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Universidade do Minho Escola de Economia e Gestão Mariana Gonçalves Trancoso abril de 2016 SENTIMENTO DO INVESTIDOR NO MERCADO DE CAPITAIS PORTUGUÊS Mariana Gonçalves Trancoso SENTIMENTO DO INVESTIDOR NO MERCADO DE CAPITAIS PORTUGUÊS UMinho|2016
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Universidade do MinhoEscola de Economia e Gestão
Mariana Gonçalves Trancoso
abril de 2016
SENTIMENTO DO INVESTIDOR NO MERCADO DE CAPITAIS PORTUGUÊS
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016
Mariana Gonçalves Trancoso
abril de 2016
SENTIMENTO DO INVESTIDOR NO MERCADO DE CAPITAIS PORTUGUÊS
Trabalho efetuado sob a orientação daProfessora Doutora Cristiana Cerqueira Leal
Dissertação de MestradoMestrado em Estudos de Gestão
Universidade do MinhoEscola de Economia e Gestão
Nome: Mariana Gonçalves Trancoso
Endereço electrónico: [email protected]
Título dissertação: SENTIMENTO DO INVESTIDOR NO MERCADO DE CAPITAIS PORTUGUÊS
Orientador: Professora Doutora Cristiana Cerqueira Leal
Ano de conclusão: 2016
Designação do Mestrado: Mestrado em Estudos de Gestão
É AUTORIZADA A REPRODUÇÃO INTEGRAL DESTA DISSERTAÇÃO APENAS PARA
EFEITOS DE INVESTIGAÇÃO, MEDIANTE DECLARAÇÃO ESCRITA DO INTERESSADO, QUE
A TAL SE COMPROMETE;
Universidade do Minho, 5 de Abril de 2016
Assinatura: ________________________________________________
iii
AGRADECIMENTOS
Em primeiro lugar gostaria de prestar o meu agradecimento à Professora
Doutora Cristiana Cerqueira Leal, orientadora desta dissertação. O seu apoio e
disponibilidade, bem como todas as sugestões oferecidas foram fundamentais para a
conclusão deste trabalho.
Aos meus pais por todo o apoio e esforço que depositaram no meu percurso
académico. Em especial ao meu pai, pela confiança que sempre depositou nas minhas
capacidades.
Gostaria também de agradecer ao Alberto pelo apoio incondicional e motivação
prestados ao longo desta etapa.
Por fim, mas não menos importante, agradeço à Mónica por todas as
experiências partilhadas, apoio e voz amiga.
iv
TÍTULO: SENTIMENTO DO INVESTIDOR NO MERCADO DE CAPITAIS PORTUGUÊS
Resumo
A presente dissertação estuda o impacto do sentimento do investidor nas
rendibilidades agregadas do mercado português, em horizontes temporais de 1, 3 e 6
meses. A periocidade dos dados é mensal e o horizonte temporal estudado
compreende o período de Janeiro de 2002 a Dezembro de 2014. Como indicador de
sentimento utilizam-se o índice de confiança do consumidor, o índice de sentimento
económico, o índice de sentimento da Investor Intelligence e o índice de sentimento
de Baker & Wurgler (2007). Como medida do mercado de capitais português são
utilizadas as rendibilidades mensais do PSI-20 e dos índices da datastream de
empresas financeiras/não financeiras.
Adicionalmente, é também testada a possibilidade de o sentimento verificar
um impacto assimétrico nas rendibilidades agregadas do PSI-20 e nas rendibilidades
dos índices de empresas financeiras e não financeiras consoante o estado da
economia. Isto é, consoante se verifique um período de expansão ou recessão
económica.
A capacidade explicativa do sentimento é testada através de análises de
regressão linear. Os resultados sugerem um impacto negativo do sentimento sobre as
rendibilidades futuras. Contudo, é possível constatar que as diferentes medidas
analisadas apresentam capacidade explicativa para diferentes horizontes de tempo.
Relativamente à hipótese de que o sentimento apresente uma capacidade explicativa
distinta consoante o estado da economia, encontra-se alguma evidência de que o
sentimento afete de forma mais acentuada as rendibilidades de mercado durante
períodos de recessão económica.
Palavras-chaves: sentimento do investidor, medidas de sentimento, PSI-20,
rendibilidades de mercado, impacto do sentimento a nível agregado, ciclo económico.
v
TITLE: INVESTOR SENTIMENT IN THE PORTUGUESE STOCK MARKET
Abstract:
The present research aims to analyze the investor sentiment impact on the
aggregate returns of the Portuguese stock market, in time frames of 1, 3 and 6
months. The sample period includes monthly data from January 2002 to December
2014. Several sentiment measures are used: the consumer confidence index, the
economic sentiment index, the investor intelligence sentiment index and the Baker &
Wurgler (2007) sentiment index. As measure of the Portuguese stock market are used
the PSI-20 returns, the returns of the datastream index of non-financial companies and
the returns of the datastream index of financial companies.
The second goal of the present study is to analyze whether the sentiment
impact varies depending on the state of the economy. In other words, does the
sentiment impact on the aggregate returns vary during economic recessions or
economic expansions?
The sentiment impact is measured using linear regression models. According
to the results, the investor sentiment (for all the tested indicators) negatively impacts
the aggregate market returns for the total market and subsets. However, the different
measures appear to have different time horizons. Relatively to the hypothesis that the
return predictability of sentiment has an asymmetric power during the economic cycle,
there is some evidence that the sentiment impact is bigger during economic
downturns.
Keywords: Investor sentiment, investor sentiment measures, PSI-20, aggregated stock
returns, economic cycle.
vi
ÍNDICE
1. INTRODUÇÃO ................................................................................................................ 1
1.1. Descrição da problemática ............................................................................. 1
1.2. Motivação ....................................................................................................... 2
1.3. Objetivos ........................................................................................................ 3
1.4. Estrutura da Dissertação ................................................................................ 5
2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA................................................................................................ 7
2.1. Finanças Tradicionais ......................................................................................... 7
2.2. Finanças Comportamentais ............................................................................... 7
2.2.1. Psicologia do Investidor .............................................................................. 9
2.2.2. Limites à arbitragem................................................................................. 12
2.3. Definição de Sentimento ................................................................................. 15
2.4. Medidas de sentimento ............................................................................... 15
2.5. Medidas indiretas de sentimento ................................................................ 17
2.5.1. Volume de transação ................................................................................ 17
2.5.2. Tendências de investidores individuais ..................................................... 18
2.5.3. Fluxos dos Fundos de Investimento .......................................................... 18
2.5.4. Prêmio de Dividendo ................................................................................. 19
2.5.5. Desconto dos fundos fechados ................................................................. 20
2.5.6. Retornos iniciais/volume de ofertas públicas iniciais (OPI) ...................... 20
2.5.7. Informação Interna ................................................................................... 21
2.5.8. Emissão de capital próprio em relação ao total de novas emissões ........ 21
2.6. Evidência Empírica ........................................................................................... 22
2.6.1. Evidência empírica global ......................................................................... 22
2.6.2. Evidência empírica sobre o mercado Português....................................... 28
2.7. Investidor Português ........................................................................................ 31
3. DADOS ...................................................................................................................... 34
3.1. Introdução ........................................................................................................ 34
3.2. Indicador de Confiança do Consumidor (ICC) .................................................. 36
3.3. Índice de Sentimento Económico (ISE) ............................................................ 37
vii
3.4. Índice de sentimento da Investor Intelligence ................................................. 38
3.5. Índice de Sentimento de Baker & Wurgler (2007)........................................... 39
3.6. Indicadores do Mercado de Capitais Português .............................................. 40
3.7. Variáveis Macroeconómicas ............................................................................ 41
4. METODOLOGIA ........................................................................................................... 43
4.1. Hipóteses ......................................................................................................... 43
4.2. Metodologia aplicada ...................................................................................... 44
4.2.1. Análise à estacionariedade, normalidade, autocorrelação e
heterocedasticidade ................................................................................................ 44
4.2.2. Comportamento dos indicadores de sentimento e as rendibilidades do
mercado de capitais português ............................................................................... 47
4.2.3. Impacto do sentimento durante períodos de recessão e expansão ......... 48
5. RESULTADOS .............................................................................................................. 50
5.1. Indicadores de Sentimento e o Mercado de Capitais Português .................... 50
5.2. Capacidade explicativa do Sentimento ............................................................ 54
5.2.1. Análise da capacidade explicativa do índice de confiança do consumidor ..
.................................................................................................................. 54
5.2.2. Análise da capacidade explicativa do índice de sentimento económico . 58
5.2.3. Análise das regressões com o indicador da Investor Intelligence ............ 63
5.2.4. Análise da capacidade explicativa do índice de sentimento de Baker &
Wurgler (2007) ........................................................................................................ 69
5.2.5. Comparação entre as diferentes medidas de sentimento e observações
gerais .................................................................................................................. 71
5.3. Impacto do sentimento sobre as rendibilidades futuras controlando para o
estado da economia .................................................................................................... 72
5.3.1. Capacidade explicativa do ICC .................................................................. 73
5.3.2. Capacidade explicativa do ISE .................................................................. 77
5.3.3. Capacidade explicativa do indicador da Investor Intelligence ................. 82
5.3.4. Considerações gerais ................................................................................ 87
6. CONCLUSÃO ............................................................................................................... 89
7. BIBLIOGRAFIA ............................................................................................................. 93
APÊNDICES
viii
LISTA DE SIGLAS
CE – Comunidade Europeia
EUA – Estados Unidos da América
ICC – índice de Confiança do Consumidor
INE – Instituto Nacional de Estatística
ISE – Índice de Sentimento Económico
ISEG – Instituto Superior de Economia e Gestão
NBER – National Bureau of Economic Research
NYSE – New York Stock Exchange
OPI – Oferta Pública Inicial
PSI-20 – Portuguese Stock Index
S&P500 – Standard and Poor’s 500
ÍNDICE DE ILUSTRAÇÕES
Ilustração 1 Evolução das medidas de Sentimento, Janeiro de 2002 a Dezembro de
2014 ................................................................................................................................ 53
ÍNDICE DE TABELAS
Tabela 1 Dados Utilizados ............................................................................................... 42
Tabela 2 Resultados do teste de Augmented Dickey-Fuller (sem desfasamentos)........ 46
Tabela 3 Estatísticas descritivas e correlações entre as variáveis .................................. 52
Tabela 4 Capacidade explicativa do ICC sobre as rendibilidades futuras do PSI-20 ...... 56
Tabela 5 Capacidade explicativa do ICC sobre as rendibilidades futuras do índice de
empresas não financeiras ............................................................................................... 57
Tabela 6 Capacidade explicativa do ICC sobre as rendibilidades futuras do índice de
empresas financeiras ...................................................................................................... 58
Tabela 7 Capacidade explicativa do ISE sobre as rendibilidades futuras do PSI-20 ....... 61
ix
Tabela 8 Capacidade explicativa do ISE sobre as rendibilidades futuras do índice de
empresas não financeiras ............................................................................................... 62
Tabela 9 Capacidade explicativa do ISE sobre as rendibilidades futuras do índice de
empresas financeiras ...................................................................................................... 63
Tabela 10 Capacidade explicativa do indicador da Investor Intelligence sobre as
rendibilidades futuras do PSI-20 .................................................................................... 66
Tabela 11 Capacidade explicativa do indicador do indicador de sentimento da Investor
Intelligence sobre as rendibilidades futuras do índice de empresas não financeiras .... 67
Tabela 12 Capacidade explicativa do indicador de sentimento da Investor Intelligence
sobre as rendibilidades futuras do índice de empresas financeiras .............................. 68
Tabela 13 Capacidade explicativa do índice de sentimento de Baker & Wurgler (2007)
sobre as rendibilidades futuras de mercado .................................................................. 71
Tabela 14 Capacidade explicativa do ICC sobre as rendibilidades do PSI-20 ................. 75
Tabela 15 Capacidade explicativa do ICC sobre as rendibilidades do índice de empresas
não financeiras ............................................................................................................... 76
Tabela 16 Capacidade explicativa do ICC sobre as rendibilidades do índice de empresas
financeiras ...................................................................................................................... 77
Tabela 17 Capacidade explicativa do ISE sobre as rendibilidades do PSI-20 ................. 80
Tabela 18 Capacidade explicativa do ISE sobre as rendibilidades do índice de empresas
não financeiras ............................................................................................................... 81
Tabela 19 Capacidade explicativa do ISE sobre as rendibilidades do índice de empresas
financeiras ...................................................................................................................... 82
Tabela 20 Capacidade explicativa do indicador de sentimento da Investor Intelligence
sobre as rendibilidades do PSI-20 .................................................................................. 84
Tabela 21 Capacidade explicativa do indicador de sentimento da Investor Intelligence
sobre as rendibilidades do índice de empresas não financeiras .................................... 85
Tabela 22 Capacidade explicativa do indicador de sentimento da Investor Intelligence
sobre as rendibilidades do índice de empresas financeiras ........................................... 86
1
1. INTRODUÇÃO
1.1. Descrição da problemática
A teoria financeira tradicional, genericamente, parte do princípio que os
agentes são racionais, que os mercados são eficientes, que os investidores constroem
as suas carteiras de investimento com base nas regras de média e variância da teoria
de carteira e que para obter maiores retornos é necessário assumir maiores riscos
(Statman, 2014). Consequentemente, num mercado perfeito, o preço dos ativos é igual
ao seu valor fundamental, ou seja, ao valor atual dos fluxos de caixa futuros esperados.
De acordo com o risco inerente estimado, os agentes utilizam uma maior ou menor
taxa de desconto e adaptam as suas expectativas na presença de nova informação.
Nesse sentido, “não existem almoços grátis”, na medida em que, não é possível
alcançar retornos esperados superiores sem assumir um maior risco (Barberis & Thaler
2002). A visão tradicional assume que na presença de um desequilíbrio de preços, os
investidores irão rapidamente explorar a oportunidade e, a concorrência entre estes
forçará os preços a convergir para o seu valor fundamental.
No entanto, existem na literatura vários estudos que demonstram que as
teorias clássicas, por vezes, falham em fornecer uma explicação satisfatória para o
movimento dos preços. O comportamento dos preços e do volume de transação
durante certos acontecimentos históricos, como o caso das bolhas especulativas,
apresentam um desafio às teóricas clássicas (Scheinkman & Xiong 2003).
Uma abordagem alternativa é dada pelas finanças comportamentais. Esta
considera que os agentes nem sempre optam pela decisão que seria racionalmente
expectável. As finanças comportamentais defendem que os agentes são normais, os
mercados não são totalmente eficientes, apesar de serem difíceis de vencer, e que
nem sempre é necessário assumir mais risco para obter retornos adicionais (Statman,
2014).
A teoria comportamental considera a influência de fatores sociais. Como refere
Nofsinger (2005, p.144) “the economy is not a physical system, but a complex system of
human interactions”. De acordo com o autor, a maneira como os agentes pensam
2
depende das suas emoções e estas, por sua vez, estão dependentes da interação
social.
Um dos pilares das finanças comportamentais é, portanto, a existência de
enviesamentos cognitivos que afetam a tomada de decisão dos agentes económicos.
Dito por outras palavras, assume-se que os indivíduos são afetados pelo sentimento.
Na presente dissertação entende-se por sentimento do investidor a definição de Baker
& Wurgler (2007) segundo a qual, sentimento do investidor são expectativas sobre os
fluxos de caixa esperados que não são na sua totalidade explicadas pela informação
disponível. Adicionalmente, em semelhança com o defendido por Schmeling (2009),
assume-se que ondas de sentimento irracional, isto é, períodos de expectativas
excessivamente pessimistas ou otimistas, podem persistir e afetar os preços por
períodos significativos de tempo.
A questão não é mais se o sentimento do investidor afeta os preços dos ativos,
mas sim como medir o sentimento e quantificar os seus efeitos (Baker & Wurgler,
2007). Nesse sentido, a presente dissertação visa testar se o sentimento detém algum
impacto sobre as rendibilidades futuras do mercado de capitais português e se esse
impacto, caso se verifique, varia consoante a economia esteja numa fase de expansão
ou recessão económica. Neste contexto, como indicador do mercado de capitais
utilizam-se as rendibilidades mensais do PSI-20. Adicionalmente analisam-se também
as rendibilidades mensais do índice da datastream de empresas financeiras e não
financeiras, a sua utilização tem como finalidade testar se o sentimento impacta estas
rendibilidades de forma distinta. O sentimento é representado por três medidas
diretas e uma medida indireta.
1.2. Motivação
O campo das finanças comportamentais têm ganho maior destaque na
literatura, apesar de ainda haver muito espaço para pesquisa adicional. O número de
estudos sobre esta temática para o mercado português é ainda escasso. Realça-se os
estudos de Sequeira (2011), Leal et al. (2008) e Fernandes et al. (2013) que serão
discutidos com maior detalhe posteriormente.
3
Devido ao número reduzido de estudos, sobre esta temática, específicos para o
mercado português, existem ainda varias lacunas a preencher. Nomeadamente, na
análise da diversidade de medidas de sentimento existentes. Adicionalmente, não foi
encontrado nenhum estudo, durante a pesquisa bibliográfica efetuada, que testasse se
o impacto do sentimento no mercado português varia consoante o estado da
economia, ou que testasse a possibilidade de existir um impacto diferenciado do
sentimento nas rendibilidades futuras do mercado de capitais considerando apenas o
universo de empresas financeiras/não financeiras.
Considerando as lacunas encontradas, o objetivo fulcral da presente
dissertação é contribuir para uma melhor compreensão sobre o mercado de capitais
nacional. Caso se verifique que o sentimento detém algum impacto sobre as
rendibilidades do mercado de capitais português, a sua consideração nas decisões de
investimento não deve ser menosprezada. Acredita-se que a pertinência do tema
assume uma maior relevância considerando o panorama macroeconómico atual,
muito marcado pela crise financeira que abalou a economia mundial e a confiança dos
agentes económicos. O pessimismo é particularmente elevado para o consumidor
português, cuja classe média tem visto o seu poder de compra a diminuir. Um maior
conhecimento sobre o perfil do investidor nacional e sobre o mercado de capitais será
uma mais-valia para lidar com os diversos choques que potencialmente o possam
afetar.
1.3. Objetivos
O principal objetivo da presente dissertação é averiguar se o sentimento do
investidor detém impacto sobre as rendibilidades agregadas futuras do PSI-20 e sobre
as rendibilidades futuras dos índices da datastream de empresas financeiras/não
financeiras.
Utilizando três medidas diretas de sentimento – o índice de confiança do
consumidor (ICC), o índice de sentimento económico (ISE) e o índice de sentimento da
Investor Intelligence - e uma medida indireta – o índice de sentimento de Baker &
Wurgler (2007) - pretende-se analisar se o sentimento apresenta alguma capacidade
explicativa sobre as rendibilidades futuras (considerando um horizonte temporal de 1,
4
3 e 6 meses). Apesar de vários estudos na literatura defenderem que o sentimento
detém capacidade explicativa sobre as rendibilidades, Schmeling (2009) encontra
evidência de que o poder explicativo do sentimento varia entre países. Nesse sentido,
surge a questão se o mercado português é ou não propenso ao sentimento e, se este
afeta as rendibilidades de mercado. Como refere Leal et al. (2008) em mercados mais
pequenos os investidores tendem a ser menos sofisticados e, consequentemente, mais
propensos ao sentimento o que é, eventualmente, o caso do mercado português.
A confirmação de que o sentimento influência o mercado significa que, este
deve ser considerado como um factor capaz de introduzir risco no equilíbrio dos
preços. Na presença de investidores excessivamente otimistas, isto é, sentimento
elevado, espera-se que um aumento da procura de certos ativos resulte numa
valorização dos mesmos acima do seu valor fundamental (Brown & Cliff 2005).
Eventualmente os preços dos ativos retornam ao seu valor fundamental, o que leva a
que o sentimento dos investidores ao desviar os preços dos ativos do seu valor
fundamental torne expectável menores retornos futuros (Baker & Wurgler 2007).
O segundo objetivo do presente estudo é testar se o sentimento tem impacto
sobre as rendibilidades agregadas futuras do PSI-20 e sobre as rendibilidades dos
índices de empresas não financeiras e financeiras de forma assimétrica consoante o
estado da economia. Isto é, se o impacto do sentimento sobre as rendibilidades
futuras varia consoante o ciclo económico.
O fundamento desta hipótese baseia-se, em grande medida, no estudo de
Chung et al. (2012). Os autores argumentam que a sobreavaliação de ativos tende a
ocorrer em períodos de expansão económica, enquanto a subavaliação é mais comum
durante períodos económicos adversos. Em períodos de expansão económica, o nível
agregado de confiança aumenta, o que pode levar a um aumento nas transações e, no
extremo, a um bull market o que poderá originar a uma bolha especulativa. Em
períodos de expansão económica, o risco criado pelos noise traders e a eventualidade
de ter que liquidar a sua posição antecipadamente pode limitar a atividade dos
arbitragistas. Contudo, em períodos de declínio económico a compra de ativos
subavaliados é bastante simples. Adicionalmente, em resposta a quedas abruptas nos
preços, os reguladores, geralmente, restringem as vendas a descoberto e
desencorajam o empréstimo de ativos, o que evita mudanças drásticas nos preços de
5
mercado. Consequentemente, os autores argumentam que devido a limites à
arbitragem e à venda a descoberto, a sobreavaliação dos ativos tende a ser mais
persistente do que a subavaliação. Os resultados obtidos no seu estudo suportam a
teoria de que o sentimento apenas exibe poder preditivo sobre as rendibilidades
durante períodos de expansão económica.
Chen (2011) também defende a noção de que choques na confiança do
consumidor possam afetar de forma distinta as rendibilidades de mercado consoante o
estado da economia. Segundo o autor, na presença de informação assimétrica os
agentes irão comportar-se como se estivessem financeiramente limitados, o que é
mais provável de ocorrer durante um bear market. Adicionalmente, quando o mercado
verifica um mau desempenho a aversão a perdas, isto é, a tendência dos indivíduos a
preferirem evitar perdas suporta a teoria de que o sentimento detenha um maior
impacto sobre as rendibilidades durante períodos bear. Os resultados obtidos
suportam a teoria de que a falta de confiança afeta as rendibilidades de forma mais
acentuada em bear markets, sendo que essa falta de confiança é capaz de conduzir o
mercado para um período bear e aprofundar essa tendência.
Considerando os resultados de Chen (2011) e Chung et al. (2012), pretende-se
testar se, de facto, o impacto do sentimento sobre as rendibilidades agregadas futuras
do PSI-20 do índice de empresas financeiras e não financeiras varia consoante a
economia verifique um período de expansão ou recessão. Como indicador do ciclo
económico, utiliza-se o indicador do National Bureau of Economic Research (NBER).
1.4. Estrutura da Dissertação
A presente dissertação segue a seguinte organização. O capítulo 2 apresenta a
revisão da literatura. Neste capítulo discutem-se brevemente as diferenças entre as
teorias clássicas e teoria comportamental. Seguidamente discutem-se com maior
pormenor as hipóteses base das finanças comportamentais. Prossegue-se com a
explicação do sentimento do investidor e abordam-se algumas medidas de sentimento
habitualmente citadas na literatura. No fim deste capítulo apresentam-se as principais
conclusões de alguns estudos sobre a temática.
6
No capítulo 3 apresentam-se os dados. De forma sucinta, descrevem-se as
variáveis aplicadas no estudo, a sua fonte, periocidade e horizonte temporal. No
capítulo 4 aborda-se a metodologia aplicada. Neste capítulo descrevem-se todos os
testes efetuados para atingir os objetivos propostos.
No capítulo 5 discutem-se os resultados obtidos. O capítulo 6 encerra a
dissertação apresentando as principais conclusões, limitações do estudo e sugestões
para futura investigação.
7
2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
2.1. Finanças Tradicionais
“Traditional finance relies on models in which the behavior of investors is
considered rational. These rational investors value stocks based on available
information on risk and return. When new information is available on a particular
stock, they re-evaluate it and accordingly, updating its market price to reflect the new
information. This implies that there is no investment strategy that can generate
average returns greater than warranted by the risk taken.”
(Wolff, 2013, p.1301)
A teoria financeira clássica não deixa lugar para o sentimento do investidor
(Baker & Wurgler, 2006). Como os autores explicam, de acordo com o defendido pela
teoria clássica a competição entre os investidores racionais, que diversificam os seus
investimentos forma obter carteiras ótimas leva a um equilíbrio no qual os preços
igualam o valor atual dos fluxos de caixa esperados. Mesmo na presença de
investidores que tomam decisões não racionais, a teoria clássica defende que a
presença de arbitragistas será suficiente para colmatar as suas ações. Deste modo, o
impacto desses investidores nos preços torna-se irrelevante.
2.2. Finanças Comportamentais
O campo das finanças comportamentais surgiu entre o ano de 1979 e meados
da década de 80 em resposta às dificuldades encontradas pelas finanças tradicionais
em fornecer uma explicação satisfatória que justifique as anomalias que
historicamente afetam o mercado (Barberis & Thaler 2002). O colapso do mercado de
capitais em 1987, a bolha no Japão nos anos 80, a crise asiática em 1997 e a crise
financeira em 2008 são alguns exemplos de acontecimentos de difícil explicação (De
Bondt et al. 2008). Em linha com este raciocínio, Shefrin (2009) argumenta que a crise
de 2008 deveu-se em grande medida a fatores psicológicos. Segundo o autor, a reação
psicológica a fatores fundamentais (como as mudanças nas taxas de poupanças
8
líquidas globais e aumentos nos preços do petróleo) conduziram o sistema financeiro
global à beira do colapso. Em linha com este argumento, Alan Greenspan, antigo
presidente da Reserva Federal dos EUA, afirmou numa entrevista à BBC1:
“They [financial crisis] are all different, but they have one fundamental source.
That is the unquenchable capability of human beings when confronted with long
periods of prosperity to presume that it will continue.”
(Greenspan 2006)
As finanças comportamentais analisam o comportamento dos investidores
(nomeadamente o processo de tomada de decisão) e a maneira como as suas ações
afetam o mercado financeiro e as suas instituições (De Bondt et al. 2008). De acordo
com esta abordagem, existem investidores “normais”, que são afetados por
enviesamentos cognitivos e emoções (Statman 2014).
Nofsinger (2005) defende que o processo de tomada de decisão e análise é
moldado pelas emoções dos agentes, sobretudo em períodos de volatilidade. As
emoções e opiniões são transmitidas e moldadas em certa medida pelas interações
sociais. O humor social é transmitido através dos investidores para o mercado de
capitais, ou seja, o sentimento do investidor é absorvido nos preços. O mercado de
capitais move-se em concordância com o humor social, sobe em períodos de
otimismo, satisfação, confiança e declina em períodos pessimistas ou conservadores.
Consoante o humor social, o comportamento e preferências dos agentes alteram-se.
Maior otimismo está relacionado com procura de ativos mais arriscados, aumento de
dívida, fusões, aumento de negócios, enquanto períodos pessimistas estão associados
ao oposto. O autor acredita que o humor social determina a evolução do mercado de
capitais e da atividade empresarial, ou seja, o mercado varia consoante o humor social.
Como se pode deduzir, a psicologia do investidor2 é um dos pilares base da
teoria comportamental. Contudo, a existência de investidores que nem sempre tomam
decisões racionais não é suficiente para refutar a teoria da eficiência dos mercados. Na
1 http://news.bbc.co.uk/2/hi/business/8244600.stm
2 Este tópico será abordado com maior detalhe na secção 2.2.1.
9
presença de desequilíbrios dos preços causados por decisões não racionais dos
agentes, será de esperar que os arbitragistas na sua tentativa de lucrar com o
desequilíbrio rapidamente esgotem a janela de oportunidade, forçando os preços para
os seus valores de equilíbrio. O segundo pilar das finanças comportamentais é,
portanto, a existência de limites à arbitragem3.
Em suma, a teoria comportamental tem em conta o plano psicológico dos
indivíduos, isto é, considera que certos investidores são afetados por enviesamentos e
emoções. Adicionalmente assume a possibilidade de existirem limites à atividade
arbitragista. Nestas circunstâncias, o preço dos ativos pode variar dos seus valores
fundamentais e as rendibilidades dependem de outros fatores para além do risco
(Long et al. 1990).
Contrariamente a assumir que as finanças comportamentais se opõe às
finanças tradicionais, o presente estudo vai de encontro ao defendido por De Bondt et
al (2008). Os autores argumentam que a teoria financeira está em constante evolução,
sendo provável, o surgimento de um novo paradigma que combine elementos das
finanças tradicionais e das finanças comportamentais.
2.2.1. Psicologia do Investidor
Heurística é a denominação que se atribui ao processo de aprendizagem que
segue uma trajetória de tentativa e erro. Os agentes procuram autonomamente
entender determinados fenómenos com base na sua experiência e informação
disponível. Contudo, esse processo nem sempre garante o melhor resultado. Na
eventualidade de as conclusões retiradas não serem as mais acertadas, o agente irá de
forma consistente incorrer em decisões erradas (De Bondt et al. 2008).
Em seguida irão abordar-se algumas heurísticas que afetam a tomada de
decisão. Não se pretende, contudo, fazer uma lista extensiva.
3 Este tópico será abordado com maior detalhe na secção 2.2.2.
10
Representatividade, esta heurística refere-se aos julgamentos baseados em
estereótipos. Nas suas decisões os agentes tem a tendência de ignorar o tamanho da
sua amostra, considerando que a representatividade de uma amostra de pequena
dimensão é igual à de uma amostra de grande dimensão. Consequentemente, tendo
por base experiências anteriores extrapolam conclusões para acontecimentos futuros
(Lobão 2012). Um exemplo deste tipo de erro é o pensamento de que a regressão para
a média, que supõe que os retornos irão tender para o seu valor médio. O que não
significa que os retornos serão inferiores aos seus valores históricos (Shefrin 2000).
Excesso de confiança. Com alguma frequência, os indivíduos tendem a
sobrestimar as suas competências, bem como a sua capacidade de análise. De acordo
com Shefrin (2000) advém duas consequências do excesso de confiança. A primeira é
que os investidores tomam decisões erradas pois falham a compreender que estão em
desvantagem em termos de informação. A segunda é que esses agentes transacionam
com maior frequência do que seria desejável, levando a um volume de transação
excessivo. De acordo com De Bondt (1998), os investidores recorrem a diversas
técnicas para evitar tomar decisões emocionais, ainda assim, não é fácil manter a
disciplina. Consequentemente, decisões impulsivas são, por vezes, tomadas.
Nomeadamente, em períodos bull existe uma maior propensão em comprar ações e
em períodos bear a tentação para vender é maior.
Baker & Stein (2004) argumentam que agentes excessivamente confiantes
tendem a sobrevalorizar as suas conclusões sobre o mercado e, tendem a
desconsiderar as decisões dos outros investidores, isto porque, consideram-se melhor
informados do que os restantes.
Ancoramento e Conservadorismo. Ancoramento diz respeito ao enviesamento
decorrente do facto de, por vezes, os investidores se basearem principalmente numa
dada informação e falharem na sua posterior atualização. Conservadorismo é um
fenómeno similar e, diz respeito ao facto de os investidores conferirem demasiada
importância a informação passada relativamente a informação recente (De Bondt et al.
2008).
11
Para além dos erros de processamento da informação, existem outras fontes de
enviesamentos. A conceção e a forma como os sujeitos organizam mentalmente a
informação são também aspetos a considerar. Na visão financeira tradicional a
concepção é transparente, ou seja, os agentes são capazes de analisar todas as
variáveis em causa, contudo na realidade o processo é muito mais opaco (Shefrin
2000).
Seguem-se alguns exemplos.
Aversão à perda. Como refere Chen (2011) aversão à perda diz respeito à ao
facto de certos indivíduos se preocuparem mais em evitar perdas do que em realizar
ganhos. Frequentemente investidores tendem a agarrar-se a ativos a sofrer perdas em
vez de os venderem. A justificação passa pelo facto de ao venderem o ativo com
perdas estarem a admitir o seu erro.
Autocontrole. Refere-se ao grau de controlo dos indivíduos sobre os seus
impulsos (De Bondt et al. 2008). Um exemplo é a compra de um carro, o consumidor
define mentalmente que não irá desembolsar mais do que um determinado montante.
Esta condicionante poderá leva-lo a optar por um modelo com um valor mais acessível,
contudo dado que esse modelo é de menor qualidade no longo prazo acabará por ser
mais dispendioso (reparações, por exemplo).
Remorso. Quando se toma uma má decisão é usual sentir remorso a seu
respeito, o mesmo acontece com os investidores. Indivíduos particularmente afetados
pelo remorso tendem a ser menos propensos à variedade ou a pensar no longo prazo
e, consequentemente tendem a manter uma dada rotina (Shefrin 2000).
Ilusão monetária, frequentemente os agentes falham em compreender que,
por exemplo, um aumento salarial que não acompanhe o aumento da inflação não se
traduz em uma melhoria de bem-estar.
Disposition effect é a denominação dada à tendência dos investidores em
manterem investimentos perdedores por demasiado tempo e a vender investimentos
12
a verificar ganhos demasiado cedo. Em mercados de pequena dimensão e pouco
desenvolvidos, como o mercado nacional, os investidores são mais propensos ao
sentimento o que poderá influenciar o disposition effect (Leal et al. 2008). Os autores
analisam o mercado português, durante o período de 1 de Janeiro de 1999 a 31 de
Dezembro de 2002 e, encontram evidência deste fenómeno mesmo no final do ano, o
indica que o efeito fiscal não tem aparente impacto nas escolhas dos investidores.
Contrariamente ao verificado, seria de esperar que os investidores estivessem
propensos a realizar perdas em Dezembro, final do ano fiscal, de forma a reduzir a
carga fiscal sobre os ganhos de capital. A explicação apontada relaciona-se com o
fenómeno de compartimentação mental, onde os investidores na tentativa de
terminar o ano com bom desempenho não tomam em consideração os impostos.
Os autores encontram ainda evidência de que o disposition effect é mais forte
em bull markets do que em bear markets. Constatam igualmente, que os investidores
mais sofisticados tendem a ser menos propensos ao disposition effect.
2.2.2. Limites à arbitragem
Arbitragem é a exploração de desequilíbrios de preços de maneira a lucrar sem
exercer qualquer risco (Bodie et al. 2010). Envolve a compra e venda de ativos
equivalentes, de maneira a beneficiar das diferenças dos seus preços. De acordo com
Shleifer & Vishny (1997), a arbitragem é de elevada importância para o bom
funcionamento dos mercados, uma vez que, o seu papel é empurrar os preços para os
seus valores fundamentais e manter os mercados eficientes. O problema é que no
mundo real a arbitragem é mais complexa que a sua definição, sobretudo quando os
arbitragistas gerem dinheiro de terceiros.
Risco Fundamental
Ao investir num ativo subavaliado o arbitragista espera que, eventualmente, os
preços retomem para os seus valores fundamentais. Contudo, tal pode não ocorrer
durante o horizonte temporal desejado. Adicionalmente existe o risco de no curto
13
prazo o preço do ativo se afastar ainda mais do seu valor de equilíbrio. Para se
proteger dessa eventualidade, o arbitragista por norma irá vender a descoberto um
ativo substituto. O problema é que, encontrar um ativo perfeitamente substituto é
quase impossível e, consequentemente, o arbitragista não consegue proteger-se
totalmente da exposição ao risco fundamental. Ao vender a descoberto o arbitragista
protege-se contra notícias negativas que afetem o sector, mas não contra notícias que
impliquem diretamente o ativo no qual decidiu investir (Barberis & Thaler 2002).
Noise Trader Risk
Noise trader risk é um conceito inicialmente introduzido por Long et al (1990) e,
diz respeito ao risco de um desequilíbrio de preços que está a ser explorado por um
arbitragista se acentue no curto prazo. Noise traders são tipicamente investidores
pouco sofisticados que atuam com base em informação ruidosa de qualidade
questionável, o que os leva a calcular erroneamente o preço dos ativos.
Um arbitragista, com horizontes de curto prazo, ao apostar contra noise traders
arrisca-se a que estes não alterem as suas expectativas por um período prolongado de
tempo. No pior cenário, existe mesmo a possibilidade de o desequilíbrio de preços se
agravar. Consequentemente, se o arbitragista liquidar sua posição antes que os preços
voltem ao seu valor de equilíbrio, irá sofrer perdas. A própria ameaça de perda pode
mesmo limitar a sua atuação.
“Because the unpredictability of noise traders’ future opinions deters arbitrage,
prices can diverge significantly from fundamental values even when there is no
fundamental risk”
(Long et al., 1990, p.705)
Um grande número de arbitragistas são, na realidade, gestores de carteiras,
especializados em determinados ativos, que não gerem o seu próprio capital mas sim o
de terceiros. Desta realidade pode advir um problema de agência. Isto porque, os
detentores de capital não dispõem, frequentemente, da especialização necessária para
compreender a estratégia levada a cabo pelo arbitragista. Quando se verificam perdas
14
decorrentes do agravamento do desequilíbrio de preços no curto prazo, existe a
possibilidade de o detentor de capital retirar os seus fundos. O risco inerente a essa
eventualidade, bem como o risco dos credores, ao observarem o valor do seu colateral
diminuir, cancelarem os seus empréstimos poderá comprometer o empenho do
arbitragista em apostar contra o desequilíbrio. Caso este recorra à venda a descoberto
(para se proteger do risco), enfrenta um risco adicional. Nessa situação, existe a
possibilidade do proprietário do ativo que está a ser transacionado a descoberto exigir
a sua devolução, obrigando o arbitragista a fechar a sua posição caso não seja possível
encontrar um novo ativo substituto (Barberis & Thaler 2002)
Custos de transação
Para além dos riscos mencionados anteriormente, o arbitragista deve ainda
considerar todos os custos de transação, comissões, bid-ask spreads,
constrangimentos às vendas a descoberto, constrangimentos legais e custos de
informação dado que estes fatores podem condicionar a sua atividade, sobretudo se o
arbitragista for avesso ao risco.
Em conclusão, como observa Long et al. (1990), devido ao facto de o
arbitragista dispor de um horizonte de curto prazo e se preocupar com a liquidação do
seu investimento durante um desequilíbrio de preços, a sua agressividade será
limitada mesmo na ausência de risco fundamental.
15
2.3. Definição de Sentimento
Encontram-se na literatura várias definições de sentimento do investidor. Baker
& Wurgler (2007) descrevem-no, de forma genérica, como expectativas que não são
explicadas pela informação disponível.
Brown & Cliff (2004) consideram que o sentimento representa as expectativas
dos investidores relativamente a uma norma: um investidor bullish espera retornos
acima da média, um investidor bearish espera retornos abaixo da média. Os autores
referem ainda que se alguns investidores transacionam com base em sinais ruidosos,
não relacionados com o valor fundamental, os preços dos ativos irão desviar-se do seu
valor intrínseco.
Baker & Stein (2004) consideram no seu modelo investidores propensos ao
sentimento como investidores excessivamente confiantes. Por confiança os autores
consideram tendência para sobrevalorizar o valor da informação privada que cada um
detém. Este tipo de investidores tende a sobrevalorizar a informação que recebe e a
desvalorizar as decisões de transação dos restantes investidores, uma vez que
consideram estar melhor informados.
No presente estudo, compreende-se que sentimento do investidor são
expectativas sobre os fluxos de caixa futuros que não são totalmente explicadas pela
informação disponível. Assume-se, tal como Schmeling (2009), que ondas de
sentimento irracional, isto é, períodos de expectativas excessivamente pessimistas ou
otimistas, podem persistir e afetar os preços por períodos significativos de tempo.
2.4. Medidas de sentimento
Existem na literatura diversos indicadores que podem ser utilizados como
medidas de sentimento, não existe contudo um consenso entre qual medidas serão
mais ou menos apropriadas. De uma maneira geral, podem dividir-se as medidas de
sentimento em medidas diretas e indiretas.
Indicadores diretos resultam de inquéritos que questionam diretamente os
indivíduos relativamente às suas expectativas e opiniões sobre a economia e o
mercado financeiro. Para o mercado português existem indicadores de confiança
16
disponibilizados pelo Banco de Portugal e o Instituto Nacional de Estatística (INE)
português.
O uso de inquéritos apresenta vantagens e inconvenientes. Pelo lado positivo,
pode apontar-se o facto de os inquéritos terem em consideração o lado psicológico
dos indivíduos, e as suas expectativas relativamente às condições económicas e
financeiras. Pelo lado negativo, o tamanho da amostra é limitado. Frequentemente, os
inquiridos não são totalmente honestos, o que leva ao enviesamento dos dados.
Adicionalmente, os dados são recolhidos durante um determinado período de tempo,
levando a que os resultados não espelhem o sentimento do investidor num dado
momento, mas sim a média de opiniões em diferentes momentos do tempo. Outro
problema é o facto de o peso de cada resposta ao inquérito ser igual,
independentemente da magnitude dos fundos geridos pelos inquiridos e, pode ainda
apontar-se o facto de não haver distinção, na maioria dos inquéritos utilizados, entre
diferentes níveis de otimismo e pessimismo (Beer & Zouaoui, 2013).
A utilização de dados diretos é comum na literatura, Brown & Cliff (2005)
utilizam como variável chave na sua análise dados de inquéritos sobre o sentimento do
investidor. Esses dados são provenientes da Investor Intelligence que categoriza um
número de revistas sobre o mercado em bullish, bearish ou neutral. Lemmon &
Portniaguina (2006) recorrem, também, a dados primários. Nomeadamente, dados de
inquéritos da Universidade de Michigan4 sobre sentimento do consumidor e da
Conference Board5 sobre confiança do consumidor. Jansen & Nahuis (2003) e
Schmeling (2009) utilizam como indicador direto de sentimento o índice de confiança
do consumidor.
Medidas indiretas utilizam variáveis económicas e financeiras para capturar o
sentimento do investidor. Na literatura existe um grande debate relativamente a que
variáveis são mais ou menos apropriadas. Apesar deste tipo de dados ser facilmente
recolhido em tempo real, não explicam apenas o sentimento mas também refletem
4 Inquérito trimestral levado a cabo pela Universidade de Michigan desde 1947. A partir de 1978 o índice
é disponibilizado com uma base mensal. São inquiridas quinhentas pessoas, sendo as questões relacionadas com as suas perspetivas financeiras futuras. 5 Os inquéritos foram levados a cabo pela primeira vez em 1967 com uma base quinzenal, passando em
1977 para uma periocidade mensal. São inquiridos 5000 indivíduos.
17
variações macroeconómicas. Adiante serão discutidas uma série de variáveis indicadas
na literatura como potenciais medidas indiretas do sentimento do investidor. Apesar
de estas não serem medidas perfeitas, o recurso a uma combinação de uma série de
indicadores poderá ser uma solução aceitável (Baker & Wurgler 2007).
2.5. Medidas indiretas de sentimento
Não se pretende elaborar uma listagem extensiva, pelo que irão se abordar
apenas algumas variáveis que são pertinentes para o presente estudo.
2.5.1. Volume de transação
O facto de o volume de transação6, ou liquidez, estar associado com menores
retornos futuros é explicado pelas teorias tradicionais como sendo o resultado de os
investidores compreenderem que eventualmente terão que vender os seus ativos.
Naturalmente, tal irá implicar custos de transação. Quanto mais elevados estes forem,
maior será a taxa de desconto considerada, como explicam Baker & Stein (2004).
Contudo, um elevado volume de transação pode ser um indicador de
sobrevalorização dos ativos (Baker et al. 2012; Baker & Wurgler 2007). Baker & Stein
(2004) constroem um modelo segundo o qual, na eventualidade de existirem
constrangimentos à venda a descoberto, um mercado inusitadamente líquido estará
provavelmente dominado por investidores propensos ao sentimento. Maior liquidez é
sinal de sentimento elevado, uma vez que estes investidores estarão a apostar no
aumento de preços. Os autores mostram teoricamente que à medida que o nível de
sentimento aumenta, a liquidez e o preço dos ativos aumenta e, consequentemente,
as rendibilidades futuras serão inferiores.
6 Proposta de tradução de market turnover.
18
2.5.2. Tendências de investidores individuais
Por norma investidores institucionais são investidores sofisticados, na medida
em que, são mais experientes e conhecedores em comparação com investidores
individuais, que são geralmente considerados como mais propensos ao sentimento.
Kumar & Lee (2006) encontram evidência de que investidores individuais
concentram a sua atividade financeira em empresas pequenas, com preços reduzidos,
com elevados rácios book to market e não institucionais. Estas empresas são
tipicamente mais propensas a variações no sentimento do investidor individual. Os
resultados apontam que para este tipo de ações, quando o sentimento individual se
verifica bullish (bearish), as rendibilidades das ações tendem a verificar maiores
(menores) rendibilidades em excesso.
Fisher & Statman (2000) encontram evidência de uma relação negativa e
estatisticamente significativa entre o sentimento dos investidores individuais e dos
investidores institucionais (estrategistas de Wall Street) relativamente aos retornos de
S&P500. Também Brown & Cliff (2004) encontram evidência de um co-movimento
entre as medidas de sentimento e os retornos do mercado. Contudo, os autores
constatam que os investidores individuais não são os únicos afetados pelo sentimento,
uma vez que, encontram uma forte relação entre as suas medidas de sentimento
institucional e ações de empresas de grande dimensão.
2.5.3. Fluxos dos Fundos de Investimento
Uma interpretação plausível dos fluxos dos fundos de investimento é que estes
espelham informação relevante, logo os preços movem-se em sintonia à medida que
incorporam a nova informação.
Alternativamente pode considerar-se que os fundos de investimento são um
indicador do sentimento. Os investidores deste tipo de ativos são genericamente
considerados pouco sofisticados, uma vez que delegam as suas decisões de
investimento aos gestores dos fundos (Indro 2004). Consequentemente, a alocação de
recursos entre fundos de investimento mais ou menos arriscados poderá ser evidência
19
de sentimento (Baker & Wurgler 2007). Se um determinado conjunto de fundos que
contém um ativo específico verificam um forte desinvestimento poderá prever-se um
pior desempenho desse mesmo ativo.
Ben-Rephael et al. (2012) analisam trocas entre fundos de obrigações e fundos
de ações. Os autores encontram uma relação entre a medida destes movimentos
(trocas líquidas) e retornos excessivos de mercado. Dado que essas variações nos
preços são de curto prazo, ou seja, tendem a reverter em alguns meses, os autores
consideram esse padrão de retrocesso como evidência de ruído a nível do mercado. O
efeito é maior para ações de empresas pequenas e para empresas em crescimento.
Também Indro (2004) estuda a relação entre o sentimento do investidor e o fluxo dos
fundos de investimento. A periocidade estudada é semanal, o horizonte de estudo vai
de 1992 a 2001 e como indicadores de sentimento o autor utiliza dados da American
Association of Individual Investor e da Investors Intelligence. Os resultados apontam
para uma relação entre o sentimento e os fluxos dos fundos de investimento.
Nomeadamente, quando numa dada semana se verificou fluxos superiores, os
investidores individuais tendiam a encontrar-se mais bullish na própria semana e na
semana anterior, enquanto os autores de artigos tendiam a tornar-se mais bullish na
semana subsequente.
2.5.4. Prêmio de Dividendo
Na presença de informação assimétrica, as empresas utilizam a política de
dividendos para sinalizar as perspetivas futuras da companhia, portanto um aumento
no nível do dividendo indica uma melhoria nas perspetivas da empresa,
contrariamente um decréscimo no valor do dividendo aponta para uma deterioração
das perspetivas futuras (Fernandes et al. 2013).
Como refere Baker & Wurgler (2007) ações distribuidoras de dividendos são
geralmente consideradas mais seguras, em comparação com ações que historicamente
não distribuem dividendos. É mais provável que a empresa pague o dividendo quando
este está a prêmio do que quando está a desconto. Nesse sentido, pode considerar-se
existir relação inversa entre o sentimento e o prêmio de dividendo.
20
Ações voláteis são pouco atrativas para arbitragistas, o que aumenta a
probabilidade destas ações serem afetadas por noise trader sentiment. Volatilidade
implica não só o risco fundamental, mas também risco em arbitrar. Adicionalmente,
ações voláteis tendem a ser mais custosas de transacionar (Baker et al. 2012).
2.5.5. Desconto dos fundos fechados
Como explica Baker & Wurgler (2007) fundos fechados são companhias de
investimento que emitem um dado número de ações, as quais são posteriormente
transacionadas na bolsa de valores. O desconto é dado pela diferença entre o valor
presente dos ativos do fundo e o seu preço de mercado. Vários estudos analisam esta
medida como indicador de sentimento, a lógica é que se o fundo for detido por um
elevado número de investidores individuais, o desconto médio em fundos de
investimento fechados poderá ser um indicador de sentimento, onde o desconto
aumenta quando o mercado se encontra bearish.
Contudo, outras explicações podem ser dadas para explicar o desconto em
fundos fechados. Nomeadamente, custos de transação, custos de agência ou a
possibilidade de o fundo não ser detido por investidores individuais como se
pressupõe. Alguns estudos têm vindo a demonstrar algumas reservas sobre a
qualidade deste indicador. Brown & Cliff (2004) não encontram evidência de que o
desconto de fundos espelhe o sentimento do investidor. Adicionalmente, Lemmon &
Portniaguina (2006) encontram uma fraca relação entre a sua medida de sentimento e
o desconto em fundos fechados. Qiu & Welch (2006) chegam mesmo a concluir que o
desconto em fundos fechados não é uma proxy válida para o sentimento do investidor.
2.5.6. Retornos iniciais/volume de ofertas públicas iniciais (OPI)
Acredita-se que o entusiasmo dos investidores em relação às OPI possa estar
relacionado com os retornos anormais nos primeiros dias de transação. Com alguma
frequência é possível verificarem-se variações fortes na procura das OPI, o que pode
21
ser considerado como um indicador de investidores propensos ao sentimento (Baker &
Wurgler 2007).
Borges (2006) estuda o fenómeno da subavaliação das OPI em Portugal.
Relativamente às OPI ocorridas em 1987 o autor constata que o elevado volume
verificado foi desencadeado por reduções fiscais, ainda assim o autor argumenta que a
concentração de OPI no segundo semestre desse ano deveu-se à janela de
oportunidade desencadeada pelo sentimento do investidor durante o pico da bolha
especulativa.
2.5.7. Informação Interna
Executivos estão melhor informados sobre o valor real da sua empresa do que
o público em geral. Apesar de existirem leis que regulam o seu comportamento, as
suas decisões de investimento são indicadores das suas percepções em relativamente
à valorização dos ativos. Consequentemente, caso o sentimento leve a desvio de
preços correlacionados, os padrões de investimento dos executivos podem conter uma
componente sistemática de sentimento (Baker & Wurgler, 2007).
2.5.8. Emissão de capital próprio em relação ao total de novas emissões
Este indicador analisa proporção de ações emitidas sobre o total de emissões
de capital próprio e alheio por todas as empresas. Baker & Wurgler (2000) encontram
evidência de que as empresas tendem a favorecer capital próprio em períodos
anteriores a retornos reduzidos e, tendem a favorecer financiamento através de
capital alheio anteriormente a períodos de retornos superiores. Os autores acreditam
que o mercado de capitais poderá ser ineficiente e que os gestores tomam partido
desse facto nas suas decisões de financiamento.
22
2.6. Evidência Empírica
2.6.1. Evidência empírica global
Nesta secção serão descritos alguns estudos relativos à temática do sentimento
do investidor que se consideraram pertinentes para a presente dissertação devido à
metodologia de cálculo utilizada, aos resultados obtidos e, também, devido à sua
contribuição para a literatura de forma geral.
Os estudos de Baker & Wurgler (2006, 2007) são fortes contributos para a
literatura sobre o sentimento do investidor. Dado que um dos indicadores de
sentimento testados na presente dissertação é o índice elaborado por estes autores
para o mercado norte-americano, considerou-se fundamental referir o seu trabalho.
Baker & Wurgler (2006) analisam o impacto do sentimento sobre as
rendibilidades de ações para o mercado norte-americano, a nível transversal. O
horizonte temporal estudado vai de 1963 até 2001. Como indicador de sentimento os
autores constroem um índice composto por vários indicadores sugeridos na literatura.
Especificamente utilizam as emissões de capital próprio no total de emissões, o
volume de transação, o desconto em fundos fechados, o volume/rendibilidades do
primeiro dia de OPI e o prêmio de dividendo. Posteriormente, os autores constroem
um novo índice considerando um conjunto de variáveis macroeconómicas (índice de
crescimento da produção industrial, crescimento no consumo de duráveis,
crescimento no consumo de não duráveis, crescimento no consumo de serviços e o
indicador do ciclo económico do NBER) de forma a controlar o efeito das condições
macroeconómicas.
Os resultados obtidos apontam para que o sentimento afete as rendibilidades
de ações de forma distinta. Em períodos de elevado sentimento (baixo sentimento) as
ações mais propensas ao sentimento – ações voláteis, de empresas pequenas, jovens,
não rentáveis, não distribuidoras de dividendos, com elevado potencial de crescimento
e com dificuldades financeiras – tendem a verificar rendibilidades futuras inferiores
(superiores).
Os mesmos autores em 2007 analisam o impacto do sentimento do investidor a
nível transversal e nas rendibilidades agregadas de mercado. O seu horizonte temporal
23
vai de 1966 a 2005. Os autores utilizam dois modelos para medir o sentimento do
investidor. Utilizam um índice composto pelas mesmas variáveis empregadas no seu
artigo de 20067 e, também, o fluxo de fundos mútuos. Este último indicador
representa as decisões de investidores, em média, pouco sofisticados e, portanto, mais
propensos ao sentimento. Os seus resultados mostram que é possível medir o
sentimento do investidor e que, as ondas de sentimento impactam claramente e de
forma regular empresas individuais e o mercado de capitais como um todo. Os autores
constatam que o sentimento afeta de forma mais acentuada ações de empresas de
difícil valorização e arbitragem8. Relativamente ao impacto nas rendibilidades
agregadas de mercado, os dados apontam para que períodos de elevado sentimento
(baixo sentimento) sejam seguidos de rendibilidades futuras inferiores (superiores).
Num estudo mais recente, Baker et al. (2012) analisam o impacto do
sentimento do investidor sobre as rendibilidades agregadas futuras e o impacto a nível
transversal dos mercados acionistas do Canadá, França, EUA, Japão, Alemanha e Reino
Unido. O horizonte temporal vai de 1980 a 2005. Como medida de sentimento os
autores constroem índices de sentimento “total”, para cada país. Posteriormente, os
índices totais são decompostos num índice global e em seis índices locais.
O impacto do sentimento sobre as rendibilidades futuras agregadas é testado
através de testes de regressão linear. Os resultados indicam que o sentimento impacta
negativamente as rendibilidades agregadas futuras, sendo o sentimento global o
principal condutor. A nível transversal, os dados apontam para a existência de uma
relação inversa entre o sentimento as rendibilidades futuras de ações de difícil
arbitragem e valoração. Adicionalmente, os autores constatam que o sentimento é
contagioso entre mercados, sendo que, os fluxos de capital são sugeridos como
potencial condutor. Ainda assim, alertam para a consideração de outros mecanismos
de propagação como os meios de comunicação social e o chamado word-of-mouth.
7 O índice de Baker & Wurgler (2007) é descrito em maior detalhe do capítulo 3.
8 Por ações de difícil arbitragem e valoração consideram-se ações voláteis, de empresas pequenas,
jovens, não rentáveis, não distribuidoras de dividendos, com elevado potencial de crescimento e em dificuldades financeiras.
24
Jansen & Nahuis (2003) analisam a relação entre o mercado de capitais e a
confiança do consumidor para 11 países europeus10, incluindo Portugal, entre 1986 a
2001. Como medida de sentimento utilizam o índice de confiança do consumidor
disponibilizado pela CE. Para analisar essa relação, os autores utilizam o teste de
causalidade de Granger. Os resultados apontam para uma correlação positiva entre os
retornos de mercado de capitais (em 9 dos 11 países considerados) e variações no
sentimento, sendo a grande exceção o mercado Alemão. Segundo os testes de
causalidade de Granger as rendibilidades de mercado verificam causalidade no sentido
de Granger sobre a confiança do consumidor em horizontes muito curtos (2 semanas a
1 mês), mas a relação contrária não se verifica. Os resultados implicam que o impacto
de curto prazo dos retornos sobre a confiança do consumidor depende sobretudo das
percepções sobre as condições futuras da economia.
Lemmon & Portniaguina (2006) também recorrem a medidas de sentimento
diretas, para explorar a relação entre o sentimento do investidor e os retornos do
mercado de capitais. Como medida de otimismo do investidor utilizam os dados dos
inquéritos da Universidade de Michigan e da Conference Board. O seu horizonte
temporal compreende os anos de 1956 a 2002. Para controlar a influência de fatores
macroeconómicos, utilizam os resíduos da regressão entre os indicadores de
sentimento e um conjunto de variáveis macroeconómicas.
Os dados indicam que a confiança do consumidor apresenta capacidade
explicativa relativamente às condições macroeconómicas e para os retornos de ações
de empresas com pequena capitalização. Essa relação é contudo apenas observável no
período posterior a 1977. Os autores verificam existir uma correlação negativa entre
os desequilíbrios nos preços e o indicador de sentimento. De acordo com os seus
resultados, o sentimento afeta o preço das ações forma distinta. Ações de empresas
de menor dimensão apresentam retornos futuros menores em relação a ações de
empresas de maior dimensão, quando a confiança é elevada. Este facto é consistente
com a ideia de que os investidores avaliam excessivamente ações de pequenas
empresas, em relação a empresas de maior dimensão em períodos de elevado
10 Os países analisados incluem: Bélgica, Dinamarca, França, Alemanha, Grécia, Irlanda, Itália, Holanda,
Portugal, Espanha e o Reino Unido.
25
sentimento e subavaliam essas mesmas ações, em comparação com ações de
empresas de maior dimensão, em períodos de reduzido sentimento.
Os autores verificam ainda que, ações de empresas detidas maioritariamente
por investidores individuais exibem menores retornos (maiores retornos) após
períodos de elevada confiança (reduzida confiança). Esses resultados apontam para a
teoria de que ações detidas por investidores individuais são mais propensas a
variações no sentimento.
Os autores atestam, ainda, que medidas de sentimento baseadas na confiança
não exibem poder explicativo em relação ao book-to-market ou factores de
momentum11. Adicionalmente constatam que valores elevados de sentimento
preveem menores retornos futuros em ações de valor, mas não encontram evidência
de que o sentimento preveja retornos em ações de empresas em crescimento.
Curiosamente, ao analisarem a relação entre a sua medida de sentimento, com
o índice de sentimento de Baker & Wurgler (2005) e com o desconto em fundos
fechados, constatam a inexistência de uma forte correlação entre as medidas. Esse
resultado sugere que as medidas de sentimento captam diferentes aspetos do
sentimento ou, pelo menos uma delas falha em medi-lo corretamente.
Brown & Cliff (2004) analisam a relação entre o sentimento e rendibilidades de
mercado, num horizonte de curto prazo. Os autores utilizam periocidades mensais e
semanais. Para os dados mensais o horizonte de estudo compreende os anos de 1965
a 1998, relativamente à análise semanal o horizonte considerado é de 1987 a 1998.
Como medidas de sentimento utilizam medidas diretas e indiretas. A nível das medidas
diretas, recorrem aos dados da American Association of Individual Investors e da
Investor Intelligence. Relativamente às medidas indiretas, os autores consideram
diversas variáveis que agrupam em quatro categorias: medidas de desempenho do
mercado, medidas relacionadas com o tipo de atividade de transação, medidas
relacionadas com derivados e outras medidas de sentimento (desconto em fundos
fechados, fluxos de fundos mútuos, retornos/volume no primeiro dia de OPI).
11 Momentum effect é a denominação dada quando carteiras com baixo/alto desempenho num dado
período mantém essa tendência anormal nos períodos seguintes.
26
No seu modelo os autores consideram o sentimento com enviesamentos de
especuladores, ou seja, excessivo otimismo ou pessimismo. Os autores dividem os
investidores em dois grupos: fundamentalistas (com expectativas não enviesadas) e
especuladores (investidores com expectativas enviesadas). Dado que os dois grupos de
investidores atribuem diferentes avaliações aos ativos, o preço de mercado será uma
média ponderada, desviando-se do valor intrínseco do ativo.
Os autores verificam correlações fortes entre as medidas diretas e indiretas de
sentimento estudadas. Encontram, também, evidência de que variações nos seus
indicadores de sentimento estão fortemente correlacionadas com as rendibilidades
contemporâneas de mercado. Contudo, alertam para o facto de a correlação não
implicar uma relação de causalidade. Através de análises adicionais concluem que as
rendibilidades de mercado detêm capacidade explicativa sobre variações futuras no
sentimento, contudo encontram fraca evidência de que o sentimento cause variações
nas rendibilidades futuras de mercado, em horizontes de curto-prazo. Apenas as
variáveis de sentimento institucional apresentem alguma capacidade explicativa sobre
as rendibilidades subsequentes (nomeadamente para ações de empresas de grande
dimensão). Tal evidência sugere que o sentimento não afeta apenas o investidor
individual mas também os investidores institucionais.
No geral, os autores argumentam que utilizar uma estratégia baseada nas
previsões de sentimento não será lucrativo, dada a sua reduzida capacidade
explicativa.
Num estudo posterior, Brown & Cliff (2005) assumem que certos investidores
são sujeitos a enviesamentos que afetam a avaliação dos ativos. Tais enviesamentos
são persistentes ao longo do tempo. Num ambiente onde existem limitações à
arbitragem, poderão ocorrer desequilíbrios na valoração dos ativos. Os autores
sugerem que a arbitragem poderá ser capaz de eliminar os desequilíbrios no curto
prazo, mas não ser tão eficaz em períodos mais longos. Como indicador de sentimento
utilizam os dados da Investor Intelligence, que analisa o número de newsletters
relacionadas com o mercado que se apresentam como bullish, bearish ou neutral. O
seu horizonte temporal vai de 1963 a 2000. Os resultados obtidos revelam que
medidas diretas de sentimento são um bom indicador dos retornos do mercado entre
1 a 3 anos. Especificamente, valores elevados de sentimento resultam em menores
27
retornos do mercado de capitais durante os 2-3 anos subsequentes, especialmente
para ações de empresas de grande crescimento e capitalização. A evidência sugere que
os investidores demasiado otimistas (pessimistas) forçam os preços acima (abaixo) do
seu valor fundamental, mas com o passar do tempo o desequilíbrio tende a corrigir-se.
De seguida irão abordar-se dois estudos que constituem o ponto de partida
para o segundo objetivo do presente estudo, isto é, a hipótese de o sentimento poder
afetar as rendibilidades futuras do mercado de capitais português de forma
assimétrica consoante o ciclo económico.
Chung et al. (2012) analisam a capacidade preditiva do sentimento do
investidor sobre as rendibilidades transversais durante períodos de recessão/expansão
económica. Os autores partem de dois pressupostos base. Primeiramente assumem
que a sobreavaliação dos ativos ocorre em períodos económicos prósperos e a
subavaliação de ativos ocorre durante momentos económicos desfavoráveis. Durante
períodos de expansão, o otimismo aumenta o que é refletido por um aumento no
sentimento. Durante períodos de expansão a atividade dos arbitragistas pode ser
limitada devido ao noise trader risk e à possibilidade de serem forçados a liquidar o seu
investimento prematuramente. Em períodos de contração económica a compra de
ativos subavaliados é bastante simples e, as entidades reguladoras tendem a impor
restrições à venda a descoberto e ao empréstimo de ativos evitando assim variações
negativas fortes nos preços dos ativos. Consequentemente, os autores acreditam que
devido às restrições à venda a descoberto e aos limites à arbitragem a sobreavaliação
dos ativos tende a ser mais persistente que a subavaliação.
Para distinguir os ciclos económicos recorrem ao indicador do NBER, e utilizam
um Markov-switching model de forma a capturar dinâmicas não observáveis durante
as mudanças de ciclo económico. Como medida de sentimento utilizam o índice
mensal ortogonalizado de Baker & Wurgler (2006). O horizonte temporal estudado
compreende Janeiro de 1966 a Dezembro de 2007.
Os resultados revelam que o sentimento detém um poder preditivo assimétrico
sobre as rendibilidades transversais durante diferentes estados da economia. Apenas
durante períodos de expansão económica é que o sentimento demonstra poder
preditivo sobre as rendibilidades.
28
Similarmente, Chen (2011) testa a possibilidade de o efeito de choques na
confiança do consumidor afetarem as rendibilidades de forma distinta consoante se
trate de um bull market ou de um bear market e ainda, se um decréscimo na confiança
é capaz de conduzir o mercado para um período bear. O autor argumenta que na
presença de assimetrias de informação os agentes irão comportar-se como se
estivessem financeiramente limitados, o que é mais provável de ocorrer durante bear
markets. Adicionalmente, quando o mercado verifica um mau desempenho a aversão
a perdas, isto é, a tendência dos indivíduos a preferirem evitar perdas em detrimento
de verificarem ganhos suporta a teoria de que o sentimento detenha um maior
impacto sobre as rendibilidades durante períodos bear.
Como medida de sentimento o autor utiliza o indicador de confiança da
Universidade de Michigan e, como indicador do mercado de capitais utiliza o índice da
S&P500. Os dados utilizados tem frequência mensal e o horizonte temporal estudado
compreende Janeiro de 1978 a Maio de 2009. De forma a distinguir as flutuações do
mercado utiliza diversos modelos de acordo com a metodologia de Markov-switching.
Os resultados obtidos confirmam a suposição de que a falta de confiança afeta
as rendibilidades de forma assimétrica, sendo o impacto maior em bear markets. O
autor conclui que um nível elevado de pessimismo é capaz de conduzir o mercado para
um período bear.
2.6.2. Evidência empírica sobre o mercado Português
Como foi referido anteriormente, o número de estudos sobre a relação entre o
sentimento e as rendibilidades do mercado português é ainda escasso. Nesta secção
abordam-se dois estudos dirigidos ao mercado nacional, cujos resultados se
consideram relevantes para a presente dissertação.
Fernandes et al. (2013) procuram investigar se o sentimento do investidor
português influência as rendibilidades agregadas do mercado de capitais português e
as rendibilidades dos índices industriais nacionais. Adicionalmente testam se o
sentimento norte-americano afeta as rendibilidades do mercado nacional, a nível
agregado e a nível dos sectores industriais. Como indicador de confiança do mercado
nacional utilizam o índice de sentimento económico e o índice de confiança do
29
consumidor (este último é apenas utilizado nos testes de robustez). Como indicador de
sentimento norte-americano utilizam os dados do índice de confiança da Universidade
de Michigan. O cálculo da medida de sentimento é realizado utilizando a metodologia
de Lemmon & Portniaguina (2006), de maneira a separar a componente racional e
irracional do indicador de sentimento. Como medida de excessivo
otimismo/pessimismo, os autores utilizam os resíduos da regressão entre o índice de
sentimento económico e um conjunto de variáveis macroeconómicas, a mesma
metodologia é seguida para o cálculo do sentimento norte-americano.
Os resultados indicam que o sentimento português apresenta uma capacidade
preditiva estatisticamente significativa sobre as rendibilidades agregadas do mercado,
para horizontes de 1, 3, 6 e 12 meses. Os autores constatam existir uma relação
negativa entre o sentimento desfasado e as rendibilidades agregadas do mercado. O
impacto do sentimento tende a diminuir para horizontes de 12 meses.
A nível do impacto do sentimento português sobre as rendibilidades dos índices
das indústrias, os resultados indicam que o sentimento detém um impacto negativo e
estatisticamente significativo sobre as rendibilidades futuras, para horizontes de 3, 6 e
12 meses, do PSI Telecomunicações, PSI Utilities e PSI Tecnologia. No que respeita às
rendibilidades do PSI Industrias, o sentimento é apenas relevante para horizontes
temporais de 3 meses.
Relativamente ao indicador de sentimento norte-americano, a evidência sugere
que o seu impacto sobre as rendibilidades agregadas futuras e dos índices industriais
nacionais é estatisticamente insignificante. Em testes de robustez, os autores testaram
também se o sentimento inglês e alemão detém poder preditivo sobre as
rendibilidades agregadas futuras e dos índices industriais portugueses. A metodologia
aplicada é similar, substituindo apenas o indicador de sentimento americano pelo
sentimento inglês e alemão. Como medida de sentimento inglês e alemão os autores
utilizaram o índice de sentimento económico e o índice de confiança do consumidor de
cada país após controlar para fatores macroeconómicos globais e domésticos. O
sentimento inglês verificou ser insignificante para prever as rendibilidades agregadas
futuras e dos índices industriais nacionais. Contudo os resultados obtidos com o
sentimento alemão são contraditórios. Quando utilizando o índice de sentimento
económico, não foi encontrada evidência que suportasse uma capacidade preditiva
30
sobre as rendibilidades agregadas futuras e dos índices industriais. Contudo, quando
utilizando a medida de sentimento obtida através do índice de confiança alemão,
verifica-se um impacto negativo e estatisticamente significativo sobre as rendibilidades
agregadas futuras e sobre as rendibilidades futuras do PSI Matérias-primas.
Sequeira (2011) obtém contudo resultados algo contraditórios. A autora estuda
a relação entre o sentimento e o mercado de capitais português. Como medida de
sentimento o índice de confiança do consumidor (a autora utiliza o índice
disponibilizado pela CE e também o índice disponibilizado pelo INE) e o índice de
confiança desenvolvido pelo Instituto Superior de Economia e Gestão (ISEG), este
último é realizado por economistas e, de acordo com a autora, espera-se que estes
sejam menos propensos ao sentimento. Como indicador do mercado de capitais utiliza
o principal índice de referência nacional, o PSI-20. O horizonte temporal estudado vai
de 1993 a 2010.
Usando o teste de causalidade de Granger a autora constata que variações
desfasadas mensais dos indicadores de confiança do consumidor não influenciam o
PSI-20. Pelo contrário, encontra evidência de que o PSI-20 influencie os indicadores de
confiança. De maneira a analisar a capacidade preditiva do indicador de confiança da
CE sobre o PSI-20 a autora testa a resposta ao impulso do modelo VAR. Os resultados
indicam uma fraca resposta do PSI-20 a choques no indicador de confiança da CE. A
nível da análise inversa, ou seja, a nível do poder preditivo do PSI-20 sobre o indicador
de confiança da CE os resultados são similares, ainda que o nível de resposta
encontrado seja ligeiramente superior. Como possível explicação a autora salienta a
fraca participação das famílias portuguesas no mercado de capitais. Os resultados
obtidos apontam, ainda, para o facto de os economistas aparentarem serem mais
sensíveis que os consumidores às variações do PSI-20.
No geral, a autora argumenta que o indicador de confiança do consumidor não
é um bom indicador do sentimento individual português.
31
2.7. Investidor Português
Over the past 20 years, the role of the stock market as substantially increased in
many industrialized countries. Market capitalizations, expressed as a percentage of
GDP, have double or tripled between 1985 and 2001 (…) There is much literature about
the ability of the stock market to predict output growth. Predictive power in itself does
not imply a causal relationship running from the stock market to the real economy,
since the stock market may just act as a leading indicator, an information processing
black box.
(Jansen & Nahuis, 2003, p.89)
Como se pode depreender pela citação anterior, o papel do mercado de
capitais têm assumido um maior relevo, sobretudo, em economias desenvolvidas.
Autores como Otoo (1999) e Jansen & Nahuis (2003) encontram evidência de que o
preço das ações influencia a confiança dos consumidores. Nesse sentido, considera-se
pertinente descrever brevemente o perfil do investidor nacional. Acredita-se que o
enquadramento do investidor típico português será útil para ajudar a compreender os
resultados obtidos no presente estudo.
Ao contrário do que se verifica em outros países, a participação de investidores
individuais nacionais no mercado de capitais é ainda muito reduzida. De acordo com
CMVM (2009) para além de depósitos a prazo e certificados de aforro, menos de 10%
das famílias portuguesas possuem outro tipo de produtos financeiros tais como, ações,
obrigações, unidades de participação em fundos de investimento, produtos
estruturados, derivados, fundos e planos de poupança e reforma.
O mesmo estudo verifica que existem certos fatores socioeconómicos que
influenciam a participação no mercado de valores mobiliários. Esta está diretamente
relacionada com o nível de rendimento das famílias, quanto maior for o rendimento
familiar maior é a probabilidade de a família investir no mercado de capitais. O nível de
escolaridade e profissão são também fatores a considerar. Quanto maior for a
qualificação do individuo e/ou a sua posição profissional maior será a sua propensão a
investir. A faixa etária mais propensa a investir compreende o escalão dos 45-64 anos,
sendo que a relação entre a idade e a propensão a investir segue em trajetória em “U”
32
invertido. Adicionalmente, a localização geográfica é também um fator a considerar e
os indivíduos do sexo masculino tendem a ser mais propensos a investir em
comparação com o sexo oposto.
Abreu & Mendes (2010) analisam a relação entre a literacia dos investidores
nacionais e o grau de diversificação da sua carteira. Os dados sugerem que em geral os
investidores nacionais apresentam baixos conhecimentos financeiros e, grande parte
das carteiras são insuficientemente diversificadas. A evidência sugere que os
conhecimentos financeiros são um fator relevante para a participação no mercado e
para o grau de diversificação das carteiras. Maior educação contribuiu para uma maior
diversificação. Adicionalmente, as fontes de informação são também apontadas como
um fator importante na diversificação.
Curiosamente, segundo os autores, o grau da diversificação da carteira de
agentes que não procuram qualquer tipo de informação é semelhante ao grau de
diversificação das carteiras de agentes que são aconselhados pelos seus bancos. Tal
evidência questiona o tipo de acompanhamento que é fornecido por estas instituições.
Em suma, verifica-se que a participação de investidores individuais nacionais no
mercado de capitais é ainda reduzida. O seu grau de participação está dependente de
certos fatores socioeconómicos e as suas escolhas de investimento (a nível de
diversificação) estão relacionadas com os seus conhecimentos financeiros. Para além
destes fatores, existem na literatura vários estudos que exploram a possibilidade dos
agentes económicos copiarem sistematicamente o comportamento dos seus pares,
causando uma convergência nas suas decisões de investimento. Este fenómeno é
denominado por herding behavior.
“Herding may be defined as a group of investors ignoring their own information
and beliefs and following the decisions of other investors, imitating them”
(Vieira & Pereira 2015, p.79)
Contudo, este fenómeno apresenta alguma controvérsia. Alguns autores
defendem que este comportamento pode ser racionalmente justificável. Utilizar as
mesmas fontes de informação, interpretar de forma semelhante os sinais do mercado,
33
a qualidade da informação, a atratividade de certos ativos e o grau de sofisticação do
mercado podem ser explicações lógicas para o comportamento dos indivíduos.
De acordo com Simões & Valente (2015) poderá ser mais facilmente verificável
o herding behavior em mercados menos líquidos e de menor dimensão, dado que a
menor liquidez pode limitar certas ações, sobretudo quando estas forem contrárias às
dos restantes investidores. No seu estudo, os autores analisam a intensidade do
herding behavior para o mercado português entre 2003 e 2011. Num primeiro
momento, os autores encontram evidência de que os investidores se imitam de forma
sistemática. Contudo, quando utilizam uma metodologia diferente os resultados não
se mantém. A explicação dada pelos autores é que diferentes formas de cálculo
apresentam influência nos resultados obtidos.
Outro objetivo dos autores é analisar a relação entre o herding behavior e o
sentimento. Os dados levam os autores a rejeitar a hipótese de que o sentimento afete
o herding behavior.
34
3. DADOS
3.1. Introdução
Como já foi referido, um dos objetivos do presente estudo é verificar se o
sentimento detém impacto sobre as rendibilidades agregadas futuras do mercado de
capitais português (especificamente sobre o PSI-20) e, também, sobre as
rendibilidades futuras do índice de empresas financeiras e do índice de empresas não
financeiras. Uma vez que, não existe consenso na literatura sobre qual medida de
sentimento é mais adequada, optou-se por testar quatro medidas distintas.
Concretamente utilizaram-se três medidas de sentimento diretas: o índice de
confiança do consumidor, o índice de sentimento económico e o índice de sentimento
da Investor Intelligence. Como medida indireta utiliza-se o índice de sentimento de
Baker & Wurgler (2007).
A escolha do índice de confiança do consumidor justifica-se por este ser um
indicador apontado frequentemente na literatura como medida de sentimento do
consumidor. Adicionalmente, este indicador é calculado para vários países europeus,
incluindo o mercado português e, os dados são facilmente acessíveis e estão
disponíveis para um razoável período de tempo.
O índice de sentimento económico é, também, um indicador fácil de recolha e
cujos dados estão disponíveis durante um período temporal razoável. Uma vez que o
cálculo deste indicador tem em consideração cinco sectores da economia, considera-se
que possa ser um bom indicador da realidade nacional.
O índice de sentimento da Investor Intelligence, por outro lado, é um indicador
calculado com base no mercado americano, o que poderá ser uma desvantagem pois
poderá não ser tão adequado para o mercado nacional. Contudo, é um indicador
frequentemente utilizado na literatura como medida de sentimento institucional.
O índice de sentimento de Baker & Wurgler (2007) é também um indicador
largamente citado na literatura. Dado que durante a pesquisa bibliográfica não se
encontrou nenhum estudo direcionado para o mercado português que utilizasse este
indicador ou um outro com semelhante metodologia de construção, achou-se
35
consequentemente ser pertinente testar o impacto deste indicador como medida de
sentimento.
A utilização de dois indicadores de sentimento norte-americano - o indicador
da Investor Intelligence e o índice de sentimento Baker & Wurgler (2007) - pode ser
justificada não só por ambos os indicadores serem amplamente citados na literatura,
mas também pelo facto de o mercado norte-americano ser considerado um mercado
de referência. “The United State is widely considered the world’s bellwether market”
(Baker et al. 2012, p.278).
Para além dos fatores referidos, a sua utilização também se baseia na literatura
existente sobre o contágio entre mercados. Nomeadamente, Verma & Soydemir
(2006) investigam o efeteito da propagação do sentimento norte-americano nas
rendibilidades dos mercados de capitais internacionais12. Como medida de sentimento
individual utilizam dados mensais da American Association of Individual Investors e
como medida do sentimento institucional utilizam dados mensais da Investor
Intelligence. Os resultados confirmam que o sentimento intitucional norte-americano
impacta de forma significativa as rendibilidades do Reino Unido e da America-Latina. A
nível do sentimento individual, apenas se verifica um impacto estatisticamente
significativo sobre as rendibilidades do Reino-Unido. Também os resultados de Baker
et al. (2012) suportam a hipótse de o sentimento ser contagioso entre mercados.
Especificamente para o mercado português, Fernandes et al. (2013) verificarem
que apesar do sentimento norte-americano não deter impacto sobre as rendibilidades
futuras do mercado português, segundo os seus testes de robustez o índice de
confiança alemão, verifica um impacto negativo e estatisticamente significativo sobre
as rendibilidades agregadas futuras do PSI-20 e sobre as rendibilidades futuras do PSI
Matérias-Primas.
Em suma, considerados todos os fatores referidos, acredita-se que a utilização
destes indicadores de sentimento é pertinente para o presente estudo.
A periocidade utilizada na presente dissertação é mensal, uma vez que esta é a
periocidade habitual em estudos sobre o sentimento do investidor. O horizonte
12 Os autores estudam o mercado Mexicano, Brasileiro, Chileno e do Reino Unido.
36
temporal é compreendido entre 31/01/2002 e 31/12/2014. Apesar de inicialmente se
pretender utilizar um horizonte temporal mais alargado, a disponibilidade de dados
condicionou a tarefa13.
Todos os dados foram recolhidos da plataforma datastream, com exceção do
índice de sentimento de Baker & Wurgler (2007) que é disponibilizado na página online
do Professor Jeffrey Wurgler14.
O remanescente deste capítulo descreve com maior detalhe as medidas de
sentimento do investidor, os dados sobre o mercado de capitais e, também as
variáveis macroeconómicas empregues como medidas de controlo.
3.2. Indicador de Confiança do Consumidor (ICC)
O indicador de confiança do consumidor é um indicador de sentimento direto
(como se referiu anteriormente) disponibilizado pelo Instituto Nacional de Estatística
(INE) e pela Comissão Europeia (CE). Por ser um indicado harmonizado e aplicado a
todos os países da comunidade europeia detém a vantagem de ser comparável entre
esses países, apesar de tal não ser um objetivo do presente estudo. O seu cálculo
resulta da média aritmética dos saldos de respostas extremas, isto é, da diferença
entre a percentagem de respostas de valoração positiva e as de valoração negativa,
não são consideradas as respostas neutras, por exemplo, não sabe ou talvez, das
questões abaixo mencionadas.
Em sua opinião, a situação financeira do seu lar (agregado familiar), nos
próximos 12 meses irá:
13 Os dados utilizados para a varável representativa do mercado de capitais apenas se
encontram disponíveis a partir de 2001. Adicionalmente os dados sobre a produção industrial são apenas disponibilizados a partir de 2002.
Outro impedimento, foi o facto do índice de sentimento de Baker & Wurgler (2007) apenas se encontrar disponível até 2010.
Inicialmente, ponderou-se testar também o índice de sentimento de Baker et al.( 2012), mas uma vez que este indicador apenas está disponível até 2006 acabou por não ser uma opção viável. 14
http://people.stern.nyu.edu/jwurgler/
37
1. Melhorar muito; 2. Melhorar um pouco; 3. Manter-se; 4. Piorar um pouco; 5. Piorar
muito; 6. Não sabe.
Em sua opinião, a situação económica geral do País, nos próximos 12 meses irá:
1. Melhorar muito; 2. Melhorar um pouco; 3. Manter-se; 4. Piorar um pouco; 5. Piorar
muito; 6. Não sabe.
Em sua opinião, nos próximos 12 meses, o desemprego no País, irá:
1. Aumentar muito; 2. Aumentar um pouco; 3. Ficar na mesma; 4. Diminuir pouco; 5.
Diminuir muito; 6. Não sabe.
Nos próximos 12 meses pensa que, pessoalmente lhe será possível poupar/pôr
algum dinheiro de lado:
1. Sim, de certeza absoluta; 2. Provavelmente sim; 3. Provavelmente não; 4. Não, de
certeza absoluta; 5. Não sabe.
Este indicador é frequentemente apontado como potencial medida de
sentimento sendo utilizado em vários estudos, nomeadamente por Schmeling (2009) e
Jansen & Nahuis (2003).
Os dados utilizados neste estudo foram retirados da plataforma da datastream,
após a recolha dos mesmos, procedeu-se à sua estandardização de maneira a permitir
uma maior comparabilidade entre as diversas medidas de sentimento.
3.3. Índice de Sentimento Económico (ISE)
O índice de sentimento económico é um indicador disponibilizado pela CE, cujo
cálculo engloba indicadores de confiança de cinco sectores, com diferentes pesos:
indicador de confiança industrial, indicador de confiança de serviços, indicador de
confiança do consumidor, indicador de confiança da construção e indicador de
confiança do retalho. O ISE é calculado como um índice com valor médio de 100 e
desvio padrão de 10 ao longo de um período de amostragem fixado padronizado. O ISE
é ajustado à sazonalidade e está disponível com uma periocidade mensal a partir de
31/01/1987. Este indicador está disponível para o mercado nacional e, também para
os restantes países da União Europeia.
38
A vantagem deste indicador sobre o ICC é que para além de deter informação
sobre a confiança dos consumidores, também, reflete informação sobre as opiniões
das empresas relativamente às suas perspetivas económicas futuras e as suas
intenções de investimento. Se tanto os consumidores como os produtores estiverem
otimistas sobre a situação económica e financeira, será mais provável que aumentem
os seus níveis de consumo e produção e, consequentemente, o mercado de capitais
deverá refletir essa atividade económica se o sentimento de facto afetar o
comportamento dos preços dos ativos (Ho & Hung 2012). Adicionalmente, uma vez
que este indicador contempla cinco sectores distintos, acredita-se que seja mais
abrangente e, desta forma, possa espelhar a realidade portuguesa melhor.
Os dados deste indicador foram recolhidos através da plataforma da
datastream. Após a sua recolha, procedeu-se à sua estandardização de maneira a
permitir uma maior comparabilidade entre as diversas medidas de sentimento.
3.4. Índice de sentimento da Investor Intelligence
A Investor Intelligence é um fornecedor mundial de serviços financeiros,
aconselhamento e análise técnica. Desde 1963 que esta organização tem vindo a
caracterizar mais de 120 revistas financeiras como bullish, bearish ou awaiting
correction.15Inicialmente os inquéritos eram realizados quinzenalmente, até 1969
quando se tornaram semanais. De acordo com a organização, apenas quatro editores
estão envolvidos na categorização das revistas, pelo que se assume existir um elevado
grau de consistência deste indicador. Adicionalmente, de acordo com a informação
disponível na página online da organização, em média, os dados apontam para 45%
bulls, 35% bears e 20% para a categorial neutral.
Autores como Verma & Soydemir (2006) e Brown & Cliff (2004) utilizam os
dados da Investor Intelligence como medida de sentimento institucional. Isto porque, a
15 Durante a análise das revistas, os editores caracterizam os artigos como bullish ou bearish. Contudo,
na presença de artigos ambíguos, ou seja, que dão simultaneamente indicações bullish e bearish os editores consideram que a categoria awaiting correction.
39
generalidade dos autores das revistas analisadas são profissionais de mercado (no
ativo ou aposentados).
Seguindo a metodologia de Brown & Cliff (2004) utiliza-se a percentagem de
investidores bull menos a percentagem de investidores bear como medida de
sentimento institucional. De modo a permitir uma maior comparabilidade, procedeu-
se posteriormente à estandardização deste indicador.
3.5. Índice de Sentimento de Baker & Wurgler (2007)
O índice de sentimento de Baker & Wurgler (2007) é um indicador de
sentimento calculado para o mercado norte-americano. O cálculo deste indicador
utiliza diversas proxies: o desconto de fundos fechados, o volume de transação do
NYSE (New York Stock Exchange), o número de OPI, os retornos nos primeiros dias de
OPI, a proporção de capital próprio emitido no total de novas emissões de capital
próprio e alheio e o prémio de dividendo.
O desconto em fundos fechados é a diferença média entre o valor líquido de
ações de fundos fechados e os seus preços de mercado. O volume de transação do
NYSE é calculado com base no rácio do volume de ações divulgado, pela média de
ações listadas no NYSE Fact Book. Os autores calculam a média dos cinco anos
anteriores para eliminar qualquer tendência dos dados. A proporção de capital próprio
no total de novas emissões é definida como emissão bruta de capital próprio dividido
pela soma da emissão bruta de capital próprio e emissão de débito a longo prazo. O
prémio de dividendo é dado pela diferença logarítmica da média dos rácios book-to-
market de pagadores e não pagadores de dividendos no final do período. Os
indicadores: volume de transação, a média anual dos retornos nos primeiros dias de
OPI e o prêmio de dividendo apresentam um desfasamento de um ano, relativamente
às restantes variáveis que compõe o índice.
Uma questão que pode ser levantada é o facto de o índice de sentimento não
espelhar apenas o sentimento mas, também, fatores económicos que afetem o
mercado. Por essa razão os autores regridem cada proxy a um conjunto de variáveis
macroeconómicas. Nomeadamente, os autores utilizam o índice de crescimento da
produção industrial, crescimento do consumo de bens duráveis, crescimento do
40
consumo de bens não duráveis, crescimento do consumo de serviços e uma variável
dummy como indicador de recessão do NBER (National Bureau of Economic Research).
Os autores constroem um novo índice de sentimento utilizando os resíduos das
regressões, que é o índice utilizado no presente estudo.
Uma vez que o foco do presente estudo é o mercado de capitais português,
multiplicou-se o indicador de sentimento por uma taxa de câmbio dólar/euro.
3.6. Indicadores do Mercado de Capitais Português
Como indicador do mercado de capitais nacional optou-se por utilizar as
cotações do principal índice de referência, o PSI-20, à semelhança de autores como
Fernandes et al. (2013), Jansen & Nahuis (2003) e Sequeira (2011). Este índice é
calculado com base numa amostra de emissões de ações, pertencentes a empresas
que cumprem um conjunto de pré-requisitos, entre os quais, requisitos relativos à
dimensão e liquidez. Utilizando a plataforma datastream recolheu-se os dados do total
return index. Desta forma, garante-se que eventos como a distribuição de dividendos,
(reverse) stock splits e outros eventos institucionais sejam tidos em consideração.
Para além de utilizar o PSI-20 como variável representativa do mercado de
capitais, achou-se pertinente analisar se o impacto do sentimento é diferenciado
consoante se trate de empresas financeiras ou não financeiras. Nesse seguimento,
recolheu-se o total return index para o índice de ações da datastream de empresas
financeiras (EF) e não financeiras (ENF).
O cálculo das rendibilidades de mercado foi efetuado utilizando a fórmula para
as rendibilidades contínuas de Brooks (2008, p.7).
Onde Pt corresponde ao valor do total return índex para o PSI-20, para o índice
de empresas financeiras e para o índice de empresas não financeiras, conforme o caso.
41
3.7. Variáveis Macroeconómicas
Apesar de se esperar que os indicadores mencionados anteriormente reflitam o
sentimento do investidor, a sua interpretação deve ser feita com parcimónia. Deve ter-
se em conta o enquadramento macroeconómico para o período em análise, uma vez
que, até um certo ponto, é expectável que as medidas de sentimento reflitam
fundamentos económicos (Baker & Wurgler 2007). Para mitigar esse problema, na
literatura é comum utilizar-se um conjunto de variáveis macroeconómicas como
variáveis de controlo.
As variáveis macroeconómicas utilizadas no presente estudo, apresentadas
com uma periocidade mensal, são: o indicador de ciclo económico do National Bureau
of Economic Research (NBER) que assume o valor 1 para recessão económica e 0 para
expansão económica, a produção industrial (variação percentual), a taxa de
desemprego (em percentagem), o indicador coincidente de consumo privado (em
percentagem) e o índice de preços do consumidor (variação percentual).
42
Tabela 1 Dados utilizados Descrição, frequência e fonte das variáveis utilizadas.
Código Variável Frequência Fonte
Medidas de Sentimento do Investidor
ICC Índice de Confiança do Consumidor Mensal Datastream
ISE Índice de Sentimento Económico Mensal Datastream
Investor Intelligence Investor Intelligence Index ( % de Investidores Bull-% Investidores Bear) Mensal Datastream
Índice de Sentimento de Baker & Wurgler Índice de Sentimento de Baker & Wurgler (2007) Mensal http://people.stern.nyu.edu/jwurgler/
Mercado de Capitais Português
PSI-20 Índice do PSI-20 (Total Return Index) Mensal Datastream
EF Índice de Ações de Empresas Financeiras (Total Return Index) Mensal Datastream
ENF Índice de Ações de Empresas Não Financeiras (Total Return Index) Mensal Datastream
Variáveis Macroeconómicas
IP Variação % da Produção Industrial Mensal Datastream
IPC Variação % do Índice de Preços do Consumidor Mensal Datastream
UR Taxa de desemprego (15/74, em %) Mensal Datastream
BC Indicador de ciclo económico do National Bureau of Economic Research( NBER) Mensal Datastream
CONS Indicador coincidente de consumo privado (%) Mensal Datastream
CAMB Taxa de câmbio dólar/euro Mensal Datastream
43
4. METODOLOGIA
4.1. Hipóteses
Como foi anteriormente referido, existem vários estudos na literatura que
suportam a hipótese de que o sentimento apresenta capacidade preditiva sobre as
rendibilidades do mercado. Contudo, Schmeling (2009) encontra evidência de que o
poder preditivo do sentimento sobre as rendibilidades varia consoante o país em
análise. Nesse sentido, surge a questão de se o mercado de capitais português é ou
não influenciado pelo sentimento. Como refere Leal et al. (2008) em mercados mais
pequenos os investidores tendem a ser menos sofisticados e, consequentemente, mais
propensos ao sentimento o que é certamente o caso do mercado português.
O número de estudos sobre esta temática, específicos para o mercado nacional,
ainda é reduzido e, consequentemente existem várias lacunas a preencher. Neste
sentido, um dos principais objetivos da presente dissertação é estar se o sentimento
apresenta capacidade explicativa sobre as rendibilidades agregadas futuras do PSI-20 e
sobre as rendibilidades futuras do índice de empresas financeiras e do índice de
empresas não financeiras. Como medidas de sentimento utilizam-se três indicadores
diretos - o ICC, o ISE e o índice da Investor Intelligence - e um indireto - o índice de
sentimento de Baker & Wurgler (2007).
Ao utilizar diversos tipos de indicadores de sentimento, para além do ICC que é
um dos indicadores mais comuns, e ao testar o impacto do sentimento não só sobre as
rendibilidades futuras do PSI-20 mas também sobre as rendibilidades futuras do índice
de empresas financeiras e não financeiras espera-se contribuir para a literatura
ajudando a colmatar as lacunas existentes. Considerando a pesquisa bibliográfica
efetuada, acredita-se que nenhum estudo anterior testou o impacto do indicador de
Baker & Wurgler (2007) no mercado de capitais nacional ou que explorasse a hipótese
do impacto do sentimento variar consoante se considere o universo de empresas
financeiras e não financeiras.
Caso se verifique que o sentimento detém impacto sobre as rendibilidades
futuras de mercado, pretende-se verificar se o mesmo apresenta alguma assimetria
44
consoante o estado da economia. Por outras palavras, pretende-se testar se o impacto
do sentimento varia consoante a economia esteja num período de recessão ou
expansão económica. Por exemplo, Chung et al. (2012) encontram evidência de um
impacto significativo e robusto do sentimento em períodos de expansão, mas não para
períodos de recessão.
Em finanças conhecer os fatores que afetam os preços é de grande
importância, caso se verifique que o sentimento detém capacidade explicativa sobre as
rendibilidades será relevante auferir se fatores como o ciclo económico condicionam
esse efeito.
4.2. Metodologia aplicada
Nesta secção são descritos todos os procedimentos efetuados para dar
resposta aos objetivos pré-estabelecidos para este estudo. Na análise e tratamento de
dados recorreu-se ao Microsoft Excel e ao software estatístico Stata 13.
4.2.1. Análise à estacionariedade, normalidade, autocorrelação e
heterocedasticidade
De acordo com a metodologia de Jansen & Nahuis (2003), inicialmente testou-
se a estacionariedade das variáveis. Para tal recorreu-se ao teste de Augmented
Dickey-Fuller (Dickey & Fuller 1979) e ao teste de Phillips-Perron (Philips & Perron,
1988). Uma série estacionária implica média constante, variância constante e
autocovariâncias constantes para cada desfasamento considerado. A utilização de
dados não estacionários pode levar a regressões espúrias (Brooks, 2008). Nos casos em
que se verificou a presença de não estacionariedade, recorreu-se a regressões com
erros-padrão bootstraped.
A Tabela 2 apresenta os resultados obtidos após a realização do teste
Augmented Dickey-Fuller (sem desfasamentos) para a análise da estacionariedade das
variáveis. Sempre que o valor absoluto do teste ADF for superior ao valor crítico
absoluto, rejeita-se a hipótese nula de raiz unitária, ou seja, a variável é estacionária.
45
De acordo com os resultados obtidos, são estacionárias as seguintes variáveis: o
indicador de sentimento da Investor Intelligence, as rendibilidades do PSI-20, do índice
de empresas financeiras e não financeiras e o índice de produção industrial. As
restantes variáveis falham em rejeitar a hipótese nula (em pelo menos num dos níveis
críticos considerados), pelo que, se conclui que as variáveis em causa são não
estacionárias. De forma a confirmar os resultados obtidos no teste ADF efetuou-se o
teste de Phillips-Perron16.
Um dos pressupostos da regressão linear clássica é a não existência de
autocorrelação, isto é, o modelo clássico supõe que o termo de perturbação referente
a uma perturbação qualquer não é influenciado pelo termo de perturbação referente a
uma outra observação qualquer (Gujarati, 2000). Através do teste de Breusch–Godfrey,
verificou-se a existência de autocorrelação em alguns casos17. Nessas situações,
utilizou-se a regressão bootstraped com a correção de Newey-West.
A regressão linear clássica pressupõe ainda a homoscedasticidade, dito de
outra forma, significa que as populações de Y correspondentes aos valores de X têm a
mesma variância. Quando tal não acontece estamos perante heterocedasticidade.
Dado que em todas as regressões se utilizou bootstrapping (que se trata duma
estimação empírica dos erros padrão) não se realizou nenhuma correção adicional.
Por fim, efetuaram-se também testes assimetria e curtose18.
16 Os resultados do teste de Phillips-Perron podem ser consultados nos apêndices I a XII.
17 Os resultados dos testes de autocorrelação podem ser consultados nos apêndices XIII a XVIII
18 Os resultados dos testes de normalidade podem ser consultados nos apêndices XIX a XXIV.
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Tabela 2 Resultados do teste de Augmented Dickey-Fuller (sem desfasamentos)
Resultados do teste Augmented Dickey-Fuller sem desfasamentos para testar a estacionariedade das variáveis. O ICC corresponde ao índice de sentimento do consumidor, o ISE corresponde ao índice de sentimento económico, Investor Intelligence corresponde à % de investidores bull menos a % de investidores bear, PSI-20 corresponde as rendibilidades do PSI-20, EF corresponde às rendibilidades do índice de empresas financeiras, ENF corresponde às rendibilidades do índice de empresas não financeiras, UR corresponde à taxa de desemprego (%), IP corresponde à produção industrial (%), CONS corresponde ao indicador coincidente de consumo privado (%) e IPC corresponde ao índice de preços consumidor (variação %).
ICC ISE Baker & Wurgler (2007) Investor Intelligence PSI-20 EF ENF UR IP CONS IPC
Estatística do Teste -1.787 -1.797 -3.480 -5.773 -10.003 -8.774 -10.809 -1.700 -8.426 -0.644 -1.269
Valores críticos
1% -3.787 -3.492 -3.508 -3.492 -3.492 -3.492 -3.492 -3.492 -3.492 -3.492 -3.492
5% -2.886 -2.886 -2.890 -2.886 -2.886 -2.886 -2.886 -2.886 -2.886 -2.886 -2.886
10% -2.576 -2.576 - 2.58 -2.576 -2.576 -2.576 -2.576 -2.576 -2.576 -2.576 -2.576
47
4.2.2. Comportamento dos indicadores de sentimento e as rendibilidades do
mercado de capitais português
Numa primeira instância, dado que se estão a analisar vários indicadores de
sentimento, considera-se pertinente analisar o grau de intensidade linear entre as
diferentes variáveis de sentimento e as rendibilidades do PSI-20, do índice de
empresas financeiras e do índice de empresas não financeiras. A existência de
correlação entre duas variáveis significa que as mesmas se comportam de forma
simétrica, não implica contudo causalidade. Apenas existe evidência de uma relação
linear entre as duas variáveis, e que movimentos das duas são em média relacionados
até um certo ponto medido pelo coeficiente de correlação (Brooks, 2008).
De seguida, de forma a auferir a capacidade explicativa das medidas de
sentimento nas rendibilidades futuras do PSI-20, do índice de empresas financeiras e
do índice de empresas não financeiras utilizaram-se modelos de regressão linear
múltipla, com horizontes temporais de 1, 3 e 6 meses.
A equação 1 sintetiza o modelo aplicado para testar o impacto do ICC, do ISE e
do indicador da Investor Intelligence sobre as rendibilidades futuras do PSI-20, do
índice de empresas financeiras e do índice de empresas não financeiras.
representa as rendibilidades do PSI-20 no mês t, ou as rendibilidades do
índice de empresas financeiras em t, ou as rendibilidades do índice de empresas não
financeiras em t, consoante o caso; é a constante; representa, consoante o
caso, o ICC, ISE ou o indicador da Investor Intelligence em ; representa
produção industrial (variação percentual); corresponde índice de preços do
consumidor (variação percentual); representa a taxa de desemprego,
representa o indicador coincidente de consumo privado (em percentagem); BC
representa o indicador de ciclo económico do NBER e representa os erros da
regressão.
48
A equação 2 sintetiza o modelo aplicado para testar o impacto do índice de
Baker & Wurgler (2007) sobre as rendibilidades futuras do PSI-20, do índice de
empresas financeiras e do índice de empresas não financeiras.
representa as rendibilidades do PSI-20 no mês t, ou as rendibilidades do
índice de empresas financeiras em t ou as rendibilidades do índice de empresas não
financeiras t, consoante o caso; é a constante; representa o índice de
sentimento do mercado americano no mês t-k e representa os erros da regressão.
Neste modelo não são incluídas variáveis económicas de controlo, uma vez que
o índice de sentimento na sua construção já inclui uma série de variáveis
macroeconómicas.
4.2.3. Impacto do sentimento durante períodos de recessão e expansão
Como já foi referido, o segundo objetivo do presente estudo é analisar se existe
alguma assimetria na relação entre o sentimento e as rendibilidades do mercado
durante períodos de recessão e expansão económica.
Para testar essa hipótese, utiliza-se a variável do NBER (que assume o valor 1
para recessão e 0 para expansão económica) para identificar o estado da economia.
A metodologia aplicada baseia-se no estudo de Chen (2012) e também na
metodologia aplicada por Chen (2011), sobretudo nos seus testes de robustez.
Basicamente acrescentou-se à equação 1 uma variável de interação entre a medida de
sentimento e o estado da economia.
A equação 3 sintetiza a análise efetuada:
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Onde representa as rendibilidades do PSI-20 no mês t, ou as rendibilidades
do índice de empresas financeiras em t, ou as rendibilidades do índice de empresas
não financeiras em t, consoante o caso; é a constante; representa o consoante
o caso o ICC, ISE ou o indicador da Investor Intelligence19 em t –k; IP representa
produção industrial (variação percentual); corresponde índice de preços do
consumidor (variação percentual); representa a taxa de desemprego; CONS
representa o indicador coincidente de consumo privado (em percentagem); BC
representa o indicador de ciclo económico do NBER; corresponde à
interação entre a variável dummy sobre o estado da economia e a medida de
sentimento. Por fim, representa os erros da regressão.
19 As regressões levadas a cabo na secção anterior, relativamente ao impacto do índice de Baker & Wurgler ( 2007)
nas rendibilidades de mercado evidenciaram um R2 muito reduzido, pelo que não se considerou este indicador nas
regressões efetuadas para testar se o sentimento apresenta um impacto assimétrico nas rendibilidades controlando para o estado da economia.
50
5. RESULTADOS
5.1. Indicadores de Sentimento e o Mercado de Capitais Português
Após a recolha e tratamento das variáveis de estudo efetuaram-se alguns
testes, de forma a explorar as suas características e interação. A Tabela 3 apresenta os
dados das estatísticas descritivas e os valores de correlação verificados entre as
diversas medidas de sentimento e os indicadores do mercado de capitais.
Como se pode observar, todas as variáveis detém um número total de
observações de 156, com exceção do índice de sentimento de Baker & Wurgler (2007)
um vez que, este indicador apenas está disponível até 2010. Devido à estandardização,
as variáveis ICC, ISE e o indicador da Investor Intelligence apresentam média 0 e
desvio-padrão de 1. A nível das variáveis representativas do mercado português,
constata-se que tanto as rendibilidades do PSI-20 como as rendibilidades do índice de
empresas financeiras apresentam média negativa, já as rendibilidades do índice de
empresas não financeiras apresenta média positiva.
Pela análise das colunas de valores máximos e mínimos é possível notar que as
rendibilidades do PSI-20, as rendibilidades do índice de empresas financeiras (EF) e as
rendibilidades do índice de empresas não financeiras (ENF) apresentam uma certa
volatilidade, isto porque, o intervalo entre o seu valor mínimo e máximo é
consideravelmente maior, relativamente ao verificado nas restantes variáveis
analisadas.
As variáveis de sentimento no geral verificam uma correlação positiva, com
exceção da correlação verificada entre o indicador de sentimento de Baker & Wurgler
(2007) com o indicador de sentimento da Investor Intelligence (-0.1936). O ICC e o ISE
apresentam uma correlação de 0.6751, o que é de se esperar dado que o ISE engloba
na sua construção dados sobre a confiança dos consumidores.
Relativamente aos indicadores do mercado de capitais, verifica-se que as
rendibilidades do PSI-20, do índice de empresas financeiras e do índice de empresas
não financeiras apresentam uma correlação positiva quase perfeita, o que
naturalmente seria de esperar.
51
A correlação verificada entre as rendibilidades do PSI-20 e os indicadores de
sentimento português (ICC e ISE) é consideravelmente reduzida. Contudo, verifica-se
que as rendibilidades do PSI-20 apresentam uma correlação com o indicador de
sentimento de Baker & Wurgler (2007) de -0.2470 e com o indicador da Investor
Intelligence de 0.4340.
A correlação encontrada entre as rendibilidades do índice de empresas
financeiras e o ISE é também consideravelmente reduzida. Contudo, verifica-se que as
rendibilidades deste índice apresentam uma correlação com o índice de Baker &
Wurgler (2007) de -0.2140 e com o indicador da Investor Intelligence de 0.4273.
A correlação observada entre as rendibilidades do índice de empresas não
financeiras e os indicadores de sentimento português (ICC e ISE) é também muito
fraca. Contudo, verifica-se uma correlação deste índice com o índice de Baker &
Wurgler (2007) de -0.2515 e com o indicador da Investor Intelligence de 0.4007.
Curiosamente salienta-se que contrariamente ao expectável, a correlação das
medidas representativas do mercado de capitais com as variáveis de sentimento
calculadas especificamente para o mercado português é consideravelmente reduzida,
quando comparado com a correlação verificada com os indicadores de sentimento
calculados para o mercado americano.
Os dados obtidos, de forma geral, vão de acordo com outros estudos, por
exemplo, Lemmon & Portniaguina (2006) também verificam no seu estudo uma
correlação positiva entre a medida de sentimento de Baker & Wurgler (2005) e as
medidas de confiança para o período após 1977, com exceção da medida de confiança
calculada com base no inquérito da Universidade de Michigan. Jansen & Nahuis (2003)
verificam uma correlação positiva entre o mercado de capitais português e a sua
medida de sentimento (índice de confiança do consumidor), contudo tal como referem
os autores, a existência de uma relação positiva entre o mercado de capitais e o
sentimento não implica causalidade.
52
Tabela 3 Estatísticas descritivas e correlações entre as variáveis
Número de observações (N), média (µ), desvio-padrão (σ), valor mínimo (Min) e valor máximo (Max) das variáveis de sentimento e do mercado de capitais. O ICC corresponde ao índice de
sentimento do consumidor, o ISE corresponde ao índice de sentimento económico, Investor Intelligence é a % de investidores bull menos a %de investidores bear, PSI-20 corresponde as
rendibilidades do PSI-20, EF corresponde às rendibilidades do índice de empresas financeiras, ENF corresponde às rendibilidades do índice de empresas não financeiras.
N µ σ Min Max
Correlações
PSI-20 Baker & Wurgler (2007) ICC ISE Investor Intelligence EF ENF
PSI-20 156 -0.0185 5,554 -23.20 11.49 1
Baker & Wurgler (2007)
108 -0.0891 0,375 -1.061 0.898 -0.2470 1
ICC 156 0 1 -2.169 1.852 0.0769 0.2976 1
ISE 156 0 1 -2.372 1.640 -0.0958 0.5946 0.6751 1
Investor Intelligence
156 0 1 -3.315 2.033 0.4340 -0.1936 0.4068 0.2887 1
EF 156 -1.307 9,977 -31.94 23.70 0.8328 -0.2140 0.1871 -0.0762 0.4273 1
ENF 156 0.333 5,004 -23.40 9.091 0.9622 -0.2515 0.0576 -0.0849 0.4007 0.7044 1
53
De maneira a compreender melhor a relação entre as vaiáveis de sentimento,
procedeu-se à análise gráfica da sua evolução. A Ilustração 1 revela a evolução ao
longo do tempo entre as variáveis de sentimento consideradas no presente estudo.
Ilustração 1 Evolução das medidas de Sentimento, Janeiro de 2002 a Dezembro de 2014
ICC corresponde ao índice de sentimento do consumidor, o ISE corresponde ao índice de sentimento económico, IS
corresponde ao índice de sentimento de Baker & Wurgler (2007), isbull corresponde aos dados da Investor
Intelligence (% de investidores bull menos a %de investidores bear)
Como se pode ver pela ilustração 1, o ICC e o ISE apresentam um percurso
bastante semelhante durante o horizonte considerado, contudo os restantes
indicadores apresentam caminhos ligeiramente distintos.
Enquanto a variável Investor Intelligence apresenta grande volatilidade, pelo
contrário, o índice de sentimento de Baker & Wurgler (2007) é a medida que tende a
apresentar um percurso ligeiramente mais estável.
De forma geral, é possível observar que todas as variáveis sofrem uma queda a
partir de meados de 2007, atingindo o seu pico em meados de 2009. O que é
consistente com a evolução económica, nomeadamente a crise financeira de 2007. A
descida em 2009 é particularmente acentuada para o indicador da Investor
Intelligence.
-3-2
-10
12
2002m1 2004m1 2006m1 2008m1 2010m1 2012m1 2014m1datevar3
Standardized values of (icc) Standardized values of (ise)
is Standardized values of (isbull)
54
5.2. Capacidade explicativa do Sentimento
Nesta secção são abordados os dados relativos à análise da capacidade
explicativa dos indicadores de sentimento sobre as rendibilidades futuras de mercado.
Após a discussão dos resultados obtidos de forma isolada para cada medida de
sentimento, é feita uma breve comparação das diversas medidas bem como algumas
considerações gerais.
5.2.1. Análise da capacidade explicativa do índice de confiança do consumidor
O índice de confiança do consumidor foi analisado quanto à sua capacidade
explicativa sobre as rendibilidades do PSI-20, do índice de empresas não financeiras e
do índice de empresas financeiras, em horizontes temporais de 1, 3 e 6 meses. Um
conjunto de variáveis macroeconómicas foi incluído como variáveis de controlo. Os
resultados obtidos são passíveis de observação nas Tabelas 4, 5 e 6.
Primeiramente, no que concerne às variáveis de controlo verifica-se que, de
forma global, com exceção do índice de preços do consumidor, do indicador
coincidente de consumo privado e do indicador do ciclo económico, as restantes
variáveis não são estatisticamente relevantes em nenhum dos horizontes temporais
estudados. Ainda assim, estas foram mantidas nos modelos visto que a sua remoção
diminui a capacidade explicativa dos mesmos.
O ICC demonstra alguma capacidade explicativa sobre as rendibilidades futuras
de mercado. Em linha com outros estudos, verifica-se uma relação negativa entre o ICC
e as rendibilidades, o que indica que períodos de elevado sentimento são seguidos de
menores rendibilidades subsequentes.
Concretamente, resultados apontam que um aumento do desvio-padrão do ICC
esteja associado a um decréscimo das rendibilidades do PSI-20 de cerca de 3.127%,
2.656% para um horizonte temporal de 1 e 3 meses, respetivamente. Para o mesmo
período, um aumento do desvio-padrão do ICC está associado a um decréscimo das
rendibilidades do índice de empresas não financeiras de 2.623% e 2.123%,
respetivamente. Para as rendibilidades do índice de empresas financeiras, o
55
decréscimo verificado é de 5.052%, 4.992 % e 4.992 % para um horizonte temporal de
1, 3 e 6 meses, respetivamente.
Comparando o impacto do ICC sobre as rendibilidades futuras dos diferentes
índices salientam-se alguns pontos. Enquanto o impacto do ICC sobre as rendibilidades
do PSI-20 e do índice de empresas não financeiras comporta-se de forma semelhante,
constata-se que o impacto sobre as rendibilidades do índice de empresas financeiras é
maior. Tal evidência é peculiar, dado que seria de supor que as empresas financeiras
fossem sobretudo alvo de investimento por parte de investidores institucionais e,
consequentemente fossem menos sensíveis aos efeitos do sentimento.
Em geral, constata-se que o impacto do sentimento sobre as rendibilidades
futuras tende a diminuir à medida que se expande o horizonte temporal.
Globalmente, os resultados obtidos vão de encontro aos obtidos por Schmeling
(2009). O autor testa o impacto do sentimento (medido pelo índice de confiança do
consumidor) em 18 países industrializados. Os dados apontam, para a maioria dos
países, que o ICC detém capacidade explicativa, sobretudo para horizontes temporais
entre 1 a 6 meses. O autor verifica, à semelhança com o presente estudo, que o
impacto médio do sentimento sobre as rendibilidades futuras tende a diminuir à
medida que se expande o horizonte temporal. Segundo o autor, esta constatação
detém implicações tanto estatísticas como económicas. Regressões espúrias tendem a
verificar resultados significativos com o aumento do tempo. Em termos económicos, o
declínio do impacto do sentimento com o passar do tempo sugere que o impacto dos
noise traders tende a desvanecer, ou seja, os limites à arbitragem no curto e médio
prazo tendem a enfraquecer no longo prazo
Contrariamente, Sequeira (2011) conclui no seu estudo que o indicador de
confiança do consumidor não é, para o mercado português, um bom indicador de
sentimento. Contudo, a autora opta por uma abordagem metodológica bastante
distinta da utilizada no presente estudo. As conclusões que a autora retira são
baseadas no teste de casualidade de Granger. Similarmente, Lacerda ( 2012) também
conclui que tanto o ICC e o ISE não conseguem captar o humor do investidor de forma
satisfatória para o mercado português.
56
Tabela 4 Capacidade explicativa do ICC sobre as rendibilidades futuras do PSI-20
Resultados (coeficientes e erros-padrão entre parênteses) das análises de regressão linear para testar o impacto do índice de confiança do consumidor (ICC) sobre as rendibilidades futuras (1, 3 e 6 meses) do PSI-20. UR corresponde à taxa de desemprego (%), IP corresponde à produção industrial (%), CONS corresponde ao indicador coincidente de consumo privado (%) e IPC corresponde ao índice de preços consumidor (variação %).L.IP corresponde ao indicador IP com um desfasamento de um mês, L.IPC corresponde ao indicador IPC com um desfasamento de um mês, L.UR corresponde ao indicador UR com um desfasamento de um mês, L.CONS corresponde ao indicador CONS com um desfasamento de um mês. As variáveis apresentam periocidade mensal. O período temporal considerado é de 31 de Janeiro de 2002 a 31 de Dezembro de 2014. Os asteriscos denotam o nível de significância: * denota um nível de significância estatística de 10%,** denota um nível de significância estatística de 5%, e *** denota um nível de significância estatística de 1%.
Horizonte Temporal
1 Mês 3 Meses 6 Meses PSI-20 ICC -3.127*** -2.656** -1.860 (0.923) (1.201) (1.350) IP 0.0576 0.0186 -0.0204 (0.128) (0.133) (0.133) IPC -1.357 -2.992*** -1.985 (1.424) (1.132) (1.409) UR 1.124 -0.0804 -0.918 (2.358) (2.298) (2.156) CONS 4.769** 3.412 1.264 (2.101) (2.604) (2.233) BC -4.499* -3.102 -3.312* (2.510) (2.609) (2.011) L.IP 0.0521 0.0910 0.0521 (0.104) (0.109) (0.180) L.IPC 0.557 2.377** 1.521 (1.290) (1.116) (1.370) L.UR -1.908 -0.640 0.157 (2.348) (2.204) (2.138) L.CONS -4.476** -3.331 -1.514 (2.003) (2.384) (1.910) Constante 10.45** 9.209** 9.469** (5.045) (4.528) (3.949) R
2 0.146 0.103 0.081
57
Tabela 5 Capacidade explicativa do ICC sobre as rendibilidades futuras do índice de empresas não financeiras Resultados (coeficientes e erros-padrão entre parênteses) das análises de regressão linear para testar o impacto do índice de confiança do consumidor (ICC) sobre as rendibilidades futuras (1, 3 e 6 meses) do índice de empresas não financeiras. UR corresponde à taxa de desemprego (%), IP corresponde à produção industrial (%), CONS corresponde ao indicador coincidente de consumo privado (%) e IPC corresponde ao índice de preços consumidor (variação %).L.IP corresponde ao indicador IP com um desfasamento de um mês, L.IPC corresponde ao indicador IPC com um desfasamento de um mês, L.UR corresponde ao indicador UR com um desfasamento de um mês, L.CONS corresponde ao indicador CONS com um desfasamento de um mês. As variáveis apresentam periocidade mensal. O período temporal considerado é de 31 de Janeiro de 2002 a 31 de Dezembro de 2014. Os asteriscos denotam o nível de significância: * denota um nível de significância estatística de 10%,** denota um nível de significância estatística de 5%, e *** denota um nível de significância estatística de 1%.
Horizonte Temporal
1 Mês 3 Meses 6 Meses ENF ICC -2.623** -2.123** -1.357 (1.033) (0.981) (1.220) IP 0.0709 0.00824 0.0328 (0.131) (0.116) (0.112) IPC -1.248 -2.845*** -1.191 (1.087) (0.969) (0.976) UR 0.765 0.740 -1.116 (2.423) (1.927) (2.602) CONS 2.867 1.866 0.472 (1.905) (1.709) (1.664) BC -4.661** -3.416* -2.596 (2.325) (1.989) (2.396) L.IP 0.00749 0.117 0.102 (0.0938) (0.110) (0.136) L.IPC 0.351 2.100** 0.551 (1.032) (0.827) (1.045) L.UR -1.481 -1.382 0.353 (2.401) (1.928) (2.585) L.CONS -2.660 -1.849 -0.929 (1.704) (1.575) (1.390)
Constante 10.31*** 9.060*** 10.34***
(3.510) (3.457) (2.883)
R2 0.132 0.100 0.076
58
Tabela 6 Capacidade explicativa do ICC sobre as rendibilidades futuras do índice de empresas
financeiras
Resultados (coeficientes e erros-padrão entre parênteses) das análises de regressão linear para testar o impacto do índice de confiança do consumidor (ICC) sobre as rendibilidades futuras (1, 3 e 6 meses) do índice de empresas financeiras. UR corresponde à taxa de desemprego (%), IP corresponde à produção industrial (%), CONS corresponde ao indicador coincidente de consumo privado (%) e IPC corresponde ao índice de preços consumidor (variação %).L.IP corresponde ao indicador IP com um desfasamento de um mês, L.IPC corresponde ao indicador IPC com um desfasamento de um mês, L.UR corresponde ao indicador UR com um desfasamento de um mês, L.CONS corresponde ao indicador CONS com um desfasamento de um mês. As variáveis apresentam periocidade mensal. O período temporal considerado é de 31 de Janeiro de 2002 a 31 de Dezembro de 2014. Os asteriscos denotam o nível de significância: * denota um nível de significância estatística de 10%,** denota um nível de significância estatística de 5%, e *** denota um nível de significância estatística de 1%.
Horizonte Temporal
EF 1 Mês 3 Meses 6 Meses ICC -5.052** -4.992** -4.992** (2.162) (2.349) (2.233) IP 0.0363 0.0584 0.0584 (0.222) (0.202) (0.226) IPC -2.320 -3.067 -3.067 (2.349) (2.119) (2.051) UR -0.499 5.464 5.464 (5.615) (5.931) (4.518) CONS 11.56*** 11.79** 11.79*** (4.238) (4.697) (4.122) BC -5.575 -1.737 -1.737 (3.457) (3.287) (3.313) L.IP 0.0802 0.0873 0.0873 (0.269) (0.196) (0.230) L.IPC 1.854 3.020 3.020 (2.000) (1.973) (2.093) L.UR -0.742 -6.544 -6.544 (5.600) (5.813) (4.404) L.CONS -10.94*** -11.17*** -11.17*** (3.850) (4.163) (3.651) Constante 13.40 9.923 9.923 (9.399) (6.906) (7.574)
5.2.2. Análise da capacidade explicativa do índice de sentimento económico
O índice de sentimento económico (ISE) foi analisado quanto à sua capacidade
explicativa sobre as rendibilidades agregadas futuras do PSI-20 e também do índice de
empresas financeiras e não financeiras. A análise foi realizada considerando horizontes
temporais de 1, 3 e 6 meses. Novamente, um conjunto de variáveis macroeconómicas
foi incluído na regressão como variáveis de controlo. Os resultados obtidos são
passíveis de observação nas Tabelas 7, 8 e 9.
59
Relativamente às variáveis de controlo verifica-se, que com exceção do índice
de preços do consumidor e do indicador coincidente de consumo privado, as restantes
variáveis não são estatisticamente relevantes em nenhum dos horizontes temporais
estudados, ainda assim estas foram mantidas nos modelos visto que a sua remoção
diminui a capacidade explicativa dos mesmos.
De acordo com os resultados, o ISE apresenta um impacto negativo
estatisticamente significativo sobre as rendibilidades do PSI-20, do índice de empresas
não financeiras/ financeiras em todos os horizontes temporais considerados,
suportando a hipótese de que elevado sentimento é seguido de menores
rendibilidades subsequentes.
Os resultados apontam para que um aumento do desvio-padrão do ISE esteja
associado a um decréscimo das rendibilidades do PSI-20 de cerca de 2.714%, 4.083 % e
de 5.385% para um horizonte temporal de 1, 3 e 6 meses, respetivamente.
Relativamente ao índice de empresas não financeiras, verifica-se que um aumento do
desvio-padrão do ISE esteja associado a um decréscimo das rendibilidades 2.293%, 3%
e de 4.374% para um horizonte temporal de 1, 3 e 6 meses, respetivamente.
Considerando o índice de empresas financeiras, a evidência aponta para que um
aumento do desvio-padrão do ISE esteja associado a um decréscimo das rendibilidades
5.367%, 8.191 % e de 7.617% para um horizonte temporal de 1,3 e 6 meses,
respetivamente. Novamente nota-se que as rendibilidades do índice de empresas
financeiras são mais suscetíveis ao impacto do ISE, em comparação com o impacto
verificado para os restantes índices.
A nível do horizonte temporal deste indicador, constata-se que enquanto os
resultados obtidos com o ICC apontam para uma redução do seu impacto com o passar
do tempo, no caso do ISE verifica-se o oposto. Com a dilatação do horizonte temporal
verifica-se que o impacto do ISE e, a sua relevância estatística, em geral, tendem a
aumentar.
Os resultados obtidos sobre a capacidade explicativa do ISE estão de acordo
com os dados de Fernandes et al. (2013). Os autores verificam que o ISE (controlando
para fatores macroeconómicos) apresenta capacidade explicativa estatisticamente
significativa sobre as rendibilidades agregadas do mercado, para horizontes de 1, 3, 6 e
60
12 meses. Os autores constatam existir uma relação negativa entre o sentimento
desfasado e as rendibilidades agregadas do mercado português. O impacto do
sentimento tende a diminuir para horizontes de 12 meses.
Em oposição, Ho & Hung (2012), apesar de encontrarem suporte de que o ICC
impacta negativamente o excesso de rendibilidades futuras de forme estatisticamente
significativa para o mercado de capitais francês e italiano, não encontram evidência de
que o ISE detenha capacidade explicativa para nenhum dos quatro países europeus
analisados. Os autores sugerem que os países europeus são mais sensíveis a decisões
de consumo dos consumidores comparativamente com decisões de investimento
tomadas pelos produtores. Contudo, a evidência encontrada na presente dissertação,
aponta para que o mercado português seja sensível tanto às decisões de consumo dos
consumidores mas também às decisões de investimento dos levadas a cabo pelos
produtores.
61
Tabela 7 Capacidade explicativa do ISE sobre as rendibilidades futuras do PSI-20
Resultados (coeficientes e erros-padrão entre parênteses) das análises de regressão linear para testar o impacto do
índice de sentimento económico (ISE) sobre as rendibilidades futuras (1, 3 e 6 meses) do PSI-20. UR corresponde à
taxa de desemprego (%), IP corresponde à produção industrial (%), CONS corresponde ao indicador coincidente de
consumo privado (%) e IPC corresponde ao índice de preços consumidor (variação %).L.IP corresponde ao indicador
IP com um desfasamento de um mês, L.IPC corresponde ao indicador IPC com um desfasamento de um mês, L.UR
corresponde ao indicador UR com um desfasamento de um mês, L.CONS corresponde ao indicador CONS com um
desfasamento de um mês. As variáveis apresentam periocidade mensal. O período temporal considerado é de 31 de
Janeiro de 2002 a 31 de Dezembro de 2014. Os asteriscos denotam o nível de significância: * denota um nível de
significância estatística de 10%,** denota um nível de significância estatística de 5%, e *** denota um nível de
significância estatística de 1%.
Horizonte Temporal
1 Mês 3 Meses 6 Meses PSI-20 ISE -2.714* -4.083*** -5.385*** (1.543) (1.400) (1.030) IP 0.0273 -0.0266 -0.0741 (0.126) (0.121) (0.0956) IPC -0.268 -1.806 -0.720 (1.352) (1.239) (1.460) UR 0.502 -0.729 -1.780 (2.691) (2.204) (2.535) CONS 4.478** 4.141** 3.384** (2.094) (1.832) (1.724) BC -2.798 -1.763 -2.365 (2.632) (2.065) (1.889) L.IP 0.0307 0.0654 0.0257 (0.0980) (0.112) (0.139) L.IPC 0.413 2.394** 1.717 (1.256) (1.190) (1.357) L.UR -0.725 0.616 1.595 (2.606) (2.173) (2.472) L.CONS -3.808** -2.975* -1.842 (1.830) (1.757) (1.611) Constante 2.311 -0.0318 -0.0964 (4.293) (3.419) (3.439) R
2 0.121 0.129 0.167
62
Tabela 8 Capacidade explicativa do ISE sobre as rendibilidades futuras do índice de empresas não
financeiras
Resultados (coeficientes e erros-padrão entre parênteses) das análises de regressão linear para testar o impacto do índice de sentimento económico (ISE) sobre as rendibilidades futuras (1, 3 e 6 meses) do índice de empresas não financeiras. UR corresponde à taxa de desemprego (%), IP corresponde à produção industrial (%), CONS corresponde ao indicador coincidente de consumo privado (%) e IPC corresponde ao índice de preços consumidor (variação %).L.IP corresponde ao indicador IP com um desfasamento de um mês, L.IPC corresponde ao indicador IPC com um desfasamento de um mês, L.UR corresponde ao indicador UR com um desfasamento de um mês, L.CONS corresponde ao indicador CONS com um desfasamento de um mês. As variáveis apresentam periocidade mensal. O período temporal considerado é de 31 de Janeiro de 2002 a 31 de Dezembro de 2014. Os asteriscos denotam o nível de significância: * denota um nível de significância estatística de 10%,** denota um nível de significância estatística de 5%, e *** denota um nível de significância estatística de 1%.
Horizonte Temporal
1 Mês 3 Meses 6 Meses ENF ISE -2.293** -3.000*** -4.374*** (1.021) (1.141) (1.142) IP 0.0453 -0.0257 -0.0102 (0.107) (0.125) (0.145) IPC -0.332 -1.937 -0.191 (1.107) (1.285) (1.073) UR 0.241 0.262 -1.797 (2.825) (2.523) (2.020) CONS 2.633 2.286 2.319* (1.755) (1.941) (1.340) BC -3.234 -2.344 -1.896 (2.067) (1.934) (1.995) L.IP -0.0105 0.0971 0.0816 (0.0992) (0.0842) (0.132) L.IPC 0.232 2.091** 0.730 (1.118) (0.965) (1.182) L.UR -0.486 -0.436 1.481 (2.676) (2.494) (1.922) L.CONS -2.103 -1.509 -1.287 (1.586) (1.640) (1.171)
Constante 3.466 1.996 2.809
(4.116) (3.809) (3.945)
R2 0.111 0.113 0.149
63
Tabela 9 Capacidade explicativa do ISE sobre as rendibilidades futuras do índice de empresas
financeiras
Resultados (coeficientes e erros-padrão entre parênteses) das análises de regressão linear para testar o impacto do índice de sentimento económico (ISE) sobre as rendibilidades futuras (1, 3 e 6 meses) índice de empresas financeiras (EF). UR corresponde à taxa de desemprego (%), IP corresponde à produção industrial (%), CONS corresponde ao indicador coincidente de consumo privado (%) e IPC corresponde ao índice de preços consumidor (variação %).L.IP corresponde ao indicador IP com um desfasamento de um mês, L.IPC corresponde ao indicador IPC com um desfasamento de um mês, L.UR corresponde ao indicador UR com um desfasamento de um mês, L.CONS corresponde ao indicador CONS com um desfasamento de um mês. As variáveis apresentam periocidade mensal. O período temporal considerado é de 31 de Janeiro de 2002 a 31 de Dezembro de 2014. Os asteriscos denotam o nível de significância: * denota um nível de significância estatística de 10%,** denota um nível de significância estatística de 5%, e *** denota um nível de significância estatística de 1%.
Horizonte Temporal
1 Mês 3 Meses 6 Meses
EF
ISE -5.367*** -8.191*** -7.617*** (1.745) (2.597) (2.485) IP -0.0211 -0.0307 -0.168 (0.233) (0.199) (0.255) IPC -0.409 -0.759 -2.844 (2.566) (2.142) (2.624) UR -1.631 4.162 -2.704 (6.115) (5.757) (6.054) CONS 11.68*** 13.48*** 8.198 (4.241) (3.215) (5.139) BC -2.846 0.777 -3.110 (3.638) (3.094) (3.046) L.IP 0.0421 0.0375 -0.160 (0.221) (0.223) (0.231) L.IPC 1.702 3.098 4.882* (2.697) (2.238) (2.637) L.UR 1.358 -4.072 2.418 (6.098) (5.540) (5.923) L.CONS -10.04*** -10.61*** -5.875 (3.704) (2.977) (4.208) Constante -0.969 -8.078 -3.072 (8.720) (7.701) (9.533)
5.2.3. Análise das regressões com o indicador da Investor Intelligence
O indicador da Investor Intelligence (% de investidores bullish menos a % de
investidores bearish) foi analisado quanto à sua capacidade explicativa sobre as
rendibilidades agregadas futuras do PSI-20 e também do índice de empresas
financeiras e não financeiras. A análise foi realizada considerando horizontes
temporais de 1, 3 e 6 meses. Em semelhança aos resultados discutidos anteriormente
relativos à análise com o ICC e o ISE, incluíram-se também variáveis macroeconómicas
64
como variáveis de controlo. Os resultados obtidos são passíveis de observação nas
Tabelas 10, 11 e 12.
O indicador de sentimento da Investor Intelligence apresenta apenas
capacidade explicativa sobre as rendibilidades para um horizonte temporal de 6
meses, para todos os índices analisados. Mais precisamente, estima-se um aumento
do desvio-padrão deste indicador de sentimento impacte negativamente as
rendibilidades do PSI-20, do índice de empresas não financeiras e do índice de
empresas financeiras em 1.254%, 1.081% e 2.808%, respetivamente.
A relevância estatística deste indicador sugere que o mercado nacional também
seja afetado pelo sentimento institucional. Relativamente ao facto do impacto deste
indicador ser apenas visível para um horizonte de 6 meses, a evidência encontrada é
compatível com os resultados obtidos por Verma & Soydemir (2006). Os autores
estudam o grau de propagação do sentimento individual e institucional americano
sobre mercados estrangeiros, mais precisamente os autores estudam o mercado do
Reino Unido, México e Brasil. Segundo os seus resultados, enquanto a resposta do
mercado americano ao sentimento é imediata, nos restantes países estudados o
impacto do sentimento é apenas visível a partir do terceiro mês. A diferença em timing
é justificada pela menor capacidade dos mercados estrangeiros em difundirem
informação gerada nos Estados Unidos. O impacto do sentimento, nos mercados
estudados, verifica ainda diferenças de intensidade, sendo o grau de relações
comerciais entre os países e os EUA apontado como uma possível explicação. Nesse
sentido, entende-se que é plausível que o impacto do indicador da Investor Intelligence
sobre as rendibilidades nacionais apenas se verifique para um horizonte temporal de 6
meses.
Brown & Cliff (2005) utilizam também como medida de sentimento dados da
Investor Intelligence. Os resultados obtidos revelam que medidas diretas de
sentimento são um bom indicador dos retornos do mercado entre 1 a 3 anos.
Especificamente, valores elevados de sentimento resultam em menores retornos do
mercado de capitais durante os 2-3 anos subsequentes, especialmente para ações de
empresas de grande crescimento e capitalização. Por outro lado, Fisher & Statman
(2000) analisam o sentimento em três grupos de investidores: pequenos investidores,
65
médios investidores e grandes investidores (estrategistas de Wall Street). Como
medida de sentimento dos investidores medianos, os autores utilizam dados da
Investor Intelligence (mais precisamente utilizam a % de escritores bullish durante a
última semana de cada mês). Os autores concluem que o sentimento dos pequenos e
grandes investidores apresentam ser um indicador contrário das rendibilidades futuras
da S&P500. Contudo, contrariamente aos resultados obtidos na presente dissertação,
segundo os autores o impacto do sentimento dos investidores médios não é
estatisticamente significativo.
66
Tabela 10 Capacidade explicativa do indicador da Investor Intelligence sobre as rendibilidades futuras do PSI-20 Resultados (coeficientes e erros-padrão entre parênteses) das análises de regressão linear para testar o impacto do
indicador de sentimento da Investor Intelligence sobre as rendibilidades futuras (1, 3 e 6 meses) do PSI-20.UR
corresponde à taxa de desemprego (%), IP corresponde à produção industrial (%), CONS corresponde ao indicador
coincidente de consumo privado (%) e IPC corresponde ao índice de preços consumidor (variação %).L.IP
corresponde ao indicador IP com um desfasamento de um mês, L.IPC corresponde ao indicador IPC com um
desfasamento de um mês, L.UR corresponde ao indicador UR com um desfasamento de um mês, L.CONS
corresponde ao indicador CONS com um desfasamento de um mês. As variáveis apresentam periocidade mensal. O
período temporal considerado é de 31 de Janeiro de 2002 a 31 de Dezembro de 2014. Os asteriscos denotam o nível
de significância: * denota um nível de significância estatística de 10%,** denota um nível de significância estatística
de 5%, e *** denota um nível de significância estatística de 1%.
Horizonte Temporal
1 Mês 3 Meses 6 Meses PSI-20 Investor Intelligence -0.0916 0.225 -1.254*** (0.498) (0.551) (0.441) IP 0.0500 0.00782 -0.0370 (0.125) (0.135) (0.130) IPC -0.680 -2.445* -1.586 (1.284) (1.346) (1.216) UR 0.847 -0.0733 -1.115 (2.632) (2.146) (2.727) CONS 2.918 1.444 0.736 (2.046) (2.170) (1.814) BC -2.868 -1.447 -4.116** (2.586) (2.281) (2.010) L.IP 0.0408 0.0772 0.0507 (0.120) (0.107) (0.161) L.IPC 0.189 2.040 1.294 (1.372) (1.332) (1.205) L.UR -1.245 -0.290 0.617 (2.552) (2.098) (2.678) L.CONS -3.366* -1.973 -1.273 (1.940) (2.055) (1.664) Constante 5.687 4.959 6.538*
(3.933) (4.345) (3.350)
R2 0.095 0.101
67
Tabela 11 Capacidade explicativa do indicador do indicador de sentimento da Investor Intelligence
sobre as rendibilidades futuras do índice de empresas não financeiras
Resultados (coeficientes e erros-padrão entre parênteses) das análises de regressão linear para testar o impacto do indicador de sentimento da Investor Intelligence sobre as rendibilidades futuras (1, 3 e 6 meses) do índice de empresas não financeiras (ENF). UR corresponde à taxa de desemprego (%), IP corresponde à produção industrial (%), CONS corresponde ao indicador coincidente de consumo privado (%) e IPC corresponde ao índice de preços consumidor (variação %).L.IP corresponde ao indicador IP com um desfasamento de um mês, L.IPC corresponde ao indicador IPC com um desfasamento de um mês, L.UR corresponde ao indicador UR com um desfasamento de um mês, L.CONS corresponde ao indicador CONS com um desfasamento de um mês. As variáveis apresentam periocidade mensal. O período temporal considerado é de 31 de Janeiro de 2002 a 31 de Dezembro de 2014. Os asteriscos denotam o nível de significância: * denota um nível de significância estatística de 10%,** denota um nível de significância estatística de 5%, e *** denota um nível de significância estatística de 1%.
Horizonte Temporal
1 Mês 3 Meses 6 Meses ENF Investor Intelligence -0.00646 0.241 -1.081** (0.523) (0.568) (0.472) IP 0.0651 0.000107 0.0195 (0.129) (0.131) (0.101) IPC -0.684 -2.412** -0.891 (1.154) (0.971) (1.206) UR 0.534 0.749 -1.255 (2.691) (1.847) (2.272) CONS 1.264 0.249 0.217 (1.992) (1.876) (1.349) BC -3.198* -2.012 -3.400 (1.870) (2.361) (2.449) L.IP -0.00242 0.105 0.102 (0.115) (0.117) (0.147) L.IPC 0.0439 1.832** 0.387 (1.148) (0.931) (1.215) L.UR -0.928 -1.106 0.684 (2.572) (1.877) (2.234) L.CONS -1.687 -0.724 -0.867 (1.888) (1.862) (1.238) Constante 6.322 5.664* 8.193** (3.878) (3.333) (3.600) R2 0.088 0.077 0.099
68
Tabela 12 Capacidade explicativa do indicador de sentimento da Investor Intelligence sobre as
rendibilidades futuras do índice de empresas financeiras
Resultados (coeficientes e erros-padrão entre parênteses) das análises de regressão linear para testar o impacto do indicador de sentimento da Investor Intelligence sobre as rendibilidades futuras (1, 3 e 6 meses) do índice de empresas financeiras (EF). UR corresponde à taxa de desemprego (%), IP corresponde à produção industrial (%), CONS corresponde ao indicador coincidente de consumo privado (%) e IPC corresponde ao índice de preços consumidor (variação %).L.IP corresponde ao indicador IP com um desfasamento de um mês, L.IPC corresponde ao indicador IPC com um desfasamento de um mês, L.UR corresponde ao indicador UR com um desfasamento de um mês, L.CONS corresponde ao indicador CONS com um desfasamento de um mês. As variáveis apresentam periocidade mensal. O período temporal considerado é de 31 de Janeiro de 2002 a 31 de Dezembro de 2014. Os asteriscos denotam o nível de significância: * denota um nível de significância estatística de 10%,** denota um nível de significância estatística de 5%, e *** denota um nível de significância estatística de 1%.
Horizonte Temporal
1 Mês 3 Meses 6 Meses EF Investor Intelligence -0.434 0.217 -2.808*** (0.917) (0.819) (0.954) IP 0.0217 0.0367 -0.124 (0.213) (0.215) (0.218) IPC -1.206 -2.027 -4.012 (2.171) (1.840) (2.800) UR -0.953 5.465 -1.730 (5.537) (6.877) (4.994) CONS 8.770** 8.245* 5.266 (3.924) (4.221) (3.401) BC -3.325 1.101 -6.943** (3.361) (3.305) (3.182) L.IP 0.0633 0.0625 -0.121 (0.219) (0.235) (0.220) L.IPC 1.253 2.384 4.292 (2.250) (1.884) (2.696) L.UR 0.337 -5.874 1.006 (5.385) (6.595) (4.876) L.CONS -9.321*** -8.752** -5.784* (3.473) (3.792) (3.095) Constante 5.693 1.931 6.229 (9.822) (7.808) (6.740)
69
5.2.4. Análise da capacidade explicativa do índice de sentimento de Baker &
Wurgler (2007)
O índice de Baker & Wurgler (2007) foi analisado quanto à sua capacidade
explicativa sobre as rendibilidades agregadas futuras do PSI-20 e também do índice de
empresas financeiras e não financeiras. Nas regressões com este indicador não se
incluíram variáveis de controlo visto que, este indicador já considera um conjunto de
variáveis macroeconómicas na sua construção. A análise foi realizada considerando
horizontes temporais de 1, 3 e 6 meses. Os resultados obtidos são passíveis de
observação na Tabela 13.
É possível verificar que o índice de sentimento de Baker & Wurgler (2007)
apresenta um impacto negativo estatisticamente significativo, sobre as rendibilidades
do PSI-20, do índice de empresas não financeiras e do índice de empresas financeiras
em todos os horizontes temporais considerados. Nota-se contudo, a reduzida
capacidade explicativa do modelo.
Os resultados apontam um aumento do desvio-padrão do índice de sentimento
de Baker & Wurgler (2007) esteja associado a um decréscimo das rendibilidades do
PSI-20 de cerca de 4.175%, 4.768 % e de 3.296% para um horizonte temporal de 1, 3 e
6 meses, respetivamente. Relativamente ao índice de empresas não financeiras,
verifica-se que um aumento do desvio-padrão deste indicador de sentimento esteja
associado a um decréscimo das rendibilidades 4.59%, 4.340% e de 2.781% para um
horizonte temporal de 1, 3 e 6 meses, respetivamente. Considerando o índice de
empresas financeiras, a evidência aponta para que um aumento do desvio-padrão do
índice de sentimento esteja associado a um decréscimo das rendibilidades 5.445%,
6.069 % e de 4.172% para um horizonte temporal de 1,3 e 6 meses, respetivamente.
Uma vez mais, verifica-se que as rendibilidades futuras do índice de empresas
financeiras são mais fortemente afetadas pelo impacto deste indicador, em
comparação com o verificado sobre as rendibilidades quer do PSI-20 quer do índice de
empresas não financeiras.
Em linha com os resultados obtidos, Baker et al. (2012) encontram evidência de
que o seu índice de sentimento (cuja metodologia de construção é similar ao índice de
70
sentimento do mercado norte-americano utilizado na presente dissertação) apresenta
capacidade explicativa contrária para as rendibilidades agregadas de mercado.
71
Tabela 13 Capacidade explicativa do índice de sentimento de Baker & Wurgler (2007) sobre as rendibilidades futuras de mercado
Resultados (coeficientes e erros-padrão entre parênteses) das análises de regressão linear para testar o impacto do índice de sentimento de Baker & Wugler (2007) sobre as rendibilidades futuras (1, 3 e 6 meses) do PSI-20, do índice de empresas não financeiras (ENF) e do índice de empresas financeiras (EF).As variáveis apresentam periocidade mensal. O período temporal considerado é de 31 de Janeiro de 2002 a 31 de Dezembro de 2010. Os asteriscos denotam o nível de significância: * denota um nível de significância estatística de 10%,** denota um nível de significância estatística de 5%, e *** denota um nível de significância estatística de 1%.
Horizonte Temporal
1 Mês 3 Meses 6 Meses PSI-20 Baker & Wurgler (2007) -4.715*** -4.768*** -3.296** (1.423) (1.527) (1.572) Constante -0.0750 -0.132 0.105 (0.649) (0.548) (0.585) R
2 0.096 0.098 0.048
ENF Baker & Wurgler (2007) -4.459** -4.340*** -2.781* (1.802) (1.364) (1.449) Constante 0.248 0.219 0.483 (0.535) (0.608) (0.564) R
2 0.098 0.093 0.040
EF
Baker & Wurgler (2007) -5.445*** -6.069*** -4.712** (1.954) (1.824) (1.954) Constante -0.941 -1.124* -1.096 (0.651) (0.641) (0.866) R
2 0.071 0.086 0.051
5.2.5. Comparação entre as diferentes medidas de sentimento e observações
gerais
Relativamente aos testes efetuados sobre a capacidade explicativa do
sentimento sobre as rendibilidades futuras de mercado, salienta-se o facto que todos
os indicadores de sentimento analisados verificam uma capacidade explicativa
negativa sobre as rendibilidades futuras de mercado, o que sugere que o mercado de
capitais português é afeto ao sentimento.
A evidência encontrada aponta para que os diferentes indicadores de
sentimento apresentem horizontes temporais distintos. Nomeadamente constata-se
que o impacto do ICC sobre as rendibilidades futuras é apenas relevante para
horizontes temporais de 1 e 3 meses. O indicador de sentimento da Investor
Intelligence, por outro lado, apenas evidência capacidade explicativa sobre as
rendibilidades futuras para um horizonte de 6 meses. No que respeita aos restantes
72
dois indicadores, o ISE e o índice de sentimento de Baker & Wurgler (2007), nota-se
uma capacidade explicativa sobre as rendibilidades futuras de mercado para todos os
horizontes temporais testados.
Adicionalmente, constata-se que ambos os indicadores de sentimento
construídos para o mercado norte-americano impactam negativamente as
rendibilidades futuras do mercado nacional, o que sugere a existência de contágio
entre o mercado dos EUA para o mercado português.
Apesar de o sentimento afetar todos os índices de rendibilidades analisados,
verifica-se que em todos os modelos estudados as rendibilidades do índice de
empresas financeiras verificam sempre um maior impacto.
Os resultados obtidos suportam a hipótese de que o sentimento influencia o
preço dos ativos, pelo que é importante que os investidores tenham em conta as suas
implicações durante as suas decisões de investimento. Também as entidades
governamentais e os reguladores devem ter este fenómeno em conta, dado que faz
parte das suas funções contribuir para uma maior transparência do mercado.
5.3. Impacto do sentimento sobre as rendibilidades futuras controlando para
o estado da economia
De forma a testar se o sentimento detém um impacto assimétrico sobre as
rendibilidades futuras consoante o estado da economia, aplicou-se o modelo descrito
pela equação 3 (Capítulo 4). Em seguida, discutem-se os resultados obtidos na análise
com o ICC, ISE e com o indicador de sentimento da Investor Intelligence. O índice de
sentimento de Baker & Wurgler (2007) não foi considerado nesta análise dado que o
R2 obtido nas regressões anteriores provou ser bastante reduzido. A capacidade
explicativa dos indicadores de sentimento foi testada em horizontes temporais de 1, 3
e 6 meses.
Após a discussão individual dos resultados obtidos para cada medida de
sentimento, o capítulo encerra com algumas considerações gerais.
73
5.3.1. Capacidade explicativa do ICC
Os resultados referentes à análise do ICC são passíveis de observação nas
Tabelas 14, 15 e 16. Primeiramente, no que concerne às variáveis de controlo verifica-
se que o indicador da produção industrial (com e sem desfasamentos), a taxa de
desemprego (com e sem desfasamentos) não são estatisticamente relevantes em
nenhum dos horizontes temporais estudados. Ainda assim, estas variáveis foram
mantidas nos modelos visto que a sua remoção diminui a capacidade explicativa dos
mesmos.
Em relação às rendibilidades do PSI-20, verifica-se que, para um horizonte
temporal de 1 mês, um aumento do desvio-padrão do ICC está associado a uma
diminuição das rendibilidades de -2.139% em períodos de expansão económica, em
períodos de recessão o impacto ( ) é de -13.969%, este valor é estatisticamente
significativo dado que o P.valor obtido ao testar se 𝐻0: 1+ 2 =0 é de 0.0001. Para um
horizonte temporal de 3 meses, constata-se que o impacto do ICC sobre as
rendibilidades é de -2.341% em períodos de expansão económica, em períodos de
recessão o impacto ( ) é de -5.811%, contudo este valor não é estatisticamente
significativo. Observando um horizonte temporal de 6 meses, verifica-se que o impacto
do ICC durante períodos de expansão não é estatisticamente relevante e, em períodos
de recessão o impacto é de -8.743%. Este valor é estatisticamente relevante dado que
o P.valor obtido ao testar 𝐻0: 1+ 2 =0 é de 0.0186.
Em suma, os dados obtidos relativamente ao impacto do ICC sobre as
rendibilidades futuras do PSI-20 são algo contraditórios. Constata-se que o ICC impacta
negativamente as rendibilidades do PSI-20 a um mês, tanto em períodos de recessão
como expansão. Contudo, o impacto é mais acentuado em períodos economicamente
desfavoráveis. Considerando um horizonte temporal de 3 meses, constata-se que o
impacto do ICC é apenas relevante durante períodos de expansão. Contrariamente,
para um horizonte temporal de 6 meses, o impacto do ICC sobre as rendibilidades do
PSI-20 é apenas estatisticamente significativo em períodos de contração económica.
74
Os resultados obtidos sobre a capacidade explicativa do ICC sobre as
rendibilidades futuras do índice de empresas não financeiras/financeiras são bastante
semelhantes aos verificados sobre as rendibilidades do PSI-20.
75
Tabela 14 Capacidade explicativa do ICC sobre as rendibilidades do PSI-20
Resultados (coeficientes e erros-padrão entre parênteses) das análises de regressão linear para testar o impacto do
índice de confiança do consumidor (ICC) sobre as rendibilidades futuras (1, 3 e 6 meses) do PSI-20. UR corresponde
à taxa de desemprego (%), IP corresponde à produção industrial (%), CONS corresponde ao indicador coincidente de
consumo privado (%) e IPC corresponde ao índice de preços consumidor (variação %).L.IP corresponde ao indicador
IP com um desfasamento de um mês, L.IPC corresponde ao indicador IPC com um desfasamento de um mês, L.UR
corresponde ao indicador UR com um desfasamento de um mês, L.CONS corresponde ao indicador CONS com um
desfasamento de um mês. A variável ICC_BC representa a interação entre a variável de sentimento ICC e o estado
da economia. A variável BC corresponde à variável dummy que assume o valor 1 para o caso de recessão economia
e 0 para o caso de expansão económica. As variáveis apresentam periocidade mensal. O período temporal
considerado é de 31 de Janeiro de 2002 a 31 de Dezembro de 2014. Os asteriscos denotam o nível de significância: *
denota um nível de significância estatística de 10%,** denota um nível de significância estatística de 5%, e ***
denota um nível de significância estatística de 1%.
Horizonte Temporal
1 Mês 3 Meses 6 Meses PSI-20 ICC -2.139** -2.341* -1.196 (0.957) (1.202) (1.419) ICC_BC -11.83*** -3.470 -7.547** (3.474) (3.457) (3.723) BC -6.859*** -3.789 -4.805 (2.175) (2.612) (2.951) IP 0.0419 0.0134 -0.0320 (0.138) (0.105) (0.126) IPC 0.191 -2.533* -0.977 (1.211) (1.342) (1.293) UR 0.870 -0.143 -1.041 (2.317) (2.500) (3.118) CONS 7.362*** 4.146* 2.900 (2.153) (2.280) (2.291) L.IP 0.0457 0.0888 0.0472 (0.111) (0.0766) (0.145) L.IPC 0.320 2.303** 1.354 (1.302) (1.123) (1.225) L.UR -1.121 -0.416 0.627 (2.277) (2.480) (3.117) L.CONS -6.798*** -3.989** -2.980 (2.009) (1.941) (1.976) Constante 1.758 6.608 3.832 (4.461) (4.848) (4.266) R
2 0.243 0.112 0.122
P.valor para 𝐻 0.0001 0.1739 0.0186
76
Tabela 15 Capacidade explicativa do ICC sobre as rendibilidades do índice de empresas não financeiras
Resultados (coeficientes e erros-padrão entre parênteses) das análises de regressão linear para testar o impacto do
índice de confiança do consumidor (ICC) sobre as rendibilidades futuras (1, 3 e 6 meses) do índice de empresas não
financeiras (ENF).UR corresponde à taxa de desemprego (%), IP corresponde à produção industrial (%), CONS
corresponde ao indicador coincidente de consumo privado (%) e IPC corresponde ao índice de preços consumidor
(variação %).L.IP corresponde ao indicador IP com um desfasamento de um mês, L.IPC corresponde ao indicador IPC
com um desfasamento de um mês, L.UR corresponde ao indicador UR com um desfasamento de um mês, L.CONS
corresponde ao indicador CONS com um desfasamento de um mês. A variável ICC_BC representa a interação entre
a variável de sentimento ICC e o estado da economia. A variável BC corresponde à variável dummy que assume o
valor 1 para o caso de recessão economia e 0 para o caso de expansão económica. As variáveis apresentam
periocidade mensal. O período temporal considerado é de 31 de Janeiro de 2002 a 31 de Dezembro de 2014. Os
asteriscos denotam o nível de significância: * denota um nível de significância estatística de 10%,** denota um nível
de significância estatística de 5%, e *** denota um nível de significância estatística de 1%.
Horizonte Temporal
ENF 1 Mês 3 Meses 6 Meses ICC -1.692** -1.946** -1.062 (0.716) (0.959) (2.226) ICC_BC -11.14*** -1.948 -10.93* (3.511) (3.434) (5.816) BC -6.882** -3.801 -6.337* (2.897) (2.483) (3.547) IP 0.0561 0.00538 -0.112 (0.103) (0.0840) (0.240) IPC 0.209 -2.588** -3.067 (0.942) (1.150) (3.072) UR 0.526 0.705 -1.741 (2.405) (2.319) (5.817) CONS 5.308*** 2.279 7.072 (1.417) (2.031) (4.928) L.IP 0.00144 0.116 -0.132 (0.0927) (0.123) (0.267) L.IPC 0.128 2.059** 4.285 (1.017) (0.961) (2.858) L.UR -0.741 -1.256 1.226 (2.292) (2.415) (5.851) L.CONS -4.846*** -2.218 -7.171 (1.300) (1.840) (4.528) Constante 2.130 7.600 1.374 (3.748) (4.730) (8.358) R
2 0.238 0.103 0.119
P.valor para 𝐻 0.0003 0.4272 0.0394
77
Tabela 16 Capacidade explicativa do ICC sobre as rendibilidades do índice de empresas financeiras
Resultados (coeficientes e erros-padrão entre parênteses) das análises de regressão linear para testar o impacto do
índice de confiança do consumidor (ICC) sobre as rendibilidades agregadas futuras (1, 3 e 6 meses) do índice de
empresas financeiras (EF). UR corresponde à taxa de desemprego (%), IP corresponde à produção industrial (%),
CONS corresponde ao indicador coincidente de consumo privado (%) e IPC corresponde ao índice de preços
consumidor (variação %).L.IP corresponde ao indicador IP com um desfasamento de um mês, L.IPC corresponde ao
indicador IPC com um desfasamento de um mês, L.UR corresponde ao indicador UR com um desfasamento de um
mês, L.CONS corresponde ao indicador CONS com um desfasamento de um mês. A variável ICC_BC representa a
interação entre a variável de sentimento ICC e o estado da economia. A variável BC corresponde à variável dummy
que assume o valor 1 para o caso de recessão economia e 0 para o caso de expansão económica. As variáveis
apresentam periocidade mensal. O período temporal considerado é de 31 de Janeiro de 2002 a 31 de Dezembro de
2014. Os asteriscos denotam o nível de significância: * denota um nível de significância estatística de 10%,** denota
um nível de significância estatística de 5%, e *** denota um nível de significância estatística de 1%.
Horizonte Temporal
EF 1 Mês 3 Meses 6 Meses
ICC -4.038** -4.307* -1.062 (1.635) (2.336) (1.998) ICC_BC -12.14** -7.555 -10.93** (5.248) (7.801) (5.191) BC -7.995** -3.233 -6.337** (3.714) (3.893) (3.030) IP 0.0202 0.0473 -0.112 (0.175) (0.215) (0.252) IPC -0.731 -2.069 -3.067 (2.139) (2.531) (2.293) UR -0.760 5.328 -1.741 (5.615) (4.998) (5.257) CONS 14.22*** 13.39*** 7.072 (3.753) (4.682) (4.835) L.IP 0.0736 0.0826 -0.132 (0.198) (0.217) (0.233) L.IPC 1.611 2.859 4.285* (1.986) (2.114) (2.254) L.UR 0.0652 -6.057 1.226 (5.523) (4.954) (5.379) L.CONS -13.32*** -12.60*** -7.171* (3.561) (4.057) (4.317) Constante 4.483 4.261 1.374 (8.012) (10.38) (9.775) P.valor para 𝐻 0..0087 0.1335 0.0285
5.3.2. Capacidade explicativa do ISE
Os resultados da análise do impacto do ISE sobre as rendibilidades futuras de
mercado, controlando para o estado da economia são evidenciados nas Tabelas 17, 18
e 19.
78
Primeiramente nota-se que a nível das variáveis de controlo apenas o indicador
coincidente do consumo privado e o índice de preços do consumidor (desfasado) são
estatisticamente significativos, contudo as restantes variáveis foram incluídas uma vez
que a sua remoção diminui a capacidade explicativa dos modelos.
De acordo com os resultados, um aumento do desvio-padrão do ISE está
associado a um impacto negativo sobre as rendibilidades do PSI-20 a um mês em -
4.349% apenas em períodos de contração. Para um horizonte temporal de 3 meses,
verifica-se que em períodos de expansão o impacto sobre as rendibilidades é de -
2.904% e, em períodos de recessão o mesmo é de -5.484%. Quando analisando para
um horizonte temporal de 6 meses constata-se que em condições económicas
favoráveis, um aumento do desvio-padrão do ISE está associado a um impacto
negativo sobre as rendibilidades do PSI-20 de -4.443% e, em períodos
economicamente desfavoráveis o impacto agrava-se para -6.537%, este impacto é
estatisticamente significativo dado que o P.valor obtido para a hipótese de 𝐻0: 1+ 2
=0 é de 0.043.
Portanto, o impacto do ISE sobre as rendibilidades do PSI-20 é apenas
significativo em períodos de recessão quando considerando um horizonte temporal de
1 mês. Em horizontes de 3 e 6 meses, verifica-se que o ISE afeta negativamente as
rendibilidades tanto em períodos de expansão como recessão, mas o seu impacto é
mais severo em períodos economicamente difíceis.
Considerando o índice de empresas não financeiras, os resultados são
semelhantes. O impacto do ISE é apenas significativo em períodos de recessão quando
considerando um horizonte temporal de 1 mês ( -3.595%). A 3 e 6 meses,
verifica-se que o ISE impacta negativamente as rendibilidades em períodos de
expansão ( =-2.04% e
-3.41%), mas o seu impacto é maior em
períodos economicamente difíceis ( +
=-4.14% e +
=−5.556%).
Considerando o índice de empresas financeiras, a evidência mostra que o
impacto do ISE a um mês não é estatisticamente significativo independentemente do
estado da economia. Em horizontes de 3 e 6 meses, verifica-se que o ISE impacta
negativamente as rendibilidades em períodos de expansão ( -6.574% e
79
=-6.378%), contudo o seu impacto é maior em períodos economicamente
difíceis ( +
=-10.112% e +
= -9.136%).
80
Tabela 17 Capacidade explicativa do ISE sobre as rendibilidades do PSI-20
Resultados (coeficientes e erros-padrão entre parênteses) das análises de regressão linear para testar o impacto do
índice de sentimento económico (ISE) sobre as rendibilidades futuras (1, 3 e 6 meses) do PSI-20. UR corresponde à
taxa de desemprego (%), IP corresponde à produção industrial (%), CONS corresponde ao indicador coincidente de
consumo privado (%) e IPC corresponde ao índice de preços consumidor (variação %).L.IP corresponde ao indicador
IP com um desfasamento de um mês, L.IPC corresponde ao indicador IPC com um desfasamento de um mês, L.UR
corresponde ao indicador UR com um desfasamento de um mês, L.CONS corresponde ao indicador CONS com um
desfasamento de um mês. A variável ISE_BC representa a interação entre a variável de sentimento ISE e o estado da
economia. A variável BC corresponde à variável dummy que assume o valor 1 para o caso de recessão economia e 0
para o caso de expansão económica. As variáveis apresentam periocidade mensal. O período temporal considerado
é de 31 de Janeiro de 2002 a 31 de Dezembro de 2014. Os asteriscos denotam o nível de significância: * denota um
nível de significância estatística de 10%,** denota um nível de significância estatística de 5%, e *** denota um nível
de significância estatística de 1%.
Horizonte Temporal
PSI-20 1 Mês 3 Meses 6 Meses ISE -1.363 -2.904** -4.443*** (1.177) (1.200) (1.643) ISE_BC -2.986*** -2.580 -2.094 (1.103) (2.028) (1.784) BC -2.154 -1.214 -1.903 (1.857) (2.018) (1.989) IP 0.0149 -0.0374 -0.0834 (0.113) (0.0921) (0.138) IPC 0.544 -1.105 -0.138 (1.278) (1.407) (1.578) UR 0.587 -0.639 -1.674 (2.956) (2.203) (2.582) CONS 5.918*** 5.368*** 4.427** (2.276) (1.777) (1.972) L.IP 0.00347 0.0417 0.00598 (0.0900) (0.116) (0.133) L.IPC 0.166 2.176* 1.541 (1.203) (1.285) (1.351) L.UR -0.585 0.721 1.649 (2.792) (2.127) (2.549) L.CONS -5.397*** -4.333** -2.986* (2.065) (1.732) (1.755) Constante -1.420 -3.251 -2.754 (4.210) (4.095) (4.691) R
2 0.149 0.150 0.181
P.valor para 𝐻
0.0041 0.0000 0.0043
81
Tabela 18 Capacidade explicativa do ISE sobre as rendibilidades do índice de empresas não financeiras
Resultados (coeficientes e erros-padrão entre parênteses) das análises de regressão linear para testar o impacto do
índice de sentimento económico (ISE) sobre as rendibilidades futuras (1, 3 e 6 meses) do índice de empresas não
financeiras (ENF). UR corresponde à taxa de desemprego (%), IP corresponde à produção industrial (%), CONS
corresponde ao indicador coincidente de consumo privado (%) e IPC corresponde ao índice de preços consumidor
(variação %).L.IP corresponde ao indicador IP com um desfasamento de um mês, L.IPC corresponde ao indicador IPC
com um desfasamento de um mês, L.UR corresponde ao indicador UR com um desfasamento de um mês, L.CONS
corresponde ao indicador CONS com um desfasamento de um mês. A variável ISE_BC representa a interação entre a
variável de sentimento ISE e o estado da economia. A variável BC corresponde à variável dummy que assume o valor
1 para o caso de recessão economia e 0 para o caso de expansão económica. As variáveis apresentam periocidade
mensal. O período temporal considerado é de 31 de Janeiro de 2002 a 31 de Dezembro de 2014. Os asteriscos
denotam o nível de significância: * denota um nível de significância estatística de 10%,** denota um nível de
significância estatística de 5%, e *** denota um nível de significância estatística de 1%.
Horizonte Temporal
1 Mês 3 Meses 6 Meses ENF ISE -1.217 -2.040* -3.410** (1.151) (1.166) (1.503) ISE_BC -2.378** -2.100 -2.146 (1.183) (1.390) (1.470) BC -2.722 -1.897 -1.423 (2.422) (2.240) (1.896) IP 0.0355 -0.0345 -0.0197 (0.104) (0.112) (0.133) IPC 0.314 -1.367 0.405 (1.068) (1.055) (1.060) UR 0.309 0.336 -1.688 (2.233) (1.951) (2.127) CONS 3.779** 3.284** 3.388** (1.689) (1.628) (1.477) L.IP -0.0322 0.0779 0.0614 (0.101) (0.0854) (0.144) L.IPC 0.0352 1.913** 0.549 (1.137) (0.922) (1.085) L.UR -0.374 -0.350 1.535 (2.181) (1.921) (2.057) L.CONS -3.368** -2.614 -2.458* (1.514) (1.639) (1.390) Constante 0.495 -0.625 0.0853 (3.585) (4.137) (4.087) R
2 0.133 0.130 0.168
P.valor para 𝐻
0.0100 0.0247 0.0011
82
Tabela 19 Capacidade explicativa do ISE sobre as rendibilidades do índice de empresas financeiras
Resultados (coeficientes e erros-padrão entre parênteses) das análises de regressão linear para testar o impacto do
índice de sentimento económico (ISE) sobre as rendibilidades futuras (1, 3 e 6 meses) do índice de empresas
financeiras (ENF) e do índice de empresas financeiras (EF), UR corresponde à taxa de desemprego (%), IP
corresponde à produção industrial (%), CONS corresponde ao indicador coincidente de consumo privado (%) e IPC
corresponde ao índice de preços consumidor (variação %).L.IP corresponde ao indicador IP com um desfasamento
de um mês, L.IPC corresponde ao indicador IPC com um desfasamento de um mês, L.UR corresponde ao indicador
UR com um desfasamento de um mês, L.CONS corresponde ao indicador CONS com um desfasamento de um mês.
A variável ISE_BC representa a interação entre a variável de sentimento ICC e o estado da economia. A variável BC
corresponde à variável dummy que assume o valor 1 para o caso de recessão economia e 0 para o caso de expansão
económica. As variáveis apresentam periocidade mensal. O período temporal considerado é de 31 de Janeiro de
2002 a 31 de Dezembro de 2014. Os asteriscos denotam o nível de significância: * denota um nível de significância
estatística de 10%,** denota um nível de significância estatística de 5%, e *** denota um nível de significância
estatística de 1%.
Horizonte Temporal
EF 1 Mês 3 Meses 6 Meses ISE -4.051 -6.574*** -6.378** (2.927) (2.358) (3.129) ISE_BC -2.908 -3.538 -2.758 (2.620) (2.526) (2.430) BC -2.219 1.530 -2.502 (3.475) (3.052) (3.262) IP -0.0332 -0.0455 -0.181 (0.217) (0.187) (0.221) IPC 0.381 0.202 -2.078 (2.273) (2.373) (3.046) UR -1.547 4.287 -2.564 (4.960) (5.078) (5.800) CONS 13.08*** 15.17*** 9.571* (2.763) (4.082) (5.298) L.IP 0.0156 0.00506 -0.186 (0.217) (0.249) (0.241) L.IPC 1.462 2.799 4.650* (2.297) (2.076) (2.599) L.UR 1.494 -3.927 2.488 (4.837) (4.915) (5.604) L.CONS -11.59*** -12.47*** -7.381 (2.698) (3.846) (4.524) Constante -4.602 -12.49* -6.573
P.valor para 𝐻
0.0002 0.0010
5.3.3. Capacidade explicativa do indicador da Investor Intelligence
Os resultados da análise da capacidade explicativa do indicador da Investor
Intelligence sobre as rendibilidades futuras são passíveis de observação nas Tabelas 20
21 e 22.
83
Antes de mais, nota-se, à semelhança do verificado nos pontos anteriores, que
boa parte das variáveis de controlo não são estatisticamente significativas.
Analisando o impacto do indicador da Investor Intelligence sobre as
rendibilidades do PSI-20 a um mês, constata-se que em períodos de expansão o
impacto não é estatisticamente significativo. De forma a testar se o impacto é
estatisticamente relevante durante períodos de recessão testou-se a hipótese de
𝐻0: 1+ 2 =0, sendo o P.valor obtido de 0.0997. Em horizontes temporais de 3 meses,
o impacto deste indicador não é estatisticamente relevante. Olhando para os
resultados a 6 meses, verifica-se um impacto negativo e estatisticamente significativo
sobre as rendibilidades do PSI-20 apenas em períodos de recessão ( -
6.854%).
Observando os resultados obtidos para o índice de empresas não financeiras
constata-se que o impacto do indicador da Investor Intelligence é apenas
estatisticamente significativo para um horizonte temporal de 6 meses e durante
períodos de recessão económica. Estima-se que um aumento do desvio-padrão deste
indicador impacte negativamente as rendibilidades em -5.769%.
Relativamente aos dados obtidos para o índice de empresas financeiras,
verifica-se que o indicador de sentimento afeta as rendibilidades a um mês, em
períodos de recessão económica. Nomeadamente, 1+ 2 =-7.165% e o P. valor obtido
ao testar 𝐻0: 1+ 2 =0 é de 0.0275. Para um horizonte temporal de 3 meses os
resultados não são estatisticamente significativos e, para um horizonte de 6 meses
constata-se que o impacto do sentimento sobre as rendibilidades durante períodos de
expansão é de -1.906% e, durante períodos de recessão é de -9.217%.
84
Tabela 20 Capacidade explicativa do indicador de sentimento da Investor Intelligence sobre as rendibilidades do PSI-20
Resultados (coeficientes e erros-padrão entre parênteses) das análises de regressão linear para testar o impacto do
índice da Investor Intelligence (% de investidores bullish menos a % de investidores bearish) sobre as rendibilidades
futuras (1, 3 e 6 meses) do PSI-20. UR corresponde à taxa de desemprego (%), IP corresponde à produção industrial
(%), CONS corresponde ao indicador coincidente de consumo privado (%) e IPC corresponde ao índice de preços
consumidor (variação %).L.IP corresponde ao indicador IP com um desfasamento de um mês, L.IPC corresponde ao
indicador IPC com um desfasamento de um mês, L.UR corresponde ao indicador UR com um desfasamento de um
mês, L.CONS corresponde ao indicador CONS com um desfasamento de um mês. A variável Investor Intelligence_BC
representa a interação entre a variável de sentimento e o estado da economia. A variável BC corresponde à variável
dummy que assume o valor 1 para o caso de recessão economia e 0 para o caso de expansão económica. As
variáveis apresentam periocidade mensal. O período temporal considerado é de 31 de Janeiro de 2002 a 31 de
Dezembro de 2014. Os asteriscos denotam o nível de significância: * denota um nível de significância estatística de
10%,** denota um nível de significância estatística de 5%, e *** denota um nível de significância estatística de 1%
Horizonte Temporal
1 Mês 3 Meses 6 Meses PSI-20 Investor Intelligence 0.375 0.0259 -0.465 (0.467) (0.559) (0.446) Investor Intelligence_BC -3.814* 1.621 -6.389*** (2.053) (1.982) (2.015) BC -7.001** 0.311 -11.01*** (3.143) (2.810) (3.793) IP 0.0482 0.00860 -0.0408 (0.107) (0.156) (0.113) IPC -0.247 -2.630** -0.819 (1.162) (1.193) (1.013) UR 1.088 -0.181 -0.693 (3.304) (2.418) (2.586) CONS 3.710** 1.112 2.090 (1.623) (2.184) (1.545) L.IP 0.0346 0.0799 0.0405 (0.0835) (0.118) (0.134) L.IPC -0.0305 2.135* 0.892 (1.195) (1.155) (1.115) L.UR -1.408 -0.216 0.323 (3.171) (2.407) (2.524) L.CONS -4.094*** -1.669 -2.521* (1.458) (2.123) (1.530) Constante 4.256 5.571* 4.128 (3.844) (3.351) (3.275) R
2 0.133 0.211
P.valor para 𝐻 0.0997 0.0000
85
Tabela 21 Capacidade explicativa do indicador de sentimento da Investor Intelligence sobre as rendibilidades do índice de empresas não financeiras
Resultados (coeficientes e erros-padrão entre parênteses) das análises de regressão linear para testar o impacto do
índice da Investor Intelligence (% de investidores bullish menos a % de investidores bearish) sobre as rendibilidades
futuras (1, 3 e 6 meses) do índice de empresas não financeiras (ENF). UR corresponde à taxa de desemprego (%), IP
corresponde à produção industrial (%), CONS corresponde ao indicador coincidente de consumo privado (%) e IPC
corresponde ao índice de preços consumidor (variação %).L.IP corresponde ao indicador IP com um desfasamento
de um mês, L.IPC corresponde ao indicador IPC com um desfasamento de um mês, L.UR corresponde ao indicador
UR com um desfasamento de um mês, L.CONS corresponde ao indicador CONS com um desfasamento de um mês.
A variável Investor Intelligence_BC representa a interação entre a variável de sentimento e o estado da economia. A
variável BC corresponde à variável dummy que assume o valor 1 para o caso de recessão economia e 0 para o caso
de expansão económica. As variáveis apresentam periocidade mensal. O período temporal considerado é de 31 de
Janeiro de 2002 a 31 de Dezembro de 2014. Os asteriscos denotam o nível de significância: * denota um nível de
significância estatística de 10%,** denota um nível de significância estatística de 5%, e *** denota um nível de
significância estatística de 1%
Horizonte Temporal
1 Mês 3 Meses 6 Meses ENF Investor Intelligence 0.307 0.00292 -0.420 (0.431) (0.501) (0.385) Investor Intelligence_BC -2.561 1.935 -5.349** (2.477) (1.735) (2.144) BC -5.974* 0.0855 -9.172** (3.348) (2.674) (3.665) IP 0.0639 0.00103 0.0163 (0.110) (0.124) (0.121) IPC -0.394 -2.632*** -0.249 (1.113) (0.942) (1.195) UR 0.696 0.620 -0.901 (2.565) (2.065) (2.603) CONS 1.796 -0.147 1.351 (2.125) (2.009) (1.295) L.IP -0.00657 0.109 0.0936 (0.0895) (0.101) (0.125) L.IPC -0.103 1.945** 0.0503 (1.038) (0.833) (1.203) L.UR -1.037 -1.018 0.438 (2.419) (2.012) (2.572) L.CONS -2.175 -0.362 -1.912 (1.971) (1.880) (1.245) Constante 5.361 6.394 6.175** (4.585) (3.928) (2.952) R
2 0.109 0.089 0.195
P.valor para 𝐻 0.0012
86
Tabela 22 Capacidade explicativa do indicador de sentimento da Investor Intelligence sobre as rendibilidades do índice de empresas financeiras Resultados (coeficientes e erros-padrão entre parênteses) das análises de regressão linear para testar o impacto do
índice da Investor Intelligence (% de investidores bullish menos a % de investidores bearish) sobre as rendibilidades
futuras (1, 3 e 6 meses) do índice de empresas financeiras (EF). UR corresponde à taxa de desemprego (%), IP
corresponde à produção industrial (%), CONS corresponde ao indicador coincidente de consumo privado (%) e IPC
corresponde ao índice de preços consumidor (variação %).L.IP corresponde ao indicador IP com um desfasamento
de um mês, L.IPC corresponde ao indicador IPC com um desfasamento de um mês, L.UR corresponde ao indicador
UR com um desfasamento de um mês, L.CONS corresponde ao indicador CONS com um desfasamento de um mês.
A variável Investor Intelligence_BC representa a interação entre a variável de sentimento e o estado da economia. A
variável BC corresponde à variável dummy que assume o valor 1 para o caso de recessão economia e 0 para o caso
de expansão económica. As variáveis apresentam periocidade mensal. O período temporal considerado é de 31 de
Janeiro de 2002 a 31 de Dezembro de 2014. Os asteriscos denotam o nível de significância: * denota um nível de
significância estatística de 10%,** denota um nível de significância estatística de 5%, e *** denota um nível de
significância estatística de 1%
Horizonte Temporal
EF 1 Mês 3 Meses 6 Meses Investor Intelligence 0.504 -0.0124 -1.906* (1.059) (0.840) (1.064) Investor Intelligence_BC -7.669** 1.862 -7.311*** (3.254) (2.330) (2.168) BC -11.63** 3.120 -14.83*** (5.127) (4.215) (3.299) IP 0.0182 0.0376 -0.128 (0.206) (0.247) (0.209) IPC -0.336 -2.239 -3.135 (2.211) (2.257) (2.315) UR -0.469 5.341 -1.246 (5.991) (5.725) (5.227) CONS 10.36*** 7.863* 6.815* (3.552) (4.220) (3.745) L.IP 0.0509 0.0656 -0.132 (0.238) (0.243) (0.171) L.IPC 0.812 2.493 3.832* (2.202) (2.119) (2.312) L.UR 0.00900 -5.788 0.670 (5.900) (5.418) (5.224) L.CONS -10.78*** -8.403** -7.212** (3.416) (3.946) (3.584) Constante 2.817 2.634 3.472 (6.676) (7.430) (6.514) P.valor para 𝐻 0.0275 0.0000
87
5.3.4. Considerações gerais
Primeiramente salienta-se que nos testes efetuados para auferir se o
sentimento apresenta um impacto assimétrico sobre as rendibilidades futuras de
mercado, verifica-se existir uma relação negativa entre o sentimento e a rendibilidades
futuras, independentemente do estado da economia.
A análise efetuada com o ICC revela dados contraditórios, pelo que é difícil
retirar conclusões. Contudo, na análise efetuada com o ISE, de forma geral, a evidência
encontrada sugere que para um horizonte temporal de 1 mês o impacto do ISE sobre
as rendibilidades do PSI-20 e do índice de empresas não financeiras é apenas relevante
durante períodos de contração. Para horizontes temporais de 3 e 6 meses o ISE
influencie negativamente as rendibilidades futuras de mercado tanto em períodos de
expansão como também em períodos de recessão económica, sendo que o impacto é
significativamente maior em períodos de recessão.
Relativamente à análise efetuada com o indicador de sentimento da Investor
Intelligence, verifica-se que para um horizonte temporal de 6 meses este indicador
apenas detém capacidade explicativa sobre as rendibilidades do PSI-20 e sobre o índice
de empresas não financeiras durante períodos de recessão.
De forma geral, a evidência encontrada nos testes com o ISE e com o indicador
da Investor Intelligence apontam para um impacto assimétrico do sentimento, sendo
os seus efeitos mais pronunciados durante períodos de recessão. Esses resultados vão
de encontro ao estudo de Chen (2011). Os dados obtidos pelo autor, suportam a
suposição de que a falta de confiança afeta as rendibilidades de forma assimétrica,
sendo o impacto maior em bear markets. O autor conclui que um nível elevado de
pessimismo é capaz de conduzir o mercado para um período bear.
Contrariamente, Chung et al. (2012) obtém resultados distintos no seu estudo.
Os autores analisam o poder explicativo do sentimento nas rendibilidades transversais
em diferentes estados da economia e concluem que o poder preditivo do sentimento
apenas é relevante durante períodos de expansão económica.
88
Apesar dos resultados obtidos sugerirem um impacto assimétrico do
sentimento dependendo do estado da economia, acredita-se que essa hipótese deve
ser explorada com maior profundidade. Ainda assim, salienta-se que a possibilidade de
o sentimento afetar de forma assimétrica as rentabilidades consoante o estado da
economia detém implicações práticas, por exemplo, a nível do impacto de políticas
monetárias. Kurov (2010) estuda a reação do mercado a políticas monetárias,
considerando a existência de investidores afetos ao sentimento. Como medida de
sentimento o autor utiliza os índices de sentimento de Baker & Wurgler (2006, 2007) e
a variação mensal do índice de sentimento da Investor Intelligence. Como variável
representativa de mercado, utiliza as rendibilidades do índice da S&P500. O autor
verifica que variações das políticas monetárias têm pouco impacto nas rendibilidades
do mercado durante períodos bull. Em períodos bear, o autor verifica que choques na
política monetária tem um impacto significativo no sentimento do investidor. No caso
de ações de empresas particularmente sensíveis a variações do sentimento, a sua
resposta a notícias sobre o sentimento é consideravelmente acentuada.
89
6. CONCLUSÃO
A presente dissertação tem por objetivo principal verificar se o sentimento do
investidor apresenta algum impacto estatisticamente significativo sobre as
rendibilidades futuras do mercado de capitais português. Para dar resposta a este
objetivo, são analisadas várias medidas de sentimento e o seu impacto nas
rendibilidades do PSI-20 e, em subconjuntos de empresas financeiras e não financeiras
utilizando análises de regressão linear.
Como medidas de sentimento recorreu-se ao índice de confiança do
consumidor, ao índice de sentimento económico, ao índice de sentimento da Investor
Intelligence e ao índice de sentimento de Baker & Wurgler (2007). O estudo de
diferentes medidas visa contribuir para o aprofundamento da literatura existente
específica para o mercado nacional.
Os resultados obtidos sugerem que o sentimento detém um impacto negativo
sobre as rendibilidades futuras de mercado. No caso do ICC verifica-se capacidade
explicativa em horizontes de 1 a 3 meses, o ISE e o índice de Baker & Wurgler ( 2007)
apresentam capacidade explicativa para todos os horizontes estudados e, o indicador
de sentimento da Investor Intelligence apresenta capacidade explicativa apenas
quando considerando um horizonte temporal de 6 meses.
A relevância estatística encontrada nas análises com o ICC e com o ISE sugere
que o mercado de capitais português seja afeto tanto a variações na confiança dos
consumidores, como também dos produtores. Aliás, o facto do impacto do ISE se
estender até horizontes temporais de 6 meses, enquanto o impacto do ICC é limitado
até horizontes de 3 meses pode ser indicador de que choques no nível de confiança
dos produtores, afetem o mercado durante períodos de tempo mais prolongados, em
comparação com choques no nível de confiança dos consumidores.
No que respeita à análise do índice de sentimento da Investor Intelligence e do
índice de sentimento de Baker & Wurgler (2007), o facto do impacto destes
indicadores ser estatisticamente significativo sugere a possibilidade de existir um
contágio do mercado norte-americano para o mercado nacional.
90
De acordo com os resultados, nota-se que o impacto do índice de sentimento
da Investor Intelligence apenas se manifesta quando analisando um horizonte de 6
meses, o que é consistente com os resultados obtidos por Verma & Soydemir (2006).
Os autores constatam que o impacto do sentimento americano noutros mercados
tende a não ser imediato, sendo uma possível explicação para esse desfasamento a
capacidade dos mercados estrangeiros em difundirem informação gerada nos EUA.
No que respeita à análise do índice de sentimento de Baker & Wurgler (2007),
verifica-se que o seu impacto sobre as rendibilidades é visível para todos os horizontes
temporais considerados. Uma possível explicação para a diferença de timing destes
dois indicadores pode advir da diferenciação destas duas medidas, o que é sugerido ao
longo deste estudo nas análises de correlação e nas diferenças verificadas na análise
da evolução destas variáveis. Outra possível explicação será o facto de o modelo
utilizado na análise do indicador de sentimento de Baker & Wurgler (2007) ser
ligeiramente diferente do aplicado para as restantes variáveis de sentimento.
Os resultados obtidos apontam ainda que o impacto do sentimento tende a ser
superior sobre as rendibilidades do índice de empresas financeiras, em comparação
com os resultados obtidos sobre as rendibilidades do PSI-20 e do índice de empresas
não financeiras. Contudo, esta diferença pode dever-se ao menor número de
empresas que este índice abarca, o que leva a que o tamanho da amostra seja menor.
Por outro lado, o índice de empresas não financeiras abarca grande parte das
empresas que constituem o PSI-20, pelo que, é possível que assumir que os resultados
assumam uma maior similaridade.
De forma geral, os dados obtidos, nesta primeira análise, sugerem que o
sentimento do investidor é um factor capaz de influenciar os preços do mercado de
capitais português. Ainda assim, os resultados obtidos com as regressões lineares
devem ser interpretados com cautela, dado que existe a possibilidade de que os
efeitos atribuídos ao sentimento se devam a variáveis omitidas.
Relativamente ao segundo objetivo fundamental desta dissertação, estudar a
possibilidade do sentimento afetar as rendibilidades futuras de forma assimétrica
consoante o estado da economia utilizaram-se novamente análises de regressão linear
91
para responder a este objetivo. Concretamente analisou-se a interação das variáveis
de sentimento com o indicador do estado da economia do NBER.
Na análise efetuada com o ISE, de forma geral, a evidência encontrada sugere
que para um horizonte temporal de 1 mês o impacto do ISE sobre as rendibilidades do
PSI-20 e do índice de empresas não financeiras é apenas relevante durante períodos
de contração económica. Para horizontes temporais de 3 e 6 meses o ISE influencie
negativamente as rendibilidades futuras de mercado tanto em períodos de expansão
como também em períodos de recessão económica, sendo que o impacto é
significativamente maior em períodos de recessão.
No que respeita à análise efetuada com o indicador de sentimento da Investor
Intelligence, verifica-se que para um horizonte temporal de 6 meses este indicador
apenas detém capacidade explicativa sobre as rendibilidades do PSI-20 e sobre o índice
de empresas não financeiras durante períodos de recessão.
De forma geral, a evidência encontrada nos testes com o ISE e com o indicador
da Investor Intelligence apontam para um impacto assimétrico do sentimento, sendo
os seus efeitos mais pronunciados durante períodos de recessão. Esses resultados vão
de encontro ao estudo de Chen (2011). Os resultados obtidos pelo autor suportam a
teoria de que a falta de confiança afeta as rendibilidades de forma mais acentuada em
bear markets, sendo que essa falta de confiança é capaz de conduzir o mercado para
um período bear e aprofundar essa tendência.
Em conclusão, a presente dissertação suporta a hipótese de que o sentimento
do investidor é um factor capaz de introduzir risco no mercado de capitais, pelo que o
seu potencial impacto não deve ser desconsiderado. Consequentemente, salienta-se a
necessidade de continuar a aprofundar o conhecimento nesta temática, em particular
para o mercado português.
Limitações
A disponibilidade de dados foi um factor limitador ao presente estudo. Grande
parte das variáveis macroeconómicas apenas está disponível com base trimestral, o
que é restritivo dado que as medidas de sentimento tendem a ser construídas com
92
base mensal. Adicionalmente, não existem, para o mercado nacional, inquéritos
diretos aos investigadores. Seria interessante dispor de uma medida que servisse como
proxy do sentimento institucional nacional, de maneira a comparar o seu impacto com
um proxy do sentimento individual. Seria também interessante construir um índice de
sentimento similar ao de Baker & Wurgler (2007) para o mercado nacional, mas, uma
vez mais, a disponibilidade de dados é um constrangimento.
A utilização de um horizonte temporal relativamente pequeno também pode
ser apontado como uma limitação.
Adicionalmente, o presente estudo utiliza duas variáveis construídas para o
mercado americano, apesar de ser metodologicamente aceite, o ideal seria utilizar
medidas construídas para o mercado português.
Sugestões para futura investigação
Para investigação futura poderia ser pertinente utilizar horizontes temporais
mais longos (12 ou até 24 meses), de maneira a confirmar se as suposições sobre os
horizontes temporais das medidas analisadas no presente estudo se confirmam.
Adicionalmente, sugere-se efetuar uma análise do sentimento a nível
transversal, é possível que o sentimento afecte de forma distinta diferentes ativos.
Relativamente à análise do impacto assimétrico do sentimento consoante o
ciclo económico, sugere-se uma análise mais complexa em comparação com a que se
efetuou no presente estudo, nomeadamente utilizando uma metodologia como a de
Markov-switching. Esta metodologia é utilizada, por exemplo, no estudo de Chen
(2012).
93
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APÊNDICES
I. Resultados do teste de Phillips-Perron para a variável PSI-20
r; t=0.03 10:51:53
_cons .6081561 .8854563 0.69 0.493 -1.141235 2.357547
_trend -.0079305 .0098494 -0.81 0.422 -.0273898 .0115288
L1. .2001326 .0798226 2.51 0.013 .0424277 .3578376
psi
psi Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000
Z(t) -10.111 -4.022 -3.443 -3.143
Z(rho) -129.834 -27.767 -20.920 -17.683
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 155
. pperron psi, trend regress
r; t=0.05 10:51:53
L1. .2036931 .0793477 2.57 0.011 .0469427 .3604435
psi
psi Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
Z(t) -10.132 -2.593 -1.950 -1.614
Z(rho) -129.636 -13.410 -7.937 -5.637
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 155
. pperron psi, noconstant regress
II. Resultados do teste Phillips-Perron para o índice de empresas financeiras
r; t=0.02 10:51:54
_cons .8588481 1.541282 0.56 0.578 -2.186253 3.903949
_trend -.0230769 .0172206 -1.34 0.182 -.0570996 .0109458
L1. .2978063 .0790148 3.77 0.000 .1416973 .4539153
financeiras
financeiras Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000
Z(t) -8.925 -4.022 -3.443 -3.143
Z(rho) -110.563 -27.767 -20.920 -17.683
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 155
. pperron financeiras, trend regress
r; t=0.02 10:51:54
L1. .319467 .0783958 4.08 0.000 .1645969 .474337
financeiras
financeiras Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
Z(t) -8.752 -2.593 -1.950 -1.614
Z(rho) -108.533 -13.410 -7.937 -5.637
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 155
. pperron financeiras, noconstant regress
III. Resultados do teste Phillips-Perron para o índice de empresas não financeiras
r; t=0.02 10:51:54
_cons .8252469 .8101681 1.02 0.310 -.7753974 2.425891
_trend -.0068752 .0089911 -0.76 0.446 -.0246388 .0108884
L1. .1267006 .0807099 1.57 0.119 -.0327574 .2861587
nfinanceiras
nfinanceiras Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000
Z(t) -10.895 -4.022 -3.443 -3.143
Z(rho) -142.052 -27.767 -20.920 -17.683
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 155
. pperron nfinanceiras, trend regress
r; t=0.01 10:51:54
L1. .1343808 .0801288 1.68 0.096 -.0239127 .2926743
nfinanceiras
nfinanceiras Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
Z(t) -10.889 -2.593 -1.950 -1.614
Z(rho) -141.757 -13.410 -7.937 -5.637
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 155
. pperron nfinanceiras, noconstant regress
r; t=0.02 10:51:53
_cons -.0262144 .0516152 -0.51 0.612 -.1281902 .0757614
_trend .0003329 .0005951 0.56 0.577 -.0008428 .0015087
L1. .9667353 .0268033 36.07 0.000 .9137803 1.01969
zicc
zicc Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.8277
Z(t) -1.504 -4.022 -3.443 -3.143
Z(rho) -6.820 -27.767 -20.920 -17.683
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 155
. pperron zicc, trend regress
r; t=0.01 10:51:53
L1. .9590225 .022856 41.96 0.000 .9138709 1.004174
zicc
zicc Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
Z(t) -1.985 -2.593 -1.950 -1.614
Z(rho) -7.803 -13.410 -7.937 -5.637
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 155
. pperron zicc, noconstant regress
IV. Resultados do teste de Phillips-Perron para a variável ICC
V. Resultados teste de Phillips-Perron para a variável ISE
.
r; t=0.02 10:51:53
_cons -.007917 .0496256 -0.16 0.873 -.105962 .090128
_trend .0001044 .0005629 0.19 0.853 -.0010077 .0012164
L1. .9600565 .0252557 38.01 0.000 .910159 1.009954
zise
zise Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.6448
Z(t) -1.919 -4.022 -3.443 -3.143
Z(rho) -8.616 -27.767 -20.920 -17.683
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 155
. pperron zise, trend regress
r; t=0.02 10:51:53
L1. .9582515 .0231566 41.38 0.000 .9125059 1.003997
zise
zise Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
Z(t) -2.075 -2.593 -1.950 -1.614
Z(rho) -8.581 -13.410 -7.937 -5.637
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 155
. pperron zise, noconstant regress
VI. Resultados do teste de Phillips-Perron para o índice de sentimento de Baker &
Wurgler (2007)
r; t=0.01 10:51:54
_cons -.0709023 .0371205 -1.91 0.059 -.1445137 .0027091
_trend .0008391 .000585 1.43 0.154 -.0003209 .0019992
L1. .8223924 .0482002 17.06 0.000 .7268095 .9179753
is
is Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0261
Z(t) -3.646 -4.038 -3.449 -3.149
Z(rho) -18.288 -27.447 -20.728 -17.523
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 107
. pperron is, trend regress
r; t=0.02 10:51:54
L1. .8483898 .0466807 18.17 0.000 .7558408 .9409387
is
is Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
Z(t) -3.225 -2.599 -1.950 -1.610
Z(rho) -15.888 -13.314 -7.905 -5.605
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 107
. pperron is, noconstant regress
VII. Resultados do teste de Phillips-Perron para a variável de sentimento da Investor
Intelligence
r; t=0.01 10:51:54
_cons .0514528 .1253577 0.41 0.682 -.1962157 .2991213
_trend -.0006484 .0013958 -0.46 0.643 -.003406 .0021092
L1. .6390967 .0624787 10.23 0.000 .5156579 .7625356
bull_bear
bull_bear Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000
Z(t) -5.716 -4.022 -3.443 -3.143
Z(rho) -54.494 -27.767 -20.920 -17.683
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 155
. pperron bull_bear, trend regress
r; t=0.02 10:51:54
L1. .6418485 .0618353 10.38 0.000 .5196935 .7640035
bull_bear
bull_bear Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
Z(t) -5.727 -2.593 -1.950 -1.614
Z(rho) -53.933 -13.410 -7.937 -5.637
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 155
. pperron bull_bear, noconstant regress
VIII. Resultados do teste de Phillips-Perron para a variável do ciclo económico
r; t=0.01 10:51:54
_cons .0110983 .0184598 0.60 0.549 -.0253726 .0475692
_trend -.0000489 .0002027 -0.24 0.810 -.0004493 .0003515
L1. .9372835 .0283031 33.12 0.000 .8813652 .9932018
bc
bc Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.4168
Z(t) -2.331 -4.022 -3.443 -3.143
Z(rho) -10.770 -27.767 -20.920 -17.683
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 155
. pperron bc, trend regress
r; t=0.02 10:51:54
L1. .9444444 .0264851 35.66 0.000 .8921235 .9967654
bc
bc Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
Z(t) -2.197 -2.593 -1.950 -1.614
Z(rho) -9.462 -13.410 -7.937 -5.637
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 155
. pperron bc, noconstant regress
IX. Resultados do teste Phillips-Perron para a variável representativa da produção
industrial
.
r; t=0.02 10:51:54
_cons -.4506937 .7328204 -0.62 0.539 -1.898522 .9971351
_trend -.0039466 .0081507 -0.48 0.629 -.0200499 .0121566
L1. .3641863 .0755251 4.82 0.000 .2149719 .5134008
ip
ip Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000
Z(t) -8.916 -4.022 -3.443 -3.143
Z(rho) -118.992 -27.767 -20.920 -17.683
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 155
. pperron ip, trend regress
r; t=0.01 10:51:54
L1. .402605 .0737629 5.46 0.000 .2568873 .5483228
ip
ip Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
Z(t) -8.558 -2.593 -1.950 -1.614
Z(rho) -110.363 -13.410 -7.937 -5.637
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 155
. pperron ip, noconstant regress
X. Resultados do teste Phillips-Perron para a variável representativa do consumo
privado
r; t=0.01 10:51:54
_cons -.0605576 .0554 -1.09 0.276 -.1700111 .0488959
_trend .0008358 .0006229 1.34 0.182 -.0003948 .0020664
L1. .9996063 .0108817 91.86 0.000 .9781074 1.021105
cons
cons Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.8598
Z(t) -1.404 -4.022 -3.443 -3.143
Z(rho) -4.994 -27.767 -20.920 -17.683
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 155
. pperron cons, trend regress
r; t=0.02 10:51:54
L1. .9937146 .0098977 100.40 0.000 .9741618 1.013267
cons
cons Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
Z(t) -1.570 -2.593 -1.950 -1.614
Z(rho) -5.124 -13.410 -7.937 -5.637
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 155
. pperron cons, noconstant regress
XI. Resultados do teste Phillips-Perron para a variável representativa da taxa de
desemprego
.
r; t=0.02 10:51:54
_cons .1104172 .0795053 1.39 0.167 -.046661 .2674954
_trend -.0004994 .0009659 -0.52 0.606 -.0024077 .0014089
L1. .9983173 .0134763 74.08 0.000 .9716923 1.024942
ur
ur Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.9336
Z(t) -1.072 -4.022 -3.443 -3.143
Z(rho) -3.526 -27.767 -20.920 -17.683
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 155
. pperron ur, trend regress
r; t=0.01 10:51:54
L1. 1.00393 .0014154 709.29 0.000 1.001134 1.006726
ur
ur Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
Z(t) 1.605 -2.593 -1.950 -1.614
Z(rho) 0.570 -13.410 -7.937 -5.637
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 155
. pperron ur, noconstant regress
XII. Resultados do teste Phillips-Perron para o índice de preços do consumidor
r; t=0.01 10:51:54
_cons .1296495 .0999022 1.30 0.196 -.0677268 .3270258
_trend -.0009314 .0007769 -1.20 0.232 -.0024663 .0006035
L1. .9599276 .0233909 41.04 0.000 .9137143 1.006141
ipc
ipc Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.5231
Z(t) -2.141 -4.022 -3.443 -3.143
Z(rho) -9.513 -27.767 -20.920 -17.683
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 155
. pperron ipc, trend regress
r; t=0.02 10:51:54
L1. .9831709 .0115738 84.95 0.000 .9603069 1.006035
ipc
ipc Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
Z(t) -1.547 -2.593 -1.950 -1.614
Z(rho) -3.369 -13.410 -7.937 -5.637
Statistic Value Value Value
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Interpolated Dickey-Fuller
Newey-West lags = 4
Phillips-Perron test for unit root Number of obs = 155
. pperron ipc, noconstant regress
XIII. Resultados dos testes Breusch-Godfrey nas regressões entre as variáveis de
sentimento e o PSI-20, a 1, 3 e 6 meses
Prob> Chi2
1 Mês 3 Meses 6 Meses
ICC 0.2004 0.1179 0.0559
ISE 0.2160 0.2551 0.4109
Investor Intelligence 0.0651 0.0408 0.0867
Índice de Sentimento de Baker & Wurgler (2007) 0.4354 0.4629 0.3040
XIV. Resultados dos testes Breusch-Godfrey nas regressões entre as variáveis de
sentimento e o índice de empresas financeiras, a 1, 3 e 6 meses
Prob> Chi2
1 Mês 3 Meses 6 Meses
ICC 0.063 0.0032 0.0014
ISE 0.0167 0.0067 0.0076
Investor Intelligence 0.0021 0.0014 0.0041
Índice de Sentimento de Baker & Wurgler (2007) 0.0877 0.1779 0.0749
XV. Resultados dos testes Breusch-Godfrey nas regressões entre as variáveis de
sentimento e o índice de empresas não financeiras, a 1, 3 e 6 meses
Prob> Chi2
1 Mês 3 Meses 6 Meses
ICC 0.7090 0.5777 0.3404
ISE 0.6401 0.8184 0.8928
Investor Intelligence 0.3811 0.3062 0.5253
Índice de Sentimento de Baker & Wurgler (2007) 0.9506 0.9393 0.7522
XVI. Resultados dos testes Breusch-Godfrey nas regressões entre as variáveis de
sentimento e o PSI-20, considerando a interação com o estado da economia, a
1, 3 e 6 meses
Prob> Chi2
1 Mês 3 Meses 6 Meses
ICC 0.3300 0.1949 0.1229
ISE 0.3394 0.3650 0.5678
Investor Intelligence 0.0653 0.0371 0.4027
XVII. Resultados dos testes Breusch-Godfrey nas regressões entre as variáveis de
sentimento e o índice de empresas financeiras, considerando a interação com o
estado da economia, a 1, 3 e 6 meses
Prob> Chi2
1 Mês 3 Meses 6 Meses
ICC 0.0151 0.0097 0.0025
ISE 0.0236 0.0125 0.0097
Investor Intelligence 0.0007 0.0016 0.0085
XVIII. Resultados dos testes Breusch-Godfrey nas regressões entre as variáveis de
sentimento e o índice de empresas não financeiras, considerando a interação
com o estado da economia, a 1,3 e 6 meses
XIX. Resultados dos testes de assimetria e curtose nas regressões entre as variáveis
de sentimento e as rendibilidades do PSI-20 a 1, 3 e 6 meses
Prob> Chi2
1 Mês 3 Meses 6 Meses
ICC 0.7551 0.6687 0.5692
ISE 0.7532 0.9335 0.6497
Investor Intelligence 0.4337 0.2724 0.7442
Prob> Chi2
1 Mês
3 Meses
6 Meses
ICC 0,0032 0,0000 0,0001
ISE 0,0005 0,001 0,0002
Investor Intelligence 0,0007 0,0001 0,0000
Índice de Sentimento de Baker & Wurgler (2007) 0,0001 0,0001 0,0000
XX. Resultados dos testes de assimetria e curtose nas regressões entre as variáveis
de sentimento e as rendibilidades do índice de empresas financeiras a 1, 3 e 6
meses
XXI. Resultados dos testes de assimetria e curtose nas regressões entre as variáveis
de sentimento e as rendibilidades do índice de empresas não financeiras a 1, 3
e 6 meses
Prob> Chi2
1 Mês 3 Meses 6 Meses
ICC 0,0001 0,0000 0,0000
ISE 0,0000 0,0000 0,0000
Investor Intelligence 0,0000 0,0000 0,0000
Índice de Sentimento de Baker & Wurgler (2007) 0,0000 0,0000 0,0000
XXII. Resultados dos testes de assimetria e curtose nas regressões entre as variáveis
de sentimento e as rendibilidades do PSI-20 considerando a interação com a
economia a 1, 3 e 6 meses
Prob> Chi2
1 Mês 3Meses 6 eses
ICC 0,5169 0,2884 0,2164
ISE 0,5047 0,2545 0,1974
Investor Intelligence 0,3188 0,2006 0,0817
Índice de Sentimento de Baker & Wurgler (2007) 0,0085 0,0058 0,0186
Prob> Chi2
1 Mês 3 Meses 6 Meses
ICC 0,0337 0,0000 0,0007
ISE 0,0006 0,0002 0,0006
Investor Intelligence 0,0002 0,0003 0,0002
XXIII. Resultados dos testes de assimetria e curtose nas regressões entre as variáveis
de sentimento e as rendibilidades do índice de empresas financeiras
considerando a interação com a economia a 1, 3 e 6 meses
XXIV. Resultados dos testes de assimetria e curtose nas regressões entre as variáveis
de sentimento e as rendibilidades do índice de empresas não financeiras
considerando a interação com a economia a 1, 3 e 6 meses
Prob> Chi2
1 Mês 3 Meses 6 Meses
ICC 0,0095 0,0000 0,0000
ISE 0,0000 0,0000 0,0000
Investor Intelligence 0,0000 0,0000 0,0001
Prob> Chi2
1 Mês 3 Meses 6 Meses
ICC 0,8554 0,2308 0,1264
ISE 0,6536 0,2162 0,1276
Investor Intelligence 0,4068 0,2099 0,0454
