[SLIDES] Fundos de Investimento Smart Beta

Aqui estão os slides para a nossa aula sobre um dos fundos que está mais na moda ultimamente - fora do Brasil. Os Smart Beta. Mais abaixo é possível encontrar um texto sobre os modelos multifatoriais que são muito importantes para uma estratégia Smartbeta bem aplicada.

Retirado de Bocconi Students Investment Club

Fundos de Investimento Smart Beta from Felipe Pontes

Modelos Multifatoriais: Evolução, Aplicações e Desafios

1. Introdução

Os modelos multifatoriais surgiram como uma resposta ao desafio de explicar as variações nos retornos dos ativos financeiros de forma mais precisa que o tradicional CAPM (Capital Asset Pricing Model). Enquanto o CAPM utiliza apenas o beta de mercado como principal fator de risco, os modelos multifatoriais expandem essa abordagem, incorporando múltiplos fatores econômicos e comportamentais que influenciam os retornos dos ativos.

O conceito de Factor Zoo destaca que, ao longo dos anos, diversos fatores foram propostos para explicar as variações nos preços dos ativos. Essa proliferação de fatores levantou questões sobre quais realmente são relevantes e quais são apenas frutos de especificações estatísticas ou de efeitos transitórios de mercado.

Este artigo explora o desenvolvimento dos modelos multifatoriais, destacando suas principais características, abordagens metodológicas e implicações práticas para a gestão de portfólios e avaliação de ativos.

2. A Evolução dos Modelos Multifatoriais

2.1. O Modelo de Três Fatores de Fama e French (1993)

Em 1993, Fama e French desenvolveram um modelo multifatorial que expandiu o CAPM ao incorporar dois novos fatores além do fator de mercado:

• Fator de Valor (HML – High Minus Low): Representa a diferença de retorno entre ações com alto valor contábil sobre valor de mercado (ações "de valor") e ações com baixo valor contábil sobre valor de mercado (ações "de crescimento").
• Fator de Tamanho (SMB – Small Minus Big): Representa a diferença de retorno entre empresas pequenas e empresas grandes.

Essa inovação trouxe uma explicação mais robusta para os retornos observados, especialmente para ações de pequeno porte e empresas com características de valor.

2.2. O Modelo de Quatro Fatores de Carhart (1997)

Em 1997, Mark Carhart ampliou o modelo de Fama e French ao adicionar um quarto fator:

• Momentum (MOM): Representa a tendência de ações com fortes desempenhos passados continuarem apresentando retornos positivos no curto prazo.

O fator momentum mostrou-se especialmente eficaz na explicação das anomalias de curto prazo nos retornos dos ativos, fornecendo insights adicionais para estratégias de investimento sistemáticas.

2.3. O Modelo de Cinco Fatores de Fama e French (2015)

Duas décadas após sua primeira contribuição, Fama e French expandiram ainda mais seu modelo, introduzindo mais dois fatores:

• Profitability (RMW – Robust Minus Weak): Mede a diferença de retorno entre empresas com alta e baixa lucratividade.
• Investment (CMA – Conservative Minus Aggressive): Mede a diferença entre empresas com políticas de investimento conservadoras e agressivas.

Este modelo demonstrou melhorias na explicação de retornos, especialmente em mercados desenvolvidos.

3. O Fenômeno do Factor Zoo

A explosão no número de fatores propostos na literatura acadêmica deu origem ao conceito de Factor Zoo. Esse termo descreve a enorme quantidade de variáveis que foram identificadas como potenciais explicadores dos retornos dos ativos.

Embora muitos desses fatores tenham demonstrado significância estatística em amostras históricas, diversos estudos questionam sua robustez e aplicabilidade prática. Fatores aparentemente sólidos podem, na realidade, ser fruto de overfitting (ajuste excessivo de dados) ou de comportamentos temporários de mercado.

A pesquisa financeira tem se concentrado em identificar quais fatores são genuinamente relevantes e robustos, adotando critérios como:

• Persistência: O fator deve se manter relevante ao longo do tempo.
• Pervasividade: O fator deve ser observável em diferentes mercados e regiões.
• Intuição econômica: O fator deve ter uma justificativa teórica coerente.

4. Aplicações Práticas dos Modelos Multifatoriais

4.1. Gestão de Portfólios

Os modelos multifatoriais são amplamente utilizados para construção e rebalanceamento de portfólios. Investidores podem utilizar fatores como valor, tamanho e momentum para melhorar a relação risco-retorno de suas carteiras. O uso dessas estratégias é especialmente relevante na construção de índices Smart Beta, que buscam superar os benchmarks tradicionais por meio de alocações estratégicas baseadas em fatores.

4.2. Avaliação de Ativos

Na prática da avaliação de empresas, gestores e analistas utilizam modelos multifatoriais para ajustar o custo de capital, especialmente em empresas com características de alto crescimento, baixa lucratividade ou forte exposição a fatores específicos, como taxas de juros e inflação.

4.3. Estratégias de Hedge e Redução de Risco

Os fatores também são amplamente utilizados para estratégias de hedge. Por exemplo, portfólios que identificam desequilíbrios nos fatores momentum ou valor podem implementar estratégias para reduzir a exposição a momentos de queda brusca nos mercados financeiros.

5. Desafios e Limitações

Apesar de seu sucesso, os modelos multifatoriais enfrentam desafios importantes:

• Risco de sobreajuste (overfitting): Muitos fatores podem parecer relevantes em análises históricas, mas carecem de fundamentação econômica sólida.
• Fatores instáveis: Alguns fatores funcionam bem em certos períodos e falham em outros, dificultando sua aplicação consistente.
• Fatores redundantes: O excesso de fatores muitas vezes gera redundância, criando dificuldade na construção de modelos eficazes e eficientes.

Para mitigar esses problemas, estudiosos e profissionais recomendam a utilização apenas de fatores bem documentados e com justificativas teóricas consistentes.

6. Conclusão

Os modelos multifatoriais representam uma evolução significativa na teoria financeira e na prática de investimentos. Ao incorporar múltiplos fatores além do beta de mercado, esses modelos permitem uma melhor compreensão dos retornos dos ativos e oferecem ferramentas valiosas para a construção de portfólios mais robustos.

Contudo, o fenômeno do Factor Zoo ressalta a necessidade de cautela na escolha dos fatores. O equilíbrio entre a incorporação de novos fatores e a simplicidade do modelo é essencial para obter resultados consistentes e sustentáveis.

Investidores e gestores que dominam esses modelos estão melhor preparados para lidar com a complexidade e a volatilidade dos mercados modernos, utilizando estratégias baseadas em evidências robustas e fundamentação teórica sólida.