IMPACTO DA COVID 19 NO COMPORTAMENTO DOS ACIONISTAS

Prévia do material em texto

Universidade Federal de Alfenas - UNIFAL-MG 
Instituto de Ciências Sociais Aplicadas - ICSA 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Luiz Henrique Barbosa Filho 
 
 
 
 
 
 
 
ESTUDO DE EVENTOS: O IMPACTO DA COVID-19 NOS RETORNOS 
DAS AÇÕES DE EMPRESAS BRASILEIRAS 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Varginha - MG 
2021 
 
Luiz Henrique Barbosa Filho 
 
 
 
 
 
 
 
 
ESTUDO DE EVENTOS: O IMPACTO DA COVID-19 NOS RETORNOS 
DAS AÇÕES DE EMPRESAS BRASILEIRAS 
 
Trabalho de conclusão de Piepex 
apresentado ao Instituto de Ciências 
Sociais Aplicadas da Universidade 
Federal de Alfenas como requisito parcial 
à obtenção do título de Bacharel em 
Ciência e Economia. 
 
 
 
Orientador: Gabriel Rodrigo Gomes 
Pessanha 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Varginha - MG 
 2021 
Luiz Henrique Barbosa Filho 
 
 
 
 
 
 
 
 
ESTUDO DE EVENTOS: O IMPACTO DA COVID-19 NOS RETORNOS 
DAS AÇÕES DE EMPRESAS BRASILEIRAS 
 
 
 
 
A Banca examinadora abaixo-assinada, 
aprova o trabalho de conclusão do 
PIEPEX (TCP) apresentada como parte 
dos requisitos para obtenção do grau de 
Bacharel Interdisciplinar em Ciência e 
Economia pelo Instituto de Ciências 
Sociais Aplicadas da UNIFAL-MG. 
 
Aprovado em: 
Prof Dr. Gabriel Rodrigo Gomes Pessanha 
Assinatura:________________________________ 
 
Prof Dr. Reinaldo Antônio Gomes Marques 
Assinatura:________________________________ 
 
Prof Ms. Clarissa Dourado Freire 
Assinatura:________________________________ 
 
 
 
 
Varginha - MG 
 2021 
 
 Resumo 
 
A metodologia de Estudo de Eventos tem como finalidade a verificação de anormalidades nos 
retornos de uma empresa dado determinado evento. O principal objetivo deste artigo é verificar 
se a pandemia de COVID-19, estritamente ao redor do dia 17 de março de 2020 (sendo 5 dias 
úteis anteriores e posteriores ao evento), data da primeira morte pela doença no Brasil, teve 
significância sobre os preços de ações de empresas listadas nas bolsa de valores brasileira 
(PETR4, VALE3, VVAR3, ITUB4 e BBDC4), confirmadas pelo teste t. O modelo CAPM foi 
o escolhido para estimar os retornos esperados das ações. Nos resultados foi achado que houve 
significância da anormalidade ocorrida no dia do evento, exceto para os ativos ITUB4 e 
VALE3. Nos dias ao redor do evento, foi encontrado significância nas anormalidades, tanto 
negativas quanto positivas, indicando a necessidade de um melhor detalhamento sobre 
possíveis eventos relacionados a cada empresas dentro destes dias. 
 
 
Palavras-chave: Estudo de Eventos. Hipótese do Mercado Eficiente. CAPM. COVID-19. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Sumário 
1 INTRODUÇÃO ................................................................................................................. 5 
2 REFERENCIAL TEÓRICO ............................................................................................ 6 
2.1 Mercado de Ações ....................................................................................................... 6 
2.2 Hipótese do Mercado Eficiente .................................................................................... 7 
2.3 Estudos Empíricos Anteriores...................................................................................... 9 
3 DADOS E METODOLOGIA ......................................................................................... 12 
3.1 Estudo de Eventos ...................................................................................................... 12 
3.2 Definição do Evento .................................................................................................. 13 
3.3 Critério de Seleção ..................................................................................................... 14 
3.4 Retornos Anormais e Normais ................................................................................... 14 
3.5 Procedimento de Estimação ....................................................................................... 17 
3.6 Procedimento de Testes ............................................................................................. 18 
4 ANÁLISE E RESULTADOS ......................................................................................... 18 
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS ......................................................................................... 25 
REFERÊNCIAS ..................................................................................................................... 26 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
5 
 
1 INTRODUÇÃO 
 
Dentro do contexto da economia global, o mercado financeiro é um fato fundamental 
na geração de riqueza, sendo utilizado em diversos países que adotam a economia de mercado 
como modo de produção. Esse sistema possui como principal estrutura as trocas de ativos 
financeiros entre os agentes de mercado. 
Essas relações de trocas desenvolvem-se através da formação de preços de mercado, no 
qual o preço de um ativo é fixado mediante a geração de informação entre os ofertantes e 
demandantes. A intersecção da oferta e da demanda gera o equilíbrio de mercado, sendo este o 
nível que se elimina as especulações com os preços (ASSAF NETO, 2014). 
Nesse cenário, é que se encontra o mercado acionário, local onde os agentes de mercado 
realizam as trocas de ações de diversas empresas, isto é, onde transferem entre si a menor 
parcela do capital social das firmas. Essas intermediações resultam nas trocas de enormes 
volumes diários de títulos, sendo onde a formação de preços é posta em prática. 
 Porém, com tamanha quantidade de intermediações, tais ativos nem sempre estarão em 
seus preços de equilíbrio. O fator fundamental no qual gera tais distorções se encontra na 
abundância de informações que afetam as decisões de investidores, gerando desequilíbrios nos 
preços. 
 Para tanto, a análise dessa relação se encontra na Hipótese do Mercado Eficiente, no 
qual explica que os preços de um ativo financeiro refletem instantaneamente uma dada 
informação. Portanto, quaisquer tipos de acontecimentos podem gerar sensibilidade nos preços 
de ações, sejam eles de qualquer natureza. 
Uma metodologia amplamente utilizada para averiguar dada relação se formou no 
Estudo de Eventos. Tal método examina o comportamento dos retornos das ações de firmas em 
relação a um dado evento, além de ser uma importante forma de testar a Hipótese do Mercado 
Eficiente (KOTHARI; WARNER, 2007). 
Diante de tais teorias, é possível estabelecer a conexão com um evento que afetou 
significativamente o mundo a partir de 2019, sendo este a pandemia de COVID-19. A doença 
gerou temores e incertezas para os investidores, impactando o preço das ações de diversas 
empresas. Houve a paralisação de industrias e comércios em diversos países, causando quedas 
no produto agregado, de forma que governos fossem obrigados a intervir sucessivamente na 
economia para amenizar os impactos negativos. 
 
6 
 
O presente trabalho visa examinar os resultados dos retornos das ações de cinco 
empresas brasileiras durante um período da pandemia de COVID-19 utilizando a metodologia 
de Estudo de Eventos, visando validar se o evento relacionado à pandemia impactou 
significantemente os retornos dos preços das empresas. A importância desta pesquisa se dá 
devido a magnitude de tal evento, sendo necessário a realização de pesquisas sobre seus efeitos 
em empresas brasileiras. 
Este trabalho é dividido em cinco seções. Após esta introdução, no segundo capítulo é 
apresentado o referencial teórico, no qual explica o mercado de ações e a forma na qual 
investidores se relacionam através da Hipótese do Mercado Eficiente, bem como os trabalhos 
empíricos envolvendo eventos ligados a epidemias e a pandemia de COVID-19. A terceira 
seção descreve a forma de obtenção dosdados e os procedimentos da metodologia do Estudo 
de Eventos. Na quarta seção são apresentados as análises e os resultados da pesquisa. No último 
capítulo se encontra as considerações finais do trabalho. 
 
2 REFERENCIAL TEÓRICO 
 
2.1 Mercado de Ações 
 
 O mercado de capitais é de grande importância para o desenvolvimento econômico por 
municiar recursos financeiros para empresas, em virtude da ligação que efetua entre os agentes 
superavitários com os agentes deficitários, estes utilizando os recursos para diversos fins 
financeiros (ASSAF NETO, 2014). 
 Para Pinheiro (2019), o surgimento do mercado de capitais se baseou na contribuição 
do desenvolvimento econômico, atuando como propulsor de capitais para os investimentos, e 
na estruturação de uma sociedade baseada na economia de mercado com a participação da 
população na riqueza gerada. 
 Dentro desse mercado, os investidores, ao emprestarem seus recursos diretamente para 
as empresas, adquirem títulos de dívida ou títulos patrimoniais, este último representando a 
menor fração do capital de uma empresa, conhecido como ações da empresa. O primeiro é 
conhecido por ser transacionado dentro do mercado de renda fixa, enquanto o segundo no 
mercado acionário (CVM, 2019). 
 
7 
 
Uma companhia que realiza a emissão de ações é conhecida como sociedade por ações. 
Na empresa, o capital social é dividido em ações que possuem aos acionistas. As ações são, a 
princípio, de livre negociação, com os acionistas negociando suas respectivas participações na 
empresa, sem necessidade de concordância dos demais sócios. (CVM, 2019). 
No Brasil, antes da década de 1960, o mercado de capitais possuía pouca expressão, 
mudando o cenário apenas após o ano de 1964 com a reestruturação e consolidação de todo o 
sistema de intermediação financeira, mas tal mudança foi apenas significativa após a década de 
1990 com a abertura econômica e medidas para fomentar o mercado como instrumento 
principal para o crescimento do país (PINHEIRO, 2010). 
 No sistema financeiro brasileiro, atualmente, existe apenas uma bolsa de valores 
mobiliários conhecida como B3. De acordo com a própria B3, suas atividades incluem a 
‘’criação e administração de sistemas de negociação, compensação, liquidação, depósito e 
registro para todas as principais classes de ativos’’. É no seu sistema que ocorrem as transações 
em tempo real de títulos entre os participantes do mercado. 
 
2.2 Hipótese do Mercado Eficiente 
 
Uma importante teoria que visa explicar as relações de trocas entre os agentes do mercado 
financeiros se encontra na Hipótese do Mercado Eficiente. A hipótese possui uma das 
proposições mais contestadas em toda as ciências sociais, apesar de décadas de pesquisa e 
estudos empíricos publicados (LO, 2007). 
Fama (1970) argumenta que investidores escolhem ações de empresas sob a perspectiva 
de que os preços do mercado dos ativos financeiros refletem instantaneamente todas as 
informações disponíveis, sendo este mercado chamado de eficiente. 
Makiel (2003) discorre sobre a Hipótese do Mercado Eficiente expressando que quando 
uma informação surge, as notícias se espalham rapidamente e são incorporadas aos preços, 
portanto, nem a análise técnica, que estuda os padrões das ações de forma a prever os preços 
futuros, nem mesmo a análise fundamentalista, que analisa diversas informações sobre a 
empresa, conseguiriam obter ganhos maiores que aqueles que selecionaram uma carteira com 
ações escolhidas de forma aleatória. 
Delcey (2019) comenta que a história da Hipótese de Mercados Eficientes pode ser 
dividida em três fases. O primeiro na construção da teoria em torno da década de 60. Na 
 
8 
 
segunda, o estabelecimento de trabalhos empíricos feitos por um consenso de uma teoria em 
70. O terceiro é definido pelo aumento de estudos empíricos desafiando a teoria a partir de 80. 
A construção da Hipótese de Mercados Eficientes surgiu como síntese da Random Walk Theory 
na literatura das finanças e da teoria das expectativas racionais na literatura do mainstream 
econômico (JENSEN, 1978). 
Makiel (2003) explica que a lógica da Random Walk Theory é que, se o fluxo de 
informação é livre e a informação é refletida imediatamente nos preços de ações, então a 
mudança de preços do próximo dia irá refletir apenas a notícias deste mesmo dia e será 
independente da mudança de preços do dia atual. 
Por outro lado, o modelo de Samuelson é baseado na presunção de um mercado em 
competição. Assim como as afirmações de Fama, Samuelson presume que as variações 
aleatórias de preços são consequências da competição entre investidores no mercado financeiro 
(DELCEY, 2003). 
Contudo, a maior parte dos testes dessa hipótese simplesmente buscou verificar o quão 
rapidamente uma informação se incorpora nos preços, e não com a questão se realmente é 
incorporada nos preços (ELTON et al., 2012). 
A partir dessas teorias, que assumem aleatoriedade nos retornos e competição entre 
investidores, se firma a Hipótese do Mercado Eficiente, porém, Fama (1970) argumenta que há 
três condições básicas para o estudo de um mercado eficiente: um mercado em que não tenha 
custos de transações nos ativos; toda informação é fornecida a todos os agentes, sem custos; 
todos possuem expectativas homogêneas em relação ao retorno esperado. 
Porém, o próprio autor adverte: uma hipótese com fundamentos extremos de tal tipo não 
pode ser considerada na sua totalidade verdadeira. Portanto, separa a Hipótese de Mercados 
Eficientes em três bases: Forte, Semiforte e Fraca. 
1. A Forma Forte da Hipótese de Mercados Eficientes: compreende que toda 
informação disponível é inteiramente refletida nos preços e que não há nenhum 
ganho acima dos outros mesmo que um indivíduo tenha o privilégio de 
determinada informação; 
2. A Forma Semiforte da Hipótese de Mercado Eficientes: argumenta que toda 
informação pública é repassada aos preços das ações. Os estudos sobre esta 
forma se preocupam com a velocidade de ajustamento dos preços das ações para 
anúncios de informações; 
 
9 
 
3. A Forma Fraca da Hipótese de Mercados Eficientes: a informação é contida 
rapidamente aos preços de mercado. Os estudos dessa forma compreendem-se a 
partir da Random Walk Theory. 
Fama (1991) propõe mudanças nas áreas de interesse que cada hipótese procura 
responder. Para a forma Fraca, que se preocupa com o poder de previsão dos retornos passados, 
adiciona-se também os testes dos modelos de previsibilidade de retornos. Para a forma Forte, 
que procura descobrir a existência de um investidor com informações privadas que não estão 
totalmente refletidas nos preços de mercado, propõe a mudança no nome para tests for private 
information. Já a forma Semiforte, que será o objeto de estudo deste trabalho, procura responder 
a rapidez que os preços dos títulos mudam devido a anúncios de informações, sugerindo o nome 
Estudo de Eventos. 
 
2.3 Estudos Empíricos Anteriores 
 
No Quadro 1 é apresentado alguns trabalhos utilizando o método Estudo de Eventos 
com acontecimentos envolvendo doenças em bolsas de valores, ativos financeiros e empresas 
de diversos países. 
Quadro 1 – Alguns trabalhos empíricos relacionados ao Estudo de Eventos 
Autor Objetivo Principais Achados 
Donadelli, 
Kizys e 
Riedel (2016) 
Os autores buscam responder se alertas da 
Organização Mundial da Saúde (OMS) e 
notícias sobre doenças ao redor do mundo 
afetam positivamente ou negativamente o 
sentimento dos investidores de empresas 
farmacêuticas dos Estados Unidos. Se tais 
sentimentos persistiram ao longo do tempo e se 
há diferenças nas reações em relação a grandes 
e pequenas farmacêuticas. 
Observaram que as notícias sobre doenças 
geram um efeito positivo e significativo entre 
os investidores. O efeito é maior entre 
pequenas farmacêuticas e menor entre as 
maiores, além persistirem por vários dias. 
Ichev e 
Marinc 
(2017) 
O trabalhobusca analisar se os alertas da OMS 
relacionados ao vírus Ebola durante o período 
de 2014 a 2016 tiveram impactos negativos nos 
retornos de ações de empresas estadunidenses, 
separando as seguintes indagações: se há 
impacto maior caso tenham proximidade 
geográfica com a doença; se há diferenças nos 
impactos em carteiras separadas pelo tamanho 
de capitalização das empresas; a magnitude dos 
eventos em empresas que possuem cobertura 
da mídia. 
Em seus resultados, conseguem confirmar a 
hipótese de que a proximidade geográfica da 
doença afeta as empresas. Confirmam que os 
eventos influenciam mais as pequenas 
empresas do que as grandes. 
Por fim, comprovam que as empresas que 
possuem mais cobertura midiática são mais 
afetadas do que as que não possuem. 
Kim, Kim, 
Lee e Tang 
(2020) 
Os autores investigam a influência de 
epidemias na performance de empresas da 
indústria de restaurantes no período de 2004 a 
 O estudo confirmou o efeito negativo das 
epidemias sobre as empresas, bem como 
identificou três características que servem 
 
10 
 
2016, e quais características das empresas 
permitem reduzir os riscos causados pela 
epidemia. 
como redutoras de riscos, sendo elas: 
confiabilidade da marca; publicidade e tipos 
de serviços. 
Andries, 
Ongena e 
Sprincean 
(2020) 
Buscam quantificar o impacto da pandemia do 
COVID-19 sobre o Credit Default Swap 
soberano europeu de 5 anos. 
Encontram que o número de casos e mortes 
aumentam as incertezas dos investidores em 
relação aos títulos europeus. 
Dutta et al. 
(2020) 
O trabalho analisa o alcance do impacto da 
pandemia do COVID-19 no preço 
internacional do petróleo cru e se o efeito 
negativo causado é similar aos diferentes 
indexadores de petróleo (WTI, Brent, Dubai) 
ao redor do mundo. 
Os resultados comprovam que a pandemia de 
COVID-19 influenciou negativamente o 
mercado de petróleo como um todo. 
Khan et al. 
(2020) 
O estudo investigou os efeitos da pandemia de 
COVID-19 nas bolsas de valores de 16 
diferentes países. 
Nos resultados encontraram que muitos 
investidores dos países investigados não 
reagiram de forma agressiva às notícias sobre 
a doença no curto-prazo, apenas mudando de 
cenário conforme cada vez mais pessoas 
foram infectadas no longo-prazo. Ambos as 
medidas de tempo tiveram resultados 
negativos. 
AlAli (2020) Utilizam o Estudo de Eventos para analisar o 
impacto da declaração da pandemia de 
COVID-19 pela OMS nas cinco maiores bolsas 
de valores asiáticas (Shanghai SE, Nikkei 225, 
Bombay SE, Hang Seng Index e South Korea 
KOSPI Composite Index). 
Encontraram efeitos negativos sobre a 
declaração da OMS, bem como significantes 
diferenças nos retornos de mercado antes e 
depois do anúncio. 
Rebuci, 
Hartley e 
Jimenez 
(2021) 
Os autores analisaram o impacto causado por 
anúncios de Quantitative Easing feitos por 
banco centrais durante a pandemia de COVID-
19 em títulos públicos soberanos de 10 anos de 
países desenvolvidos e emergentes. 
Em seus resultados, encontraram impactos 
nos preços dos títulos, tanto em países 
desenvolvidos, quanto em países em 
desenvolvimento, estes, porém, com um 
nível maior que o primeiro. 
Maneenpop e 
Kotcharian 
(2020) 
Utilizaram o Estudo de Eventos para observar 
mudanças nos retornos dos preços de ações de 
52 companhias aéreas globais em relação a dois 
eventos: a descoberta do primeiro caso fora da 
China e o anúncio do Presidente estadunidense 
Donald Trump sobre o banimento de viajantes 
de 26 países europeus. 
Os autores encontraram pouco impacto no 
primeiro evento, por outro lado, encontraram 
grande impacto com o anúncio do Presidente 
estadunidense. 
Santos 
(2020) 
O autor avaliou o efeito de declaração de 
pandemia da COVID-19 pela Organização 
Mundial da Saúde nos retornos dos preços das 
ações das 3 principais empresas de turismo no 
Brasil (Hotel Othon, CVC e SP Plus) com 
operações na B3. 
Em seus resultados, encontrou impactos 
negativos significativos sobre as empresas 
nos dias próximos ao evento, sendo esse 
efeito amenizado ao longo do tempo. 
Polemis e 
Soursou 
(2020) 
Investigaram os efeitos da pandemia de 
COVID-19 nos preços das ações de 11 
empresas gregas de energias, utilizando como 
evento o dia em que o Primeiro Ministro da 
Grécia determinou lockdown. 
Nos achados encontraram que houve 
significativo impacto nos preços das ações 
dessas empresas. 
 
11 
 
Al-Awadhi et 
al. (2020) 
O estudo investigou os efeitos de eventos 
gerados pela pandemia de COVID-19 sobre o 
mercado de ações chinês, utilizando como um 
dos regressores o total de confirmados ou 
mortos pela doença. 
Em seus resultados, encontraram que tanto o 
número de confirmados, quanto o de mortos 
pela doença interage negativamente com os 
retornos dos mercados. 
Bash (2020) Estuda o efeito do primeiro caso registrado de 
COVID-19 na bolsa de valores de 30 países 
utilizando dois modelos para estimar o retorno 
anormal cumulativo. 
Os resultados demonstraram que a pandemia 
de COVID-19 afetou negativamente os 
retornos dos mercados analisados. 
Heyden e 
Heyden 
(2020) 
O estudo investigou os efeitos de curto-prazo 
nos mercados de ações dos EUA e Europeu 
sobre os eventos de COVID-19, como também 
as reações do mercado em relação a políticas 
monetárias e fiscais. 
Nos resultados, encontraram que o mercado 
reagiu negativamente à primeira morte pela 
COVID-19, assim como os anúncios de 
política fiscal, ao passo que políticas 
monetárias tendem a acalmar o mercado. 
Goker, Eren e 
Karaca 
(2020) 
Os autores analisam o impacto da declaração de 
pandemia pela OMS no mercado financeiro da 
Turquia, examinando 26 diferentes setores. 
Os resultados variaram para os diversos 
setores para diferentes setores e períodos de 
estimação, sendo tanto positivos, quantos 
negativos. Os mais afetados foram os setores 
de esportes, turismo e têxtil. 
Fonte: elaboração própria. 
 
Os estudos do Quadro 1 utilizaram diferentes ferramentas e modelos para estimar os 
retornos esperados, bem como variaram os períodos de estimação e observação, os setores das 
empresas e as bolsas de valores analisadas, porém, todos utilizando os fundamentos da 
metodologia de Estudo de Eventos. Em sua maioria, encontraram impactos negativos sobre os 
retornos dos ativos devido a epidemias e a pandemia de COVID-19. 
Como exceção, o trabalho de Donadelli, Kizys e Riedel (2016), validou mudanças 
positivas sobre os retornos de ações de empresas farmacêuticas, visto o contexto dos produtos 
que tais firmas empresas oferecerem, sendo possível afirmar a ocorrência de mudanças 
positivas nos retornos de empresas em relação às doenças. 
Importante mencionar o trabalho de Goker, Eren e Karaca (2020), em que encontraram 
diferentes resultados nos diversos setores da economia turca, confirmando tanto efeitos 
positivos, quanto negativos nas empresas. 
 
 
 
 
 
 
12 
 
3 DADOS E METODOLOGIA 
 
3.1 Estudo de Eventos 
 
O Estudo de Eventos é uma metodologia amplamente utilizada no mundo das finanças 
e que tem sido aplicada em diversos tipos de estudos com empresas em diferentes tipos de 
eventos, desde fusões e aquisições, até para eventos macroeconômicos (MACKINLAY, 1997). 
Soares, Rostagno e Soares (2002) explicam que consiste na ‘’verificação da influência 
de eventos específicos na performance das empresas, através da investigação dos efeitos de tais 
eventos nos valores de mercado dos títulos das empresas’’. 
Elton et al. (2012) comentam que inicialmente os estudos de eventos foram realizados 
de forma a comprovar se os mercados eram eficientes. Para MacKinlay (1997) a utilidade de 
tal estudo vem do fato de que, dada a racionalidade no mercado, os efeitos de um evento serão 
refletidos imediatamente no preço das ações. A análise pioneira para o Estudo de Eventos 
através da eficiência de mercadofoi dada por Fama et al. (1969), que considera o ajuste de 
preços de ações devido a novas informações (JENG, 2020). 
 Dessa forma, muitos pesquisadores da metodologia de Estudo de Evento aceitam que a 
informação é contida rapidamente aos preços dos ativos e a utilizam para determinar qual a 
informação que causou a mudança no seu preço, e mesmo que não seja evidenciado qual o 
evento ocorrido, buscam determinar se houve efeito negativo ou positivo nas ações da empresa 
(ELTON et al., 2012). 
Para realizar o Estudo de Eventos, é necessário estruturar o procedimento da 
metodologia. Este trabalho se baseia nos passos apresentados por MacKinlay (1997). 
A primeira etapa é definir os eventos de interesse do estudo e em seguida o período de 
ocorrência dos eventos para validar as mudanças nos retornos dos preços das ações. O periodo 
escolhido para a mensuração das mudanças nos retornos é chamado de janela do evento. É 
importante ressaltar que a definição de janela pode ocorrer com períodos anteriores e 
posteriores ao dia que de fato ocorre o evento. A explicação decorre, pois, pode haver uma 
antecipação do evento e os efeitos podem continuar nos dias subsequentes 
Em seguida, deve-se definir os critérios de seleção da amostra, desde a escolha de qual 
base de dados será usada até os critérios de seleção das empresas a serem utilizadas. 
 
13 
 
Logo após, deve ser feito a avaliação do impacto do evento, sendo necessário que haja 
uma forma de mensuração do retorno em excesso para determinada ação em um periodo, 
denominado retorno anormal. O retorno anormal é a diferença do retorno real ex-post calculado 
durante a janela do evento, com o retorno normal ou retorno esperado, este sendo calculado 
sem que tenha ocorrido o evento escolhido. 
 
ARi,t = Ri,t − E[Ri,t|Xi] 
 
 (1) 
 
Onde ARi,t, é o retorno anormal, Ri,t o retorno normal ex-post e E[Ri,t|Xi] o retorno 
esperado condicionado ao conjunto de informação dado por Xi, do título i = 1, 2, … , n no 
período de tempo 𝑡. Para a avaliação do retorno esperado deve ser escolhido o modelo de 
estimação para a comparação dos retornos reais, sendo comum a utilização de modelos de 
mercado, no qual trataremos mais adiante. 
Após a escolha dos parâmetros do modelo, o próximo passo será então definir o 
procedimento de estimação, escolhendo um periodo de estimação para o cálculo dos retornos 
esperados. O tempo comum para a janela de estimação quando se utiliza dados diários, de 
acordo com McKinlay (1997), se dá nos períodos de 30, 90 e 120 dias anteriores ao evento, não 
incluindo a data ao redor do evento para que não haja influência nos resultados do retorno 
anormal. A partir de então, deve-se proceder os testes estatísticos, os resultados empíricos e as 
interpretações e considerações dos eventos em relação aos preços das ações. 
 
3.2 Definição do Evento 
 
Em dezembro de 2019, ocorreu a aparição de uma doença respiratória atípica de rápida 
transmissão em Wuhan na China, e que rapidamente se espalhou para outras áreas e países. Foi 
constatado logo após que seria uma nova forma da doença coronavírus (SARS-CoV), sendo 
então nomeado de Coronavirus disease 19 (COVID-19) acarretando na declaração de Pandemia 
pela Organização Mundial da Saúde (YUKI et al., 2020). 
De acordo com Yuki et al., a COVID-19 afetou um enorme número de pessoas ao redor 
do mundo em cerca de 200 países e territórios. Os sintomas ocasionados pela doença são febres, 
tosse seca e cansaço, causando problemas respiratórios com alto nível de fatalidade. 
 
14 
 
Tal acontecimento gerou enormes desafios para a economia, com as expectativas de 
crescimento das economias de todos os países sendo reduzidas para 2020, sendo no Brasil a 
retração esperada a maior de toda série histórica para o país (TRECE, 2020). Não obstante, 
causando diversos impactos no mercado acionário. 
Para este estudo, foi utilizado o evento do primeiro caso de morte por COVID-19 
registrado no Brasil em 17 de março de 2020 para o cálculo dos retornos anormais. 
 
3.3 Critério de Seleção 
 
 A seleção de amostra das empresas utilizadas neste trabalho foi feita de forma arbitraria. 
Foram escolhidas 5 empresas com maior volume de ações negociadas na B3 no mês de junho 
do ano de 2020, sendo elas: Petrobras (PETR4), Via Varejo (VVAR3), Bradesco (BBDC4), 
Itaú (ITUB4) e Vale (VALE3). 
A utilização de empresas com maior nível de volume de negociações na bolsa possibilita 
melhor operacionalização das ferramentas quantitativas utilizadas no estudo, já que tais 
empresas possuem maior liquidez. Os dados utilizados foram os dias úteis do período de 
03/01/2019 até 05/01/2021, retirados do Yahoo Finance. Para obter os resultados foram 
utilizados os programas Microsoft Excel 2016 para os cálculos e o Rstudio para a coleta dos 
dados e construção dos gráficos. 
 
3.4 Retornos Anormais e Normais 
 
O cálculo dos retornos anormais é a parte mais importante do Estudo de Evento, 
representando existência da anormalidade e, portanto, a influência de eventos sobre retorno de 
um título (SOARES; ROSTAGNO e SOARES, 2002). Para a mensuração dos retornos reais é 
necessário que haja a consideração da forma de cálculo dos retornos dos ativos. 
A metodologia utilizada neste estudo é a forma logarítmica, que pressupõe que as 
informações de mercado acontecem a todo momento e que as ações reagem de forma contínua 
a estas informações. Tal forma de cálculo é discutida por Fama (1965), no qual relaciona o 
caráter estatístico da Random Walk Theory, de que sucessivas mudanças nos preços são 
independentes e variáveis aleatórias são igualmente distribuídas. Seu cálculo se dá na seguinte 
forma: 
 
15 
 
 
𝑃𝑡
𝑃 𝑡−1
= 𝑒𝑟 
 
(2) 
 
Em que 𝑟 é a taxa de retorno, 𝑃𝑡 o preço do título no período 𝑡, e 𝑃𝑡−1 o preço do título 
no período 𝑡 − 1. Extraindo o logaritmo dos dois lados da equação a expressão pode ser 
reescrita como: 
 
𝑅𝑖,𝑡 = ln⁡ (
𝑃𝑡
𝑃𝑡−1
) 
 
(3) 
Em que 𝑅𝑖,𝑡 é o retorno do título 𝑖 na data 𝑡. 
Por fim, é necessário calcular o retorno normal ou esperado. MacKinlay (1997) cita que 
as formas de cálculo podem ser agrupadas em duas categorias – estatísticas e econômicas. 
Enquanto a primeira segue suposições estatísticas e não se preocupa com o comportamento 
econômico, a segunda se apoia no comportamento dos investidores, enquanto mantém 
fundamentos estatísticos, sendo este mais completo. O modelo utilizado neste trabalho é o 
Capital Asset Pricing Model - CAPM. 
O CAPM mede a relação de equilíbrio geral para os retornos de ativos e foi desenvolvido 
independentemente por Sharpe, Lintner e Mossin (ELTON et al., 2012). 
O CAPM, de Sharpe, deduz que a carteira mais eficiente seria uma carteira de mercado 
(um portfólio que possui todos os ativos de uma bolsa). Com esse modelo, Sharpe concluiu que 
o prêmio de risco esperado para um dado ativo, entendido como a diferença entre a rentabilidade 
desse ativo e a do ativo livre de risco, seria proporcional ao Beta (GUIMARÃES; 
GUIMARÃES, 2006). Em outras palavras, o Beta significa um incremento necessário no 
retorno de um ativo na forma a remunerar seu risco sistemático. Algebricamente, se expressa 
da seguinte forma: 
 
 
𝐸(𝑅𝑖,𝑡) = 𝑅𝑓 + 𝛽𝑖(𝑅𝑚 − 𝑅𝑓) 
 
(4) 
 
16 
 
Onde 𝐸(𝑅𝑖,𝑡) é o retorno esperado ou normal de um título, 𝑅𝑓é o retorno do título livre 
de risco, 𝛽𝑖⁡é o beta do título 𝑖, e por fim, 𝑅𝑚 o retorno esperado do portfólio de mercado. 
O Beta é calculado da seguinte forma: 
 
𝛽𝑖 =
𝑐𝑜𝑣(𝑅𝑖, 𝑅𝑚)
𝑣𝑎𝑟(𝑅𝑚)
 
 
 (5) 
É o coeficiente de inclinação estimado ao longo da janela de estimação. 
Para um determinado título, o Beta mede o risco relativo do ativo e refletirá como seu 
retorno se moverá com o portfólio de mercado, este possuindo β = 1. Se o ativo possui β >1, 
então este ativo terá um retorno que se move fortemente com o mercado, entretanto um β < 1, 
sugereum relacionamento fraco com o mercado. Caso for negativo, o Beta refletirá uma direção 
contrária ao mercado. 
O retorno anormal calculado a partir do CAPM pode, portanto, ser assim definido: 
 
 
𝐴𝑖,𝑡 = 𝑅𝑖,𝑡 − (𝑅𝑓 + 𝛽𝑖(𝑅𝑚 − 𝑅𝑓)) 
 
 
(6) 
 
MacKinlay (1997) comenta que os retornos anormais devem ser agregados de forma a 
permitir a realização de inferências acerca do evento de interesse e podem ser avaliadas por 
tempo ou por ativos. O conceito de Cumulative abnormal returns é necessário para acomodar 
janelas de eventos múltiplas. É expresso pela soma dos retornos anormais: 
 
𝐶𝐴𝑅𝑖(𝑡1,𝑡2) = ⁡∑ 𝐴𝑅𝑖,𝑡
𝑡2
𝑡=𝑡1
 
 
 (7) 
Em que 𝐶𝐴𝑅𝑖 é o retorno anormal acumulado do ativo 𝑖, 𝑡1 é o primeiro dia da janela do 
evento, 𝑡2 é o último dia da janela do evento. 
 
 
17 
 
3.5 Procedimento de Estimação 
 
O procedimento de estimação é representado na Figura 1:
 
Figura 1 – Janela de Estimação 
Fonte: Adaptado de MacKinlay (1997). 
Jeng (2020) explica que se o período de estimação e de observação do evento forem 
longos, pode ocorrer vieses, já que o mercado adapta a informação de forma rápida e a 
estimação dos retornos podem não obter informação suficiente. Por outro lado, se a escolha for 
período curtos, os testes estatísticos para os impactos dos eventos terão um número limitado de 
observações, trazendo pouca informação. 
A janela de estimação para o cálculo do retorno esperado foi composta de 100 dias de 
negociações anteriores a janela do periodo de observação do evento (-110 a -10). A janela do 
periodo de observação dos retornos anormais foi composta por 11 dias de negociações ao redor 
do evento (-5 a +5), sendo este no período 0. Dentro dessas janelas são obtidos os retornos 
reais e calculado os retornos anormais. 
 
 
 
 
 
 
 
18 
 
3.6 Procedimento de Testes 
 
Após calcular os retornos anormais é necessário que os procedimentos de testes sejam 
realizados. A técnica estatística utilizada foi o teste t para verificar a significância dos valores 
dos retornos anormais (SOUZA, 2018). 
 
𝑡𝐴𝑅 =
𝐴𝑅𝑖,𝑡
𝑆𝐴𝑅𝑖
 
 (8) 
 
Em que 𝑆𝐴𝑅𝑖 é o erro padrão do retorno anormal do ativo 𝑖. 
Assim, é possível determinar as hipóteses deste trabalho: 
𝐻0: Caso |𝑡𝐴𝑅| > 1,96 os retornos anormais são estatisticamente significativos nos dias 
dentro da janela do evento. 
𝐻1: Caso |𝑡𝐴𝑅| < 1,96 os retornos anormais não são estatisticamente significativos dentro 
da janela do evento. 
 
4 ANÁLISE E RESULTADOS 
 As estatísticas descritivas dos retornos das empresas estão apresentadas na Tabela 1 a 
seguir. Em seguida, são exibidos os gráficos das séries e dos retornos em conjunto com a análise 
de cada ativo. 
 
 Tabela 1 - Estatísticas descritivas dos retornos 
Empresa Média Desvio Padrão Mínimo Máximo 
Petrobras (PETR4) 0,00079801 0,033999 -0,35237 0,20067 
Vale (VALE3) 0,0015042 0,030412 -0,28182 0,19357 
Via Varejo (VVAR3) 
 
0,0030534 0,047812 -0,37883 0,19305 
Itaú (ITUB4) -0,00015132 0,024040 -0,10337 0,10489 
Bradesco (BBDC4) -0,00018991 0,028147 -0,15402 0,15587 
 Fonte: elaboração própria. 
 
 É possível observar que a Petrobras (Tabela 1 e Gráfico 1) configurou um retorno médio 
aproximado de 0,08% e um desvio padrão de aproximadamente 3,4%. O retorno mínimo 
alcançado foi de 35% negativo, por outro lado, seu valor máximo alcançou 20%. 
Percebe-se que durante os eventos relacionados a pandemia, o preço e o retorno 
apresentaram graves quedas. As incertezas em relação ao setor petrolífero, pelo fato da redução 
 
19 
 
global da demanda por petróleo causaram um excesso do combustível no mundo, diminuindo 
seu preço e consequentemente afetando os resultados operacionais das empresas do setor. Essa 
situação somada com o esgotamento gradual da capacidade de armazenamento dos barris, levou 
o mercado de contratos futuros a precificar valores negativos da matéria prima durante um 
período. A situação muda de trajetória conforme gradualmente as industrias ao redor do mundo 
diminuem sua ociosidade e medidas de restrições se tornam mais brandas, gerando uma maior 
demanda pela matéria prima, melhorando o desempenho dos preços da petrolífera. 
 
Gráfico 1 – Série de preço e retorno da ação preferencial da Petrobras 
 
Fonte: elaboração própria. 
 
A Vale (Tabela 1 e Gráfico 2) alcançou o retorno médio de aproximadamente 0,15% no 
período, por outro lado, apresentou um desvio padrão com aproximadamente 3%. Importante 
salientar que seu retorno mínimo durante o período analisado alcançou 28% negativo, porém, 
o evento que ocasionou tal acontecimento foi a tragédia de Brumadinho. Durante a pandemia 
de COVID-19 seu menor retorno foi de 16% negativo. O valor máximo do retorno alcançou 
aproximadamente 19%. A queda dos preços das ações da empresa foi relativamente menor em 
relação aos ativos aqui apresentados. Apesar diminuição da demanda de minério de ferro, em 
razão da paralisação das indústrias, seu declínio foi curto. A ascensão dos preços do minério de 
 
20 
 
ferro ao longo do restante de 2020 e os bons resultados financeiros da empresa, permitiram que 
o preço de sua ação se elevasse rapidamente. 
Gráfico 2 - Série de preço e retorno da ação ordinária de Vale 
 
 Fonte: elaboração própria. 
 
A Via Varejo (Tabela 1 e Gráfico 3) apresentou um retorno médio de aproximadamente 
0,30%, com desvio padrão de 4,78%, sendo possível observar em seu gráfico a alta volatilidade 
que a empresa possui. O valor mínimo de seu retorno com cerca de 37% negativo. A grande 
incerteza do setor de varejo em relação as medidas de restrições, com o fechamento temporário 
de diversas lojas físicas impactou negativamente o preço e retorno da empresa. Apesar disso, o 
preço de sua ação exibiu uma recuperação no restante do ano, com bons resultados de volumes 
de venda, devido as operações de e-commerce, além da melhora de seus resultados financeiros 
e da gradual volta da operacionalização das lojas físicas. 
 
 
 
 
 
 
21 
 
 
 
Gráfico 3 – Série de preço e retorno da ação ordinária de Via Varejo 
 
Fonte: elaboração própria. 
 
O Banco Itaú (Tabela 1 e Gráfico 4) demonstrou um retorno médio negativo em cerca 
de 0,015%, com desvio padrão no valor de aproximadamente 2,4%. Seu retorno mínimo foi 
10% negativos, ao passo que o valor máximo alcançado pelo retorno de foi de 10% positivo. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
22 
 
Gráfico 4 - Série de preço e retorno da ação preferencial da Itaú 
 
Fonte: Elaboração própria. 
 
Da forma semelhante, o Banco Bradesco (Tabela 1 e Gráfico 5) performou com retorno 
médio negativo em aproximadamente 0,019%. O valor de seu desvio padrão foi de 2,8%. Já 
seu retorno mínimo foi de 15% negativos e seu valor máximo de 15%. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
23 
 
Gráfico 5 - Série de preço e retorno da ação preferencial da Bradesco 
 
Fonte: Elaboração própria. 
 
 É possível observar que ambos os bancos tiveram dificuldades ao longo de 2020 para 
recuperar seus preços de mercado, bem como tiveram seus retornos médios negativos. Isso pode 
ser relacionado primeiro ao fato de que ambos os bancos fizeram lançamentos de provisões 
com base em uma análise prospectiva da inadimplência de seus clientes, devido a possibilidade 
de haver um número crescente de desemprego ao longo do ano. Tal medida causou impacto 
negativo nos lucros trimestrais e no retorno sobre capital dessas empresas. Em conjunto, houve 
também a resolução n° 4.820 do Conselho Monetário Nacional (CMN), que limitou a 
distribuição do lucro líquido dos bancos aos acionistas no valor mínimo de 25%, com o 
propósito de reforçar a segurança do sistema financeiro nacional, diminuindo a preferência dos 
investidores na compra de títulos. 
 Em suma, verifica-se graficamente que as empresas analisadas neste trabalho sofreram 
impactosnos preços de suas ações devido a pandemia de COVID-19, bem como tiveram o 
crescimento da variabilidade de seus retornos. Importante detalhar o caso da Vale, no qual 
exibiu relativamente pouco impacto com o evento, além de uma relativa recuperação ao longo 
de 2020. 
 
24 
 
 Os resultados dos retornos anormais e seu nível de significância, bem como os retornos 
acumulados de cada empresa ao redor da data do evento (este sendo o dia 0) da primeira morte 
por COVID-19 no Brasil em 17 de março de 2020, encontram-se na Tabela 2 a seguir. 
 
Tabela 2 – Resultados dos retornos anormais, acumulados e teste de significância 
* = significantes a 5% pela normal padrão. 
Fonte: elaboração própria. 
 
 A Tabela 2 demonstra que PETR4, VVAR3 e BBC4 exibiram retornos anormais 
significantes no dia do evento, aceitando 𝐻0. Portanto, pode-se dizer que os retornos dessas 
empresas sofreram impactos significativos no dia do evento. 
A ação preferencial da Petrobras obteve retorno anormal de 5,56% negativos no dia do 
evento (0). Dentro da janela também obteve significância estatística nos dias -3, -2, 1, 2 e 5. 
A ação ordinária da Via Varejo configurou 14,3% negativos no dia 0. Ao redor da data 
também obteve significância nos dias -5, -4, -2 e 1. 
Os resultados dessas empresas estão em conformidade com os achados de outros 
autores, tais como de Santos (2020), que analisa os efeitos em empresas de turismo no Brasil, 
corroborando sobre o impacto do evento no país, como também de Bash (2020), AlAli (2020) 
e Al-Awadhi et al. (2020), que analisaram os efeitos em diversas bolsas de valores, confirmando 
a magnitude do evento. 
Por outro lado, a ação preferencial da Bradesco obteve um retorno anormal positivo de 
2,77%, ao passo que, ao redor da janela nos dias -5, -3, 3, 4 e 5, no qual também foram 
significativos, teve resultados tanto positivos, quanto negativos. O efeito se encontra respaldado 
pelo trabalho de Goker, Eren e Karaca (2020), no qual também encontraram efeitos positivos 
para diferentes setores. 
 
25 
 
 Já Vale e Itaú não tiveram seus retornos anormais estatisticamente significativos no dia 
do evento, rejeitando 𝐻1, porém, obtendo significância em dias ao redor do dia 0. A ação 
ordinária da Vale teve significância nos dias -5, -3, -1, 1, 2 e 4, ao passo que a ação preferencial 
da Itaú -5, -3, -1, 1, 2 e 4. 
 A validação se encontra no trabalho de Maneenpop e Kotcharian (2020). Os autores 
encontraram diferentes significâncias relacionados ao período e eventos analisados, sendo 
possível constatar a dificuldade de conectar os diversos efeitos dos eventos que causam 
anormalidade nos retornos das empresas. 
 
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS 
 
 Este estudo buscou verificar o impacto sofrido nos retornos das ações de cinco empresas 
brasileiras (PETR4, VALE3, VVAR3, ITUB4 e BBDC4) devido a pandemia de COVID-19 
utilizando a metodologia de Estudo de Eventos. Esse método utiliza fundamentos teóricos 
advindos da Hipótese do Mercado Eficiente. 
 Nos resultados foi encontrado que três empresas tiveram impactos em suas ações devido 
a notícia da primeira morte de COVID-19 no Brasil, no dia 17 de março de 2020, aceitando 𝐻0, 
sendo elas a Via Varejo, Petrobras e Bradesco. Diferente da Via Varejo e Petrobras, o banco 
Bradesco não sofreu negativamente com o evento, dada a possibilidade de ter sido afetado por 
um evento positivo no mesmo dia. Por outro lado, apesar que Vale e Itaú não tiveram seus 
retornos anormais significativos no dia do evento, rejeitando 𝐻0, seus retornos tiveram impactos 
significantes nos dias ao redor da data do evento, bem como as três empresas anteriormente 
citadas, exibindo tanto resultados negativos quantos positivos. 
 Dessa forma, é necessário que haja a avaliação especifica para cada dia e evento, bem 
como a utilização de diferentes janelas de observação para captar diferentes acontecimentos em 
estudos futuros. Importante salientar que a abordagem utilizada neste trabalho se apoia na 
hipótese de que os retornos são normalmente distribuídos, não sendo possível utilizar esta 
premissa em todos os casos (SOUZA et al., 2018), fazendo-se necessário que haja melhor 
robustez nos testes estatísticos, utilizando testes não paramétricos. 
 
 
 
26 
 
REFERÊNCIAS 
 
ALALI, M. S. The effect of who COVID-19 announcement on Asian Stock Markets returns: an 
event study analysis. Journal of Economics and Business, v. 3, n. 3, 2020. 
 
AL-AWADHI, A. M. et al. Death and contagious infectious diseases: Impact of the COVID-
19 virus on stock market returns. Journal of behavioral and experimental finance, v. 27, 2020. 
 
ANDRIES, A. M.; ONGENA, S.; SPRINCEAN, N.. The COVID-19 Pandemic and Sovereign 
Bond Risk. Swiss Finance Institute Research Paper, n. 20-42, 2020. 
 
ASSAF NETO, A. Mercado Financeiro. 12. ed. - São Paulo: Atlas, 2014. 
BASH, A. et al. International evidence of COVID-19 and stock market returns: an event study 
analysis. International Journal of Economics and Financial Issues, v. 10, n. 4, p. 34-38, 
2020. 
 
Brasil, Bolsa e Balcão. Quem somos. B3. Disponível em: 
http://www.b3.com.br/pt_br/b3/institucional/quem-somos/ Acesso em: 18/02/2021. 
 
BRASIL. Resolução n°4.820, de 29 de maio de 2020. Estabelece, por prazo determinado, 
vedações à remuneração do capital próprio, ao aumento da remuneração de administradores, à 
recompra de ações e à redução de capital social, a serem observadas por instituições financeiras 
e demais instituições autorizadas a funcionar pelo Banco Central do Brasil, considerando os 
potenciais efeitos da pandemia do coronavírus (Covid-19) sobre o Sistema Financeiro Nacional. 
Disponível em: https://www.in.gov.br/web/dou/-/resolucao-n-4.820-de-29-de-maio-de-2020-
259636019 Acesso em: 28 fev de 2021. 
 
CHEV, R.; MARINČ, M.. Stock prices and geographic proximity of information: Evidence 
from the Ebola outbreak. International Review of Financial Analysis, v. 56, p. 153-166, 
2018. 
 
CVM. Mercado de Valores Mobiliários Brasileiro. 4. Ed. Rio de Janeiro: Comissão de 
Valores Mobiliários, 2019. 
 
DELCEY, T. Samuelson vs Fama on the Efficient Market Hypothesis: The Point of View of 
Expertise. Œconomia, vol. 9, 2019. p. 37-58. 
 
DONADELLI, M.; Kizys, R.; Riedel, M.. Globally Dangerous Diseases: Bad News for Main 
Street, Good News for Wall Street? Working paper - SAFE, n. 158, 2016. 
 
DUTTA, A. et al. Impact of COVID-19 on global energy markets. IAEE Energy Forum 
Covid-19 Issue. 2020. p. 26-29. 
 
ELTON, E.; et al. Moderna Teoria de Carteiras e Análise de Investimentos. 8 ed. Rio de 
Janeiro: Elsevier, 2012. 
 
FAMA, E. F.. Efficient Capital Markets: a review of theory and empirical work. The Journal 
of Finance, v. 25 n. 2, 1970. 
 
27 
 
 
FAMA, E. F. et al. The adjustment of stock prices to new information. International economic 
review, v. 10, n. 1, p. 1-21, 1969. 
 
____. Efficient Capital Markets: II. The Journal of Finance, v. 46, n. 5, 1991. 
 
____. The behavior of stock-market prices. The journal of Business, v. 38, n. 1, p. 34-105, 
1965. 
 
GÖKER, İ. E. K.; EREN, B. S.; KARACA, S. S.. The Impact of the COVID-19 (Coronavirus) 
on The Borsa Istanbul Sector Index Returns: An Event Study. Gaziantep Üniversitesi Sosyal 
Bilimler Dergisi, v. 19, n. COVID-19 Special Issue, p. 14-41, 2020. 
 
GUIMARÃES, C. M.; GUIMARÃES, R. T.. A hipótese conjunta do CAPM e mercado 
eficiente. Revista de Administração FACES Journal, v. 5, n. 2, p. 72-87, 2006. 
 
HEYDEN, K. J.; HEYDEN, T. Market reactions to the arrival and containment of COVID-19: 
an event study. Finance research letters, v. 38, 2021. 
 
JENG, J.. Contemporaneous Event Studies in Corporate Finance: Methods, Critiques and 
Robust Alternative Approaches. 1. ed. Los Angeles: Palgrave Macmillan, 2020. 
 
JENSEN, M. Some Anomalous Evidence Regarding Market Efficiency. Journal of Financial 
Economics, v. 6, n. 2/3, 1978. 
 
KHAN, K. etal. The impact of COVID-19 pandemic on stock markets: An empirical analysis 
of world major stock indices. The Journal of Asian Finance, Economics, and Business, v. 7, 
n. 7, p. 463-474, 2020. 
 
KIM, K. et al. Effects of epidemic disease outbreaks on financial performance of restaurants: 
Event study method approach. Journal of Hospitality and Tourism Management, v. 43, p. 32-
41, 2020. 
 
KOTHARI, S. P.; WARNER, J. B. Econometrics of event studies. In: Handbook of empirical 
corporate finance. Elsevier, 2007. p. 3-36. 
 
LO, A. Efficient Markets Hypothesis. THE NEW PALGRAVE: A DICTIONARY OF 
ECONOMICS., 2. ed. Palgrave Macmillan Ltd., 2007 
 
MACKINLAY, A C.. Event Studies in Economics and Finance. Journal of Economic 
Literature, v. 35, n. 1, 1997, pp. 13-39. 
 
MAKIEL, B. The Efficient Market Hyphotesis and Its Critics. Journal of Economic 
Perspective, v.17, n. 1, 2003. 
 
MANEENOP, S.; KOTCHARIN, S. The impacts of COVID-19 on the global airline industry: 
An event study approach. Journal of air transport management, v. 89, 2020. 
 
28 
 
 
PINHEIRO, J. Mercado de Capitais. 9. ed. – São Paulo: Atlas, 2019. 
 
POLEMIS, M.; SOURSOU, S.. Assessing the Impact of the COVID-19 Pandemic on the Greek 
Energy Firms: An Event Study Analysis. Energy RESEARCH LETTERS, v.1, n.4, 2020. 
 
REBUCCI, A.; HARTLEY, J.; JIMÉNEZ, D. An Event Study of COVID-19 Central Bank 
Quantitative Easing in Advanced and Emerging Economies. Working Paper - National Bureau 
of Economic Research, n. 27339, 2021. 
 
SANTOS, R. F.. Modelo de Estudos de Eventos: Retornos Anormais como Impacto da Covid-
19 em Ações de Empresas de Turismo no Brasil. Boletim Economia Empírica, v. n.4, 2020. 
 
SOARES, R. O.; ROSTAGNO, L. M.; SOARES, K. T. C. Estudo de Eventos: o Método e as 
Formas de Cálculo do Retorno Anormal. Anais: XXVI EnAnpad, 2002, Salvador, Brasil. 
 
SOUZA, S. A. et al. (2018). Estudos de eventos aplicados à análise de fusões: Teoria e casos 
no Brasil. Revista Brasileira de Economia de Empresas v. 18, n. 1, 2018. 
 
TRECE, J. C.C. Pandemia de Covid-19 no Brasil: primeiros impactos sobre agregados 
macroeconômicos e comércio exterior. Boletim de Economia e Política Internacional n. 27, 
2020. 
 
YUKI, K. et al. COVID-19 pathophysiology: A review. Clinical Immunology, 2020. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
29