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Análise de risco e retorno de investimentos no setor imobiliário e da construção civil
frente a indicadores econômicos
Marcelo Moreira da Costa Filho
Projeto de Graduação apresentado ao curso de Engenharia Civil da Escola Politécnica, Universidade Federal do Rio de Janeiro, como parte dos requisitos necessários à obtenção do título de Engenheiro. Orientadoras: Profa. Thereza Cristina Nogueira de Aquino e Profa. Elaine Garrido Vazquez
Rio de Janeiro Novembro de 2019
ii
ANÁLISE DE RISCO E RETORNO DE INVESTIMENTOS NO SETOR IMOBILIÁRIO E DA CONSTRUÇÃO CIVIL FRENTE A INDICADORES
ECONÔMICOS
Marcelo Moreira da Costa Filho
PROJETO DE GRADUAÇÃO SUBMETIDO AO CORPO DOCENTE DO CURSO DE ENGENHARIA CIVIL DA ESCOLA POLITÉCNICA DA UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO COMO PARTE DOS REQUISITOS NECESSÁRIOS PARA A OBTENÇÃO DO GRAU DE ENGENHEIRO CIVIL. Examinado por:
________________________________________________ Profa. Elaine Garrido Vazquez, D.Sc
________________________________________________ Profa. Thereza C. N. de Aquino, D.Sc.
________________________________________________ Profa. Camilla Rocha França, Msc
________________________________________________ Prof. Luis Otávio Cocito de Araújo, D.Sc.
RIO DE JANEIRO, RJ - BRASIL NOVEMBRO DE 2019
iii
Resumo do Projeto de Graduação apresentado à Escola Politécnica/ UFRJ como parte dos requisitos necessários para a obtenção do grau de Engenheiro Civil.
ANÁLISE DE RISCO E RETORNO DE INVESTIMENTOS NO SETOR IMOBILIÁRIO E DA CONSTRUÇÃO CIVIL FRENTE A INDICADORES
ECONÔMICOS
Marcelo Moreira da Costa Filho
Novembro de 2019
Orientadoras: Thereza Cristina Nogueira de Aquino e Elaine Garrido Vazquez Existem diversos tipos de investimento, como, por exemplo, renda fixa, ações e
imóveis. Entre 2000 e 2019, o Tesouro Direto e a poupança foram os investimentos
preferidos do brasileiro, por apresentarem um bom rendimento e baixo risco. Com a
queda da taxa básica de juros, esses produtos tem perdido sua atratividade, levando os
investidores a diversificar mais a carteira e a se expor ao risco da Bolsa de Valores e do
setor imobiliário. Esse trabalho tem como objetivo analisar a aquisição de ações de
empresas do setor imobiliário e da construção civil, de cotas de fundos de investimento
imobiliário e de imóveis e fazer uma comparação do retorno e do risco que apresentam
de forma a auxiliar na tomada de decisão. Para tal são calculados o Sharpe Ratio, Value
at Risk, variância e retorno destes investimentos nos últimos 10 anos e realizada uma
comparação com a taxa Selic e a Bolsa de Valores. O trabalho conclui que, apesar de
nenhum destes investimentos possuir risco zero, o investimento em fundos de
investimento imobiliário pode ser uma boa opção pela sua baixa volatilidade e retorno
médio a longo prazo acima da taxa Selic. Por outro lado, o investimento em empresas
do setor e a aquisição direta de imóveis não se mostrou um bom investimento devido ao
baixo retorno em comparação ao Tesouro Direto.
Palavras-chave: indicadores econômicos; investimentos; risco; retorno; setor imobiliário.
iv
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
B3 – Brasil Bolsa Balcão S.A., bolsa de valores de São Paulo, Brasil.
Copom – Comitê de Política Monetária do Banco Central
CRI – Certificado de Recebíveis Imobiliários
FII – Fundo de investimento imobiliário
FIPE – Fundação Instituto de Pesquisas Econômicas
FipeZap – Índice de abrangência nacional que acompanha os preços de venda e locação
de imóveis
FGTS – Fundo de Garantia por Tempo de Serviço.
IBGE - Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística
Ibovespa – Índice Bovespa
IFIX – Índice de fundos de investimentos imobiliários da bolsa de valores
IMOB – Índice Imobiliário representativo do desempenho de ativos dos setores da
atividade imobiliária da bolsa de valores
LCI – Letra de Crédito Imobiliário
LFT – Letra Financeira do Tesouro, título do governo brasileiro com rentabilidade
determinada pela taxa básica de juros.
LH – Letra Hipotecária
MCMV – Programa do Governo Federal Minha Casa Minha Vida
PNADC - Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua
VaR – Value at Risk
SBPE – Sistema Brasileiro de Poupança e Empréstimos.
SEC - Securities Exchange Comission
Selic – Sistema Especial de Liquidação e de Custódia. É a taxa básica de juros da
economia brasileira.
TR – Taxa Referencial
v
SUMÁRIO
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS .................................................................... IV
1 INTRODUÇÃO ........................................................................................................ 1
1.1 CONTEXTUALIZAÇÃO .................................................................................... 1
1.2 OBJETIVO ........................................................................................................... 4
1.3 ABORDAGEM E METODOLOGIA .................................................................. 4
1.4 LIMITAÇÕES DO TRABALHO ........................................................................ 5
1.5 MOTIVAÇÃO DO ESTUDO .............................................................................. 6
1.6 ESTRUTURA DO TRABALHO ......................................................................... 6
2 PANORAMA DO SETOR IMOBILIÁRIO ............................................................. 7
2.1 INDICADOR DO MERCADO IMOBILIÁRIO - RADAR ABRAINC/FIPE .... 7
2.2 SISTEMA DE FINANCIAMENTO IMOBILIÁRIO BRASILEIRO ................ 13
2.2.1 Fundo de Garantia por Tempo de Serviço .................................................. 13
2.2.2 Sistema Brasileiro de Poupança e Empréstimos ......................................... 14
2.3 EMPRESAS DO SETOR IMOBILIÁRIO ......................................................... 15
2.3.1 Empresas de capital aberto – Subsetor da construção de imóveis
residenciais ................................................................................................................. 16
2.3.2 Empresas de capital aberto – Subsetor de gestão e construção de centros
comerciais ................................................................................................................... 18
2.3.3 Empresas de capital aberto – Subsetor de corretagem de Imóveis ............. 19
2.3.4 Empresas de capital aberto – Subsetor de gestão de imóveis Comerciais .. 20
2.3.5 Empresas de capital aberto – Subsetor de galpões ..................................... 20
2.4 DÉFICIT HABITACIONAL .............................................................................. 20
2.5 PROGRAMA MINHA CASA MINHA VIDA .................................................. 22
vi
2.6 FUNDOS DE INVESTIMENTO IMOBILIÁRIOS ........................................... 24
3 METODOLOGIA ................................................................................................... 26
3.1 ÍNDICES ECONÔMICOS ................................................................................. 26
3.1.1 IBOVESPA ................................................................................................. 26
3.1.2 ÍNDICE IMOBILIÁRIO (IMOB) .............................................................. 29
3.1.3 ÍNDICE DE FUNDOS DE INVESTIMENTOS IMOBILIÁRIOS (IFIX) 30
3.1.4 ÍNDICE FIPEZAP ...................................................................................... 32
3.2 METÓDOS PARA CÁLCULO DE RISCO E RETORNO ............................... 34
3.2.1 SHARPE RATIO ......................................................................................... 35
3.2.2 VALUE AT RISK ......................................................................................... 36
3.2.3 Simulação Histórica .................................................................................... 37
3.2.4 Método da Variância – Covariância ........................................................... 38
3.2.5 Simulação de Monte Carlo ......................................................................... 40
4 APLICAÇÃO DA METODOLOGIA .................................................................... 42
4.1 PERIODO ENTRE 02/01/2008 E 02/01/2009 – CRISE ECONÔMICA
INTERNACIONAL ........................................................................................................ 43
4.2 PERIODO ENTRE 03/01/2011 E 31/07/2019 – PERÍODO MAIS LONGO .... 45
4.3 PERIODO ENTRE 02/01/2014 E 02/01/2017 – CRISE POLÍTICA
BRASILEIRA ................................................................................................................. 46
4.4 PERÍODO ENTRE 14/07/2017 E 31/07/2019 – PERÍODO MAIS RECENTE 48
4.5 ANÁLISE FINAL COMPARATIVA ................................................................ 49
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS ................................................................................. 51
6 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ................................................................... 53
APÊNDICE A – DADOS PARA ANÁLISE DOS ÍNDICES ....................................... 56
1
1 INTRODUÇÃO
1.1 CONTEXTUALIZAÇÃO
De acordo com o Banco Central do Brasil, a taxa do Sistema Especial de Liquidação e
de Custódia (Selic) é a taxa básica de juros da economia. Ela é o principal instrumento de
política monetária utilizado pela instituição e influencia todas as taxas de juros do país. A
Selic é definida, a cada 45 dias, pelo Comitê de Política Monetária do Banco Central e alguns
investimentos são indexados a essa taxa, sendo o mais notável deles a Letra Financeira do
Tesouro (LFT), um título público ofertado pelo Governo Federal.
Para Assaf Neto, Lima e Araújo (2007), a taxa Selic seria então uma taxa livre de
risco, pois uma mensuração de taxa livre de risco geralmente adotada nos modelos financeiros
são os juros pagos pelos títulos de emissão pública. Isso acontece, pois, uma taxa livre de
risco não pode revelar incerteza alguma com relação ao inadimplemento de qualquer
obrigação prevista no contrato de emissão do título e, como exposto por Sotto-Maior (2018),
os títulos públicos são 100% garantidos pelo Tesouro Nacional, mitigando o risco de o
emissor declarar falência.
Entre janeiro de 2009 e setembro de 2019, a taxa Selic apresentou uma taxa média de
10% ao ano, variando entre 6,00% e 14,25% ao longo desse tempo, sendo considerada então
um ótimo investimento tanto pelo seu risco baixo quanto pelo seu retorno nominal.
Entretanto, com o arrefecimento da economia, a taxa vem caindo – em novembro de 2019 a
taxa Selic valia 5,00% –, diminuindo sua atratividade e levando o investidor a procurar outros
tipos de investimento. A figura 1 mostra a evolução da taxa Selic entre 05/01/2009 e
21/08/2019:
Figura 1 - Histórico da taxa Selic. Bloomberg, c2019.
29/07/2015 14,25%
19/10/201614,00%
21/03/…31/07/2019 6,00%
0,00%
4,00%
8,00%
12,00%
16,00%
jan-09 mar-10 mai-11 jul-12 set-13 nov-14 jan-16 mar-17 mai-18 jul-19
Evolução da taxa SELIC
2
Um outro tipo de investimento possível poderia ser o investimento no setor
imobiliário. De acordo com Ferreira (2011), o ambiente de investimento imobiliário é
considerado com maior proteção à inflação, pois à medida que ela aumenta, implica em um
reajuste de aluguéis.
Investimentos neste setor podem ser realizados de diversas maneiras, uma delas é por
meio de Fundos de Investimento Imobiliários (FIIs). Esses são fundos em que seus ativos são
destinados à aplicação em empreendimentos imobiliários, o que inclui desde a aquisição de
imóveis até o investimento em títulos relacionados a este mercado e seus cotistas recebem
como retorno os proventos oriundos destes títulos, das receitas geradas nos ativos como
aluguéis ou do ganho referente a venda após desinvestimento destes.
É possível saber o desempenho médio desses FIIs por meio do índice de fundos de
investimento imobiliário (IFIX). De acordo com a Brasil, Bolsa, Balcão (B3)1, o IFIX é o
resultado de uma carteira teórica de ativos, elaborada de acordo com critérios pré-definidos. O
objetivo dele, portanto, é ser o indicador do desempenho médio das cotações dos fundos
imobiliários negociados nos mercados organizados pela B3. A figura 2 apresenta a evolução
histórica do índice desde 26/12/2011 até 21/08/2019:
Figura 2 - Retorno ano a ano do IFIX. Bloomeberg Data.
1 A Brasil, Bolsa, Balcão (B3) é a Bolsa de Valores oficial do Brasil, sediada na cidade de São Paulo.
-30,00%
-20,00%
-10,00%
0,00%
10,00%
20,00%
30,00%
40,00%
50,00%
dez-11 jan-13 fev-14 mar-15 abr-16 mai-17 jun-18 jul-19
Valorização ano a ano dos fundos imobiliários com base no IFIX
3
Um outro modo de investir no setor é pela aquisição direta de imóveis. O índice
FipeZap, criado a partir de uma parceria entre a Fundação Instituto de Pesquisas Econômicas
(FIPE) e o portal de divulgação de imóveis ZAP Imóveis, apresenta valores médios do m2
residencial e comercial de diversas regiões do Brasil, assim como uma média nacional, a
partir dos dados deste portal. A figura 3 mostra a variação dos preços do m2 residencial médio
em território nacional, que será o enfoque deste trabalho, entre janeiro de 2009 e julho de
2019:
Figura 3 - Preço médio do m2 residencial. FipeZap, 2019.
Por fim, outro meio de investimento que será abordado aqui é a aquisição de ações de
empresas do setor imobiliário com capital aberto. Em novembro de 2018, havia 28 empresas
do setor abertas em bolsa. Assim como para os FIIs, também é possível medir o desempenho
médio dessas companhias a partir de um índice. O índice imobiliário da B3 (IMOB) é o
resultado de uma carteira teórica de ativos, elaborada de acordo com critérios pré-
estabelecidos que tem o objetivo de ser o indicador de desempenho médio das cotações dos
ativos de maior negociabilidade e representatividade dos setores da atividade imobiliária
compreendidos por exploração de imóveis e construção civil. Ele é composto por 15 das 28
companhias e a figura 4 mostra a evolução do desempenho deste índice desde janeiro de 2010
até agosto de 2019:
R$-
R$1.000,00
R$2.000,00
R$3.000,00
R$4.000,00
R$5.000,00
R$6.000,00
R$7.000,00
R$8.000,00
jan/09
out/09
jul/10
abr/1
1jan
/12
out/12
jul/13
abr/1
4jan
/15
out/15
jul/16
abr/1
7jan
/18
out/18
jul/19
Preço médio do m2 residencial brasileiro (R$)
4
Figura 4 - Retorno ano a ano do IMOB. Bloomberg, c2019.
Analisando os gráficos, nota-se que, a princípio, são investimentos com características
bem diferentes. O valor do m2 residencial brasileiro, por exemplo, é muito menos volátil que
o IMOB e o IFIX, mas ao mesmo tempo, demonstra ter uma valorização muito mais lenta que
os outros dois investimentos, sendo necessário uma análise mais aprofundada para se verificar
o desempenho desses investimentos.
1.2 OBJETIVO
Esse trabalho visa comparar investimentos em ativos do setor imobiliário e da
construção civil oferecidos pelo mercado financeiro, tais como aquisição de imóveis, ações de
empresas do setor e fundos imobiliários frente a Selic e Ibovespa. Tal análise tem como
objetivo quantificar, com base nos índices citados, o risco e o retorno envolvendo cada tipo de
investimento estudado e suas vantagens e desvantagens frente a meios mais usuais de
investimento, como títulos públicos e mercado de ações.
1.3 ABORDAGEM E METODOLOGIA
Neste trabalho será apresentado uma comparação entre tipos de investimento no setor
imobiliário, Letras Financeiras do Tesouro (LFT), representadas pela taxa Selic, e o Índice
Bovespa (Ibovespa), que representa o mercado de ações.
-50,00%
0,00%
50,00%
100,00%
150,00%
200,00%
jan-
10ab
r-10
jul-1
0no
v-10
fev-
11m
ai-1
1ag
o-11
dez-
11m
ar-1
2ju
n-12
out-
12ja
n-13
abr-1
3ju
l-13
nov-
13fe
v-14
mai
-14
set-1
4de
z-14
mar
-15
jun-
15ou
t-15
jan-
16ab
r-16
ago-
16no
v-16
fev-
17m
ai-1
7se
t-17
dez-
17m
ar-1
8ju
l-18
out-
18ja
n-19
abr-1
9ag
o-19
Retorno ano a ano de empresas do setor imobiliário de capital aberto de acordo com o IMOB
5
Serão analisados três tipos de investimentos do setor imobiliário: a aquisição de ações
de empresas, a aquisição de cotas de fundos de investimento imobiliários e a compra direta de
um imóvel.
Em função da complexidade de analisar cada empresa do setor listada em bolsa, dos
fundos de investimentos imobiliário disponíveis e das diversas peculiaridades que cada região
do Brasil apresenta em relação a aquisição de um imóvel, a análise será feita a partir de
índices financeiros que informem o desempenho médio desses investimentos.
Para a análise das ações de companhias listadas em bolsa foi adotado o índice
Imobiliário da B3. Para a análise dos fundos de investimento imobiliário, foi adotado o Índice
de Fundos de Investimento Imobiliário (IFIX) e para o valor do m2 médio brasileiro foi
adotado os valores informados pelo índice FipeZap.
A análise foi feita a partir de recortes de quatro períodos: de 02/01/2008 a 02/01/2009,
de 03/01/2011 a 31/07/2019, de 02/01/2014 a 02/01/2017 e de 14/07/2017 a 31/07/2019. Cada
um desses períodos apresenta suas próprias peculiaridades, com o intuito de apresentar como
cada tipo de investimento se comportou, tanto em períodos de crescimento da economia
quanto de recessão.
Os indicadores utilizados para essa análise foram o retorno, VaR e Sharpe Ratio. Como
será explicado mais detalhadamente no capítulo 3, o VaR indica o risco de perda em um
investimento dado uma certa probabilidade em condições normais de mercado e Sharpe Ratio
é uma medida que indica a performance de um investimento ajustado pelo seu risco
comparado a um investimento sem risco.
1.4 LIMITAÇÕES DO TRABALHO
Esse trabalho analisa dados de 02/01/2008 a 21/08/2019, sendo que nem todos os
índices utilizados apresentam dados nesse período. O IMOB foi criado em 02/01/2009 e o
IFIX tem a performance medida apenas a partir de 30/12/2010. O índice FipeZap existe
desde 1975, mas ele só se tornou mais completo e passou a apresentar dados de preços médios
residenciais a partir de 2008 e comerciais a partir de 2012.
Além disso, ao se analisar a aquisição de um imóvel, para simplificação, foi
considerado a hipótese de compra do imóvel sem aluguel no período de retenção do
investimento, sem considerar suas possíveis receitas, como aluguel, e despesas, como IPTU e
manutenção. Não é levado também em consideração as peculiaridades de cada região do
Brasil, adotando-se um valor médio do m2 brasileiro para a análise.
6
1.5 MOTIVAÇÃO DO ESTUDO
Com o cenário atual de queda da taxa básica de juros da economia, Selic, se mostra
necessário a busca por investimentos alternativos a títulos públicos com o intuito de preservar
o rendimento que os investidores vinham obtendo ao longo dos últimos anos.
Dentre os diversos tipos de investimento disponíveis em 2019, o setor imobiliário
oferece uma gama de possibilidades, tornando uma análise do setor interessante devido a
quantidade de produtos financeiros disponíveis que se pode abordar.
1.6 ESTRUTURA DO TRABALHO
O primeiro capítulo trata de uma introdução ao tema do trabalho, oferecendo uma
abordagem inicial com a contextualização, assim como os objetivos, motivações do estudo e
metodologia.
O capítulo 2 apresenta um extenso panorama do setor imobiliário, fazendo uma análise
das variáveis que afetam o setor a partir do indicador Radar FIPE/ABRAINC. Discorre-se
também sobre o sistema de financiamento imobiliário brasileiro e suas peculiaridades, além
das principais deficiências e programas existentes no setor. O capítulo termina com uma
exposição das empresas de capital aberto que atuam na área e uma explicação sobre os fundos
de investimento imobiliário.
Em seguida, no capítulo 3, discorre-se a respeito das metodologias utilizadas, que são
o Value at Risk (VaR), que serve para o cálculo do risco envolvido no investimento financeiro
e Sharpe Ratio, um cálculo que tem o intuito de oferecer um valor que indique a relação risco
e retorno do investimento. Em seguida, faz-se uma exposição sobre os índices econômicos
que foram analisados: Ibovespa, Índice Imobiliário (IMOB), Índice de Fundos de
investimento Imobiliários (IFIX) e índice FipeZap.
No capítulo 4, são apresentados os resultados da análise a partir de quatro períodos
distintos da economia brasileira e é feita uma comparação entre os índices econômicos de
modo a apresentar uma visão mais clara das vantagens e desvantagens de cada um.
O quinto capítulo trata das considerações finais do trabalho. Nele é feito um resumo
dos resultados obtidos e uma análise final com o intuito de responder aos objetivos deste
trabalho.
7
2 PANORAMA DO SETOR IMOBILIÁRIO
Conforme dados divulgados pela Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios
Contínua (PNADC) do 3º trimestre de 2019, o setor imobiliário e da construção civil é
responsável pela ocupação de 6,6 milhões de pessoas e, de acordo com dados do Instituto
Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), ele representa 20% do PIB da Indústria,
desenvolvendo um papel importante na economia.
Essa seção apresenta um panorama do setor, começando pelo Radar ABRAINC/Fipe,
que, de acordo com a FIPE (2018), é um índice que serve como indicador da situação das
condições do mercado, com o objetivo de mostrar quais variáveis afetam o setor e como elas
tem se comportado ao longo do tempo.
Depois, o trabalho irá abordar o déficit habitacional brasileiro, com o objetivo de se
aprofundar um pouco mais na situação do mercado atual e demonstrar que há espaço para
crescimento e, logo em seguida, terá um panorama do programa Minha Casa Minha Vida,
com o intuito de apresentar soluções que têm sido criadas para responder a essas demandas.
Após isso, será tratado o sistema de financiamento imobiliário brasileiro. O intuito
desta seção é apresentar a regulação sobre financiamentos, uma vez que isso exerce um peso
grande no momento da aquisição de um imóvel e, portanto, tem influência nos diferentes tipos
de investimento no setor.
Ao final da seção, dá-se início a abordagem dos tipos de investimentos a serem
analisados, comentando sobre as empresas abertas em bolsa e os principais setores que elas
atuam e sobre os fundos de investimento imobiliário e seu funcionamento.
2.1 INDICADOR DO MERCADO IMOBILIÁRIO - RADAR ABRAINC/FIPE
A Fundação Instituto de Pesquisas Econômicas (FIPE) junto a Associação Brasileira
de Incorporadoras Imobiliárias (ABRAINC) desenvolveram um índice atualizado
mensalmente que analisa 12 indicadores do setor divididos em 4 categorias, como visto no
quadro 1:
8
Quadro 1 - Categorias e indicadores do Radar ABRAINC/Fipe. Fipe, 2019.
CATEGORIA INDICADORES
Ambiente Macro
Confiança
Atividade
Juros
Crédito Imobiliário
Condições de financiamento
Concessões reais
Atratividade do financiamento imobiliário
Demanda
Emprego (formal)
Massa salarial (formal)
Atratividade do investimento imobiliário
Ambiente Setorial
Insumos
Lançamentos
Preços dos imóveis
O objetivo desse índice é sintetizar o comportamento de um conjunto de indicadores
importantes para o setor, permitindo uma análise das condições do mercado. De acordo com a
Fundação Instituto de Pesquisas Econômicas (2018), os dados que compõem esse indicador
são dessazonalizados, de modo a mitigar os movimentos oscilatórios de mesma periodicidade
que ocorram em período intra-anual, desse modo, o indicador procura permitir uma análise
imediata com o mês anterior sem se preocupar com efeitos sazonais que possam explicar a
variação, como clima e feriados. Além disso, os dados são normalizados entre 0 e 10, com
base em seus pontos de máximo e mínimo históricos, de modo que um indicador que se
aproxime do valor máximo, pode ser lido como um condicionante favorável ou como um
condicionante desfavorável caso ele se aproxime do valor zero.
Historicamente, o setor imobiliário e da construção é muito sensível a situação
macroeconômica do país, como é possível ver, pela figura 5, através da evolução da média
geral dos indicadores. Nos períodos de 2008 e 2016, em que ocorreram tanto a crise
econômica internacional, quanto a crise política brasileira, os indicadores do radar
ABRAINC/FIPE sofreram quedas. Ao mesmo tempo, em épocas que a economia se
desenvolvia, como em 2013, o indicador apresentou seu melhor momento.
9
Figura 1 - Evolução histórica da média dos indicadores do radar ABRAINC/FIPE. FIPE, ABRAINC,
2019.
A figura 6 mostra o histórico de cada categorias separadamente. Apesar delas se
comportarem, em larga escala de maneira semelhante, é possível ver que algumas são mais
voláteis, como, por exemplo, a categoria de Ambiente Macro que no período de 2009 e 2016
sofreu quedas muito maiores que as outras categorias.
Figura 2 - Evolução histórica das categorias do radar ABRAINC/FIPE. FIPE, ABRAINC, 2019.
A categoria que representa a demanda por imóveis, por exemplo, foi pouco impactada
pela crise internacional, uma vez que é uma categoria mais ligada a situação doméstica do
país. Ela depende da geração de empregos, da massa salarial e da atratividade do investimento
imobiliário. Em 2019, a taxa de desemprego no Brasil esteve muito elevada em comparação a
níveis históricos e a economia tem se recuperado lentamente, o que influencia na piora dos
indicadores de emprego e massa salarial. A leve melhora deste índice em anos mais recentes
PIOR MOMENTO
MELHOR MOMENTO
CRISE E RECESSÃO NA ECONOMIA BRASILEIRA CRISE INTERNACIONAL E RECUPERAÇÃO
PERÍODO MAIS FAVORÁVEL
PERÍODO COM CONDIÇÕES NEUTRAS
DEMANDA
CRÉDITO IMOBILIÁRIO
AMBIENTE DO SETOR
AMBIENTE MACRO
Jul-13 7,4
Out-16 2,6
Fev-09 3,3
Jan-04 3,3
10
está atrelada a melhora do indicador de investimento imobiliário, uma vez que a queda da taxa
de juros Selic tem sido relativamente maior que a queda na rentabilidade do aluguel, tornando
o investimento mais atrativo desde meados de 2016. A figura 7 exibe a evolução deste
indicador.
Figura 7 - Evolução do indicador de Atratividade do Investimento Imobiliário do radar
ABRAINC/FIPE. FIPE, ABRAINC, 2019.
O Ambiente Macro, por sua vez, é composto dos indicadores de confiança, atividade e
juros. Os indicadores de confiança e atividade são altamente influenciados pelo cenário
político, o que fez a categoria oscilar nos últimos anos. No caso do indicador da taxa básica de
juros da economia, os seus cortes sucessivos contribuíram para a melhoria significativa da sua
nota ao longo dos últimos 2 anos. Comparativamente, entretanto, a manutenção da nota do
indicador em patamar intermediário evidencia que ainda há espaço para redução, como visto
na figura 8.
MELHOR MOMENTO
PIOR MOMENTO
(*) O rental yield (ou rentabilidade do aluguel) é uma medida do retorno médio que um proprietário de imóvel tem com os aluguéis que receber, sem contar nenhum aumento no preço dos imóveis
11
Figura 8 - Evolução do indicador de Juros do Radar ABRAINC/FIPE. FIPE, ABRAINC, 2019.
O Crédito Imobiliário é composto dos indicadores de condições de financiamento,
concessões reais2 e atratividade do financiamento imobiliário. As condições de financiamento,
como mostrado na Figura 9, têm tido sua melhora impulsionada pela queda da taxa de juros
do financiamento imobiliário a partir do final de 2016, estabilizando-se nos meses finais de
2018 em patamares acima da média.
Figura 9 - Evolução do indicador de Condições de Financiamento do radar ABRAINC/FIPE. FIPE,
ABRAINC, 2019.
2 Financiamentos com destinação específica, vinculados à comprovação da aplicação dos recursos, tendo como fonte de recursos parte das captações de depósitos à vista e de caderneta de poupança e fundos e programas públicos
MELHOR MOMENTO
PIOR MOMENTO
MELHORES MOMENTOS
PIOR MOMENTO
12
As concessões reais têm melhorado com a ampliação do crédito, mas a atratividade do
financiamento imobiliário não tem melhorado, pois a queda na taxa de juros da economia não
tem sido acompanhada por uma queda proporcional na taxa de juros do financiamento
imobiliário, mantendo a atratividade desta modalidade em níveis inferiores à média, como
demonstrado na Figura 10.
Figura 10 - Evolução do indicador de Atratividade do Financiamento Imobiliário do radar
ABRAINC/FIPE. FIPE, ABRAINC, 2019.
Por fim, a categoria Ambiente Setorial é composta dos indicadores insumos,
lançamentos e preço dos imóveis. De maneira geral, a categoria tem apresentado piora, devido
ao aumento dos custos no setor (INCC-M 3dos últimos doze meses de 09/2019 foi de 4,46%
contra um IPCA de 2,89% para o mesmo período), influenciando no indicador de insumos e, a
manutenção dos preços dos imóveis, após a queda observada no biênio 2015 – 2016, mantém
a nota do indicador de preço dos imóveis em um dos patamares mais baixos da série histórica,
como é possível ver no Figura 11. Os lançamentos melhoraram com a retomada em 2017, mas
mostraram uma queda mais recentemente.
3 Índice Nacional de Custo da Construção do Mercado, calculado pela FGV. Tem a finalidade de aferir a evolução dos custos de construções habitacionais e é um dos três itens que compõem o Índice Geral de Preços (IGP), representando 10% deste índice.
PIOR MOMENTO
MELHORES MOMENTOS
13
Figura 3 - Evolução do indicador de Preço dos imóveis do radar ABRAINC/FIPE. FIPE, ABRAINC,
2019.
2.2 SISTEMA DE FINANCIAMENTO IMOBILIÁRIO BRASILEIRO
Esta seção propõe abordar o funcionamento do sistema de financiamento imobiliário
brasileiro e tratar brevemente do seu histórico, devido a importância que ele apresenta no
momento da aquisição de um imóvel.
De acordo com J.P. Morgan (2018), o Sistema Financeiro da Habitação – SFH – foi
criado em 1964 para desenvolver o mercado de financiamento imobiliário no Brasil. Suas
principais fontes de recursos provêm de depósitos de poupança do sistema financeiro,
incluindo depósitos na Caixa Econômica Federal, que é o principal veículo de financiamento
imobiliário no país, com uma participação no mercado de 70% em 2018, assim como outras
22 instituições privadas e públicas. Os bancos participantes compõem o Sistema Brasileiro de
Poupança e Empréstimo – SBPE – e, a outra fonte de recursos para o SFH é representado pelo
pagamento de funcionários formais no mercado de trabalho, chamado Fundo de Garantia por
Tempo de Serviço – FGTS.
2.2.1 Fundo de Garantia por Tempo de Serviço
O FGTS – Fundo de Garantia por Tempo de Serviço - é a principal fonte de recursos
do programa Minha Casa, Minha Vida (MCMV). O fundo é composto por um depósito
MELHORES MOMENTOS
PIOR MOMENTO
14
compulsório mensal feito pelo empregador em nome do funcionário equivalente a 8% do
salário regular pago a aquele funcionário.
Originalmente ele foi concebido como um seguro desemprego, mas, em 2019, foi
modificado para diversos propósitos, incluindo suporte para trabalhadores doentes, auxílio na
compra do primeiro imóvel, assistência para desempregados e, mais recentemente,
investimentos em infraestrutura. A Caixa Econômica Federal opera este fundo. O depósito
dos trabalhadores no FGTS retorna TR4+3% ao ano, abaixo da taxa Selic, e são usados como
empréstimos no programa MCMV a uma taxa anual de 5% a 8%.
De acordo com J.P. Morgan (2019), baseado em dados de 2017, o fundo tem mais de
250 milhões de contas, incluindo contas ativas e inativas, e quase R$380 bilhões em depósito.
Com quase R$ 500 bilhões em ativos, o FGTS aparece como o “7º maior banco” em termos
de ativos e depósitos.
Em 2009, o governo modificou diversas as regras de como os empregados poderiam
usar os recursos do FGTS, a principal mudança para o mercado imobiliário foi o aumento do
preço máximo pela qual um imóvel poderia ser adquirido utilizando-se o FGTS de R$ 350 mil
para R$ 500 mil.
Em outubro de 2013, o governo anunciou que o valor máximo do imóvel passaria de
R$ 500 mil para R$ 750 mil em São Paulo, Rio de Janeiro, Minas Gerais e Brasília, enquanto
em outros estados o valor foi aumentado para R$ 650 mil.
Em novembro de 2016, o governo aumentou novamente o limite do valor do imóvel
passível de aquisição para R$ 950 mil em SP, RJ, MG e DF e para R$ 800 mil nos demais
estados. Com o intuito de melhorar as condições do mercado durante a crise de 2017, o
governo aumentou o limite temporariamente para R$ 1.5 milhão nas cidades em que o preço
limite era R$ 950 milhões entre fevereiro e dezembro de 2017, mas em julho de 2018, uma
resolução tornou esse novo limite permanente.
2.2.2 Sistema Brasileiro de Poupança e Empréstimos
Conforme Resolução 4676, 31/07/2018, do Banco Central do Brasil, o SBPE – Sistema
Brasileiro de Poupança e Empréstimos - representa um conjunto de regras que comandam o
4 Taxa Referencial. É uma taxa mensal que foi criada para servir de referência para a taxa de juros no Brasil. É usada como fator de correção monetária de empréstimos, do FGTS e de investimentos e é conhecida principalmente por influir no rendimento da poupança.
15
sistema de financiamento brasileiro, usado principalmente por construtoras de imóveis para o
segmento de média e alta renda após a criação do programa MCMV.
As regras impõem que bancos devem alocar 65% dos depósitos de poupança deles em
financiamentos com um custo não maior que 12% ao ano, 30% devem ser depositadas como
compulsórias (reservas regulatórias no banco central), sendo 20% remunerados a TR+6,17%
ao ano e 10% remunerados pela Selic e os 5% restantes são de uso livre.
Os bancos também têm de seguir com algumas outras regras: empréstimos para famílias
de baixa renda tem um peso maior no cálculo da alocação regulatória do banco. Caso os
bancos falhem em cumprir com os requisitos de financiamento, eles são penalizados com um
menor retorno no valor que fica retido pelo Banco Central (TR+0% contra TR+6,17%).
Por fim, com o intuito de facilitar a compreensão de todo o Sistema Financeira da
Habitação, a figura 12 apresenta um resumo:
Figura 12 - Organograma do sistema de financiamento imobiliário brasileiro. J.P. Morgan, 2019.
2.3 EMPRESAS DO SETOR IMOBILIÁRIO
De acordo com o Estudo de Demografias (2017) do IBGE, em 2017, existiam 89.732
empresas que exerciam atividades imobiliárias e 237.904 empresas que exerciam atividades
de construção. Desse total de 327.636 empresas, o setor apresenta 28 companhias de capital
aberto, amostra que será utilizada na análise deste trabalho, divididas em áreas de atuação,
conforme tabela 1.
16
Tabela 1 - Área de atuação de empresas listadas na bolsa. J.P. Morgan, 2019. Área de atuação Quantidade de empresas listadas na B35
Construção de Imóveis residenciais 15
Centros Comerciais 6
Propriedades Comerciais 3
Corretoras 2
Armazenagem 1
Essas 28 empresas combinadas representam um valor de mercado de cerca de 20
bilhões de dólares e uma liquidez diária de US$110 milhões, sendo as mais líquidas a BR
Malls, Multiplan, Cyrela e Iguatemi, de acordo com dados da Bloomberg (c2019).
O setor chegou a representar 12% do Ibovespa em 2012, mas foi perdendo relevância
até o início de 2016, quando chegou a apenas 1,7% do índice. Em 2018 chegou a representar
2,1% e se manteve até então, em 2019.
2.3.1 Empresas de capital aberto – Subsetor da construção de imóveis residenciais
Conforme apresentado na tabela 1, no setor de construção de imóveis residenciais,
existem quinze empresas abertas em bolsa que atuam neste segmento. Estas companhias estão
listadas no quadro 2. A escolha dessas empresas, maiores no mercado de construção no Brasil,
apresentam características de presença nas diversas regiões do país e acesso às informações
publicadas conforme exigido pelo regulador do mercado de capitais, a CVM – Comissão de
Valores Mobiliários. De acordo com a J.P. Morgan (2019), estas companhias, juntas, têm
valor de mercado de aproximadamente 21.975 milhões de dólares. De acordo com a empresa
de Inteligência Comercial no Ramo da Construção Civil Brasileira (2019), quatro das
empresas aqui citadas compunham o ranking de 100 melhores construtoras de 2019:
Direcional Engenharia, Cyrela, Construtora Tenda e RNI Negócios Imobiliários.
5 Bolsa de valores oficial do Brasil, sediada na cidade de São Paulo. Surgiu da fusão da antiga Bolsa de Valores, Mercadorias e Futuros de São Paulo (BM&FBOVESPA) com a Central de Custódia e de Liquidação Financeira de Títulos (CETIP)
17
Quadro 2 - Empresas de construção de imóveis residenciais com capital aberto. J.P. Morgan, 2019. EMPRESAS QUE ATUAM NO SETOR DE CONSTRUÇÃO DE
IMÓVEIS RESIDENCIAIS
MRV Engenharia Rossi Residencial
Cyrela PDG S.A.
Construtora Tenda Trisul S.A.
EZ TEC Empreendimentos CR2
Even Tecnisa S.A.
Direcional Engenharia Viver Incorporadora
Gafisa Helbor Empreendimentos
RNI Negócios Imobiliários
De acordo com o relatório da J.P Morgan, o mercado brasileiro de imóveis
residenciais pode ser fragmentado conforme a tabela 2.
Tabela 2 – Tamanho do mercado de imóveis residenciais. J.P. Morgan, 2019
QUANTIDADE
DE SALÁRIOS
MÍNIMOS
% DA
POPULAÇÃO
TOTAL
SALÁRIO
MENSAL
PREÇO DO
IMÓVEL
RESIDENCIAL
TAMANHO DO MERCADO
UNIDADES
(EM
MILHARES)
R$
BILHÕES
< 3 50% < R$ 2.994 < R$ 75k 750 56
3 – 5 21% R$ 2.994 – R$
4.990
R$75k –
175k
319 48
5 – 10 18% R$ 4.990 – R$
9.980
R$175k –
300k
274 69
10 – 20 8% R$ 9.980 – R$
19.960
R$300k –
750k
122 61
> 20 3% > R$ 19.960 >R$750k 46 46
Total 1.511 280
O cálculo do valor máximo que uma família pode pagar foi estimado considerando
10% da renda bruta para uma família que ganha menos que 3 salários mínimos e 30% da
renda bruta para os demais segmentos. O valor do salário mínimo considerado foi de R$
998/mês, valor vigente em 2019. O valor total de 1.5 milhão de imóveis é baseado no
18
levantamento do IBGE que informa que entre 2007 e 2030, 35 milhões de novas famílias
serão criadas, ou seja, algo entre 1.5 milhão de famílias ao ano.
Como pode se ver pela tabela 2, de acordo com estimativa realizada pelo J.P. Morgan
(2019), o mercado de imóveis residenciais apresenta uma demanda anual de cerca de 1,5
milhão de unidades por ano, sendo que cerca de 90% dessa demanda é para imóveis de baixa
renda. Essa alta representação de imóveis de baixa renda é, em boa parte, devido ao programa
Minha Casa Minha Vida (MCMV) do Governo Federal. O programa é dependente de
subsídios do governo e de financiamentos subsidiados pelo FGTS, que propõe taxas de juros
anuais entre 5% e 8% para imóveis de até R$ 240 mil. Existem empresas com foco exclusivo
nesse setor, como Tenda, Direcional e Cury, além da MRV, a maior companhia com foco
nesse segmento, obtendo um market share de cerca de 10%.
Entretanto, considerando o potencial de vendas, os setores de média e alta renda
representam 33% do mercado, devido ao maior preço médio de venda. O financiamento
provém principalmente do SBPE, com taxas anuais de juros entre 8% e 12%. O SBPE é
suportado por cadernetas de poupança, que tem um custo próximo de 6% ao ano para os
bancos, tornando os empréstimos com custos de 8% a 12% um negócio atrativo para os
financiadores.
2.3.2 Empresas de capital aberto – Subsetor de gestão e construção de centros comerciais
As empresas desse setor listadas na bolsa estão apresentadas no Quadro 3. Essas
companhias representam juntas um valor de mercado de cerca de US$ 11 bilhões. Quadro 3 - Empresas listadas em bolsa que atuam no setor de gestão e construção de centros
comercial. J.P. Morgan, 2019. EMPRESAS QUE ATUAM NO SETOR DE GESTÃO E
CONSTRUÇÃO DE CENTROS COMERCIAIS
BrMalls
Multiplan
Iguatemi S.A.
Aliansce Sonae
General Shopping
JHSF
19
Como se pode notar a partir da figura 13, a BrMalls é a maior do setor com uma
participação de 6% e juntas elas representam menos de 25% do segmento, demonstrando o
quão fragmentado o setor é.
Figura 13 - Market Share do setor de gestão e construção de centros comerciais. J.P. Morgan, 2019.
A receita nesse setor provém de 3 principais itens: receita de aluguel, receita do
estacionamento e outras receitas, que incluem serviços e merchandising. A receita de aluguel
é composta de um valor fixo corrigido pela inflação (IPCA ou IGPM) ou por uma
porcentagem das vendas do espaço alugado. A receita do estacionamento corresponde a cerca
de 10% a 15% da receita total.
O E-commerce, apesar de levantar preocupações, não é uma grande ameaça, uma vez
que os centros comerciais no Brasil são considerados um centro de serviços e entretenimento.
2.3.3 Empresas de capital aberto – Subsetor de corretagem de Imóveis
Existem apenas duas companhias listadas em bolsa – BR Brokers e LPS Brasil – que
juntam apresentam um valor de mercado de US$ 250 milhões, sendo a menor subcategoria do
setor imobiliário na bolsa.
O mercado de corretagem de imóveis é extremamente fragmentado no Brasil, com mais
de mil companhias, incluindo corretoras independentes e construtoras que possuem sua
própria corretora. Uma das maiores vantagens desse setor é que as corretoras recebem toda
6%4%
3%3%2%1%
82%
Market Share do setor com dados de 3T18
BrMalls
Multiplan
Iguatemi S.A.
Aliansce Sonae
General Shopping
JHSF
Outras
20
sua comissão no momento que a transação é completada, não tendo exposição ao risco de
crédito do comprador ou ao risco de execução da construtora.
2.3.4 Empresas de capital aberto – Subsetor de gestão de imóveis Comerciais
Nesse segmento estão as empresas que têm como foco a aquisição, locação, venda,
desenvolvimento e operação de imóveis comerciais. Em 2019, existem três companhias
listadas em bolsa, que juntas apresentam um valor de mercado de US$ 2,1 bilhões. São elas:
BR Properties, São Carlos e CCP.
2.3.5 Empresas de capital aberto – Subsetor de galpões
A única empresa de galpões logísticos listada em bolsa é a LOG Commercial
Properties, que estreou na bolsa no fim de 2018. O J.P. Morgan (2019) afirma que esse
mercado ainda é muito pequeno no Brasil quando comparado com outros países como EUA e
México. O Brasil, que tem cerca de 14 milhões de m2 em galpões logísticos, tem um mercado
30x menor que o dos EUA e 5x menor que o do México.
De acordo com o mesmo estudo, a região Sudeste possui 80% da capacidade total de
galpões no Brasil, seguidos pela região Sul e Nordeste. Do total de depósitos, 80% é de
propriedade das empresas que utilizam o espaço e 20% é alugado, uma razão inversa ao que
se observa no mercado americano.
2.4 DÉFICIT HABITACIONAL
O Radar ABRAINC/Fipe é útil ao mostrar as condições do mercado frente a variáveis
relevantes, mas é importante também ter uma ideia da situação habitacional brasileira e seus
maiores problemas.
Para facilitar o entendimento, a Fundação João Pinheiro (2018), considera do déficit
habitacional qualquer domicílio no qual se encontre uma das quatro situações descritas no
quadro 4, a seguir:
21
Quadro 4 - Situações que enquadram domicílios no déficit habitacional. Fundação João Pinheiro, 2018.
SITUAÇÕES QUE ENQUADRAM DOMICÍLIOS NO DÉFICIT HABITACIONAL
Habitação precária (domicílios improvisados ou rústicos)
Coabitação familiar (soma dos cômodos e das famílias conviventes com intenção de constituir um domicílio exclusivo)
Valor de aluguel excessivo: famílias com rendimento de até três salários mínimos e gasto superior a 30% da renda familiar
Adensamento excessivo de moradores em imóveis alugados: mais de três moradores por dormitório
Entre estas situações, a maior razão para o déficit habitacional é o aluguel excessivo,
seguido pela coabitação familiar, habitação precária e adensamento excessivo,
respectivamente. A proporção de como cada situação se apresenta é resumida na figura 14, a
seguir:
Figura 14 - Razões do déficit habitacional. Fundação João Pinheiro, 2018.
De acordo com a Fundação João Pinheiro (2018), em 2015, o déficit habitacional
compreendia 6.4 milhões de residências no Brasil, em comparação com 6.1 milhões de
unidades nos anos anteriores e o maior valor desde 2007. Em termos regionais, a região
Sudeste, com 2,5 milhões de residências, é a principal deficitária.
50,0%
29,9%
14,8%
5,2%
Razões do defícit habitacional
Aluguel Excessivo
Coabitação
Habitação Precária
Adensamento Excessivo
22
2.5 PROGRAMA MINHA CASA MINHA VIDA
Para ajudar a sanar os problemas de déficit de habitações, o programa MCMV foi
anunciado pelo governo em 25 de março de 2009. Com o objetivo de construir um milhão de
casas dentro de um período de 2 anos, o programa auxiliaria na redução do déficit
habitacional que estava em torno de 6 milhões na época. Além do seu apelo social, o
programa fazia parte de uma política anticíclica, pois na época o país passava por um período
economicamente difícil devido a crise econômica mundial.
De acordo com a Associação Brasileira das Entidades de Crédito Imobiliário e
Poupança (2018), as construtoras que investiram no programa tiveram melhor desempenho
durante os períodos de crise brasileira. Algumas dessas empresas são de capital aberto e
fazem parte do escopo de análise deste trabalho, como MRV Engenharia, Construtora Tenda e
Direcional Engenharia.
O programa é dividido em 4 faixas, que variam de acordo com a renda mensal do
cliente e o valor do imóvel – Faixa 1, 1.5, 2 e 3. A Faixa 1 inclui família com renda de até R$
1.800,00 que recebem subsídios de até 90% do valor da unidade. Esses subsídios são
financiados por recursos do Tesouro Nacional e, em 2019, enfrentam uma situação difícil
devido as limitações de orçamento do governo, portanto, atualmente não há companhias
listadas em bolsa que atuem pesadamente neste segmento. A Faixa 1.5 e 2 operam
principalmente através do FGTS e pequenos subsídios, de acordo com a renda do cliente,
enquanto a Faixa 3 não oferece subsídios. A tabela 3 apresenta um resumo das faixas e os
subsídios oferecidos em cada uma.
Tabela 3- Classificação das faixas do programa Minha Casa, Minha Vida. J.P. Morgan, 2019.
Faixa Renda MensalSubsídio em
SP/RJ/DFSubsídio nas outras regiões
Faixa 1 Até R$ 1.800 Até 90% Até 90%Até R$ 2.350 R$ 47.500 Até R$ 40.000Até R$ 2.600 R$ 15.835 Até R$ 12.665Até R$2.350 R$ 29.000 Até R$ 27.420Até R$ 2.790 R$ 14.765 Até R$ 27.420Até R$ 3.275 R$ 6.115 Até R$ 11.810Até R$ 4.000 R$ 2.585 Até R$ 4.895
Faixa 3 Até R$ 9.000 Nenhum Até R$ 2.535
Faixa 1.5
Faixa 2
23
A legislação indica que caso uma companhia de construção deseje operar no
programa, ela deve ter seu projeto aprovado pela CEF a partir de padrões de qualidade pré-
estabelecidos. Se aprovado, a CEF financia o adquirente da unidade com recursos do FGTS.
Além disso, como é o responsável pelo FGTS, a CEF também é responsável por inspecionar o
desenvolvimento das obras.
O programa já passou por diversas fases. A Fase 1 do programa começou com o
anúncio do governo em 25 de março de 2009 com o objetivo de entregar 1 milhão de imóveis.
Na primeira fase, o governo alocou R$ 34 bilhões no programa, R$ 16 bilhões em subsídios
(recursos do Tesouro Nacional) para famílias ganhando menos de 3 salários mínimos e R$ 2,5
bilhões para famílias ganhando entre 3 e 6 salários mínimos.
Em junho de 2010, o governo anunciou a segunda fase do programa, adicionando 2
milhões de imóveis ao programa para serem desenvolvidos dentro de um período de 2 anos –
60% para família com renda menor que 3 salários mínimos, 30% para família com renda entre
3 e 6 salários mínimos e 10% para famílias entre 6 e 10 salários mínimos, representando um
aumento da participação da faixa mais baixa do programa (Faixa 1) em relação a primeira fase
(40%). Em 2012, o governo anunciou a expansão da segunda fase para 2,75 milhões,
adicionando unidades nas faixas mais altas do programa. Por fim, em meados de 2014, o
governo anunciou um adicional de 350 mil imóveis para serem lançados em 2015. A segunda
fase exigiu R$73 bilhões em investimentos, incluindo R4 62 bilhões em subsídio e R$ 10
bilhões em financiamentos subsidiados.
No fim de 2015, o governo anunciou a terceira fase do programa com o objetivo de
construir 2 milhões de imóveis e um orçamento de cerca de R$ 41 bilhões. Entre as mudanças
implementadas, estava um aumento no limite do valor das unidades e da renda familiar para
R$ 6.500,00 na Faixa 3
Em fevereiro de 2017, o governo anunciou novas mudanças no programa, aumentando
novamente o limite do valor dos imóveis e da renda familiar passível de participar do
programa, além de aumentar o orçamento destinado ao MCMV. De acordo com o governo, o
objetivo era continuar a suportar o segmento da construção civil na sua capacidade de criar
empregos.
Em 2019, o programa continua em sua terceira fase, que teve a última atualização em
2017. Através do MCMV, quase 5 milhões de unidades foram contratadas entre 2009 e 2017.
De acordo com a Exame (2019), o. MCMV é o maior programa habitacional do País e,
através dele, já foram investidos, até 2019, R$ 319 bilhões para a construção de 4,4 milhões
de unidades habitacionais.
24
2.6 FUNDOS DE INVESTIMENTO IMOBILIÁRIOS
Os fundos de Investimento Imobiliário (FII) são fundos que devem ser protegidos por
ativos físicos (propriedades) ou investimentos relacionados a ativos do setor imobiliário,
como recebíveis, Certificados de Recebíveis Imobiliários (CRIs), Letras de Crédito
Imobiliário (LCIs), Letras Hipotecárias (LHs) ou até mesmo outros fundos. Eles foram
criados pela Lei 8.668 de 25/06/1993 e regulamentados pela Comissão de Valores Mobiliários
(CVM) através das Instruções Normativas nº 205 e nº 206 em 14/01/1994. A Lei nº 9.779 de
19/01/1999 fez uma série de alterações na regulamentação desses fundos.
O fundo deve distribuir, no mínimo, 95% da sua renda auferida aos cotistas com uma
periodicidade mínima de duas vezes ao ano. No Brasil, os fundos geralmente distribuem os
ganhos mensalmente.
De acordo com a Comissão de Valores Imobiliários (2019), FIIs também são livres de
impostos e os cotistas não pagam imposto em cima dos dividendos originários do fundo desde
que o fundo tenha ao menos 50 cotistas e nenhum tenha mais que 10% de participação.
Existem algumas vantagens em investir em FIIs ao invés de investir diretamente na
propriedade de ativos do setor imobiliário: o investimento inicial é reduzido, pois o valor de
uma cota em um FII é bem menor que o valor necessário para adquirir um imóvel.
Amato et Al (2005) afirmam que os FIIs também oferecem benefício fiscal para
pessoas físicas, como imposto de renda, que só incide sobre distribuições e ganhos de capital
na alíquota de 20% e um menor custo de administração comparado a aquisição de um imóvel.
Por fim, esses fundos oferecem uma mitigação de risco de mercado pela diversificação
dos imóveis dentro de seu portfolio, além de oferecer uma liquidez maior.
Existem diferentes tipo de FIIs: podem ser fundos que compram ou constroem imóveis
para alugar ou para venda, fundos que investem em títulos de renda fixa, como CRIs, ou
fundos que investem em outros fundos.
Apesar de não ser o enfoque deste trabalho, é interessante notar que entre os fundos
que investem em imóveis, existem diferentes setores e cada um tem a sua peculiaridade: lajes
corporativas (escritórios de alto padrão com bom espaço), lojas e supermercados, educacional
(escolas e universidades), agências bancárias, centros comerciais, salas comerciais e
escritórios, galpões de logística ou industriais, hotéis e, por fim, hospitais. O índice que será
utilizado para mensurar o desempenho dos FIIs neste trabalho não realiza uma diferenciação
entre eles, englobando todos os setores, mesmo que em escalas diferentes.
25
No Brasil existem cerca de 200 fundos listados, entretanto, segundo o J.P.Morgan
(2019), baseado na quantidade de FIIs existentes, a grande maioria tem uma liquidez muito
baixa, até para investidores individuais, uma vez que a grande maioria são dependentes de um
único ativo e tem um valor de mercado de menos de R$75 milhões. Apesar disso, como se
pode ver pela figura 15 a seguir, os FIIs mais negociados do ano apresentam uma altíssima
liquidez.
Figura 15 - FIIs mais negociados em 2019. B3, 2019
Além disso, dado sua distribuição de ganhos mensal, a maioria dos cotistas são
pessoas físicas, vide figura 16, que usam os FIIs como uma alternativa a compra de
propriedades, sendo em sua maioria investidores de longo prazo.
Figura 16 - Participação em FIIs por tipo de investidor, B3, 2019
26
3 METODOLOGIA
Esta seção se inicia explicando sobre os índices que serão utilizados. O intuito é explicar
como eles são calculados, quais investimentos fazem parte deles e os critérios existentes para
que façam parte, além do que cada um deles procura representar.
Após isso, aborda-se as metodologias que utilizaremos para medir o retorno e o risco
implícito em cada um desses índices, sendo elas o Sharpe Ratio e o Value at Risk (VaR).
Nesse momento, será aprofundado a noção de risco e as diferentes metodologias disponíveis
para este cálculo.
3.1 ÍNDICES ECONÔMICOS
Como já exposto neste trabalho, a análise de cada investimento imobiliário disponível
seria muito exaustiva, optou-se por realizar a análise por meio de indicadores de desempenho
desses investimentos, sendo que nesta seção, é exposto o histórico de desempenho, como cada
um é formado e os ativos que os compõe. Os indicadores utilizados são: Ibovespa, IMOB,
IFIX e FipeZap.
3.1.1 IBOVESPA
A tabela 4 lista as companhias que compõem o Ibovespa e a participação que cada uma possui
no índice. No total, 68 empresas compõem o índice em outubro de 2019. Companhias do setor
financeiro tem a maior presença, com cerca de 35,76% de participação, seguido por óleo e gás
com 15,11%. No geral, estão presentes no índice empresas do setor de transporte, mineração,
extração vegetal e de outras matérias primas, metalurgia, alimentícia, construção, serviços,
varejo, telecomunicação, finanças, óleo e gás e utilidades públicas. O setor de construção e
imobiliário juntos representam 2,1 % do Ibovespa.
27
Tabela 4 - Empresas presentes no Ibovespa em 28/10/19. B3, 2019.
A metodologia do Índice Bovespa publicado pela BM&F BOVESPA afirma que o
índice é composto apenas pelas ações e units6 das companhias listadas na bolsa. Companhias
em recuperação judicial ou extrajudicial, em regime especial de administração temporária,
intervenção ou que sejam negociados em qualquer outra situação especial de listagem não são
incluídas. A companhia também não pode ser considera como “Penny Stock”7.
6 São “pacotes” de classes de ativos, que pode ser formado por mais de uma ação e/ou bônus de subscrição, que é o direito de adquirir novas ações emitidas pela empresa. 7 Ação cuja cotação seja inferior a R$ 1,00.
COMPANHIA PART. (%) COMPANHIA PART. (%)ITAU UNIBANCO 9,439 GRUPO PÃO DE AÇUCAR-CBD 0,712VALE 8,274 EMBRAER 0,706BRADESCO 7,49 CEMIG 0,691PETROBRAS 7,157 BR MALLS PAR 0,688B3 5,292 BTGP BANCO 0,677PETROBRAS 5,063 YDUQS PART 0,648AMBEV S/A 4,139 NATURA 0,605BRASIL 3,444 ENGIE BRASIL 0,6ITAUSA 3,355 B2W DIGITAL 0,562JBS 2,487 ELETROBRAS 0,547LOJAS RENNER 2,136 KLABIN S/A 0,545BRADESCO 2,024 TIM PART S/A 0,504IRB BRASIL RESSEGUROS 1,951 COSAN 0,481BRF SA 1,606 ELETROBRAS 0,48RUMO S.A. 1,302 CIELO 0,478SUZANO S.A. 1,285 VIAVAREJO 0,461BBSEGURIDADE 1,279 CVC BRASIL 0,425LOCALIZA 1,268 SID NACIONAL 0,421MAGAZ LUIZA 1,26 MULTIPLAN 0,418RAIADROGASIL 1,238 FLEURY 0,411TELEF BRASIL 1,204 BRASKEM 0,395INTERMEDICA 1,196 BRADESPAR 0,387ULTRAPAR 1,144 QUALICORP 0,387PETROBRAS BR 1,121 CYRELA REALT 0,371EQUATORIAL 1,047 TAESA 0,33CCR SA 1,025 ENERGIAS BR 0,289WEG 1,019 MRV 0,275SABESP 0,968 GOL 0,266SANTANDER BR 0,961 MARFRIG 0,238AZUL 0,902 IGUATEMI 0,221COGNA ON 0,794 USIMINAS 0,201LOJAS AMERIC 0,762 GERDAU MET 0,2HYPERA 0,761 ECORODOVIAS 0,131GERDAU 0,736 SMILES 0,12
28
Além disso, considerando o tempo das três últimas carteiras vigentes do Ibovespa, a
companhia precisa ter 95% de presença em pregões8 e participação, em termos de volume
financeiro, maior ou igual a 0,1%, no mercado (lote-padrão9).
A B3 reúne todos os ativos elegíveis e eles são ranqueados, em ordem decrescente de
Índice de Negociabilidade (IN), de modo que então seja selecionado o conjunto que
represente 85% do somatório total desse indicador.
O Índice de Negociabilidade é um indicador que busca calcular a relevância daquele
ativo no mercado de ações a partir da seguinte equação:
Onde:
IN = índice de negociabilidade
na = número de negócios com o ativo a no mercado (lote-padrão)
N = número total de negócios no mercado (lote-padrão)
va = volume financeiro gerado pelos negócios com o ativo a no mercado (lote-padrão)
V = volume financeiro total do mercado (lote-padrão)
P = número total de pregões no período
Uma vez selecionados, os ativos são ponderados com base no valor de mercado do
free float (ativos que se encontram em circulação) da espécie pertencente à carteira, com
limite de participação baseado na liquidez. Além disso, a participação dos ativos de uma
companhia no índice não pode ser superior a 20%.
A figura 17 mostra o desempenho do Ibovespa desde 20/12/2000 até 21/08/2019. Por
conter ações das maiores companhias da economia brasileira, todo evento político-econômico
no cenário brasileiro e mundial tende a influenciar no desempenho do índice.
8 Pregão equivale a um dia de funcionamento da bolsa de valores 9 O lote-padrão equivale a 100 ações.
Eq. 4
29
Figura 17 - Histórico de desempenho do Ibovespa. Bloomberg, c2019.
Ao se analisar o gráfico, vale destacar a queda em 2008 devido à crise dos subprimes.
A crise foi resultado da alta concessão de empréstimos hipotecários no mercado americano a
indivíduos que não tinham a garantia de que iriam pagar. Quando as dívidas começaram a não
serem honradas, diversas instituições financeiras entraram em crise e algumas foram a
falência, sendo o banco de investimentos Lehman Brothers, o exemplo mais icônico deste
momento. Como grande parte do investimento na bolsa brasileira é de origem estrangeira, a
derrocada de instituições americanas acabou impactando o país.
Outro impacto sofrido pelo índice pode ser visto entre 2015 e 2016 devido à crise
político-econômica pela qual o país passava e que resultou no impeachment da presidente da
época.
3.1.2 ÍNDICE IMOBILIÁRIO (IMOB)
De acordo com a B3, o IMOB tem como objetivo ser o indicador do desempenho
médio das cotações dos ativos de maior negociabilidade e representatividade dos setores da
atividade imobiliária compreendidos por exploração de imóveis e construção civil.
A metodologia para seleção dos ativos que fazem parte da carteira do IMOB é o
mesmo que o do Ibovespa, com a única condição extra de que o ativo pertença aos setores da
atividade imobiliária compreendidos por exploração de imóveis e construção civil.
A composição do índice é atualizada a cada quatro meses. As companhias que
integram o índice em novembro de 2019 estão listadas na tabela 5 a seguir.
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
20/12/2000 20/08/2003 19/04/2006 17/12/2008 17/08/2011 16/04/2014 14/12/2016 14/08/2019
Histórico Ibovespa
30
Tabela 5 - Empresas que compõem o IMOB em 18/11/19. B3, 2019. COMPANHIA PART. (%) COMPANHIA PART. (%)
BrMalls 19,84 Even 5,01
Multiplan 14,61 Tenda 4,69
Cyrela 13,29 LOG Commercial Properties 3,77
MRV Engenharia 9,14 BR Properties 2,80
Aliansce Sonae 7,84 Direcional 1,68
EZ TEC Empreendimentos 7,75 Tecnisa 1,29
Iguatemi 7,44 Gafisa 0,85
A figura 18 mostra o histórico do IMOB desde sua criação no início de 2008 até
21/08/2019. Em 21/11/2008, ele atingiu seu mínimo histórico a 213,48 pontos, devido à crise
americana que afetou as bolsas em todo mundo. No período de 2011 a 2016 também passou
por turbulências devido ao cenário de crise nacional e pelo comportamento dos juros internos.
Figura 18 – Histórico de desempenho do IMOB. Bloomberg, c2019.
3.1.3 ÍNDICE DE FUNDOS DE INVESTIMENTOS IMOBILIÁRIOS (IFIX)
O IFIX é um índice composto por cotas de Fundos de Investimentos Imobiliários
listados no mercado e que tem como objetivo ser o indicador de desempenho médio das
08/08/20191152,37
26/01/2016417,29
15/10/20101142,73
21/11/2008213,48
0
200
400
600
800
1000
1200
janeiro-08 novembro-10 outubro-13 setembro-16 agosto-19
Histórico IMOB
31
cotações dos fundos imobiliários. Ele foi inaugurado no dia 03 de setembro de 2012, mas teve
a performance medida desde 30 de dezembro de 2010, conforme figura 19.
Figura 19 - Histórico de desempenho do IFIX. Bloomberg, c2019.
A metodologia do IFIX publicado pela BM&F BOVESPA afirma que o IFIX é
composto apenas por cotas dos fundos imobiliários que atendam cumulativamente a certos
critérios. A cota do fundo não pode ser considerada como “Penny Stock”10 e, considerando o
tempo das três últimas carteiras vigentes do Ibovespa, o fundo precisa ter 60% de presença em
pregões11 .
A B3 então reúne todos os ativos elegíveis e eles são ranqueados, em ordem
decrescente de Índice de Negociabilidade (IN), de modo que então seja selecionado o
conjunto que represente 99% do somatório total desse indicador.
Os ativos que compõem a carteira são então ponderados pelo valor de mercado da
totalidade das cotas emitidas pelo Fundo Imobiliário, limitando a participação dos fundos a
20%.
A Tabela 6 mostra a composição do IFIX em 29 de outubro de 2019 e o gráfico 17
mostra o desempenho histórico do índice.
10 Ação cuja cotação seja inferior a R$ 1,00. 11 Pregão equivale a um dia de funcionamento da bolsa de valores
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
janeiro-11 novembro-13 setembro-16 agosto-19
Histórico IFIX
32
Tabela 6 - Composição do IFIX em 28/10/2019. B3, 2019.
3.1.4 ÍNDICE FIPEZAP
Em 2010, a Fipe iniciou o desenvolvimento de um indicador que permitisse o
acompanhamento sistematizado da evolução dos preços no mercado imobiliário. Em 2011,
com a parceria entre a Fipe e o Zap, o maior portal de classificados de imóveis do Brasil,
nasceu o índice FipeZap.
Em 2019, o referido índice inclui dados de 50 cidades brasileiras, incluindo o Rio de
Janeiro. Dentro dessa parceria, quatro índices são divulgados, os índices e suas abrangências
estão resumidas no quadro 5 a seguir:
FUNDO Part. (%) FUNDO Part. (%) FUNDO Part. (%)FII KINEA 6,95 FII KINEA HY 0,79 FII C JARDIM 0,32FII KINEA RI 6,18 FII MOGNO 0,79 FII CX RBRAV 0,31FII KINEA IP 4,96 FII CAMPUSFL 0,71 FII GEN SHOP 0,30FII HEDGEBS 4,76 FII TG ATIVO 0,71 FII ANH EDUC 0,30FII BB PRGII 4,18 FII IRIDIUM 0,68 FII RB CAP I 0,30FII BC FUND 4,10 FII S F LIMA 0,64 FII GALERIA 0,29FII XP MALLS 3,55 FII BB PROGR 0,60 FII DEA CARE 0,29FII CSHG LOG 3,30 FII INDL BR 0,60 FII SP DOWNT 0,29FII HG REAL 3,22 FII CSHGPRIM 0,59 FII CX CEDAE 0,28FII JS REAL 2,63 FII ALMIRANT 0,56 FII CEO CCP 0,28FII VINCI SC 2,29 FII MERITO I 0,54 FII PATRIA 0,28FII ABC IMOB 1,96 FII ALIANZA 0,53 FII TORRE AL 0,26FII BC FFII 1,96 FII A BRANCA 0,52 FII C TEXTIL 0,26FII HTOPFOF3 1,84 FII VALREIII 0,52 FII XP MACAE 0,25FII CSHG CRI 1,80 FII VBI 4440 0,52 FII THE ONE 0,24FII RBRHGRAD 1,67 FII BEES CRI 0,50 FII HOTEL MX 0,23FII CSHG URB 1,64 FII ABSOLUTO 0,49 FII MAX RET 0,22FII GGRCOVEP 1,63 FII BCIA 0,48 FII LOUVEIRA 0,22FII TBOFFICE 1,58 FII LOURDES 0,47 FII C BRANCO 0,22FII VBI LOG 1,43 FII GENERAL 0,46 FII KII REAL 0,22FII D PEDRO 1,37 FII XP INDL 0,43 FII MERC BR 0,21FII RIOB VA 1,37 FII CENESP 0,42 FII HTOPFOF2 0,21FII MALLS BP 1,34 FII V PARQUE 0,41 FII RIOB ED 0,21FII SANT AGE 1,28 FII RIONEGRO 0,40 FII JHSF FBV 0,19FII XP LOG 1,26 FII EXCELLEN 0,40 FII POLO CRI 0,18FII UBS (BR) 1,10 FII CAPI SEC 0,40 FII W PLAZA 0,18FII SDI LOG 1,09 FII SHOPJSUL 0,39 FII BMBRC LC 0,17FII FATOR VE 1,04 FII BB CORP 0,37 FII HEDMOCA 0,16FII HIGIENOP 1,00 FII RB II 0,36 FII P VARGAS 0,14FII RBRALPHA 0,95 FII OURI JPP 0,35 FII CRIANCA 0,14FII RIOB RC 0,89 FII BM THERA 0,35 FII EUROPAR 0,11FII MAXI REN 0,84 FII TRX LOG 0,33 FII RB GSB I 0,09FII VINCILOG 0,83 FII OLIMPIA 0,33 FII RIOBCRI2 0,04
33
Quadro 5- Índices divulgados pelo FipeZap e suas abrangências. FIPE, 2019. Índice FipeZap Abrangência
Residencial - Venda 50 cidades, sendo 16 capitais de UFs
Residencial - Locação 25 cidades, sendo 11 capitais
Comercial - Venda12 10 cidades, sendo 8 capitais
Comercial - Locação13 10 cidades, sendo 8 capitais
O índice inclui apenas os dados do portal Zap. De acordo com as notas metodológicas
do índice, são quase um milhão de anúncios válidos para venda de apartamento, somente para
as cidades em que os índices são calculados, abrangendo todas as regiões do Brasil. Neste
trabalho o foco será dado a venda de imóveis residenciais, portanto, o quadro 6 mostra as
cidades das quais o FipeZap recolhe os dados necessários para o índice Residencial - Venda.
A Fundação Instituto de Pesquisas Econômicas (2019) afirma que os imóveis podem
ser anunciados por imobiliárias, corretores ou pessoas físicas. As imobiliárias decidem
anunciar parte ou a totalidade dos imóveis que possuem em carteira e publicam as ofertas no
site. Os dados utilizados mensalmente contêm informações sobre: tipo de transação (locação
ou venda), tipo de imóvel (apartamento, casa, terreno, comercial, entre outros), UF, cidade,
bairro, distrito, número de dormitórios, valor total (R$), área útil (m2), preço por metro
quadrado (R$/m2), latitude e longitude. Os dados são filtrados inicialmente para retirar
anúncios duplicados, considerando todas as variáveis listadas.
Outros filtros são realizados de modo a eliminar inconsistências. Exemplos típicos
incluem áreas úteis com valor de 1 m2, preços que não têm valor razoável ou número de
dormitórios exagerado. As notas metodológicas afirmar que a metodologia adotada pelo
índice é a estratificação, ou seja, são definidos, para cada cidade, células de ponderação para
as quais a cada mês serão calculados os respectivos preços de referência, que depois serão
compilados para compor a média daquela cidade no mês. Para os índices residenciais, a
ponderação, ao final, é realizada utilizando os micro dados do Censo Demográfico do IBGE
de 2010. No caso dos índices comerciais, a ponderação utiliza os dados do Registro Anual de
Informações sociais (RAIS) do Ministério do Trabalho.
12 Esse índice inclui indicador sobre rentabilidade do aluguel, além do índice de preços 13 Esse índice inclui indicador sobre rentabilidade do aluguel, além do índice de preços
34
Quadro 6 - Abrangência do Índice FipeZap Residencial – Venda. FIPE, 2019. Cidade UF Região Cidade UF Região Brasília DF Centro-Oeste Santo André SP Sudeste Goiânia GO Centro-Oeste Santos SP Sudeste Campo Grande MS Centro-Oeste São Bernanrdo do Campo SP Sudeste Maceió AL Nordeste São Caetano do Sul SP Sudeste Salvador BA Nordeste São José do Rio Preto SP Sudeste Fortaleza CE Nordeste São José dos Campos SP Sudeste João Pessoa PB Nordeste São Paulo SP Sudeste Jaboatão dos Guararapes PE Nordeste São Vicente SP Sudeste Recife PE Nordeste Curitiba PR Sul Manaus AM Norte Londrina PR Sul Vila Velha ES Sudeste São José dos Pinhais PR Sul Vitória ES Sudeste Canoas RS Sul Belo Horizonte MG Sudeste Caxias do Sul RS Sul Betim MG Sudeste Novo Hamburgo RS Sul Contagem MG Sudeste Pelotas RS Sul Niterói RJ Sudeste Porto Alegre RS Sul Rio de Janeiro RJ Sudeste Santa Maria RS Sul Barueri SP Sudeste São Leopoldo RS Sul Campinas SP Sudeste Balneário Camboriú SC Sul Diadema SP Sudeste Blumenau SC Sul Guarujá SP Sudeste Florianópolis SC Sul Guarulhos SP Sudeste Itajaí SC Sul Osasco SP Sudeste Itapema SC Sul Praia Grande SP Sudeste Joinville SC Sul Ribeirão Preto SP Sudeste São Jose SC Sul
3.2 METÓDOS PARA CÁLCULO DE RISCO E RETORNO
Uma vez, introduzido os índices, é necessário definir um meio de mensurar o risco e o
retorno que eles apresentam. De acordo com o The American Heritage Dictionary, risco é a
possibilidade de sofrer dano ou perda”. Para Lau (1997), no mercado financeiro, muitos
considerariam risco a probabilidade de que o retorno esperado de um investimento não se
materialize ou que dado investimento desvalorize.
De acordo com o CFA Institute (2014), existem três principais tipos de risco financeiro:
risco de mercado, risco de liquidez e risco de crédito. O risco de mercado é associado a taxas
de juros, câmbio, preços de ações e preços de commodities, ou seja, a dada volatilidade que os
35
ativos podem possuir devido a fatores exógenos. O risco de crédito é o risco de perda devido
ao fato de o emissor do título não ser capaz de honrar o pagamento, comumente conhecido
também como risco de default. Por fim, o risco de liquidez é o risco de um ativo não
conseguir ser vendido ou comprado sem um grande abatimento de preço devido a potencial
inabilidade do mercado de acomodar uma transação do tamanho desejado, ou seja, o risco de
não se conseguir vender ou adquirir um ativo por não existir demanda no mercado.
Em 1952, quando Harry Markowitz publicou sua pesquisa sobre seleção de portfolio,
ele forneceu a base para teoria moderna de portfolio. Sua pesquisa explica que investidores
racionais devem possuir aversão ao risco. Em outras palavras, dado um retorno esperado, o
investidor irá preferir uma carteira que apresente o menor desvio padrão possível. Logo,
Markowitz definiu risco como a variabilidade ou incerteza do retorno, sendo medido pelo
desvio padrão dos retornos esperados. Essa definição é similar ao risco de mercado e nesse
trabalho, sempre que risco for discutido, o enfoque dado será esse. Para calcular esse risco
será utilizado a metodologia do VaR que será apresentado com mais detalhes nesta seção.
Quanto ao retorno, existem diversos modos de calculá-lo. O mais simples seria a razão
entre o preço de venda e o preço de aquisição. Outros cálculos existentes são return on equity
(ROE), return on assets (ROA), lucro por ação (LPA), etc., entretanto nenhuma dessas
medidas informam quanto risco está envolvido no investimento. O método do Sharpe Ratio,
apresentado a seguir, procura sanar essa questão.
3.2.1 SHARPE RATIO
William Sharpe, ganhador do prêmio Nobel de Economia em 1990 pelo seu trabalho
em capital asset pricing model (CAPM), criou em 1966, o Sharpe Ratio.
Essa medida é amplamente utilizada para medir o risco em relação ao retorno de um
ativo e é calculada como sendo a razão entre o prêmio de retorno (retorno do investimento
subtraído a taxa de juros livre de risco) e o desvio padrão. A fórmula é a que segue:
36
Onde,
S(A) é o Sharpe Ratio do ativo A
rA é a taxa de retorno do ativo A
Rf é a taxa de retorno sem risco da economia
Var(A) é a variância do ativo A
Essa metodologia é de fácil implementação e tem a vantagem de padronizar a relação
entre risco e retorno de diferentes tipos de ativos facilitando sua comparação, ou seja, quando
maior o valor alcançado na razão Sharpe, melhor a relação risco e retorno. Entretanto, para o
seu cálculo é necessário a utilização de dados passados e isso implica em algumas
desvantagens, expostos pela Oxford Capital Strategies (2019).
Uma das desvantagens é que esse cálculo apresenta uma dificuldade em distinguir entre
perdas consecutivas e intermitentes, uma vez que o cálculo independe da ordem em que as
perdas acontecem. Outra questão é que se os resultados esperados não forem correlacionados,
em teoria, Sharpe Ratios anualizados seriam independentes do intervalo de tempo escolhido.
Entretanto, a hipótese de que os resultados não são correlacionados nem sempre é justificável,
o que leva o cálculo a uma dependência do intervalo de tempo escolhido.
Por fim, apesar de ser considerado uma medida de risco, o Sharpe Ratio é uma medida
de volatilidade. Os dois não são necessariamente sinônimos. Durante o seu cálculo, esta
medida considera flutuações positivas e negativas igualmente ruins, logo, sistemas que
exibam aumentos esporádicos de retornos seriam igualmente penalizados, fazendo com que a
metodologia tenha dificuldade em distinguir entre flutuações positivas e negativas.
3.2.2 VALUE AT RISK
O Value at Risk (VaR) é uma metodologia utilizada amplamente no setor financeiro e
propõe um modo de sintetizar em um único número o risco total de um ativo, portfolio ou
empresa. De maneira geral, ao calcular o VaR temos o intuito de responder a seguinte
questão: “Dada uma probabilidade X, quanto corro-se de risco de perder nos próximos N
Eq. 1
37
dias?” Para tanto, o VaR tem então duas variáveis: o nível de confiança X e o período N,
medido em dias.
De acordo com Damodaran (2007), a matemática por detrás desse cálculo foi, em
grande parte, desenvolvida dentro do contexto da teoria do portfolio do Harry Markowitz e
outros, entretanto, o termo Value at Risk não era amplamente utilizado até meados da década
de 90.
De acordo com o mesmo autor, na década de 80, a Securities Exchange Comission
(SEC), o órgão americano responsável por regular o setor de valores mobiliários, começou a
indexar os requerimentos na regulação de capital as perdas possíveis, com 95% de confiança
em um intervalo de 30 dias, de diferentes classes de ativos. Embora este requisito não fosse
declarado como Value at Risk, está claro que a SEC estava exigindo que as companhias
garantissem que havia capital suficiente para cobrir as perdas potenciais baseadas em um VaR
de um mês com 95% de confiança.
Em 1995, J.P. Morgan forneceu acesso público aos dados de variância e covariância
de diversos ativos que eram usados internamente para o controle de risco da companhia. O
serviço era chamado RiskMetrics e usava o termo Value at Risk para descrever a medida de
risco que os dados forneciam.
Existem três métodos para o cálculo do VaR: simulação histórica, método da
variância-covariância e simulação de Monte-Carlo. Aborda-se a seguir uma explicação de
como cada método funciona.
3.2.3 Simulação Histórica
De acordo com Damodaran (2007), este é o método mais simples de estimar o Value
at Risk para vários portfolios. Ele utiliza dados passados como um guia do que pode acontecer
no futuro. Supondo que deseja-se calcular o VaR para o período de um dia, com 95% de
confiança, o método para se calcular o VaR está explicado na tabela 7 a seguir: Tabela 7 - Etapas para cálculo do VaR. Elaboração própria.
ETAPAS PARA CÁLCULO DO VAR
1. Calcula-se o retorno diário obtido nos dias analisados
2. Ranqueia-se os retornos do pior para o melhor
3. O VaR com 95% de confiança é equivalente ao pior retorno com 5% de chance de
ocorrer
38
Supondo que se fosse calcular o VaR para um período de 500 dias, seria analisado o
retorno diário desses 500 dias e eles seriam ranqueados do pior valor para o melhor. Como
5% de 500 é 25, o retorno com 5% de chance de ocorrer equivaleria ao 25º pior retorno,
equivalendo ao valor do VaR com 95% de confiança.
O mesmo autor explica que existem algumas hipóteses implícitas nesse método, ou
seja, a simulação histórica não supõe nenhum tipo de distribuição dos dados. Na análise, cada
dia utilizado tem igual peso no cálculo, o que pode ser um problema quando há uma tendência
na variação do ativo – por exemplo, se o ativo está em um período de valorização em dias
mais recentes e de queda em dias mais longínquos.
O método tem suas limitações, pois se baseia na ideia de que a história se repete, com
o período analisado fornecendo uma imagem completa de todos os riscos ao qual o ativo foi
exposto, ou seja, ela assume que os retornos passados são uma boa representação dos
possíveis retornos no futuro, e, em um mercado onde riscos são voláteis e mudanças
estruturais ocorrem em intervalos regulares, sua capacidade preditiva acaba prejudicada.
3.2.4 Método da Variância – Covariância
Se o VaR mede qual a probabilidade de queda de um ativo ou portfolio abaixo de um
certo valor em um dado período de tempo, seria relativamente simples de calculá-lo se
soubéssemos qual a distribuição probabilística que o ativo segue. O Método da Variância –
Covariância assume que o ativo ou portfolio segue uma distribuição conhecida.
Portanto, para utilizar-se esta abordagem, é necessário calcular a média, desvio padrão
e correlação dos ativos e, assim como na simulação histórica, utiliza-se dados históricos para
tal. Pode se adotar qualquer tipo de distribuição, sendo, como explicado pelo CFA Institute
(2014), a distribuição normal mais amplamente utilizada.
Para exemplificar, considerando um único ativo que tem seus valores normalmente
distribuídos. Sabendo que o valor médio é de R$120 milhões e o desvio padrão anual é de
R$10 milhões, pode-se assumir, com 95% de confiança, que o ativo não terá seu valor abaixo
de R$ 104 milhões no próximo ano. A Figura 20 demonstra a distribuição do exemplo:
39
Figura 20– Exemplo de um ativo com distribuição normal.
O mesmo pode ser feito ao analisar um portfólio, entretanto, o processo é um pouco
mais complexo, pois usualmente, os ativos dentro de um mesmo portfólio se movem
conjuntamente, logo, é necessário calcular a interação entre ativos de um mesmo portfólio.
Para tal, a seguinte formula foi desenvolvida:
Na qual, RA e RB são o Value at Risk de A e B, respectivamente, e C é a correlação
entre A e B.
A correlação pode ser um número entre -1 e 1. Dentro desse espaço, há três
correlações críticas: 1, 0 e -1. Se os preços dos ativos sempre se movem perfeitamente juntos,
a correlação é 1. Se a correlação for 0, significa que os dois ativos são totalmente
independentes um do outro e se a correlação é -1, significa que eles se movem em direções
perfeitamente opostas. A fórmula para correlação entre dois ativos é a seguinte:
Na qual, cov (A,B) é a covariância entre A e B e var(A) e var(B) são a variância de A
e de B, respectivamente.
R$ 104 Milhões em 5%
95 100 105 110 115 120 125 130 135 140 145
Distribuição Normalmédia R$ 120 milhões e desvio padrão de R$ 10 milhões
Eq. 2
Eq. 3
40
A vantagem deste método está na sua simplicidade de implementação, uma vez
determinada a distribuição a ser seguida pelos ativos. Entretanto, de acordo com Damodaran
(2007), essa abordagem apresenta algumas deficiências, entre as quais as mais importantes
são o risco de assumir a distribuição errada, o risco de erro no cálculo da média, variância e
covariância e o fato das variáveis serem não estacionárias.
O Risco de assumir a distribuição errada, implica que, se os retornos não forem
normalmente distribuídos, o VaR calculado irá subestimar o VaR real. Em outras palavras, se
houver muito mais outliers na distribuição real que na distribuição assumida, o VaR real será
muito maior que o VaR calculado. E, mesmo que a hipótese de uma dada distribuição esteja
certa, há ainda o risco de se calcular erroneamente a média, variância e covariância. O cálculo
desses valores é baseado em dados históricos e existe um erro padrão associado a essas
estimativas.
Por fim, as variáveis são não-estacionárias, ou seja, a variância e covariância de ativos
pode mudar ao longo do tempo. Isso não é incomum, pois os fundamentos por detrás dos
ativos mudam com o passar dos anos.
3.2.5 Simulação de Monte Carlo
Para prever o futuro, existem duas abordagens distintas. Modelos que assumem uma
relação fixa entre as variáveis e, que, conhecido o valor dessas variáveis consegue-se chegar a
um resultado são chamados de determinísticos. Modelos que dependem da aleatoriedade ou
incerteza das variáveis e que fornecem uma distribuição provável de resultados são chamados
estocásticos. Kritzman (1993) deu um exemplo da diferença entre os dois modelos:
Um modelo que prevê eclipses, por exemplo, é determinístico, pois depende de leis conhecidas que
comandam os movimentos da Terra, da Lua e do Sol. Dificilmente você ouvirá um astrônomo dizendo
que existe 30% de chance de um eclipse acontecer na próxima quarta-feira. Um modelo que prevê o
tempo de amanhã, entretanto, é estocástico, pois depende de muitos elementos incertos que influenciam
o clima.
Kriztman (1993) afirma que o termo “simulação de Monte Carlo” foi introduzido por
John von Neumann e Stanislaw Ulam quando trabalhavam no Projeto Manhattan no
Laboratório Nacional de Los Alamos, no qual Ulam inventou o procedimento de incluir uma
sequência de números aleatórios dentro de equações para resolver problemas relacionados a
41
física de explosões nucleares. Os dois usaram o termo como um codinome para o trabalho
secreto que estavam conduzindo. A escolha do nome foi inspirada pelos casinos de Monte
Carlo.
Este método envolve um processo estocástico. Diferente das outras abordagens
demonstradas até aqui, este método não depende de movimentos passados nos valores dos
ativos para prever o futuro. O processo estocástico influi em uma previsão baseada na
distribuição de uma probabilidade e não é afetada por valores passados. Entretanto, para que
as simulações sejam feitas, o analista precisa definir certos parâmetros baseados em
experiências passadas, como volatilidade e correlação entre as variáveis. Lau (1997) explica a
teoria por detrás desse processo:
A fundação teórica para um processo estocástico é que “se nós somarmos ou extrairmos a média
de um grupo de variáveis aleatórias independentes, que não são normalmente distribuídas, a soma
ou média será normalmente distribuída desde que haja uma quantidade de dados suficientemente
grande”. Para simplificar, pressuponha que um pesquisador simule o comportamento do mercado a
partir de um processo aleatório. Neste processo, o preço do ativo segue diversos caminhos
independentes dentro de certos parâmetros definidos. No final, o pesquisador obterá uma série de
valores.
Quantas vezes a simulação terá de ser feita dependerá da acurácia procurada e do quão
potente o computador disponível é. Lau (1997) diz que geralmente se usam pelo menos mil
simulações para obter o resultado final de um ativo, se houver 10000 ativos em um portfolio,
o processo teria de ser feito dez mil vezes. Logo, rodar simulações de Monte Carlo geralmente
consomem muito tempo e são raramente utilizadas para o cálculo de VaR de um portfolio.
A vantagem deste método é que não é necessário assumir uma distribuição normal das
variáveis e ele não é tão dependente de dados históricos, dando liberdade para que
implementem outras informações que se achem necessárias na simulação. Entretanto, é um
método extremamente complexo, que exige a definição de muito mais variáveis que os outros
dois métodos demonstrados, além de consumir muito tempo e capacidade computacional.
Por fim, nesse trabalho, o método que foi adotado é o da variância-covariância por ser
largamente utilizado no mercado financeiro e solucionar alguns dos problemas presentes no
método histórico. As simulações de Monte Carlo seriam também uma boa alternativa, mas
demandariam alto poder de processamento computacional para realização das análises o que
inviabiliza a sua utilização prática.
42
4 APLICAÇÃO DA METODOLOGIA
Com o intuito de identificar o desempenho dos índices financeiros frente aos
diferentes cenários econômicos no país para análise e comparação, foram definidos quatro
períodos distintos: de 02/01/2008 a 02/01/2009, de 03/01/2011 a 31/07/2019, de 02/01/2014 a
02/01/2017 e de 14/07/2017 a 31/07/2019.
O primeiro período, mais antigo, é de 02/01/2008 a 02/01/2009, caracterizado pela
crise dos subprimes, que foi uma crise econômica desencadeada pela quebra de instituições
financeiras nos EUA e que teve repercussões a nível mundial.
O seguindo período vai de 03/01/2011 até 31/07/2019 oferecendo um período mais
longo para análise e comparação entre os índices. O terceiro período vai de 02/01/2014 e
02/01/2017, sendo um período de crise política brasileira, que resultou no impeachment da
presidente na época.
O último período se estende de 14/07/2017 a 31/07/2019, são os dois últimos anos e o
intuito de analisar esse período é ver como os índices se comportam em um cenário mais
recente da economia.
É importante lembrar que o IFIX tem a performance medida apenas a partir de
30/12/2010, sendo impossível, portanto, mensurar como ele se comportaria na crise dos
subprimes. Entretanto, devido a relevância que essa época tem para o mercado financeiro,
decidiu-se analisá-la para se ter uma melhor ideia do comportamento dos demais índices.
Como exposto no capítulo 3 deste trabalho, entre os três métodos de cálculo do VaR que
foram demonstrados, o método que foi adotado é o da variância-covariância. Os cálculos do
VaR e do Sharpe Ratio em cada período foram feitos calculando a média e o desvio padrão
usando os dados disponíveis em todo o período.
Os dados utilizados para realização da análise foram extraídos do programa fornecido
pela Bloomberg e estão disponíveis para consulta no apêndice 1. Como o programa é de
origem americana, ele apresenta dificuldades em triar os feriados brasileiros e, portanto, os
dados podem conter datas com valores vazios. Para resolver isso, os dados foram, antes de
realizada a analisada, filtrados utilizando como base o calendário de feriados nacional.
43
4.1 PERIODO ENTRE 02/01/2008 E 02/01/2009 – CRISE ECONÔMICA INTERNACIONAL
A Figura 21 mostra o desempenho do IMOB e IBOV nesse período, normalizado em
100 com base em 01/02/2008 de modo a facilitar a comparação entre o desempenho de cada
índice. O IFIX não está presente nesse período pois ainda não havia sido criado.
Figura 21 - Histórico normalizado de desempenho dos ativos entre 02/01/2008 e 02/01/2009.
Bloomberg, c2019. Essa época foi traumática para o mercado financeiro e tanto o IMOB quanto o IBOV
apresentaram rendimento negativo, vide tabela 8, isso provavelmente ocorreu devido ao fato
de grande parte do investimento na Bolsa de Valores brasileira ser estrangeiro, como se pode
notar pela figura 22, e a crise ter afetado esses investidores. A única exceção foi o valor do
m2, mostrando que a crise mundial não atingiu tão diretamente o mercado nacional de
habitação.
Figura 22 - Participação dos Investidores no volume total do segmento bovespa. B3, 2019
44
Tabela 8 – Sharpe Ratio de ativos entre 02/01/2008 e 02/01/2009
O IMOB apresentou um VaR bem elevado dessa vez, como mostrado na tabela 9,
mesmo comparado ao Ibovespa. Isso mostra a sensibilidade do IMOB de ser afetado por
riscos da economia global e não apenas pelos riscos inerentes ao setor de atuação.
Tabela 9 - VaR de ativos entre 02/01/2008 e 02/01/2009
O m2 residencial calculado pelo FipeZap valorizou acima da Selic nesse ano, obtendo
um Sharpe Ratio positivo (tabela 10). Dada a valorização, durante esse período m2 apresentou
VaR positivo, o que indica que esse período a probabilidade de perda nominal financeira era
muito baixa. Entretanto, dado ao curto período de tempo analisado e, considerando que o
FipeZap é um indicador com dados mensais, talvez a falta de mais dados para cálculo do VaR
possa ter influenciado no valor obtido.
Tabela 10 – Dados do FipeZap de venda residencial entre 02/01/2008 e 02/01/2009
FipeZap - Residencial Venda
RETORNO TOTAL 14,666%
RETORNO MENSAL 1,252%
VARIÂNCIA 0,0000103
DESVIO PADRÃO 0,0032154
VaR 0,723%
SHARPE RATIO 6,332
RETORNO DESVIO PADRÃO SHARPE RATIOIMOB -66,31% 4,100% -19,25IBOV -35,93% 3,298% -14,73SELIC 12,63%
RETORNO DIARIO VARIÂNCIA VaRIMOB -0,427% 0,00168098 -7,171%IBOV -0,181% 0,00108756 -5,605%
45
4.2 PERIODO ENTRE 03/01/2011 E 31/07/2019 – PERÍODO MAIS LONGO
A Figura 23 mostra o desempenho do IFIX, IMOB e IBOV nesse período,
normalizado em 100 com base em 01/03/2011 de modo a facilitar a comparação entre o
desempenho de cada índice.
Figura 23 - Histórico normalizado de desempenho dos ativos entre 03/01/2011 e 31/07/2019.
Bloomberg, c2019. Durante esse período, o IMOB teve uma performance ruim, resultado do período
difícil pelo qual as construtoras passaram. O IBOV, apesar de melhor que o IMOB, também
não teve um bom desempenho frente a Selic, tendo um Sharpe Ratio negativo, como visto na
tabela 11. Tabela 11 - Sharpe Ratio de ativos entre 03/01/2011 e 31/07/2019
O IFIX foi o que se sobressaiu. Este índice teve o menor VaR entre os três e
apresentou um retorno de 1,28 vezes maior que a Selic. Novamente, devido a falta de
diversificação, o IMOB apresentou o maior VaR dos três indicadores, vide tabela 12.
Tabela 12 - VaR de ativos entre 03/01/2011 e 31/07/2019
RETORNO DESVIO PADRÃO SHARPE RATIOIMOB 5,92% 1,616% -76,22IFIX 165,66% 0,389% 93,93IBOV 45,52% 1,429% -58,50SELIC 129,13%
RETORNO DIARIO VARIÂNCIA VaRIMOB 0,003% 0,00026127 -2,656%IFIX 0,046% 0,00001512 -0,594%IBOV 0,018% 0,00020429 -2,333%
46
O m2 residencial neste período teve um retorno positivo, mas ainda ficou atrás da
Selic, visível a partir do valor negativo de Sharpe Ratio apresentado na tabela 13, portanto,
não é considerado um bom investimento nesse período dentro dos parâmetros levantados. O
VaR do m2 foi relativamente alto, apesar de ser um valor mensal e, portanto, não passível de
comparação com os demais ativos.
Tabela 13 - Dados do FipeZap de venda residencial entre 03/01/2011 e 31/07/2019
FipeZap - Residencial Venda
RETORNO TOTAL 72,641%
RETORNO MENSAL 0,549%
VARIÂNCIA 0,0000485
DESVIO PADRÃO 0,0069660
VaR -0,597%
SHARPE RATIO -81,095
4.3 PERIODO ENTRE 02/01/2014 E 02/01/2017 – CRISE POLÍTICA BRASILEIRA
A Figura 24 mostra o desempenho do IFIX, IMOB e IBOV nesse período,
normalizado em 100 com base em 01/02/2014 de modo a facilitar a comparação entre o
desempenho de cada índice.
Figura 24 - Histórico normalizado de desempenho dos ativos entre 02/01/2014 e 02/01/2017.
Bloomberg, c2019. O período entre 2014 e 2017 foi turbulento para o brasileiro, devido aos eventos
políticos que culminaram no impeachment da presidente eleita em agosto de 2016. Nessa
47
época, nenhum dos investimentos aqui estudados tiveram um bom retorno frente a taxa básica
de juros da economia e, portanto, todos os Sharpe Ratios calculados foram negativos, como
visto na tabela 14. Tabela 14 – Sharpe Ratio de ativos entre 02/01/2014 e 02/01/2017
Vale ressaltar o retorno negativo apresentado pelo IMOB. Por ser um índice que
concentra empresas de um setor apenas, apresentando uma falta de diversificação, ele tende a
apresentar uma volatilidade muito grande e, portanto, grandes perdas em cenários de crise.
Essa volatilidade se manifesta no valor elevado do VaR, conforme tabela 15.
Tabela 15 - VaR de ativos entre 02/01/2014 e 02/01/2017
O m2 residencial medido pelo FipeZap apresentou uma valorização muito baixa e,
novamente, ficou atrás do rendimento apresentado pela Selic, tendo, portanto, um Sharpe
Ratio negativo. O VaR, por outro lado, continua a apresentar valores baixos, vide tabela 16.
Tabela 16 – Dados do FipeZap de venda residencial entre 02/01/2014 e 02/01/2017
FipeZap - Residencial Venda
RETORNO TOTAL 8,738%
RETORNO MENSAL 0,253%
VARIÂNCIA 0,0000076
DESVIO PADRÃO 0,0027562
VaR -0,201%
SHARPE RATIO -125,763
RETORNO DESVIO PADRÃO SHARPE RATIOIMOB -11,63% 1,615% -34,07IFIX 36,05% 0,399% -18,43IBOV 18,37% 1,574% -15,91SELIC 43,40%
RETORNO DIARIO VARIÂNCIA VaRIMOB -0,020% 0,00026081 -2,676%IFIX 0,041% 0,00001591 -0,615%IBOV 0,019% 0,00024764 -2,569%
48
4.4 PERÍODO ENTRE 14/07/2017 E 31/07/2019 – PERÍODO MAIS RECENTE
A Figura 25 mostra o desempenho do IFIX, IMOB e IBOV nesse período,
normalizado em 100 com base em 14/07/2017 de modo a facilitar a comparação entre o
desempenho de cada índice.
Figura 25 - Histórico normalizado de desempenho de ativos entre 14/07/2017 e 31/07/2019.
Bloomberg, c2019. Durante este período, o IMOB e IFIX apresentaram bom retorno acima da Selic. Vale
notar, entretanto, que o retorno total do período é proporcional ao VaR do ativo estudado, ou
seja, quanto maior foi o risco oferecido, maior foi o retorno final.
Apesar de nenhum ativo aqui estudado poder ser considerado de baixo risco, o Sharpe
Ratio, apresentado na tabela 17, foi inversamente proporcional ao risco, ou seja,
investimentos de menor risco apresentaram o melhor custo-benefício entre retorno e
volatilidade.
Tabela 17 - Sharpe Ratio de ativos entre 14/07/2017 e 31/07/2019
Com relação ao VaR, o IBOV e o IMOB, por ambos serem carteiras compostas por
ações, apresentaram um valor maior que o IFIX, entretanto, como o IBOV apresenta uma
carteira mais diversificada que o IMOB, ao conter empresas de diversos setores diferentes, ele
consegue apresentar um VaR um pouco menor, vide tabela 18.
RETORNO DESVIO PADRÃO SHARPE RATIOIMOB 57,35% 1,446% 29,74IFIX 29,15% 0,295% 50,14IBOV 55,59% 1,257% 32,78SELIC 14,36%
49
Tabela 18 - VaR de ativos entre 14/07/2017 e 31/07/2019
O preço do m2 medido pelo FipeZap, entretanto, não valorizou, ficando praticamente estável
(tabela 19). Dado que o retorno da Selic no período foi de cerca de 14%, a compra de um
imóvel teria sido um péssimo investimento considerando o índice base analisado e as
premissas aqui apresentadas.
Tabela 19 - Dados do FipeZap de venda residencial entre 14/07/2017 e 31/07/2019
FipeZap - Residencial Venda
RETORNO TOTAL -0,105%
RETORNO MENSAL -0,010%
VARIÂNCIA 0,0000005
DESVIO PADRÃO 0,0007247
VaR -0,129%
SHARPE RATIO -199,683
4.5 ANÁLISE FINAL COMPARATIVA
Os períodos analisados foram (1) de 02/01/2008 a 02/01/2009 (2) de 03/01/2011 a
31/07/2019, (3) de 02/01/2014 a 02/01/2017 e (4) de 14/07/2017 a 31/07/2019,. A tabela 24
apresenta um resumo dos resultados obtidos na análise deste trabalho.
RETORNO DIARIO VARIÂNCIA VaRIMOB 0,092% 0,00020898 -2,286%IFIX 0,051% 0,00000870 -0,434%IBOV 0,089% 0,00015812 -1,980%
50
Tabela 20 - Resumo dos resultados INDICADOR PERÍODO IMOB IFIX IBOV FIPEZAP SELIC
RETORNO
1 -66,31% -35,93% 14,67% 12,63% 2 5,92% 165,66% 45,52% 72,64% 129,13% 3 -11,63% 36,05% 18,37% 8,74% 43,40% 4 57,35% 29,15% 55,59% -0,11% 14,36%
VaR
1 -7,17% -5,61% 0,72% 2 -2,66% -0,59% -2,33% -0,60% 3 -2,68% -0,62% -2,57% -0,20% 4 -2,29% -0,43% -1,98% -0,13%
Sharpe Ratio
1 -19,25 -14,73 6,33 2 -76,22 93,93 -58,50 -81,09 3 -34,07 -18,43 -15,91 -125,76 4 29,74 50,14 32,78 -199,68
Ao analisar os resultados, percebe-se que a compra de um imóvel, apenas com o
intuito de esperar que o m2 se valorize e possa ser revendido a um preço maior que o da
aquisição não se mostrou um bom investimento, na média, baseado no FipeZap, os Sharpe
Ratios apresentados são muito baixos, superando até os valores obtidos pelo IBOV, um
investimento reconhecidamente arriscado, o que demonstra uma relação ruim entre risco e
retorno.
O IMOB, que possui 14 empresas do mesmo setor em sua carteira, pode apresentar
bons retornos quando a economia se mostra estável, entretanto, é salienta-se, para cada
período analisado, o seu VaR sempre apresentou valores mais elevados, em termos absolutos,
que o Ibovespa, que possui 68 empresas em seu portfolio, demonstrando a possível influência
que uma carteira de ativos diversificada tem no cálculo do VaR e, portanto, na redução de
riscos do investimento.
Em períodos mais antigos, o Sharpe Ratio foi negativo, o que indica que a relação
risco e retorno não era muito vantajosa, entretanto, no período recente, a taxa de juros básica
da economia caiu e, podemos ver, nesse caso, que o IMOB começa a adquirir maior
relevância, ainda que acompanhado pelo IBOV.
Por fim, o IFIX não apresentou retorno negativo em nenhum dos períodos relatados,
mas se analisarmos a figura 19, podemos ver que ele pode sim apresentar desvalorizações e
seu risco, portanto, não é desprezível. Entretanto, ele apresentou um VaR relativamente baixo
e seu Sharpe Ratio sempre esteve entre os melhores dos períodos estudados, sendo o único
que ultrapassou o rendimento da Selic no período mais longo.
51
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS
Esse trabalho visou a comparação de investimentos do setor imobiliário e da
construção civil disponíveis no mercado financeiro frente a indicadores econômicos, como a
Selic e Ibovespa. O objetivo foi quantificar o risco e o retorno envolvendo cada tipo de
investimento estudado e suas vantagens e desvantagens para elucidar se estes seriam um bom
investimento em um cenário de queda de juros na economia. Para isso foram definidos quatro
períodos distintos da economia brasileira para que fosse possível analisar o comportamento
dos índices frente a diferentes cenários.
Os resultados demonstram porque os títulos públicos foram por tanto tempo
investimentos preferidos dos brasileiros, uma vez que os investimentos imobiliários
analisados apresentavam dificuldade em obter um retorno equivalente a eles considerando o
risco envolvido. Entretanto, em períodos mais recentes, onde a queda da Selic já pode ser
sentida, esses investimentos têm aumentado sua relevância tanto por obter retornos maiores
quanto por conseguir manter seu retorno e, portanto, sendo mais atrativo no período em que a
taxa de juros básica da economia demonstra queda.
Ressalta-se, entretanto, que não é possível investir no IFIX ou IMOB, sendo eles
apenas indicadores do desempenho médio dos FIIs do mercado e das companhias do setor
abertas em bolsa, respectivamente. Por isso, vale ressaltar que investir em um FII ou alguma
companhia poderia apresentar uma volatilidade muito maior do que a apresentada por esses
índices, simplesmente pelo efeito da diversificação, necessitando então uma análise mais
aprofundada sobre qual ativo seria um bom investimento.
É possível também emular a carteira desses índices, uma vez que ela é pública e seus
ativos estão disponíveis para investimento, entretanto, isso demandaria um capital maior por
exigir a compra dos ativos nas quantidades necessárias em vários investimentos e pode
apresentar um custo alto.
Quanto a aquisição direta de um imóvel, apenas com o intuito de esperar que o m2 se
valorize e possa ser revendido a um preço maior que o valor pago, percebe-se que não seria
um bom investimento, na média, baseado no FipeZap. Uma análise mais aprofundada da
aquisição de um imóvel levando em consideração o aluguel do imóvel durante o período de
aquisição, seus custos de manutenção e IPTU e analisando regiões mais específicas do Brasil
pode fazer essa perspectiva mudar, entretanto, dada as premissas deste trabalho, não seria um
bom investimento.
52
Nenhum desses investimentos apresenta risco zero, portanto, caso o investidor não
deseje correr risco, nenhum deles seria uma boa recomendação. Dito isso, em 2019, é
impossível obter rendimentos com títulos públicos que sejam equivalentes aos de anos
anteriores e, por mais que o risco não seja zero, é importante lembrar que uma carteira de
investimentos bem diversificada auxilia na mitigação deste.
Como sugestão para trabalhos futuros, uma possibilidade é a análise mais aprofundada
dos Fundos de Investimento Imobiliários. Este trabalho conclui que esses fundos podem ser
um bom investimento, entretanto, utilizou-se o desempenho médio do setor, não se atendo as
particularidades de cada fundo presente no mercado, o que deixa aberto a possibilidade de
uma análise mais detalhada.
53
6 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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APÊNDICE A – Dados para análise dos índices
DADOS BBGIMOB Index
IFIX Index
IBOV Index
BZSTSETA Index DADOS BBG
IMOB Index
IFIX Index
IBOV Index
BZSTSETA Index
#NOME? ###### ###### #NOME? #NOME? 08/09/2009 8,7521/08/2019 1095 2626 101202 6 07/09/2009 835,4 69318,4 8,7520/08/2019 1060,3 2624 99222,3 6 04/09/2009 820,4 69097,6 8,7519/08/2019 1069,6 2633 99468,7 6 03/09/2009 821,8 69421,4 8,7516/08/2019 1077,4 2637 99805,8 6 02/09/2009 836,8 70524,4 8,7515/08/2019 1070,4 2627 99056,9 6 01/09/2009 844 71034,9 8,7514/08/2019 1093,7 2629 100258 6 31/08/2009 835,9 70792,4 8,7513/08/2019 1124,1 2636 103300 6 28/08/2009 825,3 70614,4 8,7512/08/2019 1126,7 2629 101915 6 27/08/2009 828,7 71417,3 8,7509/08/2019 1141,2 2639 103996 6 26/08/2009 845,4 71784,8 8,7508/08/2019 1152,4 2651 104115 6 25/08/2009 825,9 70792,9 8,7507/08/2019 1133,5 2653 102782 6 24/08/2009 840,1 71095,6 8,7506/08/2019 1117,4 2650 102164 6 21/08/2009 852,9 71289,7 8,7505/08/2019 1088,5 2647 100098 6 20/08/200902/08/2019 1116,9 2662 102674 6 19/08/2009 850,6 71136,3 8,7501/08/2019 1116,5 2653 102126 6 18/08/2009 828,3 70371,5 8,7531/07/2019 1100,4 2660 101812 6 17/08/2009 826,4 69959,6 8,7530/07/2019 1100,5 2650 102933 6,5 14/08/2009 844,4 69939,1 8,7529/07/2019 1081,6 2644 103483 6,5 13/08/2009 858,4 68682,7 8,7526/07/2019 1062,5 2634 102819 6,5 12/08/2009 863,4 68441,7 8,7525/07/2019 1043 2626 102655 6,5 11/08/2009 862,1 68913,4 8,7524/07/2019 1052 2629 104120 6,5 10/08/2009 875,4 69386,7 8,7523/07/2019 1049,5 2627 103704 6,5 07/08/2009 880,3 69041,7 8,7522/07/2019 1048,6 2622 103950 6,5 06/08/2009 874,9 68829 8,7519/07/2019 1057,7 2625 103452 6,5 05/08/2009 885,7 69697,3 8,7518/07/2019 1077,6 2629 104717 6,5 04/08/2009 880,3 69723,2 8,7517/07/2019 1070,8 2629 103856 6,5 03/08/2009 888,6 69942,2 8,7516/07/2019 1062,9 2624 103775 6,5 31/07/2009 878,1 69023,8 8,7515/07/2019 1060,9 2620 103803 6,5 30/07/2009 898,9 69341,4 8,7512/07/2019 1070,9 2624 103906 6,5 29/07/2009 910,8 69884,6 8,7511/07/2019 1087 2625 105146 6,5 28/07/2009 909,7 69979,3 8,7510/07/2019 1104,4 2629 105817 6,5 27/07/2009 890,1 69576,4 8,7509/07/2019 6,5 24/07/2009 878,4 68575,5 8,7508/07/2019 1074,2 2638 104530 6,5 23/07/2009 885,6 68846,5 8,7505/07/2019 1054,6 2641 104090 6,5 22/07/2009 889,8 67814,7 8,7504/07/2019 1038,8 2635 103636 6,5 21/07/2009 904,9 67641,3 8,7503/07/2019 1025,1 2639 102043 6,5 20/07/2009 911,7 67779,2 8,7502/07/2019 1008,6 2631 100605 6,5 17/07/2009 910,1 67227,9 8,7501/07/2019 1003,6 2629 101340 6,5 16/07/2009 900,9 66503,3 8,7528/06/2019 1013,1 2626 100967 6,5 15/07/2009 888 66121 8,7527/06/2019 990,89 2609 100724 6,5 14/07/2009 887,7 65794,8 8,7526/06/2019 990,09 2605 100689 6,5 13/07/2009 891 66108,3 8,7525/06/2019 981,54 2598 100093 6,5 10/07/2009 911,6 67184,2 8,7524/06/2019 1004,2 2598 102062 6,5 09/07/2009 922,6 67597,4 8,7521/06/2019 999,16 2593 102013 6,5 08/07/2009 923,3 67836,1 8,7520/06/2019 6,5 07/07/2009 917,5 67284,6 8,7519/06/2019 976,16 2580 100303 6,5 06/07/2009 8,7518/06/2019 971,9 2573 99404,4 6,5 03/07/2009 8,75
DADOS BBGIMOB Index
IFIX Index
IBOV Index
BZSTSETA Index DADOS BBG
IMOB Index
IFIX Index
IBOV Index
BZSTSETA Index
#NOME? ###### ###### #NOME? #NOME? 08/09/2009 8,7521/08/2019 1095 2626 101202 6 07/09/2009 835,4 69318,4 8,7520/08/2019 1060,3 2624 99222,3 6 04/09/2009 820,4 69097,6 8,7519/08/2019 1069,6 2633 99468,7 6 03/09/2009 821,8 69421,4 8,7516/08/2019 1077,4 2637 99805,8 6 02/09/2009 836,8 70524,4 8,7515/08/2019 1070,4 2627 99056,9 6 01/09/2009 844 71034,9 8,7514/08/2019 1093,7 2629 100258 6 31/08/2009 835,9 70792,4 8,7513/08/2019 1124,1 2636 103300 6 28/08/2009 825,3 70614,4 8,7512/08/2019 1126,7 2629 101915 6 27/08/2009 828,7 71417,3 8,7509/08/2019 1141,2 2639 103996 6 26/08/2009 845,4 71784,8 8,7508/08/2019 1152,4 2651 104115 6 25/08/2009 825,9 70792,9 8,7507/08/2019 1133,5 2653 102782 6 24/08/2009 840,1 71095,6 8,7506/08/2019 1117,4 2650 102164 6 21/08/2009 852,9 71289,7 8,7505/08/2019 1088,5 2647 100098 6 20/08/200902/08/2019 1116,9 2662 102674 6 19/08/2009 850,6 71136,3 8,7501/08/2019 1116,5 2653 102126 6 18/08/2009 828,3 70371,5 8,7531/07/2019 1100,4 2660 101812 6 17/08/2009 826,4 69959,6 8,7530/07/2019 1100,5 2650 102933 6,5 14/08/2009 844,4 69939,1 8,7529/07/2019 1081,6 2644 103483 6,5 13/08/2009 858,4 68682,7 8,7526/07/2019 1062,5 2634 102819 6,5 12/08/2009 863,4 68441,7 8,7525/07/2019 1043 2626 102655 6,5 11/08/2009 862,1 68913,4 8,7524/07/2019 1052 2629 104120 6,5 10/08/2009 875,4 69386,7 8,7523/07/2019 1049,5 2627 103704 6,5 07/08/2009 880,3 69041,7 8,7522/07/2019 1048,6 2622 103950 6,5 06/08/2009 874,9 68829 8,7519/07/2019 1057,7 2625 103452 6,5 05/08/2009 885,7 69697,3 8,7518/07/2019 1077,6 2629 104717 6,5 04/08/2009 880,3 69723,2 8,7517/07/2019 1070,8 2629 103856 6,5 03/08/2009 888,6 69942,2 8,7516/07/2019 1062,9 2624 103775 6,5 31/07/2009 878,1 69023,8 8,7515/07/2019 1060,9 2620 103803 6,5 30/07/2009 898,9 69341,4 8,7512/07/2019 1070,9 2624 103906 6,5 29/07/2009 910,8 69884,6 8,7511/07/2019 1087 2625 105146 6,5 28/07/2009 909,7 69979,3 8,7510/07/2019 1104,4 2629 105817 6,5 27/07/2009 890,1 69576,4 8,7509/07/2019 6,5 24/07/2009 878,4 68575,5 8,7508/07/2019 1074,2 2638 104530 6,5 23/07/2009 885,6 68846,5 8,7505/07/2019 1054,6 2641 104090 6,5 22/07/2009 889,8 67814,7 8,7504/07/2019 1038,8 2635 103636 6,5 21/07/2009 904,9 67641,3 8,7503/07/2019 1025,1 2639 102043 6,5 20/07/2009 911,7 67779,2 8,7502/07/2019 1008,6 2631 100605 6,5 17/07/2009 910,1 67227,9 8,7501/07/2019 1003,6 2629 101340 6,5 16/07/2009 900,9 66503,3 8,7528/06/2019 1013,1 2626 100967 6,5 15/07/2009 888 66121 8,7527/06/2019 990,89 2609 100724 6,5 14/07/2009 887,7 65794,8 8,7526/06/2019 990,09 2605 100689 6,5 13/07/2009 891 66108,3 8,7525/06/2019 981,54 2598 100093 6,5 10/07/2009 911,6 67184,2 8,7524/06/2019 1004,2 2598 102062 6,5 09/07/2009 922,6 67597,4 8,7521/06/2019 999,16 2593 102013 6,5 08/07/2009 923,3 67836,1 8,7520/06/2019 6,5 07/07/2009 917,5 67284,6 8,7519/06/2019 976,16 2580 100303 6,5 06/07/2009 8,7518/06/2019 971,9 2573 99404,4 6,5 03/07/2009 8,75
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