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Investimentos e Gestão de Carteiras

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Academic year: 2021

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(1)5 6 . 01. 6 6 8-. Investimentos e 1 . 0 7 4 s e de Carteiras Gestão u ig i c í t e L. a d a. a v l Si. r d Ro. Prof. Rodrigo Lanna.

(2) 6 6 8-. Estrutura do curso i c í t e L. a d a. 5 6 . 1 0 1 Carteiras 1. Teoria0.de 7 4 es 2.guCAPM i r d3. Medidas de desempenho / o R a v l i Tópicos especiais S.

(3) 1 . 0 47. 5 6 . 01. 6 6 8-. s e u g i r d o R a v Aula 3 l i S a Medidas de Risco e de Desempenho d a i c Finanças Comportamentais tí e L.

(4) 6 6 8-. Estrutura da Aula 3 a i c tí e L. da. a v l Si. 5 6 . 1 A. Custo de 1 capital 0 . 0 7 alternativas de risco 4 B. Medidas s e u g i C. Medidas de desempenho de r d Ro carteiras D. Finanças comportamentais.

(5) A. Custo de Capital ✓ Remuneração mínima exigida pelo proprietários de suas fontes de recursos  taxa mínima de atratividade das decisões de investimento. s e ✓ Retorno Operacional > Taxa mínima  Cria-se gu i riqueza econômica   Valor de mercado. dr o R a ✓ Cálculo do custo de total: média dos custos de v l i S captação ponderada pela participação de cada a dna estrutura de fonte de financiamento a i c í t capital. e L. 1 . 0 47. 5 6 . 01. 6 6 8-. Dívida. Kd = cost of debt. PL. Ke = cost of equity. Ativo.

(6) Custo de Capital ✓ Kd’ = custo de capital de terceiros (dedutibilidade fiscal). ✓ Ke = retorno desejado pelo acionistas em suas decisões de aplicação de capital próprio.. s e u g i r d o R. ✓ Estimação: principal modelo usado é o CAPM Dívidailva. Ativo. S a. Kd’ = Kd * (1 – Alíquota do IR). PL. Ke = cost of equity. d a íci. t e L. 1 . 0 47. 5 6 . 01. 6 6 8-. Como calcular???.

(7) Custo de Capital Total • Taxa de atratividade da empresa n. WACC =  w j  k j j =1. • Fatores que impactam o WACC:. 1 . 0 47. 5 6 . 01. 6 6 8-. s e u • Variáveis não controláveis: taxa de juros + alíquota de impostos g i r d o R • Variáveis controláveis a v l i utilização de capital de 3 : ✓ Política de estrutura de capital: S a ✓ Política de dividendos:dalta distribuição  emissão de novas ações para financiar K  custos a i c de emissão tícusto de K. Le os. ✓. Política de investimento:  direcionamento dos investimentos altera o risco de investimento, levando a custo de capital..

(8) Custo de Capital Total Peso Dívida Ativo PL. a d a. i c í t e L WACC =. a v l Si. 𝐃í𝐯 𝐏𝐋 + 𝐃í𝐯. 1 . Kd’ 0 × 7 4. s e u g i r d 𝐏𝐋 × o R 𝐏𝐋 + 𝐃í𝐯. 𝐏𝐎 × 𝐏𝐋 + 𝐃í𝐯. 5 6 . 01. Custo. 𝐏𝐋. +. Ke. Kd’ + × Ke 𝐏𝐋 + 𝐃í𝐯. 6 6 8WACC.

(9) Cálculo do WACC Peso. s e u g i r 𝐏𝐋 PL od R 𝐏𝐋 + 𝐃í𝐯 = 95,33% ×. Dív. i c í t e L. a d a. a v l Si. 1 . 0 47. WACC = WACC =. 𝐃í𝐯 = 4,67% × 𝐏𝐋 + 𝐃í𝐯. 5 6 . 01. 6 6 8-. Custo. Kd’=8%*(1-0,34) = 5,28%. Ke =14%. 𝐏𝐋 𝐏𝐎 × Kd’ + × Ke 𝐏𝐋 + 𝐃í𝐯 𝐏𝐋 + 𝐃í𝐯 4,67% × 5,28% + 95,33% × 14% = 13,59%. * Valores hipotéticos.

(10) Para pesquisas.... a d a. a v l Si. s e u g i r d o R. 1 . 0 47. 5 6 . 01. 6 6 8-. i c í t e L. http://institutoassaf.com.br/indicadores-e-demonstracoes-financeiras/nova-metodologia/indicadores-de-desempenhoe-valor-de-balancos//.

(11) Para pesquisas.... a d a. a v l Si. i c í t e L. https://finbox.com/NASDAQGS:FB/models/wacc. s e u g i r d o R. 1 . 0 47. 5 6 . 01. 6 6 8-. Ilustração 1.

(12) Importante Quando uma empresa tem atratividade econômica?. 1 . 0 47. 𝐍𝐎𝐏𝐀𝐓 𝐑𝐎𝐈 = (𝐃í𝐯𝐢𝐝𝐚 + 𝐏𝐋). i c í t e L. a d a. EBIT. a v l Si. s e Dív u g i r d Ativo o R PL. 5 6 . 01. 6 6 8-. 𝐃í𝐯 𝐏𝐋 + 𝐃í𝐯 ×. Kd’. + 𝐏𝐋 × Ke 𝐏𝐋 + 𝐃í𝐯. EVA = Economic Value Added EVA = (ROI – WACC) x (Dívida + PL). WACC.

(13) NOPAT ROI = = Dívida + PL. ROI =. Dív. 3.063 + 62.556. ROI = 𝟏𝟔, 𝟏𝟓%. s e u g i r d PL o R. Ativo. 16.052 × 1 − 0,34. li va. S a. 1 . 0 47 WACC =. PO PL × Kd’ + × Ke PL + PO PL + PO. WACC = 4,67% × 5,3%+ 95,33% × 14% WACC = 13,59%. d a íci EVA = (ROI – WACC) x (Dívida + PL). t e L. 5 6 . 01. 6 6 8-. EVA = (16,15% – 13,59%) x (3.063 + 62.556) EVA = 1,7 bilhões.

(14) 6 6 8-. S a. 5 6 . Para aprofundar neste tópico: 1 0 1 . 0 7 4 s • ASSAF NETO, A. Finanças Corporativas e Valor. Atlas, e u 2012. ig r d o R li va• LIMA, F. G.; ASSAF NETO, A. Curso de Administração. t e L. d a íci. Financeira. Atlas, 2019..

(15) B. Medidas alternativas de risco Uma corporação, em geral, está exposta a quatro tipos de riscos:. Risco de Mercado. a v l Si. a d a Risco. i c í t Operacional e L. 1 . 0 47. 5 6 . 01. 6 6 8-. s e Risco de u g i r Crédito d o R Risco Legal. 15.

(16) Value at Risk: conceito. 6 6 8-. • Definição: perda máxima de valor de um ativo ou carteira de ativos com risco, para um dado NC, dentro de um certo horizonte de tempo, sob condições normais de mercado.. i c í t e L. 1 . 0 7 4 Pr( t  VaRut e)s=  % g i r d o Rvalor da Variação no a v l i carteira de preço S a d a. 5 6 . 01. O que significa um VaR diário de R$100 mil com um nível de confiança de 95%?. 16.

(17) Value-at-Risk: mensuração. • Três abordagens:. s e u g i r d o R. 1. Método da Variância-Covariância 2. Simulação Histórica. a v l Si. 1 . 0 47. 5 6 . 01. 6 6 8-. 3. Simulação de Monte a Carlo. d a íci. t e L. 17.

(18) Método da Variância-Covariância . Técnica simples  distribuição dos retornos pertence a uma família paramétrica tal como a distribuição normal.. . Questão chave: saber se a distribuição normal é realista.. a d a. a v l Si. s e u g i r d o R. 1 . 0 47. 5 6 . 01. 6 6 8-. i c í t e L. 18.

(19) Etapas do Cálculo do VaR. a d a. a v l Si. s e u g i r d o R. 1 . 0 47. 5 6 . 01. 6 6 8-. i c í t e L. 19.

(20) VaR para Distribuições Paramétricas • Cômputo do VaR: facilitado quando a distribuição dos retornos pertence a uma família paramétrica.. • Paramétrica => abordagem que envolve a estimação de parâmetros como desvio padrão . • Questão chave: saber se a distribuição normal é realista. • •. 1 . 0 47. s e Cálculo do VaR (perda monetária abaixo da média): u g i r d VAR = Wo × α × σ × (Δt)^0,5 o R a Exemplo v o desvio padrão l i Investimento R$100 mil em uma ação, sendo S dos retornos diários desta açãodéade 10% a.a. Com um nível a de confiança de 95% e com um horizonte de tempo de um i c ano, temos: tí e L× 10% × (1)^0,5 = 16,5 mil VAR = 100.000 × 1,65. 5 6 . 01. 6 6 8-. Ilustração 2 20.

(21) Vantagens e desvantagens do VaR • Vantagem: • Resume o risco de uma instituição em um único número • Em um portfólio de ações, o VaR não ignora o risco diversificável.. a v l Si. s e u g i r d o R. 1 . 0 47. 5 6 . 01. 6 6 8-. • Desvantagens: • Não distingue as diferenças de liquidez das posições de mercado; • Somente captura os riscos em condições normais de mercado. a d a. i c í t e L. 21.

(22) Outras medidas de risco Retorno. 1 . 0 47. Le. ít ci. a d a. a v l Si. 5 6 . 01. 6 6 8-. s e Retorno médio u g i r d o Tempo R SemiVariância. SemVarp = E  min ( R p −  p ) , 0 . Ilustração 3. 2.

(23) Outras medidas de risco Retorno. 1 . 0 47. Le. ít ci. a d a. a v l Si. 5 6 . 01. 6 6 8-. s e Retorno médio u g i Selic r d Tempo Ro DownsideRisk. DR p = E  min ( R p − 0 ) , 0 . Ilustração 3. 2.

(24) Outras medidas de risco • Risco por Decaimento (Exponentially Weighted Moving Average – EWMA).  ponderada.  n (1 −  )i −1 2 (Ri − R )  =  n  i =1 1 −  . Ilustração 4 da a i c tí e L. 1/ 2. a v l Si. s e u g i r d o R. 1 . 0 47. 5 6 . 01. 6 6 8-.

(25) C. Medidas de desempenho de carteiras Índice de Sharpe: 𝑅𝑖 − 𝑅𝑓 𝐼𝑆 = 𝜎𝑖. Índice de Treynor: 𝑅𝑖 − 𝑅𝑓 𝐼𝑇 = 𝛽𝑖. i c í t e L. a d a. a v l Si. s e u g i r d o R. 1 . 0 47. 5 6 . 01. 6 6 8-. Ilustração 5.

(26) Para aprofundar neste tópico: • ELTON, E. J.; GRUBER, M. J.; BROWN, S. J.; GOETZMANN, W. N. Moderna Teoria de Carteiras e Análise de Investimentos. Atlas, 2004.. s e u g i r d SECURATO, J. R. Decisões financeiras em o condições de risco. Atlas, 1993. a R v l i S SHARPE, W. F.; ALEXANDER, G. J.; BAILEY, J. V. a d Investments. Prenticeia Hall, 1995. c í t Le. • JORION, P. Value at Risk. 2º ed. BM&F, 2004. • •. 1 . 0 47. 5 6 . 01. 6 6 8-. 26.

(27) D. Finanças Comportamentais • Estudo das influências cognitivas, sociais e emocionais sobre o comportamento econômico das pessoas.. • Decorrente da incorporação, pela economia, de s e u desenvolvimentos teóricos e descobertas empíricas g i r d outras no campo da psicologia, da neurociência eode ciências sociais. aR. v l i S • Decisões baseadas: hábitos, experiência a d regras práticas simplificadas. a i c tí • Método de análise: experimentação. e L. pessoal e. 1 . 0 47. 5 6 . 01. 6 6 8-.

(28) Prêmio Nobel de Economia. 1 . 0 47. s e u g Herbert Simon Daniel Kahneman i r d (1978) (2002) o R a v l i S a d a i c tí e L Robert Shiller (2013). 5 6 . 01. 6 6 8-. Richard H. Thaler (2017).

(29) Teoria do Prospecto. 6 6 8-. a v l Si. Opção C: 50% de $0 e 50% de -$100. a d a. Opção D: 100% de -$50. i c í t e L. s e u g i r d o R. 1 . 0 47. 5 6 . 01Opção A: 50% de $0 e 50% de $100 Opção B: 100% de $50.

(30) Somos plenamente racionais em nossas decisões? ▪ Sistema 1 propõe decisões ➔ Sistema 2 poupa poder de cálculo e responde “Ok”.. i c í t e L. a d a. a v l Si. s e u g i r d o R. 1 . 0 47. 5 6 . 01. 6 6 8-.

(31) Heurísticas ▪ Atalhos mentais (regras de bolso) que facilitam a tomada de decisão. ▪ Induz a erros de percepção, avaliação e julgamento que escapam à racionalidade. ▪ Esses erros ocorrem de forma sistemática e previsível  vieses cognitivos.. 1 . 0 47. i c í t e L. a d a. a v l Si. 5 6 . 01. 6 6 8-. s e u g i r d o “Heurística é um procedimento simples que R ajuda a encontrar respostas adequadas, ainda que geralmente imperfeitas, para perguntas difíceis. A palavra vem da mesma raiz que heureca” (Kahneman, 2012, p. 127)..

(32) Heurística da representatividade Esta mulher é uma CEO ou é professora? ✓ Associações com estereótipos formados e desprezo de informações relevantes ✓ A “tia preconceituosa” do mundo das heurísticas.. s e u g i r d o R. 1 . 0 47. “O meu filho quer fazer uma tatuagem? Da última vez que alguém assim tentou uma vaga na minha área, não passou nem da entrevista” Decisão: o meu filho não deveria fazer uma tatuagem.. a v l i vez que eu conheci alguém “O vizinho tem um carro novo? Da última S que pudesse pagar por um modelo a desses, ele era muito rico” - Decisão: d o meu vizinho é um homem rico. a i c í t e “Eu tenho que escolher L quais ações comprar? Da última vez que eu li sobre investimentos, o mercado x era muito sólido” - Decisão: investir no mercado x.. 5 6 . 01. 6 6 8-.

(33) Heurística da Ancoragem Nosso cérebro se “ancora” em outras informações e números para julgar uma determinada situação. i c í t e L. a d a. a v l Si. s e u g i r d o R. 1 . 0 47. 5 6 . 01. 6 6 8-.

(34) Heurística da Disponibilidade. 6 6 8-. ✓ Mente humana define a probabilidade de um evento acontecer a partir da facilidade com que se lembra de um evento similar ter acontecido no passado.. a d a. a v l Si. s e u g i r d o R. 1 . 0 47. 5 6 . 01. i c í t e L com base na facilidade com que uma ocorrência ou um caso vem à mente Julgamentos sobre a P(evento) Quão segura é a sua cidade?.

(35) Efeitos que interferem a tomada de decisão ✓ Forças (efeitos) que interferem no nosso comportamento ✓ Pense nas “ilusões das decisões” como ilusões de ótica.. i c í t e L. a d a. a v l Si. s e u g i r d o R. Vamos analisar alguns destes efeitos.... 1 . 0 47. 5 6 . 01. 6 6 8-.

(36) 1. Efeito Chamariz • Exemplo 1: TV 32’’: R$1.099,00. 1. 2. 3. Le. s e u g i r d o R TV 43’’: R$1.349,00 a v l i S a d a i c tí TV 55’’: R$2.549,00. 1 . 0 47. 5 6 . 01. 6 6 8-.

(37) i c í t e L. a d a. a v l Si. s e u g i r d o R. 1 . 0 47. 5 6 . 01. 6 6 8-.

(38) i c í t e L. a d a. a v l Si. s e u g i r d o R. 1 . 0 47. 5 6 . 01. 6 6 8-.

(39) 2. Efeitos Ancoragem • Konrad Lorens: efeito imprinting • Pesquisas: CPF e preços • Efeito nas negociações. $2.000. $1.200. a d a. a v l Si. s e u g i r d o R. i c í t recente; uso como e Foco na informação L referência para decidir. 1 . 0 47. 5 6 . 01. 6 6 8-.

(40) Efeito ancoragem: Quantas balas existem?. i c í t e L. a d a. a v l Si. s e u g i r d o R. 1 . 0 47. 5 6 . 01. 6 6 8-.

(41) Quantas balas existem?. da. 2490 ia. c í t Le. a v l Si. s e u g i r d o R. 3427. 1 . 0 47. 5 6 . 01. 6 6 8-. 38% de diferença!.

(42) 3. Efeito Framing. i c í t e L. a d a. a v l Si. s e u g i r d o R. 1 . 0 47. 5 6 . 01. 6 6 8-.

(43) Para aprofundar neste tópico. i c í t e L. a d a. a v l Si. s e u g i r d o R. 1 . 0 47. 5 6 . 01. 6 6 8-.

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