Por fim, um último aspecto analisado diz respeito aos condicionantes para a prática do gerenciamento de resultados contábeis nas empresas participantes de IPOs no Brasil. Para analisar quais seriam os condicionantes para o gerenciamento de resultados foi adotado o modelo de dados em painel tendo como variável a ser explicada o nível de accruals discricionários ponderados pelos ativos totais do período anterior para cada empresa nos anos -1, 0, +1, +2 e +3 calculados com base no Modelo de Jones Modificado (1995) e no Modelo de Performance-Matching (2005).
Quanto às variáveis explicativas não existe um consenso literário sobre quais possuem maiores efeitos para explicar o nível de accruals discricionários das empresas. Entretanto, variáveis qualitativas (Fase IPO; IFRS; Quente; GC; ISE; SEO; PEVC e Auditor) e quantitativas (Crescimento; Desempenho; Tangibilidade; Alavancagem; Capital de Giro; Tamanho e PIB) foram inseridas no modelo de regressão por se caracterizarem como as mais comuns variáveis que vêm sendo utilizadas por autores nacionais e internacionais (Cupertino, Martinez e Costa Jr. (2014), Dechow, Sloan e Sweeney (1995), Ye (2006), McNichols (2000), Baptista (2008), Kothari, Leone e Wasley (2005), Castro (2008), Zang (2012), Teoh, Welch e Wong (1998), Hochberg (2011), Martinez (2001), Morsfield e Tan (2006), Ronen e Yaari (2008), Gioielli, Carvalho e Sampaio (2013) e Fasolin e Klann (2014) como condicionantes do gerenciamento de resultados contábeis.
Neste contexto, para iniciar a análise dos resultados relacionados aos condicionantes para a prática do gerenciamento de resultados é importante observar estatísticas descritivas das variáveis quantitativas que compõem o modelo de dados em painel que tem como objetivo identificar alguns condicionantes para a prática do gerenciamento de resultados contábeis.
Na Tabela 35 observam-se os níveis médios, mediana, desvio padrão, mínimo e máximo das variáveis quantitativas que foram inseridas no modelo para explicar os níveis de accruals discricionários obtidos pelas empresas IPO nos anos -1, 0, +1, +2 e +3. Percebe-se o elevado desvio padrão para estas variáveis o que reflete o fato de que na amostra estão inseridas empresas de setores e portes distintos. Este fato revela a heterogeneidade das empresas, característica dos modelos de dados em painel.
Tabela 35. Estatísticas descritivas das variáveis quantitativas do Modelo de Dados em Painel.
Variáveis Média Mediana Desvio Padrão Mínino Máximo
Crescimento 0.4306656 0.492884 1.035113 -0.9966451 22.209632 Desempenho -0.0259311 0.100000 3.932344 -29.41 51.11 Tangibilidade 254.885 0.7293459 3337.332 -0.4310282 79232.031 Alavancagem 0.5021394 0.5101972 0.2062918 -0.1758521 1.1636685 Capital de Giro 27739.678 -1058 158765.256 -263565.567 1295697.134 Tamanho 6.11626 6.135492 0.5668114 2.9571426 7.9789696 PIB 22521.84 33076.59 38981.10 -66368.765 98197.194
Fonte: Elaborado pelo autor.
Outro importante aspecto analisado está relacionado com as variáveis explicativas qualitativas (dummies). De acordo com a presença ou não do atributo da variável qualitativa foram comparados os níveis médios das acumulações discricionárias calculadas com base no Modelo de Jones Modificado e de Performance-Matching para a presença e ausência deste atributo entre as empresas e os períodos estudados, como pode ser observado na Tabela 36.
Foram apurados os níveis médios das acumulações discricionárias para a presença (dummy assumindo valor 1) ou ausência (dummy assumindo valor 0) do atributo da variável qualitativa para as empresas da amostra da pesquisa em todos os períodos estudados. Para os resultados do modelo de Jones Modificado foi encontrada significância estatística para o teste t de diferença entre as médias para as variáveis Fase IPO, PEVC, IFRS, ISE e Quente, sendo que, estatística t no valor de 7.1284, -2.1385, -3.7922, -3.8514 e 6.4353 foram encontradas, respectivamente, para estas variáveis. Todas estas médias foram significativas e estatisticamente diferentes ao nível de significância de 5%.
Tabela 36. Nível Médio de AD para as variáveis qualitativas do Modelo de Dados em Painel.
Modelo Variáveis
Nível Médio de AD (em % dos ATit -1)
Diferença Prob (T > t) Estatística t Dummy (1) Dummy (0) Presença do atributo Ausência do atributo Jones Modificado Fase IPO 9.75% 1.40% 8.35% 0.0000* 7.1284 PEVC 4.44% 7.06% -2.62% 0.0163* -2.1385 IFRS 2.91% 6.59% -3.68% 0.0001* -3.7922 GC 5.76% 5.54% 0.22% 0.4437 0.1416 ISE 1.91% 6.13% -4.22% 0.0001* -3.8514 SEO 6.73% 5.53% 1.20% 0.2610 0.6410 Auditor 5.39% 7.25% -1.86% 0.1212 -1.1694 Quente 12.33% 2.08% 10.25% 0.0000* 6.4353 Performance Matching Fase IPO 8.75% 1.04% 7.71% 0.0000* 5.9530 PEVC 3.07% 7.08% -4.01% 0.0011* -3.0544 IFRS 3.01% 5.65% -2.64% 0.0065* -2.4863 GC 5.47% 2.95% 2.52% 0.0725** 1.4583 ISE -0.90% 5.67% -6.57% 0.0039* -2.6972 SEO 5.13% 5.01% 0.12% 0.4755 0.0616 Auditor 4.58% 7.10% -2.52% 0.0469* -1.6791 Quente 10.21% 2.17% 8.04% 0.0000* 4.6114 Variáveis e significado
Fase IPO Período chave para o IPO (Períodos próximos da oferta – Grandes incentivos para GR).
PEVC Presença de Private Equity/Venture Capital – Gestores de capital de risco.
IFRS Adoção às Normas Internacionais de Contabilidade – No Brasil, a partir de 2010.
GC Governança Corporativa - Mecanismos de proteção do investidor.
ISE Sustentabilidade Empresarial - Nível de transparência e prestação de contas.
SEO Oferta Subsequente de Ações (Períodos que marcam a realização da oferta secundária).
Auditor Qualidade ou reputação da empresa de auditoria.
Quente Momento caracterizado pelo volume de ofertas públicas realizadas – “Quentes ou Frios”. (*) e (**) Denota significância estatística ao nível de 5% e 10%, respectivamente.
Fonte: Elaborado pelo autor.
Quanto aos níveis de acumulações discricionárias percebe-se que as variáveis Fase IPO (9,75% e 1,40%, respectivamente, para a presença e ausência do atributo) e Quente (12,33% e 2,08%, respectivamente, para a presença e ausência do atributo), apresentaram maiores níveis de accruals discricionários quando da presença do atributo (dummy assumindo valor 1) o que corrobora com os resultados esperados para estas variáveis na hipótese H4 desta pesquisa, onde espera-se que no período crítico para o IPO (momentos que antecedem, marcam e posteriores ao IPO – anos -1, 0 e +1) as empresas possuam maiores níveis de accruals discricionários, assim como para os momentos quentes, de mercado aquecido, em
que os gestores irão aproveitar deste momento aquecido, janela de oportunidade, para gerenciar seus resultados com maior agressividade.
Já para as variáveis PEVC (4,44% e 7,06%, respectivamente, para a presença e ausência do atributo), IFRS (2,91% e 6,59%, respectivamente, para a presença e ausência do atributo) e ISE (1,91% e 6,13%, respectivamente, para a presença e ausência do atributo) os níveis médios de acumulações discricionárias quando da presença do atributo são menores do que os níveis médios quando da ausência do atributo.
Estes resultados também corroboram com os resultados esperados para estas variáveis na hipótese H4 desta pesquisa, principalmente para as variáveis PEVC e ISE que se caracterizam como atributos que irão inibir os gestores a praticarem o gerenciamento de resultados contábeis, uma vez que, os gestores de PEVC podem funcionar como gatekeepers do gerenciamento, monitorando as ações tomadas pelos gestores e o fato de estar presente no grupo de empresas sustentáveis (ISE) também tende a inibir a prática do gerenciamento já que estas empresas obtém maior nível de transparência e prestação de contas.
Quanto à adoção das IFRS também esperava-se que com a exigência de evidenciação de maior qualidade das normas internacionais de contabilidade, o nível de accruals discricionários obtidos pelas empresas após o processo de convergência contábil internacional fosse menor, apesar de que níveis maiores poderiam também ser obtidos, dado que maior flexibilidade (espaço para maior julgamento) foi proporcionada pelas IFRS para os profissionais contábeis objetivando informações justas e verdadeiras.
No Gráfico 20 fica evidente o comportamento do nível médio de acumulações discricionárias calculadas com base no Modelo de Jones Modificado para a presença ou não do atributo das variáveis qualitativas do modelo de dados em painel que procura analisar os condicionantes para a prática do gerenciamento de resultados contábeis. Ênfase deve ser dada para as variáveis Fase IPO e Quente, que corroboram com os resultados esperados, sendo que, na presença do atributo os níveis médios de accruals discricionários são muito elevados e estatisticamente diferentes ao nível de significância de 1%, como pode ser observado.
Gráfico 20. Níveis médios de AD (em % dos ATit -1) calculados com base no Modelo de Jones Modificado para a presença ou não do atributo das variáveis qualitativas do Modelo de Dados em Painel.
Fonte: Elaborado pelo autor.
Também foram apurados os níveis médios das acumulações discricionárias para a presença (dummy assumindo valor 1) ou ausência (dummy assumindo valor 0) do atributo das variáveis qualitativas para as empresas da amostra da pesquisa em todos os períodos estudados (anos -1, 0, +1, +2 e +3) tendo como base o modelo de Performance-Matching. Para este modelo só não foi encontrada significância estatística para o teste t de diferença entre as médias para a variável SEO. Para as variáveis Fase IPO, PEVC, IFRS, GC, ISE, Auditor e Quente foi encontrada significância estatística para diferença entre as médias. Estatística t no valor de 5.9530, -3.0544, -2.4863, 1.4583, -2.6972, -1,6791 e 4.6114 foram encontradas, respectivamente, para as variáveis Fase IPO, PEVC, IFRS, GC, ISE, Auditor e Quente.
Quanto aos níveis médios de acumulações discricionárias percebe-se que as variáveis Fase IPO (8,75% e 1,04%, respectivamente, para a presença e ausência do atributo) e Quente (10,21% e 2,17%, respectivamente, para a presença e ausência do atributo), apresentaram maiores níveis de accruals discricionários quando da presença do atributo (dummy assumindo valor 1) assim como os níveis médios de accruals discricionários calculados com base no Modelo de Jones Modificado, o que de forma aparente também corrobora com os resultados esperados para estas variáveis na hipótese H4 desta pesquisa. Para a hipótese H4, espera-se que no período crítico para o IPO (momentos que antecedem, marcam e posteriores ao IPO – anos -1, 0 e +1) as empresas possuam maiores níveis de accruals discricionários, assim como
0.00% 2.00% 4.00% 6.00% 8.00% 10.00% 12.00% 14.00%
Fase IPO PEVC IFRS GC ISE SEO Auditor Quente
para os momentos quentes, de mercado aquecido, em que os gestores irão aproveitar deste momento aquecido para gerenciar seus resultados com maior agressividade.
A variável GC também apresentou níveis médios de acumulações discricionárias superiores quando da presença do atributo para o Modelo de Performance-Matching a 10% de significância, o que não corrobora com os resultados esperados na hipótese H4 desta pesquisa. Esperava-se que quando da presença da empresa no Novo Mercado, grupo de empresas com maiores níveis de governança corporativa, os níveis médios de acumulações discricionárias fossem menores para estas empresas, dada a presença efetiva de mecanismos de proteção do investidor relacionados com a transparência e evidenciação das decisões tomadas e resultados alcançados, o que não é apontado pelos resultados. Cabe destacar que, grande parte da amostra de empresas IPO estão inseridas no segmento de listagem do Novo Mercado da Bovespa. Sendo assim, apesar do resultado apresentado para esta variável não corroborar com os resultados esperados na hipótese H4 desta pesquisa, estes resultados inesperados podem ser justificados pela presença em massa no Novo Mercado das empresas IPO.
Já para as variáveis PEVC (3,07% e 7,08%, respectivamente, para a presença e ausência do atributo), IFRS (3,01% e 5,65%, respectivamente, para a presença e ausência do atributo), ISE (-0.90% e 5,67%, respectivamente, para a presença e ausência do atributo) e Auditor (4,58% e 7,10%, respectivamente, para a presença e ausência do atributo) os níveis médios de acumulações discricionárias quando da presença do atributo são menores do que os níveis médios quando da ausência do atributo.
Estes fatos também corroboram com os resultados esperados para estas variáveis na hipótese H4 desta pesquisa, principalmente para as variáveis PEVC, ISE e Auditor que se caracterizam como atributos que irão inibir os gestores a praticarem o gerenciamento de resultados contábeis, uma vez que, os gestores de PEVC assim como os auditores podem funcionar como gatekeepers do gerenciamento, monitorando as ações tomadas pelos gestores e o fato de estar presente no grupo de empresas sustentáveis (ISE) também tende a inibir a prática do gerenciamento já que estas empresas obtém maior nível de transparência e prestação de contas.
Quanto a adoção das IFRS também esperava-se que com a exigência de evidenciação de maior qualidade das normas internacionais de contabilidade, o nível médio de accruals discricionários obtidos pelas empresas após o processo de convergência contábil internacional fosse menor, apesar de que níveis maiores poderiam também ser obtidos, dado que maior flexibilidade (espaço para maior julgamento) foi proporcionada pelas IFRS para os profissionais contábeis objetivando informações justas e verdadeiras.
No Gráfico 21 fica evidente o comportamento do nível médio de acumulações discricionárias calculadas com base no Modelo de Performance-Matching para a presença ou não do atributo das variáveis qualitativas do modelo de dados em painel que procura analisar os condicionantes para a prática do gerenciamento de resultados contábeis. Ênfase também deve ser dada para as variáveis Fase IPO e Quente, que corroboram com os resultados esperados, sendo que, na presença do atributo os níveis médios de accruals discricionários são muito elevados e estatisticamente diferentes ao nível de significância de 1%. Este comportamento também é observado para os níveis médios de acumulações discricionárias calculadas com base no Modelo de Jones Modificado (Tabela 36 e Gráfico 20).
Gráfico 21. Níveis médios de AD (em % dos ATit -1) calculados com base no Modelo de Performance- Matching para a presença ou não do atributo das variáveis qualitativas do Modelo de Dados em Painel.
Fonte: Elaborado pelo autor.
Realizadas estas análises acerca do nível médio de accruals discricionários para a presença ou não do atributo das variáveis qualitativas do modelo de dados em painel parte-se para a análise dos resultados apresentados para o modelo que busca identificar os condicionantes para a prática do gerenciamento de resultados contábeis.
Inicialmente, para que fossem realizadas as regressões, as variáveis qualitativas e quantitativas mencionadas na metodologia (Fase IPO, IFRS, Quente, GC, ISE, SEO, PEVC, Auditor, Crescimento, Desempenho, Tangibilidade, Alavancagem, Capital de Giro, Tamanho e PIB) foram coletadas, trabalhadas e organizadas. A coleta dos dados compreendeu os demonstrativos contábil-financeiros das empresas listadas na Bovespa e seus prospectos de IPOs, sendo obtidos dados nos sites da Comissão de Valores Mobiliários (CVM), da
-2.00% 0.00% 2.00% 4.00% 6.00% 8.00% 10.00% 12.00%
Fase IPO PEVC IFRS GC ISE SEO Auditor Quente
BM&FBovespa e sites institucionais, além da utilização do banco de dados Economática®. Informações acerca do PIB brasileiro também foram extraídas de planilhas disponibilizadas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) em seu site.
Os dados coletados se referem às demonstrações contábil-financeiras das empresas que realizaram IPO entre os anos de 2002 e 2010, sendo coletados dados destas empresas entre os anos de 2001 e 2013 (período estudado). O período escolhido justifica-se pelo fato de que entre os anos de 2000 e 2002 muitos eventos de suma importância contribuíram para o desenvolvimento do mercado de capitais brasileiro como a criação do Novo Mercado em 2000, fato estreitamente relacionado à governança corporativa e ainda à reforma da lei que disciplina as atribuições e responsabilidades da CVM, órgão responsável por regulamentar o mercado de títulos no Brasil, em 2002. Cabe ressaltar ainda, a necessidade de se analisar no longo prazo o desempenho das entidades que realizaram IPOs procurando verificar se as mesmas apresentaram baixo desempenho fruto das reversões do gerenciamento praticado no momento do lançamento das ações, sendo, por este motivo, o fechamento do período analisado, em 2010.
Neste contexto, verifica-se que foram estudados os anos -1, 0, +1, +2 e +3 que compreende os períodos anteriores, que marcam e posteriores ao IPO. Os anos -3 e -2 não foram estudados em função da indisponibilidade de dados para as empresas IPO nos anos que precedem a oferta inicial de ações. Após a coleta, classificação e organização dos dados foi dado início as regressões que objetivam explicar o nível de accruals discricionários ponderados pelo ativo total do período anterior para cada empresa nos anos -1, 0, +1, +2 e +3, calculados pelo Modelo de Jones Modificado e de Performance-Matching, variável dependente/explicada. Ou seja, foram iniciadas as regressões que possibilitam analisar quais os condicionantes para a prática do gerenciamento de resultados contábeis no contexto dos IPOs.
Antes do início das regressões, é importante que após a inserção dos dados, seja informado ao STATA® (software utilizado para as análises estatísticas) que os dados são em painel. Posteriormente, como etapa inicial foi realizada a regressão para o Modelo Pooled. É importante ressaltar que este modelo apresentou bom ajustamento com R² de 0.2600 e R² Ajustado de 0.2521 para o Modelo de Jones Modificado. Para o Modelo de Performance- Matching a regressão apresentou R² de 0.2129 e R² Ajustado de 0.2045. Ainda para o Modelo Pooled foram realizados testes relacionados à detecção de problemas econométricos que comprometem a análise dos resultados obtidos nas regressões.
Para o teste VIF relacionado ao problema econométrico de multicolinearidade não foi encontrado problema. O valor médio do VIF para as variáveis do modelo foi de 1.18, valor que demonstra que as variáveis inseridas no modelo de regressão não são altamente colineares. Quanto à heterocedasticidade, foi detectado por meio do teste de Breusch-Pagan que a hipótese nula de homocedasticidade foi rejeitada. Os resultados obtidos para o teste RESET revelaram que a hipótese nula de que não há variáveis omitidas no modelo também foi rejeitada. Estes resultados foram obtidos tanto para a regressão do Modelo de Jones Modificado quanto para a regressão do Modelo de Performance-Matching.
Neste âmbito, foram realizadas regressões com variâncias e erros padrão robustos em relação à heterocedasticidade para os níveis de accruals discricionários apurados com base nos dois modelos com dados pooled. Dentre os resultados é importante destacar que para o Modelo de Jones Modificado, 11 variáveis mais a constante apresentaram significância estatística e, para o Modelo de Performance-Matching, 10 variáveis mais a constante apresentaram significância estatística, como pode ser observado na Tabela 37.
Tabela 37. Coeficientes e significância estatística das variáveis para o Modelo Pooled.
Variáveis Esperado Sinal Jones Modificado Performance- Matching Variáveis Sinal Esperado Jones Modificado Performance- Matching
Fase IPO + 0.069196 0.0623061 Crescimento + 0.0368917 0.0494705
(6,67) (4,07) (3,32) (2,99)
0.000* 0.000* 0.001* 0.003*
IFRS +/- 0.0029093 0.0161067 Desempenho +/- 0.007595 0.0080403
(0,34) (1,68) (4,77) (3,77)
0.731 0.092** 0.000* 0.000*
Quente + 0.072581 0.0450629 Tangibilidade + -2.19E-06 -9.50E-07
(5,40) (2,73) (-3,70) (-1,39) 0.000* 0.006* 0.000* 0.163 GC - -0.0051254 0.0208271 Alavancagem +/- -0.0449589 -0.0136911 (-0,34) (1,27) (-1,56) (-0,46) 0.734 0.203 0.120 0.646 ISE - -0.0720245 -0.0925495 Capital de
Giro +/- 2.43E-10 3.08E-10
(-5,10) (-3,08) (2,65) (4,24)
0.000* 0.002* 0.008* 0.000*
SEO + 0.0324001 0.0276347 Tamanho +/- 0.1216847 0.0837491
(1,53) (1,28) (6,71) (3,47)
0.125 0.202 0.000* 0.001*
PEVC +/- -0.0314394 -0.0445554 PIB +/- -8.76E-07 -1.15E-06
(-2,54) (-3,55) (-4,87) (-4,69) 0.011* 0.000* 0.000* 0.000* Auditor - -0.0235286 -0.0165521 Constante +/- -0.6877646 -0.4872663 (-1,66) (-1,23) (-6,43) (-3,41) 0.096** 0.217 0.000* 0.001* Nº de Obs. 1423 1423 R² Ajustado 0.2521 0.2045
(*) e (**) Denota significância estatística ao nível de 5% e 10%, respectivamente. Fonte: Elaborado pelo autor.
Na Tabela 37 também podem ser observados os coeficientes estimados para o Modelo de Jones Modificado e de Performance-Matching, além da estatística t para cada variável (entre parênteses) e o p-valor, com indicação de significância estatística aos níveis de 5% (*) e 10% (**). Cabe destacar que estas regressões foram realizadas com dados pooled, que se caracteriza como o primeiro passo para realizar regressões com dados em painel (Apêndices 3.1 e 3.2). Neste contexto, antes de se iniciar a análise dos resultados obtidos para os dados no formato de painel serão analisados os resultados obtidos para o modelo pooled tanto para a regressão do nível de accruals calculados com base no Modelo de Jones Modificado, quanto para o nível de accruals calculados com base no Modelo de Performance-Matching.
Para o Modelo de Jones Modificado as variáveis Fase IPO, Quente, ISE, PEVC, Auditor, Crescimento, Desempenho, Tangibilidade, Capital de Giro, Tamanho, PIB e Constante apresentaram significância estatística com estatística t no valor de, respectivamente, 6.67, 5.40, -5.10, -2.54, -1.66, 3.32, 4.77, -3.70, 2.65, 6.71, -4.87 e -6.43. Já para o Modelo de Performance-Matching as variáveis Fase IPO, IFRS, Quente, ISE, PEVC, Crescimento, Desempenho, Capital de Giro, Tamanho, PIB e Constante apresentaram significância estatística com estatística t no valor de, respectivamente, 4.07, 1.68, 2.73, -3.08, -3.55, 2.99, 3.77, 4.24, 3.47, -4.69 e -3.41.
Quanto aos sinais esperados para as variáveis que apresentaram significância estatística percebeu-se que as variáveis Fase IPO, Quente, Crescimento, Desempenho, Capital de Giro e Tamanho apresentaram sinal positivo tanto para o Modelo de Jones Modificado quanto para o Modelo de Performance-Matching. Para as variáveis Fase IPO, Quente e Crescimento era esperado sinal positivo. Já para as variáveis Desempenho, Capital de Giro e Tamanho o sinal esperado era incerto, poderia ser positivo ou negativo.
Neste âmbito, destaque deve ser dado às variáveis Fase IPO, Quente e Crescimento. Quanto ao atributo da variável Fase IPO, percebe-se que os períodos críticos para o IPO, anos -1, 0 e +1, representados por esta variável, são caracterizados pelos altos incentivos dos gestores para gerenciar resultados. Portanto, espera-se que o coeficiente desta variável responsável por captar as observações da empresa i neste período crítico seja positivo, indicando que nos anos (-1, 0 e +1) os níveis de accruals discricionários são maiores do que em períodos posteriores (anos +2 e +3) dado que os incentivos para gerenciar resultados diminuem consideravelmente, e os efeitos das reversões dos accruals vão impactar o desempenho das entidades gerenciadoras.
Quanto a variável Quente, esperava-se que momentos com elevado volume de ofertas de ações, pudessem também ser favoráveis para a prática do gerenciamento de resultados
contábeis por parte dos gestores dado que usufruindo destas janelas de oportunidade os gestores podem abastecer o mercado com expectativas falsas, fruto do gerenciamento de resultados contábeis. Já para a variável Crescimento esperava-se que empresas com maiores taxas de crescimento estariam mais propensas a gerenciar seus resultados e, consecutivamente, apresentar maiores níveis de accruals discricionários uma vez que estão em corrente expansão, utilizando de algum grau de imprecisão dos números relatados. Destarte, os resultados encontrados para as regressões com dados no modelo pooled para estas três variáveis estão em consonância com os resultados apontados e esperados para a hipótese H4 desta pesquisa.
Para as variáveis Desempenho, Capital de Giro e Tamanho o sinal esperado era incerto, poderia ser positivo ou negativo, entretanto, sinal positivo foi encontrado para estas