Submitted by Alexandre Metello (alexandremetello@gmail.com) on 2015-03-06T20:48:35Z No. of bitstreams: 1 Post-Earnings Announcement Drift no Mercado de Ações Brasileiro.pdf: 1083829 bytes, checksum: 0cc672e25b9cd5a1eda673ccb616f70e (MD5) / Approved for entry into archive by GILSON ROCHA MIRANDA (gilson.miranda@fgv.br) on 2015-05-08T16:13:06Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Post-Earnings Announcement Drift no Mercado de Ações Brasileiro.pdf: 1083829 bytes, checksum: 0cc672e25b9cd5a1eda673ccb616f70e (MD5) / Approved for entry into archive by GILSON ROCHA MIRANDA (gilson.miranda@fgv.br) on 2015-05-20T15:46:27Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Post-Earnings Announcement Drift no Mercado de Ações Brasileiro.pdf: 1083829 bytes, checksum: 0cc672e25b9cd5a1eda673ccb616f70e (MD5) / Made available in DSpace on 2015-05-21T19:31:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Post-Earnings Announcement Drift no Mercado de Ações Brasileiro.pdf: 1083829 bytes, checksum: 0cc672e25b9cd5a1eda673ccb616f70e (MD5) Previous issue date: 2014-12-23 / This work seeks to test Brazilian stock market efficiency by identifying the existence of postearnings announcement drift, phenomenon already very well studied and reproduced in the US market. According to the existent literature about the subject, information contained in a firm’s earnings announcements is relevant for pricing of its stocks. Moreover, cumulative abnormal returns for stocks of firms that announce earnings with 'positive surprises' have positive tendency for some period after the earnings announcement. On the other hand, cumulative abnormal returns for stocks of firms that announce earnings with 'negative surprises' have negative tendency for some period after the earnings announcement. The identification of post-earnings announcement drift in the Brazilian stock market may be very useful for structuring of arbitrage strategies and portfolio management. After a theoretical review, the result is presented and shows itself partially consistent with the existent literature. / Este trabalho busca testar a eficiência do mercado de ações brasileiro através da identificação da existência de post-earnings announcement drift, fenômeno já bastante estudado e reproduzido no mercado norte-americano. Segundo a literatura existente a respeito do assunto, a informação contida na divulgação de resultados de uma firma é relevante para a formação de preço de suas ações. Além disso, os retornos anormais acumulados de ações de firmas que divulgam resultados com 'surpresas positivas' possuem tendência positiva por algum tempo após a divulgação do resultado. Por outro lado, os retornos anormais acumulados de ações de empresas que divulgam resultados com 'surpresas negativas' possuem tendência negativa por algum tempo após a divulgação do resultado. A identificação de post-earnings announcement drift no mercado acionário brasileiro pode ser de grande utilidade para a estruturação de estratégias de arbitragem e gestão de portfólios. Após uma revisão teórica, o resultado é apresentado e se mostra parcialmente consistente com a literatura existente.

A literatura referente a testes de hipótese em modelos auto-regressivos que apresentam uma possível raiz unitária é bastante vasta e engloba pesquisas oriundas de diversas áreas. Nesta dissertação, inicialmente, buscou-se realizar uma revisão dos principais resultados existentes, oriundos tanto da visão clássica quanto da bayesiana de inferência. No que concerne ao ferramental clássico, o papel do movimento browniano foi apresentado de forma detalhada, buscando-se enfatizar a sua aplicabilidade na dedução de estatísticas assintóticas para a realização dos testes de hipótese relativos à presença de uma raíz unitária. Com relação à inferência bayesiana, foi inicialmente conduzido um exame detalhado do status corrente da literatura. A seguir, foi realizado um estudo comparativo em que se testa a hipótese de raiz unitária com base na probabilidade da densidade a posteriori do parâmetro do modelo, considerando as seguintes densidades a priori: Flat, Jeffreys, Normal e Beta. A inferência foi realizada com base no algoritmo Metropolis-Hastings, usando a técnica de simulação de Monte Carlo por Cadeias de Markov (MCMC). Poder, tamanho e confiança dos testes apresentados foram computados com o uso de séries simuladas. Finalmente, foi proposto um critério bayesiano de seleção de modelos, utilizando as mesmas distribuições a priori do teste de hipótese. Ambos os procedimentos foram ilustrados com aplicações empíricas à séries temporais macroeconômicas. / Testing for unit root hypothesis in non stationary autoregressive models has been a research topic disseminated along many academic areas. As a first step for approaching this issue, this dissertation includes an extensive review highlighting the main results provided by Classical and Bayesian inferences methods. Concerning Classical approach, the role of brownian motion is discussed in a very detailed way, clearly emphasizing its application for obtaining good asymptotic statistics when we are testing for the existence of a unit root in a time series. Alternatively, for Bayesian approach, a detailed discussion is also introduced in the main text. Then, exploring an empirical façade of this dissertation, we implemented a comparative study for testing unit root based on a posteriori model's parameter density probability, taking into account the following a priori densities: Flat, Jeffreys, Normal and Beta. The inference is based on the Metropolis-Hastings algorithm and on the Monte Carlo Markov Chains (MCMC) technique. Simulated time series are used for calculating size, power and confidence intervals for the developed unit root hypothesis test. Finally, we proposed a Bayesian criterion for selecting models based on the same a priori distributions used for developing the same hypothesis tests. Obviously, both procedures are empirically illustrated through application to macroeconomic time series.