EFEITO MANADA EM FUNDOS DE RENDA VARIÁVEL

FUNDAÇÃO GETULIO VARGAS

ESCOLA DE ECONOMIA DE SÃO PAULO

FABRICIO ROSAS TARIKI

EVIDÊNCIA DO EFEITO MANADA EM FUNDOS DE RENDA VARIÁVEL NA

INDÚSTRIA DE FUNDOS BRASILEIRA

SÃO PAULO

2014




Dissertação apresentada à Escola de Economia da

Fundação Getúlio Vargas (FGV/EESP) como

requisito para obtenção do título de Mestre em

Macroeconomia.

Orientador: Prof. Ricardo Ratner Rochman

SÃO PAULO

2014

Rosas Tariki, Fabricio. EVIDÊNCIA DO EFEITO MANADA EM FUNDOS DE RENDA VARIÁVEL NA INDÚSTRIA DE FUNDOS BRASILEIRA / Fabricio Rosas Tariki. - 2014. 52 f. Orientador: Ricardo Ratner Rochman Dissertação (MPFE) - Escola de Economia de São Paulo. 1. Finanças – Processo decisório. 2. Fundos de investimento - Brasil. 3.

Investimentos - Análise. 4. Mercado financeiro - Brasil. I. Rochman, Ricardo Ratner.

II. Dissertação (MPFE) - Escola de Economia de São Paulo. III. Título.

CDU 336.76(81)




Dissertação apresentada à Escola de Economia da

Fundação Getúlio Vargas (FGV/EESP) como requisito

para obtenção do título de Mestre em Macroeconomia.

Data de aprovação:

__ / __ / ____

Banca Examinadora:

______________________________________

Prof. Ricardo Ratner Rochman

Orientador

EESP - FGV

______________________________________

Prof. Bruno Ferman

EESP - FGV

______________________________________

Prof. William Eid Jr.

EAESP - FGV

AGRADECIMENTOS

Este trabalho não poderia ser possível sem o incentivo, o amor e o carinho da minha

família, meus pais, irmãos e minha linda namorada. Para vocês, o meu mais profundo

agradecimento.

Aos meus amigos, que compreenderam minha ausência nesses últimos dois anos de

estudos. Aos colegas do Itaú Asset Management, pelo apoio e compreensão para que

este trabalho pudesse ser construído. E aos colegas do mestrado, em especial ao

grande amigo Caio Guitton, que trilharam este árduo caminho comigo. Sem dúvida,

sem a presença de todos vocês a jornada não teria sido tão enriquecedora quanto foi.

Agradeço também aos diversos professores com quem tive o privilégio de aprender

durante este curso. E por fim, agradeço meu professor orientador, Ricardo Rochman,

por sugerir o tema de estudo e pela orientação, atenção e paciência dispensadas não

somente no período de pesquisa, mas também ao longo do curso todo.

RESUMO

Este trabalho tem por objetivo identificar e quantificar o comportamento de manada

(herd behavior) nos fundos de ações ativos do mercado financeiro brasileiro, valendo-

se da medida LSV, proposta por Lakonishok et al (1992).

Para tanto, analisamos a composição das carteiras de 642 fundos de ação, de 214

gestores diferentes, de setembro de 2007 até outubro de 2013.

Em linha com a literatura relevante, há fortes evidências da ocorrência de efeito

manada de forma heterogênea na amostra analisada. Encontramos indícios de que a

intensidade do efeito manada varia de acordo com o tamanho do fundo e a

capitalização da ação negociada.

ABSTRACT

This present study seeks to identify and quantify herding behavior in actively managed

equity funds in the Brazillian financial market. Therefore, we used the LSV herd

measure, first proposed by Lakonishok et al (1992).

Thus, we analyzed 642 fund’s holdings, from 214 different equity managers, from

September 2007 to October 2013.

Consistent with the existing relevant studies, there is strong evidence of herding in a

heterogeneous distribution within the sample. We found that the intensity of the herding

behavior varies according to the fund’s size and equity’ size.

SUMÁRIO

LISTA DE ABREVIAÇÕES ................................................................................................................. 1

LISTA DE ILUSTRAÇÕES E GRÁFICOS ........................................................................................ 2

LISTA DE TABELAS ............................................................................................................................ 3

1 INTRODUÇÃO .............................................................................................................................. 4

2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ....................................................................................................... 6

3 METODOLOGIA ......................................................................................................................... 13

3.1. Dados Amostrais .................................................................................................................... 13

3.2. Critérios de Seleção ............................................................................................................... 15

3.3. Período de Análise ................................................................................................................. 19

3.4. Estatísticas Descritivas .......................................................................................................... 20

3.5. Medida de avaliação do efeito manada 𝑯(𝒊) ..................................................................... 23

4 RESULTADOS ............................................................................................................................ 26

4.1. Toda amostra .......................................................................................................................... 26

4.2. Tamanho dos fundos ............................................................................................................. 28

4.3. Tamanho das ações ............................................................................................................... 29

4.4. Ações individuais – Ultra Large Cap ................................................................................... 32

5 CONCLUSÃO ............................................................................................................................. 39

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ................................................................................................ 41

1

LISTA DE ABREVIAÇÕES

ANBIMA: Associação Brasileira das Entidades dos Mercados Financeiro e de

Capitais

CAPM: Capital Asset Pricing Model

CVM: Comissão de Valores Mobiliários

HME: Hipótese dos Mercados Eficientes

IBOV: Índice Bovespa (Ibovespa)

IBrX: Índice BM&FBOVESPA Brasil 100

LSV: Lakonishok, Shleifer e Vishny

MCLX: Índice BM&FBOVESPA MidLarge Cap

MTF: Moderna Teoria de Finanças

SMLL: Índice BM&FBOVESPA Small Cap

TUE: Teoria da Utilidade Esperada

2

LISTA DE ILUSTRAÇÕES E GRÁFICOS

Gráfico 3.3.1: Percentual do Volume dos Trades da amostra vs. BM&F Bovespa (mensal) . 19

Gráfico 3.4.1: Percentual do Volume dos Trades da amostra segregado por quintis vs. BM&F

Bovespa (mensal) ............................................................................................................................... 22

Gráfico 3.4.2: Percentual do Patrimônio Líquido dos fundos da amostra segregado por

quintis vs. Free Float Market Capitalization da BM&F Bovespa ................................................. 22

Gráfico 4.1.1: Medida do efeito manada 𝐻(𝑖) ................................................................................ 27

Gráfico 4.4.1 Ambev PN .................................................................................................................... 34

Gráfico 4.4.2: Brasil Foods ON ........................................................................................................ 34

Gráfico 4.4.3: Petrobras ON ............................................................................................................. 34

Gráfico 4.4.4: Petrobras PN .............................................................................................................. 35

Gráfico 4.4.5: Itaú PN ........................................................................................................................ 35

Gráfico 4.4.6: Itausa PN .................................................................................................................... 35

Gráfico 4.4.7: Banco do Brasil ON ................................................................................................... 36

Gráfico 4.4.8: Bradesco PN .............................................................................................................. 36

Gráfico 4.4.9: Cielo ON ..................................................................................................................... 36

Gráfico 4.4.10: Embraer ON ............................................................................................................. 37

Gráfico 4.4.11: Cosan ON ................................................................................................................. 37

Gráfico 4.4.12: Gerdau ON ............................................................................................................... 37

Gráfico 4.4.13: VALE ON .................................................................................................................. 38

Gráfico 4.4.14: VALE PN ................................................................................................................... 38

3

LISTA DE TABELAS

Tabela 3.2.1: Patrimônio Líquido (R$ Bi) por Instituição Administradora. Data base: junho

2014 ...................................................................................................................................................... 18

Tabela 3.4.1: Descrição da amostra por classificação Anbima. Data base: outubro 2013 .... 20

Tabela 3.4.2: Descrição da amostra por instituição gestora. Data base: outubro 2013 .......... 21

Tabela 4.1.1: Medida do efeito manada 𝐻(𝑖) de toda amostra ................................................... 26

Tabela 4.1.2 Teste-t de igualdade de médias – por ações mais líquidas ................................. 27

Tabela 4.2.1: Medida do efeito manada 𝐻(𝑖) segregada por tamanho do fundo ..................... 28

Tabela 4.2.2: Teste-t de igualdade de médias – por tamanho dos fundos ............................... 29

Tabela 4.3.1: Medida do efeito manada 𝐻(𝑖) segregada por market cap ................................. 31

Tabela 4.3.2: Teste-t de igualdade de médias – por capitalização bursátil das ações ........... 31

Tabela 4.4.1: Maiores participações no IBrX (set/2007 a out/2013) .......................................... 32

Tabela 4.4.2: Teste-t de igualdade de médias – ações individuais vs. segmento Ultra Large

Cap ....................................................................................................................................................... 33

4

1 INTRODUÇÃO

O estudo recente da economia financeira é dominado em grande parte por um

arcabouço teórico comumente chamado de Modern Finance Theory, ou Moderna

Teoria de Finanças (MTF). Este corpo teórico não é o resultado de um surto de

brilhantismo de uma pessoa apenas, mas sim fruto do trabalho de diversos

pesquisadores, como narrado por Samuelson (2009) em sua retrospectiva da MTF.

A MTF é baseada na racionalidade dos agentes econômicos, ou seja, assume que os

indivíduos identificam e ordenam consistente e corretamente suas preferências,

procuram sempre maximizar o resultado de suas escolhas e são coerentes e

consistentes quando confrontados com alguma escolha que envolva incertezas

referentes a eventos futuros. Estes pressupostos, porém, têm-se mostrado

insuficientes para explicar diversos fenômenos empíricos observados em estudos de

economia financeira. Assim, surge o estudo das Finanças Comportamentais, que se

contrapõe ao pressuposto de racionalidade dos tomadores de decisão.

As Finanças Comportamentais têm apresentado sucesso em descrever o

comportamento do investidor; no caso, de quais tipos de portfolios estes tendem a ter,

e como seu comportamento de negociação de ativos muda ao longo do tempo. O

objeto de estudo deste trabalho é, portanto, testar empiricamente a ocorrência do

efeito manada na gestão de fundos de investimento em ações no Brasil. Ainda que já

exista um número de estudos empíricos sobre a evidência do efeito manada em outros

mercados, a literatura sobre o assunto no Brasil é incipiente.

A literatura existente aponta sobre diferenças da ocorrência e intensidade de efeito

manada entre mercados desenvolvidos e mercados emergentes. Desta maneira, este

trabalho visa mensurar a ocorrência do efeito manada no mercado brasileiro de ações.

Para tanto, buscamos neste estudo verificar se os investidores se movem em conjunto

em suas decisões de investimento, comprando ou vendendo de forma correlacionada

os ativos. Este é um problema levantado pela literatura existente: caso ocorra um

5

movimento generalizado dos investidores, a pressão de compra ou de venda de ativos

pode levar a desequilíbrios (WERMERS 1999)?

Este trabalho está dividido em cinco capítulos. Além desta Introdução, os capítulos

adicionais são: (i) a revisão bibliográfica no capítulo 2, no qual é apresentado os

conceitos da MTF e seus pilares, o surgimento do estudo das Finanças

Comportamentais, e alguns estudos sobre efeito manada; (ii) o capítulo 3, que detalha

a metodologia empregada mostrando os passos seguidos neste estudo, assim como

uma estatística descritiva da amostra e sua representatividade; (iii) o capítulo 4, no

qual os principais resultados obtidos são descritos e analisados; e (iv) o capítulo 5 no

qual são apresentadas as principais conclusões, feitas as considerações finais e

discutidas propostas para estudos futuros

6

2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA

A partir de uma abordagem microeconômica neoclássica, um dos pilares da Moderna

Teoria de Finanças (MTF) é a eficiência dos mercados, ancorado pelas premissas

acerca a racionalidade ilimitada, a aversão ao risco e a maximização da utilidade

esperada dos agentes econômicos. Na hipótese da eficiência de mercado, ou

Hipótese de Mercados Eficientes (HME), assume-se que uma nova informação é

incorporada instantaneamente e corretamente nas expectativas dos agentes (FAMA

1970, 1991).

Desta forma, é impossível a um agente auferir ganhos acima do mercado

consistentemente, e todos os preços no mercado estão sempre em equilíbrio. Ainda

segundo Fama (1970, 1991), há três formas de eficiência de mercado: Fraca, Semi-

Forte e Forte. A forma fraca ocorre em mercados onde os preços atuais refletem os

preços passados. Na forma semi-forte, há informações disponíveis publicamente,

sendo refletidas completamente nos preços de hoje. Com base exclusivamente nas

informações divulgadas publicamente, não seria possível ter desempenho melhor que

a do mercado. Já na forma forte, os preços atuais refletem toda a informação existente

no mercado, inclusive informações privilegiadas (inside information).

Existem evidências da forma fraca em muitos mercados emergentes e a forma semi-

forte em outros mercados. Porém, não se conseguiram evidências da forma forte de

eficiência de mercado em nenhum mercado. No Brasil, a literatura refuta a hipótese

de eficiência de mercado forte (ROCHMAN, EID 2007).

No tema informacional da eficiência de mercado, Freeman (2001) aborda a questão

da informação por outro prisma:

“One of the fallacies which underlie the simplistic view of information

technology and its supposed role in providing more perfect information

to all agents in various markets is a confusion between information and

knowledge. Indeed, the two terms were often used interchangeably.

Information about price movements does not in itself convey

understanding of the market’s behavior, essential though this

7

information may be to the development of such understanding. Still less

does information in itself confer the power to predict future movements

or changes in the markets.” (FREEMAN, 2001, p. 5)

Este é um ponto sutil, mas essencial no mercado financeiro. Acesso à informação e a

incorporação da informação em seu processo decisório são duas coisas diferentes.

Ainda que as informações estejam disponíveis em grande quantidade e para inúmeros

agentes participantes do mercado, o que diferencia a atuação de cada participante e

os resultados obtidos é o conhecimento específico. Segundo Freeman (2001),

conhecimento é a capacidade de compreender as informações obtidas e saber usá-

las. Deste modo, a informação em si tem pouco valor. Os agentes que compreendem

melhor as informações disponíveis a todo o mercado obtêm melhores resultados,

mesmo sem o uso de inside information.

Segundo Fama (1998), eventuais desvios do resultado esperado que eventualmente

sejam observados são explicados no curto prazo pelos limites da arbitragem e a

tendência dos mercados de reagirem de maneira exacerbada (overreaction e

underreaction); ou atribuídos a aberrações estatísticas, erros de metodologia e

modelos inadequados, no caso de divergências observadas no longo prazo.

No campo da alocação em ativos financeiros, Markowitz (1952) propôs o conceito de

fronteira eficiente, utilizando os mesmos conceitos de aversão ao risco, maximização

da utilidade e racionalidade para descrever a escolha na alocação de ativos

financeiros dos agentes econômicos. Os ativos financeiros eram descritos em termos

de risco; ou seja, a volatilidade dos retornos obtidos; e retorno destes ativos. Deste

modo, Markowitz postulou que existia uma fronteira eficiente, composta pelos ativos

e carteiras diversificadas de menor risco para cada nível de retorno esperado exigido.

Dada a racionalidade, aversão a risco e maximização da utilidade, todos agentes

econômicos convergiriam para a fronteira eficiente. A carteira eficiente, também

chamada de carteira de mínima variância, é determinada pelo ponto em que sua curva

de preferência tangencia a fronteira eficiente.

8

Este conceito foi expandido no modelo CAPM (Capital Asset Pricing Model), de

Sharpe (1964). Neste, é introduzido o conceito que, além da carteira eficiente, todos

agentes também se valem do ativo livre de risco na sua alocação.

Porém, nos últimos anos, um corpo de evidências empíricas mostrou que esta

abordagem proposta pela MTF não é mais suficiente para modelar o comportamento

dos agentes. Modelos tradicionais, baseados na racionalidade ilimitada dos agentes

econômicos, e que, no passado, que foram tão utilizados pela facilidade da

modelagem do comportamento dos mesmos, já não bastavam para explicar uma

gama de fenômenos regularmente observados nos mercados financeiros

(YOSHINAGA et al, 2008).

Desta forma, surge o estudo das Finanças Comportamentais, que postula que estes

fenômenos observados, que divergem das conclusões esperadas do MTF, podem ser

explicados por modelos que assumem uma racionalidade limitada dos agentes. A

princípio, o estudo das Finanças Comportamentais se ancorou em duas vertentes: a

formalização dos limites à arbitragem, o que impediria agentes racionais explorarem

desequilíbrios nos preços causados por agentes menos racionais; e a psicologia dos

agentes (BARBERIS, THALER 2002).

Na segunda vertente, o estudo da psicologia dos agentes, busca incorporar alguns

vieses em seus modelos de racionalidade. Estes vieses presentes no comportamento

humano, relacionados ao processo decisório dos indivíduos, se apresentam de

maneira sistemática, portanto passíveis de caracterização e modelagem teórica.

Tversky e Kahneman (1974) propuseram que os indivíduos se valem de heurísticas,

ou regras simplificadoras, para responder de maneira mais rápida e eficiente a

problemas complexos. Assim sendo, os agentes estão sujeitos a cometer erros de

cognição durante a obtenção da informação e o processo de decisão. A

caracterização das preferências inconsistentes dos agentes foi primeiramente

estudada por Kahneman e Tversky (1979).

9

Em Finanças, o comportamento de manada (herd behavior) se caracteriza pelo

movimento correlacionado dos investidores, resultante de uma intenção ou ação de

um grupo de investidores de imitar ou copiar o comportamento de outro grupo

(BIKHCHANDANI, SHARMA 2001).

A distinção entre o efeito manada intencional (intentional herding) e o efeito manada

espúrio (spurious herding) também foi discutida por Bikchandani et al (2001). No

primeiro, um grupo de investidores ativamente buscam emular a decisão de

investimento de outro grupo de investidores. Já o segundo tipo pode ser descrito como

um movimento racional de agentes econômicos com o mesmo objetivo de

investimento, de posse do mesmo conjunto de informações, e por meio de um

processo decisório racional, autônomo e independente, acabam por tomar decisões

de investimento semelhantes, movimentando-se no mesmo sentido. Ainda mais, o

efeito manada intencional pode decorrer de restrições de acesso dos investidores a

alguns mercados. Enquanto o efeito manada espúrio não viola os preceitos da MTF,

o efeito manada intencional o faz.

A natureza desse efeito manada é chamada de cascata informacional, onde indivíduos

não observam o processo decisório dos outros indivíduos, apenas os movimentos em

si. Sem ter acesso às informações privadas dos que motivaram as decisões dos outros

agentes, as ações prévias passam a ser os sinais que os demais agentes se utilizam.

O autor ainda argumenta que, mesmo em um ambiente desprovido de assimetria de

informação, o movimento ainda tem uma importância muito grande:

“Individuals can observe each other’s actions but not the private

information or signals that each player receives. (Even if individuals

communicate their private information to each other, the idea that

“actions speak louder than words” provides justification for this

assumption.) If individuals have some view about the appropriate course

of action, then inferences about a player’s private information can be

made from the actions chosen.” (BIKHCHANDANI, SHARMA, 2001, p.

284)

10

Scharfstein e Stein (1990) propõem outra explicação teórica para a origem do efeito

manada, oriunda dos incentivos oferecidos à remuneração dos profissionais do

mercado financeiro; tais como gestores de fundos de investimento, analistas e

consultores. Uma vez que a remuneração tende a ser baseada no desempenho

relativo do profissional, ou seja, seu desempenho quando comparado com

profissionais do mesmo perfil de instituições diferentes (peer group), há uma tendência

dos profissionais menos competentes imitarem o comportamento dos mais

competentes, a fim de melhorar sua reputação no sistema.

Além do mais, assumindo que há um componente de incerteza na avaliação de ativos

financeiros, o esquema de remuneração acaba por incentivar o comportamento

homogêneo. Por conta da existência de choques imprevisíveis sistemáticos afetando

os preços dos ativos financeiros, o ônus de errar na decisão de investimento quando

se “segue o mercado”, aqui no sentido de peer group, é muito menor do que errar

quando se foi “contra o mercado”, ou seja, na contramão do peer group. Deste modo,

há um incentivo a esses gestores de adotar uma estratégia alinhada com os

concorrentes; o autor chama este comportamento de sharing-the-blame effect.

(SCHARFSTEIN, STEIN 1990).

Trueman (1994) também analisou o efeito manada pelo prisma do comportamento dos

analistas. O autor encontrou evidências de que as previsões produzidas não refletem

as informações disponíveis de uma maneira imparcial. O resultado disso é o

surgimento de um comportamento de manutenção do status quo, ou seja, de produzir

previsões em linha com os resultados passados de uma empresa, ainda que essas

previsões se desviem do que seriam esperadas dadas as informações atuais.

Avaliando o comportamento dos gestores de recursos, Lakonishok, Shleifer e Vishny

(1992) avaliaram o tema do efeito manada no mercado de ações, analisando os ativos

detidos por 769 fundos americanos, na sua maioria fundos de pensão, de 341 gestores

no período de 1985 a 1989. A periodicidade da composição dos fundos é

quadrimestral. Os autores não encontraram evidências significativas da presença de

efeito manada no comportamento desses gestores. Quando avaliando o

comportamento em relação ao tamanho das ações, ou seja, a capitalização bursátil,

11

eles encontraram uma evidência fraca de efeito manada em ações de menor

capitalização (small cap).

De maneira semelhante e se valendo da mesma metodologia e métrica (LSV) do

estudo citado acima, Wermers (1999) analisou o comportamento dos gestores de

4848 fundos no mercado americano, em um período entre 1975 a 1994. Em sua

análise, o autor introduziu também a avaliação do estilo de gestão (ações growth vs.

value), além do tamanho das ações (large, mid e small cap).

Da mesma maneira que Lakonishok et al (1992), o autor observou um nível de efeito

manada baixo no agregado, porém mais significativo entre as ações de menor

capitalização (small cap), de menor liquidez e entre os fundos orientados a ações de

maior crescimento (growth).

Em relação ao tema de efeito manada em mercados emergentes, vários estudos na

literatura apontam níveis de efeito manada superiores em mercados emergentes,

quando comparado com métricas similares em mercados maduros.

Como um exemplo de um estudo em um mercado em amadurecimento, Lobão e Serra

(2002) analisaram 32 fundos no mercado português, no período entre 1998 a 2000.

Em seu estudo, identificaram um nível de efeito manada significativamente mais

elevado que o encontrado em mercados maduros. Valendo-se da métrica LSV, eles

observaram também que a medida era primariamente sensível à volatilidade do

mercado e ao desempenho recente do mercado acionário.

No mercado brasileiro, estudando o comportamento do investidor, podemos citar o

trabalho de Kutchukian, Eid Jr. e Dana (2010), que identificou evidências da

ocorrência de efeito manada em diferentes grupos de investidores, segregados de

acordo com o porte médio de seu investimento, por meio de uma metodologia baseada

na direção das captações líquidas de um grande número de fundos de investimento:

ações, renda fixa e multimercado.

12

Também no mercado brasileiro, Sanches (2013) investigou a ocorrência de efeito

manada no mercado brasileiro de ações em relação ao índice de mercado, através da

medida de dispersão transversal dos betas (beta herding) das ações de 645 fundos

no período de janeiro de 1994 a maio de 2012. Os resultados obtidos por este trabalho

sugerem que existe um nível base ou estacionário de efeito manada, independente

das condições do mercado. Um achado do estudo que contraria o senso comum,

segundo o autor, foi a redução dos níveis de efeito manada durante os períodos

marcados por crises financeiras.

13

3 METODOLOGIA

Neste capítulo, descreveremos a metodologia utilizada para medir o efeito manada.

Descreveremos a natureza dos dados utilizados, o critério de seleção e exclusão dos

mesmos, assim como a origem dos dados. Apresentaremos também a estatística

descritiva da amostra estudada. Por fim, descreveremos a métrica utilizada para a

avaliação do efeito manada.

3.1. Dados Amostrais

Os dados utilizados são as informações da composição da carteira dos fundos de

investimento em ação, no período compreendido entre jan/2006 a dez/2013, com

periodicidade mensal. Por conta da Instrução CVM nº 409/2004, no assunto de

interesse alterada pelos Incisos IV e V da Instrução CVM nº522/2012, os fundos são

obrigados a divulgar a composição da carteira todo mês, podendo o administrador

omitir a divulgação da carteira em até 90 dias.1

As seguintes informações foram coletadas do sistema Quantum Axis, que replica a

base de informação presente na CDA 3.0 (Composição e Diversificação das

Aplicações) da CVM, agregando algumas outras. As informações coletadas dos

fundos de investimento são:

a. Código ANBID: código único identificador do fundo no SI-ANBID

b. Data de competência: data de referência das informações da carteira

c. Patrimônio Líquido do Fundo: valor de todos ativos financeiros menos as

obrigações do fundo, na data de competência.

d. Nome do Ativo: nome do ativo (não padronizado).

e. Valor do Ativo: valor do ativo na data de competência.

f. Quantidade Total: quantidade do ativo na data de competência.

1 Do texto integral da Instrução CVM nº 409, de 18 de agosto de 2004, com alterações introduzidas pelas Instruções CVM nº 411/04, 413/04, 450/07, 456/07, 465/08, 512/11, 522/12, 524/12 e 536/13. Obtida em http://www.cvm.gov.br/asp/cvmwww/Atos/Atos/inst/inst409consolid.doc

14

g. Participação do Ativo: percentual do valor do ativo no Patrimônio Líquido do

fundo.

h. Quantidade Aquisição: quantidade comprada no mês de competência do ativo

em questão.

i. Valor Aquisição: valor financeiro comprado no mês de competência do ativo

em questão.

j. Quantidade Venda: quantidade vendida no mês de competência do ativo em

questão.

k. Valor Venda: valor financeiro vendido no mês de competência do ativo em

questão.

l. Tipo do Ativo: classe do ativo.

m. Tipo de Aplicação: classificação contábil.

n. Data da Divulgação: data de envio das informações à CVM.

Adicionalmente, também utilizamos a composição e o retorno dos índices de ações,

assim como o retorno das ações componentes dos índices da BM&F BOVESPA,

obtidos diariamente do sistema de informação da BM&F Bovespa. Os índices

utilizados são:

a. IBrX: Índice BM&FBOVESPA Brasil 100

b. MCLX: Índice BM&FBOVESPA MidLarge Cap

c. SMLL: Índice BM&FBOVESPA Small Cap

Para os índices supracitados, também obtivemos a capitalização bursátil livre (free

float market capitalization), medida que mostra a quantidade realmente disponível no

mercado para negociação. Esta medida exclui as ações que compõem a capitalização

de mercado, mas que não são negociadas (locked-in shares), como as ações detidas

pelo controlador, ações detidas por órgãos governamentais (ie. BNDES), entre outros.

15

Para as ações que compõem os índices no período estudado, também obtivemos o

volume diário de negociação. Ambas as medidas foram obtidas do terminal de

informação Bloomberg.

3.2. Critérios de Seleção

O primeiro critério de seleção da amostra de fundos foi baseado na classificação CVM

sobre a composição da carteira dos fundos e sua modalidade legal. Selecionamos os

fundos de ação, ou seja, que mantenham em seu patrimônio líquido um percentual

mínimo de 67% nos seguintes ativos financeiros:

a) ações admitidas à negociação em bolsa de valores ou entidade do

mercado de balcão organizado;

b) bônus ou recibos de subscrição e certificados de depósito de ações

admitidas à negociação nas entidades referidas na alínea “a”;

c) cotas de fundos de ações e cotas dos fundos de índice de ações

negociadas nas entidades referidas na alínea “a”; e

d) Brazilian Depositary Receipts classificados como nível II e III, de acordo

com o art. 3º, §1º, incisos II e III da Instrução CVM nº 332, de 04 de abril

de 2000.2

Importante notar que a instrução normativa não prevê qualquer restrição de

concentração em qualquer ativo listado acima, inclusive a ativos de emissão da

instituição gestora, administradora ou custodiante:

§ 2º Sem prejuízo do disposto no caput, o investimento nos ativos

financeiros listados no inciso I do § 1º não estará sujeito a limites de

concentração por emissor, desde que o regulamento e o prospecto,

quando houver, contenham, com destaque, alerta de que o fundo pode

2 Instrução CVM nº 409/2004 e suas revisões subsequentes. Art. 95-B. Parágrafo 1º. Inciso I.

16

estar exposto a significativa concentração em ativos financeiros de

poucos emissores, com os riscos daí decorrentes.3

Também excluímos os fundos que têm modalidade legal Fundo de Investimento em

Cotas de Fundos de Investimento (FICFI), tal como disposto no Capítulo XIII da

Instrução CVM nº409/2004. Esta instrução dispõe que estes fundos devem manter,

no mínimo, 95% de seu patrimônio investido em cotas de fundos de investimento de

uma mesma classe, excetuando-se os fundos de investimentos em cotas classificados

como multimercado.

A razão disto é que a indústria de fundos no Brasil apresenta uma particularidade, que

é bastante relevante para a seleção da amostra a ser estudada. Por não permitir mais

de uma classe de cota em um mesmo fundo, uma instituição que deseja vender uma

estratégia para mais de um segmento comercial, variando as taxas cobradas dos

cotistas, é obrigada a montar uma série de fundos cujo objetivo único é a venda, e um

outro fundo que concentra a gestão dos ativos de fato. Na indústria, esta estrutura tem

o nome coloquial de fundos-mãe e fundos-filho, ou master fund e feeder fund, ambos

casos respectivamente se referindo aos fundos de investimento onde é realmente feita

a gestão; e aos fundos de investimento cujo objetivo é a venda.

Uma vez que nosso objeto de estudo é o comportamento do gestor, introduzir fundos

de investimento de cota equivale a realizar uma dupla contagem. Por este mesmo

motivo, retiramos os chamados fundos-espelho. Ainda que não seja uma classificação

legal, este tipo de fundo busca replicar o retorno de outro fundo, investindo a maior

parte de seu patrimônio em um único fundo de investimento, com o objetivo de

oferecer condições diferentes de investimento ao cotista, como perfil de liquidez ou

aplicação mínima diferentes daqueles encontrados no fundo original.

Buscamos também selecionar os fundos de investimento em ações no qual a gestão

seja discricionária, ou seja, inteiramente a cargo da instituição gestora. Por conta

disso, retiramos os fundos de modalidade previdenciária, por introduzir limitações à

3 Instrução CVM nº 409/2004 e suas revisões subsequentes. Art. 95-B. Parágrafo 2º.

17

gestão e à escolha de ativos. Limitados pelas normas que regem as Entidades

Fechadas de Previdência Complementar (EFPC)4 e a instrução que rege o

funcionamento dos fundos de investimento, temos que fundos de ação destinados à

EFPC, diferentemente dos fundos de ação normais, possuem uma limitação de deter

ações das empresas coligadas a sua administradora:

I – é vedada a aquisição de ações de emissão do administrador, exceto

no caso do fundo cuja política de investimento consista em buscar

reproduzir índice de mercado do qual as ações do administrador ou de

companhias a ele ligadas façam parte, caso em que tais ações poderão

ser adquiridas na mesma proporção de sua participação no respectivo

índice;5

Uma vez que o serviço de administração de recursos no Brasil é concentrado nos

grandes conglomerados financeiros, e as ações destas empresas se encontram entre

as de maior capitalização bursátil e liquidez no mercado, a grande maioria dos fundos

previdenciários está exposta a este tipo de restrição.

Quando analisamos os dados de junho de 2014, vemos que as 10 maiores instituições

administradoras concentram 84% de todos os recursos financeiros. No caso de fundos

de previdência, mais de 95% dos recursos financeiros encontra-se em instituições

com ações negociadas na BM&F Bovespa, portanto sujeitas à limitação descrita

acima.6

4 Resolução CMN nº 3.792/2009 e suas revisões subsequentes. 5 Instrução CVM nº 409/2004 e suas revisões subsequentes. Art. 86. Parágrafo 2º. Inciso I 6 A lista de administradoras que possuem ações de emissão própria ou de coligadas negociadas em Bolsa de Valores é: BB, Itaú Unibanco (e sua controlada Intrag), Bradesco (e sua controlada BEM), Caixa e Santander.

18

Tabela 3.2.1: Patrimônio Líquido (R$ Bi) por Instituição Administradora. Data base: junho 2014

Fonte: Elaboração própria, dados obtidos junto à Anbima.

Também retiramos da amostra os fundos single-stock, ou seja, aqueles fundos que

investem grande parte de seu patrimônio em apenas uma ação, além dos Fundos

Mútuos de Privatização FGTS (FMP-FGTS), regulamentado pela Instrução CVM nº

279/1998. Por ter um escopo de atuação tão limitado, e ter a negociação de seu único

ativo ditado unicamente por aportes, resgates ou recebimento de dividendos, a

inclusão de dados de negociação provenientes deste tipo de fundo traria para a

análise um elemento espúrio na avaliação do efeito manada.

Por este mesmo motivo também retiramos os fundos indexados, abertos (open ended

funds) e fechados (close ended funds). Por seguirem um índice de mercado, o padrão

da negociação de seus ativos também responde mais a eventos de aporte, resgate e

recebimento de dividendos. Mais problemático, os fundos fechados somente recebem

aportes e honram resgates por meio de uma cesta de integralização, composta pelos

ativos que compõe o índice de referência.7

7 Instrução CVM nº 359/2002 e suas revisões subsequentes.

AdministradorCurto Prazo

+ Ref. DIRenda Fixa

Multimercado

+ CambialAções Previdência Outros Total

BB 126,2 218,0 11,6 58,2 94,6 19,2 527,8

Itau Unibanco 84,1 109,0 38,0 10,7 88,5 21,8 352,1

Bradesco 76,2 89,4 16,6 4,3 98,3 1,6 286,4

Caixa 32,5 104,0 16,5 22,7 22,4 26,8 225,0

BTG Pactual 6,1 16,5 71,9 13,9 0,1 48,4 156,8

BEM 4,0 43,0 73,3 10,9 2,3 23,2 156,7

Santander 50,9 36,6 17,0 3,3 22,0 11,6 141,5

BNY Mellon 6,8 14,2 52,1 33,2 4,7 18,5 129,5

Intrag 1,0 12,8 46,9 13,5 3,2 23,6 100,9

HSBC 28,6 25,6 10,7 2,0 11,7 7,3 85,9

416,4 668,9 354,6 172,7 347,9 201,9 2.162,5

90,9% 90,5% 71,3% 85,0% 96,7% 64,0% 84,0%

Total 458,1 739,4 497,3 203,3 359,8 315,4 2.573,2

(em R$ Bilhões)

10 Maiores

19

Assim, a seleção da amostra a ser estudada visa selecionar apenas os fundos com

gestão ativa, desta forma minimizando a possibilidade de capturar o efeito manada

espúrio (BIKHCHANDANI, SHARMA 2001).

3.3. Período de Análise

Foram coletadas informações referentes à composição dos fundos de investimentos

selecionados do período de jan/2006 a dez/2013. Ao se verificar a representatividade

do volume de negociação mensal da amostra ante o volume apresentado pela Bolsa

BM&F Bovespa no mesmo período, observamos que capturamos um percentual muito

pequeno da movimentação antes de set/2007.

Gráfico 3.3.1: Percentual do Volume dos Trades da amostra vs. BM&F Bovespa (mensal)

Fonte: Elaboração própria, dados da pesquisa.

Observamos também uma queda desta medida após out/2013. Na data de obtenção

dos dados, as posições acionárias dos fundos para os meses de nov/2013 e dez/2013

estavam ocultadas pelos administradores, que possuem a prerrogativa de omitir por

90 dias a divulgação da carteira para os órgãos competentes (CVM).8

Por estes motivos, restringimos o período de estudo para set/2007 a out/2013.

8 Instrução CVM nº 409/2004 e suas revisões subsequentes.

0,00%

1,00%

2,00%

3,00%

4,00%

5,00%

6,00%

7,00%

20

3.4. Estatísticas Descritivas

Podemos observar, pela tabela abaixo, a distribuição dos fundos da amostra por

classificação Anbima. Vemos que a categoria Ações Livre é responsável por cerca de

50% da quantidade de fundos e de recursos financeiros. A categoria dos fundos de

Ações Setoriais detém a terceira posição na quantidade de fundos, e a segunda

posição quanto ao patrimônio líquido.

Tabela 3.4.1: Descrição da amostra por classificação Anbima. Data base: outubro 2013


Assim como os fundos de Ação Ibovespa Ativo, IBrX Ativo, Dividendos, Small Caps e

Sustentabilidade/Governança, os fundos denominados Ações Setoriais possuem uma

política de investimento bastante clara:

Fundos que investem em empresas pertencentes a um mesmo setor ou

conjunto de setores afins da economia. Estes fundos devem explicitar

em suas políticas de investimento os setores, subsetores ou segmentos

elegíveis para aplicação, conforme classificação setorial definida pela

Bovespa.9

9 Classificação ANBIMA de Fundos: http://portal.anbima.com.br/fundos-de-investimento/classificacao-de-fundos

Classificação Anbima

Ações Livre 311 48,4% 29.856,3 50,7%

Ações Setoriais 78 12,1% 7.802,4 13,2%

Ações Ibovespa Ativo 121 18,8% 7.787,5 13,2%

Ações Dividendos 56 8,7% 6.050,0 10,3%

Ações IBrX Ativo 43 6,7% 4.762,4 8,1%

Ações Small Caps 30 4,7% 2.556,2 4,3%

Ações Sustentabilidade/Governança 3 0,5% 73,9 0,1%

Total 642 58.888,7

(em R$ Bilhões)

Patrimônio

Líquidonº fundos

21

Já em relação às instituições gestoras, vemos que as maiores instituições financeiras

ocupam as primeiras posições tanto de patrimônio, quanto de gestão.

Tabela 3.4.2: Descrição da amostra por instituição gestora. Data base: outubro 2013


Verificamos também que, quando separamos os fundos por seu patrimônio líquido em

quintis, mês a mês, a representatividade dos mesmos é uniforme no período

estudado, tanto em relação ao percentual do patrimônio líquido quanto ao volume,

tende a ser razoavelmente constante.

Gestor

Itaú Asset Management 53 8,3% 5.324,7 9,0%

BRAM 35 5,5% 3.953,6 6,7%

BB 27 4,2% 3.731,1 6,3%

Dynamo Asset Management 4 0,6% 2.768,9 4,7%

Vinci Partners 12 1,9% 2.586,0 4,4%

BTG Pactual 16 2,5% 2.037,5 3,5%

Santander Asset Management 20 3,1% 1.915,7 3,3%

Solidus Asset Management 3 0,5% 1.733,6 2,9%

Western Asset Management 9 1,4% 1.697,6 2,9%

ARX Asset Management 8 1,2% 1.560,8 2,7%

Credit Suisse Hedging-Griffo 9 1,4% 1.507,9 2,6%

Caixa 10 1,6% 1.392,4 2,4%

Demais (202 gestores) 436 67,9% 28.678,9 48,7%

Total 642 58.888,7 (em R$ Bilhões)

nº fundosPatrimônio

Líquido

22

Gráfico 3.4.1: Percentual do Volume dos Trades da amostra segregado por quintis vs. BM&F Bovespa (mensal)


Gráfico 3.4.2: Percentual do Patrimônio Líquido dos fundos da amostra segregado por quintis vs. Free Float Market Capitalization da BM&F Bovespa


0%

1%

2%

3%

4%

5%

6%

7%

Q1 Q2 Q3 Q4 Q5

0%

1%

2%

3%

4%

5%

6%

Q1 Q2 Q3 Q4 Q5

23

3.5. Medida de avaliação do efeito manada 𝑯(𝒊)

Para a mensuração do efeito manada, utilizamos a métrica apresentada por

Lakonishok, Shleifer, Vishny (1992) (LSV).

Esta métrica busca medir o comportamento de compras e vendas líquidas realizadas

por um conjunto de fundos de investimento em um período 𝒕, para cada ação 𝒊 detida

em carteira.

Assim, avalia-se a diferença entre a probabilidade observada de uma ação 𝒊 ser

comprada ou vendida por um gestor de fundos de investimento em um período 𝒕 e a

probabilidade de que o mesmo ativo 𝒊 seja comprado ou vendido caso cada gestor

agisse de forma independente.

Procura-se então medir como o comportamento de compra ou venda de um

determinado ativo diverge do esperado, ou seja, diverge da hipótese da não

ocorrência do efeito manada.

A medida é definida por:

𝑯(𝒊,𝒕) = |𝑩(𝒊,𝒕)

𝑩(𝒊,𝒕)+𝑺(𝒊,𝒕)− 𝒑(𝒊,𝒕)| − 𝑨𝑭(𝒊,𝒕) Equação (1)

𝑨𝑭(𝒊,𝒕) = Ε |𝑩(𝒊,𝒕)

𝑩(𝒊,𝒕)+𝑺(𝒊,𝒕)− 𝒑

(𝒊,𝒕)| Equação (2)

Onde:

𝑩(𝒊,𝒕)= número de gestores que aumentaram suas posições no ativo 𝒊 no período 𝒕

(compradores líquidos);

24

𝑺(𝒊,𝒕)= número de gestores que diminuíram suas posições no ativo 𝒊 no período 𝒕

(vendedores líquidos);

𝒑(𝒊,𝒕)= é a proporção esperada de gestores comprando ações no período em relação

ao número total de gestores;

𝑨𝑭(𝒊,𝒕)= termo de ajuste, a esperança do primeiro termo sob a premissa de não

ocorrência de efeito manada.

A medida consiste na proporção de fundos que foram compradores líquidos, ou seja,

aumentaram sua participação da ação 𝒊 no período 𝒕, em relação a todos os fundos

que negociaram a ação 𝒊 no período 𝒕.

Na hipótese de não ocorrência de efeito manada, ou seja, que todos os fundos

negociam de forma independente, esta medida tem um valor esperado nulo, ou seja,

metade dos gestores é compradora líquida, e a outra metade é vendedora líquida.

Ainda mais, ao menos que assumirmos que a indústria de fundos de ações tenha

crescimento nulo, ou seja, não sofra variações em seu patrimônio por conta de aportes

e resgates, a medida da proporção dos compradores líquidos 𝑩(𝒊,𝒕)

𝑩(𝒊,𝒕)+𝑺(𝒊,𝒕) poderá divergir

tanto para cima quanto para baixo, sem a ocorrência de efeito manada (BELLANDO

2012).

Desta forma, sob a hipótese nula da não ocorrência de efeito manada, espera-se que

o comportamento de compra e venda seja homogêneo no período 𝒕. Portanto:

Ε|𝒑(𝒊,𝒕)| = 𝒑(𝒕) Equação (3)

Onde 𝒑(𝒕) é calculado obtendo o número de fundos que foram compradores líquidos

no período pelo número de gestores que transacionou alguma ação no período.

25

𝒑(𝒕) =𝐵(𝑡)

𝐵(𝑡)+𝑆(𝑡) Equação (4)

Uma vez que o comportamento de 𝑩(𝒊,𝒕) para cada ação e fundo segue uma

distribuição binomial, esta medida é viesada para ações que são detidas por um

pequeno número de fundos. Portanto, utiliza-se o termo de ajuste 𝑨𝑭(𝒊,𝒕), o valor

esperado de |𝑩(𝒊,𝒕)

𝑩(𝒊,𝒕)+𝑺(𝒊,𝒕)− 𝒑(𝒊,𝒕)| sob a hipótese nula de não ocorrência de efeito

manada. Como dito antes, este termo segue uma distribuição binomial com

probabilidade de sucesso 𝒑(𝒊,𝒕), e quantidade de tentativas dada por 𝑩(𝒊,𝒕) + 𝑺(𝒊,𝒕), ou

seja, o número de fundos que negociaram o ativo 𝒊 no período 𝒕. Utilizamos o módulo

dos dois termos para evitar compensações do efeito manada no sentido de compra

com o de venda.

Desta maneira, conhecendo o número de fundos ativos em uma ação e a proporção

de fundos que são compradores líquidos no mês, facilmente se calcula o termo de

ajuste 𝑨𝑭(𝒊,𝒕).

Por fim, o roteiro de construção da métrica é:

1. Contagem do número de fundos que foram compradores líquidos, vendedores

líquidos e que negociaram a ação 𝒊 no mês 𝒕;

2. Apuração de 𝒑(𝒕) e 𝒑(𝒊,𝒕);

3. Simulação e cálculo de 𝑨𝑭(𝒊,𝒕);

4. Cálculo de 𝑯(𝒊,𝒕);

5. Apuração da média, erro-padrão e significância estatística da medida 𝑯(𝒊,𝒕)

para:

a. Toda amostra;

b. Grupo de fundos, segregados em quintis por seu patrimônio líquido;

c. Grupo de ações 𝒊, segregados por sua capitalização bursátil;

d. Ações individuais, selecionadas as de maior representatividade no

índice de mercado acionário, ou seja, as de maior capitalização

bursátil.

26

4 RESULTADOS

Neste capítulo são analisados os principais resultados e as características obtidos na

análise da amostra para indícios de ocorrência do efeito manada.

Investigamos a ocorrência do efeito manada primeiramente em (i) toda amostra,

depois (ii) segregando os fundos em quintis por seu patrimônio líquido, (iii) dividindo

pela capitalização bursátil das ações e finalmente (iv) analisando o comportamento

individual das dez maiores ações em termos de capitalização bursátil.

4.1. Toda amostra

A tabela 4.1.1 apresenta o resultado o efeito manada para toda a amostra. No caso,

temos um total de 74 observações mensais, abrangendo 172 ações de 149 empresas

diferentes. Observamos que todos valores são significativamente diferentes de zero a

um nível de significância de 1%.

Tabela 4.1.1: Medida do efeito manada 𝑯(𝒊) de toda amostra


Em linha com Lakonishok et al (1992), a medida de efeito manada tende a decrescer

com o aumento no número de gestores ativos na ação em cada período. Observamos

que a amostra estudada apresenta este mesmo comportamento.

Na tabela 4.1.2 apresentamos o p-value de um teste t, onde testamos se as médias

dos diferentes níveis são iguais. Formalizando:

{𝐻0: 𝐻(𝑇𝑜𝑑𝑜𝑠) = 𝐻(>20)

𝐻𝑎: 𝐻(𝑇𝑜𝑑𝑜𝑠) ≠ 𝐻(>20) e {

𝐻0: 𝐻(𝑇𝑜𝑑𝑜𝑠) = 𝐻(>50)

𝐻𝑎: 𝐻(𝑇𝑜𝑑𝑜𝑠) ≠ 𝐻(>50)

nº

empresas

nº

açõesTodas ações

Ações detidas por

mais de 20 gestores

Ações detidas por

mais de 50 gestores

Média 0,1048 0,1015 0,0898

(DP) (0,0079) (0,0102) (0,0107)

Mediana 0,1045 0,0990 0,0905

Toda amostra 149 / 172

27

A um nível de significância de 5%, vemos que a métrica 𝐻(𝑖) para o grupo de ações

detida por 20 ou mais fundos é significativamente diferente das duas demais.

Tabela 4.1.2 Teste-t de igualdade de médias – por ações mais líquidas


O gráfico 4.1.1 mostra a evolução da medida ao longo do tempo, indicando a

persistência temporal destes níveis de efeito manada, sem tendência de aumento ou

queda.

Gráfico 4.1.1: Medida do efeito manada 𝑯(𝒊)


Todos >20 >50

Todos 1

>20 0,0288 1

>50 0,0000 0,0000 1

2%

3%

4%

5%

6%

7%

8%

9%

10%

11%

12%

28

4.2. Tamanho dos fundos

A tabela 4.2.1 apresenta o resultado do efeito manada para os fundos segregados por

seu tamanho. Dividimos a cada final do mês a amostra de fundos em cinco quintis

pelo patrimônio líquido. A amostra é rebalanceada mensalmente.

Tabela 4.2.1: Medida do efeito manada 𝑯(𝒊) segregada por tamanho do fundo


Os fundos posicionados no primeiro quintil, ou seja, com menor patrimônio líquido

apresentam um nível de efeito manada menor que o observado em toda a amostra.

Entre os fundos classificados no segundo ao quinto quintil, vemos pouca diferença no

nível da medida 𝐻(𝑖).


dos diferentes níveis são iguais. Os valores em negrito indicam aqueles que não

podemos rejeitar a hipótese nula de igualdade de médias a um nível de significância

de 5%.

nº

empresas

nº


Média 0,1048

(DP) (0,0079)

Mediana 0,1045

Média 0,0965

(DP) (0,0202)

Mediana 0,0970

Média 0,1023

(DP) (0,0145)

Mediana 0,1025

Média 0,1019

(DP) (0,0125)

Mediana 0,1034

Média 0,1041

(DP) (0,0103)

Mediana 0,1053

Média 0,1037

(DP) (0,0133)

Mediana 0,1051

Toda amostra

153

134 / 155

150

/ 151

172

/ 146

149

1364

5(Maior)

/

/

/

136

133

1301

(Menor)

2

3

29

Tabela 4.2.2: Teste-t de igualdade de médias – por tamanho dos fundos


Observamos que a maioria dos fundos, com exceção dos 20% menores fundos, são

homogêneos no que tange o nível do efeito manada.

4.3. Tamanho das ações

Investigamos também como a métrica 𝐻(𝑖) varia em relação à segmentação da

capitalização bursátil das ações (market capitalization, ou abreviado, market cap).

Para tanto, utilizamos a definição da BM&F Bovespa para o que são as ações de

menor capitalização (Small Cap, ou SMLL) e maior capitalização (Mid Large Cap, ou

MLCX).

As empresas que, em conjunto, representarem 85% do valor de

mercado total da Bolsa são elegíveis para participarem do índice MLCX.

As demais empresas que não estiverem incluídas nesse universo são

elegíveis para participarem do índice SMLL. (BM&F Bovespa, 2013) 10

Adicionalmente, segmentamos as ações de maior capitalização em três níveis:

enorme capitalização (Ultra Large Cap), maior capitalização (Large Cap) e média

capitalização (Mid Cap), análogo às restrições de investimentos obtidas na definição

do que é um Fundo Small Cap para a ANBIMA.

10 Conforme obtido na página da BM&F Bovespa: http://www.bmfbovespa.com.br/indices/ResumoIndice.aspx?Indice=SMLL

Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Total

Q1 1

Q2 0,0480 1

Q3 0,0569 0,8388 1

Q4 0,0049 0,3878 0,2358 1

Q5 0,0115 0,5289 0,3735 0,8599 1

Total 0,0014 0,1915 0,0868 0,6267 0,5497 1

30

Fundos cuja carteira investe, no mínimo, 90% em ações de empresas

que não estejam incluídas entre as 25 maiores participações do IBrX -

Índice Brasil, ou seja, ações de empresas com relativamente baixa e

média capitalização de mercado. Os 10% remanescentes podem ser

investidos em ações de maior liquidez ou capitalização de mercado,

desde que não estejam incluídas entre as dez maiores participações do

IBrX – Índice Brasil, ou em caixa. (ANBIMA, 2013) 11

Assim sendo, segmentamos as ações de acordo com sua capitalização bursátil,

agregando a participação de todas as classes de ações de emissão de uma mesma

companhia. Deste modo, temos os seguintes níveis:

1. Ultra Large Cap: as ações correspondentes às dez maiores participações do

índice IBrX.

2. Large Cap: as ações que correspondem à 11ª até a 25ª maior participação do

índice IBrX.

3. Mid Cap: todas ações que compõem o índice MCLX e que não se enquadram

em nenhuma das demais categorias aqui descritas.

4. Small Cap: as ações que compõem o índice SMLL.

As ações são reclassificadas ao final de cada mês. Desta maneira, migrações de

segmento de capitalização bursátil são capturadas e refletidas corretamente nas

avaliações das métricas. A tabela 4.3.1 apresenta o resultado do efeito manada das

ações segregados pelo tamanho.

11 Conforme obtido na página da ANBIMA: http://portal.anbima.com.br/fundos-de-investimento/classificacao-de-fundos/classificacao-anbima-de-fundos/Pages/classificacao.aspx?classificacaoId=23

31

Tabela 4.3.1: Medida do efeito manada 𝑯(𝒊) segregada por market cap


Também em linha com os resultados obtidos por Lakonishok et al (1992), observamos

que o nível do de efeito manada é maior para as ações Small Cap, e também menor

com o aumento no número de gestores ativos na ação no período em questão.


dos diferentes níveis são iguais. Os valores em negrito indicam aqueles que não

podemos rejeitar a hipótese nula de igualdade de médias.

Tabela 4.3.2: Teste-t de igualdade de médias – por capitalização bursátil das ações


nº

empresas

nº


Ações detidas por

mais de 20 gestores

Ações detidas por

mais de 50 gestores

Média 0,1048 0,1015 0,0898

(DP) (0,0079) (0,0102) (0,0107)

Mediana 0,1045 0,0990 0,0905

Média 0,0828 0,0810 0,0764

(DP) (0,0171) (0,0184) (0,0190)

Mediana 0,0787 0,0792 0,0751

Média 0,0954 0,0877 0,0832

(DP) (0,0207) (0,0191) (0,0181)

Mediana 0,0939 0,0887 0,0783

Média 0,0980 0,0991 0,0911

(DP) (0,0158) (0,0176) (0,0196)

Mediana 0,0977 0,0968 0,0917

Média 0,1147 0,1153 0,1038

(DP) (0,0133) (0,0202) (0,0263)

Mediana 0,1134 0,1119 0,1016

Média 0,0900 0,0846 0,0800

(DP) (0,0138) (0,0120) (0,0125)

Mediana 0,0889 0,0834 0,0800

Média 0,0944 0,0922 0,0853

(DP) (0,0099) (0,0109) (0,0113)

Mediana 0,0953 0,0920 0,0870

Média 0,0971 0,0953 0,0880

(DP) (0,0123) (0,0139) (0,0140)

Mediana 0,0988 0,0953 0,0895

/ 84

/ 68

/ 46

/ 88

/ 38

/ 172

/ 16

/ 2216

10

Toda amostra 149

Large + Mid Cap 53

63

26

86

37

Ultra Large Cap

Large Cap

Mid Cap

Small Cap

Ultra + Large

Cap

Ultra + Large +

Mid Cap

Ultra Large Mid Small Total

Ultra 1

Large 0,0001 1

Mid 0,0000 0,3806 1

Small 0,0000 0,0000 0,0000 1

Total 0,0000 0,0003 0,0012 0,0000 1

32

4.4. Ações individuais – Ultra Large Cap

Aqui apresentamos a métrica do efeito manada 𝐻(𝑖) para uma seleção das ações Ultra

Large Cap, definidas pelas 10 maiores participações históricas do IBrX. Comparamos

com o retorno da ação e a representatividade do volume mensal negociado dos fundos

da amostra com o total apurado. A análise é realizada no período de set/2007 a

out/2013, devido às exclusões da base, tal como descrito na seção 3.2.

Todos valores são significativamente diferentes de zero a um nível de significância de

1%.

Tabela 4.4.1: Maiores participações no IBrX (set/2007 a out/2013)


Maior

Nome Setor posição H(i) % Trades

AMBV4 Ambev PN Consumo Não Cíclico 3 0,0749 5,43%

BRFS3 Brasil Foods ON Consumo Não Cíclico 7 0,0717 6,75%

PETR3 Petrobras ON Petróleo, Gás e Biocombustíveis 2 0,0983 7,10%

PETR4 Petrobras PN Petróleo, Gás e Biocombustíveis 1 0,0705 2,88%

ITUB4 Itaú PN Financeiro 1 0,0754 4,56%

ITSA4 Itausa PN Financeiro 7 0,0860 6,72%

BBAS3 Banco do Brasil ON Financeiro 8 0,0897 6,03%

BBDC4 Bradesco PN Financeiro 3 0,0742 4,05%

BVMF3 BMF Bovespa ON Financeiro 7 0,0863 3,39%

CIEL3 Cielo ON Financeiro 11 0,0994 6,48%

EMBR3 Embraer ON Bens Industriais 11 0,1018 5,87%

CSNA3 Cosan ON Materiais Básicos 7 0,0909 4,72%

GGBR4 Gerdau PN Materiais Básicos 7 0,0714 5,58%

VALE3 Vale ON Materiais Básicos 4 0,0976 9,01%

VALE5 Vale PN Materiais Básicos 1 0,0728 3,30%

CMIG4 Cemig PN Utilidade Pública 10 0,0754 6,73%

Média 0,0835 5,54%

Média

33


das ações individuais são iguais à média para o segmento Ultra Large Cap. Os valores

em negrito indicam aqueles que não podemos rejeitar a hipótese nula de igualdade

de médias, a um nível de significância de 5%.

Assim, verificamos também que, com a exceção de uma ação, Embraer ON (EMBR3),

a medida de efeito manada das ações Ultra Large Cap possuem um comportamento

homogêneo.

Tabela 4.4.2: Teste-t de igualdade de médias – ações individuais vs. segmento Ultra Large Cap


Nome Setor p-value

AMBV4 Ambev PN Consumo Não Cíclico 0,8299

BRFS3 Brasil Foods ON Consumo Não Cíclico 0,1129

PETR3 Petrobras ON Petróleo, Gás e Biocombustíveis 0,0603

PETR4 Petrobras PN Petróleo, Gás e Biocombustíveis 0,2247

ITUB4 Itaú PN Financeiro 0,1589

ITSA4 Itausa PN Financeiro 0,7447

BBAS3 Banco do Brasil ON Financeiro 0,4543

BBDC4 Bradesco PN Financeiro 0,2808

BVMF3 BMF Bovespa ON Financeiro 0,2682

CIEL3 Cielo ON Financeiro 0,2371

EMBR3 Embraer ON Bens Industriais 0,0224

CSNA3 Cosan ON Materiais Básicos 0,2746

GGBR4 Gerdau PN Materiais Básicos 0,1244

VALE3 Vale ON Materiais Básicos 0,1128

VALE5 Vale PN Materiais Básicos 0,1929

CMIG4 Cemig PN Utilidade Pública 0,3129

34

Gráfico 4.4.1 Ambev PN12

Gráfico 4.4.2: Brasil Foods ON13

Gráfico 4.4.3: Petrobras ON

12 Na data de 11/nov/2013, tanto as ações ordinárias quanto as preferenciais da Ambev (AMBV) foram convertidas em ações ordinárias ABEV3, a um fator de 5 ações recebidas para cada 1 detida. 13 Na data de 22/set/2009, Sadia (SDIA) foi incorporada por BR Foods (PRGA), antiga Perdigão. Em 10/dez/2009, seu código de negociação mudou de PRGA para BRFS3.

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13

Trades Amostra vs. Fundo (mês)

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35

Gráfico 4.4.4: Petrobras PN

Gráfico 4.4.5: Itaú PN14

Gráfico 4.4.6: Itausa PN

14 Na data de 03/nov/2008, foi anunciado o acordo de fusão entre Itaú e Unibanco, formando o Itaú Unibanco. Em 30/mar/2009, as units

do Unibanco (UBBR11) foram convertidas em ações do Itaú (ITAU). Em 20/mai/2009, seu código de negociação mudou de ITAU para ITUB.

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36

Gráfico 4.4.7: Banco do Brasil ON

Gráfico 4.4.8: Bradesco PN

Gráfico 4.4.9: Cielo ON15

15 Na data de 29/jun/2009, foi realizado o IPO de Visanet. Em 18/dez/2009, as ações de Visanet (VNET3) foram convertidas em Cielo (CIEL3).

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39

5 CONCLUSÃO

Este trabalho se propôs a testar empiricamente a ocorrência de efeito manada entre

os gestores de fundos de renda variável com gestão ativa no Brasil por meio da análise

da composição das carteiras de 642 fundos de ação no período de setembro de 2007

a outubro de 2013.

Em linha com a literatura relacionada ao comportamento de manada em mercados

emergentes, encontramos fortes evidências da ocorrência deste fenômeno. Ao

analisar a dinâmica da amostra segmentada por (i) tamanho dos fundos, (ii) tamanho

das ações e (iii) ações individuais dentro do segmento Ultra Large Cap, obtivemos os

seguintes resultados:

(i) Com exceção para os 20% menores fundos, o comportamento é homogêneo;

(ii) Com exceção de Large Cap vs. Mid Cap, o comportamento é heterogêneo;

(iii) Com exceção de uma ação, para o segmento Ultra Large Cap, o

comportamento das ações individuais é homogêneo.

Assim como os resultados encontrados por Lobão e Serra (2002), os níveis do efeito

manada encontrados na indústria de fundos de ações no Brasil são compatíveis com

os encontrados em mercados emergentes. Verificamos que o efeito manada é mais

pronunciado nas ações de menor capitalização bursátil (Small Cap), assim como o

observado em estudos em mercados maduros (LAKONISHOK et al 1992; WERMERS

1999).

As limitações deste estudo podem dar indicações de estudos futuros. Ainda que o

efeito manada seja de fácil entendimento, a maior parte das medidas propostas pela

literatura não permite identificar corretamente o efeito manada espúrio, onde

investidores se utilizam das mesmas informações públicas, do efeito manada

intencional, que decorre de agentes econômicos emulando o comportamento de outro.

Adicionalmente, existe um problema da qualidade e abrangência da informação. Os

dados referentes à composição dos fundos, obtidos da CVM, são de difícil manuseio.

40

É necessário dispender um tempo precioso em tarefas tão banais quanto a

padronização do nome dos ativos.

Em relação à abrangência da informação, vimos que, na melhor das hipóteses,

conseguíamos capturar 6,5% do volume de negociação mensal. Com uma série de

veículos financeiros que não necessitam ter o mesmo grau de abertura, por exemplo,

carteiras administradas; e agentes econômicos cujos hábitos de negociação são muito

heterogêneos, por exemplo, grandes tesourarias com uma mesa de algorithmic

trading. Assim, sempre haverá um grande pedaço do mercado que não observamos.

Dado que um dos motivadores do efeito manada é o da cascata informacional, uma

sugestão de estudo futuro é a investigação se a localização geográfica dos gestores

possui alguma influência na medida estudada. Como o mercado brasileiro de gestão

de recursos se concentra basicamente no eixo São Paulo – Rio de Janeiro, diferenças

no comportamento do gestor carioca ou paulistano é um ponto interessante de ser

investigado.

41

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EFEITO MANADA EM FUNDOS DE RENDA VARIÁVEL

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