ANÁLISE DA HEURÍSTICA DA ANCORAGEM NA PRECIFICAÇÃO DE AUTOMÓVEIS SEMINOVOS EM UBERLÂNDIA-MG

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1 Revista de Administração da UNIMEP. v.15, n.2, Maio/Agosto ISSN: DOI: ANÁLISE DA HEURÍSTICA DA ANCORAGEM NA PRECIFICAÇÃO DE AUTOMÓVEIS SEMINOVOS EM UBERLÂNDIA-MG ANCHORING HEURISTICS ANALYSIS IN THE USED CAR PRICING IN UBERLÂNDIA-MG Alex Luiz da Costa França (Universidade Federal de Uberlândia) alexcfl@uol.com.br Marcelo Andrade Milken (Universidade Federal de Uberlândia) marcelo.milken@hotmail.com Roberta Leal Hias Teruel (Universidade Federal de Uberlândia) roberta_hias@hotmail.com André Francisco Alcântara Fagundes (Universidade Federal de Uberlândia) andre.fagundes@ufu.br Fernanda Maciel Peixoto (Universidade Federal de Uberlândia) fmacielpeixoto@gmail.com Endereço Eletrônico deste artigo: Resumo Das decisões mais simples às mais complexas, o processo de tomada de decisão é uma constante na rotina diária das pessoas e organizações. As Finanças Comportamentais surgem para complementar as Finanças Clássicas, esclarecendo que o ser humano não é tão racional como se imaginava ao decidir entre diversas alternativas. Neste cenário, as heurísticas vêm para reduzir as exigências do processamento de informações e para lidar com as limitadas habilidades cognitivas que as pessoas e empresas possuem na tomada de decisões. A Heurística da Ancoragem ocorre quando o indivíduo se utiliza de um valor de referência (ou âncora) para definir quais ações irá tomar frente a um problema ou oportunidade. Sob esta perspectiva, o objetivo deste trabalho foi avaliar a influência da Heurística da Ancoragem no processo de precificação de veículos seminovos de. O estudo dos vieses cognitivos, em especial o estudo da Heurística da Ancoragem, surge em um contexto de questionamento das Teorias Clássicas de Finanças, que pressupõem a racionalidade ilimitada do ser humano. O arcabouço teórico da pesquisa envolveu principalmente os estudos de Jacowitz e Kahneman (1995) e Oliveira, Peixoto e Fagundes (2015). Esta investigação se classifica como descritiva e quantitativa e foi delineada como um quase-experimento, isto é, um método de pesquisa em que o pesquisador não controla as variáveis de entrada do sistema e há um tratamento não randômico dos experimentos. Utilizaram-se questionários com perguntas quantitativas e qualitativas que foram aplicados a 45 (quarenta e cinco) vendedores de automóveis usados de no ano de Sabe-se que a frota de veículos Revista de Administração da UNIMEP v.15, n.2, Maio/Agosto Página 106

2 uberlandense (mais de veículos em 2015) corresponde à segunda maior frota do estado de Minas Gerais e a vigésima do Brasil, segundo dados do DENATRAN, o que justifica a escolha deste mercado para análise. Procedeu-se, então, ao cálculo de um Índice de Ancoragem e da segmentação da amostra entre os seguintes grupos: grupo de calibragem e dois grupos experimentais (grupo de âncora alta e grupo de âncora baixa). Como principais resultados, observou-se que o índice de ancoragem quando avaliado para o grupo de âncora alta foi de 0,66, indicando que as avaliações dos vendedores moveram-se mais de 66% em direção à âncora estabelecida. Por sua vez, para o grupo de âncora baixa, o índice de ancoragem foi igual a 0, significando inexistência do viés neste sentido. No caso do grupo de âncora baixa, supõe-se que os vendedores tinham uma noção precisa de que o preço de venda poderia ser mais alto, provavelmente em função de um certo ágio decorrente da relação oferta versus demanda. Em suma, constatou-se que a utilização de âncoras tem influência no processo decisório de precificação de veículos seminovos de Uberlândia para o período e amostra considerados. Palavras-chave: Finanças Comportamentais; Heurística da Ancoragem; Precificação de Automóveis Seminovos. Abstract From the simplest to the most complex decisions, the decision-making process is a constant in the daily routine of people and organizations. The Behavioral Finance appear to complement Classical Finance, clarifying that the human being is not so rational as imagined when deciding between several alternatives. In this scenario, the heuristics come to reduce the requirements of information processing and dealing with limited cognitive skills that people and businesses have in decision-making. The Anchoring Heuristics occurs when an individual uses a reference value (or anchor) to define what actions will be taken forward to a problem or opportunity. From this perspective, the objective of this study was to evaluate the influence of the Anchoring Heuristics in the pricing process of car dealerships of. The study of cognitive biases, especially the study of the Anchoring Heuristics arises in a context of questioning of Classical Theories of Finance, which presupposes unlimited rationality of the human being. The theoretical framework of the research primarily involved the studies of Jacowitz and Kahneman (1995) and Oliveira, Peixoto and Fagundes (2015). This research is classified as descriptive and quantitative and was designed as a quasi-experiment, i.e. a Revista de Administração da UNIMEP v.15, n.2, Maio/Agosto Página 107

3 research method in which the researcher does not control the system input variables and there is a nonrandom treatment of the experiments. We used questionnaires with quantitative and qualitative questions that were applied to 45 (forty five) used car salesmen of in the year It is known that the uberlandense fleet of vehicles (more than 425,000 vehicles in 2015) is the second largest fleet in the state of Minas Gerais and the twenty in Brazil, according DENATRAN data, which justifies the choice of this market for analysis. We proceeded then to the calculation of a Anchoring Index and to the sample division in the following groups: calibration group and two experimental groups (high and low anchors groups). By the main results, it was observed that the anchoring index when evaluated for high anchor group was 0.66, indicating that the ratings of sellers have moved more than 66% towards the anchor set. In turn, to the low anchor group, the anchoring index was equal to 0, meaning no bias in this direction. In the case of the low anchor group, it is assumed that the sellers had a sense of need that the selling price could be higher, probably due to some "goodwill" arising from the relationship between supply versus demand. In short, it was found that the use of anchors have influence in the decision making process of Used Car Pricing in Uberlândia for the period and sample considered. Key-Words: Behavioral Finance; Anchoring Heuristics; Used Car Pricing. Artigo recebido em: 21/06/2016 Artigo aprovado em: 16/11/ Introdução O processo decisório compreende uma atividade constante no dia a dia dos seres humanos e quando vinculado a questões de finanças tende a pautar-se na razão. Kahneman e Tversky (1984) ponderam que a tomada de decisão consciente ou mesmo inconsciente, se dá a todo tempo. Das decisões mais simples às mais complexas, o processo de tomada de decisão é uma constante na vida diária das pessoas, conforme citado por Luppe (2006). Apesar da área de finanças ter como base o pensamento racional e o consequente processo decisório racional, tem-se a partir do final da década de 50 o surgimento de estudos que começam a questionar a racionalidade ilimitada do ser humano (Simon, 1957), propondo que o ser humano é racional, mas que essa racionalidade é limitada e sujeita a heurísticas e vieses cognitivos. Tversky e Kahneman (1974) basearam-se na noção de racionalidade Revista de Administração da UNIMEP v.15, n.2, Maio/Agosto Página 108

4 limitada de Simon (1957), tendo sido marcante em seus trabalhos, a busca por aliar economia, finanças e aspectos comportamentais na tomada de decisão sob risco. A partir de então, Kahneman e Tversky (1979) desenvolveram a Teoria do Prospecto que seria a base para o surgimento das Finanças Comportamentais, tendo como objetivo entender melhor o comportamento e o processo de tomada de decisão do ser humano em condições de risco. Halfeld e Torres (2001) atentam que o tema finanças comportamentais tem como principal conceito a questão da aversão a perda e que ao final da década de 80 e início da década de 90, com o desgaste do Modelo Clássico de Finanças em função de anomalias do mercado financeiro, o estudo de finanças comportamentais se fortaleceu discorrendo e consolidando questões como a autoconfiança excessiva, otimismo, mapas mentais e vieses cognitivos. Inicialmente, Tversky e Kahneman (1974) descreveram três meta-heurísticas utilizadas pelas pessoas nos processos de julgamento envolvendo decisões em ambientes de risco a saber: Representatividade, Disponibilidade e Ancoragem/Ajustamento. O presente estudo busca investigar esta última heurística, tendo como base o trabalho de Oliveira, Peixoto e Fagundes (2015). Segundo Luppe (2006), a heurística da ancoragem refere-se ao fato de que os indivíduos tendem a ajustar suas estimativas na direção apropriada ou a partir de um ponto de partida (âncora) até um valor aceitável. Dessa forma, este estudo partirá dos conceitos e métodos utilizados por Oliveira, Peixoto e Fagundes (2015) que, por sua vez, utilizaram a metodologia de Jacowitz e Kahneman (1995) voltada para o cálculo do Índice de Ancoragem (IA) no qual tem-se três grupos de estudo: grupo de calibragem, grupo de âncora alta e grupo de âncora baixa. Enquanto os autores citados estudaram a heurística da ancoragem no mercado imobiliário, propõe-se analisar um segmento diferente o dos automóveis seminovos. Logo, o objetivo deste estudo é avaliar a influência da heurística da ancoragem no processo de precificação de veículos seminovos de. A partir do grupo de calibragem, derivaram-se os parâmetros para os grupos de âncora alta e âncora baixa, seguindo a mesma lógica utilizada por Jacowitz e Kahneman (1995). É possível destacar como objetivo específico desta pesquisa o estabelecimento de uma relação das estimativas dos indicadores entre o grupo de calibragem e os demais grupos. Revista de Administração da UNIMEP v.15, n.2, Maio/Agosto Página 109

5 O mercado de veículos foi o escolhido para ser alvo da presente pesquisa uma vez que o mesmo tem como característica ser intenso grandes e constantes movimentações - e devido ao fato da cidade de Uberlândia ter hoje uma frota de veículos, sendo desta forma a segunda maior frota do estado de Minas Gerais e a vigésima a nível Brasil, de acordo com dados do Departamento Nacional de Trânsito (DENATRAN, 2015) divulgados em novembro de Dessa forma, este estudo tem como característica ser um quase experimento onde aplicou-se um questionário aos avaliadores de veículos seminovos de Uberlândia/MG no ano de Além desta primeira seção na qual é feita uma introdução sobre o tema, este estudo possui ainda outras quatro seções quais sejam: a revisão da literatura, na qual é abordado o tema de finanças comportamentais, a heurística da ancoragem e o processo de tomada de decisão; os aspectos metodológicos, nos quais tem-se os métodos utilizados, o modelo de pesquisa e a definição da amostra; a apresentação dos resultados; e as considerações finais, onde buscam-se as relações teóricas e empíricas da investigação. 2 Revisão da literatura 2.1 Tomada de decisão, comportamento do consumidor e finanças comportamentais Jeunon (2005) cita em seu trabalho que o comportamento do consumidor é visto como um processo de tomada de decisão onde um conjunto de variáveis internas e externas exercem influência. Churchill e Peter (2005), entendem que o comportamento do consumidor estuda os pensamentos, sentimentos e as ações destes, além das influências sobre eles que podem determinar mudanças em seu comportamento. Para Davenport e Prusak (2003), as informações são dados que fazem a diferença no processo de decisão e podem mudar a maneira como o destinatário vê algo, exercendo impacto sobre o seu julgamento e comportamento. Já Kahneman e Tversky (1984) destacam que a tomada de decisão acontece o tempo todo em vários campos do cotidiano, sendo por esse motivo estudada por diversos ramos da educação. Nesse contexto, destaca-se o conceito de finanças comportamentais, que para Lucchesi e Securato (2010) envolve o estudo de finanças a partir do ponto de vista das ciências sociais. Já Borsato, Pimenta e Ribeiro (2009) argumentam que as finanças comportamentais contrapõem os conceitos da hipótese do Mercado Eficiente (HEM), desenvolvida por Fama Revista de Administração da UNIMEP v.15, n.2, Maio/Agosto Página 110

6 (1970), um dos pilares das finanças modernas, cuja proposição baseia-se na racionalidade ilimitada dos agentes envolvidos. Dessa forma, segundo os pressupostos de Finanças Comportamentais, as pessoas possuem o poder de tomar decisões, possuem comportamentos únicos e integram um conjunto amplo que pode ser influenciado por questões psicológicas e assim podem direcionar suas decisões tanto para aspectos quantitativos quanto culturais. Ferreira (2008) ressalta que as finanças comportamentais não têm como objetivo suprir as lacunas das finanças modernas, mas têm o intuito de inserir aspectos psicológicos em seus diagnósticos com o objetivo de explicar situações práticas que não são apreciadas na teoria tradicional. 2.2 Heurísticas A origem das finanças comportamentais está associada às descobertas da psicologia cognitiva na teoria econômica e seus precursores, Tversky e Kanehman (1974), buscaram compreender como o julgamento dos agentes (tomadores de decisão) pode se desviar da racionalidade. Dessa forma, Tversky e Kanehman (1974) esclarecem que as escolhas individuais, quando em condições de risco, podem sofrer eventuais falhas de avaliação e podem ser divididas em três heurísticas, sendo: representatividade, disponibilidade e ancoragem. Gilovich e Griffin (2002, p. 3) apresentam o seguinte exemplo para descrever as três heurísticas: Quando perguntamos a alguém para avaliar a frequência relativa do uso de cocaína pelos atores de Hollywood, pode-se estimar um valor pela facilidade com que exemplos de usuários de drogas que são celebridades são recuperados da memória heurística da disponibilidade. Quando alguém avalia qual é a probabilidade de um dado ator cômico ser usuário de cocaína, pode-se estimar a similaridade entre o referido ator e um usuário típico de cocaína heurística da representatividade. E essa mesma pergunta também pode ser respondida, iniciando-se com um valor saliente (por exemplo, 50%) e ajustando esse valor para baixo para chegar a uma resposta final heurística da ancoragem. (Gilovich & Griffin, 2002, p. 3) Assim, para Luppe (2010), os indivíduos desenvolvem regras práticas ou heurísticas para reduzir as exigências do processamento de informações e para lidar com as limitadas habilidades cognitivas que possuem na tomada de decisões. Entretanto, as heurísticas podem levar as pessoas a cometer erros sistemáticos (Bazerman, 2004). No presente estudo, será Revista de Administração da UNIMEP v.15, n.2, Maio/Agosto Página 111

7 examinada uma dessas particulares heurísticas, ou seja, da ancoragem, apresentada com maiores detalhes no próximo tópico Heurística da Ancoragem Como descrito por Luppe (2010), a ancoragem acontece quando a pessoa se utiliza de um valor de referência (ou âncora) para definir quais ações irá tomar. Por exemplo, na compra de um imóvel, o comprador pode ancorar sua avaliação no valor de mercado de imóveis semelhantes e mentalmente ajustar esse valor para descontos que eventualmente possam ser concedidos. Os ajustamentos partindo das âncoras iniciais são geralmente insuficientes e levam a vieses das estimativas de valor (Tversky & Kahneman, 1974). Assim sendo, para se aplicar um modelo quase experimental com o intuito de verificar os possíveis efeitos de ancoragem, Tversky e Kahneman (1974) afirmam que os participantes têm que realizar duas tarefas distintas: uma avaliação comparativa e uma avaliação estimativa ou absoluta. Primeiro pergunta-se aos participantes do experimento se o valor do objeto de estudo (target value) que se quer estimar é maior ou menor do que um valor inicial arbitrário (anchor value). Após esse questionamento, solicita-se que os participantes façam uma estimativa de valores absolutos do objeto em questão. Esses autores afirmam que esse tipo de modelo apresenta resultados típicos de que a estimativa absoluta sofre viés na direção da âncora inicial. Northcraft e Neale (1987) aplicaram essa metodologia em seu estudo para analisar o setor imobiliário norte-americano. Os pesquisadores dividiram os participantes em dois grupos, que foram visitar um imóvel (objeto de estudo) com o objetivo de definir um preço justo para o mesmo. Ao chegar no imóvel, os participantes receberam um panfleto com todas as informações sobre o imóvel, inclusive o preço que os proprietários estavam pedindo. Para o primeiro grupo foi informado o preço de US$ 65 mil e para o segundo grupo o de US$ 84 mil, para o mesmo imóvel. Como resultado, os participantes do primeiro grupo chegaram a um preço médio de US$ 67,5 mil e o segundo grupo de US$ 75,2 mil, o que levou os pesquisadores à conclusão do efeito ancoragem. Oliveira, Peixoto e Fagundes (2015) afirmam que os efeitos da ancoragem no mercado imobiliário ocorrem mesmo para valores extremos ou até mesmo quando o indivíduo tem a consciência de que tais âncoras podem ser indevidas, esse efeito ainda persiste, tanto com pessoas leigas quanto com pessoas especialistas naquele assunto. Revista de Administração da UNIMEP v.15, n.2, Maio/Agosto Página 112

8 2.2.2 Abordagem para identificação de ancoragem Conforme Luppe (2006), os estudos de ancoragem utilizam geralmente os dois estágios estudados por Tversky e Kahneman (1974) conforme citado anteriormente. Contudo Jacowitz e Kahneman (1995) introduziram um novo parâmetro de cálculo que diverge desse modelo clássico. Estes autores expuseram uma nova metodologia para medição da ancoragem, passando a trabalhar com três grupos de participantes. Estes autores separaram os grupos da seguinte forma: calibragem, âncora alta e âncora baixa. O primeiro grupo a ser analisado é o grupo de calibragem, que faz suas estimativas de valor sem interferência de qualquer âncora, e, após essa estimativa, o participante deve indicar qual o grau de confiança que ele tem nos valores estimados, sendo representado em uma escala de 10 pontos, significando 0 para nenhuma confiança e 10 para total confiança. Ao fazer o levantamento das estimativas absolutas do grupo de calibragem, faz-se as seleções das âncoras alta e baixa. O modelo de Jacowitz e Kahneman (1995) sugere que as âncoras baixa e alta sejam selecionadas de acordo com a posição na classificação das estimativas numéricas alcançadas, sendo 15º e 85º percentis respectivamente. Com a definição das âncoras baixa e alta, os respectivos grupos respondem se o valor estimado é maior ou menor do que o valor da âncora proposta (alta ou baixa), qual o valor estimado de forma absoluta e qual o seu grau de confiança conforme a escala citada anteriormente. Jacowitz e Kahneman (1995) utilizaram um índice de ancoragem (IA) ou anchoring index (AI), cujo escopo envolveu realizar a medição do movimento da estimativa mediana das pessoas dos grupos ancorados em relação à âncora à qual eles foram expostos. A equação 1 indica como calcula-se o índice de ancoragem (IA) para problemas de estimações (Luppe, 2010, p. 93): AI = mediana (âncora baixa) mediana (grupo de calibragem) âncora alta âncora baixa (1) O cálculo também pode ser feito para cada âncora separadamente, sendo a equação 2 (LUPPE, 2010, p. 93) para âncora baixa e, de forma análoga, a equação 3 para âncora alta (OLIVEIRA, PEIXOTO, FAGUNDES, 2015, p. 12): AI = mediana (âncora baixa) mediana (grupo de calibragem) Revista de Administração da UNIMEP v.15, n.2, Maio/Agosto Página 113

9 âncora baixa mediana (grupo de calibragem) (2) AI = mediana (âncora alta) mediana (grupo de calibragem) âncora alta mediana (grupo de calibragem) (3) O resultado do AI varia de 0 (onde não existe nenhum efeito de ancoragem) a 1 (onde a estimativa mediana coincide com a âncora que foi divulgada). Sendo assim, o AI pode ser empregado com uma estatística descritiva (Oliveira, Peixoto & Fagundes, 2015), permitindo a interpretação dos efeitos de ancoragem. Segundo Luppe (2010), a correlação entre as estimativas levantadas pelos participantes pode ser vista como outra medida do tamanho do efeito da ancoragem. Outro ponto que deve ser analisado é a relação entre ancoragem e o grau de confiança, tendo em vista que vários autores, como Jacowitz e Kahneman (1995), Wilson et al. (1996) e Luppe (2006) encontraram que a influência das âncoras nas estimativas varia inversamente com a confiança dos participantes em suas avaliações. Com base no que foi demonstrado nos estudos de Tversky e Kahneman (1974), Jacowitz e Kahneman (1995), Northcraft e Neale (1987), Luppe (2006) e Oliveira, Peixoto e Fagundes (2015), a seguir, apresenta-se o método adotado do quase-experimento realizado neste estudo. 3 Aspectos Metodológicos O presente estudo realiza uma pesquisa descritiva, com abordagem quantitativa, afim de verificar o efeito da ancoragem no mercado de veículos usados na cidade de Uberlândia- MG. Segundo Andrade (2004), na pesquisa descritiva os fatos são observados, registrados, analisados, classificados e interpretados; porém sem que o pesquisador interfira sobre eles. Esta pesquisa é de caráter quantitativo, pois possui como características lidar com números, usar modelos estatísticos para explicar os dados (Marconi & Lakatos, 2011 p. 286). Este trabalho foi conduzido como um quase-experimento, conforme Campbell e Stanley (1963). A coleta de dados foi empreendida através de questionários que, segundo Lakatos e Marconi (2001, p. 201), é um instrumento de coleta de dados, constituído por uma série ordenada de perguntas, que podem ser respondidas sem a presença do entrevistador. Esse instrumento foi composto por sete questões de múltipla escolha e uma questão aberta Revista de Administração da UNIMEP v.15, n.2, Maio/Agosto Página 114

10 referente à estimativa de preço do veículo analisado. Nos grupos de âncora alta e âncora baixa, uma questão de múltipla escolha a mais foi inserida, que dizia respeito ao parâmetro de preço. Os questionários foram aplicados aos vendedores de veículos usados do município de, sendo que os pesquisadores se identificaram por meio de um roteiro de abordagem, informando que aquele levantamento de informações seria utilizado para fins acadêmicos e não comerciais. O ponto de partida deste estudo foi o trabalho de Oliveira, Peixoto e Fagundes (2015), sendo que estes autores se basearam na metodologia proposta por Jacowitz e Kahneman (1995), que adotaram o cálculo do Índice de Ancoragem (AI). Os respondentes foram diferenciados em três grupos: um grupo de calibragem e outros dois grupos experimentais (âncoras alta e baixa), apresentados na Figura 1. Figura 1. Desenho de pesquisa proposto Fonte: Oliveira, Peixoto e Fagundes (2015, p. 17) Em pesquisa realizada, em outubro de 2015, em sites de revenda como Autoscar, Garagem Show e Meu Veículo, verificou-se que a cidade de Uberlândia possui aproximadamente 110 revendedoras de automóveis usados. Como essas empresas, geralmente, possuem mais de um vendedor, os pesquisadores estipularam que os grupos deveriam ter no mínimo 45 respondentes, sendo que em uma empresa mais de um vendedor poderiam ser convidados a participar do estudo. Os questionários foram elaborados de forma semelhante aos propostos por Jacowitz e Kahneman (1995) e Oliveira, Peixoto e Fagundes (2015). Esses instrumentos de coleta de dados foram aplicados entre o período de outubro e novembro de 2015, sendo que para os 45 Revista de Administração da UNIMEP v.15, n.2, Maio/Agosto Página 115

11 primeiros foi aplicado o questionário correspondente ao grupo de calibragem, ou seja, não foi colocado nenhum tipo de informação sobre o valor do carro a ser avaliado, contendo informações sobre as características do automóvel, com 10 (dez) fotos do veículo a ser analisado, ademais, foram inseridas perguntas de cunho sócio demográfico e de avaliação de produto e de confiança. As escalas utilizadas de avaliação de produto e de confiança têm como objetivo testar a coerência dos respondentes, amarrando a avaliação que eles fazem do produto com a confiança nesta análise feita. Na primeira escala, os seguintes pontos foram abordados: aprovação do produto, atratividade do produto, análise se o produto é ótimo, sentimento do respondente quanto ao produto e gosto do respondente quanto ao produto. Todos os pontos abordados foram avaliados com notas de um a cinco, na qual a nota um refere-se a discordância total e a nota cinco a concordância total. A escala de confiança na avaliação buscou refletir o quanto os respondentes confiavam na avaliação do preço do veículo que os mesmos fizeram, sendo que a mesma partiu de zero (nenhuma confiança) até dez (total confiança). Com os resultados do grupo de calibragem, foi possível calcular os valores de âncora alta e âncora baixa. Para chegar a esses números foi calculado 85º percentil do resultado para o cálculo da âncora alta e 15º percentil para o cálculo da âncora baixa. Com esses valores calculados, foi possível a aplicação da segunda parte do estudo. Os 90 respondentes restantes foram divididos entre esses dois grupos âncora alta e âncora baixa. Os questionários respondidos nesta etapa da pesquisa diferenciaram-se do grupo de calibragem em função da inclusão de uma questão referente aos valores encontrados no grupo de calibragem para as âncoras alta e baixa no primeiro caso os respondentes avaliaram o veículo considerando o valor da âncora alta apresentado, no segundo a avaliação envolveu a apresentação do valor da âncora baixa. Para auxiliar a descrever e resumir os dados utilizou-se a estatística descritiva, que compreende o manejo dos dados para resumi-los ou descrevê-los, sem ir além, isto é, sem procurar inferir qualquer coisa que ultrapasse os próprios dados (Freund & Simon, 2000). Salienta-se que a técnica possui limitações. Para os autores citados, a estatística descritiva apresenta restrições relacionadas ao motivo dos dados serem, na maioria das vezes, obtidos de amostras, o que implica generalizações por parte da equipe de análise. Corroborando com o Revista de Administração da UNIMEP v.15, n.2, Maio/Agosto Página 116

12 entendimento, Collis e Hussey (2005) apontam esta limitação principalmente porque foca somente em resumir, descrever ou apresentar dados. Por fim, foram aplicados o Teste t e a análise de variância (ANOVA), conforme sugere Field (2009), para verificar a existência de uma diferença estatisticamente significativa entre os grupos. Conforme o autor, esse teste divide a variabilidade em entre grupos e interna dos grupos, e compara as duas. Quanto maior for a primeira comparada à segunda, maior é a evidência de que existe variabilidade entre grupos, ou seja, médias diferentes. O produto final desta análise é demonstrar se as médias das populações em questão são distintas, isto é, estatisticamente diferentes. Como ferramenta de apoio e análise de dados foi utilizado o software MiniTab versão Descrição e análise dos resultados Na sequência, os resultados do estudo são apresentados. 4.1 Resultados do grupo de calibragem Inicialmente foram aplicados os questionários do grupo designado calibragem. O objetivo foi que as informações deste grupo servissem de parâmetro para a definição das âncoras alta e baixa. O questionário continha como primeira pergunta para os vendedores qual o valor que eles avaliavam o automóvel em análise. Com base nas respostas de 45 participantes, foram encontrados os resultados descritos na Tabela 1. Para o preço do automóvel foi observado a média de R$ ,00, a mediana, isto é, número que representa o centro da população amostral, foi de R$ ,00. A amplitude, que Revista de Administração da UNIMEP v.15, n.2, Maio/Agosto Página 117

13 pode ser definida como a diferença entre o máximo valor (R$46.000,00) e o mínimo valor (32.000,00), foi de R$ ,00. Com base nos dados coletados dos valores apontados pelos vendedores de automóveis, foram realizados cálculos dos percentis de 15º (para utilização no grupo de âncora baixa) e 85º (para utilização no grupo de âncora alta) que podem ser visualizados na Tabela 2. Para âncora baixa (15º Percentil da amostra) foi definido o valor de R$ e de R$ ,00 para a âncora alta (85º Percentil da amostra). Foram registradas 45 respostas definidas como população amostral do estudo, sendo que estas foram respondidas por 45 vendedores de automóveis seminovos na cidade de Uberlândia, no ano de Juntamente com as informações citadas acima, foi questionado o grau de confiança dos vendedores com relação a avaliação realizada, utilizando-se uma escala de 11 pontos, sendo que quanto maior fosse o valor, maior seria o grau de confiança. Para o grau de confiança a média identificada foi de 8,62. A Tabela 3 apresenta a distribuição das 45 respostas na pesquisa. Revista de Administração da UNIMEP v.15, n.2, Maio/Agosto Página 118

14 Sob a ótica do gênero, por se tratar de uma profissão geralmente masculina, o percentual de participação refletiu essa característica, registrando 100% dos respondentes do sexo masculino. Com relação à idade e estado civil, a maioria dos entrevistados tinham entre 32 e 42 anos, eram 71,1% casados, 20% solteiros com namorada/noiva e 8,9% solteiros sem namorada/noiva. Com relação à escolaridade, a maioria dos participantes informou ter ensino médio completo ou ensino superior completo, respectivamente 44% e 22,2% do total de participantes. 4.2 Resultados dos grupos de Âncora Alta e Baixa Com base nos resultados identificados nos grupos de calibragem e dos percentis calculados, foi possível identificar os resultados das âncoras que são apresentados a seguir. Diferentemente do questionário do grupo de calibragem, no qual a primeira pergunta não apresentava a âncora do valor do automóvel, os grupos de ancoragem alta e baixa já apresentavam o questionamento com base nos valores ancorados considerando-se o grupo de calibragem. Logo em seguida a questão referente à âncora, foi questionado o valor do automóvel sugerido pelo vendedor. Vale ressaltar que não houve a intervenção de que o valor estimado tinha que ter relação com a âncora. Isto é, teoricamente a suposta âncora não serviria como um balizador para a estimativa dos respondentes. A partir das respostas dos 45 participantes em cada grupo de âncora (alta e baixa), foram encontrados os resultados apresentados na Tabela 4. Revista de Administração da UNIMEP v.15, n.2, Maio/Agosto Página 119

15 Percebe-se que 100% dos indicadores registrados foram superiores na âncora alta em comparação com a âncora baixa com exceção da amplitude que ficou 22,2% menor. A média, na âncora alta foi de R$ ,00 enquanto que na baixa foi de R$ ,00, sendo a primeira 4% superior à segunda. A mediana, na âncora alta foi de R$ ,00, enquanto que na baixa, R$ ,00. A amplitude foi de R$ na âncora alta e R$ ,00 na baixa. A Tabela 5 apresenta a comparação dos grupos âncora com os resultados obtidos no grupo de calibragem. Em média, ambos os grupos (âncora alta e âncora baixa) obteve variação positiva de 4% e 2% respectivamente, apesar da grande variação de um indicador para o outro. Após a indicação do valor do automóvel estimado pelos respondentes, a questão seguinte, assim como no grupo de calibragem, se referiu ao grau de confiança dos mesmos em suas estimativas, em escala de 0 a 10 (0 para nenhuma confiança e 10 para total confiança). Os grupos apresentaram média de 9 (âncora alta) e 8,33 (âncora baixa), onde apenas a média da âncora alta foi acima da média do grupo de calibragem (8,62). A Tabela 6 apresenta a distribuição das respostas. Revista de Administração da UNIMEP v.15, n.2, Maio/Agosto Página 120

16 Enquanto que, nos grupos de âncora, acima de 80% dos participantes da pesquisa mostraram os graus de confiança 8, 9 e 10, o grupo de calibragem envolveu preferencialmente os graus 7, 8 e 10, significando 89% dos participantes da pesquisa. No que se refere à idade dos participantes, a maior parte do grupo de âncora alta estava na faixa etária entre 30 e 48 anos, e a maioria dos respondentes do grupo de âncora baixa se encontrava na faixa etária entre 32 a 52 anos. Em relação ao estado civil, em ambas as âncoras, os status casado ou em união estável (71,1% em ambas âncoras) e solteiro com namorada/noiva (11,1% em ambas âncoras) foram os mais representativos na amostra. Quanto à escolaridade dos participantes, em ambas as âncoras, a maior representatividade foi de ensino médio completo (46,7% na baixa e 37,8% na alta) seguido de ensino superior completo (37,8% na baixa e 22,2% na alta). Com o intuito de compreender de forma mais ampla as diferenças encontradas entre grupos e seu nível de significância, optou-se por desenvolver, primeiramente, o Teste t entre o grupo de calibragem e os grupos âncora, considerando-se as médias da avaliação do automóvel e do grau de confiança na avaliação do automóvel. O primeiro teste ocorreu comparando-se o grupo de calibragem com a âncora baixa. Tanto para a média da avaliação do automóvel como para o grau de confiança na avaliação, o valor bilateral p (sig. 2-tailed) foi maior do que 0,05 (0,77 e 0,29, respectivamente), portanto não houve diferença significativa entre as médias dessas duas amostras. No segundo teste, comparando-se o grupo de calibragem com a âncora alta, houve diferença significativa para a média da avaliação do automóvel (0,04) e não houve diferença significativa na comparação do grau de confiança da avaliação (valor bilateral p de 1,00). Revista de Administração da UNIMEP v.15, n.2, Maio/Agosto Página 121

17 Em seguida, optou-se por realizar a análise de variância (ANOVA) para analisar uma possível diferença nas médias entre as condições analisadas, buscando-se observar se essas são significativas. Sendo assim, foi realizado o teste com o objetivo de compreender se as diferenças da avaliação do automóvel e do grau de confiança apontados pelos vendedores entrevistados possuíam variância significativa com relação aos grupos de ancoragem (grupo de calibragem, âncora alta e âncora baixa). A Tabela 7 apresenta os resultados da ANOVA. Os resultados registram que a variância na avaliação do automóvel (Sig.= 0,038) é significativa, ou seja, existem diferenças entre as médias quando se compara os grupos de calibragem, âncora alta e âncora baixa. Contudo, a variância para o grau de confiança da avaliação (Sig.=0,469) não foi significativa, isto é, não existem diferenças entre as médias quando se compara os graus de confiança dos grupos de calibragem, âncora alta e âncora baixa. Foi realizado o teste da variância das médias comparando a avaliação do automóvel com as variáveis demográficas dos pesquisados (sexo, faixa etária, estado civil, escolaridade e tempo de experiência). Ademais, também se comparou as mesmas variáveis demográficas com o grau de confiança da avaliação do automóvel. Em ambos os casos não se pode afirmar que as variâncias são influenciadas pelas variáveis demográficas, pois não se obteve índices significativos das diferenças dessas médias (Sig. > 0,05). Vale salientar que pelo fato de ter identificado que não houve respondentes do sexo feminino, a variável sexo foi excluída por não ser possível a comparação entre suas respectivas médias. Portanto, os resultados da ANOVA sugerem que os grupos de ancoragem influenciam na avaliação do automóvel, mas não influenciam no grau de confiança do vendedor com relação a esse automóvel. Dessa forma, a hipótese proposta foi corroborada (parcialmente), Revista de Administração da UNIMEP v.15, n.2, Maio/Agosto Página 122

18 uma vez que se demonstrou que existe ancoragem no processo de avaliação de automóveis, porém não foi verificada uma relação entre a ancoragem e o grau de confiança da avaliação, diferentemente do resultado encontrado por Oliveira, Peixoto e Fagundes (2015). Sob a perspectiva das diferenças demográficas (faixa etária, estado civil, escolaridade e tempo de experiência) dos vendedores, estas não influenciaram na avaliação do automóvel e no grau de confiança da avaliação. 4.3 Resultados do cálculo do índice de ancoragem de Jacowitz e Kahneman (1995) Conforme apresentado, Jacowitz e Kahneman (1995) empregaram o índice de ancoragem (IA anchoring index), cujo intuito foi de mensurar o movimento da estimativa mediana dos registros dos participantes dos grupos de pesquisa ancorados em relação à âncora à qual eles foram expostos. Empregando a fórmula apresentada pelos autores, o IA foi medido para os efeitos desta pesquisa em relação aos valores estimados para o automóvel apresentado durante a entrevista. A Tabela 8 exibe a mediana do grupo de calibragem e as duas âncoras utilizadas, mostra também, para ambas as âncoras, altas e baixas, as medianas das estimativas que são a base para o cálculo do Índice de Ancoragem. A Tabela 9 apresenta os índices de ancoragem encontrados a partir dos dados coletados durante a pesquisa. Revista de Administração da UNIMEP v.15, n.2, Maio/Agosto Página 123

19 Os resultados da ancoragem, demonstrados na Tabela 9, são expressivos. Avaliando o índice de ancoragem geral, é admissível observar que as medianas das estimativas dos grupos ancorados se deslocaram mais que 28% em direção à âncora em relação às medianas das estimativas dos grupos de calibragem. Resultados estes que corroboram com os encontrados por Jacowitz e Kahneman (1995) ao explicitar que a heurística da Ancoragem impacta na tomada de decisão de indivíduos. Em suma, o valor âncora influenciou as estimativas numéricas dos sujeitos desta pesquisa. Os autores base obtiveram resultados semelhantes aos encontrados no índice de ancoragem geral deste estudo, que foi de 0,28, e o de Oliveira, Peixoto e Fagundes (2015) foi de 0,56. Entretanto, nesta pesquisa o índice de ancoragem da âncora alta foi o mais significante, as medianas das estimativas dos grupos ancorados com a âncora alta se moveram mais que 66% em direção ao valor colocado como âncora no questionário aplicado. Mais um fator que foi relacionado com os estudos de Jacowitz e Kahneman (J&K), os resultados encontrados pelos autores em pesquisa similar, também apresentaram maiores índices nas âncoras altas do que nas baixas, sendo apontadas assim como mais eficazes nas pesquisas deste tipo. O IA apresentado mais baixo, 0, foi o relacionado a âncora baixa, que foi mensurado por meio do 15º percentil da amostra coletada no grupo de calibragem, e pode-se supor que seja em função do tipo de produto pesquisado, que se trata de um veículo de grande aceitação de mercado, sendo muito procurado por lojas de seminovos, conforme observado informalmente durante algumas entrevistas. Infere-se que, durante a entrevista, quando foi apresentado a âncora baixa, logo o vendedor tinha uma clara noção de que o preço de venda poderia ser mais alto, talvez em função de um certo ágio ocasionado pela tradicional relação entre oferta e demanda. Revista de Administração da UNIMEP v.15, n.2, Maio/Agosto Página 124

20 No estudo de Jacowitz e Kahneman (1995), os resultados quanto ao percentual de indivíduos que optaram por dar estimativas de valores maiores que a âncora alta e/ou menores que a âncora baixa foram de 27% para as âncoras altas e 15% para as âncoras baixas. Os dados encontrados nesse artigo não contestaram estes resultados, pois constatou-se que 22% da amostra da âncora alta partiram do pressuposto de que a estimativa era maior que a âncora e 7% da amostra da âncora baixa indicaram que a estimativa era menor que a âncora imposta. Ou seja, 93% da amostra acreditou que o valor do automóvel fosse igual ou superior a âncora. Em relação a este fato, Jacowitz & Kahneman (1995), afirmaram que os indivíduos, a princípio, determinam uma estimativa independente da proporção e então, checam a âncora com esta estimativa. Neste sentido, a estimativa inicial não é impactada pela âncora, ou seja, seria o mesmo resultado que o indivíduo ofereceria como resposta a uma pergunta sem nenhuma menção à âncora. Sendo assim, é de se esperar que as mesmas porcentagens das estimativas extremas sejam alcançadas nas questões com e sem referência ao valor da âncora (Jacowitz & Kahneman, 1995, p. 23). A afirmação dos autores se fez necessária para analisar os resultados do grupo de calibragem em relação aos grupos ancorados. Uma vez que no grupo de calibragem não havia menção de valores estimados, era de se esperar, conforme os autores, que as estimativas fossem mantidas constantes. Porém, não foi o que ocorreu neste estudo, uma vez que conforme já apresentado na Tabela 5 em relação aos indicadores de média, mediana, amplitude, valores máximos e mínimos, o grupo de âncora alta apresentou 4% de variação e o grupo de âncora baixa apresentou variação de 2% em relação aos mesmos indicadores do grupo de calibragem. Assim, as estimativas não foram mantidas, conforme a teoria apontava, sugerindo novamente a existência da heurística da ancoragem. Luppe (2006) em seus registros considerou que o grau de confiança dos participantes de sua pesquisa influenciou em suas implicações diretas. Segundo o mesmo, supostamente as estimativas foram mais impactadas pelas âncoras quando os indivíduos apresentaram baixo grau de confiança em suas estimativas, porém, em seus estudos, essa hipótese se confirmou apenas para as âncoras baixas. Na pesquisa dos autores Jacowitz e Kahneman (1995), tanto nas estimativas com âncoras altas quanto as com âncoras baixas foram mais influenciadas pelos valores das âncoras quando os participantes apontaram baixa confiança. Entretanto neste estudo não foi apontado os resultados discorridos pelos autores, mesmo o grupo de âncora alta que apresentou elevado índice de ancoragem e o grupo de âncora baixa que Revista de Administração da UNIMEP v.15, n.2, Maio/Agosto Página 125

21 apresentou reduzido índice, apontaram graus de confiança altos. Esse resultado pode sugerir que pelo perfil da amostra ser profissional, o grupo é unânime quanto a característica de uma certa confiança, ou seja, é capaz de projetar um valor proposto na pesquisa. 5 Considerações Finais Tendo como objetivo avaliar a influência da ancoragem/ajustamento no processo de precificação de veículos seminovos no mercado de Uberlândia, no ano de 2015, este trabalho teve como base os estudos de Tverski e Kahneman (1974), Jacowitz e Kahneman (1995), Luppe (2006) e Oliveira, Peixoto e Fagundes (2015). Observou-se que existe o processo de ancoragem na avaliação do automóvel, no cenário de âncora alta, sendo assim um resultado que corrobora o estudo de Oliveira, Peixoto e Fagundes (2015), no entanto, ao observar-se os resultados da âncora baixa, não se identificou influência na precificação dos entrevistados. No que diz respeito ao grau de confiança, também encontrou se resultados divergentes do estudo citado acima, uma vez que não identificou-se influência da ancoragem no processo. Detalhando um pouco mais os resultados, tem-se que o índice de ancoragem calculado conforme proposto por Jacowitz e Kahneman (1995) quando avaliado no grupo de âncora alta foi de 0,66, significando assim que as avaliações moveram-se mais que 66% em direção à âncora estabelecida. No grupo de âncora baixa, por sua vez, o índice de ancoragem foi igual a 0, apontando assim que não existiu influência na precificação pela âncora. Os resultados desta pesquisa apontam que os avaliadores estão sujeitos aos vieses cognitivos e heurísticas, quando relacionados principalmente à âncora alta. O fato de o índice de ancoragem obtido ser igual a zero, quando avaliada a âncora baixa, pode ser explicado em função do tipo de produto pesquisado, que se trata de um veículo de grande aceitação no mercado, sendo muito procurado por lojas de seminovos, conforme observado informalmente durante algumas entrevistas. Supõe-se que durante a entrevista com o grupo de âncora baixa, o vendedor tinha uma clara noção de que o preço de venda poderia ser mais alto, provavelmente em função de um certo ágio ocasionado pela tradicional relação entre oferta e demanda. Este estudo contribui com a literatura sobre Finanças Comportamentais uma vez que demonstra resultados distintos entre a avaliação de âncora alta e âncora baixa, indicando assim que outros fatores além da ancoragem afetam as avaliações. Ademais, esta investigação Revista de Administração da UNIMEP v.15, n.2, Maio/Agosto Página 126

22 testou empiricamente o trabalho de J&K no contexto brasileiro, avaliando as especificidades do mercado automotivo de seminovos de Uberlândia. Do ponto de vista prático, verificou-se que a utilização de âncoras tem influência no processo decisório e que conforme citado por Oliveira, Peixoto e Fagundes (2015) os problemas surgem quando são utilizadas referências incorretas ou irrelevantes. Neste contexto, o processo de tomada de decisão pode apresentar vieses cognitivos que merecem ser melhor analisados. Quanto aos limites desta pesquisa, não se pode generalizar os resultados obtidos devido à forma de seleção amostral. Além disso, os próprios grupos de amostragem (calibragem e grupos de âncora) podem ter sofrido algum tipo de viés, seja por parte do entrevistador ou do questionário. Logo, sugere-se repetir a mesma pesquisa de campo variando a forma de disposição no questionário e/ou a forma de apresentação/conteúdo das perguntas. Como sugestões para pesquisas futuras, pode-se analisar como outras heurísticas como as da representatividade ou da disponibilidade podem influenciar no processo decisório de compra de veículos seminovos, tanto no mercado uberlandense, como em outros contextos e regiões. Referências ANDRADE, M. M. Como preparar trabalhos para cursos de pós-graduação. São Paulo: Atlas, BAZERMAN, M. Processo Decisório: para cursos de administração e economia. 5. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, BETTMAN, J.R.; JOHNSON, E. J.; PAYNE, J.W. Consumer Decision Making. In: T.S. Robertson, H. Kassarjian (Eds.). Handbook of Consumer Behavior. New Jersey: Prentice Hall, BORSATO, J. M. L. S.; PIMENTA, D. P.; RIBEIRO, K. C. S. Finanças comportamentais: um estudo descritivo sobre o viés de aversão à perda no processo decisório. XII ENANPAD, CAMPBELL, D. T.; STANLEY, J. C. Experimental and quasi-experimental designs for research on teaching. American Educational Research Association, CARNIEL, M.; SASTRE, S. Comportamento do consumidor de telefonia móvel pré-pago. Revista de Negócios, v. 5, n. 1, p. 1-31, Revista de Administração da UNIMEP v.15, n.2, Maio/Agosto Página 127

23 CHURCHILL, G. A.; PETER, J. P. Marketing: criando valor para os clientes. 2. ed. São Paulo: Saraiva, COLLIS, J.; HUSSEY, R. Pesquisa em administração: um guia prático para alunos de graduação e pós-graduação. 2. ed. Porto Alegre: Bookman, DAVENPORT, T. H.; PRUSAK, L. Conhecimento empresarial: como as organizações gerenciam o seu capital intelectual. Rio de Janeiro: Elsevier, DENATRAN. Frota nacional. Disponível em Acesso em 16 de novembro de FAMA, E. F. Efficient capital markets: a review of theory and empirical work. Journal of Finance. v. 25, n. 2, p , FERREIRA, V. R. M. Psicologia Econômica: como o comportamento econômico influencia nas nossas decisões. Rio de Janeiro: Elsevier, FIELD, A. Descobrindo Estatística usando o SPSS. 2. ed. Porto Alegre: Artmed, FREUND, J. E.; SIMON, G. A. Estatística aplicada. 9. ed. Porto Alegre: Bookman, GILOVICH, T.; GRIFFIN, D. Heuristics and biases: then and now. In: GILOVICH, T.; GRIFFIN, D.; KAHNEMAN, D. (Ed.). Heuristics and biases: the psychology of intuitive judgment. Cambridge: Cambridge University Press, HALFELD, M.; TORRES, F. D. F. L. Finanças comportamentais: aplicações no contexto brasileiro. RAE-Revista de Administração de Empresas, v. 41, n. 2, p , JACOWITZ, K. E.; KAHNEMAN, D. Measures of anchoring in estimation tasks. Personality and Social Psychology Bulletin, v. 21, n. 1, p , JEUNON, E. E. Valores e orientação de consumo: proposta e validação de um modelo integrativo. Anais do XXIX EnAnpad, Brasília, KAHNEMAN, D.; TVERSKY A. Choices, values and frames. American Psychologist, Washington, v. 39, n. 4, p , LAKATOS, E. M.; MARCONI, M. A. Fundamentos da metodologia científica. São Paulo: Atlas, LUCCHESI, E. P.; SECURATO, J. R. Finanças comportamentais: aspectos teóricos e conceituais. Revista Estratégica, v. 10, n. 1, p , LUPPE, M. R. A heurística da ancoragem e seus efeitos no julgamento: decisões de consumo. Dissertação (Mestrado em Administração), Universidade de São Paulo, São Paulo, SP, Brasil, Revista de Administração da UNIMEP v.15, n.2, Maio/Agosto Página 128

24 LUPPE, M. R.; ANGELO, C. F. As decisões de consumo e a heurística da ancoragem: uma análise da racionalidade do processo de escolha. RAM, Revista Administração Mackenzie, v. 11, n. 6 (edição especial), p , MARCONI, M. A; LAKATOS, E. M. Metodologia Científica. 6. ed. São Paulo: Atlas, NORTHCRAFT, G. B., NEALE, M. A. Experts, Amateurs, and Real Estate: An Anchoring and Adjustment Perspective on Property Pricing Decisions. Organizational Behavior and Human Decision Processes, v. 39, n. 1, p , OLIVEIRA, T. A.; PEIXOTO, F. M; FAGUNDES, A. F. A. Impacto da Heurística da Ancoragem na Estimativa de Preços de Imóveis. Revista de Finanças Aplicadas. v. 1, n. 1, p. 1-45, SIMON, H. A. Models of man. New York: John Wiley and Sons, TVERSKY, A. KAHNEMAN, D. Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases. Science, v. 185, n. 1, p , TVERSKY, A., KAHNEMAN, D. Prospect Theory: an analysis of decision under risk. Econometrica. v. 47, n. 2, p , Revista de Administração da UNIMEP v.15, n.2, Maio/Agosto Página 129