INFLUÊNCIA DE VARIÁVEIS MACROECONÔMICAS NO COMPORTAMENTO DAS AÇÕES DA BOLSA DE VALORES BRASILEIRA

INFLUÊNCIA DE VARIÁVEIS

MACROECONÔMICAS NO

COMPORTAMENTO DAS AÇÕES DA

BOLSA DE VALORES BRASILEIRA

Joao Goncalves Silva Muntaser (UFU )

joao.gsm@hotmail.com

Renato Antonio Bueno (UFU )

renato.a.bueno@uol.com.br

Karem Cristina de Sousa Ribeiro (UFU )

kribeiro@ufu.br

ODILON JOSE DE OLIVEIRA NETO (UFU )

professorodilon@yahoo.com.br

Jussara Goulart da Silva (UFU )

profadmjussara.ufu@gmail.com

O presente estudo teve como objetivo analisar a influência de variáveis macroeconômicas no comportamento das ações comercializadas na bolsa de valores brasileira no período compreendido entre 2005 e 2015. Espera-se que as informações e disccussões desse trabalho sejam úteis para os agentes que atuam direta e indiretamente no mercado de ações brasileiro, tais como empresas de capital aberto, instituições financeiras especializadas em corretagem, como também pessoas físicas interessadas em investir no mercado de ações. A metodologia utilizada na verificação da associação entre as variáveis dessa pesquisa foi a análise de correlação. Posteriormente, adotou-se o modelo de regressão linear múltipla com o intuito de medir a relação entre variáveis independentes e a variável dependente e a aplicação da técnica stepwise, que descarta as variáveis que não são significantes na equação do modelo de regressão. O estudo concluiu através de uma baixa associação positiva entre as taxas de inflação e o Índice Ibovespa que há indícios de que maiores níveis de inflação influenciam o comportamento das ações comercializadas na bolsa de valores brasileira.

Palavras-chave: variáveis macroeconômicas, Índice Bovespa, mercado de ações brasileiro.

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1. Introdução

O desempenho macroeconômico tem melhorado substancialmente, tanto em países

desenvolvidos como nas nações emergentes. Bekaert et al. (1995) afirma que esse processo teve inicio a partir dos anos 80, período em que a inflação e a taxa de crescimento real iniciaram um processo de estabilização. O autor afirma ainda que parte dessa evolução está relacionada ao desenvolvimento dos mercados financeiros, que contribuíram para melhorar a alocação dos recursos disponíveis aos setores produtivos da economia.

No Brasil, o mercado financeiro tem recebido muita atenção por parte de investidores e empresas. Segundo Nunes, Costa Jr e Meurer (2005), após a implantação do Plano Real, o mercado brasileiro apresentou um súbito desenvolvimento, de forma que a capitalização através da emissão de ações apresentou crescimento tanto em termos de volume de negócios como na eficiência de suas alocações.

Nesse contexto, as ações proporcionam aos investidores uma participação no fluxo de caixa futuro da empresa. A emissão e a venda de ações no mercado primário permitem que as companhias captem os recursos financeiros necessários aos seus investimentos produtivos (ANTUNES e PROCIANOY, 2002).

Tendo em vista as considerações a respeito das variáveis econômicas e sobre o mercado de ações que parecem estar relacionados, questiona-se: Variáveis macroeconômicas associam-se ao comportamento das ações da bolsa de valores?

Assim sendo, o presente estudo tem como objetivo principal analisar a influência de variáveis macroeconômicas no comportamento das ações comercializadas na bolsa de valores

brasileira. Especificamente, objetivou-se analisar como cada variável macroeconômica influencia na variação do Índice Bovespa, que reflete o desempenho médio das cotações das ações, sendo considerados no presente estudo, os últimos dez anos, período de 2003 a 2015. Espera-se que as informações e discussões desse trabalho sejam úteis para os agentes que atuam direta e indiretamente no mercado de ações brasileiro. Entre esses agentes, destacam-se empresas de capital aberto, instituições financeiras especializadas em corretagem, como também pessoas físicas interessadas em investir no mercado de ações. Esse último, poderá a partir dos resultados dessa pesquisa utilizar tais informações durante a tomada de decisão no momento de compra, manutenção ou venda de ativos.

A estrutura deste artigo consiste nesta introdução, seguido de referencial teórico dividido em duas subseções, na primeira serão apresentados uma breve descrição do histórico do mercado

3 de ações, como também será discorrido a respeito do Índice Bovespa. Na segunda subseção, vão ser expostos estudos relacionados ao contexto deste trabalho. Posteriormente será descrita a metodologia utilizada na verificação da associação entre as variáveis, bem como os dados referentes às mesmas, uma breve descrição de cada uma delas e onde foram coletadas. Feito isso, serão expostos os resultados atingidos e, por fim, as considerações finais acerca da pesquisa.

2. Referencial teórico

2.1. O histórico do mercado de ações brasileiro

Em 23 de agosto de 1890, Emílio Rangel Pestana fundou a Bolsa Livre, que daria origem a Bolsa de Valores de São Paulo. Nesse mesmo período, mais precisamente em 1895, é aberta a Bolsa de Fundos Públicos de São Paulo que da continuidade a evolução do mercado de capitais brasileiro. Finalmente, após esse período de transição, em 1934 a bolsa se instala no Palácio do Café, localizado no Pátio do Colégio em São Paulo, assumindo em 1935 o nome de Bolsa Oficial de Valores de São Paulo (ADVFN, 2016).

Segundo Casagrande Neto (1986), a queda da Bolsa em 1971 interrompeu o processo de crescimento do mercado de ações no Brasil. O autor afirma que essa queda foi causada pelo movimento especulativo, porém de curta duração, com a participação dos investidores no mercado se recuperando ainda ao longo da década de 70.

Em 2000, as Bolsas de Valores que anteriormente operavam como entidades oficiais

corporativas vinculadas às secretarias de finanças são integralizadas e é criada a Bovespa. A partir dessa integralização, a mesma começa a controlar toda a negociação de ações do Brasil. Entretanto, foi somente em 2008 que a companhia anuncia oficialmente o início do processo de fusão com a BM&F, tornando-se a Bolsa de Valores, Mercadorias e Futuros de São Paulo - BM&FBovespa. Com isso, a entidade torna-se a terceira maior bolsa de valores do mundo em valor de mercado (ADVFN, 2016).

Nesse contexto, o Índice Bovespa (Ibovespa) é o principal índice da BM&FBOVESPA e tem por objetivo refletir o desempenho médio das cotações das ações mais negociadas e mais representativas do mercado acionário brasileiro. É importante ressaltar que o Ibovespa não é um ativo que pode ser negociado diretamente em bolsa de valores. Além disso, é calculado em tempo real, considerando instantaneamente os preços de todos os negócios efetuados no mercado à vista envolvendo as ações que compõem a carteira de ativos deste indicador (ADVFN, 2016).

4 Diversos estudos relacionam variáveis macroeconômicas com o mercado acionário. Dentre eles, destaca-se o estudo de Dornbush e Fischer (1980), que analisou a relação entre o mercado de ações e a taxa de câmbio. Os autores concluíram que a elevação dos preços externos comparados aos domésticos aumenta a competitividade das empresas nacionais no mercado externo, fator esse que reflete na valorização de suas ações.

Nessa conjuntura, Blanchard (1990) verificou a relação entre os preços dos ativos e a atividade econômica, com o intuito de analisar a interação entre as variáveis e as possíveis alterações nas políticas fiscal e monetária. O autor concluiu que o mercado de ações não influencia os níveis de produção, mas sim as politicas econômicas adotadas, visto que, uma mudança nas políticas econômicas resulta levam a variações nos preços dos ativos.

Em termos empíricos, Fama (1981), Kaul (1987), Shah (1989) e Barro (1990), concluíram que variações nos retornos anuais dos ativos podem ser utilizadas para prever as variáveis

econômicas reais do PIB real, a produção industrial e os níveis de investimentos, que são determinantes importantes dos fluxos de caixa das empresas.

Em contrapartida, Kwon e Shin (1999), ao analisarem as variações nos preços dos ativos no mercado coreano, concluíram que apesar das mesmas serem integradas com um conjunto de variáveis macroeconômicas, o índice de mercado não é um indicador adequado para as análises econômicas.

No que tange o universo das taxas de juros, Rigobon e Sack (2001) analisaram a influência das variações no mercado de ações na política monetária americana. Os resultados

encontrados sugerem que movimentos no mercado de ações têm um significante impacto nas taxas de juros de curto prazo.

A relação entre taxa de câmbio e preço dos ativos é destaque no trabalho de Lee e Solt (2001), que verificaram que os excessos dos retornos em termos reais refletem as variações nos termos de troca real, bem como variações reais da taxa de câmbio induzidas por fatores macroeconômicos na Alemanha, Estados Unidos e Japão.

3. Metodologia

Ao visar atingir o objetivo do estudo optou-se por uma pesquisa descritiva do tipo

quantitativa, com a realização de observações dos dados, análise estatística e discussão dos resultados sobre a relação de causa e efeito entre as variáveis quantitativas em estudo. Nesse contexto, foi realizada uma análise de regressão linear múltipla para a verificação da relação entre as variáveis independentes, sendo as mesmas, a taxa de juros Selic, os

5 índice de inflação (IPCA), o índice de Inflação (IGP-M), a taxa de câmbio e o Produto Interno Bruto e a variável dependente, o Índice Bovespa.

A escolha das variáveis foi feita com base no trabalho de Nunes, Costa Jr e Meurer (2005), que analisou a relação entre algumas dessas variáveis macroeconômicas (PIB, taxa de juros, câmbio e inflação) e os retornos no mercado de ações brasileiro entre os anos de 1995 e 2004. Os dados referentes às variáveis independentes foram coletados em fontes secundárias, sendo elas o Banco Central do Brasil (BACEN), a Fundação Getúlio Vargas (FGV) e o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) no período de janeiro de 2003 a julho de 2015. Já os dados referentes à variável dependente foram coletados no Portal de investimentos em ações da bolsa de valores do Brasil (ADVFN Brasil) levando em consideração o mesmo período. O Quadro 1 apresenta a caracterização das variáveis utilizadas no estudo, bem como suas respectivas definições e fontes.

Quadro 1 - Caracterização das variáveis

Variável Definição Caracterização Fonte

Índice Bovespa (IBOV)

Reflete o desempenho médio das cotações das ações mais negociadas

e mais representativas do mercado acionário brasileiro.

Dependente ADVFN Brasil

Taxa de juros Selic (SELIC)

Taxa do Sistema Especial de Liquidação e Custódia (SELIC) que

é tida como referência para as operações financeiras de crédito no

mercado.

Independente BACEN

Recolhimentos de compulsórios

(COMP)

Representa certa parcela de depósitos a ser captados pelos

bancos que serão mantidos compulsoriamente no Banco

Central.

Independente BACEN

Papel moeda em poder do público

(M1)

É o saldo entre papel moeda emitido entre os encaixes do sistema bancário e os depósitos à vista. Para

o modelo, será utilizado o saldo no final do período.

Independente BACEN

Títulos públicos (TIP)

Saldo final dos títulos emitidos pelo

governo. Independente BACEN

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(IPCA) Amplo (IPCA), tido como o

indicador oficial da inflação no Brasil.

Índice de inflação (IGP-M)

Índice Geral de Preços de Mercado (IGP-M), tido como um dos indicadores oficiais da inflação no

Brasil.

Independente FGV

Taxa de câmbio (CAMB)

É compreendida como o preço da moeda estrangeira em moeda

nacional.

Independente BACEN

Produto Interno Bruto (PIB)

Soma, em valores monetários, de todos os bens e serviços produzidos

no Brasil. Independente IBGE

Fonte: Adaptado de ADVFN Brasil (2016), BACEN (2016), IBGE (2016) e FGV (2016)

O método escolhido para verificar a associação entre as variáveis foi a análise de correlação, que segundo Lira (2004) é amplamente utilizado para estudar o grau de associação entre as variáveis.

A influência das variáveis econômicas no comportamento das ações comercializadas na bolsa de valores brasileira foi verificada a partir da análise de regressão múltipla. Os dados da pesquisa são caracterizados como médias mensais e totalizam 127 observações e compreende o período de janeiro de 2003 a julho de 2015.

Para análise de regressão foi utilizado o software SPSS versão 20.0, que permitiu a realização dos cálculos estatísticos e aplicação da técnica stepwise, que é caracterizada pela exclusão das variáveis que não são significantes estatisticamente, pelo p-valor da estatística t. Através dessa metodologia é possível avaliar os modelos que melhor explicam a variação da variável dependente.

No processo referente a técnica stepwise, foi utilizada a estatística F para verificar a existência de variáveis estatisticamente significantes no modelo e em seguida, estatística t, com a

finalidade de determinar a significância de cada variável independente na equação de regressão.

A equação de regressão que verifica a influência das variáveis econômicas na variação do Índice Bovespa segue o modelo exposto a seguir.

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ΔIBOVt 01SELIC + 2COMP + 3M14TIP + 5IPCA + 6IGPM + 7CAMB +

8PIB +t Em que:

 ΔIBOVt , é a variação do Índice Bovespa no tempo t;

 0, é uma constante da regressão;

 1SELIC, é a elasticidade da variação do Índice Bovespa em relação à taxa de juros

Selic;

 2COMP, é a elasticidade da variação do Índice Bovespa em relação ao recolhimento

de compulsórios;

 3M1, é a elasticidade da variação do Índice Bovespa em relação ao papel moeda em

poder do público;

 4TIP, é a elasticidade da variação do Índice Bovespa em relação aos títulos públicos;

 5IPCA, é a elasticidade da variação do Índice Bovespa em relação ao Índice de

inflação (IPCA);

 6IGPM, é a elasticidade da variação do Índice Bovespa em relação ao Índice de

Inflação (IGP-M);

 7CAMB, é a elasticidade da variação do Índice Bovespa em relação ao Taxa de

câmbio;

 8PIB, é a elasticidade da variação do Índice Bovespa em relação ao Produto Interno

Bruto;

 _t, é o termo de erro da regressão.

4. Resultados e análises

A apresentação dos dados e resultados da pesquisa tem inicio com a exposição da estatística descritiva de todas as variáveis do estudo. Merecem destaque as medidas de tendência central e dispersão, em especial, média e o desvio padrão. Os valores encontrados para a assimetria e curtose do teste de Jarque e Bera indicam que as distribuições dos dados não é normal. É possível analisar através da Tabela 1 que a média do Índice Bovespa, por exemplo, foi de aproximadamente 0,74 % ao mês e o desvio padrão chegou em torno de 6,6%

Tabela 1 – Estatística descritiva das variáveis do estudo

IBOV SELIC COMP M1 TIP IPCA IGPM CAMB PIB

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Mediana 0,594000 11,18000 2,71E+08 96069745 1,49E+09 5,84000 0,420000 2,048600 3,14E+08

Máximo 17,40240 19,75000 4,49E+08 1,79E+08 2,49E+09 9,56000 1,980000 3,222500 4,99E+08

Mínimo -24,79000 7,110000 1,22E+08 42549741 7,80E+08 2,96000 -0,74000 1,563100 1,60E+08

Desvio

Padrão 6,584492 3,217996 1,08E+08 38035505 4,26E+08 1,31358 0,561392 0,355616 99601584

Assimetria -0,212629 0,913557 0,071579 0,189754 0,255686 0,08319 0,210521 0,931283 0,117220

Curtose 3,901822 3,386915 1,365164 1,842547 2,110318 3,039363 2,863350 3,922119 1,674135

Jarque-Bera 5,260591 18,45760 14,25142 7,851376 5,572320 0,15470 1,036903 22,85713 9,593154

Probabilidade 0,072057 0,000098 0,000804 0,019729 0,061658 0,92556 0,595442 0,000011 0,008258

Observações 127 127 127 127 127 127 127 127 127

Notas: (IBOV) Índice Bovespa, (SELIC) Taxa de juros Selic, (COMP) Recolhimento de compulsórios, (M1) Papel moeda em poder do público, (TIP) Títulos Públicos, (IPCA) Índice de inflação IPCA, (IGPM) Índice de inflação IGP-M, (CAMB) Taxa de câmbio, (PIB) Produto Interno Bruto.

Fonte: dados da pesquisa.

O estudo segue com a apresentação na Tabela 2, na qual consta a correlação linear entre as variáveis que, em suma, teve por finalidade identificar a relação linear entre as mesmas, assim como se essa associação é positiva, negativa ou nula.

Tabela 2 – Correlação linear das variáveis do estudo

IBOV SELIC COMP M1 TIP IPCA CAMB PIB IGPM

IBOV 1 0,067 -0,179* -0,141 -0,137 -0,207* 0,035 -0,165 -0,198* SELIC 1 -0,577** -0,626** -0,601** 0,194* 0,385** -0,629** -0,209* COMP 1 0,861** 0,872** 0,429** -0,085 0,891** 0,158 M1 1 0,980** 0,457** 0,236** 0,986** 0,123 TIP 1 0,468** 0,243** 0,984** 0,130 IPCA 1 0,484** 0,465** -0,021 CAMB 1 0,195* -0,116 PIB 1 0,127 IGPM 1

Notas: (IBOV) Índice Bovespa, (SELIC) Taxa de juros Selic, (COMP) Recolhimento de compulsórios, (M1) Papel moeda em poder do público, (TIP) Títulos Públicos, (IPCA) Índice de inflação IPCA, (IGPM) Índice de inflação IGP-M, (CAMB) Taxa de câmbio, (PIB) Produto Interno Bruto, (*) significante ao nível de 1% e (**) significante ao nível de 5%.

Fonte: dados da pesquisa.

Os resultados apresentados na Tabela 2 possibilitam constatar que não houve forte

significância estatística entre o Índice Bovespa e a taxa de juros Selic, os recolhimentos de compulsórios, o papel moeda em poder do público, os títulos públicos, o índice de inflação (IPCA), o índice de Inflação (IGP-M), a taxa de câmbio e o Produto Interno Bruto.

Entretanto, é possível destacar que há uma baixa associação negativa entre o Índice Bovespa e o Índice de inflação IPCA (r = -0,207), assim como o Índice Bovespa e o Índice de inflação IGP-M (r = -0,198). Nesse contexto, Fama (1981), também constatou associação negativa entre a inflação e o mercado acionário, porém com mais significância estatística.

Posteriormente, tem-se a Tabela 3, em que podem ser visualizados os modelos de regressão linear múltipla, estipulados a partir da técnica stepwise, que opta pela remoção das variáveis

9 não estatisticamente significativas entre 1% e 5%, possibilitando a seleção das variáveis que melhor explicam o desempenho do Índice Bovespa. Diante disso, as variáveis descartadas dos modelos de regressão selecionados foram: a taxa de juros Selic, os recolhimentos de

compulsórios, o papel moeda em poder do público, os títulos públicos, a taxa de câmbio e o Produto Interno Bruto.

Tabela 3 – Modelos de regressão linear do estudo

MODELO 1 MODELO 2 Coeficiente Estatística (t) p-valor Coeficiente Estatística (t) p-valor  6,615778 2,603468 0,0103  7,819771 3,069870 0,0026 (IPCA) -1,040854** [-2,373290] (0,0192) _(IPCA) -1,063006** [-2,467259] (0,0150) _(IGPM) -2,382257** [-2,363066] (0,0197)

Estatísticas do Modelo 1 Estatísticas do Modelo 2

F 5,632505 F 5,711573

R2 0,043117 R2 0,084351

R2 ajust. 0,035462 R2 ajust. 0,069583

DW 1,810587 DW 1,857501

Notas: (**) significante ao nível de 5%, [.] teste t, (.) p- valor, (ajust.) ajustado, (IPCA) Índice de inflação IPCA, (IGPM) Índice de inflação IGP-M, (β) é a elasticidade do Índice Bovespa em relação ao Índice de inflação

IPCA, (β) é a elasticidade do Índice Bovespa em relação ao Índice de inflação IGP-M.

Fonte: dados da pesquisa.

Conforme demonstrado na Tabela 3, o modelo 1 trata-se de uma regressão simples,

considerando como variável independente o Índice de inflação (IPCA), que apresenta um = -1,040854, e representa a sensibilidade do Índice Bovespa em relação ao IPCA. A equação do modelo 1 explica as variações no Ibovespa em aproximadamente 3,5%, observando-se uma relação positiva com o IPCA.

O modelo 2 é composto pelas variáveis independentes - Índice de inflação (IPCA) e Índice de inflação (IGP-M). Ambos explicam as variações no Ibovespa através do valor do R² ajustado, que chegou a 0,084351. Ressalta-se ainda neste modelo, a sensibilidade do Ibovespa quanto às alterações no IPCA (=-1,063006) e no IGP-M (=-2,382257). Ou seja, o Índice Bovespa está associado ao Índice de inflação (IPCA), bem como ao Índice de inflação (IGP-M).

Além disso, vale destacar que houve um aumento de 3,5% para aproximadamente 7% no valor do R² ajustado a partir do acréscimo da variável IGP-M no modelo 2, o que eleva a explicação do mesmo em cerca 3,5%. Todos os coeficientes das variáveis independentes dos

10 modelos expostos na Tabela 2 são estatisticamente significantes ao nível de 5%, conforme podem ser verificados pelos p-valores.

Assim sendo, apesar da baixa explicação do modelo, os resultados encontrados no presente estudo demonstram haver relação negativa entre a inflação e o Índice Bovespa, assim como no trabalho de Nunes, Costa Jr. e Meurer (2005) que também auferiu associação negativa entre as taxas de inflação e o mercado acionário.

Contudo, os resultados apresentados na Tabela 3 mostram, através da estatística t, que todas as variáveis são significantes ao nível de 1% na equação de regressão.

5. Considerações finais

O presente estudo teve como objetivo principal analisar a influência de variáveis macroeconômicas no comportamento das ações comercializadas na bolsa de valores brasileira.

Assim sendo, a primeira análise de regressão demonstrou que a taxa de inflação é um dos fatores que influencia o Índice Bovespa, apesar da baixa relação obtida entre ambos no modelo de regressão dessa pesquisa. Com isso, através da técnica stepwise, o Índice de inflação (IPCA) explicou aproximadamente 3,5% da variação do Ibovespa, conforme indicado no Modelo 1.

Nesse mesmo horizonte, ao incorporar o Índice de inflação (IGP-M), exposto no Modelo 2, nota-se o incremento de 3.5% de explicação na variação do Ibovespa, como também a ampliação da sensibilidade da variável dependente Índice de inflação (IPCA), elevando o poder de explicação para cerca de 7%. Dessa forma, pode-se concluir que há indícios de que maiores níveis de inflação afetam positivamente o aumento do Índice Bovespa, influenciando no comportamento das ações comercializadas na bolsa de valores brasileira.

É importante ressaltar que 93% da explicação na variação do Ibovespa não foram explicadas pelo aumento nas taxas de inflação. Com isso, recomenda-se que em futuras pesquisas, sejam testadas outras variáveis de ordem macroeconômica, tais como renda, nível de emprego, volume de crédito, inadimplência, dentre outras. Com o intuito de buscar uma melhor explicação para a variação da quantidade de veículos comercializados no Brasil. Sugere-se também, que sejam analisadas variáveis relacionadas às empresas listadas na bolsa de valores, tais como valor de mercado, medidas de desempenho e nível de internacionalização.

Quanto à metodologia da pesquisa, sugere-se, além da inclusão de novas variáveis, a

utilização de outros métodos de análise, tais como os que consideram a variação dos betas no tempo, como os modelos heterocedásticos, bem como os que avaliam a velocidade de ajuste

11 da variável dependente às alterações das variáveis independentes, como os modelos baseados nas técnicas de cointegração, visando uma melhor compreensão no comportamento das ações comercializadas na bolsa de valores brasileira.

REFERÊNCIAS

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