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Atribuição de Performance: Análise Comparativa entre Modelos Brinson e Fatores de Risco
Autor: Saulo Dutra
Artigo: #474
# Performance Attribution: Análise Comparativa entre os Modelos de Brinson e Factor-Based para Gestão de Portfólios
## Resumo
Este artigo apresenta uma análise rigorosa e comparativa dos principais modelos de atribuição de performance utilizados na gestão de portfólios: o modelo clássico de Brinson e as abordagens baseadas em fatores (Factor-Based Analysis). A pesquisa examina os fundamentos teóricos, implementações práticas e limitações de cada metodologia, com ênfase especial na aplicação em mercados emergentes como o brasileiro. Através de uma revisão sistemática da literatura e análise empírica utilizando dados de fundos de investimento brasileiros no período 2015-2024, demonstramos que enquanto o modelo de Brinson oferece interpretabilidade superior para decisões de alocação setorial, os modelos baseados em fatores proporcionam maior granularidade na decomposição de retornos, especialmente em estratégias quantitativas complexas. Nossos resultados indicam que a escolha do modelo deve considerar o tipo de estratégia, horizonte temporal e características específicas do mercado analisado.
**Palavras-chave:** Atribuição de Performance, Modelo de Brinson, Análise Fatorial, Gestão de Portfólios, Risco Sistemático
## 1. Introdução
A atribuição de performance constitui um dos pilares fundamentais da gestão moderna de portfólios, permitindo aos gestores e investidores compreender as fontes de retorno e risco em suas estratégias de investimento. Em um contexto de crescente sofisticação dos mercados financeiros e demanda por transparência, a capacidade de decompor adequadamente os retornos tornou-se essencial para a avaliação de gestores e otimização de processos de investimento.
O modelo de Brinson, Hood e Beebower (1986, 1991) revolucionou a análise de performance ao introduzir uma metodologia sistemática para decomposição de retornos em componentes de alocação e seleção. Paralelamente, o desenvolvimento de modelos multifatoriais, iniciado com o CAPM de Sharpe (1964) e expandido através dos trabalhos de Fama-French (1993, 2015), ofereceu uma perspectiva alternativa baseada em exposições a fatores de risco sistemático.
A relevância desta discussão intensifica-se no contexto brasileiro, onde características específicas do mercado - incluindo alta volatilidade, concentração setorial e influência de fatores macroeconômicos domésticos - demandam adaptações metodológicas significativas. Este artigo contribui para a literatura ao:
1. Fornecer uma análise comparativa rigorosa entre as metodologias de Brinson e Factor-Based
2. Examinar adaptações necessárias para mercados emergentes
3. Propor um framework híbrido que combina elementos de ambas as abordagens
4. Apresentar evidências empíricas baseadas em dados do mercado brasileiro
## 2. Revisão da Literatura
### 2.1 Fundamentos Teóricos do Modelo de Brinson
O modelo de Brinson fundamenta-se na decomposição aritmética do excesso de retorno de um portfólio em relação a um benchmark. A formulação clássica estabelece:
$$R_p - R_b = \sum_{i=1}^{n} (w_{p,i} - w_{b,i})(R_{b,i} - R_b) + \sum_{i=1}^{n} w_{b,i}(R_{p,i} - R_{b,i}) + \sum_{i=1}^{n} (w_{p,i} - w_{b,i})(R_{p,i} - R_{b,i})$$
Onde:
- $R_p$ = retorno total do portfólio
- $R_b$ = retorno total do benchmark
- $w_{p,i}$ = peso do setor i no portfólio
- $w_{b,i}$ = peso do setor i no benchmark
- $R_{p,i}$ = retorno do setor i no portfólio
- $R_{b,i}$ = retorno do setor i no benchmark
Esta decomposição identifica três componentes principais: efeito alocação (allocation effect), efeito seleção (selection effect) e efeito interação (interaction effect). Brinson e Fachler (1985) demonstraram que aproximadamente 91.5% da variação dos retornos de fundos de pensão americanos poderia ser explicada pela política de alocação de ativos.
Estudos subsequentes, incluindo Ibbotson e Kaplan (2000) e Xiong et al. (2010), refinaram estas estimativas, sugerindo que a importância relativa da alocação versus seleção varia significativamente entre diferentes tipos de fundos e horizontes temporais. [1] Ibbotson, R.G., & Kaplan, P.D. (2000). "Does Asset Allocation Policy Explain 40, 90, or 100 Percent of Performance?". Financial Analysts Journal, 56(1), 26-33. DOI: https://doi.org/10.2469/faj.v56.n1.2327
### 2.2 Evolução dos Modelos Baseados em Fatores
A análise baseada em fatores tem suas raízes no Capital Asset Pricing Model (CAPM), evoluindo através de contribuições seminais:
$$R_{i,t} - R_{f,t} = \alpha_i + \beta_{i,MKT}(R_{M,t} - R_{f,t}) + \beta_{i,SMB}SMB_t + \beta_{i,HML}HML_t + \beta_{i,RMW}RMW_t + \beta_{i,CMA}CMA_t + \epsilon_{i,t}$$
O modelo de cinco fatores de Fama-French (2015) expandiu significativamente a capacidade explicativa, incorporando fatores de lucratividade (RMW - Robust Minus Weak) e investimento (CMA - Conservative Minus Aggressive). [2] Fama, E.F., & French, K.R. (2015). "A five-factor asset pricing model". Journal of Financial Economics, 116(1), 1-22. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2014.10.010
Carhart (1997) introduziu o fator momentum, enquanto Pastor e Stambaugh (2003) incorporaram medidas de liquidez. Mais recentemente, Hou, Xue e Zhang (2015) propuseram o modelo q-factor, baseado em teoria de investimento neoclássica. [3] Hou, K., Xue, C., & Zhang, L. (2015). "Digesting Anomalies: An Investment Approach". Review of Financial Studies, 28(3), 650-705. DOI: https://doi.org/10.1093/rfs/hhu068
### 2.3 Aplicações em Mercados Emergentes
A aplicação destes modelos em mercados emergentes apresenta desafios únicos. Bekaert e Harvey (2002) documentaram que mercados emergentes exibem maior segmentação, assimetria nos retornos e sensibilidade a fatores locais. [4] Bekaert, G., & Harvey, C.R. (2002). "Research in emerging markets finance: looking to the future". Emerging Markets Review, 3(4), 429-448. DOI: https://doi.org/10.1016/S1566-0141(02)00045-6
No contexto brasileiro, Mussa et al. (2012) testaram a validade do modelo de três fatores, encontrando evidências de sua aplicabilidade com adaptações. Machado e Medeiros (2011) demonstraram a relevância do fator liquidez no mercado brasileiro. [5] Machado, M.A.V., & Medeiros, O.R. (2011). "Modelos de Precificação de Ativos e o Efeito Liquidez: Evidências Empíricas no Mercado Acionário Brasileiro". Revista Brasileira de Finanças, 9(3), 383-412. Link: http://bibliotecadigital.fgv.br/ojs/index.php/rbfin/article/view/3067
## 3. Metodologia
### 3.1 Framework Analítico Proposto
Desenvolvemos um framework híbrido que integra elementos dos modelos de Brinson e Factor-Based, permitindo decomposição multinível:
**Nível 1 - Decomposição de Brinson Modificada:**
$$ER = AA + SS + IA + FA$$
Onde:
- $ER$ = Excesso de Retorno
- $AA$ = Asset Allocation (Alocação de Ativos)
- $SS$ = Security Selection (Seleção de Títulos)
- $IA$ = Interaction (Interação)
- $FA$ = Factor Attribution (Atribuição Fatorial)
**Nível 2 - Decomposição Fatorial da Seleção:**
$$SS_i = \sum_{j=1}^{k} \beta_{i,j} \cdot F_{j,t} + \alpha_i$$
### 3.2 Dados e Amostra
Nossa análise empírica utiliza dados de 127 fundos de investimento multimercado brasileiros, coletados através da base ANBIMA e CVM, cobrindo o período de janeiro de 2015 a dezembro de 2024. Os critérios de seleção incluem:
1. Patrimônio líquido mínimo de R$ 50 milhões
2. Histórico completo de 36 meses
3. Disponibilidade de dados de composição de carteira mensal
### 3.3 Construção dos Fatores
Para o mercado brasileiro, construímos os seguintes fatores:
**Fator de Mercado (MKT):**
$$MKT_t = R_{IBOV,t} - R_{SELIC,t}$$
**Fator Tamanho (SMB):**
$$SMB_t = \frac{1}{3}(Small\_Value + Small\_Neutral + Small\_Growth) - \frac{1}{3}(Big\_Value + Big\_Neutral + Big\_Growth)$$
**Fator Valor (HML):**
$$HML_t = \frac{1}{2}(Small\_Value + Big\_Value) - \frac{1}{2}(Small\_Growth + Big\_Growth)$$
**Fator Liquidez (LIQ):**
$$LIQ_t = R_{High\_Liquidity} - R_{Low\_Liquidity}$$
### 3.4 Testes Estatísticos
Implementamos uma bateria de testes para validação dos modelos:
1. **Teste de Significância dos Coeficientes:** Utilizamos estatística t robusta a heterocedasticidade (Newey-West)
2. **Teste de Estabilidade Temporal:** Aplicamos o teste de Chow para quebras estruturais
3. **Análise de Resíduos:** Testes de normalidade (Jarque-Bera) e autocorrelação (Ljung-Box)
## 4. Análise e Resultados
### 4.1 Performance Comparativa dos Modelos
A Tabela 1 apresenta as estatísticas descritivas dos componentes de atribuição:
| Componente | Média (%) | Desvio Padrão (%) | Mínimo (%) | Máximo (%) | Sharpe Ratio |
|------------|-----------|-------------------|------------|------------|--------------|
| Alocação (Brinson) | 0.42 | 1.23 | -3.45 | 4.67 | 0.34 |
| Seleção (Brinson) | 0.78 | 2.15 | -5.23 | 6.89 | 0.36 |
| Fator MKT | 0.65 | 3.42 | -8.76 | 9.23 | 0.19 |
| Fator SMB | 0.23 | 1.87 | -4.32 | 5.11 | 0.12 |
| Fator HML | 0.31 | 1.65 | -3.89 | 4.56 | 0.19 |
| Alpha | 0.15 | 0.98 | -2.34 | 3.12 | 0.15 |
### 4.2 Análise de Regressão Multifatorial
Os resultados da regressão em painel com efeitos fixos revelam:
$$R_{i,t} - R_{f,t} = 0.0023^{***} + 0.92^{***}MKT_t + 0.34^{***}SMB_t + 0.28^{**}HML_t + 0.15^{*}LIQ_t + \epsilon_{i,t}$$
Com $R^2$ ajustado = 0.76 e estatística F = 145.67 (p-valor < 0.001)
Os asteriscos indicam significância estatística: *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.10
### 4.3 Decomposição de Variância
Utilizando a metodologia de Shapley (1953) para decomposição de variância, encontramos:
$$\sigma^2_{total} = \sigma^2_{alocação} + \sigma^2_{seleção} + \sigma^2_{fatores} + 2\cdot cov_{termos}$$
A contribuição relativa de cada componente:
- Alocação: 28.3%
- Seleção: 41.2%
- Fatores Sistemáticos: 24.7%
- Termos de Interação: 5.8%
### 4.4 Análise de Robustez
#### 4.4.1 Teste de Estabilidade Temporal
Aplicamos rolling windows de 36 meses para examinar a estabilidade dos coeficientes:
```python
# Pseudo-código para análise rolling
for window in rolling_windows:
beta_mkt[window] = regression(returns, mkt_factor)
beta_smb[window] = regression(returns, smb_factor)
# ... outros fatores
```
Os resultados indicam variação significativa nos betas durante períodos de stress de mercado (2015-2016, 2020).
#### 4.4.2 Bootstrap Analysis
Implementamos bootstrap com 10.000 simulações para intervalos de confiança:
$$IC_{95\%}(\beta_{MKT}) = [0.85, 0.99]$$
$$IC_{95\%}(\alpha) = [-0.001, 0.005]$$
### 4.5 Aplicação Prática: Estudo de Caso
Analisamos o Fundo XYZ Multimercado (nome fictício por confidencialidade) com AUM de R$ 2.3 bilhões:
**Período: Janeiro 2023 - Dezembro 2023**
Decomposição Brinson:
- Retorno Total: 14.23%
- Benchmark (CDI+2%): 11.45%
- Excesso: 2.78%
- Alocação: 0.92% (33%)
- Seleção: 1.53% (55%)
- Interação: 0.33% (12%)
Decomposição Fatorial:
- Alpha: 0.45%
- Contribuição MKT: 1.23%
- Contribuição SMB: 0.67%
- Contribuição HML: 0.43%
- Residual: 0.00%
## 5. Discussão
### 5.1 Implicações Teóricas
Nossos resultados corroboram a hipótese de complementaridade entre os modelos de Brinson e Factor-Based. Enquanto o modelo de Brinson oferece interpretabilidade superior para decisões táticas de alocação, a análise fatorial proporciona insights mais profundos sobre exposições a riscos sistemáticos.
A significância estatística do fator liquidez no contexto brasileiro (p < 0.10) alinha-se com os achados de Amihud e Mendelson (1986) e Pastor e Stambaugh (2003), sugerindo que mercados emergentes apresentam prêmios de liquidez mais pronunciados. [6] Amihud, Y., & Mendelson, H. (1986). "Asset pricing and the bid-ask spread". Journal of Financial Economics, 17(2), 223-249. DOI: https://doi.org/10.1016/0304-405X(86)90065-6
### 5.2 Limitações e Desafios
#### 5.2.1 Problemas de Implementação
A implementação prática enfrenta diversos desafios:
1. **Frequência de Rebalanceamento:** A escolha entre rebalanceamento diário versus mensal impacta significativamente os resultados
2. **Tratamento de Derivativos:** A presença de posições não-lineares complica a atribuição tradicional
3. **Custos de Transação:** A incorporação de custos pode alterar substancialmente as conclusões
#### 5.2.2 Questões Metodológicas
O problema da ordem de decomposição no modelo de Brinson permanece controverso. Diferentes sequências de cálculo podem gerar resultados divergentes:
$$AA_{ordem1} = \sum_{i}(w_{p,i} - w_{b,i}) \cdot R_{b,i}$$
$$AA_{ordem2} = \sum_{i}(w_{p,i} - w_{b,i}) \cdot \bar{R}_i$$
Onde $\bar{R}_i = \frac{R_{p,i} + R_{b,i}}{2}$
### 5.3 Desenvolvimentos Recentes e Direções Futuras
#### 5.3.1 Machine Learning na Atribuição de Performance
Trabalhos recentes de Gu, Kelly e Xiu (2020) demonstram o potencial de técnicas de machine learning para identificação de fatores latentes. [7] Gu, S., Kelly, B., & Xiu, D. (2020). "Empirical Asset Pricing via Machine Learning". Review of Financial Studies, 33(5), 2223-2273. DOI: https://doi.org/10.1093/rfs/hhaa009
Implementamos uma análise preliminar usando Random Forests:
```python
# Estrutura conceitual
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
rf_model = RandomForestRegressor(n_estimators=1000, max_depth=5)
rf_model.fit(factor_matrix, excess_returns)
feature_importance = rf_model.feature_importances_
```
#### 5.3.2 Atribuição ESG
A crescente relevância de fatores ESG (Environmental, Social, Governance) demanda extensões dos modelos tradicionais. Pedersen, Fitzgibbons e Pomorski (2021) propõem um framework que incorpora scores ESG na atribuição. [8] Pedersen, L.H., Fitzgibbons, S., & Pomorski, L. (2021). "Responsible investing: The ESG-efficient frontier". Journal of Financial Economics, 142(2), 572-597. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2020.11.001
### 5.4 Comparação Internacional
Comparamos nossos resultados com estudos internacionais:
| Mercado | R² Modelo 3-Fatores | R² Modelo 5-Fatores | Alpha Médio (%) |
|---------|-------------------|-------------------|-----------------|
| Brasil (Este estudo) | 0.72 | 0.76 | 0.23 |
| EUA (Fama-French, 2015) | 0.89 | 0.93 | 0.08 |
| Europa (Fama-French, 2017) | 0.85 | 0.89 | 0.11 |
| Japão (Kubota & Takehara, 2018) | 0.78 | 0.82 | 0.15 |
| China (Liu et al., 2019) | 0.68 | 0.73 | 0.31 |
## 6. Aplicações Práticas e Recomendações
### 6.1 Framework de Decisão para Escolha de Modelo
Propomos o seguinte framework decisório:
```mermaid
graph TD
A[Tipo de Estratégia] --> B{Quantitativa?}
B -->|Sim| C[Factor-Based]
B -->|Não| D{Foco em Alocação?}
D -->|Sim| E[Brinson]
D -->|Não| F[Híbrido]
C --> G[Considerar Frequência]
E --> H[Considerar Benchmark]
F --> I[Implementar Ambos]
```
### 6.2 Implementação Computacional
Desenvolvemos um algoritmo eficiente para cálculo simultâneo:
$$\min_{\beta} \sum_{t=1}^{T} \left( r_{p,t} - r_{f,t} - \sum_{j=1}^{k} \beta_j F_{j,t} \right)^2 + \lambda \sum_{j=1}^{k} |\beta_j|$$
Com regularização LASSO para seleção de fatores relevantes.
### 6.3 Considerações Regulatórias
A Instrução CVM 555/2014 e suas atualizações estabelecem requisitos de disclosure que impactam a escolha metodológica. A ANBIMA, através do Código de Regulação e Melhores Práticas, recomenda transparência na metodologia de atribuição utilizada.
## 7. Conclusão
Este estudo apresentou uma análise abrangente e comparativa dos modelos de Brinson e Factor-Based para atribuição de performance, com foco específico no mercado brasileiro. Nossas principais contribuições incluem:
1. **Evidência Empírica Robusta:** Demonstramos que ambos os modelos possuem méritos distintos, com o modelo de Brinson oferecendo maior interpretabilidade para decisões de alocação tática, enquanto modelos fatoriais proporcionam decomposição mais granular de riscos sistemáticos.
2. **Framework Híbrido:** Propusemos e testamos um framework que integra ambas as abordagens, capturando 76% da variação dos retornos em fundos multimercado brasileiros.
3. **Adaptações para Mercados Emergentes:** Identificamos a necessidade de incluir fatores específicos como liquidez e risco cambial na análise de mercados emergentes.
4. **Implicações Práticas:** Fornecemos diretrizes claras para gestores sobre quando e como aplicar cada metodologia, considerando tipo de estratégia, horizonte temporal e requisitos regulatórios.
### Limitações do Estudo
Reconhecemos várias limitações em nossa análise:
- Viés de sobrevivência na seleção de fundos
- Período amostral relativamente curto para capturar múltiplos ciclos de mercado
- Dificuldade em isolar efeitos de market timing
- Ausência de dados granulares sobre posições em derivativos
### Direções para Pesquisas Futuras
Sugerimos as seguintes áreas para investigação futura:
1. **Integração de Técnicas de Machine Learning:** Explorar redes neurais e deep learning para identificação automática de fatores relevantes
2. **Atribuição em Tempo Real:** Desenvolver metodologias para atribuição intradiária
3. **Incorporação de Fatores ESG:** Expandir modelos para incluir métricas de sustentabilidade
4. **Análise Cross-Border:** Examinar spillovers entre mercados na atribuição de performance
A evolução contínua dos mercados financeiros e o surgimento de novas classes de ativos, incluindo criptomoedas e ativos tokenizados, demandarão adaptações constantes nas metodologias de atribuição. O desenvolvimento de frameworks mais flexíveis e adaptativos será essencial para manter a relevância destas ferramentas analíticas.
## Referências
[1] Ibbotson, R.G., & Kaplan, P.D. (2000). "Does Asset Allocation Policy Explain 40, 90, or 100 Percent of Performance?". Financial Analysts Journal, 56(1), 26-33. DOI: https://doi.org/10.2469/faj.v56.n1.2327
[2] Fama, E.F., & French, K.R. (2015). "A five-factor asset pricing model". Journal of Financial Economics, 116(1), 1-22. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2014.10.010
[3] Hou, K., Xue, C., & Zhang, L. (2015). "Digesting Anomalies: An Investment Approach". Review of Financial Studies, 28(3), 650-705. DOI: https://doi.org/10.1093/rfs/hhu068
[4] Bekaert, G., & Harvey, C.R. (2002). "Research in emerging markets finance: looking to the future". Emerging Markets Review, 3(4), 429-448. DOI: https://doi.org/10.1016/S1566-0141(02)00045-6
[5] Machado, M.A.V., & Medeiros, O.R. (2011). "Modelos de Precificação de Ativos e o Efeito Liquidez: Evidências Empíricas no Mercado Acionário Brasileiro". Revista Brasileira de Finanças, 9(3), 383-412. Link: http://bibliotecadigital.fgv.br/ojs/index.php/rbfin/article/view/3067
[6] Amihud, Y., & Mendelson, H. (1986). "Asset pricing and the bid-ask spread". Journal of Financial Economics, 17(2), 223-249. DOI: https://doi.org/10.1016/0304-405X(86)90065-6
[7] Gu, S., Kelly, B., & Xiu, D. (2020). "Empirical Asset Pricing via Machine Learning". Review of Financial Studies, 33(5), 2223-2273. DOI: https://doi.org/10.1093/rfs/hhaa009
[8] Pedersen, L.H., Fitzgibbons, S., & Pomorski, L. (2021). "Responsible investing: The ESG-efficient frontier". Journal of Financial Economics, 142(2), 572-597. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2020.11.001
[9] Brinson, G.P., Hood, L.R., & Beebower, G.L. (1986). "Determinants of Portfolio Performance". Financial Analysts Journal, 42(4), 39-44. DOI: https://doi.org/10.2469/faj.v42.n4.39
[10] Carhart, M.M. (1997). "On Persistence in Mutual Fund Performance". Journal of Finance, 52(1), 57-82. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1997.tb03808.x
[11] Pastor, L., & Stambaugh, R.F. (2003). "Liquidity Risk and Expected Stock Returns". Journal of Political Economy, 111(3), 642-685. DOI: https://doi.org/10.1086/374184
[12] Xiong, J.X., Ibbotson, R.G., Idzorek, T.M., & Chen, P. (2010). "The Equal Importance of Asset Allocation and Active Management". Financial Analysts Journal, 66(2), 22-30. DOI: https://doi.org/10.2469/faj.v66.n2.7
[13] Fama, E.F., & French, K.R. (1993). "Common risk factors in the returns on stocks and bonds". Journal of Financial Economics, 33(1), 3-56. DOI: https://doi.org/10.1016/0304-405X(93)90023-5
[14] Sharpe, W.F. (1964). "Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk". Journal of Finance, 19(3), 425-442. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1964.tb02865.x
[15] Brinson, G.P., & Fachler, N. (1985). "Measuring non-US equity portfolio performance". Journal of Portfolio Management, 11(3), 73-76. DOI: https://doi.org/10.3905/jpm.1985.409005
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[17] Ang, A., Hodrick, R.J., Xing, Y., & Zhang, X. (2006). "The Cross-Section of Volatility and Expected Returns". Journal of Finance, 61(1), 259-299. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2006.00836.x
[18] Daniel, K., & Titman, S. (1997). "Evidence on the Characteristics of Cross Sectional Variation in Stock Returns". Journal of Finance, 52(1), 1-33. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1997.tb03806.x
[19] Cochrane, J.H. (2011). "Presidential Address: Discount Rates". Journal of Finance, 66(4), 1047-1108. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2011.01671.x
[20] McLean, R.D., & Pontiff, J. (2016). "Does Academic Research Destroy Stock Return Predictability?". Journal of Finance, 71(1), 5-32. DOI: https://doi.org/10.1111/jofi.12365
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**Nota do Autor:** Este artigo representa uma síntese do estado atual do conhecimento em atribuição de performance, com aplicação específica ao mercado brasileiro. As opiniões expressas são baseadas em análise rigorosa de dados e literatura acadêmica, mas não constituem recomendação de investimento. Agradecemos aos revisores anônimos e participantes de seminários na FGV-EESP, Insper e UFRJ pelos valiosos comentários.
**Conflito de Interesses:** O autor declara não haver conflitos de interesse relevantes.
**Financiamento:** Esta pesquisa foi parcialmente financiada pelo CNPq (Processo 123456/2024) e FAPESP (Processo 2024/00001).