Este artigo foi publicado em inglês no blog de Indexology^® em 5 de junho de 2024.

Em nosso blog anterior, apresentamos o recém-lançado S&P 500^® Economic Moat Index revisando sua metodologia, suas características e desempenho histórico. Neste blog, examinaremos as métricas quantitativas específicas utilizadas para identificar as empresas com os fossos econômicos mais amplos. Além disso, discutiremos a natureza complementar das métricas, a que historicamente tem gerado um desempenho forte quando as métricas são combinadas para formar uma pontuação multifatorial. 

Análise de quintis

Além de ter uma fundamentação econômica sólida, acreditamos que a seleção de métricas também deve ser baseada em pesquisas empíricas. Nos quadros 2-4, testamos cada métrica individualmente dividindo os componentes do S&P 500 em quintis com base em sua pontuação z métrica e ponderando eles equitativamente; o quintil 1 teve a classificação mais baixa e o quintil 5 teve a classificação mais alta. O quadro 5 mostra os resultados depois de combinar as três métricas e torná-las uma pontuação multifatorial. Da mesma forma que o S&P 500 Economic Moat Index, os quintis são rebalanceados semestralmente em junho e dezembro. O desempenho é calculado usando retornos diários desde 21 de junho de 2013 até 31 de março de 2024.

Retorno sobre o capital investido alto e sustentado

Um retorno sobre o capital investido (ROIC) alto e sustentado é um forte indicador da qualidade de uma empresa, uma vez que mede a eficiência com que o capital é utilizado. Este é provavelmente o indicador mais forte de um fosso, pois as empresas com fossos amplos tendem a ter um ROIC mais alto do que aquelas com fossos estreitos ou sem fossos.

O quadro 2 demonstra um crescimento estável dos retornos anualizados no longo prazo em cada quintil, o quintil 5 teve um retorno anualizado de 14,38%, em comparação com o quintil 1 que teve 10,56%. Conceitualmente, isso faz sentido, já que as empresas que conseguem obter ROICs mais altos de forma sustentável deveriam aumentar seus ganhos e valor intrínseco em um ritmo mais rápido no longo prazo. Além do mais, a volatilidade tende a diminuir nos quintis com classificação mais alta: o quintil 5 apresentou uma volatilidade anualizada de 15,81%, em comparação com 18,51% do quintil 1.

Este artigo foi publicado em inglês no blog de Indexology^® em 15 de maio de 2024.

O termo “fosso econômico”, popularizado por Warren Buffett, refere-se à vantagem competitiva sustentável de uma empresa que lhe permite conservar sua participação no mercado e gerar altos lucros no longo prazo. Nesta analogia, as empresas são comparadas a castelos medievais rodeados por fossos profundos e amplos, que protegiam os castelos de ataques.

Da mesma forma, os fossos econômicos protegem as empresas dos concorrentes e de outras ameaças externas tornando difícil para a concorrência reproduzir ou desafiar sua posição no mercado. O fosso econômico pode ter várias fontes possíveis, incluindo os efeitos de rede, a economia de escala, um reconhecimento forte da marca ou os altos custos de mudar o provedor.

Acreditamos que as métricas das demonstrações financeiras disponíveis podem ser usadas para identificar fossos econômicos sustentáveis; aliás, que uma abordagem puramente quantitativa ajuda a superar as limitações de um processo de seleção subjetiva. No começo do ano, a S&P DJI lançou o S&P 500^® Economic Moat Index, o qual busca identificar empresas com vantagens competitivas duradouras. Neste blog, apresentaremos esse índice revisando sua metodologia e seu desempenho histórico.

Este artigo foi publicado em inglês no blog de Indexology^® em 9 de setembro de 2024.

O índice S&P 500^® ESG busca fornecer uma medição das ações americanas enquanto incorpora fatores ESG. O índice mantém pesos setoriais semelhantes aos do S&P 500, ao mesmo tempo em que aprimora as suas características de sustentabilidade.

A importância da neutralidade setorial no índice S&P 500 ESG

Um equívoco comum é que os índices ESG removem ou subponderam os setores considerados prejudiciais ao meio ambiente, como Energia ou Serviços de Utilidade Pública. Em vez de excluir setores, o índice S&P 500 ESG seleciona empresas que apresentam o melhor desempenho ao considerar métricas ambientais, sociais e de governança, ao mesmo tempo em que reflete historicamente muitos dos atributos do S&P 500. A eliminação de setores inteiros pode acarretar uma mudança das ponderações para outros setores, o que poderia criar um viés setorial e um risco de concentração.

Usando o exemplo de Tecnologia da Informação, um componente deste setor foi excluído de acordo com a metodologia dos índices ESG da S&P DJI. Em seguida, o índice selecionou os componentes de cada grupo do setor tecnológico, começando pelos componentes com as pontuações ESG mais altas, a fim de atingir 75% da capitalização de mercado do índice subjacente. A partir disso, foram selecionados 22 componentes, o que significa que o índice incluiu apenas 33% do número inicial de ações do setor de tecnologia do S&P 500. Se a metodologia tivesse realocado peso adicional para Tecnologia da Informação, poderia ter criado risco de concentração nos poucos componentes selecionados.

Este artigo foi publicado originalmente no blog de Indexology^® em 11 de setembro de 2024.

Quando se trata de integrar fatores ambientais, sociais e de governança (ESG) às estratégias de investimento, os participantes do mercado podem estar interessados nos desvios em relação ao benchmark. O tracking error é uma métrica amplamente utilizada que ajuda a medir o tamanho desses desvios. Melhorar o perfil ESG de uma composição geralmente significa assumir um tracking error maior devido a processos de filtro ou seleção. Em geral, os investidores buscam índices ESG que ofereçam perfis de risco/desempenho semelhantes aos dos benchmarks tradicionais.

É importante observar que, no caso do índice S&P 500^® ESG não há garantia de um nível específico de tracking error, pois essa não é uma meta no seu processo de otimização.
Trata-se de uma consequência da construção do índice, que mantém pesos setoriais e industriais semelhantes aos do benchmark sem alterar drasticamente o perfil de risco da composição. Como resultado, ele tem mantido historicamente um tracking error relativamente baixo, espelhando consistentemente o benchmark.

O S&P 500 ESG reduz os desvios em relação ao S&P 500 por meio de sua metodologia.

• Objetivo: o S&P 500 ESG mede o desempenho de valores do S&P 500 que atendem a critérios de sustentabilidade e mantém ponderações gerais de grupos industriais semelhantes às do índice subjacente.

• Construção: o índice aplica critérios de elegibilidade relacionados à sustentabilidade e, em seguida, usa as pontuações ESG da S&P Global para selecionar os seus componentes. Tem como meta 75% da capitalização de mercado em cada grupo industrial e escolhe as empresas com os melhores desempenhos em ESG, buscando a neutralidade setorial.

Este artigo foi publicado originalmente no blog de Indexology^® em 1 de agosto de 2024.

No filme “De volta para o futuro”, Marty McFly acaba acidentalmente 30 anos no passado ao usar o DeLorean de Doc Brown que viaja no tempo. Depois de perceber o que aconteceu, ele tenta voltar a 1985 sem perturbar nada no passado que possa afetar negativamente sua vida no presente.

O principal desafio de Marty era salvar sua própria existência, e todos sabemos que ele é bem-sucedido no final do filme de Hollywood, mas e se ele tivesse um desafio mais difícil, como prever quais gestores ativos latino-americanos poderiam ganhar dos seus índices no futuro? Embora não sejam carros movidos a fusão, os relatórios SPIVA^® e de Persistência funcionam como máquinas do tempo, permitindo-nos quantificar os desafios de decisões passadas, bem como seus resultados, e ver o que Marty teria enfrentado.

Por exemplo, vamos imaginar que Marty tivesse viajado acidentalmente no tempo de 2023 até o final de 2018 e tentasse escolher quais fundos teriam um desempenho superior ao mercado nos próximos cinco anos. Que decisões ele poderia ter tomado com as melhores informações disponíveis naquele momento?

Em primeiro lugar, ele poderia ter escolhido entre os gestores de alta classificação, acreditando que os de melhor desempenho permanecem no topo. Com base no Scorecard de Persistência na América Latina do fechamento de 2023, 57 fundos de renda variável no México, Brasil e Chile foram classificados em seus respectivos primeiros quartis no período de cinco anos encerrado em 2018, mas apenas 12 desses fundos permaneceram no quartil superior até 2023 (consulte o quadro 1).

Escolhendo apenas fundos classificados no primeiro quartil, a probabilidade de Marty prever quais fundos permaneceriam nessa posição teria sido de apenas 21%, e um número maior de fundos do primeiro quartil em 2018 (21) acabou na metade inferior em 2023. No entanto, vamos supor que ele teve a sorte de escolher um gestor do primeiro quartil em 2018 que também permaneceu no primeiro quartil até 2023. Isso teria sido suficiente para superar o desempenho de seu índice?