Testes de eventos em finanças corporativas : o uso de misturas GARCH

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Programa de Pós-Graduação em Administração, 2012.O estudo de métodos e modelos em econometria financeira tem recebido ampla atenção nesse novo milênio. Modelos que incorporam volatilidades, caudas pesadas e assimetria distribucional têm se tornado mais comuns. Nesse contexto, o ferramental de Estudos de Eventos necessita ser modernizado de maneira a incorporar os principais fatos estilizados registrados amplamente na literatura financeira. A presente tese surge para suprir essa lacuna e tem como objetivo propor uma metodologia quantitativa e paramétrica para a avaliação e inferência de retornos associados a eventos em finanças corporativas, corrigindo os pressupostos clássicos e simplórios quanto à distribuição dos retornos de ativos por meio da extensão da proposta de Haas (2004), o qual utiliza misturas de modelos GARCH (MN-GARCH) para ajustar retornos financeiros. Além de ser uma metodologia inovadora, este ferramental apresentou-se - ao longo trabalho - mais adequado as séries temporais financeiras, tornando-se portanto uma proposta adequada aos pesquisadores, gestores e outros profissionais que desejam mensurar e avaliar o impacto de determinados eventos sobre corporações de interesse. Ensaios aplicados a finanças corporativas utilizando a metodologia proposta são também apresentados no final dessa tese. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACTThe study of methods and models in financial econometrics has received wide attention in the new millennium. Models that incorporate volatility, heavy tails and distributional asymmetry have become more common. In this context, the field of the Study of Events needs to be modernized so as to incorporate the main stylized facts widely reported in the financial literature. This thesis appears to fill this gap and aims to propose a quantitative methodology for the evaluation and parametric inference for the returns associated with events in corporate finance, correcting the classic and simplistic assumptions about the distribution of asset returns by extending the proposed model developed by Haas (2004), which uses mixtures of GARCH (MN-GARCH) to adjust financial returns. Besides being an innovative methodology, this tool was presented - through work - the most appropriate financial time series, thus becoming a suitable proposal to the researchers, managers and other professionals who wish to measure and evaluate the impact of certain events on corporations’ interest. Tests applied to corporate finance using the proposed methodology are also presented at the end of this thesis