A metodologia de carteiras tem como objetivo formular estratégias de investimento com base nos accruals totais e discricionários, segregando a amostra pelas variáveis de monitoramento, para assim avaliar evidências da anomalia dos accruals nos diversos grupos de empresas. Para a análise de carteiras, foi utilizada a metodologia de Fama e French (2008), seguindo as seguintes etapas:
a) Ao final de junho de cada ano, as ações foram agrupadas de forma crescente em função do volume de accruals (totais e discricionários) e distribuídas em quintis: o primeiro grupo correspondeu às ações com menor volume de accruals (Low) e o último grupo foi representado por ações de empresas com maior volume de accruals (High).
b) A amostra foi ordenada de forma crescente e ao final de junho de cada ano a amostra foi dividida em dois grupos com base no valor de mercado: 50% inferior (Small) e 50% superior (Big). O objetivo desse procedimento foi analisar se a anomalia dos accruals envolve os vários grupos de tamanho ou se restringe a um grupo específico, já que sem considerar os grupos por tamanho os resultados podem ser enviesados por ações de menor ou maior valor de mercado. As ações foram ordenadas de forma crescente pelo tamanho (valor de mercado).
c) Ao final de junho de cada ano, as ações foram agrupadas de forma crescente com base na participação de investidores institucionais e distribuídas em dois grupos: 50% inferior (Small) e 50% superior (Big).
d) Ao final de junho de cada ano, as ações foram agrupadas com base na quantidade de analistas acompanhado a empresa naquele período e foram distribuídas em dois grupos: 50% representando o grupo com baixa cobertura de analistas (Low) e 50% correspondeu às ações com alta cobertura de analistas (High).
e) Ao final de junho de cada ano, as ações formam agrupadas com base nas previsões de analistas e foram distribuídas em dois grupos: o primeiro grupo foi representado por ações de empresas que não possuam previsões de lucros e fluxos de caixa, isto é não possuam a previsão de accruals (No), e o segundo grupo será formado por ações de empresas que possuam ambas as previsões (Yes).
f) Com a intersecção dos diversos grupos, foram construídas e analisadas: i) 5 (cinco) carteiras constituídas com base no volume de accruals totais e accruals discricionários (alínea a)); ii) 10 (dez) carteiras resultantes da intersecção das alíneas a) e b) (5 x 2), que permitiu avaliar evidências de anomalia para os diversos tamanhos de empresas; iii) 10 (dez) carteiras, a partir da intersecção das alíneas a) e c) que permitiu avaliar a existência da anomalia frente a participação dos investidores institucionais; iv) 10 (dez) carteiras originárias da intersecção das alíneas a) e d), na qual permitiu investigar a anomalia dos accruals controlando pela cobertura dos analistas; e v) 10 (dez) carteiras resultantes da intersecção das alíneas a) e e), onde permitiu avalia a influência das previsões de lucro e fluxos de caixa (previsão de accruals) na anomalia dos accruals.
g) Por fim, o retorno de cada ação e o retorno de cada carteira foi calculado, mensalmente, de julho do ano t a junho do ano t+1, ponderado pelo valor de mercado.
Essa metodologia permitiu testar a primeira hipótese da pesquisa: H1: Estratégia de investimento com base nos accruals de empresas com baixo monitoramento externo provoca retornos anormais positivos (anomalia).
Adicionalmente, analisou-se se os retornos obtidos com a metodologia de formação de carteiras persistem ao ajustar os retornos ao modelo de cinco fatores (LIU, 2006; MACHADO; MEDEIROS, 2011) e de três fatores de Fama e French (1993). A análise foi realizada por meio do alfa de Jensen que, geralmente, é utilizado para avaliar o retorno anormal de um título ou de uma carteira de títulos. A avaliação consiste em observar se os alfas dos modelos estimados são estatisticamente diferentes de zero. A não significância estatística dos alfas dos modelos significa que os retornos das carteiras constituídas com base nos accruals são explicados pelos fatores de risco do modelo de cinco fatores, por exemplo.
Para obter os fatores de risco do modelo de cinco fatores (variáveis independentes), foram adotados os procedimentos utilizados por Machado e Medeiros (2011), quais sejam:
a) As ações foram ordenadas de forma crescente pelo seu valor de mercado (tamanho), ao final de junho de cada ano. Após isso, a amostra foi dividida em dois grupos a partir da mediana: o primeiro grupo foi representado pelas ações de menor valor de mercado (Small) e o segundo grupo pelas ações de maior valor de mercado (Big);
b) Ao final de junho de cada ano, as ações foram reordenadas de forma crescente, com base no índice book-to-market. Com base nisso, foram agrupadas as ações em dois grupos: 50% inferior (Low) e 50% superior (High);
c) Ainda no final de junho de cada ano, as ações foram reordenadas de forma crescente, conforme o retorno acumulado no período de 11 (onze) meses, iniciado em julho de t-1 e terminado em maio de t, de modo a refletir a estratégia momento (JEGADEESH; TITMAN, 1993; CARHART, 1997). Em seguida as ações foram divididas em dois grupos, com base na mediana, quais sejam: perdedoras (Losers) para as ações de empresas do lado inferior da mediana, ou seja, as que obtiverem os piores retornos históricos acumulados; e vencedoras (Winners) para as que obtiverem melhores retornos históricos acumulados.
d) Da mesma forma, no final de julho de cada ano, as ações foram reagrupadas de forma crescente, em função da sua liquidez, tomando como base a liquidez média do ano anterior ao da formação da carteira. Do mesmo modo, a amostra foi dividida em dois grupos, conforme a mediana, isto é: Inferior (Low), para as ações de empresas com menor liquidez; e Superior (High) para as ações de empresas com maior liquidez.
e) Com a intersecção dos grupos das alíneas a) a d), foram construídas 16 (dezesseis) carteiras, em junho de cada ano;
f) Mensalmente, de julho do ano t a junho do ano t+1, foi calculado o retorno de cada ação e o retorno mensal de cada carteira, através da ponderação pelo valor de mercado.
g) Mensalmente foram calculados os prêmios pelos riscos dos fatores mercado, tamanho, Book-to-market e liquidez.
h) As carteiras foram rebalanceadas em julho de cada ano, com o objetivo de garantir que as informações contábeis referentes ao exercício social anterior já estivessem sido divulgadas, de modo a evitar-se o viés conhecido como look-ahead bias (MACHADO; MEDEIROS, 2011).
Os retornos das carteiras (variável dependente) foram obtidos conforme metodologia de Fama e French (2008). Para análise das carteiras, foi utilizado o modelo de precificação de ativos de cinco fatores proposto por Machado e Medeiros (2011), descrito pela Equação (1).
𝐸(𝑅𝑐,𝑡) − 𝑅𝑓,𝑡 = 𝛼 + 𝛽[𝐸(𝑅𝑚,𝑡) − 𝑅𝑓,𝑡] + 𝛾(𝑆𝑀𝐵)𝑡+ 𝛿(𝐻𝑀𝐿)𝑡+ 𝜔(𝑀𝑂𝑀)𝑡+ 𝜐(𝐿𝐼𝑄)𝑡+ 𝜀𝑡 (1)
Onde,
α = Alfa de Jensen da carteira;
𝑅𝑐,𝑡 = Retorno da carteira no período t; 𝑅𝑓,𝑡 = Taxa livre de risco no período t;
𝑅𝑐,𝑡−𝑅𝑓,𝑡 = Retorno da carteira em excesso no período t; 𝑅𝑚,𝑡 = Retorno de mercado no período t;
𝑅𝑚,𝑡−𝑅𝑓,𝑡 = Prêmio pelo risco de mercado no período t; SMBt = Prêmio do fator de risco tamanho no período t; HMLt = Prêmio do fator de risco book-to-market no período t; MOMt = Prêmio do fator de risco momento no período t; LIQt = Prêmio do fator de risco liquidez no período t. 𝜀𝑡 = Termo de erro da regressão.
Como análise de robustez, utilizou-se o modelo de três fatores de Fama e French (1993), conforme evidenciado pela Equação 2.
𝐸(𝑅𝑐,𝑡) − 𝑅𝑓,𝑡 = 𝛼 + 𝛽[𝐸(𝑅𝑚,𝑡) − 𝑅𝑓,𝑡] + 𝛾(𝑆𝑀𝐵)𝑡+ 𝛿(𝐻𝑀𝐿)𝑡+ 𝜀𝑡 (2)
Onde,
α = Alfa de Jensen da carteira;
𝑅𝑐,𝑡 = Retorno da carteira no período t; 𝑅𝑓,𝑡 = Taxa livre de risco no período t;
𝑅𝑐,𝑡−𝑅𝑓,𝑡 = Retorno da carteira em excesso no período t; 𝑅𝑚,𝑡 = Retorno de mercado no período t;
𝑅𝑚,𝑡−𝑅𝑓,𝑡 = Prêmio pelo risco de mercado no período t; SMBt = Prêmio do fator de risco tamanho no período t; HMLt = Prêmio do fator de risco book-to-market no período t; 𝜀𝑡 = Termo de erro da regressão.
A estimação das Equações (1) e (2) permitiram analisar a capacidade dos fatores de risco do modelo de cinco fatores em capturar a anomalia dos accruals. Na hipótese dos alfas
estimados nos modelos sobre os grupos de carteiras criadas (com base nos accruals e accruals controlado pelo monitoramento externo) não apresentarem significância estatística, pode-se inferir que não existe retorno anormal, isto é, os retornos das carteiras são explicados pelos fatores de risco dos modelos. Entretanto, se os alfas apresentarem significância estatística, pode-se inferir que estratégias de negociação com base nos accruals, controlando pelas proxies de monitoramento externo, originou retornos anormais.
3.2 METODOLOGIA COM DADOS EM PAINEL PARA OS TESTES COM OS ATIVOS