UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO FUNDACE. MBA EAD FINANÇAS Turma 1 RELATÓRIO TCC 2020

(1)

_________________________________________________ UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO

Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade de Ribeirão Preto FUNDACE

Fundação para Pesquisa e Desenvolvimento da Administração, Contabilidade e Economia

MBA EAD FINANÇAS Turma 1

RELATÓRIO TCC 2020

Nome do Aluno: Adriano Joaquim Birnfeld Junior

Título do Trabalho: Desempenho de carteiras de dividendos no período de 2015 até 2019 Área: Área 4 - Artigo Científica

Professor Orientador: Prof. Dr. Rafael Confetti Gatsios

Resumo

O objetivo deste estudo é de análise do desempenho de carteiras fictícias compostas por ações de companhias em que o dividend yield calculado tenham sido os maiores dentro do índice Bovespa (Ibovespa), com o intuito de se entender como a política de dividendos pode afetar o preço de uma ação. Ao final, as carteiras analisadas foram comparadas à performance acumulada ao Ibovespa para verificar se os resultados analisados foram satisfatórios, junto à uma análise das métricas de risco que utilizamos (Índice Sharpe e Índice de Sortino).

(2)

1. Introdução

Historicamente, o mercado de capitais no Brasil sempre favoreceu a adoção de estratégias mais conservadoras. A definição da Selic (a taxa básica de juros brasileira) em valores geralmente muito grandes devido à uma inflação muitas vezes em patamares altos corroborou para que muitos investidores se voltassem apenas à renda fixa, que geravam rendimentos de dois dígitos e com riscos baixos.

Dentro do universo da renda fixa, destaco o Tesouro Selic e os CDBs, LCAs e LCIs de grandes bancos, que remuneravam bem os seus credores, pois seus retornos geralmente eram atrelados ao CDI (certificado de depósito interbancário) que historicamente acompanha os valores da Selic. Além disso, eram alternativas de investimento com baixo risco de crédito e de mercado.

Porém, com uma inflação controlada e a adoção de uma política monetária diferente, o Copom (Comitê de Política Monetária) pode decidir pela redução da taxa de juros, deixando os investidores que procuram retornos maiores sem alternativas a não ser diversificar sua carteira de investimentos.

Uma das estratégias que pode ser utilizada como forma de diversificação é a renda variável, mais especificamente a compra de ações de empresas. Com uma taxa Selic definida em 2,25% em junho de 2020 (Banco Central, 2020), a procura dos investidores por investimentos rentáveis aumentou. Em 2018, havia cerca de 700 mil CPFs cadastrados na bolsa de valores brasileira. Em maio de 2020, este número aumentou para 2 milhões de pessoas (B3, 2020).

Dentro do universo do mercado acionário, existem inúmeras teorias e estratégias para a escolha de boas empresas, com o intuito de se comprar ações com alto potencial de valorização.

Uma dessas estratégias é a compra de ações de acordo com o potencial de retorno de seus dividendos, denominado de dividend yield. O intuito deste trabalho será de estudar o retorno de carteiras de ações que participam do Ibovespa (Índice Bovespa) que são boas pagadoras de dividendos, em comparação ao retorno do próprio Ibovespa.

(3)

2. Referencial de pesquisa

Há uma antiga discussão sobre como a política de dividendos definida por uma empresa afeta o seu valor ou não. Dentre as principais teorias, podemos citar: a Teoria de Modigliani e Miller e a Teoria de Gordon e Lintner. Destas teorias foram criadas duas escolas: Escola do Mercado Perfeito (Modigliani e Miller) e Escola do Mercado Imperfeito (Gordon e Lintner).

A primeira defende a política de dividendos de uma empresa é de considerável importância para o preço de mercado de sua ação, porém não afeta o seu valor ou a riqueza de seus acionistas. O que realmente afeta o seu valor é a política de investimentos e o retorno dos seus ativos.

Já a teoria de Gordon e Lintner formula que o preço de uma ação depende diretamente das expectativas futuras de seus dividendos, dependendo também da taxa de desconto e a taxa de crescimento destes dividendos.

Porém, ainda não existe um consenso sobre o fato da política de dividendos afeta ou não o valor de uma empresa. Ainda sobre o tema, podemos levar em conta também a Hipótese de Mercados Eficientes, de Eugene Fama. Segundo Fama (1970), existem três formas de eficiência de mercado: Fraca, Semi-Forte e Forte.

A forma de eficiência fraca é o mercado onde os preços incorpora os preços passados, mas não incorpora de forma imediata as informações públicas ou privadas. Os preços das ações na eficiência semi-forte refletem todas as informações que são públicas. Já na forma forte, todas as informações públicas e privadas já incorporadas no preço corrente da ação.

Entender a importância da eficiência do mercado é imprescindível para o estudo da política de dividendos, já que a distribuição de dividendos em um mercado forte não afetaria o preço de uma ação.

De acordo com Modigliani e Miller (1961), ainda existe o chama Efeito Clientela, que é a preferência de compra de uma ação com o intuito de receber dividendos de ações ao invés do ganho de capital. Um dos motivos, por exemplo, seria devido a tributação sobre dividendos e a tributação sobre o ganho de capital na venda de uma ação.

(4)

Atualmente no Brasil, os dividendos recebidos por um investidor não são tributados. Já o ganho de capital (quando a venda é realizada acima de um volume de R$ 20.000) é tributada em 15%.

Existem alguns testes empíricos que tentaram descobrir se a distribuição de dividendos afeta ou não o preço de uma ação. Segundo Novis e Saito (2003), ao se concentrarem nas chamadas janelas de evento (10 dias antes e 10 dias depois da data do anúncio de distribuição de dividendos) e numa carteira teórica dos Índices Bovespa e IBX, constataram que as empresas que pagaram dividendos superiores ao mínimos obrigatório performaram melhor do que as companhias que distribuíram o mínimo de 25% do lucro líquido do exercício anterior.

Segundo Elton, Gruber e Rentzler (1983); através de um estudo que utiliza 20 carteiras diferentes (de zero dividend yield até a carteira com maior dividend yield no estudo) em um período de 40 anos, foi demonstrado que o dividendo yield possui um grande papel, estatisticamente, dentro do retorno das ações explicadas na forma de um beta igual a zero no modelo de precificação CAPM (Capital Asset Pricing Model).

Já Bueno (2000), em um estudo que utilizou três carteiras (zero, baixo e alto dividend yield) construídas mensalmente durante o período de julho de 1994 até dezembro de 1999, conclui que: “Dentro das limitações e delimitações deste trabalho, isso significa que a taxa de retorno esperada antes dos impostos de uma ação de alto dividend yield histórico, por si só, não tem motivos para ser significativamente diferente de uma ação que apresente baixo ou nulo dividend yield.”

Ainda sobre estudos de carteiras de dividendos, existem alguns indicadores que podemos utilizar como métricas de avaliação entre performance e risco. O Índice Sharpe, introduzido por William Sharpe em 1966, é um dos índices que mensura qual a relação entre retorno excedente de uma carteira ao ativo livre de risco e a volatilidade desta mesma carteira, sendo importante para a avaliação do risco retorno do investimento.

O Índice de Sortino, desenvolvido por Frank Sortino em 1980, também é um dos índices que avaliam a relação entre retorno e volatilidade. De forma similar ao Índice Sharpe, este indicador relaciona o retorno excedente ao ativo de risco, porém utilizando apenas os desvios padrões negativos da carteira analisada.

(5)

No estudo de Visscher e Filbeck (2019) é realizado uma análise entre o retorno de uma carteira das 10 ações pertencentes ao Toronto 35 Index que mais pagaram dividendos e o retorno do índice Toronto 35 e o índice TSE 300 nos períodos de 1987 a 1997. Foi constatado que em 8 anos dentre os 10 anos analisados, o retorno da carteira de dividendo foi maior do que os índices, além possuírem um Índice Sharpe também maior.

(6)

3. Metodologia

O estudo foi realizado utilizando o cálculo do dividend yield de todas as ações pertencentes ao Índice Bovespa (Ibovespa) durante os anos de 2014 até 2018 através da seguinte fórmula:

𝐷𝑌 =𝐷 𝑃 Onde:

DY = dividend yield da ação; D = dividendo pago pela empresa; P = preço da ação.

Para o cálculo do dividend yield, utilizamos os dividendos e juros sobre capital próprio que foram pagos dentro do período de um ano e o preço da ação no último dia útil do ano. Após os cálculos, foram criadas três carteiras compostas pelas ações com maior dividend yield, sendo efetuadas trocas a cada final de ano para manter sempre as ações mais pagadoras de dividendos no período.

A primeira carteira será chamada de Carteira 10 e contém as 10 ações com os maiores dividend yield pertencentes ao Ibovespa dentro do período de cada ano. A segunda carteira será a Carteira 20 e a terceira a Carteira 30, com 20 ações e 30 ações respectivamente. Após o início de cada ano e a troca das ações em cada carteira, não será realizada nenhuma troca até que se termine o período.

Para cada ação pertencente às carteiras será realizado o cálculo de retorno acumulado desde o primeiro até o último dia útil do ano. A composição das carteiras é realizada de forma que cada ação tenha a mesma participação. Assim, o retorno acumulado de cada carteira será calculado através de uma média ponderada de acordo com a seguinte fórmula:

𝑅_𝑐 = ( 1 𝑁× 𝑅1) + ( 1 𝑁× 𝑅2) + ⋯ + ( 1 𝑁× 𝑅𝑁) Onde:

(7)

Rc = retorno acumulado da carteira;

N = quantidade de ações pertencentes aquela carteira; Rn = retorno da ação pertencente à carteira.

No anexo I, temos as amostras que foram utilizadas dentro de cada carteira em cada período de 2015 até 2019.

Em conjunto ao retorno das carteiras, também serão calculados o Índice Sharpe e o Índice de Sortino utilizando os retornos anualizados de cada carteira junto com suas medidas de volatilidade anualizadas. O Índice Sharpe será calculado da seguinte forma:

𝐼_𝑆 = (𝑅𝐴 − 𝑅𝐹 𝜎 ) Onde:

Ra = retorno anualizado da carteira;

Rf = retorno anualizado do ativo livre de risco; σ = desvio padrão anualizado da carteira.

Para o Índice de Sortino, o cálculo será da seguinte forma: 𝐼_𝑆𝑇 = (𝑅𝐴 − 𝑅𝐹

𝜎_𝑁 ) Onde:

σn = desvio padrão anualizado dos retornos negativos da carteira.

Finalmente, será realizado o cálculo do retorno do Ibovespa em cada período para a comparação de rentabilidade.

(8)

4. Resultados e Conclusão

O período compreendido na análise (janeiro/2015 até dezembro/2019) conteve um ciclo de alta do Bovespa, onde podemos ver um rally nos anos de 2016 até 2019.

Inicialmente, os resultados (tabela 1) indicam que a carteira 10 obteve o maior retorno acumulado no período (181,69%), seguido pela carteira 20 (145,22%) e pela carteira 30 (141,55%), com o Ibovespa acumulando uma menor rentabilidade (131,27%).

Tabela 1 – Retornos acumulados

Período IBOV Carteira 10 Carteira 20 Carteira 30 Selic 2015 -13,31% -10,29% -15,54% -9,07% 13,26% 2016 38,94% 77,59% 65,36% 56,20% 14,02% 2017 26,86% 20,12% 11,39% 18,09% 9,91% 2018 15,03% 8,08% 4,61% -0,81% 6,40% 2019 31,58% 36,18% 50,68% 45,21% 5,97% Retorno 131,27% 181,69% 145,22% 141,55% 60,04% Fonte: Autor (2020)

Na figura 1, podemos observar um gráfico de comparação entre as carteiras e o Ibovespa, sendo que todas as carteiras iniciam com um valor fictício de 1.

Figura 1 – Gráfico de desempenho

Fonte: Autor (2020) 0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 01/01/2014 01/01/2015 01/01/2016 01/01/2017 01/01/2018 01/01/2019

Desempenho das carteiras

(9)

Entretanto, ao analisarmos os períodos de forma individual, vemos que o principal fator que influenciou no retorno superior das carteiras foi a performance no ano de 2016 que foi bem superior ao Ibovespa, enquanto nos anos de 2015, 2017, 2018 e 2019 a performance das carteiras não foi tão diferente da apresentada pelo índice.

Dentro da análise de riscos das carteiras, relacionamos os retornos obtidos pelas carteiras com o desvio padrão e o desvio padrão de retornos negativos, todos anualizados. Após a realização dos cálculos, chegamos aos seguintes valores:

Tabela 2 – Medidas e Indicadores de Risco

IBOV Carteira 10 Carteira 20 Carteira 30 Desvio Padrão (σ) 21,88% 23,22% 22,56% 20,76% Desvio padrão dos

retornos negativos (σn)

14,51% 16,27% 15,73% 14,54%

Índice Sharpe 0,38 0,57 0,43 0,45

Índice de Sortino 0,58 0,81 0,62 0,65 Fonte: Autor (2020)

De acordo com os resultados encontrados, podemos ver que as três carteiras de dividendos obtiveram um Índice Sharpe e Índice de Sortino maiores do que o Ibovespa, sendo que a Carteira 10 resultou tanto no maior Índice Sharpe tanto no maior Índice de Sortino dentre as 3 carteiras.

Portanto, vemos que em termos de retorno absoluto e retorno ao risco, as carteiras de dividendos são superiores ao Ibovespa no horizonte de 5 anos que foram analisados. Porém, ao analisarmos ano após ano, vemos que a performance das carteiras foi mais elevada principalmente no ano de 2016, como dito anteriormente.

Não é possível analisar se o fator de maior dividend yield por si só é determinante para um maior retorno em uma carteira de investimentos, mas pode ser um dos fatores importantes ao se montar um portfólio com bom desempenho.

(10)

Referência bibliográfica

BUENO, A. F.; Análise Empírica do dividend yield das ações brasileiras. 2000, 212 f. Dissertação (Mestrado em Contabilidade e Controladoria) - Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Universidade Federal de São Paulo, São Paulo, 2000. ELTON, Edwin J.; GRUBER, Martin J.; RENTZLER, Joel. A Simple Examination of the Empirical Relationship Between Dividend Yields and Deviations from the CAPM. Journal of Banking and Finance. Amsterdam: North-Holland, v.7, n.1, p. 135-146, mar.1983.

FAMA, E. F. Efficient capital markets: a review of theory and empirical work. Journal of Finance. Cambridge, v. XXV, p. 383-417, May, 1970.

GORDON, M. J. Dividends, Earnings, and Stock Prices. The Review of Economics and Statistics, v. 41, n. 2, p. 99-105. May 1959.

Histórico pessoas físicas. B3, 2020. Disponível em <http://www.b3.com.br/pt_br/market-

data-e-indices/servicos-de-dados/market-data/consultas/mercado-a-vista/historico-pessoas-fisicas/>. Acesso em 18 de julho de 2020.

MILLER, M.; MODIGLIANI, F. Dividend policy, growth and the valuation of shares. Journal of Business, v. 34, n. 4, p. 411-433, October 1961.

NOVIS NETO, J. A.; SAITO, R. Pagamentos de dividendos e persistência de retornos anormais das ações: evidência do mercado brasileiro. Revista de Administração da USP. São Paulo, v.38, n. 2, p. 135-143, abr/maio/jun 2003.

Taxa Selic. Banco Central do Brasil, 2020. Disponível em <https://www.bcb.gov.br/>. Acesso em 18 de julho de 2020.

VISSCHER, S; FILBECK, G. Dividend-Yield Strategies in the Canadian Stock Market. Financial Analysts Journal. v.59, p. 99-106, 2003.

(11)

ANEXO I: Composição das carteiras de 2015 até 2019 ANO 2015

CÓDIGO DA BOLSA AÇÃO

BRPR3 BR PROPERTIES ON

CMIG4 CEMIG PN

ELET6 ELETROBRAS ONB

KROT3 KROTON ON ECOR3 ECORODOVIAS ON BRAP4 BRADESPAR PN CESP6 CESP PNB ENBR3 EDP ON LIGT3 LIGHT ON PETR4 PETROBRAS PN VALE5 VALE PNB CSNA3 CSN ON VALE3 VALE ON

BBAS3 BANCO DO BRASIL ON

ELET3 ELETROBRAS ON CPLE6 COPEL PNB VIVT4 TELEFÔNICA PN CPFE3 CPFL ON NATU3 NATURA ON BBSE3 BB SEGURIDADE ON ABEV3 AMBEV ON

CRUZ3 SOUZA CRUZ ON

CTIP3 CETIP ON EVEN3 EVEN ON CCRO3 CCR RODOVIAS ON ELPL4 ELETROPAULO PN TBLE3 TRACTEBEL ON SBSP3 SABESP ON CIEL3 CIELO ON HGTX3 HERING ON

(12)

ANO 2016

CESP6 CESP PNB

BRPR3 BR PROPERTIES ON

BRAP4 BRADESPAR PN

SANB11 SANTANDER UNIT

VIVT4 TELEFÔNICA PN CMIG4 CEMIG PN VALE5 VALE PNB ECOR3 ECORODOVIAS ON ITSA4 ITAUSA PN VALE3 VALE ON BBDC4 BRADESCO PN BVMF3 BMF BOVESPA ON FIBR3 FIBRIA ON BBSE3 BB SEGURIDADE ON NATU3 NATURA ON

GOAU4 METALURGICA GERDAU PN

BBDC3 BRADESCO ON SMLE3 SMILES ON ITUB4 ITAÚ PN HGTX3 HERING ON CYRE3 CYRELA ON CSNA3 CSN ON CCRO3 CCR RODOVIAS ON GGBR4 GERDAU PN CTIP3 CETIP ON MRVE3 MRV ON BRML3 BR MALLS ON CPLE6 COPEL PNB TBLE3 TRACTEBEL ON

(13)

ANO 2017

QUAL3 QUALICORP ON ENBR3 EDP ON CMIG4 CEMIG PN ESTC3 ESTACIO ON BRKM5 BRASKEM PNA ITSA4 ITAUSA PN SMLE3 SMILES ON BBSE3 BB SEGURIDADE ON CSAN3 COSAN ON EGIE3 ENGIE ON ITUB4 ITAÚ PN VIVT4 TELEFÔNICA PN CPLE6 COPEL PNB BBDC4 BRADESCO PN CCRO3 CCR RODOVIAS ON BBDC3 BRADESCO ON CTIP3 CETIP ON ABEV3 AMBEV ON JBSS3 JBS ON

MRVE3 MRV ON ECOR3 ECORODOVIAS ON BVMF3 BMF BOVESPA ON KLBN11 KLABIN UNIT CYRE3 CYRELA ON KROT3 KROTON ON TIMP3 TIM ON WEGE3 WEG ON UGPA3 ULTRAPAR ON RENT3 LOCALIZE ON

(14)

ANO 2018

CPLE6 COPEL PNB

TAEE11 TAESA UNIT

HYPE3 HYPERA ON

EGIE3 ENGIE ON

ELET6 ELETROBRAS PNB

BBSE3 BB SEGURIDADE ON

VIVT4 TELEFÔNICA PN

BRAP4 BRADESPAR PN QUAL3 QUALICORP ON ITSA4 ITAUSA PN MRVE3 MRV ON CCRO3 CCR RODOVIAS ON CIEL3 CIELO ON BBDC4 BRADESCO PN CMIG4 CEMIG PN BBDC3 BRADESCO ON ITUB4 ITAÚ PN SBSP3 SABESP ON ECOR3 ECORODOVIAS ON VALE3 VALE ON KLBN11 KLABIN UNIT

BRKM5 BRASKEM PNA RENT3 LOCALIZE ON ABEV3 AMBEV ON KROT3 KROTON ON UGPA3 ULTRAPAR ON CSAN3 COSAN ON BVMF3 BMF BOVESPA ON

(15)

ANO 2019

CIEL3 CIELO ON

EGIE3 ENGIE ON

TAEE11 TAESA UNIT

BBSE3 BB SEGURIDADE ON ITUB4 ITAÚ PN VIVT4 TELEFÔNICA PN SMLS3 SMILES ON MRVE3 MRV ON ENBR3 EDP ON SUZB3 SUZANO ON ITSA4 ITAUSA PN ECOR3 ECORODOVIAS ON CSNA3 CSN ON CYRE3 CYRELA ON ESTC3 ESTACIO ON KLBN11 KLABIN UNIT BRAP4 BRADESPAR PN QUAL3 QUALICORP ON CCRO3 CCR RODOVIAS ON FLRY3 FLEURY ON CMIG4 CEMIG PN KROT3 KROTON ON

BRKM5 BRASKEM PNA PETR4 PETROBRAS PN VALE3 VALE ON CPLE6 COPEL PNB ABEV3 AMBEV ON CSAN3 COSAN ON SBSP3 SABESP ON