cadernos do mercado de valores mobiliÁrios

1 : CADERNOS DO MERCADO DE VALORES MOBILIÁRIOS

NÚMERO 46 * DEZEMBRO DE 2013

ARTIGOS

* O GOOGLE COMO BARÓMETRO DA ATENÇÃO DO INVESTIDOR

* COUNTERPARTY AND LIQUIDITY RISK

- AN ANALYSIS OF THE NEGATIVE BASIS

* FACTORES QUE INFLUENCIAM O CUMPRIMENTO

DAS RECOMENDAÇÕES DA CMVM SOBRE O GOVERNO

DAS SOCIEDADES COTADAS EM PORTUGAL

* ANÁLISE DA INFLUÊNCIA DOS INDICADORES ECONÓMICOS

NACIONAIS E INTERNACIONAIS NO PSI20

CADERNOS

DO MERCADO

DE VALORES

MOBILIÁRIOS


CADERNOS DO MERCADO DE VALORES MOBILIÁRIOS

N.º 46

DEZEMBRO DE 2013


EDITORIAL 05

ARTIGOS:

O GOOGLE COMO BARÓMETRO DA ATENÇÃO DO INVESTIDOR 09

Pedro Latoeiro e Sofia Ramos

COUNTERPARTY AND LIQUIDITY RISK

- AN ANALYSIS OF THE NEGATIVE BASIS 37

Vladimir Fonseca e Raquel Gaspar

FACTORES QUE INFLUENCIAM O CUMPRIMENTO

DAS RECOMENDAÇÕES DA CMVM

SOBRE O GOVERNO DAS SOCIEDADES COTADAS EM PORTUGAL 62

Pedro Silva

ANÁLISE DA INFLUÊNCIA DOS INDICADORES ECONÓMICOS

NACIONAIS E INTERNACIONAIS NO PSI20 88

Tiago Simenta e Andreia Dionísio

ÍNDICE


EDITORIAL


EDITORIAL

A edição n.º 46 dos Cadernos do Mercado de

Valores Mobiliários contém quatro textos de

natureza económica. Os dois primeiros artigos

têm como base os trabalhos vencedores do

Prémio CMVM 2012.

O primeiro texto é relativo à utilização do mo-

tor de pesquisa Google como barómetro da

atenção dos investidores. Estudos recentes con-

sideram ser este um barómetro fiável da atenção

dos investidores, em especial dos particulares, e

associam aumentos de frequência de consultas

sobre uma empresa a maior liquidez das suas

ações no mercado secundário. O artigo analisa a

relação entre a procura de informação na inter-

net, medida pela frequência de pesquisas no

Google, e a tomada de decisões dos investido-

res. Os autores avaliam a relação contemporâ-

nea entre a frequência de pesquisas no Google

sobre as sociedades cotadas do Euro Stoxx 50 e

a evolução do valor transacionado e da volatili-

dade, concluindo que aumentos da procura de

informação na internet estão associados a au-

mentos do valor transacionado e da volatilidade

nos quartis que reúnem as empresas de menor

notoriedade. Num plano de análise de previsibi-

lidade (que comporta especial importância teó-

rica por se relacionar com a eficiência do mer-

cado), os autores encontram evidência de que

um aumento na frequência de consultas no

Google antecipa menor rentabilidade e maior

volatilidade e valor transacionado na semana

seguinte, mas detetam também sinais de não

linearidade: se um aumento da procura de infor-

mação tem um efeito positivo sobre a volatili-

dade e um impacto negativo sobre o preço da

ação, o inverso não se verifica. Já no caso do

valor transacionado, a resposta negativa a uma

diminuição da procura de informação revela-se

mais intensa do que no caso do aumento da pro-

cura de informação. Por último, os autores en-

contram sinais de que a procura de informação

na internet é sobretudo efetuada por investido-

res particulares, embora o fluxo de informação

gerado pelo Google não possa também ser dis-

sociado da atividade dos investidores institucio-

nais.

Além do carácter inovador da amostra – o Euro

Stoxx 50 nunca fora alvo de análise semelhante

-, os autores apresentam resultados até agora

desconhecidos na literatura, sobretudo ao nível

da não linearidade da relação entre a procura de

informação na internet e a evolução da cotação

das ações. As conclusões retiradas revelam,

assim, que a atenção (capacidade cognitiva) é

um recurso escasso e uma condição para deci-

dir, e mostram que o grau de atenção do investi-

dor sobre uma empresa influencia a liquidez, a

volatilidade e a rentabilidade dos seus títulos de

forma assimétrica. Por último, mas não menos

importante, as conclusões retiradas contrariam

os modelos que reclamam a incorporação ime-

diata no preço dos ativos de toda a informação

disponível e sinalizam a potencialidade da in-

ternet como reflexo do sentimento e da atenção

dos investidores.

No segundo artigo é analisada a relação existen-

te entre os spreads dos credit default swap

(CDS) e das yields de obrigações de empresas

privadas. Em teoria, é expectável que no longo

prazo se observe uma condição de equilíbrio

entre os diferenciais dos spreads das yields das

obrigações das empresas e dos preços dos

respetivos CDS (a ‘base’), apesar de estudos


EDITORIAL

empíricos recentes terem evidenciado desvios

significativos nesse diferencial, especialmente

no curto prazo. Questionando o porquê dessa

base se afastar de um valor nulo, os autores sus-

tentam que tal se pode dever, por um lado, a um

prémio de liquidez incluído nas yields das obri-

gações das empresas (que levaria a uma base

negativa) e, por outro lado, a outros fatores que

afetam o preço dos CDS e também contribuem

para obscurecer o equilíbrio desta relação, no-

meadamente o risco de contraparte (como os

CDS são produtos OTC, este risco tende a redu-

zir o prémio dos CDS porque os compradores

de proteção enfrentam maior incerteza no rece-

bimento do valor facial da obrigação subjacente

e, portanto, estão dispostos a pagar um prémio

inferior) e o próprio risco de liquidez dos CDS,

os quais tenderiam a tornar a base positiva. A

recente crise financeira sublinhou a importância

do risco de liquidez nos mercados financeiros,

tendo neste período o prémio dos CDS aumen-

tado de forma significativa e vários estudos do-

cumentado que a base foi fortemente negativa

em diversas ocasiões para várias empresas. Este

facto fez emergir a possibilidade de os preços

dos CDS incluírem outros riscos significativos

que não apenas o risco de crédito, em particular

o risco de contraparte e de liquidez dos próprios

CDS, o que pode originar que o seu preço não

reflita adequadamente o risco de incumprimen-

to da entidade de referência.

No terceiro texto procuram identificar-se os

fatores que influenciam o cumprimento pelas

empresas das recomendações de governo

societário da CMVM. O autor desenvolve a

análise tendo por base o grau de cumprimento

daquelas recomendações pelas empresas, a

composição e a remuneração dos órgãos de ges-

tão da empresa, a sua estrutura acionista, a in-

tervenção do auditor externo e a existência de

uma comissão autónoma de governo das socie-

dades no seio da empresa. Os resultados apre-

sentados permitem concluir que o cumprimento

das recomendações aumenta com o número de

administradores independentes, com a propor-

ção de administradores não executivos, com o

número de reuniões do órgão de administração,

com o peso da remuneração dos membros não

executivos face à dos executivos, com a partici-

pação do Estado e dos membros do órgão de

administração no capital da empresa. Além dis-

so, o grau de adoção das recomendações tam-

bém é mais elevado quando a auditoria externa

é efetuada por uma das multinacionais de audi-

toria ou quando existir na empresa uma comis-

são/comité específico para controlo das práticas

de governance.

O último artigo trata a influência de diversos

indicadores macroeconómicos nacionais e inter-

nacionais no comportamento do índice PSI20.

Os autores propõem-se apurar se existe uma

capacidade diferenciada, consoante a nacionali-

dade dos respetivos indicadores económicos,

de influenciar a evolução daquele índice acio-

nista. São utilizados três indicadores económi-

cos: índice de produção industrial, taxa harmo-

nizada de desemprego e índice de preços do

consumidor nos Estados Unidos, a Alemanha e

Portugal. Os autores encontram evidência esta-

tística de que não existe relação entre a variação

dos indicadores macroeconómicos em Portugal

e a taxa de retorno do PSI20, mas tal não acon-

tece com a variação da taxa harmonizada de

desemprego. No que respeita aos indicadores


EDITORIAL

macroeconómicos da Alemanha, apenas a

variação do índice de produção industrial exer-

ce influência sobre a taxa de retorno do PSI20,

e no caso dos Estados Unidos a variação do

índice de produção industrial e a variação da

taxa de desemprego influenciam esse retorno.

Conclui-se, assim, que existe interdependência

entre o mercado acionista português (mais con-

cretamente, a taxa de rentabilidade do índice

PSI20) e alguns indicadores económicos ale-

mães e norte-americanos.

Em suma, a qualidade e a atualidade dos artigos

apresentados nesta edição dos Cadernos aconse-

lham a sua leitura atenta.


ARTIGOS

* O GOOGLE COMO BARÓMETRO

DA ATENÇÃO DO INVESTIDOR

* COUNTERPARTY AND LIQUIDITY RISK

- AN ANALYSIS OF THE NEGATIVE BASIS

* FACTORES QUE INFLUENCIAM O CUMPRIMENTO


SOBRE O GOVERNO DAS SOCIEDADES COTADAS

EM PORTUGAL

* ANÁLISE DA INFLUÊNCIA DOS INDICADORES

ECONÓMICOS NACIONAIS

E INTERNACIONAIS NO PSI20


1. INTRODUÇÃO

Na semana de Setembro de 2008 em que o ban-

co Lehman Brothers’ declarou falência o volu-

me de pesquisas no Google sobre “Lehman”

superou em 24 vezes a média histórica. Cerca

de um ano depois, em Novembro de 2009, o

Dubai World procurou um reescalonamento da

dívida. Nesse mês, em que as suas acções acu-

mularam perdas de 26%, a procura de informa-

ção no Google sobre “Dubai World” sextupli-

cou. No primeiro semestre do ano seguinte o

vazamento de uma plataforma da British Petro-

leum desencadeou um desastre ambiental no

Golfo do México. Em Londres, o volume de

títulos da empresa transaccionado em Maio de

2010 duplicou a média dos 12 meses anteriores.

No Google a frequência de pesquisas sobre

“BP” quintuplicou nesse período.

Os motores de pesquisa tornaram-se numa po-

pular e poderosa fonte de informação na Inter-

net por funcionarem como atalhos que procu-

ram satisfazer de forma rápida e eficiente as

intenções do utilizador. Mas será que pesquisar

implica decidir? A relação entre a procura de

informação na Internet e a tomada de decisões

dos investidores é o tema desta investigação.

Estudos recentes validam o motor de busca do

Google como barómetro fiável da atenção do

investidor. Da, Engelberg e Gao (2011) assu-

mem que por detrás das pesquisas no Google

estão sobretudo investidores particulares e

Bank, Larch e Peter (2011) associam um au-

mento da frequência de consultas sobre uma

empresa a maior liquidez.

A presente investigação analisa a relação entre

a procura de informação medida pela frequên-

cia de pesquisas no Google e a evolução em

bolsa das cotadas do índice Euro Stoxx 50 entre

2004 e 2011. As principais novidades face à

literatura são a focagem em relações não linea-

res – diferenciando-se o impacte de uma subida

do volume de consultas do efeito de uma desci-

da -, e o estudo das variações extremas na aten-

ção do investidor – construindo-se indicadores

para captar picos de concentração e momentos

de hibernação.

Em primeiro lugar procede-se a uma avaliação

da relação contemporânea entre a frequência de

pesquisas no Google sobre as cotadas e a evolu-

ção do volume e da volatilidade. Constroem-se

regressões piecewise para segmentar as empre-

sas consoante a sua notoriedade no Google e

logo aí se encontra os primeiros sinais de assi-

metria. O poder explicativo das pesquisas na

Internet sobre o volume e a volatilidade mani-

festa menor robustez no grupo de cotadas de

maior notoriedade. Esse mesmo poder revela

contudo maior significância nos quartis que

reúnem as empresas mais negligenciadas, onde

uma subida da procura de informação na Inter-

net está associada a um aumento do volume e

da volatilidade.

O GOOGLE COMO BARÓMETRO DA ATENÇÃO DO INVESTIDOR

PEDRO LATOEIRO E SOFIA B. RAMOS


O segundo tópico alvo de análise é a previsibili-

dade, que comporta especial importância

teórica por se relacionar com a eficiência do

mercado. Encontra-se evidência de que uma

subida na frequência de consultas no Google

antecipa menor rendibilidade e maior volatilida-

de e volume na semana seguinte. Mas também

aqui se depara com sinais de não linearidade. Se

um aumento da procura de informação no Goo-

gle tem um efeito positivo sobre a volatilidade e

um impacte negativo sobre o preço da acção, o

inverso não se verifica. Já no caso do volume a

resposta negativa a uma diminuição da procura

de informação revela-se muito mais intensa que

o efeito contrário.

Por último analisa-se que tipo de investidor es-

tará por detrás do indicador de atenção gerado

pela frequência de pesquisas no Google, apro-

fundando uma questão que tem suscitado o inte-

resse da literatura. Encontra-se sinais de que as

buscas na Internet captam sobretudo a atenção

dos investidores particulares e, ao mesmo tem-

po, de que o fluxo de informação gerado pelo

Google não está alheado da agenda dos institu-

cionais.

As perguntas que motivam este estudo são rele-

vantes em várias importantes frentes da investi-

gação em Economia e Finanças. As respostas

podem contribuir para perceber como a atenção

do investidor é incorporada no preço e na liqui-

dez de um activo e assim acrescentar valor ao

estudo da eficiência do mercado. Podem relevar

a importância do grau de atenção do investidor

na formação do preço de um activo e assim le-

gitimar estratégias de investimento construídas

com base nesse critério. Podem ajudar a enten-

der o comportamento dos investidores particu-

lares e assim melhorar o entendimento sobre os

efeitos da sua entrada no mercado. Podem, ao

testar a Internet como fonte privilegiada de in-

formação dos investidores, promover o estudo

das pesquisas do Google como uma variável

avançada da evolução do mercado. E podem

também relevar a importância de os reguladores

com deveres de protecção sobre os investidores

menos sofisticados dirigirem parte da sua acção

para a Internet.

2. MEDINDO A ATENÇÃO

Em 1987 Robert C. Merton publicou um artigo

dedicado à investor recognition hypothesis

(IRH), argumentando que o custo de obter in-

formação impede os investidores de conhecer

todas as empresas disponíveis no mercado. O

facto de cada carteira de investimento ser cons-

tituída apenas por uma fracção do universo de

empresas existentes prova que cada investidor

conhece e transacciona somente sobre um sub-

conjunto de activos (Merton, 1987), o que con-

duz a uma diversificação imperfeita na aloca-

ção de activos1. Para compensar esse desequilí-

brio as empresas menos conhecidas têm de ofe-

recer retornos mais elevados. Essa premissa,

associada ao custo de produção e difusão de

informação sobre uma empresa, sustenta o ar-

gumento de que o número de investidores co-

nhecedores de um activo – a notoriedade de

uma acção -, influencia o seu valor de merca-

do. Deste modo, e uma vez que os recursos dos

investidores, nomeadamente o tempo, são limi-

tados, as acções com maior notoriedade terão

maior probabilidade de integrar o conjunto de

oportunidades de investimento, da mesma for-

ma que os títulos com menor visibilidade acar-

retarão maior risco de ser ignorados (Barber e

Odean, 2008).

Mas como medir a atenção do investidor em

cada momento? Nos últimos anos a literatura

1- Este resultado contrasta com o que um investidor racional deve obter na formação de uma carteira eficiente.


começou a procurar na Internet variáveis capa-

zes de medir e acompanhar a notoriedade de

uma acção no mercado. Nesse caminho, as pes-

quisas concretizadas no Google emergiram co-

mo variável de interesse devido a três proprie-

dades fundamentais: a escala, a relevância2 e o

imediatismo. Quantitativamente, os serviços do

Google são utilizados mensalmente por mais de

mil milhões de indivíduos de múltiplas geogra-

fias3, uma escala sem paralelo nas variáveis

testadas anteriormente4. Em adição, as pesqui-

sas no Google só se materializam mediante

uma impulsão do utilizador, pelo que “if you

search for a stock in Google, you are undoub-

tedly paying attention to it” (Da et al., 2011: 2).

As buscas são, portanto, dotadas de uma rele-

vância que a publicação de artigos de imprensa,

por exemplo, variável em que o investidor é

um receptor passivo e relativamente impotente

de informação, não dispõe. Além disso, em

contraste com o desfasamento e a restrospecti-

vidade que dominam a informação financeira,

o Google disponibiliza dados diários e sema-

nais exportáveis com um clique para tratamen-

to estatístico, uma vantagem temporal e meto-

dológica relevante dado o imediatismo que

caracteriza os mercados financeiros.

Estudos de outras áreas científicas mostraram a

grande capacidade de previsão das pesquisas

em motores de busca. Um trabalho publicado

na Nature demonstrou ser possível prever sur-

tos de gripe uma a duas semanas antes do De-

partamento de Saúde dos EUA através das va-

riações no volume de pesquisas no Google so-

bre 45 termos coloquialmente associados ao

vírus (Ginsberg, Mohebill, Patel, Brammer,

Smolinskil e Brilliant, 2009). Também Choi e

Varian (2009) utilizaram o volume de buscas

no Google, mas para prever as vendas da Che-

vrolet e da Toyota, as vendas de habitações nos

EUA e ainda os fluxos de turismo em nove

países. Na mesma linha, Goel, Hofman,

Lahaie, Pennock e Watts (2010) usaram o Goo-

gle para antecipar as receitas de bilheteira no

fim-de-semana de estreia de 119 filmes nos

EUA, as vendas do primeiro mês de vida de

106 videojogos e ainda o ranking da revista

Billboard sobre as 100 músicas mais populares

no país. Já numa moldura macroeconómica,

Askitas e Zimmermann (2009) detectaram uma

correlação positiva entre o volume de pesqui-

sas em alemão sobre os nomes dos sites de em-

prego mais populares na Alemanha e a evolu-

ção da taxa de desemprego germânica.

Da et al. (2011) terão sido os primeiros a testar

a IRH de Merton no mercado accionista através

do Google. Usando as acções do índice Russell

300 como painel, os autores concluem que uma

subida no volume de buscas antecipa em duas

semanas a pressão compradora atribuída a in-

vestidores particulares, que se revela mais in-

tensa nas cotadas com menor valor de merca-

do. Os autores examinam depois todas as ofer-

tas públicas iniciais, operações que habitual-

mente suscitam a atenção do retalho, concreti-

zadas nos EUA entre 2004 e 2007 e deduzem

que o Google comporta poder preditivo sobre a

evolução da cotação na estreia em bolsa.

Olhando para 30 cotadas da New Y ork Stock

Exchange, Vlastakis e Markellos (2012) tam-

bém encontraram relações positivas entre o

volume de pesquisas na Internet e a liquidez e a

volatilidade das acções. No mesmo sentido,

O GOOGLE COMO BARÓMETRO DA ATENÇÃO DO INVESTIDOR : 11

2- No sentido de que “os processos cognitivos humanos são dirigidos para a finalidade de conseguirem o maior efeito cognitivo possível com o menor esforço de processamento” (Sperber e Wilson, 2001: 23).

3- Dados da ComScore referentes a Maio de 2011 (http://www.comscore.com).

4- O grau de acompanhamento dos analistas profissionais (Arbel e Streble, 1983), o investimento publicitário (Frieder e Subrahmanyam,

2005), a cobertura mediática (Fang e Peress, 2009), a actividade nos fóruns de investimento na Internet (Antweiler e Frank, 2004) e a frequência de edição da Wikipedia (Rubin e Rubin, 2010) são algumas das variáveis propostas para captar a atenção do investidor.


Bank et al. (2011) utilizam o Google para estu-

dar as cotadas do índice Xetra. Ao aumento do

volume de pesquisas é associada uma aprecia-

ção temporária da cotação e uma subida da li-

quidez da acção, relação que os investigadores

atribuem à redução de custos de assimetria de

informação, deduzindo a partir daí que o

Google serve sobretudo para medir a atenção

dos investidores particulares.

Em estudos mais recentes, Dimpfl e Jank

(2012) detectam comovimento e causalidade de

Granger entre a frequência de pesquisas no

Google sobre o Dow Jones Industrial Average

e a volatilidade do índice. Smith (2012) conclui

que um aumento das consultas sobre “crise

económica” e “crise financeira” prediz em uma

semana um incremento na volatilidade associa-

da a sete divisas. Drake, Roulstone e Thornock

(2012) encontram níveis anormais de pesquisas

nas duas semanas que antecedem a publicação

de contas de empresas do índice S&P 500 e

argumentam que quanto maior é a procura an-

tecipada por informação menor é a variação da

cotação no dia do anúncio dos resultados.

3. MÉTODO E VARIÁVEIS

Utiliza-se como base do estudo os dados reco-

lhidos e fornecidos pelo Google Trends5 para

analisar a eventual relação entre o volume de

pesquisas na Internet sobre uma empresa e a

sua evolução no mercado. O Google Trends é

um serviço gratuito disponibilizado ao público

desde 2008 que regista a evolução do número

de pesquisas sobre uma determinada palavra,

ou conjunto de palavras, em termos relativos,

apresentando um histórico. Usa-se o Google

Trends por ser um serviço único prestado pelo

líder do mercado global de pesquisas com uma

quota de 83%6. Procurar-se-á demonstrar que a

variação do volume de pesquisas é um baróme-

tro fiável da atenção do investidor, tal como

definida na IRH de Merton (1987). Seguindo

estudos anteriores, designa-se doravante a fre-

quência de buscas por Google Search Volume

Indicator (GSVI). A construção é a seguinte:

(1)

com a designar a média das pesquisas sobre

o termo particular k concretizadas durante todo

o período analisado, T. A escala do GSVI varia

entre zero (período em que o número de pes-

quisas é nulo ou insuficiente para gerar um co-

eficiente) e 100 (momento em que ocorreu o

maior número de pesquisas), sendo que qual-

quer acréscimo ou decréscimo consiste sempre

numa relação face à média histórica do período

analisado.

A informação disponibilizada pelo Google

Trends impõe três condicionantes à metodolo-

gia de análise a aplicar. Há desde logo uma

limitação temporal, uma vez que só existem

dados posteriores a Janeiro de 2004. Há tam-

bém uma limitação de periodicidade porque o

Google apenas permite a exportação de dados

semanais. Por último, o facto de os GSVI se-

rem apresentados como variações face à média

impede de trabalhar econometricamente com

valores absolutos individuais das empresas,

limitando a exploração de eventuais relações

entre as cotadas e entre os sectores.

A decisão sobre os termos de pesquisa a consi-

derar é outra questão basilar na definição do

método a aplicar. Uma pesquisa sobre

5- A 27 de Setembro de 2012 o Google anunciou sem aviso algumas mudanças no Google Trends (www.google.com/trends). Embora as características e a finalidade do serviço se mantenham, a normalização, disponibilização e exportação dos dados sofreram alterações que

tornam única a base de dados em que esta investigação se sustenta. A descrição do método e das variáveis referem-se sempre às regras

originais.

6- Dados da NetMarketShare para Julho de 2012 (http://www.netmarketshare.com).


“Santander” refere-se ao banco ou à cidade no

norte de Espanha? Por detrás de uma pesquisa

sobre “Carrefour” estará um potencial investi-

dor ou apenas um utilizador que procura pelo

supermercado mais próximo? Com a tecnolo-

gia actual disponível é impossível conhecer

com exactidão a intenção final de todos os pes-

quisadores em todos os momentos. Não haven-

do forma de distinguir o “pesquisar para saber”

do “pesquisar para decidir”, utiliza-se, tal como

Vlastakis et al. (2012) e Chen (2011), o nome

coloquial da empresa (apenas “Santander”).

Escolheu-se como objecto de análise o mercado

accionista europeu através do Euro Stoxx 50,

índice que reúne 50 cotadas de 12 países da

zona euro7 e que serve de subjacente a um con-

junto alargado de produtos de investimento.

Este índice agrupa blue chips que partilham

uma divisa, o euro, mas que têm sede em dife-

rentes geografias e operam em sectores distin-

tos, diluindo-se assim eventuais efeitos especí-

ficos derivados da evolução cambial, da nacio-

nalidade, da dimensão e da natureza de activi-

dade. O Euro Stoxx 50 nunca foi alvo de análi-

se semelhante, até porque os estudos anteriores

comparáveis adoptaram fronteiras mais restri-

tas ao incidir sobre mercados accionistas do-

mésticos.

Das 50 cotadas que compõem o índice actual-

mente só se conserva as empresas que integra-

ram ininterruptamente o Euro Stoxx 508 no

período em análise, de acordo com dados gen-

tilmente fornecidos pelo STOXX. Com este

critério anula-se o efeito que a inclusão ou ex-

clusão de um índice causa na notoriedade de

um título. Em adição, para aumentar a precisão

das conclusões segue-se o critério adoptado por

Chen (2011) e exclui-se as cotadas com GSVI

igual a zero durante pelo menos oito semanas

consecutivas, considerando que essas observa-

ções são infrutuosas para a investigação e po-

dem mesmo distorcer os resultados. Da aplica-

ção das duas regras resultou o objecto de análi-

se, que consiste em 36 cotadas com origem em

seis países e operando em nove sectores de ac-

tividade, apresentado no Quadro 3.1..

O período alvo de análise inicia-se, por imposi-

ção do Google Trends, na primeira semana de

Janeiro de 2004 e finda na última semana de

Junho de 2011.

3.1. Variáveis financeiras

Os dados sobre o volume e o preço das empre-

sas foram importados da Bloomberg. Não se

impõe restrições sobre os indicadores financei-

ros por se reputar que esse controlo é garantido

pelos critérios definidores da revisão da compo-

sição do Euro Stoxx 509.

As variáveis de volume são quantidades despro-

vidas do factor preço. As variações logarítmicas

do volume são calculadas da seguinte forma:

(2)

com a ilustrar a variação do número de

títulos da empresa x transaccionados na semana

t face à semana anterior. Por se desconhecer

com exactidão a natureza dos propulsores da

atenção do investidor, nomeadamente se é con-

duzida por notícias positivas ou negativas, ou

por ambas na mesma ponderação, também se

utiliza o valor absoluto das variações do volu-

me, obtido por:


7- Alemanha, Áustria, Bélgica, Finlândia, França, Grécia, Holanda, Irlanda, Itália, Luxemburgo, Portugal e Espanha.

8- A composição do índice é revista anualmente em Setembro.

9– Integram o índice as 50 cotadas da zona euro com maior valor de mercado, calculado a partir do free float, presentes no STOXX

Europe 600.


(3)

com a significar a variação em módulo

do número de acções da companhia x negocia-

das na semana t.

Tal como Chen (2011) e Dimpfl et al. (2012)

usa-se a volatilidade realizada. Para a estimar

determina-se em primeiro lugar o logaritmo

natural do retorno, dado por:

(4)

onde representa o retorno da acção x no dia

t com base nas cotações P. Obtém-se posterior-

mente a volatilidade realizada a partir do soma-

tório do quadrado dos retornos:

(5)

com a corresponder ao retorno da cotada

x no dia i da semana t. Implementa-se N=4

uma vez que os dados extraídos do Google são

semanais. Ross (1989) sugeriu a variabilidade

do retorno como indicador do fluxo de informa-

ção no mercado.

A partir da equação (4) determina-se as varia-

ções semanais do valor da acção para calcular o

retorno absoluto de cada empresa, através de:

(6)

com a representar o módulo do retorno

da acção x na semana t. Esta variável tem sido

utilizada pela literatura para medir a atenção do

investidor (Corwin e Coughenour, 2008).

No que diz respeito ao Stoxx 50, usa-se nas es-

timações, além do logaritmo natural do retorno

semanal, a evolução também em base semanal

do VSTOXX, índice que mede a volatilidade

implícita do índice a partir do preço das opções

negociadas no mercado Eurex.

3.2. Variáveis Google

Através do GSVI estimam-se outras variáveis.

A primeira é obtida pelo processo:

(7)

com a simbolizar o logaritmo natural

do GSVI sobre a empresa x na semana t, tal

como fizeram Bank et al. (2011), Da et al.

(2011) e Chen (2011). Deste modo, GSVI infe-

riores a 1, um sinal de menor volume de pesqui-

sas, aparecerão em logaritmo com sinal negati-

vo. Essa é a principal motivação da variável.

Seguindo Da et al. (2011) e Smith (2012) cons-

trói-se também o indicador Jumps in Search

Volume Indicator (JSVI) para tentar capturar

choques ou variações exógenas na atenção do

investidor. Para tal, toma-se a diferença entre o

GSVI e a média das quatro observações anterio-

res:

(8)

São ainda criados indicadores que permitam

identificar eventuais efeitos assimétricos da

procura de informação no Google sobre as vari-

áveis financeiras. Sabe-se que leituras de GSVI

superiores a 1 e que valores positivos de

lnGSVI indicam um aumento da atenção do

investidor. E que, contrariamente, uma descida

no nível de atenção é descrita por registos de

GSVI inferiores a 1 e valores negativos de

lnGSVI. Assim sendo, define-se:


(9)

e

(10)

Seguindo o mesmo raciocínio para variações

acentuadas na atenção do investidor define-se:

(11)

e

(12)

4. VOLUME

Da caderneta de provérbios de Wall Street faz

parte o adágio “it takes volume to make prices

move”. Por ser uma medida indirecta de liqui-

dez, por ser utilizado como previsor da evolu-

ção do preço de uma acção em estratégicas de

análise técnica, por reflectir o grau de notorie-

dade de um título, o volume é a primeira variá-

vel a ser testada em função do GSVI. A expec-

tativa é a de que haverá uma relação entre as

variáveis pois estudos anteriores estabeleceram

uma ligação entre volume e atenção do investi-

dor (Barber et al., 2008). Utiliza-se a análise de

regressão com dados em painel para testar se as

variáveis Google contêm poder explicativo so-

bre as variações no volume das cotadas do

Stoxx 50 numa base contemporânea. O modelo

estimado é o seguinte:

com a ilustrar a variação do número de

acções da empresa x negociadas durante a

semana t, uma constante, a variável

dependente desfasada em um período, o

retorno da empresa x na mesma semana t,

a volatilidade realizada sobre a empresa x

na semana t, o retorno do índice

Stoxx 50 na semana t e o valor do índice

VSTOXX no mesmo período. O regressor

representa a frequência de pesquisas

no Google sobre a empresa x na semana t e

constitui a variável independente de maior inte-

resse. O último termo da regressão, é um pro-

cesso de ruído branco. São estimadas quatro

versões do modelo. Na primeira não se inclui

qualquer variável Google. Já nas outras três usa

-se isoladamente o GSVI, o lnGSVI e o JSVI,

respectivamente. A partir do modelo (13) cons-

trói-se uma regressão piecewise. Para tal divide

-se as empresas em quartis em função do GSVI.

O primeiro quartil reúne as cotadas de maior

visibilidade e o último as de menor. Do modelo

piecewise são calculados quatro conjuntos de

resultados num total de 16 estimações. No

primeiro conjunto não se utilizam variáveis

Google. Nos restantes usa-se isoladamente o

GSVI, o lnGSVI e o JSVI, respectivamente,

para cada um dos quartis.

Conclui-se que a uma subida (descida) na fre-

quência de pesquisas no Google está associada

um acréscimo (decréscimo) do número de ac-

ções transaccionadas, dado o sinal dos coefici-

entes das variáveis Google apresentados no

Quadro 4.1. ser positivo. O Google é portanto

um barómetro da atenção do investidor porque

pesquisar implica consciência sobre o termo

pesquisado; o Google é também um reflector da

notoriedade de uma acção, uma vez que toda a

pesquisa é uma demonstração de interesse; e o

Google é ainda um indicador indirecto de liqui-

dez, pela frequência de pesquisas ter um efeito

positivo na variação do volume de uma acção,

com maior dimensão e robustez na variável

JSVI. As regressões piecewise com o indicador

JSVI expostas no Quadro 4.2. demonstram,

contudo, que esta relação é não linear, na medi-

da em que quanto maior (menor) é a notorieda-

de de uma empresa, menor (maior) o efeito da

frequência de pesquisas no Google sobre as

variações no volume da acção, um resultado

novo para a literatura.



5. VOLATILIDADE

Depois da análise sobre o volume, estuda-se

agora a relação entre a volatilidade e a frequên-

cia de pesquisas no Google. Por se referir à va-

riabilidade do retorno, a volatilidade funciona

como um indicador de risco e é por isso fre-

quentemente lida como um índice reflector de

incerteza. A incerteza pode gerar medo, que na

Psicologia é uma emoção primária despertadora

de atenção, por vezes exageradamente. Nos

mercados financeiros não é diferente. E em am-

bos os casos a procura de informação é uma das

possíveis manifestações dessa atenção. Espera-

se por isso que o Google possua poder explica-

tivo sobre a volatilidade, embora em menor

grau do que o observado no volume, pois esta

não é uma variável directamente observável e

incorpora maior ruído e muitos outros factores

além da atenção do investidor. Replicando a

regressão com dados em painel utilizada para o

volume, o modelo é estimado da seguinte

forma:

(14)

com a representar a volatilidade realizada

sobre a empresa x registada na semana t, uma

constante, a variável dependente desfa-

sada em um período, o retorno da empresa

x na semana t, o retorno do índice Stoxx 50

na semana t, o índice VSTOXX no mes-

mo período e, por último, a designar a

frequência de consultas no Google sobre a em-

presa x na semana t. A regressão inclui ainda

um processo de ruído branco, . O modelo vol-

ta a ser usado em quatro versões: a primeira

sem qualquer variável Google e as restantes

com o GSVI, o lnGSVI e o JSVI, respectiva-

mente. Para aferir se o Google explica parte da

volatilidade e se esse eventual poder explicativo

varia consoante a visibilidade das empresas

constrói-se, a partir da regressão (14), um mo-

delo piecewise com parâmetros idênticos aos

utilizados no estudo sobre o volume.

Deduz-se dos resultados da regressão (14) apre-

sentados no Quadro 5.1. que o Google, enquan-

to fonte de informação, contém poder explicati-

vo sobre a volatilidade das cotadas do Stoxx 50,

ou seja, que parte da informação consultada é

repercutida na variabilidade dos preços. Os da-

dos confirmam que a relação é bastante mais

fraca do que a verificada com o volume e estão

em linha com o trabalho de Dimplf et al. (2012)

e com o argumento de que “in an free arbitrage

economy, the volatility of prices is directly re-

lated to the rate of flow information” (Ross,

1989).

Da análise gráfica patenteada na Figura 5.1.

retiram-se indicações complementares que sus-

tentam esta relação: o aumento da volatilidade

parece estar sobretudo relacionado com leituras

de GSVI superiores a 1, ou seja, com períodos

em que a procura de informação subiu face à

média histórica. Isso significa, aceitando que

“the demand for information is positively rela-

ted to risk aversion” (Vlastikis et al., 2010), que

a frequência de pesquisas no Google pode ser

lida como um reflexo invertido do apetite por

risco dos investidores.

Adicionalmente, os resultados das regressões

piecewise expostos no Quadro 5.2. voltam a

denunciar, embora com um diferencial e uma

robustez mais reduzidos dos que no volume,

que é sobre os últimos quartis que as variáveis

GSVI e lnGSVI manifestam maior poder expli-

cativo em relação à volatilidade.


6. PREVISIBILIDADE

Ocasional ou intencional, extemporânea ou ra-

cional, a procura de informação no Google tem

duas finalidades possíveis que podem coexistir:

pesquisar para saber ou pesquisar para decidir.

Ambas nascem de um impulso do utilizador,

exigindo por isso consciência sobre o termo

consultado, e em ambas há transferência de in-

formação que, no último caso, motiva, justifica

ou reforça uma decisão. Cronologicamente,

tanto o conhecimento obtido como a decisão

tomada em sua base são sempre posteriores ao

clique da pesquisa. Aplicada a um contexto fi-

nanceiro, esta sequência temporal significa que

as necessidades de informação de um investi-

dor, a serem satisfeitas na Internet, são-no num

momento anterior à concretização de uma or-

dem de compra e/ou de venda. Por serem basea-

dos em dados semanais, diluindo o histórico

diário, os resultados obtidos nas relações entre

os indicadores Google e o volume e a volatili-

dade podem até já reflectir este desfasamento

entre pesquisar e decidir.

Impõe-se assim testar se a frequência passada

das pesquisas no Google explica a evolução

presente do mercado. Para concretizar essa aná-

lise sobre o volume e a volatilidade replica-se

as regressões (13) e (14) com dados em painel,

mas agora com todas as variáveis independen-

tes desfasadas em um período. Por ser o retorno

a ditar o resultado final de um investimento

também se estima uma regressão com dados em

painel para esta variável, na seguinte forma:

(15)

com a representar o retorno da empresa x

na semana t, uma constante, a variável

dependente desfasada em um período, o

retorno do índice Stoxx 50 durante a semana t-

1, a volatilidade realizada sobre a em-

presa x na semana t-1, a cotação do ín-

dice VSTOXX na semana t-1, a varia-

ção do volume da acção x na semana t-1 e

a frequência de consultas no Google

sobre a empresa x na semana t-1. O termo

designa um processo de ruído branco. São

estimadas quatro versões para cada uma das

regressões: a primeira sem variáveis Google e

as restantes com GSVI, lnGSVI e JSVI, respec-

tivamente.

Pela análise preditiva descobre-se que a procura

de informação no Google sobre uma cotada

influencia as variações do volume, da volatili-

dade e também do retorno registados na semana

seguinte. Ou seja, que a frequência passada das

pesquisas poderá servir de previsor sobre a evo-

lução da empresa no mercado. No caso do volu-

me, variável onde é mais nítida a associação

com a notoriedade de uma cotada, observa-se

nos resultados do Quadro 6.1. que o poder ex-

plicativo dos desfasamentos das variáveis Goo-

gle mais do que duplica em relação aos mode-

los contemporâneos. Já os valores dos coefici-

entes das variáveis Google na análise preditiva

sobre a volatilidade são praticamente idênticos

aos verificados na estimação contemporânea

(Quadro 6.2.).

Em relação à rendibilidade, verifica-se pelos

resultados expostos no Quadro 6.3. que um au-

mento (diminuição) das consultas concretizadas

no Google sobre uma empresa contribui para

uma depreciação (apreciação) do valor da acção

na semana seguinte, evidência que contraria a

lógica da IRH e as conclusões do trabalho de

Da et al. (2011). Todavia, os resultados obtidos

por estes autores incidem sobre empresas negli-

genciadas que destoam desta amostra.



7. ASSIMETRIA

Comprovado o efeito que a atenção captada

pelo Google tem sobre as variáveis financeiras,

importa avaliar o grau de assimetria dessa rela-

ção. Intuitivamente, percebe-se que a atenção

funciona como uma medida indirecta da activi-

dade do investidor: hibernação significa inacção

e atenção ilustra, no mínimo, maior disposição

para agir. Ainda assim não se diferenciou até

agora o efeito do Google numa e noutra situa-

ção.

As análises contemporânea e preditiva valida-

ram a hipótese de que a frequência de pesquisas

no Google, ao reflectir o grau de atenção do

investidor, comporta poder explicativo sobre a

evolução de uma empresa no mercado. No en-

tanto, nenhum dos modelos permitiu avaliar o

nível de assimetria dessa relação, isto é, se esse

poder é mais robusto durante os picos ou duran-

te os fossos de atenção ou se, pelo contrário,

responde de forma relativamente análoga em

ambas as situações. Por se desconhecer com

exactidão os despertadores da atenção do inves-

tidor, nomeadamente o peso das boas e das más

notícias, usa-se o volume absoluto para aferir se

o poder explicativo do Google é assimétrico

num modelo definido por:

(16)

com a representar as variações em mó-

dulo do número de acções da empresa x negoci-

adas na semana t e o retorno absoluto

da cotada x durante a semana t. Os regressores

e são as variáveis indepen-

dentes de maior interesse e designam, respecti-

vamente, um aumento e uma diminuição na

atenção do investidor em relação à empresa x

captados a partir da frequência de pesquisas na

semana t. Toda a diferença entre e

significa portanto assimetria.

Usando a volatilidade realizada como variável

dependente, o modelo torna-se no seguinte:

(17)

Para avaliar a existência de assimetria na previ-

sibilidade recalcula-se as regressões (16) e (17)

mas agora com todas as variáveis independen-

tes desfasadas em um período. Adicionalmente,

recupera-se o modelo (15) para a rendibilidade,

substituindo apenas o último regressor pelas

variáveis e , ficando:

(18)

Todos os modelos incluem um processo de

ruído branco, . São estimadas quatro versões

para cada um dos modelos: na primeira inclui-

se os indicadores GSVIp e GSVIn, na segunda

o logaritmo natural dessas duas variáveis, na

terceira utiliza-se o JSVIp e o JSVIn, e na últi-

ma versão os seus logaritmos naturais.

A análise de assimetria prova que o efeito dos

indicadores Google sobre as variáveis financei-

ras não é linear. Observa-se nos resultados do

Quadro 7.1. que a pressão negativa sobre o vo-

lume associada a um decréscimo na frequência

de pesquisas é muito mais intensa do que no

processo contrário. Em linha com resultados

anteriores, o Quadro 7.2. reitera que o poder

explicativo do Google sobre a volatilidade é


pouco significativo tanto nos picos como nos

fossos de atenção.

Já o modelo estimado para o retorno, exposto

no Quadro 7.3., sugere que um aumento da pro-

cura de informação no Google tem um efeito

negativo sobre o preço da acção mas que o in-

verso não se verifica. Para tal poderá estar a

contribuir o período alvo de análise - que inclui

as depressões originadas pela crise do subprime

e pelo início da crise europeia das dívidas sobe-

ranas -, e também a amostra escolhida, constitu-

ída em um terço por cotadas financeiras, um

sector tipicamente cíclico.

8. PESQUISAR PARA DECIDIR

Uma questão que tem ocupado a literatura é a

de saber quem está por detrás dos indicadores

de atenção do Google, com Da et al. (2011) e

Bank et al. (2011) a alegar que a frequência de

pesquisas capta sobretudo a atenção dos investi-

dores particulares, até porque: “Intuitively, peo-

ple who search financial information related to

a stock in Google are more likely to be individ-

ual or retail investors since institutional inves-

tors have access to more sophisticated infor-

mation services such as Reuters or Bloomberg

terminals” (Da et al., 2011). É por isso especial-

mente relevante se ter encontrado evidência de

que as variáveis Google influenciam positiva-

mente o volume. Isto porque num índice de

referência como o Stoxx 50 não é crível que os

investidores particulares possuam poder nem

dimensão para impor variações no volume. Daí

não se pode contudo validar o Google como

descritor da atenção dos institucionais a fortiori;

mas deve-se pelo menos inferir que o fluxo de

informação formador do GSVI é relevante para

o mercado e não é portanto alheio aos investi-

dores mais sofisticados, nomeadamente em

semanas de maior agitação.

Paralelamente, e embora seja impossível de-

compor a variável GSVI consoante o tipo de

investidor que a origina, detecta-se vários sinais

de que a frequência de pesquisas capta sobretu-

do a atenção dos investidores particulares. Des-

de logo na evidência de que o passado recente

das pesquisas é melhor descritor que o seu pre-

sente no que ao volume diz respeito, pela força

dos coeficientes das regressões do modelo pre-

ditivo e pela maior robustez dos R2. É que se é

duvidoso que os institucionais utilizem o Goo-

gle como fonte privilegiada de informação, é

menos crível ainda que, a fazê-lo, demorassem

uma semana a repercutir a informação em ajus-

tes de carteira, sobretudo num índice de refe-

rência como o Stoxx 50.

No desenho da microestrutura do mercado a

literatura aponta três fontes primordiais de li-

quidez: diminuição dos custos de transacção

(Stoll e Whaley, 1983), minoração do risco de

inventário dos market makers (Garman, 1978) e

redução dos custos de assimetria de informação

(Glosten e Milgrom, 1985). Não se compreen-

dendo como poderia o Google estar relacionado

com os dois primeiros factores atribui-se a sua

influência indirecta sobre a liquidez ao minguar

dos custos de assimetria de informação, tal co-

mo fez Bank et al. (2011).

O domínio dos institucionais face aos investido-

res menos sofisticados também poderá justificar

o fraco poder explicativo das variáveis Google

sobre a volatilidade. De facto, olhando para as

fontes clássicas de volatilidade que têm sido

consensualizadas na literatura10 é difícil perce-

ber como poderia o comportamento dos investi-

dores particulares explicar de forma significati-

va a variabilidade dos preços num índice como

o Stoxx 50. Ainda assim, a relação positiva en-

tre a frequência de pesquisas e a volatilidade

vai no sentido de que “anything that changes


10- Entre as fontes clássicas de volatilidade constam: risco político (Mei, 1999), liquidez (Domowitz, Glen e Madhavan, 2002) e vencimento de instrumentos derivados (Feinstein e Goetzmann, 1988).


the amount or character of noise trading will

change the volatility of price” (Black, 1996). Os

resultados sugerem portanto que a entrada do

retalho no mercado acrescenta-lhe volatilidade,

tal como concluíram Dimpfl et al. (2012).

Na base da relação negativa observada entre

notoriedade e retorno, que contraria a lógia da

IRH e as conclusões de Da et al. (2011), tam-

bém poderá estar esse ofuscamento imposto

pela influência dos institucionais sobre os parti-

culares, que serão os principais condutores do

GSVI. De qualquer forma a hipótese lançada

por Barber et al. (2008) neste campo é insufici-

ente. Os autores argumentam que quanto maior

(menor) a notoriedade de uma cotada, maior

(menor) será a probabilidade de entrar no radar

de atenção de cada investidor e assim integrar a

sua carteira, o que, a verificar-se, gerará pressão

compradora. Ignoram contudo que há notorie-

dade positiva e notoriedade negativa e que am-

bas são passíveis de influenciar a evolução de

uma acção. Os casos da British Petroleum,

Lehman e Dubai World expostos na Introdução

são três exemplos disso mesmo.

9. CONCLUSÃO

Na última década a Internet tornou-se numa

fonte privilegiada de procura de informação

para consumidores e num meio preferencial de

comunicação para empresas, Governos e regu-

ladores. Nesse fluxo de informação os motores

de busca como o Google cumprem uma função

fundamental, orientando cada utilizador para o

conteúdo pretendido com base no termo pesqui-

sado. O volume dessas consultas pode por isso

reflectir o grau de atenção de um investidor em

relação a uma cotada e assim afectar o seu valor

de mercado à luz da IRH (Merton, 1987). Sob

essa premissa analisa-se o efeito da frequência

de pesquisas no Google sobre 36 empresas do

Stoxx 50 no volume, volatilidade e retorno de

cada cotada entre Janeiro de 2004 e Junho de

vador da amostra – o Stoxx 50 nunca fora alvo

de análise semelhante -, a investigação produziu

resultados até agora desconhecidos na literatu-

ra, sobretudo ao nível da não linearidade na

relação entre a procura de informação na Inter-

net e o comportamento de uma cotada.

Nos modelos econométricos encontra-se evi-

dência de que um aumento da procura de infor-

mação no Google sobre uma empresa tem um

efeito contemporâneo positivo sobre o volume e

a volatilidade. O efeito mantém-se nos modelos

preditivos onde também se demonstra que um

aumento da frequência de pesquisas no Google

está associado a menor rendibilidade na semana

seguinte. Infere-se contudo em todos os casos

que se trata de uma relação não linear. Um fra-

quejar dos níveis de atenção não conduz a me-

nor volatilidade nem a maior rendibilidade e

tem um impacte negativo muito mais intenso

sobre a liquidez que o efeito contrário. Além

disso, no caso do volume a resposta na semana

em que se realizam as consultas no Google é

mais fraca do que o efeito registado na semana

seguinte, um sinal da presença de investidores

menos sofisticados.

Ao longo da investigação detectaram-se repeti-

das evidências de que por detrás das pesquisas

concretizadas no Google estão sobretudo inves-

tidores particulares, tal como aclamaram Da et

al. (2011) e Bank et al. (2011). Nesse quadro

atribui-se o efeito positivo sobre o volume à

redução de custos de assimetria de informação,

o impacte positivo sobre a volatilidade ao noise

trading e a resposta negativa da rendibilidade,

que destoa dos trabalhos de Barber et al. (2008)

e de Da et al. (2011), a um ofuscamento dos

investidores particulares derivado do domínio


dos institucionais num índice de referência

como o Stoxx 50.

As conclusões supracitadas contribuem para

várias frentes da investigação em Economia e

Finanças: revelam que a atenção, enquanto ca-

pacidade cognitiva, é um recurso escasso e uma

condição para decidir; demonstram que o grau

de atenção do investidor sobre uma cotada in-

fluencia a sua liquidez, volatilidade e rendibili-

dade de forma assimétrica; sustentam que os

investidores particulares actuam em desvanta-

gem face aos institucionais; contrariam os mo-

delos que reclamam a incorporação imediata no

mercado de toda a informação disponível; e

sinalizam a potencialidade da Internet como

reflexo do sentimento dos consumidores e da

atenção dos investidores.

Adicionalmente, este trabalho providencia no-

vos dados sobre o comportamento de pequenos

investidores e de como a recolha de informação

na Internet é relevante na sua tomada de deci-

são de investimento. As conclusões da investi-

gação são por isso relevantes para os regulado-

res com deveres de supervisão da informação

das cotadas e da protecção de pequenos investi-

dores e sugerem que têm de estar também aten-

tos à informação divulgada na Internet, pois

esta é relevante para a tomada de decisão do

investidor.



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ANEXOS

Quadro 3.1. Amostra

Descrição das empresas analisadas pelo nome, país sede, sector de actividade

e termo de pesquisa considerado.

Empresa País sede Sector Termo pesquisado

1 AIR LIQUIDE SA França Materiais básicos "Air Liquide"

2 ALLIANZ SE-REG Alemanha Financeiro "Allianz"

3 AXA SA França Financeiro "AXA"

4 BANCO SANTANDER SA Espanha Financeiro "Santander"

5 BASF SE Alemanha Materiais básicos "Basf"

6 BAYER AG-REG Alemanha Materiais básicos "Bayer"

7 BANCO BILBAO VIZCAYA ARGENTARIA Espanha Financeiro "BBVA"

8 BNP PARIBAS França Financeiro "BNP Paribas"

9 CARREFOUR SA França Bens de consumo não cíclicos "Carrefour"

10 DAIMLER AG-REGISTERED SHARES Alemanha Bens de consumo cíclicos "Daimler"

11 DANONE França Bens de consumo não cíclicos "Danone"

12 DEUTSCHE BANK AG-REGISTERED Alemanha Financeiro "Deutsche Bank"

13 DEUTSCHE TELEKOM AG-REG Alemanha Telecomunicações "Deutsche Telekom"

14 E.ON AG Alemanha Financeiro "EON"

15 ENEL SPA Itália Utilities "Enel"

16 ENI SPA Itália Energia "ENI"

17 FRANCE TELECOM SA França Telecomunicações "France Telecom"

18 ASSICURAZIONI GENERALI Itália Financeiro "Generali"

19 IBERDROLA SA Espanha Utilities "Iberdrola"

20 ING GROEP NV-CVA Holanda Financeiro "ING"

21 KONINKLIJKE PHILIPS ELECTRON Holanda Industrial "Philips"

22 L'OREAL França Bens de consumo não cíclicos "L´Oreal"

23 LVMH MOET HENNESSY LOUIS VUITTON França Diversified "LVMH"

24 NOKIA OYJ Finlândia Telecomunicações "Nokia"

25 REPSOL YPF SA Espanha Energia "Repsol"

26 RWE AG Alemanha Utilities "RWE"

27 COMPAGNIE DE SAINT-GOBAIN França Industrial "Saint-Gobain"

28 SANOFI França Bens de consumo não cíclicos "Sanofi"

29 SIEMENS AG-REG Alemanha Industrial "Siemens"

30 SOCIETE GENERALE França Financeiro "Societe Generale"

31 TELECOM ITALIA SPA Itália Telecomunicações "Telecom Italia"

32 TELEFONICA SA Espanha Telecomunicações "Telefonica"

33 TOTAL SA França Energia "Total"

34 UNICREDIT SPA Itália Financeiro "Unicredit"

35 UNILEVER NV-CVA Holanda Bens de consumo não cíclicos "Unilever"

36 VIVENDI França Telecomunicações "Vivendi"


ANEXOS


Quadro 4.1. Modelo contemporâneo para o volume

Regressão com dados em painel para avaliar o efeito da frequência de pesquisas no Google

sobre as variações logarítmicas do volume, a variável dependente. Os símbolos *, ** e *** denotam

níveis de significância de 10%, 5% e 1%, respectivamente.


ANEXOS

Quadro 4.2. Modelo piecewise para o volume

Regressão com dados em painel para avaliar o efeito da frequência de pesquisas no Google sobre as variações

logarítmicas do volume, a variável dependente. Divide-se as cotadas em quartis consoante a sua notoriedade.

O primeiro quartil reúne as cotadas de maior visibilidade (colunas 1, 5, 9 e 13) e o último as de menor

(colunas 4, 8, 12 e 16). Os símbolos *, ** e *** denotam níveis de significância de 10%, 5% e 1%,

respectivamente.


ANEXOS



ANEXOS

Quadro 5.1. Modelo contemporâneo para a volatilidade


sobre a volatilidade realizada, a variável dependente. Os símbolos *, ** e *** denotam níveis

de significância de 10%, 5% e 1%, respectivamente.


ANEXOS


Quadro 5.2. Modelo piecewise para a volatilidade


sobre a volatilidade realizada, a variável dependente. Divide-se as cotadas em quartis

consoante a sua notoriedade. O primeiro quartil reúne as cotadas de maior visibilidade

(colunas 1, 5, 9 e 13) e o último as de menor (colunas 4, 8, 12 e 16). Os símbolos *, ** e *** denotam

níveis de significância de 10%, 5% e 1%, respectivamente.


ANEXOS

Figura 5.1. Relação entre volatilidade e GSVI

Demonstração gráfica da relação entre a volatilidade realizada e a frequência normal

de pesquisas no Google (GSVI) em toda a amostra.


ANEXOS


Quadro 6.1. Modelo preditivo para o volume


sobre as variações logarítmicas do volume, a variável dependente, na semana seguinte.

Os símbolos *, ** e *** denotam níveis de significância de 10%, 5% e 1%, respectivamente.


ANEXOS

Quadro 6.2. Modelo preditivo para a volatilidade


sobre a volatilidade realizada, a variável dependente, na semana seguinte. Os símbolos *, ** e ***

denotam níveis de significância de 10%, 5% e 1%, respectivamente.


ANEXOS


Quadro 6.3. Modelo preditivo para a rendibilidade


sobre a rendibilidade, a variável dependente, na semana seguinte. Os símbolos *, ** e ***



ANEXOS

Quadro 7.1. Modelo preditivo para o volume absoluto com assimetria

Regressão com dados em painel para avaliar efeitos não lineares da frequência de pesquisas no Google

sobre o volume absoluto, a variável dependente, na semana seguinte. Os símbolos *, ** e ***



ANEXOS


7.2. Modelo preditivo para a volatilidade com assimetria


sobre a volatilidade realizada, a variável dependente, na semana seguinte. Os símbolos *, ** e ***



ANEXOS

Quadro 7.3. Modelo preditivo para a rendibilidade com assimetria


sobre a rendibilidade, a variável dependente, na semana seguinte. Os símbolos *, ** e ***



In the past several years, the importance of

credit derivative markets has been growing rap-

idly. The single most important instrument in

this market is the credit default swap (CDS). A

CDS is a bilateral agreement to exchange the

credit risk of a reference entity. In this agree-

ment, one party (the protection buyer) pays a

periodic fee (CDS premium) to another party

(the protection seller) in exchange for compen-

sation in case of a credit event (bankruptcy,

failure to pay, default, restructuring, repudiation

or moratorium, among others) of a given refer-

ence entity. In theory, this CDS premium is ex-

pected to reflect the perceived credit risk of the

reference entity in a pure way.

Therefore, these CDS contracts provides a new

way to measure the size of the default compo-

nent in corporate spreads and many authors ar-

gue that an arbitrage relationship exists between

CDS prices and corporate yield spreads for a

given reference entity, as first discussed by

Duffie (1999)1 and then pointed out by Blanco,

Brennan et al. (2005) in their empirical analysis

of the dynamic relations between bonds and

CDS markets.

Blanco, Brennan et al. (2005) argue that if an

investor buys a T year par bond with yield to

maturity y and at the same time buys credit pro-

tection in CDS market on the same reference

entity for T years at a cost of pCDS (annually),

she has eliminated most of the default risk asso-

ciated with the bond at an annual return of y -

pCDS. By arbitrage, this net return should be ap-

proximately equal to the T year risk free rate, x.

COUNTERPARTY AND LIQUIDITY RISK

VLADIMIR FONSECA

* E RAQUEL M. GASPAR**

ABSTRACT

In this study we analyse the equivalence between credit default swap (CDS) spreads and corporate

bond yield spreads from March 2007 to March 2011 for the reference entity France Telecom. We

find evidence of cointegration between the two markets in the 3-year and 5-year maturities and that

CDS prices tends to lead corporate yield spreads in all analysed maturities. We find support for

significant effects of counterparty and funding risks in the basis, measured as the difference between

CDS and corporate yield spreads, with negative impact, and that liquidity also matters in this context.

* Advance Research Center, ISEG, Technical University of Lisbon. Rua Miguel Lupi 20, 1249-078 Lisboa, Portugal. Email: [email protected].

** Corresponding author. Advance Research Center, ISEG, Technical University of Lisbon. Rua Miguel Lupi 20, 1249-078 Lisboa, Portugal. E-mail: [email protected]. Financial support of FCT under grant UTA_CMU/MAT/0006/2009 and PEst-OE/EGE/

UI4027/2011 is gratefully acknowledged.

1- Duffie (1999) has demonstrated that the CDS price should be equal to the spread between a par risky floating rate note over a risk free

floating rate note.

mailto:[email protected]

mailto:[email protected]


For example, if y - pCDS is less than x, then

shorting the bond, selling protection in CDS

market and buying the risk free instrument

would be a profitable arbitrage opportunity2.

In this context, an equilibrium theoretical con-

dition is expected to hold in the long run be-

tween the corporate yield spreads and the CDS

prices, even though, significant deviations are

documented in many empirical studies, espe-

cially in the short term. Why this basis, between

CDS prices and corporate yield spreads, devi-

ates from zero? If in one hand, a liquidity pre-

mium may be included in the corporate yield

spreads, driving this basis negative, in the other

hand, other factors affecting the CDS premium

also contribute to obscure this relationship,

namely the counterparty risk (as CDS are OTC

products, this risk tend to lower the CDS premi-

um because protection buyers face greater un-

certainty in receiving the asset value should the

default occur, and therefore are only willing to

pay a lower premium as argued by De Wit

(2006)) and the liquidity risk of the CDS itself,

which would tend to turn the basis positive.

The notion that liquidity is priced in corporate

yield spreads started with Amihud and Mendel-

son (1986). They studied the effect of bid-ask

spreads in asset pricing and returns. Among

other relevant articles, Ericsson and Renault

(2006) provides a comprehensive insight on the

impact of the liquidity risk in the corporate

yield spreads, developing a structural model

that simultaneously captures liquidity and credit

risk. This study documents positive correlation

between illiquidity and default component and

supports a downward-sloping term structure for

liquidity spreads. Chen, Lesmond et al. (2007)

provides an extensive analysis on how “more

illiquid bonds earn higher yield spreads” using

several liquidity measures and covering more

than 4,000 corporate bonds, over different cate-

gories.

The recent financial crisis has stressed out the

importance of the liquidity risk in the financial

markets. In this period, the CDS premium has

experienced a tremendous increase, as much as

many studies documented the basis (between

CDS and corporate yield spreads) to be strongly

negative. This fact sparked new questions about

the possibility of CDS prices to include signifi-

cant risks other than credit risk, namely the

counterparty and CDS own liquidity as stated

before, not pricing correctly the reference entity

default risk, which also has increased tremen-

dously in this period with great impact in the

corporate bond yields.

In this context, the present study proposes, un-

der the non-arbitrage condition above dis-

cussed, an empirical assessment in to what ex-

tend the equilibrium between the CDS prices

and the corporate yield spreads has hold in the

last few years and what were the determinants

of the basis spread changes for the reference

entity France Telecom, including the role of

counterparty and liquidity risk.

The reminder of this text is organized as fol-

lows. Section 1 defines the main concepts and

discusses the general theoretical approach and

main estimation methods to be applied in the

empirical analysis developed later on. Section 2

presents the case study of France Telecom in

order to provide more details on the conceptual

framework, including a cointegration analysis,

the lead-lag relationship between CDS and

bond markets and a regression analysis on the

determinants of the basis spread changes with

proxies for counterparty risk, liquidity risk and

2- Likewise, the same authors explain that, if y - pCDS is more than x, buying the bond, buying protection in CDS market and shorting the risk free instrument would then be profitable.


other market conditions. Section 3 contains

concluding remarks. This article is the first part

of this study. Part II, not included in this text,

extends this approach to a set of investment

graded firms in the Eurozone.

I. CONCEPTUAL FRAMEWORK

At this point, it is useful to clarify some of the

concepts and terminology that will be used

throughout this text. The CDS premium (or

sometimes referred to as CDS price, or CDS

spread, or just CDS) is the premium paid by the

protection buyer to the protection seller, quoted

in basis points per annum (usually paid quarter-

ly) and it is a very straightforward measure that

tends to reflect the credit risk of a given refer-

ence entity.

However, different concepts of corporate yield

spreads exist, depending on the riskless bench-

mark choice and the calculation procedures. For

the purpose of this study, the term bond spread

will be used to denote the difference between

the yield on a corporate bond and the yield on a

riskless bond with identical promised cash

flows, as defined in Longstaff, Mithal et al.

(2005), with the riskless benchmark being the

European Central Bank (ECB) spot yield

curve3.

A second approach to the corporate yield spread

will also be used as alternative to the bond

spread above defined, as many authors, includ-

ing Blanco, Brennan et al. (2005), now argue

that government bonds are no longer the ideal

proxy for the risk free rate, naming factors like

taxation treatment, repo specialness, scarcity

premium, impacting its behaviour. Also,

Longstaff, Mithal et al. (2005) use three differ-

ent alternatives of risk-free rate to generate their

riskless discount function in order to robust

check their findings.

Therefore an alternative proxy of the risk-free

rate, very much used nowadays, is the interest

rate swap curve, although some may argue that

swaps contain a credit premium because there is

some counterparty risk. The differential be-

tween the yield on a corporate bond and the

interpolated swap rates4 is called i-spread and

will be used as an alternative measure of corpo-

rate yield spread and be denoted as i-spread.

Both spread measures above will be expressed

in basis points per annum, in order to compare

with the CDS spread, originating two more

measures: the CDS-bond basis, as the differ-

ence between the CDS spread and the bond

spread (using government bonds as the bench-

mark) and the CDS-i-spread basis as the differ-

ential between the CDS spread and the i-spread

(using the swap curve as the benchmark).

With the purpose to access (1) the equilibrium

condition between the CDS prices and the cor-

porate yield spreads and (2) the determinants of

the basis spread changes, and considering that

the data to be processed will consist in time

series observations for each variable, it is nec-

essary to evaluate and select an appropriate esti-

mation method.

The first approach would be to use a standard

ordinary least square (OLS) method to estimate

a regression model with selected explanatory

variables but, since the use of non stationary

variables can lead to a spurious regression, the

evaluation of that condition and the estimation

model to be applied will have to take this into

3- This (spot) yield curve is estimated from a sample of “AAA-rated” euro area central government bonds, using the Svensson model. The selection criteria and additional information are available in the ECB website.

4- In this case euro vs. euribor (one year) interest rate swap.

COUNTERPARTY AND LIQUIDITY RISK : 39


consideration.

A stationary series can be defined as one with a

constant mean, constant variance and constant

autocovariances for each given lag, Brooks

(2008). For a stationary series, the “shocks”

will gradually die away and the series will cross

its mean value frequently. In a non stationary

series, shocks to the system will persist in time

and the series can drift long time away form

their mean, which they cross rarely.

A standard way to cope with this problem (of

regressing non stationary variables) is to differ-

entiate the series instead of using the levels. If a

non stationary series have to be differentiated

one time before becoming stationary it is said to

contain one unit root, or to be integrated of or-

der one, I(1). If it has to be differentiated d

times before it becomes stationary, it is said to

be integrated of order d, I(d).

Still according to Brooks (2008), most financial

time series contains one unit root, so testing this

hypotheses will be the first step before any esti-

mation procedure5. For the purpose of this

study, and among others available methods, the

augmented Dickey-Fuller test6 (ADF test) will

be used for unit root testing and, in other to test

the robustness of the results, the KPSS7 test,

Kwiatkowski, Phillips et al. (1992), will be per-

formed, following the confirmatory data analy-

sis proposed in Brooks (2008).

In order to evaluate the equilibrium condition

between CDS and bond markets, an error cor-

rection model will be used. Considering that

pure first difference models have no long term

solution8, error correction models (or equilibri-

um correction models) can overcome the non

stationarity issue by combining first differences

and lagged levels of cointegrated9 variables.

These models are in the base of the modelling

strategy called the Engle-Granger 2-step meth-

od, in which, using a residual based approach,

in the first step, a cointegrating equation is esti-

mated.

If a cointegrating relationship is found in step 1,

the appropriate modelling strategy in this

framework is to use this stationary linear com-

bination of the variables in hand in a general

equilibrium model for the analysis. If not, the

appropriate strategy for econometric modelling

would be than to use first differences specifica-

tions only. This strategy will be detailed in the

next section case study of France Telecom to

analyse cointegration and lead-lag relationship

between CDS and bond markets.

5- This is an important issue as differentiating more than necessary to achieve stationarity will introduce an MA (moving average) structure to the errors, and not differentiating enough times will still lead to a non stationary series, both undesirable situations.

6- Developed by Fuller (1976) and Dickey and Fuller (1979), this test has unit root under the null hypothesis.

7- Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin test. This test is known as a stationarity test as the null hypothesis in this case is stationarity.

8- As pointed out in Brooks (2008) , if we consider two series yt and xt, both I(1), the model one may consider estimating is yt = xt + t.

For the model to have a long run solution, the variables must converge to some long term value and so, no longer changing, meaning yt = yt

-1 = y and xt = xt-1 = x, i.e. y = 0 and x = 0, cancelling everything in the equation. Therefore this model has little to say about any equilibrium condition between yt and xt.

9- In most cases, the linear combination of two I(1) variables will also be I(1). Even so, sometimes, some series are non stationary but tend

to move together in time, like they are bound by some kind of long term relationship, despite some short term deviations. In this case there is a linear combination of these (two) I(1) variables that is stationary. If that is the case, the variables are said to be cointegrated. A general

definition of cointegration is detailed in Engle and Granger (1987).


II. METHODOLOGY ILLUSTRATION:

FRANCE TELECOM CASE STUDY

In order to address the investigation problem in

hand, it is useful to illustrate the above dis-

cussed methodology via a case study, France

Telecom, during the period from 2007, i.e. be-

fore the 2008 financial crisis, to the present

(March 2011). This timeframe comprises both

pre-crisis and post-crisis scenarios, as well as

the great financial markets turmoil period of

2008.

A. THE BASIS

The CDS data consists of daily mid, bid and ask

quotations for credit default swaps on senior

France Telecom debt, with maturities of 3, 5, 7

and 10 years, obtained from a Bloomberg finan-

cial terminal covering the period from March

2007 to March 2011. Figure 1 plots the evolu-

tion of the CDS spreads over the analysis peri-

od. As shown, the premium increases with the

maturity most of the time, as expected, and an

enormous enlargement occurred during the

2008 crisis period from around 20 basis points

in the 5 year tenor to more than 100 basis

points. The after crisis period, in 2009, is char-

acterized by a steady upward trend in all matur-

ities, except for the 3 year tenor, after the de-

crease from the extremely high 2008 values.

Since all the CDS in the sample have constant

maturities, the problem now is to find the ap-

propriate corporate spread measure to compare

with. While it is not possible to always find a

bond with an exact maturity to match with the

CDS premium, and then compare the spreads, it

is necessary to find an appropriate approach to

this maturity matching problem. Many ap-

proaches are available in the related literature,

including Gaspar and Pereira (2010), but in this

regard, a quite robust one is presented in

Longstaff, Mithal et al. (2005). Rather then fo-

cusing in a specific bond to compute the corpo-

rate yield spread, those authors prefer to apply a

disjoint method, in which they propose to select

a basket of bonds with maturities that bracket

the desired horizon (5 year in their case) to

compute the corporate yield spread.


Figure 1 - Time series plot of France Telecom CDS premium mid quotations

at 3, 5, 7 and 10 years maturity


To compute the corporate yield spread, they use

the following procedure: for each bond in the

basket set, they solve for the yield on a riskless

bond with the same maturity and coupon rate,

using three different riskless benchmark curves.

Subtracting this riskless yield to the respective

corporate bond yield, they find the yield spread

for that particular bond. To obtain the desired 5-

year maturity, they regress the yield spreads

obtained for each bond in the basket set on their

maturity and use fitted value at 5-year as the

estimate for the corporate yield spread. They

also present in the appendix B of their paper a

very useful list of criteria for the bonds selec-

tion process.

Following this procedure, a set of eight bonds

were selected for the France Telecom case

study, with maturities ranging from less than 3-

years to 25-years, to cover all maturities in

analysis and with a “term structure” the most

homogeneous as possible. The bond selection

criteria included only large issued senior debt,

denominated in euro and with fixed coupon

rate.

Table 1 - Basket of France Telecom bonds for the corporate yield spread calculation

ISIN Code Name Issue Date Maturity Coupon

FR0000471476 FRTEL 7 12/09 23-12-2002 23-12-2009 7,00%

FR0010245548 FRTEL 3 10/10 14-10-2005 14-10-2010 3,00%

FR0010038984 FRTEL 4-5/8 01/12 23-01-2004 23-01-2012 4,63%

FR0000471948 FRTEL 7-1/4 01/13 28-01-2003 28-01-2013 7,25%

XS0365092872 FRTEL 5-1/4 05/14 22-05-2008 22-05-2014 5,25%

XS0286705321 FRTEL 4-3/4 02/17 21-02-2007 21-02-2017 4,75%

XS0500397905 FRTEL 3-7/8 04/20 09-04-2010 09-04-2020 3,88%

FR0000471930 FRTEL 8-1/8 01/33 28-01-2003 28-01-2033 8,13%

As above stated, two alternative corporate yield

spread measures will be used in this study. The

bond spread, with the riskless benchmark being

the ECB spot yield curve, and the i-spread, that

uses the interest rate swap curve as benchmark.

Three sets of data are required at this point:

bond data, ECB yield curve data and swap

curve rates.

Full description of the bonds, including ISIN

code, name, coupon rate, maturity, rating and

daily series of bid, ask and mid quotations for

prices and yields to maturity were obtained

from a Bloomberg financial terminal covering

the period in analysis.

The ECB yield curve is based in the Svensson

model and the spot rate, z, for any desired

maturity can be obtained using the following

equation:

2

2

1

11

2

3

1

2

1

10

111)(

TTMTTM

TTMTTMTTM

eTTM

ee

TTM

e

TTM

eTTMz

(1)


Where TTM is the term to maturity and i and

i are the model parameters to be estimated. The

ECB provides daily series for the parameters

above, so daily discount factors for our riskless

bond with the same maturity and coupon rate

can be computed. In this case, for each bond in

the basket set and in a daily basis, an identical

bond with the same promised cash flows was

considered and each cash flow was discounted

at its own riskless rate to obtain the riskless

yield for that particular bond.

For the alternative measure, i-spread, the differ-

ence between the yield to maturity of each bond

in the basket set and the interpolated swap rate

was computed. Table 2 details the calculations

for the first bond of France Telecom case study

in reference to the 20th of March 2007 (the first

day of the analysis period).


Table 2 - Bond spread and credit spread computation procedure

This table reports the computation procedure for bond spread and i-spread measures for the bond

FR0000471476 FRTEL 7 12/09. For each day in the sample, the 20th of March 2007 in this example, the

Svensson model parameters for the AAA-rated eurozone government bonds yield curve were retrieved from

the ECB in order to compute the discount factors to apply to the promised cash flows of an equivalent bond and

to determine its theoretical risk free price and then its yield (yRF, that was 3,93% in this case). The SWAP inter-

est rates were downloaded from Bloomberg financial terminal, and interpolated for the maturity of the bond in

analysis in the 20th of March 2007, 2,76 years. The spreads were computed as the respective differences in

basis points to the bond yield to maturity in that date, 4,36%.


The above procedure was repeated for the re-

maining bonds in the basket set and for the peri-

od in analysis. Figure 2 pictures the evolution

of the riskless yield obtained for each bond in

the set. As expected the riskless bonds with

high maturity presented higher yields during

most of the period, especially after the 2008

period. It is remarkable the flattening of the

yields that has occurred in June 2008, few

months before the Lehman Brothers collapse

and great turmoil in financial markets. The

short term interest rates were very high at that

point.

This flattening effect, not as narrow as in the

riskless yield curves, has occurred in the bond

yields mostly in October 2008, just after the

Lehman Brothers collapse in September. At this

point, after some intervention of the authorities

lowering the short term interest rates, the shape

of the yield curves began to normalize.

Figure 2 - Computed yields on equivalent riskless bonds

The pre-crisis period was characterized by the flattening of the yield curve, namely in June 2008.

Following Longstaff, Mithal et al. (2005) pro-

cedure, Figure 3 presents the corporate yield

spread over ECB spot yield curve obtained for

each France Telecom bond in the set for the

period in analysis. These spreads contained the

desired maturities of the CDS.



The next step was to regress them on their ma-

turities in order to obtain four time series to

compare with the CDS series on the selected

maturities of 3-years, 5-years 7-years and 10-

years. Figure 4 (top) presents the obtained re-

sults. An equivalent procedure was followed for

the i-spread. After interpolating the swap rates

for each bond in the basket set and obtained the

respective i-spread series, the adjusted curve for

the desired maturities were obtained by regres-

sion, as also presented in Figure 4 (bottom).

Figure 3 - Individual bond spreads (ECB yield curve as benchmark)

for each France Telecom selected bonds, from March 2007 to March 2011.

Figure 4 - Corporate spread measures, bond spread on top and i-spread bellow,

for France Telecom from March 2007 to March 2011


The basis, which is the difference between the

CDS premium (from Figure 1) and corporate

spreads (from Figure 4) are presented in Figure

5.

Figure 5 - Corporate basis measures, CDS-Bond basis on top and CDS-i-Spread basis bellow,

for France Telecom from March 2007 to March 2011



Figure 5 reports the CDS-bond basis essentially

negative during the analysis period with a mas-

sive decrease in the post Lehman Brothers crisis

period. The CDS-i-spread basis exhibited a sim-

ilar evolution pattern and a consistent average

of 30 basis point in addition to the CDS-bond

basis. This difference is related to the use of

different risk-free rate proxies, as above dis-

cussed, and may include, among others, factors

like liquidity differences between bonds and

swap markets, taxation treatment or repo spe-

cialness.

It is possible then to split the analysis period in

four, a pre crisis period in 2007 (up to the end

of the year), a crisis period before Lehman

Brothers collapse and another after this event in

September 2008 and a post crisis period with

the markets recovery that began in March 2009.


Table 3 - Descriptive Statistics



Table 3 presents descriptive statistics for the

above discussed variables obtained for France

Telecom. In the period I, the CDS premium and

the bond spreads were relatively low and the

basis measures were at their equilibrium point.

The CDS-i-spread basis was near zero, suggest-

ing that the theoretical non arbitrage condition

was holding relatively well during this period.

The CDS-bond basis was 30bp negative, but

this difference may be related to liquidity and

other factors as above discussed.

Table 3 (continued)


The period II saw a large increase of the CDS

premium, leading to what would be the tenden-

cy later on for the corporate spread measures,

suggesting this leading effect of the CDS prices

in its lead-lag dynamics with corporate yield

spreads, documented by many authors, includ-

ing Blanco, Brennan et al. (2005), that argue

that price discovery tends to occur in the CDS

market, that leads to some extend corporate

spreads in the short term. As a result, the basis,

measured with swap benchmark turned into

positive territory. Other possible factors that

could drive the basis positive is discussed by

De Wit (2006), and may include CDS cheapest

to deliver option, as in case of default, protec-

tion buyers hold a delivery option and are free

to choose the cheapest from a basket of deliver-

able bonds. Protection sellers will tend receive

the less favourable option and therefore tend to

increase the CDS premium if this risk increases.

He also appoints other factors like bonds trad-

ing bellow par and profit realization, among

others.

Period III documents a large increase in the cor-

porate yield spread measures reflecting in part

the great increase of the default risk that oc-

curred in this period, after the Lehman Brothers

collapsed. The level of CDS spreads were not

increasing as much as the corporate spreads and

the basis became highly negative. Some au-

thors, like De Wit (2006), could argue that the

CDS premium was reflecting some of the high

counterparty risk that CDS market was experi-

encing in that period, when banks were not

lending to each other on generalized bankruptcy

fears, lowering the CDS premium as protection

buyers were facing great uncertainty in receiv-

ing the defaulted bond value from CDS sellers.

Others may find that liquidity scarcity was the

major issue driving the basis negative. Probably

both factors played a significant role in this

case, as well as other factors also pointed out by

De Wit (2006) like funding issues and technical

factors.

In the period IV it was possible to see some

normalization returning to the markets. CDS

spreads decreased significantly as a result of

strong interventions from the authorities in both

providing liquidity and implementing measures

to restore confidence on the financial system.

One set of measures to reduce systemic risk and

improve market transparency was the introduc-

tion of the central counterparties (CCP) in secu-

rities lending.

B. LEAD-LAG AND LONG TERM

RELATIONSHIP BETWEEN CDS

AND BOND MARKETS

The present section will concentrate on the

cointegration analysis between the CDS and

corporate yield spreads and will evaluate to

what extend the lead-lag relationship argued by

Blanco, Brennan et al. (2005) held in the period

in analysis for France Telecom. This analysis

will be conducted within the Engle-Granger 2

step method procedure above mentioned and, in

the first step, it will be possible to assess wheth-

er a cointegrating relationship exists between

the two variables.

The variables in hand are, the CDS premium at

3, 5, 7 and 10 years maturities and the corre-

spondent (1) bond spreads and (2) i-spreads.

The first step is to test all series for the exist-

ence of a unit root using ADF test10. To make

sure the order of integration of the variables is

10- H0: Series contains a unit root. Critical values for intercept / no trend: -3,4366 at 1% level; -2,8642 at 5% level and -2,5682 at 10% level. Critical values for intercept / linear trend: -3,9671 at 1% level; -3,4142 at 5% level and -3,1292 at 10% level; Fuller (1976).



I (1), first differences are also tested and, final-

ly, confirmatory analysis is conducted on the

variables in levels using KPSS11 test as above

discussed. Table 4 summarises the results of

ADF tests and, as one might anticipate, all se-

ries contained one unit root.

Null hypothesis of a unit root could not be re-

jected for all variables in levels at 10% level,

and was strongly rejected for all variables in

first differences. KPSS test confirmed these

results, as shown Table 5 for all variables in

level.

11- H0: The series is stationary. Asymptotic critical values for intercept / no trend: 0,739 at 1% level; 0,463 at 5% level and 0,347 at 10% level. Asymptotic critical values for intercept / linear trend: 0,216 at 1% level; 0,146 at 5% level and 0,119 at 10% level; Kwiatkowski,

Phillips et al. (1992).

Table 4 - Unit root testing

This table reports the results of ADF test conducted in CDS premium at 3, 5, 7 and 10 years maturities and the

correspondent bond spreads and i-spreads. It included up to 1018 observations (sample adjusted from

20/03/2007 to 18/03/2011, depending on the number of lags selected) and the number of lags was selected

according to Schwarz Info Criterion. Test regression included a constant for all variables and, because a trend

could be identified in the data series under the null hypothesis, a trend for CDS premium at 5, 7 and 10 years,

as indicated in specification column [Lags / Intercept (Y/N) / Trend (Y/N)]. * denotes null hypothesis cannot

be rejected at 1% level, ** denotes null hypothesis cannot be rejected at 5% level, *** denotes null hypothesis

cannot be rejected at 10% level. 1 denotes MacKinnon, Haug et al. (1999) one-sided p-values.


Therefore, in order to avoid regressing non sta-

tionary series, a statistically valid model would

be in first differences and, for this model to

have a long run solution, a cointegrating rela-

tionship (suggested by the theory) should be

found first and then it is valid to include this

cointegrating term (which is also stationary),

along with first differenced terms, in an error

correction model in a second step.

Engle-Granger 2 step method

Step 1: Estimation of cointegrating equation

This method tests for cointegration in a regres-

sion using a residual based approach. For each

maturity, the residuals of a standard OLS re-

gression between the corporate yield spread and

the CDS spread should be tested for the exist-

ence of a unit root. If this residual series can be

considered stationary, one can conclude that the

two variables are cointegrated. Therefore, the

residuals (ut) of the following potential cointe-

grating equation should be tested:

Bondspread t = 0 + 1 CDS t + ut

(2)

If the residuals ut can be considered stationary,

one can conclude for the existence of a cointe-

grating relationship between the two variables.

In this case, the estimated stationary liner com-

bination of CDS and bond spread, ût = bond-

spreadt - 0 - 1CDSt, is know as the cointe-

grating term. In this case the cointegrating

vector would be [1 - 1]. The results for France

Telecom are given in Table 6.

Table 5 - Stationarity testing

This table reports the results of KPSS test for the same variables in levels. It included 1018 observations

(sample from 20/03/2007 to 18/03/2011). Specification column indicates the inclusion of intercept and trend in

the test [Intercept (Y/N) / Trend (Y/N)]. * denotes null hypothesis is rejected at 10% level, ** denotes null

hypothesis is rejected at 5% level, *** denotes null hypothesis is rejected at 1% level.



Using the confirmatory data analysis, the con-

clusion from Table 6 is that bond spreads and

CDS were cointegrated in the 3-year and 5-year

maturity for France Telecom in the period in

analysis. The cointegration between i-spreads

and CDS only held for the 3-year term. The

estimated slope coefficient in the cointegrating

equation is close to unity, as expected from

theory.

Step 2: Error correction model

The final step in this framework is to use a lag

of the first step residuals, ût-1, in levels, as the

equilibrium correction term in the general equa-

tion when the cointegrating relation holds (the

error correction model), or estimate a model

with just differences if not. In the last case it

will be a short term model.

The overall model is:

(bondspread)t = 0 + 1(bondspread)t-1

+ 1(CDS)t-1 + ut-1 + t

(3)

The general error correction model allows for

actual, t, and lagged terms, t-1, t-2, etc. In the

present case, we are specifically interested in

the effects of lagged changes of CDS prices,

therefore, following one of the approaches de-

scribed in Brooks, Rew et al. (2001) in the con-

text of spot and futures markets, only one

lagged term of the variables are included in the

general error correction model. Brooks, Rew et

al. (2001) examined the lead-lag relationship

between the FTSE 100 index and its futures

contract using a number of models and found

that lagged changes in future prices can help to

predict spot price changes.

Table 7 reports the coefficient estimates for this

model in the case of France Telecom. It is valid

to analyse the signals and the significance of

the coefficient estimates because all variables in

the equation are stationary. Considering first the

CDS)t-1, the estimate for 1 is positive and

highly significant for the four analysed maturi-

ties. This indicates that CDS do indeed lead

corporate yield spreads (both bond and i-

spreads as above defined), since lagged changes

in CDS prices lead to a positive change in the

subsequent corporate yield spread.

Table 6 - Estimated potentially cointegrating equations and residual tests for France Telecom

This table reports the results of standard OLS regression between corporate yield spreads and CDS prices

and the correspondent residual tests using ADF and KPSS tests. The cointegrating equations are

bondspreadt = 0 + 1CDSt + ut and i-spreadt = 0 + 1CDSt + ut Included observations: 1018, from

20/03/2007 to 18/03/2011 for OLS regression and KPSS test (and adjusted for ADF test depending of number

of lags included). In ADF tests * denotes null hypothesis is rejected at 10% level, ** denotes null hypothesis

is rejected at 5% level, *** denotes null hypothesis is rejected at 1% level. In KPSS tests * denotes null

hypothesis cannot be rejected at 1% level, ** denotes null hypothesis cannot be rejected at 5% level, *** de-

notes null hypothesis cannot be rejected at 10% level.


1 is the coefficient on lagged corporate yield

spread. It is also highly significant, indicating

autocorrelation in corporate spreads (positive

auto correlation in the case of credit spread at 3

year maturity). Finally, , the coefficient on the

error correction term, is negative and significant

for bond spread at 5 year maturity and i-spread

at 3 year maturity. This means that if the differ-

ence between corporate yield spreads and CDS

is positive in one period, the corporate yield

spreads will fall in the next to restore equilibri-

um, and vice versa. This dynamic could not be

proved for the bond spread at 3 year maturity,

as revealed not significant.

C. THE DETERMINANTS

OF BASIS SPREAD CHANGES

This section concludes the proposed negative

basis analysis by using variables suggested by

theory to model the dynamics of the basis

spreads changes. In this respect, one can identi-

fy two approaches in the literature. If in one

hand, some studies, such as Longstaff, Mithal et

al. (2005) and Zhu (2006) examines the proper-

ties of the basis, after isolating the default com-

ponent in the first case or directly after compu-

ting the difference between CDS and corporate

yield spreads in the second, in the other hand,

many studies focus on the analysis of the full

measure of the corporate spread against proxies

of explanatory variables, namely Collin-

Dufresne, Goldstein et al. (2001), Blanco,

Brennan et al. (2005), Ericsson and Renault

(2006), among others.

Longstaff, Mithal et al. (2005), in line with El-

ton, Gruber et al. (2001), argue that asymmetry

in taxation between corporate bonds and treas-

uries may explain a portion of the basis, as

treasures are exempted from local and state tax-

es and corporate bonds are not. Therefore, be-

ing CDS purely contractual in nature, CDS pre-

mium should not include a tax related compo-

nent and reflect only the credit risk of the un-

derlying entities. Another possible determinant

of non default component appointed by

Longstaff, Mithal et al. (2005) is the illiquidity

of corporate bonds. Therefore these authors test

for tax effects, using coupon rate as proxy and

liquidity factors using the following proxies:

average bid-ask spread, notional amount (to

measure the overall availability), age, time to

maturity of selected bonds, among others. They

also perform a time series analysis against mar-

ket liquidity measures. They report to have

found evidence that the non default component

is strongly related to liquidity measures, while

for the taxation issues the results were not con-

clusive.

Table 7 - Estimated error correction model for France Telecom

This table reports the results of standard OLS regression between corporate yield spread changes and

lagged CDS changes, including an error correction term when cointegration holds. The equations are

(bondspread)t = 0 + 1(bondspread)t-1 + 1(CDS)t-1 + ut-1 + t and (i-spread)t = 0 + 1(i-spread)t-

1 + 1(CDS)t-1 + ut-1 + t.. Included observations: 1016 after adjustments, from 22/03/2011 to 18/03/2011.



Zhu (2006) uses panel data techniques to ex-

plain the determinants of basis spread move-

ments, and explanatory variables included

lagged basis spreads, changes in CDS spreads,

ratings and rating events, contractual arrange-

ments (using dummy variables) liquidity factors

(using bid-ask spreads in CDS and bond mar-

kets) and proxies for broad market conditions

(including equity indexes).

The approach followed by Blanco, Brennan et

al. (2005) in this respect has its roots in the

work of Collin-Dufresne, Goldstein et al.

(2001). They argue that yield spreads on corpo-

rate bonds occur for mainly two reasons: the

possibility of default and the recovery rate (as

the bond holder receives only a portion of the

contracted payments, should the default occur).

As such, they consider several variables as

proxies for default component (namely changes

in the spot interest rate, changes in the slope of

the yield curve, changes in equity prices, chang-

es in implied volatility) and for recovery rate

(which they relate with overall business condi-

tions). Additionally, they also refer to changes

in liquidity affecting both changes in corporate

spreads and CDS prices (and proxy it with on-

the-run/off-the-run spread of long-dated US

treasury yields). They use OLS regression indi-

vidually for each reference entity and cross sec-

tional regressions and pooled estimates.

Another set of articles focus more in the liquidi-

ty effects on corporate yields. Following the

work of Amihud and Mendelson (1986), Ban-

gia, Diebold et al. (1998) provides a more gen-

eral approach to liquidity risk, developing a

liquidity methodology that can be integrated in

standard value-at-risk models, referring to the

concepts of exogenous liquidity, associated

with general market characteristics, which in-

clude measures like conventional bid-ask

spread, percentage quoted spread and other

spread measures; and endogenous liquidity,

associated with specific positions and exposure

of one participant due to its own actions. In this

respect, a study by Gaspar and Sousa (2010)

provides an application of Bangia, Diebold et

al. (1998) model to the insurance sector in Por-

tugal, computing the liquidity risk using the

percentage quoted spread.

Specific approaches to liquidity in corporate

yield spreads include the works of Ericsson and

Renault (2006) and Chen, Lesmond et al.

(2007), as above discussed. They refer to differ-

ent proxies for liquidity including bid-ask

spreads of corporate bonds.

The above authors mainly focus on the effects

of liquidity in bond markets, except for Zhu

(2006), which specifically used CDS bid-ask

spreads in his analysis. In this respect, another

set of recent researches explore in more detail

the effects of liquidity in CDS pricing. For ex-

ample, Yan and Tang (2007), that estimated a

20% liquidity premium in CDS prices, Bühler

and Trapp (2009) and Fontana (2010), that also

explored the issue of counterparty risk in CDS

markets and included as proxy the Libor-OIS

spread (LOIS), arguing that if Libor 3 months is

the rate by which banks are willing to lend to

each other and OIS the overnight rate on a de-

rivative contract generally fixed by central bank

and considered risk free in the US, the

(widening of the) gap between the two can be

considered as a measure of the risk in the inter-

bank lending market because it reflects what the

banks believe is the risk of default in lending to

other banks.


Based upon the literature, it is now proposed

the following variables to analyse the determi-

nants of basis changes:

1. Lagged basis changes. With this variable it

will be possible to evaluate the autocorrelation

on the basis changes, specifically, and as

stressed in Zhu (2006), being average basis a

mean reverting process, a coefficient between 0

and 1 confirms the mean reverting feature (the

smaller the faster the speed of adjustment to the

long run equilibrium).

2. Changes in Euribor 3 months – EONIA

spread. This can be considered as the equiva-

lent in Europe of LOIS. As used in Fontana

(2010), one can assess the effects of counter-

party and funding liquidity risks with this varia-

ble. Figure 6 shows its evolution in the period

in analysis. It is possible to verify a great wid-

ening of this spread in the second semester of

2007, from about 6 bp to more than 50 bp. In

2008, after the Lehman Brothers collapse it

reach its peak with near 200 bp.

Figure 6 - Euribor-EONIA spread evolution in 2007-2011 period

3. Liquidity proxies. In order to assess the li-

quidity of both markets effects on the basis, the

bid-ask spread (BAS) is taken as proxy, as it is

not easy to implement other measures (mostly

due to the lack of availability of data). In the

case of CDS markets, BAS is available from

Bloomberg for CDS premium for all maturities.

Concerning bond market it is possible find in

Bloomberg bid and ask quotations for both

bond prices and yields. While some studies av-

erage them out and use one measure, there is no

reason to believe that this measure is the same

for all maturities. In CDS market the 5 year

segment tends to be more liquid, and the BAS

tends to be smaller. Ericsson and Renault

(2006) found support for a downward-sloping

term structure of liquidity spreads in corporate

bonds. Therefore to measure bond liquidity, it

is used bond yield BAS in this study, following

the same maturity matching procedure above

discussed for the bond spread: computing the

BAS spread for each bond in the basket set and

regressing them to the desired maturity. Figure

7 illustrates the results for France Telecom

case.



4. Market conditions. In order to assess the

effects of general market conditions, three

variables are included: a volatility index, which

tend to be associated with instability in the

markets and with the risk of default (VDAX),

an equity index (CAC 40 in this case) and one

proxy for the country risk of default (France

sovereign CDS at 5 year maturity in this case).

After ensuring that all variables are I (1), the

following model is applied:

(4)

Where EES denotes Euribor 3 months - EONIA

spread and t is an error term. Table 8 presents

the results for France Telecom.

Figure 7 - Bid-Ask spreads for France Telecom CDS (on top) and bond yields (bellow)


Several findings emerge from Table 8. First,

broad market conditions, except for the volatili-

ty index, were highly significant in the period in

analysis. The equity index had a negative im-

pact on the basis across all maturities and its

magnitude was stable. The perceived country

risk of default had a positive impact on the ba-

sis but its magnitude was much greater in the

CDS-Bond basis than in CDS-i-Spread Basis.

Some authors may argue that in equilibrium

these factors should be equally priced in both

CDS and bond markets and therefore these vari-

ables should not be significant. Nevertheless,

considering the crisis period, these findings

supports the idea that in this period credit con-

ditions was not efficiently priced in the two

markets (or at least not equally).

Second, the counterparty and funding risks,

measured by the Euribor-Eonia spread was sig-

nificant for CDS-Bond basis and with negative

impact on the basis. This result suggests that

counterparty risk have negative impact in the

CDS prices, as the bond spreads, especially

when using government bonds as benchmark, is

less sensitive to this risk. This result did not

hold for the CDS-i-Spread basis. One possible

explanation is that i-spreads uses swap curve as

benchmark and swaps, being OTC products,

may be more sensitive to counterparty risk than

government risk free instruments, as above

mentioned.

Finally, lagged basis revealed significant for the

CDS-i-Spread basis. Its value is less than 1,

Table 8 - Regression of basis spreads on counterparty and funding risks, liquidity

and broad market conditions proxies for France Telecom

This table reports the results form regressing the CDS-Bond basis and CDS-i-Spread changes, in basis points,

for maturities ranging from 3 years to 10 years, against the proxies of counterparty and funding risks, liquidity

and broad market conditions. Included observations: 916 after adjustments, from 22/03/2007 to 18/03/2011.

(CDS-Bond_Basis)t = 1(CDS-Bond_Basis)t-1 + 2(EES)t + 3(BASCDS)t + 4(BASBond)t + 5(VDAX)t

+ 6log(CAC40)t + 7(CDSFrance)t + t



suggesting to some extend (this result could not

be proven for the CDS-Bond basis) the mean

reverting feature expected for the basis

(cointegration).

III. CONCLUSIONS AND FUTURE RESEARCH

This project has examined the basis between

CDS and corporate yield spreads and how CDS

relates with those spreads. Even though signifi-

cant deviations between the two measures are

documented, especially during the crisis period,

the analysis confirms the theoretical equilibri-

um predicted by theory. CDS and corporate

bond yields should be on average equal for

France Telecom. The error correction analysis

performed suggests that cointegration between

the two markets broadly holds and indicates

that CDS prices do indeed lead corporate yield

spreads.

During the analysis period, market conditions

significantly affected the basis, as reported in

the final regression analysis, both for CDS-

Bond basis and for CDS-i-Spread basis, which

are reported to be, on average, negative (-34,05

bp) in the first case and close to zero (-0,33 bp)

in the second, between March 2007 and March

2011 for France Telecom at 5-year maturity.

There is evidence that counterparty and funding

risks significantly affected the basis, with nega-

tive impact in CDS prices and then in the basis,

(particularly in the CDS-Bond basis). Liquidity

proxies were found to be significant, especially

for CDS-i-Spread basis.

This project mainly focused in the effects of

counterparty and liquidity risks in the basis and

used Engle-Granger 2-step method to analyse

cointegration and lead-lad relationship between

CDS and bond markets. One of the problems in

assessing cointegration in this framework is the

lack of power in unit root testing and the im-

possibility to perform any hypothesis tests on

the cointegrating relationship estimated in step

1. One step further would be to use more

advanced techniques in this respect, namely the

Johansen method to study cointegration and

Vector Error Correction Model and Granger

Causality to study lead-lag relationship be-

tween CDS and bond markets.

Future research could focus in more detailed

analysis of the differences between the four

periods above mentioned in respect to cointe-

gration and basis drivers, or extend the analysis

to speculative-graded corporate entities. Differ-

ent variables could also be used to proxy the

basis drivers above discussed, namely the so

called TED spread as proxy for counterparty

risk, and more advanced econometric models,

such as the fixed effects framework, could be

used to yield better insights regarding the rela-

tive importance of the different factors in the

basis.


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INTRODUÇÃO

O governo das sociedades tem vindo a ganhar

relevo crescente no panorama internacional nos

últimos anos. Como consequência de fortes

evoluções que sofreu, muito moldado pelas

crescentes exigências dos mercados financeiros

internacionais em termos de boas práticas de

gestão, é actualmente visto como um dos facto-

res chave para o sucesso das organizações.

A sua importância pode ser comprovada pelo

Prémio Nobel da Economia de 2009, atribuído

a Elinor Ostrom e Oliver E. Williamson pelo

trabalho desenvolvido na investigação e análise

desta matéria. Mais, um estudo levado a cabo

pela McKinsey & Company1 em 2002 revela

que 56% dos investidores atribuem tanta ou

mais importância à qualidade do corporate go-

vernance como ao desempenho financeiro de

uma empresa. O mesmo estudo conclui que a

grande maioria dos investidores está disposta a

pagar um prémio pela adopção de boas práticas

de governance.

Portugal não ficou alheio a esta tendência e des-

de 1999 que o regulador, a Comissão do Merca-

do de Valores Mobiliários (CMVM), emite

princípios, normas e recomendações que regu-

lam o governo das sociedades cotadas em Por-

tugal e as empresas, ano após ano, têm vindo a

cumprir, cada vez mais, aqueles normativos.

O objectivo colocado para o presente trabalho é

realizar um estudo, com base nos níveis de

cumprimento das Recomendações do regulador,

que analise factores que estejam relacionados

com uma maior adesão das empresas com capi-

tal aberto em Portugal a essas Recomendações,

para os anos de 2007 a 2009. Para tal, serão

analisados factores relacionados com a compo-

sição do órgão de gestão, a sua remuneração, a

estrutura accionista, a auditoria externa e a exis-

tência de uma comissão autónoma de governo

das sociedades no seio das empresas.

Este trabalho pretende contribuir para um me-

lhor conhecimento e interesse nesta linha de

pesquisa, pois não se encontra na literatura

existente um trabalho desta natureza e com este

objectivo.

FACTORES QUE INFLUENCIAM O CUMPRIMENTO


SOBRE O GOVERNO DAS SOCIEDADES COTADAS

EM PORTUGAL

PEDRO ALEXANDRE TAVARES DA SILVA

1- Designado “Global Investor Opinion Survey on Corporate Governance”, realizado em Abril e Maio de 2002, com base em 201 investidores profissionais com activos sob gestão de 9 triliões de dólares americanos (USD), com incidência sobre 31 países de todo o

mundo (Silva, 2006).


O presente trabalho está organizado em três

capítulos. No CAPÍTULO I faz-se um enqua-

dramento normativo do governo das socieda-

des, seguindo-se um levantamento de factores

que, segundo a literatura, são mais preponde-

rantes para um melhor desempenho de gover-

nance, formulando-se hipóteses a testar no estu-

do empírico que se seguirá. O CAPÍTULO II é

composto pelas bases e fundamentações do

estudo e expõem-se os dados a analisar e a

metodologia seguida. No CAPÍTULO III apre-

sentam-se as análises e os resultados do estudo.

CAPÍTULO I

O GOVERNO DAS SOCIEDADES

1.1 Enquadramento do governo

das sociedades

O governo das sociedades procura evitar os pro-

blemas que surgem da separação da proprieda-

de e do controlo (designados problemas de

agência), bem como relativamente aos accionis-

tas maioritários e minoritários. Visa ainda me-

lhorar a confiança dos investidores, que é ne-

cessária para o adequado funcionamento de

uma economia de mercado, e melhorar a efici-

ência económica e o crescimento. A CMVM

define-o como um “sistema de regras e de con-

dutas relativo ao exercício da direcção e do

controlo das sociedades emitentes de acções

admitidas à negociação em mercado regulamen-

tado” (CMVM, 1999: 1).

O chamado corporate governance movement

teve início na década de 70 do século passado

nos Estados Unidos da América (EUA). Investi-

gações do caso Watergate revelaram que muitas

sociedades haviam financiado ilegalmente a

campanha eleitoral de Nixon e subornado mem-

bros de governos estrangeiros; o sistema de di-

recção e controlo societários mostrava-se inade-

quado. Estes acontecimentos tiverem uma reac-

ção que pouco se fez sentir (quer legislativa,

quer privada). Já nos anos 90, algumas empre-

sas, investidores e outras organizações publica-

ram códigos de boas práticas de governação.

Mais recentemente, no início deste século, vá-

rios e graves escândalos financeiros e colapsos

empresariais (p.e., Enron ou Worldcom) reavi-

varam a discussão, mas, desta vez, tiveram uma

resposta legislativa pronta e forte: o Sarbanes-

Oxley Act of 2002 dos EUA, porventura a mai-

or reforma do direito societário norte-americano

desde os anos 30 (adaptado de Abreu, 2010: 9-

10).

O movimento do governo das sociedades che-

gou à Europa na década de 90, mais concreta-

mente ao Reino Unido. Igualmente despoletada

por escândalos financeiros, rapidamente surgi-

ram reacções em forma de “códigos” de corpo-

rate governance (o Cadbury Report, de Dezem-

bro de 1992, é um dos primeiros e mais impor-

tantes). O movimento alastrou depois aos de-

mais países da União Europeia (UE) (Abreu,

2010: 11). Apareceram, então, em força dos

códigos (também auto-intitulados relatórios,

princípios, recomendações, guias, entre outros)

de governo societário.

A Organização para a Cooperação e o Desen-

volvimento Económico (OCDE) deu um forte

contributo nesta matéria, com os seus

“Princípios da OCDE sobre o Governo das

Sociedades” (OCDE, 2004).

Em Portugal, foi sobretudo por via de recomen-

dações e regulamentos publicados pela Comis-

são do Mercado de Valores Mobiliários, desde

1999, sobre o governo das sociedades (em espe-

cial das cotadas), que este tema e o conjunto de

regras que lhe estão associadas foram efectiva-

mente introduzidos na prática empresarial

portuguesa. O presente estudo versará sobre

as recomendações e o Código do Governo

FACTORES QUE INFLUENCIAM O CUMPRIMENTO DAS RECOMENDAÇÕES DA CMVM ...: 63


das Sociedades da CMVM (adiante

“Recomendações”), estipulados em CMVM

(1999, 2001, 2003, 2005a, 2008a e 2010).

Todavia, é no domínio do direito das socieda-

des e do direito dos valores mobiliários que se

encontram os principais textos legislativos, con-

substanciados no Código das Sociedades Co-

merciais (CSC), em vigor desde l986, e no Có-

digo dos Valores Mobiliários (CVM), em vigor

desde 2000.

De referir também o contributo de soft law

dado pelo Instituto Português de Corporate

Governance, através do seu Livro Branco sobre

o governo das sociedades em Portugal e do

Código de Bom Governo das Sociedades

(IPCG, 2009).

1.2. Factores preponderantes do governo das

sociedades

1.2.1. Enquadramento

Os mecanismos de tomada de decisões e de

fiscalização variam de país para país, e dentro

de um mesmo enquadramento legal e institucio-

nal podem variar de empresa para empresa. Po-

rém, é frequente identificarem-se dois sistemas

principais de governo das sociedades (Silva et

al., 2006: 20): o sistema continental e o sistema

anglo-saxónico.

Dadas as acentuadas diferenças entre cada um

dos sistemas, parecia, à partida, que os proble-

mas e soluções da governação societária seriam

diferentes num e noutro sistema. Mas muitos

dos problemas que se levantam são comuns a

ambos (Abreu, 2010). Neste sentido, para

Slomski et al. (2008), citados por Barbosa et al.

(2009), a classificação dos principais mecanis-

mos de governance é dividida em externos

(mercado de aquisição hostil, auditoria externa,

agente do mercado financeiro e auditoria exter-

na) e internos (conselho de administração, con-

selho fiscal, sistema de remuneração, estrutura

de propriedade e auditoria interna).

Desta forma, os mecanismos mais relevantes de

governance são a composição do conselho de

administração, a sua remuneração, a estrutura

accionista, a fiscalização externa e a fiscaliza-

ção interna. É exactamente este conjunto de

factores que serão usados no estudo para avali-

ar o cumprimento das Recomendações da

CMVM.

De seguida são apresentados e expostos os fac-

tores que se afiguram como determinantes para

o cumprimento das Recomendações, os quais

serão devidamente testados e aplicados à reali-

dade portuguesa para aferir da sua verosimi-

lhança.

1.2.2. Contribuição de estudos prévios

para a formulação das hipóteses

1.2.2.1. Composição do órgão de gestão

Um estudo levado a cabo por Raheja (2005)

analisou qual a dimensão ideal de uma gestão

de topo e concluiu que haverá uma tendência de

optimização com um número mais alargado.

Para Fama e Jensen (1983), o número de gesto-

res que compõem o órgão de gestão é uma ca-

racterística relevante, na medida em que reflec-

te a capacidade de acompanhamento e controlo

das actividades de gestão. Segundo Denis e

McConnell (2003), a figura dos board of direc-

tors serve basicamente para contratar, despe-

dir, monitorizar e compensar os gestores

(executivos), com vista a maximizar o valor

accionista. Desta forma, estamos em condições

de formular a primeira hipótese de estudo:


H 1a O cumprimento das Recomendações

surge positivamente associado à quantidade

de membros do órgão de gestão

Relativamente à independência, tanto o código

das sociedades comerciais, como as recomen-

dações da CMVM sublinham a necessidade de

um órgão executivo autónomo. Também Go-

mes (2005) confirma esta tendência.

Um estudo levado a cabo por Agrawal e Knoe-

ber, em 1996, mostrou que existe uma relação

directa entre o desempenho da empresa e quatro

destes factores: gestores internos/accionistas,

gestores externos, política de financiamento e

mercado de controlo. Peasnell et al. (2004), no

seu estudo empírico às empresas do Reino Uni-

do, concluíram que a independência do órgão

de gestão está inversamente relacionada com a

gestão de resultados. Para Block (1999), o pa-

pel dos administradores independentes é igual-

mente um contributo positivo para os accionis-

tas e a para própria sociedade. Carcello et al.

(2000) enfatizam que a qualidade da gestão de

topo tem tido uma atenção crescente nos últi-

mos anos.

Face a este enquadramento, formulam-se mais

hipóteses para o estudo a desenvolver.

H 1b O cumprimento das Recomendações

surge positivamente associado à proporção

de administradores independentes no órgão

de gestão

H 1c O cumprimento das Recomendações

surge negativamente associado à proporção

de administradores executivos no órgão de

gestão

Quanto à rotação dos administradores, a

CMVM (“Relatório de Consulta Pública

n.º2/2009”) reitera que “mantém a convicção de

que a rotação dos administradores constitui

uma prática saudável de governo das socieda-

des que pode apresentar vantagens e que impe-

de que os administradores cristalizem práticas,

entendimentos e relações internas e externas”.

Mais, o estudo de Farinha e Costa (2009: 10)

“produz significativa evidência de uma relação

negativa entre a rotação dos gestores e o de-

sempenho anterior da empresa, resultado que é

consistente com a hipótese de a rotação funcio-

nar como um mecanismo de disciplina dos ges-

tores”. Assim, reitera-se a hipótese que se se-

gue.

H 1d O cumprimento das Recomendações

surge positivamente associado à rotação de

membros no órgão de gestão

Lipton e Lorsch (1992), citados por Carcello et

al. (2000), sugerem que um grande obstáculo à

eficácia da gestão é a falta de tempo para com-

pletar tarefas. Além disso, estudos anteriores

(Conger, Finegold e Lawler, 1998; Libra, 1995;

Vafeas, 1999; todos citados) sugerem que um

aumento no número de reuniões do conselho

pode aumentar a sua eficácia. Também Vafeas

(1999) usa o número de reuniões do board co-

mo medida da sua actividade. Esta perspectiva

leva à formulação de mais uma hipótese de es-

tudo:

H 1e O cumprimento das Recomendações

surge positivamente associado ao número de

reuniões anuais do órgão de gestão

1.2.2.2. Remuneração do órgão de gestão

Brick et al. (2005) analisaram a compensação

do chief executive officer (CEO) e do chairman

(presidente), utilizando as características da

empresa, do CEO e variáveis de governance.

Nesse estudo, encontraram uma relação positi-

va significativa entre a compensação do CEO e



do presidente. Também encontraram evidências

de que a compensação excessiva (tanto do pre-

sidente, como do CEO) está associada com um

mau desempenho da empresa.

Na mesma linha de pensamento, o estudo feito

às empresas indianas por Parthasarathy, Menon

e Bhattacherjee (2006) revela que, em geral,

uma maior remuneração da gestão de topo não

está necessariamente associada a um melhor

desempenho das suas funções.

Quando existem administradores não executi-

vos, a sua remuneração pode ser interpretada

em sentidos opostos: (a) caso se aproxime ou

ultrapasse a dos membros executivos, pode le-

var a um desconforto destes, podendo, eventu-

almente, levá-los a não efectuarem os seus es-

forços de gestão (e de governance) a um nível

desejável e alcançável; (b) pelo contrário, no

caso de as remunerações dos membros não exe-

cutivos sejam relevantemente inferiores às dos

demais membros, é possível enfrentar um cená-

rio inverso, propiciando menos práticas de con-

trolo e fiscalização entre os administradores.

Desta forma, não é possível identificar, à parti-

da, se este factor tem uma influência positiva

ou negativa no cumprimento das Recomenda-

ções. Face ao exposto, formulam-se as seguin-

tes hipóteses de análise:



da remuneração variável no total das remu-

nerações dos membros do órgão de gestão


surge associado à proporção da remunera-

ção dos membros não executivos do órgão de

gestão na remuneração dos membros execu-

tivos do órgão de gestão

1.2.2.3. Estrutura acionista

As várias definições de governo das sociedades

surgem associadas à perspectiva do problema

de agência, originados pela separação entre a

propriedade e o controlo. Os stockholders pro-

curam assegurar o retorno dos seus investimen-

tos e devem considerar os mecanismos através

dos quais podem exercer controlo sobre os ges-

tores e outros responsáveis dentro da empresa.

Daqui podem advir conflitos de interesses, pois

cada um deles tem interesses diferentes (Jensen

e Meckling, 1976). Adam Smith (1776), citado

por Denis e McConnell (2003), defende que

quando a propriedade e o controlo das empre-

sas não são totalmente coincidentes, existe um

conflito potencial de interesse entre

“proprietários” e gestores. No entanto, refere

igualmente que existem benefícios nesta sepa-

ração.

Os principais mecanismos externos são o mer-

cado accionista e o sistema legal (Denis e

McConnell, 2003). Para estes autores, é razoá-

vel presumir que uma maior relação entre pro-

priedade e controlo leva a uma redução dos

conflitos de interesse e, consequentemente, um

maior valor da empresa. Shleifer e Vishny

(1997), por seu turno, revelaram que a concen-

tração accionista é um método universal de

controlo que ajuda os investidores a terem o

retorno do investimento. Face a este conjugado,

tem-se:


surge positivamente associado à concentra-

ção acionista

Batista (2009) identificou os capitais públicos

como um determinante na escolha do modelo

de governance a adoptar em Portugal, na medi-

da em que os interesses de ambos os accionistas


(públicos e privados) devem estar assegurados.

Nesta medida, testar-se-á se as sociedades cota-

das com participação do Estado têm melhor

desempenho em termos de governo das socie-

dades.



de capital detido pelo Estado

Segundo Mueller (2005: 8) “a literatura mais

antiga a lidar com a descrição da gestão e pro-

blemas de agência presume que o proprietário-

gestor maximiza os lucros e, portanto, essa po-

lítica de maximização do lucro apenas muda

quando há uma separação entre propriedade e

controlo. A suposição de que os proprietários-

gestores são maximizadores de lucro é, no en-

tanto, questionável” (tradução livre).

Li e Qi (2008) analisaram o impacto do corpo-

rate governance na adopção voluntária das

normas em 100 empresas cotadas não financei-

ras chinesas no período 2003-2005 e chegaram

a duas principais conclusões: por um lado, em-

presas com mais accionistas-gestores têm níveis

mais altos de adopção voluntária das normas de

governance e, por outro, existe uma elevada

correlação entre concentração accionista e grau

de adesão voluntário. Assim, formula-se a pró-

xima hipótese em estudo:



de capital detido pelos membros do órgão de

gestão

1.2.2.4. Auditoria externa

Furuta e Santos (2010) analisaram o mercado

brasileiro sobre aspectos relacionados com a

fiscalização das sociedades e concluíram que a

escolha entre um “comité de auditoria” ou um

“conselho fiscal adaptado” pode ser preponde-

rantemente influenciada pelo facto de ser audi-

tada por uma das Big 4, uma vez que estas ofe-

recem um maior nível de governance e um va-

lor agregado de mercado superior. De um outro

prisma, Martins e Moutinho (2007) sustentam

que a escolha de uma Big 4 leva a uma menor

propensão para a gestão de resultados.

Deste modo, a presença das multinacionais de

auditoria tem uma influência tendencialmente

positiva sobre o governo das sociedades, pelo

que temos:


surge positivamente associado à escolha de

uma Big 4 para auditor externo

No estudo levado a cabo por Carcello et al.

(2000), intitulado “Board characteristics and

audit fees”, descobriram uma correlação positi-

va e significativa entre a independência, dili-

gência e experiência da gestão e os honorários

da auditoria. Concluíram, então, que uma ges-

tão mais independente, diligente e experiente

não aparece para substituir a profundidade/

alcance da auditoria, mas antes para comple-

mentá-la.

Agrawal e Cooper (2007) estudaram a remune-

ração da gestão e do auditor externo de empre-

sas dos EUA após a sucessão dos escândalos

financeiros internacionais. Concluíram que a

remuneração dos primeiros está positivamente

relacionada com os honorários dos segundos, o

que não se coaduna com uma boa prática de

governance. Assim, tem-se:



dos honorários do auditor externo na remu-

neração total dos membros do órgão de

gestão



Segundo John Coffee (citado por Gomes,

2005), uma das principais causas das fraudes

nos Estados Unidos foi o aumento exponencial

dos incentivos dos auditores para colaborar

com os seus clientes ao longo dos anos 90. Este

facto gerou dois problemas. Em primeiro lugar,

criou um incentivo para os auditores quererem

agradar aos seus clientes e, em segundo, permi-

tiu aos clientes pressionar os seus auditores,

ameaçando dispensar os seus serviços de con-

sultoria. Assim, a independência do auditor le-

va à formulação de mais uma hipótese:



dos honorários do auditor externo em servi-

ços não relacionados com auditoria e revisão

legal das contas

1.2.2.5. Comissão de governo das sociedades

e sector financeiro

A autonomização, numa comissão/comité inde-

pendente, das funções relacionadas com a veri-

ficação e acompanhamento das práticas de go-

vernance seguidas pela empresa, constitui um

contributo inegável para a fiscalização interna

da sociedade. Por consequência, a comissão de

governo das sociedades constitui, por inerência,

um mecanismo interno para a promoção das

boas práticas de governance. Desta forma, é

formulada mais uma hipótese:


surge positivamente associado à existência de

uma comissão de governo da sociedade

Adicionalmente, é também considerado como

um factor determinante para o cumprimento das

Recomendações o facto de uma empresa fazer

parte do sector financeiro. Com efeito, cada

empresa tem características próprias, que se

acentuam quando se comparam diferentes sec-

tores de actividade. Hermalin e Weisbach

(2003) referem que o governance difere de in-

dústria para indústria. Adams e Mehran (2005)

defendem que os bancos têm, em regra, diver-

sos stakeholders com interesse na sua activida-

de e que influenciam o seu desempenho, de

onde se destacam gestores, investidores, depo-

sitantes e reguladores. Mais, Ciancanelli e Gon-

zalez (2000), citados por Durães e Moutinho

(2010: 7), afirmam que “o governo da empresa

nos bancos deve ser diferente das empresas não

financeiras”. Consequentemente, formulamos a

última hipótese do estudo:


surge positivamente associado às empresas

do sector financeiro

CAPÍTULO II

METODOLOGIA DE INVESTIGAÇÃO

2.1. Apresentação do estudo

e descrição da amostra

A CMVM, enquanto organismo regulador, faz

análises anuais ao grau de cumprimento das

suas Recomendações pelas sociedades cotadas

em Portugal, emitindo, para o efeito, Relatórios

Anuais de Avaliação do Cumprimento do

Código de Governo das Sociedades da CMVM

(veja-se CMVM, 2004, 2005b, 2006, 2008b,

2009 e 2011). Da análise destes relatórios,

constata-se que é feita uma descrição das Reco-

mendações mais e menos adoptadas. No entan-

to, não são apontados factores concretos que

conduzam a uma explicação da razão pela qual

o grau de cumprimento de determinada Reco-

mendação é maior ou menor. Da vária literatura

existente, nenhuma aborda em concreto esta

questão.

Neste contexto, o objectivo do presente

trabalho é tentar identificar factores que

influenciam o grau de cumprimento destas


Recomendações pelas empresas cotadas em

Portugal. O contributo será analisar um tema

ainda não explorado na literatura existente.

É tomado como referência para o presente tra-

balho o grau de cumprimento das Recomenda-

ções decorrente da avaliação efectuada pela

CMVM, de modo a dar maior confiança, credi-

bilidade e rigor ao estudo. Na globalidade, e

com excepção do ano de 2005, o grau de cum-

primento (GC) médio das empresas tem vindo a

aumentar consistentemente (em 2004 situava-se

nos 61% e cinco anos depois já atingira os

80%).

O presente estudo tem por base as entidades

emitentes de acções admitidas à negociação no

mercado regulamentado português Euronext

Lisboa, abrangendo não apenas as integrantes

do PSI 20 (principal índice de Portugal), mas

também as não integrantes neste índice2. O pe-

ríodo analisado foi de 3 anos (2007, 2008 e

2009). Desta forma, foi utilizada uma amostra

de 45 empresas em cada ano (com excepção de

2007, em que foram 42), o que regista um total

de 132 observações.

2.2 Definição do modelo de análise

A metodologia a adoptar será um modelo eco-

nométrico de regressão linear (também designa-

do por modelo Ordinary Least Square – OLS).

A principal questão de investigação é saber

quais os factores que influenciam um maior ou

menor cumprimento das Recomendações da

CMVM sobre o governo das sociedades cotadas

em Portugal. Para obter resposta, é proposta a

seguinte equação baseada no modelo de regres-

são linear múltiplo:


Em que:

GCit é o grau de cumprimento das Recomenda-

ções da empresa i no ano t,

β0 é o parâmetro (coeficiente de regressão)

constante,

β1 a β22 são os parâmetros (coeficientes de re-

gressão) de cada uma das respectivas variáveis,

MEMB a SECFIN são as variáveis indepen-

dentes (identificadas no quadro 2.1),

ROE a ANO08 são as variáveis de controlo

(identificadas no quadro 2.1), e

E representa o erro (inerente ao modelo OLS).

Na análise dos factores que podem influenciar o

cumprimento das Recomendações são utiliza-

das variáveis de governo das sociedades e

variáveis de controlo, as quais são apresentadas

no quadro 2.1. As variáveis de governo das

(1)

2- Foram excluídas as Sociedades Anónimas Desportivas (SAD) para garantir a harmonia quanto ao período temporal considerado, dado o exercício económico das SAD ser distinto do das demais cotadas. Também as empresas “Companhia Industrial Resinas Sintéticas – Cires,

SA” e “Papelaria Fernandes – Indústria e Comércio, SA”, muito embora fossem cotadas até à data de 31 de Dezembro de 2007, não foram

incluídas no estudo uma vez que deixaram de ser cotadas nos anos seguintes. A “EDP Renováveis, SA”, não sendo uma sociedade de direi-

to nacional, também foi incluída na análise, dado estar sujeita à obrigação de cumprimento do Código de Governo das Sociedades da

CMVM. Relativamente à “Sonae Capital, SGPS, SA”, constituída em Dezembro de 2007 e que já se apresentava em bolsa no final desse

ano, dado a CMVM não ter feito a análise ao grau de cumprimento das Recomendações para 2007, apenas foi incluída nos anos 2008 e 2009. Finalmente as sociedades “F. Ramada – Investimentos, SGPS, SA” e “EDP Renováveis, SA” foram constituídas apenas em 2008,

pelo que não apresentam, igualmente, dados em 2007.


sociedades (designadas por variáveis indepen-

dentes) foram agrupadas em cinco grupos e cor-

respondem às várias hipóteses anteriormente

formuladas. A inclusão de variáveis de controlo

permite optimizar o modelo e as conclusões a

retirar, pretendendo-se aferir a existência de

possíveis efeitos perturbadores da análise.

Para o tratamento e cálculo dos dados, foram

utilizados o software econométrico Gretl e o

software estatístico Statistic Package for the

Social Sciences (SPSS), versão 17 para

Windows. Utilizou-se um nível de significância

de 1% e 5%, correspondendo a intervalos de

confiança de 99% e 95%, respectivamente.

No tratamento dos dados foi efectuado o diag-

nóstico ao modelo, testando-se a não violação

dos pressupostos do modelo de regressão linear,

que se consubstanciam na normalidade, na mul-

ticolinearidade, na autocorrelação e na homoce-

dasticidade. Nos casos em que se verificou não

estar cumprido algum destes pressupostos,

foram efectuadas as correcções aplicáveis.



Quadro 2.1:1 - Variáveis independentes e de controlo

Neste quadro são definidas as variáveis de governo das sociedades e as variáveis de controlo utilizadas para testar as hipóteses avançadas.

Variável Definição Autores Sinal Hipótese

1. Composição do órgão de gestão

MEMB Quantidade total de administradores Fama e Jensen (1983), Raheja

(2005), Denis e McConnell (2003) + H1a

INDEP Percentagem de administradores independentes

Gomes (2005), Peasnell et al.

(2004), Denis e McConnell (2003),

Block (1999), Carcello et al.

(2000), Agrawal e Knoeber (1996)

+ H1b

EXEC Percentagem de administradores executivos

Denis e McConnell (2003), Carcel-

lo et al. (2000), Agrawal e Knoeber

(1996)

– H1c

ROTAÇ Rotação de administradores (somas das entradas

com as saídas)

Farinha e Costa (2009), CMVM

(2009b) + H1d

REUN Quantidade de reuniões realizadas anualmente Carcello et al. (2000), Vafeas

(1999) + H1e

2. Remuneração do órgão de gestão

RVAR Percentagem da remuneração variável no total

das remunerações da administração

Parthasarathy, Menon e Bhattacher-

jee (2006), Brick et al. (2005) – H2a

RNEXEC

Percentagem da remuneração dos administradores

não executivos na remuneração dos administrado-

res executivos

Parthasarathy, Menon e Bhattacher-

jee (2006), Brick et al. (2005) ? H2b

3. Estrutura accionista

CONAC Valor, em percentagem, das participações qualifi-

cadas (> 2%) (concentração accionista)

Jensen e Meckling (1976), Li e Qi

(2008), Denis e McConnell (2003),

Shleifer e Vishny (1997), Agrawal

e Knoeber (1996), Martins e Mouti-

nho (2007)

+ H3a

ESTAD Dummy, que assume valor 1 se o capital social

da sociedade tem participação do Estado Batista (2009) + H3b

PADM Valor, em percentagem, das participações dos

administradores Li e Qi (2008), Mueller (2005) + H3c

4. Auditoria externa

BIG4 Dummy, que assume valor 1 se a sociedade tem

como auditor externo da CMVM uma das Big 4

Furuta e Santos (2010), Martins e

Moutinho (2007) + H4a

HONADM Percentagem dos honorários do auditor externo

na remuneração total da administração

Agrawal e Cooper (2007), Carcello

et al. (2000) – H4b

HONNAUD Percentagem dos honorários do auditor externo

em serviços não relacionados com auditoria Gomes (2005) – H4c

Cont.


Variável Definição Autores Sinal Hipótese

5. Comissão de governo das sociedades e sector financeiro

CGS Dummy, que assume valor 1 se a sociedade dis-

põe de uma comissão de governo da sociedade Por definição, Silva et al. (2006) + H5a

SECFIN Dummy, que assume valor 1 se a sociedade per-

tencer ao sector financeiro

Adams e Mehran (2005), Hermalin

e Weisbach (2003) + H5b

6. Variáveis de controlo

ROE Rácio entre o resultado líquido do exercício e o

capital próprio * 100

Brick et al. (2005), Jong e Dijk

(1999), Agrawal e Knoeber (1996) ? -

END Rácio entre o total do passivo e o total do activo *

100

Jong e Dijk (1999), Denis e

McConnell (2003) – -

PSI20 Dummy, que assume valor 1 se a sociedade per-

tencer ao PSI 20 Batista (2009) + -

DIM Logaritmo do total do activo Martins e Moutinho (2007) ? -

MODMON Dummy, que assume valor 1 se a sociedade adop-

tar o modelo monista na sua estrutura societária Batista (2009) ? -

ANO09 Dummy, que assume valor 1 para as observações

do ano 2009

Controlo do ano, optimização do

modelo OLS ? -

ANO08 Dummy, que assume valor 1 para as observações

do ano 2008

Controlo do ano, optimização do

modelo OLS ? -

Fonte: Elaboração própria.



2.3 Análise prévia das variáveis

Importa desde já analisar as variáveis, na medi-

da permitem interpretar melhor os resultados do

estudo. Para tal, são apresentadas, no quadro

2.2, as principais estatísticas descritivas de cada

uma delas. Os dados foram agrupados por vari-

áveis contínuas e discretas, de forma a possibi-

litar uma melhor leitura dos mesmos.

Quadro 2.2:2 Estatística descritiva das variáveis independentes e de controlo

Neste quadro é apresentada a análise descritiva das variáveis utilizadas no modelo OLS (média, mediana, desvio-padrão, máximo e mínimo), para a globalidade as empresas utilizadas no estudo. (N=132)

Variáveis contínuas

Variável Média Mediana Desvio-

padrão Mínimo Máximo

Independentes

Quantidade total de administradores (MEMB) 10,15 9,00 5,857 3 31

% administradores independentes (INDEP) 19,81 20,00 19,045 0,00 62,50

% administradores executivos (EXEC) 55,80 50,00 24,152 19,05 100,00

Rotação de administradores (ROTAÇ) 2,68 2,00 3,539 0 20

N.º reuniões realizadas anualmente (REUN) 33,43 28,00 20,693 4 89

% remuneração variável (RVAR) 25,24 23,25 20,560 0,00 77,57

% remun. administ. não exec. nos exec. (RNEXEC) 22,82 12,16 31,535 0,00 206,09

% das participações qualificadas (CONAC) 73,72 75,40 14,263 29,54 99,74

% capital detido pelo Estado (ESTAD) 3,99 0,00 10,281 0,00 51,10

% capital detido pelos administradores (PADM) 24,79 7,25 28,672 0,00 87,39

% hononários na remuner. da administ. (HONADM) 42,30 27,34 70,905 2,41 664,41

% hononários não revisão legal contas (HONNAUD) 29,57 29,67 23,510 0,00 80,06

Controlo

ROE = Result. Líquido / Capital Próprio * 100 (ROE) 40,12 9,13 252,850 -133,75 2 793,19

Endividamento = Passivo / Activo * 100 (END) 76,13 75,33 19,353 14,60 144,91

Logaritmo do total do activo (DIM) 3,093 3,051 0,861 1,420 4,980

Variáveis discretas

Variável Observações %

Independentes

Auditor externo é uma das Big 4 (BIG4) 86 65,2

Comissão de Governo das Sociedades (CGS) 47 35,6

Pertence ao sector financeiro (SECFIN) 17 12,9

Controlo

Pertence ao PSI 20 (PSI20) 59 44,7

Adopta do modelo monista (MODMON) 96 72,7

Empresas do ano 2009 (ANO09) 45 34,1

Empresas do ano 2008 (ANO08) 45 34,1

Fonte: Elaboração própria.


No que se refere à composição do órgão de ges-

tão, verifica-se que 19,8% e 55,8% dos admi-

nistradores são, em média, independentes e exe-

cutivos, respectivamente. De notar, contudo,

que em 39,4% dos casos não existe qualquer

membro independente na administração. Pelo

menos metade das empresas têm, no mínimo,

um total de 9 administradores. A média da rota-

ção dos membros situa-se nos 2,68, o que não

denota um nível de estabilidade da administra-

ção (recorde-se que a média de membros é de

10 administradores por empresa). As adminis-

trações das empresas realizaram, em média, 33

reuniões anualmente.

A remuneração variável do órgão de gestão é,

em média, de 25,2%, enquanto que o peso mé-

dio dos salários dos administradores não execu-

tivos nos salários dos administradores executi-

vos situa-se nos 22,8%. Note-se, contudo, que

existem empresas em que não há remunerações

variáveis nem remuneração para os não executi-

vos (se bem que também existem casos em que

os administradores executivos ganham menos

que os não executivos).

No que respeita à estrutura accionista das em-

presas em estudo, nota-se uma acentuada con-

centração accionista (73,7% em média, chegan-

do a atingir, no caso mais elevado, os 99,7%).

A participação do Estado é residual (4% em

média), contrariamente ao peso do controlo pe-

los próprios administradores, que é de quase

25%.

A auditoria externa das sociedades é feita, em

quase 2/3 dos casos, por uma Big 4. Os honorá-

rios médios cobrados por cada empresa de audi-

toria correspondem a 42,3% da remuneração

total da administração (incluindo os membros

não executivos), havendo casos em que ultra-

passa. Os serviços extra auditoria que realizam

correspondem, em termos médios, a quase 30%

dos seus honorários, chegando a ser, nos limi-

tes, zero ou oitenta por cento.

Apesar de não ser de existência obrigatória, 47

das 132 observações (35,6%) têm uma comis-

são de governo das sociedades. De referir, ain-

da, que quase 13% das empresas pertence ao

sector financeiro.

Quanto às variáveis de controlo, nota-se, em

média, um ROE de 40,12% (muito influenciado

por um ROE bastante elevado da Lisgráfica,

que corresponde ao valor máximo – repare-se

que a mediana é de apenas 9,13%), um grau de

endividamento de 76,1% e um activo de 5.000

milhões de euros. Praticamente 45% das empre-

sas analisadas pertencem ao PSI 20. No que

concerne ao modelo societário adoptado, ape-

nas duas empresas usam o dualista; o modelo

mais comum é o monista (72,7% dos casos),

logo seguido pelo anglo-saxónico (22,7%).

Previamente à realização das regressões, foi

também elaborada a matriz de correlações entre

as variáveis do estudo. Pela leitura da mesma, é

possível detectar a existência de algumas variá-

veis com correlações estatisticamente significa-

tivas. Apesar de entre as variáveis independen-

tes existir uma correlação positiva superior a

50% entre REUN e MEMB (uma vez que ten-

dencialmente quantos mais membros tiver a

administração, mais reuniões são realizadas, e

vice versa), estas serão objecto de uma análise

individual recorrendo a modelos univariados.

De seguida, serão estimadas regressões, igual-

mente individuais, para cada uma das variáveis

independentes, mas desta feita acrescentando as

várias variáveis de controlo. Posteriormente,

opta-se pela realização de análises multivaria-

das com todas as variáveis independentes em

conjunto e incluem-se as variáveis de controlo

(à semelhança do que foi feito por outros inves-

tigadores como Martins e Moutinho, 2007 e

Silveira, 2002).



CAPÍTULO III

RESULTADOS DO ESTUDO

3.1. Análise univariada simples

A análise univariada simples resulta da necessi-

dade de averiguar o sentido das relações indivi-

duais identificadas na matriz de correlações.

Para tal, foram efectuadas regressões lineares

simples, individualmente para cada uma das

variáveis independentes, conforme o seguinte

modelo:

(2)

Em que:

GCit é o grau de cumprimento das Recomenda-

ções da empresa i no ano t,


constante,

β1 é o parâmetro (coeficientes de regressão) da

variável independente,

VARIÁVEL é a variável independente em estu-

do (que irá assumir, uma a uma, as variáveis

MEMB, INDEP, EXEC, ROTAÇ, REUN,

RVAR, RNEXEC, CONAC, ESTAD, PADM,

BIG4, HONADM, HONNAUD, CGS e

SECFIN), e


Para este modelo univariado, foram realizadas

tantas regressões quantas as variáveis indepen-

dentes. Os resultados obtidos encontram-se no

quadro 3.1.

Quadro 3.1:3 Resultados da análise univariada

Este quadro apresenta os resultados da análise univariada entre o valor absoluto do GC e as variáveis independentes, por OLS. * e **

evidenciam a existência de significância estatística de 5% e 1%, respectivamente, para testes bilaterais. (N=132)

Variável

independente

Sinal

previsto

F

Termo constante

(β0)

Var. independ.

(β1)

R2

ajustado Coef. Estatística t Coef. Estatística t

MEMB + 39,723** 61,469 23,443** 1,125 6,303** 22,8%

INDEP + 64,303** 61,041 32,884** 0,545 8,019** 32,6%

EXEC – 81,718** 97,575 31,351** -0,460 -9,040** 38,1%

ROTAÇ + 8,451** 69,673 32,561** 1,158 2,907** 5,4%

REUN + 30,669** 58,951 21,741** 0,382 5,538** 18,5%

RVAR – 3,789 68,058 27,756** 0,147 1,947 2,1%

RNEXEC ? 21,431** 70,532 36,456** 0,170 4,629** 13,5%

CONAC + 6,226* 95,427 10,378** -0,303 -2,495* 3,8%

ESTAD + 5,299* 70,371 42,463** 0,348 2,302* 3,2%

PADM + 0,928 70,445 33,970** 0,053 0,964 0,1%

BIG4 + 4,856* 67,087 25,589** 7,157 2,204* 2,9%

HONADM – 5,025* 69,675 38,653** 0,049 2,242* 3,0%

HONNAUD – 7,034** 66,660 27,122** 0,173 2,652** 4,4%

CGS + 56,725** 65,329 30,653** 18,032 7,532** 29,8%

SECFIN + 6,465* 70,800 38,532** 7,376 2,543* 4,0%

Fonte: Elaboração própria. Legenda: Conforme sinal previsto. Contrário ao sinal previsto.


De registar, desde já, que as regressões efectua-

das para as variáveis RVAR e PADM apresen-

tam um valor de F não estatisticamente signifi-

cativo, pelo que estes dois modelos não permi-

tem retirar conclusões.

Pela análise aos resultados obtidos, verifica-se a

existência de divergência entre o sinal verifica-

do e o sinal esperado apenas para as variáveis

CONAC, HONADM e HONNAUD. Os resul-

tados da regressão destas três variáveis têm

significância estatística e a literatura (Jensen e

Meckling, 1976; Agrawal e Cooper, 2007; e

Gomes, 2005) aponta para resultados contrários

aos obtidos, pelo que se terá de confirmar nos

modelos seguintes se o sinal se mantém.

Em relação aos outros factores, os postulados

identificados nas hipóteses apresentadas indici-

am validade para as variáveis MEMB, INDEP,

EXEC, ROTAÇ, REUN, RNEXEC, ESTAD,

BIG4, CGS e SECFIN. No entanto, atendendo

apenas a esta regressão univariada é ainda pre-

maturo formular qualquer juízo acerca da vali-

dade das hipóteses.

3.2. Análises multivariadas

Passamos agora para a análise multivariada in-

dividual, considerando individualmente uma

variável independente explicativa do grau de

cumprimento das Recomendações, em conjunto

com todas as variáveis de controlo. Este teste

permite averiguar se os resultados da análise

univariada estão influenciados por algum dos

factores que foram identificados como impor-

tantes para eliminar eventuais «distúrbios» no

estudo (por isso mesmo denominados como

factores/variáveis de controlo).

O mecanismo utilizado foi, desta feita, efectuar

regressões lineares múltiplas, individualmente

para cada uma das variáveis independentes,

conforme o seguinte modelo:

(3)

Em que:

GCit é o grau de cumprimento das Recomen-

dações da empresa i no ano t,


constante,

β1 a β8 são os parâmetros (coeficientes de re-

gressão) de cada uma das respectivas variáveis,

VARIÁVEL é a variável independente em estu-

do (que irá assumir, uma a uma, as variáveis

MEMB, INDEP, EXEC, ROTAÇ, REUN,

RVAR, RNEXEC, CONAC, ESTAD, PADM,

BIG4, HONADM, HONNAUD, CGS e

SECFIN),

ROE a ANO08 são as variáveis de controlo, e


Foram efectuadas tantas regressões quantas as

variáveis independentes. Os resultados obtidos

indicam que todos estes modelos se apresentam

como estatisticamente significativos (F < 0,05).

Através desta análise verifica-se que os sinais

obtidos estão, na maioria dos casos, de acordo

com a literatura (tal como no modelo univaria-

do). No entanto, no que respeita à significância

individual dos coeficientes, aqui baixa para

quatro casos: INDEP, EXEC, PADM e CGS.

Para as restantes hipóteses formuladas, não se

constata a existência de qualquer relação entre

os factores apresentados e o grau de cumpri-

mento.



No que concerne às variáveis de controlo, retira

-se que apenas as variáveis ROE e PSI20 não

apresentam significância estatística, muito em-

bora o sinal desta última se encontra de acordo

com a revisão de literatura efectuada. Conse-

quentemente, existem indícios que tanto o endi-

vidamento, como a adopção do modelo monista

estão negativamente relacionados com o grau

de cumprimento das Recomendações. Já a di-

mensão da empresa e os anos a que respeitam

os dados surgem positivamente associados ao

cumprimento das normas recomendatórias da

CMVM em matéria de governance.

Uma segunda análise multivariada, separada

para cada um dos cinco conjuntos/blocos de

variáveis independentes, dão informação adici-

onal para o estudo. Nesta regressão é possível

confirmar a significância estatística de quatro

das variáveis independentes anteriormente iden-

tificadas (INDEP, EXEC, RNEXEC e CGS).

Quanto aos factores RVAR, CONAC, ESTAD

e PADM verifica-se que são estatisticamente

significativos a 99% em pelo menos um dos

modelos. No entanto, estes modelos têm uma

capacidade de previsão mais limitada do que os

modelos apresentados anteriormente. No que

concerne às variáveis de controlo, verifica-se

novamente que apenas o ROE e o PSI20 não

são determinantes para o cumprimento das Re-

comendações de governance do regulador.

Feitos estes testes prévios, ir-se-á, agora, pôr

em prática o modelo OLS completo, inicial-

mente definido na fórmula (1). Serão construí-

dos dois modelos: no Modelo 1 é estudada a

relação entre a totalidade das variáveis indepen-

dentes e o grau de cumprimento das Recomen-

dações; no Modelo 2 são adicionadas as variá-

veis de controlo. Atente-se, então, no próximo

quadro (3.2) que transmite os resultados

obtidos.


Nestes resultados constata-se a existência de

sete variáveis estatisticamente significativas,

INDEP, EXEC, REUN, RNEXEC, PADM,

BIG4 e CGS, todas elas convergentes com o

sinal esperado. Adicionalmente, no Modelo 2 as

variáveis RVAR e ESTAD têm, também, signi-

ficância estatística, em desacordo e de acordo

com a literatura, respectivamente. O nível de

relevância, medido pelo R2 ajustado, situa-se

nos 74% para o Modelo 1 e nos 88% para o

Modelo 2, com probabilidade associada ao teste

F de 0,000, comprovando globalmente a valida-

de dos modelos.

Apesar de os resultados obtidos das variáveis

de controlo serem concordantes com os espera-

dos, apenas a escolha de um modelo monista e

o ano dos dados apresentam um grau de

confiança igual ou superior a 95%, havendo,

portanto, indícios de estarem relacionadas com

Quadro 3.2:4 Resultados da análise multivariada para a totalidade das variáveis independentes

Este quadro apresenta duas análises multivariadas. O Modelo 1 apresenta os resultados entre o GC e todas as variáveis

independentes, por OLS. No Modelo 2 são adicionadas as variáveis de controlo. * e ** evidenciam a existência de significância estatística de 5% e 1%, respectivamente, para testes bilaterais. (N=132)

Variável Sinal

previsto

Modelo 1 Modelo 2

Coef. Estatística t Coef. Estatística t

F 25,643** 45,345**

Constante (β0) 56,851 5,372** 68,959 8,825**

Variáveis independentes

MEMB + 0,294 1,192 0,130 0,596

INDEP + 0,199 2,827** 0,190 3,556**

EXEC – -0,178 -2,428* -0,155 -2,983**

ROTAÇ + 0,102 0,429 -0,256 -1,504

REUN + 0,173 3,551** 0,173 4,110**

RVAR – 0,081 1,549 0,112 2,365*

RNEXEC ? 0,131 4,723** 0,091 3,650**

CONAC + -0,021 -0,317 -0,065 -1,485

ESTAD + 0,116 1,361 0,132 2,356*

PADM + 0,167 6,558** 0,151 6,203**

BIG4 + 5,387 3,067** 2,382 1,682

HONADM – -0,021 -1,246 0,005 0,280

HONNAUD – 0,032 0,857 0,007 0,254

CGS + 2,829 1,322 6,075 3,774**

SECFIN + -0,771 -0,217 5,327 1,935

Variáveis de controlo

ROE ? 0,003 1,445

END – -0,032 -0,665

PSI20 + 2,176 1,155

DIM ? -2,839 -1,826

MODMON ? -3,843 -1,995*

ANO09 ? 11,611 8,632**

ANO08 ? 6,820 4,889**

R2 ajustado 73,8% 88,2%

Fonte: Elaboração própria. Legenda: Conforme sinal previsto.



o cumprimento das Recomendações. Quanto ao

ROE, END, PSI20 e DIM nada é possível con-

cluir por estes modelos.

3.3. Testes adicionais

De forma a conhecer melhor o comportamento

do grau de cumprimento das Recomendações,

efectuamos de seguida testes estatísticos que

permitem verificar o comportamento de simila-

ridade, isto é, se existem diferenças entre as

mesmas variáveis para diferentes factores. Nes-

te sentido, efectua-se um teste paramétrico e um

não paramétrico, consubstanciados no teste t

para duas amostras independentes e no teste

Mann-Whitney (teste z), respectivamente. Para

estes testes foram seguidas as explicações de

Pestana e Gageiro (2003). Esta metodologia foi

utilizada, entre outros, por Cunha (2005) e

Durães e Moutinho (2010).

Os critérios de análise que foram definidos para

cada uma das variáveis foram obtidos em fun-

ção da média que cada um dos factores tem na

amostra de empresas utilizada no estudo, com

excepção das variáveis ESTAD (em que foi

utilizado o critério dicotómico da existência, ou

não, de participação do Estado nas empresas),

PADM (em que se utilizou o critério da existên-

cia de uma percentagem de participação a partir

da qual existe obrigatoriedade de comunicação

à CMVM – 2%), BIG4 (utilizando-se igual-

mente um critério dicotómico para as empresas

em que o auditor externo é, ou não, uma das

multinacionais de auditoria), HONADM

(seguiu-se o mesmo critério que o peso dos ho-

norários não auditoria – trinta por cento) e ROE

(em que se consideraram as rendibilidades do

capital próprio a partir de 10%).

No quadro 3.3 são apresentados os resultados

dos testes t e z para as médias do grau de cum-

primento das Recomendações.


No que respeita à composição dos órgãos de

gestão das empresas cotadas em Portugal no

período de 2007 a 2009, verifica-se a existência

de significância estatística para todos os testes.

De facto, as empresas com mais de dez admi-

nistradores têm melhores desempenhos de go-

vernance. Igual comportamento dá-se nas em-

presas em que o peso dos administradores inde-

pendentes ultrapassa os vinte por cento. Conse-

quente e contrariamente, empresas em que mais

de metade dos seus membros do órgão de ges-

tão são executivos são, tendencialmente, menos

cumpridoras das Recomendações. Os testes per-

mitiram ainda saber que as sociedades cotadas

que realizam mais reuniões e praticam uma

maior rotação da administração apresentam um

maior grau de cumprimento das recomendações

da CMVM sobre o governo das sociedades.

Desta forma, a composição das administrações

têm uma influência considerável no cumpri-

mento das Recomendações.

Quanto à remuneração dos administradores, não

é possível encontrar evidência estatística sufici-

ente para saber a influência que o peso da retri-

buição variável tem nas práticas de governance.

Quadro 3.3:5 Testes paramétricos e não paramétricos à média do GC

Neste quadro são apresentados os resultados dos testes paramétricos para duas amostras independentes (teste t) e não paramétricos

Mann-Whitney (teste z) entre cada uma das variáveis utilizadas no estudo e o GC. * e ** evidenciam a existência de significância

estatística de 5% e 1%, respectivamente, para testes bilaterais. (N=132)

Variável Critério

Sinal

prev.

Grau de cumprimento médio N

Teste t Teste z

Sim Não

Sim

Cumpre o

critério

Não

Não cumpre

o critério

Sim

Cumpre o

critério

Não

Não cumpre

o critério

MEMB > 10 + 82,98** 66,14** 90,38** 54,56** 44 88

INDEP > 20% + 82,14** 61,67** 89,92** 43,78** 65 67

EXEC > 50% – 60,20** 81,08** 40,84** 87,24** 59 73

ROTAÇ > 2 + 77,78** 68,63** 77,68* 60,72* 45 87

REUN > 30 + 78,39** 65,87** 80,48** 54,11** 62 70

RVAR > 25% – 75,45 68,47 74,30* 59,59* 62 70

RNEXEC > 20% ? 80,64** 66,33** 84,40** 55,59** 50 82

CONAC > 75% + 68,87 74,72 59,71* 73,50* 67 65

ESTAD > 0% + 77,54 70,33 79,85* 63,23* 26 106

PADM > 2% + 70,77 72,97 64,86 68,53 73 59

BIG4 Sim + 74,24 67,09 71,42* 57,29* 86 46

HONADM > 30% – 76,10 68,13 76,51** 58,16** 60 72

HONNAUD > 30% – 73,89 69,74 70,57 62,67 64 68

CGS Sim + 83,36** 65,33** 91,12** 52,89** 47 85

SECFIN Sim + 78,18** 70,80** 77,88 64,82 17 115

ROE > 10% ? 70,30 73,00 62,75 69,73 61 71

END > 75% – 72,29 71,16 68,17 64,67 69 63

PSI20 Sim + 79,85** 65,21** 83,61** 52,67** 59 73

DIM > €5.000M ? 81,75** 69,06** 89,66** 59,98** 28 104

MODMON Sim ? 67,02** 84,36** 55,83** 94,96** 96 36

ANO09 Sim ? 80,36** 67,30** 85,73** 56,55** 45 87

ANO08 Sim ? 73,00 71,10 67,10 66,19 45 87

Fonte: Elaboração própria. Legenda: Conforme sinal previsto.



Consegue-se, contudo, aferir que existe uma

associação positiva entre o peso das remunera-

ções dos membros não executivos do órgão de

gestão e o cumprimento das práticas de governo

das sociedades.

Nenhum dos factores relacionados com a estru-

tura accionista se mostrou significativamente

estatístico, pelo que não é possível retirar con-

clusões. O mesmo acontece com as variáveis

que analisam a auditoria externa das empresas,

com excepção do facto de uma sociedade ser

auditada por uma das Big 4. Neste caso mostra

fortes indícios de haver uma relação positiva

com o cumprimento das Recomendações. Refi-

ra-se que, apesar de não identificado no quadro,

a significância do teste t para esta variável apre-

senta-se muito perto dos cinco por cento.

Conforme indicado pela literatura, as empresas

que criaram uma comissão de governo das soci-

edades (ou equivalente) apresentam níveis de

governance com relevância estatística mais

elevada do que aquelas que não o fizeram.

Finalmente no que respeita às variáveis de con-

trolo, de realçar três factores: (a) as empresas

pertencentes ao PSI 20 têm um grau de cumpri-

mento consideravelmente maior que as não per-

tencentes ao principal índice bolsista (80% ver-

sus 65%); (b) as práticas de governance são

melhores nas empresas de maior dimensão; e

(c) as empresas que adoptam o modelo monista

são menos cumpridoras das Recomendações.

De um outro prisma, fizemos outro teste

(igualmente um paramétrico e um não para-

métrico) às médias do grau de cumprimento

das Recomendações, que neste estudo é de

72%, separando as empresas mais cumpridoras

das menos respeitadoras, ou seja, comparando

as empresas que cumprem mais de 72% das que

estão abaixo deste valor.

Neste segundo teste, os resultados relativos às

variáveis MEMB, INDEP, EXEC, ROTAÇ,

REUN, RNEXEC, CGS, PSI20, DIM e

MODMON são coincidentes com a tendência

verificada na análise anterior (quadro 3.3). De

facto, a título de exemplo, as empresas mais

cumpridoras têm, em média, 12 membros na

administração (contra os sete das que cumprem

menos), 29% de independentes (contrastando

com 7% das outras), fazem 41 reuniões anuais

(face às 23 – praticamente metade – das demais

empresas) ou têm maior tendência para criar o

comité de governance (56% versus 7%). Quan-

to à variável BIG4, por esta análise não se con-

segue obter uma significância abaixo de 5%,

pelo que não é possível retirar conclusões.

Estes testes às médias acrescentam novas infor-

mações acerca de quatro variáveis. Por um lado,

a maior parte das empresas cotadas em Portugal

que têm uma participação do Estado português

no seu capital social estão no leque das mais

cumpridoras. Depois, as empresas que atribuem

maiores honorários aos auditores e em que es-

ses mesmos auditores prestam mais serviços

extra auditoria, em média, cumprem mais as

Recomendações, contrariando o estudo de

Agrawal e Cooper (2007) e o defendido por

Gomes (2003), mas indo ao encontro das consi-

derações teóricas expostas por Carcello et al.

(2000). Por fim, indica que, em média, as em-

presas financeiras aderem mais às práticas de

governance que as demais.

3.4. Comparação e análise dos resultados

De forma a termos uma abordagem comparati-

va dos vários modelos de regressões efectua-

dos, apresenta-se um quadro-resumo com os

sinais obtidos (quadro 3.4).


Da sua leitura é possível retirar que os modelos

aplicados foram-se sucessivamente aperfeiçoan-

do, tendo o último modelo multivariado conjun-

to apresentado um nível de eficiência na ordem

dos 88% (isto é, o grau de cumprimento das

Recomendações da CMVM sobre o governo

das sociedades cotadas em Portugal é explica-

do, com oitenta e oito por cento de validade

estatística, pelas variáveis/factores menciona-

dos).

As divergências entre o sinal esperado e o obti-

do no modelo univariado para as variáveis

CONAC, HONADM e HONNAUD não se

conseguiram confirmar nas restantes regressões

(ainda que mais aperfeiçoadas), pelo que nada é

possível concluir sobre as mesmas. Quanto às

variáveis MEMB, ROTAÇ e SECFIN, que se

apresentavam inicialmente como estatistica-

mente significativas, não se veio a confirmar

tais resultados nos modelos seguintes,

deixando igualmente de se conseguir retirar

uma conclusão válida. A RVAR, com sinal

contrário à literatura, apenas se mostra signifi-

cativamente estatística num dos modelos, pelo

que também não é possível concluir sobre o seu

Quadro 3.4:6 Comparação dos resultados das análises OLS efectuadas

Neste quadro são apresentadas as comparações entre os sinais previstos na literatura e os sinais obtidos em cada uma das regressões OLS

efectuadas (univariada, multivariada individual e multivariada conjunta), bom como o respectivo R2 ajustado (para as duas primeiras análises calculou-se a média ponderada dos R2 ajustados obtidos individualmente por cada regressão face aos coeficientes β dos

respectivos modelos). * e ** evidenciam a existência de significância estatística de 5% e 1%, respectivamente, para testes bilaterais.

Variável

Sinal

previsto

Sinal obtido

Análise

univariada

Análise

multivariada

individual

Análise multivariada

conjunta

Mod. 1 Mod. 2

Variáveis independentes

MEMB + +** + + +

INDEP + +** +** +** +**

EXEC – –** –** –* –**

ROTAÇ + +** – + –

REUN + +** + +** +**

RVAR – – + + +*

RNEXEC ? +** + +** +**

CONAC + –* – – –

ESTAD + +* + + +*

PADM + + +** +** +**

BIG4 + +* + +** +

HONADM – +* – – +

HONNAUD – +** – + +

CGS + +** +** + +**

SECFIN + +* – – +

Variáveis de controlo

ROE ? + +

END – –** –

PSI20 + + +

DIM ? +** –

MODMON ? –** –*

ANO09 ? +** +**

ANO08 ? +** +**

R2 ajustado 12,6% 54,6% 73,8% 88,2%

Fonte: Elaboração própria. Legenda: Conforme sinal previsto. Contrário ao sinal previsto.



relacionamento com os desempenhos de gover-

nance.

Quanto à variável ESTAD, que foi tida como

estatisticamente relevante em duas das regres-

sões, será considerada como confirmada pelo

estudo – mas com um nível de confirmação

mais reduzido – uma vez que apresenta indícios

de ser capaz de influenciar as empresas que são

participadas pelo Estado a cumprir mais Reco-

mendações.

Contrariamente, as variáveis INDEP e EXEC

confirmaram a sua significância estatística em

todas as regressões efectuadas. Já a REUN, a

RNEXEC, a PADM e a CGS foram confirma-

das em três dos quatro modelos utilizados, pelo

que pode igualmente tomar-se a sua validade. A

variável BIG4 foi confirmada estatisticamente a

99%, 95% e 90% em três das quatro regressões,

pelo que é possível considerá-la como confir-

mada pelo estudo.

No que respeita às variáveis de controlo, tam-

bém apenas é possível concluir que o

MODMON, o ANO09 e o ANO08 têm signifi-

cância estatística em todos os modelos analisa-

dos.

Em suma, uma análise global dos resultados

obtidos no estudo leva à confirmação das hipó-

teses 1b (composição do órgão de gestão), 1c

(quantidade de membros executivos), 1e

(número alargado de reuniões dos órgãos de

gestão), 2b (a proporção da remuneração dos

membros não executivos), 3b (participação do

Estado), 3c (menor separação entre gestão e

propriedade), 4a (Big 4 auditor externo) e 5a

(existência de uma comissão de governance).

Os testes efectuados às médias do grau de

cumprimento também permitem concluir sobre

outros aspectos relevantes. As cinco variáveis

relacionadas com a composição da administra-

ção das empresas cotadas em Portugal permi-

tem afirmar que as empresas com mais de 10

administradores, com mais de 20% independen-

tes, com menos de 50% executivos, em que

existe uma rotação da administração de pelo

menos dois membros ou em que o órgão de

gestão realize mais de 30 reuniões por ano,

apresentam maiores desempenhos de governan-

ce. Também as empresas cotadas que atribuem

aos seus administradores não executivos uma

remuneração que representa mais de 20% do

que ganham os membros executivos cumprem

mais as Recomendações. No que toca à audito-

ria externa e ao controlo interno do governo das

sociedades, de realçar também que quando uma

empresa é auditada por uma das Big 4 ou tem

um comité autónomo de governance, tendenci-

almente cumpre mais as regras recomendatórias

do regulador.

Adicionalmente, é de realçar que as empresas

que apresentam melhor desempenho de gover-

nance são caracterizadas por terem uma maior

participação do Estado no seu capital social.

Ademais, os seus auditores externos têm hono-

rários mais elevados (quando comparados com

as remunerações dos administradores) e são

contratados mais vezes para prestarem serviços

complementares aos de auditoria.

Por fim, mais três aspectos importantes, relacio-

nadas com as variáveis de controlo: as empresas

pertencentes ao PSI 20 ou com um activo supe-

rior a cinco biliões de euros, em média, cum-

prem mais as Recomendações do que as que

não satisfazem estes critérios. E as empresas

que se estruturam segundo o modelo latino/

clássico/monista são menos cumpridoras das

Recomendações do que as que adoptam o

modelo anglo-saxónico ou o dualista.


CONCLUSÕES

Neste estudo pretendeu-se conhecer os factores

que influenciam o grau de cumprimento das

Recomendações da CMVM sobre o governo

das sociedades cotadas em Portugal, tendo por

base a avaliação anual efectuada pelo regulador,

nos anos de 2007 a 2009.

A revisão de literatura conduziu a um leque de

hipóteses, baseadas em factores que indiciam

preponderância no âmbito do governo das soci-

edades, relacionados com cinco grandes aspec-

tos: composição do órgão de gestão, remunera-

ção dos administradores, estrutura accionista,

auditoria externa e comissão de governo das

sociedades e sector financeiro.

A metodologia seguida foi a aplicação de vários

modelos OLS e a realização de testes adicionais

(paramétricos e não paramétricos) de validação

dos resultados obtidos. Conseguiu-se obter evi-

dência estatística da influência de mais de meta-

de das variáveis sobre o grau de cumprimento

das Recomendações (utilizando um nível de

significância máximo de 5%, correspondendo a

um grau de confiança mínimo de 95%).

Em concreto, os resultados deste estudo levam

a concluir pela confirmação das hipóteses rela-

cionadas com:

1. A independência dos administradores:

quanto mais independentes existirem,

maior é o cumprimento das Recomenda-

ções.

2. O peso dos membros executivos na admi-

nistração: o cumprimento aumenta quan-

do existem menos administradores exe-

cutivos.

3. O número de reuniões anuais realizadas

pelo órgão de gestão: quanto mais reuni-

ões houver, tendencialmente existe um

melhor desempenho de governance.

4. A remuneração dos administradores não

executivos: um maior peso da remunera-

ção dos membros não executivos face à

remuneração dos executivos, levam a um

maior grau de cumprimento das Reco-

mendações.

5. A participação do Estado: quando o Esta-

do tem uma participação no capital social

da empresa, o cumprimento das normas

recomendatórias da CMVM é maior.

6. A participação dos administradores no

capital da empresa: quanto maior for,

mais são cumpridas as Recomendações.

7. A auditoria externa: se for levada a cabo

por uma das multinacionais de auditoria,

a empresa apresenta um grau de cumpri-

mento mais elevado.

8. O controlo das práticas de governance:

quando existe, mediante a criação de uma

comissão/comité específico para o efeito,

confirmou-se que tendencialmente são

cumpridas mais Recomendações.

De referir, contudo, que os resultados encontra-

dos neste estudo podem estar condicionados por

algumas limitações, nomeadamente o tamanho

da amostra (132 observações), o horizonte tem-

poral limitado a três anos (de 2007 a 2009) e o

seu âmbito abranger apenas as empresas cota-

das, muito embora outros estudos utilizem

amostras idênticas.

Os objectivos propostos inicialmente foram

alcançados, tendo este trabalho contribuído para

um enriquecimento de conhecimentos e para

acrescentar algum valor aos vastos estudos

existentes na área do governo das sociedades,

em particular em Portugal.



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1. INTRODUÇÃO

O fenómeno da globalização, de acordo com o

World Economic Outlook (1997) of the Interna-

cional Monetary Found (FMI), é descrito como

a crescente interdependência económica dos

países no âmbito mundial, mediante um cres-

cente volume e uma variedade de transações de

bens, serviços e fluxos de capitais através das

fronteiras e da mais ampla difusão de tecnolo-

gias. Este fenómeno tem motivado grandes mu-

danças especialmente a nível social, económico

e cultural. [Neves (2006)]

De acordo com Neves (2011), a partir dos anos

90 observou-se o surgimento de diversas crises

de carácter económico-financeiro, cuja génese

provavelmente não assenta em questões inter-

nas dos países em causa, constatou-se que as

economias podem ser vulneráveis e suscetíveis

aos choques externos e desta forma são permeá-

veis ao contágio.

Assim, é espectável que entre os países haja

influência económico-financeira com diferentes

impactos, especialmente no mercado de capi-

tais. O que poderá afetar a sua capacidade de

promover o desenvolvimento económico e soci-

al, impossibilitar os investidores de canalizarem

as suas poupanças para o investimento produti-

vo e ou redistribuição do risco [Stutely (1996)].

Este estudo tem como objetivo analisar e avali-

ar a influência de um conjunto de indicadores

económicos sobre o comportamento do Portu-

guese Stock Index (PSI 20) e apurar se existe

uma capacidade diferenciada de influenciar o

PSI 20 face à nacionalidade dos respetivos indi-

cadores económicos.

No presente estudo são analisados três indica-

dores económicos: índice de produção industri-

al, taxa harmonizada de desemprego e índice de

preços do consumidor. Estes indicadores serão

alvo de análise tendo em conta a sua nacionali-

dade. Neste contexto será tida em consideração,

a atividade económica e a inflação dos Estados

Unidos, da Alemanha e de Portugal. O indica-

dor financeiro em análise é o PSI 20, índice de

referência da Euronext Lisbon.

Através da análise da relação entre determina-

dos fatores económicos e o comportamento do

mercado bolsista de ações português (PSI 20),

procura-se, com o presente estudo, fornecer

uma contribuição válida para a questão especí-

fica da relevância da atividade económica como

determinante do comportamento do índice do

mercado de ações.

ANÁLISE DA INFLUÊNCIA DOS INDICADORES ECONÓMICOS

NACIONAIS E INTERNACIONAIS NO PSI 20*

TIAGO SIMENTA

** E ANDREIA DIONÍSIO***

* Artigo baseado na dissertação de Mestrado em Gestão na Universidade de Évora.

** Mestre em Gestão pela Universidade de Évora.

*** Professora Assistente da Universidade de Évora, CEFAGE-UE e Departamento de Gestão.


Este artigo está estruturado da seguinte forma:

na Secção 2 é apresentada a revisão da literatu-

ra que suporta bibliograficamente este estudo.

Na Secção 3 é descrita a metodologia do estu-

do. A Secção 4 apresenta os dados e resultados

empíricos e por fim, na Secção 5 são efetuadas

as devidas conclusões. Face aos resultados apu-

rados no presente estudo, constata-se que os

indicadores económicos nacionais não exercem

uma influência estatisticamente significativa

sobre as cotações do PSI 20, observando-se que

apenas alguns dos indicadores económicos in-

ternacionais analisados influenciam significati-

vamente aquele índice.

2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA

O mercado de capitais é a praça onde se nego-

ceiam os títulos (ações) representativos do capi-

tal de uma empresa/sociedade. As ações são

negociadas diariamente por investidores e o seu

preço resulta do equilíbrio entre a oferta e a

procura. Assim, quanto maior for o interesse

dos investidores maior é a probabilidade do

valor da ação subir e, quanto menor for esse

interesse maior é a probabilidade do valor da

ação descer. [Viana (2009)]

Segundo Bekaert et al (1995) o desenvolvimen-

to do mercado financeiro contribuiu de forma

significativa para facultar recursos financeiros

ao sector produtivo da economia a nível mundi-

al.

Binswanger (1999), refere que, a partir dos anos

oitenta existiu uma alteração na forma como

ocorre a influência dos indicadores macroeco-

nómicos sobre os mercados de capitais. Tal fac-

to também é expresso nos estudos sobre as cri-

ses financeiras, as quais até aos anos 80 eram

consideradas acontecimentos isolados, da res-

ponsabilidade da política interna de cada país,

motivo pelo qual não se equacionava a hipótese

de contágio entre mercados financeiros de dife-

rentes países. Contudo, a partir dos anos 90

com o surgimento de diversas crises económico

-financeiras: México (1994-1995), Ásia (1997-

1998), Rússia (1998), Brasil (1999), Argentina

(2001-2002), o paradoxo foi alterado. Uma vez

que as crises não se circunscreviam às frontei-

ras internas dos países mas, por efeito dominó,

espalhavam-se rapidamente por todo o mundo,

constatou-se que as economias podem ser vul-

neráveis e suscetíveis aos choques externos e

desta forma são permeáveis ao contágio. [Neves

(2011)]

A investigação sobre modelos capazes de expli-

car a evolução dos preços e das taxas de rendi-

bilidade dos ativos transacionados no mercado

bolsista, tem dado origem a muitos estudos em-

píricos. Com o desenvolvimento tecnológico e

o consequente desenvolvimento dos mercados

financeiros, académicos e investidores, tem-se

procurado desenvolver modelos capazes de ex-

plicar a evolução dos preços e das taxas de ren-

dibilidade dos ativos neles transacionados para

desta forma tentar antever a sua evolução bol-

sista. [Curto et al. (2003)]

Uma das primeiras tentativas para descrever o

comportamento dos preços dos ativos financei-

ros remonta ao início do século passado com o

estudo do passeio aleatório de Bachelier (1900).

Mas a pouca importância atribuída ao referido

trabalho contribuiu para que o modelo do pas-

seio aleatório tivesse sido descoberto de forma

independente por Osborne em 1959.

De acordo com a teoria do passeio aleatório, as

variações no logaritmo do preço entre transa-

ções sucessivas de uma ação, que constituem as

taxas de rendibilidade compostas continuamen-

te, são variáveis aleatórias independentes e

identicamente distribuídas (i.i.d.). [Fama

(1965)]

ANÁLISE DA INFLUÊNCIA DOS INDICADORES ECONÓMICOS NACIONAIS E INTERNACIONAIS NO PSI 20 : 89


O estudo das variáveis suscetíveis de explicar

os preços das ações da empresa no mercado de

capitais, efetuado por Gallizo et al. (2006), re-

vela-se de extrema importância para os admi-

nistradores das empresas cotadas nesse mesmo

mercado de capitais, e também, para os analis-

tas financeiros que podem utilizar esta informa-

ção para orientar os seus investimentos no refe-

rido mercado. Face à literatura existente pode-

mos afirmar que o preço das ações de uma em-

presa/sociedade pode ser influenciado por uma

série de variáveis. Estas podem ser agrupadas

em quatro grandes grupos: as específicas à em-

presa, as sectoriais, as relativas ao funciona-

mento do mercado de capitais e as macroeconó-

micas. [Saias et al. (1998)]

De acordo com vários autores nomeadamente,

Matos (2007), o ciclo de mercado e o ciclo eco-

nómico estão correlacionados, assim o cresci-

mento económico induz uma valorização bol-

sista justificando a correlação positiva entre o

PIB e a ações.

Jiranyakul (2009) analisa as relações entre o

mercado de ações e as variáveis macroeconómi-

cas na Tailândia. Sendo de destacar o facto de

as variáveis estarem cointegradas, o que revela

existir uma relação de longo prazo entre o índi-

ce do mercado de ações e as variáveis macroe-

conómicas. Os testes de causalidade demons-

tram relações bidireccionais de causa entre o

retorno do mercado de ações e a taxa de cresci-

mento a curto e a longo prazo.

Cauchie, et al. (2003) também demonstrou que

os indicadores macroeconómicos influenciam a

rendibilidade das ações do mercado Suíço, ra-

zão pela qual, no seu estudo classificou o referi-

do mercado de internacionalmente integrado

mas imperfeito.

Outros estudos defendem que a variação das

taxas de rendibilidade das acções poderia ser

explicada, em parte, pelos valores esperados de

algumas variáveis económicas. [Fama (1981),

Geske et al.(1983), James et al. (1985), Asprem

(1989), Fama (1990), Schwert (1990), Choi et

al. (1999), Binswanger (2000, 2001)]

No âmbito da relação anteriormente referida,

existem estudos empíricos que, por sua vez,

defendem a influência dos ativos bolsistas sobre

as variáveis macroeconómicas, em especial as

que caracterizam o crescimento económico.

Asprem (1989) refere que quando se assume a

eficiência dos mercados, são as expectativas

dos investidores acerca dos valores futuros das

variáveis representativas da atividade económi-

ca real que deverão influenciar o comportamen-

to dos preços das ações. Por conseguinte os pre-

ços das ações deverão constituir um informador

ou indicador sobre a atividade económica real

futura. [Binswanger (2000)]

O presente estudo foca-se na influência das va-

riáveis macroeconómicas (índice de produção

industrial, taxa harmonizada de desemprego e

índice de preços do consumidor) sobre o PSI

20, pelo que, os acontecimentos económicos

espelhados através dos respetivos indicadores

económicos são vitais para investidores, finan-

ceiros, banqueiros, e políticos. A sua correta

interpretação permite maximizar o rendimento

de um investimento, analisar empresas e produ-

tos, determinar o momento para efetuar um in-

vestimento, obter uma melhor compreensão

económica do mercado interno e externo e as-

sim efetuar um juízo fácil acerca da política

económica de um governo. [Stutely (1996)]

O estudo realizado por Gisbert e Inchausti

(1997) ao mercado Bolsista Espanhol, conside-

ra que algumas variáveis macroeconómicas

presentes na análise fundamental, como a cota-

ção da peseta e a inflação, se apresentam signi-

ficativas na explicação dos preços das ações das


empresas no mercado de capitais.

Chopin e Zhong (2001) aplicaram o modelo

VECM (vector error correction model) às se-

guintes variáveis: índice S&P 500, índice de

preços no consumidor, índice de produção in-

dustrial, taxa de juro sem risco, massa monetá-

ria e défice do banco federal. No estudo em

causa concluíram também que a relação negati-

va não é causal, pois a relação negativa entre a

atividade económica real e a inflação induz a

relação positiva entre as taxas de rendibilidade

das ações e a atividade económica real.

Geske e Roll (1983) concluíram que a correla-

ção negativa entre as taxas de rendibilidade das

ações e a inflação tem como causa as variações

na atividade económica real que irão provocar

variações na taxa de crescimento da oferta de

moeda que, por sua vez, influencia a inflação

esperada.

Asprem (1989) encontrou também uma relação

negativa entre as taxas de rendibilidade dos ín-

dices bolsistas de vários países europeus e a

inflação esperada e não esperada, realçando

países como a Dinamarca, Finlândia, Alema-

nha, Holanda e Noruega como os países que

obtiveram os resultados mais significativos.

No estudo que procurou relacionar o comporta-

mento dos índices bolsistas de alguns países

europeus com o emprego, Asprem (1989) cons-

tatou a existência de uma relação negativa entre

estas variáveis. Uma das possíveis explicações

referidas pelo autor reside no gap, ou seja, no

facto de o investidor esperar que o emprego

aumente apenas nos últimos momentos de um

período de alta quando já são esperados declí-

nios dos ganhos para a maioria das empresas/

sociedades.

Geske e Roll (1983) analisaram a relação entre

as taxas de rendibilidade das ações e a taxa de

desemprego. No seu estudo concluíram que as

taxas de rendibilidade das ações induzem a va-

riação das taxas de desemprego, apresentando

uma correlação negativa e estatisticamente

significativa.

Segundo Pesaran et al. (1995) o mercado de

ações é bastante influenciado por ciclos econó-

micos, existindo uma ligação forte à atividade

industrial, especialmente a médio prazo.

Por outro lado, Domian e Louton (1997) encon-

traram evidência empírica de preditabilidade

assimétrica das taxas de crescimento do índice

de produção industrial através das taxas de ren-

dibilidade das ações. Taxas de rendibilidade de

ações negativas eram seguidas de fortes quedas

nas taxas de crescimento do índice de produção

industrial.

Destacam-se também outros autores por consi-

derarem objetivamente que são as taxas de ren-

dibilidade que lideram o comportamento da

atividade económica real, medida pelas taxas de

crescimento futuras do PIB ou do índice de pro-

dução industrial. [Fama (1981, 1990), Asprem

(1989), Choi et al. (1999), Binswanger (2000,

2001)]

Contrariamente aos estudos empíricos, anterior-

mente referenciados, que defendem a relação

entre a influência recíproca dos indicadores ma-

croeconómicos e o retorno bolsista, foram con-

sultados os estudos de McQueen e Roley

(1993) e Pesaran e Timmermann (1995), que

evidenciam a não existência de relação entre as

variáveis macroeconómicas e os títulos cotados

em mercado.

Considerando a existência de diferentes ciclos

económicos, McQueen e Roley (1993) analisa-

ram os possíveis efeitos da divulgação de infor-

mação, que retrata o comportamento macroeco-

nómico, sobre a evolução dos preços das ações



do S&P 500. As conclusões alcançadas revelam

que as informações divulgadas e não antecipa-

das pelos investidores, sobre fatores da ativida-

de económica real, tinham pouco efeito sobre as

taxas de rendibilidade das ações e além disso, o

sinal da correlação dependia do ciclo económi-

co vigente.

Segundo Binswanger (1999) no período entre

1940 e 1960 o retorno das ações tinha influên-

cia na atividade económica, conforme o susten-

tado pelo estudo de Fama (1990), tendo por

base o periodo entre 1950 e 1980. Contudo, a

partir de 1980 a referida correlação deixou de

estar sustentada e o retorno das ações aparente-

mente deixou de influenciar a atividade econó-

mica real. Binswanger (1999) aponta o surgi-

mento de persistentes bolhas especulativas co-

mo a causa do término da referida correlação.

Por sua vez, Pesaran e Timmermann (1995) no

seu estudo concluíram que a inflação não apre-

sentava significância estatística para a maioria

dos períodos analisados e, face aos critérios de

informação enunciados, este fator dificilmente

seria escolhido para integrar um modelo de pre-

dição.

O estudo de Kwon e Shin (1999) que se debru-

çou sobre as variáveis macroeconómicas e os

ativos no mercado Coreano, verificaram que as

referidas eram cointegradas mas rejeitaram a

validade do índice bolsistas antecipar as variá-

veis económicas.

3.METODOLOGIA

Os principais métodos estatísticos e economé-

tricos que estiveram na base da presente investi-

gação são: a estacionariedade, modelos VAR

(vector autoregressive) e a causalidade de

Granger.

3.1 Estacionariedade

O método utilizado inicialmente consiste no

estudo da estacionaridade da série, segundo o

qual se pode afirmar que um processo estocásti-

co é estacionário se:

a) O valor esperado em qualquer momento

não depender desse preciso momento;

b) A variância dos seus valores, indepen-

dentemente do período em causa, for

constante e finita;

c) A co-variância entre diferentes observa-

ções depender do intervalo entre essas

observações mas não do período em

causa.

Um dos testes mais populares, presentes na lite-

ratura, é o teste Augmented Dickey-Fuller

(ADF). Neste teste a hipótese nula indica que a

série tem raiz unitária ou não estacionaridade.

H0 : ρ = 0, existe raiz unitária, a série é não

estacionária;

H1 : ρ < 0, a série é estacionária.

O teste ADF é expresso pela seguinte equação:

,onde (1)

A rejeição da hipótese nula indica que a série

temporal é estacionária. Contudo a presença de

valores atípicos prejudica a validade do teste,

sendo possível que o teste ADF indique que

uma série é estacionária sem que na realidade o

seja. [Nusair (2003)]

O teste KPSS (Kwiatkowski, Phillips, Schmidt,

and Shin), tem como finalidade confirmar os

resultados expressos no teste ADF. Segundo,

Nusair (2003) e Grôppo (2005), a presença de

valores atípicos prejudica o poder do teste, não

1

1

11

p

i

titt yytY

p

ij

ji

1


interferindo no seu tamanho.

A estatística do teste KPSS é baseada nos resí-

duos da seguinte regressão:

(2)

onde Y t é a variável endógena; t é o regressor

exógeno ótimo (constante ou constante e ten-

dência) e µt é o resíduo.

No teste KPSS, ao contrário do teste ADF, a

hipótese nula indica que a série é estacionária.

H0 : ρ < 0, a série é estacionária;

H1 : ρ = 0, existe raiz unitária, a série é não

estacionária.

A não estacionariedade de algumas séries tem-

porais, também denominada série de raiz unitá-

ria, tem como característica a presença de uma

forte auto correlação residual, a qual irá provo-

car um viés no desvio-padrão dos parâmetros

estimados na regressão, o que produzirá uma

pressão nos testes estatísticos R2, F e t, invali-

dando as inferências estimadas e ocasionando

regressões espúrias. [Greene (2003)]

3.2 Modelo de vetores autorregressivos

(VAR)

O modelo VAR (vector autoregressive) é um

modelo linear relativamente fácil de estimar, no

qual não é necessário impor uma estrutura ou

modelo macroeconómico.

Sims (1980) desenvolveu o modelo dos vetores

auto regressivos devido à inexistência de um

modelo capaz de avaliar, de um modo geral, as

relações existentes entre todas as variáveis sem

predefinir as relações e nem distinguir as variá-

veis exógenas e endógenas.

Segundo Chew (1999), este modelo tem em

consideração as variáveis envolvidas no sistema

e a vantagem de não necessitar que o utilizador

faça hipóteses explícitas sobre as correlações e

dinâmicas dos fatores, porque quando se efetua

uma simulação, os modelos são capazes de se-

guir o histórico dos movimentos.

O modelo VAR examina relações lineares entre

cada variável e os seus valores desfasados, bem

como das variáveis restantes. Este modelo per-

mite ainda avaliar o impacto dinâmico das per-

turbações aleatórias (“choques”) sobre o siste-

ma de variáveis, o que o torna particularmente

útil e eficiente na previsão do comportamento

futuro de séries inter-relacionadas. [Caiado

(2002)]

A estimação do melhor modelo VAR consiste

na escolha do número de desfasamentos mais

adequado. Segundo Cruz et al. (2008), a esco-

lha do número apropriado de desfasamentos a

ser utilizado nas regressões é um aspeto rele-

vante nas análises, pois permite eliminar a auto-

correlação dos resíduos.

Quando se trabalha com modelos de equações

simultâneas ou estruturais há a necessidade de

se predefinir que variáveis são endógenas ou

exógenas, devendo esta predefinição ser feita ao

acaso ou por conhecimento prévio.

Harris (1995), definiu que em “um vetor Xt

com n variáveis endógenas potenciais, é possí-

vel especificar o seguinte processo gerador e

modelar Xt como um vetor autorregressivo

(VAR) sem restrição envolvendo k desfasamen-

tos de Xt”.

Ou seja:

(3)

Sendo que Xt é vetor das variáveis em estudo,

A0 é a matriz de interceptos, Ai com i=1,2,..p

são matrizes com os termos das equações, et são


't t tY X

'X

p

t 0 i t-i t

i=1

x =A +A x +ε


os erros não correlacionados, com média zero e

variância constante, ou seja, et é um vetor de

choques não esperados nas variáveis em estudo.

Na construção do modelo VAR é importante a

identificação do número de desfasamentos a

serem incluídos no modelo. Os critérios AIC e

BIC podem ser bastante úteis nesta tarefa.

3.3 Causalidade de Granger

A causalidade de Granger (1969) ocorre quando

uma variável X tem influência sobre uma variá-

vel Y. Se as observações passadas de X contri-

buem para explicar a evolução do processo es-

tocástico de Y dizemos que X Granger-causa Y.

Ou seja:

(4)

(5)

representa os resíduos não correlacionados.

O quociente de verossimihança é a medida esta-

tística utilizada para medir a dependência linear

entre X e Y.

No teste de causalidade é possível obter um dos

quatro resultados seguintes: X causa Y; Y causa

X; bi-causal X Y e X independente de Y.

Caso o estudo empírico se foque em mais do

que duas variáveis efetua-se o teste da exoge-

neidade em bloco.

Para efetuar a análise estatística do estudo foi

utilizado o software econométrico E-views 6,

devidamente licenciado para a Universidade de

Évora.

Para além dos métodos apresentados, são tam-

bém estimadas equações de regressão através

do método dos mínimos quadrados. Em todo o

caso os pressupostos de Gauss-Markov são alvo

de teste, nomeadamente a ausência de autocor-

relação dos resíduos (teste LM), a homocedasti-

cidade (teste de White) e a normalidade dos

resíduos (teste de Jarque-Bera).

4. DADOS E RESULTADOS

4.1 O PSI-20

A série financeira do PSI 20 foi facultada pela

Euronext Lisbon e compreende os meses de

Dezembro de 1992 e Fevereiro de 2011. Numa

primeira fase houve a necessidade de transfor-

mar a periodicidade diária em mensal, para tal,

de acordo com os procedimentos geralmente

aceites considerou-se a cotação do último dia

do mês, como a representativa do mês. Segui-

damente apurou-se a taxa do PSI-20 (Δ PSI-

20), de acordo com a seguinte expressão mate-

mática:

Δ PSI-20t = ln PSI-20 t − ln PSI-20 t−1

(6)

4.2 Os indicadores económicos

No presente estudo são retratados três indicado-

res económicos, dois que caracterizam o nível

da atividade económica: o índice de produção

industrial e a taxa harmonizada de desemprego;

e um que reflete os preços dos bens e serviços:

o índice dos preços do consumidor. Os indica-

dores económicos retratados são referentes aos

seguintes países: Estados Unidos da América;

Alemanha e Portugal.

O índice de produção industrial (IPI), obtido no

site oficial da OCDE, retrata o período compre-

endido entre os meses de Dezembro de 1992 e

Fevereiro de 2011. A sucessão IPI foi alvo de

tratamento, com vista a obter-se a taxa de cres-

cimento da produção industrial (ΔI PSI-20), a

qual se obtém através da seguinte expressão:

1 1 1 1t i t t tX a Y b X e

1 1 1 2t i t t tY c Y d X e

1te


Δ IPI t = ln IPI t − ln IP t−1

(7)

A taxa harmonizada de desemprego (THD),

obtida no site oficial da OCDE, retrata o perío-

do compreendido entre os meses de Dezembro

de 1992 e Fevereiro de 2011. Considerando a

taxa harmonizada de desemprego para o mês t

(T HDt), e tendo sido verificado que esta suces-

são cronológica apresentava sinais de não esta-

cionariedade, foram calculadas as diferenças

dos logaritmos, com vista a calcular a sucessão

referente às primeiras diferenças:

ΔTHD t = lnTHD t − ln THD t−1

(8)

O índice de Preços do Consumidor (IPC), obti-

do no site oficial da OCDE, e retrata o período

compreendido entre os meses de Dezembro de

1992 e Fevereiro de 2011. O cálculo mensal da

taxa de crescimento do IPC é determinado pela

diferença dos logaritmos do índice de preços no

consumidor, e traduz-se pela seguinte equação:

ΔIPC t = lnIPC t − lnIPC t−1

(9)

No referido site oficial da OCDE encontra-se

informação detalhada sobre a forma como os

indicadores económicos foram calculados1.

4.3 Resultados Empiricos

Em seguida é feita a apresentação e descrição

da análise após o tratamento dos dados e com o

apoio do software estatístico E-views 6, são

apresentados os resultados do estudo.

De modo a avaliar a existência de raízes unitá-

rias, foram aplicados os testes ADF e KPSS às

sucessões cronológicas em estudo.


1- Os referidos dados foram obtidos numa base de dados oficial da OCDE, disponibilizados no seguinte endereço electrónico: http://stats.oecd.org/Index.aspx.

** 1% de significância, * 5% de significância

∆PSI20 ∆IPC_PT ∆IPI_PT ∆THD_PT

ADF -12,355** -16,259** -2,823* -3,185*

KPSS 0,2209 0,3700 0,6093 0,2079

De acordo com os resultados obtidos e apresen-

tados na tabela 1, verifica-se que todas as suces-

sões cronológicas portuguesas são estacioná-

rias, ou seja, integradas de ordem zero.

As Tabelas 2 e 3 apresentam os resultados para

os dados provenientes da Alemanha e dos EUA,

respectivamente.


∆IPC_GER ∆IPI_GER ∆THD_GER

ADF -5,938** -3,401* -4,014*

KPSS 0,040 0,2355 0,4610

Tabela 1: Resultados dos testes de raízes unitár ias ADF e KPSS à taxa de rendibilidade do índice

PSI 20 e às taxas de variação mensais do IPC, IPI e THD portuguesas.

Tabela 2: Resultados dos testes de raízes unitár ias ADF e KPSS às taxas de var iação mensais

do IPC, IPI e THD alemãs.


Todas as sucessões cronológicas em estudo

aparentam ser estacionárias e os resultados dos

testes ADF e KPSS são coincidentes em termos

interpretativos. Os resultados obtidos permitem

a aplicação de modelos VAR, testes de causali-

dade à Granger e estimação de modelos de re-

gressão linear. Conclui-se que é possível a utili-

zação de modelos de regressão e modelos VAR,

sem correr o risco de se estimarem regressões

espúrias.

Com vista a avaliar as eventuais relações de

causalidade entre as taxas de rendibilidade

mensais do PSI 20 e as taxas de variação dos

indicadores em estudo, utilizou-se o teste de

causalidade à Granger.

Os resultados são reportados na Tabela 4.


∆IPC_GER ∆IPI_GER ∆THD_GER

ADF -9,575** -3,504* -4,919*

KPSS 0,053 0,4093 0,4551

Tabela 4: Resultados dos testes de causalidade de Granger aplicado às var iações dos indicadores

económicos de Portugal com as taxas de rendibilidade do PSI 20. Foram tidos em conta 2 lags

(AIC e BIC).

Portugal

Testes de causalidade à Granger

Hipótese nula: Obs F-Statistic p-value

∆IPC_PT does not Granger Cause ∆PSI 216 0.10114 0.9039

∆PSI does not Granger Cause ∆IPC_PT 0.07483 0.9279

∆IPI_PT does not Granger Cause ∆PSI 216 0.84429 0.4313

∆PSI does not Granger Cause ∆IPI_PT 0.61713 0.5405

∆THD_PT does not Granger Cause ∆PSI 216 1.31884 0.2696

∆PSI does not Granger Cause ∆THD_PT 4.02850 0.0192

De acordo com e informação obtida, nenhum

indicador português tem a capacidade de influ-

enciar as taxas de rendibilidade do PSI 20.

Aliás, os resultados apontam para uma influên-

cia do PSI 20 sobre a variação da taxa harmoni-

zada de desemprego (significante a 5%). Tal

facto poderá indicar que o mercado de acções

antecipa a economia nacional e parece exercer

influência sobre o desemprego.

Tabela 3: Resultados dos testes de raízes unitár ias ADF e KPSS às taxas de var iação mensais

do IPC, IPI e THD dos Estados Unidos da América.


Os resultados obtidos apontam para um relação

estatisticamente significativa entre as taxas de

rendibilidade do PSI 20 e a variação do índice

de produção industrial da Alemanha. Os referi-

dos resultados são de certa forma esperados

dada a forte dependência do mercado nacional

ao crescimento do mercado alemão. Tal facto

pode ainda ser explicado pelo peso que o mer-

cado alemão tem nas exportações nacionais o

que poderá influenciar o valor das empresas

portuguesas e consequentemente a sua respecti-

va cotação e taxas de rendibilidade.


Os resultados obtidos apontam para o facto de a

variação do índice de produção industrial e a

variação da taxa harmonizada de desemprego

dos EUA influenciarem as taxas de rendibilida-

de do PSI 20. De referir que os resultados apon-

tam ainda para uma possível influência do PSI

20 sobre os indicadores norte-americanos, o que

não parece ser plausível do ponto de vista

económico-financeiro. Neste sentido há que

interpretar cuidadosamente os resultados obti-

dos, de modo a evitar conclusões pouco válidas

do ponto de vista económico.

Com vista a estimar de modo integrado a

interdependência entre o PSI 20 e os indicado-

res económicos, estimaram-se modelos VAR

(tabelas apresentadas em anexo) que são co-

mentados de seguida, de forma resumida (os

Tabela 5: Resultados dos testes de causalidade de Granger aplicado aos indicadores económicos

de Alemanha com o PSI 20. Foram tidos em conta 2 lags (AIC e BIC).

Alemanha

Teste de Causalidade à Granger


∆IPC_GER does not Granger Cause ∆PSI 216 1.28701 0.2783

∆PSI does not Granger Cause ∆IPC_GER 1.72426 0.1808

∆IPI_GER does not Granger Cause ∆PSI 216 3.09049 0.0475

∆PSI does not Granger Cause∆IPI_GER 2.07002 0.1287

∆THD_GER does not Granger Cause ∆PSI 216 0.57837 0.5617

∆PSI does not Granger Cause ∆THD_GER 0.44689 0.6402

Tabela 6: Resultados do teste de Causalidade de Granger aplicado aos indicadores económicos

dos Estados Unidos da América com o PSI 20.

Estados Unidos da América

Teste de causalidade à Granger


∆IPC_USA does not Granger Cause ∆PSI 216 0.93232 0.3953

∆PSI does not Granger Cause ∆IPC_USA 3.47771 0.0327

∆IPI_USA does not Granger Cause ∆PSI 216 6.46013 0.0019

∆PSI does not Granger Cause ∆IPI_USA 8.52346 0.0003

∆THD_USA does not Granger Cause ∆PSI 216 3.83993 0.0230

∆PSI does not Granger Cause ∆THD_USA 6.72650 0.0015


modelos globais são apresentados em anexo).

Relativamente aos indicadores económicos por-

tugueses, verifica-se que as taxas de rendibili-

dade do PSI 20 não sofrem influência direta

(até 4 lags) de nenhum dos indicadores em estu-

do (para além de evidência de autocorrelação).

Por outro lado, parece existir evidência empíri-

ca que há interdependência entre os próprios

indicadores económicos, mais concretamente

sobre as respetivas taxas de variação. De salien-

tar a variação da taxa harmonizada do desem-

prego que sofre influências negativas das taxas

de rendibilidade do índice PSI 20 e da variação

do índice de produção industrial. Foram realiza-

dos testes à autocorrelação dos resíduos, norma-

lidade dos resíduos e homecedasticidade e de

modo global os resultados apontam para a ob-

servância dos pressupostos de Gauss-Markov

(Anexo A).

O modelo VAR estimado com o PSI 20 e os

indicadores económicos da Alemanha revelam

uma relação entre a variação do índice de pro-

dução industrial alemão e as taxas de rendibili-

dade do PSI estatisticamente significativa. Tal

relação já havia sido obtida aquando dos testes

de causalidade à Granger. Verifica-se ainda a

existência de fenómenos de autocorrelação e

interdependência entre os indicadores económi-

cos alemães, resultado que é expectável do pon-

to de vista económico e financeiro. Os testes

econométricos apontam para a observância de

alguns pressupostos, nomeadamente ausência

de autocorrelação e normalidade dos resíduos

(Anexo B).

Por fim, o modelo VAR estimado entre o PSI

20 e os indicadores económicos dos EUA reve-

lam que as relações são relativamente parcas,

observando-se significância estatística entre a

variação do índice de produção industrial do

referido país e as taxas de rendibilidade do PSI

20. Naturalmente que são também registados

fenómenos de autocorrelação e interdependên-

cia estatística entre os indicadores económicos

daquele país. Os testes econométricos revelam

observância da ausência de autocorrelação dos

resíduos e normalidade dos mesmos (Anexo C).

Com vista a avaliar a dependência das taxas

de rendibilidade do PSI 20 face aos indicadores

económicos nacionais, alemães e norte-

americanos simultaneamente, foram estimados

vários modelos, com o método dos mínimos

quadrados, tendo os critérios AIC e BIC

apontados para o seguinte resultado vigente na

Tabela 7.

Tabela 7: Resultados do modelo de regressão linear .



Os resultados apontam para a significância esta-

tística de todas as variáveis incluídas no mode-

lo. Estas variáveis foram resultado do apura-

mento efetuado com os modelos VAR e dos

critérios AIC e BIC. De referenciar que as taxas

de rendibilidade do PSI exibem autocorrelação

a 1 lag e influência positiva da variação do índi-

ce de produção industrial norte-americano (com

1 e 2 lags). Já a variação do índice de produção

alemão apresenta influência negativa.

De referenciar ainda que este modelo foi alvo

de testes quanto aos pressupostos de Gauss-

Markov. Os resultados indicaram que os resí-

duos são normalmente distribuídos, homocedas-

ticos e não exibem autocorrelação. De referen-

ciar ainda que o modelo passou no testes de

correcta especificação (teste RESET).

5. CONCLUSÕES

O presente artigo efetua o estudo da relação

entre a variação das séries macroeconómica dos

Estados Unidos, da Alemanha e Portugal com a

série financeira representada pela taxa de

rendibilidade do PSI 20, e possibilita ainda ve-

rificar se existe interdependência económico-

financeira entre os Estados Unidos e Portugal

bem como a Alemanha e Portugal.

De acordo com os testes de causalidade à Gran-

ger obtidos a partir da relação entre a variação

dos indicadores macroeconómicos de Portugal e

a taxa de rendibilidade do PSI 20, pode consta-

tar-se que não existe relação de influência esta-

tisticamente significativa. Contudo, analisando

a relação inversa entre a taxa harmonizada do

PSI 20 e a variação da taxa harmonizada de

desemprego, constata-se existir significativa

capacidade de antecipação por parte das taxas

de rendibilidade do PSI 20.

No que respeita aos indicadores macroeconómi-

cos da Alemanha, observa-se que apenas a vari-

ação do índice de produção industrial da

Alemanha exerce influência sobre a taxa de

rendibilidade do PSI 20.

Relativamente aos Estados Unidos da América,

pode-se observar que a variação do índice de

produção industrial e a variação da taxa de de-

semprego influenciam a taxa de rendibilidade

do PSI (2 lags).

Por sua vez, os Estados Unidos, através da vari-

ação do índice de produção industrial e da vari-

ação da taxa harmonizada de desemprego, e a

Alemanha, por meio da variação do índice de

produção industrial, ambos têm capacidade para

influenciar a taxa de rendibilidade do PSI 20.

No que se refere à capacidade de influência ou

de antecipação da taxa de rendibilidade do PSI

20 sobre a variação da taxa harmonizada de

desemprego, verifica-se que a mesma está em

linha com a prestação positiva das empresas

uma vez que, a sua atividade em alta leva a que

seja necessário mais mão-de-obra para aumen-

tar a produtividade. O processo inverso é igual-

mente válido e também deve ser considerado.

Face aos resultados obtidos pode-se concluir

que existe interdependência entre o mercado

acionista português, mais concretamente a taxa

de rendibilidade do PSI 20, e os indicadores

económicos alemães e norte-americanos com

maior peso destes últimos. Assim, é possível

que o país com o maior PIB mundial tenha mai-

or capacidade de influenciar a economia global

por intermédio do contágio financeiro, indepen-

dentemente das afinidades não financeiras que

possam existir entre as nações.



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