Resumo

Como alternativa à Hipótese de Mercados eficientes (HME), a Hipótese de Mercados Adaptativos (HMA) propõe variações no nível de eficiência do mercado em função das oscilações na percepção de risco dos investidores e, nesse sentido, o presente trabalho se utilizou do teste de Razão de Variância Automática (ARV) para apurar as mudanças do nível de autocorrelação de índices da Bolsa de Valores de São Paulo. Os resultados apurados apontam para evoluções diferenciadas do componente autoexplicativo dos resíduos para cada índice, revelando efeitos adversos dos cenários ao longo do período avaliado.

Frente à complexidade observada em mercados como o Brasileiro, caracterizada por elementos como a assimetria informacional e a consequente ineficiência do mercado, o trabalho se propõe a avaliar a Hipótese de Mercados Adaptativos (HMA) sobre indicadores de mercado apurados pela Bolsa de Valores de São Paulo. A compreensão de tais indicadores possibilita não apenas a compreensão do comportamento autoexplicativo do mercado ao longo do tempo, como também das diferenças existentes entre os indicadores setoriais, possibilitando o questionamento com relação a quais crises os afetam diretamente.

Conforme apontado por Lo (2004) a Hipotese de Mercados Adaptativos (HMA) se baseia na perspectiva das finanças comportamentais na busca da compreensão do investidor não como racional e maximizador de lucros a todo momento, mas como suscetível a atitudes atreladas a sentimentos como medo e euforia. Tais sentimentos seriam observados, então, majoritariamente em momentos de crise do mercado, resultando em períodos de imprevisibilidade nos quais os mecanismos de definição de preços pelo mercado tenderiam para o afastamento da expectativa de eficiência.

Para a avaliação do componente autoexplicativo do mercado nos diversos setores, foram avaliados 19 índices calculados pela BOVESPA para o período entre 2000 e 2017, com periodicidade de dados diária, semanal e mensal. A partir das cotações dos índices foram calculados os resíduos da regressão dos retornos frente a um modelo de regressão linear com os retornos do Ibovespa como fator único, e, a esses resíduos foi aplicada a metodologia Automatic Variance Ratio (AVR) com wild bootstrap introduzida por Choi (1999).

Os resultados apontam, conforme estudo de Dourado e Tabak (2014), para elevados percentuais de observações significativas para o componente autoexplicativo em períodos onde não se observam crises, enquanto em períodos de crise grande parte dos setores apresentam baixos percentuais. Observa-se, no entanto, que diferentes índices evidenciaram diferentes períodos onde os percentuais autoexplicativos se sobressaíram, e que a utilização de diferentes periodicidades de dados resultou, dentre outras diferenças, na evidenciação de diferentes indústrias para cada periodicidade.

Com a evidenciação de diferentes níveis de significância dos componentes autoexplicativos ao longo do tempo, a perspectiva cíclica apontada pela Hipótese de Mercados Adaptativos (HMA) se apresentou como mais apta a explicar a realidade observada do que a tradicional Hipótese de mercados eficientes. Mais do que apenas evidenciar a HMA como significativa para diversos dos índices analisados, cabe ressaltar a necessidade de compreensão dos efeitos de crises setoriais no comportamento dos investidores, assim como do nível de previsibilidade possível em mercados submetidos a contextos específicos.

CHOI, I. Testing the random walk hypothesis for real exchange rates. Journal of Applied Economics. v. 14, p 293–308, 1999. DOURADO, G. A.; TABAK, B. M. Teste da Hipótese de Mercados Adaptativos para o Brasil. Revista Brasileira de Finanças, v. 12, n. 4, p. 517-517, 2014. FAMA, E. F. Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical. The Journal of Finance, v. 25, p. 383–417. 1970 LO, A.W. The adaptive markets hypothesis: market efficiency from an evolutionary perspective. Journal of Portfolio Management v. 30, p. 15–29, 2004.