Relations between serial correlation and volatility: is there a LeBaron effect in Brazil?/Relacoes entre correlacao serial e volatilidade: existe o efeito LeBaron no Brasil?
| Autor | Ely, Regis Augusto |
| Cargo | Articulo en portugues |
-
Introducao
O estudo das propriedades estatisticas das series temporais financeiras leva a conclusao de que entre as principais variaveis que definem o comportamento dos retornos acionarios estao a correlacao serial e a volatilidade, sendo ambas extensivamente examinadas na literatura (Fama & French, 1988, Chordia et al., 2008, Campbell & Hentschel, 1992, Ang et al., 2006).
Em um mercado com eficiencia informacional, as mudancas de precos nao podem ser previstas, sendo que os precos dos ativos comportam-se como um passeio aleatorio, onde a melhor previsao possivel e a observacao imediatamente anterior (Samuelson, 1965). Nesse caso, podemos demonstrar que os retornos sao serialmente nao correlacionados. Logo, a correlacao serial e uma medida de extrema importancia para mensurar a eficiencia e a possibilidade de arbitragem em mercados financeiros.
Como a literatura tem demonstrado, retornos acionarios tendem a ser pouco previsiveis devido ao fato de apresentarem baixo grau de correlacao serial (Pesaran & Timmermann, 1995). Entretanto, a variancia condicional dos retornos, ou volatilidade, e altamente previsivel, sendo caracterizada pela persistencia e por sua distribuyo apresentar caudas espessas (Engle, 1982, Liu et al., 1999). Esse fato faz com que a estimacao e a previsao da volatilidade sejam instrumentos essenciais para o gerenciamento de risco de portfolios de ativos.
O estudo da relacao entre correlacao serial e volatilidade pode contribuir para entender a influencia da volatilidade no mecanismo de formacao de precos. A estimacao da correlacao serial impoe dificuldades para essa analise devido ao fato de necessitarmos de observacoes com a mesma frequencia da estimativa da volatilidade. Por isso talvez esse tema nao tenha sido tao frequente na literatura, sendo LeBaron (1992) quem primeiramente encontrou uma relacao solida entre essas variaveis, concluindo que as previsoes de volatilidade sao negativamente relacionadas a correlacao serial de primeira ordem, o chamado efeito LeBaron.
Este artigo investiga a ligacao entre essas variaveis para o mercado acionario brasileiro utilizando retornos do indice Ibovespa. Primeiramente incluimos um efeito autocorrelacao no modelo EGARCH para verificarmos a existencia do efeito LeBaron nos retornos deste indice. Em um segundo momento, estendemos as conclusoes de LeBaron para ordens mais altas de correlacao serial atraves da utilizacao de uma estatistica de razao de variancia onde a defasagem e calculada endogenamente. Para isso, tambem estimamos a volatilidade atraves de um modelo autorregressivo generalizado exponencial com heteroscedasticidade condicional (EGARCH), amplamente aplicado para modelar a variancia condicional de ativos financeiros (Nelson, 1991). Obtemos as estimativas com o intuito de responder as seguintes perguntas: 1) Existe o efeito LeBaron no mercado acionario brasileiro? 2) A volatilidade afeta significativamente as correlates seriais de ordens mais altas dos retornos do Ibovespa? 3) Quais os efeitos da crise de 2008 nessas relacoes?
O artigo aborda um tema ainda nao estudado pela literatura no Brasil, contribuindo para o entendimento do mecanismo de formacao de precos no mercado acionario. Os resultados tem importantes implicacoes praticas para o gerenciamento de risco de carteiras de ativos, podendo auxiliar na identificacao de padroes de previsibilidade atraves de estrategias que explorem a relacao entre as duas medidas estatisticas estudadas, uma vez que a evidencia de correlacao serial negativa em momentos de alta volatilidade pode indicar o melhor meio de rebalancear as carteiras em momentos criticos do mercado acionario. Do ponto de vista teorico, encontramos relacoes que dao suporte a modelos teoricos de financas comportamentais, como o modelo de feedback trading de Sentana & Wadhwani (1992), alem de identificar a ocorrencia de outros fatos estilizados no mercado brasileiro. Do ponto de vista empirico, estendemos os resultados de LeBaron (1992) para o mercado acionario brasileiro e para ordens de correlacao serial mais altas. Os resultados tambem ajudam a explicar o fenomeno encontrado por Bianco et al. (2009) em que a volatilidade nao esperada esta positivamente relacionada com a correlacao serial.
O artigo esta estruturado em cinco secoes. Na secao 2 ha uma breve revisao da literatura sobre as contribuicoes teoricas e empiricas relacionadas a volatilidade e a correlacao serial. Na secao 3 descrevemos os dados e elaboramos a metodologia utilizada no trabalho. Os resultados sao apresentados na secao 4 e as conclusoes na secao 5.
-
Revisao de Literatura
A literatura sobre o comportamento de retornos de ativos em mercados financeiros tem explorado topicos como reversao a media (Lehmann, 1990, Ferreira & Santa-Clara, 2011), efeito calendario (French, 1980, Doyle & Chen, 2009), heteroscedasticidade condicional (Nelson, 1991, Silvennoinen & Terasvirta, 2009), estatisticas de razao de variancia (Lo & MacKinlay, 1988, Kim, 2009), nao-linearidades (Scheinkman & LeBaron, 1989, Corradi et al., 2012), entre outros. Em geral, mercados emergentes tendem a apresentar possibilidades de arbitragem de ganhos maiores do que em mercados desenvolvidos, podendo ser encontradas algumas evidencias mais fortes de previsibilidade (Chang et al., 2004).
O principal indicativo da possibilidade de previsao e a existencia de correlacao serial dos retornos. Para testar essa hipotese, foram construidas estatisticas que exploram algumas propriedades basicas de um passeio aleatorio, como razoes de variancia e testes de Portmanteau. O teste de razao de variancia inicialmente proposto por Lo & MacKinlay (1988) e Cochrane (1988) sofreu diversas mudancas com o intuito de melhorar sua potencia e poder perante amostras pequenas (Chen & Deo, 2006) e automatizar o processo de escolha das defasagens (Choi, 1999). O mesmo ocorreu com testes de Portmanteau, mais especificamente o teste de autocorrelacao de Ljung-Box (Escanciano & Lobato, 2009).
Modelos com heteroscedasticidade condicional surgiram com os trabalhos de Engle (1982) e Bollerslev (1986) com o intuito de explicar a aglomeracao dos retornos em torno de algumas poucas observacoes mais significativas. Uma serie de aprimoramentos nos modelos iniciais foram propostos, como os modelos EGARCH (Nelson, 1991), GJR-GARCH (Glosten et al., 1993), TGARCH (Zakoian, 1994), modelos de mudanca de regime (Cai, 1994, Hamilton & Susmel, 1994), entre outros. A volatilidade, medida como a variancia condicional, passou a ser vista como um processo altamente autorregressivo e com aglomeracoes.
A relacao entre volatilidade e retornos acionarios tem sido objeto de investigacao na literatura especializada (Ang et al., 2006), sendo a ligacao com a correlacao serial primeiramente abordada no modelo de feedback trading proposto por Sentana & Wadhwani (1992). Nesse modelo existem dois tipos de investidores: mean-variance traders e feedback traders. A funcao de demanda do segundo tipo de investidor e relacionada a retornos passados, sendo ela crescente se os investidores seguem uma estrategia de feedback positivo, ou momentum (investindo em acoes com bons rendimentos passados), e decrescente se eles adotam uma estrategia de feedback negativo, ou contrarian (investem em acoes com baixos retornos no passado). Sentana & Wadhwani (1992) mostraram que no equilibrio, a correlacao serial e uma funcao decrescente (crescente) da volatilidade se os investidores seguem uma estrategia de momentum (contrarian).
Na literatura empirica, LeBaron (1992) foi quem primeiro estudou a ligacao entre essas variaveis para retornos diarios e semanais do mercado acionario nos Estados Unidos. Ele encontrou uma relacao negativa entre correlacao serial e volatilidade utilizando um modelo autorregressivo exponencial em conjunto com um modelo GARCH para estimacao dos retornos (EAR-GARCH), dando suporte empirico ao modelo de feedback trading. Sentana & Wadhwani (1992) encontraram resultados semelhantes para dados diarios de indices agregados nos Estados Unidos. Koutmos (1997) estendeu esses resultados para outros mercados de paises desenvolvidos utilizando uma metodologia similar a de LeBaron. Em trabalhos mais recentes, Venetis & Peel (2005) encontraram relacao negativa entre volatilidade e correlacao serial em tres mercados internacionais, enquanto Chang (2009), utilizando dados a partir de 1998, observou o mesmo resultado entre essas variaveis em Taiwan. Para dados intradiarios, Bianco et al. (2009) confirmaram o efeito encontrado por LeBaron, apesar de relatarem uma relacao positiva da correlacao serial com a volatilidade nao esperada.
A literatura brasileira ainda carece de estudos que complementem o conhecimento sobre as relacoes existentes entre as variaveis do mercado financeiro. Mais especificamente, a relacao entre volatilidade e correlacao serial para ativos do mercado acionario brasileiro e ainda desconhecida, motivando a pesquisa na area.
-
Metodologia
Na secao 3.1 descrevemos os dados amostrais em ambas as frequencias diaria e semanal. Para estimarmos a correlacao serial, utilizamos uma estatistica de razao de variancia que escolhe a defasagem endogenamente, apresentada na secao 3.2. O modelo com heteroscedasticidade condicional utilizado na estimacao da volatilidade e descrito na secao 3.3. Primeiramente, elaboramos um modelo EGARCH com efeito autocorrelacao na secao 3.4, utilizado para testar a existencia do efeito LeBaron no mercado acionario brasileiro. Em uma segunda etapa, estudamos as correlacoes entre as medidas de volatilidade e razao de variancia atraves dos modelos apresentados nas secoes 3.5 e 3.6.
3.1 Dados
Utilizamos o indice Ibovespa nominal nas frequencias diaria e semanal durante o periodo de fevereiro de 1999 a dezembro de 2011. A escolha do Ibovespa deve-se ao fato de ele ser o mais importante indicador do desempenho medio das cotacoes do mercado de acoes brasileiro. O periodo de janeiro de 1999 coincide com a flexibilizacao da...
Para continuar a ler
PEÇA SUA AVALIAÇÃOCOPYRIGHT GALE, Cengage Learning. All rights reserved.
