Fundos de investimento em ações no Brasil: métricas para avaliação de desempenho

Abstract

O objetivo deste trabalho é calcular os índices de desempenho dos fundos de ações no mercado brasileiro e determinar qual é a probabilidade de um fundo, que venha apresentando bom desempenho em relação a seus pares, conseguir manter essa posição no período seguinte. Como objetivo específico, buscou-se investigar quais índices de desempenho estão mais associados à expectativa de boa performance. A principal contribuição deste trabalho consiste em desenvolver um modelo para análise de fundos de investimento em ações no mercado brasileiro que pudesse 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, por meio da técnica estatística de regressão logística binária, cuja resposta permite estabelecer a probabilidade de ocorrência de fundos com desempenho superior e a importância das variáveis para essa ocorrência. A abordagem é inovadora. Os resultados do trabalho mostraram que o modelo computou um índice de acertos de 81% em sua matriz de classificação e definiu as variáveis com significância estatística que devem ser consideradas na escolha dos fundos, pela ordem de importância: taxa de administração, índice de Treynor, índice de Sharpe generalizado, índice de Modigliani e taxa de performance.

The purpose of this work is to calculate the performance measurements of equity funds in the Brazilian market and to determine the probability of a fund, which had shown good performance in relation to its peers, to maintain this position in the next period. As a specific purpose, we sought to investigate what levels of performance are more associated to the expectations of good performance. The main contribution of this work consists in developing a model for the analysis of investment funds in the Brazilian market that could be used by investors to select the best funds to invest their resources. We sought to analyze what performance metrics are the best to discriminate funds with good performance through the statistical technique of binary logistic regression, whose response allows to establish the likelihood of funds with superior performance and the importance of the variables for this occurrence. The approach is innovative. The results of the study showed that the model computed an 81% hit rate in its classification matrix and defined the statistically significant variables that must be considered in the choice of funds, in order of importance: management fee, Treynor Index, generalized Sharpe ratio, Modigliani Index and performance fee.

El objetivo de este trabajo es calcular los índices de rendimiento de los fondos de acciones en el mercado brasileño y determinar cuál es la probabilidad de un fondo, que está presentando buen rendimiento en relación a sus pares, de conseguir mantener esa posición en el período siguiente. Como objetivo específico, se buscó investigar cuáles índices de rendimiento están más asociados a la expectativa de buena performance. La principal contribución de este trabajo consiste en desarrollar un modelo para análisis de fondos de inversión en acciones en el mercado brasileño que pudiese ser utilizado por los inversores para seleccionar los mejores fondos para aplicación de sus recursos. Se buscó analizar cuales métricas de rendimiento son mejores para discriminar los fondos con buen rendimiento, a través de la técnica estadística de regresión logística binaria, cuya respuesta permite establecer la probabilidad de ocurrencia de fondos con rendimiento superior y la importancia de las variables para esa ocurrencia. El abordaje es innovador. Los resultados del trabajo mostraron que el modelo computó un índice de aciertos de 81% en su matriz de clasificación y definió las variables con importancia estadística que deben ser consideradas en la elección de los fondos, por el orden de importancia: tasa de administración, índice de Treynor, índice de Sharpe generalizado, índice de Modigliani y tasa de performance.