Resumo:
Propsito do Trabalho:
Yu (2012) define o efeito Smart Money como sendo a capacidade do investidor para selecionar os fundos que terão a melhor performance no futuro. Nesse sentido, vários autores realizaram estudos com o objetivo de identificar evidências do efeito Smart Money em diferentes países. Por exemplo, Gharghori, Shifali e Veeraraghavan (2007) evidenciaram o efeito Smart Money ao analisaram o mercado de fundos de investimentos na Austrália. O mesmo foi constatado por Gruber (1996) e Wermers (2003), ao investigarem amostras de fundos de ações norte-americanos. No Brasil, o estudo realizado por Fonseca e Malaquias (2012), também evidenciou a ocorrência do efeito Smart Money no segmento de multimercados.
Embora o efeito Smart Money tenha sido evidenciado nos estudos anteriores, ressalta-se que em tais estudos não houve uma análise considerando-se períodos de crise. Segundo estudos como os de Gromb e Vayanos (2002), Bem-David, Franzoni e Moussawi (2011) e Kaiser e Haberfelner (2011), a rentabilidade da grande maioria dos fundos de investimentos, em momentos de crise no mercado financeiro, será negativamente impactada. Na pesquisa realizada por Malaquias e Eid Júnior (2012), sobre a performance dos fundos multimercados brasileiros, foi constatado, ainda, que períodos de crise tem um impacto negativo não só na performance dos fundos, mas também na sua relação com seus determinantes. Nesse contexto, o objetivo deste estudo consiste em analisar o efeito Smart Money considerando-se o controle por períodos de crise.
Para realização da análise proposta, foram escolhidos os fundos Long and Short, que são categorias dos fundos multimercados que tem recebido atenção em estudos acadêmicos nos últimos anos (ANBIMA, 2014; Penna, 2007; Gomes & Cresto, 2010).
Base da plataforma terica:
O efeito Smart Money demonstra a capacidade de os investidores selecionarem os fundos que, em seguida, apresentarão performance superiores. Nesse contexto, Gruber (1996), ao investigar uma amostra de 270 fundos de ações dos Estados Unidos entre os períodos de 1985 a 1994, constatou que os fundos mais populares registraram rentabilidades superiores aos fundos que receberam menos entradas líquidas de capital, o que remete à existência do efeito Smart Money. Resultados similares foram obtidos por Zheng (1999), com 1.826 fundos de ações norte-americanas entre os anos de 1970 e 1993 e Wermers (2003), com todos os fundos de ações norte-americanas nos períodos de 1975 a 1994. Por outro lado, Sapp e Tiwari (2004) com 5.882 fundos de ações dos Estados Unidos nos anos de 1970 a 2000, concluíram que o efeito Smart Money apenas existe em função da exposição dos investidores ao efeito Momentum.
Keswani e Stolin (2008) utilizaram dados mensais e de subscrições líquidas de capital reais, em detrimento de dados trimestrais e de subscrições líquidas implícitas, o que os possibilitou realizar testes mais robustos, se comparados aos realizados nos outros estudos. Em seus resultados, confirmaram a existência do efeito Smart Money em fundos de ações do Reino Unido, corroborando os achados das pesquisas de Gruber (1996) e Zheng (1999).
Ao replicar o estudo de Saap e Tiwari (2004), porém utilizando dados mensais, Keswani e Stolin (2008) encontraram resultados contrários aos obtidos pelos autores, constando a existência do efeito Smart Money nos Estados Unidos. Para eles, o fato de Sapp e Tiwari (2004) não terem encontrado uma relação significativa entre os fluxos de caixa e a rentabilidade dos fundos, pode ser reflexo da utilização de fluxos trimestrais e à influência do período pré-1991.
No Brasil, outros estudos também evidenciaram a existência do efeito Smart Money (Fonseca & Malaquias, 2012; Costa & Eid Jr., 2006; Varga, 2012), contudo não foi encontrado nos estudos anteriores o controle dos resultados por períodos de crise financeira.
Segundo Pinheiros (2009, p.122), “crise financeira é uma forte e rápida perda de riqueza e substância social, política e institucional em uma economia, manifestada pelo colapso dos preços dos ativos, recessão e desemprego, gerando ameaça para a moeda e bancos”. A principal característica de uma crise financeira é a falta de liquidez momentânea no sistema financeiro, isto é, um desequilíbrio financeiro devido a supervalorização da moeda, déficit público maior que a arrecadação, significativa dependência de capital estrangeiro para alavancagem e, sobretudo, descredibilidade internacional que gera desconfiança nos investidores e especuladores quanto à capacidade de honrarem seus compromissos financeiros, levando-os assim a saírem das suas posições “compradas” (Pinheiros, 2009).
Assim, nesse cenário em que essas variáveis são diretamente impactadas, as carteiras dos fundos de ações também sofrem um impacto na mesma direção (Silva & Salles, 2008). Uma, dentre as várias razões para isso, são as restrições financeiras decorrentes da evasão de cotistas nesse período, em que os gestores são obrigados a se desfazer de posições em ativos com pouca ou nenhuma liquidez para levantar fundos a fim de cobrir o volume de resgates (Malaquias, 2012).
Mtodo de investigao:
Os dados disponíveis para análise foram coletados para o período de 03 de janeiro de 2005 a 12 de setembro de 2013. No SI-ANBIMA, fez-se a seleção das cotas diárias, sendo a amostra final composta por 285 fundos (232.623 retornos diários).
Neste estudo, tem-se uma informação que melhor evidencia o pilar fundamental para a análise do efeito Smart Money, contido nas variáveis relacionadas à captação/resgates, o que nem sempre foi aplicado em estudos anteriores (Fonseca & Malaquias, 2012). Estes valores foram os reais ocorridos no período, de maneira equivalente ao utilizado pelos autores Keswani e Stolin (2008): subscrições reais no lugar de subscrições implícitas. Isso pode garantir maior robustez aos resultados alcançados.
O tratamento estatístico foi realizado no software STATA, por meio das análises de regressão simples e multivariada. Estas análises foram complementadas com a estatística descritiva, criação de gráficos, análise de histogramas, teste de normalidade (Shapiro-Wilk), variáveis de interação (Gujarati, 2011) e Estatística VIF (Variance Inflation Factor). Na etapa de avaliação da robustez dos resultados, cujos detalhes serão apresentados ao final da análise dos resultados, estimou-se o Índice de Sharpe (Sharpe, 1966) dos fundos, para retornos de 15 e 30 dias, além da aplicação da análise de regressão logística (Fávero et al., 2012) tendo a captação líquida positiva como variável dependente (dummy).
Como faz parte do objetivo deste estudo verificar o impacto de períodos de crise/restrições financeiras na relação entre captação líquida e rentabilidade dos fundos, foi necessário estabelecer um período que representasse um intervalo com restrições financeiras. Escolheu-se então o período a partir de 01/01/2008 como data de corte, o que foi baseado em estudos anteriores, como a tese de Malaquias (2012). Neste caso, a variável crise correspondeu a uma dummy, assumindo valor 1 para as observações cujas datas estão após 01/01/2008 (inclusive) e valor 0 para as observações cujas datas se situam antes de 01/01/2008.
Resultados, concluses e suas implicaes:
Para a realização da análise de regressão entre a captação líquida e a rentabilidade, a variável captação líquida foi transformada em uma variável dummy, que assumiu: valor 1 para períodos com captação líquida positiva e valor 0 para períodos com captação líquida negativa ou nula. Corroborando com os estudos anteriores já realizados no Brasil (Costa & Eid Jr., 2006; Malaquias & Fonseca, 2012; Varga, 2012) e no exterior (Keswani & Stolin, 2008; Yu, 2012), e também com o efeito Smart Money, os fundos que obtiveram captação líquida mensal positiva, em média, foram aqueles que apresentaram melhor rentabilidade.
Foi incluída a variável dummy de crise na regressão que estima a relação entre captação e rentabilidade, o que resultou em um beta negativo para esta variável. Fez-se então a interação (Gujarati, 2011) desta variável com a dummy de captação líquida (ou seja, uma foi multiplicada pela outra), sendo a nova variável incluída no modelo. Em períodos de crise, em média, os cotistas dos fundos não apresentam os melhores retornos posteriores ao seu investimento.
Constata-se, assim, resultados convergentes com estudos anteriores (Costa & Eid Jr., 2006; Keswani & Stolin, 2008; Malaquias & Fonseca, 2012; Varga, 2012; Yu, 2012), porém com periodicidade de dados diferentes, apontando que os investidores em fundos no Brasil, em períodos de mercado em aparente valorização, selecionam e investem nos fundos que, em média, terão melhor performance subseqüente. Em períodos de crise, contudo, o efeito Smart Money não é persistente. A implicação deste resultado se desdobra com a tentativa de interpretar o período de crise como aquele em que o mercado é afetado de tal maneira que a escolha das melhores alternativas de investimento, com base em estratégias que tradicionalmente podem funcionar, pode levar a perdas significativas no mercado financeiro.
As análises de regressão adicionalmente realizadas apontaram que os 5, 15 e 30 retornos médios posteriores à captação líquida positiva foram superiores às demais observações. O mesmo foi observado para o retorno ajustado ao risco (15 e 30 retornos após a captação líquida positiva). Foi analisada também a relação entre a captação líquida positiva e a rentabilidade média apresentada pelos fundos nos dias anteriores à captação, o que pode gerar indícios para o efeito Momentum. Constatou-se uma relação positiva e significativa, mesmo em períodos de crise.
Por fim, estimou-se a correlação entre os retornos dos fundos e os retornos com uma defasagem. Foram observados correlações fortes para períodos fora de crise, contudo correlações com força menor para períodos de crise. As principais implicações dos resultados desta pesquisa parecem se resumir nos seguintes pontos: i) os cotistas dos fundos de investimento, em média, escolhem os fundos com melhor performance passada para realizar seus investimentos; ii) os fundos que receberam captação líquida positiva apresentaram, em média, melhores indicadores de performance que os demais fundos; e iii) em períodos de crise, por haver menor relação entre performance passada e performance futura, este critério de seleção, quando utilizado pelos investidores, não leva a melhores indicadores de rentabilidade.
Uma vez que esta relação não foi explorada nos estudos anteriores consultados, entende-se que estes achados agregam importantes argumentos para a construção do referencial teórico sobre o efeito Smart Money, especialmente no cenário brasileiro.
Referncias bibliogrficas:
Zheng, L. (1999). Is money smart? A study of mutual fund investors’ fund selection ability. Journal of Finance, 54(3), 901–933.
Wermers, R. (2003). Is money really “smart”? New evidence on the relation between mutual fund flows, manager behavior, and performance persistence. Working paper, University of Maryland.
Keswani, A., & Stolin, D. (2008). Which Money Is Smart? Mutual Fund Buys and Sells of Individual and Institutional Investors. Journal of Finance, 63(1), 85-118.
Yu, H. (2012). Where are the smart investors? New evidence of the smart money effect. Journal of Empirical Finance, 19(1), 51-64.
Costa, L.T.L.; & Eid Jr., W. (2006). O Efeito Smart Money na Indústria Brasileira de Fundos de Ações. Anais XXXI Encontro da Associação Nacional de Pós-Graduação e Pesquisa em Administração (ENANPAD), Salvador, BA, Brasil, 30.
Fonseca, S. C., & Malaquias, R. F. (2012). O efeito Smart Money no segmento de fundos multimercados. Revista de Gestão, Finanças e Contabilidade, 2(3), p. 3-16.
Malaquias, R. F., & Eid Júnior, W. (2012). Fundos Multimercados: Desempenho, Determinantes do Desempenho e Efeito Moderador. Anais do Encontro da ANPAD, Rio de Janeiro, RJ, Brasil, 36.
Varga, G. (2012). Mutual Fund Flow and Past Information: Is the Brazilian Investor Smart. Anais do Encontro da ANPAD, Rio de Janeiro, RJ, Brasil, 35.
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