Anomalias de mercado
Atenção do investidor de varejo
Frequência de pesquisa do Google
Área
Finanças
Tema
Finanças Comportamentais
Autores
Nome
1 - STEPHANY CHRYSTI SCHERZOSKI PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO PARANÁ (PUCPR) - Curitiba PR
2 - Pedro Guilherme Ribeiro Piccoli PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO PARANÁ (PUCPR) - Curitiba
Reumo
Em resposta às ações dos agentes econômicos, surge o campo de pesquisa denominado noise trader approach, que aborda a presença dos investidores de varejo no mercado de capitais e sugere uma descrição alternativa dos mercados financeiros em relação ao paradigma da eficiência de mercado. Ademais, como a atuação de tais investidores não é possível de ser mensurada para um mercado como um todo, dada a indisponibilidade de dados públicos, uma proxy para sua atuação é a atenção deles para com o mercado.
Em seu trabalho pioneiro, Da, Engelberg e Gao (2011) utilizaram o volume de pesquisas na Internet, por meio da frequência de pesquisa agregada do Google, como uma medida nova e direta da atenção do investidor. Diante do exposto, esta pesquisa tem como propósito responder ao seguinte questionamento: “A atenção do investidor de varejo pode ser utilizada para prever algumas das principais anomalias do mercado acionário?”. A presente pesquisa teve como objetivo verificar se a atenção do investidor de varejo pode ser utilizada para prever algumas das principais anomalias do mercado acionário.
O constructo teórico da presente pesquisa consiste em duas principais vertentes. Na primeira parte da revisão de literatura apresentam-se os conceitos centrais sobre as anomalias de mercado e a descrição das 11 anomalias financeiras estudadas e testadas empiricamente por Stambaugh e Yuan (2017). Subsequente, abordam-se os aspectos referente ao noise trader approach e a atenção do investidor de varejo quanto ao mercado acionário americano.
A população foi definida como sendo o mercado acionário americano. A amostra como variável independente é a frequência de pesquisa do Google Trends, no período de janeiro de 2004 a dezembro de 2016, totalizando 156 observações mensais. A variável dependente desse estudo é representada pelo retorno do portfólio para cada uma das 11 anomalias financeiras relacionadas por Stambaugh e Yuan (2017).
Análise de causalidade por meio do vector autoregression (VAR) e técnica estatística de regressão linear, pelo método Ordinary Least Squares (OLS).
A partir dos resultados, a causalidade não é decorrente da atenção dos investidores, mas sim dos fatores de risco, pois a associação que era significativa desaparece quando os fatores de risco são incorporados ao modelo. Sendo assim, a única anomalia que parece ser explicada pela atenção dos investidores é a de accruals, pois foi detectada relação significativa uniforme entre as diferentes especificações de atenção adotadas, por estes resultados, concluiu-se que os investidores de varejo não são agentes econômicos que trazem ineficiência para o mercado, contrapondo a hipótese de pesquisa.
À luz desse contexto, este estudo está em concordância com recentes evidências empíricas que vêm apontando para os investidores de varejo como importantes participantes do mercado com forte poder preditivo para retornos futuros. Dessa maneira, a conclusão é de que os investidores individuais não são agentes causadores de ineficiências do mercado acionário e que tais agentes econômicos diferem dos profissionais em como acessam, processam e negociam as informações.
BUCHER, Melk. Investor Attention and Sentiment: Risk or Anomaly? Columbia Business School Research Paper, n. 17-66, 2017.
DA, Zhi; ENGELBERG, Joseph; GAO, Pengjie. In Search of Attention. The Journal Of Finance, [S.L.], v. 66, n. 5, p. 1461-1499, 21 set. 2011.
FAMA, Eugene F.; FRENCH, Kenneth R. A five-factor asset pricing model. Journal of financial economics, v. 116, n. 1, p. 1-22, 2015.
KAHNEMAN, Daniel. Thinking, fast and slow. 2011.
STAMBAUGH, Robert F.; YUAN, Yu. Mispricing factors. The Review of Financial Studies, v. 30, n. 4, p. 1270-1315, 2017.