ESTUDO DAS ANOMALIAS DE CALENDÁRIO NOS RETORNOS DO IBOVESPA NO PERÍODO DE 1990 a 2012

XXXIV ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO ESTUDO DAS ANOMALIAS DE CALENDÁRIO NOS RETORNOS DO IBOVESPA NO PERÍODO DE 1990 a 2012 GERALDO ALEMANDRO LEITE FILHO (UNIMONTES) GALFILHO@USP.BR Andre Felipe Vieira Colares (UFMG) colaresafv@gmail.com O atual cenário econômico mundial, possibilita que pessoas físicas, hoje denominadas investidores, possam ter ganhos financeiros apenas com transações de compra e venda de ações. Seja em um mesmo país, seja de um lado do globo para o outro. Dentro dessa perspectiva, torna-se importante estudar mais a fundo as possibilidades de ganho apresentadas dentro deste mercado. Denominadas anomalias, as oscilações anormais nos índices das bolsas de valores, podem oferecer ganhos e perdas acima do normal aos seus investidores. O presente artigo buscou então, analisar algumas das anomalias de calendário e averiguar se procede a existência destas ou não no índice IBOVESPA da Bolsa de Valores de São Paulo (BM&FBOVESPA), no período de 1990 a 2012. Para isso, utilizou-se de pesquisa bibliográfica para embasar as expectativas quanto à existência dos efeitos, e usou-se do banco de dados com as variações do índice estudado, bem como de dois tipos de testes para confirmar ou descartar a existência de tais variações anormais. Apresentados ao final do artigo, os resultados apontam para a inexistência dos efeitos à serem estudados. Palavras-chaves: Bolsa de valores, Anomalias, IBOVESPA, Retornos médios

1. Introdução A Teoria de finanças, de forma pontual a teoria de finanças comportamentais, evidencia que o efeito de comportamento agregado dos investidores provoca anomalias de mercado, variações dos retornos de ativos financeiros que são inconsistentes com a teoria de eficiência do mercado. Conforme Bruni e Famá (1998), as principais anomalias são as de calendário, que são relacionadas às sazonalidades persistentes no preço das ações; anomalias fundamentais, relacionadas ao valor da ação e anomalias técnicas, relacionadas às previsões futuras, que se baseiam no comportamento passado. Dentre as diversas anomalias estudadas, identifica-se o efeito dia-da-semana nos estudos de French (1980), Lakonishok e Smid (1988), Keim (1983) no mercado americano; Kato (1990), no mercado japonês e Lemgruber, Becker e Chaves (1988) e Da Costa Jr. (1990), no mercado brasileiro. O efeito virada de mês foi examinado nos estudos de Leal e Sandoval (1994) e Lakonishok e Smidt (1988). No efeito janeiro foi observado, primeiramente, por Wachtel (1946); outro estudo no mercado americano foi feito por Keim (1983), e, no mercado japonês, Kato (1990). Destacam-se também os estudos do efeito feriado nos Estados Unidos citados em Fama (1991), além de Clare, Garrett e Jones (1997) para a Europa; Peña (1995), na Espanha, e Bone e Ribeiro (2002), no Brasil, verificando também nesse estudo a existência do efeito Brasília. Conforme os estudos já realizados, há evidencias teóricas e empíricas da existência de anomalias de calendário no mercado acionário nos diversos países. Diante dessas provas, o presente artigo se propõe a responder o seguinte problema: Quais são os efeitos das anomalias de calendário nos retornos do IBOVESPA no período de 1990 a 2012? Como objetivo geral pretende-se verificar a existência das anomalias de calendário nos retornos do IBOVESPA, verificando a existência do efeito janeiro ou mês do ano; o efeito mudança de mês; o efeito Brasília; o efeito feriado; efeito eleição e efeito reação nos retornos do IBOVESPA. Ressalta-se que as pesquisas nesta temática no Brasil são escassas e objeto de discussão para vários estudiosos, contribuindo, dessa forma, para o enriquecimento da literatura. Além disso, 2

a pesquisa teve por base apresentar estimativas para um período amostral mais extenso, se comparada com estudos anteriores. A pesquisa contribuiu para a discussão das anomalias no mercado de capitais brasileiro com a análise dos retornos diários do Ibovespa, buscando evidências dos efeitos relacionados com anomalias de calendário. Além disso, buscou-se também evidências de que os efeitos persistem ao longo do tempo, por se tratar de uma amostra com intervalo de tempo extenso (vinte e um anos), bem como se considerou os efeitos das anomalias sobre os ganhos em investimentos das ações por meio das variações do retorno do Ibovespa. O artigo se organiza da seguinte maneira: a seção 1, com a presente introdução; a seção 2 apresenta, o referencial teórico; a seção 3, explica a metodologia utilizada no estudo; a seção 4, aborda os resultados e discussão; a seção 5, trata das considerações finais e, por fim, a seção 6 referências. 2. Referencial Teórico Segundo Da Costa Jr (1990), o efeito mês do ano define-se pela existência de retornos mensais de riscos diferentes ao longo dos meses do ano. Ainda, segundo o autor, a existência desse efeito é em consequência dos retornos mensais de ativos de risco diferentes, ao longo dos meses do ano. Vários estudos buscam explicar o porquê da existência do efeito janeiro, tais como os de Stoll e Whaley (1983), Ogden (1990), Hensel e Ziemba(1995), Ligon (1997), Haug e Hirschey (2006), Sum (2011), Silva e Lima (2007), Santos et al., (2007), Oliveira e Silva (2012). Outro efeito de calendário refere-se às eleições presidenciais. Alguns indicadores do mercado financeiro podem afetar a popularidade de governantes e intenções de voto (Bernhard; Leblang, 2001; Berry et al, 1996). Sendo assim, é de se esperar que atores do mercado financeiro tenham preferências por candidatos que defendam propostas políticas que os beneficiem. Quando candidatos do governo, favoráveis ao mercado, aparecem bem em pesquisas de opinião, isso não deve gerar grandes oscilações nos indicadores financeiros. Tais 3

indicadores devem se manter estáveis e positivos e provavelmente não se tornam tema para uso político durante a campanha, a não ser para beneficiar o governo. Por outro lado, quando há crescimento das intenções de voto em candidatos contrários ao mercado, isso aumenta a incerteza de investidores e pode gerar instabilidade e queda nos indicadores financeiros. A instabilidade dos indicadores financeiros, por sua vez, pode se tornar tema político a ser explorado durante a campanha eleitoral e vir a impactar na disputa eleitoral (BERNHARD e LEBLANG, 2001). O efeito COPOM relaciona-se com as variações no IBOVESPA relacionados com a variação da taxa básica de juros da economia, a Taxa SELIC. Segundo Costa (2009), em estudo realizado com as variáveis do dólar, taxa Selic e investimento externo, confirmou-se via regressão multivariada, que estes são capazes de explicar 95,53% da variação do Índice Bovespa, sendo o dólar o mais expressivo e o investimento externo o menos expressivo. Gartner (2012) ao estudar a oscilação de ações do setor financeiro, concluiu a existência de retornos anormais após a divulgação da taxa Selic, uma vez que o preço das ações de mercado não incorporam rapidamente às informações relativas à nova taxa Selic. No entanto, não foi possível afirmar a direção do retorno anormal. Dentre os comportamentos sazonais, o efeito feriado é caracterizado por patamares de retornos de mercado diferenciados em dias de negociações próximos aos feriados. Em estudos realizados por Lakonishok e Smidt (1988), estes perceberam no mercado norte-americano que as taxas retornos médias, do índice Dow Jones Industrial Average (DJIA), em dias de negociação pré-feriados é 23 vezes maior do que a média das taxas dos dias regulares.no mercado brasileiro, Bone e Ribeiro (2002), analisaram os retornos médios de ações componentes do portfólio do Ibovespa no período de 1996 a 1999, sendo os retornos das ações tomadas individualmente. E concluíram que vésperas e dias seguintes a feriados possuem retornos médios diferenciados para uma pequena minoria da amostra. O efeito mudança de mês consiste em uma anomalia de calendário que analisa os retornos dos índices da bolsa de valores, em que apontam sua valorização e desvalorização em determinado período. Neste caso seria a variação que ocorre entre a mudança de mês. Conforme Bruni e Famá (1998) a anomalia de calendário efeito Mudança de Mês está 4

relacionada à sazonalidades persistentes nos preços das ações. Esses efeitos afetam principalmente os retornos do final do mês, que geralmente são superiores ao do inicio do mês. O efeito Brasília refere-se a uma anomalia de calendário de dia de semana, sendo que nas terças-feiras haveria uma variação diferenciada no retorno das ações brasileiras em função dos resultados das reuniões da câmara de deputados federais e senadores da república às segundas feiras, e pelo movimento parlamentar mais elevado neste dia, fazendo reflexos no mercado de ações às terças-feiras. (BONE, RIBEIRO, 2002; CERETTA, COSTA JR., 2000). 3. Abordagem Metodológica A presente pesquisa caracterizou-se como descritiva e teve como objetivo primordial a descrição das características de determinada população ou fenômeno. Foram analisados dados secundários, sendo a unidade de análise a Bolsa de Valores de São Paulo BM&FBOVESPA. Ao se verificarem quais são os efeitos das anomalias de calendário nos retornos diários do IBOVESPA no período de 1990 a 2012, o objeto de estudo foi o IBOVESPA. O universo do trabalho abrangeu todos os retornos diários do IBOVESPA ao longo dos anos, e, como amostra, usou-se os retornos diários compreendidos entre os dias 01 de janeiro de 1990 a 31 de outubro de 2012. A escolha deste período se deve a maioria dos estudos terem sidos nas décadas de 70 e 80 e, posteriores, compreenderem intervalos curtos de tempo, além de ser um período mais extenso e de maior estabilidade econômica. Os dados foram agrupados e organizados por dia da semana, de segunda a sexta-feira, e foram calculados os retornos diários. A fonte de coleta dessas informações foi a base de dados da Consultoria Economática, corrigidos pelo índice de inflação (IPCA) de 31 de outubro de 2012. Utilizou-se a estatística descritiva para organizar e descrever os dados e testes de médias para avaliar a existência das anomalias de calendário nos retornos do IBOVESPA no período estudado, verificando se houve efeito janeiro ou mês do ano; o efeito mudança de mês; o efeito Brasília; o efeito feriado; efeito eleição e efeito reação nos retornos do IBOVESPA. O 5

software utilizado foi o SPSS. O quadro a seguir exemplifica a metodologia utilizada para investigar a existência de cada anomalia nos retornos do IBOVESPA: Efeito janeiro ou mês do ano Anomalia Periodicidade dos dados Forma de análise dos dados Testes usados Retornos médios mensais do IBOVESPA Efeito eleição Retornos diários do IBOVESPA Efeito reação Retornos diários do IBOVESPA Efeito feriado Retornos diários do IBOVESPA Efeito mudança de mês Retornos diários do IBOVESPA Efeito Brasília Retornos diários do IBOVESPA Quadro 1 Anomalias verificadas e forma de análise dos dados Fonte: Dados da pesquisa Ibovespa de 1990 a 2012. Comparar médias dos meses de Janeiro com os demais meses de cada ano. Comparar os retornos diários antes e depois das eleições presidenciais Comparar os retornos diários antes e depois das reuniões do COPOM Comparar os retornos diários antes e depois dos feriados Comparar os retornos dos últimos dias do mês com os outros dias Comparar os retornos das terças-feiras com os retornos dos outros dias Mann-Witney e K-S Mann-Witney e K-S Mann-Witney e K-S Mann-Witney e K-S Mann-Witney e K-S Mann-Witney e K-S 4. Resultados e Discussão Para se avaliar a existência do efeito Janeiro na Bovespa, foi calculada a média mensal de retorno do Ibovespa. Através da análise dos retornos médios do índice IBOVESPA para cada mês do ano. Por meio de análise descritiva, percebeu-se que os meses de janeiro possuíam retornos médios bem próximos dos retornos do outros meses, em todos os anos, sem valores com variações significativas de diferenças. Os resultados dos testes evidenciaram a não existência do efeito janeiro no mercado acionário brasileiro, isso porque as medias dos retornos de janeiro não foram superiores aos demais meses do ano, não possuindo diferenças significativas, uma vez que no Mann-Whitney Test encontrou-se o p-value igual a 0,740 e no Kolmogorov-Smirnov Test encontrou-se o p-value igual a 0,341. Ambos com p-value maior que 5%. Tais resultados comprovam os estudos como o de Costa Jr. (1990), Silva e Lima (2007) Santos et al (2007), Oliveira e Silva (2012), que também não encontraram evidências do efeito janeiro no mercado acionário brasileiro. Já o Efeito Copom pode considerado uma anomalia de calendário, pois as reuniões do Copom são realizadas periodicamente, sempre em duas etapas, na terça e na quarta-feira. No primeiro 6

dia, os chefes de departamentos do BC expõem as expectativas de cada área, no Brasil e lá fora, e no dia seguinte, os diretores do banco discutem os rumos da política monetária e seu impacto na inflação. Só aí decidem a conveniência de mexer na taxa SELIC em vigor, e o anúncio é feito em seguida, sempre depois do fechamento do mercado. Ao analisar a incidência do efeito Reunião do Copom, quando a taxa Selic diminui, no índice Ibovespa. Ao usar o teste Mann-Whitney, foi encontrado p-value igual 0,220, enquanto que ao usar o teste Kolmogorov-Smirnov de duas amostras, encontrou-se p-value igual 0,300. Estes testes mostraram que as distribuições são estatisticamente iguais durante os períodos analisados. Verificando a outra possibilidade do efeito Reunião ou Copom, quando a taxa Selic aumentaao usar o teste Mann-Whitney, foi encontrado p-value igual 0,574, enquanto que ao usar o Two-SampleKolmogorov-Smirnov Test, encontrou-se p-value igual 0,490. Estes testes também mostraram que as distribuições são iguais durante os períodos. Os resultados obtidos após os testes apontaram a inexistência do efeito Reunião COPOM no mercado acionário brasileiro. Sendo assim, a divulgação da nova taxa Selic não foi imediata e completamente incorporada no preço das ações do setor financeiro, mesmo que a divulgação da taxa Selic consista em uma informação pública. Os resultados contrariam Gartner (2012) e Costa (2009) ao apontarem influência do aumento ou diminuição da taxa Selic na oscilação do índice Ibovespa. Uma vez que a divulgação não traz impacto no valor das ações, o evento não traz oportunidades de ganhos e perdas anormais para os investidores, assim como apontado pelos autores. O efeito Eleições Presidenciais também tornou-se objeto de estudo, uma vez que, as eleições presidenciais ocorrem de quatro em quatro anos e estas interferem direta e indiretamente no mercado financeiro, principalmente indiretamente, por especulação dos agentes partícipes deste mercado. Ao usar o teste Mann-Whitney, foi encontrado p-value igual 0,490, enquanto que ao usar o Two-SampleKolmogorov-Smirnov Test, encontrou-se p-value igual 0,299. Os testes mostraram que as distribuições são estatisticamente iguais durante os períodos estudados. Para averiguar o efeito Eleições Presidenciais (nas situações em que a esquerda foi eleita), ao usar o teste Mann-Whitney, foi encontrado p-value igual 0,307, enquanto que ao 7

usar o Two-SampleKolmogorov-Smirnov Test, encontrou-se p-value igual 0,739. Estes testes também mostraram que as distribuições são iguais durante os períodos analisados. Dessa forma, quando analisado os dados das eleições de 1994, 1998, 2002 e 2006, a ideia apresentada por Rennó e Spanakos (2006) é refutada, uma vez que, estes defendem que em 1998 já se fazia sentir a influência do mercado internacional e dos fluxos de capital estrangeiro no debate eleitoral, quando o medo da desvalorização do Real, a mudança nas taxas de juros e as repercussões da crise na Rússia ameaçavam a reeleição de Fernando Henrique Cardoso. Os resultados contrariam o que Bernhard e Leblang (2001) e Berry et al, (1996) apontaram, ou seja, não há uma tendência de a bolsa oscilar positivamente com a ascensão da direita ou oscilar negativamente com a ascensão da esquerda, ou vice-versa. O efeito feriado é considerado anomalia de calendário, por ser objeto de estudo em negociações realizadas próximas aos feriados em que o Ibovespa não opera. Para o teste os retornos do Ibovespa foram separados em dois grupos, sendo um grupo composto pelos dias úteis que antecedem o feriado e o outro pelos dias seguintes. Os resultados dos testes sugeriram que no mercado acionário brasileiro os retornos médios dos dias úteis imediatamente anteriores aos feriados, bem como o dia seguinte, não possuem diferenças significativas, uma vez que no Mann-Whitney Test encontrou-se o p-value igual a 0,877 e no Kolmogorov-Smirnov Test encontrou-se o p-value igual a 0,741. Ambos com p-value maior que 5%, valor critico considerado. Era de se esperar que houvesse efeito feriado nos retornos do Ibovespa. Os resultados evidenciaram que não houve tal efeito. Contudo, estudos demostraram que que a estrutura e regulamentação das Bolsas de Valores influenciam nos retornos das negociações, sendo esse um dos motivos da existência do efeito feriado em alguns mercados acionário (BONE, RIBEIRO, 2002). Diante de resultados com análise do índice do Ibovespa assume a hipótese nula que nega a existência do efeito feriado no mercado da Bovespa, de forma que confirma os estudos de Mussa e Trovão (2008). Foi também efetuada a averiguação do Efeito Mudança de Mês nos retornos do Ibovespa. Os retornos foram analisados de acordo com a média entre os quatro últimos dias do mês, e a média entre os quatro primeiros dias do mês seguinte. Os dias foram agrupados em dois grupos, sendo um denominado Fim de Mês e o outro Início de Mês. Conforme os testes 8

estatísticos realizados, foi constatado que no mercado acionário brasileiro da Ibovespa os retornos médios dos quatro últimos dias do fim do mês, tanto quanto os quatro primeiros dias do mês seguinte, não obtiveram diferenças significativas, sendo que no teste Mann-Whitney Test encontrou-se o p-value igual a 0,146 > 0,05 e no Kolmogorov-Smirnov Test encontrouse o p-value igual a 0,455 > 0,05. Portanto, não há diferenças significativas do Ibovespa antes e depois da virada do mês. Os resultados apresentados pelos testes efetuados apontam divergência aos estudos de Bruni e Famá (1998). Os autores afirmam que os retornos no final do mês, são geralmente superiores os retornos do início do mês. Pode-se supor que a localização das bolsas de valores pode influenciar nos resultados já encontrados, uma vez que os estudos anteriores podem ter sidos efetuados em países em que o mercado acionário se difere do Brasil. A cultura também pode estar influenciando em tais resultados, ao passo que cada continente possui seus costumes e atitudes. Verificou-se ainda a existência do efeito Brasília nos retornos Ibovespa, entre os anos de 1990 a 2012. Os resultados da estatística descritiva para as terças-feiras apresentaram retorno médio maior se comparadas com os demais dias da semana. Apesar disto, apurou-se ao nível de 5% de significância, que os retornos do Ibovespa dos demais dias (3ª, 4ª, 5ª, 6ª) foram estatisticamente iguais ao longo da semana, uma vez que os p-value de cada comparação foi superior a 5%, (0,512; 0,583; 0,783 e 0,915). Portanto, não houve evidências estatísticas de que há o efeito Brasília no Ibovespa, contrariando a tese sugerida por Bone e Ribeiro (2002). A não existência de anomalias de calendários na BOVESPA faz-se retomar a hipótese de eficiência de mercado (HME), em que o mercado opera de forma que impossibilita o ganho extraordinário, já que informações publicamente disponíveis refletem instantaneamente nos preços das ações. Segundo Bodie, Kane e Marcus (2008) umas das implicações do mercado eficiente é que as informações ao serem divulgadas e indicar uma oportunidade de lucro levam os investidores a compra da ação e fazem ofertas que a colocam ao preço justo, em que apenas as taxas normais de retorno podem ser esperadas. Nesse sentindo, os preços das ações seguem um caminho aleatório, pois se as ofertas levam imediatamente ao preço justo, então, as ações tem ascendência e queda apenas em reação as novas informações. 5. Conclusão 9

O estudo em questão teve por objetivo verificar a existência de anomalias de calendário nos retornos diários do Ibovespa da Bolsa de Valores de São Paulo (BM&FBOVESPA), no período de 1990 a 2012. Após coletados os dados e rodados os testes, a análise dos resultados indicaram evidências da não existência, dentro do período analisado, de tais anomalias, uma vez que os retornos médios foram estatisticamente iguais. É necessário observar que, os testes estatísticos realizados neste trabalho, refutaram estudos realizados anteriormente, os quais abrangiam um menor tempo, bem como as bibliografias que sugeriam e apontavam a existência de tais anomalias no índice. A análise dos dados deve ser ponderada ao pressupor que um efeito pode estar sobrepondo à outro, quando analisados os diversos efeitos sem a tentativa de anular um sob o outro, à exemplo do Efeito Brasília e Efeito Copom, que podem coincidir suas datas de ocorrência, maquiando, assim, as possíveis anomalias as quais poderiam apresentar se analisadas isoladamente. Recomenda-se assim, de forma mais aprofundada, e se viável, a utilização de modelos econométricos, buscando isolar ao máximo um efeito do outro. Por fim, ressalta-se que este estudo não teve como objetivo analisar as causas dos efeitos em questão, bem como o de propor estratégias de compra e venda de ações que possam proporcionar lucros extraordinários aos investidores. Ressalta-se que outros fatores devem ser levados em consideração, como os custos de transação. 10

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