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Revista Contabilidade & Finanças

Print version ISSN 1519-7077On-line version ISSN 1808-057X

Rev. contab. finanç. vol.20 no.49 São Paulo Jan./Apr. 2009

https://doi.org/10.1590/S1519-70772009000100007 

ARTIGOS

 

Nível de evidenciação × custo da dívida das empresas brasileiras1

 

Disclosure level × cost of debt of Brazilian companies

 

 

Gerlando Augusto Sampaio Franco de Lima2

Professor Doutor do Departamento de Contabilidade e Atuária da Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da Universidade de São Paulo • E-mail: gerlando@usp.br

 

 


RESUMO

Este trabalho tem como objetivo investigar a relação entre o nível de disclosure voluntário e o custo de capital de terceiros. Espera-se que o aumento do disclosure pelas empresas resulte na diminuição da assimetria de informação, diminuindo o risco oferecido aos financiadores da empresa, resulte, também, no aumento da visibilidade e negociabilidade de seus papéis, bem como na quantidade de informação divulgada aos seus stakeholders de uma forma geral. Antes de analisar a regressão com dados em painel, foi utilizada a técnica multivariada de Análise de Correspondência (ANACOR) para se fazer uma análise exploratória das variáveis estudadas. Foram pesquisadas 23 companhias abertas no decorrer de 2000 a 2004, para o nível de disclosure (ND), e de 2001 a 2005, para o custo de capital de terceiros (Kd) e as variáveis de controle, obedecendo à seguinte equação: (Kdt) = ƒ(NDt-1, variáveis de controlet-1). Os resultados empíricos demonstraram que, a partir da utilização do efeito pooling, pelo método dos mínimos quadrados generalizados, cujo R2 foi de aproximadamente 28,49%, o nível de disclosure voluntário possui relação inversa com o custo de capital de terceiros, ou seja, quanto maior o nível de diclosure, menor o custo de capital de terceiros, dessa forma, não se rejeitou a hipótese estudada.

Palavras-chave: Custo de capital de terceiros. Análise de disclosure. Análise de dados em painel. Relevância da informação contábil.


ABSTRACT

This study aims to investigate the relation between the voluntary disclosure level and the cost of capital of third parties. Increased disclosure by companies is expected to result in decreased information asymmetry, reducing the risk offered to the company's financial backers, as well as a rise in visibility and liquidity of its bonds and in the information quantity disseminated to its stakeholders in general. Before analyzing the regression with panel data, the multivariate Correspondence Analysis (ANACOR) technique was used for an exploratory analysis of the study variables. We examined 23 publicly-traded companies between 2000 and 2004, looking at the disclosure level (ND), and between 2001 and 2005 to look at the cost of capital of third parties (Kd) and the control variables, in accordance with the following equation: (Kdt) = ƒ(NDt-1, control variablest -1). The empirical results demonstrated that, based on the use of the pooling effect and the generalized least squares method, whose R2 was approximately 28.49%, the voluntary disclosure level is inversely related to the cost of capital of third parties, that is, the higher the disclosure level, the lower the cost of capital of third parties. Thus, the study hypothesis was not rejected.

Keywords: Cost of capital of third parties. Disclosure analysis. Panel data analysis. Relevance of accounting information.


 

 

1 PRESSUPOSTOS ONTOLÓGICOS E LÓGICO-GNOSIOLÓGICOS

Verifica-se, no cenário brasileiro, um reflexo das transformações ocorridas no panorama internacional, em que a busca por maior disclosure, accountability e comportamento ético por parte das empresas, pelos investidores, tem se tornado uma constante.

As empresas possuem necessidade de crescimento e, dessa forma, precisam cuidar mais de seus investimentos e das relações com os stakeholders. Com isso, cada vez mais são exigidas das empresas boas práticas de Governança Corporativa. Essas práticas almejam, principalmente, a redução da assimetria informacional, criando, assim, a expectativa de que as companhias sejam mais transparentes.

Sloan (2001, p. 342) comenta sobre pesquisas que investigam temas relacionados com a qualidade das demonstrações (Governança Corporativa) e sistemas financeiros. Essa literatura pode ser categorizada em três grandes áreas:

A primeira área é a pesquisa que examina a relação entre a qualidade do disclosure com o custo de capital (LANG; LUNDHOLM, 1996; BOTOSAN, 1997; BOTOSAN; PLUMLEE, 2000). A segunda área que pesquisa a efetividade de mecanismos específicos de monitoração do processo de reporting das demonstrações financeiras; essa área inclui pesquisas na qualidade da auditoria (BECKER et al., 1998; FRANCIS et al., 1998) e qualidade dos Conselhos de Administração e Comitês de Auditoria (BEASLEY, 1996; DECHOW et al., 1996; CARCELLO; NEAL, 2000; PEASNELL et al., 2000). A última área pesquisa as causas e consequências de deficiências no processo de evidenciação; essa pesquisa foca os efeitos do gerenciamento de resultados (RANGAN, 1998; TEOH et al., 1998) e manipulação de resultados (FEROZ et al., 1991; DECHOW et al., 1996). Tradução livre.

As pesquisas que analisam o poder da informação contábil estão relacionadas com o conceito de Assimetria de informação. Segundo Healy e Palepu (1993, p. 1), Assimetria da Informação é quando, em um modelo de informação financeira ou econômica, algum agente possui informação sobre certa empresa ou ativo superior a outro agente.

A diminuição ou a quebra dessa assimetria pode trazer vários benefícios para as empresas. Há certo consenso, entre profissionais e estudiosos, de que uma melhor evidenciação pode trazer benefícios para a empresa, entretanto, existem ainda poucos trabalhos abordando esse assunto.

Eccles et al. (2001, p. 189) demonstram resultados de uma pesquisa de opinião realizada entre investidores institucionais e analistas.

De acordo com tal pesquisa, cinco pontos são citados como sendo os maiores benefícios de uma melhor evidenciação:

Aumento da credibilidade dos gestores;

Mais investidores de longo prazo;

Maior monitoramento por parte dos analistas;

Diminuição do Custo de Capital, acessando novos capitais;

Melhor avaliação do preço das ações.

Dentre os benefícios advindos de uma melhor transparência, é citada a redução do Custo de Capital (tanto o de terceiros, como o próprio) das empresas.

Conforme Botosan (1997, p. 323), "a associação entre o nível de disclosure e o custo do capital não está bem estabelecida e tem sido difícil para se quantificar".

Lambert, Leuz e Verrecchia (2006) demonstram, analiticamente, que a informação contábil influencia o custo de capital das empresas de duas maneiras:

Por meio de efeitos diretos: em que o aumento da qualidade da informação contábil não afeta o fluxo de caixa da empresa, mas afeta o mercado de participantes na distribuição de fluxos de caixa futuros;

Por meio de efeitos indiretos: informações contábeis de maior qualidade afetam as decisões reais das empresas, que, em compensação, influenciam o seu valor e a covariância de seus fluxos de caixa com os fluxos de caixa das outras empresas.

Bushman e Smith (2001, p. 293, 295-296) afirmam que a informação contábil afeta a performance econômica por meio de três canais:

No primeiro canal, espera-se que a informação contábil das firmas e seus competidores ajudem gestores e investidores a identificar e distinguir entre boas e más oportunidades de investimento (identificação de projetos). [...] O segundo canal são as regras de Governança. Informação Contábil é o input direto para a empresa controlar mecanismos que disciplinem gestores em alocar recursos em projetos identificados como bons e sair de projetos identificados como ruins e, ainda, prevenir gestores de expropriarem a riqueza dos investidores. [...] O terceiro canal é reduzir seleção adversa e risco de liquidez. Tradução livre.

Todos os canais, apresentados por Bushman e Smith (2001), demonstram a preocupação da informação contábil para os investidores e se fundamentam numa diminuição de custo de capital mediante essa informação.

No primeiro canal, como a informação será enviada ao mercado de capitais sobre a alocação de recursos em bons e maus projetos pelos gestores, isso capacita os investidores a identificarem as oportunidades de criação de valor com menos erros. Isso demonstra o caminho para uma melhor alocação de capital por investidores e gestores. Com isso, o risco mais baixo percebido pelos investidores irá reduzir o custo de capital, contribuindo para o crescimento econômico.

Da mesma forma, ocorre na questão de expropriação pelos gestores e na redução da assimetria, diminuindo o risco percebido pelos investidores, diminui, assim, o custo de capital.

Pode-se perceber esse impacto na performance econômica por meio da Ilustração 1 .

Com relação à análise dos custos de capital, seja o próprio ou de terceiros, e o nível de evidenciação, há vários estudos internacionais e poucos nacionais.

Com relação ao custo de capital próprio, podem-se citar: Glosten e Milgrom (1985), Amihud e Mendelson (1986), Diamond e Verrecchia (1991), Baiman e Verrecchia (1996), Botosan (1997), Botosan e Plumlee (2000), Bloomfield e Wilks (2000), Hail (2002), Petersen e Plenborg (2006).

Com relação ao custo de capital de terceiros, veem-se poucas pesquisas, até mesmo internacionalmente: Sengupta (1998) e Mazumdar e Sengupta (2005).

No Brasil, para o custo de capital próprio, há as pesquisas de Bruni (2002), Alencar e Lopes (2005) e Nakamura et al. (2006). Já para o Custo de Capital de Terceiros, apenas, as de Lima et al. (2006), Lima et al. (2007).

Em relação à diferenciação dada nessa pesquisa em relação às duas últimas do parágrafo anterior, essa pesquisa avaliou não só a variável dependente custo de capital de terceiros e a variável independente nível de evidenciação, como na pesquisa de Lima et al. (2006), mas várias outras variáveis de controle na modelagem; além disso, o custo de capital de terceiros foi calculado a partir dos ITR (informes trimestrais) das empresas e não o anual como feito em Lima et al. (2007).

Nesse caso, faz-se necessário o aumento da pesquisa nessa área, pois pesquisas com esse tema aqui no Brasil ainda são poucas. É preciso avaliar mediante estudos se os benefícios da evidenciação são existentes e como eles se comportam em relação ao custo de capital das empresas, pois a redução da assimetria informacional pode significar menor risco do investimento para os credores das companhias. Nesse contexto, a relevância "positivista" do tema emerge tanto para a pesquisa contábil nacional, quanto para os usuários da informação contábil.

 

2 PROBLEMÁTICA E HIPÓTESE

Percebendo a importância do tema e os estudos positivos sobre evidenciação contábil e custo de capital, essa pesquisa denota o seguinte problema: Qual é a magnitude da relação existente entre o nível de disclosure e o custo de capital de terceiros das companhias abertas brasileiras?

Com isso, uma vez formulado o problema, propõe-se uma dada resposta suposta, provável e provisória (hipótese), que seria o que se acha mais plausível como solução do problema.

Após verificar o problema de pesquisa, tem-se a seguinte hipótese metodológica3: Quanto maior o disclosure, menor o custo de capital de terceiros.

Como a situação-problema foi caracterizada e a questão de pesquisa definida, podem-se enunciar os objetivos da pesquisa com precisão e concisão indispensáveis para o alcance do pesquisador (MARTINS, 2000, p. 25).

 

3 PROCEDER METODOLÓGICO

Um dos problemas desta pesquisa foi saber quais empresas selecionar para entrar na amostra e fazer a análise dos dados.

A primeira ideia foi fazer uma análise em cross-section, apenas de um ano, e colocar o maior número de empresas possíveis para serem testadas. E o efeito de um ano para o outro, como ficaria? Seria perdido.

A outra ideia foi fazer amostras de empresas que estivessem no Índice Bovespa em anos distintos. Essa ideia foi logo eliminada, pois, como o Índice Bovespa se modifica a cada quatro meses (com base nos dados de negociação dos doze meses anteriores), poder-se-ia não ter um painel equilibrado (mesmas empresas em todos os anos).

A solução para esse problema foi escolher um critério: escolher uma amostra das empresas que possuíram negociações em todos os dias nos anos de 2000 a 2005. Esse painel pode apresentar a limitação do Viés de Sobrevivência, que decorre do processo de seleção das empresas, que tendem a eliminar as companhias com desempenho inferior à média do mercado.4

Eliminando as instituições financeiras, sobraram 23 empresas (Tabela 1 ). Somente 23 empresas? Sim. Mas como será utilizada a ferramenta de "dados em painel", a amostra sobe para 115 (23 x 5). Dessa forma, a amostra é intencional, nãoprobabilística, fazendo com que o trabalho tenha a limitação de não ter seus resultados generalizados.

 

 

Comparando a amostra utilizada nesta pesquisa com as de Botosan (1997) que foram 122; 103 na de Leuz (2000); Labelle (2002) que pesquisou 157 e 126 empresas nos anos de 1996 e 1997 e Yamamoto (2005) pesquisou 93 empresas, percebe-se, assim, que a amostra não se apresenta ínfima para este trabalho.

O período de estudo para a variável nível de disclosure voluntário é de 2000 a 2004 e para a variável custo de capital de terceiros 2001 a 2005, levando em consideração que o nível de disclosure impacta no custo de capital de terceiros em D+1. Quando utilizadas variáveis de controle, foram utilizados em D+0, da mesma forma do índice de disclosure.

Para a contagem do disclosure voluntário, foi utilizada a análise de conteúdo nas demonstrações contábeis dos itens listados na tabela 4. Como o disclosure é voluntário, então, não se quis dar nenhuma pontuação a mais que 1 ponto, para quem possui o disclosure voluntário e 0 para quem não possui o disclosure. Acredita-se que, se fosse verificado o disclosure obrigatório, então, seria necessário dar pontos maiores do que 1, pois haveria um maior grau de verificação para discriminar melhor os tipos de evidenciações e suas devidas qualidades.

Após a contagem da pontuação obtida em cada item, dividiu-se pelo total de itens que estavam contidos no check-list (total de 53 itens).

Exemplo pode ser dado pela Sabesp que, no ano de 2004, teve um total de 35 pontos (35 itens confirmados), dividido por 53 itens, teve um nível igual a 0,660377.

Uma preocupação que se teve com essa pesquisa, foi analisar se o check-list executado possui validade interna, ou seja, se as informações/pontuações verificadas são mesmo relevantes para a formação de um nível de disclosure voluntário.

Dessa forma, foi realizado o Teste de Alfa de Cronbach. No caso do check-list utilizado nesta pesquisa, o Alfa de Cronbach foi de 0,9048 (90,48%), validando, assim, a estrutura interna e confiabilidade do nível de disclosure analisado.

Para a variável custo de capital de terceiros (Kd), foi utilizada a fórmula seguinte: despesa financeira líquida de impostos (foi utilizada alíquota de 34%) é dividida pela média dos empréstimos do período calculado. Os valores foram captados nas demonstrações contábeis consolidadas das empresas selecionadas: Balanço Patrimonial, Demonstração do Resultado do Exercício e, para melhores análises, Notas Explicativas. Caso as empresas não possuíssem ITRs publicados, foi realizada a média apenas do ano, não incorporando as dos ITRs.

Foram observados todos os pareceres de auditoria para verificar supostas ressalvas que evidenciassem problemas nos passivos financeiros e nas despesas financeiras. As empresas que apresentaram ressalvas foram: Celesc (anos de 2000 a 2005); Eletropaulo (2003 e 2004); Sadia (2003) e Siderúrgica Nacional (2000 a 2004). Nenhuma ressalva atrapalhou os cálculos neste trabalho.

Algumas empresas realizaram a ativação da variação cambial em vez de lançá-la na despesa, no período de 2000 a 2005: Eletropaulo (2001, 2003 e 2004) e Siderúrgica Nacional (2000 a 2004). Essas empresas possuíam um parágrafo de ênfase em seus pareceres de auditoria.

3.1 Utilizando a Análise de Correspondência (Anacor)

Dividiu-se as empresas em níveis de disclosure para operacionalizar a Anacor. Como fazer essa divisão? Foram pensadas duas formas:

Dividir o nível de disclosure em 4 partes: de 0 a 25%, disclosure ruim; acima de 25% a 50%, disclosure regular; acima de 50% a 75%, disclosure bom; e, acima de 75% a 100%, disclosure ótimo.

Dividir o nível de disclosure em 4 partes, pelos quartis apresentados pelas empresas.

A segunda forma aparenta ser mais plausível, pois a divisão em quartis é a própria divisão entre as empresas. Dessa forma, a divisão fica menos subjetiva e ideológica.

Com isso, foi realizada a visualização dos dados em quartis, de acordo com a Tabela 2 .

 

 

 

 

Percebe-se a grande divisão que foi feita com a utilização dos quartis, com isso, as empresas receberam notas, de 1 a 4, de acordo com o intervalo de dados divididos pelos quartis, por exemplo: de 0 até o valor de 0,13207547, nota 1; acima 0,13207547 até o valor de 0,24528302, nota 2; acima de 0,24528302 até o valor de 0,35849057, nota 3; e, por último, entre 0,35849057 até o final, nota 4. Os dados foram divididos em quartis para definir o grau de nível de disclosure, sendo: Grau 1 - Ruim; Grau 2 - Regular; Grau 3 - Bom; Grau 4 - Ótimo.

Após analisar o nível de Disclosure, foi analisado o custo de capital de terceiros das empresas.

A dispersão da variável custo de capital de terceiros foi muito alta entre as empresas, com isso, para se fazer em análises mais robustas, foi realizada uma padronização dos dados para que eles sigam uma distribuição normal com média e desvio-padrão iguais à da distribuição original e, assim, sejam mais bem trabalhados.

Após a padronização, os dados foram divididos em quartis para definir um grau de custo de capital de terceiros, sendo: 1 - Grau Baixo; 2 - Grau Médio; 3 - Grau Alto; 4 - Grau Muito Alto (Tabela 3 ).

Os outliers não foram retirados da amostra estudada, pois eles, apesar de se diferenciarem dos outros dados, podem dar respostas significativas quando analisados.

Analisando a tabela de Contingência da Variação do Nível de Disclosure em Relação com o Custo de Capital de Terceiros, têm-se os números demonstrados na Tabela 4 .

O teste do Qui-Quadrado não foi significativo para essa relação, sendo o p-value de 0,180, mesmo assim, analisou-se o total dos dados em painel na demonstração do mapa perceptual na Ilustração 2 .

Nessa relação, percebe-se um "Ótimo" disclosure com um "Baixo" custo de capital de terceiros; um Custo de Capital Médio com um "Bom" nível de disclosure; os níveis de disclosure Ruim e Regular estão muito próximos perceptualmente dos custos de capital Alto e Muito Alto, apesar de que se percebe o Custo de Capital "Muito Alto" mais próximo do nível de disclosure "Regular" do que o nível de disclosure "Ruim". Dessa forma, já é apresentada a possível resposta ao problema de pesquisa. Para confirmar essa análise de correspondência, sugere-se a análise de regressão com dados em painel.

3.2 Dados em Painel - Custo de Capital de Terceiros x Nível de Disclosure

Sobre o custo de capital de terceiros, tem-se a equação abaixo:

em que: Kdt é o custo de capital de terceiros resultado do tempo t e NDt-1 é o nível de disclosure no tempo t-1, além de serem colocadas algumas variáveis de controle no tempo t-1.

O índice Kd foi obtido a partir da divisão das despesas financeiras (líquidas de impostos) pelo passivo oneroso, como explicado por Sengupta (1998, p. 462) e Assaf Neto (2003, p. 356).

Sobre as variáveis de controle, foram escolhidas: a taxa de endividamento da empresa, representada pelas letras TXENDIV (captada no Sistema Economática5); o logaritmo do valor de mercado da empresa, representado pelas letras VALORMERCADO (captada no Sistema Economática)6; o valor do logaritmo do patrimônio líquido total, representado pelas letras PLTOTAL (Captada no Sistema Economática); valor do logaritmo da receita bruta total, representado pelas letras -RECBRUTA (Captada no Sistema Economática); e uma variável dummy denominada ADR com as características de que se a empresa aderiu à Bolsa de Valores de Nova Iorque (ADR Nível II ou III) ter o valor 1, caso não tenha aderido tem o valor 0 (pesquisado no site das empresas, no site da Bolsa de Nova Iorque e no site do Bank of New York, para analisar o histórico de quando essas empresas aderiram). Em Alencar e Lopes (2005, p. 6-7), esses autores utilizaram como variáveis de Controle: receita bruta, taxa de endividamento, total do Ativo.

Apresentam-se, assim, na Tabela 5 , os resultados para a regressão combinada, obtida por MQO (Mínimos Quadrados Ordinários).

O teste de normalidade para os resíduos não rejeitou a hipótese nula de normalidade, pelo teste de Jarque-Bera, conforme Tabela 6 . Vale salientar que cada resíduo representa uma cross-section (empresa).

 

 

A regressão mostra-se significativa já que o p-value da estatística F é menor que 0,05, considerando um nível de confiança de 95%. As variáveis independentes explicam 18,66% da variação da variável dependente Kd. O problema que pode ser percebido na regressão é que a variável explicativa "nível de disclosure" (ND, principal variável analisada) não é significativa, apesar de o seu sinal negativo, na relação, se apresentar muito importante para esse estudo.

Com isso, apesar de perceber, primeiramente, uma relação inversa entre o nível de disclosure e o custo de capital de terceiros, não se podem tirar conclusões mais concretas. Sobre a hipótese clássica de autocorrelação serial dos resíduos, percebe-se que a estatística de Durbin-Watson está bastante abaixo do intervalo [1,8; 2,2], aparentemente demonstrando problemas quanto a essa premissa.

Pelo teste de homocedasticidade dos resíduos, foi rejeitada a hipótese nula, conforme Tabela 7 .

 

 

Como a amostra possui empresas bastante diferentes entre si e apesar de se colocarem algumas variáveis de controle que possam caracterizar tamanho das empresas, os dados da regressão demonstram uma alta heterocedasticidade dos resíduos e autocorrelação serial deles que podem ser advindas da heterogeneidade dos dados ou até mesmo das variáveis escolhidas.

Uma das maneiras de se corrigirem essas falhas é utilizando a correção de White (para a heterocedasticidade) e utilizando a regressão com mínimos quadrados generalizados ou ponderados.

Como afirma Wooldridge (2006, p. 258-259), os estimadores de mínimos quadrados ordinários podem ser trocados pelos estimadores de mínimos quadrados ponderados ou generalizados (MQG, do inglês Generalized Last Squares - GLS), pois os coeficientes da regressão minimizam a soma ponderadas dos quadrados dos resíduos, em que cada resíduo quadrado é ponderado por 1/hj. Esse autor afirma que:

[...] a ideia é colocar menos peso nas observações com uma variância de erro mais alta, neste caso o método do MQO dá a cada observação o mesmo peso, pois isso é melhor quando a variância do erro é idêntica para todas as partições da população, caso que talvez não ocorra nos dados da pesquisa.

Apesar da utilização do MQG para controlar a heterocedasticidade, a hipótese de Gauss-Markov para a heterocedasticidade da variância deve ser controlada, nesse caso, uma das formas de se controlar essa variância é utilizando matriz de correção de White.

Para testar a hipótese de que não há heterocedasticidade dos resíduos quando utilizado o MQG, foi utilizado o teste de Bartlett com pesos, tendo como resultado um p-value de 0,075512, demonstrando, assim, que há homocedasticidade dos resíduos quando usado o MQG.

Dessa forma, fez-se uma regressão com dados em painel utilizando Mínimos Quadrados Generalizados com peso nas cross-sections utilizando a matriz de White para correção da heterocedasticidade. Dessa forma, têm-se os resultados na Tabela 8 .

Segundo Wooldridge (2006, p. 266), "deve-se fazer uma comparação entre os sinais provenientes dos métodos MQO e MQG. Caso sejam muitos diferenciados, deve-se ficar desconfiado com os resultados obtidos". No caso dos resultados acima, percebe-se que não há diferença entre os sinais dos coeficientes obtidos com MQO e MQG.

A estatística da regressão mostrou-se significativa, já que o p-value é igual a 0,00000, valor menor que 0,05. O grau de explicação da regressão é de aproximadamente 28,48%, ou seja, 28,48% da variação do custo de capital de terceiros é explicada pela variação nas variáveis independentes e a estatística de Durbin-Watson dá mais robustez a essa regressão em comparação com a anterior.

Os resultados mais importantes percebidos nessa regressão são os valores significativos das variáveis independentes, sendo todas menores que o nível de 0,05. Com isso, pode-se tirar a conclusão de que a variável dependente "custo de capital de terceiros" possui uma relação inversa com o nível de disclosure. Assim empresas com mais nível de disclosure apresentam uma relação inversa com o custo de capital de terceiros. Outra variável bastante importante foi a dummy "ADR", cuja análise evidencia que há uma relação inversa entre emissão de ADR e custo de capital de terceiros. Pode-se perceber que empresas que têm menor custo de capital, que são maiores e consolidadas no mercado de capitais, realizam a emissão de ADRs justamente por já usufruírem de um custo de capital de terceiros menor, sendo assim mais vantajosa sua atuação no mercado de capitais. Vários estudos comprovam que a emissão de ADRs é, também, bastante benéfica para os investidores, pois a empresa incrementa o seu disclosure (MATSUMOTO, 1995; BRUNI, 2002; SILVEIRA; BARROS; FAMA, 2003; GARCIA; SATO; CASELANI, 2004; LIMA, 2005).

Após realizar a pesquisa, com efeito pooling, efetuou-se a regressão com efeitos fixos e com mínimos quadrados ordinários, Tabela 9 .

Apesar de a estatística da regressão ser menor que o nível de significância desejado e o grau de explicação ser de 20,13%, três variáveis independentes não são significativas (ND, ADR e VALORDEMERCADO), contestando, assim, a explanação da regressão para os dados.

O que pode ser verificado de mais importante é o efeito fixo nas séries de tempo de 2001 a 2005. Houve uma modificação do custo de capital de terceiros na série de tempo, ocorrendo altos e baixos. Negativo no primeiro ano, positivo em 2002, negativo no terceiro ano, positivo em 2004 e negativo em 2005. Não foi apresentada uma constante na série temporal.

Realizando-se o teste F de Chow, para se testar, realmente, se é melhor a utilização do efeito fixo ou do pooling, tem-se a estatística igual a 1,499831, com p-value igual a 0,2077, não se rejeita H0 que existe um mesmo intercepto e coeficiente angular para todas as empresas. Dessa forma, utiliza-se o efeito pooling para a análise de dados.

Por último, foi realizado o painel com efeitos aleatórios, obtendo os resultados demonstrados na Tabela 10 .

Utilizando-se o Teste de Chow para a comparação entre o pooling e o efeito variável, tem-se que o módulo do teste F é igual a 0,82803669 e o p-value é igual a 0,683554. Não se rejeita H0, utilizando-se, com isso, o efeito pooling para a análise de dados. Com isso não há necessidade de se analisar o efeito variável.

Após verificação dos dados por meio da análise de correspondência e dos dados em painel, os resultados serão resumidos no próximo tópico.

 

4 CONSIDERAÇÕES FINAIS

4.1 Resumo dos resultados encontrados na pesquisa empírica

Com relação ao instrumental econométrico utilizado, dentre os três tipos de painel, após a realização de testes, o efeito pooling foi considerado o mais bem indicado para a análise.

Na análise do efeito pooling mensurado pelo método de mínimos quadrados ponderados, o grau de explicação da regressão é de aproximadamente 28,48%, ou seja, 28,48% da variação do custo de capital de terceiros é explicada pela variação nas variáveis.

Os resultados mais importantes percebidos nessa regressão são os valores significativos das variáveis independentes, sendo todas menores que o nível de 0,05. A variável dependente "custo de capital de terceiros" tem uma relação inversa com o nível de disclosure. Assim, corroborando a análise exploratória, empresas com maiores níveis de disclosure apresentam uma relação inversa com o custo de capital de terceiros.

A variável dummy "ADR" possui relação inversa com o custo de capital de terceiros, podendo-se perceber que empresas que têm menor custo de capital, que são maiores e consolidadas no mercado de capitais, realizam a emissão de ADRs justamente por já usufruírem de um custo de capital de terceiros menor, sendo assim mais vantajosa sua atuação no mercado de capitais.

4.2 Considerações sobre as limitações da pesquisa

Apesar de os resultados obtidos e as conclusões apresentadas serem muito importantes para o meio científico, devem-se levar em consideração algumas limitações da pesquisa:

As conclusões obtidas ficaram restritas à amostra, em fase dessa ser intencional e não-probabilística.

O nível de disclosure elaborado não é um fim em si mesmo, pode ser aumentado e outras informações podem ser adicionadas.

O custo de capital de terceiros utilizado é apenas uma estimativa do que seria o verdadeiro.

As variáveis de controle utilizadas na regressão podem ser aumentadas, colocando, assim, novas variáveis para o estudo de suas relações com o nível de disclosure.

A ferramenta econométrica utilizada pode ser alterada, podendo, como sugestões para novas pesquisas, utilizar outras ferramentas multivariadas (análise de cluster ou comparações de regressões em cross-section) e outras variáveis para, até mesmo, fazer comparações com o estudo apresentado.

 

Referências

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Recebido em 09.01.2007
Aceito em 16.04.2007
3ª versão aceita em 11.03.2009

 

 

1 Artigo apresentado no 33º ENANPAD, Rio de Janeiro-RJ, 2008.
2 O autor agradece à Fundação de Assistência à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) pelo financiamento da pesquisa e aos Professores: Eliseu Martins, Iran Siqueira Lima, Luiz Paulo Lopes Fávero, André Oda, Wilson Toshiro Nakamura e Luis Jurandir pelas revisões na tese.
3 Segundo Lima (2005): [...] Hipóteses metodológicas são, segundo Kerlinger (1980), enunciados conjecturais de relações e são essas conjecturas que são testadas na pesquisa, ou seja, são sentenças declarativas e enunciados de relações, e, como os problemas, devem implicar o teste das relações enunciadas. Já as hipóteses estatísticas, segundo Pindyck e Rubinfeld (2004), são afirmações sobre os valores de parâmetros populacionais a serem testados estatisticamente, e, geralmente, são escritos da forma H0, para a hipótese nula, e H1, para a hipótese alternativa à hipótese nula. No caso deste trabalho, resolveu-se escrever "hipótese metodológica" em relação ao enunciado conjectural para deixar bem clara essa diferença conceitual e técnica existente entre esses dois tipos de hipóteses.
4 Para a verificação de outros estudos que comentem sobre o viés de sobrevivência, verificar Carvalho (2005, p. 371-376).
5 O sistema Economática é um programa de computador que possui um banco de dados com informações do mercado, como: ações, demonstrações financeiras, indicadores, entre outros.
6 Segundo a Economática, o Valor de Mercado é obtido mediante a multiplicação da cotação de fechamento da ação pela quantidade de ações da empresa.

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