Estudo da influência de eventos sobre a estrutura do mercado brasileiro de ações a partir de redes ponderadas por correlações de Pearson, Spearman e Kendall

Abstract

Neste trabalho foi analisada a influência de um evento sobre o mercado de ações brasileiro a partir das redes, e suas árvores geradoras mínimas, obtidas de medidas de dependência baseadas nas correlações de Pearson, de Spearman e de Kendall. O evento considerado foi a notícia da noite de 17 de maio de 2017 em que o dono da empresa brasileira JBS, Joesley Batista, gravou o então Presidente da República Michel Temer autorizando a compra do silêncio de um Deputado Federal. O dia seguinte a notícia, 18 de maio de 2017, foi definido como o dia do evento. Foram coletados dados de alta frequência de 58 ações do Ibovespa no período de 11 a 25 de maio de 2017. As alterações nas redes das ações do mercado foram analisadas comparando-se o período anterior e posterior ao evento em duas escalas de tempo: (1) Redes diárias: cinco pregões antes do evento, o dia do evento e, cinco pregões depois do evento, com cotações a cada 15 minutos; (2) Agrupadas em antes e depois: agrupando os dados dos 5 dias antes e dos 5 dias depois do evento. O estudo das redes diárias indicou mudança de tendência nas suas propriedades no decorrer do período que contém o evento, com cotações a cada 15 minutos. Isto sugeriu que análise do efeito médio contido nos dados agrupados antes de depois do evento poderiam tornar mais evidente as mudanças na estrutura de rede das ações. As redes antes e depois do evento apresentaram mudanças significativas nas suas métricas que ficaram mais evidenciadas nas árvores geradoras mínimas. As redes geradas pelas correlações de Kendall e Spearman apresentaram um número maior de agrupamentos antes e depois do evento e, após o evento, as árvores geradoras mínimas apresentaram uma redução do número de agrupamentos de ações para todos os tipos de correlação. As distribuições de grau ponderado após o evento indicam uma probabilidade maior de vértices com graus distante da média. As métricas das árvores geradoras mínimas por correlação de Spearman sofreram a maior variação, seguidas pelas de Kendall e Pearson, e também, indicaram que as redes após o evento ficaram mais robustas, ou seja, mais rígidas. A maior robustez das redes após o evento indica maior conectividade do mercado, tornando-o, como um todo, mais suscetível ao impacto de novos acontecimentos.

Aplicação De Modelos De Correlações No Desenvolvimento De Carteiras Hipotéticas De Investimentos

“…Simbolizada pela letra "r", foi em forma de homenagear a descoberta da predisposição de "regressão" das particularidades humanas para a média criada por Galton (SCHULTZ D; SCHULTZ S, 2020). Esta metodologia estatística foi descrita em 1896, segundo Origuela (2018) seria "uma medida de intensidade e direção de uma relação linear entre duas variáveis".…”

“…O coeficiente de Spearman pode apontar uma correlação, não obrigatoriamente linear dentre Segundo Origuela (2018), este coeficiente a princípio não demonstra uma tendência linear, mas sim uma associação crescente ou decrescente, no caso de uma relação monotônica, onde a ordem dos dados será preservada. Assim como "r" de Pearson, este coeficiente pode apresentar uma correlação positiva, quanto mais próxima de 1 e negativa quanto mais próxima de -1, sendo fraca no caso de correlações próximas de 0.…”