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i
FACULDADE DE ECONOMIA E FINANÇAS IBMEC PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISA EM
ADMINISTRAÇÃO E ECONOMIA
PPRROOJJEETTOO DDEE DDIISSSSEERRTTAAÇÇÃÃOO DDEE MMEESSTTRRAADDOO
PPRROOFFIISSSSIIOONNAALLIIZZAANNTTEE EEMM EECCOONNOOMMIIAA
O EFEITO DO LUCRO POR AÇÃO SOBRE O PREÇO DAS AÇÕES NO MERCADO DE
CAPITAIS BRASILEIRO
SSEEAANN BBUUTTLLEERR
ORIENTADOR: PROF. DR. CLAUDIO HENRIQUE DA SILVEIRA BARBEDO
Rio de Janeiro, fevereiro de 2013.
ii
“O EFEITO DO LUCRO POR AÇÃO SOBRE O PREÇO DAS AÇÕES NO
MERCADO DE CAPITAIS BRASILEIRO”
SEAN BUTLER
Dissertação apresentada ao curso de
Mestrado Profissionalizante em Economia
como requisito parcial para obtenção do Grau de Mestre em Economia.
Área de Concentração: Finanças
ORIENTADOR: PROF. DR. CLAUDIO HENRIQUE DA SILVEIRA BARBEDO
Rio de Janeiro, fevereiro de 2013.
iii
“O EFEITO DO LUCRO POR AÇÃO SOBRE O PREÇO DAS AÇÕES NO
MERCADO DE CAPITAIS BRASILEIRO ”
SEAN BUTLER
Dissertação apresentada ao curso de
Mestrado Profissionalizante em Economia
como requisito parcial para obtenção do
Grau de Mestre em Economia. Área de Concentração: Finanças
Avaliação:
BANCA EXAMINADORA:
_____________________________________________________
Professor Dr. CLAUDIO HENRIQUE DA SILVEIRA BARBEDO (Orientador)
Instituição: Faculdades IBMEC – RJ
_____________________________________________________
Professor Dr. José Valentim Vicente (Co-orientador)
Instituição: Faculdades IBMEC – RJ
_____________________________________________________
Professor Dr. Sergio Luiz Medeiros Proença de Gouvêa
Instituição: Fundação Getúlio Vargas - RJ
Rio de Janeiro,Fevereiro de 2013.
iv
FICHA CATALOGRÁFICA Prezado aluno (a),
Por favor, envie os dados abaixo assim que estiver com a versão definitiva, ou seja, quando não faltar
mais nenhuma alteração a ser feita para o e-mail [email protected], colocando no assunto:
FICHA CATALOGRÁFICA - MESTRADO.
Enviaremos a ficha catalográfica o mais breve possível para o seu e-mail (se possível em até 72 horas).
1) Sean Butler;
2) O Efeito do EPS (Lucro por Ação) no Preço das Ações;
3) 2013;
4) Finanças;
5) Efeito do EPS no preço das ações;
6) Mercado financeiro e de capitais;
7) Palavras-chave, e
8) Resumo (se possível)
9) Mestrado profissionalizante em Economia
Ou envie os anexos contendo a página de rosto e a do resumo, além da área de concentração.
v
DEDICATÓRIA
À minha mulher Ana Claudia e ao meu filho Gregory,
tendo em vista compensá-los um pouco pelas horas em
que me afastei do prazeroso convívio deles, absorvido nas
pesquisas para elaboração desta dissertação.
vi
AGRADECIMENTOS
Escrever uma dissertação de Mestrado é uma experiência enriquecedora e de plena superação.
Nos modificamos a cada tentativa de buscar respostas às nossas incógnitas de “pesquisador”.
Para aqueles que compartilham conosco desse momento, parece uma tarefa infindável e
enigmática que só se torna realizável graças a muitas pessoas que participam, direta ou
indiretamente, mesmo sem saber realmente o que e para que nos envolvemos em pesquisa. É
a essas pessoas que gostaria de agradecer.
vii
RESUMO
Este estudo investiga a informação contida no resultado entregue pelas empresas, lucro ou
prejuízo por ação, objetivando explicar o impacto destes múltiplos sobre as 66 ações que
integram o principal índice das ações listadas na bolsa de valores brasileira – Ibovespa –
usando dois modelos, de preço e retorno, associados aos lucros por ação, ao valor contábil das
empresas, e ao índice Ibovespa.
Os resultados encontrados indicam que o impacto de um resultado positivo entregue pela
empresa no preço das ações gera um incremento em seus preços, e que este impacto é maior
para os casos de lucros do que nos casos de prejuízo. Estudos realizados anteriormente em
outros mercados emergentes, como na Grécia (Dimitropoulos e Asteriou, 2009) e Índia
(Bhatt, 2012), foram consistentes com estudos realizados em economias desenvolvidas como
Estados Unidos, Austrália e a Região do Báltico, onde os resultados encontrados foram os
mesmos encontrados para o mercado de capitais brasileiro.
A explicação foi que os investidores veem as perdas como não permanentes (Hayn, 1995) e
que também se apoiam no fato de que os acionistas têm a opção de liquidar a firma pelo valor
contábil das ações.
viii
E por fim, com o intuito de evoluir com os estudos além da proposta do trabalho base que
servira de arcabouço para esta dissertação, foram feitas duas regressões com a segmentação
das empresas listadas que compõem o índice Ibovespa por setor econômico, objetivando
mensurar o impacto do resultado entregue (lucro ou prejuízo) por ação no preço das ações nos
respectivos setores. O resultado encontrado foi intuitivo e apontou para as empresas geradoras
de caixa como as mais impactadas pelo resultado por ação.
Palavras-Chave: perdas; opção de liquidação; coeficientes de resposta a ganhos; ERC; ganhos
contábeis; mercados financeiros, Ibovespa, Brasil.
ix
ABSTRACT
This study investigates the information contained in the results delivered by the companies-
losses and profits per shares, aiming to explain its impact of this multiplus on the 66
companies integrating the main brazilian stock index- Ibovespa, using two models- price and
return, associated with the EPS, the Book Value of these companies, and the Ibovespa index.
The results found on this studies indicate that the impact of a positive EPS on stock prices
generate increment on its prices, and that this impact is greater in the cases of profit then it is
in the losses cases.
Earlier studies realized for other emerging capital markets such as Greece (Dimitropoulos and
Asteriou, 2009), India (Bhatt, 2012) were consistent with studies realized on developed
economies such as USA, Australia and the Baltic region, where the conclusion found were the
same of the results found in this studies for the Brazilian Capital Markets.
The was that investors think that losses were not expected to be permanent (Hayn, 1995), and
also relied on the fact that shareholders have the option of liquidating the firm according to
the liquidation value of the firm’s net assets.
x
And finally, in order to evolve with the addition of the proposed studies of work that served as
the base framework for this dissertation, two regressions were made with the segmentation of
the companies listed in the index Ibovespa by economic sector, aiming at measuring the
impact of Earning Per Share on the price per share of the stocks of each sector. The results
found were intuitive and pointed to the cash generating companies as the most impacted by
earnings per share.
Key Words: losses, settlement option, response gain coefficients, ERC, accounting gains;
financial markets, Ibovespa, Brazil.
xi
LISTA DE FIGURAS
Figura 1- Equações das regressões ..................................................................................... 19
Figura 2 – Descrição dos termos ........................................................................................ 20
Figura 3 – Especificação da regressão do modelo de preços e retorno ................................. 23
xii
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 – Frequência de perdas por ano ............................................................................ 15
Tabela 2 – Distribuição das firmas de acordo com o número de anos com perdas durante
2006/2012 ................................................................................................................. 15
Tabela 3 – Distribuição das perdas ordenada por portfólio, de acordo com o tamanho da firma
................................................................................................................................. 16
Tabela 4 – Número de empresas com perdas por segmento da economia, e número de perdas
por setor .................................................................................................................... 18
Tabela 5 – Impacto das perdas e ganhos na relação retorno-ganhos ..................................... 22
Tabela 6 – Modelo de preços por segmentação econômica, controlando pelo efeito isolado do
setor e Modelo de preços por segmentação econômica....................................................27
xiii
LISTA DE SIGLAS E ABREVIATURAS
BOVESPA Bolsa de Valores de São Paulo
BV Valor Contábil
CAPM Capital Asset Princing Model
CVM Comissão de Valores Mobiliários
EPS Earnings Per Share
ERC Earnings Response Coefficients
IFRS International Financial Reporting Standards
IPO Initial Public Offer
LPA Lucro por Ação
MQO Mínimos Quadrados Ordinários
RCE Índice de Coeficientes de Resposta
USGAAP General Accepted Accouting Principles
VPL Valor Presente Líquido
IBOVESPA Índice da Bolsa de Valores de São Paulo
xiv
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO ........................................................................................................ 01
2 O SISTEMA CONTÁBIL BRASILEIRO ................................................................ 05
2.1 GRUPOS CONTÁBEIS: O MODELO ANGLO-SAXÃO E O MODELO EUROPEU
CONTINENTAL ................................................................................................................................................... 06
3 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ................................................................................. 08
4 METODOLOGIA ..................................................................................................... 32
4.1 SELEÇÃO DA AMOSTRA E METODOLOGIA............................................................................... 11
4.2 DESENHO EMPÍRICO ......................................................................................................................... 18 4.2.1 O efeito das perdas na relação retorno-lucro ....................................................................................... 18
5 RESULTADOS EMPÍRICOS ................................................................................. 32
5.1 RESUMO DA REGRESSÃO MÚLTIPLA E DOS TESTES DE HIPÓTESE ................................ 30
6 CONCLUSÕES, LIMITAÇÕES E FUTURAS PESQUISAS ................................ 32
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS............................................................................. 34
1
1 INTRODUÇÃO
Estudar o comportamento do preço das ações é uma pergunta central que acadêmicos e
pesquisadores do segmento de Mercado de Capitais tentam atingir por diferentes ângulos.
Existe um consenso internacionalmente inegável entre os pesquisadores (Bernard, 1989; Lev,
1989; Chia et al., 1997; Loftus e Sin, 1997) de que o resultado do exercício do período de uma
empresa, o lucro ou prejuízo por ação, possui informações que ajudam a explicar o
movimento no preço das ações. Estes estudos, entretanto, assumem que estes movimentos são
homogêneos para ambos, em casos de lucro e nos casos de prejuízo. Como resultado, os
autores reportam que os lucros têm pouco poder de explicação sobre o preço de uma ação.
O uso de informações contábeis para avaliação de ações é um segmento de pesquisa que tem
apresentado muita atividade. Recentemente, obteve-se uma contribuição seminal importante
com a publicação de Ball e Brown (1968). Os ganhos são uma variável importante de grande
efeito sobre o valor de mercado de uma ação. Uma vez que uma empresa de sucesso inicia a
acumulação de reserva, esta empresa também olhará para possibilidades de expansão de suas
operações, e, consequentemente, expandir seus lucros.
Inúmeros estudos foram realizados objetivando explicar esta relação do preço das ações e dos
resultados entregues pelas empresas. Muitos deles analisaram esta relação de forma
2
homogênea, fazendo com que o poder de explicação dos resultados positivos perdesse o poder
de explicação. (Bernard, 1989; Lev,1989; Chia et al.,1997; Loftus e Sin,1997).
Autores como Kormendi e Lipe (1987) e Kothari e Zimmerman (1992) examinaram as
propriedades das séries temporais de ganhos em diferentes especificações nos modelos de
ganhos e retornos e concluíram que as perdas têm impacto significativo no ERC (Earnings
Response Coefficients ou Coeficiente de Resposta do Resultado).
Dentro deste contexto, Hayn (1995) e Burgstahler e Dichev (1997) fazem um movimento
importante introduzindo o conceito de conteúdo de perda informativo, movimento que
motivou o trabalho de P.E. Dimitripoulos e D. Asteriou (2009), e, por sua vez, a possibilidade
de adaptar o mesmo através destes estudos à realidade do mercado de capitais brasileiro.
Os estudos de Hayn (1995) e Burgstahler e Dichev (1997) documentam que as perdas são
consideradas pelos investidores como passageiras ou não permanentes; com isso, são menos
associadas aos movimentos dos preços e retornos das ações do que os ganhos apresentados
nos EPS (lucro por ação).
Estes autores argumentam que a baixa resposta aos resultados negativos também pode ser
atribuída ao fato de os acionistas terem a opção de liquidar suas ações pelo valor patrimonial
da firma, caso necessário, significando que os acionistas podem vender suas ações ao preço
do valor patrimonial no momento de liquidação da companhia, caso se faça necessário.
A maioria dos estudos publicados nessa linha até hoje é composta por pesquisas voltadas para
economias desenvolvidas, com alta proteção ao investidor e altos padrões de governança
corporativa. Já esta pesquisa (assim como o trabalho utilizado como base) refere-se a
3
economias ainda em desenvolvimento, com padrões de governança bem aquém dos já
vigentes em economias desenvolvidas.
O objetivo deste estudo, e possível contribuição, é o exame do impacto dos lucros ou
prejuízos por ação entregues – EPS (lucro por ação) – no preço e no retorno das principais
ações listadas no Ibovespa, adicionou-se também a variável explicativa Ibovespa- o principal
índice da bolsa brasileira, objetivando adequar estes estudos a realidade do mercado de
capitais brasileiro.
Com o intuito de evoluir estes estudos, foram realizadas duas regressões, com a segmentação
das ações que compõem o índice Ibovespa por setor econômico, objetivando mensurar o
impacto do resultado entregue pelas empresas por setor econômico.
Estes impactos representam uma indagação relevante dentro das finanças corporativas para o
mercado de capitais brasileiro, cujo valor da ação gira dentro da análise de fluxos de caixas
futuros descontados no tempo, ou seja, um lucro maior hoje deve ter impacto positivo direto
no preço da ação, pois seus valores futuros descontados irão gerar um valor presente maior –
VPL e consequentemente um maior valor contábil à empresa.
Considerando-se o conceito proposto inicialmente por Hayn (1995) e do trabalho de
Dimitropoulos e Asteriou (2009) que serviu de inspiração e base para esta pesquisa, o
mercado de capitais brasileiro, assim como o mercado helênico, é um mercado de capitais
emergente caracterizado pela baixa proteção a investidores em função de uma governança
corporativa ainda incipiente. (Rogers et al., 2006).
4
Dentro desse contexto, utiliza-se uma base de dados do Bloomberg para um período de 12
anos (2000/2012). Os resultados encontrados para a realidade brasileira são em linha com o
trabalho base, economicamente intuitivos e vão de acordo com teoria econômica: indicam que
perdas são menos significativas do que ganhos para explicar o movimento do preço das ações.
As perdas estão presentes em 11,04% dos EPS da amostra de dados.
O argumento inicial de que os preços das ações reagem mais expressivamente aos resultados
positivos (EPS positivos) entregues pelas empresas foi confirmado pelos resultados dos
estudos voltados para a realidade do mercado de capitais brasileiro.
E o resultado encontrado na regressão em que foi feita a segmentação das ações por setor
econômico foi igualmente intuitivo, apontado um impacto maior nas empresas geradoras de
caixa, em detrimento dos demais setores econômicos listados no Ibovespa.
O restante desta dissertação está organizado da seguinte maneira. A Seção 2 fornece uma
breve descrição do sistema contábil vigente nas empresas de capital aberto no Brasil. É
seguida pela Seção 3, que apresenta uma revisão de literatura. A Seção 4 comenta o processo
de seleção dos dados constantes no trabalho, além de descrever as estatísticas e o modelo de
pesquisa. A Seção 5 relata as descobertas empíricas. E a Seção 6 traça considerações finais,
apresentando limitações e potenciais caminhos a serem percorridos em trabalhos futuros.
5
2 O SISTEMA CONTÁBIL BRASILEIRO
O Brasil apresenta inúmeras diferenças entre o seu sistema contábil vigente e o de alguns
países desenvolvidos (especialmente os anglo-saxões e o norte-americano). Vários estudos no
passado debruçaram-se sobre o retorno de ações em diferentes sistemas contábeis.1 (Francis et
al., 2003).
No Brasil, assim como em boa parte dos países em desenvolvimento, o sistema contábil pode
ser caracterizado por um regime de competência moderado, pela baixa importância do
mercado de capitais e baixa governança corporativa. Por outro lado, países como os Estados
Unidos e Inglaterra (sistemas contábeis anglo-saxão e norte-americano) são caracterizados
como mercados altamente desenvolvidos, com baixos impostos e conformidade financeira
contábil, alto uso, por parte das empresas, do mercado de capitais como fonte de
financiamento e uma forte governança corporativa. (De Fond e Hung, 2004; Myring, 2006).2
Especialmente no Brasil, o sistema contábil adota o princípio contábil para avaliação
patrimonial, obrigações, direitos e despesas. O principal problema desse sistema é o fato de as
declarações contábeis e o balanço patrimonial não apresentarem o valor patrimonial justo das
1 A expressão “sistemas contábeis” é adotada para caracterizar financial reporting, ou seja, como funcionam os
procedimentos de preparação e apresentação das demonstrações financeiras das empresas. 2 Vale o registro preliminar de que a contabilidade teve seu início e desenvolvimento na Europa.
6
ações, criando uma dificuldade para a amortização e distribuição de dividendos, impostos
devidos e inúmeros outros aspectos contábeis.
A Comissão de Valores Mobiliários (CVM), órgão fiscalizador para as empresas negociadas
em Bolsa no Brasil, emitiu norma – a Instrução Normativa n. 457, de 2007 – para que as
empresas listadas emitam suas demonstrações nos padrões internacionais IFRS - International
Financial Reporting Standards ou em USGAAP – General Accepted Accouting Principles –
objetivando tornar mais transparente as demonstrações e, desta forma, adequar as empresas
brasileiras aos padrões internacionais de governança corporativa.
2.1 GRUPOS CONTÁBEIS: O MODELO ANGLO-SAXÃO E O MODELO EUROPEU-
CONTINENTAL
O modelo anglo-saxão tem presença na Grã-Bretanha (Inglaterra, Escócia, País de Gales e
Irlanda, que configuram o Reino Unido), na Austrália, Nova Zelândia, Estados Unidos,
Canadá, Malásia, Índia, África do Sul e Singapura.
Suas principais características são: a existência de uma profissão contábil forte, atuante;
sólido mercado de capitais como fonte de captação de recursos; e pouca interferência
governamental na definição de práticas contábeis e demonstrações financeiras, que buscam
atender, em primeiro lugar, aos investidores.
Já o modelo contábil europeu-continental tem presença na França, Alemanha, Itália, Japão,
Bélgica, Espanha, países da Europa Oriental e países da América do Sul, inclusive o Brasil.
Suas principais características são: profissão contábil fraca e pouco atuante; forte interferência
governamental no estabelecimento de padrões contábeis, notadamente os de natureza fiscal;
7
demonstrações financeiras que buscam atender primeiramente aos credores e ao governo (em
vez dos investidores); maior importância de bancos e outras instituições financeiras (inclusive
governamentais); e menor capacidade de buscar recursos de melhor qualidade no mercado de
capitais. (Nobes, 1983).
8
3 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
É de abordagem obrigatória o trabalho de Hayn (1995) quando se objetiva discorrer sobre o
tema do conteúdo das informações das perdas (EPS) no estudo da relação lucro-retorno.
Hayn utilizou dados de 1962 a 1990 e, em sua pesquisa, identificou que quando retiradas as
perdas da regressão a relação lucro-retorno quase triplica. Aliado a isso a pesquisa também
constatou que o croos-section e a variação intertemporal observados no ERC (Coeficiente de
Resposta aos Ganhos) são atribuídos ao tamanho da empresa e à variabilidade dos retornos
entregues, ou seja, se os retornos são ou não constantes.
No teste relacionado às perdas Hayn (1995) explica o baixo conteúdo de informação e
relevância das perdas por ação com o seguinte argumento: o acionista tem a prerrogativa de
liquidar suas ações em caso de encerramento da empresa sem ter que recorrer ao mercado de
ações, aliado ao fato de o teste para presença de reversão-média dos retornos dos ganhos e da
significância do risco da firma não obteve nenhum resultado significativo.
Três anos após Hayn (1995), Lipe et al. (1998) pesquisaram a relação retorno-risco para o
mercado norte-americano em conjunto com outros fatores. Assim como nesta dissertação, os
autores utilizaram dados de EPS trimestrais, de 1985 a 1995, e concluíram que as perdas não
são importantes para explicar a flutuação de preço das ações. Demonstraram também que
9
considerando o efeito de não-linearidade e usando coeficiente específico para cada firma
melhora o EPS estimado e a relação retorno-risco.
Lipe et al. (1998) e Martikainen et al. (1997) corroboram com as conclusões encontradas por
Hayn (1995) em seu trabalho de vanguarda sobre o assunto. Eles pesquisaram dados de
retorno e EPS (lucro por ação) de um período de 16 anos (1974-1989) na Finlândia e
concluíram que a incidência de perdas reduz a estimativa da relação lucro-retorno porque as
perdas não são esperadas de perdurarem.
A resposta do coeficiente dos lucros estimados (EPS) para o mercado de capitais na Austrália
(Sin & Watts, 2000), nos casos de perdas é mais baixo do que nos casos de lucros, os dados
usados dos EPS foram anuais para o período de 10 anos (1983-1993), eles também
encontraram evidência de que nas firmas grandes o impacto do EPS negativo é menor – com
isso produzem um ERC- Earning Response Coefficients, baixo. A explicação é de que os
acionistas esperam que os gestores ajam de maneira a reverter este quadro de prejuízo no
curto prazo.
No nordeste da Europa, na costa leste do Mar Báltico, onde estão localizados os modernos
Estados da Lituânia, Letônia e Estônia, a conclusão é a mesma obtida na Austrália. Os
resultados sustentam a hipótese assimétrica da existência de diferenças no conteúdo da
informação de perdas e ganhos no EPS: as perdas afetam a relação lucro-retorno, tendendo o
ERC para baixo.
Mais uma vez a explicação é baseada no fato de as perdas serem transitórias e quanto maior a
empresa, mais os acionistas acreditam em recuperação rápida. Desta forma o EPS negativo
tem menos impacto no preço das ações que os EPS positivos. (Pritchard, 2002).
10
Por fim, o trabalho de e Dimitrios Asteriou Panagiotis E. Dimitropoulos (2009), que serviu de
base para esta dissertação, conclui de forma a ratificar o resultado encontrado por Hayn
(1995) e Martikainen et al. (1997) em estudo feito para o mercado de capitais nos Estados
Unidos e Finlândia respectivamente. Os resultados positivos (EPS positivos) são mais
relevantes em valor do que os prejuízos.
Aliado com os resultados dos estudos citados acima, e objetivando uma ampla informação no
tocante à qualidade dos lucros apresentados pelas empresas, Dechow et al. (2010) realizaram
em seu trabalho uma revisão das proxies, suas determinantes e suas consequências.
O resultado é que há uma menor reação do mercado quando os resultados são de menor
qualidade e de que o mercado reage negativamente quando há evidências de um declínio da
qualidade da informação, fato que é bastante consistente com todas as proxies de qualidade do
lucro. Uma indagação em aberto consiste em saber se uma resposta negativa refletiria um
declínio na qualidade dos ganhos fundamentais da empresa ou um declínio na qualidade da
informação utilizada para medir este processo. Pesquisadores em geral acordam com a
segunda alternativa.
A conclusão que os trabalhos supra citados encontraram para os mercados de capital da
Austrália, Finlândia, região do Báltico e Estados Unidos foi de que o baixo conteúdo da
informação nos casos em que ocorrem perdas está significativamente documentado nesses
mercados. A justificativa é de que as perdas são consideradas pelos investidores como
temporárias, não tendo grande relevância a título de avaliação (evaluation). Com isso, a
inclusão dos ERCs que são mais baixos do que o seu resultado pode induzir o resultado para
baixo.
11
4 METODOLOGIA
4.1 SELEÇÃO DA AMOSTRA E METODOLOGIA
A amostra utilizada neste trabalho consiste em 58 das 66 empresas que compõem o Índice
Ibovespa, listadas na Bolsa de Valores de São Paulo – BOVESPA. O índice é reformulado
quadrimestralmente e tem por critério a liquidez financeira das ações. A composição de índice
utilizado na pesquisa foi coletada em agosto de 2012.
Para realizar o trabalho, foram coletados dados dos lucros por ação divulgados
trimestralmente, BV (valor contábil da firma), IBOV, e Preços das Ações. Todos os dados
foram regredidos em janelas trimestrais de forma a alinhar com os resultados entregues pelas
empresas- EPS for ação. O período de coleta dos dados foi no período de 2000 a 2012. Os
dados do Ibovespa foram coletados da BOVESPA e os dados de EPS, BV, e as cotações
foram obtidos no BLOOMBERG.
Inicialmente cogitou-se fazer as regressões com todas as ações listadas na BOVESPA.
Contudo, por questões de indisponibilidade de informações no caso das empresas de menor
liquidez, optou-se por escolher as ações do Índice da Bolsa, cujo critério de composição,
como mencionado, é liquidez.
12
Das regressões foram excluídas as ações das empresas pré-operacionais, OGX Petróleo, OSX
Brasil e LLX Logística, que, por assim se caracterizarem, somente entregam prejuízos,
impactando as regressões, em especial, nos casos de regressão que relata somente perdas das
empresas operacionais que compõem a amostra. Também foram retiradas da base de dados as
UNITS que integra o Índice da Bolsa Ibovespa por se tratarem de uma cesta de ações e não
refletir o impacto sobre o preço de uma ação e, da mesma forma, sobre o retorno de uma ação,
e sim sobre a cesta de ações que compõe a respectiva cesta.
Em função da característica da base de dados proposta, assim como o trabalho de apoio, a
regressão destes estudos foi realizada em painel, observando os efeitos fixo aleatório na
regressão.
O estudo retrata os preços (1ª e 2º regressões), no primeiro modelo o índice Ibovespa compõe
as variáveis explicativas da regressão, retornos (3ª regressão) e o impacto sobre os setores
isoladamente (4º e 5º regressões) das ações do Ibovespa. Contudo, diferentemente do trabalho
base, as janelas de tempo, em função da disponibilidade de dados encontrada para ações no
mercado brasileiro ser menos extensa, o trabalho foi realizado com uma disponibilidade
menor de dados, com isso ficou inviável uma janela mais longa e uniforme de 10 anos como
feito no trabalho base.
O método de estimação, igualmente ao trabalho base, foi o MQO – Mínimos Quadrados
Ordinários – em detrimento de algum outro método, como o de Máxima Verossimilhança,
neste caso específico, em função de não suspeitar que haja indícios de uma distribuição de
dados que siga uma normal. Com isso o MQO passa a ser um modelo padrão. Optou-se por
estimar o modelo linear por MQO objetivando um plano que conecte melhor os pontos das
13
variáveis R3, isto é, um plano que melhor minimize as distâncias entre estes pontos: Preço -
Altura, EPS - Largura, BV- Comprimento.
Assim como o trabalho base, utilizou-se o lucro e retorno por ação, objetivando a redução de
heterocedasticidade nos termos de erro e autocorrelação, de forma a satisfazer a condição de
Gauss-Markov (Verbeek, 2004), embora isto não seja necessariamente fatal para o estimador
OLS no sentido de que pode ser consistente sobre frágeis condições.
As variáveis explicativas para o primeiro modelo, o de preços (variável explicada), são: o
resultado por ação (EPS) apresentado trimestralmente pelas empresas, o Valor Contábil (BV)
das ações, o índice Ibovespa(IBOV), além dos dados de preço e retorno das ações
preferenciais e também das ações nominais, visto que a diferença é de apenas 10% no
pagamento dos dividendos, sendo desta forma o impacto do EPS proporcional nos dois tipos
de ação, objetivando com isso preservar ao máximo a composição do Índice Ibovespa. No
segundo modelo o índice Ibovespa é retirado da regressão.
Para o terceiro modelo, o modelo de retorno, foi incluído o nível e variação do EPS por
trimestre, período de divulgação dos resultados das empresas – LPA (ou EPS da sigla em
inglês) dividido pelo preço da ação no mês anterior, representado na seguinte equação:
/ a + / +
A variável preço é (modelo de preços) e a variável de retorno é (modelo de
retorno). O modelo é regredido em reais e mantido desta forma.
Foram feitos ajustes no preço e no BV quando ocorreram eventos de desdobramento (split) e
grupamento (inplit), dividendos, juros sobre capital ou bonificações de ações.
14
Foram feitos os ajustes de preços para os eventos ocorridos nas ações no tempo observado
neste estudo. Além de testar o EPS original como obtido no Bloomberg, tentou-se fazer a
regressão interpolando o resultado e em seguida repetindo o resultado do EPS, entretanto o
modelo que apresentou maior significância das variáveis é o modelo que usa o EPS original.
Na terceira equação, o retorno foi com base nos preços de fechamento utilizados no primeiro
e segundo modelos de regressão ajustados para os eventos ocorridos; os mesmos parâmetros
foram utilizados nas demais regressões em que foram abordadas somente ganhos e em
seguida somente perdas para as equações (2) preços e (3) retornos. A mesma base de dados
fora utilizado para as regressões (4) e (5), onde foi feita a segmentação das ações por setores
da economia tendo como variável dependente os preços das ações, objetivando mensurar o
impacto do lucro ou prejuízo entregue pelas empresas em cada respectivo setor da economia.
Relevante mencionar que objetivando não afetar o modelo ou perder observações importantes
nenhum adereço ao modelo foi incluído.
Menciona-se, ainda, que, para obter Tabelas consistentes, a amostra foi reduzida para a partir
de 2006, visto que a regressão não foi em painel, pois os dados poderiam distorcer a mostra
percentual. Apenas quatro casos foram retirados da base de dados original em função de seus
IPOs (Initial Public Offer) primários terem ocorridos posteriormente a 2006.
A Tabela 1 mostra a frequência em que houve perdas para cada ano considerado (como
mencionado as empresas pré-operacionais foram retiradas da regressão).
O ano que apresentou a maior quantidade percentual de perdas foi 2012, mesmo a amostra
findando em agosto, com 48,28% das perdas. Em seguida 2011 e 2009 (44,83 e 43,10%
15
respectivamente). A maior concentração de perdas depois de 2008 pode ser atribuída à crise
que assola o mercado desde a crise hipotecária norte-americana, que teve seu estopim com a
quebra do gigante banco de investimentos Lehman Brothers, com 158 anos de existência e
uma dívida de cerca de 700 bilhões de dólares.
Como é possível observar, do total, 33,25% dos resultados reportados pelas firmas, ou seja,
pouco mais de três (3,3) a cada dez, no período entre 2006 e agosto de 2012, foram perdas.
Ano Número total de firmas Número de perdas por ano % de perdas por ano
2006 58 6 10,34%
2007 58 13 22,41%
2008 58 19 32,76%
2009 58 25 43,10%
2010 58 18 31,03%
2011 58 26 44,83%
2012 58 28 48,28%
Total 406 135 33,25%
Tabela 1 – Frequência de perdas por ano
A Tabela 2 mostra a distribuição das firmas de acordo com o número de anos com perdas que
elas apresentaram durante o período investigado (2006-2012). 51,72% da amostra, ou 30
firmas, apresentaram apenas resultados de EPS (lucro por ação) positivo durante o período
analisado. Sete firmas apresentaram apenas uma perda (12,07%), nove firmas apresentaram
duas perdas (15,52%) e 12 firmas apresentaram três ou mais perdas no período.
Número de anos com perdas Número de firmas % de firmas
0 30 51,72%
1 7 12,07%
2 9 15,52%
3 5 8,62%
4 4 6,90%
5 2 3,45%
6 1 1,72%
Total 58
16
Tabela 2 – Distribuição das firmas de acordo com o número de anos com perdas durante 2006/2012
A Tabela 3 apresenta a distribuição das perdas de acordo com o tamanho da firma. Para uma
empresa de capital aberto, o valor de mercado é basicamente o valor da ação na Bolsa
multiplicado pelo número de ações existentes. Este critério foi adotado por P.E.
Dimitropoulos & Dimitrios Asteriou (2009) no trabalho base, e, da mesma forma, por Hayn
(1995), no trabalho que deu suporte ao trabalho base.
O valor de mercado de cada firma foi estimado utilizando-se as ações ordinárias no ano
anterior (preço ao final do ano anterior multiplicado pelo número de ações existentes ao final
do mesmo ano). O tamanho de cada ano foi definido pelo valor de mercado das ações ao final
do ano anterior. As firmas foram distribuídas em seis portfólios de acordo com o tamanho: um
são as menores empresas e seis as maiores. Os resultados foram consistentes com o dos
autores mencionados acima, Hayn (1995) e P.E.Dimitropoulos & Dimitrios Asteriou (2009), e
também com o trabalho de Martikainen et al. (1997) e Sin & Watts (2000).
Como constatado, a probabilidade de perda de uma empresa está correlacionada com o porte
que possui. As menores firmas reportaram a maioria das perdas da amostra, 29,31%, enquanto
firmas grandes no portfólio (seis) representam somente 6,90% das perdas na amostra. Este
resultado indica que o tamanho da firma deve ser levado em consideração quando da
realização de trabalhos sobre a relação lucro-retorno na avaliação de empresas.
Portfólios Número de firmas Número de perdas % de perdas
Firmas menores 1 58 17 29,13%
2 58 15 25,86%
3 58 12 20,69%
4 58 14 24,14%
5 58 10 17,24%
Firmas maiores 6 58 4 6,90%
Tabela 3 – Distribuição das perdas ordenada por portfólio, de acordo com o tamanho da firma
Nota: o tamanho da firma é medido para cada ano com o valor de mercado das ações do ano anterior
17
Com foco na contribuição da evolução dos estudos, elaborou-se uma Tabela a mais do que as
apresentadas no trabalho base, com algumas anotações referentes às perdas por segmento da
Economia.
A Tabela 4 a seguir utiliza os mesmos dados das regressões, nas quais foram excluídas as
UNITS e as empresas pré-operacionais, a fim de não distorcer ou desbalancear a regressão,
em função da não geração de lucro. Por exemplo, o caso da OGX Petróleo, que só apresenta
prejuízo, fato não característico de uma empresa deste setor.
Como exemplo neste setor econômico: no período consultado (2000 a 2012), a Petrobras
apresentou apenas um prejuízo enquanto a OGX apresentou prejuízo em todos os seis anos da
base de dados utilizada (2007 a agosto de 2012).
Conforme percepção inicial, o setor que possui o maior número de firmas com prejuízo é o da
construção civil, com 27,91% do total de empresas que apresentaram perdas dentre as ações
que compõem o Índice Ibovespa; em seguida vem o setor de alimentos, com 11,63% de
empresas que apresentaram prejuízo no período consultado. O percentual de perdas que estes
segmentos apresentaram foram igualmente os mais elevados: 15,9% para a construção civil e
9,24% para alimentos.
Por outro lado, dentre os setores com os menores pesos sobre as perdas e, neste caso, com o
menor percentual de empresas no total de empresas que apresentaram perdas, estão: água e
saneamento, fumo, petróleo, petróleo e gás e vestuário, cada um individualmente com apenas
0,88% do número total de perdas registradas e apenas 2,33% do percentual financeiro total
das perdas.
18
Setor Número de firmas Número de perdas % das perdas % setor
Água e Saneamento 1 1 0,84% 2,33%
Alimentos 5 11 9,24% 11,63%
Comércio 2 8 6,72% 4,65%
Construção Civil 12 19 15,97% 27,91%
Consumo 1 4 3,36% 2,33%
Energia 1 4 3,36% 2,33%
Energia Elétrica 2 9 7,56% 4,65%
Financeiro 2 6 5,04% 4,65%
Fumo 1 1 0,84% 2,33%
Papel e Celulose 2 11 9,24% 4,65%
Petróleo 1 1 0,84% 2,33%
Petróleo e Gás 1 1 0,84% 2,33%
Petroquímicos 1 2 1,68% 2,33%
Saúde 1 4 3,36% 2,33%
Siderurgia 3 7 5,88% 6,98%
Telecomunicações 2 9 7,56% 4,65%
Telefonia 2 5 4,20% 4,65%
Transporte 1 9 7,56% 2,33%
Transporte e Logística 1 6 5,04% 2,33%
Vestuário 1 1 0,84% 2,33%
Totais 43 119 100,00% 100,00%
Tabela 4 – Número de empresas com perdas por segmento da economia, e número de perdas por setor
Nota: uma perda significa uma firma apresentando um EPS negativo. O percentual de perdas refere-se ao
número de perdas apresentadas pelo setor sobre o total de perdas
4.2 DESENHO EMPÍRICO
4.2.1 O efeito das perdas na relação retorno-lucro.
Objetivando mensurar o impacto das perdas, duas regressões, iguais às do trabalho base,
foram elaboradas.
19
O primeiro e o segundo modelo são fruto de uma realização de Ohlson (1995), o Ohlson’s
Model, baseado em um sistema contábil de excedentes que declara que o valor das ações da
firma pode ser expresso como uma função de seus ganhos e o seu valor contábil. Ohlson
incluiu o BV (valor contábil) e o EPS (lucro por ação-LPA), além destas duas variáveis
explicativas incluiu-se o IBOV(índice da Bolsa de valores), ajustado pela inflação e
dividendos, como variáveis explicativas da regressão, de forma a trazer o trabalho para a
realidade do mercado brasileiro de ações.
No modelo de retorno, o terceiro modelo, foram incluídos o nível e a variação do EPS, bem
como o valor do retorno da ação a cada período divulgado, objetivando reduzir a
heteroscedasticidade do termo erro. Houve dois motivos para a inclusão do EPS: em primeiro
lugar para produzir séries estacionárias e em segundo para controlar o efeito da persistência
dos ganhos.
Ou seja, um com variação positiva indica uma tendência altista do EPS cuja orientação
é impactar positivamente no preço das ações, visto que lucros crescentes são valorizados
pelos analistas de mercado, em comparação com lucros transitórios. (Ali et al., 1992).
Figura 1 – Equações das regressões
Equação 1: Modelo de Preços explicado com o IBOV: = a + + + IBOV
Equação 2: Modelo de Preços: = a + + +
Equação 3: Modelo de Retornos: / a + / +
Equação 4: Modelo controlando dummie por setores: = c + + + + ∑
* + SE Setores SE Setores
Equação 5: Modelo por setor = c + + + ∑ +
SE Setores
20
Onde:
Figura 2 – descrição dos termos
O modelo foi regredido para toda a amostra disponível, inicialmente com o IBOV como
variável explicativa, e em seguida sem o IBOV, depois separadamente, somente para os casos
de ganhos e depois somente para os casos de perdas, objetivando estimar o impacto dos lucros
e das perdas em conjunto e separadamente sobre o preço e retorno das ações estudadas.
Além das regressões supra citadas, objetivando evoluir com os estudos, foram feitas mais
duas regressões com a segmentação das ações que compõem o índice Ibovespa por setor
econômico, a fim de mensurar o impacto do lucro ou prejuízo por ação de cada setor
econômico nos respectivos preços das ações que compõem cada setor.
As regressões foram feitas com retornos trimestrais, e não anuais como o trabalho base, por
suspeitar-se que o impacto de um EPS sobre o preço da ação deve ocorrer mais rapidamente
(Costa Jr. e Neves, 2000) e que o cenário da empresa pode mudar em uma janela de tempo
mais longa, distorcendo o objetivo do trabalho que é identificar o impacto dos EPS sobre os
preços e retorno das ações.
P = preço ajustado ao término de cada período (mês) t
i = ação analisada
EPS = EPS incluindo impostos e operações descontinuadas para o período t (LPA:
lucro por ação)
= variação do no período
BV = valor contábil da empresa ao término do exercício fiscal
∑ = somatório das dummies por setor
SE Setores
a&b = interceptos e ERC, respectivamente
Ibov = índice da bolsa de valores de São Paulo
e = termo erro
21
Segundo outros estudos, o aumento da janela dos retornos aumenta significativamente os
índices de coeficientes de resposta – ERC. (Pritchard, 2000). Esta foi mais uma razão pela
opção em realizar-se um estudo com retornos trimestrais em detrimento de retornos anuais.
Devemos considerar que os retornos das ações se dão diariamente. Com isso é possível
antever que, em função de os EPS serem divulgados trimestralmente, possa-se perder o
movimento mais imediato dos impactos dos EPS divulgados no preço das ações, resultando
em um menor valor em relevância dos modelos de preço e retorno mensurados pelo BV (valor
contábil da empresa), EPS e o coeficiente determinante.
Ou seja, este evento pode pelo menos em parte pode ser atribuído ao fato do atraso no
reconhecimento do EPS. (Basu, 1997; Raonic et al., 2004).
22
5 RESULTADOS EMPÍRICOS
O primeiro teste, assim como no trabalho base, consiste em investigar o impacto das perdas e
ganhos na relação retorno-ganhos, estimando os modelos das equações (1), (2) e (3). O
resultado das regressões é apresentado na Tabela 5 abaixo.
Tabela 5 – Impacto das perdas e ganhos na relação retorno-ganhos
Especificação da Regressão
Dados da amostra Número de firmas IBOV EPS BV R²- adj(%) EPS BV R²- adj(%) EPS Var.EPS R²- adj(%)
Todos os casos/IBOV 1478 17.85 20.39 16.45 70,42
(0.000)* (0.000)* (0.000)*
Todos os Casos 1322 0.003 0.34 10,58 0.008 6.49 1,04
(0.000)* (0.000)* (0.911)*** (0.000)*
Casos de perdas 146 0.0002 0.32 30,18 0.0003 0.007 1,93
(0.693)*** (0.000)* (0.45)*** (0.63)***
Casos de ganhos 1176 0.002 0.34 9,38 0.82 6.72 10,55
(0.002)* (0.000)* (0.445)*** (0.000)*
2ºModelo de Preço1ºModelo de Preço/IBOV 3ºModelo de Retorno
23
Na Figura 3, abaixo, apresentam-se especificações da regressão do modelo de preços, preços
com IBOV como variável explicativa, e modelo de retorno, respectivamente, assim como os
níveis de significância dos resultados da regressão.
isnificahhhh
Figura 3 – Especificação da regressão do modelo de preços, e preços com IBOV(explicativa), e modelo de
retorno.
No primeiro modelo, o de preços com o IBOV como variável explicativa, o resultado foi em
linha com as expectativas, e alinhado com os demais resultados obtidos, uma vez que para um
impacto positivo de R$ 1,00 no BV( Valor da firma), fora registrado uma alta R$ 16,45 no
preço. O mesmo efeito se dá para uma alta de um ponto no IBOV, onde fora registrado uma
alta no preço das ações na ordem de R$ 17,85, e finalmente no caso em que o EPS apresenta
alta de R$ 1,00 o preço é impactado em R$ 20,39. A regressão apresenta um R² de 70,42%, o
que denota um alto poder de explicação dos termos da regressão, além de os P- valores serem
todos significativos ao nível de 1%.
1º Modelo de Preços explicado com o IBOV: = a + + + IBOV
2º Modelo de Preços: = a + + +
Onde o EPS são lucros trimestrais por ação e BV, são por ação
3º Modelo de Retornos: / a + / +
onde EPS é variação do EPS a cada resultado trimestral entregue pela empresa
p – valores estão entre parênteses (* indica significância ao nível de 1%; ** indica
significância a 5%; *** indica não significativo)
24
No caso estudado, Brasil, o segundo modelo, as estimativas foram bastante estáveis. Nos
casos em que o BV (valor da firma) alterar seu valor em R$1,00, foram registrados ganhos
0,34 no preço da ação e nos casos de perdas, 0,32. Estes valores são pequenos, ou
financeiramente baixos. Mas, economicamente, são bastante intuitivos e em linha com o
resultado encontrado no trabalho base para a realidade do mercado de capitais na Grécia.
Neste segundo modelo, o de preços, o coeficiente do EPS abrangendo todos os casos tem um
impacto econômico pequeno, 0,003, sobre os preços das ações estudadas, embora bastante
significativo e mais uma vez intuitivo, visto que os lucros entregues pela empresa são
positivos.
Com base na teoria de finanças corporativas, de desconto de fluxos de caixas futuros a valor
presente – VPL, é a determinante de valor da empresa, ou seja, espera-se que o valor da
empresa aprecie, uma vez que a mesma apresenta lucros maiores a serem descontados e que
os mesmos vão gerar valores presentes descontados maiores.
Na regressão que aborda somente os casos das perdas isoladas, o resultado ficou em 0.0002.
Também é um resultado financeiramente pequeno; não foi significativo. E no caso isolado dos
ganhos, 0,002, o resultado foi semelhante ao caso que abrange todos os casos, com um
impacto pequeno sobre os preços, mas bastante significativo e economicamente intuitivo, em
função de um maior VPL, alinhado com a teoria clássica de finanças corporativas, Asset
Pricing.
25
Assim, como os estudos realizados anteriormente por Fama e French (1992), Chan, Hamao e
Lakonishok (1991), Costa Jr. e Neves (2000) e Bruni (1998), estes dois últimos para o
mercado acionário brasileiro, a variável BV/preço apresentou uma associação positiva com os
retornos das ações, sendo uma das mais significativas dentre as variáveis analisadas.
No casos regredidos neste estudo, o P – Valor para BV se mostrou bastante significativo, a
nível de 1%, e para os EPS foi significativo somente nos casos que abrangem todos os casos e
para os casos de ganhos.
No terceiro modelo- o de retorno, a primeira evidência é um canal significativo entre o EPS e
o preço, pois em ambas as regressões estes termos se mostraram significativos.
Visto que o retorno é uma função de preço do ativo, espera-se que com um aumento do EPS,
consequentemente o preço do ativo aumente também, hipótese alinhada com a teoria de
finanças corporativas clássica de fluxos de caixa descontados. Tendo isso em vista, podemos
concluir que o aumento da variância do EPS, embora represente mais risco, deverá representar
um maior retorno também.
Os valores encontrados para variância do EPS, de 6,49% para todos os casos e de 6,72% para
os casos de somente ganhos podem a princípio parecer altos.
Entretanto, se considerarmos os valores financeiros baixos obtidos na regressão do modelo de
preços, o fato de a Var. EPS oscilar uma unidade e gerar 6,49% de variação no retorno da
ação pode ser justificado, além do incremento do fator risco, pelo baixo valor econômico
encontrado na primeira equação de 0,003.
26
Podemos identificar relação não significativa entre o preço e o EPS no primeiro modelo,
relação esta que novamente se confirma não significativa na segunda equação quando
observamos o retorno e o EPS.
Na terceira equação, pode-se observar uma semelhança em termos de capacidade explicativa
das equações, mensurada pelo R², que mede a capacidade de explicação dos termos
independentes em relação ao termo dependente.
No caso Brasil, as perdas ficaram com um R² de 1,93% do percentual que as variáveis
independentes conseguem explicar da variável dependente Retorno, enquanto que, no modelo
abrangendo os ganhos, todos os casos ficaram, respectivamente, em 10,55% e 1,04%,
resultado bastante parecido com o do trabalho base, que ficou em 1,5% e para todos os casos,
0,8% para os casos que houve somente perdas e 15,7% de R² para os casos de somente
ganhos.
Ou seja, os modelos para ambos os mercados (grego e brasileiro) se mostraram mais capazes
de explicar os impactos sobre os retornos nos casos em que houve lucro. No caso do modelo
brasileiro, cerca de 70% dos retornos não são explicados pela regressão, podendo ser
atribuídos a fatores comportamentais; nos casos dos ganhos e para todos os casos, cerca de
90% podem ser explicados por fatores externos.
Os resultados obtidos no trabalho base, e nos demais trabalhos citados anteriormente,
realizados nos Estados Unidos e Finlândia, argumentam que a justificativa é de que o
investidor entende que as perdas são passageiras, por isso a menor ênfase nas perdas do que
nos ganhos.
27
Outro argumento pode ser o fato de os investidores atribuírem menos valor a balanços de
empresas que apresentam perdas, levando a concluir que o mercado de capitais é de pouca
informação quando se trata de perdas em comparação aos ganhos, o que é consistente com as
conclusões de Hayn (1995), Sin e Watts (2000) e Lipe et al. (1998).
Na próxima Tabela apresenta-se os modelos 4 e 5, o modelo 4- regressão por setor, controlado
pelo efeito isolado do setor. E modelo 5- regressão por setor.
Especificação da regressão
Dados da amostra Setor Número de firmas Coeficiente R²adj(%) Obs.
Modelo 4- preços controlados por Dummie por setor Petróleo e Gas 3 30,1 40,69 4.035
(0.000)
Financeiro 14 25,76 40,69 4.035
(0.000)
Energia e Saneamento 11 20,84 40,69 4.035
(0.000)
Mineração e Siderurgia 7 12,27 40,69 4.035
(0.1873)****
Transporte e Logística 5 11,54 40,69 4.035
(0.0477)*
Construção Cívil 6 10,68 40,69 4.035
(0.0668)**
Telecomunicações 4 5,92 40,69 4.035
(0.000)
Outros 8 10,62 40,69 4.035
(0.0025)*
Modelo 5- preços por setor Petróleo e Gas 3 -14,7 30,50 4.035
(0.000)
Financeiro 14 -17,08 30,50 4.035
(0.000)
Energia e Saneamento 11 -8,16 30,50 4.035
(0.000)
Mineração e Siderurgia 7 -1,9 30,50 4.035
(0.000)
Transporte e Logística 5 -0,68 30,50 4.035
(0.000)
Construção Cívil 6 -33,17 30,50 4.035
(0.000)
Telecomunicações 4 -3,83 30,50 4.035
(0.000)
Outros 8 -21,4 30,50 4.035
(0.000)
28
Tabela 6 – Modelo 4-de preços por segmentação econômica, controlando pelo efeito isolado do setor.
Modelo 5- de preços por segmentação econômica.
A regressão dos modelos 4 e 5 objetivaram evoluir com os estudos além das regressões
realizadas no trabalho base.
Para tal foi criada uma dummy para cada setor da economia, a fim de explicar o impacto do
EPS sobre os diversos setores da economia, pois intuitivamente alguns setores podem ser
mais impactados pela variação do resultado do EPS entregue pelas empresas do que outros.
Um agrupamento de alguns setores econômicos mais relacionados (como petróleo e petróleo e
gás, bancos e financeiras, transporte e logística etc) foi realizado objetivando uma melhor
qualidade da regressão.
Desta forma a quantidade de setores foi reduzida para um total de nove setores dos vinte e seis
setores econômicos listados na Bovespa.
Na quarta equação (modelo 4), para melhor explicar o modelo, foi retirada a variável
explicativa do setor de consumo, que está representado pelo “c” na equação, em função da
“maldição das dummies” (Dummie curse). Com isso o que está sendo explicado é o efeito da
constante por setor da economia. Esta equação controla pelo efeito isolado por setor, pois foi
Modelo 4- regressão controlando dummie por setores:
= c + + + + ∑
* + SE SetoresSE Setores
Modelo 5-regressão por setor:
= c + + + ∑ +
SE Setores
P – valores estão entre parênteses (* indica significância a nível de 1%; ** indica
significância a 5%; *** indica significativo a 10%)
29
colocada uma dummy por setor para captar este efeito, o que parece mais consistente e
adequado para explicar o impacto do EPS sobre os respectivos setores.
Para calcular o impacto sobre cada setor, diminuímos o valor encontrado respectivamente por
cada setor pelo valor de consumo (“c” = 13,71). O resultado aponta para o setor de petróleo e
gás (13,72+16,38=30,10) como o setor que sofre o maior impacto no preço de suas ações por
variação de uma unidade do EPS. Seguem-se o setor financeiro (13,71+12,05=25,76) e em
terceiro lugar o setor de energia e saneamento (13,71+7,13=20,84).
No quinto e último modelo, embora para este estudo pareça menos intuitivo do que o 4º
modelo, pois não explica as dummies por setor da economia, foi realizada uma primeira
regressão objetivando explicar o impacto por setor do EPS, antes de estabelecer o modelo
quatro como o mais eficaz.
O resultado encontrado foi bastante intuitivo, pois ratifica as suspeitas de que os setores que
mais deveriam ser impactados pela variação do EPS- lucro por ação são os setores geradores
de caixa, cujas matrizes já estabelecidas não demandam maiores investimentos (em função
disto são conhecidos pelos investidores como setores bons pagadores de dividendo). O Book
Value-BV e o EPS foram incluídos na regressão com o intuito de não omitir nenhuma
variável evitando possíveis vieses.
30
5.1 RESUMO DA REGRESSÃO MÚLTIPLA E DOS TESTES DE HIPÓTESE
Os valores encontrados nesta regressão permitiram evidenciar uma relação positiva e
significante entre os preços e retornos e os EPS positivos.
Apesar disto, pode-se verificar, que, segundo Costa Jr. e Neves (2000), embora focados em
explicar o preço da ação incluindo outras variáveis capazes de relevar o custo da taxa básica,
CAPM (Capital Asset Princing Model) (possivelmente motivados pelo longo histórico de
inflação no Brasil), o beta é a variável mais significativa na explicação da variação dos
retornos das ações e a relação preço lucro.
O coeficiente de determinação múltipla, identificado pelo símbolo de R², representa a
proporção da variação total na variável dependente explicada pelas variáveis explicativas.
Neste estudo utilizou-se o R² ajustado porque para análises multivariadas costuma-se usar um
valor ajustado de R², principalmente em função do tamanho da amostra.
O 1º modelo foi o que apresentou um R² ajustado mais explicativo, 70,42%, assim como os
P-valores da equação, todos significativos ao nível de 1%.
A estatística R² para o 2º modelo desta pesquisa é de 0,1072 e a estatística R² ajustada é de
0,1058 para todos os casos. Embora baixas, é importante salientar que foram utilizados na
pesquisa dados do tipo de séries temporais em função da impossibilidade de obter dados mais
distantes no tempo para a maior parte das ações listadas no Ibovespa.
O terceiro modelo, o de Retorno, assim como o trabalho base, apresentou o R² ajustado baixo
1,04% para todos os casos, 1,93% para os casos de perdas e para os casos de ganhos um
pouco melhor R² ajustado de 10,55%.
31
O R² ajustado do modelo 4 foi 40,69%, o que denota que após os ajustes qualitativos
realizados a variável dependente consegue ser bem explicada pelos regressores presentes no
modelo.
O P-valor das variáveis explicativas são todos significativos, com exceção da variável para o
setor de mineração e siderurgia. Nos setores de transporte e logística e construção civil são
significativos aos níveis de 10% e 5% respectivamente.
32
6 CONCLUSÕES, LIMITAÇÕES E FUTURAS PESQUISAS
Este trabalho procurou identificar o impacto dos resultados entregues pelas principais
empresas que compõem o índice Ibovespa, da Bolsa de Valores de São Paulo, no valor de
suas ações.
O estudo foi realizado em painel, e o método de estimação foi Mínimos Quadrados
Ordinários.
Pode-se concluir que o resultado do lucro por ação impacta, positivamente, o valor das ações,
no contexto do mercado de capitais brasileiro. Este resultado está alinhado tanto com os
trabalhos realizados anteriormente em outras economias, como com a teoria de finanças, que
afirma que as empresas com lucros maiores geram um maior VPL, logo um maior valor de
mercado, justificando assim o incremento do preço das ações.
Nas equações que objetivaram evoluir com os estudos além do realizado pelo trabalho base,
os resultados foram em linha com o esperado, e identificaram um maior impacto do lucro por
ação nos setores da economia considerados geradores de caixa. Esta conclusão corrobora
estudos prévios realizados nos Estados Unidos, cujo foco fora a relação entre o mercado de
ações, o ciclo de negócios e a descoberta do lucro.
33
Acredita-se que o estudo deve ser estendido por maior período de tempo, para que possa
descrever a estatística mais correta entre o lucro por ação e seu impacto nas ações, assim
como nos respectivos setores.
No caso dos ganhos para o modelo de retorno, que foi o modelo melhor explicado na
regressão, conclui-se que há um número expressivo de variáveis externas que não estão na
regressão. Acredita-se portanto, que quando estas variáveis forem consideradas na regressão,
o poder de explicação da regressão certamente irá melhorar.
O resultado encontrado esteve alinhado às conclusões dos estudos realizados anteriormente e
pelo trabalho base.
Para a realidade brasileira, o resultado identificado, tendo como fundamento as regressões
relatadas, foi de que o impacto do EPS positivo gera incremento nos preços e retornos das
ações. Este impacto é maior no caso de ganhos do que no caso de resultados negativos do
EPS. O resultado se mostrou intuitivo, se confrontado com a teoria de finanças corporativas.
Para trabalhos futuros, dentro da linha objetivada neste estudo, que foi o de explicar o preço
das ações, sugere-se um viés pertinente, qual seja, mensurar o impacto do Indíce de interesse
de pesquisa por empresa, isto é, por quantidade de procura na internet e os respectivos
impactos nos preços e retornos nas ações e setores econômicos listados na BOVESPA, ou seja
o efeito atenção sobre o preço e retorno das ações, possivelmente usando o Google search
index- GSI, como balisador.
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REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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