Investment fund selection techniques from the perspective of Brazilian pension funds
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2021 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | eng por |
Título da fonte: | Revista Contabilidade & Finanças (Online) |
Texto Completo: | https://www.revistas.usp.br/rcf/article/view/193096 |
Resumo: | O objetivo deste artigo foi avaliar a efetividade de técnicas de seleção de fundos de investimentos sob a ótica dos fundos de pensão brasileiros. Estratégias de asset liability management (ALM) e liability driven investment (LMI) são usualmente adotadas para direcionar o gestor do fundo de pensão em relação à alocação estratégica em classes de ativos que devem compor sua carteira de investimentos e à liquidez necessária em cada época, não especificando, contudo, em quais ativos alocar recursos dentre a infinidade de ativos disponíveis no mercado financeiro. Este artigo contribui para a gestão tática nos segmentos de renda fixa e renda variável terceirizados pelos fundos e demonstra que adotando indicadores simples pode aumentar o desempenho das alocações. Este artigo amplia o conhecimento sobre a decisão de investimentos dos fundos de pensão e gera confiabilidade na adoção do índice de Sharpe como técnica de seleção de fundos de investimentos. Foram analisados os retornos obtidos por carteiras hipotéticas construídas por meio das seguintes técnicas: (i) índice de Sharpe; (ii) alfa de um modelo multifatorial; (iii) eficiência da análise envoltória de dados (DEA, data envelopment analysis); e (iv) as diferentes combinações dessas técnicas. Consideraram-se informações de 369 fundos de 2013 a 2018, adotando 12 janelas temporais para seleção e reavaliação das carteiras. Os retornos obtidos foram comparados com a meta atuarial média dos planos de benefícios administrados pelos fundos de pensão, por meio da divergência não planejada (DnP). Ao terceirizar a alocação dos fundos de pensão em fundos de investimento de renda fixa e renda variável verificou-se que o índice de Sharpe contribui significativamente para o desempenho dos fundos de pensão, comparativamente a outros indicadores e técnicas ou sua combinação. |
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Investment fund selection techniques from the perspective of Brazilian pension fundsTécnicas de seleção de fundos de investimentos sob a ótica dos fundos de pensão brasileirosFundos de pensãoAnálise de desempenhoFundos de investimentosAnálise envoltória de dadosDivergência não planejadaPension fundsPerformance analysisInvestment fundsData envelopment analysisUnplanned divergenceO objetivo deste artigo foi avaliar a efetividade de técnicas de seleção de fundos de investimentos sob a ótica dos fundos de pensão brasileiros. Estratégias de asset liability management (ALM) e liability driven investment (LMI) são usualmente adotadas para direcionar o gestor do fundo de pensão em relação à alocação estratégica em classes de ativos que devem compor sua carteira de investimentos e à liquidez necessária em cada época, não especificando, contudo, em quais ativos alocar recursos dentre a infinidade de ativos disponíveis no mercado financeiro. Este artigo contribui para a gestão tática nos segmentos de renda fixa e renda variável terceirizados pelos fundos e demonstra que adotando indicadores simples pode aumentar o desempenho das alocações. Este artigo amplia o conhecimento sobre a decisão de investimentos dos fundos de pensão e gera confiabilidade na adoção do índice de Sharpe como técnica de seleção de fundos de investimentos. Foram analisados os retornos obtidos por carteiras hipotéticas construídas por meio das seguintes técnicas: (i) índice de Sharpe; (ii) alfa de um modelo multifatorial; (iii) eficiência da análise envoltória de dados (DEA, data envelopment analysis); e (iv) as diferentes combinações dessas técnicas. Consideraram-se informações de 369 fundos de 2013 a 2018, adotando 12 janelas temporais para seleção e reavaliação das carteiras. Os retornos obtidos foram comparados com a meta atuarial média dos planos de benefícios administrados pelos fundos de pensão, por meio da divergência não planejada (DnP). Ao terceirizar a alocação dos fundos de pensão em fundos de investimento de renda fixa e renda variável verificou-se que o índice de Sharpe contribui significativamente para o desempenho dos fundos de pensão, comparativamente a outros indicadores e técnicas ou sua combinação.The aim of this article was to evaluate the effectiveness of investment fund selection techniques from the perspective of Brazilian pension funds. Asset liability management (ALM) and liability driven investment (LDI) strategies are usually adopted to guide pension fund managers in relation to strategic allocation in asset classes that should compose their investment portfolios and to the liquidity needed in each period, but not specifying in which assets to allocate resources from among the infinity of assets available in the financial market. This article contributes to tactical management in the fixed income and stock segments outsourced via funds and demonstrates that adopting simple indicators can increase investment performance. The article broadens the knowledge on pension fund investment decisions and creates confidence in the adoption of the Sharpe ratio as a technique for choosing investment funds. We analyzed the returns obtained by hypothetical portfolios built using the following techniques: (i) the Sharpe ratio; (ii) the alpha of a multifactor model; (iii) data envelopment analysis (DEA) efficiency; and (iv) the different combinations of these techniques. We considered information on 369 funds from 2013 to 2018, adopting 12 temporal windows for choosing and re-evaluating the portfolios. The returns obtained were compared with the mean actuarial goal of the benefits plans administered by the pension funds, by means of the unplanned divergence (UD). When outsourcing pension fund investments in fixed income and stock investment funds it was verified that the Sharpe ratio contributes significantly to pension fund performance, compared with other indicators and techniques or a combination of them.Universidade de São Paulo. Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Atuária2021-12-07info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfapplication/pdftext/xmlhttps://www.revistas.usp.br/rcf/article/view/19309610.1590/1808-057x202113250Revista Contabilidade & Finanças; v. 33 n. 88 (2022); 167-182Revista Contabilidade & Finanças; Vol. 33 No. 88 (2022); 167-182Revista Contabilidade & Finanças; Vol. 33 Núm. 88 (2022); 167-1821808-057X1519-7077reponame:Revista Contabilidade & Finanças (Online)instname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPengporhttps://www.revistas.usp.br/rcf/article/view/193096/177903https://www.revistas.usp.br/rcf/article/view/193096/177902https://www.revistas.usp.br/rcf/article/view/193096/177904Copyright (c) 2021 Revista Contabilidade & Finançashttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessPaula, Jéssica Santos deIquiapaza, Robert Aldo2022-10-06T18:10:21Zoai:revistas.usp.br:article/193096Revistahttp://www.revistas.usp.br/rcf/indexPUBhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.phprecont@usp.br||recont@usp.br1808-057X1519-7077opendoar:2022-10-06T18:10:21Revista Contabilidade & Finanças (Online) - Universidade de São Paulo (USP)false |
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