Fatores dinâmicos aplicado ao mercado de fundos imobiliários

Abstract

Na última década, as pesquisas sobre análise e previsão de investimentos cresceram exponen- cialmente. Neste contexto, os estudos expandiram a forma de considerar o comportamento dos dados, decompondo seus efeitos aleatórios ao longo do tempo, e, um dos modelos que tratou desta decomposição foi o modelo de fatores dinâmicos. O objetivo da presente dissertação foi de aplicar o Modelo de Fatores Dinâmicos para extrair fatores comuns de fundos de investimentos imobiliários (FIIs) no período de 2013 a 2019. Os valores utilizados foram de fechamentos mensais das quotas dos fundos e também subconjunto divididos entre fundos de tijolo e de papel. Para a análise, foram elaborados modelos de fatores dinâmicos utilizando como variável explicativa indicadores econômicos e de mercado, as variáveis dependentes foram os principais fatores extraídos a partir da análise de componentes principais para 78 fundos selecionados, os modelos foram estimados por OLS (Ordinary Least Squares). Os resultados mostraram que a presente pesquisa foi inédita a partir do escopo e da determinação dos modelos de análise, além da variedade de variáveis utilizadas. O principal indicador do mercado do FIIs é o IFIX, e nos três modelos estimados, o IFIX foi significativo, porém, seu efeito marginal foi negativo, um resultado pouco intuitivo. O Índice de Preços medido pelo IPCA foi significativo nos três modelos, porém, seu efeito é negativo para os FIIs, ou seja, um aumento marginal diminui os fatores comuns que determinam os retornos dos FIIs. Para o câmbio medido pela relação real/dólar o resultado teve efeito significativo nos fatores comuns para os três modelos estimados, e seu efeito marginal foi negativo, que é intuitivo ao pensar que o dólar é também um investimento concorrente. Os índices NTN, IMAB, IVG e Fipe apresentaram resultados significantes estatisticamente, para o NTN o efeito marginal foi sempre positivo nos três modelos estimados, o IMAB somente para o modelo 1, o IVG para os modelos 2 e 3 e o Fipe teve efeito negativo marginalmente. O estudo trouxe como principal achado que a maior parte dos retornos é dado por componentes idiossincráticos, que o modelo de fatores dinâmicos é um método que pode ser aplicado como forma de previsão, e, indicadores de mercado são mais importantes para prever FIIs que índices econômicos.

In the last decade, research on investment analysis and forecasting has grown exponentially. In this context, the studies expanded the way to consider the behavior of data, decomposing its random effects over time, one of the models that dealt with this decomposition was the dynamic factors model. The objective of this dissertation was to apply the Dynamic Factors Model to extract common factors of real estate investment funds (FIIs) in the period from 2013 to 2019. The values used were from monthly closing of fund quotas and also subsets divided between funds brick and paper. For the analysis, dynamic factor models were developed using economic and market indicators as the explanatory variable, the dependent variable were the main factors extracted from the principal component analysis for 78 selected funds, the models were estimated by OLS (Ordinary Least Squares). The results showed that this research was unprecedented based on the scope and determination of the analysis models, in addition to the variety of variables used. The main indicator of the FIIs market is the IFIX, and in the three estimated models, the IFIX was significant, however, its marginal effect was negative, a result not very intuitive. The Price Index measured by the IPCA was significant in the three models, however, its effect is negative for the FIIs, that is, a marginal increase reduces the common factors that determine the returns of the FIIs. For the exchange rate measured by the real/dollar ratio, the result had a significant effect on the common factors for the three estimated models, and its marginal effect was negative, which is intuitive when thinking that the dollar is also a competing investment. The NTN, IMAB, IVG and Fipe indices showed statistically significant results, for NTN the marginal effect was always positive in the three estimated models, IMAB only for model 1, IVG for models 2 and 3 and Fipe had a negative effect marginally. The study brought as its main finding that most of the returns are given by idiosyncratic components, that the dynamic factors model is a method that can be applied as a form of forecasting, and market indicators are more important to predict FIIs than economic indices.