O objetivo central do presente trabalho é calcular os índices de desempenho dos fundos de ações no mercado brasileiro e determinar qual a probabilidade de que um fundo, que vinha apresentando bom desempenho em relação a seus pares, consiga manter esta posição no período seguinte. Como objetivos específicos buscou-se investigar quais índices de desempenho estão mais associados à expectativa de boa performance, se os gestores de fundos de ações no Brasil apresentam habilidade de se antecipar aos movimentos de alta e baixa na Bolsa de Valores e se estes gestores apresentam habilidades para selecionar as ações. A principal contribuição do trabalho é desenvolver um modelo para análise de fundos de investimento em ações no mercado brasileiro que possa ser utilizado pelos investidores, para selecionar os melhores fundos para aplicação de seus recursos. Buscou-se analisar quais métricas de desempenho são melhores para discriminar os fundos com bom desempenho, através da técnica estatística de regressão logística binária, cuja resposta permita estabelecer a probabilidade de ocorrência de fundos com desempenho superior e a importância das variáveis para essa ocorrência. A abordagem é inovadora. A matriz de classificação do modelo revelou um índice de acertos de 81% e as variáveis com significância estatística que entraram na equação, pela ordem de importância, foram: taxa de administração, índice de Treynor, índice de Sharpe generalizado, índice de Modigliani e taxa de performance. Os resultados da mensuração da habilidade de se antecipar ao mercado indicaram que 67,6% dos gestores apresentaram esta característica. A análise da habilidade dos gestores de fundos de ações brasileiros para selecionar as ações revelou que apenas 15% conseguiram obter seletividade positiva. Este resultado está em linha com os de outras pesquisas internacionais, tais como: Fama (1972), Sharpe (1992), Bollen e Busse (2005) e Fama e French (2009). / The main objective of this work is to calculate the performance measurements of equity funds in the market and determine the probability that a fund, which had shown good performance in relation to their peers, can maintain this position in the next period. The specific objectives sought to investigate what levels of performance are more closely associated with the expectations of good performance, if managers of equity funds in Brazil have timing abilities and if these managers have skills to select stocks. The main contribution of this work is to develop a model for the analysis of investment funds in stocks in the Brazilian market, which can be used by investors to select the best funds to invest their resources. Was analyzed what performance metrics are better to discriminate funds with good performance through the statistical technique of binary logistic regression, whose response would establish the likelihood of funds with superior performance and the importance of the variables for this occurrence. The approach is innovative. The classification matrix of the model revealed a hit rate of 81% and statistically significant variables that entered into the equation, in order of importance were: management fee, Treynor ratio, generalized Sharpe ratio, Modigliani ratio and performance fee. The results of measuring timing abilities indicated that 67.6% of managers had this skill. To analyze whether the Brazilian managers of equity funds had skills to select stocks revealed that only 15% of managers were able to obtain positive selectivity. This result is in line with results from other international studies, such as Fama (1972), Sharpe (1992), Bollen and Busse (2005) and Fama and French (2009).
Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-14052012-195614 |
Date | 31 January 2012 |
Creators | Oliveira Filho, Bolivar Godinho de |
Contributors | Sousa, Almir Ferreira de |
Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
Source Sets | Universidade de São Paulo |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | Tese de Doutorado |
Format | application/pdf |
Rights | Liberar o conteúdo para acesso público. |
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