Realmente podemos prever o Ibovespa? Uma análise de abordagens VECM

• Autor(a) principal: Marcos Vinicius Lopes Pereira
• Data de Publicação: 2019
• Outros Autores: Leonardo Carneiro de Araújo, Robert Aldo Iquiapaza
• Tipo de documento: Artigo de conferência
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/58391
• topic: Cointegração; VECM; Ibovespa; Ações (Finanças); Mercado financeiro

Introdução: Ao se tratar de mercados financeiros tem-se a hipótese de mercado eficiente (EMH) (Fama, 1970, 1991). De acordo com a EMH, a previsibilidade de séries de preços do mercado de ações não é possível a partir de dados históricos. Portanto, características presentes em séries temporais, como por exemplo a cointegração, são descartadas em cenários condizentes com a EMH (Granger, 1986). Foram revisitadas variáveis sugeridas pela literatura para explicar o comportamento do Ibovespa. Um comparativo foi feito a fim de extrair comportamentos comuns que reflitam características do mercado brasileiro. Problema de Pesquisa e Objetivo: A análise, modelagem e consequente previsão de índices de capitalização do mercado, como o Ibovespa, pode indicar direções para propiciar seu crescimento além de validar teorias que descrevam seu funcionamento. O objetivo do estudo é realizar uma comparação de modelos multivariados aplicados à análise da série temporal do índice Bovespa (Ibovespa). O enfoque será dado na verificação dos pressupostos da etapa de estimação e ao desempenho preditivo dos modelos. A abordagem escolhida emprega o uso de um modelo autorregressivo multivariado, denominado modelo vetor de correção de erros (VECM). Fundamentação Teórica: Na literatura, verifica-se que a presença de cointegração, em séries do mercado financeiro, não implica em previsibilidade de preços ou mesmo em oportunidades de arbitragem. Contudo, são identificadas interferências das relações de longo prazo sobre a diversificação de portfólios. Metodologia: As variáveis utilizadas neste trabalho, aplicadas anteriormente em pesquisas similares, podem ser categorizadas como: macroeconômicas, commodities, índices de mercado. Foram realizados testes de estacionariedade e de cointegração para as séries utilizadas na modelagem. Após a estimação dos modelos foram feitos testes de diagnóstico de seus respectivos resíduos (normalidade, heteroscedasticidade e correlação serial). Adicionalmente foram testadas a presença de causalidade Granger entre as séries e a capacidade preditiva dos modelos frente ao preditor ingênuo (teste de Diebold-Mariano). Análise dos Resultados: Os resultados apontaram que a maior parte dos conjuntos de variáveis selecionadas rejeitaram a hipótese de ausência de vetores de cointegração associados. Entretanto, apenas um dentre os modelos VECM obtidos apresentou resultados satisfatórios com respeito a seus resíduos. Entretanto, nenhum dos modelos avaliados forneceu previsões de curto prazo, em testes fora da amostra, superiores ao desempenho do preditor ingênuo. Os modelos apresentaram baixo poder explicativo para os retornos do Ibovespa (R2<0,13). Não foi rejeitada a hipótese da inexistência de causalidade Granger sobre o Ibovespa. Conclusão: Os resultados obtidos não refutam a EMH em sua forma fraca apesar da presença de cointegração entre as séries utilizadas. Tais constatações são coerentes com argumentos da possível coexistência entre cointegração e eficiência. Outras questões relativas à presença de cointegração em séries de mercados financeiros estão associadas às consequências quanto a diversificação do risco em portfólios e não à previsibilidade de retornos. A literatura consultada é uníssona ao apontar que o crescimento da cointegração entre variáveis ou até mesmo mercados leva a uma piora na qualidade da diversificação.