A Avaliação do Desempenho de Fundos de Investimento: Modelos Condicionais vs. Modelos não Condicionais

A eficácia das medidas tradicionais de avaliação do desempenho de fundos de investimento tem sido amplamente posta em causa na literatura, sendo-lhes apontadas importantes limitações de ordem conceptual e econométrica. Uma dessas limitações reside no facto de as mesmas pressuporem a existência de uma medida de risco constante ao longo do período de avaliação. Na tentativa de fazer face a esta limitação e considerando que tanto o risco como as rendibilidades esperadas variam ao longo do tempo, um dos mais recentes desenvolvimentos nesta área está relacionado com a utilização de modelos condicionais, que avaliam os gestores das carteiras levando em consideração a informação pública disponível no momento em que as rendibilidades foram geradas. Neste contexto, depois de feita uma revisão da literatura, leva-se a cabo uma análise empírica, com base numa amostra de fundos pertencentes ao mercado português que investem quer no mercado nacional quer no mercado europeu, com o intuito de se estimarem e compararem as medidas de avaliação tradicionais com as suas versões condicionais, de modo a aferir das potenciais vantagens desta nova abordagem. Para além de utilizar quer modelos parcialmente condicionais quer modelos totalmente condicionais, este estudo empírico utiliza variáveis de informação europeias, em vez das mais usuais variáveis locais, e leva em consideração a utilização de variáveis condicionais detrended, um procedimento que pretende evitar o surgimento de regressões “falsas”. Um outro ponto que é objecto de análise é a avaliação do impacto do enviesamento provocado pela utilização de amostras que contenham apenas fundos que sobreviveram a todo o período da pesquisa (survivorship bias), um problema que afecta a grande maioria dos estudos empíricos. Os resultados da análise efectuada sugerem que os gestores dos fundos não são capazes de “bater” o mercado, evidenciando desempenhos negativos ou neutros. Para além disso, observa-se um distance effect, pois os gestores que investem no mercado local obtêm desempenhos superiores aos que investem no mercado europeu. A introdução da condicionalidade nos modelos fez com que tanto o desempenho dos fundos como o poder explicativo dos modelos melhorasse ligeiramente. Para além disso, há evidência de betas (mas não de alfas) variáveis ao longo do tempo em função das variáveis de informação. Contudo, a significância destas variáveis parece estar relacionada com a existência de regressões “falsas”. No que respeita ao survivorship bias, este tem um impacto pequeno nas estimativas do desempenho.

Conditioning information in mutual fund performance evaluation: Portuguese evidence

We estimate and compare the performance of Portuguese-based mutual funds that invest in the domestic market and in the European market using unconditional and conditional models of performance evaluation. Besides applying both partial and full conditional models, we use European information variables, instead of the most common local ones, and consider stochastically detrended conditional variables in order to avoid spurious regressions. The results suggest that mutual fund managers are not able to outperform the market, presenting negative or neutral performance. The incorporation of conditioning information in performance evaluation models is supported by our findings, as it improves the explanatory power of the models and there is evidence of both time-varying betas and alphas related to the public information variables. It is also shown that the number of lags to be used in the stochastic detrending procedure is a critical choice, as it will impact the significance of the conditioning information. In addition, we observe a distance effect, since managers who invest locally seem to outperform those who invest in the European market. However, after controlling for public information, this effect is slightly reduced. Furthermore, the results suggest that survivorship bias has a small impact on performance estimates.