Alguns gestores de fundos de ações são melhores do que outros? Uma análise cross-sectional das características dos gestores e do desempenho dos fundos

A área de fundos de investimento tem crescido no Brasil nos últimos 7 anos. Movimento semelhante tem sido observado no percentual destinado a fundos de ações. Parte deste movimento pode ser creditado à entrada de atores sem familiaridade com o universo financeiro, mas que vislumbram neste segmento uma oportunidade para investir seu dinheiro. O desconhecimento do funcionamento do universo financeiro leva o novo investidor a eleger critérios para seleção de onde alocar os seus recursos, já que se espera que um gestor profissional faça as melhores escolhas. Segundo Chevalier & Ellison (1999), a imprensa financeira produz um grande volume e variedade de informação sobre as pessoas que gerenciam esses fundos, mas pouco se fala de seus antecedentes educacionais. Este trabalho tem como objetivo analisar se o desempenho dos fundos de ações esta relacionado com as características dos gestores desses fundos. Em particular, se estudou a relação entre o desempenho dos fundos e a formação dos gestores, a qualidade das escolas em que cursaram, bem como o fato de possuírem pós-graduação Lato Sensu ou Stricto Sensu, além da idade e seu “tempo de experiência” no mercado financeiro. Utilizamos como base os dados coletados pelo sistema QUANTUN AXIS (Quantun Avaliação de Fundos de Investimento), tendo como referência o período de setembro/2007 a 2008. Consultamos currículos dos 81 gestores da amostra por meio de buscas aos sites das empresas administradoras, consulta por telefone aos gestores, e currículos via difusores de informação como o Bloomberg. Foram então realizadas as análises Cross-Section. Para tal, foi utilizada uma corrente de investigação que analisou o impacto dos antecedentes educacionais dos gestores de fundos sobre os resultados dos mesmos nos EUA, destacando os trabalhos de Golec (1996), Chevalier & Ellison (1999) e Gottesman & Morey (2006). O resultado deste trabalho sugere que existe diferença na análise cross-sectional entre o desempenho dos fundos de ações no Brasil e a qualidade do curso de graduação do gestor. Futuras pesquisas poderiam, utilizando a mesma amostra de gestores, acompanhar a evolução dos dados do currículo em comparação ao desempenho dos fundos administrados em uma perspectiva temporal utilizando dados de painel.

Uma investigação sobre o impacto dos accruals na variabilidade dos resultados nos diferentes contrastes cross-sectional nas firmas brasileiras de capital aberto

Esta dissertação tem como objetivo principal investigar o impacto dos accruals na variabilidade dos resultados corporativos (EVAR) que influenciam a aplicação prática do income smoothing nas firmas brasileiras de capital aberto. Inicialmente, é demonstrada a importância das demonstrações contábeis que devem ser evidenciadas em cumprimento aos princípios contábeis geralmente aceitos. Sua evidenciação deve representar a realidade econômico-financeira da firma para o processo de tomada de decisão dos acionistas e credores. Porém, em determinados momentos, os gestores se sentem motivados a praticar o gerenciamento dos resultados contábeis na tentativa de reduzir a variabilidade dos lucros por meio da utilização dos accruals. Os accruals correspondem à diferença entre o lucro líquido e o fluxo de caixa operacional. Nesse processo de redução da volatilidade dos resultados, os gestores se utilizam da prática do income smoothing procurando reduzir eventuais distorções no preço das ações da firma. A amostra neste estudo é composta por um grupo de 163 firmas de capital aberto listadas na Bovespa e que apresentaram informações financeiras no intervalo de 2000 a 2007, categorizadas por setores através de dados obtidos na Economática. O modelo estatístico utilizado na pesquisa foi a análise de regressão para explicar os diferentes modelos de cross-sectional. Os resultados desta pesquisa indicam que os accruals são significativos para explicar a variabilidade dos resultados corporativos (EVAR) de empresas brasileiras. Além disso, nossos resultados sugerem que o modelo estrutural de identificação do EVAR nas empresas brasileiras deve ser explicado por variáveis não contábeis diferentes das que são apresentadas pelas firmas norte-americanas.

Public debt and the limits of fiscal policy to increase economic growth

Research that seeks to estimate the effects of fiscal policies on economic growth has ignored the role of public debt in this relationship. This study proposes a theoretical model of endogenous growth, which demonstrates that the level of the public debt-to-gross domestic product (GDP) ratio should negatively impact the effect of fiscal policy on growth. This occurs because government indebtedness extracts part of the savings of the young to pay interest on the debts of the older generation, who are no longer saving. Therefore, the payment of debt interest assumes an allocation exchange role between generations that is similar to a pay-as-you-go pension system, which results in changes in the savings rate of the economy. The major conclusions of the theoretical model were tested using an econometric model to provide evidence for the validity of this conclusion. Our empirical analysis controls for timeinvariant, country-specific heterogeneity in the growth rates. We also address endogeneity issues and allow for heterogeneity across countries in the model parameters and for cross-sectional dependence.

The Capm and Fama-French models in Brazil: a comparative study

This paper confronts the Capital Asset Pricing Model - CAPM - and the 3-Factor Fama-French - FF - model using both Brazilian and US stock market data for the same Sample period (1999-2007). The US data will serve only as a benchmark for comparative purposes. We use two competing econometric methods, the Generalized Method of Moments (GMM) by (Hansen, 1982) and the Iterative Nonlinear Seemingly Unrelated Regression Estimation (ITNLSUR) by Burmeister and McElroy (1988). Both methods nest other options based on the procedure by Fama-MacBeth (1973). The estimations show that the FF model fits the Brazilian data better than CAPM, however it is imprecise compared with the US analog. We argue that this is a consequence of an absence of clear-cut anomalies in Brazilian data, specially those related to firm size. The tests on the efficiency of the models - nullity of intercepts and fitting of the cross-sectional regressions - presented mixed conclusions. The tests on intercept failed to rejected the CAPM when Brazilian value-premium-wise portfolios were used, contrasting with US data, a very well documented conclusion. The ITNLSUR has estimated an economically reasonable and statistically significant market risk premium for Brazil around 6.5% per year without resorting to any particular data set aggregation. However, we could not find the same for the US data during identical period or even using a larger data set. Este estudo procura contribuir com a literatura empírica brasileira de modelos de apreçamento de ativos. Dois dos principais modelos de apreçamento são Infrontados, os modelos Capital Asset Pricing Model (CAPM)e de 3 fatores de Fama-French. São aplicadas ferramentas econométricas pouco exploradas na literatura nacional na estimação de equações de apreçamento: os métodos de GMM e ITNLSUR. Comparam-se as estimativas com as obtidas de dados americanos para o mesmo período e conclui-se que no Brasil o sucesso do modelo de Fama e French é limitado. Como subproduto da análise, (i) testa-se a presença das chamadas anomalias nos retornos, e (ii) calcula-se o prêmio de risco implícito nos retornos das ações. Os dados revelam a presença de um prêmio de valor, porém não de um prêmio de tamanho. Utilizando o método de ITNLSUR, o prêmio de risco de mercado é positivo e significativo, ao redor de 6,5% ao ano.

Nonparametric tail risk, macroeconomics and stock returns: predictability and risk premia

This paper proposes a new novel to calculate tail risks incorporating risk-neutral information without dependence on options data. Proceeding via a non parametric approach we derive a stochastic discount factor that correctly price a chosen panel of stocks returns. With the assumption that states probabilities are homogeneous we back out the risk neutral distribution and calculate five primitive tail risk measures, all extracted from this risk neutral probability. The final measure is than set as the first principal component of the preliminary measures. Using six Fama-French size and book to market portfolios to calculate our tail risk, we find that it has significant predictive power when forecasting market returns one month ahead, aggregate U.S. consumption and GDP one quarter ahead and also macroeconomic activity indexes. Conditional Fama-Macbeth two-pass cross-sectional regressions reveal that our factor present a positive risk premium when controlling for traditional factors.

Dois ensaios em finanças

In the first chapter, we test some stochastic volatility models using options on the S&P 500 index. First, we demonstrate the presence of a short time-scale, on the order of days, and a long time-scale, on the order of months, in the S&P 500 volatility process using the empirical structure function, or variogram. This result is consistent with findings of previous studies. The main contribution of our paper is to estimate the two time-scales in the volatility process simultaneously by using nonlinear weighted least-squares technique. To test the statistical significance of the rates of mean-reversion, we bootstrap pairs of residuals using the circular block bootstrap of Politis and Romano (1992). We choose the block-length according to the automatic procedure of Politis and White (2004). After that, we calculate a first-order correction to the Black-Scholes prices using three different first-order corrections: (i) a fast time scale correction; (ii) a slow time scale correction; and (iii) a multiscale (fast and slow) correction. To test the ability of our model to price options, we simulate options prices using five different specifications for the rates or mean-reversion. We did not find any evidence that these asymptotic models perform better, in terms of RMSE, than the Black-Scholes model. In the second chapter, we use Brazilian data to compute monthly idiosyncratic moments (expected skewness, realized skewness, and realized volatility) for equity returns and assess whether they are informative for the cross-section of future stock returns. Since there is evidence that lagged skewness alone does not adequately forecast skewness, we estimate a cross-sectional model of expected skewness that uses additional predictive variables. Then, we sort stocks each month according to their idiosyncratic moments, forming quintile portfolios. We find a negative relationship between higher idiosyncratic moments and next-month stock returns. The trading strategy that sells stocks in the top quintile of expected skewness and buys stocks in the bottom quintile generates a significant monthly return of about 120 basis points. Our results are robust across sample periods, portfolio weightings, and to Fama and French (1993)’s risk adjustment factors. Finally, we identify a return reversal of stocks with high idiosyncratic skewness. Specifically, stocks with high idiosyncratic skewness have high contemporaneous returns. That tends to reverse, resulting in negative abnormal returns in the following month.