Modelos condicionais de avaliação do desempenho : evidência para fundos de investimento tecnológicos americanos

Abstract

Nos últimos anos, a importância da avaliação do desempenho dos gestores tem sido cada vez mais evidenciada, sendo para isso cada vez mais importante uma análise correta e precisa da mesma. Para efetuar essa análise, comummente utilizava-se os modelos não condicionais que atualmente apresentam muitas limitações, uma vez que pressupõem a existência de uma medida de risco constante ao longo do tempo. Na tentativa de corrigir essa situação, e considerando que tanto as rendibilidades esperadas como o risco variam ao longo do tempo, um dos mais recentes desenvolvimentos nesta área está relacionado com a utilização de modelos condicionais, que avaliam os gestores de carteiras tendo em conta a informação pública disponível no momento em que as rendibilidades foram geradas. Esta dissertação pretende avaliar o desempenho de fundos de investimentos tecnológicos americanos, com o objetivo não só de comparar o seu desempenho com o do mercado, mas também de comparar o desempenho desses mesmos fundos quando analisados através dos modelos tradicionais e de modelos condicionais. Os resultados da análise efetuada sugerem que os gestores dos fundos não são capazes de “bater” o mercado, evidenciando desempenhos neutros. Observa-se ainda que o modelo parcialmente condicional exibe um poder explicativo superior ao modelo não condicional e totalmente condicional. Os resultados obtidos permitem ainda concluir pela existência de betas variáveis ao longo do tempo, em função sobretudo da variável de informação dividend yield, mas não pela existência de alfas variáveis ao longo do tempo. A introdução da condicionalidade ao nível dos alfas não tem um impacto significativo nos resultados dos modelos.

The issue of evaluating the performance of fund managers has been a relevant area in the literature. The use of unconditional models in fund performance evaluation has been recognized as inappropriate, given its assumption that risk is constant over time. To overcome this limitation and allow for both risk and expected returns to vary over time, one of the most recent developments in this area is related to the use of conditional models that assess fund performance taking into account the public information available at the time the returns were generated. The purpose of this dissertation is to evaluate the performance of U.S. technology mutual funds, with the aim of not only comparing their performance with the market, but also to compare the performance of those funds when using unconditional and conditional models of performance evaluation. The results suggest that fund managers are not able to "beat" the market, presenting neutral performances. The results also show that the partial conditional model has a higher explanatory power than the unconditional and the totally conditional model. Finally, we observe time-varying betas depending on the information variable dividend yield, but not time-varying alphas. Indeed, allowing for time-varying alphas does not have a significant impact on the results.