UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO
INSTITUTO COPPEAD DE ADMINISTRAÇÃO
LUCIANO DIAS PEDROSO
AVERSÃO MÍOPE A PERDAS EM PROFISSIONAIS DO MERCADO: um teste
experimental no contexto brasileiro
Rio de Janeiro
2012
Luciano Dias Pedroso
AVERSÃO MÍOPE A PERDAS EM PROFISSIONAIS DO MERCADO: um teste
experimental no contexto brasileiro
Dissertação de Mestrado apresentada ao
Programa
de
Pós-Graduação
em
Administração, Instituto COPPEAD de
Administração, Universidade Federal do
Rio de Janeiro, como parte dos requisitos
necessários à obtenção do título de
Mestre em Administração.
Orientador: Prof. Marcos Gonçalves Ávila (Ph. D.)
Rio de Janeiro
2012
Luciano Dias Pedroso
AVERSÃO MÍOPE A PERDAS EM PROFISSIONAIS DO MERCADO: um teste
experimental no contexto brasileiro
Dissertação de Mestrado apresentada ao
Programa
de
Pós-Graduação
em
Administração, Instituto COPPEAD de
Administração, Universidade Federal do
Rio de Janeiro, como parte dos requisitos
necessários à obtenção do título de
Mestre em Administração.
Aprovada por:
__________________________________________________
Marcos Gonçalves Ávila (Ph. D.)
Instituto COPPEAD de Administração, Universidade Federal do Rio de Janeiro
__________________________________________________
Margarida Sarmiento Gutierrez (D. Sc.)
Instituto COPPEAD de Administração, Universidade Federal do Rio de Janeiro
__________________________________________________
Isabel de Sá Affonso da Costa (D. Sc.)
Universidade Estácio de Sá, UNESA
AGRADECIMENTOS
À toda a minha família, por todo o apoio que me deu quando fiz a escolha de vir ao
COPPEAD. Agradeço em especial à minha mãe, sempre presente, ao meu irmão,
solícito e prestativo quando passei pelas mais diversas dificuldades, e ao meu pai,
que sempre esteve ao meu lado quando precisei.
A todos os grandes amigos que fiz no COPPEAD, que me ajudaram a me adaptar
tão bem a mais essa cidade e a “segurar a onda”, mesmo com o forte ritmo de
estudos e morando distante dos meus familiares, e me ensinaram que, com
companheirismo e amizade verdadeira, se supera qualquer dificuldade. Eles se
tornaram a minha família no Rio de Janeiro e com eles aprendi muito mais do que
poderia imaginar.
Ao
meu
orientador,
professor
Marcos
Ávila,
pelo
apoio,
seriedade
e
comprometimento, não apenas durante a elaboração desta dissertação, como
também nas aulas que me lecionou no mestrado.
A todos os demais funcionários do COPPEAD que cuidam tão bem e com tanto
carinho desta instituição, que se tornou a minha segunda casa durante mestrado.
RESUMO
PEDROSO, Luciano Dias. Aversão míope a perdas em profissionais do
mercado: um teste experimental no contexto brasileiro. Rio de Janeiro, 2012.
Dissertação (Mestrado em Administração) – COPPEAD, Universidade Federal do
Rio de Janeiro.
O interesse acadêmico e do mercado financeiro no movimento do preço das
ações gerou as mais diversas teorias que tentassem explicá-lo de alguma forma,
visto que muitas vezes ele não parece refletir fielmente o valor da empresa
representada pelos papéis. Observou-se, por exemplo, que o prêmio pago por ações
americanas do índice S&P 500, no período de 1889 a 1978, foi bem maior que o
justificável por modelos acadêmicos, fenômeno conhecido como “equity premium
puzzle”, termo cunhado por Mehra e Prescott em 1985. Depois dessa descoberta,
várias teorias no campo das finanças comportamentais buscaram explicar tal
comportamento e, em 1995, Bernartzi e Thaler propuseram um fenômeno
denominado “aversão míope a perdas”.
Este trabalho tem como objetivo testar experimentalmente o efeito da
“aversão míope a perdas” em profissionais do mercado financeiro brasileiro,
comparando o seu comportamento, em um jogo de apostas, com o de alunos de
graduação, a fim de verificar a validade deste fenômeno comportamental no
contexto brasileiro, a influência da experiência de mercado nas tomadas de decisões
do voluntário, e comparar os resultados com um experimento feito por Haigh e List,
em 2005, com profissionais americanos.
Os resultados encontrados não foram estatisticamente fortes o suficiente para
corroborar com a teoria da aversão míope a perdas, tanto nos profissionais do
mercado financeiro quanto nos estudantes.
Palavras-chave: equity premium puzzle; aversão míope a perdas; finanças
comportamentais.
ABSTRACT
PEDROSO, Luciano Dias. Aversão míope a perdas em profissionais do
mercado: um teste experimental no contexto brasileiro. Rio de Janeiro, 2012.
Dissertação (Mestrado em Administração) – COPPEAD, Universidade Federal do
Rio de Janeiro.
The interest of the academy and the financial market in the stock prices
movement has created the most diverse theories trying to explain it somehow, since
many times it doesn’t seem to reflect the real value of the company represented by
those stocks. It was observed, for example, that the premium paid for the American
S&P 500 index stocks, from 1889 to 1978, was much higher than justifiable by
academic models, a phenomenon that became known as “equity premium puzzle”,
after a paper written by Mehra and Prescott in 1985. After this discovery, many
theories in behavioral finance tried to explain such behavior, and, in 1995, Bernatzi
and Thaler proposed a phenomenon called “myopic loss aversion”.
This work has as goal to test experimentally the effects of the “myopic loss
aversion” in professionals of the Brazilian market, comparing their behavior in a bet
game with the one from undergrad students, in order to verify the validity of this
behavioral phenomenon in the Brazilian context, the influence of their market
experience in the decisions they make, and compare the results with an experiment
conducted by Haigh and List, in 2005, in American professionals.
The findings weren’t statistically strong enough to corroborate with the myopic
loss aversion theory, neither in the professionals group, nor in the students group.
Key words: equity premium puzzle; myopic loss aversion; behavioral finance.
Sumário
1. INTRODUÇÃO ......................................................................................................................................... 8 2. REFERENCIAL TEÓRICO ................................................................................................................... 9 2.1. O EQUITY PREMIUM PUZZLE ....................................................................................................... 9 2.2. DO PUZZLE À MIOPIA ................................................................................................................... 13 2.2.1. AVERSÃO A PERDAS ................................................................................................................ 13 2.2.2. MENTAL ACCOUNTING ............................................................................................................. 14 2.2.3. AVERSÃO MÍOPE A PERDAS ................................................................................................. 15 2.3. EVIDÊNCIAS EMPÍRICAS DA AVERSÃO MÍOPE A PERDAS ......................................... 18 2.3.1. THALER, TVERSKY, KAHNEMAN E SCHWARTZ ........................................................... 18 2.3.2. GNEEZY E POTTERS .................................................................................................................. 20 2.3.3. HAIGH E LIST ................................................................................................................................. 21 2.3.4. OUTROS EXPERIMENTOS INTERNACIONAIS ................................................................. 21 2.3.5. EXPERIMENTOS NO BRASIL .................................................................................................. 23 3. METODOLOGIA .................................................................................................................................... 26 3.1. AMOSTRA ........................................................................................................................................... 26 3.2. DESENHO EXPERIMENTAL ........................................................................................................ 26 3.3. INCENTIVO MONETÁRIO .............................................................................................................. 29 3.4. PRÉ-TESTES DO EXPERIMENTO ............................................................................................. 31 3.5. HIPÓTESES ........................................................................................................................................ 31 3.6. TRATAMENTO DOS DADOS ....................................................................................................... 33 3.7. LIMITAÇÕES ...................................................................................................................................... 34 4. ANÁLISE DOS RESULTADOS ........................................................................................................ 36 4.1. ANÁLISE DESCRITIVA .................................................................................................................. 36 4.2. TESTE DAS HIPÓTESES ............................................................................................................... 39 5. CONCLUSÕES ...................................................................................................................................... 46 6. REFERÊNCIA BIBLIOGRÁFICA ..................................................................................................... 50 7. ANEXOS .................................................................................................................................................. 53 7.1. INSTRUÇÕES DO EXPERIMENTO ............................................................................................ 53 7.1.1. TRATAMENTO FREQUENTE ................................................................................................... 53 7.1.2. TRATAMENTO INFREQUENTE ............................................................................................... 55 7.2. TELA DO EXPERIMENTO ............................................................................................................. 57 7.2.1. TRATAMENTO FREQUENTE ................................................................................................... 57 7.2.2. TRATAMENTO INFREQUENTE ............................................................................................... 58 - 7 - 1. Introdução
O mercado de bolsa de valores sempre suscitou enorme interesse
acadêmico. Muitas vezes abordado por pesquisadores do campo da Economia, os
trabalhos sobre o tema, até a década de 1970, tinham como pressuposto
racionalidade dos agentes e a teoria da não arbitragem. No entanto, pesquisas
empíricas sobre o tema observaram algumas anomalias que a teoria não conseguia
prever, e, por isso, foram denominados puzzles. Um dos mais famosos é o Equity
Premium Puzzle, originalmente proposto por Mehra e Prescott (1985). Esses
pesquisadores observaram que, historicamente, o prêmio de risco verdadeiro –
diferença entre o retorno dos ativos de bolsa e ativos livres de risco - é
significativamente maior do que aquele previsto pelos modelos acadêmicos, ou seja,
os retornos que os ativos de bolsa geraram historicamente são inexplicavelmente
superiores àqueles dos ativos livres de risco.
Diversos autores buscaram explicar tal anomalia, baseados, em sua maioria,
em segmentação de mercado, viés de sobrevivência e teoria comportamental
(Oyefeso, 2006). Nesse último campo, Bernartzi e Thaler (1995), propuseram uma
explicação bastante aceita no meio acadêmico. O conceito de aversão à perda da
teoria dos prospectos (Kahneman e Tversky, 1979) em conjunto com o princípio da
alta frequência de avaliação dos retornos dos portfólios proveniente do mental
accounting (Kahneman e Tversky, 1984) levaram aqueles autores a concluir que
quanto maior a frequência em que a carteira de ativos é avaliada, mais avesso ao
risco será o investidor. Bernartzi e Thaler (1995), nomearam tal fenômeno com a
expressão aversão míope à perda. De fato, os autores mostraram que o puzzle é
totalmente explicado caso os investidores avaliem com frequência anual os retornos
de suas carteiras.
Desde este paper seminal de Bernatzi e Thaler, sugerindo a aversão míope à
perda como uma possível explicação ao Equity Premium Puzzle, diversos trabalhos
acadêmicos foram feitos a fim de testar experimentalmente os efeitos de um
acompanhamento frequente dos investimentos em ativos de risco no comportamento
do investidor (Thaler et al (1997), Gneezy e Potters (1997)), com os resultados
- 8 - confirmando a teoria proposta por Bernatzi e Thaler (1995). No entanto os
experimentos foram feitos utilizando, como participantes, estudantes. Alguns
trabalhos acadêmicos sugeriam, porém, que este tipo de comportamento poderia se
tornar mais coerente com a teoria neoclássica nos profissionais que efetivamente
comercializam os papéis de risco, seja via experiência de mercado (List (2003),
Shapira e Venezia (2000)), seja por causa de treinamento e regulação (Burns
(1985), Holt e Villamil (1986)). Para testar este argumento, Haigh e List (2005)
fizeram um experimento utilizando profissionais de mercado de títulos da Bolsa de
Chicago a fim de testar a hipótese que estes não apresentariam a aversão míope à
perda. Para surpresa dos autores, o resultado deste experimento foi que esses
profissionais apresentaram este fenômeno com uma intensidade ainda maior que o
grupo de controle, formado por estudantes.
O objetivo deste trabalho é testar o impacto da aversão míope a perdas em
profissionais do mercado de títulos brasileiro, utilizando, como base, o experimento
de Haigh e List (2003), verificando, com isso, a validade desta teoria como
explicação ao Equity Premium Puzzle.
2. Referencial Teórico
Esta seção tem por objetivo apresentar os conceitos principais dessa
literatura, expondo o que de mais relevante já foi escrito sobre o tema. Para melhor
compreensão, este capítulo foi dividido em três partes: (i) o Equity Premium Puzzle,
que foi a origem dessa literatura; (ii) A aversão míope a perdas; e (iii) Evidências
experimentais.
2.1.
O Equity Premium Puzzle
Mehra e Prescott (1985), analisando o retorno real médio do S&P 500 (índice
de ações americano) no período 1889-1978 e o retorno equivalente das T-bills (título
da dívida americana), observaram que a diferença entre os retornos calculados –
chamado na academia de prêmio de risco - era de aproximadamente 6% (7% do
S&P 500 e 1% das T-bills). Este número alto chama a atenção, pois investidores
- 9 - estariam deixando de aceitar médias altas das séries de retornos para se sujeitarem
a receber remunerações bem pequenas (Mehra, 2003). Tal discrepância não pode
ser explicada pelos modelos neoclássicos que eram usados à época, o que levou os
autores a denominar tal fato de Equity Premium Puzzle.
Entre 1889 e 2000, o prêmio de risco foi maior ainda, atingindo 6,92% (Mehra
e Prescott, 2003). Tal fato não é exclusivo do mercado americano, atingindo valores
entre 3,3% e 6,3% (período 1947-1998) em países também desenvolvidos, como
Reino Unido, Alemanha, França e Japão (Mehra, 2003), conforme tabela abaixo:
Tabela 1 – Prêmio de Risco em Países Selecionados
Fonte: Mehra (2003)
Pela literatura, o coeficiente de aversão ao risco dos agentes que explicaria
um prêmio de risco dessa ordem seria de aproximadamente 30, enquanto que os
estudos acadêmicos apontam para um valor próximo a 1 (Mehra e Prescott, 1985).
Vale ressaltar que o termo “prêmio de risco” possui duas interpretações. Uma
é a ex-ante, que se refere ao prêmio que se espera receber no futuro pelo risco
assumido ao se investir em um ativo dado a conjuntura atual. A outra interpretação,
à qual este trabalho se refere, é a ex-post, que é a diferença observada
historicamente entre o retorno de um ativo de risco, como algum índice de mercado
de ações, por exemplo, e o retorno de um ativo sem risco, como o titulo do governo
americano.
Apesar da necessidade de cuidado na avaliação dos dados, uma vez que tais
números variam bastante dependendo do intervalo de tempo analisado (Mehra &
Prescott, 2003), a presença dessa discrepância que a teoria não pode explicar
parece evidente.
No Brasil, diversos estudos foram feitos buscando identificar a existência ou
não da anomalia. Usando o Ibovespa como índice de ações, a taxa Selic como ativo
- 10 - livre de risco e o IGP-DI como referência para o ajuste da inflação nos retornos
nominais, Leal (2002) observou prêmios de risco anuais entre 7,5% e 20,1%
dependendo do período analisado, conforme pode ser observado na Tabela2.
Tabela 2 – Prêmio de Risco de Mercado no Brasil
Fonte: Leal (2002)
No entanto, não podemos afirmar que estes prêmios de risco refletem uma
aversão não explicada por modelos acadêmicos. Utilizando a mesma técnica de
Mehra e Prescott (1985), Sampaio (2002) conclui que o coeficiente de aversão ao
risco implícito no Brasil é de 6,1, o que está dentro do intervalo considerado razoável
pela literatura. Em outro estudo, Catalão e Yoshino (2004) observam que, para
explicar o prêmio de risco médio encontrado por eles entre 1991 e 2003, não são
necessários valores de aversão ao risco tão altos quanto os encontrados nos
Estados Unidos. Uma das equações utilizadas pelos autores para estimação do
coeficiente de risco sugere um coeficiente negativo, indicando investidores amantes
ao risco. Segundo a equação de Asset Pricing, o coeficiente de aversão relativo ao
risco (α) necessário para justificar o retorno médio observado pelos autores no
período analisado é próximo a zero (-0.048), correspondendo a investidores neutros
ao risco. Este estudo corrobora com a afirmação de Mehra (2003) que o Equity
Premium Puzzle é um fenômeno inerente aos países considerados desenvolvidos,
em particular, nos Estados Unidos.
Portanto, no mercado brasileiro, ao contrário de outros países supracitados,
não podemos concluir que haja discrepância não explicada pela teoria. Vale
ressaltar, no entanto, que o mercado brasileiro, principalmente nos anos 80 e 90,
apresentou alguns fatores que dificultam a mensuração do prêmio de risco, como a
alta inflação, principalmente nos anos 80, e as altas taxas de juros nos anos 90. Em
- 11 - alguns períodos, pode-se observar prêmio de risco negativo, como observado na
figura 1.
Figura 1 – Prêmio de Risco Médio Mensal Brasileiro
Fonte: Leal (2002)
De fato, uma reportagem de Diego Lazzaris Borges, no jornal Info Money de
01 de julho de 2011, comprova essa característica do mercado brasileiro. Nesta
reportagem, o autor cita que, segundo cálculos do orientador do Instituto Nacional de
Investidores, Nilton Farinati, o CDI, usado como benchmark para a rentabilidade de
fundos de investimento que aplicam em títulos de renda fixa, registrou rentabilidade
nominal aproximada de 2.000% desde a implantação do Plano Real, enquanto que,
neste mesmo período, o Ibovespa apresentou valorização acumulada de 1.400%.
Descontada a inflação do período (630% do IGP-M, pelos cálculos do orientador), o
CDI registrou uma rentabilidade real aproximada de 1.370%, enquanto o Ibovespa
acumulou 770% de valorização. Nesta mesma reportagem, o professor de economia
da Trevisan Escola de Negócios, Alcides Leite, argumenta que no início do Plano
Real, o Governo elevou bastante os juros para segurar o capital externo no País.
- 12 - Segundo ele, havia uma ameaça de crise nos países em desenvolvimento e a
tendência era que houvesse uma fuga deste capital estrangeiro. Com os juros altos,
o Governo conseguiu segurar estes investimentos.
No entanto, a tendência é que, à medida que a economia brasileira for
apresentando características de uma economia mais madura, com menos fuga de
capital estrangeiro e com menor necessidade de se manter os juros básicos em
patamares tão altos, o prêmio de risco observado se mostre mais constante e os
fatores comportamentais se mostrem mais evidentes.
2.2.
Do Puzzle à Miopia
2.2.1. Aversão a perdas
A aversão a perdas foi proposta por Kahneman e Tversky (1979) como parte
fundamental do desenvolvimento da teoria dos prospectos. No modelo sugerido
pelos autores, a função utilidade é definida a partir de um ponto referencial, onde
são tratados os ganhos e perdas. Como a derivada da curva na área referente às
perdas é maior que na área referente aos ganhos, tem-se o que chamamos de
aversão à perda, ou seja, a percepção e insatisfação para cada unidade de perda
por parte de um indivíduo é absolutamente maior que a satisfação gerada por cada
unidade de ganho.
Kahneman e Tversky (1979) averiguaram que o coeficiente médio de aversão
a perdas dos indivíduos estaria em torno de 2, ou seja, cada 1 unidade de perda à
partir de um dado referencial seria equivalente em termos de utilidade a 2 unidades
de ganho à partir do mesmo referencial. Esta função valor é demonstrada na Figura
1, onde U[+Z] < U[-Z].
- 13 - Figura 2 - Função Valor da Teoria dos Prospectos
Fonte: Kahneman e Tversky (1979)
2.2.2. Mental Accounting
O conceito de mental accounting foi proposto por Kahneman e Tversky (1984)
e se refere ao conjunto de atividades cognitivas, sejam elas explícitas ou implícitas,
utilizado pelos indivíduos para avaliar os resultados financeiros de uma determinada
carteira de ativos, assim como apostas. Neste artigo, os autores concluem que a
freqüência com que uma determinada pessoa avalia os resultados impacta na
geração de uma aversão a perdas de forma “irracional”.
Um teste proposto por Paul Samuelson (1963) e relatado no artigo de
Kahneman e Tversky (1984) considerou um indivíduo com aversão a perda de 2,5 e
a ele foi oferecida uma aposta com 50% de chance de sucesso, que seria
recompensado com $200,00 e 50% de chance de fracasso, que seria onerado em
$100,00. Calculando-se a utilidade esperada desse problema, encontrou-se um valor
- 14 - negativo de -25. Ou seja, para esse indivíduo com aversão a perdas de 2,5, não é
interessante aceitar tal tipo de jogo. Entretanto, como o valor esperado desse jogo é
$50,00, o indivíduo que estava sendo testado retrucou dizendo que não entraria no
jogo se esse fosse feito apenas uma vez, mas que entraria caso fosse repetido 100
vezes.
Este experimento quebrou um paradigma e despertou o desenvolvimento da
teoria do mental accounting. Ou seja, para esse indivíduo, se o jogo fosse realizado
apenas 1 vez, o conhecimento do resultado final seria logo após a rodada, e a
sensação de que poderia perder o bloqueava a continuar nessa aposta de risco.
Entretanto, caso fossem jogadas 100 rodadas e o apostador conferisse o valor
resultante apenas ao final delas, a sensação de perda que o bloqueara para o jogo
individual seria amenizada pelo conhecimento do valor esperado do jogo, tornando o
jogo atraente para o indivíduo, mesmo que as chances de sucesso fossem idênticas.
2.2.3. Aversão Míope a Perdas
Como mencionado anteriormente, segundo Bernartzi e Thaler (1995), a
aversão míope a perdas é uma teoria comportamental que combina aversão à perda
e mental accounting. Se uma determinada pessoa avalia com alta freqüência seus
investimentos, podem existir períodos nos quais retornos negativos de um
determinado ativo de risco (ações, por exemplo) seja percebido mais vezes do que
no caso de um investidor que avalie o mesmo ativo com menor freqüência. Dado
que as perdas tendem a ser percebidas com uma intensidade maior que os ganhos,
os investidores que acompanham com maior freqüência os resultados de sua
carteira tenderão a ser, também, mais insatisfeitos. Essa insatisfação será
responsável pela revisão dos ativos de uma carteira e poderá fazer com que estes
investidores arrisquem menos e optem por ativos de menor risco, reduzindo os
ganhos totais no longo prazo. Se fossem considerados os resultados de longo prazo,
os ativos de maior risco tenderiam a superar os ativos seguros e, portanto, a
composição da carteira, independentemente da freqüência de avaliação, deveria ser
composto majoritariamente por ativos de risco.
- 15 - Para exemplificar como a aversão míope à perda influenciaria a tomada de
decisão do investidor, imaginemos um indivíduo que avalie as perdas de uma
maneira maior que os ganhos com fator δ> 1. Se fosse oferecido a esse investidor
uma aposta com 1/3 de chances de ganhar 2,5 o valor apostado, e 2/3 de chances
de perder esse valor, a utilidade esperada da aposta seria 1/3(2,5) + δ2/3(-1). Essa
utilidade assumiria um valor positivo para δ< 1,25. No entanto, se este mesmo
indivíduo avaliasse um conjunto de três apostas, com mesmas probabilidades e
múltiplos de ganhos e perdas, a utilidade esperada do conjunto de apostas seria
1/27(7,5) + 6/27(4) + 12/27(0,5) + δ8/27(-3). Esta nova utilidade assumiria um valor
positivo se δ< 1,56. Ou seja, quanto maior o agrupamento de rodadas de apostas de
mesmas probabilidades e payoffs, maior a utilidade esperada, dada uma aversão a
perdas fixa.
De acordo com o estudo de Bernartzi e Thaler (1995), o puzzle é totalmente
explicado caso os investidores avaliem com frequência anual os retornos de suas
carteiras e o prêmio exigido pelos investidores cai à medida que o período de
avaliação aumenta, conforme figura abaixo:
Figura 3 – Prêmio de Risco Implícito pelo Período de Avaliação
Fonte: Bernartzi e Thaler (1995)
- 16 - Dessa maneira, um tomador de decisão com aversão míope a perdas irá
primeiro determinar se ele gosta do prospecto da primeira aposta em uma
determinada série, vai decidir que não, e consequentemente rejeitar a série inteira.
O amigo citado por Samuelson (1963) em seu experimento era avesso ao risco, mas
não míope, uma vez que ele topou a série de 100 apostas.
No entanto, contrapondo esta teoria, pode-se argumentar que os indivíduos
teriam um comportamento mais coerente com as teorias neoclássicas à medida que
adquirissem experiência de mercado. Desse modo, a justificativa do Equity Premium
Puzzle com base na aversão míope a perdas perderia credibilidade. List (2003)
testou essa hipótese em um experimento envolvendo o endowment effect1, no qual
dois grupos, um com experiência de mercado e outro sem, após receberem um certo
bem, recebiam uma oferta de troca por outro de mesmo valor. Pela teoria
neoclássica, se não houvesse o endowment effect, aproximadamente 50% dos
participantes aceitariam a troca. No entanto, a existência deste fenômeno implica em
um número bem menor de trocas, fato comprovado empiricamente por Knetsch
(1989), onde apenas 11% dos participantes trocaram o bem original. No experimento
feito por List (2003), no entanto, o grupo com experiência de mercado exibiu este
efeito com uma magnitude bem menor que o grupo de controle, o que sugere que a
experiência de mercado reduziu o efeito deste fenômeno na tomada de decisão dos
indivíduos, convergindo suas ações à predição neoclássica. Esses resultados
corroboram com outros estudos empíricos (Shapira e Venezia, 2000, e Boston et al ,
2001).
Com estas evidências empíricas contra a teoria da aversão míope a perdas
como explicação ao Equity Premium Puzzle, eram necessários mais experimentos
envolvendo profissionais de mercado para que fosse testado se realmente estes
profissionais teriam este tipo de comportamento, mesmo após adquirir experiência,
uma vez que os cidadãos comuns, sem experiência, não possuem um papel
relevante na formação de preço das ações. Haigh e List (2005) testaram essa
hipótese, e, surpreendentemente, encontraram evidências não somente a favor da
existência da aversão míope a perdas em profissionais do mercado, mas como de
1
Termo cunhado por Thaler (1980) para o fenômeno no qual o valor de um bem a uma pessoa
parece ser maior quando o bem é visto como algo que pode ser perdido do que quando é visto como
um ganho potencial.
- 17 - uma influência maior deste fenômeno nestes profissionais do que em pessoas
comuns. Este experimento será detalhado mais à frente.
Dado o grande número de evidências empíricas a favor da teoria da aversão
míope à perda, alguns autores se concentraram em encontrar meios de reduzir, se
não eliminar os efeitos deste fenômeno comportamental nas opções dos
investidores. Gneezy et al. (2003) citaram o caso de um banco israelense que
reduziu a freqüência de envio dos relatórios financeiros aos seus clientes de modo a
reduzir o efeito da experiência de perda no comportamento deles. Fellner e Sutter
(2009), em um experimento que será melhor detalhado adiante, descobriram que a
oferta de escolha endógena, ou seja, opção da frequência de feedback e horizonte
de investimento pelo investidor, reduz os efeitos da aversão míope a perdas, mas
não o eliminam. Porém o mais interessante neste experimento foram as evidências
de que definir um default inicial de frequência baixa de feedback combinada com
grande horizonte de investimentos, com opção de mudança desses parâmetros pelo
investidor, se mostrou uma ferramenta eficiente para influenciar o comportamento de
investimento dele.
2.3.
Evidências Empíricas da Aversão Míope a Perdas
Desde que expressão “aversão míope a perdas” foi cunhada, no artigo de
Bernartzi e Thaler (1995), os mais diversos trabalhos experimentais foram
desenhados para testar esse fenômeno, sendo os pioneiros a ganhar destaque os
experimentos de Thaler et al (1997) e Gneezy e Potters (1997).
2.3.1. Thaler, Tversky, Kahneman e Schwartz
Thaler et al (1997) testaram o efeito da aversão míope a perdas em um
ambiente controlado. Para este experimento, foram selecionados 80 estudantes da
Universidade de Berkeley. Estes participantes deveriam imaginar que eram
administradores de um fundo de uma pequena faculdade e foram alocados em
diferentes grupos, com freqüência de feedback diferente (mensal, anual, 5 anos, e
mensal com inflação). O grupo de feedback mensal tomaria 200 decisões; o de
feedback anual tomaria 25 decisões, cada uma valendo por 8 períodos; o grupo com
- 18 - feedback a cada 5 anos tomaria 5 decisões, cada uma valendo por 40 períodos; e o
grupo de feedback mensal com inflação tomaria 200 decisões. Este último grupo foi
criado para que os participantes avaliassem o retorno nominal de sua carteira.
Cada indivíduo deveria alocar os seus recursos de um portfólio de 100 partes
entre um fundo de alto risco (Fundo B), com retorno médio de 1% por período e
desvio padrão de 3,54%, e um de baixo risco (Fundo A), com retorno médio de
0,25% por período e desvio padrão de 0,177%. Como cada período equivaleu a 6,5
semanas, o prêmio de risco seria de 6,00% ao ano, o mesmo encontrado nos
estudos de Mehra e Prescott (1985). A administração dos recursos seria feita por um
horizonte fictício de 25 anos. Ao final do experimento, os estudantes receberiam um
pagamento que seria resultante do desempenho de cada um na alocação dos
recursos.
O
pagamento
oferecido
era
alto
o
bastante
para
garantir
o
comprometimento e a seriedade da participação dos estudantes no experimento. De
acordo com o grupo no qual o estudante foi alocado, ele receberia o feedback do
desempenho de seu portfólio fictício de investimentos, e deveria tomar uma decisão
quanto à alocação dos recursos para o período seguinte. Ao final das rodadas, cada
participante, independente do grupo onde estava alocado, era solicitado a fazer uma
alocação final, que valeria por 400 períodos. Essa decisão teria mais peso na
recompensa final dos participantes, visto que ela determinaria dois terços de sua
recompensa.
Os resultados deste experimento comprovaram a predição da aversão míope
a perdas: a alocação em fundos de baixo risco deve ser menor à medida que o
período de avaliação cresce. Os indivíduos no grupo de feedback mensal alocaram
59,1% no fundo de baixo risco, enquanto que os participantes dos grupos de
informações agregadas alocaram menos neste fundo: 30,4% no grupo de feedback
anual, e 33,8% no grupo de feedback quinqüenal. No grupo de acompanhamento
mensal e inflação, a alocação foi menor ainda, de 27,6%, corroborando com a
hipótese de que a ausência de retornos nominais negativos, por causa da inflação,
tornou os participantes menos avessos ao risco.
- 19 - 2.3.2. Gneezy e Potters
Gneezy e Potters (1997) testaram este fenômeno através de uma sequência
de doze rodadas de loteria independentes, dividida em duas partes. Na primeira
parte, que consistia de nove rodadas, cada participante recebia 200 centavos, e
tinha que decidir qual percentual deste valor seria alocado na loteria. Nesta loteria,
havia uma probabilidade de 1/3 de ganhar 2,5 vezes o valor apostado, e de 2/3 de
perder tudo. O sorteio da loteria era feito através de uma caixa com dois discos
pretos, que significavam ganho zero, e um disco branco, que representava o ganho.
Na segunda parte do experimento, das rodadas 10 a 12, os participantes não
recebiam mais doação, tendo que apostar, em cada uma dessas rodadas, o valor
acumulado na parte 1 dividido por três.
Para testar a aversão míope a perdas, foram recrutados 84 estudantes da
Universidade Tilburg. Assim como no experimento de Thaler et al. (1997), foram
divididos dois grupos com freqüência diferente de feedback (H com alta frequência e
L, com baixa frequência), sendo que, no tratamento de baixa freqüência, os
participantes tomavam decisões, assim como recebiam os feedbacks, a cada bloco
de três rodadas. Também como no experimento de Thaler et al., os participantes do
experimento receberiam uma recompensa ao final que dependeria do desempenho
do aluno.
Os resultados do experimento corroboram com a teoria da aversão míope a
perdas. Em média, os sujeitos do tratamento de baixa freqüência alocaram 66,7%
dos recursos na loteria, enquanto que os alocados no grupo de alta freqüência
alocaram apenas 50,1%. Outro ponto destacado pelos autores é que esta maior
propensão ao risco por parte dos voluntário do tratamento com baixa freqüência
resultou em um ganho maior para eles: o ganho médio total no grupo de alta
freqüência foi de 1.822 centavos, e no grupo de baixa freqüência foi de 2.134
centavos.
- 20 - 2.3.3. Haigh e List
Haigh e List (2005), testaram a hipótese levantada por alguns estudos
experimentais, cujos resultados sugeriam que os efeitos da aversão míope à perda
poderiam ser corrigidos pela experiência de mercado. Neste experimento, os autores
compararam um grupo de estudantes universitários da University of Maryland com
54 investidores experientes da Chicago Board of Trade, que lidam com opções e
futuros. A ideia era testar se, para os investidores mais experientes, a aversão
míope a perdas seria menos ou mais intensa do que a observada em investidores
amadores, teoricamente leigos em termos de investimentos de longo prazo. No
experimento, foram feitos nove rodadas de loterias, de maneira semelhante ao
procedimento de Gneezy e Potters (1997), nas quais havia 1/3 de probabilidade de
ganhar 2,5 vezes o valor apostado e 2/3 de probabilidade de perdê-lo. A cada
rodada, cada participante recebia 100 unidades monetárias. Os resultados foram, de
certa forma, surpreendentes para os próprios autores, uma vez que indicou
estatisticamente que o efeito da aversão míope a perdas é mais intenso no grupo de
investidores experientes que no grupo de estudantes. No grupo de controle, foram
apostadas em média 62,50 unidades no tratamento infreqüente, e 50,89 unidades no
freqüente, enquanto que no grupo de profissionais, a diferença foi bem maior (75
unidades no tratamento infreqüente e 45 unidades no tratamento freqüente). Ou
seja, mesmo profissionais que têm bastante informação de mercado e informações
históricas conhecidas a respeito dos ganhos e perdas de ações e títulos de baixo
risco preferiram adotar uma carteira de ações mais cautelosa.
Talvez, isso ajude a explicar um pouco do puzzle mencionado anteriormente,
uma vez que esse comportamento “irracional” é adotado por aqueles que realmente
contribuem para os movimentos do mercado.
2.3.4. Outros experimentos internacionais
Fellner e Sutter (2009) testaram experimentalmente se a influência da
aversão míope a perdas nas decisões de investimentos é gerada pela freqüência do
feedback, pelo horizonte de comprometimento (flexibilidade de decisão), ou por
- 21 - ambos, algo que não havia sido feito até então. Além disso os autores testam
alternativas para se atenuar ou mesmo eliminar os efeitos da aversão míope a
perdas nos investidores, algo que também não havia sido abordado na literatura.
Para os experimentos, foram formados grupos com as quatro combinação possíveis
de frequência de feedback (alta e baixa) e horizonte de comprometimento (longo e
curto). Em seguida, foram feitos experimentos também com opção de troca de
horizonte, dado um horizonte default, e troca de freqüência de feedback, dado um
feedback default. Dentre as descobertas dos experimentos conduzidos por este
autores, houve evidências de que dada a escolha, a maioria prefere feedbacks
frequentes e horizontes curtos, mesmo com a informação que feedbacks menos
frequentes e horizontes maiores levam a resultados melhores, e foi comprovada a
hipótese de que a manipulação da frequência e do horizonte leva a nível de
investimento diferentes. Além disso, observou-se que os sujeitos reagiram de
maneira positiva ao número total de ganhos acumulados, mas de maneira negativa a
ganhos recentes, em linha com a falácia do jogador, que propõe que, se o numero
de vitórias recentes foi alto, espera-se que ele seja menor nas próximas rodadas, o
que leva o investidor a reduzir a alocação no investimento de risco. Com relação a
alternativas para redução dos efeitos da aversão míope a perdas no comportamento
dos investidores, descobriu-se que a oferta de escolha endógena pelo investidor
quanto à freqüência de feedback e horizonte de comprometimento reduz os efeitos
do aversão míope a perdas, mas não o eliminam. Por último, houve evidências de
que estabelecer um default inicial deste parâmetros, com opção de mudança, se
mostrou uma ferramenta eficiente para influenciar o comportamento de investimento,
pois os grupos com alto horizonte e baixa freqüência, por exemplo, que optaram por
mudar para horizonte curto e freqüência alta, não mudaram o comportamento de
maneira estatisticamente relevante. De acordo com essa última descoberta, bastaria
aos fundos estabelecer uma baixa frequência de feedback e uma baixa flexibilidade
de alocação de recursos para garantir um alto nível de investimento em ativos de
risco, mesmo caso o investidor mude estes parâmetros depois. Os autores sugerem
ainda alterações em custos de transação, que tornem investimentos de curto prazo
mais caros que os de longo prazo, para conter os efeitos da aversão míope a
perdas, mas não testaram essa hipótese.
- 22 - Uma outra hipótese testada experimentalmente é de que os resultados
encontrados nos demais experimentos não seriam replicados em ambientes de
mercado, onde a formação de preços depende da interação de vários agentes, e um
pequeno numero de agentes racionais seria suficiente para tornar as decisões do
ambienta também racionais. Esta hipótese surge pelo fato dos experimentos
testando a aversão míope à perda estarem preocupados com tomadas de decisões
individuais, e não coletivas. Além disso, a interação de mercado afetaria a
experiência individual e o feedback de informação.
Para testar esta hipótese, Gneezy et al. (2003) fizeram um experimento no
qual oito participantes simularam um mercado, onde eram comercializadas unidades
de um ativo de risco, em uma sequência de 15 períodos. Cada unidade do ativo de
risco era uma loteria na qual havia uma probabilidade de 1/3 de se ganhar 150
centavos, e de 2/3 de se ganhar nada. No início de cada período, cada participante
ganhava um caixa de 200 centavos, e três unidades do ativos de risco. Assim como
nos demais experimentos sobre a aversão míope à perda, o grupo foi dividido em
dois tratamentos, um de alta freqüência, e um de baixa freqüência. Os participantes
do grupo de alta freqüência podiam comprar e vender as unidades de risco a cada
período, enquanto os participantes do grupo de baixa freqüência só poderiam tomar
essas decisões a cada três períodos. Os resultados deste experimento corroboram
com a teoria da existência da aversão míope a perda mesmo em mercados, pois o
preço médio dos ativos comercializados no grupo de alta freqüência foi
estatisticamente menor do que o preço médio comercializado no grupo de baixa
freqüência, o que demonstra que os participantes do grupo de acompanhamento
mais freqüente estavam menos dispostos a adquirir o ativo de risco, pagando assim
um valor menor pelo ativo do que os participantes do grupo de acompanhamento
menos freqüente.
2.3.5. Experimentos no Brasil
No Brasil, alguns experimentos foram realizados para testar esta teoria. Viana
(2005) replicou o experimento feito por Gneezy e Potters (1997) em alunos da
Universidade Católica de Brasília, e encontrou resultados semelhantes aos do
- 23 - experimento anterior, corroborando com a teoria da aversão míope a perdas.
Segundo o autor, apesar das diferenças culturais, da renda, dos níveis de taxas de
juros e do amadurecimento dos mercados, a percepção de risco é convergente com
os pesquisados pelos outros autores.
Renner (2008) adaptou o experimento feito por Thaler et al (1997) para
aplicá-lo a 80 estudantes de graduação no Rio de Janeiro, utilizando dessa vez um
período de 48 meses, versus 24 no experimento de Thaler et al (1997). Neste
experimento, a aversão míope à perda foi constatada, já que o grupo de maior
freqüência investiu menos no fundo mais volátil do que o grupo que recebia o
feedback com freqüência menor. Uma segunda hipótese testada por este autor foi
se mudança de freqüência de recebimento de feedback e tomada de decisão no
meio do experimento impactaria a tomada de decisão dos investidores. As
evidências foram em linha com Fellner e Sutter (2009) e mostraram que essa
mudança não teve impacto significativo na alocação dos recursos entre os fundos.
Segundo o autor, este fato pode ser explicado por dois motivos: não houve tempo
suficiente para o aprendizado; ou, ao final do segundo ano de decisão, as pessoas
já tinham um perfil de investimento definido e não o mudaram com a alteração da
freqüência de chegadas de informações.
Em outro experimento brasileiro, Pires (2006) adaptou novamente o
experimento de Tahler et al (1997) para testar, além da hipótese básica da aversão
míope a perdas, que a predisposição de investidores para aceitar risco seria maior
caso decidam avaliar seus investimentos com uma freqüência menor, uma segunda
hipótese, que diz que a predisposição de investidores para aceitar risco é maior caso
decidam entre diferentes tipos de investimento que não apresentam retornos
nominais negativos. Para testar essas hipóteses, foram criados três grupos com
freqüência de feedback diferente, e um quarto grupo, com alta frequência, mas onde
a inflação era considerada nos cálculos dos retornos nominais. As evidências
observadas no experimento foram consistentes com a teoria da aversão míope a
perdas, e, quando adicionada uma constante aos fundos, no caso a inflação,
transferindo os retornos para o domínio dos ganhos, a atratividade pelas ações foi
aumentada.
- 24 - Por
último,
Rosa
(2005)
teve
evidências
interessantes
ao
testar
experimentalmente se a manipulação isolada das duas variáveis responsáveis pela
aversão míope à perde, o horizonte de investimento e a freqüência do feedback,
teriam impacto no comportamento do investidor quanto à aversão ao risco. A autora
descobriu que, ao contrario de estudos anteriores, não houve impacto significativo
para redução da miopia por meio da manipulação isolada de cada uma das variáveis
nem por meio da combinação de um binding (horizonte) longo com feedback menos
freqüente, mas houve um forte efeito na combinação de um feedback pouco
freqüente com um binding curto e na combinação de um binding longo com um
feedback freqüente. Alem disso, este experimento trouxe algumas outras revelações
interessantes, como evidências de um elevado aprendizado no decorrer do jogo,
uma maior propensão a investir após as perdas, corroborando com Fellner e Sutter
(2009), e um menor nível de aversão para o sexo masculino, evidência corroborada
por Araujo e Siva (2007).
- 25 - 3. Metodologia
Para testar a hipótese levantada nesta dissertação, foi desenvolvido um
desenho experimental adaptado de Haigh e List (2005). A vantagem do experimento,
conforme Cooper e Schindler (2003), é a capacidade do pesquisador de se
manipular variáveis independentes, aumentando a probabilidade de que as
mudanças na variável dependente sejam em função da manipulação. Este tipo de
metodologia tem sido utilizado na maioria das pesquisas no tema abordado nesta
dissertação. No entanto deve ser destacado que há a dificuldade de generalização
dos resultados encontrados para ambientes não controlados, como seria o mundo
real do mercado de ações.
3.1.
Amostra
Para o experimento, foram selecionados 50 estudantes de graduação de
diversos cursos de diversas universidades, e 56 profissionais do mercado de compra
e venda de títulos.
Tanto os alunos dos cursos de graduação quanto os profissionais foram
convidados através de convite pessoal do autor e indicação de amigos deste, e em
seguida foram recrutados através de ligação telefônica e e-mail.
Reforçando a limitação do experimento, a escolha de estudantes para o grupo
de controle pode ser um empecilho à generalização dos resultados encontrados.
Conforme argumentam Haigh e List (2005), os efeitos do tratamento observados
entre estudantes podem não ser representativos do comportamento em ambientes
naturais. Por estes motivos, as conclusões derivadas deste experimento devem ser
vistas com cautela.
3.2.
Desenho Experimental
O desenho experimental se baseia em Haigh e List (2005), uma vez que se
deseja comparar os resultados obtidos com as evidências daquele experimento.
- 26 - Para o experimento, cada um dos grupos (estudantes e profissionais) foi
dividido em dois subgrupos, no qual eles procederiam de uma maneira diferente: um
grupo F, denotando feedback frequente, e um grupo I, denotando feedback
infrequente. Dessa maneira, foram recrutados 106 voluntários, divididos em quatro
grupos: EI (27 estudantes, tratamento infrequente), EF (23 estudantes, tratamento
frequente), PI (27 profissionais, tratamento infrequente) e PF (29 profissionais,
tratamento frequente). Os estudantes foram recrutados em diversas universidades
(UFRJ, UFJF, PUC-MG, FGV-RJ), e de diversos cursos de graduação (Economia,
Engenharia de Produção, Letras e Biologia). Como no experimento de Haigh e List
(2005) não houve especificação quanto ao curso dos estudantes recrutados, este
critério não foi levado em conta neste trabalho, no entanto isso pode ser tornar uma
limitação do experimento, conforme será destacado mais à frente.
Para a execução do experimento, foi elaborado um simulador no Microsoft
Excel, no qual as instruções e regras do experimento eram disponibilizadas ao
voluntário, e no qual poderia ser feito um teste antes de se iniciar o experimento real.
Foram elaborados dois simuladores: um para o experimento realizado no grupo de
tratamento freqüente, e um para o experimento realizado no grupo de tratamento
infreqüente.
Por limitação de tempo, e devido a conflitos de agenda entre o autor e os
voluntários, em especial os profissionais de mercado, que têm uma agenda muito
apertada, foram recrutados de diversas empresas e, em alguns casos, se
encontravam fora do país, optou-se por realizar o experimento à distancia, via email, sem a supervisão do autor durante a execução. Foram feitos pré-testes para
checar se esta seria uma boa opção, e se haveria motivos para o comportamento
dos voluntários ser diferente pelo fato dele estarem fazendo o experimento sem
supervisão, e concluiu-se que não haveria riscos ao se optar por proceder desta
maneira. Durante os pré-testes, a execução dos testes à distância foi inclusive uma
sugestão feita por voluntários que o fizeram de maneira presencial, dada a
simplicidade do simulador e facilidade de compreensão de seu funcionamento e
regras.
O experimento consistiu de duas fases. A primeira fase contêm nove rodadas.
Em cada rodada, o participante recebia 100 unidades monetárias fictícias, e poderia
- 27 - alocar um percentual destas unidades monetárias em uma loteria, na qual ele tinha
1/3 de probabilidade de ganhar 2,5 vezes o valor apostado, e 2/3 de perder este
valor. Após o sorteio da loteria, o participante era informado do resultado e do valor
atual de sua carteira acumulada. As 100 unidades monetárias eram concedidas ao
participante a cada rodada, independente do resultado da loteria na rodada anterior,
ou do valor acumulado de sua carteira.
A segunda fase consistiu de mais três rodadas. O procedimento nesta fase foi
idêntico ao da primeira fase, com exceção do valor disponível para a alocação em
cada rodada, que era igual ao total acumulado na carteira do participante nas nove
rodadas anteriores dividido por três.
No tratamento infrequente, o procedimento foi exatamente igual ao tratamento
frequente, com a ressalva de que o participante deveria tomar as suas decisões de
alocação apenas a cada três rodadas, ou seja, nas rodadas 1, 4 e 9, e cada decisão
valeria para as três rodadas seguintes. Conforme sugerido por Gneezy e Potter
(1997), a alocação dos recursos seria homogênea durante as três rodadas. Além
disso, de maneira distinta do procedimento dado ao tratamento freqüente, no
tratamento infreqüente o participante só tomava conhecimento do resultado
acumulado nas três rodadas anteriores no momento em que decidia pela nova
alocação de recursos, com base na alocação feita anteriormente e nos resultados da
loteria nas rodadas precedentes.
A segunda fase deste experimento é idêntica à do tratamento freqüente. No
tratamento infreqüente, porém, era feita apenas uma alocação, na décima primeira
rodada, que seria utilizada para as três rodadas finais.
Conforme
ilustrado
nas
instruções
do
experimento
no
Anexo1,
os
participantes estavam cientes das probabilidades de ganho e perda, dos payoffs e
do fato de que a loteria seria sorteada logo em seguida à escolha da alocação dos
recursos.
- 28 - 3.3.
Incentivo monetário
No experimento de Haigh e List (2005), no qual esta dissertação foi baseada,
assim como no de Gneezy e Potter (1997), houve o pagamento monetário ao final
do experimento como uma forma de aumentar o envolvimento e a motivação do
voluntário, e também como uma maneira de facilitar o recrutamento de voluntários.
No entanto, há indícios empíricos de que o incentivo monetário não tem efeito sobre
o resultado do experimento.
Em um artigo sobre a Teoria dos Prospectos, Tversky e Kahneman (1992)
sustentam a opinião de que incentivos monetários não são necessários nem
suficientes para assegurar a cooperação, o cuidado e a franqueza dos participantes
no experimento. No experimento utilizado neste artigo, estes autores optaram por
não oferecer aos voluntários pagamento baseado em suas escolhas, pois em sua
experiência envolvendo escolhas entre prospectos, eles descobriram que não havia
diferença significativa entre as escolhas dos sujeitos remunerados de maneira fixa
daqueles remunerados conforme suas escolhas. Os autores argumentam também
que, embora alguns estudos tenham encontrado diferenças entre o comportamento
de voluntários remunerados e o dos não remunerados na escolha de prospectos
simples, essas diferenças não foram grande o suficiente para alterar qualquer
conclusão qualitativa. Todas as violações da utilidade esperada foram observadas
tanto com incentivos monetários quanto sem.
Um argumento levantado por vários autores quanto ao impacto dos incentivos
monetários no envolvimento do voluntário no experimento é que os incentivos
utilizados nos experimentos seriam pequenos demais em relação à renda dos
voluntários, e por isso não levariam eles a se envolverem mais no experimento. Mas
não estava claro o que aconteceria se os incentivos fossem mais representativos.
Para testar a hipótese de que um incentivo maior levaria a diferenças no
comportamento do voluntário, Kachelmeier e Shehata (1992) conduziram um
experimento com estudantes de mestrado da Beijing University, a maioria dos quais
já tinham tido pelo menos um curso em economia ou negócios. Foi escolhida a
República Popular da China para o experimento, pois as condições econômicas do
país à época permitiram que os autores oferecessem um incentivo monetário bem
- 29 - atrativo em relação à renda dos voluntários selecionados. No experimento, utilizouse um grupo de estudo de 20 estudantes que eram submetidos a uma série de 25
rodadas de uma loteria, com um prêmios de 1 yuan, e em seguida passavam por
mais uma série de 25 rodadas de loterias, mas com prêmios de 10 yuans dessa vez.
Para se ter uma idéia da magnitude do prêmio, a maioria dos voluntários vivia com
uma renda mensal de 60 yuans (cerca de 15 dólares americanos). A média do
prêmio acumulado pelos voluntários ao final deste experimento foi de 180 yuans.
Este experimento encontrou diferença significativa entre o comportamento do grupo
de estudo nas distintas fases, o que sugere uma influência comportamental advinda
de incentivos monetários real, mas apenas quando estes incentivos são muito
representativos em relação à renda do voluntário, como foi o caso dos voluntários
chineses, onde o prêmio médio acumulado foi de cerca de três vezes a renda
mensal dos estudantes.
O experimento conduzido não ofereceu incentivos monetários aos voluntários,
seguindo os argumentos defendidos por Tversky e Kahneman (1992). Para dar mais
segurança à escolha, foram feitos alguns pré-testes com e sem incentivo monetário,
tanto com profissionais quanto com estudantes, e os resultados corroboraram com a
opção tomada. Alguns dos voluntários aos quais foram oferecidos os incentivos
antes do experimento recusaram o pagamento ao seu término, argumentando que
não seria necessário e que a promessa de seu pagamento não interferiu no seu
envolvimento e no processo de tomada de decisão. No entanto, vale um estudo
futuro com incentivos monetários altos em relação à renda do voluntário para testar
se o seu comportamento seria diferente caso o valor que estivesse em jogo fosse
mais representativo, como foi testado no experimento de Kachelmeier e Shehata
(1992) e como acontece na vida real de muitos dos investidores e profissionais que
tomam decisão de compra e venda no mercado acionário.
Houve, no entanto, uma maior dificuldade no recrutamento de estudantes sem
a oferta de incentivo monetário. Alguns voluntários que haviam manifestado
interesse no primeiro contato, quando foi prometida uma recompensa monetária,
acabaram não participando do experimento. Um professor universitário que auxiliou
no processo de recrutamento de alunos argumentou que seria difícil convencer os
seus alunos a participarem da pesquisa uma vez que eles não ganhariam nenhuma
- 30 - recompensa por essa participação. O pagamento de um valor fixo, talvez, poderia ter
ajudado nesta fase de recrutamento.
3.4.
Pré-testes do Experimento
Para garantir a clareza do experimento, uma boa dinâmica de aplicação do
mesmo e uma boa participação por parte dos voluntários, foram feitos pré-testes
com alunos do mestrado do Coppead/UFRJ e com profissionais de mercado.
Nesta fase, foram colhidos feedbacks destes voluntários em relação ao
desenho experimental, à clareza das instruções, à duração do experimento, à
necessidade de remuneração, entre outros aspectos relevantes.
Essa fase foi particularmente importante para validar as decisões tomadas
quanto a não oferecer incentivos monetários aos voluntários e a aplicar o
experimento à distância, sem a supervisão do autor. A comparação dos resultados
dos experimentos feitos mediante pagamento monetário versus aqueles dos feitos
sem este pagamento, e a comparação dos resultados dos experimentos feitos à
distância versus aqueles presenciais, somadas ao feedback dos voluntários que
participaram dos pré-testes, foram de fundamental importância na validação deste
desenho experimental.
Com relação à clareza das instruções e à maneira na qual o simulador foi
desenhado, essa fase se mostrou bastante proveitosa, pois na aplicação dos testes
reais não se manifestou dúvida alguma em relação às instruções e regras do
experimento.
3.5.
Hipóteses
Este experimento, assim como o experimento conduzido por Haigh e List
(2005), tem o objetivo de testar o argumento levantado por diversos autores (List
(2003), Shapira e Venezia (2000), Boston et al (2001)), que a experiência de
mercado reduziria o efeito da aversão míope a perdas na tomada de decisão de
profissionais de mercado, convergindo suas ações à predição neoclássica, o que
enfraqueceria o argumento de Bernartzi e Thaler (1995), de que este fenômeno
- 31 - comportamental seria responsável pelo Equity Premium Puzzle, proposto por Mehra
e Prescott (1985).
Desse modo, cabe a este experimento verificar se há indícios da aversão
míope a perdas tanto no grupo de controle como no grupo de profissionais e, caso
os indícios sejam relevantes no grupo de profissionais, se o seu efeito é menor do
que no grupo de controle.
Existem, então, três hipóteses de pesquisa a serem testadas. Se
denominarmos a alocação média de recursos na loteria durante o experimento como
XEF para o grupo de estudantes no tratamento freqüente, XEI para o grupo de
estudantes no tratamento infreqüente, XPF para o grupo de profissionais no
tratamento freqüente, e XPI para o grupo de profissionais no tratamento infreqüente,
a primeira hipótese é se a alocação média de recursos na loteria feita pelos
estudantes do tratamento freqüente é menor que a alocação média feita pelos
estudantes do tratamento infreqüente, testando se há aversão míope a perdas entre
os estudantes voluntários.
Hipótese 1:
XEF< XEI
Sendo que:
H0 : XEF= XEI
H1 : XEF< XEI
A segunda hipótese a ser testada é se a alocação média de recursos na
loteria feita pelos profissionais do grupo de tratamento freqüente é menor que a
alocação média de recursos na loteria feita pelos profissionais do grupo de
tratamento infreqüente, testando se há aversão míope a perdas também entre os
profissionais.
Hipótese 2:
XPF< XPI
Sendo que:
- 32 - H0 : XPF= XPI
H1 : XPF< XPI
Por último, é testada a hipótese chave deste experimento, que a diferença de
alocação de recursos na loteria entre os grupos de tratamento diferente é maior no
grupo de estudantes do que no grupo de profissionais, indicando que este fenômeno
comportamental é, de alguma forma, reduzido pela experiência adquirida. Vale
ressaltar, no entanto, que essa hipótese faz sentido, isto é, apenas será testada
caso as duas primeiras hipóteses sejam confirmadas.
Hipótese 3 (hipótese de pesquisa):
XEI - XEF > XPI – XPF
Sendo que:
H0 : XEI - XEF = XPI – XPF
H1 : XEI - XEF > XPI – XPF
Assim como no experimento feito por Haigh e List (2005) e Gneezy e Potters
(1997), serão feitas análises separadas para cada fase, uma vez que o
comportamento do voluntário na segunda fase, na qual ele estará apostando com
recursos que já foram acumulados e não receberá mais recursos para apostas,
poderá ser diferente do seu comportamento na primeira fase. Espera-se, no entanto,
que os resultados não sejam muito diferentes entre as fases.
3.6.
Tratamento dos Dados
Para se testar as hipóteses, assim como foi feito no artigo de Haig e List
(2005), foi utilizado o teste U de Mann-Whitney. Esse é um teste não-paramétrico
que usa os postos de dados amostrais de duas populações independentes e é
usado para testar a hipótese de que duas amostras independentes provêm de
populações com medianas diferentes.
- 33 - De acordo com Siegel (1979), esse teste é uma das mais poderosas provas
não paramétricas e constitui uma alternativa extremamente útil da prova paramétrica
t, quando o pesquisador deseja evitar as suposições exigidas por este último, ou
quando a mensuração atingida é inferior à da escala de intervalos.
3.7.
Limitações
O presente experimento apresenta certas limitações que devem ser
consideradas nas interpretações dos resultados obtidos.
A primeira limitação é quanto ao método de pesquisa experimental. Este tipo
de método tem criticas quanto à sua aplicabilidade fora do ambiente controlado do
laboratório (Cooper e Schindler, 2003).
Uma segunda limitação deste experimento é o fato de se ter utilizado uma
amostra de conveniência não probabilística, tanto para o grupo de estudantes
quanto para o grupo de profissionais, e é possível que esta amostra não seja
representativa da população (no caso dos estudantes) e nem dos formadores de
preço de ações (no caso dos profissionais).
Outra limitação implícita no experimento, citada também por Gneezy e Potter
(1997), é que os sujeitos que participaram do experimento lidam apenas com
probabilidades conhecidas de resultados possíveis, enquanto os investidores lidam
com probabilidades desconhecidas. Além disso, o experimento tem duração menor
que dez minutos, enquanto que as decisões de investimentos reais envolvem
tempos muito maiores.
Uma limitação adicional do estudo se refere ao fato de o experimento ter sido
feito à distância, sem a supervisão do autor na sua execução. No entanto, como foi
observado nos pré-testes, não há indícios que o comportamento do voluntário ao
fazer o teste sem supervisão seja diferente do seu comportamento com supervisão,
uma vez que o jogo é bastante simples, e auto-explicativo. Além disso, não há
incentivo que leve o voluntário a ter um comportamento diferente do que teria se
estivesse sob supervisão. No entanto, para garantir que os voluntários não
utilizassem de artifícios adicionais nas tomadas de decisão senão a própria intuição
- 34 - e raciocínio analítico, foi solicitado que fizessem o teste apenas uma vez, e sem
ajuda de terceiros. Além disso, o simulador foi elaborado de uma maneira que
impossibilitasse qualquer tipo de fraude no resultado do jogo.
- 35 - 4. Análise dos Resultados
Primeiramente será apresentada uma análise descritiva dos resultados
obtidos nos experimentos através de gráficos e tabelas e, em seguida, as hipóteses
levantadas serão estatisticamente testadas.
4.1.
Análise descritiva
No gráfico 1, podemos perceber que houve uma pequena diferença no
comportamento da alocação dos recursos na loteria entre os estudantes. Na maioria
das rodadas, como previsto pela teoria da aversão míope a perdas, o percentual
apostado na loteria foi maior no grupo infreqüente, embora nas rodadas 3 e 9, o
percentual médio apostado na loteria pelo grupo de tratamento freqüente tenha sido
maior.
Gráfico 1 – Apostas médias na loteria por rodada
Parte#2#
Parte#1#
0.90#
0.80#
%"Apostado"
0.70#
0.60#
Estudante#Frequente#
0.50#
Estudante#Infrequente#
0.40#
Profissionais#Frequente#
0.30#
Profissionais#Infrequente#
0.20#
0.10#
0.00#
1#
2#
3#
4#
5#
6#
7#
Rodadas"
8#
9#
10#
11#
12#
Já no grupo de profissionais, observa-se que inicialmente o montante
apostado na loteria pelo grupo de tratamento freqüente é maior do que o montante
aposta pelo grupo de tratamento infreqüente, contradizendo a teoria da aversão
míope a perdas. A partir da sexta rodada, a média de apostas do grupo freqüente já
- 36 - fica abaixo à do grupo infreqüente, o que indica que o comportamento dos
voluntários de ambos os grupos se modificou ao decorrer do experimento.
Podemos observar também que, em todos os grupos de estudo, o percentual
dos recursos apostado na loteria cai na parte 2 do experimento. Isso pode ter
ocorrido pelo fato de, nesta parte, os voluntários estarem lidando com um recurso
que já lhes foi garantido, ou seja, não receberão mais recursos depois. Muitas
vezes, ao final da parte um, o voluntário acredita que já conseguiu acumular uma
boa quantidade de recursos monetários e decide parar de apostar, ou apostar uma
quantia bem menor do que vinha apostando até o momento.
Essa queda no percentual apostado na parte 2 em comparação com a parte 1
pode ser observada também na tabela 3, onde são comparadas as médias das
apostas conforme os grupos de tratamento assim como os desvios padrões dessas
apostas. Como na parte 2 são apostados montantes que dependem do desempenho
do voluntário durante a parte 1, foram incluídos nesta tabela dois campos para
análise da segunda parte: o montante absoluto apostado e o percentual apostado.
Tabela 3 – Médias e Desvios-Padrões das apostas
Rodadas
1a3
4a6
7a9
1a9
10 a 12
10 a 12 (% bet)
1 a 12 (% bet)
Estudantes
Frequente
Infrequente
PARTE 1
Média
DP
Média
DP
61,28
31,07
58,67
16,72
56,76
30,56
60,30
17,67
61,10
33,93
63,04
17,64
59,71
31,80
60,67
17,37
PARTE 2
124,72
106,41
144,81
95,56
44,15
36,76
44,23
26,02
55,82
33,72
56,56
21,08
Profissionais
Frequente
Infrequente
Média
73,93
72,05
64,80
70,26
DP
21,61
23,39
27,80
24,63
Média
67,68
70,38
72,09
70,05
DP
25,42
29,36
29,39
28,06
199,60
54,58
66,34
173,79
31,46
27,31
203,98
60,84
67,75
109,45
29,31
28,61
Fica claro nesta tabela o aumento da aversão ao risco na segunda parte,
conforme já era percebido através do gráfico 1. Vemos que o percentual da aposta
cai de 59% para 44% no grupo de estudantes no tratamento frequente, de 60% para
44% no grupo de estudantes, tratamento infrequente, de 70% para 54% no grupo de
profissionais no tratamento frequente, e de 70% para 61% no grupo de profissionais,
no tratamento infrequente.
- 37 - A partir desta tabela também é possível notar com mais precisão algumas
observações sugeridas pelo gráfico 1. Vemos que o percentual médio apostado pelo
grupo de estudantes no tratamento frequente é ligeiramente inferior ao percentual
médio apostado pelo grupo de estudantes no tratamento infrequente. Esta
observação tende a confirmar a teoria da aversão míope a perdas, confirmando a
Hipótese 1, mas será necessário um teste estatístico para que seja checado se esta
diferença é relevante.
No caso do grupo de profissionais, notamos que a média de apostas, tanto na
parte 1 quanto no jogo inteiro, é bem parecida, sendo a média do tratamento
infrequente ligeiramente maior se considerarmos o jogo inteiro. Notamos também
claramente uma mudança no comportamento dos voluntários ao decorrer do jogo.
No tratamento frequente, a média cai de 73,93 nas três primeiras rodadas para
64,80 nas três últimas rodadas da primeira parte, enquanto que no tratamento
infrequente a média sobe de 67,68 nas três primeiras rodadas para 72,09 nas três
últimas da primeira parte.
Gráfico 2 – Aposta média na loteria (em percentuais) – Rod. 1 a 9
Gneezy & Potters (1997)
74,29
Haigh &
List (2005)
70,26 70,05
67,40
62,50
59,71 60,67
50,89
50,50
45,59
Frequente
Infrequente
Estudantes
Profissionais
Estudantes
Profissionais
Estudantes
O gráfico 2 compara os resultados obtidos neste experimento, nas rodadas de
1 a 9, com os obtidos no experimento de Gneezy e Potter (1997), feito com
- 38 - estudantes, e no experimento de Haigh e List (2005). Observando ele, vemos que as
diferenças encontradas neste experimento entre as apostas dos diferentes grupos
de tratamento são menores que as observadas nos outros experimentos.
4.2.
Teste das hipóteses
Mesmo observando no gráfico 2 que houve uma diferença no comportamento
dos estudantes conforme o grupo de tratamento, é preciso que seja feito um teste
estatístico para checar se esta diferença é significativa. O teste realizado foi o teste
U de Mann-Whitney. Siegel (1979) argumenta que esse teste é uma das mais
poderosas provas não paramétricas e constitui uma alternativa extremamente útil da
prova paramétrica t, quando o pesquisador deseja evitar as suposições exigidas por
este último, ou quando a mensuração atingida é inferior à da escala de intervalos.
Para realizar os testes, foi utilizado o software StatTools, da Palisade.
A primeira hipótese a ser testada é se a média dos percentuais que foram
apostados na loteria pelos estudantes no tratamento freqüente é menor do que a
média dos percentuais apostados pelos estudantes no tratamento infreqüente, o que
demonstraria que houve um efeito da aversão míope a perdas neste grupo de
estudo.
Hipótese 1:
H0 : XEF= XEI
H1 : XEF< XEI
Foi feito o teste U de Mann-Whitney em dois cenários: um considerando a
média observada no experimento inteiro e outro considerando a média das apostas
apenas das rodadas 1 a 9, ou seja, na parte 1. Esta diferenciação será feita em
todas as análises de dados uma vez que a regra da parte 2 do experimento, onde o
voluntário passa a apostar com um recurso que já foi acumulado, pode interferir no
comportamento dele.
Analisando primeiramente apenas a parte 1 do experimento, o teste mostra
que em nenhum dos níveis de significância podemos rejeitar a hipótese nula, que
- 39 - nega que uma distribuição tende a produzir valores menores que a outra, ou seja,
apesar de termos visto nos gráficos 1 e 2 e na tabela 3 que a média de apostas do
grupo de tratamento freqüente foi menor, não podemos afirmar que há uma
diferença estatisticamente relevante que nos indique isso.
Tabela 4 – Teste U de Mann-Whitney (Grupo de estudantes) – Rod. 1 a 9
Estatísticas amostrais
Tamanho amostral
Média amostral
Desvio padrão amostral
Mediana amostral
Frequente
Infrequente
Médias Apostas
Médias Apostas
23
0,597
0,240
0,558
27
0,607
0,168
0,667
Teste de Mann-Whitney (Versão geral)
Hipóteses
Hipótese nula
Hipótese alternativa
Nenhuma dos grupos menor
Um dos grupos menor
Informações de ranking
Número de valores em ranking
Número de valores empatados
Soma de postos para Variável 1 (estatística de teste)
Soma de postos para Variável 2
50
10
571
704
Cálculo de valor P
Aproximação normal (AN) não usada
Empate presente mas não corrigido para
Média para AN
Desvio padrão para AN com correção de empate
Estatística Z para AN com correção de empate
Valor P
Yes
No
586,5
51,3674637
-0,2920
0,3851
Níveis de significância
Hipótese nula com significância de 10%
Hipótese nula com significância de 5%
Hipótese nula com significância de 1%
Não rejeitar
Não rejeitar
Não rejeitar
- 40 - Foi feito o mesmo teste com os dados obtidos durante todo o experimento,
das rodadas 1 a 12, para checar se houve uma mudança de comportamento na
parte 2 relevante a ponto de alterar as conclusões do experimento. O resultado do
teste está ilustrado na tabela 5.
Tabela 5 – Teste U de Mann-Whitney (Grupo de estudantes) – Rod. 1 a 12
Estatísticas amostrais
Frequente
Infrequente
Médias Apostas
Médias Apostas
23
0,558
0,247
0,475
27
0,566
0,163
0,622
Tamanho amostral
Média amostral
Desvio padrão amostral
Mediana amostral
Teste de Mann-Whitney (Versão geral)
Hipóteses
Hipótese nula
Hipótese alternativa
Nenhuma dos grupos menor
Um dos grupos menor
Informações de ranking
Número de valores em ranking
Número de valores empatados
Soma de postos para Variável 1 (estatística de teste)
Soma de postos para Variável 2
50
0
558
717
Cálculo de valor P
Sim
Não
Média para AN
586,5
Desvio padrão para AN com correção de empate 51,37363137
Estatística Z para AN com correção de empate
-0,5450
Valor P
0,2929
Aproximação normal (AN) não usada
Empate presente mas não corrigido para
Níveis de significância
Hipótese nula com significância de 10%
Hipótese nula com significância de 5%
Hipótese nula com significância de 1%
Não rejeitar
Não rejeitar
Não rejeitar
- 41 - Observamos que os resultados foram semelhantes aos do teste realizado
com os dados da parte 1 do experimento. Apesar da diferença entre as medianas ter
subido levemente, em todos os níveis de significância testados a Hipótese 1, que
XEF< XEI, continua não sendo confirmada, ou seja, não podemos afirmar que houve
aversão míope a perdas no grupo de estudantes.
Hipótese 2:
H0 : XPF= XPI
H1 : XPF< XPI
A segunda hipótese a ser testada é se a média dos percentuais que foram
apostados na loteria pelos profissionais no tratamento freqüente é menor do que a
média dos percentuais apostados pelos profissionais no tratamento infreqüente, o
que demonstraria dessa vez que houve um efeito da aversão míope a perdas entre
os profissionais. Conforme a teoria (List (2003), Shapira e Venezia (2000), Boston et
al (2001), espera-se que este fenômeno se apresente de maneira reduzida neste
grupo, ou mesmo não seja observado, dado que estes voluntários têm experiência
de mercado lidando com compra e venda de ativos. Os resultados do estudo
estatístico das amostras das rodadas 1 a 9 se encontram na tabela 6.
- 42 - Tabela 6 – Teste U de Mann-Whitney (Grupo de profissionais) – Rod. 1 a 9
Estatísticas amostrais
Frequente
Infrequente
Médias Apostas
Médias Apostas
29
0,703
0,181
0,667
27
0,700
0,263
0,773
Tamanho amostral
Média amostral
Desvio padrão amostral
Mediana amostral
Teste de Mann-Whitney (Versão geral)
Hipóteses
Hipótese nula
Hipótese alternativa
Nenhuma dos grupos menor
Um dos grupos menor
Informações de ranking
Número de valores em ranking
Número de valores empatados
Soma de postos para Variável 1 (estatística de teste)
Soma de postos para Variável 2
56
15
791
805
Cálculo de valor P
Yes
No
Média para AN
826,5
Desvio padrão para AN com correção de empate 60,80823327
Estatística Z para AN com correção de empate
-0,5756
Valor P
0,2824
Aproximação normal (AN) não usada
Empate presente mas não corrigido para
Níveis de significância
Hipótese nula com significância de 10%
Hipótese nula com significância de 5%
Hipótese nula com significância de 1%
Não rejeitar
Não rejeitar
Não rejeitar
Os resultados comprovam o que já havíamos observado nos gráficos e na
tabela 3. O comportamento dos dois grupos de tratamento diferentes foi
praticamente igual. Em todos os níveis de significância testados, o teste não rejeita a
hipótese nula, ou seja, não podemos afirmar que houve diferença estatisticamente
relevante entre os dois grupos estudados. É interessante notar, no entanto, que
apesar das médias serem bem próximas, a mediana das apostas no grupo freqüente
é bem menor.
Em seguida, foi testada a mesma hipótese, mas desta vez considerando os
resultados observados durante todo o experimento. Os resultados estatísticos se
encontram na tabela 7.
- 43 - Tabela 7 – Teste U de Mann-Whitney (Grupo de profissionais) – Rod. 1 a 12
Estatísticas amostrais
Frequente
Infrequente
Médias Apostas
Médias Apostas
29
0,663
0,172
0,639
27
0,677
0,246
0,750
Tamanho amostral
Média amostral
Desvio padrão amostral
Mediana amostral
Teste de Mann-Whitney (Versão geral)
Hipóteses
Hipótese nula
Hipótese alternativa
Nenhuma dos grupos menor
Um dos grupos menor
Informações de ranking
Número de valores em ranking
Número de valores empatados
Soma de postos para Variável 1 (estatística de teste)
Soma de postos para Variável 2
56
7
766
830
Cálculo de valor P
Aproximação normal (AN) não usada
Empate presente mas não corrigido para
Média para AN
Desvio padrão para AN com correção de empate
Estatística Z para AN com correção de empate
Valor P
Sim
Não
826,5
60,97106244
-0,9841
0,1625
Níveis de significância
Hipótese nula com significância de 10%
Hipótese nula com significância de 5%
Hipótese nula com significância de 1%
Não rejeitar
Não rejeitar
Não rejeitar
Vemos que a média de apostas por parte de ambos os tratamentos caiu,
demonstrando que de fato o comportamento dos voluntários na segunda parte foi
mais conservadora, dado que eles estavam lidando dessa vez com recursos que
haviam acumulado na primeira parte. Ainda assim, a média de apostas do grupo de
tratamento freqüente continuou bem próxima à média do grupo de tratamento
infreqüente. A mediana, no entanto, assim como na parte um, foi bem menor.
Assim como os resultados da parte 1, os resultados do experimento como
um todo vão contra a teoria da aversão míope a perdas, pois, em todos os níveis de
significância testados, o teste não rejeitou a hipótese nula de que nenhum dos
grupos apresentou médias menores que o outro, ou seja, as diferenças observadas
não foram estatisticamente relevantes, nesses níveis de significância, para
afirmarmos que a média de alocação de recursos na loteria feita pelo grupo de
- 44 - tratamento freqüente foi inferior à média de alocação feita pelo grupo de tratamento
infreqüente. Desse modo, a Hipótese 2, XPF < XPI, não pode ser confirmada.
Hipótese 3:
H0 : XEI - XEF = XPI – XPF
H1 : XEI - XEF > XPI – XPF
Uma vez que nem a Hipótese 1 nem a Hipótese 2 foram confirmadas, não
foi testada a Hipótese 3, conforme ressaltado no item 3.5.
- 45 - 5. Conclusões
Apesar de não podermos dizer que o Equity Premium Puzzle pode ser
observado no Brasil, ele é uma realidade nos países de economia madura e
mercado acionário desenvolvidos, em especial nos Estados Unidos, e muitos
autores têm se pautado na combinação de dois fenômenos comportamentais para
explicar este Puzzle: a aversão a perdas e o mental accounting. A combinação
destes dois fenômenos deu origem a um terceiro, denominado aversão míope a
perdas. Apesar de diversos experimentos terem sido feitos para testar este
fenômeno, a maioria se concentrou em alunos de graduação, o que pode não
representar a população que na vida real toma as decisões que impactam no preço
das ações, até Haigh e List (2005) recrutarem traders profissionais para comparar o
seu comportamento com o de estudantes e concluírem que estes apresentavam a
aversão míope a perdas com uma intensidade maior que a do grupo de controle, o
que daria um embasamento maior ainda para a utilização da aversão míope a
perdas como explicação ao Equity Premium Puzzle.
Este trabalho procurou utilizar a mesma metodologia utilizada por Haigh e List
em 2005 para testar a existência deste fenômeno comportamental em profissionais
no contexto brasileiro, recrutando traders e gestores de fundos de investimento de
diversas empresas e estudantes de cursos de graduação como voluntários.
Os resultados do experimento não deram suporte à aversão míope a perdas,
tanto no grupo de profissionais como no grupo de estudantes. Apesar de ter sido
observado uma média de apostas um pouco superior no grupo de estudantes do
tratamento infreqüente em comparação com o grupo de estudantes do tratamento
freqüente, a diferença não foi estatisticamente significante. Já no caso dos
profissionais, a média de apostas foi bem parecida nos dois grupos de tratamento,
tanto se considerarmos apenas a parte 1, quanto se considerarmos o jogo todo.
Desse modo, não podemos afirmar que a freqüência no feedback dos resultados da
loteria influenciou o comportamento dos voluntários de maneira diferente entres os
grupos de estudantes e o de profissionais. O fato desta teoria não ter sido
comprovada nos profissionais corrobora com o argumento que a experiência de
- 46 - mercado anularia o efeito da aversão míope a perdas na tomada de decisão de
profissionais de mercado, convergindo suas ações à predição neoclássica (List
(2003), Shapira e Venezia (2000), Boston et al (2001)). Os resultados obtidos no
grupo de estudantes, no entanto, não corrobora com a tese que pessoas sem
experiência de mercado apresentariam este fenômeno comportamental, ao contrário
do que constatou os experimentos de Thaler et al (1997), Gneezy e Potters (1997) e
dos trabalhos de brasileiros de Renner (2008) e Pires (2006).
Estes resultados devem, no entanto, serem vistos com cautela por algumas
limitações deste experimento:
•
Ele foi feito em um ambiente controlado e as decisões foram tomadas
sob circunstâncias que podem diferir das circunstâncias reais;
•
Foi utilizada uma amostra de conveniência não probabilística que pode
não ser representativa da população. No grupo de estudantes, por
exemplo, pode ter ocorrido um viés de seleção significativo. Como o
curso dos estudantes não foi especificado no experimento realizado
por Haigh e List (2005), no qual este trabalho se baseou, o curso que o
voluntário estava cursando não foi levando em consideração no seu
recrutamento. Desse modo, houve um número muito representativo de
alunos da engenharia de produção e um professor que ajudou no
recrutamento ressaltou que eles têm várias disciplinas na área
financeira, e muitos deles acabam trabalhando no mercado financeiro
após a graduação, o que pode indicar uma similaridade de origem
acadêmica e, logo, de conhecimento entre estes voluntários e os
profissionais que participaram do experimento. O mesmo pode ter
ocorrido com os alunos de economia. Se isso for realmente testado e
comprovado, podemos ir para um outro caminho que sugira que os
fenômenos comportamentais podem ser reduzidos não apenas pela
prática de mercado, como a teoria sugere, mas também pelo
conhecimento do voluntário;
•
Os sujeitos que participaram do experimento lidam apenas com
probabilidades conhecidas de resultados possíveis enquanto os
- 47 - investidores lidam com probabilidades desconhecidas, o que acarreta
em uma tomada de decisão mais complexa na vida real;
•
O experimento tem duração média menor que dez minutos, enquanto
que as decisões de investimentos reais envolvem tempos muito
maiores. Esta diferença de horizonte de investimento pode também
exercer uma influência fundamental nas tomadas de decisão dos
investidores reais.
•
Não houve incentivos monetários no experimento. Sabe-se que as
decisões de investimento na vida real geralmente envolvem valores
bastante altos e, como foi observado no experimento de Kachelmeier e
Shehata (1992), a utilização de incentivos monetários reais de fato
podem interferir na tomada de decisão dos voluntários, desde que eles
sejam representativos em relação à renda deles.
Realçadas essas limitações do experimento, fica como sugestões para
estudos futuros experimentos que as reduzam e que tentem imitar da melhor
maneira possível o mundo real do mercado de compra e venda de ações, ou seja,
experimento com tomadas de decisões mais longas, envolvendo quantias altas de
recompensa relacionadas ao desempenho do voluntário no experimento, onde os
resultados não tenham probabilidades definidas e, por último, em um ambiente que
simule melhor o ambiente real de um mercado de ações, onde a formação de preços
depende da interação de vários agentes, algo semelhante ao experimento feito por
Gneezy et al. (2003).
Cabe também, seguindo Renner (2008), um novo experimento testando a
alocação de recursos em fundos de ações versus fundos de renda fixa, ao invés de
alocação em loteria, e com alteração na frequência do feedback durante o
experimento, para testar se a alteração nesta frequência resultaria em uma alteração
no comportamento dos profissionais e dos estudantes. Também seria interessante,
com base em Pires (2006), um experimento com os mesmos grupos testados aqui,
com alocação em fundos de ações e fundos de renda fixa e com a adição de uma
constante aos fundos de forma a eliminar a possibilidade de perdas. Naquele
experimento, Pires constatou uma maior propensão ao risco ocasionada pela adição
- 48 - desta constante. Cabe estudar se esta mudança de comportamento seria observada
de igual maneira nos estudantes e nos profissionais.
Por último, cabe também um estudo sobre dados reais do preço das ações
negociadas no Brasil para checar se houve uma desvalorização exagerada no preço
de algum papel subseqüente a uma queda justificável no preço deste. Os Bear
Markets já são fatos corriqueiros nos mercados de ações no mundo todo,
principalmente após crises financeiras, e a desvalorização recente do Ibovespa no
primeiro semestre de 2011 é um campo fértil para estudo neste sentido. A ações da
Petrobras, por exemplo, estavam, em maio de 2011, com uma relação preço/lucro
de 8,5, abaixo da média histórica de 10, o que indica um desvalorização exagerada
deste ativo, que pode ter sido causada por uma fuga de capitais do mercado
acionário, que por sua vez pode ter sido causada por uma aversão míope a perdas
apresentada por estes investidores.
- 49 - 6. Referência Bibliográfica
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- 51 - SIEGEL, Sidney. Estatística Não Paramétrica para as Ciências do Comportamento.
São Paulo: McGraw Hill do Brasil 350 p., 1979.
THALER, Richard H.; TVERSKY, Amos; KAHNEMAN, Daniel; SCHWARTZ, Alan.
The effect of myopia and loss aversion on risk taking: an experimental test, The
Quartely Journal of Economics, vol. 112, p.647-666, 1997.
THALE, Richard. Toward a positive Theory of Consumer Choice. Journal of
Economic Behavior and Organization, vol. 1, p. 39-60.
TVERSKY, Amos; KAHNEMAN, Daniel. Advances in Prospect Theory:Cumulative
Representation of Uncertainty, Journal of Risk and Uncertainty, v. 5,p. 297–323,
1992.
VIANA, Ricardo J. A. L. O efeito da miopia e aversão à perda nas decisões de risco:
um experimento. Tese de dissertação de mestrado da UNB, 2005.
- 52 - 7. Anexos
7.1.
Instruções do Experimento
7.1.1. Tratamento Frequente
Este jogo consiste de 2 partes. O seu objetivo final é acumular o maior
montante possível de unidades monetárias.
Parte I
A primeira parte consiste de nove rodadas. Em cada rodada, você receberá
100 unidades monetárias e deverá decidir qual parcela desse total você apostará na
seguinte loteria:
2/3 de chance (67%) de perder o valor apostado e 1/3 de chance (33%) de
ganhar o valor apostado multiplicado por 2,5.
Você deve registrar o valor apostado na coluna “Valor apostado” na linha
referente à rodada na qual você tomou a decisão e clicar em “Sortear”. Então, se
você apostou X unidades (100> X > 0) escreva X na coluna "Valor apostado" na
linha referente à rodada em andamento. Após registrar o valor apostado, clique em
“Sortear” para que a loteria aconteça.
O resultado na rodada é igual a 100 unidades mais o valor ganho ou menos o
valor perdido.
Exemplo:
Você tem 100 unidades e apostou 40 unidades
Ganhou: Resultado = 100 + 40 x 2,5 = 200
Perdeu: Resultado = 100 - 40 = 60
Você será informado do resultado na rodada, na coluna “ResultadoRodada”.
Em seguida, você será solicitado a registrar a sua escolha para a próxima
rodada. Novamente, você começará a rodada com 100 unidades monetárias e
deverá decidir qual parcela desse total você irá jogar, na mesma loteria, registrando
o valor da aposta na coluna "Valor apostado”. Em cada rodada você começa com
- 53 - 100 unidades monetária, ou seja, o valor disponível para a aposta não é cumulativo
ao longo das rodadas. O procedimento se repetirá até o sorteio da nona rodada. O
montante acumulado na primeira parte é igual à soma dos resultados das nove
rodadas.
Parte II
Esta parte consistirá de três rodadas e o valor disponível em cada rodada
para aposta na loteria, ao invés de 100 unidades monetárias, será igual ao montante
acumulado na Parte I dividido por três. Assim como na Parte I, você deverá, a cada
rodada, decidir qual parcela do montante que você dispõe você irá apostar, na
mesma loteria:
2/3 de chance (67%) de perder o valor apostado e 1/3 de chance (33%) de
ganhar o valor apostado multiplicado por 2,5.
Você deve registrar o valor apostado na coluna "Valor apostado”, na linha
referente à rodada na qual você tomou a decisão. Em seguida, clique em “Sortear”
para que a loteria aconteça.
O resultado na rodada é igual ao montante inicial disponível para a aposta
(montante acumulado na Parte I dividido por três) mais o valor ganho ou menos o
valor perdido. O procedimento se repetirá até a terceira rodada da Parte II (ou seja,
décima segunda rodada do jogo). Assim como na Parte I, em cada rodada, você
começa com o mesmo valor disponível para aposta, ou seja, o valor disponível para
aposta não é cumulativo.
No final desta fase, o montante acumulado nas três rodadas finais sera
somado, e este será o seu ganho total das Partes I e II.
- 54 - 7.1.2. Tratamento Infrequente
Este jogo consiste de 2 partes. O seu objetivo final é acumular o maior
montante possível de unidades monetárias.
Parte I
A parte um deste experimento consiste de nove rodadas, separadas em 3
blocos de 3 rodadas cada. Em cada rodada, você receberá 100 unidades monetárias
e, no início de cada bloco, ou seja, nas rodadas 1, 4 e 7, deverá decidir qual parcela
destas unidades você apostará na seguinte loteria:
2/3 de chance (67%) de perder o valor apostado e 1/3 de chance (33%) de
ganhar o valor apostado multiplicado por 2,5.
Você deve registrar o valor apostado na coluna “Valor apostado” na linha
referente à rodada na qual você tomou a decisão. Então, se você apostou X
unidades (100> X > 0) escreva X na coluna "Valor apostado" na linha referente a
rodada em andamento. Após registrar o valor apostado, clique em “Sortear” para
que a loteria aconteça. Esta decisão valerá para a rodada na qual foi feita a decisão
e para as 2 rodadas seguintes.
O resultado na rodada é igual a 100 unidades mais o valor ganho ou menos o
valor perdido.
Exemplo:
Você tem 100 unidades e apostou 40 unidades
Ganhou: Resultado = 100 + 40 x 2,5 = 200
Perdeu: Resultado = 100 - 40 = 60
Vocês será informado dos resultados dos blocos, na coluna “Resultado do
Bloco”, e, apenas no final do jogo, será informados dos resultados por rodada, na
coluna “Resultado Rodada”.
Em seguida, você será solicitado a registrar a sua escolha para o próximo
bloco de 3 rodadas. Novamente, você começará cada rodada com 100 unidades
monetárias e deverá decidir qual parcela desse total você irá jogar, na mesma
loteria, registrando o valor da aposta na coluna "Valor apostado”. Em cada rodada
você começa com 100 unidades monetária, ou seja, o valor disponível para a aposta
- 55 - não é cumulativo ao longo das rodadas. O procedimento se repetirá até o sorteio da
nona rodada. O montante acumulado na primeira parte é igual à soma dos
resultados das nove rodadas.
Parte II
Esta fase consistirá de três rodadas, agregadas em 1 bloco, e o valor
disponível em cada rodada para aposta na loteria, ao invés de 100 unidades
monetárias, será igual ao montante acumulado na Parte I dividido por três. Assim
como na Parte I, você deverá, a cada rodada, decidir qual parcela do montante que
você dispõe você irá apostar, na mesma loteria:
2/3 de chance (67%) de perder o valor apostado e 1/3 de chance (33%) de
ganhar o valor apostado multiplicado por 2,5.
Você deve registrar o valor apostado no formulário de registro, na coluna
"Valor apostado”, na linha referente à rodada em andamento. Em seguida, clique em
“Sortear” para que a loteria aconteça. Esta decisão valerá para a rodada na qual foi
feita a decisão e para as 2 rodadas seguintes.
O resultado na rodada é igual ao montante inicial disponível para a aposta
(montante acumulado na Parte I dividido por três) mais o valor ganho ou menos o
valor perdido. O procedimento se repetirá até a terceira rodada da Parte II (ou seja,
décima segunda rodada do jogo). Assim como na Parte I, em cada rodada, você
começa com o mesmo valor disponível para aposta, ou seja, o valor disponível para
aposta não é cumulativo.
No final desta parte, o montante acumulado nas três rodadas finais será
somado, e este será o seu ganho total das Partes I e II.
- 56 - 7.2.
Tela do experimento
7.2.1. Tratamento Frequente
Parte 1
Rodada
Recursos
Valor Apostado
Resultado
Rodada
Loteria
Valor
Acumulado
1
100,00
100,00
350,00
Ganhou
2450,00
2
100,00
100,00
0,00
Perdeu
3
100,00
100,00
0,00
Perdeu
4
100,00
100,00
0,00
Perdeu
5
100,00
100,00
350,00
Ganhou
6
100,00
100,00
0,00
Perdeu
7
100,00
100,00
0,00
Perdeu
8
100,00
100,00
0,00
Perdeu
9
100,00
100,00
0,00
Perdeu
Parte 2
Rodada
Recursos
Valor Apostado
Resultado
Rodada
Loteria
2.450,00
10
700,00
700,00
0,00
Perdeu
0,00
11
700,00
700,00
2450,00
Ganhou
2.450,00
12
700,00
700,00
0,00
Perdeu
0,00
- 57 - 7.2.2. Tratamento Infrequente
Parte 1
Rodada
Recursos
Valor Apostado
Resultado
Rodada
Loteria
1
100,00
100,00
0,00
Perdeu
2
100,00
100,00
350,00
Ganhou
3
100,00
100,00
0,00
Perdeu
4
100,00
100,00
350,00
Ganhou
5
100,00
100,00
350,00
Ganhou
6
100,00
100,00
0,00
Perdeu
7
100,00
100,00
0,00
Perdeu
8
100,00
100,00
0,00
Perdeu
9
100,00
100,00
0,00
Perdeu
Resultado do
bloco
Valor
Acumulado
2450,00
350,00
700,00
0,00
Parte 2
Rodada
Recursos
Valor Apostado
Resultado
Rodada
Loteria
10
350,00
350,00
0,00
Perdeu
11
350,00
350,00
1225,00
Ganhou
12
350,00
350,00
1225,00
Ganhou
Resultado do
bloco
2.450,00
0,00
2450,00
1.225,00
1.225,00
- 58 -