Fatores Microeconômicos e Conjunturais e a Volatilidade dos ...
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UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE CENTRO DE CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃO MESTRADO INTERINSTITUCIONAL EM ADMINISTRAÇÃO Raimunda Maria da Luz Silva VOLATILIDADE DOS RETORNOS E GOVERNANÇA: Um Estudo de Eventos da Crise do Subprime Natal 2010
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UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE
CENTRO DE CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃO
MESTRADO INTERINSTITUCIONAL EM ADMINISTRAÇÃO
Raimunda Maria da Luz Silva
VOLATILIDADE DOS RETORNOS E GOVERNANÇA: Um Estudo de
Eventos da Crise do Subprime
Natal 2010
Raimunda Maria da Luz Silva
VOLATILIDADE DOS RETORNOS E GOVERNANÇA: Um Estudo de
Eventos da Crise do Subprime
Dissertação apresentada ao Programa de Pós-Graduação
em Administração da Universidade Federal do Rio Grande
do Norte, como requisito parcial para obtenção do título de
Mestre em Administração.
Orientador: Prof. Dr.Anderson Luiz Rezende Mól
Natal 2010
FOLHA DE APROVAÇÃO
Raimunda Maria Da Luz Silva
VOLATILIDADE DOS RETORNOS E GOVERNANÇA: Um Estudo de
Eventos da Crise do Subprime
Dissertação de mestrado apresentada ao Curso de Pós-Graduação em Administração da Universidade
Federal do Rio Grande do Norte como requisito parcial para obtenção do grau de mestre em Administração.
Data da aprovação: 20/09/2010 Banca Examinadora: ______________________________________ Prof.Dr.Anderson Luiz Rezende Mól (orientador) ____________________________________ Prof.Dr. Vinicio de Souza e Almeida (examinador) ___________________________________ Prof.Dr. Rodrigo José Guerra Leone (examinador)
Natal 2010
“Enquanto a música estiver tocando, é preciso se levantar e dançar”.
Chuck Prince, ex-presidente executivo do Citigroup
Aos meus pais e meus filhos. Como é grande o meu amor por vocês!
AGRADECIMENTOS
Agradeço a Deus, por ter me dado saúde para alcançar mais essa vitória na minha
vida, por estar sempre presente no meu caminho e ser meu guia para o Bem.
Aos meus pais, Manoel e Rosa, que tanto sacrifício fizeram pela educação dos filhos,
pelo ensinamento constante dos valores, pelas fortes referências que impuseram aos meus
passos durante a vida e pela sabedoria de uma convivência de 62 anos juntos.
Aos meus filhos, Igor e Leandro, pela motivação nos momentos mais difíceis no
desenvolvimento deste trabalho, pelo carinho e pelo grande amor que temos entre nós.
Ao meu orientador, Prof. Dr. Anderson Mól, por quem tenho profunda admiração,
por ter me aceito quando havia um trabalho ainda incipiente e pela confiança em mim
depositada.
Ao Marquinho pelo companheirismo, dedicação, carinho e compreensão pelas
ausências que tive em nome desse projeto.
Aos meus irmãos, pela constante presença e pelas palavras de incentivo.
À minha “grande dupla” Ticiane, pela amizade, carinho e respeito e pela companhia
nos bons e maus momentos.
Ao PPGA da UFRN que nos deu a oportunidade da realização desse Mestrado e a
todos os professores que se deslocaram até Belém para compartilharem seus conhecimentos e
experiências.
Ao CESUPA, que através do magnífico reitor, Dr. João Paulo do Valle Mendes,
apoiou e investiu na capacitação dos seus docentes. Também devo meus sinceros
agradecimentos aos professores Maria Lúcia Santos e Nadson Alves, do CESUPA, e
professores Aláudio Mello e Maria Elvira, da UFPA.
A todos os colegas do MINTER e todos os meus amigos, em especial ao Aldo da
Concórdia CCTVM e José Maurício, da extinta TIME CCTVM, pelo auxílio na coleta dos
dados, e, sobretudo aqueles que sempre acreditaram na minha capacidade.
RESUMO
SILVA, Raimunda Maria da Luz. VOLATILIDADE DOS RETORNOS E GOVERNANÇA: Um Estudo de Eventos da Crise do Subprime. Natal, RN, 2010. Dissertação (Mestrado em Administração) – Centro de Ciências Sociais Aplicadas, Universidade Federal do Rio Grande do Norte.
A crise financeira ocorrida entre os anos de 2007 e 2008, conhecida como crise do subprime, colocou em evidência a governança das empresas no Brasil e no mundo. Para monitorar o risco financeiro, ferramentas quantitativas de gestão de risco foram criadas na década de 1990, após vários desastres financeiros. A turbulência do mercado também tem levado as empresas a investirem no desenvolvimento e utilização de informações, que são aplicadas como ferramentas de apoio aos processos de controle e tomada de decisão. Inúmeros estudos empíricos sobre eficiência informacional do mercado têm sido efetuados dentro e fora do Brasil, revelando se os preços refletem instantaneamente as informações disponíveis. A criação de níveis diferenciados de governança corporativa na BOVESPA, em 2000, fez com que empresas tivessem maior comprometimento em relação aos seus acionistas, com maior nível de transparência em suas informações. A proposta desse trabalho é analisar como a crise financeira do subprime afetou, entre janeiro de 2007 e dezembro de 2009, a volatilidade do retorno das ações na BM&FBOVESPA de empresas com maior liquidez em diferentes níveis de governança corporativa. A partir de estudos das séries temporais e, através de estudos de eventos, foram realizados testes econométricos, através do EVIEWS, e pelos resultados apresentados tornou-se evidente que a adoção de boas práticas de governança corporativa influenciam a volatilidade dos retornos das empresas.
Palavras-chave: Crise financeira, governança corporativa, eficiência de mercado.
ABSTRACT
SILVA, Raimunda Maria da Luz. VOLATILIDADE DOS RETORNOS E GOVERNANÇA: Um Estudo de Eventos da Crise do Subprime. Natal, RN, 2010. Dissertação (Mestrado em Administração) – Centro de Ciências Sociais Aplicadas, Universidade Federal do Rio Grande do Norte.
The financial crisis that occurred between the years 2007 and 2008, known as the subprime crisis, has highlighted the governance of companies in Brazil and worldwide. To monitor the financial risk, quantitative tools of risk management were created in the 1990s, after several financial disasters. The market turmoil has also led companies to invest in the development and use of information, which are applied as tools to support process control and decision making. Numerous empirical studies on informational efficiency of the market have been made inside and outside Brazil, revealing whether the prices reflect the information available instantly. The creation of different levels of corporate governance on BOVESPA, in 2000, made the firms had greater impairment in relation to its shareholders with greater transparency in their information. The purpose of this study is to analyze how the subprime financial crisis has affected, between January 2007 and December 2009, the volatility of stock returns in the BM&BOVESPA of companies with greater liquidity at different levels of corporate governance. From studies of time series and through the studies of events, econometric tests were performed by the EVIEWS, and through the results obtained it became evident that the adoption of good practices of corporate governance affect the volatility of returns of companies.
Key-words: financial crisis, corporate governance, market efficiency.
LISTA DE ILUSTRAÇÕES
Quadro 1 – Níveis de Governança na BM&FVOBESPA................................................... 26
Quadro 2 – Formas de Eficiência de Mercado..................................................................... 32
Quadro 3 – Trabalho empíricos que atestaram a eficiência de mercado...............................33
Quadro 4 – Trabalho empíricos que negaram a eficiência de mercado.................................34
Figura 1 – Série estacionária................................................................................................. 44
Tabela 1 – Teste de Raiz unitária de Dickey-Fuller............................................................. 56
Tabela 2– Estimativas dos coeficientes de autocorrelação e autocorrelação
parcial para as Séries RBM, RN1, RN2 e RNM.................................................................. 60
Tabela 3 –Teste de igualdade das variâncias.........................................................................61
Tabela 4 – Tabela comparativa entre as séries de retornos...................................................62
Gráfico 1 – Série Tradicional................................................................................................54
Gráfico 2 – Série Nível 1 .....................................................................................................54
Gráfico 3 – Série Nível 2..................................................................................................... 55
Gráfico 4 – Série Novo Mercado......................................................................................... 55
Gráfico 5 – Retorno das Séries............................................................................................ 57
Gráfico 6 – Teste de estacionariedade para a série de retorno Tradicional......................... 58
Gráfico 7 – Teste de estacionariedade para a série de retorno Nível 1................................ 59
Gráfico 8 – Teste de estacionariedade para a série de retorno Nível 2................................ 59
Gráfico 9 – Teste de estacionariedade para a série de retorno Novo Mercado................... 59
Gráfico 10 – Modelagem comparativa entre as variância das séries de retornos.................62
Gráfico 11 – Modelagem da variância por séries de retornos...............................................63
SUMÁRIO
1. INTRODUÇÃO ...................................................................................................10
1.1. Problema de Pesquisa.....................................................................................12
1.2. Objetivos..........................................................................................................12
1.3. Justificativa para o estudo do Tema.............................................................13
2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA.......................................................................15
2.1. Crise Financeira do Subprime em 2008.......................................................15
2.1.1 Os efeitos da crise no Brasil................................................................. 20
2.2. Governança Corporativa.............................................................................. 22
2.3. Hipótese do Mercado Eficiente .................................................................... 30
2.4. Risco e Volatilidade....................................................................................... 37
3. METODOLOGIA.................................................................................................. 40
3.1. Estudo de Eventos ......................................................................................... 40
3.2. Séries Temporais............................................................................................ 41
3.3. Teste de Estacionariedade ............................................................................ 43
3.4. Teste de Raiz Unitária ................................................................................... 45
3.5. Modelo Autorregressivo (AR) ...................................................................... 46
3.6. Modelo de Médias Móveis (MA) .................................................................. 46
3.7. Modelos Mistos ARMA.................................................................................. 47
3.8. Modelos ARMA integrados .......................................................................... 47
3.9. Modelando variância ..................................................................................... 48
3.9.1 Modelo ARCH ................................................................................... 48
3.9.2 Modelo GARCH ................................................................................ 51
3.10. Extensões do Modelo GARCH.......................................................................52
3.10.1 Modelo EGARCH (exponencial GARCH) ......................................53
4 ANÁLISE DOS RESULTADOS ......................................................................... 54
5 CONCLUSÃO ........................................................................................................ 64
6 REFERÊNCIAS ................................................................................................... 66
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1. INTRODUÇÃO
A crise financeira ocorrida entre os anos de 2007 e 2008 colocou em evidência a
governança das empresas no Brasil e no mundo. Discussões acerca do evento dessa
magnitude levaram ao questionamento de como isso pode acontecer sem que houvesse
nenhuma causa externa ao sistema econômico.
Embora haja discordância entre analistas sobre as causas da crise financeira
internacional de 2008, muitos acreditam que ela foi oriunda das perdas causadas pela
crescente inadimplência dos empréstimos das hipotecas do mercado imobiliário norte-
americano de subprime (mercado de financiamento imobiliário de maior risco), e foi
estendida aos mercados mundiais, uma vez que grande parte dessas hipotecas foi securitizada
e distribuída a investidores do mercado global e causou uma queda generalizada no mercado
financeiro.
Observou-se que a crise foi precipitada pela falência do banco de investimento
Lehman Brothers, em 15 de setembro de 2008, que como um efeito sistêmico, levou à
falência outras instituições financeiras.
Comparativamente, no episódio da Enron, uma das maiores e mais conceituadas
multinacionais americanas, uma crise financeira foi instalada com mecanismos de geração
fraudulenta de recursos fictícios, com abertura de contas em paraísos fiscais, onde a empresa
reconhece por documento uma dívida de, por exemplo, 100 milhões de dólares. Essa dívida
entra na contabilidade da Enron como “ativo” e melhora a imagem financeira da empresa,
valorizando suas ações. A crise financeira de 2008, também originada no mercado norte-
americano, teve como uma das causas a concessão de crédito por corretores (via bancos) para
pessoas pouco “capitalizadas”, com a perspectiva de altos retornos em forma de juros
(DOWBOR, 2009).
Para monitorar o risco financeiro, ferramentas quantitativas de gestão de risco foram
criadas na década de 1990, após vários desastres financeiros. A turbulência do mercado
também tem levado as empresas a investirem no desenvolvimento e utilização de
informações, que são aplicadas como ferramentas de apoio aos processos de controle e
tomada de decisão.
Os investidores, por sua vez, tomam a decisão de investir em ativos que tragam
retornos financeiros, passando pela definição do que irá acontecer no futuro dos diversos
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mercados, para isso gestores de carteiras de ativos, analistas de investimentos e participantes
do mercado de capitais tentam captar as informações que possam afetar o mercado financeiro.
Inúmeros estudos empíricos sobre eficiência informacional do mercado têm sido
efetuados dentro e fora do Brasil, revelando se os preços refletem instantaneamente as
informações disponíveis. Forti, Peixoto e Santiago (2009), realizaram mais recentemente um
levantamento sobre as pesquisas realizadas no Brasil sobre a eficiência do mercado,
subdividindo-o nos três tipos de eficiência propostos por Fama (1970 e 1991), que formalizou
a The Efficient Markets Hypothesis - Hipótese do Mercado Eficiente (HME), que considera
que os preços dos títulos refletem integralmente as informações disponíveis, dando ensejo a
grandes discussões a favor e contra a sua existência.
Quando informações relevantes são incorporadas aos preços dos ativos, e estes se
ajustam rapidamente às novas informações, esse mercado é chamado eficiente. De acordo
com Fama (1970), a eficiência pode ser testada de três formas: fraca, semiforte e forte. A
forma fraca revela oscilações aleatórias nos preços, cuja análise é feita a partir dos preços
passados. A forma semiforte revela que somente informações públicas são incorporadas aos
preços dos ativos. Já na forma forte, tanto informações públicas como privadas são
incorporadas aos preços dos ativos, podendo gerar retornos anormais (SILVEIRA, 2010).
Os trabalhos selecionados sobre Eficiência de Mercado por Forti, Peixoto e Santiago
(2009) tiveram como resultado que nos teste de forma fraca, 42% dos trabalhos aceitam a
HEM e 58% a rejeitam. Nos testes da forma semiforte, 100% dos trabalhos aceitam a HEM.
Por fim, nos testes da forma forte, 100% dos trabalhos rejeitam a HEM.
Diante do aspecto informacional, os investidores internacionais passaram a buscar
mercados com maior nível de transparência na regulação do mercado, bem como nas
empresas, com claras regras para o acesso e saída de acionistas e comportamento totalmente
transparente nas informações prestadas pela empresa, isto é, que adotem as boas práticas de
Governança Corporativa (MACEDO e SIQUEIRA, 2006).
Muito embora no Brasil as empresas mantenham uma estrutura de propriedade e
tradição familiar, de conselhos e de gestão não profissional e a presença do acionista
controlador ser muito forte, os esforços em busca de boas práticas de governança corporativa
tem sido intensos. A BM&FBOVESPA, em dezembro de 2000, desenvolveu segmentos
diferenciados de empresas de acordo com regras pré-estabelecidas, cuja adesão é feita de
forma voluntária. As empresas são classificadas de acordo com obrigações adicionais às
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exigidas pela legislação no Brasil. O Nível 1 tem o menor grau de exigência, e o Novo
Mercado, o maior grau, tendo o nível 2 como intermediário.
A partir desse cenário, definiu-se o presente estudo, que visa investigar os efeitos
que a crise financeira do subprime, em 2008, exerceu sobre os retornos das empresas de
capital aberto, agrupadas em quatro indicadores com diferenciados níveis de governança
corporativa.
1.1. Problema de Pesquisa
É importante a forma como as empresas aderem às práticas de governança
corporativa, ao divulgarem suas demonstrações financeiras, que contêm as informações que
são repassadas para os usuários externos, quando captam recursos junto aos investidores,
acionistas ou outras empresas. Tanto os usuários externos como a sociedade necessitam de um
nível de informação mais acurado para tomar decisões, avaliar investimentos ou até mesmo
avaliar os resultados dos recursos administrados pela empresa.
Posto a importância da informação sobre eventuais crises financeiras, da relevância
das práticas de governança corporativa para efeito de análises por parte tanto dos investidores
quanto dos credores, além da curiosidade acerca dos efeitos das crises financeiras sobre a
volatilidade do retorno das ações agrupadas em diferentes indicadores, o questionamento
central desse trabalho trata de investigar:
Como a crise financeira do subprime afetou, entre janeiro de 2007 e dezembro
de 2009, a volatilidade do retorno das ações na BM&FBOVESPA de empresas com
maior liquidez em diferentes níveis de governança corporativa?
A intenção é identificar empiricamente se há diferença significativa entre mercados
com diferentes níveis de governança no retorno dos indicadores antes e após a crise financeira
instalada pelos créditos subprime nos EUA.
1.2. Objetivos
- Geral
Investigar se há diferenças significativas na volatilidade dos retornos das empresas
com maior liquidez na BM&FBOVESPA, com diferentes níveis de governança corporativa,
durante a crise subprime em 2008.
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- Específicos
1. Produzir um indicador que represente os retornos das empresas de maior liquidez
na BM&FBOVESPA, por nível de governança;
2. Identificar a volatilidade dos indicadores, a partir de um processo GARCH;
3. Identificar diferenças de volatilidade nos retornos dos indicadores com diferentes
níveis de governança corporativa no período de janeiro de 2007 a dezembro de
2009.
1.3. Justificativa para o estudo do Tema
No Brasil, houve um aumento expressivo do fluxo de capitais e este fato impôs
alterações na legislação brasileira para manter o mercado atrativo aos investidores
estrangeiros. Em 2001, a reformulação da Lei das Sociedades Anônimas tornou-se um ponto
fundamental para que o mercado de capitais desenvolvesse as políticas de “boas práticas”.
Esta foi a inspiração para a CVM desenvolver uma cartilha com o objetivo de orientar as
questões que podem influenciar significativamente a relação entre administradores,
conselheiros, auditores independentes, acionistas controladores e acionistas minoritários
(MACEDO e SIQUEIRA, 2006).
Foi promulgada em 28 de dezembro de 2007 a Lei 11.638, que alterou a Lei
6.404/76 sobre as normas da contabilidade no Brasil, que busca a convergência das normas
contábeis no Brasil ao padrão internacional, e sofreu novas alterações através da MP 449/08,
publicada no DOU em 04 de dezembro de 2008, consolidada pela Lei 11.941/09, de 27 de
maio de 2009.
Em 2008, a crise financeira, que começou em 2007 nos Estados Unidos como uma
crise no pagamento de hipotecas, alastrou-se pela economia e contaminou o sistema
financeiro mundial. Na incerteza, não há credito e quando este é concedido, são cobrados
altos juros e, numa economia globalizada, a falta de dinheiro afeta empresas no mundo todo.
A crise do subprime colocou em xeque a governança corporativa no Brasil e em
outros países. O Banco de Compensações Internacionais (BIS) informou que a estimativa para
as perdas das companhias brasileiras com derivativos cambiais, no último trimestre de 2008,
foi de US$ 25 bilhões, quase seis vezes mais que as perdas estimadas para o México (US$ 4
14
bilhões), gerando ações coletivas privadas de responsabilidade civil, nos Estados Unidos,
contra companhias e executivos. Dois são contra empresas brasileiras, Sadia e Aracruz.
Num processo de crise, os investidores buscam maior nível de transparência e
informações acerca das empresas investidas, acreditando-se que a governança por elas
adotada venha a atenuar o stress causado pelos mercados,
O Brasil foi afetado exatamente pela dificuldade de obtenção de crédito, porque
grandes empresas dependem de financiamento externo e toda a economia fica parada. Muito
embora se acredite que o país só não foi mais afetado, em decorrência da regulação e
supervisão bancária, aqui adotadas, por não admitirem a proliferação de instrumentos
financeiros exóticos como os que deram origem à crise dos subprime.
Também este estudo é importante para testar, mais uma vez, a eficiência do mercado
de ações brasileiro, porque medidas podem ser tomadas pelo governo e pelo setor privado,
adotando-se prática de transparência e melhorando a qualidade de informações pelas empresas
no Brasil.
Desta forma, evidencia-se a importância da pesquisa junto às empresas, no Brasil,
que tiveram impacto em seus negócios e de que forma a crise afetou seus preços na Bolsa
Brasileira e se boas práticas de governança corporativa servem como um atenuante nas
variações ocorridas.
Vários estudos foram feitos sobre eficiência de mercado e sobre governança
corporativa e sua relação com o retorno das ações, e este estudo busca a relação existente das
empresas segmentadas por nível de governança e a volatilidade existente em momento de
crise financeira.
Para a sociedade (acionistas, investidores nacionais ou estrangeiros) é importante
porque lhes serão permitido conhecer de que maneira a crise, inicialmente instalada em países
diferentes, afetou as empresas brasileiras e a reação do mercado de capitais frente a essas
novas informações.
O trabalho não tem como escopo expandir conclusões em função das estratégias
adotadas pelas empresas, bem como não responde questões quanto à análise estrutural de
grupos estratégicos dentro dos setores, como também não se preocupa em retratar o ambiente
em que as empresa se encontravam, se em setores fragmentados, setores emergentes ou
setores em declínio. E como os preços das ações foram transformados em indicadores, as
questões pontuais deixam de ter o efeito desejado.
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2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
Neste capítulo será efetuada uma síntese dos aspectos da crise financeira mundial
nos anos de 2007 e 2008, como também serão abordados os aspectos que envolvem
Governança Corporativa e Hipótese da Eficiência de Mercado – HEM, para finalmente serem
apresentados os métodos utilizados no risco e na volatilidade dos retornos de ações.
2.1 Crise Financeira do Subprime em 2008
Na visâo de Holland e Brito (2010), a crise financeira internacional, conhecida
como a crise de 2008, não parecia ter razões de existir em economias de mercado. Posição
defendida por diversos economistas, muitos deles contemplados com o Prêmio Nobel de
Economia. Para eles, bastava que as autoridades monetárias seguissem uma meta de inflação e
adotassem um único instrumento para tal, a taxa de juros. Preços de ativos financeiros e reais
seriam complexos demais para uma autoridade monetária julgar quando haveria bolhas.
“Exuberâncias irracionais” seriam punidas pelo próprio mercado, sem maiores efeitos sobre o
“lado real” da economia.
Krugman (2009, p.4) reforça essa visão, quando afirma que muitos economistas
acreditavam que entre John Maynard Keynes e Milton Friedman, o mundo havia aprendido o
suficiente para evitar crises como a depressão de 1929, porém perceberam há uma década, na
crise asiática de 1990, que essa posição não estava correta.
Para Barreto (2009), “a análise pós-fato é, sem sombra de dúvidas, muito mais fácil
do que a percepção desses erros durante os períodos em que tudo vai bem”.
Segundo Keynes (1982, p.243),
O ciclo econômico deve, de preferência, ser considerado como o resultado de uma variação cíclica na eficiência marginal do capital, embora complicado e frequentemente agravado por complicações que acompanham outras variáveis importantes do sistema econômico no curto prazo. (...) Por movimento cíclico queremos dizer que, quando o sistema evolui, por exemplo, em direção ascendente, as forças que o impelem para cima adquirem, inicialmente, impulso e produzem efeitos cumulativos de maneira recíproca, mas perdem gradualmente sua potência até que, em certo momento, tendem a ser substituídos pelas forças que operam em sentido oposto e que, por sua vez, adquirem também intensidade e fortalecem-se mutuamente, até que, alcançado o máximo desenvolvimento, declinam e cedem lugar às forças contrárias.
Mesmo com vários estudos sobre crises financeiras o que não se consegue explicar
qual é o tempo certo da crise, ou seja, quando ela acontece e quanto tempo dura.
16
Credita-se como causa da crise de 2008, os ataques de 2001 aos Estados Unidos,
quando o World Trade Center e o Pentágono foram alvos da ação terrorista. Após os
incidentes, o presidente George W. Bush decretou uma série de medidas a fim de incentivar o
consumo e aquecer o mercado imobiliário nos Estados Unidos.
As linhas de crédito foram se ampliando, em especial as relativas às hipotecas. Os
bancos, incluindo os comerciais, começaram a outorgar créditos a longo prazo para a compra
de apartamentos ou vivendas com facilidades excessivas sem cuidar da capacidade de
pagamento por parte dos compradores. Conjuntos de dívidas eram posteriormente vendidos a
instituições especializadas com base em pagamentos futuros e na valorização sistemática dos
próprios imóveis. Este auge de hipotecas denominou-se "subprime". A política seguida se
beneficiou de um êxito inicial porque se ampliou o mercado imobiliário, mantendo-se uma
forte procura de casas cujos preços não paravam de subir (GOMES, 2009).
Os bancos que criaram essas hipotecas, também criaram os derivativos negociáveis
no mercado financeiro, instrumentos sofisticados para securitizá-las, isto é, em títulos
livremente negociáveis – por elas lastreados – que passaram a ser vendidos para outros
bancos, instituições financeiras, companhias de seguros e fundos de pensão pelo mundo
inteiro, com algumas agências de rating classificando-os, como AAA, a mais alta chancelaria
para títulos.
Paralelamente a isso, o Federal Reserve (Banco Central americano) iniciou uma
série de reduções na taxa básica de juros de 6,5% para 3,5% e, em seguida, na época dos
atentados terroristas baixou mais ainda até chegar em 1% em 2003. A taxa real de juros de
curto prazo, durante 31 meses chegou a ficar negativa (BARRETO, 2009).
Com isso, houve redução das exigências para a concessâo de crédito, levando-os a
troca de taxas fixas por juros variáveis. Refinanciavam suas hipotecas de forma vantajosa,
gastando parte da diferença entre os empréstimos contraídos a taxas baixas e o valor das
prestações que eram devidas, ampliando sua capacidade de consumo. As prestações iniciais
eram baixas, inferiores até aos juros devidos, náo havendo amortizaçoes e resultando numa
dívida cada vez maior, ao invés de sua redução, consequentemente, as prestações eram
pesadas mais a frente (FERREIRA E PENIN, 2008).
Para Soros (2008, p.14), quando o dinheiro é quase de graça, o emprestador
continua tentando emprestar até que não consegue mais fazê-lo. E, naturalmente, cria-se uma
“bolha”que toma proporções inimagináveis. Crédito fácil cria uma demanda que aumenta o
desejo por novos empréstimos, criando uma demanda que aumenta o valor das propriedades.
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As pessoas começcam a comprar casas na expectativa que haja valorização permitindo
refinanciar suas hipotecas, com lucros, criando assim uma “bolha”.
Em agosto de 2007, foi detectada uma alta taxa de inadimplência no segmento que
engloba pessoas com histórico de oferecerem menos garantias de pagamento, é o subprime
(segunda linha). Por ter riscos maiores os juros também sao maiores, tornando-os mais
atrativos para os gestores de fundos e bancos, que buscam retornos superiores (FERREIRA E
PENIN, 2008).
O banco, ao ver o volume de suprime na sua carteira, decide repassar uma parte do
que internamente qualifica de junk (aproximadamente lixo), para quem irá securitizar a
operação, isto é, assegurar certas garantias em caso de inadimplência total, em troca
evidentemente de uma taxa. Mais um pequeno ganho, que evidentemente ainda são
hipotéticos. Hipotéticos mas prováveis, pois a massa de crédito jogada no mercado
imobiliário dinamiza as compras, e a tendência é os preços subirem (DOWBOR, 2009).
As empresas começam a ficar preocupadas e “empurram” os papéis para pequenos
poupadores que são convencidos a fazer um ótimo negócio, que muito embora seja arriscado,
paga uma ótima taxa de juros.
A crise estava estabelecida, mas em 09 de agosto de 2007, a noticia que o banco
francês BNP Paribas havia congelado o saque de três de seus fundos de investimento,
aplicados em papéis oriundos de operações hipotecãrias nos EUA soou como alerta geral
para a crise de liquidez instalada.
Frente a isso, o Federal Reserve e outros bancos centrais injetaram US$ 500 bilhões
de recursos no mercado nos nove dias subseqüentes à decisão do BNP Paribas e o Federal
Reserve promoveu o primeiro corte de 0,5% na taxa de juros, garantindo a solvência do
sistema financeiro e debelou a emergência da crise sistêmica, validando a estrutura
preexistente, mas não ajustando as posições financeiras e a fragilidade financeira persistiu
(FERREIRA E PENIN, 2008).
No conjunto, o que aconteceu com a globalização financeira é que os papéis
circulam no planeta todo, enquanto os instrumentos de regulação, os bancos centrais
nacionais, estão fragmentados em cerca de 190 nações. Na prática, ninguém está encarregado
de regular coisa alguma. E se algum país decide controlar os capitais, estes fugirão para
lugares mais hospitaleiros (mercado amigo), em processo muito parecido com os mecanismos
de guerra fiscal entre municípios. Nas análises das Nações Unidas, isto é chamado de race to
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the bottom, corrida para o fundo, de quem reduz mais as suas próprias capacidades de controle
(DOWBOR, 2009).
Veja a seguir os principais episódios da crise financeira, segundo uma ordem
cronológica, extraídos dos principais meios de comunicação no país:
Durante o ano de 2007, em junho, o banco norte-americano Bear Stearns anuncia
redução de 30% no lucro do segundo trimestre por causa dos créditos imobiliários; em julho,
a Countrywide Financial, maior empresa do ramo de crédito hipotecário dos Estados Unidos,
divulga queda no lucro e reduz projeções para os meses seguintes; em agosto, o banco BNP
Paribas anuncia o congelamento dos resgates em três fundos de investimento lastreados em
hipotecas de alto risco; em setembro, as ações do Northern Rock, quinto maior provedor de
hipotecas do Reino Unido, desabam mais de 30% na Bolsa, e seus clientes sacam US$ 4
bilhões; em outubro, o lucro líquido do Citigroup cai 57% no terceiro trimestre de 2007, em
relação à igual período de 2006, por conta dos ativos lastreados em hipotecas;
No ano de 2008, durante o 1º. semestre, em fevereiro, o banco Credit Suisse tem
queda de 72% em seu lucro líquido de 2007, em crise, o banco britânico Northern Rock é
nacionalizado; em março, a maior seguradora do mundo, a AIG, anuncia perdas de US$ 5,3
bilhões no quarto trimestre de 2007. O JP Morgan compra o Bear Stearns por US$ 236,2
milhões, ou US$ 2 por ação. Um ano antes, o papel era negociado a US$ 70; em abril, o banco
Wachovia, quarto maior dos Estados Unidos, registra prejuízo de US$ 393 milhões no
primeiro trimestre e corta 41% do dividendo distribuído aos acionistas; em maio, a agência de
crédito hipotecário Fannie Mae, anuncia prejuízo de US$ 2,19 bilhões no primeiro trimestre e
também reduz dividendos; em julho, o banco norte-americano IndyMac anuncia a quebra;
Foi somente no 2º. semestre de 2008 que a crise eclodiu. Em agosto, o Tesouro dos
Estados Unidos avisa que fará o resgate das agências hipotecárias Fannie Mae e Freddie Mac
e oferece garantias de até US$ 100 bilhões para as dívidas de cada uma delas; em setembro, o
banco Lehman Brothers pede proteção à lei de falências e ocasiona a maior queda nas Bolsas
dos Estados Unidos desde os atentados de 11 de setembro de 2001. O terceiro maior banco
britânico, o Barclays, anuncia que vai adquirir o conjunto das atividades norte-americanas e a
sede do gigante dos investimentos Lehman Brothers, por US$ 1,75 bilhão. O banco central
dos EUA, o Federal Reserve- FED, nacionaliza a seguradora AIG, concedendo-lhe um crédito
de US$ 85 bilhões em troca de 79,9% de seu capital; o Tesouro dos EUA anuncia a criação de
um plano de cerca de US$ 700 bilhões para comprar os títulos hipotecários que perderam
valor e ameaçavam os bancos em crise.
19
O lucro do Goldman Sachs desaba 70% no terceiro trimestre e passa para US$ 845
milhões, ou US$ 1,81 por ação. Os seis principais bancos centrais do mundo anunciam uma
"medida coordenada" com a injeção de bilhões de dólares no mercado financeiro para
enfrentar a falta de liquidez O Merrill Lynch é vendido ao Bank of América por US$ 50
bilhões.
O Fed aceita a proposta que transforma o Goldman Sachs e o Morgan Stanley em
bancos comerciais. O grupo empresarial Berkshire Hathaway, dirigido pelo multimilionário
americano Warren Buffett, anuncia o investimento de US$ 5 bilhões no banco Goldman
Sachs, para reforçar a capitalização e a liquidez da entidade. Após a liberação do Fed para se
transformar em um banco comercial, o banco Morgan Stanley congelou as negociações para
uma fusão com o também americano Wachovia. O banco britânico Lloyd TSB compra o
concorrente HBOS, que estava à beira da falência.
O Fed volta a intervir no mercado e injeta US$ 20 bilhões no sistema financeiro do
país para aumentar a liquidez. O plano de socorro proposto pelo governo norte-americano
gera resistência entre os democratas que dizem que a atual versão do pacote não é aceitável.
Diante da dificuldade de aprovação do pacote, o presidente dos Estados Unidos, George W.
Bush utiliza um discurso mais rígido e afirma que a economia norte-americana pode entrar em
recessão. A crise se agrava com a quebra do sexto maior banco americano, Washington
Mutual (WaMu), e a venda de suas atividades bancárias ao banco JPMorgan Chase por US$
1,9 bilhão.
O Congresso dos EUA fecha acordo sobre pacote econômico, que liberaria US$
700 bilhões para socorrer o setor financeiro. Dois bancos europeus, o britânico Bradford &
Bingley e parte do belga Fortis, são nacionalizados devido à crise. A Câmara de
Representantes dos Estados Unidos surpreende e rejeita o pacote de socorro ao setor
financeiro, apesar de acordo prévio anunciado.
Em outubro, o Senado dos EUA aprova um novo pacote de resgate financeiro, que
mantém os gastos de até US$ 700 bilhões. O novo projeto tem de voltar à Câmara. A Câmara
dos Representantes dos Estados Unidos aprova a nova versão do pacote de resgate financeiro,
dois dias depois de ter sido aprovada pelo Senado. Isso permite que o governo de George W.
Bush aplique efetivamente o pacote.
No início de 2009, a conta dos recursos mobilizados atingiu cerca de 4 trilhões de
dólares. Para o ex-presidente Bush, o valor desembolsado viria evitar um risco sistêmico, o
que iria prejudicar ainda mais a população, e como o bem-estar desta era a sua preocupação
20
maior, havia necessidade de se mobilizar o dinheiro necessário. Dinheiro público,
naturalmente, pois se tratava justamente de não prejudicar os bancos ou seguradoras. Para o
público ficou um sentimento profundamente ambíguo: alívio porque a quebradeira seria
evitada, ou retardada, mas também a amarga constatação de que se estava salvando
especuladores com o próprio dinheiro do público. É preciso lembrar que os trilhões
desembolsados pelo governo não estarão disponíveis para políticas públicas em saúde,
educação e assim por diante. Alguém tem de pagar (DOWBOR, 2009)
2.1.1 Os Efeitos da Crise no Brasil
Muito embora, inicialmente, acreditando-se que o Brasil não seria afetado, porque os
bancos disseram não possuir papeis ligados às hipotecas, ocorreu uma forte contração de
crédito, afetando grandes empresas que dependiam de financiamento externo e,
consequentemente, toda a economia ficou parada.
Acredita-se que o mercado financeiro no Brasil não foi tão afetado como em outros
países em virtude de sua regulação e supervisão bancária não admitirem a proliferação de
instrumentos financeiros exóticos como os que deram origem à crise dos subprime.
Os bancos ampliaram o crédito às pessoas físicas, diante das expectativas otimistas
quanto à recuperação do emprego e da renda. Esta expansão de empréstimos com recursos
livres às pessoas físicas foi efetuada nas modalidades de crédito pessoal, aquisição de veículos
e cartão de crédito. O crédito pessoal, que inclui as operações com crédito consignado,
contribuiu em média por quase metade do crescimento dos empréstimos concedidos nesse
segmento. O endividamento também foi estimulado pela estratégia das grandes redes
varejistas, logo imitada pelos bancos e suas financeiras, de alongamento dos prazos das
operações de crédito ao consumidor (FREITAS, 2009).
Com o crescimento da economia brasileira, com estímulo à produção, as empresas
recorreram ao crédito bancário, particularmente na modalidade de capital de giro, utilizada
para atender as necessidades de fluxo de caixa. Também contavam com outras fontes de
financiamento internacional. Como a crise resultou em sensível piora em termos de custo e
prazo para a captação das grandes empresas (e bancos) no mercado internacional, as grandes
empresas ampliaram a contratação de empréstimos para capital de giro no mercado doméstico
em volumes crescentes e prazos mais longos.
21
A crise sistêmica global atingiu fortemente a economia brasileira tanto pela via do comércio exterior como pela via dos fluxos financeiros, incluindo as linhas de crédito comercial. O congelamento dos mercados interbancários e financeiros internacionais e a abrupta desvalorização do real associada à fuga para segurança dos investidores estrangeiros e à desmontagem das operações com derivativos cambiais realizadas pelas empresas conduziram à rápida deterioração das expectativas dos bancos que reagiram contraindo crédito e "empoçando" a liquidez Os crescentes rumores sobre as perdas, de empresas e bancos, com derivativos de câmbio desencadearam um movimento de absoluta aversão ao risco e preferência pela liquidez por parte dos bancos. Por desconhecerem o grau de exposição dos demais participantes ao risco de perdas nessas operações, os bancos retraíram o crédito tanto para as empresas e pessoas físicas como para outros bancos (FREITAS, 2009)
Na verdade o que afetou os bancos foi a “crise de confiança”, quando, na incerteza,
o dinheiro pára de circular, encarecendo o crédito disponível.
Isso ficou mais evidente a partir da falência do banco de investimento Lehman
Brothers em 15 de setembro de 2008, levando a Bolsa brasileira a “despencar” até 14,72% em
um só dia, depois de acionar por várias vezes o “circuit breaker” na BM&FBOVESPA,
amargando perdas no final do dia de 11,39%, a maior queda desde 11 de setembro de 1998. A
bolsa brasileira se desvalorizou em 22,7% no período de 15 de setembro a 15 de outubro de
2008.
Com a forte concorrência bancária, que conduziu à emergência de práticas de alto
risco, a desestabilização veio à tona quando da reversão das expectativas ante o agravamento
da crise financeira internacional e seus efeitos-contágio sobre as economias periféricas, dentre
as quais o Brasil. Os bancos se retraíram exarcebadamente, como no caso brasileiro, pelo
prazo relativamente curto do crédito e pela existência de títulos públicos líquidos, rentáveis e
de baixo risco, que permitem uma rápida recomposição dos seus portfólios. A desaceleração
da atividade produtiva em decorrência da contração do crédito não foi mitigada pelo Banco
Central, apegado ao seu mandato de guardião da estabilidade dos preços (FREITAS, 2009).
Muito embora algumas medidas tenham sido tomadas pelo Banco Central para a
solução de crise de liquidez e de dificuldade de refinanciamento dos bancos de menor porte,
algumas instituições e empresas tiveram prejuízos em suas carteiras, devido â escassez de
crédito e elevação da taxa de juros.
A crise do subprime colocou em xeque a governança corporativa no Brasil e em
outros países. O Banco de Compensações Internacionais (BIS) informou que a estimativa para
as perdas das companhias brasileiras com derivativos cambiais, no último trimestre de 2008,
foi de US$ 25 bilhões, quase seis vezes mais que as perdas estimadas para o México (US$ 4
22
bilhões), gerando ações coletivas privadas de responsabilidade civil, nos Estados Unidos,
contra companhias e executivos. Dois são contra empresas brasileiras, Sadia e Aracruz.
2.2 Governança Corporativa
Silva (2006, p.3) nos diz que “etimologicamente, a palavra governança está
relacionada a governo; assim, governança corporativa refere-se ao sistema pelo qual os órgãos
e os poderes são organizados dentro de uma empresa (corporation)”.
Para o entendimento conceitual, Oliveira (2006, p.16) define governança corporativa
como:
Conjunto de práticas administrativas para otimizar o desempenho das empresas – com seus negócios, produtos e serviços – ao proteger, de maneira equitativa, todas as partes interessadas – acionistas, clientes, fornecedores, credores, funcionários, governo -, facilitando o acesso às informações básicas da empresa e melhorando o modelo de gestão.
Muito embora o conceito de governança corporativa não seja recente, ele ganhou
maior destaque a partir da década de 1980. No Brasil, a prática da governança corporativa se
intensificou com a abertura da economia, com o aumento dos investimentos estrangeiros no
País, com o processo de privatização das empresas estatais e com um número crescente de
empresas adentrando o mercado internacional.
Para o aperfeiçoamento da prática de governança no Brasil, algumas iniciativas já
foram feitas, como a criação do Novo Mercado da Bolsa de Valores de São Paulo-
BOVESPA, em dezembro de 2000, onde estão empresas que se comprometem,
voluntariamente, com a adoção de boas práticas de governança corporativa; foi também
criado o Código do Instituto Brasileiro de Governança Corporativa (IBGC), as
Recomendações da CVM, e mais recentemente, a Nova Lei das Sociedades por Ações – Lei
11.638/07. Foi criado o Comitê de Pronunciamentos Contábeis, tendo como função: estudar,
preparar e emitir pronunciamentos técnicos, orientações e interpretações, além de centralizar e
uniformizar a produção de procedimentos contábeis, a fim de estabelecer, em médio prazo,
um único conjunto de normas para aplicação no Brasil, adequado aos padrões internacionais.
A adoção de um único conjunto de normas contábeis, reconhecido
internacionalmente, facilitará o processo de decisão dos investidores, contribuindo para a
solidez do mercado de capitais no Brasil. Também permitirá maior atração de capital para o
país e a redução do seu custo, na medida em que a percepção de risco será menor, além de
23
estimular o aumento dos investimentos e do comércio transnacionais. Outro benefício para as
empresas será a diminuição do custo de preparação de demonstrativos contábeis para atender
a diferentes critérios, como ocorre atualmente.
A evidenciação de informações contábeis é uma das premissas básicas da governança
corporativa, uma vez que esta tem como pilar a transparência, para reduzir as incertezas no
processo decisório dos usuários.
Segundo o Instituto Brasileiro de Governança Corporativa (IBGC), in BOVESPA, Governança corporativa é um sistema pelo qual as sociedades são dirigidas e monitoradas, envolvendo os acionistas e os cotistas, Conselho de Administração, Diretoria, Auditoria Independente e Conselho Fiscal. As boas práticas de governança corporativa têm a finalidade de aumentar o valor da sociedade, facilitar seu acesso ao capital e contribuir para a sua perenidade.
Por meio de um contrato privado voluntário, as empresas aderem a regras que exigem a
adoção de práticas corporativas superiores, fazendo com que, de fato, os Níveis Diferenciados de
Governança Corporativa funcionem como um selo de qualidade, cujo valor reside nas obrigações
contratuais assumidas pela empresa e na maneira como a BM&FBOVESPA administra tais
contratos (CARVALHO, 2002).
Existe uma listagem de exigências para que as empresas possam aderir aos níveis
diferenciados de governança corporativa, que seria um “Regulamento de Listagem”. Alguns
desses compromissos deverão ser aprovados em Assembléias Gerais e incluídos no Estatuto
Social da companhia.
A adesão das Companhias ao Nível 1 ou ao Nível 2 depende do grau de compromisso assumido e é formalizada por meio de um contrato, assinado pela BOVESPA, pela Companhia, seus administradores, conselheiros fiscais e controladores. Ao assinarem o contrato, as partes acordam em observar o Regulamento de Listagem do segmento específico, que consolida os requisitos que devem ser atendidos pelas Companhias listadas naquele segmento, além de, no caso das Companhias Nível 2, adotar a arbitragem para solução de eventuais conflitos societários. As Companhias Nível 2 se comprometem a cumprir as regras aplicáveis ao Nível 1 e, adicionalmente, um conjunto mais amplo de práticas de governança relativas aos direitos societários dos acionistas minoritários. Por exemplo, a companhia aberta listada no Nível 2 tem como obrigações adicionais à legislação: Divulgação de demonstrações financeiras de acordo com padrões internacionais IFRS ou US GAAP... (BM&FBOVESPA, 2009).
O Novo Mercado (NM) e os Níveis Diferenciados de Governança Corporativa -
Nível 1 e Nível 2- foram desenvolvidos com o propósito de proporcionar um ambiente de
24
negociação que estimulasse, ao mesmo tempo, o interesse dos investidores e a valorização das
companhias. Proporciona aos proprietários (acionistas ou cotistas) a gestão estratégica de sua
empresa e a efetiva monitoração da direção executiva. Ao investidor, passa a confiança de que
comprando uma ação de uma empresa com melhores práticas de governança, o mesmo estará
exposto a menor risco.
As principais práticas que asseguram o controle da propriedade sobre a gestão são o
Conselho de Administração, a Auditoria Independente e o Conselho Fiscal. A empresa que
opta pelas práticas de governança corporativa adota como linhas mestras a transparência, a
prestação de contas (accountability) e a equidade.
De acordo com a BM&FBOVESPA (2009), as companhias nela listadas se
comprometem, principalmente, com melhorias na prestação de informações ao mercado e
com a dispersão acionárias. As principais práticas agrupadas no Nível 1 são: manutenção em
circulação de uma parcela mínima de ações, representando 25% do capital; realização de
ofertas públicas de colocação de ações por meio de mecanismos que favoreçam a dispersão do
capital; melhoria nas informações prestadas trimestralmente, entre as quais a exigência de
consolidação das demonstrações contábeis e de revisão especial de auditoria; divulgação das
negociações envolvendo ativos de emissão da companhia por parte de acionistas
controladores ou administradores da empresa, mensalmente; disponibilização de um
calendário anual de eventos corporativos.
Os critérios básicos de listagem de companhias Nível 2, além da aceitação das
obrigações contidas no Nível 1 e compromisso de direitos adicionais para os acionistas
minoritários, são: mandato unificado de um ano para todo o Conselho de Administração, que
deve ter pelo menos cinco membros; disponibilização de balanço anual seguindo as normas
do US GAAP ou IFRS; extensão para todos os acionistas detentores de ações ordinárias das
mesmas condições obtidas pelos controladores quando da venda do controle da companhia e
de, no mínimo, 70% deste valor para os detentores de ações preferenciais (tag along); direito
de voto às ações preferenciais em algumas matérias, como transformação, incorporação, cisão
e fusão da companhia e aprovação de contratos entre a companhia e empresas do mesmo
grupo, sempre que sejam deliberados em Assembléia Geral; obrigatoriedade de realização de
uma oferta de compra de todas as ações em circulação, pelo valor econômico, nas hipóteses
de fechamento do capital ou cancelamento do registro de negociação neste Nível; adesão à
Câmara de Arbitragem para resolução de conflitos societários.
25
As empresas que aderem ao Nível 1 comprometem-se com a transparência das
informações de mercado e com a dispersão acionária, enquanto no Nível 2 devem cumprir
com todas as obrigações contidas no nível 1 e comprometer-se com um conjunto bem mais
amplo de prática de governança e de direitos adicionais para os acionistas minoritários, alem
da divulgação de demonstrações financeiras de acordo com o padrões internacionais (SILVA,
2006).
O Novo Mercado é um segmento diferenciado de listagem destinado à negociação de
ações emitidas por companhias que se comprometam, voluntariamente, com a adoção de
práticas de governança corporativa adicionais em relação ao que é exigido pela
regulamentação brasileira. Essas regras, consolidadas no Regulamento de Listagem, ampliam
os direitos dos acionistas, melhoram a qualidade das informações usualmente prestadas pelas
companhias e, ao determinar a resolução dos conflitos por meio de uma Câmara de
Arbitragem, oferecem aos investidores a segurança de uma alternativa mais ágil e
especializada.
A principal inovação do Novo Mercado, em relação à legislação, é a proibição de
emissão de ações preferenciais. O capital social das companhias listadas no NM é composto
apenas por ações ordinárias.
O Regulamento de Listagem no Novo Mercado e do Nível 2 contemplam tanto
regras de transparência e de dispersão acionária quanto regras de equilíbrio de direitos entre
acionistas controladores e minoritários. A principal diferença do Nível 2 para o Novo
Mercado é justamente a possibilidade das Companhias do Nível 2 em ter ações preferenciais
na sua estrutura de capital das companhias.
O Nível Tradicional foi idealizado para que um maior número de empresas tivesse
acesso ao mercado acionário, em especial aquelas que fossem atrativas aos investidores de
ações de médio e longo prazo, cuja preocupação com o retorno potencial possa sobrepor-se à
liquidez imediata. São aquelas que buscam um crescimento de forma gradativa e encontram
uma importante fonte de recursos no mercado acionário.
Apesar da existência do segmento BOVESPAMAIS, mas somente com uma
empresa, optou-se por não incluí-lo nos resultados.
Abaixo, um quadro comparativo elaborado pela própria BOVESPA, destacando as
diferenças entre os segmentos de listagem de empresas
26
Quadro 1 – Níveis de Governança na BM&FVOBESPA
TRADICIONAL
NOVO MERCADO
NÍVEL 2 NÍVEL 1
Percentual Mínimo de Ações em Circulação (free float)
Não há regras No mínimo 25% de free float
No mínimo 25% de free float
No mínimo 25% de free float
Características das Ações Emitidas
Permite a existência de ações ON e PN
Permite a existência somente de ações ON
Permite a existência de ações ON e PN (com direitos adicionais)
Permite a existência de ações ON e PN
Conselho de Administração
Mínimo de três membros (conforme legislação)
Mínimo de cinco membros, dos quais pelo menos 20% devem ser independentes
Mínimo de cinco membros, dos quais pelo menos 20% devem ser independentes
Mínimo de três membros (conforme legislação)
Demonstrações Financeiras Anuais em Padrão Internacional
Facultativo US GAAP ou IFRS
US GAAP ou IFRS Facultativo
Concessão de Tag Along
80% para ações ON (conforme legislação)
100% para ações ON
100% para ações ON 80% para ações PN
80% para ações ON (conforme legislação)
Adoção da Câmara de Arbitragem do Mercado
Facultativo Obrigatório Obrigatório Facultativo
Fonte: Adaptado da BOVESPA (www.bmfbovespa.com.br, 2010)
Exige-se um percentual mínimo de 25% (vinte e cinco por cento) de ações em
circulação para as companhias que aderem ao NM e aos Níveis Diferenciados de Governança
Corporativa para a sua liquidez, que é um dos principais atributos das ações. A experiência
demonstra que quanto maior o percentual de ações em circulação, maior o número de
negócios. Portanto, o estabelecimento de um percentual mínimo de ações não pertencentes ao
grupo de controle deverá aumentar a negociabilidade no mercado secundário.
Adicionalmente, o free float de 25% facilita a eleição de membro do Conselho de
Administração pelo mecanismo de voto múltiplo.
O Tag along é um mecanismo aplicável em casos de venda de controle. Significa o
direito de todos os acionistas venderem suas ações ao comprador do controle, em conjunto
com o vendedor do controle. Pelo Regulamento do Novo Mercado, os demais acionistas têm o
direito de vender as suas ações nas mesmas condições que o acionista controlador vendedor.
27
O Tag along é previsto na legislação brasileira (Lei das S.A., Artigo 254-A) e
assegura que a alienação, direta ou indireta, do controle acionário de uma companhia somente
poderá ocorrer sob a condição de que o acionista adquirente se obrigue a fazer oferta pública
de aquisição das demais ações ordinárias, de modo a assegurar a seus detentores o preço
mínimo de 80% do valor pago pelas ações integrantes do bloco de controle.
Em junho de 2001, deu-se o início do cálculo do IGC - Índice de Ações com
Governança Corporativa Diferenciada, que tem por objetivo medir o desempenho de uma
carteira teórica composta por ações de empresas que apresentem bons níveis de governança
corporativa. Tais empresas devem ser negociadas no Novo Mercado ou estar classificadas nos
Níveis 1 ou 2 da BM&FBOVESPA. Uma vez a empresa tendo aderido aos Níveis 1 ou 2 da
BM&FBOVESPA, todos os tipos de ações de sua emissão participarão da carteira do índice,
exceto se sua liquidez for considerada muito estreita
Algumas pesquisas empíricas, relatadas adiante, foram realizadas buscando, em
essência, testar a eficácia de práticas de governança corporativa para o mercado de capitais
nacional. No geral, o desempenho comparativo dos índices da Bovespa é analisado em relação
a quatro aspectos: retorno e valor; liquidez; custo de captação; e risco (volatilidade). Em
essência, busca-se evidenciar se as empresas com melhores práticas de governança
apresentaram maior retorno e valor, maior liquidez, menor custo de captação e menor risco.
Observou-se que a maior parte das pesquisas realizadas no Brasil data desde o ano
de 2000, quando foram criados os níveis diferenciados de governança corporativa pela
BM&FBOVESPA. Ressalta-se, entretanto, o estudo efetuado por La Porta et al. (1999) que
realizaram uma pesquisa discutindo a origem e as diferenças entre as leis e a efetividade
delas, ao redor de vários países, resumindo as conseqüências e o acesso potencial a estratégias
de governança corporativa. Concluíram que o sistema legal é a melhor maneira de entender a
governança corporativa
Silveira (2003) realizou um estudo durante o período de 1998 a 2000 em algumas
empresas de capital aberto, verificando se a estrutura de governança corporativa foi relevante
para elas e se essas companhias alcançaram maior valor de mercado ou maior desempenho.
Os resultados indicaram que a segregação de funções nas empresas implica em maior
valorização pelo mercado; hã necessidade de um número intermediário de conselheiros que
implica em melhor desempenho; e a independência do conselho não guarda relação
significativa com o valor nem com o desempenho da empresa.
28
Gompers, Ishii e Metrick (2003) construíram um “Índice de Governança” com
aproximadamente 1500 empresas por ano, nos anos noventa, analisando a relação entre esse
índice e o desempenho, com a incidência de 24 diferentes previsões sobre tomadas e direitos
dos acionistas envolvendo o retorno para as empresas. Encontraram uma relação significante
entre o índice e os retornos das ações.
Peixe (2003) estudou quais os possíveis obstáculos e os atrativos para a permanência
das empresas nos níveis diferenciados de governança corporativa da BOVESPA após a sua
adesão. Os resultados apontaram que existem quatros indicadores de desempenho como
obstáculos e apenas três como atrativos para a permanência nos segmentos diferenciados,
demonstrando que as regras de transparência têm maior influência do que as de governança.
Soares (2003) realizou um estudo, durante o período de 2000 a 2003, em empresas
do setor de papel e celulose, pertencentes ao Nível 1 da BOVESPA, a fim de verificar o
desempenho do Índice de Governança Corporativa (IGC). Concluíram que para algumas
empresas ocorreu variação positiva no preço das ações, mas para outras não foi possível
constatar a mesma valorização. O estudo ressaltou a importância das empresas serem mais
transparentes, devido a exigência do mercado.
Lanzana (2004), através de métodos estatísticos, estudou se existe relação
significante entre a evidenciação e a governança corporativa, durante o ano de 2002. As
variáveis “fluxo de caixa do acionista controlador” e “independência” apresentaram relação
significante, enquanto que as demais não apresentaram; entretanto concluiu que uma estrutura
ideal de evidenciação e a adequação a praticas de governança corporativa contribuem,
sobremaneira, para o desenvolvimento da empresa e do país.
Silveira (2004) construiu um índice de governança para 161 empresas para avaliar se
os mecanismos de governança são exógenos e se tem alguma influência sobre o valor de
mercado e a rentabilidade das empresas abertas no Brasil. Os resultados indicaram que: as
empresas maiores, que também são emissoras de ADRs, têm melhor governança corporativa;
a estrutura de capital influencia a qualidade da governança corporativa; a concentração de
propriedade não aparenta ser determinada de forma endógena por outras variáveis
corporativas; não foi possível identificar influência consistente e relevante da qualidade da
governança sobre o desempenho da empresa.
Larcker, Richardson e Tuna (2005) também avaliaram indicadores de desempenho de
governança corporativa, usando uma amostra de 2.109 empresas e, através de medidas de
decisão administrativa e desempenho organizacional, foram gerados construtos de governança
29
corporativa. Foi percebida uma pequena relação com o comportamento das ações e com a
evidenciação da contabilidade e que 14 construtos têm uma associação com os retornos
anormais.
Lima e Terra (2004) analisaram empresas com governança corporativa na Bovespa
(empresas participantes do IGC) e empresas pontuais na entrega das demonstrações financeiras,
identificadas pelas boas práticas de governança corporativa. Concluíram que os investidores
reagem de forma diferenciada às boas práticas de governança corporativa, percebendo retornos
anormais significativos para empresas pontuais na divulgação.
Batistella et al. (2004) analisaram se empresas que adotaram algum nível do Novo
Mercado da Bovespa até Junho de 2003 apresentaram retornos de Estratégias de Governança
Corporativa no Brasil. Concluíram que provavelmente não ocorreu uma maior valorização das
companhias que adotaram diferenciadas práticas de governança corporativa, corroborando o
estudo de Aguiar, Corrar e Batistella (2004), que compararam o preço médio das ações de
observações antes e depois da implementação do Nível 1 de Governança Corporativa da Bovespa
e concluíram que não houve mudanças significativas no preço médio das ações negociadas para
empresas que aderiram ao Nível 1 de Governança da Bovespa.
Andrade e Rossetti (2004) apresentaram estudos de que se contrapõem aos acima
apresentados, onde afirmam que a migração para os níveis diferenciados de governança
corporativa da Bovespa impactou, de maneira significativa e positiva sobre a valorização das
ações. Que no período de dezembro de 2001 a dezembro de 2003, a valorização das ações medida
pelo IGC foi de 83%, enquanto que a valorização do IBOVESPA foi de 64%. Estudo semelhante
foi realizado por Rogers, Ribeiro e Sousa (2005), ampliando o período para Julho de 2005 e
concluíram que a valorização das ações medida pelo IBOVESPA foi de 89,35%, enquanto que a
valorização das ações de empresas que compõem o IGC foi de 157,60%.
Outros estudos foram realizados comparando o IGC a outros índices da bolsa,
envolvendo o aspecto risco, entretanto serão relacionados aqueles que examinam a sensibilidade
dos preços das ações (retornos) em relação a riscos externos, essencialmente a fatores
macroeconômicos, como os propostos neste trabalho.
Srour (2002) pesquisou se existe uma reação diferenciada de empresas pertencentes ao
grupo diferenciado de governança da Bovespa em momentos de choques de retornos,
especialmente na Crise de 11 de Setembro. Concluiu que melhores práticas de governança
corporativa tendem a diminuir a volatilidade do retorno das firmas diante de um choque negativo.
Essas empresas reagem positivamente em momentos de crise, sendo que aquelas pertencentes ao
Nível 1 da Bovespa tiveram um retorno superior de aproximadamente 6% no período da Crise de
11 de Setembro.
30
Carvalho (2003), em seu estudo sobre migração de empresas para os níveis
diferenciados da BOVESPA, encontrou evidências empíricas da redução à exposição a fatores
macroeconômicos dessas empresas. O comprometimento de boas práticas de governança
corporativa tem impacto positivo sobre a valorização das ações, aumenta a liquidez, reduz a
sensibilidade do preço das ações a fatores macroeconômicos e aumenta o volume de negociação.
Ele afirma que se deve ter cautela, visto que apresentaram significância estatística em apenas uma
análise. Ele também usou exclusivamente a variável câmbio para identificar a volatilidade das
ações de empresas que migraram para os níveis diferenciados da Bovespa.
Caselani e Eid Jr (2005), durante o período de janeiro de 1995 a setembro de 2003,
modelaram a volatilidade das ações mais líquidas, negociadas na Bovespa da seguinte maneira:
pela alavancagem financeira; pelo preço da ação; pelo giro da ação; pela taxa de juros real; pela
capitalização de mercado da empresa; pelas volatilidades das ações no período anterior; pelo
índice Dow Jones industrial; e pelo Produto Industrial Bruto. Como o IGC só foi criado em 2001,
foi incluída uma variável dummy caso a empresa fosse participante dos níveis diferenciados de
governança da Bovespa, encontrando uma relação negativa estatisticamente significante entre a
volatilidade e essa variável dummy, concluindo que as empresas que aderiram às boas práticas de
governança conseguiram obter uma redução na volatilidade dos retornos de seus papéis.
Rogers (2006) em seu estudo durante o período de Julho de 2001 a Agosto de 2005,
também corrobora os estudos anteriores e comparou o IGC e o Ibovespa diante da exposição dos
seguintes fatores macroeconômicos: Câmbio, Risco Brasil, Índice Dow Jones, proxy do Produto
Interno Bruto (crescimento econômico) e Taxa SELIC. Concluiu que o IGC é menos sensível em
relação a todos os fatores macroeconômicos indicados, exceto em relação ao PIB, cujo IGC
mostrou-se mais sensível, e que o conjunto de fatores macroeconômicos é melhor para explicar o
Ibovespa do que o IGC, indicando que as empresas que praticam melhores práticas de governança
corporativa têm redução da exposição a riscos externos.
2.3 Hipótese do Mercado Eficiente
A Teoria ou Hipótese da Eficiência de Mercado – HEM - é uma das bases da
Moderna Teoria de Finanças. Inicialmente evidenciada, mas não proposta, por BACHELIER
(1900), que defendeu que os rendimentos das ações ou qualquer outro ativo de risco segue um
percurso aleatório ou “random walk” porque tais retornos dependeriam de inúmeras variáveis
tipicamente imprevisíveis. A Teoria foi formalizada matematicamente e traduzida em
modelos econômicos, em meados dos anos 60 (CAMARGOS e BARBOSA, 2003).
31
A partir daí, os economistas desenvolveram a idéia de que não havia nenhum padrão
nos preços históricos, ou seja, estes não eram úteis para prever mudanças futuras (COSTA e
FAMÁ, 2007).
Somente em 1970 que Eugene Fama, professor da Universidade de Chicago,
formalizou a HEM, publicou seu trabalho no Journal of Finance, baseado na premissa de que
os preços dos títulos refletem instantaneamente todas as informações relevantes disponíveis
no mercado
Um eficiente mercado de capitais é um mercado que é eficiente no processamento de informações. Os preços dos títulos observados a qualquer momento são baseados na avaliação “correta” de todas as informações disponíveis naquele momento. Em um mercado eficiente, preços “refletem integralmente” as informações disponíveis (FAMA, 1970)1
Na visão de Van Horne, um mercado financeiro eficiente existe quando os preços
dos ativos refletem o consenso geral sobre todas as informações disponíveis sobre a
economia, os mercados financeiros e sobre a empresa envolvida. Para Brealey e Myers
(2003), em mercados eficientes a compra ou venda de qualquer título ao preço vigente de
mercado nunca será uma transação com valor presente líquido positivo (BRUNI e FAMÁ,
1998).
Assim, os preços dos ativos girariam em torno de seu valor intrínseco, onde novas
informações poderiam ocasionar mudanças rápidas nesse valor, mas o subsequente
movimento do preço flutuaria aleatoriamente, indicando que certas informações podem afetar
o preço de ativos mais rapidamente do que outras. Dessa maneira, separam-se as informações
em três tipos: informações de preços passados, informação publicamente disponível e toda
informação possível.
Nesse aspecto, Beaver (1998) afirma que o mercado é eficiente em relação a um
sistema de informações se, e somente se, os preços dos títulos fossem o mesmo em uma
economia em que todos os indivíduos tivessem acesso ao sistema de informação. Brealey e
Myers (2003) defendem que se os mercados forem eficientes, todos os títulos serão
precificados sob a luz das informações disponíveis aos investidores, ou seja, o mercado reflete
prontamente a informação disponível.
1 An efficient capital market is a market that is efficient in processing information. The prices of securities observed at any time are based on ”correct”evaluation of all information avaliable at that time. In an efficient market, prices “fully reflect” avaliable information.
32
Esses tipos de informações deram origem a três classificações para a HEM: forma
fraca, forma semiforte e forma forte, apresentada no quadro abaixo.
Quadro 2 – Formas de Eficiência de Mercado FORMA DE
EFICIÊNCIA
INFORMAÇÃO
RELEVANTE
DESCRIÇÃO
Fraca Preços passados Nenhum investidor poderia obter retornos em excesso através da análise dos preços históricos. Em outras palavras, as informações contidas nos preços (ou retornos) passados não seriam úteis ou relevantes na obtenção de retornos extraordinários.
Semiforte Informações
públicas
Nenhum investidor poderia obter retornos extraordinários baseados em quaisquer informações públicas (relatórios anuais de empresas, notícias publicadas em jornais, revistas, etc.). Os preços se ajustariam às novas informações.
Forte Informações privilegiadas (insiders information)
Nenhum investidor poderia obter retornos anormais usando qualquer informação, mesmo com base em dados confidenciais, que não foram tornados públicos
Fonte: Adaptado de Fama(1970)
Na forma fraca, as informações são baseadas nos histórico de preços e retornos
passados. É uma das formas menos exigente, devido à facilidade de acesso às informações. O
comportamento dos preços, por sua vez, é uma função aleatória (random walk) e as
informações em preços passados não contêm nenhuma informação sobre preços futuros.
Na forma semiforte, situada entre a forte e a fraca, o conjunto de informações é
publicamente disponível para a data atual. Os preços se comportam como se todos
conhecessem as informações publicamente disponíveis e soubessem precificá-las de maneira
homogênea. Por informações publicamente disponíveis, pode-se incluir preços passados, preços
atuais, informações contábeis e informações não contábeis entre outras, mas exclui
informações privilegiadas (FAMA, 1991).
Muitos estudos de eficiência semiforte buscam verificar os ajustes dos preços das ações
para determinado tipo de evento gerador da informação. Damodaran (1994) defende que
os preços podem se comportar de três formas diferentes quanto à ocorrência de uma nova
informação: os preços podem reagir de forma imediata, comprovando a HEM; de forma lenta,
permitindo que investidores obtenham retornos anormais com o desvio de preços e de forma
exagerada, corrigindo de imediato os preços, com a obtenção também de retornos anormais.
Na forma forte, os preços refletem a qualquer momento todo tipo de informação obtida
por pessoas de dentro das empresas e que são desconhecidas do mercado. Sob essa forma,
toda a informação relevante disponível (fontes públicas e privadas – privilegiadas, preços
33
passados; insiders, agentes do mercado que possuem informações relevantes que o mercado
em geral não possui) está refletida nos preços correntes (FAMA, 1991).
A metodologia mais utilizada para aferir a forma semiforte são os estudos de
eventos, cujos testes procuram mensurar a velocidade do ajustamento dos preços dos títulos
ao redor de uma data específica, quando da divulgação de informações relevantes, tais como
vencimento de opções, bonificações, subscrição de ações, pagamento de dividendos, anúncios
trimestrais, semestrais ou anuais de lucros, desdobramento de ações, fusões e aquisições, entre
outros (CAMARGOS e BARBOSA, 2003).
Após a divulgação da HEM, ficou clara a necessidade de pesquisas para testá-la,
assim uma série de pesquisas foi realizada a partir de 1960, com os mais variados resultados.
Alguns evidenciando e outros refutando a hipótese de mercados eficientes.
Dentre os trabalhos realizados fora e dentro do Brasil, segundo Bruni e Famá (1998),
que atestaram a eficiência de mercado, podemos destacar o que, possivelmente, foi o primeiro
trabalho sobre o comportamento aleatório dos preços dos ativos e mercados eficientes. Após
estudar os mercados de capitais franceses do século passado, Bachelier (1900) detectou a
impossibilidade de efetuar boas previsões sobre os preços dos ativos.
Abaixo, alguns trabalhos realizados fora e dentro do Brasil, que atestaram a
eficiência de mercado, tratados num quadro adaptado do trabalho de Bruni e Famá (op cit).
Quadro 3 – Trabalhos empíricos que atestaram a eficiência de mercado. Autores Objetivo Considerações dos autores
Bachelier (1900) Analisar o comportamento do preço de mercadorias
(commodities).
Após estudar os mercados de capitais franceses do século passado, detectou a impossibilidade de efetuar
boas previsões sobre os preços dos ativos.
Ball e Brown (1968) Analisar a velocidade de ajustamento dos preços a
novas informações.
As informações são rapidamente ajustadas, mesmo antes da divulgação oficial.
Brito (1985) Verificar a eficiência dos preços no mercado futuro
nacional.
Os resultados indicaram que os mercados futuros vinham mantendo um processo eficiente de formação
de preços
Fama, Fisher, Jensen e Roll (1969); Grinblatt,
Masulis e Titman(1984), Leite
(1990)
Estudar o efeito de splits das ações nos preços.
Apesar de alguns autores terem encontrado retornos anormais após o split e isso, aparentemente,
representar uma característica de ineficiência, foram feitas ponderações sobre o aspecto informacional do
split - que indicaria melhorias nos fluxo de caixa futuros, ou melhorias na liquidez dos ativos.
Jensen (1968), Kim (1978), Bogle e
Twardowski (1980), Kon e Jen (1979).
Verificar a performance de fundos mútuos.
De acordo com a hipótese de eficiência dos mercados não seria possível a obtenção contínua, por parte dos
gestores de fundos, de performances superiores.
Kerr (1988)
Estudar no Brasil o efeito do vencimento de opções
sobre o preço das ações no mercado à vista.
Não se poderia rejeitar a hipótese segundo a qual o vencimento no mercado de opções não tem influência
sobre os preços do mercado à vista Os preços das ações menos líquidas parecem sofrer alguma
influência do vencimento do mercado de opções.
34
Pettit (1972); Foster (1973) ; Kaplan e Roll
(1972); Mandelker (1974); Pattel e
Wolfson (1984); Dann, Mayers e Raab (1974)
Analisar o efeito de informações contábeis
publicadas.
Os preços rapidamente se ajustaram às novas informações.
Scholes (1972)
Estudar a capacidade do mercado em absorver
grandes emissões de ações sem alterações
significativas dos preços.
Verificou que a capacidade seria praticamente ilimitada.
Scholes (1972)a; Kraus e Stoll (1972)a;
Mikkelson e Partch (1985)a
Analisar o efeito nos preços da negociação de grandes blocos de ações.
O caráter informacional da negociação acarretou a diminuição dos preços analisados, reflexo da
informação decorrente da negociação
Sunder (1973 e 1975); Ricks (1982), Biddle e
Lindahl (1982)
Verificar se alterações no tratamento contábil dos estoques (alterações de
LIFO para FIFO) seriam adequadamente refletidas
nos preços das ações.
Apesar de uma diminuição do lucro por ação (no caso de troca de FIFO por LIFO), os investidores estariam
corretamente preocupados com os fluxos de caixa futuros.
Thorstensen (1976)Treynor (1972)
Analisar o comportamento aleatório do índice
Bovespa.Analisar o efeito de maquiagens contábeis
no preço das ações.
Verificou que o Ibovespa mostrava um comportamento coerente com o rumo aleatório.Os
investidores saberiam conhecer as maquiagens, removendo seus efeitos dos preços das ações. A
eficiência dos mercados seria assegurada.
Working (1934) Estudar as séries históricas
dos preços das ações
Em expressão do autor, cada série parecia “errática,quase como se o Demônio do Azar tirasse
um número aleatório todas as semanas [...] e o acrescentasse ao preço corrente para determinar o
preço da semana seguinte”. Fonte: Extraída e adaptada de BRUNI e FAMÁ (1998). Nota-se pelo quadro acima que quase a totalidade dos trabalhos que atestaram a
eficiência de mercado é anterior a 1985, o que permite fazer algumas comparações com os
trabalhos que negaram a eficiência de mercado, relacionados por Bruni e Famá (1998) no
quadro abaixo.
Quadro 4 – Trabalho empíricos que negaram a eficiência de mercado. Autores Objetivo Considerações dos autores
Banz (1981)
Estudar os retornos de ações de empresas com baixo valor relativo de
mercado.
Os retornos seriam estatisticamente superiores, indicando ineficiência do mercado. Entretanto, outros
autores argumentam que após a consideração dos custos de transação envolvidos esses retornos
anormais desapareceriam.
Beneish e Whaley (1996)g
Estudar o efeito da participação da ação na carteira teórica do S&P
500 e seu retorno.
Os resultados indicaram retornos anormais para ações participantes da carteira teórica do índice.
Bernard e Thomas (1990)
Analisar a reação dos preços em relação a novas
informações tornadas públicas.
Os resultados indicaram que os preços reagiriam demoradamente a anúncios de lucros das empresas
35
Brock, Lakonishok e LeBaron (1992)
Testar as principais técnicas da análise gráfica
Verificaram que seria possível a obtenção de retornos anormais e estatisticamente significantes mediante o
uso da análise técnica. Capaul, Rowley e
Sharpe (1993), Sanders (1995), Chisolm (1991)
Estudar a performance de estratégias baseadas em
valor em diferentes países
De modo geral, para diversos estudados, as estratégias de valor possibilitariam a obtenção de
retornos anormais.
DeBondt e Thaler (1985), Clayman
(1987)
Estudar o princípio estatístico de reversão à média nos mercados de
capitais
De acordo com os resultados encontrados os mercados apresentariam uma forte reversão à média,
característica marcante de ineficiência.
Dreman (1995) Analisar os efeitos da divulgação de lucros
Concluiu que haveria uma ineficiência no mercado na análise dessas informações
Fama e French (1992) Testar a hipótese conjunta
de eficiência e CAPM.
Não encontrou relação significativa entre retornos e riscos. Por outro lado, variáveis relacionadas a valor (book/market) estariam fortemente associadas aos
retornos.
Harvey (1991) Analisar retornos de ações
em países diferentes.
Indicou que haveria uma certa variação comum de retornos entre países, o que tornaria os retornos
relativamente previsíveis. Haugen e Jorion
(1996), Dyl (1973), Branch (1977), Keim (1983), Reinganum (1983), Roll (1983).
Estudar os retornos das ações em diferentes meses
do ano.
Os resultados indicaram que, de forma persistente, as ações apresentariam retornos anormais em janeiro.
Jaffe (1974), Seyhun (1986) , Finnerty
(1976), Lakonishok e Lee (1998)
Estudar os retornos obtidos por detentores de
informações privilegiadas (insiders traders).
Encontraram performances superiores, o que indica que na forma forte não existe eficiência dos
mercados.
Keim (1986) Analisar os retornos das
ações ao longo dos meses
O mês de janeiro apresentou retornos anormais, indicando ineficiência dos investidores (e dos
mercados) em arbitrar as oportunidades.
Lo e Mackinlay (1988), Conrad e Kaul (1988), French e Roll (1986)
Analisar a autocorrelação dos retornos diários das
ações.
Os resultados dos autores indicaram que pode haver um nível relativamente pequeno de autocorrelação negativa nos retornos diários do mercado de ações.
Entretanto, representaria uma parcela muito pequena da variância total dos retornos das ações.
Niederhoffer e Osborne (1966)
Analisar a performance de especialistas atuantes na
NYSE.
Detectou performances superiores consistentes, o que negaria a eficiência dos mercados.
Fonte – Extraída e adaptada de BRUNI e FAMÁ (1998).
Pode-se notar pelas pesquisas realizadas, que antes de 1985, a Hipótese de Mercados
Eficientes foi evidenciada com sucesso, mas a evolução tecnológica e computacional na
coleta, armazenagem e análise de dados fez com que a situação destas pesquisas se invertesse,
isto é, muitas delas começaram a encontrar anomalias que não eram previstas e justificadas na
HME, dada a eficiência e profundidade com que as pesquisas passaram a ser efetuadas.
Em 1991, Fama propôs algumas alterações na denominação das formas de eficiência
informacional do mercado de capitais. Em vez dos testes de eficiência da forma fraca, sugeriu
testes mais abrangentes, interessados na previsibilidade de retornos passados, com variáveis
como dividendos anuais e taxas de juros. No lugar dos testes da forma semiforte, de
ajustamento de preços a anúncios públicos, propôs um título comum de estudos de evento. E,
36
substituindo os testes da forma forte, quando investidores específicos têm informações que
não estão refletidas nos preços do mercado, propôs testes de informação privada
(CAMARGOS e BARBOSA, 2006).
Grande parte dessas pesquisas foi efetuada em mercados de capitais desenvolvidos,
como os Estados Unidos, Canadá, Austrália e Inglaterra, somente mais recentemente foram
feitas em mercados menos desenvolvidos, como o Brasil, devido ao crescimento da economia
desses países.
Como o mercado brasileiro tem características próprias como o excesso de
regulamentações, pouca proteção dos acionistas minoritários, concentração do controle
acionário, etc., existem estudos recentes de grande relevância como Bernardo (2001), Lopes
(2001) e Sarlo Neto et al (2004), analisando a relação entre resultados contábeis e preços de
ações.
Bernardo (2001) verificou a reação dos investidores do mercado brasileiro de capitais
frente aos resultados trimestrais. Uma importante constatação desse estudo foi quanto ao
ajuste de preços das ações, que ocorreram ao redor da data da divulgação dos resultados
contábeis trimestrais.
Lopes (2001) abordou por meio de pesquisa empírica, o comportamento do mercado
brasileiro da BOVESPA, sob a premissa teórica do modelo de Ohlson. Nesse estudo,
encontrou evidências do papel da informação contábil, sendo esta mais significativa do que os
dividendos para explicação de preços anormais.
Sarlo Neto et al (2004) contribuiu com um apanhado bibliográfico a partir do
trabalho de Camargos e Barbosa (2003) sobre uma síntese dos estudos empíricos publicados
no mercado nacional versando sobre a eficiência informacional. Esta síntese é apresentada
abaixo.
Contador (1973 e 1975) realizou dois trabalhos, testando a HEM e a rentabilidade de
ações e em sua forma fraca e semiforte, por meio da análise espectral e co-espectral, e
encontrou coeficientes de correlação serial pouco significantes e que existiam ciclos de três
dias e mensais, quando analisada a série de dados diários; concluiu, portanto, pela ineficiência
do mercado brasileiro.
Perobelli e Ness Jr. (2000) testaram a HEM na sua forma semiforte, por meio de um
estudo de evento da divulgação de lucros O mercado não promove ajustes instantâneos por
ocasião da divulgação de lucros; ele o faz nos dias subseqüentes e na direção esperada apenas
37
na ocorrência de informações favoráveis, revelando-se ineficiente em relação às demais
informações.
Para os autores, os resultados dessas pesquisas (a maioria das evidências da forma
fraca foi confirmada, algumas das quais recentes) fornecem indícios de que o mercado de
capitais brasileiro apresenta essa forma de eficiência. A confirmação de que o mercado
evoluiu para a forma semiforte ainda carece de mais estudos. Os testes trazem suporte parcial
de evidência para o modelo de eficiência de mercado, uma vez que é pela acumulação de
semelhante evidência que a validade do modelo é estabelecida.
Forti, Peixoto e Santiago (2009), realizaram mais recentemente um levantamento
sobre as pesquisas realizadas no Brasil sobre a eficiência do mercado de ações nacional,
subdividindo nos três tipos de eficiência propostos por Fama(1970 e 1991).
Os trabalhos selecionados sobre Eficiência de Mercado por Forti, Peixoto e Santiago
(2009) tiveram como resultado que nos teste de forma fraca, 42% dos trabalhos aceitam a
HEM e 58% a rejeitam. Nos testes da forma semiforte, 100% dos trabalhos aceitam a HEM.
Por fim, nos testes da forma forte, 100% dos trabalhos rejeitam a HEM.
2.4 Risco e Volatilidade
Embora haja discordância entre analistas sobre as causas da crise financeira
internacional de 2008, muitos acreditam que ela foi oriunda das perdas causadas pela
crescente inadimplência dos empréstimos das hipotecas do mercado imobiliário norte-
americano de subprime (mercado de financiamento imobiliário de maior risco), e foi
estendida aos mercados mundiais, uma vez que grande parte dessas hipotecas foi securitizada
e distribuída a investidores do mercado global e causou uma queda generalizada no mercado
financeiro.
Nota-se que o risco é eminente nas operações do mercado financeiro e, para Best
(1998, p.2), “o risco só tem um sentido verdadeiro à medida em que resulta em perdas
financeiras, quer direta, quer indiretamente”.
Há inúmeras formas que o risco pode assumir, dentre elas, podemos destacar a
classificação de Morgan (1996) :
i. Risco de mercado - é o risco de perda resultante de uma variação do valor
dos bens negociáveis:
38
ii. Risco de crédito – refere-se ao risco de perdas financeiras sofridas pelo não
cumprimento da contraparte. Referem-se aos recursos que não serão recebidos;
iii. Risco de liquidez – decorre do risco de um ativo financeiro não poder ser
liquidado com relativa rapidez sem acarretar forte prejuízo ou quando uma
das partes resolva antecipar o fechamento de uma posição, acarretando na
venda de parte de seus ativos;
iv. Risco operacional – é o risco por eventuais perdas devido às possíveis falhas de
sistemas, controles inadequados e erros humanos.
Muitos outros autores inserem outras classificações sobre risco, tais como: Saunders
(1996), com risco de taxa de juros (variação); riscos de operações fora do balanço (aquisição
de ativos e passivos condicionais); risco de câmbio (pela flutuação da taxa); risco soberano
(que envolve operações com mercado internacional) e para Best (1998) ainda há o risco de
reputação (perdas financeiras com a baixa reputação da empresa).
Mas em todas elas, o risco está associado à incerteza de algo que se espera acontecer.
É evidente que existe uma relação positiva entre risco e retorno. Para Gitman (2001, p.71),
“há um trade-off entre o risco e o retorno: investidores devem ser compensados por aceitarem
um risco maior com a expectativa de retorno maior”.
Risco é a chance de perda financeira, e quando avaliado na variabilidade de seu
retorno, este pode ser definido como o total de ganhos ou perdas ocorridos através de um dado
período de tempo (GITMAN, 2001).
O risco assumiu maior destaque a partir dos escândalos internacionais como os
Procter&Gamble, Barings Bank, Bankers Trust, etc, quando na maioria dos casos, o risco
envolvido era com derivativos, que podem ser usados para alavancagem (aumentando o risco)
ou para fins de hedge (diminuindo o risco).
O risco pode, ainda, ser definido como a “volatilidade de resultados inesperados,
normalmente relacionada ao valor de ativos ou passivos de interesse” (MÓL, 2006).
Várias metodologias para o cálculo do risco foram desenvolvidas a partir da década
de 80, entretanto, para atender aos objetivos propostos neste trabalho, será focalizado o risco
de mercado, na sua forma absoluta, sem preocupação de mensurá-lo com outro ativo ou
referencial. Serão aplicados métodos estatísticos, com a utilização de modelos econométricos.
39
Em finanças, entende-se por volatilidade o grau médio de variação das cotações de
um ativo financeiro em determinado período, mostrando a intensidade e a freqüência das
oscilações em suas cotações, como forma de mensuração de seu risco.
Segundo Alexander (2005), é difícil prever as variações nos preços dos ativos
financeiros e, à medida que o prazo aumenta, cresce a incerteza em relação ao retorno destes
ativos. Tornando-se a distribuição destes retornos mais dispersa, o que implica dizer que eleva
a sua variância, e a medida mais comum de dispersão é o desvio padrão (σ) de uma variável
aleatória.
Para o autor acima, a “verdadeira volatilidade” dificilmente será prevista ex-ante,
pois a mesma é afetada por qualquer movimento extremo do mercado, que pode ocorrer a
qualquer momento dentro do horizonte de risco do modelo.
[...] se a volatilidade de uma variável do processo estocástico for constante, então a volatilidade verdadeira será usada pelo desvio padrão amostral dos retornos observados. Se o processo estocástico da variável tem uma volatilidade variável no tempo, controlada por um modelo GARCH, então a volatilidade verdadeira será aquela do modelo GARCH, estimada ao longo do período de dados históricos (ALEXANDER, 2005, p.12).
Existem vários métodos para modelar uma variância condicional que evolui ao longo
do tempo. Neste aspecto, o modelo ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedastic))
desenvolvido por Roberto Engle em 1982 e sua versão generalizada (GARCH) proposta por
Bollerslev (1986) destacam-se por sua utilização.
Para Santos (2008), a principal característica apresentada pelo modelo GARCH
encontra-se na diferenciação entre os momentos de segunda ordem, não condicionais e
condicionais. A volatilidade condicional é definida pela variância condicionada ao conjunto
de informações disponíveis e a variância não condicional assume-se como invariante
(constante), ao passo que a volatilidade condicional (estocástica) é modelada como uma
variável aleatória.
Neste estudo será utilizado o modelo GARCH por ser o mais adequado na utilização
de séries temporais financeiras e será abordado no capítulo seguinte.
40
3. METODOLOGIA
Tendo como finalidade demonstrar se as informações divulgadas causam influência
no mercado de ações, a metodologia usada neste trabalho pode ser classificada como
empírico-analítica. Martins (1994, p. 27) define que:
[...] a utilização de técnicas de coleta, tratamento e análise de dados marcadamente quantitativa. (...) têm caráter técnico, restaurador e incrementalista. (...) A validação da prova científica é obtida através de instrumentos, graus de significância e sistematização das definições operacionais.
O tipo de pesquisa é descritiva, porque serão coletados os preços, por segmento, da
ação de empresa com maior liquidez, onde será estabelecido o nível de relações entre as
variáveis preço e informações geradas pelos fatos durante a crise de 2008. Para Gil (1999,
p.44), a pesquisa descritiva tem “como objetivo primordial a descrição das características de
determinada população ou fenômeno ou o estabelecimento de relações entre variáveis”.
O escopo da pesquisa foi delimitado pelas empresas com maior presença em pregão,
listada por segmento: BOVESPA MAIS, Novo Mercado, Nível 1 e 2 de Governança
Corporativa, negociadas na BM&FBOVESPA., portanto, foram coletados os preços das
ações de quatorze empresas com maior liquidez, por nível de segmento.
Foi utilizado o sistema EWIES (Econometric View), dando entrada com os preços
das ações de maior liquidez no período de janeiro de 2007 a dezembro de 2009, dentro dos
níveis de governança corporativa a que pertencem. A seguir foi criado um indicador para cada
nível, ponderando retorno x quantidade teórica.
As variáveis utilizadas no estudo são os retornos dos indicadores criados para cada
nível de governança, a partir dos preços das ações das empresas objeto do estudo.
Inicialmente foi adotada a metodologia do estudo de eventos, que a partir da hipótese
de eficiência dos mercados, visa mensurar o impacto de uma informação no valor de mercado
de empresas, enfocando mais os preços e retornos das mesmas no mercado financeiro.
3.1 Estudo de Eventos
De acordo com Mackinlay (1997), a metodologia do estudo de eventos vem sendo
sofisticada ao longo do tempo e procura verificar o impacto marginal de um tipo de evento na
41
oscilação dos preços dos títulos para períodos em que há mais de um evento no mercado. E é
recomendada uma série de passos para a sua realização.
Para a realização de um estudo de evento, o passo inicial consiste na definição da
data e da janela do evento, aquela que se pretende estudar, considerando que ela tenha efeito
sobre o retorno anormal de um título e a janela do evento envolve períodos antes e após a
data. No presente estudo, o período definido foram os anos de 2007 a 2009, em que se
observou a crise do subprime.
Após a definição do evento, há necessidade de definir os critérios de seleção de
amostra. Neste caso, para análise, foram selecionadas as cotações das empresas de maior
liquidez, por nível de governança corporativa, extraídos do banco da BM&FBOVESPA. Para
tratamento dos dados quantitativos foram considerados os preços ajustados das negociações
do site da Economática.
Também tem quer ser mensurado o retorno anormal, que é obtido pela diferença
entre o retorno da ação e o retorno esperado. Abaixo será descrita a metodologia adotada para
a realização dos testes empíricos.
O trabalho também foi realizado ao longo de uma série temporal, portanto pode ser
classificado como ex post facto. Série temporal pode ser denominada como a classe de
fenômenos cujo processo observacional e, consequente quantificação numérica, gera uma
sequência de dados distribuídos no tempo (SOUZA, 1989).
3.2 Séries Temporais
Uma série temporal pode ser parcialmente explicada por ela mesma, por suas
realizações anteriores (parâmetros auto-regressivo) e pelos próprios erros passados (parâmetro
de médias móveis) (SANTIAGO, CAMARGO e MARGARIDO, 1997).
Uma série temporal é uma coleção de observações feitas seqüencialmente ao longo
do tempo, espaço, profundidade, etc. A característica mais importante deste tipo de dados é
que as observações vizinhas são dependentes e estamos interessados em analisar e modelar
esta dependência. O estudo de séries temporais requer um conjunto de técnicas especificas,
pois há interesse em analisar a dependência entre as observações ao longo do tempo
(EHLERS, 2007).
42
Algumas características são particulares a dados financeiros, por exemplo,
observações correlacionadas são mais difíceis de analisar e requerem técnicas específicas,
ordem das observações é fato crucial para a análise diferente de outras técnicas estatísticas, a
presença de fatores complicadores, como tendências, variação sazonal ou cíclica, a seleção de
modelos pode ser bastante complicada, e as ferramentas podem ser difícil interpretação, a
presença de dados discrepantes e de observações perdidas dificulta a aplicação dos modelos
(EHLERS, 2007).
Uma série temporal é dita ser contínua quando suas observações são feitas
continuamente no tempo. Definido o conjunto � = {�: �� < � < � } a série temporal será
denotada por { ���: � ∈ �}.
Os principais objetivos em se trabalhar com séries temporais podem ser os seguintes:
descrição - descrever propriedades da série, padrão de tendência, de variação sazonal ou
cíclica, observações discrepantes, alterações estruturais, etc; explicação - usar a variação em
uma série para explicar a variação em outra série; predição- predizer valores futuros com base
em valores passados; e controle - os valores da série temporal medem a “qualidade” de um
processo de manufatura e o objetivo é o controle do processo (EHLERS, 2007).
Para o estudo de séries temporais, existem dois enfoques: com a utilização de
modelos paramétricos, em que a análise é realizada no domínio do tempo, e com a utilização
de modelos não-paramétricos, que se utiliza o domínio da freqüência.
A análise no domínio do tempo pressupõe que a correlação entre as observações é
mais bem explicada por uma regressão. World (1938) propôs este método, seguindo uma
decomposição da série em que as observações presentes pudessem ser preditas como uma
combinação linear de valores passados de uma série de ruídos e um componente
determinístico á combinação linear (MÓL, 2006).
Para se coadunar com os objetivos propostos no presente trabalho, utilizaremos a
análise no domínio do tempo, em que serão utilizados os dados diários contínuos do tempo,
baseando-se nos modelos propostos por Box & Jenkins (1976), e no modelo GARCH, a partir
da generalização do modelo ARCH, apresentado por Bollerslev, em 1986.
Inicialmente, o estudo parte de coleta dos preços de ações de empresas de maior
liquidez na BM&FBOVESPA, cujas observações foram obtidas em instantes sucessivos do
tempo e ao longo de um intervalo de tempo (2007 a 2009), caracterizando uma série temporal
financeira. A utilização de séries temporais está presente em finanças, marketing, economia,
43
seguros, tais como, preços diários de ações, valores mensais de índices de inflação, etc
(MORETTIN e TOLOI, 1987).
Se os dados são analisados no tempo, existe uma correlação entre a observação
inicial (instante t) e a observação posterior (instante t + h) em que h é um período da série
temporal posterior ao tempo t, dificultando a aplicabilidade de métodos estatísticos
convencionais. Parte-se da pressuposição de que as observações sejam independentes e
identicamente distribuídas (i.i.d.), creditando-se às técnicas de análise de séries temporais
como a mais adequada (BORGATTO, 2000).
A maior utilização das séries temporais reside no fato de predição do futuro, mas
nem sempre ela é utilizada para essa finalidade. As séries temporais podem ser
determinísticas, quando os valores futuros podem ser determinados, e não determinísticas,
podendo os valores ser descritos por uma distribuição de probabilidade.
O interesse para utilização de séries temporais está no fato de investigar seu
mecanismo gerador, fazer previsões de valores futuros da série utilizada, descrever o
comportamento da série através de gráficos e procurar periodicidades relevantes nos dados.
Em todos estes casos pode-se construir modelos probabilísticos ou estocásticos (sequência no
tempo de variáveis aleatórias, com valores reais ou complexos), tanto no domínio do tempo
como no domínio da freqüência. Uma série temporal é estacionária quando ela se desenvolve
aleatoriamente, no tempo, em torno de uma média constante, refletindo alguma forma de
equilíbrio estável (BEZERRA, 2006).
Diz-se que o processo é estacionário quando sua estrutura de probabilidade não
depende da origem do tempo, mas de diferenças no tempo ou afastadas no tempo.
3.3 Teste de Estacionariedade
Geralmente a quantidade de parâmetros é usualmente maior que o número de
observações e daí são necessárias hipóteses simplificadoras. A mais comum em séries
temporais é a estacionariedade, “basicamente isso significa que o comportamento da série não
se altera com o passar do tempo, ou seja, média e função auto-covariância não mudam se
caminharmos no tempo”(MIGNON, 2006).
44
Figura 1– Série estacionária Fonte: (MIGNON, 2006).
Para Mignon (2006), tecnicamente, existem duas formas de estacionariedade, estrita
(ou forte) e fraca (ou ampla ou de 2ª. Ordem).
Uma série temporal é dita estritamente estacionária se a distribuição de probabilidade
conjunta de ����, … . , ���� é a mesma de ��� + ��, … … , ��� + ��, isto é, o deslocamento da
origem dos tempos por uma quantidade � não tem efeito na distribuição conjunta que,
portanto depende dos intervalos entre t1,....., tk.
Em particular, para K = 1, a estacionariedade estrita implica que a distribuição de ���
é a mesma para todo t de modo que, se os dois primeiros momentos forem finitos, temos que
���� = � � ���� = � (1)
são constantes que não dependem de t.
Para K = 2 a distribuição conjunta de ���� � ��� depende apenas da distância t2 – t1,
chamada defasagem. A função de auto-covariância � ���, �� também depende apenas de t2 – t1
e pode ser escrita como � ��� onde
� ��� = � � ��� − � � � �� − �� − �� = ��� ���� , �� + �� � (2)
é chamado de coeficiente de auto-covariância na defasagem �. Note que o tamanho de � ���
depende da escala em que ���é medida. Portanto, para efeito de interpretação é mais útil
padronizar a função auto-covariância dando origem a uma função de auto-correlação
��� = ! �"�
!�#� (3)
, que mede a correlação entre ��� � �� + ��.
45
Um processo estocástico {���, � ∈ �} é dito ser fracamente estacionário se a sua função
média é constante e sua função de auto-covariância depende apenas da defasagem, i.e.
� � ��� � = � � $�� � ���, �� + ��� = � ��� (4)
Nenhuma outra suposição é feita a respeito dos momentos de ordem mais alta. Além
disso, fazendo T = 0 segue que %&' ����� = � �0�, ou seja, a variância do processo assim como
a média também é constante. Note também que tanto a média quanto a variância precisam ser
finitos.
Baseando-se em Engle e Granger (1991), uma variável estacionária é aquela cujo
valor não é afetado pelos termos de erro contidos nas observações passadas, tendo como
exemplo um ruído branco. “Uma sequência (ϵt) é um ruído branco se cada valor nela tiver
média zero, variância constante e não for correlacionado com qualquer realização da própria
série (autocorrelação igual a zero)”(BUENO, 2008).
3.4 Teste de Raiz Unitária
Para se definir o modelo a ser utilizado, é necessário testar a estacionariedade (raiz
unitária) das séries, pois a presença de variáveis não-estacionárias pode ter como resultado
regressões espúrias e inferências errôneas entre as mesmas.
Considerando-se a regressão a seguir:
yt = ρy t-1 + ε t (5)
onde t representa o período de tempo e yt representa cada uma das variáveis
utilizadas no estudo. Se o coeficiente ρ é estatisticamente igual a 1, diz-se que yt é não
estacionário e apresenta uma raiz unitária.
Os testes de hipóteses mais utilizados para se testar a existência de raiz unitária
foram inicialmente estudados por Fuller (1976) e Dickey & Fuller (1979). Outros trabalhos
foram posteriormente publicados como os de Phillips& Perron (1988).
O problema de raiz unitária em modelos Auto-Regressivos (AR) e de Médias Móveis
(MA) aparece quando o polinômio auto-regressivo apresenta uma raiz sobre o círculo
unitário, indicando que se deve fazer diferenciação à série original antes de ajustar o modelo.
(MORETTIN & TOLOI, 1987).
46
Pode-se dizer que um processo é auto-regressivo quando é baseado na informação
dos eventos anteriores, que proporcionam dados do processo, que são processados e
armazenados para obter informação do próximo evento.
Há uma grande variedade de modelos aplicáveis a estudos desta natureza. Para fins
desta pesquisa, optou-se por selecionar o modelo ARMA, preconizado por Box &Jenkins para
estimação e previsão de séries temporais. Sendo estes modelos pertencentes ao modelo dos
autorregressivos-médias-móveis (ARMA), subdividindo em dois outros modelos: o
autorregressivo (AR) e médias-móveis (MA).
Os modelos auto-regressivos (AR) foram introduzidos por Yule em 1926, enquanto que os modelos de médias móveis (MA) surgiram por volta de 1937. Segundo Morettin & Toloi (1985), qualquer modelo estacionário discreto pode ser representado por modelos auto-regressivos e médias móveis (ARMA), como demonstrado por Wold (1938). Em 1970, Box & Jenkins, seguindo as proposições de Wold (1938), desenvolveram uma técnica para modelos de previsão e controle em séries temporais. A técnica baseada em análises probabilísticas e de minimização de erros de estimativas gera modelos estimados de forma iterativa. Como todo modelo, apresenta algumas limitações de aplicação, tais como as observações na amostra, que deve ser superior a 50 ocorrências. (MOL, 2006, p.27-28).
3.5 Modelo Auto-regressivo (AR)
Suponha que {)"} seja um processo puramente aleatório com média zero e variância �*.
Um processo "é chamado de processo autoregressivo de ordem p, ou AR(p) se,
" − μ = ∝� �"-� − μ� + ⋯ += ∝/ �"-/ − μ� + )" (6)
Onde os valores passados de " fazem o papel das regressoras. Assim, processos AR
podem ser usados como modelos se for razoável assumir que o valor atual de uma série
temporal depende do seu passado imediato mais um erro aleatório (EHLERS, 2007).
3.6 Modelo de Médias Móveis (MA)
Para os processos de média móveis, suponha que {)"} seja um processo discreto
puramente aleatório com média zero e variância �*. Sendo que " é chamado de processo de
médias móveis de ordem q, ou MA(q) se
47
" = μ + )" + 0�)"-� + ⋯ + 01)"-1, (7)
sendo 02 e R, i = 1,.....,q. Não é difícil verificar como ficam a média e a variância
deste processo (EHLERS, 2007).
��"� = ��)"� + ∑ 04145� �6)"-47 = 0 (8)
%&'�"� = %&'�)"� + ∑ 04145� �6)"-47 = �1 − 0�
+ ⋯ + 01��*
(9)
3.7 Modelos Mistos ARMA
Através da combinação dos modelos AR e MA pode-se obter uma representação
adequada com um número menor de parâmetros, esta combinação forma um processo
autorregressivo de médias móveis (ARMA), com uma classe de modelos muito úteis e
parcimoniosos para descrever dados de séries temporais. O modelo ARMA (p,q) é dado por,
" = ∝� "-�+, … . +, ∝/ "-/ + )" + 0� )"-�+, … . +, 01)"-1 (10)
onde {)"} é um processo puramente aleatório com média zero e variância �*. Note que,
modelos AR ou MA podem ser obtidos como casos especiais quando p=0 ou q=0. Usando o
operador de retardo o modelo pode ser reescrito como
∅�0�" = :�;�)" (11)
os valores de <�, … . , </ que tornam o processo estacionário são tais que as raízes de
∅�0� = 0 estão fora do círculo unitário. Analogamente, os valores de 0�, … . , 0/ que tornam o
processo inversível são tais que as raízes de :�0� = 0 estão fora do círculo unitário.
3.8 Modelos ARMA Integrados
Os modelos discutidos até agora são apropriados para séries temporais estacionários.
Assim, para ajustar estes modelos a uma série temporal observada é necessário remover as
48
fontes de variação não estacionárias, para tentar remover a tendência tomando-se uma ou mais
diferenças.
Um modelo ARMA no qual " é substituída pela sua d-ésima diferença ∇>" é capaz de
descrever alguns tipos de séries não estacionárias.
Denotando a série diferenciada por.
?" = ∇>�"� = �1 − ;�>" (12)
o processo autorregressivo integrado médias móveis denotado ARIMA (p,d,q) é dado por
?" = ∝� ?"-�+, … . +, ∝/ ?"-/ + )" + 0� )"-�+, … . +, 01)"-1 (13)
ou equivalente
∅�;��1 − ;�>" = : �;�)" (14)
Na equação acima se pode notar que o modelo para " é claramente não estacionário já
que o polinômio autorregressivo ∅�;��1 − ;�> tem exatamente draízes unitárias. Um processo
que se torna estacionário após d diferenças é dito ser não estacionário homogêneo, ou
integrado de ordem @, A�@� .
.
3.9 Modelando Variância
Nos modelos, visto até agora a variância dos erros foi assumida constante ao longo do
tempo, i.e %&'�)"� = ��)"� = �*
. Muitas séries temporais, no entanto exibem períodos de
grande volatilidade seguidos de períodos de relativa tranquilidade. Nestes casos, a suposição
de variância incondicional dos erros ainda possa ser assumida constante, sua variância
condicional pode estar mudando ao longo do tempo.
A variância condicional é também chamada de volatilidade.
3.9.1 Modelos ARCH
Nos modelos vistos até aqui a variância dos erros foi assumida constante ao longo do
tempo, i.e., Var(at) = E(at) = 2aσ . Muitas séries temporais, no entanto, exibem períodos de
grande volatilidade seguidos de períodos de relativa tranqüilidade. Neste caso, a suposição de
49
variância constante (homocedasticidade) pode não ser apropriada. Na verdade, embora a
variância incondicional dos erros ainda possa ser assumida constante, sua variância
condicional pode estar mudando ao longo do tempo.
Além disso, em muitas outras situações práticas existe o interesse na previsão da
variância condicional da série além da série propriamente dita. Por exemplo, no mercado de
ações o interesse não é apenas prever a taxa de retorno mas também sua variância ao longo de
um certo período. Essa variância condicional é também chamada de volatilidade.
A idéia aqui é tentar modelar simultaneamente a média e a variância de uma série
temporal. Para fixar idéias, supor que um modelo AR(1), Xt = at + αXt– 1, foi estimado e
deseja-se fazer previsões um passo à frente, ou seja,
ttt XXXEX α== + )|()(ˆ 11 (15)
A variância condicional de Xt +1 é dada por,
( )XEXVarXXVarttttt |)|()|( 2
11 1+== ++ αα (16)
Até agora foi assumido que ( ) 22
1 aXEt
σα =+| , mas supondo que a variância
condicional não seja constante, ou seja, ( ) 22
1 tXEt
σα =+|
Existem várias formas de especificar como a variância condicional (volatilidade) varia
com o tempo. Uma estratégia utilizada para modelar 2tσ , proposta por Engle (1982), consiste
em assumir que ela depende dos quadrados dos erros passados, i.e, at–1 + at–2, ... através de
uma auto-regressão. No caso mais simples é feito,
ttttt hacva να =+= −2
1 (17)
onde vt é uma série puramente aleatória com média zero e variância igual a 1 e tv e at são
independentes. Segue que a variância condicional é dada por,
50
2
12
−+== ttt ach ασ (18)
Neste caso, diz-se que a variância condicional segue um processo auto-regressivo
condicionalmente heterocedástico de ordem 1, ARCH(1). Deve-se observar que é necessário
impor a restrição c > 0 e α > 0 para que a variância 2tσ seja sempre positiva. Além disso, para
garantir a estacionariedade da auto-regressão a restrição 0 < α < 1 é imposta.
Pode-se generalizar para processos mais gerais, ARCH(p), em que a variância
condicional depende dos quadrados de p erros passados, ou seja,
2222
211 ptptttt aaacva −−− ++++= ααα ... (19)
e a variância condicional se comporta como um processo AR(p),
2222
211
2ptptttt aaach −−− ++++== ααασ ... (20)
Neste caso, para garantir que 2tσ seja sempre positiva é necessário impor a restrição c
> 0 e α1 > 0, ..., α p > 0 para garantir a estacionariedade do processo é necessário também que
as raízes de 1–α1B – ... – αpBp=0 estejam fora do círculo unitário. Juntando essas restrições
equivale impor a restrição c > 0 e ∑=
<p
ii
1
1α .
Identificação
A principal característica dos modelos ARCH é que a variância condicional dos erros,
at, se comporta como um modelo auto-regressivo. Portanto, deve-se esperar que os resíduos
de um modelo ARMA ajustado a uma série temporal observada também sigam esse padrão
característico. Em particular, se o modelo ajustado for adequado então a fac e a facp dos
resíduos devem indicar um processo puramente aleatório. No entanto, se a fac dos quadrados
dos resíduos, 2ta , apresentar um decaimento característico de uma auto-regressão, isto é uma
51
indicação de que o modelo ARCH pode ser apropriado. A ordem p dos modelos deve ser
identificada através da facp dos quadrados dos resíduos.
Verificação
Para um ARCH(r), as observações padronizadas (resíduos do modelo),
)(ˆ
~
11−
=
t
tt
h
XX (21)
são variáveis aleatórias iid com distribuição normal padrão ou t-Student. Assim, um modo de
se verificar a adequação do modelo é calcular a estatística Q de Ljung-Box para a seqüência
tX~ . Para testar a validade da distribuição normal pode-se realizar o cálculo dos coeficientes
de assimetria e curtose e um QQ-PLot. Pode-se também, verificar se a seqüência 2tX~
apresenta heterocedasticidade.
Previsão
As previsões para a volatilidade por meio do modelo ARCH(r), dado pelas equações
(5.3) e (5.4) são obtidas recursivamente. Deste modo, a previsão 1 passo à frente no tempo t (
ht+1 ), ou seja, com origem no ponto t é dada por
2212
210 ...)1(ˆ
rtrttt XXXh −− ++++= αααα (22)
As previsões l passos à frente com origem em t são dadas por
∑=
−+=r
itit ilhlh
10 )(ˆ)(ˆ αα (23)
onde 0,)(ˆ 2 ≤−=− −+ ilparaXilh iltt
3.9.2 Modelos GARCH
Uma generalização natural dos modelos ARCH consiste em assumir que a variância
condicional se comporta como um processo ARMA. Sabe-se que um modelo ARMA pode ser
mais parcimonioso, no sentido de apresentar menos parâmetros do que um modelo AR ou
52
MA. Da mesma forma, um modelo GARCH pode ser usado para descrever a volatilidade com
menos parâmetros do um modelo ARCH.
Deste modo, um modelo GARCH(r,s) é definido como
ttt hX ν= : Resíduos do modelo
∑∑=
−
=
− ++=s
jjtj
r
iitit hXh
11
20 βαα (24)
onde vt é uma série puramente aleatória (iid) com média zero e variância igual a 1 e tv e Xt
são independentes, αo > 0, αi ≥ 0 βj ≥ 0 , ∑ ==<+
q
i ii srq1
),max(,1)( βα
Por exemplo, o modelo GARCH(1,1) a volatilidade é expressa como,
112
110 −− ++= ttt hXh βαα (25)
onde
αi ≥ 0 βj < 1, α1 + β1 < 1
A identificação da ordem dos valores r e s de um modelo GARCH deve ser feita pela
Função de Autocorrelação (fac) e Função de Autocorrelação Parcial (facp) dos quadrados dos
resíduos. Assim se o modelo ajustado for adequado a fac e facp dos resíduos devem indicar
um processo puramente aleatório. No entanto, quando estas funções são aplicadas ao
quadrado dos resíduos elas devem indicar um processo ARMA(1,1). A identificação nem
sempre é fácil em muitas aplicações, de modo que, recomenda-se o uso do modelo de baixa
ordem como, GARCH(1,1), (1,2) ou (2,1), e depois se escolha o modelo através dos critérios
de informação de Akaike (AIC) e de Schwarz (BIC), valores de assimetria e curtose da log-
verossimilhança.
3.10 Extensões do Modelo GARCH
Existem na literatura várias extensões dos modelos ARCH-GARCH, tais como,
EGARCH, IGARCH, TGARCH e GARCH-M.
53
3.10.1 Modelos EGARCH (Exponencial GARCH).
Os modelos ARCH-GARCH tratam os retornos simetricamente, uma vez que a
volatilidade é uma função quadrática dos mesmos. Sabe-se também, que a volatilidade reage
de forma assimétrica aos retornos, tendendo a ser maior para os retornos negativos. Nos
modelos EGARCH, ao contrário dos modelos GARCH, nenhuma restrição é imposta aos
parâmetros αi e βj . No modelo EGARCH a variância condicional, ht, é uma função
assimétrica de resíduos Xt – i defasados.
ttt hX ν= : Resíduos do modelo
∑∑=
−
=
− ++=s
jjtj
r
iitit hgh
110 )ln()()ln( βναα (26)
onde
[ ]|)(|||)( tttt Eg ννγθνν −+= (27)
sendo que θ e γ são parâmetros reais, |)(||| tt E νν − é uma seqüência de variáveis aleatórias
i.i.d com média zero.
Podemos escrever
<−−
≥−+=
0|),(|)(
0|),(|)()(
ttt
tttt seE
seEg
ννγνγθ
ννγνγθν (28)
Ou seja, a função )( tg ν é linear em tν com coeficiente de inclinação γθ + se tν é
positivo e )( tg ν é linear em tν com coeficiente de inclinação γθ − se tν é negativo. Esta
assimetria permite que a volatilidade responda mais rapidamente a retornos negativos do que
a positivos, fato conhecido como “efeito alavanca”.
Por exemplo, o modelo EGARCH(1,1) a volatilidade é expressa como,
ttt hX ν= : Resíduos do modelo
)ln()()ln( 11110 −− ++= ttt hgh βναα (29)
54
4. ANÁLISE DOS RESULTADOS
Com base na coleta de preços das ações de maior liquidez, entendendo-se como tal a
maior presença em pregão, listadas na BM&FBOVESPA, as empresas foram filtradas por
segmento de governança corporativa e criou-se um indicador para cada segmento, ponderando
retorno x quantidade teórica, a fim de melhor análise dos dados.
Neste trabalho foram utilizadas as séries dos indicadores de nível de governança
corporativa: Tradicional, Nível 1, Nível 1 e Novo Mercado, onde serão denominados, BM,
N1, N2 e NM, respectivamente.
Estas séries são apresentadas nos gráficos 1, 2 ,3 e 4, e constata-se visualmente que,
entremeados de junho a dezembro de 2008, houve uma maior volatilidade nas séries, período
em que a crise do subprime tomou maiores proporções, quando foi anunciada a quebra do
Banco Lheman Brothers. Também é evidente que a partir de dezembro de 2008, houve uma
recuperação dos valores das séries.
Gráfico 1 – Série Tradicional Fonte: Dados da pesquisa 2010
10
20
30
40
50
1/2/07 1/6/07 3/9/07 3/12/07 3/3/08 2/6/08 1/9/08 1/12/08 2/3/09 1/6/09 1/9/09 1/12/09
Nível 1
Gráfico 2 – Série Nível 1 Fonte: Dados da pesquisa 2010
10
20
30
40
50
1/2/07 1/6/07 3/9/07 3/12/07 3/3/08 2/6/08 1/9/08 1/12/08 2/3/09 1/6/09 1/9/09 1/12/09
Tradicional a
55
8
12
16
20
1/2/07 1/6/07 3/9/07 3/12/07 3/3/08 2/6/08 1/9/08 1/12/08 2/3/09 1/6/09 1/9/09 1/12/09
Nível 2
Gráfico 3 – Série Nível 2 Fonte: Dados da pesquisa 2010
12
16
20
24
28
32
1/2/07 1/6/07 3/9/07 3/12/07 3/3/08 2/6/08 1/9/08 1/12/08 2/3/09 1/6/09 1/9/09 1/12/09
Novo Mercado
Gráfico 4 – Série Novo Mercado Fonte: Dados da pesquisa 2010
Assim, nota-se que as séries temporais financeiras, tais como cotações de ações, que
são disponibilizadas diariamente, possuem freqüência elevada, levando-se â idéia de que a
variância dos erros dessas séries não é constante (homocedástica) ao longo do tempo,
conforme a teoria que embasa os modelos de regressão, também denominados de modelos
lineares. Portanto, quando a variância não é constante (heterocedástica) ao longo do tempo,
como acontece no caso de séries financeiras, isso implica que a estimação do modelo para
essa série utilizando modelo de regressão produz resultados viesados, pois o erro-padrão das
estimativas não será correto.
Para uma série temporal deve-se ter como idéia central o conceito de estacionariedade,
que permitirá e inferência estatística sobre os parâmetros estimados com base na realização do
processo estocástico.
Uma inspeção visual das séries raramente permite distinguí-la como de tendência
estocástica ou tendência determinística, podendo levar a equívocos. Por isso, optou-se por
fazer os testes para a verificação de raízes unitárias.
56
Foram utilizados dois teste de Raiz Unitária: Dickey-Fuller (ADF) e Plillips-Perron
(PP), propostos, respectivamente, por Dickey & Fuller (1979) e Phillips & Perron (1988).
onde a “hipótese nula” dos testes é de não estacionariedade e a alternativa é de
estacionariedade..
A Tabela 1 apresenta os resultados do teste: H0 = Existência de raiz unitária (não
estacionariedade) e H1: Não existência de raiz unitária (estacionariedade). Quando verificadas
as séries de preços, pode-se perceber que aceitamos a hipótese nula, pois o p-valor > 5%, e
conclui-se que a série possui uma raiz unitária para ambos os testes, ou seja, uma condição
essencial para tal estudo foi rejeitada, a de estacionariedade mais um indicio da presença de
volatilidade em ambas as séries.
Tabela 1 – Teste de Raiz unitária de Dickey-Fuller
Null Hypothesis: BM,N1, N2 e NM has a unit root
TRADICIONAL NÍVEL 1 NÍVEL 2 NOVO MERCADO
t-Statistic Prob.
* t-Statistic
Prob.* t-Statistic
Prob.* t-Statistic
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.481.479 0.5427 -1.610.537
0.4767 -1.748.082
0.4065 -1.352.827
0.6063
Phillips-Perron test statistic -1.481.479 0.5427 -1.486.966
0.5399 -1.562.486
0.5013 -1.023.961
0.7463
Fonte: Dados da pesquisa 2010
Outra característica destas séries reside no fato de que a volatilidade aparece em
grupos (clusters). Em outras palavras, independentemente do sinal, amplas variações
proporcionadas por choques sobre essa variável tende, no início, a exercer efeito sobre o
comportamento da série nos momentos posteriores a esse choque inicial. O mesmo é válido
para pequenas variações. Portanto, o nível contemporâneo da volatilidade tende a ser
positivamente correlacionado com seu nível em períodos precedentes.
Desta forma, inúmeros modelos foram desenvolvidos para a previsão de séries
temporais financeiras, onde a variável dependente é o retorno, geralmente calculado como
log(Pt/Pt-1), onde Pt e Pt-1 denotam, respectivamente, o preço do indicador nos instantes t e t-
1.Esta classe de modelos procura modelar a "volatilidade" (variância ou desvio padrão) da
série, ao invés do preço. Isto decorre da premissa básica de que, pelo menos no caso de ações,
o retorno segue um passeio aleatório ("random walk"), sendo, portanto, "imprevisível".
Tendo em vista que a crise do subprime foi um evento importante que afetou
diretamente os preços das ações no Brasil, não vai se trabalhar no presente estudo com preço,
porque ele é não estacionário, vai se adotar neste estudo os retornos, porque tende a ser uma
medida mais interessante para trabalhar.
57
No mercado de ações o interesse é não apenas prever a taxa de retorno, mas também, a
sua variância ao longo de um certo período. Esta variância condicional é também chamada de
volatilidade.
Nas séries de retornos podemos observar o momento em que o indicador caiu
sensivelmente de patamar apresentando uma maior volatilidade, a partir de agosto de 2008,
com presença de grandes “out liers”, conforme gráfico 5.
Assim as séries se transformaram em RBM, RN1, RN2 E RNM, ou seja, Retorno
Tradicional, Retorno Nível 1, Retorno Nível 2 e Retorno Novo Mercado, respectivamente.
Gráfico 5 – Retornos das Séries Fonte: Dados da pesquisa 2010
Como análise preliminar dos retornos das séries, durante os anos de 2007 a 2009,
extraiu-se algumas estatísticas descritivas, a fim de obter-se informações sobre o
comportamento das séries em relação a sua distribuição e foi verificado se os dados seguem
uma distribuição normal. Vale ressaltar que as estatísticas descritivas são de suma importância
para a seqüência das análises.
A estatística de Jarque-Bera tem um assintótica da distribuição qui-quadrado com
dois graus de liberdade e pode ser usado para testar a hipótese nula de que os dados são de
-.15
-.10
-.05
.00
.05
.10
.15
1/2/07 1/8/07 1/2/08 1/8/08 2/2/09 3/8/09
R etorno Nív el 1
-.16
-.12
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
.16
.20
1/2/07 1/8/07 1/2/08 1/8/08 2/2/09 3/8/09
Reto rno Nív el 2
-.12
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
.16
1/2/07 1/8/07 1/2/08 1/8/08 2/2/09 3/8/09
R etorn o N ov o Mer c a do
-.16
-.12
-.08
-.04
.00
.04
.08
.12
.16
1/2/07 1/8/07 1/2/08 1/8/08 2/2/09 3/8/09
Retor no Tradicional
58
uma distribuição normal. A hipótese nula é uma hipótese conjunta da assimetria ser zero e a
curtose em excesso sendo 0, uma vez que as amostras de uma distribuição normal tem uma
assimetria esperada de 0 e um excesso de curtose esperado de 0 (que é o mesmo que uma
curtose de 3). Como a definição de programas de JB, qualquer desvio a este aumenta a
estatística JB.
Os resultados descritivos, organizados nas Figuras 7 a 10, indicam que os dados das
séries de retorno não apresentam um comportamento normal, ou seja, no estudo de séries
temporais, os dados não estão concentrados em torno da média, ou do centro da série. Tal
situação indica que as séries não apresentam um comportamento simétrico.
Quando observado as figuras 7 a 10, pode-se perceber que para todas as séries as
medidas de tendência central média e mediana não apresentam valores aproximados, quando
observado o desvio padrão medida que avalia o quando os dados estão dispersos em torno da
média, pode-se perceber que para ambas as séries os dados apresentam dados dispersos em
torno da média.
Outra medida importante é a curtose, medida que avalia o comportamento da série,
sendo que para as séries observadas, os dados apresentam uma distribuição leptocúrtica, mais
um indicio de que os dados não seguem uma distribuição normal.
Através do teste de jarque-bera pode-se confirmar que as séries não seguem uma
distribuição normal, pois ao nível de significância de 5% rejeitamos a hipótese nula de que as
séries seguem uma distribuição normal e aceitamos a hipótese alternativa de que os dados não
seguem uma distribuição normal, pois o p-valor foi abaixo do nível de significância. Tal fato
mostra que os retornos não apresentam um comportamento normal, ou seja, há uma grande
dispersão dos dados em torno da média, indicando a presença de volatilidade.
0
40
80
120
160
-0.15 -0.10 -0.05 0.00 0.05 0.10
Series: RBM
Sample 1/02/2007 12/30/2009
Observations 739
Mean 0.000940
Median 0.002764
Maximum 0.139024
Minimum -0.149229
Std. Dev. 0.029859
Skewness -0.099225
Kurtosis 6.854366
Jarque-Bera 458.6579
Probability 0.000000
Gráfico 06 - Teste de estacionariedade para a série de retorno Tradicional Fonte: Dados da pesquisa
59
0
40
80
120
160
-0.10 -0.05 -0.00 0.05 0.10
Series: RN1
Sample 1/02/2007 12/30/2009
Observations 739
Mean 0.000609
Median 0.001874
Maximum 0.138004
Minimum -0.123136
Std. Dev. 0.027098
Skewness -0.018664
Kurtosis 6.460241
Jarque-Bera 368.7198
Probability 0.000000
Gráfico 07 - Teste de estacionariedade para a série de retorno Nível 1 Fonte: Dados da pesquisa
0
40
80
120
160
-0.1 0.0 0.1 0.2
Series: RN2
Sample 1/02/2007 12/30/2009
Observations 739
Mean 0.000305
Median 8.19e-05
Maximum 0.194292
Minimum -0.150037
Std. Dev. 0.024780
Skewness 0.591990
Kurtosis 13.42133
Jarque-Bera 3387.265
Probability 0.000000
Gráfico 08 - Teste de estacionariedade para a série de retorno Nível 2 Fonte: Dados da pesquisa
0
40
80
120
160
200
-0.10 -0.05 -0.00 0.05 0.10 0.15
Series: RNM
Sample 1/02/2007 12/30/2009
Observations 739
Mean 0.000492
Median 0.001574
Maximum 0.155042
Minimum -0.114895
Std. Dev. 0.026212
Skewness 0.197737
Kurtosis 6.867810
Jarque-Bera 465.4577
Probability 0.000000
Gráfico 09 - Teste de estacionariedade para a série de retorno Novo Mercado Fonte: Dados da pesquisa
60
Ao se verificar as funções de autocorrelação e autocorrelação parcial para as séries do
retorno dos preços, constata-se que o retorno contorna grande parte da autocorrelação
apresentada, tornando-a um ruído branco, melhorando, portanto substancialmente as
características principais da série.
Fonte: Dados da pesquisa Notas:ACFi e PACFi denotam os coeficientes de autocorrelação
e autocorelação parcial da i-ésima ordem respectivamente. * Limite assintótico para a função de autocorrelação
Foi realizado o Teste de Tukey para avaliar se existe diferença entre as variâncias de
ambas as séries. Sendo consideradas as seguintes hipóteses: hipótese nula, onde não existe
diferença entre as variâncias e a alternativa, que existe diferença. Para efeito de conclusão foi
utilizado o nível de significância de 5%.
Quando observado o segmento Tradicional com o segmento Nível 1, pode-se
perceber que não existe diferença, pois aceita-se a hipótese nula, indicando que não existe
Tabela 2 - Estimativas dos coeficientes de autocorrelação e autocorrelação parcial para as Séries RBM, RN1, RN2 e RNM
RBM RN1 RN2 RNM
ACF1 -0.013 -0.004 -0.075 -0.050 PACF1 -0.013 -0.004 -0.075 -0.050
ACF 2 -0.034 -0.040 -0.016 -0.066 PACF 2 -0.034 -0.040 -0.021 -0.069
ACF 3 -0.064 -0.096 -0.039 -0.042 PACF 3 -0.065 -0.097 -0.042 -0.050
ACF 4 0.025 -0.007 -0.044 -0.046 PACF 4 0.022 -0.010 -0.050 -0.056
ACF 5 -0.006 -0.012 -0.041 -0.007 PACF 5 -0.010 -0.020 -0.051 -0.019
ACF 6 -0.005 -0.018 0.000 -0.025 PACF 6 -0.008 -0.029 -0.011 -0.036
ACF 7 -0.039 -0.020 -0.056 -0.035 PACF 7 -0.037 -0.024 -0.064 -0.046
ACF 8 0.042 0.032 -0.009 0.015 PACF 8 0.039 0.026 -0.026 0.002
ACF 9 -0.026 -0.002 -0.062 -0.025 PACF9 -0.028 -0.008 -0.074 -0.035
ACF 10 0.057 0.036 0.057 0.043 PACF 10 0.055 0.034 0.037 0.034
0,07357 0,07357 0,07357 0,07357
61
diferença entre os segmentos e que as mesmas respondem mais ou menos ao mesmo nível de
risco, porém ao longo do tempo são iguais.
Quando observado se existe diferença entre o segmento Tradicional e o Nível 2 e o
Novo Mercado, pode-se notar que existe diferença entre o segmento Tradicional e os outros
segmentos, pois o p-valor do teste foi abaixo de 5%, onde rejeita-se a hipótese nula,
indicando, possivelmente, que uma ausência de transparência aumenta a resposta do mercado
em relação ao risco.
Para o segmento Nível 1, foi possível perceber que quando comparado com o
segmento Nível 2 e Novo Mercado, que existe diferença entre o Nível 1 e o Nível 2,
indicando, possivelmente, que uma ausência de transparência aumenta a resposta do mercado
em relação ao risco. No entanto, quando comparado o Nível 1 com o Novo Mercado, foi
possível notar que não existe diferença entre estes segmentos, pois aceita-se a hipótese nula ao
nível de significância de 5%, ou seja, ao longo do tempo não existe diferença entre as
variâncias para tais segmentos.
Em relação à comparação do Nível 2 com o Novo Mercado, pode-se perceber que
não há diferença estatística entre estes segmentos, ou seja, que nestes segmentos apenas um, o
de Nível 2, apresentou resultado significativo para a diferença. Quando comparado o nível 1
com os outros dois segmentos não houve diferença estatística, possivelmente, uma ausência
de transparência do mercado aumenta a resposta em relação ao risco.
Tal situação pode ser observada através das Tabelas 3 e 4, onde pode-se observar os
resultados do teste de igualdade de variância e algumas medidas estatísticas referentes às
séries como: desvio padrão, diferença média entre os segmentos, o valor do teste de
comparação de variância e etc.
Tabela 3 –Teste de igualdade das variâncias
Tradicional NÍVEL 1 NÍVEL 2
NOVO MERCADO
BOVESPA MAIS
Levene 0.1525 0.0003 0.0521
F-test (0.0085) (0.0000) (0.0004)
NÍVEL 1 Levene 0.1525 0.0212 0.6029
F-test (0.0085) (0.0152) (0.3668)
NÍVEL 2 Levene 0.0003 0.0212 0.0689
F-test (0.0000) (0.0152) (0.1272)
NOVO MERCADO
Levene 0.0521 0.6029 0.0689
F-test (0.0004) (0.3668) (0.1272) Fonte:Dados da pesquisa
62
Tabela 4 – Tabela comparativa entre as séries de retornos
Mean Abs. Mean Abs. Mean Tukey-
Variable Count Std. Dev. Mean Diff. Median
Diff. Siegel Rank
RB
M x
RN
2
RN1 739 0.027098 0.019298 0.019265 7.489.756
RBM 739 0.029859 0.020805 0.020722 7.300.244
All 1478 0.028503 0.020052 0.019993 7.395.000
RB
M x
RN
2
RN2 739 0.024780 0.017079 0.017076 7.705.751
RBM 739 0.029859 0.020805 0.020722 7.084.249
All 1478 0.027430 0.018942 0.018899 7.395.000
RB
M x
RN
M RBM 739 0.029859 0.020805 0.020722 7.266.969
RNM 739 0.026212 0.018793 0.018758 7.523.031
All 1478 0.028086 0.019799 0.019740 7.395.000
RN
1 x
RN
2
RN1 739 0.027098 0.019298 0.019265 7.186.198
RN2 739 0.024780 0.017079 0.017076 7.603.802
All 1478 0.025956 0.018188 0.018171 7.395.000
RN
1 x
RN
M RN1 739 0.027098 0.019298 0.019265 7.357.321
RNM 739 0.026212 0.018793 0.018758 7.432.679
All 1478 0.026649 0.019046 0.019012 7.395.000
RN
2 x
RN
M
RN2 739 0.024780 0.017079 0.017076 7.575.846
RNM 739 0.026212 0.018793 0.018758 7.214.154
All 1478 0.025498 0.017936 0.017917 7.395.000
Fonte:Dados da pesquisa
No gráfico 10 pode-se perceber que quando avaliada a variância dos retornos das
séries, ambas apresentaram uma maior volatilidade no período da crise financeira, sendo que
o retorno do nível 2 apresentou maior volatilidade quando comparado com os outros
segmentos, percebendo-se que independentemente do segmento todas os níveis sofreram com
a crise, pressupondo que uns apresentaram maior volatilidade do que outros, como foi citado
acima, quando realizado a análise de variância, onde ficou comprovado que existe diferença
entre os segmentos, tal situação fica evidenciada visualmente no gráfico abaixo, em que cada
nível tem um comportamento diferente entre si. Sendo que o único fato em comum entre eles
e o fato de terem sido afetados pela crise.
.000
.002
.004
.006
.008
.010
1/2/07 1/6/07 3/9/07 1/1/08 1/5/08 1/8/08 3/11/08 2/3/09 1/7/09 1/10/09
GARCH11RBMGARCH11RN1
GARCH11RNMGARCH1RN2
Gráfico 10 – Modelagem comparativa entre as variância das séries de retornos Fonte: Dados da pesquisa
63
Quando observado a variância condicional das séries pode-se perceber que os níveis
que apresentaram maior volatilidade foram os segmentos
Tradicional e Nível 1. Estes níveis apresentaram maior volatilidade quando
observado em comparação com os outros, sendo que todas as séries apresentaram no período
de crise uma maior volatilidade.
Pode-se inferir que as empresas listadas nos níveis de governança da
BM&FBOVESPA, que exigem maior transparência e informações acerca de suas
demonstrações financeiras são menos voláteis em tempos de crise.
Gráfico 11 – Modelagem da variância por séries de retornos Fonte: Dados da pesquisa
.01
.02
.03
.04
.05
.06
.07
.08
.09
.10
1/2/07 2/7/07 3/12/07 1/5/08 1/10/08 2/3/09 3/8/09
Conditional Standard Deviation Nível 2
.01
.02
.03
.04
.05
.06
.07
1/2/07 2/7/07 3/12/07 1/5/08 1/10/08 2/3/09 3/8/09
Conditional Standard Deviation Novo Mercado
.01
.02
.03
.04
.05
.06
.07
1/2/07 2/7/07 3/12/07 1/5/08 1/10/08 2/3/09 3/8/09
Conditional Standard Deviation Nível 1
.01
.02
.03
.04
.05
.06
.07
.08
1/2/07 2/7/07 3/12/07 1/5/08 1/10/082/3/09 3/8/09
C ond iti onal Standar d Dev iation Tradicional
64
5. CONCLUSAO
Considerando-se o período estudado, janeiro de 2007 a dezembro de 2009, em que
ficou evidente o efeito da crise no mercado financeiro nacional e internacional, esse estudo
encontrou um efeito positivo, em momentos de crise, da importância dos contratos que as
empresas fazem junto à BM&FVOBESPA, estabelecendo boas práticas de governança
corporativa. As empresas pertencentes ao nível Tradicional e Nível 1 da Bolsa Brasileira tiveram
uma maior volatilidade nos retornos no período da Crise do subprime, enquanto que as empresas
listadas no Novo Mercado tiveram uma redução da exposição a riscos externos, indicando que
melhores práticas de governança corporativa tendem a diminuir a volatilidade do retorno das
empresas diante de um choque negativo.
Para isso, após a coleta de preços das empresas de maior liquidez por segmentos de
governança corporativa, produziu-se um indicador, por cada nível de governança, ponderando
retorno e quantidade teórica, produzindo as séries Retorno Tradicional, Retorno Nível 1, Retorno
Nível 2 e Retorno Novo Mercado, denominadas, respectivamente, RBM, RN1, RN2 e RNM.
Por tratar-se de uma série temporal financeira, inicialmente detectou-se a volatilidade
existente nos preços das ações e procedeu-se ao teste de normalidade e estacionariedade das
séries, depois definiu-se o nível de autocorrelação e autocorrelação parcial da volatilidade dos
retornos.
Optou-se pela utilização do processo GARCH, modelo que melhor explica a
volatilidade dos retornos das séries. Assim, foram realizados testes de igualdade para identificar a
existência de diferenças significativas entre as séries.
Foram encontradas evidências empíricas que empresas que tem comprometimento com
melhores práticas de governança, tais como demonstrações financeiras de acordo com as normas
internacionais de contabilidade, percentual mínimo de ações em circulação, existência de ações
ordinárias e outras, tem redução à exposição de fatores macroeconômicos, como a crise dos
subprime, reduzindo a sensibilidade da volatilidade dos retornos de suas ações, indicando
menores riscos.
Por fim, há uma crescente preocupação na legislação brasileira e, principalmente,
pela BM&FBOVESPA, com a governança corporativa, a partir do momento que existe maior
credibilidade no seu mercado financeiro, indicando que é essencial haver uma boa estrutura
de governança para garantir que os limites sejam respeitados e que os modelos que os
65
fundamentam sejam amplamente discutidos por especialistas independentes, a fim de
minimizar as suas falhas.
Ainda que graves problemas existam, o monitoramento do risco através de modelos
pode ajudar na extração de sinais úteis para a gestão.
O mais importante, nesse estudo, é o comparativo entre os diferenciados níveis de
governança corporativa e a exposição dos mesmos aos choques externos que,
invariavelmente, atingem a Bolsa Brasileira e pelo risco a que estão expostas as ações das
empresas nela existentes.
Evidencia-se, sobretudo que os modelos servem de ferramentas para a tomada de
decisão pelos investidores e não são os resultados dos modelos, mas sim as decisões tomadas
com base neles, que, portanto, podem e devem ser continuamente aprimorados. Se lições
como as desta crise forem incorporadas aos modelos e às formas de utilizá-los, eles tenderão a
ser cada vez mais úteis.
66
6. REFERÊNCIAS
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