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

• Main Author: Ramos, Pedro Lutz
• Other Authors: Portugal, Marcelo Savino
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: 2010
• Subjects: Variáveis econômicas; Modelo econométrico; Modelo de previsão; Markov-switching; Models forecast; Macroeconomic; Variables real; Return Ibovespa
• Online Access: http://hdl.handle.net/10183/18844

A relação entre Variáveis Macroeconômicas e o Retorno de Ações é de alta importância para pesquisas econômicas e financeiras, já que, quando descoberto, um mecanismo de conhecer ou prever o impacto dessas variáveis oportuniza uma melhor performance de investidores no mercado acionário. Nesse sentido, nosso trabalho testa nove variáveis macroeconômicas (Preço de Commodities, Taxa de Desemprego, Inflação, Agregados Monetários, Taxas de juros, Relative Money Market Rate (RMM), Produção Industrial, Hiato do Produto (GAP) e Taxa de juros dos EUA) contra o retorno real do Ibovespa, empregando regressões lineares, como tradicional na literatura, e modelos de mudança de regime markoviana (MSM), para avaliar melhor o impacto e poder de previsão do retorno sob uma economia tão perturbada por planos econômicos e crises financeiras. Além disso, realizamos uma rigorosa avaliação do poder preditivo através de testes dentro e fora da amostra, incluindo avaliações dos coeficientes estimados defasados, critérios de Informação de AIC e BIC, Razões de Erro Quadrático Médio e o Erro Absoluto Médio e testes de encompassing de Diebold e Mariano (1995), de Clark e Mccracken (2001) e de Mccracken (2007), combinados aos novos valores assintóticos de Clark e Mccracken (2001,2004). Os resultados indicam que o Ibovespa possui dois regimes, e que a variável Hiato do Produto se destaca por ser a variável mais significativa e de maior poder de previsão, tanto nos modelos lineares como nos nãolineares. Além dessa, a variável RMM, também se mostrou capacitada para prever o retorno quando estimada no MSM, assim como as variáveis inflação e agregados monetários também apresentaram poder preditivo quando acompanhados da variável GAP. Entretanto, Produção industrial e taxa de juros não tiveram qualquer evidência de capacidade preditiva. Por fim, nos horizontes trimestrais e semestrais, os MSM tiveram dificuldade de encontrar os diferentes regimes, e por isso, não conseguiram se mostrar sistematicamente superiores aos modelos lineares. === The relationship between Macroeconomic Variables and stock returns is of high importance for economic and financial research because, when discovered, a mechanism to know or predict the impact of these variables allows a better performance of investors in the stock market In this sense, our research tests nine macroeconomic variables (Commodities Prices, Unemployment Rate, Inflation, Money Stock, Interest Rate, Relative Money Market Rate (RMM), Industrial Production, Output Gap (GAP) and United States Interest Rate) versus the Ibovespa Real Stock Return, with linear models, as in traditional literature, and with Markov Switching Models, to gauge the impact and the predictive power of the assumption of an economy so troubled by economic plans and financial crises. In addition, we conducted a rigorous predictive ability evaluation by testing in-sample and out-of-sample, including a lagged coefficient estimated evaluation, information criteria of Akaike and Schwarz, Mean-square Error, Absolute Mean Error and encompassing tests of Diebold e Mariano (1995), Clark e Mccracken (2001) and Mccracken (2007) combined with the new asymptotic values of Clark e Mccracken (2001,2004). The results indicated that the Ibovespa has two states and the Output Gap variable stands out for being the most significant variable and with the greatest predictive ability for both linear and nonlinear models. Besides, the RMM variable has also shown to be able to predict the stock return when estimated in the MSM. Furthermore, the inflation and money stock variable also presents predict ability when estimated models is addicted with GAP variable. Industrial production and interest rates had no evidence of predictive ability. Finally, in the quarterly and semiannual horizons, the MSM had difficulty in finding the different regimes, and therefore failed to show themselves consistently higher than the linear models.