Finanças Comportamentais

Documentos relacionados
Finanças Comportamentais

Finanças Comportamentais

Econometria para Avaliação de Políticas Públicas

Finanças Comportamentais

A Simonsen MFEE 2011

Finanças Comportamentais

Finanças Comportamentais

Tema: Estimar um modelo para medir o risco sistemático das carteiras no mercado brasileiro utilizando o fator mercado e medidas de liquidez.

Finanças Comportamentais

3 Metodologia. 3.1 Tipo de pesquisa

Econometria para Avaliação de Políticas Públicas

1 Gabarito da Lista 1

ECONOMIA INTERNACIONAL: NOTAS DE AULA

PESQUISA EM MERCADO DE CAPITAIS. Prof. Patricia Maria Bortolon, D. Sc.

RESSALVA. Atendendo solicitação do autor, o texto completo desta tese será disponibilizado somente a partir de 21/07/2024.

Modelos de Regressão Linear Simples parte I

Econometria para Avaliação de Políticas Públicas

Análise de regressão linear simples. Diagrama de dispersão

Modelos de Regressão Linear Simples - parte I

Finanças Comportamentais

Econometria em Finanças e Atuária

Correlação e Regressão Linear

Análise de Regressão EST036

Aula de Mobilidade (Capítulo 6 - Gary Fields) Profs. Marcelo Neri e Rodrigo Moura EPGE/FGV

Variáveis Instrumentais

Finanças Comportamentais

Ralph S. Silva

Exercícios. Capítulo 3 Factos Empíricos Estilizados de Séries Temporais Financeiras (2012/2013)

AULA 29 Aplicação do método de diferença em diferenças

Regressão linear múltipla. Regressão linear múltipla

Capítulo 9 - Regressão Linear Simples (RLS): Notas breves

AULA 17 MÉTODO DE DIFERENÇA EM DIFERENÇAS

Decisões de Financiamentos e Estrutura de Capital. Professor: Francisco Tavares

Modelos de Regressão Linear Simples - parte II

Nome: Turma: Processo

1 Introdução. desde 1991 e de futuros de açúcar desde A nova bolsa surgida da fusão entre BM&F e Bovespa é a quarta do mundo em volume de

Correlação e Regressão

Notas de Aula do Curso de Análise Macroeconômica VI - Ibmec. Professor Christiano Arrigoni Coelho

AULA 06 Correlação. Ernesto F. L. Amaral. 04 de outubro de 2013

PESQUISA EM MERCADO DE CAPITAIS. Prof. Patricia Maria Bortolon, D. Sc.

Análise de Regressão Linear Simples e

Custo de Capital. Taxa de desconto apropriada ao orçamento de capital Afetado por diversos fatores: Controláveis:

Prof. Marcelo Delsoto

Objetivos de aprendizagem

4 Amostra e Descrição Estatística dos Dados

Claudia Emiko Yoshinaga Francisco Henrique Figueiredo de Castro Junior

1a Questão: a) (1,0) Interprete detalhadamente cada uma das seguintes equações do CCAPM: ~p t+1 + Y ~ (~c t+ ) (c. t )

Perguntas. UFRJ Teoria dos Jogos e das Organizações Professor Alexandre B. Cunha Lista 2.1. (1) Considere o seguinte jogo:

Primeira Parte. 0, caso contrário.

Econometria. Regressão Linear Simples Lista de Exercícios

EXPECTATIVAS DAS CORRETORAS DE RESSEGURO

Aula 2 Uma breve revisão sobre modelos lineares

AULAS 14 E 15 Modelo de regressão simples

Módulo 16- Análise de Regressão

Capítulo 9 - Regressão Linear Simples (RLS): Notas breves

Finanças Comportamentais

Instituto Superior de Economia e Gestão Universidade Técnica de Lisboa Econometria Época de Recurso 2/Julho/2013 Duração 2 horas

MEIO AMBIENTE IMPLANTAR UM SISTEMA DE GESTÃO AMBIENTAL: POR ONDE COMEÇAR?

Modelos de Regressão Linear Simples - parte III

ECONOMETRIA. Prof. Patricia Maria Bortolon, D. Sc.

5 Teste Empírico da relação entre dividendo, impostos e retornos

ECONOMIA MONETÁRIA I: NOTAS DE AULA

Corruption and Growth

Multicolinariedade e Autocorrelação

Teoria de Carteiras e a Gestão de Investimentos

PARTE 1 ANÁLISE DE REGRESSÃO COM DADOS DE CORTE TRANSVERSAL CAPÍTULO 2 O MODELO DE REGRESSÃO SIMPLES

4 Base de dados, métricas estatísticas e metodologia

Métodos Quantitativos

3 Definições. 3.1 Processos Estocásticos e Processo de Wiener

Investimentos. Marco Bonomo

4. ANÁLISE DOS RESULTADOS DA PESQUISA

Modelos para Séries Temporais Aula 1. Morettin e Toloi, 2006, Capítulo 2 Morettin, 2011, Capítulo 2 Bueno, 2011, Capítulo 2

Relação entre Risco e Retorno. Mensurando o Retorno

Aula 2 Tópicos em Econometria I. Porque estudar econometria? Causalidade! Modelo de RLM Hipóteses

INSTITUTO SUPERIOR TÉCNICO Mestrado Integrado em Engenharia Física Tecnológica Ano Lectivo: 2007/2008 Semestre: 1 o

4 Modelos de Regressão Dinâmica

AULA 12 - Normalidade e Inferência em Regressão Múltipla - Parte 2

Sistemas de Equações Diferenciais Lineares

ECONOMETRIA I. I (12 valores)

9 Correlação e Regressão. 9-1 Aspectos Gerais 9-2 Correlação 9-3 Regressão 9-4 Intervalos de Variação e Predição 9-5 Regressão Múltipla

Econometria I Lista 4: Inferência

Competição Monopolística e Diversidade Ótima de Produtos

Análise de Regressão - parte I

Intervalos de conança

Inferência Estatística. Tiago Viana Flor de Santana

Capítulo 1. ˆ Observações correlacionadas são mais difíceis de analisar e requerem técnicas

AULA 12 - Normalidade e Inferência em Regressão Múltipla - Parte 2

Econometria II. Equações simultâneas

ENTENDENDO OS CONCEITOS DE RISCO E RETORNO - (Parte II)

Contabilometria. Aula 9 Regressão Linear Inferências e Grau de Ajustamento

Regressão. PRE-01 Probabilidade e Estatística Prof. Marcelo P. Corrêa IRN/Unifei

Análise de Dados Longitudinais Aula

AULA 07 Regressão. Ernesto F. L. Amaral. 05 de outubro de 2013

Expectativas Racionais

Prof.: Eduardo Uchoa.

05/10/2016. Teoria de Mercado Eficiente. Mercado Financeiro I RCC Agenda da Aula - 7. Mito ou Verdade? Mito ou Verdade? Mito ou Verdade?

Exercícios. Finanças Benjamin M. Tabak

PREVISÃO. Prever o que irá. acontecer. boas decisões com impacto no futuro. Informação disponível. -quantitativa: dados.

Transcrição:

Axel Simonsen axelsimonsen@fgv.br EPGE/FGV MFEE 2011

Barberis, Shleifer & Wurgler (2005) Existem vários padrões de co-movimentos no retorno de ações ações small-cap,value, dentro de uma mesma indústria, em um mesmo mercado etc Muitos estudos empíricos para medir a como a sensibilidade de retornos á estes fatores comuns ajudam a explicar o retorno médio das ações Entretanto, não há tantos estudos para explicar a razão de estes fatores existirem Porque certos grupos de ações movem conjuntamente enquanto que outros não? Este artigo compara duas teorias de co-movimentos: Uma tradicional e outra comportamental e prove evidencias para distinguir entre elas

Comovement tradicional:co-movimento em preços é justi cado por co-movimentos em fundamentos Em uma economia sem fricções e com racionalidade, os preços re etem o valor fundamental dos ativos =) Qualquer co-movimento deve ser relacionado aos co-movimentos nos fundamentos Em economias com fricções ou irracionalidade, onde existem limites de arbitragem, co-movimentos em preços podem não estar relacionados com co-movimentos em fundamentos

Abordagens São consideradas três abordagens: 1) Grupos por Categoria: Investidores agrupam ativos em categorias, como small-caps, junk bonds, ações de crescimento etc. Os investidores alocam capital entre categorias, mas não consideram os ativos no nível individual. Se noise traders investem desta forma, uma vez que eles movam recursos de uma categoria para outra, induzem que um fator comum afete todas as ações dentro do mesmo grupo, mesmo que não haja relação entre fundamentos

Abordagens 2)Grupos de ações por Habitat: Alguns investidores escolhem negocir apenas um subconjunto de ativos disponívels. Estes habitats surgem por razoes de custo de transação, restricões de negociação o -shore ou falta de informação. Caso a aversão ao risco, o sentimento ou necessidades de liquidez se altere, os investidores se alteram a exposição ao habitat, induzindo co-movimentos dentro de um mesmo habitat. Esta abordagem preve a existência de um fator comum para ativos que são negociados por uma classe especí ca de investidores (pessoas sicas é um exemplo)

Abordagens 3) Difusão de informação: Devido á algumas fricções de mercado, a informação é incorporada mais rapidamente em alguns preços do que em outros Neste caso, haverá fatores comuns em ações que incorporam informações à taxas similares

Estudar o beta das ações incluídas no S&P 500 A visão tradicional de co-movimento implica que a inclusão da ação no índice (que é um evento não relacionado á fundamentos), não deve alterar a correlação existente do ativos com as demais ações =) Beta antes da inclusão deve ser igual ao Beta depois da inclusão

Perspectiva comportamental: Abordagens de Categorias e Habitat O indice S&P 500 é um habitat para certos investidores Operam futuros, opções e mercados a vista apenas em papeis listados no índice Considere agora movimentos em uxos agregados entre os grupos "pertencentes ao SP500" e "não pertencentes ao SP500" Caso haja limites para arbitragem, este movimento faz com que haja co-movimento nos preços da ação recem incluída com as demais Mas este co-movimento não estava presente antes =) Beta antes da inclusão deve menor que o Beta depois da inclusão

Evidência empírica Vijh(1994), usando frequencia diária e semanais, para o período de 1975 a 1989, que o beta das ações incluídas aumentaram signi cativamente após a inclusão Este artigo: =) Favorável à abordagem comportamental Amplia a base de dados até 2000 Efeito posterior (1990 a 2000) é ainda maior Tambem testam uma abordagem diferente (principal contribuição): regressão bivariada que permite distinguir entre as duas abordagens Evidência ainda mais forte

Taxa livre de risco é xada em zero 2n ativos arriscados, com oferta xa Ativo i possui um único dividendo D i,t a ser pago em uma data futura T D i,t = D i,0 + ε i,1 + + ε i,t onde ε t = (ε 1,t,..., ε 2n,t ) N (0, Σ D ) Seja P i,t o preço do ativo i. O retorno é de nido por P i,t, P i,t P i 1,t

Alguns investidores agrupam os 2n ativos em 2 grupos X, Y com n ativos em cada. Cada grupo representa uma categoria ou habitat. Suponha que estas categorias são afetadas por noise traders, que migram de grupo de acordo com o sentimento. Uma simples representação do retorno é dado por P i,t = ε i,t + u X,t i 2 X P j,t = ε j,t + u Y,t j 2 Y onde ux,t u Y,t N 0 0, σ 2 1 ρ u ρ 1, i.i.d

Repare que o efeito de sentimento afeta todas as ações dentro de cada categoria de mesma maneira

Implicações Comovement Theorem Suponha que um ativo de risco j, que antes era membro de Y, é reclassi cado para X e Σ D é constante no tempo. Então, para um número grande de n a estimativa de β j na regressão univariada onde P j,t = α j + β j P X,t + v j,t P X,t = 1 n P l,t l2x assim como o R 2, aumenta após a reclassi cação

Implicações Theorem Suponha que um ativo de risco j, que antes era membro de Y, é reclassi cado para X e Σ D é constante no tempo. Então, para um número grande de n a estimativa de β j,x na regressão bivariada P j,t = α j + β j,x P X,t + β j,y P Y,t + v j,t onde P X,t = 1 n P l,t l2x aumenta após a reclassi cação, enquanto que a estimativa de β j,y cai.

Testes Empíricos Para testar as hipóteses (1) e (2), precisamos de um grupo de ativos com 3 características: 1 Deve ser uma categoria ou habitat para certo tipo de investidores, ou um grupo onde a informação dilui mais rapidamente 2 Como as previsões requerem reclassi caçào, precisa haver uma identi cação clara de mudança de grupos 3 Para controlar para fundamentos, o evento de inclusão não deve alterar a percepção dos investidores sobre a correlação com os outros ativos =)Ações no indice SP500 satisfazem os três critérios

Dados Ações do SP500, de 1976 a 2000 Existem 590 eventos de inclusão e 565 eventos de exclusão do índice Frequência: Diária, semanal e mensal Amostra: separado por sub-amostras de 11 anos cada

Robustez Uma explicação alternativa é que ações incluídas no SP500 possuem características semelhantes que difrem daquelas fora do indice. Neste caso, a inclusão de uma ação pode re etir que a ação de fato está mudando suas características fundamentais Chamamos este problema de endogeneidade Uma característica comum a todas empresas no SP500 é que o tamanho das rmas são bem maiores daquelas fora do indice Assim, a mudança do beta pode ser apenas pelo fato de a empresa ter crescido mais relativamente e sua correlação nova com outras empresas pode ter mudado em razão disto.

Robustez A segunda preocupação relevante é sobre a indústria a qual a empresa incluída pertence Imagine que determinada indústria passa a ter um papel crescente na economia. Para manter o índice representativo, a Standard & Poor s pode começar a aumentar o número de rmas, dentro desta indústria, que compoe o índice. Assim, o acréscimo de beta seria espúrio

Robustez Como controlar para estes efeitos? de "matching" Para cada evento, ações com característica similares áquela incluída são usadas como comparação Estas ações "primas" devem ter as seguintes características: Ser da mesma indústria Pertencer ao mesmo decil de tamanho nos ultimos 12 meses Não ter sido incluída

Conclusões As evidências não podem ser explicadas facilmente com base em na visão de fundamentos Explicações alternativas com base em sentimento ou difusão gradual de informação são mais plausíveis