Análise dos dados referentes ao conteúdo relativo das medidas de performance

Hipótese H 0 e

5 Análise dos resultados

5.1 Análise dos dados referentes ao conteúdo relativo das medidas de performance

Inicialmente, foram realizadas regressões, utilizando o método dos mínimos quadrados ordinários (MQO), para cada ano analisado (de 1999 a 2003), e os testes de heterocedasticidade de White, de normalidade de Jarque-Bera e de correlação de Durbin- Watson.

Os resultados dos testes de White, para os anos de 1999 a 2003 (individualmente) são apresentados nas Tabelas 17 a 21.

Tabela 17: Resultado do teste de White, para o ano de 1999, pelo método dos MQO e para o conteúdo relativo das medidas de performance.

(continua) 1999

Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆CFOJt / Pjt –1) + β2 (CFOJt / Pjt –1) + ejt (1)

White Heteroskedasticity Test: F-statistic 0.25192 Probability _0.903352 Obs*R-squared 1.29489 Probability _0.862243 Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆EBEIJt / Pjt –1) + β2 (EBEIJt / Pjt –1) + ejt (2)

White Heteroskedasticity Test: F-statistic 0.13812 Probability _0.965691 Obs*R-squared 0.70094 Probability _0.951213

Tabela 17: Resultado do teste de White, para o ano de 1999, pelo método dos MQO e para o conteúdo relativo das medidas de performance.

(conclusão)

Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆NOPATJt / Pjt –1) + β2 (NOPATJt / Pjt –1) + ejt (3)

White Heteroskedasticity Test: F-statistic 0.66146 Probability _0.628254 Obs*R-squared 2.99883 Probability _0.558021 Regressão: RETjt = β0 + β1 (∆RIJt / Pjt –1) + β2 (RIJt / Pjt –1) + ejt (4) White Heteroskedasticity Test: F-statistic 0.62665 Probability _0.649963 Obs*R-squared 2.82698 Probability _0.587184 Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆EVAJt / Pjt –1) + β2 (EVAJt / Pjt –1) + ejt (5)

White Heteroskedasticity Test: F-statistic 0.50878 Probability _0.730393 Obs*R-squared 2.43642 Probability _0.656056

Tabela 18: Resultado do teste de White, para o ano de 2000, pelo método dos MQO e para o conteúdo relativo das medidas de performance.

(continua) 2000

Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆CFOJt / Pjt –1) + β2 (CFOJt / Pjt –1) + ejt (1)

White Heteroskedasticity Test: F-statistic 1.23968 Probability _0.306177 Obs*R-squared 4.96245 Probability _0.291172

Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆EBEIJt / Pjt –1) + β2 (EBEIJt / Pjt –1) + ejt (2)

White Heteroskedasticity Test:

Tabela 18: Resultado do teste de White, para o ano de 2000, pelo método dos MQO e para o conteúdo relativo das medidas de performance.

(conclusão) F-statistic 0.28843 Probability _0.884239 Obs*R-squared 1.23417 Probability _0.872442 Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆NOPATJt / Pjt –1) + β2 (NOPATJt / Pjt –1) + ejt (3)

White Heteroskedasticity Test: F-statistic 10.4348 Probability _0.000002 Obs*R-squared 26.0498 Probability _0.000031 Regressão: RETjt = β0 + β1 (∆RIJt / Pjt –1) + β2 (RIJt / Pjt –1) + ejt (4) White Heteroskedasticity Test: F-statistic 3.47712 Probability _0.013184 Obs*R-squared 12.1361 Probability _0.016367 Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆EVAJt / Pjt –1) + β2 (EVAJt / Pjt –1) + ejt (5)

White Heteroskedasticity Test: F-statistic 2.00051 Probability _0.107794 Obs*R-squared 7.60823 Probability _0.107031

Tabela 19: Resultado do teste de White, para o ano de 2001, pelo método dos MQO e para o conteúdo relativo das medidas de performance.

2001

Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆CFOJt / Pjt –1) + β2 (CFOJt / Pjt –1) + ejt (1)

White Heteroskedasticity Test: F-statistic 1.0589 Probability _0.38582 Obs*R-squared 4.2912 Probability _0.368029 Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆EBEIJt / Pjt –1) + β2 (EBEIJt / Pjt –1) + ejt (2)

White Heteroskedasticity Test: F-statistic 0.31256 Probability _0.868451 Obs*R-squared 1.32935 Probability _0.856376 Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆NOPATJt / Pjt –1) + β2 (NOPATJt / Pjt –1) + ejt (3)

White Heteroskedasticity Test: F-statistic 0.4893 Probability _0.743532 Obs*R-squared 2.05823 Probability _0.72505 Regressão: RETjt = β0 + β1 (∆RIJt / Pjt –1) + β2 (RIJt / Pjt –1) + ejt (4) White Heteroskedasticity Test: F-statistic 0.25757 Probability _0.903854 Obs*R-squared 1.10077 Probability _0.89415 Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆EVAJt / Pjt –1) + β2 (EVAJt / Pjt –1) + ejt (5)

White Heteroskedasticity Test: F-statistic 0.45755 Probability _0.766483 Obs*R-squared 1.93228 Probability _0.748212

Tabela 20: Resultado do teste de White, para o ano de 2002, pelo método dos MQO e para o conteúdo relativo das medidas de performance.

2002

Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆CFOJt / Pjt –1) + β2 (CFOJt / Pjt –1) + ejt (1)

White Heteroskedasticity Test: F-statistic 0.16469 Probability _0.955221 Obs*R-squared 0.71878 Probability _0.948993 Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆EBEIJt / Pjt –1) + β2 (EBEIJt / Pjt –1) + ejt (2)

White Heteroskedasticity Test: F-statistic 1.08465 Probability _0.374429 Obs*R-squared 4.3924 Probability _0.355497 Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆NOPATJt / Pjt –1) + β2 (NOPATJt / Pjt –1) + ejt (3)

White Heteroskedasticity Test: F-statistic 0.4632 Probability _0.762383 Obs*R-squared 1.96107 Probability _0.742919 Regressão: RETjt = β0 + β1 (∆RIJt / Pjt –1) + β2 (RIJt / Pjt –1) + ejt (4) White Heteroskedasticity Test: F-statistic 0.50008 Probability _0.735757 Obs*R-squared 2.12276 Probability _0.713192 Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆EVAJt / Pjt –1) + β2 (EVAJt / Pjt –1) + ejt (5)

White Heteroskedasticity Test: F-statistic 0.40341 Probability _0.805299 Obs*R-squared 1.71751 Probability _0.787535

Tabela 21: Resultado do teste de White, para o ano de 2003, pelo método dos MQO e para o conteúdo relativo das medidas de performance.

2003

Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆CFOJt / Pjt –1) + β2 (CFOJt / Pjt –1) + ejt (1)

White Heteroskedasticity Test: F-statistic 1.84511 Probability _0.144485 Obs*R-squared 6.93431 Probability _0.139401 Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆EBEIJt / Pjt –1) + β2 (EBEIJt / Pjt –1) + ejt (2)

White Heteroskedasticity Test: F-statistic 0.6241 Probability _0.64905 Obs*R-squared 2.69484 Probability _0.610119 Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆NOPATJt / Pjt –1) + β2 (NOPATJt / Pjt –1) + ejt (3)

White Heteroskedasticity Test: F-statistic 0.92712 Probability _0.460894 Obs*R-squared 3.84649 Probability _0.42718 Regressão: RETjt = β0 + β1 (∆RIJt / Pjt –1) + β2 (RIJt / Pjt –1) + ejt (4) White Heteroskedasticity Test: F-statistic 0.62245 Probability _0.650058 Obs*R-squared 2.68215 Probability _0.612342 Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆EVAJt / Pjt –1) + β2 (EVAJt / Pjt –1) + ejt (5)

White Heteroskedasticity Test: F-statistic 1.22948 Probability _0.320071 Obs*R-squared 4.92983 Probability _0.294573

Ao analisar os resultados do teste de White apresentados nas tabelas 17 a 21, identifica-se que a hipótese nula de homocedasticidade dos resíduos não pode ser rejeitada para os modelos, quando analisados independentemente ano a ano, referentes à abordagem do conteúdo relativo das medidas de performance, para os níveis de significância de 1% e 5%.

A exceção ocorre para o ano de 2000, onde o modelo (3) apresenta significância estatística ao nível de 99% do intervalo de confiança e o modelo (4) apresenta significância estatística ao nível de 95% do intervalo de confiança; portanto, para esses modelos, rejeita-se a hipótese nula de homocedasticidade dos resíduos. Assim, para o relaxamento da hipótese de homocedasticidade destes modelos (em 2000), optou-se pela estimativa dos parâmetros do modelo proposto por White, que proporciona inferências estatísticas assintoticamente válidas, ou seja, os erros padrão apresentados serão corrigidos para a heterocedasticidade estimada pelo modelo (GREENE, 2000). Esta estimativa será exposta mais adiante, quando forem apresentados e analisados os níveis de significâncias das variáveis constantes em cada modelo.

Os resultados dos testes de Durbin-Watson, para os anos de 1999 a 2003 (individualmente) são apresentados na Tabela 22.

Tabela 22: Resultado do teste de Durbin-Watson, para os anos de 1999 a 2003, pelo método dos MQO e para o conteúdo relativo das medidas de performance.

(continua)

Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆CFOJt / Pjt –1) + β2 (CFOJt / Pjt –1) + ejt (1) Resultado do teste de Durbin-Watson

Ano Resultado observações Nº de Inferior Limite Superior Limite 1999 2.173089 18 1.046 1.563 2000 1.679919 55 1.490 1.641 2001 1.539135 59 1.509 1.642 2002 1.392779 52 1.473 1.633 2003 2.019036 37 1.364 1.590 Regressão:

Tabela 22: Resultado do teste de Durbin-Watson, para os anos de 1999 a 2003, pelo método dos MQO e para o conteúdo relativo das medidas de performance.

(conclusão)

RETjt = β0 + β1 (∆EBEIJt / Pjt –1) + β2 (EBEIJt / Pjt –1) + ejt (2) Resultado do teste de Durbin-Watson

Ano Resultado

Nº de

observações Inferior Limite Superior Limite 1999 1.935039 21 1.125 1.538 2000 1.816508 59 1.509 1.642 2001 1.719412 63 1.527 1.654 2002 1.395286 54 1.484 1.638 2003 1.451901 34 1.333 1.580 Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆NOPATJt / Pjt –1) + β2 (NOPATJt / Pjt –1) + ejt (3) Resultado do teste de Durbin-Watson

Ano Resultado observações Nº de Inferior Limite Superior Limite 1999 2.005888 20 1.100 1.537 2000 1.719441 61 1.518 1.646 2001 1.678603 62 1.523 1.650 2002 1.360583 57 1.500 1.641 2003 1.489634 36 1.354 1.587 Regressão: RETjt = β0 + β1 (∆RIJt / Pjt –1) + β2 (RIJt / Pjt –1) + ejt (4) Resultado do teste de Durbin-Watson

Ano Resultado observações Nº de Inferior Limite Superior Limite 1999 2.395331 22 1.147 1.541 2000 2.117425 61 1.518 1.646 2001 1.536933 62 1.523 1.650 2002 1.314035 52 1.473 1.633 2003 1.68885 35 1.343 1.584 Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆EVAJt / Pjt –1) + β2 (EVAJt / Pjt –1) + ejt (5) Resultado do teste de Durbin-Watson

Ano Resultado observações Nº de Inferior Limite Superior Limite 1999 2.770958 18 1.046 1.563 2000 2.023594 58 1.504 1.642 2001 1.500297 60 1.514 1.642 2002 1.396997 56 1.495 1.641 2003 1.341683 34 1.333 1.580

Ao analisar os resultados do teste de Durbin-Watson apresentados na tabela 22, identifica-se que a hipótese nula de não autocorrelação dos resíduos não pode ser rejeitada para os modelos, quando analisados independentemente ano a ano, referentes à abordagem do conteúdo relativo das medidas de performance, para o nível de significância de 5%.

A exceção ocorre para o ano de 2002, onde todos os modelos apresentam significância estatística ao nível de 95% do intervalo de confiança e para o modelo (5) no ano de 2001, que também apresenta significância estatística ao nível de 95% do intervalo de confiança; portanto, para esses modelos, rejeita-se a hipótese nula de não autocorrelação dos resíduos.

Ressalta-se que a análise do teste de Durbin-Watson foi efetuada com base na tabela dos valores críticos para o respectivo teste e para o nível de significância de 5%, constante na obra de Hill, Grifiths e Judge (2003). Nos casos em que o número de observações não constava na tabela, foi efetuado o processo de interpolação linear, para a identificação dos respectivos valores críticos.

Os resultados dos testes de Jarque-Bera, para os anos de 1999 a 2003 (individualmente) são apresentados na Tabela 23.

Tabela 23: Resultado do teste de Jarque-Bera, para os anos de 1999 a 2003, pelo método dos MQO e para o conteúdo relativo das medidas de performance.

(continua)

Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆CFOJt / Pjt –1) + β2 (CFOJt / Pjt –1) + ejt (1) Resultado do teste de Jarque-Bera

Ano Resultado Probabilidade

1999 0.904656 0.636145

2000 20.3249 0.000039

2001 3.362678 0.186125

2002 1.876359 0.39134

Tabela 23: Resultado do teste de Jarque-Bera, para os anos de 1999 a 2003, pelo método dos MQO e para o conteúdo relativo das medidas de performance.

(conclusão)

Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆EBEIJt / Pjt –1) + β2 (EBEIJt / Pjt –1) + ejt (2) Resultado do teste de Jarque-Bera

Ano Resultado Probabilidade

1999 0.344823 0.840202 2000 41.62833 0 2001 13.45802 0.001196 2002 1.311986 0.518926 2003 0.678975 0.712135 Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆NOPATJt / Pjt –1) + β2 (NOPATJt / Pjt –1) + ejt (3) Resultado do teste de Jarque-Bera

Ano Resultado Probabilidade

1999 0.137171 0.933714 2000 40.59521 0 2001 9.231284 0.009896 2002 1.118942 0.571511 2003 0.347106 0.840673 Regressão: RETjt = β0 + β1 (∆RIJt / Pjt –1) + β2 (RIJt / Pjt –1) + ejt (4) Resultado do teste de Jarque-Bera

Ano Resultado Probabilidade

1999 0.520084 0.771019 2000 11.8871 0.002623 2001 3.276922 0.194279 2002 0.585186 0.746326 2003 0.984188 0.611345 Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆EVAJt / Pjt –1) + β2 (EVAJt / Pjt –1) + ejt (5) Resultado do teste de Jarque-Bera

Ano Resultado Probabilidade

1999 0.590845 0.744217

2000 8.645259 0.013265

2001 1.916165 0.383628

2002 0.109665 0.946643

Ao analisar os resultados do teste de Jarque-Bera apresentados na tabela 23, identifica-se que a hipótese nula de distribuição normal dos resíduos não pode ser rejeitada para os modelos, quando analisados independentemente ano a ano, referentes à abordagem do conteúdo relativo das medidas de performance, para os níveis de significância de 1% e 5%. Destaca-se que, onde o teste de Jarque-Bera apresentou nível de significância estatística aos níveis de 99% e de 95% do intervalo de confiança, as amostras são maiores do que 50 observações (vide apêndices) e, portanto, seus resíduos têm uma distribuição assintoticamente próxima da distribuição normal (HILL; GRIFFITHS; JUDGE, 2003).

Tabela 24: Avaliação das medidas de performance utilizando o MQO (para o conteúdo relativo das medidas de performance), para os anos de 1999 a 2003 analisados individualmente.

(continua)

Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆CFOJt / Pjt –1) + β2 (CFOJt / Pjt –1) + ejt (1)

Ano Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.739919 0.164769 4.490637 0.0004 VCFO_01 -0.646043 0.440123 -1.46787 0.1628 1999 CFO_01 0.342583 0.486428 0.704282 0.492 C -0.065653 0.076493 -0.858291 0.3947 VCFO_01 0.030034 0.160388 0.18726 0.8522 2000 CFO_01 0.413691 0.190119 2.175961 0.0341 C -0.003714 0.0717 -0.051792 0.9589 VCFO_01 -0.09421 0.175148 -0.537885 0.5928 2001 CFO_01 0.188824 0.181995 1.03752 0.304 C 0.150133 0.092198 1.628371 0.1099 VCFO_01 -0.233161 0.206691 -1.128068 0.2648 2002 CFO_01 0.345523 0.205007 1.685417 0.0983 C 0.469443 0.098425 4.769537 0 VCFO_01 0.282618 0.242919 1.163424 0.2528 2003 CFO_01 0.567505 0.282547 2.008533 0.0526 Regressão:

Tabela 24: Avaliação das medidas de performance utilizando o MQO (para o conteúdo relativo das medidas de performance), para os anos de 1999 a 2003 analisados individualmente.

(continuação)

Ano Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.656593 0.115937 5.663343 0 VEBEI_01 -0.496347 0.339703 -1.461124 0.1612 1999 EBEI_01 0.375519 0.299809 1.252528 _0.2264 C -0.05264 0.060547 -0.869402 0.3883 VEBEI_01 0.013216 0.207304 0.063754 0.9494 2000 EBEI_01 0.500084 0.202741 2.466616 _0.0167 C -0.035769 0.047821 -0.747983 0.4574 VEBEI_01 -0.243752 0.201583 -1.209193 0.2313 2001 EBEI_01 0.528053 0.136128 3.879085 _0.0003 C 0.17847 0.067707 2.635896 0.0111 VEBEI_01 -0.039923 0.266904 -0.149577 0.8817 2002 EBEI_01 0.591397 0.183649 3.220258 _0.0022 C 0.537697 0.095605 5.624153 0 VEBEI_01 0.432845 0.274769 1.575304 0.1253 2003 EBEI_01 0.504474 0.331887 1.520018 _0.1386 Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆NOPATJt / Pjt –1) + β2 (NOPATJt / Pjt –1) + ejt (3)

Ano Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.643635 0.115406 5.577123 0 VNOPAT_01 -0.830137 0.383338 -2.165545 0.0449 1999 NOPAT_01 0.375675 0.39347 0.954774 0.3531 C 0.014277 0.066346 0.215193 0.8304 VNOPAT_01 0.105274 0.230366 0.456988 0.6494 2000 NOPAT_01 0.29213 0.238375 1.225503 0.2253 C -0.043056 0.052132 -0.825909 0.4122 VNOPAT_01 -0.183423 0.190266 -0.964034 0.339 2001 NOPAT_01 0.456788 0.151825 3.008645 0.0039 C 0.147696 0.072376 2.040692 0.0462 VNOPAT_01 0.055518 0.291009 0.190778 0.8494 2002 NOPAT_01 0.558524 0.213742 2.613081 0.0116 C 0.568764 0.074375 7.647294 0 VNOPAT_01 0.344595 0.284902 1.209522 0.2351 2003 NOPAT_01 0.724914 0.240427 3.015113 0.0049 Regressão: RETjt = β0 + β1 (∆RIJt / Pjt –1) + β2 (RIJt / Pjt –1) + ejt (4)

Tabela 24: Avaliação das medidas de performance utilizando o MQO (para o conteúdo relativo das medidas de performance), para os anos de 1999 a 2003 analisados individualmente.

(conclusão)

Ano Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.747571 0.141686 5.276266 0 VRI_01 -0.238862 0.2216 -1.077895 0.2946 1999 RI_01 0.22317 0.251076 0.888853 0.3852 C 0.006749 0.070627 0.09556 0.9242 VRI_01 0.011355 0.203545 0.055784 0.9557 2000 RI_01 -0.182914 0.220439 -0.829772 0.4101 C 0.079155 0.04939 1.602647 0.1144 VRI_01 -0.363582 0.155448 -2.338926 0.0227 2001 RI_01 0.2899 0.170039 1.704909 0.0935 C 0.303276 0.081272 3.731612 0.0005 VRI_01 -0.42967 0.350304 -1.226562 0.2258 2002 RI_01 0.598219 0.292332 2.046367 0.0461 C 0.6682 0.080197 8.33198 0 VRI_01 0.379666 0.241227 1.573894 0.1253 2003 RI_01 0.204455 0.427451 0.478312 0.6357 Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆EVAJt / Pjt –1) + β2 (EVAJt / Pjt –1) + ejt (5)

Ano Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.697338 0.178647 3.90344 0.0014 VEVA_01 -0.563335 0.322095 -1.748973 0.1007 1999 EVA_01 -0.291339 0.273287 -1.066054 0.3033 C 0.108761 0.079201 1.373235 0.1753 VEVA_01 0.346463 0.234334 1.478505 0.145 2000 EVA_01 0.31704 0.209045 1.516612 0.1351 C 0.076517 0.056117 1.363535 0.1781 VEVA_01 -0.111123 0.197839 -0.561684 0.5765 2001 EVA_01 0.280884 0.156888 1.790343 0.0787 C 0.339103 0.074818 4.532381 0 VEVA_01 0.075214 0.276135 0.272382 0.7864 2002 EVA_01 0.492206 0.18616 2.643995 0.0108 C 0.6412 0.081287 7.888133 0 VEVA_01 0.40152 0.309748 1.296278 0.2044 2003 EVA_01 0.363518 0.359174 1.012095 0.3193

Ao analisar os resultados das regressões para os modelos, quando analisados independentemente ano a ano, referentes à abordagem do conteúdo relativo das medidas de

estatisticamente relevante entre as suas variáveis independentes (quando consideradas em conjunto, e não individualmente) e a sua variável dependente, para os níveis de significância de 1% ou 5%.

Mesmo para os modelos onde se rejeita a hipótese nula de homocedasticidade dos resíduos, modelos (3) e (4) para o ano de 2000, ao realizar as regressões pelo MQO robusto, verifica-se que nenhum destes apresentou uma relação estatisticamente relevante entre as suas variáveis independentes (quando consideradas em conjunto, e não individualmente) e a sua variável dependente. Os coeficientes angulares das regressões para a análise do conteúdo relativo das medidas de performance selecionadas, pelo MQO robusto e para os modelos (3) e (4) referentes ao ano de 2002, assim como o nível de significância de cada variável analisada, são apresentados na Tabela 25.

Tabela 25: Avaliação das medidas de performance utilizando o MQO robusto (para o conteúdo relativo das medidas de performance), para o ano de 2000 e para os modelos (3) e (4).

Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆NOPATJt / Pjt –1) + β2 (NOPATJt / Pjt –1) + ejt (3) Ano Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.014277 0.088531 0.161267 0.8724 VNOPAT_01 0.105274 0.204392 0.515061 0.6085 2000 NOPAT_01 0.29213 0.393141 0.743066 0.4604 Regressão: RETjt = β0 + β1 (∆RIJt / Pjt –1) + β2 (RIJt / Pjt –1) + ejt (4)

Ano Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.006749 0.064268 0.105015 0.9167 VRI_01 0.011355 0.27677 0.041025 0.9674 2000

RI_01 -0.182914 0.323224 -0.565906 0.5736

Em virtude das limitações das regressões anuais pelo método dos MQO, foram efetuadas regressões, também pelo método dos MQO, considerando, conjuntamente, todo o período de análise, ou seja, de 1999 a 2003.

Os resultados dos testes de White, para a análise, em conjunto, dos anos de 1999 a 2003 são apresentados na Tabela 26.

Tabela 26: Resultado do teste de White, para os anos de 1999 a 2003 (conjuntamente), pelo método dos MQO e para o conteúdo relativo das medidas de performance.

De 1999 a 2003

Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆CFOJt / Pjt –1) + β2 (CFOJt / Pjt –1) + ejt (1) White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 1.812873 Probability _0.127408 Obs*R-squared 7.17836 Probability _0.126758

Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆EBEIJt / Pjt –1) + β2 (EBEIJt / Pjt –1) + ejt (2) White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 2.415926 Probability _0.049656 Obs*R-squared 9.472461 Probability _0.050316

Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆NOPATJt / Pjt –1) + β2 (NOPATJt / Pjt –1) + ejt (3) White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 1.65942 Probability _0.160291 Obs*R-squared 6.591937 Probability _0.159089

Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆RIJt / Pjt –1) + β2 (RIJt / Pjt –1) + ejt (4) White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 1.997988 Probability _0.095733 Obs*R-squared 7.890199 Probability _0.095684

Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆EVAJt / Pjt –1) + β2 (EVAJt / Pjt –1) + ejt (5) White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 1.335823 Probability _0.257549 Obs*R-squared 5.335187 Probability _0.254601

Ao analisar os resultados do teste de White apresentados na tabela 26, identifica- se que a hipótese nula de homocedasticidade dos resíduos não pode ser rejeitada para os modelos (1) (3) e (5), referentes à abordagem do conteúdo relativo das medidas de

performance, para os níveis de significância de 1% e 5%.

A exceção ocorre para os modelos (2) e (4), que apresentam significância estatística ao nível de 95% do intervalo de confiança; portanto, para esses modelos, rejeita-se a hipótese nula de homocedasticidade dos resíduos. Assim, para o relaxamento da hipótese de homocedasticidade destes modelos, optou-se pela estimativa dos parâmetros do modelo proposto por White, que proporciona inferências estatísticas assintoticamente válidas, ou seja, os erros padrão apresentados serão corrigidos para a heterocedasticidade estimada pelo modelo (GREENE, 2000). Esta estimativa será apresentada mais adiante, quando forem apresentados e analisados os níveis de significância das variáveis constantes em cada modelo.

Os resultados dos testes de Durbin-Watson, para os anos de 1999 a 2003, quando analisados conjuntamente, são apresentados na Tabela 27.

Tabela 27: Resultado do teste de Durbin-Watson, para os anos de 1999 a 2003 analisados em conjunto, pelo método dos MQO e para o conteúdo relativo das medidas de performance.

(continua) De 1999 a 2003

Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆CFOJt / Pjt –1) + β2 (CFOJt / Pjt –1) + ejt (1)

Resultado do teste de Durbin-Watson Resultado Nº de observações Limite Inferior Limite Superior

1.290682 221 1.76564 1.80118

Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆EBEIJt / Pjt –1) + β2 (EBEIJt / Pjt –1) + ejt (2)

Resultado do teste de Durbin-Watson Resultado Nº de observações Limite Inferior Limite Superior

1.102512 231 1.77404 1.80698

Tabela 27: Resultado do teste de Durbin-Watson, para os anos de 1999 a 2003 analisados em conjunto, pelo método dos MQO e para o conteúdo relativo das medidas de performance.

(conclusão)

Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆NOPATJt / Pjt –1) + β2 (NOPATJt / Pjt –1) + ejt (3)

Resultado do teste de Durbin-Watson Resultado Nº de observações Limite Inferior Limite Superior

1.206868 236 1.77824 1.80988

Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆RIJt / Pjt –1) + β2 (RIJt / Pjt –1) + ejt (4)

Resultado do teste de Durbin-Watson

Resultado Nº de observações Limite Inferior Limite Superior

1.288671 232 1.77488 1.80756

Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆EVAJt / Pjt –1) + β2 (EVAJt / Pjt –1) + ejt (5)

Resultado do teste de Durbin-Watson

Resultado Nº de observações Limite Inferior Limite Superior

1.270834 226 1.76984 1.80408

Ao analisar os resultados do teste de Durbin-Watson apresentados na tabela 27, identifica-se que a hipótese nula de não autocorrelação dos resíduos é rejeitada para todos os modelos, quando analisados para os anos de 1999 a 2003 conjuntamente, referentes à abordagem do conteúdo relativo das medidas de performance, para o nível de significância de 5%.

Ressalta-se que a análise do teste de Durbin-Watson foi efetuada com base na tabela dos valores críticos para o respectivo teste e para o nível de significância de 5%, constante na obra de Hill, Grifiths e Judge (2003). Como o número máximo de observações apresentado na tabela dos valores críticos é de 200, foi efetuado o processo de extrapolação linear, para a identificação dos respectivos valores críticos.

Vale salientar, ainda, que quando considerados os anos de 1999 a 2003 em conjunto, as amostras são maiores do que 50 observações (vide apêndices) e, portanto, seus resíduos têm uma distribuição assintoticamente próxima da distribuição normal (HILL; GRIFFITHS; JUDGE, 2003).

Tabela 28: Avaliação das medidas de performance utilizando o MQO (para o conteúdo relativo das medidas de performance), para os anos de 1999 a 2003 analisados conjuntamente.

(continua) De 1999 a 2003

Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆CFOJt / Pjt –1) + β2 (CFOJt / Pjt –1) + ejt (1)

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic _Prob. C 0.172606 0.045657 3.780512 0.0002 VCFO_01 0.025513 0.103399 0.246748 0.8053 CFO_01 0.218824 0.113396 1.929737 0.0549 Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆EBEIJt / Pjt –1) + β2 (EBEIJt / Pjt –1) + ejt (2)

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic _Prob. C 0.184957 0.035136 5.263981 0 VEBEI_01 -0.093987 0.127712 -0.735928 0.4625 EBEI_01 0.446682 0.105665 4.227323 0 Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆NOPATJt / Pjt –1) + β2 (NOPATJt / Pjt –1) + ejt (3) Variable Coefficient Std. Error t-Statistic _Prob. C 0.190626 0.035822 5.321493 0 VNOPAT_01 -0.085531 0.132883 -0.643655 0.5204 NOPAT_01 0.370503 0.114546 3.234547 0.0014

Tabela 28: Avaliação das medidas de performance utilizando o MQO (para o conteúdo relativo das medidas de performance), para os anos de 1999 a 2003 analisados

conjuntamente.

(conclusão) Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆RIJt / Pjt –1) + β2 (RIJt / Pjt –1) + ejt (4)

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic _Prob. C 0.264906 0.038791 6.829137 0 VRI_01 -0.175152 0.111731 -1.567614 0.1184 RI_01 0.152445 0.120061 1.269729 0.2055 Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆EVAJt / Pjt –1) + β2 (EVAJt / Pjt –1) + ejt (5)

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic _Prob. C 0.277189 0.040237 6.888932 0 VEVA_01 0.203641 0.121331 1.678391 0.0947 EVA_01 0.288765 0.096508 2.992149 0.0031

Ao analisar os resultados das regressões para os modelos, quando analisados para os anos de 1999 a 2003 conjuntamente, referentes à abordagem do conteúdo relativo das medidas de performance, verifica-se que nenhum destes, à exceção do modelo (5), apresentou relação estatisticamente relevante entre as suas variáveis independentes (quando consideradas em conjunto, e não individualmente) e a sua variável dependente, para os níveis de significância de 1% ou 5%.

Mesmo para os modelos onde se rejeita a hipótese nula de homocedasticidade dos resíduos, modelos (2) e (4), ao realizar as regressões pelo MQO robusto, verifica-se que nenhum destes, apresentou uma relação estatisticamente relevante entre as suas variáveis independentes (quando consideradas em conjunto, e não individualmente) e a sua variável dependente. Os coeficientes angulares das regressões para a análise do conteúdo relativo das medidas de performance selecionadas, pelo MQO robusto, para os anos de 1999 a 2003 conjuntamente, e para os modelos (2) e (4), assim como o nível de significância de cada variável analisada, são apresentados na Tabela 29.

Tabela 29: Avaliação das medidas de performance utilizando o MQO robusto (para o conteúdo relativo das medidas de performance), para os anos de 1999 a 2003 analisados conjuntamente, e

para os modelos (3) e (4). De 1999 a 2003

Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆EBEIJt / Pjt –1) + β2 (EBEIJt / Pjt –1) + ejt (2) Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.184957 0.037445 4.939499 0 VEBEI_01 -0.093987 0.143703 -0.654033 0.5137 EBEI_01 0.446682 0.113949 3.920016 0.0001 Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆RIJt / Pjt –1) + β2 (RIJt / Pjt –1) + ejt (4)

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.264906 0.037605 7.044361 0 VRI_01 -0.175152 0.12513 -1.399757 0.1629 RI_01 0.152445 0.142999 1.066054 0.2875

Em virtude das limitações também encontradas com a utilização do MQO para os anos de 1999 a 2003 (conjuntamente), utilizou-se outro método para as regressões e análise dos dados, o método por dados em painel (panel data).

Os resultados dos testes de Durbin-Watson, para os anos de 1999 a 2003, quando analisados conjuntamente, utilizando a estrutura de panel data (painel de dados) e sem a utilização dos efeitos fixos de cada empresa analisada, são apresentados na Tabela 30.

Tabela 30: Resultado do teste de Durbin-Watson, utilizando o panel data (sem a utilização dos efeitos fixos), para a análise do conteúdo relativo.

De 1999 a 2003

Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆CFOJt / Pjt –1) + β2 (CFOJt / Pjt –1) + ejt (1) Resultado do teste de Durbin-Watson

Resultado Nº de observações Limite Inferior Limite Superior

1.589296 221 1.76564 1.80118

Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆EBEIJt / Pjt –1) + β2 (EBEIJt / Pjt –1) + ejt (2) Resultado do teste de Durbin-Watson

Resultado Nº de observações Limite Inferior Limite Superior

1.730201 231 1.77404 1.80698

Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆NOPATJt / Pjt –1) + β2 (NOPATJt / Pjt –1) + ejt (3) Resultado do teste de Durbin-Watson

Resultado Nº de observações Limite Inferior Limite Superior

1.661463 236 1.77824 1.80988

Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆RIJt / Pjt –1) + β2 (RIJt / Pjt –1) + ejt (4) Resultado do teste de Durbin-Watson

Resultado Nº de observações Limite Inferior Limite Superior

1.725871 232 1.77488 1.80756

Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆EVAJt / Pjt –1) + β2 (EVAJt / Pjt –1) + ejt (5) Resultado do teste de Durbin-Watson

Resultado Nº de observações Limite Inferior Limite Superior

1.532988 226 1.76984 1.80408

Ao analisar os resultados do teste de Durbin-Watson apresentados na tabela 30, identifica-se que a hipótese nula de não autocorrelação dos resíduos é rejeitada para todos os

modelos, utilizando o panel data e sem a utilização dos efeitos fixos, referentes à abordagem do conteúdo relativo das medidas de performance, para o nível de significância de 5%.

Ressalta-se que a análise do teste de Durbin-Watson foi efetuada com base na tabela dos valores críticos para o respectivo teste e para o nível de significância de 5%, constante na obra de Hill, Grifiths e Judge (2003). Como o número máximo de observações apresentado na tabela dos valores críticos é de 200, foi efetuado o processo de extrapolação linear, para a identificação dos respectivos valores críticos.

Os coeficientes angulares das regressões para a análise do conteúdo relativo das medidas de performance selecionadas, assim como o nível de significância de cada variável analisada, são apresentados na Tabela 31, para os anos de 1999 a 2003, utilizando a estrutura de panel data (painel de dados) e sem a utilização dos efeitos fixos de cada empresa analisada. Destaca-se que, conservadoramente, as regressões foram realizadas considerando- se a possibilidade de heterocedasticidade.

Tabela 31: Avaliação das medidas de performance utilizando o panel data (sem a utilização dos efeitos fixos), para a análise do conteúdo relativo.

Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆CFOJt / Pjt –1) + β2 (CFOJt / Pjt –1) + ejt (1)

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic _Prob. C 0.168372 0.023322 7.219377 ₀ CFO? 0.232957 0.033924 6.867031 0 VCFO? 0.083442 0.033224 2.511512 _0.0127

Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆EBEIJt / Pjt –1) + β2 (EBEIJt / Pjt –1) + ejt (2)

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic _Prob. C 0.143486 0.018904 7.590201 ₀ EBEI? 0.498645 0.065547 7.607445 0 VEBEI? -0.188392 0.091936 -2.049168 _0.0416

Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆NOPATJt / Pjt –1) + β2 (NOPATJt / Pjt –1) + ejt (3) Variable Coefficient Std. Error t-Statistic _Prob.

C 0.156178 0.023536 6.635726 ₀ NOPAT? 0.406379 0.063703 6.379251 0 VNOPAT? -0.130356 0.083164 -1.567462 0.1184

Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆RIJt / Pjt –1) + β2 (RIJt / Pjt –1) + ejt (4)

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic _Prob. C 0.252097 0.02192 11.50093 ₀ RI? 0.232839 0.104108 2.236519 0.0263 VRI? -0.19888 0.087117 -2.2829 _0.0234

Regressão:

RETjt = β0 + β1 (∆EVAJt / Pjt –1) + β2 (EVAJt / Pjt –1) + ejt (5)

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic _Prob. C 0.257094 0.022844 11.25428 ₀ EVA? 0.307242 0.062752 4.896119 0 VEVA? 0.267783 0.072078 3.715202 _0.0003

Ao analisar os resultados das regressões para os modelos utilizando o panel data (sem a utilização dos efeitos fixos), referentes à abordagem do conteúdo relativo das medidas

de performance, verifica-se que todos os modelos, à exceção do modelo (4), apresentaram relação estatisticamente relevante entre as suas variáveis independentes (quando consideradas em conjunto, e não individualmente) e a sua variável dependente, para os níveis de significância de 1%, modelos (1) e (5), e 5%, modelos (2) e (3). O modelo (4), único a não apresentar relação estatisticamente relevante entre as suas variáveis independentes (quando consideradas em conjunto, e não individualmente) e a sua variável dependente, para os níveis de significância de 1% ou 5%, apresenta, porém, uma relação estatisticamente relevante para o nível de significância de 10%.

Após a identificação dos coeficientes angulares para os modelos utilizando o

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