estudo das anomalias de calendÁrio nos...

ESTUDO DAS ANOMALIAS DE CALENDÁRIO

NOS RETORNOS DO IBOVESPA NO PERÍODO

DE 1990 a 2012

GERALDO ALEMANDRO LEITE FILHO (UNIMONTES)

[email protected]

Andre Felipe Vieira Colares (UFMG)

[email protected]

O atual cenário econômico mundial, possibilita que pessoas físicas, hoje

denominadas investidores, possam ter ganhos financeiros apenas com

transações de compra e venda de ações. Seja em um mesmo país, seja de um

lado do globo para o outro. Dentro dessa perspectiva, torna-se importante

estudar mais a fundo as possibilidades de ganho apresentadas dentro deste

mercado. Denominadas anomalias, as oscilações anormais nos índices das

bolsas de valores, podem oferecer ganhos e perdas acima do normal aos seus

investidores. O presente artigo buscou então, analisar algumas das

anomalias de calendário e averiguar se procede a existência destas ou não

no índice IBOVESPA da Bolsa de Valores de São Paulo (BM&FBOVESPA), no

período de 1990 a 2012. Para isso, utilizou-se de pesquisa bibliográfica para

embasar as expectativas quanto à existência dos efeitos, e usou-se do banco

de dados com as variações do índice estudado, bem como de dois tipos de

testes para confirmar ou descartar a existência de tais variações anormais.

Apresentados ao final do artigo, os resultados apontam para a inexistência

dos efeitos à serem estudados.

Palavras-chaves: Bolsa de valores, Anomalias, IBOVESPA, Retornos médios

XXXIV ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO

Engenharia de Produção, Infraestrutura e Desenvolvimento Sustentável: a Agenda Brasil+10

Curitiba, PR, Brasil, 07 a 10 de outubro de 2014.

XXXVI ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO Engenharia de Produção, Infraestrutura e Desenvolvimento Sustentável: a Agenda Brasil+10


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1. Introdução

A Teoria de finanças, de forma pontual a teoria de finanças comportamentais, evidencia que o

efeito de comportamento agregado dos investidores provoca anomalias de mercado, variações

dos retornos de ativos financeiros que são inconsistentes com a teoria de eficiência do

mercado. Conforme Bruni e Famá (1998), as principais anomalias são as de calendário, que

são relacionadas às sazonalidades persistentes no preço das ações; anomalias fundamentais,

relacionadas ao valor da ação e anomalias técnicas, relacionadas às previsões futuras, que se

baseiam no comportamento passado.

Dentre as diversas anomalias estudadas, identifica-se o efeito dia-da-semana nos estudos de

French (1980), Lakonishok e Smid (1988), Keim (1983) no mercado americano; Kato (1990),

no mercado japonês e Lemgruber, Becker e Chaves (1988) e Da Costa Jr. (1990), no mercado

brasileiro. O efeito virada de mês foi examinado nos estudos de Leal e Sandoval (1994) e

Lakonishok e Smidt (1988). No efeito janeiro foi observado, primeiramente, por Wachtel

(1946); outro estudo no mercado americano foi feito por Keim (1983), e, no mercado japonês,

Kato (1990). Destacam-se também os estudos do efeito feriado nos Estados Unidos citados

em Fama (1991), além de Clare, Garrett e Jones (1997) para a Europa; Peña (1995), na

Espanha, e Bone e Ribeiro (2002), no Brasil, verificando também nesse estudo a existência do

efeito Brasília.

Conforme os estudos já realizados, há evidencias teóricas e empíricas da existência de

anomalias de calendário no mercado acionário nos diversos países. Diante dessas provas, o

presente artigo se propõe a responder o seguinte problema: Quais são os efeitos das anomalias

de calendário nos retornos do IBOVESPA no período de 1990 a 2012? Como objetivo geral

pretende-se verificar a existência das anomalias de calendário nos retornos do IBOVESPA,

verificando a existência do efeito janeiro ou mês do ano; o efeito mudança de mês; o efeito

Brasília; o efeito feriado; efeito eleição e efeito reação nos retornos do IBOVESPA.

Ressalta-se que as pesquisas nesta temática no Brasil são escassas e objeto de discussão para

vários estudiosos, contribuindo, dessa forma, para o enriquecimento da literatura. Além disso,



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a pesquisa teve por base apresentar estimativas para um período amostral mais extenso, se

comparada com estudos anteriores.

A pesquisa contribuiu para a discussão das anomalias no mercado de capitais brasileiro com a

análise dos retornos diários do Ibovespa, buscando evidências dos efeitos relacionados com

anomalias de calendário. Além disso, buscou-se também evidências de que os efeitos

persistem ao longo do tempo, por se tratar de uma amostra com intervalo de tempo extenso

(vinte e um anos), bem como se considerou os efeitos das anomalias sobre os ganhos em

investimentos das ações por meio das variações do retorno do Ibovespa.

O artigo se organiza da seguinte maneira: a seção 1, com a presente introdução; a seção 2

apresenta, o referencial teórico; a seção 3, explica a metodologia utilizada no estudo; a seção

4, aborda os resultados e discussão; a seção 5, trata das considerações finais e, por fim, a

seção 6 referências.

2. Referencial Teórico

Segundo Da Costa Jr (1990), o efeito mês do ano define-se pela existência de retornos

mensais de riscos diferentes ao longo dos meses do ano. Ainda, segundo o autor, a existência

desse efeito é em consequência dos retornos mensais de ativos de risco diferentes, ao longo

dos meses do ano. Vários estudos buscam explicar o porquê da existência do efeito janeiro,

tais como os de Stoll e Whaley (1983), Ogden (1990), Hensel e Ziemba(1995), Ligon (1997),

Haug e Hirschey (2006), Sum (2011), Silva e Lima (2007), Santos et al., (2007), Oliveira e

Silva (2012).

Outro efeito de calendário refere-se às eleições presidenciais. Alguns indicadores do mercado

financeiro podem afetar a popularidade de governantes e intenções de voto (Bernhard;

Leblang, 2001; Berry et al, 1996). Sendo assim, é de se esperar que atores do mercado

financeiro tenham preferências por candidatos que defendam propostas políticas que os

beneficiem. Quando candidatos do governo, favoráveis ao mercado, aparecem bem em

pesquisas de opinião, isso não deve gerar grandes oscilações nos indicadores financeiros. Tais



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indicadores devem se manter estáveis e positivos e provavelmente não se tornam tema para

uso político durante a campanha, a não ser para beneficiar o governo. Por outro lado, quando

há crescimento das intenções de voto em candidatos contrários ao mercado, isso aumenta a

incerteza de investidores e pode gerar instabilidade e queda nos indicadores financeiros. A

instabilidade dos indicadores financeiros, por sua vez, pode se tornar tema político a ser

explorado durante a campanha eleitoral e vir a impactar na disputa eleitoral (BERNHARD e

LEBLANG, 2001).

O efeito COPOM relaciona-se com as variações no IBOVESPA relacionados com a variação

da taxa básica de juros da economia, a Taxa SELIC. Segundo Costa (2009), em estudo

realizado com as variáveis do dólar, taxa Selic e investimento externo, confirmou-se via

regressão multivariada, que estes são capazes de explicar 95,53% da variação do Índice

Bovespa, sendo o dólar o mais expressivo e o investimento externo o menos expressivo.

Gartner (2012) ao estudar a oscilação de ações do setor financeiro, concluiu a existência de

retornos anormais após a divulgação da taxa Selic, uma vez que o preço das ações de mercado

não incorporam rapidamente às informações relativas à nova taxa Selic. No entanto, não foi

possível afirmar a direção do retorno anormal.

Dentre os comportamentos sazonais, o efeito feriado é caracterizado por patamares de

retornos de mercado diferenciados em dias de negociações próximos aos feriados. Em estudos

realizados por Lakonishok e Smidt (1988), estes perceberam no mercado norte-americano que

as taxas retornos médias, do índice Dow Jones Industrial Average (DJIA), em dias de

negociação pré-feriados é 23 vezes maior do que a média das taxas dos dias regulares.No

mercado brasileiro, Bone e Ribeiro (2002), analisaram os retornos médios de ações

componentes do portfólio do Ibovespa no período de 1996 a 1999, sendo os retornos das

ações tomadas individualmente. E concluíram que vésperas e dias seguintes a feriados

possuem retornos médios diferenciados para uma pequena minoria da amostra.

O efeito mudança de mês consiste em uma anomalia de calendário que analisa os retornos dos

índices da bolsa de valores, em que apontam sua valorização e desvalorização em

determinado período. Neste caso seria a variação que ocorre entre a mudança de mês.

Conforme Bruni e Famá (1998) a anomalia de calendário efeito Mudança de Mês está



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relacionada à sazonalidades persistentes nos preços das ações. Esses efeitos afetam

principalmente os retornos do final do mês, que geralmente são superiores ao do inicio do

mês.

O efeito Brasília refere-se a uma anomalia de calendário de dia de semana, sendo que nas

terças-feiras haveria uma variação diferenciada no retorno das ações brasileiras em função dos

resultados das reuniões da câmara de deputados federais e senadores da república às segundas

feiras, e pelo movimento parlamentar mais elevado neste dia, fazendo reflexos no mercado de

ações às terças-feiras. (BONE, RIBEIRO, 2002; CERETTA, COSTA JR., 2000).

3. Abordagem Metodológica

A presente pesquisa caracterizou-se como descritiva e teve como objetivo primordial a

descrição das características de determinada população ou fenômeno. Foram analisados dados

secundários, sendo a unidade de análise a Bolsa de Valores de São Paulo –

BM&FBOVESPA.

Ao se verificarem quais são os efeitos das anomalias de calendário nos retornos diários do

IBOVESPA no período de 1990 a 2012, o objeto de estudo foi o IBOVESPA. O universo do

trabalho abrangeu todos os retornos diários do IBOVESPA ao longo dos anos, e, como

amostra, usou-se os retornos diários compreendidos entre os dias 01 de janeiro de 1990 a 31

de outubro de 2012. A escolha deste período se deve a maioria dos estudos terem sidos nas

décadas de 70 e 80 e, posteriores, compreenderem intervalos curtos de tempo, além de ser um

período mais extenso e de maior estabilidade econômica. Os dados foram agrupados e

organizados por dia da semana, de segunda a sexta-feira, e foram calculados os retornos

diários. A fonte de coleta dessas informações foi a base de dados da Consultoria

Economática®, corrigidos pelo índice de inflação (IPCA) de 31 de outubro de 2012.

Utilizou-se a estatística descritiva para organizar e descrever os dados e testes de médias para

avaliar a existência das anomalias de calendário nos retornos do IBOVESPA no período

estudado, verificando se houve efeito janeiro ou mês do ano; o efeito mudança de mês; o

efeito Brasília; o efeito feriado; efeito eleição e efeito reação nos retornos do IBOVESPA. O



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software utilizado foi o SPSS. O quadro a seguir exemplifica a metodologia utilizada para

investigar a existência de cada anomalia nos retornos do IBOVESPA:

Anomalia Periodicidade dos dados Forma de análise dos dados Testes usados

Efeito janeiro ou mês do

ano

Retornos médios mensais

do IBOVESPA

Comparar médias dos meses de

Janeiro com os demais meses de cada

ano.

Mann-Witney e K-S

Efeito eleição Retornos diários do

IBOVESPA

Comparar os retornos diários antes e

depois das eleições presidenciais

Mann-Witney e K-S

Efeito reação Retornos diários do

IBOVESPA


depois das reuniões do COPOM

Mann-Witney e K-S

Efeito feriado Retornos diários do

IBOVESPA


depois dos feriados

Mann-Witney e K-S

Efeito mudança de mês Retornos diários do

IBOVESPA

Comparar os retornos dos últimos dias

do mês com os outros dias

Mann-Witney e K-S

Efeito Brasília Retornos diários do

IBOVESPA

Comparar os retornos das terças-feiras

com os retornos dos outros dias

Mann-Witney e K-S

Quadro 1 – Anomalias verificadas e forma de análise dos dados

Fonte: Dados da pesquisa – Ibovespa de 1990 a 2012.

4. Resultados e Discussão

Para se avaliar a existência do efeito Janeiro na Bovespa, foi calculada a média mensal de

retorno do Ibovespa. Através da análise dos retornos médios do índice IBOVESPA para cada

mês do ano. Por meio de análise descritiva, percebeu-se que os meses de janeiro possuíam

retornos médios bem próximos dos retornos do outros meses, em todos os anos, sem valores

com variações significativas de diferenças. Os resultados dos testes evidenciaram a não

existência do efeito janeiro no mercado acionário brasileiro, isso porque as medias dos

retornos de janeiro não foram superiores aos demais meses do ano, não possuindo diferenças

significativas, uma vez que no Mann-Whitney Test encontrou-se o p-value igual a 0,740 e no

Kolmogorov-Smirnov Test encontrou-se o p-value igual a 0,341. Ambos com p-value maior

que 5%. Tais resultados comprovam os estudos como o de Costa Jr. (1990), Silva e Lima

(2007) Santos et al (2007), Oliveira e Silva (2012), que também não encontraram evidências

do efeito janeiro no mercado acionário brasileiro.

Já o Efeito Copom pode considerado uma anomalia de calendário, pois as reuniões do Copom

são realizadas periodicamente, sempre em duas etapas, na terça e na quarta-feira. No primeiro



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dia, os chefes de departamentos do BC expõem as expectativas de cada área, no Brasil e lá

fora, e no dia seguinte, os diretores do banco discutem os rumos da política monetária e seu

impacto na inflação. Só aí decidem a conveniência de mexer na taxa SELIC em vigor, e o

anúncio é feito em seguida, sempre depois do fechamento do mercado. Ao analisar a

incidência do efeito Reunião do Copom, quando a taxa Selic diminui, no índice Ibovespa. Ao

usar o teste Mann-Whitney, foi encontrado p-value igual 0,220, enquanto que ao usar o teste

Kolmogorov-Smirnov de duas amostras, encontrou-se p-value igual 0,300. Estes testes

mostraram que as distribuições são estatisticamente iguais durante os períodos analisados.

Verificando a outra possibilidade do efeito Reunião ou Copom, quando a taxa Selic

aumentaao usar o teste Mann-Whitney, foi encontrado p-value igual 0,574, enquanto que ao

usar o Two-SampleKolmogorov-Smirnov Test, encontrou-se p-value igual 0,490. Estes testes

também mostraram que as distribuições são iguais durante os períodos. Os resultados obtidos

após os testes apontaram a inexistência do efeito Reunião COPOM no mercado acionário

brasileiro. Sendo assim, a divulgação da nova taxa Selic não foi imediata e completamente

incorporada no preço das ações do setor financeiro, mesmo que a divulgação da taxa Selic

consista em uma informação pública. Os resultados contrariam Gartner (2012) e Costa (2009)

ao apontarem influência do aumento ou diminuição da taxa Selic na oscilação do índice

Ibovespa. Uma vez que a divulgação não traz impacto no valor das ações, o evento não traz

oportunidades de ganhos e perdas “anormais” para os investidores, assim como apontado

pelos autores.

O efeito Eleições Presidenciais também tornou-se objeto de estudo, uma vez que, as eleições

presidenciais ocorrem de quatro em quatro anos e estas interferem direta e indiretamente no

mercado financeiro, principalmente indiretamente, por especulação dos agentes partícipes

deste mercado. Ao usar o teste Mann-Whitney, foi encontrado p-value igual 0,490, enquanto

que ao usar o Two-SampleKolmogorov-Smirnov Test, encontrou-se p-value igual 0,299. Os

testes mostraram que as distribuições são estatisticamente iguais durante os períodos

estudados. Para averiguar o efeito Eleições Presidenciais (nas situações em que a esquerda foi

eleita), ao usar o teste Mann-Whitney, foi encontrado p-value igual 0,307, enquanto que ao



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usar o Two-SampleKolmogorov-Smirnov Test, encontrou-se p-value igual 0,739. Estes testes

também mostraram que as distribuições são iguais durante os períodos analisados.

Dessa forma, quando analisado os dados das eleições de 1994, 1998, 2002 e 2006, a ideia

apresentada por Rennó e Spanakos (2006) é refutada, uma vez que, estes defendem que em

1998 já se fazia sentir a influência do mercado internacional e dos fluxos de capital

estrangeiro no debate eleitoral, quando o medo da desvalorização do Real, a mudança nas

taxas de juros e as repercussões da crise na Rússia ameaçavam a reeleição de Fernando

Henrique Cardoso. Os resultados contrariam o que Bernhard e Leblang (2001) e Berry et al,

(1996) apontaram, ou seja, não há uma tendência de a bolsa oscilar positivamente com a

ascensão da direita ou oscilar negativamente com a ascensão da esquerda, ou vice-versa.

O efeito feriado é considerado anomalia de calendário, por ser objeto de estudo em

negociações realizadas próximas aos feriados em que o Ibovespa não opera. Para o teste os

retornos do Ibovespa foram separados em dois grupos, sendo um grupo composto pelos dias

úteis que antecedem o feriado e o outro pelos dias seguintes. Os resultados dos testes

sugeriram que no mercado acionário brasileiro os retornos médios dos dias úteis

imediatamente anteriores aos feriados, bem como o dia seguinte, não possuem diferenças

significativas, uma vez que no Mann-Whitney Test encontrou-se o p-value igual a 0,877 e no

Kolmogorov-Smirnov Test encontrou-se o p-value igual a 0,741. Ambos com p-value maior

que 5%, valor critico considerado. Era de se esperar que houvesse efeito feriado nos retornos

do Ibovespa. Os resultados evidenciaram que não houve tal efeito. Contudo, estudos

demostraram que que a estrutura e regulamentação das Bolsas de Valores influenciam nos

retornos das negociações, sendo esse um dos motivos da existência do efeito feriado em

alguns mercados acionário (BONE, RIBEIRO, 2002). Diante de resultados com análise do

índice do Ibovespa assume a hipótese nula que nega a existência do efeito feriado no mercado

da Bovespa, de forma que confirma os estudos de Mussa e Trovão (2008).

Foi também efetuada a averiguação do Efeito Mudança de Mês nos retornos do Ibovespa. Os

retornos foram analisados de acordo com a média entre os quatro últimos dias do mês, e a

média entre os quatro primeiros dias do mês seguinte. Os dias foram agrupados em dois

grupos, sendo um denominado Fim de Mês e o outro Início de Mês. Conforme os testes



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estatísticos realizados, foi constatado que no mercado acionário brasileiro da Ibovespa os

retornos médios dos quatro últimos dias do fim do mês , tanto quanto os quatro primeiros dias

do mês seguinte, não obtiveram diferenças significativas, sendo que no teste Mann-Whitney

Test encontrou-se o p-value igual a 0,146 > 0,05 e no Kolmogorov-Smirnov Test encontrou-

se o p-value igual a 0,455 > 0,05. Portanto, não há diferenças significativas do Ibovespa antes

e depois da virada do mês. Os resultados apresentados pelos testes efetuados apontam

divergência aos estudos de Bruni e Famá (1998). Os autores afirmam que os retornos no final

do mês, são geralmente superiores os retornos do início do mês. Pode-se supor que a

localização das bolsas de valores pode influenciar nos resultados já encontrados, uma vez que

os estudos anteriores podem ter sidos efetuados em países em que o mercado acionário se

difere do Brasil. A cultura também pode estar influenciando em tais resultados, ao passo que

cada continente possui seus costumes e atitudes.

Verificou-se ainda a existência do efeito Brasília nos retornos Ibovespa, entre os anos de 1990

a 2012. Os resultados da estatística descritiva para as terças-feiras apresentaram retorno médio

maior se comparadas com os demais dias da semana. Apesar disto, apurou-se ao nível de 5%

de significância, que os retornos do Ibovespa dos demais dias (3ª, 4ª, 5ª, 6ª) foram

estatisticamente iguais ao longo da semana, uma vez que os p-value de cada comparação foi

superior a 5%, (0,512; 0,583; 0,783 e 0,915). Portanto, não houve evidências estatísticas de

que há o efeito Brasília no Ibovespa, contrariando a tese sugerida por Bone e Ribeiro (2002).

A não existência de anomalias de calendários na BOVESPA faz-se retomar a hipótese de

eficiência de mercado (HME), em que o mercado opera de forma que impossibilita o ganho

extraordinário, já que informações publicamente disponíveis refletem instantaneamente nos

preços das ações. Segundo Bodie, Kane e Marcus (2008) umas das implicações do mercado

eficiente é que as informações ao serem divulgadas e indicar uma oportunidade de lucro

levam os investidores a compra da ação e fazem ofertas que a colocam ao preço justo, em que

apenas as taxas normais de retorno podem ser esperadas. Nesse sentindo, os preços das ações

seguem um caminho aleatório, pois se as ofertas levam imediatamente ao preço justo, então,

as ações tem ascendência e queda apenas em reação as novas informações.

5. Conclusão



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O estudo em questão teve por objetivo verificar a existência de anomalias de calendário nos

retornos diários do Ibovespa da Bolsa de Valores de São Paulo (BM&FBOVESPA), no

período de 1990 a 2012.

Após coletados os dados e rodados os testes, a análise dos resultados indicaram evidências da

não existência, dentro do período analisado, de tais anomalias, uma vez que os retornos

médios foram estatisticamente iguais.

É necessário observar que, os testes estatísticos realizados neste trabalho, refutaram estudos

realizados anteriormente, os quais abrangiam um menor tempo, bem como as bibliografias

que sugeriam e apontavam a existência de tais anomalias no índice.

A análise dos dados deve ser ponderada ao pressupor que um efeito pode estar sobrepondo à

outro, quando analisados os diversos efeitos sem a tentativa de anular um sob o outro, à

exemplo do Efeito Brasília e Efeito Copom, que podem coincidir suas datas de ocorrência,

maquiando, assim, as possíveis anomalias as quais poderiam apresentar se analisadas

isoladamente.

Recomenda-se assim, de forma mais aprofundada, e se viável, a utilização de modelos

econométricos, buscando isolar ao máximo um efeito do outro.

Por fim, ressalta-se que este estudo não teve como objetivo analisar as causas dos efeitos em

questão, bem como o de propor estratégias de compra e venda de ações que possam

proporcionar lucros extraordinários aos investidores. Ressalta-se que outros fatores devem ser

levados em consideração, como os custos de transação.



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6. Referências

BERNHARD, W.; LEBLANG, D. Polls and Pounds: Public Opinion and Exchange Rate Volatility in Britain.

2001.

BERRY, B.; ELLIOTT, E.; HARPHAM, E. The Yield Curve as an Electoral Bellwether.

TechnologicalForecastingand Social Change, vol. 51,1, pp. 281-294, 1996.

BONE, R. B.; RIBEIRO, E. P. Eficiência Fraca, Efeito Dia-da-Semana e Efeito Feriado no Mercado Acionário

Brasileiro: Uma Analise Empírica Sistemática e Robusta. Revista de Administração Contemporânea - RAC, v.6,

n.1, jan./abril. 2002.

BRUNI, A. L.; FAMÁ, R. Eficiência, previsibilidade dos preços e anomalias em mercados de capitais: teoria e

evidência. Caderno de Pesquisas em Administração, São Paulo, v.1, n.7, p.71-85, abril/junho 1998.

CLARE; GARETT; JONES.Testing for seasonal patterns inconditional retourn volatility.Applied Financial

Economics, v. 7, n. 3, p. 517-523, 1997.

COSTA, A. Os impactos das mudanças inesperadas da Selic no mercado acionário. Faculdade de economia e

finanças IBMEC,2010.

DA COSTA JR, N. C. A. Sazonalidades do IBOVESPA. Revista de Administração de Empresas, v.30, n.3, p.

73-84, São Paulo, jul/set 1990.

FAMA, E. F. Efficient capital markets: a review of theory and empirical work: The Journal of Finance.

Cambridge, v. XXV, p.383-417, May 1970.

FAMA, E. F. Efficient capital markets: II. Journal of Finance, 46 p.1575-1617, 1991.

FAMÁ, R.; GUEVARA, A.; MUSSA, A.; SANTOS, O.; TROVÃO, R. Anomalias do Mercado Acionário: a

verificação do Efeito Segunda-Feira no IBOVESPA, no Período de 1986 a 2006. Sétimo Encontro Brasileiro de

Finanças, 2007.

FILHO, G. A. L.; MEDEIROS, V. C.; Eficiência de Mercado: um estudo da hipótese de caminho aleatório do

ibovespa no período de 2006 a 2011. IX Convibra Administração – Congresso Virtual Brasileiro de

Administração, 2012.

FRENCH, K. R. The Stock returns and the weekend effect. Journal of Financial Economics. v. 8, nº 1. p. 55-69,

March 1980.

GARTNER, A. Análise da reação das ações do setor financeiro brasileiro asdivulgações da Taxa Selic ocorridos

entre 2004 e 2011. Revista Finanças Aplicadas. Pubrlicado em 06/02/2012. Fonte:

http://www.sumarios.org/sites/default/files/pdfs/81-240-2-pb.pdf. Acesso em 09/11/2012.

HAUG, M., HIRSCHEY, M.The January Effect.Financial Analysts Journal, v. 62, n. 5, p. 78-88, 2006.

HENSEL, C.H.; ZIEMBA, W.T. The January Barometer:European, North American, Pacific and Worldwide

Results. Finanzmarks und Portfolio Management, n.2, p. 187-196, jah. 1995.

KATO, K. Weekly patterns in japanese stock returns. Management Science. V. 36, n. 9 p. 1031-1043, Sep. 1990.



12

KEIM, D. B. Size-related anomalies and stock return seasonality: further empirical evidence. Journal Finance of

Econics, Amsterdam, v.12, n.1 p. 13-32, June 1983.

LAKONISHOK, J.; SHLEIFER, A.; THALER, R.; VISHNY, R. Window dressing by pension fund

managers.American Economic Review, n.81, p. 227-231, 1991

LAKONISHOK, J.; SMIDT, S.Are Seasonal anomalies real? A ninety-year perspective.Review of financial

studies. v. 1, nº 4, p. 403-42, 1988.

LEAL, R. P.; SANDOVAL, E. B. Anomalias nos mercados de ações de países em desenvolvimento. In:

ENCONTRO ANUAL DA ASSOCIAÇÃO NACIONAL DE PÓSGRADUAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃO,

1994, Curitiba. Anais. Curitiba: ANPAD, 1994, p. 213- 230.

LEMGRUBER, E. F., BECKER, J. L., CHAVES, T. B.S. O efeito fim de semana no comportamento dos

retornos diários de índices de ações. In: XII ENCONTRO ANUAL DA ASSOCIAÇÃO NACIONAL DE

PÓSGRADUAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃO, 1988, Foz do Iguaçu. Anais ... Foz do Iguaçu: ANPAD, 1988,

CD ROM.

LIGON, J. A simultaneous test of competing theories regarding the January effect. Journal of Financial

Research, 20, p. 13-32, 1997.

MUSSA, A.; TROVAO, R. Anomalias do Mercado Acionário Brasileiro: A Verificação do Efeito Feriado no

Ibovespa e IBX-100 no Período de 2002 a 2007. In: Congresso USP de Controladoria e Contabilidade, 2008, São

Paulo. Anais...8o. Congresso USP de Controladoria e Contabilidade. São Paulo : USP, 2008.

OGDEN, J. P. Turn of month evaluations of liquid profits and stock returns:a common explanation for the

monthly and January effects.Journal of Finance, 45, p. 1259-1272, 1990.

PEÑA, J. Daily seasonalities and stock market reform in Spain. Applied Financial Economics, v. 5, n. 3, p. 419-

423, 1995.

OLIVEIRA, M. A. C. de; SILVA, L. S. A. da. Os dois efeitos janeiro no caso Brasileiro.In: VII congresso

nacional de excelência em gestão,2012. Fonte:

http://www.excelenciaemgestao.org/Portals/2/documents/cneg8/anais/T12_0476_2537.pdf. Acesso em

09/11/2012.

RENNÓ, L.; SPANAKOS, A. P. Fundamentos da Economia, Mercado Financeiro e Intenção de voto: As

eleições presidenciais brasileiras de 1994, 1998, 2002. Revista de Ciências Sociais, Rio de Janeiro, Vol.49, nº1,

2006.

SANTOS, J. O. dos; FAMÁ R., TROVÃO, R.; MUSSA A. Anomalias do Mercado Acionário Brasileiro:A

Verificação do Efeito Janeiro no Ibovespa no Período de 1969 a 2006. In: 7º Congresso USP de Controladoria e

Contabilidade, 2007, São Paulo. Anais...7º . Congresso USP de Controladoria e Contabilidade. São Paulo : USP,

2007. CD ROM.

SILVA, E.; LIMA, R. Evidências Empíricas do Efeito Janeiro no Mercado Acionário Brasileiro. In: IV Simpósio

de Excelência em Gestão e Tecnologia, 2007, Resende. Anais... IV Simpósio de Excelência em Gestão e

Tecnologia; AEDB, 2007. Disponível em : http://www.aedb.br/seget/artigos07/1456_EfeitoJaneiro.pdf. Acesso

em 09/11/2012.

STOLL, H. R., WHALEY, R. B. Transactions costs and thes mallfirm effects. Journalof Financial Economics,

12, p. 57-80, 1983.



13

SUM, V. The January and size effects on stock returns: more evidence. Universityof Maryland – Eastern Shore,

USA, 2011.

WACHTEL, S. Certain Observations on Seasonal Movements in Stock Prices. Journal of Business, 1946.

estudo das anomalias de calendÁrio nos...

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