Inclusão e exclusão no FTSE4Good Index Series : análise do impacto no preço das ações

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Farinha, Tiago da Silva Braga
Data de Publicação: 2012
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/1822/23469
Resumo: Dissertação de mestrado em Finanças
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spelling Inclusão e exclusão no FTSE4Good Index Series : análise do impacto no preço das ações336.76Dissertação de mestrado em FinançasO presente estudo tem como objetivo avaliar a reação do mercado acionista à inclusão e exclusão das empresas nos índices da FTSE4Good entre setembro de 2005 e março de 2010. A metodologia de estudos de evento foi selecionada e posteriormente aplicada. As inferências estatísticas foram realizadas através da aplicação de testes paramétricos e não paramétricos. Os testes realizados foram aplicados a uma amostra total de 326 eventos, dos quais 208 são eventos de inclusão e 118 eventos de exclusão. O problema de clustering dos eventos foi resolvido através da solução apresentada por Kolari e Pynnönen (2010), com base no teste estatístico de Boehmer, Musumeci e Poulsen (1991). A abordagem não paramétrica é, neste estudo, valorizada em relação à abordagem paramétrica devido às conclusões dos testes de normalidade colocarem em causa a aplicação e consequentemente os resultados dos testes paramétricos realizados. Os resultados obtidos através da abordagem não paramétrica não permitem a rejeição da hipótese nula dos valores da rendibilidade anormal média e da rendibilidade anormal média acumulada serem iguais a zero, quer para os eventos de inclusão quer para os eventos de exclusão. Apesar dos resultados mencionados, o teste de sinal da abordagem não paramétrica parece revelar uma tendência, em relação aos eventos de inclusão e aos de exclusão, para apresentar um maior número de empresas com rendibilidades anormais negativas.The present study aims to evaluate the stock market reaction to the inclusion and the exclusion of companies in the FTSE4Good index series, between September 2005 and March 2010. The methodology of event studies was selected and subsequently applied. The statistical inferences were made through the application of parametric and nonparametric tests. The tests were applied to a total sample of 326 events, of which 208 are inclusion events and 118 are exclusion events. The clustering problem was solved through the solution presented by Kolari and Pynnönen (2010), based on the statistical test of Boehmer, Poulsen and Musumeci (1991). The nonparametric approach is, in this study, valued over the parametric approach because the normality tests conclusions question the application and consequently the results of the parametric tests. The results obtained by the nonparametric approach do not allow for the rejection of the null hypothesis that the values of the average abnormal returns and cumulative average abnormal returns are equal to zero, both for the inclusion events and the exclusion events. Despite the results mentioned above, the sign test on the nonparametric approach seems to reveal a tendency, concerning both the inclusion and the exclusion events, to present a greater number of companies with negative abnormal returns.Oliveira, Benilde Maria do NascimentoUniversidade do MinhoFarinha, Tiago da Silva Braga20122012-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/1822/23469porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-07-21T12:35:06Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/23469Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T19:30:54.546443Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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