Falando de metodologias de gestão de carteiras, muitos já ouviram falar da teoria de carteira e a fronteira eficiente, Markowitz, Sharpe, Lintner, Goal Based Investment (GBI), Asset Liability Management (ALM), Liability Driven Investment (LDI). Agora vamos falar de uma nova metodologia evolutiva, principalmente para a gestão de carteiras das pessoas físicas, do mercado de investidor varejo, mercado que esta no olho de quase todas as instituições atualmente. Realmente um tema interessante de conhecer.
O Priority Driven Investment (PDI) é uma abordagem nova que representa uma evolução do conceito Goal Based Investment (GBI). Uma das características principais dessa nova abordagem é a priorização dos objetivos do cliente de acordo com o seu grau de importância. Esse módulo foi desenvolvido pela empresa RoboBanker como “Core Alocation” do seu robo-advisor White Label, ao longo de anos de pesquisa por seus especialistas em gestão de carteiras com PhD e vasta experiência no mercado financeiro brasileiro. O PDI é o DNA do RoboBanker.
De forma ampla, entendemos que a satisfação do cliente pessoa física é baseada nos seguintes pilares:
- Alocação individualizada que considera todas as necessidades do cliente em termos de objetivos de vida, liquidez, perfil de risco e capacidade financeira.
- Acompanhamento constante que garante que qualquer mudança no mercado financeiro ou nos objetivos do cliente sejam prontamente propostos como ajustes de alocação.
O PDI pressupõe que um cliente não se reduz a uma aversão a risco e que ele possui objetivos de vida e prioridades diferentes entre esses objetivos. Além disso, as aplicações e resgates são características específicas do cliente.
O PDI usa algoritmos que leva em conta os diversos fluxos de caixa, as possíveis insuficiências de recursos e visa atender os objetivos considerando a ordem de prioridade fornecida pelo cliente. “A metodologia PDI que, apesar de se basear no GBI, fornece alocações intuitivas e plausíveis nas diversas classes de investimentos disponíveis”.
EVOLUÇÃO DE ABORDAGENS DE GESTÃO DE CARTEIRAS E PROBLEMAS DAS SOLUÇÕES EXISTENTES
Em termos de metodologias de gestão de carteiras, a chamada teoria moderna de carteiras [1] com o conceito de fronteira eficiente e média-variância foi a base para a criação das primeiras soluções de alocação. Posteriormente, as metodologias evoluíram para soluções especializadas voltadas para investidores institucionais e, em particular, fundos de pensão. O objetivo dos investidores institucionais não é simplesmente achar uma solução que poderia maximizar o retorno dos seus investimentos dado certo nível de risco. Eles se preocupam em obter uma alocação que esteja alinhada com suas necessidades específicas. A necessidade específica mais usual é garantir o pagamento futuro dos passivos com fluxos de caixa gerados pelo ativo.
O conceito de alinhar a gestão do ativo considerando os passivos é de grande importância para os fundos de pensão. Assim, baseadas em alocações excessivas a um benchmark, surgiram os termos Asset Liability Management (ALM) e Liability Driven Investment (LDI). Nessas abordagens, além de modelar o comportamento futuro dos ativos, cria-se modelos para representar o comportamento futuro dos passivos. Particularmente, num fundo de pensão os passivos a serem considerados são predominantemente os pagamentos futuros que serão feitos aos seus participantes. Ou seja, um fundo de pensão não deve se preocupar prioritariamente em apresentar retornos acima da bolsa, ele deve se preocupar em conseguir efetuar os pagamentos de benefícios ajustados à inflação.
Intuitivamente, podemos também aplicar os conceitos de ALM e LDI para pessoas físicas. Um exemplo relativamente comum é quando uma pessoa ao se aposentar recebe o valor do saldo do FGTS. Caso a intenção seja investir esse valor para a futura utilização durante a nova fase da vida que a pessoa está iniciando, não seria aconselhável fazer a alocação priorizando somente as expectativas de retornos futuros. Uma alternativa usual é procurar investimentos que forneçam liquidez e proteção necessárias ao capital com relação aos passivos existentes. Obviamente, uma pessoa física não é um fundo de pensão com um passivo dado predominantemente pelos pagamentos de benefícios. O passivo de uma pessoa física depende de seus objetivos futuros que podem estar ligados às suas necessidades básicas do dia-a-dia e desejos de consumo específicos como fazer viagens ou cursos.
Neste contexto, surgiu a abordagem chamada Goal-based Investment (GBI). Conceitualmente, Badaoui et al. (2014) estenderam a idéia do teorema da separação de Tobin (1958)[2] para o contexto do LDI e GBI. Desta forma, a carteira de um investidor pode ser dividida em duas partes com propósitos aparentemente contrários. A primeira parte objetiva cobrir os passivos e foi batizada de Liability Hedging Portfolio (LHP). Por outro lado, a segunda parte objetiva a maximização dos retornos e foi batizada de Performance Seeking Portfolio (PSP). Para atingir seus objetivos, as duas carteiras são estruturadas de maneira totalmente independente.
Especificamente, a carteira LHP busca uma combinação ótima de ativos que gerem fluxos de caixa tanto em valores nominais quanto em prazos que correspondam às necessidades futuras dos passivos do investidor. Dada esta característica, tal porção da carteira também pode ser referenciada como a de casamento de fluxos de caixa (do inglês, cash-flow matching). Alternativamente, a carteira PSP busca por uma combinação ótima de ativos que maximize retornos absolutos futuros. Para tal, a carteira ótima PSP geralmente apresenta um elevado grau de diversificação em ativos com prêmios de risco.
LIMITAÇÕES DO GBI
A abordagem GBI procura adequar à carteira de investimento do investidor pessoa física aos seus próprios objetivos pessoais. O GBI é uma metodologia bem recente e muito alinhada às reais necessidades dos investidores. Contudo, na prática, a carteira Liability Hedging Portfolio (LHP) costuma consumir grande parte dos recursos do investidor e acaba sobrando muito pouco para ser investido na carteira Performance Seeking Portfolio (PSP). A seguir listamos as principais limitações da abordagem GBI:
1. Na maioria dos casos, os clientes não possuem recursos suficientes para atender suas necessidades de capital futuras com a carteira LHP. Assim, o GBI não permite a alocação na carteira PSP, limitando a alocação do cliente a uma carteira extremamente conservadora.
2. Os clientes possuem receitas futuras provenientes de salários, aposentadorias e outras rendas. O uso das possíveis receitas adicionais dos clientes não é considerado no GBI.
3. Todos os objetivos dos clientes são considerados como um único bloco e não existe uma possível priorização entre eles. Assim, o cliente atinge todos os objetivos simultaneamente ou acaba não tendo garantias de completamente atingir nenhum objetivo.
4. Ao considerar os fluxos de entradas e saídas futuras, em caso de falta de liquidez em algum momento futuro, o GBI simplesmente determina que não poderá atender os objetivos. Ou seja, o alocador simplesmente pede mais capital inicial.
5. Na prática, os vários objetivos do cliente podem possuir diferentes indexadores. Podemos citar os gastos com despesas diárias que usualmente está relacionado à inflação e os gastos com viagens internacionais que usualmente está relacionado à taxa de câmbio entre o real e o dólar. No GBI, é usual as soluções utilizarem um mesmo indexador para todos os objetivos. Esta suposição está muito distante da realidade.
Obviamente, apesar de a abordagem GBI representar um avanço em termos de metodologia de alocação comparado a outras existentes por ajudar os clientes a pouparem para atingir objetivos, ela não parece conseguir endereçar toda a complexidade envolvida neste processo de planejamento financeiro e investimentos.
Finalmente, para facilitar ainda mais a vida do cliente, o RoboBanker possui um módulo de monitoramento constante que chamamos de Track and Balance (T&B), tema para um próximo post.
[1]Markowitz [1952, 1959], Sharpe [1964] e Lintner[1965]
[2] James Tobin. Liquidity preference as behavior towards risk. Review of Economic Studies, 25(2):65–86, February 1958.
