I

UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS

Instituto de Economia

Ricardo Ribeiro Marinho

UMA ANÁLISE DA VOLATILIDADE DAS COTAÇÕES DO DÓLAR À VISTA E

FUTURO NO MERCADO DE CÂMBIO DO BRASIL

Campinas

2012

II

Ricardo Ribeiro Marinho

UMA ANÁLISE DA VOLATILIDADE DAS COTAÇÕES DO DÓLAR À VISTA E

FUTURO NO MERCADO DE CÂMBIO DO BRASIL

Trabalho de Conclusão de Curso apresentado à

Graduação do Instituto de Economia da Universidade

Estadual de Campinas para obtenção do título de

Bacharel em Ciências Econômicas, sob orientação do

Prof. Dr. Rodrigo Lanna Franco da Silveira.

Campinas

2012

III

Dedico este trabalho aos meus pais Regina e Roberto,

pelo apoio oferecido em todos os momentos de minha vida.

IV

Agradecimentos

Agradeço ao Prof. Rodrigo Lanna pela brilhante orientação nesse trabalho e por ter sido

extremamente participativo no desenvolvimento do mesmo.

Aos comentários da professora Maryse Farhi convidada como parte integrante na Banca

Examinadora.

E mais importante, aos meus pais Regina e Roberto que sempre me apoiaram e não mediram

esforços para que eu chegasse até esta etapa de minha vida.

V

Campinas

2011

Marinho, Ricardo. Uma Análise da Volatilidade das Cotações do Dólar à Vista e Futuro no

Mercado de Câmbio do Brasil. 2012. 58. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) –

Instituto de Economia. Universidade Estadual de Campinas, Campinas, 2012.

Resumo

A negociação de contratos futuros permite que os agentes econômicos gerenciem o

risco de preço do ativo de interesse por meio das chamadas operações de hedge. Por outro lado, a

negociação destes derivativos com fins de investimento têm tido ampla expansão a partir dos

anos de 1990 no Brasil e no mundo, dado que permitem diversificar e alavancar portfólios. Essa

tendência tem levado a um debate a respeito da influência dos preços futuros na volatilidade dos

preços à vista. Neste contexto, o objetivo deste artigo foi avaliar a relação de causalidade entre a

volatilidade do preço futuro e do spot da taxa de câmbio Reais por Dólar no período entre julho

de 2007 e julho de 2009, quando se observou a crise do subprime. Mediante o uso de testes de

causalidade propostos por Cheung e Ng (1996) e Hafner e Hewartz (2006) para modelos GARCH

univariados e análise da significância dos parâmetros de um modelo GARCH multivariado, os

resultados mostraram que, durante tal crise, os mercados futuros contribuíram para a

desestabilização dos preços spot e estes, por sua vez, também impactaram as oscilações nas

cotações futuras.

Palavras - chaves: Mercados Futuros, Volatilidade, Causalidade, Taxa de Câmbio.

VI

Campinas

2011

Marinho, Ricardo. Uma Análise da Volatilidade das Cotações do Dólar à Vista e Futuro no

Mercado de Câmbio do Brasil. 2012. 58. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) –

Instituto de Economia. Universidade Estadual de Campinas, Campinas, 2012.

Abstract

Trading futures contract trading enables economic agents to manage the price risk of

underlying asset through hedge operations. On the other hand, derivative trading with investment

purposes has had high expansion from 1990s in Brazil and throughout the world because these

contracts allow leveraged positions and portfolio diversification. This trend has led to a debate

about the effect of futures trading on spot price volatility. This paper studies the causality in

variance between futures and spot exchange rate of Brazilian Reals (R$) per U.S. Dollar for the

period from July 2007 to July 2009, when occurred the subprime crisis. Through the application

of noncausality-in-variance tests proposed by Cheung and Ng (1996) and Hafner and Hewartz

(2006), using univariate GARCH models, and parameters significance analysis in a multivariate

GARCH model, the results showed that, during the crisis, the futures market contributed to the

destabilization of spot prices and these, in turn, also impacted the futures prices.

Keywords: Futures Market, Volatility, Causality, Exchange Rate.

VII

LISTA DE TABELAS

Tabela 1 – Resumo de Contrato Futuro de Taxa de Câmbio R$/US$ ............................

Tabela 2 – Exemplificação do processo de ajustes diários para uma posição comprada.

Tabela 3 – Volume de Derivativos negociados no mundo por Categoria em 2011 ........

Tabela 4 – Estatísticas descritivas das séries dos retornos diários da taxa de câmbio

R$/US$ no mercado spot e futuro no período entre julho de 2007 e julho de 2009 ........

Tabela 5 – Estimativas dos modelos GARCH(1,1) univariados .....................................

Tabela 6 – Teste de causalidade baseado na FCC entre as volatilidades do câmbio à

vista e futuro .....................................................................................................................

Tabela 7 – Teste de não-causalidade ML para as Volatilidades dos Mercados à Vista e

Futuro ...............................................................................................................................

Tabela 8 – Estimativas do Modelo GARCH-BEKK (1,1) ..............................................

Tabela 9 – Teste de não-causalidade baseado no modelo GARCH-BEKK ....................

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VIII

LISTA DE GRÁFICOS

Gráfico 1 – Valor nocional dos contratos de derivativos negociado em mercado de

balcão negociados nos países pertencentes ao G10 e Suíça entre 2003 e 2011 ...............

Gráfico 2 – Volume de Derivativos transacionados no Mundo entre 2004 e 2011 ........

Gráfico 3 – Divisão de Derivativos negociados no mundo por Categoria em 2011 .......

Gráfico 4 – Volume de Negociação de Contratos Futuros de Taxa de Câmbio R$/US$

na BM&FBOVESPA entre 2000 e 2011 ..........................................................................

Gráfico 5 – Cotações à vista e futura da taxa de câmbio R$/US$ entre julho de 2007 e

julho de 2009 ....................................................................................................................

Gráfico 6 – Retornos (% a.d.) da taxa de câmbio R$/US$ no mercado spot e futuro no

período entre julho de 2007 e julho de 2009 ....................................................................

Gráfico 7 – Volatilidade (% a.d.) da taxa de câmbio R$/US$ no mercado spot e futuro

no período entre julho de 2007 e julho de 2009 ...............................................................

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IX

SUMÁRIO

Introdução .........................................................................................................................

Capítulo 1: Contratos de Derivativos .............................................................................

1.1. Contratos de Derivativos: definição, tipos e funções ..................................................

1.2. Participantes do Mercado de Derivativos ....................................................................

1.3. Formação de Preços Futuros ........................................................................................

1.4. Evolução das Negociações ..........................................................................................

Capítulo 2: O Mercado de câmbio no Brasil e a formação da taxa de câmbio ...........

2.1. Mercado interbancário ................................................................................................. 2.1.1. Os agentes do mercado interbancário de câmbio .......................................... 2.1.2. Formas de Negociação .................................................................................. 2.1.3. Regulação ......................................................................................................

2.2. A formação da taxa de câmbio ....................................................................................

Capítulo 3: “Derivativos e a volatilidade dos preços no mercado spot” ......................

3.1. Primeira corrente: derivativo como elemento desestabilizador dos preços à vista .....

3.2. Segunda corrente: derivativo como elemento dinamizador da eficiência de mercado

3.3. Terceira corrente: derivativo como elemento estabilizador dos preços à vista ...........

3.4. Trabalhos empíricos ....................................................................................................

Capítulo 4: Metodologia e Resultados Empíricos ..........................................................

4.1. Amostra .......................................................................................................................

4.2. Cálculo da volatilidade ................................................................................................

4.3. Teste de causalidade na volatilidade ..........................................................................

4.4. Resultados da análise empírica ....................................................................................

Conclusão ..........................................................................................................................

Referências bibliográficas ................................................................................................

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Introdução

A negociação de contratos futuros permite que os agentes econômicos gerenciem o

risco de preço de certo ativo por meio das chamadas operações de hedge. Mediante tais

estratégias, fixa-se, no presente, o preço de compra ou de venda para uma data futura,

neutralizando as oscilações das cotações do ativo subjacente ao contrato. Além dos hedgers,

especuladores participam dos mercados futuros, tendo como objetivo a realização de ganhos com

a movimentação das cotações. Utilizam, assim, tais derivativos como ativos de renda variável, os

quais são capazes de alavancar e diversificar suas carteiras de investimento. Um terceiro grupo de

agentes são os arbitradores. Participantes do mercado que procuram lucro realizando operações

simultâneas em dois ou mais mercados, aproveitando-se da diferença entre os preços. Como

coloca Farhi e Borghi (2009) as operações de arbitragem têm acentuado o encadeamento entre os

mercados financeiros. Por meio delas, eventuais disfunções em mercados específicos podem se

alastrar rapidamente para outros.

Conforme Burghardt e Acworth (2010), a negociação com derivativos, seja por

motivos de hedge ou de especulação, tem tido ampla expansão a partir dos anos de 1990 – entre

1994 e 2011, o volume mundial de contratos negociados em bolsas passou de 1,59 bilhões para

25 bilhões, o que representa um crescimento médio anual de 17,6% neste período. Dados do BIS

(Bank for International Settlements) mostram significativo crescimento dos negócios no mercado

de balcão entre 1998 e 2011, com o valor nocional dos contratos negociados em países

pertencentes ao G10 e Suíça passando de US$46,38 trilhões para US$647,76 trilhões. No Brasil,

as transações com derivativos também têm sido crescentes. Os volumes negociados na Bolsa de

Valores, Mercadorias e Futuros (BM&FBOVESPA), sexta maior bolsa do mundo em 2011,

evoluíram de 55,51 milhões para 641,2 milhões entre 1999 e 2011, excluindo os derivativos sobre

ações individuais. Parte de tal movimento no mercado nacional ocorre, pois em um ambiente de

redução das taxas de juros, fundos multimercados alavancados se constituem em alternativa para

os agentes que buscam maiores rentabilidades com a assunção de riscos mais elevados

(SILVEIRA & BARROS, 2009).

O crescimento destes mercados tem levado a um debate na literatura de finanças no

que diz respeito às influências dos preços futuros na volatilidade dos preços à vista do ativo

2

objeto do contrato (BANDIVADEKAR & GHOSH, 2003; SPYROU, 2005). Três correntes de

pensamento se destacam nessa discussão.

A primeira defende a idéia de que o advento dos derivativos e a ampliação do

movimento especulativo nestes mercados têm levado ao aumento da volatilidade das cotações à

vista. A presença de noise traders, tipo específico de especulador dotado de baixo conteúdo

informacional, exacerbaria os movimentos dos preços futuros, sendo tal oscilação transmitida às

cotações spot por meio da arbitragem. Dessa forma, ao invés de cumprirem a sua função

econômica principal – gerenciamento de risco dos preços, os contratos em questão se

constituiriam em mecanismos determinantes para a desestabilização do mercado à vista de ativos

financeiros e commodities, tornando as economias mais susceptíveis a crises sistêmicas (COX,

1976; FIGLEWSKI, 1981; STEIN, 1987).

A segunda corrente também considera que a negociação dos derivativos eleva a

volatilidade dos preços à vista, porém tal fato é justificado pela capacidade que as bolsas

possuem de viabilizar um maior processamento e transmissão das informações. O mercado futuro

fornece uma rota adicional de informações, as quais são transmitidas ao mercado spot, levando ao

aumento da volatilidade das cotações. Portanto, as operações com derivativos seriam consistentes

com o funcionamento eficiente do mercado (ALEXAKIS, 2007).

Por fim, uma terceira corrente assinala que a evolução das negociações com

derivativos não leva a aumentos estatisticamente significativos ou ainda permite queda na

volatilidade das cotações à vista. Com um maior fluxo de informações, tais instrumentos elevam

a eficiência de mercado e reduzem as informações assimétricas (ANTONIOU ET AL., 1998;

SRINVASAN & BHAT, 2008; SPYROU, 2005; OZEN ET AL., 2009).

Diversas análises empíricas foram realizadas sobre tal tema, especialmente nos

mercados de ações. Estudos também foram realizados nos mercados de moedas, renda fixa,

índices de ações e commodities.

Diante deste contexto, o presente trabalho tem o objetivo de analisar se existe uma

relação de causalidade entre a volatilidade do preço futuro e do spot da taxa de câmbio Reais por

Dólar no período entre julho de 2007 e julho de 2009, quando se observou a crise do subprime. O

período de análise se justifica pelo fato de que, em momentos de crise, existe uma tendência de

intensificação da liquidação de posições especulativas, levando a um aumento da volatilidade das

cotações futuras, o que pode causar ou não uma maior oscilação no mercado spot.

3

A fim de atingir os objetivos acima ressaltados, o trabalho percorrerá algumas etapas,

descritas de forma bastante sucinta a seguir.

Em primeiro lugar, será realizada uma ampla revisão de literatura, abrangendo quatro

pontos principais. O primeiro capítulo esclarecerá os conceitos básicos dos mercados futuros,

incluindo uma análise sobre o processo de formação das cotações futuras, especialmente para

mercado de taxa de câmbio Reais por Dólar. No segundo capítulo, serão analisadas as

especificidades brasileiras quanto à formação da taxa de câmbio e o mercado interbancário. No

terceiro capítulo, serão expostos trabalhos que avaliaram a relação entre os preços à vista e

futuros no que diz respeito às possíveis alterações que os derivativos podem causar na

volatilidade observada no mercado spot. No quarto capítulo, descrever-se-ão os aspectos

metodológicos e os resultados da análise empírica.

4

Capítulo 1: Contratos de Derivativos

Em resposta ao fim dos acordos de Bretton Woods e ao processo de globalização pelo

qual o mundo está passando, com uma maior volatilidade dos juros e do câmbio, surgiram os

derivativos financeiros, com a finalidade inicial de cobertura de riscos. Apesar de sua origem não

ser clara, os derivativos se tornaram populares somente nas últimas décadas, quando sua

utilização passou a ser mais intensiva. Observa-se uma elevação exponencial, tanto em volume de

operações como em termos financeiros. Neste contexto, este capítulo tem o objetivo de apresentar

o conceito básico, os tipos e as funções dos contratos de derivativos.

1.1.Contratos de Derivativos: definição, tipos e funções

Os derivativos são contratos financeiros entre duas partes no qual se operacionalizam

transações de ativos, sendo a liquidação realizada em data futura. Estes ativos, denominados de

ativos-objetos do contrato, podem ser financeiros (taxas de juros, moedas, ações e índices) e não-

financeiros (petróleo e ativos agropecuários) (ARBEX & RATATORI, 2000). Por exemplo, o

mercado futuro de petróleo é uma modalidade de derivativo cujo preço é referenciado dos

negócios realizados no mercado à vista de petróleo, seu instrumento de referência. No caso de um

contrato futuro de taxa de câmbio R$/US$, seu preço deriva da taxa de câmbio à vista.

A característica comum entre os derivativos é negociar no presente o valor futuro de

um ativo. Para que isso aconteça, é preciso que haja acordo entre o comprador e o vendedor. A

negociação pode ocorrer em mercado de balcão ou de bolsa. No primeiro, as transações de

compra e venda de contratos são realizadas pelo telefone entre os “traders” das instituições

financeiras. Nos mercados de bolsas, os negócios são feitos em pregões (eletrônicos ou de viva-

voz), sendo que as bolsas de derivativos possuem o objetivo de promover todas as condições

necessárias para o funcionamento do mercado. Assim, as bolsas, com seu papel de organizar,

desenvolver e liquidar as operações nos mercados de derivativos, são importantes para eliminar o

risco de crédito, a falta de padronização do termo da negociação (qualidade, quantidade padrão,

data de vencimento etc.) a falta de divulgação ampla de preços e a impossibilidade de

transferência de posições (BESSADA, 2005).

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Conforme destaca Galvão (2000), os mercados de derivativos podem ser classificados

como inovações financeiras uma vez que surgiram como novos produtos para melhorar a

repartição do risco individual e a previsibilidade dos preços, sendo estas duas funções

econômicas de grande importância que os mercados têm desempenhado nos últimos anos como

decorrência da liquidez obtida.

Quatro tipos de contratos de derivativos são negociados no mercado financeiro:

termo, futuros, opções e swaps. A seguir, cada um deles é analisado.

Os contratos a termo são acordos de compra e venda de um ativo, geralmente

negociados entre particulares, para liquidação em uma data futura específica a preços pré-

definidos. Como o contrato a termo é customizado, é difícil ocorrer uma transferência para

terceiros. Esses instrumentos são geralmente negociados em mercado de balcão. A liquidação da

operação pode ser financeira (mediante diferença de preços) ou física com entrega dos ativos

subjacentes ao contrato (HULL, 1996).

Assim como os contratos a termo, os contratos futuros são compromissos de compra

e venda de determinado ativo a certo preço em uma data futura. Contudo, a maior parte dos

contratos futuros não é conduzida até a entrega como no contrato a termo, porque a maioria dos

investidores prefere liquidar suas posições antes do período de entrega especificado no contrato.

O contrato futuro R$ por US$ é um derivativo financeiro que entra no conjunto dos

contratos futuros e é o objeto analisado nesse trabalho. A Tabela 1 mostra as características do

contrato de taxa de câmbio R$/US$ negociado na BM&FBOVESPA.

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Tabela 1: Resumo de Contrato Futuro de Taxa de Câmbio R$/US$.

Item Descrição

Objeto de Negociação Taxa de câmbio R$ por US$.

Unidade de Negociação US$ 50.000,00.

Cotação R$/US$ 1.000,00, com três casas decimais.

Meses de vencimento Todos os meses do ano.

Último dia de negociação Último dia útil (dia de pregão) do mês anterior ao mês de

vencimento do contrato.

Data de vencimento Primeiro dia útil (dia de pregão) do mês de vencimento.

Liquidação no

vencimento

Somente liquidação financeira. Após o pregão do último

dia de negociação, todas as posições em aberto são

encerradas com uma operação contrária (compra ou

venda). O preço dessa operação é a taxa de câmbio média

de venda R$/US$ observada no último dia do mês

imediatamente anterior ao mês de vencimento do

contrato.

Fonte: BM&FBOVESPA

Diferentemente dos contratos a termo, os futuros são negociados exclusivamente em

bolsas e, além disso, conforme destaca Hull (1996), embora a entrega física no mercado futuro

seja rara, deve ser definido de maneira muito precisa o ativo-objeto do contrato, com todas as

suas características, o período de entrega e os locais onde a mesma poderá ser realizada. Além

disso, é necessário especificar o tamanho do contrato, que estabelece as unidades mínimas a

serem negociadas; os meses de vencimento; o mecanismo de cotação de preços; os limites de

oscilação diária de preços e de tomada de posição, que visam formar barreiras à especulação; a

definição das margens de garantia, custos de corretagem e a forma de liquidação.

Essa padronização aumenta, consideravelmente, a liquidez dos contratos, dado que

estes podem mudar de mãos com maior facilidade. Assim sendo, nenhum participante precisa

carregar sua posição até a data do vencimento do contrato, podendo encerrá-la a qualquer

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momento, desde a abertura do contrato até a data do vencimento. Estes instrumentos derivativos,

portanto, não incorrem na dificuldade, observada nos contratos a termo, de um vendedor do ativo

subjacente precisar encontrar um comprador que deseje exatamente a mesma espécie e

quantidade do ativo subjacente, no prazo, qualidade e local de entrega pré-estabelecidos

(BESSADA, 2005). Caso não fossem padronizados seriam instrumentos muito particulares e

específicos, sendo praticamente impossível encontrar substituto para uma das partes.

Contudo, os contratos futuros não possuem a mesma flexibilidade existente no

contrato a termo quanto à adaptação às necessidades do produtor ou do comprador. Ou seja, se a

quantidade do ativo subjacente desejada pelo comprador não for um múltiplo do lote negociável,

este terá quer optar entre comprar um lote a mais ou a menos. Ou então, se a data em que o

comprador deseja liquidar o contrato não estiver contemplada pelo contrato padrão, este

comprador deverá aceitar um período de defasagem (CARVALHO, 1999).

Além disso, as Bolsas de Futuros possuem Câmaras de Compensação (Clearing

House). Essas câmaras assumem para si todos os riscos financeiros, sendo o comprador dos que

vendem contratos e o vendedor dos que compram contratos futuros. A câmara de compensação

existe para evitar a inadimplência dos clientes e do sistema como um todo, garantindo a seus

participantes que os ganhos sejam recebidos e que as operações sejam liquidadas nas condições e

nos prazos estabelecidos. Duas importantes salvaguardas utilizadas pela Clearing são os ajustes

diários e as margens de garantia (BESSADA, 2005).

Com o mecanismo de ajuste diário, os preços fixados no início da operação são

ajustados diariamente e não no vencimento. Esse mecanismo implica a existência de um fluxo

diário de perdas ou ganhos na conta de cada cliente, de forma que ao final do contrato todas as

diferenças já tenham sido pagas, o que leva à diminuição dos riscos de inadimplência.

Para calcular o valor do ajuste diário, utilizam-se a equação (1) referente ao ajuste das

operações realizadas no dia da operação e a equação (2) referente ao ajuste das posições em

aberto no dia anterior:

AD = (���– PO) x M x n (1)

AD = (���–�����) x M x n (2)

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Onde AD é o ajuste diário, ��� é o preço de Ajuste, PO é o preço da operação, �����

preço de ajuste do dia anterior, M refere-se ao multiplicador do contrato e n é o numero de

contrato.

Como exemplo de ajuste diário (AD), considere que na data “D+0” um agente da

bolsa comprou dez contratos futuros de taxa de câmbio R$/US$ a R$ 1,90/US$, sendo que cada

contrato tem o valor de R$ 50.000,00. No dia da operação, a cotação futura fechou em R$

1,89/US$, como ��� = 1,89, M = R$ 50.000 e n = 10, o valor do ajuste diário no dia da operação

é de R$ - 5.000,00 (AD = (1,89-1,90) x 50.000 x 10 = - 5.000,00).

Como o valor do contrato futuro caiu durante o dia, sairá de sua conta o valor de

R$5.000,00, referente ao ajuste diário. No segundo dia, aplica-se a mesma fórmula com a

diferença que o PO será substituído pelo preço de ajuste do dia anterior ����� (equação 2). Na

prática, é como se no final do dia sua operação fosse encerrada pelo preço de fechamento,

assumiria o lucro ou prejuízo e no dia seguinte a sua operação abriria automaticamente com o

preço de fechamento do dia anterior.

Tabela 2: Exemplificação do processo de ajustes diários para uma posição comprada.

Data Número de

Contratos Valor do Contrato Preço de ajuste

Ajuste diário por

contrato

D + 0 10 R$ 50.000,00 R$ 1,89 -R$ 5.000,00

D + 1 10 R$ 50.000,00 R$ 1,88 -R$ 5.000,00

D + 2 10 R$ 50.000,00 R$ 1,90 R$ 10.000,00

D + 3 10 R$ 50.000,00 R$ 1,89 -R$ 5.000,00

D + 4 10 R$ 50.000,00 R$ 1,89 R$ 0,00

D + 5 10 R$ 50.000,00 R$ 1,88 -R$ 5.000,00

Total -R$ 10.000,00

Fonte: Formulação própria (dados fictícios).

Vale ainda mencionar que, ao negociarem futuros, os agentes devem depositar

margens de garantia, a qual consiste em um montante de recursos, calculado com base na

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volatilidade do preço futuro. Sua função é cobrir eventuais inadimplências relativas aos ajustes

diários. Assim, se um participante não honrar um ajuste devido, a bolsa liquidará sua posição e

lançará mão das margens depositadas para cobrir as perdas que fiquem pendentes (SILVEIRA &

KÖRBES, 2006).

O terceiro tipo de derivativo corresponde às opções. Estes contratos são acordos no

qual uma parte adquire o direito de comprar (vender) um ativo a um preço preestabelecido até ou

em certa data futura e a contraparte se obriga a vender (comprar) esse ativo, em troca de um

único pagamento inicial, chamado de prêmio. Assim, existem dois tipos de opção: opção de

compra e opção de venda. A opção de compra (call) é o contrato que dá o direito ao titular de

comprar o ativo objeto numa data futura a um preço pré-determinado (denominado de preço de

exercício). Neste caso o lançador assume a obrigação de vendê-lo nas mesmas condições. A

opção de venda (put) é o contrato que dá o direito ao titular de vender o ativo-objeto numa data

futura a um preço pré-determinado (MONTANO, 2004).

Exemplificando a operação de opção de compra (call), imagine que um investidor em

1º de maio tenha um pagamento a ser realizado em 1º de julho, por uma importação realizada, no

valor de US$100.000,00. Para gerenciar o risco de aumento na taxa de câmbio, negocia uma call

de dólar1 com preço de exercício de R$2,3/US$ a um prêmio de R$0,063/US$.

Supondo que, na data do vencimento da opção, a taxa de câmbio esteja em

R$2,45/US$, o agente exerce o direito de comprar o dólar a R$2.300/US$1.000. Recebe, assim

R$15.000,00 [(R$2,45-R$2,3/US$) x US$100.000,00]. Descontado o prêmio pago no início da

operação, obtém-se, R$8.650,00 [(R$2,45-R$2,3/US$-R$0,063/US$) x US$100.000,00].

Considerando o pagamento da importação no mercado à vista (-R$245.000,00) e o resultado

positivo no mercado de opções (R$8.650,00), este agente terá um desembolso líquido de

R$236.350,00, o que equivale a uma taxa de câmbio de R$2,3635 (valor igual ao preço de

exercício mais prêmio pago).

A taxa de câmbio efetivamente paga foi o preço de exercício definido no dia da

negociação considerando também o prêmio pago no início da operação. Se a taxa de câmbio no

vencimento estivesse sendo negociada abaixo do preço de exercício, o comprador da call não

exerceria a opção de comprar, perdendo o prêmio pago.

1 O tamanho do contrato é de US$50.000,00.

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Usando um exemplo similar com o anterior, mas agora para opções de venda (put),

imagine que uma exportadora receberá pagamento de US$100.000,00 em junho. Com o intuito de

se precaver contra possível queda na taxa de câmbio, pois acredita que pode haver movimento de

valorização do real ante o dólar na data de fechamento do câmbio, a empresa decide negociar a

compra de uma put de taxa de câmbio.

Dessa forma compra uma opção de venda com preço do exercício R$2,85/US$,

pagando um prêmio de R$0,1/US$.

Considere que, na data do vencimento da opção, a taxa de câmbio esteja em

R$2,50/US$. O valor a ser recebido no mercado à vista seria de R$250.000,00 (US$100.000,00 x

R$2,50/US$). Além disso, o agente exerce a opção de venda, obtendo um ganho de R$35.000,00

([R$2,85/US$] – R$2,50/US$) – descontando o prêmio, o ganho líquido seria de R$24.965,00. O

resultado geral é o recebimento do valor exportado (R$250.000,00) mais o ganho das opções

(R$24.965,00). Dessa forma, obtém uma taxa de câmbio de R$2,74965/US$, valor que

corresponde ao preço de exercício menos o prêmio.

Se a taxa de câmbio no vencimento estivesse acima do preço de exercício, por

exemplo, R$2,86/US$, o comprador da put não exerceria a opção de vender, perdendo o prêmio

pago.

Já o swap é um contrato em que dois agentes concordam em trocar fluxos de renda

futuros de fundos de uma forma preestabelecida sem trocar o principal. Os tipos de swaps mais

comuns são os swaps de taxas de juros, moedas e commodities. Através desse contrato, um

tomador de recursos pode, por exemplo, trocar o indexador pós-fixado de suas dívidas por uma

taxa prefixada ou então um investidor pode trocar um retorno de um portfólio baseado na taxa

Selic pela evolução do Ibovespa (CARVALHO, 1999).

Exemplificando a operação de swap, imagine o agente X como um exportador, que

têm receitas em dólares e dívidas em moeda local, corrigidas por juros pós-fixados. Este agente

quer trocar o risco relativo à variação do dólar (risco cambial) pelo risco de juros pós-fixados. Por

outro lado, o agente Y é um varejista nacional importador, cujas dívidas são atreladas ao dólar e

cujas receitas são atreladas a moeda local e são aplicadas no mercado e remuneradas a uma taxa

de juros pós-fixada. Dessa forma, o agente Y quer justamente o oposto, ou seja, trocar seu risco

referente à variação da taxa de juros pelo risco cambial. As duas empresas podem, então, fazer

um contrato de swap, com intermediação de uma instituição financeira, para fazer a troca.

11

1.2.Participantes do Mercado de Derivativos

A finalidade principal dos derivativos é fornecer uma proteção contra um

comportamento adverso dos preços verificado em um mercado específico. Contudo, os

derivativos também podem ser utilizados para aproveitar distorções momentâneas dos mercados

ou então para especular (THIELE, 2009). Neste sentido, os participantes do mercado de

derivativos dividem-se em três tipos: hedgers, especuladores e arbitradores.

Uma operação de hedge pode ser definida como uma transação realizada no mercado

de derivativos por um agente com o objetivo de proteção quanto à possibilidade de oscilação de

um preço, taxa ou índice. O hedger abre mão de possíveis ganhos futuros para não incorrer em

perdas futuras (CARVALHO, 1999).

Os derivativos auxiliam na gestão do risco do instrumento a que se referem,

tornando-se instrumentos indispensáveis na moderna gestão financeira. Como destaca Neto

(2002), geralmente, os hedgers são agentes de mercado que têm interesse direto no ativo

subjacente ao contrato futuro, utilizando o contrato de derivativo para proteção de risco de preço.

Estas operações de proteção podem ser classificadas em hedge de compra ou de

venda. O hedge de venda se dá quando um agente vende contratos futuros com vencimento

próximo à liquidação da sua operação no mercado à vista, buscando proteção contra queda das

cotações. Já no hedge de compra, os agentes desejam proteger-se de aumentos de preço do ativo,

realizando a compra de contratos futuros. Assim, caso o preço do ativo de interesse aumente, as

perdas no mercado a vista são compensadas por ganhos no mercado futuro.

Como exemplo de uma operação de hedge, considere que, no dia 01/02/2010, uma

empresa fecha uma exportação com os Estados Unidos no valor de US$ 7,45 milhões para ser

entregue daqui a sete meses (01/09/2010), com pagamento no momento da entrega. Sabendo que

existirá a conversão do valor das exportações para a moeda nacional (Real) no momento em que

for efetuado o pagamento, essa empresa correrá o risco de ocorrer uma apreciação do real frente

ao dólar e assim ter um rendimento menor. Para se proteger disso, a empresa pode fazer um

hedge de venda. Dado que o tamanho do contrato é de US$ 50 mil, a empresa precisa vender 149

contratos (US$ 7,45 milhões / US$ 50 mil = 149) ao preço da cotação do mercado de R$

1,80/US$.

12

Suponha que, no dia do recebimento dos dólares, as cotações à vista e futura do

câmbio estão em R$ 1,60/US$. A receita com as exportações totaliza R$ 11.920.000,00 (US$

7,45 milhões x R$ 1,60/US$). No mercado futuro, obtém um ganho de R$1.490.000,00 [(R$

1,80/US$ - R$ 1,60/US$) x US$ 50 mil x 149]. Dessa forma, o resultado geral da operação é de

R$13.410.000,00; o que representa uma receita de R$1,80 para cada dólar recebido. Observa-se,

portanto, que o agente se protegeu das flutuações da taxa de câmbio ao travar a venda do dólar a

R$1,80/US$.

Outro grupo de participantes destes mercados consiste nos especuladores. Tratam-se

de agentes que buscam ganhos financeiros e assumem uma posição de risco, sendo que

normalmente eles não têm interesse comercial no objeto de negociação.

Os especuladores desempenham papel fundamental no mercado, ao fornecer liquidez

aos papéis e assumindo riscos, colaborando com as operações de hedge (CARVALHO, 1999).

Em uma visão simplificada, a existência dos mercados futuros depende de dois agentes:

primeiramente, os agentes que possuem riscos e procuram cobri-los e, em segundo lugar, os

agentes que assumem esse risco.

O especulador tem importância também na formação do preço futuro dos ativos.

Como está assumindo riscos que não estavam expostos antes da operação, o especulador tende a

buscar o maior número de informações possíveis sobre o ativo que está negociando, contribuindo,

dessa forma, com as expectativas futuras sobre o comportamento dos preços (BESSADA, 2005).

Os arbitradores, por sua vez, são os participantes do mercado que procuram lucro

realizando operações simultâneas em dois ou mais mercados, aproveitando-se da diferença entre

os preços. Em geral, essas diferenças de preços ocorrem entre mercados à vista e futuro,

oferecendo oportunidade de ganho sem risco para esses agentes. Dessa forma, o arbitrador passa

a ser responsável pela eliminação de distorções do mercado, efetuando um importante trabalho de

equalização (HULL, 1999).

Como colocam Farhi e Borghi (2009) as operações de arbitragem têm acentuado o

encadeamento entre os mercados financeiros. Por meio delas, eventuais disfunções em mercados

específicos podem se alastrar rapidamente para outros.

13

1.3.Formação de Preços Futuros

Além da função de gerenciamento de riscos, os mercados futuros possibilitam uma

difusão de preços, à medida que esses mercados oferecem um mecanismo de ampla divulgação

das cotações futuras, através da disponibilidade de um local, a Bolsa, em que os agentes

contrapõem ofertas de compra e venda de um ativo em data futura (ARBEX & RATATORI,

2000).

A determinação das cotações futuras segue fórmulas básicas, as quais variam

conforme o ativo-objeto do contrato. O modelo de formação de preços futuros admite algumas

hipóteses: inexistência de custos de transações, aproveitamento imediato das oportunidades de

arbitragem, possibilidade de tomar dinheiro e emprestar à mesma taxa de juro livre de rico e o

contrato futuro é semelhante a um contrato a termo, desconsiderando os efeitos dos ajustes

diários nas análises.

Admitindo essas hipóteses, o preço futuro de um ativo é obtido ao capitalizar o seu

preço a vista a uma taxa de juro. No caso do mercado de câmbio, deve-se considerar as taxas de

juros nacional e internacional – equação (3).

�� = �� (��)(��∗) (3)

Em que PF é o preço futuro, PV é o preço à vista, i é a taxa de juro em real e i* é a

taxa de juro em dólar (cupom cambial).

Um importante conceito para formação dos preços nos mercados futuros é o conceito

de base. Esta corresponde, em situação normal de mercado, ao custo de se manter a posse física

do ativo até a época de vencimento do mercado futuro. Ou seja, é a diferença entre o preço à vista

de um ativo e o preço futuro para um determinado vencimento.

Dois princípios importantes explicam a evolução da base: (1) preço futuro e o preço à

vista tendem a mover-se na mesma direção, embora não necessariamente na mesma magnitude e

ao mesmo tempo, pois as expectativas podem afetar diferentemente cada um dos preços; (2) a

base tende a zero à medida que se esgota o prazo para o vencimento do contrato – o preço futuro

converge para o preço à vista, pois na data do vencimento o contrato futuro deve ser liquidado,

possuindo as mesmas características do produto no mercado à vista na data (NYBOT, 2007).

14

Os preços à vista e futuro, normalmente, movem-se na mesma direção. No entanto,

esse movimento não é necessariamente simultâneo e nem ocorre na mesma proporção. Assim,

existe a possibilidade de ocorrer fortalecimento da base, quando o preço à vista tiver um aumento

maior que o verificado no preço futuro (ou, alternativamente, quando preço à vista tiver uma

queda menor que a do preço futuro), e enfraquecimento da base, quando o preço à vista tiver um

aumento menor que o constatado no preço futuro (ou quando o preço à vista tiver queda maior

que a observada no preço futuro). Assim, as operações no mercado futuro permitem

transferências parciais de risco de preço de um ativo devido ao risco dessas oscilações, chamado

risco de base (BESSADA, 2005).

À medida que se aproxima a data do vencimento, os preços futuros e à vista

convergem e a base tende a zero. Se a convergência não se verificar, possibilidades de arbitragem

serão abertas e a ação dos arbitradores levará ao processo de igualdade das cotações, como já foi

explicitado anteriormente.

1.4.Evolução das Negociações

Os mercados de derivativos são parte integrante do sistema financeiro nas principais

economias do mundo. O Brasil tem atualmente o mercado de derivativos de bolsa mais

desenvolvido da América Latina, sendo a BM&FBOVESPA (Bolsa de Valores, Mercadorias e

Futuros) a sexta maior bolsa de futuros do mundo em número de contratos negociados, segundo a

Futures Industry Association (FIA).

A BM&FBOVESPA é uma companhia de capital aberto, formada pela integração, em

2008, das operações da Bolsa de Mercadorias & Futuros (BM&F) e Bolsa de Valores de São

Paulo (BOVESPA). Esta bolsa disponibiliza à negociação e/ou registro de ações, contratos

futuros, de opções, termo e de swaps referenciados em índices, taxas de juro e câmbio, e

commodities agropecuárias e de energia, além de operações no mercado a vista, como ouro, dólar

pronto e títulos públicos federais.

Conforme dados do BIS, apresentados no Gráfico 1, o valor em dólares total dos

derivativos negociados em mercado de balcão com o valor nocional dos contratos negociados em

países pertencentes ao G10 e Suíça, em 2003, era US$197 trilhões, enquanto que em 2011 o

patamar passou para US$ 648 trilhões, o que representa um crescimento de 16% ao ano.

15

Gráfico 1: Valor nocional dos contratos de derivativos negociado em mercado de balcão

negociados nos países pertencentes ao G10 e Suíça entre 2003 e 2011.

Fonte: Bank for International Settlements (BIS).

Conforme dados da FIA, apresentados no Gráfico 2, o volume total de derivativos

negociados nos mercados organizados no mundo em 2004 era de aproximadamente nove bilhões

de contratos, passando para 17,65 bilhões em 2008. Depois de um desempenho estável no ano de

2009, em função da crise, a indústria global de contratos futuros e opções voltou ao rápido

crescimento. Em 2010, o número total de contratos negociados na bolsa de derivados de todo o

mundo atingiu 22,3 bilhões e em 2011, 25 bilhões.

Ainda analisando os dados da FIA, no Gráfico 3, identifica-se que 12,5% dos

derivativos negociados são relacionados à moeda. Dentre as quatro principais categorias, que

representam quase 90% do volume de derivativos, o volume relacionado à moeda é o que mais

cresce (24,6%), seguido dos Índices de Ações (14,1%), Ações Individuais (12,2%) e Taxa de

Juros (9%), como mostra a Tabela 3. Dessa forma, enquanto, em 2010, o volume relacionado à

moeda representava 11,3% do total, em 2011, passa a representar 12,5%.

197 258

298

418

596 592 604 601 648

-

100

200

300

400

500

600

700

2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

Em

Tri

lhõe

s de

Dól

ares

16

Gráfico 2: Volume de Derivativos transacionados no Mundo entre 2004 e 2011.

Fonte: Future Industry Association (FIA)

Gráfico 3: Divisão de Derivativos negociados no mundo por Categoria em 2011.

Fonte: Future Industry Association (FIA)

8,9 1011,9

15,517,7 17,7

22,325

0

5

10

15

20

25

30

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

Em

Bil

hões

de

Con

trat

os T

roca

dos

33,9%

28,3%

14,0%

12,5%

4,0%3,3% 3,1% 0,9%

Indices de Ações

Ações Individuais

Taxa de Juros

Moeda

Commodities Agrícolas

Produtos Energéticos

Metais

Outros

17

Tabela 3: Volume de Derivativos negociados no mundo por Categoria em 2011.

Categoria 2010 2011 Delta %

Índices de Ações 7.416.030.134 8.459.520.735 14,1%

Ações Individuais 6.295.265.079 7.062.363.140 12,2%

Taxa de Juros 3.202.061.602 3.491.200.916 9,0%

Moeda 2.525.942.415 3.147.046.787 24,6%

Commodities Agrícolas 1.305.531.145 991.422.529 -24,1%

Produtos Energéticos 723.614.925 814.767.491 12,6%

Metais 818.588.902 776.367.278 -5,2%

Other 137.655.075 229.713.692 66,9%

TOTAL 22.424.689.277 24.972.402.568 11,4%

Fonte: Future Industry Association (FIA)

No Brasil, o mais importante instrumento dos derivativos de taxa de câmbio (Moeda)

é o contrato futuro de dólar comercial. Através dos dados da BM&FBOVESPA, verifica-se que,

entre o período de 2000 e 2011, o número de contratos futuros de taxas de câmbio negociados

teve um crescimento de aproximadamente 14% ao ano.

Quando se analisam os dois extremos, 2000 e 2011, verificamos que o volume total

quadruplicou, passando de um montante absoluto de 20 milhões de contratos para 86,2 milhões,

sendo que em 2008 atingiu o patamar de 87,4 milhões (Gráfico 4).

18

Gráfico 4: Volume de Negociação de Contratos Futuros de Taxa de Câmbio R$/US$ na

BM&FBOVESPA entre 2000 e 2011.

Fonte: BM&FBOVESPA

Tendo em vista o montante e o crescimento exponencial das negociações dos

derivativos financeiros, é necessário entender os impactos da negociação no mercado à vista. No

entanto, antes de proceder tais análises, cabe analisar o mercado interbancário de dólar no Brasil.

20,1 17,6 16,1 16,823,9

33,5

52,4

84,8 87,4

66,8

82,5

86,2

0

20

40

60

80

100

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

Mil

hões

de

Con

trat

os

19

Capítulo 2: O Mercado de câmbio no Brasil e a formação da taxa de câmbio.

As operações cambiais acontecem em três mercados: primário, interbancário e futuro.

No Brasil, as operações com divisas estrangeiras devem ser formalizadas em contratos de câmbio

e realizadas por intermédio das instituições autorizadas a operar no mercado de câmbio pelo

Banco Central do Brasil (Bacen). O mercado primário de câmbio é composto pelo conjunto de

contratos de câmbio realizados entre residentes e não residentes. Neste mercado, relacionam-se

de um lado agentes que querem comprar ou vender divisas e de outro os bancos que provêem ou

absorvem as divisas. Essas operações contemplam, por exemplo, a venda de divisas de receitas de

exportações, a compra de divisas para uma importação, a compra e venda de divisas para turismo

ou investimentos no Brasil e no exterior (ROSSI, 2011).

O mercado futuro já foi descrito no primeiro capítulo. Segue, agora, a descrição das

características do mercado interbancário de câmbio.

2.1. Mercado interbancário

O mercado interbancário de câmbio, também conhecido como mercado secundário é

aquele no qual os bancos praticam entre si operações de compra e venda de moedas estrangeiras

com objetivos de hedge (procuram mitigar o risco cambial advindo de outras operações

realizadas), de arbitragem (procuram lucrar com a diferença entre a taxa de câmbio nos diferentes

mercados) e de especulação (procuram antecipar o comportamento futuro da taxa de câmbio).

2.1.1. Os agentes do mercado interbancário de câmbio

Garcia e Urban (2004) considera como agente do mercado interbancário de câmbio

todos que interferem em alguma etapa do ciclo de operações. Podem-se apontar cinco agentes:

Bacen, bancos, sociedades corretoras, bancos correspondentes no exterior e Clearing de Câmbio

BM&FBOVESPA.

O Bacen participa do mercado interbancário de câmbio como agente regulador,

fiscalizador e liquidante, monitorando e controlando os fluxos dos pagamentos em moeda

nacional.

20

Os bancos participantes precisam ser autorizados e prestam contas de suas operações

e posições em moeda estrangeira ao Bacen. O principal objetivo desses bancos no mercado

interbancário é “nivelar” suas posições cambiais. Ao contrário do mercado primário de câmbio,

independentemente do volume negociado nesse mercado, as moedas nacional e estrangeira

simplesmente circulam entre os bancos domésticos resultando dessa forma em soma zero, ou

seja, não são refletidas no balanço de pagamentos.

As operações do mercado interbancário brasileiro podem ser feitas entre os dealers

ou através de intermediários, as sociedades corretoras. No Brasil, as sociedades corretoras têm o

papel de unir as duas pontas de uma negociação, a compradora e a vendedora, não podendo

carregar posições em moeda estrangeira, salve condições especiais como o dólar turismo.

Os bancos correspondentes no exterior atuam como liquidantes, operacionalizando a

movimentação dos recursos financeiros e as entregas de moeda estrangeira.

Além dos quatro participantes citados existe a Clearing de Câmbio

BM&FBOVESPA, atuando como contraparte central, garantindo a finalização das operações

contratadas eliminando o risco de principal e cobrindo parte do risco de mercado, exigindo o pré-

depósito de garantias.

2.1.2. Formas de Negociação

O sistema adotado para o mercado interbancário brasileiro é chamado Descentralized

Multiple-Dealer Market, um mercado de múltiplos participantes que atuam de forma

descentralizada regulamentado e fiscalizado pelo Conselho Monetário Nacional e pelo Bacen

(GARCIA & URBAN, 2004).

Os bancos podem negociar operações de compra e venda de moeda estrangeira

diretamente entre suas mesas de negociação através de canais telefônicos ou qualquer meio de

comunicação. No entanto esse método é ineficiente, pois não abrange todo o mercado.

Para facilitar a negociação e concentrar a liquidez do mercado, as corretoras de

câmbio criaram mesas de negociações onde fazem a intermediação entre os bancos. Esse meio de

negociação proporciona liquidez e agilidade às negociações dos produtos do mercado

interbancário de câmbio.

21

Além disso, o Bacen pode atuar vendendo ou comprando diretamente dos bancos,

através de leilões informatizados ou telefônicos, bem como através de plataforma eletrônica.

2.1.3. Regulação

Apontado por Garcia e Urban (2004), as principais regulamentações do mercado

interbancário de câmbio se referem ao acesso ao mercado de câmbio, à posição cambial, à

exposição cambial e à formalização do contrato de câmbio.

Em relação ao acesso ao mercado de câmbio, a autorização para manter posições em

moeda estrangeira é limitada aos bancos autorizados pelo Bacen, o que restringe o número de

participantes desse mercado, tendo reflexos negativos na liquidez.

A posição cambial é a somatória, em dólares norte-americanos, de todas as operações

de câmbio contratadas em uma mesma data, considerando o saldo da data anterior. O Bacen

instituiu o recolhimento de compulsório sobre a posição vendida em câmbio dos bancos

superiores a US$ 1 bilhão ou, para bancos menores, limites inferiores a esse valor, ponderados

pelo patrimônio de referência (Banco Central do Brasil, Circular 3548 de julho de 2011).

O impacto dessa regulação sobre os processos de formação de taxas também é visto

como negativo já que o depósito do excesso de posição vendida prejudica as operações de

arbitragem internacional de juros, através da qual um banco pode captar recursos externos,

vender moeda estrangeira e aplicar o montante em títulos públicos brasileiros que pagam taxas

muito superiores às internacionais. A dificuldade em realizar tal operação de arbitragem de juros

tende a deixar o cupom cambial para maturidades curtas abaixo dos papéis da dívida externa

brasileira de igual duração.

De acordo com as práticas internacionais e com as recomendações do BIS, o controle

da exposição cambial reduz a exposição dos bancos aos riscos de mercado. Essa norma foi

tomada como parte de uma política cambial com o objetivo de diminuir as pressões em favor de

uma apreciação cambial. Mas a complexidade dessa norma e dificuldade de sua implementação é

um impeditivo para a correta avaliação da exposição cambial dos bancos.

A obrigatoriedade da formalização dos contratos de câmbio através do Sisbacen é

para o Bacen uma forma eficiente de controlar as posições cambiais dos bancos. Porém, a forma

de registro e confirmação levanta questões referentes aos riscos operacionais já que, na prática,

22

são realizadas no período da tarde, após as 15h00, e as negociações se concentram no período da

manhã. Com isso, os bancos correm o risco de não ter as operações confirmadas no momento do

registro, passando o dia com as operações fechadas e não contratadas.

2.2. A formação da taxa de câmbio

Adicionalmente ao mercado à vista, existe o mercado de derivativos de câmbio,

dentre os quais se destaca o mercado de dólar futuro, o qual já foi amplamente descrito no

capítulo 1. A legislação com relação ao mercado de derivativos de câmbio é muito menos rígida

do que aquela que rege o mercado à vista de dólar.

Enquanto no mercado interbancário apenas as instituições autorizadas podem carregar

posições em moeda estrangeira, no mercado de derivativos praticamente qualquer agente pode

fazê-lo, desde que atingidas condições mínimas exigidas pela BM&FBOVESPA2. Em função do

arranjo institucional menos restritivo do mercado de dólar futuro, nesse mercado há uma maior

diversidade de participantes do que no mercado de dólar à vista.

Além disso, como está no Regulamento do Mercado de Câmbio e Capitais

Internacionais (RMCCI), no Brasil não é permitido o livre curso da moeda estrangeira, isto é, as

pessoas físicas ou jurídicas só podem comprar ou vender moedas estrangeiras nos

estabelecimentos legalmente autorizados pelo Bacen.

Dessa forma, os derivativos no Brasil são non-tradables por força da legislação, ou

seja, não é permitida a liquidação do contrato com entrega física de moedas estrangeiras. Sendo a

liquidação financeira, em reais. A conveniência da liquidação financeira trouxe grande benefício

adicional para o mercado futuro de taxas de câmbio, pois permitiu a entrada no mercado de

pessoas que não têm interesse de entregar ou de receber o ativo subjacente aos contratos.

Viabilizando, dessa maneira, o incremento de agentes nesse mercado, aumentando a liquidez das

operações.

Enquanto que, nos principais mercados cambiais do mundo, o volume negociado no

mercado à vista é superior ao do mercado futuro, no mercado brasileiro, o volume transacionado

2 A partir de uma recente medida de política cambial as posições vendidas de derivativos de câmbio passaram a pagar IOF de 1% sobre o valor nocional total.

23

no mercado futuro de câmbio é cinco vezes superior ao volume total transacionado no mercado à

vista interbancário (VENTURA & GARCIA, 2009).

Tal fato deve-se a múltiplos fatores. Em primeiro lugar, os anos de crises fizeram

com que o apetite dos bancos ao risco diminuísse, e com isso fossem reduzidos a atividade

especulativa e o número de negócios. Em segundo lugar, verificou-se uma migração da atividade

especulativa dos bancos para os fundos de investimentos que, por impedimento legal, não

praticam operações de câmbio no interbancário. Adicionalmente, a permissão exclusiva aos

bancos para praticar operações de câmbio limitou o número de participantes e reduziu a liquidez

do mercado. Hoje, os próprios bancos encontram, em determinadas situações, dificuldades para

realizar negócios e procuram o mercado futuro de câmbio (VENTURA & GARCIA, 2009).

Cada vez mais as empresas, enxergaram uma possibilidade de ganho não operacional

com instrumentos derivativos permitida pela alta alavancagem que esses instrumentos

proporcionam, e, dessa forma, é observado um grande aumentos no portfólio de ativos

financeiros de corporações não-financeiras. No entanto, embora os desdobramentos desses

fenômenos tenham permitido elevados ganhos o sistema tornou-se mais instável, sujeito a riscos

sistêmicos, dado o elevado grau de alavancagem, e a flutuações mais freqüentes e intensas nos

preços dos ativos (TAVAREZ & BELLUZZO, 2002).

As recentes perdas financeiras de empresas produtivas enfatizam o processo de

“financeirização” de suas atividades e o papel relevante adquirido pela especulação. Com a crise

financeira internacional e a acentuada volatilidade dos preços dos ativos, os consequentes

prejuízos financeiros mostraram as apostas equivocadas de corporações ao redor do mundo,

sobretudo de economias emergentes.

A forma de funcionamento do mercado cambial brasileiro, que limita o acesso à

moeda estrangeira à vista aos agentes não autorizados pelo Bacen, faz com que estes transfiram

diversas operações típicas desse mercado para o mercado futuro de câmbio, uma vez que as

limitações quanto a participação no mercado futuro de câmbio são muito menos restritivas.

Consequentemente, estes agentes priorizam o mercado futuro no momento de fazer suas

operações cambiais, o que torna o volume negociado no mercado futuro de câmbio maior do que

no mercado interbancário à vista.

Em entrevista ao Valor Econômico feita por Eduardo Campos e publicada em

14/06/2010, Miguel Daoud aponta a disparidade de volume no mercado à vista e futuro. “No ano,

24

até maio, o BC comprou no mercado à vista US$ 12,14 bilhões com leilões. Nesse mesmo

período, o mercado futuro de dólar girou mais de US$ 1,9 trilhão”. O que Daoud quer mostrar

com esses números é que as atuações do BC têm volume irrisório sobre a força do mercado

futuro.

Vale ressaltar que os mercados de derivativos vinculados às taxas de Câmbio,

passaram a exercer uma influência decisiva no processo de formação do preço das principais

divisas negociadas nos mercados cambiais globais. Isso em razão das características desses

mercados, especialmente, os elevados volumes negociados – e, assim, sua maior liquidez,

relativamente aos mercados à vista. No caso brasileiro, devido à legislação que impede aos

agentes financeiros não bancários operarem no mercado interbancário de câmbio, a preferência

pelo mercado futuro de câmbio é ainda maior.

Dessa forma o mercado futuro se mostra mais líquido que o mercado à vista e lidera a

formação da taxa de câmbio, sendo esta então transmitida por arbitragem ao mercado à vista,

fenômeno contrário ao que ocorre nas principais moedas do mundo. Essa hipótese é

empiricamente testada por Garcia e Urban (2004) e encontra amparo na literatura internacional.

Mercados futuros tendem a ser mais líquidos do que os mercados à vista por não envolverem

desembolsos tão grandes. É muito mais fácil obter alavancagem no mercado futuro, preferido por

especuladores, aumentando sua liquidez.

Segue, no próximo capítulo, o debate sobre os impactos da negociação dos

derivativos financeiros no mercado à vista.

25

Capítulo 3: “Derivativos e a volatilidade dos preços no mercado spot”.

Com a globalização financeira, o rápido crescimento e desenvolvimento dos

mercados de derivativos financeiros têm levado a um debate na literatura de finanças no que diz

respeito às influências dos preços futuros na volatilidade dos preços à vista do ativo objeto do

contrato. O presente capítulo tem o objetivo de apresentar cada uma destas correntes teóricas,

bem como apontar estudos empíricos realizados sobre o tema.

3.1.Primeira corrente: derivativo como elemento desestabilizador dos preços à vista

A primeira corrente defende a ideia de que o advento dos derivativos e a ampliação

do movimento especulativo nestes mercados têm levado ao aumento da volatilidade das cotações

à vista.

Os preços previstos dependem da informação atual sobre a oferta e demanda futuras.

Assim, a introdução dos mercados futuros pode levar a uma mudança no estado de expectativas

em relação ao preço, devido à nova quantidade de informação dos investidores. Se a informação

fosse livre, todas as empresas teriam o conhecimento das circunstâncias futuras e não haveria

nenhuma razão para acreditar que a troca de futuros poderia influenciar expectativas do preço.

Entretanto, em mercados reais, as informações são dispersas e as mudanças de tais informações

são frequentes e caras. Consequentemente, as expectativas dos agentes sobre os preços refletem

informações incompletas e a introdução de troca de futuros aumenta a quantidade de informações

e, com isso, aumenta as informações incompletas podendo produzir expectativas errôneas sobre

os preços.

O argumento utilizado por esta corrente é alicerçado na ideia de um mercado de

derivativos cada vez mais preenchido por especuladores, caracterizados por tomarem posições

muito alavancadas. A participação desses agentes, principalmente os noise traders, desqualifica a

informação nesse mercado.

Em particular, mercados futuros são caracterizados por baixos custos de transação e

pelas baixas exigências de margens, o que atrai traders do mercado spot para o mercado futuro,

dentre esses muitos noise traders. Isso pode muito bem determinar a forma como a informação é

transmitida para os preços, tanto no futuro quanto no mercado spot. Assim, a grande utilização de

26

contrato de derivativos, segundo essa corrente, aumenta a volatilidade dos preços no mercado à

vista de ações, de câmbio e de títulos, aumentando o risco do sistema financeiro (STEIN, 1987;

COX, 1976).

Como o preço futuro representa as expectativas dos traders em relação ao preço spot

que vai prevalecer no vencimento do contrato futuro, o preço esperado e o preço spot são

determinados simultaneamente. Qualquer mudança no preço esperado induz uma realocação do

preço spot, através da oferta e demanda do ativo. Os preços à vista e os preços dos futuros são

conectados pelas operações de arbitragem, que por sua vez podem criar um efeito da difusão da

volatilidade dos futuros aos mercados à vista (SPYROU, 2005).

Como explicado por Farhi (2001), os derivativos são poderosos canais de transmissão

e de contágio das instabilidades financeiras e cambiais inicialmente localizadas. Em períodos de

forte instabilidade, os ajustes diários e os aumentos das garantias elevam-se, levando os agentes a

procurarem reduzir o nível de alavancagem e a liquidarem posições tanto nos mercados de

derivativos quanto em outros mercados. A necessidade de obter recursos monetários, decorrente

de prejuízos inesperados, é um dos mecanismos apontados para a transmissão de uma crise

originalmente localizada para o conjunto dos mercados de ativos financeiros, em escala

internacional, através do aumento de volatilidade dos preços. A utilização desses contratos

potencializam eventuais riscos sistêmicos, devido à elevada alavancagem intrínseca a seu

funcionamento e ao potencial de exacerbarem a volatilidade dos preços dos ativos.

Dessa forma, ao invés de cumprirem a sua função econômica principal –

gerenciamento de risco dos preços, os contratos em questão se constituiriam em mecanismos

determinantes para a desestabilização do mercado à vista de ativos financeiros e commodities,

tornando as economias mais susceptíveis a crises sistêmicas (COX, 1976; FIGLEWSKI, 1981;

STEIN, 1987).

3.2.Segunda corrente: derivativo como elemento dinamizador da eficiência de

mercado

A segunda corrente considera que a negociação dos derivativos eleva a volatilidade

dos preços à vista, porém tal fato é justificado pela capacidade que as bolsas possuem de

viabilizar um maior processamento e transmissão das informações. Dessa forma, a transmissão de

27

volatilidade devido à chegada de informações ao mercado não deve ser considerado como uma

fonte de instabilidade potencial, mas como consequência da função de descoberta de preços dos

mercados futuros (BESSEMBINDER E SEGUIN, 1992).

O mercado futuro fornece uma rota adicional de informações, as quais são

transmitidas ao mercado spot, levando ao aumento da volatilidade das cotações. Portanto, as

operações com derivativos seriam consistentes com o funcionamento eficiente do mercado

(ALEXAKIS, 2007).

Entre os defensores dessa linha de pensamento, verificam-se os trabalhos Antoniou e

Garrett (1993) e Antoniou e Holmes (1995). Utilizando modelos GARCH e análise de

cointegração, constataram a influência do mercado futuro no mercado à vista, através de uma

mudança no padrão de volatilidade com a entrada do mercado futuro. Contudo, esses autores

acreditam que isto estaria relacionado à melhoria de informação no mercado, uma vez que os

menores custos de transação associados ao mercado futuro permitem que novas informações

sejam absorvidas mais rapidamente. Desta forma, o mercado futuro pode estar servindo com

fonte de informação direta para o mercado à vista.

3.3.Terceira corrente: derivativo como elemento estabilizador dos preços à vista

Por fim, uma terceira corrente assinala que a evolução das negociações com

derivativos não leva a aumentos estatisticamente significativos ou ainda permite queda na

volatilidade das cotações à vista. Com um maior fluxo de informações, tais instrumentos elevam

a eficiência de mercado e reduzem as informações assimétricas (ANTONIOU ET AL., 1998;

SRINVASAN & BHAT, 2008; SPYROU, 2005; OZEN ET AL., 2009). Além disso, argumenta-

se que a ação lucrativa de especuladores bem informados tende a estabilizar os preços, enquanto

os especuladores desinformados serão eliminados do mercado rapidamente.

Mesmo quando os resultados empíricos, efetuados por alguns autores, implicam que a

utilização de derivativos aumenta a volatilidade da carteira no mercado à vista, tal elevação é

pequena se comparada com os deslocamentos dos preços induzidos por mudanças em outros

fatores econômicos (CHANG, 1999).

Uma forte razão pela qual a negociação de futuros pode alterar a qualidade de

informações diz respeito ao custo de transação. Um mercado de futuro formal reduz os custos de

28

transação porque a negociação está completamente centralizada. Comparando-se à negociação

centralizada e negociações privadas dispersas, é mais barato para o primeiro tipo de negociação

identificar comerciantes potenciais, encontrando a melhor proposta de oferta. Como no mercado

futuro a informação é centralizada torna-se mais vantajoso para os indivíduos, assim, comunicar

as suas informações.

Dessa forma, nesta corrente, os autores acreditam que o mercado futuro pode estar

servindo como fonte de informação direta para o mercado à vista. Esse mercado diminui a

volatilidade no mercado à vista, já que estaria relacionado à melhoria de informação no mercado,

uma vez que os menores custos de transação associados ao mercado futuro permitem que novas

informações sejam absorvidas mais rapidamente (ANTONIOU ET AL, 1998).

3.4.Trabalhos empíricos

Investigações sobre esse debate foram conduzidas em diversos segmentos dos

mercados financeiros, tais como taxas de juros, ações, câmbio e commodities, com cada estudo

usando diferentes metodologias.

No que tange os estudos para o mercado de índices de ações, parte deles concluiu que

a introdução das negociações de futuros elevou a volatilidade das cotações à vista – como

exemplos estão Maberly et al. (1989), Brorsen (1991), Lee e Ohk (1992) Antoniou e Holmes

(1995), Bae et al. (2009), Zhong et al. (2004). Outros, porém, obtiveram evidências contrárias, ou

seja, de que os derivativos levaram à queda da volatilidade dos preços nos mercados à vista -

Antoniou et al. (1998), Illueca e Lafuente (2008) e Spyrou (2005). Os métodos adotados nestes

artigos basearam na comparação das volatilidades dos preços à vista antes e após o início da

introdução das negociações com contratos futuros, utilizando-se cálculos de volatilidade não

condicionais e modelos ARCH/GARCH3.

Wahab e Lashgari (1993) utilizaram dados diários para examinar o nexo causal entre

o índice spot e futuro, tanto para S&P 500 Index e FTSE 100 para o período 1988-1992.

Cointegração e correção de erro foram empregados e a análise revelou que o mercado spot

influencia o futuro mais do que o contrário. Já, os resultados de Edwards (1988) indicam que a

3 Criado por Bollerslev (1986), o modelo Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) é uma generalização do modelo Autoregressive Conditional Heteroscedasticity - ARCH, desenvolvido por Engle (1982).

29

volatilidade do mercado de ações para o índice S&P 500 diminuiu após a introdução de contratos

futuros de índice. Outros estudos mostram que há uma relação insignificante ou nenhuma relação

entre a introdução de um contrato de futuros ou o nível de atividade em contrato de futuros e da

volatilidade do mercado para o S&P 500 (BECKETTI E ROBERTS, 1990; SANTONI, 1987;

SMITH, 1989).

Bolonha e Cavallo (2002) investigaram a volatilidade do mercado de ações para a

bolsa de valores italiana usando GARCH. Os autores apontam que a introdução de futuros de

índice reduziu a volatilidade do preço das ações. No mercado de ações da Índia, Stoll e Whaley

(1987) observaram que os mercados futuros aumentam a eficiência do mercado. Os modelos

propostos por Danthine (1978) e Kyle (1985) concluíram de que a negociação de futuros reduz a

volatilidade do mercado spot.

Ryoo e Smith (2004) estudaram o impacto de futuros sobre índices de ações no

mercado de ações da Coréia e encontraram um impacto mínimo sobre os preços spot.

Já Shenbagaraman (2003) examinou o impacto da introdução de futuros sobre o

índice Nifty, durante o período de outubro de 1995 a dezembro de 2002. Usando técnicas de

GARCH para modelar a série de tempo e testando antes e após a introdução de futuros, ela

concluiu-se que a negociação de futuros não levou a uma mudança na volatilidade do índice de

ações subjacente, mas a estrutura de volatilidade pareceu ter mudado.

Nos mercados de títulos de renda fixa, Mayhew (1999) observa que grande parte dos

trabalhos realizados apontou a inexistência ou um pequeno aumento da volatilidade no mercado

spot com a introdução dos derivativos sobre tais ativos. Como exemplos, o autor cita os trabalhos

de Ely (1991) e Hegde (1994).

Já para os mercados de moedas, poucos estudos foram feitos. Clifton (1985), Chatrath

et al. (1996) e Adrangi e Chatrath (1998) observaram uma relação positiva entre a negociação dos

futuros sobre diferentes taxas de câmbio na Chicago Mercantile Exchange (CME) e os

respectivos preços spot. Brown e Cursi (2002) também chegaram à mesma conclusão, analisando

a reintrodução dos futuros sobre peso mexicano. Por outro lado, Jochum e Kodres (1998) não

constataram nenhum efeito para o peso mexicano, real e moeda húngara; já Shastri et al. (1996)

verificaram uma queda da volatilidade de várias moedas após o início da negociação de opções

sobre disponível e sobre futuros destas moedas.

30

No Brasil, poucas pesquisas sobre este tema foram realizadas. O estudo de Galvão et

al. (2000) tem destaque ao buscar verificar a existência de relação entre os preços à vista e

futuros do Ibovespa e da taxa de câmbio Reais por Dólar no período entre novembro de 1994 e

maio de 1995, quando do estabelecimento do modelo de bandas cambiais por parte do Banco

Central do Brasil (BACEN). A partir de um modelo GARCH bivariado, as conclusões acerca da

rejeição ou não da hipótese de causalidade não foram sólidas, dado que os coeficientes do modelo

não foram significativos, além do algoritmo não ter convergido.

Oliveira e Plaga (2011) analisaram a eficácia dos instrumentos de intervenção

utilizados pelo Banco Central do Brasil sobre a volatilidade condicional da taxa de câmbio

nominal. Foi utilizada a base de dados diária da taxa de câmbio nominal e das intervenções para o

período de janeiro de 1999 a setembro de 2006. E para modelar a volatilidade condicional da taxa

de câmbio utilizou-se o modelo E-GARCH de Nelson e CAo (1992).

Os resultados encontrados mostram que a eficácia dos instrumentos de intervenção

variou, dependendo da existência ou não de crises cambiais e do período analisando. Para o

primeiro período de elevada volatilidade cambial, compreendido entre janeiro de 1999 e junho de

1999, o Banco Central não foi eficaz em transformar a relação real-dólar mais estável. O único

instrumento de intervenção significativo utilizado pela Autoridade Monetária foi à intervenção no

mercado à vista, que adicionou volatilidade a taxa de câmbio nominal. Já para o segundo período

de crise cambial (maio de 2002 a dezembro de 2002), o Banco Central conseguiu reduzir a

volatilidade cambial através de títulos cambiais.

A hipótese sugerida pelos autores é que o Banco Central tenha após a crise cambial

de 1999, implementado um conjunto de políticas macroeconômicas consistentes que permitiram

que as intervenções no mercado cambial sinalizassem melhor para o mercado sua futura política

monetária. Como consequência, aumentando a eficácia dos instrumentos de intervenção cambial.

31

Capítulo 4: Metodologia e Resultados Empíricos

4.1. Amostra

As amostras utilizadas no estudo se baseiam na média entre as taxas de câmbio Reais

por Dólares de compra e de venda, divulgadas pelo BACEN, e nas cotações futuras de primeiro

vencimento, sendo estas obtidas na BM&FBOVESPA, para o período entre julho de 2007 e julho

de 2009. O Gráfico 5 apresenta a evolução das taxas de câmbio spot e futura no período de

análise.

Gráfico 5: Cotações à vista e futura da taxa de câmbio R$/US$ entre julho de 2007 e julho de

2009.

Fonte: BM&FBOVESPA e BACEN

4.2. Cálculo da volatilidade

Observa-se, na literatura econômica-financeira, a utilização de diversas técnicas para

a estimação da volatilidade de uma série. Dentre elas estão o desvio-padrão, o EWMA

1,4

1,6

1,8

2,0

2,2

2,4

2,6

jul-07

set-07

nov-07

jan-08

mar-08

mai-08

jul-08

set-08

nov-08

jan-09

mar-09

mai-09

jul-09T

axa

de c

âmbi

o R

$/U

S$

Câmbio Spot

Câmbio Futuro

32

(Exponentially Weighted Moving Average), modelos da família ARCH (Autoregressive

Conditional Heterocedasticity) e suas extensões. Este último, desenvolvido por Engle (1982),

considera que a variância é heterocedástica (não é constante ao longo do tempo), sendo uma

função linear do quadrado dos erros passados (TOMÉ, 2003).

Uma importante extensão do modelo ARCH é a sua versão generalizada, denominada

GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heterocedasticity). Neste modelo, a função

linear da variância condicional inclui também variâncias passadas. Assim sendo, a volatilidade

dos retornos depende dos quadrados dos erros anteriores e também de sua própria variância em

momentos anteriores (ALEXAKIS, 2007). Um processo GARCH (p, q) pode ser representado da

forma:

��/���� → �(0, ℎ�)

ℎ� = �� + ∑ ������� +���� ∑ ��ℎ������� (2)

�� = � − "��

Onde φ� é o conjunto de informações disponíveis no período # − 1. A média de � é

dada por "��, em que "� é um vetor de variáveis explicativas, incluindo variáveis endógenas

defasadas e variáveis exógenas e � é um vetor de parâmetros desconhecidos. Já ℎ� é a variância

prevista até o período t - 1. As restrições são dadas por: �� > 0, i = 1, 2, .., .q ; �%> 0 , j = 1,2,...,

p e �� + �% < 1. Assim sendo, ℎ� segue um modelo GARCH (p, q), onde q representa a ordem

do componente ARCH e p a ordem do componente GARCH (GALVÃO ET AL., 2000).

O modelo GARCH (1,1) é a versão mais simples e mais utilizada em séries

financeiras. Supondo-se que os erros são normalmente distribuídos, a variância é dada por:

ℎ� = �� + ������� + ��ℎ��� (3)

O coeficiente 1α mede a extensão em que um choque no retorno hoje afeta a

volatilidade do retorno do dia seguinte. A soma �� + �� revela a medida de persistência da

volatilidade, ou seja, a taxa que reflete como o impacto de um choque no retorno hoje se propaga

ao longo do tempo sobre a volatilidade dos retornos futuros. Isso mostra que a persistência o

33

choque enfraquecerá lentamente (BANDIVADEKAR & GHOSH, 2003). Vale ainda mencionar

que na modelagem da variância do Câmbio Futuro, será considerada uma variável dummy (D1),

a qual assumirá valor igual a um nas datas de mudança do contrato de primeiro vencimento.

Os estimadores dos parâmetros dos modelos GARCH (p, q) são obtidos pelo método

da máxima verossimilhança condicional. Com base na suposição de normalidade dos erros,

define-se a log-verossimilhança, condicionada às p primeiras observações, por:

'(�, �)*�, *�, … , *�, = − �� ∑ -./

0.1���� (4)

A identificação da ordem do GARCH será realizada conforme proposto por Morettin

(2008). Obtêm-se modelos de baixa ordem – GARCH (1,1), (1,2) e (2,1) e analisam-se os

critérios de informação Akaike (AIC) e Schwarz (BIC) de cada um deles. A partir dos resultados,

escolhe-se o modelo que apresentar os menores critérios.

�23�,� = ln '(6) + �(��)1 (5)

723�,� = ln '(6) + (8 + 9) :; 11 (6)

Em que '(6) é o estimador de máxima verossimilhança de 6, i.e., '(�, �)*�, *�, … , *�,.

4.3. Teste de causalidade na volatilidade

Com o intuito de verificar a causalidade entre a volatilidade do mercado futuro e do

mercado spot, durante a crise do subprime, o estudo utilizará os testes propostos por Cheung e Ng

(1996) e Hafner e Hewartz (2006) para modelos GARCH univariados. Além disso, será avaliada

a significância dos parâmetros de um modelo GARCH multivariado.

O método de Cheung e Ng (1996) é baseado em um processo de dois estágios que

avalia a função de correlação cruzada (FCC) dos quadrados dos resíduos padronizados, estimados

por um modelo GARCH univariado. O primeiro estágio envolve a estimação de modelos

univariados de série temporal que respondem a variações no tempo tanto na média condicional

quanto na variância condicional. O segundo estágio se baseia na construção da série dos

34

quadrados dos resíduos padronizados proveniente da variância condicional. A função de

correlação cruzada do quadrado dos resíduos padronizados é usada para testar a hipótese nula de

não-causalidade na variância.

A partir das variâncias calculadas pelos modelos univariados, acima apresentados –

equações (1) e (2), obtém-se o quadrado dos resíduos padronizados das duas séries, Xt e Yt (neste

caso, representando os mercados spot e futuro, respectivamente):

<� = =(>� − ?@,�,� ℎ@,�A B = ���� (6)

C� = =(D� − ?E,�,� ℎE,�A B = ���� (7)

A correlação cruzada no lag k, *FG(H), é dada por:

*FG = 3FG(H)(3FG(0)3GG(0))�� �⁄ (8)

Em que: 3FG(H) = J�� ∑( <� − _

u ) (vL�M − _

v ); k = 0,±1, ±2, ...; 3FG(0) e 3GG(0) são

variâncias de u e v, respectivamente; n é o tamanho da amostra.

A partir de tais considerações, Cheung e Ng (1996) formulam um teste baseado na

avaliação da significância da função de correlação cruzada (FCC) de u e v a fim de detectar

relações causais e identificar a direção da causalidade em um segundo momento. A hipótese nula

se baseia na não-causalidade das variâncias estimadas. Para o teste de causalidade no lag k,

compara-se √J r̂ FG(H) com uma distribuição normal padronizada.

Além do teste proposto por Cheung e Ng (1996), será aplicada a metodologia

proposta por Hafner e Herwartz (2006). Este método tem base no princípio do Multiplicador

Lagrangeano (ML). Considerando um processo estocástico {�� ∈ Q1, # ∈ �} estacionário, ou,

neste caso, a série dos resíduos de um modelo GARCH univariado, a hipótese nula para um dado

i, j= 1,...,N, S ≠ U é:

V�: �X* =���Y����(%) B = �X*(���|����) (9)

35

Onde ����(%) = ��\ℎ(�\, ] ≤ #). Para se testar a hipótese nula, considera-se o modelo:

��� = 6��_ℎ��� `�, `� = 1 + a%�b c, a%� = (�%���� , ℎ%���� )b (10)

Em que ℎ��� = �� + ����,���� + ��ℎ�,���� . Na equação (10), uma condição suficiente

para que a hipótese nula seja verdadeira é c = 0, dessa forma, as hipóteses podem ser reescritas

da forma: V�: c = 0 d V�: c ≠ 0. Neste caso, a hipótese nula implica não-causalidade na

variância, ou seja, as informações da variância de outros processos estocásticos não afetam a

variância do processo em questão. Esta estatística é baseada nas estimativas dos resíduos de um

modelo GARCH univariado, mais especificamente, num processo GARCH (1,1), como se

observa na equação da variância em (10). Com isso, Hafner e Herwartz (2006) propuseram a

seguinte estatística para se avaliar tal teste:

efg = �hi (∑ (6��� − 1)i��� a%�b ,�(j�)��(∑ (6��� − 1)i��� a%�, (11)

Sendo:

�(j�) = khi (∑ a%�a%�b − ∑ a%�"%�bi��� (∑ "%�"%�b )�� ∑ "%�a%�b )i���i���i��� (12)

Em que H = �i ∑ (6���i��� − 1)�, "�� = ℎ����(lℎ��� lj�⁄ ) d j� = (��, ��, ��)b.

A estatística efg tem distribuição m�� (HAFNER & HERWARTZ, 2006). Dessa

forma, se o valor da estatística superar o valor crítico, de acordo com o nível de significância

considerado, rejeita-se a hipótese nula de não-causalidade na variância. Neste trabalho, será

aplicado este teste avaliando-se a causalidade em ambos os sentidos, isto é, se a variância do

mercado de dólar cambial futuro “causa” a variância no mercado à vista, e vice-versa.

Modelos de especificação dinâmica, como modelos GARCH multivariados, também

podem ser aplicados para avaliar relações na volatilidade entre ativos financeiros

(BOLLERSLEV ET AL., 1994). Nesse caso, a hipótese de não-causalidade na variância é

36

descrita em termos de restrições específicas para os parâmetros obtidos pelos métodos

multivariados.

Ao contrário dos testes de causalidade na média, testes de causalidade na variância

implicam a consideração do efeito tanto da variância de uma variável assim como da covariância

de ambos na variância da outra (GALVÃO ET AL., 2000). Diversos modelos GARCH

multivariados têm sido aplicados na literatura para avaliar a causalidade entre variáveis

financeiras (BAUWENS ET AL., 2006). Neste trabalho, será estimado um modelo GARCH-

BEKK, desenvolvido por Engle e Kroner (1995), para se avaliar a causalidade na variância entre

os mercados futuro e à vista de dólar no Brasil. O modelo BEKK (p,q) é definido da seguinte

forma:

V� = 3b3 + ∑ �%kb ���%���%b�%�� �%k + ∑ n%kb V��%n%k�%�� (13)

Em que C, �%k e n%k são as matrizes dos parâmetros, sendo as duas últimas de

dimensão NxN e C uma matriz triangular superior. V� é a matriz de covariâncias. O modelo

BEKK (1,1) pode ser escrito na seguinte forma matricial:

oℎ��� ℎ���ℎ��� ℎ���p =oq�� 0q�� q��p rq�� q��0 q��s + rX�� X��X�� X��s t ��,���� ��,�����,���

��,�����,��� ��,���� u ′ rX�� X��X�� X��s +

r`�� `��`�� `��s ′ oℎ��,��� ℎ��,���ℎ��,��� ℎ��,���p r`�� `��`�� `��s (14)

Dessa forma, o teste de causalidade de Weiner-Granger é descrito considerando-se a

significância dos parâmetros associados ao modelo (VRONTOS ET AL., 2003). A hipótese de

não-causalidade na variância pode ser descrita da seguinte maneira:

V�: X�� = `�� = 0 (15)

Assim, o teste é realizado por meio da estatística LR, definida como:

37

wQ = −2[wz� − wz{] (16)

Onde, wz� e wz{ representam o log de verossimilhança dos modelos associados à

hipótese nula e alternativa, respectivamente. A estatística LR tem distribuição mk�, onde k é o

número de coeficientes restritos na hipótese nula (HAMILTON, 1994)4.

4.4. Resultados da análise empírica

A Tabela 4 apresenta as estatísticas descritivas das séries dos retornos da taxa de

câmbio spot e futura. Além dos desvios-padrões serem próximos, o teste Jarque-Bera aponta para

não normalidade e o teste ADF (Dickey-Fuller Aumentado) indica a estacionariedade das séries

nos retornos.

Tabela 4: Estatísticas descritivas das séries dos retornos diários da taxa de câmbio R$/US$ no

mercado spot e futuro no período entre julho de 2007 e julho de 2009.

Retorno spot Retorno futuro

Média -0,00005 -0,00005

Mediana -0,00095 -0,00077

Mínimo -0,09216 -0,06179

Máximo 0,08919 0,05886

Desvio Padrão 0,01443 0,01454

Variância 0,00021 0,00021

Assimetria 0,397848 0,2749

Curtose 11,64155 6,8414

Jarque-Bera 1.637,9810* 327,5280*

Teste ADF -24,8367* -23,3333*

* Significativos a 1%.

Fonte: resultados da pesquisa

4 No teste descrito na equação (15), avalia-se a causalidade da variável 1 sobre a variável 2. No sentido inverso, assume-se a hipótese V�: X�� = `�� = 0.

38

O Gráfico 6 mostra a evolução dos retornos nos mercados à vista e futuro. Entre

setembro de 2008 e meados de janeiro de 2009, verifica-se a formação de um cluster nos

retornos. Isso se explica pelo auge da crise internacional, notada entre agosto e setembro de 2008,

com a estatização dos gigantes do mercado de empréstimos pessoais e hipotecas - a Federal

National Mortgage Association (FNMA), conhecida como "Fannie Mae", e a Federal Home Loan

Mortgage Corporation (FHLMC), ou "Freddie Mac". Em seguida, houve o pedido de concordata

do tradicional banco de investimentos Lehman Brothers, com mais de 150 anos de existência e

um dos pilares financeiros de Wall Street, e a venda, ao Bank of America, da corretora Merrill

Lynch, uma das maiores do mundo. O pessimismo dos agentes ocasionou a chamada “corrida

pela liquidez", em que as posições em mercados emergentes, ou avaliados de maior risco, foram

desfeitas, o que explica as maiores oscilações nos retornos a partir de setembro.

Nesse contexto, como destacam Farhi e Borghi (2009), foram reveladas enormes

perdas financeiras de importantes empresas de economias emergentes nos mercados de

derivativos de câmbio. Destaca-se o fato dessas empresas serem exportadoras, ou seja, aquelas

que mais sofrem o impacto de uma apreciação da taxa de câmbio. Dessa forma, fazia sentido

essas empresas buscarem coberturas de riscos contra essa apreciação, porém os montantes

elevados de suas operações, muito superiores aos volumes de suas exportações, caracterizaram

sua postura especulativa.

Diversos prejuízos ultrapassaram U$ 1 bilhão. Os ramos de atuação da empresas

impactadas são diversos, indicando a generalização do uso de instrumentos derivativos. No Brasil

dois casos chamaram a atenção pelas posições especulativas adotadas: Aracruz e Sadia, as quais

acumularam, nessas operações, prejuízos de aproximadamente R$4,0 bilhões e R$2,5 bilhões,

respectivamente, além dessas empresas, o Grupo Votorantim, a Vicunha Têxtil, a TAM e

algumas empresas de médio porte, de capital fechado, também acumularam perdas elevadas.

Em outubro do mesmo ano, os principais Bancos Centrais do mundo realizaram, de

maneira conjunta, um corte de 0,5 pontos percentuais em suas taxas básicas de juros. Além disso,

um plano de ação, arquitetado pelos lideres das principais economias desenvolvidas, realizou

amplas injeções de liquidez nos mercados de crédito, nas garantias dos depósitos bancários e, até

mesmo, na possibilidade da compra de ações de instituições financeiras privadas. De certa forma,

essa ação global coordenada permitiu a contenção da trajetória de deterioração das expectativas

dos mercados no enfrentamento da crise financeira.

39

No Brasil, um dos reflexos da crise foi a desvalorização da taxa de câmbio, o que

levou a uma elevação da volatilidade de tais cotações. Tal cenário pode ser especialmente

explicado pela queda de liquidez da moeda norte-americana em função da crise5 e de um

movimento de declínio dos preços das commodities que deteriorou os termos de troca. Neste

ambiente de incertezas, a ação do BACEN ocorreu tanto no mercado pronto (realização de leilões

de venda final de dólares, de venda com recompra, de empréstimos de reservas em moeda

estrangeira), como no mercado de derivativos (nas operações de swaps cambiais). O intuito da

instituição era, por um lado, prover liquidez ao sistema econômico e, por outro lado, permitir que

o mercado se ajustasse a partir dos fundamentos da economia (MESQUITA & TORÓS, 2010).

Gráfico 6: Retornos (% a.d.) da taxa de câmbio R$/US$ no mercado spot e futuro no período

entre julho de 2007 e julho de 2009.

(a) Retorno spot (b) Retorno futuro

Com base nos critérios de informação AIC e BIC, determinou-se a ordem do modelo

GARCH (p,q) para as séries avaliadas. Para todas as séries de retornos, os critérios de informação

indicaram o processo GARCH(1,1). A Tabela 5 apresenta as estimações dos modelos para as

séries consideradas.

5 Conforme Mesquita e Torós (2010), houve diminuição do volume de ACC (Adiantamento de Contratos de Câmbio), da rolagem da dívida de longo prazo e da concessão de empréstimos de curto prazo atrelados ao dólar.

-12%-10%

-8%-6%-4%-2%0%2%4%6%8%

10%

jul-0

7

set-0

7

no

v-0

7

jan

-08

ma

r-08

ma

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jul-0

8

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8

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7

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8

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8

jan

-09

ma

r-09

ma

i-09

jul-0

9

Re

torn

o (

%a

.d.)

40

Tabela 5: Estimativas dos modelos GARCH(1,1) univariados.

Câmbio Spot Câmbio Futuro

Parâmetros Estimação Erro Padrão p-valor Estimação Erro Padrão p-valor

�� 0,0000 0,0027 0,0000 0,0000 0,0000 0,0011

�� 0,1796 0,0357 0,0000 0,1666 0,0333 0,0000

�� 0,8002 0,0336 0,0000 0,8069 0,0316 0,0000

}� - - - 0,0000 0,0000 0,6660

Fonte: Resultados da pesquisa

As estimativas dos coeficientes para o processo da volatilidade das cotações foram

muito próximas, indicando um mesmo padrão de influência das variâncias. Os coeficientes

obtidos relevaram alta persistência da volatilidade nas séries de preços spot e futuro (0,9797 e

0,9736, respectivamente). Além disso, tanto para a taxa de câmbio spot quanto para a taxa futura,

a dependência serial na volatilidade foi mais relevante, em comparação às estimativas associadas

aos resíduos. Além disso, pode-se notar que o efeito das mudanças nas datas de contrato de

primeiro vencimento não alterou o padrão de volatilidade observado no mercado futuro, uma vez

que a dummy associada apresentou valor estatisticamente igual a zero. Os valores estimados das

volatilidades do câmbio à vista e futuro, em termos percentuais, estão representados no Gráfico 7.

Notam-se dois clusters de volatilidade no período de estudo. O primeiro ocorreu no

período compreendido por agosto e setembro de 2007. Esta elevação foi devida ao movimento de

saída de dólares do país, especialmente os recursos que estavam no mercado acionário, em

função do desencadeamento inicial da crise do subprime. O segundo, e mais significativo,

ocorreu entre o início de setembro de 2008, após o pedido de concordata do Lehman Brothers, da

estatização das instituições Fannie Mae e Freddie Mac e das enormes perdas financeiras de

importantes empresas – dentre elas: a Aracruz, o Grupo Votorantim, a Sadia, a Vicunha Têxtil e a

TAM –, até meados de janeiro de 2009, ou seja, quando se verificou o ápice da crise

41

Gráfico 7: Volatilidade (% a.d.) da taxa de câmbio R$/US$ no mercado spot e futuro no período

entre julho de 2007 e julho de 2009.

Fonte: Resultados da pesquisa

Determinado os padrões de volatilidade, é possível verificar a proposição de que o

mercado futuro desestabiliza o mercado à vista, no sentido de aumentar a volatilidade nesse

mercado durante a crise do subprime. A Tabela 6 apresenta os resultados do teste de causalidade

proposto por Cheung e Ng (1996), baseado na função de correlação cruzada (FCC) do quadrado

dos resíduos padronizados, obtidos pelos modelos GARCH univariados.

O teste aplicado neste trabalho avalia a relação causal, em termos da variância, entre

o câmbio spot e futuro, sob a hipótese nula de não-causalidade. Com base na Tabela 3, verifica-se

que as estatísticas para o teste foram significativas a 10% nas defasagens 1 e -3. Houve, dessa

forma, correlação em períodos diferentes entre as variáveis consideradas no sentido do mercado

futuro em relação ao mercado spot (significância em lag positivo) e também no sentido oposto

(significância em lag negativo), ocorrendo assim um feedback entre as variáveis. Neste sentido, o

mercado futuro de dólar contribui para a desestabilização dos preços spot e estes, por sua vez,

também impactaram as oscilações nas cotações futuras.

0,00%

0,05%

0,10%

0,15%

0,20%

0,25%

0,30%

0,35%

jul-07

set-07

nov-07

jan-08

mar-08

mai-08

jul-08

set-08

nov-08

jan-09

mar-09

mai-09

jul-09V

olat

ilid

ade

(% a

.d.)

Garch Spot

Garch Futuro

42

Tabela 6: Teste de causalidade baseado na FCC entre as volatilidades do câmbio à vista e futuro.

Defasagem *FG(H) p-valor (N(0,1))

5 -0,0193 0,6688

4 -0,0475 0,8597

3 0,0065 0,4415

2 0,0516 0,1195

1 0,0708 0,0530

0 0,6601 -

-1 0,0398 0,0841

-2 -0,0067 0,5611

-3 0,0607 0,0841

-4 -0,0219 0,6899

-5 -0,0094 0,5844

Fonte: Resultados da pesquisa

O teste aplicado neste trabalho avalia a relação causal, em termos da variância, entre

o câmbio spot e futuro, sob a hipótese nula de não-causalidade. Com base na Tabela 3, verifica-se

que as estatísticas para o teste foram significativas a 10% nas defasagens 1 e -3. Houve, dessa

forma, correlação em períodos diferentes entre as variáveis consideradas no sentido do mercado

futuro em relação ao mercado spot (significância em lag positivo) e também no sentido oposto

(significância em lag negativo), ocorrendo assim um feedback entre as variáveis. Neste sentido, o

mercado futuro de dólar contribui para a desestabilização dos preços spot e estes, por sua vez,

também impactaram as oscilações nas cotações futuras.

Na Tabela 7, observam-se os resultados obtidos para o teste ML, proposto por Hafner

e Herwartz (2006). Nota-se que a causalidade foi verificada nos dois sentidos, uma vez que as

estatísticas se mostraram significativas (p-valores inferiores a 5%), rejeitando-se a hipótese de

não-causalidade. Dessa forma, tal teste confirmou os resultados obtidos pela análise das

correlações cruzadas no sentido de que o mercado futuro do dólar interfere no mercado à vista, e

vice-versa.

43

Tabela 7: Teste de não-causalidade ML para as Volatilidades dos Mercados à Vista e Futuro.

Futuro não “Causa” à Vista À Vista não “Causa” Futuro

efg 8,3241 7,4493

p-valor 0,0155 0,0241

Fonte: Resultados da pesquisa

A Tabela 8 apresenta ainda as estimativas dos parâmetros para o modelo BEKK

(1,1)6.

Tabela 8: Estimativas do Modelo GARCH-BEKK (1,1).

Parâmetros Estimativa Erro Padrão

q�� 0,8765 0,00703

q�� 0,9453 0,00301

q�� 8,9832 0,00733

q�� 0,6901 0,00451

X�� -0,2100 0,01392

X�� 0,0991 0,00601

X�� 0,7782 0,00307

X�� 0,0472 0,01150

`�� -0,1027 0,01271

`�� 0,2673 0,02809

`�� 0,3108 0,03182

`�� 0,4290 0,01599

Fonte: Resultados da pesquisa

6 Em modelos GARCH multivariados dinâmicos o problema de dimensionalidade limita sua estimação, portanto, decidiu-se estimar um processo GARCH-BEKK (1,1), uma vez que o número de parâmetros do modelo aumenta exponencialmente de acordo com as defasagens. Além disso, grande parte da literatura confirma os bons resultados obtidos por tal parametrização (BEKIROS e DIKS, 2008).

44

Pode-se perceber que, embora o algoritmo tenha convergido, dois coeficientes

apresentaram valores negativos. Isso viola as condições necessárias e suficientes para que a

matriz de covariância seja definida positiva. Entretanto, levando em consideração o número total

de parâmetros estimados (12 parâmetros) e que os coeficientes negativos não estão associados

aos testes de causalidade, pode-se relaxar tais restrições7.

Os resultados do teste de causalidade de Weiner-Granger podem ser verificados na

Tabela 9, considerando a estatística LR. A hipótese nula de não-causalidade foi rejeitada em

ambos os sentidos. Portanto, novamente conclui-se que, durante a crise das hipotecas subprime,

houve causalidade simultânea entre o mercado à vista e futuro da taxa cambial R$/US$.

Tabela 9: Teste de não-causalidade baseado no modelo GARCH-BEKK.

Futuro não “Causa” à Vista À Vista não “Causa” Futuro

V�: X�� = `�� = 0 13,991

(0,99907)*

V�: X�� = `�� = 0 15,779

(0,99963)*

(*) Os p-valores correspondentes estão indicados nos parênteses.

Fonte: Resultados da pesquisa

7 Galvão et al. (2000) observaram o mesmo comportamento para o modelo GARCH multivariado estimado. Entretanto, o modelo selecionado pelos autores, “semi-diagonal”, ainda assim apresentou coeficientes negativos. É importante destacar que a técnica ainda é capaz de inferir integração entre os modelos, no sentido de transmissão de informações ao longo do tempo, não anulando a sua aplicabilidade (GALVÃO ET AL., 2000).

45

Conclusão

A negociação de derivativos nos mercados financeiros mundiais tem apresentado

significativo crescimento ao longo da década de 2000. No Brasil não é diferente. A estabilidade e

o crescimento econômico, no inicio da década, somados à grande entrada de capital estrangeiro

no mercado financeiro, permitiram um considerável incremento no volume transacionado de

derivativos no país.

A literatura econômico-financeira tem investigado se o mercado futuro desestabiliza

o mercado spot, no sentido de alterar seu padrão de volatilidade, elevando o risco do sistema

financeiro. O debate é bastante controverso, uma vez que não existe consenso acerca das

influências dos preços futuros na variabilidade das cotações à vista.

A crise financeira internacional, originada em meados de 2007 no mercado norte-

americano de hipotecas de alto risco (subprime), adquiriu proporções tais que acabou por se

transformar, após a falência do banco de investimentos Lehman Brothers, numa crise sistêmica.

Dessa forma, este trabalho avaliou, no período desta crise financeira, a hipótese de causalidade

entre o mercado de câmbio à vista e futuro brasileiro, no sentido do último desestabilizar o

primeiro.

Os resultados mostraram que as conseqüências da crise impactaram o mercado de

câmbio brasileiro, levando a um forte aumento da volatilidade em suas cotações. As notícias da

estatização das instituições Fannie Mae e Freddie Mac e o pedido de concordata do Lehman

Brothers levaram a uma volatilidade próxima a 70% ao ano.

A partir dos testes de causalidade, baseados na função de correlação cruzada dos

resíduos padronizados, a hipótese de não-causalidade na variância entre as variáveis (câmbio spot

e futuro) não foi aceita. Além disso, tal análise se confirmou de acordo com o teste baseado no

multiplicador lagrangeano de Hafner e Herwartz (2006) e na avaliação das estimativas dos

parâmetros de um modelo GARCH-BEKK multivariado. Com isso, pode-se inferir que, durante a

crise do subprime, os movimentos do mercado futuro ajudaram a desestabilizar o mercado à

vista, no sentido de aumentar sua volatilidade e, por conseguinte, o risco, assim como o contrário

também foi constatado. Dessa forma, ao invés de cumprirem a função econômica de

gerenciamento de risco dos preços, os contratos de derivativos se constituíram em um mecanismo

de desestabilização do mercado à vista de ativos financeiros.

46

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