Estrutura de capital Um estudo com variáveis contábeis de empresas brasileiras aplicando técnicas de data mining

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1 Estrutura de capital Um estudo com variáveis contábeis de empresas brasileiras aplicando técnicas de data mining Resumo A decisão sobre a estrutura de capital se relaciona com a adoção de estratégias para a escolha de fontes de financiamento relativas ao capital próprio e ao capital de terceiros. Inúmeros trabalhos foram desenvolvidos, visando elucidar a adoção dessas estratégias. Este trabalho procura identificar atributos que influenciam a decisão sobre estrutura de capital, através de uma análise exploratória, empregando somente dados originados de demonstrativos contábeis de empresas brasileiras, não financeiras e de capital aberto. Sendo assim, por meio de técnicas de Data Mining, tais como regressão linear, regressão robusta e redes neurais, procura-se obter informações novas neste processo de descoberta do conhecimento das estratégias de financiamento implementadas pelas empresas. A análise de dados foi feita mediante técnicas de seleção de atributos filtro, wrapper e análise de componentes principais - e utilizou o Endividamento Oneroso sobre Patrimônio Líquido e o Grau de Alavancagem Financeira obtidos nos demonstrativos contábeis como variáveis dependentes. A base de dados é constituída de empresas classificadas, setorialmente, na Bolsa de Valores de São Paulo (BOVESPA) durante o período de 1997 a Somente com a utilização de técnicas de modelagem não-lineares, a partir de dados provenientes de demonstrativos contábeis, foi possível obter resultados confiáveis para o entendimento da política de financiamento das empresas brasileiras. Os resultados sugerem que as variáveis explicativas das estratégias de alavancagem financeira são: setor econômico, retorno dos acionistas, rentabilidade sobre o ativo total, liquidez imediata, liquidez geral e giro do ativo. Palavras-chave: Dados contábeis; Data Mining; Estrutura de Capital; Seleção de Atributos; Filtro e Wrapper. 1. Introdução Relevantes mudanças do ambiente econômico e financeiro das empresas ocorreram, no mercado brasileiro durante as últimas décadas, e, dentre as principais, podem ser citadas: a queda e o controle da inflação, a abertura comercial, a flexibilização do regime de investimento estrangeiro, o aumento do acesso ao crédito e as mudanças tecnológicas nos ativos das empresas. Estas empresas tiveram que adotar estratégias de 1

2 financiamento que se adaptaram às mudanças ocorridas, refletindo nos seus demonstrativos contábeis. O objetivo deste artigo é selecionar os fatores explicativos dessas estratégias de financiamento, utilizando somente dados originados de demonstrativos contábeis de empresas brasileiras de capital aberto através de técnicas de Data Mining facilitando, assim o atendimento do item 13 do CPC 26 que enuncia: Muitas entidades apresentam, fora das demonstrações contábeis, comentários da administração que descrevem e explicam as características principais do desempenho e da posição financeira e patrimonial da entidade e as principais incertezas às quais está sujeita. Esse relatório pode incluir a análise: (b) das fontes de financiamento da entidade e a respectiva relação pretendida entre passivos e o patrimônio líquido; Em estudos tradicionais de estratégias de financiamento além de dados originados de demonstrativos contábeis são utilizados também dados originados do mercado como, por exemplo, custo de capital, taxa de inflação. O pressuposto comum assumido é de que os principais indicadores macro-econômicos (inflação, os juros, impostos, etc.), juntamente com as características da empresa (concorrência, gestão, capacidade produtiva, produto, etc.) estão devidamente refletidos nos demonstrativos contábeis. Para Padoveze (2012, p. 179) a decisão de financiamento dos projetos junta-se-á a decisões anteriores de financiamento de outros projetos, formando no seu conjunto, a estrutura de passivo da empresa a qual tem de ser administrada continuamente. Usando dados provenientes somente desses demonstrativos e utilizando técnicas de modelagem avançadas (data mining) se tentará entender as estratégias utilizadas pelas empresas no período estudado através de indicadores originados desses demonstrativos. Este estudo empírico envolveu, então, a tarefa de descobrir padrões interpretáveis de comportamento das empresas que descrevam as decisões de estrutura de capital, através da aplicação de três abordagens de seleção de atributos, sendo duas de aprendizado de máquina: filtro e wrapper; e uma estatística: análise de componentes principais, utilizando somente dados provenientes dos demonstrativos contábeis. O artigo está organizado da seguinte forma: a seção 2 apresenta a revisão da literatura que dará suporte ao desenvolvimento da pesquisa; na seção 3 descrevem-se os procedimentos metodológicos realizados. Na seção 4, apresentam-se os resultados obtidos e, na seção 5 são feitas as conclusões da pesquisa e sugeridos futuros estudos. 2

3 2. Revisão da literatura O trabalho de Modigliani e Miller (1958) foi o primeiro estudo considerado mais relevante sobre política de endividamento e representa a base para o desenvolvimento de estudos que buscam analisar a influência das imperfeições do mercado nas decisões sobre a estrutura de capital. Dentre esses estudos está a teoria das trocas, realizado por Bradley et al. (1984), que propõe a existência de uma estrutura de capital ótima, na qual há a maximização do valor da empresa por meio do balanceamento entre benefícios e custos do endividamento. Jensen e Meckling (1976) integraram elementos da teoria da agência, a teoria dos direitos de propriedade e teorias de finanças, para desenvolver uma teoria da estrutura de capital. DeAngelo e Masulis (1980) consideraram a perda potencial das vantagens fiscais não resultantes do endividamento no estudo sobre estrutura de capital. Outros estudos se basearam na teoria da agência, que trata dos conflitos ocorridos nas organizações, devido aos interesses e atitudes divergentes entre os distintos agentes envolvidos. Por meio de um modelo que trata do equilíbrio da decisão de emitir-investir das empresas, Myers e Majluf (1984) mostram que a assimetria da informação, associada ao fato de que os gerentes atuam em prol do interesse dos atuais acionistas, gera algumas situações, nas quais os gerentes recusam boas oportunidades de investimento. Valendo-se, em particular, de alguns atributos, Titman e Wessels (1988) buscam identificar as influências desses atributos sobre o grau de endividamento das empresas norte-americanas. Dentre esses atributos, neste artigo, merecem destaque a estrutura de ativos, o crescimento da empresa, o tamanho e a classificação da indústria. Para Harris e Raviv (1991), no entanto, a introdução na economia de modelos explícitos de informação privada tem tornado possíveis várias abordagens para explicar a estrutura de capital. Segundo os autores, essas abordagens se dividem em dois grupos: no primeiro, as escolhas relacionadas à estrutura de capital das empresas sinalizam aos investidores externos as informações detidas pelos gestores (os insiders); no segundo, os autores argumentam que a forma, pela qual os gerentes buscam capital externo, envia sinais sobre as condições da empresa ao mercado. Miao (2005), por sua vez, estuda o modelo de estrutura de capital das indústrias de alta tecnologia. Para a autora, essas são empresas, nas quais seus investimentos e suas decisões operacionais envolvem ativos que demandam altos investimentos e sofrem 3

4 com uma depreciação tecnológica acelerada. As suas estruturas de financiamento refletem a relação entre o retorno do investimento, o custo de insolvência, os riscos tecnológicos, as mudanças tecnológicas e as políticas fiscais. Quanto a Byoun (2008), estudou a estrutura de capital de empresas que se adaptaram às mudanças das condições de financiamento decorrentes de um déficit/superávit financeiro. Seus resultados sugerem que a maioria dessas adaptações ocorre, quando as empresas têm dívidas acima da meta financeira orçada, ou quando elas têm superávit financeiro bem acima da meta orçada. Já Pao e Chih (2006), estudaram a importância dos determinantes da estrutura de capital através de três modelos de regressão de séries temporais e dois modelos de redes neurais. Os autores compararam e detectaram os melhores resultados: utilizando dados de indústrias de alta tecnologia de Taiwan, com aplicações de técnicas de redes neurais. Tais resultados evidenciaram que: a política de financiamento e seus determinantes são não lineares; as redes neurais são mais eficientes para esses modelos e para previsão em dados de painel. Para eles, os modelos de redes neurais podem ser usados para resolver problemas de análises com dados de painel e problemas de previsão em estudos de estrutura de capital. Pao (2008) também comparou redes neurais e análise de regressão múltipla, mas usou modelos de estrutura de capital de indústrias tradicionais, bem como de alta tecnologia de Taiwan. Foram utilizados dados coletados em demonstrativos contábeis e dados macroeconômicos. Os resultados desse estudo mostraram que os determinantes dessas indústrias são diferentes. As maiores diferenças determinantes são o risco do negócio e as oportunidades de crescimento. Kayo e Kimura (2011) avaliaram a importância relativa do tempo da firma, tipo de indústria e o país sobre a alavancagem da empresa, analisaram também as influências diretas e indiretas das características da empresa, da indústria e do país na alavancagem da empresa. Eles aplicaram modelagem hierárquica linear. Em principio acharam baixa a importância do nível do país na influência da alavancagem, entretanto de acordo com os resultados encontrados sugeriram novos estudos sobre a influência dessa variável na política de alavancagem. Feld et al, (2013) estudaram o impacto dos impostos sobre a política de endividamento e concluíram que é fortemente variadas. Concluíram que as escolhas de estrutura de capital são, na verdade positivamente afetados por impostos, um efeito que também é quantitativamente importante. 4

5 Este estudo empírico envolveu, então, a tarefa de descobrir padrões interpretáveis de comportamento das empresas brasileiras que descrevam as decisões de estrutura de capital, através da aplicação de três abordagens de seleção de atributos, sendo duas de aprendizado de máquina: filtro e wrapper; e uma estatística: análise de componentes principais, utilizando somente dados provenientes somente dos demonstrativos contábeis. 2.1 Dados baseados no mercado versus dados baseados nos demonstrativos contábeis Em finanças corporativas, os estudos podem ter a origem em dados contábeis, em dados de mercado, ou utilizando os dois conjuntamente. Esses mercados eficientes tem sido objeto de estudo da contabilidade desde que o trabalho de Fama (1994) foi publicado. Para Hendriksen e Breda (1999) em sua forma teórica, as condições suficientes para um mercado eficiente são: (i). Não há custos de transação na negociação de títulos; (ii). Toda informação disponível está igualmente disponível a todos os particpantes do mercado, sem qualquer custo; (iii). Todos os participantes do mercado possuem expectativas homogêneas em relação às implicações da informação disponível. Conforme Ross et al, (2008), em sua forma extrema, a teoria de mercados eficientes diz que todos os títulos sempre são corretamente precificados, o que significa que o mercado como um todo é realmente sábio. Para Fama (1994), o mercado seria mais ou menos eficiente em razão da reação à informação. Dentre os estudos que questionam a eficiência do mercado, pode ser citado o de Haugen e Baker (2009), cujos resultados evidenciam que os mercados de ações dos EUA são altamente ineficientes. Já Waldmann (2009), destaca que a eficiência do mercado não significa, necessariamente, a hipótese de expectativa racional. O mesmo Waldmann, (2009) a Hipóteses de Eficiência de Mercado (EMH) não trata de comportamentos individuais ou assume que os investidores possuem, isoladamente, carteiras eficientes. Agarwal e Taffler (2008) compararam as alternativas de se utilizar os dados baseados no mercado, bem como nos livros contábeis e chegaram a resultados de que o uso de modelos baseados em dados contábeis projeta benefícios econômicos, significativamente, maiores do que o daqueles baseados no mercado. Também Blöchlinger e Leippold (2006) observaram que as diferenças nos erros são, economicamente, significativas a favor dos dados contábeis. A informação contábil para Lopes e Martins (2005) pode ser usada para a avaliação da qualidade dos ativos, para avaliação da performance de agentes investidos pelos 5

6 acionistas, para controle do comportamento dos gestores após a concessão de crédito. Para esses autores as informações contábeis tem importância impactante nas decisões de gestores e acionistas. Para Gestel et al.(2010), os principais indicadores macroeconômicos (inflação, juros, impostos, etc.), juntamente, com as características da empresa (concorrência, gestão, capacidade produtiva, produto, etc) estão devidamente refletidos nos demonstrativos contábeis das empresas. 3.0 Metodologia Neste item, serão apresentadas as técnicas de análise de dados utilizadas, a justificativa do uso de dados baseados nas demonstrativos contábeis em detrimento daqueles originados do mercado, as variáveis que representam a política de endividamento, os classificadores utilizados e as técnicas de avaliação de resultados. Esta pesquisa é de natureza empírica do tipo descritivo e quantitativo, compreendendo as empresas classificadas setorialmente na Bolsa de Valores de São Paulo (BOVESPA). 3.1 Análise de dados Para analisar profundamente uma enorme quantidade de informações dos demonstrativos contábeis é susceptível de levar muito tempo e precisa de muitos recursos humanos. Quando a informação é irrelevante e superabundante, é improvável interpretar e absorver a informação com muita facilidade. Portanto, para filtrar e condensar a grande quantidade de variáveis contábeis é muito importante selecionar variáveis contábeis que ajudem a entender as estratégias utilizadas para financiar a entidade. Pré-processamento dos dados é um passo importante para obter dados de boa qualidade na mineração ou descoberta de conhecimento em banco de dados (KDD). Por exemplo, se muitos casos são considerados, isto pode resultar em grandes requisitos de memória e execução lenta velocidade, e pode causar sobre sensibilidade aos dados pouco ou nada relevantes. O objetivo do pré-processamento de dados é a de filtrar todas as características que não são representativas ou dados ruidosos de um determinado conjunto de dados, que são susceptíveis de degradar o desempenho de mineração. A seleção de atributos é uma etapa de pré-processamento e talvez seja o passo mais importante no processo de mineração de dados. Destina-se a filtragem de variáveis redundantes e/ou irrelevantes dos dados originais. Neste estudo aplicaremos seleção de 6

7 atributos em variáveis obtidas em demonstrativos contábeis de empresas para melhor caracterizar a política de financiamento das entidades contábeis brasileiras. A seguir, será aplicado o método de combinação da votação majorítária que será explicado a diante. Três serão as abordagens a serem utilizadas na seleção de atributos: filtro, wrappper e análise das componentes principais, definidos a seguir Abordagem filtro Na abordagem filtro, a meta é selecionar um subconjunto de atributos que preserva a informação pertinente no conjunto inteiro de atributos. Os algoritmos de busca do melhor subconjunto de atributos utilizados na abordagem filtro foram: a Genetic Selection (GS); e o Greedy Stepwise (GSP). O algoritmo de avaliação de atributos, na seleção aqui utilizada, foi o CFS (Seleção de atributos baseado em correlação) Abordagem wrapper Esta abordagem avalia os atributos, usando estimativas de precisão providas por algoritmos de aprendizado pré-determinados. Três algoritmos de aprendizagem foram testados no estudo: i) regressão linear (Rl); ii) regressão robusta (Rr); e iii) multilayer perception (MLP) (Anexo 1) Análise das componentes principais Esta é uma técnica estatística, cuja idéia básica é de transformar p variáveis tipicamente correlacionadas em k<p combinações lineares não correlacionadas O método de combinação da votação majoritária majority voting Este método escolhe aquelas variáveis que foram mais selecionadas pelas técnicas de seleção de atributos. A combinação de várias técnicas de mesma origem é uma técnica de decisão que combina diferentes métodos para gerar uma decisão conjunta. A técnica da maioria dos votos é um método simples e eficaz de combinação. Existem três versões de maioria dos votos ou votação majoritária (Polikar, 2006), onde são escolhidos os atributos: (i) há unanimidade dos resultados entre os classificadores; (ii) prevê pelo menos mais da metade o número de classificadores (maioria simples); (iii) recebe a 7

8 maior número de votos, se deve ou não a soma dos votos ultrapassarem 50% (pluralidade dos votos ou apenas uma votação por maioria). Neste artigo a versão aplicada do método de combinação da maioria dos votos é o da maioria simples. 3.2 A amostra em estudo A amostra é composta de indicadores econômicos financeiros obtidos em demonstrativos contábeis de 175 empresas brasileiras de capital aberto, cujos dados foram divulgados pela Bolsa de Valores de São Paulo (BOVESPA) durante o período de 1997 a Na composição da amostra foram obtidos 18 (dezoito) índices econômico-financeiros dos últimos dez anos das empresas apresentados no Anexo 2. Não foram incluídos dados dos balanços consolidados e de empresas financeiras, objetivando-se estudar as empresas singularmente. Também foi discriminado o setor econômico de cada empresa, de acordo com a classificação da BOVESPA, no ano de 2011, que é apresentada no Anexo 3. O software utilizado foi o weka versão Foi aplicada a validação cruzada com a divisão de dez subgrupos. A exceção foi na ACP, por ser uma transformação linear. 3.3 Variáveis que representam a estrutura de capital A caracterização da estrutura de capital, neste trabalho, foi feita através de duas variáveis distintas que objetivam representar as políticas de endividamento adotadas pelas empresas. Utilizaram-se duas variáveis representativas da estrutura de capital visando garantir confiabilidade e validade àquelas a serem selecionadas, conforme Martins e Theóphilo (2009). A primeira variável dependente representativa da estrutura de capital é Endividamento Oneroso Sobre Patrimônio Líquido - EOPL (Empréstimos e Financiamentos Totais de Curto Prazo+Empréstimos e Financiamentos Totais de Longo Prazo + Debêntures de Curto Prazo + Debêntures de Longo + Empresas Coligadas e Controladas de Curto Prazo + Empresas Coligadas e Controladas de Longo Prazo + Duplicatas Descontadas) / Patrimônio Líquido. É atribuído maior destaque aos fundos de longo prazo, nessa variável, por admitir-se que os recursos do passivo circulante visem primeiro, suprir as necessidades financeiras operacionais das empresas e, não, financiarem a demanda por recursos de natureza 8

9 permanente. Recursos de natureza permanente são os gastos em que uma entidade, necessariamente, tem que incorrer para se manter em condições de continuidade, podendo ser citados os gastos com fornecedores, salários de empregados e tributos, assim como as provisões fiscais, previdenciárias e trabalhistas. A segunda variável é definida como Grau de Alavancagem Financeira (GAF). Através dela se consegue mensurar o efeito do nível de endividamento da estrutura financeira da empresa, além de medir se a estrutura de capital da empresa está beneficiando os seus acionistas, ou não. 3.4 Métodos para avaliação dos resultados Yokum e Armstrong (1995) conduziram uma pesquisa com especialistas, a fim de selecionar os critérios de avaliação para métodos de previsão. A precisão foi o critério mais importante, seguido pela poupança no custo de execução. Como execução se entende a facilidade: de interpretação; de utilização; e de acesso que foram as mais citadas. Neste estudo foi utilizado dois critérios para avaliar a precisão dos métodos: coeficiente de correlação linear de Pearson e raiz da média dos quadrados dos erros (Anexo 4). 4 Resultados Os resultados encontrados com a aplicação das três abordagens, nas seleções de atributos, tendo EOPL e GAF como variáveis dependentes, são apresentados no Quadro 1. Os atributos são mencionados no Anexo 1. Quadro 1: Quadro-resumo dos atributos selecionados com as respectivas técnicas. 9

10 EOPL GAF Variáveis Wr/Rr Wr/Rl Wr/mlp Fil/SG Fil/Sp ACP Wr/Rr Wr/Rl Wr/mlp Fil/SG Fil/Sp ACP SE X X X X X X X X X X X X ROE X X X X X X X X X X ROA X X X X X X X X X X X RTA X X X X ROI X X X X X X GA X X X X X X X MB X X MO X X X X ML X X X X EBIT X X X X EBTIDA X X X X IMCP X X X X X X LI X X X X X X X LS X X X LC X X X X LG X X X X X X X X X TERFIN X X Fonte: Elaborado pelos autores. Wr/Rr/Rl/MLP - Abordagem de seleção de atributos wrapper, tendo, como classificador: regressão robusta (Rr); regressão linear (Rl); e rede multilayer perceptron (MLP). Fil/SG/Sp - Abordagem de seleção de atributos filtro, tendo, como algoritmo de busca: search genetic (SG); e greedystepwise (Sp). ACP - Análise de componentes principais. A análise de componentes principais encontrou 86,04 % de variância total. O estudo se concentrou, então, nas variáveis selecionadas pelas técnicas de seleção. Utilizou-se, nesta etapa, a técnica majority vote Polikar (2006). Através desta técnica foram relacionadas as variáveis mais selecionadas pelas técnicas utilizadas. 4.1 Resultados dos testes e da modelagem aplicando técnicas estatísticas Considerando os resultados encontrados, na aplicação das três abordagens, que foram utilizadas para a seleção dos atributos das variáveis dependentes EOPL e GAF, o Quadro 2 apresenta a matriz de correlações linear de Pearson com nível de significância de p < 0,05. Nesta tabela, pode ser observada a ocorrência de altas correlações somente entre as variáveis pertencentes ao mesmo grupo de indicadores econômico-financeiros. O baixo grau de correlação entre as variáveis independentes sugere que poderá não haver problemas relevantes de multicolinearidade entre as variáveis, as quais serão utilizadas no modelo de regressão linear e robusta. Tabela 1: Coeficiente de correlação linear de Pearson e a significância estatística da correlação. 10

11 EOPL GA GAF IMCP LI LS LC LG MB EBIT EBTIDA ML MO ROA ROI ROE TERFIN RTA EOLP 1-0,009 0,0659 0,2366-0,0646-0,0591 0,0599-0,0874 0,0793-1,01-0,14 0,0063-0,0011 0,1101 0,0148 0,1037-0,0832 0,086 p= --- p=0,718 p=0,008 p=0,00 p=0,010 p=0,018 p=0,016 p=0,000 p=0,001 p=0,000 p=0,574 p=0,801 p=0,965 p=0,000 p=0,552 p=0,000 p=0,001 p=0,001 GA 1-0,1268-0,024 0,1062 0,0532 0,1032 0,0595 0,0384 0,0334 0,0411 0,116 0,1585 0,0513 0,0328 0,0555-0,0429-0,1062 p= --- p=,000 p=0,335 p=0,000 p=0,033 p=0,000 p=0,017 p=0,124 p=0,180 p=0,099 p=0,000 p=0,000 p=0,039 p=0,189 p=0,026 p=0,085 p=0,000 GAF 1 0,169-0,0749-0,12-0,1294-0,1029-0,0576 0,0629 0,0089-0,0595-0,0532 0,0547-0,0913 0,0477-0,0693 0,03 p= --- p=,000 p=0,003 p=0,000 p=0,000 p=0,000 p=0,021 p=0,012 p=0,722 p=0,017 p=0,033 p=0,028 p=0,000 p=,000 p=0,005 p=0,228 IMCP 1-0,028-0,0264-0,0266-0,0413 0,0019 0,0139-0,003-0,0095-0,0208 0,0174-0,009 0,0169-0,0276 0,0091 p= --- p=0,262 p=0,289 p=0,286 p=0,097 p=0,939 p=0,578 p=0,906 p=0,704 p=0,404 p=0,485 p=0,719 p=0,498 p=0,268 p=0,715 LI 1-0,0195-0,0178 0,0248 0,0517-0,0458-0,0055-0,0137-0,047 0,562 0,0224 0,0531-0,0236 0,0454 p= --- p=0,435 p=0,476 p=0,320 p=0,038 p=0,066 p=0,825 p=0,583 p=0,059 p=0,024 p=0,369 p=0,033 p=0,343 p=0,068 LS 1 0,921 0,6538 0,1553 0,1277 0,0296 0,2463 0,2722 0,2244 0,2222 0,2142 0,3011 0,2593 p= --- p=0,00 p=0,00 p=0,00 p=0,00 p=0,235 p=0,00 p=0,00 p=0,00 p=0,00 p=0,00 p=0,00 p=0,00 LC 1 0,6585 0,2029 0,1405 0,0331 0,2676 0,3007 0,2363 0,2394 0,2239 0,3115 0,2815 p= --- p=0,00 p=0,00 p=0,00 p=0,185 p=0,00 p=0,00 p=0,00 p=0,00 p=0,00 p=0,00 p=0,00 LG 1 0,1598 0,0879 0,0271 0,2174 0,2447 0,2076 0,2031 0,2092 0,1543 0,2444 p= --- p=,000 p=,000 p=0,276 p=,000 p=,000 p=0,000 p=0,000 p=0,000 p=0,000 p=0,00 MB 1 0,1663 0,0322 0,5036 0,4892 0,2165 0,1639 0,2026 0,1153 0,2771 p= --- p=,000 p=0,197 p=0,00 p=0,00 p=0,000 p=0,000 p=0,000 p=0,000 p=,000 EBIT 1 0,449 0,4461 0,4908 0,2461 0,1674 0,2455 0,1824 0,2132 p= --- p=0,00 p=0,00 p=0,00 p=0,00 p=0,00 p=0,00 p=0,00 p=0,00 EBTIDA 1 0,1178 0,1335 0,1342 0,0511 0,1268 0,0147 0,0475 p= --- p=,000 p=0,000 p=0,000 p=0,041 p=0,000 p=0,555 p=,057 ML 1 0,9077 0,3671 0,2688 0,3404 0,1307 0,4234 p= --- p=0,00 p=0,00 p=0,00 p=0,00 p=0,00 p=0,00 MO 1 0,3815 0,2729 0,3641 0,1302 0,4184 p= --- p=0,00 p=0,00 p=0,00 p=0,00 p=0,00 ROA 1 0,2968 0,9259 0,1299 0,5539 p= --- p=0,00 p=0,00 p=0,00 p=0,00 ROI 1 0,2727 0,1332 0,303 p= --- p=0,00 p=0,00 p=0,00 ROE 1 0,1118 0,5373 p= --- p=,000 p=,000 TERFIN 1 0,1361 p= --- p=,000 RTA 1 p= --- Fonte Elaborado pelos autores. A seguir, são apresentados, na Tabela 2, os índices estatísticos para as variáveis selecionadas pelo método majority voting, cujas variáveis dependentes são EOPL e GAF. GAF. Tabela 2: Índices estatísticos das variáveis para o modelo com variável dependente EOPL e 11

12 EOPL GAF Varíaveis t Sig. t Sig. ROE -0,005 0,996-0,363 0,717 ROA 1,323 0,186 2,170 0,030 GA -0,362 0,695-4,470 0,000 LI -0,064 0,949-0,121 0,904 LG 0,570 0,569-0,765 0,427 Med. F 9,052 0,000 9,365 0,000 Durbin-Watson 1,979 1,979 1,226 1,226 Fonte: Elaborada pelos autores. De acordo com a Tabela 2, pode se concluir que as cinco variáveis selecionadas pelos métodos filtro, wrapper e pca, não apresentam as características necessárias à especificação de um bom modelo linear, (p<=0,05), ou seja, é pouco provável que contribuam para aumentar a capacidade de representar a estrutura de capital de empresas, no mercado brasileiro, desta amostra no período estudado, através de modelos lineares, uma vez que: (a) para EOPL e GAF como variáveis dependentes os ts têm valores pequenos e também apresentam significâncias pouco representativas para compor um modelo linear; (b) as medidas Fs encontradas e as suas significâncias (para GAF, F = 9,365 e significância de 0,000; para EOPL, F = 9,052 significância 0,000) indicam que, incluídas na especificação do modelo linear, essas variáveis independentes contribuem de forma pouco significativa para a explicação da alavancagem financeira; (c) os valores encontrados para o teste de correlacionalidade (análise de resíduos) de Durbin Watson foram próximos de 2 (1,979 para EOPL e 1,226 para GAF), indicando não correlacionalidade entre os resíduos, ou seja, que os resíduos são independentes nos dois modelos que foram especificados com EOPL e com GAF como variáveis dependentes alternativas. Logo, não há influência dos valores das variáveis observadas em nenhum sentido e que não há nenhum padrão sistemático a respeito da sequência das observações; e (d) o R 2 encontrado foi de 0,272 para EOPL e de 0,293 para GAF, inferior ao desejável para se obter modelos lineares confiáveis. Os testes realizados permitem concluir, portanto, que a linearização do modelo não é a formulação mais adequada para o entendimento da política de financiamento de 12

13 empresas brasileiras e motivaram o uso de técnicas de modelagem não lineares, entre as quais a MLP, aqui utilizada. 4.2 Resultados dos testes e da modelagem aplicando técnicas de redes neurais As correlações encontradas pela rede neural MLP somente se efetivaram após mudanças na configuração da rede. Quando dessa aplicação da rede com uma e duas camadas, as redes foram testadas com sete nós para cada camada e os resultados da correlação ficaram próximos aos das regressões linear múltipla e regressão robusta. Os valores de CC (coeficiente de correlação) encontrados com o classificador MLP, em três configurações distintas e sete nós, são apresentados na Tabela 3. Tabela 3: Resultados dos coeficientes de correlação com até três camadas no MLP. EOPL GAF MLP CC CC Com uma camada 0,1351 0,1338 Com duas camadas 0,4481 0,4374 Com três camadas 0,6421 0,631 Fonte: Elaborada pelos autores. Em seu estudo, Pao (2006) variou o número de nós da rede neural de um a doze e a rede neural com os melhores resultados oriundos dos modelos foi com seis a nove nós. Diante disso, foi feita uma análise variando o número de nós nas camadas de quatro até doze. As redes com mais de três camadas foram testadas, neste estudo, mas, devido aos custos de processamento e à parcimônia, os resultados foram descartados. Na Tabela 3, são apresentados os resultados encontrados. As MLPs com três camadas intermediárias foram, portanto, as que tiveram os melhores resultados dentre as estudadas e apresentadas na Tabela 4, a seguir. Tabela 4: Resultados dos coeficientes de correlação, e os RMSE nas duas variáveis dependentes. EOPL GAF Nº de nós CC RMSE CC RMSE 4 0,618 0,1267 0,611 0, ,628 0,1214 0,6319 0, ,6387 0,121 0,6342 0, ,6421 0,11 0,6431 0, ,6458 0,1084 0,6448 0, ,669 0,1076 0,667 0, ,6587 0,108 0,6571 0, ,6535 0,1085 0,6513 0, ,6526 0,1094 0,6502 0,1099 Fonte: Elaborada pelos autores. 13

14 Em seguida, os valores de RMSE das variáveis dependentes EOPL e GAF com os preditores Rl (regressão linear), Rr (regressão robusta) e MLP (multilayerperception) estudados são apresentados na Tabela 5. Em particular, através do MLP, foi obtido o RMSE para uma rede com uma camada MLP; rede com duas camadas MLP2; rede com três camadas MLP3; e com nove nós. Tabela 5: RMSE dos preditores utilizados. EOPL GAF Rl 1,078 1,1003 Rr 1,0675 1,042 MPL1 0,1287 1,3065 MPL2 0,0564 0,586 MPL3 0,1076 0,1079 Fonte: Elaborada pelos autores. Tabela 6: CC das variáveis dependentes e os classificadores. EOPL GAF Rl 0,4916 0,2888 Rr 0,2307 0,2575 MPL3 0,669 0,667 Fonte: Elaborada pelos autores. Na Tabela 6, os resultados apresentados são os CC dos classificadores estudados, incluídas as variações realizadas na configuração da rede neural. Somente na rede com três camadas (MLP3), os erros encontrados são coerentes com estudos já realizados neste assunto (Pao, 2006 e Pao 2008). Pode-se concluir que as variáveis selecionadas (ROE, ROA, GA, LI e LG), utilizando o MLP como algoritmo predeterminado, na abordagem wrappper, podem representar a política de endividamento das empresas analisadas no período estudado. Na Tabela 7, a seguir, são apresentados os coeficientes das variáveis nos modelos representativos da política de endividamento. Tabela 7: Coeficientes das variáveis independentes com as respectivas variáveis dependentes representativas do endividamento. EOPL GAF Variável/Coef. Rl Rr MLP Sinal Rl RR MLP Sinal Constante 0,601 0,3289 1,664 4,11 2,09 1,21 ROE 0,365 0,571 0, ,235 0,1613 0,49 + ROA 0,2492 0,4879 0, ,733 0,2266 0,51 + GA 0,258 0,0041 0,52 + 1,18 0,029 0,54 + LI 0,365 0,0267 0,41-0,56 0,016 0,39 - LG 0,1167 0,0481 0,78-0,43 0,2701 0,32 - Fonte: Elaborada pelos autores. 14

15 4.3 Análise dos Resultados As variáveis selecionadas pelas técnicas estudadas, neste artigo, aplicando o método majority voting são apresentadas, na Tabela 1, e algumas variáveis selecionadas tiveram impactos significativos sobre as variáveis dependentes (EOPL e GAF). Entre elas, em primeiro lugar, está a variável Setor Econômico, a qual foi bem representativa da estratégia adotada pelas empresas nas suas políticas de endividamento. Os resultados sugerem que as empresas elaboram suas políticas de endividamento de acordo com o setor econômico ao qual elas pertençam; em segundo lugar, duas variáveis de rentabilidade, Retorno dos Acionistas (ROE) e Rentabilidade do Ativo Total (ROA), também foram bem selecionadas, podendo se concluir pela sua importância para a composição da estratégia de financiamento das empresas. Nos testes estatísticos (Tabelas 1 e 2), no entanto, as variáveis de rentabilidade selecionadas apresentaram pouca capacidade de comporem modelos lineares que venham representar as estratégias da política de endividamento. Já na Tabela 2, é evidenciada a necessidade de utilizar modelos não lineares, de forma a se obter resultados mais eficazes, visando à melhor interpretação dos fatores que caracterizam a política de endividamento de empresas brasileiras. Os valores obtidos de RMSE nas variáveis dependentes de estrutura de capital EOPL e GAF, que foram, respectivamente, 0,1076 e 0,1082, corroboram a afirmação do parágrafo anterior, podendo ser considerados valores eficazes para uma amostra, nos quais há dados de empresas de diversos setores econômicos. Pao [10], por sua vez, chegou aos valores de 0,078 e 0,072 para RMSE, mas ela utilizou dados de 720 empresas e somente do mesmo setor econômico (industriais tradicionais e de alta tecnologia). Destaque-se, ainda, que a relação positiva verificada entre rentabilidade e alavancagem (Tabela 6) não está de acordo com o pecking order proposto por Myers (1984), bem como Titman e Wessels (1986), que sugerem uma hierarquia de preferências das empresas pelas fontes de financiamento disponíveis. Segundo a teoria, as empresas preferem financiar-se por meio de autofinanciamento, em detrimento da emissão de ações e do endividamento. Vale acrescentar que as empresas rentáveis, as quais dispõem de capital próprio para reinvestimento, deverão optar por uma alavancagem mais baixa. Neste estudo, realizado com dados de 1997 a 2011, no entanto, o que se pode presumir foi a maior flexibilidade das empresas no que diz respeito à estratégia de se financiarem, 15

16 também, através de ações e capital de terceiros. Cabe ressaltar a não inclusão, neste estudo, de variáveis pertencentes ao ambiente externo à empresa, comumente utilizadas em estudos empíricos sobre o tema. Em relação às duas variáveis de rentabilidade, há algumas diferenças entre elas bem significativas. No Retorno dos Acionistas, a referência é o capital dos acionistas, o retorno do capital investido pelos acionistas. O capital tomado através de ações ou entrada de novos sócios é, em princípio, mais adequado para o financiamento das empresas do que o capital de terceiros. Fica evidente que, no período estudado, ocorreu, de fato, uma prioridade neste tipo de recursos, talvez pelo seu custo inferior e a vantagem de um retorno mais permanente e substancial, garantido pelas mudanças ocorridas nos ambientes micro e macroeconômico das empresas. Quanto à presença da variável Rentabilidade do Ativo Total na seleção, em segundo lugar, vem confirmar a prioridade em investir na capacitação operacional, nos ativos de características operacionais, no talento operacional da entidade, visando à melhor capacitação na geração de recursos através do desempenho operacional. A variável Giro do Ativo (GA) apresentou relação positiva com a política de endividamento (Tabela 7). Ela representa a estratégia de financiamento voltada para a exploração da capacidade de operacionalização da empresa através de vendas - a empresa utiliza sua capacidade operacional, gerando recursos para realizar a política de financiamento. A estratégia determinante deve ter sido melhorar a capacitação e otimizar a utilização dos ativos operacionais, objetivando uma expansão produtiva nesse período. Já as variáveis Liquidez Imediata (LI) e Liquidez Geral (LG), apresentaram relação negativa com Alavancagem. A relação negativa entre as variáveis de liquidez e a política de endividamento pode representar uma preponderância pouco significativa para melhor capacitar o ativo circulante em relação ao passivo circulante, deixando terceiros cobrirem as obrigações de curto prazo através de empréstimos. As variáveis Liquidez Imediata e Liquidez Geral são variáveis relacionadas ao nível de liquidez da empresa e a presença dessas variáveis, num conjunto de selecionadas que representam, a política de financiamento indica a importância dada à liquidez para a formulação da política de endividamento. Em relação a essas variáveis, cabem duas observações que irão complementar o entendimento da política de endividamento: A primeira variável, a Liquidez Imediata, representa a capacidade da empresa para saldar dívidas: Ross et.al. (2008) enquadra esta liquidez como de solvência de curto 16

17 prazo e Schrickel (1999) a define como a capacidade de liquidar obrigações em dia. Ela é própria para a situação de um negócio continuado; trata da conversibilidade de ativos e passivos correntes. Essa conversibilidade, reflexo do ciclo operacional da empresa, caracteriza o estado de liquidez; A segunda variável, Liquidez Geral evidencia a capacidade de a empresa pagar todos os seus compromissos de curto e longo prazo. A variável, na verdade, não expressa a situação de liquidez, mas de solvência. Esse fato decorre de que todos os passivos de curto e longo prazo são incluídos no seu cálculo. A solvência, por sua vez, reflete-se na capacidade da empresa de liquidar obrigações em dia. Ou seja, a presença dessa variável evidencia a estratégia de endividamento voltada, também, para a capacidade de solvência; diz respeito à existência de uma suficiente quantidade de ativos capazes de, a todo tempo, oferecer adequada proteção e resgate das obrigações para com terceiros. Pode-se concluir, portanto, que as empresas brasileiras dão importância ao seu nível de solvência aliado à liquidez, visando impedir que situações econômicas adversas venham a comprometer em demasia as suas atividades operacionais e a sua continuidade. Fica evidente a preocupação com o custo gerado pela insolvência na estratégia de endividamento das empresas corroborando estudos neste tema. No estudo, em suma, tais variáveis apresentaram relação negativa com o endividamento, podendo-se deduzir que as empresas, através das variáveis ROE e GA também selecionadas, priorizaram a ampliação operacional e a sua participação, no mercado, no período estudado, comprometendo sua liquidez e solvência com responsabilidade. Com vistas ao entendimento da política de endividamento de empresas brasileiras de capital aberto, é sugerida a adequação da arquitetura da rede neural na determinação de variáveis estritamente relacionadas às variáveis contábeis: os índices de erros e as correlações entre as variáveis só apresentam confiança com a inclusão de duas camadas intermediárias, ficando evidenciada a característica acentuada da não linearidade somente dos dados contábeis para esse estudo. 5 Conclusões e Futuros Estudos Neste artigo, foi estudada a política de financiamento de empresas brasileiras de capital aberto através de técnicas de Data Mining. Foram utilizadas as abordagens de seleção de atributos, filtro, wrapper e análise das componentes principais, as mais empregadas em uma base de dados. A abordagem wrapper foi a que obteve resultados convincentes 17

18 para este estudo. Essa base foi formada por indicadores obtidos nos demonstrativos contábeis das empresas listadas na BOVESPA de 1997 a Mesmo que a qualidade dos dados contábeis ainda seja muitas vezes questionada para o entendimento da política de endividamento, este estudo mostrou que aplicando técnicas de data mining, redes neurais, após a sua ajustagem (número de nós igual a 9), dados extraídos somente de demonstrativos contábeis de empresas brasileiras apresentam condições de identificar atributos que influenciam decisões sobre estrutura de capital, isto fica evidente quando se obteve o resultado na ordem de 0,7 de coeficiente de correlação (Tabela 4 e 6). Fica patente a relevância da influência da informação contábil nas decisões (política de financiamento) visto que pode alterar decisões de gerentes e acionistas. Neste estudo, ficou evidenciada, através da presença desta variável em todas as técnicas de seleção de atributos, a importância do setor econômico na política de endividamento adotado pelas empresas brasileiras no referido período. Outras variáveis presentes, nos resultados, consideradas relevantes foram Liquidez Imediata, Liquidez Geral e Giro do Ativo. As variáveis de liquidez apresentaram sinais negativos, evidenciando uma importância oposta em relação às outras variáveis para a decisão da política de financiamento das empresas estudadas O fator preponderante foi o desenvolvimento operacional, originado por capitais de acionistas e de terceiros. Já na terceira variável (Giro do Ativo), é evidenciada a relação da estratégia da empresa com a priorização da operacionalização, assim como da sua participação e do seu crescimento no mercado. As variáveis Retorno dos Acionistas e Rentabilidade do Ativo Total, em consonância com publicações, na literatura específica, também foram bem selecionadas pelas técnicas de Data Mining. Na amostra estudada, variáveis obtidas em demonstrativos contábeis de empresas brasileiras do ano de 1997 até 2011, aplicando redes neurais, após os ajustes necessários, com resultados convincentes, coeficiente de correlação próximo e 0,7, se obtiveram atributos que podem explicar a política de financiamento dessas empresas. Em relação às técnicas utilizadas neste artigo, MPL pode ser mais explorada, nas suas configurações como, por exemplo, as camadas e os nós das redes. Em futuros estudos sobre o tema é importante desenvolver análises mais detalhadas sobre as variáveis selecionadas, o ambiente de negócio, as empresas e as influências 18

19 exercidas pelos setores econômicos na estratégia adotada, para a política de endividamento. REFERÊNCIAS AGARWAL, Vineet; TAFFLER, Richard. Comparing the performance of market-based and accounting-based bankruptcy prediction models. Journal of Banking & Finance, v. 32, Issue 8, August 2008, p ARANAZ, Magdalena Ferran. SPSS para Windows Programación y Análisis Estadístico. McGraw-Hill/Interamericana de Espanã, p. BLÖCHLINGER, Andreas; LEIPPOLD, Markus. Economic benefit of powerful credit scoring, v. 30, Issue 3, Journal of Banking and Finance. v. 30, March, 2006, p BRADLEY, Michael; JARREL, Greeg. A; KIM, E. Han. On the existence of an optimal capital structure: theory and evidence. The Journal of Finance, v. 39, n. 2, July 1984, p BYOUN, Soku. How and when do firms adjust their capital structures toward targets? The Journal of Finance. v. LXIII. n. 6. December 2008, p., CASELLA, George; BERGER, Roger. L. Inferência Estatística. São Paulo: Cengage Learning, 2010, 590 p. COMITÊ DE PRONUNCIAMENTOS CONTÁBEIS. Pronunciamento técnico CPC 26 (R1) apresentação das demonstrações contábeis. Disponível em: <http://www.cpc.org.br/pdf/cpc26_r1.pdf>. Acesso em: 20 de abr. de DeANGELO, Harry.; MASULIS, Ronald. W. Leverage and dividend irrelevancy under corporate and personal taxation. The Journal of Finance, v. 36, June 1980, p FAMA, Eugene. F. The information in the term structure. Journal of Financial Economics, v. 13 Issue 4, 1984, p FELD, Lars P.; HECKEMEYER, Jost H.; OVERESCH, Michael. Capital structure choice and company taxation: A meta-study. Journal of Banking & Finance, v. 37, Issue 8, August 2013, Pages FREITAS Alex A. Data mining and knowledge discovery with evolutionary algorithms. Springer-Verlag Berlin Heidelberg New York, p. GESTEL, T. Van; BAESENS, Bart; MARTENS, David. From linear to non-linear kernel based classifiers for bankruptcy prediction. Neurocomputing. v. 73, 2010, p GOLDBERG, David E. Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning, Hardcover New York, p. HALL, Mark.A.; HOLME, Geoffrey. Benchmarking Attribute Selection Techniques for Discrete Class Data Mining, Ieee transactions on knowledge on knowledge and data engineering, v. 15, n. 3, MAY/JUNE 2003, p HARRIS, Milton; RAVIV, Artur. The theory of capital structure. The Journal of Finance, v. 46, 1991, p HAUGEN, Robert A.; BAKER, Nardin. L. The handbook of portfolio construction: contemporary applications of Markowitz techniques. Disponível em: Acesso em 24/07/2009. HAYKIN, Simon. Redes Neurais: Princípios e Práticas. 2. ed. Porto Alegre: Bookman, p. HENDRIKSEN, Elson. S.; VAN BREDA, Michael. F. Teoria da contabilidade. São Paulo: Atlas, p. 19

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