ANÁLISE DE DESEMPENHO DE FUNDOS MULTIMERCADOS BRASILEIROS

Transcrição

1 1 ANÁLISE DE DESEMPENHO DE FUNDOS MULTIMERCADOS BRASILEIROS Resumo Este trabalho analsa os fundos de hedge brasleros, conhecdos como fundos multmercados, pela estmação de quatro modelos de precfcação de atvos, CAPM, CAPM com market tmng, Fama e French (1993) e Carhart (1997) e, também, pelo cálculo de dversos ndcadores de desempenho. O estudo testa a alegação de que fundos de hedge conseguem produzr retornos anormas (geram alfa), captam momentos de mercado (possuem market tmng) e apresentam baxa correlação com o rsco de mercado (beta zero). Para as estmatvas, fo utlzado um banco de dados com fundos com dados mensas de janero de 2000 até feverero de 2009, dsponblzado pela Assocação Naconal dos Bancos de Investmento (ANBID). Os resultados ndcaram que o mercado de fundos de hedge braslero apresentou um baxo número de fundos com capacdade de obtenção de retornos anormas, menos de 5% dos fundos em méda, e um reduzdo número de gestores com capacdade de market tmng. Entretanto, esse mercado apresentou melhores resultados com relação ao rsco, com cerca de 35% dos fundos apresentando correlação nula com o mercado, beta zero. Palavras-chave: fundos multmercados, fundos de hedge, cálculo de alfa, market tmng, avalação de desempenho de fundos. 1 - Introdução Movmentando cerca de US$ 400 blhões nos EUA em 2004 (ver Capocc e Hubner (2004)), os fundos de hedge surgram por volta de 1950 e passaram a ganhar grande notoredade a partr da década de 90. Apesar de estarem presentes em mutos países, esses fundos se dferencam em dversas questões como valores mínmos de aporte de captal, obrgatoredade de partcpação do gestor no fundo, recomendações de valores de aplcação e estratégas de gestão. No caso braslero, tas fundos não obrgam a partcpação do captal do gestor no fundo e não restrngem o acesso aos clentes com pouco captal (alguns fundos permtem partcpação de pequenos nvestdores). Em outubro de 2008 estes fundos regstraram um patrmôno líqudo de R$ 85 blhões representando cerca de 7,8% do patrmôno líqudo total de todos os fundos brasleros, aquém dos fundos de renda fxa, referencados DI e os de prevdênca renda fxa, com representatvdades de 29,8%, 17,2% e 8,6% respectvamente.

2 Todava, dversos estudos mostram um retorno superor dessa ndústra (ver Oberuc (1994) e Hennessee (1994)) quando comparado com os fundos mútuos, nos quas estão nclusos os já ctados acma (renda fxa, referencado DI e os de prevdênca renda fxa). O objetvo do presente trabalho é de analsar o desempenho dos fundos multmercados brasleros entre janero de 2000 e feverero de Para sto, serão estmados dversos ndcadores de desempenho usuas no mercado e também serão analsados os prncpas modelos de precfcação de atvos. Dentro da lteratura este artgo se nsere na lnha de artgos de avalação de desempenho de fundos de hedge, a exemplo dos trabalhos de Ster et. al. (2008), Capocc e Hubner (2004) e Lang (1999). O presente trabalho está dvddo em ses seções, nclundo esta ntrodução. A próxma seção faz uma breve revsão da lteratura, a tercera seção apresenta os modelos de precfcação e ndcadores de desempenho utlzados, a quarta seção descreve os dados utlzados, enquanto que a qunta seção apresentará os resultados das estmações dos modelos. Na últma seção são apresentadas as conclusões do trabalho, assm como suas lmtações e possíves extensões. 2 - Lteratura sobre os modelos de análse de desempenho O desempenho dos fundos de hedge é um tema recente, os prmeros trabalhos datam da década de 80. As metodologas empregadas varam desde o modelo mas smples CAPM, passando pelos modelos de multfatores de Fama e French (1993) e Carhart (1997) ao modelo de panel de Ster et. al. (2008). Os resultados apurados foram dversos, desde a constatação de um melhor desempenho dos fundos de hedge quando comparados aos fundos mútuos, porém por quando comparados aos benchmarks (ver Ackermann et. al. (1999) e Lang (1999)), à constatação da exstênca de persstênca no desempenho dos fundos (ver Agarwal e Nak (2000)). A segur, segue uma breve dscussão dos prncpas modelos desenvolvdos na área, organzados em ordem cronológca. 2

3 O modelo ponero e consderado um benchmark na área de fnanças, fo desenvolvdo por Sharpe (1964) e Lntner (1965) conhecdo como Captal Asset Prcng Model (CAPM), este determna que o retorno de uma cartera de atvos de rsco menos o retorno da taxa lvre de rsco é função do prêmo pelo rsco do mercado. O alfa do modelo de Sharpe (1964), chamado de alpha de Jensen (1968), é nterpretado como uma medda de avalação de atvos subavalados ou superavalados. Já o β é nterpretado como o rsco da cartera perante as osclações do mercado, conhecdo como rsco sstemátco. Fama e French (1993) desenvolveram uma extensão ao CAPM relaconando os retornos das carteras com mas dos fatores que contavam como carteras hpotétcas segundo um crtéro de seleção de atvos que os autores julgavam estar relaconados com os retornos. O prmero fator, denomnado SMB, mensura o efeto do tamanho da empresa, representado pela sére de retornos de uma cartera hpotétca com nvestmento zero comprada em ações de empresas pequenas e vendda em ações de empresas grandes, já o segundo fator, denomnado HML, mede o efeto de valor de mercado, representado por uma cartera hpotétca, também de nvestmento zero, com posções compradas em ações com alto book-to-market equty (patrmôno líqudo pelo valor de mercado) e vendda em ações com baxo book-to-market equty. Vale ressaltar que no Brasl é comumente utlzado, pelo mercado, o índce de valor de mercado pelo patrmôno líqudo da empresa, no entanto para os autores fo consderado o nverso, valor patrmonal pelo valor de mercado. Segundo a mesma sofstcação na estmação de modelos de retornos de fundos, Carhart (1997) acrescenta ao modelo de Fama e French (1993) um fator chamado momentum effect o qual capta a compra de atvos que eram vencedores e a venda de atvos que eram perdedores. Apesar de analsar, em seu artgo, a persstênca dos retornos dos fundos mútuos e não dos fundos de hedge, Carhart (1997) conclu que os custos de transações e load fees 3

4 (custos dos corretores com a compra e venda de atvos) mpactam negatvamente no desempenho desses fundos. Ackermann et. al. (1999) desenvolveram uma análse dferente das demas, esta realzava uma regressão do sharpe rato de cada fundo pelas varáves que representam suas estratégas e suas característcas própras como taxas de performance, taxas de admnstração e dade do fundo. O modelo dferenca-se à medda que relacona os retornos dos fundos pelas característcas ntrínsecas a eles. Os fundos, cada qual com suas taxas e estratégas, apresentam retornos os quas podem ser explcados, também, por essas característcas não consderadas nos modelos de Fama e French (1993) ou Carhart (1997). A prncpal constatação dos autores dz respeto à grande relação postva entre a taxa de performance e o retorno ajustado ao rsco, mesma conclusão a que chega Lang (1999). Seus resultados mostram que a méda do sharpe rato dos fundos de hedge é 21% maor do que a dos fundos mútuos, no entanto esses fundos não conseguem consstentemente superar o mercado quando usado o cálculo do retorno ajustado ao rsco (sharpe rato). Lang (1999), por sua vez, contrbu com dos modelos dstntos dos quas o prmero é referente a uma regressão dos retornos pelos índces de mercado e o segundo é referente à regressão do retorno médo dos fundos pelas suas característcas própras, modelo smlar ao de Ackermann et. al. (1999). A conclusão de seu trabalho mostra pouca relação dos retornos com os índces de mercado e relações postvas com algumas característcas dos fundos como período de lockup, taxas de performance e atvos sob admnstração. No sentdo contráro, mpactando negatvamente nos retornos, tem-se a varável referente à dade dos fundos. Agarwal e Nak (2000) estmam um modelo smlar ao prmero modelo de Lang (1999), porém ao utlzar dferentes índces de mercado concluem que dferentes estratégas dos fundos estão expostas a dferentes mercados. Os autores concluem que os fundos de 4

5 hedge superam de 6% a 15% o benchmark, além do que os fundos mútuos conseguem de retorno comparatvamente ao benchmark. Edwards e Caglayan (2001) lançam mão de um modelo pecular no qual é feta, prmeramente, uma regressão dos retornos dos fundos por certos índces de mercado como no caso dos modelos de Fama e French (1993) e Carhart (1997) e, em seguda, capta-se os valores dos retornos não explcados (valores de alfa) de forma a ser feta uma regressão desses valores pelas dferentes estratégas adotadas pelos fundos. Os autores concluem, assm como os demas ctados, relação postva entre as taxas de performance e os retornos dos fundos, porém a conclusão é referente aos retornos anormas. Capocc e Hubner (2004) propõem um modelo o qual é uma extensão dos modelos de Carhart (1997), Fama e French (1993) e Agarwal e Nak (2002). Os autores levam em consderação a relação dos fundos com os mercados de países emergentes, uma vez que dversos fundos nvestem nesses países. Esse modelo, mostrando ser superor aos desenvolvdos por Sharpe (1964), Fama e French (1993), Carhart (1997) e Agarwal e Nak (2002), demonstra ser capaz de melhor explcar as varações dos retornos dos fundos de hedge. Os autores concluem que 25% dos fundos analsados apresentam excessos de retorno sgnfcantes. Pela análse realzada por subperíodos, os resultados mostram que os fundos apresentaram constante habldade dos gestores de consegurem desempenho superor ao do mercado. Do et. al. (2005) trata do mercado australano utlzando uma especfcação smlar ao de Capocc e Hubner (2004) e anda propõe um segundo modelo utlzando outra medda de desempenho, o Sharpe rato modfcado, este leva em consderação a não normaldade dos retornos dos fundos, em suas conclusões o autor constata uma pora no índce Sharpe rato pela nova metodologa (utlzação do índce modfcado); fundos com índces postvos apresentaram índces menos postvos com a utlzação do Sharpe rato modfcado, e fundos 5

6 com o índce Sharpe negatvo apresentaram índces anda pores com esta metodologa. Além de Do et. al. (2005), Amm e Kat (2003) tratam de especfcações que levam em conta a não normaldade assm como a não lneardade dos retornos, uma vez que os autores constatam que os retornos dos fundos de hedge não possuem normaldade e lneardade como os fundos mútuos. Os autores concluem que os fundos de hedge como nvestmentos a serem realzados soznhos são nefcentes, no entanto o acréscmo de um fundo de hedge a um portfolo apresenta melhoras para o portfolo. Ster et. al. (2008), por fm, utlzando-se de métodos econométrcos mas avançados, desenvolveram um trabalho para o mercado talano de fundos de hedge. Os autores analsam o desempenho por uma análse de panel, utlzando tanto dados temporas de índces de mercado quanto dados cross-sectonal das característcas própras dos fundos. Apesar da dscussão de possíves nconsstêncas na utlzação do sharpe rato como ndcador de desempenho, seu trabalho tem dversas vantagens por conta da análse de panel. Os autores concluem que o mercado de títulos amercano, assm como as taxas de performance e períodos de resgate, mpactam negatvamente no desempenho dos fundos de hedge. A lteratura naconal, anda ncpente neste assunto, analsa o mercado de fundos brasleros pela ótca da habldade dos gestores de market tmng (ver Brto (2003)), análse dos índces Sharpe e Sortno (ver Fonseca et. al. (2007)) e na persstênca do desempenho dos fundos (ver Xaver (2008)). Brto (2003), analsa o mercado de fundos com gestão atva e propõe um novo índce (Índce de Habldade de Brto) para a avalação de desempenho e market tmng dos gestores, seus resultados constatam poucos gestores com capacdades sgnfcantes de prevsão de mercado. Fonseca et. al. (2007), dvde o mercado entre fundos de renda fxa e fundos de renda varável e avala o desempenho segundo os índces Sharpe e Sortno, seus resultados constatam que na questão dos retornos os fundos de renda varável mostraram-se melhores do 6

7 que os de renda fxa, no entanto na relação rsco/retorno os fundos de renda fxa apresentaram melhores resultados que, segundo os autores, advém do fato de o país possur altas taxas de juros. Xaver (2008) além de avalar a persstênca do desempenho dos fundos multmercados com renda varável e alavancagem, avala os fundos em três categoras cujas característcas dzem respeto à volatldade dos retornos, ao retorno nomnal e ao tamanho do fundo. Em seu trabalho o desempenho é analsado de acordo com o índce Sharpe e seus resultados constatam evdênca de persstênca do desempenho, no entanto quando dvdda nas categoras menconadas os resultados dvergem. Em suma, a lteratura de análse de desempenho de fundos, apesar de extensa, tende a focar em ndcadores específcos. Consequentemente, os resultados não são consensuas e dependem fortemente dos ndcadores escolhdos. Como contrbução a lteratura, o presente trabalho nvestga para o mercado braslero, não apenas um ndcador específco, mas dversos aspectos e ndcadores estmados na lteratura como, por exemplo, as análses pela ótca do índce Sharpe (como o faz Ster et. al. (2008)), alfa de Jensen e beta (ver Agarwal e Nak (2000)) e por ndcadores de desempenho como o de Sortno (ver Fonseca et. al. (2007). 3 Modelos de precfcação e ndcadores de desempenho O modelo CAPM de Sharpe (1964) predz o relaconamento entre o rsco e o equlíbro dos retornos esperados nos atvos de rsco Bode et. al. (2001). Sua representação matemátca é demonstrada logo abaxo pela equação 1: R R = + β ( R R ) + u f α (1) M f onde R : retorno da cartera ; R f : retorno do atvo lvre de rsco; α : ntercepto; β : nclnação: R M : retorno da cartera de mercado: u : fator aleatóro, erro. 7

8 O modelo relacona o retorno esperado de um determnado atvo de rsco pela taxa lvre de rsco e o prêmo de rsco de mercado. Assumem-se dversas hpóteses para valdar o modelo, a serem: ncapacdade de um nvestdor, ndvdualmente, afetar o preço com suas negocações; planejamento do período de manutenção do nvestmento é dêntco para todos os nvestdores; oportundades lmtadas de tomarem crédto à taxa lvre de rsco; ausênca de custos de transação; otmzação raconal de méda e varânca de todos os nvestdores e; expectatvas homogêneas. Por mas que algumas das hpóteses do modelo possam não ser verdaderas em termos prátcos, o CAPM anda é muto utlzado no mercado para o cálculo de retornos anormas e rsco. A vantagem deste modelo é a sua smplcdade, tanto na parte teórca (estmação) quanto em seu entendmento prátco. Sua estmação nos fornece dversas nformações como a verfcação de uma suposta habldade de um gestor obter retornos anormas (não explcados pelo mercado), assm como também fornece seu rsco sstemátco. Market tmng é defndo como a habldade dos gestores dos fundos de antecparem osclações no mercado para poderem se benefcar da stuação assumndo posções com maor rsco sstemátco quando o mercado está em alta ou com menor rsco sstemátco quando o mercado está em baxa. Seu cálculo é realzado através de um modelo parecdo com o do CAPM, mas que, no entanto, leva em conta um fator γ que computa essa habldade. O cálculo do market tmng fo proposto por Treynor e Mazuy (1996) traduzndo-se na computação do coefcente γ da segunte regressão: R R f 2 = α + β [ R R ] + γ [ R R ] + ε M f M f (2) onde γ : fator que calcula o market tmng. 8

9 Quando o coefcente γ é sgnfcante e postvo sgnfca que o gestor do fundo obteve êxto na tentatva de prever as osclações do mercado para aumentar o retorno do fundo. A estmação desse modelo será feta somente para computarmos mas um índce que será utlzado no trabalho. Para o cálculo dos índces de Treynor, alfa e beta serão utlzados os valores dos coefcentes do modelo CAPM em sua versão mas smples e não os coefcentes do modelo de Treynor e Mazuy (1996). Fama e French (1993) propõem sofstcar o modelo CAPM de forma a obter uma melhor explcação dos retornos. Em seu modelo são acrescentados dos fatores: o prmero dz respeto ao tamanho das empresas, enquanto que o segundo dz respeto à relação de valor de mercado e patrmôno líqudo das empresas. Portanto, a equação estmada no modelo de Fama e French (1993) é a segunte: R R = + β ( R R ) + s SMB + h HML + u f α (3) M f onde SMB: sére de um portfolo hpotétco (dferença entre os retornos dos potfolos de pequenas ações e os retornos dos portfolos de grandes ações) e; HML: dferença do retorno de portfolos com alto book-to-market equty (valor do patrmôno pelo valor de mercado do fundo) e dos retornos com baxo book-to-market equty. Carhart (1997) estma um modelo próxmo ao de Fama e French (1993), no qual é acrescentada uma varável chamada momentum effect. O autor realza a regressão do excesso de retorno dos fundos pela segunte equação: R R = + β ( R R ) + s SMB+ h HML+ p PR1YR + u f α (4) M f onde PR1 YR : momentum effect. Assm como tratado por Fama e French (1993), o modelo acma propõe como varáves explcatvas: o excesso de retorno do mercado, a dferença entre o retorno do 9

10 portfolo de pequenas ações e o retorno do portfolo de grandes ações (SMB), a dferença do retorno do portfolo com alto book-to-market equty e do retorno com baxo book-to-market equty (HML) e, por últmo, o momentum effect. Esta dz respeto à dferença entre o retorno de um portfolo hpotétco que conta com as empresas que obtveram os maores retornos em onze meses pelo retorno de um portfolo parecdo, mas que, no entanto, conta com as empresas que obtveram os pores retornos em onze meses. Para cada um dos modelos acma, equações (1) a (4), o ntercepto, α, conhecdo como alfa de Jensen, rá medr o índce de habldade do gestor. Esse ndcador, representado pelo coefcente α, quando sgnfcante, constata a obtenção de retornos anormas do fundo, uma vez que este retorno obtdo pelo gestor não é explcado pela exposção a nenhum dos fatores de rsco dos modelos CAPM, CAPM com market tmng, Fama e French (1993) e Carhart (1997). Tas retornos são nterpretados como devdo à habldade do gestor do fundo. Os retornos médos serão utlzados para efetos de estatístca descrtva, não dexando de ser um ndcador. Dessa forma poderemos comparar, de forma bem smples, o retorno dos fundos com o retorno do mercado e do atvo lvre de rsco. No entanto, para não cometermos o erro de não se levar em conta o rsco de cada fundo, serão calculados dversos outros índces (descrtos mas adante) que o fazem. Igualmente ao retorno médo, o retorno acumulado é um ndcador que também não leva em consderação os rscos do fundo. No entanto fornece a nformação de quanto um nvestdor, ao nvestr no fundo desde o níco da sére observada, recebera ao fnal do período. Seu cálculo é feto pelo produto dos retornos mensas como mostrado pela equação 5 abaxo: n Retorno Acumulado = [ (1 + R ) 1}] x100 (5) j = 1 10

11 O índce beta, fundo. Um fundo cujo β, calculado pelo modelo CAPM, representa o rsco sstemátco do β é próxmo de zero possu pouco rsco perante o mercado, este pode osclar tanto postvamente quanto negatvamente que o fundo não sentrá grandes efetos. Este índce se faz nteressante na medda em que podemos quantfcar o rsco de cada fundo. A alocação de recursos em dversos atvos presentes no mercado ajuda o gestor na elmnação do rsco específco de cada atvo. No entanto, a hora certa de comprar e vender os atvos não é uma escolha tão smples quanto uma dversfcação da cartera. É precso que o gestor do fundo consga prever as osclações do mercado de modo a comprar um atvo na baxa e vendê-los na alta. A estmação do modelo CAPM com market tmng nos fornece um coefcente que relata a capacdade do gestor de antever o mercado e, assm, se benefcar da stuação. A obtenção desse índce é feta pela regressão da equação (2). Quando o coefcente γ desta equação é sgnfcante o gestor obteve êxto, caso contráro o gestor não conseguu realzar o market tmng. O sharpe rato, desenvolvdo por Wllam F. Sharpe, relacona o prêmo de rsco de um determnado fundo pelo seu rsco. A relação é representada, matematcamente, da segunte manera: ( R R f ), (6) σ onde σ : desvo padrão do retorno do fundo. Esse índce é comumente usado para avalar o desempenho de fundos mútuos, pos estes possuem retornos com dstrbução normal (hpótese necessára para haver consstênca no índce). Para fundos multmercados, nos quas não há normaldade dos retornos, o sharpe rato é muto contrarado na lteratura como um bom índce, no entanto, anda assm, é utlzado por dversos autores (ver Capocc e Hubner (2004)) gestores. 11

12 O índce de Modglan, em vez de medr o excesso de retorno de um fundo em relação ao retorno do atvo lvre de rsco, mede o excesso de retorno em relação ao benchmark se ambos (fundo e mercado) tvessem a mesma volatldade. Para sua computação, calcula-se, prmeramente, o retorno da cartera ajustada ao mesmo rsco, para depos calcular-se o excesso de retorno dessa cartera. As equação 7 e 8 demonstram como é feta a computação do índce: σ σ = R (7) M M R ajustada R j + (1 ) σ j σ j f M 2 = R c R M (8) O índce de Treynor dferenca-se do índce Sharpe por não consderar o rsco total do fundo, mas por consderar o rsco sstemátco. Esse índce mede o excesso de retorno de um determnado fundo por undade de rsco sstemátco, como mostrado pela equação 9 abaxo: E[ R j ] R f T = β j (9) Abordando o conceto de downsde-rsk, o índce de Sortno dferenca-se do índce sharpe por fazer uma análse de sem-varânca. Enquanto o índce sharpe analsa o desempenho dos fundos pelo desvo do retorno em relação a uma méda, o índce de Sortno analsa o desempenho por uma meta de nvestmento que, no caso, dz respeto ao benchmark (índce Bovespa). Seu cálculo é dervado da segunte equação: j= 1 j= 1 R θ = (10) n n ( R [ Mn(0; R j j f ) R M ] 2 / n 12

13 O Informaton Rato dferenca-se do índce sharpe por não levar em consderação o prêmo de rsco do fundo, uma vez que seu cálculo se resume a apenas numa dvsão do retorno médo do fundo por seu desvo-padrão, como mostrado abaxo. R j I. R. = σ j (11) 4 - Análse e descrção dos dados Os dados utlzados dzem respeto aos retornos mensas líqudos dos fundos brasleros multmercados com e sem alavancagem da base de dados da Assocação Naconal dos Bancos de Investmento (ANBID). Vale notar que a classfcação da ANBID dssoca tas fundos das classfcações de fundos referentes aos FACS, FIFS, Balanceados e Exclusvo Fechado. Para o presente trabalho foram consderados, também, como fundos multmercados, as quatro classfcações anterormente ctadas. Obtdos pela base de dados SI ANBID, dsponblzada pela ANBID, são totalzados, em feverero de 2009, fundos exstentes no mercado braslero, dos quas foram utlzados apenas os fundos que possuem, no mínmo, 36 dados dsponíves, reduzndo a amostra para fundos. Já a obtenção dos dados referentes ao benchmark (retornos do índce IBovespa) e à taxa lvre de rsco (taxas mensas do CDI) fo feta pela base Thomsom/Reuters Datastream. O período analsado tem níco em janero de 2000 e termna em feverero de Vale ressaltar que foram localzados dos fundos com uma observação de retorno mensal excessvamente alta, retornos acma de 2.000% e %. Como se tratam de outlers, essas observações foram elmnadas. A análse descrtva dos dados e os modelos a serem estmados consderarão três períodos. São eles: o período total de vda dos fundos, ou seja, o período desde o surgmento do fundo ao seu térmno ou ao mês de feverero de 2009 (para fundos anda atvos), o período que compreende os meses de feverero de 2008 a feverero de 2009 e, por últmo, o período 13

14 que compreende as pores perdas do índce IBovespa dada a crse do subprme, portanto, os meses de junho de 2008 a novembro de A tabela 1 abaxo apresenta a estatístca descrtva dos fundos multmercados por período. Consderando todas as observações dsponíves dos fundos (prmero período), o retorno médo mensal é de 1,28% com desvo padrão de 2,84%. Retorno médo expressvamente superor ao do benchmark (índce Ibovespa) e desvo expressvamente nferor, apesar de não podermos nferr sobre esses dados sem um teste de hpóteses. O retorno mensal máxmo e o retorno mensal mínmo foram alcançados pelos fundos em todos os períodos analsados. [ INSERIR TABELA 1 AQUI ] Apesar da ocorrênca da crse em 2008, os fundos, assm como o Ibovespa, não tveram grandes varações no desvo padrão permanecendo em 2,71% e 7,77%, respectvamente. Em comparação com a taxa lvre de rsco, o retorno médo dos fundos, consderando o período total, não dfere muto. No entanto nos períodos envolvendo a crse de 2008 os retornos médos têm forte retração, perdendo quase um ponto percentual em relação ao CDI. O índce Ibovespa nesse aspecto passa a adqurr retornos médos negatvos no segundo e tercero período analsado, com o alcance do retorno mínmo exatamente na época da crse. Analsando os fundos ndvdualmente, podemos construr hstogramas dos retornos médos e desvos padrões por período, como apresentado pela fgura 1 abaxo. Pode-se notar que o ntervalo de maor freqüênca dos retornos médos, quando analsado apenas o período ntegral de vda dos fundos (gráfco A), corresponde ao ntervalo de 1% a 2%, resultando numa expressva porcentagem de fundos com rentabldade superor ao índce Ibovespa, este regstrou 1,28% de retorno médo e está representado pela lnha vertcal vermelha, presente em todos os gráfcos. Já o CDI (representado pela lnha vertcal azul em todos os gráfcos) 14

15 apresentou retorno médo, também, nesse ntervalo, correspondendo a 1,29%. Os desvos padrões para o mesmo período (gráfco B), em sua maora, encontram-se abaxo de 3%, enquanto que o índce Ibovespa possu uma volatldade bem superor (8,07%). No entanto, à medda que restrngmos o período para os últmos doze meses (gráfco C), a freqüênca de retornos médos abaxo de 1,5% aumenta, e o ntervalo de maor freqüênca passa a abranger os retornos de 0,5% a 2,5%, o Ibovespa neste período obteve retorno médo de -2,88%. Esse deslocamento do gráfco para a esquerda ocorre por conta da crse no segundo semestre de Quando analsadas as volatldades (gráfco d), notamos uma pequena elevação da frequênca de fundos com desvos acma de 2%, o mesmo ocorre com o Ibovespa ao qual é atrbuído o valor de 9,70%. Durante a crse (gráfco E) o deslocamento do hstograma se faz anda mas evdente, apresentando mas de 70% dos fundos com retornos abaxo de 1% e um expressvo aumento na porcentagem de fundos com retornos médos negatvos. Os desvos para o mesmo período (gráfco F) não apresenta mudanças tão sgnfcatvas com relação ao segundo período analsado. Quanto ao índce, este dfclmente supera os fundos, apresentando um dos pores retornos médos no período (-10,49%), mas, no entanto, o desvo não expressa grandes mudanças, mantendo-se em 7,77%. O resumo, por período, do número de fundos que supera o índce Ibovespa em retorno médo e desvo padrão é apresentado na tabela 2 abaxo. [INSERIR TABELA 2 AQUI] [INSERIR FIGURA 1 AQUI] A fgura 2 logo abaxo lustra os hstogramas dos retornos acumulados dos fundos por período e, assm como no gráfco 1, há também a representação do índce Ibovespa (lnha vertcal vermelha) e da taxa lvre de rsco (lnha vertcal azul). [INSERIR FIGURA 2 AQUI] 15

16 Apesar de os retornos acumulados não serem comparáves entre períodos, pode-se notar, pelo gráfco A da fgura 2, que mas de 30% dos fundos obtveram por desempenho comparado ao índce Ibovespa. Vale ressaltar que na análse do período ntegral de exstênca dos fundos mutos deles já dexaram de operar o que, também, pode causar vés na nterpretação deste prmero gráfco, mas, anda assm, mas de 20% dos fundos apresentaram retornos acumulados maores que o benchmark. Este obteve 123,53% de retorno no período de janero de 2000 a feverero de 2009, enquanto que o CDI acumulou 311,14%. O gráfco B explcta os retornos acumulados para o segundo período. Neste gráfco é evdente a nferordade do Ibovespa. O mesmo ocorre para o período de crse, quando o índce desenvolve seu por desempenho na hstóra (retornos acumulados de -49,59%). O resumo do total de fundos com retornos acumulados acma do benchmark e da taxa lvre de rsco, por período, é apresentado na tabela 3 abaxo. [INSERIR TABELA 3 AQUI] Fnalmente, para completar a descrção dos dados, abaxo segue a tabela 4 com a descrção das varáves explcatvas dos modelos propostos. São elas: Prêmo de rsco do mercado, retorno Bovespa menos CDI, taxa lvre de rsco (CDI), fator HML, fator SMB e fator PR1YR. Pode-se observar pela tabela que a méda dos fatores propostos por Fama e French (1993) (SMB e HML) fo postva durante o período de janero de 2000 a feverero de Esse resultado está de acordo com o encontrado em Fama e French (1993), apresentando um prêmo de 0,19% ao mês do fator SMB e um prêmo de 0,18% ao mês do fator HML. O fator PR1YR deve ter, também, um resultado postvo, dado que se trata de uma cartera hpotétca da dferença entre uma cartera que atngu os melhores resultados nos últmos onze meses por uma cartera que atngu os pores resultados nos últmos onze meses. O número total de observações de todos os fatores é de 110, período desde janero de 2000 a feverero de As séres, em sua maora não apresentam normaldade, observado 16

17 pela probabldade zero assocado ao teste de Jarque-Bera, com exceção à taxa lvre de rsco (quando consderamos um nível de sgnfcânca até 8,8%) e ao prêmo de rsco, este apresenta uma probabldade de 33,14%. [INSERIR TABELA 4 AQUI] 5 - Resultados Os modelos CAPM, CAPM com Market Tmng, Fama e French (1993) e Carhart (1997) descrtos acma, se estmados por mínmos quadrados ordnáros podem gerar estmadores consstentes, porém nefcentes se houver heterocedastcdade ou autocorrelação nos erros, nesse caso não é possível fazer nferênca estatístca. Quando pensamos em retornos de mercados aconáros de países emergentes, como o Brasl, deve-se consderar algumas característcas peculares como heterocedastcdade e autocorrelação, quebrando, dessa forma, hpóteses necessáras para que possamos estmar os modelos por mínmos quadrados ordnáros. Whte (1980) propõe uma solução pela estmação de uma matrz de covarânca consstente. Essa estmação, mas conhecda como estmação por mínmos quadrados robusto, torna os estmadores consstentes e efcentes para os casos de heterocedastcdade. No entanto, como dto anterormente, em mercados emergentes encontramos, também, problemas de autocorrelação nos erros, tornando a estmação por Whte anda nefcente. Em vsta desse problema, Newey e West (1987) propõem um estmador mas generalzado para a matrz de covarânca o qual corrge a falta de homocedastcdade e a falta de autocorrelção nula. Portanto, os modelos propostos são todos estmados por mínmos quadrados ordnáros corrgdos pela matrz de covarânca de Newey e West (1987). Nas tabelas quatro e cnco constam as dstrbuções dos retornos anormas e dos rscos sstemátcos, respectvamente, por modelo estmado. Com base nesses resultados, podemos conclur que grande parte dos multmercados analsados não conseguu obter desempenho 17

18 superor ao benchmark, uma vez que o número de fundos os quas obtveram alfas nsgnfcantes (sétma coluna da tabela 4) representa mas de 80% do total de fundos. Dado que essas nsttuções têm como propósto atngr retornos anormas, além de superar o mercado e, obvamente, a taxa lvre de rsco, poderíamos nferr que seu objetvo não fo alcançado, já que apenas cerca de 15% conseguram realzar seu propósto. No entanto, ao observarmos os alfas, quando estes são estatstcamente sgnfcantes, notamos que, em todos os modelos, a maor parte dos alfas obtdos ajudou a destrur valor para os fundos e não o contráro. De todos os modelos estmados, apenas o modelo o qual consta o market tmng captou 40% dos alfas sgnfcantes como sendo postvos, já os outros modelos captaram apenas 25% desses alfas com valores acma de zero. Ou seja, o número de fundos que obtveram retornos anormas sgnfcantes e postvos está dentro do ntervalo de 84 a 149 fundos, como podemos notar pela quarta coluna da tabela 4, o que corresponde a um ntervalo de 3,58% a 6,35% do total de fundos cujos gestores obtveram sucesso em gerar retornos não explcados pelo rsco de mercado. [INSERIR TABELAS 5 E 6 AQUI] A fgura 3 lustra os hstogramas dos resultados dos coefcentes alfas gerados pelos quatro modelos estmados. Como era esperado, dado os resultados anterormente dscutdos, os valores dos coefcentes, em todos os modelos, se assentam em torno do zero, este sendo, possvelmente, a méda. [INSERIR FIGURA 3 AQUI] Para analsarmos a gestão dos fundos pela ótca do rsco, devemos nferr a respeto dos coefcentes betas gerados nos modelos. A tabela 5 expõe os resultados em todos os modelos, tanto para os coefcentes sgnfcantes quanto para os nsgnfcantes. O resultado que mas nos nteressa resde na não sgnfcânca desses coefcentes, uma vez que um beta nulo dz respeto a um rsco sstemátco nexstente. Note, pela tabela, que o 18

19 número de fundos cujo coefcente é nulo encontra-se no ntervalo de 853 a 881 fundos (sétma coluna). Esse ntervalo corresponde a mas de 35% dos fundos com capacdade de mnmzação de rsco. Ao detalharmos os valores dos betas notamos que, dos coefcentes sgnfcantes, mas de 90% (em todos os modelos) correspondem a valores postvos. Conclu-se que, desses fundos cujo rsco sstemátco se faz presente, grande parte dos fundos segue as osclações do mercado, ou seja, quando este está em alta o fundo tende a melhorar sua rentabldade e, no caso contráro, o fundo tende a perder rentabldade. Como era de se esperar com base nos resultados analsados, os hstogramas dos coefcentes betas apresentados na fgura 4 tendem a ter caudas mas pesadas nos valores postvos. [INSERIR FIGURA 4 AQUI] Como dto anterormente na seção 2.3, o modelo CAPM com market tmng busca captar a habldade dos gestores em suas prevsões de mercado. Segundo a equação 2 não mporta se a osclação é postva ou negatva (termo do prêmo de rsco do mercado está elevado ao quadrado), uma vez que o gestor pode se aprovetar de ambas as stuações, tanto do mercado em queda quanto em alta. No entanto, para confrmarmos a exstênca de market tmng, é necessáro haver sgnfcânca do coefcente γ da equação 2. A tabela 6 lustra os resultados da estmação. Prmeramente, note que apenas 22,66% dos 2347 fundos obtveram o coefcente γ sgnfcante. No entanto, detalhando os resultados dos coefcentes sgnfcantes, notamos que apenas 6,56% são postvos. Ou seja, os gestores desses 154 fundos possuíram habldades de antecpar as osclações do mercado para que, dessa forma, pudesse agregar valor ao fundo. Por outro lado, gestores de 378 fundos (16,10%) destruíram valor para o fundo, uma vez que o coefcente é negatvo. 19

20 A fgura 5 abaxo expõe a dstrbução dos resultados gerados pela estmação do market tmng. Apesar de o gráfco lustrar todos os coefcentes estmados, notamos uma leve tendênca para os valores negatvos. Essa tendênca está de acordo com o resultado anteror; a maor parte dos fundos cujos coefcentes γ são sgnfcantes possuu valores negatvos, destrundo valor ao fundo. [INSERIR TABELA 7 AQUI] [INSERIR FIGURA 5 AQUI] Outra forma de avalarmos o desempenho de fundos pode ser realzada pela observação de dversos outros ndcadores. A análse a segur corresponde à nvestgação dos ndcadores: Sharpe Rato, Treynor, Modglan, Sortno e Informaton Rato. A fgura 5 lustra os hstogramas de cada um. Um dos ndcadores mas utlzados no mercado e, mutas vezes utlzado na lteratura (ver Ackermann et. al. (1999) e Lang (1999)), é o sharpe rato. Como exposto na seção 2.6.4, esse índce relacona o acréscmo de retorno do fundo por undade de rsco (desvo padrão dos retornos). O gráfco (A) da fgura 5 expõe a dstrbução dos sharpe ratos e os compara com o do Ibovespa, este representado pela lnha vertcal vermelha. Pelo gráfco, podemos observar que os retornos estão bem dstrbuídos em torno do índce sharpe do benchmark, este com valor de -0,029. Uma vez que os fundos tentam bater o benchmark, os valores do índce apresentado deveram tender para números acma do sharpe do Ibovespa, no entanto, nota-se que esses valores se dstrbuem gualmente por ambos os lado do índce do Ibovespa, além de mutos apresentarem valores negatvos. Com o mesmo ntuto, o de analsar o acréscmo de retorno por undade de rsco, o índce de Treynor relacona esse acréscmo de retorno pelo rsco sstemátco do fundo, dferentemente do índce de sharpe o qual relacona pelo rsco total. A dstrbução desse ndcador é apresentada pelo gráfco (B). 20

21 O gráfco (E) expõe a dstrbução do ndcador nformaton rato, este é apenas a razão entre o retorno médo dos fundos pelo rsco total (desvo padrão dos retornos). Pelo gráfco notamos consderável superordade dos fundos em bater o benchmark, representado pela lnha vertcal vermelha. Uma possível causa desse desempenho resde na capacdade de mutos fundos possuírem baxos desvos quando comparados ao Ibovespa. Na seção 3 fo apresentada a análse descrtva dos dados, onde consta o desvo padrão dos fundos, aproxmadamente, quatro vezes menor que o do Ibovespa. O índce de Modglan, como apresentado na seção mede a dferença do retorno de uma cartera, ajustada ao rsco do benchmark, pelo retorno do benchmark. Intutvamente, quanto maor esse índce, melhor o desempenho do fundo comparado com o desempenho do mercado. A dstrbução desse ndcador é apresentada no gráfco (C), onde podemos observar que esse índce é gualmente (aproxmadamente) repartdo no valor nulo, com cerca de metade dos fundos apresentando um índce rum, uma vez que essa metade encontra-se em valores negatvos, e a outra metade apresentando um índce bom, valores acma de zero. Já o índce de Sortno apresentou um hstograma (gráfco D) parecdo com o de Modglan, com dversos fundos com capacdade de bater a meta de nvestmento (benchmark) e dversos outros ncapazes de superar a perda relatva ao Ibovespa. O resumo dos ndcadores, comparatvamente ao benchmark, é apresentado na tabela 8 abaxo. [INSERIR TABELA 8 AQUI] [INSERIR FIGURA 6 AQUI] 6 - Conclusões, Lmtações e possíves extensões O estudo apresentado buscou realzar uma análse do desempenho dos fundos multmercados brasleros. Consderado um mercado anda ncpente no Brasl, esses fundos vêm ganhando populardade desde a década de 90. Nos EUA já apresentam expressvos movmentos fnanceros e expressvo valor de mercado, mas, no entanto, anda muto nferor 21

22 ao mercado de fundos mútuos. Suas característcas dferencam-se por serem fundos baseados em gestão atva com possbldade de nvestmento em dversos mercados e com certo grau de alavancagem. Na lteratura tas fundos são alvo de análse, uma vez que cabe em sua competênca superar os índces de mercado ou quasquer benchmarks defndos. Autores como Ackermann et. al. (1999) e Lang (1999) dscutem a relação das característcas de cada fundo com o seu retorno, e outros autores como Ster et. al. (2008) utlzam-se de métodos econométrcos avançados relaconando as característcas dos fundos, juntamente com varáves externas a eles, com os retornos. Com base no que fo desenvolvdo na lteratura e no que tange à dsponbldade de dados exstente no mercado braslero, o trabalho aqu apresentado baseou-se uncamente em quatro modelos para a análse de desempenho. São eles: o modelo CAPM, o modelo CAPM com market tmng, o modelo de Fama e French (1993) e o modelo de Carhart (1997). A avalação de desempenho estudada neste trabalho analsa quatro grandes varáves (se assm pode se defnr), a serem: retornos anormas (alfa), rscos sstemátcos (betas), market tmng e ndcadores de desempenho. Os retornos anormas são referentes à habldade dos gestores de captarem retornos que não são explcados pelo rsco de mercado do fundo, já o beta dz respeto ao seu rsco sstemátco, quando este é próxmo de zero mas efcente é o fundo no questo rsco. O market tmng, por sua vez, mede a habldade dos gestores de preverem as osclações do mercado, quando este coefcente é postvo e sgnfcante o gestor, no período analsado, obteve êxto com suas prevsões. Por últmo, os ndcadores, comumente utlzados por nvestdores para a decsão de alocação de captal, referem-se aos índces de rsco/retorno (Sharpe, Treynor e Informaton Rato) ou índces comparatvos (Modglan, Sortno). 22

23 Os resultados obtdos não foram dos mas favoráves para os fundos multmercados quando analsamos a capacdade dos gestores de obterem retornos não explcados pelo rsco sstemátco (alfa de Jensen), uma vez que apenas de 3,58% a 6,35% dos fundos apresentaram o coefcente alfa postvo e sgnfcante, resultado aquém do constatado por Capocc e Hubner (2004) para o mercado amercano. Com relação à habldade dos gestores de preverem as osclações do mercado, apenas 6,56% (estmado pelo modelo CAPM com market tmng) efetvamente conseguram prever o mercado com êxto de forma a agregar maores retornos ao fundo, resultado de acordo com os constatados por Brto (2003). No âmbto do rsco, os resultados foram um pouco mas favoráves por conta do alto índce de nsgnfcânca dos betas estmados em todos os modelos, cerca de 37% dos fundos apresentaram rsco sstemátco nulo. Anda apresentando resultados um pouco mas favoráves, para alguns ndcadores de desempenho calculados (Modglan, Sortno, índce de Sharpe e Informaton Rato) mostram que cerca da metade dos fundos conseguram superar o benchmark, o ndcador que apresentou o melhor resultado fo o nformaton rato. Segundo Fonseca et. al. (2007) a relação rsco/retorno apresenta melhores resultados para os fundos de renda fxa do que para os fundos de renda varável. Como o trabalho aqu apresentado fo feto, também, com dados brasleros, possvelmente os fundos de renda fxa apresentaram melhor efcênca na análse por ndcadores de desempenho, esta questão podera ser tratada em futuros trabalhos. Este trabalho fornece uma análse do desempenho dos fundos multmercados brasleros pela ótca das grandes varáves acma dscutdas, no entanto, a análse não precsa cessar apenas no âmbto de alfas e betas. A questão da persstênca do desempenho pode ser tratada como já o fo em trabalhos sobre a ndústra de fundos de hedge amercana (ver Agarwal e Nak (2000)) ou como também o fo por Xaver (2008). 23

24 Possíves extensões deste trabalho poderam focar no desenvolvmento de um estudo defnndo um crtéro de classfcação dos fundos baseado nos ndcadores de desempenho para a formação de um portfolo dos melhores fundos para que, dessa forma, pudesse ser realzada uma comparação entre o desempenho do benchmark com a cartera formada pelos melhores fundos. Referêncas ACKERMANN, Carl; MCENALLY, Rchard; RAVENSCRAFT, Davd. The Performance of Hedge Funds: Rsk, Return, and Incentves. The Journal of Fnance, Vol. 54, No. 3, p , 42p., AGARWAL, V., Intertemporal varaton n the performance of hedge funds employng a contngent-clam-based benchmark. AGARWAL, V., NAIK, N. Y., On takng the alternatve route: The rsks, rewards, and performance persstence of hedge funds. Journal of Alternatve Investments, Vol. 2, p. 6 23, 18p., AMIM, Gaurav S.; KAT, Harry M. Hedge Fund Performance : Do the Money Machnes Really Add Value? The Journal of Fnancal and Quanttatve Analyss, Vol. 38, No. 2, p , 24p., BODIE, Zv; KANE, Alex; MARCUS, Alan J. Fundamentos de Investmentos, 3ª Edção, Edtora Bookman, p , BRITO, Ney Roberto O. Avalação de desempenho e Market Tmng: O índce de habldade. Revsta Braslera de Fnanças v. 1, nº 1, pp , Junho CAPOCCI, D., HUBNER, G., Analyss of Hedge Funds Performance. Journal of Emprcal Fnance, Vol. 11, p , 35p., CARHART, M. M., On persstence n mutual fund performance. Journal of Fnance, Vol. 52, p , 26p., DO, V., FAFF, R., WICKRAMANAYAKE, J., An emprcal analyss of Hedge Funds performance: The case of Australan Hedge Funds ndustry. Journal of Multnatonal Fnancal Management, Vol. 15, p , 17p., EDWARDS, F., CAGLAYAN, M. O., Hedge fund performance and managers sklls. Journal of Futures Markets, Vol. 21, p , 26p., ELING, M., Does hedge funds performance persst? Overvew and Emprcal Evdence. Workng Paper, Unversty of Sant Gallen,

25 FAMA, E. F., FRENCH, A. K. R. Common rsk factors n the returns on stocks and bonds. Journal of Fnancal Economcs, Vol. 33, p. 3 56, 54p., FAMA, E. F., FRENCH, A. K. R. Multfactor explanatons of asset prcng anomales. Journal of Fnance, Vol. 51, p , 30p., FONSECA, Nelson; BRESSAN, Aurelano A.; IQUIAPAZA, Robert A.; GUERRA, João Paulo. Análse do desempenho recente de fundos de nvestmento no Brasl. Contab. Vsta & Rev., v. 18, nº 1, p , jan./mar GREGORIOU, G. N., GUEYIE, J. P., Rsk-Adjusted performance of hedge funds usng a modfed sharpe rato. Journal of Wealth Management, Vol. 6, p , 7p., HENNESSEE, E. L. - The Republc New York Securtes Quarterly Hedge Fund Revew, março de JENSEN, M. C., The performance of mutual funds n the perod Journal of Fnance, Vol. 23, p , LIANG, Bng. On the Performance of Hedge Funds Fnancal Analysts Journal, Vol. 55, No. 4, p , 14p., LINTNER, J., The valuaton of rsk assets and the selecton of rsky nvestments n stock portfolo and captal budgets. Revew of Economcs and Estatstcs, Vol. 47, p , NEWEY, Whtney K.; WEST, Kenneth D. A Smple, Postve Sem-Defnte, Heteroskedastcty and Autocorrelaton Consstent Covarance Matrx, The Econometrc Socety, fonte: Econometrca, Vol. 55, No. 3, pp , Mao OBERUC, Rchard. Performance of Hedge Funds Relatve to Tradtonal Investments, Workng Paper, LaPorte Asset Allocaton System, SHARPE, W. F., Captal Asset Prces: a theory of market equlbrum under condtons of rsk. Journal of Fnance, Vol. 19, p , STERI, R., GIORGINO, M., VIVIANI, D., The Italan hedge fund ndustry: An emprcal analyss of performance and persstence. Journal of Multnatonal Fnancal Management, 17p., XAVIER, Antono Luz B. Persstênca de performance: Fundos multmercado com renda varável e alavancagem. Ro de Janero, 2008, 77 p., Faculdade Ibmec, Ro de Janero, WHITE, Halbert, A Heteroskedastcty-Consstent Covarance Matrx Estmator and a Drect Test for Heteroskedastcty, The Econometrc Socety, fonte: Econometrca, Vol. 48, No. 4, pp , Mao

26 TABELAS Tabela 1 - Estatístca descrtva das séres de retornos mensas dos fundos, do índce IBOVESPA e da taxa lvre de rsco (CDI) PERÍODOS Estatístcas Fev/2008 a Jun/2008 a Vda do Fundo Fev/2009 Nov/2008 Fundos 1,29 0,65 0,07 Méda IBOVESPA 1,06-2,88-10,49 CDI 1,29 0,98 1,03 Fundos 2,84 2,42 2,71 Desvo Padrão IBOVESPA 8,07 9,70 7,77 CDI 0,26 0,12 0,04 Fundos 1,30 0,92 0,76 Medana IBOVESPA 1,07-2,84-8,48 CDI 1,28 1,00 1,05 Fundos -99,30-61,03-61,03 Mínmo IBOVESPA -24,80-24,80-24,80 CDI 0,87 0,79 0,96 Fundos 288,62 80,90 26,53 Máxmo IBOVESPA 17,92 11,32-1,77 CDI 1,96 1,17 1,07 A tabela mostra a estatístca descrtva dos dados por período e por categora de nvestmento. O prmero período dz respeto ao tempo de vda do fundo e, no caso do IBOVESPA e CDI, ao período desde janero de 2000 a feverero de 2009, o segundo período compreende os meses de feverero de 2008 a feverero de 2009, enquanto que o últmo compreende os meses de junho de 2008 a novembro de Todos os dados estão em porcentagem. Tabela 2 - Total de fundos, por período, cujos retornos médos e desvos padrões superam o benchmark e a taxa lvre de rsco Retornos Médos Período Acma Bovespa Acma CDI Acma Bovespa Desvo Padrão Acma CDI Vda do fundo 1933 (82,36%) 999 (42,56%) 48 (2,05%) 2198 (93,65%) Fev08/Fev (64,38%) 224 (9,54%) 16 (0,68%) 1487 (63,36%) Jun08/Nov (61,40%) 173 (7,37%) 20 (0,85%) 1412 (60,16%) 26

27 Tabela 3 Total de fundos, por período, cujos retornos acumulados superam o benchmark e a taxa lvre de rsco Retornos Acumulados Período Acma Bovespa Acma CDI Vda do fundo 809 (34,47%) 78 (3,32%) Fev08/Fev (64,34%) 188 (8,01%) Jun08/Nov (61,44%) 160 (6,82%) Tabela 4 Estatístca Descrtva das Varáves Explcatvas PREMIO MERCADO CDI HML SMB PR1YR Méda -0, , , , , Medana -0, , , , , Máxmo 16,3328 1, , , ,25424 Mínmo -25, , , , ,10721 Desvo Padrão 8, , , , ,55169 Skewness -0, , , , , Kurtose 2, , , , ,58493 Jarque-Bera 2, , , , ,718 Probabldade 0, , Soma -25, , , ,671 19,88755 Soma dos Desvos Padrões 7083,204 7, , , ,87 Nº Observações

28 28 Tabela 5 - Resultados dos nterceptos (alfas) dos modelos estmados Dstrbução de Alfas Modelos Todos os Alfas Somente os Alfas Sgnfcantes Alfas Alfas Sgnfcantes Insgnfcantes CAPM 1066 (45,42%) 1281 (54,58%) 101 (4,30%) 262 (11,16%) 363 (15,47%) 1984 (84,53%) CAPM com Market Tmng 1219 (51,94%) 1128 (48,06%) 149 (6,35%) 198 (8,44%) 347 (14,78%) 2000 (85,22%) Fama e French (1993) 990 (42,18%) 1357 (57,82%) 94 (4,01%) 291 (12,40%) 385 (16,40%) 1962 (83,60%) Carhart (1997) 922 (39,28%) 1425 (60,72%) 84 (3,58%) 296 (12,61%) 380 (16,19%) 1967 (83,81%) Tabela 6 Resultados dos coefcentes de rsco sstemátco (betas) dos modelos estmados Dstrbução de Betas Modelos Todos os Betas Somente os Betas Sgnfcantes Betas Betas Sgnfcantes Insgnfcantes CAPM 2067 (88,07%) 280 (11,93%) 1401 (59,69%) 65 (2,77%) 1466 (62,46%) 881 (37,54%) CAPM com Market Tmng 2081 (88,67%) 266 (11,33%) 1410 (60,08%) 67 (2,85%) 1477 (62,93%) 870 (37,07%) Fama e French (1993) 2081 (88,67%) 266 (11,33%) 1399 (59,61%) 71 (3,03%) 1470 (62,63%) 877 (37,37%) Carhart (1997) 2089 (89,01%) 258 (10,99%) 1430 (60,93%) 64 (2,73%) 1494 (63,66%) 853 (36,34%) Tabela 7 Resultados do coefcente de market tmng gerado pelo modelo CAPM com market tmng Dstrbução dos Coefcentes de Market Tmng Modelos Todos os Mkt. Tm. Somente os Mkt. Tm. Sgnfcantes Mkt. Tm Mkt. Tm. Sgnfcantes Insgnfcantes CAPM com Market Tmng 950 (40,48%) 1397 (59,52%) 154 (6,56%) 378 (16,10%) 532 (22,66%) 1815 (77,33%) Nota as tabelas 5, 6 e 7: Os modelos estmados correspondem às regressões de séres temporas segundo as especfcações apresentadas na seção 2.2, 2.3, 2.4 e 2.5. As séres de retornos compreendem o período total de vda dos fundos, podendo ter fundos com observações para o período completo, janero de 2000 a feverero de 2009, e fundos com apenas 36 observações dentro desse ntervalo. O nível de sgnfcânca utlzado fo o de 5%. As porcentagens dzem respeto à proporção do número em questão em relação ao total de fundos, 2397.