A teoria moderna de portfólios parte de uma ideia relativamente simples: o risco de uma carteira não depende apenas do risco individual de cada investimento, mas também da forma como esses ativos se comportam em conjunto. Duas classes de ativos podem ser voláteis isoladamente e, ainda assim, reduzir o risco total da carteira quando apresentam baixa correlação entre si. É justamente essa lógica que está por trás da fronteira eficiente de Markowitz. O problema é que, embora essa estrutura faça sentido matematicamente, ela parece ter pouca relação com a maneira como investidores, e até profissionais do mercado, realmente constroem suas carteiras.
Foi essa diferença entre teoria e prática que Niklas Siebenmorgen e Martin Weber procuraram investigar em A Behavioral Model for Asset Allocation. Em vez de perguntar qual seria a carteira matematicamente ideal, os autores tentaram entender como as pessoas intuitivamente tomam decisões de alocação. A hipótese central é que investidores não pensam em termos de matriz de covariância, correlações e fronteira eficiente. Eles simplificam o problema.
Segundo o modelo proposto no estudo, três elementos influenciam essa decisão: retorno esperado, risco individual dos investimentos e uma preferência por distribuir o patrimônio entre diferentes alternativas. Os autores chamam o segundo componente de pure risk. Na prática, significa enxergar o risco da carteira como uma combinação do risco individual dos ativos, praticamente sem incorporar o efeito das correlações entre eles.
Isso produz uma forma bastante intuitiva de pensar. O investidor sabe que ações são mais arriscadas do que caixa, que small caps costumam apresentar mais volatilidade do que empresas grandes e que determinados títulos são menos voláteis do que renda variável. A partir daí, tenta combinar investimentos de diferentes níveis de risco.
O problema é que o risco de uma carteira não funciona exatamente assim. Não basta conhecer a volatilidade de cada ativo separadamente. É preciso saber o que acontece quando eles são colocados juntos.
Ao mesmo tempo, investidores parecem entender que concentração excessiva é perigosa. Surge então um segundo comportamento observado pelos autores: a chamada diversificação ingênua. Em vez de determinar matematicamente quanto deveria existir de cada ativo, o investidor tende simplesmente a distribuir o capital entre diferentes alternativas. Quanto maior o número de opções disponíveis, maior a tendência de espalhar o dinheiro entre elas. Essa lógica está associada à conhecida heurística de 1/n: se existem várias alternativas de investimento, dividir o patrimônio de maneira aproximadamente uniforme parece uma solução razoável, mesmo que não seja a mais eficiente.
O ponto interessante é que esse comportamento não aparece apenas entre investidores pouco sofisticados.
Até os profissionais fazem isso
Para testar o modelo, os pesquisadores pediram que consultores financeiros de bancos alemães construíssem carteiras para três investidores fictícios: um conservador, um moderado e um agressivo. Todos tinham características semelhantes, e a principal diferença entre eles era justamente a tolerância ao risco. Os consultores podiam distribuir o patrimônio entre investimentos de curto prazo, títulos de renda fixa mais longos, blue chips alemãs, small caps e ações estrangeiras. Além da alocação, eles também precisavam estimar retorno, volatilidade e correlação entre essas classes.
O resultado torna o estudo particularmente interessante. Os profissionais conseguiam estimar as correlações de maneira relativamente razoável. Ou seja, não se tratava simplesmente de desconhecer o conceito. Mesmo assim, quando construíam suas carteiras e avaliavam o risco delas, pareciam praticamente ignorar os efeitos dessas correlações.
A volatilidade que os consultores atribuíam às carteiras ficava muito mais próxima da medida de pure risk proposta pelos autores, que considera basicamente o risco individual de cada investimento, do que da volatilidade calculada a partir das correlações entre os ativos.
Em outras palavras, eles conheciam as peças, mas não utilizavam integralmente a relação entre elas.
Quando os pesquisadores compararam as carteiras efetivamente recomendadas pelos consultores com aquelas previstas pelos diferentes modelos, o resultado ficou ainda mais evidente. Em 20 dos 23 profissionais analisados, o modelo comportamental explicou melhor as decisões tomadas do que o modelo tradicional de Markowitz.
A diferença foi grande. A distância média entre as carteiras recomendadas e aquelas previstas pelos modelos tradicionais ficou em aproximadamente 44% a 47%. Nos modelos comportamentais, caiu para algo em torno de 25% a 26%. Ou seja, um modelo mais simples, baseado em risco individual e diversificação intuitiva, conseguiu reproduzir muito melhor o comportamento real dos profissionais.
Isso também ajuda a explicar como os consultores ajustavam as carteiras conforme aumentava a tolerância ao risco. Na carteira conservadora, investimentos de curto prazo representavam, em média, 29,2% do patrimônio e títulos 43,3%. Na carteira agressiva, essas participações caíam para 10,3% e 11,9%, respectivamente. Enquanto isso, small caps passavam de 2,8% para 18,1% e ações estrangeiras de 7,3% para 33,6%.