Estudos de Eventos Prof. Eduardo Pontual Ribeiro.

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1 Estudos de Eventos Prof. Eduardo Pontual Ribeiro

2 Prof. Eduardo Pontual Ribeiro - Estudos de Eventos2 Estudos de Eventos e Avaliação de Crédito (Ratings) I. Estudos de Eventos I.1. Fluxo de informações e a Hipótese de Mercados Eficientes; I.2. Risco e retorno esperado em ações (CAPM); I.3. Passos para o estudo de eventos.

3 I – Estudos de Eventos

4 Prof. Eduardo Pontual Ribeiro - Estudos de Eventos4 I. Estudos de Eventos Definição: metodologia para testar empiricamente se certo acontecimento (evento) influencia o mercado de ativos (ações). Contexto: hipótese de eficiência de mercado

5 Prof. Eduardo Pontual Ribeiro - Estudos de Eventos5 I.1 Estudos de Eventos – Hipótese de Mercados Eficientes Hipótese de eficiência de mercado (HEM): Se o mercado é eficiente, toda a informação disponível sobre os ativos é usada pelos agentes rapidamente. Os preços dos ativos refletem as expectativas de seu valor presente (dividendos e valor de revenda) e não há maneira de obter lucros acima do normal de modo permanente.

6 Prof. Eduardo Pontual Ribeiro - Estudos de Eventos6 I.1 Estudos de Eventos – Hipótese de Mercados Eficientes Três tipos da HEM: a)Forma fraca: retornos são imprevisíveis. b)Forma semi-forte: preços refletem toda informação disponível publicamente. c)Forma forte: preços refletem toda a informação pública e privada (inside information / informação privilegiada).

7 Prof. Eduardo Pontual Ribeiro - Estudos de Eventos7 I.1 Estudos de Eventos – Hipótese de Mercados Eficientes a) Forma fraca da HEM: Preços refletem toda a informação histórica disponível. Melhor previsor do preço amanhã é o preço de hoje. (“melhor” no sentido de menor erro de previsão) P t = P t-1 + retorno esperado + choques imprevisíveis

8 Prof. Eduardo Pontual Ribeiro - Estudos de Eventos8 a)Forma fraca da HEM: P t = P t-1 +  +  t  P t = R t =  +  t Também conhecida como hipótese do passeio aleatório (random walk). Testes empíricos tratam das ditas anomalias de mercado, como efeito fim de semana e outros. Testes empíricos mostram que anomalias existem, mas têm pouco efeito prático (“não dá para ganhar dinheiro explorando as anomalias, dados erros de previsão e custos de transação” RWJ, cap.13) I.1 Estudos de Eventos – Hipótese de Mercados Eficientes

9 Prof. Eduardo Pontual Ribeiro - Estudos de Eventos9 I.1 Estudos de Eventos – Hipótese de Mercados Eficientes b) Forma semi-forte da HEM: preços refletem toda informação disponível publicamente. Agentes usam toda a informação disponível, como histórico das ações, informações contábeis e financeiras, notícias e expectativas de mercado na sua tomada de decisão, esgotando possibilidades de arbitragem.

10 Prof. Eduardo Pontual Ribeiro - Estudos de Eventos10 I.2 Estudos de Eventos – retornos esperados e risco Medindo retornos anormais: Definição: RA t =  t, tal que |  t | >k t Onde  t = R t – E[R t |I t ] E[R t |I t ] é o retorno esperado, dada a informação disponível até o período t, e k t é um limite a partir do qual consideramos o retorno anormal.

11 Prof. Eduardo Pontual Ribeiro - Estudos de Eventos11 I.2 Estudos de Eventos – retornos esperados e risco Medindo retornos esperados: -o retorno esperado de um ativo depende de seu risco e fundamentos. -Mas diante da possibilidade de diversificação, apenas a parte do risco (volatilidade) do ativo que não pode ser diluído pela diversificação é remunerado pelo mercado.

12 Prof. Eduardo Pontual Ribeiro - Estudos de Eventos12 I.2 Estudos de Eventos – retornos esperados e risco Decomposição do risco (volatilidade) de um ativo:

13 Prof. Eduardo Pontual Ribeiro - Estudos de Eventos13 I.2 Estudos de Eventos – retornos esperados e risco A medida que temos uma carteira mais diversificada, o risco relevante de um ativo é aquele associado ao resto da carteira, chamado de risco de mercado ou não diversificável. Este risco depende do grau de associação entre o comportamento do ativo e do mercado (ou carteira).

14 Prof. Eduardo Pontual Ribeiro - Estudos de Eventos14 I.2 Estudos de Eventos – retornos esperados e risco CAPM (Capital Asset Pricing Model): Teoria que especifica que, sob certas hipóteses, o retorno esperado de um ativo i é dado por E[R i |I t ] = R f +  i (R mt – R f ) onde R f é o retorno de um ativo sem risco, R mt o retorno de mercado e  i o beta do ativo.

15 Prof. Eduardo Pontual Ribeiro - Estudos de Eventos15 I.2 Estudos de Eventos – retornos esperados e risco CAPM (Capital Asset Pricing Model):  i = Cov(R i R m ) / V(R m ) Ou,  i =  dp(R i ) / dp(R m ) onde  é o coeficiente de correlação entre o mercado e o ativo, Cov(R i R m ) a covariância entre o ativo e o mercado, V(R m ) a variância dos retornos do mercado, V(R i ) a variância dos retornos do ativo, e dp(R) seus respectivos desvios padrões.

16 Prof. Eduardo Pontual Ribeiro - Estudos de Eventos16 I.2 Estudos de Eventos – retornos esperados e risco O beta pode ser calculado a partir do modelo de mercado R it =  +  i R mt +  t Baseado em uma amostra de retornos. O mercado é usualmente medido pelo índice Ibovespa (ou S&P500 nos EUA).

17 Prof. Eduardo Pontual Ribeiro - Estudos de Eventos17 I.3 Estudos de Eventos – passos para o estudo de eventos A)Definir o evento de interesse; B)Definir a janela temporal do evento (período de tempo em que o evento ocorre); C)Definir uma janela temporal para estimação do modelo de retornos esperados. D)Cálculo dos retornos anormais e teste estatístico.

18 Prof. Eduardo Pontual Ribeiro - Estudos de Eventos18 I.3 Estudos de Eventos – passos para o estudo de eventos A)Definir o evento de interesse; B)Definir a janela temporal do evento; Onde [T 0,..., T 1 ) é a janela de estimação [T 1,..., T 2 ) é a janela do evento e [T 2,..., T 3 ) é a janela pós-evento

19 Prof. Eduardo Pontual Ribeiro - Estudos de Eventos19 I.3 Estudos de Eventos – passos para o estudo de eventos C) Definir uma janela temporal para estimação do modelo de retornos esperados. A estimação dos retornos esperados pode ser feito de diferentes formas, usando dados de [T 0,...,T 1 ) : i.Média simples dos retornos ii.Modelo de mercado com  =0 e  =1, isto é E[R i |I t ] = R mt iii.Modelo de mercado estimado E[R i |I t ] = a + b R mt

20 Prof. Eduardo Pontual Ribeiro - Estudos de Eventos20 I.3 Estudos de Eventos – passos para o estudo de eventos D) Cálculo dos retornos anormais e teste estatístico i.Retorno anormal: e it = R it – E[R i |I t ], para [T 1,...,T 2 ) = R it – a + b R mt ii. Teste estatístico: se não há retornos anormais, E(e it )=0 e V(e it )=   2 (1+P t ) onde   2 representa a volatilidade histórica dos retornos em excesso, e P t =x t (X´X) -1 x t ´. Em geral, se supõe e it ~N(0,   2 (1+P t ))

21 Prof. Eduardo Pontual Ribeiro - Estudos de Eventos21 I.3 Estudos de Eventos – passos para o estudo de eventos D) Como teste implícito é de média, usando teorias de estatística básica, temos Onde a média dos retornos anormais é calculada durante a janela de eventos  [T 1,...,T 2 ), n = T 2 –T 1. Na literatura também é calculado o CAR=   e it que tem variância V(CAR)=   V(e t ) 2.

22 Prof. Eduardo Pontual Ribeiro - Estudos de Eventos22 I.3 Estudos de Eventos – passos para o estudo de eventos D) De modo alternativo, o teste de eventos pode ser realizado para várias empresas (e vários períodos), calculando-se então o CÄR= m -1  i CAR i, i=1,..,m que tem variância V(CÄR)=m -2  i V(CAR) i

23 Prof. Eduardo Pontual Ribeiro - Estudos de Eventos23 I.3 Estudos de Eventos – passos para o estudo de eventos D) Outro modo de testar a presença de retornos anormais é verificar se o beta da ação muda após o evento. Com isto o teste da relevância do evento passa a ser um teste de quebra estrutural da regressão (teste de Chow / Chow forecast test).

24 Prof. Eduardo Pontual Ribeiro - Estudos de Eventos24 I.3 Estudos de Eventos – passos para o estudo de eventos Cuidados importantes na elaboração de um estudo de eventos 1)Notícias chegam no mercado a todo instante. Como isolar o efeito do evento em estudo? 2)Mercado antecipa o evento? 3)Amostras viesadas e/ou autoseleção das empresas.

25 Prof. Eduardo Pontual Ribeiro - Estudos de Eventos25 I.3 Estudos de Eventos – exemplo Exemplo: Compra da Inco, Ltd. em 24/10/2006. Arquivo Excel. Cuidados: comportamento anormal na janela anterior ao evento.

26 Prof. Eduardo Pontual Ribeiro - Estudos de Eventos26 Referências CAMPBELL, J., LO, A. e MACKINLAY, A.C., The Econometrics of Financial Markets. Princeton:Princeton University Press, 1997 (cap. 4)