Marcos Tadeu Ferreira Montes

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1 Fundação Getúlio Vargas Escola de Pós-Graduação em Economia Mestrado em Finanças e Economia Empresarial VARIAÇÃO DE ATIVOS E RETORNO DAS AÇÕES NO MERCADO DE CAPITAIS BRASILEIRO Marcos Tadeu Ferreira Montes Rio de Janeiro Maio de 2010

2 1 MARCOS TADEU FERREIRA MONTES A VARIAÇÃO DE ATIVOS E RETORNO DAS AÇÕES NO MERCADO DE CAPITAIS BRASILEIRO Dissertação apresentada ao Mestrado em Finanças e Economia Empresarial como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Finanças e Economia Empresarial da Escola de Pós- Graduação em Economia da Fundação Getúlio Vargas. Área de concentração: Finanças ORIENTADOR: PROFº. MARCELO VERDINI MAIA RIO DE JANEIRO MAIO DE 2010

3 2 MARCOS TADEU FERREIRA MONTES A VARIAÇÃO DE ATIVOS E RETORNO DAS AÇÕES NO MERCADO DE CAPITAIS BRASILEIRO Dissertação apresentada à Escola de Pós Graduação em Economia para obtenção do grau de mestre. Área de concentração: Finanças. E aprovado em 28/05/2010 Pela Banca Examinadora Marcelo Verdini Maia (The Wharton School University of Pennsylvania) André Luiz Carvalhal da Silva (COPPEAD UFRJ) Pedro Cavalcanti Ferreira (EPGE / FGV)

4 3 Para minha família que sempre me apoiou em minhas jornadas rumo ao conhecimento. Serei eternamente grato.

5 4 AGRADECIMENTOS Aos meus pais, Carlos e Lucióla pelo apoio incondicional. Ao meu irmão Gabriel por me ajudar tanto durante períodos difíceis. Ao meu irmão Gustavo pelas ótimas orientações de vida.

6 5 O tempo é o nosso ativo mais valioso, devemos saber investi-lo sabiamente. Autor desconhecido

7 6 RESUMO A literatura de finanças tem encontrado diversas relações entre indicadores financeiros e o retorno de ações. Testamos a relação entre variação dos ativos totais e o retorno das ações para o mercado de capitais brasileiro. Foram realizadas regressões em painéis para testar se esta relação permanece válida mesmo em uma economia emergente como a do Brasil. Comparou-se a capacidade previsora da variação do ativo total com outros indicadores financeiros conhecidos na literatura. PALAVRAS-CHAVE: variação do ativo, ações, retorno da ação, mercado de capitais brasileiro.

8 7 ABSTRACT The finance literature has been found many relations between financial multiples and stock returns. We test the relation between asset growth and stock returns for the Brazilian capital market. Panel regressions were made to verify if this relations still significant in an emerging market like Brazil. The ability of asset growth as a predictor of stock returns was compared with other relevant financial multiples known in literature. KEY-WORDS: asset growth, stocks, stocks returns, Brazilian equity market.

9 8 SUMÁRIO CAP.1 INTRODUÇÃO... 9 CAP.2 REVISÃO DA LITERATURA...11 CAP.3 BASE DE DADOS...17 CAP.4 RESULTADOS Estatística Descritiva Variação Anual do Ativo Total Rentabilidade das Carteiras Análise em Painel Decompondo a Variação do Ativo Total...31 CAP.5 CONCLUSÃO...34 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS...35 APÊNDICE I Indicadores...38 APÊNDICE II Tabelas...46

10 9 CAPÍTULO 1 INTRODUÇÃO O mercado de capitais tem como uma de suas funções fornecer apreçamento eficiente para os ativos que são transacionados. Dessa forma, os ativos negociados não deveriam apresentar qualquer viés para o seu retorno. Entretanto, a literatura de finanças tem encontrado algumas relações que explicam tendências nos retornos das ações de companhias de capital aberto. Alguns achados mostram evidências de que alguns indicadores financeiros são bons previsores para retornos anormais das ações. O presente trabalho pretende testar a capacidade da variação dos Ativos Totais de uma companhia de capital aberto funcionar como um previsor de retornos anormais de ações no mercado de capitais brasileiro. Parte da literatura demonstra que indicadores financeiros associados à expansão dos ativos da empresa, tais como oferta de ações, aquisições, ofertas de títulos de dívida, tendem a ter uma relação negativa com o retorno da ação. Por outro lado, eventos financeiros associados à redução do ativo, tais como recompra de ações, anuncio de dividendos, desdobramentos de ações e liquidação de dívida, tem uma relação positiva com o retorno da ação. Entretanto, vale ressaltar que o fato de se encontrar uma relação negativa entre a variação dos Ativos Totais das empresas e o retorno de suas ações na economia americana é oriundo de uma economia real bastante competitiva onde investimentos excessivos tendem a ter uma taxa de retorno menor. Em um país em desenvolvimento as taxas de crescimento da economia tendem a ser maior do que em uma economia já desenvolvida, o que tende a levar a uma maior taxa de crescimento dos Ativos Totais das empresas. Neste sentido, cabe analisar se em um país emergente como o Brasil, seria possível encontrar uma relação tão forte entre as variações percentuais anuais dos Ativos Totais e os retornos das ações. Será que uma economia em desenvolvimento apresentará resultados tão consistentes para esta variável previsora de retorno quanto os relatados na economia americana? Com intuito de responder a esta pergunta analisamos as relações das variações dos Ativos Totais, como variável previsora para retornos anormais das ações no mercado de capitais brasileiro. Também calculamos para o mercado de capitais nacional, o comportamento de outros indicadores financeiros descritos na literatura, como capazes de captar retornos anômalos para as ações. Efetuando então, uma comparação entre a variação dos Ativos Totais e destes outros indicadores, a fim de obter uma

11 10 análise mais robusta e podendo também verificar o comportamento previsor da variação dos Ativos Totais em relação a alguns outros indicadores. Para realizar este tipo de análise, em um primeiro momento as empresas pertencentes à amostra foram organizadas a partir de um ordenamento decrescente da variação dos Ativos Totais. Num segundo passo as ações foram separadas em tercis, conforme a variação dos Ativos Totais observada. Este mesmo procedimento foi realizado para outros indicadores financeiros, com os quais a capacidade previsora da variação do Ativo Total era comparada. Uma vez formados os portfólios, conforme as variações dos indicadores foram calculados seus respectivos retornos. A rentabilidade de cada portfólio foi apurada também para um período de trinta meses após a data base de formação do portfólio e o diferencial de rentabilidade foi testado quanto a sua significância. Tendo em vista a disponibilidade de dados, as amostras utilizadas são compostas por indicadores relativos ao período de 1999 a Após uma análise descritiva foram construídas análises em painéis, a fim de verificar a capacidade previsora dos ativos totais em conjunto com alguns outros indicadores financeiros. Os painéis também são avaliados em subgrupos aonde as empresas são divididas em altamente capitalizadas, mediamente capitalizadas e pouco capitalizadas e são separadas conforme os percentis de 30% e 70% do valor de mercado. Com intuito de entender melhor a origem dos efeitos de previsibilidade dos indicadores financeiros em relação ao retorno das ações, dividimos o balanço patrimonial da empresa em subgrupos e executamos também uma análise por painéis. Desta forma podemos analisar se o efeito previsor da variação do Ativo Total tem origem em alguma área especifica do balanço de pagamentos. O trabalho está dividido em quatro Seções. A primeira seção faz a introdução do trabalho, a segunda faz uma revisão da literatura, a terceira apresenta a base de dados. Na quarta seção são apresentadas análises e resultados sobre a eficiência da variação do Ativo como previsor do retorno das ações. A quinta seção conclui.

12 11 CAPÍTULO 2 REVISÃO DA LITERATURA Durante as últimas décadas têm sido encontradas muitas publicações relacionando indicadores financeiros e retornos anormais das ações. Estes trabalhos de maneira geral mostram que dados contábeis passados podem ajudar a prever o retorno das ações no futuro. Esta dissertação segue a linha de pesquisa desenvolvida por estes trabalhos e tem por objetivo verificar se no mercado de capitais brasileiro a variação dos Ativos Totais pode servir como um previsor estatisticamente significativo para prever o retorno das ações. É importante notar que nesta linha de pesquisa a maioria dos trabalhos foi desenvolvida utilizando-se informações do mercado de capitais norte americano. Tendo em vista as diferentes características das duas economias, não se pode simplesmente assumir que os diversos resultados relevantes encontrados para os Estados Unidos se repetirão na economia brasileira. Nos próximos parágrafos são informados resumos de alguns trabalhos que fizeram contribuições importantes para o desenvolvimento do conhecimento nesta área. O material resumido abaixo ajuda a entender de forma sucinta a evolução desta linha de pesquisa. Os conhecimentos promovidos por estes trabalhos foram peças importantes no processo de estruturação e análise desta dissertação. Fama e French (1992) - Verificaram que no mercado de capitais americano no período entre 1963 e 1990 os indicadores financeiros Patrimônio Líquido / Valor de Mercado e o Valor de Mercado da empresa são variáveis explicativas significativas em prever retornos médios diferenciados das ações, permanecendo significantes mesmo quando modelados com presenças de outras variáveis de controle. Dentre as duas variáveis explicativas supracitadas o Patrimônio líquido / Valor de Mercado apresentou maior importância em prever o retorno médio da ação em análise de corte transversal. Foi verificado também que, a combinação do Patrimônio líquido / Valor de Mercado com o Valor de Mercado da Empresa como variável explicativa suprime a relevância do indicador Preço / Lucro como variável explicativa significativa em prever o retorno médio da ação.

13 12 Os autores mostraram também que, existe uma forte significância conjunta entre o Beta, PL/MV (BM), P/L e a alavancagem em prever o retorno médio da ação em corte transversal. Ikenberry, Lakonishok e Vermalen (1995) - Analisaram os efeitos dos anúncios de recompra de ações no período entre 1980 e Empresas que recompraram suas próprias ações tiveram um retorno acumulado em quatro anos 12% superior ao do portfólio de controle. Foi constatado também que o mercado reage melhor a anúncios de recompra de empresas pouco capitalizadas ou de empresas que lançam grandes programas de recompra de ação. Foi verificado também que, empresas que fizeram anúncios de recompra e apresentavam altos indicadores Patrimônio Líquido / Valor de Mercado, tiveram um retorno acumulado em quatro anos em média 45% maior do que os da empresas do portfólio de controle. Sendo o portfólio de controle composto por empresas com tamanhos semelhantes para Valor de Mercado e Patrimônio Líquido / Valor de Mercado. Loughran e Ritter (1995) Verificaram que no período de 1970 a 1990 na economia americana, empresas que realizaram ofertas primárias ou secundárias tiveram menor retorno acumulado das ações. Esta tendência foi verificada para um período de até cinco anos após o lançamento de ações. Empresas que realizaram oferta primária tiveram um retorno médio anual da ação de 5%, enquanto empresas com características semelhantes em Valor de Mercado e Patrimônio Líquido / Valor de Mercado, que não realizaram oferta primária tiveram retorno médio anual de 12%. Empresas que realizaram oferta secundária tiveram um retorno médio anual de 7%, enquanto empresas que não realizaram oferta secundária tiveram retorno médio anual de 15%. Os autores também verificaram que empresas que emitiram ações em períodos de grande volume de emissão de ações tendem a ter um retorno anual médio ainda menor, enquanto empresas que emitiram ações em períodos de pouco volume de emissão de ações, tendem a ter um retorno semelhante ao das empresas que não emitiram ações.

14 13 Sloan (1996) Investigou se o preço da ação, os lucros e os lucros futuros de empresas de capital aberto nos Estados Unidos refletem as informações contidas no fluxo de caixa e accruals da empresa. Sloan verificou também que, a parcela do lucro atribuída à variação dos accruals têm menor persistência sobre o lucro futuro do que a parcela do lucro atribuída ao fluxo de caixa. Os resultados mostram que os investidores falham em distinguir os efeitos de accruals dos de fluxo de caixa na previsão do lucro da empresa. O investidor se comporta como se estivesse apenas olhando para a variação dos lucros e não para as diferentes origens e efeitos que estas variações podem ter. Dessa forma, empresas com alta variação de accruals tendem a ter retornos de ação inferiores, sendo que estas perdas se concentram em momentos próximos ao anúncio dos lucros futuros. Billet e Flannery (2003) - Analisam no período entre 1980 a 1989, os efeitos de anúncios de capitação de recursos via contração de dívida bancária nas ações da empresa, no seu resultado operacional e no seu anúncio de lucros. Verificaram que, em um período de até três anos após o anúncio da contração de dívida, as empresas têm um retorno médio das ações menor, quando comparadas ao portfólio de controle. Entretanto, verificou-se também que no momento após anúncio da capitação de dívida privada o retorno da ação tem uma tendência de alta. Dessa forma, o estudo dá indícios de que o mercado está precificando de forma pouco precisa, o efeito da captação da dívida das empresas de capital aberto sobre o preço das suas ações. Em relação ao desempenho operacional, o estudo mostra que empresas que fazem captação de dívida com bancos, apresentam um ano antes do anúncio, um desempenho operacional em média pior que os das empresas com natureza de negócio semelhante. Este desempenho inferior pode ser observado até três anos após o anúncio de contração da dívida bancária. No que tange a variação lucro foi averiguado que, existe uma maior variância na previsão do lucro para empresas que realizaram captação por dívida bancária. Esta maior variação fica concentrada nas datas próximas a divulgação dos resultados financeiros das empresas. Como conseqüência o preço das ações destas empresas tendem a ficarem mais voláteis nas datas próximas ao anúncio dos resultados financeiros. Richardson e Sloan (2003) - Verificam uma relação negativa entre a variação do financiamento externo e o retorno da ação, para isto eles não consideram a parcela das

15 14 atividades de financiamento, que na verdade refinanciam a dívida da empresa. O estudo verifica que esta relação é mais consistente com uma combinação de excesso de investimentos e contabilidade agressiva, mostrando assim uma ineficiência do mercado de capitais. Titman, Wei e Xie (2004) - Mostram a existência de uma relação negativa entre um aumento anormal em despesas de capital e o retorno das ações. Empresas que tiveram uma grande variação positiva em suas despesas de capital tendem a ter um retorno menor de sua ação pelos próximos cinco anos. Pontiff e Woodgate (2006) - Mostram que, para dados pós 1970 existe uma relação estatisticamente significante entre o lançamento de ações a mercado e o retorno da ação. Tais resultados permanecem significantes para o período de espera de um mês a três anos. Hirshleifer, Hou, Teoth e Zhang (2006) - Mostram a existência de uma relação negativa entre o indicador financeiro (Ativo Operacional Líquido / Ativo Total) com o retorno da ação por um período de espera de até três anos. Sendo o Ativo Operacional Líquido definido como a diferença entre Ativo Operacional e Passivo Operacional. Cooper, Gulen e Schill (2007) - Verificam que no mercado de capitais americano a variação dos Ativos Totais é um previsor mais eficiente do retorno das ações, do que os apresentados até então na literatura. Constatam a existência de uma relação negativa entre a Variação do Ativo Total e o subseqüente retorno da ação. Eles atribuem esta constatação ao fato do Ativo Total ser uma conta contábil mais abrangente e que já captam os efeitos das variações dos indicadores estudados até então, como previsores de retornos anormais. Chen, Yao, Yu e Zhang (2008) Testam a eficiência da variação dos Ativos Totais em prever retornos da ação nos mercados financeiros da Baia do Pacífico. Eles também encontram uma relação negativa entre a variação do Ativo Total e o subseqüente retorno da ação para a maioria dos países testados. No entanto, a relação apurada nestes países Asiáticos se mostrou bem menos intensa do que a encontrada na economia americana. Foram apontadas quatro possíveis causas para os menores efeitos da variação do Ativo Total sobre o retorno da ação. A primeira causa é a maior homogeneidade da variação do Ativo Total e a menor sensibilidade do retorno em relação a mudanças no Ativo para os países da Baía do Pacífico.

16 15 A segunda causa é o fato da variação do Ativo Total ter mais persistência para os países da Baía do Pacífico, em função de uma reversão das expectativas de crescimento do Ativo ter efeitos mais fracos sobre o retorno. Como terceiro motivo, temos que o fenômeno de overinvestment é mais fraco nos países da Baía do Pacifico. E por fim, os autores verificaram que, as formas como as empresas se financiam diferem de país para país. As empresas do Pacífico utilizam mais reinvestimento e empréstimos bancários para se financiar, enquanto empresas americanas utilizam mais emissões de ações. É constatado que as principais formas de financiamento das empresas da Baía do Pacífico têm menor capacidade em influenciar o retorno da ação, tornando assim a variação do Ativo Total uma variável explicativa menos eficiente em prever o retorno da ação. Jenni, Bettman, Kosev, Sault (2008) Testam a eficiência da variação do Ativo Total em prever o retorno da ação, para o mercado de capitais australiano. Para isto os autores utilizam um painel dinâmico. Eles encontram uma relação estatisticamente significativa quando tomam como variável explicada o retorno das ações não ponderado pelo seu volume de capitalização no portfólio (Value Weighted). Entretanto, quando ponderam o retorno das ações pelo seu volume de capitalização, não encontram resultados estatisticamente significativos. Os autores então argumentam que, o efeito significativo encontrado nos portfólios não ponderados, está associado a influencia maior das empresas pouco capitalizadas, logo concluem que, o efeito da variação do Ativo Total em prever o retorno das ações não existe para o mercado de capitais australiano. Lauretti, Kayo e Marçal (2008) - Mostram que no mercado de capitais brasileiro a associação de indicadores financeiros ao subseqüente retorno da ação pode ocorrer, em função de uma reação excessiva a informação intangível. Para demonstrar isto os autores decompõem o retorno das ações em duas parcelas. A primeira parcela do retorno é aquela que pode ser explicada pelo desempenho contábil, chamada de retorno tangível. A segunda parcela é ortogonal a primeira e é chamada de retorno intangível.

17 16 Dentre as diversas análises realizadas no trabalho os autores testam a hipótese do indicador financeiro Patrimônio Líquido / Valor de Mercado, funcionar como previsor para retornos anormais das ações. Como resultado, os autores não encontram evidência de relação positiva entre o retorno contábil como variável explicativa para o retorno da ação para o mercado de capitais brasileiro. A literatura de finanças brasileira apresenta outros trabalhos relevantes associando variáveis contábeis com o retorno das ações, entretanto estes trabalhos têm um escopo diferente do que o desta dissertação. Alguns exemplos que se destacam são Santos e Lustosa (2008) que testam a existência de uma relação entre o lucro contábil e o retorno das ações. Gabrielli (2003) testa a reação dos preços das ações aos anúncios de recompras de ações realizados pelas empresas do mercado brasileiro.

18 17 CAPÍTULO 3 BASE DE DADOS O presente trabalho tem por objetivo, buscar evidências sobre a capacidade da variação dos Ativos Totais da empresa funcionar como um previsor do retorno das ações para as companhias listadas na Bolsa de Valores de São Paulo (BOVESPA). A capacidade da variação dos Ativos Totais como variável explicativa para o retorno das ações, será comparada com a de outros indicadores financeiros também apontados pela literatura de finanças como bons previsores para o retorno das ações. Sendo a variação dos ativos em um ano T definida como: Variação do Ativo em T = (Ativo Total T-1- Ativo Total T-2) / Ativo Total em T-2 A descrição dos principais indicadores financeiros, que também são usados como variáveis explicativas para o retorno da ação nos modelos de painel, são sucintamente descritas abaixo, maiores detalhes de sua construção também podem ser observados no Apêndice I. (PL / VM) em T = Patrimônio Líquido em T / Valor de Mercado das Ações em T Ativo com defasagem de dois anos em T = (Ativo T-2 Ativo T-3) / Ativo T-3 Capital Investido em T (CI) = [CAPEX em T / ((CAPEX em T-1 +CAPEX em T-2) / 2-1)] (AOL / A) em T = Ativo Operacional Líquido em T / Ativo Total em T. Ativo em 2 Anos em T = (Ativo T-1 Ativo T-3) / Ativo T-3 Para comparar a variação do Ativo Total enquanto variável explicativa com os outros indicadores financeiros foram realizadas análises de dados em painel da variação do Ativo e de outros indicadores financeiros como variável explicativa para o retorno das ações. Este processo será realizado para os nove anos para os quais se conseguiu formar um portfólio de ações com um número razoável de ações. A adoção deste método visa gerar amostras maiores para a análise e conseqüentemente indicadores mais precisos. Serão realizadas também análises dos dados em painel, a fim de testar o efeito conjunto dos indicadores financeiros como variáveis explicativas para o retorno da ação. A análise das variáveis explicativas também leva em consideração a possível presença de efeitos de defasagens significativos.

19 18 Desta forma, para a ação de uma empresa fazer parte da carteira de um determinado ano T, ela deve ter disponível todos os dados necessários para calcular todos os indicadores supracitados, testados no trabalho entre as datas T-1 e T+1 em periodicidade anual. Deve ainda ter disponíveis as cotações de fechamento da ação nos trinta meses subseqüentes à data de formação dos portfólios e cotação de fechamento anual nos dois anos anteriores à formação do portfólio. Desta forma, pode se obter uma única carteira para todos os indicadores a serem testados e efetuar também análises de painel com múltiplas variáveis explicativas para explicar os retornos financeiros das ações. A ação deve ainda ter disponível no período de T-3 a T+1 os dados referente as principais contas do balanço de pagamentos. (Ativo Total, Ativo Circulante, Realizável a Longo Prazo, Permanente, Passivo Circulante, Passivo Não Circulante e Patrimônio Líquido). Esta condição é necessária, para que se possa avaliar também a origem e se existe relação entre os retornos das ações com as formas de investimento e financiamento adotadas pelas empresas. Para fazer parte da carteira de ações de um determinado ano, a ação deve também atender mais três condições: ser uma ação ON, ser negociado na BOVESPA e não representar uma instituição financeira. A primeira condição é necessária, para evitar que, tendo uma mesma empresa diversos tipos de ações, que ocorra repetição de informações de uma companhia e também para evitar que a análise dos dados acabe por medir também o premio entre ações ON e PN, por exemplo. A segunda condição é necessária, pois o escopo do estudo é restrito a ações negociadas na Bolsa de São Paulo. E finalmente a terceira condição se faz necessária, pois instituições financeiras funcionam de maneira muito particular e com uma contabilidade especifica para o setor. De tal forma que o cálculo de alguns destes indicadores para instituições financeiras simplesmente não faz sentido. As carteiras de cada ano também foram testadas, tendo em vista os diferentes volumes de capitalização das empresas. A classificação das empresas quanto ao seu volume de capitalização é feita em três grupos. Sendo classificadas em altamente capitalizadas, mediamente capitalizadas e pouco capitalizadas. As empresas altamente capitalizadas são aquelas que têm seu volume de capitalização situado acima do percentil de 70%, quando comparadas com o volume de capitalização das outras empresas presentes na carteira. As empresas mediamente capitalizadas são aquelas que têm seu volume de capitalização situado

20 19 entre os percentis de 30% e 70%. E as empresas pouco capitalizadas são aquelas cujo volume de capitalização está situado abaixo do percentil 30%, quando comparados com as demais empresas presentes na carteira. Esta divisão permite captar diferenças ocorridas nos resultados em função dos diferentes níveis de capitalização da empresa. A princípio esperava-se para construir carteiras que se utilizassem de informações dos anos de 1994 a 2008, tendo em vista que no período anterior ao de 1994 as características da economia brasileira eram muito diferentes em relação aos dias de hoje. Desta forma, esperava-se conseguir construir carteiras de ações entre os anos 1996 e Entretanto, após terem sido realizadas todas as filtragens necessárias, as carteiras dos anos anteriores a 1999 apresentavam um número demasiadamente pequeno de empresas e por isto foram excluídas das análises. Sendo assim, foram construídas carteiras para os anos de 1999 a Após a construção das carteiras foram analisadas a distribuição dos indicadores a serem testados via painel, como variável explicativa ou variável explicada. Procedeu-se então uma eliminação das ações que continham valores anormais para alguma destas variáveis. Este processo de filtragem não teve um critério único, como, por exemplo, eliminar a fração 1% superior e 1% inferior da amostra, pois algumas variáveis apresentavam distribuições bastante simétricas, enquanto outras não. Desta forma, adotar um critério único de tratamento de valores extremos implicaria em perda desnecessária de informação. Ainda mais que, quando uma empresa tem um valor extremo para uma determinada variável em um determinado ano ela tem que ser retirada da amostra, o que implica perda de informação para todos os indicadores. Sendo assim, a análise do histograma das variáveis se mostrou um processo mais eficiente para a eliminação de valores extremos. A Tabela I mostra a quantidade de ações presentes nas carteiras de cada ano analisado, após terem sido realizadas todas as filtragens supracitadas. O retorno das carteiras construídas foi calculado, como um retorno ponderado mensalmente pelas valorizações ocorridas nas ações. Este processo foi repetido pelos doze meses subseqüentes ao mês base de formação da carteira. Então, com as novas informações contábeis disponíveis, as carteiras são reformuladas e o processo supracitado é repetido até se obterem os retornos mensais para trinta meses a frente da data base, obtendo assim uma medida de retorno que leve em consideração a valorização das ações das empresas durante o período de análise.

21 20 Os dados utilizados na formação das carteiras foram obtidos por meio do programa Economática e sua respectiva base de dados. A Tabela II descreve a disponibilidade de dados necessária, para que a ação faça parte da carteira de um determinado ano T. A Tabela III informa a quantidade de dados coletados por ano, depois de realizadas todas as filtragens necessárias e tratamento quanto a valores extremos, para que fossem realizadas as análises estatísticas e econométricas. É importante ressaltar que, os dados relativos a cotações de ações de uma data base T utilizados no trabalho referem-se a uma informação de fechamento do primeiro semestre do ano, desta forma são relativas ao fim do mês de junho. Isto ocorre, pois as informações contábeis do fechamento do ano de uma empresa não são conhecidas imediatamente após o final do período contábil. Entretanto, seis meses após o fim do período contábil, ou seja, no final de junho todas as empresas de capital aberto já divulgaram seus resultados. Dessa forma, a rentabilidade da carteira de um determinado ano T é calculada a partir do final de junho deste mesmo ano T. Já, por exemplo, a variação de uma determinada variável explicativa deste mesmo ano T será calculada conforme a equação geral abaixo: Variável Explicativa em T = (Variável Explicativa em T-1 Variável Explicativa em T-2) / Variável explicativa em T-2 Isto é necessário, pois se para utilizar os dados contábeis como variável explicativa para o retorno é necessário que estas informações contábeis já sejam conhecidas. E seu impacto no retorno só pode ser medido a partir da data de publicação das informações contábeis. Esta lógica é mantida para todas as variáveis explicativas construídas. O detalhamento preciso da construção de cada variável se encontra no Apêndice I.

22 21 CAPÍTULO 4 RESULTADOS 4.1 Estatística Descritiva A tabela IV informa a média anual da variação média dos Ativos Totais para o período de 1999 a Para obter os números fornecidos nesta tabela, as empresas em cada ano, foram ordenadas conforme a variação de seus Ativos Totais para cada ano base. As empresas então foram divididas em tercis. Sendo que, no primeiro tercil foram alocadas as empresas que tiveram as menores variações dos Ativos Totais observadas e no terceiro tercil as empresas que tiveram as maiores variações nos Ativos Totais. Quando o número total de empresas presentes na carteira não for um múltiplo exato de três, é adotado um tratamento padronizado para a formação dos tercis. Se o número de empresas for uma unidade superior a um múltiplo de três, a empresa excedente será alocada no tercil formado pelas empresas com maior variação no indicador. Neste caso o terceiro tercil fica com uma empresa a mais que os outros dois. Se o número de empresas for maior em duas unidades que um múltiplo de três, então o terceiro e o primeiro tercil ficam cada um com uma empresa a mais do que o segundo tercil. Este procedimento foi utilizado todas as vezes que se construíram tercis ao longo deste trabalho. Uma vez que os tercis estavam definidos, foram calculadas as médias das variações do Ativo Total e de uma série de indicadores, para cada tercil em cada ano. Então se apurou a média das médias tercílicas, ou seja, foram calculadas as médias das variações médias observadas em cada tercil. Este procedimento permite que seja analisado se existe alguma tendência significativa nos indicadores financeiros quando formamos carteiras com base na variação do Ativo Total. Ao fazer isto, podemos checar se a diferença entre as médias do primeiro tercil e do terceiro tercil é significativa. Para isto, realizou-se um teste t em diferenças para verificar a hipótese nula de que a média das diferenças, entre as médias tercílicas serem iguais a zero. O P-Valor deste teste é informado na última linha da Tabela 4. Com um grau de confiança de 95%, se o P-Valor for menor do que 5%, então rejeitamos a hipótese nula de que a média das diferenças

23 22 é igual a zero. Se o P-Valor for maior do que 5% não rejeitamos a hipótese nula da diferença das médias do tercis ser igual a zero. Logo, verificamos que para a maioria dos indicadores não rejeitamos a hipótese nula da diferença entre as médias dos tercis ser igual a zero. Sendo assim, para estes indicadores podemos dizer que tanto para empresas com grande variação do Ativo quanto para empresas com pequena variação de Ativo, os indicadores analisados apresentam médias de variação semelhante. O único indicador, além da variação do Ativo, que se apresentou significante foi o Patrimônio Líquido / Valor de Mercado das Ações, que apresenta um P-Valor de 0,0077. Aqui vale lembrar que os valores do P-Valor na tabela IV são apresentados em unidades decimais, logo o P-valor de 0,0077 equivale em percentuais a 0,77%. As tabelas do grupo IV, bem como as demais tabelas estão disponíveis no Apêndice II. Podemos verificar pela tabela IV que, apesar do indicador Valor de Mercado da ação ter rejeitado a 5% a hipótese nula de sua variação média ser igual à variação média de seus tercis. Este mesmo indicador tem esta hipótese nula rejeitada para um grau de confiança de 10%. Pode-se observar também, que nenhuma das duas variáveis de retorno passado (Retorno Acumulado em Seis Meses e Retorno Acumulado em Trinta Meses) apresentaram resultados relevantes. Isto indica uma tendência, de que o fato de uma empresa ter obtido retornos mais altos em um momento passado não influencia a empresa a aumentar mais seus ativos. 4.2 Variação Anual do Ativo Total Na tabela V são apresentadas as médias anuais da variação dos Ativos Totais para seus diferentes tercís. No primeiro tercil são alocadas as empresas que tiveram a menor variação dos Ativos Totais para uma data base T0. Então, são calculadas para cada tercil a média anual da variação do Ativo para as datas de T-1 e T+1. Desta forma a Tabela V permite analisar se as empresas que apresentam uma maior variação nos Ativos Totais apresentam em média, uma maior variação dos Ativos Totais no

24 23 ano anterior ao de formação do portfólio. Também podemos verificar se as empresas que apresentam maior variação dos Ativos Totais hoje tendem a apresentar uma maior variação nos Ativos Totais no período subseqüente. Sendo assim, a tabela V permite analisarmos se há evidências de que existem efeitos de defasagem ou de propagação para a variável variação do Ativo Total sob ela mesma. Na Tabela V, apuramos também as diferenças entre o primeiro e o terceiro tercil para as médias das variações anuais dos ativos. A variação dos Ativos Totais defasadas de um ano apresenta-se maior no terceiro tercil do que no primeiro. Esta diferença é de 8,36%. Já a variação dos Ativos Totais observadas para um ano à frente, esta diferença é de 9,26%. Entretanto, quando avaliamos a significância destas diferenças encontradas, verificamos que a um grau de confiança de 95% elas não são significantes. Para chegar a esta conclusão realizamos um teste t em diferenças para verificar se as diferenças apuradas entre as variações do primeiro e do terceiro tercil são estatisticamente relevantes. No teste verificamos se a diferença entre a média do terceiro tercil e a média do primeiro tercil é igual a zero. Ou seja, no teste avaliamos se rejeitarmos ou não a hipótese nula de que a média das diferenças entre a variação dos ativos do primeiro tercil e do terceiro tercil é igual a zero. Para o resultado deste teste ficar mais claro foi informado na Tabela 5 o P-Valor deste teste. Verificou-se que a um grau de confiança de 95% não rejeitamos nenhuma hipótese nula de que a diferença entre as médias de variações do Ativo Total é igual a zero. Logo, as diferenças apuradas não são estatisticamente significantes. Entretanto, cabe ressaltar que o P-Valor para a variação do Ativo defasada de um ano apresentou um valor de 0,0513. Desta forma, a um grau de confiança de 90% rejeitar-se-ia a hipótese nula das diferenças entre as médias do primeiro e terceiro tercís das variações dos Ativos ser igual a zero. É interessante notar que o fato de não ter se rejeitado está hipótese nula para a defasagem de um ano, mostra que a fonte das maiores variações dos ativos totais não é oriunda de terem ocorrido investimentos excessivos (overinvestment).

25 24 Para que esta análise ficasse mais robusta seria necessário que esta hipótese nula fosse analisada para um número maior de anos em torno da data base. Entretanto devido a fatores limitadores da base de dados isto não foi possível. 4.3 Rentabilidade das Carteiras Com intuito de verificar se existem diferenças de rentabilidades, quando adotamos um indicador financeiro como critério para a formação de uma carteira, simulou-se a rentabilidade das carteiras de ações quando dividas em tercís, conforme a variação de diversos indicadores financeiros. Então, apurou-se as diferenças de rentabilidade dos tercís em relação à rentabilidade da carteira como um todo. Verificou-se se este diferencial de rentabilidade era ou não significativo. Também foi verificado se a diferença entre as médias de rentabilidades do terceiro tercil e do primeiro tercil eram significativas estatisticamente. Uma outra ótica sobre a qual este procedimento pode ser descrito, é a de simular o que aconteceria se um gestor de carteiras adotasse algum dos indicadores da tabela, como critério único para a alocação de ativos. Poder-se-ia então responder a seguinte pergunta: Seriam as rentabilidades destas carteiras superiores a rentabilidade da carteira como um todo? Para realizar este procedimento, calcularam-se os indicadores financeiros de cada ação para cada ano T entre 1999 e Então, formaram-se carteiras com os tercis, formados pelos ordenamentos das variações de cada indicador financeiro. Foram avaliados um total de dez indicadores financeiros e, portanto foram construídas 30 carteiras por ano e um total de 270 carteiras no período analisado. Vale lembrar que nesta etapa os valores extremos já foram tratados conforme descrito no capítulo 2 deste texto. Uma vez que, uma carteira já estivesse formada calculava-se a sua rentabilidade para os próximos 30 meses. Entretanto, as carteiras são reconstruídas quando passam doze meses após sua formação, em função de estarem disponíveis novas informações

26 25 contábeis e, portanto poderem-se calcular novos valores para os indicadores financeiros avaliados. A rentabilidade das carteiras é calculada levando em conta as capitalizações ocorridas na ação desde a data base de formação da carteira. Desta forma, o peso de uma ação na carteira em T+1, por exemplo, vai depender de quanto este ativo se valorizou entre T0 e T+1 e de qual a sua participação na carteira após ocorrida a valorização da ação e da carteira a qual ele pertence. Este processo é repetido pelos próximos doze meses, até que se possam formar novas carteiras com as informações contábeis disponíveis. Esta Rotina é repetida até que se possa ter calculado o retorno da carteira para trinta meses à frente da data de formação do portfólio. Uma vez que a rentabilidade dos tercís já tenha sido calculada, para trinta meses à frente, para todos os indicadores financeiros e todos os anos de 1999 a 2007, calculase, então a média dos retornos dos tercís de cada indicador. Por exemplo, para obter a média da rentabilidade do terceiro tercil do indicador Retorno sobre o Ativo (RSA), foram calculadas as rentabilidades das carteiras do terceiro tercil para trinta meses à frente da data de formação da carteira. Este processo é repetido para os nove anos em que a amostra é analisada de 1999 a Desta forma são calculadas 270 rentabilidades desta carteira. Então, calcula-se a média das 270 rentabilidades apuradas chegando-se ao valor de 2,92%. Este processo é realizado para todos os tercis de todos os indicadores financeiros presentes na tabela VI. Para verificar se a média das carteiras tercílicas de cada indicador é significativamente diferente da média da rentabilidade da carteira como um todo. É executado um teste em diferença. Então, calcula-se o P-Valor deste teste. Os resultados deste teste são informados abaixo do valor apurado para a rentabilidade média dos tercis dos indicadores financeiros. É executado ainda, o cálculo das diferenças das rentabilidades médias apuradas entre o terceiro tercil e o primeiro tercil de cada indicador. Então verifica-se também se a diferença apurada é significativamente diferente de zero. Para fazer isto é também realizado

27 26 um teste t. Os P-Valores do referido teste t também são informados na linha imediatamente abaixo a do cálculo das diferenças entre o terceiro e o primeiro tercil. Analisando a tabela VI podemos então verificar, que com um grau de confiança de 95% não rejeitamos a hipótese nula de que a média das rentabilidades dos tercis de cada indicador ser diferente da média da rentabilidade da carteira como um todo. A não rejeição desta hipótese nula ocorreu para todos os tercis de todos os indicadores calculados. Entretanto, quando avaliamos a significância da diferença entre a média do terceiro tercil e do primeiro tercil, encontramos valores significativos. Nos indicadores Patrimônio Líquido / Valor de Mercado e Lucro / Preço, são encontrados P-Valores de 0,0038 e 0,0000 respectivamente. Rejeitando, portanto a hipótese nula da diferença entre a média do terceiro tercil e a média do primeiro tercil ser igual a zero. Nos demais indicadores não rejeitamos a hipótese nula da média da diferença entre tercis ser igual a zero. 4.4 Análise em Painel Com intuito de avaliar se a variação do Ativo Total é uma boa variável explicativa para o retorno das ações, realizamos uma série de regressões múltiplas em painel. Este procedimento permite que se utilize uma amostra maior para analisar os resultados e conseqüentemente obter estimadores mais precisos. O painel também é útil, pois permite controlarem-se características não observadas constantes no tempo. Como variável explicada dos modelos tem-se o retorno das ações. O retorno das ações é definido com a variação da cotação de fechamento da ação já ajustada para proventos ocorrida entre trinta de junho do ano T e trinta de junho do ano T+1, para o cálculo de um retorno de um ano. Vale ressaltar que os retornos utilizados nas regressões em painel já estão em logaritmos. Desta forma as regressões formuladas são log-normais, o que facilita a interpretação dos seus coeficientes.

28 27 As variáveis explicativas como, variação do Ativo Total, são calculadas como a variação da variável entre 31 de dezembro do ano T-2 e 31 de dezembro do ano T-1. Aqui vale notar que o valor do Ativo Total em 31 de dezembro de T-1, somente vai ser conhecido pelo público alguns meses após o fim do exercício, por ocasião da divulgação dos resultados da empresa. Dessa forma, é considerado que em de junho do ano T todas as companhias abertas já tenham divulgado seus demonstrativos financeiros relativos ao exercício contábil do ano T-1. É por este motivo que as variáveis explicativas são calculadas utilizando informações contábeis de T-1 e T-2. Enquanto o retorno da ação calculado a partir do final de junho do ano T até o final de junho do ano T+1. apêndice I. Maiores detalhes sobre a construção das variáveis podem ser vistos no As variáveis explicativas das regressões em painel podem ser divididas em dois grupos, a saber, variáveis de controle e variáveis de crescimento relevantes na literatura de finanças. As variáveis de crescimento relevantes são variáveis apontadas em estudos anteriores como relevantes para prever o retorno de ações. Entretanto, em funções de limitações da base de dados, algumas destas variáveis não puderam ser reproduzidas de forma idêntica as suas proposições originais. Desta forma, algumas alterações foram necessárias, mas sempre tentando manter a formulação da variável mais próximo possível da proposição original. Detalhes da construção destas variáveis encontram-se no Apêndice I. A variável Variação do Ativo Total Acumulada em 2 anos( Ativo 2A) é calculada com base Lakonishok, Shleifer e Vishny (1994). A variável Patrimônio Líquido / Valor de Mercado das Ações (PL / VM) é calculada com base em Davis, Fama e French (2000). A variável Capital Investido (CI) é calculada com base em Titman, Wei e Xie (2004). A variável Ativo Operacional Líquido sobre Ativo Total (AOL/A) é calculada com base em Hirshleifer, Hou, Teoh e Zhang (2004). Na construção da base de dados dos painéis foi realizado tratamento de valores extremo, conforme descrito no Capítulo 2.

29 28 Nos modelos apresentados nas tabelas 7 e 8 as regressões em painéis foram geradas utilizando-se o método dos mínimos quadrados. Os painéis foram tratados em relação a autocorrelação, heterocedasticidade e cluster utilizando White Period como método de coeficiente de covariância. Para testar a significância conjunta e em separado dos efeitos fixos de crosssection e período foram realizados testes de Redundant Fixed effects Likelihood Ratio. Verificou-se, que para a maioria absoluta dos modelos rejeitou-se a hipótese nula dos efeitos de cross-section serem redundantes. Ou seja, rejeitou-se a idéia de haverem efeitos de período somente, tal fato pode ser verificado nas partes inferiores das tabelas 7 A, 7 B, 7 C, 7 D, 8 A, 8 B, 8 C e 8 D. Na seqüência ainda dentro deste mesmo teste verificou-se a significância das dummies de período no modelo irrestrito contra a especificação restrita do modelo, na qual somente existem efeitos de cross-section. Então para a maioria absoluta dos modelos rejeitouse a hipótese nula de não haverem efeitos de período. Seguindo dentro do mesmo teste verificamos a significância conjunta de ambos os efeitos de cross-section e período. Então para a maioria absoluta dos modelos rejeitou-se a hipótese nula do modelo ser restrito com apenas um intercepto. Desta forma as tendências dos erros foram tratadas, gerando os painéis com efeitos fixos para cross-section e período. Para comparar os efeitos fixos e aleatórios nos coeficientes estimados utilizamos o teste Hausman. Para a maioria dos modelos não rejeitamos a hipótese nula de os dois estimadores serem consistentes. Desta forma optou-se utilizar os estimadores com efeito fixo mais eficiente por ter menor variância assintótica. Sendo assim, todas as regressões em painel apresentadas nas tabelas 7 e 8, foram geradas pelo método dos mínimos quadrados, tratadas com White Period e efeitos fixos de cross-section e período. É importante notar que nas tabelas 7 e 8, foram gerados quatro grupos de painéis. Nos primeiros grupos 7 A e 8 A, são construídos painéis utilizando-se dados de todas as ações presentes na base de dados. Nos demais grupos, os painéis foram separados entre as empresas

30 29 pouco capitalizadas (7 B e 8 B), mediamente capitalizadas (7 C e 8 C) e muito capitalizadas (7 D e 8 D), conforme seu valor de mercado. A separação ocorreu respeitando-se os percentis de 30% e 70% do valor de mercado da empresa. Nas tabelas 7 e 8, além dos coeficientes das regressões, são informamos o seu respectivo P-Valor da estatística t. Dessa forma, se o P-Valor do coeficiente for menor do que 0,05 rejeitamos a hipótese nula do coeficiente ser significativo. Nas tabelas 7 e 8 são informados ainda o R2 ajustado e o P-Valor da estatística F de significância conjunta de cada um dos modelos. Voltando agora exclusivamente para a análise das tabelas 7 A. 7 B, 7 C e 7 D. Temos que, na tabela 7 A, verificamos que para quase todos os modelos desenvolvidos não rejeitamos a hipótese nula do coeficiente da Variação do Ativo ( Ativo) ser igual a zero com um grau de confiança de 95%, a exceção ocorre para o modelo seis da tabela 7 D de empresas altamente capitalizadas, neste modelo a estatística t apresenta um valor de 0,0435, com coeficiente de -0,2462. Desta forma, podemos concluir que a variação do ativo não é uma variável explicativa significativa para o retorno em logaritmo da ação. Em relação à constante dos modelos pode-se verificar que para a maioria dos modelos ela é significativa. As exceções, entretanto estão concentradas na tabela 7 D, onde em todos os modelos, não rejeitamos a hipótese nula de a constante ser igual a zero. A presença de constante estatisticamente significante nos mostra que existem variáveis explicativas relevantes que não estão presentes no modelo. Entretanto, este fato é esperado, pois os modelos construídos não têm por objetivo explicar completamente as variações observadas nas ações, mas sim detectar a habilidade de algum indicador contábil-financeiro em prever o retorno das ações. Podemos verificar que a variável de Variação do Ativo Defasada (L2 Ativo) não é significativa para nenhuma das quatro tabelas. As variáveis Receita Líquida em 2 anos, Capital Investido (CI) e Variação do Ativo em 2 anos ( Ativo em 2 Anos), não são significativas em nenhuma das quatro tabelas do grupo 7.

31 30 As variáveis de controle Patrimônio Líquido / Valor de Mercado (PL / VM), Retorno Acumulado em 30 Meses não são significativas para nenhum dos modelos. A variável de controle Retorno Acumulado em 6 meses não é significativa para a maioria dos modelos, exceto o modelo 5 da tabela 7 A. Entretanto, é importante ressaltar que se considerássemos um grau de confiança de 90% na tabela 7 A, para a maioria dos coeficientes calculados, rejeitaríamos a hipótese nula de os coeficientes serem iguais a zero. Na tabela 7 A, os coeficientes da variável Retorno Acumulado em 6 Meses são todos negativos, ou seja, a um grau de confiança de 90% poderíamos inferir que as ações que tiveram um desempenho melhor do que a média seis meses antes da data base de formação dos portfólios, tendem a ter um desempenho pior do que a média, nos 12 meses subseqüentes a formação da carteira. Este resultado reforça a idéia de presença de reversão a média das ações, quando consideramos um portfólio contendo todas as empresas da base de dados. A variável de controle Valor de Mercado em Milhões se mostrou significativa apenas para empresas mediamente capitalizadas (Tabela 7 C). Entretanto, se considerarmos um grau de confiança de 90%, esta variável apresentaria coeficientes estatisticamente significantes também para a tabela 7 B. Admitindo um grau de confiança de 90%, pode-se notar que os coeficientes da variável Valor de Mercado em Milhões têm sinais negativos. Pode-se notar também, que os coeficientes da tabela 7 B (Empresas Pouco Capitalizadas), são mais negativos que os coeficientes da tabela 7 C (Empresas Mediamente Capitalizadas). Este fato dá indícios da presença de um prêmio de risco de liquidez negativo para as empresas mediamente capitalizadas e pouco capitalizadas, quanto menor a liquidez da empresa, mais negativo será seu prêmio de risco. Por outro lado, ao levarmos em consideração o tamanho dos coeficientes da variável nestes casos, pode-se reparar que estes coeficientes são demasiadamente pequenos. Pelos coeficientes apresentados, a falta de liquidez de uma empresa não chega sequer a gerar um retorno menor do portfólio de 0,01% em qualquer um dos modelos desenvolvidos. No que tange o indicador Ativo Operacional Líquido / Ativo Total, pode-se notar que esta variável explicativa é significativa para os painéis com todas as empresas (7 A) e os painéis com as empresa mediamente capitalizadas (7 C), apresentando coeficientes com valores relevantes de -0,35 e -0,39 respectivamente. Desta forma o indicador financeiro Ativo