; iii) quantidade – relaciona-se ao fato de que, em um mercado (ou para um ativo) líquido, deve ser fácil negociar grandes quantidades do(s) ativo(s) (HOLDEN; JACOBSEN; SUBRAHMANYAM, 2014).
Um conceito, que deriva da relação entre as dimensões custo e tempo, é o de custo de transação, que concerne a possibilidade de se transacionar rapidamente um ativo a baixo custo. Na prática, refere-se a custos como comissões, custos de processamento de ordens de negociação ou à possível diferença entre as ofertas de compra e venda disponíveis no mercado (bid-ask spread), obrigando o agente a fazer a oferta desejada de compra (venda) a um preço
6 Neste trabalho, o conceito de liquidez difere de definições de outras áreas de estudo. Exemplo de definições que
divergem da aqui utilizada são: (i) a liquidez disponível para financiamento de algum agente (funding liquidity); (ii) a liquidez de fluxo de caixa, que relaciona os ativos mais líquidos de uma empresa a seus passivos de curto prazo, em geral utilizada na área de finanças corporativas (HOLDEN; JACOBSEN; SUBRAHMANYAM, 2014).
mais alto (baixo) do que o valor de mercado do ativo antes da transação (AMIHUD;
MENDELSON, 1986)7.
Outro importante conceito tem base no impacto em preços (price impact). Este se refere à possibilidade de transacionar rapidamente grandes quantidades de um ativo, assim incluindo as dimensões quantidade e tempo. Este conceito na prática se refere ao quanto o mercado consegue absorver grandes ordens de compra (venda), ou seja, ao quanto o mercado (como um todo ou para um ativo específico) é profundo em um dado intervalo de tempo (AMIHUD, 2002; KYLE, 1985). Na prática, o seguinte exemplo ilustra a questão: se um agente deseja vender 100 unidades de um ativo i, e a melhor oferta de disponível de compra no mercado é de compra de 100 ou mais unidades a um preço de R$ 5, este conseguirá realizar a transação que deseja a este preço. Se, por outro lado, a melhor oferta disponível de compra for de, digamos, 50 unidades a R$ 5, e a segunda maior oferta for de compra de 50 unidades a R$ 4, o agente incorrerá em uma perda financeira com relação ao preço de mercado (R$ 5) se vender as 100 unidades do ativo que deseja, além de causar um decréscimo subsequente no próprio
preço de mercado do ativo8. O impacto no preço de mercado do ativo gerado por esta operação,
que se traduz em custo para o agente que vendeu o ativo, é o que se chama de impacto em preço (price impact).
1.4.1. Liquidez e precificação de ativos
Na literatura acadêmica que trata dos efeitos da liquidez dos ativos na dinâmica dos mercados de capitais, há atualmente relativo consenso sobre os seguintes pontos: (i) o custo de transação e o risco relacionado à liquidez de um ativo estão negativamente relacionados com seu retorno esperado, ou seja, a liquidez é precificada (AMIHUD; MENDELSON, 1986; BEKAERT; HARVEY; LUNDBLAD, 2007; DATAR; NAIK; RADCLIFFE, 1998; HOLDEN; JACOBSEN; SUBRAHMANYAM, 2014; JONES, 2002; MACHADO; DE MEDEIROS, 2011, 2012); (ii) a liquidez de uma ação está diretamente relacionada com o tamanho da empresa emissora (AMIHUD, 2002; HOLDEN; JACOBSEN; SUBRAHMANYAM, 2014); (iii) há comunalidade na liquidez, ou seja, há um componente comum nas variações de liquidez
7 Será visto no capítulo 2, contudo, que para a literatura de microestrutura de mercado estes custos podem se referir
a um retorno que compense o market maker por não manter um inventário de ativos que este agente considere ideal sob sua posse, em mercados do tipo dealer market. Outra explicação para estes custos é ainda sua associação à assimetria de informação dos agentes (CAMPBELL; LO; MACKINLAY, 1997).
8 Para simplificar o argumento, supõe-se aqui que R$ 5 também seja o preço de mercado do ativo no momento
de diferentes ativos do mercado (CHORDIA; ROLL; SUBRAHMANYAM, 2000; HOLDEN; JACOBSEN; SUBRAHMANYAM, 2014; HUBERMAN; HALKA, 2001).
O primeiro fato estilizado, em geral, decorre de testes da contribuição da liquidez para a descrição do comportamento dos retornos de ativos e portfólios. Os estudos que contribuíram para a literatura usualmente testam se uma proxy da liquidez pode prever os retornos de ativos e portfólios, para além dos fatores de risco baseados em algum modelo de
precificação já estabelecido9. Esta previsibilidade é encontrada tanto na diferença de retornos
de diferentes ativos em um mesmo momento no tempo (cross-section) (AMIHUD; MENDELSON, 1986; DATAR; NAIK; RADCLIFFE, 1998; MACHADO; DE MEDEIROS, 2011, 2012; AMIHUD, 2002), quanto na série de tempo (AMIHUD, 2002; JONES, 2002). A relação da liquidez com tamanho é, em geral, encontrada em estudos que relacionam a liquidez com a precificação de ativos, levando em conta portfólios formados por tamanho (AMIHUD, 2002). Já o fato estilizado da comunalidade da liquidez em geral é identificado a partir de análises de regressão de séries de tempo, tendo proxies da variação da liquidez de ativos individuais (ou de portfólios de ativos que não sejam representativos de todo o mercado) como variável dependente, uma variável que represente a liquidez do mercado como um todo (componente sistemático de liquidez) como variável explicativa e variáveis de controle que representem determinantes da liquidez reconhecidos na literatura, como a volatilidade dos retornos e o nível de preços da ação (CHORDIA; ROLL; SUBRAHMANYAM, 2000;
HUBERMAN; HALKA, 2001)10.
Em suma, observa-se que atualmente há relativo consenso na literatura acadêmica a respeito da precificação da liquidez dos ativos no mercado, da correlação entre liquidez e tamanho da empresa e na comunalidade dos movimentos de liquidez de diferentes ações. Todavia, um ponto no qual não há consenso é o papel da liquidez na determinação da eficiência de mercado (CHORDIA; ROLL; SUBRAHMANYAM, 2011). As diferentes visões a respeito desta última relação serão exploradas em maior detalhe no Capítulo 2 deste texto.
9 Aplicações utilizam, em geral, modelos como o Capital Asset Pricing Model (CAPM) (AMIHUD;
MENDELSON, 1986), ou o modelo de três fatores de Fama-French (FF) (DATAR; NAIK; RADCLIFFE, 1998).
10 Esta abordagem é semelhante à diferenciação de fatores de risco idiossincrático (no caso, determinantes
idiossincráticos da liquidez) e risco sistemático (aqui como um fator sistemático de liquidez) feita em modelos de asset pricing como o Capital Asset Pricing Model (CAPM). Maiores detalhes desta analogia estão em Chordia, Roll e Subrahmanyam (2000).
1.5. O mercado acionário brasileiro
A B3, principal bolsa de valores brasileira, foi fundada em 1890, ainda com o nome de Bolsa Livre. Mais tarde, esta instituição se tornaria a Bolsa de Valores de São Paulo (Bovespa), e suas características institucionais se aproximariam do estado atual com a reforma do Sistema Financeiro Nacional (SFN) em meados da década de 1960. Em 1976, a entidade passa a ser supervisionada pela Comissão de Valores Mobiliários (CVM), que tem o poder de julgar e punir irregularidades eventualmente cometidas no mercado de valores mobiliários. Por fim, no período mais recente, que será objeto deste estudo, algumas alterações no mercado são dignas de destaque: (i) a vigoração da Contribuição Provisória sobre Movimentações Financeiras (CPMF), imposto que incidiu sobre operações em Bolsa entre 1997 e meados de 2002; (ii) o lançamento em 1999 do Home Broker, proporcionando maior agilidade e praticidade para a realização de operações na Bolsa via internet (LIMA; LIMA; PIMENTEL, 2010); (iii) lançamento do After Market em 1999, possibilitando operações algumas horas após o fechamento do mercado (LIMA; LIMA; PIMENTEL, 2010); (iv) a criação em 2002 dos níveis de governança corporativa N1, N2 e Novo Mercado, possibilitando que empresas emissoras de título na Bovespa possam voluntariamente se comprometer a adotar práticas além das exigências da legislação, buscando indicar maior transparência e segurança para seus investidores (BRUM, 2006); (v) a regulação dos Formadores de Mercado (ou market makers) em 2003, possibilitando que empresas contratem instituições para fomentar a liquidez de seus títulos emitidos; (vi) o fim do pregão viva-voz, tornando as negociações da bolsa totalmente eletrônicas a partir de 2005; (vii) criação dos segmentos Bovespa Mais em 2005 e Bovespa Mais Nível 2 em 2014, com vistas a estimular empresas interessadas em ampliar sua base acionária paulatinamente a fim de avançar na abertura de seu capital gradativamente; (viii) a alteração do caráter institucional da Bovespa, passando de uma associação sem fins lucrativos para uma empresa de capital aberto em 2007; (ix) a fusão da Bovespa com a Bolsa de Mercadorias e Futuros (BM&F), esta última especializada na negociação de derivativos, criando a BM&FBOVESPA em 2008; (x) a criação em 2017 da B3, a partir da fusão da BM&FBOVESPA com a Cetip S.A., esta última até então atuando como principal mercado de balcão organizado brasileiro, voltado a oferecer aos participantes maior flexibilidade na negociação de títulos de renda fixa.
No período recente, observou-se crescimento importante do mercado acionário brasileiro. Este fato é evidenciado por diversos indicadores de atividade da Bolsa. O volume médio diário negociado cresceu de menos de R$ 1 bilhão em 2000 para mais de R$ 8 bilhões
em 2016 (Gráfico 1), com aumento da participação de investidores estrangeiros e institucionais nas negociações a partir dos anos 2000 (Gráfico 2), bem como do trading algoritmizado de alta frequência nos anos 2010 (Gráfico 3). Consequentemente, houve aumento do turnover das ações domésticas, mais do que dobrando entre 2000 e 2015, como se observa no Gráfico 4. Como esta variável está positivamente relacionada à liquidez dos mercados (DATAR; NAIK; RADCLIFFE, 1998), este comportamento do turnover indica um provável aumento da liquidez
do mercado acionário brasileiro no período estudado11.
Gráfico 1 – Volume financeiro médio diário (em R$ bilhões) negociado no mercado acionário da B3 entre 2000 e 2016.
Fonte: B3 (2017).
Nota: Inclui o volume negociado de ações e BDRs (Brazilian Depositary Receipts).
11 O turnover é a razão entre a quantidade anual de ações negociadas no mercado e o total de ações disponíveis
para negociação. Apesar de seu uso como proxy de liquidez na literatura, ressalta-se que esta medida é limitada para retratar a liquidez em momentos de crise, já que o turnover pode ser alto (o que seria condizente com alta liquidez) em momentos de baixa liquidez do mercado, o que provavelmente explica o pico de turnover no ano de 2008. Pastor e Stambaugh (2003) citam a crise de 1987 do mercado norte-americano como exemplo deste comportamento. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 R$ B ilh õe s
Gráfico 2 – Participação por tipo de investidor no volume negociado anual do mercado acionário da B3 entre 1995 e 2016
Fonte: B3 (2017).
Gráfico 3 – Participação mensal do trading via co-location no mercado acionário da B3 entre setembro de 2010 e dezembro de 2016. Fonte: B3 (2017). 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% Pa rt ic ip aç ão e m vo lu m e ne go ci ad o Investidores Institucionais Investidores Estrangeiros Outros 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% n ov /1 0 fe v/ 11 m ai /1 1 ag o/ 11 no v/ 11 fe v/ 12 m ai /1 2 ag o/ 12 no v/ 12 fe v/ 13 m ai /1 3 ag o/ 13 no v/ 13 fe v/ 14 m ai /1 4 ag o/ 14 no v/ 14 fe v/ 15 m ai /1 5 ag o/ 15 no v/ 15 fe v/ 16 m ai /1 6 ag o/ 16 no v/ 16 % Volume negociado % Qtd Negócios
Gráfico 4 – Evolução do turnover anual das ações na B3 entre 2000 e 2015
Fonte: World Bank (2016).
Nota: O turnover é obtido pela razão entre o valor financeiro negociado das ações domésticas e a sua capitalização de mercado.
Do lado dos emissores de ações, apesar da queda da quantidade de empresas com ações negociadas, houve grande quantidade e volume importante de ofertas públicas de ações
(tanto IPOs quanto Follow-On12 - Gráficos 5 e 6) e da capitalização de mercado nos anos 2000.
O valor de mercado das empresas de capital aberto também cresceu de US$ 148 bilhões para US$ 757 bilhões, passando por um pico de US$ 1,542 trilhões em 2010 (Gráfico 7), corroborando o aumento da relevância do mercado acionário brasileiro, tanto para investidores quanto para as companhias brasileiras que buscam formas de financiar seus investimentos.
Destaca-se ainda que, durante o período estudado, existiram eventos e crises importantes nos mercados financeiros internacionais, além de períodos de recessão econômica doméstica. A crise do subprime, iniciada no mercado americano, é obviamente o evento mais marcante para o mercado financeiro internacional, também com efeitos no mercado brasileiro (NAOUI; LIOUANE; BRAHIM, 2010; DUFRÉNOT; MIGNON; PÉGUIN-FEISSOLLE, 2011). Além disso, houve períodos de recessão econômica brasileira, com destaque para a mais recente – que ocorreu entre o último trimestre de 2014 e o final de 2016 (CODACE, 2017). É
12 Follow-On é a oferta pública de ações de uma empresa que já tenha realizado anteriormente sua primeira oferta
pública de ações (IPO). 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Tu rn ov er A nu al
possível que esta recessão esteja relacionada à queda na capitalização de mercado da bolsa brasileira observada nos anos recentes (Gráfico 7).
Gráfico 5 – Quantidade de IPOs e Follow-On no mercado acionário da B3 entre 2004 e 2016
Fonte: B3 (2017).
Gráfico 6 – Volume financeiro dos IPOs e Follow-On no mercado acionário da B3 entre 2004 e 2016 Fonte: B3 (2017). 10 20 30 40 50 60 70 80 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Q ua nt id ad e d e O pe ra çõ es Follow-On - Quantidade IPO - Quantidade 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Vo lu m e da s op er aç õe s ( em R $ Bi ) Follow-On - Volume IPO - Volume
Gráfico 7 – Valor de mercado e quantidade de empresas com capital aberto na B3 e entre 1995 e 2016
Fonte: B3 (2017).
Nota 1: a capitalização de mercado de uma empresa é a quantidade de ações emitidas multiplicada por seu valor de mercado no último dia de pregão da Bolsa no ano. A capitalização do mercado acionário como um todo, retratada no gráfico 7, é a soma das capitalizações de todas as empresas com capital aberto na B3.
Nota 2: o eixo da esquerda refere-se ao valor de mercado da B3. O eixo da direita refere-se à quantidade de empresas com capital aberto.
Em suma, vê-se que o mercado brasileiro passou por um processo de modernização operacional, de estímulos à maior transparência das empresas e liquidez das ações negociadas, além de mudanças institucionais como a transformação da Bolsa em empresa de capital aberto e sua fusão com outros mercados organizados. Existiram também períodos de crise e recessão, mas que não reverteram o crescimento da Bolsa ao nível observado no início do período analisado.
O próximo capítulo discorrerá sobre as proposições e modelos teóricos que abordam o tema da eficiência dos mercados de capitais, intimamente ligado com a propriedade iid e a dependência serial dos retornos de curto prazo. Muitos dos conceitos abordados no primeiro capítulo serão vitais para seu entendimento. Especificamente, as correntes teóricas da Hipótese de Mercados Eficientes (HME), com base no arcabouço teórico Novo-Clássico; a Teoria de Microestrutura de Mercado (TMM), com base no arcabouço Novo-Keynesiano; as Finanças Comportamentais (FC) com base na Economia Comportamental; e a Hipótese de Mercados Adaptativos, com base na Economia Evolucionária, serão abordadas. As
0 100 200 300 400 500 600 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 19 95 19 96 19 97 19 98 19 99 20 00 20 01 20 02 20 03 20 04 20 05 20 06 20 07 20 08 20 09 20 10 20 11 20 12 20 13 20 14 20 15 20 16 Q ua nt id ad e de E m pr es as Va lo r d e M er ca do (e m U S$ B i)
divergências e implicações de alguns dos modelos ligados a cada corrente teórica no que concerne a distribuição e a dependência serial da série de tempo de retornos de curto prazo serão relatadas.
2. EFICIÊNCIA DE MERCADO: REVISÃO DE LITERATURA
Neste capítulo, expõem-se a abordagem dos principais arcabouços teóricos relativos à eficiência dos mercados e alguns dos modelos mais importantes a eles relacionados quanto a:
- Implicação 1 (I1): existência de previsibilidade de retornos de curto prazo (semanais) permeando todo o período analisado;
- Implicação 2 (I2): a variação desta previsibilidade ao longo do tempo;
- Implicação 3 (I3): a relação da previsibilidade com a liquidez e o contexto econômico do mercado;
Estas implicações estão diretamente ligadas com os objetivos (i) a (v) relatados na introdução do presente texto. Ou seja, o presente capítulo é responsável por apresentar quais são as implicações dos modelos estudados com relação às características acima colocadas da série de retornos – e sua justificativa a partir de seus arcabouços teóricos de origem. A descrição dos arcabouços teóricos realizada neste capítulo utiliza os conceitos detalhados no capítulo 1 do presente texto.
A revisão de modelos dos arcabouços teóricos analisados é limitada, dada a vasta quantidade de trabalhos realizados. Contudo, buscou-se aqui elencar aqueles que captassem de maneira mais explícita a visão dominante dos arcabouços teóricos estudados quanto às implicações (I1), (I2) e (I3). Esta lógica é adotada pois o objetivo deste capítulo é ressaltar as diferentes visões do debate acadêmico sobre os aspectos acima citados.
Ressalta-se ainda que os arcabouços teóricos por si só não proveem implicações específicas para as propriedades estudadas das séries de retornos. Os modelos de precificação de ativos é que tem a função de realizá-las. Por isso, a importância da escolha feita em não se limitar a apresentar as premissas gerais dos arcabouços teóricos – mas detalhar as previsões de modelos específicos destas correntes de pensamento. Como destacou Fama (1998), não há como testar empiricamente a validade dos arcabouços teóricos como um todo, mas apenas de propriedades de modelos específicos que sejam coerentes com estes arcabouços.
O capítulo é dividido em cinco partes. As primeiras quatro descrevem cada um dos quatro arcabouços teóricos estudados e exemplos de seus modelos que sejam particularmente relevantes para este estudo. Os arcabouços e modelos estudados são: a Hipótese de Mercados Eficientes, exemplificado por dois modelos de passeio aleatório (RW1 e RW3) e pelo
Consumption-Based Asset Pricing Model (CB-APM) de Lucas (1978); a Teoria de Microestrutura de Mercado, com a descrição de um dos modelos abordados por Hasbrouck (1996) de informação assimétrica e custos de transação; as Finanças Comportamentais, representada pelo modelo de under e over-reaction de Hong e Stein (1999); e a Hipótese de Mercados Adaptativos, exemplificada pelo modelo de estratégias adaptativas de Lux e Marchesi (2000). Finalmente, a última seção indica as implicações dos resultados empíricos para a precisão das previsões dos modelos estudados quanto a (I1), (I2) e (I3). Esta seção é particularmente útil para o leitor menos interessado no detalhamento de como a construção de cada modelo analisado implica em determinada caracterização das propriedades das séries de retornos de interesse para este trabalho, provendo de maneira sumarizada uma comparação das implicações da validade de cada modelo analisado.
2.1. Hipótese de Mercados Eficientes
O conceito de eficiência informacional está fortemente ligado ao desenvolvimento da Hipótese de Mercados Eficientes (HME), formulada independentemente por Samuelson (1965) e Fama (1965). Ambos argumentaram a favor da eficiência informacional de mercados em que agentes antecipassem racionalmente os retornos esperados pela aquisição de um ativo, a partir da informação disponível. Como já visto no capítulo anterior, nos anos subsequentes foi formulada uma classificação dos conjuntos de informação relacionados a esta eficiência. Ambos os autores apontariam o mercado de ações como um exemplo de mercado informacionalmente eficiente (FAMA, 1970; SAMUELSON, 1973).
Para a validade da eficiência de mercado defendida pela HME, algumas premissas sobre o mercado acionário (suficientes, mas não necessárias) são assumidas:
- Premissa 1: os agentes agem como indivíduos auto-interessados e maximizadores racionais de suas funções utilidade (LUCAS, 1978);
- Premissa 2: todos os agentes concordam sobre as implicações da informação presente para o preço presente e as distribuições dos preços (e dividendos) futuros de cada ativo (FAMA, 1970);
- Premissa 3: o mercado é competitivo, no sentido de que um indivíduo sozinho não
pode afetar o preço de um ativo (ELTON et al., 2012) e toda a informação13 está disponível
instantaneamente sem custos relevantes para os agentes (FAMA, 1970);
- Premissa 4: não há custos de transação ou impostos relevantes (SAMUELSON, 1965, 1973; FAMA, 1970).
Na premissa 1, o significado de racionalidade indica que os agentes agem como se maximizassem suas funções utilidade de acordo com seu conjunto de preferências. Este conjunto de preferências é mutuamente consistente, ou seja, segue os axiomas da Teoria do Consumidor da economia clássica – sendo neste sentido racional.
A premissa 2 detalha que, para maximizar suas funções utilidade, os agentes aplicam o melhor modelo disponível para previsão da rentabilidade e risco dos ativos do mercado. Neste sentido, a formação de expectativas também é racional. Assim, as expectativas dos agentes quanto ao valor intrínseco dos ativos e a sua distribuição de retornos esperados devem ser iguais para um mesmo conjunto de informação que estes agentes possuam. Nota-se aqui que, como colocado por Muth (1961, apud LUCAS, 1978), a hipótese de racionalidade subjacente às premissas citadas não pretende descrever como os agentes de fato pensam, aprendem ou processam informação. O que se argumenta é que esta premissa deve implicar uma aproximação razoável do resultado deste processo não especificado de aprendizado e adaptação.
A premissa 3 denota que não há assimetria entre os agentes, tanto no sentido da competitividade do mercado, quanto no acesso a informações relevantes para a determinação do valor intrínseco dos ativos. Frisa-se novamente que o conceito de “informação disponível” varia conforme o tipo de eficiência informacional do qual se está tratando, conforme colocado na seção 1.3. Para o presente trabalho, é dado o foco na eficiência informacional da forma fraca, na qual os preços de mercado incorporam todas as informações de preços históricos dos ativos. Destaca-se ainda que o fluxo de novas informações que chega aos agentes é visto como inerentemente imprevisível (MALKIEL, 2003). Esta imprevisibilidade pode ser demonstrada por um exemplo contrário: suponha que os agentes consigam inferir a divulgação de uma nova informação no futuro a partir da informação presente. Neste caso, a própria informação sobre a
13 Esta informação pode ser: a de preços passados, se a eficiência for da forma fraca; toda a informação pública
divulgação futura não será mais nova, mas apenas um subproduto da interpretação da informação presente.
A premissa 4 indica que não há custos relevante para os agentes negociarem entre si, e assim que não há dificuldade no matching entre um comprador e vendedor – o que poderia ocorrer no caso de ausência de liquidez para determinado ativo. Assim, o processo pelo qual os indivíduos interagem negociando seus ativos até que se chegue a um preço de equilíbrio é
irrelevante. Uma abstração que representa o funcionamento do mercado neste caso14 é a do
leiloeiro walrasiano: esta figura agregaria a oferta e demanda dos agentes participantes no mercado, de modo a encontrar o preço de market-clearing. O processo até este clearing seria o estabelecimento de um possível preço de equilíbrio pelo leiloeiro, a partir de uma primeira rodada de demandas e ofertas do ativo colocadas pelos agentes. Após o estabelecimento deste preço, os agentes revisariam suas quantidades ofertadas e demandadas do ativo, com posterior revisão do preço pelo leiloeiro, de modo a tentar aproximar a quantidade ofertada da quantidade demandada. Este processo continuaria até que não haja mais revisão de demanda e oferta pelos agentes. Só neste momento, as negociações de fato ocorreriam (O´HARA, 1995).
Vista de maneira mais prática, a premissa de ausência de custos pode ser vista como a suposição de que a alocação de capital e os preços de mercado não são afetados por fatores como: o trading descontínuo (BALL, 2009); custos associados à indivisibilidade dos ativos e/ou de seus preços (ASSAF NETO, 2006); e limitações a short sales (BRIS; GOETZMANN; ZHUN, 2007). Mais uma vez, esta descrição não busca ser realista com relação aos mecanismos a partir dos quais ocorre o trading em mercados como o acionário, mas servir como uma abstração que torne os modelos matemáticos derivados dela tratáveis e suficientemente próximos do resultado observado.
Essas premissas relativamente simples possuem vastas implicações, mas se limitará aqui o foco àquelas relacionadas a (I1), (I2) e (I3). Como já citado, os agentes são maximizadores racionais de utilidade, que formam expectativas a partir de um mesmo modelo e com a mesma informação. Logo, o portfólio de ativos que eles desejarão manter consigo será o mesmo em um determinado momento, dado um determinado nível de aversão ao risco refletido em sua função utilidade. Este portfólio desejado, por sua vez, se refletirá em suas decisões de compra e venda de ativos. Como presume-se que não há custos de transação, todos os agentes podem transacionar instantaneamente para refletir seu portfólio desejado, dada
qualquer nova informação sobre o valor intrínseco dos ativos. Assim, todos os agentes transacionarão até obterem seus portfólios desejados e os preços de mercado se igualem ao valor intrínseco estimado. Este será o ponto de equilíbrio no qual a oferta dos ativos se iguala à demanda. Assim, os preços de mercado presentes refletirão o efeito de toda a informação disponível a respeito do valor intrínseco de um ativo calculado racionalmente (LO, 2008), considerando as preferências agregadas do mercado. Ou seja, o mercado será informacionalmente eficiente.
Já nos anos iniciais do desenvolvimento deste arcabouço, reconhece-se que estas premissas poderiam ser demasiadamente restritivas para refletir o comportamento do mercado. Não obstante, estas premissas são suficientes, mas não necessárias para descrever o comportamento dos preços de mercado (FAMA, 1970).
Por exemplo, a premissa 2 pode ser abrandada, bastando que alguns dos investidores do mercado consistentemente façam melhores avaliações que os demais a partir da informação disponível. Assim, os investidores “melhores” negociariam até que o preço de mercado refletisse o valor intrínseco por eles estimado. Estes investidores teriam estímulos para realizar estes tipos de negociação, pois negociar contra o mispricing sempre é vantajoso para eles: caso o preço de um ativo seja menor (maior) do que seu valor intrínseco, o investidor comprará (venderá) o ativo até que sua pressão na demanda (oferta) faça com que o preço de mercado se iguale ao valor intrínseco (FAMA, 1970).
Para que a Premissa 3 seja válida para os preços de mercado, basta que um “número suficiente” de investidores tenha acesso à informação sobre os fundamentos do ativo. De modo análogo ao exemplo anterior, é vantajoso para este agente negociar contra o mispricing até que o preço de mercado se iguale a seu valor intrínseco (FAMA, 1970).
Mesmo a presença de altos custos de transação não invalida a Premissa 4, pois mesmo que estes impliquem em períodos de nontrading, quando as transações ocorrerem seus preços refletiriam o valor intrínseco dos ativos – se as demais premissas também forem válidas (FAMA, 1970).
Esta visão mais branda das premissas realmente necessárias para a validade da HME denota que esta hipótese não implica que os preços de mercado serão em todos os momentos do tempo iguais ao valor intrínseco dos ativos. Contudo, a HME defende que os preços de mercado são, na média, eficientes. Ou seja, não há desvios sistemáticos dos preços de mercado com relação a seu valor intrínseco. Consequentemente, estratégias de trading como
