O problema do cálculo de risco

Já manifestei em outras oportunidades meu incômodo com as metodologias de cálculo do risco de um ativo, mais precisamente com o beta. Desta vez serei mais específico.

O beta, para quem não conhece, é um coeficiente de risco que surgiu no modelo Capital Asset Pricing Model, e matematicamente representa a covariância de uma ação —ou portfólio— em relação a um benchmarking qualquer. O meu problema com o beta é simples: não considero oscilação um risco. Porém, por mais que esta fragilidade já tenha sido apontada, o beta continua a ser o medidor mais amplamente utilizado na análise de um ativo, por simplesmente não possuirmos outra opção. Mas a fraqueza do cálculo de risco não se resume ao beta.

O cálculo de risco é problemático por procurar estabelecer um comportamento futuro baseado no comportamento passado de um ativo. E por definição, sempre que tentarmos prever o futuro, estaremos reféns da incerteza —em alguns casos mais, em outros menos. —Este fato, por si só, já invalida praticamente todos os estudos das finanças modernas, que simplesmente a ignoram, ou fazem cálculos e mais cálculos em cima de uma variável inicial estimada, que não abriga espaço para erro. 

Essa mistura de inocência com vontade incontrolável de sistematizar o desconhecido é o que fez com que inúmeras teorias fossem criadas afim de explicar —e predizer— o comportamento dos mercados. Nassim Nicholas Taleb, um autor verdadeiramente diletante, dedica sua obra para explicar-nos o que deveria ser óbvio: nós não podemos prever o futuro.

Segundo Taleb, aquele que raciocina pensando dominar todas as variáveis —e geralmente não possui senso de humor— é um fragilista. Um fragilista é aquele gestor que performa cinco anos acima do mercado e, findo o sexto, procura um emprego de dentista. É alguém que, inocentemente, opera alavancado por achar que a correlação de -1 entre seus ativos lhe garante proteção.

Sempre que não deixamos margens para um evento inesperado, ou que projetamos o futuro baseado no passado, estaremos frágeis. Matematicamente falando, isso quer dizer que não podemos considerar que algo não irá acontecer, apenas porque não tenha acontecido anteriormente. Ou seja: a probabilidade estimada de nada, e absolutamente nada, pode ser zero, pois estimativas requerem uma margem de erro. Taleb denomina essa situação de inverse turkey problem.

O turkey problem (como ficaria ridícula essa tradução...) acontece quando um peru acredita que, por alimentá-lo muito bem diariamente por vários meses, o açougueiro é seu amigo, quer o seu bem. E um belo dia, subitamente, ao invés da comida, vem o facão. Já o inverse turkey problem ocorre quando ignoramos oportunidades apenas por sua baixíssima probabilidade; é quando dizemos que alguém que pesquisa a cura de algo ou escava buscando por ouro ou petróleo jamais encontrará nada. Graficamente, é o que podemos observar abaixo:

O gráfico é autoexplicativo. No eixo y temos a probabilidade, e no x os retornos. Neste caso, temos uma enorme probabilidade de retornos dentro de uma pequena faixa do eixo x, e uma pequena probabilidade de retornos fora do padrão. Este gráfico é exatamente uma distribuição gaussiana com uma cauda lateral mais longa, ou seja, com a possibilidade do imprevisível, do extraordinário, colocada no papel. E é claro que seu formato está sujeito a incertezas, acho até desnecessário dizer.

A assimetria entre o projetado e o real
Demos essa bela volta para chegar onde queria: na assimetria entre as nossas projeções e o cenário que efetivamente se materializa. Não tem jeito: sempre que estimamos uma variável sem margem de erro, iremos falhar. E isso se aplica a praticamente qualquer método de análise de ativo existente. Taleb, em seu livro Antifragile: things that gains from disorder, mostra essa discrepância usando como base planejamentos governamentais. Novamente, deixemos o gráfico falar, depois comentamos:

O primeiro gráfico mostra a distribuição da probabilidade dos custos de um orçamento na cabeça dos planejadores do governo, e o segundo a realidade, considerando um cenário pior e mais volátil, com maior probabilidade de eventos desfavoráveis. 

Essa assimetria é exatamente a que observamos em qualquer modelo onde é assumido que um parâmetro é constante, quando na verdade é variável. Infelizmente, isso inclui toda a teoria moderna das finanças. Percebam que todos os modelos de precificação ou análise de risco existentes possuem ao menos uma variável estimada, que depende da expectativa, do instinto e da avaliação pessoal do analista. Observação importante: chamo-a de variável, pois seu valor irá variar a depender de quem analisa, mas para efeito de cálculos será uma constante, e é aqui onde reside todo o problema, pois sempre, em qualquer modelo, é desta variável que depende a eficácia da análise. É uma pena que, também sempre, essa estimativa falhará.

A Modern Portfolio Theory, de Markowitz, por exemplo, que é base para praticamente tudo que foi desenvolvido depois, exige que sejam estimadas as variáveis E (expectativa de retorno) e V (variância). A primeira envolve um julgamento dificílimo, e a segunda normalmente é calculada.

Ambos parâmetros estão, sem dúvida, sujeitos a uma infinidade de fatores que não podem ser colocados no papel, por isso são instáveis e incertos. Um modelo que os considera constantes irá, hora ou outra, colapsar, pois não deixa espaço para eventos inesperados —que também, hora ou outra, irão acontecer.— Em outras palavras, o retorno esperado resultante do modelo de Markowitz é absolutamente frágil, invariavelmente frágil. 

Finalizo
É muito complicado trabalhar com o risco quando não sabemos as variáveis que atuarão no futuro. Antes que seja acusado, não estou dizendo a vocês que as finanças modernas não valham de nada: existem casos, e muitos casos, onde elas podem servir-nos bastante. Estimativas, se usadas com inteligência, podem enriquecer nossa linha de raciocínio, e não são raras situações onde, sem estimativas, simplesmente não conseguimos sair do lugar.

Porém, e novamente apoiando-me em Taleb, nós precisamos aceitar a atuação da assimetria no conhecimento: existem muitas situações onde a análise estatística e as estimativas podem ser-nos úteis, só não podemos deixar que nossas economias —ou nossas vidas— dependam exclusivamente delas.

A sorte, o ego e o cérebro

Tenho convivido nos últimos meses com um analista técnico que, aliás, já serviu-me de inspiração para outros artigos. Vamos a mais um deles. Este amigo, se assim posso chamá-lo, vem obtido um retorno bastante expressivo desde que começou a operar, lá para dezembro de 2015, e está convencido de que seu setup é matematicamente favorável, ou seja, que no longo prazo irá invariavelmente obter retornos positivos.

Como podem imaginar, em uma de nossas conversas tentei apenas levantar a hipótese de que talvez ele tenha operado em um ciclo extremamente favorável no mercado, e que talvez o período seja ainda muito curto para qualquer conclusão, por isso, a cautela se faz necessária. É claro que a reação foi péssima.

Mas aqui temos um contratempo que não se restringe apenas à analistas técnicos, apesar de que neste caso é muito mais comum: nós simplesmente não conseguimos atribuir nosso sucesso à sorte.

E isso se torna um problema a partir do momento em que começamos a realmente sentir confiança em nossas habilidades e portanto arriscar-nos cada vez mais. Nos iludimos que possuímos o controle das variáveis, quando subitamente a realidade nos atropela. O ego, aqui, é um inimigo cruel. Mas não o único, e nem o pior: nosso cérebro, esse sim, é o que mais pode nos prejudicar quando investimos.

O cérebro humano odeia, detesta aquilo que não pode explicar. Nossa necessidade incontrolável de relacionar causa e efeito é um tema que já tirou o sono de muitos escritores e filósofos, e nos investimentos não poderia ser diferente. Por que temos de ter resposta para tudo?

Jason Zweig, muito conhecido por ter escrito as apresentações aos capítulos do livro The intelligent investor, de Graham, nos ilumina com essa negação curiosa, e nos ajuda a entender o porquê de instintivamente não aceitarmos o desconhecido. Em seu livro Your money and your brain: how the new science of neuroeconomics can help make you rich, ele demonstra através de uma infinidade de dados e pesquisas que, no lidar com o dinheiro, nosso cérebro ajuda-nos bem menos que pensamos.

Em primeiro lugar, Zweig mostra-nos que o cérebro humano é uma máquina de identificação de padrões. Fato conhecido, para quem já estudou algo de psicologia. E isso implica que, quando vemos algo acontecer duas vezes, instintivamente raciocinamos que haverá uma terceira e é gerada em nós uma sensação de expectativa. Por isso sempre, e invariavelmente sempre, tenderemos a prever os movimentos do mercado.

Vamos piorar um pouquinho a situação: essa necessidade é inconsciente, o que quer dizer que mesmo que estejamos frente a modelos complexos e análises sofisticadas, continuaremos a buscar por padrões; é automática, portanto mesmo que diante da pura aleatoriedade, insistiremos nessa busca, pois é assim que nosso cérebro funciona; e é incontrolável, portanto nós simplesmente não conseguimos desligar este processo, ou fazê-lo ir embora.

Desta feita, é forçoso concluir que muito provavelmente a melhor de nossas análises talvez esteja sendo distorcida, fantasiada pelo nosso próprio cérebro e que talvez nossas conclusões estejam refletindo apenas —ou em parte— nossa expectativa. Mas sabem o que é o pior de tudo? Que se ganharmos dinheiro, nosso mecanismo de recompensas reage, e nosso cérebro automaticamente atribui o sucesso à nossa análise "correta".

É assim mesmo, meus amigos: quando acertamos, é porque somos bons; quando erramos, foi o azar, um fato inesperado ou algo do tipo.

A verdade incômoda é: ao investir, lidamos com uma infinidade de fatores que simplesmente não são passíveis de análise, portanto, nossas conclusões estarão sempre sujeitas à falhas. E isso quer dizer que obrigatoriamente nosso sucesso terá uma parcela de sorte que pode ser inclusive muito maior que a de nossa habilidade. Desmerecê-la, diminuí-la ou ignorá-la só fará com que fiquemos ainda mais vulneráveis.

O que tenho concluído após estes anos estudando o mercado é que o acerto fundamental de um investidor é tão somente evitar erros crassos, e que todo e qualquer tipo de método de análise é limitado, simples assim. Tenho batido insistentemente nessa tecla, pois já vi empresas excelentes piorarem e métodos estatísticos complexos falharem grosseiramente. Portanto, continuo defendendo que uma gestão de risco inteligente deve ser o alicerce para a construção de um portfólio. O método de avaliação deve ficar apenas em segundo plano.

E assim concluo: não existe, para nós investidores, postura inteligente que não parta da humildade. Temos um instinto feroz atuando dentro de nós nos encorajando e buscando sentido onde pode não haver. Nossas estimativas normalmente são mais imprecisas do que pensamos, e por isso pode sair bem mais barato ter mais dúvidas que certezas quando lidamos com o mercado de capitais.

A margem e as vantagens competitivas

Hoje coloco em pauta um conceito complexo que por vezes acaba sendo banalizado na análise de empresas: a margem. Não é raro ver investidores concluindo que margens mais altas significam vantagens competitivas quando se tratam de empresas do mesmo setor. Quem estudou um pouco sobre administração de negócios, mesmo que em livros simples, como A estratégia do oceano azul, sabe que o buraco é mais embaixo. O foco das empresas pode ser completamente diferente, fazendo com que não haja competição direta entre elas. Sendo assim, abordarei alguns pontos que normalmente ficam invisíveis quando analisamos apenas tabelas, e tentarei mostrar que o conceito de margem não é tão simples quanto parece. Margem, nesta abordagem, se refere à relação entre lucro e receita.

Primeiramente, vamos entender o porquê de se dizer que a margem mais alta é uma vantagem competitiva. Imaginemos um cenário hipotético onde duas concorrentes vendem um mesmo produto a R$ 10, de forma que a primeira possui uma margem de 10% e a segunda de 20%. Neste cenário, caso a segunda abaixe o preço do produto em 15%, ainda auferirá lucro, caso as vendas —e os custos— se mantenham estáveis; já a primeira irá operar em prejuízo. Isso é uma vantagem competitiva pois, em última análise, apenas uma das duas sobreviveria, o que dá à sobrevivente uma maior resiliência em situações de crise, além de dotá-la da possibilidade de diminuir o valor do produto afim de quebrar a concorrente e ganhar portanto um volume maior de vendas.

Porém, percebam que o cenário acima só é válido quando comparamos concorrentes diretas, que disputam exatamente o mesmo mercado. E a análise de mercado não é resumível em forma de tabela. Por isso a importância de se ter uma noção de administração de empresas. Um executivo não erraria este conceito: uma margem mais alta só é vantagem competitiva caso estejamos comparando empresas que vendem o mesmo produto, em uma mesma região, a uma mesma faixa de preço. Isso quer dizer que:

1) Uma empresa varejista que vende sapatos obviamente não terá nenhuma vantagem competitiva em relação a uma empresa varejista que vende eletrodomésticos.

2) Uma empresa que venda cocos na Bahia obviamente não compete, e portanto não tem vantagem competitiva alguma sobre uma empresa que venda cocos em Porto Alegre.

3) Mesmo se tratando de um mesmo produto em uma mesma região, um fabricante de vinhos chapinha absolutamente não competirá com um Henri Jayer.

E isso acaba sendo um problema para os investidores, porque os setores e segmentos definidos em nosso mercado acabam misturando empresas razoavelmente diferentes, o que obriga-nos a ter cuidado dobrado quando as comparamos.

Varejo: lugar para confusões clássicas
O setor de varejo talvez seja o exemplo mais claro de como a análise da margem pode estar sujeita à imprecisões e falhas. Uma empresa pode vender roupas, sapatos, toalhas de mesa, móveis, roupas de cama, eletrodomésticos, eletrônicos e mais uma infinidade de produtos que ainda cairá em varejo. Mas um ponto adicional no varejo brasileiro é que a melhor empresa do setor tem uma margem não muito alta, e isso acaba sendo o arcabouço para raciocínios pitorescos. Vamos a um deles.

Recentemente vi um investidor bastante conhecido dizer que a Grazziotin (empresa muito boa) tem vantagem competitiva sobre a Lojas Renner, pois possui uma margem líquida média em torno de 16%, enquanto a Renner fica apenas em torno de 9,5%. Quem conhece o setor sabe: a Renner é indiscutivelmente o benchmarking, e isso significa que ela é o modelo ótimo de gestão, o parâmetro de eficiência. E quando dizemos que qualquer empresa tenha alguma vantagem em relação ao benchmarking, temos de pensar novamente, pois podemos estar caindo em um engodo. Como isso aqui não é análise de botequim, vejamos alguns dados que mais geram dúvidas do que certezas no investidor.

A Grazziotin, em primeiro lugar, é uma empresa que tem sua atuação restrita aos estados do Rio Grande do Sul (majoritariamente), Paraná e Santa Catarina. E abaixo está a distribuição das lojas da Renner, em uma foto retirada do seu último balanço anual:

Como está claro, a Renner atua em todos os estados brasileiros, e isso talvez seja uma baita vantagem competitiva, não é mesmo? Imaginemos uma crise generalizada no sul do país: quem se sairá melhor? A pergunta é meramente retórica.

Ainda poderíamos citar o portfólio da Grazziotin, que atualmente está mais focado nas lojas Pormenos, que concorreria com a Camicado, que definitivamente não é o maior foco da Renner. Mas aqui cabe muita discussão, vamos apenas aos dados mais exorbitantes. Abaixo está um gráfico comparativo entre a receita líquida das duas empresas nos últimos 10 anos:

A Renner, atualmente, possui uma receita de cerca de 17 vezes a da Grazziotin. Agora ficou muito mais claro, não acham? Dizer que a Grazziotin possui uma vantagem competitiva sobre a Renner é simplesmente um absurdo. Por isso, temos de ter muito cuidado quando comparamos empresas de tamanhos tão diferentes.

Outro exemplo clássico
No setor de petróleo, óleo e gás, temos a formidável Ultrapar como um exemplo também emblemático: historicamente, a empresa trabalha com margens líquidas baixíssimas (cerca de 2,0%), e dá espaço para o mesmo tipo de situação descrito acima. A verdade é que neste setor não encontramos facilmente empresas com regularidade dos lucros, e a maioria inclusive tem operado com prejuízos, mas facilmente um bom resultado faria com que uma concorrente ultrapassasse a margem da Ultrapar. Seria uma vantagem competitiva? Vamos lá, meus amigos, temos de ser mais inteligentes que tabelas. Um resultado atípico pode distorcer completamente a análise dos indicadores de uma empresa, e com a margem não é diferente. Por isso, o histórico tem de ser levado em consideração.

A Ultrapar é uma empresa que opera com uma estrutura de custos baixíssima em relação às suas concorrentes, tem um foco de atuação diversificado e um modelo de negócio muito forte. Sua administração é agressiva e sabe como poucas converter receita em lucro. Por isso ela é o benchmarking, e como já mencionado acima, o cuidado deve ser dobrado quando comparamos uma empresa com um benchmarking. 

Fechando a conversa
Analisar a margem é um problema muito frequente quando falamos de empresas brasileiras, pois o nosso mercado é ridiculamente pequeno e a verdade é que a divisão de setores e segmentos feitas pela Bovespa engloba empresas bastantes diferentes.

O ideal seria apenas compararmos diretamente empresas de tamanhos parecidos e com focos de atuação parecidos, mas isso muitas vezes não é possível e em inúmeros casos as concorrentes diretas das empresas que analisamos são de capital fechado, ou seja, não temos acesso aos seus números. Isso dificulta bastante nossa visão sobre o mercado e atrapalha nossas projeções para o futuro da a empresa, além de obrigar-nos em muitos casos ter de confrontá-la com empresas bastante diferentes. Por fim, em muitas comparações acabamos por concluir que a margem simplesmente não pode ser adotada como um parâmetro.

"Mas e aí, então qual deve ser o parâmetro?"

Esse é o problema, meus caros, algumas vezes simplesmente não temos parâmetro. E aí, vocês podem lidar com isso?

Fechamento - Maio/2017: R$ 88.322,21 (+R$ 1.553,00 ou +2%)

O fechamento de hoje, infelizmente, será apenas para cumprir tabela. Tenho de postar com agilidade afim de facilitar a coleta de dados ao Marcelo Barbarossa, do blog Capitalismus, para a elaboração de seu ranking de rentabilidade.

Estou viajando a trabalho já há mais de uma semana, por isso a dificuldade em postar. Na última semana, por exemplo, não consegui editar nenhum dos textos que já tenho escritos e acabei não postando nada.

Neste mês de maio, tivemos uma rentabilidade negativa, porém a carteira ainda performou acima do Ibovespa e o patrimônio líquido novamente se valorizou. O aporte foi direcionado para uma reserva em liquidez, já que eu continuo não me sentindo muito confortável com a margem de segurança atual para entrada nos ativos, apesar de que não está de todo ruim. E continuo me divertindo bastante observando o pânico e alarmismo dos nossos analistas com as oscilações do mercado. Neste maio, novamente, o mundo acabou.

Fico por aqui, e abaixo seguem os gráficos rotineiros:

1- Evolução patrimonial

2- Comparativo de rentabilidades

Rentabilidade mensal: -0,70%

Rentabilidade anual: 15,90%

Rentabilidade histórica: 25,78%

3- Aportes mensais