ads:
FUNDAÇÃO GETÚLIO VARGAS
ESCOLA DE ECONOMIA DE SÃO PAULO
PEDRO SECCHES
A INFLUÊNCIA DO RISCO DE LIQUIDEZ NO APREÇAMENTO DE DEBÊNTURES
SÃO PAULO
2006
ads:
Livros Grátis
http://www.livrosgratis.com.br
Milhares de livros grátis para download.
I
PEDRO SECCHES
A INFLUÊNCIA DO RISCO DE LIQUIDEZ NO APREÇAMENTO DE DEBÊNTURES
Dissertação apresentada à Escola de
Economia da Fundação Getúlio Vargas
(FGV/EESP) como requisito para
obtenção do título de Mestre em
Finanças e Economia Empresarial.
Orientador: Prof. Dr. Afonso de
Campos Pinto
SÃO PAULO
2006
ads:
II
PEDRO SECCHES
A INFLUÊNCIA DO RISCO DE LIQUIDEZ NO APREÇAMENTO DE DEBÊNTURES
Dissertação apresentada à Escola de
Economia da Fundação Getúlio Vargas
(FGV/EESP) como requisito para
obtenção do título de Mestre em
Finanças e Economia Empresarial.
Orientador: Prof. Dr. Afonso de
Campos Pinto
Data de aprovação:
___/___/_____
Banca Examinadora:
Prof. Dr. Afonso de Campos Pinto
(Orientador)
FGV-EAESP
Prof. Dr. Ricardo Ratner Rochman
FGV-EAESP
Prof. Dr. José Roberto Securato
USP-FEA
III
Agradecimentos
Primeiramente agradeço e dedico este trabalho à minha esposa Beatriz, que
me acompanhou durante este projeto me dando forças para continuar e me
apoiando, quando tudo não passava de uma idéia e éramos apenas namorados,
depois quando o projeto tomou forma e ficamos noivos, e finalmente na sua
conclusão já no papel de minha esposa.
Aproveito também para agradecer à minha família pelo apoio e também ao me
bom amigo e “veterano” Ernesto Kabashima pela consultoria prestada.
Por fim gostaria de agradecer ao meu orientador Prof. Dr. Afonso de Campos
Pinto pela confiança depositada e pelo incentivo na realização e conclusão deste
trabalho.
IV
Resumo
A principal contribuição deste estudo consiste em incluir o risco de liquidez
entre os fatores que influenciam o apreçamento dos títulos de renda fixa corporativos
brasileiros. Ao longo do trabalho mostramos que, muito embora intuitivamente o
preço de uma determinada debênture deva ser uma função das suas características
(prazo, rating, garantias, etc), o risco de crédito (risco de inadimplemento do
emissor) e o risco de liquidez (risco de não conseguir montar ou se desfazer de uma
posição a qualquer momento no preço do mercado) são os dois fatores que melhor
definem os riscos envolvidos ao se emitir/comprar uma debênture. O risco de crédito
tem sido o foco dos esforços para modelar o preço de um título de renda fixa,
principalmente por causa do interesse dos bancos em marcar suas posições de
crédito. No entanto, o que se propõe neste trabalho é incorporar o prêmio de liquidez
inerente às debêntures distribuídas aos investidores nesses modelos, como um meio
de melhor apreçar esses títulos.
A tentativa de comprovação dessa hipótese foi feita acompanhando-se os
preços indicativos no mercado secundário de debêntures, contrapondo-os aos
preços obtidos via modelo de crédito e via modelo de crédito acrescido de modelo de
liquidez. Os modelos adotados foram os que possuem características mais
adaptáveis ao mercado brasileiro e/ou que fossem de mais simples implementação
dadas as restrições brasileiras no que diz respeito à base de dados necessária para
a aplicação de cada modelo. No caso do modelo de crédito, após uma revisão
detalhada, adotou-se o modelo sugerido por MERTON (1974). Para o modelo do
risco de liquidez, o modelo adotado foi o do VaR modificado para contemplar o
spread de liquidez.
Os resultados obtidos, embora não indiquem que o modelo proposto é eficiente
no apreçamento de debêntures, apontam para uma comprovação da hipótese inicial,
ou seja, que a inclusão do risco de liquidez nos modelos de apreçamento de crédito
aumentam o poder explicativo do modelo de apreçamento resultante e que, portanto,
esse seria uma ferramenta importante na análise do mercado de debêntures
brasileiro.
V
Abstract
The main contribution of this work consists of including the liquidity risk among
the factors that influence the pricing of Brazilian corporate bonds. Throughout this
paper, we show that even though it is intuitive that the price of a given debenture
may be a function of its own characteristics (tenor, rating, collateral, etc), the credit
risk (risk of default by the issuer) and the liquidity risk (risk of not to being able to take
or leave a position on any time at the market price) are the best two factors to define
the risks involved in buying or issuing a debenture. The credit risk has been the focus
of the efforts to model the price of corporate bonds, mainly because of banks' interest
in pricing their credit positions. However, what this paper proposes is to incorporate
to these models the liquidity risk inherent to debentures that were distributed to
investors as a way to better price these bonds.
The attempt to prove this hypothesis was made by monitoring the indicative
prices of debentures on the secondary market against the prices obtained by a credit
pricing model and a credit pricing model enhanced by a liquidity pricing model. Both
chosen models were the ones with characteristics that could be easily adapted to the
Brazilian market and/or that could be easily implemented despite of the Brazilian
restrictions referring the database necessary to implement each model. For the credit
pricing model, the chosen was the one suggested by MERTON (1974). For the
liquidity pricing model, the chosen one was the liquidity spread modified VaR.
The results obtained, even though indicates that the proposed model is not
efficient when it comes to pricing debentures, points to the confirmation of the initial
hypothesis, that the inclusion of the liquidity risk in the credit pricing models increase
the explanation power of the resulting pricing model, and therefore, this would consist
of an important tool to analyze the Brazilian debenture market.
VI
Índice
1 INTRODUÇÃO.....................................................................................................1
2 O MERCADO DE DEBÊNTURES DO BRASIL...................................................3
2.1 C
ARACTERÍSTICAS DAS
D
EBÊNTURES
................................................................3
2.2 H
ISTÓRICO
......................................................................................................9
2.3 P
ANORAMA DO
M
ERCADO
..............................................................................11
2.4 A
PREÇAMENTO DE
D
EBÊNTURES
....................................................................16
2.4.1 Mercado Primário ....................................................................................17
2.4.2 Mercado Secundário ...............................................................................21
3 PROPOSTA DE MODELO ................................................................................23
3.1 F
ATORES DETERMINANTES NO APREÇAMENTO
.................................................23
3.2 R
ISCO DE
C
RÉDITO
........................................................................................25
3.2.1 O Modelo de Merton................................................................................33
3.3 R
ISCO DE
L
IQUIDEZ
.......................................................................................37
3.4 O M
ODELO
F
INAL
..........................................................................................42
4 APLICAÇÃO DO MODELO...............................................................................43
4.1 F
ORMAÇÃO DA
B
ASE DE
D
ADOS
.....................................................................43
4.2 A
PLICAÇÃO DO
M
ODELO
.................................................................................46
4.3 V
ERIFICAÇÃO DO
M
ODELO
..............................................................................50
5 CONCLUSÃO ....................................................................................................56
REFERÊNCIA BIBLIOGRÁFICA..............................................................................59
ANEXO .....................................................................................................................62
1 Introdução
O apreçamento de debêntures tem se mostrado uma tarefa geralmente
imprecisa porque envolve o manuseio de duas variáveis de difícil mensuração: o
risco de crédito da empresa emissora e o risco de liquidez do produto.
No entanto, a habilidade de apreçar um título de maneira precisa e
compreensível a todos se mostra fundamental tanto para o desenvolvimento do
mercado primário e secundário de capitais, bem como a marcação a mercado
desses títulos nos portifólios dos investidores.
As referências aos modelos de apreçamento de debêntures concentram-se no
primeiro item, adaptando modelos originados nos mercados internacionais à
realidade do mercado brasileiro. GODÓI (2005) utiliza-se do modelo desenvolvido
por Robert C. Merton em 1974 (MERTON (1974)) para apreçar debêntures e
otimizar a alocação de uma carteira de debêntures. Neste caso, a iliquidez do
mercado foi apontada como um fator de redução da eficiência do método testado.
CHAIA (2003), tendo como base CROUHY, GALAI e MARK (2000), analisa uma
série de métodos de mensuração de risco de crédito para selecionar o que melhor
poderia ser aplicado à realidade brasileira. Por fim optou-se por testar a
aplicabilidade do método KMV (desenvolvido para o mercado americano de renda
fixa) à realidade do mercado brasileiro de debêntures. O resultado pouco satisfatório
e a ausência de um modelo de análise do risco de liquidez levantam a possibilidade
já suscitada por GODÓI (2005) de que existe um prêmio de liquidez embutido nos
preços das debêntures brasileiras.
Este trabalho se propõe a avaliar o aumento de eficiência que se deve observar
ao se inserir nos modelos de apreçamento de títulos de renda fixa corporativa um
modelo de mensuração de risco de liquidez. Com isso devemos provar que o risco
de liquidez é um fator importante no apreçamento desses títulos e devemos concluir
que a maneira mais eficiente de inferir sobre a remuneração justa de uma
determinada debênture deve ser dada pela fórmula genérica abaixo:
Retorno = ativo livre de risco + prêmio de crédito + prêmio de liquidez
2
Para se atingir o objetivo proposto acima, iremos, no capítulo 2, caracterizar
detalhadamente o mercado de debêntures brasileiro, apresentando a definição e as
características permitidas pela legislação brasileira desse instrumento de captação
de recursos. Nesse mesmo capítulo, exploraremos o histórico do desenvolvimento
do mercado de debêntures a fim de compreender como se deu a sua evolução para
o cenário observado atualmente. Por fim, terminaremos o capítulo 2 com uma
descrição da dinâmica do mercado ao definir as taxas de remuneração justas das
emissões de debêntures tanto no mercado primário quanto no secundário.
O capítulo 3 será dedicado à exploração do tema do apreçamento de títulos de
renda fixa corporativos. Iniciaremos com um estudo dos riscos identificados na
formação dos preços de tais títulos, para posteriormente explorarmos mais a fundo
dois desses riscos em específico: o risco de crédito e o risco de liquidez. Para o risco
de crédito, o conceito será revisado, assim como os modelos de mensuração mais
utilizados atualmente. Por fim, dentre os modelos estudados, será escolhido o
modelo que melhor se adapta à realidade brasileira e ao objetivo deste trabalho. No
caso do risco de liquidez, além da revisão conceitual do risco em si, iremos
descrever o modelo de mensuração do prêmio de liquidez proposto que melhor se
adapta à realidade do mercado brasileiro e ao objetivo deste trabalho. O resultado
final do capítulo será a proposta de um modelo de apreçamento de debêntures que
incorpore tanto o risco de crédito quanto o risco de liquidez.
Em seguida, no capítulo 4, definiremos as condições para aplicarmos o modelo
proposto ao mercado brasileiro de debêntures para então o aplicarmos a uma
seleção de títulos com o propósito de avaliarmos os efeitos da incorporação do
modelo de risco de liquidez ao modelo de risco de crédito. Por fim, no capítulo 5,
apresentaremos as conclusões obtidas com este trabalho, bem como sugestões
para estudos posteriores.
3
2 O Mercado de Debêntures do Brasil
2.1 Características das Debêntures
Debêntures são títulos de dívida de médio e longo prazo que conferem ao
detentor do título (debenturista) um direito de crédito contra a emissora. A emissão
de debêntures pode ser feita por sociedades anônimas de capital fechado ou aberto
desde que não sejam sociedades de crédito imobiliário ou instituições financeiras
(com exceção daquelas que não recebem depósitos do público). No entanto, para
efetuar emissões públicas de debêntures, é necessário ter registro como companhia
aberta na Comissão de Valores Mobiliários (CVM). Ou seja, são empresas que tem
acesso permanente ao mercado de capitais e são autorizadas pela CVM a emitir
valores mobiliários e negociá-los no mercado. Essa possibilidade representa uma
alternativa aos financiamentos bancários tornando a empresa conhecida por um
público mais amplo, além de melhorar a sua imagem institucional entre parceiros,
fornecedores e clientes.
O fato de possuírem características flexíveis, ajustando-se às necessidades de
captação das empresas, transformou a debênture no mais importante instrumento
para obtenção de recursos no mercado de capitais das companhias brasileiras,
como se pode ver na tabela abaixo.
Tabela 1: Emissões anuais por Instrumento (em milhões de Reais)
Ano Ações Debêntures
**
Notas
Promissórias
CRI FIDC Outros Total
1998
4.112,10 8.167,34 12.904,90 0,00 0,00 1.175,22
26.359,56
1999
2.749,44 5.576,38 8.044,00 12,90 0,00 429,40
16.812,12
2000
1.410,16 7.318,00 7.590,70 171,67 0,00 1.118,56
17.609,09
2001
1.353,30 13.617,13 5.266,24 222,80 0,00 1.131,77
21.591,24
2002
1.050,44 9.435,60 3.875,92 142,18 200,00 1.419,82
16.123,96
2003
230,00 5.132,40 2.127,83 287,60 1.540,00
965,03
10.282,86
2004
4.469,90 9.514,45 2.241,25 403,08 5.134,65
2.581,11
24.344,44
2005
4.364,53 18.838,85 2.631,55 2102,32
8.579,13
2.390,07
38.906,45
2006
*
13.559,38
17.174,08 4.928,50 887,71 7.849,50
5.574,90
49.974,08
Fonte: CVM
*
Até 25 de novembro de 2006
**
Excluindo debêntures de operações de Leasing de Instituições Financeiras
Embora seja de fato um aspecto importante, pois permite ao emissor definir
prazos de pagamentos, garantias e outras condições de modo a adequar os
4
pagamentos de juros e amortizações às características do projeto e à disponibilidade
de recursos da empresa, a flexibilidade da debênture não é a sua única vantagem.
Se comparada a outros mecanismos de financiamento, a debênture apresenta uma
séria de vantagens, tais como:
• Prazos mais longos e com custo relativamente menor, especialmente em
relação a empréstimos bancários de curto prazo;
• Pagamentos de juros são deduzidos como despesas financeiras, ao contrário
dos dividendos, que não são dedutíveis na apuração do resultado anual da
empresa;
• Permite a captação de recursos de longo prazo sem alterar o controle
acionário da companhia, a menos que haja cláusula de conversão em ações;
• Empresas podem incluir cláusulas que tornem a debênture mais atrativa para
os compradores, como, por exemplo, participação nos lucros, conversibilidade
e repactuações. Desta forma, ampliam a demanda pelo título e reduzem seus
custos de captação.
No que diz respeito às características permitidas às debêntures, pode-se listar:
• Forma:
Nominativas: quando forem representadas por certificados emitidos em
nome do titular e registrados em livro próprio mantido pela emissora.
Escriturais: quando não possuírem certificados representativos, sendo
mantidas em nome do titular em conta de depósito em instituição
financeira depositária designada pela emissora. Essa é a forma mais
utilizada.
• Classe/Tipo:
Não Conversíveis ou Simples: quando não puderem ser convertidas
em ações, ou seja, resgatáveis exclusivamente em moeda nacional.
Conversíveis em Ações: quando, além de serem resgatáveis em
moeda, puderem ser convertidas em ações de emissão da empresa, nas
condições estabelecidas pela escritura de emissão.
Permutáveis: quando puderem ser transformadas em ações de emissão
de outra companhia que não a emissora dos papéis, ou ainda, apesar de
raro, em outros tipos de bens, tais como títulos de crédito.
5
• E s p é c i e / Garantia:
Garantia Real: quando são garantidas por bens (imóveis ou móveis)
dados em hipoteca, penhor ou anticrese pela companhia emissora, por
empresas de seu conglomerado ou por terceiros.
Garantia Flutuante: quando possuem um privilégio geral sobre o ativo
da empresa, o que não impede, entretanto, a negociação dos bens que
compõem esse ativo. As debêntures com garantia flutuante possuem
preferência de pagamento sobre debêntures de emissões anteriores e
sobre outros créditos especiais ou com garantias reais, firmados
anteriormente à emissão.
Quirografárias (sem preferência): debêntures que não possuem as
vantagens dos dois tipos anteriores. Assim, os debenturistas, em caso
de falência, equiparam-se aos demais credores quirografários (não
privilegiados) da empresa.
Subordinadas: quando não possuem garantia, o que significa que, em
caso de liquidação da companhia emissora, os debenturistas têm
preferência apenas sobre os acionistas.
Garantias Adicionais:
Garantia fidejussória: Geralmente é representada por uma
fiança conferida por pessoas físicas ou jurídicas
(compreendendo geralmente acionistas ou sociedades do
mesmo grupo da emissora).
Covenants: Compromissos contratuais que complementam a
garantia das debêntures. Podem incluir cláusulas que limitam a
ação da companhia emissora relativamente a endividamentos,
seguros, controle acionário da empresa etc.
• Remuneração e Atualização Monetária:
Taxa de Juros Pré-Fixada
TR ou TJLP
TBF
Taxas de Juros Flutuantes - Devem ser regularmente calculadas e de
conhecimento público.
6
Índice de Preço + Taxa de Juros Fixa - O índice de preços deve ter
série regularmente calculada e ser de conhecimento público. A
periodicidade de aplicação da cláusula de atualização não pode ser
inferior a um ano, e o pagamento do valor correspondente à correção
somente pode ocorrer por ocasião do vencimento ou da repactuação das
debêntures.
Taxa Cambial + Taxa de Juros Fixa
Coeficiente de Correção de Títulos da Dívida Pública + Taxa de
Juros Fixa
Participação nos Lucros
• Vencimento:
Definido: quando tiverem o vencimento definido na escritura de
emissão.
Indeterminado (debênture perpétua): quando não tiverem vencimento
determinado. Nesse caso, o vencimento é condicionado apenas a
eventos especiais expressos na escritura da emissão ou nos casos de
inadimplência do pagamento de juros e dissolução da companhia. A
empresa também pode prever casos de resgate parcial ou total das
debêntures, situações em que podem ser pagos prêmios.
• Amortização ou Resgate Antecipado: Se previstos na escritura de emissão,
uma debênture pode conter amortizações ou resgates antecipados (parciais
ou totais). As amortizações compreendem a redução do valor nominal de
todas as debêntures em circulação, ao passo que o resgate abrange a
retirada (e posterior cancelamento) de unidades de debêntures em circulação,
de forma parcial ou total. Tanto as amortizações como os resgates podem ser
programados ou extraordinários.
• Repactuação: A escritura de emissão pode conter cláusula de repactuação,
que significa renegociar as condições acertadas com os debenturistas, de
forma a adequar as características dos títulos às condições de mercado. Caso
os investidores não aceitem as novas condições propostas pela companhia,
esta terá de adquirir as debêntures.
7
Quanto ao público alvo para as emissões de debêntures, este tradicionalmente
é composto pelos chamados Investidores Institucionais, ou seja, basicamente pelas
Seguradoras, Fundos de Pensão (ou Entidades de Previdência Complementar) e
pelos Fundos de Investimento (Asset Managers). Embora emissões públicas não
possuam restrições no que diz respeito ao público alvo, o desenvolvimento do
mercado brasileiro acabou por focar nessa classe de investidores, que apesar de
dispor de grandes quantidades de recursos aplicados em títulos de renda fixa
corporativos, está sujeita a restrições regulamentares. Abaixo seguem algumas
delas:
• Sociedades Seguradoras, de Capitalização e EAPC (Entidades Abertas de
Previdência Complementar):
Debêntures de distribuição pública: no máximo 80% dos recursos,
limitados a 5% no caso de emissões de uma única companhia.
Debêntures de emissão de SPE (Sociedade de Propósito Específico)
constituída com a finalidade de financiar projetos e debêntures com
participação nos lucros: no máximo 5% dos recursos (Res. CMN n.º
3.308/05).
• EFPC (Entidades Fechadas de Previdência Complementar):
Debêntures com baixo risco de crédito: no máximo 80% da carteira.
Debêntures de médio/alto riscos: no máximo 20% da carteira.
Debêntures com participação nos lucros: no máximo 3% da carteira.
Debêntures de emissão de SPE constituída com a finalidade de financiar
projetos: no máximo 20% da carteira (Res. CMN n.º 3.121/03).
• FIFs (Fundos de Investimento Financeiro):
No máximo 20% do patrimônio líquido em debêntures de emissão do
administrador, do gestor ou de empresas a eles ligadas (artigo 87 da
Instrução CVM n.º 409/04).
Fundos de Curto Prazo: até 100% do patrimônio líquido em debêntures
cujo emissor esteja classificado na categoria de baixo risco de crédito ou
equivalente (artigo 93 da Instrução CVM n.º 409/04).
Fundos referenciados: até 100% do patrimônio líquido em debêntures
cujo emissor esteja classificado na categoria de baixo risco de crédito ou
8
equivalente e até 20% do patrimônio líquido em debêntures de outros
emissores (artigo 94 da Instrução CVM n.º 409/04).
Fundos de Renda Fixa: no mínimo 80% da carteira em ativos
relacionados diretamente com a variação da taxa de juros doméstica
e/ou de índice de preços, dentre os quais estão as debêntures (artigo 95
da Instrução CVM n.º 409/04).
• Carteira Própria das Instituições Financeiras
Fator de ponderação 100% no cálculo de adequação do capital, risco
normal (Res. CMN n.º 2.099/94).
9
2.2 Histórico
No Brasil, as debêntures constituem uma das formas mais antigas de captação
de recursos por meio de títulos. A origem de sua regulamentação remonta à época
do Império e desde então significativos avanços têm sido feitos conforme listado
abaixo:
• 1882 - Lei nº 3.150 e Decreto n.º 8.821 – Regulamentação inicial para
emissão de debêntures;
• 1889-1891 – Encilhamento (ciclo de euforia e especulação nas emissões de
debêntures);
• 1893 - Decreto nº 177-A/1893, conhecido como “Lei dos Empréstimos por
Debêntures”, regulamentação mais rigorosa que substituiu a anterior;
• Complementada pelo Decreto nº 22.431, de 1933, e pelo Decreto-Lei nº 781,
de 1938, a “Lei dos Empréstimos por Debêntures” tornou-se mais rigorosa e
permaneceu válida até o início dos anos 60. Porém, nesse período, o
mercado de debêntures foi pouco expressivo devido aos efeitos da inflação
dos empréstimos de longo prazo, que na época não contavam com
mecanismos de proteção;
• 1965 - A Lei n° 4.728, de 1965, editada em meio à reorganização do sistema
financeiro nacional, introduziu importantes inovações às debêntures, entre
elas a possibilidade de conversão em ações e a correção monetária;
• 1976 - Criação da Comissão de Valores Mobiliários (CVM), por intermédio da
Lei nº 6.385/76, disciplinou o mercado de capitais, trazendo maior segurança
para os investidores;
• 1976 - Lei das Sociedades por Ações, Lei n° 6.404/76 (posteriormente
alterada pela Lei nº 10.303, de 31 de outubro de 2001) - Debêntures
assumiram a forma que prevalece atualmente;
• Década de 80 - Constantes mudanças de regras operacionais, tributárias e
dos indexadores, introduzidas pelos diversos planos de estabilização
econômica, levaram a um comportamento irregular do mercado de
debêntures;
10
• 1988 - Plano Verão permitiu o uso de uma ampla gama de indexadores,
estimulando os investidores;
• 1990-1991 - Incertezas políticas e a política econômica recessiva esfriaram o
mercado de capitais doméstico, que em seguida também passou a sofrer a
concorrência das captações externas;
• 1994 – Com o Plano Real, o mercado de debêntures começou a apresentar
recuperação, motivado pela estabilidade monetária, pelo alongamento dos
prazos dos títulos de dívida, pelas reestruturações patrimoniais e financeiras
das empresas, pela retomada do crescimento econômico e pelo processo de
privatização;
• 1995, com a Resolução do CMN nº 1.723/95, foi regulamentada a oferta
pública de notas promissórias emitidas pelas sociedades por ações, para
atuar como um título de renda fixa de emissão mais simples e prazo mais
curto;
11
2.3 Panorama do Mercado
Conforme apresentado no início deste capítulo na Tabela 1, segundo dados da
CVM, atualmente, a emissão de debêntures é o principal instrumento de captação de
recursos da empresa no mercado de capitais brasileiro, representando 34% das
emissões públicas de valores mobiliários registrados na CVM em 2006 (até 25 de
novembro), excluindo-se do valor total as operações de debêntures de empresas de
leasing pertencentes a grupos financeiros. Isso porque essas operações, em geral,
são emissões mantidas nas tesourarias dos bancos ligados à Emissora como lastro
para operações compromissadas (uma maneira encontrada pelos bancos para
captar recursos sem recolher o Fundo Garantidor de Crédito (FGC)). Uma vez que
essas emissões não se caracterizam como emissões distribuídas junto aos
investidores, iremos excluí-las da base de cálculo para as estatísticas que serão
apresentadas nesse capítulo).
Como principal fonte de recursos de longo prazo das empresas após os
empréstimos do Banco Nacional do Desenvolvimento Econômico e Social (BNDES),
as debêntures participam com 56% das captações de recursos junto a investidores
feitas em 2006 via instrumentos de renda fixa - Debêntures, Notas promissórias,
Fundos de Direitos Creditórios (FIDC) e Certificados de Recebíveis Imobiliários
(CRI). Nos gráficos abaixo pode-se contemplar a evolução do mercado de
debêntures brasileiro.
Antes do Plano Real, conforme mostrado em ANDERSON (1999), o clima de
incerteza e a alta volatilidade da economia brasileira, aliados a altos custos de
transação e instituições fragilizadas, representavam um empecilho ao
desenvolvimento do mercado brasileiro de dívida corporativa doméstica. A partir de
1994, a estabilidade econômica obtida com o controle da inflação propiciou o
crescimento do mercado de capitais brasileiro. No entanto, como pode ser
observado no Gráfico 1, o crescimento esperado do volume das emissões só se
tornou expressivo a partir de 2004, quando após uma sucessão de crises
internacionais (Crise do México - 1995, Crise da Ásia – 1997, Crise da Rússia –
1998, Ataque de 11 de Setembro – 2001 e Crise da Argentina - 2001) e nacionais
(Desvalorização Cambial – 1999, Crise Energética, Marcação a Mercado – 2002 e
12
Sucessão Presidencial – 2002) o ambiente econômico brasileiro experimentou um
momento de estabilidade, permitindo um movimento de queda controlada da taxa de
juros real, ao mesmo tempo em que a moeda brasileira passava por um momento de
valorização.
Gráfico 1: Emissões Primárias no Mercado de
Capitais Brasileiro
Gráfico 2: Participação por instrumento nas
emissões de Renda Fixa
17.609
10.283
38.906
49.974
16.812
26.360
21.591
16.124
24.344
34%
48%
39%
50%
59%
63%
42%
33%
31%
0
10.000
20.000
30.000
40.000
50.000
60.000
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
R$ MM
Outros CRI
FIDC Notas Promissórias
Debêntures Ações
71%
69%
56%
55%
59%
61%
28%
23%
3%
49%
39%
41%
56%
50%
59%
16%
13%
8%
28%
3% 2%
7%
27%
25%
1%
17%
30%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
Debêntures Notas Promissórias CRI FIDC
Fonte: CVM Fonte: CVM
O ambiente macroeconômico estável, com juros baixos e câmbio valorizado,
gerou o ambiente propício para as empresas se interessarem em alongar as suas
dívidas e embarcar em projetos de longo prazo, assim como despertou no investidor
o interesse pelos títulos de longo prazo. Do ponto de vista da empresa, com os juros
mais baixos e o real valorizado, o custo de captação doméstico passou a ser um dos
mais baixos. Para o investidor, a queda da taxa de juros representou uma
necessidade de encontrar novos ativos que proporcionassem rentabilidades
semelhantes às antes obtidas. No entanto, isso não seria possível sem assumir um
risco também maior. Nesse sentido, como pode ser observado no Gráfico 2, além do
aumento do volume de novas emissões, observou-se uma migração de instrumentos
padrões de curto prazo (Notas Promissórias), para instrumentos de captação de
longo prazo (Debêntures) e para instrumentos com estruturas diferenciadas (FIDC e
CRI). No Gráfico 3, pode-se perceber o aumento do prazo médio das captações de
2004 em diante, e como até 2003, o prazo médio das captações vinha decrescendo.
13
Gráfico 3: Prazo Médio das Captações via Debêntures
6,21
4,13
4,82
4,90
5,83
4,66
4,48 4,47
3,66
0,00
1,00
2,00
3,00
4,00
5,00
6,00
7,00
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
Anos
Fonte: SND
A evolução do mercado doméstico de títulos de renda fixa observada através
do aumento do volume das captações e dos prazos médios das debêntures é
notável, porém, apesar dos avanços, certas características precisam evoluir para
que o grau de eficiência do mercado de debêntures aumente. Destacamos as
principais:
• Concentração em Emissões/Emissores com baixo risco de crédito
• Concentração em títulos pós-fixados
• Número pequeno de participantes
O primeiro item fica claramente demonstrado ao observar o Gráfico 4. Ao
converter as escalas de rating para uma mesma base genérica, percebe-se que do
total de emissões ativas e registradas no Sistema Nacional de Debêntures (SND),
82% podem ser classificadas como com baixo risco de crédito (entre AAA e A-). Se
analisarmos não em números de emissões, mas em volume emitido, cerca de 88%
do volume emitido encontra-se nessa categoria (ver Gráfico 5). Esses dados
denotam o alto grau de conservadorismo e aversão a risco presente no processo
decisório dos investidores de renda fixa brasileiros. Esse ponto é importante porque
quanto maior for a aversão ao risco de crédito, mais limitado fica o universo de
possíveis emissores e, portanto, mais restrito fica o potencial de crescimento e
desenvolvimento desse mercado.
14
Gráfico 4: Participação do número de Emissões por Rating de Crédito
7%
4%
9%
10%
26%
20%
6%
5%
5%
3%
1%
1%
1%
1% 1%
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
AAA
AA+
AA
AA-
A
+
A
A-
BBB+
BBB
BBB
-
BB+
BB
B
B-
B+
B
B-
CCC+
CCC
CCC-
CC+
CC
CC-
C+
C
C-
D
Fonte: SND
Gráfico 5: Participação do volume das Emissões por Rating de Crédito
25%
8%
9%
15%
16%
12%
4% 3%
5%
0%
1%
1%
0% 0%
0%
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
A
A
A
A
A
+
A
A
A
A
-
A+
A
A
-
B
B
B
+
B
B
B
BBB-
BB+
BB
BB-
B
+
B
B-
CCC+
CC
C
C
C
C-
C
C
+
CC
CC-
C+
C
C
-
D
Fonte: SND
Analisando o Gráfico 6 (abaixo), percebe-se a questão levantada anteriormente
sobre a concentração das emissões pelo indexador das remunerações. Como pode
ser constatado, das debêntures em circulação, cerca de 88% remuneram os seus
debenturistas com base na taxa DI (Taxa média de depósitos interbancários de 1 dia
calculada pela CETIP) e expressa em taxa efetiva anuais, base 252 dias úteis).
Expressa em percentual da Taxa DI ou Taxa DI + prêmio, a pós-fixação da
remuneração traz consigo alguns problemas para o mercado. Um deles seria, mais
uma vez, o fator limitante imposto sobre o universo de possíveis emissores.
Dependendo dos níveis das projeções da curva de juros, projetar o fluxo de caixa de
uma empresa pode se tornar complexo a ponto de inibir captações via o mercado de
capitais. Além disso, eventuais movimentos da curva de juros podem gerar
descasamentos entre as receitas e despesas da emissora, aumentando a
probabilidade de inadimplência. Entretanto, para o investidor, essa é uma maneira
de se proteger contra variações na curva de juros e garantir que eventuais
mudanças na Política Monetária do país não irão afetar o seu retorno relativo.
15
Gráfico 6: Participação por Indexador
88%
8%
2%
2%
0%
Pré-fixado DI
IGP-M USD
Outros
Fonte: SND
Boa parte desses pontos levantados se deve a terceira característica do
mercado: número pequeno de participantes. O volume de ativos administrados pelos
Investidores Institucionais ou Investidores Profissionais (Asset Managers, Fundos de
Pensão e Seguradoras) contabiliza um volume de cerca de R$ 1,05 trilhão (dado
obtido da Associação Nacional dos Bancos de Investimento (ANBID), Associação
Brasileira das Entidades Fechadas de Previdência Complementar (ABRAPP) e
Superintendência de Seguros Privados (SUSEP)), dividido entre ativos investidos em
renda variável, em renda fixa, em imóveis e outros. Desse volume de ativos, em
função do constante movimento de terceirização na gestão das carteiras dos Fundos
de Pensão e das Seguradoras, cerca de 85% é administrado pelos Asset Managers
(Gráfico 7).
Gráfico 7: Participação por
Investidor no Mercado Total
Gráfico 8: Participação por
Investidor no Mercado de
Renda Fixa
Gráfico 9: Participação por
Investidor no Mercado de
Renda Fixa Privada
2%
13%
85%
Assets
Fundos de Pensão
Seguradoras
2%
92%
6%
Assets
Fundos de Pensão
Seguradoras
2%
5%
93%
Assets
Fundos de Pensão
Seguradoras
Fonte: ANBID, ABRAPP e
SUSEP.
Fonte: ANBID, ABRAPP e
SUSEP.
Fonte: ANBID, ABRAPP e
SUSEP.
16
Analisando os Gráficos 8 e 9, percebe-se que ao limitarmos o mercado ao aos
ativos de renda fixa, e mais ainda ao de renda fixa privada, a dominância dos Asset
Managers no processo decisório aumenta consideravelmente, atingindo a marca do
93%. A concentração desse mercado, no entanto, ainda maior. Segundo o ranking
dos administradores de fundos de terceiros divulgado mensalmente pela ANBID, os
10 maiores Asset Managers detém 67% dos recursos totais disponíveis no mercado.
Se analisarmos o mercado de renda fixa, essa cifra sobe para cerca de 74%. Da
mesma forma, constatamos que dos ativos alocados no mercado de debêntures,
74% são administrados por Asset Managers.
A junção dos fatores explorados acima nos possibilita entender a razão do
mercado brasileiro ser tão restrito e até sob certo ponto tão pouco desenvolvido. A
concentração dos ativos nas mãos de poucos investidores gera um cenário em que
para atender à demanda de poucos investidores as debêntures que são originadas
tendem a atender às necessidades desses poucos investidores, o que limita como
um todo as características possíveis às novas emissões. Isso em se tratando de um
mercado pequeno – apenas cerca de R$ 50 bilhões dos ativos totais estão alocados
em debêntures (5% do volume total de recursos administrados pelos Investidores
Institucionais) – acaba por restringir ainda mais a liquidez do mercado.
2.4 Apreçamento de Debêntures
Embora, não se possa afirmar, de um ponto de vista empírico, a experiência
do mercado de capitais brasileiro sugere que a metodologia de apreçamento de
ativos de renda fixa domésticos, em função da baixa liquidez no mercado
secundário, ainda depende muito da relação oferta versus demanda. A iliquidez
observada do mercado secundário dificulta o estabelecimento de relações entre a
remuneração dos títulos privados e os dos títulos governamentais - muito embora o
volume diário de negócios de títulos governamentais seja baixo, quando comparado
ao volume de títulos privados negociados, pode-se considerá-los como líquidos.
Neste sentido, o preço ofertado, tanto no mercado primário quanto no
secundário, embutiria um prêmio dado a iliquidez do ativo. Esse prêmio, além de
variar em função do prazo, variaria em função da demanda dos investidores por
17
ativos. Portanto, períodos de escassez de novas ofertas apresentariam uma redução
no prêmio exigido.
Em função dessa característica, o que se sugere é que o comportamento
das taxas no mercado primário influi mais no comportamento do mercado
secundário, do que o inverso. Por isso exploramos a seguir as etapas que levam à
definição da taxa de emissão primária de uma debênture e em seguida explicamos
alguns dos pontos que levam à definição das taxas do mercado secundário.
2.4.1 Mercado Primário
Muito embora a emissão primaria de debêntures seja regulada pela CVM e
ainda conte com a auto-regulação proposta pela ANBID, o controle se restringe às
características contratuais da debênture e ao processo de distribuição da emissão
junto aos investidores. A apreçamento propriamente dito fica por conta dos bancos
coordenadores. Neste caso, feita em dois momentos: primeiramente, na negociação
junto à empresa emissora, e em um segundo momento, junto ao mercado de
investidores. Abaixo, mostramos um fluxograma simplificado das etapas e dos
participantes do processo de definição da taxa de remuneração das debêntures em
emissões no mercado primário.
Figura 1: Fluxograma de Etapas para Emissão Primária
Banco I
Banco II
Banco III
Banco IV
EMPRESA
Coordenador
Líder
Coordenador I
Coordenador II
Coordenador III
Coordenador IV
CVM
Apresentação ao
Mercado
Anúncio de Início Prospecto Road Show Bookbuilding
Investidores
Envio de
Propostas (1)
Mandato
(2)
Sindicato de
Coordenadores
Protocolado
Aprovado
Alocação
Final (3)
Banco I
Banco II
Banco III
Banco IV
EMPRESA
Coordenador
Líder
Coordenador I
Coordenador II
Coordenador III
Coordenador IV
CVM
Apresentação ao
Mercado
Anúncio de Início Prospecto Road Show Bookbuilding
Investidores
Envio de
Propostas (1)
Mandato
(2)
Sindicato de
Coordenadores
Protocolado
Aprovado
Alocação
Final (3)
18
A primeira etapa na definição da taxa de emissão da debênture ocorre em
função da necessidade das empresas de se endividar no longo prazo. De modo
geral, esse tipo de captação tem mais apelo junto ao mercado de investidores do
que aos bancos e por isso resulta em um custo menor para a empresa emissora.
Tendo isso como premissa, a empresa solicita aos bancos propostas de
estruturação e distribuição da debênture que será emitida (1). A proposta vencedora
será a de menor custo para o emissor (taxa-teto para o investidor + custos de
estruturação e distribuição). Operações em que a concorrência entre os bancos para
ganhar o mandato de estruturação é alta, geralmente acarreta em uma redução da
"gordura" na taxa para o investidor - eventualmente, pode até acarretar em uma
redução nos custos de estruturação e distribuição decorrente da redução do fee do
banco coordenador.
Definido o banco coordenador (ou bancos coordenadores em caso de
operações sindicalizadas) e as características da emissão (2), com o processo já
protocolado e aprovado na CVM, a próxima etapa consiste em levar a operação ao
conhecimento do público investidor, dando início ao processo de distribuição da
debênture. Esse processo terminará com o recebimento das ordens dos investidores
(bookbuilding) e com a sua eventual alocação/liquidação. Com relação ao processo
de bookbuilding, existem duas possibilidades: a remuneração da debênture é
predefinida junto ao emissor - ou seja, a taxa é fixada e os investidores indicam
apenas a quantidade desejada de debêntures - ou realiza-se um leilão. Em geral,
esses leilões são do tipo holandês, ou seja, as ordens são alocadas integralmente
de maneira cumulativa segundo o valor das taxas propostas (da menor até a maior)
até se completar o volume ofertado. Neste caso, as ofertas podem ser abertas (o
volume de ofertas e a taxa de corte são divulgados aos investidores antes do
fechamento do livro) ou fechadas (cada investidor deve fazer a sua melhor oferta
sem ter acesso às informações das ordens já enviadas).
Na alocação final do bookbuilding (3) realizado via leilão holandês, as
ofertas menores ou iguais à taxa de corte são atendidas, porém a definição da taxa
e a metodologia de rateio podem variar. Pode ser discricionária (a critério dos
bancos coordenadores) ou proporcional (os investidores são alocados integralmente
abaixo da taxa de corte e quem apresentou propostas na taxa de corte é rateado
19
proporcionalmente). De qualquer forma, a taxa definida é única e válida para todos
os alocados. No caso da taxa de remuneração ser predefinida, como não há critério
competitivo de desempate entre as ordens, o critério para o rateio das ordens se
restringe a três opções: rateio proporcional de todas as ordens, rateio discricionário a
critério do banco coordenador e outros critérios menos comuns, como ordem de
chegada, por exemplo.
Em ambos os casos, o problema que se verifica e que diferencia emissões
bem sucedidas das fracassadas é a taxa inicial. Esta deve ser baixa o suficiente
para ganhar a disputa inicial entre os bancos para a coordenação da operação, mas
alta o suficiente para atrair o investidor. Outro ponto que deve ser levado em
consideração, é que o mercado brasileiro trabalha, na grande maioria das
operações, no regime de garantia firme. Ou seja, o volume que não for vendido
deverá ser honrado pelos bancos coordenadores, alocando capital e limite de crédito
nas carteiras dos bancos. Isso quer dizer que uma operação mal-fadada pode
significar também uma remuneração da carteira de crédito do banco inferior à
desejada.
Para minimizar esse risco, as áreas de mercado de capitais dos bancos
devem manter um relacionamento próximo e afinado com os investidores
institucionais para conseguirem com isso uma maior sensibilidade do apetite dos
investidores para um determinado ativo. Como a averiguação direta não é permitida
pela Resolução n° 400 da CVM (não é permitido aos bancos coordenadores divulgar
qualquer informação sobre a operação antes do pedido de registro ser feito na CVM
e antes do Anuncio de Início de Distribuição), o que é feito é uma verificação das
características gerais da emissão (prazo, fluxo de pagamentos de juros,
amortizações, cláusulas específicas, opções embutidas, rating esperado, etc) para
com isso estimar a taxa que o mercado estaria disposto a comprar.
Além das características gerais da emissão, pesa também no apreçamento
algumas características específicas, principalmente as condições de mercado e o
perfil dos investidores. Essas características reforçam a importância do timing do
apreçamento. Isso porque o tempo entre a leitura inicial feita junto aos investidores,
passando pela concorrência entre os bancos, pela coordenação da operação, até a
etapa final de lançamento e finalização via bookbuilding da operação pode se
20
estender além do previsto, acarretando em uma maior possibilidade de variação nas
condições do mercado.
Essa maior probabilidade de "errar" no apreçamento aumenta o risco de
sucesso de uma emissão. Para mitigar esse risco, existem duas possibilidades:
impor um prêmio maior que acomode mudanças desfavoráveis nas condições de
mercado, ou adicionar uma cláusula de flexibilidade (market-flex) que permita aos
bancos coordenadores a possibilidade de ajustar a taxa de emissão caso ocorram
alterações nas condições de mercado previamente definidas. Alteração na
percepção do mercado sobre a qualidade do crédito ofertado resultado de notícias
desfavoráveis ou divulgação de resultados desfavoráveis, também podem afetar a
apreçamento e mesmo o resultado do bookbuilding, mas neste caso, pouco se pode
fazer além do due-dilligence inicial da emissora e de estabelecer um prêmio que
reflita o risco de deterioração do crédito.
As características gerais da debênture como prazo, indexador, fluxo de
pagamentos (juros e amortizações), rating da emissora e etc, além de fornecerem
dados para a definição do título público comparável e dos prêmios de crédito e de
liquidez justos, influenciam no apreçamento também de maneira indireta, pois a
definição dessas características direciona a distribuição da emissão para um
determinado público, afetando assim o prêmio inicial. Ou seja, dentro do universo de
investidores ao qual as emissões de debêntures se destinam - asset managers de
grandes bancos, hedge funds, fundos de pensões, seguradoras e pessoas físicas
clientes de private banks - as demandas por ativos são as mais variadas, o que irá
sem dúvida afetar a colocação de uma emissão com uma determinada
característica.
Emissões cujas características sejam mais direcionadas a um determinado
segmento de investidor podem eventualmente cortar da lista de prováveis
investidores os membros de outro segmento, afetando com isso a demanda total da
emissão e em caso de bookbuildings competitivos via leilão, pode inclusive afetar a
taxa de colocação.
21
2.4.2 Mercado Secundário
Em termos de apreçamento de títulos de renda fixa privados, o mercado
secundário brasileiro apresenta uma forte relação com o mercado primário. Mais
uma vez, a falta de liquidez se mostra como um fator decisivo, e nesse sentido, a
existência de um mercado primário aquecido acaba resultando em uma redução a
níveis ainda menores da liquidez no mercado secundário.
Essa diminuição se dá devido a uma série de fatores. Primeiramente, o
processo de emissão primária, por ser definida por lei e regulamentado pela CVM,
confere maior transparência ao processo como um todo frente aos investidores,
garantindo que o resultado será claro e justo, pois as regras são definidas e
acordadas a priori, situação essa que não se verifica no caso de uma oferta
secundária. Em segundo lugar, o fato de uma emissão primária ser um processo
público direcionado ao mercado de investidores indica que haverá possivelmente
mais de um investidor avaliando com interesse a emissão.
Com isso, em um processo de bookbuilding, a taxa definida tenderá a ser
próxima ao consenso do mercado, diminuindo a possibilidade de adquirir um ativo
mal apreçado, ou pelo menos, neste caso, se o ativo for mal apreçado o efeito
negativo atingirá todos os investidores participantes da oferta e não apenas um -
como seria de se esperar no caso de uma compra no mercado secundário.
Finalmente, em terceiro lugar, está o fato de que emissões primárias, por serem em
geral ofertas de grande porte que contam com garantia firme dos bancos
coordenadores, apresentam um prêmio na taxa em função do risco de colocação a
mercado da emissão, que dificilmente seria encontrado em ofertas secundárias -
ainda mais se considerarmos que ofertas secundárias geralmente são feitas em
volumes significantemente mais baixos.
Além disso, o porte das emissões primárias também se mostra mais
interessante para os grandes investidores do que o das ofertas secundárias porque
possibilita a aquisição de grandes volumes de uma única vez sem os custos
adicionais de transação que uma negociação no mercado secundário apresentaria
para o mesmo volume financeiro. Neste caso, assume-se que em função dos lotes
negociados no mercado secundário serem significantemente inferiores aos ofertados
no mercado primário, o número de negócios que teriam de ser fechados para
22
compor um lote equivalente ao no mercado primário de uma só vez, seria bem
maior, aumentando os custos de negociação, além de um custo implícito de
mercado. Ou seja, no momento que é inserido em um mercado ilíquido um volume
grande de transações, a cada nova transação o preço pode ser modificado,
aumentado o preço médio de aquisição em relação ao que seria o preço inicial e,
portanto aumentando o custo da operação.
Além do já citado efeito do mercado primário aquecido, devemos destacar
também como fator de influência no apreçamento do mercado secundário o efeito do
crowding-out no mercado secundário de títulos de renda fixa impostos pelos títulos
soberanos. Historicamente, esses títulos apresentam um prêmio frente ao CDI que,
ajustado pelo risco, reduz ainda mais a atratividade para o investidor entrar no
mercado de títulos com risco de crédito privado. Isso porque a existência de
alternativas de investimento com baixo risco (no caso, títulos soberanos seria o
menor risco disponível para investidores domésticos) com uma remuneração alta,
acabam impondo um prêmio pelo risco de crédito da emissora.
Por essas razões, o grande investidor (que hoje é o principal comprador de
renda fixa no Brasil), quando diante de um mercado primário aquecido irá sempre
preferí-lo ao mercado secundário. Mesmo em momentos onde não existam novas
operações primárias no mercado, o investidor irá avaliar o seu custo de oportunidade
ao entrar em uma operação no mercado secundário alocando o seu limite de crédito,
quando poderia aguardar a próxima operação a ser estruturada no mercado primário
e com isso alocar de maneira mais eficiente (em tese) o seu limite de crédito. Em
casos específicos, como o de grandes investidores que precisam de grandes
volumes para preencher as suas carteiras de crédito e de investidores cujo limite
máximo de crédito já esteja praticamente todo tomado, o custo pode se mostrar alto
demais e a melhor alternativa de fato é esperar.
A ausência de liquidez no mercado secundário de debêntures resultante dos
fatores elencados acima acaba tornando unilateral a relação entre os preços dessas
debêntures no mercado primário e no secundário. Como não há um histórico diário
consistente de negócios no mercado secundário, o apreçamento de operações no
mercado primário e no secundário se espelha muito mais no histórico recente de
emissões primárias.
23
3 Proposta de modelo
Após revisarmos as características do mercado brasileiro de debêntures,
devemos dar início à próxima etapa deste estudo, ou seja, determinar o modelo de
apreçamento desses títulos que teoricamente deve produzir o melhor resultado. Para
isso, iremos, neste capítulo, definir as características específicas de cada debênture
que melhor representam o risco envolvido ao se adquirir um desses títulos, e que,
portanto mais influenciam na formação do seu preço. De posse desses fatores,
partiremos para a definição do modelo de apreçamento que será utilizado ao longo
deste trabalho.
3.1 Fatores determinantes no apreçamento
Conforme explicitado na seção anterior, excluindo-se os efeitos de mercado
(taxa de juros, inflação, etc), percebe-se intuitivamente que as características
específicas de cada emissão podem definir prêmios na taxa final de colocação da
emissão em função das diferentes características das carteiras e estratégias dos
diferentes tipos de investidores presentes no mercado. No entanto, se adotarmos a
padronização das características das emissões de modo que as taxas finais de
remuneração sejam comparáveis, teremos, como pode-se intuir, um cenário em que
o relative pricing exerce uma forte influência na formação do preço das debêntures,
e nesse sentido, os principais fatores determinantes deverão ser o risco de crédito e
o risco de liquidez.
De fato, a revisão da literatura existente corrobora a escolha desses dois
fatores para estudar-se o apreçamento de debêntures. ERICSSON e RENAULT
(2006) propõem para o mercado internacional um modelo para o apreçamento de
títulos corporativos que captura simultaneamente tanto o risco de crédito quanto o
risco de liquidez, incorporando ambos no preço do ativo. Separadamente, a
influência desses dois fatores no apreçamento de títulos é bastante detalhada na
literatura existente (como veremos nas seções a seguir), porém no mercado local, o
foco ficou restrito ao risco de crédito (ver CHAIA (2003) e GODÓI (2005)).
Entretanto, intuitivamente é possível admitir que esses dois fatores não são os
únicos a influenciar a formação de preço das debêntures. Em MELLONE, EID e
24
ROCHMAN (2002), procurou-se encontrar a relação entre a taxa de juros paga pelas
debêntures com algumas das suas características - rating, classe, tipo, juros, data de
emissão e prazo. A conclusão obtida foi que, das debêntures analisadas entre 01 de
janeiro de 2000 até 31 de março de 2002, não foi possível comprovar uma relação
entre os juros pagos e as características das debêntures, com exceção, no caso das
debêntures com a remuneração atrelada ao CDI. Neste caso verifica-se que o rating
da emissão influencia de maneira significativa na formação do preço.
Essa relação é mais explorada em SHENG e SAITO (2004), onde defende-se a
hipótese que o rating da emissão influencia o spread de crédito, desde que se
mantenha constante a expectativa do mercado internacional sobre o ambiente
econômico brasileiro e as principais características da emissão. Para tanto
acompanhou-se o comportamento das emissões de debêntures de janeiro de 1999
até dezembro de 2002. O resultado observado foi uma correlação negativa entre o
rating e o spread de crédito das emissões (quanto maior o rating, menor o spread -
com exceção das debêntures indexadas em IGP-M, onde a relação não é tão clara).
Além disso, muito embora tenham sido incorporados ao modelo variáveis de controle
- tais como diferença entre ratings de agências diferentes, expectativa do mercado
internacional sobre o ambiente econômico brasileiro, prazo, volumes, garantia e
setor - para avaliar a causalidade do rating sobre o spread de crédito, verificou-se
que somente as variáveis relativas à expectativa do mercado internacional em
relação ao ambiente econômico brasileiro, ao volume de emissão e ao setor
contribuíram significantemente para a determinação do spread de crédito.
Ambos os estudos apontam como principal empecilho a conclusões e
resultados mais significativos o tamanho reduzido da amostra observada, decorrente
principalmente do tamanho limitado do próprio mercado de capitais brasileiro ao
longo dos últimos anos. Nesse sentido, descartamos o estudo mais aprofundado da
influência de outros fatores na formação do preço final das debêntures, para
concentrarmos apenas nos dois fatores apontados que efetivamente e
comprovadamente possuem algum poder explicativo: o risco de crédito e o risco de
liquidez.
25
3.2 Risco de Crédito
O apreçamento de debêntures, bem como de todo e qualquer título de crédito
corporativo recai sempre sobre o risco de crédito do emissor. Entende-se que o risco
de crédito de uma debênture traduz-se simplesmente na capacidade da empresa
emissora em honrar as suas obrigações para com seus credores, total ou
parcialmente. Essa eventual inadimplência ou default dos juros ou dívidas vencidas
pode ter razões das mais variadas, abrangendo desde má administração financeira
e/ou operacional, até condições externas ao controle do emissor. Em ambos os
casos, porém, há um fator em comum: não se sabe de fato, no momento da
aquisição da dívida se o emissor terá condições de cumprir com as suas obrigações
futuras.
Por isso, do ponto de vista do credor, é fundamental a capacidade de acessar
com precisão o risco de crédito do devedor. Especialmente para bancos,
intermediários entre agentes superavitários e deficitários que dependem dos
pagamentos dos últimos para liquidar os seus próprios empréstimos com os
primeiros.
Tradicionalmente, as instituições financeiras se valem da análise
fundamentalista do emissor para avaliar esse risco. Analisando-se os balanços
patrimoniais e os demonstrativos de resultados das emissoras ao longo do tempo,
buscando nos números passados e no cronograma de vencimentos futuros da dívida
da empresa indícios de que a capacidade de geração futura de caixa da empresa,
dado o seu grau de alavancagem seja suficiente para o pagamento da dívida e da
sua remuneração, bem como os investimentos necessários para o desenvolvimento
e crescimento do negócio. Adicionalmente, os analistas valem-se de outras
informações, como o Market-share da empresa dentro do seu segmento, as
barreiras de entradas para novos participantes, a composição da estrutura societária
e etc, além de informações de mercado como taxa de juros, inflação e conversão
cambial, por exemplo, para traçar cenários que permitam avaliar o comportamento
futuro da empresa.
Feita essa análise, pode-se avaliar o emissor como um provável bom pagador
ou não, o que leva a uma simples decisão de dar ou não limite de crédito ao
emissor. No entanto, através da análise fundamentalista não se consegue quantificar
26
esse risco, ou em outras palavras não se consegue dar um preço à probabilidade da
empresa emissora pagar a sua dívida. Outro ponto importante é que o grande
número de variáveis inviabiliza o apreçamento diário ou mesmo a incorporação de
mudanças e variações em curto espaço de tempo da qualidade do crédito da
emissão. E como o mercado não é liquido, eventualmente o último preço negociado
não reflete a atual condição do crédito.
Deste modo, a busca por um modelo de mensuração de risco de crédito
corporativo eficiente tem sido foco dos esforços de bancos e demais instituições
financeiras detentoras de títulos de dívidas de terceiros. Um grande avanço dado
nessa direção ocorreu com a divulgação pelo Basle Comitee on Banking
Supervision, comitê criado pelo BIS (Bank for International Settlements), em 1998,
do Acordo da Basiléia, segundo o qual, para a proteção contra exposições de crédito
comercial, de varejo, interbancário e soberano, as instituições financeiras deveriam
alocar capital próprio visando a cobertura dos riscos de crédito. Posteriormente, um
adendo que incorporava também os riscos de mercado (riscos associados à
incerteza quanto ao resultado de uma posição em função de oscilações nas
condições de mercado – preço de ativos financeiros, taxa de juros, taxas de câmbio,
etc.).
Inicialmente os esforços para medir e controlar riscos foram direcionados
para os riscos de mercado. No entanto, com a autorização dos órgãos de
regulamentação para a utilização diária de modelos internos de gestão de risco de
mercado e com o envio de relatórios para a apuração do capital regulamentar das
instituições financeiras, estas se voltaram para desenvolver modelos similares e
mais eficazes para a apuração do risco de crédito das suas operações.
Deste modo, obtendo-se maneiras mais eficazes de apuração do risco de
crédito de suas operações ou carteiras, procurou-se reduzir o nível de capital
regulamentar exigido pelos órgãos regulamentares para a cobertura do risco de
crédito em contraposição à parcela fixa do valor da operação definida pela regra do
BIS – em geral, muito superior ao capital exigido pelo risco de mercado. Em função
da possibilidade de evitar a alocação desnecessária de capital, as instituições
financeiras aumentaram esforços e investimentos no desenvolvimento de novos
modelos de mensuração de risco de crédito.
27
Esses novos modelos foram desenvolvidos utilizando-se das estruturas
conceituais dos modelos de risco de mercado. Através de técnicas matemáticas,
procurou-se apurar um valor de perda potencial associado a um intervalo de tempo e
a um grau de significância estatística próprios de cada operação e cada devedor que
melhor refletisse a real probabilidade de default e que com isso otimizasse a
alocação de capital, bem como a composição do portifólio de crédito das instituições
financeiras. Segundo CROUHY, GALAI e MARK (2000), dos modelos desenvolvidos,
os mais utilizados atualmente são:
• CreditMetrics: desenvolvido pelo JPMorgan Bank Inc., Baseia-se na abordagem
da migração da qualidade do crédito concedido através da determinação de
probabilidades dessas migrações ocorrerem, inclusive para falência, dentro de
um espaço de tempo. Com isso, é possível, pelo modelo, estimar o valor da
perda potencial dentro de um determinado nível de confiança estatístico;
• KMV: Desenvolvido pela KMV Corporation, o modelo baseia-se no conceito de
que a probabilidade de que uma empresa possa entrar em default é determinada
pelo comportamento dos seus ativos ao longo da sua vida. Deste modo, o valor
da dívida seria definido com base na teoria das opções, conforme levantado por
Robert Merton em “on the Pricing of Corporate Debt: The Risk Structure of
Interest Rate”;
• CreditRisk+: Desenvolvido pelo Credit Suisse Financial Products (CSFP), este
modelo baseia-se na abordagem atuarial e procura estabelecer medidas de
perda esperada baseando-se no perfil da carteira de empréstimos ou títulos e no
histórico de inadimplência;
• CreditPortifolio View: Desenvolvido pela empresa de consultoria McKinsey, este
modelo baseia-se no impacto de variáveis econômicas na inadimplência através
da realização de testes em cenários multi-períodos onde a chance de falência
está condicionada a variáveis como desemprego, taxa de juros, crescimento da
economia, taxa de câmbio, inflação, etc.
Em teoria o modelo de mensuração de risco de crédito ideal ou mais eficaz
deveria incorporar em suas variáveis tanto as condições econômicas quanto as de
mercado. Porém, como visto na breve descrição dos principais modelos feita acima,
a grande maioria se concentra em um ou outro aspecto. Não é o objetivo deste
28
trabalho fornecer um estudo comparativo dos modelos disponíveis no mercado, mas
apenas provar que o fator liquidez representa uma variável a ser incorporada no
preço de debêntures. Deste modo, a seleção de um modelo sobre os demais não foi
feita levando-se em conta a precisão ou eficácia no que diz respeito à mensuração
do risco de crédito de uma determinada debênture (mesmo porque isso seria muito
difícil de provar), mas simplesmente foi escolhido o modelo mais simples de
implementar e testar.
Inicialmente, devemos apontar que todos os modelos apresentados
apresentam como ponto em comum, uma desvantagem, que seria partir da hipótese
simplificadora de que as taxas de juros são determinísticas e que, portanto, não se
alteram ao longo do tempo tanto para títulos com risco de crédito quanto os sem.
Esta simplificação ignora que os níveis de inadimplência da economia estão
associados ao patamar das taxas de juros livres de risco e ao valor de mercado dos
ativos.
Adicionalmente, todos os modelos falham em capturar o efeito de uma
degradação do risco de crédito de uma economia (risco sistemático) atendo-se
apenas ao risco associado às mudanças das probabilidades de inadimplência de
cada emissor e não do conjunto de emissores. A análise separada de cada um dos
modelos (CROUHY, GALAI e MARK (2000), GODÓI (2005) e CHAIA (2003)), nos
permite definir qual modelo melhor se adequa ao propósito deste trabalho:
1. CreditMetrics:
• Vantagem:
i. É um modelo de reavaliação, ou seja, não se restringe aos valores de
mercados associados aos cenários de inadimplência e não
inadimplência, apurando todos os valores possíveis que um título pode
apresentar dentro de um espaço de tempo;
• Desvantagens:
i. Os valores obtidos são incondicionais, ou seja, não são afetados pelas
novas informações incorporadas diariamente ao cenário econômico,
dependendo apenas da divulgação periódica dos balanços do emissor
para incorporar à extensa base de dados utilizada para calcular as
probabilidades de inadimplência;
29
ii. Os valores da matriz de transição de rating não seguem processos
estocásticos na sua formação, desconsiderando, portanto, a
variabilidade das probabilidades de mudança de rating e de
inadimplência;
iii. As probabilidades de migração de rating e inadimplência são iguais
para emissores pertencentes a uma mesma categoria de rating de
crédito, ignorando fatores diferenciadores tais como região de atuação,
setor, tamanho, entre outras que poderiam afetar a probabilidade de
inadimplência.
2. CreditPortifolio View
• Vantagem:
i. Assim como o CreditMetrics, esse também é um modelo de
reavaliação, porém apresenta-se como uma evolução do CreditMetrics
no sentido que procura resolver a questão da incondicionalidade da
matriz de transição pela adição de multiplicadores aos valores da
matriz como função de variáveis macro-econômicas;
ii. A incorporação de variáveis macro-econômicas, além de tornar a
matriz de transição condicional, reduz em parte o problema da
incorporação ao modelo do risco sistemático.
• Desvantagens:
i. Continua utilizando hipóteses simplificadoras sobre taxas de juros, de
modo que as desvantagens apresentadas pelo modelo CreditMetrics se
aplicam também ao CreditPortifolio View.
3. CreditRisk+
• Vantagem:
i. Relativamente simples de implementar, o CreditRisk+ utiliza-se do
conceito desenvolvido para a avaliação de risco de seguros,
estabelecendo a distribuição de probabilidade de inadimplência como
sendo uma distribuição de Poisson. Deste modo, a modelagem utiliza-se
apenas da média e do desvio-padrão do histórico de inadimplência,
sendo que o desvio padrão é uma função da média, logo a única variável
relevante é a média histórica de inadimplência;
30
ii. Essa simplificação, além de apresentar vantagens de implementação,
elimina a necessidade de se obter correlações entre emissores,
introduzindo ao modelo a hipótese de independência dos eventos.
• Desvantagens:
i. Em função de utilizar a Distribuição de Poisson para definir a distribuição
da inadimplência, o modelo possui baixo grau de adaptação à realidade
para médias muito altas, o que na prática implica dizer que quando a
economia estiver em recessão e a média de inadimplência aumentar, o
modelo não seria fiel à realidade observada;
ii. Mesmo não considerando a probabilidade de inadimplência como fixa, o
modelo não faz nada além de obter uma média de uma grande base de
dados histórica que eventualmente não contemplaria efeitos pontuais na
economia.
4. KMV
• Vantagem:
i. O processo gerador da medida de risco é contínuo, pois baseia-se em
dados oriundos do mercado acionário, que além disso, garante
imparcialidade e velocidade na incorporação de novas informações –
diminui risco de não-incorporação de risco sistemático;
ii. Probabilidades de inadimplência e migração são calculadas para cada
um dos emissores individualmente;
iii. Além de mensuração do risco, serve também para avaliação e
apreçamento de operações de crédito;
iv. Utiliza uma grande base de dados para estabelecer as EDFs (Expected
Default Frequency – probabilidade de default definida como função da
estrutura de capital da empresa, da volatilidade do retorno dos ativos e
do valor atual dos ativos), ao invés de simplificar e assumir a hipótese de
normalidade dos retornos.
• Desvantagens:
i. Só pode ser utilizado com emissores que possuam ações negociadas
em bolsa com a liquidez necessária para se aplicar o modelo de maneira
eficiente;
31
ii. Tende a produzir melhores previsões quanto mais abrangente e eficiente
for o mercado acionário no qual o modelo aplicado estiver sendo
aplicado;
iii. Possui uma base de dados limitada a empresas norte-americanas;
iv. Dívidas de curto prazo não se ajustam tão bem porque, pelo modelo, a
probabilidade calculada tende a zero, enquanto na realidade, essas
dívidas continuam apresentando spreads de crédito;
v. A probabilidade de inadimplência obtida refere-se ao emissor e não da
dívida, ou seja, o modelo não diferencia os diversos tipos de títulos
corporativos.
Porém, antes de comparar vantagens e desvantagens entre os modelos a
fim de definir qual deles possui o melhor conjunto de características para melhor
definir o risco de crédito embutido em uma emissão, deve-se analisar as
características do mercado em que se pretende aplicá-lo. Especificamente para este
estudo, o objetivo seria aplicar o modelo escolhido ao mercado de debêntures
brasileiro.
Conforme abordado neste capítulo, dada a própria característica do
mercado brasileiro, existem barreiras para o desenvolvimento de modelos de
mensuração de risco de crédito. Abaixo listamos as principais:
• Baixa liquidez do mercado secundário de debêntures;
• Pós-fixação da remuneração das debêntures;
• Baixa aderência da taxa de retorno exigida pelo mercado em função ao
risco observado frente ao rating divulgado pelas agências de rating;
• Inexistência de informação pública sobre as matrizes de transição de
ratings;
• Dificuldade de se estabelecer taxas de recuperação por categoria de
títulos.
Dentro desse contexto, analisando as características de funcionamento de
cada modelo, bem como as dificuldades apresentadas acima, conclui-se que
modelos de reavaliação como o CreditMetrics e o CreditPortifolio View
provavelmente apresentariam resultados pouco confiáveis. Além disso, o problema
poderia se agravar no caso do CreditPortifolio View, dado que o histórico de dados
32
macro-econômicos brasileiro possui num número considerável de evento atípicos
que eventualmente poderia inviabilizar boa parte da base de dados. O modelo
CreditMetrics+, apesar de simples conceituação e implementação, depende da taxa
histórica de inadimplência, base de dados esta não disponível de maneira
satisfatória no mercado brasileiro.
Por exclusão, dentre os modelos apresentados, pode-se concluir que o KMV
representa a melhor solução para o problema proposto: adaptar um modelo de
mensuração de risco de crédito ao mercado brasileiro. Embora este modelo também
apresente limitações conceituais e restrições práticas à sua aplicabilidade no
mercado brasileiro de debêntures, o fato de produzir medidas de risco contínuas,
imparciais e independentes para cada emissor, além de servir também para o
apreçamento dos títulos, torna esse modelo o ideal para o proposto. Entretanto,
apesar do KMV ser conceitualmente mais aplicável ao objetivo proposto, restrições
tais como ser eficiente somente em mercados acionários eficientes e quando
aplicados a ações líquidas, podem ser condições não necessariamente existentes
para as debêntures brasileiras. Isso porque o mercado brasileiro é muito
concentrado em um número pequeno de investidores e são poucas as ações com
liquidez diária.
Além disso, conforme apontado por SECURATO (2003) a utilização de
EDFs para o cálculo da probabilidade de inadimplência se torna o modelo eficiente
apenas quando dispõe-se de uma extensa base de dados de EDFs. No entanto,
essa base, além de não ser pública, limita-se apenas às empresas norte-americanas
e a poucas empresas de países em desenvolvimento, e mesmo assim com um
histórico mais restrito. De um ponto de vista prático a implementação do modelo
KMV torna-se complicada e com poucas chances de ser eficaz. O que não quer
dizer que a sua fundamentação não possa ser aplicada. Basicamente, o que este
estudo propõe é adotar o modelo desenvolvido por Robert C. Merton (MERTON
(1974)), o qual fundamenta o modelo KMV, e adaptá-lo à realidade brasileira. A
seguir iremos descrever o modelo e explicar as adaptações necessárias para aplicá-
lo ao mercado de debêntures brasileiro.
33
3.2.1 O Modelo de Merton
Em 1974, Robert C. Merton publicou o artigo “On the Pricing of Corporate Debt:
The Risk Structure of Interest: The Risk Structure of Interest Rates” estabelecendo o
marco inicial nos estudos de modelos de mensuração de risco de crédito.
Em seu modelo pioneiro, Merton define o contrato de uma dívida como uma
opção. Isso porque, um título de dívida, ao ser adquirido pelo credor, estabelece que
o credor tem o direito de receber no vencimento da dívida o principal emprestado
mais os juros devidos. Ao devedor, cabe a obrigação de pagar o montante devido
(juros + principal). A característica que torna esse contrato semelhante a uma opção
está no fato de que o credor só poderá exercer o seu direito se o devedor tiver como
honrá-lo. Ou seja, se o devedor não tiver os recursos disponíveis para pagá-lo, então
a dívida não poderá ser quitada.
É claro que o fato de não dispor dos recursos para pagar as suas dívidas não
absolve o devedor das suas obrigações (diferentemente de uma opção financeira,
quando o valor do ativo-base não atinge o strike), no entanto, o fato do recebimento
da obrigação estar condicionado ao evento, nos permite analisar a operação como
uma opção.
Explorando mais a teoria, se analisarmos uma empresa no momento t cujos
valores de mercado dos ativos, da dívida e do patrimônio líquido sejam dados
respectivamente por V(t), F(V,τ) e f(V,τ), temos, por definição:
),(),()(
τ
τ
VfVFtV
+
≡
(1)
onde T seria a data de vencimento da dívida e τ seria o prazo até o vencimento da
dívida definido por T-t.
Recorrendo à definição (CHAIA (2003)), sabe-se que o patrimônio líquido de
uma empresa representa o direito de seus detentores sobre todos os fluxos de caixa
remanescentes após o pagamento dos outros detentores de direitos financeiros
(funcionários, impostos devidos ao governo, dívidas devidas a terceiros, etc). No
entanto, entende-se que em caso do valor do ativo ser inferior ao valor a ser pago da
dívida, não existe uma obrigação por parte dos detentores do mesmo de aportar
capital, ou seja, o patrimônio líquido não assume valores negativos. Deste modo,
34
podemos definir o valor do patrimônio líquido no vencimento da dívida (τ = 0) como
sendo:
]0;[)0,( BVMaxVf
−
=
(2)
onde B seria o valor futuro da dívida e V o valor de mercado dos ativos em T.
Ou seja, entende-se que o valor do patrimônio líquido pode ser entendido como
a compra de uma call sobre os ativos da empresa com o preço de exercício no valor
da dívida a ser paga. Aplicando-se a equação (2) à equação (1), tem-se que:
]0,[)0,( BVMaxVVF
−
−
=
(3)
]0,[)0,( VBMinVVF
−
+
=
(3.1)
],[)0,( VBMinVF
=
(3.2)
A teoria por trás da equação (3), um dos principais pontos de MERTON (1974),
seria que o comportamento do valor da dívida de uma empresa é igual a vender uma
put sobre o valor futuro da dívida da empresa, com preço de exercício igual ao valor
dos ativos da empresa e o prêmio igual a zero e assumir uma posição comprada nos
ativos da empresa. Simplificando (3), chegamos em (3.1), que resume o
comportamento da dívida de uma empresa como sendo equivalente à venda de uma
put sobre o valor futuro da dívida da empresa, com preço de exercício e prêmio
iguais ao valor dos ativos da empresa.
Sob um ponto de vista prático, isso quer dizer que se tivermos uma situação em
que o valor dos ativos não é suficiente para cobrir o valor presente da dívida, então o
valor dessa dívida será o valor que for possível obter com a venda dos ativos. Caso
contrário, o valor da dívida será o próprio valor devido.
Aplicando Black-Scholes
Aplicando-se o modelo de apreçamento de opções desenvolvido por Myron
Schole e Fischer Black (BLACK e SCHOLES (1973)) à equação (2) do modelo
proposto por MERTON (1974), tem-se:
)()(),(
21
xNeBxNVVf
r
⋅⋅−⋅=
−
τ
τ
(4)
com
35
∫
∞−
+−
⋅
⋅
=
x
z
dzexN
)2/1(
2
2
1
)(
π
(Densidade de probabilidade cumulativa normal)
e
τσ
τσ
⋅
⋅
⋅++
=
V
V
r
B
V
x
2
1
2
1
log
τσ
⋅−=
V
xx
12
em que
σ
V
é a volatilidade do valor do ativo da empresa.
Aplicando-se a equação (4) na equação (1), tem-se;
⋅+⋅⋅=
−
)(
2
1
)(),(
12
hNhNeBVF
r
τ
τ
(5)
com
( )
τσ
τσ
⋅
−⋅⋅−
=
V
V
d
h
log
2
1
2
1
( )
τσ
τσ
⋅
+⋅⋅−
=
V
V
d
h
log
2
1
2
2
e
V
eB
d
r
τ
−
⋅
=
Definido Valor de Mercado e Volatilidade do Ativo
O modelo de Merton, no entanto, possui uma falha: assume que o valor de
mercado e a volatilidade do mesmo são conhecidos e acompanháveis diariamente
tal qual o valor do patrimônio líquido e a sua volatilidade via o mercado de ações.
Embora no mercado brasileiro as empresas com ações listadas na bolsa
tenham os seus números publicados trimestralmente, as datas de divulgação são
muito espaçadas entre si, o que reduz sensivelmente a base de dados tornando o
modelo bem menos eficaz do que o esperado. Além disso, os valores dos ativos das
empresas não são marcados a mercado o que implica dizer que mesmo as
36
variações no valor do ativo, percebidas trimestralmente, não refletem o real valor de
venda dos ativos no caso de uma liquidação da empresa. Sob essas condições,
mesmo em mercados desenvolvidos, a aplicação te tal modelo, embora
teoricamente coerente, se torna pouco prática.
A solução ideal seria marcar a mercado o valor dos ativos das empresas
diariamente, mas como isso não seria possível de ser feito, a solução (HULL (2003))
foi estimar os valores do ativo
V
e
σ
V
. Isso é possível definindo-se a relação das duas
variáveis não-observáveis com variáveis observáveis.
A fórmula apresentada por MERTON (1974) aplicada ao modelo de Black-
Scholes (BLACK e SCHOLES (1973)) representada na equação (4) e repetida
abaixo estabelece uma relação que tem que ser satisfeita por
V
e
σ
V
. (Para fins de
notação definiremos
E = f(V,τ)
)
)()(
21
xNeBxNVE
r
⋅⋅−⋅=
−
τ
, com
τσ
τσ
⋅
⋅
⋅++
=
V
V
r
B
V
x
2
1
2
1
log
e
τσ
⋅−=
V
xx
12
O comportamento do preço da ação da empresa (ou do seu patrimônio líquido),
na modelagem de Black-Scholes (BLACK e SCHOLES (1973)) é dado como um
movimento browniano geométrico representado pela seguinte equação:
dzEdtEdE
E
⋅
⋅
+
⋅
⋅
=
σ
µ
(6)
onde a razão da variância é dada por
(σ
E
.
E)
2
.
Pela equação (1), pode-se escrever
V
com função de
E
, e assumir que o
comportamento do seu preço também consiste de um movimento browniano
geométrico, de modo que a sua razão da variância seria dada por
(σ
v
.
V)
2
.
Aplicando-se o Lema de Itô à equação (6), obtém-se que:
dzE
E
V
dtE
E
V
t
V
E
E
V
dV
EE
⋅⋅⋅
∂
∂
+⋅
⋅⋅
∂
∂
⋅+
∂
∂
+⋅⋅
∂
∂
=
σσµ
22
2
2
2
1
(7)
com a razão de variância dada por
2
⋅⋅
∂
∂
E
E
V
E
σ
.
Portanto, temos que:
E
E
V
V
EV
⋅⋅
∂
∂
=⋅
σσ
, com
)(
1
1
xNE
V
=
∂
∂
,
obtido da equação (4).
37
Deste modo obtém-se a segunda relação necessária para estimar os valores
de
V
e
σ
V
, conforme a equação abaixo:
VxNE
VE
⋅
⋅
=
⋅
σ
σ
)(
1
(8)
Para resolver o sistema de equações formado pelas equações (4) e (8), dado
que são equações não lineares, deve-se utilizar uma resolução iterativa para o
sistema de equações proposto de modo que a expressão (9) possua o menor valor
possível:
22
)],([)],([
VV
VYVX
σσ
+ (9)
onde
0)()(),(
21
=⋅⋅+⋅−=
−
xNeBxNVEVX
r
V
τ
σ
0)(),(
1
=
⋅
⋅
−
⋅
=
VxNEVY
VEV
σ
σ
σ
Os valores de
V
e
σ
V
que ao serem aplicados à função descrita em (9) resultem
no menor valor possível para esta função deverão ser assumidos como os valores
de mercado dos ativos da empresa e a sua volatilidade.
3.3 Risco de Liquidez
Um fator pouco considerado nos modelos de apreçamento de títulos de renda
fixa é o risco de liquidez. Em parte isso se deve porque em mercados desenvolvidos,
onde esses modelos em sua maioria foram criados, o risco de liquidez representa
um papel menor do que em mercados em desenvolvimento. Nesses mercados, e em
específico o mercado brasileiro de debêntures, o número reduzido de participantes,
bem como o histórico de instabilidade econômico gerou uma condição de iliquidez
que torna fundamental o conhecimento do prêmio do risco de liquidez adicionado ao
preço dos títulos de renda fixa.
Um dos objetivos deste trabalho é mostrar que a ineficácia do apreçamento de
debêntures através dos modelos tradicionais de mensuração de risco de crédito
advém justamente do fato desses modelos ignorarem o efeito do risco de liquidez.
Porém, antes de revisar a modelagem do risco de liquidez, é necessário defini-lo.
Entende-se por risco como a incerteza sobre acontecimentos futuros (JORION
(2003)). No mercado financeiro, a incerteza ou risco acompanhado mais de perto é o
Risco de Mercado. Segundo JORION (2003), o Risco de Mercado reflete justamente
38
a incerteza nos preços e retornos dos ativos financeiros em função de movimentos
do mercado financeiro, pressupondo um mercado ideal em que não existem
dificuldades em se obter um preço “justo” (ou seja, apesar dos movimentos do
mercado sempre há preços para compra e venda do ativo em questão).
No entanto, condições de se obter um preço "justo" em um momento qualquer
não são usuais em muitos mercados. Esses mercados são chamados ilíquidos e
apresentam como característica principal o fato de não apresentar negócios
fechados todos os dias (podendo passar dias sem um único negócio fechado) e em
muitos casos não é sempre que ambos os preços de compra e de venda estão
disponíveis. Essas incertezas, que podem ser definidas como risco ou custo de
liquidez, irão influenciar no apreçamento do ativo.
Uma maneira mais precisa de definir o risco de liquidez (JORION (2003) e
BANGIA, DIEBOLD, SCHUERMANN, STROUGHAIR (1998)) presente em alguns
mercados seria com a impossibilidade de realizar uma posição no meio do spread
bid-ask (preço média entre o preço de compra e o de venda). Essa definição parte
do pressuposto que em um mercado líquido, em que haja, em um momento
qualquer, apregoados um preço de compra e um de venda, o preço médio seria,
para o comprador, maior que o preço de compra, porém menor que o de venda,
tornando-o atrativo se o momento for de stress ou se o investidor quiser montar uma
posição rapidamente. Da mesma forma, para o vendedor, se a intenção deste for de
se desfazer de uma posição rapidamente ou em um momento de stress, apesar do
preço estar abaixo do preço de venda, estará acima do de compra. De uma maneira
resumida, a hipótese de um mercado líquido implica em dizer que o preço de
realização será sempre pelo menos o preço médio e no máximo o preço da ponta
oposta.
Já em um mercado ilíquido, o que se observa é que o preço de realização se
dá em um preço resultante do preço médio adicionado de um prêmio – que pode ser
negativo ou positivo, dependendo se o investidor estiver na ponta de venda ou de
compra. Em BANGIA, DIEBOLD, SCHUERMANN, STROUGHAIR (1998), a análise
dos fatores causadores da iliquidez dos mercados sugere a existência de dois tipos
de iliquidez: a iliquidez exógena e a iliquidez endógena.
39
De maneira geral, a iliquidez exógena é o resultado das características de cada
mercado, afetando todos os participantes de maneira igual, mas sem ser afetada
pela ação de nenhum participante (no entanto, a ação conjunta e coordenada de
vários participantes pode afetá-la). Neste caso, trata-se de um mercado
caracterizado por apresentar alta volatilidade no spread bid-ask, nos volumes de
operações e nos valores por operação.
Em contrapartida, a iliquidez endógena é específica de uma posição de um
participante com relação ao mercado em que está inserida, varia de participante a
participante, e as ações desse participante podem afetar a condição de iliquidez do
mercado. Basicamente, a iliquidez endógena é definida pelo tamanho da posição
carregada relativa ao tamanho total do mercado. Ou seja, se o tamanho da posição
a ser realizada for muito maior (neste caso, o conceito de muito é relativo) do que o
volume negociado do mercado, uma grande oferta irá influenciar os preços
movimentando-o na direção oposta à desejada.
Segundo BANGIA, DIEBOLD, SCHUERMANN, STROUGHAIR (1998) os
modelos desenvolvidos para mensurar o risco de liquidez tendem a se dividir entre
os que mensuram a iliquidez endógena e os que mensuram a iliquidez exógena.
Para os fins deste trabalho, iremos focar na mensuração da iliquidez exógena. O
motivo principal é que este trabalho se propõe a avaliar o efeito da adição de um
prêmio de liquidez no apreçamento de debêntures para qualquer carteira e não
apenas uma em específico. Isso porque, segundo BANGIA, DIEBOLD,
SCHUERMANN, STROUGHAIR (1998), a liquidez exógena apresenta oscilações
que, quando ocorrem, em geral são de magnitude significante e afetam a todos os
participantes do mercado, enquanto a liquidez endógena limita-se às características
da carteira estudada.
Modelando a Liquidez Exógena
A modelagem do risco de liquidez exógena pode ser encarada como um ajuste
do risco de mercado (JORION (2003) e BANGIA, DIEBOLD, SCHUERMANN,
STROUGHAIR (1998)). Isso porque o spread bid-ask, conforme mencionado acima,
segundo a teoria de microestrutura de mercado, apresenta-se como um custo de
40
liquidação influenciado por três fatores: custos de processamento de ordem, custo
de informação assimétrica e custo de carregamento do estoque.
Explorando mais a fundo esses fatores, tem-se que os custos de
processamento de ordem refletem o custo operacional, o volume da transação, o
estado da tecnologia e a competição. Já os custos de informação assimétrica
refletem o fato de que algumas ordens podem provir de participantes com
informações ainda não-divulgadas amplamente, sendo o spread uma maneira dos
market-makers se protegerem. Por fim, têm-se os custos de carregamento do
estoque, que basicamente reflete o custo de posições em aberto, expondo-se aos
riscos de mercado.
Assim, temos o spread e indiretamente o risco de liquidez exógena como uma
variável de mercado. Deste modo, podemos modelar o prêmio pelo risco de liquidez
de um ativo como sendo um ajuste do VaR (Value at Risk) desse mesmo ativo
(JORION (2003) e BANGIA, DIEBOLD, SCHUERMANN, STROUGHAIR (1998)).
Assumindo-se que, conforme descrito no item anterior, que em um mercado ilíquido,
o que se observa é que o preço de realização de uma posição a qualquer momento
se dá em um preço resultante do preço médio entre o preço de compra e o de
venda adicionado de um prêmio podemos escrever que:
LVaRLVaR
+
=
(10)
onde
LVaR : medida de VaR com risco de liquidez incorporado
L : medida de risco de liquidez
VaR : medida de risco dada por
σ
α
⋅
⋅
=
t
PVaR
P
t
: preço médio presente entre os preços de compra e venda
α
: nível de confiança
σ
: volatilidade dos retornos do ativo
Explorando os conceitos apresentados anteriormente, entende-se que, se, na
média, o preço de realização de posições em um mercado líquido se dá no preço
médio entre o preço de compra e o de venda, em um mercado ilíquido, esse preço
estaria, na média, na ponta oposta à pretendida. Ou seja, compradores têm pouco
poder de barganha e compram sempre no preço que se encontra disponível (preço
41
de venda), e vice-versa. Assim, o prêmio exigido em um mercado ilíquido sobre o
preço médio seria a metade do spread entre os preços de compra e venda,
conforme a equação abaixo:
SPPLVaR
tt
⋅⋅+⋅⋅=
2
1
σα
,
com
t
CpVd
P
PP
S
−
=
e
2
CpVd
t
PP
P
+
=
(11)
onde
S : spread relativo
P
Vd
: preço de venda
P
Cp
: preço de compra
Entretanto, sabe-se que a incerteza também está presente no spread, e,
portanto, um modelo mais adequado seria:
⋅+⋅⋅+⋅⋅=
SStt
SPPLVaR
σασα
_
2
1
(12)
α
S
: nível de confiança
σ
S
: Volatilidade do spread relativo
A hipótese de normalidade foi assumida como meio de simplificar o modelo,
embora seja reconhecido que tanto o retorno dos ativos quanto o spread bid-ask
apresentem concentrações de volatilidade, ou seja, as variações não são constantes
ao longo do tempo, mas variam, em geral, seguindo tendências – grandes variações
tendem a ser seguidas por grandes variações, assim como pequenas variações
tendem a ser seguidas por pequenas variações.
Neste estudo, entretanto, é objeto de interesse apenas o efeito do risco de
liquidez no preço do ativo, Portanto, para fins de modelagem de apreçamento de
debêntures, nos ateremos apenas à componente do risco de liquidez conforme a
fórmula abaixo.
⋅+⋅⋅=
SSt
SPL
σα
_
2
1
(13)
42
3.4 O Modelo Final
Por fim, após definir e modelar individualmente os riscos envolvidos no
apreçamento de debêntures, voltamos ao modelo proposto inicialmente, onde o
preço de uma debênture D, seria uma função do ativo livre de risco, do prêmio de
crédito e do prêmio de liquidez. No item 3.2 deste capítulo definimos F como sendo a
componente de D que incorpora o ativo livre de risco e o prêmio pelo risco de crédito
e L como sendo a componente de D que representa o prêmio pelo risco de liquidez.
Simplificando,
L
F
D
+
=
Aplicado o modelo obtido no item 3.3, obtemos:
⋅+⋅⋅+=
SSt
SPFD
σα
_
2
1
Neste caso, supondo que o preço dado pelo Ativo Livre de Risco somado ao
Prêmio pelo Risco de Crédito seja igual ao preço médio, ou preço justo, tem-se que:
⋅+⋅+⋅=
SS
SFD
σα
_
2
1
1
Aplicado o modelo obtido no item 3.2, obtém-se o modelo para o apreçamento
de debêntures, incorporando o risco de crédito e o de liquidez em um único modelo,
conforme a fórmula abaixo.
⋅+⋅+⋅
⋅+⋅⋅=
−
SS
r
ShNhNeBD
σα
τ
_
12
2
1
1)(
2
1
)(
(14)
43
4 Aplicação do Modelo
Para implementar e subseqüentemente testar a eficácia do modelo proposto, e
com isso atingir o objetivo de provar a significância do risco de liquidez no
apreçamento de debêntures, propõe-se a metodologia que se segue.
4.1 Formação da Base de Dados
Seleção das Debêntures
Inicialmente, deve-se definir o tipo de ativo que será objeto do estudo. O
modelo de apreçamento de risco de crédito adotado já fornece as restrições mínimas
que nos permitirão escolher os ativos em questão. Pelo modelo de Merton, temos o
custo da dívida de uma determinada empresa como sendo função da risk-free rate,
do prazo da dívida, do valor e da volatilidade do ativo da emissora e do valor do
equity da emissora. Logo, as restrições que automaticamente se impõe às
debêntures que deverão ser selecionadas é que estas deverão ter sido emitidas por
empresas que publicam seus Balanços e Demonstrações de Resultados
regularmente (preferencialmente a cada trimestre) e que possuam ações negociadas
em bolsa. Adicionalmente, a construção teórica que embasa o modelo em questão
determina que a dívida apreçada não deverá possuir opções ou qualquer outro
derivativo embutido na sua estrutura, eliminando dessa maneira ativos que possuam
cláusulas de Resgate Antecipado (emissora possui uma call contra o investidor que
detém a debênture).
Outro ponto a ser levado em conta é que o modelo proposto será testado e,
portanto, deverá ser aplicado ao longo do tempo e confrontado com os preços
negociados em mercado e mesmo com preços indicativos de mercado. Isso implica
em dizer que deveremos ter uma base significativa de dados diários da emissão,
incluindo preços indicativos de compra e venda, preços negociados em mercado
secundário, além do valor diário da ação da emissora. Como o mercado de
debêntures brasileiro é majoritariamente pós-fixado - a remuneração das debêntures
é sempre atrelada a um índice ou taxa definido ex-post (por exemplo, IGP-M ou CDI)
– um critério que terá que ser utilizado também será que a remuneração deverá ser
44
corrigida ou atualizada por um índice diário, o que elimina, conseqüentemente,
debêntures atreladas ao IGP-M e outros índices de atualização mensal.
De maneira resumida, em uma primeira filtragem, as debêntures selecionadas
deverão atender aos seguintes pré-requisitos:
1. Ter histórico diário significativo de preços indicativos (o maior número de
dias possível dentro do período de observação);
2. Emissora tem que ter ação negociada na Bovespa com histórico de
negociação significativo, ou seja, com ação negociada todos os dias do
período de observação;
3. Ter remuneração atrelada ao CDI (% CDI ou CDI + spread);
4. Possuir estrutura simplificada, sem opção embutida e comparável com
outras debêntures;
Atendendo ao item (1) da lista acima, utilizou-se como fonte de preços
indicativos o site www.debentures.com.br, mantido pela ANDIMA - Associação
Nacional das Instituições do Mercado Financeiro. O site mantém desde 03 de Maio
de 2004 uma pagina que fornece taxas médias indicativas e os preços unitários (PU)
correspondentes do mercado secundário de debêntures, obtidos do mercado por
meio de seus formadores de preços (22 participantes entre bancos, administradores
de fundos e intermediários financeiros). São bases sintéticas para ajudar no
apreçamento dos papéis e na marcação a mercado de carteiras.
Apesar de possuir uma base de taxas médias indicativas que se estende desde
Maio de 2004, os dados passam a ser mais consistentes a partir de Junho de 2004 e
por essa razão para a base de dados deste estudo será utilizado o histórico das
taxas a partir dessa data. Assim sendo, das 166 debêntures registradas em 01 de
Junho de 2004, limitamos as possibilidades para as 16 inicialmente acompanhadas
pelos formadores de preço. Outro fator que deve ser utilizado como filtro é a
presença no histórico de eventos significativos (repactuações, reprecificações,
permutas, etc) que possam por ventura contaminar a base.
Aplicando os demais critérios para a seleção das debêntures, restringimos o
universo analisado para os seguintes títulos (para maiores detalhes, ver Anexo):
45
Tabela 2: Emissões Escolhidas para a aplicação do modelo
Ativo Nome Vencimento / Repactuação Coupon
CSNA12 CSN - SIDERURGIA 12/1/2006 107,0% do DI
CSNA13 CSN - SIDERURGIA 12/1/2006 106,5% do DI
TMAR24 TELEMAR PARTICIPAÇÕES (*) 6/1/2006 109,5% do DI
TNLP11 TELE NORTE LESTE 6/1/2006 DI + 0,70%
Fonte: SND
Histórico dos preços das ações dos Emissores
Uma vez selecionadas as debêntures cujo comportamento será estudado, o
próximo passo para a aplicação do modelo proposto seria a obtenção do preço das
ações de cada um dos emissores estudados. Esses dados foram obtidos junto ao
site da Bolsa de Valores de São Paulo (Bovespa), www.bovespa.com.br. Abaixo, na
Tabela 3, observa-se a ação correspondente para cada um dos emissores.
Tabela 3: Emissões Escolhidas para a aplicação do modelo
Debênture Empresa Ação
CSNA12 CSN - SIDERURGIA CSNA3
CSNA13 CSN - SIDERURGIA CSNA3
TMAR24 TELEMAR PARTICIPAÇÕES (*) TNLP3
TNLP11 TELE NORTE LESTE TMAR5
Fonte: SND e Bovespa
Histórico da Taxa Livre de Risco
Embora o conceito de ativo livre de risco não possa se aplicar com exatidão à
realidade do mercado brasileiro, uma boa proxy do ativo livre de risco, já que de fato
o risco não é zero, seria utilizar como referência a remuneração de um título público
equivalente. Muito embora este também não seja um mercado líquido, ainda assim é
significantemente mais líquido que o mercado de debêntures e representa o melhor
crédito disponível ao investidor no mercado doméstico.
A classe de título público que melhor se compara às características das
debêntures selecionadas seria a das Letras Financeiras do Tesouro (LFT),
principalmente por serem os títulos públicos pós-fixados de maior liquidez e prazo
mais longo no período analisado. No entanto, a remuneração das LFTs é expressa
46
como a Taxa Selic + spread, e como não existe uma curva futura da Taxa Selic,
torna-se um problema obter a taxa pré equivalente que representaria a taxa livre de
risco brasileira.
A solução encontrada foi utilizar como uma proxy da curva futura da Taxa Selic
a curva futura do DI obtida através dos contratos de Swap Pré X DI negociados na
BM&F (Bolsa de Mercadorias & Futuros) adicionados da média móvel do spread
entre a taxa DI e a Taxa Selic. É desnecessário realçar que a taxa obtida não
necessariamente reflete a taxa de juros futura praticada pelo governo, mas na
ausência de uma curva doméstica soberana, essa é a melhor opção disponível.
Para o desenvolvimento e teste do modelo sugerido, em função da liquidez dos
títulos públicos, é possível obter com facilidade no site da ANDIMA
(www.andima.com.br), indicativos de compra e venda de todos os títulos públicos
negociados no mercado local. Esses preços são coletados junto aos principais
operadores do mercado (24 Bancos, 12 Administradores de Fundos e 10
Intermediários Financeiros), incluindo nesta lista os dealers do Banco Central, o que
nos dá confiabilidade suficiente nas taxas de remuneração para montarmos uma
base de dados diária das taxas de remuneração dos títulos públicos.
4.2 Aplicação do Modelo
Antes da aplicação efetiva do modelo, com a base de dados formada, devemos
ressaltar que em função do modelo proposto no Capítulo 3 ter sido desenvolvido
para o apreçamento de títulos zero-coupon do mercado internacional, alguns ajustes
tiveram que ser feitos para torná-lo aplicável à realidade do mercado de debêntures
brasileiro. A listar:
1. O fluxo de pagamento de juros e principal das debêntures estudadas foram
divididos em uma série de títulos zero-coupon e o modelo foi aplicado a
cada um desses títulos de modo que a soma dos resultados de cada um
resultou no preço final da debênture obtido via o modelo;
2. Todas as taxas de juros foram convertidas da base 252 dias úteis/ano para
taxa de juros contínua;
3. O mercado brasileiro de debêntures tradicionalmente opera utilizando a
taxa de retorno (ou o yield) da debênture, expressa em percentual do CDI
47
ou CDI + spread como referência ao invés do preço (a Andima divulga
taxas de retorno indicativas e não preço) e o modelo sugerido fornece
preço final da debênture. Para fins de comparação iremos utilizar as taxas
de retorno dos preços obtidos pelo modelo;
Feitas as adaptações, podemos partir para a aplicação do modelo. Abaixo
descrevemos as etapas que foram seguidas.
1. O fluxo das debêntures selecionadas foram separados em uma série de
títulos zero-coupon, de modo que a somatória dos fluxos desses títulos
equivalesse ao fluxo da debênture. Para tanto, lançou-se mão da base de
dados descrita no item anterior para calcular o valor nominal de cada
debênture, bem como o fluxo futuro de pagamentos estimado;
2. Com base nos números obtidos nos balanços das empresas emissoras das
debêntures selecionadas (ativo, passivo e patrimônio líquido), assumindo
uma hipótese simplificadora conforme proposto por MERTON (1974), em
que o passivo da empresa é constituído somente por dívida e sendo essa
considerada com as mesmas características da debênture estudada,
utilizou-se como valor de mercado para o patrimônio líquido o valor da ação
vezes o número de ações a mercado para aplicar a metodologia descrita no
item 3.2.1 (equação (9)) e com isso determinar o valor de mercado do ativo
e a sua volatilidade;
3. Aplicou-se a equação (5) do item 3.2.1 para se chegar ao valor da debênture
considerando-se a penas o risco de crédito e o ativo livre de risco, F;
4. Utilizando o histórico de preços inidicativos da Andima com proxy para os
preços de compra e venda das debêntures, calculou-se a volatilidade do
spread relativo das debêntures, S, e aplicou-se a fórmula (13) para se
determinar L;
5. Por fim, foram somados os resultados de F e L obtidos conforme a descrição
acima para se chegar no preço final da debênture considerando se o ativo
livre de risco, o prêmio pelo risco de crédito e o prêmio pelo risco de liquidez,
D.
6. As taxas de retorno serão obtidas aplicando-se o preço obtido pelo modelo
sugerido ao fluxo projetado da debênture no dia em específico – levando-se
48
em conta os juros já acruados (do inglês accrued, que significa acumular ao
longo do tempo) e as projeções dos juros a serem pagos – de modo que o
fluxo de pagamentos futuros descontados pelas projeções das taxas de
juros vigentes para cada um dos pagamentos seja igual ao preço obtido pelo
modelo.
O procedimento descrito acima foi realizado repetidamente utilizando dados de
02/08/2004 até 30/03/2006, de modo que foram obtidos preços diários nesse
intervalo de tempo para as debêntures selecionadas. A seguir apresentamos os
gráficos gerados com os preços diários obtidos para cada uma das debêntures
selecionadas pela aplicação do modelo. No gráfico abaixo, tomamos como exemplo
uma das debêntures estudada, a CSNA12, emitida pela Cia Siderúrgica Nacional.
Gráfico 10: CSNA12
100,00%
101,00%
102,00%
103,00%
104,00%
105,00%
106,00%
107,00%
2/8/04
2/9/04
2/10/04
2/11/04
2/12/04
2/1/05
2/2/05
2/3/05
2/4/05
2/5/05
2/6/05
2/7/05
2/8/05
2/9/05
2/10/05
2/11/05
2/12/05
2/1/06
2/2/06
2/3/06
Taxa (% do CDI)
Taxa ao Par
Taxa Indicativa
Andima
Modelo Final
Modelo de
Crédito
No gráfico, a curva de cor rosa (“Taxa ao Par” na legenda) representa a
remuneração acordada na emissão, ou cupom, de 107% do CDI. A curva de cor roxa
(“Taxa indicativa Andima” na legenda) representa a taxa indicativa de remuneração
exigida pelo mercado segundo dados da Andima. As curvas verde e azul (“Modelo
Final” e “Modelo de Crédito” respectivamente na legenda) representam as taxas de
retorno obtidas segundo os preços gerados pelo modelo proposto. No caso da curva
49
verde, tem-se a taxa referente ao preço obtido pelo modelo que incorpora tanto o
prêmio de crédito quanto o prêmio de liquidez, enquanto a curva azul representa a
taxa de retorno do preço gerado pelo modelo que incorpora apenas o ativo livre de
risco e o prêmio pelo risco de crédito. Os gráficos seguintes são análogos ao
primeiro, porém aplicados às demais debêntures estudadas.
Gráfico 11: CSNA13
100,00%
101,00%
102,00%
103,00%
104,00%
105,00%
106,00%
107,00%
2/8/04
2/9/04
2/10/04
2/11/04
2/12/04
2/1/05
2/2/05
2/3/05
2/4/05
2/5/05
2/6/05
2/7/05
2/8/05
2/9/05
2/10/05
2/11/05
2/12/05
2/1/06
2/2/06
2/3/06
Taxa (% do CDI)
Taxa ao Par
Taxa Indicativa
Andima
Modelo Final
Modelo de
Crédito
Gráfico 12: TMAR24
100,00%
101,00%
102,00%
103,00%
104,00%
105,00%
106,00%
107,00%
108,00%
109,00%
2/8/04
2/9/04
2/10/04
2/11/04
2/12/04
2/1/05
2/2/05
2/3/05
2/4/05
2/5/05
2/6/05
2/7/05
2/8/05
2/9/05
2/10/05
2/11/05
2/12/05
2/1/06
2/2/06
2/3/06
Taxa (% do CDI)
Taxa ao Par
Taxa Indicativa
Andima
Modelo Final
Modelo de
Crédito
50
Gráfico 13: TNLP11
-0,40%
-0,20%
0,00%
0,20%
0,40%
0,60%
0,80%
1,00%
1,20%
2/8/04
2/9/04
2/10/04
2/11/04
2/12/04
2/1/05
2/2/05
2/3/05
2/4/05
2/5/05
2/6/05
2/7/05
2/8/05
2/9/05
2/10/05
2/11/05
2/12/05
2/1/06
2/2/06
2/3/06
Taxa (CDI + %)
Taxa ao Par
Taxa Indicativa
Andima
Modelo Final
Modelo de
Crédito
4.3 Verificação do Modelo
Em seguida, com base nos dados obtidos no item anterior pela aplicação do
modelo procede-se a verificação da aderência e da significância do modelo. Para
tanto iremos regredir o preço indicativo de mercado obtido junto à Andima (MM) de
cada uma das debêntures estudadas contra o preço fornecido pelo modelo de
apreçamento de crédito (MC) e contra o preço fornecido pelo modelo de
apreçamento de crédito adicionado do prêmio de liquidez (MCL) conforme a
representação abaixo:
Regressão 1: MM = C + C(1)*MC + erro
Regressão 2: MM = C + C(1)*MCL + erro
onde C é uma constante suposta igual a zero e C(1) é o coeficiente suposto igual a
1.
Abaixo dispomos as estatísticas resultantes das regressões acima quando
aplicadas a cada uma das debêntures selecionadas.
51
Tabela 4: Regressão 1 CSNA12
Dependent Variable: MM
Method: Least Squares
Included observations: 419
Variable Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C -40.83214
58.13768
-0.702335
0.4829
MC 0.995501
0.005495
181.1490
0.0000
R-squared 0.987452
Mean dependent var 10487.62
Adjusted R-squared 0.987422
S.D. dependent var 258.7322
S.E. of regression 29.01754
Akaike info criterion 9.578440
Sum squared resid 351121.4
Schwarz criterion 9.597714
Log likelihood -2004.683
F-statistic 32814.97
Durbin-Watson stat 0.025339
Prob(F-statistic) 0.000000
Tabela 5: Regressão 2 CSNA12
Dependent Variable: MM
Method: Least Squares
Included observations: 419
Variable Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C -71.70705
42.08377
-1.703912
0.0891
MCL 1.000581
0.003987
250.9867
0.0000
R-squared 0.993424
Mean dependent var 10487.62
Adjusted R-squared 0.993408
S.D. dependent var 258.7322
S.E. of regression 21.00657
Akaike info criterion 8.932309
Sum squared resid 184012.1
Schwarz criterion 8.951583
Log likelihood -1869.319
F-statistic 62994.34
Durbin-Watson stat 0.049314
Prob(F-statistic) 0.000000
Nas tabelas acima, referentes aos resultados das duas regressões aplicadas à
debênture CSNA12, dispomos de alguns resultados que merecem ser comentados.
Primeiramente, tem-se o valor dos coeficientes C e C(1). O primeiro, contrariando a
suposição inicial, apresenta um valor alto (quando o esperado seria igual a zero),
com um Standard Error alto e uma t-Statistic baixa, provando que a constante C é
pouco significativa em ambos os modelos. Já o coeficiente C(1), este apresenta um
valor próximo ao esperado (ou seja, próximo a 1), com um Standard Error baixo e
uma t-Statistic alta, provando que esse coeficiente é significativo para a explicação
do comportamento dos preços de mercado.
Analisando também as demais estatísticas resultantes das regressões
propostas, encontramos um R
2
e um R
2
Ajustado de valores bem próximos a 1, o
que implica dizer que os modelos testados apresentam um poder de previsão alto.
Ao compararem-se os modelos propostos, percebe-se que os valores do R
2
e do R
2
52
Ajustado aumentaram com a adição do risco de liquidez no segundo modelo,
denotando então que essa variável é importante na descrição do comportamento
dos preços de mercado. Essa melhora no poder descritivo do modelo também fica
aparente se repararmos que o Standard Error of Regression (S. E. of regression)
diminuiu e que os critérios de Akaike e Schwarz também diminuíram.
Abaixo apresentamos os resultados obtidos para ambas as regressões
aplicadas às demais debêntures.
Tabela 6: Regressão CSNA13
Dependent Variable: MM
Method: Least Squares
Included observations: 419
Variable Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C -40.48333
55.74309
-0.726248
0.4681
MC 0.995372
0.005276
188.6679
0.0000
R-squared 0.988421
Mean dependent var 10473.35
Adjusted R-squared 0.988393
S.D. dependent var 256.9273
S.E. of regression 27.68032
Akaike info criterion 9.484083
Sum squared resid 319505.5
Schwarz criterion 9.503356
Log likelihood -1984.915
F-statistic 35595.59
Durbin-Watson stat 0.015447
Prob(F-statistic) 0.000000
Tabela 7: Regressão CSNA13
Dependent Variable: MM
Method: Least Squares
Included observations: 419
Variable Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C -26.62835
44.44692
-0.599104
0.5494
MCL 0.995781
0.004214
236.3065
0.0000
R-squared 0.992588
Mean dependent var 10473.35
Adjusted R-squared 0.992570
S.D. dependent var 256.9273
S.E. of regression 22.14661
Akaike info criterion 9.038007
Sum squared resid 204526.9
Schwarz criterion 9.057281
Log likelihood -1891.463
F-statistic 55840.75
Durbin-Watson stat 0.024427
Prob(F-statistic) 0.000000
53
Tabela 8: Regressão TMAR24
Dependent Variable: MM
Method: Least Squares
Included observations: 419
Variable Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C 56.14745
56.16843
0.999627
0.3181
MC 0.989184
0.005301
186.5930
0.0000
R-squared 0.988165
Mean dependent var 10533.41
Adjusted R-squared 0.988136
S.D. dependent var 267.8153
S.E. of regression 29.17043
Akaike info criterion 9.588950
Sum squared resid 354831.1
Schwarz criterion 9.608224
Log likelihood -2006.885
F-statistic 34816.96
Durbin-Watson stat 0.243071
Prob(F-statistic) 0.000000
Tabela 9: Regressão TMAR24
Dependent Variable: MM
Method: Least Squares
Included observations: 419
Variable Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C -42.41358
44.54926
-0.952060
0.3416
MCL 1.000629
0.004214
237.4715
0.0000
R-squared 0.992660
Mean dependent var 10533.41
Adjusted R-squared 0.992642
S.D. dependent var 267.8153
S.E. of regression 22.97271
Akaike info criterion 9.111253
Sum squared resid 220069.8
Schwarz criterion 9.130526
Log likelihood -1906.807
F-statistic 56392.72
Durbin-Watson stat 0.398144
Prob(F-statistic) 0.000000
Tabela 10: Regressão TNLP11
Dependent Variable: MM
Method: Least Squares
Included observations: 419
Variable Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C 85.40463
591.2006
0.144460
0.8852
MC 0.993166
0.005637
176.1998
0.0000
R-squared 0.986746
Mean dependent var 104225.3
Adjusted R-squared 0.986715
S.D. dependent var 2498.476
S.E. of regression 287.9790
Akaike info criterion 14.16841
Sum squared resid 34582608
Schwarz criterion 14.18769
Log likelihood -2966.283
F-statistic 31046.35
Durbin-Watson stat 0.249321
Prob(F-statistic) 0.000000
54
Tabela 11: Regressão TNLP11
Dependent Variable: MM
Method: Least Squares
Included observations: 419
Variable Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C -894.1819
472.6856
-1.891705
0.0592
MCL 1.004714
0.004517
222.4499
0.0000
R-squared 0.991643
Mean dependent var 104225.3
Adjusted R-squared 0.991623
S.D. dependent var 2498.476
S.E. of regression 228.6699
Akaike info criterion 13.70720
Sum squared resid 21804890
Schwarz criterion 13.72647
Log likelihood -2869.658
F-statistic 49483.95
Durbin-Watson stat 0.402571
Prob(F-statistic) 0.000000
A análise conjunta de todas as regressões feitas para todas as debêntures
selecionadas aponta que, em todos os casos, o resultado alto da t-Statistic da
constante C prova que C não é significativa na explicação do preço das debêntures.
Em contrapartida, o coeficiente C(1) de todas as regressões apresenta uma t-
Statistic significativa e valor próximo a 1. Isso implica em dizer que tanto o prêmio
pelo risco de crédito quanto o prêmio pelo risco de liquidez são variáveis explicativas
do comportamento dos preços das debêntures significativas.
Com relação aos dois modelos estudados (o modelo de apreçamento de crédito
e o modelo de apreçamento de crédito com risco de liquidez), constata-se a melhora
do poder explicativo ao se inserir o modelo de liquidez. Embora de fato o R
2
e o R
2
Ajustado melhorem na transição entre modelos, deve-se ressaltar que os valores de
ambos já são bastante altos e que mesmo havendo melhora não é possível afirmar
baseando-se apenas nisso que um modelo é mais eficiente do que o outro. Um R
2
alto apenas indica que a variação da variável observada pode ser explicada pela
regressão, muito embora os valores de ambas possam não estar próximos um do
outro.
De fato, analisando-se os gráficos das taxas de retornos apresentados na
seção anterior, supõe-se que possa ser esse o caso. Nesse caso, um segundo
indicativo da melhora do poder explicativo do modelo após a inclusão do modelo de
liquidez pode ser observado pela redução do Standard Error of Regression em todas
as aplicações do modelo. Mesmo assim, o valor significativo dos resíduos, revela
que ambos os modelos se mostram ainda ineficazes no apreçamento de debêntures.
55
Entretanto, embora ineficazes, a redução observada nos valores dos critérios
de Akaike e Schwarz quando se compara o modelo sem prêmio de liquidez e com
prêmio de liquidez nos permite concluir que de fato, a inserção do prêmio de liquidez
do modelo de apreçamento de debêntures aumenta o seu poder explicativo. As
razões pelas quais acredita-se que mesmo assim esse modelo não se adequa à
realidade do mercado de debêntures brasileiro será explorada a seguir, no capítulo
de conclusão.
56
5 Conclusão
Neste trabalho analisou-se o efeito da liquidez do mercado de debêntures
brasileiro no apreçamento desses títulos. O efeito da liquidez do ativo foi modelado e
acrescentado ao modelo de risco de crédito para apreçamento de títulos de renda
fixa corporativos adaptado ao mercado brasileiro. Os resultados obtidos indicam que
o modelo proposto captura a tendência de movimento dos preços de cada uma das
debêntures testadas e demonstra o efeito positivo da inserção da modelagem do
risco de liquidez, porém os valores significativos dos resíduos obtidos indicam que o
modelo proposto, da maneira como foi estruturado, não pode ser considerado uma
ferramenta eficaz no apreçamento de debêntures.
O primeiro ponto diz respeito à liquidez do mercado. Muito embora o modelo
proposto considere o risco de liquidez no apreçamento das debêntures, este se
limita à mensuração e incorporação do risco de liquidez exógena, ou seja, ao risco
inerente do mercado de debêntures brasileiro e comum a todos os participantes. O
que vale a pena ressaltar é a presença do risco de liquidez endógena, ou o risco de
liquidez derivado do tamanho das posições dos participantes frente ao tamanho do
mercado. Como foi mostrado anteriormente, o mercado brasileiro é bastante
concentrado, seja em termos do número de participantes ou em termos do
número/volume de emissões ou ainda em termos da qualidade do crédito. Assim, é
razoável assumir que a posição média por participante seja relevante para se admitir
que o risco de liquidez endógena exerça significativa influência na formação de
preços das debêntures no mercado.
Ainda com respeito à liquidez deve-se lembrar que a avaliação do crédito do
emissor, através do modelo de MERTON (1974), é feita com base no
comportamento da ação do emissor. Portanto, o apreçamento do risco de crédito
estará também sujeito às condições de liquidez e de volatilidade da ação e do
mercado acionário brasileiro.
Outro ponto que justifica a presença do resíduo observado é que ambos os
modelos possuem suas próprias restrições. No caso do modelo de MERTON (1974),
uma das principais é que o modelo é desenhado para apreçar o risco de crédito de
um zero-coupon de uma empresa simples, composta basicamente do ativo, do
57
equity e da dívida (esta seria composta por apenas um título zero-coupon de
remuneração e prazo definidos). Este é um caso que não pode ser encontrado no
mercado brasileiro, portanto, as simplificações necessárias à aplicação do modelo
podem reduzir o poder do modelo. Além disso, deparamo-nos também com as
restrições do modelo de BLACK e SCHOLES (1973), que ao ser aplicada junto ao
modelo de MERTON (1974) assume a volatilidade do ativo como observável e
constante ao longo do tempo, quando na verdade o valor obtido é uma estimação de
um valor não-observável (nem todos os ativos de uma empresa podem ser
marcados a mercado) que pode muito bem variar ao longo da vida do ativo. Vale
lembrar também que MERTON (1974) assume que as taxas de juros são
determinísticas e que, portanto, não se alteram ao longo do tempo tanto para títulos
com risco de crédito quanto os sem.
Finalmente, não se pode esquecer de apontar que a própria iliquidez do
mercado dificulta o estudo do risco de liquidez presente no preço das debêntures.
Ou seja, o fato de não se ter um mercado minimamente ativo (isto é, que possua um
histórico diário consistente de operações e preços de compra e venda), afeta a
modelagem do risco de liquidez na medida que o spread bid-ask deixa de ser uma
medida real de mercado e passa a ser um indicativo. Para o mercado brasileiro, no
entanto, essa é a melhor medida disponível. Isso porque além do histórico de
negócios no mercado secundário registrados no SND não apresentarem uma
consistência diária, os poucos negócios registrados misturam-se com transferências
entre fundos do mesmo administrador. Neste caso, títulos marcados como held to
maturity (ou seja, na curva) são transferidos com preços que podem estar fora de
mercado, contaminando a base.
No entanto, longe de descartar o embasamento teórico do modelo utilizado,
realçamos os pontos que justificam os resultados obtidos e que devem ser o foco de
estudos futuros bem como melhorias adotadas pelo mercado. Desses pontos,
destacamos a liquidez endógena, como um fator a ser incorporado futuramente nos
modelos de apreçamento. A alta concentração do mercado contribui para torná-lo
mais ilíquido, o que acaba refletindo no preço dos ativos. Embora a liquidez
endógena seja de fato uma variável característica de cada carteira, e portanto, muito
difícil de ser utilizada como variável característica de mercado, o fato de existirem
58
poucas carteiras de peso relativo importante, sugere que o comportamento dessas
carteiras pode ditar o humor do mercado.
Um outro ponto a ser explorado, poderia ser também o efeito da liquidez do
mercado de ações brasileiro. Toda a modelagem desenvolvida neste trabalho
pressupõe um mercado acionário líquido, o que não necessariamente se verifica no
caso brasileiro. Se existe um prêmio de liquidez embutido no preço da ação, então,
provavelmente, pelo modelo proposto, teremos o preço da dívida impactado. Esse
efeito pode ser significativo e pode ser objeto de um estudo futuro mais
aprofundado.
59
Referência Bibliográfica
- ANDERSON, Christopher W. (1999). Financial contracting under extreme
uncertainty: an analysis of Brazilian corporate debentures - Journal of Financial
Economics 51 p. 45-84
- BANGIA, Anil; DIEBOLD, Francis X.; SCHUERMANN, Til; STROUGHAIR, John D.
(1998). Modeling Liquidity Risk with Implications for Traditional Market Risk
Measurement and Management
- BLACK, Fischer; COX, John C. (1976). Valuing Corporate securities: some effects
of bond indenture provisions – The Journal of Finance, vol XXXI, no. 2, p. 351
- BLACK, Fischer; SCHOLES, Myron (1973). The Pricing of Options and Corporate
Liabilities – Journal of Political Economy p. 637
- CHAIA, Alexandre Jorge (2003). Modelos de Gestão de Risco de Crédito e sua
Aplicabilidade ao Mercado Brasileiro
- CROUHY, Michel; GALAI, Dan; MARK, Robert (2000). A Comparative Analysis of
Current Credit Risk Models – Journal of Banking & Finance, p. 59
- DUFFIE, Darrell; SINGLETON, Kenneth J. (1999). Modeling Term Structures of
Defaultable Bonds – The Review of Financial Studies, vol. 12, No. 4, p. 687
- ERICSON, Jan; RENAULT, Olivier (2006). Liquidity and Credit Risk
- GODÓI, André Cadime (2005). Risco de Crédito e Alocação Ótima para uma
Carteira de Debêntures
- GROSSMAN, Sanford J.; MILLER, Merton H. (1987). Liquidity and Market Structure
- HULL, John C. (2002). Options Futures and Other Derivatives
60
- JARROW, Robert A.; LANDO, David; TURNBULL Stuart M. (1997). A Markov
Model for the term Structure of Credit Risk Spreads – The Review of Financial
Studies, vol. 10, No. 2, p. 481
- JORION, Philippe (2003). Value at Risk
- KIMURA, Herbert (2003). Evidências empíricas de aspectos determinantes do tipo
de debênture em emissões do mercado brasileiro - Pesquisa Quantitativa de
Finanças VI SEMEAD
- LONGSTAFF, Francis A. (2004). Financial Claustrophobia: Asset Pricing in Illiquid
Markets – http://www.nber.org/papers/w10411.pdf
- LONGSTAFF, Francis A.; MITHAL, Sanjay, NEIS, Eric (2004). Corporate yield
Spreads: Default Risk or Liquidity?
- MAZO, Miriam Stolses; IKEUCHI Alessandro (2003). Precificação de Títulos
Privados - Ensaio de Finanças VI SEMEAD
- MELLONE, Geraldo Jr.; EID, William Jr.; ROCHMAN, Ricardo Ratner (2002).
Daterminação das Taxas de Juros das Debêntures no Mercado Brasileiro
- MERTON, Robert C. (1974). On the Pricing of Corporate Debt: The risk structure of
interest rates
- MIN, Hong G. (1998). Determinants of Emerging Market Bond Spread: Do
Economic Fundamentals Matter? - Development Research Group, World Bank
- SANVINCENTE, Antônio Z. (2001). A Evolução do Mercado Primário de
Debêntures - Revista da CVM p. 63
- SECURATO, José Roberto (2003). Uma Variação do Modelo KMV de Crédito para
o Cálculo da Probabilidade de Default de uma Empresa -
http://www.ead.fea.usp.br/wpapers/
- SHENG, Hsia Hua; SAITO, Richard (2004). Determinantes de Spread das
Debêntures no Mercado Brasileiro
61
- SUEN, Alberto Sanyuan; KIMURA, Herbert (1998). A Precificação de Títulos de
Dívida como Fator Crítico de Sucesso para um Mercado Secundário de Debêntures -
Ascent Financial Technologies
- TUCKMAN, Bruce (2002). Fixed Income Securities: Tools for Today’s Markets
- VAYANOS, Dimitri. Flight to Quality, Flight to Liquidity and the pricing of risk
- WOOLDRIDGE, Jeffrey M. (2003). Introductory Econometrics: A Modern Approach
- www.abrapp.org.br, site da Associação Brasileira das Entidades Fechadas de
Previdência Complementar (ABRAPP)
- www.anbid.com.br , site da Associação Nacional dos Bancos de Investimento
(ANBID)
- www.andima.com.br , site da Associação Nacional Das Instituições do Mercado
Financeiro (ANDIMA)
- www.bmf.com.br, site da Bolsa de Mercadorias & Futuros (BM&F)
- www.bovespa.com.br, site da Bolsa de Valores de São Paulo (BOVESPA)
- www.bovespafix.com.br, site de renda fixa da BOVESPA (BOVESPAFIX)
- www.cetip.com.br, site da Câmara de Custódia e Liquidação (CETIP)
- www.cvm.gov.br, site da Comissão de Valores Mobiliários (CVM)
- www.debentures.com.br, site do Sistema Nacional de Debêntures (SND)
- www.susep.gov.br, site da Superintendência de Seguros Privados (SUSEP)
62
ANEXO
•
Caderno de Debêntures ANDIMA
- CSNA12 -
http://www.debentures.com.br/Informacoes-Mercado/caderno/CSNA12.pdf
- CSNA13 -
http://www.debentures.com.br/Informacoes-Mercado/caderno/CSNA13.pdf
- TMAR24 -
http://www.debentures.com.br/Informacoes-Mercado/caderno/TMAR24.pdf
-
TNLP11 -
http://www.debentures.com.br/Informacoes-Mercado/caderno/TNLP11.pdf
Livros Grátis
( http://www.livrosgratis.com.br )
Milhares de Livros para Download:
Baixar livros de Administração
Baixar livros de Agronomia
Baixar livros de Arquitetura
Baixar livros de Artes
Baixar livros de Astronomia
Baixar livros de Biologia Geral
Baixar livros de Ciência da Computação
Baixar livros de Ciência da Informação
Baixar livros de Ciência Política
Baixar livros de Ciências da Saúde
Baixar livros de Comunicação
Baixar livros do Conselho Nacional de Educação - CNE
Baixar livros de Defesa civil
Baixar livros de Direito
Baixar livros de Direitos humanos
Baixar livros de Economia
Baixar livros de Economia Doméstica
Baixar livros de Educação
Baixar livros de Educação - Trânsito
Baixar livros de Educação Física
Baixar livros de Engenharia Aeroespacial
Baixar livros de Farmácia
Baixar livros de Filosofia
Baixar livros de Física
Baixar livros de Geociências
Baixar livros de Geografia
Baixar livros de História
Baixar livros de Línguas
Baixar livros de Literatura
Baixar livros de Literatura de Cordel
Baixar livros de Literatura Infantil
Baixar livros de Matemática
Baixar livros de Medicina
Baixar livros de Medicina Veterinária
Baixar livros de Meio Ambiente
Baixar livros de Meteorologia
Baixar Monografias e TCC
Baixar livros Multidisciplinar
Baixar livros de Música
Baixar livros de Psicologia
Baixar livros de Química
Baixar livros de Saúde Coletiva
Baixar livros de Serviço Social
Baixar livros de Sociologia
Baixar livros de Teologia
Baixar livros de Trabalho
Baixar livros de Turismo
