um sinal de compra nos metodologia de estudo de ev
Um estudo de event considerado padrão (retorno evento não ocorresse. Depo próximos a um evento espec esperado fornecido pelo mo BARBOSA, 2010).
Campbell, Lo e Ma evento, conforme a Figura 2
Figura 28: Etapas do estudo
Fonte: Campbell, Lo e Mackin
Definição
do Evento de SeleçãoCritérios a
tiva seria:
dade líquida obtida sem o filtro da média móve ual à média da rentabilidade líquida obtida c
ada a diferença nas médias, proceder-se-ia ao e nterpretações:
ntabilidade líquida obtida com filtro for estatis tida sem filtro, confirmar-se-ia a hipótese da ef oder-se-ia concluir que a utilização da média m
de melhorar os resultados obtidos.
cto dos sinais nos retornos das ações
tivo específico desta dissertação é avaliar o im retornos das ações. Para alcançar tal obje evento.
ento consiste em utilizar um modelo de geração rno normal), o qual é tido como o retorno que pois disso, para identificar um comportamento pecífico que se está analisando, calcula-se a dif modelo e o retorno observado no período de aná
Mackinlay (1997) descrevem os procediment a 28: do de evento kinlay (1997) Retornos anormais e normais Procedimento
de Estimação Procedimentode Testes ResultEmpír
vel simples de 233 dias com o filtro da média
o estudo dos seus sinais,
atisticamente diferente e ficácia do filtro
a móvel simples de 233
impacto da geração de bjetivo, foi utilizada a
ção de retorno acionário que o título teria caso o to anormal nos períodos diferença entre o retorno análise (CAMARGOS E
entos de um estudo de
ultados
3.2.5.1 Definição do evento e critérios de seleção
Nesta dissertação, optou-se por analisar cinco eventos diferentes. A partir da rentabilidade líquida obtida com cada sinal, adotou-se aquele que apresentou o maior número de casos de superação da rentabilidade do buy and hold, no mesmo período de análise. Nesse sentido, o IFR foi o sinal escolhido para ser analisado.
Os resultados completos estão descritos no item 4.3, no capítulo 4.
A partir da escolha do IFR, foram escolhidas, aleatoriamente, cinco ações e cinco datas (cujo ano constatou-se maior rentabilidade em comparação ao buy and hold) e obteve-se a amostra descrita na tabela 6.
Tabela 6: Amostra para o estudo de eventos
Sinal Ação Data do evento
IFR BBDC4 27/08/2010
IFR ELET3 09/02/2010
IFR EMBR3 07/07/2008
IFR PCAR4 13/10/2008
IFR TIMP3 22/07/2010
Fonte: elaborada pelo autor
3.2.5.2 Retornos Normais e Anormais
Segundo Campbell, Lo e MacKinlay (1997, p. 151), para avaliar o impacto do evento é necessário medir os retornos anormais, que são os retornos ex post reais observados na janela de evento, menos os retornos normais, ou seja, aqueles esperados caso o evento não ocorresse, no mesmo período.
Os retornos observados da ação e do índice de mercado foram obtidos por meio da capitalização contínua (logarítmica), a qual, segundo Soares, Rostagno e Soares (2002, p. 5 - 6), transforma a distribuição dos retornos em algo próximo a uma normal simétrica em relação a zero, o que é um dos pré-requisitos necessários para efetuar os testes paramétricos.
Os retornos normais, caso o evento não ocorresse, também conhecidos como retornos esperados, foram obtidos pelo Modelo de Mercado, o qual estabelece uma relação linear, por meio do método dos mínimos quadrados, entre o retorno observado do ativo e o retorno de um índice que represente o mercado. Portanto os retornos normais foram obtidos do resultado de uma regressão entre os retornos observados de cada ação analisada e o retorno do Ibovespa, dentro da janela de estimação.
Os retornos esperados foram obtidos por meio da seguinte equação:
(22)
Onde: é o retorno observado da ação i no período t; é o retorno observado do índice de mercado no período t, sendo este termo considerado o estimador para ; e, e , mínimos quadrados ordinários individuais a serem estimados.
Para o cálculo de alfa e beta foram adotadas as seguintes equações:
(23)
(24)
Obtendo-se os retornos normais, aqueles caso o evento não ocorresse, são calculados os retornos anormais, representados pela diferença entre o retorno observado e o retorno esperado, conforme a equação abaixo:
(25)
Onde: , e são, respectivamente, o retorno anormal, o retorno observado e o retorno esperado, todos na data t.
t i R t m R
( )
mt E Rα
i i β t i AR t i R( )
t i E R( )
it i i mt E R =α +βR( )
( )
i E Ri iE Rm α = −β(
)
( )
, t t t i m i m Cov R R Var R β =( )
t t t i i i AR =R −E R3.2.5.3 Procedimento de estimação
Nesta etapa foram definidas as janelas do evento.
A definição das janelas envolve certo grau de subjetividade e arbitrariedade por parte do pesquisador e depende do evento estudado e dos objetivos que se almejam com o uso da metodologia. Essa janela deve englobar períodos considerados relevantes para a verificação de anormalidades no comportamento dos preços; não deve ser muito extensa, pois haveria o risco de se englobar outros eventos, enviesando-se os resultados, e nem muito pequena, pois arriscar-se-ia não se conseguir captar a anormalidade nos preços. De forma geral, a análise do período anterior à data zero visa à identificação dos indícios do uso de informações privilegiadas, enquanto a do período posterior visa fornecer evidências da velocidade e precisão do ajuste dos preços à nova informação liberada ao mercado.
Para a janela de estimação foi considerado o período entre o dia -50 e dia -1.
A janela de evento adotada contemplou somente o dia em que ocorreu o sinal de compra (data 0). Isso se deve ao fato de as janelas de comparação terem sido definidas como períodos imediatamente anteriores e posteriores ao evento. A janela de comparação anterior ao evento foi adotada como -5 a -1 e a posterior, do dia +1 a +5.
3.2.5.4 Procedimento de Teste
A fim de possibilitar a análise do efeito do evento, ou seja, a geração de um sinal de compra, os retornos anormais foram acumulados entre o primeiro e o último dia dentro das janelas de comparação ex ante e ex post, formando o Retorno Anormal Acumulado (CAR, sigla no idioma inglês de Cumulative Abnormal Return), que é dado por:
(26) Onde: é o retorno anormal acumulado do título i, entre as datas t1 e t2.
Após o cálculo do CAR, foram elaboradas as seguintes hipóteses:
H0: a média dos retornos anormais acumulados antes da data do evento é estatisticamente igual à média dos retornos anormais acumulados posterior ao evento
(
1, 2)
i CAR t t(
)
2 1 1, 2 t t i i t t CAR t t AR = =CAR(anterior) = CAR(posterior)
A hipótese alternativa seria:
H1: a média dos retornos anormais acumulados antes da data do evento é estatisticamente diferente à média dos retornos anormais acumulados posterior ao evento
CAR(anterior) CAR(posterior)
Uma vez identificada a diferença nas médias, proceder-se-ia ao estudo dos seus sinais, assumindo as seguintes interpretações:
a. Se a média do retornos anormais acumulados antes da data do evento for estatisticamente diferente e menor do que a média dos retornos anormais acumulados posterior, confirmar-se-ia a hipótese de existir um impacto positivo nos retornos da ações após a geração de um sinal de compra
b. Caso contrário, poder-se-ia concluir que a geração do sinal de compra não foi capaz de alterar de forma significativa o retorno da ações
Para testar tais hipóteses, realizou-se um teste de médias pareadas, com os desvios padrões conhecidos, cuja equação é:
(27)
Os dados foram organizados no software Microsoft Office Excel 2007 e os testes estatísticos foram realizados com auxílio do software SPSS Statistics 17.0.