Como o risco é definido nas funções de otimização de carteira? Geralmente, com uma métrica de volatilidade e frequentemente uma que enfatiza o risco de queda, ou seja, perder dinheiro.
Mas isso descreve apenas um aspecto do risco. Isso não captura toda a distribuição de resultados que os investidores podem experimentar. Por exemplo, não possuir um ativo ou investimento que posteriormente tenha um desempenho melhor pode desencadear uma resposta emocional em um investidor – como arrependimento, por exemplo – que se assemelha à reação às definições mais tradicionais de risco.
É por isso que, para entender o risco para fins de otimização de carteira, precisamos considerar o arrependimento.
Entre diferentes investidores, o desempenho de ativos especulativos, como criptomoedas, pode evocar diferentes respostas emocionais. Como não tenho expectativas muito favoráveis de retorno em relação às criptomoedas e me considero relativamente racional, se o preço do bitcoin aumentar para $1 milhão, eu não ficaria preocupado.
Mas outro investidor com expectativas de retorno igualmente desfavoráveis em relação ao bitcoin poderia ter uma reação muito mais adversa. Com medo de perder os futuros aumentos de preço do bitcoin, eles podem até abandonar uma carteira diversificada inteira ou parcialmente para evitar tal dor. Reações divergentes aos movimentos de preço do bitcoin sugerem que as alocações devem variar com base no investidor. No entanto, se aplicarmos funções de otimização de carteira mais tradicionais, a alocação do bitcoin seria idêntica – e provavelmente zero – para o outro investidor e para mim, assumindo expectativas de retorno relativamente desfavoráveis.
Considerar o arrependimento significa ir além da matemática pura de variância e outras métricas. Significa tentar incorporar a potencial resposta emocional a um determinado resultado. Dos setores de tecnologia ao mercado imobiliário e ao mercado de tulipas, os investidores sucumbiram à ganância e ao arrependimento em bolhas inumeráveis ao longo dos anos. É por isso que uma pequena alocação a um “mau ativo” poderia valer a pena se reduzir a probabilidade de um investidor abandonar uma carteira prudente para investir nesse mau ativo sempre que ele começasse a se sair bem.
Apresento uma função objetiva que incorpora explicitamente o arrependimento em um processo de otimização de carteira em uma nova pesquisa para o Journal of Portfolio Management. Mais especificamente, a função trata o arrependimento como um parâmetro distinto da aversão ao risco, ou seja, o risco de queda – como retornos abaixo de 0% ou algum outro retorno-alvo – comparando o retorno da carteira com o desempenho de um ou mais benchmarks de arrependimento, cada um com um nível de aversão ao arrependimento potencialmente diferente. O modelo não requer suposições em torno das distribuições de retorno para ativos, ou normalidade, então ele pode incorporar loterias e outros ativos com retornos não-normais.
Por meio de uma série de otimizações de carteira usando uma carteira de títulos individuais, descobri que considerar o arrependimento pode influenciar materialmente as decisões de alocação. Os níveis de risco – definidos como risco de queda – tendem a aumentar quando o arrependimento é levado em conta, especialmente para investidores mais avessos ao risco. Por quê? Porque os ativos que inspiram mais arrependimento tendem a ser mais especulativos. Investidores mais tolerantes ao risco provavelmente alcançarão retornos menores, com maior risco de queda, supondo que o ativo de risco é menos eficiente. No entanto, investidores mais avessos ao risco podem gerar retornos maiores, embora com risco de queda significativamente maior. Além disso, as alocações para o ativo de arrependimento podem aumentar junto com a volatilidade assumida, o que vai contra a teoria de carteira tradicional.
Quais são as implicações dessa pesquisa para diferentes investidores? Em primeiro lugar, ativos que são apenas ligeiramente menos eficientes dentro de uma carteira maior, mas potencialmente mais propensos a causar arrependimento, podem receber alocações maiores dependendo dos retornos esperados e covariâncias. Essas descobertas também podem influenciar como os fundos multiativos são estruturados, especialmente em relação aos benefícios potenciais de fornecer explicitamente aos investidores informações sobre as exposições distintas de uma carteira multiativos versus um único fundo, como um fundo-alvo.
É claro que apenas porque alguns clientes podem experimentar arrependimento não significa que consultores financeiros e gestores de ativos devam começar a alocar em ativos ineficientes. Em vez disso, devemos fornecer uma abordagem que ajude a construir carteiras que possam considerar explicitamente o arrependimento dentro do contexto de uma carteira total, considerando as preferências de cada investidor.
As pessoas não são robôs de maximização de utilidade, ou “homo economicus”. Precisamos construir carteiras e soluções que reflitam isso. Dessa forma, podemos ajudar os investidores a alcançar melhores resultados em uma variedade de potenciais definições de risco.
Para mais informações de David Blanchett, PhD, CFA, CPA, não perca “Redefinindo a Estratégia Ótima de Renda na Aposentadoria” do Financial Analysts Journal.
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Todas as postagens são opinião do autor. Como tal, elas não devem ser interpretadas como aconselhamento de investimento, e as opiniões expressas não refletem necessariamente as opiniões da CFA Institute ou do empregador do autor.
Crédito da imagem: ©Getty Images / jacoblund
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