FACULDADE DE ECONOMIA E FINANÇAS IBMEC
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISA EM
ADMINISTRAÇÃO E ECONOMIA
DISSERTAÇÃO DE MESTRADO
PROFISSIONALIZANTE EM ECONOMIA
“CHOQUES NÃO ANTECIPADOS DA
MUDANÇA DA SELIC NO MERCADO
ACIONÁRIO BRASILEIRO”
MARCIO LUIS BERNARDO PEREIRA
“CHOQUES NÃO ANTECIPADOS DA MUDANÇA DA SELIC NO MERCADO ACIONÁRIO BRASILEIRO”
MARCIO LUIS BERNARDO PEREIRA
Dissertação apresentada ao curso de Mestrado Profissionalizante em Economia como requisito parcial para obtenção do Grau de Mestre em Economia.
Área de Concentração: Finanças.
ORIENTADOR: PROF. DR. FERNANDO NASCIMENTO DE OLIVEIRA
330 P023
Pereira, Marcio Luis Bernardo.
Choques não antecipados da mudança da SELIC no Mercado Acionário Brasileiro / Marcio Luis Bernardo Pereira - Rio de Janeiro: Faculdades Ibmec, 2011.
P.43
Dissertação apresentada ao Curso de Mestrado Profissionalizante em Economia como requisito parcial para obtenção do Grau de Mestre em Economia.
Área de Concentração: Finanças
Economia Orientador: Prof. Dr. Fernando Nascimento de Oliveira 1.SELIC - Mercado Brasileiro. I. Pereira, Marcio Luis Bernado.II. Prof. Dr. Fernando Nascimento de Oliveira. III. Choques não antecipados da Mudança da SELIC no Mercado Acionário Brasileiro.
DEDICATÓRIA
Dedico este trabalho a minha família pela minha educação e por tudo que fizeram por mim. À minha esposa pelo seu amor, apoio incondicional e fonte de inspiração e ao meu filho. Aos amigos pelo incentivo ao meu constante crescimento pessoal e intelectual.
AGRADECIMENTOS
Agradeço, em primeiro lugar, a Deus, pela conjunção de fatores que me permitiram chegar até aqui. Agradeço à Fundação de Assistência e Previdência do BNDES - FAPES, pela aposta em meu desenvolvimento profissional, materializada no suporte financeiro integral da minha participação neste curso de mestrado.
Ao meu orientador, Professor Doutor Fernando Nascimento de Oliveira, pelo apoio e incentivo desde a escolha do tema e pelas idéias de melhoria para a dissertação. Aos Professores Doutores Cláudio Henrique da Silveira Barbedo e José Luis Rossi pela aceitação de participação na banca examinadora.
Agradeço, ainda, a todos os professores do Curso de Mestrado Profissionalizante pelos ensinamentos e aos funcionários do Ibmec-RJ.
RESUMO
O objetivo do presente trabalho é o de analisar os impactos dos choques não antecipados na Taxa SELIC sobre o mercado acionário brasileiro. Para isso utilizamos Bernanke e Kuttner (2004), que realizaram trabalho similar para o mercado norte-americano. No que se refere aos dados foram utilizadas as variações do IBrX-100 e de ações que compões tal índice no dia seguinte ao anúncio da Taxa SELIC e os choques não esperados da Taxa SELIC, que são dados através do componente surpresa entre o que foi decidido pelo COPOM e o consenso de mercado. Como resultado, concluirmos que uma variação de 1 ponto percentual em média na componente surpresa impacta em 1,31% o IBrX-100.
Palavras Chave: Choques não antecipados, Taxa SELIC, Mercado Acionário, Ibovespa, COPOM e Consenso de Mercado.
ABSTRACT
The aim of this paper is to examine the impact of unanticipated shocks in the SELIC rate on the Brazilian stock market. As we used the theoretical model proposed by Bernanke and Kuttner (2004), who performed similar work for the U.S. market. With regard to the data were used variations of the IBrX-100 and the actions that compose such index on the day following the announcement of the SELIC rate and unanticipated shocks of SELIC rate, which are given by the surprise component of what has been decided by COPOM and the market consensus. As a result, we conclude that a change of 1 percentage point on average in the surprise component of 1.31% impacts IBrX-100.
Key Words: Unanticipated shocks in the SELIC rate, SELIC rate, Stock Market, IBOVESPA, COPOM and Market Consensus.
LISTA DE ABREVIATURAS
SELIC Sistema Especial de Liquidação e Custódia COPOM Comitê de Política Monetária
BACEN Banco Central do Brasil FED Federal Reserve Bank
FOMC Federal Open Market Committee
Índice Dow Jones Índice que mede o retorno de uma carteira teórica composta por 30 ações industriais, cujos negócios passam pela Bolsa de Nova York
Índice S&P Índice que mede o retorno de uma carteira teórica composta por 500 ações, cujos negócios passam pela Bolsa de Nova York
BOVESPA Bolsa de Valores de São Paulo
IBrX-100 Índice de preços que mede o retorno de uma carteira teórica composta por 100 ações selecionadas entre as mais negociadas na BOVESPA
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO ... 1
2 REVISÃO DA LITERATURA ... 4
3 DESCRIÇÃO DOS DADOS ... 8
3.1 IDENTIFICANDO OS CHOQUES MONETÁRIOS NÃO ANTECIPADOS ... 9
3.1.1 COMPONENTE ESPERADO E SURPRESA ... 12
3.2 DADOS DE AÇÕES ... 20
4 METODOLOGIA ... 22
4.1 MODELAGEM EGARCH ... 23
4.2 RESPOSTA DOS ATIVOS ISOLADOS ... 24
4.3 TESTES DE ROBUSTEZ ... 25
4.4 ASSIMETRIA ... 26
5 RESULTADOS ... 27
5.1 MODELAGEM EGARCH ... 27
5.1.1 RESPOSTA DOS ATIVOS ISOLADOS ... 28
5.1.2 VARIÁVEIS BINÁRIAS POR SUBPERÍODO ... 31
5.1.3 DESVIO PADRÃO DO COMPONENTE SURPRESA ... 32
5.1.4 SETORES DE ATUAÇÃO ... 34
5.2 TESTE DE ROBUSTEZ ... 34
5.2.1 VARIAÇÃO TOTAL DA SELIC SOBRE O IBRX ... 34
5.2.2 COMPONENTE ESPERADO E SUPRESA SOBRE O IBRX ... 35
5.3 ASSIMETRIA ... 36
1 INTRODUÇÃO
O objetivo central da política monetária praticada em grande parte dos países é o de manter a inflação e o produto em níveis condizentes com um ambiente econômico estável e propício aos investimentos. Os efeitos mais diretos e imediatos da política monetária, tais como mudanças na taxa de juros, estão nos mercados financeiros, afetando os preços dos ativos e seus retornos. Compreender as relações entre política monetária e os preços dos ativos é, portanto, extremamente importante para o entendimento do mecanismo de transmissão da política monetária.
No Brasil, após anos de elevado crescimento econômico, a década de 80 foi marcada pela conjunção de dois fatores: forte queda da taxa de crescimento da economia brasileira e grande aumento da taxa de inflação, situação que se estendeu durante a primeira metade dos anos 90 e que levou à adoção de sete planos de estabilização em menos de dez anos. Dentre estes planos, o mais importante deles foi o Plano Real, implementado em 1994. Neste sentido, a política econômica após o Plano Real pode ser analisada a partir de duas fases distintas. Na primeira, que se estendeu de 1994 a 1999, o processo de estabilização de preços teve como pilares a adoção de reformas econômicas e a implementação de uma política monetária baseada, sobretudo, na adoção das bandas cambiais. Na segunda fase houve o abandono forçado do regime de bandas cambiais, em prol de um regime de taxa flutuante, e a
Os principais bancos centrais do mundo adotam, de forma implícita ou explícita, a estabilidade de preços como principal objetivo da política monetária. Além disso, utilizam uma taxa de juros de curto-prazo como instrumento principal de política monetária. Sendo assim, o regime de metas para a inflação brasileira utiliza a taxa SELIC como instrumento primário de política monetária. O Comitê de Política Monetária (COPOM) estabelece a meta para a taxa SELIC e cabe à mesa de operações do mercado aberto do Banco Central do Brasil (BACEN) manter a SELIC diária próxima à meta.
Esta dissertação irá realizar um estudo empírico da relação entre política monetária e um dos mais importantes participantes do mercado financeiro, o mercado de ações. Espera-se que quedas não previstas na taxas de juros elevem os preços das ações, uma vez que possivelmente decorreria um crescimento da economia, podendo levar a aumentos nos lucros e dividendos distribuídos pelas empresas, além das menores taxas desconto na avaliação do valor econômico das companhias. Da mesma forma, espera-se que aumentos não antecipados das taxas de juros impactem negativamente os preços das ações.
De forma a definir a componente de expectativa do mercado foram utilizados os dados de consenso de mercado divulgados pelo Bloomberg nas datas anteriores as reuniões do COPOM. A opção pela utilização deste veículo de pesquisa leva em consideração o elevado número de opiniões de macroeconomistas especializados na conjuntura econômica brasileira.
Com relação ao mercado acionário foi utilizado o índice IBrX-100, de forma a obter maior número de ações. O índice Ibovespa era composto por 68 ações no último quadrimestre de 2010 ante 100 ações no índice IBrX-100.
Como resultado principal, concluirmos que uma variação de 1 ponto percentual em média na componente surpresa impacta em 1,31% o IBrX-100.
O artigo está em linha com o modelo utilizado o modelo proposto por Bernanke e Kuttner (2004), que realizaram trabalho similar no mercado norte-americano. Walter Junior (2007) utilizou-se da mesma metodologia para medir os efeitos no País.
Além da introdução, esta dissertação encontra-se dividida em mais cinco outros capítulos, sendo eles: Revisão da Literatura (Capítulo 2), Descrição dos Dados (Capítulo 3); Metodologia (Capítulo 4), Resultados (Capítulo 5), e Conclusão (Capítulo 6).
2 REVISÃO DA LITERATURA
Existe uma vasta literatura internacional a respeito dos choques não antecipados da política monetária sobre diversos canais da economia. Como o objetivo do presente trabalho é o de verificar os impactos nos preços dos ativos, foi utilizado como principal referência para elaboração deste, o estudo de Bernanke e Kuttner (2004), cujo foco foi o de verificar o impacto das alterações não esperadas nos FED Funds sobre o mercado acionário norte-americano. Como resultado foi observado que, em média, um corte inesperado de 0,25 ponto percentual na meta para a taxa dos FED Funds está associado com cerca de 1% de aumento nos índices acionários abordados no estudo.
Cabe notar que Bernanke e Kuttner (2004) adaptaram o procedimento desenvolvido por Campbell (1991) e Campbell e Ammer (1993), que usa vetores auto-regressivos (VAR) para calcular as revisões nas expectativas das variáveis-chave, quais sejam: nas expectativas de dividendos, retorno das ações, inflação e taxas de juros de curto prazo. Como resultado se deu a descoberta da baixa correlação com a taxa de juros real com as variáveis de expectativas de dividendos e retorno das ações.
A estimativa da resposta dos preços das ações para ações de política monetária é complicada, uma vez que o mercado pode antecipar esta componente. Neste sentido, a distinção entre as ações esperadas e inesperadas é fundamental para diferenciar os seus efeitos. Kuttner (2001) isolou os componentes esperados e inesperados nas mudanças das taxas dos FED Funds por decisão do FOMC. Como resultado, ele encontrou uma relação significativa entre as surpresas com relação à política monetária e as taxas de juros de diferentes maturidades.
Com resultado contrário ao observado no estudo de Bernanke e Kuttner (2004), Cornell (1983), Pearce e Roley (1985) e Hardouvelis (1987) demonstraram que anúncios de incrementos não previstos na oferta monetária pelo FED reduziram os preços das ações no início da década de 80. Hardouvelis (1987) argumentou que estes incrementos causariam inflação, reduzindo lucros reais e, possivelmente, os retornos das ações.
Thorbecke e Alami (1994) constataram uma resposta significativa dos retornos das ações na segunda metade da década de 70 nos índices Dow Jones e S&P às mudanças na taxa alvo pelo FOMC. Alguns anos depois, Thorbecke (1997) ampliou este estudo utilizando diferentes abordagens, dentre elas o estudo de evento, no período de 1987 a 1994, obtendo resultados similares aos de seu trabalho anterior.
Com uma abordagem diferente, Rigobon e Sack (2004), empregando estimadores para explorar a heterocedasticidade introduzida por ações de política monetária, ou Craine e Martin (2003), que desenvolveram um modelo de fatores multivariado para respostas dos ativos a choques de informação comuns e não observáveis, resultaram também em respostas significativas do mercado acionário às ações do FED, com conclusões parecidas aos estudos de evento convencionais.
Estudos mais recentes têm proposto novas e diferentes direções ao já verificado; Gürkaynak, Sack e Swanson (2004) obtiveram respostas nos preços das ações quando dos anúncios do FOMC a partir de dados intraday, em uma tentativa de distinguir o impacto das decisões da autoridade monetária de outros fatores econômicos ou conjunturais que normalmente mantém relações endógenas com as ações do FED. D’Amico e Farka (2003), adotando a mesma abordagem com relação aos dados intraday, encontraram respostas parecidas a partir de uma especificação com Vetores Auto-regressivos (VAR).
Poole, Rasche e Thorton (2002) observaram que estudos de evento como o supra citado utilizam especificações sujeitas a erros de medição nos regressores, havendo ainda problemas de correlação entre estes últimos e os erros. Eles propõem mudanças que transformam a análise em um problema típico de erros nas variáveis, obtendo respostas parecidas com os trabalhos anteriores, concluindo assim que os estudos de evento possivelmente geram resultados que, embora significativos, subestimam a intensidade destas respostas.
No Brasil, Tabak e Tabata (2004) não encontraram evidências de que a estrutura a termo de juros brasileira responda a ações de política monetária, medindo-se pelas mudanças na meta da taxa básica de juro do Banco Central. Encontraram, contudo, certo grau de antecipação dos mercados a tais ações, o que explicaria os resultados.
Walter Junior (2007) avaliou os efeitos que as ações de política monetária exercem sobre o mercado acionário brasileiro. Através da definição de medidas para estimar a surpresa causada neste mercado pelas decisões do COPOM constatou-se que a um aumento hipotético de 1% não previsto na taxa básica de juro está associada uma queda de, aproximadamente, 1,3% no Ibovespa.
Da mesma forma, Romaguera (2010), para analisar empiricamente o impacto das mudanças inesperadas da SELIC no mercado acionário brasileiro, utilizou os modelos propostos por Bernanke e Kuttner (2004) e aplicado na dissertação de Junior (2007), sobre o período de Jan/2003 a Dez/2009. Como resultado concluiu que a cada 1% de aumento/diminuição não esperadas na SELIC houve impacto no mercado em 3,28% com sinal reverso e de forma consistente.
3 DESCRIÇÃO DOS DADOS
Os mercados financeiros estão constantemente incorporando novas informações a seus preços, seja devido a fatos presentes ou expectativas sobre o futuro. Desta forma, conforme observado por Dewbre (1981), quaisquer mudanças observadas nas variáveis correntes e futuras através do tempo decorrerão de mudanças não antecipadas, o que no presente trabalho nomeamos de componente surpresa.
Analisar a relação direta entre as variações na Meta SELIC e do Índice IBrX-100 pode mostrar baixa significância entre as variáveis. Como esperado, os mercados não iriam gerar respostas a mudanças já esperadas, ou seja, o mercado já estaria precificando a decisão. Desta forma é preciso distinguir através do anúncio da decisão do COPOM, o componente esperado e o componente surpresa.
Neste capítulo serão descritos os critérios utilizados para os componentes surpresa e esperado, para a amostra utilizada na pesquisa, além dos testes relacionados ao objeto da presente dissertação.
3.1 IDENTIFICANDO OS CHOQUES MONETÁRIOS NÃO ANTECIPADOS
No trabalho de Bernanke & Kuttner (2004) foram utilizadas as taxas de juros futuras de curto prazo para definir a medição de surpresa sobre o anúncio do FED. A mesma metodologia foi aplicada por Walter Junior (2007) utilizando a taxa do DI de um dia. No trabalho de Romaguera (2010) foram utilizados dados da imprensa nacional, mais precisamente do jornal “Valor Econômico”, que publica os consensos para cada reunião do COPOM, noticiando quando há quebra de consenso para o anúncio da taxa básica de juros.
No presente trabalho foram utilizados os dados de consenso de mercado divulgados pelo Bloomberg nas datas anteriores as reuniões do COPOM. A opção pela utilização deste veículo de pesquisa leva em consideração o elevado número de opiniões de macroeconomistas especializados na conjuntura econômica brasileira.
Podemos observar na Tabela 1, as datas das reuniões do COPOM com suas respectivas expectativas de resultados (Dados de Consenso) agrupadas pela Mediana, Média, Máximo e Mínimo, além do número de analistas que publicaram estimativas.
De forma a excluir algumas previsões muito acima ou abaixo da maioria (outliers), utilizamos a mediana como sendo a melhor métrica para refletir a opinião dos analistas que publicaram suas estimativas de Meta SELIC. Desta forma, definimos tais opiniões como Dados de Consenso Bloomberg.
TABELA 1 - DADOS DE CONSENSO SOBRE A TAXA SELIC
Data das reuniões do COPOM de 2000 a 2010 e suas respectivas expectativas sobre a Meta SELIC, conforme pesquisa realizada pelo Bloomberg com diversos macroeconomistas. O número de estimativas refere-se ao número de macroeconomistas consultados na pesquisa.
Data Mediana Média Máxima Mínima Número de Estimativas 19/01/00 19,00% 18,92% 18,50% 18,50% 13 17/02/00 19,00% 18,91% 19,00% 18,50% 16 22/03/00 19,00% 18,94% 19,00% 18,50% 15 28/03/00 19,00% 19,00% 19,00% 19,00% 9 20/04/00 19,00% 19,00% 19,00% 19,00% 9 25/05/00 18,50% 18,50% 18,50% 18,50% 9 20/06/00 18,50% 18,43% 18,50% 18,00% 24 07/07/00 18,50% 18,43% 18,50% 18,00% 7 19/07/00 17,00% 16,93% 17,00% 16,50% 22 23/08/00 16,25% 16,26% 16,50% 16,00% 29 20/09/00 16,50% 16,50% 16,50% 16,50% 20 18/10/00 16,50% 16,50% 16,50% 16,50% 17 22/11/00 16,50% 16,49% 16,50% 16,25% 21 20/12/00 16,00% 16,09% 16,50% 16,00% 31 17/01/01 15,38% 15,38% 15,75% 15,00% 20 14/02/01 15,00% 15,02% 15,25% 14,75% 30 21/03/01 15,25% 15,25% 15,25% 15,25% 23 18/04/01 15,75% 15,96% 16,25% 15,75% 22 23/05/01 16,75% 16,67% 16,75% 16,25% 18 21/06/01 17,25% 17,09% 17,25% 16,75% 25 18/07/01 19,25% 19,39% 25,00% 18,25% 22 22/08/01 19,00% 19,11% 19,75% 19,00% 19 19/09/01 19,00% 19,00% 19,00% 19,00% 15 17/10/01 19,00% 19,02% 19,50% 19,00% 20 21/11/01 19,00% 18,98% 19,00% 18,50% 22 19/12/01 19,00% 19,00% 19,00% 19,00% 15 23/01/02 19,00% 19,00% 19,00% 19,00% 20 20/02/02 19,00% 19,00% 19,00% 19,00% 22 20/03/02 18,25% 18,34% 18,50% 18,25% 15 17/04/02 18,25% 18,32% 18,50% 18,25% 25 22/05/02 18,50% 18,46% 18,50% 18,25% 19 19/06/02 18,50% 18,47% 18,50% 18,00% 23 17/07/02 18,50% 18,36% 18,50% 18,00% 23 21/08/02 18,00% 17,90% 18,00% 17,50% 20 18/09/02 18,00% 17,95% 18,00% 17,50% 19 14/10/02 18,00% 18,00% 18,00% 18,00% 20 23/10/02 21,00% 21,00% 21,00% 21,00% 20 20/11/02 22,00% 21,89% 23,00% 21,00% 22 18/12/02 24,00% 24,20% 25,00% 23,00% 28 22/01/03 25,00% 25,36% 26,00% 25,00% 22 19/02/03 26,50% 26,50% 27,00% 26,00% 25 19/03/03 26,50% 26,76% 27,50% 26,50% 21 23/04/03 26,50% 26,66% 27,50% 26,50% 19 21/05/03 26,50% 26,45% 26,50% 26,00% 21
Data Mediana Média Máxima Mínima Número de Estimativas 20/08/03 23,00% 22,78% 23,00% 22,50% 27 17/09/03 20,00% 20,00% 20,50% 19,50% 29 22/10/03 19,00% 18,84% 19,00% 18,00% 19 19/11/03 18,00% 18,06% 18,50% 18,00% 25 17/12/03 16,50% 16,44% 16,75% 16,00% 25 21/01/04 16,00% 15,95% 16,00% 15,50% 33 18/02/04 16,50% 16,49% 16,50% 16,25% 25 17/03/04 16,50% 16,49% 16,50% 16,25% 26 14/04/04 16,00% 16,00% 16,25% 15,75% 24 19/05/04 15,88% 15,88% 16,00% 15,75% 18 16/06/04 16,00% 16,00% 16,00% 16,00% 30 21/07/04 16,00% 16,00% 16,00% 16,00% 30 18/08/04 16,00% 16,00% 16,00% 16,00% 35 15/09/04 16,25% 16,28% 16,50% 16,00% 26 20/10/04 16,50% 16,54% 16,75% 16,50% 27 17/11/04 17,25% 17,24% 17,25% 17,00% 22 15/12/04 17,75% 17,71% 17,75% 17,50% 24 19/01/05 18,25% 18,18% 18,25% 18,00% 24 16/02/05 18,75% 18,75% 18,75% 18,75% 30 16/03/05 19,25% 19,14% 19,25% 18,75% 30 20/04/05 19,25% 19,36% 19,75% 19,25% 30 18/05/05 19,50% 19,62% 19,75% 19,50% 37 15/06/05 19,75% 19,76% 20,00% 19,75% 25 20/07/05 19,75% 19,75% 19,75% 19,75% 27 17/08/05 19,75% 19,70% 19,75% 19,50% 27 14/09/05 19,50% 19,45% 19,75% 19,25% 26 19/10/05 19,00% 19,10% 19,25% 19,00% 28 23/11/05 18,50% 18,47% 18,50% 18,00% 29 14/12/05 18,00% 17,95% 18,00% 17,75% 34 18/01/06 17,25% 17,33% 17,50% 17,25% 33 08/03/06 16,50% 16,46% 16,50% 16,25% 32 19/04/06 15,75% 15,76% 16,00% 15,75% 28 31/05/06 15,25% 15,20% 15,25% 15,00% 31 19/07/06 14,75% 14,76% 15,00% 14,75% 29 30/08/06 14,50% 14,46% 14,50% 14,25% 31 18/10/06 13,75% 13,77% 14,00% 13,75% 25 30/11/06 13,25% 13,29% 13,50% 13,25% 28 25/01/07 13,00% 12,94% 13,00% 12,75% 26 07/03/07 12,75% 12,75% 12,75% 12,75% 27 18/04/07 12,50% 12,50% 12,50% 12,50% 24 06/06/07 12,00% 12,07% 12,25% 12,00% 26 18/07/07 11,50% 11,50% 11,50% 11,50% 41 05/09/07 11,25% 11,25% 11,25% 11,25% 44 17/10/07 11,25% 11,16% 11,25% 11,00% 45 05/12/07 11,25% 11,25% 11,25% 11,25% 40 23/01/08 11,25% 11,25% 11,25% 11,25% 42 05/03/08 11,25% 11,25% 11,25% 11,25% 35 16/04/08 11,50% 11,54% 11,75% 11,25% 47 04/06/08 12,25% 12,31% 12,50% 11,75% 40 23/07/08 12,75% 12,83% 13,00% 12,75% 45
Data Mediana Média Máxima Mínima Número de Estimativas 10/12/08 13,75% 13,73% 13,75% 13,25% 47 21/01/09 13,00% 13,04% 13,25% 12,75% 49 11/03/09 11,25% 11,43% 11,75% 10,75% 50 29/04/09 10,25% 10,14% 10,50% 9,75% 57 10/06/09 9,50% 9,43% 9,75% 9,25% 48 22/07/09 8,75% 8,76% 9,00% 8,75% 50 02/09/09 8,75% 8,74% 8,75% 8,50% 50 21/10/09 8,75% 8,75% 8,75% 8,75% 51 09/12/09 8,75% 8,75% 8,75% 8,75% 47 27/01/10 8,75% 8,75% 8,75% 8,75% 43 17/03/10 9,25% 9,01% 9,50% 8,75% 57 29/04/10 9,25% 9,37% 9,75% 92,50% 54 09/06/10 10,25% 10,26% 10,50% 10,25% 52 22/07/10 11,00% 10,99% 11,00% 10,75% 51 02/09/10 10,75% 10,82% 11,25% 10,75% 57 20/10/10 10,75% 10,75% 10,75% 10,75% 51 08/12/10 10,75% 10,77% 11,25% 10,75% 51
3.1.1 COMPONENTE ESPERADO E SURPRESA
Na tabela 2 podemos observar as datas das Reuniões do COPOM, a Meta SELIC, os Dados de Consenso do Bloomberg e a Componente Esperada e Surpresa, conforme fórmulas a seguir:
Componente Esperada
Onde:
EMSd-1 = Expectativa de Meta SELIC de acordo com Bloomberg (Dados de Consenso Bloomberg);
MSd-1 = Meta SELIC um dia antes da reunião do COPOM.
Componente Surpresa
ΔS = MSd – EMSd-1 (2)
Onde:
ΔS = Componente Surpresa
MSd = Meta SELIC anunciada pelo COPOM;
EMSd-1 = Expectativa de Meta SELIC de acordo com Bloomberg (Dados de Consenso Bloomberg).
A última coluna da tabela 2, definida como Variação Total, é o somatório da Componente Esperada com a Componente Surpresa. Desta forma, uma surpresa com sinal maior do que zero, significa um aumento acima do estimado pelo mercado ou uma queda menor do que a esperada na Meta SELIC. Da mesma forma, um sinal menor do que zero significa uma aumento abaixo do estimado pelo mercado ou uma queda maior do que a esperada na Meta SELIC.
TABELA 2 - COMPONENTE ESPERADA E SURPRESA
Data da realização das reuniões do COPOM de 2000 a 2010 com as respectivas Metas SELIC e Consenso Bloomberg. Também se observa a componente esperada, definida pela equação 1, componente surpresa, definida pela equação 2, e variação total, que é o somatório da componente esperada mais a componente surpresa.
Data Meta Selic (%) Consenso Bloomberg - Mediana (%) Componente Esperada - % Componente Surpresa - % Variação Total - % 19/01/00 19,00 19,00 0,00 0,00 0,00 17/02/00 19,00 19,00 0,00 0,00 0,00 22/03/00 19,00 19,00 0,00 0,00 0,00 28/03/00 18,50 19,00 0,00 -0,50 -0,50 20/04/00 18,50 19,00 0,50 -0,50 0,00 25/05/00 18,50 18,50 0,00 0,00 0,00 20/06/00 17,50 18,50 0,00 -1,00 -1,00 07/07/00 17,00 18,50 1,00 -1,50 -0,50 19/07/00 16,50 17,00 0,00 -0,50 -0,50 23/08/00 16,50 16,25 -0,25 0,25 0,00 20/09/00 16,50 16,50 0,00 0,00 0,00 18/10/00 16,50 16,50 0,00 0,00 0,00 22/11/00 16,50 16,50 0,00 0,00 0,00 20/12/00 15,75 16,00 -0,50 -0,25 -0,75 17/01/01 15,25 15,38 -0,38 -0,13 -0,50 14/02/01 15,25 15,00 -0,25 0,25 0,00 21/03/01 15,75 15,25 0,00 0,50 0,50 18/04/01 16,25 15,75 0,00 0,50 0,50 23/05/01 16,75 16,75 0,50 0,00 0,50 21/06/01 18,25 17,25 0,50 1,00 1,50 18/07/01 19,00 19,25 1,00 -0,25 0,75 22/08/01 19,00 19,00 0,00 0,00 0,00 19/09/01 19,00 19,00 0,00 0,00 0,00 17/10/01 19,00 19,00 0,00 0,00 0,00 21/11/01 19,00 19,00 0,00 0,00 0,00 19/12/01 19,00 19,00 0,00 0,00 0,00 23/01/02 19,00 19,00 0,00 0,00 0,00 20/02/02 18,75 19,00 0,00 -0,25 -0,25 20/03/02 18,50 18,25 -0,50 0,25 -0,25 17/04/02 18,50 18,25 -0,25 0,25 0,00 22/05/02 18,50 18,50 0,00 0,00 0,00 19/06/02 18,50 18,50 0,00 0,00 0,00 17/07/02 18,00 18,50 0,00 -0,50 -0,50 21/08/02 18,00 18,00 0,00 0,00 0,00 18/09/02 18,00 18,00 0,00 0,00 0,00 14/10/02 21,00 18,00 0,00 3,00 3,00 23/10/02 21,00 21,00 0,00 0,00 0,00 20/11/02 22,00 22,00 1,00 0,00 1,00 18/12/02 25,00 24,00 2,00 1,00 3,00 22/01/03 25,50 25,00 0,00 0,50 0,50 19/02/03 26,50 26,50 1,00 0,00 1,00 19/03/03 26,50 26,50 0,00 0,00 0,00 23/04/03 26,50 26,50 0,00 0,00 0,00
Data Meta Selic (%) Consenso Bloomberg - Mediana (%) Componente Esperada - % Componente Surpresa - % Variação Total - % 23/07/03 24,50 24,50 -1,50 0,00 -1,50 20/08/03 22,00 23,00 -1,50 -1,00 -2,50 17/09/03 20,00 20,00 -2,00 0,00 -2,00 22/10/03 19,00 19,00 -1,00 0,00 -1,00 19/11/03 17,50 18,00 -1,00 -0,50 -1,50 17/12/03 16,50 16,50 -1,00 0,00 -1,00 21/01/04 16,50 16,00 -0,50 0,50 0,00 18/02/04 16,50 16,50 0,00 0,00 0,00 17/03/04 16,25 16,50 0,00 -0,25 -0,25 14/04/04 16,00 16,00 -0,25 0,00 -0,25 19/05/04 16,00 15,88 -0,13 0,13 0,00 16/06/04 16,00 16,00 0,00 0,00 0,00 21/07/04 16,00 16,00 0,00 0,00 0,00 18/08/04 16,00 16,00 0,00 0,00 0,00 15/09/04 16,25 16,25 0,25 0,00 0,25 20/10/04 16,75 16,50 0,25 0,25 0,50 17/11/04 17,25 17,25 0,50 0,00 0,50 15/12/04 17,75 17,75 0,50 0,00 0,50 19/01/05 18,25 18,25 0,50 0,00 0,50 16/02/05 18,75 18,75 0,50 0,00 0,50 16/03/05 19,25 19,25 0,50 0,00 0,50 20/04/05 19,50 19,25 0,00 0,25 0,25 18/05/05 19,75 19,50 0,00 0,25 0,25 15/06/05 19,75 19,75 0,00 0,00 0,00 20/07/05 19,75 19,75 0,00 0,00 0,00 17/08/05 19,75 19,75 0,00 0,00 0,00 14/09/05 19,50 19,50 -0,25 0,00 -0,25 19/10/05 19,00 19,00 -0,50 0,00 -0,50 23/11/05 18,50 18,50 -0,50 0,00 -0,50 14/12/05 18,00 18,00 -0,50 0,00 -0,50 18/01/06 17,25 17,25 -0,75 0,00 -0,75 08/03/06 16,50 16,50 -0,75 0,00 -0,75 19/04/06 15,75 15,75 -0,75 0,00 -0,75 31/05/06 15,25 15,25 -0,50 0,00 -0,50 19/07/06 14,75 14,75 -0,50 0,00 -0,50 30/08/06 14,25 14,50 -0,25 -0,25 -0,50 18/10/06 13,75 13,75 -0,50 0,00 -0,50 30/11/06 13,25 13,25 -0,50 0,00 -0,50 25/01/07 13,00 13,00 -0,25 0,00 -0,25 07/03/07 12,75 12,75 -0,25 0,00 -0,25 18/04/07 12,50 12,50 -0,25 0,00 -0,25 06/06/07 12,00 12,00 -0,50 0,00 -0,50 18/07/07 11,50 11,50 -0,50 0,00 -0,50 05/09/07 11,25 11,25 -0,25 0,00 -0,25 17/10/07 11,25 11,25 0,00 0,00 0,00 05/12/07 11,25 11,25 0,00 0,00 0,00 23/01/08 11,25 11,25 0,00 0,00 0,00 05/03/08 11,25 11,25 0,00 0,00 0,00 16/04/08 11,75 11,50 0,25 0,25 0,50
Data Meta Selic (%) Consenso Bloomberg - Mediana (%) Componente Esperada - % Componente Surpresa - % Variação Total - % 11/09/08 13,75 13,75 0,75 0,00 0,75 29/10/08 13,75 13,75 0,00 0,00 0,00 10/12/08 13,75 13,75 0,00 0,00 0,00 21/01/09 12,75 13,00 -0,75 -0,25 -1,00 11/03/09 11,25 11,25 -1,50 0,00 -1,50 29/04/09 10,25 10,25 -1,00 0,00 -1,00 10/06/09 9,25 9,50 -0,75 -0,25 -1,00 22/07/09 8,75 8,75 -0,50 0,00 -0,50 02/09/09 8,75 8,75 0,00 0,00 0,00 21/10/09 8,75 8,75 0,00 0,00 0,00 09/12/09 8,75 8,75 0,00 0,00 0,00 27/01/10 8,75 8,75 0,00 0,00 0,00 17/03/10 8,75 9,25 0,50 -0,50 0,00 29/04/10 9,50 9,25 0,50 0,25 0,75 09/06/10 10,25 10,25 0,75 0,00 0,75 22/07/10 10,75 11,00 0,75 -0,25 0,50 02/09/10 10,75 10,75 0,00 0,00 0,00 20/10/10 10,75 10,75 0,00 0,00 0,00 08/12/10 10,75 10,75 0,00 0,00 0,00 Conforme podemos constatar na tabela anterior, em 115 reuniões que se sucederam no período entre 2000-2010 foram observados 37 Componentes Surpresa.
Na Tabela 3 podemos observar a média e a mediana do Componente Surpresa por ano e a quantidade de Choques (Componente Surpresa).
TABELA 3 - MÉDIA E MEDIANA ANUAL DA COMPONENTE SURPRESA E QUANTIDADE DE CHOQUES POR ANO
Média Mediana Número de Reuniões do COPOM (a) Quantidade de Choques (b) b/a 2000 -0,29% 0,00% 14 7 50% 2001 0,16% 0,00% 12 6 50% 2002 0,29% 0,00% 13 6 46% 2003 -0,13% 0,00% 12 4 33% 2004 0,05% 0,00% 12 4 33% 2005 0,04% 0,00% 12 2 17% 2006 -0,03% 0,00% 8 1 13% 2007 0,00% 0,00% 8 0 0% 2008 0,06% 0,00% 8 2 25% 2009 -0,06% 0,00% 8 2 25%
Podemos concluir que os primeiros quatro anos após a adoção do regime de metas de inflação foram os anos que apresentaram maior erro de estimativas, o que pode ser fruto da curva de aprendizado do mercado em relação a comunicação do Banco Central.
Na Tabela 4 podemos observar a variação do componente surpresa, a direção deste componente e a variação do IBrX-100 no pregão seguinte ao anúncio da decisão do COPOM. Espera-se que uma queda maior que a esperada da Meta SELIC, caracterizada com Surpresa Positiva, reflita positivamente no mercado acionário. A direção contrária, ou seja, um aumento maior que o esperado da Meta SELIC tenderia a impactar negativamente o mercado acionário.
TABELA 4 - DIREÇÃO DA SURPRESA E VARIAÇÃO DO IBrX-100
Data da realização das reuniões do COPOM de 2000 a 2010 e componente surpresa, definida pela equação 2. A direção da surpresa positiva, ou seja, queda da Meta SELIC maior que a esperada ou aumento menor que o esperado; surpresa negativa, ou seja, queda da Meta SELIC menor que a esperada ou aumento maior que o esperado e neutro quando não há surpresa.
Data Componente Surpresa - % Direção da Surpresa Variação IBrX-100 - % 19/01/00 0,00 Neutro -1,58 17/02/00 0,00 Neutro -1,70 22/03/00 0,00 Neutro 0,36 28/03/00 -0,50 Positivo -1,09 20/04/00 -0,50 Positivo 3,42 25/05/00 0,00 Neutro 2,35 20/06/00 -1,00 Positivo 2,71 07/07/00 -1,50 Positivo -0,53 19/07/00 -0,50 Positivo 1,57 23/08/00 0,25 Negativo -0,65 20/09/00 0,00 Neutro -0,15 18/10/00 0,00 Neutro 2,27 22/11/00 0,00 Neutro -1,74 20/12/00 -0,25 Positivo -0,55 17/01/01 -0,13 Positivo 2,21 14/02/01 0,25 Negativo -0,75 21/03/01 0,50 Negativo -4,62
Data Componente Surpresa - % Direção da Surpresa Variação IBrX-100 - % 18/07/01 -0,25 Positivo 0,12 22/08/01 0,00 Neutro -1,02 19/09/01 0,00 Neutro -2,94 17/10/01 0,00 Neutro -1,76 21/11/01 0,00 Neutro 1,84 19/12/01 0,00 Neutro -2,01 23/01/02 0,00 Neutro -0,38 20/02/02 -0,25 Positivo 2,01 20/03/02 0,25 Negativo -1,99 17/04/02 0,25 Negativo -0,93 22/05/02 0,00 Neutro 0,96 19/06/02 0,00 Neutro -4,73 17/07/02 -0,50 Positivo 0,00 21/08/02 0,00 Neutro 2,10 18/09/02 0,00 Neutro -1,26 14/10/02 3,00 Negativo 0,23 23/10/02 0,00 Neutro 1,04 20/11/02 0,00 Neutro 2,19 18/12/02 1,00 Negativo 1,84 22/01/03 0,50 Negativo -0,49 19/02/03 0,00 Neutro -0,54 19/03/03 0,00 Neutro 1,32 23/04/03 0,00 Neutro -1,59 21/05/03 0,00 Neutro 0,35 18/06/03 -0,50 Positivo -1,06 23/07/03 0,00 Neutro 0,03 20/08/03 -1,00 Positivo 1,20 17/09/03 0,00 Neutro 1,50 22/10/03 0,00 Neutro -2,08 19/11/03 -0,50 Positivo 1,12 17/12/03 0,00 Neutro 1,97 21/01/04 0,50 Negativo -1,03 18/02/04 0,00 Neutro -3,80 17/03/04 -0,25 Positivo 1,68 14/04/04 0,00 Neutro -1,66 19/05/04 0,13 Negativo -1,41 16/06/04 0,00 Neutro -0,21 21/07/04 0,00 Neutro -1,42 18/08/04 0,00 Neutro 0,91 15/09/04 0,00 Neutro 1,75 20/10/04 0,25 Negativo 1,56 17/11/04 0,00 Neutro -0,93 15/12/04 0,00 Neutro 1,17 19/01/05 0,00 Neutro -2,26 16/02/05 0,00 Neutro 1,59 16/03/05 0,00 Neutro 1,20 20/04/05 0,25 Negativo 0,00 18/05/05 0,25 Negativo -0,04
Data Componente Surpresa - % Direção da Surpresa Variação IBrX-100 - % 14/09/05 0,00 Neutro 1,01 19/10/05 0,00 Neutro -2,68 23/11/05 0,00 Neutro -0,32 14/12/05 0,00 Neutro -0,97 18/01/06 0,00 Neutro 3,21 08/03/06 0,00 Neutro -2,50 19/04/06 0,00 Neutro 0,04 31/05/06 0,00 Neutro 2,59 19/07/06 0,00 Neutro -2,29 30/08/06 -0,25 Positivo -0,25 18/10/06 0,00 Neutro 0,70 30/11/06 0,00 Neutro -1,24 25/01/07 0,00 Neutro -1,94 07/03/07 0,00 Neutro 1,84 18/04/07 0,00 Neutro -0,06 06/06/07 0,00 Neutro 1,03 18/07/07 0,00 Neutro 1,27 05/09/07 0,00 Neutro 0,61 17/10/07 0,00 Neutro 0,12 05/12/07 0,00 Neutro 1,56 23/01/08 0,00 Neutro 6,72 05/03/08 0,00 Neutro -2,29 16/04/08 0,25 Negativo 0,96 04/06/08 0,00 Neutro 3,76 23/07/08 0,25 Negativo -3,70 11/09/08 0,00 Neutro 2,20 29/10/08 0,00 Neutro 7,58 10/12/08 0,00 Neutro -1,30 21/01/09 -0,25 Positivo -1,47 11/03/09 0,00 Neutro 1,15 29/04/09 0,00 Neutro 0,27 10/06/09 -0,25 Positivo 0,00 22/07/09 0,00 Neutro 2,12 02/09/09 0,00 Neutro 0,44 21/10/09 0,00 Neutro 1,11 09/12/09 0,00 Neutro 0,96 27/01/10 0,00 Neutro 1,02 17/03/10 -0,50 Positivo -0,22 29/04/10 0,25 Negativo -0,54 09/06/10 0,00 Neutro 2,12 22/07/10 -0,25 Positivo 0,65 02/09/10 0,00 Neutro 0,17 20/10/10 0,00 Neutro -1,13 08/12/10 0,00 Neutro -0,20
3.2 DADOS DE AÇÕES
Para elaboração da dissertação foram utilizados dados entre o período de 2000, ano subseqüente a implantação do sistema de metas de inflação no País e da taxa SELIC, e 2010.
Com relação ao mercado acionário, diferentemente de outros trabalhos realizados no País, que utilizaram o Ibovespa, foi utilizado o índice IBrX-100, de forma a obter maior número de ações. O índice Ibovespa era composto por 68 ações no último quadrimestre de 2010 ante 100 ações no índice IBrX-100. Cabe mencionar que, conforme tratado na subseção 4.2., utilizamos 42 ações do IBrX-100. Se tivéssemos utilizado a amostra do mesmo quadrimestre para o Ibovespa, no período de 2000-2010, teríamos somente 36 ações com cotação desde 2000. A seguir, na Tabela 5, podemos observar as ações utilizadas quando da análise dos ativos individuas (subseção 4.2) e seus respectivos setores de atuação no País.
TABELA 5 – ATIVOS INDIVIDUAIS E SETORES DE ATUAÇÃO
Consumo Básico AMBV4 Ambev CRUZ3 Souza Cruz Consumo Cíclico LAME4 Lojas Americanas PCAR5 Pão de Açúcar UGPA4 Ultrapar
Financeiro BBAS3 Banco do Brasil BBDC3 Bradesco BBDC4 Bradesco ITUB4 Itaú ITSA4 Itausa Indústria BRKM5 Braskem CNFB4 Confab EMBR3 Embraer GGBR4 Gerdau KLBN4 Klabin POMO4 Marcopolo
GOAU4 Metalúrgica Gerdau RAPT4 Randon
CSNA3 Siderúrgica Nacional SUZB5 Suzano
USIM5 Usiminas VALE3 Vale
Infraestrutura GETI4 AES Tietê CMIG4 Cemig CPLE6 Copel ELET3 Eletrobrás ELET6 Eletrobrás LIGT3 Light SBSP3 Sabesp TBLE3 Tractebel TRPL4 Transmissão Paulista Petróleo PETR3 Petrobras
PETR4 Petrobras Telecom BRTO4 Brasil Telecom TNLP3 Telemar TNLP4 Telemar TLPP4 Telesp TCSL3 TIM TCSL4 TIM VIVO4 Vivo
4 METODOLOGIA
Assim como adotado nos trabalhos de Bernanke & Kuttner (2004), adotaremos o estudo de eventos, de forma a observar como o mercado acionário brasileiro, aqui representado pelo IBrX-100, se comporta no dia após o anúncio do COPOM em relação a Meta SELIC. O estudo de eventos foi utilizado em outros trabalhos, como o de Walter Junior (2007), com alguma variação no intervalo, como no caso de Gürkaynak et. al (2005), que utilizou dados intraday.
As oscilações tanto do IBrX-100 quanto das ações que compõe este índice referem-se a cotação de fechamento do dia posterior a reunião do COPOM em relação a cotação de fechamento no dia do anuncio do COPOM. Cabe destacar que tais anúncios são realizados após o fechamento do pregão, o que permite utilizar tal metodologia.
Uma vez que acreditamos que os choques monetários estão relacionados, em grande parte, as Metas de Inflação, não abordamos no presente estudo questões de endogeneidade.
4.1 MODELAGEM EGARCH
Dentre os modelos de volatilidade destaca-se o modelo ARCH, proposto por Engle (1982). Os modelos desta classe servem de grande ferramenta para captar as oscilações da volatilidade em séries financeiras, como índices de ações.
A idéia inicial do modelo ARCH provocou debates e alguns aperfeiçoamentos por parte dos pesquisadores. Bollerslev (1986) desenvolveu uma generalização do modelo ARCH, denominada GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heterocedasticity), na qual a variância condicional não é função apenas das inovações quadráticas passadas, mas também dos seus próprios valores passados.
Nelson (1991) desenvolveu o modelo EGARCH (Exponential GARCH), no qual o efeito de choques é exponencial e não quadrático. Para Alexander (2005), a vantagem é que, ao contrário do GARCH, o EGARCH não precisa adotar a restrição de não negatividade dos parâmetros com o intuito de evitar a geração de variâncias negativas, pois considera a variância condicional em termos logarítmicos. O modelo também permite uma resposta assimétrica aos choques.
Neste sentido realizaremos testes utilizando a modelagem EGARCH tanto para o IBrX quanto para os ativos isolados que compões o índice.
O modelo é formalizado da seguinte maneira:
Ht = Retorno das ações que compõe o IBrX-100 no dia seguinte a decisão do COPOM;
βeΔαte = Componente esperado em relação a mudança da Meta SELIC;
βsΔαts = Componente surpresa em relação a mudança da Meta SELIC;
εt = Termo de erro, que representa outros fatores não inclusos no modelo, sendo E (εt) = 0 e
VAR (εt) = σ2.
Equação da Variância
) = + (4)
4.2 RESPOSTA DOS ATIVOS ISOLADOS
O estudo realizado pode ser repetido para cada uma das 100 ações que compõem o Índice IBrX-100, tendo-se adotado arbitrariamente a composição para este fixada no último quadrimestre de 2010.
Das 100 ações pertencentes aos Índice IBrX-100 no último quadrimestre de 2010, 42 destas possuem série histórica completa de cotação de 2000 a 2010 e, desta forma, estas ações serão objeto das analises.
Como resultado de nossos testes, é esperado que algumas ações, cujo setor tem maior correlação de demanda com a taxa de juros, mostrem impactos mais significativos, mais notadamente os setores ligados a economia local.
4.3 TESTES DE ROBUSTEZ
No primeiro teste de robustez utilizaremos Mínimos Quadrados Ordinários e não será considerado o componente surpresa, mas sim a variação total da meta SELIC. Nesse modelo, será testada a hipótese do β ser igual a zero. É esperado que essa especificação se demonstre inválida, visto que vários outros fatores impactam a variação do mercado acionário, não só a definição da Taxa SELIC:
Ht = α + βΔαt + εt (5)
Onde:
Ht = Retorno das ações que compõe o IBrX-100 no dia seguinte a decisão do COPOM;
Δαt = Variação total da Meta SELIC;
εt = Termo de erro, que representa outros fatores não inclusos no modelo, sendo E (εt) = 0 e
VAR (εt) = σ2.
O segundo modelo proposto irá separar os componentes esperado e surpresa, testando as hipóteses de βe e βs serem iguais a zero. Sendo assim, é esperado que a componente surpresa seja significativa para fins estatísticos.
Ht = α + βeΔαte + βsΔαts + εt (6)
Ht = Retorno das ações que compõe o IBrX-100 no dia seguinte a decisão do COPOM;
βeΔαte = Componente esperado em relação a mudança da Meta SELIC;
βsΔαts = Componente surpresa em relação a mudança da Meta SELIC;
εt = Termo de erro, que representa outros fatores não inclusos no modelo, sendo E (εt) = 0 e
VAR (εt) = σ2.
4.4 ASSIMETRIA
Para constatação da assimetria iremos observar se o mercado acionário reage distintamente conforme a direção tomada pela decisão do COPOM. Ou seja, verifica-se o mercado acionário reage na mesma intensidade, em queda ou elevação, ao componente surpresa.
O uso de variáveis binárias interativas com a surpresa pode lançar uma luz sobre a questão, conforme a seguir:
Variável binária positiva: igual a 1 se a meta foi aumentada, ou zero, caso contrário;
Variável binária negativa: igual a 1 se a meta foi reduzida, ou zero, caso contrário.
O resultado dos testes com as variáveis binárias deve ser estatisticamente insignificante, considerando que o mercado acionário deveria reagir com a mesma intensidade para ambos os sentidos. Neste contexto, para realização do teste temos a seguinte fórmula:
5 RESULTADOS
5.1 MODELAGEM EGARCH
A modelagem EGARCH foi utilizada como a modelagem principal do presente trabalho, em linha com a teoria apresentada na subseção 4.1, conforme a seguir:
TABELA 6 - MODELAGEM EGARCH
Teste realizado utilizando a variável dependente variação IBrX-100 e as variáveis independentes componente surpresa e componente esperado, com modelagem EGARCH.
IBrX-100 Intercepto (C)
Prob.
(0.105668) (0.5606) Comp. Surpresa (COMPSURP)
Prob.
(-1,314669) (0.0074) Comp. Esperado (COMPESP)
Prob. (0.131962) (0.7114) Equação da Variância COMPSURP Prob. (0.724778) (0.1750) COMPESP Prob. (0.294386) (0.4444) R2 -0.012859 R2 Ajustado -0.090029
Podemos observar que o teste apresentou significância estatística na componente surpresa, com o coeficiente com sinal negativo, em linha com o esperado, e não significância na componente esperada. Desta forma, podemos concluir que uma variação de 1 p.p. em média na componente surpresa impacta em 1,31% o IBrX-100.
5.1.1 RESPOSTA DOS ATIVOS ISOLADOS
Realizamos testes com os ativos isolados que compões o índice IBrX-100, de acordo com a metodologia descrita na subseção 4.2.. No quadro resumo a seguir podemos observar que dos 42 ativos analisados, 11 possuem significância estatística até 5%, 3 até 10% e 28 não possuem significância em relação a variável Componente Surpresa. Em relação a variável Componente Esperado, 2 possuem significância estatística até 5%, 3 até 10% e 38 não possuem.
TABELA 7 - SIGNIFICÂNCIA ESTATÍSTICA DOS ATIVOS ISOLADOS
Resultados dos testes com relação a significância estatísticas dos ativos isolados. Teste realizado utilizando a variável dependente variação IBrX-100 e as variáveis independentes componente surpresa e componente esperado, com modelagem EGARCH.
Significância/Componentes Comp. Surpresa Comp. Esperado
Até 5% 11 2
De 5% a 10% 3 3
Acima de 10% 28 37
A seguir podemos observar os resultados dos testes dos ativos isolados:
TABELA 8 - ATIVOS ISOLADOS
Resultados dos testes com relação a significância estatísticas dos ativos isolados, intercepto e R2. Teste
realizado utilizando a variável dependente variação IBrX-100 e as variáveis independentes componente surpresa e componente esperado, com modelagem EGARCH.
Var. Dependente Intercepto (C) Comp. Surpresa (COMPSURP) Comp. Esperado (COMPESP) R2 AMBV4 -0.139590 -1896450 -1122756 0.048314 Prob. (0.4751) (0.0078) (0.0007) BBAS3 -0.159140 -2049533 0.207456 0.024627 Prob. (0.5934) (0.0084) (0.7351) BBDC3 0.137627 -1335880 -0.434923 -0.015517 Prob. (0.6138) (0.0675) (0.4707) BBDC4 0.026411 -1530850 -0.805312 -0.101734 Prob. (0.9096) (0.0360) (0.0589) BRKM5 -0.273235 0.596513 0.379055 -0.045608 Prob. (0.2606) (0.1893) (0.4689) BRTO4 -0.051907 -0.077944 -0.219825 0.002339 Prob. (0.8434) (0.9034) (0.6815) CMIG4 -0.210531 -0.944522 0.202764 0.028409 Prob. (0.4032) (0.1984) (0.7221) CNFB4 0.088075 -1883574 -0.045546 -0.105842 Prob. (0.6079) (0.0000) (0.8407) CPLE6 -0.044779 -0.522135 0.967480 0.033537 Prob. (0.8608) (0.4335) (0.0768) CRUZ3 0.441837 -1943476 0.460571 -0.030751 Prob. (0.0567) (0.0053) (0.2858) CSNA3 0.303228 -1728223 0.027833 0.013816 Prob. (0.2758) (0.0130) (0.9589) ELET3 -0.307642 -1266617 -0.275848 0.003674 Prob. (0.0383) (0.0411) (0.5960) ELET6 -0.105607 -1778912 0.481720 0.024092 Prob. (0.7404) (0.1424) (0.3573) EMBR3 -0.175562 -1150848 -0.111832 0.007230 Prob. (0.5076) (0.1267) (0.8235) FFTL4 0.396200 -0.297820 0.453968 0.023262 Prob. (0.0644) (0.7281) (0.1447) GETI4 0.012851 -0.001009 -0.005829 -0.000633 Prob. (0.9109) (0.9849) (0.9708) GGBR4 0.305997 -1231572 0.275350 0.058497 Prob. (0.2111) (0.0891) (0.6193) GOAU4 0.333600 -0.940235 0.291474 0.035249 Prob. (0.1791) (0.3402) (0.6189) ITSA4 -0.026568 -0.913438 -0.641629 -0.024907
Var. Dependente Intercepto (C) Comp. Surpresa (COMPSURP) Comp. Esperado (COMPESP) R2 ITUB4 0.178214 -0.986784 0.029589 0.010021 Prob. (0.4611) (0.1620) (0.9527) KLBN4 0.320716 0.003189 1069117 0.020507 Prob. (0.2836) (0.9973) (0.0354) LAME4 -0.268429 -0.089140 -0.426426 -0.017266 Prob. (0.2044) (0.8896) (0.2721) LIGT3 -0.504891 -0.863011 0.060201 -0.001230 Prob. (0.1590) (0.2264) (0.9256) PCAR5 0.037379 -1061346 0.179327 -0.009149 Prob. (0.8432) (0.0003) (0.4264) PETR3 0.101494 -0.751790 0.291196 0.019118 Prob. (0.7144) (0.3504) (0.5472) PETR4 0.006733 -0.674553 0.278261 0.023660 Prob. (0.9820) (0.2705) (0.5281) POMO4 -0.004190 -0.037281 -0.144134 0.004826 Prob. (0.9812) (0.9388) (0.7015) RAPT4 0.379540 -0.600157 0.637737 0.001051 Prob. (0.0270) (0.0994) (0.0842) SBSP3 0.162651 -0.463744 0.545815 0.023734 Prob. (0.5779) (0.5067) (0.3927) SUZB5 0.165386 -1264486 -0.385872 0.002839 Prob. (0.4560) (0.1735) (0.4105) TBLE3 0.107080 0.632076 0.047175 -0.012586 Prob. (0.4913) (0.1224) (0.6619) TCSL3 -0.427836 0.948717 -0.140628 -0.011250 Prob. (0.1222) (0.3086) (0.7495) TCSL4 -0.219462 0.276975 -0.644092 0.011869 Prob. (0.4789) (0.6501) (0.2023) TLPP4 -0.103411 -0.260268 -0.217360 0.000507 Prob. (0.5909) (0.6453) (0.4085) TNLP3 0.296744 -3160673 0.313529 -0.043444 Prob. (0.2779) (0.0001) (0.5323) TNLP4 -0.323873 -1430703 0.136107 0.001031 Prob. (0.1099) (0.0004) (0.7454) TRPL4 -0.002865 0.446942 0.121395 -0.000168 Prob. (0.9925) (0.6303) (0.7804) UGPA4 0.208595 -0.704304 -0.082519 0.040043 Prob. (0.2205) (0.2400) (0.7784) USIM5 -0.229105 -2951617 -0.461304 -0.065591 Prob. (0.4795) (0.0000) (0.4302) VALE3 0.586058 -0.009661 0.139616 0.003356 Prob. (0.0088) (0.9911) (0.7236) VALE5 0.544377 -0.538153 0.426648 0.009130 Prob. (0.0029) (0.2563) (0.2237) VIVO4 0.283569 -0.098770 0.892912 0.008656 Prob. (0.4269) (0.9219) (0.2497)
5.1.2 VARIÁVEIS BINÁRIAS POR SUBPERÍODO
Para realização dos seguintes testes foram criadas duas variáveis binárias. A primeira delas se inicia no ano anterior ao 1º mandato do Presidente Lula e no 1º ano de mandato, ou seja, os anos de 2002 e 2003. O objetivo do teste é o de verificar se neste período de desconfiança sobre uma possível ruptura do modelo monetário brasileiro, os efeitos dos testes se apresentam muito diferentes do Teste Principal, conforme Tabela 6. Neste primeiro teste a variável binária é representada na equação com dummielula.
TABELA 9 - VARIÁVEL BINÁRIA LULA
Teste realizado utilizando a variável dependente variação IBrX-100, as variáveis independentes componente surpresa e componente esperado e a dummielula, com modelagem EGARCH.
IBrX-100 Intercepto (C)
Prob.
(0.115124) (0.5513) Comp. Surpresa (COMPSURP)
Prob.
(-1,323805) (0.0069) Comp. Esperado (COMPESP)
Prob. (0.118898) (0.7388) DUMMIELULA Prob. (-0.057680) (0.8936) Equação da Variância COMPSURP Prob. (0.728772) (0.1790) COMPESP Prob. (0.290136) (0.4482) R2 -0.014693 R2 Ajustado -0.102503
Conforme podemos observar, a variável binária não se mostrou significativa em termos estatísticos.
A segunda variável binária, representada na equação por dummiesub, é referente ao período da Crise do Sub-prime, no qual englobaremos o ano de 2008, que teve maior impacto sobre as bolsas brasileira e globais. O objetivo deste teste é similar ao da primeira.
TABELA 10 - VARIÁVEL BINÁRIA SUBPRIME
Teste realizado utilizando a variável dependente variação IBrX-100, as variáveis independentes componente surpresa e componente esperado e a dummiesub, com modelagem EGARCH.
IBrX-100 Intercepto (C)
Prob.
(0.000772) (0.9968) Comp. Surpresa (COMPSURP)
Prob.
(-1,348741) (0.0062) Comp. Esperado (COMPESP)
Prob. (0.024249) (0.9465) DUMMIESUB Prob. (1.510889) (0.0208) Equação da Variância COMPSURP Prob. (0.716104) (0.2501) COMPESP Prob. (0.319423) (0.4283) R2 0.032629 R2 Ajustado -0.051086
A dummiesub se mostrou significativa, mostrando que este período possui importância para explicar o modelo. No entanto não foi percebida alteração significativa na especificação do modelo quando comparada aos resultados obtidos no Teste Principal (tabela 6).
5.1.3 DESVIO PADRÃO DO COMPONENTE SURPRESA
O objetivo do teste proposto é o de excluir os choques de menor intensidade, que poderiam ser considerados Componentes Surpresa, e comparar a alteração deste critério com o resultado obtido no Teste Principal (Tabela 6).
Neste teste somente serão somente considerados como Componente Surpresa, as variações que estiverem acima da mediana da Componente Surpresa de 2000-2010 + 1 desvio padrão ou abaixo da mediana da Componente Surpresa – 1 desvio padrão. Como a mediana no período em questão é igual a 0,00 p.p. e o desvio padrão igual a 0,42, temos que a mediana + 1 desvio padrão corresponde a 0,41 p.p. e a mediana – um desvio padrão corresponde -0,42 p.p..
Desta forma, as variação do IBrX-100 com valores dentro deste intervalo serão substituídos por 0. Feito isso foram realizadas 20 alterações, que deixaram de ser choques de política monetária e apresentaram-se como Componente Neutra. Sendo assim, a amostra que apresentava 37 Componentes Surpresas passou a contar com 17.
TABELA 11 - COMPONENTE SURPRESA AJUSTADO
Teste realizado utilizando a variável dependente variação IBrX-100, as variáveis independentes componente surpresa ajustado conforme anteriormente descrito, com modelagem EGARCH.
IBrX Intercepto (C)
Prob.
(0.109974) (0.5474) Comp. Surpresa (COMPSURPDP)
Prob.
(-1,431940) (0.0047) Comp. Esperado (COMPESPDP)
Prob. (0.057810) (0.8715) Equação da Variância COMPSURPDP Prob. (0.772122) (0.1577) COMPESPDP Prob. (0.408263) (0.3010) R2 -0.032001 R2 Ajustado -0.110629
Verificamos que os resultados não se mostraram significativamente diferentes daqueles observados na Tabela 6.
5.1.4 SETORES DE ATUAÇÃO
De acordo com os resultados observados a seguir não foi verificado padrão associado ao setor de atuação. Em todos os setores analisados foram observados sinais divergentes no intercepto, exceto o de Infraestrutura, no qual há somente uma amostra.
TABELA 12 - SETORES DE ATUAÇÃO
Resultados dos testes com relação a significância estatísticas dos ativos isolados e intercepto, agrupado por setores de atuação das empresas que mostraram significância estatística até 10%. Teste realizado utilizando a variável dependente IBrX-100 e as variáveis independentes componente surpresa e componente esperado, com modelagem EGARCH.
Setor Ticker Empresa p-valor Intercepto Consumo Básico AMBV4 Ambev 0.0078 -0.139590 Consumo Básico CRUZ3 Souza Cruz 0.0053 0.441837 Financeiro BBAS3 Banco do Brasil 0.0084 -0.159140 Financeiro BBDC3 Banco Bradesco 0.0675 0.137627 Financeiro BBDC4 Banco Bradesco 0.0360 0.026411 Indústria CNFB4 Confab 0.0000 0.088075 Indústria CSNA3 Sid. Nacional 0.0130 0.303228 Indústria GGBR4 Gerdau 0.0891 0.305997 Indústria RAPT4 Randon 0.0994 0.379540 Indústria USIM5 Usiminas 0.0000 -0.229105 Infraestutura ELET3 Eletrobrás 0.0411 -0.307642 Telecomunicação TNLP3 Telemar 0.0001 0.296744 Telecomunicação TNLP4 Telemar 0.0004 -0.323873
5.2 TESTE DE ROBUSTEZ
5.2.1 VARIAÇÃO TOTAL DA SELIC SOBRE O IBRX-100
O teste realizado no presente trabalho visou observar o impacto da variação total da SELIC sobre o IBrX-100, utilizando Mínimos Quadrados Ordinários, conforma a equação 5 da seção Metodologia, e o resultado pode ser verificado a seguir.
TABELA 13 – VARIAÇÃO TOTAL DA SELIC SOBRE O IBRX-100
Teste realizado utilizando a variável dependente variação IBrX-100 e variável independente alteração total, de acordo com a equação 5 e Mínimos Quadrados Ordinários.
IBrX-100 Intercepto (C)
Prob.
(0.118661) (0.5189) Alteração Total (ALTTOTAL)
Prob. (-0.073899) (0.7732) R2 0.000744 R2 Ajustado -0.008178 Estatística F 0.773238
Podemos notar que o resultado do teste indica que não se observa relação entre a alteração total da SELIC sobre o IBrX-100, em linha com o que era esperado inicialmente.
5.2.2 COMPONENTE ESPERADO E SUPRESA SOBRE O IBRX-100
Dando seqüência aos testes iniciais, separamos a Componente Esperada e Surpresa, utilizando a equação 6 da seção Metodologia, e o resultado pode ser verificado a seguir.
TABELA 14 – COMPONENTE ESPERADO E SURPRESA SOBRE O IBRX-100
Teste realizado utilizando a variável dependente variação IBrX-100 e as variáveis independentes componente surpresa e componente esperado, de acordo com a equação 6 e Mínimos Quadrados Ordinários. IBrX-100 Intercepto (C) Prob. (0.143634) (0.4357) Comp. Surpresa (COMPSURP)
Prob.
(-0.571541) (0.2023) Comp. Esperado (COMPESP)
Prob. (0.223021) (0.5075) R2 0.017162 R2 Ajustado -0.000547 Estatística F 0.382601
Ao contrário do que era esperado no teste, que a componente surpresa fosse significativa para fins estatísticos, esta não mostrou significância estatística nem mesmo ao nível de confiança de 10%.
Mesmo na tentativa de corrigir a hetrocedasticidade, em linha com os estudos de Walter Junior (2007) e Romaguera (2010), que utilizaram o modelo proposto por Newey e West (1987), o resultado do teste não apresenta significância estatística, apesar na melhora da significância estatística da variável Componente Surpresa, que passou para (0.1634), conforme segue.
TABELA 15 - NEWEY-WEST – CORREÇÃO DA HETEROCEDASTICIDADE
Teste realizado utilizando a variável dependente variação IBrX-100 e as variáveis independentes componente surpresa e componente esperado, de acordo com a equação 6, utilizando Newey-West.
IBrX-100 Intercepto (C)
Prob.
(0.143634) (0.4246) Comp. Surpresa (COMPSURP)
Prob.
(-0.571541) (0.1634) Comp. Esperado (COMPESP)
Prob. (0.223021) (0.3549) R2 0.017162 R2 Ajustado -0.000547 Estatística F 0.382601 5.3 ASSIMETRIA
De acordo com o explicitado na subseção 4.4, a assimetria se verificaria caso o IBrX-100 não reagisse na mesma intensidade quando dos choques fossem em diferentes direções.
TABELA 16 - TESTE DE ASSIMETRIA – VARIÁVEL BINÁRIA POSITIVA
Teste realizado utilizando a variável dependente variação IBrX-100, as variáveis independentes componente surpresa e componente esperado e a variável binária positiva, de acordo com a equação 7.
IBrX-100 Intercepto (C)
Prob.
(0.104709) (0.6195) Comp. Surpresa (COMPSURP)
Prob.
(-0.383055) (0.4717) Comp. Esperado (COMPESP)
Prob. (0.212952) (0.5311) DUMMIEPOS Prob. (0.333703) (0.5666) R2 0.018792 R2 Ajustado -0.007968 Estatística F 0.552673
Variável binária negativa: igual a 1 se a meta foi reduzida, ou zero, caso contrário.
TABELA 17 - TESTE DE ASSIMETRIA – VARIÁVEL BINÁRIA NEGATIVA
Teste realizado utilizando a variável dependente variação IBrX-100, as variáveis independentes componente surpresa e componente esperado e a variável binária negativa, de acordo com a equação 7.
IBrX-100 Intercepto (C)
Prob.
(0.340691) (0.1022) Comp. Surpresa (COMPSURP)
Prob.
(-0.300674) (0.9976) Comp. Esperado (COMPESP)
Prob. (0.300674) (0.3729) DUMMIENEG Prob. (-1.110259) (0.0682) R2 0.045286 R2 Ajustado 0.019248 Estatística F 0.163163
De acordo com testes realizados podemos verificar que a variável binária negativa apresentou significância estatística a um nível de 10%. Já a variável binária positiva não mostrou significância estatística. Tal fato pode indicar assimetria no modelo, ou seja, o mercado acionário reage quando há redução da Meta SELIC.
6 CONCLUSÃO
O presente estudo se propôs a compreender as relações entre política monetária e os preços dos ativos. Desta forma foram analisados os impactos dos choques não antecipados na Taxa SELIC sobre o mercado acionário brasileiro. Foi utilizado o modelo proposto por Bernanke e Kuttner (2004), que realizaram trabalho similar para o mercado norte-americano.
Como teste principal foi utilizada a modelagem EGARCH e o resultado do teste foi consistente com o esperado, ou seja, a componente surpresa apresenta significância estatística, com o coeficiente com sinal negativo. Desta forma, podemos concluir que uma variação de 1 p.p. em média na componente surpresa impacta em 1,31% o IBrX-100. Paralelamente verificou-se a não significância na componente esperada.
Verificamos a não existência de padrão associado a setores de atuação dos ativos isolados. Em todos os setores analisados foram observados sinais divergentes no intercepto, exceto o de Infraestrutura, no qual há somente uma amostra.
Ressalta-se como limitação do estudo o baixo poder explicativo da componente surpresa em relação a variação do IBrX-100, em linha com a tese de que outros fatores atuam sobre o
Finalmente, o trabalho estendeu o prazo da amostra de reuniões do COPOM, quando comparado a outros trabalhos realizados no País, e utilizou base de dados bastante confiável em relação aos dados de consenso para formação do componente surpresa, utilizando os dados do Bloomberg.
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