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EMPRESAS BOAS PAGADORAS DE DIVIDENDOS TÊM MELHOR
PERFORMANCE?
EVIDÊNCIAS DO MERCADO DE AÇÕES BRASILEIRO
Carlos Roberto Ferreira Reis
Universidade Federal do Rio de Janeiro
Instituto Coppead de Administração
Dissertação de Mestrado
Orientador: André Luiz Carvalhal da Silva, D.Sc
Rio de Janeiro, Brasil
2006
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EMPRESAS BOAS PAGADORAS DE DIVIDENDOS TÊM MELHOR
PERFORMANCE?
EVIDÊNCIAS DO MERCADO DE AÇÕES BRASILEIRO
Carlos Roberto Ferreira Reis
Dissertação submetida ao corpo docente do Instituto COPPEAD de Administração, Universidade
Federal do Rio de Janeiro – UFRJ, como parte dos requisitos necessários à obtenção do grau de
Mestre em Ciências (M.Sc.).
Aprovada por:
__________________________________ - Orientador
Prof. André Luiz Carvalhal da Silva, D.Sc. (COPPEAD, UFRJ)
__________________________________
Prof. Celso Funcia Lemme, D.Sc. (COPPEAD, UFRJ)
__________________________________
Prof. Armando Celestino Gonçalves Neto, D.Sc. (Escola Politécnica, UFRJ)
Rio de Janeiro, Brasil
2006
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AGRADECIMENTOS
Reis, Carlos Roberto Ferreira
Empresas Boas Pagadoras de Dividendos Têm Melhor Performance?
Evidências do Mercado de Ações Brasileiro. / Carlos Roberto Ferreira Reis.
Rio de Janeiro: UFRJ/COPPEAD, 2006.
108p
Dissertação – Universidade Federal do Rio de Janeiro, COPPEAD.
1 - Finanças. 2 - Mercado de Capitais. 3 - Dividendos – Tese de
Mestrado em Administração. I - Carvalhal da Silva, André Luiz (Orientador).
II - Instituto Coppead de Administração. III - Título.
AGRADECIMENTOS
Aos meus pais, pelo apoio durante este longo caminho até aqui.
RESUMO
REIS, Carlos Roberto Ferreira. Empresas Boas Pagadoras de Dividendos Têm Melhor
Performance? Evidências do Mercado de Ações Brasileiro. Orientador: André Luiz Carvalhal
da Silva. Dissertação (Mestrado em Administração). Instituto COPPEAD de Administração,
Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2006.
Uma estratégia de investimento bem simples, que supostamente supera o mercado, é a seleção
de ações de valor para a composição de uma carteira. A idéia por trás de uma estratégia de
investimento em ações de valor é comprar ativos que estejam baratos em relação a uma medida
de valor como o retorno dos dividendos (dividend yield). Este trabalho procura verificar a relação
entre o dividend yield e as taxas de retorno das ações brasileiras e analisar o desempenho de uma
estratégia de valor baseada em dividend yield, fazendo ponderações de risco e comparações com
índices de mercado.
Utilizando dados da Bovespa para um período de 10 anos dentro do Plano Real (jan/95 a
dez/04), foi observada uma forte evidência de que o beta é relevante para explicar o retorno dos
ativos no Brasil e apenas um efeito parcial dos dividendos e do valor de mercado das empresas na
explicação dos retornos médios das ações.
Em relação às estratégias de investimento em ações boas pagadoras de dividendos, foram
encontrados indícios de que são aplicações financeiras capazes de superar o mercado,
especialmente, as carteiras mais diversificadas com 10, 15 ou 20 ações devido a maior
diversificação.
ABSTRACT
REIS, Carlos Roberto Ferreira. Does High Dividend Paying Companies Outperform The
Market? Evidences From The Brazilian Stock Market. Chairman: André Luiz Carvalhal da
Silva. Dissertation. Instituto COPPEAD de Administração, Universidade Federal do Rio de
Janeiro, Rio de Janeiro, 2006.
A very simple investment strategy, that supposedly outperform the market, is the selection of
value stocks to build a portfolio. The idea behind this value stock investiment strategy is to buy
assets that are cheap in relation to a value measure such as the dividend yield. This work seeks to
verify the relation between dividend yield and stock returns in the Brazilian Stock Market and to
evaluate the performance of a value strategy based on dividend yield, making risk analysis and
comparisons with market indices.
Using data from the São Paulo Stock Exchange for a 10 years period inside the Real Plan (jan/95
dez/04), strong evidence was observed that the beta is excellent to explain the average stock
returns in Brazil and only partial effect of dividend yield and market value’s explanatory power
was observed in the stock average returns.
Regarding the high dividend yield investment strategy, indications were found that these
portfolios are able to outperform the market, especially, the more diversified ones with 10, 15 or
20 stocks, due to its higher diversification.
LISTA DE ILUSTRAÇÕES
Gráficos
Gráfico 1: Desempenho Acumulado das Carteiras Formadas por Dividend Yield entre jan/95 e
dez/04 .............................................................................................................................................69
Tabelas
Tabela 1: Quantidade de ações utilizadas nas regressões após os filtros realizados na base da
Economática ..................................................................................................................................57
Tabela 2: Prêmio Mensal dos Portfólios Formados por Dividend Yield entre jan/95 e dez/04 .....65
Tabela 3: Regressões Utilizando o Modelo de Fama e French – Resumo Estatístico das Variáveis
Independentes ................................................................................................................................67
Tabela 4: Desempenho Médio Mensal dos Portfólios Formados por Dividend Yield ...................70
Tabela 5: Retornos Diferenciais Médios dos Portfólios Formados por Dividend Yield ................72
Tabela 6: Índice Sharpe dos Portfólios Formados por Dividend Yield ..........................................73
Tabela 7: Alfas e Betas dos Portfólios Formados por Dividend Yield ..........................................69
Tabela 8: Razão Treynor dos Portfólios Formados por Dividend Yield ........................................76
Tabela 9: Comparação do Desempenho dos Portfólios Formados por Dividend Yield em Períodos
de Alta e Períodos de Baixa ...........................................................................................................79
Tabela 10: Sub-Setores Econômicos das Empresas presentes nos Portfolios Formados por
Dividend Yield ..............................................................................................................................84
Tabela 11: Lista das Ações Utilizadas na Composição dos Portfólios Formados por Dividend
Yield de 1995 a 2004 ...................................................................................................................104
SUMÁRIO
1 Introdução..................................................................................................................................9
1.1 Tema.....................................................................................................................................9
1.2 Objetivos do Trabalho ........................................................................................................10
1.3 Justificativa e Importância do Trabalho .............................................................................10
1.4 Limitações do Trabalho......................................................................................................11
1.5 Organização do Trabalho....................................................................................................11
2 Revisão de Literatura ............................................................................................................. 13
2.1 Introdução...........................................................................................................................13
2.2 Principais Estudos Empíricos.............................................................................................21
2.2.1 Anomalias de Mercado: Ações de Valor x Ações de Crescimento............................. 21
2.2.2 Explicações para o Prêmio de Valor............................................................................ 35
2.2.3 Estratégias de Investimento Utilizando Dividendos.................................................... 37
2.2.4 Ações de Valor e Dividendos no Brasil ...................................................................... 45
2.2.5 Ações de Valor e Dividendos nos Mercados Emergentes........................................... 49
2.3 Conclusão ...........................................................................................................................52
3 Metodologia Empregada ........................................................................................................ 54
3.1 Metodologia........................................................................................................................54
3.1.1 Regressões ................................................................................................................... 54
3.1.2 Estratégia de Investimento em Ações Boas Pagadoras de Dividendos....................... 60
3.1.3 Comparação entre Meses de Alta e Meses de Baixa................................................... 62
3.1.4 Análise Setorial ........................................................................................................... 63
3.2 Limitações do Estudo .........................................................................................................63
4 Resultados Obtidos.................................................................................................................. 65
4.1 Regressões ..........................................................................................................................66
4.1.1 Análise dos Retornos dos 9 Portfólios......................................................................... 66
4.1.2 Análise das Regressões dos 9 Portfólios ..................................................................... 67
4.2 Estratégia de Investimento em Ações Boas Pagadoras de Dividendos..............................70
4.2.1 Análise do Desempenho no Período............................................................................ 70
4.2.2 Índice Sharpe............................................................................................................... 74
4.2.3 Índice α de Jensen........................................................................................................ 76
4.2.4 Índice Treynor ............................................................................................................. 79
4.2.5 Comparação entre Meses de Alta e Meses de Baixa................................................... 81
4.2.6 Análise Setorial ........................................................................................................... 84
4.3 Resumo dos Resultados......................................................................................................85
5 Conclusão................................................................................................................................. 87
5.1 Recomendações para Trabalhos Futuros ............................................................................91
6 Referências Bibliográficas...................................................................................................... 93
Anexo I ....................................................................................................................................... 104
9
1 Introdução
1.1 Tema
Tão antigos quanto as próprias bolsas de valores são os estudos ou modelos que pretendem
descobrir estratégias de investimento em ações de modo a criar carteiras capazes de oferecerem
retornos superiores aos índices de mercado.
Uma estratégia de investimento bem simples, que supostamente supera o mercado, é a seleção
de ações de valor (value stocks). A idéia por trás de uma estratégia de investimento em ações de
valor é comprar ativos que estejam baratos em relação a uma medida de valor, como dividendos,
lucro, fluxo de caixa ou valor contábil.
Dentre essas medidas de valor, a mais popular é, provavelmente, o retorno de dividendos
(dividend yield). Estratégias de investimento que utilizam essa medida encontram-se bem
difundidas nos Estados Unidos e em outros países, devido a sua simplicidade e à sua alegada
habilidade de superar o desempenho dos índices de mercado.
A literatura sobre o assunto é vasta e diversos estudos empíricos que apontam um
desempenho superior das ações de valor em relação aos índices de mercado foram publicados
(Fama e French (1992), Capaul, Rowley e Sharpe (1993), Bauman, Conover e Miller (1998)). A
quantidade de trabalhos publicados no Brasil (Puggina (1974), Hazzan (1991)) é pequena se
comparada com outros países.
10
1.2 Objetivos do Trabalho
O presente trabalho tem dois objetivos distintos em relação ao retorno de dividendos no
Brasil. Utilizando-se de dados da Bolsa de Valores de São Paulo (Bovespa) para um período de
10 anos dentro do Plano Real (jan/95 a dez/04), este trabalho procura verificar:
i) A relação entre o dividend yield e as taxas de retorno das ações brasileiras.
ii) O desempenho de uma estratégia de valor baseada em dividend yield, fazendo
ponderações de risco e comparações com índices de mercado.
1.3 Justificativa e Importância do Trabalho
A importância deste trabalho consiste em tentar analisar a relevância dos dividendos no
mercado brasileiro de ações, avaliando se o dividend yield é um fator significativo para explicar o
retorno das ações e se carteiras formadas por empresas boas pagadoras de dividendos têm
desempenho superior aos índices de mercado.
Poucos trabalhos no Brasil (Carvalhal da Silva (2001)) realizaram a pesquisa proposta aqui e
nenhum estudo observou um período tão longo de estabilidade econômica (10 anos dentro do
Plano Real) para chegar às suas conclusões.
A metodologia utilizada neste trabalho para a formação das carteiras com as ações maiores
pagadoras de dividendos pode ser aplicada nos mercados financeiros, sendo assim, os
administradores de carteiras podem utilizar os resultados observados podem tomar decisões de
investimento.
11
1.4 Limitações do Trabalho
Algumas limitações devem ser ressaltadas a respeito do presente trabalho. Em primeiro lugar,
foram analisadas apenas ações negociadas na Bovespa. Para fazer parte das carteiras a ação
precisou ter pelo menos uma negociação mensal em todos os meses de um ano calendário para
ser considerada naquele ano.
Em segundo lugar, não foram feitas considerações quanto a impostos (imposto de renda sobre
ganho de capital, CPMF ou IOF), assim como também não foram considerados custos de
transação na hora de montar e rebalancear as carteiras.
E, por último, foi utilizado como proxy para o valor do dividend yield anual, o valor
anualizado do último dividendo pago pela empresa em questão dividido pelo preço da ação no
ultimo dia do ano.
1.5 Organização do Trabalho
Este trabalho apresenta-se dividido em cinco partes, contando com esta introdução. O
próximo tópico é a revisão bibliográfica, onde são apresentados os principais trabalhos
publicados no Brasil e no exterior sobre o dilema ações de valor x ações de crescimento e as
técnicas de investimento utilizando dividend yield.
12
Em seguida, são apresentadas a metodologia utilizada e a origem dos dados. A parte seguinte
apresenta uma descrição e análise dos principais resultados obtidos na pesquisa. Por último são
apresentadas as conclusões e sugestões para novos estudos.
13
2 Revisão de Literatura
2.1 Introdução
Segundo Haugen (2001), provavelmente nenhuma outra área do estudo de administração
possui tantas teorias e técnicas desenvolvidas no meio acadêmico com impacto tão profundo no
meio profissional como a análise de investimentos.
Na primeira metade do século XX um ramo de estudiosos de finanças apontava os dividendos
como fator relevante ao decidir sobre a compra de ações. Não tardou muito para uma nova linha
de pensamento surgir, questionar esta afirmação e apontar os dividendos como irrelevantes no
momento da decisão de investir.
Desde então, há uma controvérsia na literatura financeira quanto ao impacto dos dividendos
sobre o valor de mercado das empresas. Vários estudos foram publicados, muitos deles
empíricos, mas a discussão permanece sem haver consenso. A maior parte dos trabalhos tem
origem nos Estados Unidos e analisa o mercado americano de capitais. No Brasil foram
publicados alguns estudos empíricos tendo como base de dados as ações negociadas na Bovespa.
Em seu livro clássico sobre avaliação de títulos, Graham, Dodd e Cottle (1962) defendiam
que ações deveriam fazer parte do portfólio de um investidor padrão. E que se essas ações fossem
adquiridas a um preço razoável trariam retornos maiores que títulos de renda fixa. Os autores
apontavam a possibilidade de se “achar ações à venda bem abaixo do seu valor intrínseco através
de uma apurada análise dos títulos”. Os quatro fatores de avaliação das ações seriam:
14
i) Lucros futuros esperados
ii) Dividendos Futuros esperados
iii) Taxas de capitalização dos dividendos e lucros
iv) Valor dos ativos das empresas
Partindo do conceito de que os dividendos têm papel dominante no valor de mercado de uma
ação, os autores afirmavam que em uma comparação entre duas companhias semelhantes e com
mesmo poder de geração de lucros aquela que pagar mais dividendos será na maioria das vezes
negociada a um preço maior.
Lintner (1956) e Gordon (1959) também apontavam a relevância dos dividendos. Estes
pesquisadores afirmavam que o preço de mercado das ações é diretamente proporcional ao
aumento na distribuição de dividendos e, ao contrário, é inversamente proporcional à taxa de
retorno requerida pelos proprietários. Isso porque, quando são distribuídos dividendos elevados,
os investidores exigem uma taxa de retorno menor, pois ganhos de capital são mais incertos que
dividendos. Sob essa perspectiva, os investidores que são avessos ao risco, preferem, então,
dividendos correntes a ganhos de capital, visto que isso diminui o seu grau de incerteza quanto
aos fluxos de lucros futuros.
Miller e Modigliani (1961) contestaram as proposições anteriores de relevância dos
dividendos e provaram que, em ambiente de mercados de capitais perfeitos, a política de
dividendos é irrelevante para a maximização da riqueza dos acionistas.
15
Estes autores elaboraram argumentos contra as premissas de que a política de dividendos
adotada por uma empresa é capaz de, por si só, alterar o valor de mercado das suas ações.
Segundo eles, dada a política de investimentos da firma, a política de pagamento de dividendos
que ela escolhe seguir não afetará nem o preço das suas ações nem o retorno total dos seus
acionistas. Logo, não existe uma política de dividendos que seja melhor do que qualquer outra
para a empresa. A política de dividendos é irrelevante.
A argumentação de Miller e Modigliani
está baseada na premissa de completa independência
entre as decisões de investimento e a política de dividendos. As companhias podem pagar
qualquer nível de dividendos que desejarem sem afetar os seus investimentos. Por exemplo,
suponha que uma firma queira aumentar o pagamento de dividendos sem alterar sua política de
investimentos e de endividamento. A única forma de financiar o pagamento extra de dividendos
seria emitindo novas ações. Como não houve alterações nos ativos, lucros, oportunidades de
investimento e, consequentemente, no valor de mercado da firma, as novas ações serão ofertadas
a um valor menor que as originais. A perda de capital (baixa no valor das ações) sofrida pelos
acionistas antigos é compensada pelo dividendo extra recebido. O fato de os acionistas antigos
receberem um pagamento extra de dividendos mais uma perda de capital não representa nenhuma
vantagem. Eles poderiam levantar o mesmo montante em dinheiro vendendo parte de suas ações.
Em um mercado de capitais perfeito, investidores não precisam de dividendos para “botar a mão”
em dinheiro e por isso não irão pagar prêmios por ações melhores pagadoras de dividendos. As
empresas devem deixar seus dividendos flutuarem de acordo com suas decisões de investimentos
e financiamentos (Brealey e Myers (2003)).
16
A hipótese de mercados eficientes, o método de seleção de portfólios proposto por Markovitz
(1952) e o modelo CAPM são de grande importância para a moderna teoria de finanças. Apesar
de não falarem diretamente sobre dividendos, implicam na irrelevância dos dividendos para a
precificação de ações.
Kendall (1953) não conseguiu identificar padrões, em séries históricas de preços de ações,
que pudessem ajudar a prever seus preços futuros. A princípio essa afirmação causou perturbação
no meio acadêmico. Afirmar que o mercado se comportava de forma errática parecia um absurdo.
Em pouco tempo ficou aparente que um movimento de preços randômico indicava um mercado
eficiente e não um mercado irracional (Bodie Kane e Marcus (1999)).
Existem três versões para a hipótese de mercado eficiente (HME): fraca, semi-forte e forte.
Na sua forma fraca o preço das ações reflete toda informação derivada dos dados de mercado. Na
forma semi-forte, toda informação pública está refletida no preço das ações. E na forma forte,
além de toda informação pública estão refletidos também nos preços informações disponíveis
apenas para insiders das empresas.
Muitos estudos empíricos foram conduzidos para testar as três formas de eficiência do
mercado. A maioria desses estudos sugere que o mercado de ações é, na verdade, altamente
eficiente na forma fraca e razoavelmente eficiente na forma semiforte, pelo menos para as
maiores e mais bem acompanhadas ações. A forma forte, porém, não se mantém, portanto lucros
extraordinários podem ser obtidos por aqueles que possuem informação privilegiada (Brigham
Gapenski e Ehrhardt (2001)).
17
O trabalho de Markovitz (1952) é precursor da moderna teoria de portfólios. Antes deste
trabalho, os investidores escolhiam seus ativos em separado, utilizando alguma medida como, por
exemplo, os dividendos. Se todas as ações boas pagadoras de dividendos pertencessem a um
mesmo setor da economia, os investidores só teriam ações deste setor. Detalhando a matemática
da diversificação, o autor propôs que os investidores deveriam basear suas escolhas de ativos no
risco total do portfólio e não nas características individuais destes ativos. Em resumo, os
investidores deveriam selecionar portfólios e não ativos.
Tobin (1958) expandiu o trabalho de Markowitz adicionando um ativo livre de risco na
análise. Isto abriu caminho para o desenvolvimento do CAPM (Capital Asset Pricing Model) que
viria a seguir. O modelo CAPM, desenvolvido simultaneamente por Sharpe (1964), Lintner
(1965) e Mossin (1966), e posteriormente ampliado por Black (1972), sugere que ativos devam
ser precificados em relação ao seu risco. Este modelo foi proposto há quarenta anos, sendo de
grande importância para a área de finanças. Está diretamente relacionado à teoria de portfólios
proposta por Markovitz (1952) e à HME. Entretanto, até hoje a validade do CAPM é questionada
por muitos pesquisadores.
As principais premissas do modelo CAPM, como exposto por Haugen (2001), são:
i) as distribuições de probabilidade dos retornos dos ativos são normais, ou seja, apenas dois
parâmetros são relevantes: média e desvio padrão;
ii) os investidores selecionam ativos de forma a maximizar sua utilidade esperada;
iii) os investidores possuem expectativas homogêneas em relação ao risco, ao retorno dos
ativos e ao horizonte de seus investimentos;
18
iv) o fluxo de capital e informação é livre no mercado, estando disponível para todos os
investidores;
v) existe um ativo livre de risco, o qual todos os investidores podem tomar emprestado ou
emprestar quantias ilimitadas a essa taxa;
vi) o mercado não apresenta imperfeições, tais como impostos, comissões, taxas etc.
Se o mercado de capitais está em equilíbrio, o modelo CAPM utiliza a seguinte equação para
o retorno esperado de um ativo:
E(R
p
) = R
f
+ β [E(R
m
) - R
f
]
onde:
E(R
p
) = retorno esperado para o portfólio p.
R
f
= retorno do ativo livre de risco.
β = medida de risco sistemático representada pela razão entre a covariância do retorno da carteira
p e o retorno da carteira de mercado sobre a variância dos retornos da carteira de mercado.
E(R
m
) = retorno esperado da carteira de mercado, composta por todos os ativos da economia,
ponderados pelos seus respectivos valores de mercado.
A simplicidade do CAPM é seu principal apelo. Com uma única medida, o beta, é possível
prever o retorno de um ativo ou uma carteira. Outras medidas anteriormente utilizadas para
precificar ativos, como os dividendos, são descartadas pelo modelo.
19
Contudo, as premissas do modelo são muito fortes e difíceis de serem observadas nos
mercados. Chen, Kim e Kon (1975) apresentaram uma nova versão do CAPM considerando a
existência de custos de transação. Brennan (1973) considerou imposto de renda para pessoa física
e Lintner (1970) derivou uma versão considerando expectativas heterogêneas.
Vários estudos empíricos como os feitos por Black, Jensen e Scholes (1972) e Fama e
McBeth (1974), confirmaram e suportaram o CAPM, considerando-se o fato de que o modelo é
uma aproximação da realidade como qualquer outro. Entretanto, Roll (1977, 1978) criticou o uso
do beta como medida de risco, a security market line (SML), como benchmark para medir
desempenho de carteiras e a capacidade do CAPM de ser testado. Segundo o autor, a única forma
de testá-lo seria provando que o portfólio de mercado pertence a fronteira eficiente. Roll afirmava
que era impossível testar o CAPM e não que ele seria inválido, pois o cálculo do retorno da
carteira de mercado é inviável na prática, uma vez que ela não é diretamente observável porque
deve conter todos os ativos negociados na economia.
A partir da década de 80, os pesquisadores da área de finanças passaram a se preocupar com
as anomalias detectadas na formação de preço dos ativos e não explicadas pelo mercado. Mais
recentemente, alguns trabalhos passaram a observar o comportamento de certas variáveis (valor
de mercado, índice valor contábil/valor de mercado, índice preço/lucro, índice dividendo/preço
entre outras) bastante utilizadas por analistas de investimentos e, até então, de pouco interesse da
comunidade acadêmica. Diversos estudos recentes documentaram que ações de empresas
pequenas apresentam retornos superiores aos de empresas grandes e que ações de valor (value
stocks) superam o desempenho de ações de crescimento (growth stocks). Muitas dessas variáveis
20
parecem ser complementares ou de maior importância que o beta, demonstrando, no mínimo, a
má especificação do CAPM (Carvalhal da Silva (1999)).
Para determinar se uma ação é de crescimento ou de valor podem-se usar vários índices.
Essas medidas são, na sua maioria, uma razão entre dados contábeis e dados de mercado. Este
trabalho tem seu foco no dividend yield, que é uma razão entre os dividendos pagos em um
período e o preço da ação:
preço
PagosDividendos
eldDividendYi =
Uma empresa com dividend yield baixo é considerada uma ação de crescimento e uma ação
com dividend yield alto é considerada uma ação de valor.
Investidores que aplicam seus recursos em ações de crescimento acreditam que a companhia
irá oferecer, no futuro, um crescimento nos dividendos pagos e que a razão dividend yield irá se
manter constante. Para que isso aconteça o preço do ativo também deve crescer, materializando
assim o lucro do investidor.
Outro grupo de investidores prefere alocar seus recursos em ações de valor. Para esses a
preocupação inicial é com o preço, não importando o crescimento futuro da empresa. Um
dividend yield alto, em comparação com algum parâmetro, representa uma ação “em oferta”. Os
investidores esperam que o mercado, em algum momento, perceba isso e ocorra uma alta no
preço do ativo.
21
A filosofia do investidor growth é identificar a possibilidade de crescimento futuro para a
companhia cuja ação estava analisando. Esse investidor iria adquirir a ação e retê-la até que o
crescimento acontecesse. Já o investidor value adquire uma ação por considerá-la com preço
baixo. Se estiver correto em suas previsões, irá verificar uma elevação no preço da ação
acompanhada ou não de aumento de resultado da companhia.
Na seqüência desta revisão bibliográfica, serão apresentados os principais estudos
encontrados na literatura sobre o dilema ações de valor e ações de crescimento e estratégias de
investimentos que utilizem o dividend yield nos Estados Unidos, no Brasil e em Mercados
Emergentes.
2.2 Principais Estudos Empíricos
2.2.1 Anomalias de Mercado: Ações de Valor x Ações de Crescimento
Basu (1977) realizou testes para determinar se o retorno das ações estava relacionado com
seus índices preço/lucro (P/L). Utilizando dados da Bolsa de Valores de Nova Iorque (NYSE), o
autor calculou o índice P/L para cada uma das 753 firmas que fizeram parte do seu estudo que
abrangeu o período de 1956 a 1971. Foram formados cinco portfólios em função do índice P/L
em 1º de abril, com as ações recebendo ponderações iguais e sendo rebalanceados anualmente.
Essa data foi usada porque a maioria das empresas divulga seus balanços três meses após o final
de cada ano fiscal. As duas carteiras com os menores índices P/L tiveram retornos superiores,
sem que isso implicasse em maior risco sistemático (beta). Os índices de performance Sharpe,
Treynor e Jensen também indicaram o superior desempenho ajustado ao risco das estratégias de
22
ações de menor índice P/L. Nas conclusões de seu trabalho, Basu interpreta seus resultados como
uma evidência da ineficiência do mercado.
Banz (1981) examinou a relação entre o valor total de mercado das ações de uma empresa
com seus retornos. Utilizando dados da NYSE de 1926 a 1975, o autor testou o CAPM.
Primeiramente, as ações foram divididas por tamanho em 5 carteiras e depois estas foram
subdivididas cada uma em outras 5, de acordo com o beta das ações. Regressões cross-section
foram realizadas com os 25 portfólios utilizando-se dados mensais. Os resultados apontaram que,
no período de 1936 a 1975, as ações de firmas pequenas tiveram, na média, retornos ajustados ao
risco maiores que as ações de grandes empresas. O autor chamou esse resultado de “efeito
tamanho” sem achar fundamentação teórica para ele. As evidências deste estudo sugerem que o
CAPM está mal especificado.
Reiganum (1981) percebeu que portfólios formados por valor de mercado e índice
lucro/preço apresentavam sistematicamente retornos diferentes daqueles previstos pelo CAPM. O
autor utilizou em seu estudo ações negociadas na NYSE no período de 1962 a 1975. Foram
formados 10 portfólios de acordo com o índice lucro/preço. A carteira de maior índice
lucro/preço apresentou retornos médios acima do mercado e um beta menor que 1. A carteira de
maior beta apresentou retorno médio negativo.
No mesmo estudo, o autor tentou verificar a relação entre os efeitos lucro/preço e tamanho.
As ações foram divididas por tamanho em 5 carteiras e depois subdivididas em outras 5 de
acordo com o índice lucro/preço. O autor observou que, independentemente do nível de
23
lucro/preço, o “efeito tamanho” estava presente. Os resultados levaram a conclusão pelo autor de
que o mecanismo de apreçamento do CAPM está mal especificado.
Basu (1983) reexaminou a relação entre o índice lucro/preço, valor de mercado e o retorno
das ações negociadas na NYSE. Utilizando dados de 1962 a 1979, os resultados confirmaram que
ações de alto índice lucro/preço obtêm, na média, maiores retornos ajustados ao risco que ações
de baixo índice lucro/preço e que este efeito continua significante se levarmos em consideração o
valor de mercado das empresas. O “efeito tamanho” também foi confirmado por Basu, mas, ao
considerar risco e o índice lucro/preço, o “efeito tamanho” virtualmente desaparece. Na sua
conclusão, o autor afirma que a relação entre “efeito tamanho” e índice lucro/preço e o retorno
das ações é muito mais complicada do que até então documentada pela literatura. Nenhum dos
dois pode ser considerado como causa direta dos retornos. As evidências apontam que são apenas
proxies de outros determinantes.
Jaffe, Kein e Westerfield (1989) também analisaram a relação entre o índice lucro/preço,
valor de mercado e o retorno das ações com maior profundidade. Os autores utilizaram um
período longo (1951 a 1986), tentaram eliminar o viés de sobrevivência e verificaram a existência
do “efeito janeiro”. Os estudos confirmaram o índice lucro/preço como significativo para
qualquer mês do ano. Diferentemente, o “efeito tamanho” apresentou resultados opostos ao
esperado para os meses de janeiro. Foram observados também, altos retornos para ações com
índice lucro/preço negativo para companhias de todos os tamanhos. Pode-se concluir do trabalho
que a relação entre retorno médio e índice lucro/preço tem forma de “U”. Isto significa que o
retorno médio de ações com índice lucro/preço negativo é superior ao retorno médio de ações
24
com baixo índice lucro/preço positivo. Por outro lado, ações que possuem alto índice lucro/preço
positivo tendem a apresentar retorno superior ao das ações com baixo índice lucro/preço positivo.
Rosenberg, Reid e Lanstein (1985) verificaram uma relação positiva entre o retorno médio
das ações e o índice valor contábil/valor de mercado. Trabalhando com dados de 1400 ações da
NYSE, American Stock Exchange (AMEX) e NASDAQ (National Association of Securities
Dealers Automated Quotation) para o período de 1973 a 1984, observaram que uma estratégia de
investimento nas ações de maior índice valor contábil/valor de mercado foi ganhadora em 43 dos
46 meses estudados. Os autores concluíram pela ineficiência de mercado, já que lucro poderia ser
auferido com informações disponíveis a todos. Como o período do estudo foi curto, os resultados
encontrados não receberam muita atenção da comunidade acadêmica.
Entretanto, Chan, Hamao e Lakonishok (1991) encontraram resultados similares estudando o
mercado japonês. Os autores estudaram a relação entre o retorno das ações com o comportamento
de quatro variáveis: lucro, valor de mercado, índice valor contábil/valor de mercado e fluxo de
caixa. Analisando o período de 1971 a 1988, foram observadas relações significativas entre as
variáveis e os retornos. O índice valor contábil/valor de mercado foi, estatisticamente e
economicamente, o mais significativo dos quatro. Os resultados também validaram o “efeito
tamanho” observado por Basu no mercado americano. Com a publicação deste estudo, o índice
valor contábil/valor de mercado passou a receber maior atenção da comunidade acadêmica
(DAVIS (2001)).
Bhandari (1988) estudou a relação da alavancagem (razão entre o total da dívida e o valor de
mercado da empresa) e a precificação de ativos. Foi verificada uma relação positiva entre a
25
alavancagem e o retorno das ações, controlando pelo beta e valor de mercado das empresas.
Trabalhando com dados de 1948 a 1981 das ações da NYSE e realizando regressões com todas as
empresas e outras contendo apenas empresas industriais, os resultados apontaram a má
especificação do CAPM. O beta não captura totalmente o risco relacionado à alavancagem
financeira.
Black e Scholes (1974) tentaram demonstrar se uma mudança na política de dividendos de
uma companhia produz alterações nos preços de suas ações. Os autores argumentavam que o
melhor método de testar os efeitos dessa mudança seria testando o efeito de alterações do
dividend yield no preço das ações. Utilizando retornos mensais das ações listadas na NYSE de
1926 a 1966, os autores não conseguiram mostrar que variações no dividend yield influenciavam
o preço das ações. E, consequentemente, não conseguiram mostrar que mudanças na política de
dividendos afetam o preço das ações.
Lintzenberger e Ramaswamy (1979) derivaram uma nova versão do CAPM. O modelo é uma
extensão do proposto por Brennan (1973) e considera uma tabela progressiva para imposto de
renda e o recebimento de dividendos por pessoas físicas. Testes do modelo indicaram uma
relação forte e positiva entre dividend yield e o retorno médio das ações da NYSE.
Blume (1980) avalia se o dividend yield é capaz de explicar o retorno das ações. Utilizando
dados de 1936 a 1976 e retornos trimestrais, o autor encontra uma relação positiva dos retornos
com o beta e o dividend yield. A significância do dividend yield variou muito durante o período
do estudo. Em duas décadas (1936-46 e 1957-66), a média dos coeficientes para o dividend yield
foram positivas, mas não significativas. Para o período de 1947 a 1956 os coeficientes para o
26
dividend yield foram altamente significativos e, na última década do estudo (1967-76), houve
significância ao nível de 90%. O autor encontrou também uma correlação entre o beta e o
dividend yield.
Fama e French (1988) utilizaram o dividend yield para prever o retorno de portfólios
(balanceado por valor de mercado e igualmente distribuído) formados com ações da NYSE para
holding periods de um mês a quatro anos. Os testes apontaram o dividend yield como pouco
significativo para a previsão dos retornos de holding periods mensais e trimestrais. Entretanto, o
dividend yield apresenta alta relevância para holding periods de dois e quatro anos. Para os
períodos curtos o R
2
das regressões não chega a 5%, enquanto que nos períodos longos ultrapassa
os 25%.
Fama e French (1992) desenvolveram um trabalho procurando determinar quais variáveis
eram realmente significativas para a precificação de ativos. Diversos trabalhos anteriores
apontavam diferentes variáveis como relevantes. Valor de mercado, beta, índice lucro/preço,
alavancagem financeira e índice valor contábil/valor de mercado eram algumas delas. Os autores
testaram a significância de todas essas variáveis, utilizando ações negociadas na NYSE, AMEX e
na NASDAQ de 1963 a 1990, excluídas as ações de empresas financeiras devido ao seu alto grau
de alavancagem.
Num primeiro momento, como as outras variáveis podem ser facilmente obtidas, os autores
precisaram determinar o beta para cada ação. Todas as ações foram divididas por valor de
mercado em 10 grupos formados de acordo com o tamanho das companhias listadas na NYSE.
27
Em seguida, cada grupo foi divido em 10 subgrupos de acordo com o beta das ações individuais,
gerando um total de 100 carteiras organizadas de acordo com valor de mercado e beta.
Os retornos das carteiras foram calculados ponderando-se de forma igual todas as ações
componentes da carteira. Utilizando o índice CRSP (Center for Research in Security Price) como
proxy de mercado, foram determinados os betas dos 100 portfólios. As ações receberam o beta de
seu respectivo portfólio. Os autores procederam desta forma por achar que estimativas de betas
para portfólios são mais precisas do que para ações individuais.
Segundo os autores, beta e valor de mercado são variáveis altamente correlacionadas. O teste
realizado com os 100 portfólios deveria ser capaz de separar os efeitos do beta e do valor de
mercado. Estes testes mostraram que existe uma forte relação entre retorno médio e valor de
mercado e que não existe relação entre retorno médio e beta.
Utilizando a metodologia de Fama e MacBeth (1973), foi observada também a robustez do
efeito tamanho para explicar o retorno das ações. Ao realizar regressões cross-section misturando
o valor de mercado com as outras variáveis explicativas, a relação negativa e significativa entre o
tamanho e retorno se manteve inalterada. E, fazendo o mesmo com o beta, confirmaram o baixo
poder explicativo dessa medida.
Regressões simples entre os retornos médios e cada variável isolada apontavam o poder
explicativo de todas elas menos do beta. Regressões múltiplas sugeriram que o efeito tamanho e o
índice valor contábil/valor de mercado absorviam o poder explicativo das outras variáveis
(alavancagem financeira e índice lucro/preço). O efeito tamanho tem uma relação negativa com
28
os retornos médios, enquanto que o índice valor contábil/valor de mercado possui relação
positiva.
De acordo com Carvalhal da Silva (1999), os resultados obtidos por Fama e French (1992)
ajudam a explicar estratégias de investimento que utilizam o dividend yield para seleção de
carteiras. Esta medida estaria capturando a influência positiva do índice valor contábil/ valor de
mercado no retorno médio das ações, assim como acontece com o índice lucro/preço.
Fama e French (1993) propuseram um modelo alternativo ao CAPM baseado em três fatores:
o beta e outros dois fatores relacionados com valor de mercado e índice valor contábil/valor de
mercado. O modelo sugere que o retorno esperado de um ativo excedente à taxa livre de risco é
função de três variáveis de acordo com a equação abaixo:
)()(])([)( HMLEHSMBESRRERRE
iifmifi
+
+
−
=−
β
onde,
E(R
i
) = retorno esperado para o ativo i.
R
f
= retorno do ativo livre de risco.
E(R
m
) = retorno esperado da carteira de mercado, composta por todos os ativos da economia,
ponderados pelos seus respectivos valores de mercado.
E(SMB) = diferença entre o retorno esperado da carteira formada por ações de empresas de baixo
valor de mercado e o retorno esperado da carteira formada por empresas de alto valor de mercado
(SMB – Small minus Big).
29
E(HML) = diferença entre o retorno esperado da carteira formada por ações de empresas de alto
índice valor contábil/valor de mercado e o retorno esperado da carteira formada por empresas de
baixo índice valor contábil/valor de mercado (HML – High minus Low).
Utilizando dados de 1963 a 1991 da NYSE, AMEX e NASDAQ, os autores dividiram as
empresas em dois grupos de acordo com valor de mercado: pequenas (Small) e grandes (Big). Foi
definido como fronteira o tamanho mediano das companhias da NYSE. As ações também foram
divididas em três grupos de acordo com o índice valor contábil/valor de mercado das ações da
NYSE: alto (High) com as top 30%, médio (Medium) com 40% e baixo (Low) com os 30%
restantes.
Depois foram construídos seis portfólios (S/L, S/M, S/H, B/L, B/M, B/H) com ações comuns
dos dois grupos formados por tamanho e dos três grupos formados pelo índice valor
contábil/valor de mercado. Por exemplo, o portfólio S/L contém as ações presentes no grupo
Small e no grupo Low.
A série histórica SMB para as regressões foi formada pela diferença entre a média aritmética
dos retornos dos portfólios com as ações de baixo valor de mercado (S/L, S/M e S/H) e a média
aritmética dos retornos dos portfólios com as ações de alto valor de mercado (B/L, B/M e B/H).
A série histórica HML foi feita da mesma forma: diferença entre a média dos retornos das ações
de alto índice valor contábil/valor de mercado (B/H e S/H) e a média dos retornos das ações de
baixo índice valor contábil/valor de mercado (B/L e S/L).
30
As regressões utilizando o modelo de três fatores foram realizadas para 25 portfólios
formados por 5 carteiras divididas por tamanho e depois subdivididas em outras 5 de acordo com
o índice valor contábil/valor de mercado. Os coeficientes encontrados foram significativos em
todos os três fatores e os valores de R
2
foram altos. Isto indica que os fatores capturaram a maior
parte da variação dos retornos das ações.
O modelo de três fatores proposto por Fama e French será utilizado nesta dissertação para
análise da significância do dividend yield na explicação dos retornos das ações no mercado
brasileiro.
Capaul, Rowley e Sharpe (1993) analisaram o retorno de portfólios formados por ações de
alto índice valor contábil/valor de mercado em diversos países para o período de janeiro de 1981
a junho de 1992. Os países estudados foram: Estados Unidos, França, Suíça, Japão, Alemanha e
Inglaterra. As ações de valor superaram as ações de crescimento em todos os países nos retornos
absolutos e nos retornos ajustados ao risco.
Fama e French (1995) encontraram evidências de que o valor de mercado e o índice valor
contábil/valor de mercado estão relacionados com a lucratividade das empresas. De acordo com
os autores, em um mercado racional, variações de curto prazo na lucratividade das empresas
devem ter pouco efeito nos preços das ações e no índice valor contábil/valor de mercado.
Mudanças maiores devem estar associadas a variações de longo prazo na lucratividade. Os
resultados encontrados confirmam essa hipótese. Companhias com alto índice valor
contábil/valor de mercado têm baixa lucratividade no período de onze anos que envolve a
31
formação do portfólio. Diferentemente, ações de baixo índice valor contábil/valor de mercado
possuem uma boa lucratividade sustentada.
Fama e French (1998) encontraram evidências de que ações de valor têm retornos maiores do
que ações de crescimento em vários mercados ao redor do mundo. Com dados de 1975 a 1995,
foram analisados os seguintes países: Estados Unidos, Japão, Inglaterra, França, Alemanha, Itália,
Holanda, Bélgica, Suíça, Suécia, Austrália, Hong Kong e Cingapura.
As medidas utilizadas para escolher as ações de valor foram: índice lucro/preço, índice valor
contábil/valor de mercado, dividend yield e índice fluxo de caixa/preço. As carteiras foram
formadas para cada país, sendo as de valor com as 30% maiores de cada medida e as de
crescimento formadas pelas 30% menores de cada medida. Foram criados também portfólios
globais ponderados pelo valor total de mercado de cada país.
O retorno médio do portfólio global de ações de valor é de 3,07% a 5,16% maior que o
retorno médio de um índice de mercado global e de 5,56% a 7,68% maior que o retorno médio do
portfólio global de ações de crescimento. Quando as carteiras locais foram formadas por índice
lucro/preço, índice valor contábil/valor de mercado e índice fluxo de caixa/preço, 12 dos 13
países apresentaram prêmios positivos para as ações de valor. Quando os portfólios locais foram
formados por dividend yield, os prêmios de valor apresentaram menor consistência, mas mesmo
assim em 10 dos 13 países esses prêmios foram positivos.
Os autores tentaram explicar os prêmios de valor para as carteiras formadas testando se os
retornos médios são consistentes com uma versão internacional do CAPM ou com um modelo
32
APT de dois fatores (ICAPM). Neste último, tentou-se identificar se algum fator de risco
relacionado aos índices valor contábil/valor de mercado, fluxo de caixa/preço e lucro/preço
poderia explicar parte dos retornos.
Os resultados apontaram uma incapacidade do CAPM de explicar o retorno médio dos
portfólios globais formados pelas ações de crescimento e valor. Para comprovar via CAPM os
retornos extraordinários dos portfólios de valor, eles precisam ter betas maiores que 1. E os
portfólios de crescimento, com retornos abaixo do mercado, betas menores que 1. Os resultados
indicaram o contrário: as carteiras de valor tiveram betas inferior a 1 e as carteiras de crescimento
betas superior a 1.
O modelo de dois fatores forneceu melhores explicações para os retornos das carteiras globais
de valor e crescimento que o CAPM, mas não houve mudanças significativas nos valores dos
betas entre os dois modelos. A melhora no resultado do modelo de dois fatores ICAPM deve-se
ao seu segundo coeficiente. O valor médio deste coeficiente é significativo e positivo para as
carteiras de valor, sendo consistente com seus retornos extraordinários. Enquanto que, para as
carteiras de crescimento, o coeficiente possui valor médio negativo em linha com os retornos
baixos dessa carteira.
Os testes com o modelo de dois fatores foram realizados com todos os índices (lucro/preço,
valor contábil/valor de mercado, dividend yield e fluxo de caixa/preço) com resultados
semelhantes. Os testes também foram realizados para cada um dos 13 países isoladamente, com o
ICAPM sendo uma melhor aproximação da realidade do que o CAPM.
33
Ainda neste mesmo artigo, Fama e French reproduziram o estudo para 16 países emergentes,
incluindo o Brasil. O período analisado variou de país para país de acordo com a disponibilidade
de dados. No caso do Brasil, o período estudado foi de 1987 a 1995. Foram formadas carteiras
globais abrangendo os 16 emergentes e carteiras isoladas para cada país.
Assim como os resultados dos países desenvolvidos, existe um prêmio nas ações de valor nos
mercados emergentes. A carteira global de valor (ordenada com base no índice valor
contábil/valor de mercado) teve retorno bem superior ao da carteira de crescimento. Em 12 dos
16 países, a carteira de valor formada pelo índice valor contábil/valor de mercado teve retorno
superior ao da carteira de crescimento. E em 10 dos 16 países a carteira de valor formada por
índice lucro/preço teve retorno superior ao da carteira de crescimento.
Os autores concluíram que ações de valor tendem a obter retornos superiores aos das ações de
crescimento em mercados espalhados pelo mundo. O fenômeno é maior ao formar as carteiras de
acordo com o índice valor contábil/valor de mercado, mas não deixa de ser significativo se forem
selecionadas de acordo com índice lucro/preço, dividend yield ou índice fluxo de caixa/preço.
Bauman, Conover e Miller (1998) estudaram o desempenho das ações de valor em 21 países
para um período de 10 anos de 1986 a 1996. Na maioria das vezes as ações de valor tiveram
melhor desempenho absoluto e ajustado ao risco do que as ações de crescimento. Quando as
ações de crescimento foram melhores, a diferença nos retornos não foi alta. Foi feita também uma
análise do prêmio de valor pelo valor de mercado. Entre as empresas de alta e média
capitalização as ações de valor tiveram altos retornos. Entre as empresas menores esses efeitos
não foram observados.
34
Lewellen (1999) reexaminou a relação entre retornos esperados, risco e índice valor
contábil/valor de mercado com ajuda do modelo de três fatores de Fama e French (1993). O autor
procura identificar se o índice valor contábil/valor de mercado possui algum poder para explicar
séries de retornos esperados temporais. Os resultados sugerem que o índice valor contábil/valor
de mercado prevê grandes mudanças nos retornos esperados no futuro.
Fama e French (2002) utilizaram dividendos e lucros para estimar o prêmio de mercado, que
é a diferença entre a taxa de juros livre de risco e o retorno do portfólio de mercado contendo
somente ações. A estimativa do modelo para o prêmio de mercado 1951 a 2000 é de 2,55 a 4,32%
anuais. Valor muito menor do que o produzido pelo mercado de 7,43% anuais. Em suas
conclusões os autores afirmam que os modelos de previsão que utilizam dados fundamentalistas
como dividendos e lucros são mais precisos que outros, os altos prêmios de mercado observados
nos EUA na segunda metade do século são inesperados e estão relacionados com baixas na taxa
de juros livre de risco.
Goyal e Welsh (2003) reavaliaram o poder dos dividendos de preverem o retorno das ações
utilizando um método gráfico. Fazendo uso de dados do mercado americano de 1926 a 2002, os
autores concluíram que a habilidade dos dividendos de preverem o retorno das ações não passa de
uma miragem. Em alguns períodos do estudo a capacidade de previsão dos dividendos foi alta,
mas de uma forma geral eles não podem ser considerados bons previsores.
35
2.2.2 Explicações para o Prêmio de Valor
De acordo com Lakonishok e Chan (2004), existem várias evidências na literatura de finanças
que mostram que os retornos médios das ações de valor têm uma tendência a superar os retornos
médios das ações de crescimento. Desta forma, estratégias de valor que sugerem a compra de
ações com baixo preço de mercado em relação a alguma medida de valor conseguem retornos
superiores não só em relação a estratégias de crescimento, mas também em relação ao mercado.
Consequentemente, pesquisadores têm procurado explicar como e porque essas anomalias
ocorrem sem existir um consenso sobre qual é a fonte do prêmio de valor.
Para Oyefeso (2004), existem três hipóteses para a explicação da existência de um prêmio de
valor:
i)
Hipótese racional ou de risco;
ii)
Hipótese irracional ou comportamental;
iii)
Hipótese do acaso, dados falhos ou data mining.
A hipótese racional explica o prêmio de valor como este sendo um proxy para o risco
associado a problemas na economia (veja Fama e French (1992, 1993, 1995, 1996 e 1998) e
Davis, Fama e French (2000)). O argumento é que a existência do prêmio de valor é um
fenômeno racional que compensa um risco sistemático incorrido pelos investidores e não
capturado pelo beta do CAPM. Esta hipótese levanta dúvidas sobre a validade do CAPM.
Em uma economia em crise, os investidores demandam um prêmio de risco maior por ações
de empresas com algum problema (ações de valor). Numa economia em expansão, esse prêmio
36
de risco demandado pelos investidores não é tão grande. Como as ações de valor, geralmente,
têm desempenho fraco nos momentos de crise econômica, essas ações apresentam um risco
sistemático extra que é compensado por maiores retornos (Oyefeso (2004)).
Lakonishok, Shleifer e Vishny (2004), Haugen (1995) e Daniel e Titman (1997) foram os
primeiros a levantar a hipótese irracional ou comportamental para explicar o prêmio de valor.
Estes autores argumentam que as ações de valor estão sub-avaliadas e, em algum momento no
futuro, uma correção ou inversão na percepção do investidor fará com que o preço dessas ações
suba, resultando em retornos anormais. De acordo com este ponto de vista, o mercado
persistentemente sub-avalia ações de valor e sobre-avalia ações de crescimento em horizontes de
três a cinco anos (veja Haugen e Baker (1996) e La Porta, Lakonishok, Shleifer e Vishny (1997)).
Portanto, as ações de valor apresentam retornos superiores não porque elas são fundamentalmente
arriscadas, mas sim por causa da irracionalidade dos investidores.
E por último existe a hipótese de ocorrência ao acaso, dados falhos ou data mining para a
existência de prêmio de valor. Este ponto de vista sugere que retornos anormais existem não por
causa de um comportamento racional ou irracional dos investidores, mas sim pelo acaso ou
devido a vieses presentes nos dados utilizados nos estudos (veja Lo e MaCkinlay (1998), Breen e
Korajczyk (1994) e Kothari, Shanken e Sloan (1995)).
De acordo com Oyefeso (2004), quando um modelo é obtido através de extensiva pesquisa,
há sempre o perigo de que os resultados obtidos sejam bons devido ao acaso e não a capacidade
de previsão do modelo. E se uma massa de dados for tratada o suficiente, pode revelar um ou
mais modelos que pareçam bons, mas são, na verdade, inúteis.
37
Não existem evidências conclusivas sobre qual das três hipóteses está correta. Novos estudos
precisam ser realizados para determinar se o prêmio de valor está capturando algum tipo de risco
ou se o comportamento irracional dos investidores é a causa de tudo.
2.2.3 Estratégias de Investimento Utilizando Dividendos
Estratégias de investimento no mercado financeiro utilizando os dividendos como critério
para a escolha das ações a serem compradas são muito comuns. Atualmente, esta estratégia
encontra-se bem difundida nos Estados Unidos e em outros países, devido a sua simplicidade e à
sua alegada habilidade de superar o desempenho dos índices de mercado.
A popularização desta estratégia deve-se principalmente a publicações de grande sucesso e
sites na internet. O’Higgins e Downes (1990), no livro “Beating the Dow", afirmavam que uma
carteira com as maiores pagadoras de dividendos do índice Dow Jones Industrial Average (DJIA)
superava sistematicamente o mercado.
Bary (1993), em um artigo para a revista Barron’s cita que a estratégia de investimento em
ações de alto dividend yield também funciona em outros países. Na Inglaterra, a seleção das 10
ações de maior retorno de dividendo constituintes do índice de 30 ações do Financial Times
apresentou um retorno médio de 20% ao ano no período de 1972 a 1992, enquanto o índice de
mercado teve um retorno médio de 11% ao ano.
Gardner e Gardner (1994) alcançaram o topo da lista do New York Times dos livros mais
vendidos nos EUA com “The Motley Fool Investment Guide: How the Fools Beat Wall Street’s
38
Wise Men and How You Can Too” e lançaram a homepage The Motley Fool (www.fool.com
). Os
autores criaram uma estratégia chamada Foolish Four
1
, apontada como capaz de ganhos
extraordinários investindo em ações de alto dividend yield.
Black (1976) afirma que a política de dividendos de uma empresa é um excelente termômetro
para a real situação da companhia. O anúncio de um corte nos dividendos, geralmente, leva a uma
baixa no preço das ações. E o anúncio de um aumento no pagamento de dividendos, geralmente,
leva a um aumento no preço das ações. Logo, gerentes e diretores de empresas não gostam de
realizar cortes nos dividendos e, também, só vão anunciar aumentos no pagamento de dividendos
se a previsão para o futuro da companhia for boa o suficiente para que a nova política de
dividendos possa ser mantida por algum tempo.
As estratégias de investimento que utilizam como critério de escolha o dividend yield
baseiam-se nas afirmativas de Black. São escolhidos ativos que estejam baratos em relação ao
nível de dividendos pagos e espera-se que as políticas de dividendos das companhias não se
alterem de forma significativa. É uma estratégia onde o investidor procura capturar o prêmio de
valor.
A implantação da estratégia pode ser feita de diversas formas. Seu princípio básico consiste
em investir quantidades iguais de recursos nas ações de maiores dividend yield de um índice ou
uma bolsa de valores. A carteira deve ser mantida por um ano e, depois deste prazo, rebalanceada
com as ações de maior retorno de dividendo.
1
Maiores detalhes sobre esta e outras técnicas serão apresentados a seguir.
39
McQueen, Shields e Thorley (1997) comparam o desempenho de um portfólio formado pelas
10 ações de maior dividend yield do índice DJIA com um portfólio das 30 ações que formam o
índice para o período de 1946 a 1995. Os autores procuram evidências de que o Dow-10 supera o
DIJA estatisticamente e economicamente ajustando ao risco, custos de transação e imposto de
renda. Os resultados indicaram que, estatisticamente, a carteira Dow-10 superou o DJIA de forma
significativa, mas economicamente o resultado foi o oposto. Apenas em alguns sub-períodos o
Dow-10 superou o DJIA economicamente.
O dividend yield de cada ação foi calculado com base no valor anualizado do último
dividendo trimestral pago. Caso uma ação deixasse de ser negociada antes do fim do ano em
virtude de alguma fusão ou aquisição, o valor seria investido em T-Bills
2
do governo americano
até a renovação da carteira. Para o cálculo dos retornos, os dividendos foram reinvestidos no final
do mês recebido.
Os resultados iniciais apontaram, para todo o período, retornos aritméticos e geométricos
superiores da carteira Dow-10 em relação ao DJIA. Contudo, o Dow-10 apresentou um risco
maior denunciado pelo maior desvio padrão. O retorno médio anual do Dow-10 foi de 16,77% e
do DJIA de 13,71% acarretando numa diferença média anual de 3,06%.
Para igualar o risco da carteira Dow-10 ao nível de risco do DJIA, os autores adicionaram T-
Bills (retorno médio anual de 4,84% no período) à carteira Dow-10 até que o desvio padrão
igualasse o do DJIA. Desta forma, a diferença média anual entre as duas carteiras caiu para
2
Título do Tesouro Americano de risco praticamente zero.
40
1,52%. Portanto o fator risco consegue explicar metade do prêmio anual de 3,06% da carteira
Dow-10.
Os autores também fizeram considerações quanto ao custo de transações. Não ocorrem
mudanças significativas na composição da carteira teórica do DJIA. No período estudado, uma
média de 0,35 empresas em um total de 30 muda a cada ano. Entretanto, a carteira Dow-10, que é
rebalanceada a cada 12 meses, precisa ter alterada sua composição em 2,96 empresas na média.
Os autores consideraram um custo de transação de 1%. Após ajustada ao risco e aos custos de
transação, o retorno médio anual da carteira Dow-10 é 0,95%.
No mercado americano, dividendos são taxados em uma proporção maior que os ganhos de
capital. Desta forma, a carteira Dow-10 seria desfavorecida em relação ao DJIA se os retornos
fossem ajustados ao imposto de renda de pessoa física. Uma análise formal desta desvantagem
não é possível de ser feita devido a diferentes alíquotas marginais de imposto de renda. Os
autores acreditam que a maior parte do prêmio de 0,95% seja capturada por esta desvantagem
fiscal.
Os autores também testaram variações da carteira Dow-10, alterando o mês de início da
estratégia de janeiro para abril, julho e outubro e a quantidade de ações que formam a carteira de
maiores dividend yield de 10 para 5 e 15. Outra variação testada pelos autores foi a forma de
cálculo do dividend yield. Dois novos métodos foram testados, sendo um deles o somatório dos
dividendos dos últimos quatro trimestres para uso no numerador do dividend yield e o outro o
somatório de todos os proventos em dinheiro dos últimos quatro trimestres para uso no
numerador do dividend yield.
41
Os resultados encontrados mostram que o melhor desempenho, antes de ser feito qualquer
ajuste, foi alcançado quando a carteira foi rebalanceada no mês de janeiro. Depois dos ajustes o
mês de julho foi a melhor opção de data base. As novas formas de cálculo do dividend yield não
ofereceram nenhum ganho sobre a forma tradicional. E, depois de ajustada ao risco e custos de
transação, a carteira Dow-10 obteve melhor desempenho que o Dow-5 e o Dow-15.
Na conclusão, os autores questionam a habilidade do Dow-10 superar economicamente o
desempenho do DJIA. O pequeno prêmio de valor conseguido pela estratégia seria consumido
pelos impostos. E colocam que mesmo que a técnica obtivesse um desempenho econômico
superior por alguma razão, a estratégia seria vítima de seu próprio sucesso, uma vez que o
movimento de compra das ações de alto dividend yield provocaria um aumento no preço dos
ativos eliminando a anomalia.
McQueen e Thorley (1999) discutem as estratégias mais populares de investimento em ações
de alto dividend yield e afirmam que elas não passam de casos de data mining.
De acordo com os autores, data minig é a prática de procurar modelos de previsão através da
pesquisa em banco de dados por correlações ou padrões. Depois de procurar em, por exemplo,
100 variáveis, os pesquisadores irão achar, ao acaso, 5 padrões que são estatisticamente
significativos ao nível de confiança de 95%. Data mining se torna um problema quando os
pesquisadores anunciam um padrão como significante sem dizer o número de tentativas
frustradas que levaram a este padrão.
42
As técnicas mais populares analisadas pelos autores como casos de data mining são:
i)
Dow-10: Investimento em proporções iguais nas 10 ações de maior dividend yield do
DJIA no início de cada ano.
ii)
Dow-5: Investimento em proporções iguais nas 5 ações de maior dividend yield do DJIA
no início de cada ano.
iii)
Dow-4: Semelhante ao Dow-5, apenas eliminando a ação de maior dividend yield e
ficando com as outras 4.
iv)
Foolish Four: Assim como a Dow-4, elimina a ação de maior dividend yield, mas coloca
40% dos recursos na segunda maior e 20% em cada uma das outras três.
Os autores criaram também, depois de uma breve análise dos dados, uma técnica própria
chamada por eles de Fractured Four, onde em anos pares os autores utilizam a técnica Dow-4 e
nos anos ímpares, todos os recursos são aplicados na segunda ação de maior dividend yield
3
.
Todas as estratégias analisadas superaram o DJIA nos 24 anos do estudo, inclusive a
estratégia criada pelos autores, a Fractured Four que teve um retorno anual médio de 34,82%
contra 15,80% do DJIA. De acordo com eles, todas essas estratégias são exemplos de data
mining, principalmente a técnica Foolish Four. Dado o grande número de pessoas que trabalham
no mercado financeiro, o volume de dados disponíveis, computadores baratos e softwares
estatísticos simples, é normal que padrões que pareçam capazes de fazer alguma previsão sejam
apenas obras do acaso. A estratégia Fractured Four, criada pelos autores, é um óbvio produto de
data mining.
3
Técnica proposta por O’Higgins e Downes (1990) e chamada de Penultimate Profit Potential (PPP).
43
Para corroborar com a hipótese de data mining, os autores alteram o período do estudo de
1973 a 1996 para 1949 a 1972. E descobrem que os ganhos da estratégia Foolish Four neste
período foram pífios, superando o DJIA em apenas 0,33% anuais.
Filbeck e Visscher (2003) testaram a estratégia Dow-10 no Canadá. Foram utilizados dados
de negociação da Toronto Stock Exchage (TSE) de 1987 a 1997. Os autores criaram uma carteira
com as dez ações maiores pagadoras de dividendos do índice Toronto 35 (T35).
O portfólio com as 10 ações de maior dividend yield do T35 obteve prêmios positivos anuais
em relação ao índice que variaram de 1,20% a 20,40% em oito anos. Apenas em dois anos do
estudo o prêmio foi negativo de 2,80% e 3,60%. Ao fazerem considerações sobre risco utilizando
os índices Sharpe e Treynor, os autores reafirmaram a superioridade do portfólio Canadian-10
em relação ao T35 em oito dos dez anos do estudo. Os autores verificaram também a baixa
rotatividade das ações presentes no portfólio, o que manteve baixos os custos de transação.
Austin, Leal e Silva (2000) analisaram a performance das estratégias Dow-1, Dow-5, Dow-10
e PPP, nos EUA de 1980 a 1998 e no Brasil de 1994 a 1998. Os resultados para o mercado
americano demonstraram que a maior parte das estratégias apresentou retornos médios
aritméticos e geométricos superiores ao DJIA e ao S&P500. Apenas a técnica PPP (Penultimate
Profit Potential) não superou os principais índices do mercado americano. Os desvio padrões das
estratégias Dow-5 e Dow-10 foram semelhantes ao desvio do DJIA e do S&P500, enquanto que
os desvios das estratégias Dow-1 e PPP foram muito superiores.
44
Os autores calcularam os índices Sharpe, Treynor e Jensen além do beta, variando o mês de
início da estratégia. Muitos dos índices Sharpe calculados são positivos, mas não são
significativos ao nível de confiança de 95%. Logo, não é possível afirmar que as estratégias
superam os índices de mercado.
Os betas encontrados para todos os portfólios apresentaram valores significativos ao nível de
95% e menores que 1 em relação ao DJIA e ao S&P500. A análise do índice Jensen não
conseguiu provar que as estratégias têm retornos ajustados ao risco maiores que os índices de
mercado. Entretanto, o índice Treynor conseguiu mostrar que todas as estratégias ajustadas ao
risco superam o DJIA e apenas as estratégias Dow-1 e Dow-5 ajustadas ao risco superam o
S&P500.
Os resultados para o mercado brasileiro demonstraram que apenas o portfólio formado pela
empresa de maior dividend yield (Top 1) superou o IBOVESPA e o FGV100, mas com um
desvio padrão muito superior àqueles dos índices de mercado. Os outros três portfólios
apresentaram retornos mensais médios negativos.
Pelo índice Sharpe não há evidências estatísticas (ao nível de confiança de 95%) de que as
estratégias superam o Ibovespa e o FGV100. Assim como no mercado americano, as estratégias
apresentaram valores de beta significativos e menores que 1. E os índices Jensen e Treynor
sugerem que as estratégias ajustadas ao risco não superam o mercado.
45
Nas conclusões os autores resumem indicando que as estratégias de investimento em ações de
alto dividend yield apresentam limitada capacidade de superar o mercado nos EUA e nenhuma
capacidade de superar o mercado no Brasil.
2.2.4 Ações de Valor e Dividendos no Brasil
Puggina (1974), talvez no estudo mais antigo sobre anomalias de mercado no Brasil, tentou
relacionar o desempenho das ações na Bolsa de Valores de São Paulo (Bovespa) com o valor de
mercado das empresas para o período de 1968 a 1972. O autor criou duas carteiras: uma
igualmente ponderada e outra ponderada pelo valor de mercado, onde as empresas maiores
recebiam mais recursos. A carteira igualmente ponderada teve desempenho muito superior, fato
que levou o autor a concluir que as ações de baixo valor de mercado tendem a apresentar retorno
superior ao das ações de alto valor de mercado.
Costa Jr. e O’Hanlon (1991) analisaram a relação entre o retorno ajustado ao risco e os
valores de mercado das ações negociadas na Bovespa. Os autores concluíram que, além do beta, a
variável valor de mercado é um fator adicional para a explicação das variações cross-section dos
retornos das ações.
Hazzan (1991) analisou a relação entre o retorno das ações da Bovespa com o índice
lucro/preço e o valor de mercado das empresas. O autor encontrou evidências de que ações de
alto índice lucro/preço apresentaram desempenho ajustado ao risco superior a ações de baixo
índice lucro/preço no período de 1981 a 1988. Foram verificadas também evidências do “efeito
tamanho” no mercado brasileiro.
46
Neves (1996) examinou a influência das variáveis beta, valor de mercado, índice preço/lucro
e índice valor contábil/valor de mercado no desempenho do mercado de capitais brasileiro,
utilizando ações negociadas à vista na Bovespa, durante o período de março de 1987 a fevereiro
de 1996. O objetivo principal da autora era verificar a validade do CAPM e a medida de risco
beta.
Os resultados da análise apontam para uma significativa influência das “variáveis
fundamentalistas” analisadas (índice preço/lucro, valor de mercado e índice valor contábil/valor
de mercado) nas variações cross-section dos retornos médios das ações. Entre as 3 variáveis
estudadas, a que mais se destaca é o índice valor contábil/valor de mercado. Em relação ao beta,
sua força explicativa ainda é fundamental não podendo ser desprezado. Contudo, no que se
referem ao CAPM, os testes apontam para a má especificação do modelo, sugerindo
características multidimensionais para o risco.
Amaral e Correia (2002) verificaram se o retorno das ações pode ser explicado não apenas
pelo fator de risco sistemático, como pressupões o modelo CAPM, mas também pelo dividend
yield. Utilizando modelo semelhante àquele de Litzenberger e Ramaswany (1979), os autores
analisaram 423 títulos de empresas listadas na Bovespa excluindo-se empresas financeiras
durante o período de 1994 a 2000.
Os resultados mostraram que tanto o risco sistemático quanto o dividend yield são fatores que
explicam os retornos das ações no mercado de capitais brasileiro. E, chegou-se a conclusão de
que a política de dividendos é relevante e causa impacto no preço dos ativos.
47
Novis Neto e Saito (2002) analisaram empiricamente o comportamento dos preços das ações
após o anúncio do pagamento de dividendos. A amostra é constituída de 163 eventos ocorridos na
Bovespa no período de 1998 a 2000. Foi verificada uma relação direta entre o dividend yield e o
retorno anormal acumulado destas ações no período pós-pagamento de dividendos. O retorno
anormal acumulado nos 90 dias após o evento para as ações de alto dividend yield foi de 21,97%,
para as de médio dividend yield foi de 5,16% e de -15,50% para as empresas que pagaram
dividendos mais baixos. A relação foi confirmada independentemente do tipo de controlador da
empresa (fundos, estatais ou famílias).
Bueno (2002) verificou a relação entre dividend yield e as taxas de retornos das ações, bem
como a viabilidade de uma estratégia baseada em dividend yield históricos de superar o mercado.
Foram construídas, mensalmente, durante o período que vai do Plano Real em julho de 1994 a
dezembro de 1999, três diferentes carteiras de alto, baixo e zero dividend yield. Seus riscos,
retornos e indicadores de desempenho ajustados ao risco foram calculados e comparados entre si
e com o índice de mercado, o Ibovespa.
A carteira de menor retorno acumulado e, consequentemente, média mensal, foi a de alto
yield, 61,7% no período e 1,3% a.m. Por outro lado, foi a carteira de menor risco (desvio padrão
de 10,7%) no período. A carteira de baixo yield e o Ibovespa situaram-se em posições
intermediárias (retorno acumulado de 128,5% e 123,5%, respectivamente), sendo que a primeira
contabilizou o maior retorno em um único mês (42,9% em janeiro/1999) e a outra a maior queda
(-39,2% em agosto/1998). A carteira de zero yield obteve o maior retorno acumulado com
233,60% ou 2,70% a.m. e desvio padrão semelhante às outras carteiras.
48
O reduzido tamanho das amostras e a elevada variabilidade das ações impossibilitaram uma
posição conclusiva sobre a capacidade das ações de alto dividend yield possuírem maiores ou
menores taxas de retorno do que as ações de baixo ou zero yield.
Freire, Louzada, Nossa e Zatta (2003) tentaram buscar evidências empíricas da relação entre
o comportamento dos dividendos e os lucros anormais, com o propósito de se obter maior clareza
sobre esse assunto. Os dados para análise foram coletados do banco de dados Economática,
limitando-se a empresas com ações negociadas na Bovespa, no período de 1996 a 2001. Nos
resultados apresentados, constata-se que não existe a relação entre o dividend yield e o lucro
anormal, mas a média dos dividendos é superior à média dos lucros anormais.
Rostagno, Soares, e Soares (2003) procuraram investigar aspectos referentes ao risco nas
estratégias de investimento envolvendo ações de valor e crescimento na Bovespa. Foram
utilizadas, na criação dos portfólios, seis medidas (índice valor contábil/valor de mercado da
ação, índice lucro/preço, dividend yield, índice vendas/preço, índice EBITDA/preço e valor de
mercado) capazes de identificar ações de valor de empresas não-financeiras negociadas no
período compreendido entre dezembro de 1994 e abril de 2003. As carteiras de valor receberam
as ações localizadas no extremo superior da classificação (25% das ações) e as carteiras de
crescimento as ações localizadas no extremo inferior da classificação (25% das ações).
As carteiras de valor apresentaram desempenho superior às demais no que tange o
desempenho acumulado no período e a média do retorno anual. Como exceção a esta constatação,
têm-se as médias do retorno anual das carteiras selecionadas a partir dos parâmetros dividend
yield e valor de mercado, nas quais o portfólio de crescimento superarou o portfólio de valor.
49
Para ambas as medidas de valor, entretanto, os testes de diferença de médias não apresentaram
nenhum resultado significativo.
Quanto à avaliação de risco efetuada cabe ressaltar que as carteiras formadas a partir do
EBITDA/preço se mostraram mais arriscadas de acordo com os indicadores de risco volatilidade,
liquidez, coeficiente de endividamento e risco de rendimentos e as formadas a partir do índice
lucro/preço caracterizaram-se por possuir apenas menor liquidez, sendo que em todos os outros
parâmetros de risco testados a estratégia de valor não apresentou maior risco, com significância
estatística, em relação à de crescimento.
Firmino, Matsumoto e Santos (2004) testaram a preferência do mercado brasileiro por ações
que pagam maiores dividendos. A amostra analisada pelos autores compreendeu 294 eventos de
distribuição de dividendos ou juros sobre o capital próprio durante os anos de 1996 a 2002 de 58
empresas não-financeiras negociadas na Bovespa. A amostra foi segmentada em dois grupos,
formados pelas ações de maior dividend yield e outro com menor dividend yield. Embora tenha
sido verificado um efeito de sobre-reação nos preços das ações com maior dividend yield, os
resultados não foram significativos ao nível de 95%. As estatísticas obtidas não permitiram
constatar a preferência dos investidores brasileiros por ações de alto dividend yield.
2.2.5 Ações de Valor e Dividendos nos Mercados Emergentes
Rouwenhorst (1999) examinou os retornos de 1705 empresas de 20 países emergentes no
período que variou de 1982 a 1997. O autor observou que os fatores com poder para explicar a
variação dos retornos das ações nos países emergentes são os mesmos fatores que têm esse poder
50
em mercados desenvolvidos: empresas de baixo valor de mercado superam empresas grandes,
ações de valor têm melhor desempenho que ações de crescimento e betas, calculados em relação
a um índice de mercado local, não são capazes de explicar a variação cross-section das ações.
Carvalhal da Silva (2001) analisou o desempenho de estratégias de investimento em ações de
alto yield nos mercados latino-americanos após ajustes ao risco, impostos e custos de transação.
Os mercados que foram analisados são os maiores em termos de capitalização da América Latina:
Argentina, Brasil, Chile, Colômbia, México, Peru, e Venezuela.
Os países estudados compreendem grande parte da região e, de acordo com o International
Finance Corporation (IFC), representavam 97% da capitalização dos mercados latino-americanos
no final de 1998. Os dados foram provenientes dos bancos de dados Datastream e Economática
para o período de janeiro/94 a dezembro/99, perfazendo um total de 72 observações mensais para
cada país. Os índices de mercado para cada país foram os seguintes: Merval (Argentina),
Ibovespa (Brasil), IGPA (Chile), IBB (Colômbia), IPC (México), IGBVL (Peru) e IBC
(Venezuela). Foram calculados retornos mensais totais (ajustados para dividendos, bonificações,
splits, etc.) em dólares, baseados nos preços do final do mês.
Foram avaliadas no trabalho diferentes versões de estratégias de investimento em ações de
alto yield: as dez ações com maior retorno de dividendo (Top 10), as cinco ações com maior
retorno de dividendo (Top 5), a ação com maior retorno de dividendo (Top 1) e a segunda ação
com maior retorno de dividendo (PPP). Foi testado também se existe um fator sazonal para o
rebalanceamento das carteiras, ou seja, investir no final do ano é crucial para o sucesso da
estratégia?
51
Os resultados da análise de desempenho das estratégias de investimento em ações de alto
dividend yield nos mercados latino-americanos sugeriram que elas podem adicionar valor em
todos os países, à exceção do Brasil.
No Brasil, nenhuma das estratégias apresentou desempenho superior ao Ibovespa no período
de janeiro/94 a dezembro/99. O retorno mensal médio geométrico em dólar do Ibovespa no
período foi 1,52% enquanto que os retornos das várias estratégias variaram de -2,63% a 1,08%.
Os melhores resultados das carteiras foram observados na Argentina, no Chile e na
Venezuela, países onde todas as estratégias testadas foram positivas e superiores aos índices de
mercado. Mas em linhas gerais os resultados não se mostraram estatisticamente significativos.
Portanto, o autor concluiu que, embora as estratégias tenham apresentado retornos superiores aos
tradicionais índices de mercado, não existe evidência estatística do desempenho superior da
estratégia na América Latina. Os resultados podem variar de acordo com o período analisado e
com a metodologia empregada para formação das carteiras.
Barry, Goldreyer, Lockwood e Rodriguez (2002) examinaram a robustez dos efeitos das
variáveis valor de mercado e índice valor contábil/valor de mercado em 35 mercados emergentes.
Foram utilizados retornos em dólar para o período de 1985 a 2000. De acordo com os autores, ao
eliminar retornos extremos, foi observada robustez para os efeitos do índice valor contábil/valor
de mercado e falta de robustez para o “efeito tamanho”.
Kargin (2003) tenta identificar dentro de um grupo de 30 mercados emergentes quais
apresentam altos retornos esperados para estratégias de investimento em ações de valor e com
52
que nível de risco. Os dados foram fornecidos pelo IFC para o período de 1976 a 2000, variando
de data de país para país.
Os estudos apontaram o índice valor contábil/valor de mercado e o índice lucro/preço como
variáveis capazes de capturar o prêmio de valor e alcançar retornos superiores significativos em
alguns países. Os ganhos são altos o suficiente para cobrir os custos de transação. O autor não
conseguiu apontar diferenças no risco entre os mercados que apresentaram o prêmio e os que não
apresentaram. Portanto, investimentos em mercados emergentes que estejam sub-avaliados são
atrativos.
Chua, Dinga e Fetherston (2005) examinam as estratégias de valor e crescimento em 7 países
asiáticos (Indonésia, Taiwan, Tailândia, Malásia, Japão, Singapura, Hong Kong) antes da crise
financeira que afetou o continente em 1997. Os resultados apontaram que essas estratégias se
comportam de forma diferente nesses países. O prêmio de valor se mostrou presente no Japão, em
Singapura, Hong Kong e na Malásia. Na Indonésia e Taiwan, o prêmio de valor é insignificante e
na Tailândia negativo. Sendo o mercado mais avançado da Ásia, o Japão apresentou risco muito
menor que os outros países.
2.3 Conclusão
Neste capítulo foram discutidos os principais trabalhos referentes aos temas: validade do
CAPM, ações de valor versus ações de crescimento e estratégias de investimento utilizando ações
de alto dividend yield. Os estudos mais importantes sobre esses temas no Brasil e em mercados
emergentes também foram expostos.
53
Estudos empíricos sugerem que os principais mercados de ações são, na verdade, altamente
eficientes na forma fraca e razoavelmente eficientes na forma semiforte. Desta forma, sendo o
mercado razoavelmente semiforte talvez seja possível obter algum lucro utilizando informações
disponíveis no mercado contidas nos índices valor contábil/valor de mercado, lucro/preço, valor
de mercado e dividend yield.
Existem muitas evidências de que ações de valor superam sistematicamente o desempenho
das ações de crescimento e obtêm retornos que podem ser considerados anormais em diversos
mercados pelo mundo. Não há uma unanimidade sobre quais os motivos dessas anomalias. Duas
correntes de pensamentos tentam explicar o prêmio de valor. Uma delas acredita que esse prêmio
seja uma proxy para o risco associado a problemas na economia e a outra põe a culpa na
irracionalidade dos investidores e argumenta que as ações de valor estão sub-avaliadas e, em
algum momento no futuro, uma correção ou inversão na percepção do investidor fará com que o
preço dessas ações suba.
Estratégias de investimento em ações boas pagadoras de dividendos utilizam o dividend yield
para capturar o prêmio de valor e obter bons retornos. Em diversos países de economias
desenvolvidas e em mercados emergentes esta estratégia conseguiu superar o mercado no
passado.
No próximo capítulo, será apresentada a metodologia, a origem dos dados, os testes
empregados para determinar se o dividend yield é uma variável significativa na explicação dos
retornos das ações no Brasil e como estratégias de investimento em ações boas pagadoras de
dividendos se comportam no mercado acionário brasileiro.
54
3 Metodologia Empregada
3.1 Metodologia
Este trabalho tem como seus principais objetivos realizar uma análise da relação entre o
dividend yield e as taxas médias de retorno no mercado acionário brasileiro e avaliar o
desempenho de uma estratégia de valor baseada em dividendos.
Inicialmente, serão realizadas regressões cross-section utilizando o modelo de três fatores de
Fama e French (1993) para verificar o poder explicativo dos dividendos em relação ao retorno
médio dos portfólios formados.
A seguir, serão montadas 5 diferentes carteiras formadas pelas ações que mais pagam
dividendos na Bovespa. As carteiras serão rebalanceadas anualmente e o desempenho delas será
analisado na forma absoluta e ajustada ao risco.
3.1.1 Regressões
A metodologia utilizada para verificar a relação entre as taxas de retorno médio no mercado
brasileiro, o efeito tamanho e o dividend yield é semelhante àquela utilizada por Fama e French
(1993).
O modelo de três fatores que será utilizado sugere que o retorno esperado de um ativo
excedente à taxa livre de risco é função de três variáveis de acordo com a equação abaixo:
55
)()(])([)( HMLEHSMBESRRERRE
iifmiifi
+
+
−
+
=−
β
α
A variável α é utilizada para evitar que a regressão tenha que passar obrigatoriamente pela
origem. É esperado que seu valor seja zero. A variável β neste modelo representa o mesmo que o
β do modelo CAPM.
A variável SMB, assim como no trabalho de Fama e French (1993), está relacionada ao
tamanho da firma, sendo a diferença entre o retorno esperado da carteira formada por ações de
empresas de baixo valor de mercado e o retorno esperado da carteira formada por empresas de
alto valor de mercado (SMB – Small minus Big).
A variável HML está relacionada ao volume de dividendos pagos pelas empresas, sendo a
diferença entre o retorno esperado da carteira formada por ações de empresas de alto dividend
yield e o retorno esperado da carteira formada por empresas de baixo dividend yield (HML –
High minus Low).
Os dados utilizados, tanto nas regressões como na formação das carteiras de alto dividend
yield foram retirados da base da Economática. Apenas ações negociadas na Bovespa foram
consideradas e o período do estudo foi de janeiro de 1995 a dezembro de 2004. Todas as análises
foram feitas com base nos retornos mensais.
Um filtro, feito separadamente para cada ano do estudo, foi realizado na base de dados
eliminando, primeiramente, as ações para as quais a Economática não possuía dados de valor de
56
mercado e dividend yield. Em seguida, foram excluídas as ações que não apresentavam pelo
menos uma negociação mensal em todos os meses do ano. Depois disso foi feita uma comparação
entre as ações ON e PN. Caso, após os dois primeiros filtros, houvesse na base ações ON e PN de
uma mesma empresa, seria mantida aquela com o maior volume financeiro negociado no ano
anterior. Isso foi feito para aumentar a diversificação das carteiras e evitar que uma mesma
companhia tivesse um peso muito grande nos portfólios. Todos os dados estão em moeda
corrente (real) e para o cálculo dos retornos, foram considerados todos os tipos de proventos
(dividendos, bonificações, splits, juros sobre capital próprio etc). A tabela 1 ilustra o total de
ações fornecida pela Economática a cada ano e quantidade que sobrou depois de cada filtro.
57
Ano
Total Inicial
1º Filtro 2º Filtro 3º Filtro
1010 258 178 146
100,00% 25,54% 17,62% 14,46%
1021 256 192 154
100,00% 25,07% 18,81% 15,08%
1021 344 223 181
100,00% 33,69% 21,84% 17,73%
1026 338 204 162
100,00% 32,94% 19,88% 15,79%
1026 426 266 201
100,00% 41,52% 25,93% 19,59%
1021 513 290 212
100,00% 50,24% 28,40% 20,76%
1021 478 253 188
100,00% 46,82% 24,78% 18,41%
1021 473 242 176
100,00% 46,33% 23,70% 17,24%
1021 428 251 184
100,00% 41,92% 24,58% 18,02%
1021 470 270 193
100,00% 46,03% 26,44% 18,90%
Tabela 1
Quantidade de ações utilizadas nas regressões após os filtros
realizados na base da ECONOMÁTICA
2004
1999
2000
2001
2002
1995
1996
1997
1998
Nota: O 1º Filtro eliminou as ações para as quais a Economática não possuía dados de valor de
mercado e
dividend yield
. O 2º Filtro excluiu as ações que não apresentavam pelo menos uma
negociação em cada um dos meses do ano. O 3º Filtro comparou as ações ON e PN e, caso ainda
houvesse na base ações ON e PN de uma mesma empresa, seria mantida aquela com o maior
volume financeiro negociado no ano anterior.
2003
O próximo passo foi dividir as ações em função do valor de mercado e do dividend yield.
Foram criados três grupos de ações baseados no tamanho: pequenas (Small), médias (Medium) e
grandes (Big). O grupo médio representa 40% do número total das ações, enquanto que as
pequenas e grandes representam 30% cada. A divisão dos grupos por dividend yield em alto
(High), médio (Medium) e baixo (Low) foi semelhante ao método anterior, apenas com uma
diferença: em alguns anos o percentual de empresas com dividend yield igual a zero foi maior que
30% (tamanho do grupo Low) e, quando isto aconteceu, todas as ações com dividend yield igual a
58
zero foram incluídas no grupo Low deixando o grupo Medium com um percentual menor que
40%.
Após a divisão dos grupos foram construídos nove portfólios (S/L, S/M, S/H, M/L, M/M,
M/H, B/L, B/M, B/H) com ações comuns dos três grupos formados por tamanho e dos três
grupos formados por dividend yield. Por exemplo, o portfólio S/L contém as ações presentes no
grupo Small e no grupo Low.
Assim como em Fama e French (1993), a série histórica SMB para as regressões foi formada
pela diferença entre a média aritmética dos retornos dos portfólios com as ações de baixo valor de
mercado (S/L, S/M e S/H) e a média aritmética dos retornos dos portfólios com as ações de alto
valor de mercado (B/L, B/M e B/H). A série histórica HML foi feita da mesma forma: diferença
entre a média dos retornos das ações de alto dividend yield (B/H, M/H e S/H) e a média dos
retornos das ações de baixo dividend yield (B/L, M/L e S/L).
As regressões utilizando o modelo de três fatores foram realizadas para os nove portfólios
formados. A medida livre de risco utilizada foi o Certificado de Depósito Interbancário (CDI).
Foram utilizados como índices de mercado o Ibovespa e o IBrX-100.
O Índice Ibovespa é o mais importante indicador do desempenho médio das cotações do
mercado de ações brasileiro. Sua relevância advém do fato do Ibovespa retratar o comportamento
dos principais papéis negociados na Bovespa e da integridade de sua série histórica que não
sofreu modificações metodológicas desde sua implementação em 1968. A carteira teórica do
59
Ibovespa é composta pelas ações que atendem cumulativamente aos seguintes critérios, com
relação aos doze meses anteriores à formação da carteira:
i)
estar incluída em uma relação de ações cujos índices de negociabilidade somados
representem 80% do valor acumulado de todos os índices individuais;
ii)
apresentar participação, em termos de volume, superior a 0,1% do total;
iii)
ter sido negociada em mais de 80% do total de pregões do período.
A carteira teórica do Ibovespa tem vigência de quatro meses, vigorando para os períodos de
janeiro a abril, maio a agosto e setembro a dezembro. A metodologia de cálculo prevê um
mecanismo para ajuste em função de proventos (dividendos, splits, subscrição etc).
O Índice Brasil ou IBrX-100 é um índice de preços que mede o retorno de uma carteira
teórica composta por 100 ações selecionadas entre as mais negociadas na Bovespa, em termos de
número de negócios e volume financeiro. Essas ações são ponderadas na carteira do índice pelo
seu respectivo número de ações disponíveis à negociação no mercado. Fazem parte da carteira do
IBrX-100 as 100 ações que atendem cumulativamente aos critérios a seguir:
i)
estar entre as 100 melhores classificadas quanto ao seu índice de negociabilidade,
apurados nos doze meses anteriores à reavaliação;
ii)
ter sido negociadas em pelo menos 70% dos pregões ocorridos nos doze meses anteriores
à formação da carteira.
Cabe ressaltar que companhias que estiverem sob regime de concordata preventiva, processo
falimentar, situação especial, ou ainda que estiverem sujeitas a prolongado período de suspensão
de negociação, não integram o IBrX.
60
Assim como o Ibovespa, o IBrX-100 é rebalanceado quadrimestralmente e ajustado para
refletir não somente as variações das cotações das ações, como também o impacto da distribuição
dos proventos.
3.1.2 Estratégia de Investimento em Ações Boas Pagadoras de Dividendos
Para analisar o desempenho das estratégias de investimento em ações boas pagadoras de
dividendos foram simuladas carteiras, da mesma forma como foi feito em diferentes estudos
expostos na revisão bibliográfica deste trabalho (McQueen, Shields e Thorley (1997), Austin,
Leal e Carvalhal da Silva (2000)).
A implantação dessas estratégias de investimento pode ser feita de diversas formas. Seu
princípio básico consiste em investir quantidades iguais de recursos nas ações de maiores
dividend yield de um índice ou uma bolsa de valores. A carteira deve ser mantida por um ano e,
depois deste prazo, rebalanceada com as novas ações de maior retorno de dividendo.
Neste trabalho serão consideradas cinco modalidades da estratégia: a ação de maior dividendo
(Top1), as cinco ações de maior retorno de dividendo (Top5), as dez ações maior retorno
(Top10), as quinze maiores (Top15) e as vinte maiores (Top20).
As carteiras foram construídas sempre no primeiro dia útil de janeiro com base nos retornos
de dividendos de cada ação do ano anterior. O dividend yield de cada ação foi calculado com base
no último dividendo pago anualizado. Este método foi utilizado por corroborar com as
afirmativas de Black (1976) de que gerentes e diretores de empresas não gostam de realizar
61
grandes alterações nos dividendos. Se não são esperadas grandes mudanças, o último dividendo
pago é a melhor aproximação para os dividendos que serão pagos no futuro.
O período do estudo vai de janeiro de 1995 a dezembro de 2004. Serão feitas comparações
entre dois sub-períodos: janeiro de 1995 a dezembro de 1998 e janeiro de 1999 a dezembro de
2004. Essa divisão foi feita, pois no primeiro período ocorreram diversas crises internacionais, o
Plano Real ainda estava em fase de consolidação, o regime cambial era fixo e as taxas de juros
apresentavam trajetórias crescentes. No segundo período, o regime cambial virou flutuante, as
crises internacionais diminuíram e as taxas de juros apresentavam tendências de queda.
Para analisar o desempenho ajustado ao risco das 5 carteiras propostas, foram utilizadas as
medidas mais tradicionais utilizadas para este fim: o índice Sharpe (1966), o índice Treynor
(1965) e o α de Jensen (1968).
O índice Sharpe mede o prêmio de retorno por unidade de risco total da carteira. Este índice
assume como verdadeiro todas as premissas do CAPM. Para realizar comparações, é preciso
comparar o índice de Sharpe das carteiras com o do mercado. Índices de Sharpe maiores
(menores) que o do mercado indicam um performance melhor (pior) que o mercado. O Índice
Sharpe é calculado por:
i
fi
RRE
S
σ
−
=
)(
onde,
62
E(R
i
) = retorno esperado para o ativo i.
R
f
= retorno do ativo livre de risco.
σ
i
= desvio padrão do ativo i.
O índice Treynor mede o excesso de retorno por unidade de risco sistemático (beta) ao invés
do risco total, como faz o índice Sharpe. É usado para avaliar a contribuição de desempenho de
uma sub-carteira para uma carteira já existente e diversificada. Este índice também assume como
verdadeiras as premissas do CAPM. É dado por:
i
fi
RRE
T
β
−
=
)(
O índice de Jensen, ou simplesmente alfa, mede o excesso de retorno obtido pela carteira após
ajuste ao risco sistemático. Se o valor encontrado for significativamente positivo (negativo), a
carteira possui um desempenho superior (inferior) ao mercado após o ajuste ao risco sistemático
beta. Assim como o índice Sharpe e o índice de Treynor, o alfa de Jensen assume todas as
premissas do CAPM como verdadeiras. É dado por:
])([)(
fmiifi
RRERRE
−
+
=
−
β
α
3.1.3 Comparação entre Meses de Alta e Meses de Baixa
Será feita uma comparação do desempenho das cinco carteiras criadas por dividend yield
(Top 1, Top 5, Top 10, Top 15 e Top 20) entre meses de alta e meses de baixa.
63
O objetivo principal deste item do trabalho é verificar se as carteiras apresentaram mais dias
de alta ou de baixa no período do estudo e fazer uma comparação do desempenho das carteiras
em períodos de alta e de baixa em relação aos índices de mercado (Ibovespa e IBrX-100).
3.1.4 Análise Setorial
Por último, será feita uma análise dos setores econômicos nos quais as empresas maiores
pagadoras de dividendos atuam. A classificação das empresas em relação aos setores será a
mesma utilizada pela Bovespa. O objetivo desta análise é verificar se um ou mais setores
concentram as ações boas pagadoras de dividendos.
3.2 Limitações do Estudo
Algumas limitações devem ser ressaltadas a respeito do presente trabalho. Em primeiro
lugar, o período do estudo, de janeiro de 1995 a dezembro de 2004, pode ser considerado
pequeno. Essas datas foram escolhidas por compreenderem um período de estabilidade
econômica (Plano Real).
Em segundo lugar, os filtros realizados na base da Economática eliminaram ações de
empresas no ano em que tenham falido, sido adquiridas ou deixado de ser negociadas por algum
motivo. Isto pode causar algum tipo de viés de “sobrevivência” no estudo.
Em terceiro lugar, não foram excluídas empresas financeiras da amostra. Vários estudos
presentes na revisão bibliográfica realizaram regressões para explicar a variação cross-section
64
dos retornos de ações em diversos mercados. Muitos deles acharam por bem excluir empresas
financeiras da amostra. Isto não foi feito neste trabalho.
Finalmente, não foram considerados custos de rebalanceamento das carteiras criadas nem a
incidência de impostos sobre dividendos e ganhos de capital.
65
4 Resultados Obtidos
A descrição e análise dos resultados obtidos serão apresentadas neste capítulo de acordo com
a seguinte ordem. Em primeiro lugar serão analisados os resultados encontrados nas regressões
realizadas para os nove portfólios formados de acordo com o valor de mercado das empresas e o
dividend yield (S/L, S/M, S/H, M/L, M/M, M/H, B/L, B/M, B/H).
Em seguida serão analisados os cinco portfólios formados com as ações maiores pagadoras de
dividendos (Top1, Top5, Top10, Top15, Top20). Estes portfólios terão seus desempenhos
analisados na forma absoluta e ajustados ao risco com auxílio dos índices Sharpe, Jensen e
Treynor.
Uma última análise será feita em cima do comportamento destes cinco portfólios em relação
ao mercado, comparando o desempenho dos portfólio em meses de alta e em meses de baixa com
o mercado.
Todos os resultados apresentados foram feitos utilizando retornos logarítmicos mensais. Os
mesmos cálculos também foram realizados utilizando retornos aritméticos e apresentaram
resultados semelhantes.
66
4.1 Regressões
4.1.1 Análise dos Retornos dos 9 Portfólios
Os resultados encontrados para os prêmios mensais médios dos nove portfólios formados de
acordo com o valor de mercado das empresas e o dividend yield (S/L, S/M, S/H, M/L, M/M,
M/H, B/L, B/M, B/H) encontram-se na tabela 2. Prêmio é a diferença entre o retorno de um
portfólio em relação a um ativo livre de risco. Na tabela 2 também podem ser vistos o desvio
padrão e a estatística t dos prêmios.
HML HML
S
0,61% 0,30% 0,60% 9,50% 9,22% 10,05%
M
0,52% -0,27% -0,08% 7,19% 7,46% 9,30%
B
-0,08% -0,63% -0,22% 8,17% 8,86% 10,50%
HML
S
0,71 0,36 0,66
M
0,79 -0,40 -0,09
B
-0,11 -0,77 -0,23
Tabela 2
Prêmio Mensal dos Portfólios Formados por Dividend Yield e Valor
de Mercado entre jan/95 e dez/04
Desvio PadrãoMédia
Nota 1: Prêmio é o excesso de retorno do portfolio em relação ao CDI.
Nota 2: Os nove portfólios (S/L, S/M, S/H, M/L, M/M, M/H, B/L, B/M, B/H) foram criados com as ações comuns
entre os três grupos formados por tamanho e os três grupos formados por dividend yield.
Nota 3: Os Portfólios foram analisados entre jan/95 e dez/04, totalizando 120 observações.
Nota 4: Os dados foram calculados utilizando-se retornos logarítmicos mensais dos portfólios.
Nota 5: Nenhuma das médias pode ser considerada significativamente diferente de zero ao nível de 1%, 5% ou
10%.
Estatítica t
67
Ao analisarmos os resultados vemos que os maiores prêmios mensais médios foram obtidos
pelos portfólios S (small) na primeira linha e H (high) na primeira coluna. E o portfólio de maior
prêmio mensal foi o portfólio S/H. Este resultado era esperado, já que na literatura há relatos do
efeito tamanho e de ações de valor superarem ações de crescimento. O pior desempenho ficou
com os portfólios B (big) que apresentaram apenas prêmios negativos.
O desvio padrão dos prêmios médios foram bastante elevados e semelhantes entre si. E
nenhum prêmio mensal médio pode ser considerado significativamente diferente de zero ao nível
de 1, 5 ou 10%.
4.1.2 Análise das Regressões dos 9 Portfólios
Os resultados das regressões cross-section utilizando o modelo de três fatores de Fama e
French podem ser vistos na tabela 3. Os dados foram divididos em dois grupos dependendo do
benchmark de mercado utilizado.
68
Portfólio αβSH αβSH
0,002 0,618*** -0,092 0,024 0,003 0,772*** 0,005 0,046
(0,552) (14,344) (-1,314) (0,274) (0,947) (17,614) (0,086) (0,64)
0,005 0,531*** 0,261*** 0,004 0,006 0,636*** 0,321*** 0,003
(1,042) (10,056) (3,053) (0,037) (1,498) (10,578) (3,744) (0,037)
0,001 0,703*** 0,816*** 0,575*** 0,004 0,857*** 0,884*** 0,626***
(0,098) (10,049) (7,176) (4,027) (0,696) (10,547) (7,619) (4,616)
-0,003 0,743*** -0,038 -0,025 -0,003 0,846*** 0,008 -0,062
(-1,024) (21,979) (-0,693) (-0,368) (-1,116) (22,47) (0,151) (-0,996)
-0,002 0,429*** 0,113 -0,205* 0,000 0,556*** 0,203** -0,197*
(-0,277) (7,092) (1,152) (-1,664) (0,025) (7,875) (2,02) (-1,674)
-0,002 0,580*** 0,933*** -0,209 0,000 0,636*** 0,943*** -0,243
(-0,301) (8,228) (8,152) (-1,453) (0,033) (7,061) (7,338) (-1,616)
0,003 0,608*** -0,183* -0,648*** 0,006 0,740*** -0,114 -0,629***
(0,541) (9,517) (-1,769) (-4,966) (1,201) (10,25) (-1,113) (-5,219)
0,001 0,556*** 0,233*** -0,731*** 0,005 0,660*** 0,255*** -0,663***
(0,201) (8,662) (2,238) (-5,578) (0,991) (8,748) (2,371) (-5,27)
0,003 0,687*** 0,936*** -1,016*** 0,002 0,865*** 1,070*** -1,028***
(0,723) (13,026) (10,924) (-9,437) (0,449) (14,574) (12,635) (-10,381)
Tabela 3
Resumo Estatístico das Variáveis Independentes
Ibovespa IBrX-100
Regressões Utilizando o Modelo de Fama & French
H/B
H/M
L/B
L/M
Nota 1: As regressões seguem o modelo de Fama e French de 1993, a saber: (E(R
i
)-R
f
= α
i
+ β
i
[E(R
m
) – R
f
] + S
i
(SMB) + H
i
(HML)).
Nota 2: Os nove portfólios (S/L, S/M, S/H, M/L, M/M, M/H, B/L, B/M, B/H) foram criados com as ações comuns entre os três grupos
formados por tamanho (S, M e B) e os três grupos formados por
dividend yield
(H, M e L).
Nota 3: As regressões foram calculadas utilizando-se retornos logarítmicos mensais dos portfólios entre jan/95 e dez/04.
Nota 4: Os valores entre parênteses representam a estatítica t.
Nota 5: Dados com * são significativos ao nível de 10%, dados com ** são significativos ao nível de 5% e dados com *** são significativos
ao nível de 1%.
L/S
H/S
M/B
M/M
M/S
A variável α apresentou valores muito próximos de zero para todos os portfólios e para os
dois benchmarks de mercado, sendo que nenhum dos valores de α pode ser considerado
significativamente diferente de zero ao nível de 1%, 5% ou 10%. Este resultado era exatamente o
esperado, já que esta variável foi introduzida no modelo para evitar que a regressão cruzasse
obrigatoriamente a origem.
A variável β apresentou valores positivos e menores que 1 para todos os portfólios nos dois
benchmarks de mercado, sendo que todos os resultados para o β podem ser considerados
69
significativamente diferente de zero ao nível de confiança de 1%. Este resultado representa uma
forte evidência de que o β é uma variável relevante para a precificação de ativos no Brasil.
A variável S está relacionada ao efeito tamanho. Os resultados encontrados para esta variável
foram em sua maioria positivos e os poucos valores negativos observados (3 em 18) foram muito
próximos de zero. Destes resultados, cinco observações para o Ibovespa e cinco para IBrX-100
são significativas ao nível de 1%, o que evidencia a existência parcial do efeito tamanho. Os
portfólios formados pelas ações de alto valor de mercado apresentaram S negativo ou muito
baixo e os portfólios formados pelas ações de empresas pequenas apresentaram S com alto valor
positivo. Este resultado era o esperado, pois quanto maior o valor de S maior o retorno previsto
do portfólio.
A variável H está relacionada ao dividend yield e às ações de valor. Os resultados encontrados
para esta variável foram semelhantes àqueles observados para a variável S. Dos 18 valores (nove
para cada índice de mercado) 12 são negativos, sendo que oito (quatro para cada índice) são
significativos ao nível de 1%. Desta forma, podemos apontar uma evidência parcial do poder
explicativo dos dividendos nos retornos médios das ações. Os portfólios formados pelas ações de
baixos e médios dividend yield apresentaram H negativo e os portfólios formados pelas ações de
empresas boas pagadoras de dividendos apresentaram H com valor positivo. Este resultado era o
esperado, pois quanto maior o valor de H maior o retorno previsto do portfólio.
70
4.2 Estratégia de Investimento em Ações Boas Pagadoras de Dividendos
4.2.1 Análise do Desempenho no Período
Os resultados encontrados para o desempenho médio mensal dos cinco portfólios formados
de acordo com o dividend yield (Top1, Top5, Top10, Top15, Top20) encontram-se na tabela 4.
Nesta tabela também podem vistos o desvio padrão e a estatística t dos retornos médios e no
gráfico 1 o desempenho acumulado.
Nota 1: O Portfólio Top 1 é formado pela ação de maior dividend yield, o Portfólio Top 5 é formado pelas 5 ações de maior dividend yield, o
Portfólio Top 10 é formado pelas 10 ações, o Portfólio Top 15 é formado pelas 15 e o Portfólio Top 20 é formado pelas 20 ações.
Nota 2: Foi atribuído o valor de R$ 1000,00 para as carteiras em 1 de janeiro de 1995.
Nota 3: Foi atribuído o valor de R$ 1000,00 a carteira do índice IBrX-100 em 1 de janeiro de 1996 porque este índice só começou a ser
calculado nesta data.
Gráfico 1
Desempenho Acumulado das Carteiras Formadas por
Dividend Yield entre jan/95 e dez/04
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
40000
Dec-94 Dec-95 Dec-96 Dec-97 Dec-98 Dec-99 Dec-00 Dec-01 Dec-02 Dec-03 Dec-04
Valor da Carte
CDI Portfolio Top 1 Portfolio Top 5 Portfolio Top 10
Portfolio Top 15 Portfolio Top 20 IBOVESPA IBRX-100
Nota 1: O Portfólio Top 1 é formado pela ação de maior dividend yield, o Portfólio Top 5 é formado pelas 5 ações de maior dividend yield, o
Portfólio Top 10 é formado pelas 10 ações, o Portfólio Top 15 é formado pelas 15 e o Portfólio Top 20 é formado pelas 20 ações.
Nota 2: Foi atribuído o valor de R$ 1000,00 para as carteiras em 1 de janeiro de 1995.
Nota 3: Foi atribuído o valor de R$ 1000,00 a carteira do índice IBrX-100 em 1 de janeiro de 1996 porque este índice só começou a ser
calculado nesta data.
Gráfico 1
Desempenho Acumulado das Carteiras Formadas por
Dividend Yield entre jan/95 e dez/04
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
40000
Dec-94 Dec-95 Dec-96 Dec-97 Dec-98 Dec-99 Dec-00 Dec-01 Dec-02 Dec-03 Dec-04
Valor da Carte
CDI Portfolio Top 1 Portfolio Top 5 Portfolio Top 10
Portfolio Top 15 Portfolio Top 20 IBOVESPA IBRX-100
71
Período Índice Média Desvio Padrão Estatística t
Top 1
1,62% 32,17% 0,55
Top 5
2,47%* 14,80% 1,83
Top 10
2,97%*** 11,04% 2,95
Top 15
2,99%*** 9,34% 3,51
Top 20
2,81%*** 8,67% 3,55
CDI
1,86%*** 0,74% 27,52
Ibovespa
1,49% 10,91% 1,50
IBrX-100
1,90%** 9,83% 2,01
Top 1
-2,96% 24,71% -0,83
Top 5
0,35% 10,22% 0,24
Top 10
0,63% 8,86% 0,49
Top 15
0,99% 8,38% 0,82
Top 20
0,39% 8,38% 0,32
CDI
2,40%*** 0,85% 19,56
Ibovespa
0,92% 13,23% 0,48
IBrX-100
0,67% 13,16% 0,31
Top 1
4,67% 36,15% 1,10
Top 5
3,89%* 17,11% 1,93
Top 10
4,53%*** 12,09% 3,18
Top 15
4,32%*** 9,76% 3,76
Top 20
4,43%*** 8,55% 4,40
CDI
1,51%*** 0,35% 36,56
Ibovespa
1,88%* 9,11% 1,75
IBrX-100
2,51%*** 7,69% 2,77
Nota 1: O Portfólio Top 1 é formado pela ação de maior dividend yield, o Portfólio Top 5 é
formado pelas 5 ações de maior dividend yield, o Portfólio Top 10 é formado pelas 10 ações, o
Portfólio Top 15 é formado pelas 15 e o Portfólio Top 20 é formado pelas 20 ações.
Nota 2: A média e o desvio padrão foram calculados em cima dos retornos logarítmicos
mensais.
Nota 3: O Índice IBrX-100 só começou a ser calculado a partir de jan/96.
Nota 4: Dados com * são significativamente diferentes de zero ao nível de 10%, dados com **
são significativos ao nível de 5% e dados com *** são significativos ao nível de 1%.
jan/95 a
dez/04
jan/95 a
dez/98
jan/99 a
dez/04
Tabela 4
Desempenho Médio Mensal dos Portfólios Formados por
Dividend Yield
Analisando o desempenho dos cinco portfólios entre jan/95 e dez/04, vemos que todos os
portfólios superaram o Ibovespa e apenas o Top 1 teve desempenho pior que o IBrX-100. O
desvio padrão deste portfólio foi altíssimo, sendo mais de três vezes maior que aqueles
72
observados nos benchmarks de mercado. Essa variabilidade no portfólio Top 1 era esperada, pois
ele é formado por apenas uma ação enquanto que a carteira teórica do Ibovespa apresenta
normalmente mais de 50 ações e o IBrX-100 é formado por 100 ações. A média dos retornos do
portfólio Top 1 também não pode ser considerada significativamente diferente de zero ao nível de
10%, 5% ou 1%. No desempenho acumulado, o Top 1 superou o Ibovespa por pouco e perdeu
para o IBrX-100.
O portfólio Top 5 teve desempenho médio e desvio padrão superior ao Ibovespa e ao IBrX-
100. E seu retorno médio pode ser considerado significativo ao nível de 10%. No desempenho
acumulado R$ 1.000 aplicados neste portfólio em janeiro de 1995 estariam valendo em dezembro
de 2004 cerca de R$ 19.500, três vezes mais que o Ibovespa (R$ 6000 em dez/04) e o IBrX-100
(R$ 7000 em dez/04)
Os portfólios Top 10, Top 15 e Top 20 tiveram desempenho bastante superior aos dois
índices de mercado com desvio padrão semelhante. Todos os três tiveram retorno médio
significativo ao nível de 1%. E no acumulado após 10 anos, o Top 10 (R$ 35.315) e o Top 15 (R$
36.135) tiveram retorno seis vezes maior que o Ibovespa e o IBrX-100, enquanto que o Top 20
(R$ 29.270) superou os índices em cinco vezes.
Comparando os dois sub-períodos, jan/95 a dez/98 e jan/99 a dez/04, há uma diferença clara
de desempenho de todos entre todos os índices. No segundo período, todos os portfólios de ações
tiveram desempenho superior em relação ao primeiro período. E o efeito contrário foi
apresentado pelo CDI.
73
Na tabela 5 são apresentados os retornos diferenciais médios dos cinco portfólios. Retorno
diferencial de uma carteira é a diferença entre o retorno desta carteira e o retorno de um
benchmark de mercado. O principal objetivo da análise dos retornos diferenciais é verificar se a
diferença entre o retorno dos portfólios e o retorno dos benchmarks é significativamente diferente
de zero.
Média Desvio Padrão Estatítica t Média Desvio Padrão Estatítica t
Top 1
0,12% 31,12% 0,04 0,71% 32,09% 0,23
Top 5
0,98% 14,71% 0,73 0,89% 14,90% 0,62
Top 10
1,47% 11,12% 1,45 1,43% 10,74% 1,39
Top 15
1,49%* 9,65% 1,70 1,41% 9,01% 1,63
Top 20
1,32% 8,80% 1,64 1,28%* 8,06% 1,66
Top 1
-3,89% 23,34% -1,15 -2,17% 24,99% -0,52
Top 5
-0,57% 11,26% -0,35 -0,07% 11,52% -0,04
Top 10
-0,29% 10,31% -0,20 0,27% 9,68% 0,17
Top 15
0,07% 10,09% 0,04 0,62% 9,36% 0,40
Top 20
-0,53% 9,70% -0,38 0,02% 9,10% 0,02
Top 1
2,79% 35,27% 0,67 2,15% 35,18% 0,52
Top 5
2,01% 16,61% 1,03 1,37% 16,38% 0,71
Top 10
2,65%* 11,55% 1,95 2,01% 11,25% 1,52
Top 15
2,45%** 9,29% 2,23 1,81%* 8,87% 1,73
Top 20
2,55%*** 7,98% 2,71 1,91%** 7,48% 2,17
jan/99 a
dez/04
Nota 1: Retorno Diferencial de uma carteira é a diferença entre o retorno desta carteira e o retorno de um benchmark de mercado.
Nota 2: O Portfólio Top 1 é formado pela ação de maior dividend yield, o Portfólio Top 5 é formado pelas 5 ações de maior dividend yield,
o Portfólio Top 10 é formado pelas 10 ações, o Portfólio Top 15 é formado pelas 15 e o Portfólio Top 20 é formado pelas 20 ações.
Nota 3: A média e o desvio padrão foram calculados em cima dos retornos logarítmicos mensais.
Nota 4: Dados com * são significativamente diferentes de zero ao nível de 10%, dados com ** são significativos ao nível de 5% e dados
com *** são significativos ao nível de 1%.
IBrX-100Ibovespa
Tabela 5
Retornos Diferenciais Médios dos Portfólios Formados por Dividend Yield
jan/95 a
dez/04
jan/95 a
dez/98
A significância dos retornos diferenciais dos portfólios foi quase inexistente para o período de
jan/95 a dez/04. Apenas o portfólio Top 15 teve retorno diferencial significativo em relação ao
Ibovespa e o portfólio Top 20 em relação ao IBrX-100. Contudo, esses dois valores tiveram
74
significâncias baixas, sendo estas apenas ao nível de 10%. Portanto, não é possível afirmar que
estes cinco portfólios superam os índices de mercado sistematicamente.
Os dois sub-períodos tiveram resultados bem diferentes entre si. Enquanto que no primeiro os
retornos diferenciais médios dos portfólios foram quase todos negativos e sem nenhuma
significância, no segundo os retornos diferenciais foram todos positivos e significativos para os
portfólios Top 10, Top 15 e Top 20.
4.2.2 Índice Sharpe
Após uma análise do desempenho médio e acumulado dos Portfólios, foi feita uma análise do
Índice Sharpe de cada uma das estratégias. A Tabela 6 mostra os valores encontrados não só para
os Portfólios, mas também para os benchmarks de mercado.
Jan/95 a dez/04 Jan/95 a dez/98 Jan/99 a dez/04
Top 1
-0,008 -0,217 0,087
Top 5
0,041 -0,200 0,139
Top 10
0,100 -0,199 0,250
Top 15
0,120 -0,168 0,288
Top 20
0,109 -0,240 0,342
Ibovespa
-0,034 -0,112 0,040
IBrX-100
0,004 -0,131 0,131
Índice Sharpe dos Portfólios Formados por Dividend Yield
Tabela 6
Nota 1: O Portfólio Top 1 é formado pela ação de maior dividend yield, o Portfólio Top 5 é formado
pelas 5 ações de maior dividend yield e assim sucessivamente.
Nota 2: Os índices foram calculados com base nos retornos logarítmicos mensais de jan/95 a
dez/04 para o Ibovespa e para os Portfólios e de jan/96 a dez/04 para o IBrX-100.
Nota 3: A fórmula utilizada para cálculo do índice sharpe foi: IS = (E(R
p
) - R
f
)/DP
p
.
75
De todos os Portfólios analisados apenas o Top 1 e o Ibovespa apresentaram Índice Sharpe
negativo para o período de jan/95 a dez/04. Isto significa que os retornos médios dessas duas
carteiras foram inferiores ao CDI. Essas duas carteiras foram um investimento ruim durante o
período do estudo, pois não conseguiram superar o rendimento médio da renda fixa.
A carteira teórica IBrX-100 teve uma performance média praticamente igual ao CDI,
caracterizada pelo seu índice Sharpe próximo de zero.
Já as carteiras Top 5, Top 10, Top 15 e Top 20 tiveram Índice Sharpe positivo e rendimento
médio acima da renda fixa. A carteira Top 15 foi um pouco superior às carteiras Top 10 e Top 20.
A carteira Top 5 foi a pior das quatro, com índice Sharpe mais de 50% menor que as outras três
carteiras.
Pela análise do Índice Sharpe dos Portfólios e dos benchmarks de mercado é possível afirmar
que a estratégia Top 15 foi o melhor investimento para o período.
Analisando o Índice Sharpe dos sub-períodos, fica claro o desempenho superior das carteiras
e dos índices de ações no segundo sub-período em relação ao primeiro. Todos os Índices de
Sharpe foram negativos no primeiro período e positivos no segundo.
76
4.2.3 Índice α de Jensen
Para realizar uma análise do desempenho das carteiras após ajustar ao risco, utilizaremos os
resultados obtidos por uma medida tradicional de retorno ajustado ao risco: α de Jensen.
Na tabela 7 podem ser encontrados os betas e alfas junto com suas estatísticas t para os cinco
portfólios formados por dividend yield. Na regressão da diferença entre o retorno da carteira e o
retorno de um ativo livre de risco em relação a diferença entre o retorno do mercado e o retorno
de um ativo livre de risco,
])([)(
fmiifi
RRERRE
−
+
=
−
β
α
se o intercepto α for significativamente positivo (negativo), a carteira possui um desempenho
superior (inferior) ao mercado, após ajustar ao risco sistemático (β).
77
αβ α β
0,001 0,768*** 0,007 0,842***
(0,012) (2,922) (0,241) (2,641)
0,007 0,503*** 0,009 0,533***
(0,633) (4,335) (0,727) (3,781)
0,012 0,489*** 0,015 0,545***
(1,454) (5,980) (1,627) (5,608)
0,012 0,473*** 0,015* 0,538***
(1,821) (7,179) (2,013) (6,938)
0,011 0,492*** 0,013* 0,559***
(1,797) (8,458) (2,101) (8,245)
-0,043 0,690** -0,026 0,692*
(-1,286) (2,684) (-0,615) (2,139)
-0,014 0,432*** -0,008 0,419***
(-1,140) (4,596) (-0,568) (3,684)
-0,011 0,418*** -0,004 0,457***
(-1,137) (5,427) (-0,397) (5,287)
-0,008 0,409*** -0,001 0,464***
(-0,858) (5,700) (-0,081) (5,689)
-0,014 0,431*** -0,007 0,487***
(-1,518) (6,264) (-0,626) (6,034)
0,029 0,815 0,022 0,997
(0,683) (1,743) (0,512) (1,800)
0,022 0,572*** 0,017 0,667**
(1,129) (2,665) (0,880) (2,616)
0,028* 0,554*** 0,024 0,637***
(2,189) (3,851) (1,822) (3,709)
0,026** 0,535*** 0,022* 0,617***
(2,655) (4,857) (2,187) (4,676)
0,027*** 0,541*** 0,023** 0,625***
(3,356) (5,972) (2,767) (5,739)
Nota 1: As regressões para determinar o valor do β seguiram o modelo: (E(R
i
)-R
f
= α
i
+ β
i
[E(R
m
) – R
f
]).
Nota 2: O Portfólio Top 1 é formado pela ação de maior dividend yield, o Portfólio Top 5 é formado pelas 5 ações de
maior dividend yield, o Portfólio Top 10 é formado pelas 10 ações, o Portfólio Top 15 é formado pelas 15 e o Portfólio
Top 20 é formado pelas 20 ações.
Nota 3: As regressões foram calculadas utilizando-se retornos logarítmicos mensais dos portfólios entre jan/95 e
dez/04.
Nota 4: Os valores entre parênteses representam a estatítica t.
Nota 5: Dados com * são significativos ao nível de 10%, dados com ** são significativos ao nível de 5% e dados com
*** são significativos ao nível de 1%.
jan/99 a
dez/04
Top 1
Top 5
Top 10
Top 15
Top 20
jan/95 a
dez/98
Top 1
Top 5
Top 10
Top 15
Top 20
Tabela 7
Alfas e Betas dos Portfólios Formados por Dividend Yield
Top 15
Top 20
Ibovespa IBrX-100
jan/95 a
dez/04
Top 1
Top 5
Top 10
78
Os alfas de Jensen apresentaram valores positivos e muito próximos de zero para todos os
portfólios em relação ao Ibovespa e ao IBrX-100 para o período de janeiro de 95 a dezembro de
2004. Entretanto, destes valores os únicos que se mostraram significativos ao nível de 90% foram
os alfas dos portfólios Top 15 e Top 20 em relação ao IBrX-100. Estes resultados indicam que
apenas essas duas carteiras apresentaram retornos superiores ao IBrX-100 após ajuste ao risco.
Não se pode afirmar nada (significância inferior ou superior ao índice de mercado) em relação às
outras carteiras. Também não se pode afirmar nada sobre a relação de todas as carteiras e o
Ibovespa.
Os betas calculados para todos os portfólios em relação aos dois índices de mercado são
estatisticamente significativos ao nível de 1% para o período de janeiro de 95 a dezembro de 04.
Todos os betas também apresentaram valores menores que a unidade, o que indica que as
carteiras formadas pelas ações de maior retorno de dividendo apresentam um risco sistemático
baixo. O portfólio Top 1, que é formado por apenas uma ação, apresentou os maiores betas com
valores próximos de 0,8. Todos os outros portfólios apresentaram valores semelhantes entre si,
na casa de 0,5.
Alguns alfas de Jensen para os sub-períodos se mostraram significativos, resultado diferente
do obtido para o período completo. Entretanto, houve uma diferença entre os betas observados
para os sub-períodos. Entre jan/95 e dez/04, os betas dos portfólios Top 5, Top 10, Top 15 e Top
20 tiveram valor médio de 0,45 e no segundo sub-período o beta médio desses portfólios foi 0,64.
79
4.2.4 Índice Treynor
Foi analisado também o desempenho das cinco carteiras após ajustar ao risco através da
Razão Treynor. Este índice é usado para avaliar a contribuição de desempenho de uma sub-
carteira para uma carteira existente e diversificada. O numerador da Razão Treynor é a diferença
entre o retorno médio da carteira e a taxa média de juros livre de risco, enquanto que o
denominador é uma medida de risco sistemático (β).
A tabela 8 mostra os valores das razões Treynor para cada uma das cinco carteiras em relação
aos dois benchmarks de mercado. Uma carteira com razão Treynor superior à do índice de
mercado representa um maior retorno ajustado ao risco sistemático. Por outro lado, uma carteira
com razão Treynor inferior à do índice de mercado representa um menor retorno ajustado ao risco
sistemático.
Vale ressaltar que todos os betas calculados para as carteiras se mostraram estatisticamente
significativos ao nível de 1%, exceto para a carteira Top 1 nos sub-períodos.
80
Treynor Ibovespa Treynor IBrX-100
Top 1
-0,003 -0,003
Top 5
0,012 0,011
Top 10
0,023 0,020
Top 15
0,024 0,021
Top 20
0,019 0,017
Ibovespa
-0,004
-
IBrX-100
-
0,000
Top 1
-0,078 -0,077
Top 5
-0,047 -0,049
Top 10
-0,042 -0,039
Top 15
-0,035 -0,030
Top 20
-0,047 -0,041
Ibovespa
-0,015
-
IBrX-100
-
-0,017
Top 1
0,039 0,032
Top 5
0,042 0,036
Top 10
0,055 0,047
Top 15
0,053 0,046
Top 20
0,054 0,047
Ibovespa
0,004
-
IBrX-100
-
0,010
jan/99 a
dez/04
Tabela 8
Razão Treynor dos Portfólios Formados por Dividend Yield
Nota 1: O Portfólio Top 1 é formado pela ação de maior dividend yield, o Portfólio Top 5 é formado pelas 5
ações de maior dividend yield, o Portfólio Top 10 é formado pelas 10 ações, o Portfólio Top 15 é formado pelas
15 e o Portfólio Top 20 é formado pelas 20 ações.
Nota 2: Os índices foram calculados em cima dos retornos logarítmicos mensais de jan/95 a dez/04 para o
Ibovespa e jan/96 a dez/04 para o IBrX-100.
Nota 3: A fórmula utilizada para cálculo do índice Treynor foi: IT = (E(R
p
) - R
f
)/β
p
.
jan/95 a
dez/04
jan/95 a
dez/98
A análise dos resultados da Razão Treynor indica que, excluindo a carteira Top 1, há
evidência de que a estratégia de investimento em ações boas pagadoras de dividendos apresentou
retornos médios superiores aos índices de mercado após ajustar ao risco sistemático no período
do estudo.
81
Os portfólios Top 10 e Top 15 foram os que conseguiram os melhores resultados pela Razão
Treynor, seguidos de perto pelo Top 20 e de longe pelo Top 5. Vale lembrar que a análise dos
retornos através dos alfas de Jensen (item 4.2.3) apontou as carteiras Top 15 e Top 20 como
possuidoras de retornos superiores ao IBrX-100 após ajuste ao risco.
A diferença entre os dois sub-períodos fica bem clara após a análise da Razão Treynor. No
primeiro, todas as carteiras têm razão Treynor inferior à do índice de mercado, o que representa
um menor retorno ajustado ao risco sistemático. Enquanto que, no segundo sub-período, as
carteiras apresentaram o desempenho oposto. Todas têm razão Treynor superior à do índice de
mercado, representando um maior retorno ajustado ao risco sistemático.
4.2.5 Comparação entre Meses de Alta e Meses de Baixa
Esta análise tem por objetivo verificar como os cinco portfólios se comportam em períodos de
alta e em períodos de baixa. Na tabela 9 é possível observar se as carteiras apresentaram mais
dias de alta ou de baixa durante o estudo e fazer uma comparação do desempenho das carteiras
nesses dois períodos distintos em relação aos índices de mercado (Ibovespa e IBrX-100).
82
Ibovespa IBrX-100
Top 1 Top 5 Top 10 Top 15 Top 20
Meses de Alta
72 69 53 72 74 80 79
Meses de Alta (%)
60,00% 63,89% 44,17% 60,00% 61,67% 66,67% 65,83%
Estatística t
2,19** 2,88*** -1,27 2,19** 2,55** 3,65*** 3,46***
Meses de Baixa
48 39 57 48 46 40 41
Meses de Baixa (%)
40,00% 36,11% 47,50% 40,00% 38,33% 33,33% 34,17%
Retorno Médio Meses Alta
8,26% 7,27% 20,59% 9,22% 8,39% 7,24% 7,10%
Retorno Médio Meses Baixa
-8,65% -7,60% -15,74% -7,64% -5,75% -5,52% -5,45%
Meses de Alta
31 23 16 24 26 30 28
Meses de Alta (%)
64,58% 63,89% 33,33% 50,00% 54,17% 62,50% 58,33%
Estatística t
2,02**
1,67* -2,31** 0 0,58 1,73* 1,16
Meses de Baixa
17 13 25 24 22 18 20
Meses de Baixa (%)
35,42% 36,11% 52,08% 50,00% 45,83% 37,50% 41,67%
Retorno Médio Meses Alta
8,16% 7,57% 23,43% 8,53% 7,07% 6,00% 5,77%
Retorno Médio Meses Baixa
-12,26% -11,53% -20,68% -7,82% -6,97% -7,36% -7,14%
Meses de Alta
41 46 37 48 48 50 51
Meses de Alta (%)
56,94% 63,89% 51,39% 66,67% 66,67% 69,44% 70,83%
Estatística t
1,18 2,36** 0,24 2,83*** 2,83*** 3,30*** 3,54***
Meses de Baixa
31 26 32 24 24 22 21
Meses de Baixa (%)
43,06% 36,11% 44,44% 33,33% 33,33% 30,56% 29,17%
Retorno Médio Meses Alta
8,33% 7,12% 19,36% 9,56% 9,11% 7,99% 7,83%
Retorno Médio Meses Baixa
-6,66% -5,64% -11,88% -7,46% -4,63% -4,01% -3,84%
jan/99 a
dez/04
Nota 1: Foram observados 120 meses para o Ibovespa e os 5 portfólios formados por
dividend yield
entre jan/95 e dez/04.
Nota 2: Foram observados 108 meses para o IBrX-100 entre jan/96 e dez/04.
Nota 3: O Portfólio Top 1 é formado pela ação de maior dividend yield, o Portfólio Top 5 é formado pelas 5 ações de maior dividend
yield, o Portfólio Top 10 é formado pelas 10 ações, o Portfólio Top 15 é formado pelas 15 e o Portfólio Top 20 é formado pelas 20 ações.
Nota 4: Os valores entre parênteses representam a estatítica t de um teste de hipótese para verificar se a proporção de meses de alta é
diferente de 50%.
Nota 5: Dados com * são significativos ao nível de 10%, dados com ** são significativos ao nível de 5% e dados com *** são
significativos ao nível de 1%.
Nota 6: O Portfólio Top 1 apresentou 10 meses sem variação alguma, sendo 7 no primeiro sub-período e 3 no segundo.
Tabela 9
Comparação do Desempenho dos Portfólios Formados por Dividend Yield em
Períodos de Alta e Períodos de Baixa
jan/95 a
dez/04
jan/95 a
dez/98
Ao analisar os dados contidos na tabela 9, percebemos que durante os 10 anos do estudo os
índices de mercado tiveram mais meses de alta do que de baixa. Foram 72 meses em 120 (60%)
para o Ibovespa e 69 em 108 (63,9%) para o IBrX-100 (a carteira teórica do IBrX-100 só foi
criada em janeiro de 1996). Estas duas proporções foram estatisticamente significativas ao nível
de 5% para o Ibovespa e 1% para o IBrX-100.
83
Apenas o portfólio Top 1 apresentou menos meses de alta do que de baixa (44,2%). Todos os
outros quatro portfólios apresentaram um maior número de meses de alta e de forma significativa
ao nível de 5% para o Top 5 e o Top 10 e 1% para o Top 15 e o Top 20. Os portfólios Top 15 e
Top 20 tiveram uma proporção maior de meses de alta em comparação com o Ibovespa e o IBrX-
100.
Outro ponto interessante desta análise foi a quase igualdade do retorno médio para os meses
de alta e para os meses de baixas para os dois índices de mercado. Fato que não ocorreu para as
carteiras. Para o Ibovespa a média dos meses de alta foi 8,26% e para os meses de baixa foi de -
8,65%. Para o IBrX-100 os resultados foram 7,27% e -7,60%. As carteiras Top 5, Top 10, Top 15
e Top 20 tiveram desempenho semelhante para os meses de alta, mas tiveram média menor nos
meses de baixa. Isto pode ser um indício de que a estratégia de investimento em ações boas
pagadoras de dividendos tem um desempenho melhor que o mercado em períodos de baixa.
Na comparação entre os dois sub-períodos, é possível observar que todos os portfólios
tiveram um percentual maior de meses de alta no segundo sub-período em relação ao primeiro. E
também, o retorno médio dos meses de baixa no segundo sub-período foi muito maior do que no
primeiro.
84
4.2.6 Análise Setorial
Esta última análise verifica quais os setores econômicos são os maiores pagadores de
dividendos da Bovespa. Na tabela 10, é possível observar que os sub-setores, de acordo com a
classificação da Bovespa, maiores pagadores de dividendos são o Químico (Petroquímicas e
Fertilizantes), Intermediários Financeiros (Bancos e Seguradoras), Energia Elétrica e Siderurgia e
Metalurgia. Houve uma concentração maior de empresas financeiras nos primeiros anos do
estudo, época de juros em alta e câmbio fixo enquanto que, nos últimos anos houve uma
diversificação maior. Uma lista com todas as ações utilizadas nos portfólios Top1, Top5, Top10,
Top15 e Top20 com seus respectivos setor, sub-setor e segmento pode ser vista no Anexo 1.
Sub-Setores Qtde %
Químicos 32
16,0%
Intermediários Financeiros 28
14,0%
Energia Elétrica 21
10,5%
Siderurgia e Metalurgia 20
10,0%
Máquinas e Equipamentos 14
7,0%
Alimentos 7
3,5%
Mineração 7
3,5%
Tecidos, Vestuário e Calçados 7
3,5%
Telefonia Móvel 7
3,5%
Bebidas 6
3,0%
Material de Transporte 6
3,0%
Fumo 5
2,5%
Petróleo, Gás e Biocombustíveis 5
2,5%
Telefonia Fixa 5
2,5%
Outros 30
15,0%
Sub-Setores Econômicos das Empresas presentes nos
Portfolios Formados por Dividend Yield
Tabela 10
Nota 1: O valores representam o número de vezes que empresas do setor figuraram entre as
maiores pagadoras de dividendos da Bovespa.
Nota 2: Foram selecionadas as 20 ações maiores pagadoras de dividendos a cada ano, durante 10
anos de estudo.
Nota 3: Os Sub-setores das empresas seguiram a classificação da Bovespa.
85
4.3 Resumo dos Resultados
Algumas conclusões e hipóteses podem ser tiradas dos resultados encontrados neste trabalho.
Abaixo é possível ver as principais:
i)
de acordo com as regressões cross-section que utilizaram o modelo de três fatores de
Fama e French, o β é uma variável relevante para a precificação de ativos no Brasil e
existe evidência parcial do efeito tamanho e do poder explicativo dos dividendos nos
retornos médios das ações.
ii)
as carteiras formadas por dividend yield Top 5, Top 10, Top 15 e Top 20 apresentaram
retornos mensais médios superiores ao Ibovespa e ao IBrX-100. Os retornos das
carteiras Top 10, Top 15 e Top 20 foram significativos ao nível de 1% e tiveram desvio
padrão semelhante aos benchmarks de mercado.
iii)
os retornos diferenciais médios das cinco carteiras analisadas foram positivos, mas
nenhum apresentou forte significância, não sendo possível afirmar que as carteiras
superam o mercado sistematicamente.
iv)
de todos os portfólios analisados apenas o Top 1 e o Ibovespa apresentaram Índice
Sharpe negativo, enquanto que as carteiras Top 5, Top 10, Top 15 e Top 20 tiveram IS
positivo. Pela análise deste índice, a estratégia Top 15 foi o melhor investimento para o
período.
v)
todos os portfólios formados por dividend yield apresentaram beta menor que 1 e
significativos ao nível de 1%, sendo assim, todas essas carteiras são menos arriscadas
que os benchmarks de mercado.
vi)
apenas as carteiras Top 15 e Top 20 apresentaram alfa de Jensen positivos e
significativos ao nível de 5% em relação ao IBrX-100. Nenhuma carteira apresentou
86
alfa de Jensen significativo em relação ao Ibovespa. Desta forma, não é possível afirmar
que as carteiras tiveram desempenho ajustado ao risco superior ao do mercado.
vii)
pela Razão Treynor, excluindo a carteira Top 1, há evidência de que a estratégia de
investimento em ações boas pagadoras de dividendos apresentou retornos médios
superiores aos índices de mercado após ajustar ao risco sistemático no período do
estudo.
viii)
Todos os portfólios analisados, exceto o Top 1, apresentaram uma proporção
significativamente maior de meses de alta do que baixa. As médias dos meses de alta
das carteiras formadas foram superiores às médias dos meses de baixa, fato esse que não
ocorreu para o IBrX-100 e o Ibovespa. Isto pode ser um indício de que a estratégia de
investimento em ações boas pagadoras de dividendos tem um desempenho melhor que o
mercado em períodos de baixa.
ix)
Ficou bem clara a diferença de comportamento da Bovespa e dos portfólios entre os
dois sub-períodos. Entre janeiro de 1995 e dezembro de 1998, as bolsas tiveram um
desempenho fraco, assim como a estratégia de investimento em ações boas pagadoras
de dividendos. Entretanto, entre janeiro de 1999 e dezembro de 2004, a tendência se
reverteu e os portfólios tiveram um desempenho muito superior ao do mercado.
x)
Os setores que mais pagaram dividendos foram o Químico (Petroquímicas e
Fertilizantes), Intermediários Financeiros (Bancos e Seguradoras), Energia Elétrica e
Siderurgia e Metalurgia. A concentração maior de empresas financeiras nos primeiros
anos do estudo pode ser explicada pelos juros altos e câmbio fixo.
87
5 Conclusão
O presente trabalho tinha dois objetivos distintos em relação ao retorno de dividendos no
Brasil. O primeiro objetivo era verificar a relação entre o dividend yield e as taxas de retorno das
ações brasileiras. O segundo era analisar o desempenho de uma estratégia de investimento em
ações de valor baseada em dividend yield, fazendo ponderações de risco e comparações com
índices de mercado.
Para verificar a significância do dividend yield na explicação dos retornos das ações no
mercado brasileiro foi utilizado o modelo de três fatores proposto por Fama e French (1993).
Diferentemente do CAPM, esse modelo sugere que o retorno esperado de um ativo excedente à
taxa livre de risco é função de mais duas variáveis, além do beta. Essas variáveis são relacionadas
ao efeito tamanho e ao efeito valor.
Para realizar as regressões, as ações foram divididas em três grupos de acordo com valor de
mercado (Small, Medium e Big) e três grupos de acordo com dividend yield (Low, Medium e
High). Após a divisão dos grupos foram construídos nove portfólios (S/L, S/M, S/H, M/L, M/M,
M/H, B/L, B/M, B/H) com ações comuns dos três grupos formados por tamanho e dos três
grupos formados por dividend yield.
A série histórica SMB para as regressões foi formada pela diferença entre a média aritmética
dos retornos dos portfólios com as ações de baixo valor de mercado (S/L, S/M e S/H) e a média
aritmética dos retornos dos portfólios com as ações de alto valor de mercado (B/L, B/M e B/H).
A série histórica HML foi feita da mesma forma: diferença entre a média dos retornos das ações
88
de alto dividend yield (B/H, M/H e S/H) e a média dos retornos das ações de baixo dividend yield
(B/L, M/L e S/L). A medida livre de risco utilizada foi o CDI e os índices de mercado utilizados
foram o Ibovespa e o IBrX-100.
Os resultados das regressões indicaram uma forte evidência de que a variável β é relevante
para explicar o retorno dos ativos no Brasil. Todas as regressões apresentaram betas positivos,
menores que 1 e significativos ao nível de 1%. Para as variáveis relacionadas ao efeito tamanho e
ao efeito valor, os resultados obtidos não foram tão significativos como os do beta, indicando
apenas um efeito parcial dos dividendos e do valor de mercado das empresas na explicação dos
retornos médios das ações.
Os resultados encontrados por Fama e French (1993) para o mercado americano utilizando o
modelo de três fatores foram um pouco diferentes dos observados neste trabalho para o mercado
brasileiro. Os autores encontraram uma significância maior para as variáveis relacionadas ao
efeito tamanho e ao efeito valor do que aquelas observadas neste trabalho.
Com o objetivo de verificar o desempenho da estratégia de investimento em ações de valor
baseada em dividend yield, foi feito um ranking anual das ações de acordo com este índice.
Depois foram criadas 5 carteiras diferentes: a ação de maior dividendo (Top1), as cinco ações de
maior retorno de dividendo (Top5), as dez ações maior retorno (Top10), as quinze maiores
(Top15) e as vinte maiores (Top20).
Foram investidas quantidades iguais de recursos em cada um dos ativos em cada portfólio. As
carteiras foram mantidas por um ano e, depois deste prazo, rebalanceadas com as novas ações de
89
maior retorno de dividendo. A análise do desempenho de cada uma das carteiras foi realizada em
uma base absoluta e depois de ajustado ao risco.
Os portfólios Top 10, Top 15 e Top 20 apresentaram retornos mensais médios superiores ao
Ibovespa e ao IBrX-100 e significativos ao nível de 1%. Os desvios padrão dessas carteiras foram
semelhantes ao dos benchmarks de mercado e os betas apresentados por elas foram significativos
e menores que a unidade. Este resultado deve ser destacado, pois as carteiras de mercado
(Ibovespa e IBrX-100) são mais diversificadas que as carteiras criadas por dividend yield e por
isso deveriam ser menos arriscadas. Pode ser que o pagamento periódico de dividendos por parte
das empresas diminua a variabilidade dos retornos totais das ações e, consequentemente, das
carteiras.
Todas as carteiras apresentaram retornos diferenciais positivos em relação aos índices de
mercado. Entretanto, a significância desses retornos foi praticamente inexistente e, deste forma,
não é possível afirmar que estes cinco portfólios superem os índices de mercado
sistematicamente. Na comparação com o CDI, as carteiras Top 5, Top 10, Top 15 e Top 20
apresentaram Índice Sharpe positivo e rendimento médio acima da renda fixa. Tendo como base
este índice é possível afirmar que a estratégia Top 15 foi o melhor investimento para o período.
Para analisar o desempenho das carteiras ajustado ao risco foi utilizada a medida alfa de
Jensen. Todas as carteiras apresentaram valores positivos e muito próximos de zero, mas com
quase nenhuma significância. Apenas os alfas dos portfólios Top 15 e Top 20 em relação ao
IBrX-100 se mostraram significativos ao nível de 95%. Estes resultados indicam que apenas
essas duas carteiras apresentaram retornos superiores ao IBrX-100 após ajuste ao risco. Desta
90
forma, não é possível afirmar que as carteiras tiveram desempenho ajustado ao risco superior ao
do mercado.
Todas as carteiras, exceto a Top 1, apresentaram Razão Treynor superior a do índice de
mercado. Por estes resultados há evidência de que a estratégia de investimento em ações boas
pagadoras de dividendos apresentou retornos médios superiores aos índices de mercado após
ajustar ao risco sistemático no período do estudo.
Todos os portfólios analisados, exceto o Top 1, apresentaram uma proporção
significativamente maior de meses de alta do que baixa. As médias dos meses de alta das
carteiras formadas foram superiores às médias dos meses de baixa, fato esse que não ocorreu para
o IBrX-100 e o Ibovespa. Isto pode ser um indício de que a estratégia de investimento em ações
boas pagadoras de dividendos tem um desempenho melhor que o mercado em períodos de baixa.
No primeiro sub-período (janeiro de 1995 e dezembro de 1998), a Bovespa teve um
desempenho fraco, assim como a estratégia de investimento em ações boas pagadoras de
dividendos. Entretanto, o bom desempenho da Bovespa entre janeiro de 1999 e dezembro de
2004, fez com que, na média para todo o período, a estratégia de investimento em ações boas
pagadoras de dividendos apresentasse um bom retorno.
Bueno (2002) verificou a viabilidade de uma estratégia baseada em dividend yield na Bovespa
para o período de julho de 1994 a dezembro de 1999, assim como Austin, Leal e Silva (2000)
também o fizeram para o período de 1994 a 1998. Como resultados, estes dois trabalhos não
conseguiram observar uma capacidade das ações de alto dividend yield possuírem maiores ou
91
menores taxas de retorno do que as ações de baixo ou zero yield. Os resultados encontrados por
estes autores foram semelhantes aos encontrados neste trabalho para o primeiro sub-período
(1994 a 1998) estudado.
Aos investidores interessados em utilizar uma estratégia baseada em dividend yield para
formação de carteiras, foram encontrados neste trabalho indícios de que essas estratégias são uma
aplicação financeira interessante que superou o mercado em retorno e com menos risco nos
últimos 5 anos. Os melhores resultados foram obtidos pelas carteiras com mais ações Top 10,
Top 15 e Top 20 devido a maior diversificação desses portfólios. Entretanto, para afirmar que
estas estratégias são economicamente viáveis é preciso realizar novos estudos levando em
consideração custos de transação e impostos.
5.1 Recomendações para Trabalhos Futuros
Como sugestão para pesquisas futuras a respeito do dilema ações de crescimento versus ações
de valor e, também, em relação ao desempenho de estratégias de investimento em ações boas
pagadoras de dividendos, foram identificadas:
i)
realizar novas regressões sob o modelo Fama e French (1993) utilizando outras
medidas de valor como índice valor contábil/valor de mercado, índice lucro/preço ou
free cash flow yield, em substituição ao dividend yield e verificar qual deles tem maior
poder explicativo nos retornos médio das ações. Em seguida refazer a análise das
carteiras Top 1, Top 5, Top 10, Top 15 e Top 20 utilizando esse índice como critério
de seleção das ações.
92
ii)
analisar as carteiras Top 1, Top 5, Top 10, Top 15 e Top 20 considerando os efeitos
do custo de rebalanceamento das carteiras e a incidência de impostos.
iii)
realizar nova análise das carteiras Top 1, Top 5, Top 10, Top 15 e Top 20
considerando meses diferentes como data de rebalanceamento para verificar algum
efeito de sazonalidade.
iv)
realizar uma análise estatisticamente mais aprofundada dos setores econômicos que
mais pagam dividendos comparando com médias do mercado.
93
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104
Anexo I
Ação Setor Sub-Setor Segmento Div. Yield
Banespa PN Financeiro e Outros Intermediários Financeiros Bancos 9,35
Sudameris ON Financeiro e Outros Intermediários Financeiros Bancos 9,22
Paranapanema PN Materiais Básicos Siderurgia e Metalurgia Artefatos de Cobre 8,90
BCN PN Financeiro e Outros Intermediários Financeiros Bancos 7,27
F Cataguazes PNA Utilidade Pública Energia Elétrica Energia Elétrica 6,74
Santander Noroeste PN Financeiro e Outros Intermediários Financeiros Bancos 6,64
Progresso PN Financeiro e Outros Intermediários Financeiros Bancos 6,40
Nord Brasil PN Financeiro e Outros Intermediários Financeiros Bancos 4,81
Aracruz PNB Materiais Básicos Madeira e Papel Papel e Celulose 4,78
Alfa Investimentos PN Financeiro e Outros Intermediários Financeiros Bancos 3,81
Bradesco PN Financeiro e Outros Intermediários Financeiros Bancos 2,88
White Martins ON Materiais Básicos Químicos Químicos Diversos 2,76
Real PN Financeiro e Outros Intermediários Financeiros Bancos 2,70
Merc S Paulo PN Financeiro e Outros Intermediários Financeiros Bancos 2,67
Unibanco ON Financeiro e Outros Intermediários Financeiros Bancos 2,40
J B Duarte PN Financeiro e Outros Holdings Diversificadas Holding Diversificadas 2,20
Plascar PN Bens Industriais Material de Transporte Material Rodoviário 2,14
FrancesBras ON Financeiro e Outros Intermediários Financeiros Bancos 2,04
Bco Itau Hold Finan PN Financeiro e Outros Intermediários Financeiros Bancos 1,99
Sid Riogran PN Materiais Básicos Siderurgia e Metalurgia Siderurgia 1,69
Ação Setor Sub-Setor Segmento Div. Yield
Adubos Trevo PN Materiais Básicos Químicos Fertilizantes e Defensivos 41,97
Progresso PN Financeiro e Outros Intermediários Financeiros Bancos 34,98
Fosfertil PN Materiais Básicos Químicos Fertilizantes e Defensivos 31,38
Fertiza PN Materiais Básicos Químicos Fertilizantes e Defensivos 28,84
Paranapanema PN Materiais Básicos Siderurgia e Metalurgia Artefatos de Cobre 28,54
Micheletto PNA Materiais Básicos Siderurgia e Metalurgia Artefatos de Ferro e Aço 27,65
Confab PN Materiais Básicos Siderurgia e Metalurgia Artefatos de Ferro e Aço 27,30
Pettenati PN Consumo Cíclico Tecidos, Vestuário e Calçados Fios e Tecidos 25,00
Minupar PN Consumo Não Cíclico Alimentos Carnes e Derivados 23,81
Agroceres PN Materiais Básicos Químicos Fertilizantes e Defensivos 23,60
Souza Cruz ON Consumo Não Cíclico Fumo Cigarros e Fumos 22,69
Lorenz PN Consumo Não Cíclico Alimentos Grãos e Derivados 22,47
Trevisa PN Construção e Transpor
t
Transporte Transporte Hidroviário 22,05
Fertibras PN Materiais Básicos Químicos Fertilizantes e Defensivos 20,00
Sudameris ON Financeiro e Outros Intermediários Financeiros Bancos 19,64
Iochp-Maxion PN Bens Industriais Material de Transporte Material Rodoviário 17,90
Forjas Taurus PN Bens Industriais Máquinas e Equipamentos Armas e Munições 17,10
Amadeo Rossi PN Bens Industriais Máquinas e Equipamentos Armas e Munições 16,48
Sam Industr PN Materiais Básicos Siderurgia e Metalurgia Artefatos de Cobre 15,60
Chapeco PN Consumo Não Cíclico Alimentos Carnes e Derivados 15,33
Nota 1: Foram selecionadas as 20 ações maiores pagadoras de dividendos a cada ano, durante os 10 anos do estudo.
Nota 2: Os Setores, Sub-setores e Segmentos das empresas seguiram a classificação da Bovespa.
Nota 3: O
dividend yield
de cada ação foi calculado com base no último dividendo pago anualizado.
Tabela 11
Lista das Ações Utilizadas na Composição dos
Portfólios Formados por Dividend Yield de 1995 a 2004
1995
1996
105
Ação Setor Sub-Setor Segmento Div. Yield
Mundial PN Bens Industriais Máquinas e Equipamentos Motores 33,99
Fibam PN Materiais Básicos Siderurgia e Metalurgia Artefatos de Ferro e Aço 23,33
Polar PN Consumo Não Cíclico Bebidas Cervejas e Refrigerantes 21,42
Nord Brasil PN Financeiro e Outros Intermediários Financeiros Bancos 19,83
Fosfertil PN Materiais Básicos Químicos Fertilizantes e Defensivos 18,33
Besc PNB Financeiro e Outros Intermediários Financeiros Bancos 17,72
Souza Cruz ON Consumo Não Cíclico Fumo Cigarros e Fumos 17,58
Minupar PN Consumo Não Cíclico Alimentos Carnes e Derivados 16,67
Fertibras PN Materiais Básicos Químicos Fertilizantes e Defensivos 15,15
Unipar PNB Materiais Básicos Químicos Petroquímicos 14,46
Ripasa PN Materiais Básicos Madeira e Papel Papel e Celulose 13,61
Antarct Nordeste PNA Consumo Não Cíclico Bebidas Cervejas e Refrigerantes 13,48
Fertiza PN Materiais Básicos Químicos Fertilizantes e Defensivos 13,25
Cargill Fertilizant PN Materiais Básicos Químicos Fertilizantes e Defensivos 13,24
Metisa PN Bens Industriais Máquinas e Equipamentos
Máquinas e Equipamentos
12,26
Arno PN Consumo Cíclico Comércio Eletrodomésticos 12,22
Nitrocarbono PNA Materiais Básicos Químicos Petroquímicos 12,17
Recrusul PN Bens Industriais Material de Transporte Material Rodoviário 11,97
Ambev PN Consumo Não Cíclico Bebidas Cervejas e Refrigerantes 11,75
F Cataguazes PNA Utilidade Pública Energia Elétrica Energia Elétrica 11,24
Ação Setor Sub-Setor Segmento Div. Yield
Cargill Fertilizant PN Materiais Básicos Químicos Fertilizantes e Defensivos 73,55
Albarus ON Materiais Básicos Siderurgia e Metalurgia Artefatos de Ferro e Aço 27,00
Marcopolo PN Bens Industriais Material de Transporte Material Rodoviário 22,92
Usiminas PNA Materiais Básicos Siderurgia e Metalurgia Siderurgia 21,92
Forjas Taurus PN Bens Industriais Máquinas e Equipamentos Armas e Munições 21,83
Pirelli Pneus PN Outros Outros Outros 20,14
Copesul ON Materiais Básicos Químicos Petroquímicos 18,96
Ipiranga Ref PN Petróleo, Gás e Bioco
m
Petróleo, Gás e Biocomb. Exploração e Refino 18,13
Besc PNB Financeiro e Outros Intermediários Financeiros Bancos 16,98
Fertibras PN Materiais Básicos Químicos Fertilizantes e Defensivos 15,40
Bunge Fertilizantes PN Materiais Básicos Químicos Fertilizantes e Defensivos 15,14
Perdigao PN Consumo Não Cíclico Alimentos Carnes e Derivados 15,13
Brasilit ON Materiais Básicos Mineração Minerais Não-Metálicos 14,81
Antarct Nordeste PNA Consumo Não Cíclico Bebidas Cervejas e Refrigerantes 14,06
Magnesita PNA Materiais Básicos Materiais Diversos Materiais Diversos 13,88
Bandeirantes PN Financeiro e Outros Intermediários Financeiros Bancos 13,66
Bombril PN Consumo Não Cíclico Prods. Uso Pessoal e Limpeza Produtos de Limpeza 12,95
Ipiranga Dist PN Petróleo, Gás e Bioco
m
Petróleo, Gás e Biocomb. Distribuição de Derivados 12,93
Fosfertil PN Materiais Básicos Químicos Fertilizantes e Defensivos 12,58
Sudameris ON Financeiro e Outros Intermediários Financeiros Bancos 12,46
1998
Tabela 11 (cont.)
Lista das Ações Utilizadas na Composição dos
Portfólios Formados por Dividend Yield de 1995 a 2004
1997
Nota 1: Foram selecionadas as 20 ações maiores pagadoras de dividendos a cada ano, durante os 10 anos do estudo.
Nota 2: Os Setores, Sub-setores e Segmentos das empresas seguiram a classificação da Bovespa.
Nota 3: O
dividend yield
de cada ação foi calculado com base no último dividendo pago anualizado.
106
Ação Setor Sub-Setor Segmento Div. Yield
LightPar ON Utilidade Pública Energia Elétrica Energia Elétrica 173,93
Telasa Celular BN Telecomunições Telefonia Móvel Telefonia Móvel 64,46
Telpa AN Telecomunições Telefonia Fixa Telefonia Fixa 53,13
Banespa PN Financeiro e Outros Intermediários Financeiros Bancos 50,68
Cargill Fertilizant PN Materiais Básicos Químicos Fertilizantes e Defensivos 47,65
Eternit ON Materiais Básicos Mineração Minerais Não-Metálicos 43,62
Forjas Taurus PN Bens Industriais Máquinas e Equipamentos Armas e Munições 42,16
Telepisa Celular BN Telecomunições Telefonia Móvel Telefonia Móvel 40,88
Telasa AN Telecomunições Telefonia Fixa Telefonia Fixa 38,58
Fosfertil PN Materiais Básicos Químicos Fertilizantes e Defensivos 35,81
Pirelli Pneus PN Outros Outros Outros 34,32
Polar PN Consumo Não Cíclico Bebidas Cervejas e Refrigerantes 33,80
Fertibras PN Materiais Básicos Químicos Fertilizantes e Defensivos 33,59
Trafo PN Bens Industriais Equipamentos Elétricos Equipamentos Elétricos 32,46
Usiminas PNA Materiais Básicos Siderurgia e Metalurgia Siderurgia 29,34
Copesul ON Materiais Básicos Químicos Petroquímicos 29,19
Bardella PN Bens Industriais Máquinas e Equipamentos
Máquinas e Equipamentos
29,17
Telepara AN Telecomunições Telefonia Fixa Telefonia Fixa 28,66
Telern Celular BN Telecomunições Telefonia Móvel Telefonia Móvel 27,51
Sid Tubarao PN Materiais Básicos Siderurgia e Metalurgia Siderurgia 25,32
Ação Setor Sub-Setor Segmento Div. Yield
S Gobain Canal PN Materiais Básicos Siderurgia e Metalurgia Artefatos de Ferro e Aço 22,66
Telegoias Celular BN Telecomunições Telefonia Móvel Telefonia Móvel 19,33
Polar PN Consumo Não Cíclico Bebidas Cervejas e Refrigerantes 19,10
Telpa Celular BN Telecomunições Telefonia Móvel Telefonia Móvel 17,76
Petroquimica Uniao PN Materiais Básicos Químicos Petroquímicos 17,56
Amazonia ON Financeiro e Outros Intermediários Financeiros Bancos 17,47
Mont Aranha ON Financeiro e Outros Holdings Diversificadas Holding Diversificadas 17,37
Eternit ON Materiais Básicos Mineração Minerais Não-Metálicos 16,39
Confab PN Materiais Básicos Siderurgia e Metalurgia Artefatos de Ferro e Aço 14,84
Pirelli Pneus PN Outros Outros Outros 14,45
Souza Cruz ON Consumo Não Cíclico Fumo Cigarros e Fumos 14,32
Telebrasilia Cel BN Telecomunições Telefonia Móvel Telefonia Móvel 14,14
Merc Brasil PN Financeiro e Outros Intermediários Financeiros Bancos 13,91
Ipiranga Ref PN Petróleo, Gás e Bioco
m
Petróleo, Gás e Biocomb. Exploração e Refino 13,45
Bardella PN Bens Industriais Máquinas e Equipamentos
Máquinas e Equipamentos
Industriais
12,02
Escelsa ON Utilidade Pública Energia Elétrica Energia Elétrica 12,00
Telma AN Telecomunições Telefonia Fixa Telefonia Fixa 11,05
Eletrobras PNB Utilidade Pública Energia Elétrica Energia Elétrica 11,02
Forjas Taurus PN Bens Industriais Máquinas e Equipamentos Armas e Munições 11,00
Telepisa Celular BN Telecomunições Telefonia Móvel Telefonia Móvel 10,99
Nota 1: Foram selecionadas as 20 ações maiores pagadoras de dividendos a cada ano, durante os 10 anos do estudo.
Nota 2: Os Setores, Sub-setores e Segmentos das empresas seguiram a classificação da Bovespa.
Nota 3: O
dividend yield
de cada ação foi calculado com base no último dividendo pago anualizado.
Tabela 11 (cont.)
Lista das Ações Utilizadas na Composição dos
Portfólios Formados por Dividend Yield de 1995 a 2004
1999
2000
107
Ação Setor Sub-Setor Segmento Div. Yield
Eternit ON Materiais Básicos Mineração
Minerais Não-Metálicos
70,27
Sanepar PN Utilidade Pública Água e Saneamento
Á
gua e Saneamento
59,41
Albarus ON Materiais Básicos Siderurgia e Metalurgia
Artefatos de Ferro e Aço
47,88
Souza Cruz ON Consumo Não Cíclico Fumo
Cigarros e Fumos
27,38
Amazonia ON Financeiro e Outros Intermediários Financeiros
Bancos
23,96
Ripasa PN Materiais Básicos Madeira e Papel
Papel e Celulose
19,86
Paul F Luz ON Utilidade Pública Energia Elétrica
Energia Elétrica
17,95
Pettenati PN Consumo Cíclico Tecidos, Vestuário e Calçados
Fios e Tecidos
17,63
Polialden PN Materiais Básicos Químicos
Petroquímicos
17,63
Fosfertil PN Materiais Básicos Químicos
Fertilizantes e Defensivos
16,87
Belgo Mineira PN Materiais Básicos Siderurgia e Metalurgia
Siderurgia
16,37
Forjas Taurus PN Bens Industriais Máquinas e Equipamentos
Armas e Munições
16,02
Cesp PN Utilidade Pública Energia Elétrica
Energia Elétrica
15,83
Eletropaulo Metropo PN Utilidade Pública Energia Elétrica
Energia Elétrica
15,12
Bardella PN Bens Industriais Máquinas e Equipamentos
Máquinas e Equipamentos
12,92
Grazziotin PN Consumo Cíclico Comércio
Tecidos, Vestuário e
12,35
Unipar PNB Materiais Básicos Químicos
Petroquímicos
12,35
Braskem PNA Materiais Básicos Químicos
Petroquímicos
11,47
Petroquimica Uniao PN Materiais Básicos Químicos
Petroquímicos
11,10
Sabesp ON Utilidade Pública Água e Saneamento
Á
gua e Saneamento
10,90
Ação Setor Sub-Setor Segmento Div. Yield
Gradiente PNA Consumo Cíclico Comércio
Eletrodomésticos
147,88
Elektro PN Utilidade Pública Energia Elétrica
Energia Elétrica
119,33
Sid Nacional ON Materiais Básicos Siderurgia e Metalurgia
Siderurgia
92,58
Coelce PNA Utilidade Pública Energia Elétrica
Energia Elétrica
69,35
Embraco PN Bens Industriais Máquinas e Equipamentos
Máquinas e Equipamentos
Industriais
31,53
Mendes Jr PNB Construção e Transpor
t
Construção e Engenharia
Construção Pesada
26,79
CEB PNA Utilidade Pública Energia Elétrica
Energia Elétrica
23,80
Eternit ON Materiais Básicos Mineração
Minerais Não-Metálicos
23,50
Ultrapar PN Financeiro e Outros Holdings Diversificadas
Holding Diversificadas
22,41
Petroquimica Uniao PN Materiais Básicos Químicos
Petroquímicos
19,57
Joao Fortes ON Construção e Transpor
t
Construção e Engenharia
Construção Civil
19,09
Confab PN Materiais Básicos Siderurgia e Metalurgia
Artefatos de Ferro e Aço
16,44
Pettenati PN Consumo Cíclico Tecidos, Vestuário e Calçados
Fios e Tecidos
15,98
Souza Cruz ON Consumo Não Cíclico Fumo
Cigarros e Fumos
15,92
Avipal ON Consumo Não Cíclico Alimentos
Carnes e Derivados
15,32
Fras-Le PN Bens Industriais Material de Transporte
Material Rodoviário
14,83
Coelba ON Utilidade Pública Energia Elétrica
Energia Elétrica
14,62
Ipiranga Ref PN Petróleo, Gás e Bioco
m
Petróleo, Gás e Biocomb.
Exploração e Refino
14,56
Brazil Realt PN Construção e Transpor
t
Construção e Engenharia
Construção Civil
13,83
Sadia SA PN Consumo Não Cíclico Alimentos
Carnes e Derivados
13,71
Nota 1: Foram selecionadas as 20 ações maiores pagadoras de dividendos a cada ano, durante os 10 anos do estudo.
Nota 2: Os Setores, Sub-setores e Segmentos das empresas seguiram a classificação da Bovespa.
Nota 3: O
dividend yield
de cada ação foi calculado com base no último dividendo pago anualizado.
Tabela 11 (cont.)
Lista das Ações Utilizadas na Composição dos
Portfólios Formados por Dividend Yield de 1995 a 2004
2001
2002
108
Ação Setor Sub-Setor Segmento Div. Yield
Petroquisa PN Materiais Básicos Químicos
Petroquímicos
90,22
CEB PNA Utilidade Pública Energia Elétrica
Energia Elétrica
34,15
Gradiente PNA Consumo Cíclico Comércio
Eletrodomésticos
28,21
Celpe PNA Utilidade Pública Energia Elétrica
Energia Elétrica
23,95
Coelce PNA Utilidade Pública Energia Elétrica
Energia Elétrica
23,91
Fosfertil PN Materiais Básicos Químicos
Fertilizantes e Defensivos
23,08
Sabesp ON Utilidade Pública Água e Saneamento
Á
gua e Saneamento
22,83
Mont Aranha ON Financeiro e Outros Holdings Diversificadas
Holding Diversificadas
22,06
Banespa PN Financeiro e Outros Intermediários Financeiros
Bancos
20,71
Transmissao Paulist PN Utilidade Pública Energia Elétrica
Energia Elétrica
20,19
Eternit ON Materiais Básicos Mineração
Minerais Não-Metálicos
19,91
Gera Paranapanema PN Utilidade Pública Energia Elétrica
Energia Elétrica
18,50
AES Tiete ON Utilidade Pública Energia Elétrica
Energia Elétrica
17,91
Souto Vidig ON Outros Outros
Outros
17,79
Gerdau Met PN Materiais Básicos Siderurgia e Metalurgia
Siderurgia
16,61
Magnesita PNA Materiais Básicos Materiais Diversos
Materiais Diversos
16,53
Karsten PN Consumo Cíclico Tecidos, Vestuário e Calçados
Fios e Tecidos
16,18
Loj Americanas PN Consumo Não Cíclico Prods. Uso Pessoal e Limpeza
Produtos Diversos
16,14
Bardella PN Bens Industriais Máquinas e Equipamentos
Máquinas e Equipamentos
15,91
Alpargatas PN Consumo Cíclico Tecidos, Vestuário e Calçados
Calçados
15,85
Ação Setor Sub-Setor Segmento Div. Yield
Banrisul PN Financeiro e Outros Intermediários Financeiros
Bancos
28,26
Banese PN Financeiro e Outros Intermediários Financeiros
Bancos
22,57
Coelce PNA Utilidade Pública Energia Elétrica
Energia Elétrica
20,02
Telesp Operac PN Telecomunições Telefonia Fixa
Telefonia Fixa
18,12
Banespa PN Financeiro e Outros Intermediários Financeiros
Bancos
18,01
Eternit ON Materiais Básicos Mineração
Minerais Não-Metálicos
17,53
Coelba ON Utilidade Pública Energia Elétrica
Energia Elétrica
17,11
Seg Alianca Bahia PN Financeiro e Outros Previdência e Seguros
Seguradoras
15,20
Sanepar PN Utilidade Pública Água e Saneamento
Á
gua e Saneamento
13,61
Santista Textil PN Consumo Cíclico Tecidos, Vestuário e Calçados
Fios e Tecidos
13,10
Ipiranga Dist PN Petróleo, Gás e Bioco
m
Petróleo, Gás e Biocomb.
Distribuição de Derivados
12,26
Metisa PN Bens Industriais Máquinas e Equipamentos
Máquinas e Equipamentos
de Construção e Agrícolas
12,16
Petroquimica Uniao PN Materiais Básicos Químicos
Petroquímicos
11,98
Sid Tubarao PN Materiais Básicos Siderurgia e Metalurgia
Siderurgia
11,85
Joao Fortes ON Construção e Transpor
t
Construção e Engenharia
Construção Civil
11,37
Celpe PNA Utilidade Pública Energia Elétrica
Energia Elétrica
11,17
Alpargatas PN Consumo Cíclico Tecidos, Vestuário e Calçados
Calçados
10,49
Confab PN Materiais Básicos Siderurgia e Metalurgia
Artefatos de Ferro e Aço
10,38
Fras-Le PN Bens Industriais Material de Transporte
Material Rodoviário
10,18
Copesul ON Materiais Básicos Químicos
Petroquímicos
10,17
Nota 1: Foram selecionadas as 20 ações maiores pagadoras de dividendos a cada ano, durante os 10 anos do estudo.
Nota 2: Os Setores, Sub-setores e Segmentos das empresas seguiram a classificação da Bovespa.
Nota 3: O
dividend yield
de cada ação foi calculado com base no último dividendo pago anualizado.
Tabela 11 (cont.)
Lista das Ações Utilizadas na Composição dos
Portfólios Formados por Dividend Yield de 1995 a 2004
2003
2004
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