O papel da mídia financeira nas recompras de ações

Resumo

Objetivo:

Este trabalho examina o impacto que a cobertura da mídia financeira tem sobre os resultados da recompra de ações nos EUA.

Metodologia:

Realizo uma análise de regressão para examinar como o volume de artigos de notícias sobre anúncios de empresas específicas se relaciona com as decisões dessas empresas para de fato recomprar ações após tais anúncios. Também examino o papel da mídia nos desempenhos de longo prazo das ações dessas empresas após os anúncios. Para mitigar as preocupações com os efeitos confusos que podem simultaneamente impulsionar o volume de artigos de notícias e os resultados da compra de ações, utilizo uma abordagem da variável instrumental.

Resultados:

Os resultados mostram que os níveis de cobertura da mídia sobre empresas específicas no momento dos anúncios de recompra estão negativamente relacionados às reais recompras das empresas após os anúncios. Além disso, a evidência mostra que, doze meses após os anúncios de recompra, os maiores retornos cumulativos anormais correspondem às empresas com a menor cobertura da mídia. Esses resultados sugerem que apenas aquelas empresas que não atraíram atenção suficiente dos investidores para os anúncios prosseguiram com seus programas de recompra.

Contribuições:

Este trabalho aumenta a literatura sobre finanças comportamentais através da introdução e do teste da medida da atenção dos investidores em empresas específicas através da utilização de uma nova base de dados um provedor de análise de notícias. O trabalho também contribui para a escassa literatura que examina o efeito da atenção dos investidores sobre os eventos corporativos.

Palavras-chave:
Atenção dos investidores; anúncios de recompras de ações; análise de notícias; cobertura da mídia

Abstract

Purpose:

This paper examines the impact that financial media coverage has on share repurchase outcomes in the U.S.

Design/methodology/approach:

I perform regression analysis to examine how the volume of firm-specific news articles about the announcements relates to firms’ decisions to actually repurchase shares following those announcements. I also examine the role of media in the firms’ long-term post-announcements stock performances. To alleviate concerns about confounding effects that can simultaneously drive both the volume of news articles and share repurchase outcomes, I use an instrumental variable approach.

Findings:

The results show that the levels of firm-specific media coverage at the time of repurchase announcements are negatively related to firms’ actual repurchases following the announcements. Furthermore, the evidence shows that twelve months following repurchase announcements, the highest cumulative abnormal returns correspond to the firms with the least media coverage. These results suggest that only those firms that do not attract sufficient investor attention to the announcements follow through on their repurchase programs.

Originality/value:

This paper augments the literature on behavioral finance by introducing and testing a firm-specific measure of investor attention by employing a newly available database of news articles from a news analytics provider. The paper also contributes to the sparse literature that examines the effects of investor attention on corporate events.

Keywords:
Investor attention; share repurchases; news analytics; media coverage

1 Introdução

O método de pagamento de recompras de ações¹ no mercado aberto é o modo mais comum pelo qual os gerentes distribuem dinheiro aos acionistas. Com esse método, a empresa normalmente anunciará antecipadamente suas intenções de recomprar uma fração das ações em circulação da empresa no mercado aberto durante alguns meses. Esse anúncio não compromete a empresa a de fato prosseguir com o programa e recomprar as ações; na realidade, em muitos casos, as empresas não concluem os programas de recompra e muitas firmas nem sequer realizam qualquer recompra (por exemplo, Oded, 2005; Yook, 2010). A literatura geralmente utiliza a expressão gerencial cheap talk (papo furado) para se referir a anúncios de recompra de ações que não são concluídas.

Neste trabalho, utilizo os avanços recentes em analítica de notícias para examinar o efeito da atenção dos investidores nos resultados da recompra de ações e explicar a expressão gerencial cheap talk. Para medir a atenção dos investidores, calculo a quantidade de itens de notícias sobre empresas específicas em um produto recentemente desenvolvido de analítica de notícias: The Thomson Reuters News Analytics (TRNA). A TRNA é um serviço de leitura eletrônica que contém todas as notícias da Reuters ou de suas empresas representantes (através dos serviços de notícias a cabo) publicadas de janeiro de 2003 em diante. A vantagem desse conjunto de dados é que ele contém artigos de notícias e comunicados à imprensa que apareceram nas telas de negociadores e, portanto, é uma fonte direta de dados que representam a atenção dos investidores profissionais.

Começo minha investigação examinando como o grau de atenção dos investidores em relação a uma empresa específica próximo aos anúncios se relaciona com a decisão da empresa de realmente recomprar as ações após tais anúncios. Minha hipótese é a de que, para as empresas com altos níveis de atenção dos investidores, os simples anúncios de recompra serão suficientes para corrigir a subvalorização e as empresas não precisarão de fato recomprar as ações. Esse argumento é baseado no modelo de sinalização de Vermaelen (1984), segundo o qual os gerentes de empresas subvalorizadas transmitirão informações internas utilizando as recompras de ações como um mecanismo de sinalização. Argumento, no entanto, que os anúncios de recompra apenas funcionarão como um mecanismo de sinalização à medida que os investidores estiverem atentos às informações das empresas. De fato, após fazer o controle para outros fatores, descobri que uma fração das ações que uma empresa de fato recompra após o anúncio está negativamente associada ao volume de artigos de notícias sobre o anúncio. Consistente com minha hipótese, esse resultado indica que as empresas que atraem altos níveis de atenção dos investidores a seus anúncios não recompram uma grande fração de suas ações.

Esse resultado contrasta com os de Bhattacharya e Jacobsen (2015). Os autores argumentam que as empresas com poucos analistas financeiros, baixos índices de propriedade institucional e baixos níveis de despesas com propaganda são as mais subvalorizadas. Então, os autores propõem que essas empresas altamente subvalorizadas atrairão atenção suficiente dos especuladores, o que corrigirá seu valor de modo que elas não precisarão, de fato, materializar suas recompras. Estudos anteriores, no entanto, utilizaram o mesmo conjunto de variáveis de Bhattacharya e Jacobsen como representante de preço incorreto, como representantes para níveis de atenção dos investidores (por exemplo, King & Segal, 2009; Lehavy & Sloan, 2008; Madsen & Niessner, 2015). Desse modo, os resultados de Bhattacharya e Jacobsen (2015) parecem sugerir que a atenção dos investidores antes do evento está positivamente relacionada à fração das ações que a empresa de fato recompra após o anúncio. Esse resultado contrasta com meus resultados quando utilizo a cobertura da mídia como representante para a atenção dos investidores.

Sigo realizando uma verificação robusta de meu resultado anterior. Uma vez que um número de características não observáveis da empresa pode estimular simultaneamente o volume de artigos de notícias e os resultados da recompra, utilizo uma abordagem de variável instrumental (VI) com dois instrumentos para mitigar as preocupações com a endogeneidade. O primeiro instrumento utiliza as variações das despesas das empresas com propaganda. A evidência empírica documenta que as despesas das empresas com propaganda estão forte e positivamente relacionadas com a cobertura de mídia que as empresas recebem (por exemplo, Reuter & Zitzewitz, 2006; Gurun & Butler, 2012). O segundo instrumento utiliza uma medida do grau de distração dos meios de comunicação, já que alguns eventos exógenos podem ter desviado a atenção geral da empresa que está anunciando as recompras de ações. Para identificar os eventos de distração, utilizo uma medida desenvolvida por Eisensee e Strömberg (2007), baseada no número de minutos que os programas noturnos de notícias nos EUA dedicam aos três primeiros segmentos de notícias em um dia. Os acadêmicos financeiros já utilizaram essa medida. Por exemplo, Peress e Schmidt (2014) a utilizam para representar a atenção geral dos investidores aos mercados financeiros. Por outro lado, Liu, Sherman e Zhang (2014) utilizam uma medida similar também como uma variável instrumental para cobertura da mídia. De modo geral, meus resultados anteriores permanecem robustos após eu ter utilizado a abordagem de VI para controlar as questões de endogeneidade.

Em seguida, reexamino os efeitos da cobertura da mídia sobre as reais atividades de recompra das empresas, mas agora faço o controle dos efeitos da qualidade das informações disponíveis sobre suas ações e da magnitude da incorreção do preço das ações. Especificamente, estimo novamente o papel da atenção dos investidores com dois termos de interação adicionais entre a cobertura da mídia e dois representantes para incorreção do preço, os números de investidores sofisticados (institucionais) que possuem ações e o número de analistas que seguem as empresas. Argumento que as empresas com informações de alta qualidade disponíveis sobre suas ações e nas mãos de investidores sofisticados não terão razões econômicas para de fato recomprar ações, especialmente se atraem atenção suficiente de investidores para os anúncios. Espero que um relacionamento negativo entre a atenção dos investidores para os anúncios e as atividades de recompra de ações será mais pronunciado em relação às ações que estão precificadas de maneira mais eficiente. Descobri que o relacionamento negativo entre a cobertura da mídia e as reais ações de recompra de ações após os anúncios é mais pronunciado entre as ações que estão menos propensas a serem avaliadas incorretamente (ações de empresas com grande propriedade institucional pelos investidores e alta cobertura de analistas). De modo geral, essa evidência sugere que os gerentes de empresas com alta cobertura da mídia e baixo potencial para avaliação incorreta de preços estão menos comprometidos em concluir seus programas de recompra e seus anúncios são mais propensos a serem cheap talk.

Finalmente, também examino o papel da mídia nos desempenhos de longo prazo das ações dessas empresas após os anúncios. Se as empresas que têm pouca atenção dos investidores para os anúncios são as únicas que realmente recompram as ações, então espero que os desempenhos positivos de suas ações no longo prazo sejam os maiores entre os mesmos anunciantes, especialmente se essas empresas são também as empresas com a subvalorização mais grave. Descobri que as empresas com a menor cobertura da mídia próxima às datas dos anúncios correspondem às empresas com os maiores retornos anormais cumulativos 3, 6 e 12 meses após os eventos. Esses resultados sugerem que uma alta cobertura da mídia pode implicar reações mais eficientes do mercado no momento dos anúncios e menor subvalorização antes dos anúncios, resultando em uma associação negativa entre a cobertura da mídia e os desvios de preço após os anúncios. Esses resultados são também consistentes com os de Yook (2010), que descobriu que apenas as empresas que de fato recompraram as ações tiveram retornos anormais de longo prazo significativos.

Embora acadêmicos tenham explorado a mídia financeira como um determinante potencial do sucesso de outros eventos corporativos, e apesar do fato de que as recompras de ações estejam entre os eventos corporativos que recebem a maior atenção da mídia de negócios,² o papel da mídia e, mais amplamente, a atenção dos investidores na atividade de recompra de ações permanecem ainda pouco explorados na literatura financeira. Aqui está a principal contribuição deste trabalho para a literatura financeira. Também contribuo para a crescente literatura sobre a mídia e sua influência nos preços das ações; entretanto, em contraste com a literatura anterior que utiliza artigos de notícias publicados nos principais jornais (por exemplo, Tetlock, 2007; Tetlock, Saar-Tsechansky & Macskassy, 2008; Fang & Peress, 2009), foco as notícias públicas de empresas específicas que os negociantes profissionais recebem eletronicamente em tempo real.

Estruturo o restante do trabalho como se segue. A Seção 2 desenvolve as hipóteses. A Seção 3 introduz a metodologia empírica. A Seção 4 apresenta os conjuntos de dados que utilizei na análise empírica. A Seção 5 estabelece os resultados empíricos principais. A última seção contém um resumo e observações finais.

2 Desenvolvimento das hipóteses

A subvalorização parece ser um dos fatores mais importes nas decisões das empresas por recomprar ações. Peyer e Vermaelen (2009) mostram que em perto de 50% dos casos, as empresas explicam suas motivações para as recompras mencionando “subvalorização” e “melhor uso do dinheiro” em seus comunicados à imprensa. Além disso, evidência da pesquisa realizada por Brav, Graham, Harvey e Michaely (2005) relata que 86% dos entrevistados acham o “preço de mercado” de suas ações um fator importante ou muito importante para as decisões de recompra de suas empresas (“preço de mercado” significando “se nossa ação é um bom investimento em relação a seu valor real”).

Vermaelen (1984) adotou a primeira abordagem teórica para modelar as recompras de ações como resultado da subvalorização da ação. Em seu modelo, os gerentes de empresas subvalorizadas, que estão tentando maximizar o valor de suas opções de ações e evitar ofertas públicas de aquisição, transmitirão as informações internas utilizando as recompras de ações como um mecanismo de sinalização. De acordo com a teoria da sinalização, dois tipos de sinais estão disponíveis: sinais com custos e sinais sem custos. Um exemplo anterior de sinalização com custos nos mercados de capitais foi apresentado por Ross (1977); Ross mostrou como os gerentes podem utilizar a dívida como um sinal para separar empresas rentáveis das insolventes, resultando em um relacionamento positivo entre o valor da empresa e a alavancagem. Sinais sem custo, não vinculantes (também denominados na literatura cheap talk), também podem ser sinais críveis e, sendo assim, têm efeitos de valorização (por exemplo, Crawford & Sobel, 1982; e Almazan, Banerji & De Motta, 2008). Os anúncios de recompra de ações no mercado aberto podem ser classificados nesta categoria de cheap talk gerencial. Essa categorização é apropriada porque, diferente de outros eventos corporativos, os anúncios de recompra de ações são compromissos não vinculantes. As empresas são livres para decidir se de fato farão a recompra e quantas ações realmente recomprarão após os anúncios.

Essa hipótese da sinalização é o foco de minha investigação neste trabalho. Argumento que os anúncios de recompra apenas funcionarão como um mecanismo de sinalização sem custo à medida que os investidores estiverem atentos às informações das empresas. Vários estudos demonstraram que os investidores têm atenção limitada e sugerem que a atenção limitada dos investidores tem consequências importantes nos mercados financeiros (veja, por exemplo, Merton, 1987; Barber & Odean, 2008; Fang & Peress, 2009). Neste artigo, testo esse relacionamento entre os anúncios de recompra e a atenção dos investidores. Minha hipótese é que, para as empresas com altos níveis de atenção dos investidores, os simples anúncios de recompra serão suficientes para corrigir a subvalorização e as empresas não precisarão de fato recomprar as ações. As empresas que falham em atrair atenção suficiente dos investidores para os anúncios de recompra, no entanto, terão que utilizar sinais com custo e de fato recomprar um montante relativamente grande de suas ações após os anúncios para corrigir a subvalorização percebida. A seguir, apresento a primeira hipótese deste trabalho.

H1: A grande atenção dos investidores (medida como o volume de artigos de notícias sobre empresas específicas) no momento de anúncios de recompra de ações está negativamente relacionada à real atividade de recompra após os anúncios.

Além disso, testo a hipótese de que as empresas com a menor atenção dos investidores podem também ser as empresas com a maior subvalorização e, portanto, terão razões econômicas para utilizar os sinais com custo. Em particular, examino o efeito da cobertura da mídia no relacionamento com outros representantes da incorreção do preço. Argumento que as empresas com informações de alta qualidade disponíveis sobre suas ações e nas mãos de investidores sofisticados não utilizarão sinais com custo (recompras reais), especialmente se elas atraem atenção suficiente de investidores para os anúncios. Minha hipótese é a de que o relacionamento negativo entre a atenção dos investidores para os anúncios e as atividades de recompra de ações (Hipótese 1) será mais pronunciado em relação às ações que estão precificadas de maneira mais eficiente (ações de empresas com alta propriedade institucional pelo investidor e alta cobertura de analistas). A seguir, apresento a segunda hipótese:

H2: A magnitude do relacionamento negativo entre a atenção dos investidores e a atividade real de recompra é mais pronunciada em relação às ações com pequenas incorreções de preço.

Agora, se apenas essas empresas que têm pouca atenção dos investidores para os anúncios são as empresas que realmente recompram as ações (Hipótese 1), então espero que os desempenhos positivos de suas ações no longo prazo sejam os maiores entre os mesmos anunciantes, especialmente se essas empresas são também as empresas com a subvalorização mais grave (Hipótese 2). Essas expectativas levam à terceira hipótese.

H3: A magnitude do desempenho positivo de longo prazo das recompras de ações está negativamente relacionada ao grau de atenção dos investidores no momento dos anúncios.

3 Metodologia

Começo examinando se as reais atividades de recompra das empresas após os anúncios são funções do volume de artigos de notícias sobre os anúncios. Minha hipótese é a de que a cobertura da mídia está negativamente relacionada à real atividade de recompra (hipótese 1). Para testar essa hipótese utilizo o seguinte modelo:

(1)

em que é uma variável que adota duas definições. Nas primeiras duas definições, a variável dependente utiliza a porcentagem das recompras reais. Para construir essa variável, somo a quantidade em dólares que uma empresa recompra do trimestre t ao trimestre t + 1 do anúncio. Então, divido os resultados pelo patrimônio líquido da empresa no trimestre imediatamente anterior ao anúncio t - 1. Também considero as recompras que ocorrem no primeiro ano após os anúncios. Para essa definição, somo as recompras do trimestre t ao trimestre t + 3, e divido os resultados pelo patrimônio líquido da empresa no trimestre t - 1. Uma vez que as recompras de ações são compromissos não vinculantes que dão aos gerentes a flexibilidade para escolher quando adquirir as ações e quantas ações de fato recomprar, a decisão sobre a recompra pode ser diferente da decisão sobre o quanto recomprar, quando os gerentes decidirem pela recompra. Nessa situação, o modelo empírico apropriado para estimar a equação (1) deve ser o modelo de Tobit.

As próximas duas definições para Recompra_i estão na forma de variáveis binárias. A primeira variável binária equivale a 1 se a empresa i registra uma recompra de ações do trimestre t ao trimestre t + 1 de mais de 1% de seu patrimônio líquido de mercado, e equivale a 0 em caso contrário. Na segunda definição, a variável binária equivale a 1 se a empresa registra a recompra de ações de mais de 1% de seu patrimônio líquido de mercado do trimestre t ao trimestre t + 3. Aqui, o modelo empírico que utilizo é o modelo de Logit.

Para definir a variável dependente, Recomprai, sigo a literatura anterior (por exemplo, Yook, 2010; Nguyen, 2013; Bhattacharya & Jacobsen, 2015) e utilizo o Compustat, item Compra de Ações Ordinárias e Preferenciais (PRSTKCY na base de dados Compustat).

A literatura anterior notou que esses dados superestimam as recompras de ações porque incluem os leilões holandeses, transações negociadas privadamente, ofertas públicas de aquisições de ações e conversões de outros valores mobiliários em ações (por exemplo, Stephens & Weisbach, 1998; Jagannathan, Stephens & Weisbach, 2000). Portanto, para mitigar esses erros de medição e conforme sugerido pela literatura anterior, subtraio de PRSTKCY qualquer redução no valor das ações preferenciais (nos valores de resgate ou valores atuais de manutenção dos ativos, os itens de PSTKRQ ou PSTKQ na base de dados Compustat, respectivamente). Então, calculo a quantidade de dólares das recompras de ações somando os resultados trimestrais e dividindo-os pelo patrimônio líquido de mercado de cada empresa no trimestre imediatamente anterior ao anúncio. Winsorizo os resultados nos níveis superior e inferior de 1% para garantir que os valores extremos na variável dependente não direcionem os resultados. Essa abordagem é o procedimento padrão que os acadêmicos utilizam na literatura financeira para minimizar a influência dos valores anômalos.

Os resultados do cálculo das recompras estão resumidos na Tabela 1. O Painel A da Tabela 1 resume os resultados para toda a amostra de recompras de ações de 2003 a 2012. O Painel B da Tabela 1 resume os resultados para a amostra com dados da TRNA que utilizei neste estudo. Para a última amostra, o valor das recompras totais, durante os dois primeiros trimestres e no primeiro ano após os anúncios, dividido pelos patrimônios líquidos de mercado, resultou nas médias de 2,7% e 5,1%, respectivamente. A tabela também mostra que apenas 69,8% e 85,2%, respectivamente, das empresas de fato recompram mais do que 1% do valor de seus patrimônios líquidos de mercado durante os primeiros dois trimestres ou no primeiro ano após os anúncios.

Tabela 1:
Resumo da estatística para recompras de ações por ano de anúncio

• Nota: Esta tabela apresenta o número de anúncios de recompra de ações para o período de janeiro de 2003 a dezembro de 2012. Os dados das recompras de ações são da base de dados SDC Platinum. Aplico vários filtros nos dados que descrevo na Seção 3. A tabela apresenta o número total de empresas que anunciam recompras de ações, a porcentagem de empresas que anunciam que realmente recompram as ações e a quantidade de dólares acima da capitalização de mercado que essas empresas recompram após os anúncios. O Painel A mostra os resultados para a amostra total. O Painel B mostra os resultados para a amostra com os dados TRNA. Winsorizei todas as variáveis nos níveis superior e inferior de 1%.

A variável Artigos de notíciasi na equação (1) é o número de artigos de notícias para a empresa i 90 dias antes dos anúncios e 10 dias após os anúncios. Como quero garantir que os valores extremos na variável independente principal não direcionem os resultados de minha análise, winsorizei os volumes de artigos de notícias nos níveis superior e inferior de 1%.

O vetor Xi contém as características da empresa que controlam os fatores importantes que também podem afetar as decisões de recompra.

Faço o controle das seguintes características da empresa: relação entre o valor de mercado e o valor contábil, retorno da empresa nos últimos 12 meses, volatilidade das ações nos 24 meses anteriores, registro natural dos ativos totais, registro natural do patrimônio líquido de mercado, relação entre dívida e ativos (alavancagem), retorno sobre os ativos (ROA), pontuação Z de Altman, relação entre despesas de capital (CAPEX) e ativos e relação entre dividendos e receita. Calculo todas as variáveis de controle em nível da empresa trimestralmente utilizando o trimestre mais recente anterior ao anúncio de recompra.

Incluo em todas as regressões os efeitos fixos por ano (T) e efeitos fixos do setor (I)

Essas variáveis permitem uma interceptação diferente para cada setor e ano. Em todo o processo, não reporto os coeficientes dessas variáveis. Para calcular os efeitos fixos por setor, utilizo a classificação de setores Fama-French 49. Também winsorizo todas as variáveis nos níveis superior e inferior de 1%.

Em seguida, examino se as empresas com baixos níveis de incorreção de preço recomprarão até mesmo poucas ações do que nenhuma, quando a cobertura da mídia aumenta. Minha hipótese é de que a cobertura da mídia desempenhará um grande papel incremental nas atividades de recompra das empresas com pequenas incorreções de preço (Hipótese 2). Para testar essa hipótese, utilizo o seguinte modelo:

(2)

na qual defino Recomprait e Artigos de notíciasi como na equação (1), e Subvalorizaçãoi representa dois representantes para incorreção potencial de preço: o número de analistas que estão seguindo a empresa e o número de proprietários institucionais que possuem ações, conforme reportado no Formulário 13F protocolado na Comissão de Valores Mobiliários (Securities and Exchange Commission - SEC). As variáveis de interesse nesse modelo são os termos da interação entre o número de artigos de notícias e os representantes de incorreção de preço. Os termos da interação me permitem analisar como as decisões das empresas para recomprar podem variar em relação aos graus de incorreção de preço das empresas e sua cobertura da mídia. O vetor Xi inclui as variáveis de controle. Também faço o controle dos efeitos fixos do ano e da empresa.

Finalmente, construo uma hipótese de que os desempenhos positivos de longo prazo das ações serão maiores entre as empresas que têm a menor atenção dos investidores para os anúncios (hipótese 3). Para medir os desempenhos de longo prazo das empresas anunciantes, calculo os retornos de longo prazo das ações ao longo de diferentes horizontes para os anúncios classificados em duas categorias de acordo com os volumes de notícias perto das datas do anúncio. Para fazer o ajuste para os retornos esperados, uso várias abordagens. Em primeiro lugar, calculo os retornos anormais entre comprar e manter combinados com o portfólio (BHARs) para 3, 6 e 12 meses após as datas das ofertas. Em segundo lugar, computo os retornos anormais cumulativos (CARs), que são similares aos BHARs, mas envolvem a soma dos retornos em vez de sua composição (multiplicação).³ Para obter os BHARs e os CARs, calculo os retornos mensais ao longo de diferentes horizontes e então subtraio os retornos de um portfólio de benchmark ao longo dos mesmos períodos. O portfólio de benchmark que utilizo corresponde ao portfólio de tamanho com valor ponderado de Fama e French (1993)/ quintil do valor contábil em relação ao de mercado (BM). Para obter os retornos ajustados, combino cada empresa com um dos 25 portfólios de tamanho/BM correspondente no início do trimestre do anúncio utilizando os pontos de parada tamanho/BM do site do professor Kenneth French.

Por fim, utilizo a abordagem da regressão do tempo no calendário. Fama (1998), Mitchell e Stafford (2000), Brav, Geczy e Gompers (2000), entre outros, recomendam a aplicação da abordagem do portfólio mês do calendário para mitigar os problemas da correlação dos retornos em todos os eventos ao calcular os retornos esperados em retornos anormais de longo prazo.

4 Dados

Inicio pela coleta de artigos de notícias por empresa específica da TRNA, que é um arquivo abrangente que contém todas as notícias que a Reuters News ou as próprias empresas (através de serviços de notícias a cabo como o PR Newswire e o Business Wire, entre outros) publicam. Sinha (2011), Kyle et al. (2012) e Cahan, Chen e Nguyen (2013) descrevem o conjunto de dados em detalhes. Para este estudo, a amostra cobre todos os artigos que a Reuters enviou a seus clientes de janeiro de 2003 a dezembro de 2012.

Apenas considero os artigos de notícias para as ações ordinárias norte-americanas negociadas na Bolsa de Valores de Nova York (NYSE), na Bolsa de Valores Americana (Amex) e no Mercado Nacional Nasdaq (Nasdaq). No total, a TRNA contém aproximadamente 1,9 milhão de itens de notícias para as ações negociadas nessas bolsas de janeiro de 2003 a dezembro de 2012. O número médio de empresas que a base de dados cobriu durante esse período foi de 3.820.

Sigo Kyle et al. (2012) aplicando vários filtros para incluir apenas as notícias que mais atraem a atenção. Removo todas as mensagens de alerta de uma linha que a Thomson Reuters normalmente envia antes que os artigos de notícias importantes apareçam na totalidade. Excluo as atualizações e as correções porque elas simplesmente oferecem detalhes adicionais sobre artigos originais. Também excluo os itens de notícias vinculados a mais de um artigo na amostra (artigos em pacotes), para assegurar que essa informação já não tenha aparecido na amostra. Então, combino o conjunto de dados da TRNA com os preços das ações do Centro de Pesquisa sobre Preços de Valores Mobiliários (CRSP) e com as informações financeiras das empresas do Compustat. Incluo apenas as ações ordinárias. Após impor esses filtros e combinar as bases de dados, identifico 764.680 artigos de notícias de janeiro de 2003 a dezembro de 2012 sobre 3.392 empresas.

Em seguida, coleto os dados sobre as recompras de ações da base de dados da Corporação de Dados sobre Valores Mobiliários (SDC). A SDC fornece as datas iniciais da autorização do conselho de administração para os programas de recompra. Utilizo essa data como a data do anúncio. Excluo os anúncios de recompra que identificam aquisições e a compensação dos efeitos de diluição das opções de ações dos funcionários e da dívida conversível como razões para as recompras. Em linha com a literatura anterior sobre recompras, e para minimizar os efeitos de capitais pequenos, excluo as ações com preços inferiores a US$ 5 no dia anterior aos anúncios de recompra. Finalmente, também para estar conforme com a literatura anterior e minimizar a influência de questões regulatórias, excluo os anúncios de recompra de ações feitas por instituições financeiras (código SIC 6000-6999) e por empresas de serviços públicos (código SIC 4900-4999). Após impor esses filtros e combinar as recompras resultantes com as bases de dados TRNA, CRSP e Compustat, identifico 2.280 anúncios de recompra de janeiro de 2003 a dezembro de 2012 por 1.041 empresas.

A Tabela 2 oferece estatística descritiva para a amostra final; esses números incluem os dados sobre artigos de notícias, detalhes da recompra e características da empresa. Uma empresa anunciante média aparece em 11,5 artigos de notícias durante o período entre 90 dias antes e 10 dias depois da data do anúncio. O valor médio anunciado das ações buscadas em uma recompra em relação ao patrimônio líquido de mercado de uma empresa representa 7,3%. O valor real das ações recompradas em relação ao patrimônio líquido de mercado no trimestre do, ou no trimestre seguinte ao, anúncio representa 2,8%, ao passo que o valor real das ações recompradas em relação ao patrimônio líquido de mercado durante um ano após o anúncio representa 5,2%.

Tabela 2:
Resumo da estatística para as variáveis principais

• Nota: Esta tabela apresenta a estatística descritiva para as variáveis dependente e independente. Os artigos de notícias são retirados da Thomson Reuters News Analytics para o período de janeiro de 2003 a dezembro de 2012. Os dados das características das empresas foram coletados do Compustat. Os anúncios das recompras de ações foram retirados da base de dados SDC Platinum. A tabela apresenta o número de observações (N), média, mínima, máxima, desvio padrão, assimetria e curtose. Defino todas as variáveis no Apêndice.

5 Resultados empíricos

Nesta seção, apresento a evidência empírica dos efeitos que a atenção dos investidores a firmas específicas no momento dos anúncios de recompra de ações, conforme medida pelo grau de cobertura da mídia, tem em (i) ações reais de recompra das empresas após os anúncios e (ii) desempenhos de longo prazo das ações das empresas anunciantes. Em todos esses testes, baseio minha medida da atenção dos investidores no número de artigos de notícias escritos sobre a empresa nos 90 dias anteriores e nos 10 dias posteriores aos anúncios da recompra de ações. Utilizo os 90 dias anteriores aos anúncios porque quero medir o grau de atenção dos investidores no momento em que as empresas anunciam seus programas de recompra. Também utilizo o próprio dia dos anúncios e 10 dias após para incluir a atenção atraída pelos próprios anúncios.⁴

5.1 Atenção dos investidores e atividades reais de recompra após os anúncios

A Tabela 3 mostra os resultados da regressão da equação (1), com erros padrões robustos, para os efeitos que o volume total de artigos de notícias tem sobre a atividade real de recompra. Os modelos (1) e (2) da Tabela 3 mostram os resultados do modelo de Tobit. Os resultados mostram que os volumes de artigos de notícia próximos aos anúncios estão relacionados negativamente aos valores de mercado que as empresa recompraram. O efeito marginal da variável Artigos de Notícias para as recompras durante os dois primeiros trimestres após os anúncios é de -0,0106, sendo estatisticamente significativo ao nível de 5%. De maneira similar, o efeito marginal de Artigos de Notícias para os valores de mercado que as empresas recompraram durante os dois primeiros trimestres após os anúncios é de -0,0198, sendo estatisticamente significativo ao nível de 1%. Para pôr o significado econômico desses coeficientes em termos concretos: aumentar o número de artigos de notícia próximo aos anúncios em 1 está associado a uma redução de 0,0198% no valor de mercado que uma empresa recomprou no ano seguinte ao anúncio, ou -US$ 1,84 milhão (= -US$ 9.287,2*1,98×10^-4), com as outras variáveis no modelo mantidas constantes.

Os modelos (3) e (4) da Tabela 3 mostram os resultados do modelo de Tobit. Os resultados indicam que os grandes volumes de artigos de notícia sobre as empresas específicas tendem a reduzir a probabilidade de que as empresas de fato recomprem ações após os anúncios. O efeito marginal da variável Artigos de Notícias para a probabilidade de as empresas recomprarem durante os dois primeiros trimestres após os anúncios e durante o ano após os anúncios são de -0,0014 e -0,0011, respectivamente. Entretanto, apenas o último efeito é estatisticamente significativo.

De modo geral, a evidência é consistente com a hipótese 1 de que a atenção dos investidores próximos aos anúncios de recompra de ações reduz a motivação das empresas a prosseguir com seus programas de recompra após os anúncios. Em outras palavras, as empresas com grande cobertura da mídia estão mais propensas ao cheap talk quando anunciam as recompras de ações, porque a cobertura da mídia e a atenção dos investidores contribuem para a eficiência do mercado de ações e reduz os incentivos econômicos (alta subvalorização) para as empresas utilizarem sinais com custo e de fato recomprarem as ações.

Tabela 3:
Regressões para a decisão de recomprar ações após os anúncios

• Nota: Esta tabela apresenta as estimativas do parâmetro para o seguinte modelo: Recomprai = α+β Artigos de notíciasi+ γ’ Xi+Ti+Ii+ϵi em que Recomprai é uma variável que adota quatro definições. Nos Modelos (1) e (2), a variável dependente utiliza a porcentagem das recompras reais. Nos Modelos (1), somo a quantidade de dólares que uma empresa recomprou do trimestre do anúncio, t, ao trimestre t + 1, e divido os resultados pelo patrimônio líquido de mercado da empresa no trimestre imediatamente anterior ao anúncio. No Modelo (2), considero as recompras que ocorrem no primeiro ano após os anúncios. Para essa definição, somo as recompras do trimestre t ao trimestre t + 3 e divido os resultados pelo patrimônio líquido de mercado da empresa antes do anúncio. Nos Modelos (3) e (4), as definições para Recomprai estão na forma de variáveis fictícias. Na Coluna (3), a variável fictícia equivale a 1 se a empresa i registra uma recompra de ações do trimestre t ao trimestre t + 1 de mais de 1% de seu patrimônio líquido de mercado, e equivale a 0 de outro modo. No Modelo(4), a variável equivale a 1 se a empresa registra uma recompra de mais de 1% de seu patrimônio líquido de mercado do trimestre ao trimestre t + 3. A variável Artigos de notíciasi é o número de artigos de notícias para a empresa i 90 dias antes e 10 dias depois do anúncio. O vetor Xi contém as variáveis de controle. As variáveis de controle em nível da empresa são calculadas trimestralmente. Defino as variáveis de controle no Apêndice. Também incluo os efeitos fixos por setor do Fama-French 49 (Ii) e os efeitos fixos por ano (Ti). A tabela mostra os efeitos marginais nas médias. Os erros padrão robustos estão entre parênteses. *, ** e *** indicam que o efeito marginal é significativamente diferente de zero em nível de significância de 10%, 5% 1%, respectivamente.

Para abrangência, também faço o controle do número de características da empresa que aparecem na literatura existente e podem também afetar as atividades reais de recompra. Consistente com os motivos econômicos gerais que orientam as recompras feitas pelas empresas, como a resposta à incorreção de preços ou à distribuição de dinheiro, as regressões mostram que, contrário a outras empresas, as empresas com baixas proporções de valor de mercado em relação ao valor contábil, grandes proporções de dinheiro em relação a ativos e baixas proporções de dividendos em relação a ganhos, tendem a recomprar mais ações no primeiro ano dos programas. Ainda assim, após controlar esses fatores econômicos previamente estabelecidos, as empresas com grande cobertura da mídia recompram, em média, menos ações do que o esperado.

5.2 Verificações da robustez: abordagem da variável instrumental

Em seguida, utilizo a abordagem da variável instrumental (VI) para tratar da questão da endogeneidade relativa ao fato de que um número de variáveis não observáveis pode simultaneamente estimular tanto o volume de artigos de notícias próximo aos anúncios quanto às reais atividades de recompra. A causalidade reversa é também possível; as empresas que esperam comprar poucas ações podem tentar maximizar a atenção dos investidores através da geração de artigos de notícias próxima às datas dos anúncios de recompra.

Os instrumentos precisam representar os eventos que podem afetar o volume de artigos de notícias de empresas específicas, mas que não afetarão diretamente os resultados das recompras de ações. Para representar esses eventos, emprego dois instrumentos. O primeiro instrumento utiliza as variações nas despesas das empresas com propaganda. A evidência empírica documenta que as despesas das empresas com propaganda estão forte e positivamente relacionadas à cobertura da mídia que as empresas recebem. Por exemplo, Reuter e Zitzewitz (2006) mostram que as publicações de finanças pessoais (como Money Magazine, Kiplinger’s Personal Finance e SmartMoney) são mais propensas a recomendar fundos de famílias de fundos mútuos que foram anunciados mais frequentemente em suas páginas. Gurun e Butler (2012) mostram que as inclinações positivas da mídia em relação a empresas locais estão forte e positivamente relacionadas aos orçamentos de propaganda local dessas empresas. Portanto, defino a propaganda como um instrumento. Essa variável equivale ao custo total da propaganda, mídia e despesas promocionais, conforme relatado no item anual XAD da COMPUSTAT. Meço as despesas com propaganda no final do ano anterior aos anúncios de recompra.

O segundo instrumento utiliza eventos exógenos de distração. Em particular, exploro os episódios de eventos de notícias sensacionalistas que podem distrair os meios de comunicação e afetar a cobertura da mídia dos anúncios de recompra das empresas. Para identificar os eventos de distração, utilizo o índice de pressão de notícias de Eisensee e Strömberg (2007). Os autores definem esse índice como o número mediano de minutos que os programas noturnos de notícias das principais redes dos EUA (ABC, CBS, NBC e CNN) dedicam aos primeiros três segmentos de notícias em um dia. Eles argumentam que essa variável é um bom indicador da disponibilidade de material valioso de notícia em um dado dia.

Peress e Schmidt (2014) utilizam o índice de Eisensee e Strömberg para examinar como a desatenção individual por parte dos investidores afeta seus comportamentos de negociação. Eles documentam que os investidores param de negociar quando estão distraídos. Por outro lado, utilizando os mesmos dados das notícias de televisão que Eisensee e Strömberg utilizaram (o Arquivo de Notícias Televisivas da Universidade de Vanderbilt), Liu, Sherman e Zhang (2014) mediram o número de especiais com notícias de TV em três redes (ABC, NBC e CBS) e utilizaram essa medida como uma variável instrumental para a cobertura da mídia (o número de artigos de notícias). Eles mostram que o número de reportagens especiais de notícias está negativamente relacionado ao grau de cobertura da mídia das IPOs. Esses estudos apoiam minha decisão de utilizar eventos de distração reportados na TV como um instrumento. Portanto, defino a variável pressão de notícias na TV como um instrumento e construo essa medida somando os índices diários de Eisensee e Strömberg (2007) dos dez dias anteriores aos dez dias posteriores aos anúncios da recompra de ações. Baixei os dados sobre pressão das notícias do site do professor David Strömberg.

A Tabela 4 mostra os resultados para a abordagem da variável instrumental, utilizando uma estimativa de duas etapas do modelo de Tobit. O Modelo (1) da Tabela 4 mostra os resultados da primeira etapa. Como esperado, o coeficiente da variável instrumental propaganda é positivo e significativo ao nível de 1%, ao passo que o coeficiente da pressão das notícias da TV é negativo e significativo ao nível de 10%. Ainda mais importante, o resultado para a estatística F para instrumentos fracos é 56,59, que excede bastante o limite de 10 que Stock, Wright e Yogo (2002) sugerem. Os Modelos (2) e (3) da Tabela 4 mostram os resultados do segundo estágio. O efeito marginal da variável Artigos de notícias para as recompras durante os primeiros dois trimestres após os anúncios é -0,0413, sendo estatisticamente significativo ao nível de 10%. De maneira similar, o efeito marginal da variável Artigos de notícias para os valores de mercado recomprados durante o primeiro ano após os anúncios é de -0,0627, sendo estatisticamente significativo ao nível de 10%. Esses resultados sugerem que o relacionamento negativo que relatei anteriormente entre o volume de artigos de notícias próximos aos anúncios e as ações reais de recompra de ações pelas empresas, embora perca alguma de sua significância estatística, mantém o mesmo sinal após meu controle para problemas potenciais de endogeneidade.⁵

Tabela 4:
Regressões de Tobit da variável instrumental para a decisão de recompra de ações após os anúncios

• Nota: Esta tabela relata os resultados da regressão de uma abordagem da variável instrumental. No primeiro estágio, previ o volume acumulado de artigos de notícias durante os 90 dias anteriores e 10 dias seguintes ao anúncio das recompras de ações para cada firma, utilizando duas variáveis instrumentais: propaganda e pressão das notícias da TV. O instrumento, propaganda, equivale ao custo total da propaganda, mídia e despesas promocionais, conforme relatado no item anual XAD da Compustat. Meço as despesas com propaganda no final do ano anterior aos anúncios de recompra. O instrumento, pressão das notícias da TV, são os índices de pressão das notícias de Eisensee e Strömberg (2007) diários cumulativos de dez dias antes aos dez dias depois dos anúncios de recompra de ações. Eisensee e Strömberg (2007) definem esse índice de pressão das notícias como o número mediano de minutos que os programas noturnos de notícias das principais redes dos EUA (ABC, CBS, NBC e CNN) dedicam aos primeiros três segmentos de notícias em um dia. No segundo estágio, faço a regressão da quantidade em dólares que uma empresa recomprou sobre o número previsto de artigos de notícias e controlo a variável utilizando o modelo de Tobit. Também incluo os efeitos fixos por empresa e por ano. A tabela mostra os efeitos marginais nas médias. Os erros padrão estão entre parênteses. *, ** e *** indicam que o efeito marginal é significativamente diferente de 0 em nível de significância de 10%, 5% 1%, respectivamente.

5.3 Interações com os representantes da incorreção de preço

Em seguida, investigo se as empresas com baixos níveis de incorreção de preço recomprarão mesmo poucas ações, quando a cobertura da mídia cresce (Hipótese 2). A Tabela 5 mostra os resultados estimados da equação (2). Nesse caso, relato os coeficientes estimados e não os efeitos marginais, como anteriormente. Em modelos não lineares, o efeito marginal do termo de interação é insignificante. O problema é que o pacote estatístico não “sabe” que o termo de interação é a multiplicação de duas outras variáveis no mesmo modelo; portanto, o efeito parcial da interação é calculado como se ele pudesse variar parcialmente a partir das outras variáveis, o que é incorreto (Greene, 2012).

Como esperado, descobri que o efeito da cobertura da mídia é particularmente grande entre as ações com pouca incorreção de preço. Os coeficientes para os termos de interação entre os números de artigos de notícias antes dos anúncios e o grau de incorreção de preço são negativos e estatisticamente significativos para o valor de mercado que as empresas recompraram, durante os dois primeiros trimestres e durante o primeiro ano após os anúncios. Esses resultados sugerem que as empresas com grande cobertura da mídia recompram relativamente poucas ações após os anúncios, especialmente quando as empresas possuem alto número de proprietários institucionais e alto número de analistas que estão seguindo as empresas. Esses resultados são consistentes com minha segunda hipótese, que prevê que o efeito negativo da cobertura da mídia, próximo aos anúncios de recompra, sobre as atividades reais de recompra serão mais importantes para as ações com pouca incorreção de preço do que o contrário. Para reiterar esses resultados, os anúncios das empresas com incorreção desprezível de preço que também recebem grande cobertura da mídia são propensos a ser cheap talk, porque essas empresas não têm muitos incentivos econômicos (alta subvalorização) para utilizar sinais com custo e de fato recomprar ações.

Tabela 5:
Regressões de Tobit para a decisão de recomprar ações após os anúncios, com termos de interação

• Nota: Esta tabela apresenta as estimativas do parâmetro para o seguinte modelo: Recomprai = α+ β1 Notíciasi + β2 Mispricingsi + β3 Interaçõesi+ γ’ Xi +Ti+Ii+ϵi , em que Recomprai é a quantidade real de dólares que a empresa i recomprou em relação a seu patrimônio líquido de mercado; Artigos de notíciasi é o número total de artigos de notícias para a empresa i 90 dias antes e 10 dias depois do anúncio. Mispricingsi são os representantes para a incorreção potencial do preço das ações: número de analistas que seguem as ações e número de proprietários institucionais que possuem as ações. Interaçõesi representa os termos de interação entre o número de artigos de notícias e os representantes da incorreção de preços. O vetor Xi contém as variáveis de controle. As variáveis de controle em nível da empresa são calculadas trimestralmente. Defino as variáveis de controle no Apêndice. Também incluo os efeitos fixos dos setores Fama-French 49 (Ii) e os efeitos fixos do ano (Ti). A tabela mostra os efeitos marginais nas médias. Os Modelos (1) e (2) consideram as recompras no trimestre fiscal ou do trimestre posterior aos anúncios. Os Modelos (3) e (4) consideram as recompras no primeiro ano após os anúncios. A tabela reporta os coeficientes estimados (não os efeitos marginais). Os erros padrão robustos estão entre parênteses. *, ** e *** indicam que o coeficiente é significativamente diferente de 0 em nível de significância de 10%, 5% 1%, respectivamente.

5.4 Atenção dos investidores e retornos de longo prazo após os anúncios de recompra

Finalmente, vários estudos descobriram que, após anunciar as recompras, as empresas desempenham melhor no longo prazo (por exemplo, Ikenberry, Lakonishok & Vermaelen, 1995; Peyer & Vermaelen, 2008). Yook (2010), no entanto, distingue entre as empresas que realmente recompraram ações após os anúncios e aquelas que não. É interessante que Yook descobriu que apenas as empresas que de fato recompraram ações tiveram retornos anormais de longo prazo significativos. Nesta seção, investigo empiricamente o relacionamento entre a cobertura da mídia próximo aos anúncios e os desempenhos do preço das ações no longo prazo das empresas anunciantes.

Para examinar os desempenhos de longo prazo das empresas anunciantes, calculo os retornos de longo prazo das ações ao longo de diferentes horizontes para os anúncios classificados em duas categorias de acordo com os volumes de notícias próximos às datas do anúncio. A Tabela 8 mostra os retornos de longo prazo dos preços das ações para as empresas anunciantes com “alta” e “baixa” cobertura da mídia de acordo com seus volumes de artigos de notícias 90 dias antes e 10 dias depois dos anúncios. Para ajustar para os retornos esperados, utilizo várias abordagens. Em primeiro lugar, calculo os retornos anormais entre comprar e manter combinados com o portfólio (BHARs) para 3, 6, 12 e 24 meses após as datas dos anúncios. Em segundo lugar, calculo os retornos anormais cumulativos (CARs) ao longo dos mesmos horizontes. Por fim, utilizo a abordagem da regressão tempo no calendário. Em todas as instâncias, mostro os resultados para os portfólios de cobertura da mídia “alto” e “baixo” ponderados por valor (VW) e ponderados igualmente (EW).

O Painel A da Tabela 6 resume os resultados de BHAR. Encontro evidência de que o portfólio de artigos de notícias com “baixa” cobertura da mídia tem um desempenho melhor que o de “alta” em intervalos de 3, 6 e 12 meses para a base VW. Para os BHARs EW, também descubro que o portfólio de artigos de notícias com “baixa” cobertura da mídia tem um desempenho melhor que o de “alta” em intervalos de 3, 6 e 12 meses, mas, diferente dos BHARs VW, essas diferenças são estatisticamente insignificantes. O Painel B da Tabela 6 mostra os resultados para CAR. Como com a abordagem BHARs, observo diferenças significativas para os CARs VW nos horizontes de 3, 6 e 12 meses, tendo o portfólio de “baixa” um melhor desempenho que o portfólio de “alta” cobertura da mídia. De modo geral, as análises de BHAR e CAR ponderadas por valor oferecem evidência consistente de que as empresas anunciantes com pequenos volumes de artigos de notícias próximos aos anúncios têm desempenhos de longo prazo melhores do que as empresas anunciantes com altos volumes de artigos de notícias próximos aos anúncios.

Tabela 6:
Desempenho de longo prazo para as empresas com anúncios de recompra de ações

• Nota: Esta tabela apresenta os retornos de longo prazo das ações ao longo de diferentes horizontes para as empresas classificadas em duas categorias de acordo com seus níveis de cobertura da mídia. O Painel A apresenta os retornos anormais de comprar e manter compostos médios (BHARs) para as empresas com baixo (abaixo da mediana) número de artigos de notícias 90 dias antes e 10 dias depois dos anúncios (“baixa”) e empresas com alto (acima da mediana) número de artigos de notícias para o mesmo intervalo de tempo próximo aos anúncios (“alta”). Os retornos são compostos 3, 6, 12 e 24 meses após o anúncio. Designo as empresas a portfólios adequados de valor contábil − valor de mercado/tamanho utilizando os pontos de parada do quintil do site de Ken French. Calculo os BHARs primeiro compondo os retornos para cada empresa, então subtraindo o retorno composto no portfólio adequado BM/ME. Relato os retornos médios ponderados igualmente (EW) e ponderados por valor (VW). Para os retornos VW, construo os pesos utilizando o patrimônio líquido da empresa no começo do trimestre do anúncio, escalados pelo nível do índice VW CRSP naquela data. O Painel B apresenta os retornos anormais cumulativos (CARs) para as empresas com “baixa” e “alta” cobertura da mídia. Os CARs são similares aos BHARs, exceto que subtraio o retorno do portfólio respectivo a cada mês e então somo (em vez de compor) os retornos ao longo da janela de acumulação. *, ** e *** indicam que o coeficiente é significativamente diferente de 0 em nível de significância de 10%, 5% 1%, respectivamente.

Em seguida, calculo os retornos anormais de longo prazo utilizando uma abordagem do tempo do calendário. Essa abordagem é como se segue: para os portfólios de atenção “alta” e “baixa”, para cada mês de janeiro de 2003 a dezembro de 2012, formo portfólios ponderados igualmente e ponderados por valor das empresas que anunciaram recompras de ações nos 12 meses precedentes, e que pertencem ao portfólio de atenção específico (“alta” e “baixa”). Então, faço a regressão dos retornos do tempo do calendário para esses portfólios no modelo de três fatores de Fama e French (1993) e no modelo de quatro fatores de Carhart (1997).

A Tabela 7 apresenta os desempenhos anormais do preço das ações após a emissão de (+1, +12) meses após os anúncios para os dois portfólios que classifico pelo volume total de artigos de notícias antes dos anúncios. Encontro evidência de um relacionamento negativo entre os volumes de artigos de notícias específicos da empresa próximos aos anúncios e os retornos anormais após a emissão que é consistente com os resultados anteriores e apoiam minha terceira hipótese. Especificamente, o Painel A da Tabela 7 mostra que quando utilizo o modelo de três fatores e o modelo de quatro fatores ponderados igualmente (EW), respectivamente, as empresas anunciantes no portfólio “baixa” têm retornos anormais pós-emissão médios significativamente positivos (alfas): 0,4% por mês (4,8% após um ano) e 0,42% por mês (5,04% após um ano). Esses resultados são estatisticamente significativos ao nível de 1%. O Painel B da Tabela 7 mostra os resultados quando utilizo os portfólios ponderados por valor (VW). O modelo de três fatores e o modelo de quatro fatores produzem retornos anormais pós-emissão médios significativamente positivos para as empresas anunciantes no portfólio “baixa”: 0,23% por mês (2,76% após um ano) e 0,25% por mês (3,0% após um ano). Além disso, a Tabela 7 mostra que as empresas no portfólio “alta” têm retornos anormais que não são estatisticamente diferentes de 0 em qualquer dos modelos.

Tabela 7:
Regressões de fator do tempo no calendário para as empresas com anúncios de recompra de ações um ano antes

• Nota: Esta tabela reporta os resultados da regressão de fator do tempo no calendário dos portfólios que consistem de empresas que anunciaram recompras de ações no ano anterior e pertencem às diferentes categorias de atenção da mídia de acordo com o número total de artigos de notícias nos dias próximos aos anúncios (considero o número de artigos de notícias 90 dias antes e 10 dias depois dos anúncios). A cada mês, de janeiro de 2003 a dezembro de 2012, formo portfólios ponderados igualmente (Painel A) e ponderados por Valor (Painel B) das empresas que anunciaram recompras de ações no ano anterior e pertencem a uma categoria específica de atenção. A variável dependente é o retorno em excesso do portfólio ao longo de um mês à taxa T-bill. Utilizo o modelo de três fatores de Fama e French (1993) e o modelo de quatro fatores de Carhart (1997) como nossos modelos de fatores, e meço o baixo desempenho do portfólio como a intercepção (α) das regressões dos fatores. A parte superior de cada painel reporta resultados quando classifico as empresas em anúncios com “alta” e “baixa” atenção dos investidores, dividindo os anunciantes nos valores acima e abaixo da mediana para o volume de artigos de notícias próximos aos anúncios. A parte inferior de cada painel reporta os resultados para os anunciantes que pertencem a um quintil específico de cobertura da mídia. *, ** e *** indicam que o coeficiente é significativamente diferente de 0 em nível de significância de 10%, 5% 1%, respectivamente.

Além disso, a Tabela 7 relata que quando calculo o desempenho para os quintis que classifico pelo volume total de artigos de notícias próximos aos anúncios (Painel B da Tabela 18), apenas as empresas anunciantes nos três quintis mais baixos têm retornos anormais pós-emissão médios significativamente positivos, e que os dois quintis mais altos têm retornos anormais que não são estatisticamente diferentes de 0. De modo geral, esses resultados mostram que os desempenhos positivos de longo prazo dos anúncios de recompra de ações estão negativamente relacionados ao grau de cobertura da mídia e da atenção dos investidores para os anúncios. Como descobri que a fração das ações que uma empresa de fato recompra após o anúncio está negativamente associada ao volume de artigos de notícias próximos aos anúncios, os resultados desta seção são consistentes com Yook (2010).

6 Resumo e observações finais

Neste trabalho, demonstrei como a cobertura da mídia e a atenção dos investidores afetam os resultados da recompra de ações no mercado aberto. Para representar a atenção dos investidores, utilizo o volume de artigos de notícias para empresas específicas na base de dados da Thomson Reuters News Analytics, um arquivo abrangente de histórias que cobre milhares de empresas nos EUA.

No contexto dos anúncios da recompra de ações, meus resultados mostram que a atenção dos investidores tem efeitos significativos nas ações corporativas. Em particular, descobri que a atenção dos investidores próxima aos anúncios das recompras de ações, medida pelo volume de notícias por empresa específica, é um determinante significativo das reais atividades de recompra das empresas. Também descobri que a atenção limitada dos investidores pode causar uma baixa reação do mercado aos anúncios de empresas com baixa presença na mídia, resultando em desempenhos positivos subsequentes das ações no longo prazo para essas empresas. A conclusão de minha análise é que a atenção dos investidores e a cobertura da mídia estão significativamente relacionadas aos resultados da recompra de ações.

Efeitos confusos que podem simultaneamente estimular o volume dos artigos de notícias próximos aos anúncios e os resultados da recompra de ações podem afetar meus resultados. Para mitigar parcialmente essa preocupação, utilizei uma abordagem da variável instrumental. Os instrumentos que utilizei como representantes para os eventos exógenos de distração (medidos pela reportagem sensacionalista da mídia na TV) e para as despesas das empresas com propaganda. Esses instrumentos representam os eventos que podem afetar o volume de artigos de notícias de empresas específicas, mas que não terão efeitos diretos nas recompras de ações. Após esses testes de robustez, meus resultados ainda se mantiveram.

Não obstante, outros instrumentos ou outras metodologias podem ser mais apropriados. Por exemplo, uma potencial candidata para a variável instrumental é a existência de membros do conselho com experiência em mídia de massa (Gurun, 2014). Também poderia ter empregado metodologias alternativas para checar a robustez de meus resultados. Por exemplo, embora eu faça o controle especificamente para um conjunto de características da empresa que podem afetar as ações de recompra de ações, uma metodologia alternativa poderia envolver o uso de procedimentos de combinação para obter uma amostra bem combinada de empresas de controle e de estimativas de diferença na diferença para garantir que a cobertura da mídia, e não a heterogeneidade interseccional, esteja incentivando as diferenças observadas na recompra de ações. Entretanto, deixarei essas checagens adicionais de robustez para futura pesquisa.

Além da necessidade de realizar checagens adicionais, este estudo identifica outro papel importante para a atenção dos investidores e para a cobertura da mídia nos mercados financeiros. Muito importante, este trabalho joga luz sobre a questão da medida na qual as empresas podem efetivamente utilizar sinalização sem custo para manipular os preços das ações na presença de investidores atentos.

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• Zhuang, C. (2014). Share repurchases: How important is market timing? (Ph.D. Dissertation). University of Southern California, California, USA.

• 7
  Processo de Avaliação: Double Blind Review

• 1
  Os administradores geralmente utilizam a expressão “recompras de ações”. Neste artigo, utilizo share buyback, stock buyback ou share repurchase sem distinção.

• 2
  Os principais meios de notícias, sites especializados e blogs financeiros dedicam grandes quantidades de espaço para cobrir anúncios de recompra de ações e as empresas envolvidas. A crescente atenção se deve parcialmente ao fato de que, na última década, os programas de recompra de ações ultrapassaram os dividendos como um meio de as empresas devolverem dinheiro a seus acionistas (Zhuang, 2014). A mídia financeira percebeu esse fenômeno e tem coberto regularmente os anúncios de recompra de ações. Essa cobertura tem sido um tanto quanto negativa, e os críticos tendem a focar o vasto montante de recursos que as empresas desviam dos investimentos de longo prazo em favor das estratégias de engenharia financeira. Por exemplo, The Economist destacou essa questão em uma série de artigos, incluindo Share Buy-Backs, The Repurchase Revolution (Recompras de Ações, A Revolução da Recompra, 13 de setembro de 2014). A mídia financeira também tem questionado a escolha de um mau momento para as recompras. Veja por exemplo, o artigo do Wall Street Journal intitulado The Downside to Stock Buybacks (O Lado Negativo das Recompras de Ações, 25 de outubro de 2014).

• 3
  Para calcular os CARs e os BHARs, modifiquei o código SAS no Apêndice da Internet de Bhojraj, Hribar, Picconi e McInnis (2009), disponível em http://www.afajof.org/details/page/3626901/Supplements.html

• 4
  Em todos meus testes, utilizo o volume total de artigos de notícias, em vez de apenas reportagens relacionadas às recompras. Embora a TRNA ofereça um código de tópico para cada reportagem na base de dados, essa categorização é muito ampla. De fato, de acordo com os códigos de tópico da TRNA, a maioria das reportagens (cerca de 33%) na janela de -90 a +10 dias na minha amostra se relaciona ao desempenho, resultados e ganhos (código de tópico RES). O código de tópico para buybacks e recompras de ações (BUYB) não é muito prevalente em minha amostra. De acordo com os códigos de tópico, apenas 1% dos artigos de notícias parece estar relacionado às recompras na janela de -90 a +10 dias, o que é uma quantidade surpreendentemente baixa. Concluo que os códigos de tópico na TRNA são imprecisos, e prefiro não utilizá-los. Além disso, acredito que, uma vez que o objetivo deste trabalho é utilizar o volume de artigos de notícias como um representante da atenção dos investidores, a quantidade, e não o tópico das reportagens, é o fator mais importante. O volume de artigos de notícias, independente de seu conteúdo, foi utilizado anteriormente na literatura como representante da atenção dos investidores (por exemplo, Barber & Odean, 2008; Fang & Peress, 2009; e Liu, Sherman & Zhang, 2014).

• 5
  Como uma checagem adicional de robustez (não reportada), e para mitigar a possibilidade de que meus resultados mostrem um viés em razão de anúncios sobrepostos feitos pela mesma empresa (na janela que utilizei para medir a real atividade de recompra após os anúncios), refaço o teste principal na Tabela 3 após excluir 452 anúncios feitos pelas mesmas empresas no prazo de um ano dos anúncios anteriores. Os resultados permaneceram robustos. (Agradeço a um árbitro anônimo por esta sugestão.)

• Agências de fomento: Pelos comentários úteis, gostaria de agradecer a meus orientadores James W. McFarland e John M. Trapani, da Escola de Negócios A. B. Freeman, na Universidade de Tulane, e dois árbitros anônimos. Gostaria de agradecer o apoio financeiro do Governo do Chile e da Comissão Nacional para a Pesquisa Científica e Tecnológica (CONICYT) através da Bolsa Bicentenária do Chile, que me permitiu realizar o doutorado.

• 1
  . Cristian A. Pinto-Gutiérrez, PhD em Finanças, Tulane University, Professor Assistente de Finanças da Universidad del Desarrollo, Chile. E-mail: [e-mail].

Apêndice: Definição de variável

Contribuição de cada autor:

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  Set 2016

Histórico

• Recebido
  13 Nov 2015
• Aceito
  14 Jul 2016