A Cotação da EDP Uma Análise do impacto das research notes e das notícias Trabalho realizado por: Ricardo Jorge Fernandes Campelo de Magalhães – nº 980401097 Ana Guerra – nº 990401001 Rita Maio Redes – nº 990401203 Telmo André Cadavez Leite Ferreira – nº 990401114 Porto, 15 de Junho de 2004
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A Cotação da EDP Uma Análise do impacto das research notes e das notícias
Trabalho realizado por: Ricardo Jorge Fernandes Campelo de Magalhães – nº 980401097 Ana Guerra – nº 990401001 Rita Maio Redes – nº 990401203 Telmo André Cadavez Leite Ferreira – nº 990401114
Porto, 15 de Junho de 2004
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Índice
ÍNDICE 1
1 - INTRODUÇÃO 3
2 - CONCEPTUALIZAÇÃO 4
2.1 - EFICIÊNCIA DO MERCADO DE CAPITAIS 4 2.2 - ABNORMAL RETURNS 6 2.2.1 – INTRODUÇÃO AO CONCEITO 6 2.2.2 – CÁLCULO DO BETA DA EDP 7 2.3 - METODOLOGIA DE ELABORAÇÃO DOS RESEARCH STUDIES 9
3 - A EDP 13
3.1 - BREVE APRESENTAÇÃO 13 3.2 - BREVE HISTÓRIA DA EDP 14 3.3 - EVOLUÇÃO DA COTAÇÃO DA EDP 17
4 - ANÁLISE DOS RESEARCH NOTES E DO SEU IMPACTO 18
4.1 - EVIDÊNCIA EMPÍRICA 18 4.2 - AS VARIÁVEIS DO MODELO 22 4.3 - ANÁLISE DAS REGRESSÕES 23 4.4 - POSSÍVEIS EXPLICAÇÕES PARA A FALTA DE SIGNIFICÂNCIA DAS VARIÁVEIS 30
5 - ANÁLISE DAS NOTÍCIAS E DO SEU IMPACTO 32
5.1 - AS VARIÁVEIS DO MODELO 32 5.2 - ANÁLISE DAS REGRESSÕES 33
6 - CONCLUSÕES 36
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BIBLIOGRAFIA 37
ANEXOS 39
PRICE TARGETS RECOLHIDOS PARA O TRABALHO 39 COTAÇÃO DA EDP ANTES DE 2000 41 GRÁFICO COMBINADO 41
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1 - Introdução
No âmbito da disciplina de Mercados Financeiros da Faculdade de Economia da
Universidade do Porto, aquando da procura do tema, surgiu-nos a ideia de verificar se
os price targets que, hoje em dia, surgem em praticamente todos os jornais, têm ou não
um impacto efectivo na cotação das empresas. Como, num estudo encomendado pela
CMVM à Euroexpansão baseado num inquérito telefónico feito no período de
Dezembro de 1998 a Janeiro de 1999, se estimou que cerca de 65% dos pequenos
aforradores possuem acções da EDP, achamos que esta seria uma boa empresa para se
fazer esta análise, para além de que é uma das empresas com um maior número de price
targets, nomeadamente, por parte de analistas estrangeiros.
Para além do impacto, pretendíamos, igualmente, verificar a possível existência de
informação privilegiada ou, então, uma tentativa de “manipulação” do mercado (no
sentido de fazer subir o preço das acções).
Aproveitando a análise da EDP decidimos, igualmente, aferir quanto ao impacto das
notícias na cotação desta empresa. A ideia é verificarmos se estas têm algum impacto, e
se o tiverem, qual a sua relevância. Também aqui, pretendemos aferir quanto à
existência de informação privilegiada que resulte em insider trading, e que por isso
tenha um impacto antecipado na cotação.
Essencialmente, o nosso estudo incidirá sobre aqueles factores que tradicionalmente são
apontados como tendo maior impacto na cotação de uma empresa, tentando validar ou
rejeitar tal hipótese. Assim, propomo-nos a realizar um estudo empírico e alguma
reflexão teórica sobre a temática, usando como base o caso da EDP, pelos motivos
acima referidos.
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2 - Conceptualização
2.1 - Eficiência do mercado de capitais
Um mercado eficiente pode ser caracterizado pelo facto de não exibir qualquer padrão
determinístico. A eficiência do mercado pressupõe a ausência de oportunidades de pura
arbitragem e a impossibilidade de se obterem lucros através do uso de dados históricos.
Segundo Fama (1965) os mercados são eficientes se reflectirem de uma forma completa
e precisa toda a informação tornada pública (forma semi-forte). Caso os mercados
fossem eficientes sob a forma forte, segundo a qual deveriam reflectir toda a informação
quer fosse pública ou privada, então os activos estariam, em média, correctamente
avaliados, não havendo justificação para desperdiçar recursos com equipas de research,
sendo apenas necessário efectuar uma gestão passiva, buy and hold ou index funds. Na
hipótese da eficiência dos mercados o preço de mercado seria uma estimativa não
enviesada do verdadeiro valor do activo, ou seja, em qualquer momento do tempo
existiria a mesma probabilidade do activo estar sub ou sobreavaliado.
No entanto, um mercado eficiente não implica que os preços não possam desviar do seu
verdadeiro valor. Estes desvios têm é de ser aleatórios, o que não implica que o
investidor não consiga “bater” o mercado em qualquer momento: pelo contrário
aproximadamente metade dos investidores é capaz de bater o mercado em qualquer
momento, antes de custos de transacção, e também não implica que nenhum grupo de
investidores consiga bater o mercado no longo prazo, no entanto isto não se ficará a
dever às suas estratégias, mas a pura sorte.
Há, no entanto, investidores que batem o mercado, mas não o fazem em termos de
retornos ajustados pelo risco. Num mercado eficiente os retornos esperados de qualquer
investimento serão consistentes com o risco desse investimento ao longo do período,
apesar de poder existir desvios destes retornos esperados no curto prazo.
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Os mercados não são eficientes automaticamente, são os actos dos investidores que, ao
tentarem bater o mercado, os tornam eficientes. São condições necessárias para eliminar
a ineficiência do mercado: este deve permitir construir um esquema que permita bater o
mercado (os activos que são a fonte da ineficiência devem ser transaccionáveis e os
custos de transacção de efectuar o esquema devem ser menores que o ganho esperado
com o mesmo) e têm de existir investidores que maximizem o lucro (reconhecem o
potencial para ganhos, põe em prática o esquema e têm recursos para transaccionar até
que a ineficiência desapareça).
Podemos tentar aferir acerca da eficiência dos mercados de diferentes formas, testando
se as cotações têm ou não um comportamento aleatório (random walk), verificando a
sua reacção a nova informação pública e privada ou avaliando a performance dos
gestores de carteiras.
No caso do mercado português foi feito um estudo para aferir da sua eficiência. Foram
efectuados diversos testes (teste de Engle, teste de Tsay, teste de biespectro de Hinich,
expoente de Lyapunov e estatística BDS) para avaliar a hipótese da linearidade. Em
todos os testes a hipótese de que as rentabilidades dos índices bolsistas portugueses são
independentes e identicamente distribuídas foi rejeitada. Concluindo que existe,
provavelmente, dependência não linear nas rentabilidades contradizendo assim a
suposição do passeio aleatório havendo, portanto, no mercado português, oportunidades
de lucros anormais.
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2.2 - Abnormal Returns
2.2.1 – Introdução ao Conceito A moderna gestão de carteiras visa seleccionar investimentos num contexto de incerteza, sendo uma simplificação da teoria da tomada de decisão baseada no facto de a rentabilidade dos títulos ser descrita satisfatoriamente através de uma distribuição normal. Como consequência desta simplificação, duas estatísticas são suficientes para descrever a distribuição das rentabilidades de uma carteira: a média e a variância da distribuição, preferindo os investidores a maior rentabilidade para uma dada variância e a menor variância para uma dada rentabilidade. Para a obtenção da rentabilidade esperada, o modelo geralmente usado é o Modelo de Marcado. Este pressupõe que a rentabilidade individual de um título está relacionada com os outros títulos através da rentabilidade de mercado, sendo esta relação linear, seguindo a seguinte equação:
(II, 1)
Em que: - é a rentabilidade realizada pelo título j,
no período t - e são parâmetros específicos do título j
- é a rentabilidade realizada pelo mercado
no período t - é o termo residual
O termo residual tem valor esperado 0 e é suposto não estar correlacionado com a variável dependente do modelo, a rentabilidade do mercado, nem originar heteroscedasticidade (estando correlacionado com o termo residual dos outros títulos) ou autocorrelação (estando correlacionado com o termo residual do mesmo título ao longo do tempo) no modelo. É este termo residual que também pode ser chamado de retorno anormal (por oposição ao “normal”, que advém da evolução do mercado) que nos interessa então estudar. Abnormal Return é, assim, a rentabilidade realizada de um título, retirada a rentabilidade normal do mercado. A sua expressão é dada por:
(II,2)
Este método de estimar a rentabilidade anormal é frequentemente referido como análise residual, visto que a equação apresentada é a do resíduo do referido modelo de mercado.
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2.2.2 – Cálculo do Beta da EDP Para o cálculo dos abnormal returns foi necessário determinar o Beta da EDP. Para tal
usámos observações do PSI20 (como representativo do mercado) e das cotações
ajustadas pelos dividendos da EDP desde 1992, calculando as respectivas
rentabilidades. De seguida procedemos ao cálculo da seguinte regressão:
(II,3)
Em que: rentedpt = rentabilidade da EDP no momento t
rentt = rentabilidade do mercado (PSI20) no momento t
O output da regressão foi o presente no quadro seguinte: Dependent Variable: RENTEDP Method: Least Squares Date: 05/20/04 Time: 19:25 Sample: 1 1711 Included observations: 1711
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -5.34E-06 0.000337 -0.015854 0.9874 RENT 0.758855 0.026941 28.16750 0.0000
R-squared 0.317058 Mean dependent var 2.68E-06 Adjusted R-squared 0.316658 S.D. dependent var 0.016848 S.E. of regression 0.013928 Akaike info criterion -5.708703 Sum squared resid 0.331514 Schwarz criterion -5.702339 Log likelihood 4885.795 F-statistic 793.4078 Durbin-Watson stat 2.042698 Prob(F-statistic) 0.000000
Quadro 1
Ou seja, o Beta calculado foi de 0.758855, isto é, face a uma variação de 1 p.p. na
rentabilidade de mercado, estima-se que a rentabilidade da EDP varie no mesmo sentido
em 0,758855 p.p.
Para determinar os abnormal returns o método de cálculo foi:
(II,4)
Em que: ARt = abnormal returns no momento t
Os abnormal returns passaram, assim, a ser a nossa variável explicada ou dependente.
Assim, o que pretendemos verificar são os impactos nas cotações da EDP, depois de
retirada a influência da evolução do mercado.
- P
ágin
a 8
de 4
2 -
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2.3 - Metodologia de elaboração dos Research Studies
Como o nosso trabalho incide no estudo do impacto dos Research Studies na cotação da
EDP é de todo o interesse ver em que é que ele consiste e como é elaborado.
Um Research Study é um estudo sobre uma acção em que o analista usa todo o tipo de
informação para calcular quanto vale a acção e no fim resulta numa recomendação e
num preço alvo para a mesma.
A metodologia a seguir apresentada é a usada por um intermediário financeiro de
renome, mas fica em aberto a hipótese de as metodologias diferirem consoante o broker.
Metodologia Bottom-Up:
Análise Fundamental da Empresa
Passo 1: Rever Informação Pública
• Relatórios Trimestrais
• Relatórios Anuais
• Conferências de Imprensa
Passo 2: Conversas com gestores da empresa para informação detalhada
• Estabelecer relações com novas empresas
• A maior parte são via telefone, mas algumas são reuniões com o gestor
• Tentar obter mais conhecimento àcerca de:
- Tendências
- Alavancagem / Margens
- Programas de Eficiência
- Custos – mudanças correntes na sua estrutura –
Passo 3: Preparar o modelo preliminar de resultados a três anos
• Taxas de crescimento do Earning Per Share
• Perspectivas dos Resultados
• Análise de Balanços e Fluxos de Caixa
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Passo 4: Rever assunções financeiras com a empresa ( por exemplo comparação de
resultados )
Passo 5: Concluir/Complementar
• Equipe de gestores
• Ambiente competitivo
• Fornecedores
• Clientes
• Substitutos
• Barreiras à entrada
• Ambiente regulador
Passo 6: Finalizar o modelo de resultados
• Determinar a qualidade dos resultados
• Avaliar a gestão da empresa
• Tentar avaliar a verdadeira performance das operações da empresa e calcular
os core earnings
• Os core earnings incluem:
- Opções de compra exercidas pelos empregados
- Custos de reestruturação
- write-downs de activos operacionais amortizáveis ou depreciáveis
- Custos com pensões
- Gastos com I&D
- Despesas em Fusões e Aquisições
- Proveitos não realizados
• Excluem:
- Depreciações do Goodwill
- Ganhos/Perdas com vendas de activos
- Ganhos de pensões
- Procedimentos de litigação e seguros
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Análise do Valor da Empresa
Passo 7: Os analistas usam múltiplos critérios para valorarem uma empresa, incluindo
• 1 - Análise de Valor Intrínseco
• 2 - Relative Valuations
• 3 – Soma das partes
• 4 - Atribuição de Risco
1 – Análise do Valor Intrínseco:
- Determinar o valor intrínseco do título baseado em análise de
discounted free cash-flows. Estimar os free cash-flows futuros a
preços correntes incluindo variáveis como perfil de risco e estrutura
de capital
- Valor actual das acções Vs Preço actual das acções
- Projecção para 10 a 15 anos
- Analisar os parâmetros defenidos nos discounted free cash-flows para
ficar mais pertinente ( exemplo: evolução dos preços dos inputs )
2 – Relative Valuations:
- Comparar rácios financeiros apropriados entre grupos de empresas
- Comparar com a indústria:
o Price earnings ratio
o Eficiência
o Margens
- Valor da empresa:
o Price earnings ratio histórico
o Altos e baixos no ciclo
o Justificação do nível de price earnings ratio actual
3 – Soma das partes:
- Determinar o justo valor da acção determinando o valor de mercado
privado das unidades da empresa
- Dividir as unidades da empresa por negócios
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- Calcular o valor relativo de cada unidade e depois agregar
4 – Avaliação do Risco:
- Técnicas
- Insider Buying
- Beta
Passo 8: Estabelecer o valor intrínseco
• Preço Alvo para 12 meses
• Analistas atribuem um ranking de avaliação de risco (Alto/Médio/Baixo) da
volatilidade da acção e risco de perda de capital
Passo 9: Decidir as melhores ( STARS ) recomendações
• Incorporar o rating de avaliação de risco
Passo 10: Revisão por outros analistas de topo
Critérios de cobertura de empresas
• Número de empresas cobertas por analista são em média entre 20 a 25
• Inícios de cobertura:
- Volume significante de transacções
- Capitalização de mercado
- Actos da empresa ( fusões e aquisições; spin-offs )
- Empresas emergentes de rápido crescimento
• Fins de cobertura:
- Actos negativos das empresas ( bancarrota; fusões e aquisições )
- Preço da acção menor que 5$
Falta de interesse dos investidores
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3 - A EDP
3.1 - Breve apresentação
O grupo EDP encontra-se entre os grandes operadores europeus do sector eléctrico e é
um dos maiores grupos empresariais portugueses.
É o único grupo empresarial do sector eléctrico da Península Ibérica com actividades de
produção e distribuição nos dois países, Portugal e Espanha – onde detém o controle do
4º maior operador eléctrico espanhol, a Hidrocantábrico -, e está presente nos sectores
eléctricos da América Latina – com grande representação no Brasil -, de África e de
Macau, nos negócios da Produção, Distribuição e da Comercialização.
As actividades do Grupo EDP estão centradas nas áreas de produção e distribuição de
energia eléctrica, telecomunicações e tecnologias de informação, mas abrangem
também outras áreas complementares e relacionadas, como as da água, gás, engenharia,
ensaios laboratoriais, formação profissional ou gestão do património imobiliário.
O Grupo EDP conta com mais de 14500 colaboradores e a estratégia do Grupo tem
assentado na reconhecida competência dos seus recursos humanos e no seu trabalho
determinado melhorando consistentemente a qualidade do seu serviço, aumentando a
eficiência das suas áreas de negócio, criando valor em todas as frentes em que estão
envolvidos. É por isso que, para o Grupo EDP, as pessoas são importantes e a política
de recursos humanos é um pilar estratégico para enfrentar os desafios nos sectores de
actividade em que intervém.
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3.2 - Breve história da EDP 1
É difícil estabelecer as datas-chave das primeiras aplicações de energia eléctrica, mas, a
primeira notícia conhecida, é a de seis candeeiros de arco voltaico importados de Paris
pela família real e iguais aos que iluminavam a Praça da Ópera, que foram instalados
primeiramente na esplanada da Cidadela de Cascais, em Setembro de 1878, na
comemoração do aniversário do Rei D. Carlos e, depois, no Chiado, em Lisboa.
Um marco importante é a constituição em 1891 (a partir da fusão da Companhia
Lisbonense de Iluminação a Gás e da Companhia Gás de Lisboa) das Companhias
Reunidas de Gás e Electricidade (CRGE), às quais a Câmara Municipal de Lisboa
concedeu o direito de "produzir, distribuir e vender gás e electricidade destinada à
iluminação pública e particular e a outros usos domésticos e industriais ".
Nos primeiros anos do séc. XX vários municípios outorgaram concessões para
distribuição de energia eléctrica e o Governo concedeu alvarás para produção, surgindo
por todo o país pequenas centrais térmicas e de queda de água. A primeira concessão
foi atribuída por alvará régio de 14 de Fevereiro de 1907, "pelo qual foi concedido o
aproveitamento da água do Rio Lima, fazendo uma derivação no sítio da Costa do Fajo,
Freguesia do Lindoso, Concelho de Ponte da Barca". Em 1908 foi dada a primeira
concessão de uma bacia hidrográfica na sua globalidade, a do rio Alva na Serra da
Estrela, à Empresa Hidro-Eléctrica da Serra da Estrela. A empresa Electro-Moagem de
Riba-Coa, cuja concessão é datada de Julho de 1939, no Rio Tâmega, fornecia Pinhel e
a Companhia Hidro-Eléctrica do Varosa abastecia Lamego e Peso da Régua. Os
municípios de Fafe e Amarante assumiram directamente a produção de energia
eléctrica por aproveitamento de quedas de água com as Centrais de Santa Rita e do Olo.
No fim de 1928, o sistema produtor era constituído por 395 centrais, a maior parte
ligadas a unidades fabris e apenas cinco tinham potência superior a 7 000 CV, tendo a
Central do Lindoso (1915-1919) um aproveitamento hidroeléctrico de 20 000 CV de
potência. A Hidro-Eléctrica do Alto Alentejo constrói as centrais de Póvoa (1927),
Bruceira (1934), Velada (1935) e Foz (1939). Guilhofrei (1938), no rio Ave, com 49
metros de altura, é a primeira grande barragem. Santa Luzia (1942), no rio Pampilhosa
ou Ribeira dos Unhais, com 76 metros de altura, serve de verdadeiro ensaio geral ao
futuro programa de electrificação nacional
1 Este capítulo foi retirado de www.edp.pt.
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Depois da publicação, em 1944, da Lei 2002 ficam definidas as regras da electrificação
no todo nacional. Em 1945, nasce a Hidro-Eléctrica do Cávado (HICA) e a Hidro-
Eléctrica do Zêzere (HEZ), e, em 1947, constitui-se a Companhia Nacional de
Electricidade (CNE) com o objectivo de interligar os vários sistemas produtores à
tensão de 150 kV.
Como consequência, a partir de 1950, ano de inauguração da Central de Pracana, no rio
Ocreza, entram em exploração grandes centrais: Castelo de Bode e Venda Nova (1951),
R-squared 0.010211 Mean dependent var 0.000167 Adjusted R-squared 0.009291 S.D. dependent var 0.014553 S.E. of regression 0.014485 Akaike info criterion -5.629529 Sum squared resid 0.225767 Schwarz criterion -5.620284 Log likelihood 3036.316 Durbin-Watson stat 2.008652
Quadro 5
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Tentamos, igualmente, reduzir o tamanho da amostra, aproximando-nos mais dos anos
mais recentes altura em que começaram a aparecer um maior número de price targets,
mas mesmo assim as variáveis não se revelaram estatisticamente significativas (quadro
6 ao 13).
Dependent Variable: AR Method: Least Squares Date: 06/04/04 Time: 11:53 Sample: 495 1079 Included observations: 585
R-squared 0.012993 Mean dependent var 0.000207 Adjusted R-squared 0.011300 S.D. dependent var 0.013733 S.E. of regression 0.013655 Akaike info criterion -5.746050 Sum squared resid 0.108701 Schwarz criterion -5.731104 Log likelihood 1682.720 Durbin-Watson stat 1.998409
Quadro 9
Dependent Variable: AR Method: Least Squares Date: 06/04/04 Time: 11:54 Sample: 743 1079 Included observations: 337
R-squared -0.002560 Mean dependent var 0.000812 Adjusted R-squared -0.002560 S.D. dependent var 0.012882 S.E. of regression 0.012899 Akaike info criterion -5.860383 Sum squared resid 0.055904 Schwarz criterion -5.849048 Log likelihood 988.4745 Durbin-Watson stat 2.059250
Quadro 13
Tendo lido um estudo que afirmava que apenas os price targets cuja recomendação
implicava uma mudança de estratégia é que tinham impacto, decidimos fazer também
essa análise usando apenas as observações em que havia uma alteração no sentido da
recomendação e os resultados foram os presentes nos quadros que se seguem (quadro 14
ao 19). Como se pode verificar pelos outputs, também aqui os resultados não se
verificaram estatisticamente significativos, embora o p-value tenha diminuído de valor.
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Dependent Variable: AR Method: Least Squares Date: 05/20/04 Time: 23:33 Sample: 1 688 Included observations: 688
R-squared 0.008884 Mean dependent var 2.46E-05 Adjusted R-squared 0.007437 S.D. dependent var 0.014426 S.E. of regression 0.014372 Akaike info criterion -5.644184 Sum squared resid 0.141487 Schwarz criterion -5.630990 Log likelihood 1940.777 Durbin-Watson stat 2.005166
Quadro 19
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Em suma, estes resultados parecem demonstrar que, no que diz respeito ao caso da
EDP, os price targets emitidos não têm qualquer influência sobre os abnormal returns
da acção. Todavia a falta de significância destas variáveis poderá ter diversas
explicações.
4.4 - Possíveis explicações para a falta de significância
das variáveis
Desde logo era esperado que a variável D2 não tivesse significância, dado o diminuto
número de observações em que esta assumia o valor 1. Por outro lado, o mercado
português é à partida muito específico, com volumes de transacção muito baixos e
outras características que fazem com que seja provável que os price targets não tenham
a mesma influencia que noutros mercados.
Adicionalmente, as recomendações dos price targets nem sempre são as mais
verdadeiras. Isto é, os analistas estão sujeitos a um conjunto de pressões que os podem
levar a divulgar price targets que não são os mais correctos, havendo uma tendência
(observada por vários estudos) para a emissão de parecer optimistas. Assim, num paper
de Setembro de 2003, denominado “Analyst disagreement, forecast bias and stock
returns”, podemos ler o seguinte extracto:
“ First, sell-side analysts’ “official” rersponsability is to increase the order
flow to the brokerage houses that employ them. Given the widespread
unwillingness or inability to sell short, it is much easier to convince
someone to buy than to sell a stock. Second, analysts are sometimes
pressured by their employers to issue positive reports about potential
investment banking clients. It was revealed in a series of recent scandals
that some influential analysts were paid for the investment banking deals
they helped to generate. Third, analysts who issue upbeat forecasts might
expect in return more favorable treatment from the managers of the firms
they cover. These incentives, individually and collectively, pressure analysts
to issue overly optimistic forecasts. (...) Because they will suffer a lower
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penalty for being wrong when uncertainty about a firm’s earnings is high,
analysts are likely to issue even more highly biased estimates (...)”
Ou seja, como já foi referido há uma tendência para que os price targets sejam
demasiadamente optimistas, pelo que se tal for antecipado pelo mercado, é de esperar
que os agentes que estão no mercado não reajam de uma forma significativa a este tipo
de anúncio, confirmando-se assim a hipótese inicial.
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5 - Análise das notícias e do seu impacto
5.1 - As variáveis do Modelo
Numa primeira abordagem procedemos à análise do impacto das notícias nos abnormal
returns da EDP. Para tal tivemos de recolher uma amostra de notícias que
considerássemos significativa, mas que ao mesmo tempo não complexificasse
demasiadamente o seu tratamento estatístico. As notícias que decidimos utilizar foram
as que se encontravam no site da EDP (www.edp.pt).
No tratamento das notícias decidimos dividi-las em dois conjuntos: o conjunto daquelas
que, à partida, teriam impacto positivo – tais como desinvestimentos, aviso de
distribuição de resultados (note-se que a distribuição de resultados propriamente dita
não influencia os nossos dados visto que as cotações da EDP eram ajustadas pelos
dividendos, ou seja, estavam expurgadas desse efeito), obras sociais, entre outras – e as
de previsível impacto negativo – investimentos, alterações nos quadros da empresa,
entre outras. Assim, criámos as seguintes variáveis dummy para o nosso modelo:
= 1, se no dia t houve uma notícia com impacto esperado positivo
0, caso contrário
= 1, se no dia t houve uma notícia com impacto esperado negativo
0, caso contrário
Pretendíamos também verificar se existiria alguma assimetria de informação bem como
desfasamento do impacto, introduzindo uma variável desfasamento. Isto é, queríamos
verificar se antes da notícia sair já havia impacto nas cotações (o que indiciaria a
existência de informação assimétrica) e se após a mesma os efeitos também
continuavam a persistir. A variável utilizada para medir este efeito foi a seguinte:
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X1 = {0,1,2,3,4,5,6,7}, assumindo o valor 1 três dias antes da notícia, o valor 2 dois
dias antes e assim consecutivamente até assumir o valor 7 três dias depois. Nos restantes
dias a variável assume o valor 0.
O Modelo escolhido para testar estas hipóteses foi o Modelo Linear, através de OLS.
Pelas limitações do modelo, e pelo facto de existir a possibilidade de este não ser o
modelo mais adequado chamamos a atenção para a necessidade de uma análise
cuidadosa e com restrições dos resultados.
Assim, a regressão utilizada foi a seguinte:
(V,1)
5.2 - Análise das regressões
Como vemos pelo quadro 2 pelo facto de a estatística Durbin-Watson demonstrar a
existência de autocorrelação, procedemos à correcção do modelo introduzindo uma
variável instrumental – ARt-1, isto é, a variável dependente desfasada de um período –
sendo que o output resultante foi o presente no quadro 3. Como se pode verificar tanto a
constante como a variável X1 se mostraram estatisticamente não significativas, com o p-
value muito superior a 5%. Desta forma, fomos retirando estas variáveis (quadro 3 ao 5)
sendo que a regressão final (quadro 6) foi:
(V,2)
Note-se que, pelo facto de o modelo final não ter constante, a Durbin-Watson não tem
significado e o R2 não tem a interpretação usual.
Ao analisarmos os coeficientes podemos interpretá-los dizendo que num dia em que há
uma notícia que se esperada de impacto positivo os abnormal returns aumentam em
0,008200. Já notícias que se esperam negativas têm um impacto negativo de 0,009509.
- Página 34 de 42 -
Desta forma, os sinais assumidos pelas variáveis vão de encontro aos sinais esperados, e
as variáveis mostram-se estatisticamente significativas pelo que se pode deduzir do
impacto das notícias nos abnormal returns da EDP.
Dependent Variable: AR Method: Least Squares Date: 06/04/04 Time: 15:31 Sample: 1 1079 Included observations: 1079
ARt-1 -0.106823 0.029758 -3.589731 0.0003 R-squared 0.050816 Mean dependent var 0.000167 Adjusted R-squared 0.049050 S.D. dependent var 0.014553 S.E. of regression 0.014192 Akaike info criterion -5.669562 Sum squared resid 0.216505 Schwarz criterion -5.655696 Log likelihood 3058.894 Durbin-Watson stat 1.993971
Quadro 24
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6 - Conclusões
Da análise efectuada ao longo deste trabalho resultou que os price targets não têm
efeitos significativos sobre a rentabilidade anormal das acções da EDP, nem existe
evidência estatística de insider trading por parte dos analistas.
A falta de impacto dos price targets pode, contudo, ser justificada pela empresa que foi
escolhida para análise e pelo facto de o mercado accionista português não ser muito
dinâmico, o que logo à partida limita os resultados desta análise.
No que se refere às notícias, as nossas expectativas confirmaram-se verificando-se a
significância das variáveis. Também nesta análise não transpareceu a existência de
informação privilegiada.
Os resultados, contudo, devem ser analisados cuidadosamente devido às limitações do
modelo utilizado. Note-se, por exemplo, que o modelo pressupõe a inexistência de
heteroscedasticidade, o que em matéria de Finanças não costuma ser a realidade.
Todavia, são resultados interessantes que mereceriam um estudo mais aprofundado que
exigiria métodos mais complexos para os quais não temos, ainda, formação suficiente.
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Recorremos, ainda, aos mais diversos sites da internet para obter a informação relativa
às notícias e research notes da EDP, a um contacto e-mail com a empresa (frutífero,
mas que não satisfez as nossas expectativas e necessidades) e à Biblioteca Municipal
(consulta dos Semanários Económicos de todo o período abrangido no estudo).
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Anexos Price Targets recolhidos para o trabalho Aqui fica a lista completa dos price targets recolhidos para a realização do nosso estudo: Data Empresa Recomendação Price