RELEVÂNCIA DA LIQUIDEZ, ENDIVIDAMENTO E RENTABILIDADE NA EXPLICAÇÃO DO RETORNO FUTURO DAS AÇÕES: UMA ANÁLISE DE EMPRESAS LISTADAS NA BM&FBOVESPA

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1 RELEVÂNCIA DA LIQUIDEZ, ENDIVIDAMENTO E RENTABILIDADE NA EXPLICAÇÃO DO RETORNO FUTURO DAS AÇÕES: UMA ANÁLISE DE EMPRESAS LISTADAS NA BM&FBOVESPA Ramon Rodrigues dos Santos (UNIPÊ ) ramonrdgs@gmail.com Alan Santos de Oliveira (UNIPÊ ) alan_91santos@hotmail.com Vinicius Gomes Martins (UFPB ) viniciuscontabeis@hotmail.com Este estudo teve como objetivo verificar quais os indicadores econômico-financeiros mais relevantes para explicar o retorno futuro das ações no contexto do mercado acionário brasileiro entre os anos de 2008 a Para alcançar os objetivoos deste trabalho, foi utilizada uma regressão linear múltipla estimada por mínimos quadrados ordinários (OLS) em uma abordagem de dados em painel desbalanceado (Pooled). Desta maneira, se analisou o poder de explicação das variáveis independentes (indicadores de liquidez, de endividamento e rentabilidade) em relação à variável dependente (retorno futuro das ações). Para população utilizou-se a base de dados da Economática. Para a amostra deste estudo, 225 empresas de 19 setores - já excluídas as instituições financeiras e as que não apresentaram Patrimônio Líquido positivo no período de 01/01/2008 a 31/12/2011. Observou-se que nas regressões estimadas, o modelo de liquidez obteve um p-valor da estatística F de 0,269, destacando a inadequação do modelo na explicação do modelo no retorno futuro das ações. Levando-se em consideração somente as variáveis de forma isolada, ainda assim, nenhuma das variáveis (LG, LS e LC) mostrou-se significativa em termos estatísticos ao nível de significância de 1%, 5% ou 10%. Adicionalmente, o índice de liquidez não se mostrou significativo em sua relação com o objetivo deste trabalho. Em relação aos índices de endividamento, destaca-se a significância das variáveis independentes, observada pela estatística t, aos níveis de 5%, nos casos das variáveis PCT, IPL e IRnC, constituindo-se nas melhores variáveis para avaliação. Na aplicação do modelo com os índices de rentabilidade, a regressão estimada foi significativa ao nível de 1%, tendo em vista o p-valor obtido pela estatística F (0,005). Na análise das variáveis RA e RPL de forma isolada, comprovam-se excelentes variáveis para avaliação a nível de significância de 1%. A partir destes resultados, evidenciou-se que os indicadores de endividamento e

2 rentabilidade tem poder explicativo no retorno futuro das ações. Por fim, as conclusões obtidas nesta pesquisa se limitam à amostra e período utilizado. Palavras-chaves: Indicadores econômico-financeiros, Retorno Futuro das Ações, Mercado Acionário Brasileiro 2

3 1. Introdução No mercado de capitais brasileiro, os modelos de avaliação de investimentos, fundamentados em indicadores contábeis, tornaram-se um instrumento essencial para entender os papéis e a composição das carteiras de negócios, visto que por meio de sua mensuração é possível avaliar o desempenho econômico e financeiro das empresas. Logo, a maior dificuldade atual dos investidores ou analistas de mercado é identificar, em bases confiáveis, quais indiciadores contábeis são relevantes ou não para selecionar boas oportunidades de negócios. Nesse sentido, muitas pesquisas estão se concentrado em evitar a subjetividade na escolha de indicadores contábeis para o processo de tomada de decisão, quando analisaram a relevância dos índices econômico-financeiros na explicação objetiva do desempenho da entidade (CHAVES NETO; LUCHESA, 2007; CARVALHO; BIALOSKORSKI NETO, 2007; BOFF et al., 2008; BACKES et al., 2009; SILVA, 2009; BOMFIM et al., 2011; CAPOBIANGO et al., 2012). Não obstante, as evidências destas pesquisas trouxeram possíveis limitações, na medida em que não abrangeram o processo de adoção às normas internacionais. De acordo com Martins, Diniz e Miranda (2012) às normas do International Financial Reporting Standards (IFRS) tem refletido o processo de análise das demonstrações contábeis, pois vem sendo incorporado uma filosofia completamente diferente da que os países latinos estavam acostumados, mas que demorará alguns anos para realmente se consolidar. É oportuno destacar que o processo de convergência brasileiro, introduzido a partir da lei nº /07, iniciou-se, efetivamente, em 2008, e tornou-se completo, em Dessa forma, foram inseridas muitas mudanças nas empresas, a exemplo do tratamento dos estoques, instrumentos financeiros, imobilizados, propriedade para investimentos, ativos e passivos contingentes, ativos biológicos, dentre outras, que estão afetando a composição e relevância das demonstrações contábeis e, logicamente, dos indicadores contábeis extraídos delas. Diante do exposto, a questão propícia à pesquisa, será: quais os indicadores econômico-financeiros mais relevantes para explicar o retorno futuro das ações no contexto do mercado acionário brasileiro entre os anos de 2008 a 2011? Assim, o objetivo 3

4 geral da presente pesquisa é verificar quais os indicadores econômico-financeiros mais relevantes para explicar o retorno futuro das ações no contexto do mercado acionário brasileiro entre os anos de 2008 a Para tanto, realiza-se uma regressão linear múltipla estimada por mínimos quadrados ordinários (OLS) em uma abordagem de dados em painel desbalanceado (Pooled), para testar o poder de explicação das variáveis independentes (indicadores de liquidez, de endividamento e rentabilidade) em relação à variável dependente (retorno futuro das ações). Dessa forma, considerado a hipótese de mercados eficientes, se alguns destes indicadores estiverem minimamente relacionados com o retorno futuro das ações, indicará a presença de relevância da informação contábil. O presente estudo está estruturado em cinco partes, contando com esta introdução. A segunda apresenta a fundamentação teórica, discorrendo sobre as principais evidências empíricas de pesquisas que avaliaram a relevância dos índices econômico-financeiros para o mercado de capitais. A terceira parte destaca os procedimentos metodológicos, através da sua caracterização e as etapas seguidas a fim de alcançar a questão de pesquisa. A quarta parte é destinada a análise dos resultados. Por fim, a quinta parte, apresenta às considerações finais. 2. Fundamentação teórica 2.1 Evidências empíricas Dentre os muitos estudos realizados sobre a Análise Financeira Fundamentalista (AFF), que englobaram os principais indicadores utilizados neste estudo (liquidez, endividamento e rentabilidade), filtrou-se as principais pesquisas conforme Quadro 1, a fim de atender aos objetivos deste trabalho, isto é, verificar a relevância (de todos ou parte) dos índices econômico-financeiros na explicação objetiva do retorno futuro das ações da entidade. Quadro 1 - Evidências sobre a relevância dos índices econômico-financeiros para o mercado de capitais Autor Setor (es) Período Método(s) Estatístico(s) Aplicado(s) n.º de variáveis investigadas CAPOBIANGO et al., (2012) Alimentos e bebidas, Eletroeletrônicos e Veículos e peças Análise Fatorial 20 PEREIRA; REIS; MARTINS, (2011) Agronegócios Regressão 8 4

5 BOMFIM et al., (2011) Energia Elétrica 2008 Análise Fatorial e Análise de Regressão SILVA, (2009) Seguradoras 2007 Análise Fatorial BACKES et al., (2009) Consumo não cíclico (alimentação) Análise Fatorial 15 BOFF et al., (2008) Comércio, Indústria, Serviços, Agroindústria e Serviços Públicos Análise Fatorial 36 LARA; MESQUITA, (2008) CARVALHO; BIALOSKORSKI NETO, (2007) CHAVES NETO; LUCHESA, (2007) Mercado Brasileiro Regressão 4 Cooperativas agropecuárias 2000 Análise Fatorial 15 Empresas Florestais 2000 Análise Fatorial 26 RANGEL, (2004) Metalurgia e siderurgia Regressão 11 Fonte: Elaboração Própria Rangel (2004) realizou uma pesquisa objetivando investigar a relevância dos indicadores tradicionais da contabilidade na estimativa de retornos das ações. As principais evidências indicaram que em 5 dos 8 anos estudados (1995, 1996, 1997, 2000 e 2001), as empresas inseridas no setor de metalurgia e siderurgia que tiveram melhores indicadores de liquidez, estrutura de capital e rentabilidade possuíram maiores retornos de suas ações. Lara e Mesquita (2008) realizaram uma pesquisa com um objetivo geral de testar qual a influência da estrutura de capital sobre a rentabilidade de empresas do mercado brasileiro, em anos posteriores ao Plano Real. Logo, identificaram que as taxas de retorno apresentaram correlação proporcional positiva com as variáveis de desempenho endividamento de curto prazo e patrimônio líquido e correlação inversamente proporcional com o endividamento de longo prazo, nos períodos pós Plano Real. O trabalho de Bomfim et al. (2011) identificou, dentro dos indicadores selecionados, aqueles que devem ser levados em consideração na avaliação do desempenho a curto prazo a partir de uma seleção das 43 distribuidoras de energia elétrica na base de dados Séries Econômico-Financeiras das Empresas do Setor de Energia Elétrica no ano de Os resultados revelaram três fatores distintos: (i) Liquidez de Curto Prazo; (ii) Garantia Operacional Corrente e (iii) Necessidade de Capital de Giro, relacionadas respectivamente à 5

6 capacidade de pagamento das obrigações, garantia de recursos provenientes das operações e necessidade de investimentos, todas a curto prazo. Mais recentemente, Capobiango et al. (2012) buscou identificar os fatores que impactaram o desempenho financeiro das empresas do setor de alimentos e bebidas, eletroeletrônicos e veículos e peças durante os anos de 2004 a 2008 através de dados extraídos do Economática. Para isso, foi realizada uma análise fatorial com as variáveis mais relevantes do estudo. Além disso, uma regressão linear múltipla foi realizada a fim de definir os fatores que explicariam as variações na rentabilidade das empresas. Assim, destacaram-se, entre os fatores investigados, a estrutura patrimonial e o risco operacional, além dos indicadores de liquidez, o risco financeiro, a tributação e o custo e o giro e o endividamento. 3. Procedimentos metodológicos 3.1 Caracterização da pesquisa Para atingir aos objetivos desta pesquisa, foi utilizada uma abordagem empíricoanalítica, que apresenta em comum à utilização de técnicas de coleta, tratamento e análise de dados marcadamente quantitativos, privilegiando estudos práticos (MARTINS, 2002). 3.2 Delimitação da amostra A população analisada consistiu de todas as empresas com ações listadas na Bolsa de Valores e Mercados Futuros de São Paulo (BM&FBOVESPA) entre 1º de Janeiro de 2008 e 31 de Dezembro de 2011, procurando-se identificar o maior número de observações possível limitado ao período desta pesquisa. Utilizou-se este período devido à obrigação destas empresas à utilização do padrão IFRS. A utilização de anos anteriores poderia distorcer o resultado final e a consequente análise dos dados. Foram excluídas da população as empresas: a) financeiras, pois, possui estrutura patrimonial diferenciada, com alto grau de alavancagem, portanto, a exclusão de tais empresas torna a amostra menos heterogênea e; b) que não apresentaram Patrimônio Líquido negativo em 31 de Dezembro de cada ano. Dessa forma, a amostra do trabalho foi composta por 691 observações (Painel), sendo um total de empresas de 225 distribuídas por 19 setores, segundo critério de classificação do Economática, conforme Quadro 2. Quadro 2 Amostra da pesquisa por setor de atividade 6

7 Setor de Atividade Número de Empresas Agro e Pesca 4 Alimentos e Bebidas 14 Comércio 14 Construção 23 Eletroeletrônicos 5 Energia Elétrica 22 Máquinas Industriais 4 Mineração 3 Minerais não Metálicos 2 Outros 50 Papel e Celulose 4 Petróleo e Gás 5 Química 7 Siderurgia e Metalurgia 15 Software e Dados 4 Telecomunicações 12 Têxtil 12 Transporte e Serviço 13 Veículos e Peças 12 Total 225 Fonte: Elaborado pelos autores com base na classificação setorial do Economática Diante da limitação da quantidade de empresas por setor, a análise setorial ficou comprometida devida a técnica estatística empregada que exige um número razoável de observações. 3.3 Modelo da pesquisa Para o alcance do objetivo deste trabalho, foi realizada uma regressão linear múltipla estimada por mínimos quadrados ordinários (OLS) em uma abordagem de dados em painel desbalanceado (Pooled). Dessa maneira, se analisou o poder de associação das variáveis independentes (indicadores de liquidez, de endividamento e rentabilidade) em relação à variável dependente (retorno futuro das ações). Quadro 3 Definição das variáveis 7

8 PCT CE ÍNDICE Participação de Capitais de Terceiros Composição do Endividamento (CT/PL) x 100 (PC/CT) x 100 INDICA Quanto à empresa tomou de capitais de terceiros para cada $100 de capital próprio. Qual o percentual de obrigações em curto prazo em relação às obrigações totais. IPL Imobilização do Patrimônio Líquido (ANC/PL) x 100 Quantos $ a empresa aplicou no Ativo Não Circulante para cada $100 de Patrimônio Líquido. IRNC Imobilização dos Recursos não Correntes (ANC/ (PL+ELP)) x 100 Que percentual dos recursos não correntes (Patrimônio Líquido e Exigível a Longo Prazo) foi destinado ao Ativo Não Circulante. LG Liquidez Geral (Liquidez Financeira) (AC+RELP) /CT Quanto à empresa possui de Ativo Circulante + Realizável a Longo Prazo para cada $1 de dívida total LC Liquidez Corrente AC/PC Quanto à empresa possui de Ativo Circulante para cada $1 de Passivo Circulante. LS RA RPL Liquidez Seca Rentabilidade do Ativo Rentabilidade do Patrimônio Líquido (AC Estoques Despesas Antecipadas) / PC (Lucro Líquido/Ativo) x 100 (Lucro Líquido/PL Médio) x 100 Quanto à empresa possui de Ativo Líquido para cada $1 de Passivo Circulante Quanto à empresa obtém de lucro para cada $100 de investimento total. Quanto à empresa obtém de lucro para cada $100 de capital próprio investido, em média, no exercício. Fonte: Elaborado pelos autores As equações a), b) e c) buscaram verificar se os indicadores de liquidez, de endividamento e rentabilidade podem prever o retorno futuro das ações, utilizando-se para a elaboração do modelo as nove variáveis elencadas no Quadro 3 (4 de endividamento; 3 de liquidez; 2 de rentabilidade). RET t+1 = α + β 1 LG it + β 2 LS it + β 3 LC it + ε it a) RET t+1 = α + β 1 PCT it + β 2 CE it + β 3 IPL it + β 4 IRnC it + ε it b) RET t+1 = α + β 1 RA it + β 2 RPL it + ε it c) Onde: RET t+1 = Retorno das ações em 30 de março de t+1; LG it = Liquidez geral da empresa i no período t ; LS it = Liquidez seca da empresa i no período t; LC it = Liquidez corrente da empresa i no período t. PCT it = Participação de Capitais de Terceiros da empresa i no período 8

9 t; CE it = Composição do Endividamento da empresa i no período t; IPL it = Imobilização do Patrimônio Líquido da empresa i no período t; IRnC it = Imobilização dos Recursos não Correntes da empresa i no período t. RA it = Retorno sobre o ativo da empresa i no período t; RPL it = retorno sobre o PL da empresa i no período t. Frente a isso, corroborando os estudos anteriores, bem como a teoria dos mercados eficientes, se o indicador é considerado como informação relevante, quando o mesmo apresentar algum grau de significância estatística na determinação do retorno futuro e apresentar-se com sinal esperado. 4. Análise dos resultados 4.1 Estatísticas descritivas De maneira geral, verifica-se na Tabela 1, que a média da variável dependente, representada pelo retorno futuro das ações (RET), em todo o período analisado, foi de 35,44, indicando que os valores da variável RET apresentaram uma dispersão extremamente elevada ao comparar com o seu desvio padrão, o que pode ser considerado normal, devido à participação na amostra de empresas de outros setores. É interessante ressaltar que a mediana das variáveis PCT e IPL comprova um baixo índice de endividamento entre a amostra: 50% das empresas obtiveram um PCT e um IPL inferior a 1,37 e 1,34 respectivamente. Tabela 1 - Estatísticas Descritivas Máximo Mínimo Média Desvio Padrão Mediana Número de Observações RET 575,50-92,40 35,44 91,74 18, PCT 367,01 0,00 3,99 20,62 1, CE 1,00 0,02 0,47 0,21 0, IPL 255,23 0,09 2,66 11,97 1, IRnC 3,37 0,07 0,78 0,30 0, LG 47,45 0,12 1,29 2,14 0, LC 16,29 0,10 2,01 1,42 1, LS 16,29 0,10 1,62 1,32 1, RA 0,49-0,65 0,05 0,09 0, RPL 3,54-51,42-0,07 2,35 0, Fonte: Dados da pesquisa, 2012 Os indicadores de liquidez (LG, LC e LS) apresentaram valores positivos em toda a sua estatística descritiva. Metade das empresas obtiveram liquidez corrente e seca acima de 9

10 1,00 e liquidez geral acima de 0,97, justificando que as entidades buscam o equilíbrio financeiro entre o que possuem de Ativo Circulante mais Realizável a Longo Prazo e suas dívidas totais, mesmo com os valores referentes a Estoques e Despesas Antecipadas (não conversíveis em dinheiro e excluídos de uma análise de Liquidez Geral). Em relação às variáveis de rentabilidade, é notório que ambos os índices RA e RPL apresentaram valores negativos, com destaque para a média negativa da rentabilidade do Patrimônio Líquido e a indicação de que metade das companhias estudadas na amostra apresentou um lucro no exercício em relação ao PL aplicado abaixo de 0,11. Esta variável representa o quanto à entidade obteve de lucro em relação ao capital próprio investido na empresa. Como se trata de uma análise de quatro anos e há uma dispersão elevada dentro da amostra estudada, tal fato é justificado. 4.2 Análise dos modelos Indicadores de liquidez Considerando apenas a relevância dos indicadores de liquidez para explicar o retorno futuro das ações, observa-se que na regressão estimada, obtemos um p-valor da estatística F de 0,269, destacando a inadequação do modelo na explicação do modelo no retorno futuro das ações. Levando-se em consideração somente as variáveis de forma isolada, ainda assim, nenhuma das variáveis (LG, LS e LC) mostrou-se significativa em termos estatísticos ao nível de significância de 1%, 5% ou 10%. Adicionalmente, o índice de liquidez não se mostrou significativo em sua relação com o objetivo deste trabalho. Tabela 2 - Resultado da regressão com os indicadores de liquidez Painel A Variável Explicativa Coeficiente Erro padrão Estatística t p-valor C 30, 268 7, 999 3, 784 0, 000 LS 4, 074 8, 289 0, 491 0, 623 LG 2, 807 1, 716 1, 638 0, 102 LC -2, 571 7, 630-0, 338 0, 736 Painel B Descrição Valor Descrição Valor R 2 0, 005 Teste F (Estatística) 1, 251 R 2 ajustado 0, 001 Teste F (p-valor) 0, 290 Schwarz 11, 914 Teste de White (Estatística) 0,

11 Akaike 11, 888 Teste de White (p-valor) 0,563 Jarque-Bera (estatística) 1313, 952 Durbin-Watson** 1, 040 Jarque-Bera (p-valor)* 0, 000 Número de Observações 691 *De acordo com o teorema do limite central e considerando que foram utilizadas 691 observações, o pressuposto da normalidade pode ser relaxado (BROOKS, 2002). **Erros-padrão estimados com correção para autocorrelação por Newey-West. Com estatística VIF de 15,096 para LS, 1,294 para LG e 16,169 para LC, rejeita-se a hipótese de multicolinearidade. Fonte: Dados da pesquisa, 2012 Essas evidências apresentadas não corroboraram estudos anteriores, que demonstraram o poder explicativo dos indicadores de liquidez em setores específicos do mercado. Rangel (2004) verificou no período de 1995 a 2003, que em 5 dos 8 anos estudados (1995, 1996, 1997, 2000 e 2001), as empresas inseridas no setor de metalurgia e siderurgia que apresentaram melhores índices de liquidez apresentaram maiores retornos de suas ações. Pereira, Reis e Martins (2011), através de uma pesquisa ex post-facto, apontaram que os indicadores de liquidez entre os anos de 2002 a 2004, conseguiriam prever o valor de mercado do próximo biênio (2005 e 2006) para as sociedades anônimas do setor de Agronegócios norte e ibero-americanas. Ambos os resultados acima consideram que a relevância não está atribuída aos índices, que possuem o seu conteúdo para fins de tomada de decisão e análise dos fenômenos econômicos e financeiros das empresas, e sim as informações que estes contem na correlação aos objetivos deste estudo Indicadores de endividamento O modelo de regressão, considerado isoladamente, se mostrou significativo ao nível de significância de 1%, tendo em vista o p-valor obtido pela estatística F (0,000). Obteve-se um coeficiente de determinação ajustado de 0,025, evidenciando um baixo poder de explicação das variáveis independentes em relação ao retorno futuro das ações. Entretanto, destaca-se a significância das variáveis independentes, observada pela estatística t, aos níveis de 5%, nos casos das variáveis PCT, IPL e IRnC, constituindo-se nas melhores variáveis para avaliação. Tabela 3 - Resultado da regressão com os indicadores de endividamento Painel A Variável Explicativa Coeficiente Erro padrão Estatística t p-valor C 46,615 14,130 3,299 0,001 PCT -0,875 0,265-3,299 0,001 11

12 CE 34,340 18,439 1,862 0,063 IPL 0,893 0,422 2,114 0,035 IRNC -33,688 10,800-3,119 0,002 Painel B Descrição Valor Descrição Valor R 2 0,030 Teste F (Estatística) 5,376 R 2 ajustado 0,025 Teste F (p-valor) 0,000 Schwarz 11,894 Teste de White (Estatística) 1,078 Akaike 11,862 Teste de White (p-valor) 0,374 Jarque-Bera (estatística) 1209,318 Durbin-Watson** 1,074 Jarque-Bera (p-valor)* 0,000 Número de Observações 691 *De acordo com o teorema do limite central e considerando que foram utilizadas 691 observações, o pressuposto da normalidade pode ser relaxado (BROOKS, 2002). **Erros-padrão estimados com correção para autocorrelação por Newey-West. Com estatística VIF de 3,836 para PCT, 1,014, 3,538 para IPL e 1,072 para IRNC, rejeita-se a hipótese de multicolinearidade. Fonte: Dados da pesquisa, 2012 Os resultados acima se assemelham ao apresentado por Lara e Mesquita (2008), quando os autores evidenciaram uma relação inversa para o financiamento de longo prazo e a relação direta para capitais próprios, no que tange às empresas mais lucrativas serem as menos endividadas Indicadores de rentabilidade Quanto à relevância dos indicadores de rentabilidade no retorno futuro das ações, observa-a significância ao nível de 1%, tendo em vista o p-valor obtido pela estatística F (0,005). Obteve-se um coeficiente que destaca o baixo poder de explicação do modelo (0,011). Porém, em análise das variáveis de forma isolada, comprovam-se excelentes variáveis para avaliação a nível de significância de 1%. Estes resultados refletem uma situação em que deve ser exigido que o investimento realizado em ativos e no capital próprio da entidade venha a ser remunerado, concluindo que estes fatores devem gerar remuneração total no período e explicar o retorno futuro das ações. Tabela 4 - Resultado da regressão com os indicadores de rentabilidade Painel A Variável Explicativa Coeficiente Erro padrão Estatística t p-valor C 30,946 6,800 4,550 0,000 RA 96,454 35,713 2,700 0,007 12

13 RPL 1,723 0,574 3,002 0,002 Painel B Descrição Valor Descrição Valor R 2 0,014 Teste F (Estatística) 5,165 R 2 ajustado 0,011 Teste F (p-valor) 0,005 Schwarz 11,891 Teste de White (Estatística) 0,416 Akaike 11,871 Teste de White (p-valor) 0,838 Jarque-Bera (estatística) 1328,803 Durbin-Watson** 1,048 Jarque-Bera (p-valor)* 0,000 Número de Observações 691 *De acordo com o teorema do limite central e considerando que foram utilizadas 691 observações, o pressuposto da normalidade pode ser relaxado (BROOKS, 2002). **Erros-padrão estimados com correção para autocorrelação por Newey-West. Com estatística VIF de 1,381 para RA e 1,381 para RPL, rejeita-se a hipótese de multicolinearidade. Fonte: Dados da pesquisa, 2012 Essas evidências confirmaram os resultados encontrados por Rangel (2004), onde verificou que as empresas do setor metalurgia e siderurgia com melhores indicadores de rentabilidade obtiveram maiores retornos de suas ações, isso para 5 dos 8 anos estudados. 5. Considerações finais A análise fundamentalista, por meio dos indicadores de liquidez, endividamento e rentabilidade, pode ser considerada a fonte de informação inicial para o processo de realização de um investimento. No entanto, à transição da contabilidade brasileira para às normas internacionais, tem provocado um impacto nas demonstrações contábeis e nos indicadores econômico-financeiros, fato este que pode gerar algumas dúvidas para os investidores ou analistas de mercado. Diante dessa problemática, este estudo teve como objetivo verificar quais os indicadores econômico-financeiros mais relevantes para explicar o retorno futuro das ações no contexto do mercado acionário brasileiro entre os anos de 2008 a Para isso, mensurou-se uma regressão linear múltipla estimada por mínimos quadrados ordinários (OLS) em uma abordagem de dados em painel desbalanceado (Pooled), onde foi testado o poder de explicação das variáveis independentes (indicadores de liquidez, de endividamento e rentabilidade) em relação à variável dependente (retorno futuro das ações). Os principais resultados evidenciaram que os indicadores de endividamento e rentabilidade tem poder explicativo no retorno futuro das ações. Observou-se que nas regressões estimadas, o modelo de liquidez obteve um p-valor da estatística F de 0,269, 13

14 destacando a inadequação do modelo na explicação do modelo no retorno futuro das ações. Levando-se em consideração somente as variáveis de forma isolada, ainda assim, nenhuma das variáveis (LG, LS e LC) mostrou-se significativa em termos estatísticos ao nível de significância de 1%, 5% ou 10%. Adicionalmente, o índice de liquidez não se mostrou significativo em sua relação com o objetivo deste trabalho. Em relação aos índices de endividamento, destaca-se a significância das variáveis independentes, observada pela estatística t, aos níveis de 5%, nos casos das variáveis PCT, IPL e IRnC, constituindo-se nas melhores variáveis para avaliação. Na aplicação do modelo com os índices de rentabilidade, a regressão estimada foi significativa ao nível de 1%, tendo em vista o p-valor obtido pela estatística F (0,005). Na análise das variáveis RA e RPL de forma isolada, comprovam-se excelentes variáveis para avaliação a nível de significância de 1%. Os resultados aqui apresentados estão limitados ao período de 2008 a 2011, à amostra utilizada e às variáveis utilizadas. Sugere-se para futuras pesquisas, a utilização de outros métodos capazes de testar empiricamente as características qualitativas das informações contábeis abordadas por este estudo, assim como a análise da relevância destas variáveis por setor de atuação dentro utilizando este mesmo período, haja vista que este trabalho teve como amostra 19 setores distintos, conforme classificação do Economática. Referências BACKES, N.A. et al.. Indicadores contábeis mais apropriados para mensurar o desempenho financeiro das empresas listadas na BOVESPA. Revista Estratégia e Negócios, v. 2, n. 1, p , BOFF, M. L.; BASTOS, É. C.; ISHIKURA, E. R. Análise dos Indicadores Econômico-Financeiros para avaliação setorial. In: XXVIII Encontro Nacional de Engenharia de Produção - ENEGEP. Anais..., Rio de Janeiro, BOMFIM, P. R. C. M. et al.. Utilização de Análise Multivariada na Avaliação do Desempenho Econômico- Financeiro de Curto Prazo: uma Aplicação no Setor de Distribuição de Energia Elétrica. Revista ADM.MADE, v.15, n.1, p.75-92, BROOKS, C. Introductory econometrics for finance. Cambridge: Cambridge University Press, CAPOBIANGO, R. P. et al.. Desempenho financeiro: um estudo com empresas de três diferentes setores. Revista de C. Humanas, v. 12, n. 1, p ,

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