Tratamento dos Dados

De início, o tratamento dos dados está voltado para uma apreciação simples da participação percentual de cada empresa na formação do valor de mercado do setor, valores resultantes da soma de todos os valores de mercado das empresas.

Em seguida, o tratamento dos dados volta-se para a análise de regressão com os históricos dos retornos em caráter semanal com período de 2 anos, seguido do histórico mensal com período de 5 anos e histórico semanal com período de 5 anos, todos estes procedimentos para cada empresa do setor de calçados identificadas de início. Com os preços

Figura 3.9: meta de inflação brasileira

Fonte: http://www.bcb.gov.br/pt-br/paginas/default.aspx

Figura 3.10: meta de inflação americana Fonte: http://www.bls.gov/cpi/home.htm

de fechamento ajustado das ações, aplicou-se o retorno semanal como mostra a Fórmula 3.1 para os períodos de 2 anos e 5 anos. No modo de análise dos retornos semanais utilizou-se o preço de fechamento ajustado da semana atual – último dia útil da semana, menos o preço de fechamento ajustado da semana anterior – último dia útil da semana, dividido pelo preço de fechamento da semana anterior.

(3.1)

E pela análise dos retornos mensais aplicou-se o preço de fechamento ajustado do mês atual – último dia útil do mês, menos o preço de fechamento ajustado do mês anterior – último dia útil do mês, dividido pelo preço de fechamento ajustado do mês anterior, conforme expões a Fórmula 3.2. O retorno mensal foi aplicado apenas ao período de 5 anos.

(3.2)

Com os devidos retornos calculados, aplicou-se o modelo de análise de regressão linear simples para definir o beta estatístico das empresas, o qual se explica por meio da Fórmula 2.9 (p. 27).

(2.9)

A análise de regressão exige a análise do beta por meio do cálculo descrito pela Fórmula 2.14 (p. 33).

(2.14)

A interpretação para o retorno da ação proveniente da fórmula supracitada converge em torno do valor 1,0, ou seja, se o beta for maior do que 1,0 indica que o risco da ação é maior que o risco de mercado; porém, se o retorno for menor que 1,0 o risco da ação é menor que o risco de mercado; retornos iguais a 1,0 indicam que risco da ação é igual ao risco de mercado; e por fim, retornos negativos indicam que o risco da ação se move em direção oposta as variações do mercado, conforme ensina Gitman (2010).

Para maior praticidade a pesquisa fez uso da ferramenta Microsoft Excel para gerar a estatística de regressão com base nos retornos proferidos, a Figura 3.11 evidencia o processo para o cálculo do beta estatístico.

A figura supracitada permeia o cálculo do beta estatístico conforme a seguinte ordem em destaque: dados, análise de dados, regressão, inserir o retorno da ação para a opção intervalo Y de entrada, inserir o retorno IBRX100 para a opção intervalo X de entrada e habilitar a opção nível de confiança 95%. Dessa forma, o beta estatístico de cada empresa em estudo foi analisado conjuntamente de acordo com cada metodologia das companhias

Bloomberg, Standard & Poor’s e Value Line.

A pesquisa em questão fez uso incremental do coeficiente de determinação (r²), o qual compõe peça indispensável na análise de quanto o risco de mercado interfere no risco total da empresa. Anderson (2011) reforça que esse índice contribui para medir a eficiência da equação de regressão. O coeficiente de determinação calcula-se a partir da Fórmula 3.5, a qual exibe o método de aplicação da soma dos quadrados da regressão – SSR (sum of squares due

to regression) dividido pela soma total dos quadrados – SST (total sum of squares), fórmula

que pode assumir valores entre 0 e 1 e interpreta-se estatisticamente em porcentagem como a soma total dos quadrados que explica-se pela equação de regressão estimada, (ANDERSON, 2011).

Figura 3.11: processo para o cálculo do beta estatístico por meio do Microsoft Excel Fonte: Microsoft Excel

(3.5)

Com a análise dos betas estatísticos isolados, foi calculado o beta alavancado do setor através da média ponderada pelo valor de mercado dos betas estatísticos individuais, tal qual mostra a Fórmula 2.15 (p. 36). (2.15)

Com isso, a pesquisa fez uso do cálculo da alavancagem financeira praticada pelo setor, valor estimado segundo a Fórmula 2.16, para então extrair o beta desalavancado do setor que necessita do efeito de cálculo com a remoção da AF, conforme a Fórmula 2.16 (p. 37).

(2.16)

O beta desalavancado do setor foi analisado tal qual demonstra a Fórmula 2.17 (p. 37).

(2.17)

O cálculo do beta alavancado do setor, da alavancagem financeira e do beta desalavancado do setor foi analisado em conjunto de acordo com cada metodologia das companhias mencionadas.

Em seguida, com os respectivos endividamentos das empresas em estudo, foi analisado o nível de alavancagem financeira de cada empresa, sendo estes valores necessários em conjunto com o beta desalavancado do setor para o cálculo eficiente do beta Bottom-Up para cada empresa do setor de calçados.

O cálculo do beta Bottom-Up das empresas foi estimado conforme a Fórmula 2.18 (p. 37) e com base em cada metodologia em análise e, logo após, foi analisado em conjunto com todas as abordagens apreciadas.

(2.18)

Para o cumprimento dos objetivos propostos neste trabalho, calcula-se o custo de capital próprio adaptado à abordagem Bottom-Up para cada empresa do setor de calçados explica-se com base na Fórmula 2.19 (p. 37).

(2.19)

No entanto, a aplicação no Brasil requer adaptações tal qual a Fórmula 2.20 (p. 37), que permite o cálculo satisfatório perante a economia brasileira.

(2.20)

Diante do cálculo do de cada empresa adaptado ao Bottom-Up e de acordo com cada metodologia, uma apreciação geral com todas as abordagens juntas foi feita. Em seguida, extraiu-se o prêmio de risco de cada empresa em conjunto com cada metodologia praticada.

E por fim, para a satisfação total dos objetivos traçados, foi calculado o retorno sobre o capital próprio das empresas do setor de calçados em estudo segundo a Fórmula 2.21 (p. 38).

(2.21)

Em seguida, o spread do retorno sobre o capital próprio conforme as metodologias

Bloomberg, Standard & Poor’s e Value Line foi traçado para a avaliação plena do potencial

de criação de riqueza segundo a Fórmula 2.22 (p. 38).

(2.22)

Para maior detalhamento, as variáveis ROE e são advindas da seguinte decomposição da Fórmula 2.23 (p. 39).

A parcela de cálculo do custo de capital próprio exige adaptações conforme a realidade brasileira, tal como descreve a Fórmula 2.24 (p. 39).

(2.24)

Para maior sofisticação da pesquisa, foram analisadas as discrepâncias das metodologias em conjunto, bem como a relação ROE indústria, indústria e spread do ROE indústria para a descrição do potencial de criação de riqueza em conformidade com a agência de risco proferida.