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Previsão de comportamento dos preços de ações através do volume do saldo de compra e venda um teste no mercado brasileiro
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Previsão de comportamento dos preços de ações através do volume do saldo de compra e venda um teste no mercado brasileiro

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  1. Área temática: FINANÇAS - PREVISÃO DE COMPORTAMENTO DOS PREÇOS DE AÇÕES ATRAVÉS DO VOLUME DO SALDO DE COMPRA E VENDA: UM TESTE NO MERCADO BRASILEIRO-
  2. 2 SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO......................................................................................................................4 2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA..............................................................................................6 2.1 TIPOS DE ANÁLISE PARA AVALIAÇÃO DE INVESTIMENTOS.........................8 2.1.1 Análise fundamentalista........................................................................................8 2.1.2 Análise técnica .......................................................................................................9 3 METODOLOGIA...................................................................................................................9 3.1 SELEÇÃO DA AMOSTRA .........................................................................................10 3.2 OBTENÇÃO E TRATAMENTO DOS DADOS .......................................................11 4 RESULTADOS ...................................................................................................................13 5 CONCLUSÕES E CONSIDERAÇÕES FINAIS ............................................................16 6 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS...............................................................................16
  3. 3 LISTA DE ILUSTRAÇÕES Ilustração 1- Formato da transação Livro de Ofertas do software Broadcast .............11 Tabela 1- Volume do Saldo de Compra e Venda dos dias 02/05/2006 até 04/05/2006 ..................................................................................................................................................14 Tabela 2- Preços de Mercado 02/05/2006 até 04/05/2006.............................................14 Tabela 3- Coeficiente de Correlação entre "Volume do Saldo de Compra e Venda" e "Preços de Mercado".............................................................................................................13
  4. 4 1 INTRODUÇÃO Desvendar quais os fatores que implicam para que determinada ação se encontre subvalorizada ou supervalorizada em determinado momento do tempo é uma tarefa árdua e por enquanto sem fim. Para alguns estudiosos, adeptos da teoria do Mercado Eficiente, os investidores não devem nem comprar ações que estão sub ou supervalorizadas e nem se preocupar em desvendar o momento exato de entrar ou sair de uma determinada posição, em vez disso, deveriam diversificar seus investimentos aplicando em um grande leque de ações e não trocar de posição com freqüência. Neste caso, os preços de mercado refletiriam a melhor estimativa do valor justo de um bem e o processo de avaliação se resumiria a explicar estes preços. Já para os estudiosos que não acreditam que os mercados são eficientes ou pelo menos que não são totalmente eficientes, os preços podem de fato estar defasados com relação ao seu valor justo em determinados momentos no tempo e um estudo para determinar quais os fatores que contribuem para esse descompasso se faz necessário. Neste sentido, o presente estudo visa auxiliar a determinar quais os fatores que implicam para que uma ação se encontre sub ou supervalorizada em determinado momento. Segundo afirmação de Damodaran (2006, p.146): Na eficiência do tipo fraca, os preços de mercado refletem as informações contidas em todos os preços passados, o que faz com que os gráficos e as análises técnicas que usam somente preços passados não sejam suficientes para identificar ações que estejam subvalorizadas. Em concordância com a afirmação de Damoradan (2006), o estudo parte da premissa de que para auxiliar na definição dos fatores que contribuem para que uma ação se encontre sub ou supervalorizada é preciso não somente estudar os preços
  5. 5 passados, mas sim a existência de uma variável observável e quantificável que possa servir de complemento para prever o comportamento destes preços no curto prazo. O estudo realizado por Lee e Swaminathan (1998) que analisaram o inter- relacionamento entre preço e volume negociado se assemelha ao estudo aqui proposto, pois busca relacionar uma variável observável e quantificável que é o volume, com os preços. Seu estudo teve como base, informações de preços e volumes de um longo período, de 1965 até 1995, e resultou no chamado “efeito inércia de preço”, também documentado por Jegadeesh e Titman (1993), concluindo que as ações que subiram no passado possuem uma maior probabilidade de continuarem a subir e que ações que caíram no passado possuem maior probabilidade de continuarem caindo nos meses seguintes. Os resultados de Lee e Swaminathan (1998), por observar também o volume negociado, concluem que o efeito inércia de preço é mais forte nas ações com altos volumes negociados, ou seja, é provável que um aumento ou uma queda de preço, quando acompanhados por um alto volume negociado, continuem no período seguinte. Em ambos os estudos, somente foram observados os volumes de negócios realmente efetivados no período, ou seja, somente as ordens de compra e venda que se efetivaram em pregão. E as ordens de compra e venda que são enviadas para as bolsas de valores e que não são efetivadas, estas não poderiam ilustrar possíveis tendências que se refletirão nos preços? Portanto a justificativa para o presente estudo surge do não monitoramento dessas ordens que são enviadas para as bolsas de valores e que não são efetivadas, utilizando esta variável com ineditismo e concedendo caráter inovador ao estudo.
  6. 6 Utilizando como base os fundamentos da análise técnica o estudo utiliza testes estatísticos, mais precisamente o Coeficiente de Correlação, visando encontrar uma relação entre as variáveis: saldo de volume de ordens de compra e venda não efetivadas x preços de mercado. 2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA Segundo Bachelier (1900), a determinação das flutuações dos preços depende de um número infinito de fatores. Esses fatores agem influenciando os preços para mais ou para menos. Assim, a probabilidade de aumento dos preços dos títulos a qualquer momento seria idêntica à probabilidade de sua diminuição. O estudo de Bachelier foi o primeiro tratamento matemático rigoroso do chamado “Movimento Browniano”, que foi descrito pela primeira vez pelo botânico Robert Brown, em 1827, ao observar que o pólen de diversas plantas dispersava-se na água sob a forma de um grande número de partículas em direções que estariam de acordo com as do caminho aleatório, porém com características específicas das ciências físicas. Embora a tese de Bachelier não tenha sido muito notada quando da sua publicação, o suporte matemático que acompanhava a teoria do processo aleatório acabou por antecipar por cinco anos um famoso trabalho de Albert Einstein sobre o movimento aleatório originário da colisão de moléculas de gás, em 1905. O trabalho de Einstein resultou na equação que descreve o fenômeno do movimento molecular aleatório, que é exatamente a equação desenvolvida por Bachelier para descrever o comportamento dos preços dos ativos financeiros. Com o trabalho de Bachelier ainda caído no esquecimento, o estatístico Maurice Kendall acabou por ganhar os créditos por chamar a atenção dos economistas para o modelo de caminho aleatório. Kendall (1953) analisou o comportamento das variações dos preços de índices de ações e de mercadorias na Bolsa de Valores de Londres, quando concluiu serem estas variações completamente aleatórias, ou seja, não havia qualquer informação nos retornos históricos dos preços que ajudasse a prever o seu
  7. 7 comportamento futuro ou a identificar regularidades ou sazonalidades. Portanto, os preços seguiam um caminho aleatório. Os resultados do estudo de Kendall foram sustentados pelo estudo de Granger e Morgenstern (1963). Seguindo a trajetória de estudos sobre o caminho aleatório dos preços, a teoria sobre a HME - Hipótese de Mercado Eficiente foi proposta somente em 1965 pelo economista Paul Samuelson. Samuelson (1965) procurou sintetizar uma idéia sobre o comportamento das flutuações dos preços em seu artigo Proof That Properly Anteciped Prices Fluctuate Randomly. Sua idéia é de que, num mercado informacionalmente eficiente, os preços mudam, mas são imprevisíveis, sendo válido desde que incorporada as expectativas e informações de todos os participantes do mercado. Em outras palavras, se não existirem barreiras à informação nem custos de transação, a variação de preços para o próximo período será reflexo da informação para esse período, e sendo essa informação imprevisível, as variações nos preços também seguirão o mesmo caminho. Em sua resenha dos estudos empíricos sobre a eficiência dos mercados financeiros, Fama (1970) distingue três tipos de testes: (a) Teste de eficiência na forma fraca: avalia se as mudanças nos preços estão sistematicamente relacionadas a mudanças anteriores nos preços e, portanto, se poderiam ter sido previstas. Nesse caso, a HME implica que nenhum investidor pode obter retorno em excesso (ajustado ao risco) com base nos preços passados das ações. (b) Teste de eficiência na forma semi-forte: supõe que nenhum investidor terá retorno em excesso explorando fontes de informações publicamente disponíveis (como relatórios anuais de empresas, jornais etc.).
  8. 8 (c) Teste de eficiência na forma forte: supõe que nem mesmo Insider Traders (investidores com informações privilegiadas) obtêm retorno acima da média, uma vez que os preços refletiriam corretamente as informações públicas e privadas. 2.1 TIPOS DE ANÁLISE PARA AVALIAÇÃO DE INVESTIMENTOS 2.1.1 Análise fundamentalista A análise fundamentalista é o estudo dos fatores que afetam as situações de oferta e demanda de um mercado, com o objetivo de determinar o valor intrínseco de um ativo. O analista está apto a comparar o preço encontrado com o preço do mercado e classificá-lo como supervalorizado com sinalização de venda, subvalorizado com sinalização de compra ou que seu preço é condizente com o praticado pelo mercado. Em vista disso, a análise fundamentalista define qual o ativo deve ser comprado ou vendido. Esta análise geralmente está atrelada a grandes movimentos no longo prazo e não prediz o tempo certo para entrar ou sair do mercado. Bodie, Kane e Marcus (2002) definem análise fundamentalista como a determinação do valor presente de todos os pagamentos que os acionistas receberão por cada ação. Para isso, os analistas devem levar em consideração lucros e dividendos esperados pela empresa, expectativas econômicas e a avaliação de risco da empresa. Em 1976, Benjamin Grahan, conhecido como o pai da análise fundamentalista de securidades, chegou à conclusão de que a análise fundamentalista não era mais uma ferramenta que produzisse resultados superiores em investimentos. A conclusão era que mesmo esforços extensivos nesta metodologia não conseguiriam construir carteiras de investimento superiores a ponto de justificar os recursos e custos envolvidos na operação.
  9. 9 2.1.2 Análise técnica Análise técnica é o estudo do comportamento histórico do mercado para determinar o estado atual ou as condições futuras do mesmo. O analista técnico observa tendências deste comportamento e avalia como o mercado reage a estas. É comum o uso de preços históricos e gráficos na análise técnica, sendo necessária a “subdivisão” dessa forma de análise em dois grupos: os “grafistas” que utilizam os comportamentos gráficos dos preços ao longo do tempo e os “tecnicistas” que utilizam ferramentas estatísticas para aplicação da análise. Para Murphy (1986) existem três premissas básicas onde está fundamentada a análise técnica: preços de mercado descontam “tudo” (fundamentos econômicos, políticos, psicológicos entre outros); os preços movem-se em tendências; e por fim, que a história se repete, ou seja, que o comportamento dos preços no passado se repete no futuro. Portanto para antecipar o comportamento futuro dos preços, é necessário observar não somente os preços passados, mas sim outra variável que possivelmente influenciou esses preços e descoberta essa variável, determinar qual a intensidade desta influencia no preço. 3 METODOLOGIA Conforme Gil (1996, p.45), “a pesquisa exploratória tem como objetivo proporcionar maior familiaridade com o problema, com vistas a torná-lo mais explícito, construir hipóteses ou aprimorar idéias”. A pesquisa proposta é classificada como exploratória, pois visa prever o comportamento do preço das ações através de uma variável observável e quantificável de uma forma ainda não realizada na literatura pesquisada conferindo caráter inédito ao presente trabalho. Quanto aos procedimentos, à pesquisa tem o caráter empírico e no tocante a abordagem do problema, a pesquisa trata de dados quantitativos.
  10. 10 A pergunta em questão a ser respondida é se o saldo de ordens de compra e venda que não foram efetivados influencia nos preços de mercado e se influencia, qual a intensidade dessa influencia. Para análise dos resultados, foram utilizadas técnicas qualitativas e quantitativas condensando os resultados em busca de padrões, tendências, ou relações implícitas cuja interpretação deverá ir além do conteúdo manifesto nos documentos, pois o que interessa ao pesquisador é o conteúdo latente, ou seja, o sentido que esta por trás do imediatamente aprendido (GODOY, 1995). 3.1 SELEÇÃO DA AMOSTRA Foram selecionadas por conveniência, para compor a amostra, 12 ações listadas na Bovespa, segregadas da seguinte forma: 3 ativos do Índice Bovespa (IBOV), 3 ativos do Índice Valor Bovespa (IVBX2), 3 ativos do Índice Setorial de Telecomunicações (ITEL) e 3 ativos do Índice de Energia Elétrica (IEE), obedecendo aos seguintes critérios: maior participação na composição da carteira teórica, menor participação na composição da carteira teórica e um ativo sendo escolhido de forma aleatória. A segregação dos índices escolhidos objetivou eliminar qualquer tendência setorial, com isso, os resultados do estudo podem ser expandidos para qualquer ação negociada em bolsa de valores. Os ativos selecionados foram retirados das carteiras teóricas de janeiro/abril de 2006 com a seguinte composição: IBOV – Petrobras PN (PETR4) com 9,227% (Maior) IBOV – Contax ON (CTAX3) com 0,036% (Menor) IBOV – Bradesco PN (BBDC4) com 3,777% (Aleatório) IVBX2 – Embraer PN (EMBR4) com 8,475% (Maior) IVBX2 – Light ON (LIGT3) com 0,189% (Menor)
  11. 11 IVBX2 – Pão de açúcar (PCAR4) com 3,658% (Aleatório) ITEL – Telemar PN (TNLP4) com 15,405% (Maior) ITEL – Tele Norte Celular PN (TNCP4) com 0,220% (Menor) ITEL – Tim Participações S.A. ON (TCSL3) com 3,072% (Aleatório) IEE – CPFL Energia ON (CPFE3) com 8,809% (Maior) IEE – Cemig PN (CMIG4) com 7,472% (Menor) IEE – Eletropaulo PN (ELPL4) com 8,390% (Aleatório) 3.2 OBTENÇÃO E TRATAMENTO DOS DADOS Os dados sobre as ordens de compras e vendas feitas pelas corretoras e que não se efetivaram no momento pesquisado, foram extraídos do software Broadcast, no aplicativo “Livro de Ofertas”, nos dias 02/05/2006, 03/05/2006 e dia 04/05/2006, conforme Figura 1 abaixo: Ilustração 1 - Formato da transação Livro de Ofertas do software Broadcast
  12. 12 Observa-se na ilustração acima que a quantidade demandada e ainda não efetivada pela ação PETR4 foi de 37.4001 lotes padrões (somatória da quantidade de ordens de compra) e o preço que os investidores estão inicialmente dispostos a pagar varia de R$ 46,55 até R$ 46,70. Da mesma forma, a quantidade ofertada da ação PETR4, foi de 17.300 lotes padrões (somatória da quantidade de ordens de venda), e o preço que os investidores estão inicialmente dispostos a vender varia de R$ 46,78 até R$ 46,95. Baseado neste exemplo pode-se observar que a quantidade de ordens de compra é superior à quantidade de ordens de venda da ação e saldo resultante é o que o presente estudo chama de “volume do saldo de compra e venda”. Devido a grande dificuldade de se obter tais dados, pois o software Broadcast não possui um banco de dados dessas ordens que não se efetivaram, os dados foram impressos em três momentos diferentes ao longo do horário normal de funcionamento da Bovespa conforme abaixo: (a) primeira impressão dos dados foi feita das 10h15min às 10h30min, objetivando coletar os dados referentes à abertura do pregão. (b) segunda impressão dos dados foi feita das 13h15min às 13h30min, objetivando coletar os dados referentes ao meio do pregão. (c) terceira impressão dos dados foi feita das 16h45min às 17h00min, objetivando coletar os dados referentes ao fim do pregão (horário normal de negociação). Para o tratamento dos dados, a premissa básica utilizada é que, os dados extraídos nos três momentos distintos, representam o comportamento do dia como um todo. Os dados coletados foram inseridos nas planilhas do software Excel (manualmente, pois o software Broadcast Livro de Ofertas, não permite interface 1 A quantidade demandada ou ofertada obedece ao lote padrão da ação negociada
  13. 13 com planilhas do Excel) e tratados a ferramenta estatística “Coeficiente de Correlação”, visando avaliar a existência de alguma relação entre as variáveis. 4 RESULTADOS Na Tabela 1 temos os dados referentes ao “Volume do Saldo de Compra e Vendas” das ações selecionadas para o estudo em dado momento e na Tabela 2 os “Preços de Mercado” desses ativos, sendo essas duas variáveis utilizadas no cálculo para a análise do Coeficiente de Correlação e os resultados são apresentados na Tabela 3. Tabela 3- Coeficiente de Correlação entre "Volume do Saldo de Compra e Venda" e "Preços de Mercado" Ativo Coeficiente de Correlação TNPL4 0,6800 TNCP4 0,5682 TCSL3 -0,1341 CPFE3 0,2538 CMIG4 0,1792 ELPL4 -0,0405 PETR4 -0,2885 CTAX3 0,1718 BBDC4 0,1726 EMBR4 0,1607 LIGT3 -0,3844 PCAR4 0,4500 Observou-se que 66,66% das ações pesquisadas apresentam Coeficiente de Correlação positivo e apenas 33,33% apresentam Coeficiente de Correlação negativo entre as duas variáveis. Pode-se afirmar, portanto, que a variação do Volume do Saldo de Compra e Venda esta correlacionado positivamente com a variação dos preços das ações em 66,66% das observações, ou seja, à medida que o Volume do Saldo de Compra e Venda aumenta, o preço do ativo sobe. Da mesma forma também podemos afirmar que a variação do Volume do Saldo de Compra e Venda esta correlacionado negativamente com a variação nos preços das ações em 33,33% das observações, ou seja, à medida que o Volume do Saldo de Compra e Venda diminui, o preço do ativo cai.
  14. 14 Tabela 3- Volume do Saldo de Compra e Venda dos dias 02/05/2006 até 04/05/2006 02.05.2006 03.05.2006 04.05.2006 ATIVO 10:15 as 10:30 13:15 as 13:30 16:45 as 17:00 10:15 as 10:30 13:15 as 13:30 16:45 as 17:00 10:15 as 10:30 13:15 as 13:30 16:45 as 17:00 TNPL4 -26.000 5.200 -8.200 -10.300 -15.200 -6.800 22.000 7.900 7.000 TNCP4 -513.700.000 -801.200.000 -300.200.000 -290.900.000 -325.800.000 -305.000.000 -339.900.000 24.800.000 -49.200.000 TCSL3 -10.700.000 -500.000 -10.900.000 -11.700.000 -19.200.000 -7.500.000 -11.000.000 -3.000.000 -16.000.000 CPFE3 4.700 -1.900 0 -15.600 10.100 28.300 -5.900 2.400 7.300 CMIG4 -3.400.000 9.100.000 -15.000.000 -2.300.000 -1.500.000 -900.000 -200.000 1.400.000 -900.000 ELPL4 70.000 -680.000 1.360.000 350.000 -1.080.000 -18.130.000 280.000 1.970.000 1.560.000 PETR4 30.300 5.600 -17.600 17.400 6.200 54.900 20.100 2.500 13.700 CTAX3 -2.900 -16.300 -147.500 -38.500 -109.100 -53.500 -9.900 -42.700 -41.200 BBDC4 4.200 4.700 -15.800 -2.700 -200 -9.200 -100 4.300 -3.800 EMBR4 -2.100 -31.400 -24.800 -8.400 -16.700 -7.100 -4.100 6.000 -12.700 LIGT3 -9.080.000 2.020.000 -4.850.000 -1.010.000 -1.380.000 -1.090.000 -6.160.000 -7.720.000 -8.540.000 PCAR4 -1.300.000 -7.600.000 -6.370.000 -2.670.000 -6.200.000 1.640.000 -1.950.000 -2.350.000 -1.410.000 Fonte: Software de análises financeiras Broadcast – Agência Estado Nota: Os saldos obedecem ao lote padrão negociado para cada ativo Tabela 4- Preços de Mercado 02/05/2006 até 04/05/2006 02.05.2006 03.05.2006 04.05.2006 ATIVO 10:15 as 10:30 13:15 as 13:30 16:45 as 17:00 10:15 as 10:30 13:15 as 13:30 16:45 as 17:00 10:15 as 10:30 13:15 as 13:30 16:45 as 17:00 TNPL4 R$ 37,30 R$ 36,98 R$ 36,80 R$ 37,10 R$ 36,75 R$ 37,28 R$ 38,45 R$ 38,18 R$ 37,30 TNCP4 R$ 0,48 R$ 0,47 R$ 0,48 R$ 0,48 R$ 0,47 R$ 0,48 R$ 0,48 R$ 0,48 R$ 0,48 TCSL3 R$ 9,13 R$ 9,50 R$ 9,62 R$ 9,80 R$ 9,70 R$ 9,79 R$ 9,90 R$ 10,05 R$ 10,17 CPFE3 R$ 29,62 R$ 29,99 R$ 30,32 R$ 30,35 R$ 31,00 R$ 31,00 R$ 31,40 R$ 31,01 R$ 31,21 CMIG4 R$ 97,60 R$ 101,25 R$ 101,00 R$ 101,20 R$ 100,40 R$ 100,50 R$ 100,11 R$ 102,85 R$ 102,76 ELPL4 R$ 103,50 R$ 107,07 R$ 105,99 R$ 104,10 R$ 105,06 R$ 106,48 R$ 106,48 R$ 107,87 R$ 107,49 PETR4 R$ 45,71 R$ 46,85 R$ 46,85 R$ 46,55 R$ 46,55 R$ 46,74 R$ 46,78 R$ 46,51 R$ 46,60 CTAX3 R$ 3,96 R$ 4,00 R$ 4,00 R$ 4,10 R$ 3,99 R$ 3,99 R$ 4,09 R$ 3,99 R$ 3,97 BBDC4 R$ 79,10 R$ 79,94 R$ 79,50 R$ 80,40 R$ 80,18 R$ 79,91 R$ 80,43 R$ 80,60 R$ 80,70 EMBR4 R$ 20,05 R$ 19,70 R$ 19,50 R$ 19,65 R$ 19,70 R$ 19,59 R$ 19,78 R$ 19,50 R$ 19,39 LIGT3 R$ 16,20 R$ 15,89 R$ 16,17 R$ 16,27 R$ 16,30 R$ 17,00 R$ 17,15 R$ 16,87 R$ 16,70 PCAR4 R$ 81,00 R$ 81,00 R$ 81,12 R$ 81,40 R$ 81,80 R$ 82,35 R$ 84,00 R$ 84,20 R$ 85,00 Fonte: Software de análises financeiras Broadcast – Agência Estado
  15. 15 Consolidando todas as irracionalidades atribuídas aos mercados financeiros, Damodaran (2006) classifica em 5 grupos de fundamentos as estratégias dos investidores técnicos, dentre as quais, destacamos o processo de aprendizado lento do mercado ou indicador de inércia. Neste caso, um investidor em inércia compraria as ações que apresentassem uma tendência de alta e venderia as ações que apresentassem tendência de baixa. Podemos concluir que a tendência pode ser observada e quantificada pelo saldo de expectativas em relação à ação e apresentando correlação positiva e com grande magnitude com os preços de mercado, serve para prever o comportamento futuro do preço da ação. Um provável motivo para os resultados encontrados acima pode ser atribuído à irracionalidade dos investidores, principalmente ao “Efeito Manada” descrito por Damodaram (2006). Segundo Damodaram (2006), o desejo de se sentir parte integrante do grupo é devido a mais do que apenas pressão das outras pessoas. Em um processo denominado “Cascata de Informações”, um investidor ao perceber a movimentação do mercado para com um ativo, tende a seguir essa movimentação acreditando que essa é a melhor solução, visto que esta sendo utilizada por um grande número de agentes do mercado. À medida que o saldo de expectativas dos investidores é positivo em relação à determinada ação (mais investidores dispostos a comprar a ação), o preço desta ação tende a subir, fazendo da demanda um determinante do preço da ação ou inversamente à medida que as expectativas dos investidores é negativa (mais investidores dispostos a vender a ação), o preço desta ação tende a cair, fazendo da oferta uma determinante do preço da ação.
  16. 16 A afirmação acima elucida que o preço é uma função da demanda e oferta (não relacionadas a fundamentos econômicos e sim a fundamentos da irracionalidade do investidor). 5 CONCLUSÕES E CONSIDERAÇÕES FINAIS Como conclusão, pode-se afirmar que o volume do saldo de compra e venda de ações cumpre com o objetivo principal do estudo e pode ser utilizado como variável observável e quantificável para prever o comportamento futuro do preço destes ativos no curto prazo, desde que possua correlação positiva e com grande magnitude com os preços de mercado. Os resultados apresentados no estudo demonstram o grande potencial que as expectativas inicias dos investidores possuem na previsão do comportamento dos preços, e que até hoje não foram utilizadas em análises, seguindo de modelo para futuros trabalhos voltados à área. Como o presente trabalho apresentou o estudo de correlação entre duas variáveis de uma forma ainda não pesquisada pela literatura, é preciso ter cautela ao fazer as afirmações acima, visto que apenas 1 ação, a TNLP4, apresentou um coeficiente de correlação positivo e com grande magnitude de 0,68. Os outros coeficientes de correlação positivos e com menor magnitude, podem não apresentar retornos anormais se levados em conta os custos envolvidos nas transações. Como proposta a futuros trabalhos, a realização do back test em outros períodos, além de aprofundar os resultados encontrados, promoverá uma maior discussão sobre a utilização do volume do saldo de compra e venda de ações para prever comportamentos de preços no curto prazo. 6 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ASSAF NETO A.. Mercado Financeiro. 6 ed. São Paulo: Atlas, 2005.
  17. 17 BACHELIER, L.. Theory of Speculation, (1900). In: COOTNER P. H. (ed). The Random Character of Stock Market Prices, Cambridge: MIT Press, p. 17-78, 1964. BROADCAST: Software de Análises de Investimentos Financeiros / Agência Estado. – São Paulo: coleta de dados nos dias 02/05/2006, 03/05/2006 e 04/05/2006. BODIE. Z.; KANE, A.; MARCUS, A.. Investments. 5. ed. Boston: McGraw-Hill/Irwin, 2002. CORRAR, L. J.; THEÓPHILO C. R.. Pesquisa Operacional para Decisão em Contabilidade e Administração: Contabilometria. São Paulo: Atlas, 2004. CERETTA, P. S.. Hipótese do Caminho Aleatório nos Mercados da América Latina: Aplicação do Teste de Quociente de Variância. Florianópolis: UFSC, 2001. Tese (Doutorado) - Departamento de Engenharia de Produção e Sistemas, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, 2001. DAMODARAN, A.. Filosofias de Investimento: Estratégias Bem-Sucedidas e os Investidores que a Fizeram Funcionar. Rio de Janeiro: Qualitymark, 2006. FAMA, E. F.. Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work. The Journal of Finance, Chicago: American Finance Association, v. 25, n. 2, p. 383- 417, May 1970. GIL, A. C.. Como Elaborar Projetos de Pesquisa. 3 ed. São Paulo: Atlas, 1996. GODOY, A. S.. Introdução à Pesquisa Qualitativa e Suas Possibilidades. Revista de Administração de Empresas da EAESP/FGV, São Paulo, v.35, n.2, p.57-63, mar./abr. 1995. GRANGER, C. W. J.; MORGENSTERN, O.. Spectral Analysis of New York Stock Prices.1963. In: COOTNER P. H. (ed). The random character of stock market prices, Cambridge: MIT Press, p. 17-78, 1964.
  18. 18 JEGADEESH, N.; TITMAN, S.. Returns to Buying Winners and Selling Losers: Implications for Stock Market Efficiency. The Journal of Finance, 1993, v. (48(1). 65-91, March 1993. KENDALL, M. G.. The Analysis of Economic Time Series - Part I: Prices. Journal of the Royal Statistical Society. Series A (General), v. 116, p. 11-34, 1953. KASSAI, J. R. et.al.. Retorno de Investimento: Abordagem Matemática e Contábil do Lucro Empresarial. 3 ed. São Paulo: Atlas, 2005. LAPPONI, J. C.. Estatística Usando Excel. 4 ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2005. LEE, C. M. C.; SWAMINATHAN, B. Price Momentum and Trading Volume. The Journal of Finance, 2000, v. (55(5). 2017-2069, October 2000. MURPHY, J. J.. Technical Analysis of the Futures Markets. New York Institute of Finance: New York, 1986. SAMUELSON, P. A.. Proof That Properly Anticipated Prices Fluctuate Randomly. Industrial Management Review, v. 6, p. 41-49, 1965.

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