Carlos André M Vieira Profile picture
Analista-Chefe no TC Matrix / Doutor em C. Contábeis pela UFPB When the snows fall and the white winds blow, the lone wolf dies but the pack survives.

Jan 26, 2023, 11 tweets

As expectativas de juros são algumas das variáveis fundamentais para a precificação de ativos em bolsa. Fiz uma breve e simples pesquisa relacionando o retorno dos ativos com os contratos de DI futuros.

Para montagem de portfólios, deve-se ponderar quanto do valor do [...]

[...] ativo está ligado a mudanças nas taxas de juros, ou seja, se houver expectativas de aumento nos juros, como um portfólio será afetado?

Das empresas do IBRA, listo o TOP 10 das que apresentam a maior sensibilidade aos juros curtos (DI1F24).

Os ativos que mais sofrem (maiores Betas) com aumentos nos DI1F24 são:

1. #SEQL3 -1,90
2. #AMAR3 -1,88
3. #CVCB3 -1,84
4. #LJQQ3 -1,81
5. #VIIA3 -1,80
6. #ESPA3 -1,78
7. #CASH3 -1,75
8. #TRAD3 -1,74
9. #GOLL4 -1,70
10. #AZUL4 -1,69

Para comparação, o Beta do IBRA é de -0,47.

Por outro lado, esses são os ativos menos afetadas (Betas positivos ou ~zero) pelo aumento dos juros curtos:

1. #SUZB3 +0,28
2. #BRAP4 +0,11
3. #KLBN11 +0,09
4. #VALE3 +0,06
5. #ENAT3 +0,05
6. #JBSS3 ~0,0
7. #SLCE3 -0,03
8. #PRIO3 -0,05
9. #GGBR4 -0,06
10. #GOAU4 -0,07

Para os juros longos (DI1F30) a lista praticamente se repete, com empresas de crescimento e consumo interno sendo as mais afetadas pela sua elevação. Abaixo o top 10:

1. #CVCB3
2. #GOLL4
3. #AMAR3
4. #VIIA3
5. #MGLU3
6. #AZUL4
7. #SEQL3
8. #ESPA3
9. #ARML3
10. #CEAB3

Há também uma grande similaridade àquelas empresas mais sensíveis aos juros longos:

1. #SUZB3
2. #KLBN11
3. #JBSS3
4. #BRAP4
5. #VALE3
6. #ENAT3
7. #SLCE3
8. #AALR3
9. #PRIO3
10. #VIVT3

O Beta do IBRA é de -0,55, com maior magnitude do que o seu Beta para o DI1F24 (-0,47).

Esta simples pesquisa pode ajudar na estratégia de montagem de portfólios de acordo com as expectativas de juros no curto prazo, incluindo ativos com maior ou menor sensibilidade aos juros ou até mesmo ajustando a sua alocação.

PS1: Por tratar-se de uma regressão simples, outros fatores de risco não considerados no modelo podem contaminar os resultados (juros correlacionados com alguma outra variável macro).
PS2: Mudanças no plan estratégico das empresas podem mudar esta sensibilidade.

PS3: Os dados referem-se ao ano de 2022.

PS4: Gostaria de indicações de alguma literatura ou pesquisas neste sentido (Beta calculado para juros futuros, outros fatores de risco e etc). 🙇🙋‍♂️🙆‍♂️

Aliás, o ChatGPT já procurou alguns pra mim 😅

Mas aceito dicas de papers recentes

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