Interações Sociais e Investimento em Ações

Já escrevi em outros textos do blog sobre os fatores determinantes da participação no mercado acionário. Capital Social é um desses fatores e outro artigo procura determinar especificamente se os investidores são influenciados por seus vizinhos.

O artigo NeighborsMatter (Vizinhos Importam, em português) de Brown, Ivkovic, Smith e Weisbenner publicado no Journal of Finance examina se a interação social influencia a decisão de investir em ações. Já sabemos que QI, preferências políticas e literacia financeira são fatores determinantes. A conexão do capital social e a participação no mercado acionário indica que a interação social é sim um fator determinante, mas é necessário examinar essa questão de maneira mais específica.

Os autores utilizaram dados de pagamento de impostos no período entre 1987 e 1996. O desafio era encontrar uma base que possa separar as pessoas em uma área geográfica que representem a proximidade das pessoas. Se a base mostrar apenas a cidade em que a pessoa mora, essa informação não é muito útil, já que pessoas da mesma cidade não necessariamente são próximas socialmente. Mas se for possível separar as pessoas por bairro as chances disso ocorrer são maiores. A base utilizada inclui informações a respeito do CEP do pagador de impostos e também a informação sobre se a pessoa é nativa no estado ou não, os autores só considerando os “nativos”. Outra característica para ser considerado nativo é residir na mesma Área Metropolitana Estatística (MSA) por todo o período da amostra.

Uma limitação da base utilizada é que ela não informa se a pessoa tem ações, e sim se recebe rendimentos tributáveis de ações. Assim, se a ação não paga dividendos ou se os rendimentos vão para contas protegidas, então não vai constar da base. Isso não é o ideal, mas os autores determinam que há uma correlação razoável (62%) entre a aproximação deles e os dados reais obtidos em outra base para medir a participação no mercado. Nessa definição, 25% das pessoas investem em ações.

A definição de comunidade é pessoas vivendo na mesma MSA. Essa definição é restrita o suficiente para termos alguma confiança de que medirá, mesmo que imperfeitamente, as interações sociais e permite a utilização de outras bases de dados que informem a área metropolitana de residência das pessoas.

A hipótese do estudo é a de que a participação no mercado acionário de uma pessoa é influenciada pela decisão tomada por pessoas de sua comunidade. O desafio é controlar por outras variáveis que influenciam a decisão de investir em ações além de eventuais efeitos comunitários. Para evitar problemas de correlação espúria, os autores procuraram isolar a influência de não-nativos sobre os nativos em um MSA a fim de identificar de maneira mais precisa o efeito das relações sociais.

Para isso, os autores recorrem a uma regressão em dois estágios, no primeiro criando uma variável instrumental. Aqui temos três variáveis, a chance de uma pessoa investir em ações (pelo que entendi), a proporção de pessoas de uma comunidade que investem em ações e essa proporção na comunidade de nascimento dos não nativos. A ideia é examinar a primeira variável (proporção individual), o instrumento sendo a terceira variável utilizada para estimar a segunda. O comportamento em outro MSA não deveria influenciar um indivíduo nativo de outro MSA exceto através de interações sociais. Além do mais, o comportamento dos outros estados é estimado em atraso (“lagged”), reduzindo a chance de efeitos simultâneos ocorrerem nos dois locais. É importante realizar essa análise para que um histórico em comum entre pessoas de uma mesma comunidade afetem os resultados. É provável que fatores não observados além da interação social influenciem o comportamento dos indivíduos de uma mesma localidade e essa é uma maneira de excluir o efeito desse background em comum.

No primeiro estágio da regressão, os autores determinam a proporção investida em uma comunidade em função do investimento médio do estado de origem dos não-nativos. No segundo estágio, essa variável é incluída na regressão que estima a proporção investida em ações pelos indivíduos.

O resultado da segunda regressão mostra que o comportamento da comunidade em função dos não-nativos influencia o comportamento dos nativos. Dessa forma, é possível imaginar que uma pessoa seja influenciada através da interação com pessoas com ideias diferentes das suas.

Para melhor examinar essa questão, os autores incluem uma variável sobre o capital social da base de dados DDB Life Style Data. A pergunta utilizada foi se a pessoa pede conselhos para membros da comunidade, a média do MSA sendo empregada no modelo dos autores. A interação da proporção de pessoas de uma comunidade que investem em ações e essa pergunta é positiva e significativa, o que indica que há um efeito boca-a-boca na medida em que a proporção aumenta quanto mais forte é a interação social em uma comunidade.

Na parte da significância econômica, o aumento em 10 pontos porcentuais na posse de ações pela comunidade aumenta em 4 pontos porcentuais a chance de um dado investidor aplicar em ações, tudo o mais constante. Esse corte de 10 pontos porcentuais representa sair do 25% percentil para o 75% percentil na posse de ações. Os autores estimam qual é o impacto da decisão dos pais investirem ou não em ações, determinando que esse efeito é da ordem de 3,6 pontos porcentuais. Ou seja, um aumento em 10 pontos porcentuais na posse de ações pela comunidade é comparável com a influência dos pais.

Em suma, ficou determinado que há uma externalidade positiva do investimento em ações entre membros de uma comunidade. Aqui, a aproximação foi uma área geográfica grande, mas é de se imaginar que em grupos menores (colegas de trabalho, amigos, parentes etc.) esse efeito deva existir, só sendo mais difícil de examinar empiricamente.