Political news and future markets returns

Abstract

Brazilian media repeatedly claims that political news do affect financial markets returns, yet such belief goes against the Efficient Market Hypothesis (EMH) on its semi-strong form. This paper explores the impacts of political news in Brazilian future markets returns, more specifically in U.S. Dollar Futures (DOL), BOVESPA Index Futures (IND) and 1-Day Interbank Deposits Futures (DI1), over the period from July 2019 to March 2022. In order to achieve that objective we performed two methods to gather the days of abnormal volatility from the data sample: a parametric and a non parametric method. A GARCH, and its variations, were applied to filter the volatility from the data. To get political news data we implemented the web scraping technique, for two purposes: to gather the news headlines and links, as well as to assemble the news volume series over time. Afterwards, a Granger causality test was used, to check if the news volume series over time Granger-causes the volatility series. Our results suggest no significant impact of political news on the volatility series for all three assets, and hence no significant impact in their respective returns.

A mídia brasileira repetidas vezes afirma que notícias políticas afetam os retornos dos mercados financeiros, porém essa crença vai de encontro à Hipótese dos Mercados Eficientes (EMH) na sua forma semi forte. Esse artigo explora os impactos de notícias políticas nos retornos do mercado de futuros brasileiro, mais especificamente no Futuro de Taxa de Câmbio de Reais por Dólar Comercial (DOL), Futuro de Ibovespa (IND) e Futuro de Taxa Média de Depósitos Interfinanceiros de Um Dia (DI1), durante o período de julho de 2019 até março de 2022. Para atingir esse objetivo, dois métodos foram implementados para obter os dias de volatilidade anormal da amostra: um paramétrico e outro não paramétrico. Um modelo GARCH, e suas variações, foram aplicadas para filtrar a volatilidade dos dados. Para coletar as notícias políticas a técnica de web scraping foi utilizada, com dois propósitos: reunir os links e manchetes das notícias, além de agrupar a série do volume de notícias ao longo do tempo. Posteriormente, o teste de Granger causalidade foi usado, para checar se a série do volume de notícias Granger-causa a série da volatilidade. Os resultados obtidos não sugerem impacto significativo de notícias políticas na série de volatilidade para os três ativos, e portanto, nenhum impacto significativo nos seus respectivos retornos.