Domingos Lopes de Miranda

Transcrição

1 Domingos Lopes de Miranda Nasceu em Abril de 1968, em Moreira de Cónegos, Concelho de Guimarães. É licenciado em Economia pela Faculdade de Economia da Universidade do Porto (1992). Actualmente é Consultor em Projectos de Investimento na Consulgés - Consultadoria Empresarial, Lda., empresa de que foi fundador em Concluiu a parte escolar do Mestrado em Gestão de Empresas - Área de Finanças Empresariais, da Escola de Economia e Gestão da Universidade do Minho, em Julho de i

2 AGRADECIMENTOS Volvidos que estão cerca de dois anos sobre o início deste Projecto é chegado o momento de reflectir sobre aqueles que de algum modo tornaram esta Tese possível. Foram muitos. Em primeiro lugar, gostaria de agradecer o apoio dado e a disponibilidade manifestada desde o princípio pelo Professor Doutor Manuel José da Rocha Armada para a orientação desta dissertação. Enquanto docente e já como orientador colocou-me perante o desafio de investigar a Variabilidade dos Prémios de Risco e Risco ao Longo do Tempo (Time Varying Risk Premium and Risk) no mercado de capitais Português, tarefa que me foi de uma dificuldade extrema, mas que me orgulho de ter conseguido realizar. Ao Professor Doutor Daniel Bessa e ao Professor Doutor Fernando Teixeira dos Santos da Faculdade de Economia da Universidade do Porto, de quem fui aluno durante a licenciatura em Economia, o meu agradecimento por me terem recomendado na frequência do Mestrado em Gestão de Empresas da Escola de Economia e Gestão da Universidade do Minho e pela disponibilidade manifestada ao longo do mesmo. O meu agradecimento ao Professor Doutor Dean Paxon da Escola de Gestão da Universidade de Manchester, à Professora Lilian Ng da Escola de Gestão de Sloan do Instituto de Tecnologia de Massachusetts e ao Mestre Armindo Escalda do Departamento de Estudos do Banco de Portugal pelos seus comentários sempre úteis e de que muito beneficiei. Ao Professor Doutor Paulo Guimarães e ao Professor Doutor Pedro Portugal da Escola de Economia e Gestão da Universidade ii

3 do Minho pela ajuda valiosa no acesso ao Unitor Research Locator da Estima e no tratamento econométrico das regressões multivariadas simultâneas e dos modelos GARCH. Um agradecimento a todas as instituições que colaboraram neste trabalho, nomeadamente ao Banco de Portugal através do Dr. Mário Nascimento e da Sra. Maria Isabel Coelho do Departamento de Estudos Económicos; à Bolsa de Valores de Lisboa através do Dr. Luís Oliveira, do Dr. Francisco Rangel e do Dr. José Manuel Mendes do Departamento de Estudos e Mercado, da Susete Lourenço do Centro de Documentação e da Susana Silva da Direcção de Marketing; à Bolsa de Valores do Porto através da Dra. Maria José da Biblioteca e da Dra. Sofia Oliveira do Departamento de Estudos e ao Banco Totta & Açores através do Dr. Luís Miguel Salema da Direcção Financeira. Aos meus Sócios e à Consulgés, Lda., agradeço todo o apoio manifestado e a disponibilização da logística necessária que tornou esta dissertação possível. Em particular, ao Fausto Marques agradeço todo o apoio no processamento gráfico e na apresentação final deste trabalho. Ao Tom Maycock da Estima o meu agradecimento por todos os esclarecimentos e informações sobre o RATS, à Ana Paula do Serviço de Documentação da Biblioteca da Universidade do Minho o meu agradecimento pelas dezenas de papers localizados neste País e em outros pontos deste Globo. A todos os meus docentes e colegas de Mestrado, em particular os colegas de Finanças Empresariais, queria também dirigir uma palavra de apreço pelo apoio e solidariedade manifestada nos momentos mais difíceis deste Curso. iii

4 Termino com uma palavra de agradecimento àqueles que me são particularmente gratos. Aos meus amigos José Manuel Almeida e Amadeu Maia Magalhães e a toda a minha família, obrigado pela compreensão e paciência manifestada ao longo destes dois anos em que cursei o Mestrado em Gestão de Empresas - Área de Finanças Empresárias da Escola de Economia e Gestão da Universidade do Minho. iv

5 Á memória dos meus Pais, à Manuela e à Rute v

6 RESUMO O objectivo desta investigação empírica consiste em examinar vários testes multivariados do Capital Asset Pricing Model (CAPM) Condicional desenvolvido por Ng (1989 e 1991), com diferentes representações do modelo Multivariate Simultaneous Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity In Mean (GARCH-M) e diferentes técnicas de construção de portfólios, baseadas no beta de mercado, na dimensão da empresa e no sector da actividade, para todas as empresas que mantiveram as suas acções listadas na Bolsa de Valores de Lisboa durante o período de Janeiro de 1988 a Agosto de Os testes multivariados do CAPM Condicional que permitem a variabilidade dos prémios de risco esperados ao longo do tempo e do risco, dado pela covariância condicional que assume um processo GARCH Multivariado, representada pelo operador VECH [Bollerslev, Engle e Wooldridge, 1988] ou pela representação BEKK [Engle e Kroner, 1995], incorporam a correlação Cross- Sectional contemporânea dos erros de previsão do prémio de risco e permitem a eficiência total com a estimação multivariada simultânea. Por outro lado, os testes são realizados com base nas variações temporais e nas variações Cross-Sectional dos prémios de risco esperados e risco das acções. Esta técnica aumenta o poder dos testes, com a introdução da dispersão Cross-Sectional nos parâmetros do modelo a estimar e, ao mesmo tempo, permite que a covariância condicional varie ao longo do tempo. Em particular, testamos: i) até que ponto a proxy do portfólio de mercado está na fronteira eficiente da média-variância condicional, ii) até que ponto a relação Cross-Sectional entre o prémio de risco e a covariância dos seus retornos vi

7 com o retorno de mercado é proporcional, iii) até que ponto a remuneração do risco é constante ao longo do tempo, iv) até que ponto os resultados obtidos são sensíveis às diferentes técnicas de construção de portfólios, v) se a especificação dos segundos momentos condicionais proposta no GARCH-M capta a variabilidade dos prémios de risco esperados e risco ao longo do tempo e vi) qual das duas representações, VECH ou BEKK, da matriz de covariâncias condicionais é mais eficiente. Os resultados empíricos baseados na representação VECH estão fora dos limites da teoria económica. Os resultados obtidos com a representação BEKK parecem ser sensíveis às diferentes técnicas de construção de portfólios. Quando usamos portfólios Beta-Ranked não podemos rejeitar a hipótese de que a proxy do portfólio de mercado está na fronteira eficiente da média-variância condicional, mas rejeitamos a relação Cross-Sectional proporcional entre os prémios de risco dos activos e a sua covariância. A evidência obtida com os portfólios Size-Sorted rejeita o CAPM Condicional com Beta Nulo e a hipótese do efeito dimensão (Size- Effect). Os resultados dos portfólios Sectoriais parecem indicar um Trade-Off entre a variação dos prémios de risco da Indústria e dos Bancos. Tal como no modelo univariado, os resultados do modelo multivariado sugerem uma relação linear com intercepção negativa entre prémio de risco de mercado esperado e a variância condicional de mercado, característica da presença do efeito cíclico dos negócios (Business Cyclical Effect). Com os testes multivariados, e independentemente da técnica de construção de portfólios, constatamos evidência suficiente que indica que a remuneração do ratio do risco é função do nível da variância condicional e varia ao longo do tempo. A conclusão geral é de que: i) muita da variação semanal do prémio de risco das acções é imprevisível, não obstante os prémios de risco esperados variarem ao vii

8 longo do tempo, e ii) o modelo GARCH-M Multivariado capta correctamente a variabilidade dos prémios de risco e risco ao longo do tempo nas acções listadas na Bolsa de Valores de Lisboa durante o período de Janeiro de 1988 a Agosto de viii

9 ABSTRACT The objective of this empirical investigation is to examine some multivariate tests of the Conditional Capital Asset Pricing (CAPM) Model suggested by Ng (1989 e 1991), with different representations of the Multivariate Simultaneous Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity In Mean (GARCH-M) Model and different portfolio formation techniques, formed according to betas, size and sectors of activity, for all the companies which have had their stocks listed on the Lisbon Stock Exchange throughout the period from January 1988 to August The multivariate tests of the Conditional CAPM Model that allow for both time-varying risk premium and risk, given by the conditional covariances that are assumed to follow a Multivariate GARCH process, represented by the VECH operator [Bollerslev, Engle and Wooldridge, 1988] or the BEKK representation [Engle and Kroner, 1995], are designed to incorporate the contemporaneous Cross- Sectional correlations in stock risk premium errors and to ensure full efficiency with the multivariate simultaneous estimation. On the other hand, the tests are designed to handle both time series and Cross-Sectional variations in the expected stock risk premiums and risk. This pooling technique increase the power of the tests since it introduces Cross-Sectional dispersion in the parameters of the regression model, and at the same time, permits the conditional covariances to change over time. The main purpose of this empirical study is test i) whether the market proxy portfolio is on the conditional mean-variance efficient frontier, ii) whether the Cross-Sectional relation between asset risk premiums and their covariance risk is ix

10 proportional, iii) whether the reward to risk ratio is constant through time, iv) whether the results obtained seem to be sensitive to different portfolio formation techniques, v) if the dynamic structure of the second moments proposed in the GARCH-M is adequate to efficiently estimate the time-varying risk premium and risk and vi) which of the two representations, VECH and BEKK, of the covariance matrix is the most efficient. Empirical results based on the VECH representation are outside of the economic theory. The results obtained with the BEKK representation seem to be sensitive to different portfolio formation techniques. When Beta-Ranked portfolios are used we cannot reject the hypothesis that the market proxy portfolio is on the conditional mean-variance efficient frontier, but reject the proportional Cross- Sectional relation between asset risk premiums and their covariance risk. The evidence with the Size-Sorted portfolios reject the Zero-Beta CAPM and the Size- Effect hypothesis. The results based on Sector portfolios seems to indicate a Trade- Off between the risk premium variation on the Industrial sector and the Financial sector. Like the univariate model, the results on the multivariate model suggest a linear relation with a negative interception between the market expected risk premium and its conditional variance, that might be associated to some Business Cyclical Effect. With the multivariate tests, and besides portfolio formation techniques, we found enough evidence to indicate that the reward to risk ratio is a function of the conditional market variance and time-varying. The general conclusion is that: i) most of the variation in weekly stock risk premiums is unpredictable, but expected risk premiums do appear to vary slowly over time, and ii) the Multivariate GARCH-M model captures correctly the timevarying risk premium and risk in the stocks listed on the Lisbon Stock Exchange throughout the period from January 1988 to August x