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EDIÇÃO 1 | AGO/2015resenhadabolsa.com.br

RESENHA UMA PUBLICAÇÃO TÉCNICA DA BM&FBOVESPA

DA BOLSA

SWAPS CAMBIAIS MÁRCIO GOMES PINTO GARCIA | TONY VOLPON | WENERSAMY RAMOS DE ALCÂNTARA

A INTEGRAÇÃO DAS CLEARINGS E O NOVO SISTEMA DE ADMINISTRAÇÃO DE RISCO CORE DA BM&FBOVESPA CÍCERO AUGUSTO VIEIRA NETO

IMPACTO DAS REUNIÕES DO COPOM NO PREÇO DE OPÇÕES DE ÍNDICE DE TAXAS DE JUROS (IDI) ERICK WAKAMOTO TAKARABE | MARCOS EUGÊNIO DA SILVA

FUTUROS DE BOI GORDO NAASSON REIS FERREIRA | JAIRO CAVALCANTE DE SOUZA | WILSON NASCIMENTO DE FREITAS

IMPACTO DOS INVESTIDORES HFTS NA FORMAÇÃO DE PREÇO NO MERCADO CAMBIAL BRASILEIRO ÁLVARO DE LIMA VEIGA FILHO | ANA BEATRIZ VIEIRA DE MATTOS

Artigos técnicos

EntrevistaMARCOS LISBOA DIRETOR-PRESIDENTE DO INSPER

Instituto Educacional BM&FBOVESPARua Líbero Badaró, 471, 5º e 6º andares – Centro – São Paulo – SP – (11) 2565-6313

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Inovação e conhecimentoA BM&FBOVESPA é um centro de inovação e conhecimento para o mer-

cado financeiro e de capitais. Em sua história centenária, a Bolsa sempre teve como princípio a indução de boas práticas e o desenvolvimento dos mercados. A base desse compromisso institucional da Bolsa é inovar sempre, seja por meio da produção de estudos e pesquisas, seja com soluções e produtos que tornam mais eficaz o funcionamento dos mercados.

A renovação da revista quadrimestral da Bolsa, que orgulhosamente apresen-tamos agora aos leitores, é um exemplo desses princípios que são tão caros à com-panhia. A RESENHA traz conteúdos que faziam parte da Revista da Bolsa, mais focada em assuntos de interesse geral para os públicos que orbitam em torno da instituição, a exemplo da publicação que era feita pela antiga BOVESPA. Destaca também elementos que fizeram da sua congênere na antiga BM&F uma referência.

Assim, estarão presentes na RESENHA artigos técnicos focados em mensu-ração e gestão dos riscos de mercado, de crédito, de liquidez, legal e operacional; apreçamento de ativos e derivativos; modelos econométricos; tributação e contabi-lidade; regulação dos mercados financeiro e de capitais; e governança corporativa.

Um conselho editorial formado por seis profissionais de renome e com longa história de contribuições para a disseminação de conhecimento e para o desenvol-vimento dos mercados financeiro e de capitais – Cláudio Haddad, José Roberto Mendonça de Barros, Gustavo Franco, Samuel Pessoa, Márcio Gomes Pinto Garcia e Marcos Eugênio da Silva – vai zelar pela qualidade da publicação, que terá também uma entrevista, uma agenda, uma seção com a memória da Bolsa e uma coluna com notas sobre o setor. Nesta edição, o entrevistado é o economista Marcos Lisboa, diretor-presidente do Insper e ex-secretário de política econômica do Ministério da Fazenda. O Conselho estará encarregado ainda de escolher e pre-miar, uma vez ao ano, o melhor artigo técnico publicado pela RESENHA.

É emblemático que a RESENHA volte a se aprofundar no conhecimento técnico. A BM&FBOVESPA está concluindo o maior plano de investimentos de sua história, que resultou em uma infraestrutura tecnológica no estado da arte e no CORE, um sistema de gerenciamento de risco inovador e pioneiro. Diante do cenário desafiador que os mercados apresentam no momento, a inovação e o conhecimento vão mostrar as alternativas para que o país volte a apresentar o crescimento que faz jus a seu potencial.

Boa leitura.


DA BOLSA Conselho editorialCláudio Haddad, Gustavo Franco, José Roberto Mendonça de Barros, Márcio Gomes Pinto Garcia, Marcos Eugênio da Silva e Samuel Pessoa

Editores ExecutivosEdemir Pinto, Cícero Augusto Vieira Neto, Eduardo Refinetti Guardia, André d’Almeida Monteiro e Fabio Dutra

Coordenação EditorialFSB Comunicação

Equipe ComunicaçãoMarita E. Bernhoeft, Ana Lúcia Matos Branco, Fernanda Kiyoko Nakao, Flavia Mangini, Jenifer Corrêa, Naum Alves Correia, Raphael Straub e Rogério Guerra

Cláudio Haddad

José Roberto Mendonça de Barros

Márcio Gomes Pinto Garcia

Gustavo Franco

Marcos Eugênio da Silva

Samuel Pessoa

A Resenha da Bolsa é uma publicação gratuita com o objetivo de promover o conhecimento e o debate técnico sobre os mercados administrados pela BM&FBOVESPA, difundindo as melhores práticas de gestão de risco e de trading. O conteúdo desta publicação não representa a opinião da Bolsa, nem deve ser interpretado como recomendação de compra ou de venda de ativos. Os artigos assinados expressam a opinião de seus autores. É proibida a reprodução parcial ou integral de textos contidos nesta publicação.

EDIÇÃO 1 | AGO/2015resenhadabolsa.com.br


DA BOLSA

SWAPS CAMBIAIS MÁRCIO GOMES PINTO GARCIA | TONY VOLPON | WENERSAMY RAMOS DE ALCÂNTARA

A INTEGRAÇÃO DAS CLEARINGS E O NOVO SISTEMA DE ADMINISTRAÇÃO DE RISCO CORE DA BM&FBOVESPACÍCERO AUGUSTO VIEIRA NETO

IMPACTO DAS REUNIÕES DO COPOM NO PREÇO DE OPÇÕES DE ÍNDICE DE TAXAS DE JUROS (IDI)ERICK WAKAMOTO TAKARABE | MARCOS EUGÊNIO DA SILVA

FUTUROS DE BOI GORDONAASSON REIS FERREIRA | JAIRO CAVALCANTE DE SOUZA | WILSON NASCIMENTO DE FREITAS

IMPACTO DOS INVESTIDORES HFTS NA FORMAÇÃO DE PREÇO NO MERCADO CAMBIAL BRASILEIROÁLVARO DE LIMA VEIGA FILHO | ANA BEATRIZ VIEIRA DE MATTOS

Artigos técnicos

EntrevistaMARCOS LISBOADIRETOR-PRESIDENTE DO INSPER

Agosto 2015 Edição 1

carta ao leitor

Ago/2015RESENHA

UMA PUBLICAÇÃO TÉCNICA DA BM&FBOVESPA

DA BOLSA

Artigo técnico

MARCOS LISBOA DIRETOR-PRESIDENTE

DO INSPER

49IMPACTO DOS INVESTIDORES

HFTS NA FORMAÇÃO DE PREÇO NO MERCADO CAMBIAL BRASILEIRO

28 IMPACTO DAS REUNIÕES DO

COPOM NO PREÇO DE OPÇÕES DE ÍNDICE DE TAXAS

DE JUROS (IDI)

Entrevista

18SWAPS

CAMBIAIS

06

FUTUROS DE BOI GORDO

40A INTEGRAÇÃO DAS CLEARINGS

E O NOVO SISTEMA DE ADMINISTRAÇÃO DE RISCO CORE

(CLOSEOUT RISK EVALUATION) DA BM&FBOVESPA

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índice

Ago/2015RESENHA


DA BOLSA

DA RIQUEZA DAS NAÇÕES AO DESFILE DE MARTHA

ROCHA

CONHEÇA O MAIS JOVEM

INVESTIDOR DA BOLSA

Notícias Agenda Memória do mercado Especial

62 66 68 72

Ago/2015RESENHA


DA BOLSA

A agenda perdidaEm 2002, em meio à corrida eleitoral que

resultou na vitória de Luiz Inácio Lula da Silva para a Presidência da República, o economis-ta José Alexandre Scheinkman aceitou convite do candidato Ciro Gomes para trabalhar na sua campanha. Scheinkman não queria se licenciar da Universidade de Princeton (EUA), onde dava aulas. Chamou para ajudá-lo no Brasil o econo-mista Marcos Lisboa, doutor pela Universidade da Pensilvânia (EUA), com mestrado e gradua-ção na Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ). Na ocasião, Lisboa era professor na Escola Brasileira de Economia e Finanças da Fundação Getulio Vargas (EPGE/FGV).

“Eu propus que, em vez disso, fizéssemos um documento que ficasse disponível para to-dos os candidatos. Nós dois defendíamos uma agenda de desenvolvimento muito diferente do debate da campanha e para a qual já havia boa evidência e trabalhos. Arrumamos toda a literatura e organizamos a estrutura do texto. Na sequência, fizemos uma reunião com alguns economistas apenas para tratar de temas espe-cíficos, pontos em que havia alguma controvér-sia ou que a literatura não era precisa. Em se-guida, eu e o Scheinkman escrevemos o texto preliminar, que depois se beneficiou de alguns comentários e sugestões.”

entrevista

Ago/2015RESENHA UMA PUBLICAÇÃO TÉCNICA DA BM&FBOVESPA

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MARCOS LISBOADiretor-presidente do Insper

Esse documento ficou conhecido como “agenda perdida”. O material delineava a visão de desenvolvimento que ele e Scheinkman de-fendiam. Mas era ainda um documento bastante genérico. Depois, quando Lisboa aceitou convite do então ministro Antonio Palocci Filho e assu-miu o cargo de secretário de política econômica do Ministério da Fazenda, entre os anos de 2003 e 2005, houve um detalhamento das propostas e uma consolidação do diagnóstico, publicado em abril de 2003. Pouco antes de deixar o governo, Lisboa coordenou outro documento, em que sis-tematizou o que foi feito e com novas propostas, agenda institucional e de crescimento de longo prazo. Ambos os documentos estão disponíveis na internet.

Passados pouco mais de dez anos, o Brasil se vê às voltas com a necessidade de um novo ajuste de grandes proporções, como o realizado na vira-da de 2002 para 2003, destaca Lisboa, para evitar uma “crise aguda”, segundo suas palavras. Desta vez, na sua opinião, o gosto será mais amargo. Primeiro, pela magnitude. O setor público gastou mais R$ 200 bilhões entre 2010 e 2013, engolindo boa parte da expansão da economia no período, que cresceu R$ 300 bilhões. Recuperar o superá-vit primário, portanto, será mais difícil. Segundo, porque a equipe econômica terá que contornar a ampliação da carga e da complexidade tributária, além de um amplo conjunto de privilégios que fo-ram concedidos a vários setores com a intenção, frustrada, de recuperar a economia após a crise financeira de 2008.

“O governo ampliou o crédito subsidiado, ex-pandiu as regras de conteúdo nacional, criou uma série de proteções para setores que pressionavam com mais eficácia em Brasília e o resultado foi o agravamento da nossa complexidade institucio-

nal, com prejuízo da produtividade das empresas. Ela vai da estrutura tributária ao comércio exte-rior, às regras de crédito e de proteção setorial.” Além de aumentar o custo do ajuste, esse quadro, avalia Lisboa, dificulta a retomada do crescimento econômico. “Do ponto de vista da economia real, o país tem a produtividade estagnada há quatro anos. Sem produtividade não tem crescimento”, afirma.

Nesta entrevista concedida à RESENHA, em maio deste ano, Marcos Lisboa, atual diretor-presidente do Insper, faz um paralelo histórico entre as tentativas de recuperação da economia após choques externos nos governos de Juscelino Kubitschek (presidente de 1956 a 1961), Ernesto Geisel (presidente de 1974 a 1979) e Dilma Rousseff. O “nacional-desenvolvimentismo”, como ele qualifica, não vê distinção entre partidos, direita e esquerda. Mas sempre teve o mesmo resultado: depois de um período de crescimento, um cenário de desequilíbrios fiscais, inflação elevada, pressão sobre as contas externas, baixa produtividade e reduzido crescimento. Com raízes na colonização extrativista, a ideologia por trás do nacional-desenvolvimentismo não analisa os custos dos benefícios distribuídos. “Essa ideia de que você pode distribuir benefícios por parte do Estado e que isso não tem um custo para a sociedade é uma falácia, simbolizada pela meia-entrada”, diz, em referência a um artigo de sua autoria, com a economista Zeina Latif (economista-chefe da XP Investimentos), que se tornou um clássico sobre a indústria de privilégios no país. “Você sai distribuindo meia-entrada para vários privilegiados, como no caso do crédito subsidiado, sem analisar os impactos sobre o restante da sociedade. Agora, quem paga a conta?”

Leia a seguir os principais trechos da entrevista:

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RESENHA – O senhor recentemen-te escreveu um artigo sobre o que chamou de “custos da ambigui-dade” na gestão da política eco-nômica. Poderia discorrer sobre isso e como avalia a tentativa em andamento de fazer uma reversão da política macro? O senhor acha que a reversão será efetiva?

MARCOS LISBOA – O Brasil teve uma grave deterioração fiscal nos últimos quatro anos. Passou de um superávit primário de 3% para um déficit de 0,6%, em um ano de muita receita extraordi-nária. Cada ponto do PIB equivale a cerca de R$ 50 bilhões. Estamos falan-do de quase R$ 200 bilhões. Para se ter uma noção do que significa isso, tudo o que o Brasil cresceu entre 2011 e 2013 não chega a R$ 300 bilhões. Pois bem, a piora fiscal é quase dois terços disso. Para agravar o problema, teve uma série de gastos públicos que não transitaram pelo orçamento e que não fazem par-te dessa conta. Nós nos endividamos sem registrar formalmente que fizemos dívida. Um exemplo é o Programa de Sustentação do Investimento [PSI], em que o BNDES [Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social] empresta a juros abaixo da TJLP [Taxa de Juros de Longo Prazo], que já é uma taxa bastante subsidiada. Como o BN-DES se financia pela TJLP, o governo anuncia que vai compensá-lo no futuro, pagando a diferença entre a TJLP e a taxa pela qual o BNDES emprestou. En-tão é uma dívida, só que não aparece na dívida pública. No balanço do BNDES há um crédito a receber do Tesouro, mas no balanço do Tesouro não há uma dívida com o BNDES. Então, para além

de toda a piora que aparece no superávit primário, ainda tem uma piora adicio-nal que não aparece nas contas públicas imediatamente, que é uma dívida que não está contabilizada como dívida. O caso do PSI é apenas um exemplo. Essa grave piora das contas públicas levou ao aumento da dívida bruta do governo e gerou pressões inflacionárias. A crise e seu possível agravamento forçaram o governo a reverter o que vinha fazendo há seis anos, período em que ele foi gas-tando, dizendo que, ao gastar, iria gerar renda e estimular o crescimento. O cres-cimento não veio, mas a dívida veio. O governo teve que fazer o ajuste fiscal sob o risco de uma crise mais grave nas con-tas externas. É claro que isso gera uma dificuldade imensa por tudo que o go-verno fez nos últimos anos, além do que disse na campanha. Desde a segunda metade do governo Lula e no primeiro mandato do governo Dilma havia um discurso numa direção, e a campanha eleitoral radicalizou esse discurso. Deu errado. A realidade forçou a contramão, porém com várias dificuldades para im-plantar um ajuste fiscal organizado. Infe-lizmente, estamos tendo um ajuste fiscal bastante desorganizado, uma tentativa de equilibrar as contas públicas com uma série de medidas que não auxiliam a eficiência econômica. Pelo contrário, prejudicam.

RESENHA – São medidas que a mé-dio prazo prejudicam o crescimen-to econômico?

MARCOS LISBOA – Sim. Mas acho que são as medidas possíveis pelo de-sastre político deste governo. Até pela campanha que fez, pelo discurso e pe-

Equilibrar a relação dívida-PIB requer um ajuste fiscal entre 2,5% e 3,5% do PIB. A magnitude do ajuste fiscal é igual ou um pouco maior que a do de 1999, que foi bastante grande. Contudo, as condições são muito diferentes. O Brasil tinha uma carga tributária muito menor em 1999. Hoje, paga-se no Brasil muito mais impostos do que em países semelhantes.

entrevista


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las dificuldades com a base aliada, o go-verno tem dificuldade de organizar um plano estruturado de ajuste fiscal equi-librado, de longo prazo, um ajuste fiscal que minimize os impactos sobre a ati-vidade e o crescimento. O que vemos é uma série de medidas que, do ponto de vista da eficiência econômica e do crescimento, são ruins, impostos sobre o crédito e impostos sobre as aplica-ções das empresas. A desoneração da folha, em princípio, é uma boa ideia, mas a maneira como foi feita resul-tou em um desastre do ponto de vista da eficiência da economia. A maneira como estão tentando corrigir essa me-dida equivocada não é das melhores, mas pelo menos reduz o mal maior que foi a forma incompetente da medida anterior. Devo ressaltar, porém, que o ajuste fiscal que está sendo feito, apesar da qualidade não ser boa, é melhor do que a alternativa de não fazer o ajus-te. Continuar a trajetória dos últimos anos significaria manter a deterioração da economia: estagnação, inflação ele-vada e piora ainda maior do mercado de trabalho por muitos anos. Além dis-so, havia o risco de uma grave crise nas contas externas, com saída expressiva de recursos. O ajuste gera custos para o país, mas a alternativa de não fazê-lo geraria custos anda maiores.

RESENHA – Seria melhor outro tipo de ajuste fiscal?

MARCOS LISBOA – Seria melhor um ajuste fiscal mais estruturado, de longo prazo, balanceado, que fosse condizen-te com a retomada do crescimento. Isso significaria um ajuste que não aumente as distorções tributárias e realize ajustes

sustentáveis nas despesas públicas. Infe-lizmente, estamos essencialmente ape-nas reduzindo o investimento público neste ano, com aumentos de impostos que elevam as distorções da nossa eco-nomia. A despesa corrente, por exem-plo, deve aumentar 4% acima da infla-ção neste ano. Mesmo as boas medidas de longo prazo e que reduziriam diver-sas distorções, como na aposentadoria por viuvez, estão saindo bem menores do que entraram no Congresso. Cada vez que aprovam uma medida, ela sai pela metade e no dia seguinte vem uma contramedida. Eu espero que se consi-ga fazer algum ajuste fiscal que reduza o risco de uma crise aguda. Não acredito que o governo conseguirá entregar o que prometeu, mas espero que pelo me-nos consiga algo no meio do caminho, revertendo parte do que foi feito nos últimos anos, e evite o risco, repito, de uma crise aguda. E que medidas benéfi-cas para o longo prazo sejam aprovadas.

RESENHA – Por exemplo.

MARCOS LISBOA – As de dezembro. Infelizmente, o Congresso tem desfei-to várias dessas medidas. O Brasil tem uma série de distorções na previdência e no seguro-desemprego que não se encontram em outros países. Então, a parte boa do ajuste está sendo menor do que o prometido, e o remédio está sendo mais amargo do que o neces-sário, pela má qualidade das medidas adotadas, talvez as únicas possíveis pela retórica de campanha e pelo qua-dro político que o atual governo cons-truiu. Espero, ao menos, que consiga-mos o ajuste mínimo para evitar uma crise aguda.

RESENHA – O senhor acha que a situação não está clara?

MARCOS LISBOA– Não está nada cla-ro. É só olhar a discussão sobre as medi-das no Congresso. Não está claro. Acho que é um momento de grande preocu-pação. A nova equipe econômica, os anúncios que foram feitos e as intenções que foram divulgadas deram o benefício da dúvida a um governo que faz o con-trário do que sempre afirmou que iria fazer. Voltamos a falar em equipe eco-nômica porque é um governo que disse uma coisa e tem um grupo na economia que diz outra. Então, o que pensa o go-verno e o que pensa a equipe econômi-ca não parecem ser a mesma coisa. Essa esquizofrenia é herança da campanha eleitoral e do primeiro governo Dilma. Então, não está claro para onde nós va-mos. O que é importante enfatizar é que o Brasil já teve algumas crises agudas, como em 1999 e em 2002. Em ambos os casos, foi feito um ajuste fiscal firme e a economia, após o ajuste, voltou acerta-da. Mas 2015 não é igual a 1999 e 2002.

RESENHA – Por quê?

MARCOS LISBOA – Porque o ajuste fiscal é maior. Equilibrar a relação dívida--PIB requer um ajuste fiscal entre 2,5% e 3,5% do PIB. A magnitude do ajuste fiscal é igual ou um pouco maior que a do de 1999, que foi bastante grande. Contu-do, as condições são muito diferentes. O Brasil tinha uma carga tributária muito menor em 1999. Hoje, paga-se no Brasil muito mais impostos do que em países semelhantes. Por que as empresas brasi-leiras não se internacionalizam, por que os bancos brasileiros não se internacio-


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nalizam, como seria esperado? Porque têm dificuldade de competir, porque vão pagar muito mais impostos do que os concorrentes. A carga tributária sobre ati-vidades produtivas e financeiras no Brasil é muito maior do que em outros países. Esta é uma dificuldade para o país se in-ternacionalizar e crescer. E internamente temos não apenas uma quantidade muito elevada de impostos, mas também uma péssima qualidade da estrutura tributária. O Brasil consegue a façanha de ter vários impostos sobre valor adicionado só no governo federal, com regimes tributários muito diferentes – PIS-Cofins, IPI, Sim-ples –, além da imensa complexidade das legislações estaduais sobre ICMS. Quando você vai no detalhe da legislação, é inacreditável a quantidade de regimes especiais, regras para cada setor, e a im-pressionante ambiguidade sobre como devem ser pagos os impostos. Não é à toa que temos esse imenso passivo tributário. Isso significa um custo operacional e uma insegurança que perturbam o ambiente de negócios, prejudicam a produtividade e o crescimento.

RESENHA – Uma Babel.

MARCOS LISBOA – Basta comparar as horas que uma empresa brasileira gasta para cumprir suas obrigações tributárias com uma empresa no exte-rior, é impressionante. E pior: temos não apenas uma quantidade imensa de regras variando de setor para setor, como também elas são ambíguas. Isso gera esse impressionante contencioso tributário. Você vê no balanço das em-presas de capital aberto o quanto elas têm de contencioso tributário, as mul-tas aplicadas pelo Fisco.

RESENHA – É o paraíso dos advo-gados.

MARCOS LISBOA – Mas é um infer-no para o Brasil, é um prejuízo para o país. Quem perde com isso é o Brasil. Vou dar um exemplo simples: o impos-to sobre valor adicionado. Em geral, nos demais países, você vai calcular faturamento menos despesas e paga o imposto. No Brasil, temos a distorção do crédito produtivo, só o que entrou diretamente na produção pode ser descontado. Mas o que entrou direta-mente na produção? O que entra na produção do iPhone ou do automóvel? Entra a peça que está no carro, mas e a energia? Como separar o que vai para o escritório? E o uniforme do funcio-nário? O que você pode deduzir? Essa opção pelo crédito produtivo é muito ruim no Brasil. Nós somos diferentes do resto do mundo. E isso vale tanto para os tributos federais quando para os estaduais. Ainda temos o regime do lucro presumido, que agrava ainda mais o sistema tributário, e o Simples sobre faturamento com várias tabelas diferentes, que está cada vez mais com-plexo e com distorções inacreditáveis.

RESENHA – Então, o ajuste fiscal ficou mais difícil. Além da grande magnitude, a complexidade au-mentou muito de 20 anos para cá.

MARCOS LISBOA – Temos uma carga tributária muito maior que no passado e uma estrutura tributária ainda pior em qualidade do que era antes, que prejudi-ca a produtividade e o crescimento. Para além disso, há ainda um aumento das distorções setoriais no Brasil. Alguns se-

tores têm a desoneração da folha, outros não têm, depende de a empresa estar ou não no Simples, lucro real, lucro presu-mido, além de diversas regras tributárias específicas para cada setor. Essa mesma complexidade da estrutura tributária acontece ainda na estrutura de importa-ção. Compare importar um bem nos Es-tados Unidos e no Brasil. Não é apenas o nível da tarifa ou o nível das proteções não tarifárias. É a complexidade, a bu-rocracia. Isso é custo Brasil, é perda de produtividade. Todas as proteções seto-riais foram ampliadas nos últimos seis anos, como as regras de conteúdo na-cional para óleo e gás, por exemplo. Por que é preciso proteger os bens de capi-tal nacionais? Os defensores da medida argumentam que sem a proteção não conseguem competir com os estrangei-ros que produzem mais barato e melhor. Mas isso significa que o resto dos seto-res que compram esses bens de capital vai pagar mais caro ou adquirir bens de capital menos produtivos. Estimular a produção nacional pode ser uma opção, mas vai ter um custo para o país, e pode torná-lo mais pobre.

RESENHA – Alguém vai pagar.

MARCOS LISBOA – Quem comprar uma máquina ou equipamento vai comprar algo mais caro e talvez de pior qualidade. A Petrobras hoje vive esse dilema, ela está submetida ao conteú-do nacional e tem que comprar equipa-mentos nacionais para a sua produção. Isso significa perda de produtividade. A Petrobras está pagando a conta do conteúdo nacional que privilegia algu-mas empresas. Isso não quer dizer que precisamos ser necessariamente contra

entrevista


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as regras de proteção nacional. Afinal, todos os países as praticam em alguma medida. O que se discute é a escala e a forma de fazê-lo. Muitos países fizeram políticas de proteção e deram errado. Políticas de proteção nacional desen-volvimentistas ocorreram na Índia, no Paquistão, na Turquia, no México, no Brasil. Não é a melhor companhia. Simplesmente, as políticas deram er-rado. Em alguns poucos países, deram certo na segunda metade do século passado. Nesses países, isso foi feito de maneira muito cuidadosa, em setores selecionados, com metas de desem-penho e prazo para acabar. Porque, se dá errado, empobrece o país, em vez de enriquecê-lo. A incompetência téc-nica dos últimos seis anos não deixa de surpreender. O governo ampliou o crédito subsidiado para empresas sele-cionadas num volume impressionante, expandiu as regras de conteúdo nacio-nal, criou uma série de proteções para setores que pressionavam com mais eficácia em Brasília da forma mais ata-balhoada e ineficaz. Não havia metas claras de desempenho, avaliação por mais elementar que fosse do custo e benefício das medidas, incluindo o seu custo de oportunidade e o que o país perde ao fazê-las. O resultado foi o agravamento da complexidade insti-tucional, que vai da estrutura tributária ao comércio exterior e às regras de cré-dito e de proteção setorial.

RESENHA – Esse cipoal micro difi-cultou o ajuste macro.

MARCOS LISBOA – E dificulta a re-tomada do crescimento. Esse cipoal micro significa que a nossa produti-

vidade, que crescia a 1,6% ao ano até 2010, estagnou desde então. Do pon-to de vista da economia real, há uma produtividade estagnada há quatro anos. Sem produtividade não há cres-cimento. O país está limitado a crescer ao que cresce a população. O Brasil sofreu muito mais com a crise externa que os demais países. O mundo crescia 4% antes da crise. Os países emergen-tes cresciam 4% antes da crise. O Bra-sil também. Depois da crise, de 2010 para cá, o mundo cresce 3,3%, alguns emergentes crescem 3,5%, outros 4%. O Brasil está crescendo zero. Nós es-tancamos o nosso crescimento. O Brasil sofreu mais os efeitos da crise, e mais por responsabilidade nossa, pelas escolhas que nós fizemos. Vendemos a ilusão de que juros para baixo, câmbio para cima, crédito subsidiado e prote-ção à produção local seriam a rota do crescimento. Infelizmente, isso foi a rota da estagnação. O pior é que o cus-to do que foi feito ainda será sentido pelo país por muitos anos.

RESENHA – Essa estagnação começa a ter efeitos sociais?

MARCOS LISBOA – A desigualdade de renda, que caiu entre 2001 e 2009 de forma impressionante, estagnou a partir de 2011. E o número de extre-mamente pobres começa a aumentar, o que é preocupante. Então, há um de-sequilíbrio macroeconômico que tem que ser enfrentado no curto prazo para evitar uma crise aguda. Teremos algu-mas consequências caso não consiga-mos fazer esse ajuste fiscal, mesmo de má qualidade. Uma vez feito, evita essa crise aguda, mas não me parece que re-

O Brasil está crescendo zero. Nós estancamos o nosso crescimento. O Brasil sofreu mais os efeitos da crise, e mais por responsabilidade nossa, pelas escolhas que nós fizemos. Vendemos a ilusão de que juros para baixo, câmbio para cima, crédito subsidiado e proteção à produção local seriam a rota do crescimento. Infelizmente, isso foi a rota da estagnação.


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tomaremos o crescimento. Na melhor das hipóteses, em tudo dando certo, o Brasil parece um país condenado a uma estagnação da renda per capita, uma economia que vai crescer 1%, 1,5%, tal-vez 2%, em um ano bom.

RESENHA – Por quê?

MARCOS LISBOA – Porque tem uma agenda extremamente difícil, que foi agravada pelas políticas nos últimos seis anos. A questão do custo Brasil já era difícil, e ficou pior. A questão do comércio exterior no Brasil já era com-plexa, e ficou pior. A agenda de prote-ção setorial já era difícil aqui, e ficou pior. Enfrentar essa agenda é dificíli-mo, porque criou grupos de interesse. Vou dar um exemplo: como você lida com a indústria naval? As atividades produtivas no Brasil foram condena-das a pagar mais caro por transporte de navio, o que prejudicou diversas empresas. Hoje, no Brasil, a regra de conteúdo nacional implica navios mais caros, quem compra vai pagar mais caro, quem vai transportar por navio vai pagar mais caro. Não deu muito certo. Mas as empresas investiram aqui, trabalhadores deixaram de fazer o que faziam para se deslocar e trabalhar na indústria naval. As empresas que po-diam estar construindo estradas redu-ziram o que podiam em infraestrutura para fazer navios. Deixamos de fazer diversos investimentos relevantes para o país a fim de fazer algo que até agora não fazemos bem. Quem compra paga mais caro do que precisa. E o Brasil é carente de investimentos tão relevantes em outras áreas. Como se desarma esse problema? Existem grupos que depen-

dem da proteção, do resto da sociedade pagando um custo elevado para viabili-zar a indústria naval no Brasil. São em-presas e trabalhadores que dependem da proteção para sobreviver, criamos grupos de interesse e não parece haver solução simples para resolver o proble-ma. É como no drama da Zona Franca de Manaus.

RESENHA – Isso nos leva a um ou-tro artigo seu intitulado “O país da meia-entrada”. Na sua avaliação, por que o modelo político brasileiro leva à construção de tantos privilégios?

MARCOS LISBOA – Por que a América Latina ficou para trás? Por que temos tan-tas distorções em comparação com ou-tros países? Em meados do século XVIII, diversos países latino-americanos eram bem mais ricos do que o norte dos EUA. O que houve para que, 200 anos depois, os Estados Unidos enriquecessem tanto em comparação à América Latina? Este tem sido o tema dominante do pensa-mento sobre desenvolvimento desde meados do século passado. Infelizmente, temos muitas teses, porém pouca evidên-cia com dados robustos. Desde os anos 1990, surgiu uma nova literatura com base nos trabalhos de Stanley Engerman e Kenneth Sokoloff [economistas ame-ricanos]. A tese deles tem a ver com o processo de colonização. A América do Norte era uma colônia povoada por pes-soas que estavam fugindo ou imigrando da Europa, mas, para reproduzir a vida que tinham na Europa, produziam coisas muito parecidas. Em uma região de cli-ma muito parecido com o europeu, elas reproduziam as instituições e os hábitos. Eram agricultores que dependiam do co-

A partir da década de 1930, esse projeto nacional desenvolvimentista, que ocorreu no mundo inteiro, vem com uma força impressionante ao Brasil. Aconteceu na Itália fascista, na Argentina, na Turquia. Mas a escala que isso teve no Brasil durante 50 anos foi realmente impressionante.

entrevista


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mércio, dependiam da vida local numa região equivalente geograficamente à Europa. Como era para produzir, trocar e perenizar na região, havia a preocupação com o estado de direito, com a consti-tuição de uma infraestrutura pública de educação, estradas e cidades.

RESENHA – E a América Latina?

MARCOS LISBOA – A América Lati-na, por outro lado, era uma região mui-to diferente da Europa, uma região que produzia coisas que a Europa não pro-duzia. A migração para cá era temporá-ria, de exploração. As pessoas vinham aqui para produzir o que a Europa não tinha, exploravam o que a região podia produzir e enviavam para a Europa. Acabaram desenvolvendo instituições muito diferentes aqui, instituições ex-trativistas, o trabalho escravo e regras para extrair os recursos diferentes em relação à Europa. Isso funcionou mui-to bem do ponto de vista da geração de riqueza nos séculos XVII e XVIII. Ob-viamente, não nos processos sociais. Quando o mundo muda, esse sistema se revela ineficaz. As instituições extra-tivistas eram opressoras. Enquanto isso, no Norte havia instituições políticas mais igualitárias e preocupação com o capital social, com a educação. A pri-meira estrada norte-sul do Brasil é do século XX. Tudo era voltado para fora. E não havia preocupação com educa-ção. Vinham para cá adultos, que extra-íam e voltavam para a Corte. Não havia preocupação com um sistema político mais igualitário. Não existia preocupa-ção com o estado de direito, ao contrá-rio. Não é à toa que o Brasil foi o último país a acabar com a escravidão.

RESENHA – Então, o Brasil herdou as instituições extrativistas?

MARCOS LISBOA – Sim, como também um sistema político que não prima pela igualdade. Herdou ainda a ausência de educação. Os modelos de educação no Brasil são lamentáveis, e da América Latina em geral, quando comparados aos da América do Norte e da Europa. Na qualidade dos direitos políticos, a mesma coisa. Tem um bre-ve interregno um pouco mais liberal no Brasil durante o começo da República Velha, mas de vida curta. Aqui, o termo liberal costuma ser utilizado apenas na concepção mais imediata de ser con-tra ou a favor do mercado. Mas eu falo aqui no sentido mais amplo, liberal no sentido político do termo, de igualda-de de direitos, igualdade de condições, ausência de privilégios, de tratar os iguais como iguais. Houve um período um pouco mais liberal no começo da República Velha e que terminou com a Primeira Guerra Mundial. A partir da década de 1930, esse projeto nacional desenvolvimentista, que ocorreu no mundo inteiro, vem com uma força impressionante ao Brasil. Aconteceu na Itália fascista, na Argentina, na Tur-quia. Mas a escala que isso teve no Bra-sil durante 50 anos foi realmente im-pressionante. Herdamos desse período a Justiça do Trabalho, o monopólio das representações sindicais dos trabalha-dores e dos patrões, com contribuições compulsórias. Por que existem as con-federações e federações no Brasil, de onde saíram? Por que as empresas têm que contribuir obrigatoriamente para os sindicatos patronais, as federações e as confederações? Se você tentar en-

tender que recursos são esses que eles recebem, é extremamente complicado, sem nenhuma transparência. E todos os conflitos são mediados pelo Esta-do. Esse imenso aparato público que foi feito no Brasil tem como marco o governo Vargas [Getúlio Vargas, pre-sidente de 1930 a 1945 e de 1951 a 1954]. Seria ótimo se tivesse dado cer-to e o Brasil, a partir de Vargas, tives-se tido desenvolvimento com justiça social. Infelizmente, todo esse instru-mental parece ter contribuído com a perpetuação do nosso atraso.

RESENHA – É quando começa esse processo?

MARCOS LISBOA – É concomitante a um processo semelhante que ocorre nos países em desenvolvimento naquele período, mas em uma escala impressio-nante, uma escala que realmente é espe-cífica nossa. Isso dura ao longo de uma boa parte do século XX. Essa herança do Estado varguista é a herança desse país que não conseguiu se desenvolver. Paradoxalmente, apesar de todo o apelo popular do governo Vargas, essa estra-tégia desenvolvimentista tem algumas características. Eu estou usando o termo nacional-desenvolvimentismo para isso, qualificando uma visão de que cabe ao Estado coordenar as decisões de inves-timento e estimulá-las. Crescimento é industrialização, que passa por essa pro-teção do poder público. Cabe ao Estado mediar as relações privadas e coorde-ná-las. Vamos tomar como exemplo o governo Juscelino Kubitschek, ou o de Getúlio Vargas. É um tripé, uma perna do Estado, as grandes corporações, as multinacionais. Mas o Estado faz a me-


DA BOLSA 13

diação e delineia para onde vai. Parado-xalmente, apesar do apelo popular dessa estratégia, é uma estratégia que não pri-vilegia a política social. A política social não foi um ponto relevante nos princi-pais trabalhos sobre desenvolvimento econômico entre os anos 1950 e 1980, incluindo educação. Simplesmente não se considerava educação como relevan-te para o desenvolvimento econômico do Brasil, por economistas de esquerda e de direita.

RESENHA – Isso é curioso.

MARCOS LISBOA – É um projeto que está nos governos Vargas, Juscelino e Geisel. Juscelino era mais democra-ta; Vargas, em seu primeiro mandato, e Geisel não. A diferença entre esquerda e direita não está no projeto de desen-volvimento. Está na coalizão política de governo. Para a esquerda, distribuição de renda aqui não tem a ver com educa-ção e produtividade. A renda da maio-ria da população não depende de cres-cimento sustentável por muitos anos, decorrentes de incentivos adequados para o setor privado, com políticas so-ciais que garantam a crescente e melhor formação das novas gerações. O proble-ma, em uma visão à esquerda no Brasil, é distributivo, como aliás em muitos países da América Latina. Alguns têm pouco porque outros têm muito. E daí o ativismo das intervenções legais, medidas normativas, o excesso de re-gras e intervenções que se propõem a proteger os mais frágeis. Esse discurso tem uma imensa dificuldade em dis-cutir com base em fatos e dados, em fazer análise aplicada para verificar se as teses são corroboradas pelos dados,

ou se seu diagnóstico pode estar equi-vocado. E intervenções bem-inten-cionadas acabam prejudicando quem pretende proteger. Será que depois de tantas décadas de legislação trabalhista que se propõe a proteger o trabalhador da forma como foram feitas no Brasil e em outros vizinhos não estão na causa do problema? Existem muitos dados e bons trabalhos acadêmicos feitos e ou-tros tantos que poderiam ser realizados. Quando as intervenções são bem-suce-didas e quando prejudicam? Quando, por exemplo, uma política de salário mínimo pode ser eficaz para reduzir a desigualdade e quando pode prejudi-car o emprego? Infelizmente, parte da esquerda demoniza o debate aplicado, a divergência. E as razões do fracasso da América Latina, inclusive nos países que fizeram as políticas propostas por essa visão, são sempre os interesses es-trangeiros. A tese conspiratória atribui ao outro, aos grupos contrários, o fra-casso do que fizemos por tanto tempo. Por isso, Cuba e Venezuela fracassaram. Conta-se uma história que sempre va-lida as conclusões que desejam, que acreditam ser corretas. Trata-se de um argumento mais próximo da religião do que da ciência, em que se procura tes-tar com cuidado as conjecturas, em que se a evidência vai ao encontro da tese, muda-se a tese. A história não tem sido favorável ao nacional-desenvolvimen-tismo. Durante alguns anos o país cres-ce mais, acumulam-se os desequilíbrios fiscais, e aí vem a conta de inflação alta e crise externa. O governo Juscelino Kubitschek, tão celebrado, terminou com forte desequilíbrio fiscal, inflação acelerando, moratória e economia em processo de estagnação.

RESENHA – E depois de Juscelino?

MARCOS LISBOA – O curioso é que, após o governo Juscelino, teve um de-sastre político, que foi o golpe de 1964. Mas veio uma agenda liberal também, que já vinha sendo discutida no Brasil desde o fim da década de 1950. Den-tro dessa agenda relativamente liberal, criam-se o Banco Central, instrumen-tos do mercado de capitais, instrumen-tos de crédito, faz-se o equilíbrio fiscal. É a primeira agenda mais moderna que o Brasil vive de forma consolidada. No fim dos anos 1960, vivenciamos os resultados de uma extensa agenda de reformas, além de um choque externo favorável, um boom de commodities. O resultado foi rotulado do milagre brasileiro. Ditaduras são nefastas e in-compatíveis com uma agenda liberal. O Banco Central nasceu independen-te, mas com [o governo de Arthur da] Costa e Silva rapidamente deixou de sê-lo. Mais ainda: na medida em que o ciclo de crescimento vai começan-do a se esgotar, o governo começa a retomar o velho instrumento do estí-mulo, do incentivo, gerando pressões inflacionárias. É o fim do mandato de Delfim Netto como ministro da Fazenda e veio a crise externa com o choque do petróleo, quando o mundo faz o ajuste das contas. O Brasil resol-veu que a crise não podia afetar nosso crescimento. Cria-se o segundo PND [Plano Nacional de Desenvolvimento] e retoma-se a velha agenda de Vargas e Juscelino. Nada mais semelhante ao desenvolvimentismo de esquerda do que o desenvolvimentismo de direita no Brasil. Novamente, é retomado o forte intervencionismo discricionário,

entrevista


DA BOLSA 14

a expansão do crédito subsidiado e a li-derança do governo sobre as priorida-des do investimento. Com a retomada do desenvolvimentismo vêm a perda do controle fiscal, o descontrole infla-cionário, que chega a 100% na virada da década dos 1980, a crise externa, a moratória em 1982, uma herança de distorções setoriais, uma baixa produ-tividade e uma longa estagnação.

RESENHA – É o mesmo resultado de Juscelino.

MARCOS LISBOA – O resultado da retomada do nacional-desenvolvimen-tismo nos anos 1970 foi a longa década e meia perdida seguinte, com distor-ções gerando produtividade estagnada. Renascem mais uma vez as regras de conteúdo nacional, como agora, mais uma vez o setor naval. Naquela ocasião, o setor naval quebrou. A Lei de Infor-mática deu errado. Criaram-se várias proteções, no setor de açúcar e álcool e no de café. Estagnou a produtivida-de. Vieram os desequilíbrios macroe-conômicos, inflação crescente e uma economia estagnada, com aumento da desigualdade social. Essa é a herança do nacional-desenvolvimentismo nos anos 1960 e nos anos 1980. A grave crise nos anos 1960, assim como nos anos 1990, forçou o Brasil a fazer uma agenda liberal: tratar os iguais como iguais, abrir a economia, parar com a concessão de privilégios. Vêm a agen-da de privatização, o maior equilíbrio das contas públicas no governo Itamar, a estabilização da economia. O Brasil começa a deixar de ser essa economia peculiar, fechada, do velho projeto, e torna-se uma economia mais parecida com a do resto do mundo.

RESENHA – Tem um reforço insti-tucional importante.

MARCOS LISBOA – Regras e proce-dimentos. Uma agenda de Estado. Não é a política discricionária do iluminado de plantão que está lá no Executivo, que tem uma ideia para resolver o problema do setor elétrico e sai fazendo interven-ção desastrada, como vimos há poucos anos. Nos anos 1990 e primeira meta-de dos anos 2000, convergíamos para a institucionalidade dos países desen-volvidos, com progressiva retomada do crescimento, ainda que com avanços e retrocessos. O primeiro governo de Fer-nando Henrique Cardoso não foi bem na parte fiscal. Deu na crise de 1999. A reação, porém, foi muito saudável, com o ajuste fiscal de 1999 e a Lei de Responsa-bilidade Fiscal. Na sequência, ocorreram os erros na regulação do setor elétrico, e tivemos a crise de 2001. Com avanços e retrocessos, o Brasil foi, ao fim, avançan-do nesse período. Inclusive na política social. Houve um grande avanço na polí-tica educacional a partir da Constituinte de 1988, que resultou na massificação do ensino fundamental. A qualidade do nosso ensino ainda é lamentável, mas, ao menos, todas as crianças têm acesso. A partir de 2001, começou a queda da de-sigualdade, sobretudo pela melhora do mercado de trabalho, com as novas ge-rações mais educadas chegando à idade de trabalhar, o maior crescimento eco-nômico, a formalização do mercado de trabalho e a política de salário mínimo em uma economia em expansão. A partir de 1994, começamos a ter maior quali-dade na política social, com a criação de diversos programas de transferência de renda, alguns dos quais foram unificados no Bolsa Família uma década depois.

A história não tem sido favorável ao nacional-desenvolvimentismo. Durante alguns anos o país cresce mais, acumulam-se os desequilíbrios fiscais, e aí vem a conta de inflação alta e crise externa. O governo Juscelino Kubitschek, tão celebrado, terminou com forte desequilíbrio fiscal, inflação acelerando, moratória e economia em processo de estagnação.


DA BOLSA 15

Infelizmente, depois da crise de 2008, mudamos de rota. Abandonamos a traje-tória que vínhamos seguindo desde 1990 e retomamos o velho desenvolvimentis-mo de Vargas, Juscelino e Geisel. Veio uma crise externa e conseguimos repetir os mesmos equívocos dos anos 1950 e 1970.

RESENHA – A que o senhor atribui a repetição desse erro?

MARCOS LISBOA – Acho que a ideolo-gia desempenha um papel fundamental. A defesa do nacional-desenvolvimentis-mo é mais próxima da religião do que do debate acadêmico. Para dar um exemplo, pode-se ser mais ou menos cético sobre intervenções no câmbio, sua efetivida-de e benefícios para o país. A economia tradicional procura definir com cuidado os conceitos e testar as conjecturas com os dados disponíveis. Como se define in-tervenção cambial? Quais os impactos a serem testados? Quais as bases de dados disponíveis e os testes estatísticos pos-síveis? Caso se verifique que, em deter-minadas circunstâncias, as intervenções podem ser benéficas, muito bom. Que sejam feitos com cuidado e controle dos resultados. A abordagem desenvolvimen-tista, porém, segue outra lógica, parte do princípio de que a intervenção é bené-fica. Os autores cujos trabalhos apoiam a intervenção devem ser celebrados, os que não são favoráveis devem ser des-cartados. Escolhem-se os trabalhos pelos resultados, não pela robustez do método de análise. Afinal, o desenvolvimentismo sabe o correto. Por isso, o excesso de adje-tivos e a carência de análise empírica e de dúvidas. Todo o debate se resume a gru-pos de interesse. O que estamos pagando nesta década, e vamos pagar em termos

sociais, é o custo do nacional-desenvol-vimentismo. O Brasil que reduziu a de-sigualdade foi o Brasil que veio dos anos 1990 e 2000. Não é o Brasil pós-2009, é o Brasil anterior, é o Brasil que investiu em educação, é o Brasil que fez o Bolsa Família, é o Brasil da inflação baixa, é o Brasil de uma economia mais aberta, que não estatiza serviços desnecessários. Eu sou de uma geração em que telefone cus-tava milhares de dólares, era presente de casamento. A nova geração não entende isso. Mas esta ideologia no Brasil persiste.

RESENHA – Por que o senhor acha que o nacional-desenvolvimentis-mo não morre?

MARCOS LISBOA – A ideologia não conversa com a estatística. E aqui, talvez por ingenuidade, não atribuo essa agen-da a interesses escusos. O governo não atende a indústria naval apenas pela pres-são de grupos de interesses. Eu acho que muitos compartilham a crença de que o país se desenvolve protegendo a indús-tria naval. Seus defensores, no entanto, não primam por análises quantitativas dos custos dessa iniciativa, análises com grupos de controle e metas claras de de-sempenho. Pelo contrário, parte-se da premissa de que a conclusão está correta e que você pode distribuir benefícios por parte do Estado sem custo para a socie-dade. Como no caso da meia-entrada. Distribui-se crédito subsidiado de roldão. Agora, quem paga a conta do crédito? O Brasil que paga juros altos com spread de 20% e o Brasil que paga juros muito baixos de 3% – e o spread médio é 11%. Juro no Brasil é caro? Depende. É caro para alguns e muito barato para outros. Muitos setores no Brasil pagam juros me-nos do que a inflação. É só pegar dinheiro

Quando se distribui meia-entrada para uma quantidade crescente de grupos sociais, alguém paga a entrada inteira. Essa capacidade de captura do Estado por grupos organizados é histórica no Brasil e se expandiu ainda mais. De onde vem isso? Primeiro, da falta de transparência dos benefícios do Estado. Um grupo se organiza no aparelho de Estado e gera uma pressão política.

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DA BOLSA 16

emprestado e aplicar em títulos públicos que você ganha mais dinheiro. Quan-do se distribui meia-entrada para uma quantidade crescente de grupos sociais, alguém paga a entrada inteira. Essa ca-pacidade de captura do Estado por gru-pos organizados é histórica no Brasil e se expandiu ainda mais. De onde vem isso? Primeiro, da falta de transparência dos benefícios do Estado. Um grupo se or-ganiza no aparelho de Estado e gera uma pressão política. O custo é difuso para a sociedade, que apenas vê que o país é caro e que importar no Brasil é difícil. Mas de onde vem essa dificuldade? Vem de um somatório de pequenas medidas que distorcem. Vários setores consegui-ram criar barreiras e regras no comércio externo. Para importar você tem que che-car um “catálogo telefônico” para enten-der exatamente quais são as regras e os procedimentos para evitar burla. Então gera um custo, mas esse custo é difuso.

RESENHA – Já o benefício é na veia de quem recebe o privilégio.

MARCOS LISBOA – Isso vem de um Estado que concede esses benefícios de uma maneira pouco transparente. Agora, a sociedade é permeável a isso. Ela não fica indignada com os benefícios tribu-tários. Por que a empresa A paga menos pelo crédito que a empresa B? A socieda-de reclama dos 20 centavos de aumento no ônibus. Mas quantos por cento da população pagam a tarifa cheia de ôni-bus em dinheiro? Oito por cento. Tem vale-transporte, gratuidade para diversos grupos. É a ilusão fácil de achar que, ao conceder benefícios para alguns, a conta é paga pelos proprietários de ônibus e não pelo restante da população. A socie-dade brasileira acha razoável a mulher se

aposentar por tempo de contribuição aos 52 anos e homem aos 54. Como se apo-sentar aos 52 anos de idade? Isso não é sustentável do ponto de vista das contas públicas. Quem vai pagar essa conta?

RESENHA – O senhor acha que esses nossos retrocessos, esses retornos ao nacional-desenvolvimentismo, sempre são motivados por crises externas?

MARCOS – Foi assim nos anos 1930, em 1974 e com a crise de 2008. Eu acho que a crise externa pode auxiliar no gatilho político. Esse é um tema que domina uma parte relevante da socie-dade brasileira, que acha aceitável que o Estado fique distribuindo privilégios e benefícios. E tem sempre alguém para pagar essa conta, não é muito claro quem é. O setor produtivo acha razoável pedir benefícios, proteções e privilégios, e não que ele está pagando a conta. A indústria nacional está se enfraquecendo exatamente porque o governo seguiu a agenda que muitas li-deranças da própria indústria pediram.

RESENHA – O senhor acha pos-sível, com esse cenário político atual, retomar aquela “agenda perdida”, expressão que se usou quando o senhor esteve no go-verno para as reformas liberais que foram feitas então?

MARCOS LISBOA – O preconceito é tão forte no debate brasileiro que tenho que precisar bem as palavras. Esse ter-mo liberal é usualmente tratado como refletindo uma visão de mundo em que só o mercado funciona e o Estado deve ser mínimo. Não é bem isso. Eu digo

que o Brasil foi virando um país mais normal nos anos 1990 e na primeira metade dos anos 2000, funcionan-do como a grande maioria dos países funciona, dos Estados Unidos aos pa-íses nórdicos, países que têm diferen-ças importantes na política social e na proteção dos mais pobres. Os Estados Unidos são mais parcimoniosos com a intervenção do poder público e na polí-tica social. Os países nórdicos têm uma visão de maior proteção social e maior carga tributária. Em grandes temas institucionais, no entanto, os Estados Unidos e os países nórdicos são relati-vamente semelhantes. A função do Es-tado é prover saúde, educação e auxílio social aos mais pobres. A questão é o quanto prover, qual a extensão da polí-tica social, essas são as diferenças. Uma diferença de grau, não dos principais aspectos do desenho institucional. Em todos esses países temos agências de Estado fortes, regras e procedimentos para a intervenção pública, orçamento público concentrado em políticas so-ciais, intervenções setoriais limitadas e controladas, pesos e contrapesos insti-tucionais, estabilidade macroeconômi-ca. Esses países funcionam de forma si-milar, apenas com peso distinto na po-lítica social. E em nenhum desses países temos a escala de intervenções discri-cionárias e concessão disseminada de benefícios públicos a grupos privados, lideradas muitas vezes por ideólogos à esquerda bem-intencionados e que ter-minam por agradar a grandes interesses privados. Claro que existem lobbies e pressão por concessão de benefícios a grupos de interesse em outros países. Não conheço, porém, país desenvolvi-do que os tenha na escala e amplitude que temos no Brasil.


DA BOLSA 17

MÁRCIO GOMES PINTO GARCIA

Ph.D. por Stanford e Professor do Departamento de Economia da PUC-Rio

TONY VOLPON Diretor de Assuntos Internacionais e

Gestão de Riscos Corporativos do Banco Central do Brasil

WENERSAMY RAMOS DE ALCÂNTARA

Economista do Banco Central do Brasil

Swaps CambiaisIntrodução

Em maio de 2013, o então presidente do Federal Reserve, Ben Bernanke, surpreendeu os mercados indicando, muito antes do esperado pelo mercado financeiro, a intenção de o FED re-duzir (ou “taper”) suas compras de ativos dentro do programa conhecido como “quantitative ea-sing”. O anúncio dessa intenção, que começou a ser concretizada no final de 2013 e terminou em outubro de 2014, foi o suficiente para iniciar um movimento de vendas em cadeia de ativos dos mercados emergentes, fazendo com que várias moedas se desvalorizassem (Gráfico 1).

Gráfico 1: Efeitos do Taper Tantrum sobre Juros e Moedas

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Peso Colombiano / Dólar

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Fonte: Bloomberg

artigo técnico


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A reação do Banco Central do Brasil (BC), que já tinha iniciado um processo de aperto monetário em abril, foi a de co-meçar a oferecer, em junho de 2013, swaps cambiais e linhas de crédito em dólar. Inicialmente as intervenções foram discricio-nárias, atingindo pouco mais de US$ 40 bilhões. A partir do fi-nal de agosto, passaram a ser administradas de forma sistemáti-ca, no que ficou conhecido como “ração diária”. Tal programa de intervenção hoje ultrapassa US$ 110 bilhões (vide Gráfico 2), representando o maior programa de intervenção de qualquer país emergente, na ponta de provisão de hedge contra deprecia-ção da moeda doméstica.

Este artigo visa descrever o programa, analisar sua espe-cificidade em relação às intervenções cambiais normalmente

realizadas por bancos centrais ao redor do mundo, e estudar os limites do mesmo.

O programa de intervenções cambiais do Banco Central do Brasil

Posteriormente ao anúncio de agosto de 2013, o progra-ma foi estendido três vezes: para o fim do primeiro semestre de 2014, para o fim de 2014, e para 31 de março de 2015, embora com volumes decrescentes de vendas de swaps. A tabela 1 re-sume o programa. O Gráfico 2 assinala os quatro anúncios. O gráfico deixa claro que o primeiro anúncio foi o único a produzir efeitos claros sobre a taxa de câmbio.1

1Souza, Chamon e Garcia (2015), usando técnica de controle sintético, concluem que o primeiro anúncio afetou o nível, mas não a volatilidade da taxa de câmbio. Já o segundo, não afetou nem o nível, nem a volatilidade.

Tabela 1: Anúncios dos Programas de Swaps Cambiais

Gráfico 2: Intervenções Cambiais do Banco Central do Brasil (US$ bilhões)

Anúncio de SwapsData de anúncio

Final do Programa

Ração diária de swaps

Dias da semana de intervenção

Total de Intervenção semanal Linha de crédito

22/08/2013 31/12/2013 US$ 500 milhões Segunda - Quinta US$ 2 bilhões US$ 1 bilhão toda sexta-feira

18/12/2013 30/06/2014 US$ 200 milhões Segunda - Sexta US$ 1 bilhão Em função das condições de liquidez do mercado

24/06/2014 31/12/2014 US$ 200 milhões Segunda - Sexta US$ 1 bilhão Em função das condições de liquidez do mercado30/12/2014 31/03/2015 US$ 100 milhões Segunda - Sexta US$ 500 milhões Em função das condições de liquidez do mercado

Fonte: AC Pastore e BCB

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Intervenções Cambiais e Taxa de Câmbio

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BC anuncia extensão do programa em 2014 (US$ 1 bilhão semanal)

BC estende programa até o �m do ano(US$ 1 bilhão semanal)

BC estende programa de swaps até �nal de março, reduzindo a ração diária (US$ 0,5 bilhão semanal)

Tombini anuncia ração diária de intervenções (US$ 2 bilhões semanais)


DA BOLSA 19

Inicialmente, cabe notar que o instrumento usado pelo BC é bastante singular. Na grande maioria dos casos em países emergentes, ocorrem intervenções (esterilizadas ou não) no mercado cambial, via venda de reservas internacionais, ou, mais raramente, usando instru-mentos derivativos (vendas a termo ou opções) liquidados em moeda forte. O BC brasileiro é o único banco central que usa instrumentos derivativos liquidados em sua própria moeda para vender dólares.

Os limites do programa de intervenções com swaps cambiais

O fato de os swaps cambiais serem liquidados em reais abre uma intrigante questão: há limites para o tamanho da intervenção? Afinal, o BC pode, em tese, imprimir uma quantidade ilimitada de reais para pagar este passivo. Claro que há limites fiscais, mas além desses, há algum outro limite mais estrito?

Em recente artigo, defendemos que sim.2 A eficácia do swap cambial depende, em última instância, da crença dos agentes que eles podem, quando quiserem, trocar os reais que vão receber pelos swaps do BC por dólares. A variável chave é o risco de convertibilidade, isto é, o risco de não poder trocar livremente reais por dólares à taxa de câmbio vigente. Avaliando que o risco de convertibilidade é baixo, os agentes financeiros estariam dispostos a trocar sua demanda por dó-lares “de verdade” pelo “dólar PTAX” que recebem quando liquidam um swap cambial com o Banco Central. Portanto, as reservas interna-cionais funcionam como garantia aos swaps vendidos pelo BC.

Há, ainda, outro efeito importante da estratégia de intervenção do BC. Fora prover “dólar PTAX” para aqueles que querem exposição ao dólar, a venda de swaps cria incentivos para agentes financeiros, nor-malmente os bancos comerciais, vender dólares no mercado de câmbio spot. Assim, os bancos ajudam a financiar o déficit em conta corrente, que infelizmente tem traçado uma trajetória de alta nos últimos anos.

O mecanismo funciona porque a venda de swap na verdade é uma venda de um dólar a termo. Essa oferta diminui a diferença entre um dólar no futuro e o preço do dólar hoje (o preço spot), reduzindo o preço do dólar a termo. Assim, se um banco toma dólares empresta-dos fora do Brasil, vende os dólares no mercado spot, investe os reais que recebe em um investimento de renda fixa, e compra um dólar a termo (que a intervenção do BC tornou mais barato) para se proteger do risco cambial, este banco consegue ter um retorno positivo garan-tido, incorrendo no risco de convertibilidade.

Assim, a intervenção do BC faz subir o retorno de uma apli-

cação em renda fixa com “dólares PTAX” no Brasil, que conhe-cemos como “cupom cambial”. Em nosso estudo, apresentamos evidências estatísticas de que a intervenção do BC tem efeito sobre o cupom cambial e também sobre a posição vendida em dólares dos bancos comerciais. Ou seja, os bancos trazem dó-lares para abastecer o mercado spot, protegendo-se do risco de desvalorização do real comprando os swaps cambiais.

Cabe enfatizar que os bancos constituem um elo fundamen-tal na difusão do hedge cambial provido pelos swaps entre os di-versos agentes econômicos. À posição comprada nos swaps cam-biais pelos bancos, contrapõe-se uma série de posições vendidas dos bancos com outros agentes, sob a forma de ativos financeiros ou derivativos cambiais. E dentre essas, destaca-se a posição ven-dida dos bancos no mercado spot, que representa, grosso modo, o volume de crédito de curto prazo captado no exterior pelos bancos para suprir o mercado spot, na estratégia descrita anteriormente.

Tais empréstimos estão sujeitos a limites quantitativos impostos pela avaliação realizada pelos bancos estrangeiros dos riscos de contraparte representados pelos bancos brasilei-ros. Historicamente, a posição vendida dos bancos no mercado spot não costumava ultrapassar US$ 20 bilhões. Entretanto, em dezembro de 2014, a posição vendida dos bancos alcançou US$ 33,7 bilhões (Gráfico 3). Deste total, US$ 10,5 bilhões ha-viam sido emprestados pelo BC, via repos (linhas de crédito em dólar), sendo o restante, US$ 23,2 bilhões, tomado empresta-do junto a bancos estrangeiros. O Gráfico 3 mostra a evolução da posição cambial spot vendida dos bancos, das linhas (repos) emprestadas pelo BC, e a posição cambial ajustada, que é a dife-rença entre as duas primeiras séries. A posição cambial ajustada é uma estimativa do crédito de curto prazo tomado pelos bancos brasileiros no exterior.

Ou seja, para que a intervenção do BC via swaps transmita-se ao mercado spot, em um contexto de “déficit” de dólares no mercado spot, é necessário que os bancos endividem-se no exte-rior para arbitrar o spread do cupom cambial em relação ao cus-to de captação (aproximadamente a Libor). Esse endividamento de curto-prazo, contudo, encontra limite no risco de contrapar-te (crédito) agregado dos bancos brasileiros. Quando se chega próximo a tal limite, como parece ter ocorrido em dezembro de 2014, o cupom cambial tende a aumentar e a taxa de câmbio a depreciar, e o BC tem que prover os dólares “faltantes”, como o fez oferecendo linhas de crédito (vide Gráfico 2).

2Garcia, Volpon e Alcântara

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ConclusãoNo final de março de 2015, o BC anunciou que não iria

mais renovar o programa de swaps. Esta foi uma excelente notí-cia, pois seria um erro de política econômica o BC tentar impe-dir eventuais correções no câmbio real via intervenções cambiais. O programa, concebido para fins de estabilidade financeira, não

pode ser usado para tentar evitar os ajustes cambiais necessários para reduzir o déficit em conta corrente do balanço de pagamen-tos. Neste momento, a melhor opção é deixar de adicionar novos swaps, rolando integralmente o estoque, até que as condições de mercado permitam gradual extinção do programa. Os swaps cons-tituem uma ferramenta útil para intervenções, desde que usados esporadicamente, em situações excepcionais de mercado.

Gráfico 3: Posição Vendida dos Bancos Brasileiros no Mercado à Vista de Câmbio (US$ milhões)

V. Referências BibliográficasCalvo, Guillermo. 1998. “Capital Flows and Capital-Market Crises: The Simple Economics of Sudden Stops.” Journal of Applied Econo-mics (CEMA) 1(1): 35–54. Reprinted in Guillermo A. Calvo, Emerging Capital Markets in Turmoil: Bad Luck or Bad Policy, Cambridge, MA: MIT Press 2005.

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Posição Spot Vendida dos Bancos Posição dos Bancos Ajustada (Posição-Linhas) Linhas do BC


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CÍCERO AUGUSTO VIEIRA NETO

BM&FBOVESPA

A Integração das Clearings e o Novo Sistema de Administração de Risco CORE (Closeout Risk Evaluation) da BM&FBOVESPA

No dia 18 de agosto de 2014 foi concluída a primeira etapa do projeto de integração das clearings da BM&FBOVESPA. Os derivativos do segmento BM&F migraram para a nova plataforma de clearing integrada e o novo sistema de cálculo de risco CORE (Closeout Risk Evaluation) foi implan-tado, gerando redução de cerca de R$ 20 bilhões no valor das garantias depositadas. Em termos de sofisticação, abrangência e benefícios a serem gerados para os participantes do mercado, o projeto de integração das clearings da BM&FBOVESPA só encontra paralelo na implantação no novo Sistema de Pagamentos Brasileiro (SPB), projeto conduzido e implantado pelo Banco Central do Brasil (BCB) em 2002. Os mercados nacionais ganharão em termos de robustez e competitividade.

O papel das clearings e sua importância para os mercados financeiro e de capitais

As clearings são grandes máquinas de administrar e controlar riscos. O principal papel de uma clearing é garantir a correta liquidação de todas as operações cursadas em seu ambiente. Pode-se dizer que a clearing atua, para fins de liquidação, como a compradora de todos os ven-dedores e a vendedora de todos os compradores no mercado. Para cumprir adequadamente a sua função de garantir a liquidação de todas as operações perante o mercado, inclusive em caso de ina-dimplência de uma ou mais contrapartes, as clearings administram o risco e exigem o depósito de garantias de todos os investidores que atuam em seu âmbito. Há relevantes benefícios econômicos associados à atividade das clearings:

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Se, de um lado, as clearings mitigam os riscos de contraparte e geram benefícios relevantes para o mercado e a economia, de outro concentram o risco de todo o sistema, transformando seu bom funcionamento, inclusive em períodos de crise, em condição necessária para a preservação da estabilidade do sistema financei-ro. Por essa razão, as clearings devem contar com sistemas de ad-ministração de riscos bem desenhados, sólidos e constantemente testados, além de adequadas regulação e supervisão por parte dos órgãos reguladores.

RegulaçãoO alicerce legal e regulatório das clearings nacionais foi esta-

belecido há 13 anos, em 22 de abril de 2002, com a entrada em vi-gor do novo Sistema de Pagamentos Brasileiro, e com a aprovação da Lei 10214, a “Lei do SPB”, no ano anterior.

Essa lei, fruto de excelente trabalho técnico desenvolvido pela equipe do BCB sob as lideranças de Armínio Fraga Neto e Luiz Fernando Figueiredo – à época presidente e diretor de Política Monetária do Banco Central, respectivamente –, trouxe a segurança jurídica necessária ao adequado funcionamento dos sistemas de clearing no Brasil, reconhecendo o procedimento de liquidação por meio de compensação multilateral e estabelecendo regime jurídico em que as garantias depositadas em favor das cle-arings são “blindadas” contra atos de terceiros, sendo impenho-ráveis e livres de arresto ou de qualquer outro ato de constrição judicial, e destinando-se exclusivamente ao cumprimento das obrigações assumidas pela clearing na qualidade de contraparte das operações realizadas em seu âmbito.

O BCB e a Comissão de Valores Mobiliários (CVM) pos-suem competência para regular e supervisionar a atuação das clearings nacionais. Os órgãos reguladores recebem informações

Clearing

Mitigação do risco sistêmico – uma clea-ring bem administrada e regulada atua como amortecedora do risco sistêmico. Isso se dá por ela não permitir que a inadimplência de um ou mais participantes afete os demais, li-mitando os impactos da quebra sobre o mercado como um todo e evitando a propagação de problemas em efeito dominó.

Aumento da liquidez e democratização do acesso ao mercado – em mercados com clearings, os investidores não preci-sam preocupar-se com o risco de crédito das diferentes contrapartes com as quais transacionam, tampouco estabelecer e admi-nistrar limites de risco bilaterais. Como consequên-cia, é possível ampliar o número de contrapartes com as quais podem operar. O acesso ao mercado e à liquidez é facilitado e democratizado. Ao mes-mo tempo, o preço do negócio deixa de ser influen-ciado pela percepção acerca do risco de crédito da contraparte. Essas características tornam o merca-do dotado de clearing mais líquido e seu processo de formação de preços mais eficiente.

Viabilização da compensação multilateral – o mecanis-mo de clearing permite a adoção do procedimento de com-pensação multilateral na liquidação das operações. Imagi-ne-se um investidor que tenha feito negócios com diversas contrapartes, com diferentes saldos a liquidar – valores cre-dores e devedores – com cada uma delas. Na ausência de compensação multilateral, o investidor tem de transferir os valores devedores para as contrapartes credoras e receber

os valores credores das contrapartes devedoras. Na pre-sença da clearing, débitos e créditos podem ser liqui-

dados por meio de compensação, sendo somente o saldo líquido – devedor ou credor – movimentado entre o investidor e a clearing.

Transparência – as operações garanti-das por uma clearing são devidamente registradas em seus sistemas de informa-

ção e diariamente atualizadas e marcadas a mercado. As estatísticas agregadas de cada mercado são divulgadas ao público. Os ór-gãos reguladores têm acesso às informações detalhadas de cada participante, podendo conhecer e avaliar a exposição individualiza-da a risco.


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diárias sobre o funcionamento das clearings e realizam auditorias anuais em seus sistemas e processos, com destaque para a avaliação da eficácia dos modelos de administração de risco, a governança das entidades e o funcionamento de seus ambientes tecnológicos.

Devido à importância das clearings para a estabilidade dos sistemas financeiros internacionais, o Banco de Compensações Internacionais e a Organização Internacional das Comissões de Valores Mobiliários (BIS e IOSCO, nas respectivas siglas em in-glês) publicaram, em abril de 2012, o documento Principles for Financial Market Infrastructures (PFMI), o qual apresenta um conjunto de 24 princípios a serem observados pelas organizações que compõem a infraestrutura dos mercados financeiros, ou seja, as clearings (CCPs), os sistemas de compensação e liquidação, os sistemas de registro de títulos e valores mobiliários, e as centrais depositárias de ativos. Tais princípios estabelecem diretrizes e re-comendações para a base legal necessária a dar suporte às opera-ções das referidas entidades; a sua governança; à administração dos riscos de crédito, de liquidez, de custódia, de transferência de valores e operacionais por elas incorridos. Em 10 de janeiro de 2014, por meio do Comunicado 25.097, o BCB anunciou que, considerando sua missão de assegurar um sistema financeiro só-lido e eficiente, utiliza os princípios estabelecidos no documento PFMI no monitoramento e na avaliação da segurança, eficiência e confiabilidade dos sistemas de clearing integrantes do SPB.

O acordo de Basileia III estabeleceu a obrigatoriedade de alocação de capital pelos bancos em função da exposição ao risco

de crédito das clearings. Também estabeleceu o conceito de “cle-aring qualificada” (QCCP, na sigla em inglês). QCCP é a clearing que cumpre, substancialmente, os princípios de governança e de administração de risco estabelecidos no documento PFMI. Na maior parte das jurisdições, a alocação de capital dos bancos é fun-ção de fator de ponderação de risco, que pode variar de 2 a 150%. Somente a clearing considerada qualificada faz jus ao fator míni-mo de 2%. No Brasil, por meio da Circular 3644, de 4 de março de 2013, o BCB definiu o fator de ponderação de risco de 2% para a exposição dos bancos nacionais às clearings por ele autorizadas a funcionar.

O modelo de identificação do beneficiário final

A regulação brasileira e os sistemas de clearing e de central depositária de ativos da BM&FBOVESPA destacam-se no cená-rio internacional devido à adoção do modelo de beneficiário final, mais robusto em termos de administração de riscos e de preven-ção de fraudes. Os investidores acessam a Bolsa e seus sistemas de liquidação por meio de corretoras autorizadas a funcionar pelo BCB e pela CVM. Apesar da intermediação realizada pelas corretoras, os contratos e os ativos negociados e detidos pelos investidores, assim como as garantias por eles depositadas, são segregados e identificados, nos sistemas da clearing e da central depositária, individualmente, ou seja, por investidor. A existência

COM A FUSÃO ENTRE AS BOLSAS DE VALORES (BOVESPA) E DE DERIVATIVOS (BM&F) EM 2008, A BM&FBOVESPA PASSOU A SER RESPONSÁVEL PELA ADMINISTRAÇÃO DE QUATRO CLEARINGS SISTEMICAMENTE IMPORTANTES.

UM DOS PRINCIPAIS DESAFIOS DO PROJETO DE INTEGRAÇÃO DAS CLEARINGS FOI O DESENVOLVIMENTO DO NOVO SISTEMA DE CÁLCULO DE RISCO. ACIMA DE TUDO, O NOVO SISTEMA DE RISCO DEVERIA SER EXTREMAMENTE CONFIÁVEL E SEGURO, PRESERVANDO A SOLIDEZ DO AMBIENTE DE CLEARING DA BM&FBOVESPA.

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de informações completas sobre a titularidade dos ativos e das posições proporciona maior robustez à administração de risco, ao monitoramento da alavancagem do sistema e ao controle de limites prudenciais. Também facilita o tratamento de situações de quebra de intermediários, em que os ativos, as posições e as garan-tias dos clientes têm de ser transferidos para a responsabilidade de outras instituições. Por fim, mitiga enormemente os riscos de fraude em custódia.

Em contraposição, a maior parte dos sistemas de clearing e de central depositária internacionais não adota o modelo de be-neficiário final. Em tais sistemas, cada intermediário possui uma “conta de cliente” junto à clearing e à central depositária. A “conta de cliente” é utilizada para registrar a quantidade total de negócios realizados e de contratos, ativos e garantias detidos pelos clien-tes do intermediário, mas sem a identificação e a segregação de cada um deles. As informações sobre cada cliente são conhecidas e controladas, exclusivamente, pelos intermediários. A ausência de informações sobre os investidores finais limita a atuação das clearings e das centrais depositárias internacionais na administra-ção de riscos e na prevenção de fraudes financeiras, além de tornar mais desafiadores o monitoramento de risco e a obtenção de in-formações pelos órgãos reguladores.

O projeto de integração das clearings e o novo sistema de cálculo de risco CORE

Com a fusão entre as bolsas de valores (BOVESPA) e de derivativos (BM&F) em 2008, a BM&FBOVESPA passou a ser responsável pela administração de quatro clearings sistemicamen-te importantes, ou seja: (i) de ações e renda fixa privada (antiga CBLC), (ii) de derivativos financeiros e de commodities, (iii) do mercado interbancário de câmbio pronto e de (iv) títulos públicos federais.

Logo após a fusão, a nova Bolsa percebeu que a integração das clearings – a partir daquele momento sob a administração de uma única entidade – era uma necessidade e, também, uma gran-de oportunidade para o desenvolvimento da infraestrutura dos mercados financeiro e de capitais do País. A Bolsa entendeu que a integração – nos planos regulatório, operacional, tecnológico e de administração de risco – das clearings dos diferentes merca-dos seria uma empreitada longa, complexa e cara (exigindo vários anos de dedicação e centenas de milhões de reais em investimen-tos), mas que geraria efeitos permanentes em termos de aumento da eficiência e da segurança desses mercados, beneficiando-os ao longo de décadas. Os principais benefícios percebidos foram:

1A redução dos custos dos participantes do mercado e da Bolsa, relacionados aos diversos processos de clearing e back-office, em virtude da padronização de regras e pro-cedimentos, unificação de sistemas e maior automatiza-ção de processos;

2

A maior eficiência na gestão de caixa dos participantes, como resultado da unificação dos processos de liquida-ção das quatro clearings e da compensação de débitos e créditos dos diferentes mercados em um único saldo líquido (economia diária de liquidez estimada em R$ 500 milhões, com base nos fluxos históricos);

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A maior eficiência na alocação de capital pelos partici-pantes, diante da implantação do novo sistema de cál-culo de risco baseado em portfólio, capaz de reconhecer a compensação de riscos entre ativos, contratos e ga-rantias distintos, e com diferentes perfis de liquidez, dos quatro mercados (economia estimada em R$ 20 bilhões somente na primeira fase do projeto);

4

Modernização tecnológica completa, com simplificação da “arquitetura de TI” e redução de riscos operacionais e sistêmicos, em decorrência da substituição de todos os sistemas de clearing antigos por uma nova plataforma, no estado da arte, com capacidade de processamento suficiente para suportar o crescimento dos mercados durante as próximas duas décadas e com plano de conti-nuidade de negócios e de recuperação de desastre mais robustos.

A grande crise financeira de 2008 e 2009 consumiu a aten-ção e a energia de todo o mercado por praticamente dois anos. Foi somente em 2010 que o projeto de integração das clearings começou a decolar. Para permitir a consolidação de quatro siste-mas de clearing em pleno funcionamento em um único, a estraté-gia adotada foi desenvolver uma quinta clearing, completamente nova, capaz de liquidar e de calcular o risco do conjunto de ativos, contratos e garantias processado pelas demais clearings. Após a conclusão do desenvolvimento desse novo sistema, os ativos e os contratos processados pelas clearings originais poderiam migrar para a nova clearing de forma gradual, reduzindo o risco operacio-nal do processo de mudança. No final desse processo de migração, as clearings antigas poderiam ser desativadas, restando somente a nova clearing integrada.


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O novo sistema de risco COREO cálculo de risco em uma clearing serve para determinar

o montante que cada investidor deve depositar em garantia. As garantias depositadas servem para proteger a clearing contra a possibilidade de inadimplência do investidor. Quando um inves-tidor deixa de honrar seus compromissos e se torna inadimplente no ambiente de clearing, as posições em contratos de liquidação futura por ele detidas devem ser encerradas em mercado. Ou seja, as posições compradas devem ser vendidas e as vendidas devem ser compradas, eliminando-se o risco financeiro. Processo seme-lhante ocorre com os negócios realizados no mercado a vista e não liquidados pelo investidor. Caso o encerramento das posições – sempre feito a preços vigentes no mercado – resulte em prejuízo financeiro, as garantias depositadas pelo investidor são vendidas, e os recursos obtidos utilizados para a cobertura das perdas.

Um dos principais desafios do projeto de integração das cle-arings foi o desenvolvimento do novo sistema de cálculo de risco. Em primeiro lugar, o novo sistema deveria contemplar uma ampla e heterogênea lista de ativos, contratos e garantias: ações, ETFs, BDRs, fundos listados, ouro ativo financeiro, empréstimos de ati-vos (BTC), futuros financeiros, futuros de commodities, opções sobre futuros, derivativos de balcão, títulos de renda fixa privada, títulos públicos federais, câmbio pronto, dentre outros instru-mentos. Em segundo lugar, em favor da eficiência do mercado, o novo sistema deveria ser inteligente o suficiente para avaliar o ris-co do portfólio como um todo, e não somente de suas partes iso-ladas, considerando os efeitos da diversificação e da compensação de risco presentes nas carteiras dos investidores. Em terceiro lu-gar, o sistema deveria possuir escala industrial e alto desempenho computacional, tendo em vista a necessidade de cálculo do risco, em tempo quase real, de mais de 50 mil carteiras de investidores com posições em derivativos e contratos de empréstimo de ativos. Mas, acima de tudo, o novo sistema de risco deveria ser extrema-mente confiável e seguro, preservando a solidez do ambiente de clearing da BM&FBOVESPA.

O novo sistema de risco, chamado de CORE (Closeout Risk Evaluation), foi desenvolvido por uma equipe multidisciplinar de profissionais especializados em administração de risco, esta-tística, matemática e computação, apoiada pelos melhores con-sultores internacionais. A cultura de administração de risco da BM&FBOVESPA, desenvolvida ao longo de diversas décadas à frente de clearings sistemicamente importantes em ambiente de alta volatilidade, também foi fundamental para a definição das principais condições de contorno do modelo.

No CORE, a forma como as posições e as garantias do in-

vestidor inadimplente são encerradas em mercado é chamada de “estratégia de encerramento da carteira”. Ela estabelece, para cada instrumento, as quantidades a serem compradas ou vendidas e a data de cada operação. Uma boa estratégia de encerramento deve respeitar duas condições:

Liquidação ordenada – em primeiro lugar, o encerramento de posições deve ocorrer de forma ordenada, evitando-se exacer-bar a volatilidade do mercado. Isso significa que as quantidades compradas/vendidas de cada ativo, contrato ou garantia devem ser compatíveis com a liquidez de cada um, evitando-se impactos muito fortes sobre seus preços. Posições pouco concentradas em contratos de grande liquidez podem ser encerradas de forma pra-ticamente imediata, ficando menos tempo expostas ao risco. Por outro lado, posições relativamente grandes em instrumentos de menor liquidez (por exemplo, determinados derivativos de bal-cão) podem demandar mais tempo para serem encerradas, perma-necendo mais tempo expostas ao risco.

Preservação das relações de hedge existentes na carteira – em segundo lugar, devem ser preservadas eventuais relações de hedge existentes na carteira, pois não se deseja aumentar a sua exposição a risco desnecessariamente. Para exemplificar, se um contrato futuro servir de hedge para um contrato de opção com o mesmo ativo-objeto, é desejável que ambos sejam encerrados de modo sincronizado, preservando-se o hedge, mesmo que o con-trato futuro permita uma liquidação mais rápida do que o contra-to de opção.

O resultado financeiro de uma estratégia de encerramento depende dos preços pelos quais os ativos, contratos e garantias são negociados. A quantidade de instrumentos de uma carteira deter-mina o número de trajetórias de preços necessárias para o cálculo do resultado financeiro de sua estratégia de encerramento.

Outro aspecto central da análise de risco do CORE relacio-na-se à diferença entre “resultado financeiro permanente” e “resul-tado financeiro transitório” da estratégia de encerramento. O pri-meiro diz respeito ao lucro ou ao prejuízo acumulado ao final da execução da estratégia, após a compensação de todos os ganhos e perdas verificados ao longo do período. O segundo diz respeito à maior ou menor necessidade de caixa observada entre o início e o fim da estratégia. A diferença entre ambos é crucial. Para exempli-ficar, suponha-se um contrato futuro líquido que atue como hedge de uma posição em um contrato de balcão ilíquido, a qual demanda mais tempo para ser encerrada. Os contratos futuros contam com o mecanismo de ajuste diário, que implica o pagamento ou o re-cebimento diário de caixa. O contrato de balcão, porém, costuma gerar pagamento ou recebimento de caixa somente quando ocorre sua negociação em mercado secundário (com a transferência de sua

artigo técnico


DA BOLSA 26

titularidade) ou em seu vencimento. Mesmo que um contrato atue como hedge de outro, reduzindo a volatilidade do resultado perma-nente, a possibilidade de descasamento de fluxos de caixa é eviden-te, o que pode potencializar o resultado transitório.

O CORE incorpora os conceitos acima discutidos e tra-ta, de maneira integrada e endógena, os riscos de mercado, de liquidez e de descasamento de fluxo de caixa inerentes ao processo de encerramento de posições de um investidor ina-dimplente. O funcionamento do CORE pode ser entendido, de forma simplificada, em três etapas conforme acima.

Da forma como construída, a margem de garantia calcula-da pelo CORE assegura que a clearing terá recursos suficientes para encerrar as posições detidas pelo inadimplente, mesmo que ocorra o pior cenário de preços entre os milhares de ce-nários históricos, estatísticos e de estresse empregados pelo modelo. Sempre que necessário, o encerramento das posições poderá ser feito de forma gradual e consistente com a liquidez

de cada instrumento, garantindo um processo de liquidação ordenado. As relações de hedge presentes na carteira serão pre-servadas ao longo do processo de encerramento, evitando-se o aumento da exposição a risco. Por fim, os recursos à disposição da clearing serão suficientes para cobrir não somente o resul-tado financeiro permanente, obtido no final do período, mas todos os fluxos de caixa eventualmente devidos em cada uma das datas.

Ao mesmo tempo em que é extremamente robusto, refle-tindo os riscos de mercado, de liquidez e de descasamento de fluxos de caixa, o CORE permite o cálculo de risco conside-rando-se a carteira completa de ativos, contratos e garantias, incorporando os efeitos de compensação e de diversificação de riscos possivelmente existentes. A combinação de robustez com maior eficiência na alocação de capital pelos investidores faz com que o CORE posicione a BM&FBOVESPA na van-guarda mundial em administração de risco.

Funcionamento do CORE

1 2 3Definição da estratégia de encerramento da carteira. Nessa etapa, dada a carteira do investidor, o CORE utiliza um algoritmo de otimização condicionada para calcular a estratégia de encerramento da carteira, respeitando os princípios de liquidação ordenada e pre-servação das relações de hedge existentes.

Definição de cenários de estresse para as trajetórias de preços. Nessa etapa, são simuladas milhares de trajetó-rias de preços possíveis para os ativos, contratos e garantias presentes na carteira do investidor. As simulações são produzidas por meio de técnicas de modelagem diferentes que se complementam, fornecendo maior robustez ao cálculo de risco. São empregadas simulações históricas de mais de 10 anos (em que as variações de preço observadas no passado são utilizadas para se projetar o futuro); simulações estatísticas (em que modelos economé-tricos de última geração são utilizados para projetar trajetórias de preço variadas); e cenários de estresse prospectivos (que são definidos pelo comitê de risco da Bolsa e refletem a materialização de riscos polí-ticos, econômicos e financeiros diversos, inclusive o risco de “quebra” do padrão de correlação histórica existente entre os preços dos ativos e contratos).

Avaliação da estratégia de encerramento e escolha do pior cenário. Na última etapa, são calculados os resulta-dos financeiros permanente e transitório da estratégia de encerramento definida no item 1 para cada uma das possíveis trajetórias de preço listadas no item 2. Em seguida, o pior resultado financeiro entre todos aqueles calculados é escolhido, in-dependentemente de ser permanente ou transitório. O valor exigido em garantia do investidor é igual ao pior resultado finan-ceiro da estratégia de encerramento de sua carteira.


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ERICK WAKAMOTO TAKARABEBM&FBOVESPA

MARCOS EUGÊNIO DA SILVA Professor Assistente Doutor da

Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da Universidade de

São Paulo (FEA-USP)

Impacto das Reuniões do Copom no Preço de Opções de Índice de Taxas de Juros (IDI)

Este trabalho apresenta uma nova modelagem do prêmio de opções sobre índice de taxa de juros de curto prazo, o IDI (Índice de Depósitos Interfinanceiros), negociadas na BM&FBOVESPA. Esta modelagem é ba-seada no trabalho de Genaro; Avellaneda (2013) e procura incorporar de forma explícita a dinâmica da política monetária. Este estudo mostra-se, portanto, relevante no caso de países que adotam o regime de meta de inflação, como o Brasil. Para isso, o modelo trabalha com duas fontes de incerteza: as futuras decisões do Copom e as oscilações diárias das taxas de juros de curto prazo. A dinâmica das decisões do Copom é modelada através de uma cadeia de Markov de tempo discreto (DTMC – Discrete Time Markov Chain). Este trabalho apresenta também uma metodolo-gia de calibragem do modelo DTMC através do histórico de decisões do Copom. Sobre o modelo de preço são testados dois comportamentos: a consistência do modelo com hipóteses econômicas e a consistência do modelo com os prêmios de referência da BM&FBOVESPA.

IntroduçãoInstrumentos derivativos são tradicionalmente negociados na BM&FBOVESPA. Entre

eles, a opção sobre IDI é o terceiro derivativo em número de contratos negociados de taxa de juros (BM&FBOVESPA, 2014). Portanto, existe um grande interesse na modelagem deste tipo de instru-mento financeiro. Este trabalho faz uma proposta de modelagem de seu preço baseado na dinâmica das taxas de juros de curto prazo do mercado financeiro brasileiro, levando em conta a execução da política monetária num regime de metas de inflação. A modelagem utilizada procura ser a mais simples possível para facilitar a sua implantação pelos agentes de mercado.

Existe atualmente uma bibliografia já consolidada que trata de modelagem de instrumentos derivativos de taxas de juros. Como mais conhecidos pode-se citar (Rebonato, 1998), (Hull, 2010) e (Brigo; Mercurio, 2007). Estes trabalhos referem-se a modelos gerais de precificação de derivativos

artigo técnico


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de taxas de juros. Eles são muito úteis para dar a intuição do mecanismo de preço dos derivativos frente ao comportamento da taxa de juros. Mas cada instrumento deve ser tratado de acordo com sua especificidade, principalmente alguns instrumentos transacionados no mercado financeiro brasileiro, por conta de suas carac-terísticas peculiares.

Exemplo típico é a própria opção sobre o IDI. Este índice é formado pelo valor base de 100.000 pontos na data base (no caso tem-se duas datas base: 2/1/2003 e 2/1/2009) acruado diariamente pelo CDI-over, ou seja, é um ativo objeto que nunca decresce. Trabalhos envolvendo a modelagem deste tipo de opção não são recentes. Já em 1997, Silva (1997) propõe o uso do modelo BDT (Black, Derman e Toy) para precificar este tipo de opção, aplicando a técnica de bootstrapping para obter uma estrutura a termo de volatilidade da taxa de juros.

Já Barbachan; Ornelas (2003) utilizam o modelo de taxa de juros CIR (Cox, Ingersoll e Ross) para deri-var um modelo de preço livre de arbitragem com forma fechada. Os autores ainda fazem uma comparação com os preços obtidos com um modelo de precificação que utiliza o modelo de taxa de juros Vasicek, mostrando que este último superestima os prêmios das opções.

Nojima (2013) utiliza o modelo de taxa de juros HJM (Heath, Jarrow e Morton) aliada à simulação por Monte Carlo para precificar as opções sobre IDI. Neste trabalho, dois parâmetros da dinâmica da taxa de juros são tratados independentemente: o tempo e a volatilidade. O fato de desacoplar os parâmetros do modelo inspirou a originalidade do modelo que será apresentado mais à frente.

Nos trabalhos citados – e em muitos outros –, nota-se uma grande diversidade de abordagens para ob-ter um modelo de preço para as opções sobre o IDI. Isto é esperado, dadas as características peculiares deste instrumento financeiro. Todos estes apresentam vantagens e desvantagens, tanto do ponto de vista conceitual quanto do ponto de vista prático, porém todos têm um ponto em comum: baseiam-se em modelos teóricos de evolução de taxa de juros.

Em um país que adota o regime de metas de inflação com a taxa de juros de curto prazo como principal instrumento de política monetária, o comportamento observado desta taxa segue um padrão característico: movimentos oscilatórios associados à movimentos de “degraus”. Partindo desta observação empírica, Genaro; Avellaneda (2013) desenvolvem um modelo de evolução da taxa de juros de curto prazo utilizando um modelo de DTMC (Discrete Time Markov Chain), incorporando assim estes movimentos de “degraus”.

ModelagemO modelo de taxa de juros

O modelo de taxa de juros é baseado no trabalho de Genaro; Avellaneda (2013). Eles partem de um modelo de não arbitragem de um zero coupon bond de valor nominal igual a 1, tal que:

(1)

Onde Rt é um processo estocástico referente ao movimento da taxa de juros de curto prazo (overnight), definido como:

, (2)onde rt é a componente que atribui o comportamento oscilatório da taxa de juros de curto prazo, enquanto a componente θt refere-se aos saltos que ocorrem nas datas das reuniões até a data t.

Um exemplo de realização deste processo pode ser observado na Figura 1. Nota-se clara-mente os dois comportamentos estudados: o movimento oscilatório entre duas reuniões conse-cutivas e os saltos (degraus) nas datas de reuniões do Copom.


DA BOLSA 29

Figura 1: Comportamento do CDI diário (taxa linear a.a., base 252)1, com duas reuniões do Copom no período, sofrendo duas baixas consecutivas de 50 Bps cada. Fonte: (Genaro; Avellaneda, 2013).

6,6

6,8

7

7,2

7,4

7,6

7,8

8

8,2

31/0

5/12

07/0

6/12

14/0

6/12

21/0

6/12

28/0

6/12

05/0

7/12

12/0

7/12

19/0

7/12

26/0

7/12

02/0

8/12

09/0

8/12

16/0

8/12

23/0

8/12

30/0

8/12

06/0

9/12

13/0

9/12

Taxa

de

juro

s (a

.a.)

CDI (tx linear a.a.)

Analisando dados de 2000 a 2012, Genaro; Avellaneda (2013) constatam dois fatos fundamentais para o desenvolvimento do seu modelo:

– No caso do Brasil, existe uma persistência das decisões da política monetária, isto é, dado que houve um aumento da taxa de juros na última reunião do Copom, existe uma probabilidade maior que ocorra outro aumento na próxima reunião. Veja a Figura 2.

– Não pode ser constatada uma relação forte entre o nível da taxa overnight e as decisões do Copom, como é possível observar empiricamente na Figura 3.

Figura 2: Decisão do Copom em t em função da decisão realizada em t − 1. Período de Jan/2001 a Nov/2013. Fonte: (Genaro; Avellaneda, 2013).

y = 0,6248x - 2,6761 R2 = 0,39101

-300

-200

-100

0

100

200

300

400

-300 -200 -100 0 100 200 300 400 Dec

isão

em t

(Bps

)

Decisão em t-1 (Bps) 1 No Brasil, as taxas de juros de curto prazo são exponenciais a.a., com base 252. Porém este trabalho faz o uso da taxa linear a.a., com base 252 para facilitar o desenvolvimento algébrico apresentado a seguir.

artigo técnico


DA BOLSA 30

Partindo destas constatações, os autores propõem um modelo de DTMC para modelar θt, cuja matriz de mudança de estados independe do nível atual da taxa overnight.

Figura 3: Decisão do Copom em t em função do CDI (taxa linear a.a., base 252) em t. Período de Jan/2001 a Nov/2013. Fonte: (Genaro; Avellaneda, 2013).

y = -0,4954x + 2,5992 R2 = 0,0009

-300,00

-200,00

-100,00

0,00

100,00

200,00

300,00

400,00

0 5 10 15 20 25 Dec

isão

em

t (B

ps)

CDI em t

Modelo da dinâmica das decisões do CopomNo modelo DTMC existe um conjunto de probabilidades de n estados possíveis Γ (t) em um

determinado instante t e um conjunto de probabilidades (Φ) que leva das probabilidades dos possíveis estados do instante anterior (Γ (t − 1)) às probabilidades dos possíveis estados do instante imedia-tamente posterior. Uma representação deste modelo é:

, onde:

No caso, o termo representa a probabilidade de no instante t, o sistema estar no estado . E ainda, o termo representa a probabilidade do sistema ir para o estado dado que ele se encontra no estado . Ao conjunto destas probabilidades condicionais dá-se o nome de Matriz de Transição.

Algumas propriedades importantes deste modelo:

– , ou seja, a somatória de todos os elementos de cada coluna da matriz de transição é igual a 100%;

– As probabilidades dos n estados possíveis de t dependem exclusivamente das probabilidades dos n estados possíveis de t −1. Para ilustrar como este modelo será utilizado no modelo de preço de opções, faz-se um pe-

queno exemplo numérico.


DA BOLSA 31

Partindo da hipótese de existir somente três possibilidades para as decisões do Copom:

– elevar a taxa de juros de curto prazo em 25 Bps (θ1)

– manter a taxa de juros de curto prazo no patamar atual (θ2)

– diminuir a taxa de juros de curto prazo em 25 Bps(θ3)

Assumindo-se, por hipótese adicional, que a matriz de transição seja dada por:

Segundo este modelo, se a última decisão do Copom foi a de aumentar em 25 Bps a taxa de juros de curto prazo, para a próxima reunião existe 50% de chance de aumentar mais 25 Bps, 40% de chance de man-ter e 10% de chance de baixar 25 Bps.

E, para a reunião subsequente, as probabilidades das possíveis decisões podem ser obtidas por:

Portanto, neste exemplo, para a segunda reunião do Copom, a probabilidade de um aumento de 25 Bps é de 36%; a probabilidade de não haver alteração é de 43,5%; e a probabilidade de haver uma queda de 25 Bps é de 20,5%, dado que na última reunião houve um aumento de 25 Bps.

Modelo de opções de compra sobre IDIA modelagem do preço de uma opção de compra começa pela Equação 1 aplicada no modelo

tradicional de opção, onde o seu preço justo é o seu payoff trazido a valor presente por uma taxa de desconto livre de risco. Assim:

(3)

O termo IDISpot é o valor índice IDI na data t. O termo f(t,v) é o fator que corresponde ao retorno livre de risco de t até o vencimento da opção, v. O termo rStrike é a taxa contínua referente ao valor de strike da opção, tal que:

Utilizando a informação de que a decisão do Copom não tem uma relação forte com o nível da taxa de juros de curto prazo, a equação anterior pode ser reescrita como:

artigo técnico


DA BOLSA 32

(4)

O termo Θ refere-se ao conjunto , ou seja, às decisões das n próximas reuniões do Copom. Portanto, a primeira esperança refere-se às futuras decisões do Copom. Sobre esta esperança será aplicado o modelo DTMC. O segundo termo é o prêmio da opção condicionado às decisões do Copom.

Para facilitar o desenvolvimento algébrico, faz-se uma troca das taxas contínuas por taxas linea-res ao ano (base 252), de forma que:

Assim, o modelo proposto é dado por:

(5)

onde:

d1 =v v - t

1.000.000

lnTxLinStrike H jQ V

TxLinTermo + 2v2 v - tQ VT Y , se TxLinStrike H jQ V2 0

, caso contrário

Z

[

\

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

O termo é a probabilidade de ocorrência do j-ésimo conjunto de decisões das próximas n reuniões do Copom . Estas probabilidades são obtidas a partir da matriz de transição do DTMC (Φ). Assim, dado que existem k decisões possíveis, há N=kn conjuntos de decisões possíveis para as n próximas reuniões.

Nota-se uma semelhança da Equação 5 com o modelo Black-76 (Hull, 2010). Mas neste caso o ativo objeto passa a ser a assim definida taxa linear “desacoplada” do termo dos choques das reuniões do Copom ( ). E o termo σ refere-se à sua volatilidade. Estes parâmetros serão tratados a seguir.

Uma observação sobre o termo d1 . É necessário um tratamento no caso de . Nestas situações, como poderá ser visto a seguir, o IDITermo corrigido pelas futuras decisões do Copom de t a v supera o IDIStrike. Por ser um índice de acruamento, o IDI nunca decresce, ou seja, a probabilidade neste caso (dadas as futuras decisões do Copom), do índice não atingir o valor de strike é nula. Portanto, arbitrariamente adota-se um valor para d1 tal que N(d1) = N(d2) = 1.


DA BOLSA 33

Parâmetros do modelo de Black-76Com relação ao valor a termo do ativo objeto, parte-se da mecânica do regime de metas de

inflação, onde a autoridade monetária estabelece uma meta para as taxas de juros de curto prazo e, atuando diretamente no mercado, tenta mantê-la próxima a esta meta. Portanto, pode-se supor que a taxa de juros linear no momento do vencimento da opção, descontado o efeito dos choques das reuniões do Copom, será a mesma observada hoje.

Desta forma, o ativo objeto da opção é a taxa de juros “líquida” do efeito das reuniões do Copom. Por esta razão, o strike também deve ser uma taxa “líquida” deste efeito. Portanto, o strike é definido como uma função de um conjunto possível de decisões ( ). Assim, o valor do parâmetro de strike é dado por:

(6)

A volatilidade é estimada sobre a série ajustada do CDI, descontando-se o efeito das reuniões do Copom. Na Figura 4 é possível comparar à série do CDI e a do CDI ajustado. Nota-se que a série do CDI ajustado é muito mais comportada (menos volátil).

Este trabalho adota a metodologia EWMA para a estimação da volatilidade vis-à-vis as seguintes hipóteses:

– para a série ajustada do CDI (Figura 4), o padrão da volatilidade (e não a volatilidade em si) varia pouco ao longo do tempo, portanto, a volatilidade observada é um bom estimador para a volatilidade futura;

– existe uma inércia na volatilidade do CDI ajustado, de forma que o estado da volatilidade de hoje é impactada pelos estados das volatilidades anteriores.

Figura 4: Comparativo entre o CDI e o CDI ajustado, com dados de Jan/2001 a Nov/2013. Fonte: elaboração própria.

0

5

10

15

20

25

02/0

1/01

02/0

1/02

02/0

1/03

02/0

1/04

02/0

1/05

02/0

1/06

02/0

1/07

02/0

1/08

02/0

1/09

02/0

1/10

02/0

1/11

02/0

1/12

02/0

1/13

02/0

1/14

CDI-o

ver (

taxa

line

ar a

.a. b

ase

252)

CDI CDI Ajustado

artigo técnico


DA BOLSA 34

A volatilidade obtida por este método refere-se à uma volatilidade diária. Para obter a vola-tilidade anualizada, é necessário o seguinte ajuste:

Portanto estão definidos todos os parâmetros do modelo de Black-76: o valor a termo do ativo objeto, o strike e a volatilidade.

Calibragem do modelo de dinâmica das decisões do Copom

O objetivo da calibragem é obter uma Matriz de Transição que reflita fielmente as probabilidades das decisões futuras do Copom a partir da última decisão.

Existem algumas formas para se estimar a Matriz de Transição. No caso de Genaro; Avellaneda, a calibragem é feita através de um processo de otimização, onde se busca minimizar o erro quadrático médio entre os preços de um título zero coupon obtido pela Equação 1 e um obtido pela curva de taxa de juros livre de risco, mais conhecida no mercado como curva pré.

Neste trabalho, obtém-se a Matriz de Transição através de uma análise histórica das decisões do Copom basicamente por dois motivos. Primeiro, adota-se a hipótese de que a dinâmica da condução da política monetária varia pouco, isto é, existe um padrão de comportamento do processo decisório do Copom que se mantém ao longo do tempo. Um indício para esta hipótese é a Figura 2, como citado anteriormente. Segundo, este método procura capturar diretamente este comportamento em vez de tentar inferi-lo a partir do consenso de mercado implícito na curva pré (curva de taxa livre de risco). Isto porque existem outras expectativas implícitas além da própria decisão do Copom nesta curva, por exemplo a própria oscilação diária da taxa de juros de curto prazo.

Foram considerados 5 estados possíveis das decisões do Copom ([−50; −25; 0; 25; 50] Bps), visto que compreendem cerca de 80% dos casos avaliados entre Jan/2001 a Nov/2013 (BC, 2014). No caso, foram consideradas 123 decisões. O resultado está apresentado na Tabela 1.

Tabela 1: Porcentual de ocorrência das combinações de decisões do Copom, considerando o período de Jan/2001 a Nov/2013, e valores de [−50; −25; 0; 25; 50] Bps, totalizando 123 observações. Fonte: elaboração própria.

Dec

isão

em

t

Decisão em t − 1

-50 -25 0 25 50

-50 70% 20% 5% 14% 0

-25 18% 40% 8% 0 0

0 12% 40% 74% 14% 6%

25 0 0 5% 43% 13%

50 0 0 8% 29% 81%


DA BOLSA 35

Consistência do modeloPrimeiro, é necessário entender quais são as premissas econômicas básicas às quais o modelo

deve atender. Basicamente, o trabalho avalia três hipóteses:

– sobre a variação do strike. Para uma opção de compra, tudo o mais constante, espera-se que quanto maior o IDIStrike, menor a probabilidade do IDISpot superá-lo na data de vencimento da opção, por-tanto menor o valor do seu prêmio.

– sobre a variação do vencimento. Para uma opção de compra, tudo o mais constante, espera-se que quanto maior o prazo para o vencimento da opção, maior a probabilidade do IDISpot superar o IDIStrike, portanto maior o valor do seu prêmio.

– sobre a variação da última decisão do Copom. Para um comportamento persistente das decisões do Copom observado no capítulo anterior, ou seja, uma correlação forte e positiva entre duas decisões consecutivas, espera-se que quanto mais positivo for o choque da última decisão do Copom, maior seja a possibilidade de os próximos choques serem também positivos, e assim, maior a probabilidade do IDISpot superar o IDIStrike, portanto maior o seu prêmio.

Hipótese 1: a variação do strikeMantendo todos os parâmetros fixos e variando o strike, chega-se aos prêmios observados na Figura 5.

Como é possível notar, o aumento do strike é acompanhado de queda no prêmio da opção.

Figura 5: Comportamento do prêmio da opção de compra variando o IDIStrike. Fonte: elaboração própria.

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

2000

138500 139000 139500 140000 140500 141000 141500 142000 142500 143000 143500

Prêm

io (R

$)

Strikes

artigo técnico


DA BOLSA 36

Hipótese 2: a variação do vencimentoVariando-se apenas as datas de vencimento, os preços unitários dos contratos futuros e as quan-

tidades de reuniões do Copom, chega-se aos prêmios listados na Tabela 2. Nota-se que o aumento do prazo para o vencimento gera um aumento no prêmio da opção, assim como esperado.

Tabela 2: Comportamento do prêmio da opção de compra variando o vencimento. Fonte: elaboração própria.

du(t, v) No de COPOM até v PU (t, v) Prêmio (R$)

50 1 98.089,57 0

112 3 95.860,20 3,75

238 7 91.485,99 4.919,18

Hipótese 3: variação da última decisão do CopomVariando (hipoteticamente) a última decisão do Copom, chega-se aos prêmios apresentados na

Tabela 3. Os resultados mostram o comportamento esperado: quanto maior o choque da última decisão do Copom, maior o prêmio da opção.

Tabela 3: Comportamento do prêmio da opção de compra variando a última decisão do Copom. Fonte: elaboração própria.

Última decisão do COPOM (Bps) Prêmio (R$)

-50 3,75

-25 12,49

0 60,21

25 181,27

50 313,29

Resultados e conclusõesSeguem alguns dos resultados obtidos com a aplicação do modelo, listados na Tabela 4. São apresen-

tados dois critérios de comparação: os prêmios de referência da BM&FBOVESPA e o valor intrínseco da opção observado no vencimento.


DA BOLSA 37

Alguns pontos observados nos resultados da aplicação do modelo:

– para os casos de opções ITM (in-the-money) de vencimento curto e sem nenhuma reunião do Copom no período, os prêmios calculado e de referência tendem a convergir. Isto porque se espera que a taxa de juros de curto prazo fique em torno da meta estabelecida para o período, sendo na prática quase uma taxa pré-fixada.

– para vencimentos médios e longos (que contenham pelo menos uma reunião do Copom no perío-do), o modelo se mostra mais sensível à última reunião do Copom. No caso de choques negativos na última decisão do Copom, os prêmios calculados se mantêm consistentemente abaixo do prêmio

Tabela 4: Comparação entre os prêmios calculados pelo modelo proposto e os prêmios de referência da BM&FBOVESPA.

vencimento strike prêmio calculado prêmio de referência valor intrínseco em v

reuniões do Copom até v

01/02/2012 132.000 3.750,62 3.752,88 3.764,97 0

01/02/2012 133.000 2.754,13 2.756,39 2.764,97 0

02/04/2012 130.000 7.782,24 7.773,39 7.877,31 1

02/04/2012 138.000 0,00 1,32 0,00 1

02/07/2012 140.900 60,23 224,76 0,00 3

02/07/2012 141.000 29,50 137,34 0,00 3

02/01/2013 145.000 1.442,74 2.635,14 874,47 7

02/01/2013 146.000 630,23 1.721,14 0,00 7

02/01/2013 147.800 50,57 300,59 0,00 7

02/01/2013 147.900 41,87 253,40 0,00 7

02/01/2013 148.800 6,94 31,60 0,00 7

02/01/2013 150.500 0,00 0,02 0,00 7

01/04/2013 148.200 49,49 45,62 29,62 1

01/07/2013 151.000 10,78 8,21 0,00 3

02/01/2014 153.000 2.474,46 3.170,24 4.638,67 7

02/01/2014 156.300 246,38 265,11 1.338,67 7

02/01/2014 157.200 77,14 57,74 438,67 7

Fonte: elaboração própria.

artigo técnico


DA BOLSA 38

Referências BibliográficasBacen. Histórico das taxas de juros. 2014. Disponível em: <https://www.bcb.gov.br-/?COPOMJUROS>.

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Silva, M. E. da. Alternativa para precificar opções sobre IDI. Resenha BM&F, Nº 119, pags. 33-36, 1997.

de referência. Quando o choque é positivo, os prêmios para opções ITM tendem a ficar abaixo do prêmio de referência, enquanto que para as opções OTM out-the-money), tendem a ficar acima do prêmio de referência.

– utilizando a diferença positiva entre o IDISpot e o IDIStrike no vencimento (valor intrínse-co em v) da opção como critério de avaliação da capacidade preditiva do modelo, nota-se que os resultados pioram com o aumento do prazo, assim como esperado. Mas o “erro” do modelo proposto tende a ser menor do que o “erro” dos prêmios de referência.

– de modo geral, os prêmios calculados através do modelo proposto tiveram um comportamento muito semelhante aos prêmios de referência da BM&FBOVESPA, ou seja, o modelo está em linha com as expectativas do mercado.

Este trabalho apresentou um novo modelo de preço de um instrumento financeiro peculiar do mercado brasileiro: opções sobre o IDI. Ele tem como principal destaque a capacidade de tratar de forma explícita duas dinâmicas: a da política monetária sob um regime de metas de inflação; e a do próprio merca-do de taxa de juros de curto prazo.

Como sugestão para futuros trabalhos, outros métodos de calibragem para o modelo DTMC da dinâ-mica das decisões do Copom podem ser utilizados, caso da incorporação da informação do viés, frequente-mente divulgado nas atas das reuniões.


DA BOLSA 39

http://www.bcb.gov.br-/

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Futuros de Boi Gordo Determinação de preços de contratos ilíquidos a partir dos mais líquidosO objetivo deste trabalho é apresentar uma solução para o cálculo dos preços de contratos ilíquidos de futuros de Boi Gordo a partir do preço dos contratos mais líquidos desta mercadoria. A motivação para esta pesquisa parte das dificuldades devidas à iliquidez presente em diversos contratos de commodities, problema comum aos participantes do mer-cado brasileiro. A apuração consistente dos níveis de preço de contratos futuros destas mercadorias é fundamental para o cálculo da exposição financeira nos vencimentos negociados, necessário para gestão de risco de carteiras que contenham esses contratos. A metodologia proposta toma como base o custo de carregamento implícito nos preços dos contratos líquidos. Os vencimentos são agrupados em blocos de safra e entressafra e o custo de carregamento é ajustado com um modelo linear em função do vencimento dos contratos. A metodologia apresentada nesse artigo é utilizada pela BM&FBOVESPA no cálculo diário dos preços de ajuste dos vencimentos sem negócios no leilão de formação do preço de ajuste ou preço de referência.

IntroduçãoDe forma geral, no mercado BM&FBOVESPA estão autorizados à negociação contratos

futuros de Boi Gordo com vencimentos em todos os meses do ano. Entretanto a dinâmica de liquidez de cada vencimento varia ao longo do ano, caracterizada pelos períodos de safra (de-zembro a maio) e entressafra (junho a novembro). O que se observa no dia a dia de negociação, e se verifica por meio de dados históricos, é uma concentração de liquidez em contratos que marcam os picos de safra (vencimento em maio) e entressafra (vencimento em outubro), além do vencimento mais curto. A maior parte dos contratos apresenta negociação faltando apenas um ou dois meses para o vencimento, enquanto os mais líquidos (vencimentos que marcam os picos de safra e entressafra) persistem durante boa parte do ano, principalmente o de vencimento em outubro (Figura 1 e Figura 2).

JAIRO CAVALCANTE DE SOUZABM&FBOVESPA

NAASSON REIS FERREIRABM&FBOVESPA

WILSON NASCIMENTO DE FREITASBM&FBOVESPA

artigo técnico


DA BOLSA 40

O principal desafio neste cenário é realizar a marcação a mer-cado dos contratos ilíquidos, ou seja, que passam boa parte de sua vigência sem apresentar quantidade significativa de negócios. To-mando-se como exemplo o dia 15/1/2013, onde tem-se negocia-ção apenas nos vencimentos F13, G13, K13 e V13, é necessário de-terminar os preços dos contratos H13, J13, M13, N13, Q13, U13, X13 e Z13 (ver Tabela 1 para identificação dos vencimentos em relação aos meses do ano). Desta forma, tem-se quatro contratos com informação de mercado e oito sem informação. Logo, para de-terminar os preços dos contratos sem informação é necessária uma metodologia que seja passível de ser utilizada com a informação existente, isto é, os quatro contratos com informação de mercado.

Resultados preliminaresAo se avaliar a adequação dos modelos mais comuns da lite-

ratura para o apreçamento de futuros de commodities, tais como

os de Gabillon (1991), Schwartz (1997) e Schwartz; Smith (2000) conclui-se que os mesmos não são capazes de descrever o compor-tamento dos preços do mercado brasileiro. Os pontos mais críticos, presentes em todos eles, são a tentativa de capturar a forma da estru-tura a termo como um todo e o uso de elementos de convergência de longo prazo de cerca de dez anos. Em relação ao primeiro ponto, na Figura 3b são apresentados exemplos de formatos de estrutura a termo que os modelos propostos nos trabalhos mencionados são ca-pazes de reproduzir, onde fica claro que eles são incompatíveis com o formato observado no caso dos futuros de Boi Gordo. Já em relação ao prazo, pode ser observado na Figura 3a que o ciclo dos contratos de Boi Gordo é relativamente curto (menor que dois anos), caracte-rística que também não é levada em conta nos modelos da literatura.

Outro elemento comumente observado na literatura é quan-tidade de parâmetros necessária para a calibração de alguns mode-los, que de forma geral não é adequada à quantidade de informação disponível no mercado em questão.

Tabela 1: Correspondência entre meses do ano com códigos dos vencimentos.

F G H J K M N Q U V X Z

Janeiro Fevereiro Março Abril Maio Junho Julho Agosto Setembro Outubro Novembro Dezembro

Figura 1: Volume negociado diariamente para cada vencimento autorizado, entre janeiro de 2011 e dezembro de 2012. Nota-se que os contratos com vencimento em maio (K) e outubro (V) adquirem liquidez antes dos demais.

F11G11H11J11K11M11N11Q11U11V11X11Z11F12G12H12J12K12M12N12Q12U12V12X12Z12

2011−01 2011−07 2012−01 2012−07 2013−01

Data de referência

Mês

de

venc

imen

to Contratos0[1;100[[100;1000[1000+

Volume negociado


DA BOLSA 41

Figura 2: Média de contratos em aberto em cada mês do ano tomando dados históricos entre janeiro de 2011 e julho de 2013.

Figura 3: À esquerda, exemplo de estrutura a termo observada no mercado de Boi Gordo da BM&FBOVESPA; à direita, exemplos de formatos capturados pelos modelos citados. É importante notar a diferença em ordem de grandeza das escalas de maturidade em cada caso.

0

2500

5000

7500

10000

12500

01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12Mês de negociação

Méd

ia d

e Co

ntra

tos

em A

bert

o D

iaria

men

te

Mês de Vencim

ento

FGHJKMNQUVXZ

Futuro de Boi Gordo − Jan/2011 a Jul/2013

a) b)

96

98

100

102

0.2 0.4 0.6 0.8Prazo de Vencimento (anos)

Preç

o de

Aju

ste

Exemplo de Estrutura a Termo: 08/03/2013

96

97

98

99

0.0 2.5 5.0 7.5 10.0

Prazo de Vencimento (anos)

Preç

o (e

scal

a ar

bitr

ária

)

Exemplos de estruturas a termo − modelos citados

No modelo proposto por Schwartz (1997) e aplicado ao mercado brasileiro por Kacowicz (2012), são construídas sé-ries temporais sintéticas de maturidades fixas para determinar os preços dos futuros por meio de filtro de Kalman. Tal agru-pamento, entretanto, suprime o efeito de sazonalidade presente

nos preços uma vez que cada vencimento fixo pode ser de safra ou entressafra dependendo da janela histórica observada para sua construção. Além disso, o modelo avaliado no segundo tra-balho depende de uma grande quantidade de parâmetros, bem como de séries históricas e não apresenta bons resultados para

artigo técnico


DA BOLSA 42

a)

b)

além do primeiro vencimento. Já em SØrensen (2002) tenta-se usar um elemento sazonal, porém tendo resultados similares aos de Schwartz (1997). Por fim, modelos como os de Gabillon (1991) e Schwartz; Smith (2000) dependem de uma compo-nente de longo prazo (cerca de 10 anos) que é muito maior do que o prazo mais longo negociado no Brasil (Figura 3).

Análise de dados históricosPara realizar a análise apresentada aqui, foram tomados os

preços de ajuste divulgados diariamente pela BM&FBOVESPA para os contratos futuros de Boi Gordo no período de 1º de janei-ro de 2011 a 31 de julho de 2013.

A primeira observação pertinente ao comportamento dos preços dos futuros é o movimento em paralelo com espaçamentos regulares quando se observam separadamente os contratos relati-vos a períodos de safra dos relativos a períodos de entressafra (Fi-gura 4b e Figura 4a, respectivamente). Este é um indício de que a correlação entre os retornos destes preços é positiva. Na verdade, o resultado observado para estes dados é uma correlação média de 0,94 para os períodos de safra e de 0,93 para os de entressafra.

Outros aspectos a serem levados em consideração são a con-vergência dos futuros para o preço à vista na medida em que o contrato se aproxima da liquidação e o fato de os preços dos con-tratos futuros ficarem sistematicamente acima do preço à vista no bloco de entressafra e sistematicamente abaixo no bloco de safra.

Figura 4: Evolução temporal dos preços de contratos da entressafra 2012 (a) e da safra 2013 (b). Em cada caso a linha preta representa o indicador à vista.

88

92

96

100

104

jun jul ago set out nov dezData de referência

Preç

o de

Aju

ste

VencimentoM12N12Q12U12V12X12

IndicadorPreço à Vista

Entressafra 2012

92

94

96

98

100

dez jan fev mar abr mai jun

Data de referência

Preç

o de

Aju

ste

VencimentoF13G13H13J13K13Z12

IndicadorPreço à Vista

Safra 2013


DA BOLSA 43

Modelo Proposto Assumindo que o preço futuro pode ser escrito como:

1

Onde

Uma vez que o preço à vista e a estrutura a termo das taxas de juros são conhecidos, a modelagem dos preços futuros é feita a partir da modelagem do custo de carregamento implícito nos contratos.

Isolando-se o custo de carregamento da expressão (1) tem-se a seguinte transformação:

g TQ V = ln SFS X- rT 2

A relação entre os preços futuros e à vista sugere dois regimes distintos para o custo de carregamento (Figura 4): um associado ao período de safra e outro ao período de entressafra. Tal diferenciação possui significado econômico, uma vez que os períodos de safra e en-tressafra das commodities são caracterizados por regimes distintos de oferta e demanda.

Aplicando a transformação (2) a todo o histórico da Figura 4b, originado de um período de safra, chega-se ao gráfico da Figu-ra 5, na qual nota-se visualmente um comportamento linear para os dados, principalmente para prazos anualizados menores do que 0,1 (aproximadamente 1 mês).

Assumindo então um modelo linear para g T( ) , tem-se:

3

Considerando a dinâmica de movimento comum a todos os vencimentos de mesmo grupo (safra/entressafra), o custo de carregamento do grupo poderia ser determinado a partir do ajuste da equação 2 sobre os dados observados. No entanto, nota-se que a informação dos vencimentos negociados no dia da marcação a mercado seria suficiente para o apreçamento dos vencimentos ilí-quidos. Neste contexto, sendo os contratos separados em grupos, seriam necessários no mínimo dois vencimentos líquidos em cada grupo para realizar o apreçamento dos demais.

Mas como já mencionado, usualmente o vencimento mais curto e os picos de safra/entressafra apresentam liquidez, de forma a não haver o mínimo de dois vencimentos líquidos por grupo. Portanto, na ausência de vencimentos líquidos os venci-mentos de pico de safra/entressafra serão utilizados no ajuste de

, pois eles definem a interface entre grupos e, nesta situa-ção, fariam o papel de pivôs que definem a quebra de regime na estrutura a termo.

Aplicação do ModeloTendo a equação do custo de carregamento estimada

(equação 2), aplica-se a equação 1 para apreçar os vencimentos ilíquidos. Nesta seção, primeiramente são apresentados os resul-tados da aplicação desta abordagem no cálculo dos preços para a data 3/5/2012, conjuntos de preços da entressafra de 2012. Neste caso foram usados os vencimentos de pico de safra/en-tressafra (K12 e V12) para determinar os demais vencimentos (M12, N12, U12 e X12). Note que K12 é um vencimento de safra e está sendo utilizado, em conjunto com o vencimento de entressafra V12, no apreçamento de contratos de entressafra. Após o vencimento de maio/2012, o próximo vencimento se-ria junho/2012, e provavelmente o mais líquido. De forma que junho e outubro seriam utilizados para estimar os demais venci-mentos da entressafra. Essa dinâmica, na qual o primeiro venci-mento é sempre líquido, ilustrada na Tabela 2, se perpetua até o vencimento de todos os contratos.

Na sequência são apresentados resultados para vários dias de negociação de contratos da entressafra 2012. A Figura 7 apresenta os resultados relativos a um histórico no qual houve negociação simultânea dos contratos de vencimento em maio e outubro. Nela observa-se que a maioria das diferenças entre o preço estimado e o observado é menor do que 1%.

Casos de ausência de informação

Na sessão anterior, o custo de carregamento foi estimado para a entressafra de 2012. Para construir a parte mais longa da curva (dezembro/2012 a maio/2013) é necessário lidar com vencimentos com diferentes regimes de liquidez: intermitentes e ilíquidos.

Para estimar a safra de 2013 de acordo com a presente me-

– F = preço do contrato futuro para o prazo T

– S = preço à vista do ativo– r = taxa de juros livre de risco para o prazo T

– F = prazo referente à data de vencimento do contrato

– g(t) = custo de carregamento do contrato para o prazo T

artigo técnico


DA BOLSA 44

Figura 6: Exemplo de aplicação da linearização do custo de carregamento para uma data na qual houve negociação dos contratos com vencimento em maio e outubro simultaneamente. Detalhes da legenda: “Dado” refere-se aos preços observados; “Modelo”, aos preços estimados com o modelo; “Referência” corresponde aos preços dos contratos com vencimento em maio e outubro, que foram utilizados para estimar os demais preços.

Figura 5: Transformação dos preços em função do prazo para preços de futuros da safra 2013 e preço à vista correspondente ao período.

−0.06

−0.04

−0.02

0.00

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5Prazo anualizado

ln(F

/S) −

rT

Vencimento

F13

G13

H13

J13

K13

Z12

Safra 2013

96

98

100

102

104

K12 M12 N12 Q12 U12 V12 X12

Mês de Vencimento

Preç

o de

Aju

ste

DadoModeloReferência

03/05/2012


DA BOLSA 45

Figura 7: Diferença percentual entre os preços estimados (com modelo linear para o custo de carregamento) e preços observados para o período em que houve negociação concomitante de vencimentos em maio de 2012 e outubro de 2012.

todologia é necessário que K13, vencimento que corresponde ao pico da safra, tenha informação. No entanto, em meados de 2012 este contrato está começando a ser negociado e ainda apresenta intermitência em suas negociações. Isso acontece porque, com um ano de antecedência, os agentes estão iniciando o hedge da pro-dução do próximo ano e o vencimento está em um processo de formação de preço. Dessa forma, para alguns dias, não há o nú-mero mínimo de vencimentos necessários para o ajuste do custo

de carregamento no período da safra de 2013. Na ausência de in-formação de mercado, é possível utilizar os últimos coeficientes estimados referentes aos mesmos vencimentos V12 e K13. Neste caso, quando o par V12-K13 apresentar informação, esta é utiliza-da, caso contrário, a última estimativa dos coeficientes deste é uti-lizada no cômputo de . Esta abordagem foi aplicada e para poucos dias o erro cometido é significativamente baixo (menor do que 2%), como pode ser observado na Figura 8.

Tabela 2: Esquema de rolagem dos contratos para os seis primeiros meses do ano, indicando os vencimentos a serem interpolados na ausência de informação de mercado. São considerados líquidos o 1º vencimento e os dois próximos picos, safra ou entressafra dependendo do mês de negociação.

1º Vencimento Interpolados Pico 1 Interpolados Pico 2

F G, H e J K M, N, Q, U e X V

G H e J K M, N, Q, U e X V

H J K M, N, Q, U e X V

J - K M, N, Q, U, e X V

K M, N, Q, U e X V Z, F, G, H e J K

M N, Q, U e X V Z, F, G, H e J K

−0.01

0.00

0.01

fev mar abr mai jun

Data de referência

Resí

duo

rela

tivo

do p

reço

Estimados a partir de K12 e V12: M12,N12,Q12,U12,X12

artigo técnico


DA BOLSA 46

Figura 8: Distribuição de erro para estimativa dos preços dos contratos com vencimento em maio de 2012 a partir de coeficiente histórico de dois dias anteriores.

Figura 9: Distribuição de erro obtida a partir do uso da média do coeficiente angular da safra 2012 no cálculo dos preços dos futuros da safra 2013.

Para o caso em que um novo contrato é autorizado à nego-ciação, ainda não há informações recentes de mercado para seu preço. Neste caso é possível usar a média dos coeficientes do perí-odo equivalente do ano anterior. Continuando com o exemplo da

seção anterior, para estimar a entressafra de 2013 seria necessário ter K13 e V13, no entanto, como K13 está em formação de pre-ço e V13 não possui negócios, não há informação para estimar o custo de carregamento . E neste caso usaríamos a média das

0

10

20

30

40

−0.04 0.00 0.04Resíduo relativo do preço

Cont

rato

s Es

timad

os

K13−V13 via média de K12−V12

0

5

10

−0.03 −0.02 −0.01 0.00 0.01 0.02Resíduo relativo do preço

Cont

rato

s es

timad

os

K12

Dois dias sem informação


DA BOLSA 47

estimativas dos coeficientes do par K12-V12, referentes à última entressafra. Na Figura 9 é apresentada a distribuição de erro obti-da ao se tomar a média dos coeficientes entre os vencimentos K12 e V12 para se determinar os preços dos contratos da entressafra 2013. A avaliação foi feita para o período no qual houve negocia-ção simultânea dos contratos K13 e V13. Esta estimativa pode ser uma boa referência para os participantes do mercado, dado o ce-nário em que ainda não há formação de preço.

DiscussãoA dinâmica de negociação dos contratos futuros de Boi Gor-

do ilustrada nos gráficos da Figura 1 e da Figura 2 mostram que a abordagem adotada neste trabalho é pertinente. O primeiro as-pecto a ser notado é ausência de negociação por um período sig-nificativo da vigência da maior parte dos contratos, excetuando-se os contratos com vencimento em maio e em outubro. A proposta apresentada aqui pode ser utilizada para dar previsibilidade aos preços dos contratos ilíquidos enquanto os mesmos não apresen-tam liquidez.

Os resultados observados (Figura 6 e Figura 7) a partir da aplicação do modelo proposto são compatíveis com os spreads observados no mercado quando há negociação. Vale observar que a aplicação deste modelo pode ser feita tomando-se como referência qualquer contrato líquido dentro de cada bloco mais um dos contratos de referência mencionados (vencimentos em maio e outubro). Por exemplo, tomando-se o exemplo mencio-nado na Introdução, os contratos H13 e J13 seriam estimados a partir dos contratos F13 e K13. Na Tabela 2 está ilustrado

como a metodologia proposta pode levar em conta o efeito de rolagem dos contratos, migração de liquidez observada na Fi-gura 1 e na Figura 2.

Por fim, os resultados (Figura 8 e Figura 9) para os ce-nários nos quais não há informação de mercado e há a neces-sidade de uso de informações históricas é muito bom, pois as distribuições de erro são consistentes com momentos em que a formação de preço dos contratos ainda não está madura.

ConclusãoNeste trabalho foi apresentada uma metodologia para o

cálculo de preços de ajuste de contratos ilíquidos de futuros de Boi Gordo a partir de contratos mais líquidos desta mercadoria. Desta forma, conhecendo-se os preços do vencimento mais curto e dos vencimentos de pico dos períodos de safra e entressafra é possível determinar os preços dos demais contratos. Os principais problemas observados com a adoção de modelos encontrados na literatura são superados com a proposta apresentada neste traba-lho. Não há a necessidade de descrever a estrutura a termo com um único conjunto de parâmetros; a sazonalidade observada nos preços é respeitada; a dependência de dados históricos é reduzida, pois são tomados os preços de vencimentos com volume perene de negociação; por fim, o número de parâmetros é reduzido. A proposta final desenvolvida é utilizada pela BM&FBOVESPA no cálculo do preço de ajustes dos contratos ilíquidos, mostrando-se parcimoniosa e de fácil reprodução por qualquer participante do mercado. Além disso, os testes com dados históricos mostram óti-mo acordo entre esta proposta e os preços negociados.

Referências BibliográficasSchwartz, E. S. The Stochastic Behavior of Commodity Prices: Implications for Valuation and Hedging. The Journal of Finance, Vol. LII, No. 3, 923–973, 1997;

Kacowicz, L. Calibração do Modelo Gibson-Schwartz para dados de commodities no Brasil. Dezembro de 2012. Dis-sertação – Instituto de Matemática Aplicada;

Schwartz, E. S.; Smith, J. E. Short-Term Variations and Long-Term Dynamics in Commodity Prices. Management Sci-ence, Vol. 46, No. 7, 893–911, 2000;

SØrensen, C. Modeling Seasonality in Agricultural Commodity Futures. The Journal of Future Markets, Vol. 22, No. 5, 393–426, 2002;

Gabillon, J. The Term Structures of Oil Futures Prices. Oxford Institute for Energy Studies, WPM17, 1991.

artigo técnico


DA BOLSA 48

ÁLVARO DE LIMA VEIGA FILHO

Professor Adjunto da PUC-Rio

ANA BEATRIZ VIEIRA DE MATTOSBM&FBOVESPA

Impacto dos Investidores HFTs na Formação de Preço no Mercado Cambial Brasileiro

Mudanças tecnológicas e regulatórias facilitaram o surgimento dos investidores HFTs no mix de participantes do mercado financeiro. Como categoria, esses investidores não constituem uma entidade coerente e seu impacto e contribuição para a formação do preço não são claras. Este trabalho analisou 10 categorias de investidores, que se diferenciam por suas características de latência, a partir de uma base de dados composta por todas as ordens enviadas para o book de dólar futuro com vencimen-to em 1° de agosto de 2013, da Bolsa de Valores, Mercadorias e Futuros (BM&FBOVESPA). Os resultados sugerem que a atividade dos investidores de alta frequência no mercado cambial brasileiro é de intermediação. Es-tes investidores são os que mais impactam o preço de mercado e os que mais contribuem para a formação do preço fundamental.

IntroduçãoO novo ambiente de negociação é caracterizado pelo crescente ritmo da coleta de informa-

ção e a tomada de decisão baseada nesta informação. Velocidade é importante para os investidores por dois motivos. Primeiro, a volatilidade fundamental inerente aos instrumentos financeiros leva ao consentimento de que o rebalanceamento rápido das posições pode resultar em maior utilida-de. Segundo, independentemente da velocidade absoluta, ser mais rápido na aquisição e compre-ensão da informação que outros investidores pode gerar oportunidade de lucro.

A última consideração parece conduzir a uma corrida armamentista, na qual os investidores utilizam tecnologia de ponta e colocam seus computadores o mais próximo possível do local de negociação a fim de reduzir a latência de suas ordens e ganhar alguma vantagem. Como resultado, os mercados de hoje experimentam intensa atividade em intervalos de milissegundos, algoritmos de computador respondem uns aos outros numa velocidade 100 vezes maior que a necessária para um operador humano piscar.

artigo técnico


DA BOLSA 49

As bolsas estão investindo fortemente na modernização de seus sistemas para reduzir o tempo necessário para enviar informação aos investidores e para receber e manipular as ordens que estes enviam para o ambiente de negociação, além de disponibilizarem a possibilidade dos investidores colocarem seus computadores perto do sistema de negociação. Simultaneamente, os investidores estão investindo em tecnologia para processar a informação mais rapidamente, reduzindo o tempo que as mensagens levam para chegar ao sistema e deste para o investidor para pouco mais que um milissegundo.

Com este novo ambiente, surgiu um novo tipo de investidor, o investidor de alta frequência (HFT, da sigla em inglês). Este investidor implementa estratégias que respondem aos eventos de mercado em milissegundos. No Brasil a atividade em alta frequência ainda não é majoritária e enfrenta bastante ceticismo por parte dos investidores e reguladores e as pesquisas acadêmicas sobre o impacto deste tipo de negociação no mercado bra-sileiro são ainda menores que no mundo afora. O objetivo deste artigo é analisar o impacto e contribuição destes investidores para a formação do preço no mercado cambial brasileiro.

Utilizou-se o desequilíbrio do fluxo de ordens como única variável para estimar o impacto da atividade dos investidores de alta frequência na formação do preço do dólar futuro com vencimento em 1° de agosto de 2013, como proposto por Cont et al [1]. Para avaliar a contribuição dos investidores de alta frequência na formação do preço fundamental estimou-se o modelo de decomposição da variância proposto por Hasbrouck [2], o qual decompõe a variância do preço de negociação em variância fundamental e transitória através de um vetor auto-regressivo (VAR) dos retornos do preço observado e variáveis dos negócios executados.

A organização do trabalho é como segue. A próxima seção descreve a metodologia nele utilizada. A seção 3 explica como a base de dados utilizada neste artigo foi produzida e como foi feita a categorização dos investidores. A seção 4 apresenta os resultados para o impacto da atividade dos investidores HFTs no preço de negociação e a contribuição destes investidores para a formação do preço fundamental. E, por fim, a seção 5 conclui a partir dos resultados encontrados.

Metodologia Empírica

Modelo de impacto sobre os preçosPara avaliar o impacto das diferentes categorias de investidores no preço, calibrou-se o modelo de impacto sobre

o preço de Cont et al [1]. O modelo relaciona as mudanças de preços com os desequilíbrios no fluxo de ordens e profundidade do book, proporcionando uma ligação entre a volatilidade do fluxo de ordens e a liquidez do mercado.

A literatura empírica sobre o impacto dos preços se concentrou principalmente nas séries de negócios executados. O foco em negociações, no entanto, deixa de fora as informações contidas nas apregoações, que proporcionam uma imagem mais detalhada da formação de preços [3]. Tomado como um todo, a literatura mostra consistentemente que as informações de apregoação tornaram-se tão relevantes quanto as informações de negociação. Os resultados de Cont et al. [1] demonstram que o desequilíbrio do fluxo de ordens é um driver mais forte da evolução dos preços de alta frequência do que as medidas padrão de negócios executados.

Embora estudos anteriores deem uma descrição relativamente complexa do impacto dos eventos do book sobre os preços dos ativos, Cont et al. [1] argumentam que este impacto pode ser modelado utilizando uma única variável, o desequilíbrio do fluxo de ordens (OFI), que representa o fluxo líquido de ordens de compra e de venda e acompanha as mudanças no tamanho das filas de compra e venda:

• aumentando toda vez que a quantidade de ordens de compra aumenta, a quantidade de ordens de venda diminui ou o preço de compra/preço de venda aumenta; e

• diminuindo toda vez que a quantidade de ordens de compra diminui, a quantidade de ordens de venda aumenta ou o preço de compra/ preço de venda diminui.

artigo técnico


DA BOLSA 50

A variável OFI trata uma venda a mercado e um cancelamento de compra de mesmo tamanho da mes-ma forma, uma vez que eles têm o mesmo efeito no tamanho da fila de ofertas. O modelo de impacto sobre os preços resultante desta variável relaciona preços, negócios executados, ordens e cancelamentos de uma maneira simples: linear, requer a estimação de um único parâmetro e mostrou-se robusto para diferentes instrumentos e intervalos de tempo.

O coeficiente de impacto sobre os preços resultante do modelo apresenta sazonalidade intradiária em consonância com os padrões observados nos spreads, profundidade de mercado e volatilidade dos preços ([4], [5], [6], [7]).

VariáveisCalculou-se as variáveis a partir da emulação do book, de modo que para cada nova ordem calculou-se

o melhor preço de compra, pc, a profundidade do primeiro nível do book de compra, dc, o melhor preço de venda, pv e a profundidade do primeiro nível do book de venda, dv , depois que cada ordem é processada. Enumerou-se as observações por n e calculou-se as seguintes diferenças entre observações consecutivas:

A variável en é a contribuição dos eventos do book para o desequilibrio entre oferta e demanda. Utili-

zou-se duas frequência temporais: T0gTIE H e para controlar a não estacionariedade intradiá-ria na variação dos preços e do fluxo de ordens.

As frenquências são tais que Ti - Ti-1 , 16 minutos e tj,i - tj-1,i = Dt = 5 segundos. Para cada intervalo longo Ti-1,Ti" % calculou-se a profundidade média do primeiro nível do book, ADi, e 200 variações de preços, Dpj,i , e desequilíbrio no fluxo de ordens, OFIj,i indexados por j.

Dpj,i = 2dpj,i

c + pj,iv

- 2dpj-1,i

c + pj-1,iv

(1)

OFIj,i = /n=N tj-1+1Q V

N tj-1Q Ven (2)

ADi = 2

/n=N tj-1+1Q V

N tj-1Q Vdn

c + dnv (3)

Onde N tj-1 + 1Q V e N tj-1Q V são índices da primeira e última observação pertencente ao intervalo tj-1,i, tj,i" %. O tick size d é de cinquenta centavos para o mercado de dólar futuro. O intervalo de tempo da

frequência mais rápida é da mesma ordem de magnitude (ou maior) que o tempo médio entre mudanças de preços consecutivas.

Antes de calcular as variáveis eliminou-se as observações com os maiores spreads1, pois variações no spread conduzem a outliers na variável dependente Dpt,T. Então, estimou-se os coeficientes do modelo atra-vés de regressões MQO. 1Diferença entre o melhor preço de compra e o melhor preço de venda (spread) maior que 20 pontos bases (da média entre estes melhores preços), mas no máximo 5% de todas as observações com os maiores valores de spread.


DA BOLSA 51

Especificação do modeloO modelo consiste de duas equações – a Equação 4 relaciona as mudanças de preços e o fluxo de or-

dens em uma escala de tempo rápida, e a equação 5 relaciona o coeficiente de impacto no preço da Equação 4 e a profundidade do mercado em uma frequência temporal menor. A Equação 6 é uma versão da Equação 4, na qual a variável OFIj,i é desagregada em K variáveis de desequílibrio do fluxo de ordens, uma para cada categoria de investidor.

Dpj,i = a i + bi OFIj,i + f j,i (4)

log (b i) = c + h log ADiQ V+ g i (5)

Dpj,i =/k=1

K

b k,i OFI k,j,i + p j,i (6)

Onde b i é o coeficiente de impacto sobre o preço para a subamostra i, e c,h são parâmetros.

f j,i, p j,i e g i representam os erros do modelo, aleatórios e não correlacionados com as outras variáveis.Primeiro, calibrou-se as equações 4 e 5 para estabelecer a relação entre mudanças de preços, fluxo de

ordens e profundidade do book. Em seguida, a variável OFIj,i foi decomposta em parcelas referentes a cada categoria de investidor k e estimou-se a equação 6 a fim de comparar os coeficientes de impacto sobre o preço entre as diferentes categorias.

Modelo de decomposição do preço de negociaçãoA contribuição dos investidores HFTs na formação do preço fundamental é apreendida na literatura

através de modelos de decomposição do preço de negociação. A partir da perspectiva econômica, o preço do instrumento em muitos modelos de microestrutura pode ser interpretado como um preço “informacional fundamental” idealizado, corrompido por perturbações atribuídas às fricções do processo de negociação, de modo que a variação do preço do instrumento se divide entre componentes fundamentais, (permanente ou informacional) e transitórios (fricções atribuídas ao mercado).

No contexto desse artigo, as fricções de mercados estão relacionadas a atividade de negociação dos investidores. Esta distinção é mais sútil do que a primeira, porque, enquanto a diferença entre o componente fundamental e o transitório surge frequentemente em análises econômicas, a preocupação com o papel do negócio per se na determinação do preço é largamente peculiar aos estudos de microestrutura.

O metódo de Hasbrouck [2] supõe que os preços de negociação são determinados pela soma de dois componentes não observáveis: pn

*, o preço fundamental, que segue um passeio aleatório e sn, um componen-te transitório e estacionário referente à diferença entre o preço fundamental e o preço de transação, denomi-nado erro de preço, tal que:

pn = pn* + sn (7)

pn = 2pn

c + pnv

(8)

pn* = pn-1

* + yn, yn~iid 0,vy2Q V (9)

As inovações yn refletem atualizações da informação pública, incluindo, quando relevante, o último ne-gócio realizado. O termo sn é um processo estocástico não deterministico de média zero, com a covariância entre sn e yn constante no tempo. Intuitivamente, sn incorpora todas as imperfeições transitórias de microes-

artigo técnico


DA BOLSA 52

trutura que fazem o preço de negociação se desviar do fundamental. sn pode ser serialmente correlacionado e parcialmente correlacionado com yn .

A suposição de estacionariedade na covariância implica que limh"3

E sn+h" % = 0, o que reflete a transito-riedade das imperfeições de microestrutura. Outra implicação desta suposição é homocedasticidade.

A variância fundamental pode ser estimada através de um vetor autoregressivo (VAR) dos retornos de pn, rn, e o sinal do negócio, qk,n, que assume os valores -1; 0; +1 dependendo se a categoria de investidor k enviou uma ordem de venda que gerou negócio, enviou uma ordem que não gerou negociou ou enviou uma ordem de compra que gerou negócio em n, respectivamente.

As observações n foram filtradas de modo que considerou-se para estimação do modelo apenas as observações em que houve negócios ou em que o melhor preço, de compra ou de venda, se alterou. Atu-alizando o tempo dessa maneira, sempre que ocorre um negócio há uma atualização do retorno, mas não o contrário. Isso implica em que o sentido da causalidade contemporânea é apenas do negócio realizado para a revisão de ordens enviadas, o que é verdade no mercado eletrônico, dado que uma ordem a mercado suficientemente grande pode consumir toda a profundidade do melhor nível disponível e alterá-lo. Adicio-nalmente, o modelo não permite que os negócios de várias categorias influenciem o retorno contempora-neamente, dado que foram analisadas as transações resultantes de ordens submetidas para um único book.

A especificação do modelo VAR, na forma matricial, é como segue:

yn =/z=1

p

Az yn-z + yn (10)

yn = rn q1,n g qk,n" %T (11)

yn = y r,n y1,n g y k,n" %T (12)

Onde Az são matrizes de coeficientes autoregressivos, uma para cada defasagem z e yn é vetor de inovações de média zero serialmente não correlacionado com Var (yr,n) = vr

2, Var (yk,n) = vk2 e E y r,n, yk,n" % = 0.

Assumindo invertibilidade, os retornos e qk,n podem ser expressos como uma função linear das ino-vações correntes e passadas. A representação VMA correspondente ao VAR representado na Equação 10 é como descrito na Equação 13:

yn =/z=1

q

Bzyn-z (13)

Para o cálculo da variância fundamental apenas a equação referente aos retornos dos modelos VAR e VMA, Equação 14 e 15, respectivamente, são necessárias:

rn =/z=1

p

az* rn-z +/

k=1

K

/z=0

p-1

ak,z qn-z + y r,n

(14)

rn =/z=1

p

az* rn-z +/

k=1

K

/z=0

p-1

ak,z qn-z + y r,n (15)


DA BOLSA 53

O modelo considera o impacto contemporâneo (imediato) das transações no nível de preços. A orde-nação causal das transações para os preços é feita com base na observação do comportamento das operações no book. Sempre que há uma transação no mercado, o topo do book é atualizado. A inclusão de variáveis de negócios contemporâneas na equação de retornos garante que a estrutura recursiva da matriz de relações contemporâneas das variáveis, requerida pela decomposição de Cholesky, seja atendida e que a matriz de covariância do modelo VAR se torne diagonal por blocos, permitindo a decomposição das volatilidades em componentes relacionados aos negócios de cada categoria de investidor.

Dessa forma, a variância fundamental é calculada da seguinte maneira:

vw2 = /

z=0

3

bz*S X

2vr

2 +/k=1

K

/z=0

3

bk,zS X2vk

2

(16)

Onde bz* e bk,z são coeficientes do modelo VMA. O termo /z=0

3

bz*S X

2vr

2

, na equação 16, se refere à contribuição da informação pública na volatilidade fundamental. A contribuição relativa da infomação pública é dada por:

vw2

/z=0

3

bz*R W2vr

2

(17)

A contribuição relativa de cada categoria k de investidor na volatilidade fundamental é dada por:

vw2

/z=0

3

bk,zR W2vk2

(18)

Uma interpretação intuitiva para o cálculo da variância funadamental pode ser dada através da Equação

15. Assuma que em n=0 o sistema esteja inicialmente estável com todas as inovações defasadas iguais a zero. Suponha um choque de negócio dado por y k,0. A primeira atualização de ordens será r0 = bk,0yk,0, a segunda será r1 = bk,1yk,0 e assim por diante. Acumulando todas as revisões, o efeito do negócio inicial no preço pode

ser calculado como /z=0

3

bk,zS Xyk,0.A contribuição para a volatilidade fundamental de cada categoria é uma medida da informação contida

nos negócios feitos por uma categoria relativa às outras categorias, mas não permite avaliar a contribuição total e absoluta de cada categoria para a volatilidade fundamental.

Base de Dados e Classificação dos InvestidoresBase de dados

A base de dados objeto deste trabalho compreende as ordens enviadas para o book de futuro de dólar com vencimento em 1° de agosto de 2013 (ordens novas, cancelamentos e modificações) da Bolsa de Valo-res, Mercadorias e Futuros (BM&FBOVESPA) entre os dias 1° e 30 de julho de 2013.

A base traz para cada ordem enviada os seguintes campos: categoria do investidor, horário na precisão de milissegundos, tipo da ordem (limit ou market), lado do book para o qual a ordem foi endereçada (com-pra ou venda), ação da ordem (nova, modificação ou cancelamento), preço da ordem, quantidade da ordem, além do melhor preço de compra e de venda no momento em que a ordem foi enviada. Foram consideradas apenas as ordens enviadas no período de negociação.

artigo técnico


DA BOLSA 54

Para o propósito deste estudo, o conjunto de dados está baseado na sequência de pontos discretos que representam a entrada das ordens no book, indexados por n. Usando este conjunto de campos sobre as ordens enviadas, reconstruiu-se, dinamicamente, o book de cada dia. Na emulação do book, para cada atualização é guardado o preço e a quantidade da ordem que gera a atualização, além da quantidade total de ordens e os preços dos dez primeiros níveis do book (tanto de compra como de venda) depois da atuali-zação. Para minimizar possíveis erros do emulador (gerados por causa de leilões intradiários, por exemplo, que não podem ser observados nos dados), é sincronizado, dinamicamente, o melhor preço de compra e de venda do emulador com o melhor preço de compra e de venda da base de dados.

O resultado do emulador é uma tabela com todas as ordens enviadas em um dia e o estado do book depois que cada ordem é processada.

Categorias de investidoresA atividade de negociação em alta frequência abrange uma grande variedade de estratégias e agressi-

vidade para diferentes ativos ou instrumentos. Para distinguir os investidores de alta frequência dos demais investidores, cabe separar em categorias homogêneas os investidores que exibam características semelhan-tes. Este é um desafio, devido à qualidade dos dados, bem como uma visão limitada das estratégias utilizadas, dada a sua natureza proprietária. A literatura disponível sugere que os HFTs podem ser classificados em geral, embora não necessariamente ou exclusivamente por tipos de estratégia ([8], [9], [10] e [11]), agres-sividade na negociação ([12], [13], [14] e [15]) ou latência ([16]).

Escolheu-se classificar os investidores a partir de suas características de latência, uma vez que esta classifica-ção permite uma divisão mais detalhada dos investidores. Os investidores identificados na base de dados foram classificados de acordo com uma série de proxies da sua atividade diária. As proxies e as regras de classificação dos investidores foram escolhidas a partir do reconhecimento dos padrões de atividade de cada categoria de investidor.

Esta abordagem não classifica os investidores com exatidão. Em vez disso, ela infere a classificação a partir dos dados com consequências relativamente desconhecidas para a qualidade da inferência do modelo. Mas a vantagem é que ela permite a construção de uma base de dados fina o suficiente para permitir inferên-cias bastante gerais.

Os dados foram disponibilizados pela BM&FBOVESPA única e exclusivamente para utilização neste trabalho acadêmico e as informações fornecidas preservam a confidencialidade requerida nos termos da legislação em vigor.

O primeiro passo na classificação é separar os investidores inativos, que negociam um volume diário muito pequeno (como categoria, eles negociam os menores volumes do dia analisado, que representam 10% do volume total). Os investidores remanescentes são separados em nove categorias. Quatro destas categorias são subcategorias de HFTs, outras quatro são subcategorias de algoritmos e a última categoria são os investi-dores que apresentam características de negociação compatíveis com a capacidade humana.

É importante ressaltar que dependendo da atividade do investidor no mercado, ele pode trocar de categorias nos diferentes dias, mas a maioria dos investidores pertence a uma única categoria por todo o período analisado.

HFTs: Investidores de alta frequência são caracterizados por um alto número de mensagens, intervalos curtos entre mensagens e participação constante nas seções de negociação. Estas características podem ser capturadas a partir da relação entre sua posição acumulada máxima e o volume total negociado no dia. Espe-cificamente, eles têm as seguintes características:


DA BOLSA 55

HFT 1Ser investidor ativo;

Apresentar posição acumulada máxima dividida pelo volume total negociado menor que 0,02.

HFT 2

Ser investidor ativo;

Não ter sido classificado como HFT 1;

Apresentar posição acumulada máxima dividida pelo volume total negociado entre 0,02 e 0,15;

A distribuição do tempo entre mensagens ter mediana < 5 ms e percentil 25 < 1 ms.

HFT 3


Não ter sido classificado como HFT 1 ou 2;

Apresentar posição acumulada máxima dividida pelo volume total negociado menor que 0,25;

Apresentar posição final menor que 5% do volume total negociado.

Enviar mais de 100 mensagens a cada 30 minutos, em média.


HFT 4


Não ter sido classificado como HFT 1, 2 ou 3;

Pertencer à lista de investidores marcados como HFT independente do seu comportamento no dia. Estes investidores não se comportam como HFT todos os dias, mas apresentam capa-cidade de impactar o mercado.

Algoritmos: estes são investidores cuja atividade de envio de mensagens apresenta velocidade maior que a capacidade humana, podendo ou não apresentar características cíclicas. Para identificar a existência de ciclos calculou-se o número de mensagens enviadas em cada intervalo de 50 milissegundos de cada segundo. As características para ser classificado como algoritmo, daqui para frente denominado algo, são:

Algo 1


Não ter sido classificado como HFT;



Algo 2


Não ter sido classificado como HFT ou Algo 1;



Algo 3


Não ter sido classificado como HFT ou Algo 1 ou 2;

A distribuição do número de mensagens por intervalos de 50 milissegundos dentro do segun-do apresentar um intervalo com quantidade de mensagens significativamente maior.

Algo 4


Não ter sido classificado como HFT ou Algos 1, 2 ou 3;

Pertencer à lista de investidores marcados como Algoritmos independentemente do seu com-portamento no dia. Estes investidores não se comportam como Algoritmos todos os dias, mas apresentam capacidade de impactar o mercado.

Algo lento ou humano: todos os investidores que não apresentaram nenhuma das características neces-sárias para serem classificados como HFT ou algoritmos.

artigo técnico


DA BOLSA 56

Resultados

Testes de robustez do modelo de impacto sobre os preçosSeguindo o artigo de Cont et al. [1] fez-se alguns testes de robustez para o modelo de impacto sobre os

preços. A Equação 3 foi estimada adicionando o desequilibrio do fluxo de ordens dos 10 níveis do book um a um, até que a equação tivesse 10 variáveis dependentes. Estimou-se também a Equação 3 dez vezes, cada uma delas com o desequilibrio do fluxo de ordens somando os níveis do book de ordens um a um, até o décimo.

As variáveis adicionais no primeiro teste não forneceram uma melhoria significativa em termos de ajuste e seus coeficientes foram estatisticamente insignificantes. No segundo teste só houve melhora no ajuste da soma dos OFIs até o terceiro nível e os resultados são apresentados na Tabela 1.

Cont et al [1] estimou um R2 médio de 65% para uma grande amostra de ações do mercado norte-ame-ricano, um valor bem acima do valor encontrado para o mercado brasileiro de futuro de dólar. Esta diferença se dá, possivelmente, pelas particularidades do mercado cambial brasileiro, no qual os bancos realizam suas operações no mercado futuro e transferem ao longo do dia suas posições para o mercado à vista, dada a maior liquidez daquele.

Tabela 1: Resultado da regressão univariada com desequilíbrios no fluxo de ordens dos dez níveis do book – média de todas as subamostras T.

Nível R2 Incremento no R2t bQ V médio

1 25,19% 3,98

1-2 25,47% 0,28% 4,33

1-3 26,77% 1,30% 4,64

1-4 24,22% -2,55% 4,28

1-5 21,11% -3,10% 3,81

1-6 19,53% -1,58% 3,65

1-7 18,89% -0,64% 3,55

1-8 17,90% -1,01% 3,45

1-9 18,30% 0,37% 3,56

1-10 17,65% -0,67% 3,49

As estatísticas-t dos coeficientes foram estimadas com Newey-West, uma vez que os resíduos das re-gressões apresentaram heterocedasticidade. Para verificar a existência de dependência não-linear no mode-lo, adicionou-se um termo quadrático OFIt,T * OFIt,T como variável adicional na Equação 1. Esta variável apresentou-se estatisticamente insignificante a 5% de significância na maioria das subamostras.

A profundidade do book apresenta um padrão de comportamento intradiário contrário ao comporta-mento dos coeficientes de impacto sobre os preços, em linha com as previsões do modelo. Para demonstrar este comportamento, calculou-se a média dos coeficientes de impacto e profundidade do book para cada 16 minutos de negociação de todos os dias amostrados. Os resultados são apresentados na Figura 1.

Esta relação inversa implica em que quando a profundidade é baixa, o impacto das ordens no preço é grande, e até mesmo um pequeno desequilíbrio no fluxo de ordens pode resultar em uma flutuação de preço significante. A mesma relação inversa pode ser observada através dos resultados médios da estimação da Equação 2 para todas as subamostras: h = -1,14, t hQ V = -17,30 e R2 = 28%.


DA BOLSA 57

Figura 1: Comportamento intradiário dos coeficientes de impacto sobre o preço e profundidade do book de ordens.

0,00%

0,05%

0,10%

0,15%

0,20%

0,25%

0,30%

0,35%

0,40%

0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

500

10:00 10:45 11:30 12:15 13:00 13:45 14:30 15:15 16:00 16:45 17:30

Beta

méd

io

Prof

undi

dade

méd

ia

Profundidade média Beta médio

Impacto no preço por categoria de investidoresO modelo linear de impacto sobre os preços de Cont et al. [1] permite comparar o impacto das dife-

rentes categorias de investidores no preço. Como o impacto no preço neste modelo é caracterizado por um único coeficiente de inclinação, pode-se reestimar a Equação 1 substituindo por OFIt,T (desequilíbrio do fluxo de ordens da categoria de investidor K no intervalo t) e comparar o coeficiente de impacto estimado entre as diferentes categorias.

No entanto, existem duas questões metodológicas que fazem a comparação direta dos coeficientes da regressão inadequada. Primeiro, o coeficiente angular de uma regressão MQO univariada depende por construção da var OFIk,t,T" %, que é diferente para as diferentes categorias de investidores. Para que os coefi-cientes sejam comparáveis, as variáveis de desequilíbrio das diferentes categorias foram padronizadas. Após a padronização, o coeficiente angular de uma regressão univariada se torna a correlação de Pearson entre DPt,T e OFIk,t,T. Segundo, a estimação da correlação entre DPt,T e o desequilíbrio do fluxo de ordens de uma dada categoria de investidor pode estar enviezada pela influência de uma terceira variável, por exemplo, o desequilíbrio no fluxo de ordens de outra categoria. Para controlar esta influência, estimou-se uma regressão multivariada com o desequilíbrio do fluxo de ordens de todas as categorias de investidores.

Os resultados da estimação das duas regressões, utilizando como variável independente a soma do desequilíbrio de ordens nos três primeiros níveis do book, são apresentadas nas Tabelas 2 e 3. As correlações parciais são menores que as correlações simples, sugerindo a existência de correlações não triviais entre diferentes OFIk,t,T.

Os investidores HFT 1 apresentaram o maior impacto na variação de preço, em ambas as regressões. Seus coeficientes de impacto no preço são maiores e significantes em mais da metade das subamostras. Este resultado evidencia a alta capacidade destes investidores de impactar o preço, mas ainda não temos evidên-cia da natureza deste impacto. Este impacto pode ser benéfico para o mercado, ou seja, contribuir para que o preço de negociação se aproxime do preço fundamental, ou ser apenas um ruído do padrão de negociação que estes investidores apresentam.

artigo técnico


DA BOLSA 58

Tabela 2: Resultado da regressão com desequilíbrios do fluxo de ordens de cada categoria de investidor.

Categoria de Investidor bTEstatística-t

(média das subamostras)subamostras

significantes (%)

Inativos 31% 2.87 63,70%

HFT 1 35% 3.40 68,29%

HFT 2 20% 1.94 40,17%

HFT 3 4% 1.93 01,58%

HFT 4 4% 3.16 12,34%

Algos 1 26% 3.17 35,29%

Algos 2 7% 1.19 14,20%

Algos 3 19% 2.38 48,92%

Algos 4 18% 2.58 52,08%

Algos lento e humanos 19% 2.15 42,90%

Tabela 3: Resultado da regressão com desequilíbrios do fluxo de ordens de todas as categorias de investidor.

Categoria de Investidor bTEstatística-t

(média das subamostras)subamostras

significantes (%)Inativos 19% 2.23 50,07%HFT 1 20% 2.25 53,95%HFT 2 11% 1.24 31,13%HFT 3 2% 0.61 01,29%HFT 4 1% 0.11 09,61%

Algos 1 19% 2.14 32,14%Algos 2 4% 0.70 13,34%Algos 3 11% 1.64 36,59%Algos 4 12% 1.83 39,74%

Algos lento e humanos 13% 1.67 35,29%

Contribuição de cada categoria para a volatilidade fundamentalA contribuição de cada categoria de investidor para a formação do preço fundamental foi apreendida atra-

vés da volatilidade fundamental calculada a partir do modelo de decomposição da variância de Hasbrouk [2].O modelo foi estimado para três intervalos a fim de controlar a não estacionariedade intradiária na variação

dos preços. Os intervalos considerados foram uma hora, três horas e todo o dia de negociação. Como os resul-tados são robustos para todos os intervalos considerados, apresentamos apenas os resultados para os intervalos de uma hora.

Dividindo os 21 dias de negociação em subamostras de uma hora, temos um total de 189 subamostras. O modelo VAR foi estimado com defasagens de 1 a 15 para cada subamostra, e então a melhor defasagem foi selecionado através do criterio AIC. Para uniformizar o modelo VAR a ser estimado para cada subamostras es-colhemos 10 defasagens (p=10) como padrão. Com esta quantidade de defasagens o modelo VAR estimado é


DA BOLSA 59

estável e aceitamos a hipótese de não correlação dos erros para 137 subamostras. A volatilidade fundamental é calculada a partir de 100 defasagens do modelo VMA.

Os resultados encontrados para a contribuição de cada categoria de investidor para a volatilidade funda-mental por subamostra, apresentados na Tabela 4, mostram a relevância dos investidores HFT 1 para a formação do preço fundamental. As outras categorias que mais contribuem para a formação do preço fundamental são os Inativos, HFTs 2, Algos 3 e 4 e Algos lentos e humanos.

Tabela 4: Contribuição de cada categoria de investidor para a volatilidade fundamental.

Categoria de InvestidorContribuição Relativa para a Volatilidade Fundamental

média das subamostras mediana das subamostras

Informação Pública 67% 69%

Inativos 5% 2%

HFT 1 10% 6%

HFT 2 5% 2%

HFT 3 0% 0%

HFT 4 1% 0%

Algos 1 0% 0%

Algos 2 1% 0%

Algos 3 4% 2%

Algos 4 3% 1%

Algos lentos e humanos 4% 1%

ConclusãoOs investidores HFTs não constituem uma entidade coerente. Suas estratégias podem variar com o estilo

de negociação, nível de latência, opções de segurança, comércio regional e nuances de regulamentação e o estado do mercado. Por isso, é importante abordar a sua interação com outros participantes e sua contribuição para o impacto sobre a qualidade e a eficiência do mercado com essas diferenças em mente. É um exercício desafiador para os pesquisadores, dado que os parâmetros de controle não podem ser facilmente isolados por causa dos efeitos significativos da interação entre eles.

Esse artigo analisou 10 categorias de investidores, que se diferenciam por suas características de latência. Entre as categorias de investidores HFTs, a categoria HFT 1 (a mais rápida) foi a categoria que mais impactou o preço de negociação do dólar futuro e foi também a categoria com maior contribuição para volatilidade fun-damental.

Uma possível interpretação dos resultados emerge da interação desses investidores no ambiente de ne-gociação. Em geral, os investidores mais lentos são investidores fundamentalistas, cujas demandas de compra e venda não estão perfeitamente sincronizadas no tempo. A presença de investidores mais rápidos permite que o descasamento entre demanda e oferta no tempo seja resolvido. Ou seja, os investidores de alta frequência têm o papel de intermediadores dos investidores fundamentalistas, facilitando o processo de formação de preço.

Apesar do resultado evidenciar um aspecto positivo da incorporação de investidores de alta frequência no mix de participantes do mercado futuro de dólar, para determinar que sua presença é benéfica é necessário anali-sar como seu comportamento contribui para a volatilidade ruidosa, tema para pesquisa futura.

artigo técnico


DA BOLSA 60

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DA BOLSA 61

De volta à ribaltaOs preços do petróleo bruto tipo West Texas Intermediate (WTI), que haviam perdido o

posto de benchmark, começaram a retomar a antiga glória. O volume negociado com futu-ros de WTI já atingiu 1 milhão de contratos nos cinco primeiros meses do ano, 45% acima do registrado no mesmo período de 2014. Com isso, voltaram a ocupar a posição de merca-do futuro sobre petróleo bruto mais ativo do mundo, menos de dois anos depois de terem sido destronados pelo rival Brent. O ressurgimento do WTI ocorre depois da queda de 44% verificada nos preços do petróleo no ano passado. Fortes oscilações de preço revigoraram as operações com ambos os produtos, mas o WTI acabou passando à dianteira. Isso também se deveu à conexão mais estável que este readquiriu com os preços globais da commodity, após sofrer descontos expressivos por causa das restrições de transporte no ponto de entrega do contrato localizado na cidade de Cushing, no estado de Oklahoma. Nova capacidade de gasoduto, de mais de 1 milhão de barris por dia, religou Cushing à costa dos Estados Unidos no Golfo do México, estreitando a diferença entre os dois tipos de petróleo bruto para me-nos de US$ 4 por barril.

E tem mais I: a Bolsa Intercontinental (ICE) e o Grupo CME negociam os dois produtos, mas a operadora de Chicago concentra 80% do volume com WTI, ao passo que a de Atlanta domina o do Brent.

E tem mais II: em breve, haverá um terceiro concorrente nesse mercado, quando a Nasdaq inaugurar a negociação de contratos futuros de energia, que incluirão Brent e WTI.

(FT.com, 15/6/2015)

notícias


DA BOLSA 62

FraudesPor duas vezes, o mesmo ope-

rador de Chicago, Igor Oystacher, foi multado por spoofing. Primei-ro, no final de 2014, em US$ 150 mil, mais um mês de suspensão dos pregões, pela Bolsa Mercantil de Chicago (CME), por opera-ções realizadas entre dezembro de 2010 e julho de 2011 e entre maio e julho de 2011 com futuros de pe-tróleo bruto, prata, ouro e cobre; segundo, seis meses depois, em US$ 125 mil, pela Bolsa Intercon-tinental (ICE), por negociação im-própria ocorrida entre setembro e dezembro de 2012 com futuros do índice Russell 2000. Spoofing é um tipo de manipulação de mercado em que o operador insere grandes ofertas de compra (ou de venda) por um produto ou instrumento, cancelando-as antes que outros tra-ders entrem com ofertas na ponta oposta. Na sequência, estes acabam emitindo ordens de compra (ou de venda), por acreditar na elevação (ou na queda) de demanda pelo produto ou instrumento, momento em que o operador original vende (ou compra) o objeto por preço mais alto (ou mais baixo). Em carta enviada à ICE no ano passado, Oys-tacher comenta que suas operações se baseiam em “análises, modela-gem estatística e teorias de valor relativo”. Além disso, não admitiu nem negou as acusações.

(Bloomberg e Wall Street Journal, 9/6/2015)

Patrícia Brighenti é jornalista e tradutora juramentada.

Hora de fecharNo dia 6 de julho, o Grupo CME vai encerrar os pregões físicos dos futuros de grãos da centenária Bolsa de Comércio de

Chicago (Cbot), ícones do capitalismo mundial cujos negócios passaram a representar apenas 1% do volume total da bolsa. Mas o mesmo não ocorrerá com os pregões físicos de opções sobre futuros de grãos. Mais de 40% do volume de transações com essas opções é negociado em postos de negociação – sem contar as opções de eurodólar da Bolsa Mercantil de Chicago (CME), que, em 2014, tiveram 90% de seus negócios fechados no sistema de viva voz.

E tem mais I: o Grupo CME informou em fevereiro que a economia resultante do encerramento dos pregões físicos de futuros negociados em Chicago e em Nova York seria de US$ 10 milhões anuais.

E tem mais II: o fechamento desses pregões ainda poderá ser adiado pela xerife Comissão das Operações no Mercado Futuro de Commodities (CFTC) por até 90 dias, com o intuito de analisar a medida.

(Reuters, 24/6/2015)


DA BOLSA 63

PontesA HKEx, entidade que reúne as bolsas

e as atividades de clearing de Hong Kong, implantará, ainda em 2015, a interligação operacional entre as bolsas de valores de Hong Kong e Shenzhen. Vale lembrar que, no final de 2014, os mercados de ações de Hong Kong e Xangai também lançaram esquema inédito de conexão, que permite aos investidores estrangeiros acessar diretamente as ações negociadas na China continental.

Já a Bolsa de Valores de Xangai e a Bolsa Suíça (SIX) assinaram protocolo

de intenções para estabelecer coopera-ção entre as duas instituições, de modo a desenvolver serviços em benefício dos investidores dos dois centros e gerar con-dições atrativas para a admissão mútua de produtos financeiros. Essa medida está subjacente ao acordo de livre comércio concluído entre China e Suíça em 2013 e o acordo cambial assinado entre o Banco da China e o Banco Nacional Suíço em 2014. Desde 2012, inclusive, a SIX ofere-ce à negociação a moeda chinesa.

(Mondo Visione, 8/6, e Reuters, 22/6/2015)

Roubo é rouboFoi publicado recentemente relatório

conjunto do Banco da Inglaterra, do Tesou-ro e da Autoridade de Conduta Financeira (FCA) do Reino Unido, o qual mostra a necessidade de se fortalecerem os controles nos mercados financeiros, mediante a atua-lização e o aumento de sanções contra cri-mes, além de recomendar o lançamento de ofensiva contra traders desonestos e a cria-ção de novo conselho de padrões de mer-cado. O presidente do Banco da Inglaterra afirmou que as sentenças proferidas contra banqueiros acusados de violar a lei devem ser mais rigorosas, posto que os indivíduos agem dentro de uma cultura de impunidade. Para ele, mercados responsáveis por trilhões de libras esterlinas em operações globais são manchados por conluio e abuso, com a ética ficando à deriva. Portanto, não só os perío-dos de prisão de violadores devem ser mais amplos, como também as normas contra práticas abusivas devem ser mais extensas, pois sem normas e controles os mercados ficam propensos a instabilidades e excessos. A conclusão do presidente do banco central do Reino Unido é a de que manipulações e fraudes financeiras devem ser tratadas como crimes comuns.

(BBC, 10/6/2015)

Sem massa críticaOs esforços para atrair novos bancos para

o quadro de contribuidores de preços para a taxa Libor têm representado um desafio para a nova operadora do benchmark in-ternacional, a Bolsa Intercontinental (ICE). Esta assumiu a administração da taxa em fevereiro de 2014, com a promessa de resta-belecer a combalida credibilidade da Libor – utilizada para calcular a taxa de juro inci-dente sobre trilhões de dólares em emprésti-mos ao redor do mundo – pelos longos anos de manipulação dos preços usados em sua formação. Parte fundamental do novo pro-cesso é a expansão do leque de bancos que submeterão taxas. A metodologia de cálculo da Libor, que é publicada diariamente para

várias taxas e moedas, não sofreu alteração desde que a ICE assumiu o posto, sendo ain-da baseada nas cotações transmitidas por 20 bancos. Mas a ideia é que mais participantes tornarão o referencial mais preciso e confi-ável. A ICE investiu em novas tecnologias, com o propósito de checar a validade das in-formações, e instalou comitês de supervisão, que incluem representantes de setores da indústria, contribuidores de preços referen-ciais e fornecedores de infraestrutura, para ajudar a fiscalizar o processo. Só que o nú-mero de contribuidores permanece estático.

E tem mais I: as investigações envolvendo a manipulação do benchmark já resultaram

na aplicação de multas aos maiores bancos mundiais, em torno de US$ 6 bilhões.

E tem mais II: o comitê de supervisão da Libor inclui o Federal Reserve Bank (Fed) dos Estados Unidos, o Banco Nacional Suíço e o Banco da Inglaterra.

E tem mais III: o primeiro operador a sentar-se no banco dos réus, como resul-tado da investigação conduzida em âm-bito global sobre a manipulação da taxa, relatou ao júri que, na instituição em que trabalhava, circulava um manual de instru-ções que ensinava a fixar o preço da Libor.

(Wall Street Journal, 17/6, e Telegraph, 18/6/2015)

Aproveitando o vácuoAté o final deste ano, a Bolsa de Ouro de

Xangai lançará preço referencial para o ouro denominado em yuan. O objetivo é fazer que a China tenha maior influência sobre a precificação do metal precioso, pois seu preço em yuan serviria de complemento ao benchmark global e centenário, o fixing de Londres. Este, por sua vez, que passou a ser regulado pela Autoridade de Conduta Fi-nanceira (FCA) do Reino Unido em 1º de abril último, é determinado em novo siste-ma eletrônico, introduzido em março pela Bolsa Intercontinental (ICE) para substituir o processo anterior, em que apenas quatro bancos estabeleciam o preço do metal com

base nas ordens recebidas de clientes. Adi-cionalmente, foram implantados novos pro-cedimentos de governança, com a criação de um comitê de supervisão independente, formado por representantes de segmentos do mercado de ouro.

E tem mais I: o Banco da China e nove ou-tros bancos foram autorizados a participar dos leilões na nova plataforma do fixing de ouro de Londres.

E tem mais II: a ICE também espera a ade-são do Banco da Construção da China.

(Platts, 22/6, e Reuters, 24/6/2015)

Sem perder tempo

A Bolsa de Ouro de Xangai (SGE) estuda com o Grupo CME a possibilidade de listar os contratos que negocia na plata-forma de negociação da organi-zação norte-americana e, poste-riormente, os contratos desta na entidade chinesa.

E tem mais I: o acordo deve-rá ser assinado em agosto, com as operações previstas para ter início no primeiro trimestre de 2016.

E tem mais II: a SGE também discute com a Bolsa de Ouro e Commodities de Dubai o lança-mento de contratos de ouro de-nominados em yuan no emirado.

(Bloomberg, 25/6, e Reuters, 26/6/2015)

notícias


DA BOLSA 64

Moedas virtuaisO estado norte-americano de

Nova York foi o primeiro a emitir extensa regulamentação para as em-presas que operam moedas virtuais, como bitcoin. Agora, as entidades que operarem naquele estado, detiverem recursos de clientes e trocarem moedas virtuais por dólares ou outras moedas deverão obter uma licença prévia, ba-tizada de BitLicense. A licença estadu-al inclui regras de proteção ao consu-midor, práticas de prevenção contra lavagem de dinheiro e segurança ci-bernética. Ademais, as empresas deve-rão atender a outras exigências, como obter aprovação prévia para mudan-ças materiais em seus modelos de pro-duto ou de negócio, assim como para admitir novos investidores contro-ladores. As regras não se aplicarão a desenvolvedores de software, usuários individuais, programas de fidelização de clientes, gift cards, currency miners ou comerciantes que aceitem bitcoin como forma de pagamento.

E tem mais: em 2014, após sofrer o ataque de um hacker, a bolsa de bitcoins Mt. Gox entrou em colapso, por alegar haver perdido cerca de US$ 500 mi-lhões em bitcoins de clientes.

(Reuters, 3/6/2015)

Sotaque germânicoComo parte dos esforços para ex-

pandir seus negócios na Ásia, a Bolsa Alemã tenciona abrir em Cingapura tanto uma bolsa de derivativos quanto uma clearing. A clearing tem permissão para funcionar desde o início do ano e, assim como a nova bolsa, deverá estar operacional em 2016. Enquanto isso, a Bolsa Alemã forneceu sua arquitetura tecnológica para colocar em operação a nova plataforma de negociação e fe-chamento de ordens da bolsa de deri-vativos de commodities de Cingapura, Cleartrade (CLTX). Outra iniciativa é a formação de joint venture com a Bolsa de Valores de Xangai e a Bolsa de Futuros Financeiros da China, visan-do desenvolver e comercializar ações

e ETFs chineses fora da China conti-nental.

De volta à Europa, a Bolsa Alemã assinou contrato com as Bolsas Euro-peias de Energia – APX, Belpex, Epex Spot, GME, Nord Pool Spot e Omie –, por meio do qual desenvolverá solu-ção única para interligar os respectivos mercados em base intradiária, com fi-nalização prevista para a primavera de 2016 e implantação em 2017. A medi-da conta com o apoio de 15 operadores do sistema de transmissão da região e representa componente fundamental para a conclusão do Mercado Interno de Energia Europeia.

(Automated Trader e Reuters, 2/6, Mon-do Visione, 9/6/2015)

Touro eletrônicoO Grupo TMX, que opera as principais bolsas de valores do

Canadá, anunciou que pretende participar do setor pecuário norte--americano. Para tanto, vai introduzir a primeira plata-forma online para compra e venda de gado da re-gião – a AgriClear, desenvolvida em 14 meses. Esta facilitará negócios físicos com boi, permi-tindo que potenciais compradores e vendedo-res dos Estados Unidos e do Canadá usem seus telefones celulares para visualizar os animais, entrar em negociações, fechar negócios e providenciar a entrega. Se-gundo o Grupo TMX, as facilidades propiciarão economia de cerca de 30% no custo de negociação. Hoje, as ope-rações são feitas diretamente entre os interessados ou por meio de leilões. Cada transação fechada na AgriClear custará a cada uma das partes US$ 6 por ca-beça de gado.

(Globe and Mail, 17/6/2015)


DA BOLSA 65

agenda


DA BOLSA 66

17/09 a 20/10Programação Avançada VBA/Excel para Renda Fixa19h às 22h | São Paulo

05/10 a 18/11Formação de Operadores do Mercado de Opções19h às 22h | São Paulo16/10

a 17/10Legislação Aplicável ao Mercado de Capitais09h às 16h | São Paulo

17/10 a 07/11

Análise Fundamentalista II09h às 16h | São Paulo

06/10 a 08/10

Valuation de Fundos de Investimento Imobiliário19h às 22h | São Paulo

12/09 a 19/12

Formação de Profissionais em Mercado Financeiro09h às 16h | São Paulo

Cursos do Instituto Educacional BM&FBOVESPA


DA BOLSA 67

26/11 a 28/11Controles Internos e seus Aspectos na Performance Organizacional09h às 16h | São Paulo

19/10 a 28/10

Marcação a Mercado e Balanceamento de Carteira de Renda Fixa19h às 22h | São Paulo

24/11 a 26/11

Estratégias de investimento com Tesouro Direto19h às 22h | São Paulo

19/10 a 09/11

Análise Fundamentalista I19h às 22h | São Paulo

17/10 a 28/11

Análise Técnica para o Mercado de Ações19h às 22h | São Paulo

5ª CONFERÊNCIA EMGESTÃO DE RISCO E COMERCIALIZAÇÃO DE COMMODITIES

Novembro de 2015

São Paulo, São PauloO objetivo da Conferência em Gestão de Risco e Comercialização de Commodities é reunir a comunidade acadêmica e a indústria para debater sobre gestão de risco e comercialização de commodities (agropecuárias, de energia, ambientais e de metais). O encontro tem como objetivo incentivar a pesquisa na área de commodities no Brasil e promover a discussão sobre o mercado de derivativos na América Latina. O formato desta Conferência permite que cada pesquisador receba sugestões para aprimoramento dos trabalhos apresentados e finalize seu texto em linha com a prática profissional.

Da Riqueza das Nações ao desfile de Martha Rocha

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memória do mercado


DA BOLSA 68

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O ex-ministro da Fazenda Pedro Malan disse, certa vez, diante das turbulências econô-micas, que no Brasil “até o passa-do é incerto”. Um registro valioso dessas “incertezas” pode ser en-contrado no Centro de Memória BM&FBOVESPA. Da raríssima primeira tradução para o francês do clássico A Riqueza das Nações, de

Adam Smith, às fotos da primeira Miss Brasil, Martha Rocha, desfi-lando em evento promovido pela Bolsa em 1956, passando pela in-sólita imagem de bezerros no pre-gão em 2002 para o lançamento de um novo contrato, o Centro de Memória BM&FBOVESPA é um destino certo para quem quer co-nhecer a história do mercado.

1 e 2 Martha Rocha, desfilando em evento promovido pela Bolsa em 1956.

3 Lançamento do contrato futuro de bezerros em 2002.

4 e 5 Primeira tradução para o francês do clássico A Riqueza das Nações, de Adam Smith.


DA BOLSA 69

Quando a polêmica em tor-no da cintura de Martha Rocha atraía a atenção dos brasileiros, no final dos anos 1950, o Brasil pos-suía várias Bolsas. Foi apenas em 2008 que todas elas se reuniram na BM&FBOVESPA. O riquíssi-mo acervo histórico de todas essas Bolsas, cuja história remonta à vinda da família real portuguesa em 1808, foi também consolidado e está à dis-posição do público. São mais de 670 mil páginas dos boletins diários das Bolsas, que equivalem ao “Diário Oficial” do mercado, 300 mil foto-grafias, 8,5 mil livros, mais de uma centena de periódicos e depoimen-tos históricos, hemeroteca, 250 pe-ças museológicas e 224 metros line-ares de documentos, como cautelas, periódicos e contratos.

Essa história pode ser consulta-da de três formas:

– Nas visitas à Bolsa, que são abertas ao público das 9h às 17h, de segunda a sexta-feira (rua XV de Novembro, 275, Centro, São Paulo), é possível conhecer algu-mas dessas peças históricas, além de fazer um tour guiado por ex--operadores de pregão, com várias atrações, como um filme 3-D e uma simulação do funcionamento do mercado. Escolas podem agen-dar visitas em grupo por meio do e-mail [email protected].

– A documentação e a biblio-teca podem ser visitadas das 10h

às 21h, de segunda a sexta-feira (rua Líbero Badaró, 471, 5º andar, Centro, São Paulo). Pesquisadores podem agendar com os especialis-tas da Bolsa uma consulta aos docu-mentos mais sensíveis ao manuseio, pelo telefone (11) 2565-4349.

– No site da Bolsa (www.bm-fbovespa.com.br) está o histórico mais recente dos Boletins Diários.

6 Espaço Raymundo Magliano Filho.

7 e 8 Biblioteca José Ulpiano de Almeida Prado.

9 Centro de Memória.

10 Cinema 3D.A partir da próxima edição da RESENHA, o acervo do Centro de Memória vai ser utilizado como fonte para textos sobre a história da Bolsa.

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memória do mercado


DA BOLSA 70

http://www.bmfbovespa.com.br

http://www.bmfbovespa.com.br

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DA BOLSA 71

Conheça o mais jovem investidor da BolsaEle tem apenas 10 anos, mas já aprendeu lições que muitas pessoas levaram a vida inteira para perceber.

Luis Felipe tem apenas 10 anos de idade e ainda cursa o sexto ano do Ensino Fundamental, mas já aprendeu com o pai, o empresário Gerson Mattiuzzo, que boas estratégias de investimento são construídas com pa-ciência, informação e boas escolhas.

Quando Luis Felipe fez oito anos, o pai, em vez de abrir uma poupança, começou a comprar ações em nome do filho. Hoje, dois anos depois, é o pró-prio Luis Felipe que acessa o home broker para enviar as ordens de compra. O pai acompanha tudo, mas o menino sabe bem o que está fazendo.

“Eu converso com meu pai e depois é simples: é só digitar o código da ação e clicar em comprar”, conta Luis Felipe, citando de cor as ações que fazem parte de sua carteira, a maior parte dos setores elétrico, fi-nanceiro e de varejo. “Escolhemos empresas que têm menos dívidas, são bastante lucrativas e pagam muitos dividendos”, completa.

Surpresa de aniversárioAo perceber que o interesse de Luis Felipe pelo mercado financeiro

só aumentava, Gerson decidiu trazer o filho para visitar a sede da Bolsa, no Centro de São Paulo. Mas o sonho não acabou aí: ele queria conhecer também o Diretor Presidente da BM&FBOVESPA, Edemir Pinto.

especial


DA BOLSA 72

Pai e filho decidiram escrever uma carta para Edemir fazendo o pedido e, para a surpresa deles, poucos dias depois, receberam um convite por telefone: um almoço no escritório do Diretor Presiden-te da Bolsa no dia do aniversário de 10 anos de Luis Felipe, em ou-tubro de 2014.

“Fiquei muito nervoso, mas foi inesquecível. Ele me contou sobre a vida dele, falou bastante sobre o mercado de ações e me ex-plicou que devemos sempre gastar menos do que ganhamos e inves-tir tudo o que sobra, comprando ações de empresas boas”, afirma Luis Felipe, relembrando a con-versa que teve com o executivo.

Exemplo em casaO pai de Luis Felipe investe em

ações já há alguns anos e faz ques-tão de incentivar o interesse do filho sobre o tema. “Quanto mais cedo a pessoa se familiarizar com o mer-cado, maior a possibilidade de su-cesso. Muitos não investem porque acham perigoso, mas é preciso criar uma nova cultura para que as pesso-as busquem alternativas à poupança e outras formas de fazer o capital multiplicar”, relata Gerson.

E o garoto parece estar apren-dendo bem a lição. Questionado so-bre a importância de começar a in-vestir desde pequeno, a resposta de Luis Felipe é objetiva: “As ações nos

ajudam a desenvolver nosso futuro. Eu quero pagar minha faculdade, comprar um carro, uma casa linda e me aposentar jovem.”

Acredite ou não, ele está traba-lhando desde já para chegar lá. No jantar em família, um dos temas recorrentes são os principais fatos econômicos da semana e, na hora de ganhar presente, a preferência é sempre por dinheiro, para comprar mais ações.

“Eu gosto de comprar. Muitas pessoas compram ações e depois vendem tudo, mas eu acho que tem que ter paciência. É preciso acom-panhar a empresa. Empresas boas, por mais que estejam em baixa, difi-cilmente vão falir”, conclui.

Gerson Mattiuzzo, Luis Felipe e Edemir Pinto


DA BOLSA 73

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Ser referência no cenário econômico não é obra do

acaso. É resultado de um trabalho conjunto baseado

em transparência, inovação e segurança. Estar entre

as cinco maiores bolsas do mundo em valor de

mercado é ter o compromisso com o desenvolvimento

das empresas, governança corporativa e educação

financeira, oferecendo o que há de melhor em produtos,

serviços e informação. O aprimoramento constante

de nossos sistemas de negociação, pós-negociação e

gerenciamento de riscos reflete nosso comprometimento

diário com a inovação e com a evolução do mercado e de

nossos parceiros. Somos a BM&FBOVESPA.

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