Eficiência
informacional em anúncios de criação de joint-ventures
no mercado acionário brasileiro[1]

Informational efficiency in ads for
joint ventures creation  in the Brazilian
stock market

Ivan Fernandes da Cruz

Mestre em Administração. Centro Federal de
Educação Tecnológica de Minas Gerais (CEFET-MG) - Brasil.
[email-masked]

Gabriel Augusto de Carvalho

Educação Tecnológica de Minas Gerais (CEFET-MG) - Brasil. [email-masked]

Felipe Dias Paiva

Doutor em Administração. Centro
Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais (CEFET/MG) - Brasil. [email-masked]

Lívia Maria de Pádua Ribeiro

Doutora em Administração. Centro Federal de
Educação Tecnológica de Minas Gerais (CEFET/MG) - Brasil.
[email-masked]

Uajará Pessoa Araújo

Doutor em Administração. Centro Federal de
Educação Tecnológica de Minas Gerais (CEFET/MG) - Brasil. [email-masked]

RESUMO

Este estudo teve como objetivo
verificar a presença da eficiência semiforte, no mercado brasileiro de ações,
quando do anúncio da criação de joint-ventures.
O período analisado no estudo foi de 24/05/2012 a 24/05/2017, sendo obtida uma
amostra de 12 anúncios de criação de novas joint-ventures,
nas quais pelo menos um dos acionistas foi uma empresa brasileira de capital
aberto. Posteriormente, foi empregada a metodologia de estudo de eventos. Foram
estimados os retornos esperados por meio do modelo de mercado, e então
calculados os retornos anormais (AR) e os retornos anormais acumulados (CAR)
durante a janela de evento. Por fim, foram realizados testes estatísticos para
a média dos retornos anormais, a fim de verificar se os valores foram
significativos. Os resultados do trabalho evidenciaram uma forte tendência de
queda nos ARs ao longo da janela de evento,
consequentemente o CAR foi fortemente negativo, atingindo um valor de -4,17% ao
final da janela de evento. Tal fato indica que a criação de uma joint-venture, foi vista como negativa
pelo mercado. Sobre a significância estatística dos resultados, ressalta-se
que, apenas nos dois dias que antecederam o anúncio da criação da joint-venture o AR foi significativo,
nos demais dias o mercado se comportou de maneira eficiente, com os AR não
sendo estatisticamente diferente de zero. O resultado desta pesquisa é
relevante para a decisão dos gestores que avaliam a possibilidade de
estabelecer uma nova joint-venture,
mostrando os impactos que essa decisão pode ocasionar nas ações de sua empresa.

Palavras-chave: Eficiência de Mercado.
Eficiência Semiforte. Estudo de Evento. Joint-Venture.

ABSTRACT

This study aimed to verify the
presence of semi-strong efficiency in the Brazilian stock market when the
creation of joint ventures was announced. The period analyzed in the study was
from May 24, 2012 to May 24, 2017, with a sample of 12 announcements about the
creation of new joint ventures, in which at least one of the shareholders was a
publicly traded Brazilian company. Subsequently, the event study methodology
was employed. Expected returns were estimated using the market model, and then
abnormal returns (AR) and cumulative abnormal return (CAR) were calculated
during the event window. Finally, statistical tests were performed for the
average of the abnormal returns in order to verify if the values were
significant. The results of the work showed a strong downward trend in the ARs
throughout the event window, consequently the CAR was strongly negative,
reaching a value of -4.17% at the end of the event window. This fact indicates
that the creation of a joint venture was seen as negative by the market.
Regarding the statistical significance of the results, it is noteworthy that,
only in the two days prior to the announcement of the creation of the joint
venture, the AR was significant, in the other days the market behaved
efficiently, with the AR not being statistically different from zero. The
result of this research is relevant to the decision of managers who evaluate
the possibility of establishing a new joint venture, showing the impacts that
this decision may have on their company's stocks.

Keywords: Market Efficiency. Semi-Strong Efficiency. Event Study. Joint Venture.

Recebido
em 23/09/2019.  Aprovado em 23/10/2019.
Avaliado pelo sistema double blind peer review. Publicado conforme normas da APA.

http://dx.doi.org/10.22279/navus.2020.v10.p01-16.1080

1 INTRODUÇÃO

A Hipótese de
Eficiência de Mercado (HEM), desenvolvida por Fama (1970), constitui-se como um
dos pilares da teoria moderna de finanças. A HEM dedica-se ao estudo e análise
do modo como as informações estão disponíveis para os investidores e em como
elas são incorporadas aos preços das ações. Dados os diferentes níveis de
informação, Fama (1970) propõe três formas de eficiência: eficiência fraca,
semiforte e forte, sendo que, a medida em que mais informações são precificadas
pelo mercado, maior é o seu nível de eficiência.

Em um mercado
considerado eficiente os agentes têm acesso à todas as informações sem custos
relevantes, e como consequência disso, novas informações são imediatamente
incorporadas aos preços, o que inviabiliza estratégias de negociação que visem
obter retornos anormais ao explorar essas informações. Conforme apontado por
Camargos e Barbosa (2015), um mercado com essas características tende a crescer
e a impulsionar o desenvolvimento econômico do país.

Com relação à
eficiência semiforte, Fama (1970) destaca que em um mercado assim definido os
preços dos ativos incorporam imediatamente todas as informações públicas disponíveis.
O método do estudo de evento é descrito por Fama (1991) como uma alternativa
para verificar a presença da eficiência semiforte em um mercado. Nessa forma de
eficiência, conforme destacam Fé Júnior, Nakao e
Ribeiro (2015), nenhum investidor é capaz de obter retornos anormais ao manter
uma estratégia de negociação a partir de novas informações públicas, pois essas
são rapidamente incorporadas aos preços dos ativos, sendo a velocidade e a
precisão com que essa informação é absorvida pelos preços um indicativo do
nível de eficiência do mercado.

Um fato relevante é
uma informação pública, que impacta a expectativa de retorno que os
investidores têm com a empresa, devendo ser rapidamente precificado em um
mercado eficiente na forma semiforte. Os fatos relevantes podem ser definidos
de maneira sucinta, de acordo com a Instrução 358 de Janeiro de 2002 da
Comissão de Valores Mobiliários (CVM), como sendo qualquer ato ou fato
relacionado aos negócios que impactam na cotação das ações da empresa, nas
decisões de comprar, vender ou manter um ativo de um investidor ou na decisão
de um acionista exercer direitos cabíveis por sua condição.

Em vista disso, a
criação de uma joint-venture
configura-se como um fato relevante, por impactar no lucro esperado e no
posicionamento estratégico das empresas acionistas e, consequentemente, nas
decisões dos investidores. De acordo com a American
Bar Association (2006), uma joint-venture é uma relação estabelecida entre duas ou mais
empresas com vistas a atingir um objetivo particular, nessa relação normalmente
é criada uma nova empresa, que tem suas ações compartilhadas entre as empresas
que se relacionaram previamente.

Esse tipo de
relação, conforme apontado por Johnson e Houston (2000), gera ganhos para as
empresas envolvidas de alguma forma, sejam em decorrência da sinergia, pela redução
dos custos de transação, ou ainda por algum outro fator. Com isso, espera-se
que o anúncio da criação de uma joint-venture
gere impactos nas ações das empresas acionistas. Contudo, esse fato é
imediatamente precificado pelos investidores em um mercado com eficiência
semiforte.

Essa pesquisa
justifica-se por analisar o efeito observado no comportamento das ações de
empresas brasileiras envolvidas no processo de criação de joint-ventures, sendo destacados aspectos da (in)eficiência dos
mercados de capitais para esse tipo de evento. Desse modo, os resultados da
pesquisa são proveitosos para a tomada de decisão de investidores e empresas, e
também para os reguladores de mercado, ao apontar o grau de eficiência do
mercado em relação a esse tipo de anúncio.

Posto isto, o
objetivo da pesquisa consiste em verificar a presença da eficiência semiforte,
no mercado brasileiro de ações, para o evento da divulgação da criação de uma joint-venture. Para tanto, o período
analisado foi de 24/05/2012 a 24/05/2017, no qual foram obtidos 12 anúncios do
estabelecimento desse tipo de relação no período, e então foi empregada a
metodologia de estudo de eventos.

O presente artigo
está organizado da seguinte forma, após essa introdução é apresentado o
referencial teórico a respeito dos estudos que versam sobre a eficiência de
mercado, com ênfase nos estudos de eventos, e também sobre a importância e os
impactos das joint-ventures para as
empresas envolvidas em sua criação. Posteriormente são descritos os
procedimentos metodológicos adotados para o cumprimento do objetivo do estudo,
na continuação é desenvolvida uma análise dos resultados e na última seção são
apresentadas algumas conclusões e considerações inferidas a partir do
desenvolvimento dessa pesquisa.

2 REFERENCIAL TEÓRICO

Dado o objetivo
deste estudo, o referencial teórico está estruturado em três subseções. A
primeira discorre sobre a evolução do conceito de eficiência de mercado e suas
três formas. A segunda subseção é dedicada à análise da eficiência semiforte e
os estudos de eventos, apresentando um panorama geral deste tipo de estudo. Por
fim, são tratados os aspectos e os impactos esperados pela criação de uma joint-venture.

2.1 Eficiência de
mercado

O comportamento dos
preços das ações e a oportunidade de ganhos anormais estão associados ao nível
de eficiência do mercado no qual as negociações ocorrem, sendo assim, torna-se
matéria relevante de estudos as teorias sobre esse tema. Em artigo seminal
sobre a HEM, Fama (1970) define um mercado eficiente como sendo aquele em que
todas as informações disponíveis estão refletidas nos preços dos ativos.
Camargos e Barbosa (2015) ressaltam que a intensidade dos efeitos das
informações nos preços dos ativos é afetada pelo contexto do mercado, pela
relevância da informação e, principalmente, pela capacidade de interpretação e
absorção das novas informações pelos investidores.

Fama (1970) ressalta
que um mercado eficiente cumpre um papel importante ao fornecer sinais corretos
para a tomada de decisão dos investidores ao alocar seus recursos. Em estudo
mais recente, Gabriel, Ribeiro e Ribeiro (2013) salientam que essa teoria
considera o homem como um ser racional, que analisa todas as informações
disponíveis e sempre toma a melhor decisão visando a maximização do seu retorno.

Fama (1970) define
três condições suficientes para que um mercado seja considerado eficiente, a
saber: (i) ausência de custos de transação nas negociações dos títulos; (ii) qualquer participante do mercado acessa as informações
disponíveis sem nenhum custo; (iii) expectativas
homogêneas dos investidores em relação aos efeitos das informações nos preços
dos títulos. Essas condições são consideradas suficientes, mas não necessárias
para que um mercado seja eficiente, em determinadas circunstâncias a falta de
uma dessas condições pode ser absorvida pelo mercado sem culminar em
ineficiência, o que é apontado por Fama (1970) como uma constante nos mercados
reais.

Desse modo, Fama
(1970) aponta que essa é uma definição ampla e não empiricamente testável,
sendo necessário um modelo que estime quais seriam os retornos esperados para o
ativo em condições de equilíbrio, para que então esses valores sejam comparados
aos verificados e assim atestada a (in)eficiência do mercado. Com isso, na
definição de Fama (1970) se o mercado se comportar de maneira eficiente, a
diferença entre esses dois valores será estatisticamente igual a zero, sendo
inviabilizadas estratégias de negociação baseadas em informações.

Camargos e Barbosa
(2003) apontam que, em relação ao nível informacional, o mercado de capitais
pode apresentar diferentes graus de desenvolvimento, relacionados a velocidade
e a acurácia com que os preços incorporam as informações. Dadas as diferentes
condições como as informações estão disponíveis e são incorporadas nos preços
dos ativos, Fama (1970; 1991) define três formas de eficiência informacional
para um mercado.

A primeira delas
consiste na forma fraca de eficiência de mercado, nessa, conforme descreve Fama
(1970), os preços presentes devem refletir toda a informação contida nos preços
passados. Um mercado eficiente na forma fraca impossibilita qualquer estratégia
fundamentada no histórico de preços, um exemplo disso seria a inviabilização da
análise técnica como estratégia de negociação. Sobre a eficiência fraca de
mercado, cabe ainda ressaltar que, em Fama (1991) os estudos dessa forma são
renomeados como testes de previsibilidade dos retornos, sendo também sua
definição ampliada, com a incorporação de novas variáveis estruturais nos
testes.

A segunda forma
consiste na eficiência semiforte de mercado, sendo essa definida por Fama
(1970) a partir dos testes que são feitos para se verificar a velocidade de
ajuste dos preços dos ativos a novas informações públicas. Em um mercado
considerado eficiente nessa forma, os preços dos ativos incorporam
imediatamente todas as informações públicas disponíveis que os impactam. Os
testes da eficiência semiforte de mercado são definidos por Fama (1991) como
estudos de eventos.

Por fim, a terceira
forma de eficiência de mercado é a eficiência forte, na qual, de acordo com
Fama (1970), toda a informação disponível está incorporada nos preços dos
ativos, com isso nem mesmo um insider - agente que possui acesso a informações privadas -
é capaz de obter um retorno acima do esperado. Fama (1991) nomeia os testes
para a eficiência forte de mercado como testes de informação privada. Camargos
e Barbosa (2003) destacam que os trabalhos empíricos têm dado suporte apenas
para as formas fraca e semiforte de eficiência de mercado.

Ainda sobre os
níveis de eficiência de mercado, cabe destacar a colocação de Maluf Filho
(1991), de que tais formas seguem um critério de dominância, no qual o nível
semiforte exige que sejam cumpridos os pressupostos do nível fraco, e o nível
forte demanda que previamente estejam satisfeitas as condições dos níveis fraco
e semiforte de eficiência. Como consequência das ideias acima salientadas, a
HEM implica que as negociações de ações são efetivadas a um preço justo,
incorporando o fluxo de caixa esperado, dadas as informações disponíveis. Fama
(1991) ressalta, em relação ao comportamento dos preços, que eles seguem a
chamada random walk, ou
passeio aleatório, o que faz com que as variações dos preços sejam
imprevisíveis. Conforme destacado por Perobelli e Ness Junior (2000), a random walk não determina um efeito nulo das
informações passadas sobre a distribuição dos retornos, mas sim que a ordem dos
retornos passados não influi sobre os retornos futuros.

Em resumo, Gabriel
et al. (2013) ressaltam que a HEM considera que as informações relevantes são
incorporadas imediatamente aos preços das ações, o que elimina a possibilidade
de retornos anormais. Desse modo, dada a proposta desse trabalho de observar os
efeitos gerados pelo anúncio da criação de uma joint-venture nos preços das ações das empresas envolvidas, seu
caráter consiste então em analisar a presença da eficiência semiforte de
mercado neste contexto, por meio de um estudo de evento.

2.2 Estudo de evento

Tal como descrito
por Bergmann, Savoia, Souza e Mariz (2015), um estudo
de evento tem como objetivo de observar como um evento específico impacta o
comportamento de uma segunda variável. No contexto da HEM, Fama (1970) salienta
que um estudo de evento observa o comportamento dos preços das ações nas datas
próximas ao dia da divulgação de uma nova informação pública, que afete os
retornos esperados para o ativo.

French
e Roll (1986) definem as informações públicas como
sendo as informações que se tornam conhecidas em dado momento do tempo e,
consequentemente, afetam os preços das ações, sendo um mercado eficiente quando
os preços se ajustam antes que qualquer agente possa explora-la
no mercado. Em conformidade com Fama (1991), quando há um anúncio de uma nova
informação é possível demarcar sua data de ocorrência, para então observar como
o preço do ativo reagiu nas datas próximas ao evento, e assim apontar o grau de
eficiência do mercado em questão.

Bergmann
et al. (2015) ressaltam que um estudo de evento deve analisar o comportamento
dos preços antes e depois da divulgação de uma nova informação, para com isso
observar a reação do mercado após o evento, e também se houve vazamento de
informações, alterando o comportamento dos preços no período imediatamente
anterior a divulgação do novo fato. Esses autores destacam ainda a importância
de uma janela de estudo que não seja muito curta, de modo a não permitir o
reconhecimento de possíveis vazamentos de informação, nem muito longa, para evitar
que o comportamento dos dados esteja susceptível a
outros eventos.

Damodaran
(2001) aponta para a existência de três reações distintas do mercado na
existência de uma nova informação relevante, são elas: (i) reação imediata e de
forma adequada do mercado à nova informação, o que confirma a hipótese de
eficiência semiforte; (ii) reação gradual do mercado,
com um aumento progressivo dos preços, situação que gera a possibilidade de
operações de arbitragem até o ajuste completo dos preços; (iii)
reação imediata, mas inadequada, dos preços, com a correção sendo feita nos
períodos seguintes.

Com isso, um estudo
de evento parte da identificação de uma nova informação, a qual espera-se que
impacte os preços dos ativos, e de sua respectiva data de ocorrência, para que
então seja observado o comportamento dos preços em uma janela no entorno dessa
data. Campbell, Lo e MacKinlay
(1997) descrevem sete etapas necessárias para a realização de um estudo de
evento, são elas: (i) definição do evento; (ii)
definição dos critérios para amostra; (iii) seleção
dos métodos para cálculo dos retornos normais e anormais; (iv)
estimação dos retornos; (v) procedimento de testes dos retornos; (vi)
resultados empíricos; e, (vii) interpretação e
conclusão.

Esse tipo de estudo
é empregado em diferentes contextos na pesquisa sobre a eficiência dos mercados
de capitais, o que é possível de se atestar por meio de uma revisão da
literatura recente sobre finanças. Desse modo, na sequência são apresentadas
algumas evidências empíricas sobre a forma de eficiência semiforte, com
especial atenção para estudos realizados no contexto do mercado brasileiro ou
em situações de fusões e aquisições e anúncio da criação de joint-ventures, situações similares ao
evento em análise nesse estudo.

2.2.1 Evidências Empíricas

Camargos e Barbosa
(2006) desenvolveram um estudo de eventos para analisar o anúncio de fusões e
aquisições das empresas listadas na Bovespa entre julho de 1994 e julho de
2002. Com uma amostra composta por 55 eventos, a janela de estimação utilizada
pelos autores foi composta pelos 90 dias que antecederam ao início da janela do
evento, que foi constituída por 20 dias antes e após ao evento em questão. Para
a estimação dos retornos esperados os autores empregaram o Modelo de Mercado,
adaptado pelo procedimento trade-to-trade, de modo em que os dias sem negociação eram
desprezados para o cálculo dos retornos. Como principal resultado, cabe
destacar que os autores encontraram que houve uma reação positiva, com os preços
se ajustando de maneira lenta, sendo um indício de que o mercado se comportou
de maneira ineficiente.

Nardy,
Famá, Guevara e Mussa, (2015) estudaram se há a
ocorrência de retornos anormais no evento do anúncio da incorporação da ação na
carteira do Ibovespa. Para tanto é utilizada uma amostra de 43 ativos que
ingressaram no índice entre 2004 e 2013. Os autores estimaram os retornos
esperados por meio do modelo de mercado, em uma janela de 120 dias, e
utilizaram uma janela de evento de 30 dias, para verificar a presença de
retornos anormais. Dentre os resultados atestados pelos autores, destaca-se que
foi verificada a presença de retornos anormais positivos e significativos nas
datas de 3 e 2 dias anteriores ao ingresso dos ativos no Ibovespa.

Camargos e Barbosa
(2015) estudaram o efeito do anúncio de fusões e aquisições ocorridas entre
1996 e 2004, com uma amostra de 61 ações preferenciais e 27 ações ordinárias.
Os autores empregaram o modelo de mercado para estimar os retornos esperados, e
utilizaram uma janela de 5 dias em torno da data do evento para observar a
presença de retornos anormais. Em relação ao comportamento do mercado, os
autores destacam que não houve a presença de retornos anormais estatisticamente
diferentes de zero, com isso diz que o mercado se comportou de maneira
eficiente para o evento em questão.

Bergmann
et al. (2015) e Romano e Almeida (2015), tal como Camargos e Barbosa (2006;
2015) estudaram os impactos de processos de fusões e aquisições no mercado
acionário brasileiro. Bergmann et al. (2015) tem como
amostra as fusões e aquisições ocorridas entre empresas do setor bancário entre
1994 e 2011, ao passo que Romano e Almeida (2015) estudaram uma série de
eventos ocorridos durante o processo de fusão entre a Sadia e Perdigão, anunciada
em 2009. Os resultados destes estudos apontam em direções opostas, Bergmann et al. (2015) não encontraram impactos
significativos na geração de valor dos bancos envolvidos no processo, já Romano
e Almeida (2015) constataram a presença de retornos positivos e
estatisticamente significativos, sendo os valores maiores para a empresa
adquirida, além disso, estes autores verificaram existirem retornos positivos
também para as empresas rivais.

Em estudo similar ao
desenvolvido por Nardy et al. (2015), Silva e Callado
(2017) empregaram a metodologia de estudo de eventos para verificar os impactos
nos preços, quando da inclusão de uma ação no Índice de Sustentabilidade
Empresarial. Para uma amostra composta por 15 ações, os autores, tal como em
Camargos e Barbosa (2015), empregaram o modelo de mercado, com uma janela de
evento de 5 dias. Silva e Callado (2017) apontaram que não foram encontrados
retornos anormais significativos, tendo o mercado se comportado de maneira
eficiente para esse evento.

Com
intuito de demonstrar as mais variadas formas de utilização dos métodos de
estudos de eventos, o quadro 1 apresenta alguns estudos internacionais sobre o
tema, como forma de ilustrar a importância dessa metodologia e os principais
resultados encontrados em pesquisas desenvolvidas em diferentes mercados.

Referência

Proposta e Amostra

Síntese dos Resultados

Anand e Singh (2008)

Analisaram, por meio de um estudo de
evento, os efeitos nos retornos dos acionistas em cinco fusões no setor
bancário indiano.

Os resultados apontaram a presença de
retornos anormais positivos significativos para os anúncios analisados, sendo
esse efeito tanto para os compradores quanto para os bancos-alvo.

Staikouras (2009)

Examina os efeitos sobre as ações em decorrência
de alianças entre bancos e seguradoras. Usa uma amostra de 51 eventos, no
período de 1990 a 2006.

Os resultados revelam retornos
anormais significativos quando do evento. Foi constatado também que os bancos
lograram ganhos positivos significativos, enquanto as seguradoras obtiveram
perdas significativas.

Hasan, Schmiedel e Song (2012)

Avalia os efeitos de Fusões e
Aquisições (F&A) e alianças na criação de valor dos acionistas. Foi
utiliza uma amostra com 111 eventos, em 15 bolsas de valores, no período de
2000-2008.

O estudo indica uma presença de
reações positivas nos preços das ações a F&A e alianças. Aponta-se que as
fusões e aquisições criam mais valor do que as alianças. Nas alianças, as joint-ventures geram mais valor do
que as alianças não-patrimoniais.

Chen, King e Wen (2015)

Investigam o impacto do anúncio de joint-ventures ou alianças
estratégicas no mercado de bonds. A amostra é constituída por 2.964 anúncios,
ocorridos entre 1985 e 2011.

Os autores encontraram uma reação
positiva e significativa no valor tanto das ações, quanto dos bonds das
empresas. A evidências apontam que não houve transferência de renda entre os
acionistas e os detentores dos bonds. Sendo esse efeito atribuído principalmente à
expectativa de aumento dos lucros.

Selcuk (2015)

Investiga a criação de riqueza para
os acionistas em 67 processos de F&A ocorridos entre 2000 e 2014, no
mercado turco.

Os resultados mostraram a presença de
retornos anormais acumulados positivos e significativos para as
empresas-alvo. Os autores apontam que a presença de retornos anormais antes
mesmo da data do evento é um indicio do vazamento de
informações.

Mager e Fackler (2017)

Estudam a performance das ações de
338 empresas adquirentes em processos de F&A, ocorridos na Alemanha entre
1981 e 2010.

Para a amostra completa dos dados não
foram encontrados retornos anormais significativos. Quando os eventos foram
divididos em subamostras, observou-se retornos
positivos anormais, para as F&A ocorridas entre 1981 e 1990.

Quadro
1. Estudos de Eventos

Fonte: Elaborado pelos autores (2019)

O cenário
apresentado com os estudos empíricos, demonstra que a metodologia dos estudos
de eventos é amplamente empregada na literatura, para se testar a reação dos
mercados à diferentes eventos. Destaca-se que, entre os estudos mencionados não
há uma hegemonia entre os resultados, tendo estudos que apontam para um
comportamento eficiente dos mercados e outros que verificam ineficiências nas
reações dos preços quando do evento, tal controvérsia entre os resultados
desses estudos foi verificada tanto no contexto nacional, quanto das pesquisas
desenvolvidas em outros mercados, apresentadas no quadro 1.

2.3 Joint-venture

Pitofsky
(1969) descreve o termo joint-venture
a partir das situações em que duas ou mais empresas independentes unem forças
em busca de um objetivo comum. Na mesma direção, Child
e Faulkner (1998) centram sua definição na cooperação existente entre as
empresas, sendo este tipo de relação um mecanismo organizacional empregado na
busca por objetivos comuns e ganhos mútuos. A American Bar Association (2006) descreve
a joint-venture a partir de uma
relação contratual entre duas ou mais empresas, que pode culminar na criação de
uma nova empresa, com sua propriedade dividida entre as empresas criadoras, ou
restringir-se apenas ao compartilhamento de algum ativo específico.

A relação
estabelecida entre as empresas no ato de criação de uma joint-venture pode ser definitiva ou não, com casos inclusive em
que desde o momento de sua criação, já é determinado o prazo em que essa
relação irá vigorar. Assim, o estabelecimento de uma joint-venture não faz com que as empresas parceiras percam sua
personalidade jurídica, nem mesmo seu caráter de competidoras, quando a relação
se estabelece entre concorrentes.

Johnson e Houston
(2000) apontam que uma joint-venture
gera ganhos para as empresas devido as sinergias existentes entre seus
negócios. Outras motivações apontadas pelos autores para que as empresas
estabeleçam e mantenham esse tipo de relação são diversas, mas destacam-se a
necessidade de investimento em ativos específicos, a existência de elevados
custos de transação e o compartilhamento de riscos.

Kogut
(1988) menciona o fato de que as empresas podem estabelecer essa relação de
maneira estratégica para elevar seu poder de mercado. Devido às preocupações em
relação ao estabelecimento de uma nova joint-venture
e a elevação do poder de mercado, Avellar, Teixeira e Paula (2012) estudam a
política antitruste brasileira para os casos de novas joint-ventures. Já D’Agostini, Guerra, Sartor
e Tondolo (2014) estudam a formação de joint-ventures com ênfase na relação e
nos aspectos estratégicos que são estabelecidos entre os sócios.

Dahab,
Guimarães e Dantas (1993) argumentam que esse tipo de relação por vezes é
estabelecido como uma ferramenta para a transferência tecnológica entre as
empresas. Lopes (2004) apresenta também a utilização de joint-ventures internacionais como uma estratégia para a entrada em
um novo mercado. Desse modo, em uma estratégia de internacionalização a
multinacional normalmente detém a tecnologia, enquanto a empresa atuante no
mercado interno possui um know-how técnico necessário para adequar a
tecnologia ao novo contexto.

Com o exposto
anteriormente, fica evidenciado que a formação de uma nova joint-venture ocorre quando há a possibilidade de gerar benefícios
de alguma forma para as empresas sócias. Sendo assim, espera-se que ao criar
uma joint-venture os lucros esperados
de uma empresa sejam revistos, com um impacto positivo advindo dessa nova
relação, com isso o resultado esperado de um anúncio desse tipo é a elevação
dos preços das ações das empresas participantes.

McConnell
e Nantell (1985) realizam um estudo de evento no qual
são analisadas 210 empresas, listadas na American
Stock Exchange (ASE) e na New York
Stock Exchange (NYSE), envolvendo 136 joint-ventures,
no período de 1972-1979. Seus resultados apontam para a existência de um
retorno positivo e estatisticamente significante nas ações das empresas que
anunciam uma joint-venture.

Johnson e Houston
(2000) analisam os efeitos criados com o anúncio de 119 joint-ventures americanas, no período de 1991-1995. Seus resultados
apontam para a existência de ganhos para ambas os sócios no caso de uma joint-venture em relações horizontais,
já para os casos de joint-ventures
verticais, os resultados apontam ganhos apenas para os fornecedores, sendo as
empresas compradoras beneficiadas de outras formas.

Em estudo sobre os efeitos
do anúncio de uma joint-venture
internacional, Liu, Aston e Acquaye (2014) analisam
394 casos entre 2005 e 2010. É apontado no trabalho que a literatura mostra a
existência de retornos em excesso estatisticamente significantes para joint-ventures nacionais, já quando se
trata de joint-ventures
internacionais os resultados são inconclusivos. Como resultado do estudo foi
constatado que as joint-ventures
internacionais criam valor, mas que esse efeito não é duradouro na avaliação do
mercado.

3 Metodologia

Em relação ao
objetivo, essa pesquisa pode ser classificada como descritiva, conforme exposto
por Gil (2008), esse tipo de pesquisa visa descrever as características de um
fenômeno, com o estabelecimento de relação entre variáveis. A pesquisa pode ser
classificada ainda, conforme exposto por Mazzotti e Gewandsznajder (2001), como quantitativa, uma vez que,
propõe um método investigativo com intuito de realizar um exame detalhado dos
conceitos para maior entendimento e precisão do evento analisado.

3.1 Estudo de eventos

Neste artigo será
utilizado o método proposto por Campbell et al. (1997) para a verificação do
impacto do evento nos preços das ações. O método pode ser dividido em sete
etapas, representadas de maneira simplificada na Figura 1, de forma a facilitar
a compreensão das etapas realizadas para o desenvolvimento desta pesquisa.

Figura 1. Etapas
do Estudo de Eventos

Fonte: Adaptado de Camargos e Barbosa (2006)

3.1.1 Definição do evento

O evento analisado
foi o anúncio da criação de uma joint-venture
em companhias brasileiras de capital aberto. Como data do evento foi
considerado o dia da divulgação ao mercado da criação da joint-venture. Tal como em Camargos e Barbosa (2015), optou-se por
utilizar uma janela de evento de 5 dias em torno da data zero, com isso foram
observados 5 dias de negociações antes e depois, para a observação do fenômeno,
haja vista, que períodos maiores poderiam incorporar outros eventos
corporativos diferentes do analisado.

3.1.2 Critério de seleção da amostra

Incialmente foi
feito um levantamento das empresas brasileiras de capital aberto que anunciaram
e concluíram acordos de criação de joint-venture,
no período de 24/05/2012 a 24/05/2017. Nesse sentido, a amostra do estudo é não
probabilística e intencional, resultando em uma amostra inicial de 12 casos de
criação de novas joint-ventures envolvendo
empresas brasileiras com ações negociadas em bolsa de valores, sendo
considerada para o estudo apenas a ação de maior liquidez de cada empresa.
Ressalta-se que o levantamento das empresas e as datas de anúncio da criação
das joint-ventures, bem como as
cotações diárias das ações dessas empresas, devidamente ajustadas para
pagamento de dividendos, bonificações, splits
e implits,
foram obtidas por meio de plataforma de informações financeiras Bloomberg.

As ações que compõem
a amostra do estudo, as joint-ventures e
as respectivas datas de anúncio da criação das joint-ventures são apresentadas na Tabela 1. Ressalta-se que, a
EMBR3 e a CSAN3 aparecem em duas oportunidades, em razão dessas empresas
apresentarem o anúncio de mais de uma joint-venture
no período amostral. Destaca-se também que, devido à ausência de
informações sobre o nome de algumas das joint-ventures
na Bloomberg, foi indicado na Tabela 1 apenas o código informado na plataforma.

Empresa

Joint-Venture

Anúncio

VALE5

Aliança Geração
Energia S.A

20/12/2013

BRFS3

Joint Venture - 6112012

06/11/2012

TELB3

Visiona Tecnologia
Espacial S.A

29/05/2012

EMBR3

Visiona Tecnologia
Espacial S.A

29/05/2012

EMBR3

Joint Venture - 12062012

12/06/2012

ITUB4

Banco Itau Consignado S.A

10/07/2012

PFRM3

Profarma Specialty

24/03/2014

ODPV3

Brasildental Operadora de Plano Odontológicos S.A.

11/06/2013

BBAS3

Brasildental Operadora de Plano Odontológicos S.A.

11/06/2013

CSNA3

Joint Venture - 24112014

24/11/2014

CSAN3

Novvi LLc

19/07/2016

GGBR4

Gerdau Summit Aços Fundidos de Forjados S.A

28/01/2016

Tabela
1. Amostra do Estudo

Fonte: Elaborada pelos autores (2019)

3.1.3 Retornos normais e anormais

Diante do objetivo
da pesquisa, apresenta-se na equação 1, o modelo sugerido por Campbell et al.
(1997), empregado nesse estudo para o cálculo do retorno anormal das ações das
empresas acionistas nas joint-ventures
durante a janela de evento.

Em que, RAit é o retorno anormal da empresa i no período t; Rit é o retorno observado; E(Rit)
é o retorno esperado, estimado por meio do modelo descrito no tópico 3.1.4; e
os subscritos i e t referem-se à ação em questão e ao tempo do evento,
respectivamente. Desse modo, o RAit das ações, é
obtido pela diferença entre o retorno observado para a ação e o retorno
esperado sem a ocorrência do evento.

Uma vez calculados
os retornos anormais, estes foram acumulados em cada um dos dias da janela de
evento, conforme técnica do Retorno Anormal Acumulado (CAR) proposta por
Campbell et al. (1997), descrita na equação (2).

Em que, CAR é o
retorno anormal acumulado até uma data específica na janela do evento, n é o
número de empresas na amostra, e RA é o retorno anormal da empresa i até a data
t em que se deseja calcular o CAR.

3.1.4 Procedimento de estimação

A janela de
estimação foi composta pelos 200 dias de negociação anteriores ao início da
janela do evento, conforme Figura 2.

Figura 2. Esquema
de Janelas

Fonte: Elaborada pelos autores (2019)

O retorno esperado
foi obtido por meio de uma regressão linear, tendo como variável dependente os
retornos observados para cada ativo durante a janela de estimação, e como variável
independente os retornos para a proxy
de mercado, sendo considerado o índice IBOVESPA neste estudo. Para verificar a
existência de problemas com os modelos estimados foram realizados os testes de Breusch-Pagan, para verificar a presença de heteroscedasticidade e o teste de Durbin-Watson
na verificação da presença de autocorrelação nos
modelos. Diante da verificação de autocorrelação nos
modelos de algumas ações, para essas, tal como em Bergmann
et al. (2015), utilizou-se o método de Newey e West (1987) para correção dos
erros-padrão, como número de lags para essa estimação, considerou-se a parte inteira de
n1/4, em que n representa o número de observações da amostra, conforme sugerido
por Wooldridge (2011).

3.1.5 Procedimento de teste

Dado o objetivo da
pesquisa, foi aplicado, incialmente, o teste de Shapiro-Wilk para verificar a
presença da distribuição normal na amostra dos retornos anormais das ações em
cada dia da janela de evento, sendo este teste escolhido por se adequar ao tamanho
da amostra do estudo. Posteriormente foi empregado o teste T de student em caso
de normalidade da amostra, ou o teste de Wilcoxon, em
caso de não normalidade da amostra, em procedimento similar ao empregado por Nardy et al. (2015).

A hipótese nula de
retornos anormais acumulados a ser testada é:

H0: 𝜇 = 0

No que se refere aos
testes, foi considerado o nível de significância de 5% nas análises. Foi então
analisada a significância estatística dos retornos anormais acumulados nos dias
da janela do evento, visando identificar se são diferentes de zero. Para a não
rejeição da hipótese nula os resultados devem demonstrar que os retornos
anormais acumulados são, estatisticamente, insignificantes e iguais à zero, e,
neste caso, o mercado comportou-se de maneira eficiente no que se refere à
incorporação da informação do anúncio de criação de uma joint-venture. Ressalta-se que a estimação dos modelos, a
acumulação dos retornos anormais e os testes foram feitos utilizando
programação em linguagem Python.

4 Resultados

Esta seção do
trabalho dedica-se a apresentação dos resultados dos modelos econométricos, bem
como dos testes realizados com o objetivo de verificar se o mercado foi
eficiente para o evento em estudo. Além disso, é feita uma discussão dos resultados
em relação a outros trabalhos, sendo destacados os pontos de similaridade e de
divergência entre este estudo e os estudos prévios.

4.1 Modelos
Econométricos

A Tabela 2 apresenta
um resumo dos resultados dos modelos estimados para o cálculo dos retornos
esperados. Para todos os testes realizados neste estudo o nível de
significância adotado foi de 5%. Inicialmente, em relação ao teste de Breusch-Pagan (BP), ressalta-se que dado o nível de
significância adotado, em nenhum caso rejeitou-se a hipótese nula de que a
variância dos resíduos é constante, com isso constatou-se que a heteroscedasticidade não é um problema para os dados das ações
que compõem a amostra da pesquisa.

Em relação ao teste
de Durbin-Watson (DW) para autocorrelação,
os limites para a realização do teste foram definidos de acordo com o tamanho
da amostra (n = 200) e o número de variáveis explicativas consideradas nos
modelos (k = 1). Os limites adotados foram então de 1,758 para dL e 1,778 para dU. Conforme
destacam Gujarati e Porter (2011), se o valor
calculado para a estatística d estiver entre dU e
4-dU não se rejeita a hipótese nula de que não há a presença de autocorrelação. Para as ações TELB3, ITUB4, PFRM3 e BBAS3 o
valor de d é inferior até mesmo ao valor de dL, o
que, conforme destacado por Gujarati e Porter (2011),
nos permite rejeitar a hipótese nula, sendo uma evidência da presença de autocorrelação positiva. Conforme já destacado na
metodologia, para essas ações os modelos foram estimados novamente, com os
erros-padrão sendo corrigidos pelo método de Newey-West.

Por fim, foi
analisado o p-valor para o coeficiente Beta estimado para as regressões. Sendo
que, os valores considerados na Tabela 2 já estão corrigidos pelo procedimento
de Newey-West para as ações que apresentaram autocorrelação.
Dado o nível de significância de 5%, os coeficientes das ações TELB3 e PFRM3
não foram estatisticamente significativos, com isso, para as análises que se
seguem neste estudo, os dados referentes a essas ações foram excluídos da
amostra.

Beta

p-valor

p-valor BP

d de DW

VALE5

1,034162

5,64E-30*

0,323124

2,112994

BRFS3

0,556864

2,35E-11*

0,74758

2,048984

TELB3

-0,05248

0,740066

0,691564

1,649647

EMBR3

0,881562

3,51E-24*

0,164923

2,152148

EMBR3

0,742815

8,12E-17*

0,350626

2,225076

ITUB4

0,909812

1,69E-38*

0,923725

1,632045

PFRM3

-0,20617

0,078208***

0,433107

1,538043

ODPV3

0,415525

8,3E-05*

0,343791

2,30867

BBAS3

0,818563

8,03E-13*

0,096067

1,730634

CSNA3

0,931795

4,62E-15*

0,399342

1,928517

CSAN3

0,721473

4,01E-18*

0,185922

2,280152

GGBR4

1,145352

2,55E-14*

0,301300

1,885948

Nota.
*valores significativos a 1%; **valores significativos a 5%; ***valores
significativos a 10%.

Tabela 2. Resultados
das Regressões para os Retornos Esperados

Fonte: Elaborada pelos autores (2019)

4.2 Retornos anormais

Na Tabela 3 são
apresentados os retornos anormais (AR) e o retorno anormal acumulado (CAR)
entre todas as ações da amostra durante a janela de evento. Observa-se um
comportamento de queda nos retornos anormais durante a janela do evento, sendo
que apenas no dia que antecede o anúncio da criação da joint-venture, no dia do próprio anúncio e no quinto dia após o
anúncio foram verificados retornos anormais positivos. Isso reflete-se em um
CAR altamente negativo durante toda a janela de evento, findando em -4,17743%
acumulados nos 11 dias analisados. A Figura 3 auxilia na compreensão do
comportamento do CAR durante a janela de evento, sendo possível visualizar
graficamente que, apesar das datas em que há um AR positivo, sua magnitude não
é o suficiente para tornar o CAR positivo.

Dia

AR

CAR

-5

-0,88432

-0,88432

-4

-0,60472

-1,48903

-3

-0,43282

-1,92185

-2

-1,83004

-3,75189

-1

0,711656

-3,04024

0

0,294872

-2,74537

1

-0,61902

-3,36438

2

-0,48262

-3,84701

3

-0,10175

-3,94875

4

-0,59835

-4,5471

5

0,369669

-4,17743

Tabela 3. Retornos
Anormais na Janela do Evento

Fonte: Elaborada pelos autores (2019)

Figura 3. Retorno
Anormal Acumulado

Fonte: Elaborada pelos autores (2019)

4.3 Teste de hipótese
para os retornos

Por fim, na Tabela 4
são evidenciados os resultados para o teste de normalidade de Shapiro-Wilk e o
teste para a comparação das médias dos retornos anormais (AR) das ações em cada
dia da janela de evento. Ressalta-se que o teste para a normalidade possui a
hipótese nula de que os dados seguem uma distribuição normal, a coluna “normal”
na tabela 4 apresenta o p-valor resultante desse teste para cada dia de evento,
na análise desses valores é possível observar que apenas no dia -3 os dados não
seguiram uma distribuição normal, para essa data, portanto foi empregado o
teste de Wilcoxon, no restante dos dias da janela de
evento o teste T foi utilizado para verificar se a média dos retornos anormais
foi estatisticamente igual a zero.

Dia

normal

p-valor

-5

0,995968

0,077227***

-4

0,957523

0,0795***

-3

0,001628*

0,721277

-2

0,357632

0,016034**

-1

0,742019

0,004492*

0

0,683643

0,638343

1

0,158217

0,160276

2

0,12184

0,628694

3

0,568093

0,898291

4

0,126419

0,319022

5

0,103408

0,693589

Nota. *valores significativos a 1%; **valores
significativos a 5%; ***valores significativos a 10%.

Tabela 4. Estatísticas
dos Retornos na Janela do Evento

Fonte: Elaborada pelos autores (2019)

Na coluna p-valor da
Tabela 4 são apresentados os resultados do teste para as médias, ressalta-se
que tanto o teste T, quanto o teste de Wilcoxon
possuem a mesma hipótese nula, de que a média da amostra é igual a zero, o que
implica que se essa hipótese não for rejeitada, o mercado se comportou de
maneira eficiente. Na análise do AR para as ações da amostra é possível
observar que os retornos anormais foram estatisticamente diferentes de zero
apenas nos dois dias que antecederam ao evento, quando considerado o nível de
significância estatística de 5%. A fim de observar também se o resultado para o
CAR na janela de evento foi estatisticamente diferente de zero, realizou-se
procedimento similar para o retorno anormal acumulado por todas as ações no
último dia da janela de evento. O p-valor para o teste de normalidade para o
CAR foi de 0,5762, foi então empregado o teste paramétrico que retornou um
p-valor de 0,1696, que não permite rejeitar a hipótese nula de que o CAR para
as ações da amostra foi diferente de zero durante a janela de evento.

4.4 Análise dos
resultados

Os resultados
expostos anteriormente evidenciam que, apenas nos dois dias que antecederam o
anúncio da criação da joint-venture
foram verificados retornos anormais estatisticamente significativos. Se esse
resultado for comparado com as evidências da Tabela 3, vê-se que o AR nessas
datas sofre uma mudança de direção, sendo que o valor negativo do dia -2 é
superior ao retorno positivo do dia anterior do evento.

O fato anteriormente
exposto pode ser considerado uma evidência de que houve o uso de informação
privilegiada para negociação no mercado, sendo observada uma reação negativa e
abrupta, com uma correção no dia seguinte. Em linha com Bergmann
et al. (2015), este resultado é um indicativo da importância de se analisar o
comportamento dos preços nos dias que antecedem a ocorrência do evento. No caso
deste estudo as evidências apontam para a existência de negociações explorando
a informação antes que ela fosse divulgada ao mercado, e também para uma
interpretação negativa dos efeitos da criação de uma nova joint-venture para os seus acionistas, dado o comportamento dos
preços nos dias que antecederam ao evento.

Nos demais dias da
janela de evento e no CAR acumulado ao longo dos 11 dias de evento não foram
observados retornos anormais estatisticamente significativos, com isso nessas
datas o mercado teria se comportado de maneira eficiente, em seu nível
semiforte. Com relação ao retorno nas datas -2 e -1, que foram estatisticamente
significativos, podendo ser essa análise estendida a toda a janela de evento,
mesmo para os dias que não foram significantes, viu-se que a tendência nos ARs é fortemente negativa, sendo esse resultado
contraditório com o exposto por McConnell e Nantell (1985) que atestam para a presença de retornos
anormais positivos para esse tipo de evento, esse resultado também está em
desacordo com os achados de Liu et al. (2014).

Em suma, os resultados deste estudo estão em desacordo com os achados de
McConnell e Nantell
(1985), Johnson e Houston (2000), Liu et al. (2014) e de Chen et al. (2015), que encontram
retornos positivos quando da criação de novas joint-ventures. Desse modo, em contraste com a literatura
internacional, no mercado brasileiro a divulgação da criação de uma nova
joint-venture é vista como um evento
negativo. Este resultado também está em desacordo com estudos que analisam
eventos de fusões e aquisições no mercado brasileiro, como é o caso de Camargos
e Barbosa (2006, 2015), Bergmann et al. (2015) e
Romano e Almeida (2015).

A despeito da
literatura que aponta para os aspectos positivos para os acionistas da joint-venture como é o caso dos
trabalhos de Kogut (1988), Dahab,
Guimarães e Dantas (1993) e Johnson e Houston (2000), existem evidências que
apontam para o elevado número fracasso neste tipo de relação. Park e Russo
(1996) investigam os motivadores para o insucesso de joint-ventures, no que tange a interpretação negativa da criação de
uma joint-venture, esses autores argumentam
que em muitos casos a competição entre os acionistas torna-se maior que a
cooperação que motivou o estabelecimento da cooperação, culminando em uma
relação fracassada e em muitos casos de parasitismo e disputa pelo poder.

Park e Russo (1996)
demonstram que a maior parte dos fracassos de joint-ventures ocorre no médio prazo após o estabelecimento da
relação, sendo a falha nas estruturas de governanças internas da nova empresa e
a falta de uma governança interorganizacional um dos
fatores que levam ao fracasso da relação. Desse modo, a precificação negativa,
que ocorre quando do evento do anúncio da criação de uma nova joint-venture, pode ser interpretada
como uma antecipação do mercado para os riscos deste tipo de relação fracassar
e impactar negativamente as empresas acionistas.

Em relação ao
comportamento do mercado em si, ressalta-se novamente o fato de que apenas nos
dois dias que antecederam o evento foram observados retornos anormais
significativos, nos demais dias da janela de evento o mercado se comportou de
maneira eficiente. Tais resultados estão mais próximos do que foi encontrado
nos trabalhos de Bergmann et al. (2015), Camargos e
Barbosa (2015) e Silva e Callado (2017), que apontam para um comportamento
eficiente do mercado brasileiro.

5 Considerações Finais

O presente trabalho
foi realizado com o objetivo de analisar a eficiência de mercado, das empresas
brasileiras, no evento do anúncio de criação de uma joint-venture. Para tanto, foram levantados na plataforma de informações
financeiras da Bloomberg os anúncios de novas joint-ventures envolvendo empresas brasileiras no período de
24/05/2012 a 24/05/2017. De posse das datas dos anúncios, das empresas
acionistas e das cotações das acionistas que possuíam ações negociadas em
bolsa, foi empregada a metodologia de estudo de evento para se fazer a análise
proposta no objetivo do trabalho.

Na condução do
estudo de evento foram seguidos os passos descritos por Campbell et al. (1997),
sendo adotada uma janela de estimação de 200 dias e uma janela de evento de 5
dias em torno da data zero. Os retornos esperados foram estimados pelo modelo
de mercado, sendo esse corrigido pelo procedimento de Newey-West quando foi
atestada a presença de autocorrelação. Após estimados
os modelos para o cálculo do retorno esperado, foram então calculados os
retornos anormais e os retornos anormais acumulados durante a janela de evento.
Por fim, foi realizado o teste de Shapiro-Wilk para atestar a presença de
normalidade para os ARs e para o CAR, e então foi
aplicado o teste mais adequado, teste T de student ou teste de Wilcoxon, para verificar se o resultado foi
estatisticamente significativo.

Os resultados do
trabalho evidenciaram uma forte tendência de queda nos ARs
ao longo da janela de evento, sendo que apenas nos dias -1, 0 e 5 seu valor foi
positivo, consequentemente o CAR da janela de evento foi fortemente negativo,
atingindo um valor de -4,17% no final da janela de evento. Tais valores
negativos indicam que o anúncio de uma joint-venture,
foi visto como algo negativo pelo mercado, corroborando com Park e Russo (1996),
que ressaltam o grande número de casos de fracasso nesse tipo de relação, muito
em decorrência da competição predominar sobre a cooperação entre as empresas.
Sobre a significância desses resultados ressalta-se que apenas nos dias -2 e -1
o AR foi estatisticamente significativo, mostrando que nas demais datas o
resultado não foi estatisticamente diferente de zero, quando testada a
significância do CAR da janela de evento esse também não se mostrou
estatisticamente significativo.

Finalmente,
ressalta-se que o trabalho cumpriu seu objetivo ao verificar que o mercado se
comportou de maneira eficiente na maior parte dos dias da janela de evento,
sendo que apenas nos dois dias que antecederam o anúncio não houve um
comportamento eficiente, indicando a possibilidade do vazamento de informações
sobre a criação da joint-venture.
Verificou-se também que a informação do estabelecimento dessa relação foi vista
como algo negativo pelo mercado. Esse resultado pode ser útil principalmente
para os gestores de empresas que avaliam a possibilidade de estabelecer uma
nova joint-venture, mostrando os
impactos que essa decisão pode ocasionar nas ações de sua empresa. Como
sugestão para pesquisas futuras sugere-se a incorporação de outros mercados na
amostra para a comparação dos resultados, além disso destaca-se a possibilidade
da utilização de outros modelos, além do modelo de mercado, e de outros
tamanhos de janelas, para atestar a consistência dos resultados.

REFERÊNCIAS

American Bar Association - ABA. (2006). Joint-ventures: analysis of collaborations among
competitors (2. ed.). Chicago: American Bar Association.

Anand, M., & Singh, J. (2008). Impact of merger
announcements on shareholders’ wealth: evidence from indian
private sector banks. Vikalpa: Journal for Decision Makers, 33(1),
35-54.

Avellar, A. P., Teixeira, H. A., & Paula, G. M. (2012). Joint-ventures
e a política antitruste brasileira. Revista
de Economia Contemporânea, 16(3), 463-486.

Bergmann, D. R., Savoia,
J. R. F., Souza, B. M., & Mariz, F. (2015). Avaliação dos Processos de
Fusões e Aquisições no setor Bancário Brasileiro por meio de Estudo de Eventos.
Revista Brasileira de Gestão de Negócios,
17(56), 1105-1115.

Camargos,
M. A., & Barbosa, F. V. (2003). Teoria e evidência da eficiência
informacional do mercado de capitais brasileiro. Caderno de Pesquisas em Administração, 10(1), 41-55.

Camargos,
M. A., & Barbosa, F. V. (2006). Eficiência informacional do mercado de
capitais brasileiro pós-Plano Real: um estudo de eventos dos anúncios de fusões
e aquisições. Revista de Administração,
41(1), 43-58.

Camargos,
M. A., & Barbosa, F. V. (2015). Eficiência informacional do mercado de
capitais brasileiro em anúncios de fusões e aquisições. Production, 25(3), 571-584.

Campbell, J. Y., Lo, A. W., & MacKinlay,
A. C. (1997). The econometrics of
financial markets (2a ed.). New Jersey: Princeton University Press.

Chen, J., King, T. H. D., & Wen, M. M. (2015). Do
joint ventures and strategic alliances create value for bondholders? Journal of Banking & Finance, 58,
247-267.

Child, J., & Faulkner, D. (1998). Strategies of cooperation: managing
alliances, networks and joint ventures. New York: Oxford University Press.

D’Agostini, M., Guerra, R. M. A., Sartor, R. M., & Tondolo, V. A. G. (2014). Aspectos
estratégicos e relacionais das alianças do tipo joint-venture: o caso de dois
fabricantes da indústria automobilística. Revista
Eletrônica de Ciência Administrativa, 13(2), 267-285.

Dahab, S. S.,
Guimarães, F., & Dantas, J. R. (1993). Transferência tecnológica e
joint-ventures no Brasil. Organização
& Sociedade, 1(1), 72-96.

Damodaran, A. (2001). Corporate finance: and practice. New York: John Wiley & Sons.

Fama, E. F. (1970). Efficient capital markets: a review of
theory and empirical work. The Journal of
Finance, 25(2), 383-417.

Fama, E. F. (1991). Efficient capital markets: II. The Journal
of Finance, 46(5), 1575-1617.

Fé Júnior, A. L. D., Nakao, S. H., & Ribeiro, M. S.
(2015). Reações do mercado acionário na
primeira divulgação financeira em IFRS do setor bancário brasileiro: um estudo
de evento. CONTEXTUS - Revista
Contemporânea de Economia e Gestão, 13(3), 81-110.

French, K. R., & Roll, R. (1986). Stock returns variances: the arrival of information
and the reaction of traders. Journal of
Financial Economics,
17(1), 5-26.

Gabriel,
F. S., Ribeiro, R. B., & Ribeiro, K. C. S. (2013). Hipóteses de mercado
eficiente: um estudo de eventos a partir da redução do IPI. Revista de Gestão, Finanças e Contabilidade,
3(1), 36-52.

Gil,
A. C. (2008). Métodos e técnicas de
pesquisa social (6a ed.). São
Paulo: Atlas.

Hasan, I., Schmiedel, H.,
& Song, L. (2012). Growth strategies and value creation: what works best
for stock exchanges? The Financial Review,
47(3), 469-499.

Johnson, S. A., & Houston, M. B. (2000). A
Reexamination of the motives and gains in joint-ventures.
The Journal of Financial and Quantitative
Analysis, 35(1), 67-85.

Kogut, B. (1988). Joint-ventures:
theoretical and empirical perspectives. Strategic
Management Journal, 9, 319-332.

Liu, J., Aston, J., & Acquaye,
D. (2014). International joint-ventures: do they enhance shareholder value?
[Working Paper Nº 1403]. Regent’s Working
Papers in Business & Management, London, UK.

Lopes,
F. D. (2004). Perspectivas teóricas contemporâneas nos estudos das
organizações: apresentação de um modelo de análise da formação de joint
ventures internacionais. Cadernos
EBAPE.BR,
2(3).

Mager, F., & Fackler, M. M. (2017). Mergers and
acquisitions in Germany: 1981–2010. Global Finance Journal, 34, 32-42.

Maluf
Filho, J. A. (1991). Eficiência do mercado de opções da Bolsa de Valores de São
Paulo. Revista de Administração,
26(3), 12-22.

Mazzotti, A. J. A.,
& Gewandsznajder, F. (2001). O método nas ciências naturais e sociais: pesquisa quantitativa e
qualitativa (3a ed.). São
Paulo: Pioneira.

McConnell, J. J., & Nantell,
T. J. (1985). Corporate combinations and common stock returns: the case of
joint ventures. The Journal of Finance,
40(2), 519-536.

Nardy, A., Famá, R., Guevara, J.
A. H., & Mussa, A. (2015). Verificação
da ocorrência do efeito índice no Ibovespa – 2004-2013. Revista de Administração, 50(2), 153-168.

Newey,
W. K., & West, K. D. (1987). A simple, positive semi-definite, heteroskedasticity
and autocorrelation consistent covariance matrix. Econometrica, 55(3), 703-708.

Park, S., & Russo, M. (1996). When Competition
Eclipses Cooperation: An Event History Analysis of Joint Venture Failure. Management Science,
42(6), 875-890.

Perobelli, F. F. C.,
& Ness Júnior, W. L. (2000, setembro). Reações do
mercado acionário a variações inesperadas nos lucros das empresas: um estudo
sobre a eficiência informacional no mercado brasileiro. Anais do Encontro Nacional da Associação Nacional de Pós-Graduação e
Pesquisa em Administração, Florianópolis, SC, Brasil, 24.

Pitofsky, R. (1969). Joint-ventures under the antitrust laws:
some reflections on the significance of Penn-Olin. Harvard Law Review,
82(5), 1007-1063.

Romano,
P. R., & Almeida, V. S. (2015). Análise dos Efeitos em Mercado de Capitais
Decorrentes de Fusões: O Caso BRF S.A.. Revista de Administração Contemporânea, 19(5), 606-625.

Selcuk, E. A. (2015). Do mergers and acquisitions create
value for Turkish target firms? An event study analysis. Procedia Economics and Finance, 30, 15-21.

Silva, N. E. F., & Callado,
A. L. C. (2017). Inclusão de empresas no índice de
sustentabilidade empresarial: uma análise do desempenho acionário. Revista de Gestão e Contabilidade da UFPI,
4(1), 134-149.

Staikouras, S. K. (2009). An event study analysis of international ventures
between banks and insurance firms. International
Financial Markets, Institutions and Money, 19(4), 675-691.

Wooldridge, J. M. (2011). Introdução à econometria: uma abordagem moderna. São Paulo: Cengage Learning.

[1] Trabalho publicado
em versão preliminar nos anais do XX SEMEAD - ISSN 2177-3866 com reajustes para
a revista.