Segmentações da amostra

Como o objetivo do presente trabalho é averiguar se a divulgação das demonstrações contábeis e financeiras anuais das empresas do setor elétrico, no período em análise, gerou retornos anormais das ações integrantes da amostra, bem como, se é possível afirmar que a divulgação nos padrões internacionais de contabilidade (IFRS-GAAP), a partir de 2009, provocou retornos anormais maiores e mais significantes estatisticamente, a amostra será segregada sob duas perspectivas: a) somente por período (pré-adoção, adoção parcial e adoção

total) e b) por carteiras: “Boas Notícias” e “Más Notícias” conforme sugerido por Mackinlay (1997), dentro dos períodos de interesse.

4.3.3.1. Segmentação da amostra por período

Serão feitas duas segregações por período. Inicialmente a amostra será segmentada em três, da seguinte forma: eventos ocorridos nos anos de 2007 e 2008 integrarão a amostra dos retornos observados num período pré-implantação do IFRS no Brasil; eventos ocorridos nos anos de 2009 e 2010 integrarão a amostra dos eventos observados num período de aplicação intermediária do IFRS no Brasil, no qual nem todas as normas estavam sendo aplicadas; por fim, uma terceira amostra contemplará os eventos ocorridos no ano de 2011 no qual a aplicação integral do IFRS já deve ter ocorrido integralmente.

Posteriormente serão analisadas duas sub-amostras: períodos pré-adoção, BR-GAAP (2007-2008) e pós-adoção IFRS-GAAP (2009-2011).

4.3.3.2. Segmentação da amostra por carteiras “Boas Notícias” e “Más Notícias”

Como forma de minimizar distorções nas análises, Ball e Brown (1968) e Mackinlay (1997) apresentaram duas formas distintas de segregar as amostras. Os primeiros dividiram os retornos com sinal negativo dos retornos com sinal positivo em carteiras distintas, enquanto o segundo segregou sua amostra em carteiras de empresas afetadas com notícias positivas daquelas afetadas com notícias negativas.

Segundo Mackinlay (1997) se o conteúdo informacional da informação divulgada é maior do que o esperado então os valores dos retornos deveriam seguir o mesmo movimento, ou seja, aumentar. Por outro lado, se o valor do conteúdo informacional for inferior às expectativas do mercado, então os retornos deveriam cair. Para capturar essa associação o autor segregou suas carteiras em três, aquela composta pelas ações que o resultado atual é maior do que 2,5% em relação ao anterior, considerada das “Boas Notícias”, a composta das ações em que o resultado atual foi inferior a 2,5% em relação ao anterior, “Más notícias”, e aquela das ações que ficaram num patamar intermediário, entre 2,5% positivo e 2,5% negativo, considerada de notícias neutras.

No presente trabalho o procedimento adotado foi semelhante ao descrito acima, com a diferença de que não foi criada uma carteira de notícias neutras, mas somente de “Boas notícias” e Más notícias”, bem como, não foram utilizados os percentuais de 2,5% como parâmetro de resultados positivos e negativos. O critério utilizado foi o mesmo de Lima (2010) e Perobelli e Ness Jr. (2000), ou seja, foi estabelecido o conceito de lucro anormal, através do modelo ingênuo, conforme abaixo descrito, e a partir deste foram criadas as carteiras conforme o seu sinal, se positivo “Boas notícias” e se negativo “Más notícias”.

Segundo esse modelo a melhor estimativa para o valor do lucro atual é o seu valor anterior, de acordo com a seguinte fórmula:

LAit = Lucro it - Lucro it-1

Onde:

LAit = lucro anormal da ação i no ano t;

Lucro it = valor do lucro contábil da empresa i no ano t;

Lucro it-1 = valor do lucro contábil da empresa i no anot-1.

Dessa forma, dentro dos períodos considerados como BR-GAAP e IFRS-GAAP será feita uma segregação das carteiras entre boas e más notícias ou, conforme dito acima, de acordo com o sinal do lucro anormal. As empresas cuja variação no resultado contábil (lucro ou prejuízo) em relação ao ano anterior for positiva serão incluídas na carteira “Boas Notícias”, pois surpreenderam o mercado positivamente em relação ao resultado esperado. Já as empresas que apresentem variação negativa no resultado contábil (lucro ou prejuízo) em relação ao período anterior (ano anterior) serão incluídas na carteira de “Más Notícias”, pois surpreenderam o mercado negativamente.

Para que a amostra não fique muito pequena se segregada pelos períodos 2007-2008, 2009-2010 e 2011, como se verá adiante, nesse caso será necessário manter o período de adoção parcial do IFRS juntamente com o período de adoção integral, fazendo uma divisão da carteira de “Boas Notícias” e “Más Notícias” no período de 2007-2008 (BR-GAAP) e outra para o período de 2009-2010-2011 (IFRS-GAAP).

4.4. Procedimentos de estimação

Conforme já explorado na Fundamentação Teórica, essa etapa da pesquisa envolve uma escolha subjetiva do pesquisador, na medida em que este terá que determinar qual será a janela do evento, a janela de estimação e a de verificação.

Segundo Camargos e Barbosa (2003) a janela do evento não deve ser muito extensa para não englobar outros eventos que enviesassem os resultados e nem muito curta para não deixar de capturar a anomalia dos preços. O mesmo pode-se dizer da janela de estimação, pois o fato de se adotar uma janela muito extensa não tem evidenciado melhores resultados nas pesquisas analisadas.

Em estudos semelhantes ao presente não há nenhum consenso quanto ao número de dias mais indicado para a janela do evento, de estimação e de comparação. Enquanto Landsman, Maydew e Thornock (2011) utilizaram uma janela de estimação e de comparação de 50 dias cada, e janela do evento de 3 dias; Armstrong e outros (2010) utilizaram 75 dias de estimação e 3 dias de janela do evento. No Brasil, Lima (2010) considerou uma janela de estimação de 180 dias e uma janela do evento de 5 dias.

Como não há na literatura sequer a discussão sobre a quantidade de dias mais adequada para compor as janelas de estimação, do evento e de comparação, em estudos de evento semelhante ao presente, optou-se por seguir a mesma linha da dissertação de mestrado de Securato (2011) estabelecendo, no presente caso, a janela do evento de 7 dias, incluindo-se a data do evento (-3, 0, +3); a janela de estimação de 50 dias e a janela de comparação, isto é a janela pós evento, de 17 dias. A figura 5 resume o período das janelas da presente pesquisa:

Figura 5 - Linha do tempo de um estudo de evento

Fonte: Adaptado pela autora de Mackinlay (1997)

T0= - 54 T1= - 4 0 T2 = +3 T3 = +20 Janela de estimação L1 =50 dias Janela do evento L2= 7 dias Janela de comparação L3=17 dias t

Em que:

t = 0 é a data do evento;

t = T0 + 1 (- 53) até t = T1 (-4) é a janela de estimação e L1 = T1 - T0, a sua extensão; t = T1 + 1 até t = T2 é a janela do evento e L2 = T2 - T1, a sua extensão;

t = T2 + 1 (+ 4) até t = T3 (+20) é a janela de comparação e L3 = T3 - T2, a sua extensão.