domingo, 28 de outubro de 2012

Ao vencedor...

(Private returns to public offices)
Raymond Fisman, Florian Schulz e Vikrant Vig
NBER. Maio 2012.

O artigo de Fisman, Schulz e Vig analisou a evolução patrimonial dos políticos indianos, em busca de alguns indícios de que os políticos se favorecem financeiramente de seus cargos. A lei indiana exige que os candidatos divulguem seu patrimônio (e seus dependentes) na prestação de contas (assim como no Brasil) e é interessante verificar se os candidatos vencedores conseguem maior crescimento patrimonial do que os derrotados.

A base de dados consiste em resultados de eleições legislativas para a/o Vidhan Sabha na Índia com informações das divulgações públicas obrigatórias dos candidatos. A janela de tempo é 2003-2011 e só são considerados os candidatos que buscam posteriormente a reeleição. A variável de interesse é o patrimônio líquido (ativos menos passivo) e é considerado o patrimônio total da família (já que o candidato poderia escapar do escrutínio colocando ativos no nome de familiares). Diversos cuidados foram tomados, como o de excluir registros incompletos ou falhos, eliminar observações extremas e considerar se o candidato está classificado em alguma casta com cotas. Uma variável interessante é o fato de o candidato receber ou não um cargo de ministro depois de eleito, supondo que estes terão mais poder de influência e podem, com isso, conseguir maiores ganhos.

Nas estatísticas descritivas comparando vencedores e derrotados, os dois grupos são parecidos em termos de patrimônio total, gênero e educação, enquanto que os vencedores costumam ser mais jovens e não incumbentes (ou seja, concorrem sem já estarem no cargo). Mais importante, a análise univariada mostra maior crescimento patrimonial dos vencedores.

Na análise multivariada, a variável dependente utilizada na maioria das análises é o crescimento patrimonial, sendo incluídos diversos controles como educação e idade. Os resultados mostram que há maior crescimento para os vencedores, o “prêmio do vencedor” aumentando conforme diminui a margem de vitória. O ganho é estimado entre 3% e 5%. A importância de examinar mais especificamente as eleições ganhas por margens apertadas é que isso reduz a possibilidade dos resultados considerando a amostra válida completa se darem por conta de diferenças não controladas de habilidade entre os candidatos.

Em seguida, a variável que indica que o político recebe um cargo no ministério é incluída. O resultado é que apenas vencer a eleição já não influencia mais de forma significativa o crescimento patrimonial, mas fazer parte do ministério sim, de forma que o resultado observado no parágrafo anterior está concentrado nos políticos que recebem mais poderes. O impacto econômico é significativo: o crescimento patrimonial é entre 11% e 14% maior por desse fator. Apenas fazer parte do partido do governo não cria prêmio adicional. Separando entre ativos móveis e imóveis, o ganho generalizado dos vencedores é estatisticamente significativo no primeiro tipo (e fazer parte do ministério não tem efeito significativo), enquanto que no segundo apenas os futuros ministros se beneficiam. Isso pode indicar que os ministros recebem pagamentos “extra-legais” maiores e/ou que conseguem condições mais favoráveis para aquisição de bens de elevado valor como imóveis ou terrenos.

Analisando a questão de o candidato ser incumbente ou não, a análise mostra penalidades do vencedor e do incumbente, mas prêmio para ministros e incumbentes vencedores. Isso indica que os vencedores não incumbentes não se favorecem tanto do cargo (seja lá o motivo, inexperiência ou falta de vontade), que os incumbentes derrotados não conseguem bons retornos no setor privado, mas que os incumbentes vitoriosos conseguem grandes ganhos, assim como os futuros ministros.

Como os dados são disponíveis publicamente, é interessante analisar a reeleição dos ganhadores em função de seu crescimento popular, sob a hipótese de que os eleitores verão o ganho patrimonial dos políticos e decidam por não votar neles. Porém, a análise não encontrou evidências que suportem essa hipótese.

Os autores passam então a explorar a heterogeneidade do prêmio do vencedor. Não há maior prêmio para ganhadores em estados mais corruptos, seja para cargos normais, seja para ministros. Ficha suja não influencia o prêmio. Parlamentares que entram vias cotas para castas conseguem prêmios do vencedor maiores. Isso provavelmente se dá pelas menores oportunidades no setor privado, já que os derrotados possuem um crescimento patrimonial muito pior do que os vencedores. Há uma relação negativa entre o prêmio e educação para os vencedores, indicando que os mais educados têm maiores oportunidades no setor privado. Não há evidências de que vencedoras tenham maior ganho por conta do gênero, nem que os políticos em estados com maiores salários no setor público se beneficiem mais.

Em termos monetários, o prêmio do vencedor é de aproximadamente US$ 30 mil por ano, US$ 215 mil considerando apenas futuros ministros, o que é significativo se for considerar o salário médio (US$ 20 mil) e o patrimônio inicial médio (US$ 200 mil).

Algumas outras análises são feitas, a mais interessante sendo a restrição da amostra para políticos profissionais que concorrem em ao menos duas eleições anteriores às que são consideradas na análise. Ao contrário da amostra completa, a chance de voltar a concorrer independe da derrota ou da vitória, mas há um pulo na margem entre ganhar e perder,de forma que para eles faz grande diferença perder ou ganhar. Com a amostra completa e desconsiderando ministros, não há tal pulo.

Em suma, os ganhadores das eleições parlamentares na Índia experimentam um crescimento superior no patrimônio na comparação com os perdedores e esse efeito é mais pronunciado (ou mesmo concentrado) nos que recebem mais poder, os que são posteriormente escolhidos para compor o ministério. Seria interessante que fizessem uma pesquisa parecida com outros cargos, como prefeito, por exemplo.

segunda-feira, 22 de outubro de 2012

Modelo de quatro fatores aplicado internacionalmente

(Size, value, and momentum ininternational stock returns)
Eugene Fama e Kenneth French.
Journal of Financial Economics. Volume 105. Ed. 3. 2012.

O modelo de três fatores já foi descrito anteriormente no blog, assim como a variante com quatro fatores após a inclusão da variável momentum feita por Carhart (ver aqui) e diversos artigos resumidos aqui utilizaram-se desse modelo para análise do desempenho de carteiras ou de retorno de ativos. Os próprios formuladores do modelo original procuraram no artigo a ser comentado examinar outros mercados além dos Estados Unidos e verificar se o modelo é válido.

Os autores criam versões locais e globais do modelo de quatro fatores, utilizando dados da Bloomberg e da Worldscope referentes ao período 1990-2011. São vinte e três países examinados, desenvolvidos e emergentes, havendo a preocupação de analisar ações grandes e pequenas nesses países, o que acabou tornando a janela de tempo relativamente curta. A metodologia é a mesma do modelo de três fatores, com a separação das ações em grupos em relação ao tamanho, relação Valor Contábil / Valor de mercado e momentum. São dois grupos de tamanho, grandes (que representam 90% da capitalização de mercado) e pequenas (os outros 10%). Para valor e momentum, as relações são separadas nos percentis 30 e 70. As variáveis “do lado esquerdo” são vinte e cinco carteiras criadas a partir de uma matriz 5 x 5 tamanho e valor ou 5 x 5 tamanho e momentum. Na matriz 5 x 5, as fronteiras de tamanho são os 3º, 7º, 13º e 25º percentis, enquanto que a parte de valor e de momentum são divididas em quintis.

Nas estatísticas descritivas, no lado direito da equação (os fatores), constata-se um prêmio por risco na maioria dos mercados (exceto Japão), um prêmio por valor e um prêmio por momentum, mas não um prêmio por baixa capitalização de mercado. Porém, constata-se que o prêmio por valor e por momentum são maiores para o grupo de ações menores (exceto no Japão). Examinando agora o lado esquerdo (25 carteiras nas duas matrizes 5 x 5), constata-se a existência de prêmios por valor e também por tamanho de forma linear na maior parte das vezes. No caso do prêmio por tamanho, as exceções são as empresas com menor relação Valor Patrimonial/Valor de Mercado (ou seja, as ações “de crescimento” mais caras). Nesse grupo de ações, há um prêmio por tamanho reverso, embora a relação seja muito menos linear do que nos demais grupos de valor. Outro fato a se observar é que o prêmio por valor é extremamente alto no grupo das ações de menor tamanho (microcaps no grupo que representa as 3% ações de menor valor de mercado) e que esse prêmio vai diminuindo conforme se aumenta o tamanho das empresas. O mesmo se aplica sem muitas mudanças analisando as 25 carteiras tamanho x momentum.

A parte mais importante (e já a última) é a análise da capacidade dos modelos de explicar os retornos dos ativos. As variáveis de análise são o alfa médio das 25 carteiras, o erro-padrão desses alfas, o coeficiente de determinação (r-quadrado), a estatística do teste F para examinar se os modelos se adequam aos dados (à lá Gibbons et. al. (1989)) que os autores chamara de GRS e o índice de Sharpe dos alfas (Sr(a) partindo da mesma referência do GRS).

Primeiro, os autores analisam as carteiras globais formadas com fatores globais. Toda essa primeira parte considera as 25 carteiras tamanho x valor, para depois serem analisadas as carteiras tamanho x momentum. O CAPM é rejeitado pelo GRS e mostra alfas significativos em diversas carteiras. O modelo de três fatores obtém um melhor resultado, com r-quadrado de 95% e com a redução nos alfas significativos, mas continua sendo rejeitado pelo teste-F/GRS. Um problema que se repetirá em outros modelos é uma anomalia nas microcaps e um prêmio por valor reverso nas empresas no grupo de maior capitalização de mercado. O modelo de quatro-fatores (com a variável de momentum WML – “Winners minus losers”) melhora ainda mais os resultados, mas continua sendo rejeitado pelo GRS. A solução dos autores foi eliminar as microcaps da amostra (apesar de isso poder ser interpretado como um ajuste no modelo para torna-lo mais aceitável), melhorando o desempenho dos três modelos, mas continuando a rejeitá-los pelo GRS. Apesar disso, os autores acreditam que o modelo de quatro fatores possa ser considerado aceitável (apesar do GRS), com elevado r-quadrado e baixo alfa médio. A conclusão é que é razoável utilizar o modelo de quatro fatores com fatores globais para analisar ativos globais, desde que a amostra desses ativos não esteja concentrada em microcaps e que os preços dos ativos parecem ser formados de forma integrada globalmente exceto no caso das microcaps.

A próxima análise é dos retornos regionais (Estados Unidos, Europa, Japão e Ásia-Pacífico) por meio de fatores globais. Os modelos não são rejeitados analisando Europa e Japão, mesmo considerando as microcaps, e excluir essas ações resulta na não rejeição dos modelos por meio do teste GRS. A questão é a significância econômica, com os alfas sendo elevados e com altos erros-padrões e o r-quadrado sendo baixo, o Japão ainda contando com alfas médios negativos. Dessa forma, modelos com fatores globais para explicar retornos locais são inadequados.

Analisando agora os retornos locais com fatores locais, os modelos são válidos para as regiões (exceto Ásia-Pacífico), nos Estados Unidos sendo necessário excluir as microcaps. No caso do Japão, os alfas são estatística e economicamente indistinguíveis de zero, de forma que os modelos de três e quatro fatores são adequados. As ações europeias mostram um prêmio por valor anômalo no caso das microcaps (alfas significativamente diferentes de nulos nesse grupo) e um prêmio por valor reverso no grupo de maior capitalização de mercado nos extremos de valor (megacaps). Na Ásia-Pacífico, os modelos só se tornam significativos pelo GRS se as microcaps forem excluídas, mas o r-quadrado não é tão elevado e o erro-padrão do intercepto é elevado, de forma que os modelos utilizados não têm bom desempenho nessa região. Para o caso das ações americanas, o teste-F rejeita a validade dos modelos que incluem microcaps, mas não quando essas ações são excluídas. Há o mesmo padrão anômalo nos alfas das microcaps encontrado na Europa e o prêmio de valor reverso nas megacaps.

Na análise das carteiras tamanho x momentum, os autores utilizam apenas o modelo de quatro fatores. Nas carteiras globais com fatores globais, o resultado é o mesmo obtido analisando-se as carteiras tamanho x valor, ou seja, o GRS rejeita as carteiras considerando ou não as microcaps, mas desconsiderando as ações de menor tamanho faz com que o poder explicativo seja alto (elevado r-quadrado e baixo erro-padrão), de forma que os autores consideram aceitável utilizar o modelo de quatro fatores para analisar carteiras globais.

Analisando os modelos com fatores locais, as conclusões são parecidas com as obtidas no exame das carteiras tamanho x valor. Nos Estados Unidos, o GRS rejeita o modelo de quatro fatores que inclui as microcaps, mas não quando essas ações são excluídas, havendo vários interceptos significativamente diferentes de zero nas microcaps. No Japão, o GRS não rejeita o modelo de quatro fatores, que também possui elevado poder explicativo, mas há alfas significativamente positivos nas microcaps que tiveram pior desempenho. No caso da Europa e Ásia-Pacífico, o GRS rejeita os modelos locais, que também não têm muito poder explicativo (elevados erros-padrões).

Resumindo o trabalho dos autores, modelos formados com fatores globais têm alguma capacidade de explicar retornos de carteiras globais, desde que não haja um peso excessivo em microcaps, indicando que há alguma integração na formação de preços, exceto no grupo mencionado. Fatores globais não podem ser utilizados para explicar retornos locais. Quanto aos fatores locais, a análise das carteiras formadas na matriz tamanho x valor mostram que o modelo de três e de quatro fatores explicam de forma adequada os retornos no Japão, na Europa e Estados Unidos (excluindo microcaps), mas não na Ásia-Pacífico. Porém, a análise das carteiras tamanho x momentum revela que os modelos são menos bem-sucedidos na explicação dos retornos, principalmente na Europa e, novamente, Ásia Pacífico. A maior parte das anomalias se concentra nos extremos da classificação entre vencedores e perdedores, de forma que o modelo de quatro fatores não poderia explicar os retornos de carteiras que atribuem elevado peso para ações que tiveram desempenho extremos. Mas, segundo os autores, é raro fundos apostarem tão fortemente em ações muito ganhadoras ou muito perdedoras, de forma que as análises anteriores sobre desempenho de fundos podem ainda ser consideradas válidas.

Em suma, esse artigo mostra algumas fraquezas do modelo de quatro fatores em sua explicação dos retornos dos ativos. A maior parte das aplicações do modelo se dá com ativos americanos, e (na minha opinião) talvez o modelo não tenha um desempenho tão mais ou menos quanto teve nesse artigo se for ampliado o horizonte de análise (como no artigo de 1993 dos autores). Muitos estudos ainda precisarão ser feitos sobre os retornos de ativos para termos um melhor entendimento desse campo ainda nebuloso.

sexta-feira, 19 de outubro de 2012

A semana (08-19/10)

Finanças

Será relevante a regulação do EBITDA?, pergunta o blog Contabilidade e Métodos Quantitativos.

Ebitda – Comentário do blog Contabilidade Financeira de uma reportagem sobre a regulação do Ebitda. Achei o tom meio agressivo. Não acho que o Ebitda seja inútil, só não é a pedra de roseta que ficam vendendo por ai. O mesmo se aplica ao lucro líquido. Ver também outro comentário do mesmo blog.

Digesting Anomalies: An Investment Approach – Parece um artigo interessante sobre precificação de ativos, com um modelo que, segundo os autores, tem melhor desempenho do que o modelo de quatro fatores. Não li, mas entra na (longa) lista de leituras.




Economia


Setor foi transformado em vilão, diz executivo – Isso foi só uma amostra. Quando as coisas começarem a ficar realmente mal, o governo vai botar a culpa em alguém. E não vai faltar alvos populares.


How Al Gore Got Rich – Mais capitalismo de compadrio.

Governo blinda comissão do pacote elétrico – Ninguém mexe na comissão!



Lucro Brasil: Em duas postagens, blog Análise Real analisa a questão do “lucro Brasil”, inventada para encobrir o peso dos impostos (primeira e segunda parte). Na segunda, fala do imposto mais importante, embora não seja tão visível, que é o imposto de importação. Acabe com esse imposto que o preço deve convergir para os padrões internacionais (senão, basta mandar importar).

Liberdades Individuais

Projeto de Lei tenta aprovar a Segunda Sem Carne no Estado de São Paulo – Agora é oficial: não está muito longe o momento em que o estado irá determinar todos os aspectos da nossa vida. No médio prazo, não poderemos nem escolher o que comer. Possivelmente, comeremos grama. Com sorte, da boa.

Juristas querem limite no endividamento de famílias – Ou: Juristas querem controlar as suas finanças pessoais.

Comentários moleques da quinzena
Quanto custa um casamento? – Perguntou um texto de blog. Como as pessoas têm mania de incluir depreciação no cálculo do custo-benefício do carro, no que eu discordo (ao menos na forma que é feito geralmente, no fluxo de caixa quando não é um fluxo ao invés do valor de revenda), senti falta de incluir a depreciação. Faz mais sentido nesse contexto!

Governo blinda comissão do pacote elétrico – Ninguém mexe na comissão!

domingo, 14 de outubro de 2012

Identificando gestores com desempenho superior

(Active Management in Mostly Efficient Markets)
Robert C. Jones e Russ Wermers.
Financial Analysts Journal. Volume 67. Ed. 6. 2011

Já escrevi diversas vezes sobre desempenho de fundos (ver aqui), a conclusão geral sendo a de que os fundos ativos não conseguem na média obter desempenho superior aos fundos passivos. Jones e Wermers não contestam esses resultados, mas sugerem que é possível detectar “ex-ante” quais são os gestores que terão desempenho superior. A abordagem dos autores parte de uma visão de que os mercados são quase eficientes à lá Grossman e Stiglitz (1980). Não se trata de uma pesquisa empírica nova, mas o resumo da literatura sobre fatores que levam alguns fundos a terem desempenho superior.

Os autores identificaram quatro fatores que podem ajudar a identificar gestores com desempenho superior: 1) Desempenho passado; 2) Condições macroeconômicas; 3) Características do fundo ou do gestor; 4) Análise da carteira do fundo. No primeiro fator, os autores afirmam que fundos com melhor desempenho passado conseguem retornos futuros superiores, mas enfatiza que é necessário ajustar os retornos ao risco de maneira adequada e levar em conta a possibilidade de não-normalidade dos retornos e outras questões.

Estudando o desempenho passado, é possível analisar como o fundo se saiu durante determinada condição macroeconômica. Segundo estudos anteriores, o fundo ativo médio se sai melhor durante as recessões em relação aos fundos passivos. Conforme os autores, Avramov e Wermers (2006) argumentam que é possível determinar quais são os gestores que terão melhor desempenho com base em dados macroeconômicos, como o nível de taxas de juros e a estrutura a termo das taxas. Os autores defendem que o investidor diversifiquem a carteira de fundos procurando incluir fundos de forma a incluir um grande número de cenários econômicos, já que pode é extremamente difícil prever o cenário econômico.

Analisar as características dos gestores ou dos fundos também podem ajudar. Gestores mais experientes conseguem retornos superiores aos obtidos pelos gestores menos experientes para fundos maiores, o inverso ocorrendo para fundos menores. Gestores podem assumir posições maiores em empresas que possuem alguma conexão social e os fundos geridos por eles conseguem desempenho superior. Gestores com maiores notas no exame SAT e com MBA de melhores instituições conseguem desempenho superior. Em fundos de hedge, gestores que “colocam sua pele no jogo”, ou seja, investem nos próprios fundos, se saem melhor. Analisando a gestora de fundos, a literatura indica que patrocinadores maiores conseguem desempenho melhor em seus fundos, assim como as gestoras com estrutura organizacional menos hierárquica. Analisando o próprio fundo, fundos com menores gastos, mais bem classificados na Morningstar e que não têm restrições a vendas a descoberto geram maiores retornos. A forma como o caixa é utilizado pelo gestor também é um indicativo, sendo preferível que o gestor utilize-o de forma tática. Na discussão sobre a especialização contra a flexibilização, não há um consenso sobre o que é melhor. Especificamente para hedge funds, além de ser detectado que esses fundos possuem desempenho superior, fundos com maiores marcas d’água (que precisam gerar retornos maiores para receberem taxas de performance), com maior base de ativos e mais velhos conseguem retornos superiores.

É possível examinar a composição da carteira dos fundos, simular essa carteira e depois comparar com os resultados efetivos. Quando há uma grande diferença positiva entre os retornos realizados e os simulados, o fundo supera o desempenho conseguidos pelos fundos com grande diferença negativa (o que os autores não mencionaram é a capacidade preditiva desse indicador). É possível também comparar a volatilidade efetiva e simulada. Quando há uma grande diferença, positiva ou negativa, o fundo gera retornos inferiores na comparação com aqueles que são mais estáveis. Quando o “deslocamento do risco” (risk shifting, em inglês), ou o gestor está protegendo bons retornos obtidos no período anterior ao da divulgação da carteira ou estão aumentando o risco para tentar alcançar seus pares. Examinando a carteira, é possível determinar se o gestor é contrário ou de momento (ou de “rebanho”, “herd”), outras análises mostrando que os primeiros conseguem desempenho superior. Gestores que tomam uma postura mais ativa (comprando mais de determinada ação do que o índice referência possui) conseguem retornos superiores aos obtidos por um gestor menos ativo (nessa definição de “ativo”).

A recomendação para o investidor seria aplicar em cotas de fundos com essas características. Os autores não realizam testes mais sofisticados para verificar se é realmente possível identificar gestores melhores e obter retornos superiores. Não é tão direto juntar no liquidificador todas essas evidências e gerar uma boa estratégia de investimentos. Porém, a postura dos autores não é a de que o trabalho de identificar os melhores gestores é trivial. Resumindo tudo, na média a gestão ativa gera retornos inferiores na comparação com a gestão passiva, mas não seria impossível obter retornos superiores via gestão ativa. Porém, isso é um grande desafio e a média joga contra o investidor ativo, e os autores procuram fornecer algumas dicas baseadas em estudos empíricos de como identificar bons gestores.

domingo, 7 de outubro de 2012

A semana (25/09-07/10)

Finanças
54% dos consumidores devem para os cartões – E o governo acha pouco e quer aumentar esse porcentual.

Petrobras perde R$ 65 bi desde megaoferta – Tem várias coisas que não gostei dessa reportagem, mas a afirmação de que as ações preferenciais precisam subir 53% para que o valor de mercado volte ao topo é enganosa (embora matematicamente possa estar correta), já que compara dois momentos com diferentes números de ações (hoje tem mais ações da Petrobras do que em 2008 por conta da capitalização). Para que o preço da ação volte ao topo histórico, a ON precisaria subir 134,57% e a PN 100,56%.

The Death of Common Sense – Mais um artigo alegando que a Hipótese de Mercados Eficientes e o CAPM são causas da crise. Embora alegue no começo fazer uma análise “desapaixonada”, percebe-se claramente um foco maior em argumentos emocionais do que racionais. A análise do CAPM é bastante razoável e não tenho muito a discordar, mas a paixão do autor e os erros do artigo aparecem na parte da HME. Fora isso, o autor ignora alguns fatos do mundo real que ele diz conhecer tanto. Segundo uma pesquisa já um pouco antiga (1999) indica que apenas 2,7% dos analistas concordam fortemente com a HME, enquanto que 63,1% discordam totalmente, e isso no momento em que a HME supostamente estaria em alta. Apenas 1,8% dos analistas consideram o CAPM muito importante e 68,9% não julgam importante. Supondo que quem defenda uma ideia não defenda a outra, seria essa a conspiração dos 4,5%? Até quem concorda com a HME, como professores de Finanças, age de uma maneira contrária ao que deveria (ver Doran et. al. (2010)). Segundo, se os investidores realmente acreditassem na HME, a gestão ativa não seria muito praticada. Embora a gestão passiva também tenha crescido, a gestão ativa continua predominando, o que se nota pelo aumento expressivo do giro das ações (ver aqui e também o livro “A Dose Certa” de John Bogle). A citação de Sharpe (1991) está fora de contexto, propositadamente colocada para parecer imbecil, e as ideias expostas por Sharpe nesse artigo não implicam necessariamente eficiência de mercado: seguindo uma aritmética rasteira, é impossível argumentar que a gestão ativa como um todo possa superar a gestão passiva após custos (o que é puro bom senso), o que não significa que um grupo considerável de gestores possam consistentemente vencer o mercado (o que seria anômalo à HME). E fundos de hedge não existiriam se o fundo fosse dominado pela HME, nem alavancagem. Terceiro, a HME é uma hipótese própria da análise de retorno de ativos e não deveria ter implicação nenhuma para políticas públicas. Quarto, o autor analisa as anomalias à HME, mas não as anomalias das anomalias (ver Fama (1998) e Wright et. al. (2008), por exemplo). Há muitos outros pontos a serem observados, como a questão da correlação (me parece que a HME nada diz sobre correlações se manterem ou não), mas isso já basta. Ver ainda Ball (2009).

Economia
Morre Hobsbawn, um homem de fé – Obituário respeitoso, mas crítico, de Hobsbawn por Magno Karl no Ordem Livre.





Fraude - por que houve esta grande recessão – Vale muito a pena ver esse documentário.

Governo quer reduzir alta rotatividade de funcionário – Manchete alternativa: Governo quer desestimular criação de empregos ao aumentar o custo de demissão.

Liberdades Individuais


Momento “Nossa, não diga!” da semana
“Hospedagem deverá ficar mais cara na Copa e Olimpíada”

Frase da semana
Cristina responde a Lagarde que Argentina não 'é time de futebol' – Disso não há dúvida. Qualquer time de futebol é mais organizado e bem administrado do que o governo argentino.

Conexões políticas e custo de capital


Narjess Boubakri, Omrane Guedhami, Dev Mishra e Walid Saffar.
Journal of Corporate Finance. Volume 18. 541-559. 2012.

Já escrevi anteriormente (aqui e aqui) sobre o efeito das conexões políticas (contribuições para campanhas ou donos que também são políticos) nos aspectos econômicos das empresas, as evidências mostrando que as empresas se beneficiam de suas conexões na forma de maior rentabilidade e alta nas ações quando as conexões são eleitas. Por outro lado, quando há algum escândalo ou perda de cargo, as empresas conectadas também sofrem, de forma que as conexões políticas são bênçãos mistas para as empresas. Esse é um tema ainda bastante pesquisa e sempre sai pesquisas novas. A pesquisa de Boubakri et. al. (2012) mostra o efeito das contribuições no custo de capital analisando empresas de diversos países (Brasil não incluso).

Os autores utilizaram a mesma amostra utilizada por Faccio (2006), analisando 26 países no período 1997-2001. A empresa é considerada conectada se o principal acionista ou algum alto executivo é político eleito ou está relacionado de alguma forma (por parentesco ou amizade) com algum político. Para o cálculo do custo de capital, os autores procuraram utilizar uma metodologia com dados ex-ante, mas que não dependam dos retornos históricos e sim do custo implícito no preço das ações. Os autores adotam quatro metodologias diferentes, na falta de um consenso sobre qual deveria ser utilizada, tirando uma média do custo projetado por cada modelo: Gebhardt (2001)Claus e Thomas (2001), Easton (2004) e Ohlson and Juettner-Nauroth (2005). As análises são feitas comparando com empresas não conectadas semelhantes, cada empresa conectada sendo combinado com uma empresa do mesmo país, da mesma indústria e com mesmas características (tamanho, alavancagem, Preço/Valor Patrimonial etc.).

Os autores passam então a analisar o custo de capital em função do fato da empresa ser conectada e uma série de controles. As análises são feitas utilizando a base completa ou apenas as empresas conectadas e as suas semelhantes. Em todas as análises, os autores encontram evidências de que há uma relação negativa entre conexão política e custo de capital, ou seja, as empresas conectadas possuem menor custo de capital. Os autores expandem a análise discriminando o tipo de conexão que a empresa possui. Primeiro, examinam se a relação é através do governo, do parlamento ou de relacionamento próximo, apenas o último tipo de conexão afetando de maneira significativa o custo de capital. Depois, examinam se a conexão se dá na diretoria ou através de propriedade, os autores determinando que a relação negativa com o custo de capital se concentra nas conexões através de propriedade. As variáveis de controle se comportam do modo esperado, tamanho estando negativamente relacionado com o custo de capital, por exemplo.

A análise principal é complementada por testes de robustez. O primeiro é utilizar uma variável instrumental para mitigar possíveis problemas de endogeneidade (conexão política estar relacionada com outra variável e esta seria a verdadeira razão do menor custo de capital). A variável instrumental escolhida foi a exigência de divulgação de informação da conexão. A regressão em dois estágios começa estimando a conexão política através da exigência de divulgação, sendo encontrado que em países em que é exigido que as conexões divulguem suas relações possuem menor probabilidade de terem empresas conectadas. Mesmo considerando essa nova variável, há relação entre conexão política e custo de capital. Uma série de outros testes são realizados. Primeiro, modificam a variável dependente, utilizando os modelos individualmente, e não uma média dos quatro, ou utilizam o prêmio sobre o risco ao invés do custo de capital bruto ou modificam os parâmetros para o cálculo do custo de capital. Depois, incluem novas variáveis de controle, como uma aproximação para o nível de desenvolvimento do país (logaritmo do PIB per capita), a classificação de crédito do país como variáveis de controle e o crescimento de longo prazo nos lucros. Também modificam as variáveis já nos modelos, mudando a estimativa de erro dos analistas e trocando a variável tamanho por cobertura de analistas, já que entende-se que o efeito do tamanho está relacionado com a disponibilidade de informações. Por fim, há mudanças na composição da amostra, eliminando as empresas financeiras, removendo países com menos de cinco empresas conectadas, excluindo Indonésia e França, ao mesmo tempo ou em separado, e modificando a maneira de combinar as empresas comparáveis. De todas essas mudanças, apenas a exclusão de Indonésia e França juntas da base altera a significância estatística (para o nível de 10%), mas nada muda o sinal do coeficiente que indica que a empresa é conectada e indicando haver relação negativa entre conexão e custo de capital.

Na última parte do artigo, os autores fazem testes adicionais e examinam como outros fatores influenciam a relação observada. O primeiro teste é sobre os resgates de empresas, a amostra sendo separada entre países que tiveram casos de resgate e os que não tiveram, a relação negativa se verificando apenas nos países em que tiveram resgates. Isso pode indicar que os investidores em países com maior compadrio entre governo e empresas acreditam que as empresas conectadas são menos arriscadas e aceitam retornos menores. É como se a ação da empresa conectada viesse com uma opção de venda, que é o resgate governamental. A segunda questão é sobre o desenvolvimento do mercado, relacionado com a liquidez das ações, verificando-se que o efeito negativo no custo de capital só se dá nos mercados menos desenvolvidos. Em países menos democráticos (segundo indicadores de um guia sobre o assunto) e mais corruptos (conforme Kaufmann et. al. (2008)) e em países com menor liberdade de imprensa (segundo Dyck e Zingales (2004)) registram a relação negativa estabelecida entre custo de capital e conexão política, mas não as suas contrapartes (países mais democráticos, menos corruptos e com maior liberdade de imprensa). Curiosamente, hoje em dia os países menos democráticos e com menor liberdade de imprensa são os que mais se dizem amigos do povo, mas, aparentemente são os reis do capitalismo de compadrio. Assim, de forma geral, pior ambiente institucional está associado com menor custo de capital para as empresas conectadas, favorecendo os compadres do governo em detrimento do restante da economia.

Por fim, separando a amostra em relação a alguma característica da empresa permite examinar quais são os fatores mais relacionados com maior valor das conexões políticas. Coerente com a literatura anterior, os autores determinam que empresas maiores e mais antigas se beneficiam das conexões, mas não as empresas menores e mais novas. Com relação à alavancagem, tanto as muito quanto as pouco alavancadas registram uma queda no custo de capital por conta da conexão política. Se muito, o efeito parece ser maior para as empresas mais alavancadas, mas os autores não examinaram essa questão.

Em suma, empresas conectadas politicamente registram um menor custo de capital, efeito concentrado em países com pior ambiente institucional e mais significativo para empresas maiores e mais antigas. Isso complementa a literatura sobre o valor das conexões políticas ao mostrar também os efeitos no custo de capital das empresas.

segunda-feira, 1 de outubro de 2012

Mensais: Brasil (set/12)

Índices Brasileiros
Índice; 60 meses; Ano; 12 meses
Ibovespa; -2,13%; 4,27%; 13,09%
IBX 50; -2,32%%; 4,69%; 14,67%
IBX; 5,46%; 6,39%; 16,31%
ISE; 27,37%; 12,54%; 22,23%
IEE; 74,99%; -7,39%; 8,20%
IBRA; -; 9,86%; 7,73%; 17,82%
ICO2; -; 6,26%; 17,66%
INDX; 15,11%; 17,04%; 29,64%
Consumo; 87,90%; 27,05%; 43,59%
IFNC; 31,79; 5,31%; 19,11%
UTIL; 67,42; -4,01%; 15,80%
Imobiliário; -; 23,50%; 26,02%
IMAT; -20,65%; -9,74%; 10,22%
IVBX2; 16,19%; 15,10%; 25,09%
IGC; 6,37%; 10,99%; 19,78%
IGCNM; 13,23%; 18,30%; 28,13%
Mid Large Cap; -; 6,27%; 16,79%
IGC Trade; 5,80; 7,62%; 16,43%
ITAG; 10,71%; 11,81%; 23,18%
Small Cap; -; 22,25%; 26,36%
IDIV; 61,96%; 10,15%; 25,12%
IFIX; -; 31,49%; 37,87%
BDRX; -; 29,88%; 44,63%

Comparações
Indicador; Desvio-padrão; Correlação IBOV; Retorno 60 meses; Retorno 12 meses
IBOV; 7,05%; 100%; -2,13%; 13,09%
Ouro; 5,95%; -19,32%; 163,41%; 18,39%
Dólar; 5,12%; -69,12%; 10,42%; 9,50%

Ibovespa x CDI
Janela; IBOV- CDI
12 meses; 3,39% a.a.
5 anos; -9,96% a.a.
10 anos; 6,35% a.a.

Ibovespa:
Maiores altas (2012):
HYPE3: 75,18%
SBSP3: 66,03%
NATU3: 59,22%
BRML3: 56,39%
DTEX3: 51,50%

Altas: 38/68

Maiores altas (12 meses)
KLBN4: 112,02%
SBSP3: 97,68%
MRFG3: 92,50%
JBSS3: 85,12%
NATU3: 80,42%

Altas: 42/68

Maiores baixas (2012)
OGXP3: -54,85%
ELPL4: -39,80%
RSID3: -34,68%
PDGR3: -33,34%
USIM3: -31,96%

Maiores Baixas (12 meses)
OGXP3: -46,52%
USIM3: -45,73%
RSID3: -40,48%
PDGR3: -35,84%
VAGR3: -35,09%

Amostra de 215 ações:
Maiores altas em 5 anos
HGTX3: 1.397,81%
TELB4: 1.315,93%
TAEE11: 314,14%
CRUZ3: 297,97%
TOTS3: 295,29%

Maiores baixas 5 anos
VAGR3: -95,71%
VIVR3: -93,81%
LUPA3: -91,91%
PLAS3: -90,48%
JBDU4: -90,39%

Maiores sequências (179 ações)
Alta: SCAR3 (9 meses)
Baixa: AELP3 (10 meses)

Datas
01/10: 60 anos de fundação da Buetner
03/10: 59 anos de fundação da Petrobras
05/10: 5 anos da IPO da Sul América
14/10: 55 anos de fundação da Tecnosolo
15/10: 75 anos de fundação do Banestes
15/10: 5 anos da IPO da Trisul
20/10: 35 anos de fundação da Helbor
20/10: 68 anos de listagem do Itaú
21/10: Nicolaus I Bernoulli (1687-1759) do Paradoxo de São Petersburgo.
22/10: 5 anos da IPO da Marisa
25/10: 5 anos da IPO da Agrenco
26/10: 5 anos da IPO da BM&F Bovespa
26/10: 69 anos de listagem da Vale
29/10: 5 anos da IPO da Helbor, Amil, BR Brokers e Bic Banco
30/10: 55 anos de fundação da Magazines Luiza
31/10: 5 anos da IPO da Laep

Ou seja, as estatísticas de piores IPOs em cinco anos ficará órfã de duas de suas mais ilustres componentes, Agrenco e Laep!

Fontes:
Bovespa.com.br
Economatica
Infomoney

Mensais: Índices Internacionais (set/12)

Maiores altas (mês)
Irã: 17,76%
Chipre: 16,78%
Sri Lanka: 15,29%
Grécia: 14,27%
Eslovênia: 13,98%

Ibovespa: 28º lugar (maior alta – maior baixa)
Altas: 80/103

Maiores altas (ano)
Egito: 60,72%
Paquistão: 36,11%
Nepal: 31,33%
Turquia: 29,51%
Tailândia: 26,67%

Ibovespa: 63º lugar (maior alta – maior baixa)
Altas: 74/102

Maiores altas (12 meses)
Tailândia: 41,76%
Egito: 40,71%
Dinamarca: 39,49%
Filipinas: 37,87%
Paquistão: 31,31%

Ibovespa: 36º Lugar (maior alta – maior baixa)
Altas: 68/102

Maiores altas (12 meses, em dólar)
Filipinas: 44,38%
Tailândia: 43,32%
Egito: 37,58%
Alemanha: 37,17%
Dinamarca: 33,12%

Essa é a provável lista das cinco maiores altas. Verifico o rendimento em dólar apenas das maiores altas até que a maior alta em dólar seja superior ao rendimento nominal do próximo da lista.

A Venezuela fica fora das listas por conta de seu câmbio artificialmente fixo (ver aqui). Suspeito que o Irã tenha problema parecido (câmbio artificial e falta de dólares), mas não tenho como confirmar isso.

Ibovespa em dólar: +3,28%

Maiores altas (Dez/07)
Paquistão: 462,48%
Irã: 198,11%
Sri Lanka: 135,03%
Tunísia: 89,80%
Mongólia: 73,72%

Ibovespa: 31ª maior alta
Altas: 25/90

Maiores baixas (mês)
Tunísia: -4,91%
Marrocos: -4,75%
Arábia Saudita: -4,19%
Mongólia: -4,01%
Camboja: -3,88%

Maiores baixas (ano)
Chipre: -73,73%
Ucrânia: -34,30%
Bangladesh: -23,11%
Sérvia: -22,02%
Montenegro: -21,90%

Maiores baixas (12 meses)
Chipre: -60,14%
Ucrânia: -30,87%
Mongólia: -18,53%
Marrocos: -14,11%
Sérvia: -13,64%

Maiores baixas (5 anos)
Chipre: -97,48%
Islândia: -88,86%
Grécia: -85,73%
Bulgária: -81,67%
Sérvia: -81,41%

Por um engano meu, o Chipre não estava nas listas anteriores.

Maiores sequências:
Altas: Quênia (10 meses)
Baixas: Vietnã (5 meses)

Desvio-padrão (mensal)
S&P 500: 5,46%
Brasil: 7,05%
Rússia: 12,01%
Índia: 8,53%
China: 9,00%

Fontes:
Bloomberg
Sites das bolsas de valores
Yahoo Finance