Stock lending market, short-selling restrictions, and the cross-section of returns

• Autor(a) principal: Mota, Lira Rocha da
• Data de Publicação: 2017
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: eng
• Título da fonte: Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)
• Texto Completo: https://hdl.handle.net/10438/24811
• topic: Short-selling restrictions; Cross-section of returns; Economia; Mercado financeiro; Investimentos; Empréstimo de títulos; Venda a descoberto (Finanças)

Essa tese é composta por três capítulos. O primeiro capítulo é dedicado a estudar o impacto causal de restrições de venda a descoberto sobre retorno de ações. A base de dados utilizada neste trabalho possui todas as transações de aluguel de ações que aconteceram no Brasil no período de Janeiro de 2007 até Junho de 2013. Uma oportunidade de arbitragem fiscal sobre o recebimento de Juros de Capital Próprio (possível até o final de 2015) gera uma variação exógena na taxa de aluguel. Os resultados mostram um aumento médio de 73% das taxas de aluguel em contratos especulativos que é exógeno às características da ação, que por sua vez, causa um retorno acumulado anormal de 0.38% nos oito dias úteis pós a data de ex-dividendo. No segundo capítulo, a mesma base de dados é utilizada para documentar que a opacidade do mercado de balcão, no qual os contratos de aluguel de ações são transacionados, gera dispersão da taxa e aluguel. Os principais resultados são 1. a medida de dispersão de preço é o melhor preditor de retornos quando comparada com medidas tradicionais na literatura relacionadas a venda descoberto: taxa de aluguel média, “short-interest” e “days to cover”; 2. uma nova versão de “short-premium” representada por um portfólio long-short formando com base na dispersão da taxa de aluguel apresenta retorno médio mensal de 1.03% acima do CDI e 0.76% alpha sobre quatro fatores. Finalmente, o terceiro capítulo desafia a prática comum na literatura de formar fatores de risco baseado em características das ações. Neste capítulo é introduzido um método para fazer previsão de covariâncias com alto poder estatístico. Usando esse método é possível construir portfólios que capturam o prêmio associado a característica, mas que faz o "hedge" de grande parte do risco associado ao fator. Quando essa metodologia é aplicada aos cinco-fatores de Fama e French (2015), é possível construir um portfólio ortogonal aos fatores com Sharpe-ratio de 0.84.