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  • Thalles Almeida Franco

    FORMAO DE CARTEIRAS DE AES BASEADA EM ANLISE

    FUNDAMENTALISTA MULTIFATORIAL

    So Paulo

    2007

  • Thalles Almeida Franco

    FORMAO DE CARTEIRAS DE AES BASEADA EM ANLISE

    FUNDAMENTALISTA MULTIFATORIAL

    Trabalho de Formatura apresentado

    Escola Politcnica da Universidade

    de So Paulo para obteno de

    Diploma de Engenheiro de Produo.

    So Paulo

    2007

  • Thalles Almeida Franco

    FORMAO DE CARTEIRAS DE AES BASEADA EM ANLISE

    FUNDAMENTALISTA MULTIFATORIAL

    Trabalho de Formatura apresentado

    Escola Politcnica da Universidade

    de So Paulo para obteno de

    Diploma de Engenheiro de Produo.

    Professor Orientador: Reinaldo

    Pacheco da Costa

    So Paulo

    2007

  • FICHA CATALOGRFICA

    Franco, Thalles Almeida.

    Formao de carteiras de aes baseada em Anlise Fundamentalista Multifatorial /

    T. A. Franco. So Paulo, 2007

    Trabalho de Formatura Escola Politcnica da Universidade de So Paulo

    1.Administrao de ativos. 2.Mercado de capitais. 3.Anlise fundamentalista.

    4.Dados Contbeis. 5.Mltiplos.

  • minha famlia,

    Aos meus amigos e colegas de sala,

    Aos professores do curso de produo,

    Pelo apoio e carinho ao longo de todos esses anos.

  • AGRADECIMENTOS

    Aos meus pais Jos Alberto e Carla, pelo incentivo, carinho, sinceridade e extrema dedicao,

    e que ao longo desses anos contriburam enormemente para a minha formao, tanto

    acadmica como pessoal.

    Aos meus irmos, pelos conselhos e pelos exemplos trocados ao longo de toda minha vida.

    Aos meus avs, pelo incentivo e pelo amor incondicional.

    Ao professores do departamento de produo da Escola Politcnica, pela orientao ao longo

    dos cincos anos que freqentei esta faculdade.

    Aos colegas de trabalho, que contriburam enormemente para desenvolvimento das anlises

    empregadas nesta obra.

    A todos que contriburam direta ou indiretamente para a execuo deste trabalho.

  • ABSTRACT

    The administration of assets requires great responsibility on the part of financial

    managers. The stock market presents as a good alternative for investment in a highly

    competitive and dynamic environment. Therefore, it is necessary that professionals dedicated

    to this area seek to improve and evaluate their methods constantly in order to offer products

    with high returns and low risk to investors.

    The engineering production has a great value to achieve these objectives, because of

    their training focused on the systemic understanding and optimization of resources, whether

    financial or productive.

    This work aims to investigate if a fundamentalist analysis based on accounting data of

    firms with high relation Book-To-Market, listed on BOVESPA (So Paulos Stock

    Exchange), can indicate investments opportunities that generate greater returns than the

    proportionate by other assets available on the market and with lower risk or at least equal to

    them. A similar study was conducted by Piotroski (2000) with American companies. The goal

    is evaluate if this approach can generate satisfactory results in Brazil.

    This study is supported by the determination of several indicators that were proposed

    by Piotroski (2000) and will be calculated through the quarterly accounting reports of the

    companies. These multiples will describe the financial health of each firm, in various aspects,

    among them: liquidity, debt, profitability, operational efficiency and growth of sales or

    revenues.

    It will be tested if the score obtained through the multiples can separate companies

    that generate the greatest returns against that with lower performance, creating a portfolio of

    assets. This portfolio will be compared with the Benchmark usually used in the market

    (IBOVESPA).

    It will be presented theoretical fundamentals used, the assumptions adopted, the data

    processing and the analysis of the results.

    Keywords: Administration of assets. Stock market. Fundamentalist analysis. Accounting data.

    Multiples.

  • RESUMO

    A administrao de ativos de terceiros exige grande responsabilidade por parte dos

    gestores financeiros. O mercado de capitais se apresenta como uma boa alternativa de

    investimento em um ambiente altamente competitivo e dinmico. Cabe, portanto, aos

    profissionais dedicados a essa rea buscarem aprimorar e avaliar seus mtodos

    constantemente a fim de oferecer produtos com rentabilidades elevadas e baixo risco aos

    investidores.

    A engenharia de produo se mostra de grande valia para atingir tais objetivos, devido

    a sua formao voltada compreenso sistmica e a otimizao de recursos, sejam eles

    produtivos ou financeiros.

    Esse trabalho tem por objetivo averiguar se uma anlise fundamentalista baseada em

    dados contbeis de empresas com alta relao Book To Market listadas na Bovespa (Bolsa

    de Valores de So Paulo), pode indicar opes de investimentos que gerem retornos maiores

    que os proporcionados por outros ativos disponveis no mercado e com risco menor ou pelo

    menos igual a estes. Uma anlise fundamentalista semelhante foi realizada por Piotroski

    (2000) com empresas americanas. Deseja-se averiguar se essa abordagem pode gerar no

    Brasil resultados satisfatrios.

    O estudo se sustentar na determinao de diversos mltiplos propostos por Piotroski

    (2000) e que sero calculados atravs de itens dos balanos trimestrais das empresas. Estes

    mltiplos tero como objetivo descrever a sade financeira de cada uma em diversos aspectos,

    entre eles: liquidez, endividamento, lucratividade, eficincia operacional e crescimento de

    vendas ou receitas.

    Ser avaliado se o rankeamento de empresas segundo estes mltiplos pode separar

    empresas que gerem retornos maiores das com desempenho inferior, criando assim uma

    carteira de ativos. Esta carteira ser comparada com o Benchmark usualmente utilizado no

    mercado (IBOVESPA).

    So apresentados no trabalho as fundamentaes tericas utilizadas, as premissas

    adotadas, os tratamentos dados e a anlise do resultado.

    Palavras-chave: Administrao de ativos. Mercado de capitais. Anlise fundamentalista.

    Dados contbeis. Mltiplos.

  • LISTA DE EQUAES

    Equao 1 Rentabilidade de um ativo....................................................................................33

    Equao 2 Clculo do Market Capital...................................................................................34

    Equao 3 Rentabilidade absoluta.........................................................................................35

    Equao 4 Rentabilidade Relativa.........................................................................................36

    Equao 5 Retorno absoluto de uma carteira.........................................................................36

    Equao 6 Rentabilidade relativa de uma carrteira. .............................................................37

    Equao 7 Varincia..............................................................................................................40

    Equao 8 Desvio Padro...................................................................................................40

    Equao 9 Teorema da Mdia-Varincia...............................................................................41

    Equao 10 Clculo do ndice Book-To-Market...................................................................45

    Equao 11 Rentabilidade de estratgias Long-Short............................................................46

    Equao 12 Clculo do ROA.................................................................................................51

    Equao 13 Clculo do CFO..................................................................................................51

    Equao 14 Clculo do ROA...............................................................................................51

    Equao 15 Clculo do Accrual.............................................................................................51

    Equao 16 Clculo do Lever..............................................................................................52

    Equao 17 Clculo do Eq_Offer..........................................................................................52

    Equao 18 Clculo do Liquid............................................................................................53

    Equao 19 Clculo da Margem..........................................................................................53

    Equao 20 Clculo do Turn...............................................................................................53

    Equao 21 Modelo de regresso do estudo..........................................................................61

  • LISTA DE TABELAS

    Tabela 1 Formas de Eficincia do Mercado...........................................................................24

    Tabela 2 - Pesquisa de eficincia do mercado no Brasil...........................................................25

    Tabela 3 Critrios para definio dos mltiplos....................................................................55

    Tabela 4 Analise Individual do Market Capital.....................................................................64

    Tabela 5 Anlise Individual do ndice Book-To-Market........................................................66

    Tabela 6 Anlise do Market Capital para o universo HBM. ................................................67

    Tabela 7 Anlise da rentabilidade para empresas bem rankeadas.........................................68

    Tabela 8 Anlise de rentabilidades para empresas mal rankeadas.........................................71

    Tabela 9 Correlaes dos indicadores com as rentabilidades................................................73

    Tabela 10 Correlao ajustada entre ranking e retornos........................................................74

    Tabela 11 Efeito do mltiplo Eq_Offer sobre os retornos.....................................................75

    Tabela 12 Distribuio dos retornos da amostra....................................................................77

    Tabela 13 Operaes High X Low contra o IBOVESPA.......................................................78

  • SUMRIO

    Captulo 1 A Empresa .................................................... 11

    1.1 Introduo .......................................................................................................11

    1.2 Estrutura Organizacional.................................................................................12

    1.3 Estgio.............................................................................................................13

    1.4 Situao Atual e Necessidades........................................................................14

    1.5 Motivao do Trabalho e Importncia ............................................................15

    1.6 Objetivos e Limitaes....................................................................................15

    Capitulo 2 O Mercado .................................................... 17

    2.1 Histrico..........................................................................................................17

    2.2 Introduo aos Mercados Financeiros.............................................................18

    2.2.1 Mercados Primrios e Secundrios .........................................................19

    2.2.2 Mercados Financeiros e a Economia ......................................................19

    2.2.3 Mercado Brasileiro..................................................................................20

    2.3 Teoria dos Mercados Eficientes ......................................................................21

    2.3.1 Formas de Eficincia do Mercado ..........................................................22

    2.3.2 Eficincia do Mercado Brasileiro ...........................................................24

    2.4 As Trs Vertentes de Anlise..........................................................................26

    2.4.1 Introduo ...............................................................................................26

    2.4.2 Analise Tcnica.......................................................................................27

    2.4.3 Analise Fundamentalista .........................................................................28

    2.4.4 Analise Quantitativa................................................................................30

    Capitulo 3 Fundamentaes tericas............................. 33

    3.1 Retornos ..........................................................................................................33

    3.1.1 Retorno de um Ativo...............................................................................33

    3.1.2 Retorno de uma Carteira .........................................................................36

    3.2 Risco................................................................................................................37

    3.2.1 Introduo ...............................................................................................37

    3.2.2 Tipos de Risco.........................................................................................38

    3.2.3 Clculo do Risco .....................................................................................39

  • 3.3 Teoria da Mdia-Varincia .............................................................................40

    3.4 Segregao das empresas ................................................................................41

    3.4.1 Modelo dos trs fatores ...........................................................................41

    3.4.2 Tamanho das empresas ...........................................................................42

    3.4.3 ndice Book To Market......................................................................45

    3.5 Estratgia Long - Short ...................................................................................47

    Captulo 4 - Anlise de Mltiplos....................................... 49

    4.1 Introduo .......................................................................................................49

    4.2 Lucratividade ..................................................................................................51

    4.3 Alavancagem , Liquidez e Captao de Recursos ..........................................52

    4.4 Eficincia operacional.....................................................................................53

    4.5 Ranking ...........................................................................................................54

    Captulo 5 - Descrio da Pesquisa .................................. 57

    5.1 Escopo.............................................................................................................57

    5.2 Coleta de Dados ..............................................................................................58

    5.3 Tratamento de informaes.............................................................................59

    Captulo 6 - Anlise de Resultados ................................... 63

    6.1 Estudo do Tamanho e do BM .........................................................................63

    6.2 Estudo sem considerar o ranking ....................................................................66

    6.3 Estudo considerando o Ranking......................................................................68

    6.4 Correlaes......................................................................................................71

    6.5 Estudo do ranking excluindo mltiplos ruins .................................................73

    6.6 Distribuio de retornos ..................................................................................75

    6.7 Gerao de carteiras fictcias ..........................................................................77

    Captulo 7 Concluses ................................................... 81

    Captulo 8 Bibliografia .................................................... 83

    Anexos .............................................................................. 87

  • 11

    Captulo 1 A Empresa

    1.1 Introduo

    Este captulo tem por objetivo apresentar a empresa na qual o trabalho ser realizado.

    Ao longo do captulo sero abordados temas como histrico, organizao, produtos, clientes,

    necessidades e expectativa da empresa para o futuro. Tambm sero descritas as minhas

    funes como estagirio e meu acesso s informaes necessrias a realizao do trabalho.

    Por fim sero colocadas as justificativas e a proposta do trabalho.

    Esta obra foi desenvolvida na gestora de recursos financeiros Principia Capital

    Management, localizada na cidade de So Paulo. A Principia especialista na gesto de

    fundos de arbitragem e tem como objetivo gerir fundos de hedge com perfil de alto retorno

    ajustado a risco no longo prazo, com baixa correlao com os ativos e benchmarks de

    mercado.

    A empresa foi fundada em Janeiro de 2004 pelos scios Marcello Paixo e Dennis

    Lee. Ambos possuem formao de engenheiro. A idia de criar um fundo quantitativo nasceu

    quando estes estudaram juntos durante o curso de MBA na Universidade de Columbia (EUA).

    Em 2006 dois novos scios ingressaram na instituio, os tambm engenheiros Antonio

    Marcos Costa e Sandro Manteiga.

    Como produto nico a empresa possui o fundo multimercado Principia Hedge Plus FI

    Multi (Principia HPFIM), com carteira composta de ativos lquidos, ttulos pblicos

    federais, alm de aes, ttulos privados de renda fixa e cmbio. Usa intensivamente

    derivativos - futuros e opes - de forma a implementar estratgias de investimentos neutras

    ao mercado (market neutral). O fundo custodiado no Banco Bradesco.

    A CVM (Comisso de Valores Mobilirios) exige que todas as gestoras de fundos

    sejam auditadas por empresas independentes. A empresa Mellon, localizada na cidade do Rio

    de Janeiro, a prestadora de servios financeiros responsvel pela administrao dos fundos

    geridos pela Principia.

    O principal diferencial da Principia o uso intensivo de anlise quantitativa no

    desenvolvimento de estratgias de arbitragem em diversos mercados lquidos. A empresa

  • 12

    busca constantemente o aperfeioamento de seu processo de investimento, o que implica o

    aprimoramento de itens como:

    Infra-estrutura tecnolgica;

    Banco de dados e ferramentas de tratamento e seleo de dados;

    Ambiente de desenvolvimento de estratgias;

    Metodologia de desenvolvimento de estratgias;

    Sistemas de monitoramento de estratgias;

    Sistemas gerenciais e de risco;

    Sistemas de execuo de estratgias.

    1.2 Estrutura Organizacional

    Atualmente a Principia conta com sete funcionrios, alm dos quatro scios descritos

    acima. A equipe altamente qualificada, formada por especialistas com vasta experincia nas

    diversas reas pertinentes gesto de recursos com competncia em anlise quantitativa.

    Existem basicamente cinco divises de trabalho dentro da organizao. Abaixo segue

    uma breve descrio de cada uma delas.

    Modelagem Financeira: Responsvel pelo desenvolvimento, implementao e manuteno

    dos modelos utilizados para as operaes de arbitragem. Esta parte da instituio

    fundamental para o negcio, j que so os modelos que apontam oportunidades de compra e

    venda de ativos;

    Tecnologia da Informao: A rea de TI tem como funo principal dar suporte s demais

    reas da empresa. As informaes necessrias para os processos de trading (noticias do

    mercado, preos, rentabilidade, etc.) devem ser obtidas e atualizadas no banco de dados

    freqentemente. Caso contrrio toda operao da empresa comprometida. A manuteno

    dos equipamentos tambm cabe aos funcionrios de TI.

    Trading: Trata-se da mesa de operaes do fundo. O modelo estatstico sugere operaes de

    compra e venda de ativos e os traders optam por entrar ou no na posio. Esta rea

    representa o core business da Principia, pois rene todas as decises de investimento.

  • 13

    Compliance: encarregado de atividades diversas, relacionadas s outras reas da empresa.

    Dentre as principais atribuies pode-se citar: Conferncia e monitoramento das posies e do

    patrimnio do fundo; Elaborao de relatrios de posio e retorno para auxiliar a tomada de

    deciso; Divulgao da cota do fundo aos cotistas e Aluguel de aes para as posies

    vendidas do fundo.

    Relao com investidores: Foi desativada no semestre passado e est em processo de

    reestruturao. A Principia est estudando possibilidade de contratao de novos profissionais

    para manter contato direto com seus investidores. Por enquanto as atividades comerciais

    foram transferidas ao Compliance.

    1.3 Estgio

    O estgio foi iniciado na Principia em maio de 2007. Ao longo desses seis meses tive a

    oportunidade de trabalhar em quatro das cinco reas existentes na instituio. O objetivo

    desde minha iniciao foi ter contato com todos os setores, adquirindo assim uma viso global

    do negcio e do perfil da empresa. Posso afirmar que esse objetivo foi alcanado plenamente

    e que o conhecimento transmitido me agregou valor tanto profissionalmente como

    pessoalmente.

    A primeira rea que me dediquei dentro da Principia foi a de Compliance. Nesse setor

    pude aprender o funcionamento operacional da organizao. Fui responsvel principalmente

    pela elaborao de relatrios de posio e de rentabilidade da carteira do fundo. Em seguida

    tive contato com a rea de TI da empresa, pois era necessrio adaptar as ferramentas de gesto

    e de controle aos novos modelos criados. Esse alinhamento dependia de TI fortemente, devido

    ao volume de informaes tratadas. Em um estgio mais avanado pude auxiliar o

    desenvolvimento dos modelos estatsticos que apontam posies para os profissionais da rea

    de Trading. A complexidade dos modelos se mostrou um desafio interessante. Por fim fui

    alocado na rea de Trading e foi nessa etapa que desenvolvi este trabalho.

    O estgio foi importante no desenvolvimento do trabalho principalmente devido: a

    expanso dos conhecimentos sobre mercado financeiro, incluindo prtica e teoria; ao acesso

    as informaes necessrias; ao auxlio de profissionais experientes na compreenso da

    metodologia e na interpretao dos resultados.

  • 14

    1.4 Situao Atual e Necessidades

    A Principia Capital uma empresa jovem e pequena. Todos os processos de gesto

    esto em sua etapa de amadurecimento, passando de atividades amadoras para procedimentos

    padronizados e documentados. Os funcionrios possuem grande autonomia na realizao de

    suas atribuies, criando um ambiente favorvel criao de novos mtodos e ferramentas de

    trabalho. Esta preocupao com inovao e melhoria visto pelos proprietrios como

    fundamental na sobrevivncia da organizao.

    Como j citado anteriormente, o nico produto oferecido pela empresa o fundo

    multimercado Principia Hedge Plus FI MULTI (Principia HPFIM). Este fundo possui um

    patrimnio lquido de aproximadamente seis milhes de reais, o que representa um valor

    muito pequeno em relao a outros fundos existentes no mercado.

    O fundo apresentou bom desempenho nos dois primeiros anos de seu funcionamento,

    superando a rentabilidade do benchmark normalmente aceito pelo mercado (CDI) em ambos

    os perodos. Em 2005 o fundo obteve uma rentabilidade de 22,11% e 116,36% em relao ao

    CDI. J em 2006 sua rentabilidade anual foi de 19,28% e 128,16% em relao ao CDI. A

    volatilidade das cotas, que representa o risco de se aplicar no fundo, ficou em 1,03% em 2005

    e 2,01% em 2006.

    Em 2007 o resultado apresentado at aqui est abaixo dos anos anteriores. Segundo a

    viso de seus gestores, isso se deve principalmente ao novo cenrio econmico pelo qual o

    pas est passando. O mercado financeiro brasileiro recebeu um enorme volume de

    investimentos estrangeiros e isto fez com que a grande maioria dos papis negociados,

    principalmente as aes, subissem de preo continuamente. O ndice IBOVESPA, que rene a

    variao de preo das principais empresas negociadas, subiu cerca de 22,0% em apenas seis

    meses e por quase trinta vezes bateu seu recorde de pontos. A estratgica quantitativa exercida

    no Principia HPFIM identifica distores nos preos de certos ativos em relao a outros,

    gerando receita na diferena de rentabilidade entre eles. Em um mercado em alta todos ativos

    tendem a se valorizar, caracterizando uma tendncia. Nesses cenrios o modelo utilizado

    pelos gestores perde bastante de sua eficincia, causando um desempenho do fundo abaixo

    dos que optaram por estratgicas fundamentalistas.

  • 15

    1.5 Motivao do Trabalho e Importncia

    Segundo George Soros Os mercados acionrios so um excelente laboratrio para o

    teste de teorias e com esse pensamento que esse trabalho se desenvolveu. Em nenhum

    outro campo, as doses de risco so to abundantes. Como tambm so as potenciais

    recompensas e perdas. Em um ambiente em que a maioria pode se tornar pobre ou

    inimaginavelmente rica com o advento de uma notcia, ou com o piscar de uma cotao na

    tela a as oportunidades e os desafios intelectuais so enormes. Especialmente em mercados

    pouco maduros e constantemente volteis como o brasileiro, onde as ferramentas ainda no

    foram plenamente desenvolvidas, e a sofisticao dos players ainda no atingiu os nveis de

    uma Wall Street ou da City de Londres.

    Assim a motivao bsica por trs do presente trabalho a tentativa de obter modelos

    que gerem bons retornos para o investidor. As tcnicas de engenharia so teis na abordagem

    do problema, no seu tratamento quantitativo, e tambm na anlise dos resultados obtidos.

    Para a empresa o trabalho se torna significativo medida que aumenta as

    possibilidades de investimento. Essa variabilidade til em cenrios desfavorveis, onde

    modelo perde eficincia, como citado no item anterior. de senso comum do mercado que a

    diversificao dos investimentos possibilita manuteno das rentabilidades e diminuio do

    risco.

    1.6 Objetivos e Limitaes

    Esse trabalho tem por objetivo averiguar se uma anlise fundamentalista baseada em

    dados retirados dos balanos de empresas listadas na Bovespa (Bolsa de Valores de So

    Paulo) pode indicar opes de investimentos que gerem retornos maiores que os

    proporcionados por outros ativos disponveis no mercado e com risco menor ou pelo menos

    igual a estes.

    Essa anlise fundamentalista se sustentar na determinao de diversos mltiplos, que

    sero calculados atravs de itens dos balanos trimestrais das empresas e tero como objetivo

    descrever a sade financeira de cada uma em diversos aspectos, entre eles: liquidez,

    endividamento, lucratividade, eficincia operacional e crescimento de vendas ou receitas.

  • 16

    Ser feito paralelamente uma segregao das empresas usando como critrio o

    tamanho da cada uma e a relao entre seu valor contbil e de mercado. Os motivos para essa

    separao sero descritos no decorrer do trabalho.

    As empresas sero rankeadas trimestralmente de acordo com a somatria dos

    mltiplos calculados. A meta criar uma carteira de ativos em que se deve comprar as aes

    das empresas com ranking elevado e vender as com ranking menor. O retorno total da

    carteira ser a diferena entre as rentabilidades dos papis das empresas compradas e

    vendidas. Essa estratgia fundamentada na crena de que empresas que apresentem melhor

    desempenho nos seus balanos tero suas aes mais valorizadas em determinado perodo de

    tempo que as aes das empresas com performance inferior.

    O professor da Universidade de Chicago Joseph D. Piotroski realizou um estudo

    semelhante com mltiplos em empresas americanas listadas na NYSE (Bolsa de Valores de

    Nova York). Esse estudo foi consolidado atravs de um artigo divulgado no ano de 2000. Em

    diversos momentos o trabalho ser guiado pela obra de Piotroski. Porm o estudo no estar

    preso a todas as premissas expostas pelo autor do artigo, pois a teoria deve ser adaptada ao

    mercado brasileiro de maneira embasada a fim de obter maior adequao do modelo. Durante

    a analise de resultados sero discutidas as diferenas e as semelhanas de resultados obtidos

    em ambos os estudos.

    Para viabilizar a analise se faz necessrio o acesso ao histrico dos balanos e a

    cotaes dos papis das empresas a serem tratadas. Essa informao ser buscada no banco de

    dados disponvel no software Economtica, elaborado pela Faculdade de Economia,

    Administrao e Contabilidade da Universidade de So Paulo (FEA) e licenciada para a

    Principia Capital.

    A eficincia do modelo ser medida atravs da comparao com o benchmark do

    mercado usualmente utilizado, o ndice BOVESPA.

    importante ressaltar que o trabalho no tem como pretenso propor um modelo de

    otimizao de carteiras e sim avaliar o desempenho dos mltiplos na descrio de retornos das

    empresas.

  • 17

    Capitulo 2 O Mercado Neste captulo sero apresentados conceitos bsicos sobre os mercados financeiros. O

    captulo comea com um breve histrico, passando pelos seus mecanismos de funcionamento,

    suas divises, os principais agentes e seu relacionamento com a economia em geral. citada

    tambm a estruturao do mercado brasileiro. Em seguida discutido o tema mais importante

    do capitulo, A Teoria dos Mercados Eficientes. Para finalizar so expostas as trs abordagens

    analticas praticadas atualmente no mercado: Tcnica, Fundamentalista e Quantitativa.

    2.1 Histrico

    Desde pocas imemoriais, tem sido um os objetivos fundamentais do homem aumentar

    o seu bem-estar. Um dos meios que ele encontrou para isso foi atravs da obteno de ganhos

    atravs dos mercados, inicialmente atravs de trocas de mercadorias fsicas, mais tarde tendo

    a mediao do dinheiro, uma espcie de graxa que permite as rodas econmicas girarem. E

    como todo ativo, o dinheiro acabou por ter seu prprio mercado, o financeiro.

    Mercados so praticamente to antigos quanto o homem moderno. Traar sua origem

    talvez seja impossvel, e no o propsito deste trabalho. Contudo, apontar as origens dos

    modernos mercados financeiros (e das crises que os acompanham) menos difcil. Talvez o

    primeiro relato completo dos tempos modernos seja na Holanda, com o mercado de tulipas.

    Ali possvel ver os elementos modernos que caracterizam os mercados financeiros: Um

    local central para as operaes, a tentativa de agregar os resultados das mesmas, e at a

    criao de instrumentos derivativos. Posteriormente, os mercados financeiros ajudaram a

    financiar a expanso colonial inglesa (o que resultou na chamada Bolha do Mar do Sul, ou

    South Sea Bubble) e a guerra de Secesso nos Estados Unidos, passando a ser parte integral

    do dia-a-dia econmico das maiores economias do mundo.

    Embora os mercados sejam razoavelmente antigos, a moderna teoria financeira

    encontra razes apenas no comeo do sculo. do francs Louis Bachelier o primeiro trabalho

    que busca explicar o comportamento dinmico dos preos dos ativos financeiros. Isso ocorreu

    no comeo do sculo vinte mas o trabalho de Bachelier permaneceu relegado a segundo

    plano durante quase cinqenta anos. Embora grandes economistas como Keynes tenham

    trabalhado na questo, nunca formalizaram os conceitos fundamentais da dinmica dos

  • 18

    preos. Coube a Harry Markowitz, em 1959, dar o passo fundamental nessa direo,

    estabelecendo o formalismo bsico para o estudo de finanas, com o paradigma da mdia-

    varincia. Seu aluno William Sharpe levou a teoria alm, com a criao do CAPM (Capital

    Asset Pricing Model), uma teoria que permite explicar o preo de qualquer ativo. Num

    contexto mais genrico, Samuelson (1965) e posteriormente Fama (1973) buscaram explicar o

    comportamento do mercado financeiro como um todo, formulando a controversa Hiptese dos

    mercados eficientes. Da em diante, o nvel de sofisticao analtica de teoria de finanas

    avanou a passos largos, com o desenvolvimento de instrumentos derivativos, como swaps e

    futuros, alm das opes, cujo passo fundamental foi a descoberta, por Black, Merton e

    Scholes nos anos 70, da famosa Frmula de Black & Scholes. Hoje, A moderna teoria de

    finanas envolve conceitos de campos to distintos quanto psicologia e clculo estocstico,

    tendo se ramificado em diversos sub-campos de estudo.

    2.2 Introduo aos Mercados Financeiros

    Os mercados financeiros so formados e caracterizados pela negociao de ttulos; os

    ttulos podem ser de emisso federal, estadual, municipal ou privada (de emisso da prpria

    empresa).

    As empresas oferecem dois tipos bsicos de ttulos aos investidores:

    - Ttulos de Dvidas Obrigaes contratuais de devoluo de fundos emprestados empresa.

    - Ttulos de Propriedade So aes ordinrias e preferenciais, que representam direitos no

    obrigatrios sobre o fluxo residual de caixa da empresa.

    Os mercados financeiros so compostos pelos mercados monetrios e pelos mercados

    de capitais. Os mercados monetrios so os mercados de ttulos de dvida de prazo curto

    (prazo de vencimento geralmente inferior a um ano). Os mercados de capitais so os

    mercados de ttulos de dvida de longo prazo e aes.

    O termo mercado monetrio se aplica a um grupo variado de mercados operados por

    bancos, administradores de recursos, fundos e distribuidoras, empresas que continuamente

    cotam preos aos quais esto dispostas a comprar e vender instrumentos de mercado. As

    corretoras de aes tambm fazem parte deste mercado e atuam como agente de um cliente na

    compra e venda de aes, na maioria das bolsas de valores.

  • 19

    2.2.1 Mercados Primrios e Secundrios

    Os mercados financeiros podem ainda ser classificados em primrios e secundrios.

    Mercado primrio: Novos ttulos

    O mercado primrio utilizado quando os rgos do governo e as sociedades vendem

    inicialmente os ttulos de sua emisso. As sociedades por aes fazem dois tipos de vendas de

    ttulos de divida e aes nos mercados primrios: ofertas pblicas e colocaes fechadas.

    Mercados secundrios

    Aps sua venda original, as obrigaes e aes negociadas nos mercados secundrios.

    H dois tipos de mercado secundrio: os mercados de leilo e os mercados de distribuidores.

    As aes na maioria das grandes empresas so negociadas em mercados de leilo

    organizados, como as Bolsas de Valores.

    A sociedade por Aes

    A organizao da empresa como sociedade por aes o mtodo comum de soluo

    de problemas enfrentados quando se levantam grandes volumes de fundos. Entretanto, as

    atividades empresariais podem assumir formas diferentes.

    A propriedade de uma sociedade por aes representada por papis chamados aes,

    logo podem ser facilmente transferidas a novos proprietrios. Como a existncia da sociedade

    por aes independente das pessoas que detm as suas aes, no h limite para a

    transferncia de aes.

    2.2.2 Mercados Financeiros e a Economia

    O que move o mercado? H vrios fatores que influenciam as cotaes do mercado: o

    ambiente econmico, a bolsa de valores, as taxas de juros, entre outros. Estes so fatores de

    suma importncia, mas h outros que no podem ser negligenciados - assim, h que se levar

    em conta, por exemplo, os preos de produtos industrializados, como carros e mquinas.

    Estes, por sua vez, so determinados pelos preos de materiais bsicos, como ao e plsticos

    e as oscilaes dos preos desses materiais so, portanto, importantes na determinao dos

  • 20

    lucros das empresas, e consequentemente, para os preos de suas aes. Assim, possvel

    dizer que de certo modo h um ciclo de realimentao dinmica, que ajuda a determinar os

    preos dos ativos no mercado.

    Contudo, essa observao no significa que os impactos so diretos, nem muito menos

    imediatos os efeitos muitas vezes levam meses para serem sentidos e exercerem impacto,

    com uma variedade enorme de lags e atrasos impossivelmente difceis de mensurar. H um

    considervel gap, portanto entre os fatos econmicos e os dados de alta freqncia dos

    mercados (o preo a preo, ou tick por tick). Portanto, tarefa bastante difcil montar modelos

    ab initio dos efeitos de quaisquer combinaes de variveis econmicas sobre os preos dos

    mercados justamente porque to difcil mensurar a dinmica desses efeitos. Alm disso,

    deve-se levar em conta o efeito da psicologia dos investidores vrios trabalhos acadmicos

    tm sido publicados nesse campo, e costumeiramente os mercados financeiros operam com

    um comportamento tpico de manada, onde o sentimento geral sobre a direo dos preos

    pode ser muito mais importante que os fatores econmicos que os determinam.

    2.2.3 Mercado Brasileiro

    O mercado financeiro no Brasil segue, em linhas gerais, os acontecimentos do

    mercado internacional. No aspecto regulatrio e institucional, o tempo entre os

    acontecimentos nas bolsas de primeiro e nas brasileiras tende a ser maior, mas essa distncia

    vem se encurtando nos ltimos anos.

    Em linhas gerais, as principais instituies do mercado financeiro brasileiro so:

    - Governo: O Banco Central do Brasil e a Comisso de Valores Mobilirios, que determinam

    o arcabouo jurdico-regulatrio do mercado.

    - Bolsas: at alguns anos atrs, o mercado de aes brasileiro era bipolar: havia a bovespa

    (Bolsa de Valores de So Paulo) e a BVRJ, sua equivalente carioca. At o fim dos anos 80, a

    bolsa do Rio de Janeiro predominava at o advento do escndalo Naji Nahas, que iniciou um

    longo processo de declnio da mesma, at chegar aos dias de hoje, onde apenas a Bovespa tem

    relevncia. Existe ainda a BM&F (Bolsa de Mercadoria e Futuros), onde so negociados a

    maioria dos contratos derivativos no pas.

  • 21

    - Instituies financeiras: de um modo geral, o mercado brasileiro tem trs tipos de players:

    corretoras de valores, bancos (tanto de atacado quanto de varejo), e fundos de investimento.

    Muitas vezes, empresas congregam em suas estruturas os trs tipos de instituio, mas de

    um modo geral e possvel separar suas atividades propsitos. Os fundos de investimento, em

    descrio simples, buscam aplicar rentavelmente o dinheiro captado de seus clientes,

    ganhando para isso taxas de administrao e/ou performance. Os bancos, tanto de atacado

    quanto de varejo, captam dinheiro de clientes e tentam rentabiliz-lo, ficando com a diferena

    conseguida. J as corretoras so como que os intermedirios de toda a estrutura: recebem e

    executam ordens de operao, recebendo para isso uma remunerao pelo servio. A

    interao continua e dinmica desses players, junto da atuao governamental, e do constante

    fluxo de informaes cotidianas, gera os movimentos de preos dos ativos negociados nos

    mercados (notadamente nas Bolsas, mas no s h, por exemplo, o importantssimo

    mercado interbancrio, onde os bancos negociam entre si).

    2.3 Teoria dos Mercados Eficientes

    As tentativas de prever o mercado so praticamente to antigas quanto o prprio

    mercado. H mais de uma gerao, pelo menos, a questo da eficincia dos mercados tem

    sido um dos pontos de mais interesse nessa rea, e foco de intensa pesquisa. Ela tem sido

    debatida e testada basicamente na forma de duas teorias predominantes: a hiptese do

    caminho aleatrio e a hiptese dos mercados eficientes. Tendo isto em vista, examinar esta

    questo de fundamental importncia para o trabalho aqui apresentado, levantando as

    principais descobertas e argumentos tericos, afinal, se sabido a priori que no possvel

    prever os mercados, todo o trabalho de faz-lo cai por terra.

    Por mais de quarenta anos, pesquisadores tm deliberado acerca da natureza preditiva

    dos mercados financeiros, e proposto teorias para explicar os mecanismos subjacentes que

    determinam a dinmica dos preos dos ativos financeiros. A pesquisa normalmente se foca na

    questo da previsibilidade dos retornos dos ativos, com a motivao vindo de um interesse

    notadamente econmico em entender como flutuaes na economia influenciam os mercados

    financeiros e tambm com o interesse pratico de se conseguir maneiras de melhorar os

    retornos obtidos com investimentos.

  • 22

    Mesmo aps esse perodo de intensos debates e discusses, no possvel dizer que h

    consenso entre os acadmicos, sobre o que explica o comportamento dos preos dos ativos

    financeiros. A viso dominante (pode-se dizer ortodoxa) resumida em duas teorias inter-

    relacionadas, quais sejam a Hiptese dos Mercados Eficientes e a teoria do caminho aleatrio.

    Esta assume que os preos so completamente estocsticos por natureza, enquanto aquela

    implica na ausncia de oportunidades de lucro em mercados perfeitamente eficientes. Em

    essncia, ambas as teorias implicam que, em mercados funcionando bem, os preos so

    inerentemente imprevisveis e refletem plenamente toda a informao disponvel no

    momento. A verso mais prtica (mas tambm mais fraca) da hiptese diz que os preos

    refletem toda a informao e a receita igual ao custo marginal de obteno daquela

    informao. Isso quer dizer que em um mercado racional, onde a informao livremente

    disponvel e corretamente interpretada, os preos no deveriam se desviar da informao

    fundamental sobre a economia e o mercado.

    Nos ltimos dez anos, contudo, argumentos tericos e pesquisas empricas tm

    questionado seriamente ambas as teorias, embora no haja, ainda, concordncia ampla acerca

    da validade (ou no) das mesmas.

    2.3.1 Formas de Eficincia do Mercado As hipteses propostas pelos defensores da teoria dos mercados eficientes no so

    validas para todos os mercados, e quando vlidas tais hipteses podem-se apresentar em trs

    formas distintas, configurando os estados de eficincia forte, semiforte e fraca. Caso as

    hipteses no se enquadrem, surge um quarto estado, a da ineficincia. A ineficincia garante

    que os investidores possam obter ganhos sem incorrer em qualquer risco. Cada um destes

    estados foi definido por Marcus (1993).

    Eficincia fraca

    Este estado do mercado garante que os preos das aes reflitam todas as informaes

    contidas nos seus movimentos passados. A implicao desta hiptese que a analise grfica

    das series histricas dos ativos so redundantes e que os movimentos futuros no esto

  • 23

    condicionados ao passado. Portanto, muito importante o trabalho dos analistas de

    investimento, uma vez que ele so os nicos capazes de identificar a partir de relatrios de

    conhecimento comum e de insights macroeconmicos os ativos sub-avaliados para compra e

    supervalorizados para venda. Em Sharpe (1995) aparecem evidencias que a maioria dos

    mercados financeiros do mundo segue esta forma de eficincia.

    Eficincia semiforte

    O segundo estado proposto para a eficincia do mercado assegura que os preos das

    aes reflitam completamente todas as informaes publicas disponveis. Assim quaisquer

    informaes analisadas como: dados sobre a linha de produtos, composio do balano,

    patentes requeridas, projeo de lucros, praticas contbeis, informaes macroeconmicas e

    setoriais, alm da analise das series histricas e dos modelos de trading so insuficientes ao

    tentar procurar opes de investimentos, bem como momentos corretos para superar o

    mercado.

    A implicao desta hiptese que tanto a analise grfica de series histricas de ativos

    quanto o trabalho dos analistas de investimento so redundantes e que os prprios analistas

    so os responsveis pelo aumento da eficincia do mercado, uma vez que eles so os

    principais difusores de informao.

    Eficincia forte

    O estado fortemente eficiente do mercado assume que os preos dos ativos refletem

    inteiramente as informaes relevantes para a empresa, ainda que estas informaes estejam

    disponveis apenas para os insiders. Trata-se de uma hiptese extremista, uma vez que o

    mercado financeiro cobe a ao de portadores de informaes privilegiadas, definindo limites

    de investimento para os altos executivos de empresas listadas na bolsa de valores, bem como

    para seus parentes e associados. Caso infrinjam a lei estes estaro sujeitos as penas previstas

    em cada pais/corporao.

  • 24

    Forma de eficincia Informaes refletidas nos preos das aes.

    Ineficiente Retornos obtidos sem correr riscos.

    Fraca Movimentos histricos dos ativos.

    Semiforte Todas as informaes pblicas disponveis para a empresa.

    Forte Todas as informaes relevantes, sejam pblicas ou privadas.

    Tabela 1 Formas de Eficincia do Mercado

    2.3.2 Eficincia do Mercado Brasileiro

    A forma de eficincia do mercado brasileiro bastante discutida no meio acadmico e

    empresarial. Diversos pesquisadores realizaram diferentes mtodos de analise para tentar

    definir em qual estgio de eficincia o Brasil vivenciava. No artigo Teoria e Evidncia da

    Eficincia Informacional do Mercado de Capitais Brasileiro, os estudiosos Marcos Antnio

    de Camargos e Francisco Vidal Barbosa consolidam pesquisas anteriores com o intuito de

    chegar a uma concluso referente a este assunto. A tabela abaixo foi extrada deste paper e faz

    um resumo de alguns trabalhos empricos, espelhando a realidade dessas pesquisas no Brasil:

  • 25

    Autor Perodo Objetivos Concluses

    Perobelli e Ness Jr. (2000)

    Jan. 1997 a Maio 1998

    Testar a HEM na sua forma semiforte, por meio de um estudo de evento da divulgao de lucros.

    O mercado no promove ajustes instantneos por ocasio da divulgao de lucros; ele o faz nos dias subseqentes e na direo esperada apenas na ocorrncia de informaes favorveis, revelando-se ineficiente em relao s demais informaes.

    Ceretta (2001)

    1990 a 1999

    Testar a HEM na sua forma fraca, por meio do teste de coeficientes de varincia, em pases da Amrica Latina.

    O mercado brasileiro apresenta um comportamento consistente com o processo do Random Walk, atestando a sua eficincia na forma fraca.

    Procianoy e Antunes (2001)

    Mar. 1989 a Ago. 1999

    Testar a HEM na sua forma semiforte via estudo de evento de decises de investimento.

    Existe uma reao no preo das aes divulgao dos informes financeiros das empresas, indicando que o mercado ineficiente.

    Vieira e Procianoy (2001)

    Jan. 1987 a Maio 1997

    Testar a HEM na sua forma semiforte, via estudo de eventos da divulgao de bonificaes em pases da Amrica Latina.

    Encontraram retornos positivos no primeiro dia de negociao ex-evento, o que caracteriza uma ineficincia dos mercados pesquisados, no existindo grandes diferenas entre eles.

    Tabela 2 - Pesquisa de eficincia do mercado no Brasil

    Fonte: Camargos e Barbosa (2003)

    Os resultados dessas pesquisas, com a maioria das evidncias da forma fraca

    confirmando-a, fornecem indcios de que o mercado de capitais brasileiro apresentou essa

    forma de eficincia. A confirmao de que o mercado evoluiu para a forma semiforte ainda

    carece de mais estudos, pois, conforme destaca FAMA (1973), cada teste individual dessa

    forma de eficincia est interessado na maneira pelas quais os preos se ajustam a uma

    informao especfica, gerada por um evento.

  • 26

    Segundo LEAL e AMARAL (1990), at o incio da dcada de 90 o mercado de

    capitais brasileiro no apresentava um nvel de eficincia informacional compatvel com o de

    pases desenvolvidos, possua baixa liquidez, grande concentrao do volume negociado em

    poucos papis nas mos de poucos investidores e uma regulao operacionalmente deficiente.

    Mas a partir dos anos 90, a maior integrao econmico-financeira, o enfraquecimento

    das fronteiras nacionais e a intensificao do comrcio internacional, caractersticos dessa

    dcada, passaram a exigir uma crescente adaptao das firmas a novos contextos de mercado.

    Internamente, influenciada por essas alteraes no cenrio internacional,

    principalmente a partir de 1994, a economia brasileira passou a ser caracterizada por uma

    relativa estabilidade econmica, reestruturao e concentrao patrimonial (privatizao),

    maior participao de investidores individuais e estrangeiros, e uma maior transparncia nas

    negociaes.

    Dado esse novo cenrio, com transformaes internas e externas, de suspeitar que a

    eficincia do mercado de capitais brasileiro tenha melhorado, passando a apresentar a forma

    semiforte, justificando pesquisas que trabalhem com dados desse perodo.

    2.4 As Trs Vertentes de Anlise

    2.4.1 Introduo

    Acreditando que o mercado no se encontra na forma fortemente eficiente foram

    desenvolvidas trs perspectivas de anlise para prever os preos dos ativos e aproveitar

    melhores oportunidades de investimento. Essas trs perspectivas sero descritas adiante. No

    h paradigmas estabelecidos, e dificilmente possvel afirmar com alguma dose de certeza

    que h uma maneira tima de prever o comportamento futuro dos preos. Alm disso, dado o

    dinamismo do mercado, o modelo quase-timo de hoje pode ser intil amanh. Baseia-se na

    Hiptese dos Mercados Eficientes onde no possvel obter, sistematicamente, retornos em

    excesso do mercado, sem algum tipo de vantagem competitiva sobre outros participantes do

    mercado. Em resumo, lucros acima do mercado so a remunerao marginal do esforo

    intelectual de desenvolvimento dos modelos e tcnicas que os geraram.

  • 27

    2.4.2 Analise Tcnica

    Sharpe (1995) assume que:

    Anlise tcnica o estudo das informaes internas das bolsas de valores. A palavra

    tcnica implica num estudo do mercado por si s e no dos fatores externos que esto

    refletidos no mercado. Assim, todos os fatores que esto refletidos no mercado, sejam quais

    forem, podem se reduzidos ao volume de transaes e nvel de preos dos ativos; ou ainda

    mais geral, soma das informaes estatsticas produzidas pelos mercados.

    Portanto, este tipo de anlise procura predizer os movimentos dos preos dos ativos no

    curto prazo com o objetivo principal de acertar o tempo correto para comprar e vender um

    determinado ativo. Os modelos mais famosos na literatura sobre a analise tcnica como

    ferramenta para bater o mercado so: momentum, breakaway, head and shoulders, alm dos

    modelos de mdia mvel. Entretanto, todas essas tcnicas so igualmente incapazes de

    determinar quais so os ativos que devem ser adquiridos. Tais anlises procuraram indicar

    quando compra/vender um determinado ativo. Para indicar quais ativos devem compor a

    carteira so utilizadas as metodologias de avaliao prprias da anlise fundamentalista, alm

    obviamente da capacidade de viso do prprio administrador.

    comum o uso de anlise tcnica para qualquer mtodo de avaliao baseado em

    preos histricos ou grficos, porm necessria a subdiviso dessa forma de anlise em

    dois grupos: os grafistas que se utilizam dos comportamentos grficos dos preos ao longo do

    tempo e os tecnicistas que se utilizam de ferramentas estatsticas para aplicao da anlise.

    Rotella (1992) destaca que a anlise tcnica pode ser usada tanto de maneira reativa

    como proftica. No primeiro mtodo, o analista responde a uma situao ocorrida. J atravs

    do segundo mtodo, o tcnico tentar antecipar o que pode ocorrer no futuro, segundo suas

    observaes do mercado.

    A crena de que os padres recorrentes do mercado seguem uma ordem e no so

    movimentos aleatrios inerente ao estudo da anlise tcnica. Outro importante corolrio

    que os padres de mercado no so somente manifestaes de dados econmicos, mas

    tambm representam a emoo e a lgica dos analistas que atuam no mercado. O analista

    tcnico assume que diferentes comportamentos do mercado iro se repetir no futuro, pelo

    mesmo motivo que os comportamentos dos analistas se repetiro.

  • 28

    Ainda segundo Rotella (1992), a premissa bsica para a analise tcnica est no fato de

    que todos os fatores que, direta ou indiretamente, afetam o mercado, como as informaes

    fundamentalistas, comportamento emocional ou leis naturais, so refletidos nas duas

    principais fontes para a anlise: o preo e volume praticados pelo mercado.

    Analise tcnica o caminho para analisar o mercado de diferentes perspectivas. Os

    mercados no so simplesmente reflexos da economia, mas a combinao de confiana, medo

    e sonhos de todos os participantes. A analise tcnica uma tentativa de representar e

    quantificar em grficos todas essas informaes abstratas.

    Rotella (1992) separa os diferentes tipos de analises tcnicas em dois grandes grupos:

    a) Analise subjetiva: refere-se ao estudo sujeito as interpretaes independentes do uso

    das ferramentas estatsticas. Por exemplo, a interpretao dos grficos de ponto e figura ou

    ombro-cabea-ombro.

    b) Analise objetiva: refere-se ao estudo que pode ser analisado e seus resultados

    verificados com a utilizao de mtodos estatsticos ou modelos matemticos. Por exemplo, o

    modelo de mdias mveis.

    Para finalizar a discusso sobre a anlise tcnica deve-se comentar que estudos

    realizados pro Sharpe (1995) tm comprovado que alguns modelos sofisticados de anlise

    tcnica vm apresentando importantes resultados na tarefa de superar o mercado.

    2.4.3 Analise Fundamentalista

    Anlise fundamentalista o estudo dos fatores que afetam as situaes de oferta e

    demanda de um mercado, com o objetivo de determinar o valor intrnseco de um ativo.

    Atravs dessa anlise, o analista est apto a comparar o preo encontrado com o preo do

    mercado e classific-lo como sobre-avaliado com sinalizao de venda, sub-avaliado com

    sinalizao de compra ou que seu preo condizente (justo) com o praticado pelo mercado.

    Em vista disso, a anlise fundamentalista define qual o ativo deve ser comprado ou vendido.

    Esta anlise geralmente est atrelada a grandes movimentos no longo prazo e no prediz o

    tempo certo para entrar ou sair do mercado.

    Bodie, Kane e Marcus (2002) definem anlise fundamentalista como a determinao

    do valor presente de todos os pagamentos que os acionistas recebero por cada ao. Para

  • 29

    isso, os analistas devem levar em considerao lucros e dividendos esperados pela empresa,

    expectativas econmicas e a avaliao de risco da empresa.

    De acordo com Rotella (1992) a anlise fundamentalista inerentemente proftica,

    pois o analista faz projees que objetivam encontrar equaes futuras para as curvas de

    oferta e demanda do mercado. O fundamentalista freqentemente visa obter o dueto: causa e

    efeito de uma varivel e seus impactos sobre o mercado, ou seja, preocupam-se em definir o

    motivo pelos quais os preos se direcionaro no futuro.

    Como observado, as definies podem estar direcionadas a determinado tipo de ativo

    ou mercado, assim como Bodie, Kane e Marcus (2002) definiram a anlise sob a tica do

    mercado de aes, Rotella (1992) definiu sob a tica do mercado de commodities.

    Segundo Winger e Frasca (1995), a anlise fundamentalista tem em seu alicerce a

    anlise de trs fatores: anlise da empresa; anlise da indstria em que a empresa est inserida

    e a anlise geral da economia. essencial que estes trs fatores sejam analisados, no

    importando a ordem de suas utilizaes.

    Os impactos da economia para com a empresa ou ativo objeto so essenciais. Qualquer

    previso estar baseada nas projees econmicas tanto do pas onde est inserido como do

    mercado analisado. At mesmo a anlise econmica mundial e de seus principais participantes

    deve ser considerada. Para isso, o fundamentalista deve estar atento s publicaes sobre a

    economia a fim de obter conhecimento geral de como a economia est e eventualmente captar

    as idias dos principais especialistas do mercado. Dois mtodos podem ajudar nessa tarefa:

    acompanhar as publicaes governamentais, dentre os quais esto os relatrios de indicadores

    econmicos e analisar diferentes opinies de especialistas a fim de alcanar um consenso

    sobre a perspectiva da economia.

    Os indicadores representam essencialmente dados e/ou informaes sinalizadoras do

    comportamento das diferentes variveis e fenmenos componentes de um sistema econmico

    de um pas, regio ou estado. Esses indicadores so fundamentais tanto para propiciar uma

    melhor compreenso da situao presente e o delineamento das tendncias de curto prazo da

    economia, quanto para subsidiar o processo de tomada de decises estratgicas de agentes

    pblicos e privados. Alm do papel que desempenham na interferncia das curvas de oferta e

    demanda de determinado ativo. Como isso, os fundamentalistas analisam esses indicadores

    com o objetivo de equacionar o comportamento da relao entre oferta e demanda no futuro

    para predizerem o comportamento do preo futuro.

  • 30

    O objetivo da anlise econmica, alm de fornecer subsdios para a anlise dos ativos,

    antecipar possveis movimentos da economia do pas antes que essa informao se torne um

    consenso para o mercado, ou seja, a anlise deve possibilitar ao analista se antecipar ao

    restante do mercado na realizao de operaes.

    Mtodos de Anlise Fundamentalista

    Diferentes mtodos so utilizados para a determinao do valor intrnseco do ativo,

    uma das bases principais do estudo fundamentalista. Em geral, esses modelos so aplicados

    no mercado de aes onde empresas esto relacionadas aos ativos, objetos da anlise. Para

    outros ativos, o modelo de precificao baseado no equilbrio da equao entre oferta e

    demanda amplamente utilizado.

    Damodaran (1997) afirma que qualquer ativo pode ser avaliado, porm alguns podem

    ser mais facilmente avaliados do que outros e os detalhes da avaliao variam de caso para

    caso. Em termos gerais, existem trs abordagens para a avaliao em especial de aes. A

    primeira, avaliao por fluxo de caixa descontado, relaciona o valor de um ativo ao valor

    presente dos fluxos de caixa futuros esperados para o mesmo ativo. A segunda, a avaliao

    relativa, estima o valor de um ativo enfocando a precificao de ativos comparveis

    relativamente a uma varivel comum como lucros, fluxos de caixa, valor contbil ou vendas.

    A terceira avalia os direitos contingentes, utilizando modelos de precificao de opes para

    medir o valor de ativos que possuam caractersticas de opes. O mesmo autor ressalta a

    possibilidade de diferenas significativas nos resultados, dependendo da abordagem utilizada.

    A abordagem clssica para a avaliao fundamentalista de ativos, exceto aes, o

    modelo de oferta e demanda. Por este modelo, os analistas estudam os impactos que os

    fundamentos econmicos podem ocasionar no preo de equilbrio entre oferta e demanda.

    2.4.4 Analise Quantitativa

    Estratgias quantitativas se baseiam em modelos matemticos e estatsticos complexos

    para deciso de investimentos. O objetivo detectar tendncias que se repetem para saber o

  • 31

    momento certo de investir. Com isso, o modelo cria limites de alta e baixa para os mercados

    onde atua.

    A abordagem quantitativa nasceu da cabea de Doyne Farmer e Norman Packard, dois

    fsicos americanos que resolveram criar modelos nos anos 80 para ganhar dinheiro nos

    cassinos de Las Vegas. Com a ajuda de frmulas matemticas, baseadas em parte na Teoria

    do Caos, tentavam prever os resultados das roletas. Ganharam mais que perderam e foram

    banidos dos cassinos. Depois dessa experincia, resolveram criar um fundo de investimentos

    para o mercado de aes com proposta similar. Farmer e Packard venderam a empresa nos

    anos 90 por algumas centenas de milhes de dlares (o valor total no foi divulgado).

    Dado que existe algum grau de evidncia de que os mercados financeiros so, at certo

    ponto, previsveis, quaisquer desvios do modelo de caminho aleatrio que os retornos dos

    ativos apresentem podem fornecer a base terica necessria para a construo de expectativas

    sobre esses retornos no futuro. Fazendo essa hiptese, as estimativas ingnuas, baseadas

    puramente em estatsticas do passado podem ser substitudas por estimativas mais precisas,

    condicionadas mais fortemente nos dados recentes ou em conjuntos de dados fundamentais,

    que influenciem decisivamente tais retornos. Assim, expectativas no condicionadas dos

    retornos e riscos futuros so substitudas por modelos de previso condicionados a um

    determinado conjunto de variveis (o que implica tomar uma perspectiva bayesiana, por assim

    dizer, do problema de previso toda a previso condicionada a um determinado conjunto

    de informaes que se opta por usar).

    Uma enorme variedade de tcnicas de modelagem e previso pode ser aplicada

    tarefa de determinar a dinmica futura dos retornos dos ativos. A natureza altamente

    estocstica desses retornos, e o pequeno entendimento da dinmica que guia os mesmos,

    levaram ao desenvolvimento de tcnicas cada vez mais complexas, que tentam capturar as

    influncias no-lineares e variantes no tempo que podem estar presentes nas sries temporais

    de ativos financeiros.

    Inicialmente, modelos lineares de previso podem ser provar uma ferramenta poderosa

    para a compreenso dos retornos de ativos. A gama de modelos disposio do estudioso vai

    desde simples mdia mvel at modelos complexos, como tcnicas ARIMA, mtodos de

    regresso, cointegrao e modelos de correo de erro, at tcnicas no estado-da-arte, como

    modelos de espao de estado. Cada um desses modelos tem seus pontos fortes e fracos, tendo

    sido aplicados em maior ou menor grau ao problema de modelagem do mercado.

  • 32

    A evoluo natural dos modelos lineares a aplicao de modelos no-lineares.

    Novamente, a gama de modelos vasta, comeando nos modelos mais simples de regresso

    no-linear, e avanando por toda a srie de tcnicas de fronteira, como teoria do caos e teoria

    de catstrofes, redes neurais, algoritmos genticos, lgica fuzzy, modelos de simulao onde

    mercados virtuais as simulados computacionalmente na tentativa de capturar comportamentos

    do mercado real, e tambm misturas, combinaes e comits de modelos.

    De um modo geral, possvel dizer que o campo de estudo da modelagem e previso

    dos mercados financeiros ainda um campo aberto e com muitas oportunidades.

  • 33

    Capitulo 3 Fundamentaes tericas Neste captulo sero apresentados todos os conceitos necessrios para o entendimento

    e realizao do trabalho. Inicialmente sero abordados temas da matemtica financeira, como

    retorno de um ativo, retorno de uma carteira de ativos e risco. O prximo passo ser expor os

    critrios de segregao das empresas (Tamanho e relao Book-To-Market). Por fim ser

    tratada a estratgia utilizada para as operaes de trading (Long-Short).

    3.1 Retornos

    Nesta seo sero expostos os principais conceitos necessrios aos clculos de

    rentabilidade. Essas definies so importantes para viabilizar a comparao entre a anlise

    proposta e outras tcnicas utilizadas atualmente.

    3.1.1 Retorno de um Ativo

    Rentabilidade Absoluta de um ativo

    Mlaga (2005) definiu retorno de um investimento em aes pela seguinte

    expresso:

    Ri, t = (Divi, t / Pi, t-1) + (Pi, t - Pi, t-1 / Pi ,t-1)

    Equao 1 Rentabilidade de um ativo

    Onde

    R i,t = retorno da ao i para o perodo t,

    Div i, t = dividendos da ao i distribudos durante o perodo t,

    P i, t-1 = valor da ao i ao fim do perodo t-1,

    P i, t = valor da ao i ao fim do perodo t.

  • 34

    Para atribuir os retornos das operaes realizadas neste estudo ser usada uma

    metodologia diferente de clculo para os ativos. Essa alterao se faz necessria devido a uma

    dificuldade operacional existente no mercado financeiro brasileiro.

    Cada empresa listada na BOVESPA possui uma ou mais aes publicadas e

    disponibilizadas para compra e venda. Normalmente cada empresa possui aes ordinrias

    (ON) e aes preferenciais (PN). As aes ordinrias geralmente do direito aos seus

    possuidores de voto em assemblias gerais e as aes preferenciais do direito de seus

    proprietrios de serem ressarcidos preferencialmente em caso de falncia.

    Usualmente os papis mais lquidos (mais negociados no prego) de cada empresa so

    suas aes preferenciais. Logo seria lgico admitir a rentabilidade do papel mais lquido como

    rentabilidade da empresa em questo. O problema que surge ao usar essa premissa que ao

    longo do perodo de estudo a quantidade de aes emitidas de cada tipo varia. Existem casos

    que alguma delas so retiradas de circulao.

    Para neutralizar essas mudanas sero usadas para o clculo das rentabilidades as

    variaes do valor de mercado de cada empresa no perodo de estudo. O valor de mercado

    pode ser definido como:

    P i, t = (QtdON i, t * PON i, t) + (QtdPN i, t* PPN i, t)

    Equao 2 Clculo do Market Capital

    Onde

    P i, t = Valor de mercado da empresa i no fim do perodo t,

    QtdON i, t = Quantidade de aes ordinrias da empresa i no perodo t,

    QtdPN i, t = Quantidade de aes preferenciais da empresa i no perodo t,

    PON i, t = Preo da ao ordinria da empresa i no fim do perodo t,

    PPN i, t = Preo da ao preferencial da empresa i no fim do perodo t.

  • 35

    Adaptando a equao definida por Mlaga (2005) defini-se rentabilidade como:

    R i, t = (P i , t - Pi, t-1) / Pi, t-1

    Equao 3 Rentabilidade absoluta

    Onde

    R i, t = retorno da ao i para o perodo t,

    Pi, t-1 = valor de mercado da empresa i ao fim do perodo t-1,

    Pi, t = valor de mercado da empresa i ao fim do perodo t.

    Rentabilidade Relativa Outro conceito importante na tomada de decises de investimento o de rentabilidade

    relativa. Um investimento, para ser atraente, deve possuir uma rentabilidade superior ao custo

    de oportunidade, ou melhor, superior taxa mnima de atratividade.

    A taxa mnima de atratividade a rentabilidade da aplicao considerada livre de

    risco. Os conceitos relacionados aos riscos dos investimentos sero tratados mais adiante.

    No Brasil costuma-se considerar a rentabilidade do CDI (Certificados de Depsitos

    interbancrios) como taxa mnima de atratividade. Essa escolha se deve ao baixo desvio-

    padro dos retornos ligados a esse tipo de investimento e baixa correlao com o mercado. O

    mercado interbancrio reflete as taxas dirias de aplicaes de recursos entre instituies

    financeiras integrantes do mercado. Sendo assim, as taxas de CDI constituem-se em uma

    espcie de Prime Rate, balizando os emprstimos realizados pelos bancos para as grandes

    corporaes.

    O IBOVESPA (ndice da Bolsa de Bolsa de Valores de So Paulo) foi adotado como

    parmetro para o modelo de apoio a deciso, pois se trata do indicador mais difundido e

    antigo do mercado acionrio brasileiro. Os indicadores so importantes medida que

    fornecem uma clara noo das atividades executadas durante os pregoes e so capazes de

    captar tendncias dos diferentes mercados mundiais. Sanvicente (1983) define os indicadores

    por termmetros fiis das expectativas sentidas pelos investidores em relao ao desempenho

    futuro da economia. Outra importncia desses ndices a de prover uma referencia para a

  • 36

    avaliao do desempenho de aes e carteiras individuais, sendo amplamente divulgados

    numa gama de meios de comunicao. Esclarecendo, O IBOVESPA representa a

    rentabilidade de uma carteira fictcia formada pelos ativos mais negociados na Bolsa de

    Valores de So Paulo. Como todo indicador respeitvel ele apresenta uma metodologia de

    clculo e de seleo de ativos bem fundamentada. No cabe aqui a discusso dessa

    metodologia.

    A rentabilidade relativa de um ativo pode ser definida como:

    Rel i, t = R i, t Rf t

    Equao 4 Rentabilidade Relativa

    Onde

    Rel i, t = Retorno relativo da empresa i no perodo t,

    R i, t = Retorno absoluto da empresa I no perodo t,

    Rf t = Retorno do ativo de referncia (CDI ou IBOVESPA) no perodo t.

    3.1.2 Retorno de uma Carteira

    O retorno esperado de uma carteira a mdia ponderada dos retornos esperados dos

    ttulos individuais que a compem. Logo temos:

    Rc t = (X i * R i, t)

    Equao 5 Retorno absoluto de uma carteira

    Onde

    Rc t = Retorno da carteira no perodo t,

    X i = Participao percentual da empresa i na carteira no perodo t,

    R i, t = Retorno da empresa i no perodo t.

  • 37

    O retorno relativo de uma carteira de ativos pode ser ajustado da seguinte forma:

    Rcrel t = Rc t Rf t

    Equao 6 Rentabilidade relativa de uma carteira

    Onde

    Rcrel t = Retorno relativo da carteira do perodo t,

    Rc t = Retorno da carteira no perodo t,

    Rf t = Retorno do ativo de referncia (CDI ou IBOVESPA) no perodo t.

    3.2 Risco

    3.2.1 Introduo Risco um dos conceitos mais fundamentais da historia da humanidade. Est

    envolvido em literalmente todos os empreendimentos humanos, seja a descoberta das

    Amricas, as cruzadas ou a fundao da USP. Desde a Idade Mdia seu estudo tem gerado

    profundas implicaes para o desenvolvimento dos mercados, vindo, mais tarde, a se tornar o

    seu paradigma maior.

    Dois conceitos importantes sobre investimentos no mercado financeiro so: retorno e

    risco. Retorno pode ser entendido como a valorizao ou depreciao do capital ao longo de

    um perodo de tempo, entretanto o resultado possui incertezas. Tais incertezas so os riscos

    aos quais o mercado est sujeito.

    Risco segundo Jorion (1997) pode ser definido como a variabilidade de resultados

    inesperados, normalmente relacionada ao valor de ativos ou passivos de interesse.

    O acompanhamento do risco de mercado para as carteiras de negcios vem ganhando

    importncia entre as instituies financeiras brasileiras. Limites de posies e estratgias de

    proteo so estabelecidos com base nas anlises de risco das carteiras.

    Nesta obra o risco ser uma das variveis necessrias para averiguar a eficincia da

    anlise de mltiplos como estratgia de investimento. A maximizao dos retornos no pode

  • 38

    ser vista como o objetivo nico de um gestor, pois para o investidor o risco atrelado a sua

    aplicao assume imensa importncia.

    importante ressaltar que o trabalho no tem como pretenso propor um modelo de

    otimizao de carteiras e sim avaliar o desempenho dos mltiplos na descrio de retornos das

    empresas. Logo no sero abordados conceitos envolvendo riscos em carteiras de ativos

    como: Matriz de Varincia para dois ou mais ativos; Imunizao de carteiras e Curvas de

    Fronteira Eficiente.

    O risco ser tratado como ndice de eficincia, e no ter influncia sobre a escolha

    dos ativos que compem a carteira. Logo os riscos individuais dos ativos componentes dos

    trades sero desconsiderados, e se dar relevncia ao risco gerado pelos prprios trades. Mais

    adiante este ponto ficar mais claro.

    3.2.2 Tipos de Risco

    Segundo Jorion (1997), as empresas esto expostas sempre a trs tipos bsicos de

    risco, quais sejam:

    Risco de Negocio: Proveniente do produto e mercado no qual a empresa opera. Este

    risco normalmente se expressa na possibilidade de perda de grandes clientes, por falta

    de qualidade da empresa frente aos seus concorrentes;

    Risco Estratgico: Est diretamente vinculado as mudanas no ambiente poltico-

    econmico. Este risco somente pode ser reduzido pela diversificao dos

    investimentos entre pases e produtos.

    Risco financeiro: Definido como a possibilidade de perda de capital investido no

    mercado financeiro. Obviamente, dependendo do tipo de investimento podemos

    apresentar diferentes tipos de riscos financeiros:

    o Risco de Crdito estima a perda potencial devido incapacidade de um

    devedor em honrar suas obrigaes;

    o Risco Operacional ocorre devido a sistemas inadequados, falhas de

    gerenciamento e fraudes na resoluo de transaes.

  • 39

    o Risco de Liquidez aparece quando uma empresa no consegue transformar

    seus ativos no lquidos em ativos lquidos, devido falta de movimentao

    para aquele ativo no mercado onde negociado.

    o Risco de Mercado mede o grau de incerteza sobre os futuros retornos de um

    dado investimento. Para investimentos no mercado acionrio o risco

    representa a chance da ao de uma empresa se desvalorizar. Essa

    desvalorizao pode se originar tanto de fatores macroeconmicos (falta de

    credibilidade do pas, recesso, alto custo de oportunidade oferecido por outros

    investimentos, etc.) como microeconmicos (produto substituto tecnicamente

    superior, desvalorizao da commodity, problemas de sade financeira para

    honrar compromissos, conflitos internos, entre outros).

    3.2.3 Clculo do Risco

    O risco de mercado mede a variao dos preos dos ativos ao longo do tempo. Desta

    maneira, quanto menor for o risco de mercado para um ativo, menor ser a possibilidade de se

    perder investimento neste ativo devido as suas variaes de preo ao longo de um perodo de

    tempo. Dependendo das necessidades do analista, o risco de mercado pode ser expresso tanto

    de uma forma absoluta quanto de uma forma relativa.

    Nesta obra o risco se faz importante na comparao da eficincia da anlise de

    mltiplos para obteno de investimentos mais atraentes para o investidor. Logo no existe

    interesse na variao dos preos dos ativos ao longo do tempo e sim na variao das

    rentabilidades geradas pelas operaes de compra e venda sugeridas.

    Risco Absoluto

    Por se tratar de uma medida de variao, a forma usualmente adotada para o clculo

    do risco (Volatilidade), a varincia ou o desvio-padro.

  • 40

    Pode-se estimar a varincia de interesse para o trabalho como:

    2 = (R i Rm i)

    2

    Equao 7 Varincia

    Onde

    2 = Varincia total (Risco do investimento),

    R i = Retorno obtido pelo trade i sugerido,

    Rm i = Retorno Mdio obtido dos trades sugeridos.

    O desvio-padro mais utilizado como valor para o risco, pois sua unidade a mesma

    dos retornos utilizados para estim-lo. Ele dado por:

    = (2)1/2

    Equao 8 Desvio Padro

    3.3 Teoria da Mdia-Varincia

    Harry Markowitz (1959) formulou a teoria de investimento como um problema de

    maximizao de utilidade do investidor, sob condies de incerteza, a partir das preferncias

    descritas por Von Neumann e Morgenstern. Inicialmente, foi estudado apenas o caso especial

    em que as preferncias do investidor podem ser definidas pelos dois primeiros momentos de

    distribuio do retorno de uma carteira em um nico perodo, constituindo o critrio de

    Mdia-Varincia.

    Markowitz reconheceu o retorno como uma varivel aleatria com a distribuio

    normal, ou seja, completamente descrita pelos seus dois primeiros momentos: mdia e

    varincia. Supe-se que existe apenas um intervalo de tempo, ou seja, o mundo

    uniperidico, que a estrutura de covarincias constante e que o investidor avesso ao risco.

    Pode-se definir que um ativo i dominante em relao a um ativo j, pelo critrio de Mdia-

    Varincia, se:

  • 41

    E [Ri] E [Rj]

    Var [Ri] Var [Rj]

    Equao 9 Teorema da Mdia-Varincia

    Onde

    E [R] = valor esperado dos retornos,

    Var [R] = Desvio da varivel R.

    Logo, um ativo i dominante ou prefervel a um ativo j se a expectativa de retorno

    (mdia) maior (ou igual) que a expectativa de retorno j e a varincia menor (ou igual) que

    a varincia j. Nota-se que a varincia um indicador de risco. Para qualquer par de ativos

    cujas mdias e varincias guardem relaes diferentes da contempladas na equao acima, o

    critrio de Mdia-Varincia concede-lhes a condio de indiferentes.

    O critrio de Mdia-Varincia uma tima regra de deciso quando se assume

    distribuio normal para os retornos da carteira. Usualmente essa teoria empregada na

    otimizao de carteiras de ativos. Nesse trabalho ela ser importante na comparao entre os

    investimentos propostos pela anlise de mltiplos e os benchmarks escolhidos.

    3.4 Segregao das empresas

    3.4.1 Modelo dos trs fatores

    Em 1970 Sharpe desenvolveu um modelo que relacionava risco e retorno dos ativos,

    baseado nas idias expostas por Markowitz (1959) e Tobin (1958). Este modelo recebeu o

    nome de Capital Asset Pricing Model (CAPM), e tem sido amplamente utilizado, desde sua

    formulao em 1962, na determinao da taxa de retorno esperado dos ativos. Pelo CAPM, o

    retorno de um ativo qualquer determinado pelo retorno do ativo livre de risco e pelo premio

    de mercado ajustado pelo fator beta, o qual mede a sensibilidade dos retornos deste ativo em

    relao aos retornos da carteira de mercado. Este fator beta, por sua vez, seria o fator que

  • 42

    explicaria a diferena de retorno exigido entre os ativos. Desta forma, ativos com diferentes

    betas apresentariam diferentes retornos exigidos, sendo a relao entre retorno e beta linear.

    Aps a formulao do CAPM, diversos autores passaram a testar empiricamente a

    validade do modelo, procurando mensurar o poder de explicao do fator de risco mercado na

    variao dos retornos dos ativos e a relao linear entre retorno e o fator beta. Em 1993, Fama

    & French, baseados em estudos anteriores, formularam um modelo de trs fatores que,

    segundo os autores, explicaria significativamente os retornos das aes. Os fatores de risco do

    modelo so: o mercado, conforme definido por Sharpe (1970) e includo no CAPM; o

    tamanho da empresa, definido pelo valor de mercado do patrimnio liquido, e o ndice Book-

    To-Market, definido pela relao entre o valor contbil e o valor de mercado do patrimnio

    liquido.

    Neste trabalho sero aproveitados esses dois novos fatores de risco propostos por

    Fama & French (1993) para segregar as empresas em grupos, analisando o desempenho dos

    trades sugeridos pela anlise de mltiplos dentro de cada grupo. Em relao a varivel B/M

    (BookToMarket) sero estudadas apenas empresas com alto ndice Book-To-Market. As

    motivaes dessa escolha e a forma de clculo sero dadas adiante. A respeito do tamanho das

    empresas, sero averiguadas se companhias pequenas e mdias apresentam melhor adequao

    ao modelo do que grandes empresas, fato apontado por Piotroski (2000) em seu estudo com

    empresas americanas.

    3.4.2 Tamanho das empresas

    Os tamanhos das empresas sero medidos pelo seu valor de mercado. Como j foi dito

    anteriormente, Fama & French (1993) constataram que a varivel tamanho tem grande

    significncia na explicao dos retornos dos ativos. Alm dos autores, outros estudiosos do

    assunto tambm verificaram essa influncia do tamanho sobre a rentabilidade proporcionada

    pelas aes. A seguir ser feita uma breve descrio desses estudos e um resumo das

    concluses encontradas.

    Nesta obra ser interessante verificar se empresas pequenas com ndice B/M alto se

    sobressaem s empresas grandes, tambm com B/M elevado. Para isso deve se definir a

    metodologia de clculo para essa varivel.

    O valor de mercado de cada empresa includa na amostra calculado pela equao 2.

  • 43

    Estudo de Banz

    Em 1981, Banz, baseado nos trabalhos de Ltzenberger e Ramaswamy (1979), Basu

    (1977) e Ball (1978), estudou se as anomalias identificadas nos testes do CAPM estavam

    relacionadas ao efeito tamanho. Utilizando dados de todas as aes ordinrias da NYSE, para

    o perodo 1926 1975, e o mtodo da carteira de Black, Jensen e Scholes (1972), analisou a

    relao entre o retorno e os fatores de risco beta e tamanho.

    Banz concluiu que aes com maior valor de mercado apresentavam menores retornos,

    na mdia, que as similares de empresas pequenas. Deste modo o CAPM proposto por Sharpe

    estaria mal especificado. O autor afirma tambm que o efeito tamanho era mais significativo

    para empresas pequenas e instveis ao longo do tempo. A magnitude do coeficiente do fator

    de risco tamanho se alterava para cada perodo de dez anos.

    A disponibilidade insuficiente de informaes de algumas aes poderia ser uma das

    possveis causas do efeito tamanho, conjecturou Banz, j que os investidores no iriam manter

    tais aes devido falta de parmetros para se estimar seus respectivos riscos. Se os

    investidores se diferenciavam na quantidade de informaes que detinham, eles limitariam a

    diversificao de seus recursos a diferentes conjuntos de ativos. Era provvel que a

    quantidade de informaes geradas estava relacionada ao tamanho da empresa. Desta forma,

    muitos investidores no iriam desejar manter aes de empresas pequenas em suas carteiras.

    Estudo Lakonishok & Shapiro

    Lakonishok & Shapiro (1986) especularam, como Friend & Westerfield (1981), que

    parte da explicao para o efeito tamanho poderia decorrer dos altos custos de transao. Tais

    custos limitariam a capacidade do investidor em manter uma carteira diversificada, premissa

    esta fundamental do CAPM, e tornariam beta uma medida de risco de relevncia secundria.

    A hiptese testada pelos autores foi: Os retornos das aes de empresas pequenas, que

    compem parcelas menores das carteiras dos investidores, so mais influenciados pela

    varincia total ou residual que os retornos das aes de empresas grandes. Ou seja, outros

    elementos de risco, alm do beta, influenciam na variao dos retornos e so, portanto,

    apreados.

  • 44

    O resultado de pesquisa rejeitou estatisticamente a significncia de beta na explicao

    da variao dos retornos. Nem a medida tradicional, beta, nem medidas alternativas, como

    varincia total ou variao residual, explicariam, estatisticamente, a diferena de retorno;

    apenas a varivel explicativa associada ao tamanho parecia relevante.

    Estudo de Costa Jr & Neves

    Dentre os estudos importantes realizados no Brasil, podemos citar o de Costa Jr &

    Neves (2000). Os autores investigaram a influncia de uma srie de variveis na explicao da

    variao dos retornos das aes de empresas no financeiras listadas na Bovespa, para o

    perodo compreendido entre julho de 1986 e junho de 1996. As variveis explicativas

    selecionadas foram, alm do beta, o valor de mercado da empresa (tamanho), o ndice

    Preo/Lucro e o ndice valor patrimonial da ao/preo da ao.

    Segundo os autores, as variveis mais relevantes foram o valor de mercado e o ndice

    valor patrimonial da ao/preo da ao, resultado semelhante ao verificado por Fama &

    French. Resumindo, os autores concluem o estudo afirmando que, embora as variveis

    fundamentalistas influenciem a explicao das variaes dos retornos das aes, beta parece

    ainda ser mais significante. Entretanto, afirmaram que o CAPM est mal especificado, j que

    foi possvel incluir outros fatores para explicar o comportamento dos retornos.

    Estudo de Mlaga

    Em um estudo mais recente, Mlaga (2005) investigou se os retornos das aes

    listadas na Bovespa podem ser explicadas por trs fatores: o mercado, o tamanho da empresa

    e o ndice book-to-market, reproduzindo o estudo de Fama & French.

    Os resultados observados indicam que o modelo de trs fatores superior ao CAPM

    de Sharpe na explicao dos retornos das aes da amostra utilizada, e que os trs fatores so

    significativos, complementando-se a explicao dos retornos de aes de diferentes

    caractersticas.

  • 45

    3.4.3 ndice Book To Market

    Baseado nos estudos realizados por Fama & French (1992), e confirmados por Costa

    Jr & Neves (2000) e Mlaga (2005), o ndice Book-To-Market, ou B/M, tem forte e positiva

    correlao com a performance dos ativos de interesse nesta obra, aes. Entretanto,

    explicaes para essa ligao ainda no so uniformes. Segundo estudos estatsticos

    realizados por Stickel (1998) e Hayes (1998), os analistas de mercado costumam ser

    negligentes ao avaliar empresas HBM (High Book-To-Market). Uma das razes que pode

    explicar o fato, levantada pelos autores em suas obras e reforadas por Piotroski (2000), a de

    que companhias HBM apresentam desempenho financeiro ruim no passado, criando

    impresses negativas aos investidores de seus retornos futuros.

    Definio e Clculo

    Antes de qualquer anlise referente a este ndice deve-se expor claramente sua

    definio e forma de clculo. O ndice B/M a relao entre o valor contbil do patrimnio

    liquido da empresa e seu valor de mercado. A frmula de obteno do valor de mercado j foi

    colocada em itens anteriores. O valor contbil retirado diretamente dos balanos divulgados

    pelas empresas trimestralmente. Logo podemos definir B/M como:

    B/M i = (PL i, t) / P i, t

    Equao 10 Clculo do ndice Book-To-Market

    Onde

    B/M i, t = ndice Book-To-Market da empresa i no perodo t,

    PL i, t = Patrimnio liquido divulgado no balano da empresa i no perodo t,

    P i, t = valor de mercado da empresa i no perodo t.

  • 46

    Portflio de Empresas High Book-To-Market

    Pesquisas anteriores como a de Rosenberg , Reid e Lanstein (1984) e Fama & French

    (1992) mostraram uma forte evidncia que carteiras de empresas com ndices Book-To-

    Market elevado costumam performar melhor que carteiras de empresas com ndice menor,

    tanto para mercados eficientes como ineficientes. Baseado nessa premissa, este trabalho

    tratar apenas de empresas com alto ndice Book To- Market (HBM).

    A primeira explicao, segundo Fama & French (1992), para esse desempenho

    superior a de que estes tipos de empresas apresentam riscos de investimentos maiores que as

    empresas Low Book-To-Market (LBM). Os autores afirmam ainda que estas empresas sejam

    financeiramente instveis, logo devem apresentar retornos maiores para compensar do risco

    atrelado ao investimento.

    A segunda explicao para seus elevados retornos foi proposta por Lakonishok em

    1994. O autor cita o mau apreamento das empresas HBM como um fator importante na

    explicao de seu desempenho. Segundo ele, empresas HBM so negligenciadas pelos

    analistas, devido principalmente aos desempenhos anteriores ruins. Essa performance cria

    expectativas negativas para o futuro. Outros fatores para a negligncia so: alta volatilidade

    dos retornos apresentados; alto custo de transao; baixa sofisticao dos analistas e liquidez

    reduzida.

    Sobre a perspectiva da anlise fundamentalista tradicional, as empresas LBM so

    melhores na formao de carteiras de ativos que empresas HBM. Isso se deve primeiramente

    ao forte desempenho recente de empresas LBM. Outro ponto significativo que os critrios

    utilizados pelas tcnicas de Valuation atualmente tendem a priorizar fatores que so mais

    favorveis s empresas LBM. Piotroski (2000) afirma que Growth Stocks so avaliadas de

    acordo com a previso de vendas em longo prazo e os resultantes fluxos de caixa. Esses dois

    critrios so tidos pelo autor como informao no confivel, pois se tratam de indicadores

    no financeiros. J fundamentos como alavancagem, liquidez, lucratividade e fluxo de caixa

    em curto prazo so facilmente mensurados atravs de valores histricos financeiros.

  • 47

    3.5 Estratgia Long - Short

    Long Short a estratgia de investimento associada principalmente aos Hedge

    Funds. Consiste basicamente em comprar ativos que se valorizaro e vender ativos que tero

    seu preo reduzido. Obviamente o desempenho futuro dos ativos segue a crena dos gestores

    dos fundos. O ganho neste tipo de investimento gerado pela diferena de rentabilidade entre

    a ponta comprada e a ponta vendida.

    Estas estratgias so interessantes para investidores que desejam diminuir o risco de

    mercado atrelado aos seus investimentos. Realizando operaes entre empresas do mesmo

    setor se anulam os riscos de investimentos originados de fatores externos, como preo de

    commoditties, mudanas na legislao, taxa de juros, crise externa, etc. O fator mais

    importante saber se uma empresa performar a outra, ou seja, se as aes da ponta comprada

    se valorizaro mais que da ponta vendida ou se desvalorizaro menos em casos de baixa.

    Neste trabalho sero usadas operaes em pares semelhantes estratgia long-short

    para averiguar a eficincia da anlise proposta. Sero geradas operaes onde se comprar

    empresas com ranking elevado e sero vendidas empresas com ranking baixo. A rentabilidade

    resultante ser dada pela seguinte frmula:

    R t = RPC t RPV t

    Equao 11 Rentabilidade de estratgias Long-Short

    Onde

    R t = Retorno resultante do trade no perodo t,

    RPC t = Retorno da ponta comprada no perodo t,

    RPV t = Retorno da ponta vendida no perodo t..

  • 48

  • 49

    Captulo 4 - Anlise de Mltiplos

    Este captulo abordar conceitos importantes para realizao do estudo proposto. Nele

    ser dado foco a analise de mltiplos que serve de base para deciso de investimento em

    ativos do mercado acionrio. Primeiramente sero discutidas as motivaes para o uso desse

    modelo de anlise fundamentalista. Em seguida sero definidos os indicadores a serem

    calculados. O capitulo termina mostrando como ser feito o levantamento do ranking e a

    transformao dos indicadores em variveis binrias.

    4.1 Introduo

    A anlise fundamentalista tem por objetivo avaliar se determinados ativos esto super

    ou subavaliados. O interesse em identificar situaes como essa onde existem distores nos

    preos dos ativos est na possibilidade de gerar retornos superiores ao mercado atravs de

    investimentos baseados nessas distores. Por exemplo, acredita-se que se um ativo est

    subavaliado ele tender num futuro prximo ou no, isto depender da forma de anlise

    utilizada, a ter seu valor aumentado. O contrrio acontece com ativos superavaliados,

    apresentando uma perspectiva de baixa para o futuro. Esses movimentos seguem uma lgica

    de que os ativos, em algum momento, devem caminhar em direo ao seu preo justo.

    A metodologia de anlise fundamentalista de interesse neste trabalho ser a

    abordagem atravs de mltiplos. Os mltiplos so indicadores que tem como objetivo avaliar

    a performance de uma empresa nos mais diferentes aspectos. Os dados necessrios para

    construo desses indicadores podem ser retirados das informaes contbeis divulgadas

    pelas empresas, da remunerao dada aos acionistas, do histrico de cotaes das aes

    referentes, etc.

    Parte-se do pressuposto nessa obra que o mercado brasileiro apresenta uma eficincia

    entra a forma fraca e semiforte, como j foi discutido anteriormente. Acredita-se, portanto,

    que o mercado no consegue processar todas as informaes financeiras existentes para

    aprear o valor dos ativos disponveis. Logo existe uma oportunidade de gerar retornos

    superiores aos apresentados pelo mercado utilizando abordagens analticas eficientes.

    O interesse da obra em analisar somente empresas HBM se deve tambm ao

    desinteresse dos analistas em acompanhar estes tipos de empresa, gerando um mau

  • 50

    apreamento ainda mais significativo e apresentando mais oportunidades de ganhos

    anormais. Hong e Stein (1999) realizaram um estudo sobre a relao entre o retorno dos

    ativos e o acompanhamento destes pelos analistas. Concluram que carteiras formadas por

    aes que os agente financeiros cobrem menos apresentam retornos superiores a mdia do

    mercado, ou seja, medida que o nvel de monitoramento sobre a situao das empresas

    cresce fica mais difcil para os gestores financeiros obterem ganhos anormais.

    Lev and Thiagarajan (1993) utilizaram doze indicadores financeiros para tentar

    explicar o retorno de diversos ativos. Eles concluram que essa abordagem foi positiva,

    baseando-se na correlao entre os indicadores propostos e os retornos futuros dos ativos e

    mantendo-se variveis externas fixadas, como inovaes, tamanho e caractersticas

    macroeconmicas.

    Piostroski (2000) tambm utilizou a anlise por mltiplos para estudar o

    comportamento dos preos dos ativos. Foram definidos nove no total, com o objetivo de

    captar mudanas nas margens de receita, lucro, fluxo de caixa, liquidez e alavancagem das

    empresas. Ele concluiu que uma anlise fundamentalista baseada em dados contbeis e

    financeiros de empresas HBM pode gerar retornos superiores aos encontrados no mercado em

    at 7,5% ao ano.

    Mohanram (2004) realizou um estudo semelhante ao de Piotroski, porm com

    empresas LBM. Em seu artigo o autor chega concluso que uma anlise fundamentalista

    baseada em indicadores de desempenho retirados do balano oferece uma boa alternativa de

    investimento, gerando lucros acima da mdia do mercado.

    Os indicadores criados por Piotroski (2000) sero aproveitados neste estudo para

    averiguar se retornos superiores podem ser gerados aplicando esta estratgia de investimento

    no mercado brasileiro. Os indicadores so de simples interpretao, fcil implementao e so

    utilizados comumente por analistas de mercado. A seguir sero definidos os mltiplos

    utilizados e tambm sero expostas suas frmulas de clculo.

  • 51

    4.2 Lucratividade

    Lucratividade e variaes no fluxo de caixa das empresas refletem a capacidade destas

    em gerar receita internamente. A gerao de fluxos de caixas e lucros positivos averigua essa

    capacidade de gerar receitas atravs de suas operaes. Similarmente, uma tendncia de

    crescimento nos lucros sugere uma melhora da habilidade de gerar bons fluxos de caixas

    futuros.

    Trs fatores sero utilizados para mensurar essas caractersticas: ROA, CFO e ROA.

    Os trs fatores so dados por:

    ROA = Lucro liquido / Total de ativos do perodo anterior

    Equao 12 Clculo do ROA

    CFO = Fluxo de caixa gerado pelas operaes / Total de ativos do perodo anterior

    Equao 13 Clculo do CFO

    ROA = ROA do perodo atual / ROA do perodo anterior

    Equao 14 Clculo do ROA

    Piotroski (2000) explica que ganhos advindos por ajustes no caixa da empresa, ou seja,

    o lucro menor que o fluxo de caixa gerado pelas operaes um mau sinal sobre o retorno e

    a lucratividade futura. Em vista disso constri-se outro fator, chamado de Acrrual, definido

    por:

    Accrual = CFO ROA

    Equao 15 Clculo do Accrual

  • 52

    4.3 Alavancagem , Liquidez e Captao de Recursos

    Trs dos nove fatores tem por objetivo mensurar mudanas na estrutura do capital e

    capacidade da empresa em cumprir obrigaes futuras. So eles: Lever, Liquid e

    Eq_Offer. Piotroski (2000) admite que firmas HBM so financeiramente inflexveis, logo

    assume-se que o aumento na alavancagem, deteriorao da liquidez e uso de financiamentos

    externos so maus sinais sobre a desempenho futuro da empresa.

    Lever captura mudanas nos leveis de endividamento da empresa no longo prazo. O

    aumento de financiamentos externos indica uma incapacidade de gerar recursos atravs de

    suas operaes. Alm de estabelecer novas restries financeiras as empresas. No Brasil este

    indicador assume maior importncia, devido s altas taxas de juros, dificuldade de crdito e

    alta volatilidade dos mercados. Estas caractersticas dificultam tomadas de emprstimos a

    preos competitivos. Tem-se que:

    Lever = Finaciamento a LP / Total de ativos

    Lever = Lever para o perodo atual - Lever para o perodo anterior

    Equao 16 Clculo do Lever

    Eq_Offer representa a captao de recursos pela emisso de aes no mercado

    financeiro. A lgica semelhante ao do indicador acima, sendo um mau sinal a emisso de

    aes, pois aumenta as obrigaes da empresa com acionistas e reflete uma incapacidade de

    gerar fundos internamente. Alm de descentralizar o poder de deciso das empresas quando

    ocorre emisso de aes ordinrias, que possuem direito a voto. importante dizer que o

    nmero de emisses realizadas no Brasil tradicionalmente inferior ao das firmas americanas.

    Porm o desenvolvimento do mercado financeiro brasileiro, tais como melhoria na legislao

    e controle, aumento de liquidez e fatores macroeconmicos positivos, vm ocasionando o

    aumento no nmero de emisses. Eq_Offer pode ser dado por:

    Eq_Offer = N aes no perodo atual - N de aes no perodo anterior

    Equao 17 Clculo do Eq_Offer

  • 53

    Liquid mede basicamente a mudana na estrutura de capital de cada empresa entre

    dois perodos consecutivos. Esse indicador reflete a capacidade da firma em quitar suas

    obrigaes, atravs da relao entre ativos e passivos. Temos que:

    Liquid = total de ativos de curto prazo / total de passivos de curto prazo

    Liquid = Liquid no perodo atual Liquid no perodo anterior

    Equao 18 Clculo do Liquid

    4.4 Eficincia operacional

    Os ltimos dois indicadores foram criados para medir as mudanas na eficincia

    operacional de cada firma. So eles: Margem e Turn.

    Define-se margem como a relao entre o lucro operacional e a receita total de vendas

    no perodo. Um elevado valor para a margem indica que a empresa est gerando receita de

    maneira mais eficiente, ou seja, com custos reduzidos. Lucro operacional pode ser definido

    tambm pela nomenclatura EBIT (Earnings Before Interest Rates). O indicador ser dado por:

    Margem = EBIT / Receitas liquidas operacionais

    Margem= Margem do perodo atual Margem do perodo anterior

    Equao 19 Clculo da Margem

    Turn ser dado pela relao entre o total de vendas da empresa e o total de ativos no

    perodo. Esse indicador tem por objetivo refletir a eficincia de receitas gerada pelo capital

    aplicado. Aumentos nos valores indicam que a empresa esta gerando maior receita para o

    dinheiro total investido. Tem-se que:

    Turn = Receitas liquidas operacionais / Total de ativos

    Turn = Turn do periodo atual Turn do perodo anterior

    Equao 20 Clculo do Turn

  • 54

    4.5 Ranking

    Ao invs de analisar apenas o efeito dos indicadores separadamente sobre os retornos

    dos ativos, esta obra tem por objetivo averiguar se a consolidao desses fatores em um nico

    indicador pode explicar os retornos das empresas HBM com aes listadas na Bovespa. Deve-

    se ento definir uma metodologia para consolidao desses dados, gerando uma nota para

    cada empresa em cada perodo analisado.

    Novamente ser retomado o estudo de Piotroski (2000) para agregao dos fatores. O

    autor usa a seguinte metodologia:

    Definir as caractersticas das empresas que devem ser analisadas. Neste caso so:

    lucratividade; alavancagem; liquidez; captao de recursos e eficincia operacional;

    Escolha dos indicadores relevantes para avaliao dessas caractersticas;

    Em cada perodo deve-se relacionar uma varivel binria a cada indicador;

    A varivel binria assumir valor 1 caso o indicador seja favorvel empresa e

    assumir valor 0 caso contrrio;

    Somar os valores de cada varivel binria para um determinado perodo, formando

    assim uma nota para aquele perodo. A soma das variveis simples, no atribuindo

    peso a elas.

    Uma crtica ao uso de variveis binrias a de que esta abordagem pode eliminar

    informaes teis na explicao dos retornos. Porm, segundo Piotroski (2000), esta anlise

    binria simples e de fcil implementao, gerando uma ferramenta de deciso mais

    eficiente. Para aplicar uma avaliao atravs de indicadores contnuos seria necessrio definir

    uma metodologia para trazer para mesma escala dados obtidos de empresas com

    caractersticas diferentes. Por exemplo, empresas de setores diferentes possuem nveis de

    alavancagem financeira e liquidez distintas. Para alinhar o estudo seria necessrio avaliar o

    comportamento de cada setor e assim dedicar a cada um uma determinada metodologia de

    clculo. O mesmo problema pode ser auferido s companhias de tamanhos variados.

    Outro problema est na dificuldade de se definir se certo indicador favorvel ou no

    empresa. Por exemplo, um aumento na alavancagem pode ser tanto positiva como negativa.

    nessa ambigidade que a nota composta por todos os fatores se faz til, j que considera

  • 55

    diferentes aspectos referentes sade financeira de cada firma. Distores presentes em cada

    indicador sero diludas durante a realizao do somatrio.

    Deve-se deixar bem claro que o tratamento empregado na anlise proposta visa

    comparar o momento atual da empresa com seu passado recente, e depois comparar essa

    variao com a variao das outras empresas do mercado, identificando se suas aes devero

    assumir uma tendncia valorizao no futuro ou no, relativamente ao mercado. Logo, no se

    deseja saber se uma companhia em especial boa ou no, e sim se esta tende a performar as

    outras existentes no mercado.

    A tabela abaixo relaciona de cada indicador com o desempenho esperado da empresa

    para possibilitar a construo das variveis binrias.

    Indicador Critrio Varivel Binria

    ROA > 0 F_ROA = 1

    CFO > 0 F_CFO = 1

    ROA > 0 F_ROA = 1

    Accrual > 0 F_Accrual = 1

    Lever > 0 F_Lever = 0

    Eq_Offer > 0 F_Eq_Offer = 0

    Liquid > 0 F_Liquid = 1

    Margem > 0 F_Margem = 1

    Turn > 0 F_Turn = 1

    Tabela 3 Critrios para definio dos mltiplos

  • 56

  • 57

    Captulo 5 - Descrio da Pesquisa Nesta seo ser descrito detalhadamente como foi realizado o estudo proposto. Sero

    expostas todas as premissas adotada e cortes impostos durante a execuo do estudo e

    tambm todas variveis de interesse para atingir o objetivo final do trabalho. A inteno

    esclarecer todas as dvidas a respeito do processo de coleta de dados, tratamento de

    informaes e clculo das variveis significativas.

    5.1 Escopo

    Para fortalecer a relevncia do estudo realizado devem-se deixar claros as origens dos

    dados e os limites definidos, expondo a razo de existncia de cada um.

    O primeiro parmetro a ser escolhido o perodo de anlise que ser aplicado o

    estudo. Piotroski (2000) utiliza uma escala de vinte anos (de 1976 a 1996) para coleta de

    dados dos balanos de empresas americanas. Analisar o comportamento dos retornos das

    empresas brasileiras para um perodo to longo geraria grandes dificuldades e distores, por

    dois motivos principais: Mudana da moeda brasileira para o Real em 1994, que gerou uma

    enorme reduo nos ndices inflacionrios e provocou uma intensa valorizao da moeda do

    pas; Grave crise financeira internacional iniciada nos tigres asiticos, Mxico e Rssia

    entre 1997 e 1999, gerando significativa sada de capitais do mercado brasileiro e conseqente

    queda no preo dos ativos nacionais. Em ambos os casos houve distores nos preos das

    aes das empresas negociadas no Brasil e isto influenciaria os resultados obtidos pelo

    modelo fundamentalista. Logo se optou por coletar dados entre o primeiro trimestre de 2000 e

    o ltimo disponvel at o momento (segundo trimestre de 2007).

    O segundo ponto importante a ser dado ateno o nvel de liquidez necessrio para

    incluir determinada empresa no estudo. Esse filtro relevante, pois empresas com liquidez

    muito baixa no apresentam grande variao em seu Market Capital, ou seja, o desempenho

    contbil ter pouco ou nenhum impacto sobre a rentabilidade das aes. A eliminao dos

    ativos menos negociados invalida o argumento de que operaes com empresas HBM so

    vantajosas por serem mais baratas, no entanto apresentam pouca liquidez, diminuindo a

    utilidade dessa estratgia de investimento. Porm, deve-se ter cuidado com um corte

  • 58

    exagerado que excluiria as empresas que no so to acompanhadas pelos analistas do

    mercado, o que prejudicaria a eficincia da anlise.

    A metodologia de clculo da liquidez de cada empresa foi a seguinte: Primeiro

    observou-se qual papel da empresa foi mais negociada no perodo (ON, PN, PNA, PNB, etc.);

    Verificaram-se quantos dias essa ao foi negociada no prego da BOVESPA dentro do

    perodo de estudo; Encontrou-se a relao entre o total de dias negociados pelo total de dias

    de prego em que a ao estava disponvel para compra e venda; Empresas com aes

    negociadas em menos de 25% dos dias foram cortadas do estudo.

    Foram excludas do estudo empresas financeiras (Bancos, Holdings, Fundos, etc.) e

    empresas agrcolas, pois ambas apresentam uma estrutura de balano diferenciada da maioria

    das empresas. Os clculos de fluxo de caixa para empresas financeiras no seguem a mesma

    metodologia das demais. A respeito das empresas agrcolas, estas divulgam seus balanos

    trimestrais em datas distintas, seguindo regras especiais, inviabilizando, assim, comparaes

    com as demais.

    Todas as instituies participantes do estudo ainda possuem aes negociadas na

    BOVESPA. Outro corte realizado excluir da amostra temporariamente empresas com

    relao Book-To-Market negativa. O termo temporariamente empregado aqui significa excluir

    apenas os dados referentes esta empresa para os perodos que este ndice seja negativo.

    Como no possvel a empresa possuir valor de mercado negativo, estes casos caracterizam-

    se pelo Patrimnio lquido contbil da empresa menor que zero. Nesses casos a anlise da

    situao financeira da empresa deve ser diferente da empregada neste estudo.

    Por fim, foram retiradas da amostra empresas que possuam, no banco de dados da

    Economtica, apenas balanos anuais. A lista com as empresas, seu setor de atividade e sua

    liquidez esto apresentadas na tabela do Apndice A. Existem 158 empresas que satisfazem

    todas essas exigncias e sero utilizadas no modelo.

    5.2 Coleta de Dados

    Todos os dados foram retirados do software Economtica, de propriedade da FEA

    (Faculdade de Contabilidade, Administrao e Economia da Universidade de So Paulo) e

    licenciado para a Principia Capital Managment.

  • 59

    Foram utilizados apenas balanos trimestrais consolidados e na unidade monetria

    brasileira (Real). De cada balano, reuniram-se apenas os itens de interesse, necessrios para

    o clculo dos mltiplos definido no captulo 4 dessa obra. O Apndice B apresenta a lista com

    os campos retirados do banco de dados da Economtica. Os preos das aes ordinrias e

    preferenciais de cada companhia tambm foram retirados dessa base de dados. Toda srie

    histrica de cotaes foi capturada sem correo por proventos ou qualquer outra forma de

    ajuste. Esse procedimento necessrio para obter-se o Market Capital real de cada empresa

    naquele perodo, segundo clculo exposto na equao 2.

    Foram excludos todos os balanos que apresentaram dados incompletos, ou que o

    preo de algum dos papis referente data daquele balano no tenha sido encontrado. Por

    fim foi tirado do banco de dados prprio da Principia Capital o nmero de dias negociados

    dos papis mais lquidos de cada empresa. A Principia tem registrado todas as operaes

    realizadas em cada dia dos ltimos nove anos. Essas informaes so aproveitadas nos

    modelos estatsticos e para clculo do risco.

    5.3 Tratamento de informaes Para cada trimestre, usando os itens retirados dos balanos de cada companhia,

    levantaram-se todos os indicadores que serviro de base na construo dos mltiplos. As

    frmulas dos indicadores esto expostas no captulo 4 desta obra.

    Os mltiplos, que assumem valores binrios, foram definidos de acordo com a tabela

    3. O prximo passo foi somar os mltiplos de um mesmo perodo para chegar nota

    trimestral de cada empresa.

    Em alguns casos, houve informaes insuficientes para levantar determinado mltiplo,

    embora os demais tenham sido calculados. Usou-se ento a seguinte regra: A nota de uma

    empresa para determinado trimestre s calculada se pelo menos metade dos indicadores

    foram possveis de se estimar. Uma correo feita para padronizar as notas: Dividi-se o

    somatrio dos mltiplos pelo total de valores disponveis e multiplica-se o resultado por 10.

    Logo todas as notas estaro compreendidas entre 0 e 10. Esse ajuste se faz necessrio para

    facilitar o cdigo de programao que foi escrito durante a realizao do estudo. Essa

    adaptao pode gerar um problema srio, atribuindo maior peso a algumas notas e

    prejudicando a igualdade entre os indicadores adotada como premissa para o estudo. Porm

  • 60

    tal ajuste no ter grandes impactos sobre os resultados, pois tais excees acontecem com

    rara freqncia e tendem a desaparecer em amostras numerosas.

    A seguir foi calculada, para cada perodo, a posio no ranking de cada empresa dentre

    todas as companhias com notas disponveis. Primeiro estimou-se a mdia e a varincia das

    notas daquele trimestre. Em seguida foi utilizada a funo inversa da distribuio de Student

    para encontrar em qual quartil esto localizados as notas de cada empresa para este perodo.

    Esta abordagem importante, pois tenta amenizar o efeito de concentraes ou distores na

    amostra. O ranking dado atravs de percentuais, indo de 0% a 100%. Seus valores

    substituram as notas absolutas.

    O mesmo foi feito para os clculos do Book-To-Market e do Market Capital de cada

    empresa. Aqui se fez um ajuste extra no clculo da mdia e da varincia. Eles foram

    recalculados fazendo uma nova iterao, porm excluindo valores que sejam cinco vezes

    maiores que a mdia ou cinco vezes menores que a mesma. Ento se usou a distribuio de

    Student. Novamente, esta prtica importante quando se deseja realizar separao de valores

    amostrais em quadrantes distintos e independentes.

    O objetivo da pesquisa verificar se a anlise fundamentalista eficiente em gerar

    retornos superiores ao mercado. Logo o que se quer medir se a partir da divulgao dos

    balanos trimestrais a rentabilidade conseguida com as aes de determinada empresa tem

    correlao com o desempenho contbil desta. Alm de testar a separao entre Winners e

    Losers atravs do ranking, quer-se tambm saber quais espaos de tempo podem ser

    observados para que as informaes contbeis tenham influncia sobre o preo do ativo, ou

    seja, por quanto tempo a carteira deve ser mantida a fim de alcanar bons retornos para o

    investimento. Para isso foram utilizados quatro intervalos de retorno diferentes: retorno

    trimestral, semestral, anual e bienal.

    Como j foi dito no captulo 3, os retornos so dados pela variao do Market Capital,

    ou seja, a rentabilidade projetada a relao entre o Market Capital do perodo posterior

    sobre o do perodo atual. Foram excludas rentabilidades absurdas, superiores a 150% no

    trimestre ou inferiores a -50% para o mesmo perodo. As notas so dadas trimestralmente,

    portanto, se forem atribudas retornos semestrais, anuais e bienais a todas as notas haver

    reutilizao de informao do passado. Para impedir esse tipo de equvoco foi definido que

    rentabilidades semestrais so levantadas apenas duas vezes ao ano, a anual em apenas uma e a

    bienal a cada oito trimestres.

  • 61

    A ltima considerao a se fazer a do uso do benchmark escolhido (IBOVESPA)

    para encontrar as rentabilidades relativas. Para cada retorno obtido ser subtrado o retorno

    gerado pelo IBOVESPA no mesmo perodo. Atravs dos retornos resultantes e da varincia

    desses retornos se averiguar se o estudo produz lucros acima do mercado.

    Tem-se no final uma tabela que relaciona o perodo, o valor assumido pelo critrio

    individual ou pelo ranking, o tamanho (Market Capital), o ndice Book-To-Market e as

    rentabilidades relativas posteriores para quatro intervalos de tempo diferentes. A equao que

    sintetiza isto segue abaixo.

    RET i = a + b* (MC i) + c*(BM i) + d*(Nota i)

    Equao 21 Modelo de regresso do estudo

    Onde

    RET i = Retorno obtido no perodo posterior i,

    MC i = Market Capital no perodo i,

    BM i = ndice Book-To-Market para o perodo i,

    Nota i = Soma dos mltiplos no perodo i,

  • 62

  • 63

    Captulo 6 - Anlise de Resultados

    Neste captulo sero expostos os resultados alcanados pela anlise que tema desta

    obra. Inicia-se o captulo testando o poder de explicao das variveis tamanho e Book-To-

    Maket sobre os retornos futuros obtidos com os ativos. A seguir analisada a capacidade do

    ranking elaborado na separao de empresas boas das ruins. Na tentativa de melhorar o

    modelo levanta-se as correlaes de cada indicador com os retornos e avalia-se a significncia

    de cada sobre estes. Por fim utiliza-se um mtodo de gerao de carteiras fictcias comprando

    empresas bem rankeadas e vendendo as com ranking inferior. Essas carteiras so comparadas

    ao benchmark escolhido (IBOVESPA).

    6.1 Estudo do Tamanho e do BM Inicialmente ser analisado o poder de explicao dos retornos pelos critrios de

    separao Market Capital e Book-To-Market. As empresas sero alocadas em quartis,

    segundo cada um dos critrios, e ento ser estudada a distribuio dos retornos relativos

    nesses quartis.

    A tabela 4 apresenta os comportamentos dos retornos relativos para as empresas

    pequenas, mdias e grandes. A diviso entre os quartis foi realizada utilizando a distribuio

    de Student. Empresas pequenas apresentam Market Capital no quartil abaixo de 25%,

    empresas grandes no quartil acima de 75% e o restante foram consideradas companhias de

    tamanho mdio.

    Nota-se claramente que empresas pequenas possuem em mdia retornos superiores s

    empresas mdias e grandes, fato tambm apontado por Fama & French (1993) e Piotroski

    (2000) em empresas americanas. Todos os estes estatsticos refutaram a hiptese de igualdade

    entre as mdias. O nmero de observaes com rentabilidade positiva superior em empresas

    menores. A concluso, portanto, que o tamanho das empresas realmente possui poder de

    explicao sobre os retornos dos ativos e essa correlao negativa. evidente que esta

    pesquisa no to robusta como a realizada por Fama & French. Caso o resultado indicasse o

    inverso, no seria razovel contestar o trabalho feito pelos autores. Entretanto, o objetivo

    desta obra no confirmar esta teoria.

  • 64

    Um ponto interessante a ser comentado o elevado desvio-padro dos retornos

    encontrados em empresas pequenas, o que mede o elevado risco de investir em tais

    companhias. Esse risco pode ser atribudo a trs fatores basicamente:

    Maior instabilidade econmica apresentada pelas empresas menores, devido falta de

    controle sobre as variveis do mercado em que est inserido, fragilidade financeira,

    dificuldade de crdito, etc.;

    Maior nmero de observaes na amostra, reunindo empresas de caractersticas

    financeiras distintas, o que tende a aumentar o desvio-padro. Nota-se esta

    discrepncia tambm pela magnitude dos retornos nos quartis extremos (10th e 90th),

    muito superior em empresas pequenas;

    Menor cobertura dos analistas para as empresas menores, fato apontado por Banz

    (1991) em seu estudo;

    Rent Trim Rent Trim Rent TrimMdia 4,01% Mdia 1,94% Mdia -1,71%Desvio 27,47% Desvio 17,64% Desvio 14,64%Percentil 10th -26,23% Percentil 10th -18,48% Percentil 10th -19,74%Percentil 90th 37,32% Percentil 90th 24,05% Percentil 90th 16,32%% de Positivos 50,44% % de Positivos 50,11% % de Positivos 45,91%N de operaes 1134 N de operaes 435 N de operaes 281

    Rent Sem Rent Sem Rent SemMdia 9,96% Mdia 5,23% Mdia -3,94%Desvio 44,31% Desvio 33,37% Desvio 21,13%Percentil 10th -33,94% Percentil 10th -26,75% Percentil 10th -30,10%Percentil 90th 63,61% Percentil 90th 37,20% Percentil 90th 21,53%% de Positivos 53,03% % de Positivos 53,05% % de Positivos 40,74%N de operaes 545 N de operaes 213 N de operaes 135

    Rent Anual Rent Anual Rent AnualMdia 24,70% Mdia 12,31% Mdia -10,99%Desvio 68,07% Desvio 53,73% Desvio 29,02%Percentil 10th -51,28% Percentil 10th -36,49% Percentil 10th -44,18%Percentil 90th 108,26% Percentil 90th 68,96% Percentil 90th 18,62%% de Positivos 60,78% % de Positivos 52,43% % de Positivos 33,85%N de operaes 255 N de operaes 103 N de operaes 65

    Rent Bienal Rent Bienal Rent BienalMdia 39,43% Mdia 24,25% Mdia -24,01%Desvio 120,64% Desvio 92,29% Desvio 53,64%Percentil 10th -88,27% Percentil 10th -60,23% Percentil 10th -86,21%Percentil 90th 213,48% Percentil 90th 119,72% Percentil 90th 31,94%% de Positivos 57,01% % de Positivos 45,28% % de Positivos 40,00%N de operaes 107 N de operaes 53 N de operaes 30

    Market Capital < 25% Market Capital > 75%75% > Market Capital > 25%

    Tabela 4 Analise Individual do Market Capital

  • 65

    A segunda hiptese a ser testada se carteiras formadas por empresas HBM

    proporcionam retornos superiores ao restante da amostra. Fama & French (1993) observou

    esse comportamento durante a elaborao do estudo que deu origem ao Modelo dos Trs

    Fatores.

    Foram definidas como HBM empresas com ndice Book-To-Market posicionado no

    quartil superior a 75%. A tabela 5 agrupa os resultados do tratamento de dados da amostra e

    com base nesta sero feitas as anlises subsequentes. Comparando as mdias dos retornos

    obtidos atravs de testes de hiptese com nvel de significncia igual a 0,05%, observou-se

    que o fator BM influencia a lucratividade obtida com os investimentos, reforando assim o

    estudo de Fama & French (1993) .

    Para tentar explicar o que provoca esse comportamento pode-se retomar a discusso

    feita sobre o grau de cobertura dos analistas para empresas HBM. Stickel (1998) e Hayes

    (1998) concluram que companhias HBM so negligenciadas pelos analistas financeiros.

    Hong e Stein (1999) afirmaram que empresas que no so acompanhadas costumam

    apresentar mais retornos anormais que empresas frequentemente estudadas. Apesar da

    lgica utilizada aqui no ser infalvel, seria de se esperar que companhias HBM realmente

    gerassem retornos superiores ao restante da amostra.

    Outro aspecto importante que deve ser levado em conta de que aproximadamente 60

    % das empresas HBM se encontram no quartil inferior (menor que 25%) originado na diviso

    atravs do tamanho das empresas. J se mostrou que empresas pequenas tendem a performar

    melhor que empresas grandes. No surpresa, portanto, que empresas HBM gerem

    rentabilidades maiores.

    O ponto mais importante que estes resultados mostram exige um pouco mais de

    ateno. Para quase todas as formas de rentabilidade analisadas, com exceo apenas da

    bienal, as empresas HBM apresentam a menor proporo de retornos positivos que as demais.

    Pode se concluir, portanto que a calda negativa das distribuies de retornos mais

    significativa para este tipo de empresa. sugestivo pensar que modelos que consigam separar

    empresas boas de ruins nesse quadrante possam oferecer timas opes de investimento.

    Resumindo, dois argumentos fortes justificam a seleo de empresas HBM para a

    aplicao da anlise fundamentalista: Rentabilidade mdia obtida superior e maior disperso

    entre os retornos apresentados.

  • 66

    Rent Trim Rent Trim Rent TrimMdia 2,58% Mdia 3,35% Mdia 5,86%Desvio 27,74% Desvio 29,38% Desvio 33,96%Percentil 10th -25,11% Percentil 10th -23,61% Percentil 10th -27,70%Percentil 90th 31,87% Percentil 90th 28,37% Percentil 90th 45,21%% de Positivos 49,89% % de Positivos 48,62% % de Positivos 39,56%N de operaes 467 N de operaes 944 N de operaes 307

    Rent Sem Rent Sem Rent SemMdia 5,09% Mdia 7,27% Mdia 15,26%Desvio 39,87% Desvio 47,02% Desvio 56,64%Percentil 10th -31,92% Percentil 10th -34,67% Percentil 10th -34,66%Percentil 90th 50,10% Percentil 90th 54,58% Percentil 90th 84,13%% de Positivos 49,33% % de Positivos 51,19% % de Positivos 41,52%N de operaes 225 N de operaes 463 N de operaes 144

    Rent Anual Rent Anual Rent AnualMdia 7,33% Mdia 18,17% Mdia 19,74%Desvio 68,96% Desvio 82,51% Desvio 80,62%Percentil 10th -57,78% Percentil 10th -52,62% Percentil 10th -50,92%Percentil 90th 72,84% Percentil 90th 87,73% Percentil 90th 118,31%% de Positivos 45,00% % de Positivos 55,56% % de Positivos 38,35%N de operaes 100 N de operaes 198 N de operaes 57

    Rent Bienal Rent Bienal Rent BienalMdia 28,52% Mdia 50,85% Mdia 99,17%Desvio 135,76% Desvio 171,41% Desvio 225,52%Percentil 10th -86,10% Percentil 10th -86,49% Percentil 10th -64,67%Percentil 90th 199,08% Percentil 90th 227,09% Percentil 90th 373,90%% de Positivos 42,62% % de Positivos 57,02% % de Positivos 60,61%N de operaes 61 N de operaes 114 N de operaes 33

    BM < 25% BM > 75%

    Analise BM

    75% < BM < 25%

    Tabela 5 Anlise Individual do ndice Book-To-Market

    6.2 Estudo sem considerar o ranking A terceira anlise empregada trata da variao dos retornos entre empresas de

    tamanhos diferentes, dentro do universo HBM. Aqui a posio das empresas nos quartis de

    tamanho foi recalculada, considerando somente empresas com ndice Book-To-Market

    superior a 50%. Os dados consolidados so mostrados na tabela 6. Era esperada a mesma

    relao tamanho X retorno constatado em itens anteriores, porm algumas excees podem

    ser notadas. Empresas mdias se mostraram to ou mais rentveis que as menores. Usando o

    teste de hiptese com nvel de confiana de 95% no foi possvel afirmar que os retornos

    trimestrais, semestrais e anuais das empresas pequenas e mdias apresentam valores mdios

    diferentes. J as maiores empresas do universo HBM geraram retornos mdios menores,

    exceto para o intervalo de dois anos. Novamente as varincias aumentam para tamanhos

  • 67

    menores. O percentual de positivos no reflete qualquer padro de comportamento, oscilando

    entre as amostras.

    O razo principal desse levantamento poder comparar a rentabilidade de empresas

    HBM com e sem o emprego do ranking.

    Rent Trim Rent Trim Rent TrimMdia 4,84% Mdia 5,72% Mdia 1,80%Desvio 28,75% Desvio 25,06% Desvio 16,68%Percentil 10th -24,38% Percentil 10th -21,61% Percentil 10th -17,34%Percentil 90th 40,13% Percentil 90th 34,66% Percentil 90th 22,78%% de Positivos 50,41% % de Positivos 55,26% % de Positivos 53,27%N de operaes 367 N de operaes 152 N de operaes 107

    Rent Sem Rent Sem Rent SemMdia 11,15% Mdia 10,67% Mdia 7,79%Desvio 48,50% Desvio 35,55% Desvio 25,24%Percentil 10th -34,11% Percentil 10th -26,10% Percentil 10th -19,10%Percentil 90th 72,14% Percentil 90th 59,05% Percentil 90th 38,05%% de Positivos 51,14% % de Positivos 57,53% % de Positivos 65,38%N de operaes 176 N de operaes 73 N de operaes 52

    Rent Anual Rent Anual Rent AnualMdia 27,50% Mdia 32,83% Mdia 15,10%Desvio 69,10% Desvio 51,61% Desvio 34,95%Percentil 10th -40,10% Percentil 10th -25,75% Percentil 10th -24,13%Percentil 90th 117,65% Percentil 90th 109,84% Percentil 90th 57,51%% de Positivos 59,26% % de Positivos 71,43% % de Positivos 61,54%N de operaes 81 N de operaes 35 N de operaes 26

    Rent Bienal Rent Bienal Rent BienalMdia 48,19% Mdia 101,91% Mdia 47,88%Desvio 108,96% Desvio 114,09% Desvio 57,66%Percentil 10th -66,56% Percentil 10th -17,29% Percentil 10th -25,08%Percentil 90th 173,40% Percentil 90th 259,94% Percentil 90th 114,00%% de Positivos 58,33% % de Positivos 84,62% % de Positivos 69,23%N de operaes 36 N de operaes 13 N de operaes 13

    Market Capital < 25% Market Capital > 75%

    BM > 50 %

    75% < Market Capital < 25%

    Tabela 6 Anlise do Market Capital para o universo HBM

  • 68

    6.3 Estudo considerando o Ranking At o momento no foi analisada a influncia do ranking sobre os retornos das

    empresas HBM presentes na amostra. A primeira observao a se fazer, levando em conta

    este fator, se empresas bem rankeadas apresentam rentabilidade superior a todo espao

    amostral das HBM. Selecionou-se uma amostra de todas as empresas HBM com posio no

    ranking acima de 70%. Os dados esto expostos na tabela 4 e ilustrados no grfico 3.

    A comparao entre a tabela 7 e 6 mostra que o ranking funciona muito bem para

    empresas pequenas e mdias em todos os intervalos de tempo definidos (trimestral, semestral,

    anual e bienal). Empresas pequenas apresentaram aumento de 2,83%, 8,20%, 32,87% e

    15,86% no trimestre, semestre, ano e binio respectivamente. Para as empresas mdias o

    aumento foi de 3,92%, 6,14%, 4,53% e 52,32%. O percentual de retornos positivos cresceu

    significativamente em quase todas as amostras, principalmente para as rentabilidades

    trimestrais.

    Para empresas grandes parece que a anlise empregada no funciona to bem, j que

    as mdias dos retornos so estatisticamente iguais para o semestre e para ano. O resultado da

    anlise bienal ainda pior, piorando a distribuio dos retornos em 13,52%.

    Era esperado que o rankeamento diminusse o desvio-padro da amostra obtida com as

    empresas selecionadas. Porm o resultado apontou um comportamento oposto. Na maioria

    das amostras de empresas pequenas e mdias a varincia cresceu, assim como a rentabilidade.

    Pelo critrio de Markowitz nenhuma concluso poderia ser tomada, ou seja, a estratgia de

    gerar carteiras com empresas rankeadas no se mostrou mais til ao investidor. Como o

    objetivo aqui no propor a otimizao de carteiras de ativos e o critrio de Markowitz no

    exclui a superioridade do modelo, no ser descartada a utilidade da anlise.

  • 69

    Rent Trim Rent Trim Rent TrimMdia 7,68% Mdia 9,64% Mdia 5,52%Desvio 25,90% Desvio 30,54% Desvio 18,37%Percentil 10th -18,46% Percentil 10th -19,80% Percentil 10th -17,31%Percentil 90th 38,42% Percentil 90th 39,36% Percentil 90th 24,59%% de Positivos 60,19% % de Positivos 62,86% % de Positivos 60,00%N de operaes 108 N de operaes 35 N de operaes 40

    Rent Sem Rent Sem Rent SemMdia 19,34% Mdia 16,82% Mdia 7,99%Desvio 50,85% Desvio 42,05% Desvio 31,39%Percentil 10th -26,17% Percentil 10th -17,77% Percentil 10th -21,23%Percentil 90th 65,92% Percentil 90th 47,98% Percentil 90th 41,98%% de Positivos 63,27% % de Positivos 70,59% % de Positivos 65,00%N de operaes 49 N de operaes 17 N de operaes 20

    Rent Anual Rent Anual Rent AnualMdia 60,37% Mdia 37,36% Mdia 18,88%Desvio 82,00% Desvio 58,96% Desvio 42,48%Percentil 10th -28,32% Percentil 10th -17,60% Percentil 10th -35,34%Percentil 90th 156,87% Percentil 90th 100,84% Percentil 90th 64,26%% de Positivos 69,23% % de Positivos 62,50% % de Positivos 66,67%N de operaes 26 N de operaes 8 N de operaes 12

    Rent Bienal Rent Bienal Rent BienalMdia 64,05% Mdia 154,23% Mdia 34,36%Desvio 135,58% Desvio 114,30% Desvio 65,63%Percentil 10th -56,40% Percentil 10th 77,77% Percentil 10th -29,61%Percentil 90th 210,51% Percentil 90th 263,24% Percentil 90th 112,36%% de Positivos 50,00% % de Positivos 100,00% % de Positivos 57,14%N de operaes 12 N de operaes 4 N de operaes 7

    Market Capital < 25% Market Capital > 75%

    BM > 50 % e Ranking > 70%

    75% < Market Capital < 25%

    Tabela 7 Anlise da rentabilidade para empresas bem rankeadas

    O prximo passo verificar se o emprego dos mltiplos tem poder de separao das

    empresas HBM com bom desempenho das ruins. Duas abordagens diferentes sero utilizadas

    para essa verificao. A primeira ser a simples comparao entre as rentabilidades

    encontradas entre empresas com notas localizadas no quartil acima de 70% com companhias

    abaixo de 30%.

    Essa metodologia mais simples de implementar e de fcil compreenso, porm no

    reproduz com fidelidade o desempenho do rankeamento, pois a comparao est sendo feita

    em perodos diferentes. Por exemplo, entram na amostra para o clculo das rentabilidades

    companhias bem rankeadas do primeiro trimestre de 2001 e empresas mal rankeadas do

    segundo trimestre de 2007. Essa comparao no possui aplicao prtica no mercado

    financeiro, pois impossvel gerar carteiras comprando empresas em 2001 e vendendo

    empresas em 2007. No penltimo tpico deste captulo ser utilizado um mtodo vivel de

  • 70

    implementao para gerao de carteiras fictcias que poder indicar aos investidores se vale a

    pena o emprego da anlise fundamentalista atravs de mltiplos.

    Por enquanto deseja-se aqui averiguar se empresas mal rankeadas apresentam retornos

    mdios inferiores s firmas bem rankeadas. Montou-se assim a tabela 8, selecionando todas as

    empresas HBM com ranking inferior a 30%. Novamente as companhias participantes da

    amostra foram divididas em grupos de tamanhos distintos.

    A primeira ressalva a se fazer descartar qualquer tipo de anlise sobre as empresas

    grandes, devido ao reduzido nmero de observaes obtidas. Com to poucos dados no

    possvel testar estatisticamente qualquer hiptese.

    Para as empresas mdias e pequenas, todos os retornos obtidos com rankeamento alto

    so estatisticamente superiores s rentabilidades apresentadas pelas companhias mal

    rankeadas. Foram aplicados novamente testes de hiptese com confiabilidade de 95%. A

    hiptese levantada nesses testes de que as mdias referentes ao mesmo intervalo de tempo

    so iguais entre si. Usando a distribuio de Student tenta-se rejeitar tal hiptese e assegurar

    que as mdias so significativamente diferentes.

    Em grande parte das amostras nota-se tambm impacto positivo do ranking sobre o

    percentual de positivos, principalmente para empresas pequenas. A respeito dos valores dos

    desvios, estes no se alteraram muito com o emprego do ranking.

    At aqui pode-se afirmar que o ranking pode ser til para identificar empresas

    melhores e descartar empresas com perspectiva de retorno ruim. Os retornos apresentados

    pelas bem rankeadas so brutalmente superiores para empresas pequenas e mdias, enquanto

    as varincias no sofreram grande modificao. Diante dessas constataes espera-se que o

    modelo produza oportunidades de investimentos interessantes para os investidores. Antes de

    aplicar um mtodo para eliminar dvidas a respeito da validade da anlise ser estudada a

    influncia de cada indicador sobre a varivel retorno.

  • 71

    Rent Trim Rent Trim Rent TrimMdia -3,85% Mdia 3,69% Mdia -1,10%Desvio 25,41% Desvio 22,61% Desvio 17,90%Percentil 10th -31,49% Percentil 10th -25,47% Percentil 10th -19,02%Percentil 90th 19,07% Percentil 90th 28,70% Percentil 90th 12,31%% de Positivos 34,40% % de Positivos 50,00% % de Positivos 45,45%N de operaes 125 N de operaes 64 N de operaes 33

    Rent Sem Rent Sem Rent SemMdia -0,55% Mdia 4,57% Mdia 1,59%Desvio 40,59% Desvio 33,45% Desvio 18,09%Percentil 10th -37,23% Percentil 10th -36,91% Percentil 10th -16,44%Percentil 90th 53,12% Percentil 90th 54,28% Percentil 90th 25,00%% de Positivos 38,46% % de Positivos 48,57% % de Positivos 53,33%N de operaes 65 N de operaes 35 N de operaes 15

    Rent Anual Rent Anual Rent AnualMdia 16,39% Mdia 18,65% Mdia -3,21%Desvio 59,70% Desvio 45,37% Desvio 19,28%Percentil 10th -49,51% Percentil 10th -33,03% Percentil 10th -22,05%Percentil 90th 103,85% Percentil 90th 58,35% Percentil 90th 22,24%% de Positivos 56,76% % de Positivos 61,11% % de Positivos 28,57%N de operaes 37 N de operaes 18 N de operaes 7

    Rent Bienal Rent Bienal Rent BienalMdia 53,69% Mdia 52,43% Mdia 79,49%Desvio 112,11% Desvio 109,85%Percentil 10th -66,54% Percentil 10th -44,91%Percentil 90th 191,83% Percentil 90th 169,79%% de Positivos 57,14% % de Positivos 66,67% % de Positivos 100,00%N de operaes 14 N de operaes 6 N de operaes 1

    Market Capital < 25% Market Capital > 75%

    BM > 50 % e Ranking < 30%

    75% < Market Capital < 25%

    Tabela 8 Anlise de rentabilidades para empresas mal rankeadas

    6.4 Correlaes

    O segundo teste empregado sobre os retornos foi levantar as correlaes de cada

    critrio com as rentabilidades dos intervalos de tempo medidos. Caso algum indicador esteja

    aparentemente prejudicando a eficincia do estudo, este ser retirado da formao do ranking

    e ser verificado se essa excluso surtiu efeito positivo ou no. A tabela 9 mostra as

    correlaes de cada indicador com cada rentabilidade presente na amostra.

    A maioria dos indicadores apresenta correlao positiva com os retornos em grande

    parte dos intervalos, exceto o critrio que mede o efeito das ofertas de aes. Estatisticamente

    o sinal negativo encontrado neste critrio indica que em perodos onde a notas assumidas pelo

    mltiplo foram altas, as empresas apresentaram um desempenho pior. Supe-se, portanto, que

    o mltiplo possa estar piorando a qualidade do modelo.

  • 72

    A explicao para esta influncia negativa pode estar na inadequao deste indicador

    formulado por Piotroski (2000) no cenrio brasileiro. J foi dito no captulo 4 que o Brasil

    possui, tradicionalmente, muito menos emisses de aes que os Estados Unidos. Em dados

    retirados do site da Bovespa, foram registradas entre 1994 e 2004 apenas duas ofertas

    secundrias de aes de empresas brasileiras presentes na amostra.

    Normalmente empresas brasileiras procuram levantar capital emitindo ttulos em

    bolsas internacionais. A emisso de aes no exterior no foi considerada na anlise. Outro

    problema do modelo no diferenciar operaes de agrupamento, desdobramento ou

    mudanas na relao entre ONs e PNs. Por exemplo, em vrias oportunidades, no perodo

    tratado, ocorreu a retirada de negociao das aes preferenciais de uma empresa e a

    devoluo para os proprietrios do valor financeiro destas em aes ordinrias. Ou ento

    houve mudana nos valores de lotes mnimos negociados, reduzindo o nmero de aes

    ofertadas de determinada empresa e aumentado o valor individual de cada uma.

    A motivao das firmas em promover estas alteraes, alm da reduo de custos por

    ao, a de se inserir na classificao de empresas do Novo Mercado. Essa categorizao

    rene as empresas mais confiveis, seguindo determinados critrios, e indica quais as

    melhores opes de investimento para os gestores financeiros. Essa tendncia tende a se

    intensificar nos prximos anos com a expectativa do Brasil ser classificado como Investment

    Grade pelas principais agncias internacionais.

    Essas mudanas de estrutura prejudicam a qualidade de explicao dos retornos por

    parte do indicador, pois tais modificaes na quantidade de aes ofertadas no refletem um

    aumento do endividamento da empresa com os acionistas ou incapacidade de obter

    investimento com suas prprias operaes, argumento utilizado por Piotroski (2000) na

    definio do critrio.

  • 73

    CorrelaoF_ROA (L. Liq) F_Delta_ROA (L. Liq) F_ROA (CFO)

    Rent Trimestral 0,0452 0,2309 0,0535Rent Semestral -0,0166 0,2387 0,0895Rent Anual 0,0139 0,0390 0,1402Rent Bienal 0,1378 0,0963 0,1539 Correlao

    F_Accrual F_Variacao Margem EBIT F_Variacao TURNRent Trimestral 0,0331 0,1304 0,0230Rent Semestral 0,0939 0,2159 0,1083Rent Anual 0,0845 0,1394 0,0412Rent Bienal 0,0765 -0,0454 0,0683 Correlao

    F_LEVER(corrido) F_LIQ(corrido) F_EqOfferRent Trimestral 0,0757 0,0440 -0,0454Rent Semestral 0,0863 0,0347 -0,0807Rent Anual 0,0243 0,0839 -0,1954Rent Bienal 0,0669 -0,0837 -0,2084 Correlao

    RankingRent Trimestral 0,1567Rent Semestral 0,1980Rent Anual 0,1641Rent Bienal 0,1009

    Tabela 9 Correlaes dos indicadores com as rentabilidades

    6.5 Estudo do ranking excluindo mltiplos ruins

    Na tentativa de melhorar a qualidade do modelo foi excludo do clculo do ranking o

    mltiplo Eq_Offer, que apresentou correlao negativa com todos os intervalos de tempo

    medidos para os retornos. A Tabela 11 compara os resultados obtidos entre a classificao

    proposta por Piotroski (2000) com o ranking formado sem participao do mltiplo ruim.

    Surpreendentemente a magnitude dos retornos gerados no sofreu grande impacto. Os

    testes estatsticos com intervalo de confiana de 95% aplicados tanto s mdias como s

    varincias no excluram a hiptese de que estes valores so iguais para ambas s amostras.

    Aparentemente a anlise no melhorou o resultado obtido. Porm como no houve

    modificao nesses resultados, pode-se concluir que o mltiplo Eq_Offer, apesar de

  • 74

    apresentar correlao negativa com o retornos, no apresenta influncia sobre a diferenciao

    de empresas boas e ruins. Isso pode ser explicado retomando a discusso sobre a quantidade

    de emisses secundrias de aes realizadas no Brasil recentemente. lgico concluir que se

    o valor assumido pelo mltiplo quase sempre o mesmo para todas as empresas, o efeito de

    separao causado por este seja muito baixo.

    Porm deve-se olhar a nova correlao entre o ranking e os retornos para assumir que

    o indicador no tenha controle sobre a distribuio destes. A Tabela 10 exibe a nova relao

    entre o ranking e as rentabilidades utilizadas. Notase que a magnitude da correlao cresceu

    significativamente para todos os intervalos. Admitiu-se assim que o mltiplo Eq_Offer deve

    ser retirado da formao das notas, a fim de melhorar o poder de explicao deste sobre os

    retornos gerados pelos ativos. Talvez fosse necessrio levantar as correlaes entre os

    indicadores para verificar se esta excluso tem impacto sobre os outros mltiplos. Porm, pela

    falta de argumentos que possam relacionar este critrio com os demais, no foram realizados

    estes testes. razovel acreditar que eles sejam independentes da varivel oferta secundria

    de aes.

    O ltimo ponto a se destacar com os resultados obtidos por essas correlaes a

    superioridade do ranking sobre os critrios individuais na tentativa de selecionar as empresas

    com melhores rentabilidades futuras. Investidores costumam observar com mais ateno a

    variao da margem EBIT (earns before interest taxes) e o crescimento do Lucro lquido.

    Estes dois indicadores obtiveram as maiores correlaes com os retornos. No entanto, o

    ranking apresentou correlao superior a estes indicadores em quase todas as oportunidades.

    Tabela 10 Correlao ajustada entre ranking e retornos

    CorrelaoRanking

    Rent Trimestral 0,1649Rent Semestral 0,2548Rent Anual 0,1987Rent Bienal 0,1324

  • 75

    Rent Trim Rent TrimMdia 7.73% Mdia 7.58%Desvio 25.54% Desvio 25.35%Percentil 10th -19.19% Percentil 10th -19.20%Percentil 90th 37.89% Percentil 90th 37.73%% de Positivos 60.67% % de Positivos 60.66%N de operaes 178 N de operaes 183

    Rent Sem Rent SemMdia 16.66% Mdia 16.20%Desvio 46.55% Desvio 45.11%Percentil 10th -25.33% Percentil 10th -24.34%Percentil 90th 63.83% Percentil 90th 55.65%% de Positivos 64.63% % de Positivos 65.12%N de operaes 82 N de operaes 86

    Rent Anual Rent AnualMdia 31.76% Mdia 25.55%Desvio 56.35% Desvio 71.04%Percentil 10th -31.58% Percentil 10th -30.55%Percentil 90th 104.60% Percentil 90th 89.40%% de Positivos 63.41% % de Positivos 67.39%N de operaes 41 N de operaes 46

    Rent Bienal Rent BienalMdia 78.73% Mdia 70.70%Desvio 121.68% Desvio 117.73%Percentil 10th -46.16% Percentil 10th -48.07%Percentil 90th 250.76% Percentil 90th 205.42%% de Positivos 62.50% % de Positivos 60.87%N de operaes 24 N de operaes 23

    S/ Eq Offer C/ Eq Offer

    BM > 50% e Ranking > 70 %

    Tabela 11 Efeito do mltiplo Eq_Offer sobre os retornos

    6.6 Distribuio de retornos

    Selecionando apenas empresas HBM e excluindo o indicador Eq_Offer da formao

    da notas obteve-se a tabela 12, que exibe para cada intervalo de retorno a distribuio destes

    nas faixas de notas obtidas.

  • 76

    Rent TrimestralRanking N Observaces Mdia Percentil 10th Meio Percentil 90th % Positivo

    0 to 1 91 4.68% -14.75% 0.00% 30.50% 51.65%1 to 2 68 2.19% -18.87% -1.07% 26.14% 47.06%2 to 3 64 16.42% -7.41% 9.23% 50.05% 73.44%3 to 4 49 12.74% -13.06% 3.70% 42.56% 63.27%4 to 5 84 14.40% -12.53% 8.29% 43.37% 67.86%5 to 6 27 17.95% -16.33% 14.34% 52.75% 77.78%6 to 7 65 12.63% -11.92% 8.57% 45.82% 69.23%7 to 8 68 15.31% -16.25% 9.44% 48.75% 72.06%8 to 9 66 16.44% -9.62% 11.32% 47.90% 69.70%

    9 to 10 44 20.28% -2.83% 14.47% 46.33% 77.27%

    Rent SemestralRanking N Observaces Mdia Percentil 10th Meio Percentil 90th % Positivo

    0 to 1 49 7.65% -21.53% -0.25% 52.45% 48.98%1 to 2 31 22.99% -18.40% 6.68% 85.51% 61.29%2 to 3 31 21.37% -16.30% 19.14% 71.56% 74.19%3 to 4 29 42.01% -1.76% 22.64% 103.40% 89.66%4 to 5 35 18.07% -20.89% 6.04% 76.63% 57.14%5 to 6 15 46.26% 2.88% 46.01% 89.03% 93.33%6 to 7 29 30.23% -13.15% 25.20% 69.00% 75.86%7 to 8 31 23.66% -20.68% 14.23% 86.94% 67.74%8 to 9 32 38.12% -14.21% 24.23% 120.11% 81.25%

    9 to 10 19 51.45% 5.03% 33.33% 113.73% 94.74%

    Rent AnualRanking N Observaces Mdia Percentil 10th Meio Percentil 90th % Positivo

    0 to 1 27 49.50% -11.15% 44.65% 102.92% 77.78%1 to 2 17 56.13% -0.98% 30.59% 157.05% 88.24%2 to 3 18 29.73% -11.59% 22.40% 68.89% 72.22%3 to 4 6 43.01% -14.87% 23.71% 120.19% 66.67%4 to 5 13 48.70% -16.43% 38.71% 129.92% 76.92%5 to 6 9 49.88% 3.13% 56.03% 74.98% 88.89%6 to 7 11 160.57% 77.50% 133.98% 242.43% 100.00%7 to 8 16 50.21% -6.70% 38.33% 128.58% 81.25%8 to 9 14 82.87% -6.57% 72.48% 192.25% 85.71%

    9 to 10 11 60.78% -8.67% 58.54% 111.76% 81.82%

    Rent BienalRanking N Observaces Mdia Percentil 10th Meio Percentil 90th % Positivo

    0 to 1 10 186.91% 26.39% 175.58% 346.04% 100.00%1 to 2 10 97.32% 39.53% 76.26% 214.63% 100.00%2 to 3 4 37.81% 21.51% 23.70% 65.40% 100.00%3 to 4 6 86.09% 35.11% 73.46% 149.71% 100.00%4 to 5 3 60.13% 25.54% 63.85% 93.23% 100.00%5 to 6 3 169.60% 153.88% 178.26% 181.86% 100.00%6 to 7 2 225.92% 217.36% 225.92% 234.47% 100.00%7 to 8 9 112.33% -1.53% 84.40% 225.57% 88.89%8 to 9 9 185.36% -18.56% 208.63% 428.62% 77.78%

    9 to 10 6 164.85% 91.61% 188.60% 214.35% 100.00%

    Tabela 12 Distribuio dos retornos da amostra

  • 77

    6.7 Gerao de carteiras fictcias At aqui no foi utilizado um mtodo que comprove os benefcios obtidos pelos

    gestores financeiros atravs do emprego da anlise fundamentalista proposta, pois as

    comparaes usadas at aqui comparam retornos obtidos de empresas boas e ruins em

    perodos diferentes, o que torna invivel a construo de carteiras de ativos.

    Para realmente verificar se a aplicao da anlise til ao gestor procedeu-se da

    seguinte forma: Em cada perodo, foram geradas todas as operaes de compra e venda

    possveis, onde a diferena de ranking entre as empresas fosse maior que cinqenta pontos

    percentuais. Comprou-se a de nota maior e vendeu-se a de nota menor. A rentabilidade obtida

    com a operao a diferena entre os retornos de cada empresa. A mesma empresa pode ser

    utilizada em mais de uma operao, porm a mesma operao no deve ser repetida em um

    determinado perodo. Ou seja, uma operao pode ser formada pela compra da ao da

    empresa A e venda da ao da empresa B, outra formada pela compra da mesma ao A e

    venda da ao C, contato que a diferena de ranking entre elas seja maior que o valor

    definido.

    Atribui-se mesmo peso para cada operao de trading gerada, ou seja, o financeiro

    aplicado em cada par igual. Logo possvel comparar apenas os retornos obtidos das

    operaes. Em seguida, reuniram-se todas operaes de todos os perodos e formou-se uma

    amostra de operaes viveis. Com estes dados possvel testar a validade do modelo.

    Em seguida compararam-se as rentabilidades obtidas pelas operaes de trading com

    o bechmark considerado nesta obra (IBOVESPA). Caso as operaes indiquem superioridade

    nos resultados conseguidos com a anlise ficar comprovada a fora deste modelo de

    mltiplos. Essa comparao consolidada na tabela 13.

    Usando testes de hiptese com nvel de significncia de 95%, observa-se que apenas

    para intervalos de tempo de dois anos o modelo de gerao de carteiras atravs da anlise de

    mltiplos no eficaz. Nos demais casos obtiveram-se um acrscimo de 3,26%, 10,20% e

    16,43% para retornos trimestrais, semestrais e anuais respectivamente. O percentual de

    ganhos tambm melhorou nestes horizontes de investimento, especialmente para os dois

    menores intervalos (trimestre e semestre), apresentando acrscimo de aproximadamente 7%.

    Em relao aos desvios nota-se que a volatilidade presente na estratgia proposta maior que

    a do ndice Bovespa.

  • 78

    Rent Trim Rent TrimMdia 8.32% Mdia 5.06%Desvio 16.22% Desvio 15.73%Percentil 10th -15.27% Percentil 10th -8.10%Percentil 90th 25.01% Percentil 90th 26.39%% de Positivos 62.55% % de Positivos 55.17%N de operaes 1167 N de Obs 29

    Rent Sem Rent SemMdia 20.39% Mdia 10.19%Desvio 29.71% Desvio 22.96%Percentil 10th -21.03% Percentil 10th -12.82%Percentil 90th 40.58% Percentil 90th 26.39%% de Positivos 68.01% % de Positivos 60.71%N de operaes 572 N de Obs 28

    Rent Anual Rent AnualMdia 38.42% Mdia 21.99%Desvio 42.47% Desvio 37.01%Percentil 10th -28.35% Percentil 10th -18.95%Percentil 90th 74.13% Percentil 90th 26.39%% de Positivos 67.54% % de Positivos 65.38%N de operaes 268 N de Obs 26

    Rent Bienal Rent BienalMdia 45.55% Mdia 56.67%Desvio 79.58% Desvio 60.42%Percentil 10th -83.45% Percentil 10th -26.10%Percentil 90th 129.08% Percentil 90th 130.95%% de Positivos 60.58% % de Positivos 72.73%N de operaes 104 N de Obs 22

    High X Low Ibovespa

    BM > 50%

    Anlise Final

    Tabela 13 Operaes High X Low contra o IBOVESPA

    Pode-se tentar melhorar os resultados obtidos atravs de modelos de otimizao de

    carteiras presentes no mercado, ou tambm realizando operaes de compra e venda

    setorialmente. A primeira tem como objetivo selecionar operaes que no possuam

    correlao positiva entre si, gerando carteiras com risco inferior s operaes de trading

    individualmente. A segunda alternativa procura anular o impacto de variveis

    macroeconmicas sobre os retornos dos investimentos. Por exemplo, operando empresas do

  • 79

    mesmo setor, um acrscimo no preo de matria-prima tender a afetar empresas dependentes

    desse recurso igualmente. Ou ento a modificao no cmbio impactar companhias

    exportadoras com mesma intensidade. Logo o ganho est atrelado apenas ao fato de a empresa

    comprada performar a empresa vendida.

  • 80

  • 81

    Captulo 7 Concluses

    Este estudo investigou se uma anlise fundamentalista baseada no levantamento de

    indicadores presentes nos balanos trimestrais das empresas com alto ndice Book-To-Market,

    e listadas na BOVESPA, pode ajudar investidores a obterem retornos para seus investimentos

    superiores mdia do mercado.

    A estratgia adotada se baseou nos estudos realizados por Piotroski (2000) com

    empresas americanas listadas na NYSE. Foram aproveitados nove indicadores de desempenho

    propostos pelo autor, que medem a sade financeira de cada empresa em aspectos

    operacionais, lucratividade, alavancagem, liquidez e endividamento. Algumas adaptaes se

    fizeram necessrias para melhorar a performance do modelo no Brasil

    Antes de testar a validade do estudo de Piotroski (2000) no Brasil, foi testado o poder

    de explicao dos retornos pelo tamanho da empresa e pelo ndice Book-To-Market. Os

    resultados esto alinhados com o modelo de trs fatores proposto por Fama & French (1993).

    Em seguida inseriu-se o rankeamento na amostra. O modelo se apresentou til

    principalmente para empresas pequenas e mdias do universo HBM. Foi mostrado que a

    mdia dos retornos relativos obtidos com a insero da anlise de mltiplos aumentou em

    cerca 2,83%, 8,20%, 32,87% e 15,86% no trimestre, semestre, ano e binio respectivamente

    para empresas pequenas. Para as empresas mdias o aumento foi de 3,92%, 6,14%, 4,53% e

    52,32%. O percentual de retornos positivos tambm aumentou para estas amostras.

    A fim de identificar os indicadores mais significativos, levantaram-se as correlaes

    destes com os retornos e mostrou-se que o critrio que avalia o nmero de emisses

    secundrias de aes no tem utilidade no Brasil. Esse fato deve-se principalmente ao

    reduzido nmero de emisses feitas no pas recentemente.

    Por fim foi implementado um mtodo que calculou a rentabilidade de todas operaes

    possveis de compra e venda indicadas pelo ranking. Compraram-se empresas com ranking

    elevado e venderam-se as com ranking baixo. Admitiu-se como benchmark o IBOVESPA. A

    separao entre empresas boas e ruins foi superior media do mercado em 3,26%,

    10,20% e 16,43% para retornos trimestrais, semestrais e anuais respectivamente. J o

    resultado para o perodo de dois anos no foi satisfatrio. Deve-se destacar tambm que a

    volatilidade das operaes de compra e venda foi maior que a do IBOVESPA. Apesar de o

    objetivo inicial ter sido propor opes de investimento com maior rentabilidade e com igual

  • 82

    ou menor risco em relao ao benchmark, os resultados foram considerados bastante

    satisfatrios. A questo do risco no tratada por Piotroski (2000).

    Diante dos resultados, conclui-se que o uso dessa estratgia, baseada em indicadores

    retirados do balano, eficiente em selecionar empresas mais rentveis para o investidor.

    Observou-se tambm que estratgias baseadas em comprar empresas boas e vender as

    ruins so uma boa alternativa de investimento para investidores interessados em retornos

    elevados e dispostos a tomar mais riscos. Pode ser dito, assim, que o estudo foi bastante

    proveitoso e esclarecedor.

    Caso o investidor seja avesso ao risco, pode-se tentar melhorar os resultados obtidos

    atravs de modelos de otimizao de carteiras presentes no mercado, ou tambm realizando

    operaes de compra e venda setorialmente. Para aperfeioar ainda mais os resultados da

    anlise de mltiplos, pode-se utilizar uma abordagem comparativa na definio dos valores 1

    ou 0 dos mltiplos. Por exemplo, compara-se o crescimento do lucro lquido de uma empresa

    com outras do mesmo setor. Caso a margem de crescimento seja maior que a mdia do setor o

    mltiplo recebe nota 1, se menor, recebe nota 0. Estas abordagens ficam como sugesto para

    estudos futuros.

    Para a empresa tratada o estudo tambm se fez importante, pois estratgias baseadas

    nessa anlise de mltiplos podem ser usadas como alternativa de investimento nos perodos

    em que os modelos matemticos perdem eficincia, ou ento, como um filtro adicional para

    estes modelos.

  • 83

    Captulo 8 Bibliografia

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  • 87

    Anexos

    Apndice A

    Empresas que compem a amostra

    Empresa Ticker Setor Liquidez (% de dias negociados)

    SADIA S.A. SDIA Alimentos e Bebidas 99,94%

    RASIP AGRO PASTORIL S.A. RSIP Alimentos e Bebidas 48,90%

    RENAR MACAS S.A. RNAR Alimentos e Bebidas 97,95%

    PERDIGAO S.A. PRGA Alimentos e Bebidas 83,36%

    MINUPAR PARTICIPACOES S.A MNPR Alimentos e Bebidas 63,61%

    JBS S.A. JBSS Alimentos e Bebidas 100,00%

    MARFRIG FRIGORIFICOS E COM DE ALIM S.A. MRFG Alimentos e Bebidas 100,00%

    MINERVA S.A. BEEF Alimentos e Bebidas 0,00%

    ELEVA ALIMENTOS S.A. ELEV Alimentos e Bebidas 77,19%

    SAO MARTINHO S.A. SMTO Alimentos e Bebidas 100,00%

    CTM CITRUS S.A. CTPC Alimentos e Bebidas 0,96%

    CIA BEBIDAS DAS AMERICAS - AMBEV AMBV Alimentos e Bebidas 94,20%

    S.A. FABRICA DE PRODS ALIMENTICIOS VIGOR VGOR Alimentos e Bebidas 38,15%

    GRANOLEO S.A. COM IND SEM OLEAG DER GRNL Alimentos e Bebidas 8,01%

    CIA IGUACU DE CAFE SOLUVEL IGUA Alimentos e Bebidas 12,82%

    JOSAPAR-JOAQUIM OLIVEIRA S.A. - PARTICIP JOPA Alimentos e Bebidas 7,20%

    CIA CACIQUE DE CAFE SOLUVEL CIQU Alimentos e Bebidas 17,41%

    M.DIAS BRANCO S.A. IND COM DE ALIMENTOS MDIA Alimentos e Bebidas 99,42%

    NATURA COSMETICOS S.A. NATU Comrcio 99,87%

    PROFARMA DISTRIB PROD FARMACEUTICOS S.A. PFRM Comrcio 98,80%

    BATTISTELLA ADM PARTICIPACOES S.A.-APABA BTTL Comrcio 0,00%

    CIA BRASILEIRA DE DISTRIBUICAO PCAR Comrcio 99,79%

    LOJAS AMERICANAS S.A. LAME Comrcio 99,95%

    GLOBEX UTILIDADES S.A. GLOB Comrcio 62,16%

    LOJAS RENNER S.A. LREN Comrcio 27,78%

    GRAZZIOTIN S.A. CGRA Comrcio 34,20%

    B2W - COMPANHIA GLOBAL DO VAREJO BTOW Comrcio 99,82%

    MULTIPLAN - EMPREEND IMOBILIARIOS S.A. MULT Construo 0,00%

    RODOBENS NEGOCIOS IMOBILIARIOS S.A. RDNI Construo 100,00%

    TECNISA S.A. TCSA Construo 100,00%

    CAMARGO CORREA DESENV. IMOBILIARIO S.A. CCIM Construo 93,55%

    ROSSI RESIDENCIAL S.A. RSID Construo 57,32%

    JOAO FORTES ENGENHARIA S.A. JFEN Construo 44,03%

    CIMOB PARTICIPACOES S.A. GAFP Construo 0,38%

    GAFISA S.A. GFSA Construo 99,70%

    COMPANY S.A. CPNY Construo 99,70%

    CYRELA BRAZIL REALTY S.A.EMPREEND E PART CYRE Construo 26,07%

    CONSTRUTORA ADOLPHO LINDENBERG S.A. CALI Construo 4,72%

    BRASCAN RESIDENTIAL PROPERTIES S.A. BISA Construo 99,41%

    PDG REALTY S.A. EMPREEND E PARTICIPACOES PDGR Construo 100,00%

    Continua

  • 88

    Empresa Ticker Setor Liquidez (% de dias negociados)

    CR2 EMPREENDIMENTOS IMOBILIARIOS S.A. CRDE Construo 91,67%

    AGRA EMPREENDIMENTOS IMOBILIARIOS S.A. AGIN Construo 100,00%

    MRV ENGENHARIA E PARTICIPACOES S.A. MRVE Construo 0,00%

    ABYARA PLANEJAMENTO IMOBILIARIO S.A. ABYA Construo 76,09%

    KLABIN SEGALL S.A. KSSA Construo 99,44%

    LPS BRASIL - CONSULTORIA DE IMOVEIS S.A. LPSB Construo 99,25%

    IGUATEMI EMPRESA DE SHOPPING CENTERS S.A IGTA Construo 89,43%

    BR MALLS PARTICIPACOES S.A. BRML Construo 100,00%

    EVEN CONSTRUTORA E INCORPORADORA S.A. EVEN Construo 100,00%

    JHSF PARTICIPACOES S.A. JHSF Construo 100,00%

    INPAR S.A. INPR Construo 100,00%

    EZ TEC EMPREEND. E PARTICIPACOES S.A. EZTC Construo 100,00%

    AZEVEDO E TRAVASSOS S.A. AZEV Construo 3,24%

    ITAUTEC S.A. - GRUPO ITAUTEC ITEC Eletroeletrnicos 66,18%

    BEMATECH IND E COM EQUIP. ELETRONIC S.A. BEMA Eletroeletrnicos 100,00%

    SPRINGER S.A. SPRI Eletroeletrnicos 8,27%

    SEMP TOSHIBA S.A. SEMP Eletroeletrnicos 2,85%

    GRADIENTE ELETRONICA S.A. IGBR Eletroeletrnicos 73,11%

    ENERGISA S.A. ENGI Energia Eltrica 9,59%

    REDE EMPRESAS DE ENERGIA ELETRICA S.A. REDE Energia Eltrica 67,97%

    RIO GRANDE ENERGIA S.A. RGEG Energia Eltrica 8,75%

    TRACTEBEL ENERGIA S.A. TBLE Energia Eltrica 99,92%

    LIGHT S.A. LIGT Energia Eltrica 99,70%

    VBC ENERGIA S.A. NCNE Energia Eltrica 0,00%

    INEPAR ENERGIA S.A. IENG Energia Eltrica 72,89%

    ELETROPAULO METROP. ELET. SAO PAULO S.A. ELPL Energia Eltrica 88,51%

    EDP - ENERGIAS DO BRASIL S.A. ENBR Energia Eltrica 99,80%

    EQUATORIAL ENERGIA S.A. EQTL Energia Eltrica 0,00%

    AES TIETE S.A. GETI Energia Eltrica 91,95%

    NEOENERGIA S.A. GNAN Energia Eltrica 0,00%

    CPFL ENERGIA S.A. CPFE Energia Eltrica 99,85%

    CIA PARANAENSE DE ENERGIA - COPEL CPLE Energia Eltrica 99,95%

    CIA ELETRICIDADE EST. DA BAHIA - COELBA CEEB Energia Eltrica 29,24%

    CIA ENERGETICA DE PERNAMBUCO - CELPE CEPE Energia Eltrica 49,17%

    CENTRAIS ELET MATOGROSSENSES S.A.- CEMAT CMGR Energia Eltrica 23,30%

    CIA ENERGETICA DE MINAS GERAIS - CEMIG CMIG Energia Eltrica 99,95%

    AES ELPA S.A. AELP Energia Eltrica 95,24%

    TERNA PARTICIPACOES S.A. TRNA Energia Eltrica 2,33%

    METALFRIO SOLUTIONS S.A. FRIO Mquinas 100,00%

    BARDELLA S.A. INDUSTRIAS MECANICAS BDLL Mquinas 85,88%

    INDUSTRIAS ROMI S.A. ROMI Mquinas 75,04%

    WEG S.A. WEGE Mquinas 97,10%

    MAGNESITA S.A. MAGS Minerao 99,19%

    MMX MINERACAO E METALICOS S.A. MMXM Minerao 83,69%

    CIA VALE DO RIO DOCE VALE Minerao 99,95%

    ETERNIT S.A. ETER Outros 96,73%

    PORTOBELLO S.A. PTBL Outros 34,94%

    LA FONTE PARTICIPACOES S.A. MLFT Outros 32,85%

    CIA HABITASUL DE PARTICIPACOES HBTS Outros 4,46%

    Continua

  • 89

    Empresa Ticker Setor Liquidez (% de dias negociados)

    IDEIASNET S.A. IDNT Outros 76,13%

    GPC PARTICIPACOES S.A. GPCP Outros 16,42%

    CORREA RIBEIRO S.A. COMERCIO E INDUSTRIA CORR Outros 4,03%

    BAHEMA S.A. BAHI Outros 6,34%

    TPI - TRIUNFO PARTICIP. E INVEST. S.A. TPIS Outros 0,00%

    SONDOTECNICA ENGENHARIA SOLOS S.A. SOND Outros 14,61%

    ODONTOPREV S.A. ODPV Outros 99,31%

    SARAIVA S.A. LIVREIROS EDITORES SLED Outros 51,80%

    KROTON EDUCACIONAL S.A. KROT Outros 0,00%

    ANHANGUERA EDUCACIONAL PARTICIPACOES S.A AEDU Outros 0,00%

    ESTACIO PARTICIPACOES S.A. ESTC Outros 0,00%

    AMERICAN BANKNOTE S.A. ABNB Outros 99,66%

    SOUZA CRUZ S.A. CRUZ Outros 99,89%

    EUCATEX S.A. INDUSTRIA E COMERCIO EUCA Outros 15,29%

    PETROPAR S.A. PTPA Outros 7,72%

    DIXIE TOGA S.A. DXTG Outros 33,46%

    DIAGNOSTICOS DA AMERICA S.A. DASA Outros 99,85%

    SAO CARLOS EMPREEND E PARTICIPACOES S.A. SCAR Outros 53,14%

    DURATEX S.A. DURA Outros 99,41%

    TEC TOY S.A. TOYB Outros 44,77%

    INEPAR S.A. INDUSTRIA E CONSTRUCOES INEP Outros 99,79%

    MANUFATURA DE BRINQUEDOS ESTRELA S.A. ESTR Outros 63,82%

    BRASIL ECODIESEL IND COM BIO.OL.VEG.S.A. ECOD Outros 99,34%

    CONTAX PARTICIPACOES S.A. CTAX Outros 99,78%

    BIOMM S.A. BIOM Outros 32,83%

    CIA BANDEIRANTES DE ARMAZENS GERAIS CBAG Outros 0,00%

    VARIG PARTIC EM TRANSPORTES AEREOS S.A. VPTA Outros 39,47%

    MEDIAL SAUDE S.A. MEDI Outros 99,47%

    NET SERVICOS DE COMUNICACAO S.A. NETC Outros 99,63%

    SUZANO PAPEL E CELULOSE S.A. SUZB Papel e Celulose 99,86%

    CELULOSE IRANI S.A. RANI Papel e Celulose 21,59%

    KLABIN S.A. KLBN Papel e Celulose 99,93%

    ARACRUZ CELULOSE S.A. ARCZ Papel e Celulose 99,95%

    VOTORANTIM CELULOSE E PAPEL S.A. VCPA Papel e Celulose 99,89%

    MELPAPER S.A. MLPA Papel e Celulose 2,74%

    CIA MELHORAMENTOS DE SAO PAULO MSPA Papel e Celulose 5,98%

    CIA BRASILEIRA DE PETROLEO IPIRANGA PTIP Petrleo e Gs 99,95%

    WLM - INDUSTRIA E COMERCIO S.A. SGAS Petrleo e Gs 71,44%

    PETROLEO BRASILEIRO S.A. PETROBRAS PETR Petrleo e Gs 99,95%

    REFINARIA DE PETROLEO IPIRANGA S.A. RIPI Petrleo e Gs 89,10%

    REFINARIA DE PETROLEOS MANGUINHOS S.A. RPMG Petrleo e Gs 15,93%

    DISTRIBUIDORA PROD DE PETR IPIRANGA S.A. DPPI Petrleo e Gs 68,60%

    BOMBRIL S.A. BOBR Qumica 96,19%

    FERTILIZANTES FOSFATADOS S.A.- FOSFERTIL FFTL Qumica 99,79%

    PETROFLEX INDUSTRIA E COMERCIO S.A. PEFX Qumica 40,71%

    MILLENNIUM INORGANIC CHEMICALS BR S.A. TIBR Qumica 14,98%

    TRORION S.A. TROR Qumica 5,17%

    M G POLIESTER S.A. RHDS Qumica 90,71%

    SUZANO PETROQUIMICA S.A. SZPQ Qumica 94,73%

    Continua

  • 90

    Empresa Ticker Setor Liquidez (% de dias negociados)

    PRONOR PETROQUIMICA S.A. PNOR Qumica 41,71%

    PETROQUIMICA UNIAO S.A. PQUN Qumica 51,48%

    BRASKEM S.A. BRKM Qumica 99,92%

    ULTRAPAR PARTICIPACOES S.A. UGPA Qumica 98,87%

    UNIPAR UNIAO DE IND PETROQ S.A. UNIP Qumica 99,84%

    ELEKEIROZ S.A. ELEK Qumica 55,71%

    CIA PROVIDENCIA INDUSTRIA E COMERCIO PRVI Qumica 0,00%

    MANGELS INDUSTRIAL S.A. MGEL Siderurgia 76,22%

    LUPATECH S.A. LUPA Siderurgia 99,65%

    KEPLER WEBER S.A. KEPL Siderurgia 35,27%

    METALURGICA DUQUE S.A. DUQE Siderurgia 11,17%

    TEKNO S.A. CONSTRUCOES IND E COM TKNO Siderurgia 21,00%

    PARANAPANEMA S.A. PMAM Siderurgia 94,20%

    FORJAS TAURUS S.A. FJTA Siderurgia 98,60%

    CARAIBA METAIS S.A. CRBM Siderurgia 3,38%

    PANATLANTICA S.A. PATI Siderurgia 18,85%

    GERDAU S.A. GGBR Siderurgia 99,94%

    METALURGICA GERDAU S.A. GOAU Siderurgia 99,95%

    CONFAB INDUSTRIAL S.A. CNFB Siderurgia 99,95%

    CIA SIDERURGICA NACIONAL CSNA Siderurgia 99,95%

    ACOS VILLARES S.A. AVIL Siderurgia 59,37%

    ACESITA S.A. ACES Siderurgia 99,95%

    USINAS SID DE MINAS GERAIS S.A.-USIMINAS USIM Siderurgia 99,95%

    TOTVS S.A. TOTS Software e Dados 99,69%

    UNIVERSO ONLINE S.A. UOLL Software e Dados 99,74%

    DATASUL S.A. DSUL Software e Dados 99,63%

    TELEC DE SAO PAULO S.A. - TELESP TLPP Telecomunicaces 100,00%

    TELEMAR NORTE LESTE S.A. TMAR Telecomunicaces 99,93%

    TELEMIG CELULAR PARTICIPACOES S.A. TMCP Telecomunicaces 99,95%

    TELE NORTE CELULAR PARTICIPACOES S.A. TNCP Telecomunicaces 99,95%

    TELE NORTE LESTE PARTICIPACOES S.A. TNLP Telecomunicaces 99,95%

    TIM PARTICIPACOES S.A. TCSL Telecomunicaces 99,95%

    LF TEL S.A. PITI Telecomunicaces 8,60%

    LA FONTE TELECOM S.A. LFFE Telecomunicaces 9,39%

    EMBRATEL PARTICIPACOES S.A. EBTP Telecomunicaces 99,95%

    BRASIL TELECOM S.A. BRTO Telecomunicaces 99,92%

    BRASIL TELECOM PARTICIPACOES S.A. BRTP Telecomunicaces 99,92%

    GEODEX COMMUNICATIONS S.A. AMRI Telecomunicaces 0,00%

    VIVO PARTICIPACOES S.A. VIVO Telecomunicaces 99,68%

    GVT (HOLDING) S.A. GVTT Telecomunicaces 100,00%

    GRENDENE S.A. GRND Txtil 99,85%

    CAMBUCI S.A. CAMB Txtil 5,22%

    SAO PAULO ALPARGATAS S.A. ALPA Txtil 77,83%

    VULCABRAS S.A. VULC Txtil 2,28%

    EMPRESA NAC COM REDITO PART S.A.ENCORPAR ECPR Txtil 13,75%

    MARISOL S.A. MRSL Txtil 12,85%

    CIA HERING HGTX Txtil 33,01%

    TEKA-TECELAGEM KUEHNRICH S.A. TEKA Txtil 64,68%

    Continua

  • 91

    Empresa Ticker Setor Liquidez (% de dias negociados)

    GUARARAPES CONFECCOES S.A. GUAR Txtil 73,86%

    KARSTEN S.A. CTKA Txtil 16,58%

    CIA TECIDOS NORTE DE MINAS COTEMINAS CTNM Txtil 98,17%

    DOHLER S.A. DOHL Txtil 6,29%

    WEMBLEY SOCIEDADE ANONIMA WMBY Txtil 0,13%

    SPRINGS GLOBAL PARTICIPACOES S.A. SGPS Txtil 0,00%

    FIACAO TEC SAO JOSE S.A. SJOS Txtil 11,46%

    FABRICA TECIDOS CARLOS RENAUX S.A. FTRX Txtil 7,64%

    CIA TECIDOS SANTANENSE CTSA Txtil 8,29%

    CIA FIACAO TECIDOS CEDRO CACHOEIRA CEDO Txtil 3,88%

    SANTISTA TEXTIL S.A. ASTA Txtil 67,31%

    TEXTIL RENAUX S.A. TXRX Txtil 16,14%

    VICUNHA TEXTIL S.A. VINE Txtil 27,05%

    LOG-IN LOGISTICA INTERMODAL S.A. LOGN Transporte 100,00%

    TEGMA GESTAO LOGISTICA S.A. TGMA Transporte 0,00%

    VARIG PARTIC EM SERV COMPLEMENTARES S.A. VPSC Transporte 27,29%

    LOCALIZA RENT A CAR S.A. RENT Transporte 99,81%

    OBRASCON HUARTE LAIN BRASIL S.A. OHLB Transporte 99,80%

    CIA CONCESSOES RODOVIARIAS CCRO Transporte 92,95%

    ANDRADE GUTIERREZ CONCESSOES S.A. ANDG Transporte 1,15%

    TAM S.A. TAMM Transporte 97,04%

    GOL LINHAS AEREAS INTELIGENTES S.A. GOLL Transporte 99,87%

    VARIG S.A. VIACAO AEREA RIOGRANDENSE VAGV Transporte 95,54%

    VIACAO AEREA SAO PAULO S.A. VASP VASP Transporte 0,00%

    ALL AMERICA LATINA LOGISTICA S.A. ALLL Transporte 91,07%

    TUPY S.A. TUPY Automobilstica 21,84%

    PLASCAR PARTICIPACOES INDUSTRIAIS S.A. PLAS Automobilstica 83,05%

    MAHLE-METAL LEVE S.A. LEVE Automobilstica 76,92%

    WETZEL S.A. MWET Automobilstica 56,47%

    IOCHPE MAXION S.A. MYPK Automobilstica 86,69%

    FRAS-LE S.A. FRAS Automobilstica 73,35%

    WIEST S.A. WISA Automobilstica 25,93%

    MARCOPOLO S.A. POMO Automobilstica 95,49%

    RANDON S.A. IMPLEMENTOS E PARTICIPACOES RAPT Automobilstica 94,79%

    EMBRAER-EMPRESA BRAS DE AERONAUTICA S.A. EMBR Automobilstica 99,95%

    BICICLETAS CALOI S.A. BCAL Automobilstica 72,03%

    BICICLETAS MONARK S.A. BMKS Automobilstica 4,46%

  • 92

    Apndice B

    Itens retirados dos balanos consolidados

    Item

    Ativo Total Ativo Circulante Duplicatas a Receber Estoques Outros Ativos CP Passivo Circulante Fornecedores CP Impostos a Pagar CP Outros Passivos CP Financiamento LP Patrimnio Lquido Receitas Lquidas Operacionais Lucro Operacional EBIT Proviso de Imposto de Renda IR Diferido Lucro Lquido Depreciao e Amortizao Aplicao no Ativo Permanente Quantidade Aes Ordinrias Quantidade de Aes Preferenciais

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