1 fatores determinantes da estrutura de capital: um

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FATORES DETERMINANTES DA ESTRUTURA DE CAPITAL: um estudo das

empresas ganhadoras do Troféu Transparência / Prêmio ANEFAC-FIPECAFI-

SERASA EXPERIAN

1 INTRODUÇÃO

A Estrutura de capital é um tema constantemente discutido por pesquisadores

da área de finanças. A questão principal que envolve este tema é a discussão se o

valor da empresa é influenciado ou não pelas decisões sobre suas fontes de

financiamento. Nesse debate, duas grandes correntes teóricas direcionam os

estudos: a teoria convencional (tradicionalista), representada principalmente por

Durand em 1952, e a teoria da irrelevância da estrutura de capital defendida por

Modigliani e Miller em 1958. (BRITO; CORRAR; BATISTELLA, 2007).

Famá e Grava (2000) explicam que na posição dos tradicionalistas já era

aceita a ideia intuitiva de que riscos maiores exigiam recompensas maiores em

termos de retorno, mesmo não se dispondo de um instrumental analítico como

suporte do estudo de risco e retorno. Assim, a percepção do risco-retorno no

mercado era pequena no princípio, mais se intensificava à medida que o risco de

insolvência era mais acentuado.

Por outro lado, Modigliani e Miller (1958) consideraram que em um mercado

perfeito a estrutura de capital não influenciava o valor de mercado da empresa, e

sim a composição de seus ativos. Este modelo, irreal para o atual contexto, não

considerava assimetria informacional nem o risco presente na dívida da empresa

(LARA; MESQUITA, 2008).

Entretanto, Modigliani e Miller publicaram em 1963 o artigo “Corporate Income

Taxes and the Cost of Capital: A correction”, no qual foram feitas algumas correções

no artigo publicado em 1958. Os autores reconheceram o benefício do

endividamento, uma vez que os juros originados desta obrigação são dedutíveis no

cálculo do imposto de renda. Assim, o valor da empresa aumentaria pela economia

de imposto. (GOMES, 2012).

A Teoria da Estrutura de Capital de Modigliani & Miller (1958, 1953) abriu

espaços para inúmeras pesquisas relacionadas à temática desenvolvidas na área de

finanças corporativas, e dentre esses trabalhos, destacam-se duas significativas

contribuições teóricas: (i) Trade-off Theory e a (ii) Pecking Order Theory, estudadas

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por Myers (1984) e Myers & Majluf (1984) respectivamente. (DAVID; NAKAMURA;

BASTOS, 2009).

De acordo com a teoria do trade-off, é possível alcançar uma estrutura ótima

de capital que maximize o valor da empresa. Myers (1984) apud Bastos, Nakamura

e Basso (2009), explica que é necessário neste caso encontrar um ponto de

endividamento avaliando os impactos do benefício fiscal e das dificuldades

financeiras.

Segundo Brito, Corrar e Batistella (2007, p. 11) “a partir das pesquisas sobre

assimetria informacional, Myers (1984) propôs a teoria do Pecking Order, que

considera a existência de uma hierarquia nas fontes de financiamento”, desta

maneira, as empresas priorizam o uso de uma fonte de recursos em relação à outra.

O que se observa é que os debates sobre as formas de financiamentos

assumidas pelas empresas e como estas afetam o valor de mercado das mesmas é

uma questão problema até os dias atuais, sobretudo em mercados emergentes onde

os debates sobre tal questão incorporam questões institucionais, tais como a

legislação tributária, a fragilidade do mercado de capitais e a aversão ao risco.

(MANETTI, 2005).

Estudos empíricos realizados no mercado norte americano, assim como no

Brasil, sugerem a existência de fatores que determinam o comportamento das

empresas em relação a estrutura de capital. Porém, os resultados alcançados

indicam que não existe uma homogeneidade. (BRITO; CORRAR; BATISTELLA,

2007).

1.1 Problema

Diante desse contexto, o presente estudo procurou responder à seguinte

pergunta: Qual o efeito do nível de transparência sobre a estrutura de capital

das empresas Brasileiras?

1.2 Objetivos

1.2.1 Geral

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O objetivo do trabalho foi identificar qual o efeito do nível de transparência

sobre a estrutura de capital das empresas participantes da amostra.

1.2.2 Específicos

Identificar os tipos de fontes de financiamento das fontes de financiamentos

utilizadas;

mensurar a estrutura de capital das empresas participantes da amostra;

analisar a associação e homogeneidade entre as variáveis analisadas no

estudo.

1.3 Justificativa

Biagni (2003), citado por Ceretta et al. (2009) explica que no ambiente das

finanças corporativas, a estrutura de capital de uma empresa pode determinar sua

continuidade. A utilização de capital de terceiros, decisão que parte da alta

administração, deve ser bem avaliada uma vez que altos níveis de endividamento

podem influenciar a solvência das empresas e baixos níveis de endividamento

podem ser prejudiciais frente a novas oportunidades de investimento.

A diferença existente entre a realidade empresarial brasileira e o ambiente em

que as teorias de estrutura de capital foram desenvolvidas, torna-se um importante

fator da justificativa deste trabalho. Costa et al. (2009) explicam que algumas

características motivam o estudo da estrutura de capital das empresas no Brasil,

como por exemplo, o fato do mercado de capitais ser restrito, a existência de

elevadas taxas de juros que tornam o custo de capital mais alto, e o fato do custo de

capital de terceiros não ser somente em função apenas do risco do tomador, mas

também da natureza das fontes de financiamento.

O presente estudo procurou contribuir para a identificação dos fatores que

influenciaram na decisão das empresas em relação à formação de sua estrutura de

capital (COSTA et al., 2009), visto que a definição de uma estrutura ótima, que

maximize o valor da empresa, ainda não é consolidada pelas teorias existentes,

(CERETTA et al., 2009), e as políticas adotadas podem ter influência direta na

determinação do seu valor. (TERRA apud LONCAN; CALDEIRA, 2014).

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2 REFERENCIAL TEÓRICO

2.1 Teoria da estrutura de capital

A estrutura de capital da empresa é ainda um tema controverso em teoria de

finanças. O assunto vem sendo discutido a mais de 50 anos nos meios acadêmicos,

mas a heterogeneidade das evidências empíricas mostra que o tema ainda

necessita de aprofundamento. (BRITO; CORRAR; BATISTELLA, 2007).

Myers (1984), citado por Iquiapaza, Amaral e Araújo (2008) explica que a

estrutura de capital de uma empresa se refere ao “conjunto de títulos usados para

financiar as atividades empresariais, ou, ainda, como a razão entre as dívidas de

curto, médio e longo prazo e capital próprio”.

Assaf Neto (2010, p. 483) explica que “a estrutura de capital de uma empresa

refere-se à composição de suas fontes de financiamentos a longo prazo, oriundas de

capital de terceiros (exigível) e de capitais próprios (patrimônio líquido)”.

Na literatura, podem ser identificadas duas correntes teóricas relacionadas à

estrutura de capital: a tradicionalista, representada principalmente por Durand em

1952, e a teoria de Modigliani e Miller (1958). (SEABRA, 2011).

2.1.1 Teoria tradicionalista

Daher (2004), citado por Corrêa (2011) explica que a visão tradicionalista tem

como principal representante Durand (1952). De acordo com esta abordagem um

aumento no endividamento da empresa elevaria também o risco, refletindo no

aumento do custo de capital e reduzindo por consequência o valor da empresa.

Corrêa (2011) cita ainda Leandro (2006), que explica que o custo de capital de uma

empresa assemelha-se a forma de U, sendo o ponto mínimo o ponto ótimo da

estrutura de financiamento. Assim, seria possível a empresa alcançar uma estrutura

ótima de capital pelo equilíbrio da proporção de capital próprio e de terceiros de

forma a maximizar o seu valor e chegar a um custo total de capital mínimo.

Segundo Durand (1952), citado por Favato e Rogers (2008), se os

investidores aceitassem precificar o valor da empresa a partir dos fluxos de caixa

futuros trazidos a valor presente, seria possível aumentar o valor da entidade pela

redução da taxa de desconto, isto é, do custo de oportunidade do capital utilizado.

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A relação entre risco e retorno também era percebida no capital acionário,

explica Famá e Grava (2000), citados por Santos, Pimenta Júnior e Cicconi (2009).

Assim, os investidores eram mais resistentes na aplicação de recursos em negócios

que transpareciam o risco, sendo necessários retornos maiores para viabilizar os

investimentos.

2.1.2 Teoria de Modigliani e Miller

Em contraposição a visão tradicionalista, explica Corrêa (2011), Modigliani e

Miller publicaram o artigo The Cost of Capital, Corporation Finance, and the Theory

of Investment na American Economic Review. Seabra (2011) explica que esta teoria

apresentou uma nova proposição: o custo de capital da empresa não é afetado pelo

seu nível de endividamento.

O trabalho desenvolvido por Modigliani e Miller (1958), considerava um

mercado perfeito com as seguintes características, explica Bastos (2008):

1) mercado de capitais livre de custos de transação; 2) taxas livres de risco para tomadores e fornecedores de capital; 3) não existência de custos de dificuldades financeiras, e nem de custos

de falência; 4) existência de apenas dois instrumentos de financiamento, dívida livre de

risco e capital próprio; 5) todas as empresas deveriam pertencer a uma mesma classe de risco; 6) não existência de impostos; 7) todos os fluxos de caixa eram considerados perpétuos; 8) inexistência de assimetria informações entre gestores e investidores; 9) os gestores sempre buscavam maximizar a riqueza dos acionistas; 10) os fluxos de caixa não eram afetados pelas mudanças na estrutura de

capital da empresa. (BASTOS, 2008, p. 24).

Famá e Grava (2000) interpretaram o princípio básico defendido por

Modigliani e Miller. Os autores explicam inicialmente que a empresa é capaz de

gerar receita através de um conjunto de ativos considerando-se um determinado

risco. Vincula-se a este risco um custo de capital, e as decisões relacionadas às

fontes de financiamento não alteram esse risco. De forma clara, pode-se imaginar a

seguinte situação hipotética: a receita auferida pela empresa é influenciada pela

demanda do mercado de determinado produto. Esta demanda é afetada por alguns

fatores, como o preço praticado pela empresa, qualidade do produto e questões

macroeconômicas. Porém, o consumidor não avalia a forma de financiamento da

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empresa para comprar seu produto, sendo então a receita e outros elementos do

resultado da empresa não afetados pelas decisões de financiamento. Os autores

concluem então que o comportamento dos ativos não se modificando,

consequentemente o valor da empresa também não irá se alterar.

As conclusões do trabalho de Modigliani e Miller podem ser elencadas em

três proposições, explica Corrêa (2011).

Na proposição I, Modigliani e Miller defendem que o valor da empresa é

definido pela capacidade de geração dos ativos de futuros fluxos de caixa, sendo

descontado a um risco. Com a utilização de alguns argumentos como a de que os

investidores conseguem captar recursos com uma taxa de juros igual a das

empresas, eles concluem que o valor da empresa é o mesmo se financiado com

capital próprio ou capital de terceiros. (TARANTIN JUNIOR, 2013).

Bastos (2008) acrescenta que nesta proposição o fato mais relevante para a

empresa seria em relação as suas decisões de investimento, pois estas seriam

capazes de fornecer um retorno considerável para os acionistas.

Posteriormente, Modigliani e Miller, na proposição II, demonstram que o custo

médio ponderado de capital é constante em relação à formação do mix de

financiamento. Se a empresa substitui o capital próprio, que é mais caro, pelo capital

de terceiros, que é mais barato, o custo médio ponderado de capital não é afetado.

Essa substituição torna o capital próprio mais caro, uma vez que com a presença de

capital de terceiros é gerada uma obrigação de pagamento. Desta maneira, o

aumento que ocorre no custo de capital próprio é compensado pela incorporação de

capital de terceiros, sendo irrelevante buscar uma estrutura de capital que reduza o

custo médio ponderado de capital, uma vez que tem características invariáveis.

(TARANTIN JUNIOR, 2013).

Na proposição III, Modigliani e Miller definem que a forma como a empresa se

financia é irrelevante na análise do retorno de um investimento. O fator determinante

será a taxa de retorno esperada do projeto, sendo que a empresa investirá somente

se o retorno foi maior ou igual ao custo geral de capital. Desta maneira, o valor da

empresa será determinando pela sua política de investimento e não de sua política

de financiamento, sendo ambas independentes. (CORRÊA, 2011).

Em trabalhos posteriores, Modigliani e Miller (1963) assumem o benefício da

dívida gerado pela presença do imposto de renda da pessoa jurídica. O benefício

gira em torno da dedutibilidade da despesa com juros oriundos do financiamento da

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base de cálculo do referido imposto. Assim o valor da empresa aumentaria com a

presença de capital de terceiros em maior proporção do que a de capital próprio.

(TARANTIN JUNIOR, 2013).

As contribuições das proposições acimas citadas ficaram conhecidas como

Teoria de Modigliani e Miller (M&M), sendo considerado um marco importante na

moderna teoria de finanças. (BASTOS, 2008). Entretanto, diversos trabalhos

teóricos e práticos surgiram explicando os fatores do porque as empresas não

adotam proporções elevadas de endividamento.

Neste sentido, Nakamura (1992), citado por Corrêa (2011) salienta que a

estrutura de capital de uma empresa composta somente por dívida é pouco realista,

uma vez que as empresas certamente não sobreviveriam sem a presença de capital

próprio.

2.2 Teoria do trade-off

Scott (1976), citado por Corrêa (2011) explica que o trabalho de Modigliani e

Miller (1963) gerou uma situação contraditória, uma vez que se existe a

possibilidade da dedução dos juros para cálculo do imposto de renda, seria prudente

a empresa adotar uma estrutura de capital formada somente com dívidas, mas isso

não seria coerente pelo senso comum e nem na prática. Assim, deveriam ser

considerados os custos de falência presentes pelo aumento no endividamento.

Desta maneira, de acordo com a teoria de trade-off, conhecida também como

contrabalanço, é possível determinar uma estrutura ótima de capital através da

combinação de capital próprio e de capital de terceiros de forma a maximizar o valor

da firma. O ponto de partida desta teoria se deu no trabalho de Durand (1952), em

que foi proposta a avaliação da empresa através do seu fluxo de caixa descontado,

e sendo este fluxo constante, seria possível a diminuição do custo de capital da

empresa. Porém, o próprio autor admite que uma mudança na variação da

proporção de capital próprio e de terceiros, poderia não diminuir o custo de capital

da empresa. (BASTOS, 2008).

Tarantin Junior (2013) explica que de acordo com esta teoria, é possível

definir uma estrutura de financiamento que maximize o valor da empresa pelo

aumento da dívida. Ou seja, com o aumento da alavancagem financeira, aumenta-se

também o valor da despesa com juros que é dedutível para cálculo do imposto de

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renda da pessoa jurídica. Esta afirmação se confirma pela hipótese de que

reduzindo-se o valor do lucro tributável, haverá também uma redução do imposto a

pagar, diminuindo a saída de caixa da empresa. Assim, ocorre uma economia de

tributo quando a empresa substitui o capital próprio pelo capital de terceiros.

Entretanto, observa-se um limite para a captação de recursos de terceiros

pelo aumento proporcional dos custos de dificuldades financeiras. O custo médio de

capital da firma aumentará pela exigência dos acionistas de maiores retornos, uma

vez que a presença de dívidas aumenta o risco dos investimentos. O retorno exigido

pelos credores também deve aumentar pelo risco de endividamento da empresa,

fazendo com que o custo de capital das dívidas aumente e consequentemente o

custo de capital total. Nesta hipótese, um aumento do endividamento pela captação

de recursos de terceiros e consequentemente do benefício fiscal, é superado pelo

aumento dos custos de capital. (TARANTIN JUNIOR, 2013).

Com a formulação desta teoria, vários testes foram realizados a fim de

determinar os fatores que influenciam a estrutura de capital das empresas. Medeiros

e Daher (2008) citam os trabalhos de Titman e Wessels (1988), que utilizaram

diversas variáveis; Ross (1977), que incorporou os custos de falência e a sinalização

assimétrica ao mercado. De acordo com este autor, existia uma relação diretamente

proporcional entre o nível de endividamento das empresas e sua qualidade, atuando

esta variável como sinalizador para os investidores; e Marsh (1982), que concluiu

que a teoria do trade-off (STT) explica o comportamento das empresas em relação

as suas fontes de financiamento.

2.3 Teoria do pecking order

O pecking order é uma teoria que explica a formação da estrutura de capital

de uma empresa, não sendo considerada, porém, uma meta para a formação desta

estrutura. Ela é sustentada pela ideia que gira em torno da assimetria informacional

existente entre gestores (insiders) e o mercado. Desta maneira, admite-se que os

gestores detêm informações privadas de certas características da empresa, como

retorno e oportunidades de investimentos, que nem sempre são divulgadas para os

usuários externos. (SANTOS; PIMENTA JÚNIOR; CICCONI, 2009).

Copeland, Weston e Shastri (2005), citados por Bastos (2008, p. 35)

“consideram esta teoria de não-equilíbrio, posto que se desviam de influências

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permanentes, tais como benefício fiscal da dívida, dificuldades financeiras e custos

de agência”. Esta teoria analisa as especificidades da empresa ao invés dos efeitos

da indústria, como ocorre, por exemplo, na STT.

Medeiros e Daher (2008) explicam que de acordo com esta teoria, as

empresas seguem uma ordem hierárquica para a formação de sua estrutura de

capital, dando preferência ao financiamento interno, e existindo ainda a necessidade

de capital, recorreriam ao financiamento externo, optando pela emissão de

debêntures e títulos conversíveis, e por último a emissão de novas ações.

Esta hierarquia nas fontes de financiamento está relacionada ao nível de

informação que cada fonte de financiamento transmite ao mercado, sendo

priorizados os títulos menos sensíveis à informação. Myers (1984), citado por

Albanez, Valle e Corrar (2012) explica que a captação de recursos pela emissão de

títulos de dívida, transmite ao mercado uma informação positiva de que a empresa

terá oportunidades de crescimento e é capaz de honrar o financiamento.

De acordo com Medeiros e Daher (2004), citados por Iquiapaza, Amaral e

Araújo (2008), as empresas preferem a emissão de dívida à emissão de ações, uma

vez que o deságio é menor, além de usufruírem do benefício da dedução dos juros

oriundos da captação de recursos de terceiros. Outro benefício da dívida é o fato de

que os portadores de títulos de dívida possuem um retorno pré-fixado, não sendo

necessário que os acionistas partilhem seus ganhos futuramente.

Por outro lado, explica Myers (1984), citado por Albanez, Valle e Corrar

(2012), a emissão de ações sinaliza uma informação negativa ao mercado, pois de

acordo com esta teoria, os administradores tomam decisões de acordo com os

interesses dos acionistas se recusando a emitir ações subavaliadas. Myers e Majluf

(1984), citados por Iquiapaza, Amaral e Araújo (2008) explicam ainda que quando as

empresas emitem ações, transmitem ao mercado uma informação da falta de

capacidade de autofinanciamento e de conseguir empréstimos no mercado.

Medeiros e Daher (2008) explicam que a resistência pela emissão de ações

se dá pelo fato de sua possível subprecificação pelo mercado. Este fato ocorre uma

vez que os investidores detêm um menor nível de informação sobre os futuros fluxos

de caixa da empresa. Cientes desta diferença no nível de informação infeririam que

os gestores emitiriam ações somente quando estivessem superavaliadas.

Consequentemente, o mercado estabeleceria o preço destas ações com deságio.

Logo, a subprecificação levaria ao subinvestimento, já que a emissão de ações a

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preços desfavoráveis poderia ocasionar na transferência de riqueza dos antigos para

os novos acionistas.

Neste sentido, Harris e Raviv (1991), citados por Albanez, Valle e Corrar

(2012) defendem que o ponto mais importante da teoria de pecking order se refere à

queda do preço das ações da empresa após o anúncio de emissão de novas ações,

ou seja, antes do anúncio o preço das ações era influenciado pelas convicções da

empresa, e com o anúncio, ocorre uma diminuição do preço das ações causado pela

mudança destas convicções.

Frank e Goyal (2003), citados por Corrêa (2011) explicam que pela POT

observam-se duas formas básicas: a forte e a semiforte ou fraca. Na forma forte, as

empresas decidem entre duas fontes de financiamento: a utilização de lucros retidos

e o endividamento, não se cogitando a emissão de ações. Já na forma semiforte ou

fraca, as empresas analisam a possibilidade de emissão de ações, desde que não

anulem as premissas básicas da teoria.

Frank e Goyal (2003), citados por Iquiapaza, Amaral e Araújo (2008)

analisaram as conclusões de Shyam-Sunder e Myers (1999) e detectaram alguns

problemas na formulação da pecking order. Foi demonstrado que as empresas

constantemente utilizam recursos de terceiros como fonte de financiamento, já que a

retenção de lucro em certos casos não é suficiente para financiar os projetos da

empresa. Além disso, com o aumento de empresas de médio porte, a emissão de

dívidas e ações se torna mais viável, uma vez que não possuem grande capacidade

de financiamento próprio.

2.4 Teoria de assimetria de informações

Brealey, Myers, e Allen (2008), citados por Corrêa (2011) definem a

informação assimétrica como um termo que indica que os gestores possuem um

conjunto de informações da empresa em grau mais elevado do que em relação aos

investidores externos. Em relação ao tema, vale destacar o trabalho de Myers e

Majluf (1984), citados por Corrêa (2011), que relacionaram a assimetria

informacional com a estrutura de capital das empresas e a emissão de ações.

Tarantin Junior (2013) explica que a assimetria de informações é uma

imperfeição do mercado. Com esta diferença no nível de informações, o grupo

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privilegiado obtém vantagens, ocasionando dois problemas: seleção adversa e risco

moral.

A seleção adversa é um fato pré-contratual que ocorre quando os agentes

com menor nível de informações não são capazes de diferenciar o nível de

atratividade de determinado projeto. Assim, para se resguardar de eventuais perdas,

subavaliam estes investimentos. (TARANTIN JUNIOR, 2013).

Varian (2006), citado por Calhau (2012) explica que a seleção adversa é uma

situação em que um mercado de produtos ou serviços de qualidade é afetado pela

assimetria informacional dos compradores, justamente pelo fato de não conhecerem

a qualidade do produto ou serviço adquirido.

Em relação ao risco moral, Milgrom e Roberts (1992, p. 167), citados por

Tarantin Junior (2013) explicam como sendo uma forma de oportunismo pós-

contratual em que as ações com consequências eficientes são tomadas com custo.

Desta maneira, o indivíduo que toma tais ações está interessado em vantagem

própria em detrimento do outro.

Através do risco moral a assimetria informacional pode se transformar em

impacto financeiro. Stadler e Castrilho (1995, p. 5), citados por Calhau (2012, p. 33-

34) definem risco moral na seguinte situação: “1 – O principal formula o contrato que

será ofertado ao agente; 2 – O agente aceita o contrato desde que ofereça utilidade

superior às outras oportunidades disponíveis a ele; 3 – O agente realiza uma ação

ou esforço em nome do principal”.

Brealey, Myers, e Allen (2006), citados por Bastos (2008), através da análise

da assimetria informacional presente entre gestores e investidores, explicam que as

empresas com boas perspectivas de futuro captam recursos através da emissão de

dívidas. Como exemplo, podemos citar o fato de que, existindo duas empresas

idênticas, a que possui perspectivas favoráveis de futuro evitará captar recursos pela

emissão de ações, e sim através da emissão de dívidas. Esse fato ocorre, pois o

mercado poderá subavaliar estas ações, fazendo com que ocorra uma transferência

da riqueza dos antigos para os novos acionistas. Verificar-se-á ainda um

favorecimento para os novos acionistas pelo fato das ações estarem desvalorizadas,

mas com projetos empresarias de investimentos rentáveis.

Cândido (2010) explica que a opção pela emissão de dívidas traz ainda

alguns benefícios, pois além de serem uma obrigação contratual, é possível a

recuperação dos valores caso a empresa entre em processo de liquidação.

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Em situação contrária, explica Bastos (2008) citando Brealey, Myers, e Allen

(2006), as empresas com perspectivas de rentabilidade desfavoráveis, emitirão

ações a fim de compartilhar com os novos investidores as possíveis perdas futuras.

O mercado, porém, somente considera aquelas empresas que possuem propostas

de investimento atrativas, e olha com receio para aquelas que emitem ações, visto a

ausência de retorno futuro dos atuais investimentos.

Existem indícios que verificam o reflexo da assimetria informacional nos

custos de captação das empresas, apresentando consequências diretas para a sua

rentabilidade e para o retorno dos acionistas. Neste sentido Brow et al. (2004),

citado por Calhau (2012) destacam a existência de uma relação positiva entre a

assimetria informacional e o custo de capital das empresas, afetando diretamente a

formação de um prêmio cobrado pelos investidores quando negociam com

investidores com informações privilegiadas.

Stiglitz e Weiss (1981) e Myers (1984), citados por Iquiapaza, Amaral e Araújo

(2008) explicam que a informação é peça fundamental para o adequado

funcionamento do mercado financeiro, uma vez que é através dela que os agentes

podem atuar de forma eficiente e com menos risco. Myers (1984), citado por

Iquiapaza, Amaral e Araújo (2008), reforça ainda que a obtenção de informação no

mercado é difícil e seletivo, caracterizando então a presença de limitações no

mercado de capitais.

2.5 Estudos anteriores

Eid Junior (1996) desenvolveu um trabalho com o objetivo de analisar o

comportamento das empresas instaladas no Brasil na formação de sua estrutura de

capital, identificando qual das três teorias citadas se destaca: modelo de relação

estática, hipótese da ordem de captação e oportunismo. Para a realização do

estudo, foram enviados questionário para as empresas selecionadas, sendo que das

1.126 empresas constantes na base de dados, apenas 161 responderam. Os

resultados mostraram que a ideia de uma relação estática entre os componentes da

estrutura de capital não se confirmou, sendo descartada. Em relação ao

oportunismo, os resultados demonstraram que as empresas captam recursos com a

perspectiva do que for economicamente viável, não se preocupando com a estrutura

de capital. O autor destacou também que um número considerável de empresas

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segue uma hierarquia nas fontes de financiamento, de acordo com o proposto pela

hipótese da ordem de captação.

Perobelli e Famá (2002) desenvolveram um trabalho utilizando análise fatorial

e regressão linear de forma a adaptar o modelo de Titman e Wessels (1988) para o

caso brasileiro. Foi utilizada uma amostra de 165 empresas de capital aberto, com

dados extraídos do período de 1995 a 2000, com objetivo de verificar os fatores

determinantes da estrutura de capital destas empresas. Os resultados mostraram

uma relação negativa entre endividamento de curto prazo e o fator tamanho e entre

endividamento de curto prazo e o fator crescimento dos ativos. Essas relações

evidenciaram que no Brasil as empresas menores são mais propensas ao

endividamento de curto prazo, provavelmente pela escassez de mecanismo de

financiamento a longo prazo ou por não conseguirem taxas aceitáveis. Além disso,

as empresas em crescimento mostraram uma tendência em utilizar menos o

financiamento de curto prazo. Outra relação importante foi verificada entre

lucratividade e endividamento de curto prazo. O estudo demostrou que as empresas

com alto giro são mais propensas a serem menos endividadas no curto prazo.

Em outro estudo, Perobelli e Famá (2003) avaliaram os fatores determinantes

da estrutura de capital das empresas localizadas no México, Argentina e Chile entre

os anos de 1995 e 2000. Foi utilizada uma amostra de 119 empresas de capital

aberto no México, 57 na Argentina e 103 no Chile. Os estudos de Titman e Wessels

(1988), realizado no mercado americano, e de Perobelli e Famá (2002), realizado no

mercado brasileiro, foram as bases para este trabalho. Os resultados demonstraram

que os determinantes da estrutura de capital das empresas variam de acordo com o

País. No México, todos os fatores estudados, exceto estrutura dos ativos, tiveram

relação com o endividamento. Na Argentina, apenas o fator lucratividade teve

relação com o endividamento. No Chile, os fatores tamanho, lucratividade e

estrutura dos ativos apresentaram relação significativa com o endividamento.

Moraes (2005) utilizou as teorias do custo de agência, trade-off, pecking order

e assimetria informacional para identificar os determinantes da estrutura de capital

de 181 empresas de capital aberto entre o período de 1999 e 2001. O autor testou

as variáveis estudadas em trabalhos anteriores relativas as teorias acima citadas,

acrescentando variáveis que relacionam a competição no mercado de produto e no

mercado de fornecedores e de empregados. Os resultados confirmaram a teoria do

pecking order, onde era esperada uma relação negativa entre lucratividade e

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endividamento. Os fatores reputação, tamanho, concentração de mercado tiveram

uma relação positiva com o endividamento.

Brito, Corrar e Batistella (2007) realizaram uma pesquisa com a finalidade de

analisar a estrutura de capital das maiores empresas que atuam no Brasil, com a

relação existente entre o endividamento e alguns fatores constantes nas teorias

como sendo seu determinante. O banco de dados utilizado continha 466 empresas,

sendo 185 de capital aberto e 281 de capital fechado, e as informações extraídas

englobaram o período de 1998 a 2002. Os resultados indicaram que os fatores risco,

tamanho, composição dos ativos e crescimento podem ser considerados como

determinantes da estrutura de capital, enquanto os fatores tipo de capital e

rentabilidade não tiveram resultados relevantes. O principal diferencial deste

trabalho se deu pela utilização de uma amostra maior de empresas do que as

normalmente utilizadas em estudos que envolvem este tema no Brasil.

Nakamura et al. (2007) investigaram os fatores determinantes da estrutura de

capital de 91 empresas no período de 1999 a 2003. O estudo evidenciou que ambas

as teorias, trade-off e pecking order, são consistentes na explicação dos resultados.

Foi confirmada a relação negativa da alavancagem com a rentabilidade e

expectativa externa de crescimento, consistente com a pecking order. Também foi

confirmada a relação negativa para a expectativa de crescimento e volatilidade de

resultados, consistentes com a trade-off.

Terra (2007) realizou um estudo para determinar a influência de fatores

macroeconômicos - infraestrutura institucional, práticas legais e contábeis, a

infraestrutura financeira e o ambiente macroeconômico - na formação da estrutura

de capital de 839 empresas de 7 países latino-americanos, no período de 1986 a

2000. Com a utilização de medida de alavancagem e dados em painel, os resultados

demonstraram que os fatores específicos de cada país não são determinantes

relevantes do endividamento, mas deve-se considerar sua importância. Com o

estudo foi possível concluir também que fatores idiossincráticos de cada empresa

sobressaem como os principais determinantes da estrutura de capital.

Ceretta et al. (2009) realizaram um estudo com 45 empresas de capital aberto

pertencentes ao Índice da Bolsa de Valores de São Paulo (IBOVESPA), no período

de 1995 a 2007, através da regressão em painel. Foram analisados 16 fatores

determinantes da estrutura de capital e as respectivas defasagens ao longo de 12

anos. Os resultados mostraram que apenas 6 variáveis foram significativas, e

15

apenas 1 dimensão: tangibilidade. Além disso, o estudo constatou que as

pressupostos da teoria pecking order e trade-off não se confirmam no mercado

acionário brasileiro.

Albanez, Valle e Corrar (2012) analisaram se a presença de fatores

institucionais brasileiros, como o acesso a fontes e linhas de financiamento, traziam

alterações na significância estatística e econômica da assimetria informacional, um

dos pressupostos da teoria pecking order. A amostra utilizou 81 empresas, e os

dados coletados abrangeram o período de 1997 a 2007. Os resultados

demonstraram que alguns fatores são importantes determinantes da estrutura de

capital das empresas, como tamanho, tangibilidade, rentabilidade e risco. Além

disso, em resposta ao estudo, verificou-se que a presença de fatores institucionais

não afeta a significância da assimetria informacional, demonstrando assim a

relevância deste fator na determinação da estrutura de capital das empresas. O

estudo confirmou também a relação negativa esperada entre rentabilidade e

endividamento, consistentes com a pecking order.

Loncan e Caldeira (2014) analisaram a relação entre estrutura de capital,

liquidez de caixa e valor da empresa para uma amostra que incluiu todas as

empresas não financeiras listadas na Bolsa de Valores de São Paulo (BOVESPA),

no período de 2002 a 2012. Em relação aos resultados do estudo podemos citar:

relação negativa entre a alavancagem e a liquidez de caixa na margem, confirmando

a teoria da pecking order; o alto nível de alavancagem é um fator limitador para a

emissão de ações pela empresa; a alavancagem causa descontos no valor da

empresa, enquanto os investidores valorizam positivamente saldos de caixa, porém

até um determinado nível.

Póvoa e Nakamura (2014) realizaram um estudo com 113 empresas de

capital aberto no Brasil abrangendo os anos de 2007 a 2011. O objetivo foi analisar

a relevância da consideração da heterogeneidade das fontes de dívidas na formação

da estrutura de capital das empresas, sendo que estudos já realizados que

abordaram o assunto consideraram o capital de terceiros de forma homogênea. Os

resultados demonstraram que as características das empresas apresentaram

relações específicas com as distintas fontes de endividamento, e que a utilização da

medida de endividamento como variável dependente, pode “esconder” fatores

relevantes para a formação da estrutura de capital.

16

Prazeres et al. (2015) analisaram os fatores determinantes do endividamento

das companhias do setor de telecomunicações brasileiro à luz das teorias trade-off e

pecking order. A metodologia utilizada foi a de análise de regressão múltipla com

dados em painel para o período de 2002 a 2013, e a população pesquisada foi

composta por 7 empresas. Os resultados indicaram uma relação negativa entre o

endividamento de curto prazo e as variáveis rentabilidade, tamanho e risco, e uma

relação negativa entre o endividamento de longo prazo e as variáveis tamanho e

risco.

17

3 METODOLOGIA

3.1 Classificação da pesquisa

De acordo com Beuren (2004), pelas particularidades da Contabilidade torna-

se necessário definir tipologias de delineamento de pesquisas, podendo ser

agrupadas em três categorias: quanto aos objetivos, abrangendo a pesquisa

exploratória, descritiva e explicativa; quanto aos procedimentos, abrangendo o

estudo de caso, o levantamento, a pesquisa bibliográfica, documental, participante e

experimental; e quanto à abordagem do problema, que aborda a pesquisa qualitativa

e a quantitativa.

Em relação aos objetivos, esta pesquisa classificou-se como descritiva. Gil

(2012) explica que as pesquisas descritivas são aquelas em que o objetivo é

descrever as características de determinada população ou de identificar possíveis

relações entre as variáveis.

Triviños (1987), citado por Beuren (2004, p. 81) explica que a pesquisa

descritiva exige do elaborador:

Uma delimitação precisa de técnicas, métodos, modelos e teorias que orientarão a coleta e interpretação dos dados, cujo objetivo é conferir validade científica à pesquisa. A população e a amostra também devem ser delimitadas, assim como os objetivos, os termos, as variáveis, as hipóteses e as questões de pesquisa. (BEUREN, 2004, p. 81).

Em relação aos procedimentos esta pesquisa classificou-se como

documental. Beuren (2012, p. 89) explica que “a pesquisa documental baseia-se em

materiais que ainda não receberam um tratamento analítico ou que podem ser

reelaborados de acordo com os objetivos da pesquisa”. Beuren (2012, p. 89) explica

ainda que para Silva e Grigolo (2002), a pesquisa documental procurar tratar e

interpretar uma informação bruta extraindo dela algum sentido e agregando valor.

Nesta pesquisa serão utilizados demonstrativos contábeis das empresas

selecionadas, como Balanço Patrimonial e Demonstração de Resultado do

Exercício.

Em relação à abordagem esta pesquisa classifica-se como quantitativa.

Beuren (2004) explica que na abordagem quantitativa utilizam-se instrumentos

estatísticos na coleta e no tratamento dos dados, dando-se ênfase no

18

comportamento geral dos acontecimentos. Richardson (1999, p. 70), citado por

Beuren (2004, p. 89) explica que nesta abordagem são utilizadas “técnicas

estatísticas, desde as mais simples como percentual, média, desvio-padrão, às mais

complexas, como coeficiente de correlação, análise de regressão etc.”.

3.2 Amostra e coleta de dados

Para atingir os objetivos propostos, foi necessária a segregação das

empresas em dois grupos: grupo das empresas ganhadoras do prêmio, sendo

identificadas pela consulta no site da ANEFAC das empresas vencedoras do prêmio

no período de 2008-2014; e grupo das não ganhadoras do prêmio, formando um

grupo de controle, sendo escolhidas de forma aleatória no site da BOVESPA, desde

que atendessem o pré-requisito de serem do mesmo segmento econômico da

empresa correspondente vencedora do prêmio.

A amostra inicial contava com 35 empresas ganhadoras do Troféu

Transparência/Prêmio ANEFAC-FIPECAFI-SERASA EXPERIAN. Porém, quatro

empresas foram excluídas da amostra por não terem uma empresa correspondente

para a formação do grupo de controle, sendo elas: AMBEV, EMBRAER, SOUZA

CRUZ e USIMINIAS. A empresa BM&FBOVESPA S.A também foi excluída da

amostra por ser do setor financeiro. Assim, a amostra final foi composta por 60

empresas, sendo 30 empresas ganhadoras do prêmio e 30 empresas não

ganhadoras do prêmio. A relação com os nomes das empresas participantes da

amostra se encontra no APÊNDICE A deste trabalho.

As informações para a composição do endividamento foram obtidas pelas

notas explicativas das empresas que estão disponíveis para consulta no site da

CVM e/ou BOVESPA. Os dados coletados abrangeram o período de 2008-2014 e

foram dispostos na forma de dados em painel. Póvoa e Nakamura (2014) salientam

que as informações a respeito do endividamento das empresas encontram-se

normalmente no item “Empréstimos e Financiamentos”.

19

3.3 Técnicas de análise de dados

3.3.1 Estatística descritiva

Para os procedimentos de análise das variáveis dependentes e

independentes, esta pesquisa utilizou a estatística descritiva.

De acordo com Fávero (2009), citado por Silva, Wanderley e Santos (2010, p.

13-14), com a utilização da estatística descritiva o pesquisador é capaz de

compreender melhor determinado assunto, uma vez que são utilizadas tabelas,

gráficos e medidas-resumo, identificando assim tendências, variabilidade e valores

atípicos. “A estatística descritiva univariada estuda medidas representativas de uma

série de dados, como medidas de posição, medidas de dispersão, medidas de

assimetria e curtose, distribuição de frequências e representação gráfica dos

resultados”.

Maroco (2007), citado por Silva, Wanderley e Santos (2010, p. 14) explica que

as medidas de posição são divididas em:

Medidas de tendência central (média aritmética, mediana e moda) e medidas de tendência não central (1º e 3º quartis e percentis). Como medidas de dispersão (ou variabilidade), temos a amplitude, a variância, o desvio padrão e o coeficiente de variação. As medidas de assimetria (skewness) e curtose (kurtosis) caracterizam a forma da distribuição dos elementos da população amostrados em torno da média. (MAROCO apud SILVA; WANDERLEY; SANTOS, 2010, p. 14).

3.3.2 Análise de Correlação

Com o objetivo de verificar se existe inter-relacionamento entre as variáveis

estudadas, utilizou-se a coeficiente de correlação de Spearman. De acordo com

Pontes (2010), “[...] padronizou-se que tal medida deve estar no intervalo fechado de

-1 a 1, em que -1 indica perfeita correlação negativa ou inversa e 1 indica perfeita

correlação positiva ou direta”.

A correlação negativa indica geralmente que o crescimento de uma variável

implica no decrescimento da outra, e a correlação positiva indica geralmente o

crescimento ou decrescimento conjunto das duas variáveis. Quanto mais próximo a

medida de 1 ou -1, mais forte é a relação entre as variáveis.

20

3.3.3 Teste de diferença entre as médias

Nesta pesquisa foi utilizado o teste de diferença entre as médias das variáveis

definidas, uma vez que a simples comparação entre valores não fornece um

resultado adequado para a confirmação de determinada variação.

Desta maneira, Silvério, Takamatsu e Miranda (2014, p. 9) explicam “que a

análise comparativa é parcial e só pode ser confirmada com o teste estatístico

específico de diferença de médias onde é verificada a significância da mudança do

valor da variável analisada”.

Para operacionalizar este teste, utilizou-se o teste de Wilcoxon Mann-

Withney, onde foram adotadas as seguintes hipóteses:

: =

: ≠

Ou seja, testou-se a hipótese nula ( de que as variáveis utilizadas no

modelo das empresas ganhadoras apresentam médias estatisticamente iguais se

comparadas com as médias das variáveis das empresas não ganhadoras.

Alternativamente ) declara que as empresas apresentam médias com diferenças

estatisticamente significativas. Considerando-se o nível de significância de 1%, 5%

ou 10%, admite-se para este teste que será aceita quando o p-valor for menor

que 0,10 e, não se pode rejeitar quando o p-valor for superior a 0,10.

3.3.4 Análise de regressão

Por fim, para identificar os fatores determinantes da estrutura de capital das

empresas esta pesquisa utilizou a técnica de análise de regressão, de modo a definir

quais variáveis independentes explicavam o comportamento da variável dependente.

De acordo com Fávero et al. (2009), citados por Silva, Wanderley e Santos

(2010, p. 17), a análise de regressão é uma técnica de dependência confirmatória

em que o objetivo é analisar o comportamento de determinada variável dependente

métrica em relação a uma ou mais variáveis explicativas, analisando assim a

influência relativa de cada uma delas de modo a desenvolver modelos de previsão.

21

O método utilizado foi a análise de regressão com dados em painel com

observações anuais, totalizando 308 observações. Os dados em painel foram

trabalhos em três modelos, sendo eles: o modelo de dados empilhados (Pooled), o

modelo de Efeitos fixos e o modelo de efeitos aleatórios. (PRAZERES et al., 2015)

3.4 Variáveis e modelo

Para a classificação e segregação das fontes de financiamento utilizadas

pelas empresas – primeiro objetivo específico deste trabalho - foram selecionadas

as mesmas categorias de dívida utilizadas por Póvoa e Nakamura (2014), como

segue no Quadro 1:

Quadro 1 - Categorias de dívida propostas

Nº Categoria da dívida Característica

1 Dívida privada bancária Recursos captados por meio desta fonte têm como origem os bancos que atuam no país e promovem empréstimos em moeda nacional por meio de vários produtos de crédito.

2 Dívida privada não bancária Esta fonte de recursos é caracterizada pelo empréstimo por meio de intermediários não financeiros, tais como instituições financeiras não bancárias, empresas coligadas e semelhantes.

3 Títulos de dívida corporativa

Esta fonte de recursos engloba a captação de recursos por meio da emissão de títulos corporativos de colocação pública ou privada e passíveis de negociação em bolsa de valores ou mercado de balcão.

4 Dívidas subsidiadas

Esta categoria abrange todas as formas de financiamento obtido mediante intervenção do governo por meio de bancos de desenvolvimento e programas de concessão de crédito ao setor privado.

5 Dívida de captação externa Nesta categoria estão incluídas todas as formas de captação direta de recursos em moeda estrangeira.

6 Arrendamento mercantil Nesta categoria, incluem-se todas as formas de contratos de leasing, que tomam o ativo financiado como garantia do negócio.

7 Outras fontes não classificadas Nesta categoria, incluem-se as dívidas não passíveis de classificação nas categorias acima propostas

Fonte: Adaptado de PÓVOA; NAKAMURA, 2014, p. 23-24.

Póvoa e Nakamura (2014, p. 24) explicam que “[...] as categorias de dívida

estabelecidas para as empresas brasileiras são distintas entre si em vários

aspectos, tais como: origem dos recursos, custos de transação, colateralidade,

acessibilidade, transmissão de informações ao mercado, entre outras”.

22

Após a identificação das categorias de dívida, foi necessário estabelecer

critérios que auxiliassem na mensuração da estrutura de capital das empresas

participantes da amostra – segundo objetivo específico deste trabalho - para

posteriormente ser possível a análise da associação entre as variáveis analisadas

no estudo. Para tanto, seguiu-se o exemplo de Póvoa e Nakamura (2014, p. 24),

sendo proposto “o cálculo do Índice de Herfindahl-Hirschman para o tipo de dívida

presente na estrutura de endividamento das empresas da amostra”.

Póvoa e Nakamura (2014, p. 24) explicam que o cálculo deste índice,

denominado também de IHH, envolve a razão da soma dos quadrados das sete

categorias de dívida pelo total do endividamento junto a terceiros, sendo DB, DNB,

TC, DS, DE, AM e OT as “[...] siglas que respectivamente representam a dívida

bancária, dívida não bancária, títulos corporativos, dívida subsidiada, dívida captada

no exterior, arrendamentos mercantis e outros”, e “[...] DT refere-se à dívida total

contraída junto a terceiros ou passivo oneroso:

(

)

(

)

(

)

(

)

(

)

(

)

(

)

(1)

Após o cálculo desta expressão, foi possível obter o índice de Herfindahl-

Hirschman pela seguinte fórmula, como explica Póvoa e Nakamura (2014, p. 24):

Se uma empresa utiliza somente uma fonte de financiamento, sendo

considerada assim homogênea, o IHH é igual a 1. Por outro lado, se uma empresa

utiliza simultaneamente todos os sete tipos de dívida em iguais proporções, então o

IHH será igual a 0, sendo considerada assim heterogênea. (PÓVOA; NAKAMURA,

2014, p. 24).

Com o objetivo de compreender os fatores explicativos dos padrões de

financiamento das empresas, foram utilizadas 7 variáveis independentes

consideradas determinantes da estrutura de capital, em conformidade com o

23

trabalho de Póvoa e Nakamura (2014, p. 24) A operacionalização das variáveis

independentes foi disposta da seguinte maneira como segue no quadro 2:

Quadro 2 - Operacionalização das variáveis independentes da pesquisa Variáveis

independentes Sigla Definições operacionais Referências bibliográficas

Abertura de capital temp Tempo contado em anos desde a data

de abertura de capital da empresa.

Diamond (1991); Johnson

(1997)

Tamanho tamativ Logaritmo natural do ativo total

Minardi, Sanvicente e Artes

(2006); Blume, Lim e MacKinlay

(1998)

Market to book market Valor de mercado do PL/valor contábil

do PL

Colla et al. (2012); Bastos,

Nakamura e Basso (2009)

Tangibilidade imobestoq (ativo imobilizado + estoque)/ativo total

Jorge e Armada (1999);

Perobelli e Famá (2003); Famá

e Kayo (1997)

Risco do negócio medido

pela volatilidade dos

lucros

risconeg (Desvio padrão do EBIT – Média)/

Receita operacional líquida Nakamura et al. (2007)

Lucratividade roa Lucro líquido/ ativo total Minardi, Sanvicente e Artes

(2006); Kaplan e Urwitz (1979)

Alavancagem dtat Dívida de curto e longo prazo/ ativo

total

Kaplan e Urwitz (1979). Blume,

Lim e MacKinlay (1998)

Fonte: Adaptado de PÓVOA; NAKAMURA, 2014, p. 24.

O modelo a ser utilizado na regressão foi o mesmo utilizado por Póvoa e

Nakamura (2014, p. 25). A variável dependente foi representada pelo IHH das

empresas e as variáveis independentes foram as descritas anteriormente no quadro

2, ressaltando entretanto que este modelo contempla a variável rating que não foi

utilizada no presente estudo por indisponibilidade dos dados de ambos grupos:

(2)

E por fim, para o cálculo da variável market to book, alguns procedimentos

foram necessários de modo a ajustar a amostra para o cálculo.

As empresas CPFL (2008 a 2014), Fibria Celulose (2008), Mahle (2008 e

2009), Locamérica (2010 e 2011) e Somos Educação (2010 a 2013) tiveram suas

24

ações preferenciais somadas com as ordinárias pelo fato de não terem código

próprio e/ou de negociação.

As empresas Grupo Pão de Açúcar (2009 e 2010) e Suzano (2008 a 2014)

tiveram suas ações preferencias B somadas com as preferencias A pelo fato de não

terem código próprio e/ou de negociação.

Além das variáveis utilizadas por Póvoa e Nakamura (2014), este trabalho

utilizou as seguintes variáveis complementares: ano e reapresentação. A variável

ano foi utilizada para se controlar o efeito marginal dos anos sobre as respectivas

variáveis. Por sua vez a variável reapresentação teve como objetivo avaliar se a

republicação das demonstrações afeta no IHH uma vez que a hipótese do nível de

endividamento pode ensejar o gerenciamento de resultados e a republicação pode

estar associada a manipulação intencional das informações contábeis (MARTINEZ,

2001, LOPES; MARTINS, 2005).

25

4 DESENVOLVIMENTO E ANÁLISE

4.1 Estatística descritiva

O primeiro grupo a ser analisado foi formado pelas empresas ganhadoras do

prêmio, totalizando 30 empresas. A análise gráfica da composição do endividamento

destas empresas indica uma heterogeneidade na captação de recursos, como segue

no Gráfico 1:

Gráfico 1 - Composição do endividamento das empresas ganhadoras do prêmio

Fonte: Dados da pesquisa

A composição do endividamento deste grupo mostrou que as fontes que mais

proveram recursos para as empresas foram as dívidas subsidiadas, representando

em média 32,30% do endividamento total, seguida pela captação externa,

representando em média 29,17% do endividamento total, e as dívidas corporativas,

representando em média 26,13% do endividamento total. Segundo Póvoa e

Nakamura (2014), uma fonte de dívida para ser considerada relevante deve

representar pelo menos 10% do total de recursos providos de terceiros. Neste

sentido, a dívida não privada, o arrendamento, outras fontes de recursos e a dívida

privada (exceto em 2009 e 2011) não se mostraram relevantes.

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

OUTROS

ARRENDAMENTO

CAPTAÇÃO EXT

SUBSIDIADAS

DÍVIDA CORPO

NÃO PRIV

PRIVADA

26

Com o objetivo de analisar este grupo em maior detalhe, foi desenvolvida a

estatística descritiva das empresas ganhadoras do prêmio, como segue na tabela 1:

Tabela 1 - Estatística descritiva das empresas ganhadoras do prêmio

Estatística/Coeficiente IHH

Média 0,44988

Erro padrão 0,01466

Mediana 0,41233

Modo 1,00000

Desvio padrão 0,21196

Coeficiente de variação 47,12%

Amplitude 0,83848

Mínimo 0,16152

Máximo 1,00000

Contagem 209


A estatística descritiva deste grupo retornou um IHH médio de 0,44988,

confirmando uma heterogeneidade média das fontes de financiamento das

empresas. O desvio padrão encontrado de 0,21196 e o coeficiente de variação de

47,12% indicaram grande dispersão dos dados em relação à média, reforçando a

ideia de heterogeneidade.

O valor da moda de 1 (um) indicou a princípio homogeneidade da estrutura da

dívida. Porém, a amplitude encontrada de 0,83848 indicou uma grande variação

entre os pontos mínimo e máximo dentre os IHH deste grupo, excluindo a hipótese

da estrutura da dívida destas empresas serem homogêneas.

Com objetivo de melhor analisar e confirmar esta heterogeneidade foi

utilizada a medida separatriz, dividindo a amostra das empresas ganhadoras do

prêmio em quatro intervalos de 25%, caracterizando o quartil. Para a determinação

destes valores, inicialmente foi necessário a ordenação dos IHH em ordem

crescente, mantendo as repetições. Assim, foi possível afirmar que 75% das

observações apresentaram IHH abaixo de 0,557894, reforçando a ideia de

heterogeneidade em 75% das observações deste grupo. Restringindo ainda mais

esta análise, com a utilização do percentil foi possível afirmar que 95% dos valores

são inferiores a 0,981843; logo, a moda de 1 (um) que indica homogeneidade na

27

estrutura da dívida de algumas empresas está dentre apenas 5% das observações.

O segundo grupo a ser analisado, denominado grupo de controle, foi formado

pelas empresas não ganhadoras do prêmio, somando também 30 empresas. A

análise gráfica da composição do endividamento destas empresas indica uma

heterogeneidade na captação de recursos, como segue no gráfico 2:

Gráfico 2 - Composição do endividamento das empresas não ganhadoras do prêmio


A composição do endividamento deste grupo apresentou características

semelhantes as empresas ganhadoras do prêmio, uma vez que as fontes que mais

proveram recursos para as empresas foram as dívidas subsidiadas, representando

em média 34,61% do endividamento total, seguida pela captação externa,

representando 21,83% do endividamento total, e as dívidas corporativas,

representando 18,90% do endividamento total. A dívida privada mostrou-se

relevante, com valores superiores a 10% em todos os anos, porém inferior as

demais fontes consideradas mais expressivas. A dívida não privada, o arrendamento

e outras fontes de recursos não se mostraram relevantes.

Nos anos de 2013 e 2014 houve uma redução das fontes de dívida

classificadas na rubrica outras e um aumento das dívidas não privadas, porém não

0,00%

10,00%

20,00%

30,00%

40,00%

50,00%

60,00%

70,00%

80,00%

90,00%

100,00%

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

OUTROS

ARRENDAMENTO

CAPTAÇÃO EXT

SUBSIDIADAS

DÍVIDA CORPO

NÃO PRIV

PRIVADA

28

sendo ainda relevantes em comparação com as demais fontes principais de

financiamento.

Com o objetivo de analisar este grupo em maior detalhe, foi desenvolvida a

estatística descritiva das empresas não ganhadoras do prêmio, como segue na

tabela 2:

Tabela 2 - Estatística descritiva das empresas não ganhadoras do prêmio

Estatística/Coeficiente IHH

Média 0,56623

Erro padrão 0,02034

Mediana 0,47921

Modo 1,00000

Desvio padrão 0,26595

Coeficiente de variação 46,97%

Amplitude 0,81871

Mínimo 0,18129

Máximo 1,00000

Contagem 171


A estatística descritiva retornou um IHH médio de 0,56623, confirmando a

heterogeneidade média das fontes de financiamento das empresas. O desvio padrão

encontrado de 0,26595 e o coeficiente de variação de 46,97% indicaram grande

dispersão dos dados em relação à média, reforçando a ideia de heterogeneidade da

estrutura da dívida.

O valor da moda de 1 (um) indicou a princípio homogeneidade da estrutura da

dívida. Porém, a amplitude encontrada de 0,81871 indica uma grande variação entre

os pontos mínimo e máximo dentre os IHH deste grupo, excluindo a hipótese da

estrutura da dívida destas empresas serem homogêneas.

Com objetivo de melhor analisar e confirmar este heterogeneidade, e

seguindo a mesma lógica aplicada ao grupo das empresas ganhadoras no prêmio,

foi utilizada a medida separatriz, dividindo a amostra das empresas não ganhadoras

do prêmio em quatro intervalos de 25%, caracterizando o quartil. Para a

determinação destes valores, inicialmente foi necessário a ordenação dos IHH em

29

ordem crescente, mantendo as repetições. Assim, foi possível afirmar que 75% das

observações apresentaram IHH abaixo de 0,820010, reforçando a heterogeneidade

em 75% das observações desse grupo. Restringindo ainda mais esta análise, com a

utilização do percentil foi possível afirmar que 87% dos valores são inferiores a

0,981666; logo, a moda de 1 (um) que indica homogeneidade na estrutura da dívida

de algumas empresas está dentre apenas 13% das observações.

Neste ponto, cabe ressaltar relevante diferença entre os dois grupos

analisados. Embora esteja comprovado pela análise gráfica e pela estatística

descritiva que os dois grupos apresentaram heterogeneidade das fontes de

financiamento, pode-se verificar que as empresas não ganhadoras do prêmio

possuem mais observações dentro da amostra que indicam homogeneidade, porém

em quantidade muito inferior ao número total de observações.

Pela análise do gráfico 3, foi possível concluir que as empresas ganhadoras e

não ganhadoras do prêmio mantiveram basicamente três fontes de financiamento

com valores expressivos, sendo elas: dívidas subsidiadas, captação externa e

dívidas corporativas.

Gráfico 3 - Composição do endividamento das empresas Ganhadoras e Não Ganhadoras do Troféu Transparência / Prêmio ANEFAC-FIPECAFI-SERASA

EXPERIAN


As análises que seguem tiveram como objetivo a análise estatística conjunta

dos dois grupos de empresas:

0,00%

10,00%

20,00%

30,00%

40,00%

GANHADORAS

NÃO GANHADORAS

30

Gráfico 4 - Médias do IHH por grupo (Ganhadoras e Não Ganhadoras do Troféu Transparência / Prêmio ANEFAC-FIPECAFI-SERASA EXPERIAN)


O gráfico 4 demonstrou a relação entre o grupo das empresas ganhadoras e

não ganhadoras do prêmio, e a respectiva média do IHH que varia de 0 a 1, sendo 0

indicativo de que a estrutura de capital das empresas é heterogênea, formada

simultaneamente por mais de uma fonte de recurso, e 1 indicativo de que a estrutura

de capital das empresas é homogênea, sendo formada apenas por uma fonte de

recurso.

Neste sentido, concluiu-se que as empresas não ganhadoras do prêmio

apresentaram tendências mais homogênas, concentrando o endividamento em

fontes específicas de recurso, enquanto as empresas ganhadoras do prêmio

apresentaram tendêcias mais heterogêneas, sendo a estrutura de capital formada

simultaneamente por diversas fontes de recursos.

A análise do gráfico 5 demonstrou de forma geral não existir uma linearidade

da concentração do endividamento entre os segmentos econômicos das empresas

constantes na amostra.

-

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

Ganhadoras Não Ganhadoras

IHH

Média

31

Gráfico 5 - Médias do IHH por Segmento Econômico


Porém, alguns segmentos apresentaram IHH acima da média, como por

exemplo o segmento de tecidos, vestuário e calçados, e o segmentos de material

rodovário. Estes resultados indicaram que as empresas destes segmentos tendem a

ser mais homogêas, concentrando a captação de recursos em fontes específicas.

Por outro lado, alguns segmentos apresentaram IHH muito baixo, como por

exemplo os de produtos de uso pessoal, de produtos diversos, de telefonia fixa e de

transporte rodoviário. Estes resultados indicaram uma tendência de dispersão na

captação das fontes de financiamento destes segmentos econômicos.

O desvio padrão, representado pela linha pontilhada vermelha no gráfico,

apresentou valores relativamente baixos, porém a estatística descritiva demonstrou

que para ambos os grupos de empresas analisados, o coefiente de variação de em

média 47% representa uma grande variação do IHH em relação a média,

confirmando a ausência de linearidade entre os segmentos econômicos.

- 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 0,90

IHH Média Desvio Padrão

32

Gráfico 6 - Médias do IHH ao longo do período de 2008-2014


A análise do gráfico 6 demonstrou o comportamento médio do IHH ao longo

do período de 2008-2014 para os dois grupos de empresas analisados. Os

resultados não apresentaram uniformidade ao longo dos anos, o que explicaria o

coeficiente de variação de 47% encontrado na estatística descritivas para os dois

grupos de empresas estudados, indicando que ocorreu uma grande variação em

relação a média do IHH. Entretanto, as variações da média ficaram entre 0,48-0,53,

o que de certa forma não indica total homogeneidade ou heterogeneidade entre os

anos de 2008-2014.

Entre os anos de 2008-2009, as empresas participantes da amostra

apresentaram tendências a serem mais heterogêneas, ou seja, captaram recursos

por fontes variadas. Tal comportamento talvez possa ser explicado pela crise

mundial que ocorreu neste período. Os provedores de crédito provavelmente

limitaram recursos paras as empresas, que para continuar as atividades e

consequentemente financiar seus projetos necessitaram captar recursos por outras

fontes. Esta limitação de crédito no mercado pode ter relação com o aumento da

inadimplência ou mesmo por proteção antecipada dos credores, visto que a

possibilidade das empresas virem a falência ou não honrarem seus compromisso

poderia acentuar-se nesse período.

Silva (2010, p.16), adaptando informação da Folha online (2010), explica

ainda que um dos principais efeitos da crise foi a dificuldade que algumas empresas

encontraram para financiar seus projetos. As grandes empresas que dependiam de

financiamento externo passaram a encontrar menos linhas de crédito disponível,

0,48

0,51

0,53

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014IHH Média

33

ficando os projetos de construção destas empresas comprometidos. “E, quando

captam no mercado interno, ajudam a reduzir ainda mais a capacidade de

empréstimo dos bancos a quem já dependia habitualmente deles”.

Nesse sentido, o gráfico 7 procurou verificar a variação das fontes de

recursos subsidiadas e de captação externa em relação ao período de 2008-2009,

das empresas ganhadoras e não ganhadoras do prêmio:

Gráfico 7 - Evolução do endividamento externo e subsidiado no período de 2008-2009

Fonte: Dados da pesquisa.

A análise do gráfico 7 demonstrou uma redução na captação externa para

ambos os grupos de empresas estudados, fornecendo assim indícios de que

provavelmente as empresas encontraram dificuldades para captar recursos no

exterior, como afirmado por Silva (2010, p.16), adaptando informação divulgada na

Folha online (2010). Em contra partida, as empresas aumentaram a captação de

dívidas subsidiadas, mesmo que em pequeno nível.

Devido a esta situação de crise, o governo federal de alguns estados

tomaram algumas medidas, e dentre elas, ocorreu a injeção de R$ 100 bilhões no

BNDES, explica Silva (2010, p.16), adaptando informação divulgada na Folha online

(2010), o que explicaria o aumento do endividamento das empresas no período de

2008-2009 com dívidas subsidiadas.

Pela lógica da POT, as empresas hierarquizam as fontes de financiamento.

No caso dos resultados acima, observou-se que as empresas mesmo em épocas de

2008 2009 2008 2009

SUBSIDIADAS CAPTAÇÃO EXT

GANHADORAS 34,0% 36,7% 33,7% 27,2%

NÃO GANHADORAS 34,4% 39,8% 18,9% 17,1%

0,0%5,0%

10,0%15,0%20,0%25,0%30,0%35,0%40,0%45,0%

34

crise optaram por financiar as atividades com dívida bancária, provavelmente por

uma decisão dos gestores de continuar seguindo esta linha de crédito.

Nakamura et al. (2007) explica que essa ordem de preferência está

fundamentada no fato de que a emissão de novas dívidas tendem a sinalizar uma

informação positiva em relação a empresa, o que não ocorre por exemplo na

emissão de ações, que transmite uma informação negativa.

4.2 Análise da Matriz de correlação

Na tabela 3, foi apresentada a matriz de correlação. As variáveis foram

calculadas de acordo com as definições operacionais do quadro:

Tabela 3 - Matriz de Correlação entre as variáveis do modelo

( 1 ) ( 2 ) ( 3 ) ( 4 ) ( 5 ) ( 6 ) ( 7 ) ( 8 ) ( 9 ) ( 10 ) ( 11 )

1. IHH 1,000 -,203** ,003 ,320

** ,016 ,195

** -,016 ,103

* -,143

** ,120

* -,027

2. Ganhadoras/Não Ganhadoras -,203** 1,000 ,218

** -,198

** ,026 -,113

* ,166

** -,162

** ,361

** ,000 ,000

3.Abertura ,003 ,218** 1,000 ,095 ,009 -,082 -,046 ,116

* ,067 ,260

** ,181

**

4. RiscNeg ,320** -,198

** ,095 1,000 ,169

** ,168

** -,092 ,039 -,316

** ,198

** ,103

*

5. Tamanho ,016 ,026 ,009 ,169** 1,000 ,036 -,072 ,240

** -,322

** -,088 ,146

**

6. Tangibilidade ,195** -,113

* -,082 ,168

** ,036 1,000 -,174

** ,102

* -,267

** ,212

** -,211

**

7. Lucratividade -,016 ,166** -,046 -,092 -,072 -,174

** 1,000 -,174

** ,265

** -,273

** -,187

**

8. Alavancagem ,103* -,162

** ,116

* ,039 ,240

** ,102

* -,174

** 1,000 -,038 -,025 ,076

9. Market to book -,143** ,361

** ,067 -,316

** -,322

** -,267

** ,265

** -,038 1,000 -,176

** ,016

10. Segmento Econômico ,120* ,000 ,260

** ,198

** -,088 ,212

** -,273

** -,025 -,176

** 1,000 ,000

11. Ano -,027 ,000 ,181** ,103

* ,146

** -,211

** -,187

** ,076 ,016 ,000 1,000

*, ** Estatisticamente significativo a 1% e 5% respectivamente.


A operacionalização da matriz de correlação teve o objetivo de analisar o tipo

de relação entre as variáveis do presente estudo. Os resultados não indicaram

correlações elevadas entre as variáveis independentes. O maior valor encontrado foi

de 0,361, entre as variáveis market to book e ganhadoras/não ganhadoras, valor

este que de acordo com Gujarati (2006), citado por Bastos, Nakamura e Basso

(2009), está dentro do limite tolerável de 0,60, não comprometendo a análise

econométrica em decorrência de multicolinearidade.

Inicialmente observou-se que a relação negativa entre a variável

ganhadoras/não ganhadoras e o IHH sugere que as empresas consideradas mais

transparentes tendem a ser mais heterogêneas em termos de utilização das fontes

de financiamento, captando recursos de diversas fontes. Murcia et al. (2011)

35

explicam que essa relação se justifica uma vez que a transparência corporativa

possui uma função extremamente importante, a de nivelar o grau de informações

entre as partes interessadas. Assim, os provedores de recursos tendem a liberar

mais recursos para as empresas mais transparentes, uma vez que a divulgação de

informações contábeis diminui o grau de incerteza em relação a capacidade da

empresa de honrar os compromissos. (MURCIA et al., 2011)

Murcia et al. (2011), explicam que a divulgação corporativa envolve custos

para as empresas, como os de processamento e elaboração das informações.

Porém, mesmo com a existência destes custos, existem empresas mais

transparentes em relação a outras. Isso ocorre pelo fato de que um disclousure

corporativo de boa qualidade é recompensado pelo mercado, podendo citar como

benefícios: (i) aumento da liquidez das ações, (ii) redução do custo de capital da

empresa e (iii) diminuição da volatilidade das ações.

Estes benefícios foram confirmados na matriz de correlação pela relação

positiva entre as variáveis market-to-book e ganhadora/não ganhadora, indicando

que as empresas mais transparentes possuem um valor de mercado superior ao PL.

Sousa (2014) explica que quando o resultado desta variável for superior a 1, existem

evidências de que o mercado está reconhecendo algo que não está no balanço, ou

seja, a empresa tem um valor maior do que o registrada nas demonstrações

contábeis. A média do Market to book encontrado no grupo das empresas

ganhadoras pela aplicação da estatística descritiva foi de 8,55, com um coeficiente

de variação de 376%, considerado extremamente elevado.

A média desta variável (Market to book) e a relação positiva com o fato das

empresas serem ganhadoras do prêmio apresentam indícios de que as empresas

mais transparentes são mais bem avaliadas pelos investidores, já que estes estarão

dispostos a pagar um maior valor justo pelas ações, o que aumenta a liquidez das

ações. Consequentemente, se as empresas não são transparentes, o investidor

tende a subavaliar o preço destas ações, já que estariam sujeitos a seleção adversa,

ocorrendo assim a diminuição da liquidez das ações. (MURCIA et al., 2011).

A relação negativa entre as variáveis Market to book e IHH forneceu indícios

de que as empresas com maior valor de mercado em relação ao PL são mais

heterogêneas, ou seja, captam recursos de várias fontes. Murcia et al. (2011) explica

que essa relação se dá pelo fato das empresas terem maior acessibilidade as linhas

de crédito, já que o aumento no disclosure pode reduzir a assimetria informacional

36

entre as firmas e os investidores, o que resultaria em menor custo de capital. Nesta

mesma lógica, Lima (2007) explica que para Eccles et al. (2001, p. 189), dentre os

benefícios de uma melhor transparência está a diminuição do custo de capital,

contribuindo para que a empresa acesse novas fontes de capital.

Bastos, Nakamura e Basso (2009), identificaram que as empresas de capital

aberto em países emergentes, pelo fato de usufruírem de maiores oportunidades de

crescimento, necessitam de recursos que na maioria das vezes não são gerados

suficientemente pelos lucros retidos. Assim, empresas com Market to book mais

elevado geralmente apresentam níveis mais elevados de endividamento, implicando

assim em uma heterogeneidade na estrutura da dívida.

A variável risco do negócio se mostrou positivamente relacionada com o IHH,

fornecendo indícios de que as empresas com a estrutura de dívida mais

homogênea, estão propensas a um maior risco do negócio. Esta relação positiva foi

encontrada por Gomes (1999), e por Brito Corrar e Batistela (2007), que citaram os

trabalhos de Gomes e Leal (2000), Sallum (2004) e Schmitt (2004) como exemplos

que também encontraram tal relação - vale ressaltar que tais resultados foram

encontrados pela relação entre endividamento e risco, não pela relação do IHH com

o risco. Brito, Corrar e Batistella (2007, p. 17) explicam que esse fato pode ser uma

especificidade do mercado brasileiro, como, por exemplo, “uma predisposição dos

acionistas de investirem menos em empreendimentos de risco elevado, buscando,

em contrapartida, maior proporção de capitais de terceiros, ainda que esses

recursos sejam obtidos a custos financeiros maiores”. Nesta visão, faz sentido a

relação positiva encontrada neste estudo, indicando homogeneidade da estrutura da

dívida.

Por outro lado, essa mesma variável (risco do negócio) se mostrou

negativamente relacionada com o fato das empresas serem ganhadoras do prêmio,

ou seja, mais transparentes. Lima (2007), também confirmou esta relação negativa.

De acordo com o autor, espera-se que o aumento da transparência pelas empresas

resulte na diminuição da assimetria informacional, diminuindo assim o risco oferecido

aos provedores de capital. Murcia et al. (2011) encontraram também relação inversa

entre transparência e risco, porém somente o disclosure econômico se mostrou

estatisticamente relevante. O autor explica ainda que quanto maior o nível

informacional menor tende a ser a volatilidade de um investimento.

37

De maneira geral, Morgan et al. (2009) explicam que as empresas podem ter

seu poder de negociação ou de crédito afetados por determinados fatores, como por

exemplo, níveis de endividamento, especificidades dos ativos, imobilização ou ativos

que possam ser usados em garantia, acesso às fontes de financiamento,

capacidade dos agentes financeiros em diferenciá-las como adimplentes ou

inadimplentes, entre outros. Neste sentido, os resultados da matriz de correlação

entre a variável IHH e, respectivamente, alavancagem, tamanho, e tangibilidade

indicaram uma relações positivas, fornecendo indícios de que as empresas tendem

a ser mais homogêneas, captando recursos de fontes específicas, quando são mais

endividadas, são maiores e possuem grande proporção de ativos fixos que podem

ser utilizados em garantia.

4.3 Análise de homogeneidade entre os grupos

A tabela 4 demonstrou o resultado do teste de diferença entre as médias das

variáveis utilizadas no presente estudo para o grupo das empresas ganhadoras e

não ganhadoras do prêmio:

Tabela 4 - Estatística do Teste Wilcoxon Mann-Withney para diferença entre os grupos de ganhadoras e não ganhadoras

Abertura

(Em anos)

Risco do

Negócio Tamanho Tangibilidade Lucratividade Alavancagem

Market to

book IHH

Mann-Whitney U 16.510,50 14.151,00 20.692,00 18.544,00 17.217,50 14.726,50 11.859,00 13.654,50

Wilcoxon W 38.665,50 35.679,00 41.807,00 40.280,00 38.332,50 32.492,50 26.565,00 35.599,50

Z -4,454 -4,778 -0,518 -2,29 -3,387 -3,103 -5,463 -3,959

Sig.Assintótica

(2-tailed) 0 0 0,605 0,022 0,001 0,002 0 0

Fonte: Dados da Pesquisa

Os resultados indicaram que as médias das variáveis abertura, risco do

negócio, tangibilidade, lucratividade, alavancagem, Market to book e IHH, foram

estatisticamente diferentes entre as empresas ganhadoras e não ganhadoras do

prêmio, uma vez que o p-valor encontrado foi menor do que 0,10.

A variável tamanho foi a única em que os resultados indicaram a igualdade da

média entre as empresas ganhadoras e não ganhadoras do prêmio, uma vez que o

p-valor encontrado foi maior do que 0,10.

38

Coef. Estat t p-valor Coef. Estat t p-valor Coef. Estat t p-valor

Intercepto 11,7385 0,8300 0,4070 1,3483 3,2100 0,0010 20,7966 1,9200 0,0540

Ganhadoras/Não Ganhadoras 0,1527- 5,2000 - 0,1800- 3,1600- 0,0020

Abertura 0,0009 1,9800 0,0480 0,0004- 0,4900- 0,6270 0,0001 0,1500 0,8800

RiscNeg 0,0328 2,6000 0,0100 0,0016 0,1600 0,8730 0,0093 0,9400 0,3450

Tamanho 0,0138 1,4100 0,1610 0,0494- 1,8600- 0,0640 0,0185 1,1300 0,2580

Tangibilidade 0,1172 1,9700 0,0490 0,1343- 1,8700- 0,0630 0,0818- 1,2100- 0,2260

Lucratividade 0,1187 1,7500 0,0810 0,0216- 0,3700- 0,7150 0,0046- 0,0800- 0,9350

Alavancagem 0,0001- - 0,9990 0,0055 0,0600 0,9560 0,0199 0,2400 0,8100

Market to book 0,0007 2,9000 0,0040 0,0002- 0,7800- 0,4370 0,0001 0,3100 0,7570

Segmento Econômico 0,0067 2,2600 0,0250 0,0089 1,5200 0,1290

Reapr 0,0212- 0,7500- 0,4560 0,0044- 0,0201 0,8280 0,0066- 0,3300- 0,7440

Ano 0,0057- 0,8100- 0,4180 0,0102- 1,8800- 0,0600

No. de Observações =

F(11296)/No. de Grupos

Prob > F =

R² =

R² Ajustado =

Root MSE =

Teste Wald

σ_u

σ_e

ρ

Teste F de Chow para Pooled x Efeitos Fixos

Teste de Breusch- Pagan Pooled x Aleatórios

Teste de Husman Efeitos Fixos x Aleatórios Prob > X² = 0.0085

0,62278297

Prob > F = 0.0000

0,88 15.97

Prob > X² = 0.0000

0,14240

(0,0109; 0,2119; 0,1165)

0,18500692

0,14398434

308

53

0,53730

(0,0276; 0,0857; 0,0349)

0,26718436

0,14386968

0,77522652

0,00000

0,19000

0,15990

0,22953

Dados empilhadosIHH

Efeitos Fixos Efeitos Aleatórios

308

631

308

53

4.4 O efeito marginal do nível de transparência sobre a heterogeneidade das

fontes de financiamentos

Inicialmente observou-se conforme a tabela 5 que o modelo que se mostrou

mais relevante para a análise da relação entre as variáveis foi o de efeitos

aleatórios, em que apenas as variáveis ano e nível de transparência (ganhadora/não

ganhadora) foram estatisticamente significantes para a explicação da variável

dependente IHH (homogeneidade/heterogeneidade).

Vale ressaltar que os indícios fornecidos pela análise da matriz de correlação,

principalmente em relação as variáveis utilizadas para formular algumas

observações não se confirmaram neste modelo de regressão, pois diversas foram as

variáveis estatisticamente não significantes.

O trabalho desenvolvido por Póvoa e Nakamura (2014), base para o

desenvolvimento deste trabalho, identificou três variáveis como estatisticamente

significativas, tanto pelo modelo de regressão em painel estatístico com efeito fixo,

quanto pelo modelo por mínimos quadrados generalizáveis factíveis: tamanho,

market to book e rating.

Na tabela 5, segue os resultados da regressão realizada:

Tabela 5 - Estatísticas da análise de regressão com Dados em Painel

Fonte: Dados da Pesquisa

39

Se analisado os resultados da regressão pelo efeito fixo neste presente

estudo, apenas a variável tamanho corrobora os resultados do trabalho de Póvoa e

Nakamura (2014), indicando que as empresas maiores tendem a ser mais

heterogêneas.

Da mesma maneira, se analisado os resultados da regressão pelo modelo de

dados empilhados no presente estudo, apenas a variável market to book corrobora

os resultados do trabalho de Póvoa e Nakamura (2014), indicando que as empresas

com maior relação entre o valor de mercado e valor contábil tendem a ser mais

heterogêneas.

Na pesquisa realizada por Prazeres et al. (2015), foi utilizada a análise de

regressão múltipla com dados em painel de efeitos fixos. Os resultados indicaram

que para o endividamento de curto prazo, a rentabilidade, o tamanho e o risco são

fatores determinantes, estando negativamente com tal endividamento. Em relação a

variável endividamento de longo prazo, apenas o tamanho e o risco se mostraram

significativas, observando também uma relação negativa entre as variáveis.

Quando analisado os resultados da regressão pelo modelo de efeitos

aleatórios, que foi o estatisticamente relevante, alguns pressupostos da POT podem

ser aplicados. Brito, Corrar e Batistella (2007, p. 11) explicam que “nesta teoria,

assume-se que as empresas priorizam o uso de uma fonte de recursos em relação a

outra”. Sendo assim, as empresas tendem a seguir uma hierarquização nas fontes

de financiamento, sendo o autofinanciamento a primeira opção, posteriormente o

endividamento e por último a emissão de ações. Neste sentido, observou-se que

com o passar dos anos, as empresas tornaram-se mais heterogêneas, captando

recursos em diversas fontes. Esta relação pode ser explicada pelo fato da confiança

do mercado na capacidade de pagamento destas empresas, o que

consequentemente disponibilizará novas linhas de crédito. As empresas reforçam a

ideia da POT por confirmarem a preferência na captação de recursos ao longo dos

anos.

Os resultados sugerem também que a assimetria informacional tende a

diminuir com o passar dos anos. Diamond (1991), citado por Póvoa e Nakamura

(2015, p. 21), explica que de acordo com este modelo, “quanto maior a assimetria de

informações sobre uma empresa, maior a tendência ao endividamento por meio de

fontes bancárias”, ou seja, fontes específicas de recursos. As empresas tendem a

concentrar a captação de recursos em fontes bancárias uma vez que o histórico de

40

monitoramento por parte dos bancos favorece a captação de outras fontes de

recursos, como por exemplo, a emissão pública de debêntures. Esta análise segue a

mesmo raciocínio descrito anterior, de que com o passar dos anos, as empresas

mais transparentes conquistam a confiança do mercado para a captação de

recursos, favorecendo assim a heterogeneidade das fontes de financiamento.

41

5 CONCLUSÕES

O presente estudo teve o objetivo de analisar qual o efeito da transparência

na estrutura de capital das empresas ganhadoras do Troféu Transparência/Prêmio

ANEFAC-FIPECAFI-SERASA EXPERIAN. A partir da técnica de dados em painel,

foram analisados os dados de 60 empresas no período de 2008 a 2014, sendo 30

empresas ganhadoras do prêmio e 30 empresas não ganhadoras do prêmio,

formando um grupo de controle.

O modelo de regressão mais significativo encontrado foi o de efeitos

aleatórios. A variável dependente foi representada pelo índice de Herfindahl-

Hirschman (IHH), representando a homogeneidade ou heterogeneidade da estrutura

de capital das empresas, que por sua vez foi segregada em sete fontes distintas. As

variáveis independentes foram representadas por sete fatores considerados

explicativos para o comportamento da estrutura de capital das empresas. O estudo

de Póvoa e Nakamura (2014) foi utilizado como base para o desenvolvimento deste

trabalho. Os resultados demonstraram que apenas a variável ano e o fato das

empresas serem ganhadoras/não ganhadoras do prêmio são fatores explicativos

para o comportamento heterogêneo da estrutura de capital das empresas, não

corroborando os achados de Póvoa e Nakamura (2014) que encontraram as

variáveis tamanho, Market to book e rating como explicativos de tal comportamento.

Os resultados encontrados indicaram que as empresas consideradas mais

transparentes tendem a ser mais heterogêneas com o passar dos anos, ou seja,

tendem a diversificar a captação de recursos já que conquistam a confiança do

mercado.

Em meio ao arcabouço de teorias consideradas explicativas da estrutura de

capital pela literatura, alguns pressupostos podem ser aplicados no presente estudo.

Pelas linhas da POT, que considera uma hierarquia na captação de recursos, pode-

se concluir que as empresas ganhadoras do prêmio confirmaram a preferência do

endividamento ao longo dos anos, fato que pode ser verificado na estatística

descritiva em que as duas principais fontes de recursos para as empresas foram as

dívidas subsidiadas e as dívidas externas.

Outra teoria que teve seus pressupostos analisados foi a de assimetria

informacional. Os resultados encontrados sugerem que esta assimetria tende a

diminuir com o passar dos anos, já que as empresas conquistando a confiança do

42

mercado para a captação de recursos se tornam heterogêneas na formação da

estrutura de capital. De acordo com esta teoria as empresas devem inicialmente

captar recursos através de dívidas passíveis de monitoramento (bancárias), para

posteriormente captar recursos de fontes distintas. Agindo desta maneira, as

empresas adquirem um histórico de monitoramento favorável no mercado, reduzindo

assim a assimetria informacional e o risco moral.

O presente estudo apresenta algumas limitações. A variável rating,

considerada no trabalho de Póvoa e Nakamura (2014), não foi utilizada neste

estudo, não sendo possível analisar a sua influência na estrutura de capital das

empresas ganhadoras do prêmio. Além disso, na variável Market to book foram

necessários alguns ajustes que possibilitassem o seu cálculo, o que

consequentemente pode ter interferido na significância estatística desta variável.

Como proposta para pesquisas futuras, sugere-se a utilização da variável

rating no rol das variáveis independentes, além do aumento do período estudado,

possibilitando assim conclusões mais precisas em relação a influência da

transparência na estrutura de capital das empresas ganhadoras do prêmio.

O Quadro 3 apresenta em síntese os procedimentos da pesquisa bem como a

relação com os respectivos objetivos, metodologia empregada e a localização dos

mesmos no decorrer do trabalho:

Quadro 3 - Resumo das conclusões por objetivos propostos

Objetivo

Conclusão

Metodologia

Posição

Cap. Seção

Identificar os tipos de fontes de

financiamento das fontes de

financiamentos utilizadas

Foram identificadas sete categorias de dívida, em conformidade com o trabalho desenvolvido por Póvoa e

Nakamura (2014).

Análise documental e estatística descritiva

3 4

Mensurar a estrutura de capital

das empresas participantes da

amostra

Houve a segregação da dívida financeira das empresas em sete

categorias de dívida, sendo os valores obtidos por consulta ao item "Empréstimos e Financiamento" nas notas explicativas disponíveis para

consulta pública no site do CVM e/ou BOVESPA.

Análise documental e estatística descritiva

4 1

Analisar a associação e

homogeneidades entre as variáveis

analisadas no estudo.

Foram utilizadas sete variáveis independentes e uma variável

dependente, e testadas por meio de regressão com dados em painel.

Análise de regressão e Testes de diferenças entre as médias

4 4.2; 4.3;

4.4

Fonte: Elaborado pelo autor

43

REFERÊNCIAS

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APÊNDICE A – Relação de empresas participantes da amostra

EMPRESAS GANHADORAS

GRUPO DE CONTROLE

AES ELETROPAULO 61.695.227/0001-93

AFLUENTE 07.620.094/0001-40

AES TIETÊ 02.998.609/0001-27

COPEL 76.483.817/0001-20

ALPARGATAS 61.079.117/0001-05

GRENDENE 89.850.341/0001-60

BRASKEM 42.150.391/0001-70

ELEKEIROZ 13.788.120/0001-47

CELPE 10.835.932/0001-08

CEMAR 06.272.793/0001-84

CESP 60.933.603/0001-78

COELBA 15.139.629/0001-94

SABESP 43.776.517/0001-80

SANEPAR 76.484.013/0001-45

COPASA 17.281.106/0001-03

CASAN 82.508.433/0001-17

CEMIG 17.155.730/0001-64

RENOVA 08.534.605/0001-74

CPFL ENERGIA 33.050.196/0001-88

EMAE 02.302.101/0001-42

COSAN 50.746.577/0001-15

FERROVIA CENTRO ATLANTICA 00.924.429/0001-75

CSN 33.042.730/0001-04

METALURGIA GERDAU 92.690.783/0001-09

EDP - BANDEIRANTES 03.983.431/0001-03

NEOENERGIA 01.083.200/0001-18

FIBRIA CELULOSE 60.643.228/0001-21

SUZANO PAPEL 16.404.287/0001-55

GERDAU 33.611.500/0001-19

FERBASA 15.141.799/0001-03

GRUPO PÃO DE AÇUCAR 47.508.411/0001-56

AGRENCO 08.943.312/0001-40

GUARARAPES 08.402.943/0001-52

LOJAS HERING 82.640.632/0001-84

HYPERMARCAS 02.932.074/0001-91

LOJAS AMERICANAS 33.014.556/0001-96

JSL S.A. 52.548.435/0001-79

TEGMA 02.351.144/0001-18

LOCALIZA 16.670.085/0001-55

LOCAMERICA 10.215.988/0001-60

MAHLE 60.476.884/0001-87

PLASCAR PART 51.928.174/0001-50

MARCOPOLO 88.611.835/0001-29

RECRUSUL 91.333.666/0001-17

MARFRIG 03.853.896/0001-40

BRF 01.838.723/0001-27

NATURA 71.673.990/0001-77

SWEETCOSMET 10.345.009/0001-98

OI 76.535.764/0001-43

TELEFONICA 02.558.157/0001-62

PETROBRAS 33.000.167/0001-01

OGX 07.957.093/0001-96

SARAIVA 60.500.139/0001-26

SOMOS EDUCAÇÃO 02.541.982/0001-54

TAESA 07.859.971/0001-30

EQUATORIAL 03.220.438/0001-73

TRACTEBEL 02.474.103/0001-19

ELEKTRO 02.328.280/0001-97

VALE 33.592.510/0001-54

MMX MINERAÇÃO 02.762.115/0001-49

1 fatores determinantes da estrutura de capital: um

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