Investimentos

ECONOMIA COMPORTAMENTAL E A SOBRE-REAÇÃO DOS MERCADOS

ECONOMIA COMPORTAMENTAL E A SOBRE-REAÇÃO DOS MERCADOS

            Provavelmente já aconteceu de você estar sentado no sofá assistindo TV, após o almoço ou jantar, acompanhado de uma farta caixa de bombons. Após você comer certa quantidade de doces, se sente obrigado a tirá-los de perto, se não o que era para ser apenas uma sobremesa moderada se tornará um peso tanto na consciência quanto na balança.

O comportamento apresentado, apesar de comum, é descrito pela teoria econômica como não racional. Dentre os vários princípios que regem as tomadas de decisão do homo-economicus, um deles é a informação, ou seja, o ser economicamente racional tem todas as informações ao seu dispor e está ciente das consequências de suas decisões, logo, no caso citado anteriormente o homo-economicus seria totalmente indiferente entre tirar a caixa de bombons do seu campo de visão ou não, ele apenas pararia de comer.

Assim como o caso dos bombons, existem muitos outros que explicitam a disparidade entre as decisões tomadas na prática com as decisões que a teoria econômica postula nos seus modelos. Tais casos, vistos como anomalias na economia clássica, deu origem a economia comportamental, campo da economia destinado a estudar tais comportamentos. 

O QUE É ECONOMIA COMPORTAMENTAL?

Uma das formas pela qual podemos definir a economia comportamental, é como sendo uma interseção entre os estudos das ciências econômicas e da psicologia, tendo em vista que visa descrever como os fatores psicológicos e emocionais de cada indivíduo impacta nas tomadas de decisão e aponta onde os modelos postulados pela economia falham.

 A Economia comportamental foca em estudar as tendências que os sujeitos têm de tomar decisões que divergem dos princípios de racionalidade descritos pela teoria econômica clássica, tendências essas conhecidas como vieses comportamentais. Estão descritos abaixo alguns dos principais vieses:

i)              CUSTO AFUNDADO: Um custo afundado pode ser definido como a tomada de uma decisão que posteriormente se mostrará equivocada e mesmo assim o indivíduo persiste em continuar em frente tendo em vista que tal decisão já acarretou em um custo.

Exemplo: suponha que você encontrou em uma loja uma camiseta que achou muito bonita, porém ela é um tamanho menor que o seu, mas mesmo assim você compra achando que um número a menos no tamanho não fará diferença. Passado algum tempo você percebe que a camisa está apertada, mas agora é tarde e você insiste em usá-la pois incorreu de um custo na hora da compra. Do ponto de vista econômico, usar a camiseta mesmo estando apertada pode até mesmo gerar uma utilidade negativa ao indivíduo tendo em vista que pode estar causando desconforto.

ii)                         PERSEVERANÇA: O viés cognitivo de perseverança nos diz que indivíduos com opinião formada sobre alguma ideia cometem geralmente dois erros: 1) dificilmente irão procurar por informações/notícias que contrariem suas opiniões; 2) por mais que encontrem tais informações, os sujeitos não darão muito credibilidade a ela e dificilmente mudarão de ideia.

iii)               EXCESSO DE CONFIANÇA: O viés de excesso de confiança constata que os indivíduos tendem a superestimar as suas habilidades de fazer previsões, por mais que tal processo envolva alto grau de incerteza. Pesquisas apontam que o principal causador do viés de confiança é outro viés, o viés de ancoragem.

iv)                ANCORAGEM: Os indivíduos frequentemente ancoram suas expectativas em torno de um valor inicial, geralmente fornecido por terceiros, e chegam em um valor final após ajustes, mas geralmente não são feitas grandes mudanças em relação ao valor inicial.

v)                EFEITO POSSE OU DOTAÇÃO: O efeito posse trata-se de quando indivíduos dão mais valor para bens que possuem do que para o mesmo bem caso ainda não esteja sob sua posse.

Nós, seres-humanos, tomamos decisões que nos distanciam dos seres economicamente racionais (homo-economicus) ou, como o economista Richard H. Thaler os chama, os “Econs”, o que faz com que os modelos teóricos, principalmente os microeconômicos, apresentem algumas brechas ao se aplicarem em um exemplo real.

MAS COMO QUE A ECONOMIA COMPORTAMENTAL SE RELACIONA COM AS FINANÇAS?

Até agora já percebemos que são inúmeros os vieses comportamentais que estamos sujeitos a cometer diariamente e que nos diferencia dos seres economicamente racionais. Mas será que é possível encontrar algum viés comportamental dentro dos mercados financeiros? A resposta é sim! Apesar de inúmeros profissionais da área e pesquisadores defenderem que o mercado financeiro atende as HME (Hipótese de Mercados Eficientes), já existem diversos artigos/estudos que apontam o contrário, as finanças também não fogem das anomalias comportamentais.

O nome que se dá para a área de economia comportamental que estuda as anomalias do mercado financeiro é finanças comportamentais. Mas para entender quais os vieses cognitivos que os investidores cometem, primeiro é necessário entender quais os pressupostos que a teoria define para que os mercados sejam eficientes.

·         Hipóteses de mercados eficientes:

i)                    Toda informação disponível ao público está refletida no preço, logo, o preço está correto, sendo praticamente impossível encontrar possíveis brechas para a realização de arbitragens;

ii)              O fato de toda informação disponível no mercado estar refletida no preço faz também com que os investidores não consigam obter retornos acima da média do mercado, ou seja, os indivíduos não conseguem vencê-lo;

Para o propósito deste artigo não faz sentido se aprofundar mais do que isso em cada uma das hipóteses. Vamos agora analisar um dos casos mais conhecidos de anomalia no mercado financeiro que aponta uma inconsistência em relação a estas hipóteses.

A SOBRE-REAÇÃO DOS MERCADOS FINANCEIROS

A sobre-reação pode ser definida como a disparidade entre o valor de mercado de um ativo e seu valor intrínseco levando-se em consideração preço e volatilidade. Tal fenômeno pode ser causado principalmente pela heurística da representatividade, um viés cognitivo no qual o indivíduo julga a partir de observações estereotipadas. Investidores que julgam uma empresa como boa através de informações estereotipadas podem acabar distorcendo o preço de uma ação.

Benjamin Graham, precursor das estratégias de Value Investing e professor de Warren Buffet, usava a razão P/L (Preço dividido pelo Lucro de uma ação) como uma das medidas para analisar se uma ação estava cara ou barata.  O P/L alto representa que os investidores estão pagando mais pelo lucro da companhia, ou seja, o mercado tem expectativa que os ganhos da empresa cresçam, já uma razão P/L baixa mostra que os investidores não têm grandes expectativas de crescimento dos rendimentos da empresa.

No livro Investidor Inteligente Graham comprova com dados que um portfólio que reúne ações de P/L baixo tem rendimento superior a um portfólio com P/L alto dentro de um período de 30 anos. De certa forma Graham está afirmando que companhias com P/L alto estão sendo superestimadas enquanto companhias com o P/L baixo são subvalorizadas.

Richard Thaler, ganhador do Nobel de economia, e Werner de Bondt, influente economista comportamental, após analisar os estudos de Benjamin Graham notaram que o comportamento das ações se tratava basicamente de um caso de regressão a média.

Regressão a média: de forma rigorosa podemos definir que a regressão a média é o aumento da probabilidade de que a segunda medição de algum dado seja mais próxima da média caso a primeira medição seja um valor extremo. Exemplo: suponha que em uma semana de maio, a cidade de Florianópolis tenha apresentado as temperaturas mais baixas dos últimos 5 anos, a probabilidade de que na próxima semana a temperatura volte a subir é mais alta do que a probabilidade de que a temperatura caia mais.

            Richard e Werner tendo noção que o caso de sobre-reação do mercado poderia ser causado devido uma regressão a média, precisavam fazer testes para ter certeza de que estavam certos. A dupla escolheu, dentre as empresas listadas na NYSE (New York Stock Exchange) as 35 ações mais extremas. O grupo de ações com boa performance formou o grupo “Vencedor” e o grupo de ações com baixa performance formou o grupo “Perdedor”. Para que suas suposições se confirmassem era necessário que o grupo Perdedor tivesse rendimentos maior que o grupo vencedor.

            Como era de se esperar, os dados confirmaram com uma boa margem as expectativas, as empresas com baixa performance voltaram para sua média e obtiveram rendimentos mais altos que as empresas de alta performance. Um detalhe importante que deve ser levado em consideração é que foi necessário analisar pelo menos 3 anos seguintes para que os valores fossem consistentes. 

             CONCLUSÃO

            O fenômeno de sobre-reação dos mercados, causado pela representatividade da heurística, aponta que existem brechas não explicadas nas Hipótese de Mercado Eficiente, tendo em vista que se o preço está correto, este não deveria divergir de seu valor intrínseco, o que nem sempre acontece na prática. Em um mercado que as hipóteses eficientes funcionam, não ocorreriam bolhas especulativas, como por exemplo a bolha imobiliária responsável pela crise de 2008.

            A economia comportamental é um vasto campo da economia. Vale ainda ressaltar que foi a partir da década de 1960 que a área começou a se desenvolver de forma significativa. Se compararmos, seu início é muito recente em relação aos primeiros trabalhos de economia propriamente dito.

            Além da representatividade da heurística, praticamente todos os vieses comportamentais podem ser observados em investidores no mercado financeiro, tanto profissionais como os amadores, como por exemplo efeito posse, viés de ancoragem, excesso de confiança entre outros. 

            REFERÊNCIAS:

 BIBLIOGRAPHY Almerinda Tereza Bianca Bez Batti Dias, A. A. (2013). Finanças Comportamentais: Um Estudo com Professores Universitários sobre o Sentimento de Aversão à Perda. Retrieved from enANPAD: http://www.anpad.org.br/admin/pdf/2013_EnANPAD_CON1310.pdf

capital research. (2020). O que é homo economicus e seus princípios. Retrieved from Capital Research: https://www.capitalresearch.com.br/blog/investimentos/homo-economicus/

Economiacomportamental.org. (n.d.). Efeito Posse ou Dotação (Endowment Effect). Retrieved from Economiacomportamental.org: http://www.economiacomportamental.org/efeito-posse-ou-dotacao-endowment-effect/

Famá, R., Cioffi, P. L., & Coelho, P. A. (2008). CONTEXTO DAS FINANÇAS COMPORTAMENTAIS: ANOMALIAS E EFICIÊNCIA DO MERCADO DE CAPITAIS BRASILEIRO. Retrieved from Revista USP: https://www.revistas.usp.br/rege/article/view/36638/39359

Halfeld, M., & Torres, F. d. (2001). Finanças comportamentais: a aplicações no contexto brasileiro. Retrieved from FGV EAESP: https://www.fgv.br/rae/artigos/revista-rae-vol-41-num-2-ano-2001-nid-45389/

Kimura, H. (2003, Junho). ASPECTOS COMPORTAMENTAIS ASSOCIADOS ÀS REAÇÕES DO MERCADO DE CAPITAIS. Retrieved from Pesquisa EAESP FGV: https://pesquisa-eaesp.fgv.br/sites/gvpesquisa.fgv.br/files/arquivos/v2n1a06.pdf

Prates, W. R. (2020). O que é finanças comportamentais e economia comportamental? Retrieved from Ciência & Negócios: https://cienciaenegocios.com/o-que-e-financas-comportamentais-e-economia-comportamental/

Thaler, R. (2015). Misbehaving. Intrínseca.

Wainberg, R. (2021). Finanças Comportamentais: Veja 6 truques da mente contra você. Retrieved from Suno: https://www.suno.com.br/artigos/financas-comportamentais/

Wikipédia. (n.d.). Economia comportamental. Retrieved from Wikipédia: https://pt.wikipedia.org/wiki/Economia_comportamental

Yoshinaga, C. E., Oliveira, R. F., Silveira, A. D., & Barros, L. A. (2008). FINANÇAS COMPORTAMENTAIS: UMA INTRODUÇÃO . Retrieved from Revista USP: https://www.revistas.usp.br/rege/article/view/36644/39365

 

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Introdução ao Balanço Patrimonial

Introdução ao Balanço Patrimonial

Dentre as diversas demonstrações contábeis, temos as 3 principais e mais usadas em todo o mundo: Demonstração do Resultado de Exercício, Demonstração do Fluxo de Caixa e Balanço patrimonial. Aqui, abordaremos toda a parte teórica do Balanço Patrimonial, desde a função, objetivos e, além disso, como analisar de forma prática um balanço patrimonial, incluindo a análise de indicadores e análise vertical e horizontal. Antes de se iniciar, é importante notar que o Balanço Patrimonial segue o regime de competência, não o ciclo de caixa, como a DFC, isto é, caso a empresa emita uma despesa em um mês, ela será dada no balanço como naquele mês, mesmo o pagamento sendo em meses seguintes ou parcelado.

Importante citar que o Balanço Patrimonial é uma foto da empresa no último dia do período analisado, ou seja, antes dessa data, a empresa pode fazer qualquer movimentação nas contas contidas no BP, inclusive injetar capital para inflá-lo e algumas outras modificações que podem ser prejudiciais a análise. É daí que vem a importância de se analisar todas as demonstrações contábeis em conjunto.

O que é, sua função e utilidade

Em sua essência, o Balanço Patrimonial (BP) é o relatório contábil feito após todas as movimentações financeiras de uma empresa em determinado período (geralmente trimestral ou anual), ou seja, através dele é que se obtém a origem de recursos da empresa. O Balanço Patrimonial é usado para obter informações cruciais da companhia analisada, como por exemplo a situação do patrimônio da empresa, como bens, direitos, dívidas e obrigações. É dele que derivam as informações relacionadas a dividas, ao capital da empresa, ao número de ativos que a empresa possui e como está sua gestão de capital de giro.

O Balanço é útil ao analisar um firma pois divide todas as suas informações relacionadas ao patrimônio em blocos, de fácil visualização. Além do que já foi citado, tais informações permitem analisar detalhes também do futuro da empresa analisando a sua situação presente, como por exemplo, analisar sua posição em caixa e reservas e endividamento para ver a possibilidade de um dividendo futuro, ou então estimar, com base em estoques e dívidas, o capital de giro futuro, muito útil para prever o comportamento da empresa.

Estrutura

O BP é dividido em 3 estruturas distintas, mas que possuem relação entre si: Ativos, Passivos e Patrimônio Líquido. Ao lado esquerdo, ficam os ativos da empresa, enquanto do lado direito os passivos, e embaixo desses o patrimônio líquido. As linhas dentro das três estruturas são agrupadas por ordem de elegibilidade e/ou liquidez, isso é, dentro dos ativos, eles são agrupados por ordem de liquidez (facilidade de transformação em dinheiro) e na parte dos passivos, não por via de regra, mas geralmente, são apresentados em forma de importância quanto ao pagamento, ou seja, a empresa elenca qual a ordem de importância de pagamento, se são os funcionários, fornecedores ou dívidas, sendo essa a mais usual. Sua estrutura contábil é dada por:

Balanço Patrimonial Arezzo – 31/12/2019 – em milhares de reais (R$)

Ativo

O ativo nada mais é que o conjunto de bens e direitos da empresa. Dentro do ativo, há duas subestruturas: Ativo Circulante (AC) e Ativo Não Circulante (ANC)
O AC são os bens/direitos que serão transformados em dinheiro dentro do período de um ano, ou seja, aqui é onde se encontra a posição em caixa, estoques, contas a receber e outras possíveis fontes de monetização da empresa.
Já no ANC, se encontram os bens/direitos que serão ou transformados em capital ou utilizados a longo prazo pela empresa, após o período de um ano, ou seja, aqui entram os investimentos de longo prazo, o realizável a longo prazo, os bens imobilizados (fábricas e máquinas).

Passivo

Os passivos são as obrigações/dívidas que a empresa possui e é dividida da mesma forma que os ativos, em passivo circulante (PC) e não circulante (PNC).
O PC é composto de dívidas/obrigações de até um ano, como salários de funcionários, fornecedores, dívidas de curto prazo, tributos e dividendos.
No PNC é onde se encontram as dívidas/obrigações de longo prazo, como empréstimos, provisões e outros.

Patrimônio Líquido

Aqui, é onde se encontra os recursos investidos pela empresa, como o capital social dos acionistas e as reservas de lucros.

É importante notar que o balanço patrimonial possui algumas particularidades quanto as suas estruturas. A equação:

A=P+PL

Significa que os ativos da empresa são iguais aos seus passivos somados ao seu patrimônio líquido, o que permite-nos inferir que todos os ativos são formados ou através de dívidas (passivo) ou através de aporte de capital (patrimônio líquido), e o contrário também, ou seja, que os passivos são pagos com caixa ou produtos/serviços vendidos (estoques) através do uso dos ativos. Sempre ao ver um balanço patrimonial, é importante notar que a fórmula sempre é válida, e a soma dos três componentes têm que obrigatoriamente ser igual a zero.

Análise do Balanço Patrimonial

Daremos agora o início a análise do BP. De modo geral, existem 3 métodos de se analisar o balanço patrimonial, e todos serão abordados aqui separadamente, porém é interessante que se aplique-os em conjunto para uma análise aprofundada e eficaz da composição da demonstração contábil.

Análise Vertical (AV)

Tal análise consiste na comparação de cada linha do ativo ou passivo com o total do mesmo. Ou seja, pega-se cada linha e mede-se a participação dessa linha dentro de cada total e transforma-se o número em porcentagem, seja no passivo ou no ativo, o formato é o mesmo. Por exemplo: usando o mesmo balanço patrimonial usado acima, pode-se notar que o Ativo total no 4T19 era de 1.413.249, o AC era de 980.665 e o ANC de 432.584, logo, dividindo o AC pelo Ativo Total e o ANC pelo Ativo Total, nota-se que o AC representa 69% do total do ativo e o ANC 31%. Já para as demais linhas, faz-se a divisão da mesma pelo total do AC ou ANC, dependendo de onde se encontrar a conta que se deseja calcular a participação. Por exemplo, Do total dos ativos circulantes, 1% é caixa, 27% aplicações e 42% contas a receber dos clientes (o que para efeitos de resumos e facilidade, pode-se unir as duas linhas caso necessário) e assim em diante.

Análise Horizontal (AH)

Tal análise consiste na comparação de um ano com o seu ano anterior, para conseguir analisar a evolução da conta que deseja-se analisar ao longo do tempo. Para chegar a tal número, divide-se o valor da conta no ano que deseja-se analisar e pela do ano anterior, diminuindo 1 e multiplicando por 100 para passar para porcentagem. Como na AV fizemos para o ativo, aqui faremos para o passivo, porém, a conta cabe para ambas as partes do balanço.

Indicadores

Dentro do Balanço Patrimonial, é possível verificar a existência de indicadores que auxiliam na tomada de decisão do investidor/analista, sendo usados para comparação com negócios do mesmo setor que sejam parecidos e também analisar dentro da própria empresa como esse indicador mudou ao longo dos anos para ver mudanças dentro da companhia.

Indicadores de Liquidez

Os indicadores de liquidez servem para ver como está a dívida da empresa, sua capacidade de pagamento e/ou aumento da mesma.

Liquidez Corrente: Composto pela divisão do AC pelo PC, ela indica como está a capacidade de pagamento da dívida de curto prazo da empresa, ou seja, se o indicador for maior que um, a empresa consegue pagar suas dívidas de até um ano apenas com o uso dos seus ativos, sem precisar negociar ou rolar a dívida.

Corrente = Ativo Circulante / Passivo Circulante

Liquidez Seca: Idêntica a Corrente, porém, é subtraído os estoques do AC, visto que nem sempre a empresa consegue vendê-los em sua totalidade e caso a empresa tenha um número muito alto de estoques que não consiga vender, o indicador de Liquidez Corrente ficará inflado, logo, recomenda-se o uso da Liquidez Seca nessas situações.

Seca = (Ativo Circulante – Estoques) / Passivo Circulante

Liquidez Imediata: Esse indicador verifica qual a liquidez da empresa para curtíssimos períodos, como uma semana ou mês, ou seja, desconta-se do ativo circulante tudo o que não possui altíssima liquidez, como estoques, duplicatas, impostos e outros.

Imediata = Disponíveis / Passivo Circulante

Liquidez Geral: O indicador mais famoso consiste em dividir o Ativo Total pelo Passivo Total com a intenção de medir a liquidez da empresa não só no curto prazo, mas por um período maior do que um ano.

Geral = Ativo Total / Passivo Total

Indicadores Operacionais

Os indicadores operacionais, como o nome indica, medem como vai a operação da empresa e indica algumas melhorias a serem adotadas pela empresa, além de ajudar com a gestão de capital de giro.

Prazo Médio de Estocagem: Mede quantos dias a mercadoria fica estocada., permitindo verificar melhorias a serem feitas no processo de estocagem para evitar demasiada depreciação do produto e seu custo de estocagem.

PME = (Estoques / Custo Mercadoria Vendida) * 360

Prazo Médio de Cobrança: Tempo medido da venda do produto até o recebimento do dinheiro da venda.

PMC = (Duplicatas / Receita) * 360

Prazo Médio de Pagamento: Tempo que a empresa leva para pagar o produto vindo dos fornecedores.

PMP = (Fornecedores / Compras) * 360

Bibliografia

IUDÍCIBUS, S. et al. “Contabilidade para Não Contadores” 5° ed. Atlas, 2008.

IUDÍCIBUS, S. et al. “Contabilidade Introdutória” 11° ed. Atlas, 2010.

REIS, Tiago. “Guia Suno Contabilidade para Investidores” 1° ed. CLA, 2019.

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Índice Beta

Índice Beta

O que é o Índice Beta?

Um dos indicadores mais utilizados e mais famosos para análise do risco de um portfólio ou de um ativo específico é o Índice Beta. Muito difundido entre os investidores, principalmente os que fazem uma análise fundamentalista, o Beta é utilizado como uma proxy de risco, ele é uma medida de sensibilidade entre por exemplo, uma ação e um Índice como o Ibovespa. Assim, uma vez que sabemos o Beta de diversos ativos, é possível compará-los e descobrir quais ativos são mais agressivos e quais são mais defensivos.

O Beta de uma ação, por exemplo, pode ser definido como o coeficiente angular de uma regressão linear entre os retornos de um índice como o Ibovespa e os retornos de uma ação, permitindo quantificar o grau de variação de uma ação em função da variação do índice Ibovespa. Assim, podemos dizer que o Beta é uma tentativa matemática de replicar o risco não diversificável de uma economia. 

Aplicabilidades do Beta 

Como comentando, o Beta é utilizado como um indicador para medir a sensibilidade de um ativo em relação a um benchmark do mercado. Por exemplo, se uma ação tem um Beta de 1,4, isso significa que se o Índice Ibovespa subir 10%, a ação subirá 14%. Dessa mesma forma, se o Índice Ibovespa cair 10%, espera-se que a ação caia 14%.

Com isso, podemos usar o Beta para analisar a volatilidade e selecionar os ativos que se encaixam no nosso perfil de investidor, em relação à exposição ao risco. Ações com um Beta maior do que 1 são consideradas ativos com mais riscos, pois são mais voláteis do que o mercado como um todo, e ações com um beta menor do que 1 são consideradas ações mais conservadoras, pois elas são menos voláteis do que o mercado como um todo.

Outra aplicabilidade muito importante do Beta é a sua utilização no Capital Asset Pricing Model (CAPM), principal modelo utilizado para calcular o Custo de Equity, muito importante para a elaboração de modelos de Valuation. Basicamente, o modelo CAPM busca encontrar o retorno esperado de um investimento em um ativo que contém risco.

                                                𝐸(𝑅𝑖= 𝑅𝑓 + 𝜷𝒊[𝐸(𝑅𝑚− 𝑅𝑓

Onde na equação, E(ri) representa o retorno esperado, Rf a taxa livre de risco, βi o Beta do ativo, [E(Rm) – Rf] representa o prêmio de risco. A lógica deste modelo consiste na ideia de que ao se investir em um ativo que contém risco o investidor deverá receber uma taxa de juros livre de risco, que seria o retorno obtido ao se investir em um ativo que não contém risco, mais um prêmio pelo o fato de estar se expondo a um risco, e esse prêmio é ponderado por um grau de específico de cada ativo, que neste caso é o Beta do ativo. Assim, segundo o modelo CAPM, ao investir um ativo com um Beta mais elevado, o investidor pode esperar um retorno maior do que uma aplicação com um Beta mais conservador. 

Como se calcula o Beta? 

Uma das formas de se calcular o Beta de uma ação é dividindo a covariância do retorno da ação com o retorno do índice de mercado pela variância do retorno do mercado.

Uma outra forma, mais prática, de se calcular o Beta é através da estimação de uma regressão linear, na qual o Beta seria o coeficiente angular desta regressão. Para o caso do Beta de uma ação, deve ser feito uma regressão linear entre os retornos de um índice e o da ação que está sendo analisada. Assim, será preciso baixar os dados das cotações passadas da ação e do índice Ibovespa. Recomenda-se pegar entre 3 e 5 anos de cotações passadas, e calcular o retorno percentual mensal deste período analisado. O motivo de se utilizar o retorno mensal é que, se a ação analisada for uma Small Cap, ela provavelmente terá uma liquidez muito baixa, podendo ficar vários dias sem ser negociada, o que afetaria o valor do Beta. Para evitar isso, calcula-se o retorno mensal.

Uma vez calculados os retornos do período, basta realizar a regressão: 

No gráfico acima, temos plotados os retornos do Ibovespa e os retornos da ação da Via Varejo (VVAR3), entre outubro de 2015 e setembro de 2020, e temos traçada a reta de regressão, que nos permite chegar na sua equação e consequentemente no Beta.

Observa-se que encontramos um beta de 2,3 para a VVAR3, o que a classifica como uma ação com um Beta alto e, também, como uma ação com alta volatilidade. Este Beta que calculamos agora, através da regressão, é chamado de Beta estatístico. É este Beta que sites como yahoo finance e Investing.com nos fornecem em suas plataformas. Mas o valor deste Beta estatístico sofre com alguns problemas que tornam o seu resultado não tão preciso, que para serem corrigidos é necessário o cálculo de um outro Beta, que faremos mais a frente.

Problemas do Beta estatístico

Como comentado, o Beta estatístico, calculado através de uma regressão, possui alguns problemas. O primeiro destes problemas, que já foi mencionado, é o de uma possível falta de liquidez na ação, que influenciaria nos resultados do Beta. Foi comentado que esse era o motivo de se utilizar variações mensais nos preços para os cálculos, mas esta solução apenas minimiza o problema, não eliminando-o completamente.

Outro problema do Beta estatístico é que o cálculo dele é feito inteiramente utilizando variáveis passadas, e retornos passados não são garantias de retornos futuros.

 Um dos principais problemas do Beta estatístico é decorrente do seu desvio padrão. No nosso caso da VVAR3, o Beta estatístico que calculamos foi de 2,3 e seu desvio padrão é de 0,3, isso significa que o valor do Beta pode ser qualquer número entre 2 e 2,6 o que pode tirar muita confiança do Beta estatístico. Com o objetivo de corrigir ou minimizar estes problemas, foi criado o Bottom-up Beta. 

Bottom-up Beta

Bottom-up Beta consiste na ideia de que o desvio padrão de uma média de Betas será menor do que a média dos desvios padrões de Betas individuais. Assim, deve-se utilizar um Beta setorial para calcular os Betas individuais de cada empresa, pois desse modo os problemas mencionados anteriormente serão minimizados.

Podemos dividir o cálculo do Bottom-up Beta em 3 etapas:

  1. Calcular o Beta estatístico de todas as empresas do mesmo segmento da
    empresa que está sendo analisada e fazer uma média desse Betas,
    ponderados ao valor de mercado de suas respectivas empresas.
  2. Descobrir qual seria o valor desse Beta se não fosse levado em conta
    grau de alavancagem das empresas 
  3. Colocar apenas a alavancagem da empresa que está sendo analisada de
    volta no Beta. 
Para ficar mais claro, vamos aplicar estas 3 etapas para o caso da Via Varejo (VVAR3)

Na tabela acima, temos empresas que atuam no mesmo segmento que a Via Varejo, são elas; Magazine Luiza (MGLU3), B2W (BTOW3), Lojas Americanas (LAME3) e a própria Via Varejo (VVAR3). Também temos os Betas estatísticos, valor de mercado e a relação dívida/equity de cada empresa.

Realizando a primeira etapa do processo, utilizando os valores da tabela, iremos chegar em um Beta do setor da Via Varejo. Porém, este valor ainda precisa ser trabalhado:

𝛽𝑠𝑒𝑡𝑜𝑟 = 1,20

Faz sentindo pensar que, em momentos de instabilidade no mercado, as empresas que estiverem com um grau de alavancagem mais elevado, tendem a ter ações mais voláteis, e essas empresas pode acabar influenciando no cálculo do Bottom-up Beta. Por isso, é preciso tirar o grau de alavancagem das empresas do cálculo. Para fazer isso, deve-se calcular a relação D/E média do segmento e aplicar na fórmula abaixo, onde t é a alíquota de imposto de renda. Para calcular a relação D/E média do segmento, deve ser respeitada a ponderação pelo valor de mercado de cada empresa, da mesma forma que foi feita para o cálculo do 𝛽𝑠𝑒𝑡𝑜𝑟. Assim,
encontramos uma relação D/E médio do segmento de 0,23.

𝛽𝑑 𝑠𝑒𝑡𝑜𝑟 = 1,04

Agora que temos o Beta desalavancado do setor, falta apenas um passo para encontrarmos o Bottom-up Beta. Como comentado, no passo anterior foi removido o grau da alavancagem das empresas do cálculo do nosso Beta, pois não queremos que ele seja influenciado por empresas muito alavancadas, mas o grau da alavancagem da empresa que nós estamos analisado deve ser sim considerado, ele é o único grau de alavancagem que deve influenciar no nosso cálculo, e por isso colocamos ele de volta no cálculo. Para fazer isso, basta utilizar a mesma fórmula que usamos para encontrar o Beta desalavancado do setor, apenas agora iremos utilizar a relação D/E da empresa que estamos analisando.

𝐵𝑜𝑡𝑡𝑜𝑚 − 𝑢𝑝 𝐵𝑒𝑡𝑎𝑣𝑣𝑎𝑟3 = 1,53

Assim, realizando todas as etapas, foi encontrado um Bottom-up Beta para a VVAR3 de 1,53, uma diferença significativa se comparado ao Beta estatístico encontrado através da regressão linear.

Conclusão 

Sendo assim, foi discutido neste artigo os princípios básicos do índice Beta, algumas das possíveis aplicabilidades dele, como calcular ele através de uma regressão linear, os problemas do Beta estatístico e formas de melhorá-lo utilizando o Bottom-up Beta. 

Como discutido, o índice Beta é um indicador extremamente utilizado por sua fácil interpretação e por poder ser aplicado a um portfólio de investimentos, ou para uma ação específica, e, mesmo tendo os seus problemas, ele se mostra uma ferramenta muito útil para investidores.

Referências

Póvoa, Alexandre. Valuation: Como Precificar Ações. 2 ed. São Paulo: Atlas, 2020.

Alexander, Carol. And Sheedy, Elizabeth. The Professional Risk Manager’s Handbook: A Comprehensive Guide to Current Theory and Best Practices. 1 ed. PRMIA Publications, 2005.

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RAPMs – Markowitz, CAPM e indicadores de risco e retorno

RAPMs – Markowitz, CAPM e indicadores de risco e retorno

RAPMs – Risk Adjusted Performance Measures – Parte 1
 
Diversos artigos do núcleo de Risco & Derivativos abordam a questão de gerenciamento de risco em um portfólio ou instituição. Neles, os membros do Clube de Finanças dissertam sobre métricas como o VaR (Value at Risk), os avanços do ES (Expected Shortfall), Risco de mercado, Princípios de Basileia e Teoria do Valor Extremo. Essas métricas são relacionadas às exposições das instituições financeiras em determinados ativos ou conjunto de ativos (portfólio), normalmente sob responsabilidade de um gestor de risco de mercado. Entretanto, métricas de risco podem ser utilizadas por outros profissionais no mercado financeiro com propósitos diferentes, como o gestor profissional de ativos ou o investidor pessoa física.

No livro Quantitative Methods in Finance (2008), a Profa. Carol Alexander coloca diferentes papéis para o gestor de risco de mercado e o gestor de ativos. O primeiro possui a necessidade de mensurar o risco de um portfólio frequentemente (e.g. diariamente) e não possui como principal preocupação o retorno desse conjunto de ativos. Por outro lado, o gestor de ativos tem como prioridade gerar retorno para seus investidores, assim como reportá-los e contextualizar os riscos envolvidos. Em um fundo de investimentos, por exemplo, essas duas variáveis são observadas em relação ao benchmark.
 
Tomando um fundo de investimentos como referência, caso um gestor considere somente o retorno de um ativo ou portfólio, uma parte excessiva do patrimônio seria alocada em ativos com retornos esperados (E(r)) acima da média, porém, possivelmente com riscos proporcionais. Sob outra perspectiva, caso o gestor considere somente o risco, pouco do patrimônio do fundo seria alocado neste(s) ativo(s).

O intuito do presente artigo é introduzir algumas métricas de risco utilizadas na gestão de ativos, mais precisamente indicadores de risco e retorno, conhecidos como Risk Adjusted Performance Measures (RAPMs).
 
Os primeiros RAPMs foram introduzidos no mercado financeiro durante a década de 60, juntamente com o Capital Asset Pricing Model (CAPM), originalmente proposto por William T. Sharpe (1964) e posteriormente por John Litner (1965). Visto que muitos RAPMs estão ligados ao CAPM, começaremos o artigo com uma revisão desse modelo, já citado em outras publicações do Clube de Finanças. 
O CAPM foi criado com base no trabalho de Harry Markowitz sobre diversificação e teoria moderna de portfólios, introduzida na década de 50. Apesar do tempo, esses trabalhos ainda são amplamente utilizados para estimativas de custo de capital e para avaliações da performance de gestão de portfólios, esse último, objeto deste artigo.
 
De forma breve, o modelo de escolha de portfólio desenvolvido por Markowitz (1959) presume que um investidor no tempo t-1 escolhe um portfólio que produz um retorno estocástico no tempo t. Como premissa, esse investidor é avesso ao risco e preocupa-se somente com a média e variância do retorno nesse período (entre t-1 e t). Nessa escolha, o investidor opta por um portfólio “média-variância-eficiente”, portanto, portfólios que i) minimizam a variância do retorno e ii) maximizam o retorno esperado, dada a variância do retorno.

Fonte: Fama and French (2004)

A figura acima demonstra a intersecção entre o trabalho de Markowitz e o desenvolvimento do CAPM.

 

O eixo horizontal do gráfico mostra o risco de determinado portfólio através do desvio padrão dos retornos e o eixo vertical demonstra o retorno esperado dos portfólios. Ao longo da curva abc, a qual é chamada de “fronteira de variância mínima” ou fronteira eficiente, é possível observar portfólios de ativos que minimizam a variância do retorno em diferentes níveis de retorno esperado, nesse primeiro momento com uma restrição em relação aos empréstimos com taxas livres de risco. No ponto T, por exemplo, o investidor que aceita volatilidade pode encontrar um portfólio com retorno esperado maior sem adicionar tanto risco (portfólios com maior desvio padrão). O ponto T pode ser interpretado como um portfólio “média-variância-eficiente”.

Ao retirarmos a restrição de empréstimos com taxas livres de risco, a fronteira eficiente torna-se uma linha reta, como a que passa pelos pontos Rf e g. Para entendimento dessa curva, podemos imaginar um fundo que investe uma proporção x de seu patrimônio em um ativo livre de risco (títulos do tesouro dos Estados Unidos, T-bills, por exemplo) e 1-x em um portfólio g. Se todo o patrimônio for direcionado para ativos livre de risco, o retorno esperado será o ponto Rf (taxa de juros livre de risco) no eixo vertical. Dessa forma, combinações entre ativos livres de risco e alocações em g formam a linha Rf-g. 

O portfólio g é uma dentre as infinitas combinações de ativos na curva abc e abaixo dela. Considerando a premissa de que o investidor opta por um portfólio ”média-variância-eficiente”, altera-se a inclinação da linha Rf-g até o ponto de tangência T, logo, nesse exemplo, os portfólios eficientes são combinações entre um ativo livre de risco e o portfólio T. Com um entendimento das distribuições dos retornos e a premissa de simetria de informações, os investidores tendem a optar pelo mesmo portfólio T, o qual os autores passam a denominar de M, em alusão ao “mercado”. 

A reta Rf-M é definida como a Capital Market Line (CML), a representação gráfica de diversos portfólios que otimizam combinações de risco e retorno, tanto em cenários de investimento (lend), como captação (borrow) à taxas de juros livres de risco.

Fonte: Alexander (2008)

Feitas as considerações acima, podemos entrar no conceito do CAPM e entender a sua relação com outras métricas que serão apresentadas. O modelo surge como uma forma de explicar o retorno dos ativos como um agregado de componentes do retorno. Tradicionalmente ele é utilizado em um contexto onde um ativo com risco, como por exemplo a ação de uma empresa, está prestes a ser adicionado à um portfólio diversificado e busca responder a seguinte questão: qual deveria ser o retorno adicional para justificar a inclusão deste ativo no portfólio diversificado?

Após a introdução do conceito podemos passar para a sua definição. Originalmente, o modelo CAPM Sharpe-Lintner foi baseado no conceito de equilíbrio de mercado, onde o excesso de retorno esperado de um ativo i (E(Ri) – Rf) seria proporcional ao retorno adicional do mercado (E(Rm)-Rf), aqui citado como o portfólio M.

Equação 1:


Com base na fórmula acima e uma pequena manipulação algébrica, o retorno esperado de um ativo i é a taxa livre de risco Rf, mais um prêmio pelo risco, o qual é definido pelo Beta do ativo i (beta i) multiplicado pelo prêmio por unidade de “risco beta”, E(Rm) – Rf.

Na equação apresentada, o Beta do ativo i é a covariância dos retornos do ativo i e do mercado divididos pela variância do retorno do mercado. Na prática, ele pode ser calculado através de uma regressão linear simples dos retornos do ativo contra os retornos do mercado. O beta será o coeficiente angular da reta de regressão.

 Equação 2:

Ao pensar em um modelo de regressão para estimar o retorno esperado de um ativo, podemos chegar na seguinte equação: 

Equação 3:

 

Onde os componentes da equação continuam com o mesmo significado, porém, o retorno de determinado ativo não é explicado totalmente pelo excesso de retorno do mercado, surge um termo de erro aleatório ẽ. 

Para facilitar o entendimento das métricas que serão apresentadas, faremos uma alteração no CAPM Sharpe-Lintner. Como já foi comentado, as equações 1 e 3 podem ser eficientes para responder a principal questão do CAPM e por consequência estimar o risco sistemático de um ativo individual ou um de um portfólio não gerenciado ativamente. Porém, ao aplicar essa fórmula para um portfólio gerido ativamente, o gestor pode selecionar ativos com um ẽ significativamente maior do que zero, em função de habilidades ou conhecimentos que não estão disseminados no mercado. Com isso, o portfólio não será explicado somente pelo seu beta, o que é plausível em um contexto onde existe um gestor de ativos, portanto, um ponto falho do CAPM Sharpe-Lintner.

Em estudos posteriores, autores como Jensen (1968),  Douglas (1968), Black, Jensen & Scholes (1972), Fama & MacBeth (1973) e Fama & French (1992), encontraram que o intercepto da equação do CAPM é consistentemente maior do que a taxa livre de risco Rf. Além disso, as regressões mostraram que, em média, o prêmio por unidade de “risco beta”, é consistentemente menor do que o excesso de retorno do mercado em relação à taxa livre de risco, E(Rm) – Rf. Dessa forma, para facilitar o entendimento dos próximos tópicos do artigo, adotaremos a equação proposta por Jensen em seu trabalho de análise de performance de fundos mútuos.

 Equação 4:

Onde o intercepto 𝛼 (alpha) pode ser entendido, segundo Jensen, como o retorno médio incremental no portfólio devido à habilidade do gestor de ativos. De outra forma, é possível definir o 𝛼, posteriormente denominado de alpha de Jensen, como o retorno do portfólio não explicado diretamente pelo retorno adicional do mercado em relação ao ativo livre de risco, E(Rm) – Rf.

RAPMs baseados no CAPM

Nessa parte do artigo apresentaremos os RAPMs que surgiram concomitantemente com o CAPM, logo, fazem referência ao modelo. Esses RAPMs introdutórios podem ser utilizados para rankeamento de portfólios por uma ordem de preferência, de acordo com as intenções do investidor ou gestor de ativos. 

Sharpe Ratio 

O Sharpe Ratio foi desenvolvido por WIlliam F. Sharpe e assim como os outros RAPMs leva em conta o retorno de um ativo em relação ao risco. O indicador é interpretado como o excesso de retorno de um ativo em relação ao ativo livre de risco, por unidade de volatilidade (𝜎 desvio padrão).

Aqui, fazemos a primeira referência à parte introdutória do artigo. O Sharpe Ratio é a inclinação da Capital Market Line (CML), portanto, quanto o retorno esperado do ativo ou portfólio aumenta/diminui com mudanças na volatilidade (𝜎 desvio padrão). De forma breve, portfólios com Sharpe ratios maiores tendem a ser priorizados por investidores e gestores de ativos em um rankeamento. É importante pontuar que, ao considerar o E(R) do ativo, presume-se que os retornos sejam normalmente distribuídos, o que muitas vezes não acontece na prática.

Fonte: Alexander (2008)

Treynor Ratio
Supondo a existência de um 𝛼 (vide equação 3) nos retornos de um ativo/portfólio com risco, sob a ótica do CAPM, Treynor propôs um indicador associado à esse retorno não correlacionado com o mercado.

O Treynor Ratio possibilita ordenar portfólios de acordo com os retornos não explicados pelos retornos de mercado, por unidades de risco sistemático (Beta).
 
Information Ratio ou Appraisal Ratio

O appraisal ratio possui suas origens na teoria proposta por RIchard Grinold e aprofundada por Clarke, de Silva e Thorley sobre a Law of Active Management, a qual busca conceituar o valor adicionado pelos gestores de ativos/portfólios. O appraisal ratio foi criado com o objetivo de mensurar e distinguir as habilidades dos gestores de ativos.

Como é possível observar na fórmula acima, gestores de portfólios com retornos ativos (𝛼) por unidade de risco (𝜎 desvio padrão), possuem um appraisal ratio maior.

Limitações

O CAPM tem sido utilizado de forma ampla desde a década de 60 até os dias atuais e diversas adaptações foram feitas ao modelo, como é possível observar na equação 4 e nos estudos de Jensen (1968),  Douglas (1968), Black, Jensen & Scholes (1972), Fama & MacBeth (1973) e Fama & French (1992) citados anteriormente. Mesmo com a utilização frequente do CAPM, faz-se necessário entender as suas limitações e rigidez nas premissas. 

O CAPM Sharpe-Lintner define que o prêmio de risco esperado por um ativo está relacionado somente com o seu risco sistemático, ou seja, a sua relação com o retorno adicional de um portfólio de mercado (E(Rm) – Rf). Conforme comentado anteriormente, em outros estudos foi possível rejeitar estatisticamente que o prêmio por unidade de “risco beta”, é consistentemente menor do que o excesso de retorno do mercado em relação à taxa livre de risco, E(Rm) – Rf, assim como o intercepto é maior do que o retorno de um ativo livre de risco Rf. Uma alternativa ao modelo CAPM Sharpe-Lintner já foi discutida anteriormente em um artigo do Clube de Finanças. Ao considerar outras variáveis além do retorno do mercado, o modelo de 3 fatores de Fama e French surge como uma alternativa para a precificação de ativos.

Quanto às premissas, o modelo pressupõe que: (1) todos os investidores possuem utilidades de maximização de riqueza, em um período, avessas ao risco e podem escolher diferentes portfólios somente em função de suas médias e variâncias, (2) não existem impostos e custos de transação, (3) todos os investidores têm visões homogêneas sobre os parâmetros da distribuição conjunta de probabilidade dos retornos dos ativos/portfólios e (4) os investidores podem emprestar e tomar emprestado a uma taxa livre de risco. Dessa maneira, podemos perceber que existe certa rigidez nas premissas e na formatação do modelo ao considerar, por exemplo, que o retorno adicional de um ativo é explicado somente pelo retorno do mercado ou que todos os investidores possuem visões homogêneas sobre o comportamento da distribuição de retorno de um ativo.

Parte 2
 
Na parte dois falaremos sobre o Kappa, Omega e Sortino Ratios, assim como traremos algumas aplicações práticas desses índices.
 
> Referências

Jensen, Michael C., The Performance of Mutual Funds in the Period 1945-1964. Journal of Finance, Vol. 23, No. 2, pp. 389-416, 1967.

Vidyamurthy, Ganapathy. Pairs trading : quantitative methods and analysis. Hoboken, N.J.: J. Wiley, 2004.

Jensen, Michael C. and Black, Fischer and Scholes, Myron S., The Capital Asset Pricing Model: Some Empirical Tests. Praeger Publishers Inc., 1972.

Alexander, Carol. “Market Risk Analysis, Quantitative methods in finance”. John Wiley & Sons, 2008.

Leibowitz, Martin L. Modern portfolio management: active long/short 130/30 equity strategies, 2009.

Sharpe, William F. Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk, The Journal of Finance, Vol. 19, No. 3, 1964.

Fama, Eugene F. and French, Kenneth R. The Capital Asset Pricing Model: Theory and Evidence, Journal of Economic Perspectives, Volume 18, Number 3, 2004.

Posted by Thiago Ranzolin Barreto in Derivativos & Riscos, Equity Research, 0 comments
Estratégias Iniciais no Mercado de Opções

Estratégias Iniciais no Mercado de Opções

Se você anda pesquisando sobre o mercado financeiro ou possui particular interesse nesse campo, com certeza você já esbarrou na palavra “derivativos”. Ao longo do tempo esse mercado adquiriu grande representatividade para os agentes econômicos, servindo como mecanismo de proteção contra a oscilação de preços e também como ferramenta para a especulação.

De maneira intuitiva podemos entender os derivativos como títulos que possuem origem em outro mercado ou que estão intimamente relacionados à esse mercado. De forma pragmática, “Derivativos são títulos cujos valores dependem dos valores de outras variáveis mais básicas”, Antonio Carlos Figueiredo (2016, p. 01). Temos como alguns exemplos desses instrumentos, o mercado futuro de petróleo, cujo preço depende dos volumes e patamares de preços no mercado à vista de petróleo.

Com o objetivo de diferenciar o mercado de derivativos do entendimento usual de que um “título” = “investimento”, Martin Mayer define a utilização desse mercado: “Não se pode dizer que uma operação com derivativos é um investimento. Na realidade, representa uma expectativa da direção, dimensão, duração e velocidade das mudanças do valor de outro bem que lhe serve de referência” (Martin Mayer, artigo “The Next Generation”, revista The Bankers, 1997).

Dentro desse mercado podemos segmentá-lo em quatro tipos: a termo, futuro, de opções e de swap. O último, em função da sua semelhança com o mercado a termo, não é considerado por alguns especialistas como uma quarta modalidade de derivativo.

Nesse artigo daremos continuidade ao estudo sobre o mercado de opções. Em consonância com o primeiro post publicado no blog do Clube de Finanças, “Introdução ao Mercado de Opções”, vamos apresentar algumas estratégias que podem ser operacionalizadas nesse mercado, usando as posições conhecidas como “travas”, utilizadas essas com o objetivo de limitar o risco. Analisaremos as principais estratégias dentro dessa posição, começando pelas “Posições Sintéticas”, “Travas de alta e baixa” e a estratégia “Butterfly”.

Estratégias

  • Posições Sintéticas

Dentre as posições sintéticas temos, de forma pragmática, uma situação cujo investidor acredita numa determinada situação de mercado (como por exemplo, uma elevação do Ibovespa), mas, para se proteger de algum possível erro na sua predisposição ele mescla algumas estratégias para proteção (hedge). Então, iremos aos exemplos desde expectativa de alta, quanto baixa de mercado:

De início, assumindo uma expectativa de alta no mercado, o indivíduo fica comprado no índice Bovespa (exemplo, compra de BOVA11), também denominado de Long Instrument.

Conforme observamos na tabela 1.1 acima, o valor da compra de BOVA11 no mercado à vista é de R$ 90,00 e, de acordo com possíveis (des)valorizações, o seu preço tende a mudar no futuro. Caso o investidor venda o ativo, ele realizará seu lucro (ou prejuízo) de acordo com o “Resultado Final” e demonstrado no gráfico abaixo.

Com o intuito de se proteger de uma possível queda no índice, usar-se-ia uma Long Put, ou seja, comprar uma opção de venda do mesmo ativo (BOVA11). Assim, como exemplificado na tabela 1.2, se pagaria um prêmio ao vendedor desta put para ter o direito de realizar uma venda de BOVA11 a R$ 90,00 caso este ativo perca valor – no caso do vendedor, este teria a obrigação de comprar o ativo.

Aqui, observamos que caso o ativo se valorize, o investidor não irá efetuar seu direito de venda a R$ 90,00, ficando com apenas os custos do prêmio pago. Caso contrário, quanto maior a desvalorização frente aos R$ 90,00, mais In The Money (ITM) esta posição ficará.

Ao mesclarmos estas duas estratégias, chegaremos a uma Long Synthetic Call:

Sendo assim, há um limite de perda máxima de R$ 5,00 caso sua expectativa de valorização do mercado não se concretize. Para este mesmo exemplo, formamos uma estratégia inversa, ou seja, expectativa de desvalorização de mercado, cujo investidor ficaria vendido em BOVA11 – denominado de Short Instrument.

Junto a esta expectativa, neste caso o investidor pretende se proteger de uma eventual valorização de mercado. Com isto, ele irá adquirir o direito de comprar uma ação aos mesmos R$ 90,00, ou seja, Long Call. Ilustrados na tabela 1.5:

Ao juntar estas duas estratégias, resultarão em uma Long Synthetic Put, cujo indivíduo ficaria protegido de uma inesperada valorização de mercado fixando sua perda máxima em R$ 5,00, conforme ilustrado abaixo:

Como segundo exemplo, temos uma expectativa de desvalorização da Bolsa onde o indivíduo fica vendido em BOVA11. Segundo o exemplo anterior, resultaremos na mesma estratégia de Short Instrument.

No entanto, para este exemplo vamos supor que o investidor em questão será a parte vendedora do mercado de opções (ou seja, ele terá a obrigatoriedade de compra/venda e receberá um prêmio pelo ativo). Conforme ilustraremos na tabela a seguir, este ficará vendido em uma opção de venda (Short Put) com os mesmos R$ 90,00 de strike.

Como resultado, chegaremos a Short Synthetic Call cuja perda é diluída caso sua primeira estratégia não se concretize. No entanto, ele terá seu ganho limitado a R$ 5,00 conforme figura abaixo:

Como exemplo de expectativa de elevação de mercado. Teremos um Long Instrument, ou seja, o investidor comprado em BOVA11.

E para se proteger, ele ficaria vendido em uma opção de compra a R$ 90,00 – denominada de Short Call.

Por fim, estas duas estratégias resultariam em um Short Synthetic Put, também chamada de “Venda Coberta”. Assim como no outro caso, limitamos o ganho máximo em R$ 5,00, no entanto, ocorreria um hedge para uma eventual desvalorização de mercado.

  • Posições Bull e Bear

No primeiro artigo sobre o mercado de opções, a Trava de alta com a compra e venda simultânea de duas opções de compra (Calls) foi demonstrada ao leitor. Neste artigo pretendemos abordar a Trava de baixa e também a Trava de alta, no entanto, executando essa última estratégia através de opções de venda (Puts).

Assumindo a expectativa de um mercado em baixa, podemos explorar a Trava de baixa operada através de duas puts,. Assim como outras travas, essa posição também pode ser montada com calls. Chamada de Bear Put Spread, nessa estratégia o investidor compra uma put de preço de exercício superior e vende uma put com preço de exercício inferior. Ao executar essa posição espera-se que o preço do ativo no mercado à vista caia, porém, não alcance o preço de exercício da put vendida.

Tomando como exemplo a compra de uma put com preço de exercício de exercício de R$ 1.200 por um prêmio de R$ 115 e a venda de outra put com preço de exercício de R$ 1.000 por um prêmio de R$ 30, o investidor “trava” uma área de ganho entre R$ 1.000 e aproximadamente R$ 1.100 do preço do ativo objeto. Os gráficos e tabelas abaixo elucidam a estratégia:

Com base nas opções utilizadas como exemplos, podemos auferir que a perda máxima da operação é de R$ 85 (a diferença entre o prêmio recebido e o pago) e o retorno máximo é de R$ 115, no momento em que o ativo objeto atingir R$ 1.000. É importante salientar que as opções de venda a serem compradas e vendidas devem possuir datas de vencimento iguais.

Em contraponto à Trava de baixa, a Trava de alta pode ser montada quando o titular da posição acreditar em uma alta no mercado. Ao executar essa estratégia o investidor deseja estar “comprado”, entretanto, acredita que existe certo ponto de máximo para o preço do ativo. Podemos definir como uma expectativa de “alta moderada”.

Utilizaremos como exemplo de Trava de alta, a Bull Put Spread, operada através de opções de venda. Nessa estratégia o investidor escolhe duas opções que proporcionem o maior retorno ou a execução mais barata, vendendo uma put com preço de exercício maior e comprando uma put com preço de exercício menor.

Ao vender uma put de preço de exercício R$ 1.300 com prêmio de R$ 120 e comprar uma put com preço de exercício de R$ 1.200 e prêmio de R$ 35 o investidor “trava” o retorno máximo da operação em R$ 85 e ao mesmo tempo a perda máxima em R$ 15.

As tabelas e gráficos auxiliam na visualização da estratégia, a qual também deve ser executada através de puts com datas de vencimento iguais.

  • Butterfly

Agora, vamos explorar uma trava conhecida como Short Butterfly. Nessa estratégia, ocorre a venda de uma call e de uma put de mesmo preço de exercício, no exemplo, R$350,00, com prêmios de R$10,00 e R$15,00, respectivamente. Ocorre também a compra de uma call de preço de exercício superior, R$400,00, por R$3,00 e de uma put de preço de exercício inferior, R$300,00, por R$4,00. O objetivo dessa estratégia é restringir o risco aos preços de exercício das opções compradas. Para facilitar a compreensão, vamos ao gráfico e tabelas:

Como é possível observar no gráfico, a zona de risco dessa operação se concentra entre o preço de exercício da put comprada e o preço de exercício das opções vendidas menos o prêmio líquido da operação, neste caso, R$18,00. Também está compreendida entre o preço de exercício das opções intermediárias (inferior e superior ao preço de exercício) e o prêmio líquido. O ganho estará limitado, espera-se que o mercado oscile e permaneça sempre entre os preços da primeira call comprada e da primeira call vendida, descontado os prêmios pagos.

Com estas estratégias abordadas pretendemos que os leitores entendam um pouco mais a respeito do mercado de derivativos (principalmente, na área de opções), assim como já fora discutido em posts anteriores. Dentre os pontos que entramos em questão, boa parte destas técnicas tem o viés de reduzir a volatilidade ou exemplificar um investidor que esta aplicado em baixa volatilidade de mercado – ou em um ativo específico.

De forma geral, aqui aprendemos algumas técnicas básicas. Conforme houver mais posts acerca deste tema iremos cada vez mais mostrar ao leitor possíveis estratégias de maior complexidade, mas ainda assim, de forma didática.

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Referências:

Figueiredo, Antonio Carlos. 2016. Introdução aos derivativos – 3 ed. rev. e ampl. – São Paulo : Cengage Learning.

Mayer, Martin. 1997. “The Next Generation.” The Bankers.

Silva Neto, Lauro de Araújo. 1996. Opções: do tradicional ao exótico – 2. ed. São Paulo: Atlas.

Autores:

Caroline Zago, Pedro Rosa e Thiago Barreto
Posted by Thiago Ranzolin Barreto in Derivativos & Riscos, 2 comments
Introdução ao Mercado de Opções

Introdução ao Mercado de Opções

Este artigo apresenta:

  • Características do mercado de opções;
  • Vocabulário técnico utilizado em contratos do tipo;
  • Diferentes tipos de contratos de opções; utilidade destes contratos e;
  • Estratégias comuns no mercado.

Alguns termos importantes para o melhor entendimento do artigo são: “Ativo subjacente”, que é o ativo negociado no contrato, “data de vencimento”, no caso do modelo americano é até a data limite para exercer a opção de compra e no modelo europeu é na data final em que a opção de compra pode ou não ser exercida (serão discutidos mais detalhes sobre estas modalidades posteriormente) e “preço de exercício” (strike), é o valor a ser pago pelo ativo de acordo com o contrato.

A opção de compra (call) dá ao comprador da opção, o direito de comprar o ativo subjacente ou não. A opção de venda (put) funciona de maneira semelhante à opção de compra, ela dá ao comprador da opção o direito de vender o ativo subjacente pelo preço combinado no contrato na data futura.

Exemplificando uma operação de compra de call, caso o preço do ativo tenha subido acima do preço de strike o comprador pode usar sua opção de compra e ele lucrará a partir do momento em que o valor da ação for maior que o strike mais o valor pago pela opção (chamado de prêmio). Caso o preço do ativo tenha caído abaixo do strike, o comprador poderá usar sua opção de não comprar, limitando sua perda nessa operação ao prêmio pago. Usando a tabela 1.1 como exemplo é possível ver que o resultado final será maior que R$0 quando o valor do ativo subjacente é maior que R$10.200 (R$10.000 de strike + R$200 de prêmio), e o resultado final mínimo é de -R$200.

No caso de uma operação de uma compra de put, caso o preço do ativo tenha subido acima do strike, não faz sentindo o detentor da opção exercer seu direito, assim sua perda será apenas o valor pago pela opção. Caso o preço do ativo tenha descido abaixo do strike, o comprador da put pode realizar a venda e começará a lucrar a partir do momento em que o strike fique acima do valor do ativo somado ao valor do prêmio pago pela opção. Usando a tabela 1.2 como exemplo é possível ver que o resultado final será de no mínimo -R$600 caso o valor do ativo subjacente seja igual ou maior que R$15.000, e o resultado final aumenta conforme o ativo perde o valor, sendo positivo a partir de quando seu valor é de R$14.400.

Conceitos: in the money, at the money e out the money

Estes termos são usados para se referir a opções quando o valor atual do ativo subjacente está abaixo, acima ou igual ao preço de exercício (strike) da opção.

  • Out the money (OTM) – Strike da opção está acima do valor de mercado no caso de calls ou quando o strike está abaixo no caso de puts.
  • At the money (ATM) – Strike da opção é o igual ao valor de mercado, para calls e puts.
  • In the money (ITM) – Strike da opção está abaixo do valor de mercado no caso de calls ou acima no caso de puts.

Gráfico referente a tabela 1.1

Gráfico referente a tabela 1.2

Modelos americano e europeu de opções

No modelo americano de opções o comprador pode exercer seu direito de compra ou venda do ativo subjacente a qualquer momento entre o início do contrato e o vencimento dele, enquanto isso no modelo europeu a transação só pode ser realizada na data de vencimento.

Hedge

O mercado de opções pode ser usado tanto para hedge (proteção) quanto para especulação. O hedge é feito para limitar as possíveis perdas que um investidor pode ter ao estar com seu patrimônio atrelado a determinado ativo, por exemplo, para um acionista que possui ações de determinada empresa se proteger contra uma possível queda no valor de suas ações, ele pode comprar opções de venda at the money de suas ações para que seu prejuízo máximo seja o prêmio.

Travas

Devido ao mercado de opções nos oferecer diversas possibilidades entre call e put onde você pode estar comprado e/ou vendido irá surgir várias posições a serem assumidas, para nos adequarmos ao quanto estamos dispostos a encarar o risco parar atingirmos o retorno desejado. Essas posições são conhecidas como “Travas”. Entendendo as travas, existem diversas estratégias, como por exemplo: Trava de alta, trava de baixa, Long Straddle, Short Straddle, entre outras. Mas afinal qual é o funcionamento delas? Supondo que o leitor espere uma alta do mercado, no entanto acredite que não irá superar determinado ponto ele poderá realizar uma Trava de alta. Onde comprará uma opção de Call a um preço de strike X e vender outra Call com o preço de strike Y, onde obrigatoriamente Y>X. Nesta operação limitaremos o nosso ganho caso o mercado supere as nossas expectativas, no entanto diminuiremos o custo da operação, o custo será o prêmio pago pela opção X menos o prêmio recebido pela opção Y, para facilitar a compreensão observemos o gráfico a seguir:

Nesse caso o valor do prêmio da compra foi de R$30,00 enquanto a da venda foi R$10,00, assim limitamos nossa perda em R$20,00, enquanto os preços de strike da compra e da venda da call foram respectivamente R$250,00 e R$300,00, fazendo o retorno máximo ser R$30,00 que é a diferença entre os valores de strike a serem realizados e descontado o valor pago pelo prêmio.

Agora que o leitor já entendeu melhor o conceito da trava, vamos explorar uma mais complexa a Long Butterfly. Aqui é realizado a compra de uma put e call com preços de strike iguais, vendesse uma put com preço inferior e vende alguma call com preço superior as iniciais. Observe que pelo fato de contar com a venda de duas opções nessa estratégia tem um custo de operação reduzido, no entanto o ideal é utilizar em um mercado de pouca volatilidade, dado que se a volatilidade ser alta perdesse a possibilidade de ter um ganho maior, nesse caso recomenda o uso por exemplo de uma Long Straddle. Enfim vamos ao gráfico para facilitar a compreensão da estratégia:

Teremos então a compra de uma put e call de strike iguais de R$150,00 a venda de uma put com strike inferior de $80, e a venda de uma call com preço superior $220. Os valores exatos dos prêmios não nos interessam no momento, porém é importante entender que teremos dois com saldos positivos referente a nossa venda e dois negativos que advém das compras, o resultado será nosso prejuízo máximo, olhando o gráfico nesse caso é de R$20,00. Pela área de retorno do gráfico podemos ver que nosso risco está reduzido. Onde o pior cenário possível se encontra em o preço do ativo-objeto se aproximar do valor do R$150,00, que é onde os contratos adquiridos não serão vantajosos em nenhuma ponta. No entanto se o preço se aproximar de $220 poderemos exercer nosso direito da compra da call inicial por R$150,00(você terá o direito de comprar a um preço inferior), o mesmo será valido caso haja uma queda do preço se aproximado do valor de $80,00 onde a logica será a mesma só que aqui será o usado o direito da compra da put por R$150,00(Você terá o direito de vender a um preço superior). Observe que apesar do nosso risco ser reduzido, limita os nossos ganhos, com a venda da call e da put com preços superior e inferior respectivamente.1

Espero que o leitor tenha despertado interesse no assunto, com esse conteúdo dominado já saberá o básico sobre opções, fique atento a novas postagens em breve iremos mais a afundo explicando por exemplo o modelo Black Scholes, como as opções são precificadas entre outros materiais.

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  1. Referência: Silva Neto, Lauro de Araújo. Opções: do tradicional ao exótico / Lauro de Araújo Silva Neto. – 2. ed. São Paulo: Atlas,1996. 

  2. Autores: Erik Kawano, & Glauber Naue. 

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Análise Setorial: Cosméticos (HPPC)

Análise Setorial: Cosméticos (HPPC)

Nesta análise, membros do Clube de Finanças abordam alguns aspectos, comportamentos e particularidades deste setor. Neste artigo você vai ler:

1. Informações Gerais 2. Tendências de Crescimento 3. Competição no Setor 4. Análise Geral com Base nas Forças de Porter

Segundo pesquisas realizadas pelo Clube de Finanças, o perfil do consumidor médio no Brasil é uma mulher jovem ou madura, que prioriza a qualidade na hora de comprar cosméticos, apresentando relevância por produtos ecologicamente sustentáveis, que compra preferencialmente em lojas físicas, não considera a compra de cosméticos como prioritária e que, se aumentasse a renda, compraria mais produtos desse setor.

Para ver o artigo completo: Setor HPPC

Posted by Pedro Ricardo Rosa in Equity Research, 0 comments
A indústria de fundos imobiliários

A indústria de fundos imobiliários

Você é aquela pessoa que tem curiosidade para saber como os fundos imobiliários funcionam? Este é o texto ideal para compreender melhor suas particularidades.

Os fundos imobiliários, conhecidos também pela sua sigla FII (Fundo de Investimento Imobiliário), são uma comunhão de recursos destinados à aplicação em ativos relacionados ao mercado imobiliário, majoritariamente imóveis.

Os recursos captados poderão ser utilizados para a aquisição de imóveis rurais ou urbanos, construídos ou em construção, destinados a fins comerciais ou residenciais, bem como para a aquisição de títulos e valores mobiliários ligados ao setor imobiliário, tais como cotas de outros FIIs, Letra de Crédito Imobiliário (LCI), Certificado de Recebíveis Imobiliários (CRI), ações de companhias do setor imobiliário etc. É possível utilizar FIIs para captar dinheiro para construção de empreendimentos imobiliários, para antecipação de recebíveis, entre outras utilizações.

Os FIIs geram renda através da locação, venda ou arrendamento dos imóveis adquiridos.

Esses rendimentos são distribuídos, na maioria das vezes, mensalmente, como uma espécie de aluguel, parecido como se você tivesse um imóvel e o alugasse a alguém, entende? E quanto a venda dos imóveis, isso pode trazer uma grande rentabilidade para o fundo no momento de venda.

Existem fundos que utilizam da estratégia de Sale Lease-Back, que consiste em comprar um imóvel, na maioria das vezes operacional, de uma empresa, por exemplo, e firmar um contrato de aluguel sólido por prazos extensos (10, 20, 30 anos ou mais) e reajustar esse aluguel por um índice, normalmente o IGP-M (Índice Geral de Preços de Mercado) ou o IPCA (Índice Nacional de Preços ao Consumidor Amplo). Por que isso é bom? Simplesmente pelo fato de garantir o aluguel por períodos extensos, o que é bom para os cotistas dos FIIs, trazendo mais segurança do recebimento de rendimentos periódicos. E para a empresa que vende seu imóvel, muitas vezes essa pode ser a forma mais barata de captar algum dinheiro no mercado, funcionando como um empréstimo mesmo, onde ela recebe de crédito o valor do imóvel e paga uma prestação em forma de aluguel. Bacana, não?

Existe também outra modalidade bastante famosa que se chama Build-to-Suit, como o nome sugere, é construído para servir. Basicamente, uma empresa contrata uma outra para construir um imóvel do jeitinho que ela precisar, firmando junto a isso, o compromisso de alugar esse imóvel construído por um longo período de tempo, parecido com o Sale Lease-Back. É muito mais vantajoso construir um imóvel sabendo que você já terá para quem alugar.

**Agora entrando em outro assunto, vamos falar dos fatores econômicos que afetam a oferta de fundos imobiliários no mercado. **

Um dos principais motivos é o patamar da taxa básica de juros da economia, a Selic. A Selic é balizadora de diversas taxas de juros no mercado, portanto, os créditos oferecido pelos bancos tendem a ter taxas de juros que acompanhem a Selic, por exemplo.

Imaginem a situação atual do Brasil, onde chegamos a ter uma taxa Selic de 14,25% em 2016. É de se esperar que não houvessem muitos lançamentos de novos fundos imobiliários, não é mesmo? Entretanto, podemos ver que essa situação está um pouco diferente agora, e o mercado financeiro está esperando que o governo diminua a Selic para patamares próximos a 8,5% até o final de 2017. Com isso, esperamos que os fundos imobiliários voltem a aparecer no mercado.

Gostaria de mostrar um gráfico para você, leitor, mas antes preciso definir o conceito de IPO (Initial Public Offer) com você. Então, IPO significa a oferta pública inicial de um ação, ou no nosso caso, de um fundo imobiliário, na bolsa de valores. Você deve estar se perguntando, os fundos imobiliários são negociados na bolsa? Sim, um número significativo deles é negociado na bolsa. Dito isso, é possível mostrar a relação entre os IPOs de fundos imobiliários e a Selic, observe o gráfico abaixo.

Você consegue perceber que existe uma relação inversa entre os IPOs de FIIs e a taxa Selic? Perceba que em períodos de Selic baixa, os registros de FIIs na CVM (Comissão de Valores Mobiliários) era mais elevado, e o contrário é verdadeiro. Por isso, é possível que nos próximos períodos nos depararemos com atrativas oportunidades em fundos de investimento imobiliário. Muito legal né?

**Por fim, é necessário deixar claro que os FIIs são fundos que possuem diversos fatores de riscos associados. **

Portanto, é fundamental que você estude sobre o assunto antes de qualquer aplicação e, também, leia o prospecto e o regulamento do fundo na íntegra para entender exatamente onde você está colocando o seu dinheiro. Afinal, ninguém gosta de perder dinheiro.

Posted by André Digiacomo in Diversos, 2 comments
O que o guru de Warren Buffet tem a dizer sobre a carteira ideal de investimentos?

O que o guru de Warren Buffet tem a dizer sobre a carteira ideal de investimentos?

Você, independentemente de ter ou não conhecimentos acerca do mercado financeiro, provavelmente já deve ter ouvido falar de Warren Buffet, o líder da Berkshire Hathaway. Mas, e do homem que mais influenciou W. Buffet e vários outros grandes investidores em suas jornadas no mundo das finanças?

Image result for benjamin grahamSe você nunca estudou de fato o mercado financeiro, provavelmente não conhece **Benjamin Graham *** *(Londres, 8 de Maio de 1894 – 21 de Setembro de 1976), o guru dos gurus de Wall Street.

Ben Graham (foto a esquerda) é considerado o precursor da estratégia buy and hold de investimentos em ações e os pilares de sua filosofia de investimento são: o rigor e a disciplina aplicados à análise fundamentada dos fatos a respeito da empresa, que permitam ao investidor estabelecer o valor intrínseco da ação.

No livro “ The Intelligent Investor” de 1949, que junto de “ Security Analysis” compõe sua dupla de obras mais popular, Graham aborda o que considera a composição ideal de uma carteira de investimentos. Contudo, antes de se apresentar esse modelo, faz-se necessário o estabelecimento de uma formulação precisa de diferença entre um investidor e um especulador.

Nas palavras de Graham “ uma operação de investimentos é aquela que, após análise profunda, promete a segurança do principal e um retorno adequado. As operações que não atendem a essas condições são especulativas”.
Essa diferenciação fez-se necessária devido ao fato de, segundo o próprio autor, a estratégia apresentada no livro ser somente útil àqueles investidores que não pautam seus comportamentos pelas flutuações de mercado e que são pacientes, disciplinados e ávidos por conhecimento.

Dado o conceito, é possível fazer uma distinção básica entre os tipos de investidores aos quais o modelo de Graham se dirige: o defensivo e o empreendedor.

O investidor defensivo procurará, principalmente, evitar perdas ou erros graves e deverá estabelecer uma carteira quase permanente que funcione no piloto automático. A estratégia defensiva demanda pouco tempo ou esforço e livra o investidor de aborrecimentos e necessidade de tomar decisões com frequência, mas exige um isolamento quase ascético da bagunça apaixonante do mercado financeiro. Já o traço determinante no investidor empreendedor (agressivo) é sua competitividade, apreciação por um desafio intelectual e vontade de dedicar mais tempo e dar apuro à seleção de títulos e ações que sejam mais atraentes que a média.

Bom, agora pergunta-se novamente: o que Benjamin Graham tem a dizer sobre a carteira ideal de investimentos?

É recomendado que o investidor divida suas economias entre obrigações e ações ordinárias; que a proporção mantida em obrigações nunca seja inferior a 25% ou superior a 75%, com o inverso sendo necessariamente verdadeiro para o componente em ações ordinárias; que a escolha mais simples é manter uma proporção meio a meio entre as duas, com ajustes para restaurar o equilíbrio da carteira em caso de evolução do mercado.

Posto isso, para o investidor agressivo recomenda-se, que seja reservado mais de 50% de suas economias em ações ordinárias e que seja sempre mantido um mínimo de 25% em obrigações. No caso do investidor defensivo, mais de 50% de suas economias devem ser reservadas às obrigações e o restante às ações ordinárias. Entretanto, devem ser feitas mudanças na alocação do recursos caso se sinta que o mercado está muito perigoso ou que os preços das ações estão baixos e atraentes.

O modelo de Graham se mostrou eficaz e sólido desde a sua criação.

Como ele, Graham conseguiu uma média de 20% de ganhos anuais durante a sua carreira no mercado financeiro. Contudo, no atual cenário das bolsas de valores, não existe uma receita perfeita para lucros. Cabe sempre ao investidor ter visão, percepção das tendência e ter vontade de sempre aprender mais.

Posted by João Simas in Diversos, 1 comment