Estudo de Eventos: Procedimentos e Estudos Empíricos

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1 Estudo de Eventos: Procedmentos e Estudos Empírcos Wagner Moura Lamouner 1 Else MOntero Noguera RESUMO O prncpal objetvo deste trabalho é dscutr as aplcações e os pontos fundamentas da metodologa de estudo de eventos bem como apresentar uma revsão bblográfca dos prncpas trabalhos teórcos e de aplcação empírca que foram elaborados no Brasl e no mundo sobre este assunto. O Estudo de Eventos é a metodologa que procura mensurar o mpacto de uma nformação públca, dvulgada em um dado momento, no comportamento dos preços dos títulos. Este é um dos prncpas motvos pelos quas a sua utlzação se torna mportante, sobretudo em mercados fnanceros menos desenvolvdos e efcentes como o braslero. No país, anda são poucos os estudos que envolvam a metodologa do estudo de eventos. Desta forma, este trabalho representa uma tentatva de fornecer aos nvestdores, pesqusadores e estudantes, nformações acerca do tema contrbundo para que novos trabalhos na área possam ser elaborados. Palavras Chaves: Estudo de Eventos, Modelos Estatístcos, Modelos Econômcos, Retornos Anormas, Efcênca de Mercado; 1 Professor Doutor em Economa, adjunto Depto Cêncas Contábes - Unversdade Federal de Mnas Geras UFMG. Graduanda em Cêncas Econômcas - Unversdade Federal de Mnas Geras UFMG. E-mal: 1

2 INTRODUÇÃO A capacdade de defnr o que poderá acontecer no futuro dos dversos mercados, e das empresas que neles partcpam é fundamental para a escolha entre váras alternatvas de nvestmento por que passam os gestores de carteras de atvos, analstas de nvestmentos e demas partcpantes do mercado de captas. Esses agentes econômcos deverão buscar a máxma compreensão dos rscos à que estão sujetos em suas atvdades e nvestmentos, a fm de tomar as decsões mas corretas possíves. Isso porque, em um ambente econômco compettvo tpcamente captalsta, a busca da efcênca e antecpação do comportamento do mercado, capaz de garantr a sobrevvênca dos nvestdores e das frmas, se torna um ponto-chave. Nesse sentdo, o controle do rsco, va conhecmento das especfcdades dos mercados em que atuam, tem se confgurado, cada vez mas, como um dos prncpas aspectos na elevação da efcênca e rentabldade das carteras dos nvestdores nos mercados fnanceros. Todava, o que se pode observar é que essas possbldades de ganho, advndas de uma gestão mas efcente dos rscos, anda não são plenamente aprovetadas por grande parte dos agentes econômcos atuantes nos mercados de captas mutas vezes pelo desconhecmento de técncas e metodologas de estudo que vsem a contrbur para a redução da assmetra de nformações. Exstem no mercado, dversos tpos de nformações que são processadas a todo nstante, que vão desde de boletns de dretora, decsões quanto à polítca de nvestmentos, até a dvulgação de demonstrações contábes. Mensurar o mpacto destas nformações no valor da frma são de essencal mportânca aos agentes do mercado. Desta forma, a metodologa do Estudo de eventos vsa, a partr da hpótese de que os mercados sejam efcentes, mensurar o mpacto da dvulgação de uma dada nformação no valor da empresa, mas especfcamente no comportamento dnâmco dos preços e dos retornos dessa frma nos mercados fnanceros. Nesse sentdo, o objetvo da presente pesqusa é dscutr as aplcações e os pontos fundamentas da metodologa de estudo de eventos e os prncpas

3 trabalhos empírcos, no Brasl e no mundo, sobre a efcênca dos mercados fnanceros frente a dversos eventos corporatvos, econômcos e fnanceros. Desta forma, procura-se dvulgar à comundade fnancera e acadêmca, nformações acerca dessa metodologa que busca avalar o mpacto de uma nformação no comportamento dos retornos da ações. 1 METODOLOGIA DO ESTUDO DE EVENTOS 1.1 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA E APLICAÇÕES DE ESTUDO DE EVENTOS A metodologa do estudo de eventos vem sendo bastante dfundda e utlzada nas áreas de Economa, Cêncas Contábes e Fnanças. Dentre os eventos estudados e suas mplcações, destacam-se: anúncos de dvdendos, fusões e aqusções, splts 3, bonfcações, dentre outros. Segundo MACKINLAY (1997) a metodologa do estudo de eventos é bastante antga e vem, ao longo do tempo, sendo sofstcada. Dentre as modfcações, destaca-se o processo de separação dos eventos, ou seja, verfcar o mpacto margnal de um tpo de evento na osclação dos preços dos títulos para períodos em que há mas de um evento no mercado. Anda de acordo com MACKINLAY (1997), os trabalhos de BALL & BROWN (1968) e FAMA et al. (1969) ntroduzram a metodologa que é essencalmente utlzada atualmente. BROWN & WARNER, nos artgos de 1980 e 1985, procuraram, a partr de dados mensas e dáros das cotações de ações de empresas, testar a efcênca das dversas metodologas que são usadas para mensurar a performance dos preços dos títulos. Segundo estes autores, os dados mensas oferecem algumas vantagens em relação aos dados dáros. Estes últmos são, na maora das vezes, caracterzados pelo não sncronsmo na negocação, afetando os estmadores de méda e varânca. Desta forma, os parâmetros do modelo, va estmação pelo método dos Mínmos Quadrados Ordnáros (MQO), são vesados e nconsstentes, comprometendo a nterpretação destes coefcentes. Além dsso, 3

4 os autores colocam que os retornos dáros tendem a dvergr mas da normaldade do que os retornos mensas. (BROWN & WARNER, 1985, p.4). Város são os trabalhos publcados sobre estudo de eventos. BALL & BROWN (1968) comprovaram, através de um estudo em 1967, que cerca da metade da varabldade do nível dos ganhos de lucro por ação estaram assocados a efetos econômcos. Uma vez que, hstorcamente, os rendmentos das frmas tendem a se mover em conjunto com outras frmas, os autores pressupõem que é possível realzar expectatvas de rendmento da empresa a partr dos dados passados e presentes de outras frmas. De acordo com estes autores, uma nova nformação dsponível no mercado será ncorporada aos rendmentos de uma empresa, esperando-se que a dferença entre o retorno observado e esperado seja reflexo da mesma. Mas não é possível afrmar que toda esta dferença seja, necessaramente, reflexo da nova nformação. Afrmam, anda, que parte desta dferença advém de polítcas nternas à empresa. À luz destas nformações, procuraram mensurar a reação do mercado à dvulgação de demonstrações fnanceras. Utlzando o modelo de regressão (que estma as mudanças no rendmento em função de efetos econômcos e estratégcos), seu estudo mostrou que há antecpação do mercado a este tpo de dvulgação uma vez que não houve alterações não usuas na performance anormal do índce, estpulado por eles, no mês do anúnco. No Brasl, dversos autores utlzaram a metodologa de estudos de eventos para explcar o comportamento dos preços dos títulos frente à dvulgação de alguma nformação públca. Destacam-se SCHIELL (1996) que, através das dvulgações trmestras e anuas dos resultados contábes, procurou analsar os efetos deste evento nos preços de 90 empresas negocadas na Bolsa de São Paulo (BOVESPA). O autor chegou à conclusão de que o evento é capaz de nfluencar o processo de precfcação das ações. O mesmo resultado não pôde ser afrmado em relação ao evento da nclusão na dvulgação do balanço de pareces técncos de audtores ndependentes. 3 Desdobramento de Ações no Mercado de Captas que são dstrbuídas proporconalmente aos atuas propretáros. 4

5 PROCIANOY & ANTUNES (001) procuraram nvestgar como as decsões de nvestmento, através da varação do atvo permanente e do atvo moblzado, afetam o preço das ações de mercado aberto. Os resultados encontrados por estes autores evdencaram uma relação entre as varações dos atvos e a varação do valor do preço das ações. A proporconaldade desta relação, no entanto, depende da percepção do nvestdor quanto ao mpacto das varações destes atvos na geração futura de fluxos de caxa. Caso as perspectvas sejam de uma geração negatva dos fluxos futuros, a reação dos nvestdores será negatva. Caso os nvestmentos gerem expectatvas de fluxos de caxas postvos, a relação do evento, com a precfcação dos atvos, torna-se dreta. Partndo da dscussão sobre qual melhor parâmetro para se avalar o preço justo de uma empresa, LEITE & SANVICENTE (1990) procuraram testar se a varação relatva do valor patrmonal de 43 empresas lstadas na Bovespa, entre 1987 e 1988, possuía algum conteúdo nformaconal para o mercado. O evento a ser analsado fo a entrega das Demonstrações Fnanceras à Bovespa. Utlzando os modelos Captal Asset Prcng Model (CAPM) e de Regressão Múltpla, a fm de captar os efetos de outras varáves, como lucro por ação, dentre outras presentes nas demonstrações, os autores concluíram que a dvulgação das Demonstrações Contábes pode ser consderada um evento sgnfcatvo ao mercado, mas que parece sofrer alguma antecpação pelos agentes. Isso sgnfca dzer que nformações prvlegadas podem ter sdo acessadas por um grupo seleto de nvestdores, sem o conhecmento geral do mercado. O valor patrmonal, prncpal varável de análse do trabalho, não apresentou nenhum conteúdo nformaconal a 5%, de sgnfcânca para as decsões de mercado na data do evento. VIEIRA & PROCIANOY (001), a partr das evdêncas empírcas que comprovaram a exstênca de retornos anormas do mercado norte-amercano em das em que houve realzação de bonfcação, procuraram avalar o mpacto deste evento em mercados latno amercanos. A fm de mensurar os retornos normas, os autores utlzaram o Modelo de Mercado 4 fundamentados no procedmento 4 O Modelo de mercado, bem como os outros modelos utlzados em Estudos de Eventos, serão detalhados posterormente. 5

6 trade to trade. 5 Foram realzados testes para dos tpos de amostra. No prmero momento, buscaram comparar os resultados das bolsas latnas a fm de nvestgar se a reação dos nvestdores dverge nos países estudados e, no segundo momento, procuraram verfcar, em cada país, se os retornos das ações do setor bancáro apresentavam resultados dferentes dos demas setores analsados. Utlzando dados dáros de Jan/1987 a Ma/87, a comparação com o mercado amercano sugeru que exstam evdêncas de nefcênca do mercado latno amercano, ou seja, evdencou-se a presença de retornos anormas, sobretudo no da da realzação da bonfcação e no prmero da subseqüente. Quanto à análse setoral, o comportamento do retorno dos bancos em relação aos demas setores é dferente para cada país estudado, tendo em vsta a estrutura e partcpação dos bancos na economa de cada um destes países. Estes mesmos autores, em 1998, utlzaram a mesma metodologa do trabalho anteror, a fm de dentfcar a reação dos nvestdores à realzação de stock splts e stock dvdends, além de buscar explcações para persstênca desses eventos na hpótese de lqudez. Consderaram duas datas para os eventos: a data (publcação) do anúnco e a data efetva de realzação do evento. Além dsso, os autores realzaram estudos com dos índces dferentes de mercado, o Ibovespa e o FGV-100, de modo a comparar os resultados obtdos. Ao fnal, os autores concluíram que, de modo geral, as taxas de retorno de ambos os eventos foram superores às taxas de retorno esperadas tanto na data do anúnco quanto na data da realzação, caracterzando a nefcênca do mercado. Outro trabalho que merece destaque é o de SAITO & NETO (00) que procuraram verfcar a dnâmca do preço das ações do mercado braslero após o anúnco do pagamento de dvdendos das empresas. Como destacam os autores, o estudo não teve como objetvo focalzar, especfcamente, alguma mperfeção do mercado tendo em vsta que este tpo de evento apresenta uma grande dfculdade, em ser solado. A amostra, composta de 163 eventos, fo dvdda, no 5 Segundo MAYNERS & RUMSEY (1993) o procedmento trade to trade despreza os das em que não houve negocação, utlzando, assm, as taxas de retornos efetvamente observadas com adaptações dos processos de estmação dos retornos anormas e dos testes estatístcos (utlzação de testes não paramétrcos Teste Rank, por exemplo). 6

7 prmero momento, em função do dvdend yeld, ou seja, empresas que tenham pago dvdendos altos, ntermedáros ou baxos. A conclusão acerca desta subamostra encontrou uma relação dreta entre o dvdend yeld e o retorno acumulado, ou seja, ações que pagam maores dvdendos possuem retornos acumulados mas altos, ações com dvdendos ntermedáros apresentaram retornos acumulados ntermedáros e empresas com dvdendos mas baxos foram responsáves por retornos acumulados negatvos. Posterormente, a amostra fo dvdda por controlador (fundos, estatas e famílas) vsando verfcar se o mercado avala os pagamentos de dvdendos de forma dferente segundo esta segmentação. As evdêncas encontradas sugerram que as empresas estatas apresentaram retornos acumulados superores às demas. No entanto, este resultado em nada sugere que o tpo de controlador possa ter nfluênca sobre o retorno acumulado pós- pagamento de dvdendos tendo em vsta as dferenças mínmas do retorno acumulado para cada tpo de controlador. Por últmo, SAITO & NETO (00) dvdram a amostra quanto à stuação da empresa no que dz respeto ao fato de a mesma ser prvatzada ou não. As conclusões encontradas foram smlares à sub-amostra anteror, ou seja, este fato não tem nterferênca sobre os retornos acumulados pós-pagamento de dvdendos. PROCIANOY & HERRERA (1998) procuraram compreender como o fenômeno da percepção do rsco de nsolvênca se desenvolve nas empresas brasleras no transcurso do tempo até a chegada do processo de concordata. Partndo de amostras de retornos dáros e semanas, os autores encontraram resíduos negatvos e sgnfcatvos a 1%, mostrando que o mercado reage negatvamente às notícas veculadas em torno do requermento da concordata. Uma observação mportante apresentada por estes autores deve-se à grande volatldade do preço das ações para um período próxmo ao evento, dfcultando a mensuração dos retornos destas empresas pelos nvestdores. Na data do evento, os resultados comprovaram uma queda dos retornos, mostrando que os nvestdores desconhecam a chegada do requermento de concordata ou tnham 7

8 dúvdas quanto à real data de sua apresentação. Após um ano de concordata, os resíduos negatvos contnuaram a ser observados, ndcando que as empresas, apesar da proteção judcal mantda pelo governo, apresentavam resultados nsatsfatóros. 1. PROCEDIMENTOS DE UM ESTUDO DE EVENTOS 1..1 As Janelas de Estmação e do Evento Para BROWN & WARNER (1980), o estudo de eventos é um nstrumento para se testar a efcênca do mercado uma vez que a presença de retornos extraordnáros, após um partcular tpo de evento, é ncoerente com a hpótese de que os preços dos títulos refletrão, medatamente, o conteúdo da nova nformação. Ou seja, de que a efcênca do mercado seja caracterzada pela forma sem forte. Assm, segundo MACKINLAY (1997) o estudo de eventos mensura o mpacto de um evento específco no valor da frma. Dada a raconaldade dos agentes econômcos atuantes no mercado, e a hpótese de que os mercados operam sob a ótca da efcênca sem-forte, espera-se que os efetos de um evento possam refletr rapdamente no preço das ações. Torna-se necessáro, desta forma, dscutr os tpos de mercados que são caracterzados em termos da efcênca, dado um fluxo nformaconal. Segundo FAMA (1970), a efcênca do mercado é dta fraca, quando os agentes ncorporam completamente as nformações sobre os preços passados devendo, estes, serem bons snalzadores para a expectatva dos preços futuros. É tda como sem-forte, quando os preços refletem o comportamento hstórcos dos preços assm como toda a nformação públca (balanços patrmonas, notícas, notas da dretora, etc). Por fm, a efcênca do mercado será forte quando nvestdores ou determnados grupos possuem acesso restrto a qualquer nformação relevante para a formação dos preços, ou seja, conforme colocado por VIDAL & CAMARGOS (003), os preços também refletrão as nformações prvadas (não públcas). Segundo MACKINLAY (1997) o prmero passo para se trabalhar com esta metodologa sera determnar o evento a ser estudado, bem como a dentfcar a 8

9 data relevante para o mesmo (data zero ). A partr destas nformações, o pesqusador rá defnr a chamada janela do evento. Conforme a Fgura 1, a janela do evento poderá ser defnda de T 1 a T. Esta janela engloba o período durante o qual os preços dos títulos das frmas envolvdas, neste evento, serão analsados. Segundo VIDAL & CAMARGOS (003), a janela de eventos deverá enquadrar os momentos consderados mportantes, de modo a se verfcar se há, ou não, a presença de retornos anormas para as ações em análse. Não deverá, porém, ser muto extensa para que nterferêncas de outros eventos não sejam ncorporadas aos testes e, assm, não acabem por nfluencar as conclusões do trabalho. Costuma-se, ao determnar a janela de evento, consderar, além da data zero, um período de tempo após o anúnco (a fm de se verfcar reações após o evento) bem como um período anteror ao anúnco (de modo a verfcar se não ocorreram vazamentos de nformações). Num segundo momento, o pesqusador deve defnr os crtéros (base de dados, seleção do setor econômco, empresas afetadas pelo evento) de seleção da amostra. FIGURA 1 - :LINHA DE TEMPO DE UM ESTUDO DE EVENTOS T 0 T 1 T 3 ( JANELA DE ESTIMAÇÃO ] (J. DE EVENTO] (J. COMPARAÇÃO] L 1 L L 3 0 T t FONTE: Adaptado de CAMPBELL, LO e MACKINLAY (1997: 157) apud VIDAL & CAMARGOS (003) Onde: t = 0 é a data do evento; t = T até t = T 1 é a janela de estmação e L 1 = T 1 T 0, a sua extensão; t = T até t = T é a janela de evento e L = T T 1, a sua extensão; t = T + 1 até t = T 3 é a janela de comparação e L 3 = T 3 T, a sua extensão; A tercera etapa é consderada uma das mas mportantes para o estudo de eventos. Ela consste na escolha do crtéro de mensuração dos retornos normas 9

10 e anormas. Os retornos são defndos por CAMPBELL, LO & MACKINLAY (1997) da segunte forma: Os retornos anormas são defndos como a dferença entre os retornos observados ex post (após o evento) de um título dentro da janela de evento e o retorno normal da frma. Os retornos normas são aqueles defndos como retornos esperados sem a condção de que o evento ocorra. (CAMPBELL, LO & MACKINLAY, 1997, p Tradução dos autores) Uma vez seleconado o modelo que rá determnar o retorno normal, devese defnr a janela cujos parâmetros do modelo serão estmados. É comum utlzar, para a escolha desta janela, o período anteror à janela de eventos, quando factível. Segundo CAMPBELL, LO & MACKINLAY (1997), para alguns eventos não é possível ter um período de estmação para a modelagem dos parâmetros dos retornos normas. Ofertas públcas, também conhecdas como Intal Publc Offerngs (IPO), são exemplos de eventos cuja janela de estmação não é factível. De acordo com a fgura 1, esta janela, conhecda como janela de estmação, é defnda no ntervalo L 1, não ncorporando o período do evento, a fm de prevenr a nfluênca deste na estmação dos parâmetros do retorno normal. Segundo VIDAL & CAMARGOS (003), esta janela deve ser extensa o sufcente para que possíves dscrepâncas nos preços possam ser dluídas sem provocar grandes alterações na sua dstrbução de freqüêncas. Uma vez que o retorno normal esteja defndo, os retornos anormas poderão ser calculados. Desta forma, é mportante defnr a hpótese nula e as técncas para agregar os retornos anormas das frmas ndvdualmente. Segundo VIDAL & CAMARGOS (003), os retornos anormas são acumulados nos das posterores à data do evento, a fm de que a reação dos preços no mercado ao longo da janela de evento seja avalada, em razão da dfculdade de determnar a data exata em que o mercado recebeu a nformação do evento em estudo e como a reação do mercado pode dfundr-se nesses das. Essa acumulação pode ser feta em duas dmensões: no tempo e nos títulos 6. 6 Para maores detalhes, ver VIDAL & CAMARGOS (003) e CAMPBELL, LO & MACKINLAY (1997). Segundo CAMPBELL, LO & MACKINLAY (1997), quando se utlza o procedmento da acumulação dos retornos, deve-se consderar que os retornos anormas dos títulos, 10

11 Uma vez realzados estes procedmentos, o pesqusador deverá estar atento a possíves nterferêncas de outlers, uma vez que estudos que verem a apresentar um número lmtado de observações poderão ser nfluencados pelo desempenho de uma ou duas empresas da amostra. Por fm, conforme colocado por VIDAL & CAMARGOS (003), levando-se em conta os objetvos ncas, ou seja, testar efcênca do mercado, o pesqusador deve preocupar-se em formular as hpóteses de trabalho. As mesmas deverão ser testadas para que os resultados possam ser descrtos, levando o estudo às suas nterpretações e conclusões acerca do comportamento do mercado perante às novas nformações dsponblzadas. 1.. O Cálculo dos Retornos das Ações SOARES, ROSTAGNO & SOARES (00) defnem dos métodos para o cálculo dos retornos das ações. A forma a ser utlzada dependerá da manera como o pesqusador percebe a dnâmca nformaconal do mercado e a reação do mesmo às nformações. De um lado, no caso de se utlzar a captalzação dscreta, a conjectura feta é que as nformações chegam em nstantes dstntos, causando varações dscretas nos preços das ações.a mensuração dos retornos na forma tradconal, poderá ser defnda como: pt r = 1 (1) p t 1 Sendo P t e P t-1, preço da ação em t e em t 1, respectvamente. Este modelo, no entanto, mplca em uma dstrbução de freqüêncas assmétrca à dreta, uma vez que a dstrbução é truncada o ponto r = -1. ndvdualmente, não são correlaconados entre s. Para que sso aconteça, a data do evento para cada empresa não deve se sobrepor à data do mesmo evento das outras empresas que componham a amostra. CAMPBELL, LO & MACKINLAY (1997) sugerem duas vas para se contornar o problema. A prmera sera agregar os retornos anormas em um únco portfólo. Outra alternatva, que parece ser mas vantajosa ao pesqusador, sera analsar os retornos anormas sem agregação. A hpótese nula sera testada ndvdualmente para cada título. Para sso, sera necessáro utlzar um modelo de regressão múltpla com varáves qualtatvas, dummes, para a data do evento. 11

12 Por outro lado, segundo FAMA (1965) apud SOARES, ROSTAGNO & SOARES (00), a utlzação da captalzação contínua pressupõe que as nformações de mercado acontecem a todo momento, e que as ações reagem de forma contínua a estas nformações. A forma logarítmca para os retornos (r) será defnda por: P t r = ln ou r = ln P t ln Pt 1 () Pt 1 Sendo P t e P t-1, os preços da ação em t e em t 1, respectvamente. Este modelo mplca uma dstrbução de freqüênca smétrca ou log-normal. Este últmo modelo é mas adequado para o cálculo dos retornos, uma vez que os testes estatístcos paramétrcos exgem que se trabalhe com a dstrbução normal Os Retornos Normas e Anormas O retorno anormal para uma frma, segundo CAMPBELL, LO & MACKINLAY (1997), será a dferença entre o retorno observado e o retorno normal esperado podendo ser assm defndo: AR t = R E R / X ) (3) t ( t t Onde AR, R, e E R t / X ) são, respectvamente, os retornos anormas, t t ( t observados e esperados. X t é o conjunto de nformações dsponíves no momento t para mensuração do retorno normal. O retorno anormal será aquele calculado na janela de estmação. Para CAMPBELL, LO & MACKINLAY (1997) exstem, pelo menos, duas categoras de modelos para mensurá-los: modelos econômcos e estatístcos Os Modelos Econômcos Segundo MACKINLAY (1997) os modelos econômcos são aqueles que levam em consderação o comportamento dos nvestdores e que não estão fundamentados apenas em premssas estatístcas. O autor afrma que, uma vez levam em consderação restrções econômcas, estes modelos poderão calcular os 1

13 retornos normas de forma mas precsa. Os exemplos mas comuns deste tpo de modelo são o CAPM e o Arbtrage Prcng Model (APT). De acordo com SHARPE (1964) e LINTNER (1965) apud CAMPBELL, LO & MACKINLAY (1997), o CAPM é um modelo de precfcação em um mercado em equlíbro, cujo retorno esperado de um atvo é uma função lnear de sua covarânca com o retorno do portfólo de mercado. Assm, VIDAL & CAMARGOS (003) colocam que o CAPM é um modelo de equlíbro geral, relaconando a rentabldade esperada de um atvo ou portfólo com o rsco sstemátco, representado pelo coefcente beta, e expresso por meo da segunte fórmula: ( R ) = R + [ E( R R ] Ε β ) (4) f Onde Ε é o retorno esperado de um título, R é o retorno de um atvo lvre de rsco, Ε ( R m ) ( ) R β é o rsco não dversfcável (sstemátco) do título dante do mercado e o é o retorno esperado do portfólo de mercado. Segundo CAMBELL, LO & MACKINLAY (1997), o CAPM fo durante muto tempo, prncpalmente na década de 70, o prncpal modelo de mensuração dos retornos normas. No entanto, para estes mesmos autores, um dos possíves motvos relaconados ao quase desaparecmento da utlzação deste modelo, estara relaconado aos desvos das restrções mpostas pelo modelo CAPM. Um outro modelo econômco para mensuração do retorno normal que se destaca é o modelo APT que, de acordo com ROSS (1976) apud CAMPBELL, LO & MACKYNLAY (1997), corresponde a uma teora de precfcação de atvos em que o retorno esperado de um atvo será determnado pela sua covarânca com um conjunto de fatores. Neste modelo, é mpossível que dos portfólos lvres de rsco possuam retornos esperados dferentes, uma vez que o mecansmo de arbtragem elmnara tal dferença. O modelo APT exge que os retornos ( qualquer ação estejam lnearmente relaconados a um conjunto de índces, conforme equação abaxo: m k f f k R ) de R = α + β 1 F1 + β F β F + ε (6) 13

14 Onde F j representa o valor do jota-ésmo índce com nfluênca sobre o retorno da ação, os parâmetros β representam a sensbldade do retorno da ação ao j índce j, ε é o termo de erro aleatóro com méda gual a zero e varânca gual a σ ε. Neste modelo, o prêmo de rsco é obtdo pela soma lnear (de nclnação postva ou negatva) do retorno esperado de um título ou atvo com város fatores ( β s ) mcro ou macroeconômcos que representam o rsco do mercado. (VIDAL & CAMARGOS, 003, p. 11) Por fm, CAMBELL, LO & MACKINLAY (1997) afrmam que parece não haver boas razões para utlzar os modelos econômcos ao nvés de se utlzar os modelos estatístcos em estudo de eventos devdo às ressalvas fetas na apresentação dos prncpas modelos deste bloco Os Modelos Estatístcos Os modelos estatístcos estão fundamentados em premssas estatístcas que assumem os retornos como sendo, smultaneamente, multvarados, ndependentes e, dentcamente dstrbuídos, ao longo do tempo. Além dsso, os modelos estatístcos desprezam argumentos econômcos, concentrando-se apenas no comportamento dos retornos dos atvos. Formalmente, CAMPBELL, LO & MACKINLAY (1997) assumem: R t como sendo o vetor (n x 1) para os retornos dos títulos no período t; em que R t é ndependentemente multvarado e normalmente dstrbuído com a méda μ e com a matrz de covarâncas Ω para todo t Modelo de retorno ajustado à méda constante Consdere-se μ, o -ésmo elemento para μ, a méda do retorno para um dado título. Então o modelo de retorno ajustado à méda constante pode ser formalzado da segunte manera, conforme proposto por CAMPBELL, LO & MACKINLAY (1997): 14

15 Rt = μ + ξ (8) t E( ξ ) = 0 Var ξ ) = σ (9) ( t ξ Onde Rt, o -ésmo elemento de Rt, é o retorno do título no período t; ξt é o termo de erro e σ é o (,) elemento da matrz de covarâncas Ω. ξ VIDAL & CAMARGOS (003) afrmam que o retorno esperado ex-ante para um dado título é gual à constante esperança em (8), tem-se que: E μ, uma vez que, se aplcado o operador de ) = E( μ ) + E( ξ ) (10) ( Rt t Assm, pode-se consderar que: O retorno anormal, E( ) = μ (11) AR t observado, Rt, e o retorno esperado, μ : AR R t, será então dado pela dferença entre o retorno = μ (1) t R t Segundo CAMPBELL, LO & MACKINLAY (1997), a varânca do erro pode ser defnda como: σ ξ = Var( R μ ) Var( R ) (13) t = Embora este modelo seja consderado o mas smples, MACKINLAY (1997) afrma que BROWN & WARNER (1980, 1985) encontraram em seus estudos resultados smlares quando escolheram modelos tdos como mas sofstcados como, por exemplo, o modelo de mercado. Segundo o autor: t Essa falta de sensbldade dos resultados quanto à escolha do modelo a ser utlzado pode ser atrbuída ao fato de que a varânca dos retornos anormas não é freqüentemente reduzda ao se escolher modelos mas sofstcados. (MACKINLAY, 1997, p. 17 Tradução dos autores) Para BROWN & WARNER (1980), uma vez que os mercados são efcentes, espera-se que os retornos anormas sejam nulos, uma vez que não há espaço para a acumulação de retornos extraordnáros. Desta forma, pode-se nferr que: 15

16 Há momentos em que a mensuração do retorno de um dado título dfere em cada modelo. Entretanto, os retornos em mercados efcentes não podem dferr sstematcamente. Isto sgnfca que o valor esperado do componente de erro ( ξ t ) retorno anormal do retorno de um título não pode ser, sstematcamente, dferente de zero. (BROWN & WARNER, 1980, p. 08 Tradução dos autores) Modelo de mercado Segundo CAMPBELL, LO & MACKINLAY (1997), o modelo de mercado é aquele que relacona o retorno de um título com o retorno do portfólo de mercado. A especfcação do modelo assume a normaldade conjunta dos retornos dos títulos e a premssa de que os pesos dos títulos no portfólo sejam constantes. Para estes autores: O modelo especfca que para qualquer título, tem-se: R t = α + β R + ε (14) mt t E( ε ) = 0 Var ε ) = σ (15) ( t ε Onde R e R são os retornos no período t para o título e para o portfólo de t mt mercado, respectvamente; do modelo de mercado. ε t é o termo de erro; α, β e σ ε são os parâmetros CAMPBELL, LO & MACKINLAY (1997) afrmam que o modelo de mercado representa um avanço em relação ao modelo ajustado à méda constante. Isso ocorre porque, ao remover a porção do retorno que é relaconada à varação do retorno de mercado, a varânca do retorno anormal será reduzda. Este fato proporcona uma maor habldade em detectar os efetos dos eventos em função da menor varabldade. (CAMPBELL, LO & MACKINLAY, 1997, p. 155 Tradução dos autores) Uma vez que o erro seja dado por: AR t = ε = R α β R (16) A varânca do erro poderá ser defnda como: t t mt σ ε σ ε = Var( R t α β R ) (17) mt = Var( R ) β Var( R ) (18) t mt 16

17 Dado que o coefcente de determnação ( R ), em fnanças, representa a proporção entre o rsco sstemátco e o rsco total, o mesmo pode ser defndo como: R β Var( Rm ) R Var( R ) = ou β = (19) Var( R ) Var( R ) Substtundo-se (19) em (18), a últma poderá ser reescrta como: σ ε = (1 R ) Var( R t ) (0) onde 0 R 1. Combnando (13) e (0), tem-se que: σ ε = ( 1 R ) σ ξ Verfcando a equação (1), percebe-se que os benefícos da utlzação do modelo dependerão do coefcente de determnação ( R ). Quanto maor este coefcente, maor será o ganho na utlzação deste modelo uma vez que maor será a redução da varânca do retorno anormal. m (1) 1..6 Formulação das Hpóteses Consdere o modelo para a mensuração do retorno anormal para uma dada empresa : AR t = R α + βr + δd ) () t ( mt t Onde R é o retorno observado, α, β e δ são os coefcentes. representa uma t varável dummy que assumrá valor 1 para observações dos retornos pertencentes à janela do evento e 0 caso contráro. Da equação (), tem-se que o evento será sgnfcatvo, ou seja, terá mpacto no comportamento do retorno, se o coefcente δ for, estatstcamente, sgnfcatvo. Os testes de hpótese a serem realzados estão fundamentados no prncípo de que o evento será ou não capaz de afetar os preços. Desta forma, tem-se que a hpótese nula a ser testada será: H 0 = AR = δ = 0. Ou seja, o evento não tem mpacto no comportamento dos preços uma vez que o retorno, com ou sem a nformação, é o mesmo. D t 17

18 Por outro lado, a hpótese alternatva será determnada por: H 1 = AR 0 e δ 0. Ou seja, o evento mpacta o comportamento dos preços; Além dsso, pode-se supor que para eventos postvos, ou seja, aqueles que transmtam boas notícas nesperadas, o coefcente seja δ >0 e para más notícas, o coefcente δ seja menor que zero, que podera ser avalado com um teste uncaudal. Uma vez que o Estudo de Eventos se propõe a testar a efcênca do mercado, onde não há espaço para retornos extraordnáros, tem-se que a acetação de H 0 ndcará que o mercado é efcente. Ao contráro, caso H 0 seja rejetada, o mercado será caracterzado como nefcente. Assm, tem-se que a nformação não fo totalmente conhecda pelos agentes do mercado na data hábl, levando os prvlegados a uma stuação melhor do que os demas. O pesqusador, ao analsar a sgnfcânca dos parâmetros, deve estar atento à dstrbução de freqüênca. Sugere-se um teste de Jarque-Bera (JB) a fm de sejam verfcadas a normaldade dos erros. Caso a dstrbução mostre-se normal, os testes paramétrcos, como por exemplo, a estatístca t-student poderão ser bons estmadores para a análse dos parâmetros. Caso contráro, ou seja, se prevalecer a não normaldade, BROWN & WARNER (1980) sugerem, como alternatva, testes não paramétrcos, tas como sgn test e o Rank test. CONCLUSÃO Este trabalho procurou apresentar alguns dos prncpas aspectos da metodologa de estudo de eventos assm como apresentar os prncpas artgos que foram produzdos sobre o assunto no Brasl e no mundo. A apresentação do Estudo de Eventos proporconará à comundade acadêmca e fnancera suporte técnco para que novas pesqusas possam ser desenvolvdas. É mportante salentar que em mercados menos efcentes, como o braslero, faz-se necessáro possur um conjunto de técncas para que as 18

19 nformações e o conhecmento destes mercados sejam mas transparentes aos agentes econômcos, auxlando-os na sua tomada de decsão. Assm, váras são as sugestões dexadas por este artgo. Estudantes e pesqusadores poderão utlzar esta metodologa para realzar testes sobre dversos eventos corporatvos, econômcos e fnanceros, tas como a dvulgação das demonstrações fnanceras (trmestras ou anuas), fusões e/ou aqusções, emssão de Depostary Recepts (DR s) que acontecem, com certa freqüênca, nos mercados fnanceros em todo o mundo. REFERÊNCIAS ] - BALL, R.; BROWN, P. An emprcal evaluaton of accountng numbers. Journal of Accountng Research, Chcago: Unversty of Chcago, v. 6, n., Aut. 1968; - BROWN, S. J.; WARNER, J. B. Measurng securty prce performance. Journal of Fnancal Economcs, Amsterdan: North Holland, v. 8, n. 3, set. 1980; - BROWN, S. J.; WARNER, J. B. Usng daly stock returns. Journal of Fnancal Economcs, Amsterdan: North Holland, v. 14, n. 1, mar. 1985; - CAMPBELL, J. Y.; LO, A. W.; MACKINLAY, A. C. The econometrcs of fnancal markets. New Jersey: Prnceton Unversty Press, 1987; - FAMA, E. F. Effcent captal markets: a revew of theory and emprcal work. The Journal of Fnance, Chcago: Unversty of Chcago, v. 5, n., mao 1970; - HERRERA, P.; PROCIANOY, J. L.; Avalação dos retornos das ações das empresas concordatáras. In: ENCONTRO NACIONAL DOS PROGRAMAS DE PÓS GRADUAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃO, XXII. Foz do Iguaçu: ANPAD, set 1998; - LEITE, H.; SANVICENTE, A.Z. Valor patrmonal: usos, abusos e conteúdo nformaconal. RAE, São Paulo: FGV, v. 30, n. 3, jul-set. 1990; - MACKINLAY, A.C. Event studes n economcs and fnance. Journal of Economc Lterature, Nashvlle: Amercan Economc Assocaton, v. 35, n. 1, mar. 1997; - NOVIS NETO, J.A.; SAITO, R. Dvdend Yelds e persstênca de retornos anormas das ações: evdênca do mercado braslero. In: ENCONTRO NACIONAL 19

20 DOS PROGRAMAS DE PÓS GRADUAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃO, XXVI. Salvador: ANPAD, set 00; - SCHIEHLL, E. O efeto da dvulgação das demonstrações contábes no mercado de captas braslero: um estudo sobre a varação no preço das ações. In: ENCONTRO NACIONAL DOS PROGRAMAS DE PÓS GRADUAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃO, XX. Angra dos Res: ANPAD, set. 1996; - SOARES, R. O.; ROSTAGNO, L. M.; SOARES, K. T. C. Estudo de evento: o método e as formas de cálculo do retorno anormal. In: ENCONTRO NACIONAL DOS PROGRAMAS DE PÓS GRADUAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃO, XXVI. Salvador: ANPAD, set. 00; - PROCIANOY, J. L.; ANTUNES, M. A. Os efetos das decsões de nvestmento das frmas sobre os preços de suas ações no mercado de captas. In: ENCONTRO NACIONAL DOS PROGRAMAS DE PÓS GRADUAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃO, XXV. Campnas: ANPAD, set. 001; - VIDAL, F.B; CAMARGOS, M. A.. Estudo de eventos: teora e operaconalzação. Caderno de Pesqusas em Admnstração. São Paulo, v. 10, n. 3, jul-set 003; - VIEIRA, K. M.; PROCIANOY, J. L. Reação do mercado a stock splts e stock dvdens: um estudo de evento e um teste para a hpótese de lqudez. In: ENCONTRO NACIONAL DOS PROGRAMAS DE PÓS GRADUAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃO, XXII. Foz do Iguaçu: ANPAD, set. 1998; - VIEIRA, K. M.; PROCIANOY, J. L. Reação dos nvestdores a bonfcações: um estudo em países da Amérca Latna. In: ENCONTRO NACIONAL DOS PROGRAMAS DE PÓS GRADUAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃO, XXV. Campnas: ANPAD, set. 001; 0

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