RESUMO Estudos anteriores indicam que a titulação acadêmica dos conselheiros afeta a performance e o risco das empresas. No entanto, essas evidências não levam em conta detalhes sobre a formação e produção científica dos conselheiros acadêmicos. Este artigo investiga se a titulação acadêmica dos conselheiros e diretores impacta a performance de empresas negociadas em bolsa. A amostra compreendeu 133 empresas não financeiras, de 2010 a 2018, consolidando informações extraídas tanto da B3 como da plataforma Lattes. Os resultados demonstram que acadêmicos são mais comuns em conselhos e diretorias de maior tamanho e em empresas de controle público. Em geral, os modelos estimados indicam baixa relação entre a presença de acadêmicos e performance corporativa. Porém, observamos que a presença de doutores com títulos obtidos no exterior afeta positiva e significativamente a rentabilidade e negativamente o risco das empresas estudadas. Outros atributos acadêmicos do conselho apresentaram impacto sobre o risco das empresas, mas não sobre a sua rentabilidade.

ABSTRACT Previous studies show that the academic qualification of directors affects the performance and risk of companies. However, such evidence is based on a restricted set of information regarding the academic background and scientific output of directors. In this paper we investigate whether the academic titles of directors and board members impact the performance of publicly traded companies. The sample comprises 133 non-financial companies, from 2010 to 2018, consolidating information extracted from the financial exchange and the Lattes platform. Our results show that academics are more common on large boards of publicly controlled companies. Overall, the estimation results do not provide convincing evidence for the impact of academics over corporate performance. However, particularly, we see that only the presence of doctors with degrees obtained abroad affects positively the profitability and negatively the risk of the studied companies. Other academic attributes of the board impacted companies’ risk but not their profitability.

RESUMO Contexto: a modelagem de volatilidade é uma técnica avançada em econometria financeira, com diversas aplicações em pesquisa acadêmica. Objetivo: neste artigo tutorial abordaremos o tópico da modelagem de volatilidade na plataforma R. Discutiremos a lógica subjacente dos modelos GARCH, seus processos de representação e estimação, juntamente com um exemplo descritivo de uma aplicação no mundo real. Métodos: usamos um modelo GARCH para investigar quanto tempo levará, após a última crise, para que o índice Ibovespa volte a atingir seu pico histórico mais uma vez. Os dados empíricos cobrem o período entre os anos 2000 e 2020, incluindo a crise financeira de 2009 e o episódio atual de 2020 da pandemia do COVID-19. Conclusão: de acordo com nosso modelo GARCH, as chances de o Ibovespa atingir o seu pico passam de 50% um ano e seis meses após junho de 2020. Todos os dados e códigos R usados para produzir este tutorial estão disponíveis gratuitamente na internet e todos os resultados podem ser facilmente replicados.

ABSTRACT Context: modeling volatility is an advanced technique in financial econometrics, with several applications for academic research. Objective: in this tutorial paper, we will address the topic of volatility modeling in R. We will discuss the underlying logic of GARCH models, their representation and estimation process, along with a descriptive example of a real-world application of volatility modeling. Methods: we use a GARCH model to predict how much time it will take, after the latest crisis, for the Ibovespa index to reach its historical peak once again. The empirical data covers the period between years 2000 and 2020, including the 2009 financial crisis and the current 2020’s episode of the COVID-19 pandemic. Conclusion: we find that, according to our GARCH model, Ibovespa is more likely than not to reach its peak once again in one year and four months from June 2020. All data and R code used to produce this tutorial are freely available on the internet and all results can be easily replicated.

RESUMO Este artigo utiliza uma modelagem BEKK-MGARCH para identificar o comportamento histórico da estrutura temporal de covariância da BM&FBovespa em relação às outras bolsas do continente americano. O objetivo da pesquisa é analisar o impacto da crise de 2008 sobre a coesão da Bolsa brasileira relativamente às demais bolsas da amostra. Para isso, foram colhidas séries históricas de cinco diferentes índices bursáteis abrangendo desde o período pré-crise até 2011. Os resultados da modelagem bivariada indicam a ocorrência de um aumento da coesão entre os índices bursáteis durante o período de crise e o não retorno dessa coesão aos níveis pré-crise. Também indicam que par de índices IBOV x IPSA representa a opção mais adequada para diversificação de portfólio entre os pares analisados.

ABSTRACT This article uses a BEKK-MGARCH model to identify the historical behavior of the term structure of covariance of the Brazilian BM&FBovespa stock exchange when compared to other exchanges in the American continent. The purpose of this research is to analyze the impact of the 2008 crisis on the cohesion of the Brazilian stock exchange when compared to the other exchanges in the sample. To this end, historical series were collected from five different stock market indexes ranging from the pre-crisis period until 2011. The bivariate modeling results indicate the presence of increased cohesion in the stock market indexes during the crisis period and the non-return of this cohesion to pre-crisis levels. They also indicate that, among the pairs analyzed, the pair of indexes IBOV x IPSA are the most appropriate choice for portfolio diversification.

RESUMEN En este artículo se utiliza un modelado BEKK-MGARCH para identificar el comportamiento histórico de la estructura de covarianza temporal de la BM&FBOVESPA en relación a otros mercados del continente americano. El objetivo de la investigación es analizar el impacto de la crisis de 2008 sobre la cohesión del mercado de valores de Brasil en comparación con otras bolsas de muestra. Para ello, los datos históricos se han obtenido de cinco diferentes índices del mercado de valores que van desde el período precrisis hasta 2011. Los resultados del modelo bivariado indican la presencia de una mayor cohesión entre los índices bursátiles durante la crisis y el no retorno a la cohesión de estos niveles de precrisis. También indican que el par de índices IBOV x IPSA es la opción más adecuada para la diversificación de la cartera entre los pares analizados.