ESCOLA DE PÓS GRADUAÇÃO EM ECONOMIA TÍTULO NEGOCIAÇÃO COM INFORMAÇÃO DIFERENCIADA EM. ADRs DA AMÉRICA LATINA DISSERTAÇÃO APRESENTADA À ESCOLA

Transcrição

1 FUDAÇÃO GETÚLIO VARGA ECOLA DE PÓ GRADUAÇÃO EM ECOOMIA CURO DE METRADO EM ECOOMIA TÍTULO EGOCIAÇÃO COM IFORMAÇÃO DIFERECIADA EM ADRs DA AMÉRICA LATIA DIERTAÇÃO APREETADA À ECOLA DE PÓ GRADUAÇÃO EM ECOOMIA PARA A OTEÇÃO DO GRAU DE METRE EM ECOOMIA EDUARDO OPP Rio Janiro 3 março 003

2 EGOCIAÇÃO COM IFORMAÇÃO DIFERECIADA EM ADR DA AMÉRICA LATIA Autor: Euaro opp Orintaor: Marclo Frnans Rio Janiro Março 003

3 Agracimntos Acrito qu uma ts mstrao rprsnta muito mais o qu a simpls conclusão um trabalho. Com la ncrramos também uma tapa grans sacrifícios principalmnt conquistas. ss sntio gostaria agracr a toos qu irta ou inirtamnt contribuíram para ss príoo sucsso. Em primiro lugar agraço aos mus colgas turma a EPGE. Agraço plo apoio companhirismo pla criação um ambint intnsa iscussão cintífica. Carrgari nossas amizas plo rsto a via! Agraço a ílvia minha mulhr plas palavras incntivo cobrança qu muito m ajuaram a ntrar sair sta Escola. Agraço ao Marclo Frnans mu orintaor amigo por iviir su sabr su tmpo tornano ssa issrtação viávl. Agraço à Francisco Camargo Paulo olano pla prontião sforço m m ajuarm a construir uma bas aos para a ts. Agraço novamnt aos colgas Fabio Araújo Rorigo Ribiro Pinto plos sclarcimntos úvias auxílios programação. A toos vocês coração muito obrigao. 3

4 Rsumo Usamos uma séri ADRs paíss a América Latina para rplicar o stuo Easly Hvikjar O Hara (00) sobr o fito a ngociação com informação ifrnciaa nos rtornos os ativos financiros. Estimamos a probabilia ngociação com informação ifrnciaa (PI) tstamos a xistência um risco informacional sistmático m um molo aprçamnto o tipo Fama-Frnch. O principal rsultao ncontrao foi qu o PI méio os ADRs latino amricanos é maior qu o PI méio as mprsas os Estaos Unios. Entrtanto não consguimos stablcr uma rlação clara ntr o rtorno os ADRs a sua rspctiva probabilia ngociação com informação ifrnciaa sugrino qu a tcnologia aprçamnto aota não é spcialmnt aquaa. 4

5 I. Introução Apsar os norms avanços os últimos 40 anos até hoj a ára aprçamnto ativos aina sprta gran intrss m mmbros a Acamia participants o Mrcao. Ds o su surgimnto ifrnts fators têm sio avaliaos sob as mais ivrsas mtoologias a fim tntar xplicar como os ativos são aprçaos. O molo CAPM harp (964) Lintnr (965) lack (97) marca o início o stuo as rlaçõs ntr risco rtorno. A prição cntral ss molo é qu o Portfólio Mrcao é ficint no sntio a méia-variância Markowitz (959). Da ficiência o Portfólio Mrcao corr qu () o rtorno sprao os ativos é uma função linar o su coficint ta (inclinação a rgrssão o rtorno o ativo no rtorno o mrcao) () qu sss tas são suficints para scrvr o rtorno as açõs. A spito a crítica Roll (977) qu o CAPM não é um molo tstávl inúmros stuos mpíricos nvolvno o CAPM foram ralizaos. Fama Frnch (99) por xmplo ncontram viências qu o Valor Mrcao a rlação Valor Contábil/Valor Mrcao as mprsas xplicam mlhor o rtorno as açõs amricanas na sguna mta o século XX o qu o coficint ta propriamnt ito. Uma outra aboragm qu também tm sio rlacionaa à ára aprçamnto ativos iz rspito a microstrutura os mrcaos. A microstrutura os mrcaos busca invstigar como os mcanismos ngociação aftam os prços os ativos. Assim o ágio ntr as ofrtas compra vna o carátr iscrto os prços a não sincronicia os ngócios são campos stuo naturais para ára. Em um trabalho sminal Amihu Mnlson (98) mostram qu o rtorno os ativos é uma função crscnt côncava o ágio as suas ofrtas compra vna. Já rnnan ubrahmanyam (996) analisam os fitos o volum ngociao sobr o rtorno concluino qu açõs ilíquias 5

6 são mnos atrativas para os invstiors vio ao maior impacto a ngociação sobr o rtorno. Easly Kifr O Hara Paprman snvolvm m uma séri artigos um molo ngociação sqüncial qu prmit invstigar forma mpírica ivrsos vntos rlacionaos à microstrutura os mrcaos. Em particular Easly t al. (996) propõm uma forma stimar a probabilia qu uma ação sja ngociaa com informação privilgiaa. Molos assimtria informação são bastant cobiçaos pla litratura aprçamnto ativos pois a prsnça agnts informaos no mrcao cria um novo tipo risco sistmático. Agnts mlhor informaos são smpr capazs ajustar suas cartiras forma mais rápia qu o rstant o mrcao. Dst moo a simpls ivrsificação ativos não limina as pras qu o invstior sinformao incorr. Espra-s portanto qu m quilíbrio os agnts sinformaos xijam uma compnsação (na forma um maior rtorno sprao) para carrgarm açõs intificaas como tno uma maior probabilia srm ngociaas por agnts informaos. Easly Hvikjar O Hara (00) invstigam o impacto a ngociação com informação ifrnciaa sobr o rtorno as açõs ngociaas na olsa ova Iorqu ntr os anos Conclum qu um aumnto 0 pontos prcntuais na probabilia ngociação com informação ifrnciaa (PI) lva a um aumnto méio 5% no rtorno anual sprao a ação. o ntanto o trabalho não stua st fito m Amrican Dpositary Rcipts (ADRs). ADRs são rcibos açõs através os quais mprsas não siaas nos Estaos Unios pom ngociar sus papéis no mrcao nort amricano. Para uma anális risco informacional uma amostra contno ADRs é intrssant pois ifrnças no acsso à informação ntr invstiors strangiros agnts locais tnm a amplificar o problma assimtria informacional. Consqüntmnt tanto a probabilia ngociação com informação ifrnciaa (PI) quanto o prêmio risco as açõs associao a ss fator vm sr maiors m ADRs qu m açõs omésticas. 6

7 O objtivo st trabalho é usar uma séri ADRs paíss a América Latina para stimar a sua probabilia ngociação com informação ifrnciaa (PI). Usano os msmos métoos Easly Hvikjar O Hara (00) tstamos s a probabilia ngociação com informação ifrnciaa (PI) implica um risco sistmático m um molo aprçamnto o tipo Fama-Frnch. Uma forma altrnativa vr st trabalho é como um tst sania a mtoologia Easly Hvikjar O Hara (00) para avaliar as tcnologias stimação o PI aprçamnto ativos. O principal rsultao ncontrao foi qu o PI méio os ADRs a América Latina é maior o qu o PI méio as mprsas nort amricanas confirmano a ts maior assimtria informacional. o ntanto ao contrário Easly Hvikjar O Hara (00) não ncontramos uma rlação vint ntr o rtorno os ADRs a sua rspctiva probabilia ngociação com informação ifrnciaa. Ests rsultaos pom sr intrprtaos como uma viência a favor a tcnologia utilizaa para infrência a probabilia ngociação com informação ifrnciaa (PI) mas contrária ao métoo Fama-Frnch para o aprçamnto ativos financiros. O rstant o trabalho stá organizao a sguint forma. A sção II faz uma rvisão a litratura sobr informação assimétrica. A sção III scrv o molo microstrutura utilizao para stimação os parâmtros ngociação sqüncial. A sção IV trata a mtoologia os aos nquanto a sção V comnta os rsultaos. Finalmnt a sção VI ofrc algumas consiraçõs finais. II. Rvisão a Litratura A aproximação a litratura informação assimétrica com molos finanças aprçamnto ativos vm longa ata. Marshall (974) é um os primiros autors a stuar os fitos a assimtria informação sobr o mrcao capitais. El mostra qu quano os agnts possum xpctativas homogênas a 7

8 obtnção uma informação privaa mbora sm valor social poria sr lucrativa para o tntor sta informação. Milgrom toky (98) argumntam qu o rsultao Marshall (974) somnt é válio vio à hipóts simplificaora os inivíuos srm pqunos m rlação ao mrcao. Quano st molo é xpanio para um contxto Expctativas Racionais os agnts passam a fazr infrências sobr as variávis qu ls obsrvam no mrcao. Assim um agnt com informação privaa jamais sria consirao pquno suas cisõs aftariam o mrcao. st caso os autors conclum qu quano a alocação original (finia ants a obtnção a informação privaa) é Parto ótima msmo qu alguns invstiors rcbam informaçõs rlvants m carátr privao nnhuma ngociação aicional irá ocorrr. Est rsultao ficou conhcio como quilíbrio não ngociação. O quilíbrio não ngociação corr ssncialmnt a hipóts Expctativas Racionais. st caso os agnts sabm qu por sr a alocação Parto ótima nnhuma ngociação aicional v ocorrr. Assim qualqur tntativa ngociação por part os agnts informaos é intrprtaa como um sinal qu ls possum uma informação aicional ssa forma ninguém ngocia com ls. Prsistino ss rsultao suas implicaçõs para Economia sriam bastant sfavorávis pois ixaria m abrto uma intrigant qustão: por qu opraors s sforçam tanto m consguir informaçõs s ls não consgum lucrar com la? Grossman tiglitz (980) constrom um molo on a informação é privaamnt custosa. st caso s aquls qu não incorrm m custos pussm aprnr toa informação qu os outros prouzm simplsmnt obsrvano os prços no mrcao ntão não havria incntivos à proução informação. Logo não é corrto sprar qu m um molo Expctativas Racionais os prços sjam totalmnt informativos. Além isso s os mrcaos form incompltos pom xistir outros motivos qu não a chgaa nova informação para qu os inivíuos ngocim. Grinblatt Ross (985) Goul Vrrcchia (985) Kyl (985) também snvolvm postriormnt molos 8

9 ngociação com informação assimétrica m qu provam a xistência quilíbrio com ngociação m Expctativas Racionais. Em um molo inâmico aprçamnto ativos Wang (993) mostra qu a xistência agnts com informação suprior sobr a taxa crscimnto os ivinos as açõs lva a um problma slção avrsa. Assim invstiors mnos informaos manam um prêmio aicional para cobrir o risco transacionarm com agnts informaos lvano o prêmio risco as açõs. Jons lzak (999) snvolvm um molo inâmico aprçamnto múltiplos ativos com xpctativas racionais on a única imprfição o mrcao é a assimtria informação. Através ss molo analisam forma tórica quais sriam os fitos a informação assimétrica sobr as proprias inâmicas os rtornos os ativos. O principal rsultao ocumnta qu sob a prsnça assimtria informação mias traicionais risco basaas m momntos a istribuição os rtornos (como o coficint bta por xmplo) não são suficints para caractrizar o risco os ativos. Também s vincia o sucsso variávis como tamanho a rlação Valor Contábil/Valor Mrcao como mias xplicativas os rtornos os ativos. o lao mpírico o já citao artigo Easly Hvikjar O Hara (00) stua forma original os fitos a informação assimétrica sobr os rtornos os ativos. O molo microstrutura utilizao plos autors s val o sbalancamnto ntr o númro compras vnas para stimar os parâmtros um molo ngociação sqüncial on agnts informaos sm informação.ngociam um ativo arriscao. ob st arcabouço é rivaa uma mia probabilia ngociação com informação ifrnciaa (PI). Ao invstigarm o comportamnto as açõs a olsa ova Iorqu ntr os anos ls conclum qu um aumnto 0 pontos prcntuais no PI lva a um aumnto méio 5% no rtorno anual sprao a ação. o rasil aina são poucos os trabalhos mpíricos aprçamnto ativos nvolvno assimtria informação. Lal Amaral (990) tstam a xistência ngociação com informação privilgiaa usano o métoo stuo 9

10 vntos. Os autors argumntam qu a fim aumntar o intrss novos invstiors mprsas qu prtnm mitir açõs costumam atuar forma mais agrssiva no mrcao scunário junto aos canais comunicação para mlhorar a qualia a informação isponívl sobr a mprsa suas prspctivas. Assim spraríamos ncontrar rtornos anormais positivos para açõs m um príoo antrior ao anúncio uma missão primária. Foram stuaas açõs no príoo janiro 98 a zmbro 985. Os rsultaos ncontraos são favorávis à hipóts informação privilgiaa. Já Garcia (00) trata o problma a assimtria informação sob a msma prspctiva qu Myrs Majluf (984) focalizano no conflito intrsss ntr antigos novos acionistas. Por trm mlhors informaçõs sobr a mprsa o qu o rsto o mrcao os aministraors a firma somnt vnriam açõs novas no mrcao quano acritassm qu o su valor mrcao stivss supr avaliao. Assim m um ambint xpctativas racionais ss tipo atitu acabaria rvlano um sinal ruim smpr qu uma firma anunciass uma missão primária açõs; sria natural sprar uma qua no valor as açõs após o anúncio a missão. Usano também técnicas stuo vntos Garcia busca intificar inícios xistência informação assimétrica as consquências a poss ssa informação sobr o rtorno as açõs. O stuo comprn o príoo julho 994 a stmbro 00 os rsultaos são favorávis à hipóts qua no prço as açõs m consqüência o anúncio uma missão primária. Lal Amaral (990) também ncontram ss msmo rsultao. Evincia-s também qu o tamanho a nova missão xrc influência (ngativa) sobr o smpnho os prços no príoo. Duas outras áras gran importância na psquisa os fitos a informação sobr o rtorno os ativos não srão aboraas nst trabalho: () informação simétrica porém incomplta () ifrnças nas crnças os inivíuos sobr a istribuição os rtornos. Rfrências sobr o primiro assunto pom sr ncontraas m Mrton (987) asak Cuoco (998) hapiro (00). o outro grupo stacam-s os trabalhos arry rown ( ) arry Jnnings (99) Cols Lownstin uay (995). 0

11 III. O Molo gociação qüncial O molo tórico usao nst trabalho foi snvolvio por Easly Kifr O Hara (997) ifr lvmnt o molo utilizao por Easly Hvikjar O Hara (00). Ambos molos utilizam a informação contia nos aos ngociação para stimar a probabilia qu um ngócio com uma ação tnha sio originao por um agnt qu possui informação privilgiaa. o ntanto Easly Kifr O Hara (997) trabalham com intrvalos iscrtos tmpo nquanto Easly Hvikjar O Hara (00) assumm qu os ngócios ocorrm forma contínua. Consira-s um mcanismo ngociação sqüncial on potnciais compraors potnciais vnors ngociam um ativo arriscao com um Formaor Mrcao urant i... I ias ngociação. Caa ia ngociação é iviio m t... T intrvalos iscrtos tmpo. O Formaor Mrcao (MM) é nutro ao risco ag comptitivamnt aprgoano prços compra vna o ativo. Os mais agnts (compraors vnors) chgam ao mrcao pom transacionar ou não aos prços ofrtaos plo MM. Esss invstiors pom sr ois tipos: informaos ou sinformaos. Assum-s qu mta os agnts sinformaos sjam potnciais compraors a outra mta potnciais vnors. upõ-s também qu o agnt informao é nutro ao risco tomaor prços. Entr caa intrvalo o MM rvisa suas cotaçõs acoro com a informação rvlaa plo procsso ngociação. Ao final caa ia ngociação o ativo tm um valor rprsntao pla variávl alatória ( V ) I i i. Um vnto informacional privao é a chgaa um sinal Ψ sobr V i m carátr privao. A caa ia o sinal po assumir por A scolha qual tipo molo usar iscrto ou contínuo é uma qustão mpírica. Em gral para açõs com um gran númro ngócios o molo m tmpo contínuo é prfrívl ao molo tmpo iscrto. o caso spcífico a bas aos analisaa as stimativas obtias com o molo iscrto foram mais robustas qu as o molo m tmpo contínuo. O tamanho xato a uração o intrvalo tmpo é uma scolha arbitrária po ifrir ação para ação. A iéia é não scolhr um príoo nm tão curto qu jamais ocorra um ngócio nm tão longo qu smpr ocorram transaçõs.

12 simplicia apnas ois valors: L (baixo) ou H (alto) com probabilias δ δ rspctivamnt. O valor sprao o ativo conicionao à notícia ruim Ψ L no ia i é Ψ H é V i nquanto o valor sprao conicionao à notícia boa V i. Evntos informacionais carátr privao não ncssariamnt prcisam ocorrr rfltino o fato qu uma informação nova nm smpr acontc. Quano nnhum sinal ocorr Ψ 0 o valor sprao o ativo prmanc m su nívl inconicional V δ V (δ) V i on * i i V < i < V * i V i. Ants o início um ia ngociação a aturza trmina s um vnto informacional privao irá ocorrr ou não. Os vntos informacionais privaos são inpnnts inticamnt istribuíos como numa binomial com probabilia ocorrência informação. 3 Apsar fort sta hipóts não é rstritiva. Trabalhos antriors rlaxaram a prmissa inpnência tmporal para ocorrência vntos informacionais sm qu houvss altraçõs significativas nos rsultaos stimaos. Quano ocorrm vntos informacionais os agnts informaos são rsponsávis por uma fração os ngócios. Como ls são tomaors prços ls não snvolvm nnhum tipo comportamnto stratégico (ao contrário o molo Kyl 985). Assim o invstior informao vai ao mrcao apnas quano l rcbr algum sinal. o sinal for alto a ofrta vna o MM stivr abaixo compra stivr acima V i l compra o ativo. o sinal for baixo a ofrta V i l o vn. A prsnça invstiors com informação privilgiaa ngociano no mrcao inib qualqur transação motivo spculativo por part os agnts sinformaos. Assum-s para tanto qu os agnts sinformaos ngociam por motivos xógnos pono sts star associaos às suas ncssias 3 A hipóts qu vntos informacionais ocorram ants o início um ia ngociação é apnas uma simplificação. É claro qu novos vntos informacionais pom ocorrr com frqüência maior ou mnor qu um ia. o ntanto o qu guia a anális é a noção qu a nova informação chga m intrvalos iscrtos igualmnt spaçaos tmpo o qu po sr mlhor capturao utilizano-s a figura ficcional um ia ngociação.

13 liquiz ou ao rbalancamnto cartiras. A probabilia qu um invstior sinformao ralmnt transacion ao vrificar as ofrtas o MM é. Os ngócios ocorrm sqüncialmnt. A caa um os t intrvalos um invstior é slcionao ao acaso acoro com a strutura probabilias aprsntaa po transacionar ou não com o MM. Em sguia o MM atualiza suas cotaçõs compra vna rcomçano o jogo. A Figura ajua a ntnr mlhor o molo. O primiro nó a árvor corrspon à aturza slcionano s srá um ia vnto informacional ou não. Caso ocorra um vnto rlvant o qu s á com probabilia no sguno nó é trminao o tipo sinal. Com uma probabilia δ o sinal é ruim δ o sinal é bom. Esss ois nós acontcm ants o comço as ngociaçõs. A partir ntão invstiors vão sno slcionaos para transacionar. um vnto informacional ocorrr (part cima a árvor) um agnt informao é slcionao com probabilia. El compra ou vn pnno o sinal. Com probabilia slciona-s o agnt sinformao qu po sr tanto um compraor quanto um vnor m potncial. El ngocia com probabilia não faz naa com probabilia. nnhuma informação nova ocorrr (part baixo a árvor) há somnt agnts sinformaos no mrcao. Em caa um os t intrvalos tmpo os rsultaos obsrvaos pom sr compra () vna () ou não transação (). Como a probabilia caa um sss vntos pn a posição m qu s stá na árvor tanto a prsnça quanto a ausência ngociação é informativa aos participants o mrcao. Por xmplo s m trminao ia não ocorrr um vnto informacional a probabilia não ocorrr nnhuma transação m um intrvalo tmpo t é ( - ). Já m um ia com vnto informacional ssa probabilia cai para ( - )( - ). Assim nquanto um gran númro ngócios po sinalizar a ocorrência uma nova informação a ausência transaçõs sugr qu naa novo ocorru. O MM usa o histórico sts 3

14 rsultaos para infrir m qu ponto a árvor l stá ao atualizar as suas cotaçõs compra vna. Figura Diagrama o Procsso gociação otação: é a probabilia ocorrr um vnto informacional δ é a probabilia o sinal sr baixo é a probabilia qu o ngócio sja originao por um agnt informao ½ é a probabilia qu o agnt sinformao sja um vnor é a probabilia qu o agnt sinformao vá ralmnt ngociar. Os nós à squra a linha tracjaa ocorrm apnas no início o ia; os nós a irita são possívis ocorrr a too instant ngociação. O MM os agnts sinformaos atualizam suas crnças forma aysiana conhcm a strutura o procsso ngociação bm como os valors δ a ação ngociaa. O qu ls não sabm é: () s m trminao ia ocorru ou não algum vnto informacional; () s a notícia é boa ou ruim; no caso o MM (3) s o agnt com o qual l stá transacionano é informao ou não. 4

15 A hipóts nutralia ao risco comportamnto comptitivo faz com qu o MM cot os sus prços compra vna igual ao valor sprao o ativo conicionao ao tipo ngócio qu irá ocorrr (compra ou vna). Isto rqur qu s computm as probabilias conicionais caa um os três possívis valors para o ativo. Como os ias são inpnnts po-s analisar a volução as suas crnças sparaamnt a caa ia. Assim aa a informação ngociação Q { } o MM atualiza a probabilia o ativo valr a sguint forma: V i Pr{ V V Q} δ ( Q).Pr{ ψ L Q} 0.Pr{ ψ H Q} δ.pr{ ψ 0 Q}. i i ( ) A aplicação a rgra ays rsulta m: Pr{ ψ X Q} Pr{ Q ψ Pr{ Q ψ X }Pr{ ψ X } L}Pr{ ψ L} Pr{ Q ψ H}Pr{ ψ H} Pr{ Q ψ 0}Pr{ ψ 0} ( ) on X {0 L H}. Por xmplo a probabilia qu tnha ocorrio uma informação ruim (ψ L) ao qu ocorru uma vna no primiro príoo ngociação (Q ) é: ( ( ) / ) δ Pr{ ψ L } ( ( ) / ) δ (( ) / ) ( δ ) ( ) /. ( 3) Da msma forma obtmos: ( ) / Pr{ ψ 0 } ( δ ( ) / ( 4) Assim a probabilia conicional V i atribuía plo MM ao valor o ativo é: Pr{ V V ( ) / } δ > δ δ ( ) / i i. ( 5 ) 5

16 Em outras palavras quano o MM rcb uma orm vna l atribui uma probabilia maior o valor o ativo sr V i. Pomos obtr assim as ofrtas iniciais compra (b ) vna (a ) qu o Formaor Mrcao aprgoará ao início caa ia: E[ Vi ] b V i δv Pr{ V i i V i } V i Pr{ V V } ( ( ) / ) ( δ ) Vi( ) / δ ( ) / i i ( 6) E[ Vi ] a V i Pr{ V i V i } V i Pr{ V V } δ Vi (( ) / ) ( δ ) Vi( ( ) / ) ( δ ) ( ) / i i. ( 7) As quaçõs (6) (7) mostram como a prsnça agnts informaos sinformaos afta os prços. não xistissm agnts informaos ( 0) os ngócios não trariam informação tanto a ofrta compra quanto a ofrta vna sriam iguais ao valor sprao o ativo V i *. Por outro lao s somnt xistissm agnts informaos no mrcao ( 0) ntão os prços compra vna o ativo sriam V i V i rspctivamnt. A sss prços não sria lucrativo para os agnts informaos ngociar rsultano m um quilíbrio não transação (ausência mrcao). Como normalmnt s spra qu agnts informaos sinformaos coxistam no mrcao a ofrta compra o MM srá maior qu V i a ofrta vna mnor qu V i para too i... I. Ao longo o ia o MM vai atualizano suas ofrtas acoro com o snrolar os três rsultaos possívis: compras () vnas () ou não transaçõs (). 4 Easly O Hara (99) iscutm uma séri implicaçõs mpiricamnt tstávis qu st tipo molo strutural possui. A mais irta é qu as 4 As quaçõs as ofrtas compra vna ilustram a naturza o procsso stocástico o prço a ação o qual é trminao acoro com os sortios alatórios agnts informaos/ sinformaos ntr compraors vnors 6

17 cotaçõs compra vna o MM pom muar msmo quano não ocorrm transaçõs. Mais spcificamnt vmos obsrvar um stritamnto o ágio compra vna a mia m qu o tmpo corrio ntr uas transaçõs aumntar. Outro rsultao qu o molo gra é qu a variância o ativo não é constant mas positivamnt corrlacionaa com o númro ngócios. st caso um molo o tipo GARCH sria uma rprsntação mais prcisa o procsso a volatilia o qu outras spcificaçõs mais comuns. Utilizano a Rgra ays também pomos computar a probabilia qu um ngócio tnha sio ralizao por um agnt informao: PI ( ) ( 8 ) Assim s o PI srá 0.0 o qu significa qu para ssa ação o MM acrita qu 0% os ngócios avêm agnts informaos. Como po sr visto m (8) s não houvr a possibilia ocorrência vntos informacionais privaos ( 0) ou s não houvr agnts informaos no mrcao ( 0) o PI srá zro. Já s somnt xistirm agnts informaos ( 0) o PI srá um. A sção sguint aprsnta forma talhaa os procimntos utilizaos para stimação o vtor parâmtros θ ( δ ) o molo strutural. IV. Daos Mtoologia Toas cotaçõs prço utilizaas nst trabalho rfrm-s aos Amrican Dpositary Rcipts (ADRs) mprsas a América Latina ngociaos na olsa Valors ova Iorqu (YE). ADRs são rcibos açõs através os quais mprsas não siaas nos Estaos Unios pom ngociar sus papéis 7

18 no mrcao nort amricano. Os aos foram obtios através o banco aos TAQ (Tras an Automat Quotations) a olsa ova Iorqu foram armaznaos m alta frqüência (sguno por sguno). O príoo comprnio foi janiro à junho 00. As contas o alanço Patrimonial as mprsas analisaas nst trabalho foram coltaas o banco aos Economática. Foram xcluías a amostra toas mprsas o Carib os rcibos Tlbrás P uma mprsa mxicana uma mprsa chilna pois sts não são acompanhaos pla Economática. Assim a amostra final utilizaa para anális iz rspito às mprsas a América Latina ngociaas na YE com aos isponibilizaos pla Economática o qu totalizou 86 mprsas 7 paíss ifrnts (vr Figura ). Dvio ao curto spaço tmpo não foi prciso s procupar com problmas viés sobrvivência pois nst intrvalo nnhuma as mprsas slcionaas ixou ngociar. A rlação complta as mprsas incluías na amostra ncontra-s na tabla A. no Apênic. Figura Emprsas a Amostra por País Argntina: 0 Vnzula: rasil: 7 Pru: 3 México: 3 Colômbia: Chil: 0 O concito rtorno aotao nst trabalho inclui uma corrção para ivinos. Assim s j t é o ivino pago (m ólars) plo ativo j ntr t- t P o prço o último ngócio o ativo j m t o rtorno o ativo j ntr t- j t t é ao por: 8

19 R j t j j Pt t ; P j t ( 6) o caso um ativo não ngociar m t o procimnto aotao foi rptir o prço o último ia m qu o ativo ngociou. Como a Economática o banco aos TAQ não isponibilizam informaçõs sobr o pagamnto ivinos ADRs ssa informação foi coltaa m um trminal loombrg. O xcsso rtorno um ativo (ER t j ) é a ifrnça ntr o rtorno o ativo (R t j ) o rtorno o ativo sm risco (R t f ). Ou sja: ER t j j f R t R t Como proxy o ativo sm risco aotamos o rtorno as notas o Tsouro os Estaos Unios (T-bills) armaznaas no CD Intrnational Financial tatistics o FMI. ( 8) O cálculo os coficints ETA os ADRs sgu uma mtoologia smlhant àqula Fama Frnch (99). A caa ois mss as açõs são iviias m nov grupos acoro com su tamanho (pquno méio ou gran) pré-bta (baixo méio ou alto). Por tamanho ntn-s o valor mrcao m ólars amricanos a mprsa no final o príoo anális. Já o pré-bta rfr-s ao coficint a rgrssão a séri tmporal os rtornos o ativo contra os rtornos o ínic mrcao. Como a amostra contém ADRs st paíss ifrnts a scolha um ínic mrcao rprsntativo não é trivial. Utilizamos o MCI-LA como proxy para o ínic mrcao por sr amplamnt utilizao por aministraors funos globais. 5 O ínic é calculao forma a contmplar 85% a capitalização o mrcao ajustaa ao fr-float as açõs. Os aos o MCI- 5 Tsts altrnativos (não mostraos) utilizano os ínics asaq P500 não aprsntaram ifrnças significativas nos rsultaos. 9

20 LA são isponibilizaos plo banco invstimntos Morgan tanly m A xistência ativos ngociano m ifrnts horários m um ínic po agravar o problma a não sincronicia os prços. A fim contornar ss problma os pré-tas são calculaos acoro com a fórmula proposta por Dimson (979) com ois atrasos ois aiantamntos. Dvio à prsnça autocorrlação primira sguna orm (valors rspctivamnt) utilizamos também a corrção Fowlr Rork (983). Analisamos também os fitos a scassz ngociação. A ausência ngociação gra um xcsso zros na séri rtornos fazno com qu a variávl pnnt a rgrssão sja cnsuraa (vr rooks Faff Fry Gunn 000). st caso os coficints stimaos por MQO sub-avaliam os vrairos coficints a rgrssão. o ntanto os rsultaos (não rportaos) o molo slção não inicam a prsnça o viés na rgrssão. Assim o pré-bta caa ação foi stimao a sguint forma: βˆ j ( ρ ρ ) ( ρ ρ ) ( ρ ρ ) ( ρ ρ ) ( ρ ρ ) ( ρ ρ ) ( ρ ρ ) ( ρ ρ ) β β β β β j j j j j 0 ( 7 ) sno βˆ j o pré-bta o ativo j ρ ρ os coficints autocorrlação srial ª ª orm o ínic mrcao rspctivamnt j β k o coficint a rgrssão tmporal j t c j k j k I t k R β R u j t sno I Rt o rtorno o ínic MCI- LA m t branco. j R t o rtorno m t o ativo j c j é uma constant j u t um ruío Após atribuirmos as firmas aos grupos Tamanho-ta calculamos o rtorno iário urant o mês sguint uma cartira igualmnt ponraa com açõs caa grupo. O rsultao final é uma séri 5 rtornos iários ( fvriro a julho 00) para caa uma as nov cartiras. Com bas nsta 0

21 séri rtornos calculamos ntão os coficints ta as cartiras mprgano a msma técnica utilizaa na stimação os pré-btas. O pós-bta a ação consist no ta sua cartira. guino a rcomnação Choria Roll ubrahmanyam (00) apnas as cotaçõs a YE propriamnt ita foram usaas. Caso contrário o banco aos TAQ rportaria também cotaçõs automáticas passivas os Formaors Mrcao bolsas rgionais scunárias qu nm smpr stão acompanhano o mrcao forma ftiva. Como os ngócios intraiários não prmitm intificar o lao o mrcao (compra ou vna) classificamos as transaçõs a partir o métoo proposto por L Ray (99). É conhcimnto comum qu ss algoritmo classificação transaçõs não é à prova falhas. Grammig Thissn (00) mostram qu sob a prsnça rros classificação as transaçõs as stimativas probabilia ngociação com informação ifrnciaa (PI) são sub-avaliaas. Com fito quanto maior o rro classificação ou quanto maior (mnor) for a intnsia ngociação o agnt informao (sinformao) maior srá a magnitu o viés stimação. Dvio à ausência um métoo mais prciso para o cômputo o númro compras vnas objtivano uma mlhor comparação com rsultaos antriors prossguimos com o uso o sistma L Ray (99). Assim para too ngócio o prço transação é comparao com a mlhor ofrta compra a mlhor ofrta vna os Formaors Mrcao o papl. o prço transação stivr abaixo o ponto méio ntr os prços compra vna classificamos a transação como uma Vna (originao por um vnor). Analogamnt catalogamos ngócios com prços transação acima o ponto méio como Compra (originaos por compraors). Toricamnt os prços transação vm star smpr ntr os prços compra vna. Dst moo consiramos os prços transação qu não stavam ntr os prços compra vna como rros sno liminaos a amostra. Outro problma qu ocorr é quano o prço transação coinci com o prço méio compra vna. st caso o prço a transação é comparao com o prço o ngócio antrior. o prço transação for suprior ao prço antrior l é classificao como

22 Compra; s infrior como Vna. o caso o prço transação sr iêntico ao prço antrior obsrva-s o último prço ifrnt o ngociao. Como ngócios nvolvno uma gran quantia açõs muitas vzs têm mais um participant m um os laos a transação toos ngócios qu ocorrram ao msmo prço com uma ifrnça infrior a cinco sgunos urant os quais não houv nnhuma rvisão nas ofrtas compra vna foram colapsaos m apnas um ngócio a xmplo Choria Roll ubrahmanyam (00) L Ray (99). Com isto analisamos ngócios os quais apnas (.4%) não pom sr classificaos m orns compra ou vna. Além a classificação os ngócios m compras vnas também é prciso marcar o númro não transaçõs a ação. Uma inicação não transação é computaa para a ação toa a vz qu o tmpo corrio s a última transação (ou s o início o prgão) ating um valor crítico. Como o banco aos TAQ possui a hora xata (hora minuto sguno) m qu caa ngócio foi ralizao é possívl mir o tmpo méio corrio ntr os ngócios caa ação. A forma finir ss valor crítico ntrtanto não é única. Enquanto as açõs mais ngociaas têm várias transaçõs ntro um minuto muitas outras passam horas sm tr um ngócio squr. A tabla a sguir aprsnta a statística scritiva os aos não ngociação. Tabla Estatísticas o Intrvalo ão gociação (m sgunos) A tabla aprsnta a statística scritiva o intrvalo não ngociação finio como o tmpo corrio m sgunos ntr uas transaçõs. Caa obsrvação corrspon a méia janiro a junho 00 os intrvalos não ngociação as açõs iniviuais. Méia Miana Erro Parão Curtos Assimtria Mínimo Máximo # Obs A ausência um parão normalia nos intrvalos sugr qu a fixação um valor crítico comum a toas açõs não é uma boa scolha. Avaliamos ntão

23 cinco possibilias: intrvalos não transação comuns cinco quinz trinta minutos valors iniviualizaos tomaos a partir a méia a miana os intrvalos não transação as açõs. A statística qu aprsntou smpnho mais rgular foi a méia os intrvalos não ngociação. Assim uma inicação não transação foi armaznaa toa a vz qu o intrvalo corrio s o último ngócio (ou s o início o prgão) atingiu o tmpo méio não transação aqula ação. 6 Dpois ncontraos os aos compra vna não transação o passo sguint é a stimação o vtor θ ( δ ) parâmtros o molo strutural. ão com sss valors qu srão trminaas as probabilias ngociação com informação privilgiaa as açõs. A stimativa os parâmtros o procsso ngociação caa ação é fita maximizano-s a função vrossimilhança conicionaa ao histórico ngociação. Por xmplo conicionaa a um ia notícia boa a probabilia compras vnas não transaçõs é proporcional a: Pr{ ψ H} ( ) ( ) [( )( )] ( 9) D moo similar m um ia notícia ruim a probabilia ( ) é proporcional a: Pr{ ψ L} ( ) ( ) [( )( )] ( 0) Finalmnt m um ia sm novas informaçõs a probabilia ( ) é proporcional a: Pr{ ψ 0} ( ) ( ) 6 A rlação iniviualizaa as uraçõs méias ntr os ngócios as açõs a amostra ncontra-s na Tabla A. no Apênic. 3

24 4 o ntanto a anális a sr fita rqur a probabilia inconicional compras vnas não transaçõs. Para tanto utiliza-s as quaçõs (9) (0) () usano as probabilias sss tipos ia. Isto é ( - δ) para ias com vntos informacionais positivos δ para ias vntos informacionais ngativos ( - ) para ias sm ocorrência informação privaa. Assim a função vrossimilhança para um ia é proporcional a: ( ) ( ) ( ) ( )( ) [ ] ( ) ( ) ( )( ) [ ] ( ) ( ) δ δ δ } Pr{ A hipóts inpnência ntr os vntos informacionais nos ifrnts ias prmit qu a função vrossimilhança sobr múltiplos ias sja calculaa simplsmnt como o prouto sta probabilia. Assim para s stimar os parâmtros o vtor θ maximiza-s a função: D D } ) Pr{( } ) Pr{( δ δ ; on ( ) é o rsultao no ia (... D). Para maximizar sta função vrossimilhança utilizamos o comano fminsarch m rotinas programaas no softwar Matlab. Como os parâmtros stimaos são probabilias ls vm star rstritos ao intrvalo [0 ]. Ao invés s trabalhar com um algoritmo otimização rstrita aplicamos uma transformação logística nos parâmtros intrss. Assim após algumas manipulaçõs a stimação o vtor θ foi obtia através a maximização a sguint função: 7 7 Dtalhs a transformação são mostraos no Apênic. ( ) 3 ( )

25 log Pr ( ) D δ D log ( )( ) ( )( ) D log ( )( δ ( )( δ ( ) ( ) δ ( ) s ) ) ( 4) Durant a stimação o molo intrprta o nívl normal compras vnas como ngócios os agnts sinformaos srvino para intificação a probabilia qu ls ftivamnt transacionm. Como m ias m qu ocorrm vntos informacionais os agnts informaos atuam somnt m um os laos o mrcao a probabilia o ngócio sr originao por um agnt informao é intificaa a partir quantias anormais compras ou vnas. O númro ias m qu há um volum anormal compras ou vnas é usao para intificar tanto a probabilia ocorrência vnto informacional quanto a probabilia δ o sinal sr baixo. aturalmnt o procsso máxima vrossimilhança faz tuo isso simultanamnt. Apsar ntro um ia trmos ivrsas obsrvaçõs compras vnas não transaçõs (o qu facilita a stimação os parâmtros ) os aos para stimação δ ocorrm apnas uma vz ao ia. Para trmos uma stimativa razoávl sss parâmtros calculamos os PIs consirano os ngócios ralizaos nos ois mss antriors nglobano aproximaamnt 4 ias ngociação. Os tsts aprçamnto ativos foram conuzios três formas istintas. Usamos a mtoologia Fama-Frnch (99) para uma comparação irta os rsultaos com o trabalho Easly Hvikjar O Hara (00). A caa mês rgrimos o rtorno as açõs m variávis supostamnt capazs xplicar o rtorno sprao os ativos. A méia o svio parão os coficints as 5

26 rgrssõs mnsais forncm (através um tst t) informaçõs sobr quais variávis são significativas. O procimnto utilizar as méias svio parõs a séri tmporal os coficints para o cômputo a statística t assum implicitamnt a hipóts qu as variâncias os coficints stimaos na rgrssão cort são constants ao longo o tmpo. Rlaxamos sta hipóts ao procrmos com a corrção Litznbrgr Ramaswamy (979) pla qual os tsts t são ralizaos com méias ponraas plo invrso a variância os coficints. Assim a statística tst utilizaa foi: Γˆ t σ ( Γˆ ) ˆ ( Γˆ ) Z Γˆ [ var( Γˆ ] t) σ t t var( t ) t [ var( Γˆ ] t ) on Z Γ ˆ Γ t t t Z variância stimaa o coficint Γˆ t a rgrssão m t. t ( 5) var( Γ ˆ t ) nota a Outra forma aotaa para analisar a influência o PI sobr o xcsso rtorno os ativos foi a construção portfólios. A caa mês classificamos as açõs m nov grupos acoro com o PI stimao nos ois mss antriors (Alto Méio ou aixo) o su tamanho (Pquno Méio ou Gran). O control plo tamanho tv como objtivo garantir uma variação o PI os portfólios inpnnt o tamanho pois trabalhos antriors ncontraram viências qu ssa variávl influi no rtorno os ativos. Aicionalmnt avaliamos também a séri tmporal as statísticas t os coficints as rgrssõs m cort. O objtivo ssa anális é contornar o problma o baixo númro obsrvaçõs tmporais prsnts nos tst as rgrssõs à la Fama-Frnch. Dmais variávis utilizaas nst trabalho são scritas na Tabla a sguir. 6

27 Variávl Tabla Dscrição as Variávis Dscrição ÁGIO Méia a séri tmporal ( a a j t j t b b j t j t ) / ; on j a t é a última cotação vna o ADR j no ia t compra o ADR j no ia t. j b t é a última cotação M TAMAHO Razão ntr o valor patrimonial (contábil) a ação (ADR) o valor mrcao a ação (ADR). Assum-s qu lvam ois mss para qu os alanços Patrimoniais sjam publicaos (frqüência trimstral). Logaritmo natural o valor mrcao a mprsa no último ia o príoo. VOLATILIDADE Dsvio parão os rtornos iários o ativo. VOLUME Logaritmo natural a méia o volum iário (m ólars) as açõs no príoo. V. Rsultaos Os parâmtros o molo ngociação sqüncial foram stimaos para caa ação maximizano-s a quação (4). Dos 86 ADRs a amostra apnas três aprsntaram problmas convrgência na stimação por máxima vrossimilhança. Além isso os 407 parâmtros stimaos obtivmos apnas 5 soluçõs canto. A séri tmporal as méias os parâmtros stimaos m cort é aprsntaa na Figura 3. À xcção o parâmtro δ toos mais são bastant stávis ao longo o tmpo. Ess comportamnto stá acoro com o sprao pla toria conômica. As probabilias ocorrr um vnto informacional δ o sinal sr baixo são influnciaos pla maior ou mnor ocorrência notícias 7

28 boas/ruins stão mais sujitas a oscilaçõs no curto prazo. Já os parâmtros (probabilia o agnt sinformao ftivamnt transacionar) (probabilia o agnt slcionao sr informao) stão ligaos ao volum transacionao a participação os agnts sinformaos no mrcao capitais on não s spra moificaçõs significativas m curtos intrvalos tmpo. Também é intrssant obsrvar qu a probabilia ngociação com informação ifrnciaa (PI) s mantém praticamnt constant no príoo. Est rsultao é bastant smlhant ao ncontrao m Easly Hvikjar O Hara (00) para açõs amricanas contraria a iéia comum qu insirs atuam mais intnsamnt m algumas ocasiõs spcíficas (príoos ivulgação rsultao ou missão novas açõs por xmplo). Figura 3 Distribuição os Parâmtros A figura mostra a istribuição ao longo o tmpo os parâmtros o molo microstrutura stimaos por máxima vrossimilhança. Os valors izm rspito a méia a probabilia vntos informacionais; a probabilia δ notícia ruim; a proporção agnts informaos; a probabilia agnts sinformaos ralmnt transacionarm; a probabilia um ngócio tr sio ralizao com o uso informação privaa (PI) Fv Mar Abr Mai Jun δ PI A Tabla 3 aprsnta os aos sobr PI stimaos com a amostra complta (janiro a junho 00) agrupaos por país. Os rsultaos confirmam a ts 8

29 qu m méia os PIs ADRs são supriors aos açõs omésticas. Utilizamos o tst não paramétrico Mann-Whitny para tstar a hipóts nula qu o PI méio os ADRs a América Latina é igual ao PI méio as mprsas os Estaos Unios contra a hipóts altrnativa qu o PI méio os ADRs a América Latina é maior. O uso um tst não paramétrico é rcomnao nst caso vio ao fato qu a rstrição a variávl m tst ao intrvalo [0 ] viola a conição normalia rquria pla maioria os tsts statísticos traicionais. Tomano-s como rfrência o PI méio 09 ncontrao por Easly Hvikjar O Hara (00) para as açõs amricanas rjitamos a hipóts nula a % (statística tst 8 contra valor crítico 7). Tabla 3 Estatística Dscritiva o PI (agrgao por país) País Méia Miana Erro Parão Máximo Mínimo Argntina rasil Chil Colômbia México Pru Pru Estaos Unios Daos Easly Hvikjar O'Hara (00) Outra qustão qu também mrc sr avaliaa é até qu ponto a assimtria informação é uniform ntr os paíss a América Latina. Parc-nos razoávl supor qu ifrnças institucionais ntr paíss possam grar ifrnts graus assimtria informação. Assim a quantia informação qu as mprsas são obrigaas a ivulgar ao mrcao ou até msmo o moo como a lgislação pnal trata o crim informação privilgiaa poriam por xmplo tr rflxos sobr o PI. Para comparar s os PIs méios os paíss a América Latina são ralmnt ifrnts utilizamos o tst não paramétrico Kruskal- Wallis. O tst Kruskal-Wallis tsta a hipóts nula qu toos lmntos uma amostra são provnints uma msma população contra a hipóts altrnativa qu plo mnos um ls vm uma população istinta. A um nívl 5% rjita-s a hipóts nula (statística tst 64 contra valor 9

30 crítico 59) inicano qu os PIs ralmnt ifrm acoro com o país. 89 A Tabla 3 mostra aina qu o rasil apsar aprsntar o mnor PI méio ntr os paíss a América Latina possui também os ADRs com maior mnor probabilias ngociação com informação ifrnciaa. Esta gran variabilia nos rsultaos inica qu além os aspctos institucionais outras variávis também atuam sobr o PI. O passo sguint portanto é tntar ntnr como as stimativas o PI s rlacionam com outras variávis as açõs. A Tabla 4 aprsnta a strutura corrlaçõs ntr algumas variávis no príoo m anális. Tabla 4 Corrlaçõs ntr Variávis A tabla mostra as corrlaçõs simpls ntr as variávis o grupo. ETA é o pós-bta as açõs com bas na cartira junho 00. PI é a probabilia ngociação com informação ifrnciaa stimaa com os aos too o príoo (janiro a junho 00). TAMAHO é o logaritmo natural o valor mrcao as mprsas m 9 junho 00. M é a rlação Valor Contábil/Valor Mrcao com bas no valor mrcao 9 junho 00 alanço Patrimonial 3 março 00. ÁGIO é méia iária o spra ftivo ntr janiro junho 00. VOLATILIDADE é a volatilia iária as açõs calculaa ntr janiro junho 00. VOLUME é o logaritmo natural a méia o volum iário as açõs ntr janiro junho 00. As corrlçõs significativas a 5% stão m ngrito. PI TAMAHO M ÁGIO VOLATILIDADE VOLUME ETA PI TAMAHO M ÁGIO VOLATILIDADE 0 As corrlaçõs ngativas ntr PI TAMAHO (-0.8) PI VOLUME (-0.6) além spraas são consistnts com os rsultaos Easly t al. 8 O msmo rsultao foi ncontrao quano analisamos apnas o subgrupo Argntina rasil Chil México (statística tst 39 contra valor crítico 78) rasil Chil México (statística tst 07 contra valor crítico 599). 30

31 (996) Easly O Hara Paprman (998) Easly Hvikjar O Hara (00). As açõs maior tamanho as mais ativamnt ngociaas tnm a tr uma maior cobrtura por part analistas invstimnto. Assim novas informaçõs rlvants para o ngócio ssas firmas tornam-s públicas mais rapiamnt o qu no caso mprsas mnors iminuino a ocorrência insir traing. A corrlação positiva ntr ÁGIO PI (0.55) também não é surprnnt. Afinal a justificativa o molo tórico para a xistência um ágio compra vna é justamnt para qu o Formaor Mrcao possa compnsar as pras qu l sofr ao ngociar com agnts informaos. Logo spra-s qu quanto mais ngócios form ralizaos por agnts com informação ifrnciaa maior srá a protção xigia plo Formaor Mrcao tm cobrar. Duas corrlaçõs significativas a Tabla 4 aprsntaram sinal insprao. O fato o ETA as açõs sr ngativamnt corrlacionao com o PI (-0.43) sugr uma crta inficácia o Molo CAPM m capturar toos riscos a conomia. Também é instigant a corrlação ngativa ntr PI VOLATILIDADE (-0.3). Afinal poríamos sprar qu açõs com mais informação privilgiaa aprsntassm uma maior volatilia. Uma possívl xplicação para ss ausência ss fnômno vm a viência ncontraa por Lamourux Lastraps (990) qu a volatilia é consqüência o volum transacionao. Dssa forma a corrlação ngativa ntr PI VOLATILIDADE sria na apnas um rflxo a corrlação ngativa ntr PI VOLUME. As stimativas iniviuais para o PI toas açõs são aprsntaas na Tabla A. o Apênic. É intrssant obsrvar qu nquanto o ADR as açõs prfrnciais a Ambv possui um os mnors PIs (03) o ADR a Ambv orinária possui o maior PI (069). Esta curiosa combinação po sr intrprtaa como um ponto bastant favorávl à mtoologia mprgaa. Afinal um os primiros caniatos a srm apontaos como tntors informação privilgiaa são os controlaors a companhia justamnt àquls 9. 3

32 qu tém açõs orinárias. a mprsa sguno maior PI Prigão (050) uma rlação smlhant po sr traçaa. Embora os ADRs ssa mprsa rprsntm açõs prfrnciais os Funos Pnsão qu controlam a Prigão também possum m sua cartira uma parcla significativa açõs prfrnciais. Assim pomos supor qu para fins transação ssas açõs gozm proprias smlhants à açõs orinárias. Inflizmnt a bas aos isponívl não nos prmit avançar muito nst tipo qustão mas sm úvia st é um tópico intrssant a sr xplorao m trabalhos futuros. D poss as stimativas o PI passamos a stuar o su fito sobr o rtorno os ativos. A viência ncontraa qu a probabilia ngociação com informação ifrnciaa é mais intnsa m ADRs sugr qu o prêmio risco ss fator também vria sr maior o qu o ncontrao por Easly Hvikjar O Hara (00) para as açõs amricanas. A Tabla 5 traz o rsultao portfólios ornaos com bas no PI no TAMAHO as açõs. Os aos o Painl A não mostram a xistência uma rlação clara ntr PI xcsso rtorno. Já os painéis C D mostram qu os controls aotaos são ftivos. Em outras palavras ntro caa um os três subgrupos tamanho (Pquno Méio ou Gran) o valor mrcao os portfólios é bastant parcio inpnntmnt o PI. O msmo acontc com o PI méio os portfólios (PPI): ntro caa subgrupo (Alto Méio ou aixo) o valor o PPI é praticamnt constant para os ifrnts tamanhos. Os portfólios maior PI aprsntam xcsso rtorno suprior aos portfolios mnor PI apnas para os tamanhos mrcao Méio Gran. Para os portfólios baixo valor mrcao o mlhor smpnho avém o portfólio PI méio (-.46%) sguio o portfólio PI baixo (-3.48%) só ntão plo portfólio PI mais alto (-4.%). Uma possívl xplicação para st rsultao poria sr o ifrnt nívl xposição ao risco ETA as cartiras uma vz qu nss príoo o xcsso rtorno o ínic MCI foi.80%. Entrtanto o painl E mostra qu o ETA o portfólio Tamanho aixo/pi Alto é praticamnt iêntico ao ETA o portfólio Tamanho aixo/pi Méio. Além isso como o PI m apnas a prsnça agnts 3

33 informaos ( não o impacto a informação qu ls possum) sria mais plausívl sprar qu a informação privilgiaa tivss um impacto maior sobr o prço as açõs pqunas o qu m grans companhias justamnt o contrário o obsrvao. Tabla 5 Excsso Rtorno os Portfolios A tabla contém os rsultaos portfólios igualmnt ponraos ornaos inpnntmnt por TAMAHO PI; on TAMAHO é o Valor Mrcao a firma no final o mês t- PI é a probabilia ngociação com informação ifrnciaa stimaa urant os mss t- t-. A caa mês as açõs são classificaas m três grupos PI três grupos TAMAHO. Os rsultaos aprsntaos izm rspito às méias os rsultaos o príoo amostral (jan/00 a jun/00). O Painl A rporta a méia os xcssos rtorno caa portfólio o Painl traz o númro méio açõs o Painl C o tamanho méio as firmas (m U$ milhõs) o Painl D o PPI (PI méio as açõs os portfólios) o Painl E o pós-bta méio os portfólios. Painl A EXCEO DE RETORO Painl ÚMERO DE AÇÕE PI PI TAMAHO aixo Méio Alto TAMAHO aixo Méio Alto Pquno -348% -46% -4% Pquno Méio -336% -385% -4% Méio 7 0 Gran -458% -30% -% Gran Painl C TAMAHO Painl D PPI PI PI TAMAHO aixo Méio Alto TAMAHO aixo Méio Alto Pquno Pquno Méio Méio Gran Gran Painl E ETA PI TAMAHO aixo Méio Alto Pquno Méio Gran m msmo nos portfólios tamanho Méio o xcsso rtorno aumnta forma crscnt a mia m qu o PI aumnta. O xcsso rtorno o portfólio Tamanho Méio/PI aixo é 3.36% o xcsso rtorno o 33

34 portfólio Tamanho Méio/PI Méio é 3.85%. Logo naa garant qu o maior xcsso rtorno os portfólios stá associao a uma maior xposição ao PI pono prfitamnt sr vio a uma mnor xposição ao risco mrcao. Para mir forma mais prcisa o fito caa variávl sobr o rtorno os ADRs ralizamos um tst aprçamnto o tipo Fama-Frnch. A Tabla 6 aprsnta as statísticas o tst. Além a mia traicional são mostraos também os rsultaos ponraos plo invrso as variâncias os coficints (L-R WL). As variávis m tst foram scolhias a partir a viência sua funcionalia m outros paíss. Para uma maior prcisão as statísticas t as rgrssõs foram stimaas consirano-s a matriz covariância wy- Wst consistnt à prsnça htrocasticia autocorrlação srial forma sconhcia. A spcificação linar o molo também foi tstaa através o tst Ramsy (REET). Quano analisao isolaamnt o PI parc sr um fator risco bastant aprçao. Apsar a statística traicional Fama-Frnch não inicar a significância o fator (o coficint stá apnas a 0 svios parõs o zro) quano a ponração Litznbrgr-Ramaswamy é aotaa o rsultao s invrt. st caso o coficint méio associao ao PI 007 stá a mais ois svios parõs afastao o zro inicano a significância a variávl. A intrprtação natural ss rsultao é qu um aumnto z pontos prcntuais no PI o ADR lvaria a um aumnto no su rtorno mnsal sprao 07% ou 88% m trmos anuais. Est valor é mais três vzs suprior ao ncontrao por Easly Hvikjar O Hara (00) para as açõs nort amricanas sria a confirmação nossa hipóts qu tanto o PI quanto o prêmio risco a l associao são maiors m ADRs. o ntanto o rsultao não é robusto. Quano outras variávis xplicativas são aicionaas à rgrssão sta rlação não mais prsist. m msmo o molo ta harp (964) Lintnr (965) lack (97) ou o molo Fama Frnch (99) consgum xplicar satisfatoriamnt os rtornos as açõs no príoo analisao. Aliás à xcção a VOLATILIDADE nnhuma outra variávl iniviualmnt ou m conjunto possui algum por xplicativo. 34

35 Tabla 6 Coficints Méios as Rgrssõs Mnsais os Rtornos os Ativos (Março a Julho 00) A tabla contém a méia a séri mnsal os coficints as rgrssõs m cort utilizano a mtoologia Fama-Macth (973) Litznbrgr-Ramaswamy (L-R WL). A variávl pnnt é o xcsso rtorno no mês t. ETA é o pós-bta a ação (bta o portfólio a qu ação prtncia m t-). PI é a probabilia ngociação com informação ifrnciaa stimaa urant os mss t- t-. TAMAHO é o logaritmo natural o valor mrcao as mprsas m t-. M é a rlação ntr o valor contábil o valor mrcao com bas no alanço Patrimonial t-3 valor mrcao m t-. ÁGIO é méia iária o spra ftivo nos mss t- t-. VOLATILIDADE é a volatilia iária as açõs calculaa nos mss t- t-. VOLUME é o logaritmo natural a méia o volum iário as açõs nos mss t- t-. Toas rgrssõs foram stimaas com a corrção para htrocasticia autocorrlação srial wy-wst. Os t-valors stão ntr parêntss. ETA PI TAMAHO M ÁGIO VOLATILIDADE VOLUME Fama-Frnch 00 (-0) L-R WL 007 (-33) Fama-Frnch -00 (043) L-R WL -00 (65) Fama-Frnch (-00) (-00) L-R WL (0) (0) Fama-Frnch -00 (00) L-R WL 06 (-09) Fama-Frnch -095 (06) L-R WL -0 (5) Fama-Frnch 000 L-R WL 35 (-00) -000 (057) Fama-Frnch (-004) (-0) L-R WL (-00) (-003) Fama-Frnch (-04) (-00) (-00) L-R WL (-003) (0) (0) Fama-Frnch (-04) (-09) L-R WL (-003) (-048) Fama-Frnch (-005) (-0) (-00) (-00) (-06) (-) (-00) L-R WL (-00) (-004) (0) (0) (-07) (-047) (0)

36 Uma possívl causa para sta ausência significância nos fators tstaos poria sr o baixo númro obsrvaçõs as séris tmporais (apnas 5). Uma forma tntar s contornar ss problma é analisano o comportamnto as statísticas t os coficints as rgrssõs m cort. ss caso ispomos 83 obsrvaçõs para caa rgrssão o qu não compromt a infrência os rsultaos. A Figura 4 abaixo mostra o comportamnto ssa statística ao longo o tmpo. Figura 4 Estatisticas t os coficints as rgrssõs m cort Os painéis a figura mostram a statística t o R ajustao as rgrssõs m cort stimaas. Toas as rgrssõs consiram a corrção para htrocasticia autocorrlação srial wy-wst. Painl A: Variávl Dpnnt: Rtorno mnsal Rgrssor: PI Painl : Variávl Dpnnt: Rtorno mnsal Rgrssor: ETA 3 3 Estatística t o rgrssor: PI R :-06% R :-% abril R :-% março maio junho - - julho Estatística t o rgrssor: ETA - - R : 33% março maio junho julho abril R :-3% R :-09% R : 4% -3 R : 74% -3 R : 83% R : 490% Painl C: Variávl Dpnnt: Rtorno mnsal Rgrssors: TAMAHO M 3 3 R : 45% Estatística t o rgrssor: TAMAHO Estatística t o rgrssor: M R : 45% R : 349% R :-.% maio junho julho março abril R :-8% - R : 050% março abril maio junho julho R :-8% R :-07% R : 349% R : 050% R :-07%