4.1.1 ANÁLISE EXPLORATÓRIA DOS DADOS
A tabela 4.1.1, a seguir, apresenta as estatísticas descritivas da amostra como um todo e das variáveis dependentes e explicativas utilizadas.
Observa-se que as quantidades de observações são próximas, demonstrando que o painel é equilibrado ou balanceado pois cada unidade de corte tem, praticamente, o mesmo número de observações de séries temporais, vide resultado apurado pelo software STATA e demonstrado no quadro 4.1.1.
Quadro 4.1.1 – Resultado da análise do painel (Amostra 1) panel variable: empresa_ano (strongly balanced) time variable: ano, 2010 to 2013
delta: 1 unit
Fonte: Elaboração própria a partir de dados extraídos do Economática® e trabalhados no software STATA.
Na tabela 4.1.1 são demonstrados os resutados da análise de estatística descritiva: n◦ de observações, mínimo, máximo, média e desvio padrão.
Tabela 4.1.1- Estatísitca descritiva (Amostra 1)
Fonte: Elaboração própria a partir de dados extraídos do Economática® e trabalhados no software STATA.
A média apurada é a média aritmética, sendo “a soma do total de valores de uma variável dividida pelo número total de observações”, segundo Fávero, Belfiore, Silva e Chan (2009, p.52).
N◦
Observações Mínimo Máximo Média
Desvio Padrão lnvm valor de mercado 1010 6,9098 19,7563 13,8938 2,1057
mf modelo Fleuriet 1128 1 6 2,9406 1,4753
lnrol receita oper. líquida 1065 2,5649 19,5355 13,6779 2,1798
lc liquidez corrente 1128 0 69,5000 1,9503 3,0956
d_a dívida/ ativo total 1120 0 139,2494 0,4990 6,4883
liq liquidez da ação 1124 0 7,0100 0,2320 0,6439
dpa dividendos por ação 1126 0 376,7200 4,0598 11,5191 Variável
Primeiramente, foi analisada a média do indicador da situação financeira: Modelo Fleuriet por ser a variável independente. Observa-se que a média foi 2,9406.
Esse resultado significa que ao dividirmos a soma de todos obtidos e dividir pelo número total de observações, quase metade das empresas analisadas estão classificadas como: 1 – Excelente ou 2 – Sólida. Ao analisar a tabela 3.2, em conjunto verifica-se que: em 2010 foram 137 empresas (excelente: 41 e sólidas: 96), em 2011: 139 empresas (excelente: 37 e sólidas: 102), em 2012: 134 empresas (excelente: 28 e sólidas: 106) e em 2013: 133 empresas (excelente: 30 e sólidas: 113).
Quanto as demais variáveis, segue abaixo uma breve descrição dos principais pontos observados:
Valor de mercado – a empresa com menor valor de mercado foi a Tec. Blumenau, em 2012, com um valor de R$ 1.002 mil, a de maior valor foi a Petrobras, em 2010, com valor de R$ 380 bilhões e o valor médio das empresas apurado foi de R$ 1 bilhão;
Receita operacional líquida – a empresa que teve a menor receita operacional líquida foi a Chiarelli, em 2012, com R$ 20 milhões, a maior foi a Petrobras, em 2013 ,com R$ 753 bilhões e a média apurad representa uma receita de R$ 865 milhões;
Liquidez corrente – a empresa com o melhor índice de liquidez corrente foi a HRT Petroleo, em 2010. Não relacionamos as empresas com os menores indicadores por se tratarem de várias empresas;
Dívida sobre ativo – a empresa com o melhor resultado desse indicador foi a Pro Metalurgia, em 2013. Não relacionamos as empresas com os menores indicadores por se tratarem de várias empresas;
Liquidez da ação – o melhor índice de liquidez de ação foi da empresa Vale, em 2010. Não relacionamos as empresas com os menores indicadores por se tratarem de várias empresas;
Dividendos por ação – a empresa que teve o melhor resultado desse indicador foi a Bic Monark em 2011. Não relacionamos as empresas com os menores indicadores por se tratarem de várias empresas.
Já o desvio padrão “é a raiz quadrada da variância e pode ser entendido como a média das distâncias das observações em relação a média geral da variável”, citado por Fávero, Belfiore, Silva e Chan (2009, p.57). O desvio padrão mostra quanto existe de variação em relação a média. Quanto menor o desvio padrão, menor será a variabilidade.
E ao analisar o resultado obtido quanto ao desvio padrão (vide tabela 4.1.1), as variáveis que obtiveram resultado com menor variabilidade com a média foram: Modelo Fleuriet (mf) e liquidez da ação (liq).
Foi, também, realizada a análise de correlação antes das análises de regressão em painel para investigar se há ou não uma associação entre as variáveis. A tabela 4.2 apresenta o resultado das correlações entre a variável dependente e as demais variáveis. Os dados foram tratados e o resultado foi apurado por meio do software STATA versão 11.2.
Tabela 4.1.2 – Resultado da correlação entre variáveis dependentes e explicativas (Amostra 1)
Fonte: Elaboração própria a partir de dados extraídos do Economática® e trabalhados no software STATA.
Quanto ao resultado da análise da correlação entre as variáveis, observa-se que a única variável que apresentou alta correlação com a variável valor de mercado foi a receita operacional líquida (lnrol), tendo um resultado superior a 0,70 ou 70%.
O resultado, também, demonstra que que não há alta correlação entre as variáveis explicativas (resultado inferior a 0,70 ou 70%) o que reduz a chance de problemas de multicolinearidade no modelo.
As variáveis que apresentaram correlações negativas foram: situação financeira (modelo Fleuriet), dívida sobre ativo e dividendos por ação.
A única que apresentou um resultado diferente do esperado foi a variável dividendos por ação, pois se esperava uma relação positiva e não negativa. O resultado esperado seria que as empresas cujo montante de dividendos distribuídos teriam um valor de mercado superior as demais.
Mas na realidade, no Brasil, a política de dividendos é uma decisão de empresa para empresa através da realização de assembléia geral ordinária de acionistas, anualmente, onde os acionistas decidem a respeito da distribuição dos dividendos anuais. No Brasil, o percentual mínimo a ser distribuído é 25% do lucro líquido ajustado, na forma da Lei das Sociedades por Ações, ou seja, não há um mesmo percentual a ser distribuído.
Os acionistas definem o percentual, respeitando a legislação vigente, ou seja, uma empresa pode definir o percentual mínimo de 25% enquanto outras podem definir percentuais maiores.
A definição do percentual leva em consideração o montante que se deseja a ser reinvestido nas atividades da empresa. Normalmente, empresas que estão com expectativa de crescimento pagam pouco dividendos e empresas que estão na fase de maturidade pagam mais dividendos.
Quanto a variável situação financeira (modelo Fleuriet) e a variável dívida sobre ativo o resultado foi de acordo com o esperado, ou seja, quanto pior a situação financeira e quanto maior o indicador de dívidas sobre o ativo o relacionamento com a variável de mercado é negativo, ou seja, o valor de mercado é inferior as demais.
Com relação a variável liquidez corrente e a variável liquidez da ação, também, o resultado foi de acordo com o esperado, pois quanto melhor o índice de liquidez corrente e de liquidez da ação espera-se que o valor de mercado seja superior às demais.
lnvm mf lnrol lc d_a liq dpa
lnvm valor de mercado 1,0000
mf modelo Fleuriet -0,4039 1,0000
lnrol receita oper. líquida 0,7665 -0,2630 1,0000
lc liquidez corrente 0,0582 -0,2766 -0,0715 1,0000
d_a dívida/ ativo total -0,1167 0,1056 -0,1372 -0,0421 1,0000
liq liquidez da ação 0,4979 -0,1599 0,4098 0,0131 -0,0240 1,0000
dpa dividendos por ação -0,0259 -0,0252 -0,0386 0,0895 -0,0026 -0,0125 1,0000 Variável
O resultado apóia a relação esperada, na qual empresas com situação financeira, classificada no modelo Fleuriet como: péssima (6), ruim (5), alto risco (4) ou insatisfatória (3) tem o seu valor de mercado menor do que as empresas classificadas como: sólida (2) ou excelente (1).
Através da análise de correlação, procurou verificar a existência de uma relação linear entre as variáveis utilizadas antes da realização das análises de regressão. Assim sendo, as relações obtidas nas correlações voltarão a ser analisadas quando da realização das análises de regressão em painel entre as variáveis, assim, possibilitando descrever o relacionamento entre as variáveis e analisar se os resultados preliminares obtidos são persistentes e significativos estatisticamente.
Neste tópico são apresentadas as tabelas com os resultados das análises. Foram realizadas três análises para o conjunto dos dados do painel:
- Hausman para definir qual o modelo deve ser utilizado (fixo ou aleatório), - regressão com efeito fixo, e
- regressão robusta com efeito fixo utilizado para grandes amostras e com o objetivo de verificar se há diferença significativa ou não com a regressão sem ser robusta de efeito fixo.
Primeiramente, segue o resultado do teste de Hausman. Tabela 4.1.3 – Resultado do teste de Hausman (Amostra 1)
Fonte: Elaboração própria a partir de dados extraídos do Economática® e trabalhados no software STATA.
O resultado do teste de Hausman demonstrou que Prob>chi2 é menor do que 0,05, ou seja, o melhor modelo a ser utilizado é o modelo efeito fixo porque as variáveis explicativas contêm correlações constantes para cada firma em qualquer período de tempo.
A próxima tabela apresenta o resultado da regressão entre a variável dependente: valor de mercado e as variáveis explicativas.
(b) fixo (B) . (b-B) Diferença sqrt(diag(V_ b-V_B)) S.E. mf modelo Fleuriet -0,6728 -0,1031 0,0358 . lnrol receita oper. líquida 0,1105 0,4286 -0,3181 0,0306
lc liquidez corrente 0,0245 0,0235 0,0010 . d_a dívida/ ativo total -0,1693 -0,0181 0,0011 0,0282
liq liquidez da ação 0,6475 0,7342 -0,0867 0,0446 dpa dividendos por ação -0,0015 -0,0025 0,0010 . chi2(6) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
= 79.29 Prob>chi2 = 0.0000
Tabela 4.1.4 – Resultado da regressão com efeito fixo (Amostra 1)
Fonte: Elaboração própria a partir de dados extraídos do Economática® e trabalhados no software STATA.
O modelo como um todo é significativo estatisticamente, pois pode-se observar na tabela 4.1.4 que o resultado Prob > F = 0,00, ou seja, p é menor do que 0,05. Com esse resultado pode-se afirmar que pelo menos uma variável é significativa estatisticamente para explicar a variável Valor de Mercado.
Quanto ao resultado do coeficiente de determinação ou R², oberva-se que o resultado foi: 0,5216 ou 52%, ou seja, o modelo consegue explicar 52% dos valores observados.
Para analisar quais variáveis são significativas para explicar a variável y, que no estudo é o valor de mercado é necessário observar o resultado apresentado na tabela 4.1.4 na coluna P>|t|. Quando o resultado for inferior a 0,05 ou 0,10 conclui-se que a variável é significativa para explicar a variável y.
Observa-se que a variável modelo Fleuriet é significativa para explicar a variável valor de mercado pois o resultado P>|t| foi 0,000 e ao verificar a coluna Coef, que demonstra a relação com a variável y, observa-se que existe uma relação negativa entre valor de mercado e a situação financeira Modelo Fleuriet.
Essa variação negativa demonstra que quanto maior a classificação do modelo Fleuriet, demonstrado no quadro 4.1.2, pior é o valor de mercado da empresa. E quando melhor é a situação financeira: Excelente ou Sólida maior é o seu valor de mercado. Assim, confirmando a relação esperada entre a variável dependente (valor de mercado) e a variável independente (modelo Fleuriet) descrita na tabela 3.3.
Quadro 4.1.2 – Tabela com as situações financeiras Modelo Fleuriet.
Fonte: Adaptado de BRAGA, 1995, p.56
Como complemento, foi realizada a regressão múltipla robusta. Esse tipo de regressão elimina variações disproporcionais segundo Paula (2013, p.31).
Coef. Std.Err. t P>|t|
mf modelo Fleuriet -0,0673 0,0165 -4,07 0,000 -0,0998 -0,0348
lnrol receita oper. líquida 0,1105 0,0419 2,63 0,009 0,0282 0,1928
lc liquidez corrente 0,0245 0,0067 3,66 0,000 0,0113 0,0377
d_a dívida/ ativo total -0,0169 0,0305 -0,55 0,579 -0,0769 -0,0769
liq liquidez da ação 0,6475 0,8654 7,48 0,000 0,4776 0,4776
dpa dividendos por ação -0,0015 0,0013 -1,15 0,251 -0,0040 -0,0040
_cons 12,4363 0,5755 21,61 0,000 11,3064 13,5663 N◦ de Observações = 966 R² = 0,5216 Prob > F = 0,0000 [95% Conf. Intervalo] Variável Tipo Situação I Excelente II Sólida III Insatisfatória IV Alto risco V Muito ruim VI Péssima
Tabela 4.1.5 – Resultado da regressão robusta com efeito fixo (Amostra 1)
Fonte: Elaboração própria a partir de dados extraídos do Economática® e trabalhados no software STATA.
Observa-se que o modelo continua significativo e que a variável independente, também, continua siginificativa para explicar a variável y ou valor de mercado. Não tendo grande alterações quando comparado com a tabela 4.1.4.