Gerenciamento de Risco e Valor no Brasil - Estudo Empírico - Dissertação FGV

FUNDAÇÃO GETULIO VARGAS ESCOLA DE ECONOMIA DE SÃO PAULO BRUNO TSUJI GERENCIAMENTO DE RISCO E VALOR NO BRASIL UM ESTUDO EMPÍRICO SÃO PAULO 2011 BRUNO TSUJI GERENCIAMENTO DE RISCO E VALOR NO BRASIL UM ESTUDO EMPÍRICO Dissertação apresentada à Escola de Economia de São Paulo da Fundação Getulio Vargas FGVEESP como requisito para obtenção do título de Mestre em Finanças e Economia Empresarial Campo de conhecimento Finanças Orientador Prof Dr José Evaristo dos Santos SÃO PAULO 2011 BRUNO TSUJI GERENCIAMENTO DE RISCO E VALOR NO BRASIL UM ESTUDO EMPÍRICO Dissertação apresentada à Escola de Economia de São Paulo da Fundação Getulio Vargas FGVEESP como requisito para obtenção do título de Mestre em Finanças e Economia Empresarial Campo de conhecimento Finanças Data de aprovação Banca Examinadora Prof Dr José Evaristo dos Santos Orientador FGVEAESP Prof Dr Almir Ferreira de Sousa FEA USP Prof Dra Mayra Ivanoff Lora FGVEESP Tsuji Bruno Gerenciamento de Risco e Valor no Brasil Um Estudo Empírico Bruno Tsuji 2011 33 f Orientador José Evaristo dos Santos Dissertação mestrado profissional Escola de Economia de São Paulo 1 Administração de risco 2 Administração financeira 3 Fluxo de caixa 4 Empresas Avaliação I Santos José Evaristo dos II Dissertação mestrado profissional Escola de Economia de São Paulo III Título CDU 658152 Dedico este trabalho às queridas Kano Masuda e Victoria cujas ausências dia a dia têmme ensinado o real significado da palavra saudade Sempre sentirei a falta delas AGRADECIMENTOS Ao professor José Evaristo dos Santos pelo fácil acesso boa vontade pelos inúmeros encontros na FGV e por me incentivar com seus comentários construtivos e agregadores À professora Mayra Ivanoff Lora pela ajuda na reta final do trabalho orientandome nas complexidades econométricas deste estudo Ao professor Almir Ferreira de Sousa pelos seus valiosos comentários que contribuíram com este trabalho Aos colegas e amigos de turma que tornaram a difícil jornada do mestrado mais prazerosa e descontraída Jamais me esquecerei dos almoços de sábado no Masp Kilove e Generali Aos amigos especiais Daniel Monfort e Fernando Scarpa pelo companheirismo apoio e amizade que levarei para sempre Não poderia esquecer também dos grandes amigos Sidnei Alves e Giovanni Lipari pelo apoio incondicional em momentos difíceis À Nathalie pela enorme paciência e compreensão durante esses mais de 3 anos de sábados comprometidos sinal de amor inquestionável Aos meus pais por me terem dado todas as condições para poder chegar até aqui A Deus por estar sempre ao meu lado fazendome capaz de vencer os desafios da vida SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO 10 2 ESTUDOS ANTERIORES 13 3 AMOSTRA 16 31 VARIÁVEL DEPENDENTE 16 32 VARIÁVEL INDEPENDENTE 17 33 VARIÁVEIS DE CONTROLE 17 34 ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS 18 4 METODOLOGIA E RESULTADOS 20 41 ANÁLISES DESCRITIVAS PRELIMINARES 20 42 TESTES MULTIVARIADOS 22 43 VOLATILIDADE DO LUCRO LÍQUIDO E VALOR 29 5 CONSIDERAÇÕES FINAIS 31 6 BIBLIOGRAFIA 32 RESUMO Este trabalho examina a relação entre a volatilidade do fluxo de caixa operacional e o valor da firma utilizando como amostra empresas brasileiras não financeiras listadas na Bolsa de Valores de São Paulo Bovespa no período de 2004 a 2007 O estudo aplica duas metodologias distintas para garantir a robustez dos resultados Embora os resultados apontem que empresas com menor volatilidade do fluxo de caixa possuem maior valor os valores encontrados não se mostram significativos Palavraschave Gerenciamento de risco Fluxo de caixa Derivativos Q de Tobin Volatilidade Valor da firma Hedge ABSTRACT This monograph examines the relationship between cash flow volatility and firm value considering a sample composed by nonfinancial Brazilian companies listed in São Paulo Stock Exchange from 2004 to 2007 Two different econometric approaches are used in order to guarantee robust results Although results suggest that companies with smaller cash flow volatility are more valued the corresponding coefficients are not statistically significant Keywords Risk management Cash flow Derivatives Tobins Q Volatility Firm value Hedge A maior importância das operações de derivativos no Brasil motivou a realização de estudos que procuram entender a relação entre a utilização de derivativos e o valor da firma empresas que utilizam derivativos possuem maior valor Os resultados encontrados até este momento são divergentes Laham 2007 e Machado 2007 encontraram uma relação positiva e significativa evidenciando que empresas que utilizam derivativos são negociadas com prêmio em comparação com as que não os utilizam Por sua vez Serafini e Sheng2011 e Steagall 2009 não encontraram relação entre utilização de derivativos e valor Diante da falta de informações sobre fluxo de caixa nesses estudos a utilização ou não de derivativos foi captada por uma variável binária que assume o valor de 1 um para empresas que utilizam derivativos e 0 zero para as que não utilizam Seguindo Instrução da Comissão de Valores Mobiliários CVM somente no final de 2008 as companhias abertas passaram a obrigatoriamente divulgar informações detalhadas referentes às operações de derivativos Até então a quantidade e a qualidade das informações eram restritas pouco confiáveis e estatisticamente pobres para permitir pesquisa empírica aprofundada Esta dissertação procura ampliar o escopo desses estudos anteriores Foi adotada como proxy de gerenciamento de risco a volatilidade do fluxo de caixa substituindo a variável binária anteriormente citada pela variabilidade do fluxo de caixa operacional uma vez que o fluxo de caixa já reflete a utilização de derivativos e consequentemente a eficiência do gerenciamento de risco Estudo semelhante foi realizado por Rountree Weston e Allayannis 2008 que encontraram relação negativa e significativa a cada 100 de aumento na volatilidade do fluxo de caixa há redução de 015 no valor da empresa A mesma linha de pesquisa desses autores foi utilizada neste trabalho O restante da dissertação tem a estrutura a seguir delineada No capítulo 2 são abordados trabalhos anteriores que tratam da relação entre gerenciamento de risco e valor No capítulo 3 são descritos os dados utilizados na investigação empírica enquanto que no capítulo 4 apresentamse a metodologia aplicada e os resultados dos testes realizados Por fim no capítulo 5 concluise o estudo 1 INTRODUÇÃO O conhecido argumento de Modigliani e Miller 1958 implica que gerenciamento de risco não cria valor A chamada Proposição da Irrelevância do Gerenciamento de Risco contudo é válida somente quando os mercados são perfeitos1 Sob essa condição qualquer estratégia de gerenciamento de risco corporativo pode ser replicada por um investidor pessoa física por meio de uma estratégia individual homemade risk management A condição de mercados perfeitos não se aplica ao mundo real já que existem custos de transações impostos conflitos de agência concorrência imperfeita etc Em mercados imperfeitos a estratégia de gerenciamento de risco do investidor não mais equivale à estratégia da empresa Como consequência o gerenciamento de risco pelas empresas passa a gerar valor Segundo Stulz 2003 a geração de valor pode ser atingida de várias maneiras A primeira por meio da redução de custos de falência uma vez que o gerenciamento de risco reduz a probabilidade de falência e consequentemente os custos relacionados à renegociação de dívidas advogados consultoria etc A segunda por meio da redução do custo de financial distress que pode existir mesmo se uma empresa nunca esteve diante de uma situação de falência por exemplo quando os gestores cancelam investimentos para redirecionar o caixa para pagamento de dívidas perdendo oportunidades de lucros futuros Nesse mesmo contexto potenciais clientes podem ficar receosos de comprar dessa empresa gerando perdas adicionais Esses custos indiretos estão relacionados ao custo de financial distress A terceira pela utilização de instrumentos de gerenciamento de risco para a postergação do pagamento de impostos A última pela utilização de uma estrutura de capital mais adequada A forma mais tradicional de se encontrar o valor de uma companhia é através da metodologia de fluxo de caixa descontado A taxa de desconto usada nesse procedimento é o custo de capital ponderado exigido pelos investidores da companhia Em qualquer investimento a remuneração requerida depende do seu perfil de risco O que define essa taxa é o custo de oportunidade do capital Dessa forma ao se reduzir a variabilidade potencial dos 1 Mercados perfeitos são caracterizados por investidores racionais competição perfeita inexistência de impostos e ausência de custos de transação e agência 11 fluxos de caixa por meio do gerenciamento de risco o retorno do capital requerido pelos investidores se reduz Essa diminuição da remuneração exigida se traduz numa taxa de desconto menor e acaba por aumentar o valor da firma Diante dessas possibilidades de geração de valor a pergunta que se impõe é investidores valorizam o gerenciamento de risco Na prática empresas brasileiras possuem dois focos principais no gerenciamento de risco2 O primeiro referese à exposição de balanço e seu potencial impacto em linhas de resultados como o lucro líquido O segundo trata do risco do fluxo de caixa que é visto como mais importante pelos gestores e é monitorado permanentemente e que será o foco deste trabalho Com o processo de internacionalização ocorrido nas últimas décadas empresas brasileiras passaram a ter seus fluxos de caixa cada vez mais expostos a diferentes fatores de risco variação cambial variação na taxa de juros no preço de commodities etc No Brasil muitas empresas são exportadoras tendo recebíveis denominados em moedas diferentes de seus custos em geral denominados em reais R Esse descasamento promove incertezas quanto à geração do fluxo de caixa o qual depende da variação cambial Além de exportadoras outras também atuam no setor de commodities tendo sua receita atrelada não só ao câmbio mas também ao preço de mercado de cada uma delas Juros e outros indexadores de operações financeiras também geram incerteza quanto ao fluxo de caixa quando flutuantes Nesse contexto de internacionalização e incerteza crescente quanto aos seus fluxos de caixa muitas empresas começaram a focar em gerenciamento de risco visando à identificação e tratamento dos citados fatores de risco reduzindo a volatilidade do fluxo de caixa Para tratamento desses fatores passaram a utilizar derivativos em operações de hedge Essa demanda contribuiu para o desenvolvimento do mercado de derivativos no Brasil principalmente em meados da década de 2000 A Bolsa de Mercadorias e Futuros de São Paulo passou então a figurar como uma das principais bolsas de derivativos do mundo Além do mercado de bolsa bancos nacionais e estrangeiros passaram a oferecer produtos cada vez mais customizados aos seus clientes 2 De acordo com notas explicativas divulgadas pelas empresas 12 2 ESTUDOS ANTERIORES Neste capítulo são revistos estudos anteriores que sob diferentes ângulos exploram o tema valor da firma e sua relação com por exemplo riscos sistemático e não sistemático investimentos CAPEX lucro líquido dentre outros Também são mencionados trabalhos que focam em gerenciamento de risco utilizando como principal indicador a volatilidade do fluxo de caixa mitigada através de operações de hedge Análise desses estudos anteriores permitiu que esta dissertação agregasse algumas variáveis de interesse em um único modelo econométrico levando ao entendimento de forma conceitualmente consistente da relação entre volatilidade do fluxo de caixa e valor Um dos estudos pioneiros sobre o tema desta dissertação é Froot Charfstein e Stein 1993 que estudaram a volatilidade do fluxo de caixa e suas consequências Com auxílio de um modelo formal mostraram que é menor o valor de empresas que não utilizam operações de hedge pois nessa circunstância aumenta a probabilidade de ocorrência de situações de falta de caixa Quando há falta de caixa tornamse necessários recursos externos que além de mais caros que recursos internos nem sempre estão disponíveis O consequente aumento de custo pode comprometer a viabilidade de um investimento atingindo uma das principais vias de geração de valor Portanto a decisão de fazer ou não operações de hedge afeta tanto a política de investimentos como a política de financiamento de uma companhia Minton e Schrand 1999 encontraram que os gestores de risco podem e conseguem influenciar o valor de uma empresa porque alta volatilidade do fluxo de caixa operacional está inversamente relacionada com os investimentos realizados pela empresa Portanto se há menos investimentos em razão de alta volatilidade do fluxo de caixa muito provavelmente a empresa gerará menos valor Para chegar a tal conclusão utilizaram como variáveis dependentes o dispêndio anual em pesquisa e desenvolvimento PD marketing e capex capital expenditures Mostraram ainda que a volatilidade do fluxo de caixa aumenta o custo de acesso ao mercado de capitais Shin e Stulz 2000 estudaram a relação entre valor e riscos sistemático e não sistemático Utilizaram como variável dependente o Q de Tobin e encontraram relação positiva entre variação no risco sistemático e variação no valor mas relação negativa entre variação no risco não sistemático e variação no valor Encontraram também que o risco não 13 sistemático possui maior magnitude que o sistemático e que portanto risco total relacionase negativamente com valor Diferentemente de Shin e Stulz 2000 Goyal e Santa Clara 2003 e Pastor e Veronesi 2003 encontraram um resultado inesperado relação positiva entre risco não sistemático e valor Em uma segunda análise esse resultado não é tão inesperado uma vez que pode ser suportado pela teoria de opções em que o valor da opção está diretamente relacionado à volatilidade Em outras palavras quanto maior o risco de um ativo e portanto maior volatilidade maior será o prêmio Em outra vertente de pesquisa Allayannis e Weston 2001 encontraram relação positiva entre o uso de derivativos cambiais e valor também utilizando o Q de Tobin Considerando variáveis de controle como tamanho rentabilidade alavancagem e oportunidades de crescimento mostraram que em média empresas com risco cambial que utilizam derivativos têm seu valor 487 maior do que empresas que não usam Diferentemente dos resultados apontados por Allayannis e Weston 2001 Rountree Weston e Allayannis 2008 encontraram que investidores atribuem maior valor à redução da volatilidade do fluxo de caixa não à volatilidade do lucro por ação Mais que isso esse estudo conseguiu juntar diferentes pesquisas relacionadas com volatilidade do fluxo de caixa em busca de resposta para a questão investidores valorizam uma performance menos volátil A evidência encontrada foi que volatilidade do fluxo de caixa e valor relacionamse negativamente 100 de aumento na volatilidade do fluxo de caixa resulta em média em uma redução de 015 em valor enquanto que um aumento de 100 na volatilidade do lucro por ação resulta em média em uma redução de 007 Os resultados sugerem que investidores preferem menor volatilidade do fluxo de caixa a implicação é que gestores se esforcem para produzir resultados menos voláteis não só do lucro por ação mas principalmente do fluxo de caixa operacional Trueman and Titman 1988 mostraram que alta volatilidade do lucro por ação aumenta a percepção de maior probabilidade de falência e isso aumenta o custo de capital Allayannis e Weston 2001 documentaram que o aumento de 100 na volatilidade do lucro líquido implica redução de valor em 9003 Já em estudos no Brasil Laham 2007 focaliza empresas brasileiras não financeiras listadas na Bolsa de Valores de São Paulo no período de 1996 a 2005 Os resultados encontrados indicam que a utilização de derivativos aumenta valor em até 1800 dependendo do período analisado e do método econométrico escolhido Uma das possíveis razões da magnitude ser superior à encontrada por Allayannis e Weston 2001 é o fato de o mercado financeiro brasileiro em geral possuir maior volatilidade A utilização de derivativos portanto tenderia a ter maior utilidade para empresas brasileiras Serafini e Sheng 2011 consideraram 48 empresas não financeiras listadas na Bolsa de Valores de São Paulo no período de 1999 a 2007 Os resultados encontrados com três metodologias distintas pooled OLS modelo de efeito fixo e modelo de efeito aleatório sugerem inexistência de relação entre uso de derivativos cambiais e valor Em resumo exceto por Goyal e Santa Clara 2003 e Pastor e Veronesi 2003 as evidências sugerem uma relação positiva entre gerenciamento de risco e valor 15 3 AMOSTRA Neste capítulo registramse os dados utilizados e detalhase a relevância de cada variável considerada no estudo A base de dados contempla todas as empresas brasileiras não financeiras listadas na Bolsa de Valores de São Paulo Bovespa entre os anos de 2004 último trimestre e 2010 terceiro trimestre e que possuíam informações trimestrais nesse período As fontes dos dados utilizadas foram a plataforma de cotações Bloomberg o site da Bovespa e os sites das próprias empresas analisadas A amostra foi relativamente pequena uma vez que a divulgação do demonstrativo do fluxo de caixa tornouse obrigatória somente em 2008 e que foi estabelecido o mínimo de 10 observações trimestrais para estimação da volatilidade do fluxo de caixa seguindo Rountree Weston e Allayannis 2008 Dois subperíodos foram considerados 2004 a 2007 e 2007 a 2010 O primeiro contempla 44 empresas o segundo 82 A amostra final consiste em um total de 1512 observações4 A seguir breves considerações sobre cada tipo de variável dependente independente e de controle considerada no trabalho 31 VARIÁVEL DEPENDENTE Como proxy de valor foi utilizado o Q de Tobin definido como a razão entre o valor de mercado de uma empresa e o respectivo custo de reposição de ativos O Q de Tobin é um indicador de valor pois pode ser entendido como uma sinalização do que os investidores pensam com relação ao desempenho passado da empresa e também com relação ao desempenho futuro e foi assim estimado5 Q Valor de Contábil dos Ativos Valor Contábil do Equity Valor de Mercado do Equity Valor Contábil dos Ativos Onde Valor Contábil do Equity Patrimônio Líquido Valor de Mercado do Equity Quantidade de ações em circulação x Preço da ação 4 Foram excluídas as empresas Petrobrás SA e Vale SA pois a magnitude de seus parâmetros era muito maior que a das demais empresas da amostra 5 Seguindo Rountree Weston e Allayannis 2008 foi considerado o logaritmo neperiano do Q assim calculado reduzindo o potencial efeito de outliers e facilitando a interpretação dos resultados pois o coeficiente assim estimado tem a conotação de elasticidade 16 32 VARIÁVEL INDEPENDENTE A variávelfoco deste estudo foi a volatilidade do fluxo de caixa por ação Foi utilizado o Fluxo de Caixa das Operações extraído do demonstrativo de fluxo do caixa divulgado pelas empresas dividido pela quantidade de ações em cada data base trimestre A volatilidade foi estimada pelo desviopadrão do fluxo de caixa por ação considerando um mínimo de 10 observações trimestrais à frente da data base analisada Por exemplo a volatilidade do fluxo de caixa por ação no quarto trimestre de 2004 é o desviopadrão dos fluxos de caixa por ação dos trimestres compreendidos entre os anos de 2005 a 20076 Como alternativa estudouse também a volatilidade do lucro líquido por ação obtida com essa mesma metodologia Com intuito de facilitar a interpretação dos resultados utilizouse o logaritmo neperiano para as duas variáveis citadas nessa seção aos respectivos coeficientes dáse então a interpretação de elasticidades 33 VARIÁVEIS DE CONTROLE Para testar se baixa volatilidade do fluxo do caixa aumenta valor da empresa é necessário primeiramente entender os efeitos de outras variáveis que também podem influenciar o valor Foram utilizadas as variáveis de controle sugeridas por Rountree Weston e Allayannis 20087 a seguir descritas a Risco sistemático seguindo Shin e Stulz 2000 calculouse o risco sistemático de cada firma pelo beta de cada empresa ao quadrado multiplicado pela variância do retorno do mercado Foi considerado como proxy de mercado o índice Ibovespa Para o cálculo do beta aplicouse o conceito de perfect foresight8 utilizando dados mensais do período à frente da data de análise 20042007 e 2008 2010 Utilizouse o logaritmo neperiano para essa variável 6 A utilização de informações futuras está alinhada ao conceito perfect foresight o qual pressupõe que informações passadas já estão implícitas no preço corrente da ação é impreciso fazer inferências sobre o valor da firma com base em dados históricos Afinal o que hoje influencia o valor da ação é a expectativa de risco futuro 7 Rountree Weston e Allayannis 2008 por sua vez basearamse em artigos anteriores cuja variável dependente também era o valor da firma 8 Definido na nota de rodapé 6 17 b Risco não sistemático estimado pela variância do resíduo obtido no modelo para obtenção do beta mencionado acima Utilizouse o logaritmo neperiano para essa variável c Tamanho esperase que tamanho afete valor uma vez que empresas maiores possuem acesso mais amplo ao mercado financeiro e maiores benefícios de escala Utilizouse o logaritmo neperiano para essa variável d Rentabilidade esperase que empresas rentáveis sejam negociadas com prêmio quando comparadas com empresas menos rentáveis Utilizouse o retorno sobre ativos razão entre lucro liquido dos últimos 12 meses e o valor contábil dos ativos como proxy dessa variável e Alavancagem a estrutura de capital de uma firma também tende a estar relacionada com valor Utilizouse como proxy de alavancagem a razão de dívida de longo prazo e valor contábil dos ativos f Crescimento esperase que empresas com alto potencial de crescimento sejam negociadas com prêmio quando comparadas com outras de menor potencial Utilizouse como proxy dessa variável a taxa composta de crescimento de vendas CAGR Para o primeiro subperíodo analisado utilizouse o último trimestre dos anos de 2004 e 2007 para o segundo o último trimestre dos anos de 2007 e 2009 g Investimentos CAPEX também pode ser entendida como uma variável ligada a crescimento dado que investimentos mais altos tendem a traduzirse em maior valor caso contrário empresas não investiriam Como proxy dessa variável utilizouse a razão entre investimentos anuais e vendas anuais h Efeitos de tempo foi utilizada dummy trimestral para contemplar efeitos macroeconômicos ocorridos nos trimestres da amostra Atribuiuse o valor de 0 para o quarto trimestre de 2004 e o valor de 1 para o quarto trimestre de 2007 Assim o efeito gerado pelo coeficiente da dummy referese ao quarto trimestre de 2007 34 ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS A tabela 1 a seguir apresenta o resumo estatístico das variáveis utilizadas neste estudo Notase que para a maior parte das variáveis o desviopadrão é superior à respectiva média sugerindo que a amostra é assimétrica A assimetria pode ser mais bem percebida pela diferença entre os valores da média e mediana 18 Importante mencionar que as variáveis independentes não são utilizadas simultâneamente no mesmo modelo econométrico Elas são utilizadas separadamente a fim de obter uma análise comparativa entre o impacto da volatilidade do fluxo de caixa versus o impacto na volatilidade do lucro líquido Por não ser uma informação de divulgação obrigatória há menos observações para a variável Investimento quando comparada com outras variáveis Tabela 1 Sumário Estatístico Variável Proxy Código Observações Média DevioPadrão 25 Mediana 75 Variável Dependente Valor Q de Tobin TOBINQ 126 1828 0984 1230 1547 2110 Variáveis Independentes Volatilidade do Fluxo de Caixa Volatilidade do Fluxo de Caixa por Ação VOLCFPS 126 0707 0873 0202 0406 0840 Volatilidade do Lucro Líquido Volatilidade do Lucro Líquido por Ação VOLEPS 126 0980 1698 0163 0382 1091 Variáveis de Controle Risco Sistemático Risco Sistemático SYSTRISK 126 0006 0007 0002 0003 0008 Risco Não Sistemático Risco Não Sistemático UNSYSTRISK 126 0010 0007 0005 0008 0012 Tamanho Valor Contábil dos Ativos R milhões TOTALASSETS 126 8659 13726 1186 4096 11677 Rentabilidade Retorno sobre Ativos ROA 126 0078 0065 0039 0077 0114 Alavancagem Dívida sobre Ativos DEBTTOASSETS 126 0284 0141 0198 0284 0371 Crescimento Crescimento de Vendas SALESGROWTH 126 0117 0190 0011 0072 0169 Investimento CAPEX sobre Vendas CAPEXTOSALES 117 0179 0436 0036 0089 0151 4 METODOLOGIA E RESULTADOS 41 ANÁLISES DESCRITIVAS PRELIMINARES Nesta seção fazemos algumas análises preliminares com objetivo de verificar a relação entre volatilidade do fluxo de caixa por ação e volatilidade do lucro líquido por ação com valor A tabela 2 apresenta os resultados dessas análises Para se chegar aos resultados observados no painel 21 ordenase crescentemente a amostra pela volatilidade do fluxo de caixa por ação Em seguida dividese a amostra em quartis e para cada um deles estimase a mediana dos valores do Q de Tobin Aplicase o mesmo procedimento para o painel 22 agora considerando como critério de ordenamento a volatilidade do lucro líquido por ação Tabela 2 Análise Bivariada da Relação Inversa entre Valor e Volatilidade 21 Volatilidade do Q de Tobin vs Fluxo de Caixa 22 Volatilidade do Q de Tobin vs Lucro Líquido Mediana Mediana Menor Quartil 177 Menor Quartil 170 2 173 2 171 3 149 3 147 Maior 133 Maior 133 Diferença entre Maior e Menor 044 Diferença entre Maior e Menor 037 Essa tabela reporta as medianas dos Q de Tobin de quartis baseados nas volatilidades do fluxo de caixa e do lucro líquido ordenadas em ordem crescente As diferenças do Q de Tobin entre os quartis de maior e menor valor estão reportadas na parte inferior da tabela Os resultados encontrados na Tabela 2 estão em linha com o esperado uma vez que tanto a volatilidade do fluxo de caixa quanto a do lucro líquido evidenciadas pelas medianas dos Q de Tobin dos respectivos quartis possuem relação inversa com valor Isso pode ser observado pela redução do valor do Q de Tobin à medida que se aumenta a volatilidade do fluxo de caixa e a do lucro líquido Estudos anteriores mostram que além da volatilidade do fluxo de caixa outros fatores também têm impacto no Q de Tobin Por essa razão realizaramse testes univariados que consideram outras variáveis tamanho e alavancagem por exemplo Os painéis A e B da Tabela 3 apresentam os resultados Para os testes do painel A ordenase crescentemente a amostra por tamanho e dentro de cada quartil identificamse novos quartis agora classificados por volatilidade do fluxo de caixa por ação Para cada novo quartil calculase a mediana painel A dos respectivos Q de Tobin Esse mesmo procedimento é repetido para o painel B em que a variável tamanho é substituída por alavancagem Essas variáveis são selecionadas a fim de testar se existem grandes variações em razão de assimetria de informações custos de falência ou outros custos relacionados ao acesso ao mercado de capitais Tabela 3 Análise Trivariada da Relação entre Valor e Tamanho Painel A e Valor e Alavancagem Painel B Painel A Mediana Q de Tobin Quartil de Tamanho Menor 2 3 Maior Menor vol do fluxo de caixa 236 232 138 148 2 168 177 137 124 3 230 203 157 132 Maior vol do fluxo de caixa 135 187 141 121 Diferença entre Maior e Menor 101 045 003 027 Painel B Mediana Q de Tobin Quartil de Alavancagem Menor 2 3 Maior Menor vol do fluxo de caixa 207 208 178 149 2 173 151 137 176 3 207 148 169 136 Maior vol do fluxo de caixa 113 167 116 136 Diferença entre Maior e Menor 094 041 062 013 Painéis A a B apresentam resultados em que a amostra foi classificada tanto por volatilidade do fluxo de caixa tamanho e alavancagem Independentemente da variável utilizada para a divisão em quartis salvo algumas exceções ainda se encontra que uma maior volatilidade do fluxo de caixa está associada a menor valor A Tabela 3 também mostra que os efeitos parecem ser mais intensos em empresas pequenas e com menos dívida podendo ser evidenciados pela magnitude da diferença apresentada no quartil de menor alavancagem quando comparada com o de maior alavancagem Esses resultados não seguem os encontrados por Rountree Weston e Allayannis 2008 que encontraram um efeito mais forte em grandes empresas Portanto as análises preliminares mostram que existe relação negativa entre volatilidade do fluxo de caixa e valor e que a intensidade dos efeitos depende de características como tamanho e alavancagem Na próxima seção mudase o foco para testes multivariados que consideram variáveis de controle que potencialmente afetam valor 42 TESTES MULTIVARIADOS Nesta seção testase novamente a hipótese de que volatilidade do fluxo de caixa é negativamente relacionada com valor agora com regressões múltiplas Os testes multivariados consideram variáveis de controle sugeridas tanto pela teoria como por estudos empíricos anteriores Seguindo Lang e Stulz 1994 e Allayannis e Weston 2001 foram utilizadas como variáveis de controle as variáveis elencadas na seção 33 A Tabela 4 apresenta os resultados obtidos por regressão de mínimos quadrados ordinários MQO utilizando a metodologia de corte transversal agrupado Pooled OLS Com objetivo de tornar o efeito da volatilidade do fluxo de caixa mais evidente são apresentadas 3 colunas que ilustram regressões que utilizam diferentes variáveis de controle Tabela 4 Teste Multivariado Metodologia Pooled OLS Variável Dependente ln Q de Tobin 1 2 3 Constante 0971 1565 1453 pvalor 0000 0000 0000 ln Volatilidade do Fluxo de Caixa 0051 pvalor 0098 ln Risco Sistemático 0085 0082 pvalor 0009 0012 ln Risco Não Sistemático 0001 0023 pvalor 0938 0742 ln Tamanho 0117 0121 0106 pvalor 0000 0000 0000 Rentabilidade 3500 3725 3651 pvalor 0000 0000 0000 Alavancagem 0387 0352 0342 pvalor 0136 0165 0174 Crescimento 0215 0156 0175 pvalor 0229 0372 0315 Investimentos CAPEX 0020 0032 0020 pvalor 0802 0701 0809 Efeitos de tempo dummy Q4 2007 0097 0030 0047 pvalor 0176 0688 0526 R quadrado ajustado 0358 0388 0397 A tabela apresenta os resultados de regressões MQO em corte transversal agrupado do logaritmo natural do Q de Tobin como proxy de valor da firma e volatilidade do fluxo de caixa incluindo outras variáveis Os pvalores de cada coeficiente estão reportados entre parênteses A coluna 1 da Tabela 4 apresenta os resultados de regressão que considera variáveis utilizadas em estudos empíricos anteriores os resultados obtidos são bastante similares aos de Lang e Stulz 1994 e Allayannis e Weston 2001 Como exemplo foi encontrado que tamanho é uma variável significativa e que está negativamente relacionado com valor sugerindo que firmas menores possuem maior valor Na coluna 2 foram adicionados os riscos sistemático e não sistemático como variáveis de controle somente o risco sistemático se mostrou estatisticamente significativo O sinal apresentouse positivo diferentemente do resultado encontrado por Shin e Stulz 2000 Finalmente na coluna 3 adicionouse a variável volatilidade do fluxo de caixa que é o foco deste estudo A expectativa é de que quanto maior volatilidade do fluxo de caixa menor o valor da empresa mesmo após controlar por outras variáveis como tamanho alavancagem rentabilidade crescimento dentre outros fatores de risco Assim como esperado e alinhado com o resultado encontrado por Rountree Weston e Allayannis 2008 o sinal do coeficiente da volatilidade do fluxo de caixa mostrase negativo sugerindo uma relação inversa entre volatilidade do fluxo de caixa e valor Notase ainda que a conclusão é a mesma da análise descritiva preliminar realizada na seção anterior Além disso a inclusão da volatilidade do fluxo de caixa como variável na regressão não parece aumentar significativamente seu poder explicativo uma vez há um aumento de apenas 090 no R quadrado ajustado Já com relação à magnitude do coeficiente encontrado para cada 100 de aumento na volatilidade do fluxo de caixa há uma redução de aproximadamente 005 no valor da firma Rountree Weston e Allayannis encontraram magnitude três vezes maior aproximadamente 015 Como já sinalizava a análise do R quadrado ajustado a volatilidade do fluxo de caixa não se mostra significativa a 500 dado o seu pvalor de 0098 Mesmo ao excluir do modelo as variáveis de controle não significativas a variável volatilidade do fluxo de caixa permanece não significativa a 500 e apresentase consistentemente negativa Com objetivo de testar a robustez da não significância da volatilidade do fluxo do caixa rodouse a regressão da coluna 3 da Tabela 4 incluindo variáveis de interação entre variáveis independentes e a dummy de período9 A vantagem desse tipo de modelo é que se obtém o mesmo resultado quando se juntam os dados em um único grupo ao invés de fazer regressões separadas para períodos diferentes a fim de verificar se os coeficientes das variáveis independentes são iguais Assim quando uma interação não é significativa entendese que o coeficiente para aquela variável é idêntico para os dois grupos A Tabela 5 apresenta os resultados obtidos 9 Agradeço a Professora Mayra Lora pela sugestão Tabela 5 Regressão com variáveis de interação Variável Dependente ln Q de Tobin Coeficiente pvalor Constante 1336 0773 ln Volatilidade do Fluxo de Caixa 0058 0111 ln Risco Sistemático 0105 0004 ln Risco Não Sistemático 0022 0793 ln Tamanho 0091 0003 Rentabilidade 3364 0000 Alavancagem 0352 0253 Crescimento 0080 0670 Investimentos CAPEX 0003 0998 Dummy de Período Q4 2007 0081 0000 ln Volatilidade do Fluxo de Caixa Q4 2007 0014 0875 ln Risco Sistemático Q4 2007 63210 0136 ln Risco Não Sistemático Q4 2007 3142 0787 ln Tamanho Q4 2007 3560 0376 Rentabilidade Q4 2007 0509 0662 Crescimento Q4 2007 1575 0002 Investimentos CAPEX Q4 2007 0283 0718 Alavancagem Q4 2007 0159 0770 R quadrado ajustado 0425 A tabela apresenta os resultados de regressões MQO em corte transversal agrupado do logaritmo natural do Q de Tobin como proxy de valor da firma e volatilidade do fluxo de caixa incluindo outras variáveis Os pvalores de cada coeficiente estão reportados entre parênteses Foram adicionadas variáveis de interação com a dummy de período Os pvalores de cada coeficiente estão reportados entre parênteses Pelos resultados da Tabela 5 o sinal magnitude 0061 na Tabela 4 e 0058 na Tabela 5 e significância da volatilidade do fluxo de caixa não apresentaram alterações relevantes já que seus pvalores permanecem ao redor de 010 Além disso somente uma dummy interativa é significativa crescimento de vendas Q4 2007 e portanto o modelo original é pouco afetado pela inclusão dessas novas variáveis É possível assim ratificar as 25 conclusões anteriormente encontradas na Tabela 4 a volatilidade do fluxo de caixa possui relação negativa com valor da empresa embora não significativa a 500 Ainda com o objetivo de testar a robustez desse resultado relação negativa entre volatilidade do fluxo de caixa e valor foi utilizada análise de painel10 que é adequada para este tipo de estudo uma vez que a mesma empresa está presente mais de uma vez na amostra em tempos diferentes Para seguir com a metodologia alternativa utilizando análise de painel em dois períodos de tempo Q4 2004 e Q4 2007 foi necessário fazer alguns ajustes na amostra principalmente porque a base de dados do último trimestre de 2004 era consideravelmente menor que a do último trimestre de 2007 Assim para permitir a regressão por painel foi utilizada a amostra de empresas contidas no último trimestre de 2004 excluindo as empresas que só possuíam informações após esse período Embora a quantidade de empresas seja diferente nas duas metodologias corte transversal agrupado e painel serão preservados os mesmos períodos de análise para permitir uma análise comparativa dos métodos aplicados A escolha entre o modelo de efeito aleatório ao invés do modelo de efeitos fixos deuse pelo teste de Hausmann conforme tabela 6 a seguir Esse teste não rejeita a hipótese nula a 500 pvalor de 1057 e portanto o teste aponta que o melhor modelo é por efeito aleatório A tabela 6 embora indique o melhor modelo da análise por painel apresenta os coeficientes da regressão tanto para o modelo de efeito fixo quanto para o modelo de efeito aleatório Apresenta também a diferença entres os coeficientes estimados por esses modelos 26 10 Análise por painel é bastante utilizada para se mensurar relação das variáveis ao longo do tempo de uma mesma amostra Para este estudo consideraramse as empresas que possuíam informações para o quarto trimestre dos anos de 2004 e 2007 27 Tabela 6 Teste de Hausmann Resumo do Teste de Hausmann Estatística Chi Quadrada ChiQuadrado df Prob 1449645 9 01057 Comparativo dos Modelos Efeito Fixo Efeito Aleatório Diferença Prob ln Volatilidade do Fluxo de Caixa 0023545 0032423 0001494 08183 ln Risco Sistemático 0048675 0053119 0001233 08993 ln Risco Não Sistemático 0702030 0010794 0005823 04362 ln Tamanho 0093022 0106933 0031473 09375 Rentabilidade 2062953 3384832 0435278 00451 Alavancagem 0176542 0181781 011186 02826 Crescimento 0321883 0361870 0019002 07718 Investimentos CAPEX 0811589 0478299 0135425 03651 Efeitos de tempo dummy Q4 2007 0067273 0066043 0005137 09863 A tabela apresenta os resultados do teste de Hausmann Esse teste é utilizado para se definir qual melhor modelo em uma análise de painel efeito fixo versus efeito aleatório A tabela 7 apresenta os resultados obtidos considerando a alternativa de efeito aleatório Tabela 7 Teste Multivariado Metodologia de Painel Efeito Aleatório Variável Dependente ln Q de Tobin 1 2 3 Constante 1147 1478 1370 pvalor 0002 0003 0008 ln Volatilidade do Fluxo de Caixa 0032 pvalor 0416 ln Risco Sistemático 0054 0053 pvalor 0159 0172 ln Risco Não Sistemático 0001 0011 pvalor 0988 0891 ln Tamanho 0119 0123 0107 pvalor 0003 0004 0021 Rentabilidade 3203 3445 3385 pvalor 0000 0000 0000 Alavancagem 0167 0204 0182 pvalor 0578 0500 0554 Crescimento 0332 0340 0362 pvalor 0132 0124 0108 Investimentos CAPEX 0440 0476 0478 pvalor 0238 0203 0206 Dummy de Período Q4 2007 0106 0062 0066 pvalor 0083 0381 0356 R quadrado ajustado 0345 0346 0344 A tabela apresenta os resultados de regressões pela metodologia de análise em painel efeito aleatório do logaritimo natural do Q de Tobin como proxy de valor da firma e volatilidade do fluxo de caixa incluindo outras variáveis que capturam risco e oportunidades de crescimento Os pvalores de cada coeficiente estão reportados entre parênteses Assim como para a regressão de corte transversal ao incluir dummies interativas no modelo de regressão por painel não foi encontrada nenhuma alteração relevante razão pela qual os correspondentes resultados não foram aqui relatados Concluída mais essa análise complementar é possível afirmar que o sinal do coeficiente da volatilidade do fluxo de caixa é negativo mas não é significativo a 500 43 VOLATILIDADE DO LUCRO LÍQUIDO E VALOR Os resultados apresentados até agora nos mostram que volatilidade do fluxo de caixa e valor têm relação negativa embora estatisticamente não significativa a 500 Não obstante o foco do estudo ser o fluxo de caixa o lucro líquido é sempre uma informação relevante ao analisar o desempenho de empresas Graham Harvey e Rajgopal 2005 por exemplo relatam que muitos investidores analistas gestores CFOs e até mesmo a imprensa atribuem mais importância a resultados contábeis como lucro líquido por ação e LAJIDA do que ao fluxo de caixa Diante disso esta seção considerará testes que consideram volatilidade do lucro líquido por ação como proxy de gerenciamento de risco A Tabela 8 apresenta os resultados por duas metodologias distintas Seguindo o coeficiente da volatilidade do fluxo de caixa o sinal do coeficiente da volatilidade do lucro líquido também se mostra negativo e não significativo a 500 em ambas as metodologias Vale mencionar que o lucro líquido está sujeito ao chamado gerenciamento de resultado earnings management Isso significa que o lucro líquido pode ser alterado por meio de decisões gerencias como provisões métodos de depreciação etc Por essa razão Rountree Weston e Allayannis 2008 realizaram análise detalhada da volatilidade do lucro líquido decompondoo em 2 fatores volatilidade do fluxo de caixa e volatilidade de accrual1112 Como o coeficiente da volatilidade do lucro líquido não se mostrou significativo essa decomposição em fatores não foi contemplada neste trabalho 11 Accrual consiste na diferença entre lucro líquido e fluxo de caixa em determinado período 12 Considerase também a correlação entre a volatilidade do fluxo de caixa e do lucro líquido Tabela 8 Teste Multivariado Metodologias Pooled OLS e Painel Efeito Aleatório Variável Dependente ln Q de Tobin Pooled OLS Efeito Aleatório Constante 1478 1459 pvalor 0000 0004 ln Volatilidade do Lucro Líquido 0026 0013 pvalor 0224 0612 ln Risco Sistemático 0087 0059 pvalor 0008 0133 ln Risco Não Sistemático 0010 0002 pvalor 0888 0976 ln Tamanho 0114 0117 pvalor 0000 0007 Rentabilidade 3697 3391 pvalor 0000 0000 Alavancagem 0366 0187 pvalor 0149 0537 Crescimento 0167 0347 pvalor 0341 0116 Investimentos CAPEX 0026 0461 pvalor 0754 0221 Dummy de Período Q4 2007 0047 0065 pvalor 0536 0358 R quadrado ajustado 0390 0409 A tabela apresenta os resultados de regressões MQO em corte transversal agrupado Pooled OLS e em Painel Efeito Aleatório do logaritimo natural do Q de Tobin como proxy de valor da firma e volatilidade do lucro líquido incluindo outras variáveis Os pvalores de cada coeficiente estão reportados entre parênteses 5 CONSIDERAÇÕES FINAIS Esta dissertação procurou testar a hipótese de que empresas brasileiras com melhor gerenciamento de risco têm maior valor Como proxy de gerenciamento foram consideradas a volatilidade do fluxo de caixa por ação e a volatilidade do lucro líquido por ação Considerações teóricas e estudos empíricos anteriores sugerem que volatilidade do fluxo de caixa e valor relacionamse negativamente Os resultados deste estudo estão em linha com essa hipótese mas diferentemente de estudos anteriores os resultados obtidos não se mostraram estatisticamente significativos A não significância estatística da volatilidade do fluxo de caixa pode estar relacionada com a maturidade do mercado acionário brasileiro que ainda se encontra em franca evolução A grande quantidade de ofertas públicas iniciais ocorridas nos últimos 4 anos e melhorias constantes associadas à governança corporativa são indícios desse momento Ressaltase que gerenciamento de risco nas empresas nem sempre teve a relevância que hoje lhe é atribuída Com isso aspectos relacionados a gerenciamento de risco podem não estar sendo devidamente considerados por investidores Outra explicação pode ser que durante muito tempo a informação sobre fluxo de caixa não estava disponível pois somente a partir de 2008 se tornou obrigatória É possível então que o fluxo de caixa ainda não se tenha tornado um fator primordial na avaliação dos investidores Com a disponibilização de uma gama cada vez maior mais detalhada e mais confiável de informações é provável que estejamos no início de um novo processo de avaliação de empresas no Brasil Assim esperase que trabalhos futuros que analisem amostras similares gerem resultados mais alinhados com estudos empíricos anteriores Rountree Weston e Allayannis 2008 refletindo papel mais valorizado do gestor de risco As notas explicativas destacam de forma cada vez mais detalhada o papel da área de gerenciamento de risco 31 6 BIBLIOGRAFIA ALLAYANNIS G WESTON J 2001 The use of foreign currency derivatives and firm market value The Review of Financial Studies 14 243276 FROOT K SCHARFSTEIN D STEIN J 1993 Risk management coordinating corporate investment and financing policies Journal of Finance 48 16241658 GOYAL A SANTACLARA P 2003 Idiosyncratic risk matters Journal of Finance 58 9751007 GRAHAM J HARVEY C RAJGOPAL S 2005 The economic implications of corporate financial reporting Journal of Accounting and Economics 40 37F3 LAHAM J 2007 O uso do derivativos de moeda e o valor da firma Tese de Mestrado Profissional em Macroeconomia e Finanças Aplicadas Faculdade IBMEC de São Paulo LANG L STULZ R 1994 Tobins q corporate diversification and firm performance Journal of Political Economy 102 12481280 MACHADO G 2007 Hedge cambial aumenta o valor de mercado das firmas Evidência do caso brasileiro Tese de Mestrado Profissional em Finanças e Economia Empresarial Fundação Getúlo Vargas RJ MINTON B SCHRAND C 1999 The impact of cash flow volatility on discretionary investment and the costs of debt and equity financing Journal of Financial Economics 54 423460 MODIGLIANI F MILLER M The cost of capital corporation finance and the theory of investment 1958 American Economic Review 48 261297 PASTOR L VERONESI P 2003 Stock valuation and learning about profitability Journal of Finance 58 17491789 ROUNTRE BWESTON J ALLAYANNIS G 2008 Do investors value smooth performance Journal of Financial Economics 90 237251 SERAFINI D SHENG H 2011 O uso de derivativos da taxa de câmbio e o valor de mercado das empresas brasileiras listadas na Bovespa RAC Curitiba v 15 n 2 art 7 pp 283303 MarAbr 2011 SHIN H STULZ R 2000 Firm Value and Growth Opportunities Working paper Ohio State University STEAGALL L 2009 A utilização de derivativos aliada às melhores práticas de Governança Corporativa adiciona valor para os Acionistas Tese de Mestrado Profissional em Macroeconomia e Finanças Aplicadas Faculdade IBMEC de São Paulo STULZ R 2003 Risk Management and derivatives ThompsonSouthWestern 32 TRUEMAN B TITMAN S 1988 An explanation for accounting income smoothing Journal of Accounting Research 26 127139 Relatório Relatório referente a dissertação de mestrado GERENCIAMENTO DE RISCO E VALOR NO BRASIL UM ESTUDO EMPÍRICO Resumo O estudo discute a Proposição da Irrelevância do Gerenciamento de Risco proposta por Modigliani e Miller 1958 que sugere que o gerenciamento de risco não cria valor em um mercado perfeito No entanto no mundo real com mercados imperfeitos a gestão de riscos corporativos difere da estratégia individual e passa a agregar valor Esse valor pode ser obtido de diversas maneiras como reduzindo custos relacionados à falência reduzindo o custo de problemas financeiros e otimizando o pagamento de impostos No contexto brasileiro com a internacionalização das empresas surgiu uma maior exposição a diversos riscos como variações cambiais e preços de commodities Assim muitas empresas passaram a focar no gerenciamento de risco utilizando derivativos em operações de hedge fomentando o desenvolvimento do mercado de derivativos no país Existem estudos divergentes sobre a relação entre o uso de derivativos e o valor da empresa Alguns apontam uma correlação positiva enquanto outros não encontraram relação significativa Esta pesquisa objetiva expandir os estudos anteriores adotando a volatilidade do fluxo de caixa como indicador de gerenciamento de risco Um estudo anterior de Rountree Weston e Allayannis 2008 mostrou uma relação negativa entre volatilidade do fluxo de caixa e valor da empresa A dissertação seguirá investigando essa relação apresentando metodologia dados e conclusões nos próximos capítulos DESENVOLVIMENTO 1 PREPARAÇÃO DOS DADOS Realizamos a complementação dos dados da tabela considerando a tabela fornecida de dados Coletamos os dados do IBOVESPA usando o Python e o Yahoo Finances para realizar os cálculos de Risco Sistemático e Não Sistemático a partir do beta dos dados dos papéis listados no TICKERS em nossa análise Geramos a planilha de dados anexada na resolução com os dados no arquivo nomeado dados trabalhadosxlsm Excel Observamos que estes dados possuem muitos dados ausentes e isto dificulta a análise quantitativa Esperase que possamos completar os dados com uma pesquisa um pouco mais longa Observamos que o Risco Sistemático e Não Sistemáticos foram feitos considerando a variação mensal dos papéis podendo ser adaptados para diário e anuais 2 SUMÁRIO ESTATÍSTICO Geramos a primeira tabela o sumário estatístico resultado na seguinte visualização também pelo Python Há dados de Q de Tobin muito elevados e pode ter havido uma discrepância na hora da coleta de dados Considerase muito importante uma revisão dos dados Reformulação e Hipóteses Após a geração da primeira tabela com o sumário estatístico via Python observou se valores atipicamente elevados para o Q de Tobin Tal observação levanta algumas hipóteses 1 Erros na Coleta de Dados Pode ter ocorrido um erro ou imprecisão na fase de coleta de dados que resultou em valores anormalmente altos para o Q de Tobin 2 Outliers no Dataset Existem possibilidades de que outliers estejam influenciando a média e distribuição dos dados Estes outliers podem ser devido a eventos extraordinários ou pontos de dados errôneos 3 Tendência do Setor ou Mercado Os valores elevados podem refletir uma tendência geral do mercado ou setor onde várias empresas possuem altos valores de Q de Tobin Uma análise mais aprofundada do setor pode esclarecer se isso é uma norma ou uma anomalia Dado o acima é crucial uma revisão meticulosa dos dados e possivelmente uma reavaliação dos métodos de coleta e cálculo para garantir a precisão e relevância das análises subsequentes 3 ANÁLISE BIVARIADA DA RELAÇÃO INVERSA ENTRE VALOR E VOLATILIDADE Também elaboramos um arquivo Excel com este resumo que está em anexo Observamos que há uma diferença significativa entre nossos valores encontrados e os valores do Tsuji 2011 Nossos dados possuem uma intervalo bem maior então supõese que possamos ter valores mais representativos Com base nos dados apresentados Relação entre Valor e Tamanho No primeiro quartil Q1 da volatilidade o Q de Tobin é 1122828 com um tamanho de 304 x 108 No segundo quartil Q2 o Q de Tobin aumenta para 1265601 e o tamanho também sobe para 334 x 108 No terceiro quartil Q3 embora o Q de Tobin diminua ligeiramente para 1249551 o tamanho tem um aumento significativo para 600 x 108 No quarto quartil Q4 o Q de Tobin cai para 1162763 e o tamanho aumenta drasticamente para 150 x 109 Relação entre Valor e Alavancagem No Q1 o Q de Tobin é 1122828 com uma alavancagem de 1888 No Q2 o Q de Tobin aumenta para 1265601 enquanto a alavancagem cai para 1679 No Q3 o Q de Tobin é 1249551 com uma alavancagem de 2004 No Q4 o Q de Tobin é 1162763 com a alavancagem ligeiramente superior a 2036 O padrão nos dados sugere que à medida que o tamanho da empresa aumenta de Q1 para Q4 o Q de Tobin tende a apresentar um padrão oscilatório primeiro aumentando e depois diminuindo Esta oscilação sugere que o tamanho tem um efeito nãolinear sobre o valor da empresa Em termos de alavancagem os dados mostram que enquanto o Q de Tobin atinge seu valor máximo no Q2 com menor alavancagem ele não varia de forma significativa entre Q1 Q3 e Q4 embora a alavancagem faça isso Esta observação sugere que a alavancagem pode não ter um impacto direto e claro sobre o valor ao contrário do tamanho que tem um padrão mais discernível com o Q de Tobin É crucial notar que estes são apenas padrões observados nos dados fornecidos e que outras variáveis e fatores contextuais podem estar em jogo Uma análise mais aprofundada e modelos estatísticos robustos seriam necessários para estabelecer relações causais firmes 4 TESTES MULTIVARIADOS Nesta seção a relação negativa entre a volatilidade do fluxo de caixa e o valor é reexaminada usando regressões múltiplas Os testes multivariados incluem variáveis de controle baseadas em teorias e pesquisas anteriores especificamente seguindo Lang e Stulz 1994 e Allayannis e Weston 2001 Os resultados mostrados na Tabela 4 são baseados na regressão de mínimos quadrados ordinários MQO usando a metodologia Pooled OLS Para destacar o efeito da volatilidade três colunas ilustram regressões com diferentes variáveis de controle Como há muitos dados faltantes nas colunas precisamos realizar uma limpeza de dados Entretanto recomendamos uma complementação de dados para uma análise mais completa 41 Regressão 1 Regressão Sem Volatilidade Risco Sistemático e Risco Não Sistemático Como vimos na dissertação de Tsuji 2010 A coluna 1 da Tabela 4 apresenta os resultados de regressão que considera variáveis utilizadas em estudos empíricos anteriores os resultados obtidos são bastante similares aos de Lang e Stulz 1994 e Allayannis e Weston 2001 Como exemplo foi encontrado que tamanho é uma variável significativa e que está negativamente relacionado com valor sugerindo que firmas menores possuem maior valor 42 Regressão 2 Risco Sistemático e Risco Não Sistemático Como vimos na dissertação de Tsuji 2010 Na coluna 2 foram adicionados os riscos sistemático e não sistemático como variáveis de controle somente o risco sistemático se mostrou estatisticamente significativo O sinal apresentouse positivo diferentemente do resultado encontrado por Shin e Stulz 2000 42 Regressão 3 Versão Completa Como vimos na dissertação de Tsuji 2010 Finalmente na coluna 3 adicionouse a variável volatilidade do fluxo de caixa que é o foco deste estudo A expectativa é de que quanto maior volatilidade do fluxo de caixa menor o valor da empresa mesmo após controlar por outras variáveis como tamanho alavancagem rentabilidade crescimento dentre outros fatores de risco Assim como esperado e alinhado com o resultado encontrado por Rountree Weston e Allaynannis 2008 o sinal do coeficiente da volatilidade do fluxo de caixa mostrase negativo sugerindo uma relação inversa entre volatilidade do fluxo de caixa e valor