4 ANÁLISE DOS RESULTADOS
4.4 Resultados das Entidades Abertas de Previdência Complementar (EAPCs)
4.4.2 Resultados para os oito modelos das Entidades Abertas de Previdência
Os mesmos procedimentos utilizados nas empresas de vida e previdência, nas seguradoras e nas sociedades de capitalização foram utilizados nas entidades abertas de previdência complementar. Nas Tabelas 62 a 70, as estatísticas e testes apresentados mostram: (a) qual modelo é o mais ajustado para cada uma das oito equações; (b) qual variável explicativa tem poder preditivo; (c) qual variável explicativa possui maior poder preditivo; e (d) se os accruals
incrementam a capacidade preditiva dos fluxos de caixa operacionais na previsão de fluxos de caixa operacionais de período subsequente.
Tabela 62 - Resultados - Modelo 1 – EAPCs
Primeiro Modelo: � ��,� = + �� �,�− + ��,�
Variáveis Explicativas Regressão Agrupada Efeitos Fixos Efeitos Aleatórios
LLAJUSTt-1 1,680 3,131*** 1,680*** Constante -1.810.467 -4.794.325*** -1.810.467 Estatísticas/Testes R² 0,2979 0,2979 0,2979 F/Qui-quadrado (a) 2,08 56,05*** 184,14*** Critério de Akaike 16.197,03 16.179,10 16.201,03 Diagnóstico do modelo regressivo
F de Chow Breusch-Pagan Hausman Modelo mais ajustado
0,57 0,00 13,19*** Regressão Agrupada
*** Significativa ao nível de 1%. (a) O teste qui-quadrado se aplica ao modelo de efeitos aleatórios. Fonte: Cálculos do autor.
Observando os testes de Chow e Breusch-Pagan, as probabilidades apresentadas apontam que a regressão agrupada se mostrou mais adequada aos dados do que os modelos de efeitos fixos e aleatórios.
A constante e o coeficiente da variável LLAJUSTt-1 não foram significativos ao nível de 5%.
Uma possível explicação para a não significância da variável explicativa poderia ser que o segmento não possui fins lucrativos.
Os resultados encontrados na estimação desse modelo levam à rejeição da hipótese de pesquisa H1, ou seja, o resultado líquido contábil não possui valor preditivo em relação ao fluxo de caixa
operacional das entidades abertas de previdência complementar no período subsequente. Tabela 63 - Resultados - Modelo 2 – EAPCs
Segundo Modelo: � �,� = + �� �,�− + ��,�
Variáveis Explicativas Regressão Agrupada Efeitos Fixos Efeitos Aleatórios
LLAJUSTt-1 0,649 -0,429** 0,649*** Constante 208.504 2.425.540*** 208.504 Estatísticas/Testes R² 0,2300 0,2300 0,2300 F/Qui-quadrado (a) 2,63 5,26** 129,61*** Critério de Akaike 15.520,61 15.476,76 15.524,61 Diagnóstico do modelo regressivo
F de Chow Breusch-Pagan Hausman Modelo mais ajustado
1,42* 0,00 36,67*** Regressão Agrupada
*** Significativa ao nível de 1%. ** Significativa ao nível de 5%. * Significativa ao nível de 10%. (a) O teste qui-quadrado se aplica ao modelo de efeitos aleatórios.
A regressão agrupada se mostrou mais adequada aos dados do que os modelos de efeitos fixos e aleatórios, conforme pode ser observado pelos testes de Chow e Breusch-Pagan, cujas probabilidades foram superiores a 0,05.
A constante e o coeficiente da variável LLAJUSTt-1 não foram significativos ao nível de 5%,
fato que também ocorreu no primeiro modelo.
Os resultados encontrados na estimação desse modelo levam à rejeição da hipótese de pesquisa H2, ou seja, o resultado líquido contábil não possui valor preditivo em relação ao fluxo de caixa
operacional modificado das entidades abertas de previdência complementar no período subsequente.
Tabela 64 - Resultados - Modelo 3 – EAPCs
Terceiro Modelo: � ��,� = + � ��,�− + ��,�
Variáveis Explicativas Regressão Agrupada Efeitos Fixos Efeitos Aleatórios
FCOt-1 2,962*** 1,967 2,962*** Constante 1.895.806 1.811.862*** 1.895.806 Estatísticas/Testes R² 0,2121 0,2121 0,2121 F/Qui-quadrado (a) 116,82*** 0,95 116,82*** Critério de Akaike 16.247,30 16.193,35 16.251,30 Diagnóstico do modelo regressivo
F de Chow Breusch-Pagan Hausman Modelo mais ajustado
1,70** 0,00 42,23*** Efeitos Fixos
*** Significativa ao nível de 1%. ** Significativa ao nível de 5%. (a) O teste qui-quadrado se aplica ao modelo de efeitos aleatórios.
Fonte: Cálculos do autor.
O modelo de efeitos fixos mostrou melhor ajustamento em relação aos demais modelos, de acordo com os testes apresentados.
O coeficiente da variável FCOt-1 não foi significativo ao nível de 5%, apesar da constante ter
sido estatisticamente significativa. Uma possível explicação para a não significância da variável explicativa poderia ser que o segmento não possui fins lucrativos.
Os resultados encontrados na estimação desse modelo levam à rejeição da hipótese de pesquisa H3, ou seja, o fluxo de caixa operacional divulgado não possui valor preditivo em relação ao
fluxo de caixa operacional das entidades abertas de previdência complementar no período subsequente.
Tabela 65 - Resultados - Modelo 4 – EAPCs
Quarto Modelo: � �,� = + � �,�− + ��,�
Variáveis Explicativas Regressão Agrupada Efeitos Fixos Efeitos Aleatórios
MODt-1 0,316*** 0,017 0,316*** Constante 982.608 1.512.546*** 982.608 Estatísticas/Testes R² 0,1142 0,1142 0,1142 F/Qui-quadrado (a) 55,95*** 0,99 55,95*** Critério de Akaike 15.581,67 15.480,26 15.583,63 Diagnóstico do modelo regressivo
F de Chow Breusch-Pagan Hausman Modelo mais ajustado
3,45*** 0,00 147,59*** Efeitos Fixos
*** Significativa ao nível de 1%. (a) O teste qui-quadrado se aplica ao modelo de efeitos aleatórios. Fonte: Cálculos do autor.
Pelos testes de Chow e Breusch-Pagan, o modelo de efeitos fixos mostrou melhor ajustamento, prevalecendo sobre a regressão agrupada e o modelo de efeitos aleatórios.
O coeficiente da variável MODt-1 não foi significativo ao nível de 5%, apesar da constante ter
sido estatisticamente significativa, fato que também ocorreu no terceiro modelo.
Os resultados encontrados na estimação desse modelo levam à rejeição da hipótese de pesquisa H4, ou seja, o fluxo de caixa operacional modificado não possui valor preditivo em relação ao
fluxo de caixa operacional modificado das entidades abertas de previdência complementar no período subsequente.
Tabela 66 - Resultados - Modelo 5 – EAPCs
Quinto Modelo: � ��,� = + � � ��,�− + ��,�
Variáveis Explicativas Regressão Agrupada Efeitos Fixos Efeitos Aleatórios
ACTFCOt-1 1,335*** -0,206 1,335*** Constante -1.212.321 2.088.290*** -1.212.321 Estatísticas/Testes R² 0,1411 0,1411 0,1411 F/Qui-quadrado (a) 71,29*** 0,47 71,29*** Critério de Akaike 16.284,92 16.233,20 16.288,92 Diagnóstico do modelo regressivo
F de Chow Breusch-Pagan Hausman Modelo mais ajustado
1,63** 0,00 40,25*** Efeitos Fixos
*** Significativa ao nível de 1%. ** Significativa ao nível de 5%. (a) O teste qui-quadrado se aplica ao modelo de efeitos aleatórios.
Fonte: Cálculos do autor.
O modelo de efeitos fixos se mostrou mais ajustado aos dados, conforme testes apresentados. O coeficiente da variável ACTFCOt-1 não foi significativo ao nível de 5%, apesar da constante
Os resultados encontrados na estimação desse modelo levam à rejeição da hipótese de pesquisa H5, ou seja, os accruals não possuem valor preditivo em relação ao fluxo de caixa operacional
das entidades abertas de previdência complementar no período subsequente. Tabela 67 - Resultados - Modelo 6 – EAPCs
Sexto Modelo: � �,� = + � � �,�− + ��,�
Variáveis Explicativas Regressão Agrupada Efeitos Fixos Efeitos Aleatórios
ACTMODt-1 -0,008 -0,038 -0,027 Constante 1.545.757** 1.554.164** 2.480.020 Estatísticas/Testes R² 0,0001 0,0001 0,0001 F/Qui-quadrado (a) 0,02 0,73 0,37 Critério de Akaike 15.634,52 15.481,61 15.589,07 Diagnóstico do modelo regressivo
F de Chow Breusch-Pagan Hausman Modelo mais ajustado
5,66*** 15,06*** 1,77 Efeitos Aleatórios
*** Significativa ao nível de 1%. ** Significativa ao nível de 5%. (a) O teste qui-quadrado se aplica ao modelo de efeitos aleatórios.
Fonte: Cálculos do autor.
O teste de Hausman mostrou que o estimador de efeitos aleatórios é consistente e, dessa forma, o modelo de efeitos aleatórios mostrou melhor ajustamento.
A constante e o coeficiente da variável ACTMODt-1 não foram estatisticamente significativos
ao nível de 5%.
Os resultados encontrados na estimação desse modelo levam à rejeição da hipótese de pesquisa H6, ou seja, os accruals modificados não possuem valor preditivo em relação ao fluxo de caixa
operacional modificado das entidades abertas de previdência complementar no período subsequente.
Tabela 68 - Resultados - Modelo 7 – EAPCs
Sétimo Modelo: � ��,� = + � ��,�− + � � ��,�− + ��,�
Variáveis Explicativas Regressão Agrupada Efeitos Fixos Efeitos Aleatórios FCOt-1 ACTFCOt-1 2,905 1,295 4,362*** 2,749*** 2,905*** 1,295*** Constante -882.644 -3.873.006** -882.644 Estatísticas/Testes R² 0,3448 0,3352 0,3448 F/Qui-quadrado (a) 1,21 44,10*** 227,90*** Critério de Akaike 16.168,86 16.151,46 16.172,86 Diagnóstico do modelo regressivo
F de Chow Breusch-Pagan Hausman Modelo mais ajustado
0,55 0,00 14,16*** Regressão Agrupada
*** Significativa ao nível de 1%. ** Significativa ao nível de 5%. (a) O teste qui-quadrado se aplica ao modelo de efeitos aleatórios.
Os testes de Chow e Breusch-Pagan apontaram que a regressão agrupada se mostrou mais adequada aos dados do que os modelos de efeitos fixos e aleatórios.
A constante e os coeficientes das variáveis FCOt-1 eACTFCOt-1 não foram estatisticamente
significativos ao nível de 5%.
A hipótese de pesquisa H7 afirma que os accruals incrementam a capacidade do fluxo de caixa
operacional na predição do fluxo de caixa operacional das entidades abertas de previdência complementar no período subsequente. Além do problema de multicolinearidade apresentado, nenhuma variável foi significativa e, portanto, os resultados encontrados na estimação desse modelo levam à rejeição da hipótese de pesquisa H7.
Tabela 69 - Resultados - Modelo 8 – EAPCs
Oitavo Modelo: � �,� = + � �,�− + � � �,�− + ��,�
Variáveis Explicativas Regressão Agrupada Efeitos Fixos Efeitos Aleatórios MODt-1 ACTMODt-1 0,687 0,559** -0,475** -0,454** 0,687*** 0,559*** Constante 166.641 2.514.417*** 166.641 Estatísticas/Testes R² 0,2443 0,2357 0,2443 F/Qui-quadrado (a) 4,12** 2,71* 139,98*** Critério de Akaike 15.514,41 15.478,58 15.518,41 Diagnóstico do modelo regressivo
F de Chow Breusch-Pagan Hausman Modelo mais ajustado
1,15 0,00 45,48*** Regressão Agrupada
*** Significativa ao nível de 1%. ** Significativa ao nível de 5%. * Significativa ao nível de 10%. (a) O teste qui-quadrado se aplica ao modelo de efeitos aleatórios.
Fonte: Cálculos do autor.
A regressão agrupada se mostrou mais ajustada aos dados, prevalecendo sobre os modelos de efeitos fixos e aleatórios.
O coeficiente da variável ACTMODt-1 foi significativo ao nível de 5%, porém a constante e o
coeficiente da variável MODt-1 não foram estatisticamente significativos.
Os resultados encontrados na estimação desse modelo levam à rejeição da hipótese de pesquisa H8, ou seja, os accruals modificados não incrementam a capacidade do fluxo de caixa
operacional modificado na predição do fluxo de caixa operacional modificado, uma vez que o coeficiente da variável MODt-1 não foi significativo ao nível de 5% e, também, no quarto
modelo essa variável mostrou que não possui valor preditivo em relação ao fluxo de caixa operacional modificado das entidades abertas de previdência complementar no período subsequente.
A Tabela 70 apresenta um resumo dos resultados obtidos com os procedimentos econométricos descritos anteriormente para os oito modelos regressivos. A Tabela auxilia na compreensão das hipóteses H9 e H10, incluindo a resposta à questão de pesquisa.
Tabela 70 - Resumo dos resultados obtidos nos oito modelos – EAPCs Mo- delo Variável Depen- dente Variável (eis) Explicativa (s)
Regressão Agrupada Efeitos Fixos Efeitos Aleatórios Coefi-
cientes Critério de Akaike cientes Coefi- de Akaike Critério cientes Coefi- de Akaike Critério
1 FCO LLAJUSTt-1 1,680 16.197,03 3,131*** 16.179,10 1,680*** 16.201,03 2 MOD LLAJUSTt-1 0,649 15.520,61 -0,429** 15.476,76 0,649*** 15.524,61 3 FCO FCOt-1 2,962*** 16.247,30 1,967 16.193,35 2,962*** 16.251,30 4 MOD MODt-1 0,316*** 15.581,67 0,017 15.480,26 0,316*** 15.583,63 5 FCO ACTFCOt-1 1,335*** 16.284,92 -0,206 16.233,20 1,335*** 16.288,92 6 MOD ACTMODt-1 -0,008 15.634,52 -0,038 15.481,61 -0,027 15.589,07 7 FCO FCOt-1 e ACTFCOt-1 2,905 e 1,295 16.168,86 4,362*** e 2,749*** 16.151,46 2,905*** e 1,295*** 16.172,86 8 MOD MODt-1 e ACTMODt-1 0,559** 0,687 e 15.514,41 -0,475** e -0,454** 15.478,58 0,687*** e 0,559*** 15.518,41
*** Significativa ao nível de 1%. ** Significativa ao nível de 5%. Fonte: Cálculos do autor.
Conforme pode ser observado nos valores enfatizados em negrito da Tabela 70, quatro modelos regressivos foram mais ajustados considerando a regressão agrupada, três considerando os efeitos fixos e um considerando os efeitos aleatórios.
Para responder à questão de pesquisa, foram elaboradas as hipóteses H9a, H9b e H9c no caso da
previsão de fluxos de caixa operacionais e as hipóteses H10a, H10b e H10c na previsão de fluxos
de caixa operacionais modificados.
A questão de pesquisa procurou responder qual é o preditor mais eficiente para o fluxo de caixa operacional e para o fluxo de caixa operacional modificado, considerando o resultado líquido contábil, os accruals e os fluxos de caixa operacionais como variáveis explicativas. Considerando que essas variáveis explicativas não possuíram capacidade preditiva em nenhum dos oito modelos estudados, a resposta para a questão de pesquisa é que nenhum preditor é mais eficiente do que o outro.
Assim sendo, para prever fluxos de caixa operacionais, considerando o primeiro, terceiro e quinto modelos, os resultados conduzem à rejeição das hipóteses H9a, H9b e H9c. Da mesma
forma, para prever fluxos de caixa operacionais modificados, considerando o segundo, quarto e sexto modelos, os resultados conduzem à rejeição das hipóteses H10a, H10b e H10c.