Impactos do Índice Dow Jones, Taxa de juros LIBOR USD e Taxa DI sobre o Ibovespa: uma Análise da Relação de Causalidade
Cristiano Augusto Costa Melo Hordones/ Tabajara Pimenta Júnior Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade de Ribeirão Preto/
Universidade São Paulo cacmhordones@fearp.usp.br
taba.jr@usp.br
RESUMO
O estudo teve como objetivo analisar a relação de causalidade entre um conjunto de variáveis selecionadas e o retorno dos ativos no mercado acionário brasileiro, através do enfoque multivariado VAR. As variáveis selecionadas foram o índice Dow Jones e as taxas de juros Libor USD e DI, e o mercado acionário brasileiro foi representado pelo Índice da Bolsa de Valores de São Paulo (Ibovespa). O estudo compreendeu o período entre janeiro de 2008 a dezembro de 2013.
O desenvolvimento do estudo foi feito através de quatro testes econométricos: Teste de Raiz Unitária (Teste de Dickey e Fuller Aumentado – ADF), Teste de Causalidade de Granger, Análise das Decomposições das Variâncias (VDC) e Análise das Funções de Resposta a Impulso (IRF). Os resultados dos testes mostraram que o índice Dow Jones é, dentre as variáveis selecionadas, o que apresentou nível de causalidade mais elevado em relação ao Ibovespa. Apesar disso, nenhumas das variáveis selecionadas apresentaram uma relação de causalidade estatisticamente significativa em relação ao Ibovespa.
Palavras-chave: Mercados de Capitais; Ibovespa; Causalidade.
ABSTRACT
The aim of this study is to analyze the causality relationship among a sort of selected variables and the return of the Brazilian stock market, using multivariate VAR methodology. The following variables were used in the study: Dow Jones Industrial Average, US dollar LIBOR interest rate and DI rate. The Brazilian stock market was represented by the São Paulo Stock Index (Ibovespa). The study included the period from january 2008 to december 2013.
Four econometric tests were used in the development of the study: Unit Root Test (Augmented Dickey-Fuller Test – ADF), Granger Causality Test, Variance Decomposition (VDC) and Impulse Response Analysis (IRF). The results showed that the Dow Jones Industrial Average, among the selected variables, presented the highest causality level when compared to Ibovespa. Nevertheless, none of the selected variables presented a causality relationship statistically significant with Ibovespa.
Sumário
Introdução ... 3
1. Revisão de Literatura ... 6
2. Indicadores Econômicos Analisados ... 8
2.1. Índice Dow Jones ... 8
2.2. Taxa de Juros LIBOR USD ... 8
2.3. Taxa DI ... 9
2.4. Ibovespa ... 9
3. Metodologia ... 10
3.1. Classificação da pesquisa ... 10
3.2. Caracterização e tratamento dos dados ... 10
3.3. Testes Econométricos ... 10
4. Resultados ... 12
5. Conclusões ... 15
Introdução
Antes da década de 1990, o Brasil não possuía um mercado de capitais desenvolvido por conta da situação político-econômica que o país se encontrava, com baixo crescimento, hiperinflação e clima de insegurança político e econômico para os investidores.
Gremaud, Toneto Junior e Vasconcellos (2007) afirmam que a década de 1990 é caracterizada por uma série de transformações tanto na economia mundial como nas economias nacionais. Essa nova fase levou os países a profundas readaptações nas estruturas econômicas, com destaque para uma ampla valorização do mercado e uma preocupação crescente com a competitividade.
Após uma série de tentativas fracassadas de planos econômicos, em 1994, foi implementado o bem sucedido plano de combate à inflação, o Plano Real. Segundo Gremaud, Toneto Junior e Vasconcellos (2007), além de eliminar a hiperinflação e estabilizar a economia brasileira, no Plano Real foram feitas reformas relacionadas à inserção internacional do país, à regulamentação do sistema financeiro e à mudança do papel do Estado. Foi então possível observar uma substancial redução da elevada inflação da década anterior.
No início daquele período, as taxas de juros eram bastante elevadas, prejudicando o desenvolvimento do mercado de capitais brasileiro. Com o passar do tempo, a redução das taxas de juros, controle inflacionário e a melhoria do rating brasileiro pelas agencias de classificação de risco proporcionaram maior atratividade para a Bolsa de Valores de São Paulo (Bovespa), fazendo com o que a Bovespa receba mais atenção dos investidores internacionais e aumente o influxo de capital externo no país.
Nunes, Costa Junior e Meurer (2005) mostraram que após a implementação do Plano Real, o mercado financeiro brasileiro apresentou um súbito desenvolvimento, de forma que a capitalização através do mercado de ações apresentou crescimento tanto em termos de volume de negócios como na eficiência dos investimentos.
Com as reformas ocorridas, recentemente, o mercado de ações brasileiro tem recebido muita atenção por parte de investidores nacionais e estrangeiros, tendo em vista que o mesmo tem se apresentado como uma oportunidade para investidores diversificarem seus portfólios, com o fim de minimizar o risco.
A Bolsa de Valores de Nova York (NYSE) é a principal bolsa de valores do mundo, com um valor de mercado três vezes maior que a segunda colocada do ranking, conforme se observa no Gráfico 1, e exerce forte influência nos mercados acionários mundiais.
Como destaca Vartanian (2012), a ampliação das conexões entre os mercados financeiros internacionais tornou-se evidente em 2007 com os primeiros efeitos da crise do mercado de crédito imobiliário norte-americano sobre o mercado internacional de capitais. Naquele mesmo ano, após o índice Dow Jones atingir a máxima histórica em número de pontos, teve início um processo de reversão que perdurou durante todo o ano seguinte e afetou outros mercados, incluindo o mercado acionário brasileiro. Alguns meses depois do processo de reversão da principal bolsa dos EUA, os preços das ações das empresas brasileiras seguiram o mesmo padrão, com um processo de reversão de tendência, após alcançar a máxima histórica em maio de 2008.
Gráfico 1 – Ranking das Bolsas de Valores por Capitalização [US$ Trilhões]
Fonte: WFE (2013)
Os mercados acionários são igualmente sensíveis às variações nas taxas de juros. Isso acontece porque um aumento na taxa de juros pode tornar investimentos em renda fixa mais atraentes para os investidores, provocando fuga de capitais do mercado de ações.
Para Rigobon e Sack (2001) as taxas de juros de curto prazo possuem um significante impacto sobre o mercado acionário dos EUA e de outros países. Evidências
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Deutsche Borse
Toronto Stock Exchange Shanghai Stock Exchange Hong Kong Stock Exchange Euronext
London Stock Exchange Japan Exchange Group Nasdaq
deste comportamento foram obtidas após analisarem a reação da política monetária americana às variações no mercado de ações entre 1985 e 2000.
Reflexões a este respeito conduzem à constatação de que é importante para o mercado de capitais do Brasil o conhecimento das variáveis que possam influenciar o desempenho da sua bolsa de valores, expresso por seu principal índice, o Ibovespa.
Problema de Pesquisa
Com este trabalho se pretende, a partir de testes econométricos, encontrar resposta à seguinte pergunta: Qual a influência dos comportamentos das variáveis Índice Dow Jones, Taxa DI e Taxa de juros LIBOR USD sobre o desempenho do Ibovespa?
A escolha destas variáveis se deu pelas seguintes razões: o índice Dow Jones representa, como uma proxy, o comportamento do maior e mais influente mercado acionário do mundo, o mercado dos EUA; a taxa LIBOR USD é uma das principais referências dos mercados financeiros internacionais no que diz respeito aos custos de captações de recursos em larga escala (crédito) e, obviamente, como benchmark para custos de oportunidade aos fluxos de capitais estrangeiros; a taxa DI é uma das principais referências de juros para o mercado doméstico brasileiro, sob considerações análogas às feitas para a LIBOR USD.
Objetivo
O objetivo principal desse estudo é, então, verificar a relação entre os comportamentos de três importantes variáveis – índice Dow Jones, taxa de juros DI e taxa de juros LIBOR USD – e o comportamento dos retornos oferecidos pelas variações das cotações dos ativos no mercado acionário, representados pelo índice Ibovespa.
No estudo, foi utilizado o enfoque multivariado com um modelo de Auto-Regressão Vetorial (VAR), precedido pela aplicação dos testes econométricos de Raiz Unitária (Teste de Dickey e Fuller Aumentado – ADF), Teste de Causalidade de Granger, Análise das Decomposições das Variâncias (VDC) e Análise das Funções de Resposta a Impulso (IRF).
1. Revisão de Literatura
Vários estudos tiveram o objetivo de estudar a relação do mercado acionário com outras variáveis.
Chen, Roll e Ross (1986), utilizaram as variáveis: produção industrial, inflação, estrutura a termo da taxa de juros e risco de crédito, através de uma aproximação do modelo APT, para verificar que as variáveis macroeconômicas têm influência sobre o mercado acionário.
Utilizando o enfoque multivariado VAR, Lee (1992) analisou a relação causal e as interações dinâmicas entre os retornos das ações, a atividade real dos EUA e as taxas de juros. Concluiu-se que não há uma relação causal entre o retorno dos ativos e o crescimento da oferta monetária, mas sim uma relação causal entre inflação e taxa de juros.
Sanvicente (2002) buscou a análise da relação contemporânea e defasada entre fluxos de entrada e saída de recursos nos fundos de ações no Brasil e o desempenho de alguns ativos fundamentais, tais como o Índice Bovespa, a taxa de câmbio comercial e a taxa de juros no mercado interbancário. Com o auxílio de diversas ferramentas de análise de séries temporais, foram obtidos resultados que indicam haver evidências da dependência entre captação de recursos e desempenho do Índice, mas que o conhecimento do fluxo de recursos não ajuda a prever seu o desempenho futuro, resultado compatível com a eficiência semiforte do mercado brasileiro de ações.
Pimenta Júnior e Scherma (2003) verificaram a relação de causalidade entre taxa de câmbio e Ibovespa após a adoção do câmbio livre no Brasil, no período entre 1999 e 2003, através enfoque multivariado VAR. Foi constatado um nível de causalidade pouco significativo entre essas duas variáveis.
Bjorland e Leitemo (2004) verificaram o nível de interdependência entre política monetária americana e o S&P 500 utilizando a VAR. Neste estudo, os autores identificaram um elevado nível de interdependência entre a taxa de juros e o retorno dos ativos no mercado acionário, mas atribui a maior parte desses resultados a fatores não fundamentais.
Em um estudo com a aplicação de um modelo VAR, Pimenta Júnior (2004), estimou a influencia do Nasdaq, bolsa de valores americana onde são negociados papéis de empresas de informática, internet e alta tecnologia, sobre as bolsas de Brasil, Argentina, México e Chile. O estudo, que analisou um período de doze anos, encontrou
influencia do Nasdaq sobre a Bovespa, mas apontou que a Bolsa que mais sofre influência da bolsa americana é a Bolsa Mexicana.
Nunes, Costa Jr e Meurer (2005), analisaram a relação entre variáveis macroeconômicas e retornos do Ibovespa no período pós-Plano Real. Verificou-se que os retornos do mercado de ações não servem de hedge para a inflação esperada e não se constatou relação negativa entre inflação e atividade econômica. Verificou-se a influência dos movimentos no mercado de ações sobre a taxa de inflação, medida pelas variações da taxa de juros ex-ante. Mostrou-se, também, que variações do Ibovespa e PIB real não apresentaram relação significativa, mas a relação entre setor externo e Ibovespa foi verificada através da taxa de câmbio real e spreads do C-Bond.
Lopes (2006) analisou a volatilidade de três índices de mercados financeiros: Dow Jones, IBovespa e S&P 500, através de técnicas univariadas e multivariadas, bem como análises de Causalidade de Granger. O autor conclui que o IBovespa é significativamente influenciado pela abertura do Dow Jones e do S&P500. Por outro lado, foi verificado que a abertura do IBovespa não impacta, nem à 10% de significância, os índices Dow Jones e S&P 500. Por fim, o autor concluiu que a incorporação de um dos índices americanos ao modelo do IBovespa torna-o mais significativo, uma vez que o mercado acionário brasileiro é impactado pelos dois índices citados anteriormente.
Destaca-se o estudo de Higuchi e Pimenta Júnior (2008), que investigou a relação de causalidade entre um conjunto de variáveis macroeconômicas selecionadas (taxa de juros (SELIC), a taxa de câmbio (PTAX) e a inflação (IPCA)), e o retorno dos ativos no mercado acionário brasileiro (representado pelo Índice da Bolsa de Valores de São Paulo (Ibovespa)), utilizando o enfoque multivariado VAR. Os resultados dos testes mostraram que a taxa de câmbio (PTAX) é, dentre as variáveis selecionadas, a que apresentou nível de causalidade mais elevado em relação ao Ibovespa. Apesar disso, nenhuma das variáveis selecionadas apresentou uma relação de causalidade estatisticamente significativa em relação ao Ibovespa.
Pimentel e Silva (2011) propuseram o estudo da análise de correlação entre índices financeiros relativos aos mercados americano, europeu e brasileiro, precisamente o Dow Jones Industrial, Euro Stoxx 50 e Ibovespa em um período de cinco anos, estudando a estrutura de correlação entre estas séries, bem como procedendo a uma análise de volatilidade por meio da metodologia de ondaletas.
O trabalho de Vartanian (2012) avaliou a existência do efeito contágio do índice Dow Jones, preços das commodities e taxa de câmbio sobre a trajetória do Ibovespa no período 1999-2010, evidencia que em termos dos efeitos de curto prazo, as funções de resposta a impulso mostraram que o índice de ações brasileiro reage positivamente aos choques nos preços das commodities e ao índice Dow Jones, além de demonstrar uma reação positiva à depreciação cambial, o que sugere a presença do efeito contágio.
2. Indicadores Econômicos Analisados
Três foram as variáveis escolhidas para a detecção e análise da influência sobre o comportamento do Ibovespa: índice Dow Jones, taxa de juros LIBOR USD e taxa de juros DI. As definições destas variáveis são apresentadas a seguir.
2.1. Índice Dow Jones
De acordo com Lagioia (2007), o índice Dow Jones teve sua origem nos Estados Unidos, quando Charles Henry Dow e Edward Jones publicaram o primeiro índice do mercado de ações composto por 11 papéis, sendo nove do setor ferroviário e duas do setor industrial.
Segundo Vartanian (2012), o Índice Dow Jones representa um dos principais índices da bolsa de valores dos EUA. Criado em 1896, o Dow Jones Industrial Average reflete a variação das ações de 30 empresas do setor industrial e o índice constitui uma referência em termos de tendências da economia estadunidense e dos mercados financeiros.
2.2. Taxa de Juros LIBOR USD
Segundo Assaf Neto (2009), a LIBOR (London InterBank Offered Rate) é a taxa de juros interbancária do mercado de Londres, comumente utilizada nas operações internacionais de empréstimos realizadas entre instituições financeiras. A LIBOR é a taxa de referencia para a fixação dos juros que os bancos cobram de seus empréstimos.
Gusmão, Júnior e Raifur (2008), definem a LIBOR como a taxa de juros preferencial, do mercado internacional, utilizado entre bancos de primeira linha no mercado de dinheiro (money market). A LIBOR é a taxa preferencial de juros oferecida para grandes empréstimos entre os bancos internacionais que operam com eurodólares.
A taxa LIBOR é geralmente a base para outros grandes empréstimos em eurodólares a empresas e instituições governamentais com a avaliação de crédito inferior.
É considerada como o benchmark mais importante do mundo para taxas de curto prazo. É utilizada como taxa básica para diversos produtos financeiros, como swaps e opções. Também é usada como taxa básica para determinar a taxa de contas poupanças e empréstimos bancários. Sua publicação é realizada pela British Bankers’ Association (BBA).
A Libor é calculada em cinco moedas diferentes – dólar (EUA), euro (Europa), libra esterlina (Inglaterra), franco (Suíça) e o yen (Japão) – e para periodicidades sete: diária (overnight), semanal, mensal, bimestral, trimestral, semestral e anual.
2.3. Taxa DI
Segundo Fortuna (2002), é a taxa que reflete o custo do dinheiro de um dia negociado no mercado interbancário brasileiro, lastreado em títulos da dívida pública federal. Essa taxa serve de referencia para os CDI (Certificado de Depósito Interbancário), títulos de emissão de instituições financeiras, que tem por objetivo transferir recursos de uma instituição financeira para outra.
Ainda, de acordo com Fortuna (2002), as transações são fechadas por meio eletrônico e registrada nos computadores das instituições envolvidas e nos terminais da Central de Custódia e Liquidação de Títulos Privados (CETIP).
Para Ferreira, Robotton e Dupita (2004), a taxa DI ou CDI é a taxa interbancária que baliza a grande maioria dos ativos e passivos de investidores, empresas e bancos. Sendo assim, a indústria de fundos no Brasil possui grande parcela de seus ativos referenciados ao CDI.
2.4. Ibovespa
O Ibovespa é o principal índice de ações da América Latina e mede o desempenho das cotações de mercado de ações no Brasil. Segundo Lagioia (2007), o Ibovespa retrata o comportamento das principais ações negociadas na Bovespa, e representa a variação do valor de uma carteira teórica, constituída pelas ações que, em conjunto, representam 80% do volume transacionado no mercado a vista, nos doze meses anteriores à formação desta carteira.
Segundo Assaf Neto (2009), o objetivo básico do Ibovespa é o de refletir o desempenho médio dos negócios à vista ocorridos nos pregões da Bolsa de Valores de São Paulo.
3. Metodologia
Nesta seção é apresentada a classificação da pesquisa, a caracterização e tratamento dos dados, bem como, os testes econométricos que foram utilizados.
3.1. Classificação da pesquisa
O presente estudo utiliza-se da pesquisa conclusiva descritiva, longitudinal e indutivista. Ela é conclusiva descritiva por apresentar objetivos bem definidos para a solução de problemas ou avaliação de alternativas. A pesquisa é logitudinal, pois, utiliza-se amostras que permanecem constantes ao longo do tempo. E é indutivista por apresentar uma relação de causalidade entre as variáveis estudadas.
3.2. Caracterização e tratamento dos dados
As variáveis utilizadas para o desenvolvimento da pesquisa são: Índice Dow Jones, Taxa de Juros Libor dólar americano, Taxa DI e Índice Ibovespa. Os dados utilizados na pesquisa são secundários, e foram coletados na Economática, CETIP e a Bovespa.
Os dados da pesquisa compreendem as séries históricas de cotações mensais de fechamento das variáveis indicadas, referentes ao período limitado entre 01/01/2008 e 31/12/2013, perfazendo um total de 72 observações para cada variável.
3.3. Testes Econométricos
No estudo foi estimado um modelo de Auto-Regressão Vetorial (VAR). Segundo Bjorland e Leitemo (2004), as utilizações da VAR têm sido altamente difundidas pela sua capacidade em envolver diversas variáveis em um único esquema de estimação.
Após o levantamento dos dados, foram feitos quatro testes econométricos: Teste de Raiz Unitária (Teste de Dickey e Fuller Aumentado – ADF), Teste de Causalidade de Granger, Análise das Decomposições das Variâncias (VDC) e Análise das Funções de Resposta a Impulso (IRF).
3.3.1. Teste de Raiz Unitária
Para Groppo (2004), em qualquer análise econométrica o primeiro passo a ser dado é verificar a ordem de integração das séries de tempo. Só será possível estimar um modelo de regressão se as séries analisadas forem estacionárias, i.e., integradas de ordem zero I(0), ou forem integradas de mesma ordem, i.e., forem I(d). A ordem de integração, portanto, representa o número de vezes que uma série necessita ser diferenciada para que se torne uma série estacionária.
Inicialmente, foram realizados os teste de Dickey e Fuller Aumentado (ADF) para detectar a estacionaridade ou não das séries temporais
O modelo pode ser apresentado como: yt = μ + ρyt-1 + Єt
onde μ e ρ são parâmetros e Єt é um ruído branco. O y é uma série estacionária se -1<ρ<1. Se ρ=1, y é uma série não estacionária e sendo descrita como passeio aleatório (random walk).
3.3.2. Teste de Causalidade de Granger
Uma variável X causa outra variável Z no sentido de Granger se a observação de X no presente ou no passado ajuda a prever os valores futuros de Z para algum horizonte de tempo (Granger 1969).
Este teste procura mostrar se uma série temporal provoca a outra, se seus valores defasados são preditores significativos de outra série, e se a relação inversa se verifica ou não de forma significativa.
A regressão bi-variada é da seguinte forma: yt = α0 + α1yt-1 + ... αlyt-l + β1xt-1 + ... βlxt-l xt = α0 + α1xt-1 + ... αlxt-l + β1yt-1 + ... βlyt-l
Para todos os possíveis pares (x e y) das séries selecionadas.
3.3.3. Auto Regressão Vetorial
Segundo Groppo (2004), os principais objetivos da utilização de modelos VAR estão relacionados aos conhecimentos das seguintes relações dinâmicas: (1) Tempo de
reação das respostas ao choque; (2) A direção, o padrão e a duração dessas respostas; (3) A semelhança das respostas das variáveis em relação ao retorno dos ativos, e; (4) força de interação entre as variáveis em relação aos ativos.
A fórmula matemática do VAR pode ser representado como: yt = A1yt-1 + ... + Apyt-p + Bxt + t
onde o yt é um vetor k da variável endógena, st é o vetor d da variável exógena, A1, ..., Ap e B são coeficientes das matrizes a serem estimadas, e t é um vetor das inovações com a variância Ω.
Os resultados serão analisados através da análise das decomposições das variâncias e análise das funções de resposta a impulso.
4. Resultados
Os resultados dos testes e análises são apresentados a seguir.
Teste de Estacionaridade
Para avaliar a estacionaridade das séries, ou seja, verificar se suas variâncias e médias são constantes e se a autocovariância depende somente da distância entre as observações e não apenas do tempo, é necessário realizar o Teste de Raiz Unitária.
Tabela 4.1. Resultado dos Testes ADF com séries em nível
Lag Nível 1% 5% 10%
IBOVESPA 4 -7.211194 -3.525618 -2.902953 -2.588902 Dow Jones 1 -7.159004 -3.525618 -2.902953 -2.588902 Libor 1 -0.488706 -3.528515 -2.904198 -2.589562 DI 1 -2.088842 -3.530030 -2.904848 -2.589907 Os resultados dispostos na Tabela 4.1 mostram que se pode rejeitar a hipótese nula de não-estacionaridade, ao nível de 1%, para o Ibovespa e o Dow Jones. Porém não é possível rejeitar a hipótese nula de não-estacionaridade para as taxas Libor e DI, ou seja, estas séries não são estacionárias. Para elas foi realizado o teste ADF com séries em primeira diferença. Os resultados são apresentados a seguir na tabela 4.2.
Tabela 4.2. Resultado dos Testes ADF com séries em primeira diferença Lag 1ª Diferença 1% 5% 10% IBOVESPA 4 -10.60786 -3.528515 -2.904198 -2.589562 Dow Jones 1 -9.653464 -3.530030 -2.904848 -2.589907 Libor 1 -10.27499 -3.528515 -2.904198 -2.589562 DI 1 -3.461764 -3.530030 -2.904848 -2.589907
Os resultados dispostos na Tabela 4.2 mostram que é possível rejeitar a hipótese nula de que as séries não são estacionárias ao nível de 1% para as variáveis Ibovespa, Dow Jones e Libor. Também é possível rejeitar a hipótese nula de não-estacionaridade ao nível de 5% para a taxa DI.
Teste de Causalidade de Granger
De acordo com Granger (1969), há causalidade quando uma variável X tem efeito de causa em outra variável Y, no sentido atribuído por Granger, se a observação de X no passado ou no presente ajuda a prever os valores futuros de Y em algum horizonte de tempo.
Tabela 4.3. Teste de Causalidade de Granger
Hipótese Nula Obs Estatística F Probabilidade
Dow Jones não causa (Granger) IBOVESPA 70 36.9651 2.E-11 Taxa LIBOR USD não causa (Granger) IBOVESPA 70 0.37891 0.6861 Taxa DI não causa (Granger) IBOVESPA 70 1.46628 0.2383 No. de defasagens: 2
Os resultados do Teste de Causalidade de Granger, apresentados na Tabela 4.3, revelaram que não houve indícios de relação de causalidade significativa entre as variáveis selecionadas e o Ibovespa.
Análise de Decomposição das Variâncias
Através da análise das decomposições das variâncias, busca-se verificar a influência das variáveis selecionadas na explicação da variância do comportamento do Ibovespa.
Tabela 4.4. Análise de Decomposição das Variâncias
Período D.P. Ibovespa Taxa DI Taxa LIBOR Dow Jones 1 6.580301 100.0000 0.000000 0.000000 0.000000 2 6.656346 98.99408 0.006602 0.011646 0.987672 3 6.827593 95.16270 0.798873 0.085848 3.952576 4 6.864453 94.80917 1.095874 0.091826 4.003130 5 6.889840 94.24289 1.548392 0.091943 4.116773 6 6.935189 93.96295 1.876520 0.096769 4.063758 7 6.946565 93.70093 2.148890 0.096691 4.053485 8 6.955156 93.47817 2.359847 0.096593 4.065393 9 6.965394 93.30215 2.545326 0.097190 4.055335 10 6.972712 93.14792 2.707431 0.097802 4.046843
Os resultados mostram que a maior parte dos desvios causados pela variância da Ibovespa se explica por impactos no próprio índice.
Os resultados mostraram que, dentre as variáveis selecionadas, o índice Dow Jones é o que melhor explica a variação no Ibovespa. Porém, o nível de explicação supera 4% somente após o quarto mês, resultado que permanece até o décimo mês. A taxa DI atinge 2,7% no décimo mês, e a taxa LIBOR apenas 0,09%, sendo a variável com menor poder de explicação sobre a variância do Ibovespa. Em síntese, nenhuma das variáveis mostrou influência significativa sobre o comportamento do Ibovespa neste tipo de análise.
Análise das Funções de Resposta a Impulso
Observando os resultados das Análises das Funções de Resposta a Impulso, constata-se que o índice Ibovespa reage com maior significância a um impulso provocado pelo índice Dow Jones. O Ibovespa é afetado por choques do índice Dow Jones não esperados em curto prazo. Essa variável leva cerca de quatro meses para que se ajuste aos choques transitórios sobre o nível de equilíbrio de longo prazo.
5. Conclusões
Neste estudo foi possível fazer a análise das relações entre o principal índice da Bolsa de Valores de São Paulo, o Ibovespa, e as variáveis Índice Dow Jones, Taxa Libor USD e Taxa DI.
Para cumprimento do objetivo proposto, foi utilizada a metodologia dos modelos VAR, o teste de causalidade de Granger e o teste de raiz unitária. No teste de raiz unitária, foi constatado a estacionaridade das séries. Com relação ao teste de causalidade de Granger, verificou-se que não existe relação de causalidade entre as variáveis selecionadas e o Ibovespa, de forma que as séries das variáveis não são preditores significativos no retorno do principal índice da Bovespa. Na análise da decomposição das variâncias, constatou que o índice Dow Jones é o que melhor explica a variação do índice Ibovespa, mas ainda assim não apresenta estatística significante. Por fim, a análise das funções de resposta ao impulso, teve um resultado compatível com a análise da decomposição das variâncias, mostrando que o Ibovespa reage com maior significância a um impulso provocado pelo índice Dow Jones.
Conclui-se que, apesar do índice Dow Jones apresentar algum impacto no comportamento do Ibovespa, nenhuma das variáveis selecionadas apresentam relação de causalidade estatisticamente significativa com o Ibovespa.
Sugere-se para trabalhos futuros que se utilize de outros índices financeiros mundiais, a fim de obter maior precisão na análise das variáveis que impactam o mercado acionário brasileiro.
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