International Financial Markets: An Application of the Principal Component Analysis on Dependent Data/Mercados Financeiros Internacionais: Uma Aplicacao da Analise de Componentes Principais em Dados Dependentes.
| Autor | Monte, Edson Zambon |
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Introducao
A integracao dos mercados financeiros internacionais tem crescido significantemente no decorrer dos ultimos anos. Decisoes de investimento e de financiamento, por parte de investidores institucionais e privados, sao influenciadas pela percepcao do grau de integracao nos mercados de capitais internacionais. Conforme Donadelli e Paradiso (2014b), a adicao de ativos financeiros estrangeiros em um portfolio domestico pode permitir aos investidores reduzirem o nivel global de risco, quando os retornos dos mercados de acoes nacional e estrangeiro tendem a afastar-se um do outro. A ideia geral e que, na presenca de uma baixa correlacao entre os retornos dos mercados de acoes estrangeiro e nacional, um investidor poderia suavizar o risco de sua carteira de ativos, sem reduzir o retorno esperado dessa carteira, adicionando acoes estrangeiras em sua carteira domestica. No entanto, um grau relativamente elevado de integracao economica pode produzir uma queda significativa nos beneficios de diversificacao do portfolio para alem das fronteiras nacionais. Essa queda tende a ser forte em periodos de recessao, ou seja, em periodos em que os retornos dos mercados de acoes internacionais estao altamente correlacionados.
De acordo com Jappeli e Pistaferri (2011), o processo de integracao dos mercados financeiros pode facilitar o consumo estavel e as oportunidades de partilha de riscos, permitindo uma maior seguranca contra os riscos originados de choques especificos de cada pais. Nesse contexto, Colacito e Croce (2010) e Yu (2015) demonstraram que a integracao financeira pode gerar beneficios de bem-estar de curto e de longo prazo. Por outro lado, o crescente nivel de integracao financeira global tem induzido a fortes correlacoes positivas entre os retornos de capital dos paises, o que reduz os beneficios da diversificacao das carteiras de ativos internacionais (Goetzmann; Rouwenhorst, 2005; Donadelli; Paradiso, 2014a). Ainda, segundo Billio et al. (2015), a integracao financeira e o regime de fluxo internacional de capitais sem restricoes podem afetar os objetivos politicos especificos dos paises. Por exemplo, Blanchard et al (2010) descrevem que os objetivos politicos de um pais especifico podem nao se alinhar adequadamente com a dinamica do mercado financeiro internacional.
Alem disso, conforme Lahrech e Sylwester (2013), Lee (2013) e Yu, Fung e Tam (2010), a integracao financeira e benefica para os paises em termos de estabilidade financeira, contribuindo com as economias no que diz respeito a absorver choques e a promover o desenvolvimento. No entanto, em periodos de crise, a elevacao da aversao ao risco e da preferencia da liquidez por parte dos investidores estrangeiros podem levar a fuga de capitais, impactando o lado real e financeiro das economias (Ferreira; Mattos, 2012). No caso do lado financeiro, os impactos negativos ocorrem muito em parte devido a maior variabilidade dos retornos das acoes. Alguns estudos, como Ragunathan, Faff e Brooks (1999), demonstraram que a integracao financeira tende a ser maior em periodos de expansao do que nas fases de recessao da economia. Conforme Lane (2012), uma vez ocorrida uma crise, a globalizacao (integracao financeira) serve de "amortecedor" (ameniza os efeitos) contra a crise para alguns paises, ao passo que amplifica a crise para outros.
Na literatura recente, tem existido algum consenso no que diz respeito aos modelos e testes para verificar a existencia de integracao nos mercados financeiros. Entretanto, em relacao a natureza e ao grau de integracao dos mesmos existem grandes divergencias (Fuinhas; Marques; Nogueira, 2014). Nesse sentido, diversos fatores podem condicionar a interdependencia dos mercados: i) a interdependencia pode varia ao longo do tempo (Hu, Lin; Kao, 2008; Tam, 2014); ii) os co-movimentos entre os mercados tendem a serem maiores para mercados com curtas distancias geograficas do que longas (Chong; Wong; Zhang, 2011; Eckel Et Al., 2011); iii) a interdependencia dos mercados aumenta conforme a integracao economica se intensifica (Walti, 2011; Abbas; Khan, 2013); iv) e mais provavel que a interdependencia ocorra em mercados mais volateis do que nos menos volateis (Aityan; Ivanov-Schitz; Izotov, 2010; Jinjarak; Zheng, 2014); e, v) a interdependencia nos mercados internacionais tem crescido significantemente nas ultimas decadas.
Ao longo das ultimas duas decadas os debates sobre a integracao financeira tem se intensificado, especialmente quando da ocorrencia de crises economicas mundiais. De acordo com Billio et al. (2015), mensurar a integracao financeira e sua evolucao ao longo do tempo e de suma importancia, uma vez que tal integracao tende a nortear os agentes economicos (politicos e investidores) quanto as suas decisoes futuras. Nesse contexto, em termos de analise empirica sobre a integracao dos mercados financeiros, pode-se mencionar dois principais conjuntos de estudos: i) os baseados nos modelos de evolucao dos ativos financeiros, que assumem que os mercados financeiros sao eficientes; e, ii) os estudos sobre a analise da evolucao das correlacoes e dos co-movimentos dos precos dos ativos negociados. De acordo com Fuinhas, Marques e Nogueira, 2014 (2014), o grau de integracao financeira possibilita uma percepcao sobre o comportamento do fluxo de capitais entre as economias (paises), sendo assim, de grande importancia no entendimento dos comovimentos dos mercados. Nesse caso, a analise do comportamento das correlacoes entre os precos dos ativos de distintos mercados financeiros torna-se uma importante ferramenta para avaliar o grau de integracao dos mesmos.
Dentre as tecnicas para avaliar a integracao (e os co-movimentos) dos mercados financeiros esta a analise de componentes principais (ACP) classica (1). A ideia central da ACP e reduzir a dimensionalidade de um conjunto de dados formado por um grande numero de variaveis interrelacionadas, retendo o maximo possivel da variabilidade dos dados originais. Isso e alcancado via transformacao para um novo conjunto de variaveis, denominados de componentes principais (CPs), que sao nao correlacionados, sendo ordenados de modo que os primeiros componentes retenham a maior parte das variacoes presentes nas variaveis originais (Jolliffe, 2002). A ACP baseia-se na teoria algebrica de vetores por meio dos autovalores e autovetores da matriz de covariancia ou de correlacao dos dados (2). Alem da reducao da dimensionalidade, a ACP tem sido amplamente utilizada nas seguintes tecnicas: analise fatorial analise de cluster, analise de correlacao canonica, analise discriminante, regressao linear e nao-linear, entre outros.
Deve-se notar que, entre os estudos que adotam a ACP, no dominio do tempo, uma caracteristica comum e a negligenciar a dependencia dos dados. No entanto, em sua forma classica, essa tecnica presume que os dados sejam independentes (Anderson, 2003; Johnson; Wichern, 2007). De acordo com Jolliffe (2002), a utilizacao da APC em series temporais multivariadas exige algum cuidado na sua aplicacao, especialmente, para series que apresentam dependencia mais do que fraca. Zamprogno (2013), por exemplo, mostrou, de forma empirica, analises estatisticas espurias (enganosas) quando da aplicacao da ACP classica em series temporais com forte dependencia. As simulacoes demonstraram que, devido a correlacao temporal (serial e cruzada), grande parte do percentual de explicacao do conjunto de dados original migrou para o primeiro componente principal, causando uma reducao enganosa do conjunto de dados. No mais, uma vez que os PCs sao uma combinacao linear das variaveis originais, a correlacao temporal (serial ou cruzada) destas series foi transferida para os PCs. A fim de resolver este problema, Zamprogno (2013) usou um modelo vetorial autorregressivo (VAR), para filtrar o conjunto de dados original e, entao, aplicou a tecnica de ACP aos residuos (ruidos brancos) do modelo VAR. Essa ideia e semelhante ao proposto por Matteson e Tsay (2011) e Hu e Tsay (2014).
Entretanto, alem de correlacao temporal, outro ponto importante tem sido negligenciado na analise de ACP, a heteroscedasticidade condicional (Hu; Tsay, 2014). Na analise de series temporais multivariadas com heteroscedasticidade condicional, os resultados da ACP tambem podem ser enganosos, uma vez que a matriz autocovariancia estimada e os autovalores e autovetores gerados a partir da decomposicao espectral tendem a ser tendenciosos (estimados incorretamente). Para Matteson e Tsay (2011), nas series temporais multivariadas, os componentes principais sao contemporaneamente nao correlacionados. No entanto, as correlacoes cruzadas desfasadas podem ser diferentes de zero, as correlacoes condicionais podem ser diferentes de zero, e as correlacoes cruzadas de transformacoes nao lineares, tais como os processos quadraticos, podem ser diferentes de zero. Portanto, o filtro VAR nao seria suficiente para corrigir os problemas causados pela volatilidade sobre a tecnica de ACP classica. Logo, para resolver esta problematica, Monte (2016) propos aplicar o filtro VAR-GARCH (heteroscedasticidade condicional autorregressiva generalizada) aos dados originais e, entao, usar a ACP sob os residuos do modelo VAR-GARCH (3).
Dessa forma, este trabalho examinou o padrao de integracao (comovimentos) dos mercados financeiros internacionais de 25 paises (25 indices de acoes do mercado mundial), no periodo de 1997 a 2015, por meio da analise de componentes principais, aplicada aos residuos do modelo VAR-GARCH. Ainda, como a maioria dos estudos existentes limita a utilizacao da ACP para o calculo dos componentes principais ao longo de um determinado periodo de tempo (Volosovych, 2011), as analises foram segmentadas da seguinte forma: i) periodo pre-crise do subprime (iniciada em meados do ano de 2007, nos Estados unidos), compreendendo o periodo de janeiro 1997 a julho 2007; ii) periodo de crise, entre agosto 2007 e dezembro 2009; e, periodo pos-crise...
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