Eugene Fama ganhou o Nobel de Economia em 2013 por provar que os mercados são eficientes — que é impossível bater o mercado de forma consistente usando informação pública. Mas Fama e seu colega Kenneth French também descobriram que certas categorias de ativos historicamente entregam retornos maiores do que outras. Isso seria uma contradição? Não — e entender por que é um dos conceitos mais importantes em finanças modernas.
Este é o artigo 5 de 5 da série. Leia também: A História de Bogle e a Vanguard · A Caminhada Aleatória · Por que 94% dos fundos perdem · A Tirania das Taxas
A aparente contradição que Fama resolveu
Se os mercados são eficientes — como Fama demonstrou — como podem existir grupos de ativos que consistentemente entregam retornos maiores? Não deveria qualquer "oportunidade" ser rapidamente arbitrada e eliminada pelo mercado?
A resposta de Fama é elegante: os retornos maiores existem precisamente porque o mercado é eficiente. Ativos que entregam retornos maiores carregam riscos maiores. O mercado compensa esses riscos com prêmios de retorno. Não é ineficiência — é o mercado funcionando corretamente.
Isso transforma a questão. Em vez de "como bater o mercado?", a pergunta passa a ser: "quais riscos específicos existem, quais são os prêmios associados a cada um, e quais desses riscos faz sentido assumir dado meu horizonte e tolerância?"
O modelo que existia antes: o CAPM e sua limitação
O Capital Asset Pricing Model (CAPM), desenvolvido nos anos 1960 (William Sharpe, Nobel 1990, entre outros), dizia que o único determinante do retorno esperado de um ativo era seu beta — sua sensibilidade ao mercado como um todo.
Mais beta significa mais risco de mercado e, portanto, mais retorno esperado. Simples e elegante. Um ativo que sobe 15% quando o mercado sobe 10% (beta = 1,5) deve oferecer retorno esperado maior do que um ativo que sobe apenas 8% quando o mercado sobe 10% (beta = 0,8).
O problema: os dados empíricos mostravam discrepâncias sistemáticas que o CAPM não conseguia explicar. Certas ações — especialmente empresas pequenas e empresas com baixo preço em relação ao valor patrimonial — consistentemente entregavam mais do que o CAPM previa, mesmo ajustando pelo beta. Algo estava faltando no modelo.
O modelo de três fatores Fama-French (1992)
Em 1992, Eugene Fama e Kenneth French publicaram um paper no Journal of Finance que seria um dos mais citados da história das finanças. O modelo com três fatores explicava muito melhor os retornos históricos do que o CAPM:
| Fator | Sigla | O que captura | Prêmio histórico estimado (EUA) |
|---|---|---|---|
| Fator de mercado | β (beta) | Exposição ao mercado de ações vs. renda fixa | ~5–6% a.a. real |
| Tamanho (Size) | SMB — Small Minus Big | Ações de empresas pequenas vs. grandes | ~2–3% a.a. |
| Valor (Value) | HML — High Minus Low | Ações baratas vs. caras (P/VPA) | ~3–4% a.a. |
Em conjunto, esses três fatores explicam aproximadamente 90% da diferença de retorno entre carteiras diversificadas — uma melhoria enorme em relação ao CAPM, que explicava muito menos.
O fator tamanho (SMB) captura o fato de que empresas menores historicamente entregam retornos maiores do que grandes empresas no longo prazo. O fator valor (HML) captura o fato de que empresas com baixo preço em relação ao valor patrimonial (value stocks) historicamente superam empresas com valuation elevado (growth stocks).
A explicação de Fama — por que não é contradição com a eficiência de mercado
A pergunta natural é: se esses prêmios existem, por que o mercado não os elimina por arbitragem?
A resposta de Fama é que os prêmios existem porque esses ativos carregam riscos específicos que o mercado compensa:
- Empresas pequenas são menos líquidas (mais difícil vender rapidamente sem impactar o preço), mais vulneráveis a ciclos econômicos, mais propensas a falência. Quem as carrega assume risco real e é compensado com retornos esperados maiores.
- Value stocks (com baixo preço em relação ao patrimônio) frequentemente estão em dificuldades financeiras, passando por reestruturações ou enfrentando ventos contrários no setor. Esse risco de distress financeiro também é compensado.
Os prêmios não são dinheiro grátis — são compensação por suportar riscos que outros investidores preferem evitar. O mercado é eficiente: a oportunidade não é eliminada porque ela não é livre de risco.
O modelo de cinco fatores Fama-French (2015)
Em 2015, Fama e French publicaram um modelo expandido no Journal of Financial Economics, adicionando dois fatores que melhoraram ainda mais a capacidade explicativa:
| Fator | Sigla | O que captura | Prêmio histórico estimado |
|---|---|---|---|
| Mercado | β | Risco sistêmico de ações | ~5–6% a.a. real |
| Tamanho | SMB | Small cap vs. large cap | ~2–3% a.a. |
| Valor | HML | Value vs. growth | ~3–4% a.a. |
| Lucratividade | RMW — Robust Minus Weak | Empresas lucrativas vs. não lucrativas | ~3% a.a. |
| Investimento | CMA — Conservative Minus Aggressive | Empresas que investem pouco vs. muito | ~2–3% a.a. |
O fator de lucratividade (RMW) captura o fato de que empresas mais lucrativas tendem a entregar retornos maiores. O fator de investimento (CMA) captura que empresas que investem de forma conservadora (crescem devagar) tendem a superar as que investem agressivamente — contra-intuitivo, mas empiricamente consistente.
Ben Felix, gestor e criador do podcast Rational Reminder (PWL Capital, Canadá), publicou o paper "Five Factor Investing with ETFs" mostrando como implementar esse modelo com ETFs acessíveis globalmente. O paper é uma das referências mais práticas disponíveis sobre o tema.
O investidor brasileiro deve fazer "factor tilts"?
Esta é a parte mais importante e mais honesta deste artigo — e a resposta direta é: para a maioria dos investidores brasileiros, não. Pelo menos não ainda.
A sequência correta é:
- Passo 1 — Saia dos fundos ativos caros. Se você ainda tem dinheiro em fundos com taxa de administração acima de 0,5% ao ano, o ganho mais impactante que você pode ter é migrar para ETFs de baixo custo. Leia A Tirania das Taxas para ver os números.
- Passo 2 — Construa uma carteira passiva simples. Uma combinação de BOVA11 (mercado brasileiro), IVVB11 (mercado americano) e renda fixa adequada ao seu perfil já coloca você à frente de 80% dos investidores do país.
- Passo 3 — Factor tilts (avançado). Para quem já tem o Passo 2 consolidado, exposição adicional a small cap e value via ETFs especializados pode fazer sentido — com ETFs globais disponíveis via conta no exterior (como os da Dimensional Fund Advisors) ou eventualmente via B3.
Por que não é para todos
Os factor tilts aumentam a complexidade da carteira e exigem convicção para manter durante períodos prolongados de underperformance. O fator value ficou dramaticamente abaixo do índice geral por mais de 10 anos nos EUA (2010–2020), enquanto growth stocks disparavam. Só quem manteve a posição por décadas capturou o prêmio histórico.
Os prêmios de fator têm evidência acadêmica robusta de longo prazo — mas não são garantidos em nenhum período específico de 10 ou 15 anos. E o ganho esperado, embora real em horizontes longos, é marginal comparado ao benefício de simplesmente sair de fundos ativos caros.
Fontes e Referências
- Nobel Prize Lecture — Eugene Fama "Two Pillars of Asset Pricing" (PDF)
- Three Lessons for Investors from the Father of Modern Finance — IFA
- Eugene Fama — Chicago Booth Review
- Efficient Capital Markets: II — Fama (1991) — Journal of Finance
- Five Factor Investing with ETFs — Ben Felix / PWL Capital (PDF)
- Should You Invest in the S&P 500 Index? — PWL Capital
- Devilish Details Can Derail Your Small-Cap Stock Funds — PWL Capital