MODELO DE PAINEL LOGIT PARA AVALIAÇÃO DE RETORNOS POSITIVOS EM MERCADOS ACIONÁRIOS

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1 MODELO DE PAINEL LOGIT PARA AVALIAÇÃO DE RETORNOS POSITIVOS EM MERCADOS ACIONÁRIOS Luz Paulo Lops Fávro Faculdad d Economa, Admnstração Contabldad da Unvrsdad d São Paulo Av. Prof. Lucano Gualbrto, 908, FEA 3, Cdad Unvrsára, São Paulo-SP, CEP: mal: lpfavro@usp.br José Elas Frs d Almda Cntro d Cêncas Jurídcas Econômcas da Unvrsdad Fdral do Espíro Santo Av. Frnando Frrar, 514, sl. 54, Campus Unvrsáro, Goabras, Vóra-ES, CEP: mal: joslas@ccj.ufs.br RESUMO Muo s dscut m rlação à probabldad d ocorrênca d rtornos posvos m índcs mnsas d açõs, porém anda são scassos os studos qu abordam sta prspctva m mrcados mrgnts. Com a utlzação d uma amostra provnnt da Compustat Global, com 60 paíss mrgnts ao longo d 57 mss ( , totalzando obsrvaçõs, vrfca-s qu o valor transaconado m dólars, a rlação prço/book valu o turnovr do mrcado são sgnfcants para dtrmnar a xstênca rtornos mnsas posvos nos índcs d açõs, por mo do ajust d um modlo d dados m panl log com fos alatóros. PALAVRAS-CHAVE: Panl Log; Mrcado d Açõs; Mrcados Emrgnts. Áras: Gstão Fnancra Estatístca. ABSTRACT It s not common to fnd studs that analyz th growth of stock prcs n mrgng markts. Through a sampl from Compustat Global contanng 60 mrgng countrs ovr 57 months ( , totalzng 9,759 obsrvatons, on can vrfy that th markt ngotatd valu n US dollars, th prc to book valu and th turnovr rato nflunc th xstnc of posv monthly rturns of stock ndxs, aftr adjustng a log panl modl wh random ffcts. KEYWORDS: Log Panl; Stock Markt; Emrgng Markts. Aras: Fnancal Analyss and Statstcs. 9

2 MODELO DE PAINEL LOGIT PARA AVALIAÇÃO DE RETORNOS POSITIVOS EM MERCADOS ACIONÁRIOS Introdução A rlação ntr os índcs d Bolsas d Valors as caractrístcas do mrcado aconáro da conoma dos paíss dsnvolvdos é bm documntada. No ntanto, studos qu nvstgam a nfluênca d varávs mrcadológcas sobr os índcs d açõs d paíss m dsnvolvmnto, sob uma prspctva tmporal, anda são scassos (Kwon, Shn Bacon, Sgundo Kng Lvn (1993, Lvn (1997, Rajan Zngals (1998 Ro Sgl (009, o dsnvolvmnto fnancro é atualmnt vsto como ncssáro útl para o dsnvolvmnto conômco d uma nação, qu rtroalmnta o própro dsnvolvmnto do mrcado aconáro. D acordo com Ro Sgl (009, muos fators podm xplcar as dfrnças no dsnvolvmnto dos mrcados fnancros ao rdor do mundo, m spcal para os paíss mrgnts. Além d caractrístcas assocadas às própras mprsas organzaçõs, muas varávs d mrcado podm ntrfrr d forma dfrncada para a volução dos ndcadors do mrcado fnancro ao longo do tmpo. Mas o qu nduz uma nação a aprsntar comportamntos dfrncados para a volução mnsal d sus ndcadors m rlação a outras? Acrda-s, conform apontam Dyck Zngals (004, qu sja uma combnação d fators rlaconados a aspctos lgas, conômcos socas, abrtura comrcal, condçõs das mprsas atuants, d acordo com Jons Bannng (009, a aspctos polítcos. Uma dscussão mas aprofundada sobr o dsnvolvmnto do mrcado fnancro m paíss mrgnts pod sr ncontrada m Bkart, Harvy Lundblad (001 Bkart Harvy (00. D acordo com Adjas Bkp (009, o dsnvolvmnto do mrcado aconáro, m spcal, torna-s, cada vz mas, um aspcto fundamntal para o dsnvolvmnto d todo o mrcado fnancro m paíss mrgnts, já qu possbla qu frmas obtnham capal por mo d mrcados mas abrtos, transparnts com transaçõs mas rápdas fcnts, d modo a faclar atvdads d nvstmnto promovr um crscmnto mas sustntado dos mos d produção já qu, sgundo Tobn (1969 Von Furstnbrg (1977, a atvdad do mrcado aconáro é posvamnt corrlaconada com o nvstmnto. O prsnt studo nvstga os fos das caractrístcas dos mrcados aconáros sobr a probabldad d ocorrênca d rtornos mnsas posvos dos índcs d açõs d paíss mrgnts, para tanto, são utlzados modlos d dados m panl log. Por mo dsta abordagm, xplorams os fos dos mrcados aconáros sobr os rspctvos índc d açõs m uma scala tmporal, com a utlzação d uma amostra provnnt da Compustat Global com dados do mrcado d açõs d 60 paíss mrgnts, m um príodo d 57 mss ( , totalzando obsrvaçõs. Intnconalmnt, foram xcluídos os dados provnnts dos anos d 008, , a fm d qu não ocorrssm nfluêncas dcorrnts da crs fnancra ntrnaconal. A sção 1 aprsnta um dagnóstco da volução dos índcs d açõs dsts 60 paíss mrgnts, com nfoqu para as varaçõs ao longo do tmpo ou para um dado país (whn varaton para as varaçõs dos índcs qu ocorrm ntr paíss (btwn varaton. Na sção sgunt, é aprsntada uma rvsão da lratura sobr a modlagm d dados m panl log. Na sção 3, são aprsntados a amostragm, a dfnção das varávs, a dcomposção d varânca d cada varávl o modlo proposto no trabalho. A sção 4 dstna-s aos rsultados às rspctvas dscussõs. A últma sção dstna-s às prncpas conclusõs. 1. Evolução Mnsal dos Índcs d Açõs d Paíss Emrgnts Incalmnt, xplca-s qu a varávl d dsmpnho a sr studada no prsnt artgo rfr-s ao rtorno mnsal do prncpal índc d açõs d cada um dos 60 paíss mrgnts consdrados. O gráfco 1 aprsnta sts rtornos, m qu cada um dos pontos rprsnta o rtorno do índc d açõs d um dtrmnado país num dtrmnado mês. 93

3 Gráfco 1: Rtornos dos Índcs d Açõs d Paíss Emrgnts ao Longo do Tmpo Como o objtvo prncpal do prsnt studo é o d nvstgar os fos das caractrístcas dos mrcados aconáros sobr a probabldad d ocorrênca d rtornos mnsas posvos dos índcs d açõs d paíss mrgnts ao longo do tmpo, cra-s uma varávl dummy, qu assum valor 1 quando o rtorno mnsal do índc d um dtrmnado país num spcífco mês for posvo, assum valor 0 quando o rtorno mnsal for ngatvo. Enquanto a tabla 1 aprsnta o númro d ocorrêncas d rtornos mnsas ngatvos posvos para a amostra gral ao longo do príodo studado, a tabla aprsnta o númro d ocorrêncas por país. Tabla 1: Ocorrêncas Totas d Rtornos Mnsas Posvos Ngatvos m Índcs d Açõs Varávl Dummy Númro d Ocorrêncas Prcntual 0 (Rtorno Mnsal Ngatvo ,80 1 (Rtorno Mnsal Ngatvo ,0 Total ,00 94

4 Tabla : Ocorrêncas d Rtornos Mnsas Posvos Ngatvos m Índcs d Açõs por País Varávl Dummy Varávl Dummy País 0 1 Total País 0 1 Total Argntna Maurus Bahran Mxco Bangladsh Morocco Botswana Namba Brazl Ngra Bulgara Oman Chl Pakstan Chna Pru Colomba Phlppns Cot divor Poland Croata Portugal Czch Rp Qatar Ecuador Romana Egypt Russa Estona Saud Araba Ghana Slovaka Grc Slovna Hungary South Afrca Inda Sr Lanka Indonsa Tawan Isral Thaland Jamaca Trn. & Tobago Jordan Tunsa Knya Turky Kora U.A.E Kuwa Ukran Latva Uruguay Lbanon Vnzula Lhuana Vtnam Malaysa Zmbabw A justfcatva para a adoção dos modlos d dados m panl log no prsnt trabalho rlacona-s com o fato d qu alguns rgrssors podm sr mnos varants no tmpo do qu outros, nquanto outros anda podm sr mnos varants ntr paíss. Conform mostra a tabla 3, xst uma consdrávl prsstênca d um príodo para o outro, ou sja, 65% dos índcs d açõs qu aprsntaram rtornos posvos m um dtrmnado mês também aprsntaram st comportamnto no mês sgunt. Tabla 3: Transção Mês a Mês m Rlação à Exstênca d Rtornos Posvos Varávl Dummy Varávl Dummy 0 1 Total 0 49,40 50,60 100, ,97 65,03 100,00 Total 40,87 59,13 100,00 Obs.: Valors m prcntuas. Por outro lado, d acordo com a tabla 4, as corrlaçõs da varávl dummy com suas dfasagns varam pouco, o qu dá subsídos para a scolha do stmador d dados m panl log, conform srá dscutdo adant. 95

5 Tabla 4: Corrlaçõs da Varávl Dummy com suas Dfasagns Varávl Dummy Varávl Dummy 1ª Dfasagm Varávl Dummy ª Dfasagm Varávl Dummy 1,000 1ª Dfasagm 0,1434 1,000 ª Dfasagm 0,0545 0,1411 1,000 Enquanto o gráfco aprsnta a varação da varávl dummy corrspondnt ao rtorno mnsal d cada índc d açõs ao longo do tmpo para cada país, ou sja, mostra os dsvos dsta varávl m rlação à méda ndvdual d cada país (whn varaton, o gráfco 3 aprsnta a varação ntr os paíss, ou sja, mostra os dsvos da varávl dummy m rlação à méda gral para cada nstant d tmpo (btwn varaton. Gráfco : Dsvos da Varávl Dummy m Rlação à Méda d Cada País ao Longo do Tmpo Gráfco 3: Dsvos da Varávl Dummy m Rlação à Méda Gral para Cada Príodo 96

6 αbb dnota A sção 3 aprsnta as varaçõs whn btwn d cada um dos rgrssors qu srão lvados m consdração no prsnt studo. Como srá dscutdo mas adant d acordo com Camron Trvd (009, os modlos d dados m panl podm prmr qu os rgrssors sjam ndógnos pla xstênca d corrlação com um componnt do rro qu sja nvarant com o tmpo (fos fxos, ou assumr qu os rgrssors sjam compltamnt xógnos (fos alatóros. Ambos stmadors srão consdrados nst artgo. Elaborado o dagnóstco ncal, spra-s qu não haja uma propnsão à xstênca d tndêncas dossncrátcas na amostra, qu podram sr rsultants d comportamntos sstmátcos dos índcs d açõs ntr paíss ao longo do tmpo. Em outras palavras, spra-s qu xstam varávs d mrcado rlvants para a ocorrênca d rtornos mnsas posvos dos índcs d açõs ao longo do tmpo, o qu justfca a utlzação d modlos d dados m panl log.. Modlos d Dados m Panl com Varávl Dpndnt Bnára: Panl Log Exstm muos modlos dfrnts qu podm sr utlzados para dados m panl. A dstnção básca ntr ls, sgundo Grn (007, é a xstênca d fos fxos ou alatóros. O trmo fos fxos dá uma da quvocada da modlagm, pos para ambos os casos, os fos no nívl do ndvíduo (nst caso, país são alatóros. Assm, sgundo Camron Trvd (009, os modlos d fos fxos aprsntam a complcação adconal d qu os rgrssors sjam corrlaconados com os fos do nívl do ndvíduo, portanto, uma stmação consstnt dos parâmtros do modlo rqur uma lmnação ou control dos fos fxos. Assm, um modlo qu lva m conta os fos spcífcos do ndvíduo para uma varávl dpndnt ybb spcfca qu: y = β + x β + ε (1 0 1 m qu xbb são rgrssors, βb0b são os fos alatóros spcífcos d ndvíduo εbb rprsnta o rro dossncrátco. Um modlo d dados m panl, m qu a varávl dpndnt é rprsntada por uma dummy ybb com rgrssors xbb, m qu dnota o ndvíduo t o príodo, pod sr spcfcado da sgunt forma, sgundo Camron Trvd (009: f(y α,x = f(y,α + x β,γ, t=1,..., TBB, = 1,..., N ( m qu γ rprsnta os parâmtros d um modlo advo, como parâmtros d varânca, o fo d cada ndvíduo. No prsnt artgo, srão studados modlos com dfrnts stmadors. O modlo com stmador poold log é, na vrdad, um modlo tradconal m cross-scton, rprsntado da sgunt forma: = 1 x Λ(x β (3 = z z m qu Λ(z = /(1+. Uma stmação com rros robustos clustrzados srá utlzada no prsnt artgo, a fm d corrgr vntuas corrlaçõs dos trmos d rro ao longo do tmpo para um dado ndvíduo. Outro stmador qu srá utlzado corrspond ao stmador PA log, m qu s assum qu as corrlaçõs são as msmas, ndpndntmnt d quantos príodos dstants stjam as obsrvaçõs. ρ ts = corr{[y Λ(x β][y Λ(x β]}, s t (4 s s Para os dados do prsnt artgo, st modlo dv sr adquado, uma vz qu as corrlaçõs da varávl dummy com suas dfasagns varam pouco, conform aprsntado na tabla 97

7 quando pod dv 4. Sgundo Camron Trvd (009, as covarâncas podm varar ntr ndvíduos ao longo do tmpo, uma vz qu, dado qu Var(y x = Λ (1 Λ, a covarânca é α Λ (1 Λ.Λ (1 Λ. s s Anda sgundo Camron Trvd (009, o modlo log com fos ndvduas spcfca qu: m qu αbb = 1 x,β, α = Λ(α x β (5 + sr um fo fxo ou um fo alatóro. O modlo log com fos alatóros spcfca qu α ~ N(0,σ α. Assm, a função dnsdad d probabldad para a -ésma obsrvação é: f(y,..., y T T y 1 y { Λ(α + x β [1 Λ(α + x β] } g( α σ dα t = 1 = (6 m qu g(α σ é a dnsdad N(0,σα. Como, nst caso, = 1 x,β Λ(x β, os parâmtros do modlo d fos alatóros não são comparávs com aquls obtdos a partr dos modlos poold log PA log. Já no modlo d fos alatóros, αbb sr corrlaconado com as covarávs no modlo. Dsta forma, o método d stmação por máxma vrossmlhança condconal lmna o trmo αbb da stmação da quação. Para dos príodos d tmpo, dado qu a condção sja d qu yb1b + ybb = 1, tm-s qu: 1 1 = 0, y = 1 = 0, y = 1 y1 + y = 1 = (7 = 0, y = 1 + = 1, y = 0 1 Sabndo-s qu 1 = 0,y = 1 = 1 = 0. = 1 assumndo qu yb1b ybb são ndpndnts, dado αbb xbb, sgundo Camron Trvd (009, tm-s, para o modlo log, qu: ( α + xβ 1 = 1 = ( α x β. + 1 ( α + x β = 0, y (8 Da msma forma: ( α + x 1β 1 = 0 = ( α x 1β. + ( α + x β = 1, y (9 1 E, portanto: 1 = 0, y = 1 y 1 + y ( α+ xβ 1 = 1 = ( α x β. + 1 ( α + x β

8 condconando 1 1 ( xβ = 0, y = 1 y1 + y = 1 = ( x1β ( x β + (x -x1β = 0, y = 1 y1 + y = 1 = (x -x1β (10 1+ T Anda sgundo Camron Trvd (009, pod-s lmnar αbb y 1 t = 1 =, T T y t = 1 =,..., y T 1 t = 1 =. Isto gra prda das obsrvaçõs m qu ybb = 0 para todo t ou ybb = 1 para todo T. Nst artgo, srão aprsntados os rsultados dos modlos poold log, PA log, fos alatóros fos fxos, a fm d propcar um mlhor ntndmnto dos dvrsos tpos d stmadors, bm como aprsntar um modlo adquado para a xplcação da ocorrênca d rtornos posvos m índcs d açõs d paíss mrgnts. 3. Amostragm, Dfnção das Varávs, Dcomposção d Varâncas Modlo A utlzação d modlos d dados m panl na avalação d rtornos no mrcado fnancro tm sdo cada vz mas frqunt rprsnta novos dsafos quando da formulação d problmas qu têm como objtvo a avalação d dsmpnho. A aplcação dsts modlos prm stmar a rlação do dsmpnho com dvrsas varávs d mrcado ntrtmporalmnt. A sgur, aprsntam-s a amostragm, a dfnção das varávs, a dcomposção d varânca d cada varávl o modlo proposto Amostragm Dfnção das Varávs A volução dos índcs mnsas d açõs d cada país mrgnt as caractrístcas d cada mrcado aconáro foram coltadas por mo da bas da Compustat Global. Os dados foram xtraídos d todos os conjuntos d paíss mrgnts dsponívs na bas no príodo comprnddo ntr , ou sja, foram lvantados dados provnnts d 60 paíss, m um príodo d 57 mss, totalzando obsrvaçõs. Conform já dscutdo na sção 1, a varávl dpndnt consdrada para análs, m todos os modlos, é rprsntada por uma dummy, m qu o valor 1 rprsnta um rtorno posvo do índc d açõs para um crto país num dtrmnado mês, nquanto o valor 0 ndca qu o rtorno mnsal fora ngatvo. As varávs rfrnts aos mrcados d capas, ou sja, aqulas corrspondnts aos rgrssors dos modlos d dados m panl log, também foram obtdas por mo dst msmo banco d dados ncontram-s no quadro 1 a sgur. Quadro 1: Dfnção das Varávs para os Modlos m Panl Log Varávs d Mrcado Aconáro (Rgrssors nos Modlos d Dados m Panl Dummy corrspondnt ao rtorno mnsal do índc d açõs dummyrnt dummyrnt = 1 (rtorno mnsal 0 dummyrnt = 0 (rtorno mnsal < 0 lnyld Logarmo natural dos dvdndos no mrcado lnp_bv Logarmo natural da rlação prço/book valu do mrcado lnvtrdus Logarmo natural do valor transaconado no mrcado, m mlhõs d dólars lntovr Logarmo natural da taxa d turnovr do mrcado lnnush Logarmo natural do númro d açõs transaconadas no mrcado, m mlhõs days Númro d das com opraçõs no mrcado 99

9 corrspondm, 3.. Dcomposção d Varânca o Modlo Proposto Conform já dscutdo, os rgrssors podm potncalmnt varar smultanamnt ao longo do tmpo ntr ndvíduos. Enquanto a varação, ao longo do tmpo ou para um dado ndvíduo, é conhcda por whn varanc, a varação ntr ndvíduos é chamada d btwn varanc. D acordo com Wooldrdg (00, no modlo d fos fxos, o cofcnt d um rgrssor com baxa varação whn srá mprcsamnt stmado não srá dntfcado s não houvr qualqur whn varanc. Assm, é d fundamntal mportânca a dstnção ntr stas varaçõs para a dfnção do mlhor modlo d dados m panl. A varação total das obsrvaçõs d um rgrssor x m torno da méda gral x 1/ T x no conjunto d dados pod sr dcomposta na soma da varação whn ao = t longo do tmpo para cada ndvíduo m torno d ndvíduos (para x na varação btwn ntr = 1/T t x x m torno d x. D acordo com Camron Trvd (009: Varânca Whn: 1 s xw = t (x x + x T 1 Varânca Btwn: 1 s N 1 xb = (x x Varânca Gral (Ovrall: 1 s xo = t (x x T 1 As notaçõs N ΣBBTBB rspctvamnt, ao númro d ndvíduos ao númro total d obsrvaçõs ao longo do tmpo. A tabla 5 aprsnta a dcomposção d varânca para cada um dos rgrssors aprsntados no quadro 1, bm como para a varávl dpndnt. 930

10 Tabla 5: Estatístcas do Panl Dcomposção d Varânca Whn Btwn Varávl Dcomposção Méda Dsvo-Padrão Mínmo Máxmo Obsrvaçõs gral N.T = país btwn N = 60 whn 0,000 gral 68,753 1,00 61,00 N.T = mês btwn 39,06 78,08 57,00 N = 60 whn 59,967 5,87 93,66 gral 0,491 0,00 1,00 N.T = dummyrnt btwn 0,591 0,06 0,4 0,73 N = 60 whn 0,488-0,14 1,17 gral 1,371-4,60 7,19 N.T = 6.44 lnyld btwn 0,731 1,135-3,1,09 N = 45 whn 0,943-4,51 5,8 gral 0,748-4,60 5,94 N.T = lnp_bv btwn 0,60 0,551-0,97 1,86 N = 5 whn 0,600-4,5 5,69 gral 3,014-4,60 13,71 N.T = lnvtrdus btwn 5,300,735-0,94 10,53 N = 60 whn 1,43 -,68 11,01 gral 1,473-4,61 4,36 N.T = 9.65 lntovr btwn 0,434 1,75 -,58,95 N = 60 whn 0,83-4,60 3,68 gral 3,753-7,68 16,38 N.T = lnnush btwn 5,098 3,68 -,6 1,93 N = 60 whn 1,889-6,63 14,13 gral 1,531 16,00 3,00 N.T = 9.70 days btwn 0,634 0,378 19,50 1,50 N = 60 whn 1,488 15,3 4,13 D acordo com a tabla 5, nota-s qu o país é obvamnt nvarant no tmpo, portanto, aprsnta varação whn gual a zro. Por outro lado, a varávl rfrnt ao tmpo (mês não é nvarant ntr ndvíduos, já qu s trata d um panl dsbalancado, portanto, a sua varação btwn, msmo sndo rlatvamnt mnor do qu a whn, não é gual a zro. Dos rgrssors, a maora aprsnta maor varação ntr ndvíduos (btwn do qu ao longo do tmpo (whn, porém anda não é possívl afrmar qu a stmação whn rsultará numa prda d fcênca, já qu a proporção ntr as varâncas whn btwn d cada varávl é dfrnt anda não s conhcm as sgnfcâncas statístcas d cada um dlas nos modlos. A tabla 5, todava, ofrc um maor mbasamnto para a adoção dos modlos d dados m panl a aplcação d dvrsos stmadors. As colunas Mínmo Máxmo aprsntam, rspctvamnt, os valors mínmos máxmos d xbb para a lnha gral, x para a lnha btwn ( x x + x para a lnha whn. Conform dscutdo na sção, srão laborados 4 modlos d dados m panl, com dfrnts consdraçõs sobr os stmadors. O modlo gral a sr adotado, obdc ao qu sgu: Pr(dummyrnt 1 x z = 1+ =, m qu: z z = α + β.(lnyld + β.(lnp_bv + β.(lnvtrdus + β.(lntovr + + β.(lnnush + β.(days (11 931

11 4. Rsultados A tabla 6 aprsnta os rsultados fnas d cada um dos 4 modlos propostos, já qu dos dos rgrssors (lnyld days não s mostraram statstcamnt sgnfcants (sg. > 0,05 m nnhum dos modlos. Tabla 6: Modlos d Dados m Panl Log com Dfrnts Estmadors Poold Log com Varávl Erros-Padrão Robustos Clustrzados PA Log Efos Alatóros Efos Fxos lnp_bv 0,164** 0,179* 0,180** 0,146** (0,063 (0,070 (0,044 (0,048 lnvtrdus -0,111** -0,161** -0,16** -0,143** (0,039 (0,049 (0,035 (0,043 lntovr 0,164** 0,371** 0,400** 0,485** (0,058 (0,089 (0,051 (0,051 lnnush 0,040* 0,03 0,030 0,017 (0,018 (0,018 (0,019 (0,04 constant 0,583** 0,794** 0,813** (0,144 (0,193 (0,135 N Log lklhood , , ,91 Wald χ² 13,83 18,48 81,67 17,97 sg. χ² 0,001 0,001 0,000 0,000 Obs.: Erros-padrão ntr parêntss. * sg. < 0,05. ** sg. < 0,01. Prmramnt, prcb-s a sgnfcânca statístca do conjunto d varávs m todos os casos (sg. Wald χp P. Porém, nquanto o cofcnt da varávl qu s rfr ao valor transaconado no mrcado aprsnta snal ngatvo, os snas dos cofcnts das varávs rfrnts à rlação prço/book valu à taxa d turnovr são posvos. O parâmtro da varávl rfrnt ao númro d açõs transaconadas no mrcado não s mostrou não statstcamnt sgnfcant (sg. > 0,05 m três stmaçõs. Anda d acordo com a tabla 6, é possívl vrfcar qu os cofcnts stmados varam ntr os modlos. O modlo d fos fxos ofrc stmatvas dos parâmtros consdravlmnt dfrnts daqulas obtdas nos outros modlos, somnt são aprsntados os rsultados dos rgrssors varants no tmpo, ou sja, todos a xcção da constant. Rssalta-s anda qu 15 T obsrvaçõs (rfrnts a 4 paíss com = y = 1 0 (dummyrnt smpr gual a 0 ou T = y = 1 T (dummyrnt smpr gual a 1 não foram consdradas na modlagm, uma vz qu não ocorrm varaçõs m ybb ao longo do tmpo. Em rlação ao modlo d fos alatóros, nota-s a xstênca d rros-padrão nfrors àquls obtdos nos dmas modlos, com a prsnça d cofcnts stmados suprors, o qu dmonstra qu a statístca t varou bastant. Após as modlagns, é possívl laborar as prdçõs d cada obsrvação da amostra. A tabla 7 aprsnta o prcntual d acrto para cada uma das stmaçõs propostas. Tabla 7: Prcntual d Acrto d Cada Estmação Poold Efos Efos PA Log Log Alatóros Fxos Prcntual d Acrto 59,0 59,36 63,86 51,43 93

12 Por mas qu os modlos com stmaçõs poold log PA log tnham aprsntado parâmtros rlatvamnt smlars s mostrado adquados para fos d prdção, a stmação com fos alatóros acabou ofrcndo maor prcntual d acrto para a bas d dados utlzada. Msmo qu, aparntmnt, o prcntual d acrto não sja rlatvamnt tão lvado, é mportant dstacar qu os rtornos d índcs mnsas d açõs aprsntam comportamntos com crta volatldad. Admas, uma mlhora no podr prdvo dos modlos pod vntualmnt sr obtda com mudanças no cutoff d classfcação qu, no prsnt studo, fo d 50%. Sgundo Camron Trvd (009, como a ntrprtação do log odds para modlos log é aplcávl para st caso, já qu ln[ p /(1 p ] = α + x β, portanto, ln [ p /(1 p ]/ x j,t = β j, o cofcnt d lnp_bv, por xmplo, ndca qu o ncrmnto d uma undad no logarmo natural da rlação prço/book valu do mrcado aumnta o logarmo da chanc (log odds d o índc d açõs aprsntar rtorno mnsal posvo m 0,180, ou sja, 18,0%, ctrs parbus. 5. Conclusõs No prsnt studo, a rprsntatvdad d varávs rlatvas ao mrcado aconáro d paíss m dsnvolvmnto susca dvrsas qustõs sobr a rlação ntr o dsnvolvmnto conômco, a rprsntatvdad d capal spculatvo a propnsão à xstênca d rtornos posvos nsts mrcados. O fato d o valor transaconado no mrcado aftar ngatvamnt a propnsão ao crscmnto mnsal do índc d açõs dos paíss pod sgnfcar a prsnça d capal d mas curto prazo nsts mrcados, ou sja, a prsnça mas fort d capal spculatvo dtrmnando o movmnto do mrcado. Isto também é vrfcado pla nfluênca posva qu a taxa d turnovr aprsnta sobr a probabldad d crscmnto dos índcs d açõs. Por fm, prcbs também a nfluênca posva da varávl rfrnt ao logarmo natural da rlação prço/book valu do mrcado sobr a probabldad d xstênca d rtornos mnsas posvos, o qu stá d acordo com Knnon (010. A contrbução do trabalho rlacona-s com a possbldad d avalação d dvrsos stmadors quando da modlagm d dados m panl log. D acordo com Barth, Bavr Landsman (001, as técncas conométrcas são utlzadas m muos trabalhos rlvants qu, s não as possuíssm, podram aprsntar lmação da valdad d suas nfrêncas. Porém, é fundamntal qu a scolha aproprada d cada técnca statístca stja d acordo com o qu s dsja nvstgar. Sgundo Ramos-Rodrguz Ruz-Navarro (004, as orgns do dsmpnho rprsntam um tma cntral m psqusas qu buscam comprndr os componnts d varânca d comportamntos spcífcos ao longo do tmpo abordagns altrnatvas mrcm sr studadas m rlação aos índcs d açõs. A nclusão d outros rgrssors pod sr laborada para a cração d dfrnts modlos para o aprofundamnto da comprnsão dos mcansmos qu rgm os mrcados. A própra altração do príodo d análs pod propcar um ntndmnto mas profundo d como s comportam os fators d dsmpnho dos mrcados aconáros m paíss mrgnts. Por fm, o studo prnch uma lacuna na lratura sobr vdêncas d varávs fnancras qu aftam a probabldad d ocorrênca d rtornos posvos nos índcs d açõs d paíss mrgnts. Dsta manra, consdrando a tndênca d crscmnto do rtorno dos mrcados d capas, aqu mddo plos índcs das Bolsas d Valors, torna-s ncssára a nvstgação dst fnômno com a consdração d varávs macroconômcas qu também podm aftar a rlação aqu nvstgada. Rfrêncas Adjas, C.K.D. Bkp, N. (009. Do stock markts mattr n nvstmnt growth n Afrca? Th Journal of Dvlopng Aras, 43(1: Barth, M.E., Bavr, W.H. Landsman, W. (001. Th rlvanc of th valu-rlvanc lratur for fnancal accountng standard sttng: anothr vw. Journal of Accountng and Economcs, 31(1-3:

13 Bkart, G. Harvy, C.R. (00. Rsarch n mrgng markts fnanc: lookng to th futur. Emrgng Markts Rvw, 3(4, Bkart, G., Harvy, C.R. Lundblad, C. (001. Emrgng quy markts and conomc growth. Journal of Dvlopmnt Economcs, 66, Camron, A.C. Trvd, P.K. (009. Mcroconomtrcs usng Stata. Stata Prss, Collg Staton, Txas, 69 p. Dyck, A. Zngals, L. (004. Prvat bnfs of control: an ntrnatonal comparson. Journal of Fnanc, 59(: Grn, W.H. (007. Economtrc analyss. Prntc Hall, Uppr Saddl Rvr, Nw Jrsy, 6. d., 116 p. Jons, S.T. Bannng, K. (009. US lctons and monthly stock markt rturns. Journal of Economcs and Fnanc, 33(3, Knnon, J. (010 Prc to cash flow rato. Dsponívl m: HTUhttp://bgnnrsnvst.about.com/od/fnancalrato/a/prctocashflow.htmUTH. Acsso m: 07 ago 010. Kng, R.G. Lvn, R. (1993. Fnanc and growth: Schumptr mght b rght. Th Quartrly Journal of Economcs, 108(3: Kwon, C.S., Shn, T.S. Bacon, F.W. (1997. Th ffct of macroconomc varabls on stock markt rturns n dvlopng markts. Multnatonal Busnss Rvw, 5(: Lvn, R. (1997. Fnancal dvlopmnt and conomc growth: vws and agnda. Journal of Economc Lratur, 35(: Rajan, R.G. Zngals, L. (1998. Fnancal dpndnc and growth. Amrcan Economc Rvw, 88(3: Ramos-Rodrguz, A.R. Ruíz-Navarro, J. (004. Changs n th ntllctual structur of stratgc managmnt rsarch: a bblomtrc study of th Stratgc Managmnt Journal, Stratgc Managmnt Journal, 5(10: Ro, M.J. Sgl, J.I. (009. Polcal nstably: s ffcts on fnancal dvlopmnt, s roots n th svry of conomc nqualy. SSRN. Dsponívl m: HTUhttp://ssrn.com/abstract=96314UTH. Acsso m: 18 st 009. Tobn, J. (1969. A gnral qulbrum approach to montary thory. Journal of Mony, Crd and Bankng, 1(1: Von Furstnbrg, G.M. (1977. Corporat nvstmnt: dos markt valuaton mattr n th aggrgat? Brookngs Paprs on Economc Actvy, 8(: Wooldrdg, J.M. (00. Economtrc analyss of cross scton and panl data. MIT Prss, Cambrdg, Massachustts, 776 p. 934