Justificativa da escolha do modelo de Carhart (1997) como base para a realização desta

2.2.1 Testes de modelos de precificação nos mercados internacionais

Segundo Heij et al. (2004), quanto maior o número de variáveis incluídas em um modelo, melhor sua especificação e melhor sua capacidade de explicar o fenômeno em estudo, desde que seja observado o princípio da parcimônia e o número dessas variáveis seja controlado de forma a garantir que duas delas não captem um mesmo efeito.

Fama e French (1993) constataram com base em suas pesquisas que existe uma forte associação entre os fatores tamanho e VC/VM e os retornos médios dos ativos. Para esses autores, referidos fatores constituem proxies do fator risco (sistemático) das empresas, podendo ser considerados indicadores de alguma dificuldade financeira por que está passando determinada firma (que tem aumentada sua sensibilidade a fatores típicos do ciclo dos negócios como, por exemplo, mudanças nas condições de crédito).

A despeito das evidências empíricas a favor do modelo de três fatores de Fama e French (1993), conforme mencionado, Lakonishok, Shleifer e Vishny (1994) discordam veementemente dessa explicação, sugerindo que os altos retornos das ações do tipo value estão relacionados a um erro de precificação por parte dos investidores. Para esses autores, “o value premium associado a esses fatores é simplesmente muito grande e sua covariância com esses mesmos fatores é

simplesmente muito pequena (e, em alguns casos, negativa) para que ele seja considerado uma compensação pelo risco” (LAKONISHOK, SHLEIFER, VISHNY, 1994, p. 3).

Mackinlay (1995) também critica a visão tradicional de racionalidade dos preços dos ativos defendida por Fama e French (1992, 1993). O autor afirma que, ex post, sempre será possível encontrar fatores de risco que se adaptem ao retorno, mesmo que a real explicação para as anomalias do CAPM não seja a falta de fatores de risco (até porque no modelo APT os fatores não possuem explicação teórica). Por essa razão, o autor sugere que sejam estudadas alternativas não baseadas no risco para a explicação das anomalias encontradas.

Fama e French (1996, 2004) expuseram outra fragilidade do modelo proposto em 1992: sua incapacidade de explicar a persistência dos portfólios, também conhecida como momentum; ou seja, sua tendência a repetir no curto prazo os resultados observados no momento de formação da carteira. Ao desenvolverem seu artigo de 1996, Fama e French constataram que estratégias de momento tendem a produzir retornos anormais positivos durante o ano subsequente ao de formação das carteiras. Identificado o fator momentum bem como a incapacidade de os modelos CAPM e de três fatores de Fama e French (1993) em explicá-lo, Carhart (1997) criou o modelo de quatro fatores, que produziu evidências empíricas superiores àquelas produzidas pelos outros dois, conforme apresentado anteriormente.

Daniel e Titman (1997), por sua vez, apresentaram mais uma crítica a Fama e French (1993): o debate válido (e necessário) não é aquele que discute a capacidade de o modelo de três fatores conter as dimensões de risco apropriadas para explicar os retornos condicionados, mas sim aquele que indaga a capacidade de esses fatores representarem características economicamente relevantes das empresas que são aquelas de fato responsáveis por sua classificação de risco.

Por essa razão, os autores desenvolveram um trabalho visando a verificar se carteiras com características similares mas sensibilidades diferentes aos fatores obtêm retornos diferentes; ou seja, se existem características empresariais diretamente associadas aos fatores tamanho e

VC/VM e se há um value premium associado a esses fatores. Para tal, eles testaram se os altos

retornos característicos de ações pequenas e com alta VC/VM podiam ser atribuídos às suas cargas fatoriais.

Segundo as evidências encontradas, não há fator de risco específico ligado a nenhum dos três fatores do modelo de Fama e French (1993), motivo pelo qual os altos retornos característicos dos portfólios compostos por ações de valor não podem ser vistos como uma compensação pelo risco assumido pelo investidor ao aplicar seu dinheiro nesse tipo de ativo. Para os autores, o alto retorno das ações de valor não deve ser associado a riscos decorrentes de possíveis problemas financeiros, mas sim a características que são comuns a esse tipo de firma:

[...] nós percebemos que, embora ações caracterizadas por altas razões VC/VM covariem fortemente com outras ações também caracterizadas por altas razões VC/VM, essas covariâncias não resultam de riscos particulares associados a dificuldades financeiras, mas refletem o fato de firmas caracterizadas por altas relações VC/VM apresentarem características similares; isto é, pertencerem a uma mesma linha de negócio, a uma mesma indústria ou a uma mesma região. Mais especificamente, nós percebemos que ações com alta relação VC/VM realmente covariam com similares, mas que essas covariâncias são igualmente fortes antes de as firmas entrarem em uma situação de dificuldade financeira. Para determinar se características ou covariâncias determinavam os retornos esperados, testamos se empresas com características parecidas, mas fatores relativos ao modelo de Fama e French (1993) diferentes, tinham retornos diferentes. Nós encontramos uma resposta negativa. Uma vez controlados por características das firmas, retornos esperados não parecem estar positivamente relacionados às cargas relativas ao mercado, HML ou SMB (DANIEL; TITMAN, 1997, p. 3 e 4).

Por outro lado, assim como Fama e French (1992), Daniel e Titman (1997) chegaram à conclusão de que não parece existir evidência de que a tradicional medida de risco – o beta do CAPM – determine os retornos esperados de um ativo. Afinal, após controladas por tamanho e

VC/VM, ações com baixo beta de mercado parecem ter o mesmo rendimento que ações com alto

beta de mercado.

Grinblatt e Titman (2005) acrescentam que as anomalias, características de retornos passados que só são fatores porque explicam acidentes históricos, podem não ser boas explicações para retornos esperados no futuro. Afinal, existem evidências que sugerem que as anomalias desaparecem ao longo dos anos à medida que os participantes dos mercados financeiros se tornam mais sofisticados. Além disso, há provas de que pequenas empresas não superaram o desempenho das grandes empresas norte-americanas quando analisado o período compreendido entre 1980 e 2000.

Bornholt (2007) apresenta duas outras críticas contundentes ao modelo de Fama e French (1993). Em primeiro lugar, o método utilizado pelos autores para a construção dos fatores que mensuram

tamanho e VC/VM é empírico, uma vez que esses fatores devem ser conhecidos ad hoc. Assim

sendo, para ele, o modelo prescinde de fundamentação teórica para a determinação de seus fatores. Em segundo lugar, o autor explica que a aplicação do modelo é limitada pela necessidade de contar com estimativas seguras das três sensibilidades e dos prêmios dos fatores de risco, o que nem sempre pode ser garantido.

Fama e French (2011) compararam, mais uma vez, o desempenho do modelo de três fatores de Fama e French (1993) e de Carhart (1997) no que diz respeito à capacidade de explicar os retornos médios dos ativos no longo prazo. Conforme explicado, os resultados obtidos apontam o modelo de quatro fatores como o mais adequado para explicar o retorno médio dos portfólios estudados.

2.2.2 Testes de modelos de precificação no mercado brasileiro

Mantovanini (2003) foi quem primeiro estudou o modelo comportamental no mercado brasileiro, por meio da comparação de sua performance àquela obtida pelos modelos CAPM e de três fatores de Fama e French (1993). Segundo a autora, existem duas linhas divergentes no processo de precificação de ativos: a teoria tradicional, que relaciona retorno e risco e parte da premissa de que os investidores são racionais; e a teoria comportamental, segundo a qual os investidores não são racionais, motivo pelo qual o retorno dos ativos pode ser dissociado, pelo menos parcialmente, do fator risco:

[...] um modelo comportamental é aquele segundo o qual as emoções e os erros influenciam o processo de tomada de decisão por parte dos investidores e como esses padrões de comportamento podem determinar mudanças no mercado. [...] a ideia central é que os investidores não exigem maior retorno como compensação por maior risco, medido pelo beta; antes, têm aversão, por exemplo, a empresas com baixo VC/VM e exigem maior retorno para investir nas mesmas independentemente da sensibilidade ao fator (MANTOVANINI, 2003, p.14).

Dada a relativa falta de expressividade do mercado de capitais brasileiro à época, Mantovanini (2003) suspeitava que seu nível de ineficiência fosse maior, motivo pelo qual acreditava que o modelo comportamental seria mais adequado para explicar seu processo de precificação. Entretanto, não foram encontradas evidências de que o modelo comportamental fosse mais

adequado para a precificação dos ativos nacionais do que os dois modelos tradicionais. Na verdade, os três modelos estudados foram rejeitados, uma vez que foram incapazes de produzir interceptos nulos; ou seja, foram incapazes de explicar os retornos independentemente de outras características das empresas ou do mercado.

Por outro lado, quando submetidos à análise de forma comparativa, o modelo de três fatores de Fama e French (1993) apresentou capacidade de explicação superior àquela apresentada pelos demais, apesar de ainda não ter sido capaz de explicar todas as anomalias testadas.

O modelo de três fatores de Fama e French (1993) também foi testado no mercado brasileiro por Malaga e Securato (2004). Com base nos resultados encontrados, todos os fatores foram significativos para a explicação dos retornos, motivo pelo qual seu poder explicativo foi considerado superior àquele apresentado pelo CAPM.

Mussa, Santos e Famá (2007) fizeram um estudo comparativo entre o CAPM, o modelo de três fatores de Fama e French (1993) e o modelo de quatro fatores de Carhart (1997) no mercado brasileiro para o período de jun/1995 a jun/2007. Por meio da construção de carteiras baseadas no tamanho, na VC/VM e no momentum, os autores avaliaram os três modelos e concluíram que, a exemplo do que foi encontrado por Mantovanini (2003), nenhum deles pôde ser validado, em razão de os interceptos encontrados terem sido estatisticamente relevantes. Por outro lado, todos os quatro fatores foram significativos para explicar os retornos dos ativos.

Cardoso e Cabral (2008) também avaliaram o modelo de três fatores de Fama e French (1993) no mercado nacional, comparando-o com o CAPM, por meio do estudo das ações que compõem o IBX da Bovespa, no período compreendido entre jan/2000 e jun/2007. Seus resultados foram similares àqueles encontrados por Málaga e Securato (2004), segundo os quais todos os três fatores foram significativos para a explicação dos retornos, evidenciando a superioridade do modelo de três fatores frente ao CAPM para precificar os ativos brasileiros.

Flister (2009) testou o modelo CAPM condicional no mercado acionário brasileiro também por meio da utilização dos fatores tamanho, razão VC/VM e momentum. Segundo o autor, apenas os fatores VC/VM e tamanho foram relevantes para explicar os retornos dos ativos, ao contrário do

que foi encontrado por Mussa et al. (2007). Além disso, o modelo CAPM condicional não foi considerado suficiente para explicar as anomalias apresentadas na literatura. Resultado semelhante já havia sido encontrado por Dall’Agnol (2001), segundo o qual “ao contrário da tendência de momentum, documentada no curto prazo por Jegadeesh e Titman (1993) para dados americanos, no mercado acionário brasileiro há tendência de reversão” (DALL’AGNOL, 2001, p. 58).

Machado e Medeiros (2011) também testaram o modelo de quatro fatores de Carhart (1997) no mercado brasileiro. Os autores queriam compreender se a inclusão de um quinto fator – liquidez – aumentaria a capacidade de explicação desse modelo no que diz respeito aos retornos dos ativos nacionais. Paralelamente, eles compararam o modelo de cinco fatores proposto com o modelo de três fatores de Fama e French (1993) e com o CAPM, chegando à conclusão de que quanto maior o número de variáveis, melhor o poder explicativo do modelo utilizado.

Analisando-se os estudos apresentados, percebe-se que o modelo que melhor captou o value

premium nos mercados internacional e brasileiro, ainda que não de forma perfeita, foi o de

quatro fatores de Carhart (1997). Por esse motivo, optou-se por utilizá-lo como base para o teste de um modelo de cinco fatores, a exemplo do que foi feito por Machado e Medeiros (2011) no teste do efeito liquidez.