UNIJUÍ – UNIVERSIDADE REGIONAL DO NOROESTE DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL
DACEC – DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS ADMINISTRATIVAS, CONTÁBEIS, ECONÔMICAS E DA COMUNICAÇÃO
CURSO DE PÓS-GRADUAÇÃO LATO SENSU EM FINANÇAS E MERCADO DE CAPITAIS – MBA
FELIPE FONTANA
VARIÁVEIS RELEVANTES PARA A EXPLICAÇÃO DA OSCILAÇÃO DO PREÇO DA EMPRESA AMBEV NA BOLSA DE VALORES DE SÃO PAULO
Ano/semestre letivo: 2016 / 1o Semestre
FELIPE FONTANA
VARIÁVEIS RELEVANTES PARA A EXPLICAÇÃO DA OSCILAÇÃO DO PREÇO DA EMPRESA AMBEV NA BOLSA DE VALORES DE SÃO PAULO
Artigo produzido e apresentado ao curso de Pós-Graduação lato sensu em Finanças e Mercado de Capitais, do Departamento de Ciências Administrativas, Contábeis, Econômicas e da Comunicação (Dacec), da Universidade Regional do Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul (Unijuí), requisito parcial para obtenção do grau de especialista em Finanças e Mercado de Capitais.
Orientador: Prof. Dr. Daniel Knebel Baggio
VARIÁVEIS RELEVANTES PARA A EXPLICAÇÃO DA OSCILAÇÃO DO PREÇO DA EMPRESA AMBEV NA BOLSA DE VALORES DE SÃO PAULO
RESUMO
O dinamismo de mercado de renda variável tem feito com que gestores e investidores busquem cada vez mais ferramentas e estratégias para gerar rentabilidade para suas carteiras de investimentos. Com a evolução da tecnologia, as análises estatísticas têm despertado interesse em novos estudos. O artigo em questão teve o objeto de analisar a influencia nas cotações de algumas variáveis que impactam o dia a dia das Organizações AmBev, hoje considerada umas das maiores cervejarias do mundo, a fim de construir um modelo explicativo para as oscilações das cotações diárias na empresa negociada em Bolsa de Valores. No artigo em questão foi analisado 11 variáveis de preços de ativos de commodities utilizadas pela empresa e ativos financeiros relevantes para a economia, levando em consideração a sua cotação diária negociada em bolsa entre os dias 01 de abril de 2015 a 01 de junho de 2015. Foi utilizado o software Eviews8 para compilação e análise dos dados com o objetivo de verificar a correlação das variáveis e medir o seu R². Os resultados demonstraram pouca correlação entre as variáveis com a cotação da empresa AmBev. O que chamou a atenção foi a correlação negativa entre milho e dólar que chegou a -82%. O coeficiente de determinação (R²) também teve um resultado muito baixo em relação a todas as variáveis, chegando ao máximo de 52%, ou seja, a oscilação das variáveis analisadas não explica o movimento das cotações da empresa AmBev nesse período. Para os próximos casos, o indicado seria realizar a análise em outros períodos históricos, jáque houve um risco sistemático da economia brasileira no período em questão, prejudicando as cotações dos ativos nesse intervalo de tempo. Para projetos futuros, outras variáveis poderão ser analisadas a fim de melhorar o modelo e tentar explicar a volatilidade do ativo em certo período de tempo.
Palavras chave: Coeficiente de determinação, bolsa de valores, econometria, investimentos.
ABSTRACT
The equity market dynamism has made managers and investors should seek the tools and strategies to generate returns for their investment portfolios. With the evolution of technology, statistical analyzes have aroused interest in new studies. The article in question had the object of analyzing the influence on prices of some variables that impact the daily lives of AmBev organizations, today considered one of the largest breweries in the world, in order to build an explanatory model for the fluctuations of daily prices on the company traded on
the Stock Exchange. In the article in question was analyzed 11 price variable commodity assets used by the company and relevant financial assets for the economy, taking into account their daily price traded on the stock exchange between day April 01, 2015 to June 1, 2015. Eviews8 the software was used to compile and analyze the data in order to verify the correlation of variables and measure their R². The results showed little correlation between variables with the price of AmBev company. What caught our attention was the negative correlation between corn and dollar that reached -82%. The coefficient of determination (R²) also had a very low score in relation to all variables, reaching a maximum of 52%, the fluctuation of variables does not explain the movement of AmBev company's prices in that period. For the next cases indicated would perform the analysis in other historical periods, since there was a systematic risk of the Brazilian economy in the period, affecting the prices of assets in the interval. For future projects, other variables can be analyzed in order to improve the model and try to explain the volatility of the asset in a certain period of time. Keywords: Coefficient of determination, stock exchange, econometrics, investments.
1. INTRODUÇÃO
O mercado de ações é muito dinâmico. A globalização trouxe uma complexidade muito grande aos mercados financeiros. São muitas as variáveis que podem impactar os resultados de uma organização. Analisando a oscilação das cotações da empresa AmBev negociada na Bolsa de Valores de São Paulo, pretende-se responder ao seguinte problema: “Qual a influência das variáveis que podem impactar no resultado da AmBev tem nas oscilações dos seus preços diários”?
As estratégias para geração de riqueza e rentabilidade de carteira de investimentos tem se tornado muito sofisticada com o decorrer do tempo. Crises sistemáticas e incertezas na economia fazem com que os gestores sejam mais minuciosos em suas análises econômico-financeiras das empresas de capital aberto, a fim de buscar mais rentabilidade para os investidores.
Esse estudo procura medir o impacto que dez variáveis econômicas e operacionais possam gerar nos preços das ações da empresa AmBev que é negociado na Bolsa de Valores de São Paulo, com o código AmBev.
A organização AmBev foi criada em 1999 com a fusão entre a Cervejaria Brahma e Companhia Antarctica, formando a Companhia de Bebidas das Américas e negociada na BM&FBovespa com o código ABEV3. Seus maiores
acionistas são Jorge Paulo Lehmann, Beto Sicupira e Marcel Telles. Hoje a AmBev é parte da Anheauser-Busch-Inbev, formando a AbInbev, considerado o maior grupo cervejeiro do mundo. Em números, possuem operações em 17 países das Américas, 52 mil funcionários, onde 34 mil somente no Brasil, 100 executivos brasileiros atuando no mundo, 30 marcas de bebidas, 32 fábricas, 2 maltarias no Brasil.
Para alcançar o objetivo deste estudo, o mesmo está estruturado em cinco etapas. Inicialmente realizou-se uma apresentação do estudo e, na seqüência elenca-se o referencial teórico utilizado. Em um terceiro e quarto momento destacam-se a metodologia e o resultados do estudo. Por fim, as conclusões e as referências bibliográficas.
REFERENCIAL TEÓRICO
O mercado de investimentos tem se tornado muito dinâmico com o avanço da tecnologia. Hoje em dia o investidor possui uma gama de informações para que possa tomar a melhor decisão, tornando-se o maior desafio filtrar esses dados e transformá-los em informações para uma correta decisão com foco na rentabilidade de uma carteira de investimentos.
A análise de cruzamentos de dados estatísticos com o objetivo de buscar padrões de negociação de ativos é um tema pouco estudado na academia, porém muito útil para explicar movimentos de preços no mercado financeiro. A literatura referente à esse tema ainda é escasso no Brasil. Um estudo interessante utilizando estatística e mercado acionário brasileiro foi realizado por Mineiro (1997), com o título programação não-linear como ferramenta de auxílio à tomada de decisão na gestão de um clube de investimento.
Nesse estudo, Mineiro (1997) apresentou uma ferramenta para tomada de decisão na formação de uma carteira de investimentos utilizando teoria de Markowitz e estatística não-linear. Já Roque (2009), focou em um estudo de previsibilidade do índice Bovespa utilizando redes neurais a partir dos dados diários do índice. Segundo o autor, os resultados foram satisfatórios, com o modelo acertando 55,91% a tendência correta do mercado.
Também há muitos estudos focados em redes neurais, como no artigo de Freitas et. All (2001), propondo um estudo de precificação de opções utilizando redes neuraise tentar superar o modelo Black & Scholes. Foi utilizado pelos autores o programa Matlab, e os resultados foram interessantes, onde na maioria do tempo, o modelo cujos preços teóricos mais se aproximam dos preços de mercado é o modelo de redes neurais. O autor ainda conclui que uma combinação entre os dois modelos podem trazer resultados satisfatórios.
Jà Faria et. all (2008), propôs um estudo de previsão do mercado de ações brasileiro utilizando redes neurais artificiais. No artigo em questão, os autores utilizaram como base de dados as cotações do Índice da Bolsa Brasileira (IBOVESPA) de setembro de 1998 a agosto de 2007, inserindo os dados no programa matlab, a fim de simular modelos utilizando diversos parâmetros estatísticos. Os autores chegaram a um modelo de previsão de erros de 2% em relação ao Índice Bovespa.
2.1. Bolsa de Valores
Segundo Cavalcante (2005, p. 44) “as bolsas de valores propiciam liquidez às aplicações, fornecendo concomitantemente, um preço de referência ao ativo ali negociado, por intermédio de um mercado contínuo representado por seus pregões diários”.
2.2. Mercado de Ações
Segundo Cavalcante (2005, p. 46), “uma ação representa a menor parcela do capital social de uma empresa (sociedade anônima, sociedade por ações ou companhia).” O detentor de uma ação não é o credor da empresa, mas sim um de seus proprietários, possuindo direito à participação nos resultados da empresa proporcional ao número de ações que detém. Uma ação não tem prazo de resgate, sendo convertida em dinheiro a qualquer momento mediante negociação no mercado, mas exatamente na bolsa de valores.
As sociedades anônimas emitentes de ações podem ser de dois tipos: abertas ou fechadas. Uma companhia é aberta quando tem suas ações distribuídas entre um número mínimo de acionistas, podendo ser negociadas em bolsa de valores. Essas sociedades devem ser registradas na Comissão de Valores Mobiliários como de capital aberto e fornecem ao mercado, de forma periódica, uma série de informações de caráter econômico, social e financeiro. As companhias de capital fechado, por seu lado, são tipicamente empresas familiares, com circulação de suas ações restrita a um grupo identificado de investidores [...]
2.3 Mercado à vista
De acordo com Cavalcante (2005, p. 92),
[...] no mercado a vista, a entrega dos títulos vendidos (liquidação física) ocorre no segundo dia útil após a realização do negócio em bolsa. A corretora adquirente recebe os títulos transacionados e repassa-os ao investidor, formalizando-se a liquidação física da operação.
O pagamento e recebimento respectivos do valor da operação (liquidação financeira) são processados no terceiro dia útil posterior à negociação. Segundo Assaf Neto (2001, p. 229), “na prática, a liquidação financeira é realizada somente após a entrega física efetiva dos papéis, sendo efetuada pela Companhia Brasileira de Liquidação e Custódia (CBLC)”.
2.4 Índices de Bolsas de Valores
Segundo Assaf Neto (2001, p. 229), “o índice de bolsa de valores é um valor que mede o desempenho médio dos preços de uma suposta carteira de ações, refletindo o comportamento do mercado em determinado intervalo de tempo”. O valor absoluto do índice da carteira expressa o valor de mercado da carteira de ações negociadas na Bolsa de Valores, sendo as variações verificadas de um período para outro, entendidas como sua lucratividade.
Fortuna (2003, p. 471), afirma “que a carteira deve conter ações que expressem, da forma mais próxima possível, o comportamento registrado pelo mercado, mostrando-se sensível às oscilações nos preços de negociação”. De uma maneira geral, a composição da carteira deve priorizar as ações que tenham grande representatividade nos negócios realizados na Bolsa de Valores, atingindo um percentual expressivo do volume transacionado no
mercado a vista.
Ainda de acordo com Assaf Neto (2008, p. 184),
[...] o índice do mercado acionário é bastante útil, ainda, por refletir o comportamento dos investimentos em ações e, em conseqüência, as tendências gerais da economia. Por meio de suas variações periódicas, é possível distinguir certos ciclos que caracterizam o funcionamento da economia, formando as expectativas dos investidores com relações a seu comportamento esperado.
2.4.1Índice Bovespa
É o mais importante indicador do desempenho das cotações das maiores empresas do mercado brasileiro, iniciando nos 100 pontos em 1968. De acordo com Assaf Neto (2001, p. 230), “o objetivo básico do Índice Bovespa é o de refletir o desempenho médio dos negócios a vista ocorridos nos pregoes da Bolsa de Valores de São Paulo”.
2.5 Derivativos
Para Assaf Neto (2001, p. 330), “derivativos são instrumentos financeiros que se originam (dependem) de outro ativo, tido como ativo referência (commodities, ações, taxas de juros, etc.)”.
De acordo com Assaf Neto:
O uso de derivativos no mercado financeiro oferece, entre outras vantagens:
- Maior atração ao capital de risco, permitindo uma garantia de preços futuros para os ativos;
- Criar defesas contra variações adversas nos preços; - Estimular liquidez do mercado físico;
- Melhor gerenciamento do risco e, por conseguinte, redução dos preços dos bens;
- Realizar negócios de maior porte com volume relativamente pequeno de capital e nível conhecido de risco.
2.6 Mercado Futuro
Segundo Fortuna (1998, p. 367), “os mercados de futuros tem como objetivo básico a proteção de agentes econômicos (produtores primários, industriais, comerciantes, instituições financeiras e investidores) contra a oscilação dos preços de seus produtos e de seus investimentos em ativos financeiros”. O mercado futuro serve como transferência de risco entre os
diversos agentes econômicos, sendo um dos mercados mais antigos da historia.
Ainda de acordo com Fortuna (1998, p. 368):
[...] Os agentes econômicos ao participarem deste mercado podem fazê-lo sob dois enfoques, o hedger ou o de especulador. O hegder é o agente que assume posição no mercado de futuros contrária à posição assumida no mercado à vista. O especulador, por outro lado, não tem neste mercado o tomo pejorativo das bolsas de valores. No mercado de futuros, é ele que assume a posição contrária do hedger, dando liquidez ao mercado, assumindo os riscos e, evidentemente, procurando realizar seus ganhos.
Assaf Neto (2001, p. 332) diz, “os contratos futuros tendem costumam ser padronizados, pelas bolsas de valores em termos de quantidades de negociação, unidade de negociação (lote-padrão), data de vencimento e forma de cotação. Esta prática tem por objetivo viabilizar a transferência dos contratos entre os investidores”.
2.7. Correlação de Variáveis
Segundo Assaf Neto (2001 p. 155), “o conceito de correlação visa explicar o grau de relacionamento verificado no comportamento de duas ou mais variáveis”. Uma correlação entre duas variáveis indica a maneira como elas se movem em conjunto. Quando o coeficiente de correlação foi igual a -1, diz-se que as variáveis em estudo estão negativamente (inversamente) correlacionadas. Quando o coeficiente de correlação for exatamente igual a +1, conclui-se que as variáveis em estudo apresentam-se perfeitamente (ou diretamente) correlacionadas.
Assaf Neto também cita que para decisões financeiras a aplicação do conceito de correlação é de grande importância, notadamente para o processo de redução do risco por meio de uma diversificação dos retornos esperados. Um exemplo são investimentos em ativos com semelhantes coeficientes de correlação não colaboram para a redução do risco total, visto que todos eles convergem para ganhos quando a situação econômica lhe for favorável, e para perdas em épocas desfavoráveis.
2.8. Coeficiente de Determinação (R²)
Segundo Assaf Neto (2008, p. 242), “o coeficiente de determinação (R²) é uma media estatística que define a porcentagem de uma variável dependente”. O Valor de R² varia de 0 a 1. Quanto mais próximo de 1, melhor se revela o ajustamento da reta de regressão de valores.
Assaf Neto (2008) também cita que, em termos financeiros, R² permite que se conheça a parte do risco de uma empresa explicada pelas condições do mercado, o denominado risco sistemático (taxa de juros, política econômica, etc.), e a parcela decorrente de variáveis específicas de uma empresa conhecida por risco não sistemático ou diversificável.
3. METODOLOGIA
Serão analisados os dados de 11 variáveis, utilizando o fechamento da cotação diária entre os dias 01 de abril de 2015 até 01 de junho de 2015, totalizando 41 cotações e 451 dados. As principais variáveis correspondem as cotações da empresa AMBEV, as quais foram retiradas do banco de dados da Bolsa de Valores de São Paulo (BM&F Bovespa).
A AmBev corresponde a uma ação negociada na bolsa como o código nominativo de ABEV3. As demais variáveis utilizadas como variáveis explicativas foram: Cevada, Alumínio, Açúcar, Milho, Trigo, Taxa DI, Índice Bovespa, Dólar Futuro, Inflação e Risco País. Todas também com cotações diárias.
O preço da cevada foi retirado da CBOT – Bolsa de Chicago, a qual corresponde a maior bolsa de grãos do mundo. O código da cevada é BGK. Também conhecida na bolsa americana como MaltingBarley Futures Prices. A cevada é o principal componente para o processo de fabricação da cerveja, sendo indispensável para a produção da mesma.
A cotação do Alumínio foi retirada da NYSE – Bolsa de Nova York. O código dessa commodity é DJUSAL – Dow Jones U.S. Aluminum Index.A cotação do açúcar também será retirado da Bolsa de Nova York e possui o código de SBK6. O alumínio é utilizado como armazenamento da cerveja na
forma de latas. Grande parte da cerveja vendida no mundo inteiro é armazenada na forma de latas.
O preço do milho foi retirado da ESALQ/BM&FBovespa. ESALQ é o Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada, e é a grande responsável pelos cálculos de preços de ajustes finais de contratos de grãos na Bolsa de Mercadorias e Futuros de São Paulo. O preço estava cotado em dólar, para evitar a oscilação da moeda no grão e apenas se concentrar na oscilação do grão no mercado internacional. O milho é utilizado na fermentação da cerveja, principalmente pela AmBev. A fermentação com o milho tem um custo menor para a produção, barateando o custo final do produto e, consequentemente, o preço de venda ao cliente final. A cotação do trigo foi retirada da CBOT – Bolsa de Chicago. O código é ZWK e também cotada em dólares. As cervejas de trigo são muito utilizadas em processos de cervejas artesanais e especiais, que é um mercado que a AmBev também explora.
A taxa de juros DI foi retirada do site do Banco Central. A decisão dessa taxa de juros é feito a cada 40 dias na reunião do COPOM – Comitê de política monetária. A taxa DI é considerada o custo do dinheiro. Essa taxa é utilizada para cálculos de viabilidade financeira para projetos de investimentos. Os dados do Índice Bovespa e dólar foram obtidos do software XP Pró, o qual é a ferramenta de análise e operações do mercado financeiro da corretora XP Investimentos CCTVM S.A. Os códigos nominativos destes índices são, respectivamente, IBOV e DOL. As ações da AmBev estão dentro da cesta de ações do Índice Bovespa, que é o principal índice acionário brasileiro. O dólar é a principal moeda mundial, onde grande parte dos resultados da empresa são informadas e calculadas em dólar. Já o índice de Inflação, medido pela IPCA (Índice de preços do Consumidor Amplo) foi retirado do site Portal Brasil e é medido pelo IBGE uma vez ao mês. O índice de inflação impacta grande parte dos custos operacionais da empresa na produção brasileira.
Todos esses dados foram compilados em Excel, transformando-os em rentabilidade diária com o objetivo de medir sua oscilação e volatilidade. Para analisar os dados utilizou-se o software Eview8, importando os dados para o mesmo, analisando se possuem correlação e depois medindo o R² para verificar se alguma variável explica a oscilação das cotações da Ambev no período analisado. Por fim foram analisados, procurando proporcionar um
modelo matemático para explicar a volatilidade das cotações da empresa analisada.
4. RESULTADOS E DISCUSSÕES
Foram compilados os dados, chegando ao seguinte quadro:
Quadro 1: Cotações diárias das variáveis
COTAÇÃO (R$) CEVADA (US$) ALUMINIO (US$/ton) AÇUCAR (US$) MILHO (US$) TRIGO (US$) TAXA
DI IBOVESPA DOLAR INFLAÇÃO
RISCO PAÍS (EMBI+) 01/04/15 18,8 224 107,75 16,26 9,24 528,84 12,65 52323 3,174 1,07 318 02/04/15 18,79 224 108,94 16,53 9,36 533,83 12,65 53148 3,129 1,07 309 06/04/15 19,15 224 110,78 16,57 9,26 527,89 12,65 53758 3,123 1,07 298 07/04/15 19,35 224 111,35 16,66 9,19 526,7 12,65 53708 3,134 1,07 302 08/04/15 19,37 224 113,33 16,88 9,34 525,04 12,65 53692 3,056 1,07 288 09/04/15 19,26 224 109,42 16,79 9,28 518,38 12,65 53824 3,071 1,07 288 10/04/15 19,42 224 108,91 16,71 9,18 526,46 12,65 54236 3,072 1,07 288 13/04/15 19,39 224 110,21 16,47 9,03 501,99 12,65 54253 3,125 1,07 291 14/04/15 19,01 224 110,84 16,8 9,06 497,00 12,65 54005 3,063 1,07 290 15/04/15 19,01 224 110,5 16,96 9,03 490,11 12,65 54929 3,035 1,07 291 16/04/15 19,02 224 111,52 17,08 9,1 494,39 12,65 54681 3,017 1,07 299 17/04/15 18,86 224 111,57 16,82 8,9 492,72 12,65 53956 3,043 1,07 309 20/04/15 18,81 224 112,6 17,04 8,96 498,66 12,65 53774 3,027 1,07 300 22/04/15 18,86 224 112,48 17,12 8,96 498,9 12,65 54632 3,008 1,07 273 23/04/15 18,79 224 109,31 17,35 9,04 497,71 12,65 55704 2,981 1,07 273 24/04/15 18,81 224 109,59 17,49 9,04 485,83 12,65 56595 2,955 1,07 277 27/04/15 18,71 224 111,52 17,66 9,1 473,48 12,66 55556 2,922 1,07 281 28/04/15 18,8 224 111,74 17,6 8,97 476,33 12,67 55820 2,944 1,07 278 29/04/15 18,74 224 112,77 17,45 8,87 483,93 12,67 55341 2,959 1,07 278 30/04/15 18,86 224 111,18 17,09 8,63 474,9 13,15 56232 3,013 1,07 292 04/05/15 19,26 224 116,05 16,7 8,39 472,77 13,15 57353 3,077 0,60 293 05/05/15 19,52 224 114,47 16,75 8,4 466,35 13,15 58063 3,07 0,60 280 06/05/15 19,61 224 113,5 16,91 8,47 479,18 13,15 57106 3,059 0,60 277 07/05/15 19,51 224 113,67 16,95 8,48 472,05 13,15 56940 3,026 0,60 280 08/05/15 19,77 224 114,58 17,14 8,6 482,27 13,15 57172 2,984 0,60 272 11/05/15 19,74 224 113,03 16,86 8,4 481,08 13,15 57222 3,052 0,60 274 12/05/15 19,45 224 112,24 17,02 8,47 481,32 13,15 56793 3,017 0,60 280 13/05/15 19,33 224 113,03 16,89 8,36 481,56 13,15 56380 3,038 0,60 284 14/05/15 19,35 224 113,09 17,18 8,48 514,58 13,15 56677 2,994 0,60 284 15/05/15 19,5 221 112,12 17,22 8,44 510,31 13,15 57254 2,998 0,60 284 18/05/15 19,27 221 110,99 17,02 8,37 521,95 13,15 56232 3,019 0,60 271
Fonte: Elaboração própria a partir dos dados da pesquisa.
Após a compilação de dados, transformamos os mesmos em percentual, para verificar a oscilação nos períodos. Isso é fundamental para que esses dados possam ser analisados com mais clareza no Eviews8.
Quadro 2: Rentabilidade diária das variáveis
COTACAO CEVADA ALUMINIO AÇUCAR MILHO TRIGO
TAXA
DI IBOVESPA DOLAR INFLAÇÃO
RISCO PAIS 01/04/15 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 02/04/15 -0,05% 0,00% 1,10% 1,66% 1,30% 0,94% 0,00% 1,58% -1,42% 0,00% -2,83% 06/04/15 1,92% 0,00% 1,69% 0,24% -1,07% -1,11% 0,00% 1,15% -0,19% 0,00% -3,56% 07/04/15 1,04% 0,00% 0,51% 0,54% -0,76% -0,23% 0,00% -0,09% 0,35% 0,00% 1,34% 08/04/15 0,10% 0,00% 1,78% 1,32% 1,63% -0,32% 0,00% -0,03% -2,49% 0,00% -4,64% 09/04/15 -0,57% 0,00% -3,45% -0,53% -0,64% -1,27% 0,00% 0,25% 0,49% 0,00% 0,00% 10/04/15 0,83% 0,00% -0,47% -0,48% -1,08% 1,56% 0,00% 0,77% 0,03% 0,00% 0,00% 13/04/15 -0,15% 0,00% 1,19% -1,44% -1,63% -4,65% 0,00% 0,03% 1,73% 0,00% 1,04% 14/04/15 -1,96% 0,00% 0,57% 2,00% 0,33% -0,99% 0,00% -0,46% -1,98% 0,00% -0,34% 15/04/15 0,00% 0,00% -0,31% 0,95% -0,33% -1,39% 0,00% 1,71% -0,91% 0,00% 0,34% 16/04/15 0,05% 0,00% 0,92% 0,71% 0,78% 0,87% 0,00% -0,45% -0,59% 0,00% 2,75% 17/04/15 -0,84% 0,00% 0,04% -1,52% -2,20% -0,34% 0,00% -1,33% 0,86% 0,00% 3,34% 20/04/15 -0,27% 0,00% 0,92% 1,31% 0,67% 1,21% 0,00% -0,34% -0,53% 0,00% -2,91% 22/04/15 0,27% 0,00% -0,11% 0,47% 0,00% 0,05% 0,00% 1,60% -0,63% 0,00% -9,00% 23/04/15 -0,37% 0,00% -2,82% 1,34% 0,89% -0,24% 0,00% 1,96% -0,90% 0,00% 0,00% 24/04/15 0,11% 0,00% 0,26% 0,81% 0,00% -2,39% 0,00% 1,60% -0,87% 0,00% 1,47% 27/04/15 -0,53% 0,00% 1,76% 0,97% 0,66% -2,54% 0,08% -1,84% -1,12% 0,00% 1,44% 28/04/15 0,48% 0,00% 0,20% -0,34% -1,43% 0,60% 0,08% 0,48% 0,75% 0,00% -1,07% 29/04/15 -0,32% 0,00% 0,92% -0,85% -1,11% 1,60% 0,00% -0,86% 0,51% 0,00% 0,00% 30/04/15 0,64% 0,00% -1,41% -2,06% -2,71% -1,87% 3,79% 1,61% 1,82% 0,00% 5,04% 04/05/15 2,12% 0,00% 4,38% -2,28% -2,78% -0,45% 0,00% 1,99% 2,12% -43,93% 0,34% 05/05/15 1,35% 0,00% -1,36% 0,30% 0,12% -1,36% 0,00% 1,24% -0,23% 0,00% -4,44% 06/05/15 0,46% 0,00% -0,85% 0,96% 0,83% 2,75% 0,00% -1,65% -0,36% 0,00% -1,07% 07/05/15 -0,51% 0,00% 0,15% 0,24% 0,12% -1,49% 0,00% -0,29% -1,08% 0,00% 1,08% 19/05/15 19,17 221 108,33 17,01 8,22 510,07 13,15 55523 3,041 0,60 268 20/05/15 18,62 221 108,27 17,19 8,31 512,44 13,15 54912 3,004 0,60 270 21/05/15 18,7 221 107,65 16,9 8,26 520,31 13,15 55143 3,044 0,60 267 22/05/15 18,7 221 107,19 16,54 8,13 514,37 13,15 54385 3,095 0,60 267 25/05/15 18,75 221 107,19 16,47 8,09 514,37 13,15 54632 3,098 0,60 270 26/05/15 18,45 221 105,72 16,1 8,02 492,04 13,15 53642 3,15 0,60 281 27/05/15 18,4 212 106,06 16,04 7,94 487,76 13,15 54236 3,145 0,60 285 28/05/15 18,41 212 105,04 15,91 7,89 486,61 13,15 54005 3,155 0,60 286 29/05/15 18,33 212 103,51 15,71 7,82 477,31 13,15 52768 3,162 0,60 288 01/06/15 18,46 212 102,88 15,75 7,87 494,65 13,15 53049 3,162 0,60 290
08/05/15 1,33% 0,00% 0,80% 1,12% 1,42% 2,17% 0,00% 0,41% -1,39% 0,00% -2,86% 11/05/15 -0,15% 0,00% -1,35% -1,63% -2,33% 0,25% 0,00% 0,09% 2,28% 0,00% 0,74% 12/05/15 -1,47% 0,00% -0,70% 0,95% 0,83% 0,05% 0,00% -0,75% -1,15% 0,00% 2,19% 13/05/15 -0,62% 0,00% 0,70% -0,76% -1,30% 0,05% 0,00% -0,73% 0,70% 0,00% 1,43% 14/05/15 0,10% 0,00% 0,05% 1,72% 1,44% 6,86% 0,00% 0,53% -1,45% 0,00% 0,00% 15/05/15 0,78% -1,34% -0,86% 0,23% -0,47% -0,83% 0,00% 1,02% 0,13% 0,00% 0,00% 18/05/15 -1,18% 0,00% -1,01% -1,16% -0,83% 2,28% 0,00% -1,79% 0,70% 0,00% -4,58% 19/05/15 -0,52% 0,00% -2,40% -0,06% -1,79% -2,28% 0,00% -1,26% 0,73% 0,00% -1,11% 20/05/15 -2,87% 0,00% -0,06% 1,06% 1,09% 0,46% 0,00% -1,10% -1,22% 0,00% 0,75% 21/05/15 0,43% 0,00% -0,57% -1,69% -0,60% 1,54% 0,00% 0,42% 1,33% 0,00% -1,11% 22/05/15 0,00% 0,00% -0,43% -2,13% -1,57% -1,14% 0,00% -1,37% 1,68% 0,00% 0,00% 25/05/15 0,27% 0,00% 0,00% -0,42% -0,49% 0,00% 0,00% 0,45% 0,10% 0,00% 1,12% 26/05/15 -1,60% 0,00% -1,37% -2,25% -0,87% -4,34% 0,00% -1,81% 1,68% 0,00% 4,07% 27/05/15 -0,27% -4,07% 0,32% -0,37% -1,00% -0,87% 0,00% 1,11% -0,16% 0,00% 1,42% 28/05/15 0,05% 0,00% -0,96% -0,81% -0,63% -0,24% 0,00% -0,43% 0,32% 0,00% 0,35% 29/05/15 -0,43% 0,00% -1,46% -1,26% -0,89% -1,91% 0,00% -2,29% 0,22% 0,00% 0,70% 01/06/15 0,71% 0,00% -0,61% 0,25% 0,64% 3,63% 0,00% 0,53% 0,00% 0,00% 0,69%
Fonte: Resultados da pesquisa
É possível perceber a baixa liquidez de cevada, taxa DI e inflação. Isso se deve que a cevada é negociada por poucos players no mercado internacional que são as grandes cervejarias. Já a Taxa DI possui baixa liquidez devida sua alteração se dar a cada 45 dias na reunião do COPOM do Banco Central. Já a inflação é medida a cada 30 dias pelo IBGE. Em seguida colocamos os dados no software Eviews8 para análise estatística. O primeiro passo foi verificar se existe correlação entre as variáveis obtidas. Segue tabela com os resultados:
Quadro 3: Correlação entre variáveis
COTACAO ALUMINIO CEVADA DOLAR IBOVESPA INFLACAO MILHO RISCO_PAIS TAXA_DI TRIGO COTACAO 1.000.000 0.295599 -0.006381 0.190788 0.565811 -0.360271 -0.185609 -0.254251 0.113595 0.155624 ALUMINIO 0.295599 1.000.000 -0.019672 -0.149401 0.136446 -0.523033 0.041777 -0.100852 -0.146955 0.058926 CEVADA -0.006381 -0.019672 1.000.000 0.015123 -0.181983 -0.031801 0.084667 -0.099642 0.033164 0.072804 DOLAR 0.190788 -0.149401 0.015123 1.000.000 -0.093618 -0.297848 -0.872775 0.327257 0.254851 -0.268512 IBOVESPA 0.565811 0.136446 -0.181983 -0.093618 1.000.000 -0.266327 0.000646 -0.205274 0.210390 0.062943 INFLACAO -0.360271 -0.523033 -0.031801 -0.297848 -0.266327 1.000.000 0.329215 -0.033073 0.026072 0.025032 MILHO -0.185609 0.041777 0.084667 -0.872775 0.000646 0.329215 1.000.000 -0.320225 -0.319798 0.399286 RISCO_PAIS -0.254251 -0.100852 -0.099642 0.327257 -0.205274 -0.033073 -0.320225 1.000.000 0.326345 -0.262261 TAXA_DI 0.113595 -0.146955 0.033164 0.254851 0.210390 0.026072 -0.319798 0.326345 1.000.000 -0.139401 TRIGO 0.155624 0.058926 0.072804 -0.268512 0.062943 0.025032 0.399286 -0.262261 -0.139401 1.000.000
Pode-se perceber a baixa correlação entre as variáveis, demonstrando que as oscilações entre elas têm pouco em comum. A mais próxima ficou no Ibovespa, onde possui uma correlação de 0,56 em relação aAmBev. Isso quer dizer que a cada 1% que o Ibovespa sobe, as ações sobem 0,56%. O contrário também é verdadeiro. A que teve maior correlação negativa foi a inflação, porém com um percentual muito baixo de -0,36. Demais variáveis tiveram baixo resultado, não explicando a oscilação das cotações da AmBev.
Um dos resultados que mais chamou a atenção foi a correlação negativa entre milho e dólar que chegou a -82%. Isso quer dizer que enquanto havia uma queda no dólar, ocorria uma alta no milho e vice-versa. Esse foi a maior correlação do estudo apresentado.
O próximo passo foi de verificar o R² das variáveis, ou seja, se uma das variáveis explicam a oscilação da cotação da AmBev.
A primeira análise foi verificar todas as variáveis em relação ao preço da cotação da AmBev. Foi verificado pelo software Eviews8, que as variáveis explicam 52% do movimento dos preços da empresa.
Fonte: Resultados
O R² ou R-squared de todas as variáveis em relação ao preço das ações da AmBev chegou a 0,52. Ou seja, as variáveis explicam somente 52% da oscilação da AmBev no período analisado. Muito baixo para ser levado em consideração na decisão dos investimentos.
Seguidamente, na Figura 2, as duas variáveis analisadas foram a cotação da AmBev e o Açúcar. Como pode ser visto nos dados abaixo, o R² é 0,01, ou seja, a variação açúcar não explica o movimento dos preços empresa analisada.
Figura 2: Resultados da R2 entre as variáveis AMBEV e Açúcar
Fonte: Resultados
As próximas variáveis analisadas foram os preço da AmBev com os preços do Alumínio, ver Figura3. Mais uma vez o R² teve um resultado abaixo do esperado. Não explicando o movimento dos preços da empresa analisada.
Fonte: Resultados
A próxima variável analisada é a Cevada, com um R² quase nulo. Isso se deve à baixa liquidez e pouca oscilação dessa commodity, que permaneceu com o mesmo preço por vários dias.
Figura 4: Resultados Variáveis cotação x Cevada
Fonte: Resultados
No quadro abaixo as cotações com o dólar. O R² foi igual a 0,03, nas explicando o movimento das cotações da empresa.
Fonte: Resultados:
O R² do Ibovespa em relação à cotação teve um melhor resultado, onde 32% do movimento do Índice Bovespa explica a oscilação do preço da AmBev Figura 6: Resultados variáveis cotação x Índice Bovespa
Fonte: Resultados
A inflação também teve um resultado baixo para explicar a oscilação da cotação. Em torno de 12% da oscilação da Inflação explica o movimento da AmBev.
Fonte: Resultados
O variável milho também teve um R² abaixo do esperado, não explicando o movimento das ações das AmBev.
Figura 8: Resultados Variáveis cotação x Milho
Fonte: Resultados
O Risco país, medido pelo EMBI+ também teve um resultado muito abaixo, não explicando o movimento das ações da AmBev.
Fonte: Resultados
A taxa de juros DI também teve resultado irrelevante para explicar o movimento da cotação da AmBev. Grande parte se deve à baixa liquidez da taxa que é alterada a cada 40 dias pelo Banco Central.
Figura 10: Resultados variáveis cotação x Taxa DI
Fonte: Resultados
Depois de comparar os dados estatisticamente, percebeu-se que há pouca interação entre as variáveis analisadas com o preço da AmBev. O ideal seria buscar um R² acima de 0,80, o que mostraria uma forte relação.
Realmente as variáveis não explicaram os movimentos de preços durante o prazo 01 de abril de 2015 a 01 de junho de 2015, não podendo ser levado em conta como estratégia de investimentos.
A limitação do estudo foi o prazo analisado, sendo ideal buscar períodos diferentes do ano, já que nas datas da análisehouve alguns riscos sistemáticos na economia brasileira, podendo impactar nos resultados obtidos. Para estudos futuros seria interessante agregar informações contábeis do balanço patrimonial, fluxo de caixa e demonstração do resultado do exercício para verificar se esses dados econômico-financeiros possuem forte relevância nas oscilações das ações negociadas em bolsa de valores.
5. CONCLUSÃO
O estudo de variáveis estatísticas vem crescendo fortemente com o avanço da tecnologia no mercado financeiro. O coeficiente de determinação tem esse objetivo de verificar se certa variável explica o movimento de outra. No presente estudo buscou-se explicar o movimento dos preços da empresa AmBev a partir de 10 variáveis operacionais e financeiras que poderiam afetar seus resultados. Porém, se viu pouca interação entre as variáveis com o movimento dos preços, não explicando o movimento da AmBev durante o período analisado. Até a correlação entre elas ficou abaixo do esperado, sendo o que mostrou forte interação era a correlação negativa entre milho e dólar.
Para próximos estudos, poderão ser analisadas as variáveis em outros períodos de tempo e colocar indicadores contábeis para verificar se esses dados possam explicar o movimento dos preços. Sendo bem compreendida, o coeficiente de determinação (R²) pode ser uma ferramenta muito útil para a tomada de decisão, tanto para localizar variáveis correlacionadas, quanto para analisar possíveis riscos sistemáticos e não sistemáticos em uma carteira de investimentos.
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