Finanças e Contabilidade são duas áreas de investigação em Gestão que assistiram a importantes desenvolvimentos metodológicos nos últimos anos. Por exemplo em Finanças a sofisticação técnica levou ao desenvolvimento de muitos modelos que permitem resolver muitos aspectos da gestão de carteiras e de risco. Apesar do progresso registado, ainda existem muitos aspectos práticos por resolver. Por exemplo, é bem conhecido que as variáveis financeiras e económicas apresentam tendências cíclicas, como seja a existência de períodos de recessão e expansão ou mercados ‘bear’ e ‘bull’. Os modelos com mudança de regime (MMR), que permitem modelar estes cenários, têm sido aplicados com sucesso a muitos dados cronológicos, desde taxas de juro a índices bolsistas. Apesar disso, estes modelos apresentam limitações como sejam a complexidade da sua estimação e aumento rápido do número de parâmetros em função do número de regimes. Além disso, quando aplicados a dados em painel (por exemplo a mais do que um índice bolsista), tem sido assumido o mesmo regime para todos os valores cross-seccionais nesse mesmo ponto temporal o que não permite diferenciar os mercados. Recentemente Dias et al. (2008, 2009) generalizaram o modelo de mudança de regime (Hamilton, 1989) para dados em painel (MMRP). Contudo, a aplicação desta metodologia a variáveis financeiras e contabilísticas, não tem em atenção algumas características importantes destes dados como seja a persistência e clusters de volatilidade. Este projecto visa generalizar o modelo de mudança de regime em painel incorporando uma componente autogressiva para as variâncias condicionais (modelo GARCH) que tem em atenção simultaneamente o regime temporal e o cluster a que pertence cada sucessão cronológica. Ambos os modelos permitem modelar estruturas não lineares utilizando modelos heterogéneos (e mudanças estruturais nas sucessões cronológicas). Esta abordagem tem facilmente em linha de conta características específicas dos dados longitudinais de natureza económica e financeiras, como sejam assimetria, curtose, não linearidades, clusters de volatilidade, resolvendo problemas dos modelos lineares que não conseguem modelar certos aspectos estilizados dos dados financeiros.

Para além dos desenvolvimentos teóricos, este projecto tem 3 aplicações que permitem ilustrar a metodologia proposta na resolução de problemas concretos da área da Finanças e Contabilidade.

Primeiro, iremos analisar as tipologias de indústrias utilizadas no sector financeiro. Temos em vista contribuir para a literatura, ao propor uma classificação que seja mais específica às necessidades dos gestores de risco e de carteiras, e que tenha em conta as dinâmicas das várias indústrias, uma vez que têm importantes implicações na estabilidade do sector financeiro. Além disso, desejamos validar as classificações existentes utilizados por gestores de carteiras e de risco em termos de ciclos de indústria (regimes).

Segundo, exploramos o debate existente entre diversificação de investimentos geográfica ou por industrias. A desregulação dos mercados e eliminação de barreiras internacionais ao movimento de capitais tornou este debate ainda mais actual, uma vez que reflecte uma integração de mercados que poderá afectar a relevância do factor país. Um importante exemplo é a União Económica e Monetária (UEM). Estudos recentes apresentam conclusões contraditórias sobre o efeito da UEM. Enquanto alguns trabalhos evidenciam que o factor sector de actividade já é mais importante do que o país (Cavaglia et al., 2000), outros sugerem que o efeito do factor sector apenas tem crescido enquanto o factor país tem perdido capacidade explicativa (Baca et al., 2000). O nosso objectivo é abordar esta questão via um modelo de mudança de regime em painel e contribuir para este debate.

A terceira aplicação é na área da Contabilidade e foca-se em medidas de qualidade da informação financeira utilizando atributos dos resultados como sejam a qualidade dos acréscimos, persistência dos resultados, capacidade de previsão, alisamento, relevância e tempestividade. Por exemplo, Francis et al (2004) utilizou dados correspondentes a um período de 30 anos para cada empresa, apenas considerando a média e não modelando a possibilidade de mudança ao longo do tempo. Esta aplicação examina a forma como a qualidade da informação financeira se agrupa em torno de características específicas às empresas como sejam a dimensão, estrutura de capital e de direcção, sector de actividade, e permitindo mudanças de regime ao longo do tempo e heterogeneidade entre as empresas.

Globalmente, este projecto introduz importantes desenvolvimentos metodológicos e resolve importantes limitações das técnicas actuais ao propor modelos para dados em painel que consideram simultaneamente mudanças de regime e estruturas de cluster. Muitos dos tópicos abordados neste projecto são igualmente relevantes para o sector privado, política e tomada de decisão económica.

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