Mapeamento de anomalias de calendário na Bolsa de Valores de São Paulo
Abstract
O objetivo deste trabalho de pesquisa é verificar a existência das anomalias de calendário Dia da semana, Fim de semana, Feriado, Halloween, Carnaval, Virada do mês e Janeiro (e Virada do ano) no mercado de ações brasileiro, por meio de amostra de 70 empresas com o maior volume de negociação na Bovespa e com todas as cotações diárias disponíveis entre 30/12/2009 e 10/01/2020, bem como dos dados de fechamento do Ibovespa, principal índice do mercado acionário brasileiro, no mesmo período. Dois métodos foram utilizados para realizar as regressões: Mínimos Quadrados Ordinários (MQO), com regressão desenvolvida por variáveis dummy, e Heteroscedasticidade Condicional Autorregressiva Generalizada (GARCH) na forma mais simples, que é o GARCH (1,1). Apesar da identificação de retornos diferenciados no Efeito Fim de semana, verificou-se que a Hipótese de Mercado Eficiente (HME) não pode ser rejeitada, pois as anomalias identificadas não foram consistentes o suficiente para se recomendar o desenvolvimento de estratégias de investimentos com base nesses efeitos de calendário. The objective of this research work is to verify the presence of calendar anomalies in the Weekday, Weekend, Holiday, Halloween, Carnival, Turn of the month and January (or Turn of the year) in the Brazilian stock market, using sample of 70 companies with the highest trading volume on the Bovespa and with all daily quotes available between 12/30/2010 and 01/10/2020, as well as the closing data for Ibovespa, the main Brazilian stock market index, in the same period. Two methods were used to perform as regressions: Ordinary Least Squares (OLS), with regression developed by dummy variables, and Generalized Auto-regressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) in the simplest form, which is GARCH (1,1). Although the identification of differentiated returns in Weekend Effect, it was found that the EMH (Efficient Market Hypothesis) cannot be rejected, because the anomalies identified weren’t consistent enough to recommend the development of investment strategies based on these calendar effects.
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