O impacto da liquidez nos retornos esperados das debêntures brasileiras
1. INTRODUÇÃO
Apesar do considerável crescimento nos últimos anos, o mercado secundário de
debêntures brasileiro ainda é caracterizado por baixa atividade,
descentralização, com operações basicamente de balcão. Predominantemente,
investidores institucionais e fundos de pensão mostram interesse em dívida
corporativa no Brasil e, na maioria das vezes, mantêm a debênture em seus
portfolios até a maturidade (SHENG e SAITO, 2008). Essas características
levantam suspeitas de que, além de o mercado secundário ser pouco líquido, o
risco de liquidez não seja importante na composição das expectativas de retorno
dos investidores.
Segundo Chen, Lesmond e Wei (2007), vários estudos indicam que nem o tamanho
nem as mudanças do spread dos corporate bonds sobre a taxa livre de risco são
completamente explicadas pelos determinantes de risco de crédito. Ainda,
apontam que a falta de liquidez desses ativos é considerada como uma possível
causa para a falha desses modelos de crédito em capturar a variação do yield
spread das debêntures.
O objetivo neste trabalho é identificar se o risco de liquidez tem impacto no
yield spread das debêntures no mercado secundário; para isso, procura-se
responder ao seguinte problema de pesquisa:
•O risco de liquidez influencia o yield spread das debêntures no mercado
secundário?
Modelo teórico:
Para responder ao problema de pesquisa, testa-se a hipótese nula H0 de que o
coeficiente da variável risco de liquidezβ1 é igual a zero, ou seja, não há
prêmio de risco de liquidez no mercado secundário brasileiro de debêntures. As
hipóteses H1 e H2 são consideradas alternativas à hipótese nula.
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Vale ressaltar queβ1 representa a relação entre o conceito de risco de liquidez
e o yield spread. Essa relação é teoricamente positiva, porém é possível que se
encontrem nos resultados das proxies coeficientes negativos que validem a
teoria, como se pode verificar no quadro_1. Isso ocorre quando a proxy e o
risco de liquidez têm uma relação inversamente proporcional entre si.
Quadro 1
Sinais Esperados para os Coeficientes entre as Proxies de Liquidez e o Yield
Spread
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O modelo empregado, baseado em Chen, Lesmond e Wei (2007), controlou outros
determinantes dos retornos excedentes esperados das debêntures no mercado
secundário por meio de variáveis predefinidas e foram utilizadas sete proxies
de liquidez (spread de compra e venda, %zero returns, idade, volume de emissão,
valor nominal de emissão e a quantidade emitida) para identificar o impacto
desse risco no spread exigido pelo mercado. Além disso, foram replicados testes
de Gonçalves e Sheng (2010) com amostra estendida, com o intuito de avaliar
possíveis mudanças de mercado nos últimos anos. Os resultados diferiram em
parte do trabalho original. Enquanto Gonçalves e Sheng (2010) encontraram
apenas prêmios de liquidez positivos (entre 8 e 30 basis points) para as quatro
proxies utilizadas, neste trabalho encontraram-se para duas delas prêmios
negativos.
A hipótese nula, de que não há prêmio de liquidez para o mercado secundário de
debêntures no Brasil, foi rejeitada apenas para três das sete proxies (spread
de compra e venda, valor nominal de emissão e quantidade emitida). Os prêmios
encontrados são bastante baixos (1,9 basis point para cada 100 basis point de
incremento no spread de compra e venda, 0,5 basis point para um aumento de 1%
no valor do valor nominal de emissão e 0,17 basis point para cada menos 1.000
debêntures emitidas) que, por sua vez, vai ao encontro dos resultados
encontrados por Gonçalves e Sheng (2010). De qualquer forma, há uma perda da
eficiência das proxies de liquidez após correção das autocorrelações e
endogeneidades, seja por meio da inclusão de efeitos fixos, da análise em
primeiras diferenças ou da utilização de equações simultâneas. Esses resultados
corroboram as suspeitas de que o risco de liquidez talvez não seja um fator
importante na composição das expectativas dos investidores no mercado
secundário de debêntures. Já o fator de juros mostrou-se a variável mais
concisa como determinante do yield spread. O prêmio pelo risco atrelado à taxa
de juros variou de 0,662 a 1,059 basis points para cada 1 basis point de
incremento no fator de juros. Os prêmios relacionados ao equity volatility, à
taxa livre de risco, ao fator de crédito, à duration e ao rating também
demonstraram ser determinantes consistentes do yield spread, permanecendo
significantes em boa parte dos testes. Neste trabalho aprofundou-se a discussão
sobre o risco de liquidez no mercado secundário de debêntures no Brasil, em que
a quase totalidade dos estudos focou, até então, os determinantes do spread de
emissão das debêntures no mercado primário.
Ainda, este trabalho foi o primeiro entre os estudos brasileiros a incluir o
risco de equity na análise dos yield spreads. Essa variável mostrou-se um forte
determinante das expectativas dos investidores, sob a perspectiva de que um
aumento de risco da empresa beneficia os acionistas em detrimento dos bond
holders, já que estes últimos não têm acesso a fluxos de caixa incrementais. O
equity volatility apresentou resultados significativos em todos os testes
realizados, sobrevivendo às análises com efeitos fixos e em primeiras
diferenças.
Três novas proxies de liquidez de debêntures foram sugeridas neste trabalho:
valor nominal de emissão, quantidade emitida e uma nova métrica proporcional
referente à idade da debênture - %tempo. Os resultados preliminares foram
positivos em relação ao valor nominal de emissão e a quantidade emitida,
mostrando que debêntures com maior valor unitário são menos líquidas e emissões
com maior número de debêntures tornam os ativos mais líquidos devido a sua
pulverização no mercado.
Na próxima seção apresenta-se uma revisão da bibliografia dos estudos dos
determinantes dos retornos em títulos de renda fixa, e em seguida, na terceira
seção, detalham-se a metodologia e as variáveis empregadas no estudo. Na quarta
seção apresentam-se os resultados das análises e na quinta a discussão e as
conclusões do trabalho.
2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
A noção de que o risco de liquidez desempenha papel importante no retorno
esperado pelos investidores não é recente. Fisher (1959) estudou os
determinantes do prêmio de risco nos títulos de dívida privada. Seu foco foi o
risco de default e outro que ele chamou de marketability. Além disso, Fisher
(1959) foi o primeiro a vincular o volume de emissão à frequência de
transações, permitindo sua utilização como proxy de liquidez.
Amihud e Mendelson (1986) também acessaram o fato de que investidores demandam
um prêmio por ativos menos líquidos, ceteris paribus, a fim de compensar custos
de transação à época da negociação dos ativos.
Sarig e Warga (1989) estudaram o impacto da liquidez nos preços dos títulos
governamentais reportados, coletados independentemente pelo Center for Research
in Security Prices (CRSP) da Universidade de Chicago e pelo Shearson Lehman
Brothers (SLB). Segundo os autores, as discrepâncias encontradas entre os
preços reportados por essas duas bases de dados não são aleatórias e parecem
ser influenciadas pelo risco de liquidez dos títulos.
Fontaine e Garcia (2009) apontam o efeito on-the-run para explicar o impacto de
liquidez nos títulos, em que bonds recém-emitidos são negociados com um prêmio
se comparados a títulos similares, porém com maior idade.
Chen, Lesmond e Wei (2007) examinaram 4.000 títulos corporativos europeus a fim
de precificar o impacto da liquidez em seus retornos excedentes. Os autores
analisaram os yield spreads dos ativos, controlando outros determinantes do
spread por meio de variáveis predefinidas, e utilizaram três variáveis como
medidas de liquidez: o bid-ask spread, a porcentagem de zero returns e uma
medida de custos de transação adaptada de Lesmond, Ogden e Trzcinka (1999). Os
resultados apontam que a liquidez pode explicar até 7% da variação em cross-
section dos retornos para títulos investment grade e 22% para títulos
speculative grade. Os autores encontraram um aumento de 0,42 basis point para
títulos investiment grade e 2,30 basis points para speculative grade para cada
um basis point acrescido à medida bid-ask spread. Além disso, Chen, Lesmond e
Wei (2007) também encontraram influência da liquidez nas mudanças (aumento ou
diminuição) dos retornos mesmo após o controle dos outros determinantes.
Rodrigues, Ramos e Barbosa (1999) e Sanvicente (2001) estudaram o impacto das
American Depositary Receipts (ADRs) e concluíram que a dupla listagem
proporciona o aumento do fluxo de transações (e consequentemente da liquidez)
devido a diminuição de risco, aumento de visibilidade, além de incremento nos
preços dos papéis.
Por outro lado, Lanzana, Yoshinaga e Maluf (2004) estudaram especificamente a
relação entre a emissão de ADRs e a liquidez das ações das empresas em questão.
Nesse estudo, foram utilizadas duas proxies de liquidez (turnover e índice de
negociabilidade) e não se conseguiu rejeitar a hipótese nula de correlação
entre a emissão das ADRs e a liquidez das ações domésticas das empresas.
Sheng e Saito (2005; 2008) chegaram à conclusão de que o volume de emissão
(conhecida medida de liquidez) é uma variável relevante na determinação da taxa
de juros (coupon) no ato da emissão da debênture.
Secches (2006), em seu estudo, incorporou ao modelo de risco de crédito o risco
de liquidez com o intuito de criar melhores estimativas de preços das
debêntures brasileiras. Seus resultados demonstraram que o modelo proposto não
foi eficiente em seu objetivo. De qualquer forma, foi constatado um aumento do
poder explicativo do modelo em relação ao modelo de risco de crédito e que a
liquidez é uma ferramenta importante na análise do mercado brasileiro de
títulos corporativos.
Gonçalves (2007) apontou as contribuições de Sá Júnior (2007) em seu trabalho
sobre a liquidez no mercado secundário de Letras do Tesouro Nacional. Esse
estudo sobre os títulos de renda fixa do governo brasileiro chegou à conclusão
de que há uma relação inversamente proporcional entre o spread de compra e
venda (utilizados como medida de liquidez desses ativos) e o volume. De maneira
análoga, esse estudo mostrou que existe uma relação diretamente proporcional
entre a medida de liquidez avaliada e o prazo para a maturidade. Sá Júnior
(2007) ainda confirma o spread de compra e venda como uma das principais
proxies de liquidez para o mercado brasileiro e que os prêmios de liquidez no
mercado nacional de títulos governamentais são maiores do que os encontrados no
mercado norte-americano.
Gonçalves e Sheng (2010) estudaram 59 debêntures entre maio de 2004 e novembro
de 2006 com o intuito de precificar o spread de liquidez do mercado secundário
brasileiro. As debêntures foram divididas em portfolios diários em função de
quatro proxies de liquidez (volume de emissão, idade de emissão, número de
transações e o spread de compra e venda) e seu yield to maturity controlado por
cinco variáveis (fator de juros, fator de crédito, rating, duration e fator do
CDI). Os resultados mostraram que o prêmio de liquidez para o mercado
brasileiro varia conforme a proxy utilizada - de 7,7 basis points para a medida
número de transações a 30,2 basis points para volume de emissão.
3. METODOLOGIA
Foram realizadas análises de regressão em painel desbalanceado com dados
semestrais de 101 debêntures (emitidas por 56 empresas dos mais variados
setores da economia) ao longo de oito semestres (do primeiro semestre de 2006
ao segundo semestre de 2009), totalizando até 382 observações. Dados sobre os
fluxos de pagamento das debêntures e sobre as séries econômicas utilizadas no
cálculo do yield to maturity das debêntures e de variáveis dependentes como o
fator juros e equity volatility foram obtidos no banco de dados da empresa Luz
Engenharia Financeira. Outras informações específicas das debêntures, tais como
ratings, maturidades, preços unitários, durations, volumes e quantidades
emitidas, entre outras, foram obtidas diretamente no site
<www.debentures.com.br>, mantido pela Associação Brasileira das Entidades dos
Mercados Financeiro e de Capitais (Anbima). Informações contábeis das empresas
emissoras foram obtidas no banco de dados da Economática.
Foram utilizadas até dez variáveis como controles de outros determinantes do
yield spread que não a liquidez e, para se testar a hipótese de que há prêmio
de liquidez para as debêntures no mercado secundário brasileiro, foram
utilizadas quatro proxies baseadas na literatura especializada e outras três
sugeridas neste trabalho.
3.1. Definição de variáveis
3.1.1. Variável dependente: retorno excedente esperado da debênture
Gonçalves e Sheng (2010) em seu trabalho, em vez de utilizarem o retorno
realizado como proxy do retorno esperado como fizeram Fama e French (1993),
utilizaram o yield to maturity diário das debêntures. Esse recurso também foi
adotado por Houweling, Mentink e Vorst (2005) e a justificativa para essa
escolha é que o yield to maturity (YTM a partir de agora) é uma medida mais
próxima das expectativas dos investidores. A variável dependente deste estudo é
o yield spread semestral das debêntures e é calculado como a diferença entre o
YTM e a taxa swap Pré x DI de um mês para o semestre.
A Anbima disponibiliza, no site <www.debentures.com.br>, os preços unitários
(PU) das debêntures calculados diariamente por metodologia própria, englobando
a média dos preços praticados, as expectativas dos formadores de preço para os
papéis e dias em que não houve negócios. O YTM da debênture i para o dia d foi
calculado como:
[/img/revistas/rausp/v48n1/07x02.jpg]
O cálculo dos valores de pagamento de juros e do principal foi realizado com
base nas informações específicas de cada debênture, prazos dos fluxos e curvas
IGPM, IPCA e CDI. Foi utilizado o método Anbima de precificação, respeitando o
índice utilizado na indexação.
3.1.2. Controles
Taxa livre de risco
Collin-Dufresne, Goldstein e Martin (2001) utilizam o 10--year Benchmark
Treasury Rate para capturar o efeito marginal dos títulos governamentais no
retorno das debêntures. Chen, Lesmond e Wei (2007) optaram pelo 1-Year Treasury
Note Rate e neste trabalho utilizou-se a taxa swap Pré x DI de um mês, com base
em Houweling, Mentink e Vorst (2005) e Gonçalves e Sheng (2010), sob o
argumento de que, segundo Gonçalves (2007, p.24), ela
"é hoje a principal curva empregada pelo mercado financeiro para
realizar suas precificações, como evidenciado nos trabalhos de Golub
e Tilman (2000) e Kocic, Quintos e Yared (2000). Vale ressaltar que,
diferentemente dos mercados mais consolidados, a opção pela curva de
títulos soberanos não é plausível para o mercado brasileiro, uma vez
que os títulos públicos brasileiros possuem spreads de crédito
embutidos em suas precificações (FRALETTI, 2004)".
Além de promover a identificação de um possível impacto residual no yield
spread, a taxa livre de risco pode ser utilizada para o cálculo de outras
variáveis, incluindo a própria variável dependente (yield spread), o fator de
juros e o fator de crédito.
A taxa swap Pré x DI de um mês é calculada diariamente pela curva
disponibilizada no site da BM&FBovespa por meio de interpolação spline.
Para o semestre, a taxa livre de risco é calculada da seguinte maneira:
[/img/revistas/rausp/v48n1/07x03.jpg]
Fator de crédito
Para Fama e French (1993), o risco de crédito está relacionado com a
probabilidade de eventos de default no portfolio de títulos corporativos e foi
medido como a diferença do retorno de mercado de títulos corporativos de longo
prazo em relação ao retorno dos treasuries (títulos do governo norte-americano
de longo prazo).
Devido à falta de um índice específico que contemple os retornos dos títulos
corporativos brasileiros, criou-se uma proxy para a variável risco de crédito,
definida como a diferença entre a média dos retornos dos títulos corporativos
de rating A+, A ou A- e da taxa swap Pré x DI com mesma duration das debêntures
da amostra no dia da cotação. Esses ratings foram escolhidos por serem os
menores observados em todos os dias da amostra, procedimento baseado em
Gonçalves e Sheng (2010).
Fator de juros
O risco da taxa de juros explica as variações no yield spread das debêntures
influenciadas por mudanças de inclinação da curva de juros.
Definiu-se o fator de juros como a diferença entre a taxa swap Pré x DI de três
anos e a de um mês para o semestre. A escolha do prazo de três anos foi baseada
em Gonçalves e Sheng (2010) e foi motivada pela liquidez apresentada por esse
prazo no mercado de derivativos.
Rating
O risco de default, ou risco de não pagamento, é um dos determinantes mais
intuitivos sobre o spread de dívida corporativa. No quadro_2, apresenta-se a
escala numérica atribuída aos ratings das três principais agências do mercado.
Quadro 2
Equivalência entre Ratings das Três Principais Agências de Classificação de
Risco do Mundo
[/img/revistas/rausp/v48n1/07q02.jpg]
Fonte: Adaptado de Gonçalves e Sheng (2010).
Foram levadas em conta as mudanças de rating das debêntures ao longo do tempo.
Além disso, assim como Campbell e Taksler (2003), sempre que mais de uma
agência tiver atribuído um rating para o mesmo ativo na mesma data, a nota
resultante será uma média aritmética das notas dos ratings das diferentes
agências, respeitando o quadro_2 de equivalência. Foram considerados apenas os
ratings das três agências descritas no quadro_2 (Moody's, Standards and Poor's
e Fitch Ratings).
Assim como em Chen, Lesmond e Wei (2007), as análises foram realizadas
defasando o rating por um período. Em outras palavras, é considerada a média
dos ratings do semestre anterior ao da medição do yield spread. O argumento é
que dessa forma há tempo para os investidores incorporarem a suas expectativas
as informações transmitidas pelos ratings.
Variáveis contábeis
Campbell e Taksler (2003) utilizaram em seu estudo, entre outras, variáveis
contábeis como controle do yield spread, baseados em Blume, Lim e Mackinlay
(1998). A razão é que, se há o interesse em mapear os determinantes do yield
spread de uma debênture, é apropriado que o mapeamento seja feito por meio de
variáveis que possam estar inseridas na composição dos ratings por parte das
agências, tais como as listadas a seguir:
•cobertura de juros bruta - o indicador é calculado como sendo a divisão do
lucro antes dos juros e impostos pela despesa financeira bruta da empresa. São
criadas quatro variáveis dummies para indicar em que grupo a empresa se
encontra - com cobertura menor do que 5, entre 5 e 10, entre 10 e 20 e maior do
que 20;
•lucro operacional antes da depreciação/vendas líquidas;
•passivo total/ativo total;
•dívida de longo prazo/ativos totais (exigível a longo prazo/ativos totais).
Seguindo o mesmo raciocínio da variável rating, as variáveis contábeis foram
incluídas na análise com um período de defasagem, ou seja, foram utilizados os
índices contábeis do semestre anterior ao da medida de yield spread.
Duration
Os trabalhos de Houweling, Mentink e Vorst (2005) e Chen, Lesmond e Wei (2007)
utilizaram o prazo até a maturidade em anos como medida da sensibilidade da
debênture em relação à taxa de juros, ou risco de vencimento. Seguindo
recomendações de Gonçalves e Sheng (2010), neste trabalho utilizou-se a
duration sob o argumento de que nem todas as debêntures brasileiras possuem
amortização bullet, ou seja, seu principal é amortizado em várias parcelas.
Foi considerado o desvio percentual da duration média da debênture no semestre
em relação à média das durations de todas as debêntures para o mesmo semestre.
A razão para isso é que a duration de uma debênture pode variar na mesma
proporção que a duration média do mercado. Nesse caso, o aumento da duration
não representa um incremento de risco, se comparada aos outros papéis.
Equity volatility
Com o intuito de evitar perda de informação devido a falta de dados sobre os
preços das ações de várias empresas emissoras e baseado em Campbell e Taksler
(2003) e Chen, Lesmond e Wei (2007), neste trabalho utilizou-se o desvio padrão
dos retornos do Índice da Bolsa de Valores de São Paulo (Ibovespa) do semestre
anterior ao da medida do yield spread como proxy de equity volatility para
todas as debêntures.
Merton (1974) interpretou o debenturista (possuidor de um título com risco)
como alguém que possui um título sem risco e que emitiu opções de venda aos
acionistas da empresa. Dessa forma, quando a volatilidade das ações aumenta,
assim também ocorre com o valor das opções, beneficiando os acionistas à custa
dos debenturistas. Além disso, Campbell e Taksler (2003) defenderam o uso da
volatilidade total do equity argumentando que o risco total é o pertinente para
o cálculo de valor de opções e, portanto, para a debênture.
3.1.3. Proxies de liquidez
Spread de compra e venda
Crenças mais homogêneas dos investidores em relação ao ativo ocasionam maior
entendimento sobre seu valor. Dito isso, naturalmente os valores de compra e
venda da debênture tendem a ser mais próximos.
É possível encontrar no Sistema Nacional de Debêntures (SND) a informação de
intervalo indicativo de compra e venda das debêntures. Essa medida é calculada
pela Anbima com o intuito de preencher a lacuna ocasionada pela falta de
informações sobre o mercado secundário de títulos de renda fixa no País. Apesar
de ela não ser exatamente o spread de compra e venda, é a informação mais
próxima que se pode encontrar no mercado. Nesse caso, quanto maior o intervalo
indicativo, menor a liquidez. Para a debênture i, a proxy no dia d será
calculada como:
[/img/revistas/rausp/v48n1/07x04.jpg]
% zero returns
Baseada em Chen, Lesmond e Wei (2007), esta proxy é calculada como a proporção
de dias em que o ativo não sofre mudanças no preço no semestre. É razoável
inferir que existam dias em que não haja negócios no mercado secundário de
debêntures que envolvam certo ativo específico. Caso isso ocorra, essa
debênture não sofrerá mudanças em seu preço e, consequentemente, seu retorno
será igual a zero. Nesse caso, quanto maior a incidência de dias, menor será a
liquidez do título.
Volume de emissão
A explicação para a noção de que, quanto maior o volume emitido do ativo, maior
sua liquidez está relacionada ao fato de que grandes emissões requerem que a
empresa disponibilize mais informações sobre seus negócios e atividades. Esse
maior número de informações diminui o custo de transação do ativo e torna as
debêntures emitidas pela empresa mais líquidas. Tal característica foi notada
por Kose, Lynch e Puri (2003), que relacionaram o volume de emissão com a
transparência de informações.
Neste trabalho, a variável volume de emissão é o volume total de emissão da
debênture em dólares na data de emissão e foi calculada em base logarítmica
natural.
Valor nominal de emissão
Ativos com valores maiores tendem a ser menos líquidos. Transações que envolvam
quantidades mais significativas de dinheiro exigem mais preocupações e cuidados
para as partes envolvidas, demandando mais tempo e informações, aumentando seu
custo de transação. Naturalmente, debêntures com um valor nominal de emissão
maior tendem a ser menos líquidas.
A título de exemplo, em abril de 2011 a Anbima lançou um projeto para a adoção
de práticas que visem a maior transparência e maior fomento do mercado
secundário de debêntures nos moldes do Novo Mercado da bolsa de valores.
Chamado de Novo Mercado da Renda Fixa, o selo será dado para aquelas emissões
que apresentarem maior número de debêntures emitidas, menor valor unitário e
não concentrem mais do que 20% da emissão nas mãos de um só comprador. A ideia
é aumentar o número de investidores ao oferecer debêntures com valores mais
acessíveis e em maior número.
Até onde se sabe, esta é a primeira vez que tal medida é utilizada como proxy
de liquidez em um trabalho de debêntures. Neste trabalho, a variável valor
nominal de emissão é o valor nominal unitário da debênture em dólares na data
de emissão e foi calculada em base logarítmica natural.
Quantidade emitida
A quantidade emitida nesse caso, da mesma forma como no exemplo supracitado,
preconiza a pulverização desse ativo no mercado. A ideia é de que, quanto maior
o número de investidores, mais fácil para o investidor desfazer-se de parte de
sua posição caso haja necessidade. Analogamente ao caso anterior, não se tem
conhecimento da utilização dessa medida como proxy de liquidez em trabalhos de
debêntures. Assim, esse método de análise pode ser considerado uma inovação e
pode ser adaptado a outras pesquisas que envolvam debêntures.
Idade de emissão e %tempo
Gonçalves (2007) aponta o estudo de Sarig e Warga (1989) evidenciando que,
quanto maior for a idade de um título, menor será a disponibilidade dos
investidores em se desfazerem deles. Isso torna o ativo menos líquido ao longo
do tempo. Neste trabalho são utilizadas duas medidas para representar esse
fenômeno. A primeira é a idade de emissão, calculada como sendo a data de
cotação menos a data de emissão, em anos. A segunda, sugerida neste trabalho, é
o percentual do prazo já transcorrido, em que 0% remete à data de emissão e
100% remete à data de maturidade.
4. RESULTADOS
4.1. Gonçalves e Sheng (2010)
Antes da apresentação dos resultados, encontrados pela aplicação da metodologia
acima detalhada, foram replicadas as análises do trabalho de Gonçalves e Sheng
(2010), cujos métodos são baseados em Houweling, Mentink e Vorst (2005). O
objetivo é verificar possíveis mudanças nos resultados anteriormente
encontrados por meio da utilização de uma base de dados mais atualizada.
O método de Gonçalves e Sheng (2010) consiste em dividir as debêntures
diariamente em dois portfolios, um menos líquido e um mais líquido, baseado em
quatro proxies de liquidez. Os critérios de segregação das debêntures entre os
portfolios mais líquido e menos líquido, bem como as quatro proxies utilizadas,
podem ser conferidos no quadro_3.
Quadro 3
Critério de Segregação das Debêntures por Portfolio
[/img/revistas/rausp/v48n1/07q03.jpg]
A variável dependente (a mesma deste estudo) é controlada por outros
determinantes por meio de cinco variáveis: fator de juros, fator de crédito,
rating, duration, fator do CDI e dummy da curva swap (incluída no presente
trabalho referente ao período de 25 de julho de 2005 a 30 de junho de 2006). Os
coeficientes foram estimados simultaneamente pelo Feasible Generalized Least
Squares (FGLS) como um sistema de Seamingly Unrelated Regressions (SUR). O
prêmio de liquidez foi calculado como sendo a diferença dos interceptos dos
portfolios menos líquido e mais líquido, respectivamente. Foi utilizado o teste
de Wald para testar a significância conjunta dos interceptos.
Para as análises aqui replicadas, a base de dados foi atualizada e compreende
as datas entre 25 de julho de 2005 e 05 de fevereiro de 2010. Os resultados
podem ser conferidos na tabela_1.
Tabela 1
Resultados da Replicação da Metodologia de Gonçalves e Sheng (2010)
[/img/revistas/rausp/v48n1/07t01.jpg]
Nota: *Não estatisticamente significante a 5%.
As variáveis volume de emissão e número de transações apresentaram prêmios de
liquidez negativos, diferentemente dos resultados originais encontrados no
trabalho de Gonçalves e Sheng (2010): 30,2 e 7,7 basis points positivos para o
volume de emissão e o número de transações, respectivamente).
A proxy idade apresentou um prêmio de liquidez de 33,29 contra 21,4 basis
points nos resultados originais de Gonçalves e Sheng (2010). Já o spread de
compra e venda apresentou um prêmio bastante baixo (1,31 basis points) com a
base de dados estendida. Gonçalves e Sheng (2010) encontraram para essa proxy
um prêmio de 9,4 basis points.
Os resultados encontrados são controversos, não apresentando consenso para
todas as proxies de liquidez. Os prêmios de liquidez negativos encontrados não
condizem com a teoria, e razões para esse fenômeno serão abordadas no decorrer
do artigo. Além disso, os coeficientes de determinação muito altos (muito
próximos de 1) levantam suspeitas sobre a efetividade dos resultados do modelo.
4.2. Resultados preliminares
Isoladamente (tabela_2), das sete proxies testadas, duas não apresentam relação
significante com o yield spread: %zero returns e %tempo. Dentre as restantes, o
spread de compra e venda confirma seu status de medida de liquidez mais usual e
é a proxy com maior poder de explicação da variação do yield spread (9,7%),
seguida pelo valor nominal de emissão (8%), quantidade de emitida (4,5%),
volume de emissão (1,5%) e idade (0,5%).
Tabela 2
Yield Spread x Liquidez
[/img/revistas/rausp/v48n1/07t02.jpg]
Notas: * Denota significância ao nível de 1%; ** 5%; e *** 10%. A tabela_2
reporta regressões OLS entre os yield spreads e cada uma das sete proxies de
liquidez.
P-value refere-se ao t de White.
[/img/revistas/rausp/v48n1/07x05.jpg]
Apesar de significante a relação entre o volume de emissão e o yield spread, o
coeficiente positivo representa uma relação inversa à teoria de custo de
transação, ou seja, um prêmio de liquidez negativo, assim como foi encontrado
na replicação da metodologia de Gonçalves e Sheng (2010). Espera-se que
debêntures com maior volume de emissão possuam menores custos de transação e
sejam mais líquidas, o que não foi observado na prática. A suspeita nesse caso
recai sobre a relação do volume de emissão com a proxy valor nominal de
emissão. Maiores volumes de emissão podem ser causados por maiores valores
nominais, o que torna as debêntures ilíquidas.
A interpretação do prêmio de liquidez encontrado para as outras três proxies -
spread de compra e venda, valor nominal de emissão e quantidade de emissão - é
diferente para cada uma delas. Para cada 100 basis points no spread de compra e
venda, o prêmio é de 1,9 basis point. A proxy valor nominal de emissão está em
uma base logarítmica natural, então, para um aumento de 1% no valor dessa
proxy, há um incremento de 0,5 basis point no prêmio de liquidez. O prêmio para
a proxy quantidade emitida é de 0,17 basis point para cada menos 1.000
debêntures emitidas.
Os resultados apresentam baixos índices de Durbin-Watson, o que representa a
possibilidade de autocorrelação dos resíduos. O índice de Durbin-Watoson
retorna valores de 0 a 4, em que 2 caracteriza a ausência de autocorrelação. Já
valores muito acima ou abaixo de 2 tendem a caracterizar a existência de
autocorrelação dos resíduos da amostra. Nas próximas seções tratar-se-á desse
problema.
4.3. Testes dos efeitos da liquidez e outros determinantes do yield spread
Os yield spreads foram regredidos com cada uma das sete proxies de liquidez
separadamente e controlados por outros determinantes. A análise de cada proxy
contém quatro regressões: primeiramente foram utilizadas duas amostras, uma das
quais mais abrangente por eliminar as variáveis contábeis da análise, já que
essas informações não estão disponíveis para todas as empresas. Na tabela_3
apresentam-se os resultados da análise de regressão da amostra maior, enquanto
na tabela_4 incluem-se os resultados e as variáveis contábeis. Além disso, cada
análise foi realizada também com a inclusão de uma variável dummy referente ao
primeiro semestre de 2006. Nesse semestre, a estrutura a termo da taxa swap Pré
x DI está invertida e a inclusão da variável dummy tem como objetivo isolar
esse efeito. As variáveis spread de compra e venda, valor nominal de emissão e
quantidade emitida permanecem com uma relação significante com yield spread
mesmo após a inclusão de outras variáveis-controle. No quadro_4 apresentam-se
os prêmios dessas três proxies.
Quadro 4
Prêmios de Liquidez
[/img/revistas/rausp/v48n1/07q04.jpg]
Fonte: Tabelas_3 e 4.
As proxies referentes a prazo, idade e %tempo, apesar de significantes,
apresentam coeficientes negativos após a inclusão de outros controles,
representando uma relação de natureza inversa ao esperado. A suspeita recai
sobre a sensibilidade das debêntures sobre a variação da taxa de juros, medida
neste trabalho pela duration. De fato, debêntures mais velhas podem ter uma
proporção maior de sua emissão incorporada a portfolios buy and hold, tornando-
as mais ilíquidas conforme apontado por Houweling, Mentink e Vorst (2005). No
entanto, debêntures mais velhas também possuem risco menor referente à sua
sensibilidade em relação à taxa de juros, diminuindo o yield spread. Dessa
forma, há a possibilidade de elas incorporarem o prêmio de outro tipo de risco.
O volume de emissão é outra variável que, mesmo após a inclusão de outros
controles, apresenta ainda um prêmio de liquidez negativo. As razões para esse
fenômeno já foram descritas na seção anterior e as suspeitas recaem sobre a
relação dessa variável com o valor nominal de emissão.
Mesmo com a inclusão de outros determinantes do yield spread, a proxy %zero
returns continua não significante, mostrando não ser adequada como medida de
liquidez. Esse resultado vem ao encontro, em parte, das conclusões de Chen,
Lesmond e Wei (2007), em que, das três proxies de liquidez sugeridas, a %zero
returns foi a que se mostrou menos promissora. Em relação às variáveis
contábeis, as dummies da variável cobertura bruta de juros apresentaram relação
bastante significante com o yield spread. Os coeficientes negativos denotam
relação em que, quanto maior a capacidade da empresa em arcar com os custos com
juros, menor o risco e prêmio exigido.
4.4. Efeito fixo
Segundo Chen, Lesmond e Wei (2007), somente as debêntures da Ford Motor Company
representam 10% do mercado norte-americano. No caso brasileiro,
desconsiderando-se as emissões com leasing, 11% do estoque de debêntures com
vencimento no dia 9 de dezembro de 2010 pertencem a três emissores (Telemar,
Vale e Cemig), sendo 4% referentes a um único ativo (CVRD27) da Vale.
Com o intuito de controlar possíveis efeitos dos emissores, as mesmas análises
do item anterior foram realizadas com efeito fixo. Os resultados são
apresentados na tabela_5.
Tabela 5
Yield Spread x Determinantes (Efeito Fixo)
[/img/revistas/rausp/v48n1/07t05.jpg]
Nota: * Denota significância ao nível de 1%; ** 5%; e *** 10%. A tabela_6
reporta regressões OLS com efeito fixo entre os yield spreads, cada uma das
quatro proxies de liquidez (separadamente) e os controles duration, taxa livre
de risco, fator de juros, fator de crédito, rating, equity volatility. Dummy
curva swap refere-se ao primeiro semestre de 2006. As proxies volume de
emissão, valor nominal de emissão e quantidade emitida foram excluídas da
análise por apresentarem multicolinearidade grave com os dummies do efeito
fixo. P-value refere-se ao t de White.
[/img/revistas/rausp/v48n1/07x08.jpg]
Os índices de Durbin-Watson apresentam melhora na autocorrelação. Isso se deve
à correção do viés de variável omitida por meio da inclusão do efeito fixo.
No caso, as proxies volume de emissão, valor nominal de emissão e quantidade
emitida foram desconsideradas da análise por apresentarem multicolineariedade
grave com os dummies do efeito fixo. Vale lembrar que essas proxies não variam
com o tempo e cada debênture possui um volume de emissão, um valor nominal de
emissão e uma quantidade emitida por todo o período de análise.
O aumento do R2 após a inclusão dos efeitos fixos parece ter ocorrido em
detrimento de algumas medidas, inclusive as de liquidez. Isso pode significar
que as informações que o mercado absorve podem estar mais vinculadas ao emissor
ou ao ativo do que às medidas de liquidez propriamente ditas, por exemplo.
Esses resultados enfraquecem a eficiência das proxies de liquidez escolhidas e
utilizadas neste trabalho. Chen, Lesmond e Wei (2005) realizaram o mesmo
procedimento em seu trabalho e, apesar do controle do efeito fixo, as proxies
utilizadas permaneceram significativas em sua relação com o yield spread, o que
não ocorreu neste trabalho.
No caso, apenas os resultados da proxy idade apresentaram uma relação
significante com o yield spread, apresentando um prêmio de liquidez que varia
entre 4 e 5 basis points para cada ano de idade da debênture.
4.5. Primeiras diferenças
Uma das formas mais simples e eficientes para tratar a autocorrelação é a
análise dos dados em primeiras diferenças. A transformação consiste em
substituir as variáveis (dependente e regressores) por suas variações entre t-
1 e t. Chen, Lesmond e Wei (2007) realizaram esse mesmo teste com o intuito de
averiguar o impacto da mudança de liquidez das debêntures na variação de seus
yield spreads.
Mais uma vez, as variáveis volume de emissão, valor nominal de emissão e
quantidade emitida tiveram de ser desconsideradas da análise, desta vez por não
sofrerem variações durante o período de análise. Essas três medidas de liquidez
são estáticas, referentes ao período de emissão do ativo. A tabela_6 apresenta
os resultados.
Tabela 6
Variação Yield Spread x Variação Determinantes
[/img/revistas/rausp/v48n1/07t06.jpg]
Notas: * Denota significância ao nível de 1%; ** 5% e *** 10%. A tabela_6
reporta regressões OLS entre as primeiras diferenças dos yield spreads, de cada
uma das quatro proxies de liquidez (separadamente) e dos controles duration,
taxa livre de risco, fator de juros, fator de crédito, rating, equity
volatility. As proxies volume de emissão, valor nominal de emissão e quantidade
emitida foram desconsideradas da análise por não apresentarem variações durante
o período de análise. Dummy curva Swap refere-se ao primeiro semestre de 2006.
P-value refere-se ao t de White.
[/img/revistas/rausp/v48n1/07x09.jpg]
A variação da proxy %tempo revelou-se significante em sua relação com o yield
spread, mostrando que um aumento de 100 basis points na proporção de tempo
transcorrido desde sua emissão representa um incremento entre 1,1 e 1,5 basis
point no prêmio de liquidez. O spread de compra e venda apresenta uma relação
inversa ao conceito de liquidez, enfraquecendo a importância dessa medida como
proxy. O restante das medidas continua não significante.
Da mesma forma que nos testes com efeito fixo, como era de se esperar, os
índices de Durbin-Watson atingem pata-mares tranquilizantes em relação à
possibilidade de autocorrelação.
As variáveis cujas variações demonstraram impacto na variação do yield spread
são fator de juros, equity volatility, taxa livre de risco e, em alguns casos,
duration. Essas duas últimas parecem ganhar e perder poder de explicação com a
adição da variável dummy da curva swap, respectivamente. Um basis point a mais
na variação do fator juros impacta entre 0,673 e 0,721 basis point no yield
spread. Um basis point a mais de variação no equity volatility impacta entre
0,2 e 0,327 basis point no yield spread e 1 basis point de variação na
diferença percentual da duration da debênture em relação à média da duration de
todas as debêntures no semestre representa um aumento entre 0,01 e 0,013 basis
point na variação do yield spread.
Mudanças no rating, a mais emblemática variável relacionada às debêntures, não
apresentaram impacto nas variações do yield spread, nem em relação ao fator de
crédito ou às variáveis contábeis.
4.6. Sistema de equações simultâneas
Para controlar os problemas potenciais de endogeneidade relacionados à
mensuração contemporânea da liquidez, do risco de default (rating) e do yield
spread, foi empregado um sistema de três equações simultâneas baseadas em Chen,
Lesmond e Wei (2007). Segundo os autores, menor liquidez pode significar pior
qualidade de crédito, o que pode levar a maiores yield spreads. Além disso,
como apontaram Campbell e Taksler (2003), investidores podem utilizar
informações contábeis também usadas pelas agências de rating para a formação de
suas expectativas.
O método de estimação empregado foi o Two-Stage Least Squares. As variáveis
endógenas, exógenas e os resultados podem ser conferidos na tabela_7. O teste
foi realizado apenas com o spread de compra e venda como proxy de liquidez por
ser considerada a proxy de liquidez mais tradicional. As proxies volume de
emissão e idade já fazem parte do sistema de equações como variáveis exógenas
do yield spread e do spread de compra e venda. Além disso, as proxies %zero
returns, valor nominal de emissão, quantidade emitida e %tempo foram suprimidas
para evitar problemas de identificação do sistema de equações.
Tabela 7
Sistema de Equações Simultâneas
[/img/revistas/rausp/v48n1/07t07.jpg]
Notas: * Denota significância ao nível de 1%; ** 5% e *** 10%. Os resultados
das equações simultâneas foram apresentados utilizando apenas o spread de
compra e venda como proxy de liquidez. As variáveis exógenas do yield spread
são rating, volume de emissão, duration, taxa livre de risco, fator de juros,
fator de crédito, as variáveis contábeis, idade e equity volatility. As
variáveis exógenas do spread de compra e venda são o volume de emissão, idade,
duration e rating. As variáveis exógenas do rating são a idade, as variáveis
contábeis, o equity e o bond volatility (desvio padrão dos yield spreads da
debênture no semestre anterior).
[/img/revistas/rausp/v48n1/07x10a12.jpg]
Os resultados das equações simultâneas enfraquecem a hipótese de que haja
prêmio de liquidez no mercado secundário de debêntures no Brasil. A liquidez
parece não ser levada em conta pelos investidores ao precificarem as
debêntures. Além disso, mais uma vez o fator de juros e o impacto marginal da
taxa livre de risco parecem ser as variáveis mais importantes na composição do
yield spread.
5. CONCLUSÃO
Neste trabalho, teve-se como objetivo identificar o impacto do risco de
liquidez nos retornos excedentes esperados das debêntures no mercado secundário
brasileiro. Com base em Houweling, Mentink e Vorst (2005), a proxy de retorno
esperado utilizada foi o yield to maturity em vez do retorno realizado
observado, sob o argumento de que a primeira variável reflete melhor as
expectativas dos investidores. Foram utilizadas sete proxies para testar o
impacto do risco de liquidez nos yield spreads das debêntures. Essas proxies
são spread de compra e venda, %zero returns, idade, volume de emissão, valor
nominal de emissão, quantidade emitida e %tempo, sendo as três últimas
sugeridas neste trabalho.
Com base em Chen, Lesmond e Wei (2007), foram realizados testes em painel
desbalanceado com dados semestrais de 101 debêntures do primeiro semestre de
2006 ao segundo semestre de 2009, totalizando até 382 observações. O yield
spread foi controlado por até dez outras variáveis determinantes que não a
liquidez. Esses controles foram: fator de juros, fator de crédito, taxa livre
de risco, rating, duration, quatro variáveis contábeis (cobertura bruta de
juros, lucro operacional antes da depreciação/vendas líquidas, passivo total/
ativo total, dívida de longo prazo/ativos totais) e volatilidade de equity.
Ainda com base em Chen, Lesmond e Wei (2007), regressões com efeitos fixos
foram realizadas com o intuito de controlar possíveis efeitos dos emissores,
além de mitigar o viés de variável omitida. Os testes também foram realizados
em primeiras diferenças, tanto para controlar o efeito de autocorrelação serial
dos resíduos, quanto para investigar o impacto da variação da liquidez na
variação do yield spread. Foi ainda estimado um modelo com três equações
simultâneas pelo método Two-Stage Least Squares para lidar com potenciais
endogeneidades.
A hipótese nula de que não há prêmio de liquidez para o mercado secundário de
debêntures no Brasil foi rejeitada apenas para três das sete proxies (spread de
compra e venda, valor nominal de emissão e quantidade emitida). Os prêmios
encontrados são bastante baixos (1,9 basis point para cada 100 basis points de
incremento no spread de compra e venda, 0,5 basis point para um aumento de 1%
no valor do valor nominal de emissão e 0,17 basis points para cada menos 1.000
debêntures emitidas), o que está de acordo com os resultados encontrados por
Gonçalves e Sheng (2010). De qualquer forma, houve uma perda da eficiência das
proxies de liquidez após correção das autocorrelaçôes e endogeneidades, seja
por meio da inclusão de efeitos fixos, da análise em primeiras diferenças ou da
utilização de equações simultâneas, enfraquecendo assim a hipótese da
existência de prêmio de liquidez no mercado secundário brasileiro.
Algumas das proxies de liquidez apresentaram resultados dúbios e as suspeitas
para tal recaem sobre a possibilidade de incorporação de outros riscos pela
mesma variável. As proxies idade e %tempo apresentaram coeficientes negativos
em alguns testes, representando uma relação com o yield spread de natureza
inversa ao esperado. De fato, debêntures mais velhas podem ter uma proporção
maior de sua emissão incorporada a portfolios buy and hold, tornando-as mais
ilíquidas; porém, também possuem um risco menor referente a sua sensibilidade
em relação à taxa de juros, diminuindo o yield spread. A relação inversamente
proporcional do volume de emissão com a variável dependente em alguns testes
pode ser explicada com sua relação com o valor nominal de emissão. Maiores
volumes de emissão podem ser causados por maiores valores nominais, o que torna
as debêntures ilíquidas.
Ainda, observou-se que, de uma forma geral, a magnitude dos coeficientes das
variáveis específicas rating, duration e das proxies de liquidez, bem como das
variáveis contábeis, assumiu proporções bem inferiores se comparadas aos das
medidas macroeconômicas fator de juros, taxa livre de risco, fator de crédito e
equity volatility (esta última, apesar de originalmente ser uma variável
específica, aqui é mensurada como o desvio padrão do Ibovespa), mesmo
considerando as diferentes interpretações de cada medida.
Vale apontar que o risco da taxa de juros, aqui medido pelo fator de juros, é a
variável mais consistentemente relacionada com os yield spreads. Para todas as
proxies e em todos os testes, o fator de juros apresentou significância ao
nível de 1%. O prêmio pelo risco atrelado à taxa de juros variou de 0,662 a
1,059 basis points para cada um basis point de incremento no fator de juros. Os
prêmios relacionados ao equity volatility, ao fator de crédito, à duration e ao
rating também demonstraram ser determinantes consistentes do yield spread,
permanecendo significantes em boa parte dos testes.