O IMPACTO DOS INDICADORES DE SENTIMENTO NOS RETORNOS DAS ACÇÕES

Abstract

Actualmente, os indicadores de sentimento estão cada vez mais a serem reconhecidos como variáveis explicativas para análise e apreçamento dos activos e da sua importância na explicação da forma como os investidores reagem perante sucessivas oscilações dos mercados financeiros. A finalidade deste trabalho é desenvolver um indicador compósito que permita medir as variáveis de sentimento através das relações das diferentes variáveis que compõem os mercados bolsistas, inspirados em indicadores já conhecidos, particularmente os de Baker e Wurgler (2006). Com esta finalidade, e aplicando os conhecimentos da econometria e da matemática financeira, primeiramente foram seleccionadas as variáveis de acordo com as influências que exercem nos mercados financeiros; a seguir foi testada a estacionaridade das séries através da aplicação de teste de raiz unitária de ADF. Dos resultados de estacionaridade verificou-se que as variáveis não são integradas da mesma ordem, ou seja, são da ordem I (0) e I (1), o que permite dizer que não há equilíbrio a longo prazo entre todas as variáveis envolvidas. De seguida construímos os nossos indicadores de sentimento através do método de ACP - Análise de Componentes Principais, a fim de retirar a informação importante de dados correlacionados para variáveis linearmente não correlacionadas com o melhor desempenho, e verificou-se que os CPs, no conjunto, explicaram aproximadamente 62% das variâncias. Uma das hipóteses do trabalho é comprovar a qualidade de correlação entre os nossos indicadores com os de Baker e Wurgler (2006) nos períodos de Janeiro de 2009 a Dezembro de 2018 no mercado americano. A matriz da correlação confirmou um grau de correlação à volta de 0.48 com uma significância de 1%. Seguidamente aplicou-se uma estimação do VAR nas nossas variáveis, para verificar se houve impacto das variáveis de sentimento nos retornos de FTSE100, SP500 e N225 nos períodos de Janeiro de 2009 a Dezembro de 2019. As diferentes estimações do VAR confirmaram que os nossos indicadores de sentimento são bons previsores nos retornos e verificou-se uma relação de causalidade com os retornos, com uma significância de 5%, da mesma forma que os indicadores de sentimento de Baker e Wurgler. Para a robustez e validade dos nossos modelos, aplicámos alguns testes diagnósticos, entre os quais: testes de Portmanteau; testes de estabilidade, de autocorrelação dos resíduos e de efeitos ARCH Multivariada. Por último, para concluir se há integração dos mercados e efeito contágio, foi estimado um VAR, com as variáveis endógenas os retornos e o sentimento dos três índices bolsistas. Os resultados da estimação mostraram a existência da integração e efeito contágio entre os mercados nesses períodos, mas não muito significativos. O mercado americano foi explicado em 19% pela integração com outros mercados, o mercado europeu em 24%, enquanto o mercado asiático foi justificado em 17% pela integração com outros mercados.

Currently, sentiment indicators are increasingly being recognized as explanatory variables for the analysis and pricing of assets and their importance in explaining how investors react to successive fluctuations in the financial markets. The purpose of this work is to present a composite indicator that allows the measurement of sentiment variables through the relationships of the diverse variables that make up the stock markets, inspired by already known indicators, particularly those of Baker and Wurgler (2006). For this purpose, and applying the knowledge of econometrics and financial mathematics, variables were first selected according to the influences they exert in the financial markets; then the series stationarity was tested through the application of unit root test of ADF. From the stationarity results it was found that the series are integrated in different orders, ie, they are of the order I (0) and I (1), which mean that there is no balance in the long term between all variables involved. Next, we constructed our sentiment indicators using the PCA - Principal Component Analysis method to remove important information from correlated data for variables not linearly correlated with the best performance, and it was found that the together explained approximately 62% of the variances. One of the hypotheses of the work is to prove the quality of correlation between our indicators with those of Baker and Wurgler (2006) in the periods from January 2009 to December 2018 in the American market. The correlation matrix confirmed a degree of correlation around 0.48 with a significance of 1%. Then, an estimation of the VAR was applied to our variables, to see if there was an impact of the sentiment variables in the returns of FTSE100, SP500 and N225 in the periods from January 2009 to December 2019. The different estimates of the VAR confirmed that our sentiment indicators are good predictors of returns and there was a causal relationship with returns with a significance of 5%, in the same way as the sentiment indicators of Baker and Wurgler. For the robustness and validity of our models, we applied some diagnostic tests, among which: Portmanteau tests; stability tests, autocorrelation of residues and ARCH Multivariate effects. Finally, to see if there is market integration and the contagion effect, a VAR was estimated, with the endogenous variables the returns and the sentiment of the three stock market indexes. The estimation results showed the existence of integration and the contagion effect between the markets in these periods, but it was not very considerable. The American market was explained in 19% by the integration with other markets, the European market in 24%, while the Asian market was justified in 17% by the integration with other markets.