Caderno Profissional de Administração UNIMEP Mestrado Profissional e Doutorado em Administração

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1 Caderno Profissional de Administração UNIMEP Mestrado Profissional e Doutorado em Administração OS DETERMINANTES DO RISCO DIVERSIFICADO DO SETOR DE TECNOLOGIA NO BRASIL Fábio da Silva Rodrigues fabiosr@al.insper.edu.br June Alisson Westarb Cruz june.cruz@pucpr.br RESUMO O mercado brasileiro vive um momento de expansão de empresas nascentes de tecnologia, chamadas startups. Com este cenário, estas empresas devem buscar ferramentas operacionais e financeiras para garantir seu sucesso no longo prazo. Desta forma, este estudo tem como objetivo central avaliar os determinantes do risco diversificável da indústria de alta tecnologia no Brasil, com o propósito de auxiliar os tomadores de decisão das empresas, em busca de uma gestão financeira eficiente e com geração de valor aos acionistas. Os resultados demonstram que a literatura clássica para os determinantes de Beta podem não explicar os determinantes de Beta de forma satisfatória, segurindo que o entorno macroeconômico e características específicas da indústria tenham maior poder explicativo para o risco diversificados de uma empresa Palavras-chave: Startups, empresas de tecnologia, estimação de beta, custo de capital, risco diversificado, grau de alavancagem. ABSTRACT The Brazilian market is experiencing a period of expansion of technology companies, the so called startups. This scenario suggests that these companies should seek financial and operational tools to ensure success in the long run. This article proposes to evaluate the determinants of diversifiable Caderno Profissional de Administração UNIMEP, v.4, n.1,

2 risk of high-tech industry in Brazil, to assist decision makers from companies in an efficient financial management to pursue a value creation strategy for shareholders. The results show that classical literature in determinants of beta cannot explain the determinants of beta satisfactorily, suggesting that macroeconomic environment and specific industry characteristics could bring explanatory power to evaluate diversified risk. Keywords: Startups, technology companies, estimation of beta, cost of capital, diversified risk. 1 INTRODUÇÃO O mercado brasileiro vive um momento de expansão de empresas nascentes de tecnologia, chamadas startups, que buscam rápida expansão em um mercado de baixas barreiras à entrada e alta velocidade nas mudanças tecnológicas. Estas empresas, além dos seus desafios operacionais, possuem um grande desafio de gestão financeira, pois costumam ser altamente alavancadas e que geram, em seus anos inicias, pouca receita operacional, tornando-as ativos sensíveis às taxas de financiamento para seu desenvolvimento e expansão e onde seus acionistas exigem um alto prêmio pelo risco do negócio. No último ano, vêm ocorrendo uma onda de fechamento de empresas abertas a menos de 36 meses deste setor motivados principalmente pela dificuldade de discutir o real valor destas empresas no futuro e como financiar seus projetos de expansão, o que em muitos casos levou a um desequilíbrio financeiro. Tal cenário levou a uma avaliação da literatura na tentativa de desenvolvimento de um estudo específico, focado no setor de TI brasileiro, para avaliar como as empresas nascentes nesta área poderiam utilizar o ferramental de Finanças Corporativas para se estruturarem melhor e buscarem equilíbrio financeiro de longo prazo com geração de valor aos seus acionistas. Uma das premissas fundamentais das finanças corporativas é que o retorno de um investimento deve superar os custos atrelados à sua realização (VPL>0), condição sine qua non para uma decisão assertiva do ponto de vista econômico de alocação de recursos e maximização do valor ao acionista. Para isso, a determinação do custo de capital próprio da empresa se faz necessária. Nesse contexto, o presente artigo tem como objetivo analisar os fatores determinantes dos betas das ações das empresas de capital fechado do setor de tecnologia do Brasil. Para isso, realizou-se uma análise dos determinantes dos betas das ações destas empresas, avaliando as variáveis, de acordo com a literatura, que explicam o beta de uma empresa, que são o GAO (Grau de alavancagem operacional) e o GAF (Grau de alavancagem financeira). Com isso, buscamos Caderno Profissional de Administração UNIMEP, v.4, n.1,

3 evidenciar uma relação mais acentuada do GAF na composição do beta das empresas de tecnologia (por ser um setor menos intensivo em capital que a média da economia). O estudo prossegue com a seguinte abordagem: No capítulo 2 serão definidos os conceitos da WACC para avaliação de investimentos, da metodologia do CAPM e a Security Market Line e dos determinantes de beta; No Capítulo 3, a apresentação e análise dos resultados e no Capítulo 4 as considerações finais. 1 CUSTO DE CAPITAL PRÓPRIO, WACC E VPA Quando uma empresa avalia um investimento ou novo projeto, a premissa fundamental é que o retorno deste deve superar os seus custos (VPL>0). O cálculo do valor presente líquido (VPL) consiste em trazer a valor presente os fluxos de caixa gerados pelo investimento da empresa, descontando estes a uma taxa em linha com os riscos associados à atividade fim do projeto. Se os níveis de risco do projeto e da empresa forem iguais, a taxa adequada para o desconto é o Custo Médio Ponderado de Capital (WACC) representado pela fórmula: Onde: = custo do capital próprio; = custo efetivo das dívidas = kd x (1-t); = somatório das alíquotas do Imposto de Renda e da Contribuição Social sobre o Lucro Líquido; E = valor de mercado do capital próprio (equity); D = valor de mercado das dívidas (debt); A = valor de mercado do capital total investido (debt + equity); A metodologia parte do princípio que a empresa tenha uma estrutura ótima de capital, onde a empresa ajustará sua relação entre debt e equity para a estrutura ideal de acordo com a teoria de trade off, que afirma a existência de uma relação ótima que minimiza a WACC através de benefícios fiscais decorrentes do aumento de debt como vantagem e o aumento do risco de falência como desvantagem. O equilíbrio entre os dois pontos é onde a WACC é mínima. Os problemas para a estimativa do custo médio ponderado de capital de empresas de capital fechado devem à inexistência de cotação de suas dívidas e capital próprio. Para simular os mesmos, são utilizados os Caderno Profissional de Administração UNIMEP, v.4, n.1,

4 valores constantes nas demonstrações financeiras. No cálculo específico do capital próprio, a inexistência de cotação de mercado para as ações não permite a estimativa de variáveis importantes como o coeficiente de risco sistemático (beta). Outra característica, agora inerente ao setor de estudo e sua maturidade, é quando a empresa não possui uma estrutura desejada definida ou quando a participação de capital de terceiro varia muito ao longo do tempo (caso da maioria das empresas startups), a metodologia da WACC acaba por não ser a mais adequada ao uso. Segundo Sugestão de Sanvicente e Minardi (2005), as metodologias mais adequadas para estes casos seriam: a. O Valor Presente Ajustado: Metodologia que leva em conta que as decisões de investimento e financiamento das empresas não são independentes; b. O desconto do fluxo de caixa do acionista pelo capital próprio. 2 CAPM E OS DETERMINANTES DO RISCO DIVERSIFICÁVEL (BETA) O CAPM descreve a formação da relação de equilíbrio de mercado entre retorno esperado e risco. O modelo discute como são formados os preços de ativos, considerando a solução de problemas individuais de otimização de carteiras, dadas as oportunidades de investimento disponíveis, e suas implicações para a formação de preços de mercado (BODIE, KANE, MARCUS, 2010). As hipóteses são: a. Investidores individuais agem como price takers e escolhem carteiras, com base no critério de média-variância. b. O horizonte de investimento é de um período. c. Não existem impostos ou custos de transação (mercado perfeito). d. Expectativas são homogêneas; portanto, a fronteira eficiente (descrição do conjunto de oportunidades) é a mesma para todos os investidores. Resulta da hipótese de custo de informação igual a zero para todos os investidores. e. Existe um ativo livre de risco, o qual pode ser comprado e vendido em qualquer quantidade por qualquer investidor (na versão Sharpe-Lintner do modelo). O CAPM expressa a relação de equilíbrio entre retorno e risco através da Security Market Line (SML), definida como: E( r ) r [ E( r ) r ] j f M f j Caderno Profissional de Administração UNIMEP, v.4, n.1,

5 Onde: = retorno esperado do ativo j, quando o mercado do ativo j está em equilíbrio (preço é igual ao valor justo do ativo); em equilíbrio, retorno esperado = retorno exigido; = taxa de retorno de ativo livre de risco; = retorno esperado da carteira de mercado; = beta do ativo j; representa a quantidade de risco sistemático desse ativo; corresponde à sensibilidade do retorno do ativo j aos retornos da carteira de mercado. Essa relação torna simples a representação do custo de oportunidade (retorno exigido em função de risco) para qualquer ativo j. Se o ativo j é a ação de uma empresa, temos uma equação para o custo de capital próprio da empresa, uma das variáveis-base deste estudo. O risco de qualquer ativo individual será medido relativamente à carteira de mercado, pela covariância entre os retornos desse título e os da carteira de mercado. A covariância, dividida pela variância de mercado, é chamada de beta e aceita como uma medida padronizada de risco diversificável do ativo em análise. O beta (ou coeficiente de risco sistemático) é a medida de volatilidade dos retornos de um título com relação aos retornos do mercado como um todo. (ALCÂNTARA, 1981). Onde: = beta do ativo j; = Covariância entre os retornos do ativo j e a carteira de mercado; = Variância dos retornos da carteira de mercado. 2.1 Determinantes do beta de um ativo A literatura define três fatores como os determinantes do beta de uma organização (BODIE, KANE, MARCUS, 2002; ROSS, WESTERFIELD, JAFFE, 2002; BREALEY, MYERS, 2003): a. Elasticidade-renda da demanda: Parte da suposição de que empresas com fluxos de caixa menos constantes, ou seja, mais voláteis e/ou sazonais, são mais arriscadas. Portanto espera-se que o beta destas ações sejam maiores que empresas que possuem menor variação na receita. Caderno Profissional de Administração UNIMEP, v.4, n.1,

6 b. Alavancagem operacional: Relação entre custos fixos e variáveis da empresa. Empresas com maior representatividade de custos fixos têm resultados mais sensíveis a variações cíclicas de vendas, o que as torna mais arriscadas. Seus betas tendem a serem maiores; c. Alavancagem financeira: Definida pela relação entre capital próprio e capital de terceiros. Justificando a relação, empresas endividadas são empresas com custos financeiros fixos e mais dependentes de estabilidade em seus fluxos de receita Beta alavancado e desalavancado O beta de uma carteira de investimentos nada mais é do que a média ponderada dos betas das empresas que compõe a carteira analisada. Analisando a empresa individualmente, há um beta para seus ativos, um beta para suas dívidas e um beta para o capital próprio conforme relação: Segundo Ross, Westerfield e Jaffe (1995), o custo de capital de terceiros não tem risco, assim o custo de capital próprio é obtido através da Proposição II de Modigliani e Muller. No caso de uma empresa sem dívidas, o beta desalavancado é igual ao beta do patrimônio líquido, sendo determinado apenas pela natureza cíclica de suas receitas e seu nível de alavancagem operacional. De acordo com Damodaran (1997), no caso de uma empresa endividada, o beta dos ativos é menor do que o beta do capital próprio. A relação entre beta alavancado e beta desalavancado é dada por: Onde: = beta alavancado do ativo; = beta desalavancado do ativo; = somatório das alíquotas do Imposto de Renda e da Contribuição Social sobre o Lucro Líquido; E = valor de mercado do capital próprio (equity); D = valor de mercado das dívidas (debt); Caderno Profissional de Administração UNIMEP, v.4, n.1,

7 Existem outras abordagens para a estimativa dos betas das ações como a utilização de betas de empresas comparáveis (ou ativo gêmeo), utilização de betas contábeis ou fatores fundamentais. Para o propósito deste estudo, usaremos o método de ativo gêmeo. 3 APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS DADOS Com o propósito de analisar os determinantes do beta de empresas de tecnologia de capital fechado no Brasil, usaremos a técnica de desalavancagem de beta de empresas comparáveis americanas. No entanto, sabe-se por estudos mais recentes que, mesmo com o beta desalavancado, podem existir outros fatores inerentes ao ambiente do país que interferem no beta. Mesmo assim, devido à ausência de uma amostra significativa de empresas brasileiras deste setor com ações cotadas em bolsa e, as poucas que existem, realizaram suas aberturas de capital recentemente, optou-se por adotar ações americanas como base. Nesse sentido, foram selecionadas 20 empresas brasileiras de capital fechado do setor de TI, focadas nas prestações de serviços de equipamentos, consultoria de TI, outsourcing, datacenters, comércio eletrônico e portais na internet. Seus balanços foram obtidos através das publicações de balanço destas empresas no Diário Oficial. Para efeito de minimização dos impactos, foram adotados retornos trimestrais de empresas americanas de TI destes segmentos no período de 2006 a 2012 e comparados com o índice NASDAQ do período, para o cálculo de betas das empresas americanas. Para a desalavancagem, foram usadas as estruturas de D/E destas mesmas empresas. Para o beta realavancado, foram usadas as estruturas de D/E das 20 empresas brasileiras selecionadas. Este beta realavancado é a variável dependente do modelo. Usando estrutura similar a Sanvicente e Minardi (2007), usaremos como variáveis dependentes o GAO e o GAF e a mesma técnica de estimação das variáveis, ou seja, para o GAO será adotada a relação entre Ativo Imobilizado / Ativo total e para a GAF será adotada a relação entre a Dívida financeira liquida / Patrimônio Líquido. A variável de receitas por exportação não será usada, devido à baixa relevância desta para a indústria de TI nacional. Segundo a literatura, as hipóteses a serem testadas pelo modelo são: H1: Espera-se uma relação positiva entre o GAO e o beta do ativo H2: Espera-se uma relação positiva entre o GAF e o beta do ativo Caderno Profissional de Administração UNIMEP, v.4, n.1,

8 Nesse contexto, foram executadas duas regressões para estimar a relação entre as variáveis: Uma delas por pooling de cross section e outra por panel data (efeito fixo e efeito aleatório) no programa Stata 12. Seguem os resultados: Quadro 1 Regressão de determinantes de beta OLS Painel Painel (Efeito Fixo) (Efeito Aleatório) R-Quadrado 0,1303 0,1292 0,1294 Observações Test F 1,183 13,520 Wald test 27,15 GAO 0,031-0,142-0,133 (1,53) (- 5,20) (- 5,20) GAF 0,031 0,053 0,890 (0,13) (0,11) (0,20) Cons. 1,624 2,498 2,282 (2,72) (2,43) (1,32) Os resultados do modelo em OLS seguem a teoria, com sinais positivos em GAO e GAF, mas possuem baixa significância estatística e o modelo com baixo poder explicativo. No caso dos modelos de painel, além do baixo poder explicativo do modelo, a variável de GAO apresentou alta significância estatística, mas apresentou sinal contrário ao esperado. Com isso rejeitamos H1 e H2, indo na contramão de resultados teóricos de outros estudos, mas rejeitamos de forma pouco conclusiva pelo baixo poder explicativo do modelo. O tamanho e período da amostra justificam em parte os resultados, mas esbarramos em um problema estrutural do setor no Brasil, um mercado nascente para empresas genuinamente nacionais. Assim como Sanvicente e Minardi (2007) concluíram sobre a relevância das receitas com exportações no determinante de beta das empresas brasileiras, a rejeição das hipóteses deste estudo sugere que a utilização da GAO e o GAF para estimar o beta de uma empresa em particular levantam possibilidades que merecem uma futura investigação. A literatura, quando apresenta resultados desta espécie, trabalha com diversas indústrias que compõem um determinado índice de valores (IBOVESPA, DOWJONES, etc.), que por essência é diversificado em sua composição, o que pode viesar as conclusões quanto à tentativa de replicar o cálculo do beta para uma empresa específica. Sanvicente e Minardi (2007), ao incluírem a variável Caderno Profissional de Administração UNIMEP, v.4, n.1,

9 de receita com exportações no seu modelo e obterem significância estatística para o mesmo, sugerem que quanto mais específicas são as tentativas de mensuração dos valores de beta a uma empresa em particular, menor a relevância estatística do modelo clássico, que considera apenas a GAO e a GAF, para estimar o beta desta, se fazendo necessária a inclusão de características específicas macroeconômicas do país no qual a indústria atua e microeconômicas sobre o setor econômico da empresa objeto do estudo. Neste estudo, os resultados do modelo levantam a suspeita da baixa relevância da GAO para as empresas de tecnologia brasileiras. Como sugestão para estudos futuros, a aplicação de estrutura semelhante à proposta neste trabalho voltada a um setor da economia brasileira consolidado, como o sucroalcooleiro, agropecuário ou automotivo, agregando características macroeconômicas e microeconômicas que afetem a indústria específica podem contribuir positivamente para corroboras as suspeitas levantadas neste estudo. 4 CONSIDERAÇÕES FINAIS Com o objetivo de analisar os fatores determinantes dos betas das ações das empresas de capital fechado do setor de tecnologia do Brasil a partir de duas hipóteses (H1 e H2), por meio da análise dos determinantes dos betas das ações, avaliando as correlações entre beta e o GAO (Grau de alavancagem operacional) e o GAF (Grau de alavancagem financeira). Chega-se a consideração final que a amostra selecionada de empresas de TI brasileiras, usando as técnicas descritas, não possibilitou associar uma relação forte entre o beta das ações de empresas com o respectivo grau de alavancagem operacional e financeiro destas. Diferentemente de outros estudos, que não rejeitam as hipóteses testadas neste estudo, a amostra estudada rejeita as duas hipóteses mas o modelo possui baixo poder explicativo. Diante de tal circunstância, sugere-se a ampliação do número de empresas e os períodos de resultados avaliados, no entanto, vale ressaltar que a baixa disponibilidade de dados históricos em período mínimo de 5 anos de empresas desta indústria limitam, mesmo que temporariamente, demais as possibilidades de avaliação. Recomenda-se ainda, utilizar betas de ações do mercado brasileiro para o setor de TI. Já existem algumas empresas que efetuaram abertura de capital na bolsa de valores que em breve disponibilizarão a pesquisadores uma maior abrangência de observações para repetir o estudo. Por fim, vale ressaltar que o estudo não invalida a tentativa inicial de replicar o estudo para setores econômicos específicos, valendo o exercício para outros setores mais maduros da economia brasileira. Caderno Profissional de Administração UNIMEP, v.4, n.1,

10 REFERÊNCIAS ALCÂNTARA, José C.G. O modelo de avaliação de ativos (capital asset pricing model) aplicações. Revista de Administração de Empresas (RAE), São Paulo, n.21, p.55-65, jan./mar BERK, JOHNATHAN E PETER DEMARZ, Corporate Finance, 2ª Edição, São Paulo: Pearson, BODIE, Z., KANE, A., MARCUS, A. Investments; 8a edição. New York, McGraw-Hill, CAVALCANTE, Francisco. Criação de valor para o acionista. Rio de Janeiro: FGV, CLAYMAN, Michelle; TROUGHTON, George; FRIDSON, Martin Corporate Finance A Practical Approach. John Wiley Trade, COPELAND, Thomas; KOLLER, Tim; MURRIN, Jack. Avaliação de empresas valuation: calculando e gerenciando o valor das empresas. São Paulo: Makron Books, COSTA JR., Newton C.A. da; MENEZES, Emílio A.; LEMGRUBER, Eduardo Facó; Estimação do beta de ações através do método dos coeficientes agregados. Revista Brasileira de Economia, Rio de Janeiro: v.47, n.4, p , out./dez DAMODARAN, Aswath. Avaliação de investimentos: ferramentas e técnicas para a determinação do valor de qualquer ativo. Rio de Janeiro: Qualitymark, 1999ª. DAMODARAN, Aswath. Estimating risk parameters. Working Papers Series. New York: Stern School of Business, New York University, 1999c. Disponível em: < EID JÚNIOR, William. Custo e estrutura de capital: o comportamento das empresas brasileiras. Revista de Administração de Empresas (RAE). São Paulo, v.36, n.4, p.51-59, out./dez ROSS, Stephen A.; WESTERFIELD, Randolph W.; JAFFE, Jeffrey F. Administração financeira: corporate finance. 2ª edição, São Paulo: Atlas, SANVICENTE, Antônio Zoratto; MELLAGI FILHO, Armando. Mercado de capitais e estratégias de investimento. São Paulo: Atlas, SANVICENTE, Antônio Zoratto; MINARDI, Andrea Maria Accioly Fonseca. Estimando o custo de capital de companhias fechadas no Brasil para uma melhor gestão estratégica de projeto, Insper Working Paper, São Paulo; Caderno Profissional de Administração UNIMEP, v.4, n.1,