Cointegracao e previsibilidade de abordagens VECM para o Ibovespa.
| Autor | Pereira, Marcos Vinicius Lopes |
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Introducao
A importancia de se realizar uma previsao, a partir dos determinantes dinamicos de um dado fenomeno, esta vinculada com o interesse de se obter elementos que permitam tomar acoes corretivas e/ou preventivas de modo a tentar amplificar impactos desejados e a atenuar os indesejados nas variaveis previstas. O estudo e aplicacao de previsoes e comum em campos cientificos relativos a Financas e Economia, especialmente quando o tema abordado refere-se ao mercado financeiro. A analise, modelagem e consequente previsao de indices de capitalizacao do mercado, como o Ibovespa, pode indicar direcoes para propiciar seu crescimento alem de validar teorias que descrevam seu funcionamento.
Para se estabelecer uma ciencia sobre o estudo do comportamento do mercado de acoes e necessario criar um arcabouco teorico, sistematizado, de forma a ser possivel realizar analises e obter previsoes sobre o seu comportamento. Neste sentido, devemos anteriormente esclarecer que estamos lidando com processos estocasticos e portanto tais analises e previsoes sao de carater estatistico, ou seja, o comportamento medio observado ou esperado. O interesse em analisar modelos preditivos no mercado de acoes visa compreender ate que ponto as hipoteses subjacentes, por eles levantadas, se sustentam quando confrontadas com uma analise empirica dos dados. A validacao ou nao de tais hipoteses permitem o estabelecimento de sistematizacoes teoricas que fundamentem uma ciencia da econometria.
A modelagem parametrica, utilizada para fins de previsao, apresenta flexibilidade na escolha do tipo de estrutura do modelo, das variaveis envolvidas e dos metodos de estimacao. Entretanto, tem-se dificuldades relativas a quantidade e significancia dos parametros, a garantia dos pressupostos dos metodos de estimacao, ao poder explicativo do modelo e a capacidade preditiva em testes fora-da-amostra.
O objetivo geral e determinar se existe relacao entre variaveis macroeconomicas e financeiras com a evolucao da serie temporal do indice Bovespa (Ibovespa). Como objetivos especificos ou secundarios serao avaliadas as propriedades estatisticas e capacidade preditiva de modelos; e analisar se existe relacao de longo prazo, curto prazo ou ambas, considerando variaveis propostas na literatura. O enfoque sera dado na verificacao dos pressupostos da etapa de estimacao e ao desempenho preditivo dos modelos. A abordagem escolhida emprega o uso de um modelo autorregressivo multivariado, denominado modelo vetor de correcao de erros, do ingles Vector Error Correction Model (VECM) (Granger, 1981; Hendry, 1986; Granger, 1986; Engle e Granger, 1987). Utilizam-se, para tal modelagem, variaveis macroeconomicas, commodities e indices de mercado sugeridos pela literatura (Groppo, 2004; Pimenta Junior e Higuchi, 2008; da Silva Junior et al., 2011; da Silva e Coronel, 2012; Vartanian, 2012; Passos et al., 2013).
E importante ressaltar que, no contexto do VECM, tem-se que os resultados terao seu alicerce em testes de raiz unitaria. Entretanto, e sabido que os efeitos de heteroscedasticidade condicional tendem a gerar rejeicao exagerada em testes de raiz unitaria (Kim e Schmidt, 1993) e a enfraquecer as relacoes de cointegracao (Wong et al., 2005). A fim de tentar minimizar tais problemas optou-se pela utilizacao de testes de raiz unitaria e cointegracao baseados em tecnicas de wild bootstrap (Cavaliere e Taylor, 2009; Cavaliere et al., 2014).
Dentre as variaveis sugeridas para a modelagem do Ibovespa escolheuse: o risco Brasil, a taxa de cambio do Dolar, a taxa de juros Selic, indices de inflacao brasileira, o indice de producao industrial, o preco internacional do petroleo, indices do mercado norte-americano e um indice internacional de commodities. Adicionalmente, como inovacao, foi avaliada a influencia do preco de contratos futuros do Ouro. Justifica-se a escolha do Ouro por nao ter sido utilizado anteriormente, nesse mesmo contexto, e em funcao de ser uma das commodities mais negociadas na bolsa de Nova Iorque (CME Group, 2018). Hauptfleisch et al. trazem evidencias de que a bolsa de Nova Iorque define o preco internacional do ouro, mesmo nao sendo o maior mercado em volume de transacoes. Alem disso, o impacto de turbulencias economicas, nacionais e internacionais, foi controlado com o auxilio de variaveis dummies exogenas: ciclos recessivos no Brasil e nos Estados Unidos e periodo eleitoral brasileiro.
Ao se tratar de mercados financeiros tem-se a hipotese de mercado eficiente, do ingles Efficient Market Hypothesis (EMH) (Fama, 1970, 1991). De acordo com a EMH, a previsibilidade de series de precos do mercado de acoes nao e possivel a partir de dados historicos. Segundo Granger (1986), caracteristicas presentes em series temporais, como por exemplo a cointegracao, sao descartadas em cenarios relativos a EMH. A utilizacao da abordagem VECM pressupoe presenca de cointegracao entre as series temporais que serao modeladas. A cointegracao e uma propriedade relativa a uma colecao de series temporais que sao integradas de ordem d, ou 1(d), e possuem uma combinacao linear que gere outra serie com ordem de integracao inferior a d. O posicionamento de Granger (1986) induz a conclusao de que a existencia de cointegracao, em um mercado especulativo, possa gerar oportunidades de arbitragem. Granger (1988), posteriormente, explica que ao olhar literalmente os conceitos tem-se que a cointegracao e relacionada ao equilibrio de longo prazo, ao passo que a causalidade na media, e relacionada a previsao de curto prazo. Portanto, para um par de series ter um equilibrio atingivel, deve haver alguma causalidade entre elas para fornecer a dinamica necessaria. Entretanto, trabalhos como os de Campbell e Shiller (1987), Johansen e Swensen (1999), Sweeney (2003) e Dwyer Jr e Wallace (1992) argumentam que a cointegracao e condizente com a eficiencia e expectativas racionais.
Ao considerar-se a perspectiva do mercado brasileiro e o contexto de possiveis conflitos entre eficiencia de mercado e cointegracao/causalidade, alem de suas implicacoes, e que a contribuicao deste trabalho se insere. E realizado um comparativo entre modelos quanto a sua capacidade de atender pressupostos relativos as caracteristicas presentes nos residuos (ausencia de autocorrelacao, normalidade e homoscedasticidade), quanto a presenca ou nao de cointegracao entre as variaveis escolhidas, quanto ao poder explicativo do modelo ou ate mesmo se as relacoes entre as variaveis indicam capacidade preditiva.
Foi verificado que, em geral, os modelos avaliados nao conseguiram atender aos pressupostos, possuem baixo poder explicativo e nao apresentaram relacao significativa entre o Ibovespa e as variaveis dependentes. Tal constatacao nao contradiz a EMH, entretanto, foram identificadas relacoes de longo prazo (cointegracao) entre o Ibovespa e as variaveis dependentes quando o processo de estimacao e auxiliado por informacoes oriundas de ciclos recessivos e do periodo eleitoral brasileiro. Sao observados indicios de que relacoes de longo prazo possam existir sem necessariamente violar a EMH pois nao foi detectada capacidade preditiva fora da amostra, no curto prazo, para nenhum dos modelos testados apesar disso ocorrer dentro da amostra para 1 ou 2 meses a frente. Os resultados estao de acordo com a coexistencia da EMH e series cointegradas como pode ser verificado em outros trabalhos empiricos da literatura (Sohel Azad, 2009; Narayan et al., 2010; Ohemeng et al., 2016). Na literatura, verifica-se que a presenca de cointegracao, em series do mercado financeiro, nao implica em previsibilidade de precos ou mesmo em oportunidades de arbitragem. Contudo, sao identificadas interferencias das relacoes de longo prazo sobre a diversificacao de portfolios (Byers e Peel, 1993; Allen e Macdonald, 1995; Smith, 2002; Lucey e Tully, 2006; D'Ecclesia e Costantini, 2006; Nogueira e Lamounier, 2008).
Este artigo e organizado da seguinte maneira: Secao 2 apresenta a fundamentacao teorica e trabalhos relacionados. A metodologia adotada, referente a proposta de modelagem, a amostra e variaveis escolhidas, aos testes de diagnostico e as analises associadas sao descritos na Secao 3. Os resultados empiricos provenientes dos testes de diagnostico e das analises que foram obtidas sao expostos na Secao 4. Finalmente, as conclusoes, limitacoes e propostas de continuidade sao expostas na Secao 5.
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Referencial teorico
O foco da presente secao e o de revisitar trabalhos que tenham utilizado modelos multivariados de series temporais relativos a indices de mercado similares ao Ibovespa. Inicialmente sera dada atencao, de carater introdutorio, a modelagens relativas ao processo de formacao de precos no mercado de acoes (precificacao) e as possiveis associacoes com modelos de series temporais. Apos isso, serao revisitados trabalhos que se utilizaram de modelos de vetores autorregressivos (VAR), originalmente propostos por Sims (1980), e de vetor de correcao de erros (VECM) com aplicacoes internacionais e nacionais. Ao final serao apresentadas discussoes relativas aos efeitos da cointegracao em mercados especulativos e quais os seus impactos detectados em relacao a eficiencia de mercado.
2.1 Modelagem da formacao de precos
Dentro do contexto de formacao de precos (ou retornos) no mercado de acoes, tem-se uma corrente de pesquisa que considera o pressuposto de que retornos de ativos financeiros sejam oriundos de um processo estocastico ("jogo justo") e consequentemente os precos devem seguir um passeio aleatorio, do ingles Random Walk (RW) (Bachelier, 1900; Fama, 1965b,a; Samuelson, 1965). Tem-se nessa teoria um dos fundamentos para a construcao da hipotese de mercado eficiente, do ingles Efficient Market Hypothesis (EMH). A EMH foi proposta por Fama (1970, 1991) e em sua essencia considera que os precos dos ativos financeiros, em qualquer ponto no tempo, "refletem plenamente" as informacoes disponiveis. A EMH, em sua "forma fraca", pressupoe que o...
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