Variáveis macroeconômicas e retorno real do Ibovespa : uma avaliação linear e não-linear

• Ano de defesa: 2009
• Autor(a) principal: Ramos, Pedro Lutz
• Orientador(a): Portugal, Marcelo Savino
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Variáveis econômicas; Modelo econométrico; Modelo de previsão
• Palavras-chave em Inglês: Markov-switching; Models forecast; Macroeconomic; Variables real; Return Ibovespa
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/18844

A relação entre Variáveis Macroeconômicas e o Retorno de Ações é de alta importância para pesquisas econômicas e financeiras, já que, quando descoberto, um mecanismo de conhecer ou prever o impacto dessas variáveis oportuniza uma melhor performance de investidores no mercado acionário. Nesse sentido, nosso trabalho testa nove variáveis macroeconômicas (Preço de Commodities, Taxa de Desemprego, Inflação, Agregados Monetários, Taxas de juros, Relative Money Market Rate (RMM), Produção Industrial, Hiato do Produto (GAP) e Taxa de juros dos EUA) contra o retorno real do Ibovespa, empregando regressões lineares, como tradicional na literatura, e modelos de mudança de regime markoviana (MSM), para avaliar melhor o impacto e poder de previsão do retorno sob uma economia tão perturbada por planos econômicos e crises financeiras. Além disso, realizamos uma rigorosa avaliação do poder preditivo através de testes dentro e fora da amostra, incluindo avaliações dos coeficientes estimados defasados, critérios de Informação de AIC e BIC, Razões de Erro Quadrático Médio e o Erro Absoluto Médio e testes de encompassing de Diebold e Mariano (1995), de Clark e Mccracken (2001) e de Mccracken (2007), combinados aos novos valores assintóticos de Clark e Mccracken (2001,2004). Os resultados indicam que o Ibovespa possui dois regimes, e que a variável Hiato do Produto se destaca por ser a variável mais significativa e de maior poder de previsão, tanto nos modelos lineares como nos nãolineares. Além dessa, a variável RMM, também se mostrou capacitada para prever o retorno quando estimada no MSM, assim como as variáveis inflação e agregados monetários também apresentaram poder preditivo quando acompanhados da variável GAP. Entretanto, Produção industrial e taxa de juros não tiveram qualquer evidência de capacidade preditiva. Por fim, nos horizontes trimestrais e semestrais, os MSM tiveram dificuldade de encontrar os diferentes regimes, e por isso, não conseguiram se mostrar sistematicamente superiores aos modelos lineares.