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FACULDADE IBMEC SÃO PAULO
Programa de Mestrado Profissional em Economia
Clayton Neves Xavier
A PRECIFICAÇÃO DA LIQUIDEZ NO MERCADO
BRASILEIRO DE AÇÕES
São Paulo
2007
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Clayton Neves Xavier
A precificação da liquidez no mercado brasileiro de ações
Dissertação apresentada ao Programa de Mestrado
Profissional em Economia da Faculdade Ibmec São Paulo,
como parte dos requisitos para a obtenção do título de
Mestre em Economia.
Área de Concentração: Finanças e Macroeconomia
Aplicadas
Orientador:
Prof. Dr. Antonio Zoratto Sanvicente
Ibmec SP
São Paulo
2007
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Xavier, Clayton Neves
A precificação da liquidez no mercado brasileiro de
ações / Clayton Neves Xavier. – São Paulo: Ibmec São Paulo,
2007.
55 f.
Dissertação (Mestrado – Programa de Mestrado Profissional
em Economia. Área de concentração: Finanças e Macroeconomia
Aplicada) – Faculdade Ibmec São Paulo.
1. Finanças 2. Mercado de ações 3. Liquidez
Folha de Aprovação
Clayton Neves Xavier
A precificação da liquidez no mercado brasileiro de ações
Dissertação apresentada ao Programa de Mestrado
Profissional em Economia da Faculdade Ibmec São Paulo,
como parte dos requisitos para a obtenção do título de
Mestre em Economia.
Área de concentração: Finanças e Macroeconomia
Aplicadas
Aprovado em: Junho/2007
Banca Examinadora:
Prof. Dr. Antonio Zoratto Sanvicente
Instituição: Ibmec São Paulo Assinatura:____________________________
Orientador
Prof. Dr. Paulo Beltrão Fraletti
Instituição: Ibmec São Paulo Assinatura:____________________________
Prof. Dr. Willian Eid Junior
Instituição: FGV-EAESP Assinatura:____________________________
Aos meus pais e irmãos
Agradecimentos
Alcançar uma etapa tão importante da vida como esta é muito gratificante,
principalmente por ter tido a oportunidade de participar de um grupo de alunos e de
professores como foi este, da segunda turma de mestrado do IBMEC-SP. Eu gostaria de
agradecer todos os professores e funcionários do IBMEC-SP, em especial ao meu orientador,
Antonio Zoratto Sanvicente, por ter aceitado o meu convite e ter colaborado na elaboração
desta dissertação. Agradeço ao meu companheiro de trabalho e mestrado, Danilo Luís
Damasceno, pelos diversos trabalhos que realizamos juntos e a ajuda mútua no decorrer do
nosso curso.
Aos amigos de mercado, Alexander Pituba, Marcelo Ramos e Marcos Carnelos,
um muitíssimo obrigado pelas discussões acerca dos assuntos relacionados ao mercado
financeiro e aos constantes incentivos para que eu continuasse firme nesta batalha. À
professora Idalina, que foi a primeira pessoa na minha vida de estudante que acreditou em
mim, obrigado por tudo.
Agradeço aos meus colegas de trabalho pelo companheirismo habitual e,
principalmente, aos senhores Hollander e José Carlos, que foram patrocinadores financeiros
do meu curso.
Por fim, obrigado aos meus pais, ao grande Joaquim Mariano, aos meus familiares
e à minha namorada, Camila, pela grande paciência e pelo apoio durante estes dois anos e
meio de curso.
Resumo
Xavier, Clayton Neves. A precificação da liquidez no mercado brasileiro de ações. São
Paulo, 2007. 55 f. Dissertação (Mestrado) – Faculdade de Economia do Ibmec São Paulo.
O objetivo deste trabalho foi verificar a influência da liquidez sobre o retorno de ações no
mercado brasileiro, e aproveitando esse estudo foram testados também a influência do beta
(risco de mercado) e dos índice small-large e low-high, que representam o tamanho da
empresa e a razão valor de mercado/valor patrimonial da ação, respectivamente. Para tanto
foram utilizadas as ações negociadas na Bovespa no período estudado, de janeiro/1994 a
agosto/2006, através da apuração das informações a cada mês e do agrupamento dessas ações
em 30 carteiras, de acordo com seu valor de mercado. Sobre os coeficientes das variáveis
explicativas de retorno das carteiras foi empregada a análise de cross-section em cada mês, a
partir da regressão múltipla por mínimo quadrados ordinários e ponderados para corrigir
possíveis problemas de heterocedasticidade. Com a utilização da cross-section foram obtidas
152 informações de cada coeficiente, nas quais foram aplicados o teste t para verificar a sua
significância. Apenas a estimativa de prêmio do fator de risco que representou o índice small-
large foi significativo, demonstrando que empresas menores propiciaram retornos maiores.
Para a liquidez, alvo principal deste trabalho, o teste estatístico não foi significativo,
indicando que não há evidência de que liquidez é relevante na formação de preços de ações.
De fato, o mercado brasileiro de ações apresenta alto grau de concentração e ações menos
líquidas em muitos casos não possuem informações suficientes para serem analisadas,
limitando o alcance de trabalhos empíricos.
Palavras-chave: mercado brasileiro de ações, retorno e liquidez de ação, modelo de 3 fatores
de Fama e French, análise cross-section.
Abstract
Xavier, Clayton Neves. The pricing of liquidity in the Brazilian market stocks: São Paulo,
2007. 55 s. Dissertation (Mastership) – Faculdade de Economia e Administração. Ibmec São
Paulo.
The objective of this work was to verify the influence of liquidity on stocks’ returns in
Brazilian market. And besides, three others influences were also tested: beta (market risk) and
small-large and low-high index, which represent respectively the company’s size and market-
to-book value. It was used stocks negotiated in Bovespa (São Paulo Stock Exchange) during
the studied period (january/1994 to august/2006), through of verification of data at each
month and the grouping of these stocks in 30 portfolios, in according to its size. On the
portfolios’ factors coefficients was used the cross-sectional regression in each month. The
utilization of cross-section each month led to 152 estimates for each coefficient, in which t
statistics were applied to verify its significance. The estimate of risk factor premium of small-
large index was the only significant one, showing that smaller companies had gotten bigger
returns. For the liquidity, which was the main goal of this work, the statistic test was not
significant, indicating there is no evidence that liquidity is important in the pricing of stocks.
In fact, Brazilian market stocks present high degree of concentration and lesser liquid stocks
rarely provide enough data to be analyzed, reducing the reach of empirical works.
Keywords: Brazilian market stocks, stocks’ return and liquidity, three factors model of Fama
and French, cross-section analysis.
Sumário
Introdução................................................................................................................................10
1 Revisão Bibliográfica ..........................................................................................................13
1.1 Introdução .................................................................................................................................13
1.2 Trabalhos Relevantes................................................................................................................13
2 Metodologia .........................................................................................................................18
2.1 Introdução .................................................................................................................................18
2.2 Dados Utilizados........................................................................................................................18
2.3 Composição e Retorno das Carteiras......................................................................................20
2.4 Cálculo do Coeficiente Beta (sensibilidade ao retorno de mercado) ....................................21
2.5 Cálculo do Coeficiente β
ISL
(sensibilidade ao índice small-large)..........................................22
2.6 Cálculo do Coeficiente β
ILH
(sensibilidade ao índice low-high).............................................23
2.7 Cálculo do Coeficiente Gama (sensibilidade à liquidez da ação)..........................................24
3 Testes Aplicados...................................................................................................................25
3.1 Regressão Múltipla por Mínimos Quadrados Ordinários ou Generalizados......................25
4 Análises dos Resultados.......................................................................................................27
4.1 Resultados dos Testes Aplicados..............................................................................................27
5 Conclusão..............................................................................................................................31
Referências bibliográficas.......................................................................................................33
Apêndice 1 – Ações utilizadas no trabalho .............................................................................35
Apêndice 2 – Estimativa do prêmio por risco dos fatores β, γ, β
ISL
e β
ILH
.............................44
Apêndice 3 – Resultados das análises de cross-section com as outras medidas de liquidez.53
Lista de tabelas
Tabela 1 – Resumo de artigos que trataram o tema liquidez....................................................17
Tabela 2 – Análise de cross-section sem ajuste de heterocedasticidade – equação (6)............29
Tabela 3 – Análise de cross-section com ajuste de heterocedasticidade – equação (7)...........29
Tabela 4 – Análise de cross-section com ajuste de heterocedasticidade – equação (8)...........29
Tabela A.1.1 – Ações utilizadas e quantidade de meses que elas entraram na amostra.....35-43
Tabela A.2.1 – Coeficientes mensais sem ajuste de heterocedasticidade...........................44-46
Tabela A.2.2 – Coeficientes mensais com ajuste de heterocedasticidade – 1/√β...............47-49
Tabela A.2.2 – Coeficientes mensais com ajuste de heterocedasticidade – 1/√γ...............50-52
Tabela A.3.1 – Análise de cross-section sem ajuste de heterocedasticidade – Negócio.........53
Tabela A.3.2 – Análise de cross-section sem ajuste de heterocedasticidade 1/√β – Negócio.53
Tabela A.3.3 – Análise de cross-section sem ajuste de heterocedasticidade 1/√γ – Negócio.53
Tabela A.3.4 – Análise de cross-section sem ajuste de heterocedasticidade – Título.............54
Tabela A.3.5 – Análise de cross-section sem ajuste de heterocedasticidade 1/√β – Título.....54
Tabela A.3.6 – Análise de cross-section sem ajuste de heterocedasticidade 1/√γ – Título.....54
Tabela A.3.7 – Análise de cross-section sem ajuste de heterocedasticidade – Volume..........55
Tabela A.3.8 – Análise de cross-section sem ajuste de heterocedasticidade 1/√β – Volume..55
Tabela A.3.9 – Análise de cross-section sem ajuste de heterocedasticidade 1/√γ – Volume..55
10
Introdução
O mercado financeiro vem sendo alvo de diversos estudos ao longo do tempo, e
com a globalização dos mercados estes estudos foram intensificados. Relatórios contendo
estudos embasados por modelos com fundamentação teórica ou empírica, sejam no campo das
ciências exatas ou outros quaisquer, são usados como material de grande relevância na hora
de investir. Saber o que irá acontecer no futuro sempre aguçou a curiosidade dos homens,
ainda mais quando estamos falando em dinheiro. Na verdade, os agentes desse mercado estão
sempre tentando sair na frente e acertar o timing do mercado é um dos seus maiores desejos.
Esses agentes buscam obter o maior retorno com o menor risco possível, como já destacado
por Markowitz (1959), tido como um dos precursores da Moderna Teoria de Carteiras.
Onde e em qual momento investir é uma das perguntas mais difíceis de ser
respondidas. Logo, estudar o comportamento das taxas de retorno dos ativos disponíveis para
investimento passa a ser fundamental para responder essa questão. Saber o retorno estimado
de um determinado ativo é importante, porém conhecer como é a sua variabilidade e quais as
hipóteses utilizadas para a obtenção desse comportamento não podem ser deixadas de lado.
Quando um investidor tem a clareza desses fatos pode avaliar melhor as suas opções de
investimento, aplicando os seus recursos em um ativo ou uma carteira que melhor atenda ao
seu perfil ou ao seu apetite para tomar risco. Quando se buscam ativo com retorno maior
(menor), o mais provável é que o seu risco também seja maior (menor), caso contrário, dada a
racionalidade dos investidores, os ativos com retorno menor e risco maior sempre seriam
preteridos.
Após Markowitz (1959), os estudos sobre as variações de preços de ativos
financeiros se avolumaram e a importância dada a esse tema tomou proporções gigantescas.
Desses trabalhos, o CAPM (Capital Asset Pricing Model), desenvolvido por Sharpe (1964) e
Lintner (1965) e ampliado por Black (1972), ganhou grande destaque e foi largamente
difundido, seja para avaliação de carteiras ou estimação de custo de capital das empresas. O
CAPM passou a ser um dos principais pontos de trabalhos empíricos, os quais apresentavam
resultados às vezes favoráveis outras vezes não. Dentre tantos trabalhos empíricos realizados,
Fama e Macbeth (1973) apresentaram pontos favoráveis ao modelo CAPM; mais tarde, Fama
e French (1992) incluíram outras variáveis explicativas para os retornos de ações no mercado
11
americano com a finalidade de verificar possíveis anomalias
1
. Em seguida, Fama e French
(1993) desenvolveram o modelo de três fatores, que além do beta, utiliza os índices com base
no tamanho da empresa e na razão valor patrimonial pelo valor de mercado para aumentar o
poder explicativo dos retornos de ações.
Neste trabalho, que busca estudar a relação entre retorno e liquidez de ações no
mercado brasileiro, é utilizado como base o modelo de três fatores de Fama e French (1993)
acrescido da variável liquidez, que é representada pelo índice de negociabilidade (número de
negócios, número de títulos negociados e volume financeiro negociado). A escolha da
variável liquidez ocorreu em razão das constantes notícias veiculadas nos meios de
comunicação, que em muitos casos condicionam o bom retorno de determinadas carteiras de
ações em função da aplicação em ações de menor liquidez, caracterizando o prêmio por falta
de liquidez.
O fato de se esperar que uma ação ou carteira de menor liquidez tenha retorno
esperado maior faz sentido, uma vez que para abrir mão da liquidez e assumir custos maiores
em negociações futuras, em razão da baixa liquidez da ação, os investidores provavelmente
exigiriam um prêmio para assumir investimentos com esse perfil. Contudo, este trabalho
busca testar empiricamente para o mercado brasileiro, mas precisamente para as ações listadas
na Bovespa no período de janeiro de 1994 a agosto de 2006, se há evidência de que a liquidez
é uma variável com poder explicativo de retornos de ações e, caso haja essa evidência, qual
seria a relação entre as duas variáveis.
Aproveitando o estudo sobre liquidez de ações, este trabalho buscou
adicionalmente verificar se existe evidência de que os três fatores propostos por Fama e
French (1993) são significativos para o mercado brasileiro. Para isso, o trabalho foi
estruturado em cinco partes. Na primeira parte, é realizada a revisão de trabalhos que, de
alguma forma, buscaram testar a importância da liquidez na determinação de retornos de
investimentos, bem como os testes realizados com base no modelo de três fatores de Fama e
French (1993) para o mercado brasileiro. Na segunda parte, é apresentada a metodologia
utilizada para o cálculo das variáveis pesquisadas, bem como os dados utilizados e os
tratamentos necessários para a composição das informações. Em seguida, na terceira parte, os
1
Nome dado por diversos autores de trabalhos empíricos para resultados de estudos onde outras variáveis
apresentaram poder explicativo para retorno esperado, o que não é previsto no CAPM, que propõe apenas o beta
(risco de mercado) como variável explicativa.
12
testes aplicados são destacados. Na quarta parte são demonstrados os resultados obtidos e as
análises realizadas e, por fim, na quinta parte, as conclusões são discutidas e expostas.
13
1 Revisão Bibliográfica
1.1 Introdução
Há uma gama enorme de estudos relacionados ao comportamento dos retornos de
ações, portanto manter o foco e concentrar nos trabalhos mais relevantes para o tema proposto
aqui não foi tarefa fácil. Para tanto, foram destacados alguns trabalhos para o mercado
acionário americano, como Fama e French (1992, 1993) e Amihud e Mendelson (1986), e
mais intensamente para o mercado acionário brasileiro. Logo, neste capítulo são apresentados
os principais pontos dos trabalhos que foram utilizados de alguma forma como referência na
confecção do estudo proposto no presente trabalho.
1.2 Trabalhos Relevantes
Após a introdução do enfoque média-variância na análise de desempenho de
investimentos por Markowitz (1959) e posteriormente o desenvolvimento do Capital Asset-
Pricing Model (CAPM) de Sharpe (1964), Lintner (1965), e Black (1972), a Moderna Teoria
de Finanças apresentou rápida evolução.
Na sua versão mais comum, o CAPM propõe que o beta do ativo é o único fator
que afeta o retorno esperado de um ativo. Esta proposta é amparada por algumas premissas
2
que vêm sendo alvo de diversos trabalhos empíricos ao longo tempo. Como em outras
situações da vida, alguns trabalhos apresentaram resultados favoráveis ao CAPM, como
Black, Jensen e Scholes (1972) e Fama e MacBeth (1973). Entretanto, Roll (1977) indica que
não há possibilidade de testar empiricamente a eficiência da carteira de mercado. Banz
(1981), Fama e French (1992), entre outros, realizam trabalhos empíricos incluindo outras
variáveis, como tamanho da firma, e verificam que em muitos casos essas outras variáveis
apresentam poder explicativo melhor do que o próprio beta (risco do mercado).
2
A versão mais comum do CAPM propõe que o risco sistêmico, capturado pelo beta, é o único que afeta o
retorno esperado de um ativo de risco e, se a carteira de mercado for eficiente, existe uma relação linear positiva
entre essas duas variáveis.
14
Fama e French (1992) avaliam o papel conjunto das variáveis beta, tamanho da
empresa (size), razão lucro por preço (E/P)
3
, alavancagem e razão valor patrimonial / valor de
mercado da empresa (BE/ME)
4
em uma análise em cross-section da média dos retornos das
ações listadas na NYSE, AMEX e NASDAQ. Nesse estudo, quando utilizado sozinho, o beta
não apresenta poder de explicação para a média dos retornos das ações no período 1963-1990.
Mesmo para um período maior, 1941-1990, a relação é fraca. Para as demais variáveis, em
uma análise univariada, todas apresentam forte relação com a média dos retornos. Em testes
multivariados, o tamanho da empresa apresenta relação negativa com a média dos retornos e a
variável BE/ME apresenta relação positiva. Os autores dizem que os resultados do trabalho
apontam para uma estrutura multidimensional para os riscos das ações, com o tamanho da
empresa sendo uma das dimensões e a razão BE/ME a outra.
Fama e French (1993) propõem o modelo de três fatores, o qual consiste em que,
além do beta, existe a necessidade da inclusão dos índices SML
5
e HML
6
, os quais refletem o
tamanho da empresa e a razão valor de mercado / valor patrimonial da empresa. Segundo os
autores, a combinação desses dois fatores tem poder explicativo suficiente sobre os retornos,
não sendo necessária à inclusão de outros fatores, como alavancagem e E/P.
No Brasil, trabalhos que buscaram testar empiricamente o comportamento dos
retornos das ações seguiram a mesma linha do processo observado no mercado acionário
norte-americano. Nesses trabalhos foram utilizadas, além de beta, variáveis fundamentalistas,
extraídas dos balanços patrimoniais das empresas, ou mesmo qualitativas, qualidade como da
governança. Entretanto, nesta seção serão destacados os trabalhos que mais se aproximam da
idéia proposta neste trabalho, a saber, testar se a liquidez tem algum poder explicativo dos
retornos de ações.
Sanvicente e Minardi (1998) testaram o papel da liquidez no retorno de ações e se
há algum tipo de prêmio por falta de liquidez. Para tanto, analisaram as ações da Bovespa no
período de setembro/dezembro de 1994 a janeiro/abril de 1998, com o acompanhamento dos
retornos quadrimestrais de 27 carteiras compostas por 10 ações cada e agrupadas pelo índice
3
E/P = earnings/price.
4
BE/ME = book equity/market equity. Esta razão é utilizada para classificar a empresa como sendo de valor,
com maiores valores de BE/ME; ou de crescimento, menores valores de BE/ME.
5
SML = small minus large, que reflete a composição de uma carteira com posições compradas em empresas
pequenas e vendidas em empresas grandes.
6
HML = high minus low, que reflete a composição de uma carteira com posições compradas em empresas de
valor BE/ME alto e vendidas em empresas de valor BE/ME baixo.
15
de negociabilidade. Através de análises por postos
7
e regressão múltipla do retorno das
carteiras com os coeficientes que representavam risco de mercado e liquidez, não encontraram
evidência de prêmio por falta de liquidez. Na verdade, contrário à crença de mercado, ações
mais negociadas apresentaram retornos maiores. Por outro lado, Bruni e Famá (1998), para o
período de julho de 1988 a junho de 1997, assim como Nagano, Merlon e da Silva (2003),
para o período de maio de 1995 a maio de 2000, encontraram evidências de que há um prêmio
por falta de liquidez para as ações no mercado brasileiro. Bruni e Famá argumentam que
ações menos líquidas seriam avaliadas de forma a permitir maiores retornos esperados. Vale
lembrar que, tanto Bruni e Famá (1998) como Nagano, Merlon e da Silva (2003) apuraram
retornos anuais e analisaram outras variáveis fundamentalistas, como endividamento, fluxo de
caixa sobre preço, entre outras, e por isso excluíram de suas amostras empresas financeiras,
mesmo procedimento adotado por Fama e French (1992). Além disso, Nagano, Merlon e da
Silva (2003) incluíram em sua amostra apenas empresas que compunham o índice Ibovespa, o
qual é composto pelas empresas que apresentam maior liquidez durante um determinado
período e é recomposto quadrimestralmente.
Os três trabalhos citados anteriormente sobre o comportamento dos retornos de
ações no mercado brasileiro utilizaram como medida de liquidez o índice de negociabilidade
de cada ação. Contudo, além dessa possibilidade, a liquidez pode ser apurada a partir da
análise do bid-ask spread
8
, como utilizado por Amihud e Mendelson (1986), que analisaram
no período de 1961 a 1980 a relação entre retornos de ações e liquidez, além de beta, com
ações da NYSE. Além disso, nesse trabalho é discutido o efeito conjunto do bid-ask spread e
do horizonte de investimento planejado
9
, pois investidores com a finalidade de investimento
no longo prazo poderiam diluir os custos maiores que envolvem ativos menos líquidos ao
longo do tempo. Amihud e Mendelson dizem que o bid-ask spread pode ser visto como um
prêmio que o negociador cobra para fornecer liquidez, e que as decisões de investimento
deveriam ser avaliadas tanto pela ótica do risco como pela da liquidez. Os resultados desse
trabalho indicam que investimentos menos líquidos deveriam produzir retornos maiores e o
gerenciamento de carteiras deveria considerar o horizonte de tempo planejado.
7
Teste não paramétrico que comparou a correlação entre as 27 carteiras ordenadas por liquidez, de menor
liquidez para maior, e por rentabilidade, da menor rentabilidade para a maior.
8
Bid-ask spread é a diferença entre o preço de oferta de compra e o preço da oferta de venda para um
determinado ativo.
9
Amihud e Mendelson adotam a hipótese de que o retorno esperado é uma função crescente e côncava do bid-
ask spread.
16
James e Edmister (1983) analisam para os anos de 1975, 1977, 1978 e 1979, a
relação entre retornos das ações da NYSE e AMEX, volume de negociação e valor de
mercado. O objetivo foi verificar se o efeito tamanho da empresa é explicado pela diferença
de negociação entre empresas grandes e pequenas em razão do prêmio por falta de liquidez
associado a empresas pequenas ou por má avaliação do risco de empresas pequenas. Os
resultados indicaram que não há evidência de prêmio por falta de liquidez.
Dimson e Hanke (2004) encontraram forte evidência que há um prêmio
economicamente significativo por falta de liquidez. Nesse trabalho foram utilizados os preços
de equity index-linked bonds (ELB)
10
de abril de 1989 a 2001, que são listados na London
Stock Exchange (LSE).
De forma geral, os trabalhos teóricos e empíricos argumentam que investimentos
com baixa liquidez, ou seja, com altos custos de transação, são remunerados pela expectativa
de retorno maior desses investimentos. Por outro lado, alguns estudos verificaram que,
quando há alto custo de transação, o investidor pode mudar o seu comportamento e manter os
investimentos por um prazo maior, diluindo assim os custos com o tempo.
Na Tabela 1 está exposto um breve resumo de alguns artigos que trataram a
relação entre retornos e liquidez.
10
Representam os papéis corporativos negociados cujo payoff replica um índice de fundo de ações livre de
custo, mas cujo volume negociado e a freqüência de transação são baixos.
17
Tabela 1 – Resumo de artigos que trataram o tema liquidez
Autor Objetivo Período Mercado Conclusão
Sanvicente
& Minardi
(1998)
Verificar se há prêmio
por falta de liquidez
set/dez 94 a
jan/abril 98
Ações da
Bovespa
As ações mais
negociadas apresentaram
maior retorno.
Bruni &
Famá
(1998)
Analisar a relação entre
liquidez de uma ação e o
seu retorno
jul/88 a
jun/97
Ações da
Bovespa
Ações menos líquidas
seriam avaliadas de
forma a permitir maiores
retornos esperados.
Nagano,
Merlo & da
Silva
(2003)
Verificar se outras
variáveis, além do Beta,
são significativas para a
análise de retornos das
ações
mai/95 a
mai/00
Ações do
Ibovespa,
exceto
financeiras
Além da constatação da
relação positiva e
significante entre os
riscos sistemáticos,
outras variáveis
fundamentalistas
apresentaram
significância.
Amihud &
Mendelson
(1986)
Examinar o papel da
liquidez na precificação
de ativos
1961-1980 NYSE
É esperado que
investimentos de baixa
liquidez apresentem
retornos maiores.
Dimson e
Hanke
(2004)
Verificar a existência de
um prêmio por falta de
liquidez
abril/89 a
dezembro/01
ELB -
Europa
Existe forte evidência
que há um prêmio
economicamente
significativo por falta de
liquidez.
James e
Edmister
(1983)
Examinar a relação entre
retornos de ações, valor
de mercado e atividade
de negociação
Anos 1975,
1977, 1978 e
1979
NYSE e
AMEX
Diferença em atividades
de negocição não parece
explicar completamente a
existência de um efeito
do tamanho da firma
capaz de influenciar a
estimação do beta. Além
disso, não há evidência
da existência de um
prêmio por falta de
liquidez.
18
2 Metodologia
2.1 Introdução
A escolha da amostra para a realização de um trabalho pode acarretar diferenças
consideráveis nos resultados apurados e levar a conclusões que não espelham de forma fiel a
realidade. Portanto, na tentativa de eliminação de algumas limitações, como viés de
sobrevivência ou exclusão de ações com baixíssima liquidez, foram utilizadas todas as ações
listadas na Bovespa em algum momento do período analisado e que apresentaram
informações suficientes para o objeto desta pesquisa. Nos próximos itens são descritos os
dados que foram utilizados e como os fatores que representam o risco de mercado, o tamanho
da empresa, a razão entre valor de mercado e valor patrimonial e a liquidez da ação foram
calculados.
2.2 Dados Utilizados
Foram coletados os dados mensais das ações listadas na Bovespa no período de
Jun/91 a Ago/06, independentemente da empresa já não ser mais listada.
11
Para cálculo do retorno mensal de cada ação ou índice foi utilizado o preço de
fechamento de cada mês ajustado por proventos, conforme critério da Economática LTDA.
Para apuração da liquidez ou do índice de negociabilidade foram utilizados o
número de negócios, a quantidade de títulos negociados e o volume financeiro negociado de
cada ação.
Como o objetivo deste trabalho é analisar a relação entre o retorno das ações
listadas na Bovespa e as variáveis risco de mercado, tamanho, razão entre valor de mercado e
valor patrimonial da empresa e liquidez da respectiva ação, foram utilizadas as empresas que
apresentaram pelo menos 12 informações nos 30 meses anteriores ao mês t de análise, bem
11
De acordo com a terminologia da Economática, incluindo tanto ações ativas quanto canceladas.
19
como tinham valor de mercado calculado no mês imediatamente anterior. No Apêndice 1
estão listadas todas as ações e quantidade de meses que foram utilizadas neste trabalho.
O retorno de mercado foi representado pelo retorno do Ibovespa
12
, e para a
liquidez foram adotadas quatro medidas, conforme segue:
1) número de negócios da ação i (n) dividido pelo total de negócios no mercado (N);
2) quantidade de títulos negociados da ação i dividida pelo total de títulos negociados no
mercado;
3) volume financeiro negociado da ação i (v) dividido pelo total do volume financeiro
negociado no mercado (V);
4) índice de negociabilidade (
V
v
N
n
*)
A adoção dessas quatro medidas foi motivada pelo fato de haver divergência no
mercado financeiro sobre qual variável poderia representar melhor a liquidez de uma ação.
Uma das possibilidades seria usar o bid-ask spread, conforme Amihud e Mendelson (1986),
mas no mercado brasileiro tal dado não está disponível. Para Brito (1989), “a liquidez de uma
ação deve ser medida pela capacidade de suportar variações de preço em seu mercado com a
colocação de ordens de compra ou venda”. Contudo, a utilização de índices que levam em
consideração o número de negócios, a quantidade de títulos e o volume financeiro negociados,
semelhante ao critério utilizado pela Bovespa na composição do Ibovespa, são os mais usuais
no mercado e em trabalhos empíricos, por exemplo em Bruni e Famá (1998) e Nagano, Merlo
e da Silva (2003), como medida de liquidez. O índice de negociabilidade utilizado neste
trabalho como medida de liquidez é o mesmo proposto por Paula Leite e Sanvicente (1995) e
utilizado por Sanvicente e Minardi (1998). Apesar das demais medidas de liquidez estarem de
certa forma dentro do índice de negociabilidade, a utilização individual delas neste trabalho
busca verificar se há diferença significativa nos resultados quando elas são agrupadas.
12
Apesar das limitações que esse índice possa impor aos testes pelas suas características, o Ibovespa não
representa todas as ações que são listadas na Bovespa, apenas as que fazem parte da carteira teórica, que é
montada a cada quadrimestre com ponderações determinadas pelo índice de negociabilidade. Alguns trabalhos
utilizaram índices com maior representatividade e obtiveram resultados semelhantes aos encontrados utilizando
o Ibovespa.
20
2.3 Composição e Retorno das Carteiras
Antes de explicar quais são os critérios adotados para a composição das carteiras,
vale destacar os motivos que levaram diversos autores a adotar esse procedimento de análise
por carteiras ao invés da análise de ativos individuais. Blume e Friend (1973) justificam a
utilização de betas de carteiras como uma tentativa de minimizar os problemas estatísticos de
uma regressão entre retornos de ativos individuais e betas correspondentes, porque betas de
carteiras tendem a ter erro de estimação menor; além disso o retorno de carteiras tende a ser
menos afetado por flutuações de ativos individuais, o que representa melhor estimativa ex-
post dos retornos esperados ex-ante. Em seus testes, Fama e MacBeth (1973) e Fama e French
(1992) também utilizaram betas de carteiras, mesmo procedimento adotados em diversos
trabalhos sobre o mercado acionário brasileiro.
Neste trabalho, as ações foram agrupadas em 30 carteiras de acordo com a
variável size
13
. Neste caso, a carteira nº. 1 foi composta com as ações das empresas com
menor valor de mercado, e assim sucessivamente, até alcançar a carteira nº. 30, que
contemplou as empresas com os maiores valores. Em cada mês t as carteiras foram
recompostas de acordo com o mesmo critério baseado na variável size.
Para a determinação do valor da variável size (valor de mercado da empresa), foi
utilizado o número de unidades da ação existente no capital social da empresa no trimestre
anterior ao mês em questão, multiplicado pelo preço de fechamento naquele mês. As
empresas com ações ordinárias (ON) e preferenciais (PN) foram tratadas como duas empresas
independentes. Neste caso, o valor de mercado total da ação “ON” foi obtido através da
multiplicação da quantidade total de ações da empresa pelo preço de mercado da ação ON. O
mesmo procedimento foi adotado no caso das ações PN
14
.
Com os critérios descritos anteriormente, o número de ações utilizado ficou entre
263 e 358, com as carteiras compostas no mínimo por 8 ações e no máximo por 12 ações.
O retorno da ação i no mês t foi obtido através da seguinte equação:
R
i,t
= ln(P
i,t
/P
i,t-1
) (1)
onde:
13
É comum utilizar a variável size, que representa o valor de mercado da empresa, para agrupar as ações em
carteiras.
14
Esse mesmo procedimento é adotado pela Economática.
21
R
i,t
= retorno da ação i no mês t;
P
i,t
= preço de fechamento da ação i no mês t;
P
i,t-1
= preço de fechamento da ação i no mês t-1;
ln = logaritmo natural.
O retorno da carteira no mês t foi obtido pela média aritmética dos retornos das
ações que a compunham naquele mês.
2.4 Cálculo do Coeficiente Beta (sensibilidade ao retorno de mercado)
Conforme informado anteriormente, foram utilizadas as ações que tiveram no
mínimo 12 informações (retornos) nos 30 meses anteriores ao mês t analisado. Além disso, no
cálculo de betas foi realizado o ajuste proposto por Scholes e Williams (1977), a fim de
corrigir eventuais problemas de sincronização das séries, uma vez que as cotações das ações
utilizadas no trabalho podem ter sido obtidas em momentos diferentes da cotação do índice de
mercado, o qual é calculado com uma freqüência quase contínua. Sendo assim, o beta foi
calculado da seguinte forma:
ρ
β
β
21
1
1
+
=
∑
−=k
k
(2)
onde:
k = -1 (regressão entre os retornos R
i,t
e R
m, t-1
);
k = 0 (regressão entre os retornos R
i,t
e R
m, t
);
k = 1 (regressão entre os retornos R
i,t
e R
m, t+1
);
ρ = coeficiente de correlação entre R
m, t
e R
m, t-1;
sendo i a ação, m o Ibovespa e t o mês de referência.
Através da equação (2) foi calculado o beta para cada ação, lembrando que nas
regressões simples por mínimos quadrados ordinários foram utilizados os logaritmos dos
22
retornos. Já para cada carteira o beta foi obtido pela média aritmética dos betas das ações que
a compunham no mês t.
2.5 Cálculo do Coeficiente β
ISL
(sensibilidade ao índice small-large)
Para capturar o possível efeito tamanho da empresa sobre o retorno esperado das
ações, foi construído o índice
small-large (ISL). Esse índice, em cada mês t, é a média dos
retornos do total de ações naquele mês, sendo que 50% das ações de empresas de menor valor
de mercado representam uma posição comprada e os outros 50% de empresas de maior valor
de mercado representam uma posição vendida
15
.
Com a determinação do índice
small-large, o coeficiente β
ISL
em cada mês t para
a ação i foi calculado através da regressão simples por mínimos quadrados ordinários dos
retornos desta ação contra os retornos do índice
small-large, conforme equação abaixo:
)(*
,,,, kkiISLkiki
ISLCR
β
+=
(3)
para (t-31) < k < t
onde:
R
i,k
= retorno da ação i no mês k;
ISL
k
= índice small-large no mês k;
C
i,k
= intercepto da equação;
β
ISL,i,k
= coeficiente de sensibilidade da ação i a ISL
k
(índice no mês k);
t = mês de referência de cálculo da
cross-section.
O coeficiente β
ISL,c
da carteira c é resultado da média aritmética dos coeficientes
das ações que a compunham no mês t.
15
Esta posição representa uma venda a descoberto, o que seria possível através do aluguel das ações a serem
vendidas. No mercado acionário brasileiro há a possibilidade de alugar ações junto à Companhia Brasileira de
Liquidação e Custódia (CBLC), mas vale lembrar que há um custo e nem todas as ações têm esta possibilidade.
23
2.6 Cálculo do Coeficiente β
ILH
(sensibilidade ao índice low-high)
Analogamente ao processo descrito no item 2.5, o índice low-high (ILH) busca
capturar um outro provável efeito sobre o retorno esperado das ações, no caso a razão entre
valor de mercado e valor patrimonial
16
(ME/BE) das empresas. As ações de empresas com
valores baixos para essa razão são conhecidas como ações de valor e as com valores altos
como ações de crescimento. O índice
low-high em cada mês t é a média dos retornos do total
de ações naquele mês, sendo que 50% das ações de empresas de menor valor ME/BE
representam uma posição comprada e os outros 50% de empresas de maior valor ME/BE
representam uma posição vendida. Além dos critérios mencionados no item 2.2, as ações de
empresas com valor patrimonial negativo no mês t não foram utilizadas na composição do
índice
low-high naquele período, pois já se encontravam em grandes dificuldades financeiras
ou mesmo em processo de concordata, fatos esses suficientes para a exclusão dessas ações.
O coeficiente β
ILH
em cada mês t para a ação i foi calculado através da regressão
simples por mínimos quadrados ordinários dos retornos desta ação contra os retornos do
índice
low-high, de acordo com a seguinte equação:
)(*
,,,, kkiILHkiki
ILHCR
β
+=
(4)
para (t-31) < k < t
onde:
R
i,k
= retorno da ação i no mês k;
ILH
k
= índice low-high no mês k;
C
i,k
= intercepto da equação;
β
ILH,i,k
= coeficiente de sensibilidade da ação i a ILH
k
(índice no mês k);
t = mês de referência de cálculo da
cross-section.
O coeficiente β
ILH,c
da carteira c é resultado da média aritmética dos coeficientes
das ações que a compunham no mês t.
16
O valor patrimonial da ação foi atualizado trimestralmente em razão de ser esta a periodicidade de divulgação
de balanços das empresas.
24
2.7 Cálculo do Coeficiente Gama (sensibilidade à liquidez da ação)
O coeficiente gama, que representa a sensibilidade às medidas de liquidez, foi
obtido pela regressão simples por mínimos quadrados ordinários dos retornos da ação i contra
o logaritmo natural da sua liquidez, no caso representada pelas quatro medidas citadas no item
2.2. Logo, a equação para obtenção do coeficiente gama em cada mês t para a ação i foi:
)ln(*
,,,, kikikiki
liquidezCR
γ
+=
(5)
para (t-31) < k < t
onde:
R
i,k
= retorno da ação i no mês k;
ln(liquidez
i,k
) = logaritmo natural da medida de liquidez da ação i no mês k;
C
i,k
= intercepto da equação;
γ
i,k
= coeficiente de ln(liquidez
i,k
) da ação i;
t = mês de referência de cálculo da
cross-section.
O gama da carteira c é resultado da média aritmética dos gamas das ações que a
compunham no mês t.
25
3 Testes Aplicados
3.1 Regressão Múltipla por Mínimos Quadrados Ordinários ou Generalizados
Com a metodologia explicada no item 2, foram calculados os coeficientes beta,
β
ISL
, β
ILH
e γ para as 30 carteiras analisadas em cada mês t. Como o período de análise vai de
janeiro de 1994 a agosto de 2006, foram obtidas 152 observações de cada coeficiente para
cada carteira. Para a realização da análise de
cross-section foram realizadas regressões
múltiplas por mínimos quadrados ordinários em cada mês t, que podem ser representadas pela
seguinte equação:
tctcttcILHttcISLttctttc
CCCCCR
,,,5,,,4,,,3,,2,1,
****
ε
γ
β
β
β
+
+
+
++= (6)
onde:
R
c,t
= retorno da carteira c no mês t;
β
c,t
= beta da carteira c estimado com os 30 retornos anteriores ao mês t;
β
ISLc,t
= coeficiente β
ISL
da carteira c estimado com os 30 retornos dos índices small-large
anteriores ao mês t;
β
ILHc,t
= coeficiente β
ILH
da carteira c estimado com os 30 retornos dos índices low-high
anteriores ao mês t;
γ
c,t
= gama da carteira c estimado com os 30 índices de liquidez anteriores ao mês t;
C
1,t
= intercepto da equação;
C
2,t
= prêmio por risco do fator β;
C
3,t
= prêmio por risco do fator β
ISL
;
C
4,t
= prêmio por risco do fator β
ILH
;
C
5,t
= prêmio por risco do fator γ;
ε
c,t
= erro da regressão.
Na equação (6), supomos que os ε
c,t
sejam termos estocásticos não-
correlacionados com média zero e variância constante σ
2
. Isto é:
E(ε
c,t
) = 0 var(ε
c,t
) = σ
2
cov(ε
i
, ε
j
) = 0
26
Contudo, freqüentemente quando trabalhamos com análise de
cross-section a
variância não é constante, ou seja, há heterocedasticidade.
Para corrigir este eventual problema e transformar o termo estocástico em
homocedástico, foram realizados testes dividindo a equação (6) por √β
c,t
ou √γ
c,t
, gerando as
seguintes equações:
tc
tc
tc
tc
t
tc
tcILH
t
tc
tcISL
t
tc
tc
tt
tctc
tc
CCCCC
R
,
,
,
,
,5
,
,,
,4
,
,,
,3
,
,
,2,1
,,
,
*****
1
β
ε
β
γ
β
β
β
β
β
β
ββ
+++++=
(7)
tc
tc
tc
tc
t
tc
tcILH
t
tc
tcÌSL
t
tc
tc
tt
tctc
tc
CCCCC
R
,
,
,
,
,5
,
,,
,4
,
,,
,3
,
,
,2,1
,,
,
*****
1
γ
ε
γ
γ
γ
β
γ
β
γ
β
γγ
+++++= (8)
Os estimadores usados nas equações (7) e (8) são chamados de mínimos
quadrados generalizados ou ponderados.
Com o cálculo da sensibilidade do retorno da carteira c em cada mês t em relação
aos coeficientes beta, β
ISL
, β
ILH
e gama, foi necessário aplicar o teste t para verificar se em
uma análise de
cross-section esses coeficientes tiveram poder explicativo e, caso significativo,
qual a sua relação com o retorno esperado das carteiras. A estatística t para testar a hipótese
de que τ
t
= 0 foi a mesma empregada por Fama e MacBeth (1973):
ns
t
t
t
/)
ˆ
(
ˆ
)
ˆ
(
τ
τ
τ
= (9)
onde:
t
τ
ˆ
= média aritmética da sensibilidade aos coeficientes beta, β
ISL
, β
ILH
ou gama;
)
ˆ
(
τ
s = desvio padrão de cada coeficiente de sensibilidade calculado;
n = número de meses.
27
4 Análises dos Resultados
4.1 Resultados dos Testes Aplicados
De um modo geral, os resultados obtidos, independentemente do tipo de medida
de liquidez utilizada, apontaram para a mesma direção e não sustentam as premissas do
CAPM, no qual o beta do ativo captura todo risco capaz de afetar o retorno esperado de um
ativo de risco em equilíbrio.
Nos testes aplicados, o beta apresentou relação positiva com o retorno, porém,
através do teste t foi verificado que não há evidência que essa relação seja significativa, como
observado por Bruni e Famá (1998). Por outro lado, outros trabalhos realizados para o
mercado acionário brasileiro indicaram que, apesar do beta não ser a única variável com poder
explicativo do retorno esperado, há uma relação positiva e significativa entre essas duas
variáveis, como Mellone Jr. (1999), Costa Jr. e Neves (2000), Alambert (2000) e Nagano,
Merlo e da Silva (2003), além de Sanvicente e Minardi (1998), que após a correção da
autocorrelação dos resíduos chegaram a esse mesmo resultado.
Como foi demonstrado anteriormente, boa parte dos trabalhos realizados para o
mercado acionário brasileiro apontou uma relação positiva e significativa entre o beta e o
retorno esperado de um ativo. Contudo, vale destacar que as amostras e os períodos
analisados são diferentes e outros fatores podem ocasionar diferenças nos resultados, como as
exclusões de empresas financeiras, em razão da estrutura de capital, e de ações que já tinham
seu registro cancelado junto à Bovespa no momento da análise dos respectivos trabalhos, o
que configura o viés de sobrevivência. Este fato não ocorreu neste trabalho, pois todas as
ações foram incluídas na amostra de acordo com os critérios descritos no item 2.2.
Além de calcular a relação entre o retorno esperado e o beta a partir das equações
(6), (7) e (8) e testá-la posteriormente pela equação (9), em uma análise de
cross-section, foi
realizado o mesmo procedimento com o beta sendo o único regressor, depois beta e
coeficientes β
ISL
e β
ILH
sendo os regressores e, por fim, beta e gama sendo os regressores. Em
todas as situações houve relação positiva entre beta e retorno esperado, porém essa não foi
significativa.
28
Para o coeficiente β
ISL
, que representa a sensibilidade ao índice small-large, o
qual foi constituído para capturar o efeito tamanho da empresa sobre o retorno esperado da
ação, conforme explicado no item 2.5, foi observada uma relação positiva e significativa.
Uma relação positiva entre o retorno e o coeficiente β
ISL
indica que ações de empresas com
valor de mercado menor (
small) apresentam possibilidades de retornos maiores. Diversos
trabalhos obtiveram resultados semelhantes, no caso, Fama e French (1993), para o mercado
acionário americano, e Mellone Jr. (1999), Costa Jr. e Neves (2000) e Nagano, Merlo e Silva
(2003), para o mercado brasileiro. Por outro lado, Alambert (2000), Malaga e Securato (2004)
e Nobili (2006) não encontraram evidências de que ações de empresas com valor de mercado
menor proporcionam retornos superiores quando comparados com retornos de ações de
empresas com valor de mercado maior (
large), justificando que as características específicas
da economia brasileira tiveram influência direta nesse resultado. Segundo esses trabalhos, as
empresas menores sofrem com a instabilidade econômica, prejudicando seu desempenho, e as
empresas grandes conseguem enfrentar melhor esse tipo de problema.
Para o coeficiente β
ILH
, que representa a sensibilidade ao índice low-high, o qual
foi constituído para capturar o efeito da razão ME/BE sobre o retorno esperado da ação,
conforme explicado no item 2.6, encontrou-se relação negativa, porém não significativa. Esta
relação negativa entre β
ILH
e o retorno representaria, caso a estatística t fosse elevada, que
ações de crescimento (razão ME/BE alta) proporcionariam retornos maiores. Contudo, pelos
resultados obtidos não há evidência para o período analisado de que a razão ME/BE,
representada pelo índice
low-high, tenha poder explicativo de retornos esperados de ações no
mercado brasileiro. Trabalhos anteriores, por exemplo Mellone Jr. (1999) e Costa Jr. e Neves
(2000), apontaram que ações de valor (razão ME/BE baixo) possuem retornos esperados
maiores.
As análises efetuadas do beta e dos coeficientes β
ISL
e β
ILH
como variáveis
explicativas para o retorno esperado de ações tiveram como objetivo apresentar os resultados
e compará-los a outros trabalhos realizados. Entretanto, o intuito principal deste trabalho é
verificar se a liquidez da ação, quando controlada pelas variáveis beta, β
ISL
e β
ILH
, possui
poder explicativo de retornos esperados e se existe um prêmio por falta de liquidez.
29
Antes de entrar no detalhamento dos resultados obtidos, vale destacar que as
quatro medidas de liquidez não apresentaram resultados significativamente diferentes
17
,
apontando a mesma relação entre gama (sensibilidade à liquidez da ação) e retorno. Portanto,
a análise dos resultados acerca da liquidez da ação foi feita com base no índice de
negociabilidade, e os resultados para as demais medidas de liquidez estão no Apêndice 3.
Os resultados encontrados com o índice de negociabilidade representando a
liquidez da ação estão dispostos nas Tabelas 2, 3 e 4, conforme segue:
Tabela 2 – Análise de
cross-section sem ajuste de heterocedasticidade - equação (6)
Coeficientes Média Estimada Desvio Padrão
Estatística t de
Student
C
1
0,0260 0,1071 2,9904 (*)
C
2
(β) 0,0068 0,0868 0,9667
C
3
(β
ISL
) 0,0035 0,0208 2,0908 (*)
C
4
(β
ILH
) -0,0017 0,0196 -1,0853
C
5
(γ) -0,0171 0,5632 -0,3733
(*) significativo a 5%.
Tabela 3 – Análise de
cross-section com ajuste de heterocedasticidade 1/√β - equação (7)
Coeficientes Média Estimada Desvio Padrão
Estatística t de
Student
C
1
0,0259 0,1095 2,9181 (*)
C
2
(β) 0,0070 0,0950 0,9068
C
3
(β
ISL
) 0,0033 0,0211 1,9087 (*)
C
4
(β
ILH
) -0,0016 0,0212 -0,9413
C
5
(γ) -0,0361 0,6175 -0,7204
(*) significativo a 5%.
Tabela 4 – Análise de
cross-section com ajuste de heterocedasticidade 1/√γ - equação (8)
Coeficientes Média Estimada Desvio Padrão
Estatística t de
Student
C
1
0,0293 0,1082 3,3395 (*)
C
2
(β) 0,0053 0,0955 0,6840
C
3
(β
ISL
) 0,0037 0,0225 2,0430 (*)
C
4
(β
ILH
) -0,0020 0,0214 -1,1654
C
5
(γ) -0,0634 0,7825 -0,9990
(*) significativo a 5%.
17
Apenas a medida de liquidez “número de negócios da ação i dividido pelo total de negócios no mercado”,
quando utilizada a equação (6), apresentou resultado oposto. Contudo, quando foi realizado o ajuste de
heterocedasticidade, conforme equações (7) e (8), os resultados foram semelhantes aos obtidos com as demais
medidas de liquidez.
30
Como é visto nas tabelas, a relação entre o retorno e o gama apresentou ser
negativa, fato este que indicaria que há um prêmio por falta de liquidez. Contudo, o teste
realizado apontou que a relação não é significativa estatisticamente, o que impossibilita a
inferência de análises mais conclusivas acerca do resultado. Conforme comentado na revisão
bibliográfica, James e Edmister (1983) também não encontraram significância nos testes
realizados por eles. Entretanto, os demais trabalhos comentados sobre retornos de ações e
liquidez apresentaram uma relação negativa e significativa entre essas duas variáveis, o que
indicaria a existência de um prêmio por falta de liquidez, com exceção ao trabalho de
Sanvicente e Minardi (1998), que observaram que ações de maior liquidez apresentavam
retornos maiores em suas análises.
A diferença apresentada entre este trabalho e os demais trabalhos talvez esteja
relacionada à escolha da amostra e ao período analisado. Outro ponto de grande importância e
passível de ter sido o responsável pela diferença nos resultados, foi que neste trabalho as
variáveis utilizadas nas regressões como explicativas de retorno esperado de ações foram os
coeficientes das regressões simples entre as próprias variáveis (risco de mercado, índice
small-large, índice low-high e liquidez) e o retorno das ações, fato que não ocorreu em grande
parte dos demais trabalhos que utilizaram a própria variável, exceto para o risco de mercado.
Por fim, dos prêmios por risco dos fatores estudados, conforme especificado nas
equações (6), (7) e (8), apenas o relacionado ao índice
small-large apresentou ser significativo
estatisticamente.
31
5 Conclusão
O mercado de ações no Brasil vem apresentando evolução significativa e o volume
financeiro negociado diariamente na Bovespa tem aumentando consideravelmente. Esse
movimento vem sendo impulsionado pelo aumento da liquidez internacional e,
principalmente, pela estabilidade econômica alcançada pelo Brasil com a implantação do
Plano Real, permitindo um ambiente mais adequado para comparar retornos de investimentos
e aumentar a exposição a riscos. Toda essa situação contribui para que investimentos em
ações passassem a ser mais comuns ao investidor brasileiro.
Um mercado de capitais desenvolvido e forte é muito importante para fomentar o
crescimento econômico de um país, pois é uma opção de financiamento para as empresas que
necessitam de recursos para a expansão de suas operações. Nos últimos anos, houve forte
crescimento de OPI`s
18
e maior participação via home broker
19
nas negociações diárias
realizadas na Bovespa, contribuindo para o aumento do volume financeiro negociado. Este
movimento de novas empresas entrando no mercado de ações aumenta o leque de opções dos
investidores e, ao mesmo tempo, a entrada de novos investidores contribui para a pulverização
das ações, tendo impacto direto na liquidez da ação e no desenvolvimento do mercado
acionário.
Cabe destacar que o nível de desenvolvimento do mercado acionário tem
influência direta sobre os resultados dos testes propostos neste trabalho, uma vez que a
eficiência de mercado depende do número de agentes que participam dele. Um grande número
de investidores e a baixa concentração da carteira de mercado contribuem para a eficiência
desse mercado.
Os resultados obtidos neste trabalho indicam que apenas a estimativa de prêmio de
risco do fator β
ISL
, que representa o efeito tamanho da empresa sobre os retornos das ações,
foi significativa, sendo que ações de empresas menores propiciaram retornos maiores.
18
Ofertas públicas iniciais.
19
Termo relacionado à Bolsa de Valores de São Paulo, referente sistema de negociação através da Internet, que
permite ao usuário dar ordens diretas de compra e venda através da rede.
32
Feitos os melhoramentos introduzidos, em comparação com outras tentativas
existentes na literatura, esta dissertação não encontrou relevância estatística e econômica no
fator liquidez: nem sua falta, nem sua abundância, são relevantes na formação de preços de
ações.
Os resultados encontrados neste trabalho contribuem para um melhor
entendimento do comportamento dos retornos das ações no mercado brasileiro. Contudo, é
necessário destacar que existem limitações para o seu alcance, pois ainda temos uma grande
concentração de negociação em determinadas ações. Além disso, no período analisado,
janeiro de 1994 a agosto de 2006, a economia brasileira passou por profundas mudanças,
apresentando maior amadurecimento nos últimos anos, o que teve influência direta no
mercado de ações.
Para o aprofundamento do estudo proposto aqui, seria de muito valor que trabalhos
futuros analisassem subperíodos dentro do período abordado. Para tanto, eventos como a
desvalorização do real ocorrida em janeiro de 1999 e a crise eleitoral de 2002 seriam bons
critérios de seleção dos subperíodos. Além disso, alguns filtros de seleção das ações, como
um número mínimo de presença na amostra, poderiam ser utilizados para evitar eventuais
distorções nos retornos apurados.
33
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35
Apêndice 1 – Ações utilizadas no trabalho
Tabela A.1.1 – Ações utilizadas e quantidade de meses que elas entraram na amostra
Ação Meses Ação Meses
Acesita ON (ACES3) 152
F Cataguazes PNA (FLCL5)
152
Acesita PN (ACES4) 152
Fertibras PN (FBRA4)
152
Alfa Consorcio ON (BRGE3) 152
Forjas Taurus PN (FJTA4)
152
Alfa Consorcio PNF (BRGE12) 152
Fras-Le PN (FRAS4)
152
Alfa Holding ON (RPAD3) 152
Gerdau Met PN (GOAU4)
152
Alfa Investimentos ON (BRIV3) 152
Gerdau PN (GGBR4)
152
Alfa Investimentos PN (BRIV4) 152
Inepar Construcoes PN (INEP4)
152
Alpargatas PN (ALPA4) 152
Iochp-Maxion PN (MYPK4)
152
Ambev ON (AMBV3) 152
Ipiranga Dist PN (DPPI4)
152
Ambev PN (AMBV4) 152
Ipiranga Pet ON (PTIP3)
152
Aracruz PNB (ARCZ6) 152
Ipiranga Pet PN (PTIP4)
152
Arcelor BR ON (ARCE3) 152
Ipiranga Ref PN (RIPI4)
152
Avipal ON (AVPL3) 152
Itausa ON (ITSA3)
152
Banespa ON (BESP3) 152
Itausa PN (ITSA4)
152
Banespa PN (BESP4) 152
Itautec ON (ITEC3)
152
Bardella PN (BDLL4) 152
Klabin PN (KLBN4)
152
Bco Itau Hold Finan ON (ITAU3) 152
Light ON (LIGT3)
152
Bco Itau Hold Finan PN (ITAU4) 152
Loj Americanas PN (LAME4)
152
Bic Caloi PNB (BCAL6) 152
Mangels PN (MGEL4)
152
Bradesco ON (BBDC3) 152
Marcopolo PN (POMO4)
152
Bradesco PN (BBDC4) 152
Metal Leve PN (LEVE4)
152
Brasil ON (BBAS3) 152
Minupar PN (MNPR4)
152
Brasil Telecom ON (BRTO3) 152
Paranapanema PN (PMAM4)
152
Brasil Telecom PN (BRTO4) 152
Petrobras ON (PETR3)
152
Braskem PNA (BRKM5) 152
Petrobras PN (PETR4)
152
Cemig ON (CMIG3) 152
Plascar PN (PLAS4)
152
Cemig PN (CMIG4) 152
Randon Part PN (RAPT4)
152
Cesp PNA (CESP5) 152
Sadia PN (SDIA4)
152
Confab PN (CNFB4) 152
Souza Cruz ON (CRUZ3)
152
Coteminas PN (CTNM4) 152
Sudameris ON (BFIT3)
152
Duratex PN (DURA4) 152
Suzano Papel PNA (SUZB5)
152
Eletrobras ON (ELET3) 152
Teka PN (TEKA4)
152
Eletrobras PNB (ELET6) 152
Telemar Norte Leste ON (TMAR3)
152
Estrela PN (ESTR4)
152
Telemar Norte Leste PNB (TMAR6)
152
36
Tabela A.1.1 - Continuação
Ação Meses Ação Meses
Eternit ON (ETER3) 152
Telesp ON (TLPP3)
152
Telesp PN (TLPP4) 152 Alfa Consorcio PNE (BRGE11) 146
Unibanco PN (UBBR4) 152 Brasmotor PN (BMTO4) 146
Unipar PNB (UNIP6) 152 Embraco PN (EBCO4) 146
Usiminas PNA (USIM5) 152 Guararapes ON (GUAR3) 146
Vale Rio Doce ON (VALE3) 152 Mundial PN (MNDL4) 146
Vale Rio Doce PNA (VALE5) 152 Sultepa PN (SULT4) 146
Varig PN (VAGV4) 152 Cesp ON (CESP3) 145
Votorantim C P PN (VCPA4) 152 Paul F Luz ON (PALF3) 145
Weg PN (WEGE4) 152 Politeno PNB (PLTO6) 144
Wlm Ind Com PN (SGAS4) 152 Sid Nacional ON (CSNA3) 144
Yara Brasil PN (ILMD4) 152 Arcelor BR PN (ARCE4) 143
Ampla Energ ON (CBEE3) 151 Coteminas ON (CTNM3) 142
Petroquisa PN (PTQS4) 151 Fosfertil PN (FFTL4) 142
Alfa Holding PNA (RPAD5) 150 Gradiente PNA (IGBR5) 141
Alfa Holding PNB (RPAD6) 150 J B Duarte PN (JBDU4) 140
Alpargatas ON (ALPA3) 150 Usiminas ON (USIM3) 140
Cia Hering PN (HGTX4) 150 Tectoy PN (TOYB4) 138
Embraer PN (EMBR4) 150 Trevisa PN (LUXM4) 138
Ferbasa PN (FESA4) 150 Elekeiroz PN (ELEK4) 137
Inds Romi PN (ROMI4) 150 Copel ON (CPLE3) 136
Loj Americanas ON (LAME3) 150 Sid Tubarao PN (CSTB4) 136
Magnesita PNA (MAGS5) 150 Nord Brasil PN (BNBR4) 134
Metisa PN (MTSA4) 150 Recrusul PN (RCSL4) 134
Ripasa PN (RPSA4) 150 Chapeco PN (CHAP4) 133
Trafo PN (TRFO4) 150 Copesul ON (CPSL3) 132
Unibanco ON (UBBR3) 150 Albarus ON (ALBA3) 131
Bombril PN (BOBR4) 149 Whirpool PN (WHRL4) 131
Caemi PN (CMET4) 149 Dimed ON (PNVL3) 130
Besc PNB (BSCT6) 148 Paul F Luz PNA (PALF5) 130
Kuala PN (ARTE4) 148 Pronor PNA (PNOR5) 130
Perdigao PN (PRGA4) 148 Wetzel PN (MWET4) 129
Polialden PN (PLDN4) 148 Alfa Financeira ON (CRIV3) 128
Celesc PNB (CLSC6) 147 Alfa Financeira PN (CRIV4) 128
Guararapes PN (GUAR4) 147 Bunge Brasil ON (MSAN3) 128
37
Tabela A.1.1 - Continuação
Ação Meses Ação Meses
Grazziotin PN (CGRA4) 128 Globex PN (GLOB4) 111
M&G Poliest ON (RHDS3) 128 Iguacu Cafe PNA (IGUA5) 111
Merc Brasil PN (BMEB4) 127 Sam Industr PN (FCAP4) 107
Bunge Brasil PN (MSAN4) 126 LightPar ON (LIPR3) 106
Dixie Toga PN (DXTG4) 126 Brasil PN (BBAS4) 105
Amazonia ON (BAZA3) 125 Sabesp ON (SBSP3) 105
Ipiranga Ref ON (RIPI3) 123 Ferro Ligas PN (CPFL4) 104
Petroflex PNA (PEFX5) 123 Celpe PNA (CEPE5) 103
Petroquimica Uniao PN (PQUN4) 123 Copel PNB (CPLE6) 103
Vigor PN (VGOR4) 123 Oxiteno PN (OXIT4) 103
Aracruz ON (ARCZ3) 122 Schulz PN (SHUL4) 103
Bahia Sul PNA (BSUL5) 122 Banese PN (BGIP4) 102
Mont Aranha ON (MOAR3) 122 Cargill Fertilizant PN (SOLO4) 102
Trikem PN (CPCA4) 122 Usin C Pinto PN (UCOP4) 102
Cremer PN (CREM4) 121 Wiest PN (WISA4) 102
Santista Textil PN (ASTA4) 120 Net PN (NETC4) 101
Unipar ON (UNIP3) 120 Celesc ON (CLSC3) 100
Wlm Ind Com ON (SGAS3) 120 Biobras PN (BIOB4) 99
Fibam PN (FBMC4) 118 Sharp PN (SHAP4) 99
Pao de Acucar PN (PCAR4) 118 Transbrasil PN (TRBR4) 99
Sansuy PNA (SNSY5) 118 Bunge Alimentos PN (CEVA4) 98
Electrolux PN (REPA4) 115 Bunge Fertilizantes PN (MAHS4) 98
Merc S Paulo PN (BMCT4) 115 Nord Brasil ON (BNBR3) 98
Banrisul PN (BRSR4) 114 Petrobras Distrib PN (BRDT4) 98
Coelce PNA (COCE5) 114 Sudameris PN (BFIT4) 98
Pronor PNB (PNOR6) 114 CEB PNA (CEBR5) 97
Tupy PN (TUPY4) 114 Comgas PNA (CGAS5) 97
Coelba ON (CEEB3) 113 Sibra PNC (SIBR7) 97
Docas PN (DOCA4) 113 Antarct Nordeste PNA (IBAN5) 96
Inds Romi ON (ROMI3) 113 Bunge Alimentos ON (CEVA3) 96
Cacique PN (CIQU4) 112 Magnesita ON (MAGS3) 96
Cim Itau PN (ICPI4) 112 Sid Tubarao ON (CSTB3) 96
Manasa PN (MNSA4) 112 Unibanco UnN1 (UBBR11) 96
Besc PNA (BSCT5) 111 Lix da Cunha PN (LIXC4) 94
Gerdau ON (GGBR3) 111 Ipiranga Dist ON (DPPI3) 93
38
Tabela A.1.1 - Continuação
Ação Meses Ação Meses
Millennium PNA (TIBR5) 93 Fertiza PN (FTZA4) 83
Ren Hermann PN (RHER4) 93 Pirelli ON (PIRE3) 83
Rossi Resid ON (RSID3) 93 TAM Transp PN (TAMR4) 83
Schlosser PN (SCLO4) 93 Tele Norte Celular ON (TNCP3) 83
Staroup PN (STRP4) 93 Tele Norte Celular PN (TNCP4) 83
Telemig ON (TMGR3) 93 Telebras Remanesc ON (TELB3) 83
Telemig PNB (TMGR6) 93 Telebras Remanesc PN (TELB4) 83
Cafe Brasilia PN (CAFE4) 92 Telemar-Tele NL Par PN (TNLP4) 83
Gerdau Met ON (GOAU3) 92 Telemig Celul Part ON (TMCP3) 83
Arthur Lange PN (ARLA4) 91 Telemig Celul Part PN (TMCP4) 83
Embraer ON (EMBR3) 91 Tim Participacoes ON (TCSL3) 83
Karsten PN (CTKA4) 91 Tim Participacoes PN (TCSL4) 83
Marisol PN (MRSL4) 91 Vivo Part ON (VIVO3) 83
Petroflex ON (PEFX3) 90 Vivo Part PN (VIVO4) 83
Eletropaulo Metrop PNA (ELPL5) 89 Alfa Consorcio PND (BRGE8) 82
EMAE PN (EMAE4) 89 Brasil T Par ON (BRTP3) 82
S Gobain Canal PN (BARB4) 89 Coinvest PN (IVIL4) 82
S Gobain Vidro ON (VSMA3) 89 Ericsson ON (ERIC3) 82
Amadeo Rossi PN (ROSI4) 87 Ferti Serrana PN (FTSE4) 82
Banrisul ON (BRSR3) 87 Mannesmann ON (MANM3) 82
Celulose Irani ON (RANI3) 87 Micheletto PNA (LETO5) 82
Ericsson PN (ERIC4) 87 Pirelli PN (PIRE4) 82
Paraibuna PN (PRBN4) 87 Santista Alimentos ON (MFLU3) 82
Telemig Celular ON (TMGC3) 87 Telemar-Tele NL Par ON (TNLP3) 82
Tractebel ON (TBLE3) 86 Cofap PN (FAPC4) 81
Amazonia Celula PNB (TMAC6B) 85 Eluma PN (ELUM4) 81
Enersul PNB (ENER6) 85 Samitri PN (SAMI4) 81
Escelsa ON (ESCE3) 85 Souto Vidig ON (PVLT3) 81
S Gobain Canal ON (BARB3) 85 Telebahia ON (TEBA3) 81
Pirelli Pneus PN (PIPN4) 84 Telemig Celular PNC (TMGC7) 81
Brasil T Par PN (BRTP4) 83 Alfa Consorcio PNB (BRGE6) 80
Cambuci PN (CAMB4) 83 Bemge PN (BEMG4) 80
Cyrela Realty PN (CYRE4) 83 Polar PN (POLA4) 80
Embratel Part ON (EBTP3) 83 Brasilit ON (LITS3) 79
Embratel Part PN (EBTP4) 83 Eucatex PN (EUCA4) 79
39
Tabela A.1.1 - Continuação
Ação Meses Ação Meses
Inepar Energia PNA (IENG5) 79 Transmissao Paulist PN (TRPL4) 73
Mannesmann PN (MANM4) 79 Antarct Nordeste ON (IBAN3) 72
Zivi PN (ZIVI4) 79 Braskem ON (BRKM3) 72
Iguacu Cafe PNB (IGUA6) 78 Telebrasilia PN (TBRS4) 72
La Fonte Participac PN (MLFT4) 78 Bemge ON (BEMG3) 71
Polipropileno PN (POPR4) 78 Cemat ON (CMGR3) 71
Tecel.S.Jose PN (SJOS4) 78 Iochp-Maxion ON (MYPK3) 71
Tele Centroeste Cel ON (TCOC3) 78 Pirelli Pneus ON (PIPN3) 71
Tele Centroeste Cel PN (TCOC4) 78 Sao Carlos ON (SCAR3) 71
Tele Leste Celular ON (TLCP3) 78 Sao Carlos PN (SCAR4) 71
Tele Leste Celular PN (TLCP4) 78 Tel B Campo PN (TBCP4) 71
Tele Sudeste Celula ON (TSEP3) 78 CRT Celular ON (CRTP3) 70
Tele Sudeste Celula PN (TSEP4) 78 CRT Celular PNA (CRTP5) 70
America do Sul PNA (BASU5) 77 Rexam BCSA ON (LATS3) 70
Bandeirantes PN (BBCM4) 77 Tim Sul ON (TPRC3) 70
Mendes Jr PNB (MEND6) 77 Ultrapar PN (UGPA4) 70
Nitrocarbono PNA (CARB5) 77 Gera Paranapanema ON (GEPA3) 69
White Martins ON (WHMT3) 77 Mendes Jr PNA (MEND5) 69
Dimed PN (PNVL4) 75 Petroquimica Uniao ON (PQUN3) 69
Joao Fortes ON (JFEN3) 75 Portobello ON (PTBL3) 69
Portobello PN (PTBL4) 75 Tim Nordeste ON (TPEC3B) 68
Elektro PN (EKTR4) 74 Trombini PN (TRMB4) 68
Odebrecht PN (ODBE4) 74 Antarctica Paulista ON (ANTA3) 67
Rasip Agro Pastoril PN (RSIP4) 74 F Guimaraes PN (FGUI4) 67
Tim Nordeste PNB (TPEC6B) 74 Lojas Renner PN (LREN4) 66
Tim Sul PNB (TPRC6) 74 Santander Noroeste PN (BNET4) 66
Tractebel PNB (TBLE6) 74 Paul F Luz PNC (PALF7) 65
AES Tiete ON (GETI3) 73 Sanepar PN (SAPR4) 65
AES Tiete PN (GETI4) 73 Saraiva Livr PN (SLED4) 65
Gera Paranapanema PN (GEPA4) 73 Bandeirante Energ PN (EBEN4) 64
Marcopolo ON (POMO3) 73 Tim Nordeste PNC (TPEC7B) 64
Real ON (REAL3) 73 Banestes ON (BEES3) 63
Real PN (REAL4) 73 Brasmotor ON (BMTO3) 63
Sergen PN (SGEN4) 73 Casa Anglo PN (CABR4) 63
Transmissao Paulist ON (TRPL3) 73 CEB PNB (CEBR6) 63
40
Tabela A.1.1 - Continuação
Ação Meses Ação Meses
Celg PNB (CGOS6) 63 Chapeco ON (CHAP3) 53
Vicunha Textil PNA (VINE5) 63 Fab C Renaux PN (FTRX4) 53
Amazonia Celula PND (TMAC8B) 62 Peve Predios PN (PVPR4) 53
Braskem PNB (BRKM6) 62 Polar ON (POLA3) 53
Ideiasnet ON (IDNT3) 62 Sadia ON (SDIA3) 53
Encorpar PN (ECPR4) 61 Petropar PN (PTPA4) 52
Frangosul PN (FGOS4) 61 Docas ON (DOCA3) 51
Seara Alim ON (SALM3) 61 Telebahia PNA (TEBA5) 51
Seara Alim PN (SALM4) 61 Telefonica Data Hld ON (TDBH3) 51
Tele Nordeste Celul ON (TNEP3) 61 Telefonica Data Hld PN (TDBH4) 51
Tele Nordeste Celul PN (TNEP4) 61 Brampac PN (ITPS4) 50
Bradespar ON (BRAP3) 60 Eternit PN (ETER4) 50
Bradespar PN (BRAP4) 60 Kuala ON (ARTE3) 50
F Cataguazes PNB (FLCL6) 60 Granoleo PN (GRNL4) 49
CBV Ind Mec PN (CBVI4) 59 Telebahia PNB (TEBA6) 49
Celulose Irani PN (RANI4) 59 Antarctica Paulista PN (ANTA4) 48
Copel PNA (CPLE5) 59 Arno PN (ARNO4) 48
DHB PN (DHBI4) 59 Brasperola PNA (BPLA5) 48
Continental PN (CTLU4) 58 Cosipa PN (CSPC4) 48
Lorenz PN (LORZ4) 58 Frigobras PN (FRI4) 48
Acos Villares ON (AVIL3) 56 Rimet PN (REEM4) 48
Amazonia Celular ON (TMAC3B) 56 Sifco PN (SIFC4) 48
Antarctica PB PNA (ANPB5) 56 CEG ON (CEGR3) 47
Millennium PNB (TIBR6) 56 Cim Itau ON (ICPI3) 47
Usiminas PNB (USIM6) 56 Cosipa ON (CSPC3) 47
Varig Transportes PN (VPTA4) 56 Renner Particip PN (RNPT4) 47
Wembley PN (WMBY4) 56 Sondotecnica PNB (SOND6) 47
Fertisul PN (FTSU4) 55 Telemar Norte Leste PNA (TMAR5) 47
Olvebra PN (OLVB4) 55 HSBC Seguros PN (BSEG4) 46
Tekno PN (TKNO4) 55 Maio Gallo PN (GALO4) 46
Telebras ON (TELB3-old) 55 Varig Servicos PN (VPSC4) 46
Telebras PN (TELB4-old) 55 Buettner PN (BUET4) 45
Agroceres PN (SAGR4) 54 Czarina PN (CZAR4) 45
BCN PN (BCNA4) 54 Montreal PN (VEMG4) 45
Iven PN (IVEN4) 54 Tupy ON (TUPY3) 45
41
Tabela A.1.1 - Continuação
Ação Meses Ação Meses
Coelba PNA (CEEB5) 44 FrancesBras ON (BFB3) 35
Brumadinho PN (BRUM4) 43 Glasslite PN (GLAS4) 35
CBC Cartucho PN (CCTU4) 43 Leco PN (LECO4) 34
Cemat PN (CMGR4) 43 Sid Aconorte PNA (ANO5) 34
Coldex PN (CLDX4) 43 Sondotecnica PNA (SOND5) 34
Copas PN (COPA4) 43 Tecnosolo PN (TCNO4) 34
EDN PNA (EDNE5) 43 AES Elpa ON (AELP3) 33
Makro ON (MAKR3) 43 Parmalat PN (LCSA4) 33
CCR Rodovias ON (CCRO3) 42 SPSCS Industrial PN (BFCV4) 33
CEEE Energi Eletri ON (EEEL3B) 42 Unipar PNA (UNIP5) 33
Corbetta PN (CBTA4) 42 Ceterp PN (CETE4) 32
Sid Riogran PN (RIO4) 42 EPTE PN (EPTE4) 32
Azevedo PN (AZEV4) 41 Forjas Taurus ON (FJTA3) 32
Cia Hering ON (HGTX3) 41 Hercules PN (HETA4) 32
Randon Part ON (RAPT3) 41 Olma PN (OLMA4) 32
Antarctica MG PNA (ITLM5) 40 Paranapanema ON (PMAM3) 32
Banestado PN (BEPA4) 40 Whirpool ON (WHRL3) 32
CRT CiaRGTelec PNA (CRGT5) 40 Ceterp ON (CETE3) 31
Lojas Hering PN (LHER4) 40 Kepler Weber ON (KEPL3) 31
Suzano Petroquim PN (SZPQ4) 40 Madeirit PN (MADE4) 31
Tim Nordeste PND (TPEC8B) 40 Mesbla PN (MESB4) 31
Rede Energia ON (REDE3) 39 Tex Renaux PN (TXRX4) 31
Nakata PN (NAKT4) 38 Dohler PN (DOHL4) 30
Progresso PN (BPRG4) 38 Sola PN (SLAL4) 30
Quimica Geral PN (QGNE4) 38 SV Engenhar PN (SAD4) 30
Aquatec PN (AQT4) 37 Coelce ON (COCE3) 29
Bompreco PN (BPCO4) 37 J B Duarte ON (JBDU3) 29
Met Duque PN (DUQE4) 37 Rede Energia PN (REDE4) 29
Nordon Met ON (NORD3) 37 Cemepe PN (MAPT4) 28
Perdigao ON (PRGA3) 37 Elevad Atlas ON (ELAT3) 28
Persico PN (PRSC4) 37 Enxuta PN (TRIC4) 28
CPFL Geracao ON (CPFG3) 36 Hoteis Othon PN (HOOT4) 27
CPFL Geracao PN (CPFG4) 36 Telebrasilia ON (TBRS3) 27
Iguacu Cafe ON (IGUA3) 36 Fras-Le ON (FRAS3) 26
Muller PN (MULL4) 36 Hering Text PN (HGTX44) 26
42
Tabela A.1.1 - Continuação
Ação
Meses
Ação Meses
Imperio PN (IMPE4) 26 Telebahia Celular PNB (TBAC6) 18
Klabin ON (KLBN3) 26 Telerj Cel PNB (TRJC6) 18
Springer ON (SPRI3) 26 Eletrobras PNA (ELET5) 17
Telemig Celular PNG (TMGC13) 26 Seg Alianca Bahia PN (CSAB4) 17
Votec PN (VTEC4) 26 Telemig Celular PNE (TMGC11) 17
IVI PN (VRLM4) 25 Antarctica PI PNB (IBPI6) 16
Orion PN (ORIO4) 25 Petroleo Manguinhos ON (RPMG3) 16
Petrole Manguinhos PN (RPMG4) 25 Springer PNA (SPRI5) 16
CEEE Energi Eletri PN (EEEL4B) 24 Sul America Naciona ON (SASG3) 16
Eletropaul(Antiga) PNB (ELPL11) 24 Telebahia Celular ON (TBAC3) 16
F Cataguazes ON (FLCL3) 24 Wetzel ON (MWET3) 16
Lojas Arapua PN (LOAR4) 24 Amazonia Celular PNA (TMAC5B) 15
Tectoy ON (TOYB3) 24 Docas Imbituba PN (IMBI4) 15
CPFL Piratininga PN (CPFP4) 23 Natura ON (NATU3) 15
GPC Participacoes ON (GPCP3) 23 Panatlantica ON (PATI3) 15
Nacional ON (BNAC3) 23 Prometal PN (PMT4) 15
Nacional PN (BNAC4) 23 ALL America Latina PN (ALLL4) 14
Panatlantica PN (PATI4) 23 Banco Bec ON (BECE3) 14
Cemar ON (ENMA3B) 21 Frigobras ON (FRI3) 14
Inepar Energia ON (IENG3) 21 Gol PN (GOLL4) 14
Mundial ON (MNDL3) 21 Gradiente ON (IGBR3) 14
Vulcabras PN (VULC4) 21 Trafo ON (TRFO3) 14
CMA Part PN (CMMA4) 20 Aes Sul Dist Energ ON (AESL3) 13
Economico PN (BCE4) 20 Antarctica PI PNA (IBPI5) 13
Cedro PN (CEDO4) 19 Banorte ON (BNNE3) 13
Cedro PNB (CEDO6) 19 Cimaf ON (MAFE3) 13
Enersul ON (ENER3) 19 Politeno PNA (PLTO5) 13
Polipropileno Parti PN (PORP4) 19 Amazonia Celula PNE (TMAC11B) 12
Wentex PN (WET4) 19 Bahema ON (BAHI3) 12
Agrale PN (AGRA4) 18 Biomm PN (BIOM4) 12
Beta PNA (BTAS5) 18 Elekeiroz ON (ELEK3) 12
Celg ON (CGOS3) 18 Riosulense PN (RSUL4) 12
Celpa PNA (CELP5) 18 CPFL Energia ON (CPFE3) 11
Const Beter PNB (COBE6B) 18 Lojas Hering ON (LHER3) 11
CTM Citrus PN (CTPC4) 18 Lojas Renner ON (LREN3) 11
43
Tabela A.1.1 - Continuação
Ação Meses Ação Meses
Mahle-Cofap PN (MLCF4) 11 D F Vasconc PN (DFVA4) 5
Melpaper PN (MLPA4) 11 Gazola PN (GAZO4) 5
Economico ON (BCE3) 10 Rio Grande Energia ON (RGEG3) 5
Grendene ON (GRND3) 10 Submarino ON (SUBA3) 5
Mec Pesada PN (MEC4) 10 Correa Ribeiro PN (CORR4) 4
Par Al Bahia PN (PEAB4) 10 Duratex ON (DURA3) 4
Peve-Finasa PN (PVFS4) 10 Real Cons Part ON (RCPR3) 4
TAM PN (TAMM4) 10 Real Cons Part PNE (RCPR11) 4
Celpa PNC (CELP7) 9 Real Cons Part PNF (RCPR12) 4
Celpe PNB (CEPE6) 9 Real Holdings ON (RHPR3) 4
Dasa ON (DASA3) 9 Real Holdings PN (RHPR4) 4
DTCOM Direct ON (DTCY3) 9 Realpar Part ON (RPPR3) 4
Merc Invest PN (BMIN4) 9 Realpar Part PNB (RPPR6) 4
Porto Seguro ON (PSSA3) 9 Sultepa ON (SULT3) 4
SP Turismo ON (AHEB3) 9 Ceval Part PN (CVPT4) 3
Unibanco Hld ON (UBHD3) 9 Cia Paulista Ativos D11 (CPAA11) 3
ALL America Latina ON (ALLL3) 8 Docas Imbituba ON (IMBI3) 3
Technos Rel ON (TCHN3) 8 Localiza ON (RENT3) 3
Telesp Cel ON (TSPC3) 8 Net ON (NETC3) 3
Telesp Cel PNB (TSPC6) 8 Chiarelli PN (CCHI4) 2
Banese ON (BGIP3) 7 Cobrasma PN (CBMA4) 2
Bic Monark ON (BMKS3) 7 Estrela ON (ESTR3) 2
Cach Dourada PN (CDOU4) 7 Habitasul PNA (HBTS5) 2
Elektro ON (EKTR3) 7 Renner Particip ON (RNPT3) 2
Inepar Telecom ON (INET3) 7 Telesp Part ON (TLPP3F) 2
Jaragua Fabril PN (JFAB4) 7 Telesp Part PN (TLPP4F) 2
Mercantil Financeir PN (MERC4) 7 Amelco PN (AMLC4) 1
Seg Alianca Bahia ON (CSAB3) 7 Cica PN (CIC4) 1
Teka ON (TEKA3) 7 Cyrela Realty ON (CYRE3) 1
Tractebel PNA (TBLE5) 7 D F Vasconc ON (DFVA3) 1
Par Al Bahia ON (PEAB3) 6 Ecisa PN (ECIS4) 1
Renar Macas ON (RNAR3) 6 Energias BR ON (ENBR3) 1
Varig ON (VAGV3) 6 Geral de Concreto PN (EMXS4) 1
Aco Altona PN (EALT4) 5 La Fonte Telecom PN (LFFE4) 1
ALL America Latina (ALLL11) 5 OHL Brasil ON (OHLB3) 1
Biomm ON (BIOM3) 5 Saraiva Livr ON (SLED3) 1
CEB ON (CEBR3) 5 Springer PNB (SPRI6) 1
44
Apêndice 2 – Estimativa do prêmio por risco dos fatores β, β
ISL
,
β
ILH
e
γ
Tabela A.2.1 – Coeficientes mensais sem ajuste de heterocedasticidade
Mês C
1
C
2
(β)
C
3
(β
I
S
L
)
C
4
(β
ILH
)
C
5
(
γ
)
Jan/94 0,4039 0,1109 0,0177 -0,0173 0,7551
Fev/94 0,4979 -0,1188 -0,0378 0,0843 -0,5661
mar/94 0,5106 -0,1876 -0,0357 0,0517 -1,4357
abr/94 0,1994 -0,0347 0,0188 -0,0118 0,2161
mai/94 0,3045 0,0293 0,0131 0,0030 -0,2225
Jun/94 0,4226 -0,0044 0,0208 -0,0224 0,1554
Jul/94 0,0428 0,1396 0,0227 -0,0300 0,2698
a
g
o/94 0,0902 0,1223 -0,0087 0,0312 -0,2387
Set/94 0,0719 -0,0168 0,0152 0,0121 0,2398
out/94 0,0657 -0,0491 0,0046 -0,0063 0,1462
nov/94 0,1329 -0,0136 0,0738 0,0017 -0,0351
Dez/94 0,0361 -0,0817 0,0036 0,0045 0,0522
Jan/95 -0,0160 -0,1453 -0,0138 0,0080 -0,0474
Fev/95 -0,0222 -0,0680 0,0082 0,0006 0,4883
mar/95 -0,1022 0,0197 0,0010 0,0024 -0,1162
abr/95 -0,1670 0,3111 -0,0081 -0,0050 -0,2963
mai/95 0,0311 0,0301 0,0072 -0,0148 -0,1676
Jun/95 -0,0825 0,0423 -0,0107 0,0017 -0,0450
Jul/95 0,0957 -0,0926 -0,0361 -0,0004 0,0865
a
g
o/95 -0,3496 0,4084 -0,0127 0,0037 0,2413
Set/95 -0,1790 0,1946 -0,0111 0,0094 -0,1018
out/95 -0,1188 0,0509 -0,0043 -0,0019 0,0822
nov/95 -0,1101 0,1344 0,0133 -0,0146 -0,4594
Dez/95 0,1280 -0,1643 -0,0192 -0,0027 0,0740
Jan/96 -0,2831 0,4622 -0,0151 -0,0014 -0,0990
Fev/96 -0,2320 0,1862 -0,0010 0,0122 0,0120
mar/96 0,0099 -0,0121 0,0058 -0,0056 -0,1191
abr/96 0,0517 0,0405 -0,0029 -0,0131 -0,3331
mai/96 0,0172 0,0944 -0,0102 -0,0074 -0,1460
Jun/96 0,0926 0,0069 0,0073 -0,0193 -0,1755
Jul/96 0,0388 -0,0446 -0,0186 0,0098 -0,1638
a
g
o/96 0,0161 0,0265 0,0222 -0,0308 0,0966
Set/96 0,0103 0,0455 -0,0118 0,0157 -0,7400
out/96 0,0512 -0,0590 -0,0194 0,0206 0,0653
nov/96 0,0429 -0,0641 -0,0184 0,0266 0,0786
Dez/96 0,0411 -0,0382 -0,0114 -0,0137 0,6471
Jan/97 0,0282 0,0683 0,0232 -0,0258 0,2830
Fev/97 0,0556 0,0710 0,0156 -0,0173 -0,3003
mar/97 -0,0287 0,0186 0,0198 -0,0104 0,4188
abr/97 0,0578 0,0081 -0,0529 0,0345 0,1187
mai/97 0,0666 -0,1044 -0,0026 -0,0092 0,2879
Jun/97 0,0663 0,0880 0,0241 0,0036 -0,0476
Jul/97 0,0682 -0,0969 -0,0311 0,0074 -0,2789
a
g
o/97 0,0091 -0,0312 0,0326 0,0046 0,2419
Set/97 -0,0287 0,0334 -0,0036 -0,0156 0,6204
out/97 -0,0837 0,0154 0,0417 -0,0163 -1,3485
nov/97 -0,0978 -0,0153 -0,0202 0,0013 -1,1550
Dez/97 -0,0456 0,0081 -0,0260 0,0066 0,3642
Jan/98 -0,1039 -0,0458 0,0523 -0,0576 1,2856
Fev/98 0,0340 -0,0939 0,0413 -0,0539 1,1065
mar/98 0,0981 -0,0149 0,0019 -0,0035 1,1863
abr/98 0,0970 -0,0003 0,0159 0,0077 -0,4717
45
Mês C
1
C
2
(β)
C
3
(β
I
S
L
)
C
4
(β
ILH
)
C
5
(
γ
)
mai/98 -0,0155 -0,0371 0,0329 -0,0203 -0,9818
Jun/98 0,0037 -0,0323 0,0100 -0,0074 -0,8959
Jul/98 -0,0198 0,0288 -0,0112 -0,0188 -0,0592
a
g
o/98 -0,1289 -0,0462 0,0632 -0,0128 0,3273
Set/98 -0,1167 -0,0132 0,0140 0,0563 -1,5881
out/98 -0,0532 -0,0407 -0,0140 0,0304 -1,0010
nov/98 0,1056 -0,0480 -0,0220 -0,0024 0,3694
Dez/98 0,0313 -0,2014 0,0241 0,0264 0,1632
Jan/99 -0,0252 0,1356 0,0541 0,0406 -0,9273
Fev/99 -0,0081 -0,0220 -0,0157 -0,0007 0,4813
mar/99 0,0837 -0,0583 -0,0113 -0,0152 1,7077
abr/99 0,0395 0,0088 -0,0132 0,0091 -0,1935
mai/99 -0,0035 -0,0564 0,0020 -0,0099 1,3371
Jun/99 0,1528 0,1219 0,0073 0,0340 -1,6518
Jul/99 0,0445 -0,0279 0,0070 0,0180 0,3203
a
g
o/99 -0,0732 0,0166 -0,0053 -0,0082 0,4357
Set/99 0,0731 -0,0132 -0,0078 -0,0002 -0,2795
out/99 0,0420 0,0370 0,0359 -0,0129 0,5287
nov/99 0,0968 0,0678 0,0511 -0,0330 0,4032
Dez/99 0,1250 0,0165 0,0108 -0,0104 0,4595
Jan/00 0,1245 -0,0075 0,0664 -0,0230 0,0152
Fev/00 0,0551 -0,0367 0,0004 0,0033 0,1709
mar/00 0,0634 -0,0629 0,0061 -0,0272 -0,5508
abr/00 0,0423 -0,0805 -0,0104 0,0269 -0,2418
mai/00 -0,0462 0,0291 0,0051 -0,0137 -0,3673
Jun/00 0,0659 -0,0274 0,0008 -0,0261 -0,1589
Jul/00 0,0275 0,0550 -0,0009 0,0240 0,4822
a
g
o/00 -0,0013 0,0609 0,0107 -0,0034 0,2612
Set/00 -0,0323 0,0157 0,0071 0,0005 -0,1250
out/00 -0,0206 0,0050 -0,0146 0,0145 -0,4967
nov/00 -0,0250 0,0007 0,0153 0,0021 0,1871
Dez/00 0,0026 -0,0229 -0,0193 -0,0251 -0,5518
Jan/01 0,0914 -0,0365 -0,0047 -0,0180 0,5884
Fev/01 -0,0007 0,0062 -0,0082 0,0247 0,2185
mar/01 -0,0370 -0,0446 0,0106 -0,0007 1,1198
abr/01 -0,0421 0,0425 -0,0029 -0,0144 -0,5086
mai/01 -0,0007 -0,0681 0,0044 -0,0194 -0,0358
Jun/01 -0,0368 0,0143 0,0024 0,0069 1,5277
Jul/01 -0,0063 0,0007 0,0056 0,0226 0,3085
a
g
o/01 -0,0309 0,0570 0,0076 0,0054 -0,5590
Set/01 -0,0961 0,0059 0,0166 0,0188 -0,6224
out/01 0,0529 0,0033 0,0021 0,0095 0,4827
nov/01 0,0299 0,0933 -0,0046 0,0106 0,0594
Dez/01 -0,0188 0,0579 -0,0010 -0,0125 -0,4656
Jan/02 0,0467 -0,0489 0,0175 -0,0055 -0,0996
Fev/02 0,0452 0,0173 -0,0098 -0,0040 -0,8276
mar/02 0,0112 -0,0282 0,0028 -0,0030 0,1817
abr/02 -0,0049 -0,0163 -0,0146 -0,0026 -0,3469
mai/02 0,0752 -0,0987 0,0039 0,0021 -0,5171
Jun/02 0,0164 -0,1552 0,0025 -0,0072 0,1337
Jul/02 -0,0137 -0,0599 0,0115 -0,0292 0,1841
a
g
o/02 0,0481 0,0043 0,0053 -0,0017 -0,4246
Set/02 0,0302 -0,0594 0,0217 -0,0173 0,3607
out/02 0,0559 -0,0290 -0,0184 -0,0058 -0,7258
nov/02 -0,0923 0,0860 -0,0132 0,0229 0,4382
Dez/02 0,0342 -0,0088 -0,0134 0,0112 -0,0376
Jan/03 0,0494 0,0502 0,0277 -0,0223 -0,0150
Fev/03 -0,0196 0,0003 0,0055 -0,0215 0,0330
mar/03 0,0501 0,0097 0,0076 -0,0119 0,4604
abr/03 0,0763 -0,0449 0,0132 -0,0193 1,0756
46
Mês C
1
C
2
(β)
C
3
(β
I
S
L
)
C
4
(β
ILH
)
C
5
(
γ
)
mai/03 -0,0194 0,1144 -0,0157 0,0204 -0,9312
Jun/03 -0,0153 0,0543 0,0162 -0,0068 0,2436
Jul/03 0,0810 -0,0639 0,0047 -0,0249 0,3142
a
g
o/03 0,0528 0,0521 0,0047 -0,0002 0,3942
Set/03 0,0762 0,1066 0,0246 0,0129 -0,1507
out/03 0,0209 0,0418 -0,0146 0,0026 -0,3590
nov/03 -0,0011 0,0780 0,0147 -0,0119 0,4169
Dez/03 0,0735 0,0095 -0,0115 0,0006 0,1870
Jan/04 0,0917 -0,0978 0,0367 -0,0358 0,3878
Fev/04 0,0052 -0,0252 -0,0107 0,0015 -0,5640
mar/04 0,0017 0,0089 -0,0096 0,0037 0,1762
abr/04 -0,0181 -0,0199 0,0176 -0,0129 -0,2349
mai/04 -0,0535 0,0490 -0,0148 0,0064 -0,5931
Jun/04 0,0387 0,0225 -0,0235 0,0196 -0,0440
Jul/04 0,0623 -0,0042 0,0088 -0,0097 0,3264
a
g
o/04 0,0431 0,0075 0,0132 -0,0247 0,2727
Set/04 0,1254 0,0107 0,0450 -0,0303 -0,4781
out/04 -0,0031 0,0270 -0,0127 0,0123 -0,4440
nov/04 0,0505 -0,0017 0,0045 -0,0199 -0,0197
Dez/04 0,1330 -0,0766 0,0488 -0,0464 -0,2163
Jan/05 -0,0075 -0,0516 0,0336 -0,0351 -0,1258
Fev/05 0,0632 0,0200 -0,0107 -0,0137 -0,1099
mar/05 0,0240 -0,0373 0,0047 0,0083 -0,2179
abr/05 -0,0260 -0,0083 -0,0169 0,0211 -0,1588
mai/05 -0,0441 0,0352 -0,0005 -0,0076 0,4506
Jun/05 0,0522 -0,0818 -0,0187 0,0155 -0,4163
Jul/05 -0,0562 0,1027 -0,0064 -0,0040 -0,5269
a
g
o/05 0,0138 0,0392 -0,0084 0,0044 -0,0044
Set/05 0,0237 0,0040 -0,0194 -0,0017 0,5890
out/05 0,0162 -0,0475 -0,0012 0,0002 -0,4786
nov/05 0,0108 0,0370 -0,0146 0,0077 0,2888
Dez/05 0,1027 -0,0518 -0,0107 0,0098 0,0485
Jan/06 0,1224 -0,0375 0,0066 -0,0147 0,1508
Fev/06 0,0127 -0,0030 -0,0224 0,0170 0,9280
mar/06 0,0017 0,0656 0,0228 0,0116 -0,6664
abr/06 0,0053 0,1282 0,0118 0,0135 -0,0531
mai/06 -0,0017 0,0269 0,0347 -0,0059 -0,9925
Jun/06 0,0486 -0,0841 -0,0017 -0,0104 -0,4951
Jul/06 0,0081 -0,0079 0,0052 -0,0091 -0,5500
a
g
o/06 -0,0234 0,0087 -0,0134 0,0032 0,9884
47
Tabela A.2.2 – Coeficientes mensais com ajuste de heterocedasticidade - 1/√β
Mês C
1
C
2
(β)
C
3
(β
I
S
L
)
C
4
(β
ILH
)
C
5
(
γ
)
Jan/94 0,3774 0,1347 0,0194 -0,0196 0,9438
Fev/94 0,4559 -0,0480 -0,0401 0,0892 -0,9668
mar/94 0,5076 -0,1735 -0,0255 0,0496 -1,6194
abr/94 0,2007 -0,0609 0,0068 -0,0027 0,2150
mai/94 0,2991 0,0274 0,0111 0,0136 -0,5370
Jun/94 0,4164 0,0383 0,0386 -0,0402 0,3443
Jul/94 0,0664 0,0733 0,0169 -0,0167 0,2198
a
g
o/94 0,1293 0,0700 -0,0205 0,0412 -0,3882
Set/94 0,0783 -0,0282 0,0177 0,0115 0,2761
out/94 0,0590 -0,0209 0,0080 -0,0090 -0,0389
nov/94 0,1418 -0,0209 0,0803 0,0029 -0,1036
Dez/94 0,0003 -0,0535 0,0031 0,0072 0,1365
Jan/95 0,0028 -0,1813 -0,0172 0,0104 -0,0177
Fev/95 -0,0019 -0,0832 0,0061 -0,0011 0,4257
mar/95 -0,1081 0,0228 0,0021 0,0033 -0,1091
abr/95 -0,1648 0,3076 -0,0064 -0,0057 -0,2530
mai/95 0,0415 0,0180 0,0063 -0,0147 -0,1863
Jun/95 -0,0998 0,0636 -0,0100 0,0018 -0,0645
Jul/95 0,1041 -0,1050 -0,0362 0,0002 0,0842
a
g
o/95 -0,3616 0,4210 -0,0127 0,0040 0,2412
Set/95 -0,1766 0,1950 -0,0110 0,0085 -0,0932
out/95 -0,1215 0,0533 -0,0061 -0,0012 0,0862
nov/95 -0,1264 0,1499 0,0128 -0,0139 -0,4576
Dez/95 0,1213 -0,1639 -0,0195 -0,0017 0,0840
Jan/96 -0,2870 0,4658 -0,0154 -0,0012 -0,1010
Fev/96 -0,2312 0,1909 -0,0011 0,0116 -0,0071
mar/96 0,0126 -0,0169 0,0065 -0,0055 -0,1301
abr/96 0,0635 0,0312 -0,0046 -0,0128 -0,3338
mai/96 0,0039 0,1129 -0,0134 -0,0063 -0,1238
Jun/96 0,0803 0,0169 0,0097 -0,0195 -0,2183
Jul/96 0,0453 -0,0450 -0,0185 0,0093 -0,2335
a
g
o/96 0,0027 0,0433 0,0222 -0,0306 0,0648
Set/96 0,0003 0,0627 -0,0121 0,0146 -0,7541
out/96 0,0522 -0,0655 -0,0152 0,0183 0,0811
nov/96 0,0616 -0,0863 -0,0247 0,0296 0,0935
Dez/96 -0,0065 0,0289 -0,0035 -0,0118 0,6576
Jan/97 0,1033 -0,1708 0,0204 -0,0453 1,1168
Fev/97 0,0381 0,0697 0,0084 -0,0213 0,2558
mar/97 -0,0158 -0,0338 -0,0182 -0,0039 1,0527
abr/97 0,0677 -0,0478 -0,0666 0,0317 0,3931
mai/97 0,0711 -0,1102 0,0174 -0,0182 0,1988
Jun/97 0,0695 0,0900 0,0232 0,0014 -0,2448
Jul/97 0,0884 -0,1171 -0,0389 0,0130 -0,6593
a
g
o/97 0,0042 -0,0310 0,0339 0,0068 0,4208
Set/97 -0,0058 0,0389 -0,0043 -0,0113 -0,1232
out/97 -0,1108 0,0244 0,0433 -0,0120 -0,7671
nov/97 -0,1412 0,0174 -0,0133 0,0037 -0,4083
Dez/97 -0,0425 -0,0049 -0,0293 0,0090 0,5232
Jan/98 -0,0968 -0,0615 0,0340 -0,0414 1,4077
Fev/98 0,0190 -0,0907 0,0489 -0,0598 1,3052
mar/98 0,1120 -0,0166 -0,0003 0,0028 0,9957
abr/98 0,1130 -0,0167 0,0239 -0,0024 -0,4808
mai/98 -0,0013 -0,0511 0,0329 -0,0234 -1,0107
Jun/98 0,0120 -0,0559 0,0119 -0,0181 -0,6854
Jul/98 -0,0521 0,0771 -0,0031 -0,0215 -0,0479
a
g
o/98 -0,1277 -0,0339 0,0637 -0,0083 -0,0131
Set/98 -0,1356 0,0305 0,0173 0,0530 -1,7385
out/98 -0,0536 -0,0620 -0,0168 0,0304 -0,7489
nov/98 0,1745 -0,0250 -0,0061 -0,0046 -0,7160
48
Mês C
1
C
2
(β)
C
3
(β
I
S
L
)
C
4
(β
ILH
)
C
5
(
γ
)
Dez/98 0,0775 -0,2390 0,0147 0,0266 -0,6884
Jan/99 -0,0496 0,1805 0,0442 0,0322 -0,9851
Fev/99 -0,0046 -0,0149 -0,0094 0,0031 0,3020
mar/99 0,1777 -0,1802 -0,0017 -0,0227 1,9397
abr/99 -0,0038 0,0728 -0,0211 0,0117 -0,6770
mai/99 0,0212 -0,0849 -0,0019 -0,0073 1,2087
Jun/99 0,1393 0,1389 0,0090 0,0314 -1,7123
Jul/99 0,0745 -0,0769 0,0002 0,0225 0,3535
a
g
o/99 -0,0726 0,0195 -0,0047 -0,0070 0,4249
Set/99 0,0558 0,0604 0,0064 0,0077 -0,2346
out/99 0,0186 0,0643 0,0313 -0,0139 0,3923
nov/99 0,0651 0,1138 0,0492 -0,0336 0,2296
Dez/99 0,0817 0,0841 -0,0144 0,0155 0,0830
Jan/00 0,0685 0,1115 0,0249 0,0208 -0,6634
Fev/00 0,0347 -0,0003 -0,0012 0,0071 0,0835
mar/00 0,1545 -0,1723 0,0253 -0,0414 -0,1785
abr/00 0,0577 -0,0822 -0,0144 0,0355 -0,3632
mai/00 -0,0658 0,0690 0,0017 -0,0137 -0,8482
Jun/00 0,0709 -0,0172 -0,0036 -0,0211 -0,4012
Jul/00 0,0171 0,0806 -0,0128 0,0361 0,2773
a
g
o/00 0,0078 0,0709 0,0052 0,0029 -0,0119
Set/00 -0,0086 -0,0411 0,0046 0,0033 0,4459
out/00 -0,0248 0,0138 -0,0241 0,0214 -0,6310
nov/00 -0,0325 0,0087 0,0158 0,0010 0,1685
Dez/00 0,0007 -0,0014 -0,0173 -0,0201 -0,6512
Jan/01 0,0887 -0,0407 -0,0063 -0,0203 0,5761
Fev/01 0,0097 0,0016 -0,0082 0,0260 0,1362
mar/01 -0,0573 -0,0600 0,0117 -0,0096 1,5524
abr/01 -0,0197 0,0233 0,0017 -0,0175 -0,6903
mai/01 -0,0148 -0,0612 0,0059 -0,0237 0,0457
Jun/01 -0,0428 0,0025 0,0032 0,0054 1,9169
Jul/01 -0,0049 -0,0106 -0,0003 0,0176 0,3208
a
g
o/01 -0,0268 0,0475 0,0048 0,0044 -0,5520
Set/01 -0,1048 0,0192 0,0137 0,0208 -0,6614
out/01 0,0672 -0,0175 0,0037 0,0113 0,5714
nov/01 0,0085 0,1117 -0,0036 0,0104 0,2266
Dez/01 -0,0218 0,0650 -0,0025 -0,0096 -0,4676
Jan/02 0,0341 -0,0257 0,0188 -0,0039 -0,1853
Fev/02 0,0401 0,0273 -0,0101 -0,0049 -0,9505
mar/02 0,0039 -0,0172 0,0049 -0,0068 0,1211
abr/02 -0,0056 -0,0184 -0,0149 -0,0031 -0,3045
mai/02 0,0722 -0,0872 0,0074 0,0005 -0,6127
Jun/02 0,0156 -0,1207 0,0059 -0,0021 -0,1677
Jul/02 -0,0767 0,0000 0,0111 -0,0214 0,7285
a
g
o/02 0,0654 -0,0159 0,0078 -0,0004 -0,3776
Set/02 0,0276 -0,0600 0,0214 -0,0196 0,5027
out/02 -0,0030 0,0785 -0,0152 -0,0078 -0,7794
nov/02 -0,1104 0,0914 -0,0201 0,0262 0,3815
Dez/02 0,0288 0,0142 -0,0081 0,0116 -0,0123
Jan/03 0,0631 0,0106 0,0209 -0,0161 -0,2498
Fev/03 -0,0407 0,0313 0,0076 -0,0204 0,1800
mar/03 0,0740 -0,0073 0,0118 -0,0132 0,3086
abr/03 0,0777 -0,0461 0,0151 -0,0213 1,1523
mai/03 -0,0365 0,1545 -0,0124 0,0194 -0,9921
Jun/03 0,0403 -0,0111 0,0204 -0,0187 0,0958
Jul/03 0,0691 -0,0527 0,0034 -0,0248 0,3760
a
g
o/03 0,0477 0,0670 0,0024 0,0072 0,2969
Set/03 0,0832 0,0826 0,0218 0,0152 0,0496
out/03 0,0307 0,0456 -0,0130 0,0003 -0,6806
nov/03 0,0170 0,0452 0,0107 -0,0100 0,5224
49
Mês C
1
C
2
(β)
C
3
(β
I
S
L
)
C
4
(β
ILH
)
C
5
(
γ
)
Dez/03 0,0851 -0,0026 -0,0101 -0,0018 0,0707
Jan/04 0,0880 -0,1006 0,0339 -0,0342 0,4830
Fev/04 0,0107 -0,0347 -0,0119 0,0008 -0,5993
mar/04 -0,0152 0,0280 -0,0135 0,0089 0,2239
abr/04 -0,0251 -0,0266 0,0138 -0,0136 -0,0362
mai/04 -0,0629 0,0697 -0,0173 0,0114 -0,7341
Jun/04 0,0072 0,0692 -0,0245 0,0227 -0,0679
Jul/04 0,0834 -0,0355 0,0181 -0,0174 0,4639
a
g
o/04 0,0380 0,0111 0,0100 -0,0230 0,2963
Set/04 0,1240 0,0225 0,0577 -0,0418 -0,4728
out/04 -0,0378 0,0732 -0,0098 0,0111 -0,3620
nov/04 0,0554 -0,0067 0,0145 -0,0330 -0,0684
Dez/04 0,1474 -0,1066 0,0623 -0,0616 -0,1358
Jan/05 0,0028 -0,0499 0,0324 -0,0232 -0,2356
Fev/05 0,0657 0,0172 -0,0073 -0,0201 -0,2044
mar/05 0,0383 -0,0587 0,0070 0,0074 -0,2058
abr/05 -0,0163 -0,0118 -0,0224 0,0238 -0,3140
mai/05 -0,0338 0,0175 -0,0013 -0,0111 0,4566
Jun/05 0,0516 -0,0799 -0,0160 0,0122 -0,4575
Jul/05 -0,0635 0,1089 -0,0078 -0,0023 -0,4188
a
g
o/05 -0,0146 0,0776 -0,0100 0,0046 0,0299
Set/05 0,0260 -0,0060 -0,0138 -0,0067 0,5842
out/05 0,0230 -0,0640 0,0041 -0,0043 -0,5147
nov/05 0,0109 0,0323 -0,0001 -0,0067 0,0788
Dez/05 0,1109 -0,0678 -0,0089 0,0091 0,1540
Jan/06 0,1547 -0,0642 0,0278 -0,0310 -0,3655
Fev/06 -0,0124 0,0253 -0,0192 0,0112 0,9289
mar/06 0,0043 0,0623 0,0229 0,0102 -0,6883
abr/06 0,0292 0,0976 0,0045 0,0244 0,0053
mai/06 0,0316 -0,0697 0,0291 -0,0246 -0,8584
Jun/06 0,0492 -0,0912 0,0020 -0,0169 -0,5314
Jul/06 -0,0028 0,0149 0,0025 -0,0050 -0,6305
a
g
o/06 -0,0006 -0,0279 -0,0169 0,0028 1,1578
50
Tabela A.2.3 – Coeficientes mensais com ajuste de heterocedasticidade - 1/√γ
Mês C
1
C
2
(β)
C
3
(β
I
S
L
)
C
4
(β
ILH
)
C
5
(
γ
)
Jan/94 0,3329 0,2110 0,0309 -0,0389 1,0352
Fev/94 0,5499 -0,1356 -0,0015 0,0597 -0,8165
mar/94 0,4504 -0,1721 -0,0574 0,0710 -1,1753
abr/94 0,2034 -0,0392 0,0220 -0,0132 0,2469
mai/94 0,3056 -0,0011 0,0348 -0,0078 0,2513
Jun/94 0,4098 0,0077 0,0233 -0,0190 0,0132
Jul/94 0,0792 0,0797 0,0252 -0,0334 0,4357
a
g
o/94 0,0821 0,1397 -0,0177 0,0392 -0,3850
Set/94 0,0718 -0,0383 0,0271 0,0083 0,4589
out/94 0,0485 -0,0057 0,0318 -0,0230 0,3668
nov/94 0,1084 -0,0250 0,0760 -0,0024 0,6145
Dez/94 0,0392 -0,0948 0,0070 -0,0029 0,5352
Jan/95 -0,0580 -0,0532 -0,0031 0,0031 -0,2447
Fev/95 0,0548 -0,1118 -0,0058 0,0029 -0,3306
mar/95 -0,1023 0,0362 -0,0019 0,0017 -0,2825
abr/95 -0,1744 0,2810 -0,0006 -0,0067 0,1617
mai/95 0,0717 -0,0429 0,0130 -0,0175 0,1566
Jun/95 -0,0615 0,0411 -0,0180 0,0052 -0,3815
Jul/95 0,1634 -0,1729 -0,0358 -0,0037 0,2040
a
g
o/95 -0,3557 0,3867 -0,0046 0,0021 0,5420
Set/95 -0,1737 0,1975 -0,0093 0,0054 -0,0134
out/95 -0,1682 0,1197 -0,0141 0,0029 -0,1124
nov/95 -0,1223 0,1393 0,0161 -0,0171 -0,2168
Dez/95 0,1053 -0,1821 -0,0335 0,0091 -0,1577
Jan/96 -0,2971 0,5083 -0,0201 -0,0005 -0,3958
Fev/96 -0,2047 0,1532 -0,0127 0,0235 -0,5706
mar/96 0,0523 -0,0415 0,0051 -0,0070 -0,2074
abr/96 -0,0039 0,0795 -0,0005 -0,0083 -0,4057
mai/96 0,0378 0,0625 -0,0165 -0,0015 -0,1612
Jun/96 0,0839 0,0061 0,0043 -0,0115 -0,4102
Jul/96 0,0693 -0,0392 -0,0161 0,0052 -0,4317
a
g
o/96 0,0098 0,0357 0,0289 -0,0352 0,0255
Set/96 0,0047 0,0325 -0,0062 0,0102 -0,4760
out/96 0,0284 0,0020 -0,0093 -0,0010 0,1139
nov/96 0,0528 -0,0692 -0,0195 0,0269 -0,0350
Dez/96 -0,0057 0,0173 -0,0051 -0,0211 1,1836
Jan/97 0,0177 0,1041 0,0207 -0,0210 0,1807
Fev/97 0,0524 0,0800 0,0166 -0,0162 -0,3472
mar/97 -0,0232 0,0107 0,0160 -0,0107 0,3965
abr/97 0,0751 -0,0116 -0,0568 0,0349 -0,0977
mai/97 0,0725 -0,1150 -0,0119 -0,0028 0,3502
Jun/97 0,0285 0,1020 0,0268 -0,0010 0,7513
Jul/97 0,0985 -0,1584 -0,0320 0,0072 -0,2141
a
g
o/97 -0,0219 -0,0618 0,0119 0,0181 0,9486
Set/97 0,0172 0,0316 0,0007 -0,0113 -0,6150
out/97 -0,1422 0,0348 0,0488 -0,0229 -0,1535
nov/97 -0,0940 0,0190 -0,0256 0,0129 -1,8519
Dez/97 -0,0861 0,0125 -0,0326 0,0103 1,0552
Jan/98 -0,0723 -0,0021 0,0110 -0,0080 -0,1284
Fev/98 0,0213 -0,0610 0,0418 -0,0523 0,8077
mar/98 0,0842 -0,0060 0,0074 -0,0117 1,2133
abr/98 0,1053 0,0007 0,0168 0,0099 -0,6367
mai/98 -0,0033 -0,0367 0,0318 -0,0203 -1,2975
Jun/98 0,0482 -0,0650 0,0112 -0,0121 -1,3125
Jul/98 -0,0097 0,0495 -0,0143 -0,0161 -0,6034
a
g
o/98 -0,1222 -0,0656 0,0581 -0,0180 0,5193
Set/98 -0,0590 0,0482 0,0213 0,0588 -3,8192
out/98 -0,0921 -0,0113 -0,0090 0,0415 -1,0978
nov/98 0,1255 -0,0532 -0,0129 -0,0006 0,1784
51
Mês C
1
C
2
(β)
C
3
(β
I
S
L
)
C
4
(β
ILH
)
C
5
(
γ
)
Dez/98 0,0438 -0,2721 0,0360 0,0298 1,1601
Jan/99 -0,0327 0,1340 0,0516 0,0356 -0,5577
Fev/99 -0,0135 -0,0482 -0,0081 0,0044 1,0406
mar/99 0,1630 -0,1184 -0,0184 -0,0175 0,7494
abr/99 0,0568 0,0159 -0,0039 0,0014 -0,6459
mai/99 0,0184 -0,1010 -0,0044 -0,0097 1,3551
Jun/99 0,1329 0,2211 0,0274 0,0456 -1,3597
Jul/99 0,0640 -0,0977 -0,0119 0,0201 0,3681
a
g
o/99 -0,0848 -0,0707 -0,0284 -0,0190 0,9112
Set/99 0,0735 0,0223 -0,0113 0,0010 -0,8476
out/99 0,0537 0,0230 0,0244 -0,0102 0,2336
nov/99 0,1067 0,0622 0,0389 -0,0243 0,3407
Dez/99 0,1039 0,0189 0,0032 -0,0054 0,7421
Jan/00 0,1436 -0,0174 0,0709 -0,0244 -0,1009
Fev/00 0,0593 -0,0278 0,0032 0,0046 0,0999
mar/00 0,0914 -0,0875 0,0025 -0,0225 -0,6517
abr/00 0,0380 -0,0434 -0,0020 0,0221 -0,5918
mai/00 -0,0322 0,0220 -0,0006 -0,0126 -0,6551
Jun/00 0,0563 -0,0252 0,0026 -0,0218 0,1980
Jul/00 0,0348 0,0514 -0,0066 0,0306 0,4654
a
g
o/00 0,0254 0,0590 0,0088 0,0001 -0,1461
Set/00 -0,0173 0,0074 0,0083 0,0034 -0,1472
out/00 0,0036 -0,0185 -0,0111 0,0138 -0,4452
nov/00 -0,0134 -0,0048 0,0061 0,0137 0,2063
Dez/00 0,0173 -0,0504 -0,0167 -0,0355 -0,7202
Jan/01 0,0888 -0,0428 -0,0025 -0,0212 0,7195
Fev/01 -0,0115 -0,0259 -0,0031 0,0280 1,5097
mar/01 -0,0422 -0,0106 0,0109 0,0015 0,6810
abr/01 -0,0176 0,0194 0,0017 -0,0253 -1,0155
mai/01 -0,0146 -0,0673 0,0019 -0,0192 0,1968
Jun/01 -0,0645 0,0413 -0,0014 0,0121 1,6024
Jul/01 -0,0233 0,0226 0,0058 0,0161 0,2300
a
g
o/01 -0,0506 0,0642 0,0073 -0,0068 -0,4903
Set/01 -0,1313 0,0126 0,0109 0,0215 0,0126
out/01 0,0897 0,0120 0,0042 0,0038 -0,5230
nov/01 0,0296 0,1006 -0,0036 0,0029 -0,1896
Dez/01 -0,0087 0,0052 -0,0048 -0,0267 -0,0626
Jan/02 0,0045 -0,0186 0,0127 -0,0063 0,2588
Fev/02 0,0567 -0,0176 -0,0034 -0,0109 -0,4994
mar/02 0,0237 0,0095 0,0101 0,0021 -0,5374
abr/02 0,0271 -0,0499 -0,0131 -0,0077 -0,5937
mai/02 0,0918 -0,1194 0,0090 -0,0015 -0,4950
Jun/02 0,0531 -0,2154 0,0121 -0,0149 0,3517
Jul/02 -0,0467 0,0002 0,0143 -0,0292 -0,1556
a
g
o/02 0,1029 0,0137 0,0057 0,0030 -2,3281
Set/02 0,0613 -0,0690 0,0220 -0,0217 -0,2297
out/02 0,0122 0,0382 -0,0017 -0,0091 0,2567
nov/02 -0,0774 0,0837 -0,0167 0,0331 -0,3200
Dez/02 0,0340 -0,0161 -0,0180 0,0200 -0,1874
Jan/03 0,0526 -0,0350 0,0184 -0,0242 1,0410
Fev/03 -0,0143 0,0131 0,0136 -0,0272 0,1680
mar/03 0,0497 0,0197 0,0139 -0,0219 0,5821
abr/03 0,1231 -0,1147 0,0372 -0,0506 1,8758
mai/03 -0,0291 0,1299 -0,0037 0,0144 -0,3653
Jun/03 -0,0113 0,0454 0,0151 -0,0002 0,2617
Jul/03 0,0453 -0,0055 0,0056 -0,0256 0,4095
a
g
o/03 0,0666 0,0332 0,0018 0,0113 0,5153
Set/03 0,0853 0,0609 0,0055 0,0175 -0,4327
out/03 0,0646 0,0019 -0,0236 0,0064 -0,9735
nov/03 -0,0287 0,0684 0,0024 -0,0261 0,7659
52
Mês C
1
C
2
(β)
C
3
(β
I
S
L
)
C
4
(β
ILH
)
C
5
(
γ
)
Dez/03 0,0953 -0,0628 0,0059 -0,0149 1,1509
Jan/04 0,0650 -0,0479 0,0232 -0,0143 0,3250
Fev/04 0,0245 -0,0453 -0,0125 0,0044 -0,6460
mar/04 0,0193 -0,0238 -0,0130 -0,0075 0,1092
abr/04 -0,0291 0,0027 0,0087 -0,0111 -0,4573
mai/04 -0,0701 0,0446 -0,0081 0,0094 -0,0139
Jun/04 0,0293 0,0554 -0,0259 0,0219 -0,3733
Jul/04 0,0955 -0,0318 0,0138 -0,0164 0,0701
a
g
o/04 0,0290 0,0506 -0,0003 -0,0139 -0,2527
Set/04 0,1240 -0,0018 0,0807 -0,0617 0,2668
out/04 -0,0234 0,0689 -0,0166 0,0243 -0,6386
nov/04 0,0559 0,0128 0,0076 -0,0230 -0,3334
Dez/04 0,0684 -0,0605 0,0530 -0,0451 1,1538
Jan/05 -0,0094 -0,0604 0,0297 -0,0294 0,0802
Fev/05 0,0804 0,0202 -0,0078 -0,0206 -0,6491
mar/05 0,0696 -0,0719 0,0156 -0,0046 -0,8924
abr/05 0,0123 -0,0175 -0,0141 0,0202 -1,0020
mai/05 -0,0289 0,0277 -0,0063 -0,0099 0,0822
Jun/05 0,0666 -0,0773 -0,0115 0,0019 -1,0399
Jul/05 -0,0413 0,1294 -0,0091 0,0069 -1,3759
a
g
o/05 0,0339 0,0531 -0,0172 0,0087 -0,7408
Set/05 0,0180 -0,0056 -0,0246 -0,0030 0,8461
out/05 0,0037 -0,0309 -0,0020 0,0030 -0,2994
nov/05 0,0395 0,0285 -0,0262 0,0146 -0,2573
Dez/05 0,0748 -0,0037 -0,0176 0,0132 -0,1646
Jan/06 0,1496 -0,0806 0,0122 -0,0216 0,1494
Fev/06 -0,0082 -0,0078 -0,0226 0,0185 1,6402
mar/06 0,0086 0,0457 0,0299 0,0040 -0,4841
abr/06 -0,0099 0,1971 -0,0043 0,0398 -0,2911
mai/06 0,0737 -0,0206 0,0533 -0,0204 -2,4905
Jun/06 0,0500 -0,0689 0,0017 -0,0076 -0,6324
Jul/06 -0,0010 -0,0197 0,0125 -0,0121 0,0478
a
g
o/06 -0,0035 0,0086 -0,0287 0,0243 1,0732
53
Apêndice 3 – Resultados das análises de cross-section com as outras medidas de liquidez
Tabela A.3.1 – Análise de cross-section sem ajuste de heterocedasticidade - Negócio
Coeficientes Média Estimada Desvio Padrão
Estatística t de
Student
C
1
0,0257 0,1063 2,9862
C
2
(β) 0,0060 0,0881 0,8362
C
3
(β
ISL
) 0,0030 0,0212 1,7403
C
4
(β
ILH
) -0,0015 0,0197 -0,9329
C
5
(γ) 0,0003 0,4852 0,0069
Tabela A.3.2 – Análise de cross-section com ajuste de heterocedasticidade 1/√β - Negócio
Coeficientes Média Estimada Desvio Padrão
Estatística t de
Student
C
1
0,0246 0,1088 2,7912
C
2
(β) 0,0068 0,0963 0,8722
C
3
(β
ISL
) 0,0026 0,0217 1,4985
C
4
(β
ILH
) -0,0013 0,0212 -0,7551
C
5
(γ) -0,0045 0,5361 -0,1037
Tabela A.3.3 – Análise de cross-section com ajuste de heterocedasticidade 1/√γ - Negócio
Coeficientes Média Estimada Desvio Padrão
Estatística t de
Student
C
1
0,0284 0,1081 3,2413
C
2
(β) 0,0007 0,0967 0,0949
C
3
(β
ISL
) 0,0027 0,0246 1,3544
C
4
(β
ILH
) -0,0008 0,0238 -0,4207
C
5
(γ) -0,0076 0,6814 -0,1382
Nas Tabelas A.3.1, A.3.2 e A.3.3 estão demonstrados os resultados obtidos a partir da
utilização das equações (6), (7) e (8) e da aplicação do teste t, conforme equação (9), tendo
como medida de liquidez o número de negócios da ação i (n) dividido pelo total de negócios
no mercado.
54
Tabela A.3.4 – Análise de
cross-section sem ajuste de heterocedasticidade - Título
Coeficientes Média Estimada Desvio Padrão
Estatística t de
Student
C
1
0,0268 0,1065 3,1042
C
2
(β) 0,0087 0,0855 1,2494
C
3
(β
ISL
) 0,0042 0,0212 2,4518
C
4
(β
ILH
) -0,0019 0,0202 -1,1433
C
5
(γ) -0,0969 0,6785 -1,7615
Tabela A.3.5 – Análise de cross-section com ajuste de heterocedasticidade 1/√β – Título
Coeficientes Média Estimada Desvio Padrão
Estatística t de
Student
C
1
0,0268 0,1096 3,0145
C
2
(β) 0,0091 0,0931 1,2075
C
3
(β
ISL
) 0,0040 0,0218 2,2709
C
4
(β
ILH
) -0,0017 0,0217 -0,9883
C
5
(γ) -0,1291 0,7315 -2,1766
Tabela A.3.6 – Análise de cross-section com ajuste de heterocedasticidade 1/√γ - Título
Coeficientes Média Estimada Desvio Padrão
Estatística t de
Student
C
1
0,0202 0,1315 1,8924
C
2
(β) 0,0130 0,1297 1,2356
C
3
(β
ISL
) 0,0044 0,0264 2,0582
C
4
(β
ILH
) -0,0010 0,0271 -0,4355
C
5
(γ) -0,0423 1,0779 -0,4834
Nas Tabelas A.3.4, A.3.5 e A.3.6 estão demonstrados os resultados obtidos a partir da
utilização das equações (6), (7) e (8) e da aplicação do teste t, conforme equação (9), tendo
como medida de liquidez a quantidade de títulos negociados da ação i dividida pelo total de
títulos negociados no mercado.
55
Tabela A.3.7 – Análise de
cross-section sem ajuste de heterocedasticidade - Volume
Coeficientes Média Estimada Desvio Padrão
Estatística t de
Student
C
1
0,0263 0,1080 3,0065
C
2
(β) 0,0079 0,0880 1,1061
C
3
(β
ISL
) 0,0036 0,0213 2,0743
C
4
(β
ILH
) -0,0016 0,0199 -0,9833
C
5
(γ) -0,0591 0,7508 -0,9702
Tabela A.3.8 – Análise de cross-section com ajuste de heterocedasticidade 1/√β - Volume
Coeficientes Média Estimada Desvio Padrão
Estatística t de
Student
C
1
0,0268 0,1102 2,9963
C
2
(β) 0,0075 0,0967 0,9618
C
3
(β
ISL
) 0,0033 0,0216 1,8839
C
4
(β
ILH
) -0,0016 0,0216 -0,8981
C
5
(γ) -0,0887 0,8381 -1,3044
Tabela A.3.9 – Análise de cross-section com ajuste de heterocedasticidade 1/√γ - Volume
Coeficientes Média Estimada Desvio Padrão
Estatística t de
Student
C
1
0,0275 0,1088 3,1161
C
2
(β) 0,0039 0,0948 0,5063
C
3
(β
ISL
) 0,0033 0,0247 1,6627
C
4
(β
ILH
) -0,0008 0,0224 -0,4238
C
5
(γ) -0,0458 1,0201 -0,5535
Nas Tabelas A.3.7, A.3.8 e A.3.9 estão demonstrados os resultados obtidos a partir da
utilização das equações (6), (7) e (8) e da aplicação do teste t, conforme equação (9), tendo
como medida de liquidez o volume financeiro negociado da ação i dividido pelo total do
volume financeiro negociado no mercado.
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