Análise dos Resultados

A regressão linear simples utilizada para explicar o poder explicativo do fluxo de caixa operacional (FCO) sobre o preço das ações (P) trouxe os seguintes resultados, sob a luz dos indicadores R, R², p-value.

O R, denominado coeficiente de correlação, reflete o grau de relacionamento entre as variáveis FCO e Preço das Ações (P), segundo Corrar et al (2007, p. 166), conforme demonstrado no Quadro 7:

Quadro 7 - Regressão Simples - R - Coeficiente de Correlação

Coeficiente de Correlação R

Menor Grau - BR MALLS 0,0040

Maior Grau - SABESP 0,3010

Média 0,1339

Fonte: Elaborado pelo autor.

Observa-se na média um baixo grau de associação entre a variável dependente, preço das ações (P), e a variável independente, fluxo de caixa das operações (FCO), ou seja, isoladamente, desconsiderando as outras variáveis independentes, o FCO, enquanto informação contábil relevante possui baixa relação

com a variação dos preços das ações, confirmado pelo R² (coeficiente de determinação).

O R², coeficiente de determinação, indica o quanto a variável dependente, P, é explicada pelas variações ocorridas na variável independente FCO (CORRAR et al, 2007, p. 167), conforme indicado no Quadro 8:

Quadro 8 - Regressão Simples - R² - Coeficiente de Determinação

Coeficiente de Determinação R²

Menor Grau - BR MALLS / CPFL / TIM / GERDAU 0

Maior Grau – SABESP 0,0900

Média 0,0210

Fonte: Elaborado pelo autor.

Em média 2,10% explica a variação na variável dependente P, pelas variações ocorridas na variável independente, FCO, o que acentua a fraca associação. Outro aspecto que merece destaque é que 36% das companhias apresentaram coeficiente de determinação abaixo de 1%, sendo que 9,09% registraram 0% de explicação.

A significância da regressão linear simples foi verificada pelo teste F ANOVA, a qual segundo Stevenson (1981, p. 260) determina se a variável independente é estatisticamente significante, através do Sig (p-value), onde se Sig < α (0,05), rejeita- se a hipótese de que o R² é igual a zero. Neste contexto, a variável estatística exerce influência sobre a variável dependente e o modelo é significativo.

No entanto, conforme apresentado no quadro 9, o coeficiente não é significativo, ou seja, não há relação linear entre a variável dependente, P, e a variável independente, FCO, onde é constatado que a totalidade da amostra (100%) apresenta Sig (p-value) > α (0,05).

Quadro 9 - Regressão Simples - Teste F ANOVA

Significância Sig (P-value) Menor Significância - BR MALLS 0,9850

Maior Significância - SABESP 0,0530

Média 0,5362

Número de Companhias - Sig < α (0,05) 0 Fonte: Elaborado pelo autor.

Corrar et al (2007, p. 176) define o teste t como a formulação de hipótese nula para verificar a validade do modelo. Se o coeficiente do intercepto é significativamente diferente de zero, Sig < α (0,05), rejeita-se a hipótese nula, o que significa que o modelo pode ser utilizado para fins preditivos.

Aplicando-se ao presente estudo, verifica-se que o coeficiente do intercepto Sig é maior que α (0,05) e, portanto, o modelo não deve ser utilizado para fins preditivos. Nota-se que apenas 4 companhias, correspondente a 12,12% da amostra, apresentaram Sig (p-value) < α (0,05), conforme demonstrado no Quadro 10:

Quadro 10 - Regressão Simples - Teste t

Fins Preditivos Sig (P-value)

Menor Aderência – CPFL Energia 0,886

Maior Aderência – EMBRAER 0

Média 0,3865

Número de Companhias - Sig < α (0,05) 4 Fonte: Elaborado pelo autor.

Desta forma, hipótese básica, é rejeitada, ou seja, o fluxo de caixa (FCO) não possui poder explicativo sobre o preço das ações.

O teste das hipóteses secundárias 2, 3 e 4 foi realizada através da regressão múltipla, onde foi calculada a correlação entre as variáveis que resultou nos Quadros 11, 12 e 13, com os seguintes resultados:

Quadro 11 - Sumário das Correlações de Pearson - Frequência Variáveis Independentes % EBIT 39,39 Lucro Líquido 21,21 EBITDA 24,24 FCO 15,15

Fonte: Elaborado pelo autor.

Há uma maior frequência do EBIT, 39,39%, como variável independente que possui o maior grau de correlação com a variável dependente (P); e o FCO apresenta a menor frequência com maior grau de correlação com a variável dependente (P), com 15,15%.

Quadro 12 - Correlações de Pearson

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O coeficiente de correlação varia de -1 a +1, Quando o coeficiente é negativo significa que à medida que a variável independente diminui a varável dependente aumenta e vice versa, ou seja, a correlação é negativa, no presente estudo significa afirmar que quando as variáveis independentes aumentam, os preços das ações diminuem e vice versa. Os coeficientes negativos estão sumarizados por variável no Quadro 13:

Quadro 13 - Sumário das Correlações Negativas

Variáveis Independentes Ocorrências

EBIT 20

Lucro Líquido 19

EBITDA 20

FCO 23

Fonte: Elaborado pelo autor.

Desta forma, pode-se inferir que em mais de 58% da amostra observada, a informação contábil disponibilizada não apresenta para o investidor conteúdo informacional relevante, o que requer a realização de estudos para identificar quais são outas informações que efetivamente influenciam nos preços das ações, como por exemplo, variáveis politicas e macroeconômicas.

A regressão múltipla pelo Método dos Mínimos Quadrados apresentou os seguintes resultados expressos no Quadro 14:

Fonte: Elaborado pelo autor.

O coeficiente de determinação R² do conjunto das variáveis independentes aumentou, na média, para 12,24%, o que significou uma elevação de 583% com a inclusão das variáveis independentes EBIT, LL, EBITDA ao FCO. Por outro lado, 87,76 % da variação no preço das ações não é explicado pelas variáveis independentes.

Adicionalmente, os coeficientes estatísticos do intercepto das variáveis independentes EBIT, LL, EBITDA e FCO, no teste t - dado pelo Sig (p-value), com exceção do EBIT (0,024) e EBITDA (0,028) da Companhia Tractbel, apresentam-se não significantes, já que Sig (p-value) > α (0,05) e, portanto, não podem ser utilizados para explicar os preços e/ou retorno das ações.

Desta forma, as hipóteses secundárias também são rejeitadas, já que as variáveis independentes EBIT, EBITDA e LL (10,14) são 4,83 vezes superiores ao FCO (2,10%) para explicar o preço das ações em comparação ao FCO. Contudo, conforme demonstrado, estas variáveis não são significativas para explicar os preços e/ou retornos das ações.