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Doctoral Thesis
DOI
https://doi.org/10.11606/T.12.2020.tde-10052021-204549
Document
Author
Full name
Elias Cavalcante Filho
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2020
Supervisor
Committee
Bueno, Rodrigo de Losso da Silveira (President)
Dario, Alan de Genaro
Oliveira, Rogério de Deus
Ribeiro, Ruy Monteiro
Title in Portuguese
Ensaios sobre fundos de investimentos
Keywords in Portuguese
Desempenho
ETF
Finanças
Fundos de investimento
Modelos fatoriais
Abstract in Portuguese
A tese explora dados de fundos de investimento em ações e traz evidências sobre os mecanismos de avaliação dos seus investidores, desempenho dos seus gestores, e características sobre a distribuição dos seus retornos. No capítulo 1 se investigam os determinantes dos fluxos de recursos para fundos de investimentos brasileiros. Constata-se que investidores são mais atentos ao risco de mercado (beta) ao avaliar fundos, e atribuem à habilidade do gestor (alfa) os retornos atrelados aos demais fatores de risco como tamanho, valor, momentum, iliquidez e risco de indústrias. Adicionalmente, usando medidas de variação da sofisticação de investidores, confirma-se a hipótese de que investidores mais sofisticados tendem a avaliar fundos com base em critérios mais complexos. No capítulo 2 analisa-se a relação entre fatores climáticos e o desempenho dos fundos. Conclui-se que, apesar dos gestores dos fundos, a princípio, trabalharem em locais climatizados e com iluminação artificial adequada, existe relação entre fatores climáticos externos e os desempenhos dos fundos. Essa relação se mostra côncava para temperatura, o que implica em região de temperatura ótima em termos de produtividade. Além disso, observam-se efeitos distintos a depender das condições climáticas médias da região e data analisadas, por exemplo, aumentos de temperatura em locais de clima frio têm efeitos nulos, ao passo que em regiões de clima quente aumentos de 1ºC têm efeitos negativos de 0,03% sobre os retornos dos fundos. Por fim, no capítulo 3, é examinada a distribuição de retornos dos fundos quando utilizados ETFs como benchmarks. Conclui-se que conjuntos de 3 a 5 ETFs são ideais para replicar o desempenho de fundos de gestão ativa, porém por meio da seleção aleatória de ETFs não é possível explicar a variabilidade de desempenho dos fundos. Assim sendo, são propostos algoritmos para seleção de ETF, com os quais estima-se que 95% dos fundos de gestão ativa não geram valor aos seus investidores.
Title in English
Essays on mutual funds
Keywords in English
ETF
Factor model
Finance
Mutual funds
Performance
Abstract in English
The thesis explores equity mutual funds data and provides evidence on the valuation mechanisms of their investors, the performance of their managers and characteristics about the distribution of their returns. In Chapter 1 we investigate the determinants of flows to Brazilian mutual funds. We observe that investors attend most to market risk (beta) when evaluating funds, but they treat returns linked to other risk factors such as size, value, momentum, illiquidity and risk of industries as the ability of the manager (alpha). Additionally, using proxies for variation in investor sophistication, we confirm the hypothesis that more sophisticated investors tend to evaluate funds based on more complex criteria. In Chapter 2 we analyze the relation between weather and the fund's performance. We conclude that, although funds' managers work in a climate-controlled environment and with artificial lighting, there is a relation between external weather and the funds' performance. This relation is concave for temperature, which implies an optimal temperature region in terms of productivity. Moreover, different effects are observed depending on the average climatic conditions of the region and time; for instance, an increase in temperature level in cold climate places has no effect, while in a hot climate region, an increase of 1ºC has the negative effect of 0.03% on the fund's returns. Finally, in Chapter 3 we use Exchange Traded Funds (ETFs) instead of risk factors as benchmarks to examine active mutual fund performance distribution. We conclude that sets of 3 to 5 ETFs replicate most levels of active fund performance. Finally, we propose specific ETF selection algorithms, whereby we estimate that 95% of active management funds fail to generate value for their investors.
 
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Publishing Date
2021-05-25
 
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