( PDF ) Desempenho de longo prazo de fusões e aquisições: evidência de mercados de capitais latino-americanos

FUNDAÇÃO GETÚLIO VARGAS

ESCOLA DE ECONOMIA DE SÃO PAULO

Dissertação de Mestrado Profissional

Sebastián Arbeleche

DESEMPENHO DE LONGO PRAZO DE FUSÕES E AQUISIÇÕES:

EVIDÊNCIA DE MERCADOS DE CAPITAIS LATINO-AMERICANOS

São Paulo

2008

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Sebastián Arbeleche

DESEMPENHO DE LONGO PRAZO DE FUSÕES E AQUISIÇÕES:

EVIDÊNCIA DE MERCADOS DE CAPITAIS LATINO-AMERICANOS

Dissertação apresentada à Escola de Economia

da Fundação Getúlio Vargas (FGV/EESP) como

requisito para obtenção do título de Mestre em

Finanças e Economia Empresarial.

Campo de conhecimento: Fusões e Aquisições

Orientador: Prof. Dr. Ricardo Ratner Rochman

São Paulo

2008

Arbeleche, Sebastián

Desempenho de Longo Prazo de Fusões e Aquisições: Evidência de

Mercados de Capitais Latino-Americanos / Sebastián Arbeleche - 2008.

78 f.

Orientador: Ricardo Ratner Rochman.

Dissertação (MPFE) - Escola de Economia de São Paulo.

1. Empresas – Fusão e incorporação – América Latina. I. Rochman, Ricardo

Ratner. II. Dissertação (MPFE) - Escola de Economia de São Paulo. III.

Desempenho de Longo Prazo de Fusões e Aquisições: Evidência de

Mercados de Capitais Latino-Americanos.

CDU 65.016.4(8=6)

Sebastián Arbeleche

DESEMPENHO DE LONGO PRAZO DE FUSÕES E AQUISIÇÕES:

EVIDÊNCIA DE MERCADOS DE CAPITAIS LATINO-AMERICANOS

Dissertação apresentada à Escola de Economia

da Fundação Getúlio Vargas (FGV/EESP) como

requisito para obtenção do título de Mestre em

Finanças e Economia Empresarial.

Data de aprovação:

___/___/_____

Banca Examinadora:

_____________________________________

Prof. Dr. Ricardo Ratner Rochman (Orientador)

FGV-EAESP

_____________________________________

Prof. Dr. Jose Evaristo dos Santos

FGV-EAESP

_____________________________________

Prof. Dr. Wilson Toshiro Nakamura

Mackenzie

DEDICATÓRIA

Dedico este trabalho a meu pai Sergio

e a minha mãe Carmen,

que me ensinaram a ser perseverante

e a procurar desafios.

AGRADECIMENTOS

Agradeço ao meu orientador, Prof. Dr. Ricardo Ratner Rochman, pelo apoio,

pela orientação e pela confiança depositada neste trabalho, sem os quais não seria

possível concluí-lo com sucesso.

Aos membros da banca examinadora, Prof. Dr. Jose Evaristo dos Santos e

Prof. Dr. Wilson Toshiro Nakamura, agradeço pelos comentários e contribuições

para o aprimoramento deste trabalho.

Agradeço ao Sergio e à Carmen, os meus pais, porque sempre me

incentivaram, apoiaram e investiram para que eu pudesse progredir na minha

educação e profissão.

Agradeço a minha avó Ana e a minha tia Ana Maria, que sempre me

estimularam para que eu afrontasse este desafio.

Agradeço à Ione, que sempre acompanhou bem de perto as minhas

conquistas ao longo do mestrado, me dando entusiasmo para seguir em frente.

Agradeço ao Padre Ronaldo, quem sugeriu que eu aproveitasse para fazer

um mestrado enquanto eu estivesse morando no Brasil.

Agradeço à Patrícia, que me ajudou a estar mais bem preparado para a

defesa desta dissertação.

Por fim, agradeço a todos os meus amigos que, com suas palavras de

incentivo, contribuíram para que eu chegasse até esta instância.

RESUMO

Esta dissertação analisa o desempenho de longo prazo (36 meses após o evento)

das fusões e aquisições em países latino-americanos. O estudo abrange um total de

429 eventos de fusão e aquisição anunciados entre os anos de 1994 a 2005, em

sete países da América Latina (Brasil, México, Chile, Argentina, Peru, Colômbia e

Venezuela), onde os mercados de capitais estão relativamente mais desenvolvidos.

É utilizada uma abordagem em tempo calendário baseada no modelo de mercado

CAPM, através do qual se calcula o α de Jensen, para estimar os retornos anormais

de longo prazo. Há evidências claras de retornos anormais de longo prazo negativos

e significativos para México e Argentina, enquanto para Chile observam-se retornos

anormais de longo prazo positivos e significativos. Os demais países da região

(Brasil, Peru, Colômbia e Venezuela) não apresentam retornos anormais de longo

prazo significativamente diferentes de zero. Procura-se também analisar as

amostras de eventos a partir de diferentes pontos de vista com o intuito de entender

quais os possíveis determinantes do desempenho de longo prazo: forma de

pagamento, atitude do comprador, transações locais versus internacionais,

especialização versus diversificação, e ocorrência da transação dentro ou fora de

uma onda de fusões e aquisições. Observam-se evidências de retornos anormais de

longo prazo para as subamostras, mas não se registra um comportamento uniforme

na amostra de países.

Palavras-chave: Fusões e Aquisições, Desempenho de Longo Prazo, Retornos

Anormais, América Latina.

ABSTRACT

This dissertation analyzes the long-run performance (36 months post-event period) of

Latin American mergers and acquisitions. This work covers a total of 429 merger &

acquisition events announced during the period comprehended between the years

1994 and 2005, in 7 Latin American countries (Brazil, Mexico, Chile, Argentina, Peru,

Colombia and Venezuela), where capital markets are relatively more developed. A

CAPM based calendar-time approach is used to estimate Jensen’s α, a measure of

long-run abnormal returns. On the one hand, Mexico and Argentina present hard

evidence on the existence of significant negative abnormal returns. On the other

hand, Chile shows evidence of significant positive long-run abnormal returns. There

is no proof of abnormal performance for acquiring companies in the rest of the

analyzed countries (Brazil, Peru, Colombia and Venezuela). The mergers and

acquisitions sample is also studied from different points of view in order to establish

possible long-run performance determinants, such as: mode of payment, deal

attitude, country of transaction (cross-border or non-cross-border), type of activity

(related or non-related) and timing relative to M&A wave (in-wave or out-of-wave).

This sub-sample analysis offers some evidence on the existence of abnormal

performance as well, but there is no unique results pattern through the sample of

studied countries.

Keywords: Mergers and Acquisitions, Long Run Performance, Abnormal Returns,

Latin America.

SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO 13

2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA 16

2.1 Evidências de Retornos Anormais 16

2.2 Determinantes do Desempenho de Longo Prazo 22

2.2.1 Forma de Pagamento da Transação 23

2.2.2 Atitude do Comprador 23

2.2.3 Transações Locais vs. Internacionais 24

2.2.4 Especialização vs. Diversificação 25

2.2.5 Fora ou Dentro de Uma Onda de Fusões e Aquisições 25

3 AMOSTRA E METODOLOGIA 27

3.1 Descrição dos Dados 27

3.2 Revisão da Metodologia Existente 34

3.2.1 Importância da Análise de Longo Prazo 34

3.2.2 Tempo Relativo vs Tempo Calendário 35

3.2.3 Cálculo dos Retornos: Uniforme ou Pela Capitalização de Mercado 37

3.2.4 Regressão por Mínimos Quadrados Simples ou Ponderados 38

3.2.5 Modelos Para Estimar os Retornos Normais ou Esperados 40

3.2.6 Método de Cálculo dos Retornos Anormais de Longo Prazo 41

3.2.7 Sobreposição de Eventos 46

3.3 METODOLOGIA APLICADA 46

4 RESULTADOS 53

4.1 Desempenho de Longo Prazo de Companhias Adquirentes 53

4.2 Possíveis Determinantes do Desempenho de Longo Prazo 56

4.2.1 Brasil 57

4.2.2 México 59

4.2.3 Chile 61

4.2.4 Argentina 62

4.2.5 Peru 64

4.2.6 Colômbia 65

4.2.7 Venezuela 66

5 CONCLUSÕES 67

REFERÊNCIAS 70

ANEXO A 76

LISTA DE TABELAS

Tabela 1 - Revisão das Evidências sobre os Retornos de Longo Prazo após Eventos

de Fusão e Aquisição................................................................................................21

Tabela 2 - Quantidade de eventos que cumprem os critérios utilizados para a

seleção da amostra ...................................................................................................28

Tabela 3 - Distribuição dos eventos estudados em função do SIC (Standard

Industrial Classification) ............................................................................................31

Tabela 4 - Classificação da amostra de cada país conforme Forma de Pagamento 31

Tabela 5 - Classificação da amostra de cada país conforme Atitude da Transação.32

Tabela 6 - Índices de mercado para cada país .........................................................50

Tabela 7 - Séries de Retornos da carteira de M&As, retornos do índice de mercado,

taxa livre de risco e excessos de retorno correspondentes para México ..................50

Tabela 8 - Resultados da regressão linear entre os excessos de retorno da carteira

de M&As do México e os excessos de retorno do índice de mercado IPyC de México

..................................................................................................................................51

Tabela 9 - Retornos anormais conforme α de Jensen (com sobreposição de eventos,

séries de retornos de 24 até 36 meses, regressão baseada em WLS).....................54

Tabela 10 - Retornos anormais conforme α de Jensen (com sobreposição de

eventos, séries de retornos de 36 meses, regressão baseada em WLS) .................55

Tabela 11 - Retornos anormais conforme α de Jensen (sem sobreposição de

eventos, séries de retornos de 36 meses, regressão baseada em WLS) .................56

Tabela 12 - Retornos anormais conforme α de Jensen (com sobreposição de

eventos, séries de retornos de 36 meses, regressão baseada em WLS) .................58

Tabela 13 - Retornos anormais conforme α de Jensen (com sobreposição de

eventos, séries de retornos de 36 meses, regressão baseada em WLS) .................60

Tabela 14 - Retornos anormais conforme α de Jensen (com sobreposição de

eventos, séries de retornos de 36 meses, regressão baseada em WLS) .................62

Tabela 15 - Retornos anormais conforme α de Jensen (com sobreposição de

eventos, séries de retornos de 36 meses, regressão baseada em WLS) .................63

Tabela 16 - Retornos anormais conforme α de Jensen (com sobreposição de

eventos, séries de retornos de 36 meses, regressão baseada em WLS) .................64

Tabela 17 - Retornos anormais conforme α de Jensen (com sobreposição de

eventos, séries de retornos de 36 meses, regressão baseada em WLS) .................65

Tabela 18 - Retornos anormais conforme α de Jensen (com sobreposição de

eventos, séries de retornos de 36 meses, regressão baseada em WLS) .................66

LISTA DE ESQUEMAS

Esquema 1 - Abordagem de tempo relativo ..............................................................35

Esquema 2 - Abordagem de tempo calendário .........................................................36

Esquema 3 – Metodologia de formação e rebalanceamento das carteiras com

empresas que apresentaram eventos de fusão e aquisição .....................................49

Esquema 4 - Evidências de retornos anormais significativos para possíveis

determinantes do desempenho de longo prazo. .......................................................57

LISTA DE ILUSTRAÇÕES

Figura 1 - Distribuição das amostras de eventos no período 1994-2005 ..................30

Figura 2 - Proporção de transações Internacionais vs. Nacionais.............................32

Figura 3 - Proporção de transações Relacionadas vs. Não-Relacionadas ...............33

Figura 4 - Proporção de transações que aconteceram Dentro de uma onda vs. Fora

de uma onda .............................................................................................................33

Figura 5 - Transações de fusão e aquisição na Inglaterra, 1990:I – 2008:II..............39

Figura 6 - Quantidade de Empresas Brasileiras que nos 36 meses prévios ao mês

analisado apresentam no mínimo um evento de fusão ou aquisição........................39

Figura 7 - Valores da ponderação mensal para os mínimos quadrados – método

ponderado (WLS) e método simples (OLS)...............................................................40

Figura 8 - Regressão Linear entre os excessos de retorno da carteira de M&As do

México e os excessos de retorno do índice IPyC de México. ...................................51

13

1 INTRODUÇÃO

O fenômeno das fusões e aquisições é um assunto que vem sendo estudado

e analisado há muito tempo. Tem gerado grande interesse, tanto por parte de

acadêmicos, quanto do mercado. Elas já foram analisadas de diferentes pontos de

vista como, por exemplo, os motivos pelos quais são realizadas, a eficiência do

mercado para traduzir no preço da ação as economias de escala que elas

promovem, causas pelas quais se manifestam em forma de ondas, assim como o

desempenho de curto e longo prazo tanto da empresa adquirente quanto da

adquirida. Por exemplo, Manne (1965) analisa os vários argumentos contra e a favor

das fusões e aquisições. Naquela época, o debate se concentrava no quanto os

fenômenos de fusão e aquisição deveriam estar regulamentados para garantir a

existência de um nível mínimo de concorrentes no mercado. Posteriormente,

começou a se desenvolver um grande volume de estudos e pesquisas que se

concentravam na análise de estudo de evento para estabelecer a existência de

retornos anormais tanto para a companhia adquirente quanto para a companhia

alvo, ao redor da data do anúncio do evento. Jarrell e Poulsen (1989) encontram

retornos anormais médios para os acionistas da companhia-alvo maiores de 20%

em uma amostra de 663 aquisições nos Estados Unidos entre os anos 1960 e 1985.

Em contraposição, o retorno anormal para os acionistas da companhia adquirente

resulta próximo de zero, chegando a ser negativo. Eckbo (1983) especificamente

foca a sua pesquisa na relação existente entre a concentração de poder resultante

das fusões e aquisições e os retornos anormais dessas transações. Da sua

pesquisa, conclui que a diminuição da concorrência no mercado não chega a

constituir um dos motivos relevantes pelos quais se pode explicar os ganhos

resultantes das fusões e aquisições.

As empresas costumam recorrer à realização de uma fusão ou aquisição

como uma estratégia de crescimento rápida, em oposição ao que se conhece como

crescimento orgânico, que costuma ser mais lento. Também se constituem como

uma forma de entrar em novos mercados, evitar aquisições indesejadas ou

aproveitar oportunidades de investimento, como, por exemplo, quando uma empresa

está sendo mal gerenciada, fazendo com que o seu valor diminua, e,

14

conseqüentemente, nas mãos de outra empresa, o valor do conjunto possa ser

recuperado ou, inclusive, ser maior em função das sinergias encontradas. Em

resumo, pode se pensar que quando uma empresa inicia um processo de fusão e

aquisição o objetivo é ter alguma forma de sucesso e grande parte delas não

alcança seu objetivo. De acordo com Napier (1989), cerca de 30% das fusões e

aquisições acabam em falhas e mais de 50% não alcançam completamente os

objetivos pretendidos, sendo, então, consideradas insucessos.

Uma das medidas de desempenho que é utilizada na literatura são os

retornos anormais, que avaliam o impacto de um evento sobre o preço da ação da

firma, estimando a expectativa de retorno das firmas após todos os ganhos terem

sido incorporados ao valor da ação, em comparação com alguma medida substituta

que possa refletir o valor que corresponderia caso nenhuma aquisição tenha

ocorrido (Seth, 1990). Os estudos geralmente utilizam um intervalo de tempo

próximo ao anúncio da aquisição para que seja possível verificar as mudanças no

desempenho da firma. A mesma medida de mensuração de desempenho pode,

ainda, ser analisada no longo prazo; para tanto, autores como Carrow, Heron e

Saxton (2004) usam intervalo de tempo de trinta e seis meses ou quarenta e oito

meses, como Fowler e Schimdt (1989).

As análises de desempenho de longo prazo, em geral, foram desenvolvidas

para países como Estados Unidos, Canadá, Inglaterra, Austrália, Alemanha, França

e Japão. Os resultados da pesquisa bibliográfica desenvolvida para esta dissertação

demonstram que há muito pouca ou quase nenhuma evidência das fusões e

aquisições de economias menos desenvolvidas como as correspondentes aos

países latino-americanos.

Esta dissertação tem por objetivo realizar uma análise quanto ao

desempenho de longo prazo das fusões e aquisições, tomando uma amostra dos

mercados de capitais latino-americanos. Os países que foram considerados para

este estudo são: Argentina, Brasil, Chile, Colômbia, México, Peru, e Venezuela.

15

A importância desta dissertação está embasada em dois pilares:

a) Este trabalho é um dos poucos que estuda o desempenho de

longo prazo das fusões e aquisições para países latino-americanos. Sendo

assim, o foco é trazer evidências de uma ampla amostra de países da região.

b) Além de comprovar a existência de retornos anormais, procura-

se entender quais são os possíveis determinantes do desempenho das

fusões e aquisições.

O trabalho está organizado nas seguintes seções:

1. Revisão bibliográfica: descrição do embasamento teórico desenvolvido

por estudos anteriores, para avaliação do desempenho de longo prazo de

eventos em geral e apresentação de resultados específicos sobre o

desempenho de longo prazo das fusões e aquisições, em diversos países.

2. Metodologia: descrição da amostra escolhida e detalhamento do

procedimento utilizado para estimar e analisar o desempenho de longo prazo.

3. Resultados: exposição e avaliação dos resultados.

4. Conclusões: comentários finais e sugestões para desenvolvimento

futuro de outros estudos.

16

2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA

O objetivo desta revisão bibliográfica é expor quais foram alguns dos estudos

mais relevantes sobre esta matéria. É interessante entender a metodologia utilizada,

o tamanho da janela de evento, o período estudado, quais países, o tamanho da

amostra e as principais conclusões.

2.1 Evidências de Retornos Anormais

Os críticos da eficiência de mercado fornecem evidência de que as fusões e

aquisições, na média, são seguidas por uma tendência negativa significativa nos

retornos no decorrer dos primeiros cinco anos de formação da nova companhia. Por

exemplo, Asquith (1983) encontra um excesso de retorno acumulado significativo de

-7,2% para o período de 240 dias posterior ao evento para as companhias

fusionadas. Agrawal, Jaffe e Mandelker (1992) reportam um retorno anormal

significativo de -10,26% para o período de 60 meses posterior ao evento. Esses

autores argumentam que tais achados são inconsistentes com a hipótese de que o

mercado consegue fazer uma leitura rápida e adequada das informações contidas

nos eventos de fusão e aquisição.

Por outro lado, os defensores da eficiência de mercado argumentam que a

evidência que apóia os desempenhos negativos das fusões e aquisições está

contaminada com uma série de problemas metodológicos. Por exemplo, Fama

(1998) e Mitchell e Stafford (2000) argumentam que os principais problemas

referem-se à escolha inapropriada de carteiras de empresas comparáveis (gerando

o problema de especificação do modelo), à adoção de premissas inapropriadas a

respeito das distribuições dos testes estatísticos, e, finalmente, à premissa

inapropriada sobre a independência das observações. Mitchell e Stafford (2000)

corrigem esses vieses, e a tendência negativa achada em seus estudos deixa de ser

significativamente diferente de zero.

17

A discussão sobre a tendência negativa versus a inexistência de tal tendência

nos retornos evidenciados pós-fusão ou pós-aquisição é de longa data, gera muita

controvérsia e até hoje não se tira dela uma posição clara e definitiva.

A literatura sobre o estudo do desempenho de longo prazo das fusões e

aquisições tem tido um desenvolvimento importante nos últimos anos. A Tabela 1

faz um resumo das informações que são apresentadas posteriormente.

Um dos primeiros estudos de desempenho de longo prazo foi o de Mandelker

(1974), no qual foi considerada uma ampla amostra com um modelo que já

considerava variáveis de risco. As perguntas que Mandelker pretendia responder

eram:

1) “Are mergers in fact associated with abnormal positive or negative

returns?”

2) “Is the capital market efficient with respect to mergers? That is, is

information on mergers reflected immediately in the stock prices of the

merging firms?”

(MANDELKER, 1974, p. 304).

Para estimar os retornos anormais, tanto para as empresas adquirentes

quanto para as adquiridas, Mandelker utiliza o CAPM (Capital Asset Pricing Model)

de Sharpe (1964) e de Lintner (1965) como uma medida dos retornos esperados que

incorporam o controle pelo risco. Considerando uma amostra de 241 empresas

adquirentes listadas na NYSE (New York Stock Exchange) e utilizando dados

mensais, Mandelker conclui que a combinação das firmas não apresenta retornos

anormais acumulados significativos nos 40 meses posteriores ao evento. Ele

interpreta esses resultados como consistentes com a hipótese do mercado eficiente.

Langetieg (1978) trabalha com algumas variantes do modelo de CAPM de

Sharpe (1964) e de Lintner (1965), incorporando o uso de um fator industrial. Em

seu estudo, Langetieg, por um lado, encontra excessos de retorno acumulados de

aproximadamente -6,00% nos doze meses posteriores ao evento para uma amostra

de 149 firmas (listadas do CRSP) no período de 1929 até 1969. Por outro lado,

confirma que esse retorno não é significativamente diferente do retorno de uma

amostra de controle com 141 firmas nas mesmas indústrias. A amostra de controle é

18

escolhida de forma tal que tenha a maior correlação residual (respeito do mercado)

se comparada às empresas de evento em cada classificação industrial.

Conseqüentemente, Langetieg, com base nesses resultados, também apóia a

hipótese da eficiência de mercado.

Asquith (1983) opta por utilizar uma carteira de controle para determinar o

retorno esperado das firmas fusionadas. Especificamente, classifica todas as

companhias listadas na NYSE e na AMEX em 10 carteiras igualmente ponderadas

com base no beta do modelo de mercado de cada uma delas. O retorno da carteira

de controle com o beta mais próximo ao da firma de evento é considerado como o

retorno esperado da firma caso não houvesse participado da fusão ou aquisição.

Para a sua análise de longo prazo, Asquith forma carteiras de firmas de evento com

a abordagem de tempo calendário (ver seção 3.2.2) , incluindo na carteira empresas

que tenham participado de uma transação nos 240 dias prévios ao dia sob análise.

Sua amostra apresenta retornos anormais significativos de -7,2%.

Malatesta (1983) utiliza o modelo de mercado para estimar os parâmetros

com o método dos mínimos quadrados simples. A amostra de 121 fusões entre 1969

e 1974 apresenta um retorno anormal significativo de -2,9% nos doze meses

posteriores ao evento. Em vez de declarar seus resultados inconsistentes com a

hipótese de eficiência de mercado, prefere não descartar a possibilidade de que a

metodologia utilizada para estimar os retornos esperados talvez não considere

adequadamente todos os riscos relevantes ou as mudanças no risco.

Franks, Harris e Titman (1991) também apóiam a teoria de que os

pesquisadores utilizam medidas inadequadas para estimar os retornos esperados na

hora de analisar os retornos pós-fusão e aquisição. É analisada uma amostra de 399

firmas listadas na NYSE e na AMEX, no período de 1975 até 1984, com a

abordagem de tempo relativo e absoluto ao evento, durante um prazo de trinta e seis

meses. Dependendo da métrica utilizada para calcular o retorno esperado,

apresentam para a abordagem de tempo relativo resultados não significativos de

-3,96% e resultados significativos de 10,44%. Os seus resultados com a abordagem

de tempo absoluto ou calendário também apresentam uma grande variabilidade,

desde um valor de -7,92% não significativo até um valor de 13,22% significativo.

19

Agrawal, Jaffe e Mandelker (1992) encontram retornos anormais acumulados

de -10,26% nos sessenta meses posteriores às fusões que aconteceram no período

de 1955 até 1987. Para chegar a esses resultados, utilizam o modelo de Dimson e

Marsh (1986) para realizar ajustes por tamanho e mudanças de risco.

Gregory (1997) também percebe que as maiores discrepâncias entre os

resultados obtidos nos diversos estudos sobre o desempenho de longo prazo de

companhias adquirentes encontram-se na escolha do modelo para estimar os

retornos esperados. Conseqüentemente, Gregory utiliza o CAPM, o modelo de

Dimson e Marsh (1986), que ajusta por risco e tamanho, o modelo de Fama-French

(1993) de três fatores, e algumas outras variantes desse modelo para realizar suas

estimações. Gregory, em suas estimações, acha evidências de mudança de

parâmetros entre o período prévio ao evento e o período posterior a ele, do mesmo

modo que o faz Agrawal, Jaffe e Mandelker (1992). Em função disso, sua escolha é

trabalhar diretamente com os parâmetros pós-evento. Utiliza uma amostra de

aquisições na Inglaterra entre os anos 1984 e 1992 e encontra retornos anormais

acumulados significativos no range de -11,80% até -17,06%, no período de 24

meses pós-aquisição, independentemente do modelo de retornos esperados

escolhido. Com a metodologia de tempo absoluto ou calendário, comprova a

existência de retornos anormais acumulados mensais no range de -0,66% até

-0,99%, ainda mais negativos que os informados para o método de tempo relativo.

Gregory (1997) também divide sua amostra em função do meio de pagamento, da

natureza da transação, de se basear em uma estratégia de especialização ou

diversificação, da atitude da empresa adquirente, de o adquirente possuir uma

estratégia de crescimento por aquisições e finalmente em função de quão concorrido

era o objeto-alvo da transação. Os adquirentes que utilizaram dinheiro apresentam

um melhor desempenho do que os que ofereceram ações. As transações que

tiveram uma estratégia de especificação apresentaram melhor desempenho em

relação às que optaram pela diversificação. As transações hostis apresentaram

melhor desempenho do que as amigáveis, e os adquirentes com múltiplas fusões e

aquisições também apresentaram melhor desempenho do que os que o fazem sem

regularidade. Gregory não achou evidência para sugerir que as empresas

adquirentes que enfrentaram uma oferta concorrente tenham apresentado um

desempenho inferior.

20

De forma similar, Loughran e Vijh (1997) estudam uma amostra de 788 fusões

e aquisições cujo alvo são companhias listadas na NYSE, AMEX e NASDAQ. Por

um lado, escolhem para estimar os retornos esperados uma amostra de controle

formada por empresas de características similares às adquirentes no que se refere

ao tamanho e à relação de valor contábil versus valor de mercado. Por outro lado,

não concordam com o método de revisão mensal da composição da carteira

utilizado por Franks, Harris e Titman (1991) e Agrawal, Jaffe e Mandelker (1992),

porque não representa adequadamente a experiência de longo prazo dos acionistas.

Dessa forma, a diferença entre o retorno resultante da estratégia de comprar e

manter os ativos das companhias adquirentes e os ativos das companhias que

formam parte do grupo de controle por um prazo de 60 meses é de -15,9% e é

significativo.

Rau e Vermaelen (1998) trabalham com uma amostra de 2.823 companhias

adquirentes listadas na NYSE, AMEX e NASDAQ, no período de 1980 até 1991, no

prazo de trinta e seis meses posteriores ao evento, e acham um retorno anormal

acumulado significativo de -4.04%.

Mitchell e Stafford (2000), depois de estudar as diferentes metodologias

existentes para estimar os retornos anormais de longo prazo, concluem que a

abordagem mais apropriada é a de tempo absoluto, que também é conhecida como

tempo calendário. Com essa abordagem, a única amostra de eventos que

apresenta um desempenho negativo e significativo corresponde às empresas

adquirentes que realizaram o pagamento da transação em ações.

Megginson, Morgan e Nail (2003) argumentam que a especialização ou foco

corporativo é o principal determinante do desempenho pós-fusão ou pós-aquisição.

Seus resultados demonstram que as transações que procuram uma estratégia de

diversificação possuem um desempenho significativo e inferior às transações que

procuram se especializar e focar na própria indústria de -10,99% nos primeiros doze

meses após o evento.

21

Tabela 1 - Revisão das Evidências sobre os Retornos de Longo Prazo após Eventos de Fusão e

Aquisição

Autor (ano)

Retorno anormal

informado

Janela do

Evento

(meses)

Tamanho

da amostra

(empresas)

Período

analisado

Detalhes sobre a amostra /

observações

Mandelker (1974) 0,6% CAR

0,1% CAR

-1,4% CAR

0,03 to 0,32% CTAR

[0, +12]

[0, +24]

[0, +40]

241 1941-1962 Adquirentes listadas na NYSE

Langetieg (1978) -6,59 to -6,00% CAR*

-12,23 to -10,8% CAR*

-26,15 to 22,3% CAR*

[0, +12]

[0, +24]

[0, +72]

149 1929-1969 Fusão entre firmas listadas na

NYSE e com informação suficiente

na CRSP para análise de 3 anos

antes e depois do evento

Asquith (1983) -7,2% CTAR* [0, +240]

(dias)

196 1962-1976 Todas as adquirentes de empresas

listadas na NYSE

Malatesta (1983) -2,9% CAR

-13,7% CAR*

[0, +12]

121

75

1969-1974

1971-1974

O mês 0 corresponde ao mês da

aprovação do diretório. A amostra

é de alvos com um mínimo de USD

10 MM em ativos.

Franks, Harris e

Titman (1991)

-3,96 to +10,44%* CAR

-0,22 to +0,37%* CTAR

[0, +36] 346 1975-1984 O mês 0 corresponde ao mês da

proposta final. Analisam-se

adquirentes e alvos listados na

NYSE e AMEX

Agrawal, Jaffe e

Mandelker (1992)

-1,53% CAR

-4,94% CAR*

-7,38% CAR*

-8,67% CAR*

-10,26% CAR*

[0, +12]

[0, +24]

[0, +36]

[0, +48]

[0, +60]

765 1955-1987 Adquirentes listadas na NYSE com

empresas alvo listadas na NYSE e

na AMEX

Gregory (1997) -5,80 to -9,28% CAR*

-11,18 to -17,06% CAR*

-0,66 to -0,99% CTAR*

[0, +12]

[0, +24]

452 1984-1992 Transações domésticas

completadas na Inglaterra com um

valor de transação superior a

£10 MM

Loughran e Vijh

(1997)

-15,9% BHAR*

-14,2% BHAR

[0, +60]

788

434

1970-1989 Companhias alvo listadas na

NYSE, AMEX e NASDAQ.

Reportam-se resultados para a

amostra total e para uma

subamostra de eventos sem

sobreposição em uma janela de 60

meses

Rau e Vermaelen

(1998)

-4,04% CAR*

-2,58% CAR*

[0, +36]

2,823

643

1980-1991 Companhias adquirentes listadas

na NYSE, AMEX e NASDAQ.

Reportam-se resultados para a

amostra total e para uma

subamostra de alvos públicos.

Mitchell e Stafford

(2000)

-1,00% EW BHAR

-3,80% VW BHAR

-0,14% EW CTAR

-0,07% VW CTAR

[0, +36]

2,068 1958-1993 Informação obtida do banco de

dados de eventos da CRSP

Megginson,

Morgan

e Nail (2003)

-2,58% BHAR

-9,86% BHAR*

-6,62% BHAR

[0, +12]

[+13, +24]

[+25, +36]

204 1977-1996 Fusões nas bases de dados da

SDC e CRSP. Consideram-se as

companhias que são deslistadas e

que, ao mesmo tempo, estão livres

de efeitos que distorcem, como,

por exemplo, as mudanças na

estrutura de capital.

Fonte: BREAZEALE, 2004, p.14.

Nota: artigos que estudam o desempenho de fusões e aquisições completadas com um horizonte de 12 até 60 meses

expostos em ordem cronológica. CAR refere-se aos Retornos Anormais Acumulados, BHAR refere se aos retornos anormais

da estratégia de Comprar e Manter e CTAR refere-se ao retorno anormal mensal em tempo absoluto ou calendário. EW e VW

referem-se aos cálculos baseados em retornos de carteiras ponderados uniformemente ou pela capitalização de mercado.

* Estatisticamente significativo ao nível de 5,0% ou melhor.

22

2.2 Determinantes do Desempenho de Longo Prazo

São vários os estudos que procuram entender quais os fatores que

influenciam os retornos de longo prazo posteriores às fusões e aquisições. Entre

alguns dos principais, podemos mencionar: Myers e Majluf (1984), Franks et al.

(1991), Agrawal et al. (1992), Kang (1993), Loughran and Vijh (1997), Gregory

(1997), Healey, Palepu, e Ruback (1997), Rau e Vermaelen (1998), Mitchell e

Stafford (2000), Black, Carnes e Jandik (2001), Conn, Cosh, Guest e Hughes (2001),

Megginson, Morgan, e Nail (2003), André, Kooli e L’Her (2004), Rosen (2004), e

Bouwman, Fuller e Nain (2004).

Destacam-se como os principais fatores: a forma de pagamento, a atitude do

comprador, o fato de tratar-se de uma transação local ou internacional, o foco na

especialização ou na diversificação, e a ocorrência da transação dentro ou fora de

uma onda de fusões e aquisições.

Alguns estudos acham evidência para suportar uma possível teoria de como

esses fatores impactam o desempenho de longo prazo das fusões e aquisições e,

imediatamente, surgem outros estudos que trazem evidências de que tais teorias

não possuem fundamento e, inclusive, postulam novas contra-teorias. Muitas dessas

discrepâncias nos estudos que já foram feitos podem ser explicadas pelo fato de se

tratar de diferentes períodos estudados ou de as metodologias aplicadas para

estimar os retornos serem tão variadas quanto a quantidade de estudos e pesquisas

que existem.

Segue uma breve resenha para melhor entender quais os fatores que

determinam o desempenho de longo prazo das fusões e aquisições e que

posteriormente serão analisados para os países de America Latina escolhidos para

este estudo.

23

2.2.1 Forma de Pagamento da Transação

Os trabalhos de Myers e Majluf (1984), Loughran and Vijh (1997) e Mitchell e

Stafford (2000) sugerem que as firmas adquirentes que utilizam dinheiro como meio

de pagamento mostram um desempenho melhor do que as firmas adquirentes que

realizam uma oferta de ações. A hipótese que se encontra por trás desse fenômeno

é conhecida como “hipótese do meio de pagamento”, que sugere que as adquirentes

procuram pagar com ações quando a sua ação está sobrevalorizada e com dinheiro

quando ela está desvalorizada. Gregory (1997) confirma o achado de Loughran e

Vijh (1997), enquanto Franks et al. (1991) concluem que a diferença existente entre

os retornos conseqüentes de transações que foram pagas em dinheiro versus os

retornos das transações que foram pagas com ações não é significativamente

diferente de zero.

2.2.2 Atitude do Comprador

As fusões geralmente são transações de caráter amistoso, que envolvem

uma negociação entre a firma adquirente e a firma adquirida. No entanto, as ofertas

hostis não abrem esse espaço de negociação, e, mesmo assim, parecem trazer

benefícios aos acionistas. Martin e McConnell (1991) argumentam que isto pode vir

a acontecer porque, geralmente, os executivos da firma adquirida são substituídos

por outros com melhor desempenho. Muitos estudos apresentam retornos positivos

significativos para transações onde o adquirente se comporta de forma hostil

(Loughran e Vijh, 1997; Rau e Vermaelen, 1998; e Gregory, 1997). Em oposição,

Healey, Palepu, e Ruback (1997) acham evidência que demonstra que as

transações hostis não estão associadas a retornos positivos significativos, como

conseqüência ao pagamento de prêmios maiores na aquisição.

24

2.2.3 Transações Locais vs. Internacionais

Shaked, Michel e McClain (1991) argumentam que, se os mercados de

capitais estivessem perfeitamente integrados, se os custos de transação fossem

baixos, e se os investidores fossem avessos ao risco e racionais, não haveria

nenhum benefício na diversificação atingida em um investimento internacional que

não pudesse ser replicado por um investidor no país de origem da companhia

inversora. Mas acontece que os controles de fluxo de capitais, os diferentes custos

de transação e estruturas de tributação, e as variações na cotação das moedas

fazem com que os mercados estejam imperfeitamente integrados, gerando, assim,

uma oportunidade para um investidor internacional. A teoria da internacionalização

apóia o argumento de que as companhias que empreendem uma fusão ou aquisição

de características internacionais podem criar valor pelo fato de aproveitarem os seus

conhecimentos sobre os mercados internacionais (Buckley e Casson, 1976 e

Rugman, 1981), se beneficiarem das imperfeições dos mercados financeiros que

permitem diminuir os investimentos e os custos operacionais, como acontece com as

taxas de câmbio (Aliber, 1970, 1978), e, finalmente, pelo fato de reduzirem o seu

risco de falência ao diversificar o seu ingresso (Agmon e Lessard, 1977; French e

Poterba, 1991).

Mais recentemente, Kang (1993) demonstra que nas aquisições conduzidas por

empresas Japonesas nos Estados Unidos existiram benefícios significativos para os

acionistas das duas companhias. Em oposição, Black, Carnes e Jandik (2001)

acham retornos negativos significativos para as companhias americanas que

realizaram uma transação de caráter internacional no período de três a cinco anos

posterior ao evento. Finalmente, Conn, Cosh, Guest e Hughes (2001) não

conseguem evidenciar retornos negativos significativos para as aquisições de

caráter internacional.

Conseqüentemente, parece não haver um comportamento uniforme no

tocante ao desempenho de longo prazo quando se analisa esse determinante.

25

2.2.4 Especialização vs. Diversificação

Megginson, Morgan, e Nail (2003) sugerem que o principal determinante do

desempenho de longo prazo das fusões e aquisições é se a transação traz

diversificação ou não ao conjunto. Eles observam que existe uma perda de 9,0% na

riqueza do acionista por cada decréscimo de 10% no indicador de foco corporativo

(medido pelo Indicador Herfindahl). Ou seja, na medida em que a diversificação da

união é maior, a perda evidenciada na riqueza do acionista é maior.

Numerous researchers claim that conglomerate mergers underperform in

the long run because managers are not familiar with the target industry. In

other words, horizontal acquisitions should benefit from the leader’s

expertise of the acquiring company to generate economies of scale and to

strengthen the market share of the company. (ANDRÉ; KOOLI; L’HER,

2004, p.39).

A teoria do “custo de transação” postula que a sobreposição de atividades

entre as companhias fusionadas traz benefícios operativos e de escala,

conseqüência da existência de uma base em comum que permite um melhor

desenvolvimento da partilha de tecnologia e conhecimento, e, ao mesmo tempo,

uma maior capacidade para avaliar os benefícios da transação (Chan et al., 1997)

Em contraposição, Agrawal et al. (1992) reportam que as fusões que não

visam formar um conglomerado de empresas, ou seja, que focam na mesma

indústria, possuem um desempenho inferior às transações cujo objetivo é se

diversificar. Eles explicam esse resultado sugerindo que os conglomerados

possivelmente tenham acesso a fontes de financiamento com menores custos para

poder melhorar a estabilidade dos lucros, reduzir a probabilidade de a companhia

falir e incrementar o valor ao combinar as dívidas das duas companhias.

2.2.5 Fora ou Dentro de Uma Onda de Fusões e Aquisições

Algumas teorias questionam se a reação geral ao anúncio de um evento de

fusão ou aquisição depende do ânimo geral do mercado. Rosen (2004) e Bouwman,

26

Fuller e Nain (2004) observam que o valor das ações das companhias adquirentes

tem maiores chances de aumentar quando o mercado de capitais em geral está com

um bom desempenho. Com esse conhecimento, alguns executivos no meio de uma

onda de fusões e aquisições poderiam estar propensos a realizar uma compra,

sendo menos conservadores e rigorosos nas análises necessárias para avaliar os

benefícios da transação, já que, como conseqüência do bom ânimo do mercado,

uma transação que não apresenta sinergias será recebida e interpretada pelos

investidores como uma boa notícia. Rosen (2004) e Bouwman, Fuller e Nain (2004),

destacam que, no longo prazo, existe uma reversão desse efeito. As empresas que

realizam a aquisição quando o mercado está muito valorizado apresentam

desempenho negativo significativo no período de três anos posteriores ao evento; no

entanto, as transações realizadas quando o mercado está deprimido apresentam um

desempenho positivo significativo. Esses resultados sugerem que os picos das

ondas de fusões e aquisições ocorrem como conseqüência de uma visão muito

otimista dos investidores e executivos.

27

3 AMOSTRA E METODOLOGIA

3.1 Descrição dos Dados

Os bancos de dados de fusões e aquisições dos diferentes países analisados

neste trabalho foram obtidos da Thomson One Financial Banker. As cotações das

ações, capitalização de mercado e índices de mercado foram obtidas do banco de

dados Economatica.

Os eventos de fusão e aquisição que compõem a amostra devem cumprir as

seguintes condições:

a) A companhia adquirente é aberta.

b) A companhia adquirente encontra-se em algum dos países sob

análise.

c) A transação é anunciada no período de 1994 a 2005.

d) A transação, além de anunciada, precisa ser efetivada.

e) A transação pertence a alguma das seguintes categorias: fusão

(combinação de empresas), aquisição (100%), aquisição de uma porção

majoritária (a empresa adquirente detém menos de 50% de participação

acionária e procura ficar com 50% ou mais, porém menos de 100% da

empresa alvo) ou simplesmente é uma aquisição de ativos (ativos de uma

companhia, subsidiária, divisão ou filial são adquiridos).

f) As companhias com uma ou mais transações são incluídas.

g) As ações são suficientemente líquidas (existe informação da sua

cotação e capitalização de mercado, de no mínimo 28 meses dos 36 meses

analisados).

No tocante às cotações das ações, foram utilizadas as séries de preços em

dólares americanos com as devidas correções, por desdobramentos de ações,

pagamentos de dividendos e demais eventos e proventos, para assim refletir só as

valorizações ou desvalorizações autênticas.

28

Em uma primeira análise, e para contar com a maior quantidade de eventos

possíveis, também foram considerados os eventos para os quais há possibilidade de

se analisar um período superior a dois anos posteriores à data do mesmo (seja

porque antes de completar os três anos a companhia é adquirida por outra, porque

os dados de mercado não são suficientes para completar os trinta e seis meses de

análise ou porque o evento ocorreu no final do ano 2005).

Também é feita, conforme sugerem André, Kooli e L’Her (2004), uma análise

com uma amostra limpa, sem sobreposição de eventos (ver seção 3.2.7).

Para todas as análises posteriores consideram-se exclusivamente os eventos

que apresentam dados de mercado suficientes para completar as 36 observações

mensais posteriores ao anúncio do evento e permitindo sobreposição. Isso permite

contar com uma quantidade de eventos maior.

Dessa forma, contamos com a seguinte quantidade de eventos compondo a

amostra de cada um dos países para as diferentes análises propostas:

Tabela 2 - Quantidade de eventos que cumprem os critérios utilizados para a seleção da amostra

Com sobreposição Sem sobreposição

Países

analisados

Informação de mercado de

2 a 3 anos após o evento

Informação de mercado

de 3 anos após o evento

Informação de mercado

de 3 anos após o evento

Brasil 170 124 18

México 146 124 36

Chile 74 66 30

Argentina 71 65 24

Peru 43 27 11

Colômbia 19 13 4

Venezuela 10 10 6

Fonte: elaboração própria com informações da Thomson One Financial Banker

As empresas adquirentes que participaram dos eventos de fusão e aquisição

para cada um dos países analisados detalha-se no Anexo A.

29

Baseando-se na quantidade de eventos incluídos nas amostras, podemos

dividir a amostra de países em três grandes grupos. No primeiro grupo, encontram-

se Brasil e México, com um volume relevante de transações, seguidos por um

segundo grupo formado por Chile e Argentina, com um volume significativamente

menor (quase a metade de transações) e, finalmente, um terceiro grupo de países

formado por Peru, Colômbia e Venezuela (com um volume bem baixo de

transações). Do ponto de vista estatístico, talvez não seria interessante analisar este

terceiro grupo de países, por contar com um volume de eventos muito reduzido;

mas, mesmo assim, não foram descartados, com o intuito de trazer as primeiras

evidências para esses países. Apresentamos na Figura 1 a amostra de anúncios de

eventos de fusões e aquisições escolhida como base para as análises de

desempenho de longo prazo distribuídas ao longo do período 1994 – 2005.

30

Figura 1 - Distribuição das amostras de eventos no período 1994-2005

Fonte: elaboração própria com informações da Thomson One Banker

México

0

5

10

15

20

25

30

'94 '95 '96 '97 '98 '99 '00 '01 '02 '03 '04 '05

Brasil

0

5

10

15

20

25

30

'94 '95 '96 '97 '98 '99 '00 '01 '02 '03 '04 '05

Chile

0

5

10

15

20

25

30

'94 '95 '96 '97 '98 '99 '00 '01 '02 '03 '04 '05

Argentina

0

5

10

15

20

25

30

'94 '95 '96 '97 '98 '99 '00 '01 '02 '03 '04 '05

Peru

0

5

10

15

20

25

30

'94 '95 '96 '97 '98 '99 '00 '01 '02 '03 '04 '05

Colômbia

0

5

10

15

20

25

30

'94 '95 '96 '97 '98 '99 '00 '01 '02 '03 '04 '05

Venezuela

0

5

10

15

20

25

30

'94 '95 '96 '97 '98 '99 '00 '01 '02 '03 '04 '05

124 eventos

66 evento

s

65 eventos

27 eventos

13 eventos

10 eventos

31

Os eventos também foram classificados em função do setor econômico ao

qual pertence a companhia adquirente (Tabela 3). Com exceção da Colômbia e da

Venezuela, pode se observar que o setor da economia que concentra a maior

quantidade de transações é o de manufatura.

Tabela 3 - Distribuição dos eventos estudados em função do SIC (Standard Industrial Classification)

Código SIC Primário Brasil México Chile Argentina Peru Colômbia

Venezuela

01

Agricultura - 2% - 9% 4% - -

10

Mineração 15% 2% - 20% 33% - -

20-39

Manufatura 38% 42% 29% 32% 37% 23% 30%

40

Comunicações

12% 23% 29% 8% - 8% 10%

50

Comércio 16% 13% 15% 3% - 23% -

60

Financeiro 17% 16% 27% 28% 26% 46% 60%

70-89

Serviços 2% 1% - - - - -

Fonte: elaboração própria com informações da Thomson One Financial Banker

No que se refere à forma de pagamento, podemos observar que em todos os

casos existe um grande volume de transações cuja forma de pagamento ou é

desconhecida ou é diferente de dinheiro, ações ou uma combinação de ambas,

exclusivamente.

Tabela 4 - Classificação da amostra de cada país conforme Forma de Pagamento

Forma de

Pagamento

Brasil México Chile Argentina

Peru Colômbia

Venezuela

Dinheiro 25 16 6 16 5 4 1

Ações 2 2 3 2 2 2 -

Híbrido 3 1 1 - 2 1 -

Outras 50 52 23 13 9 4 4

Desconhecida 44 53 33 34 9 2 5

Fonte: elaboração própria com informações da Thomson One Financial Banker

32

Praticamente todas as transações foram amistosas, não há nenhuma com

atitude hostil. Apenas no Brasil observam-se uns poucos eventos com atitude

neutral.

Tabela 5 - Classificação da amostra de cada país conforme Atitude da Transação

Atitude Brasil México Chile Argentina Peru Colômbia Venezuela

Amistoso 118 121 66 65 27 13 10

Hostil - - - - - - -

Neutra 4 3 - - - - -

Outra 2 - - - - - -

Fonte: elaboração própria com informações da Thomson One Financial Banker

Com exceção do México e da Venezuela, a proporção de eventos

internacionais é relativamente baixa, mantendo-se abaixo de 24%.

24%

22%

23%

19%

30%47%

70%

77%

81%

78%

76%

53%

77%

Brasil México Chile Argentina Peru Colômbia Venezuela

Internacional Nacional

Figura 2 - Proporção de transações Internacionais vs. Nacionais

Fonte: elaboração própria com informações da Thomson One Financial Banker

É interessante ver como a proporção de transações que ocorreram entre a

mesma indústria (relacionada / sem diversificar) versus as que ocorreram entre

indústrias diferentes está levemente desequilibrada com exceção da Venezuela, que

apresenta uma grande tendência de diversificação.

33

42%

43% 62%34%

30%

41%54%

46%

66%

58%

57% 59%

38%

70%

Brasil México Chile Argentina Peru Colômbia Venezuela

Relacionada Não Relacionada

Figura 3 - Proporção de transações Relacionadas vs. Não-Relacionadas

Fonte: elaboração própria com informações da Thomson One Financial Banker

Com exceção do Brasil, podemos observar nos países restantes que a

maioria das transações ocorreu dentro de uma onda (ver final da seção 3.3).

Acontece que o Brasil apresenta um volume de transações bem constante e com

uma só onda no período analisado.

39%

74%

80%

65%

77%

71%70%

20%23%

26%

29%

30%

35%

61%

Brasil México Chile Argentina Peru Colômbia Venezuela

Dentro de uma onda Fora de uma onda

Figura 4 - Proporção de transações que aconteceram Dentro de uma onda vs. Fora de uma onda

Fonte: elaboração própria com informações da Thomson One Financial Banker

34

3.2 Revisão da Metodologia Existente

O marco teórico das decisões metodológicas necessárias para estudar o

desempenho de longo prazo é comum ao estudo de evento de várias decisões

corporativas, e, conseqüentemente, a bibliografia desenvolvida é ampla. Algumas

dessas decisões corporativas são: a abertura de capital (IPO, Initial Public Offering),

a emissão pública não inicial de ações (SEO, Seasoned Equity Offering), as fusões e

aquisições (M&A, Merger & Acquisition), os anúncios de resultados ou os

desdobramentos de ações, entre outras. Isso fez com que a metodologia utilizada

fosse aprimorada ao longo do tempo.

3.2.1 Importância da Análise de Longo Prazo

Há muitos estudos que procuram entender o processo de criação de valor das

fusões e aquisições, assim como os fatores que o determinam. Uma das primeiras

escolhas ao se realizar um estudo de evento é a janela de tempo que será

analisada. Existem duas vertentes: estudar o fenômeno no curto prazo (em alguns

casos, um ou dois dias posteriores ao evento) ou no longo prazo (período de doze a

sessenta meses posterior ao evento).

A literatura começou a se interessar não só pelo estudo do desempenho de

curto prazo, mas também pelo de longo prazo:

However, several recent long-term event studies measuring negative

abnormal returns over the three to five years following merger completion

cast doubt on the interpretation of traditional short-window event study

findings. According to these studies, investors systematically fail to assess

quickly the full impact of corporate announcements, with the implication that

inferences based on announcement-period event windows are flawed,

particularly those attempting to document the wealth effect of the event. In

fact, some authors find that the long-term negative drift in acquiring firm

stock prices overwhelms the positive combined stock price reaction at

announcement, making the net wealth effect negative. (ANDRADE;

MITCHELL; STAFFORD, 2001, p.112).

35

Neste trabalho, o foco é estudar o desempenho de longo prazo. Escolhe-se

como prazo os trinta e seis meses posteriores ao anúncio da transação.

3.2.2 Tempo Relativo vs Tempo Calendário

Para estimar os retornos de longo prazo, existem duas abordagens na hora

de considerar os retornos no tempo: considerar os meses posteriores ao evento de

forma relativa ou de forma absoluta aos eventos.

Na abordagem de tempo relativo, o tempo é definido em função do período

que transcorre com referência ao evento, independente da data de ocorrência. O

interesse é observar o comportamento dos retornos no primeiro mês posterior ao

evento, independente do mês ou ano calendário em que tenha se manifestado o

evento (ver esquema 1). Desta forma, se tivermos três eventos de fusão e aquisição

anunciados em diferentes meses de um mesmo ano, calculam-se os retornos

correspondentes ao primeiro mês transcorrido desde a data do anuncio para cada

um dos eventos e posteriormente calcula-se a média destes retornos. Ou seja,

calcula-se o primeiro retorno do evento A, o primeiro retorno do evento B e o

primeiro retorno do evento C e finalmente se faz a média destes três retornos.

Esquema 1 - Abordagem de tempo relativo

Fonte: elaboração própria.

36

Na abordagem de tempo absoluto, também conhecida como tempo

calendário, o tempo é definido respeitando a seqüência de eventos com referência

às datas na quais os eventos ocorreram. Resulta de interesse observar o

comportamento dos retornos correspondentes a um período específico do calendário

(ver esquema 2). Ou seja, neste caso, se forma uma carteira de ações com as

empresas que participaram de um evento de fusão e aquisição e calcula-se o

retorno dessa carteira para cada mês calendário. Neste caso, o retorno R

5

se

manifesta entre os meses de maio e junho, e observa-se que é o primeiro mês que a

empresa correspondente ao evento A participa na carteira de ações analisada,

enquanto as empresas que participaram dos evento B y C, formam parte da carteira

de ações, há cinco meses e dois meses, respectivamente.

Esquema 2 - Abordagem de tempo calendário

Fonte: elaboração própria

Kothari e Warner (1997), Barber e Lyon (1997), Lyon, Barber e Tsai (1999),

Jegadeesh (2000), Brav (2000), e Mitchell e Stafford (2000) destacam as

dificuldades que surgem como conseqüência da dependência seccional dos retornos

de uma amostra quando são medidos em horizontes de tempo prolongados.

Para lidar com este problema, Fama (1998) sugere que sejam construídas

carteiras de ações mensais em tempo calendário, já que para utilizar a abordagem

de tempo relativo ao evento é preciso que a premissa de independência dos termos

de erro seja válida, o que não ocorre necessariamente como conseqüência da

dependência seccional dos retornos. É por esse motivo que, para este trabalho,

37

escolhe-se a abordagem de tempo calendário para realizar os cálculos dos retornos

anormais.

3.2.3 Cálculo dos Retornos: Uniforme ou Pela Capitalização de Mercado

Para o cálculo dos retornos existem duas alternativas. Eles podem ser

calculados como retornos uniformes (dando a mesma importância a todas as

companhias na carteira) ou com retornos ponderados pela capitalização de mercado

das companhias sob análise (concedendo maior importância às companhias de

maior valor de mercado na carteira).

Loughran e Ritter (2000) argumentam que, quando os retornos são

ponderados pela capitalização de mercado, o poder para detectar os retornos

anormais diminui:

If percentage misvaluations are greater among small firms than among big

firms, then tests that weight firms equally should find greater abnormal

returns than tests that weight firms by market capitalization. Consistent with

this statement, just about every known stock market pattern is stronger for

small firms than for big firms. Value-weighted portfolios can also have some

periods in which a single firm is a large proportion of the portfolio, resulting

in a high variance of returns because this firm’s unique risk is not diversified

away. The resulting low power will manifest itself in large standard errors

and low t-statistics. (LOUGHRAN; RITTER, 2000, p. 2).

É por esse motivo que os retornos anormais costumam ser muito mais

detectados com ponderação uniforme do que com a ponderação pela capitalização

de mercado.

Outra interpretação do fato de detectar retornos anormais quando se faz a

ponderação uniforme e não poder detectá-los quando se faz a ponderação pela

capitalização de mercado pode ser pelo fato de que são as companhias menores

que apresentam os retornos anormais, enquanto isso não acontece com as

companhias com maior valor de mercado. Se isto se manifestasse no sentido

contrário o raciocínio seria similar, só que, nesse caso, poderíamos inferir que os

retornos anormais são próprios das companhias com maior valor de mercado,

38

enquanto as de menor valor de mercado poderiam estar isentas de apresentar

retornos anormais.

No presente trabalho a análise de retornos anormais será feita utilizando-se

ambos os critérios de ponderação.

3.2.4 Regressão por Mínimos Quadrados Simples ou Ponderados

Quando se trabalha com a abordagem de tempo calendário, e considerando

que as fusões e aquisições se manifestam em forma de ondas (ver Figura 5), como

exemplificam Mitchell e Mulherin (1996), é natural que existam meses nos quais há

maior atividade de fusões e aquisições e meses com menor atividade. Loughran e

Ritter (2000) argumentam que isso faz com que a abordagem de tempo calendário

tenha baixo poder para a detecção de retornos anormais, obtendo, assim, resultados

viesados em favor da eficiência de mercado. O seu raciocínio é que os executivos

monitoram o momento adequado para realizar o evento de aquisição com o intuito

de melhor aproveitar as oportunidades nas quais o valor dos ativos não reflete o

valor justo de mercado. Dessa forma, quando se formam carteiras de ativos com a

abordagem de tempo calendário, ponderam-se igualmente tanto os períodos de

tempo onde os ativos possuem um valor de mercado diferente do justo quanto os

períodos nos quais os ativos estão com o valor justo. Assim, os períodos com maior

quantidade de transações são considerados com menor peso em relação aos

períodos nos quais há um menor número de transações.

39

0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

1990 Q1

1991 Q2

1992 Q3

1993 Q4

1995 Q1

1996 Q2

1997 Q3

1998 Q4

2000 Q1

2001 Q2

2002 Q3

2003 Q4

2005 Q1

2006 Q2

2007 Q3

Figura 5 - Transações de fusão e aquisição na Inglaterra, 1990:I – 2008:II

Fonte: UK Office for National Statistics

Para mitigar este problema escolhemos aplicar neste estudo o modelo de

mínimos quadrados ponderados (WLS, Weighted Least Squares) em vez do modelo

de mínimos quadrados simples (OLS, Ordinary Least Squares) para realizar as

regressões. Franks et al. (1991) utilizam o modelo WLS para ponderar mais

fortemente os meses que possuem maior atividade de fusões e aquisições e ao

mesmo tempo lida com potenciais resíduos heterocedásticos. Os pesos utilizados

para ponderar as séries de mínimos quadrados se estabelecem de forma que sejam

proporcionais à raiz quadrada do número de empresas sob análise em cada mês

(ver Figuras 6 e 7).

-

5

10

15

20

25

1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008

Figura 6 - Quantidade de Empresas Brasileiras que nos 36 meses prévios ao mês analisado

apresentam no mínimo um evento de fusão ou aquisição.

Fonte: elaboração própria com informações da Thomson One Banker

40

0.00%

0.10%

0.20%

0.30%

0.40%

0.50%

0.60%

0.70%

0.80%

0.90%

1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008

WLS OLS

Figura 7 - Valores da ponderação mensal para os mínimos quadrados – método ponderado (WLS) e

método simples (OLS).

Fonte: elaboração própria com informações da Thomson One Banker

3.2.5 Modelos Para Estimar os Retornos Normais ou Esperados

Para avaliar o desempenho de longo prazo, estuda-se a existência de

retornos anormais de longo prazo das ações de empresas que tenham participado

de um evento de fusão ou aquisição.

Inicialmente, é importante, então, esclarecer o que se entende por retorno

anormal de longo prazo. Para definir um retorno anormal é necessário estabelecer o

que se considera como retorno normal ou esperado. Uma vez conhecido o retorno

normal ou esperado, o retorno anormal calcula-se por diferença:

(

)

ititit

RERAR −= ,

onde t é algum dos meses posteriores ao mês do evento, AR

it

é o retorno anormal

do ativo ou carteira de ações i no mês t, R

it

é o retorno realizado do ativo ou carteira

de ações i no mês t, e E(R

it

) é o retorno esperado do ativo ou carteira de ações i no

mês t.

O CAPM (Capital Asset Pricing Model), desenvolvido por Sharpe (1964) e

Lintner (1965), é uma das formas mais conhecidas ou usadas para estimar o valor

esperado de uma ação ou carteira de ações. Embora este modelo esteja bem

estruturado do ponto de vista teórico, possui algumas limitações empíricas. O

41

CAPM, de acordo com Campbell, Lo e MacKinlay (1997, p. 156), foi, durante muito

tempo, o principal modelo de mensuração dos retornos normais. No entanto, os

desvios das restrições impostos pelo modelo podem ser um dos motivos

relacionados ao quase desaparecimento de sua utilização. Para que o modelo seja

validado, algumas premissas devem ser seguidas, dentre elas: o investidor deve ser

racional, avesso ao risco, tomador de preços e detentor de expectativas

homogêneas; deve existir um ativo livre de risco de tal modo que os investidores

possam emprestar ou tomar emprestadas quantias ilimitadas a taxa livre de risco; as

quantidades de ativos serem fixas. Além disso, todos os ativos devem ser

negociáveis e perfeitamente divisíveis, os mercados de ativos não devem ter fricção

e as informações não devem ter custo e devem estar disponíveis para todos os

investidores, não deve haver imperfeições de mercado, como impostos,

regulamentações ou restrições sobre venda a descoberto, e os retornos dos ativos

devem apresentar distribuição normal.

Existem outros modelos para estimar o valor esperado de uma ação como o

modelo de três fatores do Fama-French ou o APT (Arbitrage Pricing Theory). Fama e

French (1993) desenvolvem um modelo de três fatores para explicar as variações

comuns nos retornos das ações.

3.2.6 Método de Cálculo dos Retornos Anormais de Longo Prazo

Existem vários métodos que foram desenvolvidos para o calculo dos retornos

anormais. Entre os principais, destacam-se:

a) Retorno Anormal Médio Acumulado (Cumulative Average Abnormal

Return – CAAR):

Essa metodologia está baseada na abordagem de tempo relativo ao

evento. Assim sendo, se tivermos N companhias que participaram de um evento

independentemente do mês no qual ele ocorreu, calcula-se, por exemplo, o

42

retorno anormal médio para o primeiro mês relativo ao mês do evento das N

ações da amostra, da seguinte forma:

∑

=

N

i

itt

AR

N

AAR

1

Posteriormente, acumulam-se os retornos desde o primeiro mês relativo

ao evento até onde for fixado o horizonte de análise (q, s):

∑

=

s

qt

tsq

AARCAAR

Existem problemas tanto conceituais quanto estatísticos com essa

metodologia. Por um lado, ela não reflete a verdadeira experiência do investidor,

já que não é factível montar uma estratégia de investimento que reflita as

condições representadas na abordagem de tempo relativo ao evento. Por outro

lado, ela não considera o efeito dos retornos compostos, que, conforme Barber e

Lyon (1997) sugerem, provoca resultados viesados.

b) Retorno Anormal com estratégia de Comprar e Manter (Buy-and-Hold

Abnormal Return – BHAR)

Esta metodologia é utilizada com muita freqüência para medir o

desempenho de longo prazo. De acordo com Mitchell e Stafford (2000), o BHAR

de uma firma i durante um período de tempo T pode ser calculado da seguinte

maneira:

( ) ( )

∏∏

==

+−+=

T

t

tcontrole

T

t

tii

rrBHAR

1

,

1

,

11

,

onde r

controle,t

representa o retorno de uma carteira de ativos com características

similares às características da firma sob análise. Geralmente essa carteira de

controle pode estar formada por firmas que estão na mesma indústria que a firma

analisada, ou simplesmente com tamanhos similares ou outro tipo de medidas

que façam com que elas sejam comparáveis.

Na seqüência calcula-se a média dos BHAR das N firmas sob análise:

43

∑

=

N

i

BHAR

N

BHAR

1

“Although BHAR takes into account the investor experience, it suffers from the

skewness and the cross-sectional dependence problems.” (SAHIN, 2002, p.49).

c) Retorno Anormal Médio de Tempo Calendário (Mean Calendar-Time

Abnormal Return)

Essa metodologia propõe a formação de carteiras em tempo calendário para

a medição dos retornos anormais. O critério para que uma firma esteja incluída

na carteira é que esta firma tenha participado em algum evento nos trinta e seis

meses prévios ao mês sob análise. Conseqüentemente, estas carteiras são

rebalanceadas a cada mês, novas firmas são incorporadas e as firmas que

alcançaram o período de máxima permanência na carteira são descartadas.

Em primeiro lugar, estabelece-se quais as firmas que formam parte da

carteira no mês sob estudo. Então, calcula-se o retorno anormal de cada uma

delas da seguinte forma:

ptitit

RRAR −=

,

onde t é o mês-calendário sob análise, AR

it

é o retorno anormal da firma i no

mês-calendário t, R

it

é o retorno realizado da firma i no mês-calendário t, e R

pt

é o

retorno de uma carteira de controle no mês-calendário t.

Dessa forma o retorno anormal médio do mês calendário t é:

∑

=

t

n

i

ititt

ARxMCTAR

1

,

onde n

t

é o número de firmas que formam parte da carteira no mês t, e x

it

é a

participação da empresa i na carteira no mês-calendário t. Essa participação

pode ser uniforme ou proporcional à capitalização de mercado de cada firma.

Finalmente, a grande média dos retornos anormais mensais é:

∑

=

T

t

MCTAR

T

MCTAR

1

,

onde T é o número total de meses analisados.

44

Mitchell e Stafford (2000) sugerem um mínimo de 10 firmas analisadas em cada

mês calendário para a formação da carteira para evitar problemas de

heterocedasticidade devido às mudanças de composição da carteira ao longo do

tempo. Nem sempre é possível cumprir essa condição nas economias latino-

americanas.

d) Modelos de fatores

Os retornos anormais em tempo calendário também são passíveis de serem

calculados aplicando modelos de fatores como o modelo de mercado de um fator

baseado no CAPM, o modelo de Fama-French (1993) de três fatores ou o

modelo de Carhart (1997) de quatro fatores.

Para realizar o cálculo do retorno anormal em tempo calendário conforme o

modelo de um fator baseado no CAPM, deve-se estimar a seguinte regressão:

(

)

tftmtppftpt

eRRRR +−+=−

βα

onde R

pt

é o retorno mensal ponderado (uniforme ou pela capitalização de

mercado) da carteira de firmas de evento no mês t, R

ft

é a taxa livre de risco , R

mt

é o retorno da carteira de mercado e

α

p

é o retorno anormal médio mensal da

carteira de firmas de evento.

Para realizar o cálculo do retorno anormal em tempo calendário da forma que

Fama e French (1993) sugerem, deve-se estimar a seguinte regressão:

(

)

ttptpftmtppftpt

eHMLhSMBsRRRR +++−+=−

βα

onde R

pt

é o retorno mensal ponderado (uniforme ou pela capitalização de

mercado) da carteira de firmas de evento no mês t, R

ft

é a taxa livre de risco , R

mt

é o retorno da carteira de mercado, SMB

t

(small minus big) é a diferença de

retornos entre carteiras formadas por firmas com baixo e com alto valor de

mercado, HML

t

(high minus low) é a diferença de retornos entre carteiras

45

formadas por firmas com alta e baixa relação entre valor contábil e valor de

mercado e

α

p

é o retorno anormal médio mensal da carteira de firmas de evento.

O modelo estabelece que há uma relação linear entre o retorno esperado de

uma ação ou carteira de ações e os coeficientes dos retornos de três carteiras

construídas para replicar alguns fatores de risco subjacentes – o risco de

mercado, o tamanho (baseado na capitalização de mercado) e o crescimento

(relação entre o valor contábil e o valor de mercado).

Para realizar o cálculo do retorno anormal em tempo calendário da forma que

Carhart (1997) sugere, deve-se estimar a seguinte regressão:

(

)

ttptptpftmtppftpt

eUMDuHMLhSMBsRRRR ++++−+=−

βα

onde R

pt

é o retorno mensal ponderado (uniforme ou pela capitalização de

mercado) da carteira de firmas de evento no mês t, R

ft

é a taxa livre de risco , R

mt

é o retorno da carteira de mercado, SMB

t

é a diferença de retornos entre

carteiras formadas por firmas com baixo e com alto valor de mercado, HML

t

é a

diferença de retornos entre carteiras formadas por firmas com alta e baixa

relação entre valor contábil e valor de mercado, UMD

t

(up minus down) é a

diferença de retornos entre carteiras formadas por firmas com alto retorno e baixo

retorno e

α

p

é o retorno anormal médio mensal da carteira de firmas de evento.

A hipótese desses testes é que o

α

p

seja igual a zero. Se o

α

p

for

estatisticamente diferente de zero, ficaria comprovada a existência de retornos

anormais para as empresas que participaram dos eventos de fusões e

aquisições.

Este último termo é também conhecido como o

α

de Jensen (1968). Fama e

MacBeth (1973), Mandelker (1974), Dodd e Ruback (1977), e Langetieg (1978)

utilizam o índice

α

de desempenho de Jensen que se baseia no modelo CAPM

para estabelecer a existência de retornos anormais. Autores como Franks (1991),

Brav e Gompers (1997), Sheel e Nagpal (2000), Mitchell e Stafford (2000), Hsu e

46

Jang (2007), e Yang e Kim (2007) consideram que o

α

do Jensen é uma medida

relativamente boa para medir o desempenho das companhias adquirentes no

longo prazo.

Uma das grandes vantagens do modelo de um fator baseado no CAPM é a

pequena quantidade necessária de dados. No entanto, outros modelos como o

Fama-French ou Carhart precisam de dados que nem sempre estão disponíveis,

principalmente em economias com mercados de capitais menos desenvolvidas,

e, conseqüentemente, sua construção apresenta algumas dificuldades.

Como nesta dissertação deseja-se incluir no estudo uma ampla amostra de

países latino-americanos, com o intuito de despertar o interesse pelo estudo

desse tipo de fenômenos nestas economias regionais, escolhe-se o CAPM por

exigir de menos informações que os demais modelos.

3.2.7 Sobreposição de Eventos

Para endereçar o problema de dependência seccional induzida por eventos

que se sobrepõem, pode se trabalhar com uma amostra limpa, conforme sugerem

André, Kooli e L’Her (2004). Para limpar a amostra, excluem-se as aquisições que

ocorrem dentro do prazo de três anos, tanto anteriores quanto posteriores a um

evento experimentado pela mesma firma.

3.3 METODOLOGIA APLICADA

Para este estudo, optamos por aplicar a metodologia de formação de

carteiras em tempo calendário das companhias que evidenciaram um evento nos 36

meses prévios ao mês sob análise, ponderar os retornos tanto uniformemente

quanto pela capitalização de mercado, aplicar um modelo de um fator baseado no

CAPM, realizar uma regressão linear de mínimos quadrados ponderados, e, assim,

47

estimar os retornos anormais de longo prazo a traves do índice

α

de desempenho de

Jensen.

Em primeiro lugar, definimos o retorno anormal da carteira no mês t da

seguinte forma:

(

)

ptptpt

RERAR

−

=

(1)

Conforme o modelo de um fator, temos a seguinte expressão para estimar o

retorno esperado de uma carteira de companhias:

tft

mt

pft

pt

eRRRR +













−+=

~~

β

(2)

Aplicando valores esperados à expressão (2) chegamos à seguinte

expressão:

(

)

(

)

(

)

ftmtpftpt

RRERRE −+=

β

(3)

Combinando as expressões (1) e (3) e considerando que a variável AR

pt

é

constante ao longo do tempo, chegamos na seguinte expressão:

(

)

(

)

ftmtppftpt

RREARRR −+=−

β

(4)

onde R

pt

é o retorno realizado (ponderado uniformemente ou pela capitalização de

mercado) da carteira p, formado pelos eventos de M&A (Mergers & Acquisitions) que

foram anunciados nos 36 meses prévios ao mês t, R

ft

é a taxa livre de risco,

β

p

é o

fator de sensibilidade dos excessos de retorno da carteira p em relação com o

excesso de retorno do mercado, R

mt

é o retorno de mercado, e AR

p

é o retorno

anormal médio mensal da carteira no período de 36 meses posteriores ao evento.

Em segundo lugar, segue-se formando as carteiras com a abordagem de

tempo absoluto ou tempo calendário. Para isso, é preciso distribuir os eventos no

tempo, e, então, analisa-se em cada mês quais as empresas que nos 36 meses

prévios participaram de um evento de fusão e aquisição para poder incluí-las na

carteira. Essa análise é feita a cada mês, e na medida em que uma empresa cumpre

48

com o seu prazo de permanência de 36 meses na carteira, ela sairá da carteira, e na

medida em que é detectado um novo evento no mês sob análise, a empresa

correspondente será incorporada à carteira.

Em terceiro lugar, calcula-se o valor da carteira com as firmas de evento

utilizando os dois critérios de ponderação: uniforme e pela capitalização de mercado.

Em quarto lugar, deve-se calcular o retorno mensal da carteira, mas é preciso

ter o cuidado de que, quando se calcula o retorno, a formação da carteira do mês “t”

seja comparável com a formação da carteira do mês “t+1”. Ou seja, sendo que a

carteira é constantemente rebalanceada, pode acontecer que no mês “t+1” seja

incorporada uma empresa que não fazia parte da carteira no mês “t”, ou que no mês

“t+1” uma empresa tenha cumprido com o seu período de permanência na carteira.

Qualquer uma destas duas situações faria com que o retorno calculado resultante do

quociente entre o valor da carteira no mês “t+1” e o mês “t” apresentasse uma

distorção. Precisamos garantir que os valores da carteira que são utilizados para o

cálculo dos retornos sejam comparáveis no sentido que os mesmos ativos estejam

formando parte da carteira nos dois momentos do tempo. Para ilustrar melhor esse

assunto, inclui-se a seguir o esquema 3:

49

Esquema 3 – Metodologia de formação e rebalanceamento das carteiras com empresas que

apresentaram eventos de fusão e aquisição

Fonte: elaboração própria com informações de Thomson One Banker

Em quinto lugar, os índices da cada um dos países sob análise são

escolhidos para calcular os retornos da carteira de mercado (Tabela 6).

50

Tabela 6 - Índices de mercado para cada país

País Índice Descrição

Brasil

IBOV Ibovespa

México

IPyC Índice de Precios y Cotizaciones

Chile

IGPA Índice General de Precios de Acciones

Argentina

MERVAL Mercado de Valores

Peru

IGBVL Índice General de la Bolsa de Valores de Lima

Colômbia

IGBC Índice General de la Bolsa de Valores de Colombia

Venezuela

IBC Índice Bursátil Caracas

Fonte: Elaboração do autor

Em sexto lugar, escolhe-se o T-bond de 30 anos como ativo para representar

a taxa livre de risco. Desta forma temos todos os dados necessários para poder

fazer a regressão. Apresentamos na Tabela 7 uma seção da série de dados para

fins ilustrativos:

Tabela 7 - Séries de Retornos da carteira de M&As, retornos do índice de mercado, taxa livre de risco

e excessos de retorno correspondentes para México

Fonte: Elaboração própria com informações da Thomson e Economatica

51

Finalmente, executa-se a regressão dos excessos de retorno mensais da

carteira de firmas de evento conforme a equação (4) para podermos estimar o AR

pt

(retorno anormal médio mensal) e obter o nível de significância, o p-valor, e o

coeficiente de correlação ajustado da regressão, para julgar se o retorno anormal é

significativamente diferente de zero ou não (ver tabela 8).

Tabela 8 - Resultados da regressão linear entre os excessos de retorno da carteira de M&As do

México e os excessos de retorno do índice de mercado IPyC de México

Fonte: Elaboração própria com informações da Thomson e Economatica

Dos resultados dessa regressão podemos concluir que para o México

comprova-se a existência de retornos anormais mensais significativos e negativos

de -0,73%.

Para fins de ilustrativos, apresenta-se também o gráfico da regressão:

-50.00%

-40.00%

-30.00%

-20.00%

-10.00%

0.00%

10.00%

20.00%

30.00%

40.00%

50.00%

-50.00% -40.00% -30.00% -20.00% -10.00% 0.00% 10.00% 20.00% 30.00% 40.00% 50.00%

Excesso de Retorno do Mercado

Excesso de Retorno do Portfolio de M&A

Figura 8 - Regressão Linear entre os excessos de retorno da carteira de M&As do México e os

excessos de retorno do índice IPyC de México.

Fonte: Elaboração própria com informações da Thomson e Economatica

M&A

p

=C(1)+C(2)*IPyC

Coeficiente

Desvio Padrão

Estatística t

p-valor.

C(1) -0.0073

0.002389

-3.068558

0.0025

C(2) 0.9712

0.027012

35.95746

0.0000

R

2

0.884924

R

2

ajustado 0.884239

52

Para a construção dos resultados das subamostras, procede-se da mesma

forma descrita nos sete passos anteriores. Existem duas observações que precisam

ser esclarecidas no tocante à construção das subamostras:

•

Com/Sem sobreposição: nesse caso só se considera na amostra os eventos

que cumprem com a condição de que não haja ocorrido nenhum outro evento

nos 36 meses anteriores nem nos 36 meses posteriores.

•

Dentro ou fora de uma onda: para este caso observa-se o histograma anual

de eventos de fusões e aquisições tenham sido ou não completadas, para

refletir em toda sua magnitude a atividade referente a esse fenômeno e,

assim, poder identificar melhor quais os picos de atividade correspondentes

às conhecidas ondas. Dessa forma, conseguimos identificar os seguintes

anos como parte de uma onda para cada um dos países:

 Brasil: 1998, 1999, 2000, 2001, 2006, 2007.

 México: 1991, 1992, 1993, 1994, 1997, 1998, 1999, 2000, 2001, 2006,

2007.

 Chile: 1994, 1996, 1998, 1999, 2000, 2001, 2002, 2004, 2007.

 Argentina: 1996, 1997, 1998, 1999, 2000, 2001.

 Peru: 1994, 1995, 1996, 1999, 2000, 2001, 2002.

 Colômbia: 1993, 1994, 1997, 1998, 2000, 2001, 2005, 2006, 2007.

 Venezuela: 1996, 1997, 1998, 2000, 2007.

53

4 RESULTADOS

4.1 Desempenho de Longo Prazo de Companhias Adquirentes

Em uma primeira análise (tabela 9), com os eventos para os quais contamos

com informação de mercado superior a 24 meses e até 36 meses após o evento,

observamos que o México apresenta um retorno anormal mensal médio

(ponderação uniforme) significativo e negativo de -0,91% (t = -2,65). Quando é feita

a mesma análise, mas com retornos ponderados pela capitalização de mercado,

observamos um desempenho negativo inferior ao anterior de -0.70% (t = -2,70)

também significativo. Comprova-se o que Loughran e Ritter (2000) e Fama (1998)

observam, que os retornos anormais diminuem e inclusive podem até sumir quando

se realiza a ponderação dos retornos com base na capitalização de mercado (ver

anexo 3.2.3).

A Argentina também apresenta um retorno anormal mensal médio significativo

e negativo de -1,25% (t = -2,72) quando a ponderação dos retornos é uniforme. Isso

já não se comprova quando os retornos são ponderados pela capitalização de

mercado, onde se observa um retorno positivo de 0,37% não significativo.

Em oposição à evidência apresentada pelo México e Argentina, onde a

carteira de M&As apresenta um desempenho de longo prazo negativo, tanto no

Brasil quanto no Chile observa-se um desempenho positivo.

54

Tabela 9 - Retornos anormais conforme α de Jensen (com sobreposição de eventos, séries de

retornos de 24 até 36 meses, regressão baseada em WLS)

Ponderados Uniformemente

Ponderados por Cap. Mercado

Países

α

estatística t R

2

α

estatística t R

2

Brasil 0,0045

1,142

0,713

0,0068

1,512

0,698

México -0,0091

-2,650

***

0,728

-0,0070

-2,696

***

0,866

Chile 0,0052

1,873

* 0,745

0,0053

1,729

* 0,700

Argentina -0,0125

-2,715

***

0,708

0,0037

0,665

0,606

Peru -0,0015

-0,365

0,515

-0,0039

-0,794

0,357

Colômbia 0,0063

1,259

0,524

0,0061

1,242

0,573

Venezuela 0,0047

0,593

0,617

0,0049

0,548

0,495

*** nível de significância inferior a 1%

** nível de significância inferior a 5%

* nível de significância inferior a 10%

Fonte: elaboração própria com informações da Economatica

Para o Brasil, observam-se evidências de um retorno anormal médio mensal

positivo significativo de 0,68% (t = 1,512), com os retornos ponderados pela

capitalização de mercado. Para o Chile, o retorno é de 0,53% (t = 1,87), tanto para a

análise com ponderação uniforme quanto para a análise com ponderação por

capitalização de mercado.

Nota-se, para o Peru, um retorno anormal mensal médio negativo de -0,15%

mas não significativamente diferente de zero (t = =0,365). Enquanto para os

demais países da amostra (Colômbia e Venezuela), observam-se retornos

anormais mensais positivos, mas não-significativos.

Em uma segunda análise (tabela 10), com os eventos para os quais

contamos com informação de mercado exclusivamente igual a 36 meses após o

evento, confirmam-se novamente retornos anormais mensais médios negativos

para o México e Argentina, de -1,04% (t = -3,225) e -1,21% (t = -2,661),

respectivamente, para os retornos ponderados de forma uniforme, enquanto para

os retornos ponderados pela capitalização de mercado, observam-se retornos

anormais mensais negativos de -0,73% (t = -3,069, significativo) e 0,42% (t = 0,761,

não-significativo), respectivamente. Já o Chile, nessa análise, não evidencia mais

retornos anormais significativos.

55

Tabela 10 - Retornos anormais conforme α de Jensen (com sobreposição de eventos, séries de

retornos de 36 meses, regressão baseada em WLS)

Ponderados Uniformemente

Ponderados por Cap. Mercado

Países

α

estatística t R

2

α

estatística t R

2

Brasil 0,0050

1,213

0,703

0,0060

1,253

0,676

México -0,0104

-3,225

***

0,752

-0,0073

-3,069

***

0,885

Chile 0,0026

1,175

0,819

0,0029

1,068

0,760

Argentina -0,0121

-2,661

***

0,717

0,0042

0,761

0,624

Peru 0,0015

0,339

0,489

-0,0023

-0,401

0,299

Colômbia 0,0075

1,331

0,458

0,0072

1,333

0,509

Venezuela 0,0047

0,593

0,617

0,0049

0,548

0,495

***

nível de significância inferior a 1%

** nível de significância inferior a 5%

* Nível de significância inferior a 10%

Fonte: elaboração própria com informações da Economatica

Finalmente, realiza-se a análise para a amostra com informação de mercado

exclusivamente de 36 meses após o evento e sem sobreposição de eventos para

uma mesma firma (tabela 11). Dessa análise surgem níveis de significância mais

baixos ainda do que nas análises anteriores, e para os países que apresentam

retornos anormais mensais médios significativos observa-se que, em valor absoluto,

são ainda maiores do que nas análises anteriores, ou seja, acentuam-se.

Dessa análise, confirma-se que tanto o México quanto a Argentina

apresentam retornos anormais significativos e negativos, com os dois tipos de

critérios de ponderação. O México apresenta um retorno anormal mensal médio de

-1,78% (t = -3,835) com ponderação uniforme, e -1,69% (t = -4,332) com ponderação

baseada na capitalização de mercado. A Argentina evidencia um retorno anormal

mensal médio de -2,08% (t = -3,497), com ponderação uniforme, e -1,27%

(t = -1,847), com ponderação pela capitalização de mercado.

Para os demais países da amostra, não se encontra evidência de retornos

anormais significativamente diferentes de zero.

56

Tabela 11 - Retornos anormais conforme α de Jensen (sem sobreposição de eventos, séries de

retornos de 36 meses, regressão baseada em WLS)

Ponderados Uniformemente

Ponderados por Cap. Mercado

Países

α

estatística t R

2

α

estatística t R

2

Brasil 0,0050

0,851

0,569

0,0035

0,473

0,492

México -0,0178

-3,835

***

0,580

-0,0169

-4,332

***

0,709

Chile -0,0012

-0,327

0,676

0,0005

0,139

0,658

Argentina -0,0208

-3,497

***

0,544

-0,0127

-1,847

* 0,505

Peru 0,0053

0,713

0,321

-0,0056

-0,856

0,322

Colômbia -0,0002

-0,023

0,525

0,0023

0,336

0,524

Venezuela -0,0046

-0,444

0,467

-0,0023

-0,210

0,380

***

nível de significância inferior a 1%

** nível de significância inferior a 5%

* nível de significância inferior a 10%

Fonte: elaboração própria com informações da Economatica

4.2 Possíveis Determinantes do Desempenho de Longo Prazo

As amostras de cada país podem ser divididas em subamostras conforme

diferentes critérios para entender quais os determinantes do desempenho de longo

prazo. Antes de entrar no detalhe de cada país, apresenta-se um esquema que

permite ter uma visão geral das evidências encontradas (Esquema 4):

57

Esquema 4 - Evidências de retornos anormais significativos para possíveis determinantes do

desempenho de longo prazo.

Fonte: elaboração própria.

Observa-se que os resultados são muito variados no sentido de que não

existe uma linha de comportamento padrão para todos os países.

4.2.1 Brasil

Quando analisamos a amostra de eventos considerando a forma de

pagamento para o Brasil, concluímos que tanto as transações financiadas com

ações quanto as que são realizadas com dinheiro apresentam retornos anormais

mensais médios positivos marginalmente significativos. Em oposição às conclusões

dos trabalhos de Myers e Majluf (1984), Loughran and Vijh (1997) e Mitchell e

Stafford (2000), observamos que o desempenho mensal das transações feitas com

ações (2,22%, t = 1,602) apresenta um desempenho superior às transações feitas

58

com dinheiro (1,00%, t = 1,596), quando os retornos são ponderados pela

capitalização de mercado. Apresentamos na tabela 12 um resumo dos resultados:

Tabela 12 - Retornos anormais conforme α de Jensen (com sobreposição de eventos, séries de

retornos de 36 meses, regressão baseada em WLS)

BRASIL

Ponderados Uniformemente

Ponderados por Cap. Mercado

Variáveis

α

estatística t R

2

α

estatística t R

2

Forma de Pagamento:

Dinheiro 0,0014 0,261

0,661 0,0100 1,596

0,628

Ações 0,0215 1,561

0,602 0,0222 1,602

0,607

Híbrido -0,0006 -0,060

0,590 -0,0012

-0,111

0,585

Países Envolvidos:

Internacional 0,0097 1,258

0,353 0,0114 1,569

0,476

Nacional 0,0026 0,655

0,754 0,0055 1,337

0,749

Tipo de Atividade:

Relacionada 0,0039 0,875

0,741 0,0052 1,030

0,727

Não-relacionada 0,0072 1,238

0,441 0,0123 1,560

0,334

Atitude:

Amistosa 0,0046 1,097

0,699 0,0060 1,247

0,676

Hostil --

--

Neutral 0,0150 1,994

* 0,682 0,0130 1,563

0,637

Ondas:

Dentro 0,0129 1,927

* 0,748 0,0112 1,644

0,747

Fora 0,0064 0,904

0,347

0,0083 1,005

0,333

***

nível de significância inferior a 1%

** nível de significância inferior a 5%

* nível de significância inferior a 10%

Fonte: elaboração própria com informações da Economatica

Comprova-se também que as transações de caráter internacional apresentam

um retorno anormal mensal médio positivo e marginalmente significativo de 1,14%

(t = 1,569), enquanto as transações de caráter nacional apresentam retornos

positivos inferiores aos retornos das transações internacionais, mas não-

significativos.

No tocante ao tipo de atividade, observa-se que as transações com uma

estratégia de diversificação evidenciam retornos anormais mensais médios positivos

59

significativos de 1,23% (t = 1,56). Esses resultados estão de acordo com as

evidências achadas por Agrawal et al. (1992).

Finalmente, destaca-se que, contrariamente ao pensamento de que as

transações que ocorrem dentro de uma onda de fusões e aquisições apresentam

retornos negativos, é observado um retorno anormal mensal médio positivo,

marginalmente significativo, de 1,12% (t = 1,644).

4.2.2 México

Quando dividimos os eventos em função dos países envolvidos nas

transações, observam-se retornos anormais médios mensais negativos e

significativos tanto para as transações internacionais (-1,12%, t = -3,071) quanto

para as transações entre empresas mexicanas (-0,78%, t = -2,157), quando os

retornos são ponderados uniformemente. Se os retornos se ponderam em função

da capitalização de mercado, observam-se também retornos negativos e

significativos, mas nesse caso as transações nacionais evidenciam um

desempenho inferior do que as transações internacionais.

Quando analisamos a amostra a partir do ponto de vista do tipo de atividade,

observam-se retornos anormais médios mensais negativos e significativos com

ponderação uniforme dos retornos. No caso das transações que não procuram

diversificação (-0,93%, t = -1,992), o desempenho é ainda inferior ao desempenho

das empresas que procuram se diversificar (-0,81%, t = -2,252). Quando a

ponderação é em função da capitalização de mercado, só se observa um retorno

anormal médio mensal negativo significativo para as transações que procuram

diversificação (-0,62%, t = -2,277), enquanto o retorno anormal das transações que

não procuram se diversificar deixa de ser significativo.

No tocante à atitude da transação, observa-se que as transações amistosas

apresentam um retorno anormal médio mensal negativo e significativo de -1,04%

(t = -3,226) com ponderação uniforme, e equivalente a -0,73% (t = -3,062) quando

60

a ponderação é pela capitalização de mercado. Quando a atitude é neutral,

observam-se, tanto com ponderação uniforme quanto com ponderação pela

capitalização de mercado, retornos anormais médios mensais positivos e

significativos de 1,40% (t = 2,410) e 1,47% (t = 2,551), respectivamente.

Finalmente, para as transações que ocorrem dentro de uma onda, há evidência de

retornos anormais médios mensais negativos e significativos, tanto para a

ponderação uniforme quanto para a ponderação pela capitalização de mercado de

-1,32% (t = -3,179) e -0,90% (t = -3,393), respectivamente. Apresentamos na tabela

13 um resumo dos resultados:

Tabela 13 - Retornos anormais conforme α de Jensen (com sobreposição de eventos, séries de

retornos de 36 meses, regressão baseada em WLS)

MÉXICO

Ponderados Uniformemente

Ponderados por Cap. Mercado

Variáveis

α

estatística t R

2

α

estatística t R

2

Forma de Pagamento:

Dinheiro -0,0011

-0,236

0,748 -0,0019

-0,524

0,823

Ações 0,0079 0,880

0,483 0,0079 0,880

0,483

Híbrido -0,0391

-1,066

0,223 -0,0391

-1,066

0,223

Países Envolvidos:

Internacional -0,0112

-3,071

***

0,718 -0,0062 -2,069

* 0,807

Nacional -0,0078

-2,157

** 0,725 -0,0079 -2,379

**

0,826

Tipo de Atividade:

Relacionada -0,0093

-1,992

**

0,549 -0,0015 -0,355

0,678

Não-relacionada -0,0081

-2,252

**

0,736 -0,0062

-2,277

**

0,878

Atitude:

Amistosa -0,0104

-3,226

***

0,752 -0,0073

-3,062

***

0,885

Hostil --

--

Neutral 0,0140 2,410

**

0,713 0,0147 2,551

**

0,718

Ondas:

Dentro -0,0132

-3,179

***

0,726 -0,0090

-3,393

***

0,899

Fora -0,0028 -0,773

0,718

-0,0022 -0,537

0,736

*** nível de significância inferior a 1%

** nível de significância inferior a 5%

* nível de significância inferior a 10%

Fonte: elaboração própria com informações da Economatica

61

4.2.3 Chile

No Chile, para as transações financiadas com ações, observa-se um retorno

anormal médio mensal positivo e significativo de 1,98% (t = 2,774). Não há

evidências de retornos anormais significativamente diferentes de zero para as

transações financiadas com dinheiro.

Para as transações cujo objetivo é continuar focado na mesma indústria, há

evidência de retornos anormais médios mensais positivos e significativos de 0,51%

(t = 1,75), quando os retornos se ponderam de forma uniforme. Quando os retornos

se ponderam pela capitalização de mercado, o desempenho continua sendo

positivo, mas deixa de ser significativo.

Finalmente, observa-se evidência de retornos anormais médios mensais

positivos e significativos de 0,57% (t = 1,789) para as transações que ocorreram

fora de uma onda de fusões e aquisições, quando os retornos são ponderados de

forma uniforme. Essa evidência persiste quando os retornos são ponderados pela

capitalização de mercado, apresentando um retorno anormal de 0,63% (t = 1,714).

Apresentamos na tabela 14 um resumo dos resultados:

62

Tabela 14 - Retornos anormais conforme α de Jensen (com sobreposição de eventos, séries de

retornos de 36 meses, regressão baseada em WLS)

CHILE

Ponderados Uniformemente

Ponderados por Cap. Mercado

Variáveis

α

estatística t R

2

α

estatística t R

2

Forma de Pagamento:

Dinheiro 0,0048 0,657

0,464 0,0057 0,766

0,462

Ações 0,0198 2,774

***

0,427 0,0198 2,774

***

0,427

Híbrido 0,0046 0,474

0,570 0,0046 0,474

0,570

Países Envolvidos:

Internacional 0,0008

0,203

0,640 0,0005 0,103

0,597

Nacional 0,0033 1,140

0,731 0,0039 1,297

0,722

Tipo de Atividade:

Relacionada 0,0051 1,750

* 0,712 0,0015 0,445

0,668

Não-relacionada 0,0033 1,064

0,723 0,0045 1,403

0,719

Ondas:

Dentro 0,0016 0,538

0,699 -0,0002

-0,052

0,720

Fora 0,0057 1,789

* 0,753

0,0063 1,714

* 0,682

***

nível de significância inferior a 1%

** nível de significância inferior a 5%

* nível de significância inferior a 10%

Fonte: elaboração própria com informações da Economatica

4.2.4 Argentina

Quando analisamos a amostra de eventos a partir do ponto de vista dos

países envolvidos nas transações, observa-se que as transações de caráter

nacional apresentam um retorno anormal médio mensal negativo e significativo

equivalente a -1,52% (t = -3,28), com ponderação uniforme. Para os retornos

ponderados pela capitalização de mercado, essa evidência some. Quando

analisamos a amostra em função do tipo de atividade, encontra-se evidência de

retornos anormais médios mensais negativos e significativos, tanto para a

ponderação uniforme quanto para a ponderação pela capitalização de mercado,

para as transações cuja estratégia não é a de diversificação, de -2,24% (t = -3,215)

e -1,11% (t = -1,803), respectivamente. Para as transações que procuram

diversificação, observa-se um retorno anormal médio mensal positivo e significativo

63

de 1,10% (t = 1,907) para os retornos ponderados pela capitalização de mercado.

Apresentamos na tabela 15 um resumo dos resultados:

Tabela 15 - Retornos anormais conforme α de Jensen (com sobreposição de eventos, séries de

retornos de 36 meses, regressão baseada em WLS)

ARGENTINA

Ponderados Uniformemente

Ponderados por Cap. Mercado

Variáveis

α

estatística t R

2

α

estatística t R

2

Forma de Pagamento:

Dinheiro 0,0050 0,854

0,698

0,0043 0,660

0,657

Ações -0,0034 -0,371

0,585

-0,0034 -0,371

0,585

Híbrido --

--

Países Envolvidos:

Internacional 0,0052 0,798

0,449

0,0095 1,260

0,378

Nacional -0,0152 -3,280

***

0,727

-0,0055 -0,943

0,642

Tipo de Atividade:

Relacionada -0,0224 -3,215

***

0,582

-0,0111 -1,803

* 0,674

Não-relacionada

-0,0006 -0,137

0,694

0,0110 1,907

* 0,591

Ondas:

Dentro -0,0092 -2,068

** 0,836

0,0042 0,625

0,690

Fora -0,0153 -1,982

** 0,474

0,0053 0,685

0,451

***

nível de significância inferior a 1%

** nível de significância inferior a 5%

* nível de significância inferior a 10%

Fonte: elaboração própria com informações da Economatica

Finalmente, para as transações que ocorrem tanto dentro quanto fora de

uma onda de fusões e aquisições, existe evidência de retornos anormais médios

mensais negativos e significativos de -0,92% (t = -2,068) e -1,53% (t = -1,982),

respectivamente, quando os retornos são ponderados de forma uniforme. Essa

evidência some quando os retornos são ponderados pela capitalização de

mercado. Contrariamente ao esperado, o desempenho das transações que

ocorrem fora da onda de fusões e aquisições é pior do que o desempenho das

transações que ocorrem dentro de uma onda.

64

4.2.5 Peru

Do ponto de vista da forma de pagamento da transação, observa-se, para o

pagamento feito em dinheiro, um retorno anormal médio mensal positivo e

significativo de 3,34% (t = 1,963), quando os retornos são ponderados

uniformemente. Para a ponderação baseada na capitalização de mercado, o

retorno anormal médio mensal continua sendo positivo, mas é marginalmente

significativo (1,47%, t = 1,522). Apresentamos um resumo dos resultados na tabela

16:

Tabela 16 - Retornos anormais conforme α de Jensen (com sobreposição de eventos, séries de

retornos de 36 meses, regressão baseada em WLS)

PERU

Ponderados Uniformemente

Ponderados por Cap. Mercado

Variáveis

α

estatística t R

2

α

estatística t R

2

Forma de Pagamento:

Dinheiro 0,0334 1,963

* 0,109 0,0147 1,522

0,271

Ações 0,0099 0,634

0,031 0,0099 0,634

0,031

Híbrido -0,0039

-0,108

0,030 -0,0039

-0,108

0,030

Países Envolvidos:

Internacional -0,0010 -0,111

0,397 -0,0021 -0,227

0,400

Nacional 0,0086 1,535

0,216 0,0017 0,275

0,133

Tipo de Atividade:

Relacionada 0,0037 0,711

0,501 0,0067 1,199

0,371

Não-relacionada 0,0092 1,307

0,310 -0,0015

-0,188

0,252

Ondas:

Dentro 0,0078 1,442

0,317 -0,0001 -0,014

0,206

Fora 0,0009 0,099

0,518

0,0005 0,062

0,480

***

nível de significância inferior a 1%

** nível de significância inferior a 5%

* nível de significância inferior a 10%

Fonte: elaboração própria com informações da Economatica

Há evidências marginalmente significativas de retornos anormais médios

positivos para as transações de caráter nacional (0,86%, t = 1,535).

65

4.2.6 Colômbia

Quando analisamos a amostra de eventos do ponto de vista do tipo de

atividade, observa-se um retorno anormal médio mensal positivo e marginalmente

significativo de 1,00% (t = 1,598) com os retornos ponderados uniformemente, para

as transações cuja estratégia não é a de diversificação. Quando os retornos são

ponderados pela capitalização de mercado, observa-se um retorno anormal médio

mensal positivo e significativo de 1,02% (t = 1,666).

Finalmente, para as transações que ocorrem fora da onda de fusões e aquisições,

observa-se um retorno anormal médio mensal positivo e significativo, tanto para a

ponderação de retornos uniforme, quanto para a ponderação pela capitalização de

mercado, de 2,65% (t = 3,276) e de 2,67% (t = 3,20), respectivamente.

Apresentamos na tabela 18 um resumo dos resultados:

Tabela 17 - Retornos anormais conforme α de Jensen (com sobreposição de eventos, séries de

retornos de 36 meses, regressão baseada em WLS)

COLOMBIA

Ponderados Uniformemente

Ponderados por Cap. Mercado

Variáveis

α

estatística t R

2

α

estatística t R

2

Forma de Pagamento:

Dinheiro -0,0077

-0,793

0,303 -0,0071

-0,733

0,304

Ações 0,0004 0,065

0,883 0,0004 0,065

0,883

Híbrido 0,0145 0,919

0,437 0,0145 0,919

0,437

Países Envolvidos:

Internacional -0,0041

-0,455

0,266 -0,0041

-0,455

0,266

Nacional 0,0044 0,710

0,419 0,0030 0,497

0,442

Tipo de Atividade:

Relacionada 0,0100 1,598

0,428 0,0102 1,666

* 0,482

Não-relacionada 0,0082 1,185

0,557 0,0072 1,067

0,566

Ondas:

Dentro 0,0017 0,293

0,447 0,0013 0,231

0,519

Fora 0,0265 3,276

***

0,640

0,0267 3,200

***

0,627

***

nível de significância inferior a 1%

** nível de significância inferior a 5%

* nível de significância inferior a 10%

Fonte: elaboração própria com informações da Economatica

66

4.2.7 Venezuela

No caso da Venezuela, as análises não mostram evidências de retornos

anormais significativamente diferentes de zero. Apresentamos na tabela 17 um

resumo dos resultados:

Tabela 18 - Retornos anormais conforme α de Jensen (com sobreposição de eventos, séries de

retornos de 36 meses, regressão baseada em WLS)

VENEZUELA

Ponderados Uniformemente

Ponderados por Cap. Mercado

Variáveis

α

estatística t R

2

α

estatística t R

2

Forma de Pagamento:

Dinheiro -0,0232

-0,980

0,295 -0,0232 -0,980

0,295

Ações -- --

-- -- --

--

Híbrido -- --

-- -- --

--

Países Envolvidos:

Internacional 0,0064 0,248

0,211

Nacional 0,0020 0,208

0,581 0,0021 0,203

0,466

Tipo de Atividade:

Relacionada -0,0024

-0,201

0,334 -0,0024

-0,202

0,334

Não-relacionada 0,0036 0,334

0,601 0,0036 0,333

0,600

Ondas:

Dentro -0,0022

-0,239

0,523 -0,0034

-0,346

0,368

Fora 0,0078 0,572

0,702

0,0091 0,608

0,692

***

nível de significância inferior a 1%

** nível de significância inferior a 5%

* nível de significância inferior a 10%

Fonte: elaboração própria com informações da Economatica

67

5 CONCLUSÕES

Estuda-se o desempenho de longo prazo das fusões e aquisições anunciadas

entre os anos de 1994 e 2005 em sete países latino-americanos (México, Brasil,

Chile, Argentina, Peru, Colômbia e Venezuela) com mercados de capitais

suficientemente desenvolvidos. O estudo abrange um total de 429 eventos de fusão

e aquisição. É utilizada uma abordagem em tempo calendário baseada no modelo

de mercado CAPM, através do qual se calcula o

α

de Jensen para estimar os

retornos anormais de longo prazo.

O foco do estudo está em trazer as primeiras evidências do desempenho de

longo prazo e procura-se entender também quais são os determinantes desse

desempenho.

Há claras evidências de retornos anormais de longo prazo negativos e

significativos para México e Argentina. Dependendo do critério de ponderação dos

retornos, para o Brasil, observa-se um desempenho de longo prazo positivo

levemente significativo. Finalmente, em função da amostra escolhida, é possível

observar, para o Chile, retornos anormais positivos.

Na análise dos determinantes do desempenho de longo prazo, divide-se a

amostra conforme os seguintes critérios: forma de pagamento, atitude do

comprador, transações locais versus internacionais, especialização versus

diversificação, e ocorrência da transação dentro ou fora de uma onda de fusões e

aquisições.

Quando se estuda a forma de pagamento, observam-se desempenhos de

longo prazo positivos e significativos para as transações efetivadas em dinheiro para

o Brasil e Peru. Para os pagamentos em ações, observam-se retornos anormais

positivos e significativos para o Brasil e para o Chile.

Só o Brasil apresenta retornos anormais positivos para as transações de

caráter internacional, enquanto as transações internacionais do México apresentam

retornos anormais negativos. O Peru apresenta retornos anormais significativos e

68

positivos para as transações de caráter doméstico, enquanto México e Argentina

apresentam desempenhos de longo prazo negativos e significativos para esse tipo

de transações.

Quando se analisam as subamostras em função do tipo de atividade,

comprova-se a existência de retornos anormais positivos e significativos para o Chile

e a Colômbia quando o objetivo é a especialização dentro da mesma indústria,

enquanto o México e a Argentina apresentam resultados negativos e significativos.

Quando a estratégia se baseia na diversificação, o Brasil e a Argentina apresentam

desempenhos de longo prazo positivos e significativos, enquanto o México

apresenta retornos anormais negativos e significativos.

Quando a atitude da transação é amistosa, o México apresenta retornos

anormais negativos e significativos. Quando a atitude é neutral, tanto o Brasil quanto

o México apresentam retornos anormais positivos e significativos.

Finalmente, quando estudamos o momento da realização da transação em

função da sua ocorrência dentro ou fora de uma onda de fusões e aquisições,

comprovamos, para as transações que ocorrem dentro de uma onda no México e na

Argentina, que elas resultam em retornos anormais negativos e significativos.

Quando a transação ocorre fora de uma onda, o Chile e a Colômbia apresentam

retornos anormais positivos e significativos. Por um lado, o caso da Argentina é o

único que, fora de uma onda, apresenta retornos anormais negativos e significativos.

Por outro lado, o caso do Brasil é o único que, dentro de uma onda, apresenta

retornos anormais positivos e significativos.

Observam-se evidências de retornos anormais de longo prazo para as

subamostras, mas nem sempre é possível chegar a uma conclusão que possa ser

comum para todos os países analisados.

69

Em relação às limitações deste trabalho, podemos destacar as seguintes:

a) para estimar os retornos anormais de longo prazo aplica-se só uma

das tantas metodologias existentes;

b) as amostras de eventos analisadas para estabelecer o desempenho de

longo prazo, são relativamente pequenas, em comparação com as

amostras analisadas para países mais desenvolvidos;

c) conseqüentemente, as sub-amostras analisadas para estudar os

determinantes do desempenho de longo prazo, são ainda mais

pequenas;

d) os retornos anormais são calculados para a amostra como um todo

sem fazer uma análise por setores econômicos procurando utilizar

benchmarks setoriais para uma estimação mais precisa dos retornos

anormais.

A pesar das limitações, espera-se que este estudo possa contribuir para o

desenvolvimento e refinamento de futuros estudos sobre o desempenho de longo

prazo de fusões e aquisições em países latino-americanos.

A sugestão para futuros estudos no tocante ao desempenho de longo prazo

para esses países é a de se aprofundar na análise de diferentes modelagens e

benchmarks para o cálculo dos retornos anormais com o intuito de avaliar a

variabilidade de resultados obtidos em função da metodologia aplicada. Existem

diversas metodologias e critérios utilizados para estimar o desempenho de longo

prazo, o que faz com que os resultados sejam muito variados e inclusive conflitantes

em alguns casos. Sem um aperfeiçoamento do modelo para o cálculo dos retornos

anormais, não haverá consenso sobre a questão de as fusões e aquisições

possuírem no longo prazo um desempenho positivo ou negativo.

70

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in Hospitality and Tourism, January 4-6, 2007, Houston, Texas, USA.

76

ANEXO A

Segue lista de empresas adquirentes por país que participaram dos eventos

de fusão e aquisição analisados:

•

Brasil: Cia Brasileira de Distribuição, Banco Bradesco SA, Cia Vale do Rio Doce

SA, Petróleo Brasileiro SA, AmBev, CSN, White Martins SA, Brasil Telecom

Participações, União de Bancos Brasileiros SA, Santista Alimentos (Bunge),

Banco Itaú Hldg Financeira SA, Weg SA, Telemar Norte Leste SA, Gerdau SA,

Coteminas, Cia Forca e Luz Cataguazes, Serrana AS (Bunge Brasil), Fertibras SA,

Dixie Toga SA, DASA, Braskem SA, Banco Sudameris Brasil SA, Duratex SA,

Eletrobras, Embratel Participações SA, Aracruz Celulose SA, Cia Suzano de Papel

e Celulose, Light SA, Cia de Concessões Rodoviárias, SA Indústria Comércio

Chapeco, Sadia SA, Alpargatas Santista Têxtil SA, COPEL, Suzano Petroquímica

SA, Cofap, Ultrapar Participações SA, Cemig, Usiminas, Cia de Transmissão de

Energia.

•

México: Accel SA de CV, Acer Computec Latino America, Alfa SAB de CV, Alsea

SA de CV, America Móvil SAB de CV, CEMEX SA DE CV, CIE, Coca-Cola

FEMSA SA CV, Comerci, Corporación Geo SA de CV, El Puerto de Liverpool,

Embotelladora Argos, Empaques Ponderosa SA de CV, Empresas ICA SAB de

CV, Fomento Economico Mexicano, Gruma SA de CV, Grupo Bafar SA de CV,

Grupo Bimbo SAB de CV, Grupo Carso SA de CV, Grupo Cementos De

Chihuahua, Grupo Comercial Gomo SA de CV, Grupo Continental SA de CV,

Grupo Corvi SA de CV, Grupo Elektra SA de CV, Grupo Financiero Banorte SA,

Grupo Financiero BBVA Bancomer, Grupo Financiero Inbursa SA, Grupo Gigante

SA de CV, Grupo Herdez SA de CV, Grupo Industrial Durango SA, Grupo

Industrial Saltillo SA, Grupo La Moderna SA de CV, Grupo Marti SA, Grupo

Posadas SA de CV, Grupo Sanborns SA de CV, Grupo Simec SAB de CV, Grupo

Televisa SA de CV, Grupo TMM SA De CV, Industrias Bachoco SA de CV,

Industrias CH SA de CV, Industrias Penoles SA de CV, Jugos del Valle SA de CV,

Latinoamericana Duty Free SA, Organización Soriana SA de CV, Savia SA de

CV(Pulsar), Television Azteca SA de CV, Telmex, Tubos de Acero de México SA,

Unefon SA de CV, Vitro SA de CV.

77

•

Chile: Falabella, Empresas CMPC, Cía de Teléfonos de Chile, Banco de Chile,

AFP Provida SA, Cía Sud Americana de Vap, Vina Concho y Toro SA, Santander

Chile Holding SA, Santa Isabel SA, Quinenco SA, Madeco SA, Cia Cervecerías

Unidas SA, BanMedica SA, Farmacias Ahumada SA, Esval, ENTEL, Edelpa,

Embotelladora Andina SA, Bicecorp SA, Almendral SA, Endesa, Enersis SA,

Elecmetal SA, D&S, BBVA Banco BHIF, Colbun SA, Grupo Security SA, Inforsa

Group, LAN Chile, BCI, Pesquera Itata SA, Puerto de Lirquen SA, CGE, Cencosud

SA, Cementos Bio Bio SA, Sociedad Química y Minera, Soquimich Comercial SA,

Telex-Chile(Grupo Ibanez-Radi).

•

Argentina: YPF SA, Molinos Rio de la Plata SA, Astra Cía AR Petróleo(Repsol),

San Miguel SA, IRSA, BBV Banco Frances SA, Acindar Industria Argentina,

Tenaris SA, Banco Macro SA, Banco Río de la Plata SA, Banco del Suquia SA,

Grupo Juan Minetti SA, Cresud SA Comercial, Capex SA, Grupo Financiero

Galicia SA, Garovaglio y Zorraquin SA, Indupa SA, BAESA, Ledesma SA Agrícola

Industrial, Metrogas SA, Mirgor SACIFIA, Aluminio Argentino SAIC, Petrobras

Energía Particip SA, Polledo SA, Química Estrella SA, SA Importadora y

Exportador, Atanor SA, Siderar ,Sol Petróleo SA, Telecom Argentina STET-

France, Telefonica de Argentina SA, Banco de Galicia Buenos Aires,

Transportadora de Gas del Sur.

•

Peru: Volcán Cia Minera, UCP Backus y Johnston SA, Gloria SA, Banco de

Credito del Peru, Credicorp Ltd, Empresa Agraria Andahuasi, Cementos

Pacasmayo SAA, Indeco SA, Interbank, Morococha SA, Quimpac SA, Rimac

Internacional, Sociedad Minera Corona SA, BBVA Banco Continental,

VINSA(Owens Illinois Inc).

•

Colômbia: Bavaria SA, Bancolombia SA, Carulla y Cia SA, Banco Ganadero SA,

Celumovil AS (Valores Bavaria), Almacenes Éxito SA, Banco Internacional de

Bogotá.

78

•

Venezuela: Manpa, Banco Provincial SAICA, Mercantil Servicios Financieros,

Banco del Caribe, Fondo de Valores Inmobiliarios, Industrias Ventane AS, Banco

de Venezuela SAICA.

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