Embed Size (px)
Citation preview
CONTEXTO DAS FINANÇAS COMPORTAMENTAIS: ANOMALIAS E EFICIÊNCIA DO MERCADO DE CAPITAIS BRASILEIRO
Behavioral Finance Context: Anomalies and Efficiency of Brazilian Capital Market
AUTORES PATRÍCIA LEITE DE MORAES CIOFFI Pontifícia Universidade Católica de São Paulo [email protected] RUBENS FAMÁ Universidade de São Paulo [email protected] PAULA A. R. COELHO Pontifícia Universidade Católica de São Paulo [email protected]
RESUMO
O objetivo deste trabalho é o entendimento do contexto que favoreceu o desenvolvimento das
Finanças Comportamentais e de verificar anomalias e eficiências no mercado de capitais brasileiro.
A análise do panorama contextual ajuda no entendimento da evolução das finanças. Haugen (2000)
dividiu o desenvolvimento da disciplina em Finanças Antigas de 1930 a 1950, Finanças Modernas
de 1950 a 1990 e Finanças Comportamentais de 1990 em diante. A teoria e a identificação de
reações comportamentais no mercado de capitais contribuem para a compreensão dos movimentos
que ocorrem na Bolsa de Valores. Para análise do contexto, foi medida a volatilidade e retorno do
índice Dow Jones, através do teste F de análise de variância e teste T para comparação de médias
dos retornos, nos diferentes períodos que se desenvolveram as teorias de finanças. Foi também
calculada a evolução da integração entre os principais mercados de capitais do mundo. A fim de
qualificar o nível de eficiência do mercado de capitais brasileiro, foram analisados vários estudos
com foco no mercado doméstico e identificada a convergência das conclusões para anomalias ou
eficiência. A conclusão foi de que o ambiente de maior rentabilidade e globalização dos mercados
favoreceu um aprofundamento dos estudos em finanças que agregou aspectos comportamentais para
uma melhor compreensão dos investidores. Mas, os fundamentos das Finanças Modernas não
podem ser descartados, pois explicam parte do mercado de capitais, tanto brasileiro como de outros
países, que apresentam anomalias, bem como eficiências.
Palavras-Chave: Finanças Modernas, Finanças Comportamentais, Anomalias, Volatilidade,
Globalização.
ABSTRACT
This study goal is to understand the environment that favored the Behavioral Finance
development, and to verify anomalies and efficiency in Brazilian capital market. The analysis of the
context helps to understand the evolution of finance. Haugen (2000) divided the discipline
development in Old Finance from 1930 to 1950, Modern Finance from 1950 to 1990 and
Behavioral Finance from 1990 until the present. The theory and identification of investor behavior
in the capital markets contribute to the comprehension of movements that occurs in capital markets.
In order to contextualize the evolution of finance, we calculated the volatility and return of the Dow
Jones index, by the F test of variance analysis and T test to compare average returns in different
phases of the development of finance theory. There was also calculated the integration evolution
between main capital markets worldwide. In order to qualify the efficiency level of Brazilian capital
markets, many papers that focus in the domestic market were analyzed and identified the academic
conclusions convergence to anomalies or efficiency. The conclusion was that the increase of market
returns and globalization favored the deepness of finance studies that aggregated behavioral aspects
to a better comprehension of the investors. However, the foundation of Modern Finance can not be
rejected, as it explains part capital market, not only the Brazilian markets, but also the other
countries, that presents anomalies, as well as efficiency.
Key words: Modern Finance, Behavioral Finance, Anomalies, Volatility, Globalization.
________________________________________________________________________________
1. INTRODUÇÃO
Há uma questão que predomina na área de finanças, a que busca identificar se as finanças
comportamentais serão o novo paradigma. Ainda não há resposta conclusiva sobre o tema. Muitos
estudos acadêmicos de qualidade estão sendo realizados globalmente e não descartam totalmente as
Finanças Modernas, que tem como principal premissa a racionalidade do investidor, ou homo
economicus. Por outro lado, um fato marcante para os estudos na área de finanças foi o estouro da
bolha NASDAQ em 2001, que nas palavras de Allan Greespan, ex-presidente do Federal Reserve,
1
definiu o comportamento da época: “exuberância irracional”. Este termo foi desenvolvido
anteriormente no livro de Robert Shiller (2000) sobre bolhas especulativas. A definição de bolha
especulativa: “uma situação em que preços temporariamente altos são sustentados em grande parte
pelo entusiasmo dos investidores e não por uma estimativa consistente do valor real”, SHILLER
(2000, p. XIV).
Muito antes já se falava na irracionalidade do investidor. Dois estudiosos receberam prêmios
Nobel: Hebert Simon, em 1978, por sua teoria da racionalidade limitada e Daniel Kahneman, em
2002, que havia desenvolvido juntamente com o falecido Amos Tversky a teoria do prospecto. As
pesquisas destes estudiosos contemplaram a irracionalidade do investidor no processo decisório e
adotaram a psicologia como ferramenta para entender melhor este comportamento.
Escolas plausíveis de pensamento em ciências sociais têm o atributo de direcionar a ação dos
teóricos: a conduta de pesquisa e conversão das mesmas em artigos publicados. A vasta pesquisa
empírica dentro das fronteiras teóricas das Finanças Comportamentais legitima sua existência, pois
tem ocupado cada vez mais espaço intelectual. Atualmente podem ser consideradas três correntes de
pensamento sobre as finanças comportamentais: ala conservadora que defende que as Finanças
Modernas continuarão a ser o modelo predominante; ala moderada que acredita que as Finanças
Comportamentais vão complementar as Finanças Modernas; e a ala radical que aponta as Finanças
Comportamentais como o novo paradigma.
Este artigo tem dois objetivos: analisar o contexto que influenciou o market share intelectual
a focar nas Finanças Comportamentais e mapear as anomalias no mercado de capitais brasileiro e
como este pode ser situado, baseado na análise de vários estudos acadêmicos. O estudo vai analisar
o contexto atual desta escola de pensamento e como o comportamento agregado dos investidores
impacta no mercado de capitais no Brasil.
2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
A concepção moderna da teoria de finanças surgiu na década de 50. O modelo de Finanças
Modernas passou a adotar premissas da racionalidade dos tomadores de decisão e da
imprevisibilidade dos mercados, com paradigmas fundamentados em trabalhos de acadêmicos:
2
• Os princípios de arbitragem de Modigliani e Miller (1958, 1961), estudiosos que
defenderam a irrelevância da estrutura de capital e do pagamento de dividendos para os
preços das ações;
• Os princípios de diversificação de portfólio de Markowitz (1952), para otimização de risco e
retorno;
• As teorias de precificação de ativos de Willian Sharpe (1964), que propôs a racionalidade do
investidor, avesso ao risco e buscando a maximização de seu bem-estar; e
• A teoria de precificação de opções de Fischer Black e Myron Scholes (1972).
A Hipótese de Mercados Eficientes (HME), desenvolvida por Eugene Fama (1970), que apóia
o modelo clássico de finanças, é baseada nas noções sobre comportamento humano racional,
maximizador de utilidades e apto a processar de maneira ótima todas as informações disponíveis.
Os mercados são operados por agentes de racionalidade ilimitada. Essa teoria pressupõe:
competição perfeita, nenhum agente individual pode impactar de forma significativa os preços;
expectativas homogêneas, os investidores são totalmente informados, com acesso igualitário às
informações e agem racionalmente; ausência de fricções, os ativos são divisíveis e não há custos de
transações. Na HME foram propostas três formas de eficiência por Fama (1970):
1. Forma fraca: quando incorpora as informações sobre os preços passados dos ativos. A
análise técnica baseia-se nos movimentos passados dos preços das ações e a análise
fundamentalista nas demonstrações financeiras publicadas pelas empresas, para prever
movimentos futuros. O retorno esperado será função do risco envolvido.
2. Forma semiforte: quando os preços das ações refletem todas as informações publicamente
disponíveis, como demonstrações financeiras, dados de preços históricos, anúncios sobre
dividendos, lucros, fusões, aquisições, investimentos, desinvestimentos e emissões de novas
ações. Apesar de algumas questões em aberto, os testes realizados em estudos de eventos
geralmente confirmam que o mercado é eficiente na forma semiforte.
3. Forma forte: quando os preços refletem todas as informações disponíveis, públicas e não
públicas, portanto mesmo os inside traders não poderiam obter retornos em excesso
utilizando informações privilegiadas.
Em virtude de a forma forte ser de difícil comprovação, o debate se concentra entre as formas
fracas e semiforte. A influência do comportamento em finanças, ou Finanças Comportamentais,
3
pode ser definida como o estudo sobre como os investidores sistematicamente cometem erros de
julgamentos ou “enganos mentais” e que contrariam algumas premissas da HME.
Críticas antigas à teoria de mercados eficientes, como os trabalhos de Hebert Simon (1957)
sobre a racionalidade limitada, ganharam espaço com estudos de pesquisadores de áreas da
psicologia e sociologia, nas últimas décadas. No meio acadêmico, as Finanças Comportamentais
remetem ao final da década de 70, com os trabalhos dos psicólogos Kahneman, Slovic e Tverski
(1979) sobre o processo de tomada de decisão do ser humano, em situações de risco. Desse estudo,
surgiu um dos mais importantes conceitos das Finanças Comportamentais, a aversão à perda,
segundo o qual as pessoas sentem muito mais a dor da perda que o prazer obtido com um ganho
equivalente. Esse pressuposto contraria a “Teoria da Utilidade”, que supõe que o investidor avalia o
risco de um investimento de acordo com a mudança que ele proporciona em seu nível de riqueza.
Fama (1997) concordou que existem anomalias no Modelo Moderno de Finanças, entretanto,
como elas aconteceriam de forma randômica, acabariam por se compensar e seriam, portanto,
consistentes com a eficiência de mercado. Para Halfeld e Torres (2001), o grande desafio para os
pesquisadores de finanças comportamentais é o de provar que tais anomalias de comportamento são
realmente previsíveis e podem modificar o mercado de forma definitiva. Diversos padrões de
comportamento, tais como: aversão à perda, a autoconfiança excessiva, os exageros quanto ao
otimismo e ao pessimismo e a sobre-reação às novidades do mercado, foram identificados por
diferentes pesquisadores sem que se conseguisse a formulação de um modelo que incluam todos
eles. Os modelos elaborados até o momento se limitam a explicar uma anomalia em particular e
falham na tentativa de explicar outras.
Os trabalhos de Kahneman, Slovic e Tverski (1979, 1994) em behavioral economics
comprovam uma aproximação de uma área tradicionalmente determinista com arcabouço
neoclássico do homo economicus, com aspectos centrados em áreas preocupadas com real people.
A conexão com a disciplina de sociologia e psicologia apresenta bastante convergência com os
esquemas intelectuais de áreas ligadas à psicologia econômica. Segundo Ferreira (2007), temos:
• Economia Comportamental: estuda impactos de políticas macroeconômicas na população,
apoiados pela psicologia, sociologia, antropologia, história e biologia;
4
• Finanças Comportamentais: uma ramificação da economia comportamental, que estuda o
comportamento do mercado com base em teorias econômicas tradicionais e acréscimos da
economia comportamental e psicologia econômica;
• Socioeconomia: estuda fenômenos econômicos a partir de formulações sociológicas e
políticas;
• Psicologia do Consumidor: trata do consumo do ponto de vista psicológico;
• Neuroeconomia: busca alicerces neurológicos para explicar as decisões econômicas e
financeiras, envolve estudos de neurocientistas, economistas e psicólogos.
O nosso foco de análise são as Finanças Comportamentais que pode ser subdivida em duas
áreas de estudo: micro e macro. Esta subdivisão está baseada nos conceitos de Micro e
Macroeconomia. Segundo Nordhaus e Samuelson (2004), a microeconomia é o ramo da ciência
econômica que estuda o comportamento das unidades de consumo, indivíduos, famílias, empresas e
setores onde atuam. A macroeconomia estuda o comportamento do sistema econômico global,
como a produção ou produto total de uma economia. Neste sentido, Pompian (2006) diferencia o
estudo e comportamento individual e agregado de investidores. Ele definiu como Behavioral
Finance Micro (BFMI) o exame do comportamento e vieses de investidores individuais que os
distinguem de investidores racionais da teoria econômica clássica. Behavioral Finance Macro
(BFMA) trata-se de detectar e descrever anomalias persistentes no mercado de capitais, que as
Finanças Comportamentais explicam. Na Tabela 1, estão listadas as principais anomalias de
mercado que são efeitos do comportamento agregado de investidores individuais.
Tabela 1 – Principais Anomalias de Mercado (Continua)
Tipo de Anomalia Anomalia Definição
Efeito dia-da-semana Os retornos diários de ativos de risco são diferentes ao longo dos dias da semana. A maioria dos estudos detectou retorno menor nos primeiros dias e maior nos últimos.
Efeito janeiro ou mês-do-ano
Os retornos em janeiro são, em média, maiores que os retornos nos outros meses do ano.
Anomalia de Calendário: relacionadas a sazonalidade persistente nos preços das ações. Efeito Mudança de
Mês Afeta os retornos no final do mês, geralmente superiores aos retornos do início do mês.
Ações de Valor (Value) e Crescimento (Growth)
Efeito tamanho, o retorno de ações de empresas Value (índice book to market – B/M - maior) é maior que o de empresas Growth (índice B/M – menor).
Efeito tamanho O retorno de ações de empresas pequenas é maior que o de empresas grandes. Em alguns estudos este efeito é relacionado com o efeito janeiro.
Anomalias Fundamentais: relacionadas ao valor da ação.
Efeito sobre-reação Trata-se da reação exagerada às boas e más notícias nos mercados
5
acionários. Os investidores não são totalmente racionais no processo decisório, dão mais importância às informações recentes.
Efeito momento A estratégia de venda de ativos com mau desempenho passado e a compra dos que tiveram um bom desempenho, leva a retornos anormais positivos durante meses subseqüentes.
Efeito Anúncio Mudanças de preço tendem a persistir após o anúncio inicial de novas informações. Ações com surpresas positivas tendem a subir vagarosamente os preços, e surpresas negativas causam movimentos lentos para baixo.
Efeito Dividendos Implica em um retorno superior no preço das ações que têm maior dividend yield, do que as que têm menor dividend yield.
Anomalias Técnicas: relacionadas às previsões futuras, baseando-se no comportamento passado. Arbitragem Arbitragem é a compra de um ativo num mercado a um preço mais
baixo e venda simultânea em outro mercado a um preço mais elevado. Pode envolver operações em mercados diferentes, com riscos inferiores ao da especulação.
Tabela 1 – Principais Anomalias de Mercado (Conclusão)
Tipo de Anomalia Anomalia Definição
Estratégias técnicas Regras (matemáticas/estatísticas ou gráficas) que aplicadas a uma série histórica de retornos, pressupõem-se previsão do comportamento futuro da mesma. Utilizada para testar a forma fraca de eficiência de mercado.
Anomalias Técnicas: relacionadas às previsões futuras, baseando-se no comportamento passado.
Barreira de Preço Oscila, de acordo com analistas gráficos, dentro de um suporte de alta e um de baixa, conhecido como resistência que é representada por um número inteiro do índice, ou de cotação.
Fonte: Adaptado de Fama e Bruni, 1998.
Este artigo avaliou estudos sobre estas anomalias no mercado de capitais brasileiro. A fim de
verificar quais anomalias, citadas na Tabela 1, são comprovadas ou não.
3. METODOLOGIA
Dado os dois objetivos deste estudo: o de contextualizar a evolução das finanças e o de
mapear onde mercado de capitais brasileiro está situado, entre o extremo da eficiência, ou da
ineficiência; serão utilizadas duas diferentes metodologias. O entendimento de aspectos do contexto
do mercado de capitais e a evolução das escolas de pensamento em finanças foram apoiados em
análises quantitativas. Já o mapeamento de anomalias comprovadas ou não no mercado de capitais
foi fundamentado em aspectos qualitativos.
3.1 Análise do Ambiente do Mercado de Capitais e a Evolução das Finanças
6
Para verificar a volatilidade do mercado de capitais, foram coletadas as cotações do índice
norte-americano Dow Jones de fechamento mensal, no período de Janeiro de 1930 a Julho de 2007.
Estes dados foram deflacionados pelo índice de inflação americano, Consumer Price Index, para o
valor de Julho de 2007. A fonte dos dados foi o Ipeadata. Foi escolhido o índice Dow Jones como
proxy do comportamento dos mercados por abranger todo o período de análise e por representar um
dos maiores mercados mundiais. Com estes dados foi efetuado o Teste F, de análise de variância,
Teste T de Student, para comparar a média dos retornos, e calculado o coeficiente de variação (CV)
para medir a relação entre risco e retorno nos períodos que correspondem a cada fase da evolução
das finanças, nos últimos 77 anos. Assumiu-se a premissa que as sobre-reações e a freqüência de
bolhas especulativas estão associadas ao grau de variância do índice. A delimitação dos períodos foi
baseada de acordo com Haugen (2000): Finanças Antigas de 1930 a 1950, Finanças Modernas de
1951 a 1990 e Finanças Comportamentais de 1991 a 2007.
A utilização de métodos estatísticos permite quantificar os fenômenos econômicos e gerar
informações objetivas. A estatística é uma técnica de experimentação e prova (MARCONI e
LAKATOS, 2000). Através do teste de distribuição F para igualdade das variâncias e o teste T para
comparação de médias nos diferentes períodos classificados como de evolução das finanças,
pretende-se verificar se houve diferença estatística significativa na volatilidade e no retorno do
mercado. A variância e retorno foram calculados em base mensal pelo índice Dow Jones nos três
períodos. O nível de significância adotado foi 10% e as análises foram feitas de duas formas,
considerando todos os valores e excluindo os atípicos, que representaram momentos de bolhas e
crises. As hipóteses construídas para a análise estatística da variância foram primeiramente para
avaliar a diferença entre os períodos de 1930 a 1950 e 1951 a 1990.
H0: ou, equivalentemente 22
21 σσ = 12
2
21 =
σσ
H1: ou, equivalentemente 22
21 σσ ≠ 12
2
21 ≠
σσ
Onde: 21σ : variância no período 1, de 1930 a 1950;
22σ : variância no período 2, de 1951 a 1990.
7
A partir destes testes foi possível concluir se foi estatisticamente significativa e superior a
variância, ou volatilidade, nos dois períodos. Posteriormente foi verificado se houve diferença de
variância entre os períodos de 1951 a 1990 e 1991 a 2007.
H0: ou, equivalentemente 23
22 σσ = 12
3
22 =
σσ
H1: ou, equivalentemente 23
22 σσ ≠ 12
3
22 ≠
σσ
Onde é a variância dos retornos no período 3, de 1991 a 2007. 23σ
Também foram avaliadas as hipóteses para os períodos de 1930 a 1950 e 1991 a 2007.
H0: ou, equivalentemente 23
21 σσ = 12
3
21 =
σσ
H1: ou, equivalentemente 23
21 σσ ≠ 12
3
21 ≠
σσ
A partir destes testes foi possível concluir se houve diferença estatisticamente significativa na
variância, ou volatilidade, nos períodos delimitados. O nível de significância adotado foi 10%. A
partir das conclusões obtidas com o teste F, procedeu-se ao teste T presumindo-se variâncias
equivalentes ou diferentes (de acordo com os resultados obtidos), para se determinar se há
igualdade entre os retornos apresentados, nos períodos. As hipóteses construídas para a análise
estatística da comparação entre a média dos retornos foram em primeiro lugar:
H0: ou, equivalentemente 21 µµ = 021 =− µµ
H1: ou, equivalentemente 21 µµ ≠ 021 ≠− µµ
Onde:
1µ : média dos retornos no período 1, de 1930 a 1950;
2µ : média dos retornos no período 2, de 1951 a 1990.
De forma análoga, as hipóteses para os períodos de 1951 a 1990 e 1991 a 2007 foram:
8
H0: ou, equivalentemente 32 µµ = 032 =− µµ
H1: 3µµ ou, equivalentemente 032 ≠− µµ 2 ≠
nde 3µO é média dos retornos no período 2, de 1991 a 2007.
im, foram para os perío os de 1930 a 1950 e 1991 a 2007.
1: ou, equivalentemente
ais confiável para comparação
quando os retornos esperados nas duas alternativa a
Por f avaliadas as hipóteses d
H0: ou, equivalentemente 31 µµ = 031 =− µµ
H 31
Outro indicador utilizado para sintetizar a relação entre risco e retorno nos diferentes períodos
foi o coeficiente de variação (CV). Segundo Brigham e Ehrhardt (2006, p. 211): “O coeficiente de
variação mostra o risco por unidade de retorno e oferece uma base m
µµ ≠ 031 ≠− µµ
s não são igu is.”
µσ
=CV (1)
σ
Onde:
: desvio padrão dos retornos da amostra;
µ : média dos retornos.
mercados: Dow Jones (EUA), FTSE (Reino Unido), Nikkei (Japão) e IBOVESPA (Brasil).
A globalização é outro fator que foi testado para verificar a contribuição no contexto do
desenvolvimento de finanças. Para tal, foi calculada a correlação (r) entre os índices dos principais
( )( )( ) ( )∑∑∑
−−
−−=
22 yyxx
yyxxr
ii
ii (2)
On
i;
de:
ix : variável x no instante
x : média da variável x;
iy : variável y no instante i;
y : média da variável y.
9
Os níveis de correlação foram expostos em dois períodos:
1968 a 1993•
ão;
•
tado
um nível de confiança de 5%, conforme o critério adotado para o período anterior.
.2 Análise Qualitativa das Anomalias e Eficiência no Mercado de Capitais Brasileiro
capita
m de acordo
com a maior ou menor convergência das diferentes conclusões nos estudos abordados.
Tabela icação d Anomalias e Eficiências
1: adotado como proxy do período das Finanças Modernas. Foi apresentado o
cálculo de Leite e Sanvicente (1994), pela disponibilidade e confiabilidade da informaç
1990 a 2007: adotado como período das Finanças Comportamentais. Foi calculada a
correlação dos retornos mensais dos índices, descontada a variação cambial, foi ado
3
Foi feita uma análise qualitativa para classificar os níveis de eficiência do mercado brasileiro.
Os estudos foram selecionados de acordo com a atualidade e por apresentarem contraponto, a fim
de manter um grau viável de neutralidade. Esta classificação foi baseada na bibliografia disponível.
A coletânea dos artigos e estudos serviu como base para qualificar a eficiência do mercado de
is brasileiro. Estes estudos foram agrupados de acordo com as anomalias listadas na Tabela 1.
Para esta análise, foram utilizados pictogramas circulares usados em tabelas comparativas,
geralmente por consultorias, para indicar o quanto um item particular atinge um critério específico.
Se os estudos referentes à determinada anomalia apontassem para não comprovação da anomalia,
esta seria classificada como comprovação total de eficiência, conforme a Tabela 2. Caso os estudos
apontassem para comprovação da anomalia, esta seria classificada como comprovação de
ineficiência. As classificações intermediárias, alta, média e baixa eficiência, ocorrera
2 – Classif as Comprovações de
Legenda Níveis de Eficiência Comprova Total Eficiência
Comprova Alta Eficiência
Comprova Média Eficiência
Comprova Baixa Eficiência
1 O período classificado por este estudo como o das finanças modernas foi de 1950 a 1990, mas adotou-se o cálculo de Leite e Sanvicente (1994), de 1968 a 1993, pela proximidade do período.
10
Comprova Ineficiê
ncia
Fonte: Elaborado pelos autores.
esta forma, o método de avaliação é qualitativo e segue a classificação da Tabela 2.
. ANÁLISE DE RESULTADOS
udos empíricos sobre anomalias
e eficiências do mercado de capitais brasileiro e análise qualitativa.
.1 Contexto das Finanças Comportamentais
rmente, a volatilidade pode ser associada à freqüência e ao impacto maior
de bolhas especulativas.
stá associado a
maiores sobre-reações, bolhas especulativas ou volatilidade no mercado de capitais.
Tabela 3 – Testes F da variância n D Excluir Valores Atípicos lu alores Atípicos
D
4
Os resultados estatísticos e análise do contexto histórico da evolução do mercado de capitais
são comentados a seguir com a apresentação de levantamento de est
4
Através do Teste F e Teste T, que comparou os diferentes períodos em termos de variância e
média do retorno do índice Dow Jones, na Tabela 3, foi possível constatar indícios de que a
evolução nas escolas de pensamento em finanças não esteve associada a uma volatilidade crescente.
Como mencionado anterio
Conforme a Tabela 3 foi possível detectar que o período das Finanças Antigas, de 1930 a
1950 teve maior volatilidade, que pode ser atribuído ao período da Grande Depressão Americana,
em 1932, como também ao início do desenvolvimento dos mercados de capitais. Estatisticamente
não foi possível rejeitar que a variância do período das Finanças Modernas foi igual à variância do
período das Finanças Comportamentais, considerando um nível de 10% de significância. Por esta
análise não é possível afirmar que o crescimento das Finanças Comportamentais e
os retornos do índice ow JExc
ones. Sem indo VH0:
Hipótese Nula
TesEstatístico Value
lise TesEstatístico Value
lise te P- Aná te P- Aná
22
21 σσ = 3,43 0,000 Rejeita H0: . 2
221 σσ > 1,65 0,000 Rejeita H0: . 2
221 σσ >
11
23
22 σσ = 1,12 0,355 Aceita H0: 2
322 σσ = . 1,06 0,621 Aceita H0: 2
221 σσ = .
23
21 σσ = 3,84 0,000 Rejeita H0: 2
321 σσ > . 1,76 0,000 Rejeita H0: 2
321 σσ > .
Fonte: Elaborado pelos autores com dados do Ipeadata.
entendimento deste
importante instrumento de poupança e captação de recursos para investimentos.
Tabela 4 – Testes T dos retornos d Jones. Excluir Valores Atípicos lu alores Atípicos
Conforme a Tabela 4 foi possível detectar que o período mais recente, que abrange as
Finanças Comportamentais apresentou retornos estatisticamente superiores ao período anterior, das
Finanças Modernas. Na comparação entre o retorno na época das Finanças Antigas, de 1930 a 1950
com a época das Finanças Comportamentais não foi possível rejeita a hipótese de igualdade dos
retornos. Esta constatação pode ser atribuída a alta variância no período que abrange a Grande
Depressão Americana. Esta análise fornece evidências que a superioridade nos retornos pode ter
gerado um interesse no aprofundamento dos estudos dos mercados de capitais, o que desenvolveu o
maior entendimento do comportamento dos investidores para complementar o
o índice DowSem Exc indo VH0:
HipóteseNula
TesEstatístico Value
álise TesEstatístico Value
álise te P- An te P- An
21 µµ = -0,26 0,797 Aceita H0: . 21 µµ = -0,17 0,866 Aceita H0: 21 µµ = .
32 µµ = -1,26 0,207 Aceita H0: . 32 µµ = -1,84 0,067 Rejeita H0: . 32 µµ <
31 µ= -1,00 0,318 Aceita H0: 31 µµ = . -1,55 0,123µ Aceita H0 : 31 µµ = .
Fonte: Elaborado pelos autores com dados provenientes do Ipeadata.
m
enor risco por unidade de retorno na época das Finanças Comportamentais.
Tabela 5 – Análise do Coeficiente de Variação (CV) do Retorno do Índice JoneDePa
Code
(CV)
M Amp(B) –
A partir da década de 90, a relação entre volatilidade e retorno dos mercados medida pelo
coeficiente de variação do índice Dow Jones mostrou-se inferior aos períodos anteriores, conforme
Tabela 5. No período de 1930 a 1950, o retorno apresentou-se bastante volátil. O coeficiente de
variação mostrou-se inferior no período mais recente, o que indica que os investidores corre
m
Dow s
Período Evolução de Finanças
Média svio drão
eficiente Variação
Mínimo (A)
áximo (B)
litude (A)
12
1930-1950 Finanças Antigas 0,10% 7,78 74,15 -30,70% 41,29% 71,99
1951-1990 Finanças Modernas 0,24% 4,20 17,48 -23,62% 14,00% 37,62
1991-2007 0,67% 3,97 5,92 -15,24% 10,42% 25,66Finanças
Comportamentais
Fonte: Elaborado pelos autores com dados provenientes do Ipeadata.
ráfico 1 fica mais evidente a volatilidade dos retornos do índice, nos períodos
analisados.
Gráfico 1 – Retorno Mensal Real do Índice Dow Jones.
No G
Retorno Mensal do Índice Dow Jones
-40%
-30%
-20%
-10%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19
22 0
2
24 1
2
27 1
0
30 0
8
33 0
6
36 0
4
39 0
2
41 1
2
44 1
0
47 0
8
50 0
6
53 0
4
56 0
2
58 1
2
61 1
0
64 0
8
67 0
6
70 0
4
73 0
2
75 1
2
78 1
0
81 0
8
84 0
6
87 0
4
1990
02
1992
12
1995
10
1998
08
2001
06
2004
04
2007
02
Ret
orno
Def
laci
onad
o pe
lo C
PI (C
onsu
mer
Pri
ce In
dex)
Finanças Antigas Finanças ModernasFinanças
Comportamentais
Máximo
Mínimo
Máximo
Mínimo
Mínimo
Máximo
onte: Elaborado pelos autores com dados provenientes do Ipeadata. F
Conforme as Tabelas 6 e 7, os principais índices globais ficaram mais correlacionados a partir
da década de 90, fenômeno explicado pelo processo de abertura dos mercados financeiros. A data
13
de abertura oficial dos mercados de capitais2 concentrou-se no início da década de 90, segundo
Bekaert e Harvey (2002). A maior integração dos mercados, proporcionada pela abertura dos
mercados na década de 90, pode ter gerado evidências mais concretas das anomalias persistentes em
vários locais do globo. O que fundamentou constatações sobre aspectos de ineficiência e de
racionalidade limitada nos vários mercados de capitais, gerando-se a necessidade de um
conhecimento maior sobre aspectos comportamentais nas decisões dos investidores.
Tabela 6 – Matriz de Correlação de Índices no Período de 1968 a 1993
Nikk FTS
Índices ei E DJIA
IBOVESPA 0,0492 0,0383 0,0326
Nikkei 0,0469 0,2664*
FTS 0,5603*E
* Correlação diferente de zero, a 5% de significância
Fonte: Leite e Sanvicente (1994 p. 139)
T – Correlação de Índice íodo de 1990 a
Nikk FTSE DJIA
abela 7 s no Per 2007
Índices ei
IBOVESPA 0,209* 0,320* 0,398*
Nikkei 0,405* 0,375*
FTS 0,698*E
* Correlação diferente de zero, a 5% de significância.
Fonte: Elaborado pelos autores com dados provenientes da Reuters.
ão associada aos movimentos do mercado de capitais dos
EUA, medido pelo índice Dow Jones.
O entendimento do comportamento dos investidores, tendo como ferramenta de análise a
psicologia, mostrou-se como uma evolução para entendimento mais profundo dos mercados. Na
Figura 1 procurou-se ilustrar a evoluç
2 Arge a1989, Bangladesh 1991, Brasil 1991, Chile 1992, Colômbia 1991, Costa do Marfim 1995, Egito 1992, Grécia 1987, Índia 1992, Indonésia 1989, Israel 1993, Jamaica 1991, Japão 1983, Jordânia 1995, Quênia 1995, Coréia d Sul 1992, Malásia 1988, México 1989, Marrocos 1988, Nova Zelândia 1987, Nigéria 1995, Paquistão 1991, Filipinas
ntin
1991, Portugal 1986, África do Sul 1996, Espanha 1985, Sri Lanka 1991, Tailândia 1987, Trinidad & Tobago 1997, Tunísia 1995, Turquia 1989, Venezuela 1990 e Zimbábue 1993.
14
igura 1 – Evolução d
a Área de dade do Índ
Finanças e a Volatili ice Dow Jones F
1930 1950 1990 2007
CV 0,10% 0,24% 0,67%
µ 74,15 17,48 5,92
1930 a 1950 – Finanças Antigas ções los
demonstrações financeiras (Graham & Dodd) Usos e direitos dos títulos de crédito (DewinB ont ilidade
Tema: Análise das demonstrafinanceiras e natureza dos títude crédito Paradigmas: Análise das
1950 a 1990 – Finanças ModerTema: Avaliação baseada no comportamento econômico racional Paradig
nas
ização levância
(Modigliani & Miller); CAPM (Sharpe, Lintner & Mossen); Hipótese de Eficiência de Mercado
se: E omia
mas: Otim(Markowitz); Irre
1990 até hoje – Finanças Comportamentais Tema: Mercados Ineficientes
elos deParadigmas: Modfator ad hoc,Retorno esperado (Haugen), Risco
(Chen, Roll & Ross), Modelos comportamentais
g) (Fama) (Kahneman & Tversky)
ase: C ab e Direto Ba con
15
Base: Estatística, econometria e psicologia.
Evolução do Índice Dow Jones
-
2.000
4.000
6.000
8.000
10.000
12.000
14.000
16.000
1922
01
1924
12
1927
11
1930
10
1933
09
1936
08
1939
07
1942
06
1945
05
1948
04
1951
03
1954
02
1957
01
1959
12
1962
11
1965
10
1968
09
1971
08
1974
07
1977
06
1980
05
1983
04
1986
03
1989
02
1992
01
1994
12
1997
11
2000
10
2003
09
2006
08
Índi
ce D
efla
cion
ado
pelo
CPI
(Con
sum
er P
rice
Inde
x)
29-33: Great Chash
Anos 80:Crise da Dívida na América Latina
"Exuberância Irracional"
Estouro da "Bolha" Nasdaq
39-45:II Guerra Mundial
Anos 50: Era de Ouro
64-75: EUA entram na Guera do Vietnã
73: I Crise do Petróleo
76: II Crise do Petróleo
Crescimento mundial com alta liquidez
97-99: Crises Ásia, Rússia
Fonte: Elaborado pela equipe com dados do Ipeadata e Haugen (2000) p. 15.
Pela análise gráfica, na Figura 1, constatou-se bolhas especulativas ao longo de todo o período
e, a partir da década de 90, valorização acentuada do índice.
4.2 Análise das anomalias e eficiências no mercado de capitais brasileiro
As anomalias são padrões de comportamento de retornos de títulos, que não se enquadram nas
teorias subjacentes à eficiência de mercado. As anomalias são efeitos do comportamento agregado
de investidores refletidos no mercado que não estão incluídos na HEM. Na Tabela 8 estão
sumarizados os diversos trabalhos realizados e os classificamos levando em consideração os
aspectos que comprovam e os que não comprovam a HME.
Tabela 8 – Anomalias e Eficiência do Mercado de Capitais Brasileiro (Continua)
Anomalia Aspectos que não comprovam HME
Aspectos que comprovam HME Análise
16
Fonte: Elaborado pelos autores, com base em artigos analisados.
Efeito dia-
da-semana
Costa Jr. E Ceretta (2000), observaram uma tendência de ocorrerem variações negativas na segunda-feira e positivas na sexta-feira, significativo para o Peru e a Venezuela. Outros estudos comprovaram a anomalia na América do Norte, Inglaterra, Japão, Austrália e Brasil (Famá et al,2007).
O mesmo estudo de Costa Jr. E Ceretta (2000), não obteve resultado significativo para Brasil, Argentina, Chile e México. A ressalva a este resultado é a metodologia aplicada que não excluiu outliers.
Efeito
janeiro ou
mês-do-ano
Costa Jr (1990), explica o fenômeno mês-do-ano pelo efeito tax-loss selling, venda em dezembro de ações que sofreram perdas para abatimento fiscal, em janeiro o mercado volta ao equilíbrio. No Japão e Canadá foi observado o efeito janeiro, quando não havia taxação. Outra explicação deste efeito é o window dressing, processo de tornar suas carteiras mais atraentes.
Famá et. Al (2007) analisaram o Ibovespa no período de 1969-2006 e não encontraram evidências desta anomalia. Talvez por que em grande parte do período analisado, não havia taxação.
Efeito
tamanho
Estudos realizados nos mercados norte-americano, australiano, japonês, inglês, espanhol e brasileiro detectaram o efeito tamanho, e em alguns deles com certa relação ao efeito janeiro. Alguns estudiosos, como Haugen (2000), acreditam que se o CAPM não explica o mercado é porque o mercado é ineficiente.
Famá, Mussa e Santos (2007) analisaram o modelo de 4 fatores e ao excluir o fator tamanho levou uma redução do poder explicativo do modelo no Brasil de 1995 a 2006. A maioria dos estudos conclui ser provável que sejam os modelos de precificação que estejam mal especificados e não o mercado que seja ineficiente.
Tabela 8 – Anomalias e Eficiência do Mercado de Capitais Brasileiro (Continuação)
Anomalia Aspectos que não comprovam HME
Aspectos que comprovam HME Análise
Efeito
Dividendos
Correia e Amaral (2002) apontaram que o risco sistemático e o rendimento de dividendos podem explicar a rentabilidade do mercado no Brasil. Novis e Saito (2003) e Bruni, Gama, Fama et. al (2002) constaram retornos anormais positivos de ações com maior dividend yield.
Vieira e Procianoy (1998) concluíram que o retorno anormal de ações com maior dividend yield não foi significativo. Bruni, Gama, Fama et. al (2002) apontaram a inexistência de retornos anormais nos 120 dias em torno do evento, aceitando HME
17
Fonte: Elaborado pelos autores, com base em artigos analisados.
Efeito sobre-
reação
Segundo Costa Jr. (2000, pp. 174 - 183), no longo prazo detectou-se o efeito na América do Norte e no Brasil, neste com a magnitude mais pronunciada. A maioria das empresas brasileiras analisadas são pequenas comparadas às norte-americanas. Isto apóia a idéia de que o efeito é mais significativo nas pequenas empresas. Segundo Famá, Oda e Yoshinaga (2003), a estratégia contrária apresentou retorno superior para o período até um trimestre.
Ainda segundo Famá, Oda e Yoshinaga (2003) a partir de um semestre, não houve retornos anormais. Apesar das diferenças entre excessos de retorno entre carteiras perdedoras e vencedoras apontarem para uma sub-reação de curto e médio prazo, intercalada por um período breve de sobre-reação, a maioria dos resultados não é estatisticamente significante, de acordo com Kimura, H. (2003).
Efeito
momento
Rouwenhorst (1999) presenciou o efeito em mercados emergentes. Famá et. Al (2007) evidenciou o efeito no mercado brasileiro, 3 das 16 estratégias testadas tiveram resultados significativo. Outros estudos detectaram o efeito nos mercados norte-americano, europeu e inclusive no Brasil.
O mesmo estudo de Rouwenhorst (1999) não encontrou evidências do efeito no Brasil. Porém testou-se apenas uma estratégia. Vale ressaltar que no estudo de Famá et. Al (2007) não se consideraram os custos de transação.
Estratégias
técnicas e
Barreiras de
Preços
Leal e Varanda (2000) concluem que a estratégia de interseção de médias móveis pode indicar tendência no curto prazo e tem desempenho superior ao da estratégia buy and hold no Brasil. Pode-se utilizar a estratégia para rebalancear os portfólios, por indicar a direção do mercado. Minardi, A. (2004), indicou algumas evidências contrárias ao random walk e sugeriu que as técnicas grafistas não podem ser refutadas de forma enfática.
Todavia o resultado de Leal e Varanda não tem significância estatística confirmada, o que corrobora com a hipótese de mercado eficiente. Minardi, A. (2002 e 2004), ao analisar o mercado brasileiro concluiu que existe algum conteúdo informacional nos preços passados, mas não chegam a apresentar resultados significativos, ao incluir custos de corretagem. Ramos (2007) não comprovou existência de barreiras de preços em torno de números inteiros, no Ibovespa.
Tabela 8 – Anomalias e Eficiência do Mercado de Capitais Brasileiro (Conclusão)
Anomalia Aspectos que não comprovam
HME
Aspectos que comprovam
HME Análise
18
Fonte: Elaborado pelos autores, com base em artigos analisados.
Efeito
Anúncio
Haugen (2000), o mercado seria vagaroso nas reações, portanto ineficiente na forma semiforte. Halfeld (2001) cita estudos que comprovam que o mercado tem uma reação lenta para notícias boas, quando o histórico recente do ativo teve um mau desempenho.
Fama (1991) e Camargos e Barbosa (2003), o estudo de eventos é o indício mais claro da eficiência de mercado. Famá e Trovão (2007) analisaram o impacto dos processos de fusão e aquisição no setor bancário no período de 1998 a 2005. Os resultados não rejeitaram a HME na forma semiforte. Vários estudos de eventos, do efeito anúncio, não mencionados confirmaram a HME.
Ponderação dos autores sobre o total de trabalhos avaliados
O resultado da análise indica que o mercado de capitais brasileiro tem anomalias, bem como
apresenta eficiência. Não foi possível rejeitar totalmente a HME no mercado de capitais brasileiro,
mas esta, por sua vez não foi suficiente para explicar as anomalias persistentes. Pela Tabela 8 pode-
se inferir que o mercado encontra-se numa posição de média eficiência. Dentre as três correntes que
argumentam sobre as Finanças Modernas, este estudo pode sugerir que as Finanças
Comportamentais complementam a análise do mercado brasileiro que, em termos gerais, não se
encontra em nenhum extremo, de ineficiência ou total eficiência.
5. CONSIDERAÇÕES FINAIS
Pela análise histórica, da volatilidade e dos retornos nas diferentes fases da evolução na área
de finanças foi possível constatar que não houve aumento de sobre-reações e bolhas especulativas
ao longo do tempo, mas um aumento nos retornos e na globalização dos mercados. O aumento dos
retornos gerados por maiores volumes negociados, ocorreu pelo aumento de investidores tanto
individuais como institucionais, fundos de investimento, previdência privada, entre outros. Este
movimento pode ter gerado maior interesse para entender o comportamento destes agentes
econômicos que são parte fundamental do mercado. A maior integração dos mercados está bastante
ligada ao movimento de abertura na década de 90 que possibilitou constatação de anomalias em
vários mercados ao redor do mundo. Portanto, dentre os fenômenos estudados, a globalização e
maiores ganhos no mercado de capitais foram fatores que acompanharam a evolução das Finanças
comportamentais. Mas, ao contrario do senso comum, não houve aumento da volatilidade, traduzido
19
em maior freqüência e impacto de sobre-reações e bolhas especulativas. As escolas de pensamento
ligadas ao estudo de aspectos comportamentais evoluíram e, atualmente conseguem explicar os
fenômenos relacionados às anomalias nos mercados.
Pode-se concluir também que o mercado de capitais brasileiro apresenta anomalias, bem
como eficiências. Portanto, não foi possível rejeitar as Finanças Modernas, que, por sua vez não
explicam totalmente as anomalias. A perspectiva é de continuidade neste processo e talvez não se
obtenha um modelo único que explique todas as anomalias. Pois, o estudo comportamental
pressupõe complexidade, o que identifica a necessidade da articulação de “transdisciplinariedade”
(EDGARD MORIN, 1999).
Este estudo corrobora com a ala moderada de Finanças Modernas. Fazem parte desta ala os
estudiosos que tentam conciliar as Finanças Comportamentais como aperfeiçoamento do Modelo
Moderno de Finanças. Essa idéia supõe que os sofisticados modelos matemáticos atuais não são
inúteis, apenas devem ser aperfeiçoados ainda mais, incorporando estudos sobre a irracionalidade
do investidor. As mudanças qualitativas no Modelo Moderno de Finanças propostas pelos
defensores das Finanças Comportamentais são substanciais, pois dizem respeito ao investidor,
figura determinante no mercado financeiro. A aproximação com a psicologia, sociologia e outras
ciências poderá trazer soluções interdisciplinares e mais abrangentes. O que não significa que
teorias das Finanças Modernas não ajudem a entender o mercado de capitais brasileiro.
Na análise do contexto da evolução dos mercados financeiros foi utilizado como proxy o
índice Dow Jones, por abranger todo o período de análise. A sugestão para próximos trabalhos é
uma análise utilizando outros índices de outros países. Assim, verificar se as mesmas conclusões em
relação à volatilidade e retornos podem ser corroboradas. Vale também apontar que a classificação
das anomalias realizada neste artigo é qualitativa e subjetiva, portanto está sujeita a limitações e
possibilita maior aprofundamento em trabalhos futuros. Outros estudos que não foram abrangidos
na elaboração deste artigo poderão levar a outro entendimento de onde está situado o mercado de
capitais brasileiro. A sugestão para próximos estudos é avaliar anomalias e eficiências em outros
mercados de capitais.
BIBLIOGRAFIA
20
BEKAERT, G. e HARVEY C. R. Chronology of Important Economic, Financial and Political
Events in Emerging Markets, http://www.duke.edu/»charvey/chronology.htm, 2002.
BEKAERT, G., HARVEY C. R. e LUNDBLAD, C. Emerging Equity Markets and Economic
Development, Journal of Development Economics 66, p. 465-504, 2001.
BRUNI, A. L; FAMÁ, R.; GAMA, A.; FIRMINO, A. L. G. O Anúncio da Distribuição de
Dividendos e seu Efeito sobre os Preços das Ações: Um Estudo Empírico no Brasil. 3º Congresso
USP de Controladoria e Contabilidade. São Paulo, 2003.
CAMARGOS, M. A.; BARBOSA, F. V. Fusões, Aquisições e Takeovers: um levantamento teórico
dos motivos, hipóteses e evidências empíricas. Caderno de Pesquisas em Administração, São Paulo,
v. 10, n. 2, p.17-38, abril/junho 2003.
CAMARGOS, M. A.; GOMES, D. G.; BARBOSA, F. V. Integração de mercados e arbitragem com
títulos transfronteiriços: ADRs – American Depositary Receipts,Caderno de Pesquisas em
Administração - USP; São Paulo, 2003.
CARDOSO, O. O.; OLIVO, R. L. F. Administração e Teoria do Caos. Revista Unicsul, Jul/2005.
CORREIA, L. F.; AMARAL, H. F. O Impacto da Política de Dividendos sobre a Rentabilidade de
Títulos Negociados na Bovespa no Período de 1994 a 2000. XXVI ENANPAD, Salvador, 2002.
COSTA Jr, N. C. A. Sazonalidades do Ibovespa. Revista de Administração de Empresas, São Paulo,
p.79-84, 1990.
COSTA Jr, N. C. A.; CERETTA, P. S. Efeito Dia-da-Semana: Evidência na América Latina.
Revista Teoria e Evidência Econômica, Passo Fundo, p. 27-35, 2000.
COSTA Jr, N. C. A.; LEAL, R. P. C.; LEMGRUBER, E. F. Mercado de Capitais – Análise
Empírica no Brasil – Atlas, 1ª ed., 2000.
FAMA, E. Efficient Capital Markets: a review of theory and empirical work. Journal of Finance,
1970.
FAMA, E. Efficient Capital Markets: II. Journal of Finance, Vol. 46, 1991.
FAMA, E. Market efficiency, long-term returns, and behavioral finance. SSRN. Disponível em:
http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=15108 . Acesso em 17 de dezembro de 2007.
Publicação em 1997.
21
FAMÁ, R., BRUNI, A. L. Eficiência, Previsibilidade dos Preços e Anomalias em Mercados de
Capitais: Teoria e Evidência. Caderno de Pesquisas em Administração, São Paulo: v.1, n.7,
Abril/Junho, 1998.
FAMÁ, R., GUEVARA, A., MUSSA, A., SANTOS, O., TROVÃO, R. Anomalias do Mercado
Acionário: A Verificação do Efeito Segunda-Feira no IBOVESPA, no Período de 1995 a 2006.
Sétimo Encontro Brasileiro de Finanças, Julho/2007.
FAMÁ, R., MUSSA, A., SANTOS, O. A Adição do Fator Risco Momento ao Modelo de
Precificação de Ativos dos Três Fatores de Fama & French Aplicado ao Modelo Acionário
Brasileiro. Sétimo Encontro Brasileiro de Finanças, Julho/2007.
FAMÁ, R., MUSSA, A., SANTOS, O., TROVÃO, R. A Estratégia de Momento Jegadeesh e
Titman e suas Implicações para a HEM do Mercado Acionário Brasileiro. Sétimo Encontro
Brasileiro de Finanças, Julho/2007.
FAMÁ, R., MUSSA, A., SANTOS, O., TROVÃO, R. Anomalias do Mercado Acionário Brasileiro:
A Verificação do Efeito Janeiro no Período de 1969 a 2006. Sétimo Encontro Brasileiro de
Finanças, Julho/2007.
FAMÁ, R., ODA, A. L., YOSHINAGA, C. E. Análise da Sobre-reação de Preços no Mercado
Brasileiro de 1995 a 2003. Caderno de Pesquisas em Administração, São Paulo: v.3, n.2, 2003.
FAMÁ, R., TROVÃO, R. Fusões e Aquisições no Setor Bancário Brasileiro: Teste de Eficiência
Semi-Forte do Mercado. Sétimo Encontro Brasileiro de Finanças, Julho/2007.
FERREIRA, V. R. M. Psicologia Econômica – Revista RAE Vol 47, no. 3, Jul/Set, 2007.
HALFELD, M.; TORRES, F. L. FINANÇAS COMPORTAMENTAIS: aplicações no contexto
brasileiro. RAE - Revista de Administração de Empresas, n. 2, pág. 64-71. Abr/Jun, 2001.
HAUGEN, R. A. Os Segredos da Bolsa – 2000. Ed. Pearson Educação.
HOBSBAWN, E. Era dos Extremos, O Breve Século XX, 1914-1991. Companhia das Letras 2a.
Edição, 2000.
IPEADATA, Site: www.ipeadata.gov.br, acesso em 15/08/2007.
KAHNEMAN, D.; SLOVIC, P.; TVERSKY, A. Prospect Theory: an analysis of decision under
risk. Ecometrica, 1979.
22
KAHNEMAN, D.; SLOVIC, P.; TVERSKY, A. Judgement under Uncertainty: Heuristics and
biases. Cambridge, Cambridge University Press, 1994.
KIMURA, H. Aspectos Comportamentais Associados ao Comportamento do Mercado de Capitais.
RAE-eletrônica, Volume 2, Número 1, jan-jun/2003.
LEAL, R. P. C.; VARANDA, A. J. Desempenho de estratégias grafistas de interseção de médias
móveis através de simulação bootstrap. In: COSTA JR., N. C. A; LEAL, R. P. C.; LEMGRUBER,
E. F. Mercado de capitais - análise empírica no Brasil. São Paulo: Atlas, 2000.
LEITE, H. P.; SANVICENTE A. Z. Índice Bovespa: um padrão para os investimentos brasileiros.
Editora Atlas, São Paulo, 1994.
MARCONI, M. A.; LAKATOS, E. M. Metodologia Científica. 3ª ed. SãoPaulo. Atlas. 2000. 289 p.
MARKOWITZ, H. M. Portfolio Selection. The Journal of Finance, v. 7, p. 77 – 91, Mar. 1952.
MELLO, P.; SPOLADOR, H. Crises Financeiras, Uma História de Quebras, Pânicos e
Especulações do Mercado. Saint Paul Editora, 2a. Edição, 2007.
MILLER, M. H.; MODIGLIANI, F. The cost of capital, corporation finance, and the theory of
investment. American Economic Review, v. 48, n. 3, p. 655 – 669, Sep. 1959.
MILLER, M. H.; MODIGLIANI, F. Dividend Policy. Growth and the Valuation of Shares. The
journal of Business, v. 34, p. 411-433, out. 1961 in VAN HORNE (loc. Cit.).
MINARDI, A. M. A. F. Águas Passadas não Movem Moinho. Preços Passados Movem o Mercado?
ENANPAD, Salvador, 2002.
MINARDI, A. M. A. F. Retornos passados prevêem retornos futuros? RAE eletrônica. vol.3 no.2 São Paulo Jul./Dez, 2004. MORIN, Edgard. Complexidade e transdiciplinariedade. a reforma da universidade e do ensino fundamental. Tradução de Edgard de Assis Carvalho. Natal: Ed. UFRN, 1999. MUTH, J. Rational Expectations and the Theory of Price Movements. Econometrica, 1961.
NORDHAUS, W. D.; SAMUELSON P. A., Economia, 17a. edição, McGraw-Hill, Lisboa, 2004.
NOVIS, J. A. N.; SAITO R. Pagamentos de dividendos e persistência de retornos anormais das
ações: evidência no mercado brasileiro. São Paulo, RAE v. 38, n. 2, p. 135-143, 2003.
PEREIRA, A. F. O. A.; COSTA JR., N C. A.; DANTAS, A. B. Causalidade e cointegração das
principais bolsas de valores do mundo e da América Latina. In: ENCONTRO NACIONAL DOS
23
PROGRAMAS DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃO, 24º, Anais. Florianópolis:
ANPAD, 2000.
POMPIAN, M. M., CFA, CFP. Behavioral Finance and Wealth Management: How to Build
Optimal Portfolios That Account for Investor Biases (Wiley Finance). Kindle Edition - Kindle
Book, p. 9, 2006.
RAMOS, A. L., Análise do Efeito Comportamental no Índice Bovespa: Um Estudo Interdisciplinar.
Dissertação de Mestrado, PUC-SP, São Paulo, 2007.
RODRIGUES, E. L. Segmentação, fragmentação e composição de ordens no mercado de capitais
brasileiro: os efeitos da listagem de ações de empresas brasileiras no mercado norte-americano
através do mecanismo de recibos de depósito de ações. Tese (Doutorado em Administração). Rio de
Janeiro: UFRJ, 1999.
ROSS, S.A.; WESTERFIELD, R.W.; JAFFE, J. Administração Financeira – Corporate Finance, 2a.
Ed. São Paulo. Atlas, 2002.
ROUWENHORST, K. G. Local Return Factors and Turnover in Emerging Stock Markets. Journal
of Finance, American Finance Association, vol. 54(4), pages 1439-1464, 08, 1999.
SHARPE, W. F. Capital Asset Prices – A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk,
The Journal of Finance, v. 19, n. 4, p. 425 – 442, Sep 1964.
SHILLER, Robert. Exuberância Irracional. Makron Books, São Paulo, 2000.
SCHOLES, M.; BLACK, F. The valuation of option contracts and a test of market efficiency.
Journal of Finance, v. XXVIII, n. 2, p. 399-418, May 1972.
SIMON, H. Models of man: social and rational. New York: John Wiley & Sons, p. 279, 1957.
SIMON, Hebert A. From Substantive to Procedural Rationality. MIT Press, Boston, 1976.
VAN HORNE, L. C. Financial Management and Policy. 10 Ed. New Jersey: Prentice Hall, 1995.
VIEIRA, K. M.; PROCIANOY, J. L. Reação do mercado a stock splits e stock dividends: um estudo
de evento e um teste para a hipótese de liquidez. Encontro Anual da Associação Nacional dos
Programas de Pós-Graduação em Administração, 22/09/1998. Foz do Iguaçu, Anais ENANPAD.
Publicação Eletrônica, set. 1998.
24
