Análise da eficiência de mercado do Ibovespa: uma abordagem com o modelo autorregressivo quantílico Outros Idiomas

ID:
36768
Resumo:
A ex istência de dependência nos retornos de ativos financeiros tem recebido considerável atenção na literatura de finanças, a fim de auxiliar na formulação de estratégias de retorno esperado positivo e na gestão do risco de portfólios. No entanto, a hipótese de eficiência de mercado pressupõe que as novas informações são incorporadas de forma imediata ao ativo e a dependência entre os retornos é nula ou não significativa. Tendo por base essa ideia, o objetivo desse trabalho é analisar o comportamento da dependência serial dos retornos das ações do Ibovespa, fazendo uso do modelo autorregressivo quantílico (QAR). São utilizados log-retornos diários do índice Bovespa, de 02 de janeiro de 2008 a 13 de junho de 2012. Os resultados obtidos permitem concluir que os quantis extremos estão associados a rendimentos positivos ou negativos e apresentam dependência forte e distinta entre si. Já nos quantis centrais a dependência é próxima à zero, semelhante ao modelo de mínimos quadrados ordinários (MQO). Também se identificou um efeito assimétrico dos investidores, associado ao estado de mercado e à localização no quantil. Além disso, observou-se que altos coeficientes autorregressivos quantílicos, positivos ou negativos, resultaram em coeficientes de mesmo sinal nos próximos quantis. Percebe-se, assim, que o Ibovespa se comporta de maneira distinta dos pressupostos da hipótese de eficiência de mercado na forma fraca.
Citação ABNT:
MÜLLER, F. M.; RIGHI, M. B.; CERETTA, P. S. Análise da eficiência de mercado do Ibovespa: uma abordagem com o modelo autorregressivo quantílico. BASE - Revista de Administração e Contabilidade da UNISINOS, v. 12, n. 2, p. 122-134, 2015.
Citação APA:
Müller, F. M., Righi, M. B., & Ceretta, P. S. (2015). Análise da eficiência de mercado do Ibovespa: uma abordagem com o modelo autorregressivo quantílico. BASE - Revista de Administração e Contabilidade da UNISINOS, 12(2), 122-134.
DOI:
10.4013/base.2015.122.04
Link Permanente:
http://www.spell.org.br/documentos/ver/36768/analise-da-eficiencia-de-mercado-do-ibovespa--uma-abordagem-com-o-modelo-autorregressivo-quantilico/i/pt-br
Tipo de documento:
Artigo
Idioma:
Português
Referências:
ADRIAN, T.; BRUNNERMEIER, M.K. 2010. CoVaR. New York, Princeton University Working Paper, p. 53.

BACHELIER, L. 1900. Théorie de la speculation. Annales Scientifiques de L’École Normale Supérieure, v. 17, p. 21-86.

BARBERIS, N. (2000). Investing for the long run when returns are predictable. http://dx.doi.org/10.1111/0022-1082.00205. Journal of Finance, 55(1), 225-264.

BASU, S. (1977). The investment performance of common stocks in relation to their price to earnings ratio: A test of the efficient markets hypothesis. http://dx.doi.org/10.1111/j.1540-6261.1977.tb01979.x. Journal of Finance, 32(2), 663-682.

BAUR, D.G.; DIMPFL, T.; JUNG, R.C. (2012). Stock return autocorrelations revisited: A quantile regression approach. http://dx.doi.org/10.1016/j.jempfin.2011.12.002. Journal of Empirical Finance, 19(2), 254-265.

BLASCO, N.; CORREDOR, P.; RIO, C.; SANTAMAR, R. (2005). Bad news and Dow Jones make the Spanish stocks go round. http://dx.doi.org/10.1016/j.ejor.2004.01.001. European Journal of Operational Research, 163(1), 253-275.

BOOTH, G.G.; MARTIKAINEN, T.; SARKAR, S.K.; VIRTANEN , I.; YLIOLLI, P. (1994). Nonlinear dependence in Finnish stock returns. http://dx.doi.org/10.1016/0377-2217(94)90096-5. European Journal of Operational Research, 74(2), 273-283.

BREUSCH, T. S.; PAGAN, A. R. (1979). Simple test for heteroscedas ticity and random coefficient variation. http://dx.doi.org/10.2307/1911963. Econometrica, 47(5), 1287-1294.

CAJUEIRO, D. O.; TABAK, B. M. (2005). Possi ble causes of long-range dependence in the Brazilian stock market. http://dx.doi.org/10.1016/j.physa.2004.07.017. Physica A, 345(3/4), 635-645.

CAJUEIRO, D.; TABAK, B. M.; SOUZA, N. A. (2005). Periodic market closures and the long-range dependence phenomena in the Brazilian equity market. http://dx.doi.org/10.1016/j.physa.2004.12.021. Physica A, 351(2/4), 512-522.

CAMPBELL, J. Y.; THOMPSON, S. B. (2008). Predicting excess stock returns out of sample: Can anything beat the historical average. http://dx.doi.org/10.1093/rfs/hhm055. Review of Financial Studies, 21(4), 1509-1531.

CAVALHEIRO, E. A.; CERETTA, P. S.; TAVARES, C. E. M.; TRINDADE, L. L. 2010. Previsibilidade de mercados: Um estudo comparativo entre Bovespa e S&P500. Sociais e Humanas, 23(1), 61-74.

CERETTA, P. S.; RIGHI, M. B.; COSTA, A. C.; MÜLLER, F. M. 2012. Quantiles autocorrelation in stock markets returns. Economics Bulletin, 32(3), 2065-2075.

CHEN, C. W. S.; LIN, S.; YU, P. L. H. (2012). Smooth transit ion quantile capital asset pricing models with heteroscedasticity. http://dx.doi.org/10.1007/s10614-011-9266-y. Computational Economics, 40(1), 19-48.

CHEN, C. W. S.; YU, T. H. K. (2005). Long-term dependence with asymmetric conditional heteroscedasticity in stock returns. http://dx.doi.org/10.1016/j.physa.2005.02.009. Physica A, 353(1), 413-424.

COWLES, A. (1944). Stock market forecasting. http://dx.doi.org/10.2307/1905433. Econometrica, 12(3/4), 206-214.

COWLES, A.; JONES, H. (1937). Some a posteriori probabilities in stock market action. http://dx.doi.org/10.2307/1905515. Econometrica, v. 5 p. 280-294.

DA COSTA JR.; N. C. A. (1990). Sazonalidades do Ibovespa. http://dx.doi.org/10.1590/S0034-75901990000300008. RAE - Revista de Administração de Empresas, 30(3), 79-84.

DOORNIK, J. A.; HANSEN, H. (2008). An omnibus test for univariate and multivariate normality. http://dx.doi.org/10.1111/j.1468-0084.2008.00537.x. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 70(1), 927-939.

ELLIOTT, G.; ROTHENBERG, T. J.; STOCK, J. H. (1996). Efficient tests for an autoregressive unit root. http://dx.doi.org/10.2307/2171846. Econometrica, 64(4), 813-836.

ENGLE, R. F.; MANGANELLI, S. (2004). CAViaR: Conditional autoregressive value at risk by regression quantiles. http://dx.doi.org/10.1198/073500104000000370. Journal of Business and Economic Statistics, 22(4), 367-381.

FAMA, E. (1965). The behavior of stock market prices. http://dx.doi.org/10.1086/294743. Journal of Business, 38(1), 34-105.

FAMA, E. (1970). Efficient capital markets: A review of theory and empirical work. http://dx.doi.org/10.2307/2325486. The Journal of Finance, 25(2), 383-417.

FAMA, E. (1991). Efficient capital markets II. http://dx.doi.org/10.1111/j.1540-6261.1991.tb04636.x. The Journal of Finance, 46(5), 1575-1617.

FORTI, C. A. B.; PEIXOTO, F. M.; SANTIAGO, W. P. 2009. Hipótese da eficiência de mercado: Um estudo exploratório no mercado de capitais brasileiro. Gestão & Regionalidade, 25(75), 45-56.

GUO, F.; ZHOU, K.; CAI, J. (2008). Stock splits, liquidity, and information asymmetry: An empirical study on Tokyo Stock Exchange. http://dx.doi.org/10.1016/j.jjie.2008.01.002. Journal of the Japanese and International Economies, 22(3), 417-438.

HARRIS, R. D. F.; KÜÇÜKÖZMEN, C. C. (2001). Linear and nonlinear dependence in Turkish equity returns and its consequences for financial risk management. http://dx.doi .org/10.1016/S0377-2217(00)00265-4. European Journal of Operational Research, 134(3), 481-486.

HOU, A. J. (2013). Asymmetry effects of shocks in Chinese stock markets volatility: A generalized additive nonparametric approach. http://dx.doi.org/10.1016/j.intfin.2012.08.003. Journal of International Financial Markets, v. 23, p. 12-32.

JAFFE, J.; WESTERFIELD, R. (1985). The week-end effect in common stock returns: The international evidence. http://dx.doi.org/10.1111/j.1540-6261.1985.tb04966.x. The Journal of Finance, 40(2), 433-454.

JEGADEESH, N.; TITMAN, S. (1993). Returns to buying winners and selling losers: Implications for stock market efficiency. http://dx.doi.org/10.1111/j.1540-6261.1993.tb04702.x. Journal of Finance, 48(1), 65-91.

JUNG, J. SHILLER, R. J. (2005). Samuelson’s dictum and the stock market. http://dx.doi.org/10.1093/ei/cbi015. Economic Inquiry, 43(2), 221-228.

KENDALL, M. (1953). The analysis of economic time series. http://dx.doi.org/10.2307/2980947. Journal of the Royal Statistical Society, 6(1), 11-25.

KOENKER, R. (2005). Quantile regression. Cambridge University Press. 349 p. http://dx.doi.org/10.1017/CBO9780511754098.

KOENKER, R.; BASSETT Jr, G. 1978. Regression quantiles. http://dx.doi.org/10.2307/1913643. Econometrica, 46(1), 33-50.

KOENKER, R.; XIAO, Z. (2004). Quantile autoregression. Texto para discussão. Disponível em: http://www.econ.uiuc.edu/~roger/research/qar/qar9.pdf. Acesso em: 30/07/2012.

KWIATKOWSKI, D.; PHILLIPS P. C. B.; SCHMIDT, P.; SHIN, Y. (1992). Testing the null of stationarity against the alternative of a unit root: How sure are we that economic time series have a unitroot? http://dx.doi.org/10.1016/0304-4076(92)90104-Y. Journal of Econometrics, v. 54, p. 159-178.

LAKONISHO K. J.; LEVI, M. (1982). Weekends effects on stock returns: A note. http://dx.doi.org/10.1111/j.1540-6261.1982.tb02231.x. Journal of Finance, 37(3), 883-889.

LEE, C. M. C.; SWAMINATHAN, B. 1998. Price momentum and trading volume. Working Paper, 42 p.

LIM, K. P.; BROOKS, R. (2011). The evolution of stock market efficiency over time: A survey of the empirical literature. http://dx.doi.org/10.1111/j.1467-6419.2009.00611.x. The Journal Surveys, 25(1), 69-108.

LINTON, O.; WHANG, Y. J. (2007). The quantilogram: With an application to evaluating directional predictability. http://dx.doi.org/10.1016/j.jeconom.2007.01.004. Journal of Econometrics , 141(1), 250-282.

LJUNG, G. M.; BOX, G. E. P. (1978). On a measure of lack of fit in time series models. http://dx.doi.org/10.1093/biomet/65.2.297. Biometrika, 65(2), 297-303.

MAIA, A. L. S.; CRIBARI-NETO, F. (2006). Dinâmica inflacionária brasileira: resultados de autorregressão quantílica. http://dx.doi.org/10.1590/S0034-71402006000200003. Revista Brasileira de Economia, 60(2), 153-165.

MANDELBROT, B. (1963). The variation of certain speculative prices. http://dx.doi.org/10.1086/294632. The Journal of Business, 36(4), 394-419.

MILANI, B.; CERETTA, P. S.; MULLER, F. M.; RIGHI, M. B. (2014). Emerging market return pricing: An intertemporal and interquantile approach. http://dx.doi.org/10.5755/j01.ee.25.4.5205. Inzinerine Ekonomika, v. 25, p. 387-394.

NETO, C. A. V. (2010). Administração de risco de derivativos no Brasil - mercados de bolsa e de balcão. In: M.G.P. GARCIA; F. GIAMBIAGI, Risco e regulação. 3 ed. Rio de Janeiro, Elsevier p. 275-291.

OSBORNE, M. F. M. (1959). Brownian motion in the stock market. http://dx.doi.org/10.1287/opre.7.2.145. Operations Research, 7(2), 145-173.

QIU, J.; SMITH, B. F. (2007). A nonlinear quantile regression test of the pecking order model. Working Paper, 32 p.

ROBERTS, H. (1967). Statistical versus clinical prediction of the stock market. Working Paper, CRSP University of Chicago.

ROSSEFF, M. S.; KINNEY, W. R. (1976). Capital market seasonality: The case of stock returns. http://dx.doi.org/10.1016/0304-405X(76)90028-3. Journal of Financial Economics, 3(4), 379-402.

SAMUELSON, P. (1965). Proof that properly anticipated prices fluctuate randomly. Industrial Management Review, 6(2), 41-49.

STIGLITZ, J. E. (1992). Capital markets and economic fluctuations in capitalist economies. http://dx.doi.org/10.1016/0014-2921(92)90084-A. European Economic Review, 36(2/3), 269-306.

TAN, P. P.; GALAGEDERA, D. U. A.; MAHARAJ, E. A. (2012). A wavelet based investigation of long memory in stock returns. http://dx.doi.org/10.1016/j.physa.2011.12.007. Physica A, 391(7), 2330-2341.

VAN HORNE, J. C. (1998). Financial management and policy. 11 ed. New Jersey, Prentice Hall, 658 p.

VERONESI, P. (1999). Stock market overreactions to bad news in good times: A rational expectations equilibrium model. http://dx.doi.org/10.1093/rfs/12.5.975. The Review of Financial Studies, 12(5), 975-1007.

WATCHTEL, S. B. (1942). Certain observation on seasonal movements in stock prices. Journal of Business, 15(2), 184-193.

WHITE, H. (1980). A heteroskedasticity-consistent covariance matrix estimator and a direct test for heteroskedasticityhttp://dx.doi.org/10.2307/1912934. Econometrica, 48(4), 817-838.

WORKING, H. (1934). A random-difference series for use in the analysis of time series. http://dx.doi.org/10.1080/01621459.1934.10502683. Journal of the American Statistical Association, 29(185), 11-24.

WYSS, R. (2004). Measuring and predicting liquidity in the stock market. Dissertation der Universität St. Gallen, 211 p.

YAO, J.; GAO, J.; ALLES, L. (2005). Dynamic investigation into the predictability of Australian industrial stock returns: Using financial and economic information. http://dx.doi.org/10.1016/j.pacfin.2004.08.002. Pacific-Basin Finance Journal, 13(2), 225-245.

YEH, Y.; LEE, T. (2000). T he interaction and volatility asymmetry of unexpected returns in the greater China stock markets. http://dx.doi.org/10.1016/S1044-0283(00)00014-4. Global Finance Journal, 11(1/2), 129-149.