Opacidade em <i>Hedge Funds</i>: Existe Criação de Valor para o Investidor e para o Gestor?

	Modelo
Variáveis	M-1	M-2	M-3	M-4	M-5	M-6	M-7	Background Teórico
ΔFutc_i,m : variação mensal do percentual de futuros investido pelo fundo i, no mês m, onde ΔFutc_i,m,y = Futc_i,m,y - Futc_i,m-1,y.	√	√	√	√	√	√ *	√	De acordo com Chen (2011Chen, Y. (2011). Derivatives use and risk taking: evidence from the hedge fund industry. Journal of Financial and Quantitative Analysis , 46,(4), 1073-1106. ), gestores podem empregar derivativos com a finalidade de especulação ou proteção, o que pode afetar o risco assumido pelo fundo no longo prazo.
ΔTermo_i,m : variação mensal do percentual de termo investido pelo fundo i, no mês m, onde ΔTermo_i,m,y Termo_i,m,y - Termo_i,m-1,y.	√	√	√	√	√	√ *	√
ΔOpt_i,m : variação mensal do percentual de opções investido pelo fundo i, no mês m, onde ΔOpti,m,y = Opt_i,m,y - Opt_i,m-1,y	√	√	√	√	√	√ *	√
ΔSwap_i,m : variação mensal do percentual de swaps investido pelo fundo i, no mês m, onde ΔSwap_i,m,y = Swap_i,m,y - Swap_i,m-1,y.	√	√	√	√	√	√ *	√
Dgestão_i : dummy que remete ao tipo de relação entre o gestor e administrador do fundo. Assume valor 0 se ambos pertencerem ao mesmo grupo financeiro e 1, caso contrário.	√	√	√	√	√	√		Como sugerido por Iquiapaza (2009Iquiapaza, R A. (2009). Performance, captação e foco das famílias de fundos de investimento. (2009). [Doctoral dissertation, Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, Brasil]. ), é importante verificar se o gestor e o administrador pertencem ao mesmo grupo financeiro, dado que essa relação pode ser fonte de conflito de interesse, o que poderia afetar o desempenho do fundo.
r_i,m : retorno percentual mensal obtido pelo fundo i, no mês m.	√	√	√	√				Opazo, Raddatz e Schmukler (2015Opazo, L., Raddatz, C., Schmukler, S.L. (2015). Institutional investors and long-term investment: evidence from Chile. World Bank Economic Review, 1, 479-522.) empregaram ambas as variáveis para explicar a mudança de risco do fundo. A variável r_i,m-1 também foi utilizada por Agarwal, Daniel e Naik (2009Agarwal, V.; Daniel, N. D.; Naik, N. (2009). Role of managerial incentives and discretion in hedge fund performance. Journal of Finance, 64(5), 221-2256.) para verificar o impacto do desempenho passado sobre o retorno presente.
r_i,m-1 : retorno percentual mensal obtido pelo fundo i, no mês m-1.	√	√	√	√	√	√ *	√
Dalavanc_i : dummy igual a 1 caso o fundo i esteja habilitado a se alavancar e 0, caso contrário.	√	√	√	√	√	√	√	Chen (2011Chen, Y. (2011). Derivatives use and risk taking: evidence from the hedge fund industry. Journal of Financial and Quantitative Analysis , 46,(4), 1073-1106. ) usou essa dummy como proxy para fundos que estavam ou não habilitados para empregar derivativos com a finalidade de especulação.
Tamanho_i,m : logaritmo natural do patrimônio líquido do fundo no mês m.	√	√	√	√	√	√ *	√ †	Empregado por Edwards e Caglayan (2001Edwards, F. R.; Caglayan, M. O. (2001). Peformance and manager skill. The Journal of Future Markets, 21(11), 1003-1028.), Do, Faff e Wickramanayake (2005Do, V.; Faff, R.; Wickramanayake, J. (2005). An empirical analysis of hedge fund performance: the case of Australian hedge funds industry. Journal of Multinational Financial Management, 15(4-5), 377-393.), e Soydemir, Smolarski e Shin (2014Soydemir, G., Smolarski, J.; Shin, S. (2014). Hedge funds, fund attributes and risk adjusted returns. Journal of Economics and Finance, 38(1), 133-149.) como fatores que explicam o desempenho do fundo.
Idade_i,m : logaritmo natural da diferença entre a data corrente ( ou a data de liquidação, caso o fundo tenha fechado antes do período amostral) e a data de abertura do fundo.	√	√	√	√	√	√ *	√	Conforme Brown; Harlow e Starks (1996Brown, K. C.; Harlow, W. V.; Starks, L. T. (1996). Of tournaments and temptations: an analysis of managerial incentives in the mutual fund industry. The Journal of Finance, 51(1), 85-110. ), fundos mais novos tendem a investir mais em ativos com maior risco, tentando alcançar um retorno melhor, principalmente quando sua série histórica de retornos é recente. Também foi usado por Edwards e Caglayan (2001Edwards, F. R.; Caglayan, M. O. (2001). Peformance and manager skill. The Journal of Future Markets, 21(11), 1003-1028.) o seu estudo sobre desempenho de fundos de hedge.
Dbench_i : dummy igual a 1 caso o fundo i encontre-se abaixo do seu benchmark (índice de referência usado para calcular a taxa de performance) e 0, caso contrário.				√				De acordo com Basak, Pavlova e Shapiro (2008Basak, S.; Pavlova, A.; Shapiro, A. (2008). Offsetting the implicit incentives: benefits of benchmarking in money management. Journal of Banking and Finance , 32(9), 1883-1893.),práticas de gestão de risco sempre consideram o benchmark.
Dcat_i : dummies que representam as três categorias da classificação Anbima de fundos tais como: “Estratégia” (Dcat1_i), “Alocação” (Dcat2_i) e “Investimentos no Exterior” (Dcat3_i)**.	√	√	√	√	√	√	√	Chen (2011Chen, Y. (2011). Derivatives use and risk taking: evidence from the hedge fund industry. Journal of Financial and Quantitative Analysis , 46,(4), 1073-1106. ) agrupou os fundos conforme suas categorias durante a análise do risco e desempenho deles.
Dyear_i : dummies que representam cada ano da amostra (efeito fixo de tempo).	√	√	√	√	√	√	√	Tem como finalidade capturar a interferência de períodos de alta volatilidade no mercado brasileiro sobre as análises realizadas.
Fr_m: Em termos de “fatores de risco” as seguintes variáveis foram consideradas nas análises:	√	√	√	√	√	√ *	√	Conforme Bali, Brown e Caglayan (2011Bali, T. G.; Brown, S. J.;Caglayan, M. O. (2011). Do hedge funds’ exposures to risk factors predict their future returns? Journal of Financial Economics, 101(1), 36-68.): ações (Ibrx-_100m , Ibovespa_m e fatores de Carhart(1997Carhart, M. M. (1997). On persistence in mutual fund performance. Journal of Finance , 52(1), 57-82.)); títulos governamentais (ima-geral _m); títulos corporativos (Ida-Geral_m); taxa de juros doméstica (Cdi-over_m; Selic-over_m ); moeda estrangeira (dólar (Dol _m) e euro (Eur _m)); preço de commodities (Icb _m); e inflação (Ipca _m).
Idade2_i,m: o inverso do logaritmo natural do valor do ativo do fundo no mês m.					√	√ *		Fator usado por Edwards e Caglayan (2001Edwards, F. R.; Caglayan, M. O. (2001). Peformance and manager skill. The Journal of Future Markets, 21(11), 1003-1028.) para capturar a possível não linearidade entre o desempenho e o tamanho do fundo.
Taxa_Gestão : taxa de gestão cobrada pelo fundo i (percentual do patrimônio líquido).					√	√	√	Sirri e Tufano (1998Sirri, E. R. and Tufano, P. (1998). Costly search and mutual fund flows. The Journal of Finance , 29(1), 312-312.) destacam que fundos que decrescem a taxa de gestão em um período particular são mais propensos a crescer rapidamente.
Smb_i,m : retorno da carteira de ações de baixa capitalização menos o retorno da carteira de ações de alta capitalização para o fundo i no mês m.					√	√ *		Fama e French (1993) empregaram esses fatores para estimar o retorno de fundos de hedge.
Premium_i,m : retorno da carteira de mercado (IBOVESPA) menos o retorno do ativo livre de risco (CDI over) para cada fundo i no mês m.					√	√ *		Fama e French (1993) empregaram esses fatores para estimar o retorno de fundos de hedge.
Hml_i,m : retorno de uma carteira de ações com um alto índice de valor contábil/valor de mercado menos o retorno de uma carteira de ações com baixo índice de valor contábil/valor de mercado para cada fundo i no mês m					√	√ *		Fama e French (1993) empregaram esses fatores para estimar o retorno de fundos de hedge.
Wml_i,my : retorno de uma carteira ganhadora menos o retorno de uma carteira perdedora para cada fundo i no mês m.					√	√ *		Fama e French (1993) empregaram esses fatores para estimar o retorno de fundos de hedge.
cmret_i,y-1 : retorno acumulado do fundo i no ano y-1.						√		Essa variável objetiva capturar o efeito do retorno passado sobre o retorno presente como observado por Agarwal, Daniel e Naik (2009Agarwal, V.; Daniel, N. D.; Naik, N. (2009). Role of managerial incentives and discretion in hedge fund performance. Journal of Finance, 64(5), 221-2256.).
Volret_i,m : desvio-padrão do retorno diário do fundo i no mês m e ano y multiplicado por √21.							√	Huang, Wei eYan (2007Huang, J.; Wei, K. D.; Yan, H. (2007). Participation costs and the sensitivity of fund flows to past performance. The Journal of Finance, 62(3), 1273-1310.) observaram que o fluxo do fundo poderia ser impactado pela volatilidade de seus retornos.
r² _i,m-1 : retorno ao quadrado mensal obtido para o fundo i no mês m-1.							√	Como definido por Sirri eTufano (1998Sirri, E. R. and Tufano, P. (1998). Costly search and mutual fund flows. The Journal of Finance , 29(1), 312-312.) e por Huang, Wei e Yan (2007Huang, J.; Wei, K. D.; Yan, H. (2007). Participation costs and the sensitivity of fund flows to past performance. The Journal of Finance, 62(3), 1273-1310.), o fluxo dos fundos são relacionados de forma não linerar com sua performance passada. Aqueles com melhor desempenho sofrem maiores captações enquanto aqueles com piores retornos sofrem menores resgates.
Dloser_i,m-1 : dummy de performance que assume valor 1 se o retorno mensal defasado do fundo i, , estiver situado dentro do grupo de fundos com piores retornos (menor ou igual ao percentil 20) e 0, caso contrário.							√	Como estabelecido por Huang, Wei eYan (2007Huang, J.; Wei, K. D.; Yan, H. (2007). Participation costs and the sensitivity of fund flows to past performance. The Journal of Finance, 62(3), 1273-1310.), tais dummies poderiam auxiliar na estimação de relações não lineares entre fluxo e desempenho.
Dmid_i,_m-1 : dummy de performance que assume valor 1 se o retorno mensal defasado do fundo i, estiver situado dentro do grupo de fundos com retornos medianos (maior que o percentil 20 mas menor que o percentil 80) e 0, caso contrário.							√	Como estabelecido por Huang, Wei eYan (2007Huang, J.; Wei, K. D.; Yan, H. (2007). Participation costs and the sensitivity of fund flows to past performance. The Journal of Finance, 62(3), 1273-1310.), tais dummies poderiam auxiliar na estimação de relações não lineares entre fluxo e desempenho.
Dwin_i,_m-1 : dummy de performance que assume valor 1 se o retorno mensal defasado do fundo i, estiver situado dentro do grupo de fundos com retornos superiores (maior ou igual ao percentil 80) e 0, caso contrário.							√	Como estabelecido por Huang, Wei eYan (2007Huang, J.; Wei, K. D.; Yan, H. (2007). Participation costs and the sensitivity of fund flows to past performance. The Journal of Finance, 62(3), 1273-1310.), tais dummies poderiam auxiliar na estimação de relações não lineares entre fluxo e desempenho.

Tipo de Investidor	Variável	Mínimo	1° Quartil	Mediana	Média	3° Quartil	Desvio Padrão	Máximo
Profissional	Risco Total Mensal	0.00041	0.00366	0.00773	0.01286	0.01660	0.01399	0.07530
	Risco Sistemático Mensal	0.00025	0.00287	0.00606	0.00986	0.01291	0.01105	0.06660
	Risco Não Sistemático Mensal	0.00001	0.00048	0.00113	0.00164	0.00216	0.00173	0.00920
	Risco Mensal Tracking Error	0.00029	0.00361	0.00768	0.01257	0.01608	0.01381	0.07531
	Índice de Sharpe Ajustado Mensal	-4.50	-0.41	0.45	3.58	1.03	19.14	176.10
	Índice de Sharpe Ajustado Anual	-8.34	-0.81	0.19	8.26	1.76	48.81	366.23
	Variação Patrimonial Mensal (Em milhares de reais)	-83438	-452.50	0.67	351.1	225.70	19.381	84.365
Qualificado	Risco Total Mensal	0.00002	0.00244	0.00589	0.01057	0.01272	0.01399	0.07775
	Risco Sistemático Mensal	0.00001	0.00184	0.00479	0.00885	0.01023	0.01230	0.07029
	Risco Não Sistemático Mensal	0.00000	0.00028	0.00084	0.00171	0.00208	0.00235	0.01263
	Risco Mensal Tracking Error	0.000001	0.00231	0.00583	0.01010	0.01259	0.01301	0.07589
	Índice de Sharpe Ajustado Mensal	-5.93	-0.69	0.12	1.17	1.39	7.81	66.36
	Índice de Sharpe Ajustado Anual	-11.58	-0.79	-0.04	1.49	1.26	9.43	74.17
	Variação Patrimonial Mensal (Em milhares de reais)	-85953	-1747	0.05	-1.171	357	16.264	69.183
Não-Qualificado	Risco Total Mensal	0.00012	0.00326	0.00650	0.00906	0.01187	0.00852	0.04486
	Risco Sistemático Mensal	0.00008	0.00242	0.00497	0.00738	0.00952	0.00752	0.04063
	Risco Não Sistemático Mensal	0.00004	0.00040	0.00110	0.00297	0.00366	0.00437	0.02320
	Risco Mensal Tracking Error	0.00001	0.00315	0.00635	0.00895	0.01168	0.00867	0.04644
	Índice de Sharpe Ajustado Mensal	-4.9	-0.81	-0.04	0.06	0.82	1.83	5.67
	Índice de Sharpe Ajustado Anual	-6.90	-0.90	-0.12	0.43	0.76	3.77	28.43
	Variação Patrimonial Mensal (Em milhares de reais)	-82.473	-3.303	-230	-1.231	352	18.115	83.713

								Número de Fundos
Investidor	Variável (como %d patrimônio líquido)	Mínimo	1°Quartil	Mediana	Média	3°Quartil	Máximo	% >Média	% <= Média
Profissional	Mercado Futuro-Posição Vendida	-14.280%	-0.129%	0.000%	-0.612%	0.038%	27.800%	16	10
	Mercado Futuro-Posição Comprada	-4.423%	-0.023%	0.000%	0.705%	0.111%	23.680%	6	20
	Opção de Compra-Posição Vendida	-8.886%	-0.107%	0.000%	-0.304%	0.000%	0.000%	14	12
	Opção de Compra-PosiçãoComprada	0.000%	0.000%	0.056%	0.607%	0.311%	12.820%	8	18
	Opção de Venda-Posição Vendida	-3.506%	-0.145%	-0.018%	-0.185%	0.000%	0.000%	11	15
	Opção de Venda-PosiçãoComprada	0.000%	0.000%	0.058%	0.349%	0.288%	6.718%	7	19
	Swap a pagar	-11.810%	-0.029%	0.000%	-0.189%	0.000%	0.000%	9	17
	Swap a receber	0.000%	0.000%	0.000%	0.490%	0.146%	11.280%	8	18
	Termo-Compras a receber	-1.071%	0.000%	0.000%	0.470%	0.043%	61.840%	8	18
	Termo-Vendas a receber	-2.608%	0.000%	0.000%	0.803%	0.306%	18.120%	5	21
Qualificado	Mercado Futuro-Posição Vendida	-14.280%	-0.048%	0.000%	0.702%	0.127%	30.890%	9	80
	Mercado Futuro-Posição Comprada	-4.423%	-0.015%	0.000%	0.640%	0.104%	23.680%	13	76
	Opção de Compra-Posição Vendida	-8.886%	-0.394%	-0.069%	-0.519%	0.000%	0.000%	41	48
	Opção de Compra-PosiçãoComprada	0.000%	0.000%	0.150%	1.032%	0.881%	12.820%	30	59
	Opção de Venda-Posição Vendida	0.000%	-4.315%	-0.185%	-0.031%	-0.296%	0.000%	49	40
	Opção de Venda-PosiçãoComprada	0.000%	0.000%	0.068%	0.464%	0.398%	6.8700%	23	66
	Swap a pagar	-38.050%	-0.028%	0.000%	-0.149%	0.000%	0.000%	30	59
	Swap a receber	0.000%	0.000%	0.000%	0.396%	0.069%	57.320%	16	73
	Termo-Compras a receber	-0.584%	0.000%	0.000%	0.173%	0.000%	17.400%	25	64
	Termo-Vendas a receber	-3.874%	0.000%	0.000%	0.808%	0.061%	49.590%	17	72
Não-Qualificado	Mercado Futuro-Posição Vendida	-14.280%	-0.052%	0.000%	0.508%	0.070%	30.890%	17	220
	Mercado Futuro-Posição Comprada	-4.423%	-0.010%	0.000%	0.549%	0.051%	23.680%	33	204
	Opção de Compra-Posição Vendida	-8.886%	-0.226%	-0.014%	-0.421%	0.000%	0.000%	151	86
	Opção de Compra-PosiçãoComprada	0.000%	0.000%	0.028%	0.660%	0.359%	12.820%	72	165
	Opção de Venda-Posição Vendida	0.000%	-4.315%	-0.112%	-0.001%	-0.196%	0.000%	127	110
	Opção de Venda-PosiçãoComprada	0.000%	0.000%	0.011%	0.379%	0.226%	6.870%	74	163
	Swap a pagar	-39.860%	0.000%	0.000%	-0.206%	0.000%	0.000%	129	108
	Swap a receber	0.000%	0.000%	0.000%	0.538%	0.000%	50.600%	35	202
	Termo-Compras a receber	-23.130%	0.000%	0.000%	0.146%	0.000%	72.720%	68	169
	Termo-Vendas a receber	-5.096%	0.000%	0.000%	0.546%	0.000%	60.270%	44	193

		Painel A : Derivativos em Termos Absolutos			Painel B : Derivativos in Termos Líquidoss
Modelo	Tipo de Derivativo	Total	Qualificado	Não - Qualificado	Total	Qualificado	Não - Qualificado
Modelo	Tipo de Derivativo	Coeficiente	Coeficiente	Coeficiente	Coeficiente	Coeficiente	Coeficiente
M-1: Variação Mensal do Risco Total	ΔDeriv_i,m	0.00353*** (0.00090)	0.00282** (0.00141)	0.00391*** (0.00111)	0.00729*** (0.00198)	0.00755** (0.00309)	0.00685*** (0.00201)
M-1: Variação Mensal do Risco Total	ΔDeriv_i,m-1	0.00320*** (0.00086)	0.00390* (0.00144)	0.00284*** (0.00095)	0.00386** (0.00176)	0.00388 (0.00282)	0.00416** (0.00173)
M-2: Variação Mensal do Risco Sistemático	ΔDeriv_i,m	0.01021*** (0.00167)	0.00336** (0.00134)	0.00395*** (0.00101)	0.03639*** (0.00567)	0.00816*** (0.00285)	0.00744*** (0.00210)
M-2: Variação Mensal do Risco Sistemático	ΔDeriv_i,m-1	0.00548*** (0.00080)	0.00428*** (0.00137)	0.00272*** (0.00100)	0.00935*** (0.00203)	0.00265 (0.00234)	0.00261 (0.00192)
M-3: Variação Mensal do Risco Não Sistemático	ΔDeriv_i,m	0.00304** (0.00103)	0.00381** (0.00184)	0.00194 (0.00147)	0.00282 (0.00257)	0.00700* (0.00396)	0.00040 (0.00266)
M-3: Variação Mensal do Risco Não Sistemático	ΔDeriv_i,m-1	0.00534*** (0.12953)	0.00662*** (0.00205)	0.00457*** (0.00099)	0.01075*** ( 0.00227)	0.01123*** (0.00422)	0.01026*** (0.00234)
M-4: Variação Mensal do Tracking Error	ΔDeriv_i,m	0.00329*** (0.00329)	0.00343*** (0.00131)	0.00338*** (0.00080)	0.00656*** (0.00143)	0.00749*** (0.00264)	0.00616*** (0.00163)
M-4: Variação Mensal do Tracking Error	ΔDeriv_i,m-1	0.00324*** (0.00066)	0.00364*** (0.00131)	0.00271*** (0.00080)	0.00377*** (0.00127)	0.00302 (0.00241)	0.00361** (0.00153)

		Painel A: Derivativos em Termos Absolutos			Painel B: Derivativos in Termos Líquidoss
Modelo	Tipo de Derivativo	Total	Qualificado	Não Qualificado	Total	Qualificado	Não Qualificado
Modelo	Tipo de Derivativo	Coeficiente	Coeficiente	Coeficiente	Coeficiente	Coeficiente	Coeficiente
M- 1: Variação Mensal do Risco Total	ΔFutc_i,m,	0.00100 (0.00093)	0.00221 (0.00187)	0.00130 (0.00127)	0.00639*** (0.00216)	0.00676 (0.00498)	0.00709* (0.00381)
	ΔFutc_i,m-1	0.00509*** (0.00092)	0.00521*** (0.00157)	0.00492*** (0.00100)	0.01168*** (0.00243)	0.00939* (0.00526)	0.01160*** (0.00243)
	ΔSwap_i,m	0.12237*** (0.01429)	0.10271*** (0.02246)	0.06800*** (0.01838)	0.08773*** (0.01954)	0.11226** (0.03378)	0.06230** (0.02597)
	ΔSwap_i,m-1	-0.02633** (0.01049)	Inserted as instrument	-0.01854* (0.01032)	-0.07718*** (0.01545)	Inserted as instrument	-0.05071*** (0.01443)
	ΔOpt_i,m	0.05997*** (0.00706)	0.01125*** (0.00375)	0.01646*** (0.00242)	0.08576*** (0.01236)	0.01947** (0.00761)	0.03922*** (0.00701)
	ΔOpt_i,m-1	0.01556*** (0.00270)	0.00398 (0.00330)	0.01186*** (0.00253)	0.01531*** (0.00525)	0.00198 (0.00604)	0.02162*** (0.00569)
	ΔTermo_i,m	0.00081 (0.00322)	0.00354 (0.00477)	0.00130 (0.00401)	0.00348 (0.00316)	0.00293 (0.00482)	0.00282 (0.00410)
	ΔTermo_i,m,-1	-0.00043 (0.00404)	0.00647 (0.00503)	-0.00477 (0.00546)	-0.00155 (0.00388)	0.00482 (0.00507)	-0.00462 (0.00544)
M- 2: Variação Mensal do Risco Sistemático	ΔFutc_i,m	0.00238** (0.00100)	0.00222 (0.00178)	0.00207 (0.00126)	0.01668*** (0.00514)	0.00821 (0.00501)	0.00524 (0.00323)
	ΔFutc_i,m-1	0.00560*** (0.00108)	0.00667*** (0.00210)	0.00511*** (0.00138)	0.01419*** (0.00358)	0.01276*** (0.00493)	0.01029*** (0.00273)
	ΔSwap_i,m	0.10180*** (0.01648)	0.15612 (0.02816)	0.08428*** (0.02198)	0.13269*** (0.02380)	0.17103*** (0.03762)	0.10077*** (0.03102)
	ΔSwap_i,m-1	Inserted as instrument	Inserted as instrument	-0.01803 (0.01541)	Inserted as instrument	Inserted as instrument	-0.05542*** (0.0202685)
	ΔOpt_i,m	0.01814*** (0.00240)	0.01413*** (0.00482)	0.01719*** (0.00604)	0.03907** (0.00572)	0.02413*** (0.00823)	0.06152*** (0.01769)
	ΔOpt_i,m-1	Inserted as instrument	0.00443 (0.00478)	0.01179*** (0.00300)	Inserted as instrument	0.00095 (0.00771)	0.03202*** (0.00681)
	ΔTermo_i,m	-0.00077 (0.00355)	-0.00358 (0.00563)	0.00015 (0.00468)	0.00114 (0.00349)	-0.00031 (0.00555)	0.00148 (0.00466)
	ΔTermo_i,m,-1	-0.00809* (0.00441)	0.00023 (0.00617)	-0.01346** (0.00632)	-0.00838** (0.00427)	0.00001 (0.00648)	-0.01431** (0.00622)
M-3: Variação Mensal do Risco Não Sistemático	ΔFutc_i,m	0.00435*** (0.00155)	0.00237 (0.00256)	-0.00097 (0.00216)	0.01632** (0.00662)	0.01131 (0.00857)	-0.00139 (0.00589)
	ΔFutc_i,m-1	0.00592*** (0.00136)	0.00960*** (0.00329)	0.00241** (0.00115)	0.02152*** (0.00598)	0.03371** (0.01408)	0.01502*** (0.00457)
	ΔSwap_i,m	0.01024 (0.02513)	0.06491** (0.02952)	-0.03220 (0.02772)	-0.03367 (0.02742)	0.02980 (0.03721)	-0.09107*** (0.03217)
	ΔSwap_i,m-1	0.03184 (0.021112)	-0.02241 (0.02833)	0.04890** (0.02214)	0.01324 (0.0288)	-0.06435 (0.05825)	0.04542*** (0.02641)
	ΔOpt_i,m	0.00285 (0.00338)	-0.00135 (0.00552)	0.00445 (0.00417)	0.00981 (0.00735)	0.00448 (0.01217)	0.00860* (0.00988)
	ΔOpt_i,m-1	0.00845** (0.00393)	0.00390 (0.00810)	0.01181** (0.00475)	0.00593 (0.00836)	0.00365 (0.01327)	0.00833 (0.01036)
	ΔTermo_i,m	0.00131 (0.00485)	0.01190* (0.00715)	0.00081** (0.00624)	0.00242 (0.00496)	0.01115 (0.00789)	0.00254 (0.00615)
	ΔTermo_i,m,-1	0.01225** (0.00502)	0.01471*** (0.00536)	0.01688** (0.00730)	0.01399*** (0.00509)	0.01458*** (0.00545)	0.01995*** (0.00715)
M-4: Variação Mensal do Risco Tracking Error	ΔFutc_i,m	0.00387 (0.00123)	0.00148 (0.00199)	0.00144 (0.00116)	0.01425*** (0.00478)	0.00415 (0.00575)	0.00597** (0.00285)
	ΔFutc_i,m-1	0.00685 (0.00103)	0.00791*** (0.00158)	0.00498*** (0.00112)	0.01710*** (0.00348)	0.02178*** (0.00594)	0.01000*** (0.00228)
	ΔSwap_i,m	0.08612 (0.01377)	0.14965*** (0.02537)	0.08470*** (0.01771)	0.11622*** (0.01956)	0.14676*** (0.03413)	0.07682*** (0.02378)
	ΔSwap_i,m-1	Inserted as instrument	-0.04753*** (0.01677)	-0.02024* (0.01141)	Inserted as instrument	-0.10687*** (0.02802)	-0.04361*** (0.01415)
	ΔOpt_i,m	0.01342*** (0.0021418)	0.01039** (0.00395)	0.01657*** (0.00271)	0.03207*** (0.00531)	0.02003** (0.00780)	0.04036*** (0.00715)
	ΔOpt_i,m-1	0.01121*** (0.00215)	0.00448 (0.004088)	0.01263*** (0.00283)	0.01691*** (0.00426)	0.00219 (0.00712)	0.023701*** (0.00581)
	ΔTermo_i,m	-2.51E-05 (0.00324)	0.00263 (0.00528)	-0.00078 (0.00422)	0.00038 (0.00310)	0.00238 (0.00570)	0.00082 (0.00422)
	ΔTermo_i,m,-1	-0.00229 (0.00383)	0.00362 (0.00560)	-0.00524 (0.00537)	-0.00326 (0.00369)	0.00247 (0.00568)	-0.00528 (0.00530)
	Dalavanc_i	-0.01022*** (0.00300)	-0.01597** (0.006841)	0.00493** (0.00205)	-0.00798*** (0.00290)	-0.01544** (0.00701)	0.00380** (0.00192)

		Painel A: Derivativos em Termos Absolutos			Painel B: Derivativos in Termos Líquidos
Modelos	Tipo de Derivativos	Total	Qualified	Non-qualified	Total	Qualified	Non-qualified
Modelos	Tipo de Derivativos	Coeficiente	Coeficiente	Coeficiente	Coeficiente	Coeficiente	Coeficiente
M-5: Variação Mensal do índice de Sharpe Ajustado	ΔDeriv_i,m	-0.02448* (0.01379)	-0.13704** (0.05471)	-0.00389 (0.01465)	-0.04849 (0.03205)	-0.30036** (0.15127)	-0.02075 (0.05937)
M-5: Variação Mensal do índice de Sharpe Ajustado	ΔDeriv_i,m-1	0.00326 (0.01409)	-0.08083*** (0.02931)	-0.00103 (0.00786)	0.04605 (0.03048)	-0.05203 (0.05379)	0.01721 (0.01906)
M-6: Variação Anual do índice de Sharpe Ajustado	ΔDeriv_i,m	0.02721 (0.02414)	0.00809 (0.03291)	0.04118 (0.06583)	0.03118 (0.03828)	0.01882 (0.04405)	0.02064 (0.17254)
	ΔDeriv_i,m-1	-0.01913 (0.02822)	-0.02103 (0.06922)	Inserted as instrument	-0.05043 (0.05589)	-0.01810 (0.07168)	Inserted as instrument
	Dleverg_i	-0.73683* (0.37792)	-0.95579 (0.90784)	-0.46772** (0.19009)	-0.76018* (0.39384)	-0.76594 (1.04601)	-0.46345*** (0.15817)

		Painel A: Derivativos em Termos Absolutos			Painel B: Derivativos in Termos Líquidos
Modelos	Tipo de Derivativos	Total	Qualified	Non-qualified	Total	Qualified	Non-qualified
Modelos	Tipo de Derivativos	Coeficiente	Coeficiente	Coeficiente	Coeficiente	Coeficiente	Coeficiente
M-5: Variação Mensal do Índice de Sharpe Ajustado	ΔFutc_i,m	-0.02035 (0.01333)	-0.03831 (0.04337)	-0.00781 (0.00862)	0.04857 (0.04800)	-0.04856 (0.12704)	-0.042648 (0.03871)
	ΔFutc_i,m-1	-0.04083** (0.01600)	-0.10414** (0.05299)	-0.00988 (0.01070)	-0.05074* (0.02632)	-0.21016* (0.12359)	-0.020067 (0.02582)
	ΔSwap_i,m	-0.87056*** (0.28520)	-2.64574*** (0.83247)	-0.05779 (0.09078)	-2.50219** (1.17828)	-2.44775*** (0.63485)	0.09418 (0.17612)
	ΔSwap_i,m-1	0.01520 (0.18428)	0.28045 (0.47607)	-0.05573 (0.11623)	Inserted as instrument	Inserted as instrument	-0.00740 (0.1381389)
	ΔOpt_i,m	0.06878 (0.06089)	0.21624* (0.11587)	0.01007 (0.02261)	0.00242 (0.22958)	0.36004* (0.20801)	0.04755 (0.07864)
	ΔOpt_i,m-1	Inserted as instrument	-0.03222 (0.06412)	0.03389 (0.02914)	Inserted as instrument	-0.06661 (0.17993)	0.19123** (0.09563)
	ΔTermo_i,m,	-0.16980 (0.14132)	0.02776 (0.05847)	-0.0916 (0.07385)	-0.12250 (0.14031)	0.02167 (0.05998)	-0.10359 (0.07641)
	ΔTermo_i,m,-1	Inserted as instrument	0.16635*** (0.05724)	0.19297 (0.11898)	Inserted as instrument	0.16380*** (0.05927)	0.18789 (0.11854)
M-6: Variação Anual do Índice de Sharpe Ajustado	ΔFutc_i,m	-0.01121 (0.02769)	0.00678 (0.04618)	0.01709 (0.02733)	-0.01724 (0.03923)	0.01897 (0.04996)	0.00411 (0.02972)
	ΔFutc_i,m-1	0.03463 (0.02728)	0.08212 (0.09835)	Inserted as instrument	0.03452 (0.03109)	0.10891 (0.10296)	0.60697 (0.47044)
	ΔSwap_i,m	0.15927 (0.21290)	-0.00827 (0.52539)	-0.03198 (0.41378)	0.65132** (0.28279)	1.33167* (0.76224)	0.27143 (0.30489)
	ΔSwap_i,m-1	-0.15943 (0.31431)	0.13820 (0.83271)	Inserted as instrument	-0.73801 (0.48641)	-1.71483 (1.68078)	Inserted as instrument
	ΔOpt_i,m	-0.00027 (0.10740)	0.18039 (0.26570)	0.03842 (0.09046)	0.21563 (0.44508)	0.19130 (0.62709)	-0.03992 (0.17932)
	ΔOpt_i,m-1	inserted as instrument	0.16201 (0.21104)	Inserted as instrument	Inserted as instrument	0.24101 (0.81285)	Inserted as instrument
	ΔTermo_i,m	0.11177 (0.12331)	0.13654 (0.45794)	0.27761 (0.28428)	0.11035 (0.13871)	0.19214 (0.52957)	0.15533 (0.281698)
	ΔTermo_i,m,-1	-0.12203 (0.14882)	0.06154 (0.41874)	-0.14073 (0.23477)	-0.11835 (0.10751)	0.06450 (0.51325)	-0.04107 (0.24231)
	Dalavanc_i	-0.63100** (0.31895)	-4.27287 (6.46721)	-0.41374** (0.16346)	-0.62311* (0.35941)	-3.67785 (8.22668)	-0.48003*** (0.16373)

		Painel A: Derivativos em Termos Absolutos			Painel B: Derivativos in Termos Líquidos
Modelos	Tipo de Derivativos	Total	Qualified	Non-qualified	Total	Qualified	Non-qualified
Modelos	Tipo de Derivativos	Coeficiente	Coeficiente	Coeficiente	Coeficiente	Coeficiente	Coeficiente
M-7: Variação mensal do Patrimônio Líqido (Fluxo Líquido)	ΔDeriv_i,m	-0.00014 (0.00019)	-0.00012 (0.00023)	0.00049 (0.00077)	-0.00028 (0.00029)	-0.00021 (0.00054)	0.00112 (0.00155)
	ΔDeriv_i,m-1	-0.00020 (0.00016)	-0.00022 (0.00018)	-0.00075 (0.00058)	-0.00047* (0.00026)	-0.00082** (0.00037)	0.00029 (0.00174)

		Painel A: Derivativos em Termos Absolutos			Painel B: Derivativos in Termos Líquidos
Modelos	Tipo de Derivativos	Total	Qualified	Non-qualified	Total	Qualified	Non-qualified
Modelos	Tipo de Derivativos	Coeficiente	Coeficiente	Coeficiente	Coeficiente	Coeficiente	Coeficiente
M-7: Variação mensal do Patrimônio Líquido (Fluxo Líquido)	ΔFutc_i,m	0.00015 (0.00028)	-0.00034 (0.00022)	0.00021 (0.00035)	-0.00017 (0.00056)	-0.00134 (0.00085)	-0.00010 (0.00057)
	ΔFutc_i,m-1,	-0.00028 (0.00026)	-0.00023 (0.00033)	-0.00055** (0.00027)	-0.00078 (0.00063)	-0.00129 (0.00087)	-0.00131* (0.00068)
	ΔSwap_i,m	-0.01101*** (0.00364)	-0.00596 (0.00586)	-0.01750*** (0.00423)	-0.010520** (0.00424)	-0.00355 (0.00661)	-0.01718*** (0.0059)
	ΔSwap_i,m-1	-0.00810*** (0.00239)	-0.00572 (0.00349)	-0.00917*** (0.00294)	-0.01123** (0.00358)	-0.00515 (0.00471)	-0.01328 *** (0.00434)
	ΔOpt_i,m	-0.00153** (0.00062)	-0.00134 (0.00121)	-0.00154** (0.00062)	-0.00365*** (0.00118)	-0.00319* (0.00170)	-0.00408*** (0.00151)
	ΔOpt_i,m-1	0.00015 (0.00066)	-0.00087 (0.00077)	0.00094 (0.00076)	-0.00110 (0.00114)	-0.00269** (0.00116)	0.00120 (0.00154)
	ΔTermo_i,m	0.00093 (0.00063)	0.00229** (0.00110)	6.334E-05 (0.00078)	0.00112* (0.00063)	0.00260** (0.00115)	0.00031 (0.00077)
	ΔTermo_i,m,-1	0.00069 (0.00056)	0.00152 (0.00100)	8.557E-05 (0.00070)	0.00075 (0.00056)	0.00194* (0.00104)	0.00040 (0.00070)
	Dalavanc_i	-0.01163*** (0.00214)	-0.00969*** (0.00311)	-0.01367*** (0.00273)	-0.01124*** (0.00214)	-0.010148 (0.00309)	-0.01340 (0.00277)

Variável	Investidores Totais		Investidores Qualificados		Investidores Não Qualificados
Variável	Coeficiente		Coeficiente		Coeficiente
Fluxo_i,m-1	0.153564* (0.02174)		0.081591** (0.02465)		0.183410* (0.02465)
Fluxo_i,m-2	0.066309* (0.01703)		0.074743* (0.02031)		0.067084* (0.02031)
r² _i,m-1	0.244817* (0.05088)		0.178732* (0.06378)		0.289040* (0.06563)
r² _i,m-2	0.292254* (0.04187)		0.22401* (0.05034)		0.339520* (0.05783)
Dalavanc_i	-0.011636* (0.00211)		-0.009691* (0.00311)		-0.013678* (0.00273)
Dalavanc_{i x} Dperd_i,m-1	-		-		-0.009653* (0.00327)
Ibrx-100_m-1	0.032626** (0.01609)		0.045610*** (0.02773)		-
ΔFutc_i,m (absoluto)	0.000157 (0.00029)		-0.000348 (0.00022)		0.000212 (0.00035)
ΔFutc_i,m-1 (absoluto)	-0.000285 (0.00027)		-0.00023 (0.00033)		-0.000551** (0.00028)
ΔSwap_i,m (absoluto)	-0.011014* (0.00364)		-0.00596 (0.00586)		-0.017502* (0.00423)
ΔSwap_i,m-1 (absoluto)	-0.008102* (0.00239)		-0.00572 (0.00349)		-0.009173* (0.00294)
ΔOpt_i,m (absoluto)	-0.001534* (0.00062)		-0.00134 (0.00122)		-0.001550** (0.00062)
ΔOpt_i,m-1 (absoluto)	0.000159 (0.00066)		-0.00087 (0.00077)		0.000945 (0.00076)
ΔTermo_i,m (absoluto)	0.000937 (0.00064)		0.00229** (0.00110)		0.000622 (0.00423)
ΔTermo_i,m,-1 (absoluto)	0.000696 (0.00057)		0.00152 (0.00100)		0.000080 (0.00070)
Dano₂₀₁₄	-0.006476* (0.00225)		-		-
Dano₂₀₁₀	-		0.016669** (0.00827)		-
Test	Estatística de Teste	P-Value	Estatística de Teste	P-Value	Estatística de Teste	P-Value
Teste de Sargan	206.873	1.000	92.361	1.000	145.346	0.523
Teste de Autocorrelção de 1° Ordem	-10.007	0.000	-5.225	0.000	-8.881	0.000
Teste de Autocorrelção de 2° Ordem	-1.243	0.214	-1.589	0.112	-0.825	0.409

	Nível de qualificação do investidor
Estatística	Professional	Qualificado	Não- Qualificado
Minimo	-37.680%	-29.550%	-10.900%
1°Quartil	-0.417%	-0.356%	-0.429%
Mediana	0.126%	0.030%	-0.015%
Média	0.219%	0.008%	-0.033%
3°Quartil	0.783%	0.337%	0.394%
Máximo	38.730%	29.850%	12.190%

\frac{σ_{r i s c o i, m}}{σ_{r i s c o i, m - 1}} = β_{1} σ_{t o t a l i, m - 1} + β_{2} {D g e s t ã o}_{i} + β_{3} r_{i, m} + β_{4} r_{i, m - 1} + β_{5} \sum_{l = 0}^{1} {∆ F u t c}_{i, m - l} + β_{6} \sum_{l = 0}^{1} {∆ T e r m o}_{i, m - l} + β_{7} \sum_{l = 0}^{1} {∆ O p t}_{i, m - l} + β_{8} \sum_{l = 0}^{1} {∆ S w a p}_{i, m - l} + β_{9} {D a l a v a n c}_{i} + β_{10} {T a m a n h o}_{i, m} + β_{11} {I d a d e}_{i, m} + \sum_{k = 12}^{25} {F r}_{m} + β_{26} D {c a t}_{i} + β_{27} D {a n o}_{i} + ϵ_{i, m}

\frac{σ_{t r a c k i n g e r r o r i, m}}{σ_{t r a c k i n g e r r o r i, m - 1,}} = β_{1} {∆ σ}_{t r a c k i n g e r r o r i, m - 1} + β_{2} {D g e s t ã o}_{i} + β_{3} r_{i, m} + β_{4} r_{i, m - 1} + β_{5} \sum_{l = 0}^{1} {∆ F u t c}_{i, m - l} + β_{6} \sum_{l = 0}^{1} {∆ T e r m o}_{i, m - l} + β_{7} \sum_{l = 0}^{1} {∆ O p t}_{i, m - l} + β_{8} \sum_{l = 0}^{1} {∆ S w a p}_{i, m - l} + β_{9} {D a l a v a n c}_{i} + β_{10} {T a m a n h o}_{i, m} + β_{11} {I d a d e}_{i, m} + \sum_{k = 12}^{25} {F r}_{m} + β_{26} D {c a t}_{i} + β_{27} D {a n o}_{i} + β_{28} D {b e n c h}_{i} + ϵ_{i, m}

σ_{t r a c k i n g e r r o r i, m} = \sqrt{\frac{1}{n - 1} \sum_{d = 1}^{n} {(r_{i, d} - {r b e n c h}_{i, d})}^{2}} \times \sqrt{21}

{D a s r}_{i, m} = β_{1} {D a s r}_{i, m - 1} + β_{2} {D g e s t ã o}_{i} + β_{3} r_{i, m - 1} + β_{4} \sum_{l = 0}^{1} {∆ F u t c}_{i, m - l} + β_{5} \sum_{l = 0}^{1} {∆ T e r m o}_{i, m - l} + β_{6} \sum_{l = 0}^{1} {∆ O p t}_{i, m - l} + β_{7} \sum_{l = 0}^{1} {∆ S w a p}_{i, m - l} + β_{8} {D a l a v a n c}_{i} + β_{9} {T a m a n h o}_{i, m} + β_{10} {T a m a n h o 2}_{i, m} + β_{11} {I d a d e}_{i, m} + β_{12} {S m b}_{i, m} + β_{13} H {m l}_{i, m} + β_{14} W {m l}_{i, m} + β_{15} {P r e m i u m}_{i, m} + β_{16} {T a x a}_{g e s t ã o i} + \sum_{k = 17}^{30} {F r}_{i, m} + β_{31} D {c a t}_{i} + β_{32} D {a n o}_{i} + ϵ_{i, m}

{D a s r}_{i, y} = β_{1} {D a s r}_{i, y - 1} + β_{2} {D g e s t ã o}_{i} + β_{3} r_{i, y - 1} + β_{4} \sum_{l = 0}^{1} {∆ F u t c}_{i, y - 1} + β_{5} \sum_{l = 0}^{1} {∆ T e r m o}_{i, y - 1} + β_{6} \sum_{l = 0}^{1} {∆ O p t}_{i, y - 1} + β_{7} \sum_{l = 0}^{1} {∆ S w a p}_{i, y - 1} + β_{8} {D a l a v a n c}_{i} + β_{9} {T a m a n h o}_{i, y} + β_{10} {T a m a h n o 2}_{i, y} + β_{11} {I d a d e}_{i, y} + β_{12} {S m b}_{i, y} + β_{13} H {m l}_{i, y} + β_{14} W {m l}_{i, y} + β_{15} {P r e m i u n}_{i, y} + β_{16} {T a x a}_{g e s t ã o i} + \sum_{k = 17}^{30} {F r}_{i, y} + β_{31} D {c a t}_{i} + β_{32} D {a n o}_{i} + ϵ_{i, y}

{F l u x o}_{i, m} = β_{1} {F l u x o}_{i, m - 1} + {β_{2} {T a m a n h o}_{i, m - 1} + β_{3} {I d a d e}_{i, m} + β}_{4} {T a x a}_{g e s t ã o i} + β_{5} {V o l r e t}_{i, m} + β_{6} r_{i, m - 1} + β_{7} {r^{2}}_{i, m - 1} + β_{8} \sum_{l = 0}^{1} {∆ F u t c}_{i, m - l} + β_{9} \sum_{l = 0}^{1} {∆ T e r m o}_{i, m - l} + β_{10} \sum_{l = 0}^{1} {∆ O p t}_{i, m - l} + β_{11} \sum_{l = 0}^{1} {∆ S w a p}_{i, m - l} + β_{12} {D a l a v a n c}_{i} + \sum_{k = 13}^{26} {F r}_{i, m} + β_{27} D {c a t}_{i} + β_{28} D {a n o}_{i} + ϵ_{i, m}

[1] flavia_januzzi@yahoo.com.br

Brasil

Brasil

Opacidade em Hedge Funds: Existe Criação de Valor para o Investidor e para o Gestor?

RESUMO