Palavras-chave: métricas de retorno; siderurgia; geração de valor; EVA

V I I S E M E A D T R A B A L H O C I E T Í F I C O F I A Ç A S Métricas de Retorno e de Geração de Valor e seus impactos no Retorno das Ações de Empresas Siderúrgicas Brasileiras Autor: Paulo da Rocha Ferreira Borba Título Acadêmico: Graduado em Administração de Empresas pela FEA-USP Instituição: Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da Universidade de São Paulo FEA-USP Endereço: Rua Lisboa, 104, apto 101-A, Jardim América São Paulo SP CEP: 05413-000 E-mail: pfborba@uol.com.br Telefone: (11) 3082-9285 Resumo O trabalho apresenta testes empíricos relacionando métricas de retorno como Retorno sobre Investimento (ROI), Retorno sobre Patrimônio Líquido (ROE) e LAJIR (Lucro antes dos Juros e Imposto de Renda), além de medidas de criação de valor como o Retorno Residual (RR) ou Economic Value Added (EVA) com o Retorno Total (RT) das ações de cinco empresas siderúrgicas abertas brasileiras no período de março de 1995 a dezembro de 2002 através de dados trimestrais. São realizados testes de correlação, regressão simples e regressão múltipla, sem defasagem e com defasagem de um trimestre entre as métricas de retorno e de criação de valor com o retorno das ações das empresas, buscando-se identificar a existência ou não de uma relação entre elas e o poder explicativo e preditivo de cada uma das medidas (variáveis independentes) para o retorno total acionário (variável dependente). Os resultados apresentaram valores de correlação muito baixos entre as métricas e o retorno acionário total e valores de significância muito baixos para todas as variáveis independentes durante as regressões, sendo o maior R 2 para a métrica de retorno ROI. O resultado sugere que, mesmo setorialmente, a principal utilização dos indicadores de valor seria a sua capacidade para servir como ferramenta de gestão e não como bom previsor de preço das ações. Palavras-chave: métricas de retorno; siderurgia; geração de valor; EVA

2 Métricas de Retorno e de Geração de Valor e seus impactos no Retorno das Ações de Empresas Siderúrgicas Brasileiras Introdução e Objetivo O objetivo do presente trabalho é avaliar a relevância e a eficácia das métricas de Retorno sobre Investimento (ROI), Retorno sobre Patrimônio Líquido (ROE), Lucro antes dos Juros e Imposto de Renda (LAJIR) e Retorno Residual (RR) ou EVA como reais indicadores de geração de valor, a ser representado pelo Retorno Total (RT) das ações das cinco empresas siderúrgicas brasileiras de maior negociabilidade da Bolsa de Valores de São Paulo, setor tradicional escolhido pelos fortes fundamentos econômicos e estruturais e pela grande importância no cenário macroeconômico e empresarial do país. O interesse sobre o tema adveio do surgimento de inúmeras medidas de retorno acadêmicas e consultivas que atestariam a validade de ações da administração na medida em que conseguiriam medir a geração de valor originada dessas ações para as empresas. Dessa forma, algumas medidas contábeis tradicionais de retorno como ROI, ROE e LAJIR e a medida relacionada com o conceito de retorno residual e amplamente divulgada, o RR, foram utilizadas como variáveis independentes e o Retorno Total ou RT como variável dependente, sendo esta medida obtida diretamente na Economática e indicando a evolução dos preços de mercado das ações e fluxos de dividendos das empresas. Optou-se por utilizar a nomenclatura Retorno Residual (RR) ao invés de EVA por entender-se que este indicador é uma marca registrada com procedimentos de cálculo próprios e que estão fora do escopo deste trabalho. A partir da obtenção dos dados por meio dos demonstrativos financeiros e da Economática, durante o período de março de 1995 e dezembro de 2002, das empresas siderúrgicas Acesita, Gerdau, Cia Siderúrgica acional (CS), Cia Siderúrgica de Tubarão (CST) e Usiminas, o trabalho busca identificar quais variáveis guardam maior relação com a rentabilidade das ações e avaliar os ganhos incrementais no conteúdo informacional ao agregar um número maior de variáveis aos modelos estatísticos. As empresas siderúrgicas consideradas foram escolhidas por fazerem parte da carteira teórica do IBOVESPA (Índice da Bolsa de Valores de São Paulo) para o trimestre de setembro a dezembro de 2003, atestando liquidez e negociabilidade às suas ações. Aspectos Conceituais Definição Conceitual das Variáveis Para a realização do trabalho e dos testes estatísticos, é preciso definir em que consiste cada umas dessas variáveis a serem estudadas. É importante observar que o presente trabalho utilizará algumas definições e métodos de cálculo de métricas bastante simplificadas, mas tradicionais e muito utilizadas. Dessa forma, para Martins (2001), o Retorno sobre o Investimento, ou Return on Investment (ROI), representaria a razão entre o resultado líquido e o capital total investido, podendo ser obtido, de forma simplificada, pela divisão do resultado líquido pelo ativo total, sendo esta relação

3 também conhecida como Retorno sobre o Ativo. Segundo Gitman (1997), essa formulação do ROI determina a eficiência global da administração quanto à obtenção de lucros com seus ativos disponíveis. Por sua vez, o Retorno sobre o Patrimônio Líquido, ou Return on Equity (ROE), segundo Martins (2001), apura a relação entre o ganho obtido pelos sócios e o investimento que realizaram na empresa, definido como a razão entre resultado do exercício e patrimônio líquido. O Lucro antes de Juros e Imposto de Renda (LAJIR) ou Lucro Operacional Próprio é obtido simplesmente por meio da Demonstração de Resultado do Exercício (DRE) das empresas, sendo depois transformado em percentual através de sua divisão pelo Ativo Total de cada uma das empresas, tornando-se então uma variável modificada ILAJIR (Pereira e Eid, 2002). Por sua vez, o Retorno Residual (RR) representa o ganho que sobra depois de considerar o custo do capital próprio como despesa, podendo ser definido como a diferença entre o lucro operacional líquido após os impostos e o produto entre custo do capital próprio e patrimônio líquido (Martins, 1996). Este custo do capital próprio pode ser obtido através do arcabouço teórico do Capital Asset Pricing Model (CAPM), calculando-se, dessa forma, o retorno requerido pelo acionista (Kimura et all, 1999). O EVA ou RR, neste caso, também foi modificado para valor percentual, por meio da divisão pelo Ativo Total, resultando na diferença entre a taxa de retorno do investimento, que já incluiria o custo do capital de terceiros, e o custo ponderado do capital próprio. Por fim, o Retorno Total, considerado como a variável dependente, pode ser obtido pela Economática, que já agrega nos preços todos os proventos gerados por cada uma das empresas analisadas, definido como sendo a variação do preço da ação mais seu fluxo de dividendos (Pereira e Eid, 2002). Resultados obtidos por outros estudos Diversos estudos abordaram o tema acerca do impacto de métricas de retorno e de criação de valor no retorno das ações das empresas. A maioria dos resultados desses estudos não apresentou relação significante entre as variáveis independentes, ou as métricas de retorno, e a variável dependente retorno das ações. o entanto, assim como em diversas áreas do conhecimento e temas da administração financeira, alguns estudos apresentaram resultados diversos e conflitantes. Em estudo realizado por O Byrne (1996) foram encontrados resultados que mostravam que as variações no EVA explicariam melhor a movimentação nos preços das ações que variações nos resultados operacionais. Entretanto, para Kramer e Pushner (1997), não há evidência estatística para supor que o EVA é a melhor medida de desempenho empresarial quanto à agregação de valor aos investidores. Além disso, para esses autores, tanto o EVA quanto outras medidas contábeis tradicionais são medidas baseadas em um só período e os investidores trabalham com um horizonte de projeção de vários anos, agregando um nível de complexidade muito grande à análise que não é capturado por este tipo de metodologia. Um outro estudo que relacionou métricas de retorno contábeis e retornos de ação foi o realizado por Easton e Harris (1998), que encontraram resultados estatisticamente significativos em suas regressões para as variáveis Lucro por Ação (LPA) e Retorno gerado pela Ação para os investidores (RT) coletadas entre 1969 e 1986. Além desses autores, Chen e Dodd (1997), também estudaram com profundidade a relação entre EVA e os retornos das ações, concluindo que existe uma correlação importante entre eles, mas que, no entanto, nenhuma medida é capaz de explicar sozinha mais de 26% do movimento das ações. Por sua vez, Biddle et al. (1997), realizaram testes de conteúdo informacional e concluíram que Lucro

4 Líquido é mais bem correlacionado com o retorno das ações e com o valor das empresas que outras medidas de performance. o Brasil, importante estudo sobre este tema foi realizado por Pereira e Eid (2002), em que dados de 88 empresas de capital aberto brasileiras no período de 10 anos, de janeiro de 1990 a dezembro de 1999, foram tratados estatisticamente, buscando-se avaliar a relevância e a eficácia de cinco indicadores de valor (Retorno sobre Patrimônio Líquido - ROE, Retorno sobre Investimento - ROI, Lucro antes dos Juros, Impostos, Depreciação e Amortização - LAJIDA, Retorno residual ou EVA - RR e Retorno Residual Ajustado - RRA) como variáveis possíveis para explicar a geração de valor para o acionista, medida pelo Retorno Total (RT). Este estudo apresentou importantes resultados como a obtenção de baixas correlações medidas pelo índice de entre os indicadores e o RT. Além disso, o estudo concluiu que os resultados encontrados demonstraram um baixo poder de explicação para todas as variáveis, com algumas variações expressivas entre elas. As regressões simples anuais efetuadas indicaram o LAJIDA como o melhor indicador para explicar o movimento do RT, mas mesmo este índice apresentou um R 2 (R quadrado) extremamente baixo, de 0,015, mas um teste F altamente significativo. o entanto, as regressões simples com o banco de dados qüinqüenal (período agregado de 5 anos), apresentaram resultados distintos como a apresentação do LAJIDA como não significativo e dos indicadores ROE, RR e RRA como os melhores indicadores de valor, o que pode indicar uma maior eficácia das medidas de performance ligadas aos retornos residuais para períodos mais longos. Dessa forma, o estudo de Pereira e EID (2002) conclui que, de maneira geral, os resultados demonstraram uma fraca correlação dos indicadores de valor com a rentabilidade das ações, mas talvez isto sendo devido ao timing, já que o mercado analisa as expectativas futuras para calcular o valor da empresa enquanto que todos os índices apresentados trabalham com resultados passados. Para esses autores, talvez a principal utilização dos indicadores de valor analisados não deva ser a previsão do preço das ações, e sim sua capacidade de servir como ferramenta de gestão. Metodologia O trabalho desenvolve-se a partir de uma pesquisa de dados trimestrais obtidos através de demonstrativos financeiros e da Economática das cinco empresas siderúrgicas brasileiras selecionadas, Acesita, Gerdau, CS, CST e Usiminas. Tais empresas foram escolhidas levando-se em consideração a alta liquidez e negociabilidade atestadas pelo fato de suas ações fazerem parte do Ibovespa (Índice da Bolsa de Valores de São Paulo). Os dados dessas empresas foram obtidos no período entre março de 1995 e dezembro de 2002, já que com a implantação do Plano Real e da nova moeda em 1994 e a conseqüente relativa estabilidade econômica, preferiu-se optar por este período de análise, evitando-se maiores distorções dos dados. A escolha do setor siderúrgico ocorreu devido à sua importância econômica para o país e sua consolidação e maturidade empresarial. Além disso, o estudo setorial poderá permitir melhores comparações entre os indicadores de performance e sua relação com o retorno das ações (Kimura et all, 1999), já que as peculiaridades do setor serão respeitadas e incorporadas à análise estatística dos dados. Vale observar que toda a análise estatística considerará todo o período em questão, ou seja, todos os dados de março de 1995 a dezembro de 2002, já que, caso contrário, não se teria uma massa de dados muito significante. A análise estatística será realizada inicialmente através de testes de correlação entre as variáveis do estudo, a saber, Retorno sobre Patrimônio Líquido (ROE), Retorno sobre Investimento (ROI), Retorno Residual (RR) ou Economic Value Added (EVA), Lucro antes dos Juros e Imposto de Renda (LAJIR) e Retorno Total (RT) das ações. Além disso, serão realizadas regressões simples entre cada um dos indicadores de retorno e valor como variável

5 independente e retorno total das ações como variável dependente, ou seja, apresentará uma equação do tipo Y = a + bx + e, além, é claro, da análise do nível de significância da regressão através do F-test e das variáveis pelo teste t e do R 2 (R quadrado) de cada regressão. A partir daí, também serão realizadas regressões múltiplas seqüenciais (forward selection) para analisar a capacidade das diferentes variáveis independentes agregarem informação à explicação do Retorno Total (RT). A segunda parte da análise realizará os mesmos testes estatísticos relacionados acima, porém, seguindo recomendação de uma possível tendência do mercado em absorver informações com uma certa defasagem (Pereira e Eid, 2002), o Retorno Total, ou seja, a variável dependente, será tratado como RT+1. As variáveis a serem estudadas terão as seguintes definições: Variável Dependente: RT = [(Valor de Mercado do Capital Próprio)n / (Valor de Mercado Capital do Próprio)n-1] 1, em que Valor de Mercado do Capital Próprio é a soma do valor das ações e o fluxo dos dividendos durante o período. Variáveis Independentes: 1) ROE = Lucro Líquido / Patrimônio Líquido; 2) ROI = Lucro Líquido / Ativo Total; 3) ILAJIR = Lucro antes dos Juros e Imposto de Renda ou Lucro Operacional Próprio / Ativo Total; 4) EVA ou IRR = (Lucro Líquido / Ativo Total) CCP% * (Patrimônio Líquido / Passivo Total), em que o CCP% é o custo do capital próprio em porcentagem. Optou-se pelas formas simplificadoras de cálculo das variáveis por serem tradicionais e muito mais utilizadas devido à simplicidade e facilidade de obtenção dos dados e de cálculo. O Retorno Residual (RR) refletiria a diferença entra as taxas de ROI, que já incorporaria o custo do capital de terceiros representado pelas despesas financeiras, e de custo do capital próprio ponderado pela estrutura de capital da empresa, assumindo uma forma de percentual e sendo denominado de IRR. Dessa forma, é importante observar que como RT, ROE e ROI são variáveis em percentagem, as variáveis LAJIR e RR tiveram que ser ajustadas de tal forma que também representassem percentuais. Desta forma, LAJIR foi ajustada para ILAJIR (LAJIR / Ativo Total), e RR para IRR conforme descrito acima. Para o cálculo do Custo do Capital Próprio foi utilizada a fundamentação teórica do Capital Asset Pricing Model CAPM (Ross, 1995), definindo-se que: CCP = Rf + (Rm Rf) * Beta, em que CCP = custo do capital próprio; Rf = taxa livre de risco (taxa Selic); Rm = taxa de retorno da carteira de mercado (Ibovespa Índice da Bolsa de Valores de São Paulo); e Beta = COV(Ra,Rm) / VAR(Rm), correspondente ao risco sistemático. O Beta de cada empresa foi calculado como a inclinação da reta entre o retorno de mercado e o retorno das ações durante o período de março 1995 a dezembro de 2002 e medindo, portanto, a sensibilidade do retorno das ações de cada empresa em relação ao retorno de mercado. Finalmente, para a realização dos testes estatísticos, como as correlações, regressões simples e múltiplas, foi utilizado o programa SPSS 10.0 (Statistical Package for Social Sciences). Análise dos Resultados dos Testes Estatísticos A partir da obtenção dos dados financeiros trimestrais das cinco empresas siderúrgicas de maior negociabilidade na Bolsa de Valores de São Paulo (Acesita, Gerdau, Cia Siderúrgica acional, Cia Siderúrgica Tubarão e Usiminas), no período de março de 1995 a dezembro de

6 2002, totalizando 160 dados para cada variável, foram realizados os testes estatísticos. Primeiramente, foram realizados os testes de correlação entre todas as variáveis, ou seja, entre ROI, ROE, ILAJIR, IRR e RT e as regressões entre cada uma das variáveis independentes (ROI, ROE, ILAJIR, IRR) e a variável dependente (RT) sem defasagem de tempo. Os resultados das correlações entre as variáveis é apresentado no quadro 1. Quadro 1: Resultados das Correlações entre as variáveis ROI ROE ILAJIR IRR RT Correlações **. Correlação é significante ao nível de 0.01 (2-tailed). *. Correlação é significante ao nível de 0.05 (2-tailed). ROI ROE ILAJIR IRR RT 1,000,910**,380**,296**,067,,000,000,000,400 160 160 160 160 160,910** 1,000,255**,233**,033,000,,001,003,678 160 160 160 160 160,380**,255** 1,000,160* -,016,000,001,,044,841 160 160 160 160 160,296**,233**,160* 1,000 -,119,000,003,044,,134 160 160 160 160 160,067,033 -,016 -,119 1,000,400,678,841,134, 160 160 160 160 160 O resultado das correlações de entre todas as variáveis que representam as métricas de retorno e de valor como o ROE, ROI, ILAJIR e IRR apresentaram valores positivos e bons níveis de significância a 0,05 e a 0,01. Entretanto, o resultado das correlações entre essas variáveis e o RT (Retorno Total) não foram significantes, o que corrobora com o que foi encontrado por Pereira e Eid (2002), apesar de se estar tratando no presente trabalho apenas com o setor siderúrgico e com período diferente do trabalho realizado pelos outros dois autores. Provavelmente, esses indicadores como ROI, ROE, ILAJIR e IRR apresentaram elevadas correlações entre si devido à semelhança na metodologia de cálculo, já que todos são índices que medem percentuais de resultado sobre o capital investido. O índice que apresentou a melhor correlação com o Retorno Total foi o ROI, de 0,067, entretanto, com um nível de significância de 0,40. Por sua vez, as regressões simples entre cada uma das variáveis independentes (ROI, ROE, ILAJIR e IRR) e a variável dependente (RT) não defasada apresentaram os seguintes resultados mostrados no quadro 2. Quadro 2: Resultados das Regressões Simples entre indicadores e RT

7 RT R^2 R^2 ajust F test Signif F IRR 0,014 0,008 2,272 0,134 160 ROI 0,004-0,002 0,711 0,4 160 ROE 0,001-0,005 0,173 0,678 160 ILAJIR 0-0,006 0,04 0,841 160 As regressões simples apresentaram o melhor resultado para a variável independente IRR (Retorno Residual), entretanto, nenhuma das regressões pelo teste F foi significante a 0,05. Pode ser observado que, em ordem descendente de R 2 (R quadrado), o IRR foi o que apresentou maior poder explicativo da regressão (0,014), seguido pelo ROI com 0,004 e pelo ROE com 0,001. O ILAJIR apresentou-se como a variável menos importante para explicar o Retorno Total (RT), o que pode ser explicado pela distorção ocasionada pela inclusão da depreciação e amortização em seu valor, aspecto relevante para o setor siderúrgico. A partir destas regressões simples, para observar a capacidade das diferentes variáveis independentes de agregarem informação à explicação de RT, foram realizadas regressões múltiplas seqüenciais (forward selection), que resultaram nos valores apresentados no quadro 3. Quadro 3: Resultados das Regressões Múltiplas Seqüenciais com RT RT R^2 R^2 ajust F test Signif F Signif t IRR 0,014 0,008 2,272 0,134 0,134 (IRR) IRR + ROI 0,026 0,013 2,062 0,131 0,067 (IRR) 0,177 (ROI) IRR + ROI + ROE 0,032 0,013 1,723 0,164 0,055 (IRR) 0,135 (ROI) 0,308 (ROE) IRR + ROI + ROE + ILAJIR 0,035 0,011 1,422 0,229 0,059 (IRR) 0,099 (ROI) 0,247 (ROE) 0,467 (ILAJIR) Ao se analisar os valores apresentados, observa-se que, agregando-se a variável ROI à regressão que já continha o IRR, a regressão melhora o seu R 2 e também um pouco a significância do teste F, entretanto, a regressão ainda não se apresenta significante a 0,05. Quando se inclui a variável ROE à regressão que já continha os indicadores IRR e ROI, o R 2 da regressão ou seu poder preditivo melhora, passando de 0,026 para 0,032. o entanto, a significância da regressão pelo teste F sofre uma piora considerável, o que prejudica a capacidade explicativa da regressão. Por fim, quando se agrega a variável ILAJIR ao modelo, o R 2 da regressão melhora muito pouco, enquanto sua significância piora consideravelmente. Assim, as regressões múltiplas seqüenciais indicaram a regressão com as variáveis IRR e ROI como a que apresentou melhor resultado para a explicação da variável independente RT, já que foi a que alcançou melhor R 2 e melhor significância, ou seja, a inclusão do ROI foi a alteração que ampliou a capacidade de explicação do RT em relação à regressão simples entre IRR e RT. Entretanto, nenhuma regressão apresentou resultado significante pelo teste F e também nenhuma variável apresentou-se significante pelo teste t. A partir deste ponto, o trabalho e as análises estatísticas serão baseadas na correlação e nos modelos de regressão entre as mesmas variáveis independentes IRR, ROI, ROE e ILAJIR e a variável dependente RT+1, ou seja, a variável Retorno Total defasada em um trimestre em

8 relação às demais. o que se refere ao teste de correlação os resultados apresentados foram bastante próximos aos alcançados anteriormente, quando a variável dependente era RT. Os resultados da correlação são apresentados no quadro 4 abaixo. Quadro 4: Resultados das Correlações entre as variáveis ROI ROE ILAJIR IRR RT + 1 Correlações **. Correlação é significante ao nível de 0.01(2-tailed). ROI ROE ILAJIR IRR RT + 1 1,000,908**,457**,288**,033,,000,000,000,687 155 155 155 155 155,908** 1,000,318**,225**,007,000,,000,005,933 155 155 155 155 155,457**,318** 1,000,215** -,023,000,000,,007,781 155 155 155 155 155,288**,225**,215** 1,000 -,072,000,005,007,,371 155 155 155 155 155,033,007 -,023 -,072 1,000,687,933,781,371, 155 155 155 155 155 ovamente, as correlações entre as variáveis independentes, ou seja, entre ROI, ROE IRR e ILAJIR apresentaram-se significantes a 0,01. Entretanto, as correlações entre estas variáveis e RT+1 apresentaram-se não significantes, não alterando o resultado registrado quando a variável Retorno Total não era defasada. Além disso, mais uma vez o indicador ROI foi o que alcançou o maior grau de correlação pelo índice de com RT+1 (0,033), porém, não significante e menor que o grau alcançado quando a variável de Retorno Total não era defasada. As regressões simples entre cada uma das variáveis independentes (ROI, ROE, IRR e ILAJIR) e a variável dependente defasada (RT+1) apresentaram os resultados mostrados no quadro 5. Quadro 5: Resultados das Regressões Simples entre indicadores e RT+1 RT + 1 R^2 R^2 ajust F test Signif F IRR 0,005-0,001 0,806 0,371 155 ROI 0,001-0,005 0,163 0,687 155 ILAJIR 0,001-0,006 0,078 0,781 155 ROE 0-0,006 0,007 0,933 155 Mais uma vez, nenhuma regressão entre cada uma das variáveis independentes IRR, ROI, ILAJIR e ROE e a variável dependente RT+1 apresentou resultados significantes. Os resultados, ao contrário do que era esperado, pioraram ainda mais em relação à regressão sem defasagem no tempo, ou seja, as métricas de retorno e de valor explicariam melhor a variável

9 de Retorno Total (RT) sem defasagem do que com defasagem de um trimestre (RT+1), o que acabou por não indicar uma tendência do mercado em absorver informações com uma certa defasagem por conta do período de publicação dos demonstrativos financeiros pelas empresas. Entretanto, um indicador melhorou muito pouco sua capacidade explicativa, o ILAJIR, que na regressão com o RT+1 obteve R 2 de 0,001, enquanto que na regressão em RT foi de 0,000, melhorando também um pouco sua significância, porém, ainda em níveis muito baixos. As demais variáveis independentes como IRR, ROI e ROE tiveram os resultados de regressão com RT+1 piorados em relação à regressão com RT. as regressões múltiplas seqüenciais, utilizando-se a variável dependente RT+1 (Retorno Total defasado em um trimestre), os resultados também sofreram uma queda no que se refere à qualidade da regressão, além de apresentar diferenças entre o poder explicativo e a contribuição de cada variável independente ao modelo. O quadro 6 apresenta os resultados obtidos. Quadro 6: Resultados das Regressões Múltiplas Seqüenciais com RT+1 RT + 1 R^2 R^2 ajust F test Signif F Signif t IRR 0,005-0,001 0,806 0,371 0,371 (IRR) IRR + ROI 0,008-0,005 0,641 0,528 0,292 (IRR) 0,49 (ROI) IRR + ROI + ILAJIR 0,01-0,01 0,484 0,694 0,315 (IRR) 0,424 (ROI) 0,676 (ILAJIR) IRR + ROI + ILAJIR + ROE 0,015-0,011 0,568 0,686 0,287 (IRR) 0,246 (ROI) 0,526 (ILAJIR) 0,365 (ROE) Conforme pode ser observado, ao se incluir a variável ROI ao modelo que continha apenas a variável IRR, o R 2 passa de 0,005 para 0,008, entretanto, o nível de significância da regressão pelo teste F sofre considerável piora, passando de 0,371 para 0,528. Quando se acrescenta a variável ILAJIR, o modelo torna-se ainda menos significante (0,694), mantendose no mesmo patamar quando se inclui a variável ROE. Dessa forma, a capacidade de agregar informação ao modelo pelas variáveis é muito baixo, assim como o nível de significância pelo teste t de cada uma delas em todas as regressões efetuadas. Portanto, a melhor regressão para explicar o RT+1 (Retorno Total defasado em um trimestre) seria a que contivesse apenas o IRR (Retorno Residual) como variável independente. Assim, todos os testes estatísticos realizados de correlação e de regressão revelaram que as métricas de retorno e de valor utilizadas, como Retorno sobre Investimento, Retorno sobre Patrimônio Líquido, Retorno Residual e Lucro antes dos Juros e Imposto de Renda apresentaram capacidade explicativa muito baixa do Retorno Total, defasado ou não, das cinco empresas siderúrgicas analisadas (Acesita, CS, CST, Usiminas e Gerdau) analisadas durante o período de março de 1995 e dezembro de 2002. Considerações Finais O presente trabalho buscou analisar a capacidade explicativa e de agregação informacional de quatro métricas de retorno e valor (Retorno sobre Investimento, Retorno sobre Patrimônio Líquido, Retorno Residual e Lucro antes dos Juros e Impostos) em suas formas de cálculo mais simples e comumente utilizadas em relação ao Retorno Total do acionista. Apesar de poderem se constituir em uma forma de limitação metodológica do

10 trabalho, objetivou-se a prevalência do grau de disponibilidade dos dados sobre possíveis refinamentos matemáticos ou financeiros. Assim como em diversos trabalhos anteriormente realizados sobre o tema, os resultados alcançados não se revelaram significativos, mesmo limitando-se a um setor e durante um período economicamente e relativamente estável, proporcionando resultados um pouco melhores para as variáveis Retorno Residual (IRR) e Retorno sobre Investimento (ROI). Os resultados dos testes estatísticos indicaram a idéia de que os indicadores de valor utilizados provavelmente sejam mais úteis como ferramentas de gestão do que como previsores de rentabilidade de ações. Além disso, os resultados também podem indicar um descasamento temporal entre as expectativas futuras do mercado e o cálculo de indicadores baseados em dados e resultados passados. Dessa forma, os resultados alcançados, mesmo restringindo-se a apenas um setor e em um período pós Plano Real, revelaram-se pouco significativos e indicaram pouco poder explicativo da rentabilidade acionária representada pelo Retorno Total ao acionista pelas métricas de retorno e de valor calculadas neste trabalho, corroborando com outros estudos realizados no Brasil acerca do tema abordado. Referências Bibliográficas BIDDLE, G. C.; BOWE, R. M. e WALLACE, J. S. Does EVA Beat Earnings? Evidence on Associations with Stock Returns and Firm Values. Journal of Accounting and Economics, 31st. December, 1997. CHE, S. e DODD, J. L. Economic Value Added (EVA): An Empirical Examination of a ew Corporate Performance Measure. Journal of Managerial Issues,1997. GITMA, L. J. Princípios de Administração Financeira. 7a. ed., São Paulo, Ed. Harbra, 1997. KIMURA, H.; SUE, A. S.; MORI, R. G.; PIHEIRO, C. R. B. e ISHIKAWA, S. Metodologia para Avaliação do EVA (Economic Value Added) através de Demonstrativos Financeiros e de dados de Cotações de Preços. IV SEMEAD (Seminários em Administração FEA - USP), São Paulo, 1999. KRAMER, J. K. e PUSHER, G. An Empirical Analysis of Economic Value Added as a Proxy for Market Value Added. Financial Practice and Education, Spring/Summer, 1997. MARTIS, E. Avaliação de Empresas: Da Mensuração Contábil à Econômica. Ed. Atlas, cap. 4, 2001. MARTIS, E. Extinção da Correção Monetária os juros sobre o capital próprio (TJLP) e os dividendos (1a. parte). IOB, São Paulo, 1996. O BYRE, S.F. e STER STEWART Co. EVA and Market Value. Journal of Applied Corporate Finance, vol. 9, n.1, Spring, 1996. PEREIRA, S. B. C. e EID, W. Medidas de Criação de Valor e Retorno das Ações. EAPAD 2002 (Encontro acional da Associação acional de Pós-Graduação em Administração), São Paulo, 2002. ROSS, S.A.; WESTERFIELD, R. W. e JAFFE, J. F. Administração Financeira Corporate Finance. Ed. Atlas, São Paulo, 1995.

Outras fontes: Economática fonte de dados financeiros das empresas e das cotações das ações Bovespa www.ibovespa.com.br 11

12 Anexo 1: Quadro da Carteira Teórica do Ibovespa Carteira Teórica do IBOVESPA para Setembro a Dezembro de 2003 Código Ação Tipo Qtde. Teórica (1) Part. (%) (2) ACES4 ACESITA P * 86,25235035 0,813 AMBV4 AMBEV P * 0,395541238 1,707 ARCZ6 ARACRUZ PB 14,35471352 0,766 BBDC4 BRADESCO P * 67,01196825 5,573 BRAP4 BRADESPAR P * 97,56886578 0,489 BBAS3 BRASIL O * 13,32969063 1,353 BRTP3 BRASIL T PAR O * 3,89586775 0,433 BRTP4 BRASIL T PAR P * 15,28746444 2,266 BRTO4 BRASIL TELEC P * 26,30798383 2,366 BRKM5 BRASKEM PA* 0,089853066 0,358 CLSC6 CELESC PB 149,3967401 0,453 CMIG3 CEMIG O * 0,647385269 0,105 CMIG4 CEMIG P * 13,7123361 2,927 CESP4 CESP P * 8,314783783 0,43 CGAS5 COMGAS PA* 0,57813995 0,314 CPLE6 COPEL PB* 32,15288324 1,759 CRTP5 CRT CELULAR PA* 0,23858021 0,682 ELET3 ELETROBRAS O * 7,248017948 1,051 ELET6 ELETROBRAS PB* 20,28479258 3,288 ELPL4 ELETROPAULO P * 4,117631424 0,801 EMBR3 EMBRAER O 9,018664169 0,698 EMBR4 EMBRAER P 26,16570886 2,612 EBTP3 EMBRATEL PAR O * 23,02817182 0,962 EBTP4 EMBRATEL PAR P * 145,6068724 5,834 GGBR4 GERDAU P 5,866747211 1,715 PTIP4 IPIRAGA PET P * 3,547710278 0,262 ITAU4 ITAUBACO P *EJ 2,390345745 3,534 ITSA4 ITAUSA P 72,87520308 1,359 KLB4 KLABI S/A P 17,56046528 0,363 LIGH3 LIGHT O * 0,852336824 0,165 PLIM4 ET P 538,7709847 1,278 PETR3 PETROBRAS O 6,231186938 2,698 PETR4 PETROBRAS P 23,29178178 9,332 SBSP3 SABESP O * 1,595570674 1,362 CSA3 SID ACIOAL O * 3,312072979 2,172 CSTB4 SID TUBARAO P * 2,344265954 0,918 CRUZ3 SOUZA CRUZ O 4,806769076 0,746 TCSL3 TELE CL SUL O * 24,39845087 0,352 TCSL4 TELE CL SUL P * 62,3690341 1,048 TCOC4 TELE CTR OES P * 45,67879853 1,812 TLCP4 TELE LEST CL P * 121,4144875 0,352 TEP4 TELE ORD CL P * 53,32543694 0,882 TLP3 TELEMAR O * 5,534077687 1,035 TLP4 TELEMAR P * 53,73721226 13,666 TMAR5 TELEMAR L PA* 6,760054464 2,003 TMCP4 TELEMIG PART P * 50,88750907 1,123 TLPP4 TELESP P * 3,597549806 0,794 TSPP4 TELESP CL PA P * 159,1911338 5,004 TBLE3 TRACTEBEL O * 5,816642218 0,295 TRPL4 TRA PAULIST P * 6,552043038 0,375 USIM5 USIMIAS PA 17,23634089 1,931 VCPA4 V C P P * 0,770349692 0,787 VALE3 VALE R DOCE O EJ 1,940405144 1,417 VALE5 VALE R DOCE PA EJ 4,752284752 3,179 Quantidade Teórica Total (*) Cotação por lote de mil ações 2.072,41 100