Testando a existência de efeitos lead-lag entre os mercados acionários norte-americano e brasileiro

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1 SEGeT Simpósio de Excelêcia em Gesão e Tecologia 2 Tesado a exisêcia de efeios lead-lag ere os mercados acioários ore-americao e brasileiro Oávio Reiro de Medeiros Professor Tiular da Uiversidade de Brasília Campus Darcy Reiro, ICC ala Nore, subsolo, módulo 25, CEP 79-97, Brasília, DF Telefoe: oavio@ub.br Gusavo Rezede de Oliveira Aalisa do Baco do Brasil Av. Parque Águas Claras, CEP 993-, Águas Claras, DF Uiversidade de Brasília Telefoe: gusavorezede@homail.com RESUMO - Ese rabalho visa ideificar o efeio lead-lag ere o mercado acioário oreamericao (NYSE) e o brasileiro (Bovespa), ou seja, se os movimeos de elevação ou queda de preços a NYSE são seguidos, em média, por movimeos similares a Bovespa, permiido a previsilidade do valor dos aivos egociados o mercado brasileiro e eveual possilidade de arbiragem. A exisêcia dese efeio idica uma relaiva segmeação ere os mercados, possilidade ão coemplada as Hipóeses do Mercado Eficiee (HME), segudo a qual os preços dos aivos são imprevisíveis. Ideificou-se a exisêcia de co-iegração bem como de causalidade (Grager) bidirecioal. Aravés da aálise de regressão com vários modelos (regressão liear múlipla, equações simulâeas, VECM e GARCH), cosaou-se que o ídice Ibovespa é, em grade pare, explicado pelo movimeo do Ídice Dow Joes em miuos aeriores, divergido do pressuposo da HME de ão previsilidade de preços. No eao, os resulados mosraram que a realização de arbiragem ão é ecoomicamee viável, em decorrêcia dos cusos de rasação. Palavras-chave: efeio lead-lag. Hipóese do Mercado Eficiee. arbiragem.. INTRODUÇÃO A evolução ecológica os meios de comuicação e a iformáica, iiciada em meados do século XX, vem coruido de forma decisiva para a iegração dos mercados acioários mudiais. A iegração de mercados sigifica que o reoro esperado de aivos de uma mesma classe de risco seja o mesmo em diferees mercados, coforme Eiema e al. (994) apud Cosa Júior e Leal (997). A maior iegração ere os mercados fiaceiros ieracioais ede a fazer com que eses se movimeem em cojuo. Dessa forma, um úico eveo, se de grade relevâcia, pode fazer com que os preços gerais das ações ídices gerais de bolsas de valores se elevem ou decresçam em bolsas de valores de odo o mudo isaaeamee. A Hipóese do Mercado Eficiee HME esabelece que os preços das ações ão são previsíveis, pois se comporam como um passeio aleaório, ão permiido a arbiragem. Além disso, a HME efoca o mercado idividualmee, um ee úico, como se houvesse apeas o mercado (FAMA, 97). Se mercados ão compleamee iegrados ou seja, mercados segmeados são aalisados de forma cojua, como se fossem apeas um

2 SEGeT Simpósio de Excelêcia em Gesão e Tecologia 3 mercado, a HME pode apresear falhas por várias razões. No eao, exisem mercados mais desevolvidos que ouros o que os levam a apresear diferees caracerísicas, ere elas, a difereça o amaho. A Bolsa de Valores de Nova York (NYSE), por exemplo, é pelo meos vie vezes maior do que a Bolsa de Valores de São Paulo (BOVESPA). O grau de coceração em diversas bolsas de valores ambém varia a depeder do mercado. A Bovespa, por exemplo, aida é basae cocerada, pois mais de 6% do volume de egócios se relacioa a apeas 9 empresas (ASSAF NETO, 27). A exisêcia de mecaismos de proeção ao ivesidor mioriário em algumas bolsas de valores, em derimeo de ouras, ambém idica que algus mercados já aigiram maior ível de desevolvimeo. Além disso, em fução do poder da mídia, em países mais desevolvidos a iformação é dispoilizada de forma mais rápida e eficiee o que leva o ivesidor de países meos desevolvidos a operar em desvaagem. Todas esas caracerísicas, que levam à difereciação do grau de desevolvimeo ere mercados, permiem que ocorra a assimeria de iformações. Se a HME falhar, os aivos em um mercado desevolvido podem icorporar o efeio da iformação em seus preços de forma mais eficiee. Em ouras palavras, movimeos de preços de aivos em um mercado mais eficiee Esados Uidos, por exemplo podem preceder os movimeos de preços de um mercado meos desevolvido, caso de países emergees como o Brasil, caso eses sejam parcialmee iegrados. Ese é o efeio lead-lag: ao se cosiderar os movimeos de preços de dois ou mais mercados, há um que lidera (lead) e ouro(s) que o segue(m) com uma defasagem (lag). Nessa siuação, haveria uma quebra da HME e seria possível prever, com cero ível de cofiaça, os movimeos de preços o(s) mercado(s) liderado(s) em fução dos movimeos de preços o mercado líder, sedo possível ober reoros aormais o(s) mercado(s) liderado(s). O objeivo dese rabalho é verificar a exisêcia do efeio lead-lag ere os mercados acioários ore-americao e brasileiro por meio da deermiação das defasages emporais (lags) ere os movimeos de ídices de preços das ações da NYSE e da Bovespa. Busca-se verificar, ambém, a possilidade de se auferir reoros aormais em decorrêcia dos efeios lead-lag, cosiderado os cusos de rasação. Para ao, foi uilizado como proxy o ídice Ibovespa, que reflee o cojuo de ações desa bolsa. Para a NYSE a proxy uilizada foi o ídice Dow Joes (Dow Joes Idusrial Average - DJIA). Verificou-se, ambém, os efeios das variações ocorridas o DJIA sobre ações específicas do mercado brasileiro. Em fução do elevado volume de egociação, foram aalisadas as doze ações com maior poderação o Ibovespa. Esas ações represeam mais de 5% da paricipação poderada o ídice. O arigo esá esruurado da seguie forma: a seção 2 raa das evidêcias empíricas sobre o efeio lead-lag. Na seção 3 são apreseadas as meodologias uilizadas a pesquisa. A seção 4 apresea a aplicação desas meodologias ao caso práico e a seção 5 raz as coclusões do esudo. 2. EVIDÊNCIAS EMPÍRICAS Vários rabalhos foram desevolvidos com o fim de verificar a exisêcia de efeios lead-lag ere mercados correlaos. Por exemplo, Brooks, Rew e Riso (2) aalisaram a exisêcia de relações ere coraos fuuros e ídice à visa do FTSE, ídice de ações da Bolsa de Lodres, uilizado observações com freqüêcia de miuos. Foi cofirmado o que vários ouros rabalhos semelhaes ideificaram: os reoros preços coduzem os reoros do mercado à visa, cofirmado a hipóese de que as iformações são primeiramee absorvidas pelo mercado fuuro. A razão diso, segudo eles, é que o ídice fuuro de preços deve refleir rapidamee oda iformação dispoível sobre eveos que afeem o preço do aivo. O ídice à visa deve respoder da mesma maeira, mas, para que o ídice reaja à iformação

3 SEGeT Simpósio de Excelêcia em Gesão e Tecologia 4 compleamee, odas as ações que o compõem devem ser reavaliadas de acordo com a ova iformação. Como em odas as ações são egociadas com freqüêcia de miuos, o ídice à visa irá respoder à iformação com defasagem (BROOKS, REW E RITSON, 2, p. 34). Nesse esudo, a realização de arbiragem ão se mosrou viável porque os cusos de rasação superariam os reoros aormais. Li, Greco e Chavis (999) observaram a exisêcia de movimeos prévios os valores das ações egociadas em Hog Kog, as chamadas ações H, que se seguiam os valores das ações de mesmas empresas egociadas a Chia, as chamadas ações A. O efeio lead-lag eses mercados é aruído ao diferee grau de divulgação de iformações os dois mercados. Os auores perceberam que o efeio lead-lag aumeava de acordo com a volailidade do reoro do aivo. Foi verificada a preseça de efeios lead-lag o mercado acioário idiao, que segmea o mercado em ermos de capialização de mercado. Poshakwale e Theobald (22) observaram que empresas com elevada capialização coduzem o movimeo das ações de empresas baixa capialização. A velocidade de ajusameo o ídice de empresas de grade capialização é maior que o ídice de empresas de baixa capialização Em esudo realizado o mercado acioário de Nova York, para o período de agoso de 984 a seembro de 987, Cha (992) cocluiu que o ídice fuuro iradiário ifluecia o mercado à visa de forma fore, coforme já previso pela eoria. Ao corário, há fraca evidêcia de que o ídice à visa ifluecia o ídice fuuro. A ifluêcia se dá ao quado o movimeo decorre de iformações boas, quao de iformações ruis. Com visas a verificar o real fluxo de iformações, Jog e Nijma (995) observaram a ocorrêcia de ifluêcia do ídice fuuro do S&P5 sobre o mercado à visa, omado como base iformações colhidas miuo a miuo. Mais uma vez foi deecado que a iformação é absorvida pelo mercado fuuro miuos aes do mercado à visa. No caso, a defasagem observada foi, em média, de dez miuos. Nas poucas siuações em que o ídice à visa liderou o ídice fuuro, a defasagem foi de, o máximo, dois miuos. Nesa mesma liha, Kawaller, Kock e Kock (987) observaram a preseça de lead-lag ere os ídices fuuro e à visa do S&P5. Uilizado dados colhidos miuo a miuo, cocluíram que a ifluêcia do primeiro sobre o segudo se dá em um período ere vie e quarea e cico miuos. Nos poucos momeos em que foi observada a aecipação do ídice à visa em relação ao ídice fuuro, a defasagem foi de o máximo um miuo. Kofma e Mares (997) examiaram a correlação as variações de preços dos ídices fuuros de ações de Lodres e Nova York. Os resulados idicaram que o efeio leadlag o mercado ore-americao prepodera sobre o mercado briâico, embora em algus momeos ocorra o iverso. Foi ambém avaliada a possilidade de gahos por meio de simulações com coações reais e cosiderado cusos de rasação. O esudo cocluiu que exise possilidade de gaho para aquisição de ídice fuuro o mercado briâico poucos miuos após a elevação do ídice o mercado ore-americao. 3. METODOLOGIA Esa seção apresea os procedimeos meodológicos uilizados para aigir os objeivos da pesquisa. Com o propósio de verificar a exisêcia do efeio lead-lag ere as bolsas, foram uilizados diversos modelos ecooméricos: aálise de regressão, aálise de coiegração, modelo VAR/VECM, aálise de causalidade Grager e modelo GARCH. 3.. OS DADOS As variáveis foram obidas o sisema CMA, com freqüêcia de um a miuo, a coação de fechameo. Todos os eses evolvedo as séries dos ídices DJIA e Ibovespa

4 SEGeT Simpósio de Excelêcia em Gesão e Tecologia 5 foram realizados com dados de 9 de julho de 26 a 28 de seembro de 27. Cada uma das duas séries coém observações. Foram cosideradas apeas coações os períodos em que as duas bolsas esiveram operado simulaeamee. Como os dados são dispoilizados em horário local, fez-se ecessário realizar ajuses para que os movimeos das bolsas fossem aalisados de forma coemporâea cosiderado, iclusive, os períodos de horário de verão adoados em cada um dos dois países. As aálises evolvedo empresas que compõem o Ibovespa compreederam o período de 4 de março de 27 a 28 de seembro de 27. Foram uilizadas doze empresas com maior paricipação poderada o ídice Ibovespa. São as ações Perobrás PN (PETR4), Vale do Rio Doce PNA (VALE5), Bradesco PN (BBDC4), Usimias PNA (USIM5), Baco Iaú PN (ITAU4), Telemar PN (TNLP4), Vale do Rio Doce ON (VALE3), Gerdau PN (GGBR4), Perobrás ON (PETR3), Siderúrgica Nacioal (CSNA3), Iausa PN (ITSA4) e Uaco UNT (UBBR) ANÁLISE DE REGRESSÃO Pare-se da hipóese de que há efeios lead-lag ere a NYSE e a Bovespa. Esses efeios podem ser capurados pela regressão: P = + βip i + γ jp j + i= j= β u () ode P é o ídice de preços das ações lisadas o Ibovespa; P é o ídice de preços das ações lisadas a NYSE; γ j e β i são parâmeros a serem esimados a equação e u são resíduos aleaórios ~ N(,σ 2 ). Como é sabido que os preços das ações são variáveis ão-esacioárias, é ecessário uilizar os reoros dos ídices de preços das ações, dados por: P R = log = log P (2) P Assim, a equação () rasforma-se em: R = + βir i + γ j R j + i= j= β u (3) ode R é o reoro do Ibovespa; R é o reoro do DJIA; γ j e β i são parâmeros a serem esimados a equação e u é o erro aleaório ~ N(,σ 2 ). A equação (3), porém, pode apresear dois problemas ecooméricos. Em primeiro lugar, se R é ambém uma variável edógea, eão há um problema de simulaeidade e a equação (3) ão pode ser esimada por míimos quadrados (OLS), pois resularia em coeficiees eviesados e icosisees. O segudo problema é que, se P e P forem séries co-iegradas, eão, a equação (3) deve icluir um ermo de correção de erro. A solução para o primeiro problema é esimar a equação (3) por um méodo que leve em cosideração a simulaeidade, al como o TSLS (Míimos Quadrados em Dois Eságios). Para ao, é ecessário defiir as variáveis isrumeais a serem uilizadas que, o caso, serão as próprias variáveis R e R defasadas. A solução para o segudo problema é realizar uma aálise de co-iegração e, se verificada sua exisêcia, iroduzir a equação (3) o ermo de correção de erro. Porém, embora os parâmeros esimados por OLS sejam icosisees quado os regressores são coiegrados, iso ão ocorre quado a esimação se dá por TSLS: para cosrução de modelos Regressões que uilizam variáveis ão-esacioárias são cosideradas regressões espúrias, ode podem surgir relações apareemee sigificaivas, mas que são, a verdade, iexisees. Vide Brooks (22, p.367)

5 SEGeT Simpósio de Excelêcia em Gesão e Tecologia 6 empíricos, em uma abordagem esruural, é ecessário se preocupar com a quesão de ideificação e viés de simulaeidade, mas ão é ecessário se preocupar com quesões de ão-esacioariedade e co-iegração. Na práica, aida que as séries sejam co-iegradas, ão é ecessário icluir ermo de correção de erro quado se uiliza TSLS (HSIAO, 997, p. 395) ANÁLISES DE CO-INTEGRAÇÃO Segudo Harris (995), o coceio de co-iegração idica a exisêcia de um equilíbrio de logo prazo, para o qual o sisema ecoômico coverge o empo. Para esar a exisêcia de co-iegração, ese rabalho, foi empregada a écica por equação simples de Egle e Grager (987), por haver apeas duas variáveis esocásicas e, o máximo, um veor de co-iegração. A regressão de co-iegração pelo méodo de Egle-Grager é dada por: log P = β + log βp + u (4) ode P é o ídice de preços das ações lisadas o Ibovespa; P é o ídice de preços das ações lisadas a NYSE; β e β são parâmeros a serem esimados a equação e u são erros aleaórios ~ N(,σ 2 ). Para haver co-iegração é ecessário que as duas séries eham a mesma ordem de ão-esacioariedade e que os resíduos desa regressão sejam esacioários. Foi uilizado o ese Ampliado de Dickey Fuller (ADF) para verificar a exisêcia de ão-esacioariedade. Segudo Groppo e Bacchi (23), as esaísicas mais difudidas para esar a exisêcia de esacioariedade desiam-se a séries que êm, o máximo, uma raiz uiária. No modelo desevolvido por Dickey e Fuller, cohecido como modelo DF, em-se que: X ρ X + u (5) = em que u é um erro ~ N(,σ 2 ). Tesa-se H : ρ = cora a H : ρ <. Se ρ <, X é esacioária e descria por um processo AR(). Já, se ρ =, X é ão-esacioária e descria por passeio aleaório (radom walk). Uiliza-se o méodo dos míimos quadrados ordiários para a realização do ese. Os eses de raízes uiárias ão empregam a disruição-padrão de Sude, e sim as esaísicas cujos valores críicos foram abulados por Dickey e Fuller. Para que as variáveis sejam co-iegradas, os resíduos devem ser I(), ou seja, esacioários. Assim é esimada a regressão ere os logarimos aurais dos íveis das duas séries para esar a esacioariedade dos resíduos. Em se verificado a co-iegração ere as duas séries, deve ser uilizado o modelo de correção de erro (ECM), que pode ser expresso, coforme abaixo: R β + β R + β R R + u (6) = 2 ( β3 ) ode R é o log do reoro do ídice de preços das ações lisadas o Ibovespa; R é o reoro do ídice de preços das ações lisadas a NYSE; β é a cosae da equação; β represea a relação de curo prazo ere as duas variáveis; β 2 represea a velocidade de ajusameo do equilíbrio e u são resíduos aleaórios ~ N(,σ 2 ). Como viso aeriormee, porém, em casos em que a esimação da regressão seja feia por TSLS, ão é ecessário icluir o ermo de correção de erro, aida que as séries sejam co-iegradas O MODELO VAR (VETORES AUTO-REGRESSIVOS) Pelo modelo VAR, desevolvido por Sims (98), o valor de uma variável é expresso como uma fução liear dos valores passados, ou defasados, dessa variável e de odas as ouras variáveis icluídas o modelo. Se cada equação coiver o mesmo úmero de variáveis defasadas o sisema, ela pode ser esimada por OLS, sem que seja preciso recorrer a qualquer méodo de sisemas, ais como os míimos quadrados em dois eságios. O modelo efeivo a ser esimado é:

6 SEGeT Simpósio de Excelêcia em Gesão e Tecologia 7 + βir i + γ j i= j= R = β R j + u (7) + α i R i + δ j i= j= R = α R j + v (8) ode R é o reoro do Ibovespa; R é o reoro do DJIA; β i, γ j, α i, δ j, são parâmeros a serem esimados a equação e u e v são os erros aleaórios ~ N(,σ 2 ) O MODELO VECM (VECTOR ERROR CORRECTION MODEL) A esimação do Veor de Correção de Erros, VECM, foi popularizada por Egle e Grager (987) e em por objeivo aalisar os ajusameos de curo prazo que ocorrem as séries co-iegradas. Se os mercados fucioam perfeiamee, os movimeos de preço esses mercados devem ser mais bem descrios pelo Veor de Correção de Erro - VECM de primeira ordem, com o ermo de correção de erro sedo a difereça do reoro ere os dois mercados. O modelo VECM é dado por: R R = β [ R R ] + u (9) R R + = β 2[ R R ] v () ode R é o reoro do Ibovespa; R é o reoro do DJIA; β e β 2 são parâmeros a serem esimados a equação e u e v são os erros aleaórios ~ N(,σ 2 ) CAUSALIDADE DE GRANGER A fim de verificar o seido de causalidade ere as séries, será realizado um ese de causalidade Grager (969). O coceio de causalidade ere as variáveis diz respeio à precedêcia emporal, ou seja, se a variável R causa a variável R, eão os valores defasados da variável R, ajudam a prever R. As seguies equações compõem o modelo VAR, uilizado para esar a direção de causalidade ere os dois ídices. + βir i + γ j i= j= R = β R j + u () + α i R + δ j i= j= R = α R j + v (2) ode R é o reoro do Ibovespa; R é o reoro do DJIA; β i, γ j, α i, δ j, são parâmeros a serem esimados a equação e u e v são erros aleaórios ~ N(,σ 2 ). As hipóeses a serem esadas são de que os coeficiees dos valores passados da variável exógea das equações acima são iguais a zero, iso é: γ γ =... = γ (3) = 2 p = β = β 2 =... = β p = O ese F é uilizado para deermiar o seido de causalidade. No caso em que as duas hipóeses são rejeiadas, haverá relação bicausal; se as duas hipóeses ão são rejeiadas, há ausêcia de causalidade O MODELO GARCH Se os resíduos de uma regressão apreseam uma variâcia que ão é cosae, mas sim variável o empo, iso é, apreseam heeroscedasicidade codicioal auo-regressiva (efeios ARCH), é ecessário especificar um modelo da família ARCH (Auoregressive (4)

7 SEGeT Simpósio de Excelêcia em Gesão e Tecologia 8 Codiioal Heeroscedasiciy) e esimar a referida regressão pelo méodo de máxima verossimilhaça. No presee rabalho, uilizou-se um modelo GARCH (Geeralized Auoregressive Codiioal Heeroscedasiciy). O modelo GARCH pode ser expresso como: 2 R = α + βr + u u ~ N(, σ ) (5) 2 q p = + 2 α + α iu i i= j= σ β σ (6) ode R é o reoro do Ibovespa, R é o reoro do DJIA e σ 2 é a variâcia dos erros u. Ese modelo assume que a variâcia dos erros ão é cosae, o que o ora mais adequado para aálise de séries de empo fiaceiras cujas variâcias dos erros ão são cosaes ao logo do empo. 4. RESULTADOS De acordo com o esperado, a co-iegração foi ideificada ere os dois mercados. Primeiramee, verificou-se a exisêcia de raízes uiárias para o logarimo aural das duas séries coforme abelas e 2: j 2 j Tabela Tese de raiz uiária Dow Joes, o ível Null Hypohesis: LOG(DJ) has a ui roo Lag Legh: (Auomaic based o SIC, MAXLAG=68) -Saisic Prob.* Augmeed Dickey-Fuller es saisic Tes criical values: % level % level % level Observou-se que a hipóese ula de que o logarimo aural do DJIA, o ível, possui raiz uiária ão foi rejeiada. Tabela 2 Tese de raiz uiária Ibovespa, o ível Null Hypohesis: LOG(IBOV) has a ui roo Lag Legh: 4 (Auomaic based o SIC, MAXLAG=68) -Saisic Prob.* Augmeed Dickey-Fuller es saisic Tes criical values: % level % level % level Da mesma forma, a hipóese ula de que o logarimo aural do Ibovespa em uma raiz uiária o ível, ão foi rejeiada. Na primeira difereça, porém, em ambos os casos, a hipóese ula de haver raiz uiária foi rejeiada, coforme abelas 3 e 4, abaixo. Esa é a primeira codição para que haja co-iegração: que as duas séries possuam o mesmo ível de iegração. Ideificou-se iegração de primeira ordem (I()) os logarimos aurais das duas séries. Tabela 3 Tese de raiz uiária Dow Joes, primeira difereça Null Hypohesis: D(LOG(DJ)) has a ui roo Lag Legh: (Auomaic based o SIC, MAXLAG=68)

8 SEGeT Simpósio de Excelêcia em Gesão e Tecologia 9 -Saisic Prob.* Augmeed Dickey-Fuller es saisic Tes criical values: % level % level % level Tabela 4 Tese de raiz uiária Ibovespa, primeira difereça Null Hypohesis: D(LOG(IBOV)) has a ui roo Lag Legh: 3 (Auomaic based o SIC, MAXLAG=68) -Saisic Prob.* Augmeed Dickey-Fuller es saisic Tes criical values: % level % level % level Assim, a primeira difereça dos logarimos aurais, ao a série DJIA quao a série Ibovespa são esacioárias. Em seguida, os resíduos da regressão ere as duas séries foram isolados a fim de se verificar a exisêcia de raiz uiária, já que o méodo de Egle-Grager prevê que, caso os resíduos da regressão de duas séries ão-esacioárias de mesma ordem ão possuam raiz uiária, ou seja, sejam esacioários, haverá co-iegração ere as duas séries. A abela 5 apresea os resulados do ese de raiz uiária dos resíduos da regressão: Tabela 5 Tese de raiz uiária Resíduos, o ível Null Hypohesis: U has a ui roo Lag Legh: 8 (Auomaic based o SIC, MAXLAG=68) -Saisic Prob.* Augmeed Dickey-Fuller es saisic Tes criical values: % level % level % level Como a hipóese ula foi rejeiada a 5% de sigificâcia, pôde-se cocluir que há coiegração ere as séries DJIA e Ibovespa. A exisêcia de co-iegração implica a adoção do ermo de correção de erro para esimar a regressão por OLS. Porém, como viso aeriormee, a iclusão do ermo de correção de erro é desecessária quado a esimação da regressão se dá por meio de TSLS. A fim de verificar o ível de depedêcia do valor corree do ídice do Ibovespa aos valores prévios das duas variáveis (R e R ), foi ecessário uilizar um modelo VAR. Como exposo aeriormee, quado a relação ere duas variáveis ão-esacioárias é imporae, a sua rasformação em séries esacioárias por meio de sua difereça ão é suficiee para que o resulado de sua regressão seja válido. Por defiição, o logo prazo, as variáveis

9 SEGeT Simpósio de Excelêcia em Gesão e Tecologia covergem para um mesmo valor e ão se aleram. Assim, a difereça ere suas variáveis passa a ser zero (BROOKS, 22). Dessa forma, para que ese erro fosse elimiado, foi uilizado o VECM (Vecor Error Correcio Model). Dos resulados puderam-se cocluir vários aspecos imporaes da relação ere as séries, iclusive o câmbio. A primeira coclusão imporae é a de que os períodos de defasagem da variável DJIA sigificaivas vão aé os 9 miuos aeriores ao miuo corree. Os coeficiee para períodos de defasagem aeriores se mosraram ulos. Ese resulado é exremamee imporae a medida em que demosra que movimeos passados a NYSE exercem ifluêcia o valor corree das ações que compõem o ídice Ibovespa. À exceção do período -6, os lags do próprio Ibovespa que exercem ifluêcia sobre o valor corree vão aé o miuo -8, porém, odos eses coeficiees apresearam valores absoluos baixos. Oura coclusão relevae é a de que a variável câmbio mosrou-se isigificae em quase odos os empos de defasagem. Apeas para os períodos defasados -3, -4, -5 e - 8 a hipóese ula, de que os coeficiees são iguais a zero, foi rejeiada, a 5%. Embora sejam sigificaivos, odos eses coeficiees apreseam valores exremamee baixos. Para os períodos defasados -3, -4, -5 e -8 os valores dos coeficiees são de,8,,7,,9 e,7, respecivamee. Por er se mosrado pouco ifluee a variação do Ibovespa, a variável câmbio foi excluída do modelo os eses seguies. Por esa mesma razão o modelo VECM foi ovamee esimado sem a variável câmbio. Os lags da variável DJIA com coeficiees sigificaivos pouco variaram do modelo aerior, em que o câmbio esava presee. A difereça é que o empo de ifluêcia se elevou para dez miuos. Para os miuos - a - os coeficiees odos sigificaivos foram de,367,,225,,,,46,,364,,35,,26,,2,,3 e,2, respecivamee. Ieressae oar que odos eses coeficiees são posiivos. O sigificado deses úmeros é ieressae pois idica em que proporção cada movimeo, em isaes aeriores, a NYSE reflee o ível do ídice da Bovespa. Assim, por ese modelo, se, por exemplo, há um miuo houve uma queda de,2% a bolsa ore-americaa, ese eveo coruirá para que a bolsa brasileira caia,74% (,2% x,3695 coeficiee do lag -) o presee miuo. Nauralmee que o valor das ações do ídice Bovespa recebe ouras ifluêcias, iclusive aquelas de abragêcia apeas local, mas é iegável que a relação ere as duas bolsas é muio fore. Esses coeficiees idicam que a iformação ão é refleida isaaeamee o preço de odas as ações que compõem a cesa do Ibovespa, assim como ão refleiria em qualquer ouro mercado de aivos. Iformações relevaes, que forçam uma variação o preço de deermiado aivo ou cojuo de aivos em ível mudial, ão esão dispoíveis para odos imediaamee. Ese lapso de dez miuos pode ser eedido como empo médio ecessário para que o efeio de cera iformação eseja icorporado ao valor de deermiado aivo. É ieressae observar que, como era de se esperar, os coeficiees das variáveis defasadas do ídice da NYSE vão se reduzido em valores absoluos ao logo de cada miuo que aecede o valor aual do ídice do Bovespa. Os rês miuos mais recees são cruciais para a assimilação da iformação pelo valor do aivo equao os see miuos mais disaes exercem uma ifluêcia um pouco meor, aé que, após miuos, o efeio da iformação já esá refleido o valor da ação. Apeas quaro, dos vie coeficiees defasados da variável Ibovespa esados, foram sigificaivos. Foram eles os miuos -, -2, -3 e -7, com os coeficiees de,6, -,9, -,3 e -,7, respecivamee. À exceção do miuo imediaamee aerior ao miuo corree, odos os ouros coeficiees sigificaivos foram egaivos, deoado uma relação iversa ere os miuos passados e presees da variável Ibovespa. Noa-se que odos os quaro coeficiees apresearam valores absoluos baixos, sedo o maior de,74%. A fim de cofirmar a fore relação exisee ere as duas variáveis,

10 SEGeT Simpósio de Excelêcia em Gesão e Tecologia foi uilizado o modelo de Causalidade Grager, com 2 valores defasados. Os resulados esão a abela 6. O ese foi realizado com a difereça do logarimo de cada elemeo da amosra. Pairwise Grager Causaliy Tess Dae: 3//8 Time: 7:4 Sample: 5443 Lags: 2 Tabela 6 Tese de causalidade de Grager Null Hypohesis: Obs F-Saisic Probabiliy DLOG(DJ) does o Grager Cause DLOG(IBOV) ,87. DLOG(IBOV) does o Grager Cause DLOG(DJ) 7, E-6 A sigificâcia das relações ere as séries é dada pela esaísica F, que esa a hipóese de que os coeficiees das variáveis das equações são ulas. Ambas as hipóeses ulas DJIA ão causa Ibovespa e Ibovespa ão causa DJIA foram rejeiadas. Ese resulado, de causalidade bi-direcioal, cofirma a fore relação ere as duas variáveis. Para cofirmar as coclusões obidas por meio das meodologias já apreseadas, foram realizadas duas ouras regressões, desa vez uilizado o méodo TSLS (Two-Sage Leas Squares), cujos resulados serão apreseados a seguir. No sub-iem 2.2 foram apreseados dois problemas a esimação da equação (3) por OLS. Um desses problemas era que, se R fosse iflueciado por R, ou seja, a variável R ser edógea, a regressão deveria ser esimada por TSLS. Pelas abelas abaixo, é possível verificar que, as regressões em que R é variável depedee, a série R é sigificaiva. Com a uilização de dummy para reoros posiivos, ao a variável R coemporâea quao as defasages aé o quaro miuo são sigificaivas. Tabela 7 Regressão OLS das variáveis R (depedee) e R com dummy para reoros posiivos Variable Coefficie Sd. Error -Saisic Prob. C 7,7E-6 7,8E-7,88269, DLOG(DJ(-)),447,263 2,463,323 DLOG(DJ(-2)) -,44,278-5,647, DLOG(DJ(-3)) -,822,28-3,8557, DLOG(DJ(-4)) -,998,277-4,77643, DLOG(IBOV),64,86,68425, DLOG(IBOV(-)),43,26 2,52486, DLOG(IBOV(-2)),73,25 6,337884, DLOG(IBOV(-3)),3526,7 3,5792,6 DLOG(IBOV(-4)),48,93 4,392987, R-squared,3958 Mea depede var 7.86E-6 Aused R-squared,3873 S.D. depede var,23 S.E. of regressio,23 Akaike ifo crierio -3,98 Sum squared resid,557 Schwarz crierio -3,97 Log likelihood ,7 F-saisic 46,54395 Durbi-Waso sa 2,23 Prob(F-saisic),

11 SEGeT Simpósio de Excelêcia em Gesão e Tecologia 2 Com a uilização de variável dummy para reoros egaivos, apeas a variável R em sua defasagem de quaro miuos ão apreseou sigificâcia esaísica a 5%, coforme abela abaixo. Tabela 8 Regressão OLS das variáveis R (depedee) e R com dummy para reoros egaivos Variable Coefficie Sd. Error -Saisic Prob. C -3,2E-5 6,6E-7-48,59469, DLOG(DJ(-)),8849,927 4,5928, DLOG(DJ(-2)) -,484,94-2,439,354 DLOG(DJ(-3)) -,2276,943 -,744,244 DLOG(DJ(-4)) -,262,939 -,35224,766 DLOG(IBOV),994,4,8264, DLOG(IBOV(-)),378,5 2,43855, DLOG(IBOV(-2)),426,5 4,338, DLOG(IBOV(-3)),2336,43 2,239933,25 DLOG(IBOV(-4)) -,29,2 -,24878,8377 R-squared,4335 Mea depede var -3,2E-5 Aused R-squared,425 S.D. depede var,25 S.E. of regressio,25 Akaike ifo crierio -4,553 Sum squared resid,4858 Schwarz crierio -4,542 Log likelihood 74969,9 F-saisic 5,99688 Durbi-Waso sa 9382 Prob(F-saisic), Os resulados desas regressões idicaram que a série DJIA é edógea. Por esa razão, ovas regressões foram realizadas, desa vez uilizado-se o méodo TSLS. Das quize variáveis da regressão uilizado dummy de reoro posiivo, apeas cico ão foram esaisicamee sigificaivas, a 5%, coforme pode ser observado a abela abaixo: Tabela 9 Regressão TSLS das variáveis R (depedee) e R com dummy para reoros posiivos Variable Coefficie Sd, Error -Saisic Prob. No-sigific. a 5% C,49 8,64E-7 72,833, DLOG(IBOV(-)) -,484,377 -,35568,7252 * DLOG(IBOV(-2)) -,7845,377-5,69865, DLOG(IBOV(-3)) -,7536,377-5,472939, DLOG(IBOV(-4)) -,22,377 -,52658,269 * DLOG(DJ),37,2383 5,5286, DLOG(DJ(-)),9382, ,4562, DLOG(DJ(-2)),4543,252 45,43227, DLOG(DJ(-3)),562,254 9,92839, DLOG(DJ(-4)),24446,2543 9,64649, DLOG(DJ(-5)),365,2457 5,542427, DLOG(DJ(-6)),9642,246 4,828, DLOG(DJ(-7)),999,2386 4,86484, DLOG(DJ(-8)),2969,2382,246399,226 * DLOG(DJ(-9)) -,2996,238 -,25823,283 * DLOG(DJ(-)) -,37,238 -,33265,827 *

12 SEGeT Simpósio de Excelêcia em Gesão e Tecologia 3 Apeas as variáveis de primeiro e úlimo lags do Ibovespa, bem como as variáveis dos rês úlimos lags do DJIA ão se apresearam esaisicamee sigificaivos. Todos os coeficiees sigificaivos das variáveis defasadas do ídice da bolsa americaa foram posiivos. Esa correlação posiiva se reduz progressivamee aé o miuo -7, com resulados semelhaes ao obido pelo modelo VEC. A pricipal difereça ere ese resulado e aquele obido pelo modelo VECM, para reoros posiivos, é que o coeficiee da variável do miuo coemporâeo, ese modelo TSLS, é iferior ao da variável de um miuo de defasagem. A soma de odos os coeficiees é de,454. Iso idica que o reoro posiivo do miuo aual da NYSE e os see miuos que o aecedem, explicam 45,36% do reoro o miuo - da Bovespa. Os coeficiees defasados do próprio ídice Ibovespa pouco explicam o seu valor coemporâeo. Como viso aeriormee, apeas os coeficiees dos miuos -2 e -3 foram sigificaivos, com valores de -,8 e -,7 respecivamee, apreseado o oal pouco expressivo de -,53%. Como se verá à free, os coeficiees defasados do Ibovespa para reoros egaivos apreseam siais posiivos, ou seja, para reoros posiivos, a relação dos lags do Ibovespa é iversa, para reoros egaivos, é direa. Tabela Regressão TSLS das variáveis R (depedee) e R com dummy para reoros egaivos Variável Coeficiee Erro Padrão Esaisica P-valor No-sigif. a 5% C -2,64E-5 9,78E-7-26,9655, DLOG(IBOV(-)),55,559 3,52949,4 DLOG(IBOV(-2)) -,928,559 -,2379,26 * DLOG(IBOV(-3)) -,73,559 -,978,267 * DLOG(IBOV(-4)),435,559 2,79832,53 DLOG(DJ),42383,2698 5,764, DLOG(DJ(-)),7232,2798 6,5822, DLOG(DJ(-2)),75, ,5268, DLOG(DJ(-3)),6432,2876 2,36, DLOG(DJ(-4)),9266,2879 6,69329, DLOG(DJ(-5)),7923,278 6,444348, DLOG(DJ(-6)),5979,2723 2,95263,28 DLOG(DJ(-7)),3378,272 4,95372, DLOG(DJ(-8)),226,2697 4,496686, DLOG(DJ(-9)),4597,2696,759,882 * DLOG(DJ(-)),6779,2694 2,5646,9 Os coeficiees com defasages de dois e rês miuos do Ibovespa, bem como a ove miuos do DJIA foram as úicas hipóeses ulas de coeficiees igual a zero ão rejeiadas. Todos os ouros coeficiees apresearam resulados posiivos. A soma de odos os coeficiees é de,458, valor muio semelhae à soma dos coeficiees da NYSE para reoros posiivos. Ese valor sugere que o reoro egaivo do miuo aual da NYSE e os dez miuos que o aecedem, explicam 45,77% do reoro o miuo - da Bovespa. Algumas premissas êm que ser cosideradas para que a regressão TSLS seja válida. Foram realizados os eses de auocorrelação, de ormalidade e de heerocedasicidade A seguir são apreseados os gráficos dos resíduos das regressões TSLS. A auocorrelação ocorre em aálises de séries emporais quado os erros associados com observações em um dado período de empo se maêm por rasferêcia os períodos de empos fuuros. O ese Durbi-Waso, dos mais populares, ão pode ser uilizado para regressões em que defasages da variável depedee sejam regressores. Por isso, uilizou-se

13 SEGeT Simpósio de Excelêcia em Gesão e Tecologia 4 o ese Breusch-Godfrey. Coforme pode ser observado abaixo, ambas as regressões, com variáveis dummy para reoros egaivos e posiivos, apresearam auocorrelação os resíduos, pois a hipóese ula de que ão há auocorrelação foi rejeiada os dois casos. Tabela Tese de auocorrelação dos resíduos BG para regressão TSLS com dummy para reoros posiivos Breusch-Godfrey Serial Correlaio LM Tes: Obs*R-squared 4.58,58 Probabiliy, Tabela 2 Tese de auocorrelação dos resíduos BG para regressão TSLS com dummy para reoros egaivos Breusch-Godfrey Serial Correlaio LM Tes: Obs*R-squared.32,77 Probabiliy, A preseça de auocorrelação dos resíduos idica que os coeficiees esimados sejam ieficiees, iso é, ão eham a meor variâcia possível. Eles, porém, ão são viesados (BROOKS, 22, p. 66). Uma das propriedades dos esimadores de míimos quadrados é a de que os erros seguem uma disruição ormal. Dessa forma, é razoável assumir esa premissa se parirmos do sigificado do ermo de erro: uma soma de faores que ão foram icluídos o modelo. Se forem muios eses faores, a sua soma deverá seguir uma disruição ormal, de acordo com o eorema do limie ceral. Para cerificar a ormalidade dos resíduos, foi realizado o ese Jarque-Bera, que uiliza os resulados para os momeos da disruição ormal, em paricular os coeficiees de assimeria que é zero para a disruição ormal e de curose que vale rês (SARTORIS, 27). Em ambos os casos, ou seja, para as regressões com variáveis dummy para reoros posiivos e egaivos, a hipóese ula de que os resíduos são ormalmee disruídos foi rejeiada. Embora os resíduos ão eham seguido uma disruição ormal, a violação a esa premissa é virualmee icoseqüee, para amosras grades (BROOKS, 22, p. 82). Oura propriedade dos esimadores de míimos quadrados é a de que a variâcia dos erros deve ser cosae, o que é cohecido como homocedasicidade. A coseqüêcia da violação desa hipóese é a de que, embora os esimadores de míimos quadrados ordiários ão sejam viesados, eses ão são o de meor variâcia. Tao para a regressão com variáveis dummy para reoros posiivos, quao para reoros egaivos, a hipóese ula de que os erros são homocedásicos foi rejeiada. Tabela 3 Tese Whie de homocedasicidade para regressão TSLS com dummy para reoros posiivos Whie Heeroskedasiciy Tes: F-saisic 7,6836 Probabiliy, Obs*R-squared 3.35,362 Probabiliy, Tabela 4 Tese Whie de homocedasicidade para regressão TSLS com dummy para reoros egaivos Whie Heeroskedasiciy Tes: F-saisic 27,4389 Probabiliy, Obs*R-squared 3.69,43 Probabiliy, Em razão da preseça de heerocedasicidade as regressões, foram realizadas ouras regressões pela meodologia GARCH, que icorpora a icosâcia da variâcia o próprio modelo. A ideificação de lead-lag só será possível se o úmero de aceros a previsão de reoros posiivos, com base os reoros do DJIA, for superior ao úmero de erros. Para

14 SEGeT Simpósio de Excelêcia em Gesão e Tecologia 5 realizar ese ese, foi selecioado, aleaoriamee, um iervalo de ria dias (4/3/7 a 2/4/7) com dados reais das doze ações com maior poderação a composição do Ibovespa. Para cada empresa foram uilizadas observações. Apeas cico lags foram uilizados ese ese. Os valores do miuo coemporâeo do DJIA e dos quaro miuos aeriores foram poderados pelos respecivos coeficiees para ideificar um reoro de ala para o miuo seguie. A previsão para dois miuos a free baseou-se a coação corree do ídice americao e os rês miuos aeriores poderados pelos seus coeficiees. Assim, sucessivamee, aé a previsão para cico miuos o fuuro, quado a úica iformação dispoível era a coação corree do DJIA. Os resulados cofirmaram a hipóese de que é possível prever, com razoável grau de acero, os reoros posiivos da Bovespa com base, apeas, os movimeos da NYSE. Coforme pode ser observado a abela abaixo, o perceual de aceros para previsões de reoros posiivos chegou a mais de 6% para previsões de um a quaro miuos fuuros. Para reoro posiivo para o quio miuo fuuro, o perceual de acero chegou a 59,4%. O meor ídice de acero foi de 54,53%, para o quio miuo. Os dados relaivos aos reoros iguais a zero ão foram compuados. Iso ocorre quado ão há variação do valor ere as duas coações em aálise ou quado o dado ão esá dispoível para deermiado miuo. Tabela 5 Previsão de reoros posiivos para doze ações do Ibovespa, por iervalo de empo. miuo 2 miuos 3 miuos 4 miuos 5 miuos Ações Ceras falhas % ac. ceras falhas % ac. ceras falhas % ac. Ceras falhas % ac. ceras falhas % ac. Perobrás PN (PETR4) ,64% ,% ,66% ,63% ,67% Vale do Rio Doce PNA (VALE5) ,39% ,27% ,94% ,52% ,4% Bradesco PN (BBDC4) ,26% ,82% ,7% ,28% ,23% Usimias PNA (USIM5) ,96% ,52% ,65% ,86% ,83% Baco Iaú PN (ITAU4) ,65% ,25% ,72% ,34% ,23% Telemar PN (TNLP4) ,% ,42% ,84% ,55% ,64% Vale do Rio Doce ON (VALE3) ,6% ,6% ,97% ,5% ,26% Gerdau PN (GGBR4) ,6% ,6% ,2% ,3% ,62% Perobrás ON (PETR3) ,4% ,% ,66% ,5% ,88% Siderúrgica Nacioal (CSNA3) ,44% ,5% ,99% ,2% ,63% Iausa PN (ITSA4) ,94% ,49% ,23% ,49% ,67% Uaco UNT (UBBR) ,49% ,75% ,45% ,56% ,53% Acero máximo 62,4% 63,27% 6,94% 6,52% 59,4% Acero míimo 55,49% 58,49% 56,45% 54,56% 54,53% Acero médio 59,54% 6,39% 59,42% 57,9% 57,8% Resa, porém, avaliar a possilidade de realização de arbiragem, só possível caso o cuso de rasação seja iferior ao reoro proporcioado pela egociação. Para cada operação, seja de compra, seja de veda, a Bovespa cobra,9% de axa de liquidação mais,6% de emolumeos. Como a arbiragem evolve a compra e a veda do aivo, o cuso de rasação é de,5% do valor egociado. Há, ambém, o cuso de correagem (em média, R$, por operação). Quao maior o volume fiaceiro meos sigificaivo se ora ese cuso, razão pela qual ese valor pode ser descosiderado da aálise. Com base os reoros posiivos previsos pelo ese acima (período de 4/3/7 a 2/4/7), foi obida a média dos reoros posiivos. Nehum superou o reoro de,5%. A possilidade de arbiragem é iviabilizada exclusivamee pelos cusos de rasação e ão pela possilidade de previsilidade de reoros posiivos com base a variação do ídice da bolsa americaa. Como as regressões por TSLS apresearam heerocedasicidade foram realizadas ouras regressões pelo méodo GARCH, modelo que ão assume que a variâcia é cosae. O modelo GARCH ambém foi uilizado com o fim de verificar o grau de ifluêcia de variáveis defasadas o valor corree do ídice da Bovespa. Nesa fase, a aálise foi dividida em duas pares: apuração dos coeficiees para reoros de ala e para reoros de

15 SEGeT Simpósio de Excelêcia em Gesão e Tecologia 6 baixa. Para ao, foram criadas variáveis dummy para aular os efeios dos iervalos de ala e iervalos de baixa, aleradamee. Oura observação imporae refere-se às alas volailidades verificadas ere o fechameo da bolsa e aberura o dia seguie. Para excluir ese efeio, oura variável dummy foi criada para aular o resulado deses reoros aormais. Como o resulado do modelo VECM demosrou que apeas as dez primeiras defasages da variável DJ eram sigificaes, a regressão com uilização de GARCH foi realizada com ese úmero de lags. Para a variável Ibovespa, foram uilizados quaro lags. Para reoros de ala, odos os coeficiees das quaro defasages da variável Ibovespa foram esaisicamee sigificaes e apresearam os seguies valores de - a -4, respecivamee:,38, -,38,,6 e,39. Para os reoros de baixa, apeas os lags - e -4 se mosraram sigificaivos, com coeficiees de, e,3, esa ordem. Nos reoros posiivos, a ifluêcia Do DJIA foi esaisicamee sigificaiva em odos os dez lags. Para os reoros egaivos, apeas um dos coeficiees ão apreseou sigificâcia esaísica: o de defasagem de ove miuos. Desaca-se o fao de o coeficiee do miuo - ser superior ao do miuo -, o que pode sigificar cera cauela do ivesidor para movimeos egaivos. Difereemee do ocorre com os coeficiees com a variável dummy para reoros posiivos, os cico primeiros lags da regressão com a dummy para reoros de baixa são posiivos. 5. CONCLUSÕES O objeivo dese rabalho foi esar a exisêcia de efeios lead-lag ere a NYSE e a Bovespa. Ese objeivo foi buscado por meio da uilização de vários eses. Primeiramee, a fore relação exisee ere as duas bolsas de valores foi percebida pela ideificação de coiegração (ese de Egle-Grager) ere as séries ão-esacioárias de primeira ordem que compõem essas bolsas. O ese de Causalidade Grager deecou causalidade bidirecioal ere os mercados, cofirmado esa relação ere as séries. A iegração ideificada, porém, ão é oal já que os movimeos defasados de ambas as séries exercem ifluêcia sobre o miuo - do ídice Ibovespa. Se a iegração ão é oal, há segmeação ere os mercados, o que abre margem à arbiragem. A fim de verificar em que iesidade os períodos defasados das duas séries explicam o ídice Ibovespa o miuo coemporâeo, algus modelos foram uilizados o logarimo aural do reoro desas séries: um modelo de Veor Auo-regressivo com correção de erro (VECM), com sessea lags, um modelo GARCH e um modelo de equações simulâeas esimado por TSLS. Para os dois úlimos foram uilizados dez lags para série DJIA e quaro para a série Ibovespa. Em odos os eses foi observada a ifluêcia dos lags da NYSE o miuo corree do Ibovespa. Com base os resulados obidos em odos eses eses, foi possível afirmar que há evidêcias sigificaivas de que é possível fazer alguma previsão sobre o Ibovespa com base em iformações sobre a rajeória precedee do DJIA. Eses resulados revelam que o reoro da Bovespa é, em grade pare, explicado pelo movimeo da NYSE em miuos aeriores (e ambém, em pequea escala, por seus próprios movimeos defasados). Aida que óbvio, é ieressae lembrar que o valor dos aivos que compõem o Ibovespa ão esá sujeio apeas às movimeações da NYSE. Por um lado, há iformações que afeam apeas aquele mercado. Por ouro lado, ouros eveos, de abragêcia local, afeam apeas o mercado acioal. Além disso, a reação dos ivesidores à deermiada iformação, aida que de alcace global, é aeuada ou aceuada por circusâcias locais. Por exemplo, a elevação do preço do peróleo o mercado exero pode ão ser refleida a mesma proporção em mercados diversos por esarem eles sujeios a, por exemplo, sua depedêcia exera pelo produo, exisêcia de combusíveis aleraivos, ec. Idepedeemee da reação aos eveos ão ser exaa, o fao é que os movimeos dos dois

16 SEGeT Simpósio de Excelêcia em Gesão e Tecologia 7 mercados aalisados são exremamee semelhaes, com uma cera precedêcia dos eveos o mercado da bolsa ore-americaa. Dessa forma, pode-se iferir que um dos pressuposos da Hipóese do Mercado Eficiee (HME) é quesioável: as iformações ão esão sedo icorporadas os preços dos aivos isaaeamee. De fao, se é possível prever, em pare, o movimeo de uma deermiada bolsa de valores, ambém é possível que se possa realizar arbiragem em decorrêcia dese lapso de empo que vai da cosaação do movimeo a bolsa exera aé a icorporação do efeio da iformação o preço do aivo local. E, se é possível fazer arbiragem, o mercado ão é, defiiivamee, eficiee. Preedeu-se, ese rabalho, esar a Hipóese do Mercado Eficiee, abordado a ier-relação ere dois mercados, com o fim de agregar evidêcias que possam colaborar com fuuros rabalhos acerca do ema. Com relação à arbiragem, cabe desacar que os cusos de correagem cobrados pelas correoras, além dos cusos de liquidação e emolumeos cobrados pela Bovespa, oram, apareemee, iviáveis as egociações com fis de obeção de lucros. Os reoros dos aivos para períodos iferiores a dez miuos são, em média, iferiores aos cusos de rasação, iviabilizado o egócio. 6. REFERÊNCIAS ASSAF NETO, A.; LIMA F. G.; DE ARAÚJO, A. M. P. A realidade da coceração do capial o Brasil: Um esudo comparaivo com duas ouras ecoomias emergees. Dispoível em <hp:// Coceracao_Capial_Brasil_Dividedos.pdf>. Acessado em 2/2/ BOVESPA Sie da Bolsa - < Acesso em 2 de março de 28. BROOKS, C. Iroducory Ecoomerics for Fiace. h Ediio, Cambrige, Cambridge Uiversiy Press. 22 BROOKS, C. REW, A. G.; RITSON, S. A Tradig Sraegy Based o he Lead-lag Relaioship Bewee he Spo Idex ad Fuures Corac for he FTSE. Ieraioal Joural of Forecasig, V. 7,. 2. CAMPBELL, J. Y., LO, A.W.; MACKINLAY, A. C. The Ecoomerics of Fiacial Markes. Priceo Uiversiy Press. New Jersey. 997 CARNEIRO, FRANCISCO GALRÃO. A Meodologia dos Teses de Causalidade em Ecoomia. Dispoível em < hp:// Acesso em de jaeiro de 28 COSTA JUNIOR, N.C.A.; LEAL, R.P.C. Mercosul e a Globalização dos Mercados de Capiais: Teses de Causalidade. IN: Revisa de Admiisração, vol. 32, 997. CUNHA, M. S. Raiz Uiária e Co-iegração: Três Aplicações. Dispoível em <hp:// Acesso em 3 de seembro de 27. ENGLE, R. F.; GRANGER, C. W. E. Coiegraio ad error correcio: represeaio, esimaio ad esig. Ecoomerica, V FAMA, E. F. Efficie capial markes: A review of empirical work, Joural of Fiace, GRANGER, C. W. J. Ivesigaig Causal Relaios by Ecoomeric Models ad Cross- Especral Mehods. Ecoomeric, V. 37, 969. GROPPO, G. S.; BACCHI, M. R. P. Causalidade ere mercados acioários: esudo sobre Ibovespa, Dow Joes e Merval. IN: Reseha BM&F r GUJARATI, D. N. Ecoomeria Básica. São Paulo. Makrio Books. 2.

17 SEGeT Simpósio de Excelêcia em Gesão e Tecologia 8 HARRIS, R. I. D. Usig coiegraio aalysis i ecoomeric modellig. Lodo: Preice Hall, 995. HSIAO, C. Saisical Properies of he Two-Sage Leas Squares Esimaor Uder Coiegraio. Review of Ecoomc Sudies, Vol. 64, r SARTORIS, A. Esaísica e Irodução à Ecoomeria. São Paulo: Saraiva, 27. SIMS, C. A. Macroecoomics ad Realiy. Ecoomerica. Nr