VARIAÇÃO TEMPORAL NA EFICIÊNCIA DE MERCADO: EVIDÊNCIAS EMPÍRICAS PARA OS ÍNDICES SETORIAIS DA B3 (2016-2024)
Nome: EDUARDO ATAIDE DOS SANTOS
Data de publicação: 28/08/2025
Orientador:
Nome |
Papel |
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| EDSON ZAMBON MONTE | Orientador |
Banca:
| Nome |
Papel |
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| ANTÔNIO FERNANDO COSTA PELLA | Examinador Externo |
| EDSON ZAMBON MONTE | Presidente |
| RICARDO RAMALHETE MOREIRA | Examinador Interno |
Resumo: Este estudo investiga o grau variável de (in)eficiência no tempo do mercado acionário brasileiro por meio da análise de dependência de longo prazo nos retornos e nas volatilidades de sete índices setoriais da B3 – IEE, IMOB, IND, IFNC, ICON, IMAT e
UTIL – no período de 1º de janeiro de 2016 a 31 de julho de 2024. O parâmetro de integração fracionária foi estimado pelo método de Geweke e Porter-Hudak (GPH), e procedimentos de rolling estimation foram empregados para capturar a evolução
dinâmica da persistência, enquanto a metodologia de Bai e Perron (1998, 2003) foi aplicada para identificar quebras estruturais. Os resultados mostram que os retornos apresentam predominantemente memória curta, mesmo durante a pandemia da COVID-19, o que é consistente com a forma fraca da Hipótese de Mercados Eficientes (HME). Em contraste, as volatilidades exibem memória longa temporária durante o auge da COVID-19, retornando gradualmente a níveis pré-crise. Esse padrão está alinhado à Hipótese dos Mercados Fractais (HMF), indicando que o equilíbrio de mercado é rompido durante crises, aumentando a persistência, e à Hipótese de Mercados Adaptativos (HMA), à medida que os mercados posteriormente ajustam-se e recuperam a eficiência. Esses achados possuem implicações para investidores, gestores de portfólio e formuladores de políticas: para investidores, o comportamento de memória curta nos retornos reforça a imprevisibilidade dos preços, enquanto a persistência temporária nas volatilidades destaca a necessidade de uma gestão de risco aprimorada durante crises; para formuladores de políticas, indicadores de persistência podem servir como ferramentas adicionais para monitorar a estabilidade setorial e antecipar potenciais riscos sistêmicos, especialmente em setores mais sensíveis a choques.
