Análise de robustez 1 Testes de hipóteses

Para alcançar os objetivos pretendidos e verificar as hipóteses deste estudo, além da regressão quantílica foram realizados alguns testes estatísticos. Primeiro, a hipótese de normalidade da amostra foi observada, podendo ser verificada por meio dos testes estatísticos: testes de Shapiro Wilk e Shapiro Francia.

Os testes de Shapiro Wilk e Shapiro Francia apresentam consistência, entretanto eles exibem diferença em relação ao tamanho da amostra, o primeiro pode ser usado para amostras entre 4 e 2000 observações, e o segundo para amostras entre 5 e 5000 observações (SARKADI, 1975).

Em seguida, foi possível escolher o teste estatístico de comparação dos coeficientes de regressão, para verificar as hipóteses norteadoras deste trabalho, neste caso a H2 e H4. Para

distribuições normais as estatísticas t de Student e F são opções que podem ser utilizadas, já numa distribuição não normal há a opção do teste de Wald, que pode ser executado sob o relaxamento da hipótese de normalidade (por exemplo, quando os erros são potencialmente heterocedásticos) (CAMERON; TRIVEDI, 2005).

As hipóteses foram analisadas a partir do teste de significância dos coeficientes de regressão, conforme Verbeek (2004, p. 27). O teste pode ser definido como:

f = ((S0 – S1)/J)/(S1/(N-K)).

Sendo,

N – o número de observações

J – o número de variáveis explicativas omitidas no modelo restrito

K – o número de variáveis explicativas que permaneceram no modelo restrito incluindo o intercepto

S0 e S1 – representam a soma dos quadrados dos resíduos dos modelos restritos e não

restrito, respectivamente.

O teste foi realizado a partir do método de estimação aparentemente não relacionada, no Stata 12xiii, este método combina os resultados das estimações, ou seja, os parâmetros

estimados e as matrizes de covariância associadas (matriz de covariância robusta). No Stata 12, os resultados do teste de comparação dos coeficientes (comando test) dependem da teoria de grandes amostras, assim as estatísticas F e t de Student são substituídas pelas estatísticas z e

Wald (com distribuição Chi-quadrado). Segundo Cameron e Trivedi (2010), o teste de Wald

pode ser executado sob suposições de distribuição relativamente fracos, como erros potencialmente heterocedásticos. Para os autores, na prática existem alguns casos especiais em que os erros de uma regressão MQO são homocedasticos, assim as inferências em microeconometria são baseadas na teoria de grandes amostras. Este é o caso não somente para estimadores não lineares, mas também para estimadores lineares, como o MQO e variáveis instrumentais.

O valor do teste estatístico fornece evidências da rejeição ou não da igualdade dos coeficientes dos determinantes da estrutura de capital para os países emergentes e desenvolvidos, ou seja, verifica as hipóteses H2 e H4. Este teste também foi utilizado por

Jong, Kabir e Nguyen (2008), para verificar se os coeficientes dos determinantes da estrutura de capital eram iguais entre os países analisados.

Ao mesmo tempo foi realizado o teste de quebra estrutural (teste de Chowxiv) para verificar se houve alteração no padrão de financiamento, e assim enriquecer as inferências das analises. Para Greene (2002) uma das mais comuns aplicações do teste F está no teste de mudança estrutural (teste de Chow – nome dado em referência a Chow (1960)). Greene (2002) usa a alta do preço do petróleo em 1973 e 1980 para explicar o teste, de forma empírica e teórica. Este teste é geralmente feito com base nos testes de igualdade dos regressores em duas regressões lineares assumindo uma variância comum (CAMERON; TRIVEDI, 2010).

Conforme o Fundo Monetário Internacional (2009), a crise econômica mundial, provavelmente, apresentou impactos diferentes entre os diversos países, uma vez que a produção industrial e do comércio de mercadorias caiu no quarto trimestre de 2008 e continuou a cair no inicio de 2009, tanto nas economias avançadas quanto nas emergentes. Portanto, os testes descritos acima ajudarão nas análises das hipóteses deste trabalho.

3.4.2 Velocidade de ajustamento de endividamento

Além dos testes realizados para verificar as possíveis diferenças nas estratégias de financiamento das empresas, notou-se que seria interessante verificar a velocidade com que as empresas ajustam seus níveis de endividamento na direção de uma estrutura de capital

considerada ótima. No presente trabalho, o modelo de ajuste da estrutura de capital foi realizado com base nos estudos de Flannery e Ragan (2006) e Hovakimian e Li (2009). Entretanto, foram utilizadas as variáveis clássicas encontradas na literatura e utilizadas nos estudos cross-country, além disso, foi utilizado o endividamento a longo prazo a valor contábil (como variável de endividamento).

O nível de endividamento considerado ótimo pode ser descrito conforme a equação a seguir:

ALAVit+1 = i + Xit + it+1 (i)

O conjunto de variáveis independentes, X, usadas indicadas no modelo acima, neste trabalho incluem os determinantes clássicos da estrutura de capital (fundamentos na seção 2.3 e definidas na seção 3.5). Para Flannery e Ragan (2004) o modelo deve permitir que o endividamento ótimo de cada empresa varie com o tempo, e deve reconhecer que os desvios da alavancagem alvo necessariamente não são rápidos. A satisfação destes requisitos é satisfeita com o modelo de ajuste parcial que depende das características das empresas.

Seguindo a literatura existente, os ajustes na estrutura de capital foram observados a partir do seguinte modelo:

ALAVit+1 – ALAVit = + *ALAV*it+1 - ALAVit + it+1 (ii)

Sendo,

ALAV*it+1 – o endividamento ótimo, que deve ser ajustado em cada período

ALAVit+1 – o nível de endividamento observado da empresa i no momento t+1

ALAVit – o nível de endividamento da empresa i no momento t

* – representa o coeficiente de ajustamento do endividamento ótimo; – o coeficiente do endividamento observado

it+1 – é o termo de erro da empresa i no momento t+1

Segundo Flannery e Ragan (2004) as empresas não devem manter seus níveis de endividamento em momentos de turbulências mundiais. Kayhan e Titman (2004) afirmam que as influências do mercado podem induzir mudanças na estrutura de capital temporariamente, em relação aos custos de financiamento (dívida versus ações), entretanto

são os fluxos de caixa; as necessidades de investimento e o preço das ações que conduzem a desvios significativos destes alvos.

Neste contexto, é provável que a crise das hipotecas subprime tenha influenciado as decisões de financiamento das empresas, uma vez que a crise afetou o desempenho econômico dos países desenvolvidos e em desenvolvimento de maneira distinta. Assim, espera-se enriquecer a literatura cross-country a partir da utilização do modelo de ajustamento do endividamento, sob a perspectiva de uma crise que apresentou efeitos sobre a economia mundial.