Observatorio Economía Latinoamericana. ISSN: 1696-8352

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AVALIAÇÃO DE DESEMPENHO DE SETORES INDUSTRIAIS SOB O ÂNGULO DA ESTRUTURA DE CAPITAIS E DA ANÁLISE FINANCEIRA CLÁSSICA

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1.Introdução

A Escrituração Contábil é a fonte da elaboração das demonstrações contábeis, totalizando sete. Uma importante demonstração contábil é o Balanço Patrimonial que é destinado a evidenciar, quantitativamente e qualitativamente, em uma determinada data, a posição patrimonial e financeira da empresa. O Balanço Patrimonial compreende todos os bens e direitos, tanto tangíveis como intangíveis – agrupados no Ativo – e as obrigações e o patrimônio líquido da empresa – agrupados no Passivo. O Ativo agrupa as contas do Ativo Circulante, do Ativo Realizável a Longo Prazo e do Ativo Permanente. O Passivo agrupa as contas do Passivo Circulante, do Passivo Exigível a Longo Prazo e do Patrimônio Líquido. Em linguagem de finanças empresariais, o ativo é a aplicação dos recursos financeiros, sendo o passivo a fonte dos recursos financeiros.
Neste contexto, surgem dois conceitos importantes para a definição da origem dos capitais da empresa. (i) estrutura financeira: são todos aqueles capitais que compõem o Passivo, são todos os capitais que compõe as fontes de recursos de uma empresa; e, (ii) Estrutura de capitais: são todos aqueles capitais que compõe o Exigível a Longo Prazo e o Patrimônio Líquido; são todos aqueles capitais de credores de longo prazo e acionistas. Assim, se estabelece uma diferença entre estrutura financeira e estrutura de capital que está no fato da não inclusão dos capitais circulantes. Com isso, a atenção está nos capitais de terceiros de longo prazo e capitais próprios (por natureza de longo prazo). Os capitais da estrutura de capital dão sustentação aos investimentos em ativos operacionais de longo prazo.
A adequada composição da estrutura de capital é uma responsabilidade do gestor financeiro da empresa visando a minimização dos custos dos capitais que resultará no custo médio ponderado de capital. É sabido que o custo médio ponderado de capital mínimo maximiza o valor da empresa. Portanto, estrutura de capital são as proporções existentes entre dívida e capital próprio, no lado direito do balanço. Mais precisamente, é a relação dívida-capital próprio em termos de valor de mercado (DUMRAUF, 2013).
A decisão sobre a estrutura de capital de uma empresa inclui a escolha de uma estrutura de capital ideal, o vencimento médio de suas dívidas, além dos típicos específicos de financiamento que venha a utilizar. Além das decisões operacionais, os administradores devem tomar decisões sobre a estrutura de capital, visando ao aumento do valor intrínseco da empresa (EHRHARDT e BRIGHAM, 2016)
A estrutura de capital das empresas se compõe de recursos internos e externos. São recursos internos os lucros retidos, e externos os recursos de terceiros e recursos próprios (capital acionário) – de longo prazo. Estes recursos da estrutura de capital devem financiar os investimentos de longo prazo da empresa. Ao se deparar com este tema, em geral o gestor financeiro se pergunta o que é que define a escolha das fontes de recursos, quais fatores são levados em conta na sua formação, basicamente.
A questão de pesquisa surgiu durante uma análise do período 2011-2013 em 39 empresas listadas na BOVESPA: existe relação entre a Alavancagem e a Rentabilidade do Patrimônio Líquido, a Rentabilidade do Ativo, a Dívida Onerosa sobre o Capital Próprio, a Margem Líquida, o Custo da Dívida e o Tamanho de tais empresas? Emergiu ainda uma segunda questão: o uso dos indicadores financeiros clássicos, agrupados em Lucratividade e desempenho; Ciclo Financeiro e Operacional; Estrutura de Capitais e Solvência; Liquidez e Capacidade de Pagamento pode contribuir para avaliar o conjunto dos setores a que pertencem as empresas envolvidas na pesquisa?
Com base nessas inquietações, o artigo tem como objetivo identificar os determinantes da Estrutura de Capital, assim como o desempenho econômico financeiro, por meio de duas ferramentas que podem se complementar: a primeira investigou a influência das variáveis de resultado com relação à Alavancageme a segunda ferramenta utilizou a Análise Financeira Clássica. Foi utilizada uma amostra de 39 empresas industriais, oriundas de três edições 2012-2014 do anuário Guia Época Negócios 360º, que lista as 100 maiores companhias abertas a valor de mercado, apresentando resultados das empresas no período 2011-2013.
A contribuição do presente artigo é promover agregação de valor para a tomada de decisão por investidores, de um lado, e por gestores das firmas, de outro lado. O estudo se justifica porque os investidores costumam analisar dados históricos, mesmo advertidos por instituições financeiras para o fato de que o desempenho histórico não garante os resultados futuros.
Uma vez que as empresas buscam investidores, que os investidores buscam a melhor remuneração ao capital investido e que ambos procuram a valorização de seus capitais no mercado, o valor que o estudo agrega à literatura acadêmica na área econômico-financeira se dá no sentido de juntar dois olhares: a visão gerada pelo tratamento estatístico dos dados históricos 2011-2013 das empresas da amostra bem como o ponto de vista da análise contábil.

2. Referencial Teórico sobre Estrutura de Capital

Tarantin Júnior e W. Valle (2015) avaliaram a estrutura de capital de companhias abertas brasileiras (2005-2012) verificando o papel das fontes de financiamento, nas quais 95 companhias (de um universo de 150 listadas na Bolsa de Valores de São Paulo) se basearam. Os resultados mostraram que as fontes de financiamento impactam a formação da estrutura de capital das empresas, exercendo influência tanto na alavancagem na maturidade das dívidas e que em relação a alavancagem empresas, que têm maior proporção de seus recursos captados no mercado de capitais são mais alavancadas, o mesmo não acontecendo com as empresas que têm maior proporção de recursos subsidiados.
Nas empresas, na análise e no planejamento financeiro, a tomada de decisão de investimento e a tomada de decisão de financiamento são as principais atividades do administrador financeiro. As decisões de investimento determinam a combinação e os tipos dos ativos que a empresa detém. A seguir, serão descritas as decisões de financiamento, onde a estrutura de capital é uma das decisões mais importantes para a empresa.
A pesquisa pioneira de Durand (1952), conhecida como teoria tradicional, indicava que o uso moderado de dívidas colaboraria com a redução do custo de capital da empresa elevando o valor das ações. Saindo deste estágio moderado, se avizinharia o risco de insolvência, e este fato se refletiria na diminuição do valor das ações. Deveria existir um nível de endividamento ótimo que levaria a um custo de capital mínimo, e ao mesmo tempo, maximizaria o valor da empresa.
Neste ínterim entra em cena Modigliani e Miller – M&M (1958) os quais defendiam que, em mercado de capitais perfeitos, era irrelevante a combinação entre dívidas e ações na estrutura de capital. Até então, em vista da teoria tradicional, pleiteava-se que as empresas deveriam eleger uma estrutura ótima de capital. A primeira proposição de M&M indica que, em um mercado de capitais perfeito, o valor total de uma empresa é igual ao valor de mercados dos fluxos de caixa totais gerados por seus ativos e não é afetado por sua escolha de estrutura de capital (BERK e DEMARZO. 2009). Essa proposição sugere que o WACC (“Weighted Average Cost of Capital”/CMPC Custo Médio Ponderado de Capital) se mantém inalterado, qualquer que seja a Alavancagem financeira. O valor de uma empresa depende da qualidade de seus ativos (investimentos), e não da forma como ela é financiada (ASSAF NETO e LIMA, 2014). Já, na proposição II, M&M afirmam que o custo de capital de ações alavancadas é igual ao custo de capital de ações não alavancadas mais um prêmio que é proporcional ao índice de valor de mercado de dívida/ações (BERK e DEMARZO, 2009).
Por fim, a proposição III de M&M indica que uma empresa de certa classe de risco, atuando em benefício dos acionistas, no momento de decidir um projeto de investimento, explorará aquelas oportunidades cuja taxa de rendimento seja superior ao custo médio ponderado de capital da empresa.
As proposições de MM funcionavam em um mercado de concorrência perfeita, sem impostos, sem custos de transação, sem custos de falência. A presença de impostos em um mundo real altera substancialmente a estrutura de capital da empresa. M&M passam a considerar o benefício fiscal do uso de dívidas na estrutura de capital. A dívida proporciona uma vantagem fiscal para a empresa, pois os juros da dívida são usados como parcela dedutiva da base de cálculo do imposto de renda a pagar. Isso pode significar uma considerável poupança para a companhia, reduzindo o custo de capital. Neste caso, o uso de dívidas altera o grau de endividamento, criando uma vantagem fiscal que se reflete no custo de capital. Porém, as empresas não definem sua estrutura de capital tão somente pela poupança proporcionada pelo benefício fiscal corporativo. Há que se considerar o imposto de renda sobre dividendos (pessoa física).
M&M presumiram que os investidores possuem as mesmas informações sobre o futuro de uma empresa que seus administradores (informação simétrica), porém os administradores, muitas vezes, possuem informações melhores do que as dos investidores externos, informação assimétrica (EHRHARDT e BRIGHAM. 2016).
As principais teorias sobre a estrutura de capital envolvendo informação assimétrica são as seguintes: (i) “Trade-off”. Basicamente, a teoria de “trade-off” afirma que o valor de uma empresa alavancada é igual ao valor de uma empresa não alavancada mais o valor de quaisquer efeitos colaterais, que incluem benefícios fiscais e os custos esperados por conta de dificuldades financeiras (BREALEY, MYERS e ALLEN, 2013); (ii) “Pecking Order”: segundo a lógica financeira, seria mais conveniente buscar dívida de capital de terceiros ou emissão de ações para financiar questões relacionadas à empresa, já que o capital próprio é mais custoso, mas na prática essa lógica se inverte, as empresas preferem usar capital próprio devido a questões relacionadas à assimetria informacional (MYERS & MAJLUF, 1984); e, (iii) “Market Timing”: as firmas ficam esperando o momento certo para abrir capital quando o valor das ações está alto e assumir dívidas quando o valor das ações está baixo (BAKER & WURGLER, 2002).
Na informação assimétrica também existem problemas de risco moral relacionados à teoria de agência, Estes conflitos entre os objetivos dos acionistas e dos gestores incorrem em custos de agência quando: (1) os gestores não tentam maximizar o valor da empresa, (2) quando os acionistas incorrem em custos para monitorar os gestores e restringir seus atos. Os problemas de agência são mitigados por sistemas adequados de governança corporativa (BREALEY, MYERS e ALLEN, 2013, p. 13).
Atribui-se pioneiramente a Titman & Wessels (1988) estudos mais aprofundados sobre os determinantes da estrutura de capital. Estes autores estudaram oito atributos na prática pelas empresas: (i) Estrutura de ativos; (ii) Benefícios fiscais que não são gerados pelo endividamento; (iii) Crescimento; (iv) Produto único; (v) Classificação da Indústria; (vi)Tamanho; (vii) Volatilidade dos lucros; e, (viii) Rentabilidade. Já Rajan e Zingales (1995) afirmam que a estrutura de capital das empresas depende de quatro fatores: (i) Tamanho; (ii) Ativos tangíveis; (iii) Lucratividade; e, (iv) Valor de mercado sobre o valor contábil.
Um elevado endividamento pode gerar economia de impostos, porém também pode ocasionar dificuldades financeiras. As empresas em processo de falência têm despesas contábeis e judiciais muito altas, além de ser difícil reter clientes, fornecedores e funcionários. A ameaça de falência, e não a falência, propriamente dita, causa muitos desses problemas. Os problemas ligados à falência têm maior probabilidade de surgir quando uma empresa inclui dívidas demais em sua estrutura de capital. Os custos ligados à falência possuem dois componentes: (1) a probabilidade de dificuldades financeiras; e, (2) os custos que serão incorridos caso essa crise ocorra. Empresas com alta Alavancagem operacional e, portanto, maior risco do negócio, devem limitar o uso da alavancagem financeira (EHRHARDT e BRIGHAM, 2016, p. 603).
Os custos de dificuldades financeiras fazem com que as empresas limitem seus níveis de endividamento. Estes custos são de dois tipos: diretos e indiretos. Os honorários de advogados e contadores durante o processo de falência são exemplos de custos diretos. Mencionamos quatro exemplos de custos indiretos: redução da capacidade de produção; incentivo a aceitar projetos arriscados; incentivo ao subinvestimento; distribuição de fundos aos acionistas antes da falência. (ROSS, WESTERFIELD, JORDAN e LAMB, 2013).
Alguns destes comportamentos geralmente aparecem em empresas com dificuldades financeiras: (i) Subinvestimento de recursos; (ii) restrição de crédito; (iii) conflito com fornecedores; (iv) perda de vendas; (v) conflitos com os empregados; (vi) perda de vantagens fiscais. A empresa que está passando por dificuldades financeiras, também muda seu comportamento por causa de circunstâncias. As ações mais comuns da empresa são os seguintes: (i) aumenta o crédito de curto prazo para financiar os recebíveis; (ii) emite mais ações,  (iii) corta custos; (iv) reduz a qualidade de seus produtos; e, (v) vende ativos, afetando a base produtiva (DUMRAUF, 2013, p. 444).

3. Procedimentos Metodológicos e Desenvolvimentos

A amostra foi composta por 39 maiores empresas, escolhidas do ramo Industrial, operantes no Brasil, com informações referentes aos anos de 2011, 2012 e 2013. Foi utilizado como base o ano de 2013 e, depois que o modelo foi ajustado, ele foi aplicado aos demais anos. Os dados foram analisados no SPSS versão 2.2.
As informações sobre as 39 empresas da amostra foram obtidas nas edições 2014, 2013 e 2012 (dados correspondentes aos exercícios 2013, 2012 e 2011) do anuário Guia Época Negócios 360°. O critério de classificação é de Receita Líquida de Vendas. Os anuários Guia Época Negócios 360° pesquisados são fruto de parceria técnica da Revista Época Negócios com a Fundação Dom Cabral, na formulação da metodologia, na pesquisa de campo e no processamento final das informações. Os guias tiveram também a colaboração da Economática para dados e rankings de companhias abertas; da Boa Vista Serviços, na pesquisa de balanços; e da Associação Brasileira de Comunicação Empresarial (ABERJE), na comunicação com as empresas.
Esta fonte de dados foi escolhida por ser bem aceita e estar acessível aos alunos de graduação e pós-graduação durante estudos de finanças empresariais. O período 2011-2013 foi escolhido porque o ano de 2011 foi o primeiro publicado pelo Anuário e o ano de 2013 foi disponibilizado no final de 2014, momento em que se iniciou a escrever o presente artigo. A lista completa dos indicadores do Guia Época Negócios 360° é a seguinte apresentada no Quadro 1.

Para fins da coleta da amostra, das 100 maiores companhias abertas por valor de mercado, foram selecionadas as empresas industriais dos seguintes setores: Petróleo e Gás, Mineração e Siderurgia, Alimentos e Bebidas, Agronegócio, Infraestrutura, Química e Petroquímica, Higiene e Beleza, Mecânica e Metalurgia, Veículos e Autopeças, Imóveis e Construção Civil, Moda e Têxtil Couro Vestuário, Construção Pesada, Papel e Celulose, Farmacêutica, Materiais de Construção/Decoração e Eletrônicos. A escolha destes setores se deve à preocupação dos autores em não focar os setores Comércio e Serviços, priorizando setores industriais.
Depois de coletados os dados de cada uma das empresas, no total de 39 firmas nos 3 anos, foram aplicadas regressões lineares para cada modelo através do método OLS (Mínimos Quadrados Ordinários).
Na primeira parte desse trabalho foi, portanto, definido um modelo matemático capaz de estimar a variável dependente Alavancagem (variável y) através de variáveis econômicas (variáveis x). Das contas contábeis apreciadas nas 3 edições do Guia 360º e com base em Titman e Vessels (1988) foram escolhidas: a Alavancagem – como variável dependente – e como variáveis independentes: Margem Líquida, Rentabilidade do Ativo, Rentabilidade do Patrimônio Líquido, Dívida Onerosa/Capital Próprio, Custo da Dívida e Tamanho/porte da empresa.
Na segunda parte do presente trabalho os autores fizeram análises das 39 empresas da amostra. As análises se referem ao período 2011-2013. Foi feita uma memória de cálculo, ressaltando que as empresas industriais enquadradas por setores estão contempladas na amostra (39 empresas) de um total de 100 (cem) empresas listadas na BOVESPA, a valor de mercado. Assim, alguns setores foram representados por mais de três empresas e outros por menos de três empresas. A seguir foi elaborada uma planilha de resultados cujo resumo orientou as análises. Foi feita a caracterização dos indicadores para, em seguida, partir para a análise de resultados. A segunda parte apresentou: Análise da Lucratividade e Desempenho; Análise do Ciclo Financeira e Operacional; Análise da Estrutura de Capitais e Solvência e Análise da Liquidez e Capacidade de Pagamento.

                 representa a Alavancagem (AT/PL), x1 representa a Margem líquida (LL/RLV), x2 representa a Rentabilidade do ativo (LL/AT), x3 representa a Rentabilidade do patrimônio líquido (LL/PL), x4 representa a Dívida onerosa sobre o capital próprio (Empréstimos/PL), x5 representa o Custo da dívida (DF/Empréstimos), x6 representa o ativo total (logaritmo natural do ativo total) e  representa o termo de erro.
O modelo ajustado para a estrutura de capital é delineado na Fórmula 2:
Em que Y representa a Alavancagem (AT/PL), x1 representa a Rentabilidade do ativo (LL/AT), x2 é a Rentabilidade do Patrimônio Líquido (LL/PL), x3 representa a Dívida Onerosa sobre o Capital Próprio (Empréstimos/PL) e Ɛ é o termo de erro. As suposições necessárias para a validade dos resultados do Modelo de Regressão Linear Múltipla são: i) o erro tem média zero e a variância σ2 constante e desconhecida; ii) os erros são não correlacionados; iii) os erros têm distribuição normal com média 0 e variância σ2; iv) as variáveis regressoras x1, x2 ... xp  assumem valores fixos. A variável dependente não apresenta normalidade dos dados, portanto a transformação por Logaritmo natural foi utilizada para resolver o problema. A equação múltipla é dada pela Fórmula 3.

A seguir é apresentada a análise dos resultados.

4. Resultados e Discussões

Para analisar as oportunidades de investimento financeiro das empresas em questão, essa seção foi dividida em duas partes, são elas: (i) análise de regressão com relação à estrutura de capital; e, (ii) Análise financeira clássica.

1.  Análise de regressão com relação à estrutura de capital

            Na primeira parte da análise é feita a avaliação geral do modelo para o ano de 2013.  Por se tratar de uma análise de regressão múltipla, analisa-se o R² Ajustado já que este pondera o número de variáveis explicativas pelo número de observações do modelo, deste modo, com um R² = 0,782, pode-se dizer que o modelo ajustado explica 78,2% da variação da variável Alavancagem, o que representa um bom resultado, mostrando que o modelo é consistente.
A tabela 1 apresenta a estimativa dos coeficientes betas  na coluna “B” e a significância estatística destes coeficientes, dada na coluna “Sig.”. Com nível de significância de 5%, as variáveis com valor p maior que 0,05 não foram significativas, ou seja, essas variáveis não estão contribuindo significativamente na predição da variável Alavancagem.

A seguir o modelo foi ajustado, retirando-se as variáveis ‘margem líquida’, ‘custo da dívida’ e ‘LN Ativo total'. Paralelamente foi testada a variável LN das Receitas Liquidas no lugar da variável LN Ativo total, resultando também em não significância estatística.
A Tabela 2 apresenta a média das variáveis do modelo, o desvio padrão e o número de observações para o ano de 2013.

Por se tratar de uma análise de regressão múltipla, analisa-se o R² Ajustado, já que este pondera o número de variáveis explicativas pelo número de observações do modelo, deste modo, com um R² = 0,783, podemos dizer que o modelo ajustado explica 78,3% da variação da variável explicada Alavancagem.
Pode-se ainda perceber por este ajuste do modelo que, pelo teste t (Tabela 3), todos os valores de β são significativos a um nível 1%, ou seja, todas as variáveis independentes são significativas ao modelo (todos valores de β são significativamente diferentes de 0) e contribuem na predição da variável alavancagem.

Ainda na Tabela 3 se podem verificar as estatísticas de colinearidade. Os termos Colinearidade (Multicolinearidade) são utilizados para indicar a existência forte de correlação entre duas (ou mais) variáveis independentes. Isso significaria que as variáveis com forte multicolinearidade estariam explicando a mesma coisa, e uma delas poderia ser eliminada do modelo, o que seria prejudicial para a predição do modelo. Como não há valores VIF maiores que 10 este problema não foi observado aqui.
Na Tabela 4 utiliza-se o “Std. Residual” (resíduo padronizado) para verificar se existem candidatos a “outlier”ou valor influente. O “Std. Residual” está dentro do intervalo de 3 desvios, logo se evidencia candidatos a “outlier”.
O valor da estatística “Cook’s Distance” é utilizado para verificar a existência de algum valor influente. Caso o valor máximo desta distância seja maior que 1, há pelo menos uma observação valor influente. A distância de “Cook” máxima é maior que 1 (6,057), indicando que existem valores influentes. Analisando estas estatísticas de resíduo, foi encontrada uma observação que é ponto influente neste ano pelo menos: indústria Natura. Quando retirada da análise o modelo melhorou, porém para não perder um caso amostral a empresa Natura foi mantida na análise.

Para garantir robustez aos resultados da análise, deve-se verificar se os pressupostos de regressão são atendidos: os erros são independentes e identicamente distribuídos com distribuição Normal de media zero e variância . Uma vez que não são conhecidos os erros tem-se que analisar a sua estimativa que é dada pelos resíduos.
Para validar que os resíduos são independentes e identicamente distribuídos (são aleatórios e com variância constante) deve-se observar o gráfico de resíduos versus valores preditos ou observados (Gráfico 1a). O Gráfico 1 apresentou a dispersão dos resíduos em função dos valores preditos padronizados e mostra-se bastante aleatório e sem tendências. Em consonância. O Gráfico 1b não nos deu qualquer indicação que contrarie o pressuposto da normalidade dos resíduos.

Através do teste de Kolmogorov-Smirnov (Tabela 5) pode-se verificar o que o gráfico já evidenciava, que há normalidade nos resíduos, Sig exata >0,05 tanto para os resíduos quanto para a variável dependente transformada Logaritmo Natural da Alavancagem.

Os coeficientes β indicam o quanto mudará na variável dependente para cada mudança de unidade na variável independente em questão, mantendo-se constante o restante das variáveis independentes. Indicam também a importância relativa aproximada de cada variável independente na equação de regressão. A análise indicou que, se for aumentado em 1 ponto percentual a rentabilidade do patrimônio das empresas, deixando as demais variáveis constantes, o valor esperado da Alavancagem aumenta em 0,018. Com relação à “rentabilidade do ativo”, se for aumentado em 1 ponto percentual esta variável deixando as demais variáveis constantes, o valor esperado da alavancagem diminui em 0,040. Já, com relação à “dívida onerosa/capital próprio”, o aumento em 1 ponto percentual desta variável, deixando as demais variáveis constantes, o valor esperado da alavancagem aumenta em 0,003.
O modelo foi aplicado com a amostra de 2012, para verificar se o mesmo também pode ser utilizado para prever a Alavancagem em outros períodos. Neste ano a amostra conta com mais um caso, totalizando 39 empresas. No ano de 2012 o modelo apresentou um R² = 0,824, podemos dizer que o modelo ajustado explica 82,4% da variação da variável explicada Alavancagem.
Pode-se ainda perceber por este ajuste do modelo que, pelo teste t (Tabela 6), todos os valores de β são significativos a um nível 1%, ou seja, todas as variáveis independentes são significativas ao modelo (todos valores de β são significativamente diferentes de 0). Pelas estatísticas dos resíduos não foi constatado nenhum sinal de ponto de influência ou “outlier”. Pelos gráficos e testes de Kolmogorov-Smirnov, como na análise anterior, também foi identificado que há normalidade nos resíduos.

Os coeficientes β indicam o quanto mudará na variável dependente para cada mudança de unidade na variável independente em questão, mantendo-se constante o resto das variáveis independentes. Indicam também a importância relativa aproximada de cada variável independente na equação de regressão. Os resultados evidenciaram que se for aumentado em 1 ponto percentual a rentabilidade do patrimônio, deixando as demais variáveis constantes, o valor esperado da Alavancagem aumenta em 0,11. Já, com relação à “rentabilidade do ativo”, se for aumentada em 1 ponto percentual essa variável, deixando as demais variáveis constantes, o valor esperado da alavancagem diminui em 0,26. Por fim, o aumento em 1 ponto percentual da dívida onerosa, deixando as demais variáveis constantes, faz com que o valor esperado da alavancagem aumente em 0,004.
Para o ano de 2011 o modelo não pode ser utilizado, pois a variável independente Rentabilidade do ativo não foi significativa a 5% (valor p=0,106).
Este primeiro estudo investigou se encontram explicação de relacionamento as variáveis independentes e a variável dependente Alavancagem. Inicialmente, as variáveis independentes eleitas foram: Margem Líquida, Rentabilidade do Ativo, Rentabilidade do Patrimônio Líquido, Dívida onerosa sobre Capital Próprio, Custo da dívida e Log Natural do Ativo Total ou Log Natural das receitas líquidas (representando o porte).

4.2 Análise Financeira Clássica
A seguir, são relatados e discutidos os resultados das análises, usando os indicadores financeiros clássicos, agrupados em: (i) Lucratividade e desempenho; (ii) Ciclo Financeiro e Operacional; (iii) Estrutura de Capitais e Solvência; e, (iv) Liquidez e Capacidade de Pagamento.

1. Análise da Lucratividade e do Desempenho

A análise de lucratividade e desempenho foi dividida em seis partes para melhor delinear os índices empregados: (i) Margem Líquida; (ii) ROA; (iii) ROE; (iv) Margem Operacional; (v) Margem Ebitda; e, (vi) Retorno sobre o Capital empregado.
O primeiro índice, Margem Líquida (ML), compara o lucro líquido em relação às receitas de vendas líquidas, fornecendo o percentual de lucro que a empresa está obtendo em relação ao seu faturamento (ver Quadro 1). Tomando por índice padrão a média dos quinze setores industriais, a metade dos setores tem uma performance julgada normal. A empresa Fibria (Papel e Celulose) amargou prejuízos nos três anos 2011, 2012 e 2013. A empresa Souza Cruz (Agronegócio) teve lucro elevado e paga dividendos anuais de forma regular, sendo referência aos investidores profissionais. No setor Alimentos e Bebidas registre-se a alta “performance” de Lucro Líquido e incremento nas Receitas Líquidas de Vendas da empresa Ambev. Foi um período muito positivo igualmente às empresas do setor Infraestrutura.

O segundo índice, Rentabilidade do Ativo (ROA) indica a lucratividade que a empresa propicia em relação aos investimentos totais. Tomando por índice padrão a média dos quinze setores industriais, um terço dos setores tem uma performance julgada normal. A rentabilidade do ativo do setor Agronegócio se deve ao desempenho da Souza Cruz. No setor Têxtil, Vestuário e Couro todas as empresas têm desempenho acima da média.
Outro índice é a Rentabilidade do Patrimônio Líquido (ROE), que indica quanto de prêmios os acionistas estão recebendo em relação a seus investimentos no empreendimento. Tomando por índice padrão a média dos quinze setores industriais, a metade dos setores tem uma performance julgada normal. A rentabilidade do patrimônio líquido foi insignificante nos setores Farmacêutico e Papel e Celulose (Fibria).
A Margem operacional compara o lucro operacional com as receitas líquidas de vendas. Tomando por índice padrão a média dos quinze setores industriais, um terço dos setores tem uma performance julgada normal. Quanto à performance por setores, não há empresas em situação de prejuízo.
A Margem Ebitda compara o lucro antes de juros, imposto de renda, depreciação e amortização (Lajir) em relação às receitas líquidas de venda. Identifica quanto das receitas líquidas são convertidas em lucros antes dos juros e impostos. Houve alta performance das empresas do setor Infraestrutura.
O Retorno sobre o capital empregado compara o lucro operacional depois de impostos em relação ao capital empregado nas operações. Tomando por índice padrão a média dos quinze setores industriais, um terço dos setores tem uma “performance” julgada normal. Identifica-se Souza Cruz (Agronegócio) com o índice mais elevado (106,5%).
A amostra de empresas para cada setor demonstrou que os resultados neste período são satisfatórios com respeito aos indicadores de rentabilidade. Aos analistas não cabe neste momento, em vista dos parcos dados e informações, avaliar se houve resultado real positivo, uma vez que não se trabalhou nesta perspectiva; os dados são nominais.

1. Análise do Ciclo Financeiro e Operacional

 A análise do ciclo financeiro e operacional foi dividida em duas partes para melhor delinear os índices empregados: (i) Necessidade de capital de giro em relação às receitas Líquidas de vendas; e, (ii) Ciclo Financeiro.
As Necessidades de capital de giro em relação às Receitas Líquidas de Venda indicam quanto a empresa precisa investir na operação para obter o volume de vendas registrado. Quanto menor, melhor é o índice. A média do indicador Necessidades de capital de giro/Receitas Líquidas de Venda para a amostra selecionada é 17,5% para um desvio padrão 20%. Estabelecendo uma taxa de corte usando a média do indicador, a metade dos setores estaria concentrada acima da média. Curiosamente, as empresas do setor Infraestrutura tem índice negativo, o que revela operações de adiantamento de recebíveis e empréstimos por conta de obras públicas. O indicador tem íntima relação com o ciclo operacional e ciclo financeiro da empresa. As empresas que têm elevado índice têm maiores necessidades de capital de giro para enfrentar suas atividades operacionais.
A questão dos prazos tem grande importância na liquidez, no endividamento e no retorno da empresa, e é um dos componentes determinantes da necessidade de giro da empresa, por esse motivo é de grande valia o cálculo do ciclo financeiro, que é obtido pela soma do Prazo médio de rotação dos estoques e Prazo médio de Recebimento de vendas, menos o Prazo médio de pagamento de compras. Quanto menor esse indicador, melhor para as empresas. A seguir são relatados cada um destes índices.
a. Prazo Médio de Rotação dos Estoques – indica quantos dias, em média, os produtos ficam armazenados na empresa antes de serem vendidos. Do ponto de vista de análise de risco é um índice do tipo “quanto maior, pior”.
b. Prazo Médio de Recebimento das Vendas – indica quantos dias, em média, a empresa leva para receber em caixa as suas vendas. Do ponto de vista de análise de risco, é um indicador do tipo “quanto maior, pior”.
c.  Prazo Médio de Pagamento das Compras – indica quantos dias, em média, a empresa demora para pagar seus fornecedores. Do ponto de vista de análise de risco, é um indicador do tipo “quanto maior, melhor”.

1. Análise da Estrutura de Capitais e Solvência

Para analisar a Estrutura de Capitais e Solvência, a seguinte seção foi dividida em quatro partes para melhor delinear os índices empregados: (i) Dívida Onerosa sobre Capital próprio; (ii) Custo da dívida; (iii) spread; e, (iv) alavancagem.
O primeiro índice, Dívida Onerosa / Capital Próprio (DO/CP), relaciona os empréstimos bancários (inclusive debêntures) com os capitais próprios. Quanto menor, melhor a situação da empresa. A média do indicador dívida onerosa em relação ao patrimônio líquido da amostra é 79,7% e o desvio padrão de 47,7%. Há setores de baixo endividamento (como agronegócio; têxtil, couro e vestiário; eletroeletrônicos), há setores de alto endividamento, como mineração e siderurgia puxado pela empresa CSN. Os setores Higiene e Beleza (Natura), Química e Petroquímica (Braskem) e Infraestrutura (CCR e Ecorodovias) tem forte endividamento.
Já o custo da dívida indicaqual o impacto das despesas financeiras no pagamento dos empréstimos. É obtido dividindo as despesas financeiras pelos empréstimos. Quanto menor esse índice, melhor para a empresa. Tirante este setor, Eletroeletrônicos, os demais setores apresentam índices dentro da normalidade, em média abaixo dos 20%.
O “Spread” mede o retorno do capital empregado em relação ao custo da dívida e quando o indicador é negativo significa que a empresa encolheu. Os setores Alimentos e Bebidas; Têxtil, Couro e Vestiário; Papel e Celulose; Mineração e Siderurgia; Química e Petroquímica; Infraestrutura e Farmacêutica tem números negativos, o que pode indicar encolhimento da empresa, lembrando que é uma conclusão da amostra.
Por fim a Alavancagem relaciona o ativo total em relação ao patrimônio líquido. Quanto maior o índice (em pontos), maior presença de capitais de terceiros. Foi identificada forte presença de capitais de terceiros no setor de higiene e limpeza; química e petroquímica; e infraestrutura. Se deve analisar com cuidados o indicador “Spread”. No mais, os indicadores demonstram que os setores contêm forte presença de capitais de terceiros.

1. Análise da Liquidez e Capacidade de Pagamento

A Liquidez Corrente demonstra quanto a empresa possui em dinheiro, bens e direitos realizáveis de curto prazo, comparado com suas dívidas a serem pagas no próximo exercício (curto prazo). Quanto maior a proporção de ativos circulantes com relação aos passivos circulantes, melhor para as empresas. Trata-se de um indicador de gestão do capital de giro. O índice padrão usual é 1,0. A média da amostra é de 1,8 e desvio padrão 0,5. Significa dizer que para cada R$ 100 de dívidas e compromissos, a amostra de empresas tem R$ 180. Há uma exceção pontual: o setor infraestrutura tem um índice 0,8.
A análise da liquidez e capacidade de pagamento restringe-se ao curto prazo (Liquidez Corrente). Traz um resultado positivo e dentro da normalidade. A publicação não faz referência à Liquidez Seca e Liquidez Geral.

5. Conclusões

Na primeira parte do estudo foi feito um tratamento estatístico que identificou fatores determinantes de capital em relação à Alavancagem como medida do grau de uso de capitais de terceiros. Conclui-se, com base na amostra, que a variável “Rentabilidade do Patrimônio Líquido” encontrou relação com a variável dependente Alavancagem, ou seja, se aumentar em 1 ponto percentual a rentabilidade do patrimônio líquido, deixando as demais variáveis constantes, o valor esperado da alavancagem aumenta em 0,018 para o ano de 2013, e 0,11 para o ano de 2012. 
A variável “Rentabilidade do Ativo” encontrou correlação com a variável dependente, ou seja, se aumentar 1 ponto percentual da rentabilidade do ativo, deixando as demais variáveis constantes, o valor esperado da alavancagem diminui 0,040 para o ano de 2013, e 0,26 em 2012.  A variável Dívida onerosa/Capital Próprio” encontrou correlação com a variável dependente, ou seja, se aumentar em 1 ponto percentual da dívida onerosa, deixando as demais variáveis constantes, o valor esperado da alavancagem aumenta em 0,003 para o ano de 2013, e 0,004 para o ano de 2012.
A segunda ferramenta se valeu dos mesmos dados e informações da primeira ferramenta e abordou o desempenho econômico-financeiro com base nos indicadores contábeis geralmente aceitos na literatura de finanças corporativas. Assim, pode-se analisar o desempenho das empresas listadas, no âmbito da lucratividade, do ciclo financeiro, da estrutura de capitais/solvência e da liquidez/capacidade de pagamento. Conclui-se, com base na amostra, que os resultados foram um indicativo inicial de avaliação do desempenho. Estes resultados foram suficientes para se avaliar o conjunto dos setores e as empresas envolvidas na amostra.
O objetivo da presente pesquisa não foi tirar conclusões sobre a situação econômica e financeira dos setores (e por consequência das empresas que a eles estão ligados) nem observar as especificidades dos resultados dos indicadores das empresas, cujo detalhamento foge ao escopo deste trabalho de pesquisa.
Não se pode “olvidar”, e é mister se sublinhar, que a avaliação de desempenho setorial é igualmente remetida a fatores macroeconômicos do país, o que também foge ao escopo deste artigo. Ao finalizar, a não disponibilização dos demonstrativos contábeis (fonte primária) foi um complicador para a profundidade do estudo.
As implicações teóricas e práticas do presente artigo se dão no sentido de alcançar mais ferramentas aos profissionais. Tanto o Gestor Financeiro quanto o Investidor Profissional necessitam de ferramentas de avaliação para não serem encarados como agentes que estão em campos opostos. Sabidamente, há outras ferramentas ao dispor do Investidor Profissional, especialmente aquelas da Escola Fundamentalista e da Escola de Gráficos e Barras.
O gestor financeiro tem importante responsabilidade na condução das decisões de financiamento da empresa. Decisões de financiamento dizem respeito à alocação de recursos financeiros tanto de origem interna quanto externa. Todas estas fontes de capitais são necessárias para as atividades operacionais. Em linguagem contábil, trata-se do Passivo do Balanço Patrimonial. A função primordial do gestor financeiro é encontrar um ponto de equilíbrio no uso de capitais de terceiros e de capitais próprios.

Referências
ABERGE. Disponível em: http://www.aberje.com.br/associacao_quemsomos.asp. Acesso em: 10 agosto 2015.
ASSAF NETO, Alexandre e LIMA, Fabiano Guasti. Curso de administração financeira.  3 ed. São Paulo: Atlas, 2014.
BAKER, M.; WURGLER, J. Market Timing and Capital Structure. Journal of Finance, v. 57, p. 1-32, 2002.
BASTOS, Douglas Dias; NAKAMURA, Wilson Toshiro e BASSO, Leonardo F.C. Determinantes da estrutura de capital das companhias abertas na América Latina: um estudo empírico considerando fatores macroeconômicos e institucionais. RAM – Revista de Administração Mackenzie, V. 10, n.6, nov/dez, 2009.
BERK, Jonathan. DEMARZO, Peter. Finanças Empresariais. Porto Alegre: Bookman, 2009.
BMF BOVESPA http://www.bmfbovespa.com.br. Acesso em: 10 agosto 2015.
BOA VISTA SERVIÇOS http://www.boavistaservicos.com.br/empresas/plataformas. Acesso em 10 agosto 2015.
BREALEY A., Richard. MYERS, Stewart C. ALLEN, Franklin. Princípios de Finanças Corporativas. 10ª edição. Porto Alegre: AMGH, 2013.
DUMRAUF, Guillermo L. Finanzas Corporativas. Un enfoque latino-americano. 3ª ed. Buenos Aires: Alfaomega Grupo Editor Argentino, 2013.
ECONOMATICA https://economatica.com/aboutus.html. Acesso em 10 agosto 2015.
EHRHARDT, Michael C. BRIGHAM, Eugene F. Administração Financeira – Teoria e Prática. 14ª ed. São Paulo: Cengage Learning, 2016.
ÉPOCA NEGÓCIOS http://epocanegocios.globo.com/360/index.html. Acesso em 10 agosto 2015.
FRANCO, Guillermo; MARTÍNEZ, Luis L.; MUÑOZ, Gonzalo. Determinantes de la estructura de capital de las grandes empresas manufactureras en Uruguay. Revista de Administración, Contabilidad y Economía de la Universidad de la Republica. Quantum, Vol. 4, n. 1, 2010.
FUNDAÇÃO DOM CABRAL http://www.fdc.org.br. Acesso em 10 agosto 2015.

JONG, A.; KABIR, R.; NGUYEN, T. Capital structure around the world: the roles of firm and country specific determinants. European Finance Association Annual Meeting, Zurich, Oct. 2007.
MODIGLIANI, F. e MILLER, M. The cost of capital, Corporation finance and the theory of investiment. American Economic Review, June, 1958.
MYERS, S. C. MAJLUF, N. Corporate Financing and Investment Decision when Firms Have Information that Investors Do Not Have. Journal of Financial Economics, v. 13, p. 187-222, 1984.
RAJAN, R. e ZINGALES, L. What do we know about capital structure? Some evidence from international data. The Journal of Finance. Vol. 50, n. 5, 1995, p.1421-1460
ROSS, Stephen A.; WESTERFIELD, Randolph W.; JORDAN, Bradford D.; LAMB, Roberto. Fundamentos de Administração Financeira. 9ª ed. Porto Alegre: AMGH, 2013. SILVA, José Pereira da. Análise financeira das empresas. 12 ed. São Paulo: Atlas, 2013.
TARANTIN JÚNIOR, W. VALLE, M.R. Estrutura de capital: o papel das fontes de financiamento nas quais companhias abertas brasileiras se baseiam. Revista Contabilidade & Finanças – USP. V.28, n.69, p. 331 – 344, 2015.
TITMAN, S. e WESSELS, R. The determinants of capital structure choice. The Journal of Finance. Vol. 43, n.1 March, 1988, p.1-9.

*Mestre em Administração pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (Puc-Rio). Professora assistente na Universidade Federal de Pelotas (UFPel).
** Mestre em Administração pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (Puc-Rio). Professor adjunto I da Universidade Federal de Pelotas (UFPel).
*** Doutor em Economia pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Professor associado da Universidade Federal de Pelotas (UFPel).

Recibido: 22/02/2018 Aceptado: 26/02/2018 Publicado: Febrero de 2018

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