2008 - sbpo - filtros de graham aplicados ao mercado acionário brasileiro
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Filtros de Graham aplicados ao mercado acionário brasileiro
Alysson Ramos Artuso
alysson@ieasolucoes.com
FAE / UFPR
Introdução
• Histórico de hiperinflação
• Plano real 1994
• Medidas de divulgação e transparência (CVM, Bovespa, FGTS)
• Lei das S/A 2001
• Alta impressionante 2002-08
• Pequeno investidor
Análise de Valor
• Análise de valor Graham e Dodd (Security Analysis)
• Princípios centrais:– A ação representa uma parte de um negócio real,
com um valor intrínseco que independe do seu preço.
– O mercado é um pêndulo entre o otimismo insustentável e o pessimismo injustificável.
– Retorno depende do preço pago.– Margem de segurança e diversificação.
Filtros de Graham
• São 10 filtros baseados em– Múltiplos de mercado, como preço/lucro e
preço/capital de giro;– Indicadores econômicos e financeiros,
como crescimento dos lucros e liquidez corrente.
• Feitos com base no mercado norte-americano das décadas de 1930-70
Questões
• Abordagem de Graham Reconhecimento de Padrões identificar variáveis relevantes e superfícies de separação eficiente?
• Os qualificadores originais são adequados ao mercado brasileiro?
• As variáveis utilizadas são adequadas para caracterizar empresas “boas e baratas” (desempenho potencialmente acima da média)?
Descrição dos Filtros1. Um índice lucro/preço igual o dobro do rendimento de
um título de renda fixa classificado como AAA;2. Múltiplo preço por lucro, P/L, da ação menor que 40%
do P/L médio do mercado nos últimos cinco anos;3. Taxa de dividendos maiores do que dois terços do
rendimento de um título de renda fixa classificado como AAA;
4. Preço inferior a dois terços do Valor Contábil Tangível, entendido como o Patrimônio Líquido menos o Ativo Intangível;
5. Preço inferior a dois terços do Capital de Giro Líquido, compreendido como sendo Ativo Circulante menos a Dívida Total;
Descrição dos Filtros
6. Dívida total menor que o Valor Contábil Tangível;7. Ativo Circulante mais de duas vezes maior que o
Passivo Circulante;8. Dívida total menor que duas vezes o Capital de
Giro Líquido;9. Crescimento do lucro por ação maior do que 7%
durante os últimos 10 anos;10. Não mais do que dois anos de lucros em declínio
de 5% ou mais nos últimos 10 anos.
Problemas
• Avaliação bastante conservadora poucas empresas satisfazem os 10 critérios (7 podem ser suficiente).
• Carteira deve ter cerca de 10 ativos (recomendado 30).
• Usando todos os qualificadores originais não seria possível formar carteiras no mercado brasileiro nos últimos 10 anos.
• “Poucas” empresas disponíveis no Brasil Baixa diversificação mesmo com 7 filtros.
ResultadosMédia dos
Retornos da Carteira
Média dos Retornos do Ibovespa
Média do Alfa de Jensen
1 ano35,63% * 12,07% 28,85% *
2 anos52,71% 28,46% 15,95% *
3 anos77,08% 46,64% 12,75% *
5 anos202,76% * 93,69% 22,24% *
Resultados
Ano 2007 2006 2005 2004 2003
Empresas 0 0 0 0 2
Ano 2002 2001 2000 1999 1998
Empresas 5 6 6 3 7
Filtros mais restritivos
• Filtros mais restritivos no cenário brasileiro:– Filtro 5 (P/CGL < 2/3): O capital de giro líquido
utilizado é extremamente conservador;
– Filtro 1 (L/P > 2rf): Taxa de juros muito elevadas;
– Filtro 8 (LGM > 2): Capital de giro líquido não suficiente em relação à dívida;
– Filtro 7 (LC > 2): Não temos financiamentos longos;
Filtros Adaptados
1. Lucro/preço maior que 0,75 vezes da taxa básica de juros;
2. Preço/lucro menor que 81% da mediana do mercado nos últimos 5 anos;
3. Taxa de dividendos maior que 26% da taxa básica de juros;
4. Preço por Valor Contábil Tangível menor que 0,7;
5. Preço por Capital de Giro Líquido menor que 44,7;
Filtros Adaptados
6. Dívida por Valor Contábil Tangível menor que 0,93;7. Ativo Circulante por Passivo Circulante maior que
1,6;8. Dívida por Capital de Giro Líquido menor que
15,35;9. Crescimento do lucro por ação maior do que 6,86%
durante os últimos 10 anos;10. Não mais do que um ano de lucro em declínio de
5% ou mais nos últimos 10 anos.
ResultadosAno Empresas que satisfazem 7 filtros
1998 14 (TMAC6, BDLL4, LITS3, CNFB4, ETER3, FJTA4, LAME4, MAGS5, POMO4, BRDT4, BARB4, TCOC3, TBRS4, TRFO4)
1999 5 (BOBR4, ETER3, FESA4, FJTA4, TELB4)
2000 4 (BDLL4, FJTA4, MAGS5, PLTO6)
2001 5 (BDLL4, ETER3, FESA4, FJTA4, TELB4)
2002 3 (BDLL4, MAGS5, LEVE4)
2003 5 (ALBA3, ALPA4, FJTA4, MAGS5, LEVE4)
2004 2 (FJTA4, SGAS4)
2005 2 (FESA4, UOLL4)
2006 5 (BDLL4, CTAX4, FESA4, MAGS5, MOAR3)
2007 0
ResultadosMédia dos
Retornos da Carteira *
Média dos Retornos do Ibovespa
Média do Alfa de Jensen *
1 ano 39,84% 12,07% 28,75%
2 anos 75,67% 28,46% 23,05%
3 anos 97,79% 46,64% 14,33%
5 anos 159,60% 93,69% 14,00%
Considerações Finais• A análise empírica dos filtros no período de 1998 até
2008 mostrou uma estratégia de sucesso, em especial para períodos mais longos, como os de 5 anos – tanto na comparação direta dos retornos quando na correção pelo modelo CAPM.
• Porém, as carteiras montadas apresentavam poucas empresas, não satisfazendo uma diversificação razoável conforme recomendado tanto por Graham quanto pela literatura da área.
• Adaptação dos filtros através dos quartis Mais interessante para períodos curtos retorno anormal médio de 28,75% a.a.
Sugestões
• Testar outros medidores de desempenho além do Alfa de Jensen.
• Uso de lógica fuzzy e da programação multicritério para se modelar de forma diferente os filtros.
• Técnicas de análise multivariada e de redes neurais em busca de um reconhecimento de padrões nos dados contábeis das empresas tendo como fundamentação a abordagem de Graham.
Referências• DAMODARAN, A. Investiment Valuation. 2 ed. New York:
John Wiley and Sons, 2002.• GRAHAM, B; DODD, D. L. Security Analisys. 3. ed. New York:
McGraw-Hill, 1951.• OPPENHEIMER, H. R. A test of Ben Graham’s stock selection
criteria. Financial Analyst Journal, v. 40, n. 5, p. 68-74, out/1984.
• VU, J, An Empirical Analysis of Ben Graham's Net Current Asset Value Rule. Financial Review, v. 23, n.2, p. 215-225, mai./1988.
• ZARGHAM, M. R; HU, L. Assigning Weitghs to Rules of An Expert System based on Fuzzy Logic. In: TANAKA, T; OHSUGA, S; ALI, M. (Orgs) Industrial and Engineering Applications of Artificial Inteligence and Expert Systems, Fukuoka: Gordon and Breach Publishers, 1996. p. 189-193.
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