Análise fatorial de séries temporais para medidas de liquidez no mercado brasileiro

• Published in: RACE (Joaçaba) 2017, Vol.16 (3), p.1109-1132
• Main Authors: Coronel, Daniel Arruda, da Silveira, Vinicius Girardi, Vieira, Kelmara Mendes, Bender Filho, Reisoli
• Format: Article
• Language: Portuguese
• Subjects: Análise Fatorial de Séries Temporais; Brazilian stock market; Liquidez; Liquidity; Mercado acionário brasileiro; Times Series Factor Analysis
• ISSN: 2179-4936; 1678-6483; 2179-4936

The purpose of this paper is to suggest a new methodology to measure liquidity in stock markets. For that, we use the Times Series Factor Analysis model (TSFA), proposed by Gilbert and Meijer (2005). We employed on that model, data from December, 1994 to June, 2011 of five liquidity proxies. As findings, we observe that is possible to combine liquidity measures to create a unique factor, which show to have a high correlation with the liquidity proxies. The advantages of this procedure is to eliminate the problem of collinearity on statistical estimations and the possibility of use a single variable to measure liquidity in investment analysis. Furthermore, the factorial construction can be replicated for new datas, since is not assumed a dynamic model for the factors, which is treated simply as a measurement procedure. Neste estudo teve-se por objetivo sugerir o emprego de uma metodologia alternativa para mensuração da liquidez em mercados acionários. Para tanto, o procedimento empregado foi a Análise Fatorial de Séries Temporais (TSFA), proposta por Gilbert e Meijer (2005). Com base neste modelo, foram utilizados dados da negociação de ações da BM&FBOVESPA de dezembro de 1994 a junho de 2011 para cinco diferentes proxies de liquidez que foram empregadas na construção fatorial. No estudo permitiu-se observar a possibilidade de se combinarem diferentes medidas de liquidez para a formação de um único fator que demonstrou possuir uma forte associação com as proxies utilizadas em sua construção. Como vantagens, esse procedimento permite eliminar problemas de colinearidade em estimações estatísticas e possibilita que análises de investimento utilizem uma única variável para mensurar a liquidez ao invés de várias simultaneamente. Além disso, a construção fatorial pode ser replicada para novos dados, já que não é assumido um modelo dinâmico para os fatores, o qual é tratado simplesmente como um problema de mensuração.