---

Nas últimas duas décadas, estudos empíricos em finan‡as têm utilizado o método de estudo de eventos para detectar retornos anormais no entorno de eventos que, teoricamente, deveriam ser incorporados instantaneamente no pre‡o das a‡äes. Apesar da eficácia do método em detectar a anormalidade dos retornos, acredita-se que o método seja pouco eficiente em determinar a verdadeira amplitude do retorno anormal, uma vez que sÆo necessários pressupostos estatísticos que podem nÆo ser válidos. O fato de que cada modelo apresenta um desempenho diferente de captura dos retornos anormais contribui com a tese de que os modelos utilizados atualmente nÆo conseguem filtrar totalmente o retorno anormal da série temporal. Portanto, este estudo teve como objetivo testar a aplicabilidade do método de Análise de Componentes Independentes em detectar retornos anormais em séries temporais e comparar o seu desempenho com os modelos geradores de retornos anormais mais utilizados em testes empíricos. Com este objetivo, foram realizadas milhares de simula‡äes envolvendo parâmetros semelhantes aos do mercado de a‡äes brasileiro, com o uso de algoritmos de simula‡Æo. Os resultados obtidos foram surpreendentes.

---

O autor concluiu seu doutorado em Finan‡as com ênfase no Mercado de Capitais pela UFRGS em 2008. Graduado em engenharia pela PUC-RS com ênfase em avalia‡Æo de ativos imobiliários e intangíveis. Atualmente é professor na ESPM-Sul e gestor de carteiras e fundos na Tessa Capital - Asset Management, empresa que fundou em 2011.

---