ads:
FUNDAÇÃO GETULIO VARGAS
ESCOLA DE ECONOMIA DE SÃO PAULO
CÁSSIO HANNA VALDUJO
A VARIABILIDADE TEMPORAL DA INCERTEZA NO MERCADO ACIONÁRIO
BRASILEIRO E A RELAÇÃO ENTRE OS RETORNOS DOS MERCADOS DE
RENDA FIXA E RENDA VARIÁVEL
SÃO PAULO
2007
ads:
Livros Grátis
http://www.livrosgratis.com.br
Milhares de livros grátis para download.
CÁSSIO HANNA VALDUJO
A VARIABILIDADE TEMPORAL DA INCERTEZA NO MERCADO ACIONÁRIO
BRASILEIRO E A RELAÇÃO ENTRE OS RETORNOS DOS MERCADOS DE
RENDA FIXA E RENDA VARIÁVEL
Dissertação apresentada à Escola de
Economia de São Paulo da Fundação
Getúlio Vargas (FGV/EESP) como
requisito para obtenção do título de
Mestre em Finanças e Economia
Empresarial
Campo de conhecimento: Finanças
Orientador: Prof. Dr. José Evaristo dos
Santos
SÃO PAULO
2007
ads:
CÁSSIO HANNA VALDUJO
A VARIABILIDADE TEMPORAL DA INCERTEZA NO MERCADO ACIONÁRIO
BRASILEIRO E A RELAÇÃO ENTRE OS RETORNOS DOS MERCADOS DE
RENDA FIXA E RENDA VARIÁVEL
Dissertação apresentada à Escola de
Economia de São Paulo da Fundação
Getúlio Vargas (FGV/EESP) como
requisito para obtenção do título de
Mestre em Finanças e Economia
Empresarial
Campo de conhecimento: Finanças
Data de aprovação:
____/____/______
Banca Examinadora:
Prof. Dr. José Evaristo dos Santos
(Orientador)
FGV-EAESP
Prof. Paulo Sérgio Tenani, Ph.D.
FGV-EESP
Luiz Felipe Pinheiro de Andrade, Ph.D.
Valdujo, Cássio Hanna.
A variabilidade temporal da incerteza no mercado acionário brasileiro e a
relação entre os retornos dos mercados de renda fixa e renda variável /
Cássio Hanna Valdujo. - 2007.
37 f.
Orientador: José Evaristo dos Santos.
Dissertação (mestrado) - Escola de Economia de São Paulo.
1. Mercado financeiro - Brasil. 2. Bolsa de valores - Brasil. 3. Incerteza
(Economia). I. Santos, José Evaristo dos. II. Dissertação (mestrado) - Escola
de Economia de São Paulo. III. Título.
CDU 336.763.2(81)
Dedico esta dissertação a meus pais e verdadeiros
mestres, Heloisa e Wagner, a meus irmãos Paula e
Fernando e a todos os amigos e familiares que
sempre me apoiaram, sendo meus modelos de
perseverança, parceria, dedicação, paciência e
amor, me concedendo a oportunidade de me realizar
ainda mais.
i
RESUMO
Estudamos a possibilidade de que medidas de incerteza no mercado acionário
estejam relacionadas com a variação temporal da correlação entre os retornos dos
mercados de renda fixa e renda variável. Encontramos evidências de uma relação
direta entre as medidas de volatilidade e a correlação futura dos retornos dos
mercados estudados. Além disso, percebemos que o retorno do mercado de renda
fixa tende a ser maior (menor) em comparação ao do mercado de renda variável
quando a volatilidade deste apresenta variações maiores (menores) e em dias em
que o volume de operações é inexplicavelmente alto (baixo). Nossos resultados
sugerem que incertezas do mercado acionário têm influência no apreçamento do
mercado de renda fixa, trazendo implicações de efeitos de cross-market pricing na
gestão de recursos.
Palavras-chave: relação do retorno diário dos mercados de renda fixa e renda
variável, volatilidade do mercado acionário, turnover do mercado acionário,
Ibovespa, EMBI+ Brazil
ii
ABSTRACT
We examine whether non-return-based measures of stock market uncertainty, like
the volatility from equity indexes and detrended stock turnover can be linked to time-
variation in the correlation between daily stock and bonds returns. We find a positive
relation between the uncertainty measures and the future correlation of stock and
bond returns. Furthermore, we find that bond returns tend to be high (low), relative to
stock returns, during days when volatility varies substantially (a little) and during days
when stock turnover is unexpectedly high (low). Our findings suggest that stock
market uncertainty has important fixed income pricing influences, implying a cross-
market approach in the asset allocation process.
Keywords: stock and bond market return relation, stock market volatility, stock
turnover, Ibovespa, EMBI+ Brazil
iii
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO...............................................................................................1
1.1 O Mercado de Renda Variável.....................................................................2
1.2 O Conceito de Hedge e Cross-Market Hedge ............................................3
1.3 Revisão da literatura....................................................................................4
2 QUESTÕES EMPÍRICAS E MEDIDAS DE INCERTEZA NO
MERCADO DE AÇÕES.................................................................................7
2.1 Questões Empíricas ....................................................................................7
2.2 Medidas de Incerteza...................................................................................8
3 DADOS E METODOLOGIA.........................................................................10
3.1 O Ibovespa e o EMBI+ Brazil.....................................................................10
3.2 A Volatilidade dos Retornos dos Mercados de Renda Fixa e
Variável .......................................................................................................13
3.3 Turnover do Mercado Acionário...............................................................14
3.4 A Imprevisibilidade do Retorno dos Mercados de Renda Fixa e
Variável .......................................................................................................16
4 RESULTADOS ............................................................................................18
4.1 A relação entre os retornos dos mercados de renda fixa e renda
variável e a volatilidade realizada do mercado acionário.......................20
4.1.1 Questão Empírica 1: O nível de volatilidade do mercado acionário
está associado à correlação futura entre os retornos dos
mercados de renda fixa e renda variável?...............................................22
4.1.1.1 Variações na correlação dos retornos de 21 dias úteis dos
mercados de renda fixa e renda variável.................................................22
4.1.1.2 A distribuição condicional dos retornos do mercado de renda fixa .....23
4.1.2 Questão Empírica 2: A variação da volatilidade do mercado
acionário está associada à correlação futura entre os retornos
dos mercados de renda fixa e renda variável? .......................................25
4.2 A relação entre os retornos dos mercados de renda fixa e renda
variável e índices de turnover do mercado acionário ............................27
4.2.1 Questão Empírica 1: O nível de turnover do mercado acionário
está associado à correlação futura entre os retornos dos
mercados de renda fixa e renda variável?...............................................27
4.2.1.1 Variações na correlação dos retornos de 21 dias úteis dos
mercados de renda fixa e renda variável.................................................27
iv
4.2.1.2 A distribuição condicional dos retornos do mercado de renda fixa .....29
4.2.2 Questão Empírica 2: A variação do turnover do mercado
acionário está associada à correlação futura entre os retornos
dos mercados de renda fixa e renda variável? .......................................30
5 CONCLUSÕES, LIMITAÇÕES E PESQUISAS FUTURAS ........................32
6 BIBLIOGRAFIA...........................................................................................35
1
1 INTRODUÇÃO
Nos últimos anos os investidores estrangeiros têm demonstrado forte interesse
pelos mercados domésticos dos países emergentes. Especialmente a partir de 2001,
com o movimento coordenado - mesmo que não premeditado - dos principais
Bancos Centrais do globo (Federal Reserve Bank dos Estados Unidos, European
Central Bank da zona do Euro, Bank of England da Inglaterra e Bank of Japan do
Japão), os investidores internacionais passaram a conviver com as taxas de juros
mais baixas da história. Dessa forma, os mercados emergentes voltaram a atrair a
atenção dos investidores internacionais, que, na busca por investimentos que
gerassem melhores retornos, fizeram com que fronteiras fossem ultrapassadas e
esses “novos” mercados fossem incorporados ao já globalizado mercado financeiro.
Enquanto que o final dos anos 90 foi marcado por grandes perdas no mercado
financeiro, reformas econômicas estruturais e melhores práticas de governança
corporativa colocaram novamente os países emergentes na rota do crescimento no
início da década seguinte, fato que atraiu a atenção dos investidores e,
consequentemente, parte do já importante excesso de liquidez global.
Com instituições mais fortes e maior segurança para investimentos de longo
prazo, o passo seguinte dessa nova inserção dos países emergentes na economia
global foi algo bastante natural: o interesse dos investidores estrangeiros pelos
mercados domésticos desses países. A necessidade de encontrar novas alternativas
de remuneração para o abundante fluxo de capitais desde então existente fez com
que diferentes alternativas fossem avaliadas para investimento nos países
emergentes - dentre elas, o mercado de commodities (influenciado pelo crescimento
do maior dos países emergentes, a China, e por sua demanda incessante por essa
classe de ativos) e seus mercados domésticos de renda fixa e renda variável.
Importante personagem desse grupo de países - não só por suas dimensões
continentais, mas pelo tamanho, potencial e dinâmica de sua economia - o Brasil
passou a desempenhar papel de destaque nesse mercado, não apenas após o início
do Plano Real – que trouxe aos investidores a perspectiva de uma situação de maior
estabilidade da economia brasileira – mas, principalmente, quando da instauração
2
do regime de câmbio flexível (adotado oficialmente em 18 de janeiro de 1999
1
), que
concedeu ao país o verdadeiro status de economia de mercado.
É nesse cenário que se encaixa a proposta deste trabalho: Com a crescente
demanda dos investidores estrangeiros por ativos e instrumentos de investimento
brasileiros, é também cada vez maior a procura por instrumentos de proteção e
alavancagem no mercado – e uma das alternativas para isso é o chamado cross-
market hedge, sobre o qual discorreremos na subseção 1.2.
1.1 O Mercado de Renda Variável
Com a queda das taxas de juros em todo o mundo desenvolvido – com destaque
para os Estados Unidos, que tiveram sua taxa básica reduzida para o menor nível da
história (apenas 1%) após os ataques terroristas de 11 de setembro – os
investidores passaram a buscar nos mercados emergentes novas oportunidades de
investimento. Com a popularização do termo BRIC
2
, o investidor médio também
voltou sua atenção para esses mercados. A possibilidade de forte crescimento
econômico de longo prazo, aliada a preços fortemente depreciados com relação a
ativos de mesmas características oriundos de países desenvolvidos, fez com que o
mercado acionário desses países fosse o foco de sua atenção.
Como indicador antecedente de crescimento econômico – visto que o preço das
ações de empresas depende de seu fluxo de caixa futuro, o que é em larga medida
definido pelo crescimento econômico do país – o mercado acionário provê não
apenas uma forma de permitir aos investidores tirar proveito desse crescimento, mas
também proporciona o que pode ser definido como um inflation hedge (Fama, 1981).
1
Comunicado nº 6565 do Banco Central do Brasil, que anunciava que a partir daquele dia a taxa de
câmbio seria determinada pelo mercado, cabendo ao Banco Central intervir apenas eventualmente
para conter movimentos desordenados do câmbio.
2
O termo BRIC - inicialmente introduzido pelo banco de investimentos Goldman Sachs (Wilson e
Purushothaman, 2003) como referência conjunta a Brasil, Rússia, Índia e China - ajudou a popularizar
esses mercados perante os investidores médios. Hoje é termo comum - um jargão de mercado
largamente utilizado por investidores profissionais ou amadores – e já foi utilizado inclusive na
designação de fundos de investimento e de “produtos estruturados” ofertados no mercado
internacional.
3
Embora estudos empíricos não comprovem de forma contundente essa proposição
3
,
espera-se que, dentro de certos limites, a relação exista e possa ser utilizada pelos
investidores.
1.2 O Conceito de Hedge e Cross-Market Hedge
O conceito de hedge está associado a uma operação que tem a finalidade de
reduzir o risco de uma posição, dadas as variações de preço que ela possa vir a
sofrer. O conceito pode ser ampliado, no sentido de que não se tem apenas o
propósito de evitar ou diminuir o risco, mas também de assegurar determinado nível
de lucro.
É possível considerar duas categorias de hedge: de venda e de compra. A
primeira delas é apropriada para o agente que possui o ativo no presente ou terá
sua posse no futuro. Como exemplo, suponha um investidor que deseja se proteger
contra a queda de preços de ações que possui; para tanto, entrará no mercado
vendendo contratos futuros
4
, garantindo, assim, o preço desejado para seu ativo.
Já o hedge de compra se aplica aos agentes que têm um passivo ou que no
futuro precisam adquirir um ativo. Um investidor que receia alta dos preços de ativos
de que necessita, buscará adquirir contratos futuros que permitam garantir o
respectivo preço de compra.
Os agentes acima citados têm o objetivo de minimizar os riscos de preço, os
quais são inerentes às suas atividades. Verifica-se que o hedge em mercados
futuros elimina a possibilidade de perdas futuras, mas também anula ganhos futuros
provenientes de alterações favoráveis nos preços à vista.
Contudo, podem existir casos em que o ativo hedgeado não possui as mesmas
características do objeto do contrato futuro. A operação de hedge é então conhecida
como cross-market hedge. Uma das possibilidades de operação nesse mercado é a
3
Gultekin (1983) e Jorgensen e Terra (2006) foram alguns dos que testaram a relação entre retorno
do mercado acionário e inflação, encontrando apenas relações espúrias entre os dois.
4
O contrato futuro é um compromisso de comprar ou vender um ativo por determinado preço em uma
data futura (Hull, 2006). São poucos os casos em que ocorre a entrega física da mercadoria, porque
os agentes em geral preferem encerrar suas posições, assumindo uma posição inversa à
originalmente adotada.
4
proteção de posições compradas (long) no mercado de renda variável através de
posições em renda fixa, tanto no mercado futuro (contatos DI da BM&F) como
através de títulos públicos ou privados com características especiais (taxa fixa ou
flutuante, atrelados ou não a índices de inflação ou à variação cambial). Operações
dessa natureza são constantemente realizadas por hedge funds e grandes
investidores, que buscam, a partir dessas operações, agregar valor a suas
estratégias de investimento.
A noção de cross-market hedge também surge freqüentemente em jornais e
artigos de revistas. Por exemplo, em artigo no Wall Street Journal em 4 de novembro
de 1997, especula-se sobre a separação entre os mercados de renda fixa e variável
– devida, provavelmente, à alta volatilidade do mercado acionário associada à crise
da Ásia. Em outro artigo no mesmo jornal, em 17 de outubro de 1989, podemos
encontrar: “The sudden flight-to-quality that triggered Friday’s explosive bond-market
rally was reversed yesterday in a flight-from-quality rout. The setback, in which
Treasury bond prices plummeted, reflected a rebound in the stock market and profit-
taking”. Apesar de amplamente discutido nos veículos de comunicação
internacionais, no Brasil esse assunto é pouco abordado pelos periódicos
especializados.
1.3 Revisão da literatura
Evidências indicam que em mercados desenvolvidos os retornos dos mercados
de renda fixa e de renda variável apresentam correlação positiva no longo prazo
(Campbell e Ammer, 1993). Apesar disso, essa correlação pode tornar-se negativa
em determinados momentos, mantendo-se assim por significativos espaços de
tempo (Fleming, Kirby, e Ostdiek, 2002 e Li, 2002).
Entretanto, quando estudamos o caso brasileiro – no qual o fluxo de investimento
estrangeiro em alguns momentos tem mais relevância do que o fluxo de
investimento doméstico –, podemos esperar que essa mudança no padrão de
correlação aconteça com uma freqüência menor, pois em momentos de maior
incerteza, boa parte do fluxo de investimentos não encontra seu destino em outra
classe de ativos, mas deixa o país, independentemente de se tratar do mercado
5
acionário ou de renda fixa. Isso porque, neste caso, os maiores riscos para o
investidor são o risco de fronteira e o cambial, que afetam o mercado doméstico em
sua totalidade. Apesar disso, entender essa relação de retornos e suas variações
tem importantes implicações, como na alocação de ativos e gerenciamento de risco
de uma carteira.
Estudos recentes atestam a existência de indicadores antecedentes no mercado,
que podem dar ferramentas para gestores e investidores na busca pela mais
adequada alocação de seus ativos (Stivers, Sun e Connoly, 2002). Uma forma de se
prover tais indicadores é estudar as relações entre os mercados e a possibilidade de
aplicação de estratégias de hedge que delas se aproveitem (Fleming, Kirby, e
Ostdiek, 1998; e Kodres e Pritsker, 2002). Os primeiros desenvolveram um modelo
de trading especulativo que formaliza a relação entre informação e volatilidade. De
acordo com esse modelo, a relação entre as volatilidades dos mercados é difundida
por duas fontes. A primeira – a informação comum (common information) – é a
informação que afeta mais de um mercado simultaneamente. Informações comuns
estimulam a atividade de negociação de títulos em mais de um mercado, através da
alteração da demanda especulativa do investidor. A segunda fonte de volatilidade é
o chamado information spillover, que ocorre quando um evento afeta um mercado
especifico e provoca atividade em outros mercados, através do cross-market
hedging, por rebalanceamento de portfólios. Embora no mercado norte-americano a
base de dados para esse tipo de teste seja bastante vasta
5
, o mesmo não acontece
para outros países com mercados menos líquidos e desenvolvidos, o que dificulta
sensivelmente a realização de quaisquer trabalhos nesse sentido.
Dessa forma, esta monografia tem por objetivo estudar a correlação entre os
mercados brasileiros de renda fixa e renda variável, e os impactos do aumento da
volatilidade e do volume de operações nessa medida. Para tanto, utilizamos a
volatilidade diária dos retornos do Ibovespa
6
e o volume relativo de ações
constituintes desse índice transacionadas diariamente. Estudos indicam que a
5
Índices semelhantes ao VIX (CBOE Volatility Index), que mede a expectativa de volatilidade do
mercado norte-americano de ações para os 30 dias subseqüentes, e ao DTVR (Detrended Stock
Turnover), que mede a razão entre o número de ações negociadas em bolsa durante determinado
período de tempo e o número de ações em poder dos investidores (“free float”), constituiriam a base
de dados ideal para esse tipo de estudo em qualquer outro país.
6
Forma pela qual é conhecido o índice Bovespa.
6
volatilidade realizada – índice calculado a partir dos retornos históricos diários do
Ibovespa – é um bom previsor da volatilidade futura
7
, e por isso nos ateremos a essa
medida de volatilidade.
7
Quando combinada com a volatilidade implícita, o poder de previsão da volatilidade realizada
aumenta sensivelmente (Chan, Kalimipalli e Sivakumar, 2005). A falta de um índice público de
volatilidade implícita com um histórico robusto impede sua utilização em nosso estudo.
7
2 QUESTÕES EMPÍRICAS E MEDIDAS DE INCERTEZA NO MERCADO DE
AÇÕES
2.1 Questões Empíricas
À luz das considerações expostas na seção 1.3, as seguintes questões devem
ser respondidas:
a) O nível de incerteza do mercado acionário está associado à correlação
futura entre os retornos dos mercados de renda fixa e renda variável?
Veronesi (1999) e (2001) sugerem que novas informações têm grande
influência na mudança das expectativas dos investidores, e que variações na
incerteza no mercado de ações poderiam influenciar o retorno das duas classes
de ativos, renda variável e renda fixa. Por sua vez, Kodres e Pristker (2002)
sugerem que choques em um determinado mercado podem induzir mudanças
de preços em outros mercados, através do cross-maket hedge. Dessa forma, o
alto nível de incerteza no mercado acionário durante períodos prolongados pode
induzir investidores a rever o nível de atratividade desse mercado frente ao
mercado de renda fixa. Assim, nesses períodos podemos ter: (1) uma correlação
maior (absoluta) entre mudanças nos prêmios de risco dos mercados acionário e
de renda fixa, ou (2) uma correlação maior entre as mudanças na expectativa do
fluxo de caixa das ações e mudanças no prêmio de risco do mercado de renda
fixa, ou ainda (3) um efeito combinado de (1) e (2). Se forem verdadeiras as
afirmações acima, pode-se esperar que maior incerteza no mercado de ações
implique maior probabilidade de correlação negativa dos retornos dos mercados
de renda fixa e variável. Nesse caso, pode-se inferir que a hipótese nula é de
que possam existir períodos de correlação negativa de retornos dos mercados
de renda fixa e variável, mas que isso seria um fenômeno ex post.
8
b) A variação da incerteza no mercado acionário está associada à correlação
futura entre os retornos dos mercados de renda fixa e renda variável?
Se (1) aumentos na incerteza do mercado de renda variável são associados
a quedas na expectativa de retornos futuros do mesmo ou a aumento do
respectivo prêmio de risco e se (2) essas mudanças na incerteza do mercado
acionário são também associadas às influências dos apreçamentos entre
mercados (que tendem a diminuir o prêmio de risco do mercado de renda fixa),
então aumentos na taxa de incerteza do mercado acionário podem estar
associados a retornos relativamente maiores dos títulos de renda fixa. Em outras
palavras, períodos de maior incerteza no mercado podem ser associados a um
melhor desempenho relativo do mercado de renda fixa? Nesse caso, a hipótese
nula é de que mudanças nas medidas de incerteza no mercado de ações não
têm relação com a correlação futura de retornos entre os mercados de renda fixa
e renda variável.
2.2 Medidas de Incerteza
Neste estudo, foram adotadas duas proxies para a variável “incerteza”: a
volatilidade do Ibovespa e um índice de turnover das empresas de maior valor de
mercado listadas na Bovespa - Bolsa de Valores de São Paulo.
Seguindo a linha de vários outros trabalhos (Chan, Kalimipalli e Sivakumar, 2005,
Christensen e Prabhala, 1998, Loretan e English, 2000 e Koopman, Jungbacker e
Hol, 2004)
8
, utilizamos a volatilidade realizada (ex-post) – no caso, a volatilidade dos
retornos em dólares do Ibovespa, calculada em janelas rolantes de vinte e um (21)
dias (de t a t + 20). Estudos recentes atestam o alto poder de previsibilidade da
volatilidade realizada (Gabe e Portugal, 2003). Idealmente utilizaríamos a
volatilidade implícita em prêmios de opções referenciadas no Ibovespa, dada a sua
natureza de forward looking, em oposição à volatilidade realizada, que depende da
escolha de um modelo estatístico que é aplicado a dados históricos - backward
8
Estudos recentes utilizam medidas mais apuradas, como a volatilidade dos retornos em períodos de
cinco minutos (Blair, Poon, e Taylor, 2001; Christensen e Prabhala, 1998; e Fleming, 1998).
9
looking, portanto. Aplicando o modelo aos dados históricos, originam-se estimativas
estatísticas da volatilidade passada. Simultaneamente, geram-se previsões da
volatilidade de agora até algum ponto futuro no tempo, chamado de o horizonte de
investimento. Utilizando a volatilidade realizada (ou histórica) ex-post, não nos
limitamos apenas à analise de dados passados para explicar o passado, mas sim
para sua utilização nos modelos de previsão futura.
O índice de turnover, por sua vez, parte da constatação de estudos anteriores
que indicam que o volume de negócios de um ativo pode conter informações
relevantes sobre informações assimétricas, dispersão de expectativas ou mesmo de
mudanças nas oportunidades de investimento. Wang (1994) apresenta um modelo
dinâmico de volumes de negociação, no qual o volume negociado é informação
relevante para o entendimento de como um ativo é apreçado no mercado. Como
hipótese básica, Wang aponta que, quanto maior a assimetria de informação
referente a um determinado ativo, maior será a ocorrência de volumes anormais de
operações após a divulgação de novas informações sobre ele. Pode-se também
inferir que períodos em que a quantidade de negócios com determinado ativo é
superior ao “normal” são aqueles em que há maior variabilidade nas expectativas do
mercado com relação a ele, sendo plausível associar momentos de volumes
relativamente altos de negócios a momentos em que há maior incerteza no mercado
acionário. A metodologia que adotamos é consagrada em inúmeros estudos que
analisam a relação entre o volume anormal de operações de um ativo e alterações
em seu padrão de volatilidade e retorno (Campbell, Grossman, e Wang 1993; Chen,
Hong, e Stein, 2001 e Connolly e Stivers, 2002)
10
3 DADOS E METODOLOGIA
3.1 O Ibovespa e o EMBI+ Brazil
Neste estudo, examinamos os retornos diários das ações das maiores empresas
brasileiras listadas na Bovespa e dos títulos soberanos brasileiros emitidos no
mercado internacional denominados em dólares, de 01 de maio de 2000 a 30 de
junho de 2006. Para isso, foram utilizadas as bases de dados da Bloomberg L.P.,
através do Bloomberg Professional
®
e do banco de investimentos J.P. Morgan, em
seu site de pesquisas http://www.MorganMarkets.com, que disponibiliza informações
sobre o mercado de renda fixa dos países emergentes (como é o caso do Brasil).
Conforme registrado anteriormente, a correlação entre os retornos dos mercados
de renda fixa e renda variável geralmente é positiva. Este estudo empírico busca
examinar algumas hipóteses levantadas pela literatura: Primeiramente, utilizamos a
volatilidade
9
do Ibovespa denominada em dólares. A literatura sugere que a
volatilidade implícita (e por conseqüência, a volatilidade realizada ex-post) pode
refletir tanto o nível quanto a incerteza sobre a volatilidade futura de determinado
ativo. Depois, usaremos um índice calculado empiricamente para descrever o
volume de negócios de algumas das ações mais transacionadas constituintes do
Ibovespa. Calculado a partir do volume ações transacionadas diariamente e do
número de ações em poder dos investidores, este índice deve ser capaz de apontar
com certa precisão anormalidades no padrão de volumes negociados desses ativos.
Neste caso, vale a percepção de que um volume de negócios acima da média
poderia pressupor a antecipação de períodos de maior incerteza no mercado.
Dessa forma, utilizamos o retorno diário do Ibovespa em dólares norte-
americanos e a volatilidade de seu retorno como proxy do mercado acionário. A
carteira do Ibovespa é constituída pelas ações negociadas no mercado à vista,
representando pelo menos 80% da soma dos índices de negociabilidade nos 12
meses anteriores. Ela é refeita a cada quatro meses com a finalidade de atualizar a
9
Preferencialmente, conforme descrito anteriormente, seria interessante a utilização de dados
relativos à volatilidade implícita dos retornos do Ibovespa, mas pela falta de um indicador dessa
natureza para o mercado brasileiro, neste estudo utilizamos a volatilidade realizada ex-post de seus
retornos.
11
representatividade das ações. As quantidades teóricas são alteradas sempre que
há eventos (bonificações, pagamento de dividendos, distribuição de direitos de
subscrição, etc). A utilização do Ibovespa como carteira de mercado tem gerado
algumas críticas, porque ele representa uma carteira teórica baseada na
negociabilidade das ações e não no valor de mercado das companhias, sendo
bastante concentrado em uma pequena quantidade de ações. Apesar das críticas,
estudos demonstraram que ele pode ser utilizado como carteira de mercado (Leite e
Sanvicente, 1995).
Para representar o mercado de renda fixa, utilizamos o J.P. Morgan Emerging
Markets Bond Index Plus Brazil (EMBI+ Brazil) Total Return, que é um índice que
calcula o retorno diário dos títulos soberanos brasileiros mais líquidos denominados
em dólares norte-americanos e transacionados no mercado internacional. O EMBI+
inclui em sua constituição, os Brady Bonds (resultado da renegociação de dívidas
dos países emergentes do início da década de 90 e que hoje são – em sua maioria –
muito pouco negociados), eurobonds e outros empréstimos emitidos por entidades
governamentais. Com dados diários disponíveis desde 01 de janeiro de 1994,
mostrou-se valiosa ferramenta para os testes que foram feitos neste estudo.
Com dados disponíveis desde 1992 e idealizado pelo banco de investimentos
norte-americano J.P. Morgan, o índice EMBI era um benchmark para medir o
desempenho diário dos títulos da dívida dos países emergentes – um mercado que
florescia com a reestruturação dos débitos desses países e o lançamento de títulos
de longo prazo em substituição à dívida antiga. A referência foi batizada de EMBI,
sigla para Emerging Markets Bond Index (Índice de Títulos da Dívida de Mercados
Emergentes), e surgiu para atender aos investidores, que precisavam de uma
medida que mostrasse a diferença do retorno médio diário dos preços dos títulos
emitidos por países emergentes em comparação com o retorno de títulos
semelhantes do Tesouro dos Estados Unidos (referência para o mercado de papéis
de baixíssimo risco). Quanto maior essa diferença, mais aguda seria a percepção de
risco dos investidores em relação a determinado título
10
. A fórmula criada pelo J.P.
Morgan limitava-se a calcular essa diferença e sua variação de um dia para o outro.
10
Inicialmente idealizado como uma medida objetiva de diferenciação de títulos com risco de crédito
soberano com relação aos títulos considerados “risk-free” no mercado, as US Treasuries, hoje
também serve como parâmetro de diferenciação entre créditos soberanos e corporativos de um
mesmo país.
12
O pioneirismo do EMBI e a confiança que sua forma de cálculo inspirou nos
investidores fizeram com que o índice se tornasse a principal referência do mercado
sobre o desempenho dos títulos dos países emergentes. Outros bancos de
investimento criaram mecanismos próprios de avaliação, mas nenhum deles se
tornou um indicador tão conhecido - e consagrado - como o EMBI. Sua fórmula foi
mantida desde sua criação, mas o índice foi sendo modificado para acompanhar a
evolução do mercado de dívida externa. Em 1994, o índice EMBI, que chegou a
reunir papéis de 11 países, foi descontinuado e cedeu lugar para uma referência
mais ampla, o EMBI+, que hoje reúne quase uma centena de títulos de 19 países. A
novidade foi a inclusão de alguns emergentes da Ásia, embora os latino-americanos
representem mais da metade do indicador.
Assim como os demais índices da família EMBI, o EMBI+ mostra os retornos
financeiros obtidos a cada dia por uma carteira selecionada de títulos dos países
emergentes. A unidade de medida do EMBI+ é o ponto-base. Dez pontos-base
equivalem a um décimo de 1%. Os pontos-base mostram a diferença entre a taxa de
retorno dos títulos de países emergentes e a oferecida por títulos de mesmo prazo
emitidos pelo Tesouro dos Estados Unidos. Essa diferença é o spread – ou o spread
soberano (soberano, porque os devedores são os governos nacionais).
A metodologia de cálculo usa uma equação criada para reproduzir fielmente o
ambiente do mercado. Em primeiro lugar, calcula-se o retorno diário de cada título
de dívida, considerando não apenas a variação de seu preço, mas também os juros
devidos. Depois, parte-se para uma ponderação de cada categoria de dívida (títulos
Brady, global bonds ou empréstimos), cada uma com um peso específico, segundo
sua participação no mercado. Por fim, faz-se uma ponderação final, juntando todas
as categorias de títulos da cesta.
A seleção dos países integrantes do EMBI+ tem como critério as notas
concedidas por empresas de classificação de crédito, como a Moody's Investors
Service e a Standard & Poor's (S&P). Um país precisa ter nota BBB+/Baa1 ou
inferior para ser incluído no índice, porque acima dele, quando um país alcança o
investment grade, considera-se que sua economia entrou numa rota sustentável que
reduz significativamente o risco dos investidores. Seus títulos passam a integrar uma
categoria específica de papéis, de risco menor. Assim, quando um país recebe um
rating A-/A3 ou superior das agências, é eliminado do EMBI+ no último dia de
13
negócios do mês. Isso já aconteceu, por exemplo, com a Coréia do Sul e com o
Quatar, em julho e agosto de 2002, respectivamente.
Quando um país entra em default, não necessariamente deixa de integrar o
cálculo do EMBI+. Alguns títulos da Argentina (que ficou insolvente de 2001 a 2005),
continuaram fazendo parte do cálculo, porque continuaram a ser negociados e
mantiveram a liquidez exigida pela metodologia do índice, mas o peso da Argentina
no total do índice caiu. Ficou no topo da tabela de risco do EMBI+, com 7200 pontos-
base em julho de 2002. Mas isso, na verdade, refletiu o nível de taxas de retorno nos
papéis, não o risco de default, pelo motivo óbvio de que o default já havia
acontecido.
Os títulos da dívida que compõem o EMBI+ são selecionados com base em um
rígido critério de liquidez. Países com poucos títulos, ou papéis pouco negociados,
não são considerados. Para ser incorporado ao índice, cada título deve fazer parte
de uma emissão mínima de US$ 500 milhões – se o valor for menor, não é
considerado representativo. Também deve estar a pelo menos dois anos e meio do
vencimento na data de ingresso, e é eliminado quando chega a seis meses do
vencimento. Papéis pouco negociados são removidos a cada final de mês, quando a
composição do índice é revista. Um título expurgado não pode voltar a fazer parte do
índice por pelo menos 12 meses.
3.2 A Volatilidade dos Retornos dos Mercados de Renda Fixa e Variável
A volatilidade dos retornos do Ibovespa e do EMBI+ Brazil foi estimada pelo
método de alisamento exponencial (EWMA – Exponentially-Weighted Moving
Average), que atribui maior peso a observações mais recentes e mais
adequadamente reflete a dinâmica da volatilidade, por aumentar a velocidade de
reação a choques (RiskMetrics
(TM)
, 1996). Trata-se de metodologia cujo uso foi
disseminado por sua adoção no âmbito do RiskMetrics™, do qual seguimos os
seguintes aspectos:
a) Os retornos das séries financeiras são calculados de forma contínua,
tomando-se o logaritmo da relação entre os preços observados nos períodos t e t-1,
como se preços de ativos seguissem a distribuição lognormal;
14
b) O retorno médio é tomado como sendo nulo;
c) O valor do fator de decaimento (λ) foi considerado como sendo igual a 0,94;
d) Para estimar a volatilidade correspondente a período superior a um dia,
aplica-se a chamada “regra da raiz”
11
.
O estimado em questão é dado por:
()
∑
−
=
−
−=
1
0
2
1
t
j
jt
j
t
R
λλσ
(3)
e pode ser calculado recursivamente, a saber:
() ( )
(
)
2
1
2
1
2
1
λλσσ
−×+×=
−
t
t
t
R , (4)
em que λ é o parâmetro de decaimento exponencial,
t
R é o retorno do ativo em t,
definido como
=
−1
ln
t
t
t
P
P
R
, (com
t
P , preço do ativo em t) e
t
σ
é a volatilidade no
dia t. Os resultados obtidos são transformados em volatilidades anualizadas, pela
multiplicação por raiz quadrada de 252.
3.3 Turnover do Mercado Acionário
Seguindo parâmetros de representatividade no Ibovespa e de liquidez, utilizamos
o volume diário de negócios das seguintes empresas: Companhia Vale do Rio Doce
S.A. (VALE5), Petróleo Brasileiro S.A. (PETR4), Usiminas S.A. (USIM5), Banco
Bradesco S.A. (BBDC4), Companhia Siderúrgica Nacional S.A. (CSNA3), Gerdau
S.A. (GGBR4), Banco Itaú Holding Financeira S.A. (ITAU4), União de Bancos
Brasileiros (UBBR11) e Braskem S.A. (BRKM5).
Também coletamos o número de ações em circulação (shares outstanding) a
cada dia das empresas listadas acima, construindo dessa forma o índice de turnover
diário
12
de cada firma, caracterizado pela razão entre o número de ações
transacionadas em determinado dia e seu volume outstanding. A escolha das
11
Para uma análise crítica da regra da raiz, ver Diebold et al., 1997.
12
Wang (1994) apresenta as justificativas teóricas para o uso do turnover como medida de análise.
15
empresas em questão baseou-se no fato de que, primeiramente, seu volume
agregado se aproxima do volume transacionado do mercado acionário como um
todo, dado o seu elevado percentual de representação no Ibovespa ou no IBX-100,
as proxies do mercado acionário brasileiro usualmente utilizadas. Assim, tentamos
contornar problemas relacionados com informações privilegiadas (insider trading),
que poderiam distorcer a realidade do mercado, evidenciando pregões com volumes
anormais de operações. Dessa forma, criamos uma série cujas variações são
resultado, principalmente, do rebalanceamentos de portfólios por investidores.
Na construção de um índice “não tendencioso” de turnover, seguimos Chen,
Hong e Stein (2001), que definem o turnover não tendencioso como o resultado da
diferença entre o turnover diário e sua média móvel dos 21 dias anteriores ao dia em
questão. O ajuste fundamenta-se na idéia de que, por conservadorismo, queremos
eliminar qualquer componente dessa variável que possa decorrer de algum evento
associado a uma empresa específica. Dessa forma, o turnover não tendencioso em t
foi assim definido:
[]
()
−=
∑
=
−
21
1
21
1
i
ittt
TVRTVRDTVR , (1)
em que DTVR
t
é o turnover não tendencioso médio do dia t e TVR
t
é o turnover
médio do dia t das ações das empresas definidas em nosso portfólio.
É necessária também a confecção de uma medida de turnover diário não
esperado, em cuja construção seguimos a metodologia proposta por Connoly e
Stivers (2002), utilizando inclusive sua terminologia. A série temporal de variações
inesperadas de turnover é definida como turnover relativo (RTO
t
) e é estimada como
o resíduo, u
t
, , que se obtém na seguinte regressão:
∑
=
−
++=
10
1
0
k
tktkt
uTVRTVR
γγ
, (2)
em que TVR
t
é o turnover médio do portfólio definido no dia t e os γ
s
são
coeficientes estimados. Dessa forma, RTO
t
é caracterizado como a variação
inesperada do turnover, depois de controladas suas propriedades auto-regressivas.
16
3.4 A Imprevisibilidade do Retorno dos Mercados de Renda Fixa e Variável
Agora, estamos interessados no movimento conjunto das componentes de
imprevisibilidade dos retornos dos mercados de renda fixa e renda variável. Assim,
para controlar qualquer previsibilidade de seus retornos, calculamos as regressões
13
VAR auxiliares (5) e (6), para ortogonalizar os retornos dos mercados e as
informações de incerteza.
RF
t
i
iti
i
ititttt
RVRFCorrelDTVRRVVolRF
εγϕαααα
∑
∑
=
−
=
−−−−
++++++=
3,2,13,2,1
1312110
_
(5)
RV
t
i
iti
i
ititttt
RVRFCorrelDTVRRVVolRV
εφψββββ
∑
∑
=
−
=
−−−−
++++++=
3,2,13,2,1
1312110
_
, (6)
em que RF
t
e RV
t
são os retornos diários dos mercados de renda fixa e renda
variável, Vol_RV
t-1
é a volatilidade realizada do Ibovespa em t-1, DTVR
t-1
é o
turnover não tendencioso obtido em (1) em t-1, Correl
t-1
é a correlação dos retornos
dos mercados de renda fixa e variável nos dias t-1 e t-21 e
RF
t
ε
e
RV
t
ε
(resíduos das
regressões) caracterizam, respectivamente, os retornos não esperados dos
mercados de renda fixa e renda variável, com
i
α
,
i
ϕ
,
i
B ,
i
φ
,
i
γ
e
i
ψ
coeficientes
estimados nas regressões.
As equações (5) e (6) explicam pouco do retorno dos mercados de renda fixa e
renda variável. O R
2
ajustado de (5) é de apenas 6,48%, enquanto que o R
2
ajustado
de (6) é de 4,63%. Para o retorno do mercado de renda fixa (5), apenas o coeficiente
em lag-1 do retorno desse mercado é positivo e tem significância estatística. Com
relação ao retorno do mercado de renda variável (6), também o coeficiente em lag-1
do retorno no mercado de renda fixa é o único positivo e estatisticamente
significativo. A correlação entre os retornos do mercado de renda fixa e o resíduo
das regressões VAR é de 0,963. Para o mercado de renda variável, a correlação
anterior é de 0,973 e o resultado deste estudo empírico é essencialmente idêntico,
seja ele feito utilizando os retornos dos mercados ou os resíduos das regressões (5)
e (6). Assim, para uma interpretação mais fácil de estatísticas como o R
2
ajustado e
melhor entendimento dos testes realizados, faremos uso dos retornos diários dos
13
Todas as estatísticas t (entre parênteses) apresentadas neste trabalho foram calculadas com base
em erros-padrão que consideram a correção de Newey e West (1987).
17
mercados de renda fixa e de renda variável ao invés dos resíduos das regressões
VAR calculadas nesta seção para a demonstração dos resultados na seção 4.
18
4 Resultados
A tabela 1 mostra as estatísticas descritivas dos dados utilizados neste estudo,
os quais cobrem o período compreendido entre 01 de maio de 2000 e 30 de junho
de 2006. As colunas RV, RF, Vol_RV e TVR denotam, respectivamente o retorno
diário do Ibovespa denominado em dólares, o retorno diário do mercado de renda
fixa Brasileiro medido pelo J.P. Morgan Emerging Markets Bond Index, a volatilidade
diária anualizada do Ibovespa e o índice de turnover calculado conforme definido na
seção 3.2.
Tabela 1
Estatísticas Descritivas
RV RF Vol_RV TVR
Mean
0,05% 0,07% 36,58% 0,25%
Median
0,15% 0,13% 33,45% 0,24%
Maximum
14
10,30% 6,34% 87,38% 0,69%
Minimum
-18,21% -9,35% 18,41% 0,06%
Std. Dev.
2,41% 1,11% 12,20% 0,09%
Skewness
-0,433 -0,886 1,322 1,042
Kurtosis (abs.)
6,151 12,61 4,854 4,967
Jarque-Bera
735,97 5.868,17 640,81 504,77
Probability
0 0 0 0
ρ
1
0,144 0,209 0,973 0,566
ρ
2
-0,034 -0,056 0,943 0,435
ρ
3
0,008 -0,046 0,910 0,377
ρ
10
0,006 0,077 0,659 0,269
Observations
1475 1475 1475 1475
A Tabela 1 mostra as estatísticas descritivas dos dados utilizados neste estudo. RV e RF representam, respectivamente, os
retornos percentuais diários dos mercados de renda variável e de renda fixa. Vol_RV é a volatilidade realizada ex-post
anualizada do mercado acionário. TVR é o índice de turnover diário médio das empresas analisadas componentes do
Ibovespa. Mean é a média, Median é a mediana e Maximum e Minimum, respectivamente os valores máximos e mínimos das
séries analisadas. Std. Dev. é o desvio padrão e ρ
i
denota a i-ésima autocorrelação de cada série.
14
As variações do Ibovespa em dólares são resultado da combinação da variação cambial e do
Ibovespa. Como referência, os valores máximo e mínimo de variação do índice foram registrados,
respectivamente em 13/09/2001 e 02/08/2002. O primeiro ocorreu em razão dos atentados de 11 de
setembro nos Estados Unidos, resultando no fechamento dos mercados em todo o mundo. Assim, o
movimento foi um reflexo da queda do Ibovespa em 12% e da alta de 6% do dólar entre os dias 11 e
13 de setembro. Em 02/08/2002, em uma tentativa de acalmar os investidores, declarações do então
candidato Luís Inácio Lula da Silva sobre o futuro da economia animaram os mercados e levaram o
Ibovespa e o Real a se valorizarem 5% no dia. No mercado de renda fixa, o mesmo dia 02/08/2002
registrou a maior alta do EMBI+ (+6,344%), enquanto que dias antes, em 29/07/2002, ainda em meio
à crise de confiança então existente, registrava-se queda de 9,353% desse índice.
19
A tabela 1 também traz algumas informações interessantes sobre as séries de
dados utilizadas. Inicialmente, percebemos que os retornos médios diários dos
mercados de renda fixa e variável não são estatisticamente diferentes de zero, com
desvios padrões de 1,1% e 2,4%, respectivamente. Além disso, ela aponta
probabilidade de 0% para a estatística de Jarque-Bera, indicando que a hipótese
nula de normalidade dos retornos é rejeitada. Os coeficientes ρ
1
, ρ
2
, ρ
3
e ρ
10
são os
auto-vetores das séries e indicam uma baixa autocorrelação dos retornos nos
mercados analisados.
Na tabela 2 temos a matriz de correlações dessas séries.
Tabela 2
Matriz de Correlações
RV RF Vol_RV TVR
RV
1
RF
0,63414 1
Vol_RV
-0,12528 -0,08639 1
TVR
0,04292 0,00022 -0,01838 1
A Tabela 2 mostra as correlações entre as variáveis utilizadas nesse estudo. RV, RF, Vol_RV e TVR representam,
respectivamente, o retorno diário percentual dos mercados de renda variável e de renda fixa, a volatilidade realizada ex-post
do mercado de renda variável e o índice de turnover médio das empresas analisadas constituintes do Ibovespa.
Da ordem de 63%, a correlação entre os retornos diários dos mercados de renda
fixa e variável observada é relativamente alta, se compararmos com resultados
obtidos em países desenvolvidos, como os Estados Unidos (21,8%), Alemanha
(22,7%), Canadá (18,1%), França (29,0%), Itália (29,2%), Inglaterra (23,2%) e Japão
(2,6%) (Stivers, Sun e Connoly, 2002). Também percebemos correlação negativa
entre a volatilidade do mercado acionário e os retornos dos mercados de renda fixa
e variável, o que indica que em períodos em períodos de maior incerteza no
mercado acionário os retornos são mais baixos, em ambos os mercados.
A tabela 3 mostra o teste de Raiz Unitária das séries temporais utilizadas. As
colunas DTVR, RTO e Correl denotam o índice de turnover não tendencioso, o
turnover não esperado e a correlação futura de 21 dias dos retornos diários dos
mercados de renda fixa e variável. Aplicamos o teste de raiz unitária ADF às séries
utilizadas neste estudo, rejeitando a hipótese nula de que elas contêm raiz unitária;
na seleção da defasagem foi utilizado o critério de Schwarz, com defasagem
máxima de 23.
20
Tabela 3
Teste de Raiz Unitária (Augmented Dickey-Fuller)
Valor Crítico
Estatística de teste
(ADF) Número de defasagens
10% 5% 1%
RV
-33,1899 0 -2,5678 -2,8633 -3,4346
RF
-26,7839 1 -2,5678 -2,8633 -3,4346
Vol_RV
-4,2483 21 -2,5678 -2,8633 -3,4346
TVR
-12,4114 3 -3,1284 -3,4129 -3,9643
RTO
-10,3948 19 -3,1284 -3,4129 -3,9644
DTVR
-18,8088 1 -1,6166 -1,941 -2,5665
Correl
-5,1713 20 -2,5678 -2,8633 -3,4346
A Tabela 3 mostra o teste de raíz unitária (ADF) das variáveis utilizadas nesse estudo. RV, RF, Vol_RV, TVR, RTO, DTVR e
Correl repersentam, respectivamente, o retorno diário percentual dos mercados de renda variável e de renda fixa, a
volatilidade realizada ex-post do mercado de renda variável, os índices de turnover médio, não esperado e não tendencioso
das empresas analisadas e a correlação futura de 21 dias dos retornos diários dos mercados de renda fixa e variável.
4.1 A relação entre os retornos dos mercados de renda fixa e renda variável e
a volatilidade realizada do mercado acionário
As figuras 1, 2 e 3 ilustram, respectivamente, a correlação entre os retornos
diários dos mercados de renda fixa e renda variável em intervalos de vinte e um (21)
dias úteis ao longo da amostra (de 02 de maio de 2000 a 30 de junho de 2006), a
volatilidade realizada do Ibovespa em dólares em janelas rolantes de 21 dias e a
sugestão de uma associação entre a volatilidade realizada do Ibovespa e o
comportamento dos mercados.
Figura 1
Correlação entre os Retornos Diários dos Mercados de Renda Fixa e Renda Variável
Intervalos Rolantes de 21 dias (de t = 1 a t = 21)
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
05/00
08/00
11/00
02/01
05/01
08/01
11/01
02/02
05/02
08/02
11/02
02/03
05/03
08/03
11/03
02/04
05/04
08/04
11/04
02/05
05/05
08/05
11/05
02/06
05/06
A figura 1 mostra a série de correlações entre os retornos diários dos mercados de renda fixa e renda variável em intervalos rolantes de 21 dias
21
Figura 2
Volatilidade Realizada do Mercado Acionário
Intervalos Rolantes de 21 dias (de t = 1 a t = 21)
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
05/00
08/00
11/00
02/01
05/01
08/01
11/01
02/02
05/02
08/02
11/02
02/03
05/03
08/03
11/03
02/04
05/04
08/04
11/04
02/05
05/05
08/05
11/05
02/06
05/06
A figura 2 mostra a série de volatilidades realizadas ex-post do mercado acionário em intervalos rolantes de 21 dias
Figura 3
Volatilidade do Mercado Acionário e a Correlação dos Retornos dos Mercados de Renda Fixa e
Renda Variável
Intervalos Rolantes de 21 dias (de t = 1 a t = 21)
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1
05/00
09/00
01/01
06/01
10/01
03/02
08/02
12/02
05/03
09/03
02/04
06/04
11/04
03/05
08/05
12/05
05/06
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Correlação (LHS) Volatilidade (RHS)
A figura 3 mostra a relação entre a correlação entre os retornos diários dos mercados de renda fixa e renda variável e a volatilidade realizada
ex-post do mercado acionário em intervalos rolantes de 21 dias.
Observamos picos de maior volatilidade em 2001 (ataques terroristas aos
Estados Unidos em 11 de setembro de 2001) e 2002 (crise de confiança no mercado
internacional em relação ao futuro do Brasil, com a possível eleição do candidato
Luis Inácio Lula da Silva em outubro daquele ano), com a correlação entre os
retornos dos mercados de renda fixa e renda variável consistentemente alta nesses
22
períodos. A seguir, exploramos como essa relação varia de acordo com a variação
da Vol_RV, procurando respostas às questões empíricas colocadas na seção 2.
4.1.1 Questão Empírica 1: O nível de volatilidade do mercado acionário está
associado à correlação futura entre os retornos dos mercados de renda
fixa e renda variável?
4.1.1.1 Variações na correlação dos retornos de 21 dias úteis dos mercados de
renda fixa e renda variável
Na tabela 4 temos a distribuição da correlação futura (formada nos dias t até
t+21) dado um determinado valor para a Vol_RV
t-1
. Calculamos a correlação entre os
retornos dos mercados de renda fixa e renda variável assumindo que o retorno diário
esperado desses mercados seja igual a zero, assim evitando que altos retornos
médios realizados impliquem previsão de retornos igualmente elevados. A escolha
dos 21 dias úteis da coleta baseou-se no fato de que esse horizonte reflete o prazo
utilizado por muitos dos estudos publicados anteriormente, formando dados mensais
através dos dias que o compõem. Além disso, um mês é o prazo mínimo de resgate
de muitos hedge funds, que têm nos mercados emergentes fonte importante de sua
rentabilidade.
Tabela 4
Resumo estatístico da correlação entre os mercados de renda fixa e variável para 21 dias úteis
Vol_RV Observ.
Proporção de
correlações <0
Correlação
Média
25o.
Percentil Mediana
75o.
Percentil
Todos n = 1475 0,00% 0,643 0,55 0,664 0,762
0% < Vol_RV < 20% n = 10 0,00% 0,135 0,46 0,156 0,558
20% < Vol_RV < 30% n = 530 0,00% 0,482 0,473 0,513 0,679
30% < Vol_RV < 40% n = 474 0,00% 0,674 0,587 0,676 0,786
40% < Vol_RV < 50% n = 266 0,00% 0,774 0,617 0,773 0,773
Vol_RV > 50% n = 195 0,00% 0,855 0,67 0,849 0,831
A Tabela 4 reporta a relação entre a volatilidade realizada ex-post do mercado acionário e a correlação entre os retornos
diários dos mercados de renda fixa e renda variável. O valor de Vol_RV refere-se à volatilidade realizada de t -1. A correlação
futura de 21 dias dos mercados de renda fixa e variável refere-se à correlação entre RF e RV entre os dias t e t + 21.
23
Como resultado dessa análise, percebemos que a correlação entre os retornos
dos mercados de renda fixa e renda variável varia positivamente com a variação do
nível de Vol_RV. Além disso, nas amostras de nossa base de dados, a proporção de
correlações negativas encontradas é de 0%, diferenciando nossos resultados
daqueles obtidos para países desenvolvidos (Stivers, Sun e Connoly, 2002).
4.1.1.2 A distribuição condicional dos retornos do mercado de renda fixa
A seguir, estudamos o comovimento dos retornos dos mercados de renda fixa e
renda variável, da perspectiva do retorno condicional do mercado de renda fixa,
dado o retorno do mercado acionário. Especificamente, estamos interessados em
verificar como a relação
()
tt
RVRFE | varia em função do nível da volatilidade (e,
mais tarde, em função do índice de turnover não tendencioso).
O interesse em
()
tt
RVRFE | (ao invés de
(
)
tt
RFRVE | ) decorre de as variáveis
condicionais – volatilidade e turnover – utilizadas estarem relacionadas à incerteza
no mercado acionário. Assim, o foco do nosso estudo sugere que consideremos que
essa incerteza tenha efeito de primeira ordem no mercado de renda variável e de
segunda ordem no mercado de renda fixa. Assim temos:
()
ttttt
RVCVaRVVolaaaRF
ν
+
+
+
+=
−− 131210
_
, (7)
em que RF
t
e RV
t
são, respectivamente, os retornos diários dos mercados de renda
fixa e renda variável, Vol_RV
t-1
é a volatilidade de RV em t-1, CV
t-1
é uma variável
adicional a seguir explicada. O coeficiente de maior interesse é a
2
, que indica como
o retorno condicional do mercado de renda fixa varia de acordo com o nível da
volatilidade do mercado acionário
15
.
A tabela 5 mostra o resultado da estimação de quatro variações da regressão (7).
Primeiramente, temos a variação de (7) quando restringimos a
2
e a
3
a zero.
Conforme esperado, os resultados mostram uma relação não condicional positiva
entre RF
t
e RV
t
, com R
2
ajustado igual a 39,47% para toda a amostra.
15
Nosso estudo baseia-se na distribuição condicional de retornos do mercado de renda fixa para um
dado nível de retorno do mercado acionário. Assim, os coeficientes estimados não têm como
finalidade explicar o processo de causalidade econômica, mas apenas de documentar uma
associação estatística do comovimento dos retornos dos mercados analisados.
24
Em seguida, variamos (7) restringindo a
3
a zero. Com a
2
igual a 0,424,
concluímos pela variação positiva da relação entre os retornos dos mercados de
renda fixa e renda variável e a volatilidade realizada do mercado acionário, para o
caso em que CV
t-1
é a correlação passada entre os retornos diários dos mercados
de renda fixa e variável de t – 1 a t – 21. Essa variação de (7) foi considerada para
avaliar se a volatilidade de t – 1 traz informações acerca da relação entre os retornos
dos mercados estudados, além da informação contida na correlação histórica. Na
amostra utilizada, a relação positiva entre a volatilidade e os retornos dos mercados
ainda é bastante evidente, com a
2
igual a 0,409. Assim, como a
3
também é
estatisticamente significativo e positivo (a
3
foi estimado 0,323), a correlação histórica
também adiciona poder de previsão à estimação, respondendo afirmativamente à
questão empírica 1.
A figura 1 (seção 4.1) indica um período de correlações persistentemente altas
durante o ano de 2002, mais notadamente após o primeiro trimestre desse ano. Isso
sugere que a crise de confiança vivida pelo Brasil naqueles meses, fruto da
incerteza provocada pela possibilidade do então candidato à presidência da
república Luis Inácio Lula da Silva vencer as eleições daquele ano, possa ter alguma
influência em nossos resultados. A quarta variação de (7) apresenta CV
t-1
igual a um
de 02 de maio de 2002 até 30 de novembro de 2002 e igual a zero nos outros dias.
Encontramos a
3
igual a 0,395, estatisticamente significativo na amostra. Por outro
lado, a
2
perde significância, prejudicando a análise da questão empírica 1.
25
Tabela 5
Volatilidade
t-1
e a relação de retornos diários dos mercados de renda fixa e variável
a
0
a
1
a
2
a
3
R
2
ajustado
Restringindo a
2
& a
3
= 0
0,001 0,286 0 0 39,47%
(2,31) (31,02)
Restringindo a
3
= 0
0,001 0,104 0,424 0 41,00%
(3,04) (3,40) (6,25)
CV
t-1
= Correlação Retornos (t = -1 a t = -21) RF-RV
0,001 -0,102 0,409 0,323 42,04%
(3,10) (2,06) (6,07) (5,24)
CV
t-1
= Dummy “Eleições 2002”
0,001 0,255 -0,102 0,395 50,15%
(3,13) (8,63) (1,43) (16,47)
A Tabela 5 mostra os resultados da seguinte regressão:
onde RF
t
e RV
t
representam, respectivamente, os retornos diários dos mercados de renda fixa e renda variável, Vol_RV
t-1
é a
volatilidade realizada ex-post do mercado acionário em t - 1, υ
t
é o resíduo da regressão e CV
t-1
é a variável condicionante
adicional adotata. O período de observação é de 02/05/2000 a 30/06/2006. A regressão é estimada por OLS, com as
estatísticas t entre parênteses calculadas com base em erros-padrão que consideram a correção de Newey e West (1987).
A dummy "Eleições 2002" define CV
t-1
= 1 de 02 de maio de 2002 até 30 de novembro de 2002 e igual a zero nos outros dias.
4.1.2 Questão Empírica 2: A variação da volatilidade do mercado acionário
está associada à correlação futura entre os retornos dos mercados de
renda fixa e renda variável?
Campbell, Grossman e Wang (1993), Chen, Hong e Stein (2001), Connolly e
Stivers (2002) e Stivers, Sun e Connoly (2002) apresentam evidências de que o
retorno do mercado acionário é negativamente associado a variações do índice de
volatilidade do mercado. Por outro lado, a mesma relação utilizando-se o mercado
de renda fixa não é explorada. As tabelas abaixo exibem indícios dessa relação,
dividindo as observações com relação à variação diária de Vol_RV em percentis e
então calculando a estatística das sub-amostras definidas. As duas tabelas ilustram
a mesma distribuição de amostras, com a tabela 6 ilustrando uma análise estatística
univariada e a tabela 7, bivariada.
Nas tabelas 6 e 7, calculamos a distribuição da correlação entre os mercados em
21 dias para os percentis de variação do índice Vol_RV.
()
,_
131210 ttttt
RVCVaRVVolaaaRF
ν
+
+
+
+=
−−
26
Tabela 6
Variação diária da volatilidade e a correlação entre os mercados de renda fixa e variável
(análise univariada)
∆ Vol_RV Observ. µ (RF) σ (RF) µ (RV) σ (RV)
Todos n = 1475 0,065% 0,0111 0,046% 0,0244
0 - 25˚ percentil n = 369 0,063% 0,0117 0,008% 0,0235
25˚ - 50˚ percentil n = 369 0,047% 0,0111 0,080% 0,0246
50˚ - 75˚ percentil n = 368 0,064% 0,0117 0,141% 0,0245
75˚ - 100˚ percentil n = 369 0,087% 0,0098 -0,044% 0,0248
A Tabela 6 ilustra a associação entre a variação diária de Vol_RV e a relação com os mercados de renda fixa e renda variável.
∆ Vol_RV refere-se ao intervalo de variação diária de Vol_RV dividido em percentis, do mais negativo (0 - 25˚ percentil) ao
mais positivo (75˚ - 100˚ percentil). Na tabela, µ refere-se à média e σ ao desvio padrão de cada sub-amostra analisada.
Tabela 7
Variação diária da volatilidade e a correlação entre os mercados de renda fixa e variável
(análise bivariada)
∆ Vol_RV Observ.
µ (RV -
RF)
σ (RV -
RF)
Proporção 1
RV<0 , RF>0
Proporção 2
RV>0 , RF<0 ρ (RV,RF)
Todos n = 1475 -0,02% 0,0194 15,86% 11,32% 0,6341
0 - 25˚ percentil n = 369 -0,06% 0,0188 20,33% 10,84% 0,6129
25˚ - 50˚ percentil n = 369 0,03% 0,0195 13,01% 14,09% 0,627
50˚ - 75˚ percentil n = 368 0,08% 0,0191 14,40% 10,05% 0,6452
75˚ - 100˚ percentil n = 369 -0,13% 0,0202 15,72% 10,30% 0,653
A Tabela 7 ilustra a associação entre a variação diária de Vol_RV e a relação com os mercados de renda fixa e renda variável.
∆ Vol_RV refere-se ao intervalo de variação diária de Vol_RV dividido em percentis, do mais negativo (0 - 25˚ percentil) ao
mais positivo (75˚ - 100˚ percentil). Na tabela, µ refere-se à média, σ ao desvio padrão e ρ à correlação de cada sub-amostra
analisada e (RV - RF) denota a diferença entre os retornos diários dos mercados de renda variável e renda fixa.
Os resultados sugerem que a correlação entre os mercados de renda fixa e
renda variável aumenta à medida que Vol_RV experimenta fortes variações positivas
e que, à medida que a variação de Vol_RV é maior (em valores absolutos), o
mercado de renda fixa tende a exibir uma melhor performance do que o mercado de
renda variável, o que é consistente com a idéia de cross-market hadge entre os
mercados de renda fixa e renda variável.
27
4.2 A relação entre os retornos dos mercados de renda fixa e renda variável e
índices de turnover do mercado acionário
Considerando a segunda proxy de incerteza do mercado acionário (o turnover),
agora analisamos a relação entre o número relativo de negócios de um ativo (seu
índice de turnover) e os retornos diários dos mercados de renda fixa e renda
variável. Como na seção 4.1, procuraremos responder às questões empíricas 1 e 2;
nossa amostra abrange o período de 02 de maio de 2000 a 30 de junho de 2006.
4.2.1 Questão Empírica 1: O nível de turnover do mercado acionário está
associado à correlação futura entre os retornos dos mercados de renda
fixa e renda variável?
4.2.1.1 Variações na correlação dos retornos de 21 dias úteis dos mercados de
renda fixa e renda variável
A tabela 8 mostra a distribuição das correlações futuras (formada pelos retornos
diários de t até t+21), dado um índice de turnover não tendencioso (DTVR) em t-1.
Tabela 8
Resumo estatístico do turnover não tendencioso e a correlação entre os mercados de renda
fixa e variável para 21 dias úteis
DTVR Observ.
Proporção de
correlações <0
Correlação
Média
25o.
Percentil
Mediana
75o.
Percentil
Todos n = 1475 0,00% 0,643 0,55 0,664 0,762
0 - 25˚ percentil n = 369 0,00% 0,534 0,473 0,546 0,639
25˚ - 50˚ percentil n = 369 0,00% 0,625 0,587 0,628 0,702
50˚ - 75˚ percentil n = 368 0,00% 0,692 0,617 0,685 0,743
75˚ - 100˚ percentil n = 369 0,00% 0,713 0,631 0,705 0,805
A Tabela 8 ilustra a relação entre o turnover não tendencioso do mercado acionário e a correlação entre os retornos diários dos
mercados de renda fixa e renda variável. O DTVR foi dividido em percentis, do mais negativo (0 - 25˚ percentil) ao mais positivo
(75˚ - 100˚ percentil). A correlação futura de 21 dias dos mercados de renda fixa e variável refere-se à correlação entre RF e
RV entre os dias t e t + 21.
28
Os resultados sugerem a existência de uma relação positiva entre o turnover não
tendencioso e a correlação entre os mercados de renda fixa e variável. Nota–se que,
quando o turnover aumenta, a correlação média sobe de 0,534 (no primeiro quartil)
para 0,713 (no último quartil). As figuras 4 e 5 mostram as séries de turnover médio
(TVR) e não tendencioso (DTVR) utilizadas nesse estudo.
Figura 4
Turnover do Mercado Acionário (TVR)
Média em Intervalos Rolantes de 5 dias (de t - 1 a t - 5)
0,00%
0,10%
0,20%
0,30%
0,40%
0,50%
0,60%
01/00
03/00
06/00
09/00
12/00
03/01
06/01
09/01
12/01
03/02
06/02
09/02
12/02
03/03
06/03
09/03
12/03
A figura 4 mostra a série de turnover médio do mercado acionário em intervalos rolantes de 5 dias
Figura 5
Turnover Não Tendencioso do Mercado Acionário (DTVR
t-1
)
-0,30%
-0,20%
-0,10%
0,00%
0,10%
0,20%
0,30%
0,40%
0,50%
05/00
08/00
11/00
02/01
05/01
08/01
11/01
02/02
05/02
08/02
11/02
02/03
05/03
08/03
11/03
02/04
05/04
08/04
11/04
02/05
05/05
08/05
11/05
02/06
05/06
A figura 5 mostra a série de turnover não tendencioso do mercado acionário
29
4.2.1.2 A distribuição condicional dos retornos do mercado de renda fixa
Estimamos a seguinte regressão para investigar a relação entre os retornos dos
mercados de renda fixa e renda variável e o índice de turnover não tendencioso . A
motivação e os objetivos são os mesmos utilizados na seção 4.1.1.2 para a
regressão (7).
()
ttttt
RVCVaDTVRaaaRF
ν
+
+
+
+=
−− 131210
(8)
em que DTVR é o turnover não tendencioso, conforme definido na seção 3.2; os
demais termos têm a mesma conotação dada em (7). Novamente, o interesse
principal concentra-se em a
2,
que indica de que forma o retorno condicional do
mercado de renda fixa varia em função do nível da incerteza do mercado acionário –
no caso, DTVR.
A tabela 9 mostra o resultado da estimação de três variações
16
da regressão (8).
Da mesma forma que na seção 4.1.1.2, temos a variação de (8) quando restringimos
a
3
a zero; a
2
estatisticamente significativo e igual a 24,38, mostrando uma
associação positiva entre o retorno condicional do mercado de renda fixa e o
turnover.
A seguir, temos a variação de (8) quando CV
t-1
é igual à correlação passada (de
t – 1 a t – 21) entre os retornos diários dos mercados de renda fixa e variável. Nesse
caso, como a
3
é estatisticamente significativo e positivo (a
3
foi estimado em 0,349), a
correlação histórica exibe uma relação positiva com o comovimento dos mercados
de renda fixa e renda variável. Como a
2
é positivo e também estatisticamente
significativo, o turnover não tendencioso também adiciona poder de previsão à
estimação, repetindo os resultados da regressão (7).
Finalmente, quando CV
t-1
é igual a um igual a um de 02 de maio de 2002 até 30
de novembro de 2002 e igual a zero nos outros dias, encontramos a
3
igual a 0,395,
estatisticamente significativo. Por outro lado, novamente a
2
perde significância,
prejudicando a análise da questão empírica 1 também neste caso.
16
A primeira variação, com a
2
e a
3
iguais a zero, obviamente levaria ao mesmo resultado encontrado
na seção 4.1.1.2, e por isso foi suprimida da análise, constando apenas da tabela 9.
30
Tabela 9
DTVR
t-1
e a relação de retornos diários dos mercados de renda fixa e variável
a
0
a
1
a
2
a
3
R
2
ajustado
Restringindo a
2
& a
3
= 0
0,001 0,286 0 0 39,47%
(2,31) (31,02)
Restringindo a
3
= 0
0,001 0,278 24,382 0 39,64%
(2,29) (28,23) (2,27)
CV
t-1
= Correlação Retornos (t = -1 a t = -21) RF-RV
0,001 0,047 28,071 0,35 40,87%
(2,37) (1,11) (2,64) (5,60)
CV
t-1
= Dummy “Eleições 2002”
0,001 0,21 13,165 0,378 50,14%
(3,28) (21,56) (1,35) (17,63)
A Tabela 9 mostra os resultados da seguinte regressão:
onde RFt e RVt são, respectivamente, os retornos diários dos mercados de renda fixa e renda variável, DTVRt-1 é o turnover
não tendencioso do mercado acionário em t - 1, υt é o resíduo da regressão e CVt-1 é a variável condicionante adicional
adotata. O período de observação é de 02/05/2000 a 30/06/2006. A regressão é estimada por OLS, com as estatísticas t entre
parênteses calculadas com base em erros-padrão que consideram a correção de Newey e West (1987).
A dummy "Eleições 2002" define CVt-1 = 1 de 02 de maio de 2002 até 30 de novembro de 2002 e igual a zero nos outros dias.
4.2.2 Questão Empírica 2: A variação do turnover do mercado acionário está
associada à correlação futura entre os retornos dos mercados de renda
fixa e renda variável?
Agora examinamos como varia a correlação entre os mercados de renda fixa e
renda variável em função do turnover não esperado. Para isso, foi utilizado o
turnover não esperado, conforme definido na seção 3.2. A figura 6 mostra a série de
turnover não esperado utilizada nesse estudo e a tabela 10 ilustra o resultado da
análise.
Tabela 10
Turnover não esperado e a correlação entre os retornos diários dos mercados de renda fixa e
variável
RTO Observ. µ (RF) σ (RF) µ (RV) σ (RV) ρ (RV,RF)
Todos n = 1475 0,065% 0,0111 0,046% 0,0241 0,6341
0 - 25˚ percentil n = 369 0,180% 0,0109 0,288% 0,0244 0,643
25˚ - 50˚ percentil n = 369 0,056% 0,01 0,043% 0,0215 0,6634
50˚ - 75˚ percentil n = 368 0,057% 0,0094 0,010% 0,0264 0,6462
75˚ - 100˚ percentil n = 369 -0,033% 0,0135 -0,157% 0,0248 0,6008
A Tabela 10 ilustra a associação entre o turnover não esperado (RTO) e a relação com os mercados de renda fixa e renda
variável. RTO foi dividido em percentis, do mais negativo (0 - 25˚ percentil) ao mais positivo (75˚ - 100˚ percentil). Na tabela, µ
refere-se à média, σ ao desvio padrão e ρ à correlação de cada sub-amostra analisada.
(
)
ttttt
RVCVaDTVRaaaRF
ν
+
+
+
+
=
−− 131210
31
Figura 6
Turnover Não Esperado do Mercado Acionário (RTO
t
)
-0,30%
-0,20%
-0,10%
0,00%
0,10%
0,20%
0,30%
0,40%
0,50%
05/00
08/00
11/00
02/01
05/01
08/01
11/01
02/02
05/02
08/02
11/02
02/03
05/03
08/03
11/03
02/04
05/04
08/04
11/04
02/05
05/05
08/05
11/05
02/06
05/06
A figura 6 mostra a série de turnover não esperado do mercado acionário
A análise da tabela 10 sugere uma relação direta entre o turnover não esperado
(RTO) e o comovimento dos retornos dos mercados de renda fixa e variável, ou seja,
sugere que em dias de maior imprevisibilidade do turnover, os retornos dos
mercados de renda fixa e renda variável são menores. Por exemplo, para o primeiro
quartil, o retorno médio do mercado de renda fixa é de 0,288% e do mercado de
renda variável é 0,18%. No quarto quartil, os retornos médios das amostram são de,
respectivamente, -0,157% e -0,033%. Isso sugere que as influências de cross-
market pricing têm um efeito considerável no retorno do mercado de renda fixa.
32
5 CONCLUSÕES, LIMITAÇÕES E PESQUISAS FUTURAS
Estudamos os retornos diários dos mercados brasileiros de renda fixa e renda
variável no período de 02 de maio de 2000 a 30 de junho de 2006, e examinamos de
que forma medidas de incerteza no mercado acionário se relacionam com variações
na relação entre os retornos dos mercados de renda fixa e variável. Duas proxies de
incerteza foram utilizadas: a volatilidade realizada dos retornos (em dólares) do
Ibovespa e o índice de turnover de ações selecionadas.
Em primeiro lugar, encontramos uma relação direta entre a primeira medida de
incerteza (volatilidade realizada do Ibovespa) e a correlação entre os retornos dos
mercados de renda fixa e renda variável, o que contraria a evidência internacional.
Além disso, a probabilidade de que essa correlação seja negativa é da ordem de
0%. Atribuímos esse resultado a dois fatores:
a) No horizonte estudado, tivemos apenas um momento de maior incerteza (no
segundo semestre de 2002, com a proximidade do período eleitoral e a
desconfiança dos investidores em relação ao futuro da economia em um eventual
mandato do então candidato à presidência Luis Inácio Lula da Silva, do PT), sendo
nossa amostra caracterizada majoritariamente por um período de forte valorização
dos ativos brasileiros no exterior (objetos deste estudo), que viriam a atingir
patamares recordes sucessivos de preços entre 2004 e 2006.
b) Pela baixa capitalização do mercado brasileiro, que tende a ser fortemente
dependente do capital externo. Isso pode ser facilmente mostrado pela relação
direta entre o fluxo de investimento estrangeiro na Bolsa de Valores de São Paulo e
a variação do Ibovespa, que exibem forte correlação positiva. Neste estudo
utilizamos o Ibovespa denominado em dólares (que exibe forte correlação com o
apetite ao risco dos investidores estrangeiros, conforme apontado anteriormente) e o
índice J.P. Morgan Emerging Markets Bond Index Plus Brazil (EMBI+ Brazil) Total
Return, que também tem sua variação fortemente dependente da aversão ao risco
dos investidores estrangeiros, maiores detentores dos títulos emitidos pelo Brasil no
exterior.
33
Em segundo lugar, encontramos indícios de que o retorno do mercado acionário
tende a ser menor do que o retorno do mercado de renda fixa quando há grandes
variações (positivas ou negativas) na volatilidade do mercado acionário.
Em uma análise posterior, tentamos encontrar alguma relação entre o volume de
operações no mercado (turnover) e a correlação entre os mercados. Foram feitas
duas análises, com o turnover não tendencioso (detrended turnover) e com o
turnover não esperado. A amostra utilizada mostrou que há relação direta entre o
turnover não tendencioso e a correlação entre os mercados de renda fixa e renda
variável, enquanto que não encontramos uma relação clara entre o nível de surpresa
do turnover (turnover não esperado) e a correlação entre os mercados.
Coletivamente, os resultados sugerem que o nível de incerteza do mercado
acionário (e sua variação) pode gerar importantes influências de apreçamento cross-
market, conforme sugerido em estudos anteriores (Fleming, Kirby e Ostdiek, 1998,
Kodres e Pritzker, 2002 e Chordia, Sarkar e Subrahmanyam, 2001). Apesar de
nosso estudo apontar que incerteza e correlação têm associação oposta à
encontrada na evidência internacional, nossos resultados também sugerem uma
relação (ainda que de forma indireta) entre os períodos de maior incerteza do
mercado acionário e o um período mais pronunciado de revisão de alocações, com
os investidores não apenas reavaliando a atratividade relativa entre o mercado
acionário e o de renda fixa, mas também entre os ativos de risco e os ativos risk
free. Isso pode ser explicado pelo fato de que o “ativo livre de risco” para os
investidores estrangeiros seria o mercado de títulos públicos norte-americanos (o
mercado de US Treasuries) e não o mercado de renda fixa brasileiro. Essa relação
pode ser explicitada pela forte correlação negativa – mais de 69% em nossa amostra
– entre o retorno do Ibovespa em dólares e o Chicago Board Option Exchange’s
Volatility Index (VIX), que mede a volatilidade implícita das opções do índice S&P500
(índice tido como referência do mercado acionário norte-americano) para os
próximos 30 dias a cada minuto, sendo largamente utilizado como um “termômetro”
da aversão ao risco dos investidores: Um índice alto implica maior volatilidade
esperada para os próximos 30 dias e, portanto, uma menor disposição dos
investidores em alocar seus recursos em ativos de risco (como é o caso dos
mercados emergentes), enquanto um índice baixo leva a conclusões opostas.
34
De um ponto de vista prático, este estudo pode ter diferentes aplicações no
mercado financeiro. Para gestores de recursos, entender a relação de retorno entre
os mercados de renda fixa e variável é questão vital para a alocação de ativos em
uma carteira. Com a popularização de alternativas de investimento tais como o CDS
(Credit Default Swap ou Swap de Crédito)
17
e o Repo (Repurchase Agreements ou
Acordos de Recompra)
18
, a diversificação de carteiras em ativos que podem exibir
forte correlação positiva em momentos de maior incerteza pode também gerar
estratégias de cross-market hedge. Além disso, com a massificação dos produtos
estruturados no mercado internacional, os resultados desse estudo podem
influenciar no apreçamento de novas estratégias, que dependam do comovimento
dos mercados de renda fixa e variável, como estruturas best of ou worst of, onde o
investidor recebe, ao final do investimento, o melhor (ou o pior) de dois ou mais
índices ou ativos escolhidos a priori.
Novas análises a partir da confecção de um índice de volatilidade implícita para o
mercado doméstico podem, de maneira imperativa, colocar em evidência a utilidade
deste estudo para gestores de recursos no Brasil. Assim, as limitações encontradas
neste estudo sugerem alternativas para análises posteriores, tais como a influência
do fluxo de capital de investidores estrangeiros na correlação dos mercados de
renda fixa e renda variável (dada sua forte correlação com o retorno do Ibovespa) e
o uso de dados referentes a aplicações e resgates de fundos de investimento, que
poderiam explicar em parte as variações dos retornos dos mercados. Além disso, a
utilização de dados em reais tais como o Ibovespa e IRF-M (Índice de Renda Fixa de
Mercado), em substituição aos dados utilizados nesse estudo pode trazer novas
evidências empíricas sobre a relação entre a incerteza do mercado acionário e a
correlação entre os retornos dos mercados de renda fixa e renda variável no Brasil,
sendo de grande utilidade para investidores e gestores que não têm acesso ao
mercado internacional.
17
O CDS é um contrato financeiro bilateral onde uma ponta compradora de proteção paga uma taxa
periódica, normalmente expressa com termos de pontos-base (basis-points) fixos por ano sobre a
quantia acertada em troca de um pagamento condicionado a um evento de crédito, como não-
pagamento de obrigações por parte de empresas e entidades governamentais. Se o evento ocorrer, o
vendedor da proteção paga ao comprador a quantia estabelecida para cobrir a perda de crédito
devido.
18
O Repo é um contrato onde o vendedor vende um título de renda fixa com o compromisso de
recomprá-lo em uma determinada data e por um determinado preço.
35
6 BIBLIOGRAFIA
BLAIR, Bevan; POON Ser-Huang; TAYLOR Stephen. Forecasting S&P 100
volatility: The incremental information content of implied volatilities and high-
frequency index returns. Journal of Econometrics, 105, 5-26, 2001.
CAMPBELL, John; AMMER, John. What moves the stock and bond markets? A
variance decomposition for long-term asset returns. The Journal of Finance, 48, 3-
37, 1993.
CAMPBELL, John; GROSSMAN, Sanford; WANG, Jiang. Trading volume and
serial correlation in stock returns. The Quarterly Journal of Economics, 905-939,
1993.
CHAN, Wing H.; KALIMIPALLI , Madhu; SIVAKUMAR , Ranjini. The Economic
Value of Using Realized Volatility in the Index Options Market. Working Paper,
Wilfrid Laurier University, 2005.
CHEN, Joseph; HONG, Harrison; STEIN, Jeremy. Forecasting crashes: Trading
volume, past returns and conditional skewness in stock prices. Journal of Financial
Economics 61, 345-381, 2001.
CHORDIA, Tarun; SARKAR, Asani; SUBRAHMANYAM, Avanidhar. Common
determinants of bond and stock market liquidity: The impact of financial crises,
monetary policy, and mutual fund flows. Working paper, Emory University, the
Federal Reserve Bank of New York, and UCLA, 2001.
CHRISTENSEN, Bent J.; PRABHALA, Nagpurnanand R. The relation between
implied and realized volatility. Journal of Financial Economics 50, 125-150, 1998.
CONNOLLY, Robert; STIVERS, Chris. Momentum and reversals in equity-index
returns during periods of abnormal turnover and return dispersion. The Journal of
Finance, 58, 1521-1556, 2002.
DIEBOLD, Francis X. et al. Converting 1-Day Volatility to h-Day Volatility:
Scaling by √h Is Worse than You Think. Working Paper, The Wharton School,
University of Pennsylvania, 1997.
FAMA, Eugene F. Stock Returns, Real Activity, Inflation, and Money. American
Economic Review 71: pp.545-565, 1981.
FLEMING, Jeff. The quality of market volatility forecasts implied by S&P 100
index options. Journal of Empirical Finance 5, 317-34,1998.
FLEMING, Jeff; KIRBY, Chris; OSTDIEK, Barbara. Information and volatility
linkages in the stock, bond, and money markets. Journal of Financial Economics 49,
111-137, 1998.
36
FLEMING, Jeff; KIRBY, Chris; OSTDIEK, Barbara. The economic value of
volatility timing using "realized" volatility. Journal of Financial Economics 67, 473-
509, 2002.
GABE, João; PORTUGAL, Marcelo S. Volatilidade Implícita Versus Volatilidade
Estatística: Uma Avaliação Para O Mercado Brasileiro A Partir Dos Dados De
Opções E Ações Da Telemar S.A. UFRGS, 2003.
GULTEKIN, Bulent N. Stock Market Returns and Inflation: Evidence from Other
Countries. Journal of Finance, Vol. 38, No. 1, pp. 49-65, 1983.
HULL, John C. Options, Futures and Other Derivatives. 6th edition, International
Edition, Prentice Hall, 744p, 2006.
JORGENSEN, Jan J.; TERRA, Paulo R. S. Revisiting the Causality between
Stock Returns and Inflation: Evidence from Advanced and Emerging Markets.
Working Paper, 2006.
KODRES, Laura; PRITSKER, Matthew. A rational expectations model of
financial contagion. The Journal of Finance 57, 769-799, 2002.
LEITE, Hélio de Paula; SANVICENTE, Antonio Zorattov. Índice Bovespa: Um
padrão para os investimentos brasileiros, Editora Atlas, São Paulo p.68-92, 1995.
LI, Lingfeng. Correlation of stock and bond returns. Working paper, Yale
University, 2002.
LORETAN, Mico; ENGLISH, William B. Evaluating "Correlation Breakdown"
during periods of market volatility. International Finance Discussion Papers 658,
Board of Governors of the Federal Reserve System, 2000.
NEWEY, Whitney K.; WEST, Kenneth D. A Simple, Positive Semi-Definite
Heteroscedasticity and Autocorrelation Consistent Covariance Matrix.
Econometrica, 55, 701-708, 1987.
RISKMETRICS™. Technical Document, 4th edition, J.P. Morgan, 1996.
STIVERS, Chris; SUN, Licheng; CONNOLY, Robert. Stock Market Uncertainty
and the Stock-Bond Return Relation. Journal of Financial and Quantitative Analysis,
Vol. 40, pp. 161-194, March, 2005.
VERONESI, Pietro. Belief-dependent utilities, aversion to state-uncertainty and
asset prices. Working paper, University of Chicago, 2001.
VERONESI, Pietro. Stock market overreaction to bad news in good times: A
rational expectations equilibrium model. The Review of Financial Studies 12, 975-
1007, 1999.
WANG, Jiang. A Model of Competitive Stock Trading Volume. Journal of
Political Economy, 102 ,127-168, 1994.
37
WILSON, Dominic; PURUSHOTHAMAN, Roopa. Dreaming With BRICs: The
Path to 2050. Goldman Sachs' Global Economics Paper No: 99, 2003.
Livros Grátis
( http://www.livrosgratis.com.br )
Milhares de Livros para Download:
Baixar livros de Administração
Baixar livros de Agronomia
Baixar livros de Arquitetura
Baixar livros de Artes
Baixar livros de Astronomia
Baixar livros de Biologia Geral
Baixar livros de Ciência da Computação
Baixar livros de Ciência da Informação
Baixar livros de Ciência Política
Baixar livros de Ciências da Saúde
Baixar livros de Comunicação
Baixar livros do Conselho Nacional de Educação - CNE
Baixar livros de Defesa civil
Baixar livros de Direito
Baixar livros de Direitos humanos
Baixar livros de Economia
Baixar livros de Economia Doméstica
Baixar livros de Educação
Baixar livros de Educação - Trânsito
Baixar livros de Educação Física
Baixar livros de Engenharia Aeroespacial
Baixar livros de Farmácia
Baixar livros de Filosofia
Baixar livros de Física
Baixar livros de Geociências
Baixar livros de Geografia
Baixar livros de História
Baixar livros de Línguas
Baixar livros de Literatura
Baixar livros de Literatura de Cordel
Baixar livros de Literatura Infantil
Baixar livros de Matemática
Baixar livros de Medicina
Baixar livros de Medicina Veterinária
Baixar livros de Meio Ambiente
Baixar livros de Meteorologia
Baixar Monografias e TCC
Baixar livros Multidisciplinar
Baixar livros de Música
Baixar livros de Psicologia
Baixar livros de Química
Baixar livros de Saúde Coletiva
Baixar livros de Serviço Social
Baixar livros de Sociologia
Baixar livros de Teologia
Baixar livros de Trabalho
Baixar livros de Turismo
