EDIÇÃO 5 - Resenha B3 – Uma publicação técnicaresenhab3.com.br/wp-content/uploads/2017/05/ResenhaB3_ed5.pdf · do sinal da informação tributária sobre o lucro pelos analistas

Artigo técnicoA IMPORTÂNCIA DOS MECANISMOS DE SAÍDA PARA OS GESTORES DE PRIVATE EQUITY E VENTURE CAPITAL – A EXPERIÊNCIA BRASILEIRA CRISTIANA PEREIRA | EDNA HOLANDA RESPOSTA DA ANÁLISE GRÁFICA AO DESAFIO PROPOSTO PELA HIPÓTESE DOS MERCADOS (DITOS) EFICIENTES MARCO ANTONIO DE BARROS PENTEADO

O EFEITO DISPOSIÇÃO NA INDÚSTRIA BRASILEIRA DE FUNDOS DE INVESTIMENTOS EM AÇÕES: UM ESTUDO EMPÍRICO SOBRE OS GESTORES BRASILEIROS MARILÚ RODRIGUEZ E RODRIGUES

ALOCAÇÃO DE ATIVOS DESTINADA A INVESTIDORES DE LONGO PRAZO CECÍLIA MAZZONI | CÉSAR ARAGÃO

EVIDÊNCIAS DA INTERPRETAÇÃO DO SINAL DA INFORMAÇÃO TRIBUTÁRIA SOBRE O LUCRO PELOS ANALISTAS FINANCEIROS NO BRASIL VALDEMIR CARVALHO | EDILSON PAULO

EntrevistaDANIEL KAHNEMANPRÊMIO NOBEL DE ECONOMIA

UMA PUBLICAÇÃO TÉCNICA resenhab3.com.br | EDIÇÃO 5 | MAI/2017

B3. INTEGRAMOSPARA POTENCIALIZAR.

B3: o resultado da combinação entre a BM&FBOVESPA e a CETIP. Saiba mais em B3.COM.BR

Empresa de infraestrutura de mercado de classe mundial,

a B3 nasce para integrar o mercado e potencializar negócios.

B3. Somos Brasil. Somos Bolsa. Somos Balcão.

BMF 000517AO An Rev Resenha.pdf 1 20/04/17 15:06

Esta edição da Resenha B3 é a primeira após a combinação das operações da BM&FBOVESPA com a CETIP, que resultou na criação da B3. A companhia de infra-estrutura de mercado financeiro de classe mundial nasce para competir em um mercado global cada vez mais sofisticado e desafiador. Desde já, torna-se uma referência mundial, com o mais completo e diversificado portfólio de produtos e serviços para captação de recursos, investimento e mitigação de risco para seus clientes. A B3 vai proporcionar significativa redução de riscos operacionais para todo o sistema financeiro, além de ganhos de eficiência.

Esse amplo portfólio de produtos e serviços aumenta a responsabilidade da B3 com a produção de conhecimento de qualidade, de forma que todos os participantes de merca-do possam se aproveitar ao máximo das facilidades proporcionadas pela companhia. Esta publicação tem este compromisso, assumido há muitos anos e que segue inalterado, do desenvolvimento dos mercados.

Nesta edição, trazemos uma entrevista com Daniel Kahneman, Prêmio Nobel que vai participar da 8ª edição do Congresso Internacional de Mercados Financeiro e de Capitais, em Campos do Jordão (SP), que ocorre em agosto.

Entre os artigos, temos um trabalho sobre a importância do mercado de capitais para propiciar alternativas de desinvestimento para fundos de Private Equity e Venture Capital. O texto mostra que a existência de alternativas viáveis de saída para esses investidores é essencial para desenvolver essa indústria. A Resenha B3 traz também artigo sobre análise gráfica e Finanças Comportamentais.

O efeito disposição na indústria brasileira de fundos de investimento é objeto de um estudo empírico. Em outro artigo, pesquisadores propõem uma metodologia que contemple as principais etapas de um processo de investimento destinada a alocadores de longo prazo. Esse trabalho integra conceitos de risco, modelos de alocação e medi-das de atribuição de performance, visando obter resultados consistentes e superiores ao benchmark. A Resenha B3 publica ainda pesquisa sobre as evidências de interpretação do sinal da informação tributária sobre o lucro pelos analistas financeiros no Brasil. O resultado sugere que as informações tributárias são úteis para prever lucros futuros.

Por fim, a seção Memória do Mercado traz um artigo sobre os pregões das Bolsas.

Boa leitura!

Maio de 2017 Edição 5

Conselho EditorialCláudio Haddad, Gustavo Franco, Márcio Gomes Pinto Garcia, Marcos Eugênio da Silva e Samuel Pessoa

Comitê TécnicoAndré d’Almeida Monteiro, André Demarco, Cícero Augusto Vieira Neto, Fabio Dutra, Gilson Finkelsztain e Juca Andrade

Coordenação EditorialFSB Comunicação

Equipe ComunicaçãoÁlisson Sávio Silva Siqueira, Ana Lúcia Matos Branco, Daniel Pfannemuller, Fernanda Kiyoko Nakao, Flavia Mangini, Jenifer Correa, Marcelo Ramos Costa Carvalho, Regio Soares Ferreira Martins, Rogério Guerra e Sonia Aparecida Consiglio Favaretto

A Resenha B3 é uma publicação gra-tuita com o objetivo de promover o co-nhecimento e o debate técnico sobre os mercados administrados pela B3, difun-dindo as melhores práticas de gestão de risco e de trading. O conteúdo desta publicação não representa a opinião da B3 nem deve ser interpretado como re-comendação de compra ou de venda de ativos. Os artigos assinados expressam a opinião de seus autores. É proibida a reprodução parcial ou integral de textos contidos nesta publicação.

ISSN 2525-3069

B3. INTEGRAMOSPARA POTENCIALIZAR.

B3: o resultado da combinação entre a BM&FBOVESPA e a CETIP. Saiba mais em B3.COM.BR

Empresa de infraestrutura de mercado de classe mundial,

a B3 nasce para integrar o mercado e potencializar negócios.

B3. Somos Brasil. Somos Bolsa. Somos Balcão.

BMF 000517AO An Rev Resenha.pdf 1 20/04/17 15:06

carta ao leitor

Mai/2017Mai/2017

06DANIEL KAHNEMAN

12A IMPORTÂNCIA

DOS MECANISMOS DE SAÍDA PARA

OS GESTORES DE PRIVATE EQUITY

E VENTURE CAPITAL – A EXPERIÊNCIA

BRASILEIRA

32O EFEITO DISPOSIÇÃO NA

INDÚSTRIA BRASILEIRA DE FUNDOS DE

INVESTIMENTOS EM AÇÕES: UM ESTUDO EMPÍRICO SOBRE OS GESTORES

BRASILEIROS

68EVIDÊNCIAS DA

INTERPRETAÇÃO DO SINAL DA INFORMAÇÃO

TRIBUTÁRIA SOBRE O LUCRO PELOS ANALISTAS FINANCEIROS NO BRASIL

RESPOSTA DA ANÁLISE GRÁFICA AO DESAFIO

PROPOSTO PELA HIPÓTESE DOS MERCADOS (DITOS) EFICIENTES

21ALOCAÇÃO DE

ATIVOS DESTINADA A INVESTIDORES DE LONGO

PRAZO

59Entrevista Artigo técnico Notícias

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carta ao leitor

86 91 94OS PREGÕES

DA BOLSA

Notícias Agenda Memória do mercado

DANIEL KAHNEMANPrêmio Nobel de Economia

O erro humanoEm 2002, Daniel Kahneman ganhou o Prê-

mio Nobel de Economia. Isso foi particular-

mente incomum porque Kahneman é um psi-

cólogo. Junto com seu amigo Amos Tversky,

que morreu em 1996, aos 59 anos, a dupla de

psicólogos desmantelou a ideia de racionali-

dade econômica. A irracionalidade humana

é seu grande tema.

Há três fases em sua carreira. Na primei-

ra, ele e Tversky fizeram uma série de experi-

mentos engenhosos que revelaram “precon-

ceitos cognitivos” - erros inconscientes de

raciocínio que distorcem nosso julgamento

do mundo. Na segunda fase, a dupla mostrou

que as pessoas que tomam decisões em con-

dições de incerteza não se comportam da

maneira que os modelos econômicos tradi-

cionalmente previam. Os dois, então, desen-

volveram um relato sobre como as pessoas

tomam decisões, mais fiel à psicologia huma-

na, que eles chamaram de “teoria das pers-

pectivas” (prospect theory). Foi por essa con-

quista que Kahneman recebeu o Nobel. Na

terceira fase de sua carreira, principalmente

após a morte de Tversky, Kahneman mergu-

lhou no estudo da felicidade, sua natureza e

suas causas.

Seu best-seller Rápido e devagar: duas

formas de pensar (Thinking fast and slow)

abrange todas estas fases. É um livro imper-

entrevista

6

aaaa

dível. Denso, profundo, cheio de surpresas

intelectuais, bem-humorado, como seu au-

tor, e tocante, especialmente quando Kahne-

man fala de sua colaboração com seu amigo

Tversky. “O prazer que encontramos em tra-

balhar juntos nos tornou excepcionalmente

pacientes. É muito mais fácil lutar pela per-

feição quando você nunca está entediado.”

Nesta entrevista à Resenha, Kahneman

passeia pelas suas principais ideias, de como

elas podem afetar a nossa vida pessoal, a

vida financeira, o mercado e a política. “A

psicologia pode ser muito útil para ajudar a

planejar a experiência social. Quando as re-

formas econômicas fracassam, a principal

razão é que qualquer reforma gera vencedo-

res e perdedores. Os perdedores lutam mui-

to mais do que os potenciais vencedores. Em

consequência disso, para obter qualquer re-

sultado tem de se compensar os perdedores.

Tipicamente o custo disso é alto, algo que os

planejadores não anteviram.”

Kahneman é um dos principais convida-

dos do Congresso Internacional de Merca-

dos Financeiro e de Capitais, que ocorre em

agosto. Confira abaixo sua entrevista.

RESENHA – O que deverí-amos saber a respeito de como a psicologia afeta a economia e, sobretudo, as decisões financeiras?

KAHNEMAN – É quase uma dis-ciplina mista de psicologia social e economia comportamental. To-dos são chamados de economistas comportamentais, mas na verda-de aplicam a psicologia à tomada de decisões financeiras e outras atividades econômicas. O campo já existe e muitas contribuições advêm de algumas outras áreas. As mais importantes advêm da psicologia social e da psicologia do julgamento. Outra fonte de in-formações relevantes é a literatu-ra sobre julgamento e o processo

decisório. Essas são as duas prin-cipais fontes de influência sobre a economia comportamental e as aplicações da economia compor-tamental nas políticas públicas.

RESENHA – O que torna as questões psicológicas relevantes para as políti-cas públicas?

KAHNEMAN – Dizem que as políticas públicas interagem com os cidadãos e que a maneira pela qual os cidadãos se comportam e agem é relevante para o governo. É considerada relevante qualquer coisa que o governo possa fazer para que as pessoas ajam melhor em seu próprio interesse. Acon-tece que a psicologia é muito útil

para criar as ferramentas para isso. Deixe-me dar um exemplo. Digamos que haja um benefício que esteja disponível para pessoas desempregadas. Muitos dos pró-prios beneficiários desconhecem esses benefícios. Há espaço para a psicologia em termos de como formular as mensagens, como conscientizar as pessoas a respei-to das oportunidades disponíveis e como orientá-las a tomar as de-cisões que realmente sejam em seu melhor interesse. Esse é só um exemplo dentre muitos.

RESENHA – Por que temos de ir mais devagar ao to-mar grandes decisões? Poderia explicar muito re-

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sumidamente a ideia do “sistema 1” e “sistema 2” em relação a decisões?

KAHNEMAN – Em meu livro Rápido e devagar: duas formas de pensar (Thinking fast and slow), fiz uma distinção entre duas maneiras de funcionamento da mente, na verdade. Uma manei-ra, que é chamada de sistema 1, é rápida, automática e mais emocional, fazendo muito uso da associação de ideais. O sis-tema 2 é mais lento e reflexivo, envolvendo mais esforço. Falo das interações entre esses dois sistemas. Nenhum deles é per-feito. Ambos são muito bons naquilo que fazem. Precisa ler o livro para saber como interagem e contribuem para a tomada de decisões. Não se pode resumi-lo em poucas frases.

RESENHA – Por que to-mamos decisões ruins a respeito do dinheiro? O que pode ser feito para melhorá-las?

KAHNEMAN – [ri] Como to-mar decisões boas a respeito do dinheiro é uma questão altamen-te especializada. Fala-se em “al-fabetização financeira”. Em sua maioria, as pessoas são analfabe-tos financeiros. Se a pergunta se refere aos analfabetos financei-ros e por que tomam decisões ruins, eu diria que é porque não

têm conhecimento suficiente para tomar decisões melhores. Não é intuitivamente óbvio que fundos de índice possam ser um investimento melhor do que fundos de gestão ativa. É algo que as pessoas financeiramente alfabetizadas sabem – não todas, mas muitas – e que os analfabe-tos financeiros não sabem. Por-tanto, quando entregues a si pró-prias as pessoas tomam decisões ruins menos por causa de maus conselhos e mais por causa de sua ignorância. Esse é um pro-blema pequeno, acho eu.

RESENHA – Poderia ex-plicar o que o senhor chama de “contabilida-de mental” e seus efeitos nas decisões sobre o di-nheiro?

KAHNEMAN – Parece que, quan-do as pessoas pensam a respeito do dinheiro, elas o colocam em várias categorias diferentes e tra-tam cada categoria de modo mui-to diferente. É isso que chamamos de contabilidade mental. Em termos mentais, há um orçamento, e a pessoa se preocupa com as alocações a partir do seu orçamen-to. Isso pode levar às vezes a conse-quências absurdas, mas em geral a contabilidade mental é um instru-mento de autocontrole. Você tem um orçamento determinado e suas decisões respeitam esse orçamen-

Parece que, quando as pessoas pensam a respeito do dinheiro, elas o colocam em varias categorias diferentes e tratamcada categoria de modo muito diferente. É isso que chamamosde contabilidade mental. Em termos mentais, ha um orçamento e a pessoa se preocupa com asalocações a partir do seu orçamento.Isso pode levar as vezes a consequências absurdas, masem geral a contabilidade mental e um instrumento de autocontrole

entrevista

8

to. Pode dar certo. Não é de todo ruim, embora possa levar a deci-sões completamente ridículas às vezes. Muito se escreveu a respeito das decisões ridículas e menos a respeito das vantagens da contabi-lidade mental. Isso é muito abstra-to e, portanto, eu deveria lhe ofere-cer outro exemplo. Descobriu-se, por exemplo, que a probabilidade de que as pessoas sairão de casa para assistir a uma partida de bei-sebol em um dia de mau tempo ou muito trânsito é maior quando compraram os ingressos do que quando possuem os mesmos in-gressos mas não tiveram de pagar. Esse é um exemplo de contabilida-de mental. Você já pagou, mas quer receber algo em troca do dinheiro que desembolsou. Quando pensa-mos a respeito disso racionalmen-te, do ponto de vista da economia racional, não faz sentido. Você já gastou o dinheiro e já arcou com o custo, de modo que não deveria se importar. Na verdade, quando as pessoas gastaram com o intuito de receber algo, elas querem real-mente recebê-lo. A contabilidade mental funciona assim.

RESENHA – O senhor acha que devemos con-fiar na intuição em geral?

KAHNEMAN – Essa pergunta é muito, mas muito geral. Pode-mos confiar na intuição em ge-ral nas situações em que temos

expertise. Não são poucas as si-tuações em que temos experti-se. De modo geral, é provável que dê para confiar na intuição quanto a quem não gosta da gen-te. É provável que a gente saiba bastante sobre isso, não com perfeição, mas temos intuições, e isso é porque temos expertise. Os xadrezistas podem confiar na intuição se jogaram milha-res de partidas, mas os novatos não podem. Podemos confiar na intuição ao vivermos uma situação que conhecemos bem e que possui algumas regulari-dades que podemos aprender. Se aprendermos essas regula-ridades no ambiente, podemos confiar na intuição. É isso que acontece com os xadrezistas e com os motoristas. Dirigimos intuitivamente porque temos muita experiência, mas não é o caso na bolsa porque não há re-gularidade suficiente para que as pessoas tenham intuições váli-das a respeito de quais ações vão subir e quais vão cair. As pessoas podem achar que tenham intui-ções, mas essas intuições não va-lem nada.

RESENHA – Há muitas evidências a respeito de decisões irracionais na economia. Por que as pessoas nem sempre to-mam decisões boas?

KAHNEMAN – A primeira ra-zão é que as pessoas operam num mundo sobre o qual sabem pouco. Por exemplo, no campo das decisões financeiras, a maio-ria das pessoas não sabe nada. Fala-se muito em psicologia e vieses cognitivos. Os vieses são a principal razão pela qual as pessoas erram, mas na verdade a ignorância e o desconhecimento são uma fonte muito importan-te de decisões ruins. Em outros campos, como entre empreen-dedores, seria pertinente per-guntar se o otimismo excessivo é fonte de decisões ruins, porque excesso de otimismo ou defi-ciência de realismo leva muitos empreendedores e inventores a correr riscos que nem sabem que estão correndo. Não sabem que estão correndo esses riscos porque estão sendo otimistas. Não é fácil dizer se a decisão é ruim ou boa.Claramente há muitas pessoas que correm riscos, e correm esses riscos porque não sabem o que estão fazendo. Se soubessem, não correriam esses riscos. Há muitas razões e muitos tipos de decisões ruins. Não há resposta simples a essa pergunta.

RESENHA – Poderia com-partilhar sua opinião so-bre experiência versus memória? Quando fala-

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mos de felicidade, como podemos maximizar nossa sensação de felici-dade? Qual a relação en-tre metas e satisfação?

KAHNEMAN – Tenho de ar-gumentar que há maneiras bem diferentes de se definir a felici-dade. Talvez haja até três, mas as duas de que falo mais são, primeiro, que você pode estar feliz neste momento e, segun-do, que você pode estar satis-feito quando pensa a respeito de sua vida. A satisfação com a vida é um tipo de felicidade e a experiência de vida em tempo real é outro tipo. Acontece que para ser feliz, de acordo com uma determinada definição, você não faz as mesmas coisas que faz quando quer ser feliz no momento e quando quer estar satisfeito com sua vida.Para ser feliz no momento... a principal coisa que deixa as pessoas felizes no momento é social, é estar com pessoas que amam. É nesse momento que ficam muito felizes, sentem-se inteiramente felizes. Para estar satisfeitas com suas vidas, as pessoas querem realizar algo, querem ficar ricas, querem edu-car-se, querem ter êxito – trata-se de um conjunto muito dife-rente de critérios. Maximizam sua felicidade, a felicidade de sua experiência, e maximizam

sua satisfação com você mesmo e com sua vida. Não é necessa-riamente a mesma coisa.

RESENHA – Como po-dem seus trabalhos aca-dêmicos impactar a vida das pessoas e o êxito das empresas?

KAHNEMAN – Estudo o jul-gamento e o processo decisório. Muita gente já estudou as mes-mas coisas que eu. É disso que falávamos antes. Trata-se do efei-to daquilo que agora se chama de economia comportamental e como arranjar as decisões que os indivíduos enfrentam de modo a maximizar a probabilidade de to-marem a decisão certa.Acho que a psicologia pode ser muito útil para ajudar a planejar a experiência social. Darei um exemplo: quando as reformas econômicas fracassam, ou pelo menos têm menos êxito do que o esperado. A principal razão é que qualquer reforma gera vencedores e perdedores. Os perdedores lu-tam muito mais do que os poten-ciais vencedores. Os potenciais perdedores resistem mais às mu-danças do que os potenciais ven-cedores. Em consequência disso, para obter qualquer resultado tem de se compensar os perdedores. Tipicamente o custo disso é alto, e tipicamente isso não é algo que os planejadores anteviram.

Temos algumasprevisões sobre os mercados e demodo geral, por exemplo, a prospect theory foi usada para explicar por que e mais arriscado investir na Bolsa e por que o retorno do investimento em ações é maior do que o retorno dos investimentos menos arriscados. Mesmo assim,pode ser pouco razoável se for levada em conta apenas a distribuiçãodos riscos.

entrevista

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Esse é um exemplo da utilidade da consciência psicológica para ajudar os políticos e outros a pensar sobre as possíveis reações a suas medidas e as possíveis im-plicações de suas medidas quan-do interagem com os cidadãos.

RESENHA – Dado o fun-cionamento dos mer-cados financeiros e de capitais, quais as prin-cipais ideias produzidas pela teoria das perspec-tivas (prospect theory)?

KAHNEMAN – Temos algumas previsões sobre os mercados e, de modo geral, por exemplo, a prospect theory foi usada para explicar por que é mais arrisca-do investir na Bolsa e por que o retorno do investimento em ações é maior do que o retorno dos investimentos menos arris-cados. Mesmo assim, pode ser pouco razoável se for levada em conta apenas a distribuição dos riscos. Há mais evolução do risco no mercado acionário quando o indicador é o prêmio de risco. Há mais risco, e isso pode ser explicado pelo que chamamos de redução do pre-juízo. Reduzir prejuízos é muito importante nas decisões dos in-vestidores pessoas físicas, sobre-tudo pessoas ricas. Na hora de decidir, tendem a se preocupar muito mais com perdas do que

com ganhos. Isso faz muito mais sentido se você não for rico, por-que pode ser arruinado por pre-juízos. Mesmo as pessoas muito ricas preocupam-se mais com perdas potenciais do que com bons ganhos potenciais, espe-cialmente quando esses ganhos acabam não maximizando seus lucros. Alguém que vise à ma-ximização da riqueza dará pesos mais ou menos iguais a ganhos e perdas. A maioria, porém, ten-de a dar muito mais peso, talvez duas vezes mais, a perdas do que a ganhos em suas decisões. Isso influencia tanto o mercado quanto as decisões individuais.

RESENHA – O que é “ra-cionalidade limitada” exatamente? Como os limites da racionalidade afetam o funcionamento dos mercados financei-ros e de capitais?

KAHNEMAN – Sabe, não sou especialista em assuntos finan-ceiros. Não posso responder com exatidão. A pergunta vai além do meu conhecimento específi-co. Mas a racionalidade limita-da significa simplesmente que as pessoas não necessariamente maximizam suas oportunidades. As pessoas não investem melhor porque custa caro identificar a melhor solução.A tradição da racionalidade limi-

tada difere bastante do tipo de trabalho com o qual estive envol-vido. Leva a um rumo diferente. Os economistas que refletiram sobre a racionalidade limitada estavam enfocando as limitações da memória e da busca. Nós pen-samos em termos de vieses.

RESENHA – Cada vez mais os mercados fi-nanceiros são movidos por algoritmos e coi-sas do gênero. O senhor acha que alguns dos er-ros que cometemos fre-quentemente ao tomar decisões financeiras por causa de nossos vieses ou de falhas psicológi-cas podem ser admi-nistradas ou mitigadas por essas máquinas? Ou acha que as máquinas simplesmente repetem os erros cometidos pe-los seres humanos?

KAHNEMAN – Não, não estou convicto de que as máquinas repi-tam os erros humanos. As máqui-nas utilizam big data. O sistema financeiro gera uma quantidade enorme de dados. Alguns dados são de longo prazo, e alguns são de curto prazo – tão curto quan-to um microssegundo, em muitos casos. Não há dúvida de que não estão meramente repetindo os er-ros humanos.

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A importância dos mecanismos de saída para os gestores de Private Equity e Venture Capital – A experiência brasileira

IntroduçãoO objetivo deste artigo é discutir a importância do mercado de capitais para pro-

piciar alternativas de desinvestimentos para fundos de Private Equity e Venture Capital (PE/VC). Argumentamos que a existência de alternativas viáveis de desinvestimento é essencial para o desenvolvimento dessa indústria e de sua capacidade de atrair recursos de investidores e canalizá-los para empresas com potencial de crescimento.

Além desta breve introdução, o artigo conta com outras quatro seções. A segunda ex-plica o contexto dos desinvestimentos para a estruturação de fundos de PE/VC, bem como as alternativas de saída, comumente utilizadas por seus gestores.

CRISTIANA PEREIRAEconomista, mestre em Economia e

Administração de Empresas, atua como diretora comercial e de

Desenvolvimento de Empresas da B3

EDNA HOLANDAEconomista, pós-graduada em Economia

Empresarial e especializada em Administração Financeira,

atua como superintendente de Prospecção de Empresas da B3

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artigo técnico

12

A terceira seção apresenta as estatísticas sobre o vínculo entre os desinvestimentos de fundos de PE/VC e a atividade dos respectivos mercados de capitais em países selecionados. A quarta seção apresenta a evolução no contexto brasileiro. E, fi-nalmente, a quinta apresenta algumas conclusões sobre o tema.

Alternativas de saídaUm aspecto fundamental da estruturação de fundos

de PE/VC é a consideração sobre a saída do investimento. “Os fundos têm duração limitada e monetizam o investi-mento após um determinado período, geralmente de cinco a sete anos.”1

A estratégia de saída dos investimentos em operações de PE/VC é uma questão muito importante para determinar o retorno do investimento e, consequentemente, o sucesso de seu gestor, sendo possivelmente um dos principais indica-dores de performance avaliados na captação de recursos para novos fundos.

Tipicamente, a saída de investimentos de fundos de PE/VC em países emergentes é considerada difícil. De acordo com Lerner, Hardymon e Leamon,2 o sucesso desses inves-timentos está associado ao sucesso do mercado para ofertas públicas iniciais (IPOs, na sigla em inglês). No caso dos Es-tados Unidos, estudos demonstram que a saúde do mercado de IPOs é normalmente associada à capacidade de captação de recursos para novos fundos de PE/VC.

Portanto, a ausência de um mercado ativo para IPOs pode afetar negativamente tanto o desempenho dos fundos de PE/VC quanto a habilidade de seus gestores para captar novos recursos para a estruturação de novos fundos, impe-dindo o crescimento dessa indústria e interrompendo uma importante fonte de financiamento para as empresas.

Ao realizar o investimento em uma companhia, o ges-tor de PE/VC vislumbra algumas possíveis alternativas para sua saída do investimento e o retorno dos recursos aos seus cotistas.

Entre as alternativas mais usuais, podemos citar: – venda em Bolsa: por meio de venda em oferta pública

inicial (IPO) ou oferta pública subsequente (na sigla em inglês, FO ou Follow-on);

– venda para outros fundos de PE/VC; – venda para investidor estratégico, em uma operação de

fusão ou consolidação; e – recompra da participação pela própria empresa ou em-

preendedor.Cada uma das alternativas será avaliada pelo gestor em

conjunto com os cotistas do fundo e deverá estar clara como alternativa desde o início do investimento. A decisão do gestor será, prioritariamente, por aquela que lhe assegure o maior retorno do investimento para seus cotistas.

A saída por meio de venda em Bolsa, inicialmente por meio de um IPO, requer que existam as condições de merca-do adequadas para a condução de oferta pública. Ao mesmo tempo, é necessário que a empresa investida já se encontre num grau de maturidade que lhe permita se tornar uma companhia aberta e que o seu setor de atuação seja atrativo para investidores de Bolsa. Em geral, é esperado que o gestor de PE/VC oriente a companhia investida na sua prepara-ção para o momento do desinvestimento. Geralmente, essa preparação envolve o aperfeiçoamento das práticas de go-vernança corporativa, dos controles internos e das práticas contábeis, fatores relevantes para companhias abertas com ações negociadas em bolsa de valores.

Outro aspecto importante é que os novos investidores que adquirirem ações no IPO esperam que os fundos não saiam totalmente nesse primeiro momento, pois entendem que eles precisam continuar acompanhando a companhia durante os primeiros anos como empresa negociada em bol-sa de valores para que os resultados prometidos sejam alcan-çados. O que costuma acontecer é uma saída parcial no IPO e a conclusão do desinvestimento em uma ou mais etapas ao longo de ofertas subsequentes, em momentos seguintes.

A venda para outros fundos de PE/VC pode ocorrer quando um gestor opta por vender sua participação para ou-tro gestor, provavelmente outro fundo de PE/VC que tenha como estratégia investir em empresas maiores ou mais ma-duras. Um exemplo desse tipo de operação foi a da Totvs, empresa listada no Novo Mercado, da B3, que teve como in-vestidor um dos fundos administrados pela Gestora Advent, que adquiriu participação em 1998 e vendeu sua participação em 2005, antes do IPO. O motivo da venda foi que o fundo se

1 Rossi, Luiz E. M. Manual de Private Equity e Venture Capital, Editora Atlas, 2010.2 Lerner, J.; Hardymon, F.; Leamon, A. Venture Capital & Private Equity: A Casebook, John Wiley & Sons, Inc. – 4th Edition – 2009.

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Tabela 1 – Número de empresas investidas em relação ao total de IPOs no mundo (2007 a 2013)

Ano Total Investidas por PE/VC

2007US$ MM 288.060 62.479

# de ofertas 1.928 369

2008US$ MM 95.271 11.710

# de ofertas 747 92

2009US$ MM 112.465 18.881

# de ofertas 560 85

2010US$ MM 278.109 41.949


2011US$ MM 164.826 47.512


2012US$ MM 123.569 39.098

# de ofertas 829 150

2013 US$ MM 165.395 65.993

# de ofertas 878 247

Total de 2007 a 2013US$ MM 1.227.695 287.622

# de ofertas 7.516 1.387

encontrava em fase de desinvestimento e precisava retornar os recursos para os cotistas. Com a saída da Advent do capital da Totvs (Microsiga, na época), outro fundo passou a ser inves-tidor estratégico da empresa: o BNDESpar, que, por sua vez, saiu parcialmente no IPO de 2006.

A venda para um investidor estratégico representa uma oportunidade de fusão ou consolidação, em que o adquirente é uma empresa do mesmo setor. Um exemplo de operação desse tipo é o da Mastersaf, líder no segmento de software voltado para as áreas fiscal, tributária e contábil, que possuía investimento de um dos fundos administrados pela Gesto-ra DGF e foi adquirida pela Thomson Reuters, em 2011. O fundo poderia ter continuado o investimento por mais algum tempo, mas, diante da oportunidade de venda, que também atendia às expectativas dos empreendedores, optou-se por essa alternativa. Tudo começou com algumas conversas so-

bre uma eventual parceria entre a Mastersaf e a Thomson Reuters, que tomaram outros rumos e resultaram na aqui-sição da empresa brasileira. A aquisição complementou os planos da multinacional de crescer na América Latina e via-bilizou a saída do fundo da DGF.

Finalmente, a revenda para a própria empresa ou empreen-dedor normalmente representa um caso de insucesso do inves-timento, podendo ser ocasionada por desacordo entre as partes ou insucesso em alcançar uma alternativa mais vantajosa.

Experiência internacionalAnalisando o histórico de IPOs no mundo entre 2007 e

2013, encontramos mais de 7.500 operações, das quais apro-ximadamente 18% propiciaram a saída de fundos de PE/VC, conforme Tabela 1, a seguir.

artigo técnico

14

Entretanto, quando analisamos o histórico de saídas em mercados mais maduros, como os Estados Unidos, as saídas via IPO realizadas na Nyse e na Nasdaq representaram 64% do total de IPOs nas duas bolsas no período entre 2007 e 2013, conforme Tabela 2.

China e Inglaterra apresentam percentual de saídas via bol-sa mais próxima da média mundial, enquanto o Canadá, pela tradição dos investidores locais (notadamente “pessoas físicas”), investe em projetos, com a indústria de PE/VC menos desen-volvida e, portanto, com baixa representatividade na bolsa local.

Experiência brasileiraNo Brasil, o que se observou desde 2004, conforme

o Gráfico 1, foi o forte desenvolvimento do mercado de capitais local, com muitas oportunidades de acesso para as empresas brasileiras realizarem suas ofertas públicas iniciais de ações e viabilizando para diversos gestores de PE/VC a possibilidade de realizarem saídas bem-sucedi-das de seus investimentos.

Ao longo de praticamente dez anos, foram mais de 150 novas companhias que conduziram seus processos de abertura de capital, captando um valor de R$ 150 bilhões. No mesmo período, as companhias de capital aberto re-alizaram 110 operações (ofertas subsequentes de ações, ou Follow-ons), resultando em uma captação total de R$180 bilhões.

Tabela 2 – Número de empresas investidas em relação ao total de IPOs (2007 a 2013)

País

# IPO

Total captado US$ milhões

# IPO

Investidas por PE/VC

Total captado US$ milhões

% saídas

ESTADOS

UNIDOS

New York (Nyse) 460 208.691 258 92.035 56%

Nasdaq 458 83.521 329 82.093 72%

NYSE + NASDAQ 918 292.212 587 174.128 64%

INGLATERRA London (LSE) 106 79.956 30 17.435 28%

CHINA

Hong Kong (HKEx) 414 171.878 71 20.736 17%

Shanghai (SSE) 104 77.467 7 2.736 7%

Shenzhen (SZSE) 595 66.273 92 9.172 15%

Shenzhen – Chinext 354 34.808 56 5.883 16%

HONG KONG + SHANGAI + SHENZHEN

1.467 350.426 148 15.054 10%

CANADÁ

Toronto (TSX) 129 17.541 10 2.486 8%

Toronto Venture (TSX-V)

233 1.321 - - -

TXS + TSXV 362 18.863 10 2.486 3%

Fonte: EY IPO Center.

15

Gráfico 1 – Ofertas públicas iniciais (IPOs) e subsequentes (FOs) de ações 2004 a 2013

4 5

15

56

7

24

11 7

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8

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138

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3

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1612

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2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Volume IPO ( R$ bilhões) Volume Follow-On (R$ bilhões) qtd IPO qtd Follow on

Parte importante das novas empresas que realizaram suas ofertas públicas iniciais, quase 40%, era de empresas investidas por um fundo de PE/VC, conforme Tabela 3.

Esse ciclo de ofertas públicas englobou duas tendências. Por um lado, o mercado de PE/VC, que no Brasil também é recente, teve seus primeiros fundos criados em meados da década de 90 e, portanto, na década seguinte, se encontravam justamente em estágio de desinvestimento. Por outro lado, na mesma época, a Bovespa (atual B3) estava consolidando os Níveis Diferenciados de Governança Corporativa, que pro-moveram uma melhoria significativa dos padrões de gover-nança corporativa das empresas e restauraram a confiança dos investidores no mercado brasileiro, abrindo a possibilidade de se absorver ofertas públicas de ações e, portanto, viabilizando saída dos fundos via bolsa de valores.

Por outro lado, o IPO ou saída em Bolsa foi a principal alternativa de saída dos gestores de PE/VC no Brasil nos úl-timos três anos, conforme demonstrado no Gráfico 2.

Essa interdependência positiva entre o mercado de ca-pitais e a indústria de PE/VC possibilitou um forte desen-volvimento do mercado e do ambiente para investimentos de PE/VC. Se, por um lado, os desinvestimentos permitiram o estabelecimento de históricos de sucesso, que viabilizaram a captação de novos recursos e a constituição de novos fun-dos, o investimento em empresas ainda em desenvolvimento indica, por outro lado, a existência de um potencial de novas empresas candidatas ao IPO no futuro.

Uma indicação dessa dinâmica é a evolução do capital comprometido por gestores de PE/VC, que ultrapassou o valor de R$ 100 bilhões em 2013, conforme Gráfico 3.

artigo técnico

16

Tabela 3 – Número de empresas brasileiras investidas em relação ao total de IPOs no Brasil (2004 a 2013)

Ano Total de IPO Empresas investidas % saídas

2004 7 3 43%

2005 9 4 44%

2006 26 9 35%

2007 64 16 25%

2008 4 2 50%

2009 6 3 50%

2010 11 5 45%

2011 11 8 73%

2012 3 1 33%

2013 10 6 60%

TOTAL 151 57 38%

Fonte: B3.

Gráfico 2 – Percentual dos desinvestimentos por tipo de saída 2011 a 2013

2

62

1

29

76

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6

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15

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6

0

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Fundos de PE/VC Revenda para própria

empresa/empreendedor

Outros/Não informado

2011 2012 2013

Fonte: Consolidação de Dados da Indústria de Private Equity e Venture Capital no Brasil, elaborado pela ABVCAP – Associação Brasileira de Private Equity & Venture Capital e KPM, 2013.

17

Gráfico 3 – Evolução do capital comprometido 2004 a2013 R$ bilhões

40

53

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59

14

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36

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-

20

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2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Investido em Empresas Capital Comprometido

Fonte: Consolidação de Dados da Indústria de Private Equity e Venture Capital no Brasil, elaborado pela ABVCAP – Associação Brasileira de Private Equity & Venture Capital e KPM, 2013, e Revista Investidor Institucional, edição de janeiro de 2011.

Chama atenção a evolução expressiva do capital com-prometido, notadamente a partir de 2011. Quando analisa-mos a origem desse capital, observa-se que os investidores estrangeiros têm tido relevância ao longo dos últimos anos e foram responsáveis por originarem 55% do total de capital comprometido em 2013.

Além dos investidores estrangeiros, os próprios gesto-res de recursos têm aumentado suas participações, demons-trando confiança, comprometimento e reinvestimento dos lucros da indústria de PE/VC no Brasil.

Mas uma característica desse ciclo do desenvolvimen-to do mercado e da indústria de PE/VC é a predominância de ofertas muito grandes, o que indica o acesso limitado ao mercado de capitais para grandes empresas. O tamanho

médio de um IPO, no período de 2004 a 2013, foi de R$ 1,3 bilhão, sendo que a menor média anual, em 2006, foi de R$ 591 milhões. Ou seja, ainda que algumas empresas me-nores tenham encontrado uma possibilidade de saída via mercado de capitais, a maioria das empresas investidas que realizou um IPO foi de empresas grandes, conforme dados da Tabela 4.

A consequência da predominância de grandes ope-rações de desinvestimento é a limitação de alternativas de saída para gestores de Venture Capital dedicados ao inves-timento em empresas menores. Conforme Gráfico 4, abai-xo, o percentual dedicado dos investimentos nos fundos de Venture Capital ainda é muito pequeno, em comparação aos investimentos em fundos de Private Equity.

artigo técnico

18

Tabela 4 – Volume médio por ano e no período dos IPOs e FOs 2004 – 2013

Ano #IPO Volume IPO (R$ bilhões)

Média Anual (R$ mil)

#Follow onVolume

Follow-on (R$ bilhões)

Média Anual (R$ mil)

2004 7 4 641,000 8 4 539,625

2005 9 5 605,222 10 8 848,900

2006 26 15 591,293 16 15 941,438

2007 64 56 869,503 12 14 1.205,396

2008 4 7 1.873,750 8 27 3.345,000

2009 6 24 1.017,579 18 22 1.230,667

2010 11 11 3.958,167 11 138 12.549,814

2011 11 7 652,281 11 11 983,163

2012 3 4 1.310,984 9 9 1.027,333

2013 10 17 1.729,897 7 6 813,575

valor médio por oferta 1.324,897 valor médio por oferta 2.348,491

Fonte: B3.

Gráfico 4 – Percentual do valor dos investimentos por modalidade 2011 a 2013100,0

90,0

80,0

60,0

50,0

40,0

30,0

10,0

0,0PrivateEquity

VentureCapital

Mezzanino PIPE Outros

2011 2012 2013

Fonte: Consolidação de Dados da Indústria de Private Equity e Venture Capital no Brasil, elaborado pela ABVCAP – Associação Brasileira de Private Equity & Venture Capital e KPM, 2013.

19

ConclusõesO objetivo deste artigo é argumentar que a existência de

mecanismos claros e bem estabelecidos para desinvestimen-tos de fundos de PE/VC por meio de ofertas no mercado de capitais é essencial para o desenvolvimento desses fundos, para o sucesso de futuras captações e, consequentemente, para novos recursos disponíveis para investimento em em-presas.

Ao mesmo tempo, a saída por meio de uma oferta pú-blica inicial no mercado de capitais é uma das principais al-ternativas para a maioria dos gestores, especialmente porque estabelece uma referência pública de preço, que pode balizar as demais alternativas, mesmo que a oferta pública não se apresente como uma alternativa viável em caso específico.

Na análise internacional, notamos que na média mun-dial o percentual de empresas investidas em relação ao nú-mero de IPOs é de aproximadamente 18%, inferior à média observada no Brasil no período de 2004 a 2013, de 38%. Por outro lado, em mercados com uma indústria de PE/VC muito desenvolvida, como os Estados Unidos, esse percen-tual foi de 64% no período de 2007 a 2013. Nesse aspecto, pode-se concluir que ainda há um espaço para o desenvol-

vimento da indústria de PE/VC e, consequentemente, para uma ampliação do número de empresas investidas nas listas de futuros IPOs.

Contudo, fica evidente, pela avaliação do histórico re-cente de transações no mercado de capitais, que apenas gran-des ofertas se concretizaram, acima de R$ 1 bilhão em mé-dia, no período de 2004 a 2013, e nunca menor do que R$ 500 milhões na análise ano a ano. Isso significa que o acesso ao mercado de capitais se encontra restrito às grandes em-presas, deixando de atuar na função de promover o cresci-mento empresarial e ampliar os investimentos.

A consequência dessa limitação do mercado de capi-tais é uma baixa destinação de investimentos aos fundos de Venture Capital, dedicados a empresas menores. Com isso, a cadeia de investimentos em participações fica incompleta, inviabilizando de maneira consistente o desenvolvimento de empresas com potencial de crescimento.

Por isso, é importante adotar medidas para ampliar o acesso de pequenas e médias empresas ao mercado de capi-tais, viabilizando uma alternativa de saída para os gestores de Venture Capital equivalente à disponível para os gestores de Private Equity.

BibliografiaABVCAP e KPMG. Consolidação de Dados da Indústria de Private Equity e Venture Capital no Brasil – 2011, 2012 e 2013.

EY Global IPO Center of Excellence. http://www.ey.com/GL/g/Services/Strategic-Growth-Markets/ipocenter/#exhibits/ipo-lobby2.

Investidor Institucional, edição de janeiro de 2011.

LERNER, J.; HARDYMON, F., LEAMON, A. Venture Capital & Private Equity: A Casebook, John Willey & Sons Inc. – 4th Edition, 2009.

ROSSI, Luiz E. M. Manual de Private Equity e Venture Capital – Passos para Atração de Investidores e Alocação de Recursos. Editora Atlas, 2010.

artigo técnico

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http://www.ey.com/GL/g/Services/Strategic-Growth-Markets/ipocenter/

http://www.ey.com/GL/g/Services/Strategic-Growth-Markets/ipocenter/

Resposta da Análise Gráfica ao Desafio Proposto pela Hipótese dos Mercados (Ditos) EficientesIntrodução

A Hipótese dos Mercados Eficientes (HME) parte da premissa de que os inves-tidores são racionais e decidem sobre seus investimentos sempre no sentido de maxi-mizar o lucro. A HME pressupõe também que os preços refletem todas as informações disponíveis, alegando não ser possível prever o preço de um ativo a partir de preços passados, pois estes já incorporariam todas as informações.

MARCO ANTONIO DE BARROS PENTEADO

Professor de análise gráfica na B3 Educação. Foi analista de

investimentos por mais de 15 anos, diretor e conselheiro da APIMEC-SP por vários mandatos. É engenheiro, pós-graduado em Administração

de Empresas (FGV), tem mestrado e doutorado pela FEA-USP. Tem mais de 20 anos de experiência docente

em faculdades e universidades com foco em finanças.

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artigo técnico

Mai/2017Mai/2017

A análise gráfica (AG), portanto, não seria de nenhuma utilidade no sentido de prever preços, da mesma forma que a análise fundamentalista.

Entretanto, o que se observa na prática entra em confli-to com a teoria. Existem empresas de consultoria que ofere-cem recomendações de investimento no mercado de ações baseadas em análise gráfica. Existem também cursos sobre o assunto, sem contar a vasta literatura referente ao tema.

Departamentos de pesquisas de bancos de investimen-to e empresas de consultoria fornecem indicações de inves-timentos a suas carteiras administradas, ou clientes, basea-das na análise fundamentalista (AF).

Alguns autores, como Grossman e Stiglitz (1980), questionam a HME, alegando que as informações não es-tariam igualmente disponíveis a todos os investidores, pois existiriam custos envolvidos em sua obtenção e que favore-ceriam aqueles que delas pudessem tirar proveito, caracteri-zando uma assimetria informacional.

Outros autores, como Fischer Black (1986), apresentam argumentos contrários à HME, alegando que o investidor nem sempre tem atitudes racionais, pois outros fatores, como o ruí-do, poderiam influenciar suas decisões de investimento.

As Finanças Comportamentais argumentam que fa-tores comportamentais, como as heurísticas (Kahneman, Slovic e Tversky, 2001) e a forma de proposição (framing) (Kahneman e Tversky, 1979), interferem na percepção do risco e na avaliação de alternativas, conduzindo, não raro, a decisões não racionais, as quais nem sempre visam à maxi-mização do lucro.

Por um lado, a HME, que alega a disponibilidade plena de informações e a racionalidade das decisões de investi-mento, negando a utilidade da análise gráfica, e, por outro lado, o questionamento da ampla disponibilidade de in-formações e as Finanças Comportamentais, que criticam a HME, despertaram o interesse em estudar a validade da análise gráfica no mercado brasileiro.

Stiglitz ganhou o Prêmio Nobel de Economia, em 2001, por seu trabalho a respeito da Assimetria Informa-cional. A análise gráfica representa informação com custo.

Kahneman ganhou o Prêmio Nobel de Economia, em 2002, pelo estudo das Finanças Comportamentais. A análi-se gráfica reflete o comportamento dos investidores.

Ambas as premiações favorecem a análise gráfica.

A Hipótese dos Mercados Eficientes

A Hipótese dos Mercados Eficientes é um conceito que foi se tornando cada vez mais aceito entre o final dos anos 60 e o início dos 70, sob a rubrica Theory of Random Walk. A expressão “The Theory of Random Walk” pode ser traduzida como Teoria do Caminho Aleatório. Malkiel (1991, p. 24) define um caminho aleatório como “aquele em que passos ou direções futuras não podem ser previstos com base em atos anteriores. Quando o termo é aplicado ao mercado de ações, significa que alterações de curto prazo nos preços das ações não podem ser previstas”. Bernstein (1998, p. 145) comenta: “Algumas autoridades em comportamento de mercado insis-tem que os preços das ações seguem um caminho aleatório – lembram as guinadas sem destino e não planejadas de um bêbado na tentativa de agarrar-se a um poste”.

Fama (1965, p. 34) argumenta: “... a teoria do caminho aleatório diz que a trajetória futura do nível de preços de uma ação é não mais previsível do que a sequência de uma série acumulada de números aleatórios. Em termos estatísticos, a teoria diz que alterações sucessivas de preços são variáveis aleatórias independentes, identicamente distribuídas. De forma mais simples, isso implica que uma série de variações nos preços não tem memória, isto é, o passado não pode ser usado para predizer o futuro de nenhuma maneira signifi-cativa”. E acrescenta (Fama, 1965, p. 34): “... isso implica, portanto, que a interpretação de gráficos, ainda que seja um interessante passatempo, não tem valor real para o in-vestidor no mercado de ações” [grifo próprio].

Segundo Fama (1976, p. 133), “um mercado de capi-tais eficiente é aquele mercado que é eficiente em processar as informações. Os preços dos títulos observados em qual-quer instante estão baseados na avaliação ‘correta’ de toda informação disponível naquele instante. Em um mercado eficiente, os preços ‘refletem plenamente’ as informações dis-poníveis. Um mercado de capitais eficiente é um importante componente do sistema capitalista. Em tal sistema, o ideal é um mercado onde os preços são sinais exatos para a alocação de capitais”. Posteriormente, Fama (1995, p. 2) argumenta: “um mercado ‘eficiente’ é definido como um mercado em que existe um grande número de maximizadores racionais de lucro competindo ativamente, cada qual tentando prever

artigo técnico

22 Mai/2017Mai/2017

o valor futuro de mercado de cada título individual, e onde importantes informações correntes são prática e livremente disponíveis a todos os participantes. Em um mercado eficien-te, os preços reais dos títulos individuais já refletem os efeitos das informações baseadas tanto em eventos que já ocorreram quanto naqueles que o mercado espera que venham a ocor-rer no futuro. Em outras palavras, em um mercado eficiente, em qualquer instante o preço real de um título será uma boa estimativa de seu valor intrínseco”.

Fama (1970, p. 387) determina três condições suficien-tes para a eficiência dos mercados, considerando um merca-do onde:

– não existem custos para as transações com ações; – todas as informações estão disponíveis, sem custos, para

todos os participantes do mercado; – todos concordam com as implicações das informações

correntes sobre os preços atuais e as distribuições de preços futuros para cada ação.Em um mercado nessas condições, o preço das ações re-

flete plenamente todas as informações disponíveis. Fama (1970, pp. 387-389) reconhece, no entanto, que

um mercado sem atrito, em que todas as informações estão livremente disponíveis, não descreve, é claro, os mercados na prática.

Fama (1970, p. 383) define três formas de eficiência do mercado: a fraca, a semiforte e a forte, realçadas em Copeland & Weston (1988, p. 332) e em Jensen (1978, pp. 95-101):

– Eficiência fraca: nenhum investidor pode ter lucros em excesso1 por meio de estratégias que se baseiem em pre-ços ou retornos históricos.

– Eficiência semiforte: nenhum investidor pode aufe-rir lucros em excesso baseando-se em informações que estejam publicamente disponíveis (como informações constantes dos demonstrativos financeiros, dos dados de pregão etc.).

A respeito das definições de Fama acima, Damodaran (2003, p. 185) argumenta: “Na eficiência do tipo fraca, os preços correntes refletem as informações contidas em todos os preços antigos, sugerindo que os gráficos e análises téc-

nicas que utilizam apenas preços passados não seriam úteis para descobrir ações subvalorizadas [grifo próprio]. No tipo eficiência semiforte, o preço corrente reflete não apenas as in-formações contidas nos preços passados, mas todas as infor-mações públicas (incluindo demonstrativos financeiros e no-tícias da imprensa), e nenhuma abordagem que seja baseada em utilizar e tratar essas informações seria útil para desco-brir ações subvalorizadas [grifo próprio]. No tipo eficiência forte, os preços correntes refletem todas as informações, tan-to públicas quanto privadas, e nenhum investidor será capaz de consistentemente descobrir ações subvalorizadas”.

Malkiel (1991, p. 110) comenta, sobre as diferentes formas de eficiência do mercado: “A forma fraca ataca os sustentáculos da AG, e as formas semiforte e forte vão contra muitas das crenças sustentadas por aqueles que fa-zem uso da AF” [grifo próprio]. E acrescenta (idem, p. 188): “Lembre-se de que a forma fraca da hipótese dos mercados eficientes diz simplesmente que a análise técnica de padrões de preços passados para predizer o futuro é inútil porque qualquer informação proveniente de tal análise já terá sido incorporada nos atuais preços de mercado” [grifo próprio].

– Eficiência forte: nenhum investidor pode ter lucros extraordinários usando quaisquer informações, publi-camente disponíveis ou não, incluindo as confidenciais, não divulgadas.Quanto à eficiência forte, o próprio Fama admite que

os formadores de mercado, ou market makers, podem se be-neficiar das ordens não cumpridas anotadas em seus blocos de ordens, que serviriam como referência de preços. Parece que o especialista exerce um monopólio sobre um importan-te bloco de informações e, como era de se esperar, usa esse monopólio em seu favor, de forma a obter lucro. E essa é, ob-viamente, uma evidência de ineficiência de mercado em sua forma forte (Fama, 1970, p. 398).

As Finanças Comportamentais

“As Finanças Comportamentais correspondem à apli-cação de conceitos e modelos estabelecidos pela psicologia

1A expressão lucros em excesso refere-se a lucros que excedam o retorno obtido pelo mercado, em uma estratégia de comprar e manter. São também chamados de lucros anormais.

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para a representação do comportamento dos agentes econô-micos e do mercado financeiro” Kimura (2002, p. 23). Bus-cam explicar melhor alguns dos aspectos mais discutidos das teorias financeiras, entre eles a racionalidade do tomador de decisão (Famá e Castro, 2002, p. 25).

Ainda segundo os autores (2002, p. 26), “as Finanças Comportamentais levam em consideração a natureza hu-mana dos tomadores de decisão no mundo financeiro, os quais, como humanos, estão sujeitos a vieses comporta-mentais que não poucas vezes os afastam de uma decisão calcada na racionalidade”.

Kahneman e Tversky (1981, pp. 453-458) apresen-tam uma característica que afeta o comportamento huma-no quanto a escolhas, chamada contabilidade mínima ou mental, ilustrada a seguir pelos problemas 1 e 2, onde N é o número de respondentes e os números entre parênteses indicam a porcentagem de respostas para cada caso.

Problema 1 (N = 183). Imagine que você decidiu assis-tir a uma peça de teatro em que o preço do ingresso é de $ 10. Ao entrar no teatro, você descobre que perdeu uma nota de $ 10.

Você ainda pagaria $ 10 pelo ingresso?Sim (88%) Não (12%)Problema 2 (N = 200). Suponha que você decidiu assis-

tir à peça e pagou $ 10 pelo ingresso. Ao entrar no teatro, você descobre que perdeu o ingresso. O lugar não era marcado, e o ingresso não pode ser recuperado.

Você pagaria $ 10 por outro ingresso?Sim (46%) Não (54%)A diferença marcante entre as respostas dos problemas

1 e 2 é consequência da contabilização mental. Os autores propõem que a compra de outro ingresso no Problema 2 é registrada na conta aberta pela compra do ingresso original. Em termos dessa conta, a despesa requerida para assistir à peça é $ 20, aparentemente considerada excessiva por muitos dos respondentes. No Problema 1, no entanto, a perda de $ 10 não está vinculada especificamente à compra do ingresso, e seu efeito na decisão é menor.

Outra característica que denota o comportamento – na maioria das vezes equivocado – dos investidores é a heurística2

do Ajustamento e Ancoragem. Em muitas situações, as pesso-

as fazem estimativas partindo de um valor inicial que vai sendo ajustado até que se chegue à resposta final. O valor inicial, ou ponto de partida, pode ser sugerido pela formulação do pro-blema ou pode ser resultante de algum cálculo parcial. Em ambos os casos, os ajustamentos são tipicamente insuficientes, ou seja, diferentes pontos de partida resultam em diferentes estimativas, que são viesadas em direção ao valor inicial, efeito esse que é chamado de ancoragem. Um exemplo patente desse comportamento é a tendência que a maioria dos investidores tem de “fazer preço médio” enquanto uma ação está caindo, ou seja, vão sendo efetuadas sucessivas compras a partir de va-lores estimados como “seguros” e a ação continua caindo. A AG indica como se prevenir desse danoso efeito, indicando os possíveis pontos de reversão, mais adequados à compra.

Utilizando o conceito probabilístico, Securato (1996, p. 28) define risco como “a probabilidade de ocorrerem fracas-sos”, em que fracassos são os eventos que não permitem que objetivos sejam atingidos, sendo considerados como suces-sos aqueles eventos que o permitem.

Uma preocupação fundamental das Finanças Compor-tamentais é como as pessoas enfrentam o risco.

Uma demonstração da reação ao risco é dada pela Teo-ria das Perspectivas (das Possibilidades, ou, ainda, das Proba-bilidades) (Tversky e Kahneman, 1981, in Wright, 1985, pp. 25-41), em que fica claro que formas diferentes de proposi-ção de uma mesma questão podem conduzir a respostas dife-rentes, levando a uma reversão nas expectativas; a aversão ao risco pode se converter em busca pelo risco.

“... Um problema de decisão é definido pelos atos ou op-ções dentre os quais alguém deve escolher os possíveis resul-tados ou consequências desses atos e as incertezas relativas às probabilidades condicionadas que relacionam os resultados aos atos. Os autores utilizam o termo estrutura de decisão para se referir à concepção dos atos, resultados e possibilida-des associados a uma dada escolha de um tomador de deci-são. É sempre possível estruturar um problema de decisão de mais de uma maneira. Essas estruturas alternativas propostas para uma tomada de decisão podem ser comparadas a perspectivas distintas na observação de uma cena, como, por exemplo, ao serem contempladas duas montanhas próximas. A percepção verdadeira implica que a noção de proporção da

2Heurísticas são “atalhos de raciocínio”, ou a substituição de processos complicados por processos mais simples de raciocínio.

artigo técnico

24 Mai/2017Mai/2017

altura relativa não mude se for alterado o ponto de observa-ção, ou seja, a percepção não deveria se alterar”. Mas a verda-de é que ocorre uma ilusão de ótica pela proximidade de uma e o afastamento da outra, distorcendo a perspectiva.

Resumindo essa teoria, que pode ser considerada como o ponto culminante das Finanças Comportamentais, os au-tores mostram que:

diante de um ganho certo, as pessoas se agarram a ele, evitando apostar em outra alternativa em que o prêmio é maior, mas existe possibilidade de perda;diante de uma per-da certa, as pessoas tendem a apostar para não perder, ainda que a probabilidade de ganho, ou não perda, seja pequena.

Tversky3 ainda acrescenta “não é tanto que as pessoas tenham aversão ao risco, mas sim que elas têm aversão à perda”.

As perdas assomam maiores que os ganhos 4 .

COROLÁRIO:As pessoas reagem ao risco que percebem.5

Pessoas percebem o risco:Não da mesma maneira.6

Não ao mesmo tempo.

A Análise Gráfica7

Para ilustrar o funcionamento da Análise Gráfica (AG), vamos recorrer a uma história real.

Papillon estava preso na Ilha do Diabo, injustamente condenado à prisão perpétua por um assassinato que não havia cometido. Observando do alto de um penhasco os mo-vimentos do mar lá em baixo, reparou que as ondas mostra-vam um comportamento cíclico; a cada seis ondas que es-touravam, formavam um redemoinho e voltavam, seguia-se um vagalhão, a sétima onda, que não retornava, seguindo em direção ao continente. Era um fenômeno recorrente, seis on-das antes e o vagalhão depois, sempre assim. Papillon havia descoberto um padrão que lhe permitiu fugir da ilha aprovei-tando a sétima onda.

E é exatamente esse princípio que rege a AG. A AG é um misto de ciência e arte, de caráter empírico, fruto de experi-ência ou observação, baseada em padrões antecedentes que

conduzem quase sempre, dentro de certa margem de proba-bilidade, a um mesmo consequente. Esses padrões podem ser de reversão, que são os mais importantes, ou de consolidação ou confirmação. Dentre esses padrões, destacam-se as Linhas de Tendência de Alta (LTA) e os suportes, as Linhas de Ten-dência de Baixa (LTB) e as resistências e a figura de reversão Ombro-Cabeça-Ombro, ou O-C-O.

Figura 1 – Linha de Tendência de Alta – LTA

Figura 2 – Linha de Tendência de Baixa – LTB

3 Tversky, 1990, 75.4 Kahneman e Tversky, 1979, 279.5 Slovic et al, (1980, in Kahneman et al 2001), 463.6 Weber & Hsee (1988), 1205-1217.7 Maiores detalhes sobre a AG podem ser vistos nas referências bibliográficas/bibliografia sugerida, no final do artigo.

25Mai/2017Mai/2017

Rompimento de uma tendênciaDiz-se que uma tendência foi rompida quando o gráfi-

co a ultrapassa por uma diferença igual ou maior que 3% do valor do suporte ou da resistência no ponto do rompimento, em termos de fechamento, não necessariamente essa diferen-ça sendo alcançada no primeiro dia, às vezes demorando dois ou três dias para a confirmação (Edwards & Magee, 2001, p. 57; Noronha, 1995, p. 54). Além do critério baseado em va-lor, Murphy (1986, p. 74) sugere outro, baseado em tempo, ou seja, considera-se o rompimento quando a cotação per-manecer dois dias acima (abaixo) da resistência (do suporte). Outros adotam três dias para esse critério, sendo esse prazo o mais comumente adotado. Murphy (1986, pp. 66-67) sugere que o nível de 10% para suportes e resistência maiores é uti-lizado por alguns grafistas, mas argumenta que esse critério é subjetivo, devendo ficar a cargo de cada analista o estabe-lecimento do nível de referência adequado. A esse respeito, Pring (2002, p. 73) acrescenta: “A sabedoria convencional sustenta que se deve esperar por uma confirmação de 3% de penetração em um limite antes de admitir que o rompimento é válido. ... Esse enfoque foi desenvolvido na primeira parte do século XX, quando os períodos durante os quais os in-vestidores detinham uma ação eram maiores. Hoje, com a popularidade dos gráficos intraday, 3% de variação pode re-

presentar a totalidade do movimento. Não tenho nenhuma objeção à regra dos 3% para movimentos de preço de prazo mais longo, nos quais as flutuações são maiores. Todavia, o melhor enfoque é um consenso baseado na experiência e jul-gamento, em cada caso particular”.

A confirmação do rompimento de uma tendência de baixa (resistência) geralmente determina um ponto de com-pra. A confirmação do rompimento de uma tendência de alta (suporte) geralmente define um ponto de venda.

O conceito de rompimento é o conceito mais impor-tante da AG.

Figura de reversãoO padrão O-C-O é o padrão mais importante da AG.

As flechas indicam que tudo que subiu, em pontos, no cor-po central da figura vai ser devolvido, após a confirmação do rompimento da LP.

Metodologia Para efeito deste trabalho, o termo sinal gráfico será defi-

nido como a confirmação de um padrão, figura ou tendência e entendido como uma indicação do comportamento que se espera que a sequência de preços apresente, a partir da observação desse sinal.

Figura 3 - Rompimento

}3%

artigo técnico

26 Mai/2017Mai/2017

Figura 4 - Ombro-Cabeça-Ombro – O-C-O

Dessa forma, um sinal será considerado verdadeiro quando fizer com que a sequência de preços se comporte de acordo com o previsto pela teoria. Caso contrário, será considerado como um sinal falso. Por exemplo:

– Se após a confirmação de uma tendência de alta (bai-xa) os preços subirem (caírem), o sinal é verdadeiro. Se, ao contrário, caírem (subirem), o sinal é falso.

– Se após a confirmação do rompimento de uma ten-dência de alta (baixa) os preços voltarem a subir (cair) segundo a tendência anterior, o sinal é falso. Em qual-quer outra condição, o sinal é considerado verdadeiro.

– Se após um sinal de confirmação (reversão) os preços continuarem na (reverterem a) tendência anterior, o sinal será verdadeiro. Caso contrário, o sinal será falso.O estudo teve como foco o mercado brasileiro de

ações no período de oito anos compreendido entre 1995 e 2002. Foram analisados dez gráficos de barras, o do próprio índice Bovespa e mais nove ações de maior liquidez dentre as componentes do Índice Bovespa que fizeram parte dele

durante todo o período considerado, ou seja, de 2/1/1995 a 30/12/2002, que são: Petrobras PN, Eletrobras PN, Vale do Rio Doce PNA, Bradesco PN, Cemig PN, Itaú PN, Usi-minas PNA, Sid. Nacional ON e Sid. Tubarão PN – usando o software Metastock, fornecido pela Lafis. Foram utiliza-dos gráficos diários, isto é, a análise dos gráficos foi feita dia a dia durante oito anos. Foram computados os sinais gráfi-cos que poderiam ter relação com as tendências subsequen-tes, classificados em verdadeiros e falsos. Para a análise dos resultados, resumida na Tabela 1, foi utilizado o método do χ,2 ou Chi (lê-se ki) Quadrado, um método estatístico que compara frequências esperadas e frequências obtidas de um evento indicando a significância das divergências entre as ocorrências. No caso, foram consideradas verdadeiras as indicações em que a ocorrência dos consequentes era sig-nificativamente maior que a esperada, para um dado ante-cedente (nível de significância de 0,5%).

Análise dos ResultadosNa Tabela 1, vemos os sinais de alta e baixa por tipo de

padrão gráfico.

Linha de Pescoço – LP

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Dos resultados acima, conclui-se que, dos 840 sinais identificados, 632 são verdadeiros (75,2%) e 208 mostra-ram-se falsos (24,8%), no sentido de validar as tendências subsequentes.

Na Tabela 2, a seguir, são computadas as ocorrências verdadeiras e falsas para cada um dos gráficos.

Vale ressaltar que cada ação, no mercado, se comporta

de modo diferente. A prova disso é que a ação que melhor re-sultado apresentou foi Bradesco PN, cujos sinais verdadeiros representaram 88,3% dos sinais apresentados pelo papel, e o pior foi Eletrobras PNB, pois seus sinais verdadeiros repre-sentaram apenas 67,6% dos sinais apresentados pelo papel. Apesar de 67,6% de acertos já ser uma margem considerável, ficou abaixo da média obtida, de 75,2%.

Tabela 1

EVENTO TOTAL % % acum. VERDADEIRO % FALSO %

Tendência de Alta 203 24,2 24,2 153 50 24,0

Rompimento de Tendência de Queda 183 21,8 46,0 133 50 24,0

Rompimento de Tendência de Alta 182 21,7 67,6 131 51 24,5

Tendência de Queda 153 18,2 85,8 117 36 17,3

Rompimento de Resistência/Suporte horizontal 26 3,1 88,9 15 11 5,3

Fundo duplo 19 2,3 91,2 19 0 0,0

Rompimento Suporte/Resistência horizontal 14 1,7 92,9 10 4 1,9

Topo Duplo 13 1,5 94,4 11 2 1,0

Bandeira 7 0,8 95,2 6 1 0,5

Pá de Ventilador - Baixa 7 0,8 96,1 7 0 0,0

Canal 6 0,7 96,8 6 0 0,0

Ombro-Cabeça-Ombro 6 0,7 97,5 6 0 0,0

Pá de Ventilador - Alta 5 0,6 98,1 3 2 1,0

Triângulo Simétrico 5 0,6 98,7 5 0 0,0

Retângulo 4 0,5 99,2 4 0 0,0

Ombro-Cabeça-Ombro 2 0,2 99,4 2 0 0,0

Bandeira 2 0,2 99,6 2 0 0,0

Flâmula 1 0,1 99,8 0 1 0,5

Flâmula 1 0,1 99,9 1 0 0,0

Triângulo Simétrico 1 0,1 100,0 1 0 0,0

TOTAL 840 100,0 632 100,0 208 100,0

100,0 75,2 % 24,8 %

Tabela 2

RESUMO - ALTAS RESUMO - BAIXAS RESUMO TOTALAção Sinal Sinal Sinal Sinal Sinal Sinal

Verd. % Falso % Tot. Verd. % Falso % Tot. Verd. % Falso % Tot.

Índice Bovespa 37 72,5 14 27,5 51 39 75 13 25 52 76 73,8 27 26,2 103

Petrobras Pn 35 67,3 17 32,7 52 28 70 12 30 40 63 68,5 29 31,5 92

Eletrobras Pnb 25 62,5 15 37,5 40 21 75 7 25 28 46 67,6 22 32,4 68

Vale R Doce Pna 34 81 8 19 42 25 86,2 4 13,8 29 59 83,1 12 16,9 71

Bradesco Pn 47 88,7 6 11,3 53 36 87,8 5 12,2 41 83 88,3 11 11,7 94

Cemig Pn 31 75,6 10 24,4 41 26 72,2 10 27,8 36 57 74 20 26 77

Itaú Pn 42 75 14 25 56 37 69,8 16 30,2 53 79 72,5 30 27,5 109

Usiminas Pna 31 72,1 12 27,9 43 25 64,1 14 35,9 39 56 68,3 26 31,7 82

Sid. Nacional On 33 75 11 25 44 26 81,3 6 18,8 32 59 77,6 17 22,4 76

Sid. Tubarão Pn 31 79,5 8 20,5 39 23 79,3 6 20,7 29 54 79,4 14 20,6 68

Total Final 346 75,1 115 24,9 461 286 75,5 93 24,5 379 632 75,2 208 24,8 840

Média 74,9 25,1 76,1 23,9 75,3 24,7

artigo técnico

28 Mai/2017Mai/2017

Figura 5 - Global– Sinais verdadeiros e falsos por papel

0.0

10.0

20.0

30.0

40.0

50.0

60.0

70.0

80.0

90.0

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%)

AÇÃO VERDADEIRO FALSO

Considerações FinaisO resultado obtido indicou que, dos 840 sinais iden-

tificados, 632 foram verdadeiros (75,2%) e 208 mostra-ram-se falsos (24,8%), no sentido de validar as tendências subsequentes, ou seja, a pesquisa evidenciou que os si-nais verdadeiros constituíram a grande maioria dos sinais

detectados, em uma proporção bastante relevante. Isso mostra a validade da análise gráfica, pois foi demonstra-do que, com a utilização de seus padrões, preços passados possibilitaram a previsão da tendência de preços futuros, quando então estes não seguiram um random walk, suge-rindo que durante o período observado o mercado não teria sido eficiente na forma fraca, de acordo com a HME.

Figura 6 - Efeito real x HME

29Mai/2017Mai/2017

LTA – Linha de tendência de alta

LTB – Linha de tendência de baixa

A Figura 6 – em que as abscissas indicam o tempo, e as ordenadas, os preços da ação – compara um gráfico que demonstra o que ocorre no mercado real com o que a HME postula que aconteceria se o mercado fosse eficiente.

Vemos que, na ausência de novidades a respeito da ação em questão, antes do Ponto 1, os preços apresentam certa oscilação, mesmo “andando de lado”. Ponto 1: nesse ponto, é divulgada uma notícia

favorável à empresa, fazendo com que o preço da ação evolua até o nível A. De acordo com a HME, essa evolução seria instantânea, conforme a linha tracejada, pois os preços refletiriam plenamente o conteúdo da informação. No entanto, no mercado

real não é isso que acontece: o preço evolui gradati-vamente de acordo com a percepção e a reação dos investidores, segundo a LTA 1 (ver corolário, p. 5).

Ponto 2: nova notícia favorável faz com que o preço evolua do nível A para o nível B, não de acordo com a nova linha vertical tracejada (HME), mas na reali-dade ainda se manteria seguindo a LTA 1. Depois de atingir o nível B, o preço abandona a LTA 1, andando de lado, porém sempre oscilando.

Ponto 3: uma notícia ruim faz com que o preço caia até o nível C. Pela HME, essa queda dar-se-ia pela linha tracejada, mas no mercado real a queda segue a LTB 1.

Ponto 4: uma notícia boa sobre a empresa faz com que a ação se valorize até o nível D, seguindo a LTA 2 (real)

Referências Bibliográficas/Bibliografia Sugerida

BASU, S. Investment Performance of Common Stocks in Relation to Their Price-Earnings Ratios: A Test of the Efficient Market Hypothesis. The Journal of Finance. Vol. XXXII, n.º 3, Jun, 1977.

BERNSTEIN, Peter L. Against the Gods. New York, John Wiley & Sons Inc., 1998.

BLACK, Fischer. Noise. The Journal of Finance, vol. XLI, N.o 3, July, 1986.

CHARRIÉRE, Henri. Papillon. São Paulo, Difel, 1974 (ci-tação autorizada pela editora Bertrand Brasil, da qual a Difel é parte, do Grupo Editorial Record).

COPELAND, T.E & WESTON, J. F. Financial Theory and Corporate Policy. EUA, Addison Wesley Publishing Com-pany, 1988.

DAMODARAN, Aswath. Avaliação de Investimentos. Rio de Janeiro, Qualitymark, 2003.

EDWARDS, Robert D. MAGEE, John. BASSETTI, W. H. C. Technical Analysis of Stock Trends. New York, CRC Press LLC, 2001.

FAMA, E. F. The Behavior of Stock Market Prices. Journal of Business, vol. 38, 1 (Jan, 1965), 34-105.

FAMA, E. F. “Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work”. The Journal of Finance, May 1970, 383-417.

FAMA, E. F. Foundations of Finance. New York, Basic Books, 1976.

FAMA, E. F. Random Walks in Stock Market Prices. Finan-cial Analysts Journal. Charlottesville, Jan/Feb 1995.

FAMÁ, Rubens. CASTRO, Francisco Henrique Figueiredo, Jr. As Novas Finanças e a Teoria Comportamental no Contexto da Tomada de Decisão sobre Investimentos. Caderno de Pesquisas em Administração, São Paulo, v. 03, n.º 2, abril/junho, 2002.

GROSSMAN, Sanford J. STIGLITZ, Joseph E. On the Impossibility of Informationally Efficient Markets. The American Economic Review, vol. 70, issue 3 (Jun, 1980), 393-408.

JENSEN, Michael C. Some Anomalous Evidence Regard-ing Market Efficiency. Journal of Financial Economics 6 (1978) 95-101.

KAHNEMAN, Daniel. TVERSKY, Amos. Prospect Theory: An Analysis of Decision Under Risk. Econometrica, vol. 47, Mar/79, 2.

artigo técnico

30 Mai/2017Mai/2017

e não a linha tracejada (HME). Nesse nível, o preço abandona a tendência de alta, saindo de lado, sempre oscilando (real), e não de forma linear (HME).

Ponto 5: notícia desfavorável provoca uma queda do preço até o nível E, novamente não seguindo a linha tra-cejada (HME), mas, sim, de acordo com a LTB 2 (real).Esse exemplo retrata o que acontece no mercado

real, em que as variações de preço ocorrem segundo ten-dências de alta ou de baixa, gradativamente (ver corolário p. 5) e não abruptamente, de acordo com as linhas traceja-das, mostrando que a HME pressupõe uma situação ideal, diferente daquilo que se verifica na prática.

Com referência à AF, fora do escopo deste estudo, o uso disseminado do índice Preço/Lucro, ou P/L, vem corroborar os estudos de Basu (1977, pp. 663-682), se-

gundo a qual o índice P/L é um indicador de desempe-nho futuro de uma ação e que ações com baixo P/L ten-dem a ter melhor desempenho do que aquelas com P/L elevado, o que contraria a eficiência do mercado em sua forma semiforte.

O próprio Fama declarou que a eficiência do merca-do em sua forma forte não existe.

Assim sendo, conclui-se que a HME nem sempre prevalece, dada a existência de ineficiências nas três for-mas estabelecidas.

Para concluir, uma citação de Warren Buffett:“I’d be a bum on the street with a tin cup if the markets

were always efficient.” Fortune, April 3, 1995.(“Eu seria um mendigo pedindo esmola na rua se os

mercados fossem sempre eficientes.”)8

8 Tier, 2005.

KAHNEMAN, Daniel. TVERSKY, Amos. The Framing of Decisions and the Psychology of Choice. Science, 1981, 211, 453-458.

KAHNEMAN, Daniel. SLOVIC, Paul. TVERSKY, Amos. Judg-ment under uncertainty: Heuristics and Biases. Cam-bridge, Cambridge University Press, 2001.

KIMURA, Herbert. Finanças Comportamentais e o Estudo de Reações no Mercado de Capitais Brasileiro. São Paulo, Tese de Doutoramento, FEA-USP, 2002.

MALKIEL, Burton G. A Random Walk Down Wall Street. New York, W.W. Norton & Company, 1991.

MURPHY, John J. Technical Analysis of the Futures Mar-kets. New York, New York Institute of Finance. 1986.

NORONHA, Marcio. Análise Técnica: Teorias, Ferramentas, Estratégias. Rio de Janeiro, EDITEC – Editora de Livros Técnicos Ltda., 1995.

PENTEADO, Marco Antonio de Barros. Uma Avaliação Estatística da Análise Gráfica no Mercado de Ações Brasileiro à Luz da Teoria dos Mercados Eficientes e das Finanças Comportamentais. Dissertação de Mestrado. São Paulo, FEA-USP, 2003. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-03032009-103053/.

PRING, Martin J. Technical Analysis Explained. New York,

McGraw-Hill, 2002.

SECURATO, José Roberto. Decisões Financeiras em Condições de Risco. São Paulo, Atlas, 1996.

SLOVIC, Paul. FISCHHOFF, Baruch. LICHTENSTEIN, Sarah. Facts versus fears: Understanding perceived risk. Reimpressão de Schwing, R. e Albers, W. A. (Eds). Societal Risk Assessment: How safe is safe enough? New York, Plenum Pres, 1980.

SHARPE, William F., 1990. Investor Wealth Measures and Expected Return, in Sharpe, William F., ed., 1990. Quantify-ing the Market Risk Premium Phenomenon for Investment Decision Making. Charlottesville, Virginia: The Institute of Chartered Financial Analysts, pp. 29-37.

TIER, Mark. Investimentos: Os Segredos de George Soros & Warren Buffett. Rio de Janeiro, Elsevier, 2005.

TVERSKY, Amos. The Psychology of Risk, in Sharpe, 1990, pp. 73-77.

WEBER, E. U. HSEE, C. Cross Cultural Differences in Risk Perception, but Cross-cultural Similarities in Attitudes Toward Perceived Risk. Management Science, Baltimore: Institute of Management Sciences, v. 44, n. 9, set. 1998.

WRIGHT, George. Behavioral Decision Making. New York, Plenum Press, 1985.

31Mai/2017Mai/2017

http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-03032009-103053/

http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-03032009-103053/

O efeito disposição na indústria brasileira de fundos de investimentos em ações: um estudo empírico sobre os gestores brasileiros Capítulo I – Introdução

O conceito da hipótese dos mercados eficientes, realizada por Fama (1970), partiu do pressuposto de que os mercados eram eficientes, uma vez que os preços dos ativos neles transacionados refletiam, a todo momento, qualquer mudança na informação, não existindo a possibilidade de se registrarem lucros anormais.

MARILÚ RODRIGUEZ E RODRIGUES

Mestre em Administração de Empresas. CEO do Instituto de

Estudos Econômicos Financeiros

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artigo técnico

32 Mai/2017Mai/2017

Fama (1970), em sua hipótese dos mercados eficientes, baseia-se na crença de que os inves-tidores se comportam racionalmente no mercado financeiro. Ao realizar uma decisão, os investi-dores têm de escolher um entre os diversos caminhos apresentados no mundo das incertezas, ou seja, definir qual será a melhor alternativa de investimento escolhida. Nesse aspecto, a teoria da utilidade esperada, descrita por Bernoulli (1954), propõe que os investidores se comportem de forma racional, julgando a melhor alternativa com base na utilidade e nos riscos associados e que a decisão seja equilibrada, ou seja, menor risco com maior retorno.

Durante um longo período de tempo, com as finanças antigas, que abrangem o período de 1930 a 1950, e as finanças modernas, entre 1950 e 1990, pensou-se que os agentes econômicos eram dotados de plena racionalidade, o que lhes permitia interpretar de forma correta toda nova informação advinda do mercado. Partindo desse princípio, as finanças tradicionais baseiam-se em várias teorias e princípios, como os princípios de arbitragem de Modigliani e Miller (1958); a car-teira dos portfólios de Markowitz (1952); a teoria de precificação de ativos de capital de Sharpe (1964), Lintner (1965) e Black e Scholes (1973); e a teoria de precificação de opções de Black e Scholes (1973) e Merton (1973).

Kahneman e Tversky (1979) trouxeram uma nova possibilidade de questionamento à te-oria dos mercados eficientes. O estudo dos autores associou a psicologia cognitiva à economia, comprovando que os agentes econômicos nem sempre atuam de forma racional. Esses agentes econômicos cometem erros sistemáticos que os fazem tomar decisões errôneas e, portanto, não totalmente racionais.

Kahneman e Tversky (1979) identificaram em seu estudo que o indivíduo é avesso ao risco para ganhos, mas é propenso ao risco para perdas. A partir desse descobrimento, nasce a teoria do prospecto, que é o contraponto em relação à teoria da utilidade esperada.

A teoria da utilidade de Bernoulli (1954) tem como essência o comportamento racional das pessoas, que tomam as suas decisões em cenários de incertezas. Já a teoria do prospecto de Kahneman e Tversky (1979) leva em consideração o comportamento das pessoas, comprovando que não existe um comportamento racional ao tomarem as suas decisões, provocando decisões equivocadas.

O conceito do efeito disposição é oriundo da teoria do prospecto de Kahneman e Tversky (1979), e, posteriormente, Shefrin e Statman (1985) identificaram esse desvio comportamental, que é a relutância dos investidores em vender títulos desvalorizados. Os autores se basearam no fato de que os investidores, ao venderem esses títulos desvalorizados, admitem que a escolha de comprar o ativo esteja errada, uma vez que esse ativo desvalorizou.

O novo caminho encontrado no desenvolvimento da teoria financeira nos traz uma série de questões importantes de como o investidor age no seu processo decisório. Particularmente interes-sante estudar o comportamento dos profissionais que tomam decisões financeiras em nome de outros investidores. Em especial a possibilidade de manifestação do efeito disposição, como definido por Shefrin e Statman (1985), atrai diversos pesquisadores. Isso nos leva à seguinte questão de pesquisa:

É possível que os gestores de fundos de ações brasileiros manifestem o efeito disposição?O objetivo desta pesquisa é avaliar se os gestores de fundos de ações brasileiros ativos tomam

decisões de investimento afetadas pelo efeito disposição.A contribuição do estudo foi a realização da pesquisa sobre o efeito disposição no Brasil, em

que ainda existe uma carência do estudo desse tema, principalmente com os agentes envolvidos, como os gestores de fundos de ações.

33Mai/2017Mai/2017

Como a área de Finanças Comportamentais é relativamente nova, a maior parte da pesqui-sa empírica foi realizada em países desenvolvidos, especialmente nos EUA. No final dos anos 70, alguns pesquisadores começaram a desenvolver estudos relevantes sobre o tema Finanças Comportamentais (BARBER; ODEAN, 2000, 2001; GREEN et al., 1998; GRINBLATT; TITMAN; WERMERS, 1995; ODEAN, 1998; ODEAN; BARBER, 1999).

Uma vez que as pesquisas sobre o tema Finanças Comportamentais até agora têm sido rea-lizadas nos EUA, é de grande relevância o estudo do tema, principalmente em países emergen-tes, como o Brasil, onde não foi explorado o mercado acionário da mesma forma que nos países desenvolvidos.

Capítulo II – Fundamentação Teórica O efeito disposição é um desvio comportamental. Esse conceito surgiu a partir da teoria do

prospecto de Kahneman e Tversky (1979). O efeito disposição é um potencial comportamento do investidor e é muito estudado atualmente, enquanto a procura da explicação da manifestação do efeito disposição é oriunda dos estudos seminais de Shefrin e Statman (1985). Neste capítulo, será realizada uma breve revisão dessa discussão no âmbito das Finanças Comportamentais. Os prin-cipais temas de estudos serão a teoria da utilidade esperada, a hipótese de eficiência de mercado, a teoria do prospecto e o efeito disposição.

Finanças Comportamentais (1990 – até hoje) Kahneman e Tversky (1979), na década de 1970, começaram a questionar em seus estudos

se o homem é um investidor racional, avesso ao risco e que busca maximizar a utilidade esperada. Esses eram os pressupostos adotados pelas teorias financeiras existentes na época, como a teoria dos mercados eficientes. Os autores associaram a psicologia cognitiva à economia, comprovando que os agentes econômicos nem sempre atuam de forma racional: esses agentes cometem erros sistemáticos que os fazem tomar decisões errôneas e, portanto, não totalmente racionais.

Teoria perspectiva (teoria do prospecto) No estudo realizado pelos autores Kahneman e Tversky (1979) na teoria do prospecto, iden-

tificou-se que o indivíduo é avesso ao risco para ganhos, mas é propenso ao risco para perdas. A teoria do prospecto é uma alternativa à teoria da utilidade esperada, tendo em sua essência a crença de que o que realmente importa para as pessoas e influencia o seu comportamento, não é o resul-tado esperado de uma escolha, mas a sua reação diferente a ganhos e perdas.

Efeito disposição O conceito sobre o efeito disposição teve início na teoria do prospecto de Kahneman e

Tversky (1979). Schlarbaum, Lewellen e Lease (1978), no período que vai de 1964 a 1970, re-alizaram estudos anteriores aos estudos seminais de Shefrin e Statman (1985), nos quais foram analisados os efeitos disposição com base de dados nas informações de transações dos indivíduos. O estudo de Schlarbaum, Lewellen e Lease (1978) foi dividido em duas partes: a primeira parte é constituída pelas transações de acordo com o tempo que decorre entre a compra e a venda de um ativo, enquanto a segunda traz a análise dos dados agregados de transações realizadas por fundos mútuos.

artigo técnico

34 Mai/2017Mai/2017

Os estudos seminais sobre o efeito disposição são dos autores Shefrin e Statman (1985). Eles identificaram a relutância dos investidores em vender títulos desvalorizados. Dessa forma, os investidores, ao vender esses mesmos títulos, admitem que a escolha de comprar o ativo esteja errada, uma vez que esse ativo desvalorizou, demonstrando, portanto, a existência do desvio com-portamental efeito disposição.

Odean (1998), em seu estudo, demonstrou que a relutância dos investidores em vender tí-tulos perdedores não é afetada pela inclusão ou exclusão de comissões ou dividendos. Os inves-tidores que exibem o efeito disposição realizam venda de ativos que dão lucro a uma taxa muito superior à dos títulos perdedores, exceto no mês de dezembro, em decorrência do benefício fiscal.

Odean (1998) e Odean e Barber (1999) observaram que os investidores estão propensos ao efeito disposição, e alguns investidores estão envolvidos na venda de títulos em decorrência do be-nefício dos impostos ao fim do ano financeiro. Contudo, os resultados de Ferris, Haugen e Makhija (1988) foram incompatíveis com a perda de imposto, em virtude da venda dos títulos. Além disso, empiricamente, tem sido observado que o efeito disposição ocorre no mercado financeiro, e o efeito fiscal, sozinho, não pode explicar os padrões de ganhos realizados e perdas.

Assim como foram realizados vários estudos empíricos sobre o efeito disposição pelos auto-res (BARBERIS; XIONG, 2009; FRAZZINI, 2006; WEBER; CAMERER, 1998), foi concluído que a evidência empírica para o efeito disposição é generalizada. Outros autores que também ten-taram explicar a existência do efeito disposição foram Ferris, Haugen e Makhija (1988); segundo eles, os custos de transação de um ativo poderiam ser a causa para o efeito disposição, pois quando o preço de um ativo sobe, pressupõe-se que a volatilidade diminui, sendo, portanto, menores os custos de transação. Com os custos menores, o volume de transações aumenta.

Dhar e Zhu (2002), em seu estudo sobre o efeito disposição e os fatores demográficos, cons-tataram que os indivíduos de baixa renda que não estão no mercado de trabalho são mais propen-sos a serem influenciados pelo efeito disposição. Além disso, os resultados de

Campbell, Calvet e Sodini (2009) revelaram que os indivíduos mais educados e os mais ricos estão menos inclinados a ser influenciados pelo efeito disposição e, de forma mais eficiente, po-dem reequilibrar sua carteira.

Costa Jr., Mineto e Silva (2008) estudaram o efeito disposição e a diferença de gênero com um ponto de referência. Os autores concluíram que, se o preço anterior é considerado como o ponto de referência, então as mulheres são menos influenciadas pelo efeito disposição. Jordan e Diltz (2003), empiricamente, em seu estudo, demonstram a teoria de que os indivíduos têm ten-dência a serem influenciados pelo efeito disposição.

Ranguelova (2001) seguiu a metodologia utilizada por Odean (1998), em que foi calculada a proporção de ganhos e perdas realizadas, encontrando evidências de que o efeito disposição está presente em toda a amostra. Barberis e Xiong (2009) chegaram à conclusão de que a utilidade que resulta da realização de ganhos e perdas oferece uma maneira simples de pensar sobre o efeito disposição, ao contrário do modelo anual de ganhos e perdas.

Do mesmo modo, Summers e Duxbury (2007) pretenderam, em seu estudo, contribuir para a existência do efeito disposição; realizou-se a distinção entre sentimentos consoantes se o inves-tidor tem ou não responsabilidade pela prestação de um ativo no mercado financeiro. Barberis e Xiong (2009) investigaram se as preferências da teoria perspectiva podem prever o efeito disposi-ção, sendo utilizadas duas implementações da teoria perspectiva.

35Mai/2017Mai/2017

Uma controvérsia apresentada por Summers e Duxbury (2012) foi a constatação de que, na prática, o efeito disposição não acontece. A proporção de ativos vendidos em uma situação de ga-nho (uma média de 31%) não se mostrou significativamente diferente da que se verificou em uma situação de perda (uma média de 24%). O simples fato de já ter experimentado uma situação de ganho ou perda não é suficiente para produzir o efeito disposição.

Revisão bibliográfica 2008-2014 Realizou-se uma revisão bibliográfica dos estudos mais recentes sobre o tema para o período

de 2008 até 2014. Nessa revisão foram considerados artigos publicados em periódicos em finanças no idioma Inglês, com prioridade de domínio em ciências sociais, buscando-se, aqui, ampliar e atualizar a revisão bibliográfica realizada por Lucchesi (2010).

Os resultados, segundo o Quadro 1, demonstraram vários estudos realizados, porém, com diversos focos de pesquisa.

Quadro 1. Estudos sobre o efeito disposição no período de 2010 a 2014.

TRABALHO RESUMO

Cici (2010) Em média, fundos mútuos preferem realizar perdas de capital mais ganho. Outra porção da amostra, composta de fundos mútuos, exibe o efeito disposição quando esses fundos não são geridos por gestores com experiência em gestão de portfólios.

Farag e Cressy (2010) O efeito disposição foi identificado para venda de ações ganhadoras e compra de ações perdedoras, mas fatores específicos a cada companhia explicam mais do comportamento dos preços do que o efeito disposição.

Goo et al. (2010)

Diferença de comportamento em mercados Bull e Bear: apenas 26% dos investidores obtêm pequenos ganhos em mercado Bull; maior nível de educação reduz o efeito disposição; o status de ganhos e perdas influencia o efeito disposição; grupos perdedores são mais fortemente afetados pelo efeito disposição; evitam ao máximo o arrependimento; e busca por maximização dos lucros e orgulho são fatores que explicam a exposição ao efeito disposição.

Hur, Pritamani e Sharma (2010)

Diferentes estratégias utilizando o indicador momentum podem reduzir o efeito disposição.

Kaustia (2010a) O efeito disposição varia de acordo com o perfil do investidor, sendo que não há uma explicação completa de suas causas, mas aspectos psicológicos dos investidores é parte importante da explicação. Além disso, investidores podem aprender a evitar o efeito disposição.

Kaustia (2010b)

A teoria do prospecto não é suficiente para explicar o efeito disposição. Dados de operações mostram que a tendência a vender ações tem uma forte alta perto do retorno zero e segue constante ao longo de um grande intervalo de perdas, voltando a aumentar em um grande intervalo de ganhos (diferente da proposição da teoria do prospecto).

Lee, Shen e Yen (2010) A tendência a apresentar o efeito disposição nos fundos mútuos depende de fatores associados ao contexto de mercado.

Meng (2014) O ponto de referência adotado pelos investidores pode influenciar o efeito disposição. É apresentada proposta de modelo que considera novas variáveis, aquelas mais utilizadas.

Meng (2010)

O efeito disposição se manifesta por meio da aversão à perda quando o ponto de referência é definido pela riqueza esperada, e não quando o ponto de referência é definido pela riqueza inicial. Quando os investidores não atualizam os seus pontos de referência, o efeito disposição se manifesta mais frequentemente.

artigo técnico

36 Mai/2017Mai/2017

TRABALHO RESUMO

Fu e Wedge (2011) Fundos mútuos geridos por gestores exigem menor grau de efeito disposição do que os que não têm proprietários como gestores.

Talpsepp (2011) Investidores estrangeiros, quando comparados a investidores locais, apresentam tendência ao efeito disposição “reverso” (vender ações perdedoras com mais frequência). Experiência e sofisticação do investidor parecem reduzir o efeito disposição.

Ammann, Ising e Kessler (2012)

Forte evidência de efeito disposição em fundos mútuos, com forte correlação entre efeito disposição em fundos mútuos e mudanças no ambiente macroeconômico. Os gestores menos propensos ao efeito disposição investem grandes volumes em grandes companhias.

Ben-David e Hirshleifer (2012a)

O efeito disposição não é o fator preponderante no processo de decisão de negociação. O movimento especulativo pode explicar parte dos aspectos motivacionais às decisões, que levam ao efeito disposição reverso.

Ben-David e Hirshleifer (2012b)

Não há uma explicação simples e direta do efeito disposição, sendo este explicado pelas crenças do investidor e pela mudança de suas preferências.

Cici (2012) Fundos mútuos com proprietários gestores exigem menor grau de efeito disposição, afetando o desempenho dos fundos.

Das (2012) Negociação mais frequente não reduz o efeito disposição; disciplina nas negociações de ações, que inclui tardar a venda de ações vencedoras, reduz as perdas atribuídas ao efeito disposição.

Hartzmark e Solomon (2012)

Má formação de preços e expectativa de reversão à média levam os investidores a exibirem o efeito disposição.

Henderson (2012) O investidor desiste do ativo e realiza prejuízo quando o ativo exibe índice de Sharpe suficientemente baixo.

Kubińska, Markiewicz e Tyszka (2012)

Investidores que utilizam o indicador momentum como estratégia estão menos sujeitos ao efeito disposição do que os demais investidores.

Lehenkari (2012) O efeito disposição se manifesta quando o investidor é pessoalmente responsável pelas decisões em relação ao portfólio, sendo potencialmente explicado pela “escalada do comprometimento”.

Nolte (2012)

A presença do efeito disposição é influenciada por diversos aspectos relacionados à estratégia do investidor. Para pequenos lucros ou perdas, o efeito disposição é invertido. O efeito disposição invertido aparece para investidores pacientes e cautelosos que se valem de ordens programadas (stop loss e stop gain). O efeito disposição normal aparece em investidores impacientes que realizam operações ativas no mercado. Grandes investidores manifestam menos efeito disposição do que os pequenos investidores.

Seiler, Seiler e Lane (2012) Identificação dos vieses oriundos da contabilidade mental para negociação de imóveis por parte de investidores, a partir de pontos de referência falsos, apontando para tendência ao efeito disposição.

Von Beschwitz e Massa (2013)

Análise do efeito disposição em posições vendidas (short). Os vendedores apresentam tendência a cometer vieses comportamentais, em decorrência de preconceitos em relação à formatação dos preços do mercado (não fazem simplesmente arbitragem de preços).

Cheng, Lee e Lin (2013) Mulheres e homens maduros apresentam mais efeito disposição, e o mercado Bear apresenta maior efeito disposição.

Chiyachantana e Yang (2013)

Importância do ponto de referência mostra que a inabilidade dos investidores em definir preços de referência gera efeito disposição. Expectativas negativas em relação a resultados futuros aumentam a chance de realização de perdas.

Costa Jr. et al. (2013) Investidores mais experientes exibem menos efeito disposição quando comparados aos investidores inexperientes.

37Mai/2017Mai/2017

TRABALHO RESUMO

Lee, Yen e Chan (2013) Os investidores de fundos mútuos resgatam suas cotas com mais frequência em mercados Bear do que em mercados Bull. O efeito disposição aparece de acordo com o comportamento do mercado, mas não de forma homogênea.

Li e Yang (2013) Proposta de modelo matemático com uso de métricas referentes a preço momentum, retorno e volatilidade; o modelo busca entender critérios associados a preço de ativos e efeito disposição.

Magalhães (2013) Existência de efeito disposição maior em mercados Bull do que Bear em fundos de ações portugueses.

Talpsepp (2013) Identifica a diferença de gênero em relação ao efeito disposição. Pessoas mais velhas e mulheres apresentam retorno melhor em seus portfólios.

Chang, Solomon e Westerfield (2014)

Existência de efeito disposição apenas para ativos com gestão não delegada (ações individuais), não para fundos (ativos delegados).

Frydman e Rangel (2014) As pessoas tendem a apresentar maior efeito disposição quando as referências dos preços de compra das ações são apresentadas a elas. Seria possível reduzir o efeito disposição se as informações (saliências) sobre os preços de compra fossem omitidas nos relatórios financeiros.

Kadous et al. (2014) Influência comportamental afeta o efeito disposição. Investidores com baixo “amor-próprio” mantêm investimentos perdedores por mais tempo (maior efeito disposição).

Plotnicki e Szyszka (2014) Existência de efeito disposição por parte dos gestores na decisão de realizar IPO (Initial Public Offering). Eles entram mais rápido quando o mercado está em alta e obtêm retornos menores.

Fonte: Fávero e Braga (2015).

Capítulo III – Procedimentos Metodológicos Este estudo é uma pesquisa empírica descritiva com a utilização de dados observados de

compra e venda de ações de uma amostra de fundos de investimentos brasileiros durante o perío-do de outubro de 2009 a dezembro de 2014. O objetivo da análise estatística presente neste estudo é verificar se os gestores brasileiros de fundo de ações, indexados ao índice Bovespa, manifestam o efeito disposição, isto é, testar se existe uma tendência a realizar ganhos antes de perdas.

Delineamento da amostraA seleção da amostra foi feita seguindo as seguintes etapas:

1. Seleção dos fundos de ações entre o período de outubro de 2009 a dezembro de 2014;2. Aplicação dos critérios de exclusão para os fundos:

a. excluídos os fundos de investimentos em cotas de fundos de ações (FIC-FIA);b. excluídos os fundos com dados incompletos;

3. Identificação da composição das carteiras dos fundos entre os períodos de outubro de 2009 a dezembro de 2014;

4. Aplicação dos critérios de exclusão aos ativos das carteiras:a. excluídos os títulos que não eram UNITs1 e Brazilian Depositary Receipts (BDRs)2,

como títulos públicos, entre outros ativos; b. excluídas as ações que surgiram ou deixaram de existir durante o período estudado.

Para testar a manifestação do efeito disposição nos gestores de fundo de ações brasileiros, ao executar a primeira etapa foi identificada uma amostra inicial de 70 fundos de ações, no período de outubro de 2009 a dezembro de 2014, indexados ao índice Bovespa.

1 Units são ativos compostos por mais de uma classe de valores mobiliários, como uma ação ordinária e um bônus de subscrição, por exemplo, negociados em conjunto. As units são compradas e/ou vendidas no mercado como uma unidade (B3, c2015c).2 Brazilian Depositary Receipts (BDRs) são certificados de depósito de valores mobiliários emitidos no Brasil que representam valores mobiliários de emissão de companhias abertas com sede no exterior (B3, c2015d).

artigo técnico

38 Mai/2017Mai/2017

A partir dessa amostra foi executada a segunda etapa, em que alguns fundos foram excluídos de acordo com dois critérios principais: (1) foram excluídos todos os fundos de investimentos em Cotas de Fundos de Ações (FIC-FIA), em virtude de tais fundos não investirem diretamente em ações, mas, sim, em cotas de outros fundos de investimentos. Por esses critérios foram excluídos 22 fundos; (2) foram excluídos todos os fundos com dados incompletos, ou seja, que não apre-sentavam todos os dados do portfólio de ações no período estudado, sendo excluídos 25 fundos. Assim, a amostra final é composta de 23 fundos de investimentos (Tabela 1).

Tabela 1. Etapas de exclusão e amostra final de fundos.

ETAPAS DE EXCLUSÃO QUANTIDADE

(=) AMOSTRA INICIAL 70

(-) Critério de Exclusão 1: FIC-FIA 22

(-) Critério de Exclusão 2: fundos com dados incompletos 25

(=) AMOSTRA FINAL DE FUNDOS 23

Fonte: elaborado pela autora.

O Quadro 2 apresenta a relação dos fundos, os códigos, os CNPJs, administradores e patri-mônios dos fundos que foram utilizados no estudo.

Quadro 2. Relação dos fundos considerados para o estudo.

Fundo Código CNPJ AdministradorPL em

31/12/2014 (R$/Mil)

1 Banrisul Índice FIA 48550 02.131.725/0001-44Banco do Estado do

Rio Grande do Sul S.A.12.694,4916

2 Bradesco FIA Selection 95664 03.660.879/0001-96BRAM – Bradesco Asset

Management51.805,9592

3 Bradesco FIA Stock Picking 209333 09.298.401/0001-44BramRAM – Bradesco Asset


4 Bradesco FIA Super Ação 12882 71.739.445/0001-36BRAM – Bradesco Asset


5 Bradesco Private FIA 96326 04.088.125/0001-76BRAM – Bradesco Asset


6 BRAM FIA 122378 05.589.424/0001-57BRAM – Bradesco Asset


7 BRAM FIA Ibovespa Ativo 116963 05.589.433/0001-48BRAM – Bradesco Asset


8 BTG Pactual Andrômeda FIA 108081 40.428.039/0001-29BTG Pactual Serviços Financeiros S.A. DTVM

12.462,0818

39Mai/2017Mai/2017

Fundo Código CNPJ AdministradorPL em

31/12/2014 (R$/Mil)

9 Caixa FIA Ibovespa Ativo 177776 08.046.355/0001-23 Caixa Econômica Federal 34.674,9287

10 FIA Bells 145017 02.547.088/0001-91UBS Pactual Serviços Financeiros S.A. DTVM

30.236,7201

11 FIA Rapsag 108154 74.054.800/0001-21UBS Pactual Serviços Financeiros S.A. DTVM

3.955,23244

12 FIA Votorantim Equity Prev. 2736456 08.702.251/0001-20Votorantim Asset

Management DTVM Ltda.

20.197,912

13 Itaú Flexprev Ações FI 154083 04.699.738/0001-40 Banco Itaucard S.A. 87.6497,846

14Itaú Instituc. Ações Master Ibovespa FI

23272 01.715.238/0001-66 Banco Itaucard S.A. 21.012,5154

15 Luxor Ações FI 43575 01.665.498/0001-74 Banco Itaucard S.A. 35.836,7217

16 Santander FI Ativo II Ações 60984 02.832.972/0001-78Santander Brasil Asset

Management DTVM S.A.73.082,4389

17Santander FI Ibovespa Ativo Instit. Ações

55840 01.669.688/0001-02Santander Brasil Asset


18 Santander FIA 1856 47.179.288/0001-77Santander Brasil Asset


19 Top Condor FIA 234788 03.483.698/0001-31 BEM DTVM Ltda. 30.6207,994

20 Top Ultra FIA 234680 03.616.821/0001-45 BEM DTVM Ltda. 139.566,879

21 Votorantim FIA 7471 03.384.738/0001-98Votorantim Asset

Management DTVM Ltda.12.951,2198

22 WA Ibovespa Ativo FIA 46345 01.789.400/0001-90 Western Asset Management 24.923,6262

23 XP Investor FIA 171379 07.152.170/0001-30BNY Mellon Serviços

Financeiros DTVM S.A.15.2167,00


Na terceira etapa, as composições das carteiras desses 23 fundos foram analisadas de outubro de 2009 a dezembro de 2014, totalizando 63 meses de estudo. Para o estudo em questão, foi anali-sado o portfólio de ações de cada fundo, mais especificamente os títulos representativos de ações (UNITs e BDRs). Os demais ativos, por exemplo, títulos públicos, foram excluídos da análise.

Além da exclusão de alguns fundos, foram excluídas ações da carteira que surgiram ou dei-xaram de existir durante o período estudado. Vale ressaltar que essas ações foram excluídas do portfólio de cada fundo em todo o período, como se nunca tivessem existido. O número de ações excluídas depende de cada fundo. A Tabela 2 resume as quantidades de ações totais, excluídas e consideradas em cada fundo.

artigo técnico

40 Mai/2017Mai/2017

Tabela 2. Quantidades de ações totais, excluídas e consideradas em cada fundo (período de out. 2009 a dez. 2014).

FUNDOS DE AÇÕESTOTAL DE AÇÕES NO

FUNDO

AÇÕES EXCLUÍDAS

AÇÕES CONSIDERADAS

NO ESTUDO

Banrisul Índice FIA 89 23 66

Bradesco FIA Seleciona 100 28 72

Bradesco FIA Stock Picking 97 25 72

Bradesco FIA Super Ação 118 40 78

Bradesco Private FIA 116 38 78

BRAM FIA 149 53 96

BRAM FIA Ibovespa Ativo 118 37 81

BTG Pactual Andromeda FIA 132 46 86

Caixa FIA Ibovespa Ativo 123 36 87

FIA Bells 168 58 110

FIA Rapsag 114 34 80

FIA Votorantim Equity Prev 126 25 101

Itaú Flexprev Ações FI 104 29 75

Itaú Instituc Ações Master Ibovespa FI 124 35 89

Luxor Ações FI 127 36 91

Santander FI Ativo II Ações 122 35 87

Santander FI Ibovespa Ativo Instit. Ações

120 30 90

Santander FIA 121 30 91

Top Condor FIA 118 31 87

Top Ultra FIA 116 34 82

Votorantim FIA 103 27 76

Wa Ibovespa Ativo FIA 136 43 93

XP Investor FIA 89 24 65


Todos os dados, como o portfólio de cada fundo em todos os meses, bem como os preços das ações ao longo do tempo, o patrimônio de cada fundo e o índice Bovespa, foram coletados do sistema Economatica.

No presente estudo foram utilizadas as transações mensais fechadas pelos fundos de inves-timentos em ações (fundo ativo), indexados ao índice Bovespa, sem alavancagem no período de outubro de 2009 a dezembro 2014.

41Mai/2017Mai/2017

O Ibovespa é o resultado de uma carteira teórica de ativos, elaborada de acordo com os crité-rios estabelecidos em sua metodologia. O objetivo do Ibovespa é ser o indicador do desempenho médio das cotações dos ativos de maior negociabilidade e representatividade do mercado de ações brasileiro (B3, c2015a). A B3 é uma empresa que tem como principal função administrar os mer-cados organizados de títulos, valores mobiliários e contratos derivativos, além de prestar serviços de registro, compensação e liquidação (B3, c2015b).

Variáveis utilizadas no estudoA verificação de realização de ganho ou perda na negociação dos títulos foi realizada pela

comparação direta do valor de compra com o valor de venda. Para o valor de venda foi utilizado o valor da ação ao fim do mês em que a venda ocorreu. Outrossim, a compra de um mesmo ativo pode ser realizada em vários períodos distintos. Assim sendo, o valor de compra aqui considerado foi o conceito de preço médio de compra (PMC), que é formado por uma média ponderada de todos os preços de compra, que é a mesma medida utilizada em outros trabalhos, como Barber et al. (2007), Karsten (2005), Luchessi (2010) e Odean (1998).

O PMC de uma determinada ação a no mês t para o fundo f é dado por:

Equação 1:

* *

,PMC QTD AcoesCompradasQTD PMC AcoesCompradas PC

, ,, , , ,

, , , , , , ,a t f

a t f a t f

a t f a t f a t f a t

1

1 1= +

+-

- -Q QV V

Em que:QTD , ,a t f1- a quantidade de ações a que o fundo f possui no mês t;PMC , ,a t f1- o preço médio de compra no mês anterior;AcoesCompradas , ,a t f o número de ações a compradas no instante t pelo fundo f;PC ,a t o preço de compra da ação a no instante t.No primeiro mês da análise (outubro de 2009), quando se iniciou o acompanhamento da

carteira de cada fundo, foi assumido que o preço médio de compra de cada uma das ações é igual ao preço da ação, ou seja, igual a PC ,a t .

Como não é possível possuir a posição diária das carteiras, somente a posição das carteiras dos fundos ao fim do mês, foi estabelecido que as operações de compras e vendas aconteceram apenas no último dia do mês, portanto o preço estabelecido da ação será do fim do mês. Com o preço médio de compra unitário, foram definidos os ganhos e perdas realizados e não realizados.

O reconhecimento de ganhos e perdas realizados acontece somente em meses que tiveram ações sendo vendidas. Se o preço da ação no mês de venda estiver maior que o preço médio de compra dessa ação, temos uma situação de ganho realizado. Se, por outro lado, o preço da ação estiver menor que o preço médio de compra, temos uma perda realizada.

Os ganhos e perdas não realizados seguem o mesmo raciocínio anteriormente mencionado para o reconhecimento de resultados realizados, mas justamente nos meses em que não ocorreram vendas de ações. Assim, em um determinado mês em que a ação não foi vendida, se o preço da ação for maior que o preço médio de compra, temos um ganho não realizado. Além disso, se a ação apre-sentar preço menor que o preço médio de compra, tem-se uma perda não realizada. Dessa forma, houve a verificação de se todas as ações de cada fundo eram ações com posição de ganho ou perda ao longo de todo o período estudado.

artigo técnico

42 Mai/2017Mai/2017

Além de se verificar se houve ganho ou perda em determinada venda ou não venda, foram calculados os ganhos e perdas financeiros de cada operação. Sob esse ponto de vista, os ganhos e perdas realizados são dados por:

Equação 2:

, *GR PR PC PMC QV, , ,a t a f t= -Q V

Em que:PCa, t o preço de compra de ações a compradas pelo fundo f no instante t;PMCa, f,,t o preço médio de compra de ações a compradas pelo fundo f no instante t;QV o número total de ações vendidas na operação.Assim, ocorre uma perda quando a diferença de preços for negativa e será um ganho quando

a diferença for positiva.Da mesma forma, os ganhos e perdas não realizados são dados por:

Equação 3:

, *GNR PNR PC PMC Q, , ,a t a f t= -Q V

Em que:PCa, t o preço de compra de ações a compradas pelo fundo f no instante t; PMCa, f,,t o preço médio de compra de ações a compradas pelo fundo f no instante t; QV o número total de ações mantida.Enquanto os ganhos e as perdas realizados são calculados apenas em momento de venda, os

ganhos e perdas não realizados são calculados em qualquer mês em que o fundo tenha alguma ação ainda em carteira.

As análises estatísticas foram feitas para os dois casos, sendo calculados os ganhos e perdas com base no retorno em excesso do mercado. Assim sendo, os ganhos e perdas realizados foram comparados com o índice Ibovespa, de forma que os resultados somente acontecerão quando o retorno do preço da ação em relação ao preço médio de compra for maior que o retorno do merca-do – por exemplo, assumindo-se que o retorno do Ibovespa em um determinado mês foi de 10% e o retorno de uma determinada ação (preço da ação dividido pelo preço médio da ação) foi de 5%. Na forma do cálculo anterior, seria dito que houve um ganho, mas em relação ao mercado, houve uma perda, visto que 5% está abaixo da média do mercado.

A mesma ideia vale para momentos de queda do mercado: se o mercado perdeu 10% em um determinado mês e uma ação só perdeu 5%, marcou-se essa ação como ganho, e não perda.

No controle da regressão logística foi utilizada a variável do logaritmo natural do patrimônio de cada fundo em cada tempo.

Por fim, para a regressão logística, foram consideradas a variável resposta e as variáveis contro-le. A variável resposta é uma variável indicadora, isto é, que assume os valores 0 ou 1. Assumindo valor 1 quando houve venda da ação “a” do fundo “f ” no instante de tempo “t” e 0 caso contrário. Em outros termos, essa variável indica que houve a venda da ação em um determinado mês.

A variável explicativa utilizada na regressão logística é o retorno contínuo da ação (RCA) a do fundo f no mês t, dada por:

43Mai/2017Mai/2017

Equação 4:

RCA PMCPC

, ,, ,

,a f t

a f t

a t=

Em que:RCA , ,a f t o retorno contínuo da ação (RCA) a do fundo f no mês t;

PC ,a t o preço de compra da ação a no instante t;PMC , ,a f t o preço médio de compra da ação a do fundo f no instante t.Soma-se a isso o retorno em excesso de mercado (REM) da ação a do fundo f no mês t, dada

por:

Equação 5:

_ln lnREM RET RET BOVESPA, , , ,a f t a f t t= -Q QV V

Em que:REM , ,a f t o retorno em excesso de mercado da ação a do fundo f no mês t;RET , ,a f t o retorno da ação a do fundo f do mês t, que é dada pelo PMC dividido pelo PC

vezes 100;_RET BOVESPA t representa o retorno do índice Ibovespa no mesmo instante de tempo.

Essas foram todas as variáveis criadas e utilizadas na análise.

Técnicas estatísticas Nesta seção são apresentadas as técnicas estatísticas utilizadas neste trabalho para demostrar

se existem indícios da manifestação do efeito disposição nos gestores brasileiros de fundo de ações indexados ao índice Bovespa no período estudado, de outubro de 2009 a dezembro de 2014.

As técnicas estatísticas utilizadas foram: Teste de proporções entre os ganhos realizados contra a proporção de perdas realizadas; Regressão logística relacionando a probabilidade de venda de uma determinada ação com o

retorno da mesma ação, controlando pelo patrimônio de cada fundo; Regressão logística ordenada utilizada para considerar os volumes monetários envolvidos nas

vendas de ações, e não apenas se existiu a venda da ação em um determinado mês.O modelo de regressão logística foi escolhido para estimar a probabilidade de venda de uma

determinada ação em um determinado mês. Com a aplicação desse modelo, foi possível relacionar a probabilidade de venda, controlando pelo patrimônio de cada fundo, e se a ação no momento representa um ganho ou perda. Assim, foi buscado verificar se uma ação com ganho apresenta probabilidade maior ou menor de ser vendida em relação a uma ação com perda.

A fim de verificar os valores envolvidos nas vendas da ação, e não apenas a venda propriamen-te, foi utilizada a técnica de regressão logística ordenada. Nesse caso, não temos mais uma variável resposta binária, e sim uma variável com categorias ordenadas. Por se tratar de uma adaptação de uma regressão logística e por ser mais facilmente calculada do ponto de vista computacional, op-tou-se pelo uso dessa técnica.

artigo técnico

44 Mai/2017Mai/2017

Teste de proporçõesNa seção “Variáveis utilizadas no estudo”, mostrou-se como foi construído o preço médio

de compra de cada ação para cada fundo e como, com isso, são calculados os ganhos e as perdas realizados e não realizados.

Ganho realizado representa o número total de vezes em que é observado um ganho realizado, e perda realizada representa o número de perdas realizadas. Da mesma forma, ganho não realizado e perda não realizada correspondem ao número de ganhos e perdas não realizados, respectivamen-te. Com esses valores, é possível calcular as proporções de ganhos realizados (PGR) em relação ao total de ganhos e a proporção de perdas realizadas (PPR) em relação ao total de perdas. Essas variáveis são dadas por:

Equação 6:

PGR GR GNRGR= +

Em que:PGR a proporção de ganhos realizados;GR os ganhos realizados;GNR os ganhos não realizados.

Equação 7:

PPR PR PNRPR= +

Em que:PPR a proporção de perdas realizadas;PR as perdas realizadas;PNR a proporção de perdas não realizadas.A proporção de ganhos realizados pode ser entendida como a proporção de vezes em que

uma ação com retorno positivo (preço atual maior que o preço médio de compra) foi vendida, ou seja, o ganho foi realizado. Já a proporção de perdas realizadas representa a proporção de vezes em que uma ação com retorno negativo (preço atual menor que o preço médio de compra) foi vendi-da, em vez de ser mantida em carteira.

Sob a suposição do efeito disposição, é esperado que a PGR seja maior que a PPR, o que in-dicaria uma maior tendência dos gestores dos fundos de ações analisados de realizar ganhos mais rapidamente do que perdas.

Vale ressaltar que tanto PGR quanto PPR foram calculados utilizando-se apenas o retorno da ação, quanto o retorno em excesso do mercado, bem como a utilização dos valores financeiros das operações. Para verificarmos os indícios do efeito disposição nos fundos analisados, testaremos as seguintes hipóteses:

: H PGR PPR 00 - =vs

: H PGR PPR 01 2-

45Mai/2017Mai/2017

Em relação à suposição de que H0 seja aceita, admitimos que não existe o efeito disposição, visto que a proporção de ganhos realizados não pode ser considerada diferente da proporção de perdas realizadas. Caso H0 seja rejeitada, teremos indícios da presença do efeito disposição, pois teremos que a proporção de ganhos realizados poderá ser considerada maior que a proporção de perdas realizadas do ponto de vista estatístico.

A estatística do teste para testar as hipóteses acima é baseada em um teste t de Student, cuja estatística é dada pela seguinte fórmula:

Equação 8:

tPGR PPR

PGR PPRv=-

-tQ V

Teste t teste t de Student;PGR a proporção de ganhos realizados;PPR a proporção de perdas realizadas;v o desvio padrão da proporção de ganhos realizados;PGR a proporção de ganhos realizados;PPR a proporção de perdas realizadas.Em que PGR PPRv -t é dado por:

Equação 9:

N NPGR PGR

N NPPR PPR1 1

PGR PPRGR GNR PR PNR

v = +-

+ +-

-tQ QV V

Em que:v o desvio padrão da proporção de ganhos realizados;PGR a proporção de ganhos realizados;PPR a proporção de perdas realizadas;NGR o número total de ganhos realizados; NGNR o número de ganhos não realizados;NPR o número de perdas realizadas;NPNR o número de perdas não realizadas.Em que , , , N N N NGR GNR PR PNR são o número total de ganhos realizados e não realizados e per-

das realizadas e não realizadas, respectivamente. Foi calculada a estatística do teste t, que foi comparada com a distribuição t de Student para

encontrar a significância do teste para decidir se a hipótese nula deve ser rejeitada ou não. Caso essa hipótese nula seja rejeitada, haverá maiores indícios do efeito disposição.

Regressão logística A regressão logística é um método apropriado na presença de resposta binária. No caso, nos-

sa resposta é a venda ou não de uma determinada ação em um determinado mês. Apesar de ser apropriada para essa situação, a regressão logística não é a única técnica necessária para lidar com respostas binárias. Temos, por exemplo, o modelo de probabilidade linear e o modelo probit.

artigo técnico

46 Mai/2017Mai/2017

Embora todas essas técnicas sejam similares, apresentam algumas diferenças. Por exemplo, o modelo de probabilidade linear tem uma desvantagem, que é a possibilidade de a variável resposta prevista apresentar valores maiores do que 1 ou menores do que 0, dificultando a interpretação desses valores previstos como uma probabilidade.

Nessa análise, foi estudado como o retorno de cada ação impacta a probabilidade de venda da ação. Se essa relação existir e for positiva, há um indício de que ocorre o efeito disposição. Nessa perspectiva, quanto maior for o retorno de uma ação, maior será a probabilidade da venda da ação, havendo um indício de presença do efeito disposição. Se, por outro lado, for encontrado menor retorno da ação, menor será a probabilidade de venda da ação, portanto existe um indicativo da não existência do efeito disposição nos fundos e no período analisado.

O modelo mais usual para analisar relações entre as variáveis é o modelo de regressão linear, descrito pela seguinte fórmula:

Equação 10:

Y X Xn n0 1 1b b b= + + ++

Em que: Y representa o valor da variável resposta que se relaciona com n variáveis explicativas

( , , X Xn1 ); X Xn n0 1 1b b b+ + ++ representa a relação das variáveis explicativas com a variável resposta.

Por exemplo, 1b representa o quanto foi adicionado no valor esperado da variável resposta se for aumentada em uma unidade o valor da variável X1 e forem mantidas todas as outras variáveis constantes.

Para contornar esses problemas e continuar tendo um modelo linear, surgiu a regressão logís-tica, que é definida como:

Equação 11:

ln P Y

P YX X1 1

1n n0 1 1b b b- =

== + + ++T Q

QVV Y

Em que P Y 1=Q V representa, no caso deste estudo, a probabilidade da ação em questão ser vendida. O logaritmo natural da probabilidade de venda dividido pela probabilidade de não venda é definido como o logit.

A probabilidade de venda dividida pela probabilidade de não venda é também a chance de o evento ocorrer. Logo, a regressão logística é uma transformação não linear (logística) da regressão linear. A transformação logística pode ser vista na Figura 1.

Com a regressão logística, a interpretação dos betas se altera. Ao invés de representar como a variável resposta é alterada ao alterar em uma unidade a variável explicativa em questão, agora o coeficiente beta é interpretado como a taxa de mudança do logaritmo da razão de chances ao alte-rar o valor da variável explicativa em uma unidade. Assim, caso o beta estimado seja positivo, existe uma indicação de quanto maior for o valor da variável explicativa, maior será a probabilidade de o evento acontecer – no caso, a venda da ação. Se, por outro lado, o beta for negativo, quanto maior for o valor da variável explicativa, menor será a probabilidade de o evento acontecer.

47Mai/2017Mai/2017

Figura 1. Regressão logística.

1

0.5

00 2 4 6-2-4-6


Para avaliar a eficiência do ajuste, o teste de razão de verossimilhança é usualmente realizado. Nesse teste, um modelo sem nenhuma variável explicativa é estimado, ou seja, um modelo com apenas 0b . Compara-se a verossimilhança do modelo completo com o modelo simples. É espera-do que a verossimilhança do modelo completo seja muito maior e, caso não seja, há indício de que todos os regressores em conjunto não têm um impacto significante na variável resposta, ou seja, essa medida é utilizada para testar a seguinte hipótese:

Equação 12:

: , , , H vs0 0 n0 0 1b b b= = : lgH a um diferente de 0i1 b

Em que:H0 a hipótese zero;

0b a relação das variáveis explicativas com a variável resposta;β¹ a relação das variáveis explicativas com a variável resposta;H¹ a hipótese primeira.A definição de p-valor, também denominado nível descritivo do teste, é a probabilidade de

que a estatística do teste (como variável aleatória) tenha valor extremo em relação ao valor obser-vado (estatística) quando a hipótese H0 é verdadeira. Também se costuma analisar os p-valores de cada variável para detectar quais variáveis são significativas em relação à variável resposta e quais não são.

Logística ordenadaPara serem analisados os valores envolvidos nas vendas da ação e não apenas a venda propria-

mente, foi utilizada uma técnica denominada regressão logística ordenada.Nesse modelo, a resposta, ao invés de ser binária (0 ou 1), apresenta categorias cuja única

exigência é que sejam ordenadas. O principal objetivo desse modelo é estimar, para cada nível da

artigo técnico

48 Mai/2017Mai/2017

http://www.portalaction.com.br/content/2-vari%C3%A1veis-aleat%C3%B3rias

variável explicativa (no caso o retorno), as probabilidades relacionadas a cada uma das categorias da nossa variável resposta.

Na análise deste estudo, foi utilizada a proporção vendida (PVR) da ação a do fundo f no mês t em relação ao volume total. Essa variável é definida da seguinte forma:

Equação 13

PVR VR VNRVR

, ,, , , ,

, ,a f t

a f t a f t

a f t= +

Em que:PVR , ,a f t a proporção vendida da ação a do fundo f no mês t em relação ao volume total;

VR , ,a f t o volume monetário vendido da ação a do fundo f no mês t; VR , ,a f t o volume monetário vendido da ação a do fundo f no mês t;VNR , ,a f t o volume monetário não vendido da ação a do fundo f no mês t. Com base nessa variável, foi criada uma variável categórica ordinal para ser usada no modelo

de regressão logística ordenada, na seguinte forma:

, , .

, . ., . ., . .

, .

Y

se PVRse PVR

se PVRse PVRse PVR

se PVR

0 01 0 0 2

2 0 2 0 43 0 4 0 64 0 6 0 8

5 0 8

, ,

, ,

, ,

, ,

, ,

, ,

, ,

a f t

a f t

a f t

a f t

a f t

a f t

a f t

11111

#

##

#

=

=Z

[

\

]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]

Esse modelo foi utilizado para verificar se existe relação entre as medidas de retorno definidas anteriormente e o volume monetário vendido de cada ação. Sob o efeito disposição, quanto maior for o retorno proporcionado pela ação, maior será a proporção vendida. Além disso, nesse modelo, a constante é substituída pelos pontos de corte, assim, o efeito disposição é medido pelo parâme-tro 0b e não mais pelo parâmetro associado ao retorno da ação.

Capítulo IV – Resultados

Teste de proporções Nesta seção, descrevemos os resultados obtidos utilizando o teste de proporções. Calculamos

a proporção de ganhos realizados e de perdas realizadas em quatro casos diferentes, com e sem comparar com o mercado e utilizando e não utilizando os valores das operações.

Para o primeiro caso (Tabela 3), sem considerar a comparação com o mercado e sem analisar o valor, temos que a proporção de ganhos realizados é igual a 0,506, enquanto a proporção de perdas é igual a 0,49. Essa diferença de 0,016 indica que ganhos são realizados em uma proporção maior que as perdas, o que fornece indícios para o efeito disposição.

Para avaliar se essa diferença é significativa do ponto de vista estatístico, utilizamos o teste de proporções e obtivemos uma significância a 1%, indicando que de fato existe uma diferença do ponto de vista estatístico entre os ganhos e as perdas realizados.

49Mai/2017Mai/2017

Tabela 3. Teste de proporções – sem comparar com mercado e sem levar o valor em consideração.

Ganhos não realizados 14.313

Ganhos realizados 14.641

Perdas não realizadas 14.475

Perdas realizadas 13.913

Proporção de ganhos realizados 0,5056642

Proporção de perdas realizadas 0,4901015

(PGR-PPR) 0,01556271*

Erro padrão 0,0042

Estatística t 3,72698

*Significante a 1%.

Já considerando os valores das operações, e não apenas se foi uma ação com ganho ou perda,

há os resultados da Tabela 4. Neste caso, temos uma diferença ainda maior de 0,193 e mais signi-ficativa, enfatizando mais uma vez a possível presença do efeito disposição quando analisamos os valores das transações.

Tabela 4. Teste de proporções – sem comparar com mercado e levando o valor em consideração.

Ganhos não realizados R$ 9.069.420.957

Ganhos realizados R$ 1.014.035.682

Perdas não realizadas R$ 18.802.055.586

Perdas realizadas R$ 1.662.635.958



(PGR-PPR) 0,01932017*

Erro padrão 0,000003


*Significante a 1%.

Definindo os ganhos e perdas baseando-se no retorno em excesso do mercado, foi obtido o

resultado da Tabela 5. Neste caso, a diferença, embora ainda positiva, não é significativa do ponto de vista estatístico. Isso pode ser efeito de alguma outra variável influenciando os resultados, como o pa-trimônio do fundo. Com a regressão logística, nas próximas seções, será possível verificar tal hipótese.

artigo técnico

50 Mai/2017Mai/2017

Tabela 3. Teste de proporções – sem comparar com mercado e sem levar o valor em consideração.







(PGR-PPR) 0,01556271*

Erro padrão 0,0042


*Significante a 1%.

Já considerando os valores das operações, e não apenas se foi uma ação com ganho ou perda,

há os resultados da Tabela 4. Neste caso, temos uma diferença ainda maior de 0,193 e mais signi-ficativa, enfatizando mais uma vez a possível presença do efeito disposição quando analisamos os valores das transações.

Tabela 4. Teste de proporções – sem comparar com mercado e levando o valor em consideração.







(PGR-PPR) 0,01932017*



*Significante a 1%.

Definindo os ganhos e perdas baseando-se no retorno em excesso do mercado, foi obtido o

resultado da Tabela 5. Neste caso, a diferença, embora ainda positiva, não é significativa do ponto de vista estatístico. Isso pode ser efeito de alguma outra variável influenciando os resultados, como o pa-trimônio do fundo. Com a regressão logística, nas próximas seções, será possível verificar tal hipótese.

Tabela 5. Teste de proporções – comparando com o mercado e sem levar o valor em consideração.







(PGR-PPR) 0,00285

Erro padrão 0,0041


*Significante a 1%.

Por fim, analisando os valores das transações na comparação com o mercado, obtemos a

Tabela 6, que indica uma diferença de 1,093 e significância estatística a 1%, indicando novamente a presença do efeito disposição.

Tabela 6. Teste de proporções – comparando com o mercado e levando o valor em consideração.







(PGR-PPR) 0,01932017*



*Significante a 1%.

Em todos os casos, a proporção de ganhos realizados é maior do que a proporção de perdas reali-zadas, indicando uma possível existência de um efeito disposição – isso em acordo com resultados si-milares a estudos anteriores de Odean (1998), Barber et al. (2007), Karsten (2005) e Lucchesi (2010).

Os testes estatísticos indicam significância a 1%, com exceção do teste de proporções, que compara os ganhos e perdas em relação ao mercado e sem levar o valor em consideração. Isso indica que é possível rejeitar a hipótese nula, sendo um indício da presença do efeito disposição.

51Mai/2017Mai/2017

A fim de verificar se esse comportamento era constante ao longo dos diferentes meses, foi cal-culada a proporção de ganhos e perdas realizados para cada um dos meses estudados. Nas figuras 2 e 3, seguem os resultados: a primeira figura representa a proporção sem comparar com o mercado, enquanto a segunda leva em conta o retorno em excesso do mercado.

Figura 2. Proporção de ganhos e perdas realizados ao longo do tempo. Fonte: elaborado pela autora.

10/2009

Pro

po

rçã

o

Proporção de ganhos e perdas realizados

1.0

0.8

0.6

0.4

0.2

0.0

02/201106/2010 06/201410/201302/201306/201210/2011Meses

PPRPGRFonte:: Elaborado pela autora.

Figura 3. Proporção de ganhos e perdas realizados ao longo do tempo comparando com o mercado.

10/2009

Pro

po

rçã

o


1.0

0.8

0.6

0.4

0.2

0.0

02/201106/2010 06/201410/201302/201306/201210/2011Meses

PPRPGR

Fonte:: Elaborado pela autora.

artigo técnico

52 Mai/2017Mai/2017

A fim de verificar se esse comportamento era constante ao longo dos diferentes meses, foi cal-culada a proporção de ganhos e perdas realizados para cada um dos meses estudados. Nas figuras 2 e 3, seguem os resultados: a primeira figura representa a proporção sem comparar com o mercado, enquanto a segunda leva em conta o retorno em excesso do mercado.

Figura 2. Proporção de ganhos e perdas realizados ao longo do tempo. Fonte: elaborado pela autora.

10/2009

Pro

po

rçã

o


1.0

0.8

0.6

0.4

0.2

0.0

02/201106/2010 06/201410/201302/201306/201210/2011Meses

PPRPGRFonte:: Elaborado pela autora.

Figura 3. Proporção de ganhos e perdas realizados ao longo do tempo comparando com o mercado.

10/2009

Pro

po

rçã

o


1.0

0.8

0.6

0.4

0.2

0.0

02/201106/2010 06/201410/201302/201306/201210/2011Meses

PPRPGR

Fonte:: Elaborado pela autora.

Observou-se a presença de oscilações ao longo do tempo. Também não ficam nítidos os pe-ríodos do tempo em que a diferença entre as proporções é maior ou menor. Esse efeito acontece para os dois casos analisados. Assim, não é possível detectar períodos do tempo em que o compor-tamento das proporções de ganhos e perdas sofre alterações sérias.

Regressão logística Conforme definido anteriormente, foram ajustadas duas regressões logísticas, uma utilizando

o retorno da ação e outra utilizando o retorno em excesso com base no retorno do Ibovespa, como variáveis explicativas para verificar, através de outro método além dos testes de proporções, a pre-sença do efeito disposição. Em ambos os ajustes, foi utilizado o patrimônio dos fundos ao longo do tempo como variáveis de controle. Para o primeiro caso, utilizando o retorno da ação, o resultado é apresentado na Tabela 7.

Tabela 7. Resultados da regressão logística.

Variável Independente Coeficiente Erro Padrão

0.29039 0.044405***

Patrimônio 0.07625 0.006805***

Constante -0.51545 0.029905***

*Significante a 1%.

Observa-se (valor-p da variável RCA) que a estimativa do retorno da ação é significativa-mente positiva a 1%, ou seja, é possível rejeitar a hipótese de que não há efeito da variável RCA na probabilidade de venda da ação, fornecendo mais um indício da existência do efeito disposição nos dados analisados. Além disso, é constatado (valor-p da variável patrimônio) que o logaritmo do patrimônio é significativo a 5%, ou seja, o patrimônio de cada fundo parece impactar a probabi-lidade de venda ou não de cada ação.

O ajuste dessa regressão logística encontrou uma estatística de razão de verossimilhança igual a 170,34, sendo significante a 1%, indicando que o ajuste do modelo é significativo.

Para o segundo ajuste, usando o retorno da ação menos o retorno do Ibovespa, é apresentado o resultado na Tabela 8:

Tabela 8. Resultados da regressão logística usando o retorno da ação menos o retorno do Ibovespa


0.214777 0.044323 ***

Patrimônio 0.076492 0.006804***

Constante -0.51798 0.029896 ***

*Significante a 1%.

Foi observado, mais uma vez, que o retorno da ação menos o retorno do Ibovespa é positivo e significativo, evidenciando que não é possível rejeitar a presença do efeito disposição em relação ao efeito do patrimônio permanece significativo. Para esse ajuste, a estatística de razão de verossi-milhança é igual a 150,863, também significativo a 1%.

-

-

53Mai/2017Mai/2017

Logística ordenada Para analisarmos os valores envolvidos nas vendas da ação, e não apenas as vendas propria-

mente, foi utilizada a regressão logística ordenada, descrita anteriormente. Os resultados para o ajuste dessa regressão são apresentados na Tabela 9 (primeiramente uti-

lizando apenas o retorno da ação).

Tabela 9. Resultados da regressão logística ordenada.


0.14521 0.042068 ***

Patrimônio 0.07281 0.006479 ***

Constantes:

0 para Cat. 1 0.5031 0.0286 ***

Cat. 1 para Cat. 2 1.7968 0.0297 ***

Cat. 2 para Cat. 3 2.5365 0.0313 ***

Cat. 3 para Cat. 4 3.3214 0.0345 ***

Cat. 4 para Cat. 5 4.0869 0.0404 ***

*Significante a 1%.

O resultado desse ajuste vai ao encontro dos resultados encontrados anteriormente, com um efeito significantemente positivo do retorno da ação em relação à probabilidade de venda.

A estatística de razão de verossimilhança desse ajuste foi igual a 139,8822, sendo significativa a 1%, indicando que os parâmetros do modelo são conjuntamente significativos, assim como no caso anterior. Já utilizando o retorno da ação com excesso de mercado, foram apresentados os se-guintes resultados estimados (Tabela 10).

Tabela 10. Resultados da regressão logística ordenada usando o retorno da ação com excesso de mercado


REM , ,a f t 0.09816 0.042037 **

Patrimônio 0.07299 0.006478***

Constantes:

Cat. 0 para Cat. 1 0.5045 0.0286***

Cat. 1 para Cat. 2 1.798 0.0297***

Cat. 2 para Cat. 3 2.5377 0.0313***

Cat. 3 para Cat. 4 3.3227 0.0345***

Cat. 4 para Cat. 5 4.0882 0.0404***

*Significantes a 1%.

artigo técnico

54 Mai/2017Mai/2017

Logística ordenada Para analisarmos os valores envolvidos nas vendas da ação, e não apenas as vendas propria-

mente, foi utilizada a regressão logística ordenada, descrita anteriormente. Os resultados para o ajuste dessa regressão são apresentados na Tabela 9 (primeiramente uti-

lizando apenas o retorno da ação).

Tabela 9. Resultados da regressão logística ordenada.


0.14521 0.042068 ***

Patrimônio 0.07281 0.006479 ***

Constantes:

0 para Cat. 1 0.5031 0.0286 ***

Cat. 1 para Cat. 2 1.7968 0.0297 ***

Cat. 2 para Cat. 3 2.5365 0.0313 ***

Cat. 3 para Cat. 4 3.3214 0.0345 ***

Cat. 4 para Cat. 5 4.0869 0.0404 ***

*Significante a 1%.

O resultado desse ajuste vai ao encontro dos resultados encontrados anteriormente, com um efeito significantemente positivo do retorno da ação em relação à probabilidade de venda.

A estatística de razão de verossimilhança desse ajuste foi igual a 139,8822, sendo significativa a 1%, indicando que os parâmetros do modelo são conjuntamente significativos, assim como no caso anterior. Já utilizando o retorno da ação com excesso de mercado, foram apresentados os se-guintes resultados estimados (Tabela 10).

Tabela 10. Resultados da regressão logística ordenada usando o retorno da ação com excesso de mercado


REM , ,a f t 0.09816 0.042037 **

Patrimônio 0.07299 0.006478***

Constantes:

Cat. 0 para Cat. 1 0.5045 0.0286***

Cat. 1 para Cat. 2 1.798 0.0297***

Cat. 2 para Cat. 3 2.5377 0.0313***

Cat. 3 para Cat. 4 3.3227 0.0345***

Cat. 4 para Cat. 5 4.0882 0.0404***

*Significantes a 1%.

Mais uma vez, é possível notar um efeito significativamente positivo, indicando que não é possível rejeitar a presença do efeito disposição, mesmo usando o retorno com excesso de mercado de cada ação. Os outros parâmetros estimados estão bem parecidos com os resultados encontrados no ajuste anterior.

A estatística de razão de verossimilhança para esse caso foi igual a 133,3897, também signifi-cativo a 1%, mostrando uma significância conjunta dos parâmetros estudados.

Análise dos resultados do estudo No decorrer do estudo, foram realizadas as análises descritas, desde testes de proporções es-

tatísticos até o ajuste de modelos multivariados, como regressões logísticas e a logística ordena-da, para buscar detectar indícios da manifestação do efeito disposição nos gestores dos fundos de ações que replicam o Ibovespa em ativos brasileiros.

Com todas essas técnicas, é possível admitir a manifestação do efeito disposição nos gestores dos fundos de ações de ativos brasileiros. Apenas no teste de proporções comparando com o retorno de mercado não foi possível encontrar significância estatística. Essa diferença nesse teste pode ser in-fluenciada por não ter sido controlado pelo patrimônio do fundo, aspecto observado nas regressões.

Os resultados foram similares a estudos anteriores, indicando que é possível admitir a existência da manifestação do efeito disposição nos gestores dos fundos de ações de ativos brasileiros estudados.

Na Tabela 11, apresentamos a proporção de ganhos e perdas realizadas por gestor. Com base nela, podemos observar que alguns gestores apresentam a proporção de ganhos muito maior que a proporção de perdas, indicando que devem ser mais suscetíveis ao efeito disposição. Veja, por exemplo, os gestores “BEM DTVM Ltda.” e “Western Asset Management”, que apresentam as maiores diferenças entre as proporções.

Tabela 11. Proporção de ganhos e perdas realizados por gestor do fundo.

Gestor PGR PPR (PGR-PPR)

Banco do Estado do Rio Grande do Sul S.A. 0,3644 0,3202 0,0442

BRAM – Bradesco Asset Management 0,4770 0,5066 -0,0296

BTG Pactual Serviços Financeiros S.A. DTVM

0,5250 0,5302 -0,0052

Caixa Econômica Federal 0,5565 0,5426 0,0139

UBS Pactual Serviços Financeiros S.A. DTVM

0,4925 0,4855 0,0070

Votorantim Asset Management DTVM Ltda. 0,4542 0,4938 -0,0397

Banco Itaucard S.A. 0,4929 0,5036 -0,0107

Santander Brasil Asset Management DTVM S.A.

0,4840 0,5233 -0,0393

BEM DTVM Ltda. 0,6096 0,4625 0,1470

Western Asset Management 0,6370 0,4539 0,1830

BNY Mellon Serviços Financeiros DTVM S.A. 0,5169 0,5298 -0,0129

O mesmo efeito pode ser verificado analisando-se os valores das transações. Na Tabela 12,

apresentamos a proporção de ganhos e perdas realizadas por gestor com base no valor financeiro.

55Mai/2017Mai/2017

Tabela 12. Proporção de ganhos e perdas realizados por gestor do fundo com base no valor financeiro. (R$, %)



BRAM – Bradesco Asset Management 0,0993 0,1433 -0,0440

BTG Pactual Serviços Financeiros S.A. DTVM 0,2235 0,2689 -0,0454

Caixa Econômica Federal 0,1431 0,1467 -0,0036

UBS Pactual Serviços Financeiros S.A. DTVM 0,1370 0,2223 -0,0853


Banco Itaucard S.A. 0,0647 0,0600 0,0046


0,1271 0,1629 -0,0357

BEM DTVM Ltda. 0,1143 0,0599 0,0543


BNY Mellon Serviços Financeiros DTVM S.A. 0,2190 0,2082 0,0108

Por fim, na Tabela 13 apresentamos os resultados por gestor utilizando o retorno em excesso

das ações. As conclusões são similares às discutidas anteriormente.

Tabela 13. Proporção de ganhos e perdas realizados por gestor do fundo com base no retorno em excesso.



Bram – Bradesco Asset Management 0,4488 0,4787 -0,0299

BTG Pactual Serviços Financeiros S.A. DTVM 0,5147 0,5187 -0,0040

Caixa Econômica Federal 0,5179 0,5168 0,0011

UBS Pactual Serviços Financeiros S.A. DTVM 0,4867 0,4736 0,0131


Banco Itaucard S.A. 0,4650 0,5000 -0,0350


0,4584 0,5036 -0,0451

BEM DTVM Ltda. 0,5661 0,4780 0,0881


BNY Mellon Serviços Financeiros DTVM S.A. 0,5127 0,4708 0,0420

Assim, há indícios de que o efeito disposição é mais intenso para alguns gestores dos fundos

analisados, ou seja, certos gestores tendem a realizar mais ganhos do que perdas.

artigo técnico

56 Mai/2017Mai/2017

Capítulo V – ConclusãoKahneman e Tversky (1979), na teoria do prospecto, identificaram que o indivíduo é avesso

ao risco para ganhos, mas é propenso ao risco para perdas. Segundo os autores, a teoria do pros-pecto é uma alternativa à teoria da utilidade esperada, tendo em sua essência a crença de que o que realmente importa para as pessoas, o que realmente influencia o seu comportamento, não é o re-sultado esperado de uma escolha, mas a sua reação diferente a ganhos e perdas. Em outros termos, o agente, ao tomar uma decisão de investimento, é avesso à perda.

Os autores Kahneman e Tversky (1979) verificaram que os agentes não seguem a teoria dos jogos de Von Neumann e Morgenstern (1944), na qual é proposto que os agentes são estritamente racionais. Esse desvio de comportamento constante influenciou várias pesquisas em Finanças Comportamentais, com o objetivo de descobrir o porquê de os investidores manifestarem tal desvio comportamental.

O estudo sobre o tema efeito disposição começou com Shefrin e Statman (1985), no qual foi proposto o conceito do efeito disposição, que é a tendência do investidor em vender títulos ganha-dores e a manutenção de títulos perdedores em sua carteira.

Em virtude disso, vários autores começaram a estudar o tema efeito disposição, geralmente utilizando base de dados das transações no mercado acionário por investidores individuais e in-vestidores institucionais.

O objetivo desta pesquisa consistiu em avaliar se os gestores de fundo de ações brasileiros tomam decisões de operações de acordo com o descrito pelo efeito disposição.

No presente estudo, foi realizada uma pesquisa empírica descritiva com a utilização de dados ob-servados de compra e venda de ações de uma amostra de 23 fundos de investimentos brasileiros durante o período de outubro de 2009 a dezembro de 2014. Todos os dados, como o portfólio de cada fundo ao longo do período de observação, bem como os preços das ações ao longo do tempo, o patrimônio de cada fundo e o índice Bovespa, foram obtidos por meio do sistema de dados Economatica.

Foram utilizadas duas técnicas principais: um teste de proporções entre os ganhos realizados con-tra a proporção de perdas realizadas e uma regressão logística relacionando a probabilidade de venda de uma determinada ação com o retorno da mesma ação controlado pelo patrimônio de cada fundo.

Como dito, em todos os casos a proporção de ganhos realizados é maior do que a proporção de perdas realizadas, indicando uma possível existência da manifestação do efeito disposição, com resultados similares a estudos anteriores, entre eles Odean (1998), Barber et al. (2007), Karsten (2005) e Lucchesi (2010).

Também os testes estatísticos indicaram significância a 1%, com exceção do teste de propor-ções, que compara os ganhos e perdas em relação ao mercado. Isso indica que é possível rejeitar a hipótese nula, sendo um indício da presença do efeito disposição.

Nesse aspecto, a conclusão do estudo demonstra que existem indícios de manifestação do efeito disposição por parte dos gestores brasileiros que administram fundos de ações indexados ao índice Bovespa.

A pesquisa contribui para o avanço de estudos relacionados a países emergentes no mercado acionário, onde existem poucos estudos em comparação com os países desenvolvidos, em especial os EUA. A manifestação do efeito disposição ainda é uma dúvida, pois não existe um consenso comum em relação a este debate. Por isso, acredita-se que o tema deve ser mais pesquisado.

Sugerem-se, como pesquisas futuras, estudos com dados primários, sendo que os trabalhos realizados hoje em dia são realizados utilizando-se dados secundários.

57Mai/2017Mai/2017

Referências BARBER, B. M. et al. Is the aggregate investor reluctant to realise losses? Evidence from Taiwan. European Financial Management, v. 13, n. 3, p. 423–447, 2007.

BARBERIS, N.; XIONG, W. What drives the disposition effect? An analysis of a long standing preference ba-sed explanation. The Journal of Finance, v. 64, n. 2, p. 751–784, 2009.

BEN-DAVID, I.; HIRSHLEIFER, D. Are investors really reluctant to realize their losses? Trading responses to past returns and the disposition effect. Review of Financial Studies, v. 25, n. 8, p. 2.485–2.532, 2012a.

BEN-DAVID, I.; HIRSHLEIFER, D. Beyond the disposition effect: Do investors really like realizing gains more than losses. Review of Financial Studies, v. 25, n. 8, p. 2.485–2.532, 2012b.

B3. Índice Bovespa – Ibovespa. B3: A Nova Bolsa. c2015a.

Disponível em: <http://www.bmfbovespa.com.br/indi-ces/ResumoIndice.aspx?Indice=IBOVESPA&idioma=p t-br>. Acesso em: 7 nov. 2015.

B3. O que a Bolsa faz. B3: A Nova Bolsa. c2015b. Disponível em: <http://www.bmfbovespa.com.br/pt--br/intros/intro-sobre-a-bolsa.aspx?idioma=pt-br>. Acesso em: 7 nov. 2015.

B3. Composição das Units. B3: A Nova Bolsa. c2015c. Disponível em: <http://www.bmfbovespa.com.br/units/units.aspx?idioma=pt-br>. Acesso em: 7 nov. 2015.

B3. BDRs – Brazilian Depositary Receipts. B3: A Nova Bolsa. c2015d. Disponível em: <http://www.bmfboves-pa.com.br/pt-br/mercados/outros-titulos/bdrsbrazi-lian-bepository-receipts/bdrs-brazilian-bepository--receipts.aspx?idioma=pt-br>. Acesso em: 7 nov. 2015.

FAMA, E. F. Efficient capital markets: A review of the-ory and empirical work. The Journal of Finance, v. 25, n. 2, p. 383–417, 1970.

GOMES, F. B. Processo de tomada de decisão do in-vestidor individual brasileiro no mercado acionário nacional: um estudo exploratório enfocando o efei-to disposição e os vieses da ancoragem e do exces-

so de confiança. 2007. 124 f. Dissertação (mestrado em Administração) – Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2007.

KAHNEMAN, D.; TVERSKY, A. prospect theory: An analysis of decision under risk. Econometrica: Journal of the Econometric Society, p. 263–291, 1979.

KARSTEN, J. G. O efeito disposição: um estudo empí-rico no Brasil. 2005. 74 f. Dissertação (mestrado em Economia) – Fundação Getulio Vargas, São Paulo, 2005

LUCCHESI, E. P. O efeito disposição e suas motivações comportamentais: um estudo com base na atuação de gestores de fundos de investimento em ações. 2010. 192 f. Tese (Doutorado em Administração) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2010

MACEDO JR, J. S. Teoria do prospecto: uma investiga-ção utilizando simulação de investimentos. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Universidade de Santa Catarina, 2003.

MARKOWITZ, H. Portfolio selection. The Journal of Finance, v. 7, n. 1, p. 77–91, 1952.

MENG, J. Can prospect theory explain the disposition effect? A new perspective on reference points. Beijing: SSRN, 1 mar. 2014. Disponível em:

<http://ssrn.com/abstract=1851883.>. Acesso em: 7 nov. 2015.

MODIGLIANI, F.; MILLER, M. H. The cost of capital, cor-poration finance and the theory of investment. The American Economic Review, p. 261–297, 1958.

ODEAN, T. Are investors reluctant to realize their los-ses? The Journal of Finance, v. 53, n. 5, p. 1.775–1.798, 1998.

SHARPE, W. F. Capital asset prices: A theory of market equilibrium under conditions of risk.* The Journal of Finance, v. 19, n. 3, p. 425–442, 1964.

SHEFRIN, H.; STATMAN, M. The disposition to sell win-ners too early and ride losers too long: Theory and evi-dence. The Journal of Finance, p. 777–790, 1985.

artigo técnico

58 Mai/2017Mai/2017

Alocação de ativos destinada a investidores de longo prazo1. Introdução

A abordagem proposta considera um processo de alocação de ativos que integre os conceitos de risco e alocação. Nesse contexto, duas questões são fundamentais: i) qual a distribuição de probabilidade dos resultados de uma carteira em um horizonte futuro, condicional aos dados até hoje? e ii) qual a alocação nos ativos que maximiza o retorno dessa carteira no tempo futuro, dado um certo nível de risco?

Tendo como base essas questões, o artigo foi organizado da seguinte forma:No segundo item, abordaremos os conceitos de risco buscando ressaltar o papel da

diversificação temporal e entre classes de ativos como fatores de otimização da relação entre risco e retorno da carteira de investimentos. É importante ressaltar que não serão analisados conceitos usualmente abordados sobre esse tema, como os de VaR e cenários de estresse.

No terceiro item, apresentamos um roteiro de um processo de investimento focado no longo prazo, que inclua modelos de alocação estratégica, tática e seleção de ativos e de gestores, de modo integrado com os conceitos de risco discutidos.

CECÍLIA MAZZONISócia da BBM Investimentos, atua como Analista de Alocação. Possui graduação em Engenharia Elétrica com ênfase em Computação (POLI-

USP).

CÉSAR ARAGÃOSócio da BBM Investimentos

responsável por Produtos, Alocação e pela área de Relações

com Investidores. Foi Professor do Mestrado Profissional em

Economia/Finanças da FGV e Vice-Presidente da Câmara de Riscos da antiga BM&F. Mestre em Economia

(FGV) e possui graduação em Engenharia Elétrica (UNIFEI).

aaaa

59

artigo técnico

Mai/2017Mai/2017

No quarto item, discutimos o conceito de atribuição de performance, que possui dois papéis relevantes em um processo de investimento: ser uma ferramenta de auxílio na gestão e ter uma linguagem transparente entre investidores e gestores, explicitando os fatores que compõem o re-sultado final do investimento.

Os resultados numéricos, baseados em uma carteira real de um investidor institucional brasi-leiro, são discutidos no quinto item e, finalmente, no sexto, são apresentadas as conclusões.

2. Risco1

Cada investidor tem tolerância à perda limitada. Portanto, o risco é um recurso escasso e deve ser bem gerenciado. Nosso objetivo, nesta seção, é apresentar uma análise alternativa à abordagem tradicional de otimização da relação risco e retorno de uma carteira.

É prática comum um investidor definir na primeira etapa do processo de investimento um objetivo de retorno incompatível com seu nível de aversão a risco, desconsiderando o fato de que a sua tolerância a risco condiciona o retorno esperado. Conforme apresentado na Tabela 1, o nível de retorno a ser alcançado é influenciado pelo nível de risco e horizonte de tempo do investimento. Considera-se, por exemplo, que, para uma rentabilidade de CDI + 3,9% a.a., existe uma probabili-dade de 5% de o retorno ser menor do que -1% a.a. no horizonte de um mês.

Tabela 1 – Retorno acumulado para diferentes horizontes de tempo e a nível de confiança 95%.

Excesso de retorno % CDIRetorno acumulado em períodos de:

1 mês 6 meses 1 ano 2 anos 5 anos

CDI + 0,2% 101% 0,9% 6,1% 12,7% 27,3% 83,8%

CDI + 1,4% 111% 0,3% 4,9% 11,4% 26,6% 88,3%

CDI + 2,6% 120% -0,4% 3,6% 10,1% 25,8% 93,6%

CDI + 3,9% 130% -1,0% 2,4% 8,7% 25,0% 99,4%

CDI + 5,1% 140% -1,7% 1,2% 7,5% 24,4% 105,2%

CDI + 6,4% 150% -2,3% -0,1% 6,1% 23,7% 112,0%

CDI 100% 1,0% 6,2% 12,8% 27,3% 83,1%

O primeiro fator de otimização do risco/retorno relaciona-se com os resultados apresentados anteriormente. Considerando que os retornos sejam independentes e identicamente distribuídos, verifica-se uma relação exponencial entre os retornos no tempo, o que não ocorre com o risco, que guarda relação com a raiz de t. Dessa forma, para a mesma carteira, minimiza-se a relação risco/retorno com a passagem do tempo.

O segundo fator de otimização, que é a principal ideia de um modelo que busca maximizar o retorno para um dado nível de risco, é a diversificação que existe em uma carteira com n ativos,

1 As ideias aqui discutidas se baseiam no livro Modern Investment Management: An Equilibrium Approach, de Robert B. Litterman, 2003.

artigo técnico

60 Mai/2017Mai/2017

baseada nas correlações entre eles. Para entender essa questão, vamos analisar como a adição de um novo ativo influencia o risco global de uma carteira, supondo constante a alocação nos demais ativos.

Como exemplo, vamos considerar uma carteira com um único ativo A e analisar o efeito da in-clusão de um ativo B no risco e retorno da carteira consolidada utilizando as equações de (1) a (4):

* *r P r P rA A B B= + (1)

* * * * * * *R R P R P R R P P2 ,A A B B A B A B A B2 2 2 2 t= + + (2)

* * * *PR R P R R P

R,

B

B B A B A A B2

22 t= +Q V (3)

* * * *PR R P R R P

R,

A

A A A B B A B2

22 t= +Q V (4)

Em que:, r r e rA B são os retornos esperados da carteira e dos ativos A e B, respectivamente; PA e PB

são o peso dos ativos A e B, respectivamente; R , RA e RB , e são o risco da carteira e dos ativos A e B, respectivamente; e ,A Bt é a correlação entre eles.

As equações (3) e (4) analisam a variação do risco da carteira dado alterações marginais no peso de A ou B. Por exemplo, uma unidade a menos de alocação no ativo A diminui o risco da carteira em

PR

A22 .

Contudo, para manter constante o risco:

* * PR x P

R1 0 5A B22

22- + = Q V.

É necessário aumentar em x unidades de B, de modo que:

x PR

PR

A

B

22

22= .

Se a variação do retorno * * r r x r1 A B= - + (6), referente às realocações descritas anterior-mente, for positiva, temos a situação em que, para o mesmo nível de risco, obtivemos retorno superior.

A partir das equações (5) e (6), chegamos à alocação de equilíbrio, em que não é possível aumentar o retorno mantendo o risco constante:

r

PR

r

PR

A

A

B

B22

22=

S SX X

Suponha um investidor que tenha um orçamento de risco de 8%, e o seu universo de investi-mento é composto de um único ativo A com risco de 10% e excesso de retorno em relação ao ativo

61Mai/2017Mai/2017

livre de risco de 1,5% a.a. Sua alocação natural é investir 80% de sua carteira no ativo A e 20% no ativo livre de risco, resultando em um risco de 8% e excesso de retorno de 1,2% a.a. Surge agora a oportunidade de investimento no ativo B com risco de 20%, excesso de retorno de 4% a.a. e corre-lação igual a 0,60 com o ativo A.

Vamos analisar o efeito sobre o risco das realocações marginais entre os ativos A e B.

Considerando que ,PR 0 100

A22 = e ,P

R 0 120B22 = , para manter o risco constante quando vendemos

uma unidade do ativo A, devemos comprar ,,

,0 1200 100

0 833= unidade do ativo B. O efeito margi-

nal sobre o retorno é * , % , * % ,r 1 1 5 0 833 4 0 0183 02D = - + = , indicando que essa realocação

é válida, porque mantemos o risco constante e aumentamos o retorno da carteira. É importante

observar que podemos também calcular o retorno mínimo do ativo B para que a troca ainda seja

vantajosa.

3. Modelos de alocação Podemos dividir um processo de alocação de ativos em três etapas principais: alocação estra-

tégica, alocação tática e seleção de ativos e gestores.

Alocação estratégica

É o passo mais importante na determinação dos retornos. Consiste na decisão, normalmente com horizonte de médio/longo prazo, sobre a alocação nas grandes classes de risco, que chamare-mos de benchmarks. O processo pode ser dividido nas seguintes etapas:i) determinação do benchmark global do fundo. Ex: CDI, o passivo atuarial de um fundo de

pensão, um índice de mercado como o IMA-B ou uma combinação entre eles;ii) definição do objetivo de rentabilidade no médio/longo prazo, que implica necessariamente a

parametrização das métricas de risco;iii) levantamento das restrições regulatórias e legais aplicáveis;iv) utilização de um método robusto para definição da alocação entre os benchmarks (mode-

los simples, como o de Markowitz, têm algumas deficiências, sendo que a maior reside no fato de que pequenas alterações no retorno esperado dos ativos levam a mudanças bruscas na alocação ótima; recomendamos modelo que combine estimativas com views, como o Black-Litterman).

Alocação tática

Consiste em desvios em relação às alocações definidas na estratégia, geralmente por prazos menores, mas bem definidos dentro dos limites de orçamento de risco da carteira. Vale lembrar que, no mercado brasileiro de investidores institucionais, parte relevante das discussões sobre alo-cações de investimento recai sobre alocação tática, em detrimento da alocação estratégica, que de fato é a principal responsável pelos retornos de longo prazo.

artigo técnico

62 Mai/2017Mai/2017

Seleção de ativos e gestores

Consiste na escolha dos ativos, dentro das classes de risco definidas pela alocação estratégica. Nesse contexto, dois pontos são fundamentais: i) a relevância de fatores de risco não correlacionados na otimização da carteira e ii) a diferença entre gestão ativa e passiva. A busca por fatores de risco não correlacionados é um dos principais fatores na otimização do risco de uma carteira (basta lembrar que, ao adicionar a um portfólio de um único ativo com risco e retorno de uma unidade outro ativo com risco e retorno iguais, mas com correlação 0, é obtida uma relação risco/retorno aproximada-mente 43% melhor). Em relação ao item (ii), cabe ressaltar que gestão passiva apresenta retornos aderentes ao benchmark e, por esse motivo, possui custo menor, diferente da gestão ativa, em que a busca por alfa não correlacionado com o portfólio compensa os custos desse produto.

4. Atribuição de performance

Um modelo de atribuição de performance é fundamental para que o gestor saiba com precisão os elementos que compõem o retorno total do fundo e é também uma valiosa ferramenta para prestar contas ao investidor sobre como é alocado seu dinheiro em relação ao risco e retorno de cada decisão de alocação.

Neste artigo, sugerimos um modelo que decompõe o retorno total do investimento nos se-guintes componentes:

r r r r r r r rF BG AE BG AT AE F AT= + - + - + -Q Q QV V V (7)

Em que:

rF – retorno nominal do fundo; rBG - – retorno do benchmark global; rAT - – retorno da alocação estra-tégica; rAT - – retorno da alocação tática.

Sendo: r rAE BG-Q V é a contribuição da alocação estratégica; r rAT AE-Q V é a contribuição da alocação tática; e r rF AT-Q V é a parcela da seleção de ativos e gestores.

Em relação à alocação estratégica, ela pode ser decomposta:

*r P r

AEi

n

BGi BGi1

==/

Sendo:PBGI, o percentual no benchmark da classe de ativos i e rBGi , o retorno do benchmark da classe

de ativos i.

A alocação tática pode ser calculada da mesma forma, apenas levando em consideração os pesos reais da carteira em cada classe de ativos ' :P BGi:

63Mai/2017Mai/2017

' *r P r

ATi

n

BGi BGi1

==/

Para uma carteira de renda fixa, porém, o processo de mensuração dos resultados é mais com-plexo. Propomos então a seguinte metodologia:i) transformar um derivativo em equivalente ao seu título. Exemplo: um futuro de DI1 em uma

LTN de mesma duration, ou, da mesma forma, um futuro de DAP na sua NTNB de duration correspondente;

ii) definir o tamanho da posição em unidades do benchmark usando o conceito de duration em instrumentos de renda fixa. Efeitos de convexidade não são considerados, mas movimentos de inclinação seriam capturados pela seleção de ativos.Assim, a alocação tática pode ser definida pela seguinte equação:

' r P DD r D

D r1ATi

n

BGiBG

cBGi

BG

cCDI

1

= - -=/ S S X X

DC é a duration da carteira de derivativos + títulos e DBG é a duration do benchmark da aloca-ção estratégica.

É importante lembrar que, para o cálculo preciso da alocação tática, é necessário o acompa-nhamento diário das alocações nas diferentes classes de ativos e as relações de duration entre as car-teiras. Outra observação relevante é decompor instrumentos financeiros em fatores de risco. Por exemplo, uma LTN ou DI futuro pode ser decomposta em juro real e inflação e poderia, portanto, ser considerada uma alocação tática na NTN-B, se esse for um benchmark da alocação estratégica.

É importante ressaltar que, assim como os componentes do retorno, medidas de risco em re-lação ao benchmark também são decompostas nos vetores de alocação estratégica, tática e seleção de ativos/gestores.

5. Resultados

Como estudo de caso, analisaremos uma carteira real de um investidor institucional brasileiro constituída sobre a forma de um fundo de investimentos que respeita as regras estabelecidas pela Resolução do CMN n.º 3.792/09.

De acordo com o passivo atuarial da fundação, foi definido como benchmark global o índice IMA-B. Considerando a tolerância ao risco desse investidor e os conceitos definidos na seção 2, foi estabelecido um orçamento de risco de 10% em relação ao seu benchmark.

A partir dos números acima, das classes de ativos permitidas como investimento de certas res-trições legais/regulatórias e dos modelos de alocação discutidos na seção 3, a alocação estratégica foi definida como: 75% IMA-B + 20% CDI + 5% Ibovespa. Em seguida, apresentamos os resulta-dos do fundo para 2016, destacando as contribuições de cada componente da alocação.

artigo técnico

64 Mai/2017Mai/2017

Atribuição de performance 2016AE: alocação estratégica 23,35%

75% IMA-B 18,61%

20% CDI 2,80%

5% Ibovespa 1,95%

RBg: IMA-B 24,81%

AE - RBg: Valor adicionado pela alocação estratégica -1,46%AT: alocação tática 27,02%

IMA-B 26,97%

CDI -2,07%

Ibovespa 2,13%

AE: alocação estratégica 23,35%

AT - AE: valor adicionado pela alocação tática 3,67%RF: retorno do fundo 33,91%

AT: alocação tática 27,02%

RF - AT: valor adicionado pela seleção de ativos 6,88%

Excesso sobre IMA-B 2016IMA-B 24,81%valor adicionado pela alocação estratégica -1,46%

valor adicionado pela alocação tática 3,67%

valor adicionado por seleção de ativos 6,88%

retorno do Fundo 33,91%retorno IMA-B 24,81%

excesso sobre IMA-B 9,10%

Gráfico 2 – Decomposição do risco em relação ao benchmark do fundo nos vetores da alocação para uma janela de 21 d.u.

0,0%

2,0%

4,0%

6,0%

8,0%

10,0%

fev-

16

mar

-16

abr-

16

mai

-16

jun-

16

jul-1

6

ago-

16

set-

16

out-

16

nov-

16

dez-

16

Alocação estratégica Alocação tática Seleção de ativos

65Mai/2017Mai/2017

Gráfico 2 – Decomposição do retorno do fundo nos seus vetores de alocação

-5%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

dez-

15

jan-

16

fev-

16

mar

-16

abr-

16

mai

-16

jun-

16

jul-1

6

ago-

16

set-

16

out-

16

nov-

16

dez-

16

IMA-B Valor adicionado pela alocação estratégica

Valor adicionado pela alocação tática Valor adicionado pela seleção de ativos

6. Conclusão

Neste artigo, propusemos uma abordagem do processo de investimento para alocadores de longo prazo, em que analisamos de forma integrada os conceitos de risco, alocação e atribuição de performance.

O ponto central deste artigo é ressaltar que medidas integradas de risco e alocação em adição a um modelo de atribuição de performance permitem alcançar resultados que, ajustados ao risco, são consistentes e superiores ao benchmark no horizonte de médio e longo prazo. Tal metodologia conta com a vantagem de otimizar a relação risco/retorno da carteira com base no correto ma-peamento das correlações entre os ativos e do efeito do tempo, tendo em vista o risco como um recurso escasso.

Referência

LITTERMAN, Robert B. (2003). Modern Investment Management: An Equilibrium Approach. Hoboken. New Jersey. John Wiley & Sons, Inc.

A Resenha B3, publicação lançada para incentivar a troca de conhecimento e informação de alta qualidade entre toda a comunidade fi nanceira brasileira, convida você a participar do “Prêmio Melhor Artigo Resenha B3”. A cada dois anos, será escolhido, pelo conselho editorial da revista, o melhor artigo publicado.

Confi ra a premiação:

Um prêmio à inspiração e ao conhecimento técnico

R$20.000,00 (vinte mil reais)

almoço com o conselho editorial da revista

convitecom direito a acompanhante, transporte e estadia para participar do Congresso Internacional de Mercados Financeiro e de Capitais, realizado pela B3

Envie seu artigo para avaliação dos editores responsáveis. Acesse resenhab3.com.br e saiba como enviá-lo.

PRÊMIO MELHOR ARTIGO

1ª EDIÇÃO

artigo técnico

66 Mai/2017Mai/2017

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PRÊMIO MELHOR ARTIGO

1ª EDIÇÃO

Evidências da Interpretação do Sinal da Informação Tributária Sobre o Lucro pelos Analistas Financeiros no Brasil1. Introdução

O efeito dos tributos sobre os relatórios financeiros divulgados tem sido o foco de diversas pesquisas no cenário internacional (SHACKELFORD; SHEVLIN, 2001; GRAHAM, 2003; HANLON; LAPLANTE; SHEVLIN, 2005; HANLON; MAY-DEW; SHEVLIN, 2008; AYERS; JIANG; LAPLANTE, 2009; GRAHAM; RAEDY; SHACKELFORD, 2012). Alguns artigos têm demonstrado a influência do sinal da informação capturado pelos analistas financeiros nos mercados desenvolvidos (HAN-LON, 2003; WEBER, 2006; GLEASON; MILLS, 2008; WEBER, 2010; AYERS et al., 2010; GRAHAM; RAEDY; SHACKELFORD, 2012; MAULER, 2014). Entretanto, nos mercados emergentes, ainda não há evidências.

VALDEMIR CARVALHOBacharel em Administração de

Empresas e Mestre em Engenharia de Produção pela UFRN. Especialista

em Docência do Ensino Superior pela UFRJ. MBA em Administração Financeira e Doutor em Ciências

Contábeis. Experiência na área de Financas Corporativas e Professor

Adjunto da Universidade Federal do Rio Grande do Norte - UFRN/CERES.

EDILSON PAULODoutor em Ciências Contábeis pela Universidade de São Paulo – USP.

Professor Adjunto III/UFPB. Docente do Programa Multi-institucional e

Inter-Regional de Pós-Graduação em Ciências Contábeis da UnB/UFPB/

UFRN.

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artigo técnico

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Segundo Graham, Raedy e Shackelford (2012), a informação tributária divulgada sina-liza informação de valor relevante. Para Mauler (2014), o lucro tributável traz sinal informa-tivo e, consequentemente, os participantes do mercado podem considerá-lo na previsão dos lucros pelos analistas financeiros para obter informações adicionais. Ayers et al. (2010) sugere que investidores institucionais e pequenos investidores incorporam as informações tributá-rias nas suas operações e o efeito sobre o lucro é mais evidente para os investidores institui-cionais. Para Weber (2006; 2010), as informações tributárias representadas pela diferença entre o lucro contábil e o lucro tributário, conhecida como Box-Tax-Differences (BTD), são refletidas de forma eficiente nas previsões de resultados futuros pelos analistas financeiros, considerando que, se as previsões do lucro por ação (LPA) são eficientes em relação às BTDs, então os erros das previsões do LPA não estão relacionados com as BTDs conhecidas no mo-mento das previsões. Enquanto Hughes, Liu e Su (2011) investigam a relação entre o retorno de mercado e os erros de previsão do LPA pelos analistas, encontram correlação imperfeita em relação a lucro ou prejuízo, que podem divergir significativamente das expectativas dos investidores do mercado. Kraft (2013) sugere que a BTD fornece informação adicional na detecção de EM. Tang (2006) identifica que a BTD é útil para prever o desempenho futuro das firmas e que é negativamente relacionada à previsão do LPA. Mauler (2014) verifica se, e como, os analistas financeiros utilizam informações tributárias com caráter informativo para os seus investidores.

De acordo com Hanlon (2003), o mercado vê grandes BTDs positivas como uma “ban-deira vermelha”, que sinaliza a redução das expectativas sobre os lucros futuros, enquanto grandes BTDs negativas induzem os investidores a superestimar a persistência dos accruals como componentes do lucro. Para Machado e Nakao (2012, p. 102), “sob o ponto de vista do investidor, pode-se dizer que ele tenta se proteger de uma possível ação oportunista do gestor, haja vista sua busca por informações confiáveis, estabelecendo, para isso, uma posição mais conservadora”. Por outro lado, existem poucas evidências se de fato os investidores ne-gociam com base nas informações tributárias, pois há pouca informação relacionada à forma com que os usuários das demonstrações financeiras veem o Earning Management (EM) de contas tributárias e como se dá o comportamento dos analistas e do mercado diante do EM (GRAHAM; RAEDY; SHACKELFORD, 2012). Além disso, Weber (2010) sugere evidên-cias de que os analistas financeiros têm dificuldades de compreender a complexidade das informações tributárias. Gleason e Mills (2008) afirmam que, adiante da complexidade das informações tributárias, não fica claro se os analistas financeiros e os investidores são capazes de identificar Tax Management (TM). Mas o nível de conhecimento da legislação tributária pode ser um fator relevante e limitador para o analista financeiro na interpretação e avaliação do efeito dos sinais fornecidos nas demonstrações tributárias divulgadas.

No Brasil, o sistema tributário é complexo e repleto de particularidades, o que o dife-rencia do modo com que as demais nações tratam a questão tributária, como: a concentração de capital, a forte influência da legislação tributária (excesso de burocracia), a desoneração sobre setores, diversos tributos incidem sobre o patrimônio e sobre a circulação de bens e serviços, tributação sobre a receita que recebe pouco destaque nos demonstrativos contábeis, quantidade excessiva de tributos com alíquotas diferentes e elevada carga tributária. Além do que, existe forte influência tributária sobre os lucros e alta variabilidade de regras em fun-

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ção da jurisdição, prejudicando a comparabilidade e as pesquisas nessa área (IUDÍCIBUS; LOPES, 2004; IUDÍCIBUS; POHLMANN, 2007). Cabe, ainda, ressaltar o esforço dos re-guladores em desvincular a contabilidade tributária da contabilidade financeira. Estudos nacionais envolvendo, especificamente, as informações tributárias e a previsão dos analis-tas são extremamente escassos. Da Silva (1998) investigou a capacidade de previsão dos analistas financeiros realizando um estudo do grau de sua eficiência. Franco (2002) investi-gou existência de exageros sistemáticos nas previsões de lucros, apresentando evidências de comportamento excessivamente otimista dos analistas brasileiros, semelhante aos analistas norte-americanos. Martinez (2004) avaliou as previsões e as recomendações dos analistas e o conteúdo informativo para o mercado, investigando a natureza dos erros de previsão e as características da acurácia, do viés e da precisão das previsões, além de efetuar um deta-lhamento analítico do conteúdo informativo dos diferentes tipos de revisões de previsões dos analistas e das surpresas provocadas pelo anúncio do lucro em desacordo com as expec-tativas – portanto, considerando que as informações tributárias sobre o lucro reportadas nas demonstrações contábeis possuem conteúdo informacional relevante que sinaliza para a tomada de decisão, bem como o fato de que os analistas utilizam o sinal da informação contábil divulgada na previsão do LPA para aconselhar sobre o valor dos papéis, amparado na Teoria da Sinalização. E ainda, diante da dificuldade de interpretação das informações tributárias pelos analistas, este estudo investiga o seguinte problema de pesquisa: O ana-lista financeiro da BM&FBOVESPA captura eficientemente o sinal das informações tributárias sobre o lucro? O objetivo principal do estudo foi verificar se os analistas de valores mobiliários da BM&FBOVESPA interpretam corretamente o sinal emitido pelas informações tributárias divulgadas nas ITRs e IANs.

2. REFERENCIAL TEÓRICOTeoria da Sinalização

Diversas pesquisas internacionais consideram que a informação tributária divulgada serve de sinal para o mercado (HANLON; SLEMROND, 2007; HERBOHN; TUTTICCI; KHOR, 2010; AYERS et al., 2010; CHI; PINCUS; THEO, 2012; KUO, 2013; MAULER, 2014). Nesse contexto, é possível observar o conteúdo informacional da tributação sobre o lucro pela ótica da Teoria da Sinalização. Sob a perspectiva dessa teoria, Spence (1973) con-sidera que os sinais funcionam como mecanismos de discriminação, num contexto de infor-mação assimétrica, capaz de alterar as crenças e transmitir informações a outros indivíduos. Para o mercado de capitais, a sinalização é um elemento importante, uma vez que as empresas tendem a sinalizar para o mercado (analistas de investimentos e credores, entre outros) in-formações que propiciem aos demandantes a capacidade de diferenciação, para auxiliar na tomada da decisão de investimentos sob condições de incerteza. Portanto, na relação da emis-são de sinais entre a empresa e os investidores, estes podem ter dificuldades de interpretação de todos os sinais emitidos, fato que determina a presença e a participação dos analistas de mercado (DALMÁCIO et al., 2013). A Figura 1 demonstra a relação da presença de interme-diários no processo de sinalização.

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Figura 1 – Sinalização no Mercado de Capitais.

StakeholdersEmissão do sinal Emissão do sinalconvencional

Estimativa de lucros

S1- Informações(economicas,financeiras,

operacionais)

S2- Práticas

diferenciadas degovernança

Intermediários financeiros(decodificadores de sinal

Recomendações

Sinalização de Performance

Analistas de mercado

Previsões

Investidores

Compra forte

Venda forte

Comprar

Manter

Vender

S3- Informações

tributárias sobre o lucro reportadas

Sn- Outras

Informações

Companhiaemissorado sinal

Tip

o d

e s

ina

l

Fonte: adaptado de Dalmácio et al. 2013.

Para Modigliani e Miller (1958), a informação tributária pode influenciar na decisão do in-vestidor em manter, vender ou comprar ações das companhias, pois a economia gerada de benefí-cio tributário no uso de capital de terceiros contribui para afetar o retorno. Dalmácio et al. (2013) consideram que as informações econômicas, financeiras e operacionais geradas pela firma emitem sinal ao mercado, bem como as informações referentes às práticas diferenciadas de governança e a divulgação das informações tributária. Logo, dado o contexto do planejamento tributário, a informação tributária sobre o lucro pode ser considerada um sinal para os usuários, em especial os analistas financeiros e os investidores (HANLON, 2005; TANG, 2005). Nesse aspecto, existem evidências de que firmas com BTDs elevadas sinalizam uma fraca qualidade informacional do lu-cro, tornando os investidores mais conservadores aos papéis negociados por essas firmas. Assim sendo, espera-se que as informações tributárias sobre o lucro possam de alguma forma contribuir para alterar o preço das ações e o retorno econômico e financeiro das companhias.

Previsão dos analistas de valores mobiliários e sinal das informações tributárias

O profissional de análise financeira denominado de “analista de valores mobiliários” é a pes-soa natural que, em caráter profissional, elabora relatórios de análise destinados à publicação, à divulgação ou à distribuição a terceiros, ainda que restrita a clientes (Instrução CVM n.º 483/10). Classificam-se em: sell-side (elaboram relatórios de análise que fornecem orientações às operações com ativos por parte dos clientes investidores, vinculados às corretoras, e publicam seus relatórios

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no mercado); buy-side (fornecem orientações internas a fundos e investidores institucionais e não divulgam seus relatórios); e independentes, que não são vinculados a corretoras ou instituições de investimentos, por isso, suas recomendações são livres de pressões das companhias, logo, não viesadas (MARTINEZ, 2004).

Os analistas financeiros atuam como intermediários no processo de tomada de decisão dos investidores, auxiliando-os na escolha e no gerenciamento das aplicações. São extremamente im-portantes na consolidação das expectativas do mercado em relação ao retorno financeiro das fir-mas evidenciado pela expectativa dos preços das ações, visto que os preços futuros dos títulos mobiliários refletem as suas análises (DALMÁCIO et al., 2013).

Em relação à informação tributária divulgada e à previsão dos analistas financeiros, alguns es-tudos fornecem evidências de que pode servir de sinal à qualidade do lucro e à previsão do retorno financeiro das ações, dentre eles: KOTHARI, 2001; PHILLIPS; PINCUS; REGO, 2003; HAN-LON, 2005; LEV; NISSIM, 2004; SCHMDIT, 2006; WEBER, 2006; 2010; CAZIER et al., 2010; COMPRIX; GRAHAM; MOORE, 2011; KRAFT, 2013; ERICKSON; HEITZMAN; ZHANG, 2013; CHI; PINCUS; TEOH, 2014; KIM; SCHMIDT; WENTLAND, 2014; MAULER, 2014.

Características gerais e legislação da tributação dos lucros no Brasil

O sistema tributário brasileiro apresenta espécie tributária bem diversificada: impostos; taxas; contribuição de melhoria; empréstimo compulsório; e contribuições especiais (Lei 5.172/1966. Código Tributário Nacional – CTN). Quanto aos regimes de tributação, o CTN e o Decreto n.º 3.000/99 dispõem sobre o IRPJ, que pode ser apurado de diversas formas: lu-cro arbitrado; lucro presumido; lucro real... E, visando estimular o desenvolvimento de certos setores, o governo disponibiliza incentivos fiscais por meio dos Regimes Especiais Tributá-rios (RETs).

O regime de tributação do IRPJ/CSLL depende das características das firmas, como va-lor da receita bruta e se é ou não instituição financeira. Esta pesquisa foca-se no lucro real, que é o lucro líquido do período de apuração, ajustado pelas adições, exclusões e compen-sações prescritas no Decreto n.º 3000/99, que regulamenta a tributação, fiscalização, arre-cadação e administração do Imposto sobre a Renda e Proventos de Qualquer Natureza. O lucro tributável é apurado separadamente do lucro contábil por meio do Lalur, em que são realizadas as adições (despesas e perdas indedutíveis, e as reversões de valores temporários deduzidos em períodos anteriores), as exclusões (receitas e ganhos não tributáveis, e as re-versões de valores temporários acrescidos em períodos anteriores) e as compensações de prejuízos fiscais de exercícios anteriores permitidas pela legislação do IRPJ/CSLL. Os ajus-tes de adições são obrigatórios, enquanto as exclusões e compensações não o são, mas cabe a cada firma realizá-los, sob a pena de incorrerem em maior pagamento tributário pelo não gerenciamento dessas medidas.

As normas brasileiras sobre o tratamento contábil do IRPJ/CSLL são emitidas pelo Co-mitê de Pronunciamentos Contábeis (CPC-32)/Tributos sobre o lucro, aprovadas pela De-liberação (CVM) 599/09, que se correlaciona com a International Accounting Standard 12 (IAS-12), do International Accounting Standard Board (IASB), com o Decreto n.º 3.000/99 Regulamento do IRPJ, e com a Lei Complementar n.˚ 104/01 sobre a norma geral antielisiva

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que busca evitar a prática da elisão fiscal e o abuso de direito no campo tributário.Por outro lado, o Projeto de Lei n.º 3.741/00 que foi convertido na Lei n.º 11.638/07

trouxe uma maior flexibilidade à mensuração das variações patrimoniais e provocou modi-ficações substanciais na Lei n.º 6.404/76, aplicável às sociedades por ações. Enquanto que a Lei n.º 11.638/07 iniciou a convergência da contabilidade brasileira para as normas interna-cionais emitidas pelo IASB, instituiu o Regime Tributário de Transição (RTT), alterada pela Medida Provisória n.º 449/08, garantiu a neutralidade tributária e converteu-se na Lei n.º 11.941/09, objetivando que a contabilidade societária não cause impacto na contabilidade tributária. A nova realidade tem por finalidade reduzir a assimetria e melhorar a qualidade informacional das demonstrações contábeis, facilitando a avaliação do desempenho e a com-parabilidade com as firmas estrangeiras. Entretanto, a Lei 12.973/14 revogou o RTT, conso-lidando a neutralidade tributária da convergência das normas locais às internacionais, alterou a legislação tributária federal de IRPJ, CSLL, PIS/Pasep e Cofins e adotou a entrega do lucro real das firmas ao Sistema Público de Escrituração Digital (SPED), instituído pelo Decreto n.º 6.022/07.

Proxies para informações tributárias sobre o lucroNa revisão da literatura internacional, observam-se diversos estudos que tratam da relação

entre a informação contábil e a tributação e apresentam proxies para capturar informação tri-butária (SHACKELFORD; SHEVLIN, 2001; PAULO; MARTINS; CORRAR, 2007; HAR-LON; HEITZMAN, 2010; GRAHAM; RAEDY; SHACKELFORD, 2012). E sugere que as proxies mais utilizadas para gerenciamento tributário são taxa efetiva de tributação (ETR), di-ferença entre o lucro contábil e o lucro tributário (BTD), BTD discricionária (impostos dife-ridos), BTD permanente, razão entre lucro tributável e o lucro contábil e o Cash ETR (GUP-TA; NEWBERRY, 1997; MILLS; ERICKSON; MAYDEW, 1998; REGO, 2003; AYERS; JIANG; LAPLANTE, 2009). (HANLON, 2005; MILLS; NEWBERRY, 2001; PHILLIPS; PINCUS; REGO, 2003). Mais recentemente, tem sido empregado o Long Cash ETR, que é uma variável contínua usada no planejamento tributário no longo prazo (DYRENG; HAN-LON; MAYDEW, 2008; 2010).

A BTD total é a diferença entre lucro contábil e lucro tributável, divide-se em NBTD e ABTD. A NBTD é a diferença temporária causada pelo desalinhamento entre a norma con-tábil e a tributária é um diferimento tributário, calculado pelo quociente entre a despesa tri-butária diferida e a alíquota tributária. Enquanto, a ABTD é causada pelo comportamento oportunista do gestor, discricionário, por isso, ocorre de forma permanente, é calculda pela diferença entre a BTD total e BTD temporária, ou seja, é a medida não explicada da BTD total representada pelos resíduos da regressão da BTD total e seus fatores explicativos.

Hanlon e Heitzman (2010) demonstram diversas formas de variações da ETR: Cash ETR, Current ETR, Long Run Cash ETR e ETR Differencial, todas encontradas a partir das demonstrações contábeis. A Cash ETR é a taxa tributária efetiva paga por dólar de lucro con-tábil. Cazier et al. (2010) calculam o Cash ETR como sendo o resultado da divisão entre os tributos pagos (Cash Tax Paid) e o lucro antes dos tributos, diminuído dos resultados de itens especiais (LAIR – Itens Especiais). A Long Run Cash ETR é a taxa efetiva de dez anos, sen-

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do mensurada por meio do somatório do pagamento dos tributos no ano corrente dividido pelo somatório do lucro tributável, excluídos os itens especiais do ano corrente (HANLON; HEITZMAN, 2010). Entretanto, diversas pesquisas têm usado o Long Run Cash ETR pelo período de cinco anos – neste caso, sendo denominado Long Cash ETR (DYRENG; HAN-LON; MAYDEW, 2008; 2010; CHEN et al., 2010; BAUER, 2011), indicado para reduzir a li-mitação da ETR (taxa nominal fixa de 34%), praticamente eliminando os efeitos temporários dos tributos sobre o caixa. Inclui diferenças permanentes e temporárias, é uma medida ampla de planejamento tributário, reflete as diversas formas de elisão fiscal praticada pelas firmas e, segundo a literatura, é a proxy mais importante para reduzir problemas da ETR (DYRENG; HANLON; MAYDEW, 2008; CHEN et al., 2010). No caso do sistema tributário brasileiro, a Long Cash ETR pode ser útil para reduzir os efeitos acumulativos provocados pelo uso da compensação do lucro tributável pelas firmas, diante da base negativa do IRPJ e do CSLL, justamente por se tratar de medida de longo prazo e incluir as diferenças permanentes e tem-porárias.

A Deferred Tax Liabilities to Share (DTL/Sh) pode ser considerada uma proxy alternati-va para elisão fiscal obtida dividindo-se o passivo tributário diferido pelo valor de ação da fir-ma (DIEHL, 2010; GRAHAM; RAEDY; SHACKELFORD, 2012). Em estudo recente, Diehl (2010) observa que os investidores podem preferir avaliar os números tributários livres de gerenciamento de resultados. Então, testou se a DTL/Sh pode ser considerada proxy à previ-são dos preços das ações no mercado. Os resultados sugerem forte associação com LPA, fluxo de caixa por ação e valor patrimonial por ação. Visto que apenas os relatórios financeiros são divulgados publicamente, os tributos diferidos podem permitir aos investidores uma menor subjetividade na interpretação dos resultados financeiros. Nesse aspecto, Dhaliwal, Gleason e Mills (2004) sugerem que a despesa tributária, por ser uma das últimas contas encerradas antes do anúncio do resultado, é uma poderosa variável para se estudar o EM, por conseguin-te, accruals tributários, diante do deferimento dos tributos. Rezende e Nakao (2012) utilizam o lucro tributário (LCTRI), soma da despesa do IRPJ e do CSLL mais IRPJ e CSLL diferido, dividido pela alíquota de 34%, para capturar as práticas de incentivo tributário nas compa-nhias brasileiras, em vez da BTD. Como muitas firmas efetivamente não pagam 34% de IRPJ e CSLL, Lopes (2012) emprega a alíquota tributária efetiva (ATE), quociente da diferença entre o LAIR e o lucro líquido dividido pelo LAIR, em vez da ETR, modelo mais básico para mitigar problemas relacionados à ETR (ZIMMERMAN, 1983).

3. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOSA pesquisa utilizou dados secundários extraídos das Informações Financeiras Trimestrais

(ITRs) e Anuais (IANs) consolidadas divulgados pelas companhias na BM&FBOVESPA no perí-odo de 1999 a 2014, coletados na base de dados Institutional Brokers Estimate System (I/B/E/S), na seção Summary History, que contém o consenso das estimativas de todos os analistas para a firma i no período t. A previsão foi emitida entre o início do exercício estimado, considerando até 45 dias de atraso na entrega das demonstrações pela companhia e até 30 dias antes do anúncio do resultado no exercício seguinte, conforme a instrução CVM n.º 202/93 e Martinez (2004), possi-bilitando comparar o resultado efetivo com a previsão.

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População e amostraO universo foi de 721 companhias brasileiras com ações na BM&FBOVESPA. A amostra é

composta daquelas que disponibilizaram os dados à CVM referentes às ITRs e às IANs, excluídos serviços financeiros, bancos, sociedades de crédito, seguradoras e fundos, por conta das carac-terísticas específicas de suas operações, como: regulação emanada pelo Bacen e tributação com alíquota efetiva de 40%, visto que a alíquota da CSLL é de 9% em geral e de 15% para instituições financeiras, de seguros privados e de capitalização. De acordo com Ferreira et al. (2012), esses cri-térios de exclusão são usuais na literatura brasileira e internacional. Dos dados anuais excluem-se as companhias do setor financeiro 1.120 observações (9,71%) e as idades da previsão ≥ 360 dias e ≤ 30 dias, correspondendo a 456 observações (3,95%). Dos dados trimestrais excluem-se do setor financeiro 4.480 observações (9,71%) e às idades da previsão ≥ 120 dias, correspondendo a 395 observações (0,86%) e 1.709 observações ≤ 30 dias, correspondendo a (3,70%). A exclusão de outliers e de valores ausentes, também, reduziu a amostra motivo pelo qual optou-se por dados em painel desbalanceado.

Tabela 1 – Universo/amostra de acordo com a estrutura de classificação do Gics.

Setor Gics

Dados coletados Excluído o setor financeiro

Firmas Anual Trim. % Firmas Anual Trim. %

Energia 10 13 208 832 1,8 13 208 832 2,00

Materiais básicos 15 109 1.744 6.976 15,12 109 1.744 6.976 16,74

Bens industriais 20 181 2.896 11.584 25,1 181 2.896 11.584 27,80

Consumo cíclico 25 134 2.144 8.576 18,59 134 2.144 8.576 20,58

Consumo não cíclico 30 68 1.088 4.352 9,43 68 1.088 4.352 10,45

Assistência médica 35 13 208 832 1,8 13 208 832 2,00

Financeiro (excluído) 40 70 1.120 4.480 9,71 0 0 0 0,00

Tecnologia da informação

45 14 224 896 1,94 14 224 896 2,15

Telecomunicações 50 72 1.152 4.608 9,99 47 752 3.008 7,22

Utilidade pública 55 47 752 3.008 6,52 72 1.152 4.608 11,06

Total 721 11.536 46.144 100 651 10.416 41.664 100

Fonte: dados da pesquisa, 2016.

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Quadro 3 – Variáveis independentes (proxies para Tax Management – TM)

Variáveis Modo de obtenção da medida Autores

Erro Prev i,t

Erro do consenso da previsão do LPA

(LPAReali,t

- LPAPrevi,t

)/ |LPAReali,t

|Martinez (2004; 2007) e Dalmácio

et al. (2013)

Acuráciai,t

Acurácia do consenso da previsão LPA

|LPAprevi,t -1

- LPAreali,t|P

i,t -1Byard, Li e Weintrop (2006)

BTD Book-Tax-Differences LAIRi,t

- (IRPJi,t + CSLL

i,t)/0,34 Martinez e Passamani (2014)

ETR Effective Tax Rate (IRPJi,t + CSLL

i,t)/ LAIR

i,tCabello (2012)

TCCComponente de mudança na

ETRLAIR* (ETR

t -1 - ETR

t) Kim, Schimdt e Wenteland (2014)

ATE Alíquota tributária efetiva (LAIRi,t – LL

i,t)/LAIR

i,tZimmerman (1983)

Long Cash ETR

Long Cash Effective Tax Rate∑

t-4 Cash Taxes Paid

i,t /∑

t-4 (Pre

Tax Incomei,t-Especial itens

i,t)

Bauer (2011)

Cash Tax Paid

Desembolso pago em tributosDesembolso pago em tributos/

(LAIR - Itens Especiais)Cazier et al. (2010)

LCTRI Lucro tributável (IRPJi,t + IRPJdif

i,t)/0,34 Rezende e Nakao (2012)

DTL/Sh Tributos diferidos por ação DTL/Shi,t = DTL

i,t / VA

i,tDiehl (2010)

Trib. Difer. Tributos diferidos Thomson Reuters (I/B/E/S) Dhaliwal, Gleason e Mills (2004)

Tamanho Logaritmo natural do ativo total (LnAT)

Crescimento Índice Book-to-Market (BTM)Valor contábil do patrimônio líquido (PL)

i,t - 1

dividido pelo VM do PL i, t -1

IdaPrev Idade da previsão (IdaPrev)Quantidade de dias entre a data da previsão do LPA pelos

analistas e a data de anúncio do LPA real

CA Cobertura dos analistas (CA) Quantidade de analistas que acompanham a empresai no período

t

Setor Sendo 1 às firmas do setor de bens industriais, construção e transporte e 0 para as demais

Resultado Dummy, sendo 1 para prejuízo e 0 para lucro

Fonte: elaborado pelo autor, 2016.

Descrição das variáveis Para controlar o desempenho da previsão dos analistas financeiros, foram adicionadas a cober-

tura dos analistas (quantidade de analistas que acompanham a firma i no período t) e a idade da previsão (número de dias entre a data da previsão do LPA pelos analistas e a data do anúncio do LPA real). Para controlar o tamanho da firma, usa-se o logaritmo natural do ativo total (LnAT) e, para con-trolar o crescimento da firma, o índice Book-to-Market (BTM). Foi realizada uma classificação em dez setores, tomando-se por base a The Global Industry Classification Standard (GICS), da Morgan Stanley Capital International (MSCI), referenciada pela Standard & Poor’s (S&P), sendo a influência do setor representada pelo conjunto de variáveis binárias (dummies) – sendo 1 para as firmas do setor de bens industriais, construção e transporte, que tem maior representatividade, e 0 para as demais. Para verificar a influência do resultado no modelo, foi inserido uma dummy, sendo 1 para prejuízo e 0 para lucro – visto que, se o resultado for um prejuízo, a acurácia da previsão tende a ser menor (Martinez, 2004). Para a seleção das proxies de informações tributárias, empregaram-se as de maior aplicação nas pesquisas acadêmicas internacionais, no caso a BTD total e a ETR, seguidas de proxies para mitigar limitações da ETR, efeitos temporários e compensação de prejuízos tributários.

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Formulação das hipóteses de pesquisaLev e Nissim (2004), Hanlon (2005), Ayers et al. (2010) e Jackson (2011) verificam que as

firmas com grandes BTDs sugerem baixa qualidade do lucro (menor persistência). Segundo Han-lon (2005), analistas financeiros interpretam grande BTD semelhante aos investidores, ou seja, nas firmas com grandes BTDs as previsões são menos otimistas, enquanto Weber (2006) sugere que as previsões de lucros subsequentes pelos analistas financeiros são mais tendenciosas e otimistas para grandes BTDs, deixando de refletir completamente o sinal das informações da BTD. Para De-chow, Hutton e Sloan (1999), firmas com grandes BTDs parecem praticar EM para alcançar (beat) as expectativas do mercado. Martinez (2004) afirma que essas considerações se fundamentam em uma frequência desproporcionalmente maior de firmas com pequenos erros positivos de previsão (LPA efetivo > LPA estimado) do que com pequenos erros negativos, sugerindo que, além de uti-lizar EM para atender às expectativas dos analistas, as firmas podem estar adotando gerenciamento de expectativas para criar a impressão de que o resultado seria pior do que o esperado, reduzindo as expectativas dos analistas, para surpreender o mercado positivamente no anúncio do resultado. Assim sendo, formula-se H1: as previsões dos analistas financeiros são tendenciosamente otimistas para as firmas com grandes BTDs positivas ou grande BTDs negativas.

Para identificar grandes BTDs, tomou-se por base a medida dos quartis. Separaram-se as BTDs positivas em quartis, sendo atribuído o quarto quartil às grandes BTDs positivas e havendo a inserção de variável dummy, sendo 1 para o quarto quartil e zero para os demais. A mesma me-todologia foi usada para as grandes BTDs negativas, separando-se as BTDs negativas em quartis, atribuindo o quarto quartil às grandes BTDs negativas e havendo a inserção de dummy, com 1 para o quarto quartil e zero para os demais. Adicionalmente, foi calculada a variação das BTDs = BTDi,t

-1 - BTDi,t, em seguida, estabelecido um ranking em decis e verificada a influência dos níveis sobre a previsão do LPA e sobre as previsões otimistas do LPA pelos analistas financeiros, empregando-se regressão quantílica.

PrevOtimi,t +1= α+β1BTDi,t+β2BTDi,t*(DumGranBTDPos)+β3BTDi,t*(DumGranBTDNeg)+εi,t+1

Sendo 1 grande BTD e zero pequena BTDEPSMeani,t+1 = β0(τ) + β1(τ)BTDi,t,+ μi

Prev_Otimisti,t+1 = β0(τ) + β1(τ)BTDi,t,+ μi

(4)

(5)

(+) Weber (2006)

Weber (2010)

Segundo Cazier et al. (2010), firmas com lucro real abaixo do consenso da previsão dos ana-listas (previsão otimista) são mais propensas a reduzir reservas tributárias e divulgar maior lucro, e firmas com lucro real acima do consenso (previsão pessimista) estão propensas a elevar as contin-gências tributárias e adquirir reservas a serem usadas para EM. Já Mauler (2014) considera que as variações no consenso da previsão do LPA pelos analistas financeiros são inversamente relaciona-das com as alterações no nível de Tax Avoidance da firma. Assim sendo, formula-se H2: firmas com previsões do LPA otimistas (pessimista) reduzem (elevam) o pagamento de tributos para atingir ou superar a meta do consenso da previsão dos analistas.

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LPAi,t < EPSMeani,t = InfTaxi,t↓LPAi,t > EPSMeani,t = InfTaxi,t↑

Matriz de Correlação de Spearman

(6)Sig

(+)

(-) (Dhaliwal, Gleason e Mills (2004), Cazier et al. (2010)

Mauler (2014)

Modelo econométricoO modelo econométrico adotado foi a técnica de dados em Painel de Efeito Fixo (PEF)

e Painel de Efeito Aleatório (PEA), que combina dados seccionais e temporais e permite a análise das mesmas firmas por períodos distintos, possibilitando uma análise dinâmica do relacionamento entre as variáveis. De acordo com Wooldridge (2010) e Gujarati (2011), as vantagens de se utilizar dados em painel são: melhoria da eficiência dos estimadores, em de-corrência de que a maior quantidade de dados aumenta os graus de liberdade e reduz proble-mas de multicolinearidade; contribui para minimizar o viés das variáveis omitidas; leva em conta a heterogeneidade da amostra e as idiossincrasias; e permite controlar as diferenças não observadas nas firmas, além de identificar efeitos que não são detectados nas análises de corte transversal ou em séries de tempo isoladamente. Adicionalmente, para dar maior robustez à análise, foi usada a regressão quantílica, com o objetivo de se verificar a influência dos níveis das BTDs no consenso da previsão e nas previsões otimistas do LPA – visto que esse modelo emprega os erros quadrados absolutos e apresenta certas vantagens, como os quantis serem interdependentes e os erros serem homocedásticos, só podendo haver presença de heteroce-dasticidade dentro de cada quantil.

4. APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS RESULTADOSO resultado da correlação de Spearman, Tabela 2, mostra que tanto o erro quanto a acu-

rácia da previsão dos períodos t e t +1 estão positivamente correlacionados com as proxies de informações tributárias: quanto maior o valor dos tributos, maior o erro da previsão, con-sistente com a possibilidade de ineficiências relacionadas à BTD nas previsões dos analistas, visto que, nas previsões eficientes, os erros das previsões de resultados futuros não devem ser relacionados com a BTD conhecida no momento da previsão. Logo, a constatação de que os erros observáveis dos analistas financeiros explicam a relação entre as BTD atuais e os retor-nos futuros sugere que os investidores cometem erros relacionados às BTDs na formação de suas expectativas de lucros futuros (WEBER, 2006). Assim sendo, há indícios de que os ana-listas de mercado da BM&FBOVESPA não têm interpretado a direção do sinal emitido pelas informações tributárias de modo eficiente.

A média e a mediana anual e trimestral da ETR foram menores do que a taxa nominal prevista na legislação (34%), sugerindo uma limitação da ETR como proxy à informação tri-butária. Entretanto, valores abaixo da alíquota sugerem TM (SHACKELFORD; SHEVLIN, 2001; GUPTA; MILLS, 2002; PHILLIPS, 2003; PLESKO, 2003; REGO, 2003; TANG, 2005). As ETRs do quarto trimestre apresentaram média e mediana menores que nos demais trimestres, sugerindo maior TM nesse período, provavelmente por se tratar do encerramento do exercício.

artigo técnico

78

Tabela 2 – Coeficiente de correlação de posto de Spearman entre qualidade da previsão do LPA e as proxies de informação tributária – hipótese nula: não correlação - p-value bilateral ≤ 0,0000

Anual ErroEPSMean(t+1) ErroEPSMean(t) Acurácia(t+1) Acurácia (t)

ETR 0,4273*** 0,3675*** 0,4030*** 0,3419***

ATE 0,4597*** 0,0865*** 0,4195*** 0,3531***

TCC 0,4168*** 0,3848*** 0,4158*** 0,3594***

Long Cash ETR 0,1364*** 0,1962*** 0,1331*** 0,1965***

BTD 0,4291*** 0,3779*** 0,4124*** 0,3483***

ABTD 0,4308*** 0,3961*** 0,4282*** 0,3723***

NBTD 0,4364*** 0,4016*** 0,4337*** 0,3780***

DTL/Sh 0,4947*** 0,4016*** 0,5201*** 0,4896***

Trib Dif 0,4569*** 0,4482*** 0,4375*** 0,4130***

Cash Tax Paid 0,3024*** 0,3098*** 0,3049*** 0,3106***

LCTRI 0,5006*** 0,4587*** 0,4853*** 0,4208***

Trimestral ErroEPSMean(t+1) ErroEPSMean(t) Acurácia(t+1) Acurácia(t)

ETR 0,4500*** 0,4397*** 0,4534*** 0,4433***

ATE 0,4546*** 0,4335*** 0,4422*** 0,4280***

TCC 0,4472*** 0,4119*** 0,4476*** 0,4377***

BTD 0,4501*** 0,4399*** 0,4535*** 0,4435***

ABTD 0,4472*** 0,4429*** 0,4476*** 0,4377***

NBTD 0,4597*** 0,4499*** 0,4477*** 0,4486***

DTL/Sh 0,4999*** 0,5093*** 0,5089*** 0,5207***

Trib Dif 0,4132*** 0,4152*** 0,4020*** 0,4078***

Cash Tax Paid 0,3218*** 0,3345*** 0,3261*** 0,3407***

LCTRI 0,4347*** 0,4465*** 0,4350*** 0,4480***

*, ** e *** significância estatística a 10%, 5% e 1% respectivamente. Fonte: dados da pesquisa, 2016.

Tabela 3 - Estatística Descritiva da ETR Trimestral e Anual

ETR 1.º trimestre 2.º trimestre 3.º trimestre 4.º trimestre Anual

Média (%) 29,4552 28,4612 27,1108 25,591 25,05

Mediana (%) 29,6962 26,786 26,1292 20,0593 25,42


Para se testar H1, elaborou-se um painel de efeito fixo (PEF) não balanceado, usando 2.094 observações. A BTD e os parâmetros estimados da dummy para grandes BTDs positivas e grandes BTDs negativas foram estatisticamente significantes. O resultado sugere que a BTD, grandes BTDs positivas e grandes BTDs negativas influenciam de maneira positiva e estatisticamente significante

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Tabela 4 – Relação entre a previsão otimista do LPA e grandes BTDs positivas e grandes BTDs negativas

Prev_Otimisti,t +1 = α + β 1BTDi,t +β2BTDi,t*(DumGranBTDPos)

Variáveis Coeficientes p-value Coeficientes p-value

Const4,48243

(0,434806)3,46e-088***

4,46708 (0,208187)

5,66e-100***

BTD0,00994614

(0,000788286)3,11e-036***

0,00583506 (0,00170768)

0,0006***

DumGranBTDPos0,0141913

(0,00510928)0,0055***

DumGranBTDNeg0,00953480

(0,00493687)0,0535**

N.º observações 2.094 2.094

R2 LSDV 0,046423 0,049610

Teste F (LSDV) 16, 10399 4,48e-95*** 30,15094 6,7e-101***

Testes especificação Estatística Significância Estatística Significância

Rensey Reset 10,5534 2,63839e-005

Jarque-Bera 150085 0,0000*** 145058 0,0000***

Wald 13,5407 0,63289 13,064 0,668073***

Durbin Watson 1,977347 Ausência 1,977328 Ausência

Diagnóstico painel Estatística Significância Estatística Significância

Chow 12,8973 2,54498e-006*** 7,25935 0,0000***

LM - Breusch-Pagan 5,39833 0,020156*** 5,96293 0,0146098**

Hausman 19,5788 9,65323e-006*** 22,5932 4,908e-005***

Notas: (i) Painel de Efeito Fixo (não balanceado) usando 2.094 observações, 16 unidades de corte transversal, variando de 74 a 185 firmas. Erros pa-drão robustos (HAC). (ii)*, ** e *** significância estatística a 10%, 5% e 1%, respectivamente. (iii) BTD proxy de informação tributária. DumGranBTDPos igual a 1 se a companhia apresenta grande BTD positiva e 0, caso contrário; DumGranBTDNeg igual a 1 se a companhia apresenta grande BTD nega-tiva e 0, caso contrário. Teste de especificação para heterocedasticidade (teste de Wald), para autocorrelação (Durbin-Whatson), para normalidade dos resíduos (Jarque-Bera), para variável omissa (Teste Ramsey-RESET) e para multicolinearidade (VIF– fator de inflação da variância).

nas previsões otimistas do LPA pelos analistas, corroborando os achados de Weber (2006), de que as previsões de lucros subsequentes pelos analistas financeiros são mais tendenciosas e otimistas para firmas com grandes BTDs. Não há evidências de heterocedasticidade, multicolinearidade e autocorrelação, e a quebra de normalidade nos resíduos da regressão pode ser relaxada a partir da assunção da normalidade assintótica. Em relação ao efeito fixo, o teste para diferenciar interceptos de grupos rejeita a hipótese de que os grupos têm um intercepto comum – teste F = 2,18289, com p-value ≤ 0,00514322.***

Para maior robustez, testou-se H1 estimado por regressão quantílica para verificar o efeito de diferentes níveis da BTD no consenso da previsão do LPA, e entre os níveis da BTD e as previsões otimistas do LPA. Observa-se no Gráfico 1 que, em níveis positivos e mais elevados das BTDs, o consenso da previsão do LPA pelos analistas financeiros torna-se mais elevado. No Gráfico 2, as BTDs mais elevadas sugerem previsões mais otimistas do LPA no períodos t +1. Os resultados apontam para as conclusões de Weber (2006; 2010), que considera previsões de lucros subse-quentes pelos analistas mais tendenciosas e otimistas em firmas com grandes BTDs.

artigo técnico

80

Gráfico 1 – Consenso da previsão dos analistas e níveis de BTD.

Coeficiente em BTD

Estimativas dos quantis com banda de 95%

Estimativas dos MQOcom banda de 95%

tau

0,8

0,8

0,6

0,6

0,7

0,4

0,4

0,2

0,2

0,1

0,3

0,5

0,0

0 1-0,1


Gráfico 2 – Previsões otimistas do LPA e níveis de BTD.Coeficiente em BTD

Estimativas dos quantis com banda de 95%

Estimativas dos MQOcom banda de 95%

tau0,8

0,06

0,6

0,07

0,04

0,4

0,02

0,2

0,01

0,03

0,05

0,00

0 1-0,01


As previsões anuais e trimestrais, na Tabela 5 apresentam uma frequência maior de firmas com viés pessimista (erros positivos de previsão LPA efetivo > LPA estimado), em detrimento de firmas com viés otimista. Sugere que as firmas adotam práticas de gerenciamento de expectativas para criar impressão de que o resultado seria pior do que o esperado e reduzir as expectativas dos analistas financeiros, surpreendendo o mercado positivamente no anúncio do resultado e corrobo-rando os achados de Martinez (2004).

81

Tabela 5 – Viés da previsão do LPA.

Período Viés Freq. relativa (%)

AnualPrevisão otimista LPA efetivo < LPA estimado 46,15

Previsão pessimista LPA efetivo > LPA estimado 53,85

TrimestralPrevisão otimista LPA efetivo < LPA estimado 46,13

Previsão pessimista LPA efetivo > LPA estimado 53,87


Para o teste de H2, a Tabela 6 mostra a correlação entre o consenso de previsão otimistas, variações das previsões do LPA do período t para t +1 e as informações tributárias anuais e tri-mestrais. Observa-se que as proxies apresentam correlação positiva com as variáveis com p-value ≤ 0,0000. O resultado sugere gastos com tributos maiores nas companhias com previsões mais otimistas e, também, com maiores variações na previsão, corroborando Cazier et al. (2010) – mas contrastando com os achados de Mauler (2014) de que as variações no consenso da previsão do LPA pelos analistas financeiros estão inversamente relacionadas com as alterações no nível de Tax Avoidance da firma.

Tabela 6 – Coeficiente de correlação de Spearman (hipótese nula de não correlação p-value bilateral ≤ 0,0000)

Anual ETR ATE TCC Long Cash ETR BTD ABTD

Previsão otimistat+1

0,4282*** 0,4578*** 0,4208*** 0,1392*** 0,4314*** 0,4332***

Previsão otimista(t)

0,3667*** 0,3678*** 0,3803*** 0,1977*** 0,3735*** 0,3913***

∆EPSMean t+1

0,3751*** 0,3615*** 0,3866*** 0,1664*** 0,3768*** 0,4025***

∆EPSMean(t)

0,3729*** 0,3588*** 0,3891*** 0,1765*** 0,3795*** 0,4038***

ErroEPSMean t+1

0,4273*** 0,4597*** 0,4168*** 0,1364*** 0,4291*** 0,4308***

ErroEPSMean (t)

0,3675*** 0,0865*** 0,3848*** 0,1962*** 0,3779*** 0,3961***

Trimestral NBTD DTL/Sh TribDif Cash Tax Paid LCTRI -

Previsão otimistat+1

0,4382*** 0,4992*** 0,4590*** 0,3081*** 0,5052*** -

Previsão otimista(t)

0,3960*** 0,4880*** 0,4397*** 0,3073*** 0,4545*** -

∆EPSMean t+1

0,4080*** 0,5161*** 0,4761*** 0,3172*** 0,4561*** -

∆EPSMean(t)

0,4100*** 0,5239*** 0,4834*** 0,3208*** 0,4586*** -

ErroEPSMean t+1

0,4364*** 0,4947*** 0,4569*** 0,3024*** 0,5006*** -

ErroEPSMean (t)

0,4016*** 0,4016*** 0,4482*** 0,3098*** 0,4587*** -

Notas: *, ** e ***, significância estatística a 10%, 5% e 1% respectivamente.Fonte: dados da pesquisa, 2016.

artigo técnico

82

5. CONSIDERAÇÕES FINAISEste estudo sobre contabilidade e tributos adiciona evidências relacionadas a como o sinal

das informações tributárias divulgadas influencia na previsão do LPA pelos analistas financeiros, contribuindo sobre a resposta a diferentes níveis da BTD, conforme sugerem Ferreira et al. (2012), e verifica a influência do planejamento tributário no erro da previsão dos analistas financeiros e, ainda, se o erro na estimativa do analista pode ser explicado pela BTD, conforme sugere Marti-nez e Passamani (2012; 2014). Com base nas análises empíricas, observa-se que os parâmetros estimados da BTD e das dummy para as grandes BTDs positivas e as grandes BTDs negativas são positivas e estatisticamente significantes, sugerindo que a BTD influencia de maneira positiva na previsão otimista do LPA pelos analistas. Verifica-se que para níveis positivos e mais elevados das BTDs o consenso da previsão do LPA pelos analistas financeiros torna-se mais elevado, sugerin-do previsões mais otimistas nos períodos futuros. Corroboram os achados nos estudos de Weber (2006), apontando que as previsões de lucros subsequentes pelos analistas são mais tendencio-sas e otimistas quando o lucro contábil é relativamente alto ao ser comparado aos gastos com os tributos sobre o lucro, deixando de refletir completamente o sinal da informação tributária. Mas diverge dos achados de Lev e Nissim (2004) e Hanlon (2005), nos quais verificam que as firmas com grandes BTDs têm menor crescimento dos lucros futuros e/ou ganhos menos persistentes (caixa, capital e lucros).

Nas firmas com previsões de LPA otimistas (pessimistas), os gestores reduzem (elevam) o pagamento de tributos para atingir ou superar a meta do consenso da previsão do LPA pelos ana-listas. O resultado sugere que os gastos com tributos são maiores nas companhias com previsões mais otimistas e, também, com maiores variações nas previsões, corroborando Cazier et al. (2010), mas em contraste com os achados de Mauler (2014), de que as variações no consenso da previ-são do LPA pelos analistas financeiros são inversamente relacionadas com as alterações no nível de Tax Avoidance da firma – sugerindo que os analistas financeiros não têm empregado o sinal emitido pelas informações tributárias de forma eficiente nas suas expectativas, corroborando os achados de Lev e Nissim (2004) e Weber (2006; 2010). Adicionalmente, o estudo sugere a prática de TM pelas companhias brasileiras, visto que tanto as IANs como as ITRs apresentam médias e medianas das ETRs abaixo da alíquota nominal de 34%, conforme Shackelford; Shevlin, 2001; Gupta; Mills, 2002; Phillips, 2003; Plesko, 2003; Rego, 2003; Tang, 2005 identificaram nas suas pesquisas. Bem como as previsões do LPA anuais e trimestrais pelos analistas apresentam maior frequência de firmas com viés pessimista, sugerindo que as companhias adotam práticas de ge-renciamento de expectativas para criar impressão de que o resultado seria pior do que o esperado, reduzindo as expectativas dos analistas financeiros, para surpreender o mercado positivamente no anúncio do resultado, corroborando Martinez (2004). Para trabalhos futuros, pode-se verificar o efeito da adoção do International Financial Reporting Standards (IFRS) em relação à influên-cia das demonstrações financeiras divulgadas sobre a previsão do LPA, investigar a influência da contabilidade comportamental no TM em relação às idiossincrasias dos analistas, considerando o efeito learning-by-doing, e analisar a influência das informações tributárias sobre o lucro no de-sempenho ex post das recomendações dos analistas financeiros com base nas recomendações de comprar (buy), vender (sell) ou manter (hold) ações das companhias.

83

REFERÊNCIASAYERS, B., LAPLANTE, S. K. & LI, O. Z., SCHWAB, C. (2010). Investor Trad-ing and Book-Tax Differences. SSRN.

AYERS, B., JIANG, J. & LAPLANTE, S. K. (2009). Taxable income as a Perfor-mance Measure: The Efectts of Tax Planning and Earning Quality. Contem-porary Accounting Research, 26(1).

BAUER, A. (2011). Internal Control Quality as an Explanatory Factor of Tax Avoidance. Working Papers, Drafit.

Brasil. Lei n.o 5.172, de 25 de outubro de 1966. Código Tributário Nacion-al. Brasília, DF, 1966.

______. Lei n.o 6.404, de 15 de dezembro de 1976. Sociedades por Ações. Presidência da República. Brasília, DF, 1976.

______. Decreto n.º 3.000, de 26 de março de 1999. Regulamento do Imposto de Renda. Brasília, DF, 1999.

______. Decreto n.º 6.022, de 22 de janeiro de 2007. Sistema Público de Escrituração Digital – Sped. Brasília, DF, 2007.

______. Lei n.o 11.638, de 28/12/2007. Diário Oficial da União. Brasília, DF: Congresso Nacional, 2007.

______. Lei n.o 11.941, de 27/05/2009. Diário Oficial da União. Brasília, DF: Congresso Nacional, 2009.

______. Lei 12.973, de 13/05/2014. Diário Oficial da União. Brasília, DF: Congresso Nacional, 2014.

______. Lei Complementar n.o 104, de 10 de janeiro de 2001. Presidên-cia da República. Brasília, DF, 2001.

______. Medida Provisória n.º 449, de 04/12/2008. Diário Oficial da União. Brasília, DF: Congresso Nacional, 2008.

BYARD, D., LI, Y. & WEINTROP, J. (2006). Corporate governance and the quality of financial analysts’ information. Journal of Accounting and Economics, (25), 609-625.

CABELLO, G.O. (2012). Análise dos Efeitos das Práticas de Tributação do Lucro na Effective Tax Rate (ETR) das Companhias Abertas Brasileiras: uma abordagem das escolhas contábeis. Tese de Doutorado. Universidade Federal de São Paulo-USP. São Paulo, 153 p.

CAZIER, R., REGO, S., TIAN, X. & WILSON, R. (2010). Did FIN 48 Stop “Last Chance” Earnings Management through Tax Reserves? Working Papers.

CHEN, S., CHEN, X., CHENG, Q. & SHEVLIN, T. (2010). Are family firms more tax aggressive than non-family firms? Journal of Financial Economics, (95), 41-61.

CHI, S., PINCUS, M. & TEOH, S. H. (2012). Do Short Sellers and Insiders Earnings from the Mispricing of Book-Tax Differences? Working Papers.

CHI, S., PINCUS, M. & TEOH, S. H. (2014). Mispricing of Book-Tax Differenc-es and the Trading Behavior of Short Sellers and Insiders. The Accounting Review, (89) (2), 511-543.

COMPRIX, J., GRAHAM, R. C. & MOORE, J. A. (2011). Empirical Evidence on the Impact of Book-Tax Differences on Divergence of Opinion among Investors. The Journal of the American Taxation Association, (33) (1), 51-78.

DALMÁCIO, F. Z., LOPES, A. B. REZENDE, A. J. & NETO, A. S. (2013). Uma análise da relação entre governança corporativa e acurácia das previsões dos analistas do mercado brasileiro. RAM. ADM. MACKENZIE, (14) (5), 104-139.

DA SILVA, H. R. A. (1998). Capacidade previsionária no mercado acionário brasileiro – Um estudo focado nas previsões dos analistas de investimen-

tos. In: XXIIENANPAD, 1998, Foz do Iguaçu. Anais... Foz do Iguaçu: Anpad. 1 CD-ROM.

DIEHL, K. A. (2010). Ratio of Deferred Tax Liabilities to Shares as a Predic-tor of Stock Prices. Accounting & Taxation (2) (1), 95-105.

DECHOW, P., HUTTON, A. & SLOAN, R. (1999). An empirical assessment of the residual income valuation model. Journal of Accounting and Eco-nomics. Rochester, (26) (1), 1-34.

DHALIWAL, D. S., GLEASON, C. A. & MILLS, L. F. (2004). Last-Chance Earn-ings Management: Using the Tax Expense to Meet Analysts’ Forecasts. Contemporary Accounting Research, (21) (2), 431–59.

DYRENG, S., HANLON, M. & MAYDEW, E. (2008). Long-run corporate tax avoidance. The Accounting Review, (83) (1), 61-82.

DYRENG, S., HANLON, M. & MAYDEW, E. (2010). The effects of managers on corporate tax avoidance. The Accounting Review, (85) (4), 1.163-1.189.

ERICKSON, M., HEITZMAN, S. & ZHANG, F. (2013). Tax-Motivated Loss Shift-ing. The Accounting Review, (88) (5), 1.657-1.682.

FRANCO, D. (2002). Projeções de lucros sistematicamente exageradas: um estudo para o Brasil. RBE – Revista Brasileira de Economia, Rio de Janei-ro, (65) (4), 591-603.

FERREIRA, F. R., MARTINEZ, A. L., COSTA, F. M. & PASSAMANI, R. (2012). Book-tax differences e gerenciamento de resultados no mercado de ações do Brasil. Revista de Administração de Empresas – RAE. (52) (5), 488-501.

GLEASON, C. A. & MILLS, L. F. (2008). Evidence of differing market respons-es to beating analysts targets through tax expense decreases. Review of Accounting Studies, (13), 295–318.

GRAHAM, J. R. (2003). Taxes and corporate finance: a review. The Review of Financial Studies, (16) (4), 1.075-1.129.

GRAHAM, J. R., RAEDY, J. S. & SHACKELFORD, D. A. (2012). Accounting for Income Taxes: Primer, Extant Research, and Future Directions. Founda-tions and Trends in Finance, (7), 1-2.

GUENTHER, D. A. (2011). What Do We Learn From Large Book-Tax Differ-ences? Working Papers.

GUJARATI, D. N. & PORTER, D. C. (2011). Econometria Básica – 5. McGraw Hill Brasil.

GUPTA, S. & NEWBERRY, K. (1997). Determinants of the variability in cor-porate effective tax rates: evidence from longitudinal data. Journal of Accounting and Public Policy, 1-34.

GUPTA, S. & MILLS, L. (2002). Corporate multistate tax planning: benefits of multi-ple jurisdictions. Journal of Accounting and Economics, (33) (1), 117-139.

HANLON, M. (2003). The Persistence and Pricing of Earnings, Accruals and Cash Flows When Firms Have Large Book-Tax Differences. Univer-sity of Michigan Business School.

HANLON, M. (2005). The persistence and pricing of earnings, accruals, and cash flows when firms have large book-tax-differences. The Accounting Review, (80), 137-166.

HANLON, M., LAPLANTE, S. & SHEVLIN, T. (2005). Evidence on the informa-tion loss of conforming book income and taxable income. The Journal of Law and Economics, (48), 407-442.

HANLON, M., MAYDEW, E. L. & SHEVLIN, T. (2008). An uninteded conse-quence of book-tax-conformity: a loss of earnings informativeness. Jour-nal of Accounting and Economics,(46), 249-311.

artigo técnico

84

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0304405X09001640

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0304405X09001640

HANLON, M. & SLEMROD, J. B. (2007). What does tax aggressiveness signal? Evidence from stock price reactions to news about tax aggressive-ness. Evidence from Stock Price Reactions to News About Tax Aggressive-ness. SSRN/Working Papers.

HANLON, M. & HEITZMAN, S. (2010). A review of tax research. Journal Accounting and Economics, (50) (2-3), 127-178.

HERBOHN, K., TUTTICCI, I. & KHOR, P. S. (2010). Changes in unrecognised deferred tax accruals from carry‐forward losses: earnings management or signalling? Journal of Business Finance & Accounting, (37) (7‐8), 763-791.

HUGHES, J., LIU, J. & SU, W. (2011). On the Relation between Predictable Market Returns and Predictable Analyst Forecast Errors. SSRN.

IUDÍCIBUS, S. & LOPES, A. B. (2004). Teoria Avançada da Contabilidade. 1. ed. São Paulo: Atlas.

IUDÍCIBUS, S. & POHLMANN, M. C. (2007). Classificação Interdisciplinar da Pesquisa Tributária. 1. ed. São Paulo: Atlas.

JACKSON, M. (2011). Book-Tax-Differences and Earnings Growth. Avail-able at SSRN.

KIM, S., SCHMIDT, A. & WENTLAND, K. (2014). Analyst Forecast and the Performance of the Tax Change Component of Earnings. American Taxation Association Midyear Meeting.

KRAFT, A. (2013). Management Earnings Forecasts and Book-Tax Dif-ferences. SSRN, Draft.

Kuo, N. T. (2013). Dividend tax signaling and the pricing of future earn-ings: a case of taxable stock dividends. Review of Quantitative Finance and Accounting, (40) (3), 539-570.

KOTHARI, S. P. (2001). Capital markets research in accounting. Journal of Accounting and Economics, 31 (1), 105-231.

LEV, B. & NISSIM, D. (2004). Taxable income, future earnings, and equity values. The Accounting Review, (79), (4), 1.039–1.074.

LOPES, T. (2012). Custos Políticos Tributários: o impacto do tamanho na alíquota tributária efetiva. Tese (Doutorado em Controladoria e Contabilidade: Contabilidade) – Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Universidade de São Paulo, São Paulo.

MACHADO, M. C. & NAKAO, S. H. (2012). Diferenças entre o Lucro Tributáv-el e o Lucro Contábil das Empresas Brasileiras de Capital Aberto. Revista Universo Contábil, (8) (3), 100-112.

MARTINEZ, A. L. Analisando os Analistas: estudo empírico das pro-jeções de lucros e das recomendações dos analistas de mercado de capitais para as empresas brasileiras de capital aberto. Tese (Dout-orado em Administração de Empresas) – Fundação Getulio Vargas, São Paulo, 2004.

MARTINEZ, A. L. (2007). Determinantes da Acurácia das Previsões dos Analistas do Mercado de Capitais. UnB Contábil, (10) (2).

MARTINEZ, A. L., PASSAMANI, R. R. (2012). The Value Relevance of Book-Tax-Differences in Brazil. Working Papers.

MARTINEZ, A. L., PASSAMANI, R. R. (2014). Book-tax-differences e sua relevância informacional no mercado de capitais no Brasil. Revista de Gestão, Finanças e Contabilidade, (4) (2), 20-37.

MAULER, L. M. (2014). The Role of Additional Non-EPS Forecast: Evidence Using Pre-Tax-Forecast. 2014. Available at SSRN.

MILLS, L. F., ERICKSON, M. & MAYDEW, E. L. (1998). Investment in tax plan-

ning. The Journal of the American Taxation Association, (25) (1), 1-20.

MILLS, L. F. & NEWBERRY, K. (2001). The influence of tax and nontax costs on book-tax reporting differences: Public and private firms. Journal of the American Taxation Association, (23), 1-17.

MODIGLIANI, F. & MILLER, M. H. (1958). The cost of capital, corporate finance and the theory of investment. American Economic Review, (48), 261-297.

PHILLIPS, J. D. (2003). Decomposing Changes in Deferred Tax Assets and Liabilities to Isolate Earnings Management Activities.

PHILLIPS, J. D., PINCUS, M. & REGO, S. (2003). Earnings management: new evidence based on deferred tax expense. The Accounting Review, 491-521.

PLESKO, G. (2003). An evaluation of alternative measures of corporate tax rates. Journal of Accounting and Economics, (35) (2), 201-226.

REGO, S. O. (2003). Tax-avoidance activities of U.S. multinational corpora-tions. Contemporary Accounting Research, (20) (4), 805-833.

REZENDE, G. P. & NAKAO, S. H. (2012). Gerenciamento de resultados e a relação com o lucro tributável das empresas brasileiras de capital aberto. Revista Universo Contábil, (8) (1), 6-21.

SANTANA, S. L. L. (2014). Planejamento Tributário e Valor da Firma no Mercado de Capitais Brasileiro. Dissertação (Mestrado) Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade de Ribeirão Preto, Universi-dade de São Paulo, Ribeirão Preto, 113 f.

SANTOS, B. R. Modelos de Regressão Quantílica. (2012). Dissertação, Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo, São Paulo. 2012.

SCHMIDT, A. (2006). The persistence, forecasting, and valuation implica-tions of the tax change component of earnings. The Accounting Review, (81), 589-616.

SHEVLIN, T. (1999). A critique of Plesko’s an evaluation of alternative measures of corporate tax rates. Working Papers. University Washington.

SHACKELFORD, D. A. & Shevlin, T. J. (2001). Empirical tax research in ac-counting. Jornal Accounting and Economics, (31)(1-3), 321-387.

SPENCE, A. M. (1973). Job market signaling. The Quartely Journal of Economics, (83) (3), 355-374.

TANG, T. Y. H. (2005). The market perception of BTD: an empirical study in China’s capital markets. The Accounting Review.

TANG, T. Y. H. (2006). The Value Relevance of Book-Tax-Differences: an Empirical Study in China’s Capital Market. Working Papers.

VELLO, A. P. C. & MARTINEZ, A. L. (2014). Planejamento tributário eficiente: uma análise de sua relação com o risco de mercado. Revista Contem-porânea de Contabilidade. ISSN 2175-8069, UFSC, Florianópolis, (11) (23), 117-140.

ZIMMERMAN. J. L. (1983). Taxes and firm size. Journal of Accounting and Economics, (5), 119–149.

WOOLDRIDGE, J. M. (2010). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. 2. ed. Cambridge: MIT Press.

WEBER, D. P. (2006). Book-Tax Differences, Analysts’ Forecast Errors, and Stock Returns. Working Papers.

WEBER, D. P. (2010). Do analysts and investors fully appreciate the im-plications of book-tax-differences for future earnings? Contemporary Accounting Research. (26) (4), 1.175-1.206.

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http://link.springer.com/journal/11156/40/3/page/1

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0165410183900083

http://www.sciencedirect.com/science/journal/01654101

http://www.sciencedirect.com/science/journal/01654101

Nova caraO Credit Suisse apontou em relatório que os operadores

de alta frequência (HFTs) tiveram enorme impacto sobre os negócios com valores mobiliários nos Estados Unidos nos últimos anos, praticamente dobrando o volume tran-sacionado até 2009 e modificando a própria imagem do mercado. O volume operado por gestores de recursos e investidores, tanto ativos como passivos, permaneceu con-sistente ao longo desse período (cerca de 3 a 4 bilhões de ações movimentados diariamente), mas os volumes nos mercados norte-americanos são praticamente o dobro do que eram antes de 2009, graças às estratégias dos HFTs. Com base em dados levantados pelo grupo Tabb, o Credit Suisse observou que os HFTs responderam por pouco me-nos da metade de todas as operações com ações em 2016 – praticamente o mesmo percentual dos três anos anteriores, porém mais que o dobro da participação de mercado por eles detida em 2006, quando concentraram pouco mais de 20% dos negócios, embora bem menor que o pico de 60%, atingido em 2009. Outro resultado positivo da presença dos HFTs foi a melhor eficiência de preços, notadamen-

te para ETFs, apesar da crítica dos que consideram que a maior parte do incremento de volume é desnecessária, por tratar-se de vaivém de ações sem a intenção efetiva de as-sumir posições ou simplesmente para levar vantagem sobre investidores mais lentos na outra ponta do mercado.

E tem mais I: a despeito de a atividade dos HFTs tam-bém proporcionar menores gaps de preço, esse benefício se aplica quase que exclusivamente às ações mais líquidas, deixando para trás os papéis de menor liquidez, cujos pre-ços chegam a apresentar gaps de 1% – oito vezes maio-res do que aqueles verificados em 2009 e tão expressivos quanto os das ações de grande capitalização.

E tem mais II: segundo o relatório, as corretoras es-pecializadas em operações de alta frequência poderão enfrentar novas regulamentações, tributação, redutores de velocidade para ordens e exigências de registro para operações próprias de HFT, mas a mudança causada no mercado veio para ficar.

(MarketWatch, 17/3/2016)

Enfim!A Comissão de Valores Mobiliários (SEC) dos Estados Unidos decidiu reduzir o ciclo de liquidação de ações e títu-

los de três para dois dias úteis, atendendo à antiga demanda da própria indústria. A consequência disso é a redução dos riscos de crédito e de mercado, assim como do risco de contraparte. A tecnologia moderna permite aos investidores realizar transações em milissegundos. Desde 1993, todavia, a regra da SEC estabelecia o horizonte de tempo de três dias úteis entre fechamento da ordem e movimentação de dinheiro/troca de titularidade. A medida, que também vale-rá para fundos de investimento em índice de mercado (ETFs), certos fundos mútuos, títulos municipais e sociedades de responsabilidade limitada negociados em bolsa, será implantada no dia 5 de setembro deste ano.

E tem mais: alguns participantes acreditam que o ciclo deve ser ainda encurtado para um dia.

(Reuters, 22/3/2016)

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Patrícia Brighenti é jornalista e tradutora juramentada

notícias

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Nem tudo pode ser ETFDepois de ficar mais de três anos sob

análise da Comissão de Valores Mobiliários (SEC) dos EUA, esta decidiu não autorizar o fundo de investimento em índice baseado em bitcoin proposto pelos irmãos Cameron e Tyler Winklevoss. Para a SEC, o ETF de bitcoin e sua listagem em bolsa demandariam maiores salvaguardas e supervisão. Como o bitcoin é negociado em mercados não regula-mentados, a xerife estaria impedida de firmar acordos de supervisão compartilhada para evitar manipulações. O produto teria sido importante catalisador de interesse, por abrir as portas da moeda virtual aos investidores institucionais, a maioria dos quais só pode investir em valores mobiliários registrados, o que o bitcoin não é, mas o ETF preenche-ria o requisito. Além disso, os investidores de varejo poderiam ter exposição ao bitcoin di-retamente em suas contas de corretagem, em vez de serem obrigados a estabelecer contas separadas com uma bolsa de bitcoin.

E tem mais I: os irmãos Winklevoss, que ficaram famosos no episódio de disputa com Mark Zuckerberg a respeito da origem do

Facebook, prometem manter seu empenho na SEC para tornar realidade seu projeto para o bitcoin.

E tem mais II: a moeda virtual é utilizada por consumidores ao redor do mundo para proteger ativos contra inflação e convulsões políticas nos países de origem. Em 2016, su-perou o desempenho de todos os principais produtos negociados no mercado, como câmbio, índices de ações e commodities.

E tem mais III: dois outros ETFs de bitcoin também foram submetidos à análise regulatória (o primeiro em meados de 2016 – o Bitcoin Investment Trust – e o segundo em janeiro de 2017 – o SolidX Bitcoin Trust, vetado pela SEC em 28 de março). Como as justificativas da SEC se fundamentaram na própria estrutura de mercado do bitcoin, e não em algum detalhe específico da elabo-ração dos produtos, as perspectivas de auto-rização para outros ETFs do gênero ficaram mais distantes.

(Bloomberg e ETF.com, 10/3, e Reuters, 28/3/2016)

O futuro chegouA empresa de pesquisa e consul-

toria Opimas publicou relatório em que prevê a substituição de cerca de 230 mil postos de trabalho nos mercados de capitais globais até 2025, na esteira da implementação de inteligência artificial. Com corte estimado de 90 mil trabalhadores, as atividades de gestão de ativos são as que mais sofrerão, pois a nova tecno-logia proporcionará aos investidores estratégias mais baratas e automati-zadas. Diante da natureza repetitiva de muitas das tarefas desempenha-das pelas empresas prestadoras de serviços nos mercados de valores mobiliários, estas são as candidatas ideias para a redução de pessoal cau-sada pela introdução das aplicações de IA. O gasto com essa tecnologia nos mercados de capitais, que deverá atingir US$1,5 bilhão em 2017, po-derá somar US$2,8 bilhões até 2021, resultando em melhor eficiência operacional e queda significativa de custos. A tecnologia de IA, em espe-cial análise cognitiva, aprendizagem de máquina e automatização robóti-ca de processos, tem o potencial de mudar a indústria financeira, plan-tando as sementes de novo modelo de negócios.

(The Trade, 7/3/2016)

BrilhandoEm prol de sua estratégia de crescimento global, a Bolsa Europeia de Energia

(EEX), que faz parte da Bolsa Alemã (DB), vai adquirir 100% das ações da congênere norte-americana Nodal. Os mercados futuros desta, lançados em 2009, têm sede no estado da Virgínia e negociam mil contratos de energia e gás, com entrega em cem locais diferentes, e um contrato de gás com entrega no principal ponto de entrega do país para o produto, o Henry Hub. A operação deverá ser finalizada no segundo trimes-tre, apesar de ainda estarem pendentes as aprovações regulatórias necessárias. A maior parte dos negócios da Nodal resulta de operações com futuros de eletricidade, cujo volume quase dobrou em 2016, depois de introduzir câmara de compensação própria, em outubro de 2015, e não mais utilizar os serviços da LCH.

E tem mais: esta não é a primeira iniciativa do gênero da EEX: em abril de 2016, tornou-se única controladora da Bolsa Cleartrade (CLTX), localizada em Cingapura.

(Reuters, 3/3/2016)

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Caminhos possíveisCom vistas a ampliar a cooperação econômica existente entre os dois

países e criar novas oportunidades de negócios para seus participantes, mediante o intercâmbio de produtos e de informações relacionadas com listagem, negociação, central depositária, clearing e liquidação, a Bolsa de Ativos de Nairobi e a Bolsa de Valores de Qatar assinaram protocolo de intenções. O mesmo fizeram a Bolsa de Valores Saudita e o grupo de bolsas japonesas ( JPX), para expandir o relacionamento que mantêm, apoiando o desenvolvimento dos respectivos mercados de capitais. Idem para Nasdaq Dubai e Bolsa da Tunísia, com o objetivo de explorar cola-boração, inclusive iniciativas de emissão e listagem nos dois mercados, bem como meios de promover produtos e soluções dos mercados de capitais islâmicos, com a interligação potencial entre as centrais deposi-tárias das duas jurisdições.

(Mondo Visione, 9, 13 e 14/3/2016)

Na esteira do BrexitA Bolsa de Valores de Londres (LSE) divulgou planos de

lançar o Mercado Internacional de Ativos (ISM), voltado à emissão primária de dívida, que deverá competir com o Mercado Global, da Irlanda, e o Euro MTF, de Luxemburgo. Igualmente representará alternativa para emissores de mer-cados emergentes que não possuam ações listadas na União Europeia para poder obter financiamento via emissão de dí-vida. O ISM funcionará como sistema de negociação mul-tilateral (MTF), separado da bolsa e com normas próprias para participantes, negociação, clearing e listagem.

E tem mais: a iniciativa foi anunciada menos de um mês depois de o regulador dos mercados do Reino Unido, a Autoridade de Conduta Financeira (FCA), revelar interes-se pela introdução de MTF para títulos corporativos com sede em Londres, como parte de projeto maior visando ao aperfeiçoamento dos mercados primários locais.

(Finance Magnates, 9/3/2016)

De flancoPassados mais de quatro anos da tentativa frustrada

de adquirir a Bolsa de Metais de Londres (LME), a Bolsa Intercontinental (ICE), de Nova Iorque, avalia a possibi-lidade de estabelecer uma bolsa de metais em Londres. Fundada 140 anos atrás, a LME, que utiliza tanto sistema eletrônico quanto de viva voz e opera rede de 600 uni-dades depositárias, domina a negociação mundial com metais, não obstante sua participação nesse mercado ter declinado de 87%, em 2008, para 71%. A explicação para essa diminuição da fatia da LME no mercado glo-bal de metais pode estar na elevação, em 31%, do valor dos emolumentos cobrados pela bolsa desde o início de 2015, o que levou consumidores e produtores a procurar alternativas no mercado de balcão. Já o motivo para essa elevação seria o incremento de resultados da holding HKEx (entidade que reúne as bolsas e as atividades de clearing de Hong Kong), a qual pagou US$2,2 bilhões pela LME em 2012, em processo de concorrência que contou com a participação da ICE.

(Reuters, 1/3/2016)

notícias

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Menos é maisA empresa de auditoria

PricewaterhouseCoopers (PwC) e a corretora no-va-iorquina MF Global Holdings, que entrou em colapso em 2011, fecharam acordo para pôr fim ao julgamento da ação de negligência, estipulada em US$3 bilhões, que foi movida pela corretora con-tra a PwC. No início das audiências, no dia 7 de março passado, a ré, PwC, culpou a autora, MF Global Holdings, pela própria quebra, bem como o então CEO, Jon Corzine. Para o administrador da massa falida, a PwC teria sido negligente na prestação de assessoria contábil, envolvendo a carteira de US$6,3 bilhões investidos pela

corretora em dívida soberana europeia e ati-vos com deferimento de impostos. A PwC

teria tratado indevidamente tais operações e as questões

fiscais corresponden-tes nas demonstra-ções financeiras da MF Global.

E tem mais I: o julgamento, com pre-

visão de duração de cinco semanas, representava a última etapa do litígio que buscava recuperar re-cursos para os credores da corretora.

E tem mais II: segundo as partes, os termos do acordo são confidenciais, mas satisfatórios para ambas.

E tem mais III: em abril de 2015, a PwC fechou acordo em separado com os investidores da MF Global, no valor de US$65 milhões, embora ne-gando que qualquer erro tenha sido cometido de sua parte.

E tem mais IV: Jon Corzine não foi acusado de má conduta intencional, mas, em janeiro deste ano, pagou multa de US$ 5 milhões à Comissão das Operações no Mercado Futuro de Commodities (CFTC), aceitando a proibição de jamais voltar a operar na indústria de futuros, o que pôs fim ao processo que visava culpá-lo por condução inade-quada da MF Global.

(Bloomberg e Reuters, 7/3, e Finance Magnates, 23/3/2016)

Não preciosaO grupo CME e a Thomson Reuters decidiram não mais fornecer o preço referencial para a prata nos leilões da Associação para

o Mercado de Metais Preciosos de Londres (LBMA), menos de três anos depois de terem vencido a disputa pela condução do processo e dois anos antes do término do contrato respectivo. O grupo CME fornece a plataforma, enquanto a Thomson Reuters cuida de administração e governança, com a LBMA detendo os direitos intelectuais de propriedade. As duas empresas continuarão a desempenhar tais atividades até que novo provedor seja escolhido, para o que a LBMA tenciona lançar concorrência em meados do ano, de forma que a nova plataforma esteja apta a funcionar a partir do quarto trimestre do ano.

E tem mais I: o grupo CME e a Thomson Reuters respondem pela formação do preço LBMA para a prata desde agosto de 2014, quando o sistema de fixing, de um século de existência, foi substituído por alternativa eletrônica, baseada em leilões e passível de auditoria.

E tem mais II: como outros benchmarks, o fixing da prata tornou-se alvo de investigações na sequência do escândalo de manipu-lação da taxa Libor no mercado de câmbio.

(Reuters, 3/3/2016)

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Outros ventosDe acordo com uma das maiores

autoridades monetárias do planeta, o Banco de Liquidações Internacionais (BIS), a política superou os bancos centrais como os principais motores do comportamento dos investidores, descortinando uma paisagem finan-ceira muito mais diversa. O BIS apro-veitou sua última análise trimestral para decretar o fim do domínio do efeito manada sobre os investidores, que passaram os últimos anos rea-gindo a cada declaração feita pelos principais bancos centrais mundiais. Conforme o BIS, os negócios realiza-dos pelos investidores com base em sua tolerância ao risco e impulsiona-dos, a partir da crise financeira glo-bal, pelas expectativas de mudanças nas políticas praticadas pelo Banco Central Europeu e pelo Banco da Reserva Federal (FED) dos Estados Unidos têm-se tornado menos re-levantes. Os investidores, cada vez mais prudentes, vêm buscando am-pliar seus investimentos entre classes de ativos, setores econômicos e regi-ões geográficas, relatou o BIS. Desde a eleição de Donald Trump para a presidência dos Estados Unidos, por exemplo, as ações de indústrias como defesa e construção registra-ram ganhos expressivos. No entanto, os bancos centrais continuarão a de-sempenhar papel importante na con-dução das tendências de mercado. Basta considerar que qualquer expec-tativa de elevação nas taxas de juro dos Estados Unidos pelo FED causa flutuações significativas nas bolsas de valores.

(FT.com, 6/3/2016)

Outros voosA Cboe Holdings concluiu a ope-

ração de aquisição da Bats Global Markets, avaliada em US$3,4 bilhões, envolvendo dinheiro e ações. Juntas, as duas empresas possuem capitaliza-ção de mercado estimada em US$10 bilhões. A Bats, mercado eletrônico inaugurado em junho de 2005 e sedia-do em Kansas, transformou-se na se-gunda maior operadora de bolsas nos Estados Unidos, com presença europeia significativa. Já a Bolsa de Opções de Chicago (CBOE), que pertence à Cboe Holdings e que foi criada a partir de ci-são da Bolsa de Comércio de Chicago (CBOT) em 1973 – a qual, por sua vez, fundiu-se com a Bolsa Mercantil de Chicago em 2007 –, tornou-se a maior bolsa de opções norte-americana, uti-lizando modelo híbrido que combina pregão eletrônico e de viva voz. Em vez de providenciar a atualização da

tecnologia que emprega no momen-to, a Cboe adotará o sistema da Bats, o que deverá proporcionar-lhe economia de US$50 milhões ou mais nos próxi-mos três anos. Adicionalmente, intro-duzirá novos produtos e aproveitará a rede europeia da Bats para expandir seu alcance e competir pelos clientes institucionais de bolsas estrangeiras.

E tem mais: assim que a operação entre Cboe Holdings e Bats foi anun-ciada, a Bolsa Alemã vendeu a partici-pação que ainda detinha na Bats, com o propósito de incrementar seus resul-tados no primeiro trimestre de 2017. Em outubro de 2016, vendera um terço de sua participação na mesma bolsa por US$86 milhões.

(Chicago Tribune, 1/3, e FT.com, 2/3/2016)

notícias

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agenda

Cursos da B3 Educação

Gestão de Riscos

Carga horária

171 horas

Local

São Paulo

Público-alvo

Profissionais do mercado financeiro interessa-dos em atuar na área de gestão de riscos, como risco de mercado, liquidez e crédito, gestão de recursos/asset.

Programa do curso Mapeamento dos fatores de risco de mercado. Ferramentas e modelos de gestão de risco de mercado. Estimação, deter-minantes e métodos de estimação do VAR. Avaliação e comparativo dos modelos de VAR. Backtesting/aderência. Críticas ao VAR. Testes de estresse. ShortFall Risk. Stop-Loss. Valores extremos. Componentes principais e VAR. Ferramentas e modelos de risco de crédito. Modelos de risco operacional. Ferramentas e modelos de risco de liquidez. Basileia I, II e III. Implementação de políticas e práticas de gestão de risco. Sistema de risco B3 – Risco de Contraparte Central. Riscos socioambientais e de governança corporativa.

Formação no Mercado de Renda Fixa

Carga horária

57 horas

Local

São Paulo

Público-alvo

Profissionais que atuam em áreas relacionadas ao mercado de renda fixa, tais como produtos financeiros, Middle e Back office de Tesouraria, estruturação de operações e riscos, além de investidores pessoas físicas.

Programa do curso Módulo I: Introdução ao Mercado de Renda Fixa (27 horas): o Sistema Financeiro Nacional e o mercado de renda fixa. O papel do Banco Central e do Copom e do Tesouro Nacional. Principais indicadores financeiros e fontes de informações. Características dos títulos de renda fixa. Montagem dos fluxos e contagem dos prazos. Rentabilidade e negociação de títulos. Características das taxas de juros no Brasil. Estrutura da curva da taxas de juro. Títulos públicos, privados e do agronegócio. Apreçamento, negociação, liquidação e custódia. Principais normas, regulamentação e tributação.

Módulo II: Mercado de Renda Fixa Intermediário (30 horas): mercado futuro de DI da B3. Estrutura a termo da taxa de juro e o mercado de renda fixa. Estimação e técnicas de interpolação. Duration, convexidade e imunização de títulos de renda fixa. Sensitividade da taxas de juro. Estratégias de negociação com títulos de renda fixa. Gestão da carteira de renda fixa.

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agenda

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Formação no Mercado de Ações com Análise Fundamentalista

Carga horária

60 horas

Local

São Paulo

Público-alvo

Investidores e profissionais iniciantes no merca-do financeiro em áreas como Tesouraria, Back/Middle office, Riscos, TI e gestão de recursos com interesse em desenvolver o conhecimento no mercado de ações e análise fundamentalista.

Programa do curso Módulo 1 – Mercado de Ações (24h): visão geral do Sistema Financeiro Nacional (SFN) e os principais agentes. O mer-cado de ações – conceito, estrutura e principais características. Introdução às operações a termo, Aluguel de ações e Exchange Trade Fund (ETF). Clubes de Investimento. Operações de day trade. Tributação no mercado de ações.

Módulo 2 – Análise Fundamentalista I (18h): Análises dos principais indicadores financeiros: Liquidez, Endividamento, Rentabilidade e Capital de Giro. Risco e precificação de ações: conceito de risco e suas formas de medida. Desconto de fluxo de caixa para a precificação de ações. Taxa de crescimento da empresa com base na retenção de dividendos e no ROE. Modelo de Gordon e Dividend Discount Model (DDM).

Módulo 3 – Análise Fundamentalista II (18h): Indicadores de rentabilidade e o valuation das empresas. Estrutura de capital e geração de valor. Mitos do valuation e fatores que afetam as empresas. Múltiplos de valor e métodos de preci-ficação relativa. Precificação de IPOs e o valuation das ofertas. Estudos da estrutura do fluxo de caixa livre das empresas. Modelo de valuation pelo desconto do fluxo de caixa livre da firma.

Formação no Mercado de Ações com Análise Técnica

Carga horária

72 horas

Local

São Paulo

Público-alvo

Investidores e profissionais iniciantes no merca-do financeiro, em áreas como Tesouraria, Back/Middle Office, Riscos, TI e gestão de recursos, com interesse em desenvolver o conhecimento no mercado de ações e análise técnica.

Programa do curso Módulo 1 – Mercado de Ações (24h): Visão geral do Sistema Financeiro Nacional (SFN) e os principais agentes. O Mer-cado de Ações – conceito, estrutura e principais características. Introdução às operações a Termo, Aluguel de ações e Exchange Trade Fund (ETF). Clubes de Investimento. Operações de day trade. Tributação no Mercado de Ações.

Módulo 2 - Análise Técnica I (24h): Introdução às Finanças Comportamentais e à análise técnica no Brasil. Tipos de gráfico: Linha, Barras, Pizza, Candle. As teorias de análise gráfica: Charles Dow, Joseph Granville e Ralph Elliott. Os indicadores de mercado: Dow Jones, Ibovespa e Nasdaq. Como se formam as tendências de alta e baixa. Como seguir as tendências: o impacto das notícias e fatos relevantes. Os pontos de compra e venda, sinalizados nas reversões de tendência. Suporte e Resistência, Canais e Retorno. Figuras da análise técnica. Áreas de Acumulação (mercado comprando) e Distribuição (mercado vendedor). Índice de Força Relativa (mercado oversold e overbought). Onde não comprar e onde não vender. Médias Móveis. MACD (Moving Average Convergence & Divergence) e candlestick. Timing da operação e investimento de curto e longo prazo. Ilustrações práticas: análises das grandes crises do mercado.

Módulo 3 - Análise Técnica II (24h): Características das estratégias operacionais no mercado brasileiro. Estruturação de operações com Aluguel de Ações – BTC e Exchange Traded Fund – ETF. Características das operações de arbitragem. Plata-forma eletrônica de decisão – funcionamento do sistema de análise técnica parceiro. A Teoria das Ondas de Elliott - Psico-logia das massas. Fibonacci - Razão Áurea. Personalidade das Ondas. Construção de uma Carteira. Negociações – Mercado a Vista e Mercado Futuro. Negociações – Arbitragens com gráficos. Analise Crítica da Carteira. Assuntos e rotina de traders.

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Saiba mais sobre os cursos em b3.com.br/educacao

Mercado de Renda Fixa Avançado

Carga horária

48 horas

Local

São Paulo

Público-alvo

Profissionais que atuam em áreas relacionadas ao mercado de renda fixa tais como produtos financeiros, Middle e Back office de tesouraria, estruturação de operações, gestão de carteiras e riscos além de investidores pessoas físicas.

Programa do curso Motivação para a gestão de carteira de títulos de RF Nacionais e Internacionais. Conceitos de programação VBA. Traba-lhando com variáveis e Arrays. Criando funções de precificação de fluxos de caixas diversos. Estrutura a termo da taxa de juros. Sensitividade da taxa de juros e imunização. Precificação de títulos de RF Internacional. Gestão de risco. Gestão de carteiras de renda fixa.

Formação de Profissionais em Mercados Derivativos

Carga horária

144 horas

Local

São Paulo

Público-alvo

Profissionais do mercado financeiro que desejam operar nos mercados derivativos, definir políticas de hedge em empresas financeiras e não finan-ceiras e estratégias de investimentos.

Programa do curso Características e dinâmica de negociação dos mercados derivativos. Derivativos de commodities na B3 e em outras bolsas. Índice de ações e mercado futuro de Ibovespa e do S&P500. Estrutura da taxa de juros a termo e as técnicas de interpolação. Mercado futuro e a termo de câmbio. Mercado futuro: DI, DDI e FRA. Mercado de treasuries e Títulos da dívida externa. Mercado de opções. Estratégias operacionais com opções. Mercado de swaps. Derivativos de crédito. Introdução aos produtos exóticos. Estratégias operacionais com derivativos. Práticas operacionais de hedge e de investimento. Tributação de derivativos. O mer-cado de investimentos responsáveis. Métricas de sustentabilidade para a decisão de investimentos.

Formação de Profissionais no Mercado Financeiro

Carga horária

63 horas

Local

São Paulo

Público-alvo

Investidores e profissionais iniciantes no merca-do financeiro em áreas como Tesouraria, Back/Middle Office, Riscos, TI e gestão de recursos com interesse em desenvolver o conhecimento no mercado financeiro.

Programa do curso B3 e a estrutura do mercado de capitais. Matemática financeira e as taxas de juros. Fundamentos macroeconômicos. Produtos de renda fixa. Finanças corporativas e o mercado de ações. Introdução à análise fundamentalista. Introdução à análise técnica. Introdução aos mercados a termo e futuro. Introdução ao mercado de opção. Derivativos na B3. Estraté-gias financeiras com derivativos. Introdução à gestão de risco. Diversificação e gestão de riscos de mercado. Operações e estratégias: aspectos operacionais.

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Os pregões da Bolsa

Como eram os mercados antes da migração para negociação

eletrônica

No passado, o pregão era a alma de uma bolsa. Sua razão de ser. Hoje, é preciso procurar no Google o que é um pregão porque a negociação nas bolsas, praticamente em todo o mundo, é feita de maneira eletrônica. O que antes era um cartão postal das bolsas, virou uma recordação.

No dicionário, pregão é o substantivo que designa o ato de apregoar algo que se quer negociar. Essa proclamação em voz alta virou, com o tempo, si-nônimo da sala de negociação de bolsa. Durante um bom tempo, pregão foi aquele ambiente colorido e nervoso que rimava com a vida financeira de um país. Um dos símbolos mais fortes de uma economia de mercado.

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No decurso da história, a apre-goação de mercadorias em determi-nado espaço tornou-se um dos pi-lares da construção das economias modernas. As feiras ou os mercados são a expressão mais antiga desses locais de negociação.

A criação das feiras serviu para resolver o problema de distribui-ção. Nelas, os comerciantes tinham oportunidade para demonstrar seus produtos. Em outras palavras, eram ocasiões para reunir, com certa re-gularidade, oferta e demanda no mesmo local. A própria essência da economia de mercado.

As feiras e os mercados surgi-ram no Império Romano em 750 a.C. Quando este começou a de-sintegrar, no final do século 5, o co-mércio organizado na Europa Cen-tral ficou praticamente paralisado por dois séculos, sendo retomado no período de Carlos Magno (tam-bém chamado de rei Carlos I, na França), que viveu entre os anos de 742 e 814. A retomada ocorreu par-ticularmente em pontos de grande movimentação, em entroncamen-tos de estradas ou mesmo em locais de festas religiosas.

Até hoje a realização de feiras, os trade shows, é ponto relevante no fechamento de negócios. A criação de mercados – locais de troca espe-cializados em determinadas merca-dorias –também veio para ficar.

O que conhecemos hoje como

bolsas e o que eram seus pregões no passado têm suas raízes na criação dessas feiras ou mercados espe-cializados. Na Idade Média, os co-merciantes achavam que, além do pagamento em dinheiro vivo, era mais conveniente utilizar crédito para negociar. Crédito exigia docu-mentação, notas de registro e letras de câmbio, bills of exchange, os an-tepassados dos chamados títulos de valores mobiliários. A negociação dessas letras deu origem a vários mercados na França, regulados por Felipe, o Justo (rei da França entre 1285 e 1314). Ele criou a profissão de courratier de change ou agent de change, os ancestrais dos corretores de valores e mercadorias.

Aproximadamente no mesmo período, na cidade de Bruges, hoje na Bélgica, um rico centro de negó-cios, a casa da família van der Buer-se se tornou um desses locais espe-cializados em negócios. O nome da família, Buerse, ou Bourse em Fran-cês e Bolsa em Português, tornou-se sinônimo de local de negociação, da mesma forma que a palavra ex-change na língua inglesa.

Em países de grande tradição comercial, começaram a surgir ex-changes ou bourses, como na Holanda, Inglaterra, Dinamarca e Alemanha.

A base do funcionamento do pregão de bolsa é o sistema de lei-lão. O vendedor apregoa a ordem de venda e o comprador, a de com-

pra. Esse encontro de ordens gera o negócio, que é registrado e divul-gado. A organização física dos ope-radores dentro da sala de negocia-ção, que transmitem para o pregão a ordem do cliente, a forma de regis-tro e a comunicação dessas ordens evoluíram relativamente pouco com o tempo. De senhores engra-vatados, com dificuldades para transmitir as informações e regis-trando os negócios em lousas, os pregões foram se tornando locais com telas luminosas, comunicação sem fio e transmissão de dados em tempo real. Mas o princípio do sis-tema de leilão ficou relativamente intacto por muito tempo, com al-gumas variações.

Em Chicago, por exemplo, ha-via a tradição de se comunicar por meio de sinais com as mãos e de organizar os operadores em “pits”, os locais determinados para a nego-ciação de cada mercadoria. Em São

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Paulo, também eram usados um pou-co os sinais de mãos, mas o que valia mesmo era o grito. Os operadores brasileiros usavam telefones sem fio muito antes dos celulares chegarem ao país e registravam suas ordens a lápis em boletos semelhantes aos cartões de loteria. Leitores automá-ticos capturavam esses dados e os transformavam em informação, que era transmitida para todo o mercado.

Os “pits” tiveram vez também em São Paulo, mas, durante muito tempo, os pregões pareciam ônibus lotados com operadores se engal-finhando para cumprir as ordens emanadas dos clientes. As jaquetas coloridas também tiveram seu lugar no Brasil, assim como nos pregões de Chicago, dando um visual alegre e emocionante para os pregões.

Tanto em Chicago como em São Paulo, que copiou a ideia dos seus congêneres americanos, havia os “scalpers”, operadores especiais

que não eram ligados a corretoras e cuja principal característica era fa-zer “day-trade”, comprar e vender ativos no mesmo dia. Em Nova Ior-que, havia os especialistas, que eram operadores que tinham uma reserva de mercado de determinado con-junto de papéis. O pregão da Bolsa de Nova Iorque possui até hoje os postos de negociação, em torno dos quais se reuniam os especialistas, embora praticamente nenhum negó-cio seja realizado lá.

Os pregões se tornaram apenas locais de celebração, seja para lista-gem de uma nova companhia, seja para outro evento ou visita relevante. Agora, como no passado, são centros de referência para as cidades que os abrigam, símbolos do capitalismo e da economia de mercado.

No Rio de Janeiro, que teve a primeira bolsa do país, o primeiro prédio que abrigou seu pregão foi projetado pelo arquiteto francês

Grandjean de Montigny, trazido pela família real Portuguesa para o Brasil. O edifício Praça do Comér-cio, que abriga hoje a Casa França--Brasil no Rio, foi a primeira sede da Bolsa de Valores do Rio e ficou pronto em 1820.

A Bolsa do Rio funcionou tam-bém no prédio que fica à rua Pri-meiro de Março, 66, onde hoje é o Centro Cultural Banco do Brasil. Na mesma rua, a Bolsa ocupou o núme-ro 42, onde hoje está o Centro Cul-tural da Justiça Eleitoral. São dois belos prédios históricos do Rio. O pregão era ocupado por senhores en-gravatados e de chapéu, em formato de roda. Depois, instalou-se na Praça XV de Novembro, 20, no centro do Rio, onde o pregão foi se moderni-zando com o passar dos anos. Nesse mesmo endereço, após uma grande reforma, está o edifício que leva o nome de Bolsa do Rio.

A Bolsa de Mercadorias de São Paulo, conhecida como “Bolsinha”, estabeleceu-se em 1917. Em 1936, mudou para a rua Libero Badaró, 443, muito perto de onde é hoje o

1 BVRJ – Bolsa de Valores do Rio de Janeiro – Fachada do prédio

2 BVRJ – Bolsa de Valores do Rio de Janeiro – Pregão – Década de 60

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edifício Bolsa de Mercadorias de São Paulo, que fica no número 471, local do Instituto Educacional da BM&-FBOVESPA. Na Líbero 443, o “sa-lão de negócios”, expressão utilizada para denominar o pregão, tinha um balcão circular de madeira, conhe-cido como corbeille, onde circuns-pectos senhores de terno e gravata faziam negócios. Enormes lustres pendiam do teto, dando ao pregão um aspecto de salão de baile.

Já na Líbero Badaró 471, a Bol-sa de Mercadorias chegou a utilizar tapetes com cores diferentes que de-marcavam os espaços para se operar determinada mercadoria. O tapete equivalia às corbeilles. O do café era cinza e o do algodão, branco, por exemplo. Eram três tapetes para cer-ca de 15 corretores no pregão. Na sua formatação mais recente, os cor-retores da Bolsinha sentavam-se em uma mesa circular, vazada no meio, formando um “o”. Nessa mesa, que eles chamavam de “redondel” (arena onde são feitas as touradas), ficavam vários telefones em um emaranhado de fios. No centro desse círculo, fica-va uma outra mesa, pequena e tam-bém redonda, com três terminais transmitindo as cotações.

Em 1922, para comemorar o centenário da Independência, foi inaugurado o prédio da Bolsa Oficial de Café de Santos, no centro dessa cidade portuária, onde hoje funcio-na o Museu do Café. Suas solenes

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3 Bolsa Oficial de Valores – Edifício Palácio do Café, Páteo do Colégio – Década de 30

4 BOVESPA – Bolsa de Valores de São Paulo – Rua Álvares Penteado - Registro das cotações – “Idade da Pedra” – Década de 70

5 BMSP – Bolsa de Mercadorias de São Paulo – Rua Líbero Badaró, 443 - Pregão “Corbeille – Década de 50

6 BOVESPA – Bolsa de Valores de São Paulo – Pregão “avião” – Edifício Palácio do Café, Páteo do Colégio – Década de 70

7 REDONDEL – BMSP – Bolsa de Mercadorias de São Paulo – Rua Líbero Badaró, 471 - Pregão “redondel” – Década de 80

8 BOVESPA – Bolsa de Valores de São Paulo – Pregão – Rua Álvares Penteado – Década de 90

9 BOVESPA – Bolsa de Valores de São Paulo – Pregão – Rua XV de Novembro – Década de 90

cadeiras de madeira, que dão uma aparência de igreja ao antigo pregão, estão preservadas até hoje. As ima-gens do Museu do Café estão dispo-níveis na web (http://www.museu-docafe.org.br).

A Bolsa de Valores de São Paulo sempre funcionou no centro históri-co da cidade, em vários endereços. Firmou-se em 1934 no Pátio do Colégio, no edifício que se chama-va Palácio do Café. Suas instalações ocuparam o mezanino, o saguão e o porão do imponente prédio, onde hoje está o Tribunal de Justiça.

Em 1967, a BOVESPA abando-nou a corbeille, dando lugar ao que os corretores chamavam de “avião”, um longo balcão em formato de “u”, com o diretor de pregão na ponta, que co-mandava os negócios com voz grave e formal. Posteriormente, o “avião” deu lugar aos postos de negociação. No mezanino, já havia um “aquário” para que os visitantes pudessem ob-servar as negociações.

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Em 1972, a BOVESPA mudou-se para a rua Álvares Penteado, 151, ocupando um prédio comprado do Banco Mercantil, o Edifício Gastão Vidigal. Esse edifício foi inteiramen-te reformado. Painéis eletrônicos co-meçaram a funcionar, substituindo as lousas de pedra, nas quais os preços eram registrados com giz. Hoje, esse edifício é da Associação dos Advoga-dos de São Paulo (AASP). O que era o pregão se tornou um auditório.

Após conquistar a liderança do mercado de ações no início dos anos 1980, e, em consequência, uma con-

fortável situação financeira, a BO-VESPA adquiriu vários imóveis no centro de cidade, entre os quais o edifício do Banco Comind na rua XV de Novembro, 275, sede da Bolsa de São Paulo desde 1989. Esse pregão chegou a ter mais de mil operadores trabalhando.

O antigo pregão da BOVESPA, hoje denominado Espaço Raymun-do Magliano Filho, é um centro de vi-sitação. O horário de funcionamento é de segunda a sexta-feira, das 9h às 17h. A visita monitorada é gratuita, tem duas horas de duração e inclui

atrativos como: palestra, cinema 3D, Centro de Memória e Café da Bolsa, além da simulação do funcionamen-to do mercado, um dos destaques do roteiro. A simulação mostra aos visi-tantes, de maneira interativa, como funcionam as negociações entre os investidores e as corretoras nos dias de hoje. As visitas podem ser agen-dadas pela internet (http://educa-cional.bmfbovespa.com.br/visitas).

A Bolsa de Mercadorias & Fu-turos (BM&F) teve seu primeiro pregão na Praça Antônio Prado, 48, onde hoje é a sede da B3, a partir de

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10 BM&F – Bolsa Mercantil & de Futuros – Fachada do prédio – Praça Antonio Prado – Década de 80

11 e 12 BM&F – Bolsa Mercantil e de & Futuros – Pregão – Praça Antonio Prado, térreo – Década de 80

13 BM&F – Bolsa de Mercadorias & Futuros – Pregão - Praça Antonio Prado, 1º subsolo – Década de 90

14 BM&F – Bolsa de Mercadorias & Futuros – Pregão – Praça Antonio Prado, 1º subsolo – Anos 2000

1986. Trata-se de um edifício histó-rico de São Paulo, projetado inicial-mente por Ramos de Azevedo, e que já foi ocupado pela Light, pelo jornal O Estado de S. Paulo e pelo Citibank. Inicialmente, seu pregão funcionava onde é hoje a recepção do prédio e o Espaço Cultural.

Quando completou 10 anos de vida, a Bolsa comprou o prédio vizinho, na rua João Brícola, ergui-do no final do século 19 e tomba-do pelo patrimônio histórico. A fachada foi mantida, mas o interior foi totalmente refeito. Foi constru-

ído um novo pregão, três andares abaixo da atual recepção. Esse novo pregão começou a funcionar em 31 de janeiro de 2000.

Esse sistema muito tradicional de compra e venda através de pre-gões começou a ser fortemente des-regulamentado pelos reguladores norte-americanos a partir de meados dos anos 1970, com o avanço da tec-nologia, o que foi rapidamente se es-palhando por todo o mundo.

A bolsa norte-americana Nas-daq levou para as telas do computa-dor em 1978 o sistema de “market

maker”, formador de mercado que sempre possui uma oferta de compra e de venda para um determinado ati-vo. Trata-se de uma prática corriquei-ra de mercados de balcão, que são mercados abertos e não fechados em um local de negociação, como uma bolsa. Nas bolsas, o sistema mais tradicional sempre foi o de leilão, de apregoação da ordem do cliente. Isso provocou uma revolução, que aca-bou levando toda a negociação para os ambientes eletrônicos.

Em 1990, a Bovespa ingressou no mundo da negociação eletrônica,

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com o sistema Computer Assisted Trading System (CATS), que opera-va simultaneamente com o sistema tradicional de pregão de viva voz. Em 1997, foi implantado novo sistema de negociação eletrônica, o Mega Bolsa, mais avançado. Em 1999, a Bovespa lançou o Home Broker, que permi-te ao investidor, por meio do site das corretoras na internet, transmitir sua ordem de compra ou de venda direta-mente ao sistema de negociação. Em setembro de 2005, a Bovespa passou a funcionar apenas com as negociações eletrônicas, encerrando as atividades do pregão viva-voz.

A BM&F lançou no ano 2000

sua plataforma eletrônica de nego-ciação, o Global Trading System (GTS). Passou a utilizar o PUMA, desenvolvido em parceria com a CME, em 2011. A BM&F encerrou seu pregão viva-voz em junho de 2009. O PUMA absorveu também as negociações de ações em 2015.

Não deixa de ser curioso que, dentre as várias técnicas modernas de negociação, esteja a chamada de “tape reading”, literalmente “leitu-ra da fita”. No passado, a principal forma de transmissão de dados era o “ticker”, que produzia uma fita perfurada que, “traduzida”, infor-mava as cotações de pregão. Hoje,

o tape reading, também conhecido por leitura ou análise de fluxo de ordens, é uma técnica na qual os investidores acompanham a leitura dos negócios fechados, juntamen-te com a dinâmica do “book” de ofertas, que vem a ser o conjunto de todas as ofertas disponíveis no mercado naquele momento.

O objetivo dessa leitura é iden-tificar mudanças nos movimentos dos preços, provocados pelos gran-des investidores, e conseguir, com isso, aproveitar essa mudança se posicionando na mesma direção, seguindo o fluxo de movimento dos preços.

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