O Efeito Viragem de Ano: Uma Aplicação ao Mercado Acionista Português (1989 a 2012)

O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] Por: Carlos Manuel Pacheco Lobo Dissertação de Mestrado em Finanças Orientado por: Professor Doutor Júlio Fernando Seara Sequeira da Mota Lobão 2014 O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] ii NOTA BIOGRÁFICA Carlos Manuel Pacheco Lobo nasceu a 5 de Abril de 1989, em Paços de Ferreira. Licenciado em Gestão pela Faculdade de Economia da Universidade do Porto em 2010, exerce atualmente as funções de Analista no Grupo Sonae. Na mesma faculdade concluiu, em 2012, a componente letiva do Mestrado em Finanças no âmbito do qual é apresentada a presente dissertação. O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] iii AGRADECIMENTOS A concretização desta dissertação só foi possível graças ao empenho de várias pessoas, às quais manifesto o meu sincero agradecimento: ao Professor Júlio Lobão, pela sua orientação e apoio; à Professora Natércia Fortuna pela disponibilidade que sempre demostrou; à minha família, com especial destaque para a minha mãe Maria da Assunção pelo enorme apoio motivacional sem o qual seria impossível vencer esta etapa de imenso trabalho. Quero também agradecer a todos os meus amigos e colegas de trabalho pela amizade presente em todos os momentos. Às minhas chefias Isabel Barros e Edite Amorim, agradeço a sua compreensão e motivação durante esta etapa. O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] iv RESUMO A eficiência dos mercados financeiros é umas das considerações fulcrais das finanças clássicas, a sua relevância prende-se com a importância dos mercados de capitais enquanto mecanismos de correta alocação de recursos. Todavia vários são os estudos que identificam anomalias ao comportamento dos preços dos ativos financeiros, entre esses comportamentos anómalos destaca-se o Efeito Viragem de Ano. Relativamente ao mercado acionista português este efeito não se encontra, na nossa opinião, amplamente estudado, pelo que é nosso objetivo aprofundar a análise deste efeito no mercado acionista português. Tendo por base o índice PSI-Geral, as taxas de juro overnight do mercado monetário português, e uma amostra de 207 títulos transacionados na Euronext Lisbon, foi realizada uma análise à sazonalidade mensal e aos 10 dias em torno da viragem de ano, para os prémios de risco do mercado português no período compreendido entre 01 janeiro de 1989 e 31 de dezembro de 2012. A metodologia utilizada para realizar esta análise teve por base a realização de testes de significância individual a variáveis dummy representativas dos períodos de sazonalidade. Esta metodologia é similar à utilizada em outros estudos de efeitos de sazonalidade no mercado português. Os resultados demonstram a inexistência do Efeito Viragem de Ano no mercado português, mesmo quando procedemos à análise deste no universo das empresas de pequena dimensão (universo identificado na literatura no qual o Efeito Viragem de Ano é mais expressivo), e nas empresas com maior potencial de venda por efeitos fiscais (o motivo mais referenciado na literatura para explicação do Efeito Viragem de Ano). Os resultados apresentando-se em conformidade com estudos realizados ao Efeito Janeiro no mercado português. Na análise à sazonalidade mensal do mercado identificou-se a presença de prémios de risco anormais: negativos para o mês de junho, e positivos para o mês de dezembro, pelo que sugerimos estes efeitos sejam estudados com mais detalhe. O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] v ABSTRACT The efficiency of financial markets is one of the key considerations of classical finance. Its relevance lies in the importance of capital markets as mechanisms for proper resource allocation. However there are several studies that identify anomalies in the behavior of financial asset prices. Among these anomalous behaviors the Turn of the Year Effect assumes particular relevance. Regarding the Portuguese stock market, this effect is not, in our opinion, widely studied, and it is our goal to further analyze this effect in the Portuguese stock market. Based on the index PSI-Geral, in the overnight interest rates of the Portuguese money market and in a sample of 207 securities traded on Euronext Lisbon, an analysis was performed to the monthly seasonality and the 10 days around the turn of the year, for risk premiums in the Portuguese market from January 1, 1989 and December 31, 2012. The methodology used for this analysis was based on individual significance tests on dummy variables representing periods of seasonality. This methodology is similar to that used in other studies of the effects of seasonality in the Portuguese market. The results demonstrate the absence of Turn of the Year Effect in the Portuguese market, even when it is analyzed in the universe of small businesses (universe identified in the literature in which the Turn of the Year Effect is more expressive) and in the companies with greater potential tax selling effect (the motive more referred in the literature to explain the Turn of the Year Effect). The results are in accordance with studies carried out for the January Effect in the Portuguese market. When analyzing the monthly market seasonality, we identify the presence of abnormal risk premiums: negative for the month of June, and positive for the month of December. Therefore, we suggest that these effects should be studied in more detail. O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] vi ÍNDICE CAPÍTULO 1 – INTRODUÇÃO .......................................................................................................... - 1 - CAPÍTULO 2 - REVISÃO DE LITERATURA .................................................................................. - 4 - 2.1 INTRODUÇÃO ................................................................................................................................. - 4 - 2.2. EFEITO VIRAGEM DE ANO ............................................................................................................. - 4 - 2.2.1. Efeito Janeiro / Efeito Viragem de Ano ................................................................................ - 5 - 2.2.2. Efeito Dimensão ................................................................................................................... - 6 - 2.2.3. Interligação dos efeitos Efeito Janeiro e Efeito Dimensão .................................................. - 7 - 2.3. HIPÓTESES EXPLICATIVAS DO EFEITO VIRAGEM DE ANO ............................................................. - 8 - 2.3.1. Hipótese de Enviesamentos Estatísticos ............................................................................... - 8 - 2.3.2. Hipótese de Assimetria de Informação ............................................................................... - 10 - 2.3.3. “Window Dressing Hypothesis” ........................................................................................ - 12 - 2.3.4. Hipótese de Efeito Fiscais .................................................................................................. - 13 - 2.4. TRANSVERSALIDADE GEOGRÁFICA DO EFEITO VIRAGEM DE ANO E DA SUA INTERLIGAÇÃO COM O EFEITO DIMENSÃO ............................................................................................................................. - 17 - 2.4.1. Mercados Internacionais .................................................................................................... - 17 - 2.4.2. Mercado Português ............................................................................................................ - 18 - 2.5. CONCLUSÃO ................................................................................................................................ - 19 - CAPÍTULO 3 - AMOSTRA E METODOLOGIA ............................................................................ - 21 - 3.1. INTRODUÇÃO .............................................................................................................................. - 21 - 3.2. AMOSTRA.................................................................................................................................... - 21 - 3.3. MÉTODO DE ANÁLISE ................................................................................................................. - 24 - 3.3.1. Fase 1 – Sazonalidade Mensal do Mercado Português ..................................................... - 24 - 3.3.2. Fase 2 – Sazonalidade Mensal do Mercado Português e o Efeito Dimensão. ................... - 26 - 3.3.2. Fase 3 – Sazonalidade Mensal do Mercado Português e a Hipótese dos Efeitos Fiscais .. - 29 - CAPÍTULO 4 – RESULTADOS ........................................................................................................ - 34 - 4.1. INTRODUÇÃO .............................................................................................................................. - 34 - 4.2. FASE 1 – SAZONALIDADE MENSAL DO MERCADO PORTUGUÊS ................................................... - 34 - 4.3. FASE 2 – SAZONALIDADE MENSAL DO MERCADO PORTUGUÊS E O EFEITO DIMENSÃO. .............. - 43 - 4.4. FASE 3 – SAZONALIDADE MENSAL DO MERCADO PORTUGUÊS E A HIPÓTESE DOS EFEITOS FISCAIS. - 49 - CAPÍTULO 5 – CONCLUSÕES ........................................................................................................ - 53 - REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ............................................................................................... - 56 - ANEXO I – COMPOSIÇÃO DOS PORTFÓLIOS .......................................................................... - 61 - O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] vii ÍNDICE DE TABELAS Tabela 1: Amostra ...................................................................................................... - 24 - Tabela 2: Composição dos portfólios .................................................................. - 28 - Tabela 3: Composição dos portfólios .............................................................. - 31 - Tabela 4: Composição dos portfólios e ................................. - 32 - Tabela 5: Quadro resumo evolução mensal do prémio de risco português [1989 a 2012] - 39 - Tabela 6: Prémio de risco dos meses de viragem de ano vs. média anual ................. - 39 - Tabela 7: Regressões: Sazonalidade Mensal e Efeito Viragem de Ano [prémio de risco do mercado] ............................................................................................................... - 42 - Tabela 8: Regressões Sazonalidade Mensal e Efeito Viragem de Ano [portfólio ] ... - 44 - Tabela 9: Regressões Sazonalidade Mensal e Efeito Viragem de Ano [portfólio ] ... - 45 - Tabela 10: Regressões Sazonalidade Mensal e Efeito Viragem de Ano [portfólio ] . - 46 - Tabela 11: Regressões Efeito Viragem de Ano [portfólio ] .......................... - 49 - Tabela 12: Regressões Efeito Viragem de Ano [portfólio ] ........................... - 50 - Tabela 13: Regressões Efeito Viragem de Ano [portfólio ] ........................... - 50 - Tabela 14: Regressões Efeito Viragem de Ano [portfólio ] .................... - 51 - Tabela 15: Regressões Efeito Viragem de Ano [portfólio ] .................... - 51 - ÍNDICE DE GRÁFICOS Gráfico 1: Evolução anual da taxa de retorno do mercado português [1989 a 2012] - 35 - Gráfico 2: Evolução anual do prémio de risco português [1989 a 2012] .................. - 35 - Gráfico 3: Evolução mensal do prémio de risco português [1989 a 2000] ................ - 37 - Gráfico 4: Evolução mensal do prémio de risco português [2001 a 2012] ................ - 38 - Gráfico 5: Prémio de risco médio mensal português [1989 a 2012] ......................... - 39 - O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 1 - CAPÍTULO 1 – INTRODUÇÃO Os mercados de capitias assumem um papel fundamental no desenvolvimento económico de um país ou região, funcionando como um mecanismo de alocação correta dos recursos financeiro, mobilizam as poupanças para as necessidades de investimento. Por este motivo a eficiência dos mercados financeiros assume especial relevância, Fama (1970) definiu um mercado eficiente como um mercado no qual os preços dos ativos incorporam a totalidade da informação disponível e de forma quase instantânea. Ao longo das últimas décadas o estudo da eficiência dos mercados tem sido um dos tópicos dominantes da literatura financeira. Uma das vertentes de análise dos estudos realizados consiste na identificação de padrões de sazonalidade no comportamento dos preços dos ativos financeiros, pelo que a verificação empírica destes padrões põe em causa a eficiência dos mercados. De entre os vários padrões de sazonalidade estudados destaca-se o Efeito Viragem de Ano pela grande quantidade de estudos a ele dedicados. Este efeito é caracterizado pela observação de retornos anormais excessivos, no mercado acionista, ao longo dos primeiros dias de transação após a viragem de ano. O Efeito Viragem de Ano tem sido recorrentemente relacionado na literatura com um outro efeito, o Efeito Dimensão. O Efeito Dimensão é mais umas das anomalias à hipótese da eficiência dos mercados, e é caracterizado pela verificação de retornos anormais excessivos nas empresas com baixo nível de capitalização bolsista. Vários estudos empíricos exibem uma concentração do Efeito Viragem de Ano nas empresas de pequena dimensão, por outro lado alguns estudos ao Efeito Dimensão mostram uma concentração deste no mês de janeiro. Várias têm sido as explicações propostas para o Efeito Viragem de Ano, contudo ainda não foi possível identificar uma explicação rigorosa e unanimemente aceite pela comunidade científica, a hipótese que mais frequentemente é apresentada e estuda, é a Hipótese de Efeitos Fiscais. A investigação ao Efeito Viragem de Ano incidiu inicialmente sobre o mercado de ações dos Estados Unidos da América, alastrando-se posteriormente a mercados acionistas de outras geográficas por forma a validar se este efeito seria, ou não, consequência das O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 2 - características do mercado americano, contudo observou-se a presença do mesmo efeito noutros mercados. Relativamente ao mercado português é possível encontrar-se alguns estudos que visaram a sazonalidade dos retornos no mercado acionista português, relativamente ao Efeito Viragem de Ano a maioria dos estudos analisa apenas o comportamento dos retornos do mês de janeiro, concluído pela inexistência de sazonalidade de retornos no neste mês. Deste modo consideramos, relevante a realização de uma análise mais profunda à verificação do Efeito Viragem de Ano no mercado português. A presente dissertação visa analisar o Efeito Viragem de Ano no mercado acionista português, examinando a sazonalidade do prémio de risco deste durante os 10 dias em torno da viragem de ano, para o período compreendido entre 1 de janeiro de 1989 e 31 de dezembro de 2012. É também analisado o comportamento dos prémios de risco mensais do mercado português para o mesmo período temporal. Desta forma, a presente dissertação traduz-se num contributo para um enriquecimento da literatura existente, uma vez que será analisado o prémio de risco do mercado e não a taxa de retorno mensal, expurgando o efeito da evolução da taxa isenta de risco para o mercado português, e por ser considerado um maior período temporal. Um outro objetivo prende-se com o estudo da interligação de efeitos de sazonalidade e o Efeito Dimensão no mercado português, assim como a análise da influência de Efeitos Fiscais sobre o comportamento dos prémios de risco de mercado em torno da viragem de ano. Pelo nosso conhecimento nenhuma destas análises se encontra ainda realizada para o mercado acionista português. Este estudo encontra-se dividido em 5 capítulos. O Capítulo 1 é o capítulo introdutório no qual são apresentados os objetivos da investigação No Capítulo 2 é realizada a revisão de literatura sobre o Efeito Viragem de Ano, referindo a interligação deste efeito com o Efeito Dimensão e, com especial atenção, são apresentadas as hipóteses explicativas para o Efeito Viragem de Ano com maior expressão na literatura. No final é realizada uma leve exposição de alguns estudos empíricos realizados ao Efeito Viragem de Ano nos mercados acionistas internacionais, e O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 9 - subestimação do risco sistemático das empresas de pequena dimensão, devido ao facto destas serem transacionadas com menos frequência (Nonsyncrous Data). Reinganum (1982) abordou diretamente esta questão, pelo que concluiu que a dimensão do erro de estimação era demasiado pequena para explicar o Efeito Dimensão: “Thus, while the direction of the bias in beta estimation is consistent with Roll's conjecture, the magnitude of the bias appears to be too small to explain the firm Size Effect“ Reinganum (1982, p.27). Por sua vez Roll (1983 a), alertou para a existência de uma outra fonte de enviesamento estatístico. Esta fonte de enviesamento consistia no facto da utilização de uma média aritmética de retornos diários para o cálculo da taxa de retorno de um portfólio/índice, num período alargado de tempo, originava uma sobrestimação desta. Por forma a evitar esta situação o autor propôs a utilização de uma estratégia Buy-and-Hold, como o método mais correto para o cálculo da taxa de retorno. Este método consistia em calcular numa primeira instância os retornos individuais dos ativos que compõem o portfólio/índice para o período de tempo pretendido e, só posteriormente, usar uma média aritmética desses retornos para chegar ao valor do retorno do portfólio/índice. O autor conclui que através de uma análise empírica ao Efeito Dimensão, com os dois métodos de cálculo, o método Buy-and-Hold resultava numa diminuição para metade da magnitude do Efeito Dimensão, comparativamente ao método de cálculo inicial. Contudo apesar da redução do Efeito Dimensão por via do método de estimação de retornos Buy-and-Hold, este permanecia estatisticamente significativo. Keim (1983) abordou a problemática do Efeito Viragem de Ano, enquanto uma anomalia resultante da presença de outliers (observações extremas) nos dados. Contudo após ter analisado os dados, controlando a sua análise de observações extremas, a média da distribuição das taxas de retorno para as empresas de pequena dimensão, não sofreu reduções significativamente, descartando assim a hipótese de discrepância nos dados. Roll (1983 b) analisou a possibilidade da alteração de títulos a cotação, processos de New listing (adesão a cotação de uma nova empresa) e De-Listing (Saída de cotação de uma empresa cotada.), conduzirem a uma contaminação dos resultados. Efetuando análises a estes dois processos pode concluir que processos de New Listing ocorriam uniformemente O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 10 - durante o ano, pelo que não podiam estar na raiz da anomalia. Por outro lado, por forma a aferir a pertinência dos processos de De-Listing para o Efeito Viragem de Ano Roll (1983 b) criou um índice expurgado deste evento sobre o qual realizou testes de verificação ao Efeito Viragem de Ano, os resultados refutaram o Efeito Viragem de Ano enquanto efeito resultante de processos de De-Listing. Keim (1989) advertiu para o facto de que o cálculo das taxas de retorno de um ativo, com base em valores de encerramento ask price (preço de oferta) ou bid price (preço de compra), não representarem o verdadeiro retorno do ativo. O autor procurou verificar a existência de um padrão sistemático de transações no final de dezembro e início de janeiro, que pudessem estar a introduzir erros de estimação nas taxas de retorno, quando calculadas com base nos preços de encerramento. Pela sua análise aos títulos cotados no NYSE e AMEX, o autor conclui que existia uma tendência sistemática para os valores de encerramento no final de dezembro serem registados a preços de oferta e os valores de encerramento do início de janeiro serem registados a preços de compra. Pelo que este comportamento dos preços de encerramento conduz a uma perceção de retornos entre o final de dezembro e o início de janeiro, mesmo quando esses retornos não existem. O efeito em causa tem especial impacto para as empresas de pequena dimensão pelo facto de estas possuírem um maior bid-ask spread (diferença entre o preço de oferta e o preço de compra de um título) em percentagem do preço. Tendo em conta este facto Keim (1989) reanalisou o Efeito Viragem de Ano calculando as taxas médias de retorno com base no mid price (valor de cotação médio diário), pelo que conclui que o Efeito Viragem de Ano sofria uma redução de aproximadamente 50%, permanecendo contudo significativamente relevante. 2.3.2. Hipótese de Assimetria de Informação A Hipótese de Assimetria de Informação, enquanto explicação do Efeito Viragem de Ano, pressupõe que a diferença na quantidade de informação disponível para uma empresa pode resultar em diferentes níveis de retorno, ou seja, os investidores percecionam a existência de um nível de risco superior para empresas com pouca informação disponível no mercado, exigindo racionalmente um maior nível de retorno para fazer face a este risco. Tendo por base esta argumentação, quando se calcula as taxas O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 11 - de retorno e o valor do risco sistemático pelo CAPM, não se está a ter em conta o risco associada ao nível informação disponível no mercado, pelo que origina uma sobrestimação dos retornos. Este efeito de sobrestimação dos retornos é mais significativo em pequenas empresas do que em grandes empresas pelo que esta seria uma das explicações para o registo de retornos anormais positivos para as pequenas empresas. Por forma a analisar esta possibilidade Barry e Brown (1984) definiram o número de meses decorrentes entre a data de admissão à cotação das empresas e a data de cálculo da taxa de retorno, como proxy da quantidade de informação disponível no mercado. Realizando uma análise ao Efeito Dimensão no NYSE no período de 1931 a 1980, verificaram que apesar de a variável quantidade de informação disponível absorver parte do Efeito Dimensão não o explicava na sua totalidade. Foi contudo feita a ressalva de que a proxy utilizada, potencialmente, não seria a mais robusta. Esta ressalva deixou em aberto a possibilidade de explicação do Efeito Dimensão por via da Hipótese de Assimetria de Informação. Brennan e Subrahmanyam (1995) sugerem uma proxy à variável quantidade de informação disponível. Esta nova proxy consistiria no número de analistas que acompanham determinado título, pelo que empresas com um maior número de analistas a acompanhar a sua evolução tendem a incorporam de forma mais rápida e eficaz a nova informação disponível, empresas acompanhadas por poucos analistas tenderam a incorporar mais lentamente, e de forma menos eficaz a nova informação disponível. Sugerindo uma abordagem diferente à da Hipótese de Assimetria de Informação, Merton (1987) propõe focar a questão na perceção do investidor em relação à informação disponível, ou seja, o autor argumenta que os investidores tornam-se cientes das empresas quando estas divulgam nova informação. Do mesmo modo, tendo em conta que a divulgação de informação das pequenas empresas ocorre principalmente no mês de janeiro, ao contrário das grandes empresas que vão divulgando informação ao longo do ano, existiria consequentemente um aumento da propensão de compra das empresas de pequena dimensão em janeiro por parte dos investidores. Chen e Singal (2004) testaram a hipótese anterior, para os títulos cotados no NYSE, AMEX e National Association of Securities Dealers Automated Quotations (NSDAQ), O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 12 - entre 1993 e 1999. Tendo em conta que o normativo legal dos Estados Unidos da América obriga as empresas a divulgar informação a cada trimestre, Chen e Singal (2004) esperavam observar o efeito de retornos anormais para os títulos de pequenas empresas não só em janeiro, como também nos meses de abril, junho e outubro. Concluíram contudo que não foi possível observar para os restantes períodos diferenças significativas nos retornos entre pequenas e grandes empresas. Realizaram de igual forma testes empíricos à hipótese levantada por Brennan e Subrahmanyam (1995), pelo que concluíram não ser possível identificar nenhum padrão de retornos associados ao número de analistas. 2.3.3. “Window Dressing Hypothesis” Esta hipótese foi introduzida por Haugen e Lakonishok (1987) e Lakonishok et al. (1991), tendo como base a seguinte premissa: os gestores de investimento institucionais são avaliados consoante a performance e filosofia de investimento dos seus portfólios. Desta forma os gestores procuram melhor a performance dos seus portfólios introduzindo nestes, títulos com um perfil de risco elevado, nos quais se encontram títulos de empresas de pequena dimensão, contudo no final do ano procedem à troca destes títulos por títulos de empresas com baixo perfil de risco e com um bom comportamento de retornos (winners) durante o ano. Esta estratégia tem por finalidade melhorar a aparecia dos portfólios antes da apresentação dos mesmos aos investidores, enquadrando-os na filosofia de investimos que os investidores pretendem. No início do ano levam a cabo o processo inverso, alienando os títulos winners e readquirindo títulos de empresas de pequena dimensão e com risco mais elevado, estes títulos tipicamente incluem ações com um historial com maus retornos (losers). Desta forma a pressão para venda dos títulos (losers) no final de dezembro e pressão de reaquisição dos mesmos em janeiro explicaria assim a presença dos retornos anormais positivos em janeiro para os títulos das empresas de pequena dimensão. Chen e Singal (2004) procuram testar empiricamente esta hipótese para os títulos cotados no NYSE, AMEX e NSDAQ entre 1993 e 1999. Partindo do pressuposto de que este efeito é traduzido num aumento do volume de transações de títulos de empresas de pequena dimensão durante os períodos de divulgação de resultados dezembro-janeiro e O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 13 - junho-julho, procederam à análise desde dois períodos temporais. Nos seus resultados observa-se que o mês de julho apenas apresentava retornos marginais positivos para as empresas de pequenas dimensões, e retornos esses inferiores aos apresentados pelas empresas de grandes dimensões. Com base nestes resultados concluíram que não foi possível encontrar grandes evidências da execução de window dressing por parte dos gestores institucionais. 2.3.4. Hipótese de Efeito Fiscais A Hipótese de Efeito Fiscais é a hipótese que mais frequentemente surge na literatura para a explicação do Efeito Viragem de Ano, desde que foi proposta por Wachtel (1942). Esta sugere que a razão pela qual os retornos nos últimos dias de dezembro e início de janeiro apresentam um retorno anormal elevado se deve puramente a razões fiscais. A existência de tributação sobre os rendimentos leva os investidores a venderem as ações que nos seus portfólios tenham registado menos valias (capital losses), com o objetivo de verem esses prejuízos deduzidos no valor do imposto a pagar em sede de tributação fiscal sobre os rendimentos de capital. As ações das empresas de pequena dimensão são as que possuem maior probabilidade de serem alienadas por estes motivos, uma vez que estas tendem a registar uma maior volatilidade no seu preço e, portanto, as mais prováveis a registar menos-valias. Um pressuposto importante desta hipótese consiste no facto dos investidores esperarem até ao final do ano fiscal para realizarem estas menos-valias. A venda das ações com menos-valias tem como consequência a descida do preço das ações das empresas de pequena dimensão no final do ano, pelo que no início do ano seguinte os preços regressam ao seu valor de equilíbrio, levando à observação nos primeiros dias de janeiro de retornos anormais excessivos nas empresas de pequena dimensão. Os testes empíricos levados a cabo para a comprovação deste efeito têm produzido resultados contraditórios. Branch (1977) reportou que os preços atingiam os valores mais baixos na última semana de Dezembro e tinham a tendência para recuperar imediatamente no início de janeiro. Dyl (1977) divulgou a ocorrência de volumes de transações anormalmente elevadas no final do ano para ações com variações negativas nos preços face aos últimos 12 meses, assim como a presença de volumes de transações O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 14 - anormalmente baixos para ações com variações positivas nos preços. Givoly e Ovadia (1983) divulgaram a existência taxas de retorno elevadas no mercado no para o mês de janeiro, significativamente superiores para as ações que obtiveram os preços mais baixos em dezembro. Roll (1983 b) evidenciou uma correlação negativa entre as taxas de retorno e o período de viragem de ano. Reinganum (1983) utilizou um novo método para a validação empírica da Hipótese de Efeitos Fiscais, a qual denominou de Potencial Tax-Loss Selling (PTS). Esta metodologia assume como pressuposto que a dimensão do efeito fiscal no final do ano está correlacionada com a dimensão da desvalorização de uma ação, face ao valor máximo verificado por esta durante o ano. O PTS era então definido como o rácio entre o preço no final do ano e o preço máximo verificado durante o ano, assim as empresas com elevado PTS eram designadas de lossers e as com baixo PTS foram designadas por winners. Com base em 10 portfólios, criados tendo em conta diferentes níveis de capitalização bolsista, foi possível observar-se que 60% das empresas de pequena dimensão eram lossers e menos de 10% se apresentavam como winners, enquanto no portfólio com maior valor de mercado 40% eram winners e apenas 10% eram lossers. Na análise do Efeito Viragem de Ano sobre estes portfólios, o portfólio representativo das empresas de pequena dimensão, as losser, exibiam retornos médios bastantes superiores à winners, contudo ambas apresentavam retornos anormais elevados, o que contraria a capacidade explicativa do Efeito Fiscal como o efeito por de trás do Efeito Viragem de Ano. Uma das análises mais profundas sobre o tema foi realizada por Contantinides (1984), com o seu modelo de Optimas Tax Trading, aplicado ao mercado dos Estados Unidos da América1. Num cenário onde a taxa de tributação sobre mais-valias de longo prazo é aproximadamente 40%, da taxa de tributação de curto prazo, e onde é visível a ausência de custos de transação, criam-se incentivos para os investidores realizarem as menos valias no curto prazo e as mais-valias no longo prazo. Tomando como exemplo uma ação adquirida um ano antes, caso fosse observável uma redução do seu preço, o investidor 1 Nos Estados Unidos da América o seu normativo legal tributário faz uma distinção entre mais e menosvalias de capital de curto prazo (≤1 Ano) e longo prazo, as mais e menos-valias de longo prazo tem um nível de tributação inferior às de curto prazo. O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 15 - deveria realizar esta menos-valia (tax loss selling), no entanto se fosse visível um aumento do seu preço o investidor deveria manter a ação no seu portfólio, e no início de janeiro teria as possibilidades de deferir por mais um ano a realização da mais-valia ou realizava uma mais-valia de longo prazo recomprando de seguida a mesma ação e repondo a situação favorável de detenção de uma ação com menos de 1 ano (tax gain selling). Assumindo um cenário de ausência de custos de transação e sem distinção de tributação de mais-valias, Contantinides (1984) explica que a melhor estratégia de investimento consistiria num deferimento das mais-valias combinado com a realização imediata das menos-valias ao longo do ano, o que levaria a redução do valor de impostos a entregar ao Estado, pelo que a esta estratégia não provocaria um incremento na pressão das vendas em dezembro e consequentemente não explicaria o Efeito Viragem de Ano. Caso equacionássemos os custos de transação e a ausência de distinção entre taxas, o benefício da realização de menos-valias no início do ano poderia não ultrapassar os custos de transação, mas com a aproximação do final do ano a vontade de obter o benefício fiscal no ano corrente, em vez de o diferir para o ano seguinte, levariam o investidor a realizar as suas menos-valias. Desta forma, o efeito fiscal aumentaria gradualmente ao longo do ano, verificando-se em dezembro um predomínio das operações de realização de menos-valias que cessaria imediatamente a seguir ao final do ano. Contantinides (1984) argumenta também, que dependendo da dimensão dos custos de transação, os benefícios da realização desta estratégia poderiam desaparecer e, consequentemente, os investidores abdicariam do efeito fiscal. Assumindo a distinção entre taxas de curto e longo prazo, os custos de transação não diminuem significativamente os benefícios obtidos pelo efeito fiscal. Para a explicação do Efeito Viragem de Ano, com base no Efeito Fiscal, é necessário verificar-se um pressuposto essencial para que a realização das menos-valias em dezembro provoque uma pressão descendente nos preços. Este pressuposto consiste em que o investidor, após realizar as menos-valias, não as readquire nem investir em ações que outros investidores alienaram pelo mesmo motivo. Contantinides (1984) afirma que a verificar-se este pressuposto os investidores ou teriam de ser irracionais ou não estariam O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 16 - cientes desta sazonalidade dos preços, uma vez que estando perante uma oportunidade de arbitragem a não estariam a explorar. Jones et al (1991) acrescentaram mais evidência empírica em prol da Hipótese de Efeito Fiscal, observando o comportamento do Efeito Janeiro a quando da introdução de impostos pessoais. Porterba e Weisbenner (2001), analisaram o efeito da modificação das regras fiscais associadas à tributação das mais-valias sobre ações e concluíram que os Efeito Viragem de Ano estava positivamente relacionado com a diferença entre taxas de curto e longo prazo na tributação de mais-valias sobre ações. Como é referido por Porterba e Weisbenner (2001) uma das dificuldades em avaliar a Hipótese de Efeito Fiscal, consiste no facto dos seus efeitos serem coincidentes com os efeitos do Window Dresssing Hypothesis. Existem estudos a suportar com evidência empírica ambas as hipóteses, sendo que normalmente lacam na realização de uma análise comparativa das mesmas. Tendo em conta que as várias hipóteses apresentadas, em especial o Window Dressing, a Hipótese de Assimetria de Informação, e a Hipótese de Efeitos Fiscais preveem um comportamento anormal das taxas de retorno para as empresas de pequena dimensão em janeiro, levanta-se um problema de interpretação, qual destas hipóteses é a estatisticamente mais relevante? Chen e Singal (2004) abordaram esta problemática, analisando as diferentes hipóteses explicativas sobre o Efeito Viragem de Ano, procurando identificar qual das hipóteses possuía uma maior capacidade explicativa para o efeito. Nas suas conclusões argumentam que tendo em conta a hipótese Window Dressing, era expectável encontrarse retornos anormais em outros períodos do ano, contudo isto não se verificou. Relativamente à Hipótese de Assimetrias de Informação, esta apresentou-se como inconsistente perante a diferença de turnover registada entre dezembro e janeiro, dezembro registava turnover muito mais elevados do que o mês de janeiro. No seu reexame ao Efeito Viragem de Ano, concluíram que o mesmo era amplamente consistente com a Hipótese de Efeitos Fiscais. O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 17 - 2.4. Transversalidade geográfica do Efeito Viragem de Ano e da sua interligação com o Efeito Dimensão 2.4.1. Mercados Internacionais Grande parte dos estudos realizados sobre o Efeito Viragem de Ano incidem sobre o mercado acionista dos Estados Unidos da América, contudo têm sido realizados cada vez mais análises a outras geografias, procurando analisar a transversalidade geográfica deste efeito. Brown, et al (1983) analisaram o mercado australiano durante o período de 1958 e 1981 e detetaram a presença do Efeito Dimensão neste. O portfólio de empresas de pequena dimensão apesentava cerca de 4% mais de taxa média de retornos que o portfólio de empresa de grande dimensão. Contrariamente ao que se verificava nos Estados Unidos os autores concluíram que o Efeito Dimensão não apresentava caracter sazonal sendo aproximadamente igual durante todo o ano. O mercado canadiano foi analisado por Berges, et al (1984) para o período de 1950 e 1980, os resultados obtidos evidenciaram uma diferença significativa entre as taxas de retorno médias para os portefólios com empresas de menor dimensão face aos portfólios de empresas de grande dimensão. Foi lhes possível igualmente verificar a sazonalidade do Efeito Dimensão no mês de janeiro. Rubio (1988) analisou o mercado espanhol e pode constatar que para o período de 1963 a 1982 as empresas de pequena dimensão apresentavam uma diferença na taxa média de retorno de aproximadamente 7% face as empresas de grande dimensão. Tal como havia sido verificado para o mercado dos Estados Unidos também o mercado espanhol exibia uma concentração do Efeito Dimensão no mês de janeiro. Lee e Chang (1988) concluíram que o mercado sul coreano durante o período de 1976 e 1985, em média, as empresas de pequena dimensão registavam taxas de retorno diárias mais elevadas que as empresas de grande dimensão, contudo neste mercado o Efeito Dimensão verificou-se estar associado a um fenómeno característico de períodos de O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 18 - transação diários, e numa analise à consistência deste efeito durante o ano não foi possível observar qualquer padrão de sazonalidade. 2.4.2. Mercado Português Um dos primeiros estudos a ser realizado ao mercado de ações português, com o objetivo de identificar as regularidades/anomalias empíricas que haviam sido documentos na literatura, foi realizado por Serra (1993), neste estudo foi realizada uma análise ao Efeito Janeiro. Na análise realizada foram utilizados vários índices representativos do mercado de ações português, PSI Geral índice oficial de cotações da Bolsa de Valores de Lisboa, o BPAPorto e o BPA-Lisboa índices representativo das transações das Bolsas de Valores do Porto e Lisboa receptivamente, reportado pelo Banco Português do Atlântico (BPA), o período temporal considerado correspondia ao período compreendido entre 5 janeiro de 1988 e 19 de março de 1993. Tendo por base nos retornos diários de fecho dos índices o autor criou doze series cada uma correspondente a um mês do ano, para as quais calculou as médias, desvios padrões e valores da estatística t de Student, por último realizou um teste de hipóteses à igualdade dos retornos médios dos doze meses do ano. Os seus resultados registaram taxas de retorno positivas no mês de janeiro para o BPA (Lisboa e Porto) embora estas não fossem estatisticamente significativas nem as mais elevadas no ano, por outro lado o PSI Geral apresentava taxas médias de retorno negativas para janeiro embora não significativamente diferentes de zero. Pelo que é concluído que contrariamente aos mercados financeiros dos Estados Unidos da América e alguns países europeus não se constatava nenhum padrão de sazonalidade nas taxas de retorno para o mês de janeiro em Portugal. Balbina e Martins (2002) procuraram de igual modo analisar padrões de sazonalidade no mercado português. Usando uma metodologia similar a de Serra (1993), realizaram um teste de hipóteses de igualdade de retornos mensais anuais para o PSI Geral entre 1988 e 2001. As suas conclusões foram em concordância com as que haviam sido reportadas por Serra (1993), ou seja, não era possível rejeitar a hipótese da igualdade média mensais de retornos. Balbina e Martins (2002) realizaram o mesmo teste de hipóteses mas subdividindo a amostra em dois subperíodos, o primeiro período entre 1988 e 1996 e o O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 25 - serão realizados testes de significância individual para os coeficientes de um conjunto de variáveis dummy representativas dos meses do ano. Pretende-se analisar se determinado mês influencia ou não o comportamento do prémio de risco do mercado português de forma estatisticamente significativa. Keim (1983) concluiu que cerca de 50% do Efeito Dimensão anual ocorria em janeiro, mais de 26% concentrava-se nos primeiros 5 dias de janeiro, pelo que serão realizados testes de significância individual para duas variáveis dummy, uma representativa dos primeiros 5 dias de transação do ano, e outra para os últimos 5 dias de transação do ano. Quer-se, desta forma, validar se estes subperíodos do mês de janeiro e dezembro possuem um impacto estatisticamente significativo e qual a sua dimensão. Para o cálculo da variável dependente, prémio de risco de mercado, foi usada a estratégia de Buy-and-Hold, de modo a evitar possíveis enviesamentos do prémio de risco de mercado, tais como os referidos por Roll (1983a), apresentados no Subcapítulo 2.3.1. Para a realização destas análises foi utilizado um modelo de regressão linear simples com recurso a variáveis dummy, com base nos modelos de Serra (1993), Balbina e Martins (2002), e Silva (2010). O modelo adotado é: , t 1,2, …, n , i 1,2, …, 12 (4.1) Em que: – prémio de risco do mercado3 no dia t; – variável dummy com valor igual a 1 se o dia t ocorre no período i ou igual a 0 se ocorre em qualquer outro período, i = 1, 2, 3,…, 12 consoante o mês do ano que representa, 1 equivale ao mês de janeiro, 2 ao mês de fevereiro e assim sucessivamente até ao mês 12, que corresponde ao mês de dezembro; n – variável dummy com valor igual a 1, se o dia t ocorre no período i (primeiro 5 dias de transação de janeiro) ou igual a 0, se ocorre em qualquer outro período; 3 é a taxa de retorno do mercado no dia t, e é a taxa de juro isenta de risco para o dia t O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 26 - n – variável dummy com valor igual a 1, se o dia t ocorre no período i (últimos 5 dias de transação de Dezembro) ou igual a 0, se ocorre em qualquer outro período. Os modelos apresentados foram estimados com base no método dos mínimos quadrados ordinários (MQO) usando o procedimento de Newey-West estimator de modo a validar a inferência estatística em situações de autocorrelação e ou heterocedasticidade. 3.3.2. Fase 2 – Sazonalidade Mensal do Mercado Português e o Efeito Dimensão. Nesta fase, serão realizados um conjunto de testes iguais aos da fase anterior, com a diferença que o mercado vai ser subdividido em 3 portfólios com base no grau de capitalização bolsista das empresas que compõem o mercado. O objetivo desta segunda fase é analisar a existência ou não de uma interligação entre efeitos de sazonalidade, em especial o Efeito Viragem de Ano, e o Efeito Dimensão. Para a elaboração dos 3 portfólios com diferentes níveis de capitalização bolsista foi necessário proceder a um tratamento da base de dados dos títulos cotados no mercado português extraída do Datastream Thomson Reuters. Foi então necessário obter para cada título informação sobre as cotações diárias de fecho, o valor de capitalização bolsista, e o valor diário de transações realizadas. Os títulos só eram elegíveis para a amostra a partir do momento em que os seus registos diários possuíam informação para estas três séries de dados. Com base nos registos de transação diária foi aplicado um critério de liquidez à eleição do título para a amostra que servirá de proxy aos títulos que compõe o PSI, este critério foi adotado por forma a evitar erros de estimação tal como foi defendido por Sholes e Williams (1977), Dimson (1979) e Roll (1981). O critério de liquidez foi baseado no critério usado por Duarte e Oliveira (2011) no seu estudo dos retornos anormais no mercado de capitais português, deste modo títulos com mais de 20 dias consecutivos sem transações no mercado não eram elegíveis para integrar o conjunto anual de títulos elegíveis para a criação dos portfólios, a este critério foi adicionado um segundo excluindo os títulos com menos de 25% do numero de transações anuais no mercado. Possuindo este conjunto anual de títulos foi seguida a abordagem de Chui e Wei (1998). Para isso foram criados 3 portfólios com títulos iguFalmente ponderados (Equally- O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 27 - Weighted), os quais foram rebalanceadas todos os anos com base no valor de capitalização bolsista destes títulos a 31 de dezembro do ano anterior, de modo a evitar enviesamentos de sobrevivência. Cada um destes portfólios possui aproximadamente um terço dos títulos elegíveis para um determinado ano. Foram então criadas os portfólios: com 1 dos títulos, sendo estes os com maior capitalização bolsista (representativo das empresas de grande dimensão ), o portfólio títulos com um valor de capitalização médio, e o portfólio constituído pelos títulos com menos valor de capitalização bolsista (representativo das empresas de pequena dimensão). Segue-se um quadro síntese da composição dos portfólios: O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 28 - Tabela 2: Composição dos portfólios Os títulos que constituem estes portfólios podem ser observados no Anexo I. Tal como na primeira fase foram levados a cabo os mesmos testes de significância individual relativamente as variáveis dummy acima identificadas, Ano Portfólios RP Nº Títulos Portfólio Capitalização Bolsista no ano anterior Em milhões € Ano Portfólios RP Nº Títulos Portfólio Capitalização Bolsista no ano anterior Em milhões € 1989 1 14 1.688 2001 1 20 116.819 2 15 311 2 20 4.724 3 16 107 3 23 732 1990 1 15 3.905 2002 1 17 97.092 2 15 499 2 17 4.431 3 16 164 3 19 656 1991 1 20 3.439 2003 1 16 68.726 2 20 492 2 16 3.162 3 21 162 3 16 367 1992 1 18 4.222 2004 1 16 88.472 2 18 510 2 16 3.526 3 20 182 3 17 616 1993 1 18 5.112 2005 1 15 106.072 2 19 493 2 15 4.581 3 21 146 3 17 660 1994 1 20 8.032 2006 1 15 123.875 2 21 1.187 2 15 5.939 3 22 229 3 17 551 1995 1 22 9.637 2007 1 15 175.435 2 22 1.426 2 15 9.206 3 22 315 3 15 590 1996 1 20 13.086 2008 1 17 192.437 2 20 1.593 2 17 9.065 3 22 313 3 17 596 1997 1 20 17.622 2009 1 16 106.632 2 20 1.895 2 16 5.054 3 22 414 3 19 634 1998 1 23 45.655 2010 1 15 163.820 2 23 3.207 2 15 7.121 3 25 613 3 17 1.280 1999 1 26 58.210 2011 1 14 125.977 2 26 3.904 2 14 6.469 3 28 703 3 16 979 2000 1 23 70.204 2012 1 14 98.977 2 23 4.903 2 14 3.837 3 26 911 3 16 534 O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 29 - Foi usado um modelo de regressão linear múltiplo, tendo por base a Security Market Line (SML), por forma a expurgar o efeito da variação do mercado sobre o portfólio, ao qual foi acrescentada uma variável dummy representativa do período de sazonalidade a analisar. O modelo a estimar foi o seguinte: , t 1,2, …, n , i 1,2, …, 12 (4.2) Onde: – prémio de risco do portfólio a, a = 1, 2 e 3 sendo 1, a careira com os títulos com maior capitalização bolsista e 3 os títulos com menor capitalização bolsista, no dia t; – prémio de risco do mercado; – variável dummy com valor igual a 1, se o dia t ocorre no período i ou igual a 0, se ocorre em qualquer outro período, i = 1, 2, 3,…, 12 consoante o mês do ano que representa, 1 equivale ao mês de janeiro, 2 ao mês de fevereiro e assim sucessivamente até ao mês 12, correspondente ao mês de dezembro; n – variável dummy com valor igual a 1, se o dia t ocorre no período i (primeiro 5 dias de transação de janeiro) ou igual a 0, se ocorre em qualquer outro período; n – variável dummy com valor igual a 1, se o dia t ocorre no período i (últimos 5 dias de transação de Dezembro) ou igual a 0, se ocorre em qualquer outro período. 3.3.2. Fase 3 – Sazonalidade Mensal do Mercado Português e a Hipótese dos Efeitos Fiscais Para esta terceira fase será utilizada a mesma tipologia de testes da fase anterior, sendo que a subdivisão do mercado em 3 portfólios será realizada não com base no grau de capitalização bolsista, mas sim com base no grau de Potencial Tax-Loss Selling (PTS). O conjunto de títulos elegíveis para a criação destes 3 portfólios é igual à fase 2, e cada um dos portfólios possui aproximadamente o mesmo número de títulos elegíveis para um determinado ano. Segundo a metodologia de Reinganum (1983), o PTS foi calculado como pela diferença entre o preço máximo de um título no ano anterior e o seu preço O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 30 - doze dias antes do final do ano anterior. Foram então criados os portfólios: com 1 dos títulos, sendo estes os com menor PTS, o portfólio com os títulos com um valor de PTS intermédio, e o portfólio constituído pelos títulos com maior valor de PTS, sobre os quais é expectável observar uma maior incidência dos Efeitos Fiscais. Segue-se um quadro síntese com a composição dos portfólios: O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 31 - Tabela 3: Composição dos portfólios Os títulos que constituem estes portfólios podem ser observados no Anexo I Ano Portfólio Rpts Nº Títulos Portfólio PTS no ano anterior Ano Portfólio Rpts Nº Títulos Portfólio PTS no ano anterior 1990 1 15 -6% 2002 1 17 -8% 2 15 -17% 2 17 -23% 3 16 -30% 3 19 -49% 1991 1 20 -22% 2003 1 16 -9% 2 20 -44% 2 16 -25% 3 21 -58% 3 16 -49% 1992 1 18 -12% 2004 1 16 -2% 2 18 -29% 2 16 -8% 3 20 -49% 3 17 -23% 1993 1 19 -11% 2005 1 15 -3% 2 19 -33% 2 15 -9% 3 20 -52% 3 17 -30% 1994 1 21 -6% 2006 1 15 -2% 2 21 -17% 2 15 -7% 3 21 -33% 3 17 -30% 1995 1 22 -6% 2007 1 15 -2% 2 22 -19% 2 15 -8% 3 22 -37% 3 15 -26% 1996 1 20 -4% 2008 1 17 -9% 2 20 -22% 2 17 -27% 3 22 -48% 3 17 -48% 1997 1 20 -2% 2009 1 17 -24% 2 20 -6% 2 17 -51% 3 22 -21% 3 17 -67% 1998 1 23 -5% 2010 1 15 -5% 2 23 -13% 2 15 -14% 3 25 -29% 3 17 -24% 1999 1 26 -14% 2011 1 14 -7% 2 26 -33% 2 14 -26% 3 28 -46% 3 16 -47% 2000 1 24 -5% 2012 1 14 -17% 2 24 -14% 2 14 -38% 3 24 -34% 3 16 -63% 2001 1 21 -7% 2 21 -25% 3 21 -51% O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 32 - Por forma a avaliar melhor a presença ou não do Efeito Viragem de Ano no mercado português foram criados mais dois portfólios: abrangendo os ativos presentes no portfólio anteriormente definido (empresas de grande dimensão) com o nível de PTS mais baixo (acima da mediana dos PTS da amostra), e o portfólio integrando os titulas do portfólio (empresas de pequena dimensão) com elevado PTS (PTS abaixo da mediana de PTS da amostra). De seguida é apresentado um quadro síntese da composição dos portfólios acima definidos: Tabela 4: Composição dos portfólios e Os títulos que constituem estes portfólios podem ser observados no Anexo I. Ano Portfólio RP_pts Nº Títulos Portfólio Capitalização Bolsista no ano anterior Em milhões € PTS no ano anterior Ano Portfólio RP_pts Nº Títulos Portfólio Capitalização Bolsista no ano anterior Em milhões € PTS no ano anterior 1990 G 9 2.794 -10% 2002 G 8 67.530 -14% P11 103 -27% P 11 287 -48% 1991 G11 2.531 -33% 2003 G 8 15.104 -13% P14 117 -56% P 9 159 -52% 1992 G10 3.362 -14% 2004 G12 77.535 -4% P14 121 -45% P 11 276 -22% 1993 G14 4.660 -16% 2005 G11 93.619 -5% P14 91 -49% P 16 562 -30% 1994 G16 7.341 -7% 2006 G12 104.274 -3% P17 137 -33% P 13 326 -32% 1995 G12 5.403 -9% 2007 G14 173.652 -3% P12 165 -35% P 14 514 -23% 1996 G17 11.956 -11% 2008 G12 176.357 -13% P17 205 -46% P 10 270 -47% 1997 G10 12.317 -2% 2009 G 9 36.786 -39% P11 124 -27% P 8 342 -65% 1998 G18 42.024 -6% 2010 G 9 137.796 -7% P18 369 -28% P 7 299 -23% 1999 G14 35.309 -18% 2011 G 8 43.316 -12% P16 334 -44% P 12 739 -48% 2000 G13 39.043 -7% 2012 G 8 39.952 -22% P15 457 -32% P 10 270 -57% 2001 G12 94.169 -9% P13 395 -47% O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 33 - Em congruência com as fases anteriores serão realizados testes de significância individual para as variáveis dummy já referidas, sendo que apenas duas foram consideradas e , o método de estimação usado foi o MQO tendo por base a (4.2), substituindo a variável dependente pelas que aqui se pretendem testar:  – Prémio de risco do portfólio com menor nível PTS;  – Prémio de risco do portfólio com um nível PTS intermédio;  – Prémio de risco do portfólio com o maior nível PTS;  – Prémio de risco do portfólio das empresas grande dimensão com baixo PTS;  – Prémio de risco do portfólio das empresas pequena dimensão com elevado PTS. O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 34 - CAPÍTULO 4 – RESULTADOS 4.1. Introdução Nestes capítulos serão apresentados e analisados os resultados do estudo empírico realizado. Tal como apresentado no capítulo anterior o estudo está dividido em 3 fases de análise, pelo que os resultados obtidos encontram-se organizados em 3 subcapítulos diferentes, cada um referente a uma das fases identificadas na metodologia. No Subcapítulo 4.2 serão apresentados os resultados relativos à sazonalidade do mercado, no Subcapítulo 4.3 serão exibidos os resultados de uma análise à sazonalidade do mercado subdividindo-o por grau de capitalização bolsista procurando identificar inter-relações com o Efeito Dimensão, por último no Subcapítulo 4.4 são expostos os resultados relativos à influência dos Efeitos Fiscais sobre os retornos de mercado no período em torno da viragem de ano. 4.2. Fase 1 – Sazonalidade Mensal do Mercado Português Neste ponto analisaremos, em primeiro lugar, a evolução anual da taxa isenta de risco, Rf, da taxa de retorno do mercado, Rm, e consequentemente a evolução do prémio de risco de mercado, Rm-Rf, por forma a melhor compreendermos a evolução do mercado. Posteriormente seguirse-à a análise à evolução mensal do prémio de risco do mercado português, assim como os resultados dos testes estatisticos realizados para averiguar a presença de sazonalidade mensal no mercado português, em especial à presença de sazonalidade nos meses de janeiro e nos dias dias em trono da viragem de ano, coincidentes com o descrito na literatura sobre o Efeito Viragem de Ano. O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 41 - observação, descrevendo no seu estudo os meses de junho e setembro como os piores meses do ano no mercado acionista português. A Tabela 6 reforça os indícios do Efeito Viragem de Ano no mercado português, apresentando os meses de dezembro e janeiro como meses com maior propensão a registarem prémios de risco superiores à média mensal, esta diferença à média é superior a 1pp. Apesar dos resultados indiciarem a presença do Efeito Viragem de Ano e do Efeito Setembro no mercado português, é necessário recorrer a uma análise mais rigorosa dos valores dos prémios de risco mensais para estes meses, por forma a concluirmos pela presença ou não destes efeitos no mercado. De seguida, é apresentada uma tabela com os resultados de estimação e respetiva análise estatística, para os prémios de risco mensais e o prémio de risco dos 10 dias em torno da viragem de ano. O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 42 - No ta: Os val or es ap res ent ad os ent re ( ) diz em res pei to ao rác iot, em qu e *, ** , ** * tra du z qu e a va riá vel ex pli cat iva sej a est ati sti ca Ta bel a 7: Re gre ssõ es: Sa zo nal ida de Me nsa l e Efe ito Vir age m de An o [pr ém io de ris co do me rca do] Variável dependente (Rm-Rf) Variáveis Explicativas -0,00003 ## -0,00005 ## 0,00000 ## 0,00001 ## 0,00002 ## 0,00007 ## 0,00001 ## 0,00001 ## 0,00008 ## -0,00001 ## 0,00002 ## -0,00006 ## -0,00001 ## 0,00001 ### (-0,18488) (-0,29772) (-0,01435) (0,05598) (0,12789) (0,39003) (0,07491) (0,06044) (0,44719) (-0,0323) (0,12616) (-0,30998) (-0,02803) (0,05087) 0,00047 ## (0,81579) 0,00072 ## (1,26132) 0,00011 ## (0,26122) -0,00005 ## (-0,11153) -0,00021 ## (-0,43078) -0,00077 ## (-1,75394) *** -0,00009 ## (-0,25502) -0,00005 ## (-0,0941) -0,00085 ## (-1,28441) 0,00015 ## (0,19831) -0,00020 ## (-0,49635) 0,00076 ## (2,59873) * 0,00149 ## (1,27388) 0,00092 ### (2,25341) ** N.º Obs. R² Teste F p-value Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes TURN LTURN Const. M7 M8 M9 M10 M11 M12 M1 M2 M3 M4 M5 M6 Regressão 14 90 0,0705 5,077868 0,029043 Coeficientes Regressão 13 90 0,0331 1,62276 0,209106 Coeficientes Regressão 12 288 0,0072 6,753411 0,009842 Coeficientes Regressão 11 288 0,0005 0,246364 0,620028 Coeficientes Regressão 10 288 0,0003 0,039329 0,84294 Coeficientes Regressão 9 288 0,0090 1,649719 0,200037 Regressão 8 288 0,0000 0,008855 0,925096 288 0,0072 3,076314 0,080511 288 0,0001 0,065033 0,798894 0,66695 288 0,0027 0,665519 0,415297 288 0,0064 1,590927 0,208222 0,794112 288 0,0000 0,012439 0,911275 288 0,0002 0,068235 Regressão 5 288 0,0005 0,185574 Coeficientes Coeficientes Regressão 1 Regressão 2 Regressão 3 Regressão 4 Regressão 7 Regressão 6 O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 43 - Os resultados da Tabela 7 mostram que apenas 3 das 14 regressões são globalmente significativas. É possível observar-se a presença de um efeito sazonal negativo sobre o prémio de risco de mercado no mês de junho de -0,00077pp, o mês de dezembro por seu lado apresenta um prémio de risco anormal positivo de 0,00149pp. Em sintonia com os resultados obtidos para o mês de dezembro, o prémio de risco de mercado para os últimos 5 dias do mês de dezembro mostra a presença de retornos anormais positivos de 0,00092pp. Inicialmente, verificaram-se indícios da existência de um padrão de sazonalidade consistente com o Efeito Viragem de Ano para o mercado português, este padrão apresentava-se mais preponderante para os períodos de 1996 a 2000 e 2003 a 2007, apresentando uma diferença do prémio de risco dos meses dezembro e janeiro face à média mensal do mercado superior a 1pp. Tendo em conta os resultados exibidos pela Tabela 7, estes indícios são em grande parte invalidados, ou seja, não é possível identificar nenhum padrão anormal de retornos para o mês de janeiro e o mês de dezembro. Verifica-se contudo a existência de prémios de risco anormais positivos para os últimos 5 dias de transação do ano, porém a dimensão deste efeito é de apenas 0,00149pp bastante inferior ao 1pp inicialmente referido. Tendo em conta os períodos temporais nos quais os indícios do Efeito Viragem de Ano eram mais fortes, e os padrões cíclicos identificados por Castro (2013), deduz-se que os valores inicialmente observados eram fruto de autocorrelação, uma vez que esses períodos se situam nas duas grandes fases de bull market (períodos de tendência de evolução positiva de mercado) do mercado português. 4.3. Fase 2 – Sazonalidade Mensal do Mercado Português e o Efeito Dimensão. Neste ponto analisaremos a interligação entre efeitos de sazonalidade mensal e o Efeito Dimensão, seguem-se as tabelas com os resultados das regressões realizadas paras os portfólios representativos da subdivisão do mercado por níveis de capitalização bolsista: empresas de grande dimensão (Tabela 8), empresas de média dimensão (Tabela 9), e empresas de pequena dimensão (Tabela 9). O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 44 - No ta: Os val or es ap res ent ad os ent re ( ) diz em res pei to ao rác iot, em qu e *, ** , ** * tra du z qu e a va riá vel ex pli cat iva sej a est ati sti ca Ta bel a 8: Re gre ssõ es Sa zo nal ida de Me nsa l e Efe ito Vir age m de An o [po rtf óli o ] Variável dependente (Rp₁-Rf) Variáveis Explicativas -0,00020 ## -0,00022 ## -0,00024 ## -0,00021 ## -0,00020 ## -0,00024 ## -0,00025 ## -0,00026 ## -0,00024 ## -0,00023 ## -0,00021 ## -0,00023 ## -0,00024 ## -0,00012 ## (-2,97162) *(-3,36086) *(-3,70021) *(-3,40381) *(-3,12688) *(-3,72081) *(-3,93897) *(-4,00376) *(-3,57812) *(-3,5574) *(-3,25914) *(-3,41575) *(-3,13105) *(-2,10223) ** 0,89015 ## 0,88884 ## 0,88822 ## 0,88829 ## 0,88757 ## 0,88973 ## 0,88870 ## 0,88864 ## 0,88921 ## 0,88837 ## 0,88798 ## 0,88778 ## 0,81928 ## 1,03770 ## (22,58076) *(22,94353) *(22,537) *(22,37735) *(22,52165) *(22,34955) *(22,55409) *(0,0395) *(22,59547) *(22,42336) *(22,54523) *(22,2477) *(13,50791) *(9,83858) * -0,00030 ## (-1,63127) -0,00005 ## (-0,20025) 0,00013 ## (0,5839) -0,00021 ## (-0,92519) -0,00033 ## (-1,49175) 0,00014 ## (0,8765) 0,00028 ## (1,84323) *** 0,00035 ## (1,90725) *** 0,00008 ## (0,36914) 0,00002 ## (0,09815) -0,00017 ## (-0,8634) 0,00007 ## (0,30376) -0,00046 ## (-1,0796) 0,00024 ## (0,78084) N.º Obs. R² Teste F p-value Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes 0,0000 0,0000 0,0000 0,0003 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 253,0633 255,3430 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,8046 256,6760 294,1990 281,2707 250,6125 253,6152 256,5856 260,8465 0,8354 0,8362 0,8368 0,8352 0,8352 51,5117 258,5671 269,4982 288 90 9,9377 0,8352 0,4382 255,0431 90 0,8364 0,8352 0,8354 0,8357 0,8366 288 288 288 288 288 288 288 0,8355 288 288 M12 TURN LTURN 288 288 M11 Const. M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 M9 M10 (Rm-Rf) Regressão 27 Regressão 28 Regressão 21 Regressão 22 Regressão 23 Regressão 24 Regressão 25 Regressão 26 Regressão 20 Regressão 15 Regressão 16 Regressão 17 Regressão 18 Regressão 19 O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 45 - No ta: Os val or es ap res ent ad os ent re ( ) diz em res pei to ao rác iot, em qu e *, ** , ** * tra du z qu e a va riá vel ex pli cat iva sej a est ati sti ca Ta bel a 9: Re gre ssõ es Sa zo nal ida de Me nsa l e Efe ito Vir age m de An o [po rtf óli o ] Variável dependente (Rp₂-Rf) Variáveis Explicativas -0,00030 ## -0,00033 ## -0,00035 ## -0,00034 ## -0,00036 ## -0,00033 ## -0,00032 ## -0,00043 ## -0,00037 ## -0,00033 ## -0,00030 ## -0,00034 ## -0,00036 ## -0,00017 ## (-2,78429) *(-3,08843) *(-3,32486) *(-3,14772) *(-3,54118) *(-3,13896) *(-3,19552) *(-4,18583) *(-3,43966) *(-3,04659) *(-2,6462) *(-3,05278) *(-2,321) ** (-1,57945) 0,71032 ## 0,70826 ## 0,70703 ## 0,70715 ## 0,70775 ## 0,70633 ## 0,70691 ## 0,70789 ## 0,71080 ## 0,70737 ## 0,70579 ## 0,70751 ## 0,49369 ## 0,75868 ## (10,62614) *(10,44774) *(10,50896) *(10,51804) *(10,55009) *(10,47775) *(10,49285) *(10,94093) *(10,82144) *(10,60759) *(10,61818) *(10,48193) *(3,52964) *(5,31848) * -0,00055 ## (-1,67194) *** -0,00012 ## (-0,4056) 0,00011 ## (0,34472) -0,00005 ## (-0,20798) 0,00023 ## (0,65124) -0,00009 ## (-0,40205) -0,00025 ## (-0,75349) 0,00107 ## (3,00728) * 0,00034 ## (0,88221) -0,00010 ## (-0,32878) -0,00055 ## (-1,62972) -0,00004 ## (-0,14529) -0,00186 ## (-3,23734) * -0,00033 ## (-0,89276) N.º Obs. R² Teste F p-value Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes 0,0003 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 64,0455 63,5852 57,9484 55,8193 9,9377 16,3999 0,4382 0,4687 56,6949 56,1918 59,1373 55,3696 55,6761 57,1478 56,1311 59,8605 0,5673 0,5823 0,5681 0,5666 0,5707 0,5664 0,5706 0,5666 0,5666 0,5665 0,5672 0,5665 90 288 288 288 288 288 288 288 288 288 288 90 (Rm-Rf) M1 M2 M3 288 M5 M6 M7 M8 M9 M10 M11 M12 TURN LTURN 288 M4 Regressão 41 Regressão 42 Regressão 35 Regressão 36 Regressão 37 Regressão 38 Regressão 39 Regressão 40 Regressão 29 Regressão 30 Regressão 31 Regressão 32 Regressão 33 Regressão 34 Const. O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 46 - No ta: Os val or es ap res ent ad os ent re ( ) diz em res pei to ao rác iot, em qu e *, ** , ** * tra du z qu e a va riá vel ex pli cat iva sej a est ati sti ca Ta bel a 10: Re gre ssõ es Sa zo nal ida de Me nsa l e Efe ito Vir age m de An o [po rtf óli o ] Variável dependente (Rp₃-Rf) Variáveis Explicativas -0,00045 ## -0,00052 ## -0,00044 ## -0,00037 ## -0,00039 ## -0,00040 ## -0,00044 ## -0,00049 ## -0,00039 ## -0,00038 ## -0,00035 ## -0,00040 ## -0,00044 ## -0,00075 ## (-4,54601) *(-5,10464) *(-4,28358) *(-3,61591) *(-3,83299) *(-3,9325) *(-3,96837) *(-4,31986) *(-3,60285) *(-3,85447) *(-3,27669) *(-3,64871) *(-3,59681) *(-4,94223) * 0,64423 ## 0,63621 ## 0,64611 ## 0,64618 ## 0,64563 ## 0,64486 ## 0,64677 ## 0,64707 ## 0,64300 ## 0,64738 ## 0,64454 ## 0,64845 ## 0,73086 ## 0,45433 ## (10,19591) *(10,13765) *(10,20249) *(10,28957) *(10,23925) *(10,18798) *(10,14869) *(10,41135) *(10,02239) *(10,23417) *(10,24099) *(10,12531) *(6,63142) *(2,37667) ** 0,00040 ## (1,03422) 0,00116 ## (3,46858) * 0,00030 ## (0,65522) -0,00060 ## (-1,66289) *** -0,00036 ## (-1,07478) -0,00018 ## (-0,47608) 0,00023 ## (0,66114) 0,00082 ## (1,84198) *** -0,00034 ## (-0,93473) -0,00045 ## (-0,86022) -0,00079 ## (-2,23098) ** -0,00021 ## (-0,6766) -0,00025 ## (-0,32005) 0,00029 ## (0,36131) N.º Obs. R² Teste F p-value Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes 0,0000 0,0518 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 51,8937 52,6627 61,0049 52,3790 22,8082 3,1642 0,5810 0,0812 52,8922 70,7207 52,1173 55,0962 53,1833 51,9946 51,5496 55,4518 0,4298 0,4376 0,4305 0,4317 0,4370 0,4296 0,4311 0,4460 0,4303 0,4336 0,4307 0,4295 90 288 288 288 288 288 288 288 288 288 288 90 (Rm-Rf) M1 M2 M3 288 M5 M6 M7 M8 M9 M10 M11 M12 TURN LTURN 288 M4 Regressão 55 Regressão 56 Regressão 49 Regressão 50 Regressão 51 Regressão 52 Regressão 53 Regressão 54 Regressão 43 Regressão 44 Regressão 45 Regressão 46 Regressão 47 Regressão 48 Const. O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 47 - Os resultados das regressões realizadas para o universo das grandes empresas, visíveis na Tabela 8, foram considerados globalmente significativos. Contudo a capacidade explicativa das regressões é maioritariamente atribuível à variável prémio de risco do mercado, por outro lado as variáveis dummy, representativas de períodos de sazonalidade, à exceção dos meses de julho e agosto, não são estatisticamente significativas. O portfólio representativo das empresas de grande dimensão apresenta um coeficiente de regressão associado à evolução do prémio de risco de mercado de 0,9, pelo que estando este muito próximo de 1, conclui-se que o portfólio em questão acompanha de uma forma muito próxima o mercado, o que seria expectável tendo em conta que a proxy de mercado (PSI Geral) é um índice Value Weighted. Relativamente a efeitos de sazonalidade mensal verificar-se a existência de prémios de ricos mensais anormais positivos, para os meses de julho e agosto, de aproximadamente 0,0003pp. Confrontando os valores da Tabela 7 e da Tabela 8, não é possível identificar nenhuma relação de interligação entre empresas de grande dimensão e sazonalidade dos prémios de risco do mercado para os meses de junho, dezembro e os últimos 5 dias de dezembro. Os resultados das regressões ao portfólio das empresas de média dimensão, presentes na Tabela 9, mostram um coeficiente de regressão com o prémio de risco de mercado de aproximadamente 0,7. As variáveis dummy apenas se revelam estatisticamente significativas para o mês de janeiro, e para os primeiros 5 dias de transação de janeiro, sendo que apresentam prémios de risco anormais negativos de -0,0006pp e -0,0018pp respetivamente. Tal como o portfólio das empresas de grande dimensão, o portfólio das empresas de média dimensão não exibem nenhuma relação de interligação com os efeitos de sazonalidade identificados para o mercado. Analisando agora a Tabela 10, que contém os resultados das regressões realizadas ao portfólio das empresas de pequena dimensão, observamos um coeficiente de regressão com o prémio de risco de mercado de aproximadamente 0,6, relativamente às variáveis dummy, estas são estatisticamente significativas para o mês de fevereiro, novembro, e O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 48 - abril. As empresas de pequena dimensão, apesentam um prémio de risco anormal positivo de 0,001pp nos meses de fevereiro e agosto, e um prémio de risco anormal negativos de aproximadamente -0,001pp para o mês de novembro. De modo similar ao portfólio das empresas de grande e média dimensão, o portfólio das empresas de pequena dimensão não exibe nenhuma relação de interligação com os efeitos de sazonalidade identificados para o mercado. Tendo em conta os resultados obtidos conclui-se pela inexistência de interligações entre efeitos de sazonalidade mensal identificados na fase 1 e o Efeito Dimensão. É importante salientar quo facto dos coeficientes de regressão dos portfólios relativamente ao mercado diminuírem à medida que o grau de capitalização bolsista dos portfólios vai diminuindo. Esta constatação contraria a noção de que as empresas de pequena dimensão são empresa mais voláteis que as empresas de grande dimensão, pelo que este comportamento leva à suspeita de efeitos de pouca liquidez nos títulos que compõem os portfólios com menor valor de capitalização bolsista, apesar dos critérios de seleção de aceitação dos títulos para a amostra, identificados no Subcapítulo 3.3.2. Tendo em conta que a procura por um critério de liquidez mais restritivo, ao identificado no Subcapítulo 3.3.2, levaria à redução do número de títulos por portfólio, consequentemente o comportamento de um determinado título influenciaria os resultados do portfólio por força da não diversificação deste, resultando na invalidação deste enquanto proxy aceitável da subdivisão do mercado. Por esta razão não se procedeu à elaboração de um novo critério, esta limitação da análise deve-se ao facto do mercado acionista português possuir uma dimensão reduzida (quando comprada a outros mercados internacionais), estando a liquidez deste circunscrita em grande parte aos títulos que integram o PSI 20, composto pelas ações das vinte maiores empresas cotadas na bolsa de valores de Lisboa as de maior liquidez entre as negociadas no mercado português. O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 49 - 4.4. Fase 3 – Sazonalidade Mensal do Mercado Português e a Hipótese dos Efeitos Fiscais. Neste ponto tendo em conta a Hipótese dos Efeitos Fiscais, tal como definida no Subcapítulo 2.3.4, recorreremos ao grau de potencial de venda por efeitos fiscais (PTS) para analisar a influência deste, no comportamento dos prémios de risco de mercado português nos meses de viragem de ano (janeiro e dezembro), com especial atenção para os últimos 5 dias de transação de dezembro, e os primeiros 5 dias de transação de janeiro. Seguem-se as tabelas com os resultados das regressões elaboradas para o efeito: Tabela 11: Regressões Efeito Viragem de Ano [portfólio ] Nota: Os valores apresentados entre ( ) dizem respeito ao rácio-t, em que *, **, *** traduz que a variável explicativa seja estatisticamente significativa a 1%, 5% e 10%, respetivamente Variável dependente (R_pts ₁-Rf) Variáveis Explicativas -0,00022 ## -0,00018 ## -0,00022 ## -0,00024 ## (0,00007) *(0,00007) ** (0,0001) ** (0,00012) *** 0,58251 ## 0,58648 ## 0,53880 ## 0,41664 ## (0,04068) *(0,04136) *(0,07199) *(0,11924) * 0,00016 ## (0,00027) -0,00026 ## (0,00018) -0,00012 ## (0,00046) 0,00049 ## (0,0005) N.º Obs. R² Teste F p-value 0,0000 0,0000 0,0000 0,0012 102,9171 102,7278 35,1353 7,8997 0,6586 0,6596 0,7128 0,2663 46 46 M12 TURN LTURN 276 276 Regressão 45 Regressão 46 Const. (Rm-Rf) M1 Regressão 43 Regressão 44 Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 50 - Tabela 12: Regressões Efeito Viragem de Ano [portfólio ] Nota: Os valores apresentados entre ( ) dizem respeito ao rácio-t, em que *, **, *** traduz que a variável explicativa seja estatisticamente significativa a 1%, 5% e 10%, respetivamente Tabela 13: Regressões Efeito Viragem de Ano [portfólio ] Nota: Os valores apresentados entre ( ) dizem respeito ao rácio-t, em que *, **, *** traduz que a variável explicativa seja estatisticamente significativa a 1%, 5% e 10%, respetivamente Variável dependente (R_pts ₂-Rf) Variáveis Explicativas -0,00038 ## -0,00038 ## -0,00040 ## -0,00043 ## (0,00009) *(0,00009) *(0,00014) *(0,00012) * 0,81607 ## 0,81600 ## 0,65197 ## 1,11918 ## (0,0475) *(0,04749) *(0,11683) *(0,12001) * 0,00000 ## (0,00027) 0,00001 ## (0,00028) -0,00087 ## (0,00047) *** 0,00030 ## (0,00049) N.º Obs. R² Teste F p-value 147,7662 147,8642 17,8041 46,2204 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 276 276 46 46 0,6797 0,6797 0,6264 0,6497 LTURN Regressão 47 Regressão 48 Regressão 49 Regressão 50 Const. (Rm-Rf) M1 M12 TURN Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes Variável dependente (R_pts ₃-Rf) Variáveis Explicativas -0,00042 ## -0,00046 ## -0,00048 ## -0,00052 ## (0,00012) *(0,00012) *(0,00009) *(0,00011) * 0,80758 ## 0,80404 ## 0,75925 ## 0,67488 ## (0,07415) *(0,07425) *(0,14225) *(0,20326) * -0,00031 ## (0,00037) 0,00013 ## (0,0003) -0,00079 ## (0,00087) 0,00017 ## (0,00065) N.º Obs. R² Teste F p-value 61,3020 62,8887 17,1916 6,0387 0,0000 0,0000 0,0000 0,0049 276 276 46 46 0,5269 0,5261 0,5942 0,2324 LTURN Regressão 51 Regressão 52 Regressão 53 Regressão 54 Const. (Rm-Rf) M1 M12 TURN Coeficientes Coeficientes Coeficientes Coeficientes O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 57 - Castro, V. 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O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 60 - Scholes, M., & Williams, J. (1977), “Estimating betas from nonsynchronous data”, Journal of Financial Economics, Vol. 5, Nº 3, pp. 309-327. Serra, J. P. (1993), “As anomalias empíricas do capital asset pricing model : revisão da literatura, o caso do mercado português de acções (janeiro 1987-maio 1993)”, Tese de Mestrado em Economia da Faculdade de Economia da Universidade do Porto. Silva, P. M. (2010), “Calendar "anomalies" in the Portuguese stock market”, Investment Analysts Journal, Vol. 71, pp. 37-50. Wachtel, S. B. (1942), “Certain Observations on Seasonal Movements in Stock Prices” The Journal of Business of the University of Chicago, Vol. 15, Nº 2, pp. 184-193. O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 61 - ANEXO I – COMPOSIÇÃO DOS PORTFÓLIOS Composição dos Portfólios: 1989 Ano N Empresas Valor Capitalização Bolsista Ano N-1 Em milhões € Carteiras RP PTS Ano N-1 (*) Carteiras RPTS Carteiras RP_PTS 1989 Banco Comercial Portugues 'R' 304,07 1 1989 Sonae SGPS 281,82 1 1989 Banco BPI 243,16 1 1989 Cellulose do Caima 208,09 1 1989 Lusotur 173,83 1 1989 Cobre 122,01 1 1989 Inapa 69,83 1 1989 Mague 57,84 1 1989 Fisipe 52,3 1 1989 Imoleasing 40,2 1 1989 Cires 38,31 1 1989 Soares Da Costa 36,66 1 1989 Soja de Portugal 30,68 1 1989 Cinca 29,38 1 1989 Atlantis Cristais de Alcobaua 27,98 2 1989 Portuguese de Seguros 25,86 2 1989 Locapor 25,69 2 1989 Gestnave 24,4 2 1989 Somague SGPS 23,54 2 1989 Estoril Sol 'B' 22,84 2 1989 O Trabalho Limited Data 21,07 2 1989 Cipan Limited Data 20,85 2 1989 Sumol Compal 19,39 2 1989 Fitor Limited Data 17,6 2 1989 J Soares Limited Data 16,7 2 1989 Mundicenter 16,7 2 1989 Immobiliari Construction Grao-Para 16,61 2 1989 Vidago Melgaco and Pedras 15,97 2 1989 Dom Pedro 15,48 2 1989 VAA Vista Alegre Atlanti 14,92 3 1989 Hotelagos Dead Limited Data 13,06 3 1989 Bicc CEL-Cat 13,02 3 1989 Copidata Limited Data 12,28 3 1989 Cerexport Limited Data 8,71 3 1989 Torres Novas Limited Data 7,41 3 1989 Orey Antunes 6,75 3 1989 Litho Formas Portuguesa Limited Data 4,99 3 1989 Save Prosper C 4,64 3 1989 Orbitur 4,28 3 1989 Beira Vouga 4,13 3 1989 Luzostela Limited Data 3,75 3 1989 Bordalima 2,87 3 1989 Vila-Franca Limited Data 2,51 3 1989 Sabel Limited Data 2,49 3 1989 Sonagi Limited Data 1,48 3 O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 62 - Composição dos Portfólios: 1990 Ano N Empresas Valor Capitalização Bolsista Ano N-1 Em milhões € Carteiras RP PTS Ano N-1 (*) Carteiras RPTS Carteiras RP_PTS 1990 Inapa 115,6 1 -12% 1 G 1990 Banco BPI 269,35 1 -6% 1 G 1990 Locapor 56,36 1 -6% 1 G 1990 Lusotur 265,86 1 -6% 1 G 1990 Mundicenter 153,53 1 -1% 1 G 1990 Soares Da Costa 99,51 1 -16% 2 G 1990 Banco Comercial Portugues 'R' 598,56 1 -15% 2 G 1990 AXA Portugal Limited Data 292,66 1 -15% 2 G 1990 Soporcel 942,73 1 -13% 2 G 1990 Cobre 89,99 1 -19% 2 1990 Cellulose do Caima 210,79 1 -18% 2 1990 Gestnave 137,56 1 -37% 3 1990 Sonae SGPS 381,08 1 -34% 3 1990 Modelo SGPS 170,7 1 -28% 3 1990 Mague 120,89 1 -28% 3 1990 Fitor Limited Data 25,17 2 -12% 1 1990 Somec 35,04 2 -11% 1 1990 Vidago Melgaco and Pedras 27,35 2 -8% 1 1990 Cinca 36,88 2 -3% 1 1990 Cerexport Limited Data 29,93 2 -3% 1 1990 Sumol Compal 29,81 2 -1% 1 1990 Imoleasing 37,29 2 -20% 2 1990 Bicc CEL-Cat 24,69 2 -18% 2 1990 Atlantis Cristais de Alcobaua 28,73 2 -16% 2 1990 Somague SGPS 34,52 2 -15% 2 1990 Society Turistica Penina Limited Data 49,88 2 -14% 2 1990 Fisipe 34,31 2 -33% 3 1990 Immobiliari Construction Grao-Para 29,43 2 -31% 3 1990 Cires 46,45 2 -25% 3 1990 O Trabalho Limited Data 29,18 2 -23% 3 1990 Compta 8,58 3 -11% 1 1990 Luzostela Limited Data 5,19 3 -9% 1 1990 CIN 19,06 3 -4% 1 1990 VAA Vista Alegre Atlanti 22,56 3 -2% 1 1990 Torres Novas Limited Data 5,84 3 -22% 2 P 1990 F Ramada 7,61 3 -21% 2 P 1990 Estoril Sol 'B' 18,64 3 -16% 2 P 1990 Sicel Limited Data 5,54 3 -14% 2 1990 Sopol Limited Data 1,54 3 -46% 3 P 1990 Hotelagos Dead Limited Data 10,07 3 -36% 3 P 1990 Save Prosper C 3,55 3 -31% 3 P 1990 Litho Formas Portuguesa Limited Data 4,74 3 -29% 3 P 1990 Cipan Limited Data 18,52 3 -26% 3 P 1990 Vilatextil 12,42 3 -25% 3 P 1990 Cofaco Limited Data 14,96 3 -24% 3 P 1990 Amieiros Verdes Limited Data 5,07 3 -22% 3 P O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 63 - Composição dos Portfólios: 1991 Ano N Empresas Valor Capitalização Bolsista Ano N-1 Em milhões € Carteiras RP PTS Ano N-1 (*) Carteiras RPTS Carteiras RP_PTS 1991 Tertir 69,13 1 -33% 1 G 1991 Banco BPI 314,24 1 -22% 1 G 1991 Banco Totta Acores 493,81 1 -22% 1 G 1991 Jeronimo Martins 110,06 1 -21% 1 G 1991 Centralcer 50,7 1 -17% 1 G 1991 Tranquilidade 179,57 1 -44% 2 G 1991 Soporcel 433,7 1 -44% 2 G 1991 Lusotur 164,88 1 -41% 2 G 1991 Modelo SGPS 105,57 1 -40% 2 G 1991 Banco Comercial Portugues 'R' 537,26 1 -39% 2 G 1991 Inapa 72,13 1 -36% 2 G 1991 Soares Da Costa 69,83 1 -48% 2 1991 Mota and Compania 96,97 1 -48% 2 1991 Mundicenter 50,5 1 -64% 3 1991 Gestnave 144,44 1 -59% 3 1991 Cellulose do Caima 91,88 1 -56% 3 1991 Sonae SGPS 199,52 1 -55% 3 1991 Toyota Caetano 60,35 1 -53% 3 1991 Corticeira Amorim 124,82 1 -51% 3 1991 Mague 70,05 1 -51% 3 1991 VAA Vista Alegre Atlanti 15,94 2 -32% 1 1991 Immobiliari Construction Grao-Para 26,69 2 -32% 1 1991 O Trabalho Limited Data 20,2 2 -28% 1 1991 Fenalu Limited Data 17,78 2 -27% 1 1991 Soja de Portugal 30,23 2 -25% 1 1991 Fabricas Triunfo Limited Data 17,69 2 -23% 1 1991 Imoleasing 34,92 2 -23% 1 1991 Estoril Sol 'B' 18,52 2 -21% 1 1991 Atlantis Cristais de Alcobaua 23,04 2 -17% 1 1991 Bicc CEL-Cat 26,04 2 -13% 1 1991 Sopete R 16,55 2 -12% 1 1991 Cinca 23,39 2 -48% 2 1991 Vidago Melgaco and Pedras 15,23 2 -47% 2 1991 Sumol Compal 15,89 2 -46% 2 1991 Portuguese de Seguros 37,41 2 -45% 2 1991 Cerexport Limited Data 39,89 2 -41% 2 1991 Locapor 34,32 2 -38% 2 1991 Engil 16,8 2 -66% 3 1991 Somec 15,4 2 -58% 3 1991 Cobre 45,76 2 -51% 3 1991 Hotelagos Dead Limited Data 7,42 3 -31% 1 1991 Luzostela Limited Data 4,17 3 -22% 1 1991 Orey Antunes 5,87 3 -18% 1 1991 Save Prosper C 4,72 3 -8% 1 1991 Litho Formas Portuguesa Limited Data 2,29 3 -49% 2 P 1991 Cipan Limited Data 10,97 3 -48% 2 P 1991 Sabel Limited Data 1,65 3 -45% 2 P 1991 Orbitur 2,74 3 -42% 2 1991 Dom Pedro 14,47 3 -42% 2 1991 F Ramada 5,84 3 -41% 2 1991 Textil-Luis Correia 13,11 3 -80% 3 P 1991 Fitor Limited Data 9,9 3 -67% 3 P 1991 Somague SGPS 11,17 3 -65% 3 P 1991 Cires 14,56 3 -64% 3 P 1991 Copidata Limited Data 4,82 3 -59% 3 P 1991 Fisipe 14,74 3 -59% 3 P 1991 Porto Cavaleiros 5,61 3 -51% 3 P 1991 ITI 'B' 14,39 3 -51% 3 P 1991 Amieiros Verdes Limited Data 2,35 3 -51% 3 P 1991 Torres Novas Limited Data 2,69 3 -50% 3 P 1991 Oliva Limited Data 8,81 3 -50% 3 P O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 64 - Composição dos Portfólios: 1992 Ano N Empresas Valor Capitalização Bolsista Ano N-1 Em milhões € Carteiras RP PTS Ano N-1 (*) Carteiras RPTS Carteiras RP_PTS 1992 Banco BPI 305,26 1 -22% 1 G 1992 Banco Portuguese Atlantico 743,71 1 -14% 1 G 1992 Banco Commercial de Macau R 87,82 1 -14% 1 G 1992 Banco Comercial Portugues 'R' 652,88 1 -11% 1 G 1992 Unicer R 340,43 1 -10% 1 G 1992 Tranquilidade 167,1 1 -7% 1 G 1992 Credit Lyonnais Portugal R 57,87 1 -7% 1 G 1992 Jeronimo Martins 149,04 1 -3% 1 G 1992 Soares Da Costa 76,81 1 -24% 2 G 1992 Banco Totta Acores 781,12 1 -24% 2 G 1992 Lusotur 114,5 1 -35% 2 1992 Centralcer 118,46 1 -35% 2 1992 Mague 83,58 1 -31% 2 1992 Cellulose do Caima 50,45 1 -65% 3 1992 Soporcel 234,43 1 -54% 3 1992 Gestnave 109,78 1 -51% 3 1992 Mota and Compania 73,62 1 -45% 3 1992 Modelo SGPS 75,37 1 -36% 3 1992 Imoleasing 37,11 2 -21% 1 1992 Soja de Portugal 29,25 2 -16% 1 1992 Bicc CEL-Cat 38,97 2 -15% 1 1992 CIN 32,92 2 -8% 1 1992 Leasinvest 25,31 2 -8% 1 1992 Fenalu Limited Data 19,45 2 -4% 1 1992 Cinca 18,11 2 -35% 2 1992 Fabricas Triunfo Limited Data 17,96 2 -34% 2 1992 Locapor 33,32 2 -29% 2 1992 Cobre 38,32 2 -27% 2 1992 Immobiliari Construction Grao-Para 26,19 2 -26% 2 1992 O Trabalho Limited Data 20,29 2 -24% 2 1992 Sonae Industria SGPS 27,46 2 -23% 2 1992 Engil 29,88 2 -23% 2 1992 Tertir 41,5 2 -52% 3 1992 Alianca Seguradora R 32,3 2 -51% 3 1992 Somec 20,2 2 -46% 3 1992 Cires 21,2 2 -43% 3 1992 Fisipe 16,32 3 -20% 1 1992 Hotelagos Dead Limited Data 8,58 3 -19% 1 1992 Orbitur 3,48 3 -10% 1 1992 Reditus 11,17 3 -8% 1 1992 Beira Vouga 2,15 3 -34% 2 P 1992 Litho Formas Portuguesa Limited Data 1,71 3 -32% 2 P 1992 ITI 'B' 15,36 3 -29% 2 P 1992 VAA Vista Alegre Atlanti 14,92 3 -29% 2 1992 Save Prosper C 6,44 3 -27% 2 1992 Cipan Limited Data 4,94 3 -64% 3 P 1992 Torres Novas Limited Data 1,86 3 -60% 3 P 1992 Portuguese de Seguros 16,61 3 -57% 3 P 1992 Porto Cavaleiros 2,59 3 -52% 3 P 1992 Dom Pedro 10,57 3 -49% 3 P 1992 Oliva Limited Data 5,88 3 -48% 3 P 1992 Atlantis Cristais de Alcobaua 14,89 3 -47% 3 P 1992 Somague SGPS 10,18 3 -40% 3 P 1992 Sumol Compal 14,37 3 -39% 3 P 1992 Orey Antunes 4,69 3 -39% 3 P 1992 Estoril Sol 'B' 15,06 3 -39% 3 P O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 65 - Composição dos Portfólios: 1993 Ano N Empresas Valor Capitalização Bolsista Ano N-1 Em milhões € Carteiras RP PTS Ano N-1 (*) Carteiras RPTS Carteiras RP_PTS 1993 Banco Totta Acores 698,32 1 -20% 1 G 1993 Jeronimo Martins 158,62 1 -17% 1 G 1993 Mota and Compania 68,24 1 -15% 1 G 1993 Banco Portuguese Atlantico 938,47 1 -13% 1 G 1993 Banco Comercial Portugues 'R' 736,95 1 -13% 1 G 1993 Corticeira Amorim 72,04 1 -9% 1 G 1993 Unicer R 373,5 1 -6% 1 G 1993 Banco Espirito Santo 818,2 1 -3% 1 G 1993 Toyota Caetano 82,3 1 -1% 1 G 1993 Modelo SGPS 71,81 1 -34% 2 G 1993 Credit Lyonnais Portugal R 56,6 1 -30% 2 G 1993 Banco BPI 383,15 1 -26% 2 G 1993 Mague 91,29 1 -23% 2 G 1993 Banco Commercial de Macau R 110,01 1 -22% 2 G 1993 Soares Da Costa 83,8 1 -40% 2 1993 Lusotur 79,12 1 -37% 2 1993 Soporcel 207,04 1 -47% 3 1993 Mundial Confianca R 82,3 1 -45% 3 1993 Engil 34,73 2 -14% 1 1993 Bicc CEL-Cat 43,99 2 -12% 1 1993 CIN 35,9 2 -11% 1 1993 Somague SGPS 16,46 2 -7% 1 1993 Soja de Portugal 35,17 2 -5% 1 1993 Locapor 24,94 2 -45% 2 1993 Fisipe 18,55 2 -44% 2 1993 Sonae Industria SGPS 17,43 2 -42% 2 1993 Sumol Compal 16,01 2 -34% 2 1993 Cires 19,36 2 -22% 2 1993 Cinca 22,17 2 -20% 2 1993 Gestnave 44,7 2 -63% 3 1993 Cellulose do Caima 24,77 2 -59% 3 1993 Caima Ceramica 23,6 2 -56% 3 1993 Inapa 31,39 2 -53% 3 1993 Leasinvest 15,18 2 -49% 3 1993 Tertir 33,04 2 -48% 3 1993 A Silva and Silva Dead 16,46 2 -47% 3 1993 Imoleasing 19,6 2 -46% 3 1993 Reditus 10,08 3 -18% 1 1993 Orey Antunes 5,87 3 -17% 1 1993 Dom Pedro 9,08 3 -16% 1 1993 Orbitur 3,97 3 -10% 1 1993 Foncar Limited Data 3,74 3 -8% 1 1993 Vidago Melgaco and Pedras 8,82 3 -40% 2 P 1993 Torres Novas Limited Data 0,99 3 -40% 2 P 1993 O Trabalho Limited Data 14,37 3 -35% 2 P 1993 Estoril Sol 'B' 9,88 3 -34% 2 P 1993 ITI 'B' 10,89 3 -34% 2 1993 Portuguese de Seguros 11,97 3 -32% 2 1993 Cobre 9,24 3 -64% 3 P 1993 Cipan Limited Data 1,92 3 -61% 3 P 1993 Immobiliari Construction Grao-Para 13,72 3 -61% 3 P 1993 Beira Vouga 0,87 3 -60% 3 P 1993 Oliva Limited Data 3,64 3 -53% 3 P 1993 Unifer 3,97 3 -50% 3 P 1993 Hotelagos Dead Limited Data 5,46 3 -46% 3 P 1993 Sopete 'B' 5,06 3 -46% 3 P 1993 Sopete R 8,91 3 -45% 3 P 1993 Save Prosper C 3,82 3 -45% 3 P O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 66 - Composição dos Portfólios: 1994 Ano N Empresas Valor Capitalização Bolsista Ano N-1 Em milhões € Carteiras RP PTS Ano N-1 (*) Carteiras RPTS Carteiras RP_PTS 1994 Centralcer 160,16 1 -9% 1 G 1994 Modelo SGPS 277,46 1 -7% 1 G 1994 Soporcel 255,11 1 -6% 1 G 1994 Unicer R 516,48 1 -6% 1 G 1994 Corticeira Amorim 183,31 1 -6% 1 G 1994 Banco Comercial Portugues 'R' 1454,77 1 -5% 1 G 1994 Banco Espirito Santo 916,65 1 -3% 1 G 1994 Banco Portuguese Atlantico 1093,36 1 -3% 1 G 1994 Banco Chemical R 130,86 1 -2% 1 G 1994 Banco BPI 582,84 1 -1% 1 G 1994 Mague 135,8 1 -1% 1 G 1994 Toyota Caetano 149,64 1 0% 1 G 1994 Banif-SGPS 137,04 1 -17% 2 G 1994 Banco Totta Acores 899,83 1 -15% 2 G 1994 Banco Commercial de Macau R 123,24 1 -13% 2 G 1994 Sonae SGPS 324,22 1 -13% 2 G 1994 Banco Mello 209,5 1 -21% 2 1994 Soares Da Costa 136,52 1 -20% 2 1994 Lusotur 132,08 1 -26% 3 1994 Tranquilidade 213,24 1 -25% 3 1994 Soja de Portugal 30 2 -11% 1 1994 Cinca 25,67 2 -10% 1 1994 Mota and Compania 76,32 2 -9% 1 1994 Imoleasing 38,92 2 -5% 1 1994 Somague SGPS 50,28 2 -4% 1 1994 Sonae Industria SGPS 94,99 2 -4% 1 1994 Inapa 48,62 2 -21% 2 1994 Mundial Confianca R 112,23 2 -21% 2 1994 Mundicenter 71,71 2 -21% 2 1994 Tertir 28,41 2 -19% 2 1994 Sumol Compal 29,15 2 -16% 2 1994 Bicc CEL-Cat 42,2 2 -15% 2 1994 CIN 54,87 2 -14% 2 1994 Engil 60,03 2 -13% 2 1994 Credit Lyonnais Portugal R 105,09 2 -11% 2 1994 Cellulose do Caima 44,86 2 -32% 3 1994 Somec 24,68 2 -27% 3 1994 Caima Ceramica 33,91 2 -27% 3 1994 Banco Essi 59,86 2 -25% 3 1994 Gestnave 94,97 2 -25% 3 1994 Espart 59,86 2 -24% 3 1994 Fisipe 24,11 3 -10% 1 1994 Proholding 8,45 3 -10% 1 1994 Vidago Melgaco and Pedras 17,71 3 -9% 1 1994 Atlantis Cristais de Alcobaua 6,66 3 -22% 2 P 1994 Fabricas Triunfo Limited Data 10,06 3 -22% 2 P 1994 Cerexport Limited Data 7,46 3 -18% 2 P 1994 ITI 'B' 9,97 3 -18% 2 P 1994 Alianca Seguradora R 24,6 3 -16% 2 1994 Estoril Sol 'B' 16,54 3 -14% 2 1994 F Ramada 5,27 3 -49% 3 P 1994 Oliva Limited Data 3,83 3 -48% 3 P 1994 Cipan Limited Data 1,71 3 -48% 3 P 1994 Orey Antunes 3,17 3 -47% 3 P 1994 Cires 20,74 3 -38% 3 P 1994 Portuguese de Seguros 15,07 3 -36% 3 P 1994 Save Prosper C 4,43 3 -36% 3 P 1994 Hotelagos Dead Limited Data 3,38 3 -35% 3 P 1994 Reditus 6,48 3 -31% 3 P 1994 Sopete R 7 3 -30% 3 P 1994 A Silva and Silva Dead 18,56 3 -29% 3 P 1994 Sopete 'B' 4,33 3 -27% 3 P 1994 Immobiliari Construction Grao-Para 9,35 3 -27% 3 P O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 73 - Composição dos Portfólios: 2001 Ano N Empresas Valor Capitalização Bolsista Ano N-1 Em milhões € Carteiras RP PTS Ano N-1 (*) Carteiras RPTS Carteiras RP_PTS 2001 Banco Santander (Lisbon) 51386,2 1 -14% 1 G 2001 Banco Espirito Santo 3428,29 1 -13% 1 G 2001 Portucel Empresa 630,75 1 -12% 1 G 2001 Brisa-Auto-Estradas de Portugal 3306 1 -7% 1 G 2001 Banco Comercial Portugues 'R' 11542,78 1 -6% 1 G 2001 Banco Pinto and Sotto Mayor 4299,97 1 -5% 1 G 2001 Semapa 508,83 1 -5% 1 G 2001 Cimentos de Portugal SGPS 3575,04 1 0% 1 G 2001 Soporcel 1184,46 1 0% 1 G 2001 EDP Energias de Portugal 10560 1 -19% 2 G 2001 Banco BPI 2156,39 1 -17% 2 G 2001 Banco Totta Acores 1590,6 1 -16% 2 G 2001 PTM Com 1743,79 1 -32% 2 2001 Modelo Continente 2025 1 -27% 2 2001 ZON Multimedia 2088,66 1 -76% 3 2001 Sonae Com Limited Data 895,95 1 -57% 3 2001 Vodafone Telecel 2494 1 -52% 3 2001 Sonae SGPS 2400 1 -51% 3 2001 Jeronimo Martins 1050,38 1 -47% 3 2001 Portugal Telecom SGPS 9951,84 1 -39% 3 2001 Brisa-Auto Estradas 300,06 2 -10% 1 2001 Sonae Imobilaria 470,62 2 -10% 1 2001 Mundicenter 155,32 2 -9% 1 2001 Mota and Compania 165,48 2 -6% 1 2001 Somague SGPS 169,65 2 -5% 1 2001 SAG Gest 319,5 2 -31% 2 2001 Inapa 169,5 2 -30% 2 2001 Central Banco de Investiment 128,48 2 -27% 2 2001 Toyota Caetano 94,5 2 -27% 2 2001 Banif-SGPS 210,3 2 -26% 2 2001 Finibanco 121,6 2 -21% 2 2001 Teixeira Duarte 491,4 2 -21% 2 2001 Corticeira Amorim 139,65 2 -21% 2 2001 Novabase 300,69 2 -16% 2 2001 Glintt Global Intelligent Technologies SGPS 142,28 2 -72% 3 2001 Mota Engil SGPS 261,93 2 -41% 3 2001 Impresa SGPS 437,04 2 -39% 3 2001 Sumol Compal 87,23 2 -37% 3 2001 Sonae Industria SGPS 429 2 -37% 3 2001 Cofina 130 2 -37% 3 2001 Imoleasing 51 3 -10% 1 2001 Estoril Sol 'B' 81,98 3 -8% 1 2001 Fisipe 18,59 3 -8% 1 2001 Orey Antunes 5,26 3 -7% 1 2001 Immobiliari Construction Grao-Para 26,75 3 -5% 1 2001 Litho Formas Portuguesa Limited Data 1,47 3 -4% 1 2001 Cellulose do Caima 60,97 3 0% 1 2001 Atlantis Cristais de Alcobaua 29,69 3 -36% 2 P 2001 Cipan Limited Data 5,26 3 -30% 2 P 2001 Futebol Clube do Porto 19,15 3 -30% 2 P 2001 VAA Vista Alegre Atlanti 20,56 3 -29% 2 P 2001 Lisgrafica 24,4 3 -26% 2 2001 F Ramada 33 3 -22% 2 2001 Cires 33,45 3 -17% 2 2001 Lisnave Estaleiros 1,86 3 -74% 3 P 2001 Fabricas Triunfo Limited Data 2,75 3 -63% 3 P 2001 Compta 18,87 3 -61% 3 P 2001 Torres Novas Limited Data 1,47 3 -59% 3 P 2001 CIN 81 3 -57% 3 P 2001 Sporting Limited Data 48,84 3 -48% 3 P 2001 Tertir 15,18 3 -42% 3 P 2001 Ibersol - SGPS 84 3 -41% 3 P 2001 Soares Da Costa 66,5 3 -37% 3 P O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 74 - Composição dos Portfólios: 2002 Ano N Empresas Valor Capitalização Bolsista Ano N-1 Em milhões € Carteiras RP PTS Ano N-1 (*) Carteiras RPTS Carteiras RP_PTS 2002 Banco Comercial Portugues 'R' 10586,54 1 -17% 1 G 2002 Brisa-Auto-Estradas de Portugal 3180 1 -3% 1 G 2002 Banco Totta Acores 2932,65 1 -3% 1 G 2002 Sonae Imobilaria 589,12 1 -2% 1 G 2002 Banco Santander (Lisbon) 45681,25 1 -22% 2 G 2002 Jeronimo Martins 883,27 1 -22% 2 G 2002 Banco Espirito Santo 2771,36 1 -22% 2 G 2002 Portucel Empresa 905,65 1 -19% 2 G 2002 EDP Energias de Portugal 7320 1 -32% 2 2002 Modelo Continente 1720 1 -29% 2 2002 Portugal Telecom SGPS 10974,99 1 -26% 2 2002 PTM Com 633,18 1 -66% 3 2002 ZON Multimedia 1252,03 1 -49% 3 2002 Cimentos de Portugal SGPS 2647,68 1 -46% 3 2002 Sonae SGPS 1620 1 -45% 3 2002 Vodafone Telecel 1935 1 -41% 3 2002 Banco BPI 1459,11 1 -39% 3 2002 Teixeira Duarte 504 2 -17% 1 2002 Sonae Industria SGPS 425 2 -14% 1 2002 Finibanco 96,8 2 -11% 1 2002 CIN 128,75 2 -11% 1 2002 Mota Engil SGPS 296,72 2 -6% 1 2002 Toyota Caetano 101,15 2 -3% 1 2002 Brisa-Auto Estradas 327,22 2 -2% 1 2002 Somague SGPS 220,54 2 -1% 1 2002 Semapa 532,49 2 -1% 1 2002 Banif-SGPS 192 2 -23% 2 2002 Inapa 141,6 2 -23% 2 2002 Corticeira Amorim 114,38 2 -22% 2 2002 Cofina 111 2 -22% 2 2002 SAG Gest 288 2 -20% 2 2002 Impresa SGPS 168,48 2 -72% 3 2002 Novabase 197,83 2 -41% 3 2002 Sonae Com Limited Data 584,63 2 -34% 3 2002 F Ramada 33 3 -14% 1 2002 Sumol Compal 81,15 3 -12% 1 2002 Cellulose do Caima 88,49 3 -7% 1 2002 Orey Antunes 5,93 3 -7% 1 2002 Soares Da Costa 55,33 3 -25% 2 P 2002 Estoril Sol 'B' 63,82 3 -22% 2 2002 Tertir 14,83 3 -19% 2 2002 Ibersol - SGPS 75 3 -18% 2 2002 Cipan Limited Data 7,42 3 -18% 2 2002 Glintt Global Intelligent Technologies SGPS 50,46 3 -75% 3 P 2002 Central Banco de Investiment 40,8 3 -68% 3 P 2002 Immobiliari Construction Grao-Para 12,87 3 -54% 3 P 2002 VAA Vista Alegre Atlanti 9,38 3 -53% 3 P 2002 Lisgrafica 12,16 3 -53% 3 P 2002 Reditus 12,48 3 -51% 3 P 2002 Sporting Limited Data 30,25 3 -39% 3 P 2002 Fisipe 11,19 3 -37% 3 P 2002 Futebol Clube do Porto 38,25 3 -36% 3 P 2002 Compta 13,48 3 -35% 3 P O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 75 - Composição dos Portfólios: 2003 Ano N Empresas Valor Capitalização Bolsista Ano N-1 Em milhões € Carteiras RP PTS Ano N-1 (*) Carteiras RPTS Carteiras RP_PTS 2003 Jeronimo Martins 663,65 1 -18% 1 G 2003 Banco BPI 1656,8 1 -16% 1 G 2003 ZON Multimedia 2009,84 1 -16% 1 G 2003 Vodafone Telecel 1591 1 -15% 1 G 2003 Modelo Continente 1771 1 -15% 1 G 2003 Espirito Santo Financial Group (Lisbon) 776,13 1 -4% 1 G 2003 Banco Espirito Santo 3750 1 -4% 1 G 2003 Brisa-Auto-Estradas de Portugal 2886 1 -19% 2 G 2003 Portugal Telecom SGPS 8215,56 1 -32% 2 2003 Cimentos de Portugal SGPS 2150,4 1 -30% 2 2003 Portucel Empresa 890,3 1 -24% 2 2003 Sonae SGPS 800 1 -54% 3 2003 Sonae Com Limited Data 400,46 1 -47% 3 2003 Banco Comercial Portugues 'R' 5304,91 1 -46% 3 2003 EDP Energias de Portugal 4770 1 -38% 3 2003 Banco Santander (Lisbon) 31089,97 1 -35% 3 2003 Toyota Caetano 95,9 2 -12% 1 2003 CIN 152,5 2 -11% 1 2003 Somague SGPS 272,74 2 -9% 1 2003 Mota Engil SGPS 276,26 2 -9% 1 2003 Cofina 116,5 2 -7% 1 2003 Ibersol - SGPS 70 2 -5% 1 2003 Brisa-Auto Estradas 396,37 2 -2% 1 2003 Impresa SGPS 137,52 2 -35% 2 2003 Novabase 167,56 2 -33% 2 2003 SAG Gest 222 2 -30% 2 2003 Cellulose do Caima 83,08 2 -24% 2 2003 Banif-SGPS 195,6 2 -21% 2 2003 Inapa 114,6 2 -21% 2 2003 Semapa 317,13 2 -46% 3 2003 Teixeira Duarte 273 2 -43% 3 2003 Sonae Industria SGPS 271 2 -37% 3 2003 Cires 23,25 3 -5% 1 2003 Orey Antunes 13,07 3 -1% 1 2003 Sumol Compal 60,06 3 -28% 2 P 2003 Estoril Sol 'B' 55,54 3 -23% 2 2003 Compta 9,27 3 -22% 2 2003 Cipan Limited Data 5,89 3 -22% 2 2003 BCA Limited Data 50,64 3 -21% 2 2003 Futebol Clube do Porto 49,65 3 -19% 2 2003 Central Banco de Investiment 15,5 3 -74% 3 P 2003 Glintt Global Intelligent Technologies SGPS 14,02 3 -72% 3 P 2003 Sporting Limited Data 31,46 3 -62% 3 P 2003 Lisgrafica 7,12 3 -54% 3 P 2003 Fisipe 6,32 3 -52% 3 P 2003 Immobiliari Construction Grao-Para 7,65 3 -46% 3 P 2003 Reditus 7,41 3 -45% 3 P 2003 Tertir 9,8 3 -36% 3 P O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 76 - Composição dos Portfólios: 2004 Ano N Empresas Valor Capitalização Bolsista Ano N-1 Em milhões € Carteiras RP PTS Ano N-1 (*) Carteiras RPTS Carteiras RP_PTS 2004 Portugal Telecom SGPS 10009,19 1 -4% 1 G 2004 Banco Espirito Santo 3900 1 -3% 1 G 2004 EDP Energias de Portugal 6269,99 1 -3% 1 G 2004 Portucel Empresa 1074,5 1 -2% 1 G 2004 Cimentos de Portugal SGPS 2755,2 1 -1% 1 G 2004 Semapa 483,98 1 -1% 1 G 2004 Jeronimo Martins 1002,68 1 0% 1 G 2004 Espirito Santo Financial Group (Lisbon) 816,85 1 -7% 2 G 2004 Banco BPI 2219,2 1 -7% 2 G 2004 Brisa-Auto-Estradas de Portugal 3528 1 -7% 2 G 2004 Sonae SGPS 1320 1 -6% 2 G 2004 Banco Santander (Lisbon) 44155,37 1 -5% 2 G 2004 Sonae Com Limited Data 683,27 1 -12% 2 2004 ZON Multimedia 2926,11 1 -8% 2 2004 Banco Comercial Portugues 'R' 5765,59 1 -18% 3 2004 Modelo Continente 1562 1 -14% 3 2004 Novabase 168,69 2 -5% 1 2004 Mota Engil SGPS 356,07 2 -4% 1 2004 Impresa SGPS 297,36 2 -4% 1 2004 Cofina 129,23 2 -2% 1 2004 Gescartao SGPS 169,87 2 -11% 2 2004 Somague SGPS 249,52 2 -8% 2 2004 Brisa-Auto Estradas 429,71 2 -7% 2 2004 Corticeira Amorim 167,58 2 -6% 2 2004 SAG Gest 214,5 2 -6% 2 2004 Cellulose do Caima 140,63 2 -34% 3 2004 Inapa 84,3 2 -32% 3 2004 Sonae Industria SGPS 342 2 -16% 3 2004 Banif-SGPS 244 2 -16% 3 2004 Teixeira Duarte 315 2 -14% 3 2004 CIN 133,25 2 -13% 3 2004 Finibanco 84 2 -12% 3 2004 Estoril Sol 'B' 53,6 3 -5% 1 2004 Tertir 14,77 3 -4% 1 2004 Ibersol - SGPS 78,2 3 -1% 1 2004 Engil 71,74 3 0% 1 2004 BCA Limited Data 62,27 3 0% 1 2004 VAA-V Aleg Atlenti SPGS 32,31 3 -11% 2 P 2004 Reditus 8,84 3 -10% 2 P 2004 Soares Da Costa 52,4 3 -7% 2 P 2004 Glintt Global Intelligent Technologies SGPS 59,13 3 -7% 2 2004 Compta 4,95 3 -46% 3 P 2004 Futebol Clube do Porto 48 3 -32% 3 P 2004 Immobiliari Construction Grao-Para 5,1 3 -30% 3 P 2004 Lisgrafica 6,64 3 -29% 3 P 2004 Cipan Limited Data 6,75 3 -25% 3 P 2004 Sumol Compal 71,74 3 -23% 3 P 2004 VAA Vista Alegre Atlanti 8,69 3 -16% 3 P 2004 Sporting Limited Data 30,58 3 -14% 3 P O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 77 - Composição dos Portfólios: 2005 Ano N Empresas Valor Capitalização Bolsista Ano N-1 Em milhões € Carteiras RP PTS Ano N-1 (*) Carteiras RPTS Carteiras RP_PTS 2005 EDP Energias de Portugal 8154,07 1 -5% 1 G 2005 ZON Multimedia 2918,26 1 -4% 1 G 2005 Sonae Industria SGPS 716,8 1 -3% 1 G 2005 Portugal Telecom SGPS 11413,99 1 -3% 1 G 2005 Jeronimo Martins 1220,82 1 -1% 1 G 2005 Sonae SGPS 2140 1 -1% 1 G 2005 Portucel Empresa 1097,52 1 -9% 2 G 2005 Banco Espirito Santo 3990 1 -9% 2 G 2005 Banco BPI 2264,8 1 -8% 2 G 2005 Banco Santander (Lisbon) 56914,04 1 -7% 2 G 2005 Cimentos de Portugal SGPS 2788,8 1 -7% 2 G 2005 Modelo Continente 1606 1 -13% 2 2005 Sonae Com Limited Data 850,7 1 -11% 2 2005 Brisa-Auto-Estradas de Portugal 3840 1 -9% 2 2005 Banco Comercial Portugues 'R' 6156,48 1 -14% 3 2005 Banif-SGPS 274 2 -7% 1 2005 Media Capital 451,07 2 -5% 1 2005 Semapa 558,53 2 -5% 1 2005 Impresa SGPS 478,8 2 -3% 1 2005 Cofina 192,31 2 -3% 1 2005 Mota Engil SGPS 513,64 2 -3% 1 2005 CIN 136,25 2 -2% 1 2005 Toyota Caetano 140 2 -2% 1 2005 Teixeira Duarte 424,2 2 -12% 2 2005 Brisa-Auto Estradas 569,24 2 -9% 2 2005 Corticeira Amorim 146,3 2 -9% 2 2005 Finibanco 118 2 -8% 2 2005 Gescartao SGPS 211,64 2 -8% 2 2005 Novabase 174,98 2 -22% 3 2005 SAG Gest 192 2 -21% 3 2005 Ibersol - SGPS 97,8 3 -3% 1 2005 Immobiliari Construction Grao-Para 10,6 3 -13% 2 P 2005 Cires 24 3 -11% 2 P 2005 Fisipe 5,95 3 -53% 3 P 2005 Soares Da Costa 50,27 3 -42% 3 P 2005 Compta 5,4 3 -40% 3 P 2005 VAA-V Aleg Atlenti SPGS 25,09 3 -40% 3 P 2005 VAA Vista Alegre Atlanti 6,86 3 -40% 3 P 2005 Reditus 26,91 3 -39% 3 P 2005 Lisgrafica 9,4 3 -36% 3 P 2005 Glintt Global Intelligent Technologies SGPS 111 3 -29% 3 P 2005 Sumol Compal 75,69 3 -27% 3 P 2005 Futebol Clube do Porto 38,1 3 -27% 3 P 2005 Estoril Sol 'B' 50,89 3 -23% 3 P 2005 Cipan Limited Data 10,66 3 -22% 3 P 2005 Inapa 82,5 3 -16% 3 P 2005 Sporting Limited Data 28,38 3 -16% 3 P O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 78 - Composição dos Portfólios: 2006 Ano N Empresas Valor Capitalização Bolsista Ano N-1 Em milhões € Carteiras RP PTS Ano N-1 (*) Carteiras RPTS Carteiras RP_PTS 2006 Sonae Com Limited Data 1263,2 1 -4% 1 G 2006 Sonae Industria SGPS 1113 1 -4% 1 G 2006 Banco Santander (Lisbon) 69235 1 -4% 1 G 2006 Jeronimo Martins 1598,4 1 -3% 1 G 2006 Brisa-Auto-Estradas de Portugal 4950 1 -3% 1 G 2006 Banco Espirito Santo 4080 1 -1% 1 G 2006 Modelo Continente 2178 1 -1% 1 G 2006 Cimentos de Portugal SGPS 3124,8 1 0% 1 G 2006 Portucel Empresa 1289,4 1 -7% 2 G 2006 ZON Multimedia 3001,32 1 -5% 2 G 2006 EDP Energias de Portugal 9506,98 1 -5% 2 G 2006 Banco BPI 2933,6 1 -4% 2 G 2006 Sonae SGPS 2360 1 -11% 2 2006 Portugal Telecom SGPS 9651,72 1 -11% 2 2006 Banco Comercial Portugues 'R' 7589,73 1 -13% 3 2006 Media Capital 605,96 2 -3% 1 2006 Gescartao SGPS 256,01 2 -2% 1 2006 Banif-SGPS 652 2 -2% 1 2006 SAG Gest 255 2 -2% 1 2006 Ibersol - SGPS 120 2 0% 1 2006 Finibanco 200 2 -11% 2 2006 Corticeira Amorim 266 2 -10% 2 2006 Novabase 178,67 2 -9% 2 2006 Teixeira Duarte 558,6 2 -6% 2 2006 Mota Engil SGPS 892,21 2 -5% 2 2006 Semapa 1087,47 2 -5% 2 2006 Glintt Global Intelligent Technologies SGPS 105,48 2 -31% 3 2006 Altri SGPS 193,85 2 -19% 3 2006 Cofina 155,9 2 -16% 3 2006 Impresa SGPS 411,6 2 -16% 3 2006 Inapa 85,2 3 -4% 1 2006 Orey Antunes 27,75 3 -1% 1 2006 Solverde N Limited Data 60,06 3 -9% 2 P 2006 Futebol Clube do Porto 39,6 3 -8% 2 2006 Sumol Compal 72,23 3 -7% 2 2006 VAA-V Aleg Atlenti SPGS 8,5 3 -69% 3 P 2006 VAA Vista Alegre Atlanti 2,52 3 -68% 3 P 2006 Fisipe 34,1 3 -45% 3 P 2006 Lisgrafica 6,72 3 -36% 3 P 2006 Soares Da Costa 46,55 3 -27% 3 P 2006 Immobiliari Construction Grao-Para 11,12 3 -26% 3 P 2006 Compta 4,92 3 -26% 3 P 2006 Cipan Limited Data 11,61 3 -25% 3 P 2006 Sporting Limited Data 54,81 3 -24% 3 P 2006 Reditus 21,71 3 -23% 3 P 2006 Estoril Sol 'B' 45,55 3 -20% 3 P 2006 Tertir 18,01 3 -18% 3 P O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 79 - Composição dos Portfólios: 2007 Ano N Empresas Valor Capitalização Bolsista Ano N-1 Em milhões € Carteiras RP PTS Ano N-1 (*) Carteiras RPTS Carteiras RP_PTS 2007 Brisa-Auto-Estradas de Portugal 5940 1 -5% 1 G 2007 Jeronimo Martins 2139,59 1 -4% 1 G 2007 Cimentos de Portugal SGPS 4226,88 1 -4% 1 G 2007 EDP Energias de Portugal 14041,08 1 -3% 1 G 2007 Banco Santander (Lisbon) 88810,94 1 -1% 1 G 2007 Sonae SGPS 3020 1 -1% 1 G 2007 Banco Espirito Santo 6810 1 -1% 1 G 2007 Banco BPI 4491,6 1 -1% 1 G 2007 Espirito Santo Financial Group (Lisbon) 1452,16 1 -1% 1 G 2007 ZON Multimedia 3427,87 1 -1% 1 G 2007 Banco Popular Espanol (Lisbon) 16675,76 1 0% 1 G 2007 Semapa 1396,32 1 -6% 2 G 2007 Banco Comercial Portugues 'R' 10111,71 1 -6% 2 G 2007 Portugal Telecom SGPS 11107,95 1 -5% 2 G 2007 Sonae Com Limited Data 1783,62 1 -41% 3 2007 Gescartao SGPS 473,84 2 -5% 1 2007 Portucel Empresa 1289,4 2 -1% 1 2007 Teixeira Duarte 835,8 2 -1% 1 2007 Ibersol - SGPS 195 2 0% 1 2007 Banif-SGPS 1325 2 -13% 2 2007 CIN 148,75 2 -8% 2 2007 Corticeira Amorim 280,63 2 -8% 2 2007 Altri SGPS 602,06 2 -7% 2 2007 Mota Engil SGPS 1303,53 2 -7% 2 2007 Sonae Industria SGPS 1314,6 2 -5% 2 2007 Cofina 191,8 2 -5% 2 2007 Novabase 172,08 2 -24% 3 2007 SAG Gest 298,78 2 -20% 3 2007 Impresa SGPS 397,32 2 -17% 3 2007 Finibanco 377 2 -16% 3 2007 VAA Vista Alegre Atlanti 2,73 3 -13% 2 P 2007 Estoril Sol 'B' 46,49 3 -12% 2 P 2007 Soares Da Costa 91,77 3 -10% 2 P 2007 Reditus 22,75 3 -9% 2 P 2007 Tertir 75,69 3 -5% 2 2007 Compta 2,58 3 -49% 3 P 2007 Lisgrafica 4,6 3 -42% 3 P 2007 Cipan Limited Data 18,31 3 -31% 3 P 2007 Immobiliari Construction Grao-Para 10,12 3 -27% 3 P 2007 Glintt Global Intelligent Technologies SGPS 83,65 3 -26% 3 P 2007 Sporting Limited Data 56,28 3 -25% 3 P 2007 Inapa 80,4 3 -23% 3 P 2007 Orey Antunes 27,3 3 -21% 3 P 2007 Futebol Clube do Porto 37,95 3 -16% 3 P 2007 Fisipe 29,45 3 -14% 3 P O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 80 - Composição dos Portfólios: 2008 Ano N Empresas Valor Capitalização Bolsista Ano N-1 Em milhões € Carteiras RP PTS Ano N-1 (*) Carteiras RPTS Carteiras RP_PTS 2008 Cimentos de Portugal SGPS 4032 1 -20% 1 G 2008 Galp Energia SGPS 14181,83 1 -14% 1 G 2008 Brisa-Auto-Estradas de Portugal 5724 1 -13% 1 G 2008 Banco Espirito Santo 7500 1 -12% 1 G 2008 Sonae SGPS 3960 1 -8% 1 G 2008 EDP Energias de Portugal 16344,7 1 -6% 1 G 2008 Jeronimo Martins 3398,18 1 -4% 1 G 2008 Portugal Telecom SGPS 9160,39 1 -4% 1 G 2008 Banco Santander (Lisbon) 92563,44 1 -3% 1 G 2008 Banco Popular Espanol (Lisbon) 14220,59 1 -25% 2 G 2008 Portucel Empresa 1198,07 1 -25% 2 G 2008 Banco BPI 4073,6 1 -21% 2 G 2008 Banco Comercial Portugues 'R' 10545,07 1 -33% 2 2008 Mota Engil SGPS 1119,36 1 -41% 3 2008 Semapa 1035,4 1 -40% 3 2008 ZON Multimedia 2380,04 1 -40% 3 2008 Banif-SGPS 1000 1 -38% 3 2008 SAG Gest 526,27 2 -15% 1 2008 REN 910,58 2 -13% 1 2008 Finibanco 552 2 -9% 1 2008 Ibersol - SGPS 229,4 2 -2% 1 2008 Impresa SGPS 320,88 2 -30% 2 2008 Media Capital 530,74 2 -29% 2 2008 Espirito Santo Financial Group (Lisbon) 694,26 2 -29% 2 2008 Espirito Santo (Lisbon) Nil Group Registered 880,71 2 -27% 2 2008 Martifer 807 2 -27% 2 2008 Soares Da Costa 275,31 2 -27% 2 2008 Corticeira Amorim 204,82 2 -25% 2 2008 Cofina 153,85 2 -23% 2 2008 Sonae Industria SGPS 631,4 2 -60% 3 2008 Sonae Com Limited Data 864,34 2 -58% 3 2008 Teixeira Duarte 877,8 2 -51% 3 2008 Inapa 138 2 -42% 3 2008 Altri SGPS 467,7 2 -38% 3 2008 Orey Antunes 27,9 3 -7% 1 2008 Cires 25,05 3 -7% 1 2008 Reditus 59,8 3 -5% 1 2008 Estoril Sol 'B' 58,06 3 -2% 1 2008 Compta 1,74 3 -34% 2 P 2008 Cipan Limited Data 12,58 3 -33% 2 P 2008 Sumol Compal 84,1 3 -24% 2 2008 Sporting Limited Data 40,74 3 -24% 2 2008 Futebol Clube do Porto 30,15 3 -22% 2 2008 Lisgrafica 10,13 3 -88% 3 P 2008 Sport Lisboa E Benfica Futebol 36 3 -59% 3 P 2008 VAA-V Aleg Atlenti SPGS 8,8 3 -52% 3 P 2008 Immobiliari Construction Grao-Para 9 3 -48% 3 P 2008 VAA Vista Alegre Atlanti 2,91 3 -46% 3 P 2008 Fisipe 21,7 3 -40% 3 P 2008 Novabase 101,74 3 -38% 3 P 2008 Glintt Global Intelligent Technologies SGPS 65,87 3 -35% 3 P O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 81 - Composição dos Portfólios: 2009 Ano N Empresas Valor Capitalização Bolsista Ano N-1 Em milhões € Carteiras RP PTS Ano N-1 (*) Carteiras RPTS Carteiras RP_PTS 2009 EDP Renovaveis 4364,15 1 -40% 1 G 2009 Jeronimo Martins 2498,29 1 -36% 1 G 2009 Portugal Telecom SGPS 5441,82 1 -35% 1 G 2009 REN 839,67 1 -11% 1 G 2009 Banco Popular Espanol (Lisbon) 7316,91 1 -49% 2 G 2009 EDP Energias de Portugal 9854,35 1 -46% 2 G 2009 Cimentos de Portugal SGPS 2338,56 1 -46% 2 G 2009 Brisa-Auto-Estradas de Portugal 3300 1 -45% 2 G 2009 Portucel Empresa 832,2 1 -42% 2 G 2009 Banco Espirito Santo 3345 1 -59% 2 2009 Galp Energia SGPS 5537 1 -58% 2 2009 ZON Multimedia 1288,93 1 -56% 2 2009 Banco Santander (Lisbon) 53400,25 1 -52% 2 2009 Sonae SGPS 874 1 -77% 3 2009 Banco BPI 1575 1 -73% 3 2009 Banco Comercial Portugues 'R' 3826,1 1 -69% 3 2009 Sumol Compal 131,13 2 -37% 1 2009 Semapa 750,11 2 -35% 1 2009 Novabase 138,48 2 -13% 1 2009 SAG Gest 161,28 2 -59% 2 2009 Espirito Santo Financial Group (Lisbon) 495,2 2 -57% 2 2009 Altri SGPS 212,11 2 -56% 2 2009 Mota Engil SGPS 613,91 2 -55% 2 2009 Finibanco 270,25 2 -48% 2 2009 Ibersol - SGPS 138 2 -48% 2 2009 Sonae Com Limited Data 622,62 2 -42% 2 2009 Sonae Capital 120 2 -74% 3 2009 Teixeira Duarte 251,16 2 -71% 3 2009 Banif-SGPS 381,5 2 -70% 3 2009 Sonae Industria SGPS 253,68 2 -67% 3 2009 Impresa SGPS 151,2 2 -61% 3 2009 Martifer 363 2 -59% 3 2009 Fisipe 13,95 3 -35% 1 2009 Cipan Limited Data 9,25 3 -31% 1 2009 Sporting Limited Data 28,56 3 -31% 1 2009 Futebol Clube do Porto 21 3 -29% 1 2009 Estoril Sol 'B' 51,72 3 -25% 1 2009 Reditus 63,37 3 -21% 1 2009 Orey Antunes 31,37 3 -17% 1 2009 Sport Lisboa E Benfica Futebol 32,25 3 -12% 1 2009 Hotelagos Dead Limited Data 21 3 0% 1 2009 Vilatextil 3,39 3 0% 1 2009 F Ramada Investimentos 16,03 3 -48% 2 2009 Cofina 47,18 3 -75% 3 P 2009 Soares Da Costa 83,79 3 -72% 3 P 2009 Glintt Global Intelligent Technologies SGPS 55,66 3 -70% 3 P 2009 Corticeira Amorim 86,45 3 -65% 3 P 2009 Inapa 51 3 -61% 3 P 2009 Lisgrafica 13,07 3 -60% 3 P 2009 VAA-V Aleg Atlenti SPGS 3,39 3 -60% 3 P 2009 VAA Vista Alegre Atlanti 1,28 3 -60% 3 P O EFEITO VIRAGEM DE ANO: UMA APLICAÇÃO AO MERCADO ACIONISTA PORTUGUÊS [1989 A 2012] - 82 - Composição dos Portfólios: 2010 Ano N Empresas Valor Capitalização Bolsista Ano N-1 Em milhões € Carteiras RP PTS Ano N-1 (*) Carteiras RPTS Carteiras RP_PTS 2010 Portucel Empresa 1063,22 1 -8% 1 G 2010 Galp Energia SGPS 9315,74 1 -5% 1 G 2010 Banco Santander (Lisbon) 95536,63 1 -4% 1 G 2010 Portugal Telecom SGPS 7638,28 1 -3% 1 G 2010 EDP Energias de Portugal 10867,23 1 -3% 1 G 2010 Jeronimo Martins 4395,61 1 -3% 1 G 2010 Banco BPI 1908 1 -15% 2 G 2010 Sonae SGPS 1740 1 -12% 2 G 2010 Banco Espirito Santo 5331,66 1 -12% 2 G 2010 Cimentos de Portugal SGPS 4320,29 1 -17% 2 2010 EDP Renovaveis 5783,4 1 -17% 2 2010 Brisa-Auto-Estradas de Portugal 3891 1 -16% 2 2010 Banco Popular Espanol (Lisbon) 6865,72 1 -29% 3 2010 ZON Multimedia 1196,2 1 -23% 3 2010 Banco Comercial Portugues 'R' 3966,93 1 -23% 3 2010 Semapa 936,13 2 -6% 1 2010 REN 752,53 2 -5% 1 2010 Espirito Santo Financial Group (Lisbon) 671,58 2 -4% 1 2010 Altri SGPS 502,06 2 -3% 1 2010 Banif-SGPS 612,5 2 -19% 2 2010 Sonae Industria SGPS 357 2 -16% 2 2010 Sonae Capital 207,5 2 -15% 2 2010 SAG Gest 220,69 2 -14% 2 2010 Mota Engil SGPS 658,72 2 -26% 3 2010 Finibanco 267,75 2 -24% 3 2010 Sonae Com Limited Data 580,5 2 -23% 3 2010 Impresa SGPS 287,28 2 -23% 3 2010 Martifer 364 2 -23% 3 2010 Papeles Y Cartones (Lisbon) de Europa 263,68 2 -22% 3 2010 Teixeira Duarte 439,32 2 -20% 3 2010 Reditus 65,52 3 -10% 1 2010 Inapa 96 3 -9% 1 2010 Soares Da Costa 190,39 3 -7% 1 2010 Corticeira Amorim 126,35 3 -5% 1 2010 Cofina 112,82 3 -4% 1 2010 Novabase 135,65 3 -13% 2 2010 Futebol Clube do Porto 19,8 3 -13% 2 2010 Sporting Limited Data 27,09 3 -11% 2 2010 Ibersol - SGPS 184,2 3 -11% 2 2010 F Ramada Investimentos 23,1 3 -10% 2 2010 Estoril Sol 'B' 43,37 3 -32% 3 P 2010 Lisgrafica 14,94 3 -27% 3 P 2010 Sport Lisboa E Benfica Futebol 38,25 3 -23% 3 P 2010 VAA Vista Alegre Atlanti 2 3 -21% 3 P 2010 Glintt Global Intelligent Technologies SGPS 75,66 3 -21% 3 P 2010 Cipan Limited Data 7,95 3 -20% 3 P 2010 Sumol Compal 116,83 3 -19% 3 P