domingo, 27 de fevereiro de 2011

Opiniões sobre eficiência de mercado e comportamento como investidor

(Confidence, opinion of market efficiency, and investment behavior of finance professors)
James S. Doran, David R. Paterson, Colby Wright
Journal of Financial Markets. Volume 13. 2010

O artigo é uma pesquisa com professores de Finanças dos Estados Unidos sobre opiniões a respeito da eficiência de mercado e comportamento como investidor. Procura responder se os professores concordam ou discordam com a eficiência de mercado e investem passiva ou ativamente

Os autores obtiveram 642 respostas. Foi perguntado em um primeiro momento sobre variáveis demográficas, área de especialização e sobre artigos publicados (os resultados não serão aqui detalhados), depois sobre opiniões sobre cinco questões que perguntam indiretamente a opinião sobre a eficiência de mercado e, por fim, questões sobre a política de investimento dos professores.

No segundo conjunto de perguntas, foram feitas afirmações e pedido para que o respondente assinalasse sua concordância em uma escala de 1 a 7 onde 1 é forte acordo e 7 forte desacordo. As afirmações foram:

a) É possível prever retornos futuros para as ações americanas utilizando apenas retornos passados
b) É possível prever retornos para as ações americanas usando apenas retornos passados e informação publicamente disponível
c) É possível prever retornos para as ações americanas usando apenas retornos passados, informação publicamente disponível e informação privada
d) Retornos sobre o investimento são apenas uma compensação pelo risco
e) Existem estratégias de investimento que consistentemente superam os retornos médios do mercado sem assumir risco acima da média

As três primeiras afirmações são de fácil identificação para os que estão familiares com a literatura de mercados eficientes: se tratam da definição da forma fraca, semi-forte e forte da hipótese de mercados eficientes (HME). As duas últimas afirmações servem para analisar a opinião do respondente com seu comportamento de investidor. Responder mais próximo de 7 do que para 1 para as afirmações (exceto a d) significa concordância com a HME.

As respostas foram, em geral: concordância com a forma fraca de eficiência (pergunta a), discordância com a forma forte (pergunta c) e opiniões divididas para a forma semi-forte (pergunta b), com mais da metade respondendo entre 3 e 5, mas com mais professores discordando do que concordando com a afirmação b. As opiniões também são divididas para as duas últimas questões, com mais respondentes neutros, porém, havendo um viés de discordância (o que indica discordância com a HME na afirmação d e concordância na e). Ou seja, analisando de forma agregada: os respondentes (relutantemente) concordam que há erros de precificação de forma que os retornos não são apenas compensações pelo risco, mas discordam (relutantemente) que seja possível explorar esses erros de avaliação do mercado. Um dado curioso da pesquisa é que especialista no assunto (HME) concordam menos do que a média sobre a eficiência de mercado.

No último conjunto de perguntas, foi perguntada a concordância com a frase: Quando eu invisto, o meu objetivo é bater o mercado. De forma geral, os respondentes discordam dessa afirmação, com 40% respondendo de forma neutra, mas com mais do que o dobro de professores discordando do que concordando (42 x 18). Ou seja, se há uma tendência para os professores concordarem com a eficiência de mercado e há uma certa coerência com a maneira (declarada) de investir. Para professores especialistas em finanças comportamentais e derivativos, há uma maior propensão a investir ativamente (havendo quase um empate triplo em derivativos), coerente também com esses campos de estudo.

Cruzando a opinião sobre eficiência de mercado com a política de investimentos, 41,84% dos respondentes são coerentes, 27,26% concordando com a eficiência e investindo passivamente e 14,58% discordando da eficiência e tentando bater o mercado. 36,4% são neutros nos dois casos. Quanto aos incoerentes, os que discordam da eficiência, mas também não tentam bater o mercado não são de todo anômalos (“o mercado pode até ser ineficiente, mas eu não consigo explorar as ineficiências”), mas 10,14% concordam com a eficiência de mercado e tentam bater o mercado.

Uma segunda pergunta procura explorar melhor essa questão. Foi feita a afirmação “com tempo e recursos suficientes, eu poderia implementar uma estratégia de investimentos que consistentemente superaria o mercado”, ou seja, versa sobre a confiança da pessoa em suas próprias habilidades. Os autores cruzaram as respostas em uma matriz opinião sobre a eficiência de mercado (fraca e semi-forte) x a resposta para a afirmação acima, mostrando os valores das respostas para a pergunta sobre a estratégia de investimento (passiva ou ativa). Com relação à concordância com a eficiência semi-forte, há uma relação consistente entre as variáveis, com a propensão a investir ativamente aumentando com a autoconfiança e com o ceticismo com a eficiência semi-forte. O padrão não é tão suave na eficiência fraca, apenas no que diz respeito à autoconfiança. Analisando as médias, o que melhor separa os professores entre os que investem ativamente e passivamente não é tanto a concordância com a eficiência semi-forte (valor de 5,329 contra 3,703 entre os mais e menos confiantes para a resposta sobre a estratégia de investimento) e mais com a autoconfiança (valor de 6,007 contra 2,632 entre os mais e menos confiantes).

Para melhorar as análises, os autores fazem análises de regressão para analisar a propensão a investir ativamente com base em variáveis como a confiança na habilidade (concordância com a afirmação sobre bater o mercado com suficientes recursos e tempo), concordância com a eficiência de mercado e outras variáveis (inclusive as não analisadas do primeiro conjunto de perguntas). A variável que mais influencia a escolha da estratégia é a confiança nas próprias habilidades, com o coeficiente dessa variável positivo e significativo em todos os 15 modelos de regressão. A visão sobre a eficiência semi-forte é significativo em vários dos modelos, exceto quando se inclui a interação entre a eficiência e a autoconfiança, de forma que há uma dependência entre as variáveis. Ou seja, não importa tanto para os professores se eles confiam ou não na eficiência de mercado, e sim se acreditam ou não nas próprias capacidades, o que iguala os respondentes (que supostamente seriam investidores mais sofisticados) aos investidores não profissionais.

Em suma, os professores de finanças têm uma tendência geral a concordarem com a eficiência de mercado (mas longe de um amplo consenso, como se imagina), porém o comportamento como investidores depende mais da autoconfiança (excesso de confiança?) do que das suas opiniões sobre eficiência de mercado.

sexta-feira, 25 de fevereiro de 2011

Links (18-25/02)

A partir dessa semana, postarei alguns links para textos interessantes que encontrei na última semana.


Links


'Buy and Hold' Is Still a Winner – Malkiel sugere o Dollar-Cost Averaging (Custo Médio), o que já discuti/discordei aqui e aqui. Outros, no mesmo jornal, discordam do artigo de Malkiel (os dois artigos já um pouco antigos).

Why Stocks Don't Always Boom With the Economy – O artigo de Ritter citado no artigo está disponível no site do professor

Why I Was Wrong About 'Dow 36,000' – Mea culpa do autor de um livro que projetava em 1999 o Dow Jones em 36.000 pontos (não sei para qual prazo)


Prova de fogo – Facebook valendo US$ 1 trilhão? Duvido muito. Nem US$ 50 bilhões pode valer, segundo Damodaran. E já tivemos empresa valendo US$ 1 tri: Petrochina.

A primeira bolha – O gráfico, talvez não visível dependendo do computador, não é muito bom. Colocar o gráfico de preços em dólares com Google (com preço por volta de US$ 600) e Yahoo (hoje em US$ 16,80) acaba distorcendo e dificulta a visualização. Poderiam padronizar em 100, talvez começando com o Google (a última empresa a ser incluída no gráfico)

Leituras para futuros textos do blog


domingo, 20 de fevereiro de 2011

Diferença de preços entre ações ON e PN

(The importance of Tag Along Rights and Identity of Controlling Shareholders for the Price Spreads Between Dual-Class Shares: the Brazilian Case)
Richard Saito e Alexandre di Miceli da Silveira

Em um mercado acionário onde é negociado mais de um tipo de ações de uma mesma empresa (como é o caso do mercado brasileiro), é de interesse examinar o que determina a diferença de preços entre os tipos de ações. A principal diferença entre os tipos de ações é que um tipo tem poder de voto (ações ordinárias) e outro possui poder de voto limitado ou nulo, mas com preferência no recebimento de dividendos (ações preferenciais). A diferença entre o preço da ação ordinária e o da ação preferencial é chamado no texto de dual-class Premium (DCP) e o artigo se destina a analisar o DCP.

Os autores começam argumentando que as ações ordinárias e preferenciais, se distribuírem o mesmo dividendo, como é razoavelmente comum, deveriam ter o mesmo valor se o valor de uma empresa é o valor presente dos fluxos de caixa futuros. Porém, raramente os preços são idênticos. Uma razão para as ações ordinárias valerem mais é que os acionistas controladores (que detém ações ordinárias em quantidade suficiente para sempre terem maioria nas assembleias) podem extrair vantagens do controle da empresa não extensível aos outros acionistas ordinários e muito menos para os preferenciais (“benefícios privados do controle”). Uma das evidências de que isso ocorre (citadas pelos autores) é que em países com proteção mais fraca dos acionistas minoritários o DCP é maior.

Ações com direito a voto também podem valer mais por conta de possíveis tentativas de tomada de controle da empresa, o que exigiria comprar um grande número de ações ordinárias, o que provavelmente irá requer o pagamento de um prêmio. Um tomador do controle da empresa poderia pagar um prêmio se achar que poderia mudar o gerenciamento da empresa, eliminar os benefícios privados do controle e assim aumentar o valor da empresa e lucrar com a operação. Nesse segundo ponto de vista, as ações ordinárias são mais valiosas quanto maior forem os benefícios privados do controle e também a probabilidade de haver mudanças no controle (se a estrutura acionária for muito concentrada, essa probabilidade é baixa). Com estrutura concentrada, o poder de voto marginal das ações em circulação no mercado é muito baixo, desvalorizando a ação ordinária frente à preferencial.

Essas são razões para as ações ordinárias valerem mais. Porém, em alguns casos, as ações preferenciais é que valem mais. O valor do controle não é o único fator a influenciar os preços. Diferenças de liquidez, de pagamento de dividendos e no Tag Along, a quantidade relativa de ações ordinárias e preferenciais e a concentração acionária podem aumentar ou diminuir o DCP (ou até inverter o sinal do DCP).

O foco dos autores era determinar se mudanças na legislação a respeito do Tag Along e a características do acionista controlador influenciaram o DCP, ou seja, o foco do artigo é análise do efeito da governança corporativa no DCP.

Uma parte interessante do artigo é uma análise histórica da Lei 6.404/76. No que se refere ao Tag Along, o texto original previa no artigo 254 que, em caso de alienação de controle, seria assegurado tratamento igualitário aos acionistas minoritários, ou seja, havia Tag Along de 100% para as ordinárias. Por conta das privatizações de companhias abertas da década de 1990, foi mudada a lei para evitar a necessidade de oferta pública por parte dos compradores das empresas por conta da mudança de controle. A lei 9.457/97 revogou o artigo 254. A lei 10.303/01 recriaria o artigo 254, agora com Tag Along mínimo obrigatório de 80% para as ações ordinárias. Essa mesma lei mudaria o limite máximo de ações ordinárias no capital social das empresas, passando dos 2/3 da Lei 6.404 para a metade. No que se refere aos dividendos, a lei 9.457 instituiu um dividendo das ações preferenciais pelo menos 10% maior do que das ordinárias, enquanto que a lei 6.404 só garantia a prioridade no recebimento de dividendos e/ou prioridade no reembolso do capital. Atualmente (após a Lei 10.303), as empresas podem escolher qual vantagem garantir às ações preferenciais: 1) Direito de dividendo mínimo de 25% do lucro líquido, com prioridade para as ações preferenciais em um valor pelo menos igual a 3% do patrimônio líquido; 2) Dividendos pelo menos 10% maiores; 3) Tag Along igual ao das ações ordinárias com o mesmo valor do dividendo.

Além do que é obrigatório pela lei, há ainda os níveis de governança da BM&F Bovespa, com compromissos assumidos voluntariamente pelas empresas de adotarem boas práticas de governança. O Nível 2 de governança obriga Tag Along de 100% para ações ordinárias e 80% para ações preferenciais. O Nível 1 não obriga Tag Along, porém, empresas desse nível ou do Nível Tradicional podem voluntariamente escolherem por oferecer Tag Along além do exigido pela lei. O Novo Mercado exige Tag Along de 100%, mas esse nível não é de interesse do artigo, já que as empresas só possuem ações ordinárias.

Pelos cálculos dos autores, o DCP médio foi de 7,68%, com mediana em -0,06%. O ano com maior DCP médio foi 1996 (17,97%) e o menor 2000 (-2,87%). Antes da Lei 9.457, a média era 16,4%, antes da Lei 10.303 era 4,1% e após a lei a média ficou em 8,0%, as médias sendo estatisticamente diferentes uma das outras. O gráfico abaixo tirado do artigo (Gráfico 1) mostra a evolução trimestral do DCP.


O artigo faz uma análise empírica dos fatores que determinam o DCP. Foram analisadas 87 empresas que tinham dois tipos de ações entre 1995 e 2006 por meio de regressões múltiplas. Os resultados mostram um efeito positivo da liquidez relativa das ações ordinárias no DCP (ou seja, quanto maior a liquidez das ações ordinárias na comparação das preferenciais da mesma empresa, maior o DCP); efeito positivo na diferença dos dividendos das ações ordinárias e das preferenciais (como esse fator é igual ou menor do que 1, se os dividendos são os mesmos, o DCP tende a aumentar); efeito negativo na concentração acionária na mão dos três maiores acionistas, seja concentração total ou de ações ordinárias (estruturas acionárias mais concentradas levam a uma perda de valor das ações ordinárias na comparação com as preferenciais por tornarem mais difícil ocorrerem ofertas de tomada de controle); e efeito positivo pelo fato da empresa ser familiar (o que aumenta a possibilidade de extração de benefícios privados do controle, o que beneficia as ordinárias e prejudica as preferenciais). Por fim, as expectativas a respeito das mudanças de lei se confirmam, com a lei 9.457 diminuindo o DCP ao tirar direitos dos detentores de ações ordinárias e com a lei 10.303 aumentando o DCP ao restaurar parcialmente esses direitos. Mudanças voluntárias no Tag Along (oferecer mais do que a legislação exige) parece não ter efeito, dependendo do modelo empregado.

Logo, mudanças na legislação que afetaram o Tag Along também afetaram o DCP, mas outros fatores específicos de cada empresa como a liquidez, a distribuição de dividendos e a estrutura acionária também influenciam. Mudanças voluntárias no Tag Along parece não ter efeito.

Alguns exemplos simples ajudam a ilustrar o efeito da liquidez, o resultado que achei mais interessante. As ações ordinárias da Petrobras e da Vale, que recebem o mesmo dividendo e são bastante líquidas em relação às ações preferenciais (até estão no Ibovespa), têm preço maior do que as ações preferenciais (PETR3: R$ 31,52; PETR4: 28,03; VALE3: 57,27; VALE5: 51,20, preços de 03/02/11). Por outro lado, as ações ordinárias do Itaú e da Gerdau, que pagam o mesmo dividendo, mas são muito menos líquidas do que as ações preferenciais, valem menos do que as ações preferenciais (ITUB3: 28,75; ITUB4: 35,39; GGBR3: 17,39; GGBR4: 22,9).

Li algures um investidor dizendo preferir GGBR3 a GGBR4 simplesmente porque o dividendo é o mesmo, sendo portanto vantajoso ter a ação ordinária pelo poder de voto e por ser mais barata (tendo maior rendimento com dividendos, portanto) e a liquidez menor não importando muito por ele ser um investidor de longo prazo. Independente do horizonte do investimento, a iliquidez de um ativo prejudica o investidor. Se a baixa liquidez das ações ordinárias não mudar, o investidor pode sofrer com os mesmos problemas atuais da baixa liquidez da ação ordinária quando for se desfazer dessas ações. Além disso, o poder de voto em uma estrutura concentrada é menos importante e um rendimento com dividendos maiores não tem nenhum significado especial (na minha opinião).

domingo, 13 de fevereiro de 2011

Desempenho de fundos

Fundos de investimento deveriam ter retornos superiores ao mercado. Se não por outro motivo, porque são pagos para isso e deveriam compensar seus clientes pelas taxas de administração cobradas. Esses fundos se valem de técnicas de análise para determinarem o melhor momento para comprar e vender ou para identificar ativos subavaliados. Isso tem seu custo em termos de pessoal e de obtenção de melhores informações. Segundo Grossman e Stiglitz (1980), investidores melhores informados deveriam ter um desempenho superior para compensar os custos de obtenção de informação. Isso ocorre?

Uma das formas de se analisar a questão é comparar o desempenho médio dos fundos (ou mesmo analisá-los individualmente) com um índice de referência (Ibovespa, S&P 500 etc.). O problema dessa abordagem é que não corrige pelo risco, adotando implicitamente o CAPM com beta fixo em 1. O que se procura determinar não é se os fundos conseguem maiores retornos do que uma estratégia passiva, e sim se o retorno é explicado por maior ou menor tomada de risco ou se é explicado pela habilidade do gestor. Essa é a essência da avaliação de desempenho.

Jensen (1968) propõe uma medida de desempenho dos fundos (o que seria chamado de alfa de Jensen). O autor analisa 115 fundos no período 1945-1964 com base nesse indicador. Os resultados utilizando retornos líquidos de despesas mostram que o alfa médio é negativo em -0,011 (-1,1% a.a.), com 76 fundos com alfa negativo e 39 com alfa positivo (sem considerar a significância estatística). Utilizando o retorno bruto, o alfa médio continua a ser negativo, com valor -0,004 (-0,4% a.a.), com 67 fundos tendo alfa negativo e 38 positivo. Ou seja, antes mesmo de desconsideradas as despesas, os gestores dos fundos não mostram habilidade especial de seleção de ativos. Analisando os fundos individualmente, apenas três fundos tiveram alfa positivo de maneira significativa ao nível de 5%. Considerando que a amostra é de 115 fundos, seria de se esperar entre 5 e 6 fundos alfas positivos e o número efetivo é menor ainda. A conclusão de Jensen é que não há evidências de habilidades de seleção de ativos por parte dos gestores de fundos nem na média nem individualmente.

Ippolito (1989) analisou os fundos no período entre 1965 e 1984 utilizando a mesma metodologia de Jensen, com resultados muito diferentes. Dos 143 fundos analisados e utilizando retornos líquidos de despesas (exceto taxa de carregamento), os alfas foram nulos para 127, positivos para 12 e negativos apenas para 4 (levando-se em conta a significância estatística), com alfa médio de +0,81. Há mais fundos com alfa positivo do que deveria ter por mera chance (que seriam 7 ou 8) e o alfa médio agora é positivo (0,81), indicando que os gestores teriam habilidades de seleção na média.

Retomando ideias de Grossman e Stiglitz, o autor analisou se fundos mais caros (com taxas de carregamento, de administração e despesas maiores) e que giram mais a carteira obtém retornos superiores (ajustados pelo risco), o que deveria ocorrer se Grossman e Stiglitz estiverem certos. Isso é testado por meio de uma regressão linear com uma equação parecida com a do alfa de Jensen, sem o alfa e com variáveis para estudar cada uma das variáveis mencionadas no começo do parágrafo. O efeito das despesas e do giro no retorno em excesso é nulo, o que acaba indicando que os gestores dos fundos conseguem retornos que pelo menos compensam os custos do fundo e que o giro da carteira pode não melhorar o desempenho, mas também não piora. O único fator que teve um efeito positivo nos retornos foi a taxa de carregamento que, pelas contas do autor, são compensadas por maiores retornos no período de 5 ou 6 anos. Isso corroboraria a visão de Grossman e Stiglitz sobre eficiência de mercado ao mostrar que o custo de se obter informações é compensado por retornos superiores de forma que ao menos compensem os custos.

O artigo de Elton et. al. (1993) procura corrigir alguns erros que os autores encontraram no estudo de Jensen e de Ippolito. O principal erro foi não considerar o efeito de ações que não fazem parte do S&P 500 ou títulos de renda fixa. Se a comparação for feita com o S&P 500, um fundo poderia obter retornos superiores investindo em ações que não fazem parte do índice, empresas de menor tamanho em geral, sem ter nenhuma habilidade superior. O risco dessas outras ações não seria captado pela regressão com o S&P 500, dando a entender que a relação risco-retorno foi boa. Analisando todas as ações listadas na NYSE (com a base de dados CRSP), dividindo por tamanho, as ações de empresas menores teriam retorno maior no período 1965-1984. Ou seja, mesmo sem qualquer habilidade superior de seleção de ações, alguém que só investisse em ações de pequeno porte ou que não fizessem parte do S&P 500 teria um desempenho superior nesse período. Como o objetivo é analisar as habilidades superiores dos gestores por meio do alfa, fica claro ser necessário um ajuste para ativos que não fazem parte do S&P 500.

Para resolver esse problema, os autores fizeram um modelo de três índices. A análise é feita imaginando que um fundo é como se fosse composto por três carteiras: uma composta por ações do S&P 500, outra por ações fora desse índice e uma terceira com títulos de renda fixa. Cada “subcarteira” é comparada com o índice passivo relevante por meio de análises de regressões múltiplas. Se o fundo tem desempenho superior, o alfa da regressão deve ser positivo (e estatisticamente significativo). O índice para ações do S&P 500 é o próprio índice, para as outras ações são utilizados dois índices (índice de small-caps e índice com todas as ações da NYSE menos as que estão no S&P 500) e para renda fixa foi utilizado um índice composto por 80% de títulos governamentais e 20% de títulos corporativos de longo-prazo (deveria ter sido utilizado o índice Shearson Lehman, porém, o histórico não cobria anos anteriores a 1973).

A análise de 143 fundos nos Estados Unidos mostrou que o alfa médio é negativo e que por volta de 2/3 dos fundos possui alfa negativo (-0,88%), havendo apenas um fundo com alfa positivo ao nível de significância de 5%. Fazendo separações em termos do Beta em relação ao S&P 500, pela porcentagem de ações na carteira e por estilos, o alfa negativo persiste em todas essas classificações.

Separando os fundos pelos graus de despesas e de giro das carteiras, e usando o mesmo modelo, o alfa médio não só é negativo como é mais negativo para os fundos que mais giram e têm maiores despesas. Ou seja, os resultados não indicam tal recompensa pela busca pela informação prevista por Grossman e Stiglitz. Fundos que cobram taxa de carregamento não só não geram alfa positivo que cubra o carregamento como geram alfas mais negativos do que os fundos que não cobram. Não há evidências de que fundos cobram mais por desempenho passado já que a maior mudança porcentual positiva nas despesas se dá entre os fundos de pior desempenho.

Para finalizar, dois estudos mais recentes confirmam os resultados acima utilizando uma variante do modelo de três fatores. Carhart (1997) estudou a persistência de desempenho dos fundos (se antigos vencedores continuam vencedores). Sem entrar em detalhes sobre estudos de persistência (a serem analisados em possível futuro texto), Carhart acrescentou um novo fator ao modelo de Fama e French (PR1YR, carteira formada pelas ações de melhor desempenho nos últimos 12 meses menos as ações de pior desempenho), separou os fundos em decis em relação ao seu desempenho passado e encontrou alfas negativos (ou não distinguíveis de zero) em todos os decis. Maiores despesas e taxas, giro e taxas de carregamento pioram os resultados dos fundos.

Fama e French (2010) analisaram o desempenho de fundos no período 1984-2006. Em regressões utilizando o CAPM, o modelo de três fatores e o de quatro fatores (o mesmo usado por Carhart), calculando os retornos médios dos fundos com média simples ou ponderada por valor, o alfa dessas seis análises é negativo e estatisticamente significativo e o r-quadrado variando entre 96% e 99%. O artigo procurou separar sorte e habilidade no desempenho de fundos, algo a ser resumido em possível futuro texto.

A conclusão desse resumo de artigos é que os gestores de fundos dos Estados Unidos não mostraram capacidade superior de seleção de ativos, segundo as análises dos autores citados. A atividade de fundos de investimento pode ainda ser considerada útil economicamente se ajudarem os investidores a diversificar e alocar recursos de uma maneira melhor que os investidores conseguiriam isoladamente, o que não é analisado nesses artigos.

domingo, 6 de fevereiro de 2011

Super Bowl e Mercado Acionário

Comerciais do Super Bowl e Retornos
(A test of the representativeness bias effect on stock prices: A study of Super Bowl commercial likeability)
Charles Chang, Jing Jiang e Kenneth Kim
Economic Letters. Volume 103. 2009

Os autores analisaram como o grau com que as pessoas gostam de um comercial exibido durante o Super Bowl (a final do futebol americano) afeta o preço das ações da empresa anunciante. Não deveria haver relação significativa alguma, na medida em que o efeito de uma peça publicitária, por melhor que seja, exibida em apenas um dia, por mais importante seja esse dia e por mais visibilidade que o evento traga, não deveria ter um impacto economicamente significativo no valor de uma empresa. Porém, um viés comportamental conhecido como “viés de representatividade”, poderia fazer com que os investidores (que, como a maioria dos americanos, deveriam estar assistindo ao Super Bowl) prestassem mais atenção às empresas com melhores comerciais, poderiam ter uma atitude mais positiva a respeito dessas empresas e o resultado seria a alta das ações. De algum modo, os investidores acreditam que essas empresas possuem melhor perspectivas do que as demais baseados apenas no comercial de TV.

O grau com que as pessoas gostaram dos comerciais exibidos durante o Super Bowl é medido por uma pesquisa da USA Today. Duas medidas foram desenvolvidas pelos autores a partir dessa pesquisa, a primeira com o ranking dos comerciais exibidos (valor 1 sendo o comercial favorito) e a outra medida é separar os comerciais entre os 10 melhores e os 10 piores, em ambos os casos excluindo empresas não listadas ou estrangeiras.

Na análise univariada a partir da segunda métrica, foi encontrado que as empresas com os 10 melhores comerciais tiveram desempenho superior às empresas com os 10 piores comerciais, em diversas janelas temporais e sempre com a diferença sendo estatisticamente significante. A medida de desempenho é o retorno anormal, a diferença entre o retorno da ação e do S&P 500.

Foram feitas análises multivariadas por meio de regressões de mínimos múltiplos quadrados com as mesmas janelas temporais e acrescentando variáveis como o tamanho da empresa e a variação das vendas da empresa. A classificação dos comerciais tem efeito negativo nos retornos, ou seja, os melhores comerciais (com classificação mais próxima de 1) reduzem menos os retornos do que os piores comerciais em três das quatro regressões. Na análise com essa variável, o efeito da variação de vendas é negativo em uma das quatro regressões, diferente do que seria esperar e confirmando que qualquer efeito nas ações não é fruto de mudanças no valor da empresa. Utilizando como variáveis o fato da empresa estar entre os 10 melhores ou os 10 piores comerciais, foi encontrado um efeito positivo em três das quatro regressões para os 10 melhores comerciais, e nenhum efeito significativo para os piores. Novamente, em uma das quatro regressões o efeito da variação das vendas é negativo.

Esses resultados indicam que há um efeito positivo para as empresas que exibiram bons comerciais durante o Super Bowl. Porém, uma ressalva dos autores é que é necessário examinar se há de fato uma relação de causa e efeito entre qualidade do comercial e retorno das ações. E uma ressalva que eu faço é que o coeficiente de determinação (r-quadrado) varia entre um mínimo de 0,76% e 2,09%, portanto, pior do que a (ingênua) análise do rali de Dezembro. Mostra de que esse fenômeno deve ser melhor estudado antes de tirarmos qualquer conclusão.

Super Bowl Stock Market Predictor
Voltando ao tema do SB SMP, o “indicador” acabou por acertar o rumo do mercado em 2010, com a vitória do New Orleans Saints (da conferência nacional) coincidindo com uma alta do mercado americano no mesmo ano. Com isso, a precisão do “indicador” passa a ser de 75%, ligeiramente superior à quantidade de anos que fecharam em alta (72,72%). Em termos de retornos, os anos em que o SB SMP previa alta tiveram um retorno médio de 11,99% enquanto que os anos que o “indicador” previa baixa tiveram retorno de -3,54%, a diferença sendo estatisticamente significativa.

Ou seja, esse “indicador” ainda conserva parte de sua validade (com todos os problemas já apontados anteriormente), mas sua eficiência está caindo. No artigo de 1990 sobre esse tema, a precisão era de 90% (bem superior à proporção de anos em alta), os retornos com previsão de alta eram de 15,24% e com previsão de baixa era de -10,93%, uma diferença mais absurda do que a de hoje em dia.

Foi publicado um artigo mais recente sobre o SB SMP a que não tive acesso. Pelo resumo, parece chegar às mesmas conclusões descritas acima.

A quem interessar, independente de quem ganhe hoje, o “indicador” está definido antes do jogo final pelo terceiro ano consecutivo, já que uma das duas exceções (times da AFC que contam como da NFC para o SB SMP) chegou ao Super Bowl (O Pittsburg Steelers). Ou seja, a previsão para 2011 é de alta.

sexta-feira, 4 de fevereiro de 2011

Mensais: Índices Internacionais (Janeiro/11)

Maiores altas (mês)
Mongólia: 66,43%?!
Sérvia: 12,79%
Grécia: 12,69%
Chipre: 11,65%
Nigéria: 10,44%

Ibovespa: 88º lugar (maior alta – maior baixa)
Altas: 62/101

Maiores altas (ano)
Igual Maiores altas (Ano)

Ibovespa: 88º lugar (maior alta – maior baixa)
Altas: 62/101

Maiores altas (12 meses)
Mongólia: 274,11%
Sri Lanka: 97,31%
Ucrânia: 65,85%
Argentina: 56,32%
Peru: 56,03%

Ibovespa: 67ª (maior alta – maior baixa)
Altas: 74/101

Maiores altas (Dez/06)
Mongólia: 1.109,58%
Paquistão: 584,53%
Bangladesh: 364,66%
Sri Lanka: 163,55%
Malawi: 115,47%

Ibovespa: 16ª maior alta
Altas: 42/93

Maiores baixas (mês)
Egito: -20,94%
Tunísia: -13,29%
Índia: -10,64%
Bangladesh: -9,72%
Indonésia: -7,95%

Maiores baixas (ano)
Igual Maiores baixas (ano)

Maiores baixas (12 meses)
Bermudas: -44,59%
Grécia: -22,21%
Chipre: -21,43%
Nepal: -19,86%
Costa Rica: -17,17%

Maiores baixas (5 anos)
Islândia: -89,33%
Bermudas: -76,46%
Chipre: -70,02%
Irlanda: -69,68%
Bulgária: -67,47%

Maiores sequências:
Altas: Ilhas Maurício (8 meses)
Baixas: Bermudas (4 meses)

Desvio-padrão (mensal)
S&P 500: 5,09%
Brasil: 6,87%
Rússia: 11,29%
Índia: 8,57%
China: 10,72%

Datas Importantes e/ou curiosas:
08/02: 5 anos de listagem da Copasa
11/02: 100 anos de fundação da Bardella
11/02: 40 anos de listagem da Coteminas
17/02: 50 anos de fundação do Banco Sofisa
17/02: 5 anos de listagem da Gafisa
23/02: 50 anos de fundação da Ferbasa
25/02: 40 anos de fundação da Grendene
26/02: 68 anos de listagem da CSN

quarta-feira, 2 de fevereiro de 2011

Mensais: Brasil (Janeiro/11)

Índices BrasileirosÍndice; 60 meses; Ano; 12 meses
Ibovespa; 73,45%; -3,94%; 1,79%
IBX 50; 62,09%; -3,64%; 1,62%
IBX; 69,41%; -3,49%; 3,39%
ISE; 68,46%; -0,72%; 9,23%
ITEL; 53,16%; 7,34%; 7,86%
IEE; 145,09%; 0,56%; 12,71%
INDX; 80,81%; -5,61%; 6,02%
Consumo; -; -9,39%; 15,97%
Imobiliário; -; -11,78%; 8,42%
IVBX2; 49,13%; -3,86%; 5,26%
IGC; 67,82%; -5,06%; 10,13%
ITAG; 59,87%; -6,89%; 8,54%
Mid Large Cap; -; -3,27%; 2,93%
Small Cap; -; -8,34%; 16,83%

ComparaçõesIndicador; Desvio-padrão; Correlação IBOV; Retorno 60 meses; Retorno 12 meses
IBOV; 6,87%; 100%; 73,45%; 1,79%
Ouro; 6,42%; -15,11%; 82,11%; 12,58%
Dólar; 4,53%; -68,42%; -24,49%; -10,74%

Ibovespa x Renda FixaJanela; x CDI; x Poupança
12 meses; -7,46%; 2,82%
5 anos; 0,01%; 3,78%
10 anos; -0,92%; 6,29%

Nessa parte, a diferença da rentabilidade anualizada do Ibovespa e do CDI e da Poupança. Todos os números estão em % a.a.

Ibovespa:
Maiores altas (2011):
USIM3: 17,05%
EMBR3: 14,58%
TNLP3: 12,63%
TCSL4: 11,80%
TCSL3: 9,99%

Altas: 24/69

Maiores altas (12 meses)BRKM5: 58,14%
EMBR3: 39,64%
CRUZ3: 39,39%
LREN3: 38,57%
SBSPS3: 36,95%

Maiores baixas (2011)CYRE3: -15,74%
LLXL3: -15,43%
GFSA3: -15,20%
SANB11: -14,28%
LREN3: -14,18%

Altas: 42/68 (PRTX3 não conta)

Maiores Baixas (12 meses)LLXL3: -48,98%
MRFG3: -39,56%
JBSS3: -32,33%
ECOD3: -32,09%
BTOW3: -25,46%
FIBR3: -24,74%

Amostra de 164 ações:
Maiores altas em 5 anos
JFEN3: 2.884,49%
HGTX3: 1.979,56%
TELB4: 1.827,37%
BMTO4: 1.730,91%
WHRL4: 1.174,02%

Maiores baixas 5 anosKEPL3: -96,67%
JBDU4: -83,60%
GOLL4: -61,63%
CTNM4: -58,57%
UNIP6: -57,14%

Maiores sequências (164 ações)Alta: BRKM5 (8 meses)
Baixa: CAFE4; GPCP3; ITEC3; JFEN3 (5 meses)

Fontes:Bovespa.com
Economatica
Planeta Dinheiro (www.pladin.com.br)

Mensais: IPOs (Janeiro/11)

Serão consideradas as ofertas:
* Ocorridas a menos de 5 anos
* Que sejam realmente ofertas públicas iniciais
* Que ainda sejam negociadas, excluídas as que foram incorporadas por outras empresas.
* As ofertas dos últimos 12 meses foram desconsideradas por serem muito recentes

Taxa a.m. Retorno desde o primeiro dia de negociações expresso em meses.
IBOV a.m. Retorno do Ibovespa desde o primeiro dia de negociações do ativo
Ganho s/ Ibov: Taxa a.m. – IBOV a.m.

5 maiores altas relativas ao Ibovespa
Empresa; Taxa a.m.; IBOV a.m.; Ganho s/ IBOV
FLRY3: 3,57%; -0,06%; 3,63%
LLIS3: 3,31%; 0,13%; 3,44%
CTIP3: 3,84%; 0,69%; 3,15%
ALSC3: 3,20%; 0,15%; 3,05%
HYPE3: 2,62%; 0,08%; 2,54%

5 maiores baixas relativas ao Ibovespa
Empresa; Taxa a.m.; IBOV a.m.; Ganho s/ IBOV
MILK1; -6,33%; 0,05%; -6,38%
ECOD3; -4,49%; 0,95%; -5,43%
INPR3; -3,86%; 0,58%; -4,44%
AGEN11: -3,46%; 0,17%; -3,63%
TERI3; -3,26%; 0,33%; -3,59%

41/98 ações estão com ganhos relativos (41,84%)

56/98 ações estão com ganhos absolutos (57,14%)