Beyond average: a study of herding effect in the brazilian stock market during Covid-19 pandemic using a quantile regression approach - Abrahim, Yahmany Fontenelle (2023)
A pesquisa buscou investigar como a pandemia de COVID-19 impactou o mercado de ações brasileiro em termos de efeito manada. As análises foram feitas utilizando os 100 primeiros dias da pandemia, primeira, segunda e terceira onda. O modelo escolhido para essa análise foi o cross-sectional absolute deviation (CSAD) proposto por Chang; Cheng; Khorana (2000) pois, diferente do cross-sectional standard deviation (CSSD) proposto por Christie e Huang (1995), o CSAD é capaz de detectar o efeito manada em diferentes condições de mercado, seja num cenário de estresse ou em um de estabilidade. As estimações foram feitas por meio da regressão por MQO e pela regressão quantílica. Essa última, além de mais robusta a outliers por utilizar a mediana, permite analisar vários pontos ao longo da distribuição. Ao contrário da regressão MQO que faz suas estimativas apenas pela média da distribuição. A pesquisa se caracterizou por ser documental, descritiva e quantitativa. A amostra contou com 144 empresas listadas na B3 no período entre janeiro de 2016 a setembro de 2023. Os resultados apontaram que o efeito manada foi detectado nos primeiros 100 dias da pandemia, se estendendo até o fim da primeira onda. Na segunda e terceira ondas o efeito manada não foi evidenciado. Além disso, o mercado brasileiro também apresentou o comportamento manada tanto para mercados de alta como de baixa, com uma certa tendência para mercados de alta se for considerado o período até o fim da primeira onda da pandemia. Esse último resultado para a primeira onda foi detectado pela regressão quantílica e não por MQO. Na segunda e terceira ondas, não foi evidenciado o efeito manada em condições assimétricas.