RELATÓRIO PIBIC 2016 PARTE 1 -RESUMO FATORES GLOBAIS IMPACTAM NOS MERCADOS ACIONÁRIOS DOS PAÍSES SUBDESENVOLVIDOS? UMA ABORDAGEM QUANTÍLICA.

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1 RELATÓRIO PIBIC 2016 PARTE 1 -RESUMO FATORES GLOBAIS IMPACTAM NOS MERCADOS ACIONÁRIOS DOS PAÍSES SUBDESENVOLVIDOS? UMA ABORDAGEM QUANTÍLICA. Aluno: Bruno Barreto Chvaicer Orientador: Luiz Felipe Motta/Marcelo Klotzle Introdução A partir da plataforma Bloomberg e Economática foram coletados, desde 1987 até 2015, dados diários dos índices considerados os principais fatores globais que poderiam afetar o mercado acionário dos países emergentes. Primeiro coletou-se dados da variação diária do principal índice da bolsa de cada país, assim como a variação da moeda local e a taxa de câmbio diária equivalente (valor U$ diário). Após isso, foi calculada em dólar a variação da moeda local de cada país. Em seguida, foram coletados dados de incerteza política dos Estados Unidos (no site: e o índice S&P 500, que é o mais importante índice de ações do mundo, e o VIX (no site: que nada mais é do que a volatilidade implícita do índice S&P 500. Por último, foram coletados dados referentes a commodities como o WTI, índice que se refere ao preço do barril do petróleo bruto e o dado sobre a variação diária do preço do ouro. Objetivos Com o intuito de saber de que forma os mercados acionários dos países emergentes (Brasil, Argentina, Chile, México, Índia, China, África do Sul, Rússia, Indonésia, Polônia e Turquia) são influenciados por outros fatores globais, foi realizada uma coleta de dados desses principais fatores e em seguida um estudo para identificar como cada fator influencia esses mercados. 1

2 Metodologia O estudo a ser feito se baseia no trabalho de Walid Mensi ( Do global factors impact BRICS stock markets? A quantile regression approach ), onde foi utilizado o método de Regressão Quantílica que produz estimativas aproximadas tanto da mediana como quaisquer outros quantís da variável dependente. Evidenciou-se uma dependência assimétrica entre as bolsas dos países emergentes com os países restantes do mundo, que não muda desde o início da crise financeira global. A variação do índice VIX não resultou em nenhuma alteração nos mercados acionários dos países emergentes com mercado em alta, com exceção do Brasil e Índia, mas foi um fator relevante nos mercados em baixa. A incerteza política americana não exerce nenhum impacto sobre mercados de ações dos países emergentes. O preço do petróleo exibiu uma independência simétrica em relação aos mercados emergentes (exceto África do Sul), mas a dependência significativa aumenta desde o início da recente crise financeira. O preço do ouro tem uma dependência simétrica com os mercados acionários dos países emergentes (exceto Rússia e China, cujos bancos centrais compraram ouro) e o grau de dependência diminuiu desde o começo da crise. Para os participantes do mercado acionário, é importante atentarem para o fato dos mercados de ações globais se influenciarem entre si, incluindo os mercados dos países emergentes. Além disso, é necessário saber que o mercado de ações depende significativamente de mudanças na estrutura dos fatores de risco, os ciclos de negócios e as flutuações de outros índices macroeconômicos. Incluindo commodities (ouro e petróleo) em seu portfólio, o investidor diminui o risco contra perdas no seu investimento. Há uma necessidade de entender o que acontece na economia como um todo e compreender a estrutura de dependência dos mercados de ações na economia global e fatores financeiros. Conclusões Esta pesquisa é, particularmente, útil para gestores de risco de carteiras, comercializadores de energia, políticos e investidores internacionais que devem ser cautelosos sobre a realização de investimentos em diferentes mercados simultaneamente. Conhecer as dependências dos mercados dos países emergentes é crucial para ajudar a discernir a direção dos co-movimentos, e para evitar que os mercados acionários dos países emergentes se contagiem com crises ou grandes eventos. Referências 1 - MENSI,Walid. Do global factors impact BRICS stock markets? A quantile regression approach. 2

3 PARTE 2-SEMINÁRIO EM FINANÇAS A influência de fatores globais no retorno do mercado de ações brasileiro (Para discussão preliminar Junho 2016) INDICE 1. Introdução Referencial Teórico Metodologia... 5 A. METODOLOGIA ECONOMÉTRICA... 5 B. DADOS E SUMÁRIO ESTATÍSTICO Resultados... 9 A. DEPENDÊNCIA ENTRE IBOVESPA E MERCADO DE COMMODITIES... 9 B. DEPENDÊNCIA ENTRE IBOVESPA E ÍNDICE VIX C. DEPENDÊNCIA ENTRE IBOVESPA E INSTABILIDADE POLÍTICA AMERICANA Conclusões Bibliografia

4 1. Introdução Neste artigo, é analisado como fatores globais, incluindo o preço de commodities, a incerteza política americana e a volatilidade da bolsa americana, influenciam o retorno das ações do Ibovespa Índice da Bolsa de Valores de São Paulo. A principal motivação é compreender melhor os fatores que podem influenciar no retorno do mercado de ações brasileiro, tanto positivamente como negativamente. Conhecer a relação do movimento do mercado de ações com esses índices pode auxiliar na identificação de oportunidades de investimentos e na diversificação de riscos. A metodologia empregada foi a regressão quantílica porque esta permite identificar a dependência condicional de quantis específicos dos retornos em relação às variáveis estudadas. Assim, é possível analisar a relação de dependência em diferentes circunstâncias do mercado. Baur(2013) demonstrou que a metodologia fornece um panorama detalhado da relação de dependência, incluindo relações assimétricas e não lineares. Além disso, mudanças no nível ou estrutura da dependência podem ser modeladas e testadas para cada quantil da distribuição. Utilizando dados mensais desde janeiro de 1998 até março de 2016 os resultados encontrados indicaram que o mercado de ações do Brasil apresenta uma relação de dependência com o mercado de commodities (ouro e petróleo) e com um índice de incerteza do mercado acionário americano (índice VIX). Por outro lado, a incerteza política americana não impacta no retorno do mercado brasileiro. 2. Referencial Teórico Lin, Wang, e Gau (2007) investigaram a influência de fatores locais no retorno dos títulos de países emergentes. Esses fatores foram divididos em fatores locais e fatores macroeconômicos. Os resultados indicaram que o mercado de títulos dos emergentes é parcialmente integrado com o mundo desenvolvido e que os instrumentos locais podem auxiliar na previsão dos retornos. A incorporação de variáveis macroeconômicas aumentou o poder explanatório do modelo. 4

5 Ono( 2011) estudou o impacto dos preços do petróleo nos retornos das ações no Brazil, China, India e Rússia (Brics) utilizando o modelo VAR no período de 1999 a Os resultados indicaram que o aumento no preço do petróleo influenciaram positivamente os retornos reais das ações com significância estatística em todos os países, exceto para o Brasil. Ainda com relação ao foco no mercado de ações, Hammoudeh et al.(2013) investigou a inter-relação entre as classificações de risco político, financeiro e econômico dos cinco países dos BRICS e a relação destes com o respectivo retorno do mercado de ações nacional. Os resultados demonstraram que apenas o mercado chinês é sensível a todos os fatores. Em relação ao Brasil, dentre os países estudados, este apresentou especial sensibilidade aos riscos econômicos e políticos. Utilizando o método da regressão quantílica, Tsai (2012) encontrou uma relação significativa entre índices de mercados de ações de seis países asiáticos e taxas de câmbio. Por fim, Mensi et al. (2013) examinaram o impacto de importantes fatores globais no retorno dos 5 países dos BRICS utilizando a abordagem da regressão quantílica. Segundo os autores, a maior parte dos estudos examinou a influência do risco de um país nos retornos financeiros dos mercados domésticos assumindo um impacto simétrico nas mudanças de classificação de risco dos países. Essa pesquisa permitiu uma análise considerando uma assimetria multivariada na relação entre os índices de retorno dos mercados e fatores globais. Essa metodologia permitiu diferir os efeitos nos diferentes quantis dos retornos dos mercados, oferecendo flexibilidade e análises diversas. 3. Metodologia a. Metodologia Econométrica Desde sua introdução na literatura por Koenker, Hallock, Koenker e Hallock (1978), a regressão quantílica se tornou uma ferramenta popular na modelagem da dependência quando esta considera uma série de curvas e regressões que diferem através de quantis da distribuição condicional das variáveis dependentes (Mensi et al., 2013). 5

6 Segundo Koenker (2005), a função de regressão quantílica oferece um resultado mais preciso e acurado do impacto das variáveis condicionais das variáveis dependentes. Ela é definida para o i-ésimo quantil conforme a equação: minbîr n 1 {Σt Î {t:yi xi b} q yt xtb +Σ t Î {t:yi xi b}(1 q) yt xt b } (1) A estimação dos parâmetros é feita por meio algoritmo de Barrodale e Roberts sugerido por Orey (1987). Nesta pesquisa, a estimação do modelo foi realizada por dados em série. Para a realização do teste e a estimação dos parâmetros foi utilizado o Software Eviews 9.5. b. Dados e sumário estatístico Foi testada empiricamente a relação de dependência entre o retorno das ações do Ibovespa, bolsa de valores do Estado de São Paulo, e o retorno de importantes fatores econômicos e financeiros para o período entre janeiro de 1998 e março de 2016 utilizando o software Eviews. O ponto de partida foi escolhido por ter sido marcado por períodos turbulentos, tais como a crise asiática de 1997, a crise Russa e Brasileira em O período cobre ainda a crise financeira global no período Os fatores testados foram selecionados com base na revisão bibliográfica realizada e englobam: (i) o preço do barril de petróleo do tipo WTI, expresso em dólares; (ii) o preço do ouro em dólares por onça; (iii) a volatilidade implícita do índice S&P 500 representada pelo índice VIX e (iv) um índice de incerteza política americana. Os dados foram extraídos de diversas fontes. O índice Ibovespa foi extraído da plataforma Bloomberg para o período em análise. O preço do barril do petróleo foi extraído do site da agência americana EIA Energy Information Administration e o preço do ouro foi oriundo do site do Conselho Mundial do Ouro. O índice de volatilidade financeira teve como fonte o Yahoo Finance. 6

7 A última fonte de informação foi o site de incerteza política 1, do qual foi possível extrair o índice de incerteza política americana, utilizado nesta pesquisa. Esse índice é construído com base em evidências coletadas de notícias veiculadas na mídia oriundas de mais de artigos. O estudo publicado por Baker et al.(2016) apresenta maiores detalhes da construção deste índice. Cabe ressaltar que não são cobertos dados do mercado brasileiro, de forma que foi incluída nesta pesquisa a incerteza política americana como um fator. Os Estados Unidos formam a maior economia nacional do mundo e parte-se da hipótese de que um aumento na incerteza política americana poderia levar a um aumento no retorno do mercado acionário brasileiro. O retorno das variáveis foi calculado levando-se em consideração a diferença no logaritmo entre dois preços consecutivos. A Figura 1 ilustra a dinâmica da série de retornos do mercado brasileiro. É possível observar que os retornos são especialmente voláteis entre a metade de 1998 e a metade de 1999, período da crise brasileira, e no meio de 2008, período da crise financeira global. Os retornos do barril de petróleo WTI e do preço do ouro, indicados na Figura 2 e na Figura 3, respectivamente, apresentam padrão similar, enquanto que o índice representativo da instabilidade política americana não apresenta um padrão particular. Figura 1 - Retornos do índice Ibovespa 1 7

8 Figura 2 - Retorno do preço de barril e petróleo WTI Figura 3 - Retorno do preço do Ouro Figura 4 - Retorno da Instabilidade política americana A Tabela 1 apresenta um resumo estatístico dos fatores analisados e do retorno das ações da Bovespa. O barril de petróleo WTI apresenta o maior ganho e a maior perda comparativamente ao ouro. O índice VIX e o Índice de Instabilidade Política 8

9 apresentam a maior volatilidade, indicada pelo desvio padrão, dentre as variáveis estudadas. Esse resultado era esperado uma vez que representam volatilidade e risco político, respectivamente. Tanto os retornos do Ibovespa como o das commodities apresentam assimetria negativa, diferentemente dos índices de instabilidade política e do VIX, cujos valores são positivos. Todos os parâmetros apresentam altos valores de curtose. Ibovespa WTI Ouro Instabilidade Política VIX Média 0,752 0,35 0,642 0,106-0,197 Mediana 0,923 1,297 0,712-3,799-1,205 Máximo 21,545 30,259 15, ,179 85,258 Mínimo -50,341-39,116-19, ,605-48,596 Desvio padrão 8,631 9,766 5,043 67,313 19,636 Assimetria -1,117-0,387-0,2 0,091 0,597 Curtose 8,283 4,008 4,103 2,866 4,565 Tabela 1 - Resumo Estatístico das variáveis indicadas Por fim, cabe ressaltar que foi testada a hipótese nula da raiz unitária para todas as variáveis. Todos os resultados foram significativos a 1% conforme indicado na Tabela 2. Ibovespa WTI Ouro Instabilidade Política VIX Augmented Dickey and Fuller -14,011* -13,057* -16,762* -10,625* -17,215* Tabela 2 - Teste da Raiz Unitária das séries 4. Resultados a. Dependência entre Ibovespa e mercado de commodities No que diz respeito ao impacto do preço do ouro, pode-se dizer que o impacto é positivo e significativo para quantis mais baixos e intermediários (abaixo de 0,700) dos retornos. Assim retornos mais altos do ibovespa, não são explicados pelo retorno do ouro, conforme indicado na Tabela 3. Ainda, observou-se que, conforme pode ser ratificado na Figura 7, o retorno do outro apresenta coeficientes mais elevados para quantis mais baixos. 9

10 Os resultados encontrados para o barril WTI, apresentados na Tabela 4, indicam uma relação de dependência positiva para quantis mais baixos e intermediários. Nos quantis mais altos (acima de 0,800) os coeficientes encontrados não são significantes estatisticamente, assim como verificado para o retorno do ouro. Nesse sentido, movimentos de altos no retorno das ações no mercado brasileiro não são explicados pelo petróleo. β ouro Quantil Coeficiente Erro valor -p * * * * * ** Tabela 3 - Resultado da regressão quantílica para a variável Ouro. Os asteristicos (*), (**) e (***) indicam significância a 1%, 5% e 10%, respectivamente. β WTI Quantil Coeficiente Erro valor -p *** ** ** *** *** * * Tabela 4 - Resultado da regressão quantílica para a variável WTI. Os asteristicos (*), (**) e (***) indicam significância a 1%, 5% e 10%, respectivamente. 10

11 b. Dependência entre Ibovespa e Índice VIX O índice de volatilidade das ações do S&P 500 apresentam coeficientes negativos e significativos a 1% em todos os quantis. Isso significa que quando maior a volatilidade do mercado americano, menor é o retorno do mercado acionário brasileiro. Esse impacto é ainda mais negativo para quantis mais baixos. β Vix Quantil Coeficiente Erro valor -p * * * * * * * * * Figura 5 - Resultado da regressão quantílica para a variável VIX. Os asteristicos (*), (**) e (***) indicam significância a 1%, 5% e 10%, respectivamente. c. Dependência entre Ibovespa e Instabilidade Política americana Com relação ao índice de Instabilidade Política Americana pode-se dizer que a relação de dependência foi insignificante estatisticamente para todos os quantis dos retornos do mercado brasileiro. β Intabilidade_Política Quantil Coeficiente Erro valor -p Figura 6 - Resultado da regressão quantílica para o Ínice de Instabilidade Política americano. Os asteristicos (*), (**) e (***) indicam significância a 1%, 5% e 10%, respectivamente. 11

12 Figura 7 - Mudanças nos coeficientes de regressão 12

13 5. Conclusões No que diz respeito aos retornos das commodities, verificou-se uma relação positiva entre o retorno das ações e o retorno no preço do ouro e do petróleo. Logo, essas variáveis ajudam a explicar o retorno das ações. A exceção foi verificada na extremidade à direita, indicativa do mercado brasileiro em alta, que não apresentou resultados significantes estatisticamente. O índice de volatilidade VIX afeta negativamente o mercado acionário brasileiro. Esse efeito é ainda mais acentuado no mercado em baixa, indicando que o medo e a ansiedade no mercado americano são mais impactantes quando o mercado está em baixa, bem como verificado por Mensi et al. (2013). Com relação ao efeito da instabilidade política americana, a hipótese inicial de que um aumento dessa variável poderia levar a um aumento do retorno acionário foi refutada. Os dados estatísticos mostraram que esse índice não explica os retornos do Ibovespa. A modelagem realizada nesta pesquisa pode contribuir para uma melhor compreensão dos fatores que explicam os retornos no mercado acionário brasileiro, contribuindo para uma alocação de recursos mais eficiente. Os resultados aqui apresentados podem ser expandidos para outros mercados, resultando em uma pesquisa científica mais completa e comparativa dos efeitos dos fatores selecionados. Além disso, podem ser realizados avanços com relação às publicações já existentes, incluindo outros fatores macroeconômicos ou financeiros. 13

14 6. Bibliografia Baker, S. R., Bloom, N., Davis, S. J., Boehnke, J., Dashkeyev, V., Deriy, O., Kashyap, A. (2016). Measuring Economic Policy Uncertainty, (March). Baur, D. G. (2013). The structure and degree of dependence : A quantile regression approach. Journal of Banking and Finance, 37(3), Hammoudeh, S., Sari, R., Uzunkaya, M., & Liu, T. (2013). The dynamics of BRICS s country risk ratings and domestic stock markets, U. S. stock market and oil price. Mathematics and Computers in Simulation, 94, Koenker, R. (2005). Quantile regression. Econometric Society Monograph Series, 48(3), Koenker, R., Hallock, K. F., Koenker, R., & Hallock, K. F. (1978). Regression Quantiles. Journal of Econometric Society, 46(1), Lin, C., Wang, M., & Gau, Y. (2007). Expected risk and excess returns predictability in emerging bond markets, Mensi, W., Beljid, M., Boubaker, A., & Managi, S. (2013). Correlations and volatility spillovers across commodity and stock markets : Linking energies, food, and gold. Economic Modelling, 32, Ono, S. (2011). Oil Price Shcocks and Stock Markets in Brics. The European Journal of Comparative Economics 8. Orey, R. W.. K. and V. D.. (1987). Algorithm AS 229 : Computing Regression Quantiles. Journal of the Royal Statistical Society. Series C, 36(3), Tsai, I. (2012). Journal of International Financial Markets, Institutions & Money The relationship between stock price index and exchange rate in Asian markets : A quantile regression approach. Journal of International Financial Markets, Institutions & Money, 22(3),