- O índice do mercado global (GMI) projeta retorno acima de 7% ao ano, destacando a vantagem da diversificação internacional.
- O índice serve como referência para alocação eficiente de ativos com base em risco e retorno histórico.
- Estudos mostram que ele supera muitas estratégias ativas quando ajustado para risco e custos.
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A expectativa de retorno de longo prazo para o Global Market Index (GMI) permaneceu acima de 7% pelo terceiro mês consecutivo em janeiro, registrando um leve aumento em relação à estimativa de dezembro. A projeção revisada, baseada nos três modelos descritos abaixo, continua refletindo a perspectiva mais elevada de retorno para esse índice global multiativos em toda sua série histórica.
As ações dos EUA seguem como a única exceção negativa entre as previsões de retorno, tanto em relação ao histórico do mercado quanto às demais classes de ativos que compõem o GMI. A estimativa média para os papéis norte-americanos está bem abaixo do desempenho observado na última década. Isso sugere que os retornos esperados para esses ativos nos próximos anos deverão ficar abaixo dos ganhos obtidos nos últimos dez anos. Em contrapartida, as demais principais classes de ativos continuam projetando retornos acima de seus respectivos desempenhos históricos. Diante desse cenário, a diversificação global do portfólio se mostra uma estratégia ainda mais atrativa do que na década passada.
O GMI representa um índice teórico para o "portfólio ideal", adequado ao investidor médio com um horizonte de tempo infinito. Assim, pode servir como um ponto de partida para definir a alocação de ativos de acordo com as expectativas, objetivos e tolerância ao risco de cada investidor. O histórico desse índice sugere que sua performance passiva tem sido competitiva em relação à maioria das estratégias ativas de alocação de ativos, principalmente após o ajuste para risco, custos operacionais e impostos.
É claro que algumas – ou até mesmo todas – as previsões podem se desviar, em maior ou menor grau, dos resultados reais. Ainda assim, as projeções do GMI tendem a ser relativamente mais confiáveis do que as estimativas para seus componentes individuais. As previsões específicas para mercados como ações dos EUA ou commodities estão sujeitas a maior volatilidade e erro de acompanhamento, enquanto a agregação desses dados na estimativa do GMI pode reduzir parte dessas distorções ao longo do tempo.
Outra abordagem possível é utilizar essas estimativas como base para ajustes nas expectativas. Por exemplo, as previsões apresentadas podem ser refinadas com modelos adicionais que considerem outros fatores, como métricas de valuation e dividend yield.
Para visualizar como o retorno total do GMI tem evoluído ao longo do tempo, é útil observar seu desempenho anualizado em períodos móveis de 10 anos.
O gráfico abaixo compara a performance do GMI com o desempenho equivalente das ações e dos títulos do governo dos EUA até o último mês. O retorno acumulado do GMI nos últimos dez anos foi de 7,8%, um número sólido, embora moderado em relação aos padrões históricos recentes.
Metodologia dos Modelos de Previsão
A seguir, um breve resumo de como as projeções foram geradas e definições dos demais indicadores da tabela:
BB: O modelo Building Block usa retornos históricos como referência para estimar o futuro. A série analisada começa em janeiro de 1998 (o período mais longo disponível para todas as classes de ativos consideradas). O procedimento envolve calcular o prêmio de risco de cada classe de ativo, projetar o retorno anualizado e, em seguida, adicionar uma taxa livre de risco esperada para gerar a previsão total de retorno. Para essa taxa, utilizamos o rendimento mais recente do título protegido contra inflação do Tesouro dos EUA de 10 anos (TIPS). Esse rendimento é considerado uma estimativa de mercado para o retorno real (ajustado pela inflação) de um ativo seguro, sendo adotado como taxa livre de risco em todos os modelos. Esse modelo BB (BVMF:BBAS3) é baseado, ainda que de forma adaptada, na metodologia originalmente proposta pela Ibbotson Associates (divisão da Morningstar).
EQ: O modelo Equilibrium parte do risco para inferir os retornos esperados. Em vez de projetar diretamente os ganhos futuros, ele utiliza métricas de risco, que historicamente apresentam menor volatilidade do que os próprios retornos. A metodologia se baseia nos seguintes fatores:
- A estimativa do prêmio de risco do portfólio como um todo, medido pelo índice de Sharpe (razão entre prêmio de risco e volatilidade). O portfólio aqui considerado é o GMI.
- A volatilidade esperada (desvio padrão) de cada classe de ativo dentro do índice.
- A correlação esperada de cada ativo em relação ao portfólio geral (GMI).
Esse modelo foi inicialmente apresentado em um artigo de 1974 pelo professor Bill Sharpe. Para uma explicação detalhada, veja o capítulo 3 do livro The Portable MBA in Investment, de Gary Brinson. O método primeiro estima o prêmio de risco e, em seguida, adiciona a taxa livre de risco (definida pelo modelo BB) para calcular a previsão total de retorno.
ADJ: Esse modelo segue a mesma estrutura do Equilibrium (EQ), mas com um ajuste adicional baseado em dois fatores: momentum de curto prazo e reversão à média de longo prazo.
- Momentum: Definido como a relação entre o preço atual e a média móvel dos últimos 12 meses.
- Reversão à média: Calculada comparando o preço atual com a média móvel dos últimos 60 meses (5 anos).
Se o preço atual estiver acima dessas médias móveis, a projeção original é reduzida. Se estiver abaixo, a projeção aumenta. O ajuste ocorre pela inversão da média dessas relações. Por exemplo, se um ativo está 10% acima da média móvel de 12 meses e 20% acima da de 60 meses, a previsão original será reduzida em 15% (média de 10% e 20%). O raciocínio é que, quando os preços estão elevados em relação ao histórico, as projeções devem ser mais conservadoras, e o inverso se aplica para preços abaixo da média.
- Avg: Média simples das três projeções (BB, EQ e ADJ) para cada classe de ativo.
- 10yr Ret: Retorno anualizado observado nos últimos dez anos para cada classe de ativo.
- Spread: Diferença entre a previsão média do modelo e o retorno histórico dos últimos dez anos.
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