INTERFERÊNCIA DOS MERCADOS EXTERNOS SOBRE O IBOVESPA: UMA ANÁLISE UTILIZANDO AUTOREGRESSÃO VETORIAL ESTRUTURAL

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1 ÁREA TEMÁTICA: FINANÇAS INTERFERÊNCIA DOS MERCADOS EXTERNOS SOBRE O IBOVESPA: UMA ANÁLISE UTILIZANDO AUTOREGRESSÃO VETORIAL ESTRUTURAL AUTORES LUIZ EDUARDO GAIO Universidade Federal de Lavras lugaio@yahoo.com.br RAFAEL CAMPOS ROLIM Universidade Federal de Lavras rolim_ufla@yahoo.com.br Resumo O conhecimeno do grau de relacionameno exisene enre os diversos mercados inernacionais é de suma imporância para os invesidores. Sabe-se que, se dois mercados quaisquer forem inegrados, o risco sisemáico de invesimeno não pode ser eficazmene diminuído por meio da diversificação. Assim, o presene rabalho em por objeivo analisar a inerferência dos mercados exernos sobre o Ibovespa, bem como verificar os impacos causados nas oscilações dos índices dos mercados inernacionais sobre o Ibovespa. Para ano, uilizou-se a meodologia de co-inegração e auoregressão veorial esruural. Os resulados obidos evidenciam que os mercados inernacionais impacam conemporaneamene o Ibovespa. Porém, de odos os mercados analisados, apenas o índice da Nasdaq possuiu impaco conrário ao esperado, pois apresenou coeficiene negaivo na análise de correção de erros, o que demonsra que choques posiivos ocorridos no índice geram quedas no Ibovespa. Esses faos ambém puderam ser verificados nas funções de impulso e resposa das variáveis sobre o índice nacional. Iso evidencia que o mercado brasileiro esá oalmene suscepível as oscilações dos mercados inernacionais, o que vai de acordo com o esperado. Palavra Chave; Co-inegração, VEC, Mercado de Capiais INTERFERENCE OF THE EXTERNAL MARKETS ON IBOVESPA: AN ANALYSIS USING THE STRUCTURAL VECTORIAL AUTO-REGRESSIVE Absrac The knowledge of he relaionship degree ha exiss among he inernaional markes is very imporan o invesors. I is known ha, if wo markes are inegraed, he sysemaic risk of invesmen canno be efficaciously reduced hrough diversificaion. Thus, he presen work seeks o analyze he inerference of he exernal markes on Ibovespa, as well as o verify he impacs caused in he oscillaions of he indexes on Ibovespa. To do so, his paper uses he mehodologies of co-inegraion and srucural vecorial auo-regressive. The resuls show ha he inernaional markes conemporarily impac he Ibovespa. However, of all he analyzed markes, only he Nasdaq index showed an impac conrary o he expeced, as i displayed a negaive coefficien in he error correcion analyses, wha

2 demonsraes ha posiive shocks occurred in he index generae falls in he Ibovespa index. Those facs could also be verified in he funcions of impulse and response of he variables abou he naional index. Key-words: Ibovespa, VEC, Co-inegraion, Sock Exchange 1. INTRODUÇÃO Basou alguns comenários pessimisas do ex-presidene do Federal Reserve (Fed, o banco cenral nore-americano) sobre as bolsas da China e do crescimeno mundial para que a rajeória de valorização do Ibovespa perdesse força e encerrasse o dia 23 de maio de 27 em queda de,76%. Uma semana depois, o jornal Esado de Minas publicou que o giro financeiro da Bovespa fechou em R$ 1,6 bilhões, ou menos da meade da média diária para o mês, próxima de R$ 3,5 bilhões. Tal fao foi causado pela não-operação de mercados financeiros dos Esados Unidos, Grã-Breanha e Alemanha, devido ao feriado do Memorial Day. Com isso, o Ibovespa auou sem seus principais ermômeros da economia exerna. A jusificaiva para o presene esudo pode ser exemplificada nos aconecimenos descrios acima; ou seja, na inerdependência evidenciada nos mercados financeiros mundiais e - mais especificamene - na influencia que o ambiene acionário exerno exerce na Bovespa, causando quedas e elevações no preço de suas ações. Para compor os elemenos de análise, foram analisados, além do Ibovespa, a série emporal de cinco imporanes índices de bolsas de valores no cenário mundial, sendo eles: Dow Jones Indusrial Average, Nasdaq Index Composie, Nikkei-225, Sandard & Poor 5 e Financial Times Sock Eschange. Para se medir o impaco das oscilações de um índice sobre ouro, uiliza-se a meodologia os modelos de auo-regressão veorial (VAR), proposos como uma alernaiva aos modelos esruurais muliequacionais. O modelo vem sendo amplamene adoado em muios rabalhos devido ao bom desempenho noado no mesmo. Assim, o objeivo geral do presene rabalho é de medir o impaco causado pela aleração dos principais índices de bolsas de valores mundiais no Ibovespa. Como objeivo específico, pode-se ciar a análise de comporameno a longo prazo desses índices, aravés da esudos de co-inegração de mercado, com o inuio de se verificar a exisência de endência a um comporameno uniforme enre duas series a longo prazo. Uilizar-se-á, ambém um análise de impulso e resposa, com o inuio de se verificar os impacos causados no ibovespa a parir de choques promovidos nos índices inernacionais. 2. REFERENCIAL TEÓRICO 2.1. A Origem das Bolsas de Valores A fim de se enender a relação exisene enre os mercados de capiais ao redor do mundo e, mais especificamene, a explicação das variações dos índices coados nas bolsas de valores, deve-se primeiramene fazer um breve rerospeco de como o mercado de ações nasceu e se desenvolveu no mundo. Não há uma daa específica ou definição hisórica clara para se nomear a primeira bolsa de valores do mundo. Segundo Toledo Filho (26), a negociação com íulos públicos, negociados com mercadorias e moedas, eve seu início na cidade de Anvers, na Bélgica. A palavra bolsa originou-se na cidade lacusre de Bruges, capial de Flandres,

3 ambém siuada na Bélgica. Conforme Pinheiro (26), eram realizadas assembléias de comercianes na casa de Van der Burse, em cuja fachada exisia um escudo com rês bolsas, brasão do proprieário, simbolizando honradez e mério por sua auação na área mercanil. A primeira bolsa de caráer inernacional surgiu em 1531, em Amberes. Poseriormene, foram criadas as bolsas de Londres (1554), Paris (1724) e New York (1792). Conforme Pinheiro (26), a parir do século XIX, as bolsas resringiram sua auação aos mercados de capiais (íulos e valores mobiliários) e, à medida que surgiram os mercados de íulos represenaivos de mercadorias (commodiies), foram criados locais específicos para sua negociação (bolsas de mercadorias).ao se chegar na década de 9, as bolsas de valores ornaram-se o símbolo do capialismo e uma represenação insanânea da siuação socioeconômica de seus respecivos países Origem das Bolsas de Valores no Brasil Conforme Toledo Filho (26), a primeira bolsa de valores do Brasil siuava-se no Rio de Janeiro, na época do Disrio Federal. O Decreo-Lei nº regulamenou a bolsa de valores e os correores em 13 de março de Já no esado de São Paulo, a primeira bolsa de valores surgiu em 189. Os demais esados chegaram a er bolsas de valores em suas capiais e cidades imporanes, conudo, elas foram desaivadas pela concenração de negócios em São Paulo e no Rio de Janeiro. No ano de 2, houve a unificação das Bolsas de Valores do Rio de Janeiro e de São Paulo. Poseriormene, em 21, a Bovespa incorporou os negócios de odas as ouras bolsas brasileiras Índices das Bolsas de Valores O presene esudo realiza uma análise de causa-efeio enre seis relevanes índices de bolsas de valores ao redor do mundo. Foram analisados o índice Dow Jones Indusrial Average, Sandard & Poor s 5, Nasdaq Composie Index, Financial Times Sock Exchange, Nikkei-225, e Ibovespa. Dessa forma, orna-se necessário a explicação da composição dos índices esudados. Dos índices que foram selecionados para o esudo, dois fazem pare da Bolsa de Nova York. Segundo Pinheiro (26), a New York Sock Exchange é uma insiuição privada consiuída por ações e inegrada por um número limiado de acionisas, que são membros da insiuição. O primeiro índices esudado presene na NYSE é o Dow Jones Indusrial Average (DJIA), um dos mais radicionais e imporanes indicadores do mercado acionário nore-americano. Conforme Assafi Neo (1999), o índice é composo por uma careira de 3 ações indusriais e que as alerações na composição da careira não seguem normalmene criérios écnicos preesabelecidos, ficando a criério de variáveis subjeivas de seus responsáveis. Já o Sandard & Poor s 5 cona com uma amosragem mais ampla que o Dow Jones, reproduzindo melhor as condições de mercado. De acordo com Pinheiro (26), o índice cona com as 5 ações mais represenaivas da NYSE, sendo 4 indusriais, 4 financeiras, 4 de uilidades e 2 de ranspore. Negociado na bolsa elerônica Nasdaq, o erceiro índice a ser analisado é o Nasdaq Composie Index,. A Nasdaq possui um sisema compuadorizado de negociação e divulgação de coações de ações de mais de 5. empresas, com sede em Nova York. Esá em aividade desde os anos 197, e concenra suas operações em ações de empresas de ala ecnologia. A Nasdaq reúne giganes como Microsof, Oracle, Inel e companhias de menor

4 pore, negociadas em dois mercados: Nasdaq Naional Marke (NNM) e SmallCap Marke. O Nasdaq Composie Index mede odas as ações domésicas e não domésicas lisadas no Nasdaq Sock Marke. Aualmene, o índice inclui mais de 3 companhias, número maior que a maioria dos ouros índices de mercado de ações. (Bovespa, 27) Na Europa, emos a Bolsa de Londres com 2699 empresas lisadas, oalizando o valor de mercado de 2,8 rilhões de dólares americanos. Um de seus principais índices é o Financial Times Sock Exchange (FT-SE 1), que foi desenvolvido conjunamene pelo Financial Times e pela Bolsa de Valores de Londres e lançado em 3 de janeiro de Apelidado de Foosie, o índice corresponde a uma careira de 1 ações de maior capialização enre as ações regisradas nessa bolsa. A meodologia do FT-SE 1 adoa o sisema de ponderação por valor de mercado das empresas emissoras. Parindo para o coninene asiáico, mais especificamene para o Japão, emos o índice Nikkei-225. Esse indicador é o mais radicional do mercado de ações japonês. Refere-se às fluuações das coações de uma careira formada por 225 ações coadas na Bolsa de Valores de Tóquio. O NIKKEI-225 adoa a media ariméica das variações de preços das ações incorporadas pela careira como no DJIA, mas apresena a vanagem de er na composição de sua careira um numero maior de ações. Por fim, o mercado laino-americano possui como desaque o índice Bovespa, principal indicador da Bolsa de Valores de São Paulo. Aualmene, a Bovespa é o maior cenro de negociação com ações da América Laina, desaque que culminou com um acordo hisórico para a inegração de odas as bolsas brasileiras em orno de um único mercado de valores o da Bovespa.(Pinheiro, 26) Segundo Bovespa (27), a careira do índice bovespa (Ibovespa) é composa pelas ações que aenderam, cumulaivamene aos seguines criérios, com relação aos doze meses aneriores à formação da careira: a) esar incluída em uma relação de ações cujos índices de negociabilidade somados represenem 8% do valor acumulado de odos os índices individuais; b) apresenar paricipação, em ermos de volume, superior a,1% do oal; c) er sido negociada em mais de 8% do oal de pregões do período. Para que sua represenaividade se manenha ao longo do empo, é feia uma reavaliação quadrimesral, alerando-se composição e peso da careira. 3. METODOLOGIA Conforme meodologia apresenada por Grôppo (26) os modelos de auoregressão veorial (VAR) foram proposos como uma alernaiva aos modelos esruurais muliequacionais, que se baseavam na classificação a priori das variáveis em exógenas e endógenas e na imposição de resrições zero nos parâmeros esruurais. Segundo Borges e Silva (26) é possível mosrar que os modelos VAR na forma reduzida reornam previsões óimas (minimizam o erro quadráico médio de previsão) e, de fao, muios rabalhos êm mosrado que ais modelos em bom desempenho em previsões de curo prazo. Enreano, para o propósio de se ober funções de impul-resposa, decomposição de variância e mesmo esar eorias é preciso do modelo na forma esruural. Conudo, para recuperar o modelo esruural a parir da forma reduzida (idenificação) são necessárias resrições, de modo a idenificar os choques esruurais ou idiossincráicos (com inerpreação econômica) a parir dos resíduos esimados no VAR irresrio (a princípio,

5 sem nenhuma inerpreação econômica, já que são combinações lineares dos choques esruurais). O uso da meodologia VAR permie a obenção de elasicidades de impulso para k períodos a frene. Essas elasicidades de impulso possibiliam a avaliação do comporameno das variáveis em resposas a choques (inovações) individuais em quaisquer dos componenes do sisema, podendo-se assim analisar, aravés de simulação, efeios de evenos que enham alguma probabilidade de ocorrer. A meodologia VAR possibilia a decomposição hisórica da variância dos erros de previsão, k períodos a frene, em percenagens a serem aribuídas a cada variável componene do sisema, analisando a imporância de cada choque (em cada variável do modelo) ocorrido no passado na explicação dos desvios dos valores observados das variáveis em relação a sua previsão realizada no início do período considerado. A meodologia VAR em como uma limiação o fao de er uma esruura recursiva para as relações conemporâneas enre as variáveis. O modelo conhecido como VAR esruural desenvolvido por Bernanke (1986) supera al resrição e permie esabelecer relações conemporâneas omando a eoria econômica como referência (Harvey, 199 e Hamilon, 1994). O problema da recursividade será conornado concenrando as resrições nas inerações conemporâneas e não nas variáveis defasadas. Esse procedimeno é jusificado pelo fao de a eoria econômica definir melhor as relações conemporâneas comparaivamene com as relações defasadas, faciliando a inerpreação econômica dos resulados. (Grôppo, 26). De forma geral o modelo VAR pode ser expresso conforme noação maricial: A y = α + A1 y Ap y p + ε (1) em que y, α e ε são veores n x 1, A é a mariz n x n dos coeficienes e A sendo a mariz de relações conemporâneas. A esimação dos parâmeros dos modelos VAR é simples, assumindo-se que os erros sejam processos i.i.d. Cada uma das n equações na Equação (1) pode ser esimada separadamene por Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) para se ober esimadores assinoicamene consisenes. Conforme Alexander (25) o procedimeno de especificação do modelo VAR é y e, muio simples: primeiro deerminam-se as variáveis a serem usadas no sisema { } enão, realiza-se o ese de ajuse da especificação das defasagens do AR de cada equação aé que um ajuse razoável seja obido. Uma vez especificado, o modelo pode ser usado para invesigar as relações dinâmicas enre as variáveis do sisema, para procurar comporamenos de anecedência-defasagem e, alvez, ambém, para propósios de previsão. O modelo acima descrio requer o uso de séries esacionárias ou séries que se ornam esacionárias após a diferenciação, objeivando eviar ober um relacionameno espúrio enre as variáveis. Iso poso, para se esar a esacionariedade das séries, uilizara-se os eses de Dickey-Fuller. Se as séries são inegradas de mesma ordem e co-inegradas, um ermo de correção de erro deve ser incluído no modelo, sem o que ocorre erro de especificação. Para mais dealhes, consule Engle & Granger (1987) e Johansen & Juselius (199).

6 Exisem na lieraura diversos esudos que buscam descobrir a ordem de inegração de uma série emporal. Denre os procedimenos exisenes os eses de raiz uniária de Fuller (1976), complemenados pelos de Dickey & Fuller (1979 e 1981), em sido basane uilizados. O ese de esacionariedade de Dickey-Fuller pare da pressuposição de que o processo gerador dos dados é um processo auo-regressivo de ordem 1, ou seja AR(1). Conudo, é basane provável que, em séries econômicas, as variáveis apresenem processos auo-regressivos de ordem superior a 1. Assim, o uso da represena;ao AR(1), neses casos, pode apresenar resíduos auocorrelacionados. Desa forma, pressupondo que a série é gerada por um processo auo-regressivo de ordem p [AR(p)], o seguine modelo pode ser uilizado para esar raiz uniária: p 1 + γ i i= 1 Y = α + β + δy Y + e 1 em que i indica o número de defasagens ou diferenças uilizado, é a endência deerminísica do modelo. Para se deerminar o valor p do modelo, com o inuio de se ober resíduos não correlacionados, ou seja, ruído branco, uiliza-se os criérios de seleção AIC (Akaike Informaion Crierion) e BIC (Bayesian Informaion Crierion). Uma vez consaada que as variáveis são inegradas de mesma ordem, pare-se, enão, para a fase de se esar a exisência de co-inegração enre elas. O conceio de coinegração, conforme descreve Alexander (25) refere-se aos movimenos conjunos dos preços de dois aivos. Se os spreads apresenam reversão à média, enão os preços dos aivos esão ligados, no longo prazo, por uma endência esocásica comum e, nese caso, pode-se dizer que os preços são co-inegrados. A meodologia uilizada para realizar o ese de co-inegração foi proposa por Johansen (1988). O procedimeno de Johansen baseia-se na seguine versão reparamerizada de um modelo de Veor Auo-regressivo (VAR) de ordem p. y = Π p 1 y 1 + Γi y 1 + Bx + i= 1 ( Ι Π Π 2 Π i ε em que Γ i = 1... ) com (i=1,2,...,k-1); e Π = ( Ι Π1 Π 2... Π k ) Segundo Harris (1995), a principal vanagem de se descrever o sisema em ermos de correção de erro (VECM) diz respeio ao fao que, nesse formao, ano as informações de curo como as de longo prazo são incorporadas via ajuse no y as quais são dadas pelas esimaivas dos parâmeros de Γ e Π. Segundo Grôppo (26), o faor cenral para a análise de co-inegração é o poso de Π, que é igual ao número de veores co-inegranes independenes. A mariz Π represena a mariz de resposa de longo prazo, cujo poso é essencial para se oberem informações sobre a ordem de inegração de y. Definindo-se o poso Π como igual a k. Se k = n, iso é, Π em poso compleo. Nesse caso, odas as n variáveis de y são esacionárias [iso é, I()] e, porano, não faz senido falar em co-inegração; k =, ou seja, a mariz Π é nula. Aqui, odas as variáveis de y são I(1) e esimar (3) é equivalene a esimar VAR em primeira diferença. Não há combinação linear das vairáveis que seja esacionária e porano, não há co-inegração; < k < n, denoando que exisem k combinações lineares coinegradas em y. Nesse caso, Π pode ser expresso pelo produo de duas marizes, α e β (2) (3)

7 (n x k) e de poso = k, de modo que, Π = αβ `, β é a marz de veores co-inegranes e α é a mariz de ponderações dos veores co-inegranes, que fornece ambém a velocidade do ajusameno ao equilíbrio de longo prazo. Para a realização dos eses de raiz uniária e de co-inegração e para esimar o modelo VAR, uilizar-se-á o sofware Eviews Dados Os dados uilizados correspondem as coações diárias de fechameno dos índices Ibovespa, Dow Jones, Sandard & Poor 5 (S&P5), Nasdaq, Nikkei, Financial Times Sock Exchange (FTSE), enre o período de janeiro de 2 a dezembro de 26, oalizando 1722 observações. Para a análise de co-inegração e modelagem da correção de erro, considerou-se os índices das ações das bolsas, conforme Figura 1. Eles foram represenados graficamene em logarimos e ransformados para erem os mesmos valores do começo de janeiro de IBOVESPA DOWJONES SP5 NASDAQ NIKKEI FTSE FIGURA 1: Índices das ações das principais bolsas mundiais Fone: Dados da pesquisa 4. ANÁLISE DOS RESULTADOS O primeiro passo da invesigação empírica consise na definição da ordem de inegração das séries uilizadas em esudo, uma vez que o ese de co-inegração deve ser efeuado somene em séries não esacionárias, mas com a mesma ordem de inegração. Porano, o resulado do ese Dickey-Fuller Aumenado (Tabela 1), que analisa a presença de raiz uniária, indicam que odas as series são inegradas de ordem I(1), em ouras palavras, as séries não são esacionárias em nível, e sim na primeira diferença. Os p- valores foram compuados conforme MacKinnon (1996).

8 TABELA 1: Tese de raiz uniária Dickey-Fuller Aumenado Séries Em nível Primeira Diferença τ calculado τ calculado p-value p-value Ibovespa Dow Jones S&P Nasdaq Nikkei FTSE Noa: Equação com somene inercepo O próximo passo da análise consise em verificar a exisência de relação de longo prazo enre as variáveis analisadas. Para ano, uiliza-se a meodologia de co-inegração descria por Johansen (1988). Inicialmene defini-se o número de defasagens a ser uilizada no modelo, bem como os faores deerminísicos do modelo. Esas escolhas são efeuadas segundo os menores valores apresenados pelos Criérios de Informação de Akaike (AIC) e Criérios de Informação Bayesiano (BIC). Porano, a Tabela 2 expõe o ese de co-inegração uilizando um modelo com inercepo, sem endência deerminísica e apenas uma defasagem enre as variáveis, conforme criérios AIC e BIC. TABELA 2: Tese de co-inegração de Johansen. Hipóese nula Eigenvalue λ raço p-valor λ max p-valor r=* r< r< Noa: (*) valores significaivos a 1% e 5%. Observa-se porano (Tabela 2) a rejeição da hipóese nula de nenhum veor de coinegração, confirmados pela esaísica raço e de máximo, evidenciando a presença de um veor de co-inegração. Demonsrando que as séries são co-inegradas, ou seja, apresenam uma sincronia dos dados no longo prazo. Uma explicação para ese comporameno a longo prazo ocorre devido a relação que exise enre os diferenes mercados mundiais, ocasionadas principalmene pelo aumeno da globalização e a facilidade dos agenes em invesirem nos diferenes mercados. Esa relação, aqui confirmada, já era esperada, uma vez que oscilações ocorridas no mercado inernacional, principalmene o mercado americano, geram grandes impacos no mercado brasileiro. Grandes quedas regisradas no índice Bovespa ocorrem, minuos após, grandes quedas dos índices inernacionais. Após verificada a relação de longo prazo enre os índices inernacionais e o Ibovespa, pare-se para a eapa de modelagem dos dados, com inuio de verificar e mensurar o impaco causado no ibovespa com a oscilação dos ouros índices. Assim, a Tabela 3 apresena o resulado da esimação do modelo de correção de erro (VEC) levando em consideração as influencias de longo prazo apresenadas pelo ese de

9 co-inegração dos índices dos mercados inernacionais e o Ibovespa. Para a esimação do modelo foram uilizados variáveis na primeira diferença e um veor de co-inegração conforme apresenado no ese da Tabela 2. Conforme resulados apresenados na Tabela 3, percebe-se que as oscilações dos logarimos dos reornos dos índices inernacionais geram um cero impaco sobre o logarimo do reorno do índice Bovespa, uma vez que seus coeficienes foram significaivos aos níveis de 1%, 5% e 1%, o que esa a favor da eoria de mercado de capiais. O ibovespa ende a seguir os índices inernacionais, de modo que, se hoje houvesse um grande reorno negaivo dos índices, iso enderia a depreciar os reornos os reornos do Ibovespa. Similarmene, se os índices dessem um salo hoje, enão as ações brasileiras provavelmene eria reornos maiores amanhã. Com exceção do índice Nasdaq que apresenou valore negaivo, gerando o efeio conrário ao exposo acima. TABELA 3: Esimaiva da mariz de relações conemporâneas Influência Do Sobre o Coeficiene Desvio padrão Dow Jones Ibovespa..149 S&P5 Ibovespa Nasdaq Ibovespa Nikkei Ibovespa FTSE Ibovespa Fone: Dados da pesquisa Na análise de impulso resposa, observa-se o impaco que um choque em cada variável causa sobre si mesma e nas demais variáveis do modelo, nos períodos seguine àquela em que ocorreu o choque (impulso). As Figuras 1, 2, 3, 4, 5 e 6 mosram os efeios de choques aravés da análise de impulso-resposa para um inervalo de 2 dias (4 semanas). Os resulados evidenciam que uma inovação nos índices S&P5 e Dow Jones (Figura 7 e 3) causam uma resposa negaiva no Ibovespa no segundo dia, mas a parir de enão, os choques geram impacos posiivos que se esabilizam a parir de 2 dias. Iso comprova a relação posiiva enre os índices Americanos, em que um impulso nos índices S&P5 e Dow Jones endem a gerar um aumeno no Ibovespa, pois em um mundo globalizado, os agenes buscam observar o comporameno dos ouros mercados a fim de enarem especular sobre os mesmos. A mesma linha de raciocínio pode ser uilizada para explicar o resulado das Figuras 4 e 5. Porém para ese caso o Ibovespa responde posiivamene a odo o período. Iso quer dizer que inovações ocorridos nos índices Nikkei e FTSE geram impacos posiivos durane odo o período no Ibovespa. Observando-se o comporameno de impulso resposa do índice Nasdaq comparado com o Ibovespa demonsrado na Figura 6 percebe-se que impacos posiivos no índice americano gera efeios negaivos no mercado brasileiro. Iso ocorre devido aos ipos de ações que compõem o índice Nasdaq, sendo elas caracerizadas por empresas de ala ecnologia em elerônica, informáica, elecomunicações, bioecnologia e ec. ao passo que o Ibovespa é composo por empresas de diferenes seores. Assim, índices que apresenam correlação negaiva é um faor para se realizar especulações bidirecionais.

10 FIGURA 2: Função de resposa do Ibovespa a impulso no Ibovespa FIGURA 4; Função de resposa do Ibovespa a impulso no índice Nikkei FIGURA 3: Função de resposa do Ibovespa a impulso no índice Dow Jones FIGURA 5: Função de resposa do Ibovespa a impulso no índice Nasdaq FIGURA 6: Função de resposa do Ibovespa a impulso no índice FTSE FIGURA 7: Função de resposa do Ibovespa a impulso no índice S&P CONCLUSÃO O presene rabalho invesigou os impacos dos choques das fluuações dos índices inernacionais sobre o Ibovespa no período de 2 a 26. Uilizou-se, como analise os índices que possuem maior represenaividade no mercado inernacional, como o Dow Jones, Sandard & Poor 5 (S&P5), Nasdaq, Nikkei e o Financial Times Sock

11 Exchange (FTSE). Para ano, uilizou-se como meodologia de esudo a análise de coinegração e modelos de correção de erros, odos eles aplicados a um enfoque mulivariado (VAR). Ouro prono ambém abordagem na análise diz respeio a função de resposa a impulso dos índices inernacionais sobre o Ibovespa. Para efeuar a análise de causalidade enre os mercados, primeiramene foi esado o nível de inegração das séries emporais, por conseguine, uilizou-se o méodo de coinegração proposo por Johansen para verificar o comporameno de longo prazo. O resulado evidenciou que as séries dos índices apresenam um veor de co-inegração, podendo-se inferir que as variáveis possuem relação de longo prazo. Por fim, analisou-se a relação dinâmica enre os índices inernacionais e o Ibovespa, aravés da esimaiva VEC. Os resulados evidenciaram a significaiva influencia dos reornos das bolsas inernacionais sobre os reornos do índice da Bolsa de Valores do Esado de São Paulo. Esses resulados indicam que o mercado brasileiro esá oalmene suscepível as oscilações dos mercados inernacionais, o que vai de acordo com o esperado. Tais aconecimenos ocorrem devido ao grande número de especuladores exernos que negociam boa pare dos conraos da Bovespa, fazendo com que os mercados oscilem de forma comum. 6. BIBLIOGRAFIA ALEXANDER, C. Modelos de mercados: um guia para análise de informações financeiras. São Paulo: Ediora Saraiva, 25 ASSAFI NETO, A. Mercado Financeiro 2. ed. São Paulo: Alas, BERNANKE, B. S. Alernaive explanaions of he money-income correlaion. Carnegie- Rocheser Conference Series on Public Policy, v. 25, p. 49-1, 1986 BOLSA DE VALORES DO ESTADO DE SÃO PAULO BOVESPA, hp:// (1 jun. 27) BORGES, B, L.; SILVA, M. B. Esimando a axa de juros naural para o Brasil: Uma aplicação da meodologia VAR Esruural. Esudos Econômicos, v. 36, n.1, p DICKEY, D. A.; FULLER, W. A. A likelihood raio saisics for auoregressive ime series wih a uni roo. Economerica, v. 49, n. 4. p , DICKEY, D. A.; FULLER, W. A. Disribuion of he esimaors for auoregressive ime series wih a uni roo. Journal of he American Saisical Associaion, v. 74, n. 366, p ENGLE, R.; GRANGER, C. W. J. Co-inegraion and error correcion: Represenaion, esimaion, and esing. Economerica, v. 55, p , 1987 FORTUNA, E. Mercado Financeiro: Produos e Serviços. 13. ed. Rio de Janeiro: Qualiymark Ed., 1999.

12 FULLER, W. A. Inroducion o Saisical Time Series. New York: John Wiley, GRÔPPO, G. S. Relação dinâmica enre Ibovespa e variáveis de políica moneária. Revisa de Adminisração de Empresas, Edição especial Minas Gerais, v.46, p , 26. HAMILTON, J. D. Times Series Analysis. New Jersey: Princeon Universiy Press, 1994 HARRIS, R. I. D. Using Coinegraion Analysis in Economeric Modeling.London: Prenice Hall, HARVEY, A. The economeric analysis of ime series. MIT Press. Cambridge, Massachuses, 199. JOHANSEN, S. Saisical analysis of coinegraion vecors. Journal of Economic Dynamics and Conrol, v. 12, p , JOHANSEN, S. Esimaion and hypohesis esing of coinegraion vecors in Gaussian vecor auoregressive models. Economerica, v.59, n. 6, p , JOHANSEN, S.; JUSELIUS, K. Maximum likelihood esimaion and inference on coinegraion: wih applicaion o he demand money. Oxford Bullein of Economics and Saisics, v. 52, n. 2, p , 199. MACKINNON, J. G. Criical values for coinegraion ess. In: ENGLE, R. F.; GRANGER, C. W. J. (Eds.) Long-run economic relaionship: readings in coinegraion. Oxford: Oxford Universiy Press. 1991, 267 p. PINHEIRO, J. L. Mercado de Capiais Fundamenos e Técnicas. 3. ed. São Paulo: Alas, 26. TOLEDO FILHO, Jorge Ribeiro de. Mercado de Capiais Brasileiro: Uma Inrodução. São Paulo: Thomson Learning, 26.