REAd - Revista Eletrônica de Administração ISSN: 1980-4164 ea_read@ufrgs.br. Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Brasil

REAd - Revisa Elerônica de Adminisração ISSN: 1980-4164 ea_read@ufrgs.br Universidade Federal do Rio Grande do Sul Brasil ucena, Pierre; Figueiredo, Anonio Carlos PREVENDO RETORNOS DE AÇÕES ATRAVÉS DE MOVIMENTOS PASSADOS: UMA MODIFICAÇÃO NO MODEO DE GRINBATT E MOSKOWITZ REAd - Revisa Elerônica de Adminisração, vol. 14, núm. 2, mayo-agoso, 2008, pp. 272-295 Universidade Federal do Rio Grande do Sul Poro Alegre, Brasil Disponível em: hp://www.redalyc.org/ariculo.oa?id=401137460002 Como ciar ese arigo Número compleo Mais arigos Home da revisa no Redalyc Sisema de Informação Cienífica Rede de Revisas Cieníficas da América aina, Caribe, Espanha e Porugal Projeo acadêmico sem fins lucraivos desenvolvido no âmbio da iniciaiva Acesso Abero

PREVENDO RETORNOS DE AÇÕES ATRAVÉS DE MOVIMENTOS PASSADOS: UMA MODIFICAÇÃO NO MODEO DE GRINBATT E MOSKOWITZ Pierre ucena E-mail: pierrelucena@uol.com.br PUC-Rio/UFPE/Brasil Anonio Carlos Figueiredo E-mail: figueiredo@iag.puc-rio.br PUC-Rio/Brasil RESUMO A proposa dese rabalho é apresenar o Modelo de Grinbla e Moskowiz (2004), e fazer uma modificação para adapá-lo para mercados emergenes, nese caso para a Bolsa de Valores de São Paulo (Bovespa), que apresena algumas caracerísicas específicas e ambém problemas, comuns em séries financeiras e séries emporais. Foi feia uma modificação no modelo original e aplicado para o mercado de capiais brasileiro. Alguns resulados ineressanes foram enconrados: a presença de downside risk e a presença de resulados de urbulência durane o período pré-eleioral de 2002. Essa modificação foi significaiva, pois, além de incorporar a variável dummy para processo eleioral, ainda reirou a variável de filro de benchmark, uma vez que a mesma apresenava perurbações na aplicação dos dados da Bovespa, ornando o modelo pouco robuso. A modificação no Modelo de Grinbla e Moskowiz (2004) mosrou melhores resulados do que a modelagem original. Sugere-se que essas modificações podem incorporar caracerísicas exclusivas aos mercados de capiais de países emergenes. Palavras-Chave: BOVESPA, downside risk, Modelo de Grinbla e Moskowiz, eficiência de mercado. ABSTRACT The purpose of his paper is o presen he Grinbla and Moskowiz Model (2004), and make a modificaion o adap for an emerging marke, in his case o apply in he Sao Paulo Sock Exchange (Bovespa), ha presens some specifics characerisics and problems, common in financial models and ime series. I was made a modificaion in he original model and applied o Brazilian Capial Markes. Some ineresing resuls were found: he presence of downside risk and he presence of urbulence during he elecoral process in 2002. This modificaion was significanly because i incorporaed he dummy variable o elecoral process and ook off he benchmark variable, which presened some disurbance when applied o Brazilian daabase. The modificaion of he Grinbla and Moskowiz Model (2004) showed beer resuls han he original one. I suggess ha he modificaion can incorporae some characerisics of emerging markes counries. Key words: BOVESPA, downside risk, Grinbla and Moskowiz Model, marke efficiency.

273 Pierre ucena & Anonio Carlos Figueiredo 1 - Inrodução O processo eleioral pode razer muias indefinições a respeio do comporameno dos íulos negociados no mercado. Isso se jusifica pelo fao de que os agenes possuem expecaivas divergenes em relação à manuenção ou mudança na políica econômica vigene, e principalmene ao comporameno adoado pelo possível novo governo na deerminação das variáveis que são direamene esabelecidas pelo Banco Cenral, como, por exemplo, a axa de juros básica a que esá disposo a remunerar os invesidores. Esa siuação se agrava em países emergenes, onde um novo governo poderia realizar bruscas mudanças e romper compromissos conrauais em nome de uma mudança social. Essa incereza acaba afeando quase que direamene o mercado de capiais, pois o seu comporameno é em grande pare deerminado por faores de mercado, além das empresas, que podem ser aingidas posiiva ou negaivamene, por políicas de juros, fiscais, cambiais ou mesmo crediícias. Tais reações podem ser demasiadamene exageradas em alguns momenos, gerando o que a lieraura financeira chama de overreacion. A reação anormal pode ser ano posiiva como negaiva, e ocorreu em vários momenos em diversos mercados, mais ou menos desenvolvidos, e em sua origem jusamene no conceio da hipóese de eficiência de mercado. O pressuposo é de que quano menos desenvolvido for o mercado de capiais maior a sujeição a efeios de overreacion. Recenemene no Brasil dois evenos podem a princípio ser classificados como de reação exagerada dos preços dos aivos a deerminadas expecaivas. O primeiro foi em janeiro de 1999, com a desvalorização cambial do real, e durane o ano de 2002, com o processo eleioral indicando uma mudança governamenal. Em ambos os casos, ivemos urbulência no mercado, diminuindo o índice foremene, conforme gráfico com a ponuação hisórica do Ibovespa.

274 PREVENDO RETORNOS DE AÇÕES ATRAVÉS DE MOVIMENTOS PASSADOS: UMA MODIFICAÇÃO NO MODEO DE GRINBATT E MOSKOWITZ Figura 1 Curva hisórica do Ibovespa (em ponos) Ibovespa (em ponos) 25000 20000 15000 Ponos 10000 5000 0 jul/94 nov/94 mar/95 jul/95 nov/95 mar/96 jul/96 nov/96 mar/97 jul/97 nov/97 mar/98 jul/98 nov/98 mar/99 jul/99 Tempo (meses) nov/99 mar/00 jul/00 nov/00 mar/01 jul/01 nov/01 mar/02 jul/02 nov/02 mar/03 jul/03 nov/03 mar/04 jul/04 Observando o gráfico acima, verifica-se que houve uma significaiva ala a parir do início de 1999, volando poseriormene aos 10.000 ponos. A parir de janeiro de 2003, quando as expecaivas de fore mudança econômica não se confirmaram, a curva hisórica de ponos do índice da Bolsa de Valores de São Paulo reagiu novamene de maneira posiiva, elevando novamene suas expecaivas, e, aparenemene, de maneira exagerada, após expressiva baixa durane o ano de 2002. Além dese problema apresenado acima, ouro que pode ser correlacionado e que será esudado nese rabalho é a endência de movimeno de preços de ações na mesma direção por vários meses, após algum impulso, conhecida por momenum. Observando o gráfico acima, vê-se que a curva de preços se move, a parir de um deerminado fenômeno, em uma mesma direção por alguns meses. O objeivo dese rabalho é o de verificar a exisência de alguns ipos de anomalias no mercado de ações brasileiro, em paricular a influência de reornos passados nos reornos fuuros, e ambém de influência do processo eleioral na Bovespa. Exise uma desconfiança por pare do meio acadêmico de que alguns desses faores, que já foram verificados por Grinbla e Moskowiz (2004) no mercado americano, possam ocorrer ambém em mercados emergenes, e, por conseguine, no Brasil. Vale salienar que eses faores vão ao enconro da hipóese de eficiência de mercado, já na sua forma fraca.

275 Pierre ucena & Anonio Carlos Figueiredo O modelo que será apresenado, esado para o caso brasileiro, e ligeiramene modificado é o de Grinbla e Moskowiz (2004), que ena verificar uma série de comporamenos que podem indicar os movimenos fuuros de preços de ações. Um desses comporamenos é o chamado downside risk, que leva em consideração apenas a pare negaiva de reornos, já que esa é a que realmene represena o risco de um aivo, pois o mesmo esá associado à perda financeira. Ese rabalho é dividido em quaro pares, além da inrodução. Na primeira pare, são apresenados os conceios de momenum, overreacion, downside risk, além do Modelo de Grinbla e Moskowiz (2004). Na segunda pare, é sumarizada a meodologia, e ambém os modelos economéricos e seus eses. Na erceira pare, os resulados são dealhados, analisados e discuidos. Por fim, apresenam-se as conclusões finais. 2 - Referencial Teórico A possibilidade de esraégias de ganhos provenienes de previsões com dados passados, como ambém o comporameno de cera forma previsível em períodos de insabilidade provocada por períodos eleiorais, são emas oriundos do esudo da eficiência de mercado e seus fenômenos. Em poucas palavras pode-se definir um mercado eficiene como aquele onde os agenes rapidamene assimilam as informações disponíveis, não possibiliando ganhos exagerados com os aivos de empresas, provenienes de al informação (FAMA, 1970). Esse conceio vai ao enconro de alguns pré-requisios necessários para sua pleniude, como a fácil disseminação das informações enre os agenes, a convergência de objeivos de ganhos enre os mesmos e a maximização da simeria de informações. Três aspecos devem ser levados em consideração nese rabalho. O primeiro é em relação à possibilidade de momenum, que é a coninuidade de uma endência de preços. O segundo é a reação anormal a deerminados fenômenos, conhecida como overreacion, que aqui diz respeio à probabilidade de mudança governamenal, no caso, aplicado no Brasil, aravés do Modelo de Grinbla e Moskowiz (2004). Por fim, um aspeco ainda incipiene, mas que vem obendo resulados significaivos: o downside risk, ou o esudo do risco aravés da pare negaiva dos reornos. Todos eses ponos serão aprofundados mais à frene, e aplicados empiricamene aravés de uma modificação no Modelo de Grinbla e Moskowiz (2004), dealhado poseriormene.

276 PREVENDO RETORNOS DE AÇÕES ATRAVÉS DE MOVIMENTOS PASSADOS: UMA MODIFICAÇÃO NO MODEO DE GRINBATT E MOSKOWITZ 2.1 - Momenum Momenum é conceiuado como sendo a endência dos preços das ações ou aivos coninuarem se movendo na mesma direção, durane alguns meses, após algum impulso. Tal impulso pode ser uma mudança econômica, ou mesmo algum eveno exclusivo a uma deerminada empresa, como a divulgação de um lucro recorde, ou mesmo uma negociação conraual bem-sucedida. Iso geraria um comporameno posiivo de expecaivas, que acabaria por influenciar na decisão dos invesidores. Os adminisradores de careiras, principalmene analisas écnicos, acrediam que o comporameno de aivos em curos períodos aneriores pode indicar ações alamene renáveis nos períodos subseqüenes. Em alguns rabalhos acadêmicos, principalmene os de Jegadeesh e Timan (1993, 2001), esas esraégias foram esadas empiricamene para o mercado americano, resulando em ganhos anormais. Aravés do ese com íulos negociados na New York Sock Exchange (NYSE), comprovaram a exisência de possibilidades de esraégias de momenum quando adminisradores compram íulos com alos reornos enre os úlimos 3 e 12 meses e vendem íulos com baixa renabilidade no mesmo período. O resulado médio da esraégia chega em alguns casos a mais de 1% ao mês, o que pode ser considerado razoavelmene alo para um mercado com baixa axa de juros. A leiura desses resulados pode apresenar duas correnes disinas de pensameno, ou um caso ípico de ineficiência de mercado, ou uma remuneração jusa em função do risco mais elevado desas ações. Os mesmos auores esaram a persisência desses resulados, e concluíram que durane os anos 90 não foram diferenes, e enaram enender as razões pelas quais o mercado não resolveu essa possível ineficiência. Era de se esperar que, em um mercado eficiene na forma fraca, essa esraégia não desse resulado a parir da percepção dos agenes econômicos de falhas esruurais que pudessem proporcionar reornos anormais. A parir dese momeno, não se raa apenas de um problema de viés, e sim de uma falha esruural do mercado, ou, na melhor das hipóeses, de inerpreações errôneas e irracionais dos agenes na avaliação de íulos. Esa úlima hipóese é a considerada como mais provável por DeBond e Thaler (1985), quando esudaram reações exageradas de mercado a deerminados fenômenos. O efeio momenum de curo prazo deecado por Jegadeesh e Timan (1993, 2001) não foi deecado por Bonomo e Agnol (2003) para o Brasil, porém os mesmos auores não descaram a possibilidade de ganhos anormais aravés de esraégias conrárias em horizones

277 Pierre ucena & Anonio Carlos Figueiredo mais longos, como os períodos enre 3 meses e 3 anos. A expressão algébrica para reornos anormais é dada por: RA i = R i Ε ( R ) onde RA i é o reorno anormal do aivo i no período ; R i, o reorno do aivo i ambém no período ; e E(R i ), a média hisórica de reornos do aivo i. Em ouras palavras, considera-se como reorno anormal a diferença enre o reorno em deerminado período e sua média hisórica. Brown e Warner (1980, 1985) rabalham o reorno excessivo das ações por rês observações diferenes: o reorno ajusado à média, o reorno ajusado ao mercado, e o reorno ajusado ao risco e ao mercado. O reorno ajusado à média é dado pela diferença do reorno do aivo em deerminado período do empo, e sua média hisórica. A equação é semelhane à equação apresenada acima. O reorno ajusado ao mercado é semelhane à equação acima, porém o ajuse é dado pela média do mercado. A equação é dada por: RA i = R onde RA i é o reorno anormal do aivo i no período ; R i, o reorno do aivo i no período ; e R m é o reorno do mercado no período. O reorno ajusado ao risco e ao mercado é uma modificação do primeiro caso, em que o ajuse é dado pela diferença enre o reorno do aivo e o modelo CAPM. A equação é dada por: RA i = R i i R m ( α i + βirm onde RA i é o reorno anormal do aivo i no período ; R i, o reorno do aivo i no período ; α e β são esimadores do Modelo CAPM, e R m é o reorno do mercado no período. i ) 2.2 - Modelo de Grinbla e Moskowiz A enaiva de invesigação de relações enre reornos passados e fuuros em no rabalho de Grinbla e Moskowiz (2004) uma premissa ineressane. eva em consideração que exisem rês horizones disinos de empo, em que informações relevanes podem ser coleadas e raadas, indicando possíveis relações enre os dados passados e resulados fuuros de reornos de ações: curo prazo (mês anerior), médio prazo (enre 2 e 12 meses) e longo

278 PREVENDO RETORNOS DE AÇÕES ATRAVÉS DE MOVIMENTOS PASSADOS: UMA MODIFICAÇÃO NO MODEO DE GRINBATT E MOSKOWITZ prazo (enre 13 e 26 meses). Denro dessa perspeciva, os auores consideram que aspecos comporamenais possam influenciar resulados de preços de ações. É o que se conceiua como esraégias reversas ou persisenes, iso é, resulados negaivos ou posiivos freqüenes podem levar a resulados de reorno previsíveis no fuuro. A freqüência com que eses resulados aconecem e suas relações com o fuuro são variáveis que devem ser esudadas. A lieraura financeira normalmene aceia como relevane, aravés de dados mensais, informações enre os horizones de um mês, doze meses e rina e seis meses, que, por quesões sazonais, poderiam exercer alguma influência significaiva, como descrio em Grinbla, Timan e Wermers (1995), e Jegadeesh e Timan (1993). algébrica 1 : A regressão apresenada por Grinbla e Moskowiz (2004) em a seguine expressão R R i δ r B 1 36: = α + β r + δ r 1 1 2 36: + β r 2 1 + δ r + β D 3 36: 3 1 + δ r + γ r 1 C 4 36: + ε + γ r 2 + γ r 3 + γ r C 4 onde R i é o reorno do aivo i; R B, o reorno do porfólio de benchmark 2 formado; a variável r é dada pelo valor mínimo enre 0 e o reorno em -1[MIN(0,r -i )]; r é uma dummy igual a 1, se o aivo é consisen winning, e 0, caso conrário; e r C é uma dummy igual a 1, se o aivo é consisen losing, e 0, caso conrário. Enende-se por consisen winning o aivo que eve reornos posiivos em pelo menos 8 dos 12 meses, se esiverem sendo calculados os 12 meses aneriores, e consisen losing se iverem reornos negaivos em pelo menos 8 dos 12 meses aneriores. Se for o cálculo de 13 a 36 meses, no mínimo devem ser 15 meses. O reorno de porfólio de benchmak é dado pela média do reorno das careiras formadas pelos cruzamenos dos clusers das variáveis amanho e book-o-marke. A do reorno daquele deerminado grupo é exaamene o reorno de benchmark. + média Nesse momeno, a inenção é capar a possibilidade de comporamenos persisenes no preço das ações. Pare-se enão do pressuposo de que resulados podem ser previsos, provavelmene por reações comporamenais dos invesidores, que são levados a acrediar que os resulados irão se repeir, e que porfólios vencedores no passado endem a ser ambém no fuuro. O esudo de relações de longo prazo enre reornos, como, por exemplo, os 36 meses, foi realizado primeiro por DeBond e Thaler (1985), que aribuíram a iso uma avaliação errônea dos agenes. 1 Explicada em maiores dealhes na seção 4.3.2.1 na Tabela 6 2 Ver Grinbla e Moskowiz (2004)

279 Pierre ucena & Anonio Carlos Figueiredo O grande problema enfrenado é jusamene a variável de benchmark uilizada pelos auores. A princípio, ouros rabalhos brasileiros enaram buscar uma relação direa enre resulados passados e fuuros no Brasil 3, mas sem o refinameno da série, iso é, apenas esimando a função de auocorrelação serial dos reornos dos aivos, enconrando normalmene séries com resíduos na forma whie noise. O reorno de benchmark é jusamene um filro, com o objeivo de reirar do reorno do aivo o componene de alguns faores que influenciam o resulado dese aivo, no caso de Grinbla e Moskowiz (2004) foram o amanho e o book-o-marke. Os auores ambém enconraram resulados de anomalias de calendário, principalmene as diferenças enre o mês de janeiro e o resane do ano. Mesmo resulado foi enconrado por Jegadeesh e Timan (1993), que aribuíram o fenômeno econômico ao fao de que há muia negociação no úlimo dia do ano, principalmene pelos adminisradores de porfólios vencedores, a preços mais alos, fazendo com que o mês de janeiro apresene reornos negaivos se comparados com o úlimo dia do ano. Nese caso, é de se esperar que, se forem isolados os meses de janeiro e dezembro em uma série, as funções de auocorrelação apresenarão resulados negaivos de primeira ordem, possibiliando a consrução de um modelo auoregressivo, como proposo por Box e Jenkins (1976). Grinbla e Moskowiz (2004) sugerem que pode haver um efeio imposo nese comporameno exremo de fim de ano, já que alguns adminisradores podem ser levados a se desfazer de seus íulos com o objeivo de ober vanagens fiscais. Isolando os efeios do amanho e do book-o-marke, foi possível enconrar resulados saisfaórios para a regressão cross-secion de reornos passados e fuuros, e verificar a possibilidade de esraégias de ganhos a parir de séries emporais, o que de cera forma rejeia a hipóese de random walk, se forem considerados que comporamenos dese ipo ferem a aleaoriedade da curva de preços. 2.3 - Downside Risk O Modelo de Grinbla e Moskowiz (2004) se propõe, enre ouras coisas, a avaliar o impaco que os reornos negaivos passados êm na deerminação dos reornos fuuros. A volailidade deses reornos é o que a lieraura cosuma chamar de downside risk, e é basane 3 Ver ucena e Figueiredo (2004) e Cerea (2001)

280 PREVENDO RETORNOS DE AÇÕES ATRAVÉS DE MOVIMENTOS PASSADOS: UMA MODIFICAÇÃO NO MODEO DE GRINBATT E MOSKOWITZ coerene com o conceio de risco como possibilidade de perda financeira. Nese caso, considera-se como imporane apenas a pare negaiva dos reornos, já que esa é a que realmene represena o risco. A volailidade proveniene de reornos posiivos não deveria ser considerada como al, pois o mesmo não represena perda. Um dos rabalhos mais relevanes nesa área para países emergenes foi formulado por Esrada (2002), que propôs uma medida de risco sisemáico apenas para esa pare da volailidade, conhecida como downside bea. O risco medido pela variação negaiva dos aivos é represenado pelo desvio-padrão da pare negaiva dos reornos. É conceiuado por Esrada (2002) como downside sandard deviaion of reurns, ou semideviaion 4. É dado pela seguine fórmula: S = E{ Min[( µ ),0] i R i onde R i é o reorno do aivo i no período, e µ i é a média do conjuno de reornos. O próprio indicador leva como base a fórmula geral do desvio-padrão, porém considerando apenas os valores negaivos. Todos os valores posiivos são igualados a zero. É irada a média ariméica de odas as diferenças negaivas, no enano considera-se como número de observações ambém os reornos posiivos, que foram igualados a zero. Desa forma, i 2 } Si σ, viso que se em um número menor ou igual de diferenças pelo mesmo número de observações, pois algumas serão posiivas e serão consideradas como zero. A cosemivariância do mercado com o aivo i, que ambém precisa ser calculada para enconrar o bea do modelo D-CAPM, é dada por: S = E Min[( R µ ),0]; Min[( R µ ),0]} im { i i m m onde R m e µ m são os reornos de mercado e média ariméica dos reornos do mercado, respecivamene. O bea do modelo D-CAPM é dado, enão, por: D i S = S onde S im é a cosemivariância e S 2 M a semivariância do mercado. β im 2 M A lógica apresenada por Esrada (2002) é basane simples; apenas a volailidade negaiva deve ser levada em consideração. No Modelo de Grinbla e Moskowiz (2004), é analisada a imporância dos reornos negaivos passados na deerminação de reornos fuuros, em um processo muio semelhane ao aplicado por Esrada (2002). Aplicação do modelo de i 4 Essa é a denominação dada por Esrada (2002) e será uilizada nese rabalho.

281 Pierre ucena & Anonio Carlos Figueiredo downside bea foi realizado por ucena e da Moa (2004) para a Bovespa, enconrando resulados mais elevados para os beas dos aivos, o que de cera forma já era esperado. Esa aplicação de ucena e da Moa (2004) para o mercado brasileiro enconrou resulados muio díspares para a relação risco reorno, como, por exemplo, o fao de que nem sempre os aivos mais arriscados oferecem o maior reorno, pelo menos na média brasileira. Ese fao aparena muia correlação com a pouca eficiência do mercado de capiais, pelo menos em eoria. 2.4 - Esudos Empíricos no Brasil Diversos esudos vêm sendo realizados no Brasil com o objeivo de mensurar e idenificar faores que são responsáveis por resulados anormais no mercado de capiais. A maioria deles são eses com base no APT radicional, enando capar variáveis imporanes na deerminação do reorno de careiras. Ouros rabalham com esudos de evenos específicos, e a influência de decisões no preço das ações das empresas. Desde a década de 70, a hipóese de eficiência de mercados vem sendo esudada no Brasil. Conador (1975) esudou a eficiência em reornos mensais de 1955 a 1971, e reornos diários enre 1968 e 1969, chegando à conclusão de que o mesmo seria ineficiene. Brio (1978) ambém não enconrou resulados que comprovassem a hipóese de eficiência de mercado, mesmo na sua forma fraca, quando esão sob condição de inflação. Resulados diferenes foram enconrados, porém em períodos de empo disinos, por Menezes (1981), que viu indícios de assimilação rápida de informações de reornos passados, comprovando a eficiência de mercado na forma fraca. Brio (1985) viu ganhos de eficiência no período de 1983 e 1984 no mercado brasileiro, uilizando eses de correlação serial. Algumas anomalias de mercado foram esudadas durane os úlimos anos, como as de efeio amanho e efeio calendário. emgruber, Becker e Chaves (1988) observaram a exisência do efeio fim de semana quando esudaram os reornos diários de ações enre agoso de 1983 e de 1987. Bonomo e Agnol (2003) sugeriram que há um efeio amanho no reorno das ações, quando rabalham com careiras hipoéicas na Bovespa. Ese rabalho segue a mesma linha proposa por Fama e French (1996), quando os aivos foram agrupados segundo o amanho da empresa e o seu book-o-marke. Cosa Jr. e Neves (2000) ambém esudaram o impaco de algumas variáveis fundamenalisas nos reornos das ações, e chegaram a conclusões semelhanes em relação ao amanho das empresas e as variáveis índice preço/lucro e valor parimonial da ação/preço.

282 PREVENDO RETORNOS DE AÇÕES ATRAVÉS DE MOVIMENTOS PASSADOS: UMA MODIFICAÇÃO NO MODEO DE GRINBATT E MOSKOWITZ Ouros evenos específicos foram esudados, como o efeio das decisões de invesimeno sobre o preço das ações (PROCIANOY & ANTUNES, 2001), ou o anúncio do lançameno público de ações (EA & AMARA, 1990). Nos dois casos específicos, foram comprovados efeios de overreacion em função deses dois diferenes anúncios, o que reforça a hipóese de que não há um mercado eficiene no Brasil, como proposo por Fama (1970). Cosa Jr. (2000) realizou um esudo semelhane ao de DeBond e Thaler (1985) para o mercado brasileiro, enre 1970 e 1989, enconrando indícios de overreacion, mas de maneira homogênea em relação às careiras perdedoras e ganhadoras, ao conrário do mercado americano, que apresena resulados assiméricos para as duas careiras. No esudo de Cosa Jr. (2000), as careiras não apresenam diferenças significaivas. A maioria dos rabalhos nos úlimos anos, porém, visa esar a hipóese de random walk no mercado de capiais brasileiro. Enquano eal e Amaral (1990) e Cerea (2001) não rejeiam a hipóese de random walk para o preço das ações no Brasil, Torres, Bonomo e Fernandes (2002) enconraram indícios mais robusos de pouca eficiência e de alguma correlação serial enre os resulados passados dos aivos negociados na Bovespa. Em um rabalho mais recene, Malaga e Securao (2004) esam o modelo de rês faores de Fama e French (1996), para o período de 1995-2003, corroborando a imporância do mesmo e sua significância, indo ao enconro dos resulados do segundo capíulo desa ese. Um rabalho que possui semelhança com esa ese é o apresenado por das Neves e eal (2003), que invesiga a relação enre o crescimeno do PIB, e os efeios amanho, valor e momeno. O rabalho enconrou significância esaísica enre as duas variáveis proposas por Fama e French (1996), amanho e valor parimonial/valor de mercado, e o crescimeno do PIB. Porém não foi enconrada nenhuma relação significaiva com a variável momeno, ambém esudada pelos auores. A grande dificuldade dos esudos no Brasil nesa área, violando um dos pressuposos naurais para um mercado eficiene, vem da baixa liquidez e do baixo número de empresas com íulos em negociação. Durane o quadrimesre maio/agoso de 2005, 56 empresas compunham o índice Ibovespa, o que acaba concenrando e viesando a análise quando rabalhadas com modelos radicionais, como o CAPM. Além disso, os modelos radicionais rabalham com os pressuposos de normalidade nos reornos e ausência de auocorrelação nos seus resíduos, o que não ocorre na maioria dos casos na Bovespa, conforme sugerido por ucena, Andres e Ness (2003).

283 Pierre ucena & Anonio Carlos Figueiredo 3 - Meodologia Ese rabalho apresena algumas limiações. A primeira diz respeio à enorme carência de dados de preços de ações em períodos de ausência de inflação muio elevada. No Brasil, o período de esabilização econômica eve início em julho de 1994, e, como rabalhamos com dados defasados em aé 36 meses, na práica podemos aplicar o modelo a parir de agoso de 1997, fazendo com que os resulados sejam oriundos de uma base de informações com pouca ampliude. A segunda limiação é em relação à careira de aivos não ser balanceada anualmene, pois os dados de book-o-marke e de amanho da empresa são médios. 3.1 - Dados e Sofwares Uilizados Os dados aqui uilizados foram coleados a parir do banco de dados da Economáica 5. São referenes aos preços de fechameno mensais de 205 ações que foram selecionadas de acordo com a disponibilidade de dados, e que possuam uma liquidez que permia essa informação. Os dados são referenes ao mês de julho de 1994 aé o final do mês de agoso de 2004. Desa forma é excluído o período anerior ao Plano Real, para que a inflação exageradamene ala não acabe por viesar os dados. Algumas ações não iveram odos os períodos compleos, pois começaram a ser negociadas poseriormene, como é o caso das empresas de elefonia. Os dados foram deflacionados pelo IPCA/IBGE, com base em agoso de 2004, e represenam o preço de fechameno da ação. Foi dado um período de olerância de 15 dias para a úlima negociação do mês, iso é, foram aceios aivos que iveram alguma negociação pelo menos nos úlimos 15 dias do mês. As ações que iveram mais de cinco períodos em branco de negociações foram excluídas da amosra. Na verdade, o que é necessário aqui é o reorno das ações, que é calculado a parir do seu preço passado e o aual, aravés da seguine fórmula: R i P = ln( P i i 1 ) 5 www.economaica.com.br

284 PREVENDO RETORNOS DE AÇÕES ATRAVÉS DE MOVIMENTOS PASSADOS: UMA MODIFICAÇÃO NO MODEO DE GRINBATT E MOSKOWITZ onde P é o preço de fechameno do aivo i no mês e P -1 é o preço de fechameno no mês anerior a. Os dividendos e provenos são ajusados pelo próprio banco de dados da Economáica. Ouras informações disponíveis no banco de dados e uilizadas aqui são o amanho da empresa e seu book-o-marke. Eses foram coleados aneriormene, aravés da média anual, com as informações que esavam disponíveis, e separados em careiras aravés de análise de clusers. Esa separação eve o inuio de verificar a exisência deses efeios nos reornos dos aivos. O mesmo será verificado aravés do Modelo de Grinbla e Moskowiz (2004), apresenado aneriormene. Teoricamene, já que foram separados em 5 grupos de acordo com o amanho e 5 grupos de acordo com o book-o-marke, iso formaria 25 careiras; mas, como na práica eses são agrupados de maneira heerogênea, algumas careiras podem er apenas 1 ou 2 aivos, ou mesmo nenhum, sendo nesses casos reiradas da amosra, já que se preende rodar uma regressão em painel, e seria conveniene um porfólio com mais aivos. O processo eleioral é dado por uma variável dummy nos anos de 1998 e 2002. Na verdade o que é considerada aqui é a possibilidade de modificação de linha de governo. Nese caso, no ano de 1998 seria de março a ouubro (quando da definição da reeleição de Fernando Henrique Cardoso) e em 2002 de março a dezembro (o governo ula em início em janeiro de 2003). Foi considerada, enão, a expecaiva de mudança de governo como uma variável dummy de valor igual a 1, e como 0 caso conrário. A organização dos dados foi feia a parir da planilha elerônica do Microsof Excel 2003 e os eses economéricos e a esimação dos modelos a parir do pacoe esaísico eviews na sua versão 3.1. 3.2 Formação de Porfólios aravés de clusers e o Reorno de benchmark Os porfólios foram formados com base nas medidas de amanho e book-o-marke das empresas esudadas. O procedimeno uilizado nese rabalho é conhecido como análise hierárquica de clusers. A maneira de organização dos dados se dá aravés de uma mariz de similaridades, no nosso caso aravés de números mais próximos, ano de valor como de booko-marke. Pare-se de uma mariz inicial, que no nosso caso é represenada pelas medidas de book-o-marke médio e amanho médio das empresas da amosra, conforme apresenado na seção de dados. Temos enão uma mariz [n x p], sendo n o número de empresas, aqui endo n

285 Pierre ucena & Anonio Carlos Figueiredo = 205, e p = 1. É uilizada enão a disância euclidiana, com o propósio de realizar os agrupamenos. O número de clusers a serem uilizados não segue um padrão fixo, pois depende muio do objeivo do pesquisador. Não há um criério esaísico padrão para inferência, como eses ou coisas semelhanes. Um procedimeno muio conhecido é a regra de parada, que examina alguma medida de similaridade ou disância enre agrupamenos em cada passo sucessivo, com a solução de clusers sendo definida quando a medida de similaridade excede a um valor especificado, iso é, quando a disância enre dois ponos ulrapassar um valor prédefinido pelo pesquisador. O procedimeno uilizado nese arigo represena uma resrição práica, que é o de forçar um número pré-deerminado de clusers como igual a 5 (cinco), mas que é basane úil no processo de comparação que se preende realizar. A escolha de 5 (cinco) grupos se deu pelo fao de Grinbla e Moskowiz (2004) ambém uilizarem os quinis no seu rabalho original. A medida de disância euclidiana, que é pare componene do sofware SPSS, uilizado nese rabalho, expressa o grau de similaridade que se preende ober. A disância D enre dois ponos, cuja localização é especificada aravés de coordenadas caresianas é dada por: D 2 2 1,2 = ( BM1 BM 2 ) + ( T1 T2 ) Formados os clusers, o reorno de benchmark é formado pela média de reornos naquele grupo específico, em cada ano. Desa forma, o reorno de benchmark pode ser formalizado como: R B = 25 n i= 1 = 1 R N i onde R i é o reorno da ação i, no grupo e N é o número de ações do grupo. Desa forma, cada grupo erá um reorno diferene, a cada período. Como o grupo é formado pelo cruzameno enre book-o-marke e amanho, eoricamene eremos 25 grupos diferenes, e 25 reornos de benchmark diferenes a cada ano. 3.3 - Modelagem Economérica

286 PREVENDO RETORNOS DE AÇÕES ATRAVÉS DE MOVIMENTOS PASSADOS: UMA MODIFICAÇÃO NO MODEO DE GRINBATT E MOSKOWITZ O Modelo de Grinbla e Moskowiz (2004) se propõe a analisar uma série de informações que poderiam afear o reorno fuuro das ações. Esas informações são de caracerísicas emporais, e que podem revelar comporamenos previsíveis, ou mesmo que possam demonsrar posuras irracionais ou de sobrevalorização de aivos. Aqui será realizada uma aplicação dese modelo com algumas modificações, que são necessárias para a verificação da influência do processo eleioral, além de caracerísicas que influenciam foremene o mercado de capiais no Brasil, como a ala axa considerada como livre de risco. O modelo original de Grinbla e Moskowiz (2004), com o acréscimo da variável de expecaiva de mudança de governo, é dado pela seguine expressão algébrica: R i R + γ D 4 B = α + β r C : 1 1 + δ r + β r 1 36: 2 1 + δ r + β D 3 2 36: 1 + γ r + δ D 3 1 : 36: + γ r + δ D 4 2 : C 36: + γ D 3 + E : onde R i é o reorno do aivo i no período ; R B, o reorno do porfólio de benchmark formado; a variável com r é dado por MIN(0,r -i ); D é uma dummy igual a 1, se o aivo é consisen winning, e 0 caso conrário; D C é uma dummy igual a 1, se o aivo é consisen losing, e 0 caso conrário; E é a variável dummy para expecaiva de mudança de governo (a variável assume o valor 1 nos meses de março a ouubro de 1998 e de março a dezembro de 2002; nos demais meses, é igual a zero). Enende-se por consisen winning o aivo que eve reornos posiivos em pelo menos 8 dos 12 meses aneriores, e consisen losing se iver reornos negaivos em pelo menos 8 dos 12 meses aneriores. Se for o cálculo acumulado de 12 a 36 meses, no mínimo devem ser 15 meses. Não se faz necessário o valor da variável dummy para consisen losing para -1, pois implicaria em problemas de mulicolinearidade em relação à dummy loser (r ) do mês anerior. As variáveis serão apresenadas com mais dealhes a seguir. Aqui a formação do reorno de porfólio de benchmark da equação acima será ambém esada, aravés da comparação dos resulados do modelo com e sem a variável de benchmark. Grinbla e Moskowiz (2004) formam careiras de acordo com o book-o-marke e o amanho, semelhanes à equação de mulifaores de Fama e French (1996), e a média desas careiras represena exaamene esa variável. Esa será formada aqui pela média obida aravés da análise de clusers, mas a esimação ambém será feia sem a mesma. A equação modificada apresenada aqui é: R i R + γ D 4 f = α + β r C : 1 1 + δ r + β r 1 36: 2 1 + δ r + β D 3 2 36: 1 + γ r + δ D 3 1 : 36: + γ r + δ D 4 2 : C 36: + γ D 3 + E + ε : + ε

287 Pierre ucena & Anonio Carlos Figueiredo onde R f é a axa livre de risco 6, que não é considerada no modelo original. A uilização da variável de benchmark se dará apenas para o conjuno de careiras. embrando que esa será uma regressão em painel, já que se em um conjuno de 205 aivos. A subsiuição da variável de benchmark pela axa livre de risco é apenas uma opção a ser esada pelo modelo, não há razão empírica anerior para esa subsiuição, a não ser pela desconfiança de que a mesma pode influenciar foremene qualquer modelagem a ser aplicada no Brasil, pois pare significaiva das careiras formadas é composa ambém com aivos livres de risco, que possuem reorno elevado se comparado a padrões inernacionais. A axa livre de risco uilizada como proxy nese rabalho é a axa de CDI mensal, que represena a melhor alernaiva livre de risco disponível no mercado brasileiro. Nas regressões em painel, em-se a vanagem de aproveiar ano os dados crosssecion, que, como viso na equação acima, são muios, como ambém uilizar os dados emporais da série. Nese rabalho, não há como objeivo principal a esimação dos parâmeros como forma de prever, mesmo que ese seja o objeivo final, o reorno dos aivos, mas apenas verificar a possibilidade da aplicação do Modelo de Grinbla e Moskowiz (2004), além de observar quais parâmeros são significaivos. Pode-se esimar uma equação de regressão em painel de várias formas, sendo rês as mais conhecidas: com coeficienes consanes ao longo do empo e enre grupos; com efeios fixos; e, por fim, com efeios aleaórios. O que muda basicamene é o fao da variável consane sofrer alerações enre esas regressões. Como a variável consane não é de ineresse inicial nese rabalho, e, para dar maior parcimônia à equação de regressão, opou-se por uilizar com coeficienes consanes ao longo do empo e enre grupos. Nese caso, foi apenas uma opção de pesquisa, não inviabilizando a regressão de efeios fixos ou aleaórios. Mas não eria grande vanagem em realizar as rês, já que os parâmeros da regressão, e suas variáveis, não sofreriam mudanças significaivas nos eses de significância. Apenas esaria acrescenando mais variáveis consanes ao modelo original, e ese não é o objeivo principal do rabalho. 3.4 - Variáveis 6 Aqui é uilizado o reorno mensal do CDI mensal como uma proxy.

288 PREVENDO RETORNOS DE AÇÕES ATRAVÉS DE MOVIMENTOS PASSADOS: UMA MODIFICAÇÃO NO MODEO DE GRINBATT E MOSKOWITZ As variáveis uilizadas pelo Modelo de Grinbla e Moskowiz (2004), e ambém de sua modificação, são dealhadas na abela abaixo. Tabela 1: Descrição das Variáveis do Modelo de Grinbla e Moskowiz Modificado Variável Descrição Objeivo Reorno do aivo i no período R R i f B R Reorno do aivo livre de risco Reorno de benchmark r Reorno do aivo i no período -1 Verificar a exisência de 1 auocorrelação de grau 1 r Reorno loser: mínimo (0, r -1 ) Verificar apenas o downside risk 1 do período anerior D Consisen winning: variável dummy igual a 1 caso Verificar a exisência de efeio 1 enha sido consisen winning e 0 caso conrário. comporamenal de sinal Considera-se consisen winning nese caso o aivo que (posiivo ou negaivo) no mês eve reorno posiivo no mês anerior. anerior r Reorno cumulaivo enre o período -2 e -12 Verificar a influência de reornos : passados de médio prazo (enre 2 e 12 meses) r Reorno cumulaivo loser enre 2 e 12 meses: Verificar o downside risk de 12: mínimo(0, r -12:-2 ) médio prazo D 12: Consisen winning: variável dummy igual a 1 caso enha sido consisen winning e 0 caso conrário. Considera-se consisen winning nese caso o aivo que eve reorno posiivo em pelo menos 8 dos 11 meses. Verificar a influência de comporamenos posiivos repeidos, iso é, se a persisência de reornos posiivos acaba influenciando resulados de reornos C D Consisen losing: variável dummy igual a 1 caso enha O inverso do consisen winning 12: sido consisen losing e 0 caso conrário. Considera-se consisen losing nese caso o aivo que eve reorno negaivo em pelo menos 8 dos 11 meses. r Reorno cumulaivo enre o período -13 e -36 Verificar a influência de reornos 36: r 36: Reorno cumulaivo loser enre 13 e 36 meses: mínimo ( 0, r -12:-2 ) Consisen winning: variável dummy igual a 1 caso 36: enha sido consisen winning e 0 caso conrário. Considera-se consisen winning nese caso o aivo que eve reorno posiivo em pelo menos 15 dos 24 meses. D 12 passados de longo prazo (enre 13 e 36 meses) Verificar o downside risk de longo prazo Verificar a influência de comporamenos posiivos repeidos, iso é, se a persisência de reornos posiivos acaba influenciando resulados de reornos

289 Pierre ucena & Anonio Carlos Figueiredo C D 36: E Consisen losing: variável dummy igual a 1 caso enha sido consisen losing e 0 caso conrário. Considera-se consisen losing nese caso o aivo que eve reorno negaivo em pelo menos 15 dos 24 meses. Dummy para expecaiva de mudança de governo proveniene de processo eleioral: nese caso é uma dummy de valor igual a 1 caso enha expecaiva de mudança próxima O inverso do consisen winning Nese caso é verificar se os agenes êm uma reação anormal a uma mudança de governo 4 - Análise dos Resulados O modelo modificado de Grinbla e Moskowiz (2004) não apresenou odas as variáveis como sendo esaisicamene significaivas, mas alguns dos seus resulados se mosraram relevanes. A abela com a modificação do modelo original e seus resulados é dada abaixo. Tabela 2: Esimação do Modelo de Grinbla e Moskowiz Modificado, com os respecivos eses de primeira ordem Careira α r (-1:-1) D (-1:-1) E Todas -0,042-0,310 0,048-0,058-2,731-4,021 3,221-4,011 1-0.114-0.394 0.093-0.079-3.070-3.325 2.684-2.481 2-0.055-0.476 0.040-0.056 T -3.409-5.881 2.490-3.615 3-0.003-0.142 0.043-0.024-0.276-2.062 3.610-1.999 4-0.028-0.125 0.032-0.038-1.890-1.277 1.958-2.378 5-0.030-0.171 0.019-0.104-0.879-1.488 0.675-3.543 7-0.052-0.459 0.077-0.052-3.782-5.402 5.484-3.720 8-0.046-0.326 0.050-0.042-3.669-4.299 3.892-3.463 9-0.031-0.311 0.069-0.024-0.818-1.559 1.888-0.596 10 0.030 0.239 0.072 0.024 T 0.702 0.613 2.005 0.561 12-0.018-0.025 0.037-0.094-0.384-0.148 0.841-1.951 13-0.057-0.492 0.023-0.087-2.679-3.434 0.966-3.858 15-0.043-0.511 0.071-0.101-1.095-2.629 1.888-2.543 17 0.004-0.136-0.016-0.029 0.199-0.887-0.718-1.348 18-0.030-0.206 0.039-0.069-0.852-0.991 1.073-2.073 22 0.000-0.270 0.008-0.067-0.008-3.910 0.692-6.054

290 PREVENDO RETORNOS DE AÇÕES ATRAVÉS DE MOVIMENTOS PASSADOS: UMA MODIFICAÇÃO NO MODEO DE GRINBATT E MOSKOWITZ 23-0.025-0.173 0.011-0.075-1.803-1.825 0.730-5.014 Fone: regressão própria realizada no eviews A regressão foi feia em painel, para as careiras exisenes, formadas aravés da análise de clusers, e ambém para o conjuno das 205 ações. Além do parâmero de inerseção alfa (α), apenas duas ouras variáveis se mosraram significaivas na maioria das careiras: o reorno negaivo de curo prazo e a variável dummy referene ao processo eleioral. Em alguns casos, a variável de reorno negaivo de longo prazo (enre 13 e 36 meses) se mosrou significaivo. Esas esimaivas nos deixam algumas conclusões: Pode haver espaço para ganhos aravés de esraégias advindas de ineficiência de mercado. A variável consisen winning, em muios casos, se mosrou significaiva. Isso pode mosrar cera persisência nos reornos de curo prazo. Ações vencedoras no curo prazo endem a repeir resulados posiivos. No caso desa variável, o sinal posiivo mosra que as ações que são vencedoras coninuam a ser vencedoras. O downside risk, conforme relaado aneriormene, mosrou-se relevane e negaivo. Pode-se inicialmene pensar que denoa cera ineficiência de mercado, porém pode ambém demonsrar apenas persisência nos resulados passados. A variável processo eleioral se mosrou esaisicamene significane e demonsra uma reação anormal ao processo de precificação de aivos, o que de cera forma era esperado na hipóese inicial. Sem a modificação no modelo original, iso é, uilizando a variável de benchmark, os resulados se mosraram sem nenhuma significância esaísica, como na abela a seguir. A equação original com o acréscimo da variável eleioral é dada por: R i R + γ D 4 B = α + β r C : 1 1 + δ r + β r 1 36: 2 1 + δ r + β D 3 2 36: 1 + γ r + δ D 3 1 : 36: + γ r + δ D 4 2 : C 36: + γ D 3 + E : + ε

291 Pierre ucena & Anonio Carlos Figueiredo Tabela 3: Esimação do Modelo de Grinbla e Moskowiz, com os respecivos eses de primeira ordem Careiras α r (-1:-1) D (-1:-1) E Todas -0.004-0.166 0.001-0.003-0.321-2.570 0.109-0.252 1-0.025-0.169 0.007-0.013-0.813-1.791 0.256-0.485 2-0.055-0.476 0.040-0.056 T -3.409-5.881 2.490-3.615 3 0.013 0.128 0.036 0.004 T 1.207 2.037 3.247 0.373 4-0.001-0.048 0.036 0.004-0.109-0.554 2.495 0.266 5-0.039-0.107 0.030-0.053-1.292-1.047 1.223-2.020 7-0.015-0.214 0.037 0.007-1.330-3.021 3.141 0.592 8-0.014-0.058 0.024 0.001-1.491-0.980 2.351 0.081 9-0.006-0.006-0.006-0.006-0.188-1.658 0.417 0.034 10 0.031-0.016 0.043 0.030 T 0.892-0.051 1.455 0.854 12 0.025 0.133-0.021 0.011 0.653 0.940-0.571 0.272 13-0.027-0.257 0.009 0.005-1.813-2.548 0.515 0.331 15-0.018-0.081 0.030-0.004-0.809-0.721 1.373-0.192 17 0.013 0.005-0.017-0.011 0.767 0.042-0.898-0.600 18-0.009 0.047-0.013-0.012-0.403 0.346-0.532-0.552 22-0.002-0.148 0.004-0.006-0.260-2.941 0.482-0.772 23-0.012-0.133 0.005-0.002-1.251-2.021 0.480-0.163 Fone: regressão própria realizada no eviews Quando uilizada a fórmula com o reorno de benchmark, similar ao modelo original de Grinbla e Moskowiz (2004), quase odas as variáveis deixam de ser significaivas. A

292 PREVENDO RETORNOS DE AÇÕES ATRAVÉS DE MOVIMENTOS PASSADOS: UMA MODIFICAÇÃO NO MODEO DE GRINBATT E MOSKOWITZ leiura desa mudança pode se dar sob dois aspecos. O primeiro é de que o modelo poderia não servir no caso brasileiro, e denro desa lógica, o mercado de capiais brasileiro não permie ganhos anormais provenienes de esraégias de ineficiência de mercado apenas com informações passadas de preços de ação. E a segunda leiura, esa mais complexa, é a de que o modelo se inviabilizou jusamene porque eses efeios que foram enconrados aneriormene relacionados a dados emporais passados nada mais são do que um reflexo dos efeios amanho e book-o-marke. Em ouras palavras, eses dois efeios, já esados aneriormene, ao serem filrados por careiras, acabam por eliminar os efeios de reorno negaivo e ambém da dummy de expecaiva de mudança de governo. Vale ressalar que a variável downside risk ainda se mosrou significaiva em alguns casos. O mais imporane quando se analisam os sinais das regressões, é o fao das careiras vencedoras, que são aquelas consideradas consisen winning, apresenarem sinal posiivo na grande maioria dos casos. Isso reforça a hipóese de que os vencedores no passado endem a ser os vencedores no fuuro. 5 - Conclusões O Modelo de Grinbla e Moskowiz (2004) se propõe a esudar e idenificar diversos aspecos de ineficiência de mercado. Nese rabalho a idéia principal era verificar a incidência de parâmeros de auocorrelação serial de variáveis de defasagem e ambém de aspecos circunsanciais como a eleição. Além disso, foi visa ambém a imporância dos reornos negaivos como faor fundamenal de risco, conhecido como downside risk. Ouros modelos de verificação de anomalias de mercado foram esados no Brasil, como o de mulifaores de Fama e French, e ambém os relacionados a random walk. O que de cero modo virou senso comum é a afirmação de que o mercado de capiais brasileiro, por ser muio incipiene, é alamene ineficiene, e aqui foi verificado que isso não é uma verdade absolua. Poucas variáveis se mosraram significaivas, chegando-se à conclusão de que isso seria uma verdade relaiva, para não dizer que o mercado de capiais é eficiene, pelo menos na sua forma fraca. Observando de maneira mais acurada a modificação feia no Modelo de Grinbla e Moskowiz (2004), chega-se à conclusão de que alguns faores circunsanciais podem alerar significaivamene resulados na Bovespa, como, por exemplo, o processo eleioral, verificado aqui. Isso era de cera forma uma confirmação de hipóese já esperada, viso a mudança de

293 Pierre ucena & Anonio Carlos Figueiredo coação na curva hisórica de ponos no índice Bovespa. Oura variável que se mosrou significane foi o downside risk, aneriormene proposo por Esrada (2002), que leva em consideração apenas a volailidade negaiva como faor criador de risco. Ouro pono imporane dese rabalho é a aplicação do modelo original de Grinbla e Moskowiz (2004), com a variável de benchmark. Esa aplicação apresenou resulados piores do que a modificação proposa aqui. Pode-se fazer duas leiuras nese caso. A primeira é a de que ese filro, al qual é proposo, não funciona quando aplicado no Brasil, e a segunda, que ese filro é capaz de reirar algumas disorções, como, por exemplo, o faor processo eleioral. Fica como sugesão para fuuras pesquisas, a realização de esudos mais aprofundados do impaco do resulado da pesquisa eleioral divulgada na percepção dos agenes e no preço das ações. Para isso, é preciso um maior número de eleições nacionais com possibilidades de efeivas rocas de comandos de poder. Nese caso, apenas pôde ser idenificada uma mudança de grupo políico, na eleição de 2002, dificulando um rabalho mais robuso do pono de visa esaísico. REFERÊNCIAS BONOMO, M.; AGNO, I.D. Reornos anormais e esraégias conrárias. Revisa Brasileira de Finanças, v.1, n.2, p.165-215, 2003. BOX, G.E.P.; JENKINS, G.M. Time series analysis: forecasing and conrol. San Francisco, California: Holdon-Day, 1976. 575p. BRITO, N.R.O. Eficiência informacional fraca de mercados de capiais sob condições de inflação. Revisa Brasileira de Mercado de Capiais, Rio de Janeiro, v.4, n.10, p.63-85, jan/abr de 1978. BRITO, N.R.O. Eficiência informacional fraca no mercado à visa da BVRJ no período 1980/1984. Relaório Técnico nº 78, Rio de Janeiro: Coppead, 1985. BROWN, S.J.; WARNER, J.B. Measuring securiy price performance. Journal of Financial Economics, v.8, p.205-258, 1980. ; WARNER, J.B. Using daily sock reurns: he case of even sudies. Journal of Financial Economics, v.14, p.3-31, 1985. CERETTA, P.S. Comporameno das variações de preços nos mercados da América aina. Anais do XXV Enconro Nacional da ANPAD, 15p. (CD-Rom), seembro de 2001.

294 PREVENDO RETORNOS DE AÇÕES ATRAVÉS DE MOVIMENTOS PASSADOS: UMA MODIFICAÇÃO NO MODEO DE GRINBATT E MOSKOWITZ CONTADOR, C. Uma análise especral dos movimenos da Bolsa de Valores do Rio de Janeiro. Revisa Brasileira de Mercado de Capiais, Rio de Janeiro: IBMEC, v.1, nº1, jan/abr de 1975. COSTA Jr., N. C.A. da Sobre-reação a longo prazo no mercado de capiais brasileiro, In: COSTA Jr., N. C.A. da N.; EA, R.P.C.; EMGRUBER,E.F. (Org.) Mercado de capiais: análise empírica no Brasil. São Paulo: Ediora Alas, p. 174-183, 2000. COSTA Jr., N. C.A.; NEVES, M.B.E. Variáveis fundamenalisas e reornos das ações, In: COSTA Jr., N. C.A. da N.; EA, R.P.C.; EMGRUBER,E.F. (Org.) Mercado de capiais: análise empírica no Brasil. São Paulo: Ediora Alas, p. 99-110, 2000. DeBONDT, W. F.M.; THAER, R. Does he sock marke overreac? Journal of Finance, v.40, n. 3, p. 793-805, Jul. 1985. ECONOMATICA. banco de dados. Disponível em <hp://www.economaica.com.br>. Acesso enre seembro de 2004 e fevereiro de 2005. ESTRADA, J. Sisemaic risk in emerging markes: he D-CAPM. Emerging Markes Review, v.3, n.4, p. 365-379, 2002. FAMA, E.F. Efficien Capial Markes: A review of heory and empirical work. Journal of Finance, v.25, p.383-417, 1970. ; FRENCH, E. Mulifacor explanaions of asse pricing anomalies. Journal of Finance, v.51, n.1, p. 55-84, Mar. 1996. GRINBATT, M.; MOSKOWITZ, T.J. Predicing sock price movemens from pas reurns: he role of consisency and ax-loss selling. Journal of Financial Economics, v.71, p.541-579, 2004. GRINBATT, M.; TITMAN, S.; WERMERS, R.. Momenum invesmen sraegies, porfolio performance, and herding: a sudy of muual fund behavior. American Economic Review, v.85, p.1088-1105, 1995. JEGADEESH, N.; TITMAN,S. Reurns o buying winners and selling losers: implicaions for sock marke efficiency. Journal of Finance, v.48, p.65-91, 1993.. Profiabiliy of momenum sraegies: an evoluion of alernaive explanaions. Journal of Finance, v.61, p. 699-720, 2001. EA, R.; AMARA, A.S. Um momeno para o insider rading : o período anerior ao anúncio de uma emissão pública de ações. Revisa Brasileira de Mercado de Capiais, Rio de Janeiro: IBMEC,v.15, n.41. p.21-26, 1990.