João Carlos Oliveira da Silva
A V AL I AÇ ÃO DO D E SEMP ENHO DE F UNDOS M UL TI -A TI V OS EM
P ORTUG AL
Dissertação apresentada ao Instituto Politécnico do Cávado e Ave para obtenção do Grau de Mestre em Gestão das Organizações, Ramo de Gestão de Empresas
Orientada por
Prof. Doutor Paulo Alexandre da Rocha Armada de Campos Leite
ASSOCIAÇÃO DE POLITÉCNICOS DO NORTE (APNOR)
INSTITUTO POLITÉCNICO DO CÁVADO E DO AVE
João Carlos Oliveira da Silva
A V AL I AÇ ÃO DO D E SEMP ENHO DE F UNDOS M UL TI -A TI V OS EM
P ORTUG AL
Dissertação apresentada ao Instituto Politécnico do Cávado e Ave para obtenção do Grau de Mestre em Gestão das Organizações, Ramo de Gestão de Empresas
Orientada por
Prof. Doutor Paulo Alexandre da Rocha Armada de Campos Leite
ASSOCIAÇÃO DE POLITÉCNICOS DO NORTE (APNOR)
INSTITUTO POLITÉCNICO DO CÁVADO E DO AVE
Resumo
A avaliação do desempenho dos fundos de investimento mobiliário em Portugal foi já objeto de estudo amplas vezes. Contudo, os estudos incidem em fundos de ações ou de obrigações, não sendo encontrados registos de trabalhos que analisem a categoria dos Fundos Multi-Ativos. Assim, a presente dissertação tem como objetivo primordial avaliar o desempenho dos fundos Multi-Ativos domiciliados em Portugal, entre junho de 2002 e dezembro de 2017. A amostra é constituída por 32 fundos, dos quais 9 são não sobreviventes, permitindo assim avaliar também o impacto do survivorship bias. Para estimar o desempenho dos fundos constituintes da amostra são utilizadas, como medidas de avaliação, versões modificadas da medida de Jensen (1968) e do modelo de três fatores de Fama-French (1993, 1996), dado que as carteiras dos fundos em análise são constituídas quer por ações quer por obrigações.
Os resultados obtidos com ambas as medidas evidenciam um desempenho negativo e estatisticamente significativo por parte dos gestores. No que concerne à política de investimento adotada, os resultados mostram uma preferência dos gestores para as ações de pequenas capitalizações, mas não permitem aferir se os fundos estão mais direcionados para ações de rendimento ou de crescimento. Por fim, relativamente ao survivorship bias, os resultados evidenciam que o mesmo não tem impacto significativo nas estimativas de desempenho.
Palavras-chave: Fundos de Investimento, Fundos Multi-Ativos, Avaliação do Desempenho
Abstract
The performance evaluation of mutual funds in Portugal has already been studied several times.
However, these studies are all focused on stock or bond funds, and there is no evidence of works that analyze the category of Multi-Asset funds. So, this dissertation aims to evaluate the performance of Multi-Asset funds domiciled in Portugal, between June 2002 and December 2017. The sample consists of 32 funds, 9 of which are non-survivors, thus allowing to evaluate the impact of survivorship bias. To estimate mutual fund performance, we use modified versions of the Jensen’s measure (1968) and the Fama-French three-factor model (1993, 1996), since funds under analysis have both stocks and bonds in their holdings.
The results obtained with both measures show evidence of a significant negative performance by fund managers. In what concerns investment policies, the results show that managers prefer small caps, but do not allow us to conclude if funds are more invested in value or growth stocks. Finally, regarding survivorship bias, the results show that it does not have a significant impact on performance estimates.
Keywords: Mutual Funds, Multi-Asset Funds, Performance Evaluation
Dedicatória
Aos meus queridos pais,
À minha Cris.
Agradecimentos
É com um sentimento de profunda gratidão que endereço estas palavras a todos aqueles que me auxiliaram durante este período de tempo, respeitante à elaboração da minha dissertação de mestrado.
Em primeira instância, quero agradecer aos meus pais por me terem incentivado a avançar para esta etapa, motivando-me quando as forças eram escassas, nunca deixando de me apoiar e auxiliar nas minhas decisões. À minha namorada, quero agradecer o companheirismo e a força transmitida, assim como a total compreensão que teve para comigo pelas horas em que não estive presente para conseguir levar este estudo a bom porto. À minha irmã e à minha avó, agradeço por toda a força e paciência inesgotável que sempre me disponibilizaram, assim como todo o apoio que me dirigiram nas fases menos boas.
Por fim, mas não menos importante, quero deixar o meu muito obrigado ao meu orientador, Professor Doutor Paulo Leite, por toda a competência, paciência e interesse que demonstrou, bem como pela ajuda na elaboração da presente dissertação.
A todos, o meu mais sincero obrigado.
Lista de Abreviaturas e/ou Siglas
APFIPP – Associação Portuguesa de Fundos de Investimento, Pensões e Patrimónios APT – Arbitrage Pricing Theory
CAPM – Capital Asset Pricing Model CML – Capital Market Line
CMVM – Comissão do Mercado de Valores Mobiliários EURIBOR – Euro Interbank Offered Rate
FIM – Fundo de Investimento Mobiliário HML – High Minus Low
MSCI – Morgan Stanley Capital International SMB – Small Minus Big
SML – Security Market Line
UP – Unidade de Participação
VLG – Valor Líquido Global
Índice Geral
Índice de Figuras ... xvii
Índice de Tabelas ... xix
Introdução ... 1
Enquadramento ... 1
Motivação, Objetivos do Estudo e Metodologia Aplicada ... 2
Estrutura Seguida ao Longo da Dissertação ... 2
1. Revisão da Literatura ... 5
1.1 Introdução... 5
1.2 Teoria da Carteira e o Modelo CAPM ... 6
1.3 Avaliação do Desempenho de Carteiras de Investimento ... 7
1.3.1 Medidas tradicionais de avaliação do desempenho e suas principais limitações ... 7
1.3.2 Modelos de múltiplos fatores ... 9
1.4 Evidência Empírica para o Mercado Internacional ... 10
1.4.1 Fundos de ações ... 10
1.4.2 Fundos de obrigações ... 11
1.4.3 Fundos multi-ativos ... 12
1.5 Evidência Empírica para o Mercado Português ... 14
1.5.1 Fundos de ações ... 14
1.5.2 Fundos de obrigações ... 16
1.6 Conclusão... 17
2. Metodologia ... 19
2.1 Introdução... 19
2.2 Modelo de Avaliação do Desempenho de 2 Fatores ... 19
2.3 Modelo de Avaliação do Desempenho de 4 Fatores ... 20
2.4 Conclusão... 21
3. Descrição dos Dados ... 23
3.1 Introdução... 23
3.2 Amostra ... 23
3.3 Rendibilidade dos Fundos de Investimento ... 26
Índice
xvi
3.4 Rendibilidade dos Índices de Mercado ... 27
3.4.1 Índice de ações ... 27
3.4.2 Índice de obrigações ... 27
3.4.3 Small minus big e high minus low ... 28
3.4.4 Taxa isenta de risco ... 29
3.5 Conclusão ... 30
4. Resultados Empíricos ... 31
4.1 Introdução ... 31
4.2 Resultados da Avaliação do Desempenho - Modelo de 2 Fatores ... 32
4.3 Resultados da Avaliação do Desempenho – Modelo de 4 Fatores ... 34
4.4 Survivorship Bias ... 35
4.5 Conclusão ... 37
Conclusões, Limitações e Futuras Linhas de Investigação ... 39
Conclusão ... 39
Limitações e Futuras Linhas de Investigação ... 40
Referências Bibliográficas ... 43
Apêndices ... 47
Apêndice A Estatísticas Descritivas das Rendibilidades dos Índices de Mercado e dos Fatores de Risco SMB e HML ... 47
Apêndice B Matriz de Correlações entre os Índices de Mercado e os Fatores SMB e HML .. 48
Apêndice C Medidas de Desempenho Global e Risco por Fundo - Modelo de 2 Fatores ... 49
Apêndice D Medidas de Desempenho Global e Risco com Utilização de Índices Mundiais - Modelo de 2 Fatores ... 51
Apêndice E Medidas de Desempenho Global e Risco por Fundo - Modelo de 4 Fatores ... 52
Apêndice F Medidas de Desempenho Global e Risco com Utilização de Índices Mundiais -
Modelo de 4 Fatores ... 54
Índice de Figuras
Figura 1: Evolução do Índice MSCI EUROPE ... 27
Figura 2: Evolução do Índice Merrill Lynch Pan-Europe Broad ... 28
Figura 3: Evolução da taxa EURIBOR a 1 mês (mensal) ... 30
Índice de Tabelas
Tabela 1: Fundos Multi-Ativos Sobreviventes ... 25
Tabela 2: Fundos Multi-Ativos Não Sobreviventes ... 25
Tabela 3: Estatísticas descritivas das rendibilidades das carteiras em análise ... 26
Tabela 4: Medidas de desempenho global e risco – Modelo de 2 fatores... 33
Tabela 5: Medidas de desempenho global e risco – Modelo de 4 fatores... 34
Tabela 6: Estimativas do survivorship bias através do modelo de 2 fatores ... 36
Tabela 7: Estimativas do survivorship bias através do modelo de 4 fatores ... 37
Introdução
Enquadramento
Existem várias definições no que concerne aos Fundos de Investimento Mobiliário (FIM). Uma das mais concretas e sucintas encontra-se disponibilizada pela Associação Portuguesa de Fundos de Investimento, Pensões e Patrimónios (APFIPP), que refere que estes são um património autónomo resultante da agregação e aplicação de poupanças de vários tipos de entidades (participantes), nomeadamente individuais e coletivas (APFIPP, 2017a).
Uma particularidade dos FIM reside no facto de estes aplicarem as poupanças agregadas, fundamentalmente em valores mobiliários transacionáveis, sejam eles cotados ou não. No entanto, existe uma grande diversidade de categorias e políticas de investimento, que traduzem diferentes binómios rentabilidade/risco e distintos horizontes temporais, fornecendo assim ao investidor a possibilidade de escolher aquele que melhor se adeque às suas necessidades (CMVM, 2017).
A utilização dos FIM tem vindo a aumentar devido à pouca (ou nenhuma) rendibilidade oferecida
por outros produtos bancários como, por exemplo, os depósitos a prazo. Apesar de um FIM ser
Introdução
2
gerido por profissionais/especialistas (sociedades gestoras) no mercado de capitais, a maior rendibilidade oferecida pelo mesmo acarretará, por inerência, uma maior exposição ao risco.
Para além da gestão profissional, um FIM tem inerente outras vantagens, nomeadamente: a elevada liquidez; a diversificação do risco (uma vez que estes atuam em diferentes mercados/setores); o acesso facilitado aos mercados internacionais; a permanente informação do valor das unidades de participação (UP); os menores custos de transação comparativamente com um investidor individual;
e um regime fiscal mais favorável, válido em algumas categorias de fundos, como é o caso dos Fundos Poupança Reforma (Leite, 2005).
Os fundos Multi-Ativos são uma das categorias de FIM. Este tipo de fundos (outrora denominados de fundos mistos) tem a particularidade de serem constituídos, simultaneamente, por ações e obrigações. Consoante a percentagem de ações/obrigações, a classificação do fundo varia. Assim, um fundo Multi-Ativos pode ser mais defensivo (maioritariamente constituído por obrigações), mais agressivo (constituído maioritariamente por ações) ou equilibrado (onde as exposições a ações e obrigações podem ser semelhantes).
Como é expectável, um fundo Multi-Ativos defensivo tem menor rendibilidade esperada, mas em contrapartida também tem menos risco, ao contrário do agressivo, que devido a ter uma componente mais elevada de ações, tem associado um risco mais elevado e, consequentemente, uma maior rendibilidade esperada.
Motivação, Objetivos do Estudo e Metodologia Aplicada
Dentro dos FIM existem várias categorias de fundos. Os estudos de avaliação do desempenho de FIM em Portugal costumam debruçar-se sobre fundos de ações (e.g., Leite & Cortez, 2009) ou sobre fundos de obrigações (e.g., Leite & Cortez, 2017). Devido a esse fator, explorar esta temática no âmbito de uma outra categoria de fundos será certamente bastante interessante, pretendendo-se ainda contribuir para elevar o grau de conhecimento relativamente a esta tipologia de fundos.
A presente dissertação tem associada a ela diversos objetivos, sendo o primordial avaliar o desempenho dos fundos Multi-Ativos em Portugal. A avaliação destes será efetuada através da utilização de dois modelos base, o alfa de Jensen (1968) e o modelo de três fatores de Fama-French (1993, 1996). Contudo, como estamos a falar numa categoria de fundos que englobam ações e obrigações, será utilizada uma versão modificada de ambos os modelos.
Estrutura Seguida ao Longo da Dissertação
A presente dissertação encontra-se dividida em 4 secções principais.
Na secção 1 será tratada a revisão da literatura utilizada, onde faremos a análise ao tema abordado
sob o ponto de vista de alguns autores que desenvolveram estudos similares.
Introdução
A secção 2 visa apresentar a metodologia utilizada no tratamento dos dados recolhidos para investigação, nomeadamente, o alfa de Jensen (1968) e o modelo de três fatores de Fama-French (1993,1996), ambos adaptados ao contexto dos fundos Multi-Ativos.
Na secção 3 serão enumerados todos os FIM representativos da amostra, sendo também explicado o cálculo da rendibilidade do mercado, da rendibilidade dos fundos e da taxa isenta de risco.
Na secção 4 pretende-se apresentar os resultados da avaliação realizada ao desempenho global dos fundos Multi-Ativos em Portugal, o seu desempenho nas diferentes subcategorias consideradas, bem como a possível existência de survivorship bias.
Por fim, serão apresentadas as principais conclusões obtidas através deste estudo. Ainda neste
capítulo, serão expostas as principais limitações, bem como serão enumeradas sugestões para
futuras investigações.
1. Revisão da Literatura
1.1 Introdução
Neste capítulo iremos apresentar a revisão da literatura relevante à avaliação do desempenho de carteiras de investimento.
Numa primeira fase, serão abordadas as principais contribuições que serviram de base ao desenvolvimento do Modelo de Equilíbrio dos Ativos Financeiros, vulgarmente conhecido por CAPM (Capital Asset Pricing Model).
De seguida, serão apresentadas as medidas tradicionais de avaliação de desempenho, nomeadamente, as medidas de Treynor (1965), Sharpe (1966) e de Jensen (1968), sendo ainda apresentadas as principais limitações inerentes a estas. Posteriormente, serão abordados os modelos de 3 fatores de Fama-French (1993,1996), assim como o modelo de 4 fatores de Carhart (1997).
Por último, será efetuada uma revisão de alguns estudos realizados tanto a nível nacional como a
nível internacional sobre a avaliação do desempenho de fundos de investimento.
Revisão da Literatura
6
1.2 Teoria da Carteira e o Modelo CAPM
Vários autores desenvolveram estudos sobre a avaliação do desempenho de fundos de investimento. O pioneiro foi Markowitz (1952) que, através da teoria da carteira (portfolio theory), demonstrou que o risco da mesma não é representado somente pela média do risco dos ativos individuais que a constituem, provando ser necessário considerar a correlação existente entre os ativos que compõem a carteira. Ou seja, o risco de um determinado ativo medido isoladamente, tem uma importância relativa substancialmente diferente quando esse ativo é introduzido numa carteira, fruto do efeito de diversificação existente na mesma.
Posteriormente, Tobin (1958) reparou que a análise efetuada por Markowitz (1952) não contemplava ativos isentos de risco nas respetivas carteiras. Assim, Tobin (1958) comprovou que não só é possível constituir carteiras de ativos com e sem risco, mas sobretudo que tal permite obter rendibilidades superiores, para o mesmo nível de risco assumido, do que quando se utilizam apenas ativos com risco. Tobin (1958) incorpora assim na análise de Markowitz (1952) um ativo isento de risco cuja rendibilidade é certa e previamente conhecida. As carteiras eficientes assim obtidas podem ser representadas através de uma reta, denominada Capital Market Line (CML).
Uns anos mais tarde, dois americanos e um norueguês, Sharpe (1964), Lintner (1965) e Mossin (1966) provaram que, numa situação de equilíbrio, é possível estimar a rendibilidade esperada para um título em função da rendibilidade esperada para o mercado. Assim, tal como referem Neves e Quelhas (2013), se o mercado se encontrar em equilíbrio, a rendibilidade encontra-se positivamente relacionada com o risco sistemático. Esta descoberta culminou no Modelo de Equilíbrio dos Ativos Financeiros ou Capital Asset Pricing Model (CAPM). Este modelo é representado graficamente através da Security Market Line (SML), onde nos é dada a rendibilidade esperada para cada nível de risco não diversificável. Assim, o CAPM é representado pela expressão seguinte:
𝐸(𝑅𝑝, 𝑡) = 𝑅𝑓, 𝑡 + 𝛽𝑝[𝐸(𝑅𝑚, 𝑡)– 𝑅𝑓, 𝑡] ( 1 ) onde:
𝐸(𝑅𝑝, 𝑡) = Rendibilidade esperada do fundo p durante o período t;
𝑅𝑓, 𝑡 = Taxa isenta de risco para o período t;
𝐸(𝑅𝑚, 𝑡) = Rendibilidade esperada da carteira de mercado durante o período t;
𝛽𝑝 = Risco sistemático do fundo p.
Revisão da Literatura
1.3 Avaliação do Desempenho de Carteiras de Investimento
1.3.1 Medidas tradicionais de avaliação do desempenho e suas principais limitações
O primeiro autor a desenvolver uma medida de avaliação do desempenho de carteiras de investimento ajustada ao risco foi Treynor (1965), que apenas dava realce ao risco de mercado, medido pelo parâmetro beta (β). A medida de Treynor para a carteira p (Tp) consiste no seguinte rácio:
𝑇𝑝 = 𝑅̅𝑝 − 𝑅̅𝑓 𝛽𝑝
onde:
( 2 )
𝑅̅𝑝 = Rendibilidade média da carteira p;
𝑅̅𝑓 = Taxa de isenta de risco média para o período;
𝛽𝑝 = Risco sistemático da carteira p.
O resultado obtido dará a rendibilidade (em excesso da taxa isenta de risco) da carteira por unidade de risco sistemático. Posteriormente, de modo a aferir o desempenho da carteira, é necessário comparar o resultado obtido (Tp) com o prémio risco de mercado (Tm). Caso o Tp seja superior ao Tm, a carteira situa-se acima da SML e, portanto, teve um desempenho superior ao do mercado.
No entanto, caso o Tp seja inferior ao Tm, a carteira situa-se abaixo da SML, o que indica um desempenho inferior ao do mercado. Ou seja, quanto maior for o valor de Tp, melhor será o desempenho.
Sharpe (1966) não conferia apenas importância ao risco sistemático, mas sim ao risco total, medido pelo desvio-padrão das rendibilidades das carteiras, onde o resultado obtido representava a rendibilidade em excesso por unidade de risco total. Desta forma, enquanto a medida de Treynor (1965) está relacionada com o CAPM e a SML, Sharpe (1966) recorre à Teoria do Mercado de Capitais e à CML como suporte da avaliação do desempenho. A medida de Sharpe para a carteira p (Sp) consiste na seguinte expressão:
𝑆𝑝 = 𝑅̅𝑝 − 𝑅̅𝑓
𝜎𝑝 ( 3 )
onde:
Revisão da Literatura
8 𝑅̅𝑝 = Rendibilidade média da carteira p;
𝑅̅𝑓 = Taxa isenta de risco média para o período;
𝜎𝑝 = Desvio-padrão das rendibilidades da carteira p.
Para podermos verificar qual a posição da carteira p relativamente à CML, temos de comparar o valor de Sp, com uma medida semelhante calculada para a carteira de mercado (Sm). Se o resultado de Sp for superior ao de Sm, a carteira situa-se acima da CML, evidenciando um desempenho superior ao mercado. Contudo, se o valor de Sp for inferior ao de Sm, então a carteira situar-se-á abaixo da CML, o que indica que não conseguiu “bater” o mercado.
Jensen (1968) veio complementar as medidas anteriores, tendo como suporte de avaliação o CAPM e a SML, pelo que a medida de risco utilizada é o beta (β). Através desta análise, ficou demonstrado que, se o gestor conseguir permanentemente selecionar títulos que se encontram subavaliados, conseguirá obter rendibilidades superiores às estipuladas, em equilíbrio, para o mesmo nível de risco sistemático. Ou seja, através desta medida obtêm-se a rendibilidade incremental obtida para além da rendibilidade correspondente ao nível de risco assumido. A medida de Jensen (1968) é representada pela seguinte regressão:
𝑅̅𝑝 – 𝑅̅𝑓 = 𝛼𝑝 + 𝛽𝑝 (𝑅̅𝑚 – 𝑅̅𝑓) + 𝜀𝑝, 𝑡 ( 4 ) onde:
𝑅̅𝑝 = Rendibilidade média da carteira p;
𝑅̅𝑓 = Taxa isenta de risco média para o período;
𝑅̅𝑚 = Rendibilidade média do mercado;
𝛽𝑝 = Risco sistemático da carteira p;
εp,t = Termo residual.
Caso o gestor esteja a obter um retorno normal, para o nível de risco sistemático em que incorre, o alfa será igual a 0. Na eventualidade do alfa ser positivo, o gestor está a conseguir obter um retorno superior para o nível de risco sistemático assumido, estando assim a “bater” o mercado. Contudo, caso o alfa seja negativo, tal representará um mau desempenho por parte do gestor.
Apesar das medidas tradicionais serem ainda bastante utilizadas na prática, é preciso salientar que as mesmas apresentam algumas limitações. Tal como referido por Faria (2014),
“Roll (1978) apontou uma das principais limitações das medidas tradicionais, que é a utilização de índices de mercado como substitutos da carteira-padrão. Outra das limitações é o facto de todas as medidas assumirem uma relação linear entre o risco e a rendibilidade.
Para além disso, segundo Friend e Blume (1970), entre outros, há a possibilidade de existir
Revisão da Literatura
uma considerável correlação entre as medidas de desempenho e as medidas de risco (desvio-padrão ou beta), o que teoricamente não deveria suceder. Por sua vez, Levy (1981) aponta como limitação a possibilidade do desempenho poder variar em função do horizonte temporal escolhido para o cálculo das rendibilidades. Por último, foi ainda evidenciado por Fabozzi e Francis (1978) mais uma limitação das medidas tradicionais, relacionada com o facto de estas considerarem a existência de uma medida de risco estável ao longo do período de avaliação” (Faria, 2014, p.16).
Devido às limitações apresentadas e ao facto de existir evidência de que outras variáveis possuem impacto na rendibilidade, surgiram os modelos de múltiplos fatores, que não utilizam apenas um fator de risco, mas sim vários, dando origem a metodologias de avaliação mais robustas.
1.3.2 Modelos de múltiplos fatores
Vários estudos têm comprovado que os modelos de múltiplos fatores são mais apropriados para caracterizar as rendibilidades dos fundos e, consequentemente, para avaliar o seu desempenho.
O modelo de 3 fatores desenvolvido por Fama e French (1993, 1996), para além da rendibilidade esperada do mercado, incorpora ainda outros dois fatores: o Small Minus Big (SMB), que consiste na diferença entre as rendibilidades de ações com pequenas capitalizações (small caps) e as rendibilidades de ações com elevadas capitalizações (large caps) e o High Minus Low (HML), que representa a diferença entre rendibilidades de ações com altos valores do rácio valor contabilístico - valor de mercado (value stocks) e ações com baixos valores do mesmo rácio (growth stocks). Ou seja, através destes fatores conseguimos aferir se a carteira em análise investe mais (se for o caso) em ações de pequenas ou grandes capitalizações e em ações de valor ou de crescimento.
O modelo de 3 fatores de Fama-French (1993,1996) é representado na seguinte regressão:
𝑅𝑝, 𝑡 – 𝑅𝑓, 𝑡 = 𝛼𝑝 + 𝛽1𝑝 (𝑅𝑚, 𝑡 – 𝑅𝑓, 𝑡) + 𝛽2𝑝 . 𝑆𝑀𝐵𝑡 + 𝛽3𝑝 . 𝐻𝑀𝐿𝑡 + 𝜀𝑝, 𝑡 ( 5 ) Onde:
𝑅𝑝, 𝑡 = Rendibilidade da carteira p durante o período t;
𝑅𝑓, 𝑡 = Taxa isenta de risco para o período t;
𝑅𝑚, 𝑡 = Rendibilidade do mercado durante o período t;
𝑆𝑀𝐵𝑡 = Diferença entre as rendibilidades de ações com pequenas capitalizações bolsistas (small caps) e grandes capitalizações bolsistas (large caps);
𝐻𝑀𝐿𝑡 = Diferença entre as rendibilidades de ações com altos valores do rácio valor contabilístico - valor de mercado (value stocks) e ações com baixos valores do mesmo rácio (growth stocks);
εp,t = Termo residual.
Revisão da Literatura
10
Mais tarde, Carhart (1997) acrescenta aos 3 fatores acima mencionados o fator Momentum, que enfatiza a diferença entre a rendibilidade de ações com bons desempenhos passados (past winners) e as rendibilidades das ações com maus desempenhos passados (past losers). Através deste fator podemos aferir se a carteira investe mais em ações com bons ou maus desempenhos passados. O modelo de 4 fatores de Carhart (1997) é representado pela seguinte expressão:
𝑅𝑝, 𝑡 – 𝑅𝑓, 𝑡 = 𝛼𝑝 + 𝛽1𝑝 (𝑅𝑚, 𝑡 – 𝑅𝑓, 𝑡) + 𝛽2𝑝 . 𝑆𝑀𝐵𝑡 + 𝛽3𝑝 . 𝐻𝑀𝐿𝑡
+ 𝛽4𝑝 . 𝑀𝑂𝑀𝑡 + 𝜀𝑝, 𝑡 ( 6 )
onde:
𝑅𝑝, 𝑡 = Rendibilidade da carteira p durante o período t;
𝑅𝑓, 𝑡 = Taxa isenta de risco para o período t;
𝑅𝑚, 𝑡 = Rendibilidade do mercado durante o período t;
𝑆𝑀𝐵𝑡 = Diferença entre as rendibilidades de ações com pequenas capitalizações bolsistas (small caps) e grandes capitalizações bolsistas (large caps);
𝐻𝑀𝐿𝑡 = Diferença entre as rendibilidades de ações com altos valores do rácio valor contabilístico - valor de mercado (value stocks) e ações com baixos valores do mesmo rácio (growth stocks);
𝑀𝑂𝑀t = Diferença entre as rendibilidades de ações com bons desempenhos passados (past winners) e as rendibilidades de ações com maus desempenhos passados (past losers);
εp,t = Termo residual.
1.4 Evidência Empírica para o Mercado Internacional
1.4.1 Fundos de ações
A maioria dos estudos existentes no mercado internacional, respeitante aos fundos de ações, evidencia uma incapacidade dos gestores em superar o mercado.
Farnsworth, Ferson, Jackson e Todd (2002) avaliam 188 fundos de ações norte-americanos, através de um modelo de fatores de desconto estocásticos (Stochastic Discount Factors), que incorporam os quatro fatores de risco de Carhart (1997), entre outros, tendo apurado que os fundos apresentam um desempenho neutro comparativamente ao mercado. Os mesmos resultados foram obtidos por Blake, Lehmann e Timmermann (2002), ao analisarem o mercado de fundos do Reino Unido, quer através da medida de Jensen (1968), quer através de modelos parcialmente e totalmente condicionais
1.
1
Dias (2011) refere que “teoricamente, os modelos condicionais avaliam melhor o desempenho dos fundos, uma vez que
têm em conta a variabilidade do risco ao longo do tempo, considerando-se mais adequados à realidade.” (p.2)
Revisão da Literatura
No mercado Neozelandês, Bauer, Otten e Rad (2006) avaliam o desempenho de 143 fundos de investimento para o período de 1990-2003, tendo utilizado modelos não condicionais, nomeadamente o alfa de Jensen (1968) e o modelo de 4 fatores de Carhart (1997), assim como modelos condicionais, baseados em Ferson e Schadt
2(1996). Os autores concluíram não existir capacidade por parte dos gestores em superar o mercado.
Numa ótica global, Ferreira, Keswani, Miguel e Ramos (2013), através do modelo de 4 fatores de Carhart (1997), analisam fundos de investimento de 27 países, entre 1997 e 2007, tendo obtido como resultado um desempenho inferior por parte dos gestores em relação ao mercado, como um todo.
Embora a maioria dos estudos realizados demonstrem a incapacidade dos gestores em superar o mercado, existem estudos onde se verifica o oposto. Otten e Bams (2002) analisam 506 fundos de ações do mercado Europeu, no período entre janeiro de 1991 e dezembro de 1998, através da utilização do modelo de Carhart (1997), tendo concluído que os FIM europeus, principalmente os que investem em ações de pequenas capitalizações (small caps) são capazes de superar o mercado. No entanto, justificam esses resultados devido ao pequeno tamanho da indústria europeia.
Nesse sentido, Otten e Thevissen (2011) analisam 16 055 fundos de ações do mercado europeu, entre 1992 e 2006, tendo como principal motivação examinar se o aumento significativo da indústria europeia resultou em algum impacto sobre a capacidade dos fundos europeus em “bater” o mercado. Os resultados demonstram que o aumento do mercado europeu aumentou a dificuldade dos gestores conseguirem um desempenho superior. Contudo, os autores alertam para o facto de esses resultados se poderem dever às comissões cobradas, dado que o valor dos alfas sem as comissões/taxas cobradas não é significativamente diferente de zero. Resultados idênticos obteve Wermers (2000) em relação aos fundos americanos, assim como Grinblatt e Titman (1989).
1.4.2 Fundos de obrigações
No que concerne aos estudos realizados internacionalmente, no âmbito dos fundos de obrigações, os resultados são consistentes com os apurados no segmento dos fundos de ações, onde se verifica a incapacidade dos gestores em “bater” o mercado.
No âmbito do mercado americano, Blake, Elton e Gruber (1993), assim como, Elton, Gruber e Blake (1995), concluem que, em média, os gestores de fundos não conseguem obter uma rendibilidade superior quando comparados com o mercado. Blake et al. (1993) argumentam que os fundos de obrigações norte-americanos podem investir uma parte substancial das suas carteiras em ações ou obrigações convertíveis em ações, sendo assim necessário um modelo de avaliação de desempenho que inclua também um índice de ações, para além de um índice de obrigações.
2
Ferson e Schadt (1996) desenvolveram a primeira medida de avaliação condicional, partindo do pressuposto que o beta é
uma função linear de um vetor de variáveis de informação pública desfasadas.
Revisão da Literatura
12
Por sua vez, Elton et al. (1995), utilizam um modelo de múltiplos fatores baseado na Arbitrage Pricing Theory
3(APT), utilizando também um índice de ações e de obrigações, entre outras variáveis.
Ainda no mercado americano, Huij e Derwall (2008), no âmbito de um estudo efetuado sobre “Hot- Hands
4”, analisam o desempenho de 3 549 fundos de obrigações, sendo o período de análise de 13 anos (1990 a 2003). Os autores concluem que estes fundos apresentam um desempenho negativo comparativamente ao mercado.
Gallagher e Jarnecic (2002) avaliam o desempenho de todos os fundos de obrigações australianos, num período de 10 anos (1989-1999), e concluem que os fundos apresentam um desempenho negativo e significativo comparativamente ao mercado. Contudo, referem que estes resultados são devidos às comissões, pois retirando as mesmas os fundos apresentam um desempenho alinhado com o índice.
No âmbito dos mercados europeus, Maag e Zimmermann (2000) analisam o desempenho de 40 fundos de obrigações governamentais alemãs, no período de 1988 a 1996. Os resultados evidenciam que, em média, os fundos não conseguem superar os seus benchmarks, exibindo frequentemente desempenhos negativos e estatisticamente significativos.
Silva, Cortez e Armada (2003) avaliam, entre 1994 e 2000, o desempenho de 638 fundos de obrigações, no âmbito de vários mercados europeus, sendo 58 da Itália, 266 da França, 90 da Alemanha, 157 da Espanha, 45 do Reino Unido e 22 de Portugal. Os autores utilizam modelos condicionais e não condicionais de avaliação de desempenho, tendo concluído que, relativamente aos fundos Italianos e Espanhóis, assim como os do Reino Unido (governamentais), estes apresentam um desempenho negativo. No entanto, para os fundos de obrigações de entidades privadas do Reino Unido, a maioria dos fundos alemães, bem como a maior parte dos fundos franceses, os autores não rejeitam a hipótese de um desempenho neutro.
Ainda no âmbito Europeu, Dietze, Entrop e Wilkens (2009) avaliam o desempenho de fundos de obrigações de empresas europeias, utilizando modelos de um fator e de múltiplos fatores. Em média, os fundos apresentam um desempenho inferior aos índices de mercado (benchmarks), não tendo sido encontrado nenhum fundo que obtivesse um desempenho positivo estatisticamente significativo. No entanto, os autores argumentam que tal resultado pode ser devido às comissões de gestão.
1.4.3 Fundos multi-ativos
À data da elaboração da presente dissertação, desconhecem-se estudos que incidam sobre esta classe de fundos no mercado português. No entanto, foram encontrados alguns estudos efetuados no âmbito internacional.
3
De acordo com a APT, a rendibilidade dos ativos depende de diversos fatores. Este é um modelo estabelecido com base na arbitragem, não sendo um modelo de equilíbrio geral de mercado como o CAPM.
4
Hendricks, Patel e Zeckhauser (1993, citados por Brandão, 2013) designam por hot hands a capacidade dos gestores que
conseguem, de forma persistente, obter desempenhos positivos. Por sua vez, gestores que persistentemente possuem
desempenhos negativos são designados como possuindo icy hands.
Revisão da Literatura
Bauer et al. (2006) analisam o desempenho de 143 fundos de investimento do mercado neozelandês entre 1990 e 2003. Desses 143 fundos, 50 eram fundos mistos. De modo a estudar a existência de survivorship bias, a amostra continha fundos sobreviventes e não sobreviventes. Para apurar os resultados, os autores basearam-se em modelos de múltiplos fatores que possuem um índice de obrigações e um índice de ações. Através da análise dos alfas, os fundos evidenciam resultados negativos e estatisticamente significativos, havendo, numa perspetiva individual, cerca de 70% de alfas negativos e significativos. Com a utilização de modelos condicionais, os resultados mantêm- se. No entanto, os autores referem que, caso os fundos fossem analisados sem as comissões cobradas, apresentariam um desempenho igualmente inferior que, contudo, deixaria de ser estatisticamente significativo. Relativamente à persistência dos fundos, os resultados evidenciam persistência de curto prazo (6 meses). No entanto, a mesma refere-se a “mãos geladas” (icy hands), pois indicam que os fundos com desempenho inferior num período têm maior probabilidade de desempenho inferior no período seguinte. Os autores concluem ainda que, no caso de só utilizarem fundos sobreviventes, isso resultaria numa sobrestimação dos retornos médios de 0,26% ao ano.
Comer, Larrymore e Rodriguez (2009) estudam 143 fundos mistos americanos (110 sobreviventes e 33 não sobreviventes) no período compreendido entre fevereiro de 1997 e outubro de 2003. Os autores concluem que os fundos mistos, como um grupo, têm um fraco desempenho, não conseguindo “bater” o mercado. No entanto, afirmam que os fundos mistos apresentam um desempenho melhor durante as condições precárias do mercado de ações. Relativamente ao survivorship bias, os resultados demonstram que o desempenho insuficiente por parte dos fundos não parece ser impulsionado pelo fraco desempenho dos fundos não sobreviventes.
Dass, Nanda e Wang (2013) analisam 5 565 fundos mistos americanos, durante o período de 1992 a 2009. Os autores verificam que os fundos geridos por equipas e os fundos geridos individualmente diferem não só em relação às estratégias de investimento, mas também quanto ao desempenho.
Os fundos geridos individualmente apresentam uma capacidade significativa de timing, enquanto que os fundos geridos por equipa não apresentam; provavelmente, devido às dificuldades de coordenação entre os gestores especializados em determinadas classes de ativos. Contudo, os fundos geridos por equipas evidenciam maior capacidade de seletividade do que os fundos geridos individualmente.
Herrmann e Scholz (2013) avaliam o desempenho de 520 fundos de investimento mistos no mercado americano, com base em dois modelos de Carhart (1997) personalizados, durante o período de outubro de 1998 a dezembro de 2009. Os autores utilizam retornos diários, tendo concluído que os fundos em análise não conseguem superar, em média, os seus benchmarks.
Ayadi, Chaibi, e Kryzanowski (2016) analisam 877 fundos mistos (579 sobreviventes e 298 não
sobreviventes), no período de fevereiro de 1991 a dezembro de 2011. Os autores concluem que o
desempenho dos gestores de fundos mistos canadianos é negativo. No entanto, os resultados antes
de incorporadas as respetivas comissões é neutro. Ayadi et al. (2016) referem ainda que os
resultados são muito pouco sensíveis às variáveis condicionais. Para além disso, os resultados ao
nível da performance deterioram-se quando controlada também a exposição às obrigações.
Revisão da Literatura
14
Por fim, Clare, Sherman e Thomas (2016) investigam a capacidade de timing por parte dos gestores de fundos mistos, entre 2000 e 2012. A amostra é constituída por 617 fundos respeitantes a 3 países, sendo que 323 eram referentes aos EUA, 80 do Reino Unido e 214 do Canadá. A amostra de cada país foi dividida em 3 categorias, sendo que cada país apresenta uma denominação diferente referente a cada uma, bem como a percentagem de títulos permitida em cada categoria.
Os autores utilizam dois métodos para avaliar a capacidade de timing dos gestores. O primeiro tem como base os modelos de Ferson e Schadt (1996) e Treynor e Mazuy
5(1966), sendo o segundo uma medida baseada na composição das carteiras dos fundos. Independentemente do método utilizado, apenas uma pequena minoria dos fundos exibe capacidades de timing. Contudo, os autores ressalvam que, relativamente aos fundos do Reino Unido de obrigações privadas, 66,4%
dos coeficientes de timing são positivos, embora apenas 9,0% sejam estatisticamente significativos, demonstrando assim a existência de alguma evidência de que os fundos mistos do Reino Unido possuem alguma habilidade de timing respeitante ao mercado obrigacionista.
1.5 Evidência Empírica para o Mercado Português
O mercado nacional já foi objeto de vários estudos sobre o desempenho de FIM. No entanto, os estudos são direcionados para fundos de ações ou de obrigações.
1.5.1 Fundos de ações
Relativamente aos estudos sobre fundos de ações, no âmbito do mercado nacional, o primeiro de que temos conhecimento é o de Romacho e Cortez (2006). Baseados numa amostra de 21 FIM portugueses, para o período compreendido entre janeiro de 1996 e dezembro de 2001, os autores procuram apurar se os gestores de carteiras têm capacidade de seleção de títulos (seletividade) e de previsão da evolução do mercado (timing). Dos 21 fundos constituintes da amostra, 8 investiam no mercado nacional, 7 na União Europeia e 6 a nível internacional. Os resultados obtidos através da aplicação da medida de Jensen (1968) revelam incapacidade dos gestores para superar o mercado, uma vez que o desempenho global dos fundos é, em geral, neutro ou ligeiramente negativo. Para além disso, através dos modelos de Treynor e Mazuy (1966) e de Henriksson e Merton
6(1981), os autores também observam que os gestores não possuem capacidades de seletividade ou de timing, havendo mesmo alguma evidência de timing negativo/perverso
7em alguns fundos.
5
De acordo com Costa (2016), Treynor e Mazuy (1966) subdividem o desempenho global nas componentes de timing e seletivivdade. Timing consiste na capacidade de o gestor conseguir antecipar os movimentos do mercado, sendo seletividade a capacidade do gestor identificar títulos sobreavaliados para venda ou títulos subavaliados para compra.
6
Como refere Leite (2005), no modelo de Henriksson e Merton (1981) o gestor muda a composição da carteira alternando entre dois níveis de risco sistemático: um beta mais elevado quando estima que a rendibilidade do mercado será superior à taxa isenta de risco e um beta mais reduzido no caso contrário.
7
Consiste em antecipar os movimentos do mercado sistematicamente no sentido contrário, ou seja, aumentar o beta quando
o mercado vai descer e diminuí-lo quando o mercado vai subir.
Revisão da Literatura
Leite e Cortez (2009) avaliam o desempenho de fundos de ações abertos do mercado português, que investem no mercado nacional e Europeu, durante o período de junho de 2000 a junho de 2004.
Para avaliar o desempenho dos fundos usam modelos não condicionais baseados no alfa de Jensen (1968) e modelos condicionais baseados em Ferson e Schadt (1996) e Christopherson, Ferson e Glassman
8(1998). Foram constituídas duas amostras, a primeira incorporando apenas os fundos sobreviventes, contendo 24 fundos (10 nacionais e 14 da União Europeia), e a segunda englobando os fundos não sobreviventes, sendo 20 no total (12 nacionais e 8 da União Europeia). Os resultados obtidos através do modelo não condicional evidenciam um desempenho neutro dos fundos nacionais, enquanto os fundos da União Europeia possuem um desempenho negativo, tendo os autores sugerido que tal resultado se possa dever ao distance effect
9. De destacar ainda que os resultados obtidos através dos modelos condicionais levam a uma pequena diminuição nas estimativas do desempenho dos fundos, algo que não coincide com a maior parte dos estudos empíricos realizados. No entanto, o distance effect diminui através da utilização dos modelos condicionais. Por fim, os autores também concluem que o survivorship bias tem um pequeno impacto nas estimativas de desempenho, mantendo-se constante independentemente do modelo utilizado.
No mesmo ano, Leite, Cortez e Armada (2009) estudam o desempenho dos fundos de ações portugueses que investem no mercado nacional e na União Europeia, utilizando vários modelos de múltiplos fatores condicionais e não condicionais (nomeadamente, o modelo de 3 fatores de Fama
& French, 1993,1996). A amostra é constituída por 34 fundos sobreviventes e não sobreviventes, com pelo menos 24 observações mensais (13 fundos nacionais e 21 da União Europeia), sendo o período em análise entre janeiro de 2000 e dezembro de 2007. De acordo com os resultados apurados pelos autores, os fundos nacionais possuem desempenho neutro, enquanto os fundos da União Europeia têm um desempenho significativamente inferior ao mercado. Os autores argumentam ainda que os resultados não se devem às comissões cobradas pelos fundos. Para além disso, Leite et al. (2009) mostram que os fundos de ações se encontram relativamente mais expostos a ações de pequenas capitalizações e a ações de valor/rendimento. Por último, no que concerne ao survivorship bias, ao avaliar o seu impacto através do modelo de múltiplos fatores não condicionais os autores concluem que, caso tivessem utilizado apenas fundos sobreviventes, teriam obtido uma estimativa significativamente superior no que respeita ao desempenho dos fundos da União Europeia. No entanto, a aplicação dos modelos condicionais não só reduz o survivorship bias, como também anula a sua significância estatística.
Mais recentemente, Neto, Lobão e Vieira (2017) avaliam o desempenho dos gestores de fundos portugueses, avaliando as competências destes ao nível da seletividade e do timing. A amostra é constituída por 51 fundos portugueses, tendo sido divididos em 5 categorias (fundos de ações nacionais, fundos de ações da União Europeia, Suíça e Noruega, fundos de ações norte-
8
Christopherson, Ferson e Glassman (1998) consideram que tanto os betas como os alfas podem variar em resultado das condições do mercado, originando assim que o próprio desempenho do gestor possa variar com o tempo, o que resultou num modelo totalmente condicional.
9
Consiste no custo de obtenção de informação, sendo naturalmente superior quando o âmbito de investimento é o mercado
Revisão da Literatura
16
americanos, fundos de ações setoriais e outros fundos de ações internacionais), sendo o período de análise de junho de 2002 a março de 2012. Os autores adotam como medida de desempenho versões não condicionais e condicionais dos modelos de Treynor e Mazuy (1966) e Henriksson e Merton (1981). Os resultados apontam, em geral, a inexistência de seletividade ou de habilidades de timing. Contudo, em ambos os modelos, os fundos de ações nacionais demonstram uma capacidade de timing estatisticamente significativa e superior aos restantes fundos, resultados que podem dever-se ao distance effect, pois no geral os fundos de investimento portugueses apresentam timing perverso. Os autores acrescentam ainda que, os fundos de ações domésticos e norte-americanos exibem seletividade positiva quando os mercados estão em alta e habilidades de timing quando os mercados estão em baixa.
1.5.2 Fundos de obrigações
No âmbito do estudo dos fundos de obrigações no mercado português, tal como referido anteriormente, Silva et al. (2003) avaliam, entre 1994 e 2000, o desempenho de 22 fundos de obrigações portugueses, tendo apurado que estes apresentam um desempenho negativo.
Estudos mais recentes, como Leite, Faria e Armada (2016), avaliam o impacto da crise da dívida soberana da zona euro sobre a persistência do desempenho dos fundos de obrigações no mercado português. A amostra é constituída por 47 fundos de obrigações (sobreviventes e não sobreviventes), com pelo menos 24 meses em atividade, durante o período de janeiro de 2001 a dezembro de 2012. Os autores, para obterem resultados mais robustos, utilizam um modelo multifatorial de quatro fatores condicional, com alfas e betas variáveis no tempo, tendo concluído que os fundos de obrigações apresentam um desempenho significativamente inferior ao mercado, tanto nos períodos de crise como nos de não-crise. Os autores encontram fortes evidências de persistência do desempenho dos fundos, tanto para horizontes de curto como de longo prazo, durante períodos de não-crise, mas não durante a crise da dívida soberana.
Leite e Armada (2017) avaliam o desempenho dos fundos de obrigações no mercado português, durante períodos de recessão e expansão. A amostra contém 39 fundos de obrigações domiciliados em Portugal, sendo que só foram considerados fundos com um mínimo de 18 observações mensais.
O período em análise está compreendido entre janeiro de 2001 e dezembro de 2012. Com base em modelos de avaliação condicionais de múltiplos fatores, os autores concluem que os fundos apresentam um desempenho significativamente inferior ao mercado durante as duas fases do ciclo económico.
Com o objetivo de avaliarem o desempenho condicional dos fundos de obrigações em Portugal
durante a crise da dívida, Leite e Cortez (2017) analisam 52 fundos durante o período de janeiro de
2003 a dezembro de 2014. Os resultados mostram que os fundos de obrigações portugueses
exibem um desempenho negativo e estatisticamente significativo, demonstrando ainda que os
mesmos não são resultantes das comissões cobradas. No entanto, os autores argumentam que os
gestores de fundos têm um desempenho significativamente superior nos períodos de crise,
comparativamente aos períodos de não-crise, tendo inclusive conseguido alcançar desempenhos
Revisão da Literatura
neutros, justificando esses resultados pelas mudanças das estratégias de investimento dos mesmos. Por fim, os autores referem que o survivorship bias possui um impacto significativo nas estimativas de desempenho.
1.6 Conclusão
Neste primeiro capítulo foi efetuada uma revisão da literatura respeitante à avaliação de desempenho de carteiras de investimento, analisando ainda os resultados de vários estudos relativos ao desempenho de fundos de ações, obrigações e mistos levados a cabo noutros mercados e/ou noutros contextos, sendo que os resultados apurados pelos autores demonstram, em média, a incapacidade dos gestores em “bater” o mercado.
Na secção seguinte serão abordadas em detalhe as metodologias de avaliação do desempenho
aplicadas na parte empírica da presente dissertação.
2. Metodologia
2.1 Introdução
Nesta secção serão apresentados os modelos base utilizados para medir o desempenho dos fundos de investimento, nomeadamente o alfa de Jensen (1968) e o modelo de três fatores de Fama-French (1993, 1996). Contudo, será utilizada uma versão modificada de ambos os modelos, uma vez que os fundos em questão são constituídos tanto por ações como por obrigações. Para além disso, como ambos os modelos contemplam apenas um índice de mercado, e o objeto de estudo da presente dissertação assenta nos fundos Multi-Ativos, será necessário utilizar um índice de ações e um índice de obrigações, o qual englobará quer obrigações de entidades privadas quer obrigações governamentais.
2.2 Modelo de Avaliação do Desempenho de 2 Fatores
O modelo de desempenho global de um fator utilizado, como base, será o alfa de Jensen (1968). A
adaptação da medida de Jensen resultará num modelo de avaliação de desempenho de dois
Metodologia
20
fatores, sendo este utilizado na presente dissertação. A adaptação da medida de Jensen é representada na seguinte regressão:
𝑅𝑝, 𝑡 – 𝑅𝑓, 𝑡 = 𝛼𝑝 + 𝛽1𝑝 (𝑅𝑎, 𝑡 – 𝑅𝑓, 𝑡) + 𝛽2𝑝 (𝑅𝑜, 𝑡 – 𝑅𝑓, 𝑡) + 𝜀𝑝, 𝑡 ( 7 ) onde:
𝑅𝑝, 𝑡 = Rendibilidade da carteira p no período t;
𝑅𝑓, 𝑡 = Taxa isenta de risco para o período t;
𝛽1𝑝 = Risco sistemático do índice de ações;
𝛽2𝑝 = Risco sistemático do índice de obrigações;
𝑅𝑎, 𝑡 = Rendibilidade do índice de ações durante o período t;
𝑅𝑜, 𝑡 = Rendibilidade do índice de obrigações durante o período t;
εp,t = Termo residual.
2.3 Modelo de Avaliação do Desempenho de 4 Fatores
Tratando-se de um estudo que engloba 32 fundos constituídos por ações e obrigações, embora em diferentes percentagens de fundo para fundo, torna-se essencial um modelo de múltiplos fatores, nomeadamente o modelo de 3 Fatores de Fama-French (1993, 1996), de forma a obter uma análise mais robusta e apropriada
10. A utilização do presente modelo será útil no sentido de nos dar a possibilidade de aferir se os fundos que compõem a amostra investem mais em ações de pequenas ou grandes capitalizações (fator SMB), e se investem preferencialmente em ações com altos ou baixos valores do rácio valor contabilístico-valor de mercado (fator HML).
O Modelo de 3 Fatores de Fama-French, adaptado ao contexto da presente dissertação, resultará num modelo de avaliação do desempenho de 4 fatores. A adaptação é representada na seguinte expressão, na qual αp representa a medida de desempenho de cada fundo, sendo os betas responsáveis por medir a exposição a cada fator de risco:
𝑅𝑝, 𝑡 – 𝑅𝑓, 𝑡 = 𝛼𝑝 + 𝛽1𝑝 (𝑅𝑎, 𝑡 – 𝑅𝑓, 𝑡) + 𝛽2𝑝 . 𝑆𝑀𝐵𝑡 + 𝛽3𝑝 . 𝐻𝑀𝐿𝑡
+ 𝛽4𝑝 (𝑅𝑜, 𝑡 – 𝑅𝑓, 𝑡) + 𝜀𝑝, 𝑡 ( 8 )
onde:
𝑅𝑝, 𝑡 = Rendibilidade da carteira p durante o período t;
𝑅𝑓, 𝑡 = Taxa isenta de risco para o período t;
10
A escolha deste modelo, mais direcionado para as ações do que as obrigações, resultou dos resultados obtidos através
da regressão (7), e que constam da subsecção 4.2.
Metodologia
𝑅𝑎, 𝑡 = Rendibilidade do índice de ações durante o período t;
𝑅𝑜, 𝑡 = Rendibilidade do índice de obrigações durante o período t;
𝑆𝑀𝐵𝑡 = Diferença entre as rendibilidades de ações com pequenas capitalizações bolsistas (small caps) e grandes capitalizações bolsistas (large caps);
𝐻𝑀𝐿𝑡 = Diferença entre as rendibilidades de ações com altos valores do rácio valor contabilístico - valor de mercado (value stocks) e ações com baixos valores do mesmo rácio (growth stocks);
εp,t = Termo residual.
2.4 Conclusão
A presente secção consistiu na apresentação teórica dos modelos utilizados para medir o desempenho dos fundos de investimento, tendo em consideração as devidas adaptações necessárias a esta investigação.
Nesse sentido, na secção 3, far-se-á a descrição dos dados recolhidos e utilizados no estudo
empírico.
3. Descrição dos Dados
3.1 Introdução
Esta secção tem como objetivo apresentar e descrever os dados utilizados nesta investigação.
Primeiramente, é feita a apresentação dos fundos constituintes da amostra, assim como, de algumas estatísticas descritivas inerentes às carteiras em avaliação. De seguida, é explicado o cálculo das rendibilidades dos fundos, das rendibilidades dos índices de mercado e restantes fatores e da taxa isenta de risco.
3.2 Amostra
Os dados para a realização da presente dissertação, no que diz respeito aos fundos de investimento foram recolhidos nos sítios da Associação Portuguesa de Fundos de Investimento, Pensões e Patrimónios (APFIPP) e da Comissão do Mercado de Valores Mobiliários (CMVM).
O período em análise abrange 15 anos, nomeadamente entre junho de 2002 e dezembro de 2017.
Importa destacar que a data inicial foi escolhida por ser aquela a partir da qual a CMVM disponibiliza
Descrição dos Dados
24
O presente estudo incide sobre 32 fundos Multi-Ativos domiciliados no mercado português. Importa destacar que destes 32 fundos, 23 são sobreviventes no final do período em estudo, sendo os restantes 9 não sobreviventes. Contudo, estes são fundos que tiveram no mínimo 24 meses de atividade ao longo do horizonte temporal considerado. A inclusão dos fundos não sobreviventes é deveras importante, pois permite efetuar uma análise mais robusta, completa e sem survivorship bias. No caso de não serem incorporados seria impossível fazer uma avaliação correta e fidedigna, uma vez que ao incorporar apenas os fundos sobreviventes estes tenderão a ter um desempenho superior comparativamente aos não sobreviventes, gerando assim resultados menos fiáveis.
Os fundos presentes na amostra subdividem-se em 3 categorias principais. Assim, um fundo Multi- Ativos pode ser mais defensivo, com a exposição a ações a não ultrapassar 35% do respetivo Valor Líquido Global (VLG), equilibrado (a exposição a ações situa-se entre 35% e 65% do VLG) ou agressivo (a exposição de ações ultrapassa 65% do VLG) (APFIPP, 2017b).
Como já foi referido, serão analisados fundos sobreviventes e não sobreviventes. Nesse sentido, a categoria dos Fundos Multi-Ativos Defensivos contém 18 fundos, sendo 10 sobreviventes e 8 não sobreviventes. Posteriormente, na categoria dos Fundos Multi-Ativos Equilibrados, estão presentes 10 fundos, sendo 9 sobreviventes e apenas 1 não sobrevivente. Por fim, na última categoria teremos os Fundos Multi-Ativos Agressivos, onde serão analisados 4 fundos, todos sobreviventes.
Na tabela 1 são apresentados os fundos Multi-Ativos sobreviventes nas suas diferentes categorias
(Defensivos, Equilibrados e Agressivos), enquanto na tabela 2 estão representados os fundos Multi-
Ativos não sobreviventes, também nas suas diferentes categorias (Defensivos e Equilibrados).
Descrição dos Dados
Tabela 1: Fundos Multi-Ativos Sobreviventes
Tabela 2: Fundos Multi-Ativos Não Sobreviventes 1
2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 2 3 4 5 6 7 8 9
1 2 3 4
Multi Gestão Mercados Emergentes Popular Global 75
Popular Global 50 Santander Private Dinâmico Santander Select Dinâmico - CB
IMGA Alocação Dinâmica Montepio Multi Gestão Dinâmica Fundos Multi- Ativos Agressivos
BPI Selecção BPI Universal
Caixagest Seleção Global Dinâmico IMGA Alocação Moderada
Montepio Global
Montepio Multi Gestão Equilibrada Montepio Multi Gestão Prudente
Popular Global 25 Santander Private Defensivo Santander Private Moderado Santander Select Defensivo - CB Santander Select Moderado - CB Fundos Multi-Ativos Defensivos
Fundos Multi-Ativos Equilibrados Caixagest Seleção Global Defensivo Caixagest Seleção Global Moderado
EuroBic Investimento IMGA Alocação Conservadora
1 2 3 4 5 6 7 8
1
Fundos Multi-Ativos Equilibrados Santander Multinvest
Popular Valor Santander Multiactivos 0-30 Santander Gestão Private Equilibrado
Santander Gestão Private Prudente Multiglobal
Santander Gestão Premium Moderado Fundos Multi-Ativos Defensivos
Espírito Santo Invest 15
Espírito Santo Portfólio Dinâmico
Descrição dos Dados
26
Na tabela 3 encontram-se algumas estatísticas descritivas das rendibilidades das carteiras em análise, onde podemos observar que a carteira dos fundos agressivos apresenta a maior rendibilidade média, sendo também a carteira que apresenta o maior risco (medido pelo desvio padrão) para o período em análise.
Tabela 3: Estatísticas descritivas das rendibilidades das carteiras em análise
Esta tabela apresenta as estatísticas descritivas das rendibilidades mensais das carteiras de fundos analisados (ALL – Todos os fundos; DEF – Fundos defensivos; EQ – Fundos equilibrados; AGR – Fundos agressivos), durante o período de junho de 2002 a dezembro de 2017. As carteiras ALL incluem todos os fundos (sobreviventes e não sobreviventes), enquanto as carteiras SURV se referem apenas aos fundos sobreviventes.
3.3 Rendibilidade dos Fundos de Investimento
O valor das Unidades de Participação dos fundos que constituem a amostra foram recolhidos no sítio da CMVM, para o último dia útil de cada mês, no período compreendido entre junho de 2002 e dezembro de 2017, perfazendo assim um máximo de 186 observações para cada fundo.
Após a análise individual de cada um dos prospetos dos 32 fundos em estudo, constatou-se que se tratam de fundos de capitalização, não admitindo assim a distribuição de rendimentos, sendo calculada a sua rendibilidade através da seguinte fórmula:
𝑅𝑝, 𝑡 = (𝑈𝑝𝑡 − 𝑈𝑝𝑡‐ ₁)
𝑈𝑝𝑡‐ ₁ ( 9 )
onde:
𝑅𝑝, 𝑡 = Rendibilidade do fundo p no momento t;
𝑈𝑝𝑡 = Valor da Unidade de Participação do fundo p no momento t;
𝑈𝑝𝑡‐ ₁= Valor da Unidade de Participação do fundo p no momento 𝑡‐ ₁.
ALL ALL_SURV DEF_ALL _DEF_SURV EQ_ALL _EQ_SURV AGR_ALL _AGR_SURV Média 0.000631 0.000816 0.000158 0.000343 0.000828 0.000955 0.001475 0.001475 Mediana 0.002931 0.003335 0.002146 0.001811 0.003962 0.003681 0.005924 0.005924 Máximo 0.050849 0.052279 0.02949 0.030612 0.059332 0.055567 0.103316 0.103316 Mínimo -0.111798 -0.112158 -0.054172 -0.047085 -0.100559 -0.095542 -0.206307 -0.206307 Desvio Padrão 0.021097 0.022005 0.011436 0.011275 0.022975 0.021863 0.036879 0.036879 Assimetria -1.307503 -1.22311 -1.076023 -0.887978 -0.977678 -0.954858 -1.330004 -1.330004 Curtose 7.450349 6.821046 5.732065 4.753925 5.283348 5.259958 8.437172 8.437172
Nº de observações 186 186 186 186 186 186 186 186
Nº de fundos 32 23 18 10 10 9 4 4
Descrição dos Dados
3.4 Rendibilidade dos Índices de Mercado
3.4.1 Índice de ações
Relativamente ao índice de ações aplicado, foi utilizado o índice Morgan Stanley Capital International (MSCI) Europe Total Return (TR). Este índice foi concebido para representar o desempenho de ações de grandes e médias capitalizações em 15 mercados desenvolvidos
11. Na figura 1, podemos observar a evolução do índice aplicado, sendo que, para aferir a rendibilidade do mesmo foi aplicada a seguinte fórmula:
𝑅𝑚, 𝑡 = (𝑉𝑚𝑡 − 𝑉𝑚𝑡‐ ₁)
𝑉𝑚𝑡‐ ₁ ( 10 )
onde:
𝑅𝑚, 𝑡 = Rendibilidade do mercado no momento t;
𝑉𝑚𝑡 = Valor do Índice de Mercado no momento t;
𝑉𝑚𝑡‐ ₁= Valor do Índice de Mercado no momento t‐ ₁.
Figura 1: Evolução do Índice MSCI EUROPE
Fonte: Elaboração própria com base nos dados retirados no sítio da MSCI (https://www.msci.com)
3.4.2 Índice de obrigações
No que concerne ao índice de obrigações, a escolha recaiu no Merrill Lynch Pan-Europe Broad Market Index, sendo este índice constituído por obrigações governamentais, assim como por
11
