Abrindo a Cozinha - Parte II - Qualidade

No primeiro texto desta série abrimos a cozinha para explicar como pensamos e construímos as estratégias de investimento do fundo Mint Global Small Caps FIA, usando momentum como primeiro exemplo. A ideia por trás da série continua a mesma: a gestão quantitativa está longe de ser árida ou reduzida a números. Pelo contrário, é o cruzamento de demonstrações financeiras, comportamento humano e dados de mercado, dentro de um processo de pesquisa rigoroso.

Hoje voltamos à cozinha para tratar de outro fator clássico: qualidade. E aqui já vale um aviso sobre o que vem pela frente. Momentum teve a sorte de nascer com uma definição relativamente fechada, que veio, com poucas adaptações, da física. Qualidade não tem essa sorte. É uma palavra usada em contextos tão diferentes entre si que, antes de chegarmos à receita propriamente dita, este texto precisa de uma etapa que o anterior não precisou: organizar o vocabulário.

É assim que vamos proceder. Primeiro, colocamos lado a lado os diferentes sentidos que a palavra “qualidade” assume no dia a dia do mercado, e mostramos que eles se dividem essencialmente em dois grupos: impressões subjetivas e métricas objetivas (Seção II). Na sequência, tratamos de cada grupo separadamente e o que há de errado em basear uma decisão de investimento em impressões subjetivas (Seção III) e como transformar qualidade em algo mensurável e comparável (Seção IV). Depois, como fizemos com momentum, trazemos um pouco do que a pesquisa acadêmica tem a dizer sobre o tema (Seção V) e explicamos um pouco como aplicamos o conceito em nosso universo de small caps (Seção VI). Por fim, fechamos o texto com algumas considerações finais (Seção VII).

Se você perguntar a dez investidores o que significa “uma companhia de qualidade”, é provável que você receba dez respostas diferentes. O pior é que a maioria dessas respostas pode ser bem coerente com alguma visão razoável do que é qualidade. Neste sentido, antes de discutir qualidade como um fator de investimento (no contexto de investimentos fatoriais), vale colocar lado a lado alguns dos sentidos mais comuns que a palavra assume no dia a dia do mercado.

Liderança de mercado é geralmente uma visão de qualidade. Afinal de contas, a líder geralmente é a maior e mais conhecida companhia do seu setor. Uma outra forma bastante comum de ver qualidade é confundi-la com a figura do CEO. Um CEO famoso, carismático, com presença constante em entrevistas e conferências, para alguns, é uma forma de qualidade. Temos ainda a boa imagem da companhia no mercado, ou seja, aquela da qual raramente se lê uma notícia ruim. As companhias com boa imagem também seriam empresas de qualidade. O fato de uma companhia estar em um setor da moda, para o qual se diz haver boas perspectivas de futuro, também é uma forma de se ver qualidade. Por fim, podemos mencionar ainda duas outras formas de ver o que seria uma companhia “boa”: (i) aquela que “está descontada” por alguma métrica e que por isso seria uma boa oportunidade e (ii) a companhia lucrativa.

Cada um desses sentidos captura algo real sobre como se fala de empresas. Mas nenhum deles é o que a literatura de fatores chama de qualidade. Um fator, para relembrarmos rapidamente o conceito que sustenta toda esta cozinha, é uma característica mensurável e sistemática das ações cujo comportamento no passado guarda relação (esperada) com o retorno futuro. Foi exatamente assim que tratamos momentum no texto anterior, e é assim que vamos tratar qualidade agora.

Um dos seis sentidos acima, aliás, nem chega a ser sobre qualidade: dizer que uma companhia é boa porque está barata é falar de outro fator - valor. Quatro dos sentidos de qualidade em nossa lista (liderança, CEO, imagem e setor na moda) compartilham uma característica: são impressões, subjetivas por natureza, formadas por quem observa a companhia de fora. O sentido restante (lucratividade) aponta para algo mensurável e objetivo, mas ainda precisa de bastante refinamento antes de virar um fator investível de fato.

Vamos agora tratar de qualidade do ponto de vista subjetivo (Seção III) e qualidade do ponto de vista objetivo (Seção IV).

Comecemos pelos quatro sentidos subjetivos listados na seção anterior: a liderança de mercado, o CEO famoso, a boa imagem de mercado e o setor na moda. Para usar um termo bem em voga atualmente, todas essas visões subjetivas de qualidade são narrativas. Geralmente, essas impressões subjetivas são formadas por cobertura de imprensa, por conversa de mercado e por quão fácil é contar uma boa história sobre uma companhia.

Liderança de mercado é talvez o mais enganoso dos quatro, porque tem algo de objetivo. Só que “ser a maior” ou “a mais conhecida” do setor é uma afirmação sobre participação de mercado ou reconhecimento de marca. Trata-se de um atributo que pode ser importante, mas ignora os aspectos financeiros envolvidos. Esses temas não dizem absolutamente nada sobre margem, retorno sobre capital ou sobre a saúde do balanço. Quanto custa ser líder? Um líder de mercado pode ter uma estrutura de custos inchada, pode estar perdendo espaço lentamente para concorrentes menores e mais eficientes, ou pode operar em um nicho em declínio estrutural. “Grande” e “bem administrada” são coisas diferentes, ainda que a intuição tenda a confundir ambos os conceitos.

Outra coisa semelhante a analisar é o caso do CEO famoso, porque é talvez o mais enganador dos quatro. Existe uma tendência natural de associar uma companhia bem-sucedida ao brilhantismo de quem está no comando. Mas um CEO chegou a essa cadeira depois de subir uma escada corporativa longa, e um dos requisitos, quase sempre implícitos, dessa escalada é saber vender: vender-se para o conselho, vender sua visão para os funcionários e, diante de investidores e da imprensa, vender a própria companhia. Isso não é uma crítica à posição de CEO. Trata-se de uma decorrência estrutural do cargo. A função de um CEO em uma teleconferência de resultados é convencer, e ele quase sempre vai tentar convencer você de que a companhia é boa. O problema, não pequeno, é que ele é altamente interessado na companhia e não pode ser visto como uma fonte isenta de informações.

Nada do que está dito acima quer diminuir a importância do CEO, pelo contrário. O CEO é peça-chave. Aliás, há um excelente estudo sobre o papel do CEO como alocador de capital no livro “The Outsiders”, de William N. Thorndike Jr. Muito resumidamente, o autor diz que o principal papel do CEO é atuar como alocador de capital. Isso significa ter como régua a eficiência no uso dos recursos: investir na companhia quando isso é a melhor decisão ou devolver capital aos acionistas, se isso for a melhor decisão. Analisamos esse tema em mais detalhes em uma publicação da nossa área de educação em Alocação de capital na escola. Vale a leitura!

A boa imagem de mercado e o setor na moda compartilham um problema parecido: são altamente vagos. Exatamente o que é uma boa imagem? No caso de setor da moda, como saber se ele é verdadeiramente promissor? E, mesmo que seja, quem disse que as companhias que estão nesse setor serão aquelas que vão se apropriar dos ganhos disso? A aviação sem dúvida alguma revolucionou a história da humanidade, mas não foram Santos Dumont (ou os irmãos Wright) que mais lucraram com a invenção...

Tudo que foi dito acima revela o problema central da qualidade subjetiva: nada disso é mensurável, comparável ou replicável. Sem uma métrica objetiva, não há como testar uma tese contra os dados, não há como comparar duas mil companhias entre si de forma sistemática, e não há como incorporar a informação, de forma disciplinada, a um processo de investimento quantitativo. É exatamente por isso que precisamos de outro ponto de vista.

Do lado objetivo, a régua muda por completo. Aqui não interessa a percepção de ninguém. As únicas coisas que interessam são métricas que qualquer pessoa, com acesso às mesmas demonstrações financeiras, consegue calcular, comparar e replicar. Duas companhias podem ser colocadas lado a lado, e a pergunta “qual delas é a de melhor qualidade?” passa a ter uma resposta numérica.

Só que, mesmo aqui, é preciso uma segunda organização de vocabulário. Um grupo grande de métricas financeiras objetivas mistura o preço da ação com algum elemento fundamentalista da companhia: o lucro, o fluxo de caixa, o valor patrimonial, as vendas. É o caso, por exemplo, do P/L (preço sobre lucro), do EV/EBITDA, do P/VP (preço sobre valor patrimonial), do dividend yield e do yield de fluxo de caixa livre. Essas são as métricas clássicas de valor. Elas são objetivas, mensuráveis e absolutamente centrais para um processo de investimento. Ocorre que, rigorosamente falando, nenhuma delas trata da qualidade de uma companhia. Elas dizem se uma ação está barata ou cara frente aos seus próprios fundamentos, ou seja, indicam qualidade do investimento, não a qualidade da companhia em si. Uma companhia mal administrada, endividada e com margens fracas pode estar “barata” segundo essas métricas e continuar sendo, na essência, uma companhia ruim. Inclusive, essa mesma companhia pode ser um ótimo investimento, mas isso é assunto para outro momento.

Neste ponto, devemos abrir um pequeno parêntese referente ao nosso trabalho de pesquisa. A construção de fatores é muitíssimo mais arte do que ciência. A construção de um fator passa por entender o racional econômico e financeiro do que ele representa. Assim, a construção do fator qualidade tem uma tremenda dose de contabilidade, para entender como as diferentes contas das demonstrações financeiras se relacionam e quais os vícios e virtudes mais comuns nessas contas1.

Para chegar à qualidade da companhia em si, é preciso fazer o movimento oposto: tirar o preço da equação e olhar só para o que acontece dentro da empresa. Seguem abaixo algumas famílias de métricas que cumprem esse papel:

• Rentabilidade: ROE (lucro líquido sobre patrimônio líquido), ROA (lucro líquido sobre ativos) e ROIC (retorno sobre capital investido) mostram quanto a companhia gera de retorno a partir do capital que emprega, sem qualquer referência ao preço da ação.

• Endividamento e solvência: dívida líquida sobre EBITDA, dívida sobre patrimônio líquido e índices de cobertura de juros mostram o quanto a estrutura de capital da companhia depende de terceiros e quão folgada é sua capacidade de honrar suas dívidas.

• Eficiência operacional: giro de estoques e giro de ativos mostram quão bem a companhia converte seus ativos (estoque e imobilizado) em vendas.

• Qualidade dos lucros: a proporção entre o lucro contábil e a geração de caixa operacional (accruals) revela se o lucro reportado é “de verdade” ou se está inflado por escolhas contábeis que podem se reverter no futuro.

Repare que nenhuma dessas métricas usa o preço da ação. Uma companhia pode ser simultaneamente “barata” pelos múltiplos de valor e “de altíssima qualidade” por essas métricas, como o inverso também pode ocorrer. É exatamente esse tipo de situação que justifica tratar valor e qualidade como dois fatores distintos, e não como sinônimos de “companhia boa”.

De maneira semelhante ao que fizemos em Abrindo a Cozinha - Parte I – Momentum, quando trouxemos um sumário de Momentum Factor Investing: Evidence and Evolution2, vamos trazer um resumo do texto Revisiting Quality Investing, um longo estudo de Frédéric Lepetit, Amina Cherief, Yannick Ly e Takaya Sekine (Amundi Quantitative Research), de junho de 20213 sobre a qualidade no contexto de investimento fatorial e suas modalidades. Apesar de o estudo ter usado um universo de ações large e mid caps de mercados desenvolvidos globais (índices MSCI Developed Markets, ex-financeiro e ex-imobiliário), a discussão do texto sobre os fatores de qualidade pode ser generalizada para quaisquer universos de investimento, ainda que muito provavelmente uma pesquisa em small caps teria resultados diferentes. A pesquisa dos autores cobriu o período de dezembro de 2002 a maio de 2020. Nosso resumo não cobre a metodologia de construção de portfolio usando unsupervised machine learning nem a comparação com a neutralidade setorial (sector-neutrality framework), tratadas na Seção 5 do artigo original, por se tratar de tema mais afeito à formação de portfolios e neutralidade setorial do que os fatores de qualidade em si.

O Fator Qualidade Como Conceito Multidimensional

Os autores argumentam que reduzir qualidade a uma única métrica, apesar de esse ser caminho preferido por parte da literatura puramente acadêmica, está errado. Para os autores, fazer isso captura apenas uma parte da realidade do fator. Ao mesmo tempo, eles evitam agregar um número excessivo de métricas discricionárias sem lastro acadêmico robusto. A solução adotada é intermediária. Eles criaram um critério multifatorial de qualidade que, nas palavras deles, tem quatro dimensões, cada uma com exatamente duas métricas, escolhidas entre aquelas que já demonstraram capacidade de prever diferenças de retorno de ações. Temas correlatos, como crescimento (growth) e estabilidade dos lucros, foram deliberadamente excluídas por não apresentarem, na visão dos autores, evidência acadêmica suficientemente robusta, ou por serem tratadas como subcomponentes de uma das quatro dimensões escolhidas4. Abaixo, incluímos as fórmulas não para complicar o tema, pelo contrário, mas para ajudar aqueles com uma cabeça mais “matemática” a visualizar o seu cálculo. As pessoas que não gostam de fórmulas podem simplesmente ignorar que elas estão aqui.

A. Lucratividade (Profitability)5

A lucratividade é a métrica mais intuitiva de qualidade. Negócio bom tem que ter lucro! Aliás, as narrativas sobre um futuro onírico de negócios que dão prejuízo são as explicações de muitos investimentos fracassados.

A lucratividade mede a capacidade da empresa de gerar lucro a partir de suas operações. É a dimensão mais universalmente aceita entre as quatro, cobrindo duas famílias de métricas: margens (conversão de vendas em lucro) e retornos (capacidade de gerar retorno ao acionista). Os autores selecionam duas métricas com baixa exposição a práticas contábeis agressivas, evitando distorções causadas por decisões discricionárias de gestão sobre despesas, depreciação ou estrutura de capital:

Gross Profit-to-Assets (GPA) - lucro bruto (vendas menos custo das mercadorias vendidas) acumulado nos últimos quatro trimestres, dividido pela média dos ativos totais no mesmo período:

GPA = Σ₄(Vendas − CPV) / Média₄(Ativos Totais)

Cash Flow Return on Invested Capital (CFROIC) - fluxo de caixa operacional acumulado nos últimos quatro trimestres, dividido pela média do capital investido no mesmo período:

CFROIC = Σ₄(Fluxo de Caixa Operacional) / Média₄(Capital Investido)

Nas duas fórmulas, Σ₄ representa o somatório dos últimos quatro trimestres e Média₄ a média dos últimos quatro trimestres da respectiva variável de balanço.

O racional do GPA é que o lucro bruto é muito mais difícil de ser manipulado do que o lucro líquido. Em geral, quanto mais alta uma linha está na demonstração de resultados, menos julgamentos contábeis foram tomados para dizer o que está naquela linha. O racional de se usar o fluxo de caixa operacional está em ter uma métrica de qualidade que veja da melhor forma possível a efetiva geração de caixa operacional, como forma ver a qualidade da companhia (trataremos um pouco mais sobre isso no tema imediatamente abaixo).

B. Qualidade dos Lucros (Earnings Quality)6

Não basta haver lucros, os lucros têm que ser bons. Neste ponto, temos que fazer uma breve explicação de um dos conceitos mais básicos e importantes da contabilidade, o regime da competência. Segundo esse regime, o reconhecimento de receitas e despesas deve acontecer quando incorridas, e não quando o caixa efetivamente entra ou sai da empresa. Assim, uma empresa pode ter um tremendo lucro por ter feito uma venda a prazo. Ocorre que o valor da venda não terá efetivamente entrado no caixa, a despeito de a venda ter sido feita. A parcela do lucro contábil que não se traduz em caixa no mesmo exercício, decorrente do regime de competência, é o que se chama em inglês de accruals.

Pesquisas mostram que empresas com accruals contábeis elevados tendem a apresentar retornos futuros anormalmente baixos, pois o mercado atribuiria peso excessivo ao lucro reportado e peso insuficiente aos seus componentes de caixa. Assim, tratar da questão dos accruals ao definir a qualidade dos lucros é uma questão relevante.

Working Capital Accruals (WCAcc) - variação, em relação a quatro trimestres atrás, dos ativos não-caixa (recebíveis, estoques e outros ativos circulantes) menos a variação dos passivos circulantes (excluindo dívida de curto prazo), dividida pela média dos ativos totais; deste resultado, subtrai-se ainda a depreciação e amortização acumulada nos últimos quatro trimestres, dividida pela média das contas a pagar no mesmo período.

WCAcc = [Δ(Recebíveis) + Δ(Estoques) + Δ(Outros Ativos Circulantes) − Δ(Contas a Pagar) − Δ(Outros Passivos Circulantes)] / Média₄(Ativos Totais) − Σ₄(Depreciação e Amortização) / Média₄(Contas a Pagar),

onde Δ representa a variação frente ao mesmo trimestre de um ano atrás.

Cash Flow Accruals (AccCF) — diferença acumulada em doze meses entre o lucro antes de itens extraordinários e os fluxos de caixa operacional e de investimento, normalizada pela média dos Ativos Operacionais Líquidos (NOA):

AccCF = Σ₄(Lucro antes de Itens Extraordinários − Fluxo de Caixa Operacional − Fluxo de Caixa de Investimento) / Média(NOA),

sendo NOA = (Ativos Totais − Caixa e Equivalentes) − (Passivos Totais − Dívida de Curto Prazo − Dívida de Longo Prazo).

C. Segurança (Safety)7

É a dimensão de menor consenso entre as quatro utilizadas pelos autores, inclusive quanto à direção da relação entre alavancagem e retorno esperado. Os autores optam por duas métricas complementares, capturando, respectivamente, a solvência de longo prazo e a liquidez de curto prazo:

Long-Term Debt-to-Equity (LTDE) — dívida de longo prazo dividida pelo patrimônio líquido:

LTDE = Dívida de Longo Prazo / Patrimônio Líquido

Working Capital-to-Assets (WCA) — média do capital de giro (ativo circulante menos passivo circulante) nos últimos quatro trimestres, dividida pela média dos ativos totais no mesmo período:

WCA = Média₄(Ativo Circulante − Passivo Circulante) / Média₄(Ativos Totais)

Sobre o fato de que segurança é um fator controverso, trazendo uma opinião nossa, especulamos que isso ocorre porque segurança, em si, não gera valor. Segurança potencializa (ou prejudica) a situação dos fatores que de fato geram valor, como a lucratividade. Se fatores fossem classificados como palavras, poderíamos dizer que existem fatores substantivos e adjetivos. Os fatores que efetivamente geram valor, como lucratividade ou margens seriam os fatores substantivos. Por outro lado, um fator como segurança seria um fator adjetivo.

D. Investimento (Investment)8

Essa dimensão se baseia na relação negativa observada entre crescimento de ativos (ou investimento) e retornos futuros: empresas em expansão de ativos tendem a apresentar retornos subsequentes anormalmente baixos, enquanto empresas em contração de ativos tendem a apresentar retornos anormalmente altos.

Asset Growth 1-Year (AG1Y) — variação percentual, em um ano, da média móvel dos ativos totais nos últimos quatro trimestres:

AG1Y = [Média₄(Ativos Totais)ₜ / Média₄(Ativos Totais)ₜ₋₄] – 1

Capex-to-Sales (Capex) — soma das despesas de capital nos últimos quatro trimestres, dividida pela soma das vendas líquidas no mesmo período:

Capex = Σ₄(Despesas de Capital) / Σ₄(Vendas Líquidas)

Metodologia: Estruturas Long-Short e Long-Only

Antes de tratarmos dos resultados empíricos da pesquisa, vale descrever um pouco sobre sua metodologia. Isso vai nos ajudar a ver como a pesquisa acadêmica é usada em nosso trabalho, seja no que ela fornece de insights, seja nas limitações que ela tem.

Os autores fizeram a pesquisa montando portfolios long-short, padrão nas pesquisas acadêmicas, e portfolios long-only, que são muito mais viáveis de serem efetivamente montados na prática.

Um portfolio long-short combina duas pontas ao mesmo tempo: uma posição comprada (long) num grupo de ações e uma posição vendida a descoberto (short) em outro grupo, normalmente extraídos do mesmo universo e ordenados pelo mesmo critério, como por exemplo, ranqueados por qualidade, momentum ou valor. Compra-se o topo do ranking (a característica mais favorável) e vende-se a descoberto a base do ranking (a característica menos favorável). O retorno da estratégia é a diferença entre o desempenho das duas pontas. Quando elas têm tamanho parecido em capital investido, o portfolio fica aproximadamente neutro ao mercado: se o mercado sobe ou desce como um todo, o efeito tende a se cancelar entre as duas pontas, sobrando principalmente o efeito do critério usado para ordenar as ações. Um portfolio long-only apenas compra as ações, sem ficar vendido em nenhum papel.

Por que a pesquisa acadêmica usa long-short? É por causa da neutralidade com relação ao mercado acima mencionada que o long-short virou o padrão da pesquisa de fatores. Isolando o “melhor menos o pior” grupo, o pesquisador consegue testar se uma característica específica tem poder preditivo sobre o retorno futuro sem que esse teste seja contaminado pelo desempenho geral do mercado no período - uma carteira apenas comprada tende a subir na maior parte do tempo simplesmente pelo prêmio de risco das ações, o que dificultaria isolar o efeito do fator em si. Não por acaso, os fatores acadêmicos mais conhecidos são, por construção, long-short: HML (high minus low) (valor), SMB (small minus big) (tamanho), RMW (robust minus weak) (lucratividade) e o próprio QMJ (quality minus junk) (qualidade).

A pureza teórica do long-short como ferramenta de pesquisa não se traduz automaticamente em algo fácil de operar. A ponta vendida esbarra em fricções que a ponta comprada não tem:

• É preciso tomar as ações emprestadas para vender a descoberto, e nem toda ação tem oferta de aluguel suficiente, o que é especialmente relevante em small caps, onde muitos papéis simplesmente não têm liquidez de aluguel.

• O aluguel tem custo, e esse custo tende a ser mais alto justamente nas ações mais disputadas para venda a descoberto, muitas vezes as mesmas que o ranking do fator aponta como as piores, o que corrói parte do retorno esperado.

• Quem empresta a ação pode pedi-la de volta a qualquer momento, forçando o fechamento da posição num momento que não é escolha do gestor.

• Diferente de uma posição comprada, cuja perda máxima é o capital investido, uma posição vendida tem perda potencialmente ilimitada e muitos investidores não podem se expor a esse tipo de risco.

• “Shortear” um papel exige capital adicional em garantia e eleva a complexidade operacional e o custo de capital frente a uma estratégia apenas comprada.

• Muitos veículos e mandatos de investimento simplesmente não permitem posição vendida, o que leva boa parte dos gestores long-only a replicar o “espírito” do long-short de forma sintética: superponderando as ações mais bem ranqueadas e subponderando (ou zerando) as pior ranqueadas frente ao benchmark, em vez de efetivamente vendê-las a descoberto.

Por isso, o long-short é melhor entendido como uma ferramenta de mensuração, por ser a forma mais limpa de testar e comparar o poder de um fator, do que como uma prescrição de como implementar a estratégia no dia a dia.

Resultados Empíricos

Usando as metodologias long-short e long-only, os autores montaram portfolios globais e regionais. Na sequência, trazemos os resultados da pesquisa que eles fizeram.

No nível global, o fator qualidade multidimensional entrega, na estrutura long-short, retorno anualizado de 5,0%9 no período 2003–2020, com alfa mensal de Carhart10 de +36 pontos-base11. O prêmio é, no entanto, marcadamente variável no tempo: o fator sofre underperformance durante o “rally de valor” pós-bolha da internet (2003-2007, retorno de -3,7% ao ano12), mas entrega desempenho robusto no período pós-Crise Financeira Global - GFC (2007-2020: +8,2% ao ano13). Regionalmente, o alfa é positivo e estatisticamente significativo na América do Norte, na Europa fora da zona do euro e no Japão14, mas é estatisticamente nulo na zona do euro15 nesta região, apenas a dimensão lucratividade produz alfa significativo16, enquanto segurança chega a apresentar contribuição negativa17. No nível das dimensões (período completo 2003–2020, global)18, lucratividade e qualidade dos lucros entregam os alfas mais fortes (+25 e +43 pontos-base ao mês, respectivamente); investimento entrega alfa mais modesto (+25 pontos-base); e segurança não apresenta alfa estatisticamente significativo isoladamente, embora a métrica de dívida de longo prazo (LTDE) atue como hedge relevante especificamente em períodos de estresse de mercado19.

Na estrutura long-only, que em termos práticos de implementação é mais relevante para os investidores, o fator combinado entrega excesso de retorno anualizado de 2,8%20 sobre o benchmark (2003–2020), superando cada uma das quatro dimensões isoladamente21. O comportamento defensivo esperado do fator se confirma com leve underperformance durante o mercado altista de meados dos anos 2000 (-0,6% ao ano22) e forte outperformance desde o início da GFC até maio de 2020 (+4,0% ao ano23). Entre as regiões, Europa ex-zona do euro se destaca (+4,3% ao ano24), a zona do euro novamente decepciona25, e a região Pacífico ex-Japão surge como um outlier, com forte outperformance durante o rally de valor e leve underperformance no período subsequente26. Um achado relevante diz respeito ao comportamento do fator em crises: tanto na GFC quanto na pandemia de Covid-19 o fator superou fortemente o benchmark, mas por vias diferentes. Durante a GFC, quase todas as dimensões (exceto segurança) contribuíram positivamente27, com destaque para a métrica de segurança de longo prazo (LTDE)28. Já durante a Covid-19, apenas lucratividade e segurança contribuíram positivamente29, com a métrica de segurança de curto prazo (WCA) superando a de longo prazo30, o que reflete a natureza mais aguda e de curta duração percebida da crise sanitária frente à crise financeira sistêmica de 2008.

Moral da História

Os autores resumem o resultado da pesquisa long-short (a mais pura para fins acadêmicos e de inspiração para montagem de estratégias reais) da seguinte maneira31:

• As carteiras ordenadas pelo indicador gross profit-to-assets (GPA) apresentam um perfil perfeitamente monotônico decrescente, o que torna essa métrica a mais eficaz para prever as diferenças de retorno cross-section ao longo das ranqueadas.

• Enquanto o cash flow return on invested capital (CFROIC), os accruals medidos pelo método de fluxo de caixa (AccCF) e o working capital-to-assets (WCA) são mais bem-sucedidos em identificar as ações de melhor desempenho, o capex-to-sales (Capex) demonstra maior capacidade de identificar as de pior desempenho.

• O long-term debt-to-equity (LTDE) tanto recompensa levemente as ações mais bem classificadas quanto penaliza as piores, apresentando, assim, um spread reduzido entre as duas carteiras extremas. No entanto, essa métrica oferece forte proteção contra quedas quando os mercados enfrentam turbulência.

• O WCAcc e o crescimento total de ativos (AG1Y) não apresentam suporte empírico como fatores capazes de trazer benefícios aos investidores.

• Apesar do suporte empírico fraco ou inexistente demonstrado por algumas métricas individuais no estudo, sua combinação em um escore global de qualidade permite prever as diferenças de retorno de ações de forma bastante satisfatória.

Nesta seção discutimos um pouco de uma de nossas pesquisas envolvendo o fator qualidade. Assim como os autores do texto que resumimos acima fazem, também acreditamos que uma abordagem multifatorial tem melhores resultados.

A análise que explicamos abaixo está muito longe de significar uma estratégia pronta e acabada para investimento. Por outro lado, ela mostra uma parte importante do processo de estudo e montagem de uma estratégia. E não se enganem: para cada tese que chega à fase que descrevemos aqui, muitas outras foram pensadas, analisadas e enviadas diretamente para o lixo. Outra coisa que nossas pesquisas mostraram de forma muito forte é que qualidade, mais que um fator “substantivo”, é um fator “adjetivo”. Ela potencializa outros fatores. Agora, isso é tema para tratarmos mais no futuro.

Universo

Iniciamos nosso universo de pesquisa com aproximadamente 9.000 companhias e a esse universo aplicamos alguns filtros. O primeiro passo da definição de um universo é excluir companhias que, na prática, são impossíveis de receber qualquer volume de investimento. Neste sentido, excluímos as companhias negociadas em balcão (over the counter - OTC), que geralmente têm liquidez muito baixa.

Na sequência, nosso trabalho é eliminar do universo de investimento instituições financeiras, seguradoras, algumas outras empresas financeiras e REITs (Real Estate Investment Trusts). Essa eliminação se dá porque esses tipos de companhias têm uma estrutura de demonstrações financeiras diferente do modelo usado por empresas industriais ou comerciais e demandam critérios específicos para sua devida análise. Também excluímos as MLPs (Master Limited Partnerships) por questões tributárias.

Como nosso objetivo é o investimento em small caps, definimos um critério de capitalização que abrange entre os percentis 10 e 70 das companhias por valor de mercado (excluímos as companhias que estão entre as 10% menores e aquelas que estão entre as 30% maiores). Além da capitalização, a definição do universo incluiu um nível de liquidez para cada companhia que permita o efetivo investimento nessas companhias por um investidor de médio porte.

Por fim, eliminamos companhias de diversos países, como vários países da América Latina e da África, a fim de focar nosso investimento em países que tenham um ambiente de negócios mais amigável a investimentos. O Brasil também foi excluído do universo da pesquisa.

Sistema de Ranqueamento

As ações do nosso universo de pesquisa foram ranqueadas por um sistema que avalia cada ação por doze métricas diferentes, divididas em dois grupos. Há um grupo de métricas de qualidade em sentido estrito e um grupo de métricas de crescimento. As métricas de qualidade relacionam principalmente lucratividade e fluxo de caixa aos ativos e elementos como ROA e ROE. Já as métricas de crescimento focam em temas como crescimento de lucro por ação, fluxo de caixa livre e vendas, por exemplo.

O período da pesquisa é entre 1º de janeiro de 2016 e 30 de junho de 2026, os portfolios são rebalanceados semanalmente e o benchmark é o Russell 2000.

O gráfico mostra que os quantis de menor qualidade (à esquerda) têm retornos majoritariamente negativos, e os retornos crescem de forma consistente até o quantil 80, que entrega 31,45% - bem acima do benchmark (11,04%) e do universo (4,11%). A linha de tendência sobe de cerca de −12,95% no extremo inferior para +19,16% no superior, mostrando a relação positiva e razoavelmente monotônica entre qualidade e retorno. O sinal está na inclinação geral, não em quantis individuais isolados: o pior resultado do período, por exemplo, não fica no quantil 1 (−13,66%), e sim no quantil 28 (−14,30%), o que é razoável de se esperar dado algum nível de ruído natural dos quantis intermediários. A linha de tendência é uma regressão linear simples. A monotonicidade está mais presente nos quantis superiores. A partir de aproximadamente o quantil 54 o retorno médio cresce de forma praticamente ininterrupta até o topo, enquanto a metade inferior do ranking oscila sem uma tendência tão clara. Vale registrar que a maior parte do ranking - 60 dos 80 quantis - fica abaixo do retorno do benchmark. O resultado positivo do fator está concentrado nos quantis mais altos.

O resultado como esse acima é o que consideramos para evoluir na análise e considerar um estudo mais aprofundado de um fator (no caso um conjunto de fatores) para vermos como ele se comporta em mais períodos e dentro de testes em múltiplas janelas temporais, entre outras análises.

Nesta altura, devemos lembrar que em um portfolio multifatorial, a interação dos fatores é fundamental (aqui estamos vendo qualidade de forma isolada). Aqui está um dos pulos do gato. A interação não pode ser unicamente numérica, ela tem que ter uma razão econômico-financeira que se revela nos números. Do contrário, o risco de overfitting é altíssimo.

Voltemos à lista com que abrimos este texto. Imaginemos uma companhia com boa imagem, líder de mercado, CEO famoso, em setor na moda, barata e lucrativa. Todas essas características são muito diferentes e todas elas cabem em um conceito amplo de qualidade. Quatro delas são alguma forma de narrativa. Uma das seis, o fato de a companhia estar barata, nem é sobre qualidade, é sobre valor, um fator de outra família. Por fim, apenas lucratividade é realmente uma forma objetiva de ver qualidade.

A pesquisa acadêmica que resumimos ilustra bem que qualidade pode ser um elemento bastante complexo e multifacetado, podendo ser avaliada por diferentes métricas. Na pesquisa referida, lucratividade, qualidade dos lucros, segurança e investimento capturam ângulos diferentes da saúde de uma companhia e a combinação das quatro dimensões tende a funcionar melhor do que qualquer uma delas isoladamente. É também uma pesquisa que não esconde as limitações do fator. O prêmio foi variável no tempo e teve comportamento distinto entre regiões.

Nossa própria pesquisa mostrou, com o perdão do trocadilho, a qualidade do fator qualidade. Dentro do nosso universo de small caps, o topo do ranking de qualidade entregou retorno anualizado bem acima do benchmark e do universo, com uma relação razoavelmente monotônica entre ranking e retorno, mais nítida nos quantis superiores do que no meio da tabela. Essa tal de qualidade é boa!

Por fim, vale lembrar que também falamos em duas passagens acima sobre a distinção entre fatores “substantivos” e fatores “adjetivos”. Para ficarmos na nossa analogia de cozinha, esse tipo de assunto já faz parte da receita de como misturar fatores. Por enquanto, nossa série de textos está focando nos ingredientes (os fatores em si). Ainda há outros ingredientes para abordarmos, como valor e sentimento. Quem sabe mais para frente também não falemos de alguma receita, além dos próprios ingredientes?

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