Submitted by Leonardo Alvarenga (leonardobma@gmail.com) on 2017-03-10T16:47:06Z No. of bitstreams: 1 Dissertação Leonardo Alvarenga MFEE Final.pdf: 999808 bytes, checksum: be59f8d000cffaad09017571673c9ed1 (MD5) / Approved for entry into archive by Janete de Oliveira Feitosa (janete.feitosa@fgv.br) on 2017-03-14T17:53:39Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação Leonardo Alvarenga MFEE Final.pdf: 999808 bytes, checksum: be59f8d000cffaad09017571673c9ed1 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-22T20:11:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação Leonardo Alvarenga MFEE Final.pdf: 999808 bytes, checksum: be59f8d000cffaad09017571673c9ed1 (MD5) Previous issue date: 2014-05-19 / Este trabalho examina a reação em mercado secundário dos preços e do volume de transação de Fundos de Investimento Imobiliário (FII) brasileiros após anúncios de resultados. Para isso, utiliza a metodologia de estudo de eventos para estimar o turnover anormal acumulado e o retorno anormal acumulado durante a janela de divulgação. Utiliza também o conceito de Funds From Operations (FFO) para calcular a performance operacional dos FIIs. Os dados das divulgações de resultado foram obtidos através de sistema que realiza a coleta diária em diferentes fontes públicas de informação. Os resultados sugerem que há evidências de violação da hipótese de mercado eficiente na forma semi-forte para os retornos dos fundos da amostra durante o período estudado.

Nas últimas duas décadas, estudos empíricos em finanças têm utilizado o método de estudo de eventos para detectar retornos anormais no entorno de eventos que, teoricamente, deveriam ser incorporados instantaneamente no preço dos títulos. O método de estudo de eventos, a partir da década de 90, com a massificação das planilhas eletrônicas e dos pacotes estatísticos, se popularizou no meio acadêmico brasileiro, sendo um dos principais métodos de pesquisa em finanças com ênfase em mercado de capitais ou finanças corporativas. Apesar da eficácia do método em detectar a anormalidade dos retornos, comprovada em diversos estudos empíricos, acredita-se que o método seja pouco eficiente em determinar a verdadeira amplitude do retorno anormal, uma vez que são necessários pressupostos estatísticos e argumentos econômico-financeiros que podem não ser válidos. O fato de que cada modelo apresenta um desempenho diferente de captura dos retornos anormais contribui com a tese de que os modelos utilizados atualmente não conseguem filtrar totalmente o retorno anormal da série normal. Portanto, este estudo teve como objetivo principal testar a aplicabilidade do método de Análise de Componentes Independentes - ICA - em detectar retornos anormais em séries temporais e comparar o seu desempenho com os modelos geradores de retornos anormais mais utilizados em testes empíricos. Com este objetivo, foram realizadas milhares de simulações envolvendo parâmetros semelhantes aos do mercado de ações brasileiro, com o uso de algoritmos de simulação elaborados exclusivamente para esta finalidade. Os resultados sugerem que o método ICA é capaz de detectar anormalidades em séries temporais, fornecendo, desta forma, a descoberta do real impacto do retorno anormal nos elementos da amostra, necessitando apenas de uma modelagem prévia em função do tamanho da amostra e sua variância. / In the last two decades financial empiric studies have used the event study method to detect abnormal return on events that in theory should be instantly incorporated on securities price. This method became popular to Brazilian academic environment through the intensification usage of electronic worksheet and statistic packages in the 90`s turning into one of the main research methods for financial studies with emphasis on stock market and corporative financing. Despite the efficiency of the method in detecting abnormalities it`s believed that it`s least effective on establishing the real amplitude of the abnormal return considering that statistics presupposed and economic and financial arguments may not be valid. The fact that each model shows a different performance on capturing abnormal returns contributes to the idea that today`s models can`t completely filter the abnormal return on a normal series. Therefore this study has as a main objective to test the applicability of the Independent Component Analysis method – ICA – in detecting abnormal returns in time series and comparing its performance against abnormal return generating models more used on empiric tests. With this objective, thousands of simulations involving parameters similar to the Brazilian stock market with the usage of simulation algorisms elaborated exclusively for this purpose. The results suggest that ICA method is capable of detecting abnormalities in time series supplying in this form a discovery on the real impact of abnormal return on sample elements needing only a previous molding due to the size of its sample and variance.

Nas últimas duas décadas, estudos empíricos em finanças têm utilizado o método de estudo de eventos para detectar retornos anormais no entorno de eventos que, teoricamente, deveriam ser incorporados instantaneamente no preço dos títulos. O método de estudo de eventos, a partir da década de 90, com a massificação das planilhas eletrônicas e dos pacotes estatísticos, se popularizou no meio acadêmico brasileiro, sendo um dos principais métodos de pesquisa em finanças com ênfase em mercado de capitais ou finanças corporativas. Apesar da eficácia do método em detectar a anormalidade dos retornos, comprovada em diversos estudos empíricos, acredita-se que o método seja pouco eficiente em determinar a verdadeira amplitude do retorno anormal, uma vez que são necessários pressupostos estatísticos e argumentos econômico-financeiros que podem não ser válidos. O fato de que cada modelo apresenta um desempenho diferente de captura dos retornos anormais contribui com a tese de que os modelos utilizados atualmente não conseguem filtrar totalmente o retorno anormal da série normal. Portanto, este estudo teve como objetivo principal testar a aplicabilidade do método de Análise de Componentes Independentes - ICA - em detectar retornos anormais em séries temporais e comparar o seu desempenho com os modelos geradores de retornos anormais mais utilizados em testes empíricos. Com este objetivo, foram realizadas milhares de simulações envolvendo parâmetros semelhantes aos do mercado de ações brasileiro, com o uso de algoritmos de simulação elaborados exclusivamente para esta finalidade. Os resultados sugerem que o método ICA é capaz de detectar anormalidades em séries temporais, fornecendo, desta forma, a descoberta do real impacto do retorno anormal nos elementos da amostra, necessitando apenas de uma modelagem prévia em função do tamanho da amostra e sua variância. / In the last two decades financial empiric studies have used the event study method to detect abnormal return on events that in theory should be instantly incorporated on securities price. This method became popular to Brazilian academic environment through the intensification usage of electronic worksheet and statistic packages in the 90`s turning into one of the main research methods for financial studies with emphasis on stock market and corporative financing. Despite the efficiency of the method in detecting abnormalities it`s believed that it`s least effective on establishing the real amplitude of the abnormal return considering that statistics presupposed and economic and financial arguments may not be valid. The fact that each model shows a different performance on capturing abnormal returns contributes to the idea that today`s models can`t completely filter the abnormal return on a normal series. Therefore this study has as a main objective to test the applicability of the Independent Component Analysis method – ICA – in detecting abnormal returns in time series and comparing its performance against abnormal return generating models more used on empiric tests. With this objective, thousands of simulations involving parameters similar to the Brazilian stock market with the usage of simulation algorisms elaborated exclusively for this purpose. The results suggest that ICA method is capable of detecting abnormalities in time series supplying in this form a discovery on the real impact of abnormal return on sample elements needing only a previous molding due to the size of its sample and variance.

Nas últimas duas décadas, estudos empíricos em finanças têm utilizado o método de estudo de eventos para detectar retornos anormais no entorno de eventos que, teoricamente, deveriam ser incorporados instantaneamente no preço dos títulos. O método de estudo de eventos, a partir da década de 90, com a massificação das planilhas eletrônicas e dos pacotes estatísticos, se popularizou no meio acadêmico brasileiro, sendo um dos principais métodos de pesquisa em finanças com ênfase em mercado de capitais ou finanças corporativas. Apesar da eficácia do método em detectar a anormalidade dos retornos, comprovada em diversos estudos empíricos, acredita-se que o método seja pouco eficiente em determinar a verdadeira amplitude do retorno anormal, uma vez que são necessários pressupostos estatísticos e argumentos econômico-financeiros que podem não ser válidos. O fato de que cada modelo apresenta um desempenho diferente de captura dos retornos anormais contribui com a tese de que os modelos utilizados atualmente não conseguem filtrar totalmente o retorno anormal da série normal. Portanto, este estudo teve como objetivo principal testar a aplicabilidade do método de Análise de Componentes Independentes - ICA - em detectar retornos anormais em séries temporais e comparar o seu desempenho com os modelos geradores de retornos anormais mais utilizados em testes empíricos. Com este objetivo, foram realizadas milhares de simulações envolvendo parâmetros semelhantes aos do mercado de ações brasileiro, com o uso de algoritmos de simulação elaborados exclusivamente para esta finalidade. Os resultados sugerem que o método ICA é capaz de detectar anormalidades em séries temporais, fornecendo, desta forma, a descoberta do real impacto do retorno anormal nos elementos da amostra, necessitando apenas de uma modelagem prévia em função do tamanho da amostra e sua variância. / In the last two decades financial empiric studies have used the event study method to detect abnormal return on events that in theory should be instantly incorporated on securities price. This method became popular to Brazilian academic environment through the intensification usage of electronic worksheet and statistic packages in the 90`s turning into one of the main research methods for financial studies with emphasis on stock market and corporative financing. Despite the efficiency of the method in detecting abnormalities it`s believed that it`s least effective on establishing the real amplitude of the abnormal return considering that statistics presupposed and economic and financial arguments may not be valid. The fact that each model shows a different performance on capturing abnormal returns contributes to the idea that today`s models can`t completely filter the abnormal return on a normal series. Therefore this study has as a main objective to test the applicability of the Independent Component Analysis method – ICA – in detecting abnormal returns in time series and comparing its performance against abnormal return generating models more used on empiric tests. With this objective, thousands of simulations involving parameters similar to the Brazilian stock market with the usage of simulation algorisms elaborated exclusively for this purpose. The results suggest that ICA method is capable of detecting abnormalities in time series supplying in this form a discovery on the real impact of abnormal return on sample elements needing only a previous molding due to the size of its sample and variance.

Made available in DSpace on 2016-04-25T18:39:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pedro Issao Takenouchi.pdf: 873574 bytes, checksum: 3107214bd8624b830f017c093e21ca11 (MD5) Previous issue date: 2012-12-05 / The primary objective of this study is to examine the market reaction to cross-border acquisitions of Brazilian multinational emerging-companies (MECs). On this purpose, we examine 128 mergers and acquisitions announcements associated with 36 (MECs) during the sample period 2000 2011. The mergers and acquisitions announcements data come from the Thomson SDC Platinum database. On this dissertation was employed the event study methodology to measure the impact of the announcements on the value of acquiring firms. Herein were established as windows event, 11, 15 and 5 days; furthermore, as windows estimation, were adopted 120, 240 and 500 days. Resulting in a total of 1,140 analysis of merger and acquisition from the original sample. Thus, the results show that, on average, cross-border acquisitions of MECs do not create value to the acquirers. Moreover, in order to explore the influencing factors of the direction and magnitude of market reaction; herein, were deeply analyzed some explanatory variables based on Resource-based View (RBV) and the cross border acquisitions literature, through stratifying event studies results, applying ordinary least square regression, and besides, a non parametric statistical analysis; yclept, bootstrap. Thereby, the empirical findings provide evidence that economic distance, acquisitions on developed countries, past performance, firm size, periods of crises and recessions, serial acquirers, among others variables; as performance drivers for Brazilian s (MECs) cross-border acquisition / Este trabalho tem como objetivo examinar a reação de mercado em aquisições internacionais (cross-border) realizadas por empresas brasileiras. Foram examinados 128 anúncios, públicos e concluídos, de fusões e aquisições (F&A) de 36 firmas brasileiras, no período de 2000 a 2011. Os dados de F&A foram obtidos da base de dados da Thomson SDC Platinum e foi utilizada a metodologia de estudo de eventos (MacKinlay, 1997; McWilliams & Siegel 1997), para mensurar o impacto resultante do anúncio de F&A sobre o valor de mercado da firma adquirente. Foram utilizados como janelas de evento (11, 15 e 5 dias) e, como janelas de estimação (120, 240 e 500 dias), resultando em um total de 1.140 análises de fusões e aquisições para a amostra da pesquisa. Como achado da pesquisa, foi encontrado que, na média, as aquisições internacionais não criaram valor para as firmas adquirentes brasileiras. Outrossim, com o intuito de verificar quais fatores influenciaram no desempenho das transações de aquisições cross border das empresas brasileiras, com base na literatura de Resource-based View (RBV) (Penrose, 1959; Aybar & Ficici, 2009; Gubbi et al., 2010), foram realizados estudos de eventos estratificados, regressão por mínimos quadrados ordinário e análise estatística não paramétrica bootstrap. Onde verificou-se que os fatores distância econômica, aquisição em país desenvolvido, desempenho passado, o tamanho da firma, períodos de crises e recessão, adquirentes seriais, entre outros; são variáveis direcionadoras para o desempenho em relação à reação de mercado a fusões e a aquisições cross-border realizadas por firmas brasileiras

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:26:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Carlos Marcelo Lauretti.pdf: 379237 bytes, checksum: c8dbc22b9067945f6592ba2b8da5ea4d (MD5) Previous issue date: 2008-08-13 / Fundo Mackenzie de Pesquisa / Many academic studies of the last two decades are focused to explain Book-to-Market (B/M), market overreaction, and return reversal effects observed on empirical researches data. This research replicates to Brazilian stock market recent researches that bring new explanations to these data. We show that these effects are results of market overreaction to what may be named intangible information. We decompose returns into one component that can be named tangible, which can be explained by accounting measures, and another one, orthogonal to it, that can be named intangible. This research demonstrates that market overreacts to intangible and not to tangible information, and this explains Book-to-Market effect and return reversals. Many financial researchers look for explanations to exceeding gains on stock market beyond what would be expected by risk prize. Exceeding gains are grounded, against to Efficient Market Hypothesis, that returns would follow predictable patterns. These patterns are: first, returns tend to reverse and, second, future returns are related to variables associated with past accounting performance scaled to market stock price. The most important of these ratios is B/M ratio. One research branch, leaded by Fama and French, argues that high B/M firms are likely to be riskier, and hence investors require higher expected returns. None of these explanations gives us complete answers to data gathered by empirical researches. We show that in Brazilian stock market there isn t a significant relation between future returns and past fundamental firm growth. Instead, we found a strong negative relation between returns and realization of intangible returns. We find intangible return reversal and not tangible. We find evidences that market overreacts to intangible information. / Explicar os conhecidos efeitos Book-to-Market (B/M), sobre-reação dos investidores e reversão de retornos tem sido uma grande preocupação dos estudos acadêmicos nas últimas décadas. Esta dissertação reproduz, para o mercado de ações brasileiro, recentes estudos feitos para o mercado norte-americano que demonstram que estes fenômenos, há muito tempo observados empiricamente, têm uma mesma origem: a sobre-reação do mercado às informações que podemos chamar de intangíveis. Decompomos o retorno em uma parcela, denominada tangível, que é explicada pelo crescimento das métricas contábeis, ou pelo que se chama de informação tangível, e outra, o retorno denominado intangível, ou a parcela do retorno não esperada pelo desempenho contábil. Esta pesquisa demonstra que o mercado sobre-reage à informação intangível e não à informação tangível. Isto explica o efeito B/M e reversão de retornos. Inúmeros estudos acadêmicos procuram explicações para os ganhos excessivos nos mercados de ações, entendendo-se como tais os retornos adicionais obtidos pelos investidores além daqueles que seriam esperados apenas pelos prêmios de risco. Estratégias para obtenção de ganhos econômicos normalmente estão fundamentadas, em oposição à Hipótese de Mercado Eficiente, em que os retornos das ações seguiriam padrões previsíveis. Estes padrões têm suas origens em duas observações feitas pelos economistas financeiros. A primeira é que em horizontes mais longos os retornos futuros apresentam a tendência a sofrer efeitos de reversão. A segunda observação é que os retornos futuros estão negativamente relacionados a variáveis associados ao desempenho passado das empresas escaladas ao preço de mercado. A mais significativa destas métricas é razão Book-to-Market (B/M) ou razão entre o valor patrimonial contábil e o valor de mercado. Uma linha de estudos, liderada por Fama e French, argumenta que o altos índices B/M sinalizam um fator de risco que não está presente no modelo CAPM, e por isto, os investidores requerem um prêmio de risco maior. Nenhuma destas interpretações oferece explicações completas para a constatação desta anomalia que é encontrada empiricamente. Esta pesquisa mostra que não há relações discerníveis entre o retorno das ações e o desempenho passado dos fundamentos econômicos das firmas. Os resultados encontrados no mercado de ações brasileiro permitemnos concluir que não há evidências de relação entre o desempenho contábil passado e os retornos futuros. Ao invés disto, encontramos evidências que emergem os efeitos B/M e de reversão dos retornos porque os retornos futuros estão negativamente relacionados com a realização de informações intangíveis, que é o componente do retorno ortogonal ao desempenho contábil passado. De fato, encontramos reversão dos retornos intangíveis e não dos retornos tangíveis, o que é consistente com os resultados empíricos da literatura acadêmica prévia. Encontramos evidências que o mercado sobre-reage às informações intangíveis.