• Sonuç bulunamadı

E.M HAMD YAZIR’DA D N VE SOSYAL GEL ME – LERLEME

3- TANIMLAR , KAVRAMLAR VE TEOR LER

2.7. E.M HAMD YAZIR’DA D N VE SOSYAL GEL ME – LERLEME

O objetivo deste trabalho foi identificar a sensibilidade da captação líquida mensal ao desempenho recente, ajustado ou ao risco, dos fundos de investimento das categorias renda fixa, multimercados e ações, destinados a investidores institucionais e pessoas físicas atendidas pelos segmentos do varejo e private banking. Adicionalmente aos testes de sensibilidade foram feitos testes para verificar se existe assimetria nesta relação, mais precisamente se a relação se dá de forma convexa.

Foram utilizados dados mensais de fundos de investimento brasileiros no período compreendido entre 2008 e 2012. É importante destacar a base de dados utilizada, pois permitiu observar comportamentos distintos entre os tipos de investidores analisados. Segundo nosso melhor conhecimento, nenhum estudo no Brasil aborda a reação de diferentes tipos de investidores ao histórico recente de desempenho dos fundos.

Os resultados alcançados estão em consonância com trabalhos consagrados sobre o tema como Ippolito (1992), Gruber (1996), Sirri & Tufano (1998) e Guterman (2009). Primeiro, foi constatado coeficiente positivo para retorno nas três categorias de fundos analisadas independente do tipo de investidor ao qual o fundo se destina, com exceção dos fundos de ações destinados ao segmento institucional. Este, no entanto, se mostrou positivo para variável de retorno ajustada pelo risco. Em seguida, os testes para assimetria da relação fluxo- desempenho indicaram convexidade nas categorias multimercados e ações para investidores do varejo tanto para variável de retorno quanto para desempenho ajustado ao risco. No último, sobretudo a convexidade se mostrou de forma mais intensa. Para os investidores do private

banking não foi verificada a convexidade em nenhuma das categorias de fundos e para os

investidores institucionais, somente na categoria renda fixa.

Em suma, os resultados apresentados sinalizam uma maior reação a desempenho relativo entre as categorias de fundos para os investidores do varejo. Este efeito corrobora com as conclusões apontadas por Lakonishok et al. (1992), Del Guercio & Tkac (2002), O’Connell & Teo (2009) e Edelen et al. (2010) ao observarem que investidores de varejo são mais suscetíveis a apresentar sentimentos do que os grandes investidores. Os investidores do

segmento varejo parecem apresentar dissonância cognitiva, como apontado por Goetzmann e Peles (1997). Outra possível justificativa pode ser associada à tendência de investidores de varejo em manterem posições em investimentos com perdas em detrimento daqueles com ganhos, atribuída ao efeito disposição por Odean (1998), Feng e Seasholes (2005) e Dhar e Zhu (2006).

A metodologia utilizada foi baseada em trabalhos como Sirri & Tufano (1998) e Bardella (2009) e a modelagem econométrica utilizou dados em painel com regressão por FGLS com tratamento para heterocedasticidade e autocorrelação, quando necessário. Variáveis de controle foram utilizadas para eliminar eventuais distorções nos resultados causados por efeitos exógenos. Embora as variáveis utilizadas sejam largamente encontradas na literatura, outros efeitos não tratados, como efeito manada, marketing, tributação, bem como variáveis macroeconômicas podem influenciar os resultados deste trabalho, caracterizando como uma limitação do estudo.

Outra limitação se refere à base de dados utilizada. Neste trabalho foram utilizados dados agregados de movimentação de três tipos de investidores distintos nos fundos de investimento que podem ser influenciados por grandes movimentações individuais sem, contudo, capturar o fluxo de recursos do investidor médio. Uma forma de resolver este problema é a utilização de base de dados capaz de identificar movimentações de investidores isoladamente.

Por fim, como sugestão para futuros trabalhos na área, além da utilização de base de dados capaz de identificar cada investidor individualmente, recomendamos estudos voltados para avaliar como as conclusões desse trabalho podem impactar a dinâmica de distribuição de produtos de investimento no Brasil.

Referências

ALPERT, M.; RAIFFA, H. A progress report on the training of probability assessors. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 1982.

BAILEY, J.J., KINERSON, C. (2005). Regret Avoidance and Risk Tolerance. Financial Counseling and Planning, 16: 23–28.

BAQUERO, Guilhermo ; VERBEEK, Marno, Do Sophisticated Investors Believe in the Law of Small Numbers? AFA 2007 Chicago Meetings Paper; EFA 2008 Athens Meetings Paper. (Janeiro, 2007). Disponível em: <http://ssrn.com/abstract=891309 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.891309> .

BARBER, B. M.; O. Terrance; Z. Lu, 2005. Out of sight, out of mind: the effects of expenses on mutual fund flows. Journal of Business 78, 2095-2120.

BARBER, Brad M. et al. Is the aggregate investor reluctant to realise losses? Evidence from Taiwan. European Financial Management, v. 13, n. 3, p. 423–447, June 2007.

BARDELLA, Rafael Palmeira. Relação entre desempenho e captação de fundos multimercado no Brasil. 2009. 40 f. Dissertação (Mestrado) - Escola de Economia de São Paulo. São Paulo.

BAZERMAN, M. H. Processo Decisório: para cursos de administração e economia. Rio de Janeiro: Elsevier, 2004.

BERGSTRESSER, Daniel; POTERBA, James. Do after-tax returns affect mutual fund inflows? Journal of Financial Economics, Vol. 63, n. 3, pp. 381-414, March 2002.

BERK, Jonathan B.; GREEN, Richard C. Mutual Fund Flows and Performance in Rational Markets. Journal of Political Economy, Vol. 112, n. 6, pp. 1269-1295, 2004.

BROWN, Stephen J, et al. Survivorship Bias in Performance Studies. Review of Financial Studies, Society for Financial Studies, vol. 5(4), p. 553-80, 1992.

CARHART, M., 1997. On persistence of mutual fund performance. Journal of Finance 52, 57-82.

CARMERER, C. 1997. Progress in Behavioral Game Theory. Journal of Economic Perspectives, 11, No. 4.

CASHMAN, G.D., Deli, D.N., Nardari, F., Villupuram, S.V., 2006. Investors do respond to poor mutual fund performance: Evidence from inflows and outflows. Working paper, Arizona State University.

CHEVALIER, J.; ELLISON, G. Risk Taking by Mutual Funds as a Response to Incentives. The Journal of Political Economy, v. 105, n. 6, p. 1167-1200, 1997.

COOPER, M. J.; GULEN, H.; RAU, P. R. Changing Names with Style: Mutual Fund Name Changes and Their Effects on Fund Flows. The Journal of Finance, v. 60, n. 6, p. 2825- 2858, 2005.

DANIEL, Kent; HIRSHLEIFER, David; SUBRAHMANYAM, Avanidhar. Investor psychology and security market under- and overreactions. The Journal of Finance, v. 53, n. 6, p. 1839–1885, Dec 1998.

Del GUERCIO, Diane; TKAC, Paula A. The Determinants of the Flow of Managed Portfolios: Mutual Funds vs. Pension Funds. The Journal of Financial and Quantitative Analysis, Vol. 37, n. 4, pp. 523-557, Dec. 2002.

DHAR, R. and N. ZHU. 2006. Up close and personal: investor sophistication and the disposition effect. Management Science 52(5) 726-740.

EDELEN, R. M.; MARCUS, A. J.; TEHRANIAN, H. Relative Sentiment and Stock Returns. Financial Analysts Journal, v. 66, n. 4, p. 20-32, 2010.

EDWARDS, WARD. The Theory of Decision Making. Psychological Bull., 51, 380-417, 1954.

EID, W.; ROCHMAN, R.R.; CARVALHO, M. The Effect of Guia Exame's Ratings on the Brazilian Fund Industry: An Analysis of Net-Worth Flows. FGV-EAESP/GV Pesquisa, Working Paper 08/2008, 2008.

ELTON, Edwin J.; GRUBER, Martin J.; BUSSE, Jeffrey A.. Are Investors Rational? Choices among Index Funds. The Journal of Finance Vol. 59, No. 1, pp. 261-288 (Fevereiro, 2004)

FAMA, Eugene F., and Kenneth R. FRENCH, 1996, Multifactor explanations of asset pricing anomalies. Journal of Finance 51, 55-84.

FENG, Lei, and Mark S. SEASHOLES, 2005. Do Investor Sophistication and Trading Experience Eliminate Behavioral Biases in Financial Markets? Review of Finance 9, 305- 351.

FERRIS, Stephen P.; HAUGEN, Robert A.; MAKHIJA, Anil K. Predicting contemporary volume with historic volume at differential price levels: evidence supporting the disposition effect. The Journal of Finance, v. 43, n. 3, p. 677–697, July 1988.

FESTINGER, L., J. M. Carlsmith. Cognitive consequences of forced compliance. Journal of Abnormal and Social Psychology 58, 203-211, 1959.

FISCHHOFF, B.; SLOVIC, P.; LICHTENSTEIN, S. Knowing with Certainty: The Appropriateness of Extreme Confidence. Journal of Experimental Psychology, v. 3, n. 4, p. 552-564, 1997.

FRAZZINI, A.; LAMONT, O. A. Dumb money: Mutual fund flows and the cross-section of stock returns. Journal of Financial Economics, v. 88, n. 2, p. 299-322, 2008.

GERVAIS, S.; ODEAN, T. Learning to be overconfident. Review of Financial Studies, v. 14, p. 1-27, 2001.

GOETZMANN, William N.; PELES, Nadav, Cognitive Dissonance and Mutual Fund Investors. Journal of Financial Research, Southern Finance Association & Southwestern Finance Association, vol. 20(2), p.145-58, (1997).

GOETZMANN, W. N.; MASSA, M. Behavior of and Contrarian Daily Momentum Index Fund Investors. The Journal of Financial and Quantitative Analysis, v. 37, n. 3, p. 375- 389, 2002.

Griffin, Dale, and Amos Tversky, 1992, The weighing of evidence and the determinants of over-confidence. Cognitive Psychology 24, 411-435.

GRINBLATT, Mark, Sheridan TITMAN; Russ Wermers. Momentum investment strategies, portfolio performance, and herding: A study of mutual fund behavior. American Economic Review 85, 1088-1105, 1995.

GRINBLATT, Mark, and Sheridan TITMAN. Mutual fund performance: An analysis of quarterly portfolio holdings. Journal of Business 62, 393-416. 1989.

GRUBER, Martin J. Another Puzzle: The Growth in Actively Managed Mutual Funds. The Journal of Finance, Vol. 51, n. 3, pp. 783-810, Jul. 1996.

GUTERMAN, Marcelo. A Relação Convexa entre Desempenho e Captação de Fundos de Investimento no Brasil. 2009. 68 f. Dissertação (Mestrado - Programa de Mestrado Profissional em Economia), Insper.

HANSEN, Christian B.. Generalized least squares inference in panel and multilevel models with serial correlation and fixed effects. Journal of Econometrics, v. 140, p. 670- 694, 2007.

Harless, D. W., S. P. Peterson, 1998. Investor behavior and the persistence of poorly- performing mutual funds. Journal of Economic Behavior and Organization 37, 257-276.

HUANG, J., K. D. WEI, and H. YAN. Participation Costs and the Sensitivity of Fund Flows to Past Performance. Journal of Finance, Vol. 62, 1273-1311.( 2007)

Investment Company Institute, 2012. Mutual fund factbook: A guide to trends and statistics in the mutual fund industry, 51st ed.

IPPOLITO, R. A. Consumer reaction on measures of poor quality: Evidence from the mutual fund industry. Journal of Law and Economics, v. 35, n. 1, p. 45-70, 1992.

IVKOVIĆ, Z.; WEISBENNER, S. Individual investor mutual fund flows. Journal of Financial Economics, v. 92, n. 2, p. 223-237, 2009.

JAIN, P. C.; WU, J. S. Truth in mutual fund advertising: Evidence on future performance and fund flows. The Journal of Finance, v. 55, n. 2, p. 937-958, 2000.

JENSEN, C. Michael. The Performance of Mutual Funds in the Period 1945-1964. Journal of Finance, Vol. 23, No. 2, pp. 389-415, May 1968.

KAHNEMAN, D.; TVERSKY, A. Judgment under uncertainty: heuristics and biases. Science, v. 185, n. 4157, p. 1124–1131, Sept 1974.

KAHNEMAN, D.; TVERSKY, A. Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk. Econometrica, v. 47, n. 2, p. 263-292, 1979.

KAHNEMAN, D.; TVERSKY, A. Judgment under uncertainty: heuristics and biases. 16th ed. Cambrigde, UK: Cambridge University Press, 2001.

KAHNEMAN, D. A perspective on judgment and choice: Mapping bounded rationality. American Psychologist, 58, 697–720, 2003

KEMPF, A.; RUENZI, S. Status Quo Bias and the Number of Alternatives: An Empirical Illustration from the Mutual Fund Industry. Centre for Financial Research (CFR) CFR Working Paper No. 05-07 Cologne, Germany, (Março, 2005)

KIMURA, H.; BASSO, L. F. C.; KRAUTER, E. Paradoxos em finanças: teoria moderna versus finanças comportamentais. Revista de Administração de Empresas - RAE, São Paulo, Vol. 46, No. 1, 2006. 41-58.

KOESTNER, Meyer, HACKETHAL, Do Individual Investors Learn from Their Mistakes?, Goethe University Frankfurt Working Paper Series. 2012.

KUTCHUKIAN, E. O Efeito manada nos fundos de investimento no Brasil: Um teste em finanças comportamentais. 2010. Fundação Getúlio Vargas.

LAKONISHOK, J. and S. SMIDT. 1986. Volume for winners and losers: taxation and other motives for stock trading. Journal of Finance 41(4) 951-974.

LAKONISHOK, J.; SHLEIFER, A.; VISHNY R. The structure and performance of the money management industry. Brooking Papers: Microeconomics, 1992, p. 339-391, 1992.

LORD, C. G.; ROSS, L.; LEPPER, M. R. Biased Assimilation and Attitude Polarization : The Effects of Prior Theories on Subsequently Considered Evidence. Journal of Personality and Social Psychology, v. 37, n. 11, p. 2098-2109, 1979.

LUCCHESI, E.P. O Efeito Disposição e sua Motivações Comportamentais: Um Estudo com Base na Atuação de Gestores de Fundos de Investimento em Ações. 2010. 178 f. Tese (Doutorado) Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Universidade de São Paulo, São Paulo.

LYNCH, Anthony W.; MUSTO, David K. How Investors Interpret Past Fund Returns. The Journal of Finance, Vol. 53, n. 5, pp. 2033-2058, Oct. 2003.

MARQUES, M. N. Uma Investigação sobre os fatores determinantes do fluxo de fundos de investimento no Brasil, 2010. Fundação Getulio Vargas.

MUERMANN, A., J. M. VOLKMAN. 2007. Regret, pride, and the disposition effect. Working Paper, University of Pennsylvania.

O’CONNELL, P., M. TEO. Institutional Investors, Past Performance, and Dynamic Loss Aversion. Journal of Financial and Quantitative Analysis 44, pp. 155-188. 2009.

O’NEAL, Edward S. Purchase and Redemption Patterns of US Equity Mutual Funds. Financial Management, Vol. 33, n. 1, pp. 63-90, Spring 2004.

ODEAN, T. Volume, Volatility, Price, and Profit When All Traders Are above Average. Journal of Finance, v. 53, p. 1887-1934, 1998.

SAMUELSON, W., & ZECKHAUSER, R. Status quo bias in decision making. Journal of Risk and Uncertainty, 1, 7-59. 1988.

SHEFRIN, H. Beyond greed and fear: understanding behavioral finance and psychology of investing. New York, NJ: Harvard Business School Press, 2000.

SHEFRIN, Hersh. Behavioral corporate finance. New York: McGraw-Hill/Irwin, 2005.

SHEFRIN, Hersh; STATMAN. The Disposition to Sell Winners Too Early and Ride Losers Too Long: Theory and Evidence. Journal of Finance 40: 777-790. 1985.

SHILLER, R. J. Bubbles, human judgment, and expert opinion. Financial Analysts Journal, v. 58, n. 3, 2002.

SHLEIFER, A. Inefficient markets: an introduction to behavioral finance. Oxford, England: Oxford University Press, 2000.

SIRRI, Erik R.; TUFANO, Peter. Costly Search and Mutual Fund Flows. The Journal of Finance, Vol. 53, n. 5, pp. 1589-1622, Oct. 1998.

TAYLOR, S. E.; BROWN, J. D. Illusion and well-being: A social psychological perspective on mental health. Psychological Bulletin, 103, 193-210. 1988.

TIZZIANI, E. et al. O efeito disposição na indústria brasileira de fundos de investimento em ações. Revista Brasileira de Finanças, Vol. 8, No. 4, pp. 383-416. 2010.

TONETTO, Leandro Miletto et al. O papel das heurísticas no julgamento e na tomada de decisão sob incerteza. Estud. psicol. (Campinas) [online]. 2006, vol.23, n.2, pp. 181-189. ISSN 0103-166X.

VARGA, G.; WENGERT, M. Subprime Crisis and its Impact on the Brazilian Mutual Fund Industry. Contemporary Studies in Economic and Financial Analysis, v. 93, Emerald Group Publishing Limited, 2010, p. 581-609.

WEINSTEIN, N. D. Unrealistic optimism about future life events. Journal of personality and social psychology, v. 39, p. 806 - 820, 1980.

WICKER, A., An Examination of the Other Variables Explanation of Attitude-Behavior Inconsistency. Journal of Personality and Social Psychology, 19, 18-30. 1971

ZHAO, Xinge. Determinants of Flows into Retail Bond Funds. Financial Analysts Journal, Vol. 61, n. 4, pp. 47-59, Jul-Ago 2005.

ZHENG, Lu. Is Money Smart? A Study of Mutual Fund Investors’ Fund Selection Ability. The Journal of Finance, Vol. 54, n. 3, pp. 901-933, Jun. 1999.

ANEXOS

Tabela 14: Testes dos estimadores das regressões - rentabilidade

Tabela 15: Testes dos estimadores das regressões – desempenho ponderado pelo risco Chow (teste F) LM Breusch-Pagan Hausman Wald Modificado Wooldridge

Renda Fixa F(258, 10056) = 2.33 chibar2(01) = 13.74 chi2(6) = 75.52 chi2 (259) = 1.9e+09 F( 1, 242) = 129.204 Prob > F = 0.0000 Prob > chibar2 = 0.0001 Prob>chi2 = 0.0000 Prob>chi2 = 0.0000 Prob > F = 0.0000

Multimercado F(525, 12732) = 5.21 chibar2(01) = 68.68 chi2(6) = 55.88 chi2 (526) = 1.3e+31 F( 1, 426) = 89.952 Prob > F = 0.0000 Prob > chibar2 = 0.0000 Prob>chi2 = 0.0000 Prob>chi2 = 0.0000 Prob > F = 0.0000

Ações F(474, 16140) = 12.41 chibar2(01) = 29.98 chi2(6) = 29.27 chi2 (281) = 4.0e+31 F( 1, 426) = 65.641 Prob > F = 0.0000 Prob > chibar2 = 0.0000 Prob>chi2 = 0.0000 Prob>chi2 = 0.0000 Prob > F = 0.0000

Renda Fixa F(159, 3609) = 2.35 chibar2(01) = 8.33 chi2(6) = 109.78 chi2 (160) = 1.4e+08 F( 1, 139) = 17.927 Prob > F = 0.0000 Prob > chibar2 = 0.0019 Prob>chi2 = 0.0000 Prob>chi2 = 0.0000 Prob > F = 0.0000

Multimercado F(762, 15088) = 2.17 chibar2(01) = 2.12 chi2(6) = 4.99 chi2 (763) = 6.5e+31 F( 1, 622) = 6.817 Prob > F = 0.0000 Prob > chibar2 = 0.0729 Prob>chi2 = 0.5457 Prob>chi2 = 0.0000 Prob > F = 0.0092

Ações F(280, 6089) = 10.45 chibar2(01) = 6.11 chi2(6) = 111.33 chi2 (281) = 2.7e+35 F( 1, 223) = 21.272 Prob > F = 0.0000 Prob > chibar2 = 0.0067 Prob>chi2 = 0.0000 Prob>chi2 = 0.0000 Prob > F = 0.0000

Renda Fixa F(162, 3578) = 10.36 chibar2(01) = 8.70 chi2(6) = 3.93 chi2 (163) = 4.6e+10 F( 1, 136) = 44.834 Prob > F = 0.0000 Prob > chibar2 = 0.0016 Prob>chi2 = 0.6866 Prob>chi2 = 0.0000 Prob > F = 0.0000

Multimercado F(218, 4819) = 7.69 chibar2(01) = 0.10 chi2(6) = -183.43 chi2 (219) = 8.7e+09 F( 1, 181) = 0.708 Prob > F = 0.0000 Prob > chibar2 = 0.3742 Prob>chi2 = - Prob>chi2 = 0.0000 Prob > F = 0.4013

Ações F(109, 1515) = 41.80 chibar2(01) = 0.32 chi2(6) = -5.04 chi2 (110) = 3.8e+33 F( 1, 67) = 118.639 Prob > F = 0.0000 Prob > chibar2 = 0.2849 Prob>chi2 = - Prob>chi2 = 0.0000 Prob > F = 0.0000 Fundo de

Pensão Varejo

Private Banking

Chow (teste F) LM Breusch-Pagan Hausman Wald M odificado Wooldridge

Renda Fixa F(258, 10056) = 2.35 chibar2(01) = 15.05 chi2(5) = 76.81 chi2 (259) = 5.3e+08 F( 1, 242) = 127.089 Prob > F = 0.0000 Prob > chibar2 = 0.0001 Prob>chi2 = 0.0000 Prob>chi2 = 0.0000 Prob > F = 0.0000 Multimercado F(525, 12730) = 5.25 chibar2(01) = 74.49 chi2(6) = 56.85 chi2 (526) = 1.3e+31 F( 1, 426) = 89.100 Prob > F = 0.0000 Prob > chibar2 = 0.0000 Prob>chi2 = 0.0000 Prob>chi2 = 0.0000 Prob > F = 0.0000 Ações F(474, 16140) = 12.45 chibar2(01) = 24.27 chi2(5) = 38.47 chi2 (475) = 1.7e+31 F( 1, 426) = 62.416 Prob > F = 0.0000 Prob > chibar2 = 0.0000 Prob>chi2 = 0.0000 Prob>chi2 = 0.0000 Prob > F = 0.0000

Renda Fixa F(159, 3609) = 2.24 chibar2(01) = 5.25 chi2(5) = 104.91 chi2 (160) = 2.1e+11 F( 1, 139) = 17.160 Prob > F = 0.0000 Prob > chibar2 = 0.0110 Prob>chi2 = 0.0000 Prob>chi2 = 0.0000 Prob > F = 0.0001 Multimercado F(760, 15084) = 2.18 chibar2(01) = 2.20 chi2(6) = 4.42 chi2 (761) = 7.9e+31 F( 1, 621) = 6.778 Prob > F = 0.0000 Prob > chibar2 = 0.0688 Prob>chi2 = 0.6202 Prob>chi2 = 0.0000 Prob > F = 0.0094 Ações F(280, 6081) = 10.42 chibar2(01) = 5.36 chi2(6) = 111.29 chi2 (281) = 6.4e+34 F( 1, 223) = 18.002 Prob > F = 0.0000 Prob > chibar2 = 0.0103 Prob>chi2 = 0.0000 Prob>chi2 = 0.0000 Prob > F = 0.0000

Renda Fixa F(162, 3578) = 10.38 chibar2(01) = 9.33 chi2(5) = 5.54 chi2 (163) = 1.3e+10 F( 1, 136) = 45.124 Prob > F = 0.0000 Prob > chibar2 = 0.0011 Prob>chi2 = 0.3532 Prob>chi2 = 0.0000 Prob > F = 0.0000 Multimercado F(218, 4816) = 7.58 chibar2(01) = 0.14 chi2(5) = 32.03 chi2 (219) = 2.4e+11 F( 1, 181) = 0.693 Prob > F = 0.0000 Prob > chibar2 = 0.3563 Prob>chi2 = 0.0000 Prob>chi2 = 0.0000 Prob > F = 0.4062 Ações F(109, 1515) = 41.67 chibar2(01) = 0.27 chi2(5) = -8.33 chi2 (110) = 1.2e+30 F( 1, 67) = 118.508 Prob > F = 0.0000 Prob > chibar2 = 0.3024 Prob>chi2 = - Prob>chi2 = 0.0000 Prob > F = 0.0000 Fundo de

Pensão Varejo

Private Banking

Tabela 16: Sensibilidade da captação a índice de desempenho - Varejo

(*): nível de significância de 10%; (**): nível de significância de 5%; (***): nível de significância de 1%; em parênteses: erro-padrão robusto. Regressões FGLS com dados em painel ajustados para heterocedasticidade e autocorrelação. Exceção para a categoria multimercados, qual não apresentou autocorrelação dos resíduos.

Renda Fixa M ultimercados Ações

Rentt-1 0.0000 0.0017*** 0.0032*** (0.0000) (0.0001) (0.0003) Capt Liqt-1 0.0460*** 0.1873*** 0.0013 (0.0010) (0.0037) (0.0062) ln(Pat. Liq.)t-1 0.0008*** -0.0031*** 0.0002 (0.0003) (0.0003) (0.0003) Anos -0.0013*** 0.0002 0.0000 (0.0001) (0.0001) (0.0001) Tx. Adm. -0.2355*** -0.1132*** -0.1896*** (0.0489) (0.0297) (0.0300)

Vl. Min. Aplic. Inicial 0.0000 -0.0010*** -0.0013***

(0.0001) (0.0002) (0.0001) Constante -0.0113 0.0458 -0.0011 (0.0046) (0.0054) (0.0058) N° de Obs. 9979 12040 13552 N° de Grupos 245 437 375 Wald p-valor 0.0000 0.0000 0.0000

Tabela 17: Sensibilidade da captação a índice de desempenho – Private Banking

(*): nível de significância de 10%; (**): nível de significância de 5%; (***): nível de significância de 1%; em parênteses: erro-padrão robusto. Regressões FGLS com dados em painel ajustados para heterocedasticidade e autocorrelação. Exceção para a categoria multimercados, qual não apresentou autocorrelação dos resíduos.

Renda Fixa M ultimercados Ações

Rentt-1 0.0001 0.0071*** 0.0056*** (0.0002) (0.0004) (0.0003) Capt Liqt-1 -0.0600*** 0.0056*** 0.3211*** (0.0209) (0.0016) (0.0093) ln(Pat. Liq.)t-1 0.0052* 0.0316*** 0.0083*** (0.0029) (0.0010) (0.0003) Anos -0.0006 0.0031*** -0.0008*** (0.0005) (0.0005) (0.0001) Tx. Adm. 1.7151** -0.1750 0.4422*** (0.8332) (0.1159) (0.0433)

Vl. Min. Aplic. Inicial 0.0010 -0.0045*** -0.0030***

(0.0023) (0.0008) (0.0004) Constante -0.1254 -0.5573 -0.1341 (0.0737) (0.0191) (0.0054) N° de Obs. 3235 14280 6210 N° de Grupos 128 614 243 Wald p-valor 0.0415 0.0000 0.0000

Tabela 18: Sensibilidade da captação a índice de desempenho – Fundo de Pensão

(*): nível de significância de 10%; (**): nível de significância de 5%; (***): nível de significância de 1%; em parênteses: erro-padrão robusto. Regressões FGLS com dados em painel ajustados para heterocedasticidade e autocorrelação. Exceção para a categoria multimercados, qual não apresentou autocorrelação dos resíduos.

Renda Fixa M ultimercados Ações

Rentt-1 0.0001 0.0001 0.0009*** (0.0001) (0.0002) (0.0002) Capt Liqt-1 -0.0502*** 0.1301*** -0.0176 (0.0114) (0.0138) (0.0277) ln(Pat. Liq.)t-1 -0.0024* -0.0009 0.0173*** (0.0014) (0.0010) (0.0055) Anos -0.0021*** -0.0002 -0.0073*** (0.0006) (0.0005) (0.0020) Tx. Adm. 0.3862 -2.1310*** 1.0299** (0.4602) (0.5699) (0.4326)

Vl. Min. Aplic. Inicial 0.0006* -0.0002 -0.0001

(0.0003) (0.0002) (0.0020) Constante 0.0369 0.0151 -0.3280 (0.0276) (0.0182) (0.1079) N° de Obs. 3399 4925 1463 N° de Grupos 134 213 83 Wald p-valor 0.0000 0.0000 0.0000

Benzer Belgeler