Impacto das regulamentações no sistema financeiro : uma análise sobre Basiléia e seus custos implícitos no Brasil

A pesquisa visa entender o impacto das regulamentações no sistema financeiro considerando as teorias sobre ciclos econômicos e contextualizando para a implementação de Basileia 3 no mercado brasileiro em 2013. Para desenvolver foram analisados modelo teórico e teste via simulação no programa NETLOGO, considerando-se o numero de instituições financeiras no mercado brasileiro alterando as restrições e colhendo os resultados gráficos. A abordagem teórica para melhor entender os impactos das regulamentações foi feita através da análise da bibliografia disponível sobre Hipótese da Instabilidade Financeira. Em linha com a literatura abordada, há evidências do impacto negativo das regulamentações em sistemas que apresentam choques negativos de produtividade, ainda levando-se em consideração a capacidade das instituições financeiras, no que diz respeito a estrutura de seus balanços para suportarem tais eventos.

Probabilidade implícita de default em debêntures do mercado brasileiro

O trabalho busca através de um exercício empírico, extrair as curvas de probabilidade implícita de default em debêntures brasileiras. A construção ocorre em duas etapas. O primeiro desafio é obter as estruturas a termo das debêntures brasileiras. Foi utilizada a revisão proposta por Diebold e Li (2006) do modelo de Nelson Siegel (1987) para construç o das ETTJs. A segunda etapa consiste em extrair a probabilidade de default utilizado a forma reduzida do modelo de Duffie e Singleton (1999). A fração de perda em caso de default foi considerada constante conforme estudo de Xu e Nencioni (2000). A taxa de decaimento também foi mantida constante conforme proposto por Diebold e Li (2006) e Araújo (2012). O exercício foi replicado para três datas distintas durante o ciclo de redução de juros no Brasil. Dentre os resultados desse estudo identificou-se que os agentes do mercado reduziram a probabilidade de default dos emissores durante esse período. A redução nos vértices mais curtos foi mais significativa do que em vértices mais longos.

Eficiência da magic formula de value investing no mercado brasileiro

O objetivo deste trabalho é realizar procedimento de back-test da Magic Formula na Bovespa, reunindo evidências sobre violações da Hipótese do Mercado Eficiente no mercado brasileiro. Desenvolvida por Joel Greenblatt, a Magic Formula é uma metodologia de formação de carteiras que consiste em escolher ações com altos ROICs e Earnings Yields, seguindo a filosofia de Value Investing. Diversas carteiras foram montadas no período de dezembro de 2002 a maio de 2014 utilizando diferentes combinações de número de ativos por carteira e períodos de permanência. Todas as carteiras, independentemente do número de ativos ou período de permanência, apresentaram retornos superiores ao Ibovespa. As diferenças entre os CAGRs das carteiras e o do Ibovespa foram significativas, sendo que a carteira com pior desempenho apresentou CAGR de 27,7% contra 14,1% do Ibovespa. As carteiras também obtiveram resultados positivos após serem ajustadas pelo risco. A pior razão retorno-volatilidade foi de 1,2, comparado a 0,6 do Ibovespa. As carteiras com pior pontuação também apresentaram bons resultados na maioria dos cenários, contrariando as expectativas iniciais e os resultados observados em outros trabalhos. Adicionalmente foram realizadas simulações para diversos períodos de 5 anos com objetivo de analisar a robustez dos resultados. Todas as carteiras apresentaram CAGR maior que o do Ibovespa em todos os períodos simulados, independentemente do número de ativos incluídos ou dos períodos de permanência. Estes resultados indicam ser possível alcançar retornos acima do mercado no Brasil utilizando apenas dados públicos históricos. Esta é uma violação da forma fraca da Hipótese do Mercado Eficiente.

Caracterização dos retornos e das volatilidades de ativos financeiros do mercado Brasileiro : uma abordagem baseada na volatilidade realizada

The goal of this paper is twofold. First, using five of the most actively traded stocks in the Brazilian financial market, this paper shows that the normality assumption commonly used in the risk management area to describe the distributions of returns standardized by volatilities is not compatible with volatilities estimated by EWMA or GARCH models. In sharp contrast, when the information contained in high frequency data is used to construct the realized volatilies measures, we attain the normality of the standardized returns, giving promise of improvements in Value at Risk statistics. We also describe the distributions of volatilities of the Brazilian stocks, showing that the distributions of volatilities are nearly lognormal. Second, we estimate a simple linear model to the log of realized volatilities that differs from the ones in other studies. The main difference is that we do not find evidence of long memory. The estimated model is compared with commonly used alternatives in an out-of-sample experiment.

Determinantes do diferencial de preço entre classes de ações : evidências do mercado brasileiro no período de 2002 a 2014

Este trabalho tem por objetivo contribuir para a discussão acerca do diferencial relativo de preços entre duas classes de ações - ordinárias nominativas (ON) e preferenciais nominativas (PN) - no Brasil e os seus determinantes no período compreendido entre 2002 e 2014. Considerando-se a disseminada utilização de duas classes de ações (com e sem direito de voto) por empresas listadas na BMFBovespa – permitindo a separação entre controle e propriedade - e a elevada concentração do controle, este trabalho contribui para o entendimento dos potenciais conflitos de interesse entre acionistas majoritários e minoritários. Utilizou-se o método de mínimos quadrados ordinários (MQO) e os procedimentos de efeitos fixos (EF) e aleatórios (EA) para um painel formado por 46 companhias listadas resultando em 1.653 observações. Foram encontradas evidências de que as ações ON (com direito a voto) são negociadas com prêmio em relação às PN (sem direito a voto) e de que o prêmio (pelo voto) apresenta leve tendência de alta durante o período. Por fim, em relação aos determinantes, foram encontradas evidências de que o maior grau de proteção aos acionistas minoritários, o tamanho da empresa e a maior proporção de ativos tangíveis (imobilizados) estão negativamente associados ao prêmio pelo voto.

Otimização de carteiras regularizadas empregando informações de grupos de ativos para o mercado brasileiro

Este trabalho se dedica a analisar o desempenho de modelos de otimização de carteiras regularizadas, empregando ativos financeiros do mercado brasileiro. Em particular, regularizamos as carteiras através do uso de restrições sobre a norma dos pesos dos ativos, assim como DeMiguel et al. (2009). Adicionalmente, também analisamos o desempenho de carteiras que levam em consideração informações sobre a estrutura de grupos de ativos com características semelhantes, conforme proposto por Fernandes, Rocha e Souza (2011). Enquanto a matriz de covariância empregada nas análises é a estimada através dos dados amostrais, os retornos esperados são obtidos através da otimização reversa da carteira de equilíbrio de mercado proposta por Black e Litterman (1992). A análise empírica fora da amostra para o período entre janeiro de 2010 e outubro de 2014 sinaliza-nos que, em linha com estudos anteriores, a penalização das normas dos pesos pode levar (dependendo da norma escolhida e da intensidade da restrição) a melhores performances em termos de Sharpe e retorno médio, em relação a carteiras obtidas via o modelo tradicional de Markowitz. Além disso, a inclusão de informações sobre os grupos de ativos também pode trazer benefícios ao cálculo de portfolios ótimos, tanto em relação aos métodos tradicionais quanto em relação aos casos sem uso da estrutura de grupos.

Post-earnings announcement drift no mercado de ações brasileiro

Este trabalho busca testar a eficiência do mercado de ações brasileiro através da identificação da existência de post-earnings announcement drift, fenômeno já bastante estudado e reproduzido no mercado norte-americano. Segundo a literatura existente a respeito do assunto, a informação contida na divulgação de resultados de uma firma é relevante para a formação de preço de suas ações. Além disso, os retornos anormais acumulados de ações de firmas que divulgam resultados com “surpresas positivas” possuem tendência positiva por algum tempo após a divulgação do resultado. Por outro lado, os retornos anormais acumulados de ações de empresas que divulgam resultados com “surpresas negativas” possuem tendência negativa por algum tempo após a divulgação do resultado. A identificação de post-earnings announcement drift no mercado acionário brasileiro pode ser de grande utilidade para a estruturação de estratégias de arbitragem e gestão de portfólios. Após uma revisão teórica, o resultado é apresentado e se mostra parcialmente consistente com a literatura existente.

Extraindo as expectativas de mercado para a taxa de juros no Brasil usando opções sobre IDI

Este trabalho demonstra como podemos usar opções sobre o Índice de Taxa Média de Depósitos Interfinanceiros de Um Dia (IDI) para extrair a função densidade de probabilidade (FDP) para os próximos passos do Comitê de Política Monetária (COPOM). Como a decisão do COPOM tem uma natureza discreta, podemos estimar a FDP usando Mínimo Quadrados Ordinários (MQO). Esta técnica permite incluir restrições sobre as probabilidades estimadas. As probabilidades calculadas usando opções sobre IDI são então comparadas com as probabilidades encontradas usando o Futuro de DI e as probabilidades calculadas através de pesquisas.

Um estudo sobre o poder de certificação dos fundos de private equity e venture capital nos IPOs realizados no mercado brasileiro

A melhora na situação econômica do Brasil, observada nos últimos anos, resultou em um aumento expressivo no número de IPOs realizados no mercado brasileiro tornando o mecanismo de desinvestimento através do mercado de capitais em uma boa opção para os fundos de Private Equity/Venture Capital, fato que não era visto no período anterior a 2004. No período de janeiro de 2004 a maio de 2007 foi possível notar um fato inédito para o mercado brasileiro, dos 61 IPOs que ocorreram, 26 foram realizados por firmas que tinham um fundo de Private Equity/Venture Capital como acionista. Devido a assimetria de informação, o preço de emissão é tipicamente inferior ao preço de mercado da ação após o IPO, sendo esse “fenômeno” conhecido na literatura como underpricing. Essa dissertação busca examinar o papel de certificação que um fundo de Private Equity/Venture Capital pode exercer nas emissões de ações no Brasil no período de 2004 a maio de 2007, reduzindo assim a assimetria de informação existente, através de uma análise do underpricing dos IPOs de empresas que tem fundos de Private Equity/Venture Capital como acionistas, e de empresas que não tem. Encontramos evidência que sugere que no mercado brasileiro apenas empresas com um bom grau de governança e transparência tem acesso ao Mercado de capitais através de IPOs, tirando, desta forma, a importância do poder de certificação exercido pelos fundos de Private Equity/Venture Capital em reduzir a assimetria de informação existente.

Modelamento estocástico da dinâmica do livro de ordens: uma aplicação ao mercado brasileiro

O presente trabalho trata da importância do modelamento da dinâmica do livro de ordens visando a compreensão dessa microestrutura de mercado. Para tanto, objetiva aplicar as técnicas de modelamento do livro de ofertas utilizando o modelo estocástico proposto por Cont, Stoikov e Talreja (2010) ao mercado acionário brasileiro. Uma vez aplicado o modelo, analisamos os resultados obtidos sob a ótica de outros estudos empíricos, como Bouchaud et al. (2002). Após a estimação e análise dos resultados foram realizadas simulações para constatar se os parâmetros encontrados refletem a dinâmica do mercado local, para diferentes cenários de normalização do tamanho das ordens. Por fim, com a análise dos resultados encontrados, foi possível concluir, com algumas ressalvas, que o modelo proposto é válido para o mercado de ações brasileiro, assim como é apresentado o impacto da liquidez dos ativos na comparação aos parâmetros encontrados em outros mercados internacionais.

Vantagens e desvantagens do modelo dinâmico de Nelson-Siegel : aplicação ao mercado brasileiro

A modelagem da estrutura a termo da taxa juros tem grande relevância para o mercado financeiro, isso se deve ao fato de ser utilizada na precificação de títulos de crédito e derivativos, ser componente fundamental nas políticas econômicas e auxiliar a criação de estratégias trading. A classe de modelos criada por Nelson-Siegel (1987), foi estendida por diversos autores e atualmente é largamente utilizada por diversos bancos centrais ao redor do mundo. Nesse trabalho utilizaremos a extensão proposta por Diebold e Li (2006) aplicada para o mercado brasileiro, os parâmetros serão calibrados através do Filtro de Kalman e do Filtro de Kalman Estendido, sendo que o último método permitirá estimar com dinamismo os quatros parâmetros do modelo. Como mencionado por Durbin e Koopman (2012), as fórmulas envolvidas no filtro de Kalman e em sua versão estendida não impõe condições de dimensão constante do vetor de observações. Partindo desse conceito, a implementação dos filtros foi feita de forma a possibilitar sua aplicação independentemente do número de observações da curva de juros em cada instante de tempo, dispensando a necessidade de interpolar os dados antes da calibração. Isso ajuda a refletir mais fielmente a realidade do mercado e relaxar as hipóteses assumidas ao interpolar previamente para obter vértices fixos. Também será testada uma nova proposta de adaptação do modelo de Nelson-Siegel, nela o parâmetro de nível será condicionado aos títulos terem vencimento antes ou depois da próxima reunião do Copom. O objetivo é comparar qualidade da predição entre os métodos, pontuando quais são as vantagens e desvantagens encontradas em cada um deles.

Utilização de mercados artificiais com formadores de mercado para análise de estratégias

Na modelagem de sistemas complexos, abordagens analíticas tradicionais com equações diferenciais muitas vezes resultam em soluções intratáveis. Para contornar este problema, Modelos Baseados em Agentes surgem como uma ferramenta complementar, onde o sistema é modelado a partir de suas entidades constituintes e interações. Mercados Financeiros são exemplos de sistemas complexos, e como tais, o uso de modelos baseados em agentes é aplicável. Este trabalho implementa um Mercado Financeiro Artificial composto por formadores de mercado, difusores de informações e um conjunto de agentes heterogêneos que negociam um ativo através de um mecanismo de Leilão Duplo Contínuo. Diversos aspectos da simulação são investigados para consolidar sua compreensão e assim contribuir com a concepção de modelos, onde podemos destacar entre outros: Diferenças do Leilão Duplo Contínuo contra o Discreto; Implicações da variação do spread praticado pelo Formador de Mercado; Efeito de Restrições Orçamentárias sobre os agentes e Análise da formação de preços na emissão de ofertas. Pensando na aderência do modelo com a realidade do mercado brasileiro, uma técnica auxiliar chamada Simulação Inversa, é utilizada para calibrar os parâmetros de entrada, de forma que trajetórias de preços simulados resultantes sejam próximas à séries de preços históricos observadas no mercado.

Teste de eficiência da magic formula de value investing para o mercado brasileiro de ações

O objetivo desse trabalho é realizar um procedimento de back-test da Magic Formula no IBX-100, a fim de reunir evidencias sobre a eficiência de tal metodologia no processo de seleção das melhores ações e formação de carteiras que superem o desempenho do IBX-100 no longo prazo. Desenvolvida por Joel Greenblatt, a Magic Formula é uma metodologia de formação de carteiras que consiste em escolher ações com altos ROICs e Earnings Yields, seguindo a filosofia de Value Investing. Diversas carteiras foram montadas no período de janeiro de 2000 a junho de 2015 utilizando diferentes combinações de número de ativos por carteira e períodos de permanência. Nem todas as carteiras apresentaram retornos superiores ao índice de mercado. Aparentemente, as carteiras com mais ações e períodos de permanência mais longos apresentam desempenho superior às carteiras menores e com rotatividade maior (períodos de permanência mais curtos). A carteira de 10 ações, com período de permanência de 1 ano, apresentou o maior CAGR dentre todas as outras (17,77%), superando o CAGR de 13,17% do IBX-100 no mesmo período. Esse resultado foi superior mesmo quando ajustado ao risco. Independentemente do período de permanência e número de ações, todas as carteiras apresentaram riscos sistemáticos menores do que o índice IBX-100 (todos os betas foram significativos e menores do que 1). Por outro lado, os alfas das carteiras foram muito baixos e, raramente, significativos, sugerindo que a gestão ativa de acordo com os critérios da Magic Formula não adiciona retornos substancialmente maiores do que o retorno relacionado à variações de mercado.

Estratégias de momentum no mercado cambial

Utilizo dados semanais para investigar a lucratividade de estratégias de momentum no mercado de câmbio baseadas em dois diferentes métodos de extração da tendência, possivelmente não linear. Comparo a performance com as tradicionais regras de médias móveis, método linear bastante utilizado pelos profissionais do mercado. Eu encontro que o desempenho de todas as estratégias é extremamente sensível à escolha da moeda, às defasagens utilizadas e ao critério de avaliação escolhido. A despeito disso, as moedas dos países do G10 apresentam resultados médios melhores com a utilização dos métodos não lineares, enquanto as moedas dos países emergentes apresentam resultados mistos. Adoto também uma metodologia para o gerenciamento do risco das estratégias de momentum, visando minimizar as “grandes perdas”. Ela tem êxito em diminuir as perdas máximas semanais, o desvio-padrão, a assimetria e curtose para a maior parte das moedas em ambas as estratégias. Quanto ao desempenho, as operações baseadas no filtro HP com gestão do risco apresentam retornos e índices de Sharpe maiores para cerca de 70% das estratégias, enquanto as baseadas na regressão não paramétrica apresentam resultados melhores para cerca de 60% das estratégias.

Avaliação do impacto da lei de aviso recebimento sobre o mercado de crédito

No Brasil, diversos bureaux de crédito têm o papel de proporcionar a troca de informações de inadimplência dos consumidores para o mercado financeiro. Tal troca beneficia o mercado no sentido de reduzir a assimetria de informação entre tomadores de empréstimo e instituições financeiras. Recentemente as leis 15.659/15 e 10.272/15 de dois estados brasileiros passaram a proteger o consumidor no sentido de impedir inclusão de informação negativa dos mesmos em bureaux caso desconhecessem suas dívidas. O consumidor poderia apropriar-se de seus benefícios para deixar de honrar suas dívidas e consequentemente o mercado poderia sofrer uma retração no crédito. Diante disso, este trabalho propõe desenvolver uma estratégia empírica para verificar se há aumento de seleção adversa e risco moral para os estados em que a lei foi aplicada. Concluímos que o efeito tem sinal consistente com o esperado no sentido de aumento de inadimplência, mas não apresentou significância estatística.