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UNIVERSIDADE PRESBITERIANA MACKENZIE
Programa de Pós-graduação em Administração de Empresas
A ESTRUTURA DE CAPITAL DAS MAIORES EMPRESAS
BRASILEIRAS: ANÁLISE EMPÍRICA USANDO PANEL DATA
Carlos Alberto Correa
São Paulo
2006
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Carlos Alberto Correa
A ESTRUTURA DE CAPITAL DAS MAIORES EMPRESAS
BRASILEIRAS: ANÁLISE EMPÍRICA USANDO PANEL DATA
Dissertação apresentada ao Programa de Pós-
Graduação em Administração de Empresas da
Universidade Presbiteriana Mackenzie para a
obtenção do título de Mestre em Administração de
Empresas
Orientador: Prof. Dr. Leonardo Fernando Cruz Basso
São Paulo
2006
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Reitor da Universidade Presbiteriana Mackenzie
Prof. Dr. Manassés Claudino Fontelis
Coordenador Geral da Pós-Graduação
Prof. Dr. José Geraldo Simões Júnior
Coordenadora do Programa de Pós-Graduação em Administração de Empresas
Profa. Dra. Eliane Pereira Zamith Brito
Dedico esta dissertação à minha esposa Yurico
e aos nossos filhos, Filipe e Carolina, em
homenagem ao amor que nos une.
AGRADECIMENTOS
Meus mais sinceros agradecimentos ao Prof. Dr. Leonardo Basso, pelo apoio e pela orientação
em cada uma das etapas do processo de pesquisa e de elaboração desta dissertação. O seu
auxílio e a sua participação na busca de soluções para os obstáculos que encontramos no
caminho foram essenciais para a realização deste trabalho.
Não posso deixar de agradecer também ao Prof. Dr. Wilson Nakamura, que ao fomentar os
debates sobre finanças corporativas nas aulas do curso de mestrado em administração de
empresas da Universidade Presbiteriana Mackenzie, me instigou a investigar o tema que foi
objeto dessa dissertação, além de contribuir com sugestões para seu desenvolvimento.
Pelas valiosas contribuições para o aprimoramento deste trabalho, meus agradecimentos
também ao Prof. Dr. João Carlos Douat.
Agradeço também à SERASA que forneceu os dados usados nessa Dissertação, e cuja
disponibilidade foi primordial para que os testes estatísticos pudessem ser realizados no tempo
programando de elaboração dessa pesquisa e na sua abrangência.
Agradeço aos meus familiares e amigos, em especial à minha esposa, pela compreensão dos
motivos de minha ausência.
Aos professores do curso de mestrado que, direta ou indiretamente, contribuíram para a minha
formação científica e também aos colegas de curso, pelas valiosas trocas de experiências
nesses anos difíceis, mas enriquecedores, meus mais sinceros agradecimentos.
RESUMO
As teorias que versam sobre a estrutura de capital das empresas, sugerem diversas variáveis
que poderiam determinar as decisões de financiamento. Em geral, os principais estudos
utilizam testes em cross-section ou em séries temporais como metodologia de análise. Este
estudo buscou analisar alguns fatores que supostamente determinariam o nível de
endividamento das maiores empresas brasileiras, à luz das duas principais teorias que versam
sobre o assunto, a teoria de Pecking Order e a teoria de Trade-Off, testando a validade
empírica dessas teorias na realidade nacional. O estudo é uma adaptação do artigo
desenvolvido por Gaud et al., (2005) na Suíça, cujo trabalho serviu como base para escolha de
algumas variáveis e dos testes econométricos realizados, e utiliza a metodologia de Panel
Data. Além de testes estáticos, foram feitos testes dinâmicos, com o objetivo de analisar o
processo de ajuste da estrutura de capital ao longo do tempo, em direção a um suposto nível-
alvo ótimo, como sugerido em outros estudos que abordaram a natureza dinâmica das decisões
sobre estrutura de capital. Os resultados demonstraram relação negativa entre o nível de
endividamento das empresas, o grau de tangibilidade dos ativos e a rentabilidade, bem como
relação positiva do endividamento com o risco. Demonstraram ainda que empresas de capital
estrangeiro são mais endividadas que empresas nacionais. De um modo geral, os resultados
sugerem que a teoria de Pecking Order é mais consistente do que a teoria de Trade-Off para
explicar a estrutura de capital das maiores empresas brasileiras. A análise dinâmica
demonstrou baixa velocidade do processo de ajuste da estrutura de capital em direção ao nível-
alvo, sugerindo a existência de elevados custos de transação e confirmando o comportamento
de Pecking Order dos administradores.
Palavras-chave: Estrutura de capital. Teoria de Trade-Off. Teoria de Pecking Order. Panel
Data dinâmico.
ABSTRACT
Theories about capital structure suggest several variables that might determinate financing
decisions. In general, the studies use cross-section or time series analysis to test these
determinants. This study aimed to analyze some of the supposed determinants of capital
structure of the larger Brazilian firms, under the lights of the two main theories, the Trade-Off
Theory and the Pecking Order Theory, testing the validity of their assumption in the local
market. This is an adaptation of the paper of Gaud et al., (2005) developed with Swiss firms,
which was used to choose some variables and the Panel Data methodology. Dynamic tests
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 – Estrutura ótima de capital, segundo a teoria de Trade-Off (ampliada)........59
Figura 2 – Os Três Níveis da Ciência...................................................................................79
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 – Setores de Atividade Analisados........................................................................87
Tabela 2 – Freqüência do Setor de Atividade...................................................................106
Tabela 3 – Freqüência da Origem do Capital...................................................................106
Tabela 4 – Estatística Descritiva das Variáveis Quantitativas........................................107
Tabela 5 – Coeficientes de Pearson....................................................................................109
Tabela 6 – Coeficientes de Spearman ................................................................................109
Tabela 7 – Resultados do Modelo (OLS) Desconsiderando as Dimensões de
Tempo ...................................................................................................................................111
Tabela 8 – Resultados Considerando a Informação de Tempo como Variável
Dummy .................................................................................................................................113
Tabela 9 – Resultados do Modelo Estático de Dados em Painel com Efeitos Fixos ......114
Tabela 10 – Resultados do Modelo Estático de Dados em Painel com Efeitos
Aleatórios..............................................................................................................................116
Tabela 11 – Resultados do Modelo Dinâmico, com Estimação em um Estágio,
com Variável Endiv Defasada ............................................................................................121
Tabela 12 – Resultados do Modelo Dinâmico, com Estimação em um Estágio,
com Variáveis Endiv e Rentab Defasadas.........................................................................122
Tabela 13 – Comparação do Endividamento entre os Diferentes Setores......................124
Tabela 14 – Comparações Múltiplas, por Setor de Atividade.........................................125
Tabela 15 – Comparação do Endividamento entre as Diferentes Origens do
Capital ..................................................................................................................................127
Tabela 16 – Comparações Múltiplas, por Origem do Capital.........................................128
Tabela 17 – Resumo da Relação entre Fatores Determinantes e Endividamento.........136
Tabela 18 – Resultados do Modelo Dinâmico, com estimação em dois estágios,
com variável Endiv defasada..............................................................................................145
Tabela 19 – Resultados do Modelo Dinâmico, com estimação em dois estágios,
com variáveis Endiv e Rentab defasadas...........................................................................145
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO ................................................................................................................12
1.1 APRESENTAÇÃO...........................................................................................................12
1.2 PROBLEMA DE PESQUISA...........................................................................................16
1.3 OBJETIVO........................................................................................................................18
1.4 HIPÓTESES DE PESQUISA............................................................................................18
1.4.1 Crescimento...................................................................................................................19
1.4.2 Grau de tangibilidade do Ativo...................................................................................20
1.4.3 Tamanho da Empresa ..................................................................................................21
1.4.4 Rentabilidade ................................................................................................................22
1.4.5 Risco...............................................................................................................................24
1.4.6 Setor de Atividade ........................................................................................................25
1.4.7 Origem do Capital ........................................................................................................26
1.5 ESTRUTURA DA DISSERTAÇÃO ................................................................................27
2 REFERENCIAL TEÓRICO ............................................................................................28
2.1 AS FONTES DE FINANCIAMENTO .............................................................................28
2.2 AS PROPOSIÇÕES CLÁSSICAS DE MODIGLIANI E MILLER (MM)......................30
2.3 A EVOLUÇÃO DA TEORIA...........................................................................................34
2.3.1 Os Impostos Corporativos ...........................................................................................35
2.3.2 Os Impostos Devidos pelas Pessoas Físicas ................................................................38
2.3.3 Os Custos de Falência ..................................................................................................40
2.3.4 Outros fatores ...............................................................................................................41
2.3.4.1 Modelos Fundamentados em Custos de Agência........................................................42
2.3.4.2 Modelos Fundamentados em Assimetria de Informações...........................................48
2.3.4.3 Modelos Fundamentados em Interações de Mercado, Produtos e Insumos................51
2.3.4.4 Modelos Fundamentados no Controle Corporativo.....................................................54
2.4 O DEBATE ATUAL.........................................................................................................58
2.4.1 A Teoria de Trade-Off (TOT) ......................................................................................58
2.4.2 A Teoria de Pecking Order (POT)...............................................................................60
2.4.3 Equity Market Timing ...................................................................................................63
2.4.4 Testando a Teoria de Trade-Off contra a Teoria de Pecking Order.........................64
2.5 EVIDÊNCIAS SOBRE A ESTRUTURA DE CAPITAL NO BRASIL...........................65
3 PROBLEMA, HIPÓTESES E VARIÁVEIS DA PESQUISA ......................................73
3.1 PROBLEMA DE PESQUISA...........................................................................................73
3.2 DELIMITAÇÃO DO PROBLEMA DE PESQUISA .......................................................74
3.3 OBJETIVO DA PESQUISA .............................................................................................75
3.4 HIPÓTESES......................................................................................................................76
3.5 VARIÁVEIS DE PESQUISA ...........................................................................................78
3.6 DEFINIÇÃO OPERACIONAL DAS VARIÁVEIS.........................................................80
3.6.1 Nível de Endividamento...............................................................................................81
3.6.2 Crescimento...................................................................................................................82
3.6.3 Tangibilidade dos Ativos..............................................................................................83
3.6.4 Tamanho........................................................................................................................84
3.6.5 Rentabilidade ................................................................................................................84
3.6.6 Risco do Negócio...........................................................................................................85
3.6.7 Setor de Atividade ........................................................................................................86
3.6.8 Origem do Capital ........................................................................................................87
4 PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS ....................................................................89
4.1 TIPO E MÉTODO DE PESQUISA ..................................................................................89
4.2 POPULAÇÃO E AMOSTRA ...........................................................................................91
4.2.1 Composição da Amostra ..............................................................................................92
4.3 TIPOS DE DADOS E INSTRUMENTOS DE COLETA ................................................93
4.4 TRATAMENTO ESTATÍSTICO DOS DADOS .............................................................95
4.4.1 O Modelo de Panel Data...............................................................................................97
4.4.1.1 O Modelo Estático (Static Panel Data).....................................................................100
4.4.1.2 O Modelo Dinâmico (Dynamic Panel Data).............................................................102
4.4.2 Tratamento da Amostra para Construção do Painel de Dados .............................104
4.4.3 A Análise de Variâncias .............................................................................................105
5 RESULTADOS OBTIDOS...........................................................................................106
5.1 ESTATÍSTICA DESCRITIVA......................................................................................106
5.2 AVALIAÇÃO DA CORRELAÇÃO ENTRE AS VARIÁVEIS....................................108
5.3 ANÁLISES DE REGRESSÃO - MODELOS COMPARATIVOS E A
EVOLUÇÃO PARA O MODELO DE DADOS EM PAINEL ............................................110
5.3.1 Modelo OLS Desconsiderando a Informação de Tempo ........................................111
5.3.2 Modelo OLS Considerando a Informação de Tempo como Variável Dummy .....112
5.3.3 Modelo Estático de Dados em Painel com Efeitos Fixos.........................................114
5.3.4 Modelo Estático de Dados em Painel com Efeitos Aleatórios.................................115
5.3.5 Modelo Dinâmico de Dados em Painel .....................................................................118
5.4 ANÁLISE DE VARIÂNCIA ..........................................................................................123
5.5 ANÁLISE E INTERPRETAÇÃO DOS RESULTADOS...............................................128
6 CONSIDERAÇÕES FINAIS.........................................................................................137
REFERÊNCIAS ..................................................................................................................140
APÊNDICE ..........................................................................................................................145
12
1 INTRODUÇÃO
1.1 APRESENTAÇÃO
A estrutura de capital das empresas tem sido objeto de diversos estudos teóricos e empíricos
ao longo das últimas décadas e a diversidade de resultados dos trabalhos mais recentes levam
à conclusão de que este não é ainda um assunto pacificado.
As discussões relativas aos resultados dos principais estudos publicados sobre o tema,
principalmente sobre as conclusões do célebre estudo de Modigliani e Milller (1958),
doravante denominados MM, levantaram indagações sobre a relevância ou não da estrutura de
capital para o valor das empresas.
Naquele trabalho original desenvolvido sob condições simplificadas de um mercado de
capitais perfeito, MM concluíram pela irrelevância da estrutura de capital. Esta conclusão
contradizia a teoria tradicional vigente que preconizava haver uma estrutura ótima e estimulou
diversos outros estudos e discussões acaloradas sobre o tema.
Desde então, os trabalhos desenvolvidos foram incorporando novas variáveis não consideradas
por MM naquele trabalho inicial e sedimentando a idéia de que sim, deve haver uma estrutura
ótima de capital a maximizar o valor da empresa e de que esta estrutura ótima deve ser
perseguida através de políticas de longo prazo (MARTIN et al., 2005).
13
Se existe uma estrutura ótima de capital como vem sendo reafirmado em estudos acadêmicos,
quais seriam os principais fatores a determinar como as empresas escolhem seu mix de
financiamento?
No intuito de responder essa questão, os possíveis fatores determinantes da estrutura de capital
das empresas passaram a ser o foco central de diversos trabalhos acadêmicos. Esses trabalhos
têm contribuído decisivamente para formular e testar as teorias sobre os determinantes da
estrutura de capital, principalmente nos mercados de países mais desenvolvidos como Estados
Unidos e Europa.
Em um estudo posterior, Modigliani e Miller (1963) introduziram os impostos corporativos no
modelo original proposto em 1958 e verificaram que o benefício tributário oriundo da dedução
dos juros sobre as dívidas pode afetar positivamente o valor da empresa.
Ainda em relação aos impostos, Miller (1977) concluiu que a vantagem tributária verificada na
empresa pode ser reduzida, ou até eliminada, quando se introduz na análise os impostos
devidos pelas pessoas físicas. Ou seja, sua abordagem sugere que a irrelevância da dívida pode
manter-se, ainda que sejam considerados os impostos devidos pelas empresas, caso a
tributação das pessoas físicas fosse incluída na análise.
Além do fator tributário, Gaud et al., (2005), cita outros elementos que foram sendo juntados à
análise do tema ao longo dos anos, tais como os custos de falência (STIGLITZ, 1972;
TITMAN, 1984), os custos de agência (JENSEN e MECKLING, 1976; MYERS, 1977) e a
assimetria de informações (MYERS e MAJLUF, 1984), cujos resultados foram sugerindo que
a determinação da estrutura ótima de capital deve levar em consideração uma permuta entre
14
benefícios e custos advindos das dívidas. Essa análise do intercâmbio entre elementos
positivos e negativos originou a teoria de Trade-Off (TOT).
15
Uma outra abordagem sobre a estrutura de capital da empresas foi levantada em estudos mais
recentes como os de Baker e Wurgler (2002) e Basso, Mendes e Kayo (2004). Esses estudos
procuraram concentrar-se na questão da emissão de ações, partindo do pressuposto que o
mercado pode apresentar imperfeições e ineficiências. Assim, as empresas poderiam se
beneficiar de oportunidades advindas da flutuação temporária no custo do capital próprio.
Essa estratégia financeira que depende do preço da ação no mercado, é conhecida por teoria de
Equity Market Timing, ou janelas de oportunidade.
A fim de testar os pressupostos emanados da teoria, diversos estudos empíricos foram
desenvolvidos ao longo das últimas décadas e merecem destaque os trabalhos de Titman e
Wessels (1988) e Rajan e Zingales (1995). Para elucidar a questão dos determinantes da
estrutura de capital, diversas variáveis já foram testadas e, segundo Martin et al., (2005), na
grande maioria dos trabalhos utilizou-se de dados em corte transversal (cross section) e
aplicou-se métodos tradicionais de regressão linear múltipla como método econométrico.
Desta forma, a maior parte desses estudos focaliza uma situação estática e não aborda o
processo de ajuste da estrutura de capital ao longo do tempo.
Segundo Gaud et al., (2005) mesmo os estudos que abordaram a questão da natureza dinâmica
das decisões sobre estrutura de capital, sofrem de limitações. Os autores citam como exemplo
os trabalhos de Taggart (1977), Marsh (1982) e Jalilvand e Harris (1984) que, para Gaud et al.,
(2005, p.4),
may be biased, as they use future information about leverage as a proxy of the
optimal debit ratio. Moreover, the tests of the target adjustment model lack power,
as they are unable to reject the target adjustment hypothesis even when financing is
generated according to POT only.
16
Mais recentemente, alguns estudos passaram a usar uma metodologia mais moderna do ponto
de vista econométrico, denominada Panel Data, para analisar os determinantes e a dinâmica
de ajuste da estrutura ótima de capital das empresas. Miguel e Pindado (2001), por exemplo,
usaram esta técnica para abordar empresas espanholas. Terra (2002) a usou para abordar
empresas latino-americanas, incluindo o Brasil. Gaud et al., (2005) usaram essa mesma técnica
para analisar companhias abertas da Suíça, assim como Martin et al., (2005) usaram-na para
analisar companhias abertas brasileiras.
Esta Dissertação está baseada principalmente no trabalho de Gaud et al., (2005), que serviu
como base para escolha de algumas variáveis e dos testes econométricos realizados. Adota,
contudo, uma abordagem mais ampla, ao utilizar a metodologia de Panel Data para analisar os
determinantes e a dinâmica da estrutura de capital das empresas brasileiras, tanto de
companhias abertas, quanto de companhias fechadas.
1.2 PROBLEMA DE PESQUISA
As teorias que versam sobre a estrutura de capital das empresas sugerem diversas variáveis
que poderiam determinar as decisões de financiamento.
O objeto dessa Dissertação é a análise dos determinantes do endividamento empresarial
brasileiro e da dinâmica de ajuste da estrutura de capital das empresas ao longo do tempo,
utilizando-se os modelos econométricos de Panel Data Estático e Dinâmico. Para tanto, é
utilizada, como base de estudo, uma amostra das 500 maiores empresas que atuam no país,
quer sejam companhias abertas, quer sejam fechadas, oriundas de diferentes setores da
economia.
17
Em sintonia com outros trabalhos já desenvolvidos na literatura, este trabalho pretende
18
1.3 OBJETIVO
O estudo busca analisar alguns fatores que supostamente determinariam o nível de
endividamento das empresas à luz das duas principais teorias que versam sobre o assunto - a
teoria de Pecking Order e a teoria de Trade Off – testando a validade empírica dessas teorias
na realidade empresarial brasileira. Dessa forma, espera-se fornecer aos administradores,
indicações sobre os fatores que devem ser considerados no estabelecimento de uma política de
estrutura de capital das empresas.
Adicionalmente, a utilização da metodologia econométrica de Panel Data Dinâmico tem por
objetivo analisar o processo de ajuste da estrutura de capital ao longo do tempo, em direção a
um suposto nível-alvo ótimo, como sugerido em outros estudos que abordaram a natureza
dinâmica das decisões sobre estrutura de capital (KREMP et al., 1999; MIGUEL e
PINDADO, 2001; OZKAN, 2001 e GAUD et al., 2005).
A análise utiliza um painel de dados oriundo das Demonstrações Financeiras das 500 maiores
empresas brasileiras, abertas e fechadas, relativas ao período de 1999 a 2004. São realizados
testes estáticos e dinâmicos e, desta forma, espera-se contribuir para a literatura sobre a
dinâmica das decisões de estrutura de capital.
1.4 HIPÓTESES DE PESQUISA
A formulação das hipóteses tomou por base o referencial teórico a ser desenvolvido no
capítulo 2, além dos estudos empíricos já realizados para testar as teorias existentes. As
19
hipóteses abrangem sete indicadores que potencialmente explicam a estrutura de capital das
empresas.
Os cinco primeiros indicadores – o crescimento, o grau de tangibilidade dos ativos, o tamanho,
a rentabilidade e o risco do negócio - foram também utilizados no trabalho de Gaud et al.,
(2005), que serviu como base para esta Dissertação.
Os dois últimos indicadores - o setor de atividade e a origem do capital – foram adicionados à
pesquisa no intuito de complementar a análise. Brito e Lima (2003, p.2 ), também incluíram
essas duas variáveis em seu trabalho e, segundo os autores, “a inclusão permitiu mensurar a
importância de fatores comumente ignorados, mas cuja relevância se suspeita”.
Estes sete indicadores e respectivas hipóteses estão discriminados abaixo:
1.4.1 Crescimento
De acordo com a teoria de Pecking Order, deveria haver uma relação positiva entre o nível de
crescimento e o endividamento das empresas (GOMES e LEAL, 2001). Isso porque as
empresas com maiores taxas de crescimento, que demandam mais recursos do que podem
gerar, tenderiam a buscar fora da empresa esses recursos necessários à expansão.
Por outro lado, Myers (1977) argumenta que empresas com grandes taxas de crescimento
podem não otimizar seus investimentos e os credores podem relutar em emprestar recursos de
longo prazo para elas. Adicionalmente, Titman e Wessels (1988) chamam a atenção para o
fato de que as oportunidades de crescimento podem ser encaradas como um Ativo intangível,
20
que não podem ser oferecidas como garantia para as dívidas. Assim, o uso de dívidas ficaria
limitado para essas empresas, o que sugere que empresas em crescimento deveriam ser menos
endividadas.
Além disso, empresas com crescimento acelerado exigem a realização de novos investimentos
constantemente e o custo de não investir por falta de recursos é bastante elevado. Por esse
motivo, as empresas tenderiam a manter o endividamento menor, para poderem captar caso
apareçam novas oportunidades.
Há, portanto, argumentos teóricos que justificam tanto uma relação positiva quanto uma
relação negativa entre o nível de endividamento e o crescimento. Neste trabalho, a hipótese
está baseada no resultado dos estudos elaborados por Famá e Kayo (1997) e por Gaud et al.,
(2005), que encontraram uma relação negativa entre crescimento e endividamento. Desta
forma, espera-se confirmar que:
Hipótese 1 - Empresas com maiores níveis de crescimento apresentam menores níveis de
endividamento
1.4.2 Grau de tangibilidade do Ativo
As teorias dos custos de agência e de assimetria de informações sugerem que as empresas que
dispõem de ativos fixos que possam ser oferecidos como garantias de pagamento, têm maior
capacidade de endividamento. Para Titman e Wessels (1988), os ativos tangíveis acabam por
auxiliar as empresas a contrair dívidas, na medida em que, no caso de insucesso do
investimento, o credor cobrará a garantia ofertada. Desta forma, os credores tendem a se sentir
21
mais confortáveis com a concessão dos recursos, e os custos financeiros tendem a ser mais
baixos.
Isso ocorre por que a garantia baseada no ativo minimiza os problemas de conflito de interesse
entre os acionistas e os credores, bem como minimiza eventuais problemas de informações
que os acionistas tenham e que os credores não, sobre a viabilidade dos projetos financiados.
Isso dificulta a adoção de estratégias arriscadas pelos acionistas com o intuito de se apropriar
de riqueza dos credores (MYERS e MAJLUF, 1984).
Desta forma, espera-se encontrar uma relação positiva entre o grau de tangibilidade do ativo e
endividamento. Portanto:
Hipótese 2 - Empresas com maior nível de tangibilidade do ativo apresentam maiores
níveis de endividamento
1.4.3 Tamanho da Empresa
As grandes empresas são normalmente mais diversificadas que as pequenas, o que diminui,
em teoria, a volatilidade dos seus fluxos de caixa e a possibilidade de passarem por
dificuldades financeiras. Desta forma, o tamanho da empresa deve ser inversamente
proporcional ao risco de falência (TITMAN e WESSELS, 1988; RAJAN e ZINGALES,
1995). Isso reduz os custos de falência associados ao endividamento e, por essa razão, a
capacidade de endividamento das grandes empresas deve ser maior que a das pequenas.
22
Além disso, nas empresas menores, os conflitos de interesse entre acionistas e credores são
maiores. Normalmente, o controle acionário das empresas menores é bastante concentrado e
os administradores podem trocar de projetos com maior facilidade, mesmo que a troca seja
contrária aos interesses dos credores. Essa flexibilidade das empresas menores aumenta os
custos de agência (GAUD et al., 2005).
Desta forma, espera-se encontrar uma relação positiva entre o tamanho das empresas e o
endividamento. Portanto:
Hipótese 3 - Empresas maiores apresentam maiores níveis de endividamento
1.4.4 Rentabilidade
Sob a perspectiva da teoria de Trade-Off, as empresas rentáveis deveriam usar mais dívidas,
na medida em que elas se beneficiariam da dedutibilidade tributária dos juros (MODIGLIANI
e MILLER, 1963).
Adicionalmente, um histórico de alta rentabilidade passada poderia ser um indicador de
rentabilidade futura, e os credores se sentiriam mais confortáveis em emprestar maiores
valores, na medida em que acreditariam que a empresa não teria problemas para pagar o
empréstimo.
23
Ao analisar a questão da assimetria de informações, Ross
3
(1977, apud HARRIS e RAVIV,
1991), propõem um modelo, cujo principal resultado demonstra que o valor da empresa, ou
sua rentabilidade, está positivamente relacionado ao nível de endividamento.
Desta forma, a teoria de Trade-Off sugere uma relação positiva entre o nível de endividamento
e a rentabilidade das empresas.
Já a teoria de Pecking Order preconiza haver uma hierarquia preferida pelos administradores
para financiar os investimentos das empresas (MYERS, 1984; MYERS e MAJLUF, 1984).
Em primeiro lugar seriam utilizados os recursos gerados internamente. Em seguida seriam
utilizados recursos de terceiros, via endividamento e a última opção seria a emissão de novas
ações.
Assim, espera-se que as empresas mais rentáveis tenham maiores condições de se
autofinanciar, recorrendo menos ao uso de dívidas. Consequentemente, a teoria de Pecking
Order prevê uma relação negativa entre o endividamento e a rentabilidade, na medida em que
as empresas mais rentáveis evitariam as dívidas.
Há, portanto, um conflito teórico entre os pressupostos emanados pela TOT e pela POT, e
estudos empíricos também divergem quanto às conclusões.
Neste trabalho, a hipótese está baseada na relação negativa encontrada por Gaud et al., (2005)
ao analisar empresas suíças. Assim, espera-se confirmar que:
3
Ross, S., The Determinants of Financial Structure: The Incentive Signaling Approach, Bell Journal of
Economics, n.8, 1977
24
Hipótese 4 - Empresas mais rentáveis apresentam menores níveis de endividamento
1.4.5 Risco
As teorias dos custos de falência e dos custos de agência sugerem que o risco também
determina a estrutura de capital das empresas.
Isso por que, quanto maior for a volatilidade dos resultados da empresa (ou o risco do
negócio), maior a probabilidade de seus fluxos de caixa gerados não serem suficientes para
honrar o pagamento das dívidas (HARRIS e HAVIV, 1991).
Adicionalmente, os credores deveriam sentir-se menos seguros para emprestar novos recursos
para empresas arriscadas e, quando o fizessem, cobrariam maiores custos financeiros.
Sob a ótica da teoria de Trade-Off, portanto, o endividamento deve estar negativamente
relacionado ao risco.
A teoria de Pecking Order também prevê uma relação negativa entre o risco e o
endividamento, na medida em que empresas com resultados voláteis tenderiam a acumular
capital em momentos de superávit, para não perder oportunidades de investimento em anos
deficitários.
Portanto, espera-se que:
Hipótese 5 - Empresas com maior risco do negócio apresentam menores níveis de
endividamento
25
1.4.6 Setor de atividade
Alguns estudos foram publicados sugerindo que o setor de atividade em que a empresa opera
também pode ser um fator que determinará sua estrutura de capital.
Titman e Wessels (1988), por exemplo, apontaram a existência de diferentes estruturas de
capital para empresas que atuam em setores diferentes, ao analisarem a indústria
manufatureira.
Harris e Haviv (1991) condensaram numa tabela os resultados dos estudos publicados por
Bradley et al., (1984), Bowen et al., (1982), Long e Malitz (1985) e Kester (1986),
demonstrando haver um ranking de níveis de endividamento, diferenciado por setores da
economia.
Através de análise de variância, Nakamura (1992) encontrou uma associação entre o setor de
atividade e a estrutura de capital. Para o autor, esta associação se deve, principalmente, à
similaridade quanto ao risco econômico entre empresas do mesmo ramo.
Portanto, neste trabalho a hipótese se baseia na relação significativa entre estrutura de capital e
o setor de atividade da empresa, encontrada por outros pesquisadores. Assim, espera-se
confirmar que:
Hipótese 6 – O setor de atividade exerce influência significativa nos níveis de
endividamento das empresas.
26
1.4.7 Origem do capital
Nesta Dissertação, também é analisada a hipótese da origem do capital – privado nacional,
privado internacional ou público/de economia mista – influenciar a estrutura de capital.
Brito e Lima (2003 p.20), incluíram a questão da origem do capital no estudo sobre os
determinantes do endividamento empresarial. Segundo os autores, “o controle acionário
mostrou-se significativo para o nível de endividamento das empresas, indicando que o estilo
da gestão influencia nas decisões quanto à estrutura de capital”.
De fato, é sabido que as condições específicas do mercado de capitais brasileiro, marcado pela
dificuldade de obtenção de recursos de longo prazo e pelas altas taxas de juros, afetam as
empresas locais e as decisões de financiamento. No entanto, suspeita-se que empresas de
capital estrangeiro possam minimizar essas barreiras. Desta forma, a estrutura de capital das
empresas estrangeiras poderia ser diferente da estrutura de capital das empresas locais.
As empresas públicas e de economia mista, por outro lado, poderiam também estar sujeitas a
condições e limitações específicas no estabelecimento de suas políticas de endividamento.
Desta forma, buscaorvs oSar, aal íót(e)4(m)-2(pr(e)4( )4a)47( )4a ( )4a1.4.7 Oanri m do capie s ê(t)-2(-1( )-10(dea-204a)4s)94.7 OTd[658eítst
27
1.5 ESTRUTURA DA DISSERTAÇÃO
Esta Dissertação está dividida em seis capítulos.
O primeiro capítulo apresenta uma introdução ao objeto de estudo, a justificativa da sua
escolha, os objetivos propostos e as hipóteses que se busca comprovar.
O segundo capítulo aborda o referencial teórico que embasa os principais estudos sobre a
estrutura de capital das empresas. Adicionalmente é apresentado um resumo sobre os
principais resultados de trabalhos desenvolvidos no Brasil sobre este tema.
O terceiro capítulo descreve o problema, as hipóteses e as variáveis da pesquisa realizada.
O quarto capítulo expõe a fundamentação teórica e uma descrição sobre os procedimentos
metodológicos empregados nesta Dissertação.
O quinto capítulo desce em profundidade, analisando os resultados da pesquisa, bem como
suas respectivas interpretações.
O sexto e último capítulo apresenta as conclusões finais e as sugestões para futuras pesquisas.
28
2 REFERENCIAL TEÓRICO
2.1 AS FONTES DE FINANCIAMENTO
As empresas podem usar dívidas ou Patrimônio Líquido para financiar seus investimentos.
Segundo Damodaram (2004), a primeira e principal diferença entre dívida e Patrimônio
Líquido está na natureza dos direitos sobre os fluxos de caixa gerados pelas atividades da
empresa.
O detentor de um título de dívida possui um direito fixo, normalmente representado pelo
pagamento de juros e principal, sobre um conjunto contratado de fluxos de caixa. O detentor
de um título de Patrimônio Líquido, ou ação, possui o direito a quaisquer fluxos de caixa que
restarem após o pagamento de todos os demais compromissos assumidos. Portanto, a ação
confere ao portador, direitos sobre o fluxo de caixa residual.
A segunda diferença refere-se à prioridade de recebimento. Em relação às ações, a dívida tem
prioridade tanto no recebimento dos juros e do principal quanto sobre os ativos, no caso de
liquidação da empresa.
A terceira diferença refere-se ao tratamento tributário. As leis têm, em geral, tratado a despesa
com juros de dívidas de forma diversa do tratamento dado aos pagamentos que resultam do
Patrimônio Líquido.
29
Adicionalmente, existe a questão do prazo para saldar compromisso. A dívida normalmente
tem uma data fixa de vencimento do principal e dos juros, enquanto as ações geralmente têm
uma vida infinita e não garantem o pagamento de dividendos.
A quinta e última diferença refere-se ao controle administrativo da empresa. Os investidores
em ações têm controle total ou muito abrangente sobre a administração da empresa, enquanto
os credores por dívida têm um papel muito mais passivo na administração. Exercem, no
máximo, poder de veto sobre decisões financeiras importantes.
A estrutura de capital de uma empresa é, portanto, determinada pelo mix de títulos de dívida e
de patrimônio líquido, independentemente da finalidade para os quais foram emitidos
(BREALEY e MYERS, 2003).
Quanto ao conceito de dívida, habitualmente, a literatura considera apenas as de longo prazo,
pela natural inferência de que investimentos de longo prazo são normalmente financiados com
recursos de longo prazo. Mas esse não parece ser o caso do Brasil e de outros países em
desenvolvimento. No Brasil, as dívidas de curto prazo representam a mais importante fonte de
financiamento, substituindo o papel que deveria ser representado por linhas de longo prazo,
que são escassas. Adicionalmente, a renovação constante das dívidas de curto prazo no seu
vencimento, pode dar uma característica de longo prazo à dívida. No entender de Brealey e
Myers (2003), essa é uma situação que deve ser levada em consideração na análise da
composição da dívida.
30
Assim, este trabalho adota como dívida o valor total das obrigações registradas tanto no
Passivo Circulante quanto no Realizável a Longo Prazo nas Demonstrações Financeiras das
empresas.
Vale ressaltar ainda que alguns autores consideram mais adequado tomar o endividamento, o
Patrimônio Líquido e o Ativo das empresas a valores de mercado para fins de análise. Isso não
é possível neste trabalho, uma vez que faz parte da amostra um grande número de companhias
fechadas, para as quais os valores de mercado não estão disponíveis. Assim, a fim de
viabilizar a análise comum de todas as empresas, este trabalho se utiliza somente de valores
contábeis obtidos nas Demonstrações Financeiras das empresas.
2.2 AS PROPOSIÇÕES CLÁSSICAS DE MODIGLIANI E MILLER (MM)
Num dos artigos mais influentes já escritos em termos de finanças corporativas, publicado em
1958, Franco Modigliani e Merton Miller examinaram a questão da existência de uma
estrutura ótima de capital. Nesse trabalho inicial, eles formularam três pressupostos básicos: a
inexistência de impostos, a inexistência de custos de transação para obtenção de recursos de
dívida ou de patrimônio líquido, e a inexistência de custos associados à falência
(DAMODARAN, 2004). Com base nesses pressupostos de um mercado perfeito, Modigliani e
Miller concluíram que o valor de mercado de uma empresa não é afetado pela sua estrutura de
capital.
Para fundamentar sua pesquisa, MM partem do pressuposto que o objetivo dos
administradores é maximizar o valor da riqueza dos acionistas e trouxeram ao debate sobre a
estrutura de capital, a questão do risco. Para os autores, análise da criação de valor para o
31
acionista deve levar em consideração também o risco associado ao investimento. A
determinação da taxa de desconto para avaliar um determinado ativo, deve considerar um
prêmio pelo risco inerente àquele ativo.
A proposição I de MM (1958) diz que, em um mundo sem nenhum tipo de atrito e livre de
impostos, o valor de mercado de todos os títulos emitidos por uma empresa é direcionado pelo
poder de ganhos e pelos riscos de seus ativos básicos, independentemente de como seja o mix
de títulos emitidos para financiá-los.
Tome-se como exemplo o balancete abaixo, que está a valor de mercado:
Balancete a valores de mercado
Ativos atuais e Dívidas (D)
Oportunidades
de crescimento Patrimônio Líquido (PL)
Valor da firma (V)
Fonte: Adaptado de Myers, 2001.
O Valor total da firma (V) é a soma das dívidas (D) e do Patrimônio Líquido (PL). A
proposição I de MM diz que o valor (V) é uma constante, independentemente das proporções
32
de D e PL, dado que o valor dos ativos e das oportunidades de crescimento registradas no lado
direito do Balancete permanecem constante (MYERS, 2001).
Em outras palavras, uma empresa não poderia alterar o seu valor mudando as proporções de
sua estrutura de capital. Nenhuma estrutura de capital seria melhor ou pior que outra para o
acionista da empresa (ROSS, WESTERFIELD e JAFFE, 1995). Também não importa se a
dívida é de curto ou longo prazo, resgatável ou não, conversível ou não, em dólares ou em
euros (MYERS, 2001). Portanto, para MM, nestas condições específicas, a estrutura de capital
seria irrelevante.
A proposição I diz ainda que o custo de capital de uma empresa é uma constante,
independentemente da proporção de dívidas. O custo médio ponderado de capital é dado pela
seguinte equação:
CMPC = RA = Rd (D/V) + Rpl (PL/V) Equação (I)
Onde,
RA = Retorno esperado do conjunto de ativos
Rd = Custo da dívida ou retorno exigido pelos investidores em títulos de dívida
D = Dívida, a valor de mercado
V = Valor total da empresa, a mercado
Rpl = Custo do patrimônio líquido, ou retorno exigido pelos investidores em ações
PL = Patrimônio Líquido, a valor de mercado
33
Desta fórmula de custo de capital deriva a segunda proposição de MM, que está relacionada ao
retorno das ações de empresas financiadas através de dívidas:
Rpl = RA + (RA – Rd)D/E Equação (II)
A preposição II de MM diz que “A taxa de retorno esperada de uma ação ordinária de uma
empresa alavancada aumenta na proporção da razão entre dívida e patrimônio, expressa
valores de mercado” (BREALEY e MYERS, 2003 p. 473).
Apesar disso, MM afirmam que o custo geral de capital de uma empresa não se altera com a
substituição de capital próprio por capital de terceiros, embora o custo do capital de terceiros
possa parecer mais barato. A razão para essa aparente contradição é que à medida que a
empresa acrescenta mais capital de terceiros, o capital remanescente se torna mais arriscado. À
medida que esse risco aumenta, o custo de capital próprio também se eleva, compensando a
vantagem obtida com a maior participação de dívidas na estrutura de capital da empresa. “Na
verdade, MM provam que os dois efeitos compensam um ao outro, exatamente de modo que o
valor da empresa e o custo geral de capital acabam sendo insensíveis ao grau de
endividamento” (ROSS, WESTERFIELD e JAFFE, 1995 p. 312).
As proposições de MM já não são consideradas tão controversas, como teoria. Sua lógica
econômica é simples e equivalente a dizer que, num mercado perfeito, o valor de uma pizza
não depende de como ela está fatiada (MYERS, 2001).
Apesar desse forte apelo intuitivo, a teoria de MM se aplica na prática? Estudos posteriores
levantam essa questão.
34
2.3 A EVOLUÇÃO DA TEORIA
A partir do trabalho inicial de MM, muitos outros trabalhos teóricos e práticos relativos à
estrutura de capital foram publicados. Muita ênfase tem sido dada a discutir os pressupostos
básicos do modelo e a negar a conclusão da irrelevância da estrutura de capital.
Num artigo publicado em 1988, quando dos 30 anos da proposição inicial, Miller revela que a
visão de que a estrutura de capital é literalmente irrelevante em qualquer circunstância, por
muitos a eles atribuídas de maneira até provocativa, está longe de refletir o que eles
afirmaram, na realidade.
Miller lembra que a conclusão baseou-se em condições restritivas específicas e coloca que
talvez eles devessem ter enfatizado mais o outro lado da moeda. Ou seja, ao mostrar o que não
importa em estrutura de capital pode-se, por implicação, mostrar o que importa (MILLER,
1988).
Na realidade, diversos estudos foram publicados no intuito de introduzir e testar o impacto de
outras variáveis não consideradas inicialmente por MM em seu modelo original. Gaud et al.,
(2005) citam como exemplo os impostos corporativos (MODIGLIANI e MILLER, 1963;
DeANGELO e MASULIS, 1980), custos de falência (STIGLITIZ, 1972; TITMAN,1984),
impostos de pessoa física (MILLER, 1977), custos de agência (JENSEN e MECKLING, 1976;
MYERS, 1977) assimetria de informações (MYERS e MAJLUF, 1984). Essas considerações
estão explicitadas a seguir.
35
2.3.1 Os Impostos Corporativos
Em um estudo publicado em 1963, Modigliani e Miller introduziram os impostos pagos pelas
empresas no modelo original proposto em 1958.
Uma vez que os juros incidentes sobre dívidas com terceiros seriam dedutíveis da base cálculo
do imposto de renda corporativo e as restituições de capital aos acionistas não seriam, a
utilização de capital de terceiros traria uma aparente vantagem comparativa, que aumentaria o
valor da empresa.
O valor da empresa aumentaria uma vez que as economias de impostos, trazidas a valor
presente, se somariam ao valor presente dos fluxos de caixa gerados pelas operações normais
da empresa. Isso sugere que o valor de uma empresa está positivamente associado ao grau de
endividamento. Nesse caso, em que a dívida continua a não ter custos de falência, haveria um
índice ótimo de financiamento com a utilização de 100% de capital de terceiros.
Myers (2001) oferece o seguinte exemplo para explicar a lógica da conclusão de MM.
Supondo que a dívida é fixa e constante, como fez MM (1963) e que a alíquota de imposto de
renda é de 35%, uma empresa toma emprestado $1 milhão e usa o recurso para recomprar
ações dos seus acionistas. Ela se compromete a manter seu endividamento nesse nível e a
pagar juros indefinidamente. Na ausência de impostos, esse novo empréstimo não modificaria
o valor da empresa, já que o custo do empréstimo será completamente eliminado pelo valor
presente dos pagamentos futuros. Mas, para uma empresa que paga impostos, esse custo será
36
35% menor, já que o Governo arcará com a dedutibilidade dos juros no cálculo dos impostos.
37
De acordo com Miguel e Pindado (2001), essa hipótese já foi objeto de estudos empíricos,
notadamente no trabalho de Titman e Wessels (1988), que propuseram uma fórmula analítica
para cálculo dos incentivos não relacionados às dívidas. Estudos posteriores seguiram
utilizando essa fórmula.
Segundo Miguel e Pindado (2001), embora Titman e Wessels (1988) não tenham conseguido
resultados significativos para essa variável, Barton et al., (1989) e Prowse (1990), obtiveram
evidências significativas da relação inversa entre a dívida e a existência de outros benefícios
tributários não relacionados às dívidas. Por outro lado, estudos mais recentes encontraram uma
relação direta entre essas variáveis, complicando o cenário.
Na tentativa de melhorar a análise da influência dos componentes dos benefícios fiscais,
Mackie-Mason (1990), propõe um modelo alternativo, que separa os benefícios não
relacionados às dívidas em duas partes. A primeira parte refere-se aos benefícios oriundos de
investimentos (como depreciação acelerada, gastos com pesquisa e desenvolvimento, etc.),
que são diretamente relacionados às dívidas, e a segunda parte, referente aos prejuízos fiscais,
que são inversamente relacionados às dívidas.
Muitos trabalhos que buscam avaliar os determinantes do grau de endividamento das
empresas, inclusive os trabalhos publicados no Brasil, incluem a análise da questão tributária.
Essa análise, porém, demanda informações aprofundadas sobre a situação tributária das
empresas. Considerando que essa Dissertação aborda um elevado número de companhias
fechadas, das quais não se tem muitas informações públicas e considerando que esse tema já
foi tratado em trabalhos recentes no Brasil, inclusive sob a metodologia de Panel Data
38
(MARTIN et al., 2005; TERRA, 2002), essa Dissertação não aborda as economias tributárias
como determinantes do endividamento.
2.3.2 Os Impostos Devidos pelas Pessoas Físicas
Em um trabalho publicado em 1977, Merton Miller complementou a análise das proposições
de MM (1963), acrescentando ao modelo o impacto dos impostos das pessoas físicas no valor
da empresa.
O retorno de capital aos investidores em patrimônio líquido pode se dar através de dividendos
ou através de ganhos de capital. Ambas as formas eram tributadas pelo imposto de renda da
pessoa física do investidor. Nesse cenário, Miller constatou que a vantagem tributária da
empresa, advinda da dedutibilidade dos juros das dívidas pode ser menor do que se pensava, já
que os rendimentos tanto de dívida quanto de patrimônio líquido são tributados na pessoa
física do credor (MILLER, 1977).
O benefício tributário da dívida, relativo ao patrimônio líquido é dado por:
BT = 1 – ( 1 – Tc) (1 – Te) Equação (III)
1 – Td
Onde:
BT = Benefício tributário
Tc = Alíquota de imposto de renda das empresas
Te = Alíquota de imposto de renda dos acionistas, sobre dividendos e ganhos de capital
Td = Alíquota de imposto de renda dos credores dos juros da dívida
39
Com esse benefício apenas relativo dos impostos, o valor da empresa, com alavancagem, pode
ser escrito como:
VL = Vu + (BT x B) Equação (IV)
Onde:
VL = Valor da empresa com alavancagem
Vu = Valor da empresa sem alavancagem
BT = Benefício tributário
B = Valor da dívida
A expansão desta equação pode mostrar os seguintes cenários:
1. Quando as alíquotas de impostos pagos pelas pessoas físicas sobre rendimentos do
patrimônio líquido e sobre rendimentos da dívida forem iguais e desconsiderando-se os custos
de falência, o valor da empresa aumenta com mais dívidas.
2. Quando a alíquota de impostos pagos pelas pessoas físicas sobre os rendimentos das dívidas
for maior que a alíquota de impostos pagos sobre os rendimentos do patrimônio líquido, a
dívida pode criar uma desvantagem tributária para os investidores, reduzindo o valor da
empresa.
40
3. Quando a alíquota de impostos pagos pelas pessoas físicas sobre a renda do patrimônio
líquido for apenas suficientemente baixa para compensar a dupla tributação (na empresa e na
pessoa física), a dívida é irrelevante.
Longe de restabelecer a irrelevância da dívida em todas as circunstâncias, a análise de Miller
abre a possibilidade de que a dívida ainda possa ser irrelevante, a despeito de sua aparente
vantagem tributária. Além disso, a análise de Miller trouxe para reflexão o papel das
preferências tributárias dos investidores na estrutura de capital das empresas (DAMODARAN,
2004).
2.3.3 Os Custos de Falência
A teoria de MM com impostos corporativos prediz que as empresas maximizariam seu valor
quando utilizassem 100% de capital de terceiros. Porém, essa afirmação não é compatível com
a realidade. Se por um lado as dívidas podem trazer o benefício da dedutibilidade dos juros,
por outro lado, a utilização de capital de terceiros exerce algumas pressões sobre a empresa.
Em particular, tomar recursos de terceiros pode expor a empresa à inadimplência, caso o fluxo
de caixa gerado por suas operações não seja suficiente para cobrir o pagamento de juros e
amortização do principal das dívidas. No limite, a inadimplência pode levar a empresa à
falência. Portanto, aumentos da participação de dívidas na composição da estrutura de capital
podem trazer um aumento na expectativa de custos de falência.
De acordo com Ross (1995, p.327), “A possibilidade de falência exerce um efeito negativo
sobre o valor da empresa. Entretanto, não é o risco de falência em si que reduz o valor. Ao
contrário, são os custos associados à falência que produzem perda de valor”.
41
O custo de falência esperado é um produto da probabilidade de falência e dos custos nos quais
a empresa incorre, como resultado da falência. Esses custos podem ser diretos ou indiretos. Os
custos diretos são aqueles relacionados ao processo legal de falência, e incluem os custos
legais e administrativos, os honorários dos advogados, contadores e peritos. Já os custos
indiretos podem ser muito mais representativos que os custos diretos. Normalmente a falência
atrapalha o relacionamento com clientes e fornecedores, o que pode acarretar perda de receita
e aumento de exigências por parte dos fornecedores, o que pode afetar sensivelmente o fluxo
de caixa da empresa. Além disso, a empresa pode ter dificuldade de obter novos recursos para
financiar projetos que criam valor, o que leva a limitação de capital e ao abandono de bons
projetos. (DAMODARAN, 2004).
2.3.4 Outros Fatores
Num importante trabalho publicado em 1991, Milton Harris e Artur Haviv buscaram organizar
e sintetizar a literatura conhecida sobre estrutura de capital, bem como relacionar as teorias
aos principais estudos empíricos publicados sobre o tema até então.
Excetuando os modelos que tratam da questão dos impostos, Harris e Haviv (1991)
identificaram na literatura outros quatro grandes grupos de modelos que tratam da estrutura de
capital das empresas. Os modelos identificados pelos autores foram:
• Modelos fundamentados em custos de agência
• Modelos fundamentados em assimetria de informações
• Modelos fundamentados nas interações de mercado, produtos e insumos
42
• Modelos fundamentados no controle corporativo
Cada uma dessas teorias está colocada a seguir.
2.3.4.1 Modelos Fundamentados em Custos de Agência
De acordo com Harris e Haviv (1991), uma parcela significativa dos esforços dos
pesquisadores foi devotada a modelos nos quais a estrutura de capital é determinada por custos
de agência, ou seja, por custos devidos a conflitos de interesse.
Segundo os autores, as pesquisas nessa área foram iniciadas com a publicação de um estudo
elaborado por Michael Jensen e William Mekling (1976) construído sobre um trabalho
anterior de Fama e Miller (1972). Nesse trabalho, os autores analisaram o comportamento dos
gestores das empresas e o impacto de possíveis conflitos de interesse entre os seus
stakeholders.
Ao comentar a questão da irrelevância da estrutura de capital, os autores lembraram que a
introdução dos custos de falência e da dedutibilidade tributária dos juros das dívidas no
modelo proposto por MM já haviam invalidado a conclusão da irrelevância. Mas, segundo
Jensen e Mekling (1976), a existência dos custos de agência fornece uma razão ainda mais
forte para argumentar que o valor da empresa depende, sim, da estrutura de capital.
Jensen e Mekling (1976, p.5) definem o relacionamento de agência como “um contrato sob o
qual uma ou mais pessoas (o(s) principal (is)), empregam outra pessoa (o agente) para
43
executar algum serviço em benefício deles, o que envolve delegar algum poder de tomada de
decisão ao agente”.
4
De um modo geral, as empresas estão sujeitas às pressões de diversos stakeholders (acionistas,
credores, administradores, empregados, fornecedores, clientes, etc.), que estão relacionados
entre si através de contratos. Eles normalmente têm um interesse comum, que é o sucesso da
empresa. No entanto, eles também têm interesses particulares, que podem conflitar com os
interesses comuns.
Assim, os autores colocam que há uma boa razão para crer que, dados interesses conflitantes
em algumas situações, nem sempre o agente decidirá pela alternativa que maximize o interesse
do principal, já que provavelmente ele estará buscando maximizar seu próprio interesse.
É claro que existem mecanismos que podem ser usados para limitar essas divergências, tais
como incentivos ao agente, auditorias, etc. No entanto, além de ser praticamente impossível
cobrir todas as áreas em que possa haver divergência de interesse, as ferramentas de incentivo
e controle têm um custo, que os autores chamam de custo de agência (JENSEN e
MECKLING, 1976).
Segundo os autores, cada dólar de redução da riqueza do acionista, advinda do conflito de
interesses que não pôde ser evitado, é também um custo de agência. Eles denominaram esses
custos adicionais de “residual loss”.
4
Tradução livre do autor
44
Desta forma, pela definição de Jensen e Meckling (1976), o custo de agência é a soma de
todos os custos incorridos para estruturar, administrar e reforçar o cumprimento dos contratos,
bem como o custo de oportunidade advindo da redução da riqueza, quando a divergência não
pode ser evitada.
Uma vez que a relação entre os acionistas e os administradores de uma empresa se encaixa
perfeitamente na definição de uma pura relação de agência, não é surpresa descobrir que
assuntos associados à segregação de propriedade e controle estão intimamente ligados aos
problemas comuns de agência (JENSEN e MECKLING, 1976).
Focando o artigo na parte que relaciona os custos de agência na relação entre acionistas e
administradores, Jensen e Meckling (1976) mostram que a delegação de poderes a outras
pessoas traz importantes indagações sobre a maximização dos interesses das partes
envolvidas.
Os conflitos entre acionistas e administradores ocorrem por que esses não se apropriam
integralmente do fluxo de caixa livre gerado pelas suas decisões. Na visão dos
administradores, as melhorias no resultado da empresa apenas beneficiarão os acionistas.
Portanto, quanto maior for a segregação entre propriedade e gestão, maiores tenderão a ser os
conflitos de interesse.
Jensen (1986) lembra que o financiamento das empresas, por meio de dívidas, reduz os
conflitos de interesse entre gerentes e acionistas, uma vez que a obrigatoriedade de pagamento
de juros e principal reduz o fluxo de caixa livre administrado pelo gerente, e a possibilidade de
seu uso indevido. Por isso, os acionistas irão preferir que os financiamentos da empresa sejam
feitos com dívidas.
45
Além disso, como a dívida aumenta a probabilidade de falência e os administradores temem
perder seus benefícios caso a empresa não tenha como honrar suas obrigações, a dívida acaba
criando um incentivo para que os administradores tomem melhores decisões (GROSSMAN e
HART, 1982). A dívida, portanto, traz benefícios.
Ocorre que os administradores tenderão a não concordar com esse monitoramento advindo da
dívida, e buscarão tomar menores montantes de dívida que o desejado pelos acionistas.
Portanto, a estrutura de capital das empresas pode não ser apenas uma razão da maximização
do ganho do acionista, mas também, pode estar sujeita aos interesses dos administradores.
Harris e Haviv (1991) compararam dois trabalhos que tratam do conflito de interesses entre
acionistas e administradores: um trabalho deles próprios (HARRIS e HAVIV, 1990) e um
trabalho de Stulz, ambos publicados em 1990. De acordo com os autores, os dois estudos
compartilham a mesma preocupação com os conflitos de interesse, mas divergem sobre a
forma com que esses conflitos surgem. Mais importante ainda, os estudos também divergem
sobre como o endividamento alivia os conflitos de interesse.
Em ambos os estudos, administradores e acionistas divergem sobre uma decisão operacional e
assume-se que não há uma forma de resolver o conflito via os contratos existentes.
No estudo de Harris e Haviv (1990), assume-se que os administradores querem que a empresa
continue operando, ainda que a liquidação da empresa seja a opção preferida pelos acionistas.
O endividamento da empresa aliviaria o conflito de interesses, na medida em que os
investidores (que concederam os empréstimos) tenderiam a forçar a empresa a ser liquidada,
46
caso o fluxo de caixa não suportasse o pagamento da dívida. Por outro lado, os investidores
tendem a dispender recursos para monitorar as finanças da empresa, o que seria repassado para
a tomadora dos recursos. Assim, a estrutura ótima de capital no estudo de Harris e Haviv
trocaria uma vantagem com a decisão sobre a liquidação da empresa, por um custo maior de
monitoramento. Portanto, o modelo prevê que empresas com maior valor de liquidação
(aquelas com ativos tangíveis, por exemplo), ou aquelas com menores custos de
monitoramento, serão mais endividadas e terão maior probabilidade de liquidação, mas terão
maior valor de mercado do que empresas com baixo valor de liquidação ou maiores custos de
monitoramento.
No estudo de Stulz (1990), assume-se que os administradores desejarão sempre investir todos
os recursos disponíveis, mesmo que distribuir esses recursos seja mais vantajoso para os
acionistas. Assim como em Jensen (1986), no estudo de Stulz o endividamento é usado para
reduzir os recursos disponíveis e limitar a ação dos administradores. Por outro lado, há o custo
da dívida. O endividamento pode custar mais que o fluxo de caixa disponível e,
conseqüentemente, reduzir os recursos disponíveis para aplicação em projetos rentáveis.
Assim, a estrutura ótima de capital no modelo de Stulz é determinada pela troca entre o
benefício da dívida, em evitar que os administradores invistam em projetos que diminuem o
valor da riqueza do acionista, e o custo da dívida, que pode limitar o investimento em projetos
realmente criadores de riqueza (HARRIS e HAVIV, 1991).
Já os conflitos de interesse entre acionistas e credores surgem porque as dívidas dão aos
acionistas um incentivo para investir em projetos arriscados, que os credores tentam evitar.
Assim, se o projeto for bem sucedido e trouxer altas taxas de retorno, os acionistas se
47
apropriarão deste ganho. Se, ao contrário, o projeto falhar, os credores é que sofrerão as
conseqüências da falência (HARRIS e HAVIV, 1991).
Em teoria, os conflitos de interesse entre acionistas e credores são maiores nas empresas
menores. Normalmente, o controle acionário das empresas menores é bastante concentrado e
os administradores podem trocar de projetos com maior facilidade, mesmo que a troca seja
contrária aos interesses dos credores. Essa flexibilidade das empresas menores aumenta os
custos de agência (GAUD et al., 2005).
Myers (1977) observa que quando as empresas estão próximas da falência, os acionistas
evitam financiar com recursos próprios os projetos de investimento que criam valor, por que
sabem que somente os credores se beneficiarão deste retorno. Assim, aumentos de dívidas
acabam resultando em rejeição de bons projetos.
Segundo Harris e Haviv (1991), a reputação poderia reduzir o incentivo para que os acionistas
escolham projetos arriscados ou com valor presente negativo. O modelo de Diamond (1989),
por exemplo, se concentraria na reputação das empresas em sempre escolher projetos que
garantam o pagamento da dívida. Como os credores não têm condições de acompanhar todos
os projetos da empresa, eles tenderão a se basear na média. Portanto, caso a empresa tenha um
histórico de bons projetos e de pagamento das dívidas, melhor será sua reputação e menores
serão os custos dos empréstimos. Assim, espera-se que empresas mais antigas busquem
construir uma boa reputação e evitarão investir em projetos arriscados. Já empresas mais
recentes ainda não terão uma reputação a zelar e buscarão projetos mais arriscados. Como
conseqüência, empresas mais antigas e com boa reputação terão menores taxas de falência e
terão acesso a dívidas a custos menores que as empresas mais novas.
48
2.3.4.2 Modelos Fundamentados em Assimetria de Informações
Os estudos desenvolvidos no campo da assimetria de informações assumem que os
administradores (insiders) possuem melhor informação do que os investidores (outsiders),
sobre o retorno esperado dos projetos ou sobre as oportunidades de investimento da empresa e,
conseqüentemente, sobre o próprio valor da empresa. As decisões relativas ao financiamento
das empresas passam então a ser reveladoras de informações que os administradores possuem
e que os investidores não.
Assim, por exemplo, os estudos de Myers e Majluf (1984) apontam que, caso os investidores
externos tenham menos informações que os insiders sobre o valor dos ativos da empresa, os
investidores poderão avaliar negativamente as emissões de novas ações. Caso a empresa
busque recursos no mercado via emissão de novas ações, a avaliação negativa pode ser tão
severa que os novos investidores podem acabar capturando mais que o VPL dos projetos que
se deseja financiar, resultando numa perda líquida para os atuais acionistas.
O mesmo problema pode ocorrer quando os administradores verificam que o mercado está
supervalorizando o preço das ações. Como os administradores tendem a agir no interesse dos
acionistas atuais, eles tentarão emitir novas ações para capturar esse valor para os acionistas
atuais. Cientes desse problema, os novos investidores tendem a subvalorizar o preço das novas
ações, o que desestimularia as novas emissões.
Como conseqüência dessa previsível queda no preço das ações, os administradores evitarão
essa forma de financiamento e buscarão recursos internamente ou através de dívidas, sempre
49
que possível. Essa dinâmica é usada pelos autores para sustentar a teoria da existência de uma
hierarquia de fontes de financiamento (Pecking Order Theory).
Segundo Harris e Haviv (1991), a mais importante implicação da teoria de Pecking Order é
que o anúncio da emissão de novas ações será seguido de uma queda no preço das ações já
existentes. A segunda implicação é que projetos com VPL positivo tenderão a ser financiados
com recursos gerados internamente ou com dívidas, pois desta forma não haverá implicações
de assimetrias de informações e não haverá mudança no preço das ações.
Ainda segundo Harris e Haviv (1991), outros autores como Krasker (1986), Narayanan (1988)
e Heinkel e Zechner (1990), confirmam os resultados encontrados por Myers e Majluf (1984)
embora usem abordagens um pouco diferentes. Por outro lado, Brenan e Kraus (1987), Noe
(1988) e Constantinides e Grundy (1989) levantam dúvidas sobre a Pecking Order. Eles
concluem em seus trabalhos que as empresas não têm necessariamente uma preferência por
fontes de financiamento, e que os problemas de subvalorização das ações podem ser
resolvidos com sinalização adequada (HARRIS e HAVIV, 1991).
Alguns aspectos podem reduzir a resposta negativa dos investidores sobre novas emissões. O
tamanho e o mercado em que a empresa atua podem influenciar essa resposta. Diferentes
estudos comprovaram que as emissões de empresas que atuam em setores altamente regulados
sofrem menos os efeitos negativos da avaliação do investidor.
Os estudos citados anteriormente se concentram nos problemas relativos à sub ou à super
avaliação de investimentos. De acordo com Harris e Haviv (1991), há uma outra abordagem
50
na literatura, cujo enfoque não se dá no valor do investimento, que é fixo, mas na estrutura de
capital, que serve como sinalização das informações privilegiadas dos insiders.
No modelo desenvolvido por Ross (1977), os administradores conhecem a real distribuição
dos retornos da empresa, mas os investidores não. Os investidores consideram que o maior
endividamento da empresa é um sinal da boa qualidade dos seus retornos esperados. Empresas
de baixa qualidade teriam maiores custos marginais esperados de falência e os administradores
dessas empresas teriam maiores dificuldades de levantar recursos via endividamento.
O principal resultado empírico do trabalho de Ross (1977), é a conclusão de que o valor da
empresa (ou a rentabilidade esperada) e a estrutura de capital estão positivamente
relacionados. Adicionalmente, verifica-se que se mantendo outros fatores iguais, aumentos nos
custos de falência diminuem o nível de endividamento e a probabilidade de falência. Desta
forma, o valor da empresa, o nível de endividamento e a probabilidade de falência estão todos
positivamente relacionados. De acordo com Harris e Haviv (1991), outros autores como
Heinkel (1982) e Pointevin (1989) chagaram a resultados consistentes com os do trabalho de
Ross.
Uma outra linha de estudos explora a aversão ao risco como sinal da estrutura de capital. A
idéia principal dos modelos que exploram a aversão ao risco é que aumentos no nível de
endividamento possibilitam que os administradores conservem maiores porções do capital da
empresa. Essa concentração reduz a riqueza dos administradores, uma vez que aumenta o
risco, mas essa diminuição da riqueza é menor quando há projetos de boa qualidade. Desta
forma, administradores de empresas de boa qualidade podem sinalizar este fato ao mercado,
tendo maiores dívidas. Segundo Harris e Haviv (1991), Leland e Pyle (1977) usam esse
51
conceito para concluir que empresas com dívidas maiores também têm uma maior fração do
seu capital detida por insiders, e são de maior qualidade.
Espera-se também que a assimetria de informações seja menor em grandes empresas, que
normalmente apresentam porções significativas de dívidas na estrutur
52
De acordo com os autores, os modelos baseados na estratégia ainda não foram muito
explorados pelos pesquisadores, mas os estudos já publicados têm trazido importantes
contribuições aos debates sobre estrutura de capital.
Brander e Lewis
5
(1986, apud Harris e Haviv, 1991) foram uns dos primeiros a pesquisar
sobre o tema. Eles usaram a idéia básica do estudo de Jensen e Meckling (1976), que o
aumento do endividamento das empresas induz os acionistas a buscar estratégias mais
arriscadas. Assim, o estudo conclui que empresas que atuam em mercados oligopolizados
tenderão a buscar no endividamento, suporte para suas estratégias. O modelo mostra que
empresas oligopolistas tenderão a ser mais alavancadas do que monopolistas ou empresas de
mercados competitivos. .
Isso por que, segundo o modelo de Cournot, as empresas oligopolistas têm um incentivo para
produzir grandes quantidades, na medida em que isso força suas concorrentes a produzir
menos. Assim, para Brander e Lewis, o endividamento fornece às empresas a possibilidade de
produzir mais. Em equilíbrio, as empresas tenderão a buscar no endividamento a fonte de
recursos para competir.
Ainda considerando o equilíbrio de Cournot, Maksimovic
6
(1988, apud Harris e Haviv, 1991),
buscou medir o valor máximo de endividamento que as empresas oligopolistas suportam, sem
destruir a possibilidade de fazer acordos tácitos (colusão tácita) com as concorrentes.
Modelando lucros em termos das funções de demanda e de custos, o autor conseguiu
resultados comparativos para a capacidade de endividamento, como uma função do setor de
5
Brander, J. and Lewis, T., Oligopoly and Financial Structure: The Limites Liability Effect, American Economic
Review, N.76, 1986
6
Maksimovic, V., Capital Structure in Repeated Oligopolies, RAND Journal of Economics, The RAND
Corporation,Vol.19(3), 1988
53
atividade e das características específicas das empresas. Ele demonstra que a capacidade de
endividamento aumenta com a elasticidade de demanda e diminui com a taxa de desconto.
A segunda abordagem busca identificar características dos insumos, ou do mercado de
insumos, que possam influenciar significativamente o endividamento. Os principais exemplos
incluem as necessidades dos consumidores por um produto ou serviço específico, a
necessidade de trabalhadores especializados na produção de bem específico, a qualidade dos
produtos e o poder de negociação dos trabalhadores e de outros fornecedores.
Para Titman (1984), a liquidação de uma empresa pode impor custos adicionais para seus
clientes, como a dificuldade que eles podem passar a ter para obter os produtos que
necessitam. Esses custos adicionais serão transferidos aos acionistas da empresa fornecedora,
na forma de menores preços pagos pelos seus produtos. Conseqüentemente, os acionistas da
empresa fornecedora desejarão liquidar a empresa apenas quando o ganho da liquidação for
superior ao custo imposto pelos clientes.
O autor demonstra que a estrutura de capital pode ser usada para levar os acionistas a uma
política ótima de liquidação. Mais especificamente, os acionistas nunca querem liquidar a
empresa em dificuldades financeiras, os credores sempre preferem a liquidação, e a empresa
somente irá à falência quando o ganho líquido da liquidação for superior ao custo adicional
imposto pelos clientes.
Fica demonstrado que setores onde esse efeito é importante, como montadoras de automóveis,
por exemplo, tendem a ter menos dívidas que empresas de outros setores, onde este efeito não
é tão importante, como o setor de hotéis, por exemplo. Assim, espera-se que empresas cujos
54
produtos são exclusivos e empresas que dependam da reputação de alta qualidade de seus
produtos, tenham menor endividamento (HARRIS e HAVIV, 1991).
Vale ressaltar, no entanto, que essa abordagem da estrutura de capital influenciada por
interações de mercado, produtos e insumos não é objeto de estudo nessa Dissertação.
2.3.4.4 Modelos Fundamentados no Controle Corporativo
De acordo com Procianoy e Schnorrenberger (2004), sob o aspecto gerencial, as decisões
sobre a estrutura de capital das empresas podem não ser determinadas apenas por fatores
contextuais, mas também pelos valores, objetivos e interesses dos sócios controladores, que
acarretam impactos nas preocupações de risco financeiro e de controle dessas empresas. A
teoria e algumas evidências empíricas indicariam que a posição acionária detida pelos
controladores de uma empresa, e seus interesses específicos, passaria a interferir nas decisões
de gestão, investimento e financiamento. Portanto, o controle corporativo pode ser também um
dos fatores determinantes da estrutura de capital das empresas.
Harris e Haviv (1991) analisaram três estudos que abordam a questão do controle corporativo:
um estudo deles próprios Harris e Haviv (1988), um estudo de Stulz (1988) e um estudo de
Israel (1992). Esses estudos exploraram o fato de que as ações ordinárias emitidas para
levantar recursos dão aos seus proprietários direito de voto, enquanto os credores das dívidas
não têm esse direito. De acordo com os autores, os dois primeiros estudos levantam a relação
entre a parcela do capital detida pelos controladores e o valor do capital detido por acionistas
não controladores. Essa relação pode determinar a possibilidade de a empresa estar sujeita a
disputas de takeover e, consequentemente, pode determinar o valor a ser pago pelo investidor.
55
Desta forma, a estrutura de capital afeta o valor da empresa, a probabilidade de ela ser alvo de
um takeover e o preço a ser pago no caso de takeover. Os modelos assumem haver um
acionista controlador, um potencial rival e um grande número de investidores passivos.
O modelo desenvolvido por Harris e Haviv
7
(1988, apud HARRIS e HAVIV, 1991) foca a
habilidade do controlador da empresa em manipular o método e a probabilidade de sucesso de
uma tentativa de takeover, alterando o percentual de participação que ele possui no capital da
empresa. Como o controlador e o potencial rival teriam habilidades diferentes para gerir a
empresa, o valor da empresa ficaria vinculado ao resultado da tentativa de takeover. A
participação do controlador no capital da empresa poderia determinar três resultados distintos:
• Takeover com sucesso: a participação e a influência do controlador seriam
pequenas e não barrariam a aquisição;
• Takeover evitado: a participação e a influência do controlador seriam grandes e ele
manteria o controle;
• Decisão disputada: o resultado seria determinado pelo voto dos investidores
passivos.
A estrutura ótima de capital neste caso, seria determinada pelo controlador, que poderia trocar
o ganho de capital da sua participação pela perda de qualquer benefício oriundo da
manutenção do controle da empresa. Ou seja, quando surgisse um rival, o controlador poderia
alterar sua participação no capital (via alteração da estrutura de capital), para influenciar a
resultado da tentativa de takeover. Quanto maior o nível de endividamento, menores seriam as
chances de sucesso de um takeover. Dessa forma, empresas alvo de takeover irão aumentar
7
Harris, M. and Raviv, A., Corporate Control Contests and Capital Structure, Journal of Financial Economics,
n.20, 1988
56
seu endividamento para se proteger, o que vai aumentar o valor das ações. O modelo mostra
que empresas alvo de takeover mal sucedidos emitiram mais dívidas do que empresas cujo
takeover foi bem sucedido. Da mesma forma, empresas que aumentam o endividamento estão
menos sujeitas a tentativas de takeover (HARRIS e HAVIV, 1991).
Segundo Harris e Haviv (1991); Stulz (1988) também foca seu trabalho na habilidade dos
acionistas em afetar a tentativa de takeover, alterando a parcela do capital detida pelo
administrador. Mais especificamente, Stulz sugere que o aumento da participação do
controlador acarretará aumento no valor do valor do prêmio a ser oferecido pelo potencial
rival, mas que a probabilidade de ocorrer o takeover, será reduzida. Assim como Harris e
Haviv (1988), Stulz teria concluído que empresas alvo de takeover possuem uma estrutura de
capital que maximiza o valor das ações dos investidores. Empresas alvo de takeover tenderiam
a ter mais dívidas do que empresas que não são alvo. Como a troca de dívida por patrimônio
líquido tende a aumentar o valor das ações, a probabilidade de ocorrência do takeover estaria
negativamente associada à razão dívida/patrimônio líquido, e o prêmio a ser pago no takeover
estaria positivamente relacionado a essa razão.
Já o estudo de Israel, ainda segundo Harris e Haviv (1991), sugere que à medida que
diminuiria o poder de barganha dos acionistas de empresas alvo de takeover, a empresa
aumentaria seu endividamento, o que diminuiria o prêmio que seria capturado pelo novo
controlador. O autor conclui que empresas que ofereceriam grande potencial de ganho num
processo de takeover seriam mais endividadas.
Os principais estudos internacionais relacionados à influência do controle sobre a estrutura de
capital foram sumarizados por Procianoy e Schnorrenberger em trabalho publicado em 2004.
57
Além dos três estudos citados anteriormente por Harris e Haviv, destacam-se os seguintes
estudos, cujas conclusões seguem:
• Estratégias de anti takeover podem ser encontradas nos estatutos da corporação
que tornam a aquisição da companhia mais difícil ou mais cara (Copeland e Weston
1992)
• Os gerentes que valorizam o controle e têm uma fração significativa das ações da
companhia optam por investimentos financeiros em dinheiro, ou através de dívida,
em vez da emissão de novas ações, evitando assim diluir suas posses e aumentar os
riscos da perda de controle (Amihud et alii 1990)
• As empresas protegidas pelas leis de anti takeover reduzem substancialmente o
uso de dívida, enquanto que as firmas não protegidas fazem o inverso. Em
decorrência disso, as barreiras legais aos takeovers podem aumentar o afrouxamento
das políticas de endividamento das corporações (Garvey e Hanka 1999)
• As ações em poder dos administradores geralmente são aquelas com direito a
voto. Em decorrência disso, ou seja, a posse de ações pela administração é relevante
na análise da estrutura de controle das empresas (DeAngelo e DeAngelo 1985).
• A possibilidade de tornar-se um minoritário num contexto de pouca proteção aos
direitos de propriedade e a possível perda dos benefícios de controle fazem com que
os controladores
decidam pela participação maior no capital votante (La Porta et alii 1999)
• As empresas americanas, de 1979 a 1983, apresentaram um nível de
endividamento que decresce à medida que aumenta o nível de controle da
companhia (Friend e Lang 1988).
• Relação negativa entre a participação societária do gestor e o nível de
endividamento das companhias (Jensen et al 1992).
• Quando crescem as propriedades dos gerentes, aumentando assim, a soma de
riqueza pessoal e o capital humano investido na firma, os gerentes tendem a baixar o
endividamento para reduzir seu risco geral e/ou os custos de agência (Moh'd et al
1998).
Vale ressaltar ainda o referido estudo de Procianoy e Schnorrenger (2004) que concluiu existir
uma influência estatisticamente significativa da estrutura de controle sobre a estrutura de
capital das empresas brasileiras, ao analisar dados relativos ao período de 1995 a 2000.
Desta forma, uma vez que estudo recente no mercado brasileiro aborda a questão da influência
da estrutura de controle na estrutura de capital das empresas, esse tema é objeto de análise na
presente Dissertação.
58
2.4 O DEBATE ATUAL
Duas principais teorias dominam atualmente o debate sobre a estrutura de capital das
empresas: a teoria de Trade-Off (TOT) e a teoria de Pecking Order (POT), e uma terceira
teoria, a teoria de Equity Market Timing, começa a ganhar corpo. Essas três teorias estão
explicitadas a seguir.
2.4.1 A Teoria de Trade-Off (TOT)
A teoria de Trade-Off ou intercâmbio, se baseia na premissa que as empresas maximizam seu
valor quando atingem um ponto de equilíbrio na estrutura ótima de capital, onde os benefícios
advindos das dívidas (vantagem tributária, força disciplinadora da dívida e menor influência
da assimetria de informações) se igualam aos custos marginais também advindos das dívidas
(custos de falência e custos de agência entre acionistas e credores).
Ou seja, na teoria de Trade-Off, as empresas identificam seu nível ótimo de endividamento,
pesando os benefícios e os custos advindos de cada dólar adicional de dívida. No ponto ótimo
de endividamento, o benefício do último dólar de dívida é totalmente compensado pelo custo.
Para Myers (1984) a teoria de Trade-Off se caracteriza pela busca do equilíbrio perfeito entre
capital de terceiros e capital próprio, que maximizaria o valor da empresa. Esse equilíbrio
pode ser verificado no gráfico da figura 1 abaixo, adaptada pelo autor com base em estudo
originalmente apresentado por Brigham e Gapenski (1997):
59
De acordo com os autores, a teoria de Trade-Off estática “tem um apelo intuitivo porque leva
à conclusão que tanto não ter dívida, como ser 100% endividada é ruim, enquanto um
moderado endividamento é bom”.
De acordo com Brealey e Myers (2003, p. 509), a teoria reconhece que cada empresa terá sua
estrutura ótima de capital. As empresas com ativos tangíveis sólidos e as geradoras de altos
resultados tributáveis, tenderiam a se financiar com dívidas. Já as empresas pouco rentáveis,
ou com ativos intangíveis arriscados, tenderiam a se financiar mais via patrimônio líquido.
Ainda de acordo com os autores, caso não houvesse custos de transação para modificar a
estrutura de capital, as empresas sempre estariam no ponto ótimo de dívidas. Porém, há custos,
Valor
ação
Alavancagem
0
D
1
D
2
Valor ação c/
divida igual
a zero
Preço da ação
incorporando
benefícios
Preço real
da ação
Valor adicionado
pelos benefícios da
dívida
Estrutura ótima
de capital
Ponto em que os
custos de falência
passam a influir
Custos de
falência e de
agência
Figura 1 – Estrutura ótima de capital, segundo a teoria de trade-off (ampliada)
Fonte: BRIGHAM e GAPENSKI (1997. p. 583), com adaptações do autor
60
e pode haver algum atraso no processo de ajuste ao ponto ótimo. Contrariando a preposição
clássica de MM que, reconhecendo os benefícios tributários das dívidas, previu a estrutura
ótima de capital com 100% de dívidas, a teoria de Trade-Off sugere haver níveis mais
moderados que maximizariam o valor da empresa.
2.4.2 A Teoria de Pecking Order (POT)
Num artigo publicado em 1984, Myers e Majluf procuraram encontrar os motivos que levam
uma empresa a optar por alguma das formas de financiamento.
Eles analisaram uma empresa com ativos tangíveis e oportunidade de crescimento, buscando
financiamento. Eles assumiram tratar-se de um mercado perfeito, exceto pelo fato de que os
investidores não tinham como avaliar com precisão o valor dos ativos existentes ou as
oportunidades de crescimento da empresa. Nestas condições de assimetria de informações,
eles verificaram que os investidores tenderão a subvalorizar emissões de novas ações e os
administradores, agindo no interesse dos acionistas já existentes, se recusarão a emitir novas
ações, preferindo financiamentos através de dívidas. Financiamentos através de patrimônio
líquido ocorrerão apenas quando o custo da dívida for muito elevado (MYERS, 2001).
Essa preferência por fontes específicas de financiamento resultou na teoria de Pecking Order
de Myers (1984), onde:
1) As empresas preferem financiamento interno a externo, ou seja, lucro acumulado a
dívida/novas ações;
61
2) As empresas evitam grandes flutuações na política de dividendos, e cortes são não são bem
vistos pelos acionistas;
3) Se recursos externos forem necessários, as empresas irão primeiramente optar pela emissão
mais segura, ou seja, de dívida. Se o fluxo de caixa gerado internamente exceder o capital
investido, o excesso será usado para amortizar dívida, ao invés de retornar aos acionistas. Se a
necessidade de capital externo aumentar, a empresa mudará o perfil dos financiamentos,
optando por dívida mais arriscada (títulos conversíveis ou ações preferenciais). Financiamento
através de patrimônio líquido será a última opção.
4) O índice de dívida de cada empresa reflete a necessidade cumulativa de financiamentos
externos.
Segundo esta teoria, não haveria que se falar em estrutura ótima de capital, já que, havendo
duas fontes de financiamento de capital próprio disponíveis - recursos internos ou novas ações
- a primeira opção é a preferida.
Os resultados dos trabalhos de Myers e Majluf (1984) ajudam a explicar melhor por que as
empresas de alta rentabilidade tendem a apresentar baixo nível de endividamento.
Segundo Damodaran (2004), uma razão para essa preferência é que os administradores
valorizam a flexibilidade e o controle. Como o financiamento externo (principalmente através
de dívidas) reduz a flexibilidade dos administradores, porque acarretam maior controle, o uso
de lucros acumulados é preferido.
62
Harris e Raviv (1988) e Stulz (1988), foram os primeiros a relacionar a estrutura de capital ao
poder de decisão dos controladores. No Brasil, ressalta-se o estudo de Procianoy e
Schnorrenberger (2004), que analisaram a influência da estrutura de controle nas decisões de
financiamento das empresas e encontraram resultados significativos desta relação.
Outra razão para a preferência pela utilização de recursos internos seria o custo envolvido na
emissão de novos financiamentos. Nada custa usar lucros acumulados. Custa mais usar dívida
externa, e mais ainda emitir novas ações.
A teoria de Pecking Order de Myers e Majluf (1984) e Myers (1984) trata exatamente dessa
preferência hierárquica por fontes de financiamentos.
Para Fama e French (2002), os custos de financiamento que produzem o comportamento de
Pecking Order abrangem tanto os custos associados à emissão de novas ações quanto os
custos que surgem em razão das informações privilegiadas dos administradores sobre as
oportunidades da empresa e sobre o risco dos seus títulos de dívida. Cientes do problema de
assimetria de informações, os investidores exigem um desconto no preço das novas ações,
derrubando o valor de mercado das ações em circulação quando novas emissões são
anunciadas.
63
2.4.3 Equity Market Timing
Uma outra abordagem sobre a estrutura de capital da empresas foi levantada em estudos mais
recentes. Esses estudos procuraram concentrar-se na questão da emissão de ações, partindo do
pressuposto que o mercado pode apresentar imperfeições e ineficiências. Assim, as empresas
poderiam se beneficiar de oportunidades advindas da flutuação temporária no custo do capital
próprio.
Baker e Wurgler (2002) analisaram a prática das empresas em emitir novas ações quando o
valor de mercado das ações está alto, e recomprá-las quando o valor de mercado está baixo.
Essa estratégia financeira que depende do preço da ação no mercado, foi chamada pelos
autores de teoria de Equity Market Timing, ou janelas de oportunidade.
A teoria de Equity Market Timing procura dar sustentação teórica a constatações empíricas de
que as empresas mais endividadas são aquelas que captaram recursos em momentos em que o
valor de mercado das ações estava em baixa, e que as empresas menos alavancadas são
aquelas que captaram recursos quando o valor de mercado das ações estava em alta (BASSO,
MENDES e KAYO; 2004).
De acordo com Basso, Mendes e Kayo (2004), a questão básica explorada no trabalho de
Baker e Wurgler é saber se o EMT é um fenômeno de curta duração que impacta a estrutura de
capital das empresas, ou se o impacto é de longo prazo. Os autores concluíram que a
influência do valor de mercado passado na estrutura de capital é economicamente significante
e estatisticamente robusta, e que essa influência é bastante persistente.
64
Segundo os autores, o resultado dos estudos contradizem tanto a teoria de Trade-Off quanto a
teoria de Pecking Order. A teoria de Trade-Off sugere que as flutuações do mercado trazem
65
um nível-alvo específico. As empresas perseguiriam um endividamento ótimo, para o qual
elas iriam gradualmente se ajustando. O nível ótimo não poderia ser observado diretamente,
mas proxies poderiam ser calculadas.
Já a teoria de Pecking Order prevê que a variável temporal principal seria a necessidade
cumulativa de recursos externos. A necessidade anual seria igual ao valor dos recursos gerados
internamente, menos os gastos com investimentos e o pagamento de dividendos. A teoria de
Pecking Order diria que, caso haja um déficit, ele será coberto por dívidas e caso haja
superávit, ele será usado para amortizar dívidas (MYERS, 2001).
Nesta Dissertação, são testados alguns dos principais determinantes da estrutura de capital das
empresas de acordo com a literatura, de forma a verificar a validade, no mercado brasileiro,
das teorias que dominam atualmente o debate sobre estrutura de capital.
2.5 EVIDÊNCIAS SOBRE A ESTRUTURA DE CAPITAL NO BRASIL
As questões discutidas internacionalmente relativas à estrutura de capital das empresas
também têm sido abordadas por diversos estudos que analisaram empresas brasileiras. Dentre
os principais estudos publicados a partir dos anos 90 sobre o referido tema, destacam-se:
Nakamura (1992) aponta que o ambiente econômico brasileiro, marcado por inflação e
dificuldade de obtenção de linhas de crédito de longo prazo, deve ser considerado na análise
da estrutura de capital das empresas. Desta forma, o autor preferiu utilizar o endividamento
geral (de curto e de longo prazo) na sua análise. Baseado numa amostra representativa de
companhias abertas e fechadas e utilizando dados relativos às Demonstrações Financeiras dos
66
anos 80, Nakamura conclui pela relevância das variáveis tamanho e grau de tangibilidade do
ativo como determinantes do nível de endividamento geral das empresas. Encontrou uma
relação negativa entre rentabilidade e endividamento, o que está em linha com as previsões da
POT.
Através da análise de variância, o autor verificou ainda que o setor de atividade pode ajudar a
explicar a forma como as empresas se financiam.
Famá e Kayo (1997) analisaram as oportunidades de crescimento como determinantes da
estrutura de capital das empresas. Por intermédio da análise de dados relativos ao período de
1992 e 1996, os autores evidenciaram que as empresas com boas oportunidades de
crescimento têm uma tendência a se financiar com capital próprio, enquanto as empresas de
menor crescimento tendem a se financiar com dívidas. Os resultados corroboram a TOT.
Por outro lado, os autores evidenciaram que as empresas mais rentáveis tendem a se financiar
com capital próprio, confirmando as previsões da POT. Ainda em linha com as POT, os
resultados com a variável tamanho da empresa indicaram uma relação negativa entre essa
variável e o endividamento, embora com baixa significância estatística.
Procianoy e Soares (2000) analisaram o efeito da inflação sobre a estrutura de capital das
companhias abertas brasileiras. Tomando por base o período de 1991 a 1997, o estudo visou
avaliar os efeitos da redução da inflação – gerada pela implantação do Plano Real em Julho de
1994 – sobre os índices de endividamento das empresas. O estudo concluiu que houve
aumento no nível de endividamento e na utilização de capital de terceiros para composição dos
ativos, mas que não houve alongamento do perfil da dívida, que se manteve concentrada no
67
curto prazo. Os autores verificaram ainda que a inflação estava inversamente relacionada ao
nível de endividamento. Embora sem significância estatística, os autores encontraram também
indícios de que as empresas brasileiras seguem uma ordem pré-determinada nas decisões de
estrutura de capital o que corroboraria a POT.
Famá e Perobelli (2001) replicaram o modelo proposto por Titman e Wessels (1988), para
averiguar quais seriam os principais fatores determinantes do endividamento das empresas
brasileiras. Por meio de análise fatorial, os resultados indicaram relação negativa entre o grau
de endividamento no curto prazo e as variáveis tamanho e crescimento dos ativos. Desta
forma, os resultados indicaram que empresas de menor porte tendem a se financiar mais com
recursos de curto prazo, enquanto empresas maiores dependem menos de dívidas de curto
prazo. Em relação ao endividamento de longo prazo, não foi constatado resultado significante.
Adicionalmente, os autores verificaram que empresas mais rentáveis apresentam menor nível
de endividamento.
Moreira e Puga (2001) analisaram a estrutura de capital de um grande número de empresas
brasileiras, relativas aos anos de 1995 a 1997 e evidenciaram que fatores como tamanho,
origem da propriedade, intensidade do capital e setor de atuação, não produzem grandes
variações no padrão de financiamento. Os autores destacam a importância dos recursos
internos para as empresas de menor porte e sua dificuldade de levantar recursos externos.
Também chamam a atenção para a semelhança no padrão de financiamento entre as empresas
de capital nacional e as empresas de capital estrangeiro, apesar da maior propensão das
empresas nacionais de recorrer ao mercado acionário, enquanto as empresas estrangeiras
tenderiam a recorrer mais a dívidas.
68
Gomes e Leal (2001) analisaram os determinantes da estrutura de capital de empresas
brasileiras no período de 1995 a 1997 e encontraram uma relação positiva entre o
endividamento e a tangibilidade dos ativos e o risco. Encontraram ainda relação negativa entre
o endividamento e a rentabilidade, o crescimento e o tamanho das empresas e resultado não-
significativo para a variável setor de atividade. Os resultados em relação ao risco das empresas
contrariaram a TOT e a POT.
Terra (2002) analisou a estrutura de capital em sete países latino-americanos, incluindo o
Brasil e comparou os resultados com aqueles dos estudos desenvolvidos nos Estados Unidos.
Utilizando-se da técnica de cross section e de Panel Data para dados relativos aos anos de
1986 a 2000, a pesquisa explorou a relação entre o endividamento e a tangibilidade dos ativos,
a rentabilidade, o tamanho e as oportunidades de crescimento da empresa, além do efeito
tributário, do risco e do setor de atividade. O autor concluiu que fatores específicos das
empresas – e não fatores macroeconômicos específicos dos países - explicam
substancialmente as variações no endividamento dessas empresas. Os determinantes da
estrutura de capital e seus efeitos seriam similares entre os países da América Latina e os
Estados Unidos. O autor encontrou ainda algum suporte para as proposições da teoria de
Pecking Order.
Santana e Turolla (2002) buscaram testar e confrontar as proposições da POT e da TOT para
explorar o endividamento de empresas brasileiras do setor petroquímico, no período entre
1991 e 2000. Através da regressão de dados secundários, os autores testaram dois modelos
distintos. O primeiro modelo foi baseado na idéia emanada da teoria de Pecking Order, de que
as empresas buscarão recursos através de dívidas somente quando os recursos gerados
internamente não forem suficientes para suas necessidades. O segundo modelo foi baseado na
69
premissa de que as empresas buscam uma estrutura ótima de capital, contrapondo os
benefícios e os custos da dívida. A principal conclusão do estudo de Santana e Turolla é que
não é possível aceitar a superioridade da estratégia de Pecking Order sobre a estratégia de
Trade-Off.
Kayo (2002) analisou a influência da tangibilidade dos ativos na estrutura de capital das
empresas. O autor constatou que as empresas que possuem maior nível de ativos intangíveis
possuem menor nível de endividamento, confirmando os resultados de estudo anteriores
(RAJAN e ZINGALES, 1995 e FAMA e FRENCH, 2002, entre outros).
Brito e Lima (2003) incluíram no estudo sobre os determinantes da estrutura de capital, a
influência do controle societário – privado nacional, público nacional e estrangeiro – e o setor
de atividade – secundário ou terciário – como variáveis explicativas do endividamento e
concluíram que elas são relevantes. Os autores verificaram que empresas de controle privado
nacional se endividam mais do que empresas estrangeiras e do que empresas nacionais
públicas e que o endividamento se concentra no curto prazo. Por outro lado, empresas públicas
utilizam mais dívida de longo prazo. Em relação aos demais fatores comumente testados, os
autores concluem que a tangibilidade está positivamente relacionada ao endividamento,
confirmando a teoria de Trade-Off. Por outro lado, os autores verificaram que o fator
crescimento está positivamente relacionado ao endividamento, o que, em conjunto com a
relação negativa da rentabilidade, confirma a POT, em detrimento da TOT.
Brito e Silva (2003), baseando-se em estudo anterior de Fama e French (2002), testaram as
previsões das teorias da TOT e da POT para dívidas e dividendos, numa amostra de cento e
onze empresas brasileiras abertas, não financeiras, no período de 1995 a 2001. Em relação aos
70
dividendos, os autores encontraram evidências que confirmam as duas teorias, na medida em
que encontraram relação positiva entre dividendos e lucro, e relação negativa entre dividendos
e alavancagem. Em relação às dívidas, os autores encontraram mais evidências que suportam a
teoria de Pecking Order, em detrimento da teoria de Trade-Off, na medida em que verificaram
relação negativa entre endividamento e rentabilidade e relação positiva entre investimentos e
dívida. Por outro lado, rejeitando a teoria de Pecking Order, os resultados sugerem que
mudanças de curto prazo nos investimentos não são absorvidas nem por dívida e nem por
dividendos.
Nakamura, Martin e Kimura (2004) – buscaram identificar, dentre as variáveis que as teorias
sugerem como determinantes do endividamento, quais se mostravam mais relevantes no caso
do Brasil. Analisando dados contábeis das Demonstrações Financeiras relativas ao período de
1999 a 2003 de companhias abertas, os autores concluíram que as variáveis rentabilidade e
grau de tangibilidade dos ativos estão fortemente relacionadas ao nível de endividamento das
empresas.
Basso, Mendes e Kayo (2004), replicaram no Brasil os estudos de Baker e Wurgler (2002),
para testar a teoria do Equity Market Timing (EMT) para o mercado brasileiro de ações. A
teoria do Equity Market Timing sugere que as empresas com maior alavancagem financeira
são aquelas que captam recursos quando o valor de mercado da firma está em baixa, enquanto
as empresas com menor alavancagem captam recursos externos quando o valor de mercado
está em alta. No entanto, os resultados dos estudos não comprovaram a EMT no Brasil.
Procianoy e Schnorrenberger (2004) analisaram a influência da estrutura de controle nas
decisões de estrutura de capital das empresas brasileiras. O estudo se baseou nas companhias
71
abertas e abrangeu o período de 1995 a 2000. Os autores concluíram que as empresas que
apresentavam maior concentração na estrutura de controle tendiam a apresentar aversão ao
endividamento e ao risco financeiro. Segundo os autores, esta aversão ao risco pelos
controladores deve-se ao medo com a possibilidade de perda da sua principal riqueza, que
seria a própria empresa.
Martin et al., (2005) investigaram os fatores que explicariam o endividamento das empresas
brasileiras. Os autores usaram a técnica estatística de Panel Data para analisar uma mostra de
companhias abertas no período de 1999 a 2003. De acordo com os autores, os resultados
encontrados foram bastante consistentes com as teorias. O comportamento dos tomadores de
decisão sobre o endividamento empresarial brasileiro seguiria a lógica da escolha da
flexibilidade e controle, como sugere a teoria de Pecking Order, mas com uma dinâmica de
ajuste do grau de endividamento ótimo de curto prazo, confirmando a teoria de Trade-Off.
Perobelli, Silveira e Barros (2005) estudaram questões relacionadas à governança corporativa
como determinante da estrutura de capital. Analisando dados do ano 2002 de companhias
abertas, os autores se concentraram em estudar dois atributos da governança corporativa: a
transparência e a estrutura de controle. Os resultados revelaram que o grau de endividamento
das empresas está positivamente relacionado à estrutura de controle acionário, mas não
relacionado à transparência.
Lucinda e Saito (2005), examinaram os fatores que influenciam a escolha das empresas
abertas por colocação privada versus oferta pública de dívida. Os resultados revelaram que as
empresas que possuem maiores níveis de imobilização dos ativos tendem a buscar mais
72
recursos via colocação privada de dívida. Por outro lado, quanto maior for o exigível a longo
prazo, maior a proporção de ofertas públicas no mix total de dívidas.
73
3 PROBLEMA, HIPÓTESES E VARIÁVEIS DA PESQUISA
3.1 PROBLEMA DE PESQUISA
Para Lakatos e Marconi (1991, p.126), “o tema de uma pesquisa é o assunto que se deseja
provar ou desenvolver”. Para explorar esse assunto, seria necessário determinar o objetivo
central da indagação, enunciando um problema com precisão. Enquanto o tema seria uma
proposição abrangente, o problema de pesquisa indicaria exatamente qual a dificuldade que se
pretende resolver.
De acordo com os autores, o problema consiste “em um enunciado explicitado de forma clara,
compreensível e operacional, cujo melhor modo de solução ou é uma pesquisa ou pode ser
resolvido por meio de processos científicos” (LAKATOS e MARCONI, 1991 p.127).
Kerlinger (1980, p.35) considera que o problema se constitui em uma pesquisa científica
quando explicita a relação de dois ou mais fenômenos (fatos, variáveis), entre si. Para ele, “um
problema é uma questão que pergunta como as variáveis estão relacionadas”.
Para Köche (1997), o pesquisador deve refletir sobre os possíveis fatores que podem estar
relacionados com a variável que se pretende estudar. A pergunta que ele formula, e que deve
ser respondida no decorrer da pesquisa, deve questionar, hipoteticamente, a possível relação
entre as variáveis.
Kerlinger (1980) sugere ainda três critérios para avaliar bons problemas de pesquisa e
proposições de problemas. Para ele, primeiramente o problema deve expressar uma relação
74
entre duas ou mais variáveis. Em segundo lugar, deve ser expresso na forma interrogativa. Por
último, o problema deve implicar a possibilidade de ser testado empiricamente.
O problema de pesquisa desta Dissertação pode ser assim enunciado:
O crescimento, o grau de tangibilidade dos ativos, o tamanho, a rentabilidade, o risco de
falência, o setor de atividade e a origem do capital, determinam o nível de endividamento das
empresas brasileiras? As empresas brasileiras ajustam suas estruturas de capital ao longo do
tempo, em direção a um nível alvo ótimo de endividamento?
3.2 DELIMITAÇÃO DO PROBLEMA DE PESQUISA
Uma vez enunciado o problema de pesquisa, seria necessário delimitá-lo, de forma a
estabelecer os limites da dúvida.
Essa delimitação, segundo Gil (1994 p.32), deve guardar “estreita relação com os meios
disponíveis para investigação”.
Ou seja, não basta estabelecer o problema de pesquisa. É necessário considerar as limitações
de informações, de tempo e de custos e delimitar o trabalho de investigação.
A fim de delimitar o problema de pesquisa desta Dissertação, procura-se responder
especificamente as seguintes indagações:
75
a) O crescimento, o grau de tangibilidade dos ativos, o tamanho, a rentabilidade, o risco, o
setor de atividade e a origem do capital, determinam o nível de endividamento das maiores
empresas brasileiras, segundo os pressupostos da teoria de Trade-Off e da teoria de Pecking
Order?
b) As empresas brasileiras ajustam suas estruturas de capital ao longo do tempo, em direção a
um nível alvo de endividamento?
3.3 OBJETIVO DA PESQUISA
Segundo Richardson (1999, p.62), em uma pesquisa científica há objetivos gerais e objetivos
específicos. Os objetivos gerais seriam os que definem o que se pretende alcançar com a
realização da pesquisa. Já os objetivos específicos definiriam os “aspectos determinados que
se pretende estudar e que contribuem para alcançar os objetivos gerais”.
Esta Dissertação tem por objetivo geral analisar alguns supostos determinantes da estrutura de
capital das empresas brasileiras, de forma a fornecer aos administradores indicações sobre os
fatores que devem ser considerados no estabelecimento de uma política de estrutura de capital.
Para alcançar este objetivo geral, são traçados os seguintes objetivos específicos:
a) descrever a correlação entre o crescimento, o grau de tangibilidade dos ativos, o tamanho, a
rentabilidade, o risco, o setor de atividade e a origem do capital, e o nível de endividamento
das 500 maiores empresas brasileiras, testando a validade empírica das duas principais teorias
que versam sobre o assunto - a teoria de Pecking Order e a teoria de Trade-Off.
76
b) Adicionalmente, a utilização da metodologia econométrica de Panel Data Dinâmico tem
por objetivo analisar o processo de ajuste da estrutura de capital ao longo do tempo, em
direção a um suposto nível-alvo ótimo, como sugerido em outros estudos que abordaram a
natureza dinâmica das decisões sobre estrutura de capital.
A análise utiliza um painel de dados oriundo das Demonstrações Financeiras das 500 maiores
empresas brasileiras, abertas e fechadas, relativas ao período de 1999 a 2004. Referidos dados
foram solicitados à Serasa, que é uma das maiores empresas do mundo em serviços de análise
de crédito. São realizados testes estáticos e dinâmicos e, desta forma, espera-se contribuir para
a literatura sobre a dinâmica das decisões de estrutura de capital.
3.4 HIPÓTESES
Para Lakatos e Marconi (1991 p. 126), a hipótese pode ser considerada
um enunciado geral de relações entre variáveis, formulado com solução provisória
para um determinado problema, apresentando caráter explicativo ou preditivo,
compatível com o conhecimento científico, revelando consistência lógica, e passível
de verificação empírica em suas conseqüências.
Ou seja, uma vez formulado o problema de pesquisa, propõe-se a hipótese, que é uma resposta
“suposta, provável e provisória” para solucioná-lo.
Segundo Jolivert
8
(1979, apud LAKATOS e MARCONI, 1991 p.131), a função das hipóteses
é dirigir o trabalho do cientista e coordenar os fatos já conhecidos, ordenando os materiais
acumulados pela observação.
8
Jolivert, R., Curso de Filosofia. São Paulo, Agir, 1979
77
Para Kerlinger (1980, p.38-41), as hipóteses “são sentenças declarativas e relacionam, de
alguma forma, variáveis a variáveis. Problemas e hipóteses são muito semelhantes, mas os
problemas são sentenças interrogativas e as hipóteses, sentenças afirmativas”. Para o autor, as
hipóteses seriam muito importantes na pesquisa científica, “na medida em que capacitariam o
homem a testar aspectos da realidade com um mínimo de distorção causada por suas
predileções”. Kerlinger lembra ainda que, para serem cientificamente úteis, as hipóteses
devem ser testáveis, ou conter implicações para testes. Uma hipótese não-testável não teria
utilidade científica.
Lakatos e Marconi (1991, p. 128) destacam que há diversas maneiras de formular hipóteses,
mais a mais comum seria “se x, então y”, onde ambas as variáveis seriam ligadas entre si pelas
palavras “se” e “então”. Caso os dados correlacionem mais de duas variáveis, a hipótese
poderia ser expressa por “se x, então y, sob condições r e s”, ou “se x1, x2 e x3, então y”.
Nesta Dissertação, a formulação das hipóteses tomou por base o referencial teórico abordado
nos capítulos anteriores, além dos estudos empíricos já realizados para testar as teorias
existentes. As hipóteses abrangem sete indicadores que potencialmente explicam a estrutura de
capital das empresas e estão expressas da seguinte forma:
Hipótese 1 - Empresas com maiores níveis de crescimento apresentam menores níveis de
endividamento
Hipótese 2 - Empresas com maior nível de tangibilidade do ativo apresentam maiores níveis
de endividamento
78
Hipótese 3 - Empresas maiores apresentam maiores níveis de endividamento
Hipótese 4 - Empresas mais rentáveis apresentam menores níveis de endividamento
Hipótese 5 - Empresas com maior risco do negócio apresentam menores níveis de
endividamento
Hipótese 6 - O setor de atividade exerce influência significativa nos níveis de endividamento
das empresas.
Hipótese 7 – A origem do capital exerce influência significativa nos níveis de endividamento
das empresas.
3.5 VARIÁVEIS DE PESQUISA
Como colocado anteriormente, as hipóteses estabelecem a relação entre variáveis. E o que são
variáveis?
Para Kerlinger (1980, p.45), a variável é uma das palavras-chave na literatura das ciências
comportamentais. Em poucas palavras, a variável seria “um símbolo, ao qual são atribuídos
algarismos”.
Köche (1997) conceitua variáveis como aspectos, propriedades, características individuais ou
fatores, mensuráveis ou potencialmente mensuráveis, utilizados para testar a relação enunciada
em uma preposição.
79
Lakatos e Marconi (1991 p. 137) dividem o universo da ciência em três níveis. No primeiro
nível ocorreriam as observações dos fenômenos. No segundo nível, encontrar-se-iam as
hipóteses formuladas para explicar esses fenômenos. No terceiro nível, surgiriam as teorias, as
hipóteses válidas e sustentáveis. O que interessaria, neste momento, seria a passagem do
segundo para o primeiro nível, ou seja, a passagem das hipóteses para as observações dos
fenômenos. Essa passagem se daria através do enunciado das variáveis. Esquematicamente,
esta definição pode ser assim apresentada:
(III) teorias
↕
(II) Hipóteses
Variáveis ↕
(I) Observações
(fatos, fenômenos, comportamentos, atividades reais)
Figura 2 – Os três níveis da ciência
Fonte: Lakatos e Marconi (1991 p. 138).
Desta forma, a solução de problemas de pesquisa passa, necessariamente, pela análise de como
as variáveis estão relacionadas (KERLINGER, 1980). Essa relação dá-se entre, no mínimo,
duas variáveis. Uma independente e uma dependente.
Para Lakatos e Marconi (1991, p.138) a variável independente é aquela que “influencia,
determina ou afeta outra variável; é o fator determinante, condição ou causa para determinado
resultado”. Já a variável dependente consistiria, segundo as autoras, “naqueles valores
(fenômenos, fatores) a serem explicados ou descobertos, em virtude de serem influenciados,
80
determinados ou afetados pela variável independente”. As autoras colocam ainda que, em uma
pesquisa, quando os cientistas querem explicar um fato ou fenômeno observado – variável
dependente – procuram a causa – variável independente.
Nesta Dissertação, busca-se explicação para o nível de endividamento das empresas (variável
dependente) analisando-se algumas possíveis causas determinantes desse nível de
endividamento (variáveis independentes), que seriam:
o crescimento
o grau de tangibilidade dos ativos
o tamanho
a rentabilidade
o risco do negócio
o setor de atividade e,
a origem do capital
3.6 DEFINIÇÃO OPERACIONAL DAS VARIÁVEIS
Para Kerlinger (1980, p. 46) os cientistas precisam definir as variáveis que usam nas hipóteses,
de forma que possam testá-las, e o fazem, usando o que é conhecido como definição
operacional. Para ele, “uma definição operacional é uma ponte entre os conceitos e as
observações”.
Richardson (1999, p.65), também aponta a necessidade de definir operacionalmente as
variáveis, na medida em que, mais do que uma definição pura e simples com palavras, a
81
definição operacional possibilitaria a mensuração das variáveis envolvidas no fenômeno
estudado.
Nesta Dissertação, são utilizadas proxies das variáveis abordadas, em linha com estudos
anteriores que trataram do tema. Cada uma das variáveis que serão utilizadas na pesquisa e
respectivas proxies, estão descritas a seguir.
3.6.1 Nível de Endividamento
A literatura apresenta diversas proxies para medir o nível de endividamento das empresas. De
uma forma geral, essas proxies normalmente expressam a razão entre as dívidas e outros itens
das Demonstrações Financeiras das empresas, como o Patrimônio Líquido ou o Ativo Total.
Quanto à composição das dívidas, habitualmente a literatura considera apenas as de longo
prazo, pela natural inferência de que investimentos de longo prazo são normalmente
financiados com recursos de longo prazo. Mas esse não parece ser o caso do Brasil e de outros
países em desenvolvimento, onde as dívidas de curto prazo representam uma importante fonte
de financiamento, por vezes substituindo o papel que deveria ser representado por linhas de
longo prazo, que são escassas.
Vale ressaltar ainda que alguns autores consideram mais adequado tomar o endividamento, o
Patrimônio Líquido e o Ativo das empresas a valores de mercado para fins de análise.
No trabalho em que analisaram as empresas suíças, Gaud et al., (2005), usaram duas proxies
para medir o endividamento. A primeira proxy baseou-se em valores contábeis e foi definida
82
como a razão entre o total de Dívidas (curto e longo prazo) e o total dos Ativos. A segunda
proxy foi baseada em valores de mercado do Patrimônio Líquido.
Uma vez que faz parte da amostra um grande número de companhias fechadas, para as quais
os valores de mercado não estão disponíveis, a Dissertação adota apenas a primeira proxy
utilizada por Gaud et al., (2005) para medir o nível de endividamento das empresas analisadas.
Desta forma, o endividamento é calculado pela fórmula:
3.6.2 Crescimento
Diversas proxies já foram utilizadas para relacionar a estrutura de capital ao nível de
crescimento das empresas. Alguns autores utilizam o crescimento passado das vendas ou o
crescimento passado dos ativos como proxy. Outros autores buscaram captar a influência das
oportunidades futuras de crescimento, tomando como proxy os gastos com Pesquisa e
Desenvolvimento ou com investimentos de capital (TITMAN e WESSELS, 1988). Porém, a
análise de curtos períodos de tempo como no caso desta Dissertação, limita as conclusões
sobre os efeitos desses dispêndios como proxies para as oportunidades de crescimento.
Adicionalmente, esses são itens difíceis de obter das Demonstrações Financeiras publicadas.
Em teoria, as oportunidades de crescimento futuro se refletem no preço de mercado das ações.
Assim, Gaud et al., (2005) mediram as oportunidades de crescimento como a razão entre o
valor de mercado e o valor contábil dos ativos. Dadas, porém, as limitações na obtenção de
Endivid. = Passivo Circulante + Exigível LP
Ativo
83
valores de mercado para companhias fechadas, na presente Dissertação utilizou-se do
crescimento recente das vendas como proxy das oportunidades e crescimento. É certo que o
crescimento passado não determina o crescimento futuro. Desta forma, nesta Dissertação é
adotado o crescimento das vendas como um indicador, não como garantia das oportunidades
de crescimento. Vale ressaltar que esta mesma proxy foi também utilizada por Martin et al.,
(2005). Assim, na Dissertação, o crescimento é medido pela fórmula:
3.6.3 Tangibilidade dos Ativos
A maior parte dos estudos considera a relação entre o Ativo Fixo e o Ativo Total como proxy
da tangibilidade dos ativos. No entanto, seguindo a linha adotada por Kremp et al., (1999),
Gaud et al.,(2005) adotaram a soma do estoque e dos ativos tangíveis como proxy. Segundo os
autores, incluir os estoques na medida deveu-se ao fato de que as dívidas são usadas
parcialmente para financiar estoques, e em muitos casos, os estoques mantêm algum valor
quando as empresas são liquidadas.
Ainda que possa haver discussões sobre a possibilidade ou viabilidade dos credores receberem
estoques como garantia de dívidas, os estoques estão incluídos na composição da medida de
tangibilidade dos ativos nesta Dissertação. Desta forma, o grau de tangibilidade dos ativos é
calculado pela fórmula:
Crescvda = Receita líquida ano 1 (-) receita líquida ano 0
Receita líquida ano 0
Tangib = Ativo Permanente + Estoques
Ativo
84
3.6.4 Tamanho
A proxy mais comum para o tamanho das empresas é o logaritmo natural do valor das vendas
(TITMAN e WESSELS, 1988; RAJAN e ZINGALES, 1995; OZKAN, 2001). Uma proxy
alternativa seria o logaritmo natural do total dos ativos.
Assim como Gaud et al., (2005) usaram as vendas para analisar empresas suíças, esta medida é
também utilizada na presente Dissertação.
3.6.5 Rentabilidade
Várias proxies podem ser utilizadas para medir a rentabilidade. Assim como Rajan e Zingales
(1995) e Gaud et al., (2005), esta Dissertação adota o retorno sobre os ativos, como medida.
Este retorno é medido pela razão entre o Lucro antes das Despesas Financeiras e dos Impostos
(EBIT) e o Ativo Total. Ou seja, na presente pesquisa, a rentabilidade é medida pela seguinte
fórmula:
Rentab = Lucro antes das Despesas Financeiras e Impostos
Ativo
85
3.6.6 Risco do Negócio
Em teoria, o risco do negócio estaria vinculado à probabilidade de falência. Isso por que,
quanto maior for a volatilidade dos resultados da empresa (ou o risco do negócio), maior a
probabilidade de seus fluxos de caixa gerados não serem suficientes para honrar o pagamento
das dívidas.
Encontrar uma proxy para o risco do negócio tem sido uma tarefa difícil. Segundo Gaud et al.,
(2005), muitos autores (TITMAN e WESSELS, 1988; BOOTH et al., 2001) usaram a
volatilidade do lucro operacional de cada empresa como proxy. Na intenção de considerar
também a influência da expectativa em relação à rentabilidade esperada do mercado, Kremp et
al.,
9
(apud GAUD et al., 2005), utilizaram como proxy, a diferença quadrada entre a
rentabilidade da empresa e a média da rentabilidade entre as empresas da amostra, em cada
ano. Gaud et al., (2005) adotaram esta mesma proxy adotada por Kremp et al., (1999), mas
introduziram o sinal da diferença entre a rentabilidade da empresa e a média da rentabilidade.
Segundo os autores, esta seria uma medida melhor, uma vez que a proposta inicial apresentaria
problemas de colinearidade com a variável rentabilidade. Adicionalmente, a inclusão do sinal
da diferença teve por objetivo dimensionar não só a distância em relação à média, mas
também se essa distância é positiva ou negativa. Ao elevar ao quadrado a diferença em relação
à média, Kremp et al., (1999) teriam perdido essa possibilidade de mensuração.
Em vista do exposto, nessa Dissertação são utilizadas duas proxies para o risco. Assim como
Gaud et al., (2005), a primeira proxy buscará medir a diferença entre a rentabilidade de cada
9
KREMP, E., STÖSS, E., and GERDESMEIER, D. Estimation of a Debt Function: Evidence from French and
German Firm Panel Data, in Sauvé, A., Scheuer, M. (ed.), Corporate Finance in Germany and France. A Joint
Research Project of Deutsche Bundesbank and the Banque de France, SSRN working paper, 1999
86
empresa e a rentabilidade média de todas as empresas da amostra, em cada ano. Assim, a
variável Risc1 é medida pela fórmula:
Risc1 = ((EBIT / Ativo) - Média (EBIT / Ativo))²
A segunda proxy busca medir o risco em função da variabilidade da rentabilidade de cada
empresa ao longo do período analisado, assim como o fizeram Booth et al., (2001). Desta
forma, a variável Risc2 é medida pela fórmula:
Risc2 = Desvio Padrão (EBIT / Ativo)
3.6.7 Setor de Atividade
Além das variáveis quantitativas tratadas nos itens precedentes, é testada também a variável
qualitativa setor de atividade, como variáveis dummy.
Ainda sem um modelo teórico que a suporte, a influência do setor de atividade na
determinação da estrutura de capital das empresas é avaliada.
Ao analisarem o setor de atividade como um possível determinante da estrutura de capital das
empresas brasileiras, Brito e Lima (2003) classificaram a amostra em dois níveis: setor
primário e setor secundário.
No caso específico desta Dissertação, procura-se aprofundar essa análise. O setor de atividade
é dividido segundo a Classificação Nacional de Atividades Econômicas, do IBGE (2003). Na
87
tabela 1 abaixo, estão evidenciadas as grandes categorias em que os setores de atividade foram
classificados pelo IBGE, e os correspondentes níveis em que são tratados na presente
Dissertação.
Tabela 1 – Setores de Atividade Analisados
Fonte: Elaborada pelo autor
3.6.8 Origem do Capital
A outra variável qualitativa testada na Dissertação é a origem do capital. Assim como em
Brito e Lima (2003), a amostra da Dissertação proposta é classificada em três níveis: nacional
público, nacional privado, e estrangeiro privado.
Como bem lembram Brito e Lima (2003 p.14), “a inclusão do fator setor de atividade visa
verificar se características específicas associadas a atividades fim das empresas exercem
influência sobre sua estrutura de capital”. Ainda segundo os autores, a inclusão do fator
Grandes Categorias
Nível
C - Indústrias extrativas 1
D - Indústrias de transformação 2
G - Comércio; reparação de veículos automotores, objetos pessoais e domésticos. 3
I - Transporte, armazenagem e comunicações 4
J - Intermediação financeira, seguros, previdência complementar e serviços relacionados Excluído
A - Agricultura, pecuária, silvicultura e exploração florestal
B - Pesca
E - Produção e distribuição de eletricidade, gás e água.
F - Construção
H - Alojamento e alimentação
K - Atividades imobiliárias, aluguéis e serviços prestados às empresas 0
L - Administração pública, defesa e seguridade social
M - Educação
N - Saúde e serviços sociais
O - Outros serviços coletivos, sociais e pessoais
P - Serviços domésticos
Q - Organismos internacionais e outras instituições extraterritoriais
88
origem do capital, busca “capturar se há relação entre a estrutura de capital das empresas e os
P( )-7(a)4(r)7(a)4( 1)-5fori 1de 16-12(a)ná(a)4(l)-2(i)-4(s)-(de),4( 16-12(a)4(s)-1( 16-10(e)4(m)-2(p305(e)4(s)-1(a)4(s)1)4( 1)-50ade)4( 16-12(a)4(m)-o4(s)-1(t)-2(r)7(a)4( 1)-54(s)1)3(e)4(r)-4(ã)4(o 1)-50(c)l(t)-2(a)4(s)-4(s)-(di)-2(f)iut)]TJ3.7664 0 Td1(c)-6(a)d1(a)4(s)1 1em 149tras 1cantcghoriasi 1capial
89
4 PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS
4.1 TIPO E MÉTODO DE PESQUISA
Para Köche (1997), o planejamento de uma pesquisa depende tanto do problema que se
pretende abordar, da sua natureza e situação espaço-temporal, quanto da natureza e
conhecimento do investigador. Assim, poderia haver um número infinito de tipos de pesquisa.
Tomando por base apenas o critério de classificação do procedimento geral que é utilizado
para investigar o problema, o autor distingue quatro tipos de pesquisa:
a) A pesquisa bibliográfica – cujo objetivo principal é o de conhecer e analisar as principais
contribuições teóricas existentes sobre um determinado tema. Nesse tipo de pesquisa, o
investigador levanta o conhecimento disponível na área, a partir de teorias publicadas em
livros e obras congêneres.
b) A pesquisa experimental – cujo objetivo é analisar em que medida uma variável afeta outra,
quando são manipuladas a quantidade ou a qualidade das variáveis. Nesse tipo de pesquisa, o
investigador analisa o problema, constrói suas hipóteses e trabalha manipulando os possíveis
fatores, para avaliar como se dão as relações esperadas segundo as hipóteses.
c) A pesquisa descritiva, não-experimental – que estuda as relações entre as variáveis, sem, no
entanto, manipulá-las. Diferentemente da pesquisa experimental, a pesquisa descritiva constata
e avalia as relações entre variáveis, à medida que as variáveis se manifestam espontaneamente.
A constatação é feita a posteriori, sem manipulação a priori das variáveis.
90
d) A pesquisa exploratória – cujo objetivo é iniciar um processo de investigação sobre
fenômenos e problemas para os quais ainda não há um sistema de teorias e conhecimentos
desenvolvidos. Nesse tipo de pesquisa não se trabalha com a relação entre variáveis, mas com
levantamento da presença das variáveis e da sua caracterização quantitativa e qualitativa.
Com base nessa classificação proposta por Köche, pode-se inferir o tipo de pesquisa adotado
nesta Dissertação é o descritivo, não experimental, uma vez que se busca avaliar as relações
entre duas ou mais variáveis, sem manipulá-las. São feitas constatações e avaliações a
posteriori das relações entre as variáveis, em situações passadas.
Para Richardson (1999, p.70), o método de pesquisa exige a escolha de procedimentos
sistemáticos para a descrição e explicação dos fenômenos. Desta forma, o trabalho de pesquisa
“deve ser planejado e executado de acordo com normas requeridas por cada método de
investigação”. Para o autor, numa classificação bastante ampla, pode-se dizer que há dois
grandes métodos de investigação: o quantitativo e o qualitativo.
O método quantitativo caracteriza-se pelo uso de quantificação, tanto na coleta das
informações, quanto no tratamento delas, por meio de técnicas estatísticas. É um método
amplamente utilizado em estudos descritivos que procuram descobrir e classificar a relação
fenôm-1(onR )-1(I)-1(27.6 HJ())3(a)4(s)-1S(r)2]TJ(s)-1, )-2279.9. a
91
qualitativa justifica-se por ser uma forma adequada para entender a natureza de um fenômeno
social (RICHARDSON, 1999).
Apesar de haver autores que criticam a separação entre estudos qualitativos e quantitativos,
Richardson (1999) defende que a forma como se pretende analisar um problema exigirá do
investigador a adoção de uma metodologia qualitativa ou quantitativa.
Quanto ao método, portanto, pode-se afirmar que na presente Dissertação é utilizado o método
quantitativo de pesquisa. Para quantificar as variáveis estudadas, são utilizados,
preponderantemente, números obtidos das Demonstrações Financeiras das empresas que
fazem parte da amostra, e são utilizadas técnicas estatísticas como base do processo de análise
dos determinantes da estrutura de capital dessas empresas.
Há, no entanto, a inclusão de duas variáveis qualitativas – o setor de atividade e a origem do
capital.
4.2 POPULAÇÃO E AMOSTRA
Muitas vezes, o pesquisador encontra grandes dificuldades em coletar informações para uma
pesquisa que tome todos os indivíduos de um determinado grupo. Quer por limitações
relativas ao grande número de componentes do grupo, quer por questões relativas a custo e
tempo, para viabilizar a pesquisa, em muitos casos é necessário tomar somente uma parcela da
população. O problema da amostragem seria, então, escolher uma parte da população
estudada, de tal forma que ela seja a mais representativa possível do todo, e a partir dessa
92
amostra, obter resultados que pudessem ser generalizados, como se toda a população tivesse
sido verificada.
A amostra é, portanto, “uma parcela convenientemente selecionada do universo (população); é
um subconjunto do universo” (LAKATOS e MARCONI, 1991 p.163).
A população escolhida para esta pesquisa é constituída pelas grandes empresas brasileiras,
quer sejam companhias abertas, quer sejam fechadas.
A amostra se constitui das 500 maiores empresas, classificadas segundo a Receita bruta
auferida no ano de 2004. A escolha das 500 maiores se deve tanto à maior facilidade na
obtenção dos dados, como pela representatividade dessas empresas no universo das grandes
empresas brasileiras.
4.2.1 Composição da Amostra
Segundo Martins (1996), haveria dois métodos para composição da amostra: o método
probabilístico e o método não probabilístico.
Para o autor, na amostragem probabilística cada elemento de uma população tem uma
probabilidade de ser escolhido e, em geral, essa probabilidade é igual para todos os elementos.
Desta forma, o método probabilístico garante, cientificamente, a aplicação das técnicas
estatísticas de inferência, e da generalização de resultados.
93
Já na amostragem não probabilística, a seleção dos elementos da amostra se daria mediante
uma escolha deliberada. Desta forma, não seria possível generalizar os resultados das
pesquisas não probabilísticas, na medida em que a amostra não garantiria a representatividade
da população (MARTINS, 1996).
Para Oliveira (1997), a amostragem não probabilística por julgamento é aquela em que o
pesquisador considera que um estrato específico da população é melhor para o
desenvolvimento da pesquisa.
Portanto, em relação à composição da amostra, esta pesquisa utiliza o método não
probabilístico, na medida em que foram escolhidas deliberadamente as 500 maiores empresas
para análise.
4.3 TIPOS DE DADOS E INSTRUMENTOS DE COLETA
Segundo Mattar (1996), há dois tipos de dados passíveis de utilização em pesquisas: os dados
primários e os dados secundários.
Para o autor, os dados primários seriam aqueles que ainda não foram coletados e, quando o
forem, serão com o propósito de atender às necessidades específicas de uma pesquisa. Ou seja,
o pesquisador iria até à fonte, coletaria e analisaria os dados. As fontes básicas de dados
primários seriam: o pesquisado, pessoas que tenham informações sobre o pesquisado, e
situações similares.
94
Já os dados secundários seriam aqueles que já foram coletados, tabulados, ordenados e, às
vezes, até analisados e colocados à disposição dos interessados. As fontes básicas de dados
secundários seriam: a própria empresa, publicações, governos, instituições não
governamentais (MATTAR, 1996).
Esta pesquisa utiliza basicamente dados secundários, uma vez que as hipóteses são testadas
com base em dados fornecidos pela SERASA, primordialmente retirados das Demonstrações
Financeiras das empresas da amostra.
Portanto, a fonte de coleta dos dados é o banco de dados da SERASA, que analisa
informações de crédito das empresas brasileiras. Referidos dados foram solicitados
diretamente à SERASA, que os disponibilizou em arquivo.
Conforme já abordado anteriormente, a amostra se constitui das 500 maiores empresas,
classificadas segundo a Receita Bruta auferida no ano de 2004. Portanto, foi solicitado à
SERASA que identificasse no seu banco de dados a lista das 500 maiores empresas, segundo
esse critério. Uma vez conhecida a lista das empresas que comporiam a amostra, foram
solicitados os seguintes dados:
A. Dados relativos às Demonstrações Financeiras dos anos de 1999 a 2004, inclusive.
a) Ativo Total
b) Estoques
c) Ativo Permanente
d) Passivo Circulante
e) Exigível a Longo Prazo
f) Patrimônio Líquido
g) Receita Bruta
h) Receita Líquida
i) Despesas Financeiras
j) Receitas Financeiras
95
k) Resultado não-operacional
l) Resultado da Equivalência Patrimonial
m) Lucro antes do Imposto de Renda
B. Dados relativos às empresas
a) Origem do capital: privado nacional, privado internacional, ou público.
b) Setor de atividade (segundo CNAE - IBGE).
4.4 TRATAMENTO ESTATÍSTICO DOS DADOS
Esta Dissertação utiliza análise de regressões para estudar os determinantes do endividamento
empresarial brasileiro. Para Gujarati (2000), a regressão é a principal ferramenta da
econometria. Basicamente, a análise de regressão verifica a dependência de uma variável (a
variável dependente), em relação a uma ou mais variáveis (explicativas), com o objetivo de
estimar/prever o valor médio da dependente, dados valores conhecidos das variáveis
explicativas.
A regressão pode ser simples, quando relaciona apenas uma variável independente à variável
dependente, ou múltipla, quando duas ou mais variáveis independentes são relacionadas à
variável dependente. Neste trabalho, a opção recaiu sobre o método de regressão múltipla.
Primeiramente, são apresentadas medidas descritivas das variáveis estudadas, de forma a se
identificar as principais características da variabilidade dessas variáveis, na composição da
amostra. Para as variáveis quantitativas foram utilizadas como medidas resumo, a média e o
desvio-padrão, a mediana, o mínimo e o máximo. Para as variáveis qualitativas, são
apresentadas as freqüências absolutas (N) e as freqüências relativas (%).
96
Em seguida, é apresentada a análise do coeficiente de correlação linear de Pearson, indicando
tanto a força como o sentido da correlação entre as variáveis. Os coeficientes podem
apresentar sinais positivos ou negativos, indicando o sentido de variação na variável
dependente, dada certa variação na variável independente.
Para Gujarati, há três tipos de dados disponíveis para análise empírica:
a) os dados em série temporal – ou seja, um conjunto de observações dos valores de uma
variável, coletados em diferentes momentos, ao longo de um determinado período.
b) os dados em corte (cross section) – ou seja, dados relativos a uma ou mais variáveis,
coletados no mesmo ponto do tempo.
c) os dados combinados – ou seja, onde há elementos tanto de séries temporais quanto de
dados de corte. Há um tipo especial de dados combinados, conhecido por dados em painel,
cuja utilização nesta Dissertação está explicitada abaixo.
Para as análises de regressão do Modelo de Panel Data, é utilizada a técnica de Mínimos
97
Além da apresentação dos testes de correlação, na interpretação dos resultados serão testadas
as hipóteses formuladas sobre as variáveis estudadas. Desta forma, é considerado que:
H0 (hipótese nula): As variáveis são não correlacionadas
H1(hipótese alternativa): As variáveis são correlacionadas
Assim, se p-valor for > que α, então aceita-se a hipótese nula. Se p-valor for ≤ a α, rejeita-se a
hipótese nula e aceita-se a hipótese alternativa, formulada nesse trabalho.
4.4.1 O Modelo de Panel Data
Para tratamento das variáveis analisadas nesta pesquisa, objetiva-se utilizar o modelo
econométrico de dados em painel (ou Panel Data), que faz combinações de dados em corte
transversal com dados em séries temporais.
Mais especificamente, as mesmas unidades cross seccionais, são pesquisadas durante 6 anos, e
são feitas observações sobre cada uma das variáveis explicativas durante esse período.
Para Johnston e DiNardo (2001 p.421), dados em painel devem ser entendidos como
“observações repetidas sobre o mesmo conjunto de unidades seccionais”. Ou seja, observações
repetidas sobre os mesmos elementos.
Segundo Terra (2002), a análise de dados em painel apresenta diversas vantagens no
tratamento de problemas econômicos onde variações em corte transversal e efeitos dinâmicos
98
são relevantes. Para o autor, em um painel típico “há um grande número de unidades
seccionais e apenas poucos períodos de tempo”.
Este é exatamente o tipo de painel utilizado na presente Dissertação, uma vez que há diversos
dados sobre um grande número de empresas, num curto período de 5 anos. Neste caso, Terra
(2002) afirma que as técnicas econométricas devem se concentrar mais na variação seccional
(heterogeneidade), do que na variação do tempo.
Hsiao
10
(1986, apud TERRA, 2002), aponta três vantagens do modelo de painel. Para ele, o
grande número de pontos de observação aumentaria o grau de liberdade e reduziria o problema
da colinearidade entre as variáveis explicativas. Adicionalmente, o modelo permitiria a
investigação de problemas que não podem ser tratados unicamente por cortes transversais ou
por séries temporais. Por fim, o modelo de painel conseguiria eliminar o problema de
variáveis omitidas.
Segundo Johnston e DiNardo (2001), uma grande parte das aplicações empíricas do Panel
Data envolveria modelos de efeitos aleatórios e modelos de efeitos fixos. Para os autores, no
entanto, essa é uma nomenclatura infeliz, por que a diferença relevante entre os dois modelos
não reside no fato do efeito ser fixo ou não. Para eles, a principal diferença está no fato de o
efeito estar ou não correlacionado com as variáveis explicativas.
10
Hsiao, C. Analysis of Panel Data. Cambridge: Cambridge University Press, 1986
99
Halaby
11
(2004, apud FORTE, 2006), destaca que a estrutura do modelo de dados em painel
permite uma alavancagem analítica para atingir o objetivo central da pesquisa qualitativa: a
estimação de causa e efeito.
Kremp et al., (1999), lembram que a utilização da metodologia de Panel Data requer enfrentar
duas importantes decisões, quais sejam: a de trabalhar ou não com um painel balanceado e a
decisão de eliminar algumas observações que pareçam ser outliers. Para os autores, essas
decisões não estão completamente desvinculadas, uma vez que, o painel balanceado obrigaria
ter dados das empresas da amostra em todos os anos analisados e a exclusão daquelas que por
qualquer motivo não façam parte do painel num determinado ano.
Ainda que o desenvolvimento de novas técnicas econométricas e os avanços computacionais
venham auxiliando o avanço da análise de painéis desbalanceados (Forte, 2006), nessa
Dissertação é utilizado o painel balanceado, com variáveis instrumentais e GMM, o que reduz
ou elimina eventuais problemas de viés.
Assim, foram eliminadas da amostra as empresas para as quais não havia dados completos dos
6 anos analisados.
Gaud et al., (2005) utilizaram o modelo de Panel Data em seu trabalho. Segundo os autores, a
preferência pelo modelo se deu pela possibilidade de incluir os efeitos do tempo e controlar a
heterogeneidade das empresas, via a inclusão de efeitos (aleatórios e fixos) específicos das
empresas. O mesmo foi feito por Martin et al., (2005).
11
Halaby, C.N., Panel Models in Sociological Research: Theory and Practice. Annual Review of Sociology,
n.30, 2004
100
Desta forma, nesta Dissertação são adotados os mesmos modelos já testados por Gaud et al.,
(2005) e por Martin et al., (2005). Portanto, são testados dois modelos principais:
1) a análise longitudinal estática (Static Panel Data), com efeito fixo e com efeito aleatório, e
2) a análise longitudinal dinâmica (Dynamic Panel Data).
Ambos os modelos estão explicitados a seguir.
4.4.1.1 O Modelo Estático (Static Panel Data)
O modelo estático testa a proposição de MM (1958), que prevê que o endividamento das
empresas é uma variável aleatória. Mais especificamente, o grau de endividamento foi
regredido numa série de variáveis explicativas: crescimento, tamanho, rentabilidade, grau de
tangibilidade, risco, setor e origem do capital.
Para Gaud et al., (2005), se MM estiverem corretos, essas variáveis não deveriam ser
estatisticamente significativas.
O modelo estático foi testado sob os efeitos fixo e aleatório.
Para Booth et al., (2001), o modelo de efeitos fixos permite usar todas as informações
disponíveis, uma vez que o intercepto pode variar livremente entre empresas e/ou tempo.
Desta forma, o efeito de variáveis omitidas pode ser capturado pelo modelo, via a mudança do
intercepto.
101
Por outro lado, Greene
12
(apud GAUD et al., 2005), reconhece que o modelo de efeitos fixos é
pobre em grau de liberdade, na medida em que ele seria equivalente a usar uma variável
dummy para cada empresa.
Já o modelo de efeitos aleatórios assume a independência entre o termo de erro e as variáveis
explicativas. Desta forma, o painel de efeito fixo considera que a heterogeneidade das
empresas é constante ao longo do tempo, e o painel de efeito aleatório considera a
heterogeneidade como uma variável, que impacta os resíduos da regressão (MARTIN et al.,
2005).
Martin et al., (2005), lembram ainda que o modelo estático pode apresentar problemas de
heteroscedasticidade e/ou de correlação em série do termo erro. Testes foram feitos para
validar o modelo e os citados problemas não foram detectados.
Além dos resultados dos oriundos dos modelos, são reportados os resultados dos testes de
Hausman, feitos para comparar os estimadores de efeito fixo e aleatório.
Adicionalmente, é feito o teste F de significância conjunta dos efeitos fixos e aleatórios.
O modelo estático de Panel Data, utilizado para analisar as empresas, pode ser assim
representado:
Yit = β’Xit + γi + λt + Uit Equação (IV)
12
Greene, W., Econometric Analysis, 4th Ed., New Jersey: Prentice Hall, 2000
102
Com: i = 1,.....,N e t = 1,.....,T
Onde:
Yit = endividamento da empresa i no ano t
Xit = um vetor K x 1 das variáveis explicativas
β = um vetor K x 1 das constantes
γi = efeito empresa, considerado constante para a empresa i durante o tempo t
λt = efeito tempo, considerado constante durante o tempo t, para a empresa i
Uit = Termo de Erro
4.4.1.2 O Modelo Dinâmico (Dynamic Panel Data)
As decisões sobre o nível de endividamento das empresas são dinâmicas por natureza, e os
modelos que testam a estrutura de capital devem considerar esse dinamismo. Para Gaud et al.,
(2005), se há um nível-alvo de endividamento como sugerido pela teoria, então as empresas
deveriam tomar ações para atingir esse objetivo. Uma vez que o processo de ajuste
provavelmente implicaria em custos adicionais de transação, o modelo dinâmico testado na
presente Dissertação pode ser assim expresso:
Yit – Yit-1 = α (Yit* – Yit-1) Equação (V)
Com 0 < α < 1
Onde: Yit* = nível-alvo de endividamento, estimado da equação (1).
O coeficiente α situa-se entre O e 1, e é inversamente relacionado aos custos de ajuste.
Quando α = 0, então Yit = Yit-1, o que significa que não há um processo de ajuste em direção
103
ao nível-alvo de endividamento, porque os custos de transação são muito altos. Quando α = 1,
então Yit = Yit* e o ajuste do nível de endividamento ocorre sem maiores atritos.
Desenvolvida, a equação (V) pode ser assim expressa:
Yit = (1 – α)Yit-1 + αβXit + γi + λt + Uit Equação (VI)
A análise de dados em painel permite o estudo da natureza dinâmica da estrutura de capital,
mas os modelos de efeitos fixos e aleatórios podem trazer resultados viesados e inconsistentes,
na medida em que o termo erro pode estar correlacionado com as variáveis explicativas. Para
Martin et al., (2005), quando isso ocorre, o modelo de painel dinâmico deve ser utilizado.
Para lidar com variáveis que podem estar correlacionadas com o termo erro, serão usadas
variáveis instrumentais.
Assim como no trabalho de Gaud et al., (2005), na presente Dissertação foi utilizado o
instrumento de Arellano e Bond, conhecido por GMM (Generalised Method of Moments ou
Método de Momentos Generalizado), de uma e de duas fases; o que permitiu trabalhar com a
heteroscedasticidade entre as empresas da amostra.
De qualquer forma, uma vez que o erro-padrão associado às estimativas de uma fase pode ser
mais confiável para inferências do que no método de duas fases, os resultados, usando ambos
os métodos, são reportados.
104
Adicionalmente, são reportados os resultados dos testes de Wald, que testa a significância
conjunta das variáveis analisadas e Sargan, que testa a validade do modelo.
4.4.2 Tratamento da Amostra para Construção do Painel de Dados
Inicialmente, a amostra era composta pelas 500 maiores empresas brasileiras, segundo a
receita bruta auferida no ano de 2004.
Assim como nos principais estudos que tratam da estrutura de capital, foram eliminadas dessa
amostra inicial as empresas do setor financeiro (bancos, seguros, providência complementar e
serviços relacionados), cujos negócios são altamente regulados e sujeitos a índices controlados
e específicos de endividamento. Foram excluídas também as empresas cujo objeto
preponderante era a participação em outras empresas, ou seja, as holdings.
Adicionalmente, de forma a trabalhar com um painel de dados balanceado, assim como Gaud
et al., (2005) e Kremp et al., (1999), optou-se por excluir da amostra as empresas para as quais
não havia informações completas relativas aos 6 anos estudados (apesar de termos dados
relativos a 6 anos, o primeiro ano se perde, porquê uma das variáveis é calculada pela variação
em relação ao ano anterior).
Desta forma, excluídas as empresas acima citadas, restaram na amostra 389 empresas para
compor o painel de dados que foi base para esta Dissertação.
Estavam disponíveis, portanto, 1945 observações para cada indicador analisado na presente
Dissertação.
105
Para tratamento do modelo foi utilizado o software STATA.
4.4.3 A análise de Variâncias
De forma a complementar as análises baseadas nos modelos de dados em Painel acima
descritos, buscou-se comparar o nível de endividamento entre empresas de diferentes setores
da economia, e entre empresas com diferentes origens do capital.
O teste estatístico utilizado para realizar as duas comparações conjuntamente (entre empresas
e entre grupos), foi a Análise de Variância com Medidas Repetidas (univariada), já que as
observações nos diferentes anos são relativas a uma mesma empresa.
Para a utilização desta abordagem, a matriz de covariância das observações de um mesmo
indivíduo deve ter uma forma específica. Quando esta forma específica não foi encontrada, os
testes foram corrigidos baseados na correção de Greenhouse-Geisser.
Foi verificado também se houve interação nos resultados, ou seja, comportamentos
diferenciados em função de uma outra variável. A existência de interação pode indicar que os
grupos apresentam comportamentos diferenciados nos diferentes anos, e/ou pode indicar que
há diferenças entre os anos apenas para um determinado grupo, porém para outro(s) não há.
Quando foram encontradas diferenças entre os anos ou entre os grupos, foram feitas
comparações múltiplas dois a dois, utilizando-se o método de Bonferroni, para identificar as
diferenças. Os principais resultados desta análise estão reportados.
106
5 RESULTADOS OBTIDOS
5.1 ANÁLISE DESCRITIVA DA POPULAÇÃO ESTUDADA
A tabela abaixo apresenta a distribuição das empresas da amostra, classificadas pelo setor de
atividade de acordo com os critérios do IBGE. São apresentadas as freqüências absolutas (N) e
as freqüências relativas (%).
Tabela 2 – Freqüência do Setor de Atividade
N %
0 – Outros 97 24,9
1 – Ind.Extrativas 10 2,6
2 – Ind. Transformação 170 43,7
3 - Comércio 76 19,5
4 – Transportes e Comunicação 36 9,3
Total 389 100,0
Fonte: Elaborada pelo autor
Em relação ao setor de atividade, nota-se que a amostra é composta preponderantemente por
indústrias de transformação (43,7%).
Em relação à origem do capital, a maior parte das empresas analisadas (76,3%) é de capital
privado nacional, conforme demonstrado na tabela abaixo.
Tabela 3 – Freqüência da Origem do capital
N %
0 - Estrangeiro 63 16,2
1- Privado Nac. 297 76,3
2 – Público Nac. 29 7,5
Total 389 100,0
Fonte: Elaborada pelo autor
107
Estatística Descritiva
Na tabela abaixo são apresentadas estatísticas descritivas das variáveis quantitativas de
interesse, ao longo dos anos. Para as variáveis quantitativas foram utilizadas como medidas
resumo para apontar a variabilidade, a média e o desvio-padrão, a mediana, o mínimo e o
máximo.
Tabela 4 – Estatística Descritiva das Variáveis Quantitativas
2000 2001 2002 2003 2004
N
389 389 389 389 389
Média
0,58 0,60 0,66 0,63 0,61
Desvio padrão
0,24 0,26 0,39 0,31 0,30
Mediana
0,58 0,59 0,65 0,62 0,60
Mínimo
0,00 0,04 0,04 0,04 0,00
Endiv.
Máximo
1,51 1,78 5,40 3,59 3,34
Média
0,56 0,38 0,24 0,29 0,30
Desvio padrão
1,57 0,97 0,36 0,45 0,67
Mediana
0,23 0,19 0,19 0,23 0,19
Mínimo
-0,51 -0,93 -0,75 -0,77 -0,52
Crescvda
Máximo
16,65 12,42 5,35 4,69 10,49
Média
0,60 0,58 0,55 0,54 0,54
Desvio padrão
0,20 0,19 0,19 0,20 0,19
Mediana
0,62 0,60 0,57 0,56 0,54
Mínimo
0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Tangib.
Máximo
0,98 0,97 0,97 0,97 0,97
Média
914,6 1127,7 1312,8 1596,9 1915,9
Desvio padrão
2573,7 2943,1 3372,1 4431,2 5006,3
Mediana
407,5 485,8 556,4 700,4 887,8
Mínimo
22,3 33,5 38,8 60,4 419,1
Tam.
Máximo
44627,7 49092,9 56320,4 76873,1 85574,4
Média
0,09 0,10 0,09 0,09 0,13
Desvio padrão
0,12 0,14 0,29 0,27 0,15
Mediana
0,08 0,09 0,10 0,09 0,11
Mínimo
-0,31 -1,21 -4,80 -4,51 -1,42
Rentab.
Máximo
0,89 1,14 1,20 1,10 0,78
Média
0,51 0,16 -5,85 -5,01 -0,18
Desvio padrão
5,10 10,65 121,01 107,80 12,85
Mediana
-0,01 0,00 0,02 -0,01 -0,04
Mínimo
-15,4 -169,2 -2379,1 -2120,6 -239,9
Risc1
Máximo
63,95 110,23 124,08 101,69 42,87
108
Média
0,07 0,07 0,07 0,07 0,07
Desvio padrão
0,15 0,15 0,15 0,15 0,15
Mediana
0,05 0,05 0,05 0,05 0,05
Mínimo
0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Risc2
Máximo
2,13 2,13 2,13 2,13 2,13
Fonte: Elaborada pelo autor
Da análise dos dados da tabela, é possível verificar que o nível médio de endividamento com
capital de terceiros foi crescente no período de 2000 a 2002, com ligeiro decréscimo a partir
de 2003. Ainda assim, fica claro que as empresas analisadas utilizam-se preponderantemente
de dívidas com terceiros para financiar suas atividades.
5.2 AVALIAÇÃO DA CORRELAÇÃO ENTRE AS VARIÁVEIS
Para verificar uma possível associação entre as variáveis, foi feita uma análise de correlação,
de forma a verificar se há alguma correlação linear entre as variáveis de interesse do estudo.
Para verificar a existência ou não de correlação linear entre as variáveis quantitativas, foi
utilizado o coeficiente de Pearson que aponta o grau de associação entre as variáveis. Sabe-se
que quanto mais próximo de 1 ou –1, mais forte a correlação linear.
O coeficiente de correlação linear expressa tanto a força quanto o sentido de uma correlação
entre as variáveis. Assim, duas variáveis estão positivamente relacionadas quando há sinal
positivo do coeficiente de correlação, indicando que quando o valor de uma variável aumenta,
também aumenta o valor da outra. As variáveis serão negativamente relacionadas quando o
sinal da correlação for negativo, indicando que o aumento em uma delas acarretará a
diminuição do valor da outra.
109
Como as variáveis origem e setor são qualitativas, para verificar a correlação entre estas e as
demais variáveis quantitativas foi utilizado o coeficiente de Spearman que, assim como o
coeficiente de Pearson, pode variar de -1 a 1.
Os resultados estão apresentados nas tabelas abaixo:
Tabela 5 - Coeficientes de Pearson
Endiv Crescvda Tangib Tam Rentab
Risc1 Risc2 setor Origem
Endiv.
1
Crescvda
-0,01 1
Tangib
-0,13 -0,01 1
Tam
0,01 -0,01 0,01 1
Rentab
-0,37 0,07 -0,04 0,02 1
Risc1
-0,32 0,02 0,03 0,01
0,79
1
Risc2
0,25 0,01 -0,05 -0,03 -0,31 -0,44 1
setor
0,10 0,05 0,01 0,01 0,00 0,01 -0,01 1
Origem
-0,12 -0,04 0,14 0,12 -0,03 -0,01 -0,02 -0,11 1
Fonte: Elaborada pelo autor
Tabela 6 - Coeficientes de Spearman
Endiv Crescvda Tangib Tam Rentab
Risc1 Risc2 setor Origem
setor
0,08 0,05 -0,01 -0,08 -0,02 -0,01 -0,03 1,00
Origem
-0,16 -0,04 0,13 0,00 -0,07 -0,07 -0,18 -0,07 1
Fonte: Elaborada pelo autor
Os resultados dos coeficientes de correlação mostram que há forte correlação linear apenas
entre as variáveis Risc1 e Rentab.(0,79).
111
5.3.1 Modelo OLS Desconsiderando a Informação de Tempo
Este modelo é o mais simples, pois não leva em consideração uma possível intercorrelação
entre as variáveis em relação ao tempo. Os resultados das análises de regressão, que
utilizaram o modelo de Mínimos Quadrados Ordinários, estão apresentados na Tabela abaixo:
Tabela 7 – Resultados do Modelo (OLS) desconsiderando as dimensões de tempo
coeficiente p-valor
intercepto 0,824 0,000*
Crescvda 0,003 0,619
Tangib -0,208 0,000*
Tam 0,000 0,049*
Rentab -0,459 0,000*
Risc2 0,293 0,000*
setor1 - indústrias extrativas 0,048 0,244
setor2 - indústrias de transformação -0,048 0,004*
setor3 - comércio 0,048 0,015*
setor4 - transportes e comunicação 0,121 0,000*
origem1 - capital privado nacional -0,080 0,000*
origem2 - capital público nacional -0,176 0,000*
R
2
=0,22
Fonte: Elaborada pelo autor
Estes resultados apontam importantes observações, a saber:
a) o crescimento das vendas não se mostrou significativo para o nível de endividamento das
empresas;
b) o nível de tangibilidade dos ativos apresentou-se negativamente relacionado ao
endividamento, contrariando a expectativa baseada na teoria;
c) o tamanho das empresas mostrou-se positivamente relacionado ao nível de endividamento,
confirmando a teoria;
112
d) a rentabilidade das empresas apresentou-se negativamente relacionada ao endividamento,
também confirmando a teoria;
e) o risco, medido pela variabilidade dos lucros, mostrou-se positivamente relacionado ao
endividamento, contrariando a teoria.
e) tanto o setor de atividade quanto a origem do capital, estão significativamente relacionados
ao nível de endividamento das empresas (exceto em relação às indústrias extrativas).
Apesar de mostrar que a maioria das variáveis está significativamente relacionada ao nível de
endividamento estudado, o modelo apresentou problemas na sua construção. Verificando a
qualidade do ajuste do modelo observou-se que ele não está bem ajustado e apresentou
problemas de heteroscedasticidade.
A validade das observações será reavaliada frente a cada um dos modelos que se seguem, de
forma a demonstrar o esperado aperfeiçoamento do modelo de análise.
5.3.2 Modelo OLS Considerando a Informação de Tempo como Variável Dummy
Este modelo é mais completo que o anterior, pois leva em consideração a influência de uma
possível intercorrelação entre as variáveis específicas com relação ao tempo.
Os resultados das análises de regressão, que utilizaram o modelo de mínimos quadrados
ordinários, estão apresentados na Tabela abaixo:
113
Tabela 8 – Resultados considerando a informação de tempo como variável Dummy
coeficiente p-valor
intercepto 0,785 0,000*
Crescvda 0,006 0,359
Tangib -0,198 0,000*
Tam 0,000 0,063
Rentab -0,458 0,000*
Risc2 0,293 0,000*
setor1 - indústrias extrativas 0,047 0,244
setor2 - indústrias de transformação -0,048 0,004*
setor3 - comércio 0,048 0,014*
setor4 - transportes e comunicação 0,120 0,000*
origem1 - capital privado nacional -0,080 0,000*
origem2 - capital público nacional -0,176 0,000*
Ano 2001 0,023 0,229
Ano 2002 0,076 0,000*
Ano 2003 0,036 0,062
Ano 2004 0,030 0,129
R
2
=0,22
Fonte: Elaborada pelo autor
Verificando a qualidade do ajuste do modelo observou que este modelo não está bem ajustado
e também apresentou problemas de heteroscedasticidade. Ainda assim, o modelo mostrou-se
melhor ajustado em comparação ao modelo anterior e pode-se observar que:
a) o crescimento das vendas continua não significativo para o nível de endividamento das
empresas;
b) o nível de tangibilidade dos ativos se mantém negativamente relacionado ao
endividamento, contrariando a expectativa baseada na teoria;
c) o tamanho das empresas deixou de ser uma variável significativa para o nível de
endividamento;
114
d) a rentabilidade das empresas continua forte e negativamente relacionada ao endividamento,
confirmando a expectativa baseada na teoria;
e) o risco, medido pela variabilidade dos lucros, manteve-se positivamente relacionado ao
endividamento, contrariando a teoria.
e) tanto o setor de atividade quanto a origem do capital, continuam significativamente
relacionados ao nível de endividamento das empresas (exceto em relação às indústrias
extrativas).
5.3.3 Modelo Estático de Dados em Painel com Efeitos Fixos
Os modelos considerando dados em painel são mais completos, pois também levam em
consideração tanto as informações de tempo (ano), quanto as características específicas das
empresas. No modelo de efeito fixo é assumido que os efeitos relativos às empresas e aos
períodos, são fixos. Abaixo estão apresentados os resultados dos coeficientes do modelo. O
método de estimação utilizado para este modelo foi o de Mínimos Quadrados Generalizados.
Tabela 9 – Resultados do Modelo Estático de dados em painel com efeitos fixos
coeficiente p-valor
115
Pode-se observar que o modelo apresentou ligeira melhora em relação aos modelos anteriores,
se considerado o nível do R². Porém, não foi possível estimar as variáveis risc2, setor e
origem. Ainda assim, algumas conclusões podem ser retiradas do modelo:
a) o crescimento das vendas continua não significativo para o nível de endividamento das
empresas;
b) o nível de tangibilidade dos ativos se mantém negativamente relacionado ao
endividamento, contrariando a expectativa baseada na teoria;
c) o tamanho das empresas também continua não significativo para o nível de endividamento;
d) a rentabilidade das empresas continua forte e negativamente relacionada ao endividamento,
confirmando a expectativa baseada na teoria;
Dado o nível de significância das variáveis, o modelo de efeitos fixos confirma a presença de
efeitos específicos das empresas no nível de endividamento.
5.3.4 Modelo Estático de Dados em Painel com Efeitos Aleatórios
Nos modelos de efeitos aleatórios é assumido que os efeitos devido à empresa e/ou aos
períodos são aleatórios, ou seja, só é considerada a variabilidade que estas informações podem
trazer ao modelo. Neste trabalho, como a quantidade de empresas é grande e a quantidade de
períodos é pequena (5 anos), apenas o efeito de empresa foi considerado como aleatório, em
linha com o pensamento de Terra (2002), que propõem se concentrar mais na variação
seccional (heterogeneidade) do que na variação do tempo, nesses casos.
116
Este modelo apresenta vantagens com relação ao modelo anterior, pois ao considerar as
informações de empresa como aleatórios há uma maior quantidade de graus de liberdade,
permitindo que sejam estimadas as variáveis risc2, setor e origem.
Abaixo estão apresentados os resultados dos coeficientes deste modelo. O método de
estimação utilizado para este modelo foi o de mínimos quadrados generalizados.
Tabela 10 – Resultados do Modelo Estático de Dados em Painel com Efeitos Aleatórios
coeficiente p-valor
intercepto 0,85 0,000*
Crescvda 0,00 0,833
Tangib -0,27 0,000*
Tam 0,00 0,104
Rentab -0,44 0,000*
risc2 0,30 0,000*
setor1 - indústrias extrativas 0,05 0,556
setor2 - indústrias de transformação -0,05 0,123
setor3 - comércio 0,05 0,219
setor4 - transportes e comunicação 0,13 0,006*
origem1 - capital privado nacional -0,08 0,014*
origem2 - capital público nacional -0,17 0,003*
R
2
=0,23
Hausman: p-valor=0,595 (2,78)
Fonte: Elaborada pelo autor
Avaliando o valor do R
2
, nota-se que não houve grandes melhoras com a utilização deste
modelo, porém além dos ganhos já citados, o teste de Hausman aponta que o modelo de
efeitos aleatórios é superior ao modelo com efeitos fixos (p>0,05).
117
No teste de Hausman foram testadas duas hipóteses:
H0: os efeitos aleatórios são consistentes;
H1: os efeitos aleatórios não são consistentes;
Caso o p-valor fosse menor do que 0,05 a hipótese H0 seria rejeitada, indicando que os efeitos
aleatórios são não consistentes. Mas os resultados demonstram o oposto: o p-valor é
substancialmente > do que 0,05, indicando que H0 foi aceita e que os efeitos aleatórios são
consistentes.
O teste F de significância conjunta dos efeitos fixos e aleatórios rejeitaram a hipótese nula e
confirmaram que a presença de efeitos específicos das empresas impactam os modelos.
As principais conclusões da análise deste modelo, em comparação aos modelos anteriores,
são:
a) o crescimento das vendas continua não significativo para o nível de endividamento das
empresas;
b) o nível de tangibilidade dos ativos se mantém negativamente relacionado ao
endividamento, contrariando a expectativa baseada na teoria;
c) o tamanho das empresas continuou não significativo para o nível de endividamento;
d) a rentabilidade das empresas continua forte e negativamente relacionada ao endividamento,
confirmando a expectativa baseada na teoria;
e) o risco, medido pela variabilidade dos lucros, manteve-se positivamente relacionado ao
endividamento, contrariando a teoria;
118
e) o setor de atividade deixou de ser significativo para o nível de endividamento das empresas
(exceto em relação ao setor de transportes e comunicações);
f) a origem do capital continua significativamente relacionada ao nível de endividamento das
empresas.
5.3.5 Modelo Dinâmico de Dados em Painel
O modelo dinâmico tem por objetivo analisar o processo de ajuste da estrutura de capital ao
longo do tempo, em direção a um suposto nível-alvo ótimo, como sugerido em outros estudos
que abordaram a natureza dinâmica das decisões sobre estrutura de capital (KREMP et al.,
1999; MIGUEL e PINDADO, 2001; OZKAN, 2001 e GAUD et al., 2005). Busca-se, portanto,
avaliar o como e com qual velocidade as maiores empresas brasileiras ajustam sua estrutura de
capital. Adicionalmente, o modelo dinâmico acaba por revelar o nível dos custos de transação
enfrentados pelas empresas quando ajustam sua estrutura financeira.
Foram usados dois modelos básicos. No primeiro modelo, além das demais variáveis
utilizadas no modelo estático, foi introduzida uma variável defasada: o endividamento do ano
anterior. A introdução da variável defasada do índice de endividamento busca verificar quanto
o índice de endividamento de um determinado ano está correlacionado com o índice do ano
anterior. Em outras palavras, quanto menor forem os custos de transação para ajuste da
estrutura de capital, teoricamente, maior seria a velocidade do ajuste e, portanto, menor a
relevância do índice defasado.
No segundo modelo, é examinado o impacto da rentabilidade de um determinado ano, sobre o
índice de endividamento do ano seguinte. Assim, é introduzida no modelo a variável defasada
119
do índice de rentabilidade. A inclusão dessa variável defasada busca analisar a persistência dos
administradores no comportamento de Pecking Order, que foi verificado no modelo estático.
Para Gaud et al., (2005), modelos como o de Fischer et al., (1989) e Leland (1998),
demonstram a existência de um nível ótimo de endividamento, mas encontram comportamento
de Pecking Order, em razão dos custos de ajuste da estrutura de capital.
Para as análises de regressão, o método de estimação utilizado foi o de GMM (Métodos dos
Momentos Generalizados), como proposto por Arellano e Bond (1991), com um e dois
estágios. Este método é utilizado quando se tem um curto período de tempo a ser analisado,
como é o caso deste estudo com um período de 5 anos.
Arellano e Bond (1991), mostram que o modelo de dois estágios pode não ser apropriado para
inferências e sugerem que seja utilizado para a estimação dos coeficientes apenas o modelo
em um estágio. Adicionalmente, os autores sugerem que o resultado do teste de Sargan na
estimação em dois estágios seja utilizado para se verificar a correlação com o termo de erro.
Assim, apesar de ter sido testado também o modelo em dois estágios, serão apresentados
abaixo apenas os resultados do modelo em um estágio. Apenas para referência, os resultados
do modelo em dois estágios estão apresentados no Apêndice I.
Desta forma, são apresentados dois modelos de Painel Dinâmico:
I) Modelo com estimação em um estágio, considerando a variável endiv com
defasagem
120
II) Modelo com estimação em um estágio, considerando as variáveis endiv e rentab
com defasagem
As variáveis utilizadas nos modelos estáticos foram: Endiv, Crescvda, Tangib, Tam, Rentab,
Risc2, Setor e Origem. Nos modelos dinâmicos, as variáveis qualitativas são eliminadas, uma
vez que não há variação de um ano para outro que possa ser avaliada. Sendo assim, as
variáveis setor e origem não foram utilizadas. A variável Risc 2 também foi eliminada do
modelo por ter o valor repetido em todos os anos.
O nível de significância adotado para todos os testes foi de 5%, ou seja, foram apontadas
diferenças quando p-valor < 0,05.
Os testes utilizados para verificar a adequação do modelo foram os de Wald e o de Sargan.
Ambos os modelos foram considerados adequados e com as variáveis não se apresentando
correlacionados com o termo de erro, uma vez que o p-valor foi menor do que 0,05. O valor
de m2 é apresentado para mostrar a existência ou não de autocorrelação de segunda ordem do
resíduo, indicando não haver correlação, já que o p-valor foi menor do que 0,05.
Os resultados do primeiro modelo estão apresentados na tabela a seguir:
121
Tabela 11 – Resultados do Modelo Dinâmico, com Estimação em um Estágio, com Variável Endiv
Defasada
coeficiente p-valor
intercepto -0,013 0,002
Endiv
it-1
0,663 0,000
Crescvda 0,002 0,782
Tangib -0,124 0,111
Tam 0,000002 0,734
Rentab -0,645 0,000
Wald= 417.80 p = 0.0000
Sargan = 73.61 p = 0.0000
Arellano-Bond = -14.53 p = 0.0000
m2 = 0.77 p = 0.4430
Fonte: Elaborada pelo autor
Os resultados do modelo em um único estágio sugerem que, pelos valores dos testes, o modelo
está bem ajustado. Para essa conclusão foram observados os valores da estimação em dois
estágios, onde se afirma um bom ajuste do modelo (p<0,05). O teste m2 não pode ser
observado na estimação em dois estágios, desta forma, a conclusão foi obtida através do
modelo em um estágio, onde pode se observar a não existência de autocorrelação dos resíduos
de segunda ordem, colaborando com a conclusão de um modelo bem ajustado.
As principais conclusões da análise deste modelo são:
a) o endividamento do ano anterior está forte e positivamente correlacionado ao
endividamento das empresas, confirmando a existência de custos para ajuste da estrutura de
capital e, consequentemente, trazendo demora ao processo de ajuste;
122
b) além do endividamento do ano anterior, apenas a variável rentabilidade do ano se mostrou
significativa e negativamente correlacionada com o índice de endividamento das empresas,
confirmando o pressuposto da POT.
Ao se introduzir no modelo a variável rentabilidade defasada, tem-se o segundo modelo, cujos
resultados estão apresentados a seguir:
123
As principais conclusões da análise deste modelo são:
a) o endividamento do ano anterior continua forte e positivamente correlacionado ao
endividamento das empresas, confirmando a existência de custos para ajuste da estrutura de
capital e, consequentemente, trazendo demora ao processo de ajuste;
b) a variável rentabilidade do ano continua significativa e negativamente correlacionada com o
índice de endividamento das empresas, confirmando o pressuposto da POT.
,(do o pr)3('T*[(,(d)-379.994e)4(nt)-2(a)4(bi)-2(l)-2(i)-2(da)4(d)-10(e)4.001479.994e)0(a)44no
124
Para ilustração e melhor interpretação dos resultados foram construídas as seguintes tabelas:
Tabela 13 - Comparação do Endividamento entre os Diferentes Setores
setor
Outros setores
Indústrias
extrativas
Indústrias de
transformação
Comércio
Transportes e
Comunicação
Média
0,54 0,60 0,55 0,65 0,67
Endivid.
(2000)
Desvio padrão
0,24 0,24 0,23 0,20 0,32
Média
0,58 0,60 0,56 0,66 0,75 Endivid.
(2001)
Desvio padrão
0,23 0,20 0,23 0,18 0,44
Média
0,65 0,70 0,61 0,74 0,81
Endivid.
(2002)
Desvio padrão
0,26 0,25 0,25 0,57 0,65
Média
0,64 0,60 0,57 0,69 0,72 Endiv.
(2003)
Desvio padrão
0,25 0,20 0,23 0,26 0,66
Média
0,63 0,59 0,55 0,66 0,67
Endiv.
(2004)
Desvio padrão
0,34 0,18 0,22 0,17 0,58
Efeito de interação – p-valor= 0,364
Efeito de tempo – p-valor= 0,001*
Efeito de grupo (setores) – p-valor= 0,001*
Fonte: Elaborada pelo autor
Pelos resultados acima pode-se perceber que não houve efeito de interação, mas houve efeito
de tempo e de grupo (p<0,05). Ou seja, houve diferença dos tempos, independente dos setores
e houve diferença entre os setores, independente dos anos. Isso indica que houve alterações
no índice de endividamento das empresas de todos os setores durante o período analisado,
mas que as diferenças de índice entre os setores continuaram existindo.
Para identificar quais setores se diferenciavam entre si, foram realizadas comparações
múltiplas, abaixo demonstradas.
125
Tabela 14 - Comparações Múltiplas, por Setor de Atividade
Comparações
p-valor
Outros setores x
Indústrias extrativas 1,000
Outros setores x
Indústrias de transformação 1,000
Outros setores x
Comércio 0,560
Outros setores x
Transportes e Comunicação 0,179
Indústrias extrativas x
Indústrias de transformação 1,000
Indústrias extrativas x
comércio 1,000
Indústrias extrativas x
Transportes e Comunicação 1,000
Indústrias de transformação x
Comércio 0,010*
Indústrias de transformação x
Transportes e comunicação 0,007*
Comércio x
126
Gráfico de Perfis - Ano x Setores
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
2000 2001 2002 2003 2004
outros setores industrias extrativas industrias de transformação
comércio transportes e comunicação
Os resultados demonstram que todos os setores utilizaram mais capital de terceiros do que
capital próprio no mix de financiamento e que, comparativamente, o setor de Transportes e
Comunicações é o que mais utilizou capital de terceiros, em todos os anos analisados. Exceto
no ano de 2000, o setor de Indústrias de Transformação foi o setor que mais utilizou capital
próprio.
Na tabela a seguir estão dispostos os resultados das comparações múltiplas, realizadas para
analisar o comportamento do endividamento no período analisado, dadas as diferentes origens
do capital.
127
Tabela 15 – Comparação do Endividamento Entre as Diferentes Origens do Capital
Origem
Capital
estrangeiro
Capital privado
nacional
Capital público
nacional
Média
0,66 0,57 0,46
Endivid.
(2000)
Desvio padrão
0,21 0,24 0,22
Média
0,68 0,60 0,49 Endivid.
(2001)
Desvio padrão
0,22 0,26 0,23
Média
0,72 0,66 0,55
Endivid.
(2002)
Desvio padrão
0,23 0,42 0,26
Média
0,66 0,63 0,54 Endivid.
(2003)
Desvio padrão
0,20 0,33 0,26
Média
0,63 0,61 0,53
Endivid.
(2004)
Desvio padrão
0,19 0,32 0,26
Efeito de interação – p-valor= 0,467
Efeito de tempo - p-valor= 0,012*
Efeito de grupo (origem) – p-valor= 0,023*
Fonte: Elaborada pelo autor
Pelos resultados acima, pode-se observar que não houve efeito de interação, mas houve efeito
de tempo e de grupo (p<0,05). Desta forma, houve diferenças no tempo, independente da
origem de capital das empresas e houve diferença entre as empresas de diferentes origens,
independente dos anos.
Ou seja, houve alteração do índice de endividamento de todos os grupos analisados,
independentemente da origem do capital, mas há diferenças entre o nível de endividamento de
cada grupo de origem do capital, que continuaram existindo durante o período analisado.
Os resultados demonstram ainda que as empresas de capital estrangeiro são as que mais
utilizam capital de terceiros no mix de financiamento, comparativamente às empresas
128
nacionais., e que as empresas privadas nacionais são mais endividadas do que as empresas
públicas nacionais.
Para identificar quais setores se diferenciavam entre si, foram realizadas as comparações
múltiplas.
Tabela 16 - Comparações Múltiplas, por Origem do Capital
Comparações
p-valor
Capital estrangeiro x
Capital privado nacional 0,299
Capital estrangeiro x
Capital público nacional 0,019*
Capital privado nacional x
Capital público nacional 0,299
Fonte: Elaborada pelo autor
Pelos resultados das comparações múltiplas entre as empresas com diferentes origens, pode-se
perceber que o perfil de endividamento das empresas de capital estrangeiro se diferencia mais
significativamente do perfil de endividamento das empresas com capital público nacional.
5.5 ANÁLISE E INTERPRETAÇÃO DOS RESULTADOS
O estudo buscou, utilizando o modelo de dados em painel, analisar alguns fatores que
supostamente determinariam o nível de endividamento das empresas, à luz das duas principais
teorias que versam sobre o assunto - a teoria de Pecking Order e a teoria de Trade-Off –
testando a validade empírica dessas teorias na realidade empresarial brasileira.
Adicionalmente, a utilização do Panel Data Dinâmico teve por objetivo analisar o processo de
ajuste da estrutura de capital ao longo do tempo, em direção a um suposto nível-alvo ótimo,
129
como sugerido em outros estudos que abordaram a natureza dinâmica das decisões sobre
estrutura de capital.
Os objetivos foram atingidos, ainda que algumas hipóteses não puderam ser confirmadas. Os
principais resultados encontrados estão dispostos abaixo, confrontados com as respectivas
hipóteses, quando for o caso:
a) o nível de crescimento – a teoria de Pecking Order sugere uma relação positiva entre o
nível de crescimento das empresas e o endividamento, uma vez que as empresas tenderiam a
buscar no mercado os recursos necessários à sua expansão, caso os gerados internamente não
fossem suficientes. Já a teoria de Trade-Off, sugere o oposto, indicando que os custos de
falência, os custos de agência e a assimetria de informações, limitariam a capacidade de
endividamento das empresas em crescimento. No entanto, tomando o crescimento das vendas
como proxy para o nível de crescimento das empresas, os testes demonstraram que essa
variável não se mostrou estatisticamente significativa como determinante do endividamento
das maiores empresas brasileiras, em nenhum modelo testado. Portanto, a hipótese 1, que
estava baseada na TOT (Empresas com maiores níveis de crescimento apresentam menores
níveis de endividamento), não pôde ser confirmada ou rejeitada.
b) o grau de tangibilidade do ativo – a TOT sugere uma relação positiva entre o grau de
imobilização dos ativos tangíveis e o endividamento. Isso porque os ativos tangíveis poderiam
ser oferecidos como garantia de empréstimos, além de minimizar custos de agência e de
assimetria de informações. Contrariando a hipótese 2, que estava baseada na TOT (Empresas
com maiores níveis de tangibilidade do ativo apresentam maiores níveis de endividamento), os
resultados demonstraram uma clara relação negativa entre o grau de tangibilidade do ativo
130
(medido pela soma de ativos permanentes mais estoques), e o nível de endividamento das
empresas. Apesar de diversos outros estudos (KREMP et al., 1999; GAUD et al., 2005,
BRITO e LIMA, 2003) comprovarem a teoria, esse mesmo resultado contrário foi obtido por
Booth et al., (2001).
Segundo Gaud et al., (2005) uma possível explicação para uma relação negativa entre ativos
tangíveis e endividamento poderia estar baseada nos pressupostos da POT. Para os autores,
empresas com menos ativos tangíveis estariam mais sujeitas a problemas de assimetria de
informações e, conseqüentemente, mais dispostas a usarem dívidas para financiar suas
atividades. De qualquer forma, esse parece ser um resultado que merece estudos mais
aprofundados, antes de simplesmente rejeitar-se a TOT. Há que se considerar, por exemplo,
que foram utilizados dados contábeis para mensuração do valor dos ativos. Dada a inflação
brasileira, esses valores podem não refletir adequadamente o nível de tangibilidade do ativo.
c) o tamanho – a TOT sugere uma relação positiva entre o tamanho das empresas e o nível de
endividamento, uma vez que as empresas maiores tenderiam a ter menor risco de falência,
bem como menores conflitos entre acionistas e credores. No entanto, tomando o valor do ativo
como proxy para tamanho das empresas, os resultados dos testes demonstraram não haver
significância estatística que pudesse confirmar ou rejeitar a hipótese 3 (Empresas maiores
apresentam maiores níveis de endividamento). Pode-se argumentar que, uma vez que a
amostra utilizada nesta Dissertação já é composta pelas maiores empresas brasileiras, elas
tenderiam, sob o prisma do tamanho, a estar num mesmo patamar de risco de falência e de
conflitos e por esta razão, não haveria grandes diferenças que pudessem demonstrar a
significância dessa variável.
131
d) a rentabilidade – As teorias são conflitantes em relação à influência da rentabilidade das
empresas no nível de endividamento. Segundo a TOT, as empresas mais lucrativas deveriam
usar mais dívidas, de forma a aproveitar a dedutibilidade tributária dos juros. Por outro lado, a
POT preconiza que as empresas seguem uma ordem preferencial das fontes de financiamento
e que, antes de buscar dívidas com terceiros, elas utilizariam os recursos gerados
internamente. Desta forma, as empresas mais rentáveis tenderiam a ter menos dívidas.
Os resultados dos testes demonstraram uma relação negativa e significativa entre a
rentabilidade e o endividamento das empresas, confirmando a POT e a hipótese 4 dessa
dissertação (Empresas mais rentáveis apresentam menores níveis de endividamento). Esses
resultados estão em linha com os de outros trabalhos que analisaram o tema, tais como Rajan e
Zingales (1995), Booth et al., (2001) e Gaud et al., (2005) e conseqüentemente, contradizem a
TOT.
e) o risco – tanto a TOT quanto a POT prevêem uma relação negativa entre o risco das
empresas e o nível de endividamento. Segundo a TOT, quanto maior a volatilidade dos lucros
da empresa, maior a probabilidade de não haver recursos suficientes para honrar as dívidas e,
portanto, os credores se sentiriam menos seguros de emprestar dinheiro a elas. Já a POT prevê
que as empresas com resultados voláteis tenderiam a acumular recursos nos anos de superávit,
para poder se financiar nos anos deficitários. Desta forma, elas deveriam ter menos dívidas
que empresas com resultados mais estáveis.
No entanto, os resultados demonstraram uma clara relação positiva entre o risco (medido pela
variabilidade dos lucros), e o nível de endividamento das empresas, contrariando as principais
teorias sobre estrutura de capital e rejeitando a hipótese 5 deste trabalho (Empresas com maior
132
risco do negócio apresentam menores níveis de endividamento). Apesar de contrariar as
teorias, esse resultado está de acordo com resultados encontrados por Gaud et al., (2005) e por
Gomes e Leal (2000).
Kremp et al., (1999), lembram que há argumentos também para defender esta relação positiva
entre o risco e o endividamento. Segundo os autores, empresas mais arriscadas parecem estar
menos sujeitas a problemas de sub-investimento, de forma que os custos de agência podem ser
reduzidos, possivelmente superando o esperado aumento dos custos de falência.
Adicionalmente, eles lembram que esta esperada correlação entre risco e endividamento pode
ser bastante sensível ao tamanho das empresas. Isso porque os credores tenderiam a continuar
financiando as grandes empresas, ainda que elas fossem mais arriscadas, de forma a evitar a
falência delas e as conseqüentes perdas para os credores. Uma vez que a amostra utilizada
neste trabalho abrange exatamente as maiores empresas brasileiras, este parece um bom
argumento para explicar os resultados encontrados.
f) o setor – os resultados dos testes dos modelos de regressão apontaram que o setor de
atividade não apresenta relevância estatística como determinante do endividamento das
empresas analisadas. Esse mesmo resultado foi obtido por Nakamura, Martin e Kimura (2004)
ao analisarem companhias abertas. Desta forma, os resultados dos testes rejeitaram a hipótese
6 deste trabalho (O setor de atividade exerce influência significativa nos níveis de
endividamento das empresas). Ainda assim, os resultados mostraram que alguns setores
apresentam relação positiva e outros, relação negativa com o endividamento, indicando haver
diferenças entre eles. Para melhor avaliar estas diferenças, foram feitos testes de análise de
variância. Os resultados demonstram que o nível de endividamento da Indústria de
133
Transformação se diferencia significativamente tanto do nível observado no setor de Comércio
quanto do nível observado no setor de Transportes e Comunicação.
g) a origem – confirmando a hipótese 7 deste estudo, os testes dos modelos de regressão
apontaram que a origem do capital exerce influência significativa nos níveis de endividamento
das empresas, confirmando estudo anterior de Brito e Lima (2003). Para melhor avaliar a
influência das diferentes origens do capital no endividamento das empresas, foram feitos,
adicionalmente, testes de análise de variância. Os resultados dos testes demonstram que as
empresas estrangeiras são mais endividadas que as nacionais e que as empresas privadas
nacionais são mais endividadas do que as públicas.
Em relação ao endividamento maior das empresas estrangeiras, uma possível explicação
poderia residir nos próprios fatores determinantes apontados nos itens anteriores, caso esses
fatores fossem diferentes para as empresas estrangeiras, em relação às empresas nacionais. Ou
seja, o endividamento maior da empresas estrangeiras poderia ser uma conseqüência de menor
nível de tangibilidade dos ativos, de menor rentabilidade e/ou de maior risco. Entretanto, os
índices médios desses fatores encontrados para as empresas estrangeiras não se diferenciam
dos índices médios encontrados para as empresas nacionais.
Sugere-se, então, que os resultados corroboram estudo anterior de Desai, Foley e Hines Jr
13
(2003, apud FORTE, 2006), que analisaram os investimentos das empresas norte-americanas e
de suas filiais em outros países. Para os autores, as filiais baseadas em países de mercados
subdesenvolvidos e de fraca proteção ao crédito, enfrentam taxas de juros superiores. De
forma a evitar esse custo adicional, as filiais reduzem o nível de empréstimos de fontes
13
Desai, M.; Fole, C. and Hines, J. A Multinational Perspective on Capital Structure Choice and Internal Capital
Markets. Harvard University and Michigan University, May 2003
134
externas e aumentam o volume captado através de suas matrizes. Os autores concluem, então,
que taxas de juros e condições de mercado também determinam a estrutura de capital das
empresas.
Essa parece ser uma explicação bastante plausível para suportar os resultados encontrados
nessa Dissertação. As empresas estrangeiras poderiam captar recursos em suas matrizes com
custos mais vantajosos que no mercado brasileiro e transferi-los para suas filiais. As empresas
nacionais, por outro lado, ficariam mais sujeitas às taxas de juros e condições do mercado
local.
h) o endividamento do ano anterior é forte e positivamente correlacionado ao endividamento
atual das empresas. O tamanho do coeficiente de correlação da variável defasada de
endividamento sugere a existência de custos para ajuste da estrutura de capital e,
conseqüentemente, demora no processo de ajuste.
Para Ozkan
14
(2001, apud GAUD et al., 2005), o processo de ajuste é um Trade-Off entre os
custos para se chegar ao nível ótimo de endividamento e o custo de estar em desequilíbrio.
Caso o custo de estar em desequilíbrio seja maior que o custo do ajuste, então o coeficiente
estimado deveria estar próximo de zero. Ou seja, quanto menor esse coeficiente, maior a
velocidade do ajuste. No caso brasileiro, o coeficiente se situa entre 0,486 e 0,663, medido nos
modelos de um estágio.
Gaud et al., (2005), lembram que se precisa de cautela para comparar resultados de países
diferentes, mas que essas comparações são interessantes. Os autores citam os resultados
14
OZKAN, Aydin. Determinants of capital structure and adjustments to long run target: evidence from UK
company panel data. Journal of Business Finance and Accounting. Jan/Mar 2001, pp. 175 – 199.
135
obtidos por Miguel e Pindado (2001), na Espanha de 0,21; por Shyam-Sunder e Myers (1999)
nos Estados Unidos, de 0,41; por Kremp et al., (1999) na Alemanha, de 0,47; na França, de
0,72, e por Ozkan (2001) no Reino Unido, de 0,45. Os próprios autores reportaram um
coeficiente entre 0,708 e 0,884 no seu trabalho com empresas suíças.
Assim, pode-se inferir que o processo de ajuste da estrutura de capital das maiores empresas
brasileiras é mais lento do que o processo de ajuste reportado para empresas espanholas,
americanas e alemãs, mas é mais rápido que o reportado para empresas francesas e suíças.
Miguel e Pindado (2001) explicam o baixo coeficiente apresentado por empresas espanholas
como reflexo dos baixos custos de transação do mercado espanhol, onde o sistema bancário já
é um grande fornecedor de recursos para as empresas.
Gaud et al., (2005), explicam que o alto coeficiente apresentado por empresas suíças decorre
do baixo custo de estar em desequilíbrio, já que as empresas suíças são bastante estáveis e que
o sistema bancário suíço nem sempre utiliza critérios técnicos para concessão de empréstimos.
A explicação para o alto coeficiente encontrado no mercado brasileiro, (ainda que o índice seja
inferior ao do mercado suíço), parece mais coerente com a explicação de Miguel e Pindado
(2001). De forma inversa à apresentada no mercado espanhol, o mercado brasileiro é marcado
pela dificuldade na obtenção de recursos bancários para financiamento das empresas. Os
custos de transação para mudança do nível de endividamento tendem, portanto, a serem altos.
Isso pode explicar a demora na velocidade do ajuste.
136
Uma outra possível explicação poderia ser encontrada na POT, verificada nos testes estáticos
dessa dissertação. Ou seja, ao seguir o comportamento de Pecking Order, os administradores
das maiores empresas brasileiras parecem estar mais preocupados em utilizar os recursos
gerados internamente do que buscar um nível ótimo de endividamento.
i) a rentabilidade do ano anterior está forte e negativamente correlacionada ao endividamento
das empresas, corroborando a hipótese de que os administradores seguem persistentemente o
comportamento de Pecking Order. Ou seja, o resultado obtido com a introdução da variável
defasada da lucratividade demonstra a disposição dos administradores em utilizar
continuamente os recursos gerados internamente para evitar o uso de dívidas.
A tabela abaixo sumariza os principais resultados encontrados no modelo estático,
confrontados como resultado esperado de acordo com os pressupostos das teorias de Trade-
Off e Pecking Order.
Tabela 17 - Resumo da Relação entre Fatores Determinantes e Endividamento
Fatores Relação Esperada Relação
Determinantes TOT POT Encontrada
Crescimento Negativa Positiva NS
Tangibilidade do Ativo Positiva Negativa Negativa
Tamanho Positiva - NS
Rentabilidade Positiva Negativa Negativa
Risco Negativa Negativa Positiva
Setor - - Não Relevante
Origem - - Relevante
NS – Não significativo
Fonte: Elaborada pelo autor
137
6 CONSIDERAÇÕES FINAIS
Esta pesquisa buscou analisar alguns determinantes do nível de endividamento das maiores
empresas brasileiras à luz das duas principais teorias que versam sobre o assunto - a teoria de
Pecking Order e a teoria de Trade-Off.
As análises foram feitas com base em dados obtidos das demonstrações financeiras das
maiores empresas brasileiras, para o período de 1999 a 2004. Foram realizados testes estáticos
e dinâmicos utilizando o modelo de dados em painel.
A utilização do Panel Data Dinâmico teve por objetivo analisar o processo de ajuste da
estrutura de capital ao longo do tempo, em direção a um suposto nível-alvo ótimo, como
sugerido em outros estudos que abordaram a natureza dinâmica das decisões sobre estrutura de
capital. O método de estimação utilizado foi o de GMM (Métodos dos Momentos
Generalizados), como proposto por Arellano e Bond (1991).
Os resultados demonstram uma relação negativa entre o grau de tangibilidade do ativo e o
nível de endividamento das empresas, contrariando a TOT. Demonstram também uma relação
negativa entre a rentabilidade e o endividamento das empresas, confirmando a POT e
contrariando a TOT. Demonstram ainda uma relação positiva entre o risco e o nível de
endividamento das empresas, contrariando as duas principais teorias sobre estrutura de capital.
Os resultados apontaram que, embora o setor de atividade não apresente relevância estatística
como determinante do endividamento, o nível de endividamento da Indústria de
138
Transformação se diferencia significativamente tanto do nível observado no setor de Comércio
quanto do nível observado no setor de Transportes e Comunicação.
Os testes apontaram ainda que a origem do capital exerce influência significativa nos níveis de
endividamento das empresas, que as empresas estrangeiras são mais endividadas que as
empresas nacionais e que as empresas privadas nacionais são mais endividadas do que as
empresas públicas nacionais.
A análise dinâmica demonstra baixa velocidade do processo de ajuste da estrutura de capital
em direção ao nível-alvo, sugerindo a existência de elevados custos de transação e
confirmando o comportamento de Pecking Order dos administradores.
A rentabilidade defasada está negativamente correlacionada ao endividamento das empresas,
corroborando a hipótese de que os administradores seguem persistentemente o comportamento
de Pecking Order ao longo do tempo.
De um modo geral, portanto, os resultados sugerem que a teoria de Pecking Order é mais
consistente do que a teoria de Trade-Off para explicar a estrutura de capital das maiores
empresas brasileiras.
As sugestões para futuras pesquisas abrangem a utilização de Panel Data para a análise de
outros fatores que possam influenciar o endividamento, principalmente os impostos e os
dividendos, bem como a análise mais profunda de fatores que possam influenciar a velocidade
do ajuste em direção ao suposto nível-alvo.
139
A comparação de resultados entre os diversos estudos que abordam a estrutura de capital das
empresas demonstra a utilização de uma grande diversidade de proxies, na intenção de medir
determinados indicadores. Assim, futuros trabalhos poderiam também averiguar se as proxies
usadas nos principais estudos realmente medem o que elas se propõem a medir.
Por fim, os estudos poderiam abordar a influência do custo do capital, na composição da
matriz de endividamento das empresas no Brasil.
140
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145
APÊNDICE I – Resultados do modelo GMM em dois estágios
Tabela 18 - Resultados do Modelo Dinâmico, com estimação em dois estágios, com variável Endiv defasada
coeficiente p-valor
intercepto -0,011 0,001
Endiv
it-1
0,665 0,000
CrescVda -0,011 0,214
Tangib -0,231 0,021
Tam -0,00001 0,075
Rentab 0,107 0,594
Wald= 395.01 p = 0.0000
Sargan = 36.27 p = 0.0000
Arellano-Bond = -3.95 p = 0.0001
m2 = *** p = ***
Fonte: Elaborada pelo autor
Tabela 19 - Resultados do Modelo Dinâmico, com estimação em dois estágios, com variáveis Endiv e
Rentab defasadas
coeficiente p-valor
Intercepto -0,004 0,297
Debit
it-1
0,473 0,000
Growth -0,007 0,324
Imob -0,121 0,151
Size -0,000003 0,413
Profit -0,103 0,521
Profit
it-1
-0,306 0,000
Wald = 2174.48 p = 0.0000
Sargan = 45.35 p = 0.0000
Arellano-Bond = 1.21 p = 0.0379
m2 = -2.08 p = 0.2249
Fonte: Elaborada pelo autor
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