Insper Instituto de Ensino e Pesquisa. Marcelo Takaoka Pugliese

Insper Instituto de Ensino e Pesquisa Faculdade de Economia e Administração Marcelo Takaoka Pugliese EFEITOS DO ENDIVIDAMENTO NA RENTABILIDADE: EVIDÊNCIAS PARA EMPRESAS BRASILEIRAS DE CAPITAL ABERTO São Paulo 2014 Marcelo Takaoka Pugliese

Efeitos do endividamento na rentabilidade: evidências para empresas brasileiras de capital aberto Monografia apresentada ao curso de Ciências Econômicas, como requisito parcial para a obtenção do Grau de Bacharel do Insper Instituto de Ensino e Pesquisa. Orientador: Prof. Dr. José Heleno Faro Insper São Paulo 2014

Pugliese, Marcelo Takaoka Efeitos do endividamento na rentabilidade: evidências para empresas brasileiras de capital aberto / Marcelo Takaoka Pugliese - São Paulo: Insper, 2014. Monografia: Faculdade de Economia e Administração. Insper Instituto de Ensino e Pesquisa Orientador: Prof. Dr. José Heleno Faro 3

Resumo PUGLIESE, Marcelo Takaoka. Efeitos do endividamento na rentabilidade: evidências para empresas brasileiras de capital aberto. São Paulo, 2014. 29p. Monografia Faculdade de Economia e Administração. Insper Instituto de Ensino e Pesquisa. Este estudo tem como objetivo estudar a relação entre o endividamento e a rentabilidade de empresas brasileiras não financeiras de capital aberto, testando se existe relação e se esta é positiva ou negativa. Para testar a hipótese de pesquisa, utilizaram-se análises de correlação e regressão de dados em painéis. A análise foi feita utilizando dados de empresas brasileiras de capital aberto entre 2007 e 2012. Concluiu-se que o endividamento apresenta efeito negativo, ocorrendo tanto de maneira contemporânea quanto defasada em um período, na rentabilidade das empresas. Palavras-chave: Ações. Empresas brasileiras. Endividamento. Estratégia de investimento em ações. Rentabilidade. 4

Abstract PUGLIESE, Marcelo Takaoka. Effects of indebtedness on profitability: evidences for Brazilian public companies and application to an equity investment strategy. Sao Paulo, 2014. 29p. Monografia Faculdade de Economia e Administração. Insper Instituto de Ensino e Pesquisa. The objective of this paper is to study the relationship between indebtedness and profitability in non-financial Brazilian public companies, testing if there is a relationship and if it is positive or negative. To test the research hypothesis, correlation and panel data regression analysis were utilized. The analysis was made on financial data of Brazilian public companies from 2007 to 2012. It was concluded that indebtedness presented a negative effect on profitability both in the current period and with one period lag. Keywords: Brazilian companies. Indebtedness. Profitability. Stock investment strategy. 5

Sumário 1. Introdução... 7 2. Revisão da literatura... 10 3. Metodologia... 13 3.1 Apresentação das Variáveis e Análise Descritiva... 13 i. Variável Dependente: EBIT/Ativo Total (EBIT)... 13 ii. Variável Independente: Dívida Total Bruta/Ativo Total (DIV)... 13 iii. Variável Independente: Dívida Total Bruta/Ativo Total elevado ao quadrado (DIV 2 )... 14 iv. Variável de Controle: EBIT t-1 /Ativo Total (EBIT t-1 )... 14 v. Variável de Controle: Log Neperiano da Receita Líquida (RECEITA)... 14 vi. Variável de Controle: CAPEX/Ativo Total (CAPEX)... 15 vii. Variável de Controle: Liquidez Corrente (LIQCOR)... 15 viii. Variável de Controle: Giro do Ativo Invertido (GIROINV)... 15 3.2. Base de Dados... 16 3.3. Modelagem Econométrica... 17 i. Descrição dos Modelos... 17 ii. Estimação... 18 iii. Teste de Hausmann... 19 4. Resultados... 20 4.1. Teste de Hausmann... 20 4.2. Estimação... 20 5. Conclusão... 23 6. Referências... 24 APÊNDICE... 25 6

1. Introdução Estratégias de investimento com base em fundamentos corporativos 1 são muito utilizadas no mercado de capitais e são constituídas de diversos critérios. Tanto investidores profissionais quanto amadores se baseiam nesses dados para filtrar empresas que possivelmente apresentam melhores oportunidades de investimento e até, principalmente no caso de investidores individuais, utilizam esses fundamentos como principal base em suas escolhas. O nível de endividamento das empresas é um destes critérios e aparece constantemente nos métodos de escolha de firmas para compra de ações. A importância desse fundamento é justificada pela sua presença constante em empresas, inclusive muitas vezes em excesso no caso de empresas que não tem mais condições de arcar com os custos da dívida. Variando entre setores e estágios de crescimento, o endividamento pode assumir diversos papéis na operação de empresas, apresentando custos, maturidades e moedas diferentes. O endividamento é capaz de gerar capital para que empresas busquem oportunidades de investimentos, o que em muitos casos não seria possível caso a dívida não existisse. Por outro lado, é também responsável pela falência de muitas empresas não capazes de pagar os encargos de juros. Em geral, empresas que conseguem investir o capital obtido via crédito em oportunidades que geram retornos maiores que os juros pagos são capazes de se beneficiar dessa maior quantidade de capital por meio de um aumento no resultado. Em outras palavras, o efeito do endividamento em determinada empresa vai depender da diferença entre seu retorno sobre o ativo (ROA) e do custo da dívida, de modo que se o ROA é maior, a empresa aumentará seu lucro; caso contrário, o endividamento será prejudicial ao resultado. É interessante notar que, apesar de anteciparem que seu retorno sobre o ativo será menor que seu custo de capital, existem empresas que aumentam seu endividamento por se encontrarem em fases de negócio em que um sacrifício pode ser necessário no curto prazo em busca de um retorno maior no futuro. Por exemplo, caso uma empresa tenha um market-share baixo em um determinado setor, ela pode manter o seu retorno reduzido de modo a ganhar fatias de mercado de seus competidores. Ou seja, a empresa estaria captando uma dívida possivelmente maléfica para a empresa a fim de gerar um benefício futuro. Além da disparidade entre o ROA e o custo da dívida, outro possível determinante do efeito seria a destinação destes 1 Entre os principais fundamentos corporativos utilizados destacam-se o retorno sobre o capital investido, giro do ativo, capital de giro, geração de caixa, índices de liquidez, valor dos ativos líquidos, entre outros. 7

recursos. Muitas vezes, recursos são captados com o intuito de alongar o perfil da dívida - pagando dívidas de curto prazo com dívidas de longo prazo - e não investir nas operações. Nesse caso, o custo marginal da dívida se tornaria uma variável relevante no efeito do endividamento no lucro, pois, uma vez que uma nova dívida é contraída para quitar passivos de curto prazo, só haverá benefício no resultado da empresa se o custo da nova dívida for menor. O objetivo do estudo é analisar o efeito do endividamento assumindo que os recursos seriam empregados na operação da empresa, de modo a gerar um impacto - positivo ou negativo - no resultado operacional. Empresas apresentam diferenças tanto no custo de captação de dívidas quanto no retorno gerado com este capital e, por isso, o endividamento terá efeito diferente para cada uma dependendo tanto de características próprias da firma quanto de seu setor de atuação. No entanto, o estudo propõe estudar qual é o efeito geral que o endividamento apresenta no resultado operacional de empresas brasileiras de capital aberto. Dado que o endividamento apresenta uma interpretação incerta sobre a rentabilidade, é importante entender como este pode afetar diferentes firmas. Por um lado, uma empresa com alto grau de endividamento tem sua rentabilidade prejudicada por estar constantemente gerando grandes despesas com juros. Além disso, o crescimento da dívida faz com que se tornem mais arriscadas, uma vez que, se o pagamento dos encargos tornar-se inviável, possivelmente haverá necessidade de venda de ativos, refinanciamento da dívida - muitas vezes por uma taxa ainda maior - ou pedido de falência. Esse risco elevado poderá aumentar o custo de capital da empresa, fazendo com que os juros de novos endividamentos tornem-se ainda maiores e destinando capital que poderia ser empregado para investimentos aos encargos. Por outro lado, uma dívida elevada significa também maior benefício fiscal uma vez que os encargos da dívida diminuem o lucro tributável, diminuindo assim a quantidade de imposto a ser paga. Além disso, como já citado anteriormente, existe a possibilidade de uma nova entrada de capital dar à empresa a capacidade de investir em oportunidades antes inalcançáveis, fazendo com que sua rentabilidade cresça. Para estudar a relação entre endividamento e lucro, serão propostos dois modelos econométricos de séries temporais, desenvolvidos com base na literatura existente. Inicialmente, será feita uma revisão da literatura existente a cerca do tema de modo a entender quais resultados foram obtidos em estudos similares e se existe consenso em relação ao tema. Em seguida, a descrição das variáveis selecionadas para fazer parte dos modelos inicia a análise de regressão. Então, a base de dados será descrita e brevemente analisada, seguindo para os modelos propostos e os resultados obtidos nas estimações. A análise econométrica dos 8

modelos propostos gerou evidências suficientes para afirmar que o endividamento apresenta efeitos negativos na rentabilidade ao longo do tempo, de modo que tanto o efeito no período em que a dívida é contraída quanto o efeito do acréscimo de endividamento feito no período anterior são negativos. 9

2. Revisão da literatura Um dos tópicos importantes na literatura existente sobre estrutura de capital aborda desde níveis de endividamento que otimizem o valor da empresa até variáveis que expliquem a escolha da estrutura. Esta literatura apresentou grande desenvolvimento após o trabalho de Modigliani e Miller (1958), mostrando que, em uma economia sem imperfeições, tais como impostos e custos de falência, a companhia não seria capaz de mudar seu valor por meio de mudanças na estrutura de capital. Alguns anos depois, são levantadas duas importantes teorias, considerando mundos com impostos e custos de falência: trade-off e pecking order (MYERS, 1984). A primeira estabelece que a empresa terá o objetivo de alcançar uma estrutura de capital ótima ao atingir a melhor relação de custos de falência e benefícios fiscais de dívida citados, maximizando o valor da firma. A segunda teoria mencionada estabelece que existe uma ordem de preferência das empresas de buscar primeiramente o capital interno por meio de lucros acumulados, em seguida capital de terceiros por meio de endividamento e, por último, a emissão de novas ações. Apesar de as duas teorias serem contraditórias em alguns aspectos, como a relação entre lucratividade e endividamento, ambas concordam com o fato de que mudanças na estrutura de capital podem mudar o valor da empresa, sendo este ponto fundamental para este estudo. A relevância da estrutura de capital fez com que diversos tópicos surgissem, tornando o estudo mais específico. A rentabilidade passou a fazer parte destes estudos, porém, a relação estudada normalmente apresentava o objetivo de explicar o endividamento da empresa por meio de sua lucratividade. Grande parte destes estudos apresentaram resultados afirmando que empresas mais rentáveis tendem a preferir o capital advindo dos lucros ao capital de credores e emissão de ações, de modo que empresas mais lucrativas tendem a ser menos alavancadas, comprovando a teoria de pecking-order (AMARAL, COSTA, CARVALHO FILHO, FORTE, MARTIN e NAKAMURA, 2007; PEROBELLI e FAMÁ, 2002). Por outro lado, o objetivo do estudo proposto é mensurar o efeito que o endividamento apresenta na rentabilidade. Desse modo, é possível analisar qual seria a consequência geral de uma mudança na estrutura de capital tanto para a rentabilidade quanto para o valor da empresa. Existem estudos com objetivos similares, porém, os resultados apresentados são, em sua maioria, contraditórios. Um estudo bastante semelhante ao proposto foi realizado por Singapurwoko e El-Wahid (2011), no qual um modelo econométrico foi estimado também 10

com o propósito de encontrar evidências sobre os efeitos do endividamento no nível de rentabilidade para empresas listadas na Indonesia Stock Exchange. Para representar a rentabilidade, a variável escolhida foi o Retorno sobre o Patrimônio Líquido (ROE). Segundo os autores, esta seria a variável ideal por representar a capacidade da empresa de gerar retorno aos acionistas e, também, por ser comparável entre empresas e setores diferentes. Para representar o endividamento, foi escolhida a variável Equity Multiplier 2. A escolha é justificada por considerar a dívida total apresentada no balanço e compará-la com o tamanho do Ativo Total. Para isolar o efeito do endividamento dos efeitos internos de cada empresa, foram escolhidas variáveis de controle. Para representar o desempenho que o management atinge em relação aos investimentos em ativos, foi escolhido o Giro do Ativo e o logaritmo natural do Ativo Total foi utilizado como proxy para o tamanho da empresa. A escolha da primeira é justificada pelo fato de escolhas melhores de investimento por parte do management, retratadas por um Giro do Ativo elevado, devem ser acompanhadas de maiores níveis de ROE. Já a hipótese para o tamanho da empresa é de que empresas maiores devem apresentar melhor capacidade de produção, sendo assim, mais eficientes e gerando maiores rentabilidades. Por fim, é adicionada como fator externo a taxa de juros do banco central indonésio, taxa BI, com a justificativa de que, por ser uma ferramenta de política econômica, ela representa as condições macroeconômicas do período. O resultado esperado da variável macroeconômica é negativo, uma vez que taxas básicas de juros elevadas tendem a apresentar cenários macroeconômicos desfavoráveis. Além disso, os autores ressaltam a probabilidade de existirem diferenças de lucratividade entre diferentes setores, de modo que esta pode apresentar características específicas. Com isso, a estimação foi feita com a amostra inteira de 228 empresas e, também, com amostras separadas em oito diferentes setores, para que a comparação entre as indústrias fosse possível. Por meio de uma estimação em painéis, os resultados obtidos para o endividamento, o Giro do Ativo e para o tamanho da firma foram positivos e significantes a 90% de confiança, sendo que a taxa de juros também foi significante, porém, apresentando sinal contrário ao esperado. Por fim, um último teste aplicado para as estimações de diferentes setores mostraram que a rentabilidade foi estatisticamente diferente em todos os setores, corroborando com a teoria de que existem diferenças de rentabilidade entre indústrias diversas. 2 Usualmente o equity multiplier é representado como Ativo Total sobre o Patrimônio Líquido, porém, apenas remanejando a fórmula, os autores o apresentam como 1+(. 11

Murphy Jr. (1968) foi outro autor que apresentou o mesmo objetivo do estudo aqui proposto. Em seu estudo, analisou a influência do endividamento na rentabilidade, no crescimento e no valor de mercado de 72 empresas americanas utilizando como alavancagem a variável Dívida de Longo Prazo sobre Capital de Longo Prazo e como rentabilidade a variável ROE. O autor afirma que existe uma diferença entre o custo de dívida e o custo de capital próprio, de modo que a dívida costuma ser mais barata. Com isso, uma empresa que apresenta endividamento elevado deve apresentar uma taxa de retorno maior sobre o capital próprio. Esse retorno elevado deveria produzir taxas de crescimento maiores e, com isso, aumentar o valor da empresa. Apesar da esperança de obter três resultados positivos, sua conclusão foi a de que não existe relação estatisticamente significante entre estrutura de capital e crescimento, rentabilidade e valor de mercado. A divergência observada nos resultados descritos acima retrata a relevância do tema em estudo, uma vez que a relação entre endividamento e rentabilidade é frequentemente discutida e os resultados não raramente são divergentes, fazendo com que a relação entre o endividamento e o valor de mercado permaneça desconhecida. Ao desenvolver um modelo econométrico para estimação da rentabilidade, o estudo proposto tem o objetivo de contribuir para a discussão a cerca dessa relação. 12

3. Metodologia 3.1 Apresentação das Variáveis e Análise Descritiva As variáveis dos modelos foram baseadas em estudos sobre determinantes da estrutura de capital (BORTOLUZZO e SANVICENTE, 2013; PEROBELLI e FAMÁ, 2002) e sobre a relação entre estrutura e rentabilidade (SINGAPURWOKO e EL-WAHID, 2011). É possível que o efeito do endividamento na rentabilidade não ocorra assim que a dívida é contraída uma vez que a empresa possivelmente não consiga empregar todo o capital imediatamente. Para analisar essa diferença temporal, dois modelos são propostos, sendo diferentes apenas pelo período da dívida que é analisado, de modo que um analisa o efeito do aumento de endividamento no período em que a dívida é contraída ( Modelo Corrente ) e outro analisa o efeito do endividamento gerado no período anterior na rentabilidade corrente ( Modelo Defasado ). i. Variável Dependente: EBIT/Ativo Total (EBIT) Em ambos os modelos, a variável dependente é o EBIT/Ativo Total (EBIT = Earnings Before Interest and Taxes), que representa a rentabilidade da empresa sobre seu ativo no período. Como o objetivo do estudo é descobrir a influência do nível de endividamento sobre o resultado da empresa, é necessário captar na variável resposta o efeito da dívida apenas sobre o resultado operacional, excluindo o resultado financeiro. Como empresas de diferentes tamanhos fazem parte da amostra, é necessário que os dados sejam padronizados para que se tornem comparáveis, por isso o valor bruto do EBIT é dividido pelo ativo total. A variável escolhida foi também utilizada por Perobelli e Famá como indicador de lucratividade. ii. Variável Independente: Dívida Total Bruta/Ativo Total (DIV) A variável Dívida Total Bruta/Ativo Total representa o nível total de endividamento da empresa. A variável é dividida pelo Ativo Total para que a comparação entre empresas de diversos tamanhos seja factível. Pelo fato de sua causalidade ser justamente o objeto de estudo, há ambiguidade quanto ao valor esperado para seu coeficiente. Por um lado, a dívida age positivamente, pois, levando-se em conta que empresas que são mais endividadas teoricamente têm mais capital disponível para expandir seus negócios e maior benefício fiscal, maior nível de endividamento levaria a uma rentabilidade maior. Por outro lado, empresas 13

mais endividadas têm que arcar com pagamentos de juros e do principal de suas dívidas constantemente, o que limita o potencial de crescimento e, consequentemente, seu lucro. O endividamento terá seu efeito total determinado pela capacidade da empresa de gerar retorno com o montante emprestado, ou seja, o endividamento terá efeito positivo se o retorno sobre o ativo (ROA) da firma for maior do que a taxa de juros paga sobre o principal. No Modelo Corrente, essa variável representará o endividamento no período corrente (DIV t ) e, no Modelo Defasado, ela representará o endividamento um período anterior ao corrente (DIV t-1 ). iii. Variável Independente: Dívida Total Bruta/Ativo Total elevado ao quadrado (DIV 2 ) A variável independente DIV 2 foi adicionada pois acredita-se que, considerando-se a hipótese de que a dívida total tem coeficiente negativo, sua influência aumentará de maneira exponencial. Conforme a empresa aumenta seu nível de endividamento, os credores cobram juros cada vez maiores nas próximas negociações para compensar o maior risco de o empréstimo não ser pago. Com empréstimos cada vez mais caros, as despesas financeiras crescerão de maneira mais rápida que o endividamento, ou seja, o efeito da dívida crescerá de forma não linear, afetando cada vez mais o resultado. Considerando-se agora a hipótese de que a dívida total tem coeficiente positivo, o aumento do endividamento deve exercer influência cada vez menor no lucro. Conforme a empresa aumenta sua dívida total, os juros cobrados serão cada vez maiores para compensar o risco maior que a empresa oferece ao credor, diminuindo o efeito positivo do crescimento do endividamento. Portanto, tanto no Modelo Corrente, onde o quadrado da dívida no período corrente será analisado (DIV 2 t) quanto no Defasado, onde o quadrado da dívida no período anterior será analisado (DIV 2 t-1), o coeficiente esperado é negativo uma vez que, independentemente do período e do efeito do endividamento na rentabilidade, é esperado que este efeito diminua ou que fique ainda mais negativo. iv. Variável de Controle: EBIT t-1 /Ativo Total (EBIT t-1 ) A variável EBIT t-1 foi escolhida porque espera-se que este apresente grande relação com o lucro atual (EBIT t ) uma vez que o lucro anterior pode determinar o montante disponível para a empresa investir em suas operações. v. Variável de Controle: Log Neperiano da Receita Líquida (RECEITA) A variável Logaritmo Natural da Receita Líquida é comumente utilizada como proxy do tamanho da empresa (PEROBELLI e FAMÁ, 2002). Esta variável de controle deve ajustar 14

a relação de interesse do estudo pelo tamanho das empresas. Como citam Weiss e Hall (1967), o tamanho da empresa tende a influenciar positivamente na rentabilidade uma vez que empresas maiores têm oportunidades de investimento que exigem maior desembolso de capital e, por isso, são restritos a empresas de grande porte, fazendo com que a rentabilidade se torne maior. Portanto, a relação esperada dessa variável é positiva. vi. Variável de Controle: CAPEX/Ativo Total (CAPEX) A variável CAPEX/Ativo Total (Capital Expenditures, ou Investimento em Ativos Imobilizados) dividido pelo ativo total se enquadra no conjunto de variáveis de controle, representando a necessidade de investimento da empresa em ativos imobilizados. O resultado esperado do coeficiente dessa variável é um sinal positivo, dado que uma maior quantidade de investimento em ativos teoricamente tende a melhorar o desempenho operacional da empresa, ou seja, contribui para aumentar o resultado operacional dividido pelo ativo total. vii. Variável de Controle: Liquidez Corrente (LIQCOR) A variável Liquidez Corrente (ativo circulante dividido por passivo circulante) representa a capacidade de pagamento dos passivos de curto prazo. Seu resultado esperado também é ambíguo. Segundo Pimentel, Braga e Casa Nova (2005), liquidez corrente elevada significa ativo circulante elevado, o que pode levar a custos excessivos e, consequentemente diminuição da rentabilidade (relação negativa). Por outro lado, segundo o mesmo estudo, baixa liquidez no longo prazo gerará maior necessidade de empréstimos, tornando a relação ambígua uma vez que o efeito destes empréstimos é desconhecido. viii. Variável de Controle: Giro do Ativo Invertido (GIROINV) A variável de controle Giro do Ativo Invertido (ativo total dividido pelas vendas no período) representa o inverso do número de vezes que o ativo "girou" no período. Ou seja, trata-se de uma medida de (in)eficiência operacional. Como mencionado por Bortoluzzo e Sanvicente (2013), essa variável serve de proxy para índices de governança corporativa, pois governança corporativa inferior tenderia a levar a menor eficiência operacional. Por se tratar de uma variável de controle, ela tem o intuito justamente de ajustar a relação estimada pelo nível de governança corporativa da empresa. A relação esperada desta variável com a variável EBIT é negativa já que, como se trata do giro do ativo invertido, quanto menor for o seu valor (quanto maior for o valor do giro do ativo), mais eficiente será a empresa e, portanto, maior deverá ser o seu EBIT/Ativo. 15

3.2. Base de Dados Para a realização do estudo foram utilizados dados financeiros de empresas brasileiras de capital aberto, fornecidos pela empresa Economática. A amostra apresenta dados para períodos anuais compreendidos entre 2007 e 2012, representando um total de 10278 observações. No apêndice, encontram-se dados estatísticos e testes de correlação da amostra coletada. A partir de uma análise descritiva dos dados, é possível ver que a média da variável EBIT variou entre 5,25% e 8,42% ao longo dos anos, não mostrando uma tendência evidente. Esse resultado mostra que, em média, as empresas brasileiras não financeiras de capital aberto tiveram rentabilidade operacional do ativo de 6,35% nos últimos seis anos. Já a média da variável DIV variou entre 60% e 142% entre 2007 e 2013, apresentando um valor médio de 86,80%, enquanto a média das medianas do período de 2007 a 2013 foi de 26,59%. Devido ao número considerável de outliers, a análise da mediana deve apresentar resultados mais representativos. O desvio padrão médio de 118,75 mostra a grande variação existente na amostra e explica a diferença substancial entre média e mediana. Além disso, é possível perceber um salto no valor médio da DIV nos anos de 2008 e 2009 (Tabelas 4 e 5, respectivamente), crescendo para cerca de 124% entre 2007 e 2009 e depois retornando ao patamar ao redor de 60%. Uma possível explicação para esse fato seria a alta do dólar gerada pela crise do mercado imobiliário americano. Pelo fato de numerosas empresas terem suas dívidas denominadas em dólar, essa valorização da moeda americana possivelmente gerou um aumento no endividamento em reais. Além disso, um dos efeitos da crise pode ser uma diminuição no valor dos ativos das empresas, tornando o endividamento mais elevado. Considerando agora os coeficientes de Pearson, as correlações encontradas apresentaram resultados divergentes ao longo dos anos. As variáveis RECEITA e GIROINV apresentaram resultados de acordo com o esperado (coeficientes positivos e negativos em relação à EBIT, respectivamente) nos seis anos da amostra. As correlações entre DIV e EBIT foram significantes de 2007 a 2011, assumindo valores negativos entre os anos de 2007 e 2010 e valores positivos nos anos de 2011 e 2012. Já a variável CAPEX apresentou, no geral, coeficientes positivos (com exceção de 2010), porém, sua relação com o EBIT foi significante apenas em 2007. É valido lembrar, porém, que o teste em questão não é capaz de mostrar todas as possibilidades de relação entre as variáveis por testar apenas a presença de correlação linear e 16

parcial entre as variáveis, por isso qualquer resultado dito inesperado pode não ter tanto significado. Para obter-se uma análise mais completa da relação entre as variáveis, será utilizada a estimação de um modelo econométrico. 3.3. Modelagem Econométrica i. Descrição dos Modelos A análise da relação entre as variaveis é feita através de dois modelos de regressão utilizando dados em painel, uma vez que o estudo se caracteriza por estimações em cross section ao longo de uma série temporal de seis anos. O Modelo Corrente é descrito pela seguinte equação: (1) Já o Modelo Defasado é descrito pela seguinte equação: (2) Em ambos os modelos, os subscritos i e t referem-se a cada empresa e ao tempo, respectivamente. Nas equações acima, as variáveis C 1 e C 9 e representam, respectivamente, os interceptos e o erro do modelo. Como a estimação será feita em painel, é possível que existam efeitos fixos ao longo do período amostral, representados pela variável i. Como o objetivo do estudo é descobrir a influência do endividamento na variável resultado, devem ser testadas se as variáveis relacionadas à DIV em ambos os modelos são significantes na estimação da variável EBIT. Por isso, foi aplicado o teste F-parcial para cada modelo, de modo a testar se existe efeito do endividamento na rentabilidade. O teste do Modelo Corrente foi feito com base nas seguintes hipóteses nula e alternativa: (3) 17

(4) Já o teste feito para o Modelo Defasado utilizou as seguintes hipóteses: (5) (6) Além disso, também foram aplicados testes de hipótese para as variáveis de controle do modelo. Os testes apresentaram as seguintes hipóteses: (7) (8) ii. Estimação Segundo Loureiro e Costa (2009), dados em painel são caracterizados por possuírem observações em duas dimensões que, em geral, são tempo e espaço. Este tipo de análise apresenta informações que possibilitam uma melhor investigação sobre a dinâmica das mudanças nas variáveis, tornando possível considerar o efeito de variáveis não observadas. Frequentemente, estas apresentam covariância diferente de zero com ao menos uma variável explicativa do modelo, fazendo com que este não possa ser estimado por OLS (Ordinary Least Squares), pois esse estimador será enviesado e não consistente. O modelo de efeitos fixos é o modelo mais usual para a estimação com dados em painel, justamente por ser capaz de gerar estimadores consistentes, permitindo que Cov (c i,x j ) 0, sendo c i o conjunto de variáveis não-observadas e x j uma variável explicativa. Basicamente, subtrai-se da equação estrutural uma equação com médias das variáveis. Assim, como as variáveis não observadas são constantes ao longo do tempo, sua média é igual entre as observações, ou seja, a subtração das duas equações remove o efeito dessas variáveis c i. Porém, caso c i não seja correlacionado com as variáveis, a utilização do modelo de efeitos 18

aleatórios torna-se mais apropriada. Basicamente, esse modelo considera c i como uma variável distribuída aleatoriamente, com as mesmas propriedades de um ruído branco. iii. Teste de Hausmann O teste de Hausmann é aplicado a fim de saber qual modelo deve ser considerado. O teste compara os estimadores gerados pelos modelos de EA e EF. A hipótese nula deste teste implica que os dois modelos geram estimadores iguais e, portanto, não há presença de efeitos fixos na amostra. Nesse caso, a utilização do modelo EA seria mais adequada. Caso a presença de efeitos fixos seja comprovada, ou seja, caso os estimadores gerados sejam diferentes, a utilização do modelo EF será mais adequada por incluir a participação desses efeitos no resultado final. Portanto, as hipóteses do teste são: (9) (10) 19

4. Resultados 4.1. Teste de Hausmann resultados: O teste de Hausmann foi aplicado para ambos os modelos, gerando os seguintes Tabela 1: Teste de Hausmann Modelo Estat. Chi-Quadrado Prob. Corrente 1220 0,0000 Defasado 1314 0,0000 A hipótese nula do teste foi rejeitada em ambos os modelos, confirmando a presença de efeitos fixos durante o período estudado. Esse resultado mostra que existem fatores não observados constantes no tempo que afetam a rentabilidade das empresas presentes na amostra. Possivelmente, esses fatores estão ligados a questões intrínsecas da empresa uma vez que são constantes ao longo do tempo. Assim, estes efeitos possibilitam que a rentabilidade seja diferente das demais empresas, tanto pelo lado positivo, como a posse de uma marca dominante, quanto pelo negativo, como remuneração excessiva de funcionários. Considerando que a hipótese nula foi rejeitada, o modelo de Efeitos Fixos é o ideal por ajustar os resultados da estimação para estes efeitos, de modo que torna-se possível a comparação de coeficientes entre as empresas da amostra, mesmo que estas possuam efeitos fixos distintos. 4.2. Estimação Conforme o resultado obtido no teste de Hausmann, a estimação é feita com o modelo de Efeitos Fixos. O resultado do Modelo Corrente resumido na Tabela 2 mostra que a variável DIV apresenta relação negativa com a rentabilidade no período corrente, diferentemente do resultado obtido por Singapurwoko e El-Wahid (2011). A estimação mostra que cada aumento de 1 ponto percentual no endividamento corrente medido pela variável DIV t é acompanhado de uma redução de 1,5 pontos percentuais. Esse resultado é confirmado pelo teste F-Parcial do Modelo Corrente com a rejeição da hipótese nula, salientando a existência de efeito do endividamento no lucro. No entanto, o coeficiente da variável quadrática DIV 2 t não foi estatisticamente significante na estimação, mostrando que não há presença do efeito exponencial do endividamento corrente sobre a rentabilidade. 20

Tabela 2: Resumo dos resultados - Modelo Corrente Variável Coeficiente Prob. C -0,82323 0,0000 EBIT1-0,04100 0,0367 DIV -0,01542 0,0000 DIV^2-0,00001 0,3019 RECEITA 0,06604 0,0000 CAPEX 0,00323 0,9483 LIQCOR 0,00078 0,7102 GIROINV 0,00044 0,0000 Tabela 3: Teste F-Parcial - Modelo Corrente Estat. F Prob. 2343 0,0000 A variável defasada da rentabilidade EBIT t-1 foi significante, porém, apresentou resultado negativo, diferente do esperado. Já a variável RECEITA apresentou um coeficiente positivo, como era esperado, comprovando a teoria de que empresas maiores tendem a ser mais lucrativas. Esse resultado é o mesmo encontrado por Singapurwoko e El-Wahid (2011), apesar de os autores utilizarem o Ativo Total como proxy para o tamanho da firma ao invés do logaritmo natural da receita líquida. Segundo os resultados obitdos na estimação, um aumento de uma unidade no logaritmo natural da receita leva a um aumento de 9,53 pontos percentuais na rentabilidade. A variável GIROINV também foi significante, apresentando um coeficiente positivo, diferente do esperado e dos resultados obtidos por Singapurwoko e El-Wahid (2011). Segundo o resultado obtido, níveis mais elevados de giro do ativo tendem a ser acompanhados de rentabilidades mais baixas. As variáveis CAPEX e LIQCOR se mostraram não significantes para explicar a rentabilidade. Os resultados do Modelo Defasado resumidos na Tabela 4 mostram que o endividamento defasado em um período também apresenta efeito negativo na rentabilidade corrente, de modo que um acréscimo de 1 ponto percentual no endividamento do período anterior é acompanhado de um decréscimo de 4,8 pontos percentuais na rentabilidade. Além disso, diferentemente dos resultados do Modelo Corrente, o efeito quadrático do endividamento defasado em um período se mostrou estatisticamente significante, porém, apresentou coeficiente positivo, ao contrário do esperado. Estes resultados são confirmados pelo teste F-Parcial realizados para o Modelo 21

Defasado, mostrando que o endividamento defasado também apresenta efeito negativo sobre a rentabilidade corrente, porém, este efeito negativo é cada vez menor conforme o endividamento aumenta. Tabela 4: Resumo dos resultados - Modelo Defasado Variável Coeficiente Prob. C -0,86461 0,0000 EBIT1 0,09959 0,0004 DIV(-1) -0,04838 0,0000 DIV(-1)^2 0,00020 0,0000 RECEITA 0,06876 0,0000 CAPEX -0,01467 0,7923 LIQCOR 0,00228 0,3256 GIROINV 0,00062 0,0000 Tabela 5: Teste F-Parcial - Modelo Defasado Estat. F Prob. 1623 0,00000 O resultado das variáveis de controle foi semelhante ao encontrado no Modelo Corrente, sendo a RECEITA e o GIROINV significantes e apresentando os mesmos sinais nos coeficientes. A variável EBIT t-1 foi novamente significante, apresentando coeficiente positivo, diferente do evidenciado no Modelo Corrente. A relação negativa tanto corrente quanto defasada do endividamento com a rentabilidade encontrada na estimação do modelo apoia a teoria de que níveis elevados de dívida deterioram a rentabilidade. Isso mostra que o efeito positivo do benefício fiscal e de maior quantidade de capital para investimento é mais do que compensado pelo aumento dos encargos financeiros. Além disso, os resultados mostraram que a teoria estudada por Weiss e Hall (1967), de que empresas maiores tendem a apresentar níveis de rentabilidades elevados, também se aplica a amostra de empresas brasileiras de capital aberto. Ou seja, é confirmada a hipótese de que empresas maiores tem acesso a oportunidades de investimento que apresentam retornos elevados e que não podem ser alcançadas por empresas menores. 22

5. Conclusão O presente estudo teve como objetivo analisar efeitos que mudanças no endividamento causam na rentabilidade, especificamente para empresas brasileiras de capital aberto. Por meio de estimação de dados em painel de um modelo baseado em estudos passados sobre o tema, o resultado obtido foi de que existe relação entre as duas variáveis, de modo que o aumento na proporção entre dívida total bruta e ativo total tanto no período corrente quanto no anterior gera um aumento na rentabilidade corrente medida pelo EBIT como proporção do ativo total. Além disso, os resultados da estimação indicaram que o efeito negativo defasado em um período deve diminuir exponencialmente na medida em que o endividamento da empresa cresce, podendo se tornar um efeito negativo em casos extremos. Por último, a análise econométrica também possibilitou a validação da hipótese estudada por Weiss e Hall (1967) de que firmas maiores apresentam rentabilidades maiores, resultado também obtido por Singapurwoko e El-Wahid (2011). O resultado da análise reflete a relação geral existente entre as duas variáveis para empresas brasileiras de capital aberto encontrada no período estudado, de modo que não representa um efeito definitivo e absoluto para todas as empresas. O fato de o resultado ter sido contrário ao encontrado por Singapurwoko e El-Wahid (2011), é importante mencionar que existe ainda grande espaço a ser preenchido sobre o tema, como a possibilidade de teste da aplicação dos resultados obtidos à estratégias de investimento em ações e a análise do efeito do endividamento na rentabilidade segregada em setores da economia, como foi aplicado por Singapurwoko e El-Wahid para empresas listadas na bolsa de valores da Indonésia. 23

6. Referências Amaral, A. C. do; Costa, A. C. F. da; Carvalho Filho, A. F. de; Forte, D.; Martin, D. M. L.; Nakamura; W. T. Determinantes de Estrutura de Capital no Mercado Brasileiro Análise de Regressão com Painel de Dados no Período 1999-2003. R. Cont. Fin, USP, n. 44, p.72-85. São Paulo, 2007. Bortoluzzo, A. B.; Sanvicente, A. Z. Agency Costs, Capital Structure Decisions and the Interaction with Payout Decisions: Empirical Evidence from Brazil. São Paulo, 2013. 18 p. Loureiro, A. O. F.; Costa, O. L. Uma Breve Discussão sobre os Modelos com Dados em Painel. IPECE Nota Técnica N 37, Fortaleza, 2009. 12 p. Modigliani, F; Miller, M. The cost of capital, corporation finance and the theory of investment. American Economic Review, 53, p.261 297, 1958. Murphy Jr, J. E. Effect of Leverage on Profitability, Growth and Market Valuation of Common Stock. Financial Analysts Journal, v.24, n.4, p.121-123, 1968. Myers, S. C. The Capital Structure Puzzle.Journal of Finance, 39, p.575-592, 1984. Perobelli, F. F. C.; Famá, R. Determinantes da estrutura de capital e aplicação a empresas de capital aberto brasileiras. Revista de Administração, v.37, n.3, p.33-46. São Paulo, 2002. Pimentel, R. C.; Braga, R.; Casa Nova, S. P. C. Interação entre Rentabilidade e Liquidez: um Estudo Exploratório. Revista de Contabilidade do Mestrado em Ciências Contábeis da UERJ, Rio de Janeiro, v.10, n.5, p.83-98, 2005. Singapurwoko, A.; El-Wahid, M. S, M. The Impact of Financial Leverage to Profitability: Study of Non-Financial Companies Listed in Indonesia Stock Exchange. European Journal of Economics, Finance And Administrative Sciences - Issue 32, p.136-148, 2011. Weiss, L.; Hall, M. Firm Size and Profitability. The Review of Economics and Statistics, v.49, n.3. p.319-331, 1967 24

APÊNDICE As tabelas de 1 a 6 apresentam dados estatísticos sobre as variáveis escolhidas, enquanto as tabelas de 7 a 12 mostram os coeficientes de correlação e os resultados dos testes feitos com estes. Tabela 1: Dados estatísticos para as 227 firmas da amostra de 2007 Média Mediana Desvio Padrão Máximo Mínimo EBIT2007 (%) 6,25 6,69 9,29 62,34-276,86 DIV2007 (%) 67,33 22,80 86,75 6088,03 0,00 RECEITA2007 13,10 13,17 1,58 18,95 3,74 CAPEX2007 (%) 9,21 6,02 8,17 89,10-62,61 LIQCOR2007 2,12 1,46 1,28 24,77 0,00 GIROINV2007 23,38 1,57 39,99 3122,13 0,30 Tabela 2: Dados estatísticos para as 264 firmas da amostra de 2008 Desvio Média Mediana Máximo Padrão Mínimo EBIT2008 (%) 5,40 7,51 10,86 92,25-496,84 DIV2008 (%) 116,54 27,11 174,53 16768,26 0,00 RECEITA2008 13,27 13,46 1,58 19,19 3,78 CAPEX2008 (%) 9,58 7,43 7,94 78,68-58,79 LIQCOR2008 1,83 1,45 1,01 12,24 0,00 GIROINV2008 21,78 1,56 37,35 3578,16 0,30 25

Tabela 3: Dados estatísticos para as 272 firmas da amostra de 2009 Desvio Média Mediana Máximo Padrão Mínimo EBIT2009 (%) 5,25 7,10 12,45 170,41-613,98 DIV2009 (%) 142,06 25,70 227,58 24435,76 0,00 RECEITA2009 13,35 13,47 1,57 19,02 3,83 CAPEX2009 (%) 5,66 4,23 4,78 36,84-19,66 LIQCOR2009 1,99 1,49 1,15 32,37 0,00 GIROINV2009 18,13 1,62 30,27 3216,53 0,27 Tabela 4: Dados estatísticos para as 279 firmas da amostra de 2010 Desvio Média Mediana Máximo Padrão Mínimo EBIT2010 (%) 8,42 7,43 7,92 224,38-95,21 DIV2010 (%) 60,00 25,85 68,24 8763,28 0,00 RECEITA2010 13,50 13,65 1,58 19,18 3,95 CAPEX2010 (%) 5,92 3,93 5,55 59,15-36,48 LIQCOR2010 2,18 1,55 1,36 69,50 0,00 GIROINV2010 38,35 1,64 68,55 5376,36 0,28 Tabela 5: Dados estatísticos para as 292 firmas da amostra de 2011 Desvio Média Mediana Máximo Padrão Mínimo EBIT2011 (%) 6,93 6,67 8,05 129,84-61,87 DIV2011 (%) 67,83 28,62 79,72 10634,09 0,00 RECEITA2011 13,54 13,76 1,60 19,31 3,97 CAPEX2011 (%) 5,98 4,48 5,52 45,44-54,87 LIQCOR2011 3,28 1,48 3,37 443,27 0,00 GIROINV2011 35,75 1,77 62,67 4760,49 0,24 26

Tabela 6: Dados estatísticos para as 300 firmas da amostra de 2012 Desvio Média Mediana Máximo Padrão Mínimo EBIT2012 (%) 5,84 6,05 7,86 71,50-86,55 DIV2012 (%) 67,03 29,46 75,70 9461,50 0,00 RECEITA2012 13,63 13,86 1,64 19,46 4,01 CAPEX2012 (%) 5,75 4,49 5,07 52,52-35,47 LIQCOR2012 2,31 1,46 1,67 155,29 0,00 GIROINV2012 34,85 1,68 60,86 3256,01 0,23 Tabela 7: Coeficiente de correlação de Pearson da amostra de 2007 EBIT2007 DIV2007 RECEITA2007 CAPEX2007 LIQCOR2007 GIROINV2007 EBIT2007 1,0000 DIV2007-0,5410* 1,0000 RECEITA2007 0,3773* -0,2944 1,0000 CAPEX2007 0,1143* -0,0676 0,1116 1,0000 LIQCOR2007-0,0926 0,0077-0,2307* -0,0725 1,0000 GIROINV2007-0,1338 0,0997-0,2986* -0,0571-0,0364 1,0000 Tabela 8: Coeficiente de correlação de Pearson da amostra de 2008 EBIT2008 DIV2008 RECEITA2008 CAPEX2008 LIQCOR2008 GIROINV2008 EBIT2008 1,0000 DIV2008-0,9325* 1,0000 RECEITA2008 0,3895* -0,3056* 1,0000 CAPEX2008 0,0169-0,0588 0,0993 1,0000 LIQCOR2008 0,0256-0,0712-0,1574* -0,0691 1,0000 GIROINV2008-0,0479 0,0412-0,2344* -0,0619-0,0587 1,0000 27

Tabela 9: Coeficientes de correlação de Pearson da amostra de 2009 EBIT2009 DIV2009 RECEITA2009 CAPEX2009 LIQCOR2009 GIROINV2009 EBIT2009 1,0000 DIV2009-0,8635* 1,0000 RECEITA2009 0,3092* -0,3071* 1,0000 CAPEX2009 0,0470-0,0477 0,1536* 1,0000 LIQCOR2009 0,0091-0,0527-0,1390* -0,0912 1,0000 GIROINV2009-0,0397 0,0291-0,2122* -0,0727-0,0424 1,0000 Tabela 10: Coeficientes de correlação de Pearson da amostra de 2010 EBIT2010 DIV2010 RECEITA2010 CAPEX2010 LIQCOR2010 GIROINV2010 EBIT2010 1,0000 DIV2010-0,3493* 1,0000 RECEITA2010 0,1886* -0,1733* 1,0000 CAPEX2010-0,0197-0,0385 0,1164* 1,0000 LIQCOR2010-0,0006-0,0389-0,1690* -0,0629 1,0000 GIROINV2010-0,0640 0,0570-0,3207* -0,0573-0,0105 1,0000 Tabela 11: Coeficientes de correlação de Pearson da amostra de 2011 EBIT2011 DIV2011 RECEITA2011 CAPEX2011 LIQCOR2011 GIROINV2011 EBIT2011 1,0000 DIV2011 0,2819* 1,0000 RECEITA2011 0,2310* -0,1611* 1,0000 CAPEX2011 0,0183-0,0388 0,1475* 1,0000 LIQCOR2011-0,2011* -0,0115-0,1846* -0,0429 1,0000 GIROINV2011-0,1134* 0,0574-0,3165* -0,0417-0,0088 1,0000 28

Tabela 12: Coeficientes de correlação de Pearson da amostra de 2012 EBIT2012 DIV2012 RECEITA2012 CAPEX2012 LIQCOR2012 GIROINV2012 EBIT2012 1,0000 DIV2012 0,0828 1,0000 RECEITA2012 0,1883* -0,1503* 1,0000 CAPEX2012 0,0915 0,3412* 0,2008* 1,0000 LIQCOR2012 0,0281-0,0227-0,1838-0,1147* 1,0000 GIROINV2012-0,1961* 0,0903-0,3793* -0,0844 0,1915* 1,0000 29