Análise Intradiária do Comportamento do Mercado Antes de Anúncios de Aquisição Utilizando Modelos ACD

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1 Bruno Dore Rodrigues Análise Intradiária do Comportamento do Mercado Antes de Anúncios de Aquisição Utilizando Modelos ACD Tese de Doutorado Tese apresentada ao Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica da PUC-Rio como requisito parcial para obtenção do título de Doutor em Engenharia Elétrica: Métodos de Apoio à Decisão Orientador: Prof. Reinaldo Castro Souza Co-orientador: Prof. Maxwell John Stevenson Rio de Janeiro Agosto de 2010

2 Bruno Dore Rodrigues Análise Intradiária do Comportamento do Mercado Antes de Anúncios de Aquisição Utilizando Modelos ACD Tese apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Doutor pelo Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica do Departamento de Engenharia Elétrica do Centro Técnico Científico da PUC-Rio. Aprovada pela Comissão Examinadora abaixo assinada. Prof. Reinaldo Castro Souza Orientador Departamento de Engenharia Elétrica PUC-Rio Prof. Cristiano Augusto Coelho Fernandes Departamento de Engenharia Elétrica PUC-Rio Profa. Monica Barros ENCE Profa. Fernanda Finotti Cordeiro Perobelli UFJF Prof. Rogério Silva de Mattos UFJF Prof. José Eugenio Leal Coordenador Setorial do Centro Técnico Científico Rio de Janeiro, 06 de agosto de 2010

3 Todos os direitos reservados. É proibida a reprodução total ou parcial do trabalho sem autorização da universidade, do autor e do orientador. Bruno Dore Rodrigues Graduou-se em Ciências Econômicas na Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) em Especializou-se em Métodos Estatísticos Computacionais na UFJF em Concluiu o mestrado em Engenharia Elétrica na área de Métodos de Apoio à Decisão na PUC em Presta consultoria em análise e previsão de séries temporais para empresas do setor energético e estudos de otimização e clusterização para empresas do setor de telecomunicações. Ficha Catalográfica Rodrigues, Bruno Dore Análise Intradiária do Comportamento do Mercado Antes de Anúncios de Aquisição Utilizando Modelos ACD / Bruno Dore Rodrigues ; orientador: Reinaldo Castro Souza ; co-orientador: Maxwell John Stevenson f. ; 30 cm Tese (doutorado) Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, Departamento de Engenharia Elétrica, Inclui bibliografia 1. Engenharia elétrica Teses. 2. Microestrutura de mercado. 3. Aquisições. 4. Empresas alvo. 5. Empresas compradoras. 6. Modelos ACD. 7. Comportamento intra-diário. 8. Volatilidade. 9. Informação privilegiada. I. Souza, Reinaldo Castro. II. Stevenson, Maxwell John. III. Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Departamento de Engenharia Elétrica. IV. Título. CDD: 621.3

4 Este trabalho é inteiramente dedicado aos meus pais e a minha esposa, grandes responsáveis por chegar até aqui.

5 Resumo Rodrigues, Bruno Dore; Souza, Reinaldo Castro (Orientador); Stevenson, Maxwell John (Co-orientador). Análise Intradiária do Comportamento do Mercado Antes de Anúncios de Aquisição Utilizando Modelos ACD. Rio de Janeiro, p. Tese de Doutorado Departamento de Engenharia Elétrica, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. O tempo tem um papel importante na literatura de microestrutura de mercado, e em particular na análise de liquidez. A disponibilidade de dados de alta freqüência das negociações nos mercados financeiros tem levado ao desenvolvimento de técnicas econométricas capazes de extrair grande quantidade de informações. O uso do tempo econômico ou de negociação, medido pela duration nos modelos Autoregressive Conditional Duration (ACD) de Engle e Russell (1998) e de Engle (2000), formaram a base para a análise da volatilidade numa amostra de empresas com ações negociadas na Australian Stock Exchange (ASX). O modelo de Engle (2000) foi repetido e ampliado para alcançar resultados mais profundos e para permitir a generalização dos resultados. Sob a hipótese de agentes com assimetria de informações nos mercados, nós investigamos o impacto conjunto das variáveis de microestrutura de mercado sobre a volatilidade dos retornos no período de seis meses antes do lançamento público do anúncio da aquisição. A análise foi realizada em dados de alta frequência para grupos de empresas-alvo e compradoras, e comparamos os resultados com o grupo controle de empresas. Este estudo concluiu que o comportamento das negociações intra-diárias das empresas alvo de aquisições foram afetados pelas negociações que detinham informações privadas (principalmente referente as empresas compradoras), pelo menos no período de três meses antes do anúncio oficial da aquisição para o mercado. Observamos também que o comportamento das negociações da empresa compradora foi de algum modo afetada do evento. Palavras-chave Microestrutura de mercado, aquisições, alvos,licitantes, modelos ACD, padrões intradiários, volatilidade, negociações privilegiadas.

6 Abstract Rodrigues, Bruno Dore; Souza, Reinaldo Castro (Advisor); Stevenson, Maxwell John (Co-advisor). An Analysis of Intraday Market Behaviour Before Takeover Announcements Using ACD Models. Rio de Janeiro, p. Tese de Doutorado Departamento de Engenharia Elétrica, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Time plays an important role in the market microstructure literature, and in particular the analysis of liquidity. The availability of high frequency transaction data from financial markets has led to the development of econometric techniques that have a great capacity to extract information. The use of economic or transaction time, as measured by duration in the Autoregressive Conditional Duration (ACD) model of Engle and Russell (1998) and Engle (2000), formed the basis for the analysis of equity volatility of a sample of stocks traded on the Australian Stock Exchange (ASX). The model of Engle (2000) was replicated and extended to achieve deeper results and to allow the generalization of them. Under the hypothesis of agents with asymmetric information, we investigated the joint impact of market microstructure variables on return volatility in the six months prior to the public release of the takeover announcement. The analysis was conducted on tick-by-tick data for groups of target and bidder companies, and compared the results with those of a control group of companies. This study concluded that the intraday trading behaviour of takeover targets were affected by traders who held private information (especially the bidders) at least in the three months period before the official announcement of the takeover offer. We also observed that the bidder s trading environment was in some way affected b the event. Keywords Market microstructure, takeovers, targets,bidders,acd model, intraday patterns, volatility, insider trading.

7 Sumário 1. Introduction Literature Review The ACD Model Review Market Microstructure and Takeovers Review The ACD Models Financial Duration Process The ACD Specification The ACD Distribution The ACD Model Estimation Basic Volatility Model Volatility Model Data Analysis Corporate Governance Regulations in Australia The Trading Place The Sample Microstructure Data 53

8 5. Results Typical Companies Trade Description Price, Hazard and Survival Intraday Patterns The ACD Models Results The Basic Volatility Model Volatility Model Group Results - The Volatility Model Industry Group Results - The Volatility Model Conclusion References 93 Appendix 97

9 Lista de Figuras Figure 01 - Equity Trading Hours at the ASX 45 Figure 02 Announcement and Sample per Year 49 Figure 03 Sample Division for the Typical Companies AZR, MGX, and AND 59 Figure 04 Target`s Price Graph: Time Series 66 Figure 05 Bidder`s Price Graph: Time Series 66 Figure 06 Control`s Price Graph: Time Series 67 Figure 07 - Survival Function Graphs. 68 Figure 08 - Hazard Function Graphs. 70 Figure 9 - Graphs of Intraday Adjusted Duration, Returns, Spread and Volume-of-trades for the Target Company. 72 Figure 10 - Graphs of intraday adjusted duration, returns, spread and volume-of-trades for the Bidder company. 73 Figure 11 - Graphs of intraday adjusted duration, returns, spread and volume-of-trades for the Control company. 74

10 Lista de Tabelas Table 01 Target, Bidder and Control Samples per Year 49 Table 02 Sample s Announcements by Industry Sector 51 Table 03 Sample s Bid Status 52 Table 04 Sample s Bid Status X Toehold 53 Table 05 Raw data 54 Table 06 Target (AZR) company s summary statistics 61 Table 07 Bidder (MGX) company s summary statistics 62 Table 08 Control (AND) company s statistics 63 Table 09 Logrank test for equality of survival functions. 69 Table 10 Augmented Dickey-Fuller test for returns. 77 Table 11 Estimation Results for the Basic Volatility Model ACD(1,1) 78 Table 12 Volatility Model Results 81 Table 13 Volatility Model: Group s Proportion of Significant Coefficients (sig.=5%) 85 Table 14 Industry Group s Proportion of Significant Coefficients (sig.=5%) 88 Table 15 GICS Industry code by Industry Sector and Industry Group 97