Estudos de Eventos Prof Eduardo Pontual Ribeiro Estudos

Estudos de Eventos Prof. Eduardo Pontual Ribeiro Estudos de Eventos

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. Prof. Eduardo Pontual Ribeiro Estudos de Eventos 2

I – Estudos de Eventos Prof. Eduardo Pontual Ribeiro Estudos de Eventos

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 Prof. Eduardo Pontual Ribeiro Estudos de Eventos 4

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. Prof. Eduardo Pontual Ribeiro Estudos de Eventos 5

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

I. 1 Estudos de Eventos – Hipótese de Mercados Eficientes a) Forma fraca da HEM: n n 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) Pt= Pt-1 + retorno esperado + choques imprevisíveis Prof. Eduardo Pontual Ribeiro Estudos de Eventos 7

I. 1 Estudos de Eventos – Hipótese de Mercados Eficientes a) Forma fraca da HEM: Pt= Pt-1 + a + et DPt = R t = a + et 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) Prof. Eduardo Pontual Ribeiro Estudos de Eventos 8

I. 1 Estudos de Eventos – Hipótese de Mercados Eficientes b) Forma semi-forte da HEM: n n 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. Prof. Eduardo Pontual Ribeiro Estudos de Eventos 9

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

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. Prof. Eduardo Pontual Ribeiro Estudos de Eventos 11

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

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). Prof. Eduardo Pontual Ribeiro Estudos de Eventos 13

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[Ri |It] = Rf + bi(Rmt – Rf) onde Rf é o retorno de um ativo sem risco, Rmt o retorno de mercado e bi o beta do ativo. Prof. Eduardo Pontual Ribeiro Estudos de Eventos 14

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

I. 2 Estudos de Eventos – retornos esperados e risco O beta pode ser calculado a partir do modelo de mercado Rit = a + bi Rmt + et Baseado em uma amostra de retornos. O mercado é usualmente medido pelo índice Ibovespa (ou S&P 500 nos EUA). Prof. Eduardo Pontual Ribeiro Estudos de Eventos 16

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

I. 3 Estudos de Eventos – passos para o estudo de eventos A) B) Definir o evento de interesse; 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 Prof. Eduardo Pontual Ribeiro Estudos de Eventos 18

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 a=0 e b=1, isto é E[Ri |It] = Rmt iii. Modelo de mercado estimado E[Ri |It] = a + b Rmt Prof. Eduardo Pontual Ribeiro Estudos de Eventos 19

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

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=[T 1, . . . , T 2), n= T 2–T 1. Na literatura também é calculado o CAR=Steit que tem variância V(CAR)=St. V(et)2. Prof. Eduardo Pontual Ribeiro Estudos de Eventos 21

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 S i CARi, i=1, . . , m que tem variância V(CÄR)=m-2 Si. V(CAR)i Prof. Eduardo Pontual Ribeiro Estudos de Eventos 22

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). Prof. Eduardo Pontual Ribeiro Estudos de Eventos 23

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. Prof. Eduardo Pontual Ribeiro Estudos de Eventos 24

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. Prof. Eduardo Pontual Ribeiro Estudos de Eventos 25

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