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UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO
INSTITUTO COPPEAD DE ADMINISTRAÇÃO
BRUNO MOREIRA BARBOSA DE BRITO
A REAÇÃO DO MERCADO ACIONÁRIO BRASILEIRO A
EVENTOS AMBIENTAIS
RIO DE JANEIRO
2005
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BRUNO MOREIRA BARBOSA DE BRITO
A REAÇÃO DO MERCADO ACIONÁRIO BRASILEIRO A EVENTOS AMBIENTAIS
Dissertação de Mestrado apresentada ao
Programa de Pós-Graduação em
Administração, Instituto COPPEAD de
Administração, Universidade Federal do
Rio de Janeiro, como parte dos requisitos
necessários à obtenção do título de
Mestre em Administração
Orientador: Prof. Celso Funcia Lemme
D.Sc. em Administração de Empresas
RIO DE JANEIRO
2005
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Brito, Bruno Moreira Barbosa.
A Reação de mercado acionário brasileiro a eventos ambientais / Bruno
Moreira Barbosa de Brito. – Rio de Janeiro, 2005.
84 f.: il.
Dissertação (Mestrado em Administração) – Universidade Federal do Rio de
Janeiro – UFRJ, Instituto COPPEAD de Administração, 2005.
Orientador: Celso Funcia Lemme.
1. Gestão Ambiental. 2. Finanças – Teses. I. Lemme, Celso Funcia (Orient.). II.
Universidade Federal do Rio de Janeiro. Instituto COPPEAD de Administração. III.
Título.
BRUNO MOREIRA BARBOSA DE BRITO
A REAÇÃO DO MERCADO ACIONÁRIO BRASILEIRO A EVENTOS AMBIENTAIS
Dissertação de Mestrado apresentada ao
Programa de Pós-Graduação em
Administração, Instituto COPPEAD de
Administração, Universidade Federal do
Rio de Janeiro, como parte dos requisitos
necessários à obtenção do título de
Mestre em Administração
Aprovada em
____________________________________________________ - Orientador
Celso Funcia Lemme, D.Sc., COPPEAD/UFRJ
____________________________________________________
Eduardo Facó Lemgruber, Ph.D., COPPEAD/UFRJ
____________________________________________________
Peter Herman May, Ph.D., CPDA/UFRRJ
AGRADECIMENTOS
Agradeço a todos aqueles que contribuíram para minha formação e para o
desenvolvimento desse trabalho, em especial:
Ao professor Celso Funcia Lemme, pelo comprometimento e profissionalismo na
condução da pesquisa.
Ao professor Eduardo Facó Lemgruber, pelas críticas e sugestões que muito
contribuíram para o enriquecimento desse trabalho.
Aos demais professores do Instituto Coppead de Administração, pelos ensinamentos
transmitidos ao longo do curso.
Aos meus pais, Adriles e Maria do Carmo, pelo apoio, orientação e educação
recebidos.
Aos demais membros da minha família e colegas, pelo apoio, ensinamentos e
momentos felizes proporcionados.
RESUMO
BRITO, Bruno Moreira Barbosa. A Reação do mercado acionário brasileiro a
eventos ambientais. Orientador: Celso Funcia Lemme. Rio de Janeiro:
COPPEAD/UFRJ; 2005. Dissertação (Mestrado em Administração).
Um crescente número de estudos tem demonstrado que o mercado acionário, tanto
em países desenvolvidos como em desenvolvimento, reage à divulgação de
informações ambientais positivas e negativas sobre as empresas, podendo
influenciar as percepções de valor e as decisões de alocação de recursos. Assim, a
sinalização do mercado acionário pode se constituir em um instrumento adicional
para orientação da gestão ambiental, em complemento aos tradicionais mecanismos
de comando e controle e incentivos econômicos. O objetivo principal deste trabalho
foi examinar a reação do mercado acionário brasileiro a eventos ambientais. Utilizou-
se a metodologia de estudo de eventos, tradicional na pesquisa em finanças, a partir
de uma amostra de eventos positivos e negativos envolvendo empresas
pertencentes a setores potencialmente geradores de impactos ambientais
relevantes, a saber: papel e celulose, petróleo e gás, indústria química, mineração e
siderurgia. Os resultados obtidos indicaram que, no período de 1997 a 2004, o
mercado acionário brasileiro reagiu de forma estatisticamente significativa às
notícias ambientais negativas, penalizando as empresas infratoras, mas não reagiu
às noticias ambientais positivas. Estes resultados nos levam a sugerir políticas
públicas e privadas que privilegiem a divulgação de informações para o mercado
financeiro a respeito do desempenho ambiental das empresas. Esta poderá ser uma
importante ferramenta de gestão ambiental que governos e órgãos reguladores
brasileiros poderão fazer uso em adição às tradicionais ferramentas de comando e
controle e instrumentos econômicos, pois o Brasil, assim como a maioria dos países
em desenvolvimento, carece de uma estrutura adequada para um efetivo
monitoramento do desempenho ambiental das empresas e para a aplicação das
sanções previstas em lei, além de possuir fortes restrições orçamentárias.
Palavras-chave: gestão ambiental, mercado acionário, estudo de eventos, avaliação
de empresas.
ABSTRACT
BRITO, Bruno Moreira Barbosa. A Reação do mercado acionário brasileiro a
eventos ambientais. Orientador: Celso Funcia Lemme. Rio de Janeiro:
COPPEAD/UFRJ; 2005. Dissertação (Mestrado em Administração).
A growing number of studies points to the fact that stock markets, in both developed
and developing countries, react to environmental news, influencing value perception
and capital budget decisions. Therefore, information flow to stock markets can be
used to environmental control, in addition to the traditional mechanisms of command
and control and economic instruments. The main purpose of this study was to
examine the Brazilian stock market reaction to environmental news. We used the
event study methodology, traditional in finance research, based on a sample of
companies operating in industries with high environmental impact, namely: pulp and
paper, oil and gas, chemical, mining and steel. We tested if environmental news
concerning companies listed on the Brazilian stock market had an impact their on
stock returns. Our results indicate that, from 1997 to 2004, the Brazilian stock market
reacted to negative environmental news, penalizing environmental un-friendly
companies, but didn’t react to positive environmental news. These findings suggest
that Brazilian stock market can play an important role in environmental management,
in addition to traditional mechanisms of command and control and economic
incentives. The use of capital markets to environmental control is particularly
important in developing countries, such as Brazil, where environmental monitoring
and enforcement are week, and there are strong budget restrictions.
Keywords: environmental management, stock market, event studies, valuation of
companies.
LISTA DE GRÁFICOS
GRÁFICO 1: RETORNOS ANORMAIS ACUMULADOS (RAA) PARA O PORTFÓLIO IN EVENT
TIME USANDO O MODELO DE MÉDIA CONSTANTE COMO MODELO DE GERAÇÃO DE
RETORNOS .......................................................................................................................62
GRÁFICO 2: RETORNOS ANORMAIS ACUMULADOS (RAA) PARA O PORTFÓLIO IN EVENT
TIME USANDO O MODELO DE MERCADO (ÍNDICE IBOVESPA) COMO MODELO DE
GERAÇÃO DE RETORNOS.................................................................................................62
GRÁFICO 3: RETORNOS ANORMAIS ACUMULADOS (RAA) PARA O PORTFÓLIO IN EVENT
TIME USANDO O MODELO DE MERCADO (ÍNDICE IBX-100) COMO MODELO DE GERAÇÃO
DE RETORNOS..................................................................................................................63
GRÁFICO 4: GRÁFICO Q-Q PLOT, PORTFÓLIO EQUAL WEIGHTED CONTENDO AS EMPRESAS
ENVOLVIDAS NESTE ESTUDO COM RETORNOS CALCULADOS DURANTE A JANELA DE
ESTIMAÇÃO.......................................................................................................................67
LISTA DE TABELAS
TABELA 1: RELAÇÃO DE ESTUDOS DO TIPO COMPARAÇÃO ENTRE PORTFÓLIOS (1/2)........23
TABELA 2: RELAÇÃO DE ESTUDOS DO TIPO ESTUDO DE EVENTOS (1/3).............................30
TABELA 3: RELAÇÃO DE ESTUDOS DO TIPO REGRESSÕES MÚLTIPLAS (1/2).......................38
TABELA 4: RESUMO DO REFERENCIAL TEÓRICO.................................................................51
TABELA 5: RESUMO DOS EVENTOS.......................................................................................55
TABELA 6: RETORNOS ANORMAIS (RA) E RETORNOS ANORMAIS ACUMULADOS (RAA)
PARA O PORTFÓLIO IN EVENT TIME..................................................................................64
TABELA 7: ESTATÍSTICA-TESTE E P-VALOR PARA OS RETORNOS ANORMAIS ACUMULADOS
DO PORTFÓLIO IN EVENT TIME, MODELO DE MÉDIAS CONSTANTE E TESTE PADRÃO DE
MÉDIAS.............................................................................................................................65
TABELA 8: ESTATÍSTICA-TESTE E P-VALOR PARA OS RETORNOS ANORMAIS ACUMULADOS
DO PORTFÓLIO IN EVENT TIME, MODELO DE MERCADO (IBOVESPA E IBX100)..........66
TABELA 9: RESULTADO DO TESTE DE SINAL APLICADO AOS RETORNOS ANORMAIS (RA) DO
PORTFÓLIO IN EVENT TIME...............................................................................................68
TABELA 10: ANÁLISE COMPARATIVA COM OS ESTUDOS ANTERIORES.................................71
LISTA DE SIGLAS
ADR – American Depositary Receipt
BOVESPA – Bolsa de Valores de São Paulo
CEP – Council of Economic Priorities
CRSP – Center for Research in Securities Prices
CVM – Comissão de Valores Mobiliários
DBO – Demanda Bioquímica de Oxigênio
EPA – Environmental Protection Agency
EUA – Estados Unidos da América
FSC – Forest Stewardship Council
HME – Hipótese de Mercado Eficiente
IRRC – Investor Responsibility Research Center
LPA – Lucro por Ação
LSE – London Stock Exchange
P/L – Índice Preço/Lucro
PRP - Potentially Responsible Party
RCRA – Resource Conservation and Recovery Act
REFS – Really Essential Financial Statistics
ROA – Return on Assets
ROE – Return on Equity
ROI – Return on Investment
ROIC – Return on Invested Capital
ROS – Return on Sales
TRI – Toxics Release Inventory
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO..............................................................................................................12
1.1 O Problema.................................................................................................................... 12
1.2 Objetivos e Perguntas da Pesquisa ............................................................................... 15
1.3 Relevância do Estudo.................................................................................................... 16
1.4 Delimitação do Estudo .................................................................................................. 17
2 REVISÃO DE LITERATURA......................................................................................18
2.1 Contextualização........................................................................................................... 18
2.2 Estudos a Respeito do Desempenho Ambiental e Financeiro das Empresas............... 20
2.2.1 Comparação entre Portfólios...................................................................................................................21
2.2.2 Estudos Anteriores do tipo Estudo de Eventos.............................................................................25
2.2.3 Estudos Anteriores do tipo Regressão Múltipla.............................................................................33
2.3 Estudo de Eventos........................................................................................................ 41
2.3.1 Hipótese de Mercado Eficiente...............................................................................................................41
2.3.2 Características Gerais.................................................................................................................................43
2.3.3 Particularidades da Metodologia de Estudo de Eventos ...................................................................49
3 METODOLOGIA...........................................................................................................52
3.1 Hipóteses a Serem Testadas......................................................................................... 52
3.2 Base de Dados Utilizada e Identificação dos Eventos................................................... 54
3.3 Amostra......................................................................................................................... 54
3.4 Período Analisado......................................................................................................... 56
3.5 Cálculo dos Retornos.................................................................................................... 56
3.6 Técnicas Estatísticas Utilizadas para Verificação dos Retornos Anormais e Formação
dos Portfólios............................................................................................................................ 58
3.7 Limitações do Método ................................................................................................... 60
4 RESULTADOS..............................................................................................................62
5 CONCLUSÃO E SUGESTÕES PARA PESQUISAS FUTURAS.........................70
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS .................................................................................75
ANEXOS ................................................................................................................................79
1 INTRODUÇÃO
1.1 O Problema
Após a revolução industrial, assistimos ao surgimento do consumo em massa e da
produção em larga escala. As empresas, imersas em um ambiente de extrema
competitividade, foram impelidas a produzir cada vez mais e com custos menores.
Estabeleceu-se um mecanismo de feedback positivo, em que produtos mais baratos
levaram a um aumento da demanda, que por sua vez levou a um aumento da escala
de produção, que levou à redução de custos unitários e, conseqüentemente, dos
preços dos produtos e assim sucessivamente. Essa “revolução da produtividade”
teve um efeito social significativo, pois propiciou o acesso a diversos bens e
serviços, elevando o padrão de vida das populações.
Entretanto, pouco mais de dois séculos após o início da revolução industrial,
estamos vivenciando os problemas e as inconsistências desta “revolução da
produtividade” e do modelo de produção-consumo-descarte em massa. Os impactos
negativos deste modelo econômico já são percebidos na degradação contínua dos
recursos naturais, no acúmulo de rejeitos e resíduos sólidos nas grandes
concentrações urbanas e parques industriais e na extinção de diversas espécies
animais e vegetais.
É necessário, portanto, percebermos que a forma em que nossa sociedade está
estruturada, tendo o consumo em massa de bens industrializados como a base do
sistema econômico, está forçando o ecossistema global a ponto de ruptura que,
provavelmente, não suportará nossa atual organização social.
Nesse sentido, é imperativo que governos, investidores e a sociedade em geral
busquem compatibilizar as atividades humanas (geração de energia, produção de
bens e serviços, etc.) com a dinâmica dos ecossistemas, observando sempre a
capacidade de reposição e recuperação dos mesmos.
13
Necessitamos, portanto, de mecanismos eficazes de gestão ambiental que
compatibilizem as atividades econômicas com a preservação do meio-ambiente.
Tradicionalmente, dois mecanismos têm sido concomitantemente utilizados para
este fim:
• Comando e controle: leis e normas ambientais que restringem a emissão de
poluentes e estabelecem sanções e punições aos infratores;
• Instrumentos Econômicos: impostos (punição às atividades poluidoras) e
subsídios (benefícios às atividades que preservam o meio ambiente). Mais
recentemente foram criados os mecanismos de licenças negociáveis; neste
caso, os governos estabelecem um volume permitido de emissões de
poluentes e deixam que o mercado determine o preço das licenças nos
leilões, fiscalizando o cumprimento dos limites de emissão. Por exemplo,
licenças negociáveis foram propostas como forma de se atingir as metas de
redução na emissão de carbono do Protocolo de Kyoto.
Entretanto, existem diversos problemas práticos na aplicação destes mecanismos de
gestão ambiental, mesmo em países desenvolvidos. Com relação aos mecanismos
de comando e controle, os esforços de monitoramento do comportamento das
empresas em relação ao meio-ambiente são problemáticos, pois a maioria dos
países, em especial os em desenvolvimento, carece de estrutura e recursos
adequados para tal supervisão. Além disso, o cumprimento de leis e normas
ambientais não tem sido rigoroso o suficiente para garantir os objetivos desejados.
Penas e multas impostas em função de crimes e violações ambientais, normalmente,
não são suficientemente altas para atuarem como um fator inibidor de má gestão
ambiental (LANOIE, LAPLANTE e ROY, 1998).
Com relação aos instrumentos econômicos, a primeira barreira à sua aplicação é a
restrição orçamentária, principalmente em países com um elevado endividamento e
conflitos distributivos como o Brasil, ou seja, não há como conceder subsídios em
grande escala. Por outro lado, a elevação da taxação para atividades poluidoras
pode causar uma série de efeitos colaterais negativos em curto prazo, como, por
exemplo, o aumento dos custos das atividades produtivas, eventuais pressões
14
inflacionárias e impacto sobre o crescimento econômico. Com relação às licenças
negociáveis, surge o mesmo problema dos mecanismos de comando e controle, ou
seja, é preciso estabelecer e fiscalizar os limites de emissão.
Nesse contexto, cresce em importância a utilização de mecanismos alternativos para
fins de gestão ambiental, dentre os quais se destaca a auto-regulação com a
conseqüente redução na assimetria de informações.
A auto-regulação é constituída por acordos e práticas voluntárias adotadas por um
determinado grupo de agentes privados em prol de processos produtivos mais
limpos. Nessa categoria incluem-se as certificações ambientais, redes de negócios
verdes e princípios de conduta empresarial em relação a questões ambientais. De
uma forma geral, as práticas de auto-regulação não oneram governos e sociedade,
pois evitam gastos públicos na fiscalização e controle de infrações. A auto-regulação
leva a uma redução na assimetria de informações entre a empresa e os diversos
grupos de interesse, na medida em que promove uma maior divulgação de
informações sobre o desempenho ambiental das empresas. A auto-regulação pode
ser entendida como uma importante ferramenta de gestão ambiental, pois leva em
conta as pressões de outros grupos de interesse sobre as ações empresariais.
Nesse contexto, o presente trabalho procura endereçar a questão da utilização dos
mercados financeiros como uma força adicional para fins de gestão ambiental.
Diversos estudos têm mostrado que existe uma correlação positiva e significativa
entre desempenho ambiental e os resultados financeiros obtidos pelas empresas
(HAMILTON, 1995; LANOIE e LAPLANTE, 1994; COHEN, FENN e KONAR, 1997;
entre outros que serão expostos mais adiante). Nota-se uma tendência crescente
dos mercados financeiros associarem desempenho ambiental e desempenho
financeiro das companhias, exercendo desta forma uma força de pressão adicional
sobre as empresas para que se adeqüem às melhores práticas ambientais e
pavimentem o caminho para uma economia sustentável.
A motivação em realizar o presente estudo está, portanto, em entender como o
mercado financeiro brasileiro vem reagindo às questões ambientais e se ele tem
exercido alguma pressão para que as empresas se adeqüem às melhores práticas
15
ambientais. Para aferirmos a reação do mercado financeiro faremos uso da
metodologia de estudo de eventos, que será detalhada mais adiante.
O trabalho está estruturado da seguinte forma: o capítulo 1 apresenta as principais
questões formuladas, os objetivos e perguntas de pesquisa, a relevância do tema e
a delimitação temporal e espacial do estudo. No capítulo 2 é apresentada a revisão
da literatura, de forma a posicionar o tema desta dissertação na teoria. Em seguida,
o capítulo 3 trata da metodologia utilizada para a execução da pesquisa. No capítulo
4 são discutidos os resultados e no capítulo 5 são apresentadas as conclusões do
trabalho e sugestões para pesquisas futuras.
1.2 Objetivos e Perguntas da Pesquisa
O objetivo deste trabalho é verificar se o mercado acionário brasileiro reagiu nos
últimos anos a eventos relacionados ao meio-ambiente envolvendo as empresas de
capital aberto negociadas na Bolsa de Valores de São Paulo (BOVESPA). Mais
especificamente, se eventos ambientais envolvendo as empresas listadas na
BOVESPA possuíram impacto significativo no retorno de suas ações.
A pergunta central desta dissertação é: eventos envolvendo as empresas brasileiras
e o meio-ambiente afetaram os retornos de suas ações? Mais especificamente,
eventos ambientais positivos afetaram de forma positiva os retornos de suas ações?
E de forma oposta, eventos ambientais negativos afetaram de forma negativa os
retornos de suas ações?
Para efeito do presente estudo, consideramos como eventos ambientais positivos os
prêmios e certificados ambientais recebidos pelas empresas emitidos por instituições
independentes e anúncio de investimento em desempenho ambiental e como
eventos ambientais negativos acidentes ambientais (derramamento de óleo,
poluição de rios, etc.) e irregularidades ambientais publicamente noticiadas pela
imprensa decorrentes das operações das empresas.
16
1.3 Relevância do Estudo
A realização de estudos que relacionam desempenho ambiental e financeiro das
companhias vem ganhando crescente importância devido a uma série de fatores:
primeiro, os consumidores estão adotando cada vez mais uma postura a favor da
preservação do meio-ambiente e muitas vezes estão dispostos a pagar mais por
produtos ofertados por empresas ambientalmente responsáveis; segundo,
investimentos em desempenho ambiental podem propiciar uma diminuição em vários
custos da empresa através de uma maior eficiência dos processos produtivos; e
terceiro, existe uma tendência crescente das sociedades estabelecerem um maior
controle, fiscalização e punição em relação as externalidades ambientais geradas
pelas atividades produtivas.
A maioria dos estudos relacionando desempenho ambiental e financeiro das
empresas foi realizada no mercado norte-americano. Para países em
desenvolvimento, não existem muitos estudos relativos a esse tema, sendo que a
pesquisa bibliográfica realizada identificou apenas dois estudos: Gupta e Goldar
(2003) e Dasgupta, Laplante e Mamingi (2001). O primeiro aborda a reação do
mercado de capitais da Índia à publicação de um ranking ambiental envolvendo
empresas dos setores de papel e celulose, químico e automotivo. O segundo aborda
a reação dos mercados de capitais da Argentina, Chile, México e Filipinas a notícias
positivas e negativas envolvendo empresas e o meio-ambiente. Não foi identificado
nenhum estudo deste tipo para o Brasil, país que possui um elevado estoque de
recursos naturais.
Os resultados de estudos dessa natureza podem levar a políticas públicas e
privadas que privilegiem a divulgação de informações para o mercado financeiro a
respeito do desempenho ambiental das empresas. Essa poderá ser uma importante
ferramenta para a gestão ambiental, que governos e órgãos reguladores poderão
fazer uso em adição às tradicionais ferramentas de comando e controle e
instrumentos econômicos, já que o Brasil, assim como a maioria dos países em
desenvolvimento, carece de uma estrutura adequada para um efetivo monitoramento
do desempenho ambiental das empresas e para a aplicação das sanções previstas
em lei, além de possuir restrições orçamentárias para a concessão de subsídios.
17
1.4 Delimitação do Estudo
Foram escolhidas empresas brasileiras de capital aberto que fossem negociadas na
BOVESPA e que atuassem em setores com alto potencial de impacto ambiental.
Com base no estudo de Ferraz e Serôa da Mota (2002), definimos os seguintes
setores: Petróleo e Gás, Papel e Celulose, Químico, Siderurgia e Mineração.
As notícias ambientais foram obtidas através de consulta a uma base de dados
contendo matérias da mídia impressa (jornais e revistas). Também foi consultada a
base de dados da Economática, que contém os fatos relevantes informados pelas
empresas a Comissão de Valores Mobiliários (CVM).
No que diz respeito à delimitação temporal, as informações coletadas se referem ao
período compreendido entre os anos de 1994 a 2004, devido à disponibilidade de
informações das bases de dados consultada.
18
2 REVISÃO DE LITERATURA
Este capítulo está estruturado da seguinte forma: na seção 2.1 será introduzido o
debate a respeito do tema desempenho ambiental e financeiro das empresas, na
seção 2.2 serão apresentados os estudos já realizados em relação a este tema e na
seção 2.3 será apresentada a metodologia de estudo de eventos, que foi a
metodologia adotada na presente pesquisa.
2.1 Contextualização
O tema desempenho ambiental empresarial vem ganhando crescente importância
entre investidores, empresas, governos e academia. Uma questão-chave a ser
respondida é a relação entre o desempenho ambiental e financeiro das empresas.
Será que empresas que têm um bom desempenho ambiental possuem vantagens
competitivas sobre seus concorrentes, que são refletidas em um melhor
desempenho financeiro? Ou será que este desempenho ambiental acima da média é
apenas mais um custo extra para essas empresas? A resposta a estas perguntas
possui importantes implicações para o correto entendimento do papel que as
empresas irão exercer em relação ao meio-ambiente.
McGuire, Sundgren e Schneeweis (1988) apresentam um arcabouço teórico a
respeito de responsabilidade ambiental e desempenho financeiro das empresas.
Neste trabalho, os autores classificam as empresas em três grandes grupos:
1. Empresas que vêem desempenho ambiental e desempenho financeiro como um
trade-off. De acordo com essa visão, empresas que investem muito em
desempenho ambiental estariam em desvantagem competitiva em relação às que
não investem, pois possuem custos maiores;
2. Empresas que acreditam que os custos de adequação a um bom desempenho
ambiental são mínimos e irrelevantes. Nesse contexto, investimentos em
desempenho ambiental poderiam gerar benefícios extras, como por exemplo,
19
mais satisfação dos trabalhadores, melhora de imagem perante os diversos
grupos de interesse (stakeholders), etc.;
3. Empresas que acreditam que apesar dos custos de adequação às melhores
práticas ambientais serem grandes, existem benefícios indiretos desta
adequação. Estes benefícios atuam em duas frentes: por um lado, geram um
aumento de receita devido à maior demanda por produtos ambientalmente
responsáveis e a possibilidade de se praticar um preço diferenciado; por outro,
propiciam uma diminuição em vários custos, através de um melhor
aproveitamento de materiais, redução de desperdícios e maior eficiência nos
processos produtivos.
Nas empresas classificadas no primeiro grupo impera a visão tradicional de que
despesas ambientais são custos a serem minimizados. Este tipo de abordagem se
apóia na fundamentação teórica microeconômica de que investimentos em
melhorias ambientais aumentam os custos de produção e, conseqüentemente,
diminuem as margens e a lucratividade da empresa. Segundo Cohen, Fenn e Konar
(1997), um dos motivos da existência deste tipo de visão é que, historicamente, as
empresas sempre focaram em “soluções filtro” para atendimento às normas
ambientais; desta forma investimento em desempenho ambiental sempre foi visto
como um custo-extra a ser minimizado.
Nos anos 90, a questão da competitividade foi intensificada no debate em relação à
responsabilidade ambiental das empresas. A visão tradicional de que despesas
ambientais são custos a serem minimizados perdeu força e em seu lugar emergiu a
visão de que investimento em melhor desempenho ambiental, gerado pela inovação
e pela melhoria dos processos produtivos pode trazer vantagens competitivas às
empresas e melhorar seu desempenho financeiro, pois melhora a produtividade e
diminui custos (PORTER e VAN DER LINDE, 1995).
Assim, nas empresas classificadas no terceiro grupo, segundo os critérios de
McGuire, Sundgren e Schneeweis (1988), impera a visão de que despesas
ambientais podem ser consideradas investimentos ambientais, pois melhoram a
posição competitiva da empresa e aumentam sua lucratividade.
20
O debate envolvendo o desempenho ambiental e financeiro das empresas é intenso.
A seguir serão apresentados os principais estudos empíricos já realizados sobre
esse tema.
2.2 Estudos a Respeito do Desempenho Ambiental e Financeiro das Empresas
Os estudos que relacionam desempenho ambiental e financeiro das empresas
podem ser enquadrados em uma das três categorias abaixo (WAGNER, 2001):
(1) Comparação entre Portfólios: comparação do desempenho financeiro entre
portfólios formados por empresas com diferentes níveis de desempenho
ambiental. Tais estudos tentam verificar a influência do desempenho ambiental,
medido através de diversos indicadores, no desempenho financeiro das
empresas, normalmente medido através de índices de lucratividade ou retorno
das ações em relação a outras empresas do mesmo setor, ao longo do tempo;
(2) Estudo de Eventos: análise da influência de eventos ambientais sobre o retorno
das ações das empresas de capital aberto. São geralmente feitos através de
estudo de eventos relacionando o impacto de novas informações envolvendo a
empresa e o meio-ambiente no retorno das ações desta empresa negociada em
bolsa de valores;
(3) Regressões Múltiplas: análise da relação entre desempenho ambiental e
financeiro através de regressões múltiplas. Este tipo de estudo tenta verificar a
influência de diversos fatores, entre eles o desempenho ambiental, no
desempenho financeiro das empresas e, de forma oposta, verificar a influência
que o desempenho financeiro exerce sobre o desempenho ambiental das
empresas.
A seguir, serão apresentados os principais estudos de cada uma destas categorias
listadas.
21
2.2.1 Comparação entre Portfólios
Dentre os trabalhos que comparam o desempenho financeiro, medido pelo retorno
das ações, entre portfólios formados por empresas com diferentes níveis de
desempenho ambiental, grande parte indica que a formação de carteiras compostas
por empresas líderes em desempenho ambiental não penaliza o desempenho
financeiro destas carteiras e pode levar, em alguns casos, a retornos acima da
média (COHEN, FENN e KONAR, 1997; CLOUGH, 1997; DILTZ, 1995; EDWARDS,
1998; KREANDER et al., 2000; SNYDER e COLLINS, 1993 e WHITE, 1996).
Cohen, Fenn e Konar (1997) encontraram uma correlação positiva e significativa
entre desempenho ambiental e financeiro das empresas. Os autores elaboraram
portfólios contendo empresas de baixo desempenho ambiental que foram
comparados a portfólios contendo empresas de alto desempenho ambiental dentro
do mesmo setor. Utilizaram nove medidas quantitativas como proxy de desempenho
ambiental, incluindo: número de litígios ambientais que as empresas estavam
respondendo, número de multas por não atendimento às normas ambientais, valor
financeiro dessas multas, volume e variedade de resíduos químicos emitidos
informados no Toxics Release Inventory
1
(TRI), volume de óleo derramado
acidentalmente, volume de resíduos químicos derramados acidentalmente e
quantidade de instalações com alto grau de risco ambiental. Como proxy de
desempenho financeiro, foram utilizados o retorno sobre os ativos (ROA), o retorno
sobre o patrimônio líquido dos acionistas (ROE) e o retorno sobre o preço das ações
negociadas em bolsa. Uma amostra de 500 empresas, todas contidas no índice
S&P500, foi analisada e chegou-se a conclusão de que as empresas líderes em
desempenho ambiental tiveram um desempenho financeiro igual ou superior às
empresas de baixo desempenho ambiental. Resultados semelhantes foram
encontrados por Clough (1997), Diltz (1995), Snyder e Collins (1993) e White (1996)
e são detalhados na tabela 1 ao final dessa seção.
1
O TRI é um relatório divulgado pela agência de proteção ambiental americana (Environmental
Protection Agency - EPA) a respeito da emissão de substâncias químicas pelas empresas.
22
Edwards (1998) executou um estudo a respeito de desempenho ambiental e
financeiro focado na Inglaterra. Avaliou 210 empresas de 8 setores distintos
(construção, saúde, engenharia, equipamentos elétricos e eletrônicos, serviços
gerais, alimentação, embalagens e impressão) e verificou uma leve superioridade
em termos de retornos financeiros das empresas líderes em desempenho ambiental
em comparação com as empresas de desempenho ambiental inferior. Como proxy
de desempenho financeiro foram utilizados o ROE e o retorno sobre o capital
empregado (ROIC) e como proxy de desempenho ambiental utilizou-se o critério de
inclusão ou não em uma lista elaborada por um fundo “verde”, que avaliava os
seguintes aspectos: emissão de poluentes, embalagens, monitoramento de
impactos, fornecedores e transparência das informações a respeito da performance
ambiental (disclosure ambiental).
Outro estudo que focou o mercado europeu foi Kreander et al. (2000). Porém, ao
invés de comparar o desempenho financeiro de empresas com performances
ambientais diferentes, procurou comparar o desempenho financeiro de fundos de
investimentos que são considerados éticos (investem somente em empresas social e
ambientalmente responsáveis) com fundos que não possuem esse tipo de
preocupação. O universo da amostra foram 80 fundos de investimentos, sendo 40
considerado éticos e 40 não éticos. Em termos geográficos, estes fundos estavam
assim distribuídos: 36 na Inglaterra, 22 na Suécia, 8 na Alemanha, 4 na Holanda, 4
na Suíça, 4 na Noruega e 2 na Bélgica. O estudo não verificou diferenças
estatisticamente significativas entre os retornos dos fundos éticos e não éticos,
entretanto os fundos éticos apresentaram um menor desvio-padrão na distribuição
dos retornos, o que significa que estes fundos apresentaram um menor risco.
A Tabela 1 resume os estudos que trataram do desempenho financeiro entre
portfólios formados por empresas com diferentes níveis de desempenho ambiental.
23
TABELA 1: Relação de estudos do tipo comparação entre portfólios (1/2).
Estudo País Setor ou índice
aos quais a
empresa pertence
Período
analisado
Quantidade de
empresas ou
carteiras analisadas
Proxy de desempenho ambiental Proxy de desempenho
financeiro
Conclusões do estudo
Cohen,
Fenn e
Konar
(1997)
EUA S&P500 1987-1991 500 empresas Nove medidas quantitativas:
número de litígios ambientais que
as empresas estavam
respondendo, número de multas
por não atendimento às normas
ambientais, valor financeiro
dessas multas, volume e
variedade de resíduos químicos
emitidos (TRI), volume de óleo
derramado acidentalmente,
volume de resíduos químicos
derramados acidentalmente,
quantidade de instalações com
alto grau de risco ambiental
(Superfund sites)
ROA, ROE e o retorno
sobre o preço das ações
negociadas em bolsa.
(fonte: Compustat)
Empresas líderes em
desempenho
ambiental tiveram
desempenho
financeiro igual ou
melhor que as
empresas com baixo
desempenho
ambiental
Clough
(1997)
EUA S&P500 1981-1996 402 a 477
empresas
dependendo do
período analisado.
Índice de performance ambiental
(fonte: IRRC, Corporate
Environmental Profiles Directory)
retorno sobre o preço das
ações negociadas em
bolsa
(fonte: Datastream)
Carteira formada por
empresas líderes em
desempenho
ambiental teve retorno
superior à carteira
formada por empresas
com baixo
desempenho
ambiental
Diltz (1995) EUA Diversos 1989-1991 28 carteiras Índice de performance ambiental
(fonte: CEP)
retorno sobre o preço das
ações negociadas em
bolsa
Correlação positiva e
significativa entre
desempenho
ambiental e
desempenho
financeiro acima do
benchmark de
mercado
24
TABELA 1: Relação de estudos do tipo comparação entre portfólios (2/2)
Estudo País Setor ou índice
aos quais a
empresa pertence
Período
analisado
Quantidade de
empresas ou
carteiras analisadas
Proxy de desempenho
ambiental
Proxy de desempenho
financeiro
Conclusões do estudo
Edwards
(1998)
Inglaterra Diversos 1992-1995 210 empresas emissão de poluentes,
embalagens, monitoramento
de impactos, fornecedores e
disclosure ambiental
avaliados por um fundo
“verde”.
retorno das ações
negociadas em bolsas
de valores
(fonte: REFS)
Carteira formada por
empresas líderes em
desempenho ambiental teve
retorno levemente superior
à carteira formada por
empresas com baixo
desempenho ambiental
Kreander
et al.
(2000)
Europa
(Inglaterra,
Suécia,
Alemanha,
Holanda,
Suíça,Noru
ega e
Bélgica)
Diversos 1996-1998 80 carteiras Fundos éticos que investem
em empresas
ambientalmente responsáveis
Retorno das cotas dos
fundos
Não foram verificadas
diferenças estatísticas
significativas entre os
retornos dos fundos éticos e
não éticos, entretanto os
fundos éticos apresentaram
um menor desvio-padrão na
distribuição dos retornos,
apresentando portanto um
menor risco
Snyder e
Collins
(1993)
EUA S&P500 1971-1993 500 empresas Emissão de poluentes,
histórico de processos
judiciais ou multas relativas a
danos ambientais, nomeação
como PRP (potentially
responsible party) em três ou
mais sites, ou possuir negócio
principal relacionado à
energia nuclear.
Retorno sobre o preço
das ações negociadas
em bolsa.
O portfólio formado por
empresas líderes em
desempenho ambiental teve
um retorno anual 4,3%
(1987-1992) e 0,7% (1971-
1993) superior ao portfólio
formado por empresas de
baixo desempenho
ambiental.
White
(1996)
EUA Diversos 1989-1992 97 empresas Rating ambiental que avalia
atividades de reciclagem,
redução de lixo, energia e
adequação às normas
ambientais.
(fonte: CEP)
retorno das ações
negociadas em bolsas
de valores
(fonte: CRSP)
A carteira composta por
empresas líderes em
desempenho ambiental teve
retornos superiores às
carteiras compostas por
empresas de baixo e médio
desempenho ambiental.
25
2.2.2 Estudos Anteriores do tipo Estudo de Eventos
Esta categoria de estudos aborda o impacto de notícias ambientais, como por
exemplo, acidentes ambientais, ratings ambientais entre companhias e divulgação
de emissão de poluentes, sobre o retorno das ações de empresas de capital aberto
negociadas em bolsas de valores.
Estes estudos pressupõem mercados de capitais eficientes na forma semiforte
2
, ou
seja, os preços das ações refletem de forma precisa e rápida as informações de
domínio público. Se novas informações a respeito do desempenho ambiental
divergem das expectativas que os investidores possuíam em relação a uma empresa
e afetam os seus fluxos de caixa futuros, retornos anormais das ações desta
companhia serão observados. Este é o princípio teórico que sustenta a metodologia
de estudo de eventos aplicada ao desempenho ambiental das empresas.
Nesta categoria de estudos, Lanoie, Laplante e Roy (1998) classificam a natureza da
notícia envolvendo a empresa e o meio-ambiente em 2 tipos: individual ou coletiva.
Informações de natureza individual referem-se apenas à empresa em questão e o
seu desempenho ambiental, por exemplo, acidentes ambientais, anúncio de
processos judiciais por danos ambientais, etc. Informações de natureza coletiva
permitem uma comparação direta ou indireta do desempenho ambiental da empresa
em relação às demais empresas do setor, por exemplo, divulgação do Toxics
Release Inventory (TRI) e de ratings ambientais.
Segundo Lanoie, Laplante e Roy (1998), a natureza da informação, se individual ou
coletiva, exerce um impacto diferenciado nas expectativas dos investidores.
Informações de caráter individual tendem a possuir maior impacto nos custos, pois
normalmente são ligadas a eventos não favoráveis à empresa, como, por exemplo,
acidentes ambientais e possuem custos elevados de adequação. Informações de
caráter coletivo tendem a possuir um maior impacto no lado da receita, pois podem
levar consumidores a boicotar produtos de empresas poluidoras e substituir estes
2
A seção 2.3.1 (Hipótese de Mercado Eficiente) apresenta uma discussão sobre as formas de eficiência do
mercado de capitais e define a forma de eficiência semiforte.
26
produtos por produtos de empresas mais responsáveis em relação ao meio-
ambiente.
Grande parte dos estudos a respeito da reação do mercado financeiro a noticias
ambientais foi efetuada no mercado norte-americano e indicou que o valor de
mercado das empresas de capital aberto sofre uma queda quando ocorrem eventos
negativos envolvendo a empresa e o meio-ambiente; e de forma oposta, sofre um
aumento quando ocorrem eventos ambientais positivos (KLASSEN e MCLAUGHLIN,
1996; MUOGHALU, ROBINSON e GLASCOCK, 1990; LANOIE e LAPLANTE, 1994;
KARPOFF, LOTT e RANKINE, 1999; HAMILTON, 1995; SHANE e SPICER, 1983;
GUPTA e GOLDAR, 2003; DASGUPTA, LAPLANTE e MAMINGI, 2001). Entretanto,
outros estudos, encontraram resultados opostos que não confirmam uma relação
direta entre eventos ambientais e desempenho financeiro das empresas (HARPER e
ADAMS, 1996; JONES e RUBIN, 1999; LANOIE, LAPLANTE e ROY, 1998).
Klassen e McLaughlin (1996) propõem um modelo teórico que relaciona
desempenho ambiental com desempenho financeiro. Para testar este modelo, fazem
uso da metodologia de estudo de eventos e encontram retornos anormais negativos
para firmas que tiveram seu nome associado a notícias ambientais negativas, como
derramamento de óleo e retornos anormais positivos para firmas que tiveram seu
nome associado a notícias ambientais positivas, como recebimento de prêmios
ambientais concedidos por entidades independentes. Adicionalmente, estimaram as
perdas e ganhos médios incorridos pelos acionistas quando as empresas estão
envolvidas em eventos ambientais, chegando aos valores de U$ 80,5 milhões para
eventos positivos e -U$ 390 milhões para eventos negativos.
Muoghalu, Robinson e Glascok (1990) examinaram o impacto que os processos
judiciais, sofridos por empresas que tiveram práticas nocivas em relação ao meio-
ambiente, tiveram sobre o valor das ações entre os anos de 1977 e 1986. Foram
catalogados 202 eventos, sendo 128 relativos ao anúncio do processo judicial contra
firmas poluidoras e 74 relativos ao encerramento do processo judicial, com a
conseqüente aplicação de multa. Os autores concluíram que o valor de mercado
destas empresas sofreu uma queda média de 1,2% por ocasião do anúncio dos
processos judiciais. Isto correspondeu a uma perda de U$ 33 milhões em valor de
27
mercado no dia do anúncio. Para os casos de encerramento do processo judicial,
com a conseqüente aplicação de multa, não houve significância estatística nos
testes.
Lanoie e Laplante (1994) propuseram um modelo teórico relacionando desempenho
ambiental e financeiro e testaram este modelo usando uma amostra de 47 empresas
canadenses entre os anos de 1982 e 1991. Curiosamente, os autores encontraram
resultados opostos ao estudo de Muoghalu et al. (1990), ou seja, verificaram
retornos anormais negativos das ações (entre 1,65% e 2%) para empresas que
tiveram seu processo judicial encerrado e foram consideradas culpadas, tendo que
pagar multas e não encontraram evidências significativas de retornos anormais
quando do anúncio da abertura do processo judicial.
Karpoff, Lott e Rankine (1999) também examinaram o impacto de 283 processos
judiciais ambientais sobre o valor das ações de empresas infratoras entre 1980 e
1991, entretanto foram mais detalhados do que Muoghalu, Robinson e Glascok
(1990) e examinaram três tipos de eventos: o anúncio da abertura do processo
judicial, o anúncio da emissão de multa ou penalidade e o anúncio do término do
processo judicial. Concluíram que quando do anúncio de abertura do processo as
empresas tiveram uma perda média de 1,58% em valor de mercado, enquanto que
na data do anúncio da emissão de multa o valor de mercado das empresas sofreu
uma queda média de 1,92%. Anúncios do término do processo judicial não tiveram
impacto significativo no valor de mercado das empresas.
É importante observarmos que as informações usadas nos estudos anteriores foram
de caráter individual, portanto, segundo Lanoie, Laplante e Roy (1998), tendem a
possuir maior impacto no lado dos custos das empresas. A seguir apresentaremos
alguns estudos que fizeram uso de informação de caráter coletivo, que, segundo
estes mesmos autores, tendem a possuir maior impacto no lado das receitas.
Hamilton (1995) investigou o impacto da primeira publicação do Toxics Release
Inventory (TRI), ocorrida em junho de 1989, sobre o valor das ações das empresas
mencionadas nesse relatório. O autor concluiu que empresas que tiveram níveis de
poluição acima do esperado apresentaram retornos negativos anormais e
28
estatisticamente significativos. Estes retornos anormais negativos corresponderam a
uma perda média de U$ 4,1 milhões no valor das ações no dia em que o relatório foi
divulgado.
Shane e Spicer (1983) analisaram a reação do mercado financeiro quando da
divulgação de estudos conduzidos pelo Council of Economic Priorities (CEP) a
respeito do desempenho ambiental de 72 empresas que atuavam em 4 setores
distintos (papel, energia, petróleo, mineração). Examinaram os estudos do CEP
emitidos entre os anos de 1970 e 1975 e concluíram que o valor de mercado das
empresas estudadas foi negativamente afetado pela divulgação destes relatórios.
Além disso, os autores observaram que empresas consideradas grandes poluidoras
tiveram maiores perdas de valor de mercado do que empresas em melhor posição
no ranking ambiental.
Gupta e Goldar (2003) e Dasgupta, Laplante e Mamingi (2001) executaram estudos
de eventos relacionados a países em desenvolvimento.
Gupta e Goldar (2003) avaliaram empresas dos setores de papel e celulose,
automotivo e químico que possuem fábricas e instalações na Índia. Utilizaram como
proxy de desempenho ambiental empresarial um relatório de rating ambiental (Green
Rating Project - GRP) publicado por uma organização não-governamental da Índia
(Centre for Science and Environment -CSE). O GRP foi a primeira tentativa
executada em um país em desenvolvimento de se criar um ranking de desempenho
ambiental para empresas que atuam em setores altamente poluentes, associado a
uma ampla divulgação nos meios de comunicação com o objetivo de tornar público o
desempenho ambiental destas empresas. Os autores concluíram que o mercado de
capitais penalizou as empresas dos setores de papel e celulose e químico por uma
baixa performance ambiental. Para o setor automotivo houve retornos anormais
positivos associados a um baixo desempenho ambiental, o que contradiz os
resultados obtidos para os outros setores no mesmo estudo. Os autores tentaram
justificar esse resultado contraditório pelas peculiaridades do setor automotivo, pela
maneira de se elaborar o ranking ambiental e por possíveis informações já
incorporadas nos preços das ações que podem ter sido divulgadas pelas empresas
automotivas antes da publicação do GRP. É importante notar que os estudos
29
setoriais foram executados em épocas diferentes: o GRP para o setor de papel e
celulose foi divulgado em 18 de julho de 1999, para o setor automotivo em 29 de
outubro de 2001 e para o setor químico em 2 de setembro de 2002.
Dasgupta, Laplante e Mamingi (2001) verificaram que no período de 1990 a 1994 os
mercados de capitais na Argentina, Chile, México e Filipinas reagiram de forma
significativa a notícias envolvendo as empresas e o meio-ambiente. Os autores
elegeram um jornal de grande circulação em cada país como fonte de informações a
respeito dos eventos ambientais e, adicionalmente, coletaram nos mercados de
capitais locais os dados relativos ao comportamento dos preços das ações das
empresas analisadas. À semelhança dos estudos anteriores realizados em
mercados de capitais de países desenvolvidos, os autores concluíram que eventos
ambientais envolvendo as empresas, possuem impacto significativo no valor de suas
ações. Há uma queda no valor das ações quando ocorrem eventos ambientais
negativos e, de forma oposta, há um aumento no valor das ações quando ocorrem
eventos ambientais positivos.
Dentre os resultados que não confirmam uma relação direta entre desempenho
ambiental e financeiro, destacam-se os trabalhos de Harper e Adams (1996), Jones
e Rubin (1999) e Lanoie, Laplante e Roy (1998). Em todos os estudos, os autores
verificaram que para o período analisado, de 1980 a 1986 no caso de Harper e
Adams, de 1970 a 1992 no caso de Jones e Rubin e de 1990 a 1992 em Lanoie,
Laplante e Roy (1998), a reação média do mercado às notícias ambientais não foi
significativamente diferente de zero.
A Tabela 2 a seguir resume os trabalhos anteriores que trataram da relação entre
desempenho ambiental e financeiro das empresas através da metodologia de estudo
de eventos.
30
TABELA 2: Relação de estudos do tipo estudo de eventos (1/3)
Estudo País Evento Base de dados
Utilizada p/
identificação do
Evento
Período
Analisado
Quantidade de
observações
Modelo de
estimação de
retornos
utilizado (*)
Período de
estimação do
modelo de
retornos (dias)
(*)
Janela do
Evento
(dias) (*)
Retorno
médio
observado
Alteração
média de
valor de
mercado (U$)
EUA Recebimento de
prêmios ambientais
NEXIS News
database
1985 a
1991
110 Modelo de
Mercado
200 -1,0,1 +0,82% +80,52
milhões
Klassen e
McLaughlin
(1996)
EUA Acidentes Ambientais NEXIS News
database
1989 a
1990
18 Modelo de
Mercado
200 -1,0,1 -1,5% -390,47
milhões
EUA Anúncio da abertura
de processo judicial
Wall Street
Journal Index
1977 a
1986
128 Modelo de
Mercado
200 -1,0 -1,2% -33 milhões Muoghalu,
Robinson e
Glascock
(1990)
EUA Anúncio do
encerramento do
processo judicial com
a aplicação de multas
Wall Street
Journal Index
1977 a
1986
74 Modelo de
Mercado
200 -1,0 SSE -
Canadá
Anúncio da abertura
de processo judicial
Jornais
Canadenses
1982 a
1991
9 CAPM 210 0 SSE - Lanoie e
Laplante
(1994) Canadá
Anúncio do
encerramento do
processo judicial com
a aplicação de multas
Jornais
Canadenses
1982 a
1991
13 CAPM 210 0 -1,65% -
EUA Anúncio da abertura
de processo judicial
Wall Street
Journal Index
1980 a
1991
60 Modelo de
Mercado
200 (-231 a –
30)
-1,0 -1,58% -
EUA Anúncio da aplicação
de multas
Wall Street
Journal Index
1980 a
1991
80 Modelo de
Mercado
200 (-231 a –
30)
-1,0 -1,92% -
Karpoff, Lott e
Rankine (1999)
EUA Anúncio do término
do processo judicial
Wall Street
Journal Index
1980 a
1991
143 Modelo de
Mercado
200 (-231 a –
30)
-1,0 -0,06% -
SSE - Sem Significância Estatística.
(*) Esses itens do estudo de eventos serão detalhados posteriormente na seção 2.3
31
TABELA 2: Relação de estudos do tipo estudo de eventos (2/3)
Estudo País Evento Base de dados
Utilizada p/
identificação do
Evento
Período
Analisado
Quantidade
de
observações
Modelo de
estimação de
retornos
utilizado
Período de
estimação do
modelo de
retornos (dias)
Janela
do
Evento
(dias)
Retorno médio
observado
Alteração
média de
valor de
mercado
(U$)
Hamilton
(1995)
EUA Divulgação de lista
de Poluidores
Toxic Release
Inventory (TRI)
1989 436 Modelo de
Mercado
100 0 -0,3% -4,1 milhões
Shane e
Spicer
(1983)
EUA Divulgação de
relatório de
desempenho
ambiental pelo CEP
Wall Street
Journal Index
1970 a
1975
72 Modelo de
retorno
médio
constante
100 6 dias (-
4 a +1)
-3% -
Jones e
Rubin
(1999)
EUA Eventos ambientais
negativos
envolvendo
empresas do setor
de energia e
petróleo
Wall Street
Journal Index
1970 a
1992
98 Modelo de
Mercado
199 (de –1 a –
199)
-1,0 Não houve retornos
anormais
estatisticamente
significativos
-
Harper e
Adams
(1996)
EUA Notificação pelo
órgão ambiental
(EPA)
Site do EPA 1980 a
1986
1.307 Modelo de
Mercado
100 -10 a +1
Não houve retornos
anormais
estatisticamente
significativos
-
Lanoie,
Laplante e
Roy (1998)
British
Columbia
(Canadá)
Divulgação de lista
de poluidores pelo
ministério do meio-
ambiente
canadense
ministério do
meio-ambiente
canadense
1990 a
1992
49 Modelo de
Mercado
Informação não
disponível no
estudo
-1,0,1 Não houve retornos
anormais
estatisticamente
significativos
-
32
TABELA 2: Relação de estudos do tipo estudo de eventos (3/3)
Estudo País Evento Setor
Analisado
Base de
dados
Utilizada p/
identificação
do Evento
Período
Analisado
Quantidade
de
observações
Modelo de
estimação
de
retornos
utilizado
Período de
estimação
do modelo
de retornos
(dias)
Janela
do
Evento
(dias)
Retorno médio
observado
Índia Divulgação de rating ambiental
entre empresas
Papel e
celulose
Centre for
Science and
Environment
(CSE)
1999 17 Modelo de
Mercado
120 0,1
0 a 5
0 a 10
0 a 15
SSE
-10,5%
-19,1%
-27%
Índia Divulgação de rating ambiental
entre empresas
Automotivo
CSE 2001 15 Modelo de
Mercado
120 0,1
0 a 5
0 a 10
0 a 15
SSE
-5,3%
-8,7%
-13,1%
Gupta e
Goldar
(2003)
Índia Divulgação de rating ambiental
entre empresas
Químico CSE 2002 18 Modelo de
Mercado
120 0,1
0 a 5
0 a 10
0 a 15
SSE
SSE
SSE
-8,7%
Dasgupta,
Laplante e
Mamingi
(2001)
Argentina,
Chile,
México e
Filipinas
Divulgação na mídia de eventos
ambientais positivos e negativos
Diversos Jornal 1990 a
1994
39 positivos
87 negativos
Retorno
médio
constante
Informação
não
disponível
no estudo
11 (-5
a +5)
Retornos
anormais
positivos
(negativos) e
significativos
quando
ocorrem
notícias
ambientais
positivas
(negativas).
33
2.2.3 Estudos Anteriores do tipo Regressão Múltipla
A última categoria que trata da relação entre desempenho ambiental e financeiro das
empresas utiliza a técnica de regressão múltipla. Este tipo de estudo tenta verificar a
influência do desempenho ambiental no desempenho financeiro das empresas e , de
forma oposta, em alguns trabalhos, verificar a influência que o desempenho
financeiro exerce sobre o desempenho ambiental.
Esta categoria de estudos apresenta resultados controversos. Spicer (1978),
Feldman, Ameer e Soyka (1996), Konar e Cohen (1997), Thomas e Tonks (2001),
Hart e Ahuja (1996) e King e Lenox (2001) encontraram coeficientes de regressão
positivos e significativas entre desempenho ambiental e desempenho financeiro de
empresas. Já Mahapatra (1984), Jaggi e Freedman (1992) encontraram coeficientes
negativos entre desempenho ambiental e desempenho financeiro. Johnson (1996)
encontrou resultados conflitantes, dependendo do setor analisado.
Spicer (1978) analisou 18 empresas do setor de papel e celulose e encontrou
coeficientes positivos entre desempenho ambiental (medido por um indicador de
eficácia no tratamento do ar e água emitidos pelas indústrias e divulgado pelo
Council of Economic Priorities - CEP) e desempenho financeiro (medido por
lucratividade, porte da empresa, risco total e sistêmico e índice preço/lucro). De uma
forma geral, o autor verificou que empresas que apresentavam um melhor índice de
controle de poluição também apresentavam maior lucratividade, maior porte, menor
risco total, menor risco sistêmico e maior índice P/L em relação às demais empresas
do setor.
Feldman, Ameer e Soyka (1996) verificaram que a adoção de melhores práticas
ambientais pode reduzir significativamente o risco sistêmico da empresa (beta),
reduzindo conseqüentemente o custo de capital da mesma. Este estudo foi realizado
com 330 empresas que pertenciam ao índice S&P500 no período de 1988
a 1994.
Konar e Cohen (1997) verificaram que um baixo desempenho ambiental impacta de
forma negativa os ativos intangíveis das empresas. Adicionalmente, a magnitude
34
desse impacto está associada ao setor no qual as empresas atuam, sendo que em
setores mais poluentes a magnitude é maior.
Thomas e Tonks (2001) realizaram um estudo com uma amostra de 131 empresas
inglesas, todas listadas na LSE (London Stock Exchange), que responderam a um
questionário elaborado por uma instituição local a respeito da sua performance
ambiental. De uma forma geral, este estudo concluiu que a adoção de melhores
práticas ambientais em empresas altamente poluentes melhora o desempenho
financeiro, medido pelo retorno das ações ajustado ao risco sistêmico (beta).
Hart e Ahuja (1996) realizaram trabalho semelhante ao analisar a relação entre a
redução de emissão de poluentes e o desempenho financeiro e operacional de 127
companhias contidas no índice S&P500. Como indicador de desempenho ambiental
o autor utilizaram dados de emissão de poluentes baseados no TRI e como
indicador de desempenho financeiro ROA, ROE e retorno sobre as vendas (ROS).
Os autores fizeram uso de uma série de variáveis de controle (como, por exemplo,
alavancagem financeira, intensidade de capital empregado, investimentos em P&D,
etc.) de forma a identificar empresas semelhantes. Através de múltiplas regressões
lineares, tendo o desempenho financeiro (ROA, ROE e ROS) como variável
dependente e o desempenho ambiental (emissão de poluentes) como variável
independente, os autores concluíram que melhor desempenho ambiental estava
associado a um melhor desempenho financeiro com uma defasagem de dois anos.
Em outras palavras, dois anos após a redução da emissão de poluentes, mensurada
em relação à produção total da empresa, houve uma melhora no desempenho
financeiro das empresas. Adicionalmente, o estudo verificou que esta melhora foi
mais significativa para empresas que possuíam altos níveis de emissão de poluentes
antes da redução, indicando a possibilidade de benefícios marginais decrescentes
para investimentos em desempenho ambiental.
Mais recentemente King e Lenox (2001) analisaram a 652 firmas americanas entre
1987 e 1996. Como Proxy de desempenho financeiro utilizaram o índice Tobin q
3
e
3
Tobin q é um índice que mede o valor de mercado de uma empresa em relação ao
custo de reposição dos ativos tangíveis. É obtido pela soma do valor de mercado da
empresa e seus passivos divididos pelo ativo total.
35
como Proxy de desempenho ambiental utilizaram um índice de emissão de
poluentes. Adicionalmente, utilizaram as seguintes variáveis de controle: tamanho da
empresa, nível de investimentos em relação à receita, crescimento de receita,
alavancagem financeira, investimento em pesquisa e desenvolvimento (P&D). Os
autores encontraram uma relação direta entre desempenho ambiental e financeiro,
mas não acharam evidências quanto a causalidade dessa relação, ou seja, se uma
melhor performance ambiental levou a uma melhor performance financeira, e vice-
versa. Adicionalmente, verificaram que empresas em industrias consideradas
“limpas” possuíram um maior índice Tobin q, porém não encontraram evidências de
que indústrias que diversificaram suas atividades para setores mais “limpos”,
melhoram sua performance financeira. Ao final, concluíram que a relação entre
desempenho ambiental e financeiro das empresas analisadas foi sujeito a uma série
de condições de contorno, que não podem ser desconsideradas.
Entre os estudos que encontraram relações negativas entre desempenho ambiental
e financeiro, destaca-se o trabalho de Mahapatra (1984) e Jaggi e Freedman (1992).
Mahapatra (1984) analisou 67 empresas de seis diferentes setores. As despesas em
controle de poluição incorridas pelas empresas foram utilizadas como proxy de
desempenho ambiental. O desempenho financeiro foi medido pelo retorno das ações
negociadas em bolsas de valores. O autor encontrou uma correlação negativa entre
desempenho ambiental e financeiro e concluiu que despesas em controle de
poluição drenam recursos que poderiam ser investidos em projetos lucrativos e que
o mercado não recompensa empresas por serem ambientalmente responsáveis.
Uma crítica que pode ser feita em relação aos resultados deste trabalho é que maior
despesa em controle de poluição não necessariamente significa melhor
desempenho ambiental; pelo contrário, segundo Porter (1995), poluição significa
desperdício e ineficiência do processo produtivo, o que leva a uma desvantagem
competitiva dentro do setor. Sob essa ótica, empresas que possuem despesas
elevadas em controle de poluição estão em desvantagem em relação aos seus
concorrentes e, portanto, possuem pior desempenho financeiro.
36
Jaggi e Freedman (1992) encontraram resultados bastante semelhantes a
Mahapatra (1984). Neste caso os autores analisaram 13 empresas do setor de papel
e celulose que juntas possuíam 81 fábricas. O desempenho ambiental foi medido
por um indicador de qualidade da água que era descartada das fábricas e retornava
aos rios e envolvia três tipos de medidas: demanda bioquímica de oxigênio (DBO),
total de partículas suspensas e acidez-alcalinidade da água. O desempenho
financeiro foi medido pelos seguintes indicadores: receita líquida, retorno sobre o
patrimônio líquido (ROE), retorno sobre os ativos (ROA), razão fluxo de
caixa/patrimônio líquido, razão fluxo de caixa/ativos, risco sistêmico (beta), razão
preço/lucro. Os autores utilizam regressões múltiplas do desempenho ambiental de
1978 com o desempenho financeiro de três períodos distintos: 1978 (mesmo ano),
1975 a 1977 (três anos anteriores), 1978 a 1980 (três anos posteriores) e
encontraram uma correlação negativa entre desempenho ambiental e desempenho
financeiro. Este estudo sugere que os mercados financeiros não estariam
recompensando um bom desempenho ambiental das empresas, justamente por
entenderem que investimentos em desempenho ambiental são gastos excessivos
que impactam de forma negativa a lucratividade das empresas.
Um dos trabalhos mais completos relacionando desempenho ambiental e financeiro
que utiliza a técnica de regressão múltipla é o trabalho de Johnson (1996). O autor
analisou as empresas contidas na listada Fortune 500 entre os anos de 1987 a
1992. Como indicador de desempenho ambiental, utilizou dados de emissão de
poluentes baseados no TRI, multas e penalidades sofridas pelas empresas por
danos ambientais, número e volume de derramamentos de óleo e produtos
químicos, quantidade de localidades em que a empresa foi considerada PRP
(Potentially Responsible Party) e o número de ações corretivas necessárias segundo
o RCRA (Resource Conservation and Recovery Act). Como indicador de
desempenho financeiro, o autor utilizou ROA, ROE e retorno das ações negociadas
em bolsa. Os resultados encontrados foram conflitantes dependendo do setor
analisado. Por exemplo, para o setor químico, reduções de multas e penalidades por
danos ambientais estão relacionadas a um melhor desempenho financeiro,
entretanto, reduções de alguns tipos de emissão de poluentes estão relacionadas a
um pior desempenho financeiro. Já para o setor têxtil, quase não houve relação
entre desempenho ambiental e financeiro. Na análise geral de todas as indústrias, o
37
autor verificou que o aumento na emissão de alguns poluentes está associado a
melhores resultados financeiros, o que estabelece uma relação inversa entre
desempenho ambiental e financeiro. O autor indica que a diversidade de resultados
obtidos poderia estar associada à legislação específica para cada setor, estrutura de
mercado e fatores específicos das empresas, como por exemplo, tamanho da
empresa e adoção de práticas de gestão ambiental pela administração.
A Tabela 3 a seguir resume os trabalhos anteriores que trataram da relação entre
desempenho ambiental e financeiro das empresas através de regressões múltiplas.
38
TABELA 3: Relação de estudos do tipo regressões múltiplas (1/2)
Estudo País Setor ou
índice aos
quais a
empresa
pertence
Período
analisado
Quantidade
de empresas
analisadas
Proxy de desempenho ambiental Proxy de desempenho
financeiro
Conclusões do estudo
Spicer (1978) EUA Papel e
celulose
1968-1973 18 Índice de eficácia no tratamento
do ar e água emitidos
(fonte: CEP)
Lucratividade, porte da
empresa, risco total e risco
sistêmico e índice
preço/lucro
(fonte: Compustat)
Correlação positiva e
significativa entre
desempenho
ambiental e financeiro
Feldman, Ameer
e Soyka (1996)
EUA S&P500 1988-1994 330 Mudança da taxa anual média de
emissão de poluentes (TRI)
Fonte: EPA
retorno sobre o preço das
ações negociadas em
bolsa
A adoção de melhores
práticas ambientais
reduziu
significativamente o
risco sistêmico da
empresa (beta),
reduzindo
conseqüentemente o
custo de capital (em
até 5%).
Konar e Cohen
(1997)
EUA S&P500 1989 321 emissão de poluentes
Fonte: TRI
Tobin’s q (*) firmas com baixo
desempenho
ambiental possuem
menores ativos
intangíveis em
comparação a
empresas de
desempenho
ambiental superior
Thomas e Tonks
(2001)
Inglaterra Diversos 1985-1997 131 Resposta a um questionário
contendo perguntas sobre
desempenho ambiental
Retornos anormais Adoção de melhores
práticas ambientais
em empresas
altamente poluentes
melhora seu
desempenho
financeiro, medido por
retornos anormais das
ações negociadas em
bolsa
(*) Tobin q é um índice obtido pela soma do valor de mercado da empresa e seus passivos divido pelo ativo total.
39
TABELA 3: Relação de estudos do tipo regressões múltiplas (2/2)
Estudo País Setor ou índice
aos quais a
empresa
pertence
Período
analisado
Quantidade
de empresas
analisadas
Proxy de desempenho ambiental Proxy de desempenho
financeiro
Conclusões do estudo
Hart e Ahuja
(1996)
EUA S&P500 1989-1992 127 emissão de poluentes.
Fonte: TRI
ROA, ROE e ROS dois anos após a redução da
emissão de poluentes,
houve uma melhora no
desempenho financeiro das
empresas. Indicou também
benefícios marginais
decrescentes em
investimentos em
desempenho ambiental
King e
Lenox
(2001)
EUA Diversos 1987-1996 652 Emissão de Poluentes
(fonte: TRI)
Tobin’s q Correlação positiva e
significativa entre
desempenho ambiental e
financeiro; entretanto, sujeito
a diversas condições de
contorno.
Mahapatra
(1984)
EUA Diversos 1967-1978 67 despesas em controle de poluição retorno das ações
negociadas em bolsas
de valores
(fonte: Compustat)
Correlação negativa entre
desempenho ambiental e
financeiro
Jaggi e
Freedman
(1992)
EUA Papel e
celulose
1975-1980 13 indicador de qualidade de água
descartada (fonte: EPA)
receita líquida, ROE,
ROA, razão fluxo de
caixa/patrimônio
líquido, razão fluxo de
caixa/ativos, beta, P/L
(fonte: Compustat)
Correlação negativa entre
desempenho ambiental e
financeiro
Johnson
(1996)
EUA Fortune 500 1987-1992 350 emissão de poluentes (TRI), multas e
penalidades devido a danos
ambientais, número e volume de
derramamentos de óleo e produtos
químicos, número de superfund sites
em que a empresa foi considerada
PRP e o número de ações corretivas
necessárias segundo o RCRA
ROA, ROE e Retorno
das ações negociadas
em bolsa.
Grande variância da relação
desempenho financeiro e
ambiental para as diversas
indústrias e setores
estudados
40
Em resumo, existem resultados divergentes em todas as categorias de estudos que
tentam relacionar desempenho ambiental e financeiro das empresas. Existem razões
teóricas e empíricas que poderiam justificar estas divergências.
Sob o ponto de vista teórico, investir em desempenho ambiental pode ser oneroso e
representar um custo adicional para a companhia, afetando seu desempenho
financeiro; por outro lado, investimentos em desempenho ambiental podem gerar
benefícios indiretos que atuam em duas frentes: por um lado, gera um aumento de
receita devido a maior demanda por produtos ambientalmente responsáveis e a
possibilidade de se praticar um preço diferenciado, por outro lado, propicia uma
diminuição em vários custos da empresa através de um melhor aproveitamento de
materiais, redução de desperdícios e maior eficiência nos processos produtivos, o
que em última instância leva a um melhor desempenho financeiro. Além disso,
empresas com um melhor desempenho financeiro possuem mais recursos para
investir em desempenho ambiental, gerando uma situação de causalidade reversa
que pode dificultar a interpretação dos resultados de estudos estatísticos.
Sob o ponto de vista empírico, o principal problema é a falta de indicadores objetivos
e consolidados de desempenho ambiental, aplicáveis a diferentes setores de
atividade econômica. Alguns autores utilizam como proxy de desempenho ambiental
rankings ambientais elaborados por instituições independentes, outros usam o
volume e variedade de resíduos químicos emitidos (TRI), um terceiro grupo
considera o número de litígios ambientais que as empresas estavam respondendo e
o valor financeiro de multas por não atendimento às normas ambientais e etc. Enfim,
esta variedade de indicadores de desempenho ambiental cria vieses nos estudos
empíricos e influenciam de forma significativa os resultados encontrados.
Portanto, a relação entre desempenho ambiental e financeiro é um tópico bastante
complexo e que necessita ainda de muitos outros estudos até que sua teoria esteja
efetivamente consolidada. A seguir, apresentaremos a metodologia de estudos de
eventos, que foi empregada nesta dissertação.
41
2.3 Estudo de Eventos
A metodologia de estudo de eventos foi originalmente desenvolvida por Fama et al.
(1969) e tem sido utilizada em uma série de estudos que analisam a reação do
mercado financeiro a eventos de diversas naturezas. O estudo de eventos possui a
hipótese de mercado eficiente como um dos seus pilares de sustentação. O princípio
é que o retorno de uma ação de uma empresa qualquer segue um modelo de
retorno esperado. Eventos específicos envolvendo determinada empresa afetam o
seu fluxo de caixa futuro, que trazido a valor presente através da metodologia de
fluxo de caixa descontado é refletido no preço das ações e, conseqüentemente, nos
seus retornos. Assim, ao identificarmos um evento específico e corrigirmos o retorno
esperado por um modelo de retornos mais adequado (modelo de mercado, média
móvel, etc.), podemos estimar a avaliação que o mercado fez daquele determinado
evento através de mensuração dos retornos anormais não “explicados” pelo modelo
de retorno escolhido. Este procedimento é repetido para diversos eventos e
empresas de forma a se obter representatividade estatística.
Assim, a ocorrência de um evento associado a retornos anormais das ações é a
base para inferirmos causalidade e portanto quantificarmos os impactos deste
evento. Dito de outra forma, se um determinado evento ambiental envolvendo uma
empresa for seguido de uma mudança no retorno das suas ações, podemos inferir
que houve uma sinalização para o mercado a respeito do desempenho ambiental
dessa empresa e que o mercado mudou sua avaliação dos fluxos de caixa futuros
em função desse evento específico.
A seguir, apresentaremos a hipótese de mercado eficiente (HME), que é o pilar para
o estudo de eventos dentro da teoria financeira, e em seguida ilustramos as
características gerais e particularidades desse tipo de estudo.
2.3.1 Hipótese de Mercado Eficiente
O comportamento dos preços de ativos financeiros tem sido objeto de diversos
estudos na teoria de finanças. A questão básica que se coloca é sobre o ajuste dos
42
preços destes ativos na velocidade e precisão adequadas à medida que chegam
novas informações. Se isto ocorre, podemos dizer que o mercado é eficiente. Em
outras palavras, um mercado é considerado eficiente quando os preços dos títulos
refletem sempre todas as informações disponíveis. O que torna um mercado
eficiente é a competição entre seus investidores, o acesso às informações e os
custos de transação. Quanto mais investidores, maior fluxo de informações e menor
custo de transação tiver um mercado, mais eficiente ele será.
Tradicionalmente, a literatura de finanças distingue a eficiência de mercado em três
categorias: fraca, semiforte e forte. A diferença básica entre essas formas de
eficiência diz respeito a qual tipo de informação está refletida no preço dos ativos
financeiros.
Segundo Haugen (2001), em um mercado eficiente na forma fraca, o preço corrente
de um título reflete, pelo menos, seus próprios preços passados, assim a busca de
padrões históricos de comportamento dos preços dos ativos financeiros não seria útil
para identificar títulos incorretamente precificados, o que invalidaria os
procedimentos de análise técnica ou grafista.
A segunda forma de eficiência é a semiforte, que pressupõe que, além dos preços
passados, todas as informações publicamente disponíveis estarão refletidas nos
preços dos ativos financeiros. Esta forma de eficiência pressupõe que a análise da
informação publicamente disponível é feita de forma homogênea, em tempo e
qualidade, por todos os investidores.
Finalmente, o caso extremo de eficiência de mercado é a eficiência forte, na qual
todas as informações, de quaisquer tipos, estarão refletidas no preço do ativo
financeiro. Em um mercado eficiente na forma forte, mesmo as informações de
caráter privado estarão refletidas nos preços dos ativos.
Nessa dissertação assumimos que o mercado acionário brasileiro, representado pela
BOVESPA, é eficiente na forma semiforte; ou seja, os preços das ações das
empresas listadas na BOVESPA, refletem de forma rápida e precisa as informações
de domínio público.
43
A seguir apresentaremos as características gerais da metodologia de estudo de
eventos.
2.3.2 Características Gerais
MacKinlay (1997) apresenta os seguintes passos para a elaboração de um estudo
de eventos:
a) Definir o evento de interesse e identificar o período no qual as ações das
empresas de interesse serão examinadas (janela do evento);
b) Determinar o critério de inclusão das empresas no estudo;
c) Estimar o retorno esperado das ações das empresas selecionadas e determinar
o período no qual esse retorno será estimado (janela de estimação);
d) Calcular o retorno anormal, pela diferença entre o retorno observado e o retorno
esperado;
e) Executar testes estatísticos para verificar se o retorno anormal calculado é
estatisticamente diferente de zero.
A seguir, detalha-se cada uma dessas etapas:
a) Definição do evento de interesse e das janelas do evento
O primeiro passo é definir o evento que se deseja analisar, seja ele um evento de
natureza coletiva, como a divulgação do TRI, ou de natureza individual, como
eventos específicos que atingem uma determinada empresa. Em seguida,
determina-se a janela do evento. Essa escolha é uma relação de compromisso entre
abrangência e precisão. Quanto maior o período, maior é o risco de que outros
eventos relevantes aconteçam e influenciem o valor da ação. Quanto menor o
período, maior é a possibilidade do evento não ter sido captado pelo mercado,
como, por exemplo, notícias divulgadas ao fim do dia, e, conseqüentemente, não ter
tido impacto no valor da ação. Além disso, a escolha da janela de evento possui
influência direta no poder dos testes estatísticos utilizados para identificar os
retornos anormais. Brown e Warner (1985) verificaram que quanto maior a janela do
44
evento, menor é a capacidade dos testes estatísticos identificarem retornos
anormais.
b) Determinação do critério de inclusão das empresas no estudo
A determinação de quais empresas serão consideradas para o estudo de eventos
deve ser feita levando-se em conta a influência do evento sobre a empresa e a
liquidez das ações desta empresa. Estudo de eventos que abordam empresas que
possuem ações com pouca liquidez necessitam de um tratamento econométrico
mais elaborado (SCHOLES e WILLIAMS, 1977 e DIMSON, 1979).
c) Estimação do retorno esperado e determinação da janela de estimação
Existem diversos métodos de geração de retornos esperados, sendo que os três
mais comuns são o modelo de retorno médio constante (constant mean return
model), o modelo de mercado (market model) e o modelo de mercado ajustado ao
risco (market and risk adjusted model ou CAPM).
O modelo de retorno médio constante assume que o retorno médio de uma
determinada ação é constante ao longo da janela do evento, conforme abaixo:
(
)
tiiti
KRE
,,
ε+=
Onde
ti
RE
,
é o retorno esperado do título,
i
K é uma constante que varia
dependendo do título sendo analisado e é calculado pela média dos retornos do
título num dado período de tempo (janela de estimação) e o termo
ti,
ε representa um
resíduo aleatório com valor esperado nulo e variância
2
i
ε
σ .
Já o modelo de mercado assume uma relação linear entre o retorno esperado de
uma determinada ação e o retorno do portfólio de mercado, conforme abaixo:
titmiiti
RRE
,,,
εβα +⋅+=
45
Onde
ti
RE
,
e
tm
R
,
são, respectivamente, o retorno esperado do título i e o retorno
do portfólio de mercado na data t. O termo
ti,
ε representa um resíduo aleatório com
valor esperado nulo e variância
2
i
ε
σ . Os termos
i
α e
i
β são parâmetros do modelo
obtidos por regressão linear.
Assim, obviamente, o benefício do uso do modelo de mercado depende do R
2
desta
regressão. Quanto maior for o R
2
, menor será a variância do resíduo aleatório e
conseqüentemente mais preciso será o modelo de estimação dos retornos.
O modelo de mercado apresentado acima é um modelo de um fator. Eventualmente,
poderíamos incluir outros fatores explicativos no modelo, de forma a reduzirmos a
variância do resíduo aleatório e, conseqüentemente, aumentarmos o R
2
da
regressão. Entretanto, segundo MacKinlay (1997), na maioria dos testes empíricos
isto não ocorre e, portanto, não há ganhos significativos na introdução de novos
fatores no modelo de geração de retornos.
Outro modelo normalmente utilizado é o modelo de mercado ajustado ao risco, ou
simplesmente, CAPM (Capital Asset Pricing Model). É um modelo bastante
semelhante ao modelo de mercado, entretanto assume que o retorno esperado de
um determinado título é determinado pelo risco sistêmico (β) deste título em relação
a um prêmio de risco, conforme abaixo:
titftmitfti
RRRRE
,,,,,
)( εβ +−+=
Onde,
ti
RE
,
,
tm
R
,
e
tf
R
,
são, respectivamente, os retornos do título i, do portfólio
de mercado e do ativo livre de risco na data t. O termo
ti,
ε representa um resíduo
aleatório com valor esperado nulo e variância
2
i
ε
σ e o termo
i
β representa o risco
sistêmico, sendo obtido por regressão linear.
Para os três modelos de geração de retornos listados acima, devemos observar que
a questão do período de estimação dos parâmetros é crítica e obedece a uma
relação de compromisso entre precisão e instabilidade. Quanto maior a janela de
46
estimação, mais preciso seria o modelo de geração de retornos; entretanto, uma
longa janela de estimação pode não captar adequadamente mudanças qualitativas
na empresa, o que causaria uma instabilidade no modelo de geração de retornos.
Peterson (1989) observa que, normalmente, os parâmetros são estimados em um
período de 100 a 300 dias que antecedem a janela do evento para estudos de
eventos diários e de 24 a 60 meses para estudos de eventos mensais.
Todos os retornos anteriores são logarítmicos, sendo calculados da seguinte forma:
1
ln
−
+=
tttt
PDPR
Onde, P
t
e P
t-1
são os preços do título na data t e t-1, respectivamente e D
t
é o valor
dos dividendos pagos na data t.
d) Cálculo do retorno anormal
Depois de estimado o retorno esperado, o próximo passo é calcular o retorno
anormal conforme abaixo:
ttititi
XRERRA |
,,,
−=
Onde
ti
RA
,
,
ti
R
,
e
ti
RE
,
são, respectivamente, os retornos anormal, observado e
esperado do título i na data t.
t
X é a informação condicional ao modelo de geração
de retornos.
e) Testes estatísticos
Depois de calculado o retorno anormal, deve-se testar se ele possui significância
estatística. Para tal, temos que definir a hipótese nula a ser testada, determinar as
técnicas estatísticas mais adequadas para agregar os retornos anormais individuais
de cada título e testar a hipótese nula.
Um ponto importante a ser destacado em testes de hipóteses, é que devemos
sempre escolhe como a hipótese nula àquela hipótese que rejeitada, conduza a um
47
erro tipo I mais importante de se evitar. O erro tipo I ocorre quando rejeitamos a
hipótese nula quando essa é verdadeira. No nosso caso, a hipótese nula será a
ausência de retornos anormais na janela do evento.
Testes de hipóteses aplicados a estudos de eventos normalmente utilizam um
conjunto de retornos anormais de empresas que foram submetidas a um mesmo tipo
de evento, de forma a se obter representatividade estatística. Assim, os retornos
anormais são alinhados em uma mesma data relativa (evento), formando o portfólio
in event time. O retorno anormal deste portfólio para uma data t é dado pela fórmula
abaixo:
( )
∑
=
⋅=
N
i
tit
RANAR
1
,
/1
onde N é o número de séries temporais submetidas ao evento sendo analisado.
Em alguns casos, é importante examinar o perfil dos retornos anormais ao longo da
janela do evento, assim, uma fórmula muito útil é a dos retornos anormais
acumulados, expressa a seguir:
∑
=
=
b
at
t
ARbaAAR ),(
onde, ),( baAAR é o retorno anormal acumulado de N séries temporais e “a” e “b”
são, respectivamente, a primeira e a última data em que os retornos anormais do
portfólio são acumulados dentro da janela do evento.
A hipótese nula a ser testada é que os retornos anormais do portfólio in event time
podem ser representados por uma normal com média zero e variância )(
,
2
ti
RAσ ,
onde:
( )
−
++=
2
2
,
2
,
2
ˆ
)(
1
1
m
mtm
iti
RR
L
RA
σ
σσ
48
Sendo L o tamanho da janela de estimação (número de dias),
tm
R
,
o retorno do
portfólio de mercado no dia t e
m
R a média do retorno do portfólio de mercado
durante o período de estimação.
Para L elevados, podemos ter
2
,
2
iti
RA σσ →
Sendo que,
( )( )
∑
=
−
−
=
d
ct
titii
RER
L
2
,,
2
1
1
σ
Onde L é o tamanho da janela de estimação,
ti
R
,
e
ti
RE
,
são, respectivamente, os
retornos observado e esperado do título i na data t; e “c” e “d” são, respectivamente,
a primeira e a última data do período de estimação. Ou seja,
2
i
σ é a variância dos
resíduos utilizada na estimação dos parâmetros para o modelo de geração de
retornos.
Considerando que a média dos retornos anormais do portfólio in event time é
independente, identicamente distribuída e com uma variância finita, testamos a
hipótese nula de que esta média é igual a zero. Para tal, fazemos uso da seguinte
estatística-teste:
Onde,
( )
( )
( )
∑
−
⋅
+−
=
N
i
ti
RA
N
ab
baAAR
1
2
,
)1(
, σσ
Também podem ser efetuados testes não paramétricos, de forma complementar ao
teste-t. Testes não paramétricos são adequados a estudos de eventos diários devido
ao fato da distribuição de probabilidade dos retornos diários não possuir uma
(
)
( )
( )
baAAR
baAAR
,
,
σ
θ =
49
distribuição log-normal bem definida, podendo apresentar caudas bastante
pronunciadas e/ou assimetria.
Depois de apresentadas as etapas básicas do estudo de evento, cabe discutir
algumas particularidades dessa metodologia.
2.3.3 Particularidades da Metodologia de Estudo de Eventos
Algumas particularidades devem ser observadas quando da condução de estudos
de eventos:
a) Alguns títulos podem possuir freqüência de negociação diferente dos títulos
inclusos na carteira de mercado. Neste caso haverá um erro econométrico na
estimação dos coeficientes do modelo de mercado, pois a base de tempo em que
os retornos estão sendo regredidos é diferente. Alguns autores propuseram
métodos alternativos para tratar este problema, sendo que os mais conhecidos
são o modelo de Scholes e Williams (1977) e Dimson (1979). Em Scholes e
Williams (1977), o procedimento envolve a estimação de três regressões, de
forma a captar a influência do retorno do índice de mercado defasado de t-1 e
adiantado de t+1 sobre o retorno do título que está sendo analisado. Em Dimson
(1979), o procedimento é uma regressão linear múltipla que considera como
variáveis independentes os retornos do índice de mercado em séries defasadas e
adiantadas em diversos períodos de tempo. Entretanto, apesar dos modelos de
Scholes e Williams e Dimson retirarem o viés na estimação dos betas, causados
pela não sincronia entre a freqüência de negociação do título sendo analisado e
os títulos compostos pelo índice de mercado, Brown e Warner (1985) verificaram
que estes modelos não aumentam de forma significativa o poder dos testes
estatísticos dos retornos anormais;
b) Apesar da simplicidade do modelo de retorno médio constante, Brown e Warner
(1980, 1985) concluíram que este modelo consegue resultados tão satisfatórios
quanto modelos mais sofisticados, como por exemplo, o modelo de mercado.
Esta aparente falta de sensibilidade dos resultados do estudo de eventos ao
modelo de geração de retornos pode ser atribuída ao fato de que a variância do
50
retorno anormal nem sempre é reduzida pela escolha de um modelo de geração
de retornos mais sofisticado. Cabe ressaltar que Dasgupta, Laplante e Mamingi
(2001) também utilizaram o modelo de retorno médio constante para analisar a
reação dos mercados de capitais de alguns países em desenvolvimento
(Argentina, Chile, México e Filipinas) às noticias envolvendo empresas e o meio-
ambiente e chegaram a resultados bastante satisfatório.
c) Segundo Campbell (1997), em estudos de eventos que abordam exclusivamente
empresas do mesmo setor, pode ocorrer uma autocorrelação entre os retornos
anormais dos diversos títulos na janela do evento. Este fato pode criar um viés na
estatística-teste e prejudicar o teste de hipóteses. Entretanto, Brown e Warner
(1985) demonstraram que os benefícios de se ajustar a variância para refletir a
autocorrelação na série temporal dos retornos anormais são pequenos no caso
de amostra de empresas de vários setores e não aumentam de forma
significativa o poder dos testes estatísticos;
d) Um conceito bastante importante em testes de hipóteses é o conceito do poder
do teste, que é a probabilidade de se rejeitar a hipótese nula, dado um
determinado valor do parâmetro que está se querendo testar, que pode estar ou
não especificado pela hipótese alternativa (H1). MacKinlay (1997) observa que
em estudos de eventos existe um equilíbrio entre a dimensão dos retornos
anormais e o tamanho da amostra necessária para se testar a hipótese nula.
Quanto maior a dimensão dos retornos anormais, menor pode ser a amostra para
um determinado nível de poder de teste. Adicionalmente, Brown e Warner (1980)
enfatizam a importância de se definir claramente a janela do evento e observam
que quanto maior a janela do evento, menor é o poder da metodologia de
estudos de eventos.
51
Finalizando a revisão de literatura, apresentamos a tabela abaixo que resume e
enquadra o referencial teórico adotado.
TABELA 4: Resumo do Referencial Teórico
Seção Referências Bibliográficas
2.1 - Contextualização McGuire, Sundgren e Schneeweis (1988)
Porter e van der Linde (1995)
2.2.1 – Estudos Anteriores do tipo Comparação
entre Portfólios
Cohen, Fenn e Konar (1997)
Clough (1997)
Diltz (1993)
Edwards (1998)
Kreander et al. (2000)
Snyder e Collins (1993)
White (1996)
2.2.2 – Estudos Anter
iores do tipo Estudo de
Eventos
Klassen e McLaughlin (1996)
Muoghalu, Robinson e Glascock (1990)
Lanoie e Laplante (1994)
Karpoff, Lott e Rankine (1999)
Hamilton (1995)
Shane e Spicer (1983)
Gupta e Goldar (2003)
Dasgupta, Laplante e Mamingi (2001)
Harper e Adams (1996)
Jones e Rubin (1999)
Lanoie, Laplante e Roy (1998)
2.2.3 – Estudos Anteriores do tipo Regressões
Múltiplas
Spicer (1978)
Feldman, Ameer e Soyka (1996)
Konar e Cohen (1997)
Thomas e Tonks (2001)
Hart e Ahuja (1996)
King e Lenox (2001)
Mahapatra (1984)
Jaggi e Freedman (1992)
Johnson (1996)
2.3 – Estudo de Eventos
Haugen (2001)
MacKinlay (1997)
Brown e Warner (1980, 1985)
Fama et al. (1969)
Scholes e Williams (1977)
Dimson (1979)
Peterson (1989)
Masulis (1980)
Após a revisão dos resultados de estudos anteriores e dos principais fundamentos
teóricos referentes ao tema dessa pesquisa, o próximo capítulo descreve a
metodologia utilizada.
52
3 METODOLOGIA
Neste trabalho, optamos por utilizar a metodologia de estudos de eventos para
analisar a relação entre desempenho ambiental e financeiro das empresas. A
justificativa para o uso desse método reside no fato de que se trata de uma
metodologia já consolidada no campo de finanças e, além disso, a pesquisa
bibliográfica realizada identificou que o método de estudo de eventos foi o único
método utilizado nos estudos que abordaram a relação entre desempenho ambiental
e financeiro de empresas em países emergentes. Dessa forma, nossos resultados
poderiam ser comparados com os estudos anteriores.
Através da metodologia de estudo de eventos, verificamos se eventos ambientais
envolvendo as empresas brasileiras listadas na BOVESPA tiveram impacto
significativo no valor de suas ações.
Inicialmente, na seção 3.1 são apresentadas as hipóteses nulas a serem testadas;
logo após, na seção 3.2, são apresentadas as bases de dados utilizadas e a
metodologia para a identificação dos eventos ambientais. Em seguida,
apresentamos na seção 3.3 a amostra utilizada e os critérios de filtragem de dados,
na seção 3.4 o período analisado e na seção 3.5 os critérios utilizados para o cálculo
dos retornos. O tratamento estatístico realizado para fins de verificação das
hipóteses testadas é apresentado na seção 3.6 e a seção 3.7 conclui o capítulo
identificando as principais limitações do método utilizado.
3.1 Hipóteses a Serem Testadas
A hipótese básica a ser testada é se eventos ambientais envolvendo determinada
empresa afetam o valor de suas ações, portanto iremos dividir a amostra em dois
grupos com as seguintes hipóteses nulas:
1
o
Grupo: Eventos ambientais positivos
53
Ho: Eventos positivos envolvendo a empresa e o meio-ambiente não influenciam de
forma significativa o retorno das ações da empresa. Ou seja, os retornos anormais
do portfólio in event time podem ser representados por uma normal com média zero
e variância )(
,
2
ti
RAσ .
H1: Eventos positivos envolvendo a empresa e o meio-ambiente influenciam
positivamente o retorno das ações da empresa. Em outras palavras, os retornos
anormais do portfólio in event time podem ser representados por uma normal com
média maior que zero e variância )(
,
2
ti
RAσ .
2
o
Grupo: Eventos ambientais negativos
Ho: Eventos negativos envolvendo a empresa e o meio-ambiente não influenciam de
forma significativa o retorno das ações da empresa. Ou seja, os retornos anormais
do portfólio in event time podem ser representados por uma normal com média zero
e variância )(
,
2
ti
RAσ .
H1: Eventos negativos envolvendo a empresa e o meio-ambiente influenciam
negativamente o retorno das ações da empresa. Em outras palavras, os retornos
anormais do portfólio in event time podem ser representados por uma normal com
média menor que zero e variância )(
,
2
ti
RAσ .
Para efeito do presente estudo, consideramos como eventos ambientais positivos os
prêmios e certificados ambientais recebidos pelas empresas emitidos por instituições
independentes e anúncio de investimento em desempenho ambiental e como
eventos ambientais negativos acidentes ambientais (derramamento de óleo,
poluição de rios, etc.) e irregularidades ambientais publicamente noticiadas pela
imprensa decorrentes das operações das empresas.
54
3.2 Base de Dados Utilizada e Identificação dos Eventos
Inicialmente escolhemos empresas brasileiras de capital aberto que fossem
negociadas na BOVESPA e que atuassem em setores com alto potencial de impacto
ambiental. Com base no estudo de Ferraz e Serôa da Mota (2002), definimos os
seguintes setores: Petróleo e Gás, Papel e Celulose, Químico, Siderurgia e
Mineração.
Para a identificação dos eventos ambientais foi realizada pesquisa, através do portal
Factiva, que agrega uma grande quantidade de bases de dados, incluindo os
principais jornais e periódicos do país. A pesquisa foi realizada com as seguintes
palavras-chave: meio ambiente, ecossistema(s), poluente(s), efluente(s), acidente(s)
ambiental(is), derramamento, poluição, polui, poluiu, prêmio ambiental, prêmio
ecologia, prêmio ecológico, ISO 14001, FSC e nome de cada uma das empresas
dos setores de Petróleo e Gás, Papel e Celulose, Químico, Siderurgia e Mineração
listadas na BOVESPA.
Foram obtidas notícias ambientais publicadas pelos seguintes veículos: Gazeta
Mercantil, O Globo, O Estado de São Paulo, Folha de São Paulo, Jornal do
Commércio, Valor Econômico, Jornal do Brasil e revista Metalurgia & Materiais.
A identificação dos eventos foi realizada via leitura individual de cada uma das
notícias obtidas na pesquisa pelas palavras-chave.
Os preços diários de fechamento das ações que compõem a amostra foram obtidos
junto à base de dados da Economática e já estavam ajustados para dividendos.
3.3 Amostra
O primeiro critério de filtragem foi relacionar as empresas dentro dos setores
escolhidos que possuíam ações listadas e negociadas de forma líquida na Bovespa.
Utilizamos o índice de presença em bolsa obtido na própria base de dados da
Economática, cuja fórmula é reproduzidas abaixo.
55
Presença em Bolsa (PB): PB = 100 * p/P
onde:
p = número de dias em que houve pelo menos um negócio com a ação dentro do
período escolhido;
P = número total de dias do período escolhido.
Identificamos as ações que possuíssem um nível mínimo de presença em bolsa de
95 durante todo o período da pesquisa; ou seja, em pelo menos em 95% dos dias
houve negócios com a ação.
O segundo filtro, foi verificar nesta amostra as empresas que tiveram seu nome
associado a eventos ambientais positivos e/ou negativos.
O terceiro filtro foi identificar a simultaneidade de eventos (efeito contágio), ou seja,
retiramos da amostra os eventos ambientais cuja janela de evento continha também
outros eventos relevantes, tais como, divulgação de resultados financeiros, anúncio
de fusões e aquisições, anúncio de captação de recursos. Essa etapa foi realizada
através do cruzamento dos eventos obtidos nas etapas anteriores e de informações
obtidas junto à base de dados da Economática, que contém os fatos relevantes
informados pelas empresas a Comissão de Valores Mobiliários (CVM).
Ao final da análise ficamos com 12 eventos ambientais negativos e 18 eventos
ambientais positivos, envolvendo um total de 11 empresas, conforme tabela 5 a
seguir.
TABELA 5: Resumo dos eventos
Natureza e quantidade de eventos
Empresa Setor Positivo Negativo
Petrobrás Petróleo e Gás 0 4
Aracruz Papel e Celulose 2 1
Klabin Papel e Celulose 4 0
Suzano Papel e Celulose 1 0
Votorantim Papel e Celulose 1 1
Vale do Rio Doce Mineração de Metais 3 2
Copene/Braskem Ind. Química 0 1
CSN Siderurgia 3 2
Gerdau Siderurgia 0 1
CST Siderurgia 3 0
USIMINAS Siderurgia 1 0
TOTAL 18 12
56
A relação detalhada de empresas e eventos encontra-se nos anexos 1 e 2.
3.4 Período Analisado
Inicialmente foram identificados eventos ambientais a partir de janeiro de 1994.
Entretanto, após a realização das filtragens citadas anteriormente diversos eventos
foram excluídos e a amostra final ficou caracterizada por eventos no período de julho
de 1997 a agosto de 2004, mês da conclusão da coleta de dados.
3.5 Cálculo dos Retornos
Inicialmente dividimos a amostra em dois grupos de acordo com a natureza do
evento ambiental, se positivo ou negativo. A seguir, os retornos das ações das
empresas analisadas foram calculados para períodos diários, tomando como base a
cotação de fechamento no mercado à vista.
Para empresas que tinham mais de um tipo de ação sendo negociada em bolsa
(ações ordinárias, preferenciais, ADRs, etc.), escolhemos as ações que possuíam
maior liquidez, sendo que, de uma forma geral, as ações preferenciais foram as mais
negociadas.
O retorno observado foi obtido pela seguinte relação:
1
ln
−
+=
tttt
PDPR
Onde, P
t
e P
t-1
são os preços do título na data t e t-1, respectivamente e D
t
é o valor
dos dividendos pagos na data t.
O retorno esperado foi obtido por dois métodos distintos: média constante e modelo
de mercado. Estes modelos já foram ilustrados na seção 2.3 e o objetivo de
57
utilizarmos os dois tipos foi avaliarmos se os resultados são robustos e
independentes do modelo de geração de retornos. No caso do modelo de mercado,
utilizamos dois proxies de mercado separadamente, a saber: o índice IBOVESPA e o
índice IBX-100. O objetivo foi avaliar se os resultados eram robustos e
independentes do modelo de geração de retornos e do índice utilizado.
Grande parte dos estudos de eventos relacionando desempenho ambiental e
financeiro utilizaram janelas de eventos de três dias úteis, incluindo o dia anterior ao
anúncio, o dia do anúncio e o dia posterior ao anúncio (vide tabela 2). Cabe notar
que a maioria desses estudos foi realizada no mercado norte-americano, que é mais
desenvolvido e dinâmico que o brasileiro. No presente estudo foram consideradas
várias janelas de evento, variando de 1 dia antes até 20 dias depois da publicação
do evento na mídia. Todos os testes estatísticos realizados consideraram diversas
janelas intermediárias dentro desse intervalo. Como período de estimação,
consideramos 100 dias antes da janela do evento. Esse intervalo também está em
linha com as janelas de estimação observadas nos estudos de evento anteriores que
relacionam desempenho ambiental e financeiro.
De posse dos retornos observados e esperados, calculamos os retornos anormais
conforme abaixo:
ttititi
XRERRA |
,,,
−=
Onde
ti
RA
,
,
ti
R
,
e
ti
RE
,
são, respectivamente, os retornos anormal, observado e
esperado do título i na data t e
t
X é a informação condicional ao modelo de geração
de retornos.
Conforme observado no referencial teórico, poderia existir um erro econométrico na
estimação dos coeficientes do modelo de mercado, devido a uma diferença na
freqüência de negociação dos títulos inclusos na carteira de mercado. Em outras
palavras, a base de tempo em que os retornos estariam sendo regredidos seria
diferente e isso poderia trazer vieses na análise. Os modelos mais utilizados para
tratar esse problema são os modelos de Scholes e Williams (1977) e Dimson (1979).
58
Entretanto, apesar desses modelos retirarem o viés na estimação dos parâmetros,
neste trabalho não iremos fazer uso desses modelos por entender que não
aumentam de forma significativa o poder dos testes estatísticos dos retornos
anormais (BROWN e WARNER, 1985).
Outro problema também abordado no referencial teórico diz respeito a
autocorrelação entre os retornos anormais dos diversos títulos na janela do evento
em estudo de eventos de empresas do mesmo setor. Isso poderia criar um viés na
estatística-teste e prejudicar o teste de hipóteses (CAMPBELL,1997). Entretanto,
Brown e Warner (1985) demonstraram que os benefícios de se ajustar a variância,
para refletir a autocorrelação na série temporal dos retornos anormais são pequenos
no caso de amostra de empresas de vários setores e não aumentam de forma
significativa o poder dos testes estatísticos. Portanto, como a presente pesquisa
trata de setores diversos, consideraremos nula a autocorrelação entre os retornos
anormais na janela do evento, de forma a simplificar a estatística-teste.
3.6 Técnicas Estatísticas Utilizadas para Verificação dos Retornos Anormais e
Formação dos Portfólios
Após a obtenção dos retornos anormais de cada ação, formou-se um portfólio global
(portfólio in event time) em que cada ação possui peso idêntico, sendo o retorno
deste portfólio a média dos retornos anormais das ações da amostra. O portfólio
formado é do tipo in event time, pois o retorno do portfólio representa a média dos
retornos para uma mesma data relativa à do anúncio do evento. O retorno anormal
deste portfólio para uma data t foi calculado conforme a fórmula abaixo:
( )
∑
=
⋅=
N
i
tit
RANAR
1
,
/1
onde N é o número de séries temporais submetidas ao evento sendo analisado.
De acordo com a metodologia de estudos de eventos já ilustrada, definimos a
seguinte estatística-teste:
59
(
)
( )
( )
baAAR
baAAR
,
,
σ
θ =
Onde,
∑
=
=
b
at
t
ARbaAAR ),(
e
( )
( )
∑
−
⋅
+−
=
N
i
i
N
ab
baAAR
1
2
)1(
, σσ
De posse da estatística-teste (θ), aplicamos o teste-t para verificar se a média dos
retornos anormais do portfólio in event time é significativamente diferente de zero.
Utilizaremos um nível de significância de 5%, valor esse comumente adotado na
literatura de finanças.
Adicionalmente, como forma de checagem da estatística-teste, utilizamos um teste-t
padrão de comparação entre médias com variância desconhecida, conforme
apresentado em Masulis (1980), cuja fórmula é detalhada abaixo:
( ) ( )
{ }
{ } { }
2121
2
22
2
11
12
112/11 TTTTsTsT
RR
t
+⋅−+−+−
−
≡
Onde T
1
é o número de dias do período de estimação, T
2
é o número de dias da
janela do evento, R
1
é o retorno médio do portfólio de controle durante o período de
estimação, R
2
é o retorno médio do portfólio durante a janela do evento, S
1
é o
desvio-padrão dos retornos do portfólio durante o período de estimação e S
2
é o
desvio-padrão dos retornos do portfólio durante a janela do evento.
Como estamos trabalhando com retornos diários, temos o problema já mencionado
da não-normalidade da distribuição de retornos (caudas mais pronunciadas e
assimetria). Desta forma, fizemos uso de um gráfico quantil-quantil (Q-Q Plot) para
verificar a normalidade ou não dos retornos e, em seguida, aplicamos um teste não
paramétrico (teste dos sinais) para testar a hipótese nula sem os condicionantes de
normalidade da distribuição dos retornos. O teste dos sinais consiste em substituir
cada valor dos retornos anormais do portfólio in event time na data t por um sinal “+”,
caso o retorno anormal seja maior do que zero. Testamos, então, a hipótese nula de
60
que o número de sinais “+” são valores de uma variável aleatória binomial com
probabilidade igual a 0,5. Quando o número de observações (n) for suficientemente
grande (com np e n(1-p) maiores do que 5) podemos utilizar uma aproximação
normal da distribuição binomial. Assim, podemos basear o teste dos sinais na
seguinte estatística-teste:
)1( pnp
npn
z
−
−
=
+
onde, n
+
é o número de observações com retornos anormais positivos, n é o número
de observações, p é a probabilidade igual a 0,5 e z é a distribuição normal
padronizada. Importante notar que o teste do sinal indica apenas a direção dos
retornos anormais, ou seja, se positivo ou negativo e não entra no mérito da
magnitude dos retornos anormais. Dessa forma, utilizaremos esse teste em um
caráter ilustrativo.
3.7 Limitações do Método
A principal limitação do método de estudo de eventos é relativa à hipótese de
mercado eficiente. Assume-se que o mercado seja eficiente, em velocidade e
precisão, e efetuam-se testes estatísticos para verificar se o mercado reagiu ou não
ao evento em questão.
Outra questão importante em estudo de eventos diz respeito à amplificação ou
atenuação da notícia devido à cobertura da mídia. Hamilton (1995) observou que a
divulgação de notícias envolvendo as empresas e o meio-ambiente possui uma série
de vieses, assim, o risco percebido pode ser diferente do real e impactar a avaliação.
Hamilton (1995) levanta os seguintes pontos:
• Entre os diferentes tipos de emissão de poluentes relatados pelo TRI, as que
envolvem poluição do ar, do solo e resíduos enviados para fora das
61
instalações das empresas para posterior tratamento foram as notícias que
mais atraíram jornalistas e geraram matérias na mídia;
• Para um determinado nível de emissão de poluentes, as empresas que
tinham as emissões concentradas em poucas fábricas atraíam mais a atenção
dos jornalistas e, portanto, recebiam uma maior cobertura da mídia do que
firmas que tinham as emissões espalhadas em diversas fábricas, apesar do
nível global de emissão das empresas comparadas serem semelhantes;
• O grau em que impactos ambientais gerados pelas empresas viram notícia
para os jornalistas varia em decorrência da quantidade de informação prévia
que aquele jornalista tenha sobre a empresa e seu perfil poluidor;
• A cobertura da mídia é altamente influenciada por fatores geográficos.
Fábricas que se situam em grandes metrópoles e, portanto, perto dos
principais veículos de mídia, estão sujeitas a uma maior cobertura jornalística
em relação a impactos ambientais do que fábricas que se situam em longe
dos pólos jornalísticos.
A possível omissão de alguma palavra-chave relevante também deve ser
considerada uma limitação do método, pois nesse caso, o evento não seria
computado no teste de hipótese.
Portanto, possíveis efeitos de amplificação e/ou atenuação dos eventos ambientais
devido à cobertura da mídia e possível omissão de alguma palavra-chave devem ser
considerados, pois, em sua essência, o estudo de eventos trata de expectativas e
sinalizações entre empresas e o mercado acionário.
62
4 RESULTADOS
Os gráficos a seguir ilustram os retornos anormais acumulados (RAA) do portfólio in
event time ao longo da janela do evento.
GRÁFICO 1: Retornos Anormais Acumulados (RAA) para o portfólio in event time
usando o modelo de média constante como modelo de geração de retornos
Modelo Média Constante
-0,1200
-0,1000
-0,0800
-0,0600
-0,0400
-0,0200
0,0000
0,0200
0,0400
-1
1
3
5
7
9
11
13
15
17
19
Janela do Evento
RAA
ev. positivos ev. negativos
GRÁFICO 2: Retornos Anormais Acumulados (RAA) para o portfólio in event time
usando o modelo de mercado (índice IBOVESPA) como modelo de geração de
retornos
Modelo Mercado - IBOVESPA
-0,0800
-0,0600
-0,0400
-0,0200
0,0000
0,0200
-1
1
3
5
7
9
11
13
15
17
19
Janela do Evento
RAA
ev. positivos ev. negativos
63
GRÁFICO 3: Retornos Anormais Acumulados (RAA) para o portfólio in event time
usando o modelo de mercado (índice IBX-100) como modelo de geração de retornos
Modelo Mercado - IBX-100
-0,0600
-0,0500
-0,0400
-0,0300
-0,0200
-0,0100
0,0000
0,0100
0,0200
-1
1
3
5
7
9
11
13
15
17
19
Janela do Evento
RAA
ev. positivos ev. negativos
Em um primeiro exame visual, verifica-se que, independentemente do modelo de
geração de retornos usados, a reação do mercado acionário brasileiro às noticias
ambientais negativas foi mais significativa do que a reação às notícias ambientais
positivas. Além disso, observa-se que a reação aos eventos ambientais negativos
ganha maior expressão a partir do quinto dia-útil após a divulgação do evento. Os
valores relativos aos retornos anormais (RA) e os retornos anormais acumulados
(RAA) para o portfólio in event time estão apresentados na tabela 6 abaixo.
64
TABELA 6: Retornos Anormais (RA) e Retornos Anormais Acumulados (RAA) para
o portfólio in event time.
Dias do
evento
RA
RAA
RA
RAA
RA
RAA
RA
RAA
RA
RAA
RA
RAA
-1
0,0020
0,0020
0,0011
0,0011
-0,0003
-0,0003
-0,0016
-0,0016
-0,0016
-0,0016
-0,0016
-0,0016
0 0,0045 0,0065 -0,0051 -0,0040 0,0032 0,0029 -0,0023 -0,0039 0,0037 0,0021 -0,0022 -0,0038
1 -0,0001 0,0064 -0,0009 -0,0048 -0,0003 0,0026 0,0005 -0,0035 -0,0006 0,0015 0,0012 -0,0027
2 -0,0010 0,0054 -0,0191 -0,0240 0,0000 0,0026 -0,0092 -0,0127 -0,0006 0,0009 -0,0075 -0,0101
3 -0,0055 -0,0001 0,0023 -0,0216 -0,0057 -0,0031 0,0087 -0,0039 -0,0051 -0,0042 0,0072 -0,0029
4 0,0006 0,0005 -0,0051 -0,0267 -0,0044 -0,0074 -0,0068 -0,0108 -0,0024 -0,0066 -0,0091 -0,0120
5 0,0135 0,0140 -0,0129 -0,0396 0,0113 0,0038 -0,0111 -0,0219 0,0113 0,0047 -0,0081 -0,0201
6 0,0047 0,0186 -0,0022 -0,0419 0,0023 0,0061 -0,0028 -0,0247 0,0025 0,0072 -0,0012 -0,0213
7 0,0017 0,0204 -0,0130 -0,0549 0,0017 0,0078 -0,0090 -0,0338 0,0018 0,0090 -0,0100 -0,0313
8 0,0067 0,0270 -0,0005 -0,0554 0,0034 0,0113 0,0050 -0,0288 0,0028 0,0118 0,0086 -0,0227
9 -0,0032 0,0238 -0,0101 -0,0655 -0,0027 0,0085 -0,0071 -0,0359 -0,0043 0,0075 -0,0042 -0,0269
10 -0,0057 0,0181 0,0043 -0,0612 -0,0094 -0,0008 -0,0004 -0,0362 -0,0094 -0,0019 -0,0013 -0,0281
11 -0,0024 0,0157 -0,0078 -0,0690 0,0006 -0,0002 -0,0033 -0,0396 0,0008 -0,0012 -0,0019 -0,0300
12 -0,0030 0,0127 -0,0169 -0,0859 -0,0041 -0,0043 -0,0081 -0,0477 -0,0040 -0,0051 -0,0054 -0,0354
13 -0,0014 0,0112 -0,0114 -0,0973 0,0002 -0,0041 -0,0128 -0,0605 0,0000 -0,0051 -0,0133 -0,0487
14 0,0138 0,0250 0,0078 -0,0895 0,0096 0,0055 0,0012 -0,0592 0,0099 0,0048 -0,0037 -0,0525
15 -0,0047 0,0203 0,0117 -0,0778 0,0002 0,0057 0,0089 -0,0504 0,0003 0,0051 0,0056 -0,0468
16 0,0006 0,0209 -0,0110 -0,0888 -0,0004 0,0053 -0,0043 -0,0547 0,0004 0,0054 -0,0030 -0,0499
17 0,0080 0,0289 -0,0040 -0,0928 0,0077 0,0130 0,0034 -0,0513 0,0081 0,0135 0,0048 -0,0451
18 0,0002 0,0291 -0,0030 -0,0957 -0,0026 0,0104 0,0023 -0,0490 -0,0037 0,0098 0,0051 -0,0400
19 -0,0066 0,0225 -0,0124 -0,1082 -0,0053 0,0051 -0,0109 -0,0599 -0,0045 0,0053 -0,0036 -0,0436
20
0,0036
0,0260
0,0058
-0,1024
0,0012
0,0064
0,0030
-0,0569
0,0013
0,0066
-0,0014
-0,0450
Media Constante
Modelo de Mercado - IBOVESPA
Eventos Positivos
Eventos Negativos
Eventos Positivos
Eventos Negativos
Modelo de Mercado - IBX100
Eventos Positivos
Eventos Negativos
A tabela 7 a seguir apresenta o resultados da estatística-teste e p-valor utilizadas
para a realização do teste de hipóteses em relação ao modelo de média constante e
teste padrão de médias. Conforme observado na seção sobre metodologia, foram
consideradas várias janelas de evento, variando de 1 dia antes até 20 dias depois da
publicação do evento na mídia.
65
TABELA 7: Estatística-teste e p-valor para os Retornos Anormais Acumulados do
Portfólio in event time, modelo de médias constante e teste padrão de médias.
Janela
do evento
RAA
estat.-t
p-valor
RAA
estat.-t
p-valor
RAA
estat.-t
p-valor
RAA
estat.-t
p-valor
(-1,0) 0,00646 0,67287 26% -0,00396 -0,38041 35,5% 0,00646 0,66020 26% -0,00396 -0,36020 36,0%
(-1,+1) 0,00637 0,54197 30% -0,00484 -0,37935 35,6% 0,00637 0,53140 30% -0,00484 -0,35921 36,0%
(-1,+2) 0,00539 0,39705 35% -0,02396 -1,62559 6,6% 0,00539 0,38905 35% -0,02396 -1,51046 6,7%
(-1,+3) -0,00009 -0,00582 50% -0,02163 -1,31304 10,8% -0,00009 -0,00568 50% -0,02163 -1,21473 11,4%
(-1,+4) 0,00047 0,02814 49% -0,02672 -1,48030 8,3% 0,00047 0,02747 49% -0,02672 -1,36955 8,7%
(-1,+5) 0,01395 0,77661 22% -0,03965 -2,03375 3,3% 0,01395 0,74613 23% -0,03965 -1,87250 3,2%
(-1,+6) 0,01864 0,97045 17% -0,04190 -2,01020 3,5% 0,01864 0,93185 18% -0,04190 -1,84948 3,4%
(-1,+7) 0,02036 0,99973 17% -0,05488 -2,48243 1,5% 0,02036 0,96002 17% -0,05488 -2,27454 1,2%
(-1,+8) 0,02704 1,25950 11% -0,05535 -2,37544 1,8% 0,02704 1,20741 11% -0,05535 -2,17184 1,6%
(-1,+9) 0,02383 1,05826 15% -0,06548 -2,67917 1,1% 0,02383 1,01132 16% -0,06548 -2,44607 0,8%
(-1,+10) 0,01809 0,76909 23% -0,06120 -2,39764 1,8% 0,01809 0,73082 23% -0,06120 -2,17300 1,6%
(-1,+11) 0,01572 0,64231 26% -0,06903 -2,59824 1,2% 0,01572 0,60955 27% -0,06903 -2,35375 1,0%
(-1,+12) 0,01268 0,49904 31% -0,08591 -3,11603 0,5% 0,01268 0,47285 32% -0,08591 -2,79641 0,3%
(-1,+13) 0,01125 0,42777 34% -0,09732 -3,41028 0,3% 0,01125 0,40514 34% -0,09732 -3,05473 0,1%
(-1,+14) 0,02500 0,92050 19% -0,08953 -3,03746 0,6% 0,02500 0,85850 20% -0,08953 -2,68267 0,4%
(-1,+15) 0,02034 0,72655 24% -0,07781 -2,56100 1,3% 0,02034 0,67531 25% -0,07781 -2,21677 1,4%
(-1,+16) 0,02092 0,72631 24% -0,08878 -2,83992 0,8% 0,02092 0,67511 25% -0,08878 -2,45173 0,8%
(-1,+17) 0,02894 0,97799 17% -0,09277 -2,88827 0,7% 0,02894 0,90528 18% -0,09277 -2,49351 0,7%
(-1,+18) 0,02910 0,95844 18% -0,09574 -2,90545 0,7% 0,02910 0,88710 19% -0,09574 -2,50791 0,7%
(-1,+19) 0,02248 0,72246 24% -0,10816 -3,20313 0,4% 0,02248 0,66484 25% -0,10816 -2,75442 0,3%
(-1,+20) 0,02604 0,81784 21% -0,10235 -2,96145 0,6% 0,02604 0,75224 23% -0,10235 -2,52680 0,6%
Eventos Positivos
Eventos Negativos
Teste de médias padrão (1)
Media Constante
Eventos Positivos
Eventos Negativos
(1) conforme apresentado em Masulis (1980).
Analisando a tabela 7, verifica-se que para os eventos positivos não podemos
rejeitar a hipótese nula. Ou seja, os testes estatísticos para o modelo de média
constante e o teste de médias padrão indicaram que eventos positivos envolvendo a
empresa e o meio-ambiente não influenciam de forma significativa o retorno das
ações da empresa.
Já para os eventos negativos, podemos rejeitar a hipótese nula com significância
estatística de 5% para o conjunto de janelas de evento compreendido entre (-1,+5) e
(-1,+20). Ou seja, os testes estatísticos para o modelo de média constante e o teste
de médias padrão indicaram que eventos negativos envolvendo a empresa e o meio-
ambiente influenciam negativamente o retorno das ações da empresa.
A tabela 8 a seguir, apresenta os resultados das estatística-teste utilizando como
modelo de geração de retornos o modelo de mercado. Neste caso, utilizamos dois
proxies de mercado separadamente: índice IBOVESPA e índice IBX. O objetivo foi
verificarmos a robustez do modelo de mercado ao índice utilizado.
66
TABELA 8: Estatística-teste e p-valor para os Retornos Anormais Acumulados do
Portfólio in event time, modelo de mercado (IBOVESPA e IBX100).
Janela
do evento
RAA
estat.-t
p-valor
RAA
estat.-t
p-valor
RAA
estat.-t
p-valor
RAA
estat.-t
p-valor
(-1,0) 0,00288 0,34275 37% -0,00395 -0,49069 31,7% 0,00212 0,25210 40% -0,00383 -0,48020 32,0%
(-1,+1) 0,00260 0,25193 40% -0,00349 -0,35393 36,5% 0,00153 0,14871 44% -0,00265 -0,27137 39,6%
(-1,+2) 0,00260 0,21882 41% -0,01265 -1,11264 14,5% 0,00093 0,07837 47% -0,01012 -0,89664 19,5%
(-1,+3) -0,00306 -0,22999 41% -0,00393 -0,30903 38,2% -0,00418 -0,31525 38% -0,00294 -0,23304 41,0%
(-1,+4) -0,00745 -0,51109 31% -0,01076 -0,77269 22,8% -0,00663 -0,45596 33% -0,01204 -0,87113 20,1%
(-1,+5) 0,00385 0,24447 40% -0,02190 -1,45568 8,7% 0,00468 0,29779 38% -0,02015 -1,34962 10,2%
(-1,+6) 0,00613 0,36415 36% -0,02474 -1,53837 7,6% 0,00722 0,43046 34% -0,02131 -1,33571 10,4%
(-1,+7) 0,00780 0,43730 33% -0,03375 -1,97843 3,7% 0,00901 0,50605 31% -0,03133 -1,85090 4,6%
(-1,+8) 0,01125 0,59808 28% -0,02877 -1,60019 6,9% 0,01177 0,62733 27% -0,02268 -1,27154 11,5%
(-1,+9) 0,00854 0,43302 34% -0,03587 -1,90167 4,2% 0,00751 0,38145 35% -0,02685 -1,43504 9,0%
(-1,+10) -0,00083 -0,04032 48% -0,03623 -1,83899 4,7% -0,00192 -0,09357 46% -0,02812 -1,43902 8,9%
(-1,+11) -0,00025 -0,01144 50% -0,03957 -1,92976 4,0% -0,00115 -0,05376 48% -0,02998 -1,47362 8,4%
(-1,+12) -0,00431 -0,19352 42% -0,04769 -2,24158 2,3% -0,00511 -0,23036 41% -0,03538 -1,67604 6,1%
(-1,+13) -0,00411 -0,17838 43% -0,06046 -2,74517 1,0% -0,00510 -0,22187 41% -0,04870 -2,22891 2,4%
(-1,+14) 0,00551 0,23153 41% -0,05923 -2,60391 1,2% 0,00479 0,20164 42% -0,05245 -2,32430 2,0%
(-1,+15) 0,00567 0,23099 41% -0,05038 -2,14864 2,7% 0,00510 0,20828 42% -0,04685 -2,01407 3,5%
(-1,+16) 0,00530 0,20992 42% -0,05470 -2,26710 2,2% 0,00545 0,21647 42% -0,04986 -2,08306 3,1%
(-1,+17) 0,01299 0,50082 31% -0,05128 -2,06869 3,1% 0,01351 0,52232 30% -0,04508 -1,83330 4,7%
(-1,+18) 0,01041 0,39147 35% -0,04900 -1,92693 4,0% 0,00977 0,36815 36% -0,04002 -1,58625 7,0%
(-1,+19) 0,00511 0,18759 43% -0,05986 -2,29723 2,1% 0,00531 0,19526 42% -0,04362 -1,68719 6,0%
(-1,+20) 0,00636 0,22797 41% -0,05689 -2,13305 2,8% 0,00657 0,23602 41% -0,04499 -1,70006 5,9%
Modelo de Mercado - IBOVESPA
Modelo de Mercado - IBX
Eventos Positivos
Eventos Negativos
Eventos Positivos
Eventos Negativos
A tabela 8 reforça os resultados anteriormente encontrados: para eventos positivos
não podemos rejeitar a hipótese nula e para eventos negativos podemos rejeitá-la.
Entretanto, observa-se que o p-valor obtido para os modelos de mercado é um
pouco inferior aos níveis observados nos modelos de média constate e teste de
médias padrão. Além disso, observa-se que o p-valor obtido foi influenciado pelo
índice adotado. Para o modelo de mercado com índice IBOVESPA, a rejeição da
hipótese nula com um nível de significância de 5% acorre apenas para as janelas (-
1,+7) e de (-1,+9) até (-1,+20). Já para o índice IBX-100, a rejeição da hipótese nula
para o mesmo nível de significância estatística ocorre para as janelas (-1,+7) e de (-
1,+13) até (-1,+17).
A principal justificativa para as diferenças nos resultados encontrados para os dois
modelos de mercado repousa na forma de cálculo e abrangência dos índices
utilizados. No período analisado, o índice Bovespa foi composto por uma média de
50 empresas, enquanto que o índice IBX-100 foi composto por uma média de 80. O
Anexo 3 apresenta uma tabela comparativa entre a quantidade de empresas
incluídas em cada um dos índices, bem como a composição dos mesmos referente
67
ao segundo quadrimestre de 2005. Tanto o IBOVESPA quanto o IBX-100 são
reavaliados a cada quatro meses, a fim de se manter a representatividade do índice.
De uma forma geral, as tabelas 7 e 8 reforçam os resultados ilustrados nos gráficos
1, 2 e 3, ou seja, o mercado acionário brasileiro reagiu de forma estatisticamente
significativa às noticias ambientais negativas e não reagiu às noticias ambientais
positivas.
Uma questão importante que sempre se coloca em estudos de eventos diários é a
não-normalidade da distribuição de retornos (caudas mais pronunciadas e
assimetria). Na figura abaixo apresentamos um gráfico quartil-quartil (Q-Q plot) que
objetiva verificar se a distribuição dos retornos do portfólio composto pelas empresas
envolvidas neste estudo possui aderência a uma distribuição normal. Nesse caso
consideramos que cada ação possuía um peso idêntico e o retorno deste portfólio foi
a média dos retornos das ações da amostra durante a janela de estimação.
GRÁFICO 4: Gráfico Q-Q Plot, portfólio equal weighted contendo as empresas
envolvidas neste estudo com retornos calculados durante a janela de estimação.
Q-Q Plot do portfolio equal weighted
Valor Observado
,03,02,010,00-,01-,02
Valor Esperado - Distribuicao Normal
,03
,02
,01
0,00
-,01
-,02
68
No caso de retornos perfeitamente log-normais, os pontos se situariam exatamente
em cima da linha. Verifica-se, portanto, que os retornos do portfólio composto pelas
empresas envolvidas neste estudo não possui uma aderência perfeita a uma
distribuição normal, sendo que na região das caudas esse comportamento se
sobressai. Assim, executamos também um teste não paramétrico (teste do sinal),
como forma de checagem dos resultados dos testes-t obtidos anteriormente e
obtivemos a tabela 9 a seguir.
TABELA 9: Resultado do teste de sinal aplicado aos Retornos Anormais (RA) do
portfólio in event time.
Analisando a tabela 9, verifica-se que para os eventos positivos, não podemos
rejeitar a hipótese nula. Ou seja, o teste de sinal indicou que eventos positivos
Modelo de Mercado - Ibovespa Modelo de Mercado - IBX 100
Dias do
evento
eventos
positivos
eventos
negativos
eventos
positivos
eventos
negativos
eventos
positivos
eventos
negativos
-1 + +
0 + + +
1 + + +
2 +
3 + + +
4 +
5 + + +
6 + + +
7 + + +
8 + + + + +
9
10 +
11 + +
12
13 + +
14 + + + + +
15 + + + + +
16 +
17 + + + + +
18 + + +
19
20 + + + +
Total 12 6 12 8 11 6
num.obs.
22
22
22
22
22
22
prob.
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
estat.-z 0.426401 -2.132007 0.42640 -1.27920 0.0000 -2.1320
p-valor
66.5%
1.7%
66.5%
10.0%
50.00%
1.65%
Media Constante
69
envolvendo a empresa e o meio-ambiente não influenciaram de forma significativa o
retorno das ações da empresa.
Já para os eventos negativos, podemos rejeitar a hipótese nula com uma
significância estatística da ordem de 2% para os modelos de média constante e
modelo de mercado com o índice IBX e de 10% para o modelo de mercado com o
índice IBOVESPA. Cabe ressaltar que a diferença do p-valor observada entre os
modelos de mercado IBOVESPA e IBX-100 é devida ao efeito tamanho da amostra.
Uma diferença de apenas duas observações fez com que a diferença no p-valor
fosse de aproximadamente 8%. Cabe notar que o teste do sinal indica apenas a
direção dos retornos anormais, ou seja, se positivo ou negativo e não entra no mérito
da magnitude dos retornos anormais. Dessa forma, esse teste deve ser utilizado em
um caráter ilustrativo.
70
5 CONCLUSÃO E SUGESTÕES PARA PESQUISAS FUTURAS
A relação entre desempenho ambiental e financeiro de empresas é um tópico
complexo e que necessita ainda de muitos outros estudos até que sua teoria esteja
efetivamente consolidada. Essa dissertação somou esforços na tentativa de se
compreender essa relação e contribuir para o estudo desse tópico aplicado ao
contexto brasileiro.
Na presente pesquisa, ficou evidenciada a queda no retorno das ações quando da
ocorrência de eventos ambientais negativos. No caso de eventos positivos, o retorno
das ações não sofreu alteração estatisticamente significativa.
Em uma tentativa de tentar compreender este comportamento do mercado, podemos
supor a influência dos seguintes fatores:
1. Relevância do fato: as notícias ambientais negativas tendem a ser mais
relevantes para os investidores, na medida em que existe a possibilidade da
empresa infratora receber multas e punições que teriam impacto direto no fluxo
de caixa da empresa. No caso de notícias ambientais positivas, não existe um
impacto direto no fluxo de caixa que possa ser associado ao evento em questão;
2. Natureza do processo: a construção da imagem de uma empresa é um processo
lento, gradual e sujeito a múltiplos eventos, ou seja, para que o mercado
identifique e avalie determinada empresa como uma companhia líder sob o ponto
de vista ambiental é preciso haver uma seqüência de eventos que confirmem tal
imagem. Assim a reação do mercado para eventos positivos seria de longo
prazo, lenta e gradual;
3. Viés da mídia na divulgação de notícias negativas: a mídia, ao dar mais ênfase a
notícias negativas do que notícias positivas, cria um viés em relação ao risco
percebido que pode impactar na precificação dos ativos.
4. Eventos já absorvidos pelo mercado: a possível combinação de eventos positivos
que sejam realmente o primeiro anúncio com os que poderiam ser apenas a
71
confirmação de algo já sabido pelo mercado pode ter influenciado os testes. Por
exemplo, a notícia da efetiva entrega de um prêmio ambiental não teria
relevância caso o mercado já soubesse que a empresa foi a escolhida pelo júri
para a premiação.
A tabela 10 a seguir confronta os resultados obtidos no presente estudo com os
resultados de outros estudos de eventos que trataram da relação entre desempenho
ambiental e financeiro de empresas.
TABELA 10: Análise comparativa com os estudos anteriores
Estudo País Evento
Período
Analisado
Janela
Retorno médio
observado
Brasil
Recebimento de prêmios e
certificações ambientais
1997-2004 Todas SSE
Presente
Dissertação
Brasil
Acidentes e irregularidades
ambientais
1997-2004
(-1,0)
(-1,+1)
(-1,+5)
(-1,+10)
(-1,+15)
(-1,+20)
IBOV
SSE
SSE
-2.19%
-3.62%
-5.04%
-5.69%
IBX100
SSE
SSE
-2.01%
-2.81%
-4.68%
-4.50%
EUA
recebimento de prêmios
ambientais
1985-1991 (-1,+1) +0,82% Klassen e
McLaughlin (1996)
EUA Acidentes Ambientais 1989-1990 (-1,+1) -1,5%
Muoghalu,
Robinson e
Glascock (1990)
EUA
Anúncio da abertura de
processo judicial
1977-1986 (-1,+1) -1,2%
EUA
Anúncio da abertura de
processo judicial
1980-1991 (-1,0) -1,58%
EUA
Anúncio da aplicação de
multas
1980-1991 (-1,0) -1,92%
Karpoff, Lott e
Rankine (1999)
EUA
Anúncio do término do
processo judicial
1980-1991 (-1,0) SSE
Hamilton (1995) EUA
Divulgação de lista de
Poluidores
1989 0 -0,3%
Harper e Adams
(1996)
EUA
Notificação pelo órgão
ambiental
1980-1986 (-10,+1) SSE
Lanoie, Laplante e
Roy (1998)
Canadá
Divulgação de lista de
poluidores
1990-1992 (-1,+1) SSE
Índia
Divulgação de rating
ambiental entre empresas
1999
(0,+1)
(0,+5)
(0,+10)
(0,+15)
SSE
-10,5%
-19,1%
-27%
Índia
Divulgação de rating
ambiental entre empresas
2001
(0,+1)
(0,+5)
(0,+10)
(0,+15)
SSE
-5,3%
-8,7%
-13,1%
Gupta e Goldar
(2003)
Índia
Divulgação de rating
ambiental entre empresas
2002
(0,+1)
(0,+5)
(0,+10)
(0,+15)
SSE
SSE
SSE
-8,7%
Legenda: SSE – Sem Significância Estatística
72
Observa-se que os resultados obtidos estão em alinhamento com a revisão de
literatura, possuindo implicações práticas importantes, tanto sob a ótica pública
quanto privada.
Sob a ótica pública, os resultados deste estudo nos levam a sugerir políticas que
privilegiem a divulgação de informações para o mercado financeiro a respeito do
desempenho ambiental das empresas. Esta poderá ser uma importante ferramenta
de gestão ambiental que governos e órgãos reguladores brasileiros poderão fazer
uso em adição às tradicionais ferramentas de comando e controle e instrumentos
econômicos, pois o Brasil, assim como a maioria dos países em desenvolvimento,
carece de uma estrutura adequada para um efetivo monitoramento do desempenho
ambiental das empresas, para a aplicação das sanções previstas em lei e possui
restrições orçamentárias para a concessão de subsídios.
A divulgação de informações padronizadas e isentas a respeito do desempenho
ambiental das empresas torna-se ainda mais relevante quando levamos em
consideração possíveis vieses que possam existir na divulgação deste tipo de
informação através da mídia tradicional. Conforme observou Hamilton (1995), a
cobertura da mídia é influenciada por fatores geográficos e, o grau em que eventos
ambientais envolvendo empresas viram notícia para os jornalistas, varia em
decorrência da quantidade de informação prévia que aquele jornalista tenha sobre a
empresa e seu perfil poluidor. Assim, grande parte da poluição diária que é gerada,
não chega ao conhecimento do mercado. Perde-se, portanto, a oportunidade de
utilização do mercado financeiro como força de pressão adicional para fins de gestão
ambiental.
Conclui-se que, sob a ótica pública, pode existir um amplo espaço para a utilização
dos mercados financeiros como ferramenta de gestão ambiental, especialmente
quando consideramos a tendência de crescimento do mercado acionário brasileiro.
Entretanto, para que uma estratégia de divulgação de informações relativas ao
desempenho ambiental das empresas seja efetiva, os dados publicados precisam
ser precisos e a entidade precisa ter credibilidade, pois do contrário, o mercado pode
ficar indiferente a este tipo de informação (LANOIE, LAPLANTE e ROY, 1998).
73
Sob a ótica privada, a preocupação com o meio ambiente é um assunto que vem
ganhando importância na gestão de empresas e instituições. Um dos principais
desafios das empresas, não é simplesmente adotar um sistema de gestão ambiental
para fins de adequação à legislação vigente, mas sim, encará-lo como uma
ferramenta que melhore o processo produtivo, reduza custos e aumente a
competitividade da empresa, produzindo mais com uso cada vez menor de recursos
naturais.
Além disso, é crescente o número de instituições financeiras que vem executando
avaliação de riscos ambientais para a concessão de empréstimos; pois, caso o
tomador de crédito sofra um processo de responsabilidade civil e criminal por danos
ambientais, sua capacidade de pagamento será obviamente afetada.
Conclui-se que, sob a ótica privada, a polaridade, muitas vezes observada, entre
desenvolvimento econômico e preservação do meio-ambiente está perdendo terreno
e em seu lugar emerge a visão de que o meio-ambiente pode ser encarado como
algo que possa criar valor para as companhias.
Uma continuidade natural da presente dissertação seria a execução dos dois outros
tipos de estudos mencionados no referencial teórico, mas que não foram executados
na presente pesquisa: comparação entre portfólios e regressões múltiplas.
Dentro da metodologia de estudo de eventos, outra linha que poderia ser explorada
seria analisar a evolução temporal da reação do mercado acionário a eventos
ambientais através de sub-amostras em diferentes períodos de tempo. Nesse caso,
a reação do mercado poderia ser analisada sob uma perspectiva temporal. Outra
análise ainda dentro da metodologia de estudo de eventos, seria avaliar mais
detalhadamente acidentes ambientais de acordo com diferentes graus de
intensidade (alto e baixo impacto) baseado em determinados critérios.
Outra linha de pesquisa que poderia ser explorada, seria analisar mais a fundo a
questão do “efeito reputação” e sua influência no desempenho financeiro das
empresas. Neste estudo, a maioria das empresas analisadas foram empresas do
74
setor primário da economia (petróleo, mineração, siderurgia, papel e celulose) cujos
principais clientes são outras empresas do setor industrial. Assim, potencias quedas
de receita devido à perda de imagem (efeito reputação) foram minimizadas e podem
ter se constituído menos importante do que nos estudos citados no referencial
teórico desta dissertação, que incluíram empresas em diversos ramos de atividade.
Adicionalmente, poderia ser estudado o possível ajuste ao longo do tempo do preço
das ações, associado a recuperação da empresa através de ações específicas e de
políticas de comunicação adequadas.
Outro campo fértil para estudos futuros é a associação temporal entre investimentos
ambientais e desastres ocorridos. Konar e Cohen (1997), verificaram que firmas que
sofreram grandes reduções no seu valor de mercado devido à publicação do TRI em
Junho de 1989, investiram mais em desempenho ambiental do que as que não
sofreram grande redução de valor de mercado. No Brasil, temos o caso da
Petrobrás, que após os desastres ambientais ocorridos no ano de 2000, aumentou
de forma significativa seus investimentos ambientais. Portanto, entender os motivos
subjacentes desta associação é assunto potencial para estudos futuros.
Concluindo, uma última questão que poderia ser abordada diz respeito à associação
entre porte da empresa e responsabilidade ambiental. Empresas de capital aberto
listadas em bolsa normalmente são de maior porte e, em tese, possuem maiores
recursos para tratar os resíduos gerados em suas atividades do que empresas
menores, que normalmente possuem recursos (capital, espaço físico, etc.) escassos.
Estas, portanto, tendem a emitir resíduos sem tratamento adequado, transferindo o
custo da sua poluição para os governos e a sociedade. Entender os motivos
subjacentes e propor alternativas setoriais adequadas ao porte das empresas,
também poderia ser assunto de pesquisas futuras.
75
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
BROWN, S.J.; WARNER, J.B. Measuring Security Price Performance, Journal of
Financial Economics, v.8, p.205-258, 1980.
BROWN, S.J.; WARNER, J.B. Using Daily Stock Returns: the Case of Event Studies.
Journal of Financial Economics, v.14, p.3-31, 1985.
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79
ANEXOS
Anexo 1
Eventos Ambientais Positivos
No. Empresa Cód.
Ação
Data Detalhes do evento
1 Aracruz ARCZ6
14/10/1999
A Aracruz Celulose anunciou a conquista do ISO 14.000,
visto como um atestado de excelência na gestão
ambiental.
2 Aracruz ARCZ6
27/05/2004
Anúncio de que até 2006, empresa deverá obter
certificados ambientais para áreas no Rio Grande do Sul e
Espírito Santo.
3 Klabin KLBN4 20/12/2001
O grupo Klabin conquistou o selo verde Forest
Stewardship Council (FSC) para as florestas e produtos
derivados da Klabin Riocell, com sede em Guaíba,
tornando-se a primeira no mundo a produzir celulose com
100% de matéria-prima certificada pelo FSC. Com a
certificação total, a Riocell, que exporta 90% de sua
produção, terá condições de aumentar ainda mais sua
participação no mercado internacional.
4 Klabin KLBN4 09/12/2002
Recebeu o prêmio Top de Ecologia (Associação dos
Dirigentes de Vendas e Marketing do Brasil)
5 Klabin KLBN4 14/10/2003
A Klabin teve sua certificação do Forest Stewardship
Council (FSC) renovada por mais um período de cinco
anos.
6 Klabin KLBN4 19/05/2004
A Klabin foi considerada uma empresa "referência de
padrão de sustentabilidade" pela Rainforest Alliance,
organização não-governamental norte-americana de
fomento a boas práticas de manejo dos recursos naturais.
A companhia recebeu a premiação em Nova York, ao lado
de outras cinco empresas, como Ikea, Domtar, Tembec,
The Precious Wood Group e FedEx Kinko.
7 Suzano SUZA4 30/06/2004
A Suzano Papel e Celulose vai investir R$ 1,5 milhão em
uma nova unidade de pesquisas florestais aplicadas,
relacionadas ao meio-ambiente.
8 Votorantim VCPA4
01/08/2002
A unidade da VCP em Jacareí entrou na lista de "casos de
sucesso" em produção mais limpa (P+L) que a Cetestb
(Companhia de Tecnologia de Saneamento Ambiental), do
governo de São Paulo, tem divulgado com o objetivo de
incentivar a prática no Estado e no País. A VCP é
considerada um dos casos mais importantes, tanto pela
soma dos investimentos aplicados, quanto pelos
resultados.
80
No. Empresa Cód.
Ação
Data Detalhes do evento
9 Cia. Vale
do Rio
Doce
VALE5 20/07/1999
A Companhia Vale do Rio Doce (CVRD) está
automatizando o sistema de monitoramento das
emissões de poeira e gás produzidos em suas
unidades de Itabira (MG) e Vitória (ES). Com o novo
modelo de gerenciamento ambiental, a mineradora
poderá fazer medições em tempo real da qualidade do
ar e antecipar-se a mudanças climáticas bruscas,
adotando medidas preventivas para reduzir eventuais
aumentos nos níveis de poluição.
10 Cia. Vale
do Rio
Doce
VALE5 29/07/2002
Vale recebe prêmio ambiental ECO 2002 da Câmara
Americana de Comércio de São Paulo (Amcham-SP)
na categoria Conservação/Educação Ambiental.
11 CSN CSNA3
02/06/1999
Anúncio de que a CSN iria destinar R$ 36 milhões para
dois projetos ambientais, dando ênfase ao combate de
poluição. Eles fazem parte de um cronograma de
ações com investimento total de R$ 170 milhões até o
ano 2001.
12 CSN CSNA3
27/01/2000
Assinatura do TAC (Termos de Ajustamento de
Conduto) entre a CSN e o governo do estado do Rio de
Janeiro. O TAC é um instrumento previsto na Medida
Provisória 1.710/1998 (em tramitação no Congresso
Nacional sob o n 1ro 2.163-41), com o objetivo de
permitir às empresas que se enquadrem nas
especificações legais e também reparem danos
ambientais. Segundo o acordo, a CSN empregará até o
fim de 2002 R$ 181 milhões em 130 obras ambientais.
13 CSN CSNA3
19/02/2001
A CSN inaugurou um conjunto de sete obras para
controle e melhoria ambiental, que exigiu investimentos
de R$ 41,3 milhões.
14 CST CSTB4
12/12/2001
Obteve a certificação ambiental ISO 14001.
15 CST CSTB4
23/08/2002
Recebeu o prêmio “Valor Social”, edição 2002 na área
de meio ambiente. A empresa investiu na implantação
de equipamentos de controle ambiental, plantio de
árvores e criou um centro de educação ambiental para
a comunidade.
16,17
CST e
CVRD
CSTB4
e
VALE5
07/06/2000
A CVRD e a CST vão investir de US$ 48 milhões a
US$ 58 milhões nos próximos meses em sistemas e
equipamentos de controle ambiental. As duas
empresas inauguraram nesta data a Rede Automática
de Monitoramento da Qualidade do Ar da Grande
Vitória, a qual medirá, através de oito estações
situadas em locais especialmente escolhidos, a
quantidade de emissão de sete tipos de material
poluentes.
18 USIMINAS USIM5 14/10/2003
Usiminas recebe o prêmio “Valor Social”, uma iniciativa
do jornal Valor que pretende multiplicar as práticas de
responsabilidade social no mundo corporativo.
81
Anexo 2
Eventos Ambientais Negativos
No.
Empresa Cód.
Ação
Data Detalhes do evento
1 Petrobrás PETR4 18/01/2000 1,4 milhão de litros de óleo vazaram da Reduc (Refinaria
Duque de Caxias). A Petrobrás levou nove horas para
iniciar a contenção do material. A multa original foi de R$57
milhões, mas com desconto caiu para R$35,7 milhões.
2 Petrobrás PETR4 16/07/2000
4 milhões de litros vazam da Refinaria Getúlio Vargas em
Araucária, no Paraná. Pelo acidente a Petrobrás recebeu
multa de R$ 50 milhões, mas com desconto a
multa ficou
por R$ 40 milhões
3 Petrobrás PETR4 30/05/2001 Vazamento de 50 milhões
de litros de óleo em um
condomínio em Barueri-SP
4 Petrobrás PETR4 13/05/2002 Vazamento de 16 mil litros de petróleo em Angra dos Reis.
Empresa recebeu 3 multas totalizan
do R$27 milhões
emitidas pelas prefeituras de Angra, Mangaratiba e
Secretaria Estadual de Meio-Ambiente
5 Aracruz ARCZ6
20/03/2002 Anúncio da instalação de CPI na Assembléia Legislativa do
Espírito Santo para investigar supostas irregularidades
cometidas pela Aracruz Celulose. O principal objetivo da
comissão é apurar os processos de licenciamento para o
plantio de eucalipto, pois a empresa pretendia ampliar
plantações de eucalipto em áreas agriculturáveis.
6 Votorantim VCPA4
14/02//2001
Três toneladas de óleo combustível, de baixo teor de
enxofre, vazaram de uma tubulação da indústria de cimento
Votorantim, na Rodovia Dom Domênico Rangoni (antiga
Piaçagüera-Guarujá), atingindo os Rios Piaçagüera e Mogi.
O óleo vazou em conseqüência de problemas na tubulação,
que se desconectou.
7 Cia. Vale
do Rio
Doce
VALE5 31/03/1998 A CVRD foi multada em R$ 4,8 milhões pela Secretaria de
Meio Ambiente do Espírito Santo (Seama) por destinação
inadequada do óleo proveniente das suas usinas de
pelotização próximas à lagoa de Jacunem, no município da
Serra, região metropolitana da Grande Vitória. A multa
chegou à empresa na noite de sexta-feira e o gerente de
comunicação externa da Diretoria de Ferrosos - Sistema
Sul, Alberto Fontana, anunciou que a Vale vai recorrer
administrativamente da punição.
8 Cia. Vale
do Rio
Doce
VALE5 10/06/2003 Acidente de trem (Ferrovia Centro Atlântica) provocou o
despejo de 867 mil litros de produtos tóxicos nos rios de
Uberaba, no Triângulo Mineiro
82
No.
Empresa
Cód.
Ação
Data Detalhes do evento
9 Copene/
Braskem
BRKM5
25/10/1997
A direção do Centro de Recursos Ambientais (CRA), órgão
responsável pela política ambiental na Bahia, anunciou que a
empresa Copene Petroquímica do Nordeste será multada em
R$ 100 mil por ter sido considerada responsável pelo acidente
que resultou no vazamento de produtos químicos, intoxicando
oito trabalhadores, na quarta-feira, em Camaçari, região
metropolitana de Salvador
10 CSN CSNA3 05/07/1997
Denúncia que a água do Rio Paraíba do Sul, no trecho que
recebe maior descarga de rejeitos químicos, conhecido como
Médio Paraíba, pode provocar câncer ou mutações celulares
em seres humanos. As amostras foram coletadas no efluente
principal da CSN.
11 CSN CSNA3 12/04/2004
Estudo realizado pelo ictiólogo Gustavo Nunan, do Museu
Nacional da UFRJ, a pedido da Companhia Siderúrgica
Nacional (CSN), revelou anomalias monstruosas sobretudo em
espécies que vivem próximas aos sedimentos, onde se fixam
os resíduos tóxicos como benzopireno e ascarel, despejados
no leito do rio durante anos pelas indústrias, especilamente
pela CSN. As deformidades na literatura especializada, estão
associadas aos hidrocarbonetos aromáticos polinucleares, em
especial ao benzopireno, altamente cancerígeno, gerado nos
processos de produção de alumínio, aglomerados de carvão e
na limpeza de fornos e caldeiras, todas essas atividades
executadas pela CSN, em Volta Redonda.
12 Gerdau GGBR4
16/05/2001
Um derramamento de emulsão asfáltica, produto derivado do
petróleo, atingiu o Rio Paçaúna - o principal do Paraná e
afluente do Iguaçu - em Araucária, na região metropolitana de
Curitiba. O vazamento ocorreu dentro do pátio da Siderúrgica
Guaíra, pertencente ao Grupo Gerdau.
83
Anexo 3 – Quantidade de empresas incluídas nos índices IBX-100 e IBOVESPA
Data
Quantidade de
empresas IBX-
100
Quantidade de
empresas
IBOVESPA Data
Quantidade de
empresas IBX-
100
Quantidade de
empresas
IBOVESPA
jan/98 82 45
out/01 74 48
fev/98 82 45
nov/01 73 48
mar/98 82 48
dez/01 73 48
abr/98 82 48
jan/02 73 48
mai/98 86 50
fev/02 73 48
jun/98 85 51
mar/02 73 48
jul/98 85 51
abr/02 74 48
ago/98 83 51
mai/02 75 48
set/98 90 50
jun/02 75 48
out/98 90 50
jul/02 75 48
nov/98 90 50
ago/02 75 48
dez/98 90 50
set/02 76 47
jan/99 89 49
out/02 76 47
fev/99 88 49
nov/02 77 47
mar/99 90 49
dez/02 77 47
abr/99 90 49
jan/03 77 45
mai/99 90 40
fev/03 77 45
jun/99 90 40
mar/03 77 45
jul/99 89 39
abr/03 77 45
ago/99 84 39
mai/03 77 45
set/99 84 40
jun/03 77 45
out/99 85 40
jul/03 77 45
nov/99 85 39
ago/03 77 45
dez/99 84 39
set/03 77 45
jan/00 85 38
out/03 77 45
fev/00 85 38
nov/03 78 45
mar/00 85 38
dez/03 78 45
abr/00 85 38
jan/04 80 45
mai/00 79 46
fev/04 79 45
jun/00 80 46
mar/04 79 45
jul/00 82 44
abr/04 79 45
ago/00 83 44
mai/04 81 45
set/00 79 48
jun/04 81 45
out/00 79 48
jul/04 81 45
nov/00 79 48
ago/04 81 45
dez/00 79 48
set/04 82 46
jan/01 79 47
out/04 81 45
fev/01 79 47
nov/04 81 45
mar/01 79 47
dez/04 81 45
abr/01 79 46
jan/05 82 45
mai/01 79 47
fev/05 82 45
jun/01 79 47
mar/05 81 45
jul/01 78 47
abr/05 81 45
ago/01 78 47
mai/05 83 47
set/01 74 48
jun/05 83 47
Media 80,7 45,8
84
Composição dos Índices (2º quadrimestre / 2005)
Codigo
Empresa
%
Codigo
Empresa
%
Codigo
Empresa
%
ACES3 ACESITA 0,058 ITSA4 ITAUSA 2,575 ACES4 ACESITA 1,348
ACES4 ACESITA 0,368 KLBN4 KLABIN S/A 0,543 AMBV4 AMBEV 1,708
ALLL4 ALL AMER LAT 0,093 LIGH3 LIGHT 0,026 ARCZ6 ARACRUZ 1,065
AMBV4 AMBEV 4,197 LAME4 LOJAS AMERIC 0,543 BBDC4 BRADESCO 2,931
ARCZ6 ARACRUZ 1,03 MAGS5 MAGNESITA 0,081 BRAP4 BRADESPAR 0,801
BELG4 BELGO MINEIR 0,62 POMO4 MARCOPOLO 0,1 BBAS3 BRASIL 0,95
BOBR4 BOMBRIL 0,07 MNDL4 MUNDIAL 0,009 BRTP3 BRASIL T PAR 0,517
BBDC3 BRADESCO 1,781 NATU3 NATURA 0,52 BRTP4 BRASIL T PAR 1,309
BBDC4 BRADESCO 5,672 NETC4 NET 0,342 BRTO4 BRASIL TELEC 2,385
BRAP4 BRADESPAR 0,669 PCAR4 P.ACUCAR-CBD 0,442 BRKM5 BRASKEM 2,033
BBAS3 BRASIL 0,498 PMAM4 PARANAPANEMA 0,08 CMET4 CAEMI 3,123
BRTP3 BRASIL T PAR 0,321 PRGA4 PERDIGAO S/A 0,285 CLSC6 CELESC 0,927
BRTP4 BRASIL T PAR 1,066 PETR3 PETROBRAS 8,789 CMIG3 CEMIG 0,197
BRTO4 BRASIL TELEC 0,508 PETR4 PETROBRAS 11,29 CMIG4 CEMIG 2,761
BRKM5 BRASKEM 1,131 RAPT4 RANDON PART 0,158 CESP4 CESP 0,496
CMET4 CAEMI 0,929 RPSA4 RIPASA 0,153 CGAS5 COMGAS 0,431
CCRO3 CCR RODOVIAS 0,478 SBSP3 SABESP 0,575 CPLE6 COPEL 1,375
CLSC6 CELESC 0,114 SDIA4 SADIA S/A 0,466 CRTP5 CRT CELULAR 0,562
CMIG3 CEMIG 0,184 CSNA3 SID NACIONAL 2,081 ELET3 ELETROBRAS 1,437
CMIG4 CEMIG 1,959 CSTB4 SID TUBARAO 0,497 ELET6 ELETROBRAS 3,185
CESP4 CESP 0,09 CRUZ3 SOUZA CRUZ 0,685 ELPL4 ELETROPAULO 0,625
COCE5 COELCE 0,091 SUZB5 SUZANO PAPEL 0,33 EMBR3 EMBRAER 0,555
CGAS5 COMGAS 0,179 SZPQ4 SUZANO PETR 0,089 EMBR4 EMBRAER 1,304
CNFB4 CONFAB 0,176 TCOC3 TELE CTR OES 0,057 EBTP4 EMBRATEL PAR 2,963
CPLE3 COPEL 0,07 TCOC4 TELE CTR OES 0,502 GGBR4 GERDAU 3,771
CPLE6 COPEL 0,426 TLCP4 TELE LEST CL 0,023 GOAU4 GERDAU MET 1,024
CPSL3 COPESUL 0,646 TNCP4 TELE NORT CL 0,021 PTIP4 IPIRANGA PET 0,526
CTNM4 COTEMINAS 0,229 TSEP4 TELE SUDESTE 0,038 ITAU4 ITAUBANCO 2,771
CRTP5 CRT CELULAR 0,133 TNLP3 TELEMAR 0,918 ITSA4 ITAUSA 1,296
DURA4 DURATEX 0,203 TNLP4 TELEMAR 2,932 KLBN4 KLABIN S/A 0,571
ELET3 ELETROBRAS 0,939 TMAR5 TELEMAR N L 0,665 LIGH3 LIGHT 0,191
ELET6 ELETROBRAS 0,614 TMCP3 TELEMIG PART 0,176 NETC4 NET 1,669
ELPL4 ELETROPAULO 0,176 TMCP4 TELEMIG PART 0,283 PETR3 PETROBRAS 2,38
EMBR3 EMBRAER 0,381 TLPP3 TELESP 0,283 PETR4 PETROBRAS 8,301
EMBR4 EMBRAER 2,207 TLPP4 TELESP 0,543 SBSP3 SABESP 1,012
EBTP3 EMBRATEL PAR 0,019 TSPP4 TELESP CL PA 0,878 CSNA3 SID NACIONAL 4,233
EBTP4 EMBRATEL PAR 0,348 TCSL3 TIM PART S/A 0,151 CSTB4 SID TUBARAO 1,29
ETER3 ETERNIT 0,07 TCSL4 TIM PART S/A 0,521 CRUZ3 SOUZA CRUZ 0,564
FESA4 FERBASA 0,063 TPRC6 TIM SUL 0,071 TCOC4 TELE CTR OES 0,998
FJTA4 FORJA TAURUS 0,023 TBLE3 TRACTEBEL 0,337 TLCP4 TELE LEST CL 0,26
FFTL4 FOSFERTIL 0,199 TRPL4 TRAN PAULIST 0,423 TNLP3 TELEMAR 1,302
GGBR3 GERDAU 0,211 UGPA4 ULTRAPAR 0,405 TNLP4 TELEMAR 10,59
GGBR4 GERDAU 1,538 UBBR11 UNIBANCO 2,604 TMAR5 TELEMAR N L 1,241
GOAU4 GERDAU MET 0,839 UNIP6 UNIPAR 0,339 TMCP4 TELEMIG PART 0,902
GOLL4 GOL 0,67 USIM3 USIMINAS 0,757 TLPP4 TELESP 0,606
INEP4 INEPAR 0,01 USIM5 USIMINAS 1,65 TSPP4 TELESP CL PA 2,601
MYPK4 IOCHP-MAXION 0,063 VCPA4 V C P 0,722 TCSL3 TIM PART S/A 0,371
PTIP4 IPIRANGA PET 0,267 VALE3 VALE R DOCE 6,162 TCSL4 TIM PART S/A 1,253
RIPI4 IPIRANGA REF 0,127 VALE5 VALE R DOCE 7,463 TBLE3 TRACTEBEL 0,141
ITAU4 ITAUBANCO 7,164 WEGE4 WEG 0,496 TRPL4 TRAN PAULIST 0,435
UBBR11 UNIBANCO 0,984
USIM5 USIMINAS 5,156
VCPA4 V C P 1,143
VALE3 VALE R DOCE 1,641
VALE5 VALE R DOCE 5,792
IBX-100
IBOVESPA
obs.: os códigos de ações destacados correspondem às ações que estão incluídas
tanto no IBX-100 quanto no IBOVESPA.
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