C. TİCARÎ İŞLERDE TESELSÜL
2. Ticarî Borçlara Kefalet
É sabido que o estudo de séries temporais em âmbito internacional pode acarretar distorções devido a inúmeros fatores, desde instabilidade política e econômica no país analisado ou proximidade geográfica com países em guerras ou com atritos políticos. Neste contexto, analisaremos apenas três problemas amplamente conhecidos:
• A freqüência de captura • O horário de aquisição • A moeda de cotação
3.2.1. A freqüência
A freqüência na captura de dados financeiros é comumente questionada academicamente, embora a aquisição de dados diários seja preferida em relação a freqüências menores no âmbito de finanças.
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Pode-se dizer que o estudo de Becker, Finnerty e Gupta (1990) (apud Gagnon e Karolyi 2006) marcou significantemente sua época, pois nele os autores capturaram os dados de uma forma inovadora. Ao invés de capturar os dados diariamente no fechamento, optaram por utilizar dados de retornos calculados a partir da variação entre o fechamento e abertura do mesmo dia. Eles concluem que os retornos do índice S&P 500 explicam entre 7 a 25% da alteração open-to-close do índice Nikkei no dia seguinte e entre 11 a 18% das mudanças overnight do índice. Outro exemplo é Korolyi e Stulz (1996) que ao estudar o impacto de notícias econômicas internacionais na covariância entre os mercados dos EUA e o do Japão, defende o uso da freqüência diária para captura dos dados, visto que a mesma freqüência é usada na gestão de carteira de risco, como também a adoção de estratégias de hedge.
Embora, segundo Berben e Jansen (2005), o uso de uma freqüência maior que a diária aumenta a relevância das correlações e movimentos conjuntos entre os mercados, muitas publicações recentes utilizam freqüências menores, baseado na diminuição do tempo de resposta dos mercados acionários, como ocorre em Corradi, Distaso e Fernandes (2009). Os autores, utilizando dados com freqüências de 5 e 30 minutos, evidenciaram a influência da freqüência na análise comportamental da transmissão da volatilidade entre a China e os EUA.
No caso deste trabalho, optamos por utilizar dados de fechamento diários, uma vez que são dados usualmente disponíveis. Acreditamos que as análises acarretam interpretações dos efeitos de transmissão e causalidade tão valiosas quanto as demais abordagens. Mas isso não implica que todos os problemas vinculados com a freqüência estejam corrigidos. É preciso ainda solucionar ou pelo menos mitigar inconsistências vinculadas à falta de dados em feriados e/ou em dias sem negociação, ou ainda à falta de liquidez.
As condutas mais comuns para estes problemas são:
• Remover todos os dias não negociados de todos os mercados; manutenção da cotação do índice no feriado ou no dia sem negociação;
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• Incluir o valor da série como a interpolação entre o dia anterior e posterior
A primeira, embora consiga homogeineizar a amostra, acaba por perder uma informação importante, a periodicidade dos retornos baseado nos dias da semana. O problema em estimar é que o próprio modelo de predição depende dos valores faltantes. Neste sentido, se adotou a solução intermediária na qual não se realiza nenhuma simulação e incorpora-se o valor interpolado dos retornos registrados antes e depois da data sem cotação. Analogamente aos outros casos, esta conduta possui suas conseqüências. Neste caso, ela provoca uma subestimação da volatilidade, mas dentre os impactos evidenciados, este é o menos relevantes para os objetivos propostos.
3.2.2. O horário
Desde 1884, foram implantados os fusos horários com a intenção de evitar a ocorrência de diversos contratempos e problemas vinculados a falta de uma padronização de tempo. O horário de captura de cada um dos índices leva em consideração o fuso horário para a análise. O quadro abaixo evidencia o horário de referência para cada um dos índices usados no trabalho, lembrando que as peculiaridades dos horários de negociação de cada país não influenciariam de modo significativo a ordenação nessa tabela. Por tal motivo não houve necessidade de evidenciar os casos de horários atípicos para cada um dos índices estudado.
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Horário Local Fuso Horário Brasileiro
Abertura Fechamento Horário Abertura Fechamento
EUA 10:30 17:15 +1 11:30 18:15 Brasil 10:00 17:00 +0 10:00 17:00 Reino Unido 09:00 17:30 -3 06:00 14:30 Alemanha 09:30 20:00 -5 04:30 15:00 China 09:30 15:00 -11 22:00 04:00 Japão 09:00 15:00 -12 21:00 03:00 Austrália 09:00 17:00 -13 20:00 04:00
Tabela 1 - Tabela de Horários de Fechamento de Cada Bolsa
A captura de cotações de mercados com fuso horários distintos impactará principalmente na interpretação destas informações. Isto porque, utilizando na análise de causalidade apenas cotações de fechamento dos mercados, seria obtida uma forte relação entre os mercados defasados. Como o mercado japonês abre primeiro que o inglês, a análise de Granger evidenciaria relação entre as séries de retorno da bolsa japonesa do dia anterior (JPt-1) e o retorno da bolsa de Londres do dia corrente (UKt). Por
outro lado, existirá também uma relação de causalidade de Granger entre o mercado brasileiro do dia corrente (BRt) e o retorno da bolsa londrina do dia
anterior (UKt-1).
3.2.3. A moeda de cotação
Conforme argumentado por Berben e Jansen (2005), expressar os retornos em moeda local assegura a verdadeira evolução de preços como eles são notados no mercado. No contexto deste trabalho opta-se em não converter as séries temporais analisadas. Além da dificuldade de se encontrar a taxa de câmbio confiável nos horários de fechamento de todas as bolsas, preferiu-se adotar uma abordagem mais conservadora a respeito desta questão.
A conversão da série para a moeda local pode causar inconsistências ao eleger-se o valor das taxas de câmbio, pois nem sempre é possível
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selecionar uma taxa de cambio adequado nos horários de fechamento de todas as bolsas de valores analisadas.
Um ponto crítico sobre este assunto é que a conversão das unidades das séries em moeda local pode viesar para baixo a correlação, impactando a dinâmica resultante da análise. Isso porque o aumento do índice pode ser interpretado como a entrada de capital no país, proporcionando assim a valorização do cambio. Sabendo então que a conversão consiste no cruzamento destes valores, a inclusão deste fator implica na suavização da série final. Neste sentido, não converter a série foi decisão baseada principalmente no conservadorismo, no sentido de escolher um erro de impacto conhecido em comparação a outro desconhecido.