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Texto

(1)UNIVERSIDADE PRESBITERIANA MACKENZIE ˆ CENTRO DE CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS ´ ˜ EM ADMINISTRAC ˜ DE EMPRESAS PROGRAMA DE POS-GRADUAC ¸ AO ¸ AO. ˜ CAIO CANUTO MARTINS BRANDAO. Exposi¸c˜ ao cambial: um estudo n˜ ao param´ etrico. São Paulo 2019.

(2) ˜ CAIO CANUTO MARTINS BRANDAO. Exposi¸c˜ ao cambial: um estudo n˜ ao param´ etrico. Disserta¸caõ de Mestrado apresentada ao Programa de Pós-Gradua¸cão em Administra¸cão de Empresas da Universidade Presbiteriana Mackenzie, como requisito parcial a` obten¸caõ do t´ıtulo de Mestre em Administra¸caõ de Empresas.. Orientador: Prof. Dr. Leonardo Fernando Cruz Basso. São Paulo 2019.

(3) B817e Brandão, Caio Canuto Martins . Exposição cambial : um estudo não paramétrico / Caio Canuto Martins Brandão. 100 f. ; 30 cm Dissertação (Mestrado Administração de Empresas) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2019. Orientador: Prof. Dr. Leonardo Fernando Cruz Basso Bibliografia: f. 48-55. 1. Exposição cambial. 2. Métodos quantitativos. 3. Modelos não paramétricos. 4. Economia regional. 5. América Latina. I. Basso, Leonardo Fernando Cruz, orientador. II. Título. CDD 658.15. Bibliotecário Responsável: Aline Amarante Pereira – CRB 8/9549.

(4) ˜ CAIO CANUTO MARTINS BRANDAO. Exposi¸c˜ ao Cambial: um estudo n˜ ao param´ etrico. Disserta¸cão de Mestrado apresentada ao Programa de Pós-Gradua¸caõ em Administra¸caõ de Empresas da Universidade Presbiteriana Mackenzie, como requisito parcial à obten¸cão do t´ıtulo de Mestre em Administra¸cão de Empresas.. Aprovada em:. BANCA EXAMINADORA. Prof. Dr. Leonardo Fernando Cruz Basso Institui¸caõ: Universidade Presbiteriana Mackenzie Presidente. Prof. Dr. Eli Hadad Junior Institui¸caõ: Universidade Presbiteriana Mackenzie. Prof. Dr. Herbert Kimura Institui¸caõ: Universidade de Bras´ılia.

(5) Dedico este trabalho ` a Carolina, minha companheira de vida e a melhor amiga neste mundo. Ao filho canino ` minha Samuel, que preenche nossa casa de pureza. A mãe Rosana, pai Canuto e irmão André, que me ensinam diáriamente o significado de fam´ılia..

(6) AGRADECIMENTOS. Agrade¸co ao professor Leonardo Basso por ser um verdadeiro companheiro na orienta¸cão desta monografia e um grande mestre em sala de aula, sempre apoiando de maneira positiva e contrutiva durante esta caminhada. Aos professores Eli Hadad, Gustavo de Freitas e Emerson Mar¸cal, mestres nas artes da modelagem estat´ıstica e econometria: muito obrigado! Sem vocês este esfor¸co seria esp´ urio. ` professora Michele Jucá, sempre muito carinhosa com sua peculiar mistura de A do¸cura e acidez. Sem d´ uvidas a melhor professora que já tive na vida. Aos professor Denis Forte e Wilson Nakamura, meus mais sinceros agradecimentos. Cada um com seu estilo distinto, me incentivam a perseguir a trilha do conhecimento. Ao professor Flávio Barboza: tive o prazer de atender ao seu curso ministrado em 2017 no Mackenzie. Com sua ajuda, hoje sou peregrino nas revisões sistemáticas de literatura e uso do LATEX. Ao professor Herbert Kimura: obrigado por aceitar participar nesta banca de disserta¸caõ. Tor¸co para um dia ter o privilégio de assistir uma aula tua. ` professoras Dimária e Maria Luisa, bem como os professores Moori, Moisés, As Bido e Reynaldo, que integram linhas as outras linhas de pesquisa do curso e tive o prazer de conhecer: agrade¸co pelas contribui¸co˜es na compreensão dos fenômenos administrativos. Espero aprender mais com vocês no esfor¸co de desfragmentar as visões de Ciências Sociais Aplicadas. Sou muito grato a` Comissão de bolsas do Mackenzie e a CAPES pelo suporte neste curso de Mestrado. O crédito financeiro é manifesta¸caõ economica da confian¸ca. Trabalhei muito e tor¸co para ter atingindo as expectativas que me foram depositadas. ` toda equipe da secretaria, limpeza, TI, manuten¸caõ predial, biblioteca, administraA tivo, seguran¸ca patrimonial e todas as pessoas que trabalham nesta casa de conhecimento: meus mais sinceros agradecimentos. Em especial à Tatiane, que em uma despretensiosa liga¸cão no in´ıcio do semestre de 2017.1 me incentivou a solicitar entrar neste curso no regime de aluno especial. ` todos os professores, professoras e colegas de classe da Universidade Presbiteriana A Mackenzie: amo estar com vocês e nossa jornada juntos está longe do final..

(7) “Mestrado é só pra mostrar que o sujeito é alfabetizado, pois a metade dos que estão na universidade não sabe ler.” (Darcy Ribeiro).

(8) RESUMO. Esta disserta¸cão consiste em um estudo de métodos quantitativos não paramétricos aplicados na métrica financeira de exposi¸cão de empresas ao risco cambial. O objetivo geral é efetuar uma compara¸caõ estat´ıstica e econômica dos resultados gerados utilizando metodologias que preveêm formas funcionais fixas (paramétricas) e formas funcionais livres (não paramétricas) em um contexto de economia regional latinoamericana. O trabalho tem como referência principal a metodologia do estudo publicado por Aysun e Guldi (2011), com duas inova¸co˜es: o direcionamento da análise para o aˆmbito da economia regional e a proposta de altera¸caõ no cálculo das bandas kernel de suaviza¸caõ de regressões. A base de dados secundários é formada por empresas não-financeiras de capital aberto dos seguintes pa´ıses: Argentina, Brasil, Chile, Colômbia, México e Peru, com janela temporal de 18 anos (2000-2018). Os resultados estat´ısticos das modelagens apresentam semelhan¸cas qualitativas, com as técnicas não-paramétricas encontrando uma propor¸cão bem elevada de firmas expostas em compara¸caõ com os modelos paramétricos. Em contrapartida, os coeficientes angulares (exposi¸caõ econômica) não apresentam em suas médias tendência clara positiva ou negativa. Em suas médias absolutas, os resultados não paramétricos encontram choques cambiais mais suaves no valor de mercado das empresas. A métrica de exposi¸caõ cambial é o ponto de partida para diversas aplica¸cões em finan¸cas coorporativas internacionais, como: busca pelos determinantes de exposi¸caõ cambial, eficiência nas estratégias de hedge financeiro (derivativos), prote¸cão cambial com hedge operacional (débito estrangeiro, importa¸co˜es/exporta¸co˜es) e estudos de grau de multinacionalidade de mercados. Espera-se contribuir no campo de métodos quantitativos aplicados às finan¸cas com a possibilidade de utilizar formas funcionais livres nas leituras de fenômenos administrativos. Palavras-chaves: Exposi¸cão cambial. Métodos quantitativos. Modelos não paramétricos. Economia regional. América latina..

(9) ABSTRACT. This dissertation studies quantitative nonparametric methods applied in the financial metric of companies exchange rate risk exposure. The primary objective aims to draw statistical and economic comparisons between models of fixed functional forms (parametric) and distribution-free models (nonparametric) in a latin american context. This essay is mainly based on the study published by Aysun e Guldi (2011), with two innovations: the shift in the field of analysis to regional economics and the proposition of a different measurement of kernel bandwidths for regression smoothing. The secondary database consists in nonfinancial public companies from the following countries: Argentina, Brazil, Chile, Colombia, Mexico and Peru, within a 18 years long time-line (2000-2018). The model’s statistical results produce qualitative resemblance, with nonparametric methodology’s finding larger proportion of firms exposed to currency risk. However, the regression’s slopes mean (economic exposure) do not appear to have a clear positive or negative prone. In absolute means, the firm’s economic exposure in nonparametric models are far more smooth for currency movements. The exchange rate exposure metric is the starting point for a number of applications in corporate finance, such as: the investigation of determinants for exchange rate exposure, financial hedging strategies efficiency (derivatives), operational currency hedge (foreign currency debt, import/export) and market’s multinationality studies. This study expects to contribute to quantitative methods applied to finance with the possibility of using distribution-free methods in the investigation of administrative phenomenons. Keywords: Exchange rate exposure. Quantitative methods. Nonparametric models. Regional economics. Latin America..

(10) LISTA DE FIGURAS. Figura 1 – Taxas de câmbio em pa´ıses latinoamericanos selecionados em rela¸cão ao dólar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 Figura 2 – Evolu¸caõ das taxas de câmbio - Peso Argentino x US Dólar . . . . . . 28 Figura 3 – Evolu¸caõ do ´ındice Merval . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 Figura 4 – Evolu¸caõ das taxas de câmbio - Real brasileiro x US dólar . . . . . . . 29 Figura 5 – Evolu¸caõ do ´ındice Bovespa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 Figura 6 – Evolu¸caõ das taxas de câmbio - Peso chileno x US dólar . . . . . . . .. 31. Figura 7 – Evolu¸caõ do ´ındice IGPA. 31. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. Figura 8 – Evolu¸caõ das taxas de câmbio - Peso colombiano x US dólar . . . . . . 32 Figura 9 – Evolu¸caõ do ´ındice IGBC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 Figura 10 – Evolu¸caõ das taxas de câmbio - Peso mexicano x US dólar . . . . . . . 34 Figura 11 – Evolu¸caõ do ´ındice FTSE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 Figura 12 – Evolu¸caõ das taxas de câmbio - Peso peruano x US dólar . . . . . . . . 35 Figura 13 – Evolu¸caõ do ´ındice OMSCI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36.

(11) LISTA DE TABELAS. Tabela 1 – Fun¸co˜es propostas no modelo não linear . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 Tabela 2 – Diferentes métodos de estima¸caõ de exposi¸caõ cambial - firmas expostas. (%) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 Tabela 3 – Argentina - Resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 Tabela 4 – Brasil - Resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 Tabela 5 – Chile - Resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 Tabela 6 – Colômbia - Resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 41. Tabela 7 – México - Resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 Tabela 8 – Peru - Resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 Tabela 9 – Compara¸caõ de métodos para medi¸caõ de exposi¸caõ cambial - exposi¸caõ estat´ıstica (%). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 Tabela 10 – Compara¸cão de métodos para medi¸cão de exposi¸cão cambial - significância econômica média. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 Tabela 11 – Compara¸cão de métodos para medi¸cão de exposi¸cão cambial - significância econômica absoluta. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 Tabela 12 – Eixos de pesquisa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 Tabela 13 – Categorias, classifica¸co˜es e contagem de artigos do portfólio bibliográfico 61 Tabela 14 – Palavras-chave do portfólio bibliográfico. . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 Tabela 15 – Periódicos de publica¸caõ do portfólio bibliográfico. . . . . . . . . . . . 64 Tabela 16 – Pa´ıs de origem dos pesquisadores em ordem decrescente de n´ umero de publica¸co˜es. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 Tabela 17 – Análise de conte´ udo dos artigos do portfólio bibliográfico. . . . . . . . 67.

(12) LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS. AIC. Akaike’s Information Criterion. EUA. Estados Unidos da América. IGBC. Indice General de la Bolsa de Valores de Colombia. IGPA. Indice General de Precios de Acciones. OECD. Organization for Economic Co-operation and Development. MERVAL. Mercado de Valores de Buenos Aires S.A.. MSCI. Morgan Stanley Capital International. ML. Modelo linear. MP. Modelo parcialmente paramétrico. NL. Modelo não-linear. NP. Modelo não-paramétrico.

(13) LISTA DE SÍMBOLOS. α. Letra grega alfa. β. Letra grega beta. ∆. Letra grega Delta. . Letra grega epsilon. υ. Letra grega upsilon. e. N´ umero de Euler.

(14) ´ SUMARIO. 1. Introdu¸c˜ ao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 15. Projeto de pesquisa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 17. 1.1. Justificativa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17. 1.2. Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18. 1.3. Revisão de literatura . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19. 1.3.1. Referencial teórico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19. 1.3.2. Referencial emp´ırico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20. 1.4. Metodologia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22. 1.4.1. Modelo linear . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22. 1.4.2. Modelo não linear. 1.4.3. Modelo parcialmente paramétrico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24. 1.4.4. Modelo não paramétrico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24. 1.5 2. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23. Resultados esperados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 Procedimentos metodol´ ogicos. 2.1. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 27. Dados e amostras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27. 2.1.1. Argentina . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27. 2.1.2. Brasil . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29. 2.1.3. Chile . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30. 2.1.4. Colômbia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32. 2.1.5. México . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33. 2.1.6. Peru . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34. 2.2 3. Softwares utilizados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 An´ alise e discuss˜ ao dos resultados . . . . . . . . . . . . . . . . .. 3.1. 37. Resultados por amostra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37. 3.1.1. Argentina . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37. 3.1.2. Brasil . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38. 3.1.3. Chile . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39. 3.1.4. Colômbia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40.

(15) 3.1.5. México . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 3.1.6. Peru . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42. 3.2. 4. 41. Resultados consolidados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43. 3.2.1. Significância estat´ıstica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43. 3.2.2. Significancia econômica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 Considera¸c˜ oes finais . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 46. Referˆ encias1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 49. ˆ APENDICES. 57. Apˆ endice A – Hedge cambial: revis˜ ao sistem´ atica de literatura 58. 1. Apˆ endice B – Argentina - Dados consolidados . . . . . . . . .. 84. Apˆ endice C – Brasil - Dados consolidados . . . . . . . . . . . .. 86. Apˆ endice D – Chile - Dados consolidados . . . . . . . . . . . .. 92. Apˆ endice E – Colˆ ombia- Dados consolidados . . . . . . . . . .. 96. Apˆ endice F – M´ exico - Dados consolidados . . . . . . . . . . .. 97. Apˆ endice G – Peru - Dados consolidados . . . . . . . . . . . .. 99. De acordo com a Associa¸c˜ ao Brasileira de Normas Técnicas. NBR 6023..

(16) 15. ˜ INTRODUC ¸ AO. A administra¸caõ financeira tem como uma de suas principais fun¸co˜es a compreensão, avalia¸cão e o gerenciamento de riscos, tendo como meta a adapta¸cão e sobrevivência de firmas, buscando a perpetua¸cão ao longo do tempo (LO, 2017). Dentre os diversos fatores geradores de risco, a exposi¸caõ cambial reflete um tema pertinente para economias emergentes: as volatilidades de taxas de câmbio sinalizam as dificuldades competitivas encontradas por pa´ıses em desenvolvimento. As varia¸co˜es na taxa de câmbio afetam empresas de diferentes maneiras e existem diversas formas de leitura e avalia¸caõ dos riscos envolvidos. O tema desta disserta¸caõ é a modelagem estat´ıstica da associa¸cão entre a altera¸cão no pre¸co de mercado de empresas de capital aberto em rela¸cão às flutua¸cões na taxa de câmbio. A leitura deste fenômeno chama-se exposi¸caõ cambial (ADLER; DUMAS, 1984). A taxa de exposi¸cão reflete o impacto no valor de ativos (passivos) da empresa de acordo com a varia¸cão na taxa de câmbio (ALLAYANNIS; OFEK, 2001). Estes podem ser definidos como: exposi¸cão de transa¸cão (financeira, contratual) e exposi¸cão competitiva (operacional) (DONG; KOUVELIS; SU, 2014a). Cada tipo de exposi¸caõ possui peculiaridades, influenciam o n´ıvel de exposi¸cão de empresas ao risco cambial e variam de acordo com fatores sistemáticos e endógenos. A exposi¸cão ao risco cambial pode (e deve) ser protegida, em uma técnica popularmente conhecida como hedge – termo inglês inspirado na simpática espécie de ouri¸cos (hedgehog) e seu mecanismo natural de prote¸caõ contra amea¸cas ambientais. Como in natura, empresas também possuem mecanismos orgânicos de prote¸cão contra exposi¸caõ a`s taxas de câmbio. O hedge operacional ocorre quando firmas possuem investimentos (financiamentos) em moeda estrangeira, propiciando benef´ıcios de diversifica¸cão cambial. Esta estratégia financeira atua diretamente sobre a exposi¸cão ao risco cambial e consiste em fonte de grande vantagem competitiva (HUTSON; LAING, 2014). Divergentemente, as opera¸cões com instrumentos derivativos são conhecidas como hedge financeiro (ou contratual) e são, por natureza, sintéticos (HULL, 2016). A relevância do tema de prote¸caõ cambial no contexto brasileiro motivou a aplica¸caõ de uma revisão sistemática de literatura (ENSSLIN et al., 2015; BARBOZA et al., 2016; ZANELLO et al., 2016) com objetivo de buscar compreensão sobre o assunto e metodologias.

(17) 16. aplicáveis no aˆmbito nacional. Um total de 13.952 artigos cient´ıficos publicados na u ´ltima década passaram por uma série de filtros de alinhamento de conte´ udo e relevância cient´ıfica, resultando em 73 artigos que compõe o portfólio bibliográfico e foram sistematizados quantitativamente e qualitativamente. A pesquisa efetuada sobre hedge cambial evidenciou o tema desta disserta¸cão. A exposi¸caõ cambial, métrica utilizada em avalia¸co˜es sobre eficácia de estratégias de prote¸caõ cambial, possui um interessante caminho teórico e emp´ırico, não havendo consenso sobre o método otimizado de mensura¸cão (YIP; NGUYEN, 2012). A abordagem explorada nesta disserta¸cão tem como base o trabalho de Aysun e Guldi (2011), que compara os parâmetros resultados de diversos modelos de exposi¸caõ cambial. No entanto, a metodologia aplicada nesta disserta¸cão difere em uma questão fundamental: a mudan¸ca nas defini¸cão das densidades kernel resultam em bandas mais suaves na inferência não paramétrica dos dados. As principais razões para desenvolver este trabalho são: (i) o impacto de flutua¸co˜es de câmbio na economia industrial e empresarial latinoamericana, que necessitam aplicar cotidianamente estratégias de prote¸cão cambial aos seus fluxos de caixa; (ii) a falta de consenso sobre a metodologia de medi¸caõ do fenômeno de exposi¸caõ cambial; (iii) o estudo aplicado de modelagens não paramétricas para leitura de fenômenos financeiros. Esta disserta¸cão é organizada da seguinte forma: primeiro cap´ıtulo apresenta o projeto de pesquisa, justificando a investiga¸caõ, tra¸cando objetivos e percorrendo o caminho da literatura teórica e emp´ırica sobre o tema, bem como os resultados esperados dos testes estat´ısticos propostos. Segundo cap´ıtulo com procedimentos metodológicos e um panorama das economias nacioniais estudadas. O terceiro cap´ıtulo consiste na análise e discussão dos resultados, contendo tanto resultados segmentados por pa´ıs como as leituras consolidadas dos testes. A inclusão do Apêndice A, que relata a revisão sistemática de literatura sobre hedge cambial e foi o agente seminal desta disserta¸caõ, tem como objetivo principal completar o argumento de relevância da pesquisa sobre exposi¸cão cambial. Os demais Apêndices apresentam as tabelas detalhadas de resultados de cada pa´ıs..

(18) 17. 1 PROJETO DE PESQUISA. O desenvolvimento desta pesquisa têm in´ıcio nas evidências emp´ıricas e teóricas de que oscila¸cões nas taxas de câmbio impactam no valor de firmas por meio das mudan¸cas nos fluxos de caixa futuros, sendo, portanto, fator determinante para a cria¸cão de valor (ALLAYANNIS; OFEK, 2001). Tal questão motivou a produ¸caõ de uma revisão sistemática de literatura em hedge cambial, apresentada no Apêndice A. Deste protocolo de análise de literatura emerge o tema de pesquisa deste trabalho. Conforme apresentado na tabela 13 (Apêndice A), a temática de exposi¸caõ cambial figura em 18 dos 73 artigos do porfólio bibliográfico. As flutua¸cões estocásticas de taxas de câmbio têm sido questão de crescente importância na gestão de riscos desde o colapso dos Acordos de Bretton Woods em 1971, que trouxe o caráter fiduciário ao sistema monetário mundial e acarretou em altas de volatilidade (YIP; NGUYEN, 2012), sendo o foco deste projeto a compreensão e identifica¸caõ destes impactos na administra¸caõ de empresas por meio de dados secundários não-contábeis. A abordagem quantitativa proposta é uma compara¸caõ entre métodos que pressupõe distribui¸cões na popula¸cão estudada (paramétricas) e métodos de distribui¸cão livre (não parametricos). Conforme argumentado por Sprent e Smeeton (2007), de forma alguma deve-se supor que metodologias de distribui¸caõ livre são a melhor ferramenta para todos os casos. No entanto, uma de suas vantagens mora em situa¸cões onde há insuficiência teórica ou limita¸cão de dados. O trabalho publicado por Aysun e Guldi (2011) sobre exposi¸caõ cambial é um bom exemplo de rela¸caõ orgânica entre variáveis exógenas ainda não totalmente compreendida pelas teorias de finan¸cas (LO, 2017).. 1.1. JUSTIFICATIVA. A exposi¸caõ ao risco cambial propõe-se a medir a elasticidade no pre¸co de mercado de a¸cões de empresas de capital aberto em rela¸cão a movimentos aleatórios de taxas de câmbio. (ADLER; DUMAS, 1984) Apesar de ser uma questão intermitentemente relevante, o biênio 2015-2016 elevou a necessidade de avan¸car no estudo de exposi¸caõ ao risco cambial no Brasil. O Latin America Economic Outlook (OECD, 2017) apresenta fatores internos, como o rebaixamento do.

(19) 18. Figura 1 – Taxas de câmbio em pa´ıses latinoamericanos selecionados em rela¸caõ ao dólar. Fonte: OECD/CAF/ECLAC (2017).. rating de crédito do pa´ıs e o processo de impedimento presidencial, e fatores externos, como a desvaloriza¸caõ do yuan chinês, o aumento da taxa de juros no mercado estadunidense pelo Federal Reserve e o Brexit (a sa´ıda do Reino Unido da União Europeia) como determinantes no aumento de volatilidade financeira na região. A figura 1 apresenta a evolu¸caõ na taxa ´ evidente que todos de câmbio em sete pa´ıses latino-americanos em rela¸cão ao dólar. E foram afetados pela conjuntura macroeconômica, contudo o Brasil aparece como expoente a partir da crise institucional nacional de 2015. O enigma de exposi¸cão cambial (BARTRAM; BODNAR, 2007) e sua solu¸cão (BARTRAM; BROWN; MINTON, 2010) apresentam as dificuldades na medi¸cão da exposi¸caõ cambial por dados secundários. Por tratar-se de fator relevante no desempenho financeiro de empresas, urge o desenvolvimento de pesquisas que foquem na compreensão conceitual e modelagem estat´ıstica da sensitividade do valor de mercado das empresas em rela¸caõ a flutua¸co˜es nas taxas de câmbio (DUMAS, 1978).. 1.2. OBJETIVOS. Este projeto pretende contribuir para literatura sobre gestão de risco e desempenho financeiro de empresas sob a problemática de exposi¸cão ao risco cambial, tendo como objetivo geral testar a hipótese que metodologias não paramétricas são mais adequadas na medi¸caõ estat´ıstica de exposi¸caõ cambial por dados não-contábeis. Os modelos selecionados tem como base o trabalho publicado por Aysun e Guldi (2011)..

(20) 19. Os objetivos espec´ıficos desta pesquisa consistem em: • Efetuar testes lineares; • Efetuar testes não lineares; • Efetuar testes parcialmente paramétricos; • Efetuar testes não paramétricos; • Comparar os resultados obtidos em testes estat´ısticos de significância.. 1.3. ˜ DE LITERATURA REVISAO. Antes de apresentar os trabalhos que fundamentam esta pesquisa, faz-se necessária a distin¸caõ formal entre os conceitos de “risco” e “exposi¸caõ” no contexto cambial. O termo ”Risco cambial”refere-se a movimentos aleatórios não antecipados em taxas de câmbio (ADLER; DUMAS, 1980), sendo, portanto, referente u ´ nica e exclusivamente a moedas. No contexto de administra¸caõ de empresas, de economia industrial, o risco cambial não é precificável e não é materialmente diferente de zero (JORION, 1990). Consequentemente, foi elaborada uma métrica de avalia¸cão dos impactos do risco cambial no contexto empresarial. A “Exposi¸caõ cambial” reflete a elasticidade dos fluxos de caixa corporativos em rela¸caõ a movimentos não aleatórios nas taxas de câmbio (ADLER; DUMAS, 1980), sendo esta a temática abordada neste projeto.. 1.3.1 Referencial teórico. Um ano após a queda dos Acordos de Bretton Woods, Heckerman (1972) é pioneiro no esfor¸co de traduzir o risco cambial no contexto empresarial. Utilizando a técnica de fluxos de caixas futuros descontados a valor presente, tenta definir e medir o risco cambial em empresas com opera¸co˜es estrangeiras. Cinco anos mais tarde, Shapiro (1977) aprimora a metodologia proposta por Heckerman adicionando uma fun¸caõ de utilidade esperada ao modelo. Ainda com a falha conceitual presente, conclui que a dados contábeis não são suficientes para capturar o risco cambial. O trabalho de Shapiro contribui bastante em aspectos gerenciais, pois encontra na localiza¸cão geográfica e setor da economia fatores muito mais importantes do que itens do balan¸co patrimonial na medi¸caõ de risco cambial..

(21) 20. O francês Bernard Dumas, em seu artigo nomeado The theory of the trading firm (1978), já utiliza o termo ”exposi¸cão cambial”como objeto de estudo. O trabalho visa a busca por determinantes e, posteriormente, tra¸car estratégias otimizadas de hedge no campo teórico de modelagem matemáticas. Conclui que a complexidade dos determinante e fatores de risco de mercado não permitem a elabora¸caõ de um modelo teórico unificado. Continuando a busca da defini¸cão e medi¸cão dos efeitos de risco de variáveis macroeconômicas em empresas, Dumas uniu-se a Michael Adler na produ¸cão de um estudo sobre a quantifica¸caõ da exposi¸caõ ao risco de infla¸caõ em t´ıtulos p´ ublicos de longo prazo Adler e Dumas (1980). Contribu´ı para a teoria na associa¸caõ de risco de infla¸caõ a aleatóriedade de eventos não antecipados e exposi¸caõ do t´ıtulo p´ ublico como reflexo deste fenômeno. A defini¸cão e medi¸cão de risco cambial no contexto empresarial remete ao artigo Exposure to currency risck (ADLER; DUMAS, 1984). No trabalho, a exposi¸caõ cambial é capturada por meio de uma leitura estat´ıstica de regressão linear, conforme a equa¸cão 1.. Rit = αit + β1i Rmt + β2i ∆et + it. (1). No modelo 1, o retorno da a¸caõ (Rit ) é regredido contra o retorno do mercado (Rmt ) e a varia¸caõ na taxa de câmbio (∆et ).. 1.3.2 Referencial emp´ırico. A p´ ublica¸caõ de um teste emp´ırico sobre o modelo de Adler e Dumas (1984) ocorre apenas 6 anos após sua elabora¸cão. O estudo de Jorion (1990) utiliza uma amostra de 287 empresas multinacionais dos EUA e relata as dificuldades em identificar a exposi¸cão cambial, contrariando as evidências teóricas e gerenciais. Conclui atestando que a raridade de estudos sobre o tema deve-se a imprecisão do estimador de exposi¸caõ cambial (β2 ). As fontes do enigma da exposi¸caõ cambial é tema do artigo produzido por Bartram e Bodnar (2007). Nele são trabalhadas as questões de haver evidências teóricas e práticas da exposi¸cão de empresas ao risco cambial, porém baixas evidências emp´ıricas. Conclui que a captura dos efeitos de taxas de câmbio nas finan¸cas corporativas é uma tarefa dif´ıcil de ser executada por dados secundários devido a a¸co˜es gerenciais mitigadoras de risco..

(22) 21. Portanto, a baixa evidência emp´ırica até o momento não é uma falha teórica ou metodológica, e sim um resultado da endogeneidade nas a¸cões de redu¸cão da exposi¸cão cambial. Estratégias financeiras e operacionais combatem os impactos financeiros das flutua¸co˜es de taxas de câmbio nas finan¸cas empresariais (BARTRAM; BODNAR, 2007). Três anos mais tarde, Bartram, Brown e Minton (2010) publicou o trabalho que quantifica o enigma da exposi¸caõ cambial. Utilizando uma base de dados com 1.150 firmas de 16 pa´ıses com opera¸cões estrangeiras, os autores identificaram três mecanismos pelos quais as firmas mitigam a exposi¸caõ ao risco cambial: pass-through (o repasse de custos ao mercado, clientes e fornecedores), hedge estratégico (a¸co˜es operacionais e vendas) e hedge financeiro (instrumentos derivativos e débito estrangeiro). Tal engenho surge como uma tradu¸cão elegante de fenômenos de atividades estrangeiras de impotan¸cão e exporta¸cão, pois consegue englobar fatores competitivos, operacionais e pol´ıticas financeiras. Combinados, os três mecanismos reduzem em média 70% o grau de exposi¸caõ cambial das empresas (BARTRAM; BROWN; MINTON, 2010). Pass-through e hedge operacional reduzem a exposi¸cão entre 10-15%. Hedge financeiro reduz em torno de 40%. Motivado pela resolu¸cão do puzzle de Bartram, Brown e Minton (2010) e pela mudan¸ca e legisla¸cão brasileira pós-crise dos subprime em 2008, Rossi Jr (2009, 2011, 2012, 2013) elaborou uma série de estudos sobre exposi¸cão cambial e atividade de hedge em empresas brasileiras. As normas contábeis brasileiras passaram a exigir o reporte de valores, posi¸caõ e o grau de exposi¸caõ nas notas explicatórias. O estudo que visa calcular a exposi¸caõ cambial de empresas brasileiras, tra¸car seus determinantes e uso de derivativos (Rossi Jr, 2011) inicia com a conextualiza¸caõ do sistema monetário brasileiro, que passou de um regime monetário (quasi)fixo para flutuante em 1999, sendo a modelagem aplicada sob este contexto histórico. Encontra evidências que ´ a exposi¸cão cambial é maior em per´ıodos de recessão econômica e sob regime fixos. E consistente com a hipótese que regimes de moeda flutuantes induzem empresas a gerenciar a exposi¸caõ ao risco cambial por meio de mecanismos financeiros, como derivativos e débito estrangeiro. Persistindo na busca de maior compreensão sobre o impacto de flutua¸cões de câmbio em empresas brasileiras de capital aberto, Rossi J´ unior (2012), testa a hipótese que a magnitude dos choques de moeda impactam de maneira diferentes nas finan¸cas corporativas. Compara o desempenho do modelo linear proposto por Jorion (1990) com o.

(23) 22. modelo STAR (Smooth Transition Autoregressive), que suavizam os impactos e captura não linearidades. Os resultados encontrados corroboram com a hipótese do trabalho, com o modelo STAR mostrando-se mais eficaz na leitura da exposi¸cão cambial.. 1.4. METODOLOGIA. O modelo aplicado neste estudo tem como base o artigo publicado por Aysun e Guldi (2011). O estudo trabalha com uma base de dados robusta, contando com 2584 empresas, dividida em Brasil, Chile, Coréia do Sul, México, Turquia e EUA. Propõe-se a comparar modelos lineares (ML), não lineares (NL), parcialmente paramétricos (PP) e não paraméricos (NP).. 1.4.1 Modelo linear. O modelo linear aplicado segue o padrão da equa¸cão 1, conforme aplicada por Jorion (1990) e baseada no seminal trabalho de Adler e Dumas (1984). A u ńica mudan¸ca refere-se à ortogonaliza¸cão dos retornos do mercado aos varia¸cões das taxas de câmbio, conforme proposto por Allayannis (1996), apresentado na equa¸cão 2:. Rmt = α1 ∆et + γt. (2). Os res´ıduos (γt ) da equa¸cão 2 são introduzidos como parâmetro de retornos de ˆ mt ) na equa¸caõ 1. Esta técnica tem como objetivo medir exposi¸co˜es absolutas mercado (R dos retornos das empresas em rela¸cão ao mercado. Sendo assim, caso uma firma não apresente significância estat´ıstica, a leitura a ser feita é que tal firma possui exposi¸cão cambial equivalente a exposi¸caõ cambial de mercado. O modelo linear testado é apresentado na equa¸caõ 3: ˆ mt + β2i ∆et + γit Rit = β1i R. (3).

(24) 23. Tabela 1 – Fun¸co˜es propostas no modelo não linear Fun¸c˜ ao Express˜ ao matem´ atica 2 quadrática(et ) ae + be + c c´ ubica(et ) ae3 + be + c Fonte: Elaborado pelo autor (2018).. Fonte (PRIESTLEY; ØDEGAARD, 2007) (BARTRAM, 2004). 1.4.2 Modelo não linear. Rela¸cões não lineares de exposi¸cão cambial são tema de diversos trabalhos. Os fatores determinantes de não-liearidades no mercado brasileiro foi pesquisada por Rossi Jr (2012). Os resultados apontam que a principal causa de não-linearidades na exposi¸caõ cambial está na pol´ıtica de uso de derivativos, com preferência por instrumentos lineares (contratos a termo, futuros e swaps). A hipótese de ausência de prote¸caõ não-linear (op¸co˜es) é corroborada no estudo de Bajo, Barbi e Romagnoli (2014). Há diversas outras explica¸cões para a presen¸ca de não-linearidades na exposi¸cão cambial: efeito não-linear de taxas de câmbio em fluxos de caixa (STULZ, 2003), o hedge natural de mudan¸ca geográfica de produ¸caõ e empresas com alta flexibilidade operacional (DONG; KOUVELIS; SU, 2014b) e risco de falência Arnold, Rathgeber e Stöckl (2014). O modelo aplicado é apresentado na equa¸cão 4 segue o trabalho de Aysun e Guldi (2011):. Rit = β1i Rrm + β2i f (∆et ) + + it (4). A equa¸cão 4 tenta capturar a exposi¸cão cambial de firmas em rela¸cão a varia¸cão nas taxas de câmbio por meio de uma fun¸cão (f (∆t )) conhecida. Esta forma funcional será testada com os modelos constantes na tabela 4. Importante salientar que, seguindo a diretriz de Aysun e Guldi (2011), os testes não-lineares propostos tem como intuito formar uma linha de base comparatória para os modelos não paramétricos, sendo a leitura teórica e prática destas fun¸co˜es assunto fora do escopo deste trabalho..

(25) 24. 1.4.3 Modelo parcialmente paramétrico. A literatura relata uma rela¸cão positiva e significante entre os coeficientes de exposi¸caõ cambial (magnitude e significância) e amplitude do choque cambial (BARTRAM, 2004; PRIESTLEY; ØDEGAARD, 2007; ROSSI JR, 2012). O modelo parcialmente parametrico proposto por Aysun e Guldi (2011) tenta capturar as caracter´ısticas especificas do choque cambial pelo uso de variáveis dummy entre limites conhecidos, conforme a equa¸caõ 5:. Rit =αit + β1i Rmt + β2i (∆et ) + β3i D1t ∆et + β4i D1t + β5i D2t ∆et + β6i D2t + it   1 if − 0, 5s < ∆e < 0, 5s  et t et D1t =   0, caso oposto   1 if 0, 5s < ∆e  et t D2t =  0, caso oposto . (5). 1.4.4 Modelo não paramétrico. Os três modelos anteriores propõe uma análise à partir de formas funcionais invariantes entre firmas e ao longo do tempo. Tais modelos, quando bem especificados, são ótimas ferramentas de análise de séries temporais. No entanto, qualquer modelo paramétrico, por mais preciso que seja, é uma aproxima¸caõ do real processo estocástico que rege o fenômeno histórico (FAN; YAO, 2008). Com o intuito de capturas as idiossincrasias na exposi¸caõ cambial das firmas ao longo do tempo será estimado um modelo de regressão linear local aplicado em Aysun e Guldi (2011) e proposto inicialmente por Stone (1977). A estima¸cão inicia-se pela regressão linear proposta na equa¸cão 6, no intuito de medir o coeficiente angular do retorno de mercado (βi ):. Rit = βi Rmt + υit. (6). Em seguida calcula-se o retorno excedente no pre¸co de a¸caõ da firma i, por meio da equa¸caõ 7: ˆ ite = Rit − βî Rmt R. (7).

(26) 25. Por fim, é poss´ıvel escrever a forma funcional aberta proposta na equa¸caõ 8: ˆ e = f (∆et ) + it R it. (8). A forma funcional da fun¸cão que mede o relacionamento entre as variáveis das diferen¸cas de taxa de câmbio f (∆et ) não é conhecida. A metodologia proposta por Stone (1977) aplica um método de aproxima¸cão de ∆et e Rite utilizando uma série de Taylor de primeira ordem para cada observa¸cão de taxas de câmbio, tal qual:. f (∆et ) ≈ f (∆ej ) + f 0 (∆ej )(∆t − ∆j ) = aj + bj (∆et − ∆ej ) para cada j.. (9). Em seguida, por meio de uma minimiza¸caõ, ajusta-se uma linha para cada observa¸caõ de ∆ej : N X e (Rijt − [aj + bj (∆et − ∆ej )])2 Kj. (10). t=1. Na equa¸caõ 10, o termo Kj = K(∆et − ∆ej )/h é o kernel normal e h e o suavizador de banda da regressão. Após encontrar o parâmetro de exposi¸cão cambial de cada firma, é poss´ıvel calcular a média da amostra e compará-la às demais metodologias. Conforme demonstrado pelo trabalho de Rilstone (1991), os erros padrão encontrados na metodologia de regressão linear local (STONE, 1977) são comparáveis aos erros padrão encontrados em modelos paramétricos, tornando viável a compara¸caõ entre modelos. Além disso, Rilstone (1991) também demonstra que o estimador encontrado é consistente e possui distribui¸caõ assimptoticamente normal. Este estudo propõe-se a executar um protocolo similar ao efetuado por Aysun e Guldi (2011), porém com uma altera¸caõ no modelo não-paramétrico. A defini¸caõ da banda suavizadora no estudo de referência é dado pela seguinte equa¸caõ:. h=. σe N5. (11). Esta metodologia suaviza o encaixe da curva de regressão por meio da banda mais ´ amplamente utilizada larga das caldas de cada fun¸cão de densidade de probabilidade. E na literatura por ter sido aplicada no estudo seminal de Rilstone (1991). Foi difundida e ampliada por gerar modelos com bons resultados de minimiza¸cão e maximiza¸cão, com corre¸co˜es adequadas nas fronteiras de eficiência..

(27) 26. A proposta de suaviza¸cão deste estudo é baseada nos trabalhos de Li e Racine (2003) e Li e Racine (2004). Difere do estudo de Aysun e Guldi (2011) por ser um método de valida¸cão cruzada (cross-validation). Esta metodologia define a banda de suaviza¸cão dos kernels à partir das observa¸cões pontuais e não do conjunto da regressão. A fórmula utilizada para defini¸cão das bandas kernal é apresentada em seguida.. h=. N 1 X (yi − yî ) N i=1. (12). As dedu¸caõ teórica e evidências emp´ıricas publicadas por Li e Racine (2004) indicam que este método de suaviza¸caõ resulta em maior qualidade de ajuste de regressão e modelos preditivos mais acurados.. 1.5. RESULTADOS ESPERADOS. O trabalho publicado por Aysun e Guldi (2011) revela diferen¸cas substânciais entre parâmetros de exposi¸caõ cambial calculados pelos modelos apresentados. Os modelos ML, NL e PP apresentam diferen¸cas significativas entre si. Por sua vez, modelo NP exibe resultados de exposi¸cão cambial significantemente superiores, conforme apresentado na tabela 2. Tabela 2 – Diferentes métodos de estima¸caõ de exposi¸cão cambial - firmas expostas. (%). Brasil Chile Coréia do Sul Mexico Turquia EUA Firmas com correla¸cão serial. Propor¸caõ de firmas com exposi¸cão significativa (%) ML NL PP NP 2,0 2,7 3,3 16,9 5,1 2,1 3,8 28,5 10,8 11,2 15,4 53,1 6,1 3,5 8,1 18,7 5,9 4,0 12,1 44,3 5,4 7,9 10,5 16,2 12/2584 15/2584 8/2584 17/2584. Fonte: (AYSUN; GULDI, 2011) Esperam-se, portanto, resultados similares ao relatados no trabalho de Aysun e Guldi (2011), em que as metodologias não parametricas apresentam resultados superiores a`s outras três abordagens propostas. No entando, pela utiliza¸cão de modelos de valida¸cão cruzada no cálculo das bandas kernel, são esperadas diferen¸cas mais amplas entre metodologias lineares e não paramétricas..

(28) 27. ´ 2 PROCEDIMENTOS METODOLOGICOS. O objetivo deste cap´ıtulo é descrever o procedimento de coleta dos dados utilizados neste trabalho, bem como elaborar um panorama da produ¸cão econômica e das taxas cambiais dos pa´ıses considerados no estudo. A avalia¸cão da métrica de exposi¸cão cambial proposta utiliza três variáveis em frequência diária: retorno no pre¸co das a¸co˜es das empresas, retorno do ´ındice de mercado e varia¸cão do câmbio nacional em rela¸cão ao dólar. Todas as empresas avaliadas possuem capital aberto e são não-financeiras por natureza. Seis pa´ıses distintos figuram no estudo: Argentina, Brasil, Chile, Colômbia, México e Peru. As taxas de câmbio são avaliadas utilizando as cota¸cões relativas ao dólar (US$).. 2.1. DADOS E AMOSTRAS. Os dados são coletados da base Capital IQ (CIQ), em Outubro de 2018. A janela de tempo considerada foi de JAN/2000 a` MAI/2018. O argumento para este recorte temporal é a necessidade de uma base de dados robusta para valida¸caõ de modelos não-paramétricos, conforme comprovado teoricamente no trabalho de Rilstone (1991).. 2.1.1 Argentina. A economia Argentina passa por momentos delicados. O ano de 2018 deve fechar com um balan¸co de PIB negativo, próximo de -2,8%. A expectativa é que a recessão persista no próximo ano, com proje¸caõ atual de -1,9% em 2019. O conturbado cenário do pa´ıs conta com fuga de capitais estrangeiros, aumentos de taxa de juros, forte infla¸cão e expectativa de aumento no desemprego até 2020 (OECD, 2018). O valor do peso argentino é um grande indicador das dificuldades competitivas do pa´ıs, conforme pode ser verificado na Figura 2. A moeda perdeu metade do seu valor frete ao dólar em 2018..

(29) 28. Figura 2 – Evolu¸caõ das taxas de câmbio - Peso Argentino x US Dólar. Fonte: CIQ (2018).. A amostra do mercado de empresas de capital aberto do pa´ıs totaliza 57 empresas. Para efetuar o estudo foi utilizado o MERVAL, ´ındice mais difundido do mercado acionário local. Nesta carteira teórica são computadas em tempo real um ´ındice ponderado composto por 19 empresas e corresponde ao maior indicador de mercado argentino. A evolu¸cão de cota¸co˜es do ´ındice pode ser verificada na Figura 3. Figura 3 – Evolu¸caõ do ´ındice Merval. Fonte: CIQ (2018)..

(30) 29. 2.1.2 Brasil. As expectativas para o futuro da economia brasileira estão otimistas. Passadas as conturbadas elei¸co˜es para o gabinete executivo, o mercado deposita um voto de confian¸ca no novo governo, que acena com reformas estruturais demandadas há um bom tempo. As proje¸cões de PIB para 2018 é de 1,2%, e a expectativa para 2019 está acima de 2%. Apesar das incertezas insitucionais que rondam o pa´ıs, as expectativas de taxas de juros e infla¸caõ são de leve oscila¸caõ, mantendo os baixos patamares atuais para o padrão histórico brasileiro. No cenário externo, é poss´ıvel que a crise na Argentina tenha impacto para as contas nacionais, visto que o pa´ıs é destino de aproximadamente 7% das exporta¸cões brasileiras. O cenário pol´ıtico conturbado entre China e Estados Unidos também preocupa o pa´ıs, visto que são os dois maiores parceiros comerciais brasileiros. (OECD, 2018). O câmbio brasileiro é uma moeda de forte oscila¸cão. O mês de Setembro/2018 registrou o maior patamar histórico em rela¸cão ao dólar. A evolu¸cão do câmbio no pa´ıs pode ser observada na Figura 4. Figura 4 – Evolu¸caõ das taxas de câmbio - Real brasileiro x US dólar. Fonte: CIQ (2018).. O Brasil possui a maior amostra de empresas do estudo. No total, são 245 empresas não-financeiras de capital aberto. O ´ındice utilizado para efetuar os testes estat´ısticos é o IBOVESPA, composto por 75 empresas que englobam 70% da capitaliza¸caõ de mercado e 80% do volume de transa¸co˜es. O histórico do IBOVESPA é apresentado na Figura 5..

(31) 30. Figura 5 – Evolu¸cão do ´ındice Bovespa. Fonte: CIQ (2018).. 2.1.3 Chile. Historicamente, o Chile possui a economia mais sadia da América Latina. Possui bom desenvolvimento de mercado, taxas de juros e infla¸cão controladas e ´ındices de crescimentos estáveis quando comparados com os outros pa´ıses da região. Apesar do biênio ruim entre 2016/2017, com alta taxa de desemprego e aumento do débito p´ ublico estrangeiro, a proje¸caõ para crescimento do PIB em 2018 é acima dos 4% e a expectativa para 2019 é acima dos 3% (OECD, 2018). Tal qual a maioria dos pa´ıses latinoamericanos, o ano de 2018 apresenta uma tendência de desvaloriza¸cão do câmbio. A figura 6 apresenta a evolu¸cão mensal do peso chileno em rela¸cão ao dólar..

(32) 31. Figura 6 – Evolu¸cão das taxas de câmbio - Peso chileno x US dólar. Fonte: CIQ (2018).. A amostra de empresas chilenas adequadas para o estudo soma 135 firmas. O ´ındice de referência utilizado é o Indice General de Precios de Acciones (IGPA), a principal taxa de referência do mercado, composta por uma pondera¸caõ de toda a carteira dispon´ıvel na Bolsa de Comercio de Santiago. A figura 7 corresponde ao desenvolvimento histórico do ´ındice de mercado chileno. Figura 7 – Evolu¸caõ do ´ındice IGPA. Fonte: CIQ (2018)..

(33) 32. 2.1.4 Colômbia. O cenário econômico colombiano passa por desafios de reestrutura¸cão e reformas, que passam a ser responsabilidade do novo governo executivo eleito em 2018. Após uma década de sólido crescimento do PIB, findada em 2015 (+3,0%), 2016 (+2,0%) e 2017 (+1,8%) foram anos de crescimentos modestos. O relatório do pa´ıs feito pelo órgão The World Bank (2018) mostra a economia Colombiana alinhada a` expectativa regional, com tendência de crescimento. A moeda nacional é o Peso colombiano. Seu histórico dos u ´ ltimos 18 anos é apresentada na Figura 8. As taxas de câmbio à partir de 2015 refletes as dificuldades competitivas no pa´ıs. Figura 8 – Evolu¸caõ das taxas de câmbio - Peso colombiano x US dólar. Fonte: CIQ (2018).. A amostra colombiana de firmas não-financeiras de capital aberto soma 40 empresas. Para aplicar os modelos, foi utilizado o Indice General de la Bolsa de Valores de Colombia (IGBC), composto por 38 firmas. A evolu¸caõ do IGBC é apresentada na Figura 9..

(34) 33. Figura 9 – Evolu¸caõ do ´ındice IGBC. Fonte: CIQ (2018).. 2.1.5 México. As expectativas é de retomada de crescimento para a economia mexicana nos próximos anos, após anos de baixo investimento e alto desemprego. Passado um bom ciclo virtuoso encerrado em 2015 (+3,3%), 2016 (+2,6%) e 2017 (+2,3%) tiveram crescimentos mais modestos. A proje¸cão para para 2018 (+2,2%) pode marcar o final deste ciclo, que tem expectativa mais positiva em 2019 (+2,8%), segundo o relatório Economic Forecast da OECD (2018). Seguindo a tendência regional, as taxas de câmbio do peso mexicano estão com viés de desvaloriza¸caõ. A serie histórica dos u ´ltimos 18 anos é apresentada na Figura 10..

(35) 34. Figura 10 – Evolu¸cão das taxas de câmbio - Peso mexicano x US dólar. Fonte: CIQ (2018).. Para efetuar os testes no pa´ıs, foi escolhido o ´ındice mais robusto no quesito de n´ umero de participantes. O FTSE é uma carteira teórica constituida de 41 empresas. A amostra total para o pa´ıs é de 80 empresas. A evolu¸caõ do ´ındice FTSE consta na Figura 11. Figura 11 – Evolu¸cão do ´ındice FTSE. Fonte: CIQ (2018).. 2.1.6 Peru. O Peru possui uma das economias mais dinâmicas da América Latina. Na u ´ ltima década, apresenta crescimento médio de 5,9% do PIB e um contexto de baixa infla¸caõ (média.

(36) 35. de 2,9%). Como em toda a região, os anos de 2015, 2016 e 2017 foram de instabilidade. Segundo a institui¸cão de desenvolvimento social The World Bank, 2018 deve iniciar a retomada do crescimento para o próximo biênio (2018). A moeda nacional chama-se Sol e, dentre a janela de tempo do estudo, apresenta o comportamento mais regular dentre os mercados estudados, conforme apresentado na Figura 12. Figura 12 – Evolu¸cão das taxas de câmbio - Peso peruano x US dólar. Fonte: CIQ (2018).. A amostra de empresas peruanas não-financeiras de capital aberto totaliza 88 firmas. O ´ındice utilizado no estudo é o MSCI, parâmetro de referência do mercado peruano, calculado pelo banco de investimentos estadunidense Morgan Stanley. Conta com apenas 3 empresas. Todavia, representa 85% da capitaliza¸caõ de mercado da Bolsa de Valores de Lima. O desenvolvimento mensal do ´ındice MSCI é demonstrado na Figura 13..

(37) 36. Figura 13 – Evolu¸cão do ´ındice OMSCI. Fonte: CIQ (2018).. 2.2. SOFTWARES UTILIZADOS. Os testes estat´ısticos foram feitos utilizados a linguagem R, por meio do software Rstudio (RStudio Team, 2015). Os cinco testes aplicados - lineares, não-lineares (fun¸cão quadrática e c´ ubica), parcialmente paramétricos e não-paramétricos - constam no pacote fundamental do pacote statsr. Para aux´ılio no registro, organiza¸caõ e apresenta¸caõ dos resultados, foi utilizado o software Excel..

(38) 37. ´ ˜ DOS RESULTADOS 3 ANALISE E DISCUSSAO. Este cap´ıtulo é dedicado a` apresenta¸caõ e análise dos resultados dos testes estat´ısticos efetuados. Primeiramente serão descritos o resultado separados por pa´ıs, com relato das amostras que não geraram resultados aplicáveis. Estas são separadas em dois tipos: Modelos não-convergentes e Gradientes singulares. Os modelos não-convergentes correspondem às falhas nas tentativas de encaixar formas funcionais não-lineares a`s amostras. Para estes casos, foram aumentadas os n´ umeros de itera¸co˜es para 1 milhão. Modelos que não conseguiram gerar resultados até este limite foram descartados. Gradientes singulares são matrizes não-invert´ıveis, não pass´ıveis de otimiza¸caõ para ajuste do modelo. Nestes casos, foram tentados ajustes nos valores iniciais do modelo. Os dados que não resultaram em modelos funcionais foram descartados da amostra final. São apresentadas a quantidade de firmas com exposi¸caõ estat´ıstica significante aos n´ıveis de 10%, 5% e 1%. Empresas que se encaixam nesta categoria rejeitam a hipótese de que a varia¸caõ cambial não impacta no seu valor de mercado. Também são relatadas as exposi¸cões econômicas médias de cada modelo. Os parâmetros apresentados representam o valor médio dos coeficientes ângulares das regressões. No contexto deste estudo, sua leitura econômica pode ser interpretada como o impacto proporcional no valor de mercado das empresas a` partir da varia¸caõ do câmbio.. 3.1. RESULTADOS POR AMOSTRA. 3.1.1 Argentina. Os resultados da amostra argentina apresenta baixa rejei¸cão de amostras, com apenas uma empresa exclu´ıda. Dentre os modelos que executam otimiza¸co˜es com formas funcionais, as fun¸cões quadráticas apresentam maior ´ındice de exposi¸cão estat´ıstica. Das 56 empresas da amostra final, 55 resultam em modelos não-paramétricos com significância estat´ıstica abaixo do n´ıvel de 1% de rejei¸caõ. A Tabela 3 apresenta a s´ıntese dos resultados..

(39) 38. Tabela 3 – Argentina - Resultados Pa´ıs Argentina Total de firmas da amostra inicial 57 Modelo não-convergente 1 Gradientes singulares 0 Total de firmas da amostra final 56 Exposi¸c˜ ao econˆ omica Parˆ ametro Erro Padr˜ ao Modelo linear 0.3257 0.5187 Modelo quadrático 0.3327 0.4811 Modelo c´ ubico 0.3511 0.5137 Modelo parcialmente paramétrico 0.0661 0.7687 Modelo não-paramétrico 0.0636 0.1122 Exposi¸c˜ ao estat´ıstica 10% 5% Modelo linear 14 12 Modelo quadrático 15 12 Modelo c´ ubico 14 12 Modelo parcialmente paramétrico 10 7 Modelo não-paramétrico 55 55. 1% 7 8 7 6 55. A s´ıntese de modelos não-paramétricos apresentam impactos bem suaves em rela¸caõ a`s taxas de câmbio. O erro padrão destas regressões também apresentam valores baixos. Os resultados consolidados da amostra de empresas argentinas são apresentadas no Apêndice B.. 3.1.2 Brasil. A amostra de empresas brasileiras apresenta o maior ´ındice de modelos rejeitados, com um total de 96 formas funcionais não-convergentes e 11 gradientes singulares, somando formas quadráticas e c´ ubicas. Isto leva a exclusão de 54 amostras, o que representa 22,5% do total da base de dados brasileira. Dentre os modelos paramétricos, a forma quadrática apresenta maior significância estat´ıstica. Já o modelo não-paramétrico resulta em 176 empresas com exposi¸caõ cambial no n´ıvel de significância de 1%..

(40) 39. Tabela 4 – Brasil - Resultados Pa´ıs Brasil Total de firmas da amostra inicial 240 Modelo não-convergente 96 Gradientes singulares 11 Total de firmas da amostra final 186 Exposi¸c˜ ao econˆ omica Parˆ ametro Erro Padr˜ ao Modelo linear 0.0008 0.2180 Modelo quadrático 0.0028 0.2158 Modelo c´ ubico 0.0026 0.2174 Modelo parcialmente paramétrico 0.0087 0.2162 Modelo não-paramétrico 0.1312 0.1182 Exposi¸c˜ ao estat´ıstica 10% 5% Modelo linear 97 85 Modelo quadrático 99 86 Modelo c´ ubico 88 77 Modelo parcialmente paramétrico 96 84 Modelo não-paramétrico 175 174. 1% 75 76 68 74 171. A exposi¸caõ econômica na modelagem não-paramétrica apresenta um enorme salto comparado com os demais modelos, passando de médias abaixo de 1% para um modelo acima de 13%. A s´ıntese dos resultados é apresentada na Tabela 4. A planilha com dados consolidados por empresa consta no Apêndice C.. 3.1.3 Chile. A amostra de empresas chilenas conta com 33 modelos não-convergentes e 7 gradientes singulares. Isto resultou em 20 amostras exclu´ıdas, com o banco final totalizando 114 amostras. Os resultados encontrados nos modelos funcionais são praticamente iguais, com n´ umero de empresas expostas no n´ıvel de 1% de rejei¸cão iguais. Já o modelo nãoparamétrico encontra exposi¸cão estat´ıstica em 98% das empresas ao n´ıvel de 1%..

(41) 40. Tabela 5 – Chile - Resultados Pa´ıs Chile Total de firmas da amostra inicial 134 Modelo não-convergente 33 Gradientes singulares 7 Total de firmas da amostra final 114 Exposi¸c˜ ao econˆ omica Parˆ ametro Erro Padr˜ ao Modelo linear -0.0307 0.3362 Modelo quadrático -0.0318 0.3359 Modelo c´ ubico -0.0304 0.3361 Modelo parcialmente paramétrico -0.0307 0.3362 Modelo não-paramétrico 0.0271 0.0471 Exposi¸c˜ ao estat´ıstica 10% 5% Modelo linear 38 34 Modelo quadrático 38 33 Modelo c´ ubico 37 34 Modelo parcialmente paramétrico 38 34 Modelo não-paramétrico 113 112. 1% 26 26 26 26 112. A exposi¸cão econômica nos modelos chilenos apresenta resultados curiosos. Os modelos paramétricos têm resultados similares, com coeficientes ângulares negativos e valores próximos de erros padrão. Porém o modelo não-paramétrico apresenta média de exposi¸caõ econômica positiva, sinal invertido dos demais modelos. A s´ıntese nos resultados é apresentada na Tabela 5. A planilha consolidada de empresas pode ser acessada pelo Apêndice D. 3.1.4 Colômbia. Os modelos com firmas colombianas tiveram 3 exclusões por resultados nãoconvergentes ou matrizes não-invert´ıveis. No total, a amostra conta com 37 firmas. Os resultados de significância estat´ıstica dos modelos paramétricos são idênticos. Já os modelos não-paramétricos apresentam alta taxa de exposi¸caõ, com 36 empresas no n´ıvel de 1%. Os resultados estão sintetizados na Tabela 6..

(42) 41. Tabela 6 – Colômbia - Resultados Pa´ıs Colˆ ombia Total de firmas da amostra inicial 40 Modelo não-convergente 4 Gradientes singulares 2 Total de firmas da amostra final 37 Exposi¸c˜ ao econˆ omica Parˆ ametro Erro Padr˜ ao Modelo linear 0.2147 0.3602 Modelo quadrático 0.2163 0.3601 Modelo c´ ubico 0.2148 0.3601 Modelo parcialmente paramétrico 0.2147 0.3602 Modelo não-paramétrico 0.0299 0.0457 Exposi¸c˜ ao estat´ıstica 10% 5% Modelo linear 7 6 Modelo quadrático 7 6 Modelo c´ ubico 7 6 Modelo parcialmente paramétrico 7 6 Modelo não-paramétrico 36 36. 1% 6 6 6 6 36. As medidas paramétricas de exposi¸cão econômica são muito próximas, tanto dos parâmetros como nos erros padrão. Em contraste, o modelo não-paramétrico resultou em coeficientes angulares bem mais suaves e erros padrão bem abaixo dos modelos paramétricos. Os dados colombianos consolidados estão no Apêndice E.. 3.1.5 México. O conjunto de modelos mexicanos tiveram 15 empresas exclu´ıdas. O modelo não paramétrico encontrou ind´ıcios de exposi¸caõ em 63 empresas ao n´ıvel de 1% de significância, n´ umero bem acima dos modelos paramétricos. Os resultados sintetizados são apresentados na Tabela 7..

(43) 42. Tabela 7 – México - Resultados Pa´ıs M´ exico Total de firmas da amostra inicial 80 Modelo não-convergente 24 Gradientes singulares 5 Total de firmas da amostra final 65 Exposi¸c˜ ao econˆ omica Parˆ ametro Erro Padr˜ ao Modelo linear -0.3303 0.3027 Modelo quadrático -0.0351 0.3019 Modelo c´ ubico -0.0520 0.3027 Modelo parcialmente paramétrico -0.0520 0.3027 Modelo não-paramétrico 0.0001 0.0098 Exposi¸c˜ ao estat´ıstica 10% 5% Modelo linear 33 33 Modelo quadrático 34 33 Modelo c´ ubico 33 33 Modelo parcialmente paramétrico 33 33 Modelo não-paramétrico 63 63. 1% 33 33 33 33 62. Pelos modelos paramétricos, os parâmetros de exposi¸caõ econômica são bem divergentes, com modelos lineares resultado em choques mais intensos. A leitura dos modelos paramétricos apresenta uma rela¸caõ negativa entre varia¸caõ cambial e valor de mercado das empresas mexicanas. Por outro lado, os modelos não paramétricos apresentam uma média positiva baixa. Os dados consolidados de cada empresa estão dispon´ıveis no Apêndice F.. 3.1.6 Peru. A base de empresas peruana conta com 87 empresas. Destas, 5 foram exclu´ıdas por resultarem em modelos não convergentes ou singulares. Com isto, a amostra final considerada no estudo totaliza 82 empresas. Os testes não-paramétricos apresentam ind´ıcios de exposi¸caõ cambial em 77 empresas, valor muito superior aos modelos paramétricos, que apresentam resultados similares entre si..

(44) 43. Tabela 8 – Peru - Resultados Pa´ıs Peru Total de firmas da amostra inicial 87 Modelo não-convergente 8 Gradientes singulares 1 Total de firmas da amostra final 82 Exposi¸c˜ ao econˆ omica Parˆ ametro Erro Padr˜ ao Modelo linear -0.2635 0.4635 Modelo quadrático -0.2620 0.4637 Modelo c´ ubico -0.2636 0.4635 Modelo parcialmente paramétrico -0.2992 0.4684 Modelo não-paramétrico 0.0082 0.0453 Exposi¸c˜ ao estat´ıstica 10% 5% Modelo linear 23 15 Modelo quadrático 23 15 Modelo c´ ubico 23 15 Modelo parcialmente paramétrico 23 15 Modelo não-paramétrico 78 78. 1% 10 10 10 10 77. Os resultados de exposi¸cão econômica para a amostra peruana diverge bastante entre modelagens com forma funcional fixa e forma funcional livre. A rela¸cão negativa prevista por modelos paramétricos não é corroborada nos modelos não paramétricos, que apresentam em sua média rela¸caõ positiva. A Tabela 8 apresenta o reumo dos resultados. A planilha com dados completa consta no Anexo G.. 3.2. RESULTADOS CONSOLIDADOS. 3.2.1 Significância estat´ıstica. A significância estat´ıstica na leitura da métrica de exposi¸cão cambial pode ser definida como a rejei¸caõ de hipótese de que as varia¸co˜es nas taxas de câmbio não impactam no retorno dos ativos (Rossi Jr, 2012). Desta forma, as bases de dados de firmas que apresentam resultados estatisticamente significantes apresentam evidências de que há exposi¸caõ cambial destas firmas frente à varia¸cões no dólar estadunidense. Na tabela 9 são apresentadas as s´ınteses dos resultados encontrados. Os n´ umeros refletem as porcentagem de firmas com exposi¸caõ cambial estatisticamente significante ao n´ıvel de 1%..

(45) 44. Tabela 9 – Compara¸cão de métodos para medi¸cão de exposi¸cão cambial - exposi¸cão estat´ıstica (%). Pa´ıs. ML. Argentina Brasil Chile Colômbia México Peru. 12,50% 40,32% 22,81% 16,22% 50,77% 12,20%. Firmas com correla¸c˜ ao serial. 4/539. NL f(quadrática) f(c´ ubica) 14,29% 12,50% 40,86% 36,56% 22,81% 22,81% 16,22% 16,22% 50,77% 50,77% 12,20% 12,20% 3/539. 6/539. PP. NP. 10,71% 39,78% 22,81% 16,22% 50,77% 12,20%. 98,21% 91,94% 98,25% 100,00% 95,38% 98,78%. 7/539. 8/539. Os modelos aplicados aparentam estar corretamente especificados quanto a` forma funcional, dados o baixo n´ umero de firmas com correla¸caõ serial. Os resultados encontrados para os diferentes pa´ıses são qualitativamente similares entre si. As técnicas que prevêm formas funcionais fixas para analisar o fenômeno encontram n´ umeros muito próximo de firmas com evidências de exposi¸cão cambial. Em contraste, os modelos não-paramétricos tem um salto gigante no êxito da busca por exposi¸caõ cambial. Este movimento pode ser observado em todos os pa´ıses investigados. O n´ umero de firmas que apresentaram exposi¸cão cambial estatisticamente significante neste são muito superiores aos publicados no artigo de Aysun e Guldi (2011). Um poss´ıvel motivo para este fenômeno são os diferentes panoramas macroeconômicos entre os per´ıodos estudados. A base de dados avaliada por Aysun e Guldi (2011) remete ao per´ıodo entre 1995-2006. Conforme apresentado na Se¸caõ 2.1, o per´ıodo selecionado para o presente estudo (2000-2018) contém alta volatilidade das moedas estudadas, com viés de deprecia¸caõ no câmbio dos mercados selecionados. Conforme relatado no estudo de Bartram, Brown e Minton (2010), a exposi¸cão cambial é uma métrica muito peculiar. Apesar de contar com diversas evidências teóricas e práticas (JORION, 1990), durante muito tempo não foi pass´ıvel de observa¸caõ emp´ırica. O estudo que iniciou a compreensão mais aprofundada desta métrica foi elaborado por Bartram e Bodnar (2007). O artigo mostra que empresas podem se proteger deste risco de três maneiras: pass-trough (repassar este risco ao mercado), hedge estratégico (débito ou opera¸cões estrangeiras) e hedge financeiro (derivativos). O curioso dos resultados nos modelos não paramétricos é que a taxa de empresas significativamente impactadas pela varia¸cão da taxa de câmbio beira a totalidade..

(46) 45. 3.2.2 Significancia econômica. As médias encontradas para o impacto econômico da exposi¸caõ ao risco cambial não apresenta uma tendência clara de aumento ou redu¸caõ quantitativa. Há, no entando, uma similaridade qualitativa entre as bases de dados estudadas: os modelos não paramétricos resultam em valores muito diferentes dos modelos de otimiza¸cão que utilizam formas funcionais fixas. O resumo das médias encontradas é apresentada na Tabela 10. Tabela 10 – Compara¸cão de métodos para medi¸cão de exposi¸cão cambial - significância econômica média. Pa´ıs. ML. Argentina Brasil Chile Colômbia México Peru. 0,3264 0,0008 -0,0307 0,1003 -0,0520 -0,2635. NL f(quadrática) f(c´ ubica) 0,3344 0,3525 0,0028 0,0026 -0,0318 -0,0304 0,1011 0,1003 -0,0351 -0,0520 -0,2620 0,4437. PP. NP. 0,0728 0,0087 -0,0307 0,1003 -0,0520 -0,2992. 0,0636 0,1376 0,0271 0,0299 0,0001 0,0082. Há casos muito distintos, como o Brasil, que apresenta valores médios bem modestos em modelos paramétricos e o maior valor entre os pa´ıses estudados na modelagem nãoparamétrica. As empresas chilenas apresentam média de exposi¸cão negativa com formas funcionais fixas, o que significam movimentos de deprecia¸cão nas a¸cões das empresas à partir da aprecia¸cão cambial. Na regressão local não-paramétrica, está média torna-se positiva. O mesmo fenômeno é encontrado no México. Para investigar a magnitude do impacto em cada amostra, é apresentada na Tabela 11 as médias absolutas das exposi¸cões econômicas. Esta leitura permite identificar um fenômeno diferente: os modelos funcionais livres resultam em exposi¸cões mais suaves. Tabela 11 – Compara¸cão de métodos para medi¸cão de exposi¸cão cambial - significância econômica absoluta. Pa´ıs. ML. Argentina Brasil Chile Colômbia México Peru. 0,4133 0,2689 0,2300 0,2355 0,4682 0,4438. NL f(quadrática) f(c´ ubica) 0,3556 0,3773 0,2721 0,2670 0,2285 0,2297 0,2363 0,2355 0,4696 0,4682 0,4436 0,4437. PP. NP. 0,5436 0,2635 0,2300 0,2355 0,4682 0,4747. 0,0543 0,1377 0,0272 0,0300 0,0002 0,0082.