Fundos de Investimento Ativos e Passivos no Brasil: Comparando e Determinando os seus Desempenhos. Autoria: Ricardo Ratner Rochman, William Eid Jr

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1 Fundos de Investimento Ativos e assivos no Brasil: Comparando e Determinando os seus Desempenhos Autoria: Ricardo Ratner Rochman, William Eid Jr Resumo: Neste trabalho é investigada a questão se é melhor investir nos fundos ativos ou nos passivos, em uma amostra é constituída de 699 fundos de investimentos abertos, não exclusivos, de 68 gestores de fundos, com cotas negociadas no período de 31/01/2001 até 31/01/2006, dividindo-se os fundos nas categorias: ações, cambiais, multimercados, e renda fixa. Fundos de ações e multimercados apresentam um resultado comum: a gestão ativa agrega valor para o investidor. Isto é, os gestores têm capacidade superior para administrar os recursos dos investidores. Já no caso da renda fixa a principal evidência é contrária à gestão ativa. No caso dos fundos cambiais os alfas em geral não se mostraram significativos e os poucos que o fizeram indicaram claramente a destruição de valor por parte dos gestores. Quanto aos determinantes dos alfas, no caso de fundos de ações e multimercados a evidência indica que o investidor deve procurar fundos ativos, com os maiores patrimônios líquidos, e ainda mais antigos. Nos fundos de renda fixa o resultado é mais difuso, indicando com clareza apenas a relação entre tamanho do fundo e alfas. 1. Introdução Do ponto de vista do investidor é fundamental responder a uma questão: é melhor investir nos fundos ativos ou nos passivos? Isto é, os gestores dos fundos ativos tem uma capacidade superior para selecionar ativos que ofereçam um melhor desempenho e por isso podem cobrar mais? Gestão passiva significa, em termos da Moderna Teoria Financeira, deter um carteira composta por todos os ativos disponíveis no mercado, nas proporções em que eles são nele encontrados, isto é, a carteira de mercado. Na prática, chamamos de gestão passiva comprar ativos com o objetivo de imitar o comportamento de um índice. Os advogados desse tipo de gestão, dentre eles o laureado William Sharpe, advogam que há diversas vantagens nela, dentre as quais podemos citar: a. Custos operacionais menores: Como o foco da gestão passiva é apenas replicar um índice, são desnecessárias análises das empresas emitentes dos ativos componentes da carteira. Também os custos de transação com a carteira devem ser menores, já que o turnover dos ativos num fundo indexado é geralmente menor que num fundo ativo. Esses custos operacionais menores tem reflexos no desempenho dos fundos. b. Os fundos ativos devem em média ter desempenho inferior aos indexados. Esse argumento encontra suporte no trabalho de Sharpe (1991) que, dadas certas condições, argumenta que gestão ativa é um jogo de soma zero, já que quando um gestor ganha, o outro perde. Assim, deduzidos os custos que são maiores na gestão ativa, o desempenho dos fundos ativos deve ser inferior aos passivos. c. Dado que os mercados são informacionalmente eficientes, não há porque a gestão ativa ter resultados superiores aos da gestão passiva, quando corretamente ajustados para o risco. 1

2 Já na gestão ativa, ainda segundo a Moderna Teoria Financeira, o investidor teria um conjunto de ativos diferente da carteira de mercado. Na prática o gestor ativo busca ganhos superiores aos proporcionados pelos índices de mercado. Os principais argumentos são: a. Os mercados não são perfeitamente eficientes, assim é possível obter ganhos com as chamadas anomalias. b. Em mercados em queda, os gestores ativos agregam valor. c. Há evidência empírica do fenômeno chamado de hot hands. Os fundos com melhor desempenho no passado tendem a ter melhor desempenho no futuro, fundos com pior desempenho no passado tendem a ter pior desempenho no futuro. A existência desse fenômeno mostra a possibilidade de ganhos com a gestão ativa. O nosso estudo busca responder à questão inicial observando o desempenho dos fundos abertos no mercado brasileiro nos últimos anos. O trabalho está estruturado da seguinte forma: a seção 2 trata da literatura relacionada com o tema do artigo, a seção 3 apresenta a metodologia e os dados amostrais, a seção 4 mostra os resultados obtidos nos testes efetuados, a seção 5 relata as conclusões, a seção 6 relaciona as referências bibliográficas. 2. Revisão Bibliográfica É razoavelmente grande o volume de artigos tratando da indústria de fundos no mundo, e em particular tratando de aspectos ligados ao desempenho dos mesmos e as diferenças entre gestão ativa e passiva. E há grande controvérsia, com parte dos trabalhos apontando vantagens na gestão ativa e parte apontando para inutilidade da mesma frente à estratégias passivas. Jensen (1968) é o estudo seminal sobre o assuno. Analisando 115 fundos no período de 20 anos compreendido entre 1945 e 1964 conclui que esses fundos em média não foram capazes de predizer o comportamento futuro do preço das ações de forma a superar uma estratégia passiva de aquisição e manutenção de um índice de mercado, mas também que não há evidência que mostre que qualquer dos fundos apresentou desempenho melhor que o devido à sorte. Além disso os fundos não foram eficientes o suficiente para cobrir suas despesas operacionais. A análise de Jensen é baseada no hoje conhecido coeficiente alfa da regressão do excesso de retorno do fundo contra o excesso de retorno do mercado. Mais recentemente Grinblat e Titman (1989), afirmando que para determinar a capacidade de previsão dos gestores dos fundos é necessário estudar os retornos brutos, reconstituindo-os em relação à despesas e taxas, trabalham com uma amostra de fundos com retornos trimestrais de 1974 a 1984, livres de viés de sobrevivência. Eles analisam os fundos em diferentes categorias e com diferentes benchmarks e a conclusão básica é há desempenho superior para fundos classificados por eles como de crescimentoagressivos (agressive-growth), de crescimento (growth) com patrimônios pequenos. No entanto esses fundos são os que têm maiores despesas, e seus retornos reais, líquidos delas, não apresentam desempenho anormal. A base da análise é também o alfa de Jensen. 2

3 Cahart (1997) utiliza um modelo de fatores e despesas operacionais que explica quase totalmente o fenômeno de persistência de retornos em fundos de investimentos e conclui que não há evidência da existência de gestores superiores em previsão ou análise de informação. Chen, Jegadeesh e Wermers (2000) investigam o valor da gestão ativa analisando os ativos detidos pelos fundos bem como os negócios por eles realizados. Sua amostra cobre todos os fundos de ações do mercado norte americano no período de 1975 a Eles descobrem que as ações detidas pelos fundos não têm desempenho melhor que as demais, no entanto ao analisar os negócios feitos pelos fundos, eles encontram evidências de que as ações ativamente compradas pelos fundos oferecem retornos significativamente maiores que as ativamente vendidas. Há evidências de que os gestores de fundos possuem capacidade superior de seleção de ações, mas que essa vantagem tem curta duração, em geral não mais que um ano. Como os fundos em média permanecem com as ações mais que um ano, há uma indicação de que eles evitam vender as ações em razão de custos de transação e também por não encontrarem novos títulos para substituirem os vendidos. Kallberg, Liu e Trzcinka (2000) analisam os fundos conhecidos nos EUA como REITs Real State Investment Trusts. Analisando 128 fundos entre 1986 e 1998 eles concluem, diversamente dos outros estudos sobre fundos de investimentos, que os gestores de REITs agregam valor ao investidor. Esses fundos têm alfas médios positivos (a mediana também é positiva) usando os retornos líquidos de despesas. É interessante ressaltar que a evidência indica que os alfas são positivos quando os ativos imobiliários estão apresentando retornos baixos e negativos quando o contrário ocorre. Isso indica que os gestores agregam valor quando o mercado está apresentando um desempenho pobre. Outra interessante conclusão dos autores diz respeito ao desempenho de fundos ativos e passivos. Os alfas dos fundos ativos são maiores que os dos fundos passivos, novamente indicando que a gestão ativa agrega valor para o investidor. Outro trabalho que suporta a hipótese de agregação de valor pela gestão ativa é o de Wermers (2000). Estudando uma amostra que compreende o período entre 1974 e 1995 ele decompõe o retorno dos fundos nos seus vários componentes como despesas, giro, retornos líquidos dentre outros. O autor mostra que o retorno dos fundos no período superam os do mercado em 1,3% por ano, sendo que 0,6% são devidos à características específicas das ações escolhidas e os outros 0,7% tem como origem a capacidade superior de escolha das ações que tem retornos melhores que suas congêneres. No entanto os retornos líquidos dos fundos tem um desempenho inferior ao mercado de 1% ao ano. Essa diferença de 2,3% ao ano é devida a custos operacionais e também ao baixo retorno de ativos que não ações detidos pelos fundos. Lhabitant (2001) estudando o mercado suíço de fundos de investimentos, aplica uma série de medidas de desempenho para os mesmos. Analisando uma amostra de 60 fundos de 1977 a 1999 ele conclui que não há evidência de desempenho superior dos fundos seja em termos de seletividade seja em termos de market timing. Há forte evidência de que o mercado suiço se comporta como a maioria dos mercados, isto é, os fundos ativos não conseguem um desempenho superior a uma estratégia passiva. Kacperczyk, Sialm e Zheng (2005) apontam evidências no sentido da agregação de valor pelo uso de estratégias passivas. O estudo analisa o desempenho de 1711 fundos de ações ativos norte-americanos no período compreendido entre 1984 e 1999 e funde dois bancos de dados, a exemplo de Wermers (2000): um que compreende os retornos dos fundos e 3

4 outro que contem as carteiras dos mesmos. Assim os autores podem observar que os fundos divergem bastante em termos de composição de carteiras, mostrando que os fundos mais concentrados em uma única indústria tendem a ter mais ações de valor e crescimento, enquanto que fundos mais diversificados tendem a mimetizar a carteira de um índice de mercado. Também usando diversas medidas de desempenho os autores concluim que os fundos mais concentrados apresentaram desempenho melhor que os mais diversificados. Isto é, a gestão ativa agrega valor para o investidor. 3. Metodologia e Dados A indústria de fundos de investimentos no Brasil conta no início de 2006 com aproximadamente 4000 fundos. Desses apenas 1200 são abertos ao público, sendo os demais exclusivos ou fechados à captação. Esses 1200 foram o alvo inicial do nosso estudo. Desse grupo excluímos os fundos que não tinham histórico completo de 5 anos de cotas e selecionamos os classificados pela Anbid Associação Nacional de Bancos de Investimentos como fundos de Ações, Renda Fixa e Multimercados que são as maiores categorias e que permitem um estudo com amostra maior. Assim foram eliminados fundos de previdência, de privatização, de capital protegido e cambiais. A amostra é constituída de 699 fundos de investimentos abertos, não exclusivos, de 68 gestores de fundos, com cotas negociadas no período de 31/01/2001 até 31/01/2006, e com um patrimônio líquido total de R$ ,84 que representa 46,17% de todo patrimônio líquido gerido por terceiros em 31/12/2006, segundo dados da ANBID (Associação Nacional dos Bancos de Investimento). O fundos foram distribuídos nas seguintes categorias conforme o estilo de gestão: Quadro I. Quantidade de fundos da amostra por tipo de gestão Número de Fundos Ativos assivos Total Ações Cambiais Multimercados Renda Fixa Total Como aproximação da taxa de juros livre de riscos utilizamos para as análise três referências: a taxa do CDI (Certificado de Depósito Interfinanceiro) de fechamento base 252 dias, a taxa SELIC média, e a taxa da poupança de final de mês. Todas estas taxas foram provenientes do sistema Economática. ara cada categoria de fundos de investimentos empregamos quatro aproximações para a carteira de mercado, sendo duas associadas diretamente aos índices de referência das categorias dos fundos; uma associada a média dos log-retornos mensais de todos os fundos da categoria, e uma ligada a média dos log-retornos mensais de todos (699) os fundos da amostra. Na tabela abaixo apresentamos as combinações das aproximações das carteiras de mercado e das taxas livre de risco para cada categoria de fundos: 4

5 Quadro II. Aproximações da carteiras de mercado e taxa livre de risco por tipo de categoria de fundos Carteira de Categorias de Fundos Ações Cambiais Multimercados Renda Fixa Taxa Taxa Taxa Livre de Livre de Livre de Carteira de Carteira de Carteira de Taxa Livre de Risco Risco Risco Risco IBOVESA CDI Dólar (TAX) CDI IBOVESA CDI SELIC CDI IBOVESA oupança Dólar (TAX) oupança IBOVESA oupança SELIC oupança IBOVESA SELIC Dólar (TAX) SELIC IBOVESA SELIC IBrX CDI Euro CDI SELIC CDI IBrX oupança Euro oupança SELIC oupança CDI oupança IBrX SELIC Euro SELIC Média Categoria CDI Média Categoria CDI Média Categoria CDI Média Categoria CDI Média Categoria oupança Média Categoria oupança Média Categoria oupança Média Categoria oupança Média Categoria SELIC Média Categoria SELIC Média Categoria SELIC Média Categoria SELIC Média Geral CDI Média Geral CDI Média Geral CDI Média Geral CDI Média Geral oupança Média Geral oupança Média Geral oupança Média Geral oupança Média Geral SELIC Média Geral SELIC Média Geral SELIC Média Geral SELIC Os dados dos índices IBOVESA de fechamento, IBrX de fechamento, e Dólar (TAX) de fechamento foram retirados do sistema Economática. As cotações da taxa Euro de fechamento foram extraídas da página internet do Banco Central do Brasil. As cotas e patrimônios líquidos dos fundos de investimentos foram coletadas do sistema SI-Anbid da ANBID Associação Nacional dos Bancos de Investimentos. Um dos objetivos é testar a hipótese nula que o desempenho dos fundos ativos (que acreditam que a seleção de ativos pode gerar retornos acima do índice de referência) não supera os índices de mercado (de referência). ara tal aplicamos o modelo de Jensen (1968) para as várias categorias de fundos, dentro do período da amostra, e os separando por tipo de gestão ativa ou passiva. O modelo de Jensen (1968) mede a o desempenho de carteiras de investimentos através da seguinte regressão pelo método de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO): R t R ft ( RMt R ft ) ε t = α + β + onde R t é o log-retorno do mês t do fundo de investimento, R ft é o log-retorno no mês t de uma das aproximações da taxa de juros livre de risco, R Mt é o log-retorno no mês t de uma das aproximações da carteira de mercado (ou índice de referência), α é uma medida de habilidade de seleção de ativos ou títulos, β mede a sensibilidade dos log-retornos do fundos com relação aos log-retornos de uma das aproximações da carteira de mercado, e ε t é uma variável normalmente distribuída com média média zero independente de R t. A medida α pode ser encarada como a diferença entre o retorno de uma carteira gerenciada e o retorno de uma carteira passiva com risco similar, sendo que β unidades seriam investidas na carteira de mercado, e ( 1 β ) unidades investidas na taxa de juros livre de risco. Um α (ou alfa de Jensen) positivo indica habilidade superior de 5

6 micro-previsões, enquanto um valor negativo evidencia habilidades equivocadas, ou muitas despesas para realizar a gestão. Na estimação da equação acima, mesmo com retornos indepentemente identicamente distribuídos, algumas carterias podem apresentar heterocedasticidade condicional que pode comprometer a eficiência das estimações pelo método de MQO dos parâmetros e alterar as conclusões da pesquisa. Apesar disso, Henriksson (1984), e Chang e Lewellwn (1984) concluem que as diferenças entre os resultados usando MQO e os corrigidos para heterocedasticidade são de fato mínimos. Ainda assim, estimamos as regressões usando MQO, e corrigimos as matrizes de covariâncias estimadas dos parâmetros para os efeitos de heterocedasticidade e correlação serial usando o procedimento de White (1980) para obter estatísticas t ajustadas e com validade assintótica. ara analisar a questão dos determinantes do desempenho dos fundos de investimento, principalmente se os fundos com gestão ativa apresentam desempenho superior se comparado com os fundos de gestão passiva, realizamos regressões em corte transversal (cross-section) pelo método MQO com o alfa de Jensen do fundo ( α ) como variável dependente, e as seguintes características dos fundos com variáveis independentes sugeridas por Lhabitant (2001), Wermers (2000), e Holmes e Faff (2000): Ativo ( Ativo ): variável dummy que assume o valor 1 (um) se o fundo possui gestão ativa, ou 0 (zero) se a gestão for passiva. Os fundos que participam desta regressão possuem alfas de Jensen significativos, sejam eles positivos ou negativos. Esperamos que esta variável seja significativa e positiva para fundos de gestão ativa, representado que ela apresente retorno médio superior aos fundos de gestão passiva. Tamanho do Fundo ( Ln ( ) L ): representado pelo logaritmo neperiano do patrimônio líquido do fundo em 31/01/2006. Motivos econômicos como economia de escala, e poder de barganha justificariam um desempenho superior dos maiores fundos em relação aos menores. No entanto, a flexibilidade e agilidade dos menores fundos são razões que poderiam justificar um desempenho superior. Nacional ( Nacional ): variável dummy que assume o valor 1 (um) se o gestor do fundo é ou pertence a uma instituição financeira brasileira, ou 0 (zero) se o gestor do fundo é ou pertence a uma instituição financeira de origem não-brasileira. Gestores brasileiros podem ter desempenho superior por possuir um melhor conhecimento do mercado nacional, acesso a informações privilegiadas, ou possuir maior flexibilidade por não estar preso a regras e procedimentos internacionais. Idade do Fundo ( Ln ( ) Idade ): expressada pelo logaritmo neperiano do número de dias entre a data de divulgação de cotas do fundo e 31/12/2006. Fundos jovens podem possuir custos significativamente mais altos no seu início, como, por exemplo, de divulgação e custos de transação, o que prejudica o seu desempenho, e pode também levá-los a assumir mais riscos. Desvio adrão do Retorno Excesso ( σ ( R )): é o desvio-padrão da diferença dos t R ft log-retornos mensais do fundo de investimento e uma das aproximações da taxa de juros livre de riscos. Esta é uma medida do risco em excesso a taxa de juros livre de risco que o fundo assume. Fundos com maior alfa de Jensen, que propiciam um retorno maior, deveriam correr um risco maior. 6

7 Somente os fundos com alfas de Jensen considerados significativos ao nível de no máximo 15% foram considerados nas regressões de corte transversal acima, para cada uma das categorias de fundos. ara cada uma das categorias de fundos, e para os fundos com alfas considerados significativos foram realizadas as seguintes regressões: ( L ) + β. Nacional + β Ln( Idade ) ε α = β + β Ativo + β 2. Ln 3 4 ( L ) + β3. Nacional + β 4. Ln( Idade ) + β. σ ( R R ) ε α + = β0 + β1. Ativo + β 2. Ln 5 t ft A diferença entre as duas equações de regressão acima é a variável desvio-padrão do retorno excesso. 4. Resultados Gestão ativa x passiva. A primeira questão a responder é se há agregação ou destruição de valor por parte dos gestores dos diferentes fundos. Isto é, encontramos alfas significativos ao longo do período analisado? A resposta depende da categoria de fundos. A tabela I mostra o resultado para os fundos de ações. Tabela I. Quantidade de fundos com e sem alfas de Jensen significativos da categoria de fundos de Ações Categoria dos Fundos: Ações Número Fundos Ativos Número Fundos assivos Total de Fundos Com Alfa Sem Alfa Com Alfa Sem Alfa Com Alfa Sem Alfa Geral Significativo Significativo Significativo Significativo Significativo Significativo IBOVESA CDI IBOVESA oupança IBOVESA SELIC IBrX CDI IBrX oupança IBrX SELIC Média Categoria CDI Média Categoria oupança Média Categoria SELIC Média Geral CDI Média Geral oupança Média Geral SELIC Nela podemos observar que a depender do benchmark, menos a metade dos fundos analisados apresenta alfa significativo. Em particular a maioria dos fundos passivos apresenta alfas significativos. Esta evidência aponta para a existência de agregação ou destruição de valor por parte dos gestores. Nos fundos cambiais, apresentados na tabela II, não temos essa evidência. A quase totalidade dos fundos apresenta alfas não significativos, à exceção do caso do benchmark Média Geral, que por construção deve apresentar desempenho inferior aos outros, o que possibilita um resultado diverso. 7

8 Tabela II. Quantidade de fundos com e sem alfas de Jensen significativos da categoria de fundos Cambiais Categoria dos Fundos: Cambiais Número Fundos Ativos Número Fundos assivos Total de Fundos Com Alfa Sem Alfa Com Alfa Sem Alfa Com Alfa Sem Alfa Geral Significativo Significativo Significativo Significativo Significativo Significativo Dólar (TAX) CDI Dólar (TAX) oupança Dólar (TAX) SELIC Euro CDI Euro oupança Euro SELIC Média Categoria CDI Média Categoria oupança Média Categoria SELIC Média Geral CDI Média Geral oupança Média Geral SELIC No caso dos fundos multimercados, a evidência é mista como mostra a Tabela III. A existência de alfas significativos depende do benchmark utilizado. Os resultados são consistentes com a hipótese de utilização do CDI como benchmark pelos gestores. No caso do benchmark Ibovespa vemos que os alfas são, na imensa maioria, não significativos. Já nos casos de CDI, Média da Categoria e Média Geral observamos que um grande número de fundos apresenta alfas significativos. Tabela III. Quantidade de fundos com e sem alfas de Jensen significativos da categoria de fundos Multimercados Categoria dos Fundos: Multimercados Número Fundos Ativos Número Fundos assivos Total de Fundos Com Alfa Sem Alfa Com Alfa Sem Alfa Com Alfa Sem Alfa Geral Significativo Significativo Significativo Significativo Significativo Significativo IBOVESA CDI IBOVESA oupança IBOVESA SELIC SELIC CDI SELIC oupança Média Categoria CDI Média Categoria oupança Média Categoria SELIC Média Geral CDI Média Geral oupança Média Geral SELIC Finalmente nos fundos de renda fixa observamos que a maioria tem alfas significativos, novamente indicando que há agregação ou destruição de valor por parte do gestor. A tabela IV mostra os resultados. Tabela IV. Quantidade de fundos com e sem alfas de Jensen significativos da categoria de fundos de Renda Fixa Categoria dos Fundos: Renda Fixa Número Fundos Ativos Número Fundos assivos Total de Fundos Com Alfa Sem Alfa Com Alfa Sem Alfa Com Alfa Sem Alfa Geral Significativo Significativo Significativo Significativo Significativo Significativo SELIC CDI SELIC oupança CDI oupança Média Categoria CDI Média Categoria oupança Média Categoria SELIC Média Geral CDI Média Geral oupança Média Geral SELIC

9 Valor da Gestão Tendo em vista esses resultados, nossa primeira conclusão e a de que em geral há agregação ou destruição de valor por parte dos gestores de fundos. A exceção fica por conta dos fundos cambiais. Nossa próxima questão é: os gestores agregam ou destróem valor nos fundos de investimentos? E mais, há diferenças entre os gestores ativos e passivos? ara responder a estas questões analisamos os fundos com alfa significativo. A tabela V mostra os resultados para o caso dos fundos de ações. O teste de médias para os alfas médios obtidos com os fundos ativos e passivos mostra que há uma diferença entre eles em todos os casos analisados. As variâncias são testadas também, pois do resultado do teste delas são escolhidos os parâmetros e modelos para o teste dos alfas médios. E que com exceção dos casos de uso do IbrX como benchmark e da poupança como taxa livre de risco concomitantemente com o uso da Média Geral como benchmark, os fundos ativos agregam valor e os passivos destroem valor. Aqui a evidência é clara, indicando a superioridade da gestão ativa. E mais, os fundos passivos com alfa significativo destroem valor para o investidor. Tabela V. Estatísticas somente dos fundos com alfa significativo da categoria Ações Categoria dos Fundos: Ações Fundos Ativos Com Alfas Significativos Fundos assivos Com Alfas Significativos Média Desvio adrão Quantidade Média Desvio adrão Quantidade Teste de Médias (5%) Teste de Variâncias (5%) IBOVESA CDI 0,0046 0, ,0065 0, diferentes diferentes IBOVESA oupança 0,0065 0, ,0064 0, diferentes diferentes IBOVESA SELIC 0,0046 0, ,0065 0, diferentes diferentes IBrX CDI -0,0066 0, ,0125 0, diferentes diferentes IBrX oupança -0,0060 0, ,0129 0, diferentes diferentes IBrX SELIC -0,0066 0, ,0125 0, diferentes diferentes Média Categoria CDI 0,0021 0, ,0070 0, diferentes diferentes Média Categoria oupança 0,0023 0, ,0076 0, diferentes diferentes Média Categoria SELIC 0,0021 0, ,0070 0, diferentes diferentes Média Geral CDI 0,0061 0, ,0015 0, diferentes iguais Média Geral oupança -0,0171 0, ,0268 0, diferentes diferentes Média Geral SELIC 0,0062 0, ,0011 0, diferentes iguais Dado o baixo número de fundos cambiais com alfas significativos não reproduziremos aqui os resultados obtidos, mas eles indicam que os poucos fundos com alfas significativos destroem valor, tanto os ativos como os passivos. No caso dos multimercados, apresentado na tabela VI, vemos também a evidência da geração de valor por parte dos gestores ativos e da destruição por parte dos gestores passivos, ou seja, dos fundos ditos balanceados. 9

10 Tabela VI. Estatísticas somente dos fundos com alfa significativo da categoria Multimercados Categoria dos Fundos: Multimercados Fundos Ativos Com Alfas Significativos Fundos assivos Com Alfas Significativos Média Desvio adrão Quantidade Média Desvio adrão Quantidade Teste de Médias (5%) Teste de Variâncias (5%) IBOVESA CDI nd nd 0-0,0045 0, nd nd IBOVESA oupança 0,0167 0, ,0045 0, nd nd IBOVESA SELIC nd nd 0-0,0046 0, nd nd SELIC CDI 0,0024 0, ,0012 0, diferentes diferentes SELIC oupança -0,0048 0, ,0211 0, diferentes iguais Média Categoria CDI 0,0010 0, ,0027 0, diferentes diferentes Média Categoria oupança 0,0030 0, ,0161 0, diferentes iguais Média Categoria SELIC 0,0010 0, ,0026 0, diferentes diferentes Média Geral CDI 0,0042 0, ,0014 0, diferentes diferentes Média Geral oupança 0,0069 0, ,0015 0, diferentes iguais Média Geral SELIC 0,0037 0, ,0014 0, diferentes diferentes Finalmente nos fundos de Renda Fixa temos uma evidência interessante. Quando utilizamos a taxa Selic ou o CDI como benchmarks, observamos que tanto os gestores ativos como os passivos destroem valor. No caso de uso da Média da Categoria ou da Média Geral a evidência é inconclusiva. Mas é importante lembrar que a taxa de juros, seja ela Selic ou o CDI, é que é indicada pelos gestores como seu benchmark. Tanto nos fundos de renda fixa ativos como nos passivos. A tabela VII apresenta os resultados. Tabela VII. Estatísticas somente dos fundos com alfa significativo da categoria Renda Fixa Categoria dos Fundos: Renda Fixa Fundos Ativos Com Alfas Significativos Fundos assivos Com Alfas Significativos Teste de Teste de Média Desvio adrão Quantidade Média Desvio adrão Quantidade Médias (5%) Variâncias SELIC CDI -0,0008 0, ,0008 0, iguais diferentes SELIC oupança -0,0044 0, ,0030 0, diferentes diferentes CDI oupança -0,0044 0, ,0030 0, diferentes diferentes Média Categoria CDI 0,0000 0, ,0000 0, iguais diferentes Média Categoria oupança -0,0007 0, ,0005 0, diferentes diferentes Média Categoria SELIC 0,0001 0, ,0000 0, iguais diferentes Média Geral CDI -0,0054 0, ,0047 0, iguais diferentes Média Geral oupança 0,0061 0, ,0061 0, iguais diferentes Média Geral SELIC -0,0055 0, ,0047 0, iguais diferentes Vemos então que nos fundos de ações e nos multimercados a gestão ativa agrega valor ao investidor, mas que nos fundos de renda fixa isso não ocorre. Determinantes dos Alfas Resta agora analisar quais são os determinantes dos alfas significativos já identificados. ara tanto procedemos às duas regressões básicas indicadas na metodologia. Os resultados da primeira regressão para os fundos de ações estão indicados na tabela VIII: 10

11 Tabela VIII. Resultados das regressões dos determinantes dos alfas significativos da categoria Ações Categoria dos Fundos: Ações Coeficientes da Regressão R2 da Nacional Ln(Idade em Intercepto Ativo (dummy) Ln(L) Regressão (dummy) dias) IBOVESA CDI 0,04507 *** 0,0088 *** 0,0025 *** -0,0003-0,0114 *** 0,625 IBOVESA oupança 0,03993 *** 0,0104 *** 0,0025 *** 0,0011-0,0109 *** 0,662 IBOVESA SELIC 0,04506 *** 0,0088 *** 0,0025 *** -0,0003-0,0114 *** 0,625 IBrX CDI 0,03958 *** 0,0056 *** 0,0021 *** 0,0000-0,0107 *** 0,528 IBrX oupança 0,04444 *** 0,0062 *** 0,0024 *** 0,0007-0,0119 *** 0,549 IBrX SELIC 0,03954 *** 0,0056 *** 0,0021 *** 0,0000-0,0107 *** 0,528 Média Categoria CDI 0,05517 *** 0,0072 *** 0,0022 *** 0,0001-0,0121 *** 0,584 Média Categoria oupança 0,06062 *** 0,0082 *** 0,0022 *** 0,0006-0,0129 *** 0,599 Média Categoria SELIC 0,05515 *** 0,0072 *** 0,0022 *** 0,0001-0,0121 *** 0,584 Média Geral CDI 0,03997 *** 0,0068 *** 0,0019 *** 0,0002-0,0091 *** 0,491 Média Geral oupança 0,02903 ** 0,0094 *** 0,0017 *** 0,0018 * -0,0105 *** 0,431 Média Geral SELIC 0,03748 *** 0,0066 *** 0,0020 *** 0,0002-0,0089 *** 0,498 *** = significativo ao nível <= 5%; ** = significativo ao nível entre 5% e 10%; * = significativo ao nível entre 10% e 15% Observamos a significância estatística de todos os coeficientes referentes à variável dummy relativa à gestão ativa, tamanho do fundo e idade do mesmo. A evidência indica que o fundo ser ativo, maior e mais antigo gera maiores alfas. Ao mesmo tempo vemos que não há distinção entre fundos geridos por instituições com origem no exterior ou no Brasil. Quando expandimos a regressão inserindo a variável Desvio adrão do Excesso de Retorno, vemos que a significância das outras se mantêm e que em geral esta nova variável também é determinante dos alfas, só que com sinal negativo. Assim, menor risco implica em maiores alfas. A tabela IX apresenta os resultados: Tabela IX. Resultados das regressões dos determinantes dos alfas significativos da categoria Ações com a variável risco (desvio-padrão) Categoria dos Fundos: Ações Coeficientes da Regressão R2 da Nacional Ln(Idade em Desvio adrão Intercepto Ativo (dummy) Ln(L) Regressão (dummy) dias) Ret. Excesso IBOVESA CDI 0,05123 *** 0,0081 *** 0,0024 *** -0,0006-0,0111 *** -0,0767 0,629 IBOVESA oupança 0,06876 *** 0,0076 *** 0,0020 *** -0,0003-0,0099 *** -0,3195 *** 0,721 IBOVESA SELIC 0,05116 *** 0,0081 *** 0,0024 *** -0,0006-0,0111 *** -0,0761 0,629 IBrX CDI 0,05798 *** 0,0030 *** 0,0018 *** -0,0011-0,0087 *** -0,3348 *** 0,627 IBrX oupança 0,09158 *** 0,0020 *** 0,0014 *** -0,0016 ** -0,0092 *** -0,6021 *** 0,778 IBrX SELIC 0,05790 *** 0,0030 *** 0,0018 *** -0,0011-0,0087 *** -0,3342 *** 0,626 Média Categoria CDI 0,06508 *** 0,0061 *** 0,0021 *** -0,0004-0,0115 *** -0,1440 ** 0,599 Média Categoria oupança 0,09356 *** 0,0050 *** 0,0017 *** -0,0009-0,0112 *** -0,4346 *** 0,709 Média Categoria SELIC 0,06501 *** 0,0061 *** 0,0021 *** -0,0004-0,0115 *** -0,1433 ** 0,599 Média Geral CDI 0,04396 *** 0,0065 *** 0,0019 *** 0,0000-0,0090 *** -0,0400 0,494 Média Geral oupança 0,07333 *** 0,0061 *** 0,0013 *** -0,0001-0,0101 *** -0,4724 *** 0,662 Média Geral SELIC 0,04096 *** 0,0064 *** 0,0020 *** 0,0000-0,0088 *** -0,0354 0,500 *** = significativo ao nível <= 5%; ** = significativo ao nível entre 5% e 10%; * = significativo ao nível entre 10% e 15% ara os fundos multimercados os resultados na tabela X mostram-se em parte similares aos obtidos com os fundos de ações. Fundos ativos, maiores e mais antigos apresentam alfas maiores. No entanto aqui a variável referente à gestora ser de origem estrangeira ou nacional, mostra que os fundos geridos por instituições nacionais tem maiores alfas. 11

12 Tabela X. Resultados das regressões dos determinantes dos alfas significativos da categoria Multimercados Categoria dos Fundos: Multimercados Coeficientes da Regressão R2 da Regressão Nacional Ln(Idade em Intercepto Ativo (dummy) Ln(L) (dummy) dias) IBOVESA CDI nd nd nd nd nd nd IBOVESA oupança nd nd nd nd nd nd IBOVESA SELIC nd nd nd nd nd nd SELIC CDI 0, ,0033 *** 0,0001 0,0008-0,0021 0,075 SELIC oupança -0, ,0141 *** 0,0026 *** 0,0049 *** -0,0064 * 0,318 Média Categoria CDI -0, ,0027 *** 0,0011 *** 0,0021 *** -0,0027 ** 0,437 Média Categoria oupança -0, ,0173 *** 0,0013 *** 0,0060 *** -0,0025 0,410 Média Categoria SELIC -0, ,0026 *** 0,0011 *** 0,0020 *** -0,0026 ** 0,429 Média Geral CDI 0, ,0040 * 0,0014 *** 0,0002-0,0040 0,422 Média Geral oupança 0, ,0077 *** 0,0004 *** 0,0029 *** -0,0021 ** 0,516 Média Geral SELIC 0, ,0036 0,0015 *** 0,0005-0,0046 0,402 *** = significativo ao nível <= 5%; ** = significativo ao nível entre 5% e 10%; * = significativo ao nível entre 10% e 15% A regressão expandida, cujos resultados estão na tabela XI, mostra os mesmos resultados que a regressão restrita adicionada da evidência mista sobre o papel do risco nesses fundos. Quando a taxa livre de risco utilizada é a poupança, temos a indicação de que fundos com maior risco apresentam menores alfas, no entanto se a taxa utilizada é o CDI ou Selic o risco agrega valor ao fundo que apresenta maiores alfas. Tabela XI. Resultados das regressões dos determinantes dos alfas significativos da categoria Multimercados com a variável risco (desvio-padrão) Categoria dos Fundos: Multimercados Coeficientes da Regressão R2 da Nacional Ln(Idade em Desvio adrão Intercepto Ativo (dummy) Ln(L) Regressão (dummy) dias) Ret. Excesso IBOVESA CDI nd nd nd nd nd nd nd IBOVESA oupança nd nd nd nd nd nd nd IBOVESA SELIC nd nd nd nd nd nd nd SELIC CDI -0, ,0056 *** 0,0004 * 0,0016 ** -0,0016 0,2167 *** 0,269 SELIC oupança 0, ,0063 *** 0,0014 *** 0,0028 ** -0,0072 *** -0,6677 *** 0,637 Média Categoria CDI -0, ,0028 *** 0,0012 *** 0,0022 *** -0,0027 ** 0,0335 0,451 Média Categoria oupança 0,02414 ** 0,0089 *** 0,0004 0,0031 *** -0,0041 *** -0,7170 *** 0,827 Média Categoria SELIC -0, ,0028 *** 0,0013 *** 0,0022 *** -0,0026 ** 0,0429 * 0,450 Média Geral CDI -0, ,0021 0,0024 *** 0,0035-0,0052 0,1896 *** 0,609 Média Geral oupança 0,01655 *** 0,0057 *** 0,0003 ** 0,0022 *** -0,0027 *** -0,1551 *** 0,619 Média Geral SELIC -0, ,0018 0,0025 *** 0,0032-0,0057 ** 0,1915 *** 0,624 *** = significativo ao nível <= 5%; ** = significativo ao nível entre 5% e 10%; * = significativo ao nível entre 10% e 15% Finalmente nos fundos de renda fixa temos uma evidência mais difusa com indicações fracas sobre o papel da gestão ativa como destruidora de valor, a atuação das entidades nacionais também como redutoras dos alfas e ainda fracas da relação entre idade dos fundos e redução dos alfas. Um pouco mais robustas são as evidências da relação entre tamanho do fundo e aumento dos alfas. 12

13 Tabela XII. Resultados das regressões dos determinantes dos alfas significativos da categoria Renda Fixa Categoria dos Fundos: Renda Fixa Coeficientes da Regressão R2 da Regressão Nacional Ln(Idade em Intercepto Ativo (dummy) Ln(L) (dummy) dias) SELIC CDI 0,01025 *** 0,0002 0,0002 *** -0,0004 *** -0,0019 *** 0,164 SELIC oupança -0, ,0014 *** 0,0001 ** -0,0001-0,0006 0,070 CDI oupança -0, ,0014 *** 0,0001 * 0,0000-0,0006 0,066 Média Categoria CDI 0,00972 *** 0,0002 0,0004 *** -0,0001-0,0021 *** 0,212 Média Categoria oupança 0,01214 ** -0,0010 *** -0,0001-0,0012 *** -0,0011 * 0,064 Média Categoria SELIC 0,01034 *** 0,0003 0,0004 *** -0,0001-0,0021 *** 0,212 Média Geral CDI -0, ,0004 0,0002-0,0001 0,0001 0,055 Média Geral oupança 0,01167 *** 0,0000 0,0000-0,0003 ** -0,0008 *** 0,046 Média Geral SELIC -0, ,0004 0,0002-0,0001 0,0001 0,055 *** = significativo ao nível <= 5%; ** = significativo ao nível entre 5% e 10%; * = significativo ao nível entre 10% e 15% Com a inclusão da variável Desvio adrão dos Excessos de Retorno temos indicações também fracas da relação entre gestão ativa e alfas, bem como da origem das instituições e os alfas. Aqui a evidência de relação entre idade dos fundos e redução dos alfas é mais forte, e a evidência de relação entre nível de risco e alfas é inconclusiva. Tabela XIII. Resultados das regressões dos determinantes dos alfas significativos da categoria Renda Fixa com a variável risco (desvio-padrão) Categoria dos Fundos: Renda Fixa Coeficientes da Regressão R2 da Nacional Ln(Idade em Desvio adrão Intercepto Ativo (dummy) Ln(L) Regressão (dummy) dias) Ret. Excesso SELIC CDI 0,00940 *** 0,0001 0,0002 *** -0,0004 *** -0,0018 *** 0,0650 * 0,170 SELIC oupança 0, ,0006 *** 0,0001 ** 0,0001-0,0012-0,5207 *** 0,222 CDI oupança 0, ,0006 ** 0,0001 0,0001-0,0012 *** -0,5268 *** 0,220 Média Categoria CDI 0, ,0002 0,0004 *** -0,0002-0,0016 *** 0,2987 *** 0,306 Média Categoria oupança 0,02208 *** 0,0003-0,0001 ** -0,0010 *** -0,0020 *** -0,9133 *** 0,344 Média Categoria SELIC 0,00551 * -0,0002 0,0004 *** -0,0002-0,0017 *** 0,3052 *** 0,309 Média Geral CDI -0, ,0014 0,0002 0,0004 0,0009 0,3172 *** 0,233 Média Geral oupança 0,01184 *** 0,0000 0,0000-0,0003 ** -0,0008 *** -0,0134 0,046 Média Geral SELIC -0, ,0014 0,0002 0,0004 0,0009 0,3174 *** 0,233 *** = significativo ao nível <= 5%; ** = significativo ao nível entre 5% e 10%; * = significativo ao nível entre 10% e 15% 5. Conclusões Nossa questão inicial era: é melhor investir nos fundos ativos ou nos passivos? A evidência obtida neste estudo é dúbia. ara alguns fundos sim, para outros não. Fundos de ações e fundos multimercados apresentam um resultado comum: a gestão ativa agrega valor para o investidor. Isto é, os gestores têm capacidade superior para administrar os recursos dos investidores. Já no caso da renda fixa a principal evidência é contrária à gestão ativa. Os gestores ativos aqui destróem valor. Vale lembrar que os fundos de renda fixa representam o grande veículo de investimentos do brasileiro. No caso dos fundos cambiais os alfas em geral não se mostraram significativos e os poucos que o fizeram indicaram claramente a destruição de valor por parte dos gestores. Quanto aos determinantes dos alfas, os resultados em geral dependem da categoria dos fundos. No caso de fundos de ações a evidência indica que o investidor deve procurar fundos ativos, com os maiores patrimônios líquidos, e ainda mais antigos. A origem do gestor, nacional ou estrangeiro, não têm efeito sobre os alfas. Mas o risco tem, e o 13

14 investidor deve procurar os fundos com menor risco já que eles apresentam os maiores alfas de Jensen. Também no caso dos multimercados há evidência indicando que fundos ativos, maiores e mais antigos apresentam alfas maiores. A origem do gestor aqui é importante, sendo que gestores nacionais apresentam melhores alfas. Já na questão do risco o resultado é oposto ao encontrado nas ações: maior risco gera maiores alfas principalmente quando utilizamos o mesmo benchmark utilizado pelos gestores: CDI e Selic. Nos fundos de renda fixa o resultado é mais difuso, indicando com clareza apenas a relação entre tamanho do fundo e alfas. Quando maior o fundo maiores alfas significativos ele gera. Como conclusão geral podemos indicar que há evidências do valor da gestão ativa nos fundos de ações e multimercados, mas não nos fundos de renda fixa. Novos estudos devem ser conduzidos buscando maior segmentação dos fundos, o que eventualmente permitirá uma análise mais detalhada dos alfas, bem como com a ampliação das variáveis independentes que possam explicar o comportamento dos alfas. 6. Bibliografia CAHART, M.M. On persistence of mutual fund performance, Journal of Finance, v.52, n.1, pp.57-82, march, CHANG, E.C.; LEWELLEN, W.G. Market timing and mutual fund investment performance, Journal of Business, v.57, pp.57-72, GRINBLAT, M.; TITMAN, S. Mutual fund performance: An analysis of quarterly portfolio holdings, Journal of Business, v.62, n.3, pp , july, HENRIKSSON, R.D. Market timing and mutual fund performance: An empirical investigation, Journal of Business, v.57, pp.73-96, JENSEN, M.C. The performance of mutual funds in the period , Journal of Finance, v.23, n.2, pp , may, KACERCZYK, M. ; SIALM, C.; ZHENG, L. On the industry concentration of actively managed equity mutual funds, Journal of Finance, v.60, n.4, pp , aug., HOLMES, K.A; FAFF, R.W. Cross-sectional determinants of managed fund risk and performance: Evidence for australian equity trusts, Working paper. School of Economics and Finance Royal Melbourne Institute of Technology, LHABITANT, F.S. On swiss timing and selectivity: In the quest of alpha, Working aper. HEC Lausanne, n.27, june, SHARE, W. F. The arithmetic of active management, Financial Analysts Journal, v.47, n.1, pp.7-9, jan/feb, WERMERS, R. Mutual fund performance: An empirical decomposition in stockpicking talent, style, transaction costs, and expenses, Journal of Finance, v.55, n.4, pp , aug., WHITE, H. A heteroscedasticity-consistent covariance matrix estimator and a direct test for heteroscedasticity, Econometrica, v.48, pp ,