A Cotação da EDP - limianoliberal.files.wordpress.com · Dezembro de 1998 a Janeiro de 1999, se estimou que cerca de 65% dos pequenos aforradores possuem acções da EDP, achamos

A Cotação da EDP Uma Análise do impacto das research notes e das notícias

Trabalho realizado por: Ricardo Jorge Fernandes Campelo de Magalhães – nº 980401097 Ana Guerra – nº 990401001 Rita Maio Redes – nº 990401203 Telmo André Cadavez Leite Ferreira – nº 990401114

Porto, 15 de Junho de 2004

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Índice

ÍNDICE 1

1 - INTRODUÇÃO 3

2 - CONCEPTUALIZAÇÃO 4

2.1 - EFICIÊNCIA DO MERCADO DE CAPITAIS 4 2.2 - ABNORMAL RETURNS 6 2.2.1 – INTRODUÇÃO AO CONCEITO 6 2.2.2 – CÁLCULO DO BETA DA EDP 7 2.3 - METODOLOGIA DE ELABORAÇÃO DOS RESEARCH STUDIES 9

3 - A EDP 13

3.1 - BREVE APRESENTAÇÃO 13 3.2 - BREVE HISTÓRIA DA EDP 14 3.3 - EVOLUÇÃO DA COTAÇÃO DA EDP 17

4 - ANÁLISE DOS RESEARCH NOTES E DO SEU IMPACTO 18

4.1 - EVIDÊNCIA EMPÍRICA 18 4.2 - AS VARIÁVEIS DO MODELO 22 4.3 - ANÁLISE DAS REGRESSÕES 23 4.4 - POSSÍVEIS EXPLICAÇÕES PARA A FALTA DE SIGNIFICÂNCIA DAS VARIÁVEIS 30

5 - ANÁLISE DAS NOTÍCIAS E DO SEU IMPACTO 32

5.1 - AS VARIÁVEIS DO MODELO 32 5.2 - ANÁLISE DAS REGRESSÕES 33

6 - CONCLUSÕES 36

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BIBLIOGRAFIA 37

ANEXOS 39

PRICE TARGETS RECOLHIDOS PARA O TRABALHO 39 COTAÇÃO DA EDP ANTES DE 2000 41 GRÁFICO COMBINADO 41

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1 - Introdução

No âmbito da disciplina de Mercados Financeiros da Faculdade de Economia da

Universidade do Porto, aquando da procura do tema, surgiu-nos a ideia de verificar se

os price targets que, hoje em dia, surgem em praticamente todos os jornais, têm ou não

um impacto efectivo na cotação das empresas. Como, num estudo encomendado pela

CMVM à Euroexpansão baseado num inquérito telefónico feito no período de

Dezembro de 1998 a Janeiro de 1999, se estimou que cerca de 65% dos pequenos

aforradores possuem acções da EDP, achamos que esta seria uma boa empresa para se

fazer esta análise, para além de que é uma das empresas com um maior número de price

targets, nomeadamente, por parte de analistas estrangeiros.

Para além do impacto, pretendíamos, igualmente, verificar a possível existência de

informação privilegiada ou, então, uma tentativa de “manipulação” do mercado (no

sentido de fazer subir o preço das acções).

Aproveitando a análise da EDP decidimos, igualmente, aferir quanto ao impacto das

notícias na cotação desta empresa. A ideia é verificarmos se estas têm algum impacto, e

se o tiverem, qual a sua relevância. Também aqui, pretendemos aferir quanto à

existência de informação privilegiada que resulte em insider trading, e que por isso

tenha um impacto antecipado na cotação.

Essencialmente, o nosso estudo incidirá sobre aqueles factores que tradicionalmente são

apontados como tendo maior impacto na cotação de uma empresa, tentando validar ou

rejeitar tal hipótese. Assim, propomo-nos a realizar um estudo empírico e alguma

reflexão teórica sobre a temática, usando como base o caso da EDP, pelos motivos

acima referidos.

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2 - Conceptualização

2.1 - Eficiência do mercado de capitais

Um mercado eficiente pode ser caracterizado pelo facto de não exibir qualquer padrão

determinístico. A eficiência do mercado pressupõe a ausência de oportunidades de pura

arbitragem e a impossibilidade de se obterem lucros através do uso de dados históricos.

Segundo Fama (1965) os mercados são eficientes se reflectirem de uma forma completa

e precisa toda a informação tornada pública (forma semi-forte). Caso os mercados

fossem eficientes sob a forma forte, segundo a qual deveriam reflectir toda a informação

quer fosse pública ou privada, então os activos estariam, em média, correctamente

avaliados, não havendo justificação para desperdiçar recursos com equipas de research,

sendo apenas necessário efectuar uma gestão passiva, buy and hold ou index funds. Na

hipótese da eficiência dos mercados o preço de mercado seria uma estimativa não

enviesada do verdadeiro valor do activo, ou seja, em qualquer momento do tempo

existiria a mesma probabilidade do activo estar sub ou sobreavaliado.

No entanto, um mercado eficiente não implica que os preços não possam desviar do seu

verdadeiro valor. Estes desvios têm é de ser aleatórios, o que não implica que o

investidor não consiga “bater” o mercado em qualquer momento: pelo contrário

aproximadamente metade dos investidores é capaz de bater o mercado em qualquer

momento, antes de custos de transacção, e também não implica que nenhum grupo de

investidores consiga bater o mercado no longo prazo, no entanto isto não se ficará a

dever às suas estratégias, mas a pura sorte.

Há, no entanto, investidores que batem o mercado, mas não o fazem em termos de

retornos ajustados pelo risco. Num mercado eficiente os retornos esperados de qualquer

investimento serão consistentes com o risco desse investimento ao longo do período,

apesar de poder existir desvios destes retornos esperados no curto prazo.

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Os mercados não são eficientes automaticamente, são os actos dos investidores que, ao

tentarem bater o mercado, os tornam eficientes. São condições necessárias para eliminar

a ineficiência do mercado: este deve permitir construir um esquema que permita bater o

mercado (os activos que são a fonte da ineficiência devem ser transaccionáveis e os

custos de transacção de efectuar o esquema devem ser menores que o ganho esperado

com o mesmo) e têm de existir investidores que maximizem o lucro (reconhecem o

potencial para ganhos, põe em prática o esquema e têm recursos para transaccionar até

que a ineficiência desapareça).

Podemos tentar aferir acerca da eficiência dos mercados de diferentes formas, testando

se as cotações têm ou não um comportamento aleatório (random walk), verificando a

sua reacção a nova informação pública e privada ou avaliando a performance dos

gestores de carteiras.

No caso do mercado português foi feito um estudo para aferir da sua eficiência. Foram

efectuados diversos testes (teste de Engle, teste de Tsay, teste de biespectro de Hinich,

expoente de Lyapunov e estatística BDS) para avaliar a hipótese da linearidade. Em

todos os testes a hipótese de que as rentabilidades dos índices bolsistas portugueses são

independentes e identicamente distribuídas foi rejeitada. Concluindo que existe,

provavelmente, dependência não linear nas rentabilidades contradizendo assim a

suposição do passeio aleatório havendo, portanto, no mercado português, oportunidades

de lucros anormais.

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2.2 - Abnormal Returns

2.2.1 – Introdução ao Conceito A moderna gestão de carteiras visa seleccionar investimentos num contexto de incerteza, sendo uma simplificação da teoria da tomada de decisão baseada no facto de a rentabilidade dos títulos ser descrita satisfatoriamente através de uma distribuição normal. Como consequência desta simplificação, duas estatísticas são suficientes para descrever a distribuição das rentabilidades de uma carteira: a média e a variância da distribuição, preferindo os investidores a maior rentabilidade para uma dada variância e a menor variância para uma dada rentabilidade. Para a obtenção da rentabilidade esperada, o modelo geralmente usado é o Modelo de Marcado. Este pressupõe que a rentabilidade individual de um título está relacionada com os outros títulos através da rentabilidade de mercado, sendo esta relação linear, seguindo a seguinte equação:

(II, 1)

Em que: - é a rentabilidade realizada pelo título j,

no período t - e são parâmetros específicos do título j

- é a rentabilidade realizada pelo mercado

no período t - é o termo residual

O termo residual tem valor esperado 0 e é suposto não estar correlacionado com a variável dependente do modelo, a rentabilidade do mercado, nem originar heteroscedasticidade (estando correlacionado com o termo residual dos outros títulos) ou autocorrelação (estando correlacionado com o termo residual do mesmo título ao longo do tempo) no modelo. É este termo residual que também pode ser chamado de retorno anormal (por oposição ao “normal”, que advém da evolução do mercado) que nos interessa então estudar. Abnormal Return é, assim, a rentabilidade realizada de um título, retirada a rentabilidade normal do mercado. A sua expressão é dada por:

(II,2)

Este método de estimar a rentabilidade anormal é frequentemente referido como análise residual, visto que a equação apresentada é a do resíduo do referido modelo de mercado.

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2.2.2 – Cálculo do Beta da EDP Para o cálculo dos abnormal returns foi necessário determinar o Beta da EDP. Para tal

usámos observações do PSI20 (como representativo do mercado) e das cotações

ajustadas pelos dividendos da EDP desde 1992, calculando as respectivas

rentabilidades. De seguida procedemos ao cálculo da seguinte regressão:

(II,3)

Em que: rentedpt = rentabilidade da EDP no momento t

rentt = rentabilidade do mercado (PSI20) no momento t

O output da regressão foi o presente no quadro seguinte: Dependent Variable: RENTEDP Method: Least Squares Date: 05/20/04 Time: 19:25 Sample: 1 1711 Included observations: 1711

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -5.34E-06 0.000337 -0.015854 0.9874 RENT 0.758855 0.026941 28.16750 0.0000

R-squared 0.317058 Mean dependent var 2.68E-06 Adjusted R-squared 0.316658 S.D. dependent var 0.016848 S.E. of regression 0.013928 Akaike info criterion -5.708703 Sum squared resid 0.331514 Schwarz criterion -5.702339 Log likelihood 4885.795 F-statistic 793.4078 Durbin-Watson stat 2.042698 Prob(F-statistic) 0.000000

Quadro 1

Ou seja, o Beta calculado foi de 0.758855, isto é, face a uma variação de 1 p.p. na

rentabilidade de mercado, estima-se que a rentabilidade da EDP varie no mesmo sentido

em 0,758855 p.p.

Para determinar os abnormal returns o método de cálculo foi:

(II,4)

Em que: ARt = abnormal returns no momento t

Os abnormal returns passaram, assim, a ser a nossa variável explicada ou dependente.

Assim, o que pretendemos verificar são os impactos nas cotações da EDP, depois de

retirada a influência da evolução do mercado.

- P

ágin

a 8

de 4

2 -

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2.3 - Metodologia de elaboração dos Research Studies

Como o nosso trabalho incide no estudo do impacto dos Research Studies na cotação da

EDP é de todo o interesse ver em que é que ele consiste e como é elaborado.

Um Research Study é um estudo sobre uma acção em que o analista usa todo o tipo de

informação para calcular quanto vale a acção e no fim resulta numa recomendação e

num preço alvo para a mesma.

A metodologia a seguir apresentada é a usada por um intermediário financeiro de

renome, mas fica em aberto a hipótese de as metodologias diferirem consoante o broker.

Metodologia Bottom-Up:

Análise Fundamental da Empresa

Passo 1: Rever Informação Pública

• Relatórios Trimestrais

• Relatórios Anuais

• Conferências de Imprensa

Passo 2: Conversas com gestores da empresa para informação detalhada

• Estabelecer relações com novas empresas

• A maior parte são via telefone, mas algumas são reuniões com o gestor

• Tentar obter mais conhecimento àcerca de:

- Tendências

- Alavancagem / Margens

- Programas de Eficiência

- Custos – mudanças correntes na sua estrutura –

Passo 3: Preparar o modelo preliminar de resultados a três anos

• Taxas de crescimento do Earning Per Share

• Perspectivas dos Resultados

• Análise de Balanços e Fluxos de Caixa

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Passo 4: Rever assunções financeiras com a empresa ( por exemplo comparação de

resultados )

Passo 5: Concluir/Complementar

• Equipe de gestores

• Ambiente competitivo

• Fornecedores

• Clientes

• Substitutos

• Barreiras à entrada

• Ambiente regulador

Passo 6: Finalizar o modelo de resultados

• Determinar a qualidade dos resultados

• Avaliar a gestão da empresa

• Tentar avaliar a verdadeira performance das operações da empresa e calcular

os core earnings

• Os core earnings incluem:

- Opções de compra exercidas pelos empregados

- Custos de reestruturação

- write-downs de activos operacionais amortizáveis ou depreciáveis

- Custos com pensões

- Gastos com I&D

- Despesas em Fusões e Aquisições

- Proveitos não realizados

• Excluem:

- Depreciações do Goodwill

- Ganhos/Perdas com vendas de activos

- Ganhos de pensões

- Procedimentos de litigação e seguros


Análise do Valor da Empresa

Passo 7: Os analistas usam múltiplos critérios para valorarem uma empresa, incluindo

• 1 - Análise de Valor Intrínseco

• 2 - Relative Valuations

• 3 – Soma das partes

• 4 - Atribuição de Risco

1 – Análise do Valor Intrínseco:

- Determinar o valor intrínseco do título baseado em análise de

discounted free cash-flows. Estimar os free cash-flows futuros a

preços correntes incluindo variáveis como perfil de risco e estrutura

de capital

- Valor actual das acções Vs Preço actual das acções

- Projecção para 10 a 15 anos

- Analisar os parâmetros defenidos nos discounted free cash-flows para

ficar mais pertinente ( exemplo: evolução dos preços dos inputs )

2 – Relative Valuations:

- Comparar rácios financeiros apropriados entre grupos de empresas

- Comparar com a indústria:

o Price earnings ratio

o Eficiência

o Margens

- Valor da empresa:

o Price earnings ratio histórico

o Altos e baixos no ciclo

o Justificação do nível de price earnings ratio actual

3 – Soma das partes:

- Determinar o justo valor da acção determinando o valor de mercado

privado das unidades da empresa

- Dividir as unidades da empresa por negócios


- Calcular o valor relativo de cada unidade e depois agregar

4 – Avaliação do Risco:

- Técnicas

- Insider Buying

- Beta

Passo 8: Estabelecer o valor intrínseco

• Preço Alvo para 12 meses

• Analistas atribuem um ranking de avaliação de risco (Alto/Médio/Baixo) da

volatilidade da acção e risco de perda de capital

Passo 9: Decidir as melhores ( STARS ) recomendações

• Incorporar o rating de avaliação de risco

Passo 10: Revisão por outros analistas de topo

Critérios de cobertura de empresas

• Número de empresas cobertas por analista são em média entre 20 a 25

• Inícios de cobertura:

- Volume significante de transacções

- Capitalização de mercado

- Actos da empresa ( fusões e aquisições; spin-offs )

- Empresas emergentes de rápido crescimento

• Fins de cobertura:

- Actos negativos das empresas ( bancarrota; fusões e aquisições )

- Preço da acção menor que 5$

Falta de interesse dos investidores


3 - A EDP

3.1 - Breve apresentação

O grupo EDP encontra-se entre os grandes operadores europeus do sector eléctrico e é

um dos maiores grupos empresariais portugueses.

É o único grupo empresarial do sector eléctrico da Península Ibérica com actividades de

produção e distribuição nos dois países, Portugal e Espanha – onde detém o controle do

4º maior operador eléctrico espanhol, a Hidrocantábrico -, e está presente nos sectores

eléctricos da América Latina – com grande representação no Brasil -, de África e de

Macau, nos negócios da Produção, Distribuição e da Comercialização.

As actividades do Grupo EDP estão centradas nas áreas de produção e distribuição de

energia eléctrica, telecomunicações e tecnologias de informação, mas abrangem

também outras áreas complementares e relacionadas, como as da água, gás, engenharia,

ensaios laboratoriais, formação profissional ou gestão do património imobiliário.

O Grupo EDP conta com mais de 14500 colaboradores e a estratégia do Grupo tem

assentado na reconhecida competência dos seus recursos humanos e no seu trabalho

determinado melhorando consistentemente a qualidade do seu serviço, aumentando a

eficiência das suas áreas de negócio, criando valor em todas as frentes em que estão

envolvidos. É por isso que, para o Grupo EDP, as pessoas são importantes e a política

de recursos humanos é um pilar estratégico para enfrentar os desafios nos sectores de

actividade em que intervém.


3.2 - Breve história da EDP 1

É difícil estabelecer as datas-chave das primeiras aplicações de energia eléctrica, mas, a

primeira notícia conhecida, é a de seis candeeiros de arco voltaico importados de Paris

pela família real e iguais aos que iluminavam a Praça da Ópera, que foram instalados

primeiramente na esplanada da Cidadela de Cascais, em Setembro de 1878, na

comemoração do aniversário do Rei D. Carlos e, depois, no Chiado, em Lisboa.

Um marco importante é a constituição em 1891 (a partir da fusão da Companhia

Lisbonense de Iluminação a Gás e da Companhia Gás de Lisboa) das Companhias

Reunidas de Gás e Electricidade (CRGE), às quais a Câmara Municipal de Lisboa

concedeu o direito de "produzir, distribuir e vender gás e electricidade destinada à

iluminação pública e particular e a outros usos domésticos e industriais ".

Nos primeiros anos do séc. XX vários municípios outorgaram concessões para

distribuição de energia eléctrica e o Governo concedeu alvarás para produção, surgindo

por todo o país pequenas centrais térmicas e de queda de água. A primeira concessão

foi atribuída por alvará régio de 14 de Fevereiro de 1907, "pelo qual foi concedido o

aproveitamento da água do Rio Lima, fazendo uma derivação no sítio da Costa do Fajo,

Freguesia do Lindoso, Concelho de Ponte da Barca". Em 1908 foi dada a primeira

concessão de uma bacia hidrográfica na sua globalidade, a do rio Alva na Serra da

Estrela, à Empresa Hidro-Eléctrica da Serra da Estrela. A empresa Electro-Moagem de

Riba-Coa, cuja concessão é datada de Julho de 1939, no Rio Tâmega, fornecia Pinhel e

a Companhia Hidro-Eléctrica do Varosa abastecia Lamego e Peso da Régua. Os

municípios de Fafe e Amarante assumiram directamente a produção de energia

eléctrica por aproveitamento de quedas de água com as Centrais de Santa Rita e do Olo.

No fim de 1928, o sistema produtor era constituído por 395 centrais, a maior parte

ligadas a unidades fabris e apenas cinco tinham potência superior a 7 000 CV, tendo a

Central do Lindoso (1915-1919) um aproveitamento hidroeléctrico de 20 000 CV de

potência. A Hidro-Eléctrica do Alto Alentejo constrói as centrais de Póvoa (1927),

Bruceira (1934), Velada (1935) e Foz (1939). Guilhofrei (1938), no rio Ave, com 49

metros de altura, é a primeira grande barragem. Santa Luzia (1942), no rio Pampilhosa

ou Ribeira dos Unhais, com 76 metros de altura, serve de verdadeiro ensaio geral ao

futuro programa de electrificação nacional

1 Este capítulo foi retirado de www.edp.pt.


Depois da publicação, em 1944, da Lei 2002 ficam definidas as regras da electrificação

no todo nacional. Em 1945, nasce a Hidro-Eléctrica do Cávado (HICA) e a Hidro-

Eléctrica do Zêzere (HEZ), e, em 1947, constitui-se a Companhia Nacional de

Electricidade (CNE) com o objectivo de interligar os vários sistemas produtores à

tensão de 150 kV.

Como consequência, a partir de 1950, ano de inauguração da Central de Pracana, no rio

Ocreza, entram em exploração grandes centrais: Castelo de Bode e Venda Nova (1951),

Belver (1952), Salamonde (1953), Cabril (1954), Bouçã e Caniçada (1955), Paradela

(1958); entram, também, em exploração várias linhas de alta tensão, designadamente a

introdução do escalão de 220 kV. Arranca, entretanto o Repartidor Nacional de Cargas

(1951), dando assim início a um Sector Eléctrico Nacional, e constituem-se novas

empresas para satisfazer as crescentes necessidades de consumo, nomeadamente a

Hidro-Eléctrica do Douro, em 1953, e a Empresa Termoeléctrica Portuguesa, em 1959.

As primeiras centrais a serem construídas pela Hidro-Eléctrica do Douro foram as de

Picote (1958), de Miranda (1961) e da Bemposta (1964). Em 1964, entra em

funcionamento a central hidroeléctrica do Alto Rabagão, a primeira central de

bombagem. Seguem-se, Carrapatelo (1972), Vilarinho das Furnas (1972), Régua

(1973), Fratel (1973) e a Valeira (1975). Em 1973, entram em exploração as centrais

térmicas de Setúbal e Tunes e, em 1975, a de Alto de Mira.

No final da década de 1960, as empresas concessionárias da Produção e Transporte da

rede eléctrica primária fundem-se numa única empresa, a Companhia Portuguesa de

Electricidade (CPE) e, em 1976, é criada a EDP - Electricidade de Portugal, Empresa

Pública, que integrou todas as empresas de produção, transporte e distribuição de

Portugal Continental que haviam sido nacionalizadas em 1975.

Em 1979, entraram em serviço na rede as linhas de muito alta tensão de 400 kV e

arrancou a Central Termoeléctrica do Barreiro. Em 1982, entrou em funcionamento o

Aproveitamento Hidroeléctrico do Pocinho, em 1985, o de Crestuma-Lever e, em 1988,

o do Torrão. Acompanhando a evolução tecnológica, também, neste ano, é inaugurado

um novo Despacho Nacional.

Em 1990, a EDP passou a Sociedade Anónima de Capitais Públicos e, em 1994, na

sequência do plano de reestruturação definido pelos Decretos-Lei nº 7/91 e 131/94, foi

constituído o Grupo EDP, que deu origem a um conjunto de empresas participadas

directa ou indirectamente a 100% pela EDP – Electricidade de Portugal, S.A.


A estrutura actual do Grupo EDP pode ser esquematizada como no gráfico2:

2 Organigrama retirado de www.edp.pt


3.3 - Evolução da cotação da EDP

No período em análise, a cotação da EDP teve o seguinte andamento:

Para comparação com o índice, publicamos agora a comparação do andamento da

cotação da EDP com o do Índice a que pertence. Devido à diferença de grandezas,

construímos um índice comum para mais fácil comparação, com base nos valores

aquando da privatização da EDP (Janeiro de 1997). Repare-se que a EDP representa

15% do Índice e que as notícias que afectam o Índice também afectam a cotação da

EDP, pelo que as duas variáveis apresentam uma óbvia elevada correlação.


4 - Análise dos research notes e do seu

impacto

4.1 - Evidência Empírica

A euforia, que ocorreu nos mercados de capitais nos finais dos anos 90, em especial nas

designadas empresas tecnológicas, e a posterior evolução das suas cotações, tem

levantado diversas suspeitas e críticas à actuação dos intermediários financeiros

(brokers/dealers) e dos seus analistas.

Perante isto, é necessário responder a duas perguntas: terão os analistas criado ou

permitido a bolha especulativa? Qual o impacto das suas recomendações nas cotações

dos títulos?

Existem estudos que demonstram que os analistas preferem abandonar a cobertura de

empresas menos favoráveis do que emitirem um research com sell. O que acontece é

que os analistas são quase sempre “optimistas”. Assim sendo, o mercado faz

frequentemente a seguinte leitura: “compra forte” significa “compra”; “compra”

significa “talvez deva comprar”; “manter” significa “vender” e “vender” significa

“seu idiota, já devia ter vendido há mais de 6 meses...” (frase de Dan Ackman inserida

num texto da revista Forbes de 05/01/02).

De facto, vamos constatar no nosso trabalho, que no caso da EDP, ao longo do tempo,

as recomendações foram quase sempre compra e com preços alvo quase sempre acima

da cotação actual, mesmo em fases de descida continua da cotação...

Mas será que as recomendações têm realmente impacto? Ou seja, será possível obter

ganhos com a informação dos researches quando eles são tornados públicos?

Stickel (1995) e Womack (1996) concluíram que sim nos seus trabalhos. Womack

prova ainda que o impacto na cotação do título se mantém durante um mês nos


upgrades e durante seis meses nos downgrades, devido à aversão ao risco por parte

destes. O lucro bruto adicional obtido com esta estratégia (seguir as recomendações)

seria de 4%. No entanto, um estudo recente de Brad Barber, Reuven Lehavy, Maureen

McNichols e Brett Trueman (2001) demonstra que esses lucros só conseguem ser

obtidos com um elevado nível de negociação e que por isso os custos de transacção

fazem cair o lucro adicional para aproximadamente zero. Amir, Lev e Soigiannis (2000)

descobrem que o impacto é maior para as empresas pequenas, de alta tecnologia e com

resultados negativos. Demonstrado está também que, a haver efeitos, apenas nas

mudanças de recomendações (upgrades e downgrades) eles existem.

No que diz respeito a clientes de brokers (e não público em geral) que têm acesso aos

researches algum tempo antes de ele ser divulgado publicamente, T. Clifton Green

(2003) conclui no seu estudo que comprar depois de um upgrade e vender depois de um

downgrade produz um lucro líquido adicional em dois dias de 1,02% e 1,50%

respectivamente. Ainda no mesmo estudo, Green conclui que um calendário de

investimento baseado na estratégia anterior resulta num retorno anualizado médio de

30%. Para clientes já que os efeitos do research se diluem rapidamente quando este é

tornado público.

Certo é que estes estudos se basearam em mudanças de recomendações dos maiores

brokers americanos e de empresas americanas. Além disso como já vimos uns tipos de

empresas sofrem mais impacto que outras. Será que no caso da EDP, do mercado

português e de brokers portugueses o impacto se mantém?

Apresentamos de seguida um gráfico com a evolução da cotação da EDP e os

respectivos price targets no período em análise. Pretendemos com este gráfico ilustrar a

(baixa) qualidade, devido ao (excessivo) “optimismo” das casas que os divulgam. Como

é bem visível no gráfico, o erro é ainda maior quando a tendência é de descida, devido à

relutância das casas de investimento em apontar para um valor abaixo da actual cotação

da empresa (o que como se pode ver no gráfico só aconteceu uma vez em 85

observações referentes aos últimos 4 anos).


Para melhor ilustrar a disparidade entre os price targets e a cotação da empresa

apresentamos agora um gráfico que indica a diferença percentual entre estas variáveis,

no período considerado.

Dado o comportamento da Cotação da EDP (relativamente estável), é óbvio o erro

incorrido pelos analistas. Mas pode-se argumentar que os erros diminuirão se

considerarmos o par de variáveis price targets/cotação desfasada a 6 meses e não a

cotação do próprio dia, estando agora a referirmo-nos não ao impacto dos analistas mas

à qualidade destes. Este não é o objectivo do nosso estudo, mas para que fique aqui

patente a qualidade destas análises, deixamos aqui um gráfico para ilustrar essa situação.



Neste gráfico melhor do que em qualquer outro, fica bem patente o “optimismo” dos

especialistas, pelo que qualquer investidor que os seguisse compraria mais e mais

acções da EDP. Daí a evidência empírica nos levar a concluir como provável a pouca

relevância dos price targets sobre a EDP. Mas estudemos agora econometricamente o

fenómeno para testar esta hipótese

4.2 - As variáveis do Modelo

Interessa então estudar os potenciais impactos dos price targets emitidos pelas várias

corretoras, quer nacionais quer internacionais. Para tal fizemos um levantamento de

todos os price targets relativos à EDP desde 2000. Após esse levantamento escolhemos

um determinado número de corretoras para pertencer à amostra que serviria de base à

análise empírica deste segundo ponto.

Numa primeira abordagem consideramos a construção de três variáveis dummy com a

seguinte definição:

D1 = 1 , se o price target no dia t foi positivo (boa performance esperada do título)

0, caso contrário

D2 = 1 , se o price target no dia t foi neutro (performance estável)

0, caso contrário

D3 = 1 , se o price target no dia t foi negativo (má performance esperada do título)

0, caso contrário

Contudo, na construção das variáveis verificámos que existia apenas uma observação

para D3, e muito poucas para D2. Desta forma, optámos por eliminar a variável D3 e

sabíamos à partida que a variável D2, não se mostraria significativa. Ou seja,

verificámos que os price targets são quase sempre no sentido da compra do título,

confirmando assim o dito anteriormente.

Adicionalmente, também aqui pretendíamos verificar se existiriam informações

privilegiadas que fizessem alterar a cotação dos títulos mesmo antes do lançamento do


price target, e se os efeitos do price target perduravam até alguns dias depois. A

variável utilizada para medir tal efeito foi a seguinte:

X1 = {0,1,2,3,4,5,6,7}, assumindo o valor 1 três dias antes do price-target, 2 dois dias

antes e assim consecutivamente até assumir o valor 7 três dias depois. Nos restantes dias

a variável assumia o valor 0.

O Modelo utilizado foi, igualmente, o Modelo Linear sendo o método de cálculo por

OLS, continuando a haver reservas quanto aos resultados. A regressão inicial foi:

(IV,1)

4.3 - Análise das regressões

Nesta equação verificou-se a existência de autocorrelação pelo que foi necessário

introduzir a variável ARt-1 como variável instrumental. Dos resultados presentes nos

quadros seguintes (quadro 2 ao 5) verificamos pelo valor do p-value que nenhuma

variável se mostrou estatisticamente significativa.

Dependent Variable: AR Method: Least Squares Date: 06/04/04 Time: 11:44 Sample(adjusted): 2 1079 Included observations: 1078 after adjusting endpoints

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.000117 0.000541 0.216454 0.8287 X1 -2.09E-05 0.000205 -0.101788 0.9189 D1 0.001159 0.001093 1.060825 0.2890 D2 0.000906 0.004084 0.221855 0.8245

ARt-1 -0.098692 0.030480 -3.237968 0.0012

R-squared 0.010305 Mean dependent var 0.000167 Adjusted R-squared 0.006616 S.D. dependent var 0.014553 S.E. of regression 0.014505 Akaike info criterion -5.624058 Sum squared resid 0.225745 Schwarz criterion -5.600946 Log likelihood 3036.367 F-statistic 2.793125 Durbin-Watson stat 2.008283 Prob(F-statistic) 0.025194

Quadro 2



Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.000120 0.000541 0.221497 0.8247 X1 -1.51E-05 0.000204 -0.074043 0.9410 D1 0.001147 0.001091 1.051848 0.2931

ARt-1 -0.098452 0.030447 -3.233551 0.0013


Quadro 3


Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 9.75E-05 0.000449 0.217261 0.8280

D1 0.001131 0.001069 1.058692 0.2900 ARt-1 -0.098472 0.030432 -3.235836 0.0012


Quadro 4


Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D1 0.001173 0.001051 1.115758 0.2648

ARt-1 -0.098490 0.030418 -3.237896 0.0012

R-squared 0.010211 Mean dependent var 0.000167 Adjusted R-squared 0.009291 S.D. dependent var 0.014553 S.E. of regression 0.014485 Akaike info criterion -5.629529 Sum squared resid 0.225767 Schwarz criterion -5.620284 Log likelihood 3036.316 Durbin-Watson stat 2.008652

Quadro 5


Tentamos, igualmente, reduzir o tamanho da amostra, aproximando-nos mais dos anos

mais recentes altura em que começaram a aparecer um maior número de price targets,

mas mesmo assim as variáveis não se revelaram estatisticamente significativas (quadro

6 ao 13).

Dependent Variable: AR Method: Least Squares Date: 06/04/04 Time: 11:53 Sample: 495 1079 Included observations: 585

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.000177 0.000731 -0.241620 0.8092 X1 0.000151 0.000260 0.578562 0.5631 D1 0.000853 0.001100 0.774917 0.4387 D2 0.002251 0.004045 0.556427 0.5781

ARt-1 -0.114090 0.041547 -2.746054 0.0062


Quadro 6


Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.000166 0.000731 -0.227598 0.8200 X1 0.000172 0.000257 0.668548 0.5040 D1 0.000815 0.001097 0.742955 0.4578

ARt-1 -0.112614 0.041438 -2.717683 0.0068


Quadro 7

Dependent Variable: ABRET Method: Least Squares Date: 06/04/04 Time: 11:53 Sample: 495 1079 Included observations: 585

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.000135 0.000575 0.234834 0.8144

D1 0.000948 0.001079 0.878866 0.3798


ARt-1 -0.112366 0.041416 -2.713078 0.0069


Quadro 8

Dependent Variable: ABRET Method: Least Squares Date: 06/04/04 Time: 11:54 Sample: 495 1079 Included observations: 585


ARt-1 -0.112420 0.041382 -2.716626 0.0068

R-squared 0.012993 Mean dependent var 0.000207 Adjusted R-squared 0.011300 S.D. dependent var 0.013733 S.E. of regression 0.013655 Akaike info criterion -5.746050 Sum squared resid 0.108701 Schwarz criterion -5.731104 Log likelihood 1682.720 Durbin-Watson stat 1.998409

Quadro 9


Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.000904 0.000958 0.944021 0.3458 X1 -6.36E-05 0.000325 -0.195845 0.8449 D1 0.000523 0.001076 0.486154 0.6272 D2 -0.001856 0.005372 -0.345541 0.7299

R-squared 0.001190 Mean dependent var 0.000812 Adjusted R-squared -0.007808 S.D. dependent var 0.012882 S.E. of regression 0.012933 Akaike info criterion -5.846326 Sum squared resid 0.055695 Schwarz criterion -5.800984 Log likelihood 989.1060 F-statistic 0.132284 Durbin-Watson stat 2.068796 Prob(F-statistic) 0.940818

Quadro 10


Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.000897 0.000956 0.938343 0.3487 X1 -7.77E-05 0.000322 -0.241421 0.8094 D1 0.000542 0.001073 0.504750 0.6141

R-squared 0.000832 Mean dependent var 0.000812


Adjusted R-squared -0.005151 S.D. dependent var 0.012882 S.E. of regression 0.012916 Akaike info criterion -5.851903 Sum squared resid 0.055715 Schwarz criterion -5.817896 Log likelihood 989.0456 F-statistic 0.139094 Durbin-Watson stat 2.066044 Prob(F-statistic) 0.870197

Quadro 11



D1 0.000495 0.001054 0.469600 0.6389 R-squared 0.000658 Mean dependent var 0.000812 Adjusted R-squared -0.002325 S.D. dependent var 0.012882 S.E. of regression 0.012897 Akaike info criterion -5.857663 Sum squared resid 0.055725 Schwarz criterion -5.834992 Log likelihood 989.0162 F-statistic 0.220524 Durbin-Watson stat 2.065391 Prob(F-statistic) 0.638947

Quadro 12



R-squared -0.002560 Mean dependent var 0.000812 Adjusted R-squared -0.002560 S.D. dependent var 0.012882 S.E. of regression 0.012899 Akaike info criterion -5.860383 Sum squared resid 0.055904 Schwarz criterion -5.849048 Log likelihood 988.4745 Durbin-Watson stat 2.059250

Quadro 13

Tendo lido um estudo que afirmava que apenas os price targets cuja recomendação

implicava uma mudança de estratégia é que tinham impacto, decidimos fazer também

essa análise usando apenas as observações em que havia uma alteração no sentido da

recomendação e os resultados foram os presentes nos quadros que se seguem (quadro 14

ao 19). Como se pode verificar pelos outputs, também aqui os resultados não se

verificaram estatisticamente significativos, embora o p-value tenha diminuído de valor.



Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.000171 0.000590 0.289172 0.7725 X1 -0.000366 0.000340 -1.076750 0.2820 D1 0.005458 0.004205 1.298010 0.1947 D2 0.001187 0.008429 0.140858 0.8880

R-squared 0.003268 Mean dependent var 3.89E-05 Adjusted R-squared -0.001104 S.D. dependent var 0.014420 S.E. of regression 0.014428 Akaike info criterion -5.633508 Sum squared resid 0.142384 Schwarz criterion -5.607149 Log likelihood 1941.927 F-statistic 0.747456 Durbin-Watson stat 2.167504 Prob(F-statistic) 0.524047

Quadro 14



D1 0.005521 0.004194 1.316499 0.1884 D2 0.002139 0.008419 0.254053 0.7995 X1 -0.000356 0.000339 -1.048317 0.2949

ARt-1 -0.085331 0.038151 -2.236674 0.0256


Quadro 15



D1 0.005471 0.004187 1.306847 0.1917 X1 -0.000344 0.000336 -1.023810 0.3063

ARt-1 -0.084844 0.038077 -2.228236 0.0262


Quadro 16



Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.000149 0.000589 0.252536 0.8007 X1 -0.000344 0.000336 -1.023810 0.3063 D1 0.005471 0.004187 1.306847 0.1917

ARt-1 -0.084844 0.038077 -2.228236 0.0262


Quadro 17


Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -5.49E-05 0.000554 -0.099082 0.9211

D1 0.004300 0.004027 1.067718 0.2860 ARt-1 -0.085501 0.038073 -2.245749 0.0250


Quadro 18



ARt-1 -0.085502 0.038045 -2.247400 0.0249

R-squared 0.008884 Mean dependent var 2.46E-05 Adjusted R-squared 0.007437 S.D. dependent var 0.014426 S.E. of regression 0.014372 Akaike info criterion -5.644184 Sum squared resid 0.141487 Schwarz criterion -5.630990 Log likelihood 1940.777 Durbin-Watson stat 2.005166

Quadro 19


Em suma, estes resultados parecem demonstrar que, no que diz respeito ao caso da

EDP, os price targets emitidos não têm qualquer influência sobre os abnormal returns

da acção. Todavia a falta de significância destas variáveis poderá ter diversas

explicações.

4.4 - Possíveis explicações para a falta de significância

das variáveis

Desde logo era esperado que a variável D2 não tivesse significância, dado o diminuto

número de observações em que esta assumia o valor 1. Por outro lado, o mercado

português é à partida muito específico, com volumes de transacção muito baixos e

outras características que fazem com que seja provável que os price targets não tenham

a mesma influencia que noutros mercados.

Adicionalmente, as recomendações dos price targets nem sempre são as mais

verdadeiras. Isto é, os analistas estão sujeitos a um conjunto de pressões que os podem

levar a divulgar price targets que não são os mais correctos, havendo uma tendência

(observada por vários estudos) para a emissão de parecer optimistas. Assim, num paper

de Setembro de 2003, denominado “Analyst disagreement, forecast bias and stock

returns”, podemos ler o seguinte extracto:

“ First, sell-side analysts’ “official” rersponsability is to increase the order

flow to the brokerage houses that employ them. Given the widespread

unwillingness or inability to sell short, it is much easier to convince

someone to buy than to sell a stock. Second, analysts are sometimes

pressured by their employers to issue positive reports about potential

investment banking clients. It was revealed in a series of recent scandals

that some influential analysts were paid for the investment banking deals

they helped to generate. Third, analysts who issue upbeat forecasts might

expect in return more favorable treatment from the managers of the firms

they cover. These incentives, individually and collectively, pressure analysts

to issue overly optimistic forecasts. (...) Because they will suffer a lower


penalty for being wrong when uncertainty about a firm’s earnings is high,

analysts are likely to issue even more highly biased estimates (...)”

Ou seja, como já foi referido há uma tendência para que os price targets sejam

demasiadamente optimistas, pelo que se tal for antecipado pelo mercado, é de esperar

que os agentes que estão no mercado não reajam de uma forma significativa a este tipo

de anúncio, confirmando-se assim a hipótese inicial.


5 - Análise das notícias e do seu impacto

5.1 - As variáveis do Modelo

Numa primeira abordagem procedemos à análise do impacto das notícias nos abnormal

returns da EDP. Para tal tivemos de recolher uma amostra de notícias que

considerássemos significativa, mas que ao mesmo tempo não complexificasse

demasiadamente o seu tratamento estatístico. As notícias que decidimos utilizar foram

as que se encontravam no site da EDP (www.edp.pt).

No tratamento das notícias decidimos dividi-las em dois conjuntos: o conjunto daquelas

que, à partida, teriam impacto positivo – tais como desinvestimentos, aviso de

distribuição de resultados (note-se que a distribuição de resultados propriamente dita

não influencia os nossos dados visto que as cotações da EDP eram ajustadas pelos

dividendos, ou seja, estavam expurgadas desse efeito), obras sociais, entre outras – e as

de previsível impacto negativo – investimentos, alterações nos quadros da empresa,

entre outras. Assim, criámos as seguintes variáveis dummy para o nosso modelo:

= 1, se no dia t houve uma notícia com impacto esperado positivo

0, caso contrário

= 1, se no dia t houve uma notícia com impacto esperado negativo

0, caso contrário

Pretendíamos também verificar se existiria alguma assimetria de informação bem como

desfasamento do impacto, introduzindo uma variável desfasamento. Isto é, queríamos

verificar se antes da notícia sair já havia impacto nas cotações (o que indiciaria a

existência de informação assimétrica) e se após a mesma os efeitos também

continuavam a persistir. A variável utilizada para medir este efeito foi a seguinte:


X1 = {0,1,2,3,4,5,6,7}, assumindo o valor 1 três dias antes da notícia, o valor 2 dois

dias antes e assim consecutivamente até assumir o valor 7 três dias depois. Nos restantes

dias a variável assume o valor 0.

O Modelo escolhido para testar estas hipóteses foi o Modelo Linear, através de OLS.

Pelas limitações do modelo, e pelo facto de existir a possibilidade de este não ser o

modelo mais adequado chamamos a atenção para a necessidade de uma análise

cuidadosa e com restrições dos resultados.

Assim, a regressão utilizada foi a seguinte:

(V,1)

5.2 - Análise das regressões

Como vemos pelo quadro 2 pelo facto de a estatística Durbin-Watson demonstrar a

existência de autocorrelação, procedemos à correcção do modelo introduzindo uma

variável instrumental – ARt-1, isto é, a variável dependente desfasada de um período –

sendo que o output resultante foi o presente no quadro 3. Como se pode verificar tanto a

constante como a variável X1 se mostraram estatisticamente não significativas, com o p-

value muito superior a 5%. Desta forma, fomos retirando estas variáveis (quadro 3 ao 5)

sendo que a regressão final (quadro 6) foi:

(V,2)

Note-se que, pelo facto de o modelo final não ter constante, a Durbin-Watson não tem

significado e o R2 não tem a interpretação usual.

Ao analisarmos os coeficientes podemos interpretá-los dizendo que num dia em que há

uma notícia que se esperada de impacto positivo os abnormal returns aumentam em

0,008200. Já notícias que se esperam negativas têm um impacto negativo de 0,009509.


Desta forma, os sinais assumidos pelas variáveis vão de encontro aos sinais esperados, e

as variáveis mostram-se estatisticamente significativas pelo que se pode deduzir do

impacto das notícias nos abnormal returns da EDP.


Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 2.19E-05 0.000595 0.036841 0.9706 X1 0.000116 0.000176 0.660663 0.5090 D1 0.007516 0.001928 3.899047 0.0001 D2 -0.009705 0.001913 -5.072491 0.0000


Quadro 20


Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 3.15E-05 0.000592 0.053219 0.9576 X1 0.000126 0.000175 0.715933 0.4742 D1 0.007667 0.001918 3.996885 0.0001 D2 -0.010045 0.001906 -5.270886 0.0000

ARt-1 -0.107467 0.029780 -3.608712 0.0003 R-squared 0.051644 Mean dependent var 0.000167 Adjusted R-squared 0.048109 S.D. dependent var 0.014553 S.E. of regression 0.014199 Akaike info criterion -5.666725 Sum squared resid 0.216316 Schwarz criterion -5.643613 Log likelihood 3059.365 F-statistic 14.60797 Durbin-Watson stat 1.993885 Prob(F-statistic) 0.000000

Quadro 21


Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X1 0.000121 0.000137 0.882216 0.3779 D1 0.007522 0.001921 3.915514 0.0001 D2 -0.009699 0.001906 -5.087528 0.0000

R-squared 0.040135 Mean dependent var 0.000164


Adjusted R-squared 0.038351 S.D. dependent var 0.014547 S.E. of regression 0.014265 Akaike info criterion -5.659246 Sum squared resid 0.218954 Schwarz criterion -5.645389 Log likelihood 3056.163 Durbin-Watson stat 2.196593

Quadro 22



D1 0.007901 0.001890 4.181026 0.0000 D2 -0.009809 0.001877 -5.226957 0.0000

ARt-1 -0.107121 0.029769 -3.598355 0.0003 R-squared 0.051191 Mean dependent var 0.000167 Adjusted R-squared 0.048541 S.D. dependent var 0.014553 S.E. of regression 0.014195 Akaike info criterion -5.668103 Sum squared resid 0.216419 Schwarz criterion -5.649613 Log likelihood 3059.107 F-statistic 19.31521 Durbin-Watson stat 1.993922 Prob(F-statistic) 0.000000

Quadro 23


Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D1 0.008200 0.001833 4.473605 0.0000 D2 -0.009509 0.001819 -5.228099 0.0000

ARt-1 -0.106823 0.029758 -3.589731 0.0003 R-squared 0.050816 Mean dependent var 0.000167 Adjusted R-squared 0.049050 S.D. dependent var 0.014553 S.E. of regression 0.014192 Akaike info criterion -5.669562 Sum squared resid 0.216505 Schwarz criterion -5.655696 Log likelihood 3058.894 Durbin-Watson stat 1.993971

Quadro 24


6 - Conclusões

Da análise efectuada ao longo deste trabalho resultou que os price targets não têm

efeitos significativos sobre a rentabilidade anormal das acções da EDP, nem existe

evidência estatística de insider trading por parte dos analistas.

A falta de impacto dos price targets pode, contudo, ser justificada pela empresa que foi

escolhida para análise e pelo facto de o mercado accionista português não ser muito

dinâmico, o que logo à partida limita os resultados desta análise.

No que se refere às notícias, as nossas expectativas confirmaram-se verificando-se a

significância das variáveis. Também nesta análise não transpareceu a existência de

informação privilegiada.

Os resultados, contudo, devem ser analisados cuidadosamente devido às limitações do

modelo utilizado. Note-se, por exemplo, que o modelo pressupõe a inexistência de

heteroscedasticidade, o que em matéria de Finanças não costuma ser a realidade.

Todavia, são resultados interessantes que mereceriam um estudo mais aprofundado que

exigiria métodos mais complexos para os quais não temos, ainda, formação suficiente.


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Recorremos, ainda, aos mais diversos sites da internet para obter a informação relativa

às notícias e research notes da EDP, a um contacto e-mail com a empresa (frutífero,

mas que não satisfez as nossas expectativas e necessidades) e à Biblioteca Municipal

(consulta dos Semanários Económicos de todo o período abrangido no estudo).


Anexos Price Targets recolhidos para o trabalho Aqui fica a lista completa dos price targets recolhidos para a realização do nosso estudo: Data Empresa Recomendação Price

Target 27-03-2000 BPI Subiu preço alvo (ant 21,5) 5.04 03-04-2000 BPI Compra (ant Compra) 5.04 01-06-2000 Merrill Lynch Neutro (ant 23) 4.2 07-07-2000 Banco Finantia Comprar (ant comprar) 5 07-08-2000 Banco Finantia Buy 4.07 11-08-2000 Banco Finantia Compra (sem) 4.07 22-11-2000 Citigroup Buy - Low Risk 4.80 20-12-2000 BPI Buy (ant buy) 4.3 03-01-2001 Citigroup Buy - Low Risk 4.76 26-01-2001 Santander Compra 4.5 29-01-2001 BPI Compra 4.3 20-02-2001 UBS Warburg Forte compra 4.7 26-07-2001 Morgan Stanley Forte compra 3.8 18-09-2001 BNP Paribas Neutral para outperform 3.4 27-09-2001 BPI Buy (ant buy) 3.7 27-09-2001 UBS Warburg Strong buy (ant strong buy) 4.1 16-10-2001 UBS Warburg Strong Buy 4.10 07-12-2001 BPI Acumular (ant acumular) 3.4 13-12-2001 Morgan Stanley overweight 2.90 11-01-2002 Santander Buy (ant manter) 3.2 06-03-2002 UBS Warburg Buy 3.00 11-05-2002 Commerzbank Buy 2.00 11-06-2002 BPI Hold 1.80 19-08-2002 Santander Buy (ant buy) 2.2 03-09-2002 Banif Investimentos Manter 2.49 06-09-2002 BPI Acumular (ant manteve) 2.3 05-11-2002 Commerzbank Buy 2 06-11-2002 BPI Manter (ant acumular-2,3) 1.8 25-11-2002 UBS Warburg Compra (ant manter-3) 2 10-12-2002 Santander Manter (ant compra-2,17) 2.13 19-12-2002 BNP Paribas Neutral (ant desempenho acima do

mercado-2,2) 1.8

20-12-2002 SSSB Manteve em linha com o mercado, risco médio (ant 2,5)

2

17-03-2003 Banif Investimentos Buy 2.11 02-04-2003 Santander Upgrade manter para compra 2 02-04-2003 J.P. Morgan Securities "Underweight" 1.8 19-04-2003 Banif Investimentos Manteve compra 2.14 09-05-2003 ES Research Buy 2 19-05-2003 Banif Investimentos Manteve compra 2.14


05-06-2003 BPI Upgrade acumular para compra 2.5 17-06-2003 Banif Investimentos Manteve compra 2.14 25-06-2003 CSFB Upgrade neutral para outperform 2.2 27-06-2003 BCP Investimento Manteve compra 2.5 11-07-2003 Santander Buy 2.50 11-08-2003 Banif Investimentos Manteve compra 2.14 11-08-2003 Dresdner Keinwort W. Upgrade acumular para compra 2.32 11-08-2003 UBS Warburg Manteve neutral 2 14-08-2003 CSFB Manteve desempenho acima mercado 2.3

18-08-2003 BCP Investimento Manteve compra 2.1 27-08-2003 SSSB In Line, Medium Risk 2.10 29-08-2003 Morgan Stanley Overweight 2.4 02-09-2003 Banif Investimentos Buy 2.26 04-09-2003 CSFB OutPerform 2.3 09-09-2003 BPI Manteve compra 2.5 12-09-2003 BNP Paribas Upgrade desempenho abaixo do sector

para neutral 2.1

28-10-2003 Dresdner Keinwort W. Buy 2.32 30-10-2003 BCP Investimento EDP "buy" 2.4 01-11-2003 SSSB Mantém desempenho em linha com o

mercado, risco médio (ant 2,5) 2.5

03-11-2003 Dresdner Keinwort W. EDP "buy" 2.32 05-11-2003 Commerzbank Comprar (ant acumular-1,6) 2 20-11-2003 ES Research Compra 2.40 26-11-2003 BCP Investimento Buy 2.60 01-12-2003 Dresdner Keinwort W. EDP “buy” 2.32 02-12-2003 CSFB Outperform 2.3 02-12-2003 Morgan Stanley Overweight 2.4 02-12-2003 UBS Warburg Neutral 2 03-12-2003 BNP Paribas Neutral 2.1 03-12-2003 BPI Manteve acumular 2.6 05-12-2003 J.P. Morgan Securities EDP "underweight" 2 08-12-2003 Commerzbank Hold 2 16-12-2003 Dresdner Keinwort W. Manteve compra 2.32 16-12-2003 Morgan Stanley Manteve overweight 2.6 29-12-2003 ES Research Manteve compra 2.43 06-01-2004 Citigroup Hold 2.1 26-01-2004 BCP Investimento Compra 2.60 30-01-2004 ES Research Manteve compra 2.45 05-02-2004 Santander Buy 2.4 16-02-2004 BCP Investimento EDP "buy" 2.6 01-03-2004 BCP Investimento EDP “buy” 2.6 03-03-2004 BPI Buy 2.60 03-03-2004 ES Research Buy 2.8 08-03-2004 BCP Investimento Buy 2.6 15-03-2004 BPI Buy 2.7 18-03-2004 ES Research Buy 2.80 05-04-2004 BCP Investimento EDP "buy" 2.6 01-05-2004 BCP Investimento Buy 2.60


Cotação da EDP antes de 2000

Só para ilustração, aqui fica o gráfico da evolução da cotação da EDP antes do período

em estudo, desde o início da sua privatização (dados que foram tido em consideração

para o cálculo do beta usado ao longo do trabalho).

Gráfico combinado

Durante a realização do trabalho, um gráfico de trabalho foi sendo construído com o

resumo de toda a informação, para nos permitir uma visão mais alargada, mas ao

mesmo tempo combinada num único, de toda a informação recolhida para o trabalho,

sendo a grande utilidade deste gráfico uma rápida análise cruzada de toda a informação.

Este gráfico e a sua respectiva complexa legenda é agora apresentado em desdobrável

na próxima folha.


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A Cotação da EDP - limianoliberal.files.wordpress.com · Dezembro de 1998 a Janeiro de 1999, se estimou que cerca de 65% dos pequenos aforradores possuem acções da EDP, achamos