Determinantes do nível de liquidez das firmas brasileiras

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Escola de Pós Graduação em Economia Mestrado em Finanças e Economia Empresarial

DETERMINANTES DO NÍVEL DE LIQUIDEZ

DAS FIRMAS BRASILEIRAS

Aluno

Leonardo Diniz Lameira

Orientador

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Determinantes do Nível de Liquidez das Firmas Brasileiras

Sinopse

Foram examinadas as determinantes do nível de liquidez das firmas brasileiras, em um estudo de dados em painel com 295 firmas de capital aberto no período entre 1994 e 2004. Neste estudo, a liquidez1_{foi definida como o estoque de caixa e títulos com liquidez dividido}

pelo total de ativos da firma. A análise empírica sugere que a liquidez das firmas brasileiras não é determinada por políticas específicas, sendo uma variável endógena, resultante das componentes do fluxo de caixa. Os principais resultados do modelo sugerem que o nível de liquidez é crescente em função do tamanho, do endividamento de curto prazo, e da lucratividade (tanto em termos de fluxo de caixa quanto lucro contábil), enquanto é decrescente em função do risco Brasil e do nível de capital de giro. A teoria do pecking order parece prevalecer nas decisões de financiamento das firmas. Alguns destes resultados, assim como a insignificância de outras variáveis testadas, contrariam as expectativas teóricas de como as firmas deveriam se comportar em relação ao nível de liquidez, com o objetivo de maximizar o valor da firma. O excedente de caixa ocorre nas grandes firmas com alta geração de caixa, e estas firmas podem estar incorrendo elevados custos de agência/expropriação, com prejuízo principalmente para os acionistas minoritários.

1_{Em vários pontos do texto, os termos}

liquidez, caixa, e ativos líquidos serão alternadamente

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Índice

1. Introdução...4

2. Revisão da Literatura...6

3. Hipóteses Teóricas...11

4. Investigação Empírica ...15

5. Descrição dos Dados e Estatísticas...23

6. Estimação do Modelo ...26

7. Resultados...35

8. Conclusão ...40

9. Referências ...41

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1.

Introdução

Qual é o nível ótimo de caixa de uma firma? Analisando-se alguns dados, já é possível prever certa dificuldade para se responder esta pergunta.

No final do ano de 2004, a média da razão do caixa sobre o total de ativos de uma amostra de 185 firmas brasileiras de capital aberto era de 9,5%. No entanto, a mediana de 5,8% e o desvio-padrão de 10,5% mostram que existe grande dispersão desta variável. Alguns exemplos de grandes firmas revelam números significativos:

• Telemig Celular tinha 44% de seus ativos em caixa, ou R$ 783 Milhões; • Sadia tinha 37% de seus ativos em caixa, ou R$ 2,1 Bilhões;

• Embraer tinha 24% de seus ativos em caixa, ou R$ 3,5 Bilhões;

• Tele Norte Leste Participações (Telemar) tinha 19% de seus ativos em caixa, ou R$ 5,5 Bilhões.

• Petrobras tinha 13% de seus ativos em caixa, ou R$ 18,9 Bilhões.

• Em uma amostra com 17 firmas que possuíam mais de R$ 1 Bilhão em caixa, a média era de 15,2% dos ativos em caixa.

Em um mercado de capitais perfeito, não haveria necessidade de que as firmas não financeiras mantivessem ativos líquidos, pois poderiam recorrer ao financiamento externo sempre que houvesse necessidade de recursos. Na prática, o mercado de capitais possui diversas imperfeições, e o que se observa é que as firmas investem grandes montantes de recursos em ativos líquidos.

É natural que as firmas mantenham ao menos uma pequena quantidade de caixa para que suas transações de negócio sejam realizadas, sem haver necessidade de inúmeras captações e distribuições, o que levaria a elevados custos de transação. No entanto, o montante de caixa médio observado é muito mais do que o suficiente para motivos transacionais. Surgem então outras hipóteses na tentativa de se entender o elevado montante de liquidez nas firmas.

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assim como devem ter em caixa um montante que garanta a realização dos investimentos programados no curto e médio prazo. No caso de países emergentes, como o Brasil, existem períodos de falta de liquidez no mercado nacional e internacional, quando o acesso a estes mercados são “fechados”. Isso causa uma excessiva aversão ao risco dos managers, principalmente quando existem compromissos a vencer no curto e médio prazo.

Atribui-se também o motivo de especulação. Argumenta-se que algumas oportunidades de investimentos ou aquisições aparecem inesperadamente, e se a firma não tiver recursos suficientes de imediato, poderá não aproveitá-las. As firmas também poderiam tirar proveito de oportunidades de arbitragem financeira as quais teriam acesso. Este motivo é questionável, pois teoricamente não seria papel de uma firma não financeira buscar oportunidades deste tipo. No entanto, os fatos mostram que muitas firmas buscam esses ganhos. No Brasil, o atual momento serviria de exemplo, pois as grandes firmas têm condições de captar recursos no exterior a custos baixos e aplicar nas altas taxas de juros internas. Mesmo que as firmas realizem operações de hedge cambial, ainda consegue-se ganhos em algumas situações.

Com a introdução da assimetria de informação, tenta-se explicar porque os anúncios de financiamento externo (ações ou dívida) são geralmente seguidos de queda no valor das ações, quando teoricamente estes fundos seriam aplicados em projetos com VPL (valor presente líquido) positivo. Ocorrendo este fenômeno, é natural que as firmas prefiram reter recursos internos para financiar seus investimentos.

Como na realidade, há prêmio de liquidez e, portanto, custo para reter caixa, a firma deve encontrar o ponto ótimo entre benefícios e custos marginais. Em outras palavras, a firma deve achar o ponto onde uma unidade a mais de liquidez gera um benefício marginal (em valor), devido aos motivos mencionados, igual ao custo marginal (prêmio) da liquidez.

Estes e outros argumentos foram investigados em diversos estudos e derivaram importantes teorias de Finanças Corporativas, mas ainda não existe resposta exata para a determinação da liquidez das firmas.

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seção 6 o modelo empírico é estimado e as técnicas econométricas utilizadas são descritas, na seção 7 analisa-se os resultados, na seção 8 o trabalho é concluído.

2.

Revisão da Literatura

Os primeiros trabalhos relacionados ao tema que são citados até hoje tratam especificamente dos custos de transação. A minimização dos custos de transação é, provavelmente, a causa mais reconhecida da retenção de caixa pelas firmas.

Baumol (1952) construiu um modelo que parte da teoria de gestão estoques com o objetivo de obter o montante de caixa que minimiza os custos de transação. O modelo considera custos fixos e variáveis de corretagem, e o custo de oportunidade das taxas de juros. Quanto maior o volume de caixa, menor é o custo associado à corretagem devido ao menor número de transações requeridas com bancos, e maior é o custo de oportunidade devido perda da rentabilidade dos juros. A principal resposta do modelo é que o montante ótimo de caixa é proporcional à raiz quadrada do volume de transações, o que já é um sinal de que, quanto maior a firma, menor o volume ótimo de caixa em relação a seu tamanho, que no caso deste trabalho será medido pelo volume de ativos totais. Vale comentar que, neste modelo, é considerado caixa a quantidade de moeda, e não a quantidade de moeda mais títulos com liquidez. Se pensarmos nos dias de hoje, não faz sentido pensarmos em caixa somente como quantidade de moeda, e sim de todos os instrumentos que provêem liquidez à firma. Neste caso, uma mudança em relação ao modelo de Baumol seria que o custo de oportunidade da retenção de caixa é o spread entre a taxa de rendimento dos títulos de longo e curto prazo (prêmio da liquidez). Conforme já mencionado, não são considerados motivos comportamentais, como motivos de precaução e especulação. Portanto, trata-se de um modelo simplificado.

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ou por número de transações). A segunda, e mais importante, diferença é o efeito da volatilidade dos fluxos de caixa na determinação do montante ótimo de caixa. Quanto maior for a volatilidade das necessidades de transações futuras, maior deve ser o volume de caixa retido.

Passando à literatura mais moderna, Myers e Majluf (1984) introduziram a questão da assimetria de informação aos custos de financiamento externo. O modelo proposto não tem o objetivo de determinar o montante ótimo de caixa e sim mostrar que, dadas algumas características do management da firma, dos investidores e do mercado de capitais, assim como a magnitude da assimetria de informação2_{, pode ser ótimo para a firma reter caixa, e}

não distribuí-lo, pois sem reserva de caixa a firma não vai recorrer ao financiamento externo para aprovar e executar investimentos que criam valor. Se o mercado reconhece a assimetria de informação, uma decisão da firma de emitir novas ações geralmente reflete em queda no valor das ações existentes em mercado, e o oposto também é válido. A forma de evitar este tipo de problema é buscar um rearranjo da estrutura de capital da firma, o que passa por emissão de dívida ou retenção de caixa. O modelo prediz que as firmas preferem recursos internos à dívida, e dívida à ações para financiar projetos. Este resultado é conhecido como a teoria do pecking order.

A conclusão do trabalho de Myers e Majluf é que, com emissão de dívida, menos oportunidades de bons investimentos serão perdidas, o que faz com que a dívida seja um instrumento preferencial a ações. A regra geral é: melhor emitir títulos mais seguros do que títulos mais arriscados.

As conclusões do trabalho ajudam a explicar as políticas de retenção de recursos de diversas firmas, limitando a distribuição de dividendos com objetivo de construir um grande pool de recursos líquidos, de forma que dificilmente será necessário recorrer ao mercado de capitais.

Huberman (1984) propõe um modelo que é consistente com as observações de relação negativa entre financiamento externo e valor da firma. As firmas buscam

2_O

management atua em defesa dos interesses dos acionistas existentes, em detrimento dos

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financiamento sempre que há projeções negativas sobre seus lucros, para que se possa manter o nível de liquidez adequado.

Jensen (1986) discute o conflito de interesses entre o management e os acionistas, com foco na distribuição de caixa da firma para os acionistas. Quanto maior o payout, menor o montante de recursos sob controle do management e maior o monitoramento por parte do mercado de capitais, pois a firma recorrerá mais ao financiamento externo. O financiamento de projetos com recursos internos evita este monitoramento.

O management tem incentivos para aumentar o tamanho da firma além de seu tamanho ótimo. O crescimento aumenta o poder do management por aumentar o montante de recursos sob seu controle. O aumento de tamanho também está ligado ao aumento da remuneração, porque em muitos casos a remuneração é positivamente correlacionada ao volume de vendas, ou de lucro operacional. A tendência das firmas a premiar o middle management através de promoções em detrimento de bônus anuais também cria um forte viés organizacional para o crescimento, com o objetivo de oferecer as novas posições a serem ocupadas dentro deste sistema de premiação.

Jensen cita evidências consistentes com a teoria do fluxo de caixa livre (teoria do free cash flow), em que, exceto em firmas com várias opções de investimento e sem os recursos necessários, o aumento de dividendos é acompanhado por aumento no valor da firma, e a redução dos dividendos ou o uso de financiamento externo são acompanhados por redução no valor da firma.

Jensen também cita o aumento dos LBOs (Leveraged Buyouts), transações que envolvem a aquisição de firmas com implementação de uma estrutura de capital altamente alavancada. Na década de 80, ocorreram várias destas transações, geralmente com firmas grandes, com forte geração de caixa, mas perspectivas de estabilidade, situações em que os custos de agência são maiores.

Kim, Mauer e Sherman (1998) realizaram uma investigação teórica e empírica sobre a decisão das firmas de investir em ativos líquidos. A análise utiliza vários conceitos dos trabalhos mencionados anteriormente, propondo um modelo de montante ótimo de caixa que considera os benefícios e os custos de se possuir caixa.

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No modelo, a liquidez tem custo pois os ativos líquidos remuneram uma baixa taxa de retorno. No entanto, dadas as incertezas sobre necessidades e geração de recursos e o custo do financiamento externo, as firmas devem decidir por algum montante de liquidez. Existe um tradeoff entre o custo de retenção de caixa e o benefício de evitar uma eventual corrida ao mercado de capitais para se obter recursos custosos para investimentos, caso a firma não tenha recursos suficientes.

O resultado é que o montante ótimo de liquidez é uma função crescente do custo de financiamento externo, da volatilidade dos fluxos de caixa, e da lucratividade dos investimentos futuros, enquanto é uma função decrescente do spread entre a rentabilidade dos ativos físicos e dos ativos líquidos. Outro resultado é que as firmas antecipam suas necessidades por liquidez, captando ou retendo recursos antes da realização dos investimentos.

Opler, Pinkowitz, Stulz e Williamson (1999) realizaram um estudo semelhante ao mencionado anteriormente. São examinadas firmas americanas no período entre 1971 e 1994.

A conclusão é que firmas com grandes oportunidades de investimento e fluxos de caixa voláteis retêm maior quantidade de caixa em relação aos ativos totais, e firmas com maior acesso aos mercados de capitais (firmas grandes e/ou com bons ratings) tendem a reter menor quantidade de caixa. Estes resultados são consistentes com a visão de que as firmas retêm caixa para assegurarem-se que vão ter recursos suficientes para continuar investindo quando os recursos gerados internamente não forem suficientes para suportar os investimentos planejados, ou quando o financiamento externo está escasso e/ou oneroso. O impacto de curto prazo do excesso de caixa sobre aquisições ou política de dividendos é pequeno. A principal razão para as firmas manterem excesso de caixa é a previsão de ocorrência de perdas operacionais.

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aquisição, mas sim realiza aquisições após vários períodos em que persiste o excesso de caixa (portanto uma aquisição não programada). Convertendo o caixa em ativos, o management expande a firma e reduz a possibilidade de aquisição por outra firma, mantendo seu status quo.

Greenwood (2004) analisou a relação entre a liquidez agregada das firmas americanas e o retorno do mercado de ações entre 1947 e 2003. O resultado mostra que períodos de alta liquidez são seguidos por períodos de baixos retornos no mercado de ações, e que esta relação se intensifica quando o aumento de liquidez é consequência de aumento de financiamento externo. Este resultado suporta a teoria de que as firmas tiram vantagem de um custo de capital variável, ou seja, buscam financiamento quando percebem que o custo está baixo.

Almeida, Campello e Weibach (2004) argumentam que a relação entre restrições ao financiamento externo e a demanda da firma por liquidez pode demonstrar que as restrições ao financiamento externo são um determinante importante do comportamento da firma. No modelo, as firmas antecipam as restrições financeiras futuras retendo caixa no presente. O custo da liquidez é a perda de rentabilidade nos investimentos presentes, e o benefício é a garantia de investimentos futuros. Do balanço entre estes custos e benefícios resulta o montante ótimo de caixa. Para a firma sem restrições, o montante de caixa retido é irrelevante.

O modelo sugere que as restrições financeiras devem estar relacionadas com a propensão de retenção do caixa gerado pelas operações, o que os autores chamam de sensibilidade do caixa em relação ao fluxo de caixa (cash flow sensitivity of cash). Portanto, espera-se que tal sensibilidade seja positiva e crescente em relação às restrições de financiamento da firma. Os autores apontam que tal medida é superior à sensibilidade do caixa em relação à demanda por investimentos para determinar o nível de restrição financeira.

Costa e Paz (2004) replicaram o este estudo em firmas brasileiras. Os resultados mostram que a sensibilidade do caixa em relação ao fluxo de caixa é positiva para firmas restritas ao financiamento, e sugere que as restrições ao crédito no Brasil são diretamente relacionadas ao tamanho das firmas.

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defasado em um período. A liquidez está negativamente relacionada ao tamanho. Foi testado se o setor de comércio varejista possui liquidez superior à média de outros setores, o que foi verificado. As variáveis de capital de giro e volatilidade de fluxo de caixa mostraram-se estatisticamente irrelevantes neste estudo.

Koshio e Cia comparam as determinantes de liquidez de firmas brasileiras e americanas entre 1995 e 2002. O estudo mostra que algumas determinantes têm implicações opostas no Brasil, e que se alteram no tempo. A conclusão é que tanto a teoria de tradeoff, com gerenciamento de caixa ativo baseado em custos e benefícios, quanto a teoria do buffer stock, com comportamento passivo do management, que deixa o caixa variar conforme as fontes e usos de caixa, explicam o nível de liquidez das firmas de ambos os países.

3.

Hipóteses Teóricas

As duas principais teorias que abordam a questão da liquidez nas firmas são a teoria do free cash flow e a teoria do pecking order. Comparando-se ambas, a grande questão que se coloca é se a liquidez é destruidora de valor, como postula a teoria do free cash flow, ou se a liquidez é criadora de valor, como postula o pecking order. Esta resposta não pode ser dada com exatidão. Brealey e Myers (1996) lista esta como uma das dez questões de finanças corporativas ainda não respondidas. Os autores argumentam que o valor marginal da liquidez é decrescente com seu tamanho, mas que ainda não se sabe avaliar este valor com precisão. A maior dificuldade para se chegar a uma “teoria da liquidez” é que existem diversos ativos com diversos graus de liquidez. Portanto, a pergunta a ser respondida pode nem ser quanto ter de liquidez, mas como alocar os ativos nos diferentes graus de liquidez.

Teoria do free cash flow

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acima do valor justo, muitas vezes em negócios que não oferecem sinergia, ou outros maus investimentos. Tais decisões atendem objetivos pessoais dos agentes, pois o controle sobre mais ativos garantem maior poder ao gestor em diversos aspectos. Muitas vezes, a diversificação tira o foco da organização e leva a maior destruição de valor.

Para o caso brasileiro, este problema de agência é um pouco diferente, pois as firmas brasileiras não têm o controle pulverizado, como nos Estados Unidos. No Brasil, os acionistas controladores têm influência direta nas decisões da firma e exercem um forte monitoramento sobre os executivos. Isto reduz o problema de agência ao qual Jensen se refere. No entanto, esta forma de gestão corporativa cria outro problema, que é o risco de expropriação de acionistas minoritários. A estrutura societária das firmas brasileiras faz com que acionitas com participação não muito expressiva no capital, consigam controlar a firma. Em certas situações, os interesses entre acionistas controladores e minoritários são divergentes. Exemplos destas situações são operações de compra e venda de ativos, que têm diferentes impactos para os dois tipos de acionistas (mais favorável aos controladores). Em uma firma com alta liquidez, esses problemas são maiores, pois existe maior risco de que aquisições e outros investimentos tenham benefícios distintos para as duas partes.

Voltando-se à teoria original, Jensen faz uma defesa veemente do uso de dívida como fonte de recursos para investimentos. A dívida serve de instrumento de controle sobre o management / controlador, pois as obrigações contratadas criam um incentivo a um melhor uso dos recursos disponíveis. Caso as obrigações não sejam cumpridas, os credores podem assumir a firma. O mercado de capitais tem o papel de monitorar estes contratos, avaliando a firma, seu management / controlador, e seus projetos propostos. Este processo de monitoramento se materializa no apreçamento de novas dívidas, emitidas em rolagens ou novas captações.

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A argumentação de Jensen é restrita aos custos de agência da liquidez, deixando importantes pontos em segundo plano. As necessidades de investimento e os fluxos de caixa gerados internamente são variáveis estocásticas, e os mercados de capitais não são perfeitos (frictionless), ou seja, nem sempre haverá recursos disponíveis no mercado para financiar investimentos. Estas características devem ser consideradas na definição da liquidez.

Teoria do pecking order

Surge então a teoria do pecking order, a partir do trabalho de Myers e Majluf. A proposição é que, em um ambiente sob restrições financeiras causadas por assimetria de informação, a retenção de caixa além das necessidades com obrigações contratadas cria valor, pois garante que as oportunidades de investimentos com VPL positivos sejam aproveitadas. Como consequência, a firma forma um colchão de liquidez (buffer stock) em antecipação à necessidade de investimentos. O caixa retido é a primeira opção que a firma escolhe entre as possíveis fontes de recursos. Se não houver possibilidade de obter recursos internamente, a segunda opção seria a de emitir dívida, e a emissão de ações seria o último recurso. Claro que existe um limite para o volume de liquidez, mas nesta teoria o ponto ótimo só é atingido no longo prazo, sendo que no curto prazo o caixa flutua principalmente de acordo com as entradas e saídas operacionais.

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A dívida seria preferível à emissão de ações devido ao menor custo de assimetria de informação. A liberação de informação para credores privados pode ser realizada de forma sigilosa, além do fato de que o desconto na dívida devido à assimetria de informação é mais limitado devido à própria característica do investimento (status de prioridade), ao uso de covenants nos contratos e a um benchmark mais eficiente (comparando-se o rating das firmas).

Nas circunstâncias apresentadas, é melhor que a firma utilize seus próprios recursos para que possa investir rapidamente, sem a necessidade de passar pelo longo processo do mercado de capitais ou, o que seria pior, de abandonar o projeto. Este racional se aplica muito bem a firmas que estão em fase de crescimento, com diversas oportunidades de investimento do tipo “agora ou nunca”.

Em um trabalho ainda em elaboração, Acharya, Almeida e Campello demonstram que firmas com restrições ao financiamento externo, e que tem fluxos de caixa negativamente correlacionados com a necessidade de investimentos, possuem grande propensão a reter caixa, pois este serve como um hedge contra tais restrições. A implicação é que em momentos em que a geração de caixa é baixa e as necessidades de investimentos são altas, uma unidade a mais de caixa tem mais valor do que uma unidade a menos de dívida. Portanto, não se pode considerar caixa como dívida negativa, como é feito normalmente pela maioria dos praticantes de avaliação de investimentos, pois os custos de oportunidade são diferentes.

Custos da liquidez

A liquidez tem custos. Além dos custos de agência já mencionados na abordagem de Jensen, existe o custo de oportunidade de investir o caixa em ativos de mais longo prazo e melhor rentabilidade, mas com mesmo perfil de risco de crédito (na prática este custo é o prêmio de liquidez da estrutura a termo das taxas de juros), além de prováveis desvantagens tributárias.

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Outra opção, que vem sendo utilizada recentemente, é a emissão de bônus perpétuos. Estes títulos não necessitam de rolagens e, portanto, eliminam o risco de rolagem e a necessidade de retenção de caixa que tem o objetivo de eliminar este risco.

As hipóteses citadas ajudam a explicar a liquidez das firmas, umas focando mais nos motivos especulativos da liquidez e outras focando mais nos motivos de precaução. Um modelo empírico que busque determinar as variáveis relevantes para a liquidez deve contemplar as questões discutidas.

4.

Investigação Empírica

Nesta seção, discute-se como os argumentos apresentados até então podem ser testados em um modelo empírico.

O comportamento esperado das variáveis (suas correlações esperadas com a liquidez) é o que leva à retenção de caixa pelos motivos expostos. Se as expectativas se confirmarem, conclui-se que as firmas fazem um monitoramento mais ativo da liquidez e os custos de agência serão menores, ou seja, a firma está no caminho da maximização de valor. Se as expectativas não se confirmarem, conclui-se que as firmas são passivas em relação à liquidez, com grande probabilidade da ocorrência de excesso de caixa. Os custos de agência resultantes levam à destruição de valor da firma.

Com base nos trabalhos de Kim, Mauer e Sherman (1998), as seguintes variáveis e proxies podem ser utilizadas na investigação empírica:

Oportunidades de Investimentos

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Existe um potencial problema de inconsistência temporal entre a medida de potencial de investimentos e os investimentos realizados. Suponha uma firma com MV/BV alto, mas que o investimento já foi efetivamente realizado. Neste caso, o caixa foi consumido e essa relação não se verificará. Não se sabe com precisão se as oportunidades foram identificadas e o caixa ainda não foi investido, ou se o caixa já se encontra investido.

Um problema semelhante, que poderá ocorrer em outras variáveis, é o de causalidade reversa, pois não se sabe com precisão a relação temporal entre a variável dependente e a independente. Não se sabe “quem causa quem”.

Custos de agência

Em firmas onde não se verifica um alinhamento entre os acionistas e o management, ou entre acionistas controladores e minoritários, onde não há nenhum instrumento de monitoramento (primeiro caso) ou de governança (segundo caso), é esperado um elevado montante de caixa retido. Neste caso, não foi possível obter uma proxy satisfatória. A melhor opção para o caso brasileiro seria uma análise da estrutura acionária das firmas, mas a tradução para uma variável quantitativa é difícil. Outra opção é utilizar uma constante para cada firma, que refletirá características específicas da firma não capturadas no modelo. Como será visto adiante, um dos modelos de regressão utilizará esta opção. A partir de uma comparação entre as constantes pode-se argumentar sobre custos de agência.

Custo de Financiamento Externo

Em firmas com maiores restrições financeiras, e por consequência com maior custo de financiamento externo, espera-se maior propensão à retenção de caixa. Muitos estudos usam o tamanho das firmas como proxy. As grandes firmas têm maior acesso aos mercados de capitais e, portanto, menores custos. Além disso, grandes volumes de captações diluem o custo fixo das transações. Firmas com ADRs listadas na bolsa de valores americana, e que os investidores internacionais têm maior conhecimento pelas informações disponibilizadas, têm ainda uma maior facilidade de acesso.

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aumento do risco Brasil aumenta os spreads das captações, inibindo novas operações. Para todas as firmas, o aumento do risco Brasil pode aumentar indiretamente os juros internos (transmissão via câmbio e inflação), além de aumentar a TJLP, taxa que remunera os contratos junto ao BNDES, também encarecendo a dívida. Portanto, o risco Brasil tem impactos nas principais fontes de financiamento das firmas brasileiras.

Uma variável muito utilizada como proxy ao custo de financiamento externo é o rating da firma. Como a amostra deste estudo é composta por muitas firmas que não possuem rating, esta proxy não será utilizada. No entanto a proxy para financial distress, que será utilizada como variável de controle, pode ser uma aproximação.

Volatilidade dos Fluxos de Caixa

Em firmas com fluxos de caixa voláteis, o estoque de liquidez tem um papel importante. Espera-se que firmas com alta volatilidade dos fluxos de caixa tenham maior propensão à retenção de caixa. As medidas utilizadas são o desvio-padrão do fluxo de caixa operacional e o desvio-padrão do fluxo de caixa livre.

Atratividade / Custo da Liquidez

Outra implicação é uma relação negativa entre a taxa de retorno dos investimentos produtivos e a liquidez. Esta relação torna-se positiva em se tratando da taxa de retorno dos ativos líquidos. Combinando as duas relações esperadas, quanto maior a diferença entre os retornos em investimentos produtivos e investimentos em ativos líquidos, menor é a atratividade de manter liquidez. A taxa de retorno sobre investimentos produtivos será calculada com base no fluxo de caixa operacional em relação aos ativos totais, e a taxa de retorno sobre ativos líquidos será medida pela taxa Selic.

Controles

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Capital de giro

Uma firma com alto nível de capital de giro tem um substituto próximo à liquidez, portanto tende a ter um menor nível de liquidez.

Alavancagem

O trabalho de Kim, Mauer e Sherman (1998) aponta para uma relação negativa entre alavancagem e liquidez. Uma explicação seria o fato de que, conforme a alavancagem aumenta, o custo para financiar liquidez aumenta, o que implica em redução da liquidez. Outra explicação é a de que firmas com acesso aos mercados, que são as que têm maiores alavancagens, podem usar empréstimos como substitutos à manutenção de ativos líquidos. Para o caso do Brasil, esta relação é questionável. Devido ao perfil de endividamento de curto prazo e risco de instabilidade econômica, as firmas tendem a manter um colchão de liquidez para evitar risco de insolvência. Portanto, serão analisados no modelo tanto o endividamento de longo prazo, quanto o endividamento de curto prazo.

Fluxo de Caixa

Assim como o capital de giro, o fluxo de caixa pode ser um substituto ao estoque de caixa, portanto firmas com nível de fluxo de caixa elevado tendem a ter menor nível de liquidez. Serão analisados o fluxo de caixa operacional e o fluxo de caixa livre. Utiliza-se as duas variáveis pois há menor controle da firma sobre a primeira, já que depende do volume de negócios, sendo que na segunda há controle sobre os investimentos.

Pode haver causalidade reversa, pois a firma pode ter elevado caixa porque tem elevado fluxo de caixa.

Dividendos

Firmas que tem o perfil de alta distribuição de dividendos e juros sobre capital próprio devem ter menor liquidez, mantendo-se outras variáveis constantes.

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Custos de financial distress

Firmas com propensão a financial distress devem ter maiores níveis de liquidez. Uma medida de financial distress é o ZSCORE de Altman. O ZSCORE é uma medida de probabilidade de default, calculada por um modelo de credit score. Este modelo foi criado em 1968 por Edward Altman, e desde então vem sendo bastante utilizado em análises empíricas como proxy para financial distress. O modelo teve posteriores atualizações, e em 2002 foi criada uma versão para países emergentes, seguindo a relação linear:

4 X * 05 , 1 3 X * 72 , 6 2 X * 26 , 3 1 X * 56 , 6

Z= + + +

onde:

X1 Capital de Giro / Ativos Totais X2 Lucros Retidos / Ativos Totais

X3 Lucro antes de Juros e Impostos (EBIT) / Ativos Totais X4 Patrimônio Líquido / Dívida

Quanto menor o ZSCORE, maior a propensão a financial distress, e um ZSCORE inferior a 1,1 significa a condição de distressed firm. Espera-se uma relação negativa entre o ZSCORE de Altman e o nível de liquidez.

Setor

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Ativos Líquidos / Ativos Totais (Médias por Setores) 0,0% 2,0% 4,0% 6,0% 8,0% 10,0% 12,0% 14,0% 16,0% 18,0% 20,0% 22,0% A g ro e P e sc a A lim en to s e B e b Co m é rc io C ons tr u ç ã o E let ro elet rô n ic o s En e rg ia El é tri c a M á qui na s I ndus t Mi n e raç ã o M ine ra is nã o M e t Ou tr o s P a p e l e C e lu lo se Pe tr ó le o e G a s Qu ím ic a Si d e ru r & M e ta lu r T e le co m u n ic açõ es Te x ti l T ra n sp o rt e S e rv iç V e ic ul o s e pe ç a s Média geral Período

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Ativos Líquidos / Ativos Totais (Médias Anuais)

4,0% 5,0% 6,0% 7,0% 8,0% 9,0% 10,0% 11,0% 12,0%

1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004

Média geral

Para o ambiente brasileiro, faz-se necessário adicionar alguns pontos que não foram abordados nos estudos mencionados até agora, pois estes estão baseados na economia americana.

Primeiro, deve-se esperar muita aversão ao risco por parte do management e dos próprios controladores das firmas, devido ao ambiente político e econômico instável do Brasil. Este fator deve levar as firmas brasileiras a aumentar suas posições em caixa, para assegurarem-se de que existem recursos para aplicação em investimentos e cumprimento de obrigações.

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Em firmas com maior alavancagem, principalmente de curto prazo, geralmente se preserva um colchão de liquidez para pagamentos das dívidas, pois há o risco de rolagem no caso de um “fechamento” do mercado. Portanto, espera-se que firmas com maior alavancagem total, principalmente de curto prazo, tenham maior nível de liquidez.

Como os custos de transação de uma captação no exterior são muito grandes (auditorias, firmas de advocacia, bancos de investimento), geralmente as firmas brasileiras aproveitam as “janelas” de oportunidade para captar um montante substancial de recursos, acima do que é necessário, para evitar novas operações em um curto espaço de tempo. Portanto, em períodos em que a percepção sobre a economia brasileira é favorável, as grandes firmas tendem a realizar grandes operações e “inundar” seus caixas. Em períodos em que a percepção se torna desfavorável, não se realiza captações externas, e a liquidez tende a se estabilizar.

Terceiro, ainda existem muitas firmas familiares e firmas com capital votante altamente concentrado. Isto faz com que os controladores possam usar a firma como veículo de gerenciamento de caixa, por vantagens comparativas relativas à escala ou tributos (questionável).

Quarto, a estrutura acionária de muitas firmas brasileiras, com apenas 1/3 das ações com direito a voto e a estrutura de holdings de participações em cadeia faz com que grupos controladores com pequena participação possam tomar as decisões estratégicas. Neste contexto, pode-se especular alguns motivos para se acumular caixa nas firmas, apesar da redução de custos de agência relacionados ao management. Com um grande montante de caixa sob seu poder, os controladores garantem grande flexibilidade na tomada de decisões, principalmente as aquisições ou mesmo a venda da firma. Como esses grupos geralmente têm participações em diversos negócios, existe a possibilidade de realização de transações entre firmas do grupo, beneficiando os controladores em detrimento dos acionistas minoritários, principalmente os preferencialistas. Este valor implícito da liquidez é superior ao custo da liquidez incidente em uma pequena participação no capital.

(23)

firmas muitas vezes só distribuem JCP até o limite da capacidade e não distribuem dividendos, retendo o que não é possível distribuir para fazê-lo em períodos futuros. Neste caso é melhor esperar pelo ganho fiscal, mesmo sabendo que este caixa não será utilizado na operação. Portanto, espera-se que firmas com baixo lucro líquido tenham maior retenção de caixa, pois devem distribuir pequeno montante de JCP.

A maior parte dos fatores adicionais que afetam a liquidez das firmas brasileiras devem se refletir em elevadas constantes no modelo (a constante geral, as constantes de períodos, as constantes de setor ou as constantes de firma).

Sobre os custos de liquidez no Brasil, pode-se dizer que são de difícil definição. Com uma curva de juros extremamente curta, não há como se calcular o prêmio de liquidez da estrutura a termo das taxas de juros. Uma forma de avaliar o custo é considerar o spread entre a taxa de captação de longo prazo e a taxa de aplicação do caixa (o que já foi mencionado como tecnicamente errado, mas que pode ser uma aproximação razoável).

5.

Descrição dos Dados e Estatísticas

A amostra consiste de dados de painel de 295 firmas brasileiras ou subsidiárias de firmas estrangeiras com ações na Bovespa, compreendendo 18 setores, em um intervalo de 11 anos, de 1994 a 2004. Para ser incluída na amostra, a firma deve ter pelo menos 3 anos de dados de acordo com as variáveis estabelecidas. Se fossem requeridos dados completos, poucas firmas comporiam a amostra, comprometendo os resultados devido ao reduzido número de dados. A maior parte dos dados foi obtida na Economática, onde foram compilados os balanços das firmas e outras informações relevantes.

Para cada firma e cada ano do período considerado, foi medido o nível de liquidez como a razão do caixa e outros investimentos líquidos em relação aos ativos totais (LIQRAT = (Disponível e Inv CP + Aplicacoes Financ CP) / Ativo Total). Esta é a variável dependente do modelo, que será relacionada às seguintes variáveis independentes:

Oportunidades de Investimentos

(24)

uma relação positiva entre LIQRAT e MVBV devido à precaução das firmas em relação aos recursos necessários para os investimentos.

Custo de Financiamento Externo

O tamanho da firma é medido pelo logaritmo natural do valor dos ativos da firma ajustados aos preços de 20043, e dividido por 100 para se ajustar à ordem de grandeza das demais variáveis (SIZE = ln(Ativo Total*Índice IPCA) / 100). Espera-se uma relação negativa entre LIQRAT e SIZE devido ao maior acesso e aos ganhos de escala das grandes firmas.

Volatilidade dos Fluxos de Caixa

A volatilidade do fluxo de caixa operacional (VOLCF) é calculada como o desvio padrão do fluxo de caixa operacional da firma, que no caso é representado pelo EBITDA (Earnings Before Interest, Taxes, Depreciation and Amortization), dividido pelo total de ativos, utilizando-se toda a amostra disponível da firma. A volatilidade do fluxo de caixa livre (VOLFCF) é calculada como o desvio padrão do fluxo de caixa livre da firma, que no caso é representado pelo EBITDA menos os Investimentos dividido pelo total de ativos. Estas variáveis não apresentam variações entre períodos, portanto não serão utilizadas com a presença de dummies de períodos. A variação de capital de giro não foi incluída no cálculo do fluxo de caixa, por já estar representada como variável do modelo. Espera-se uma relação positiva entre a liquidez das firmas e suas volatilidades de fluxo de caixa devido à precaução das firmas em relação ao risco de liquidez.

Rentabilidade dos Investimentos

É medido o spread de retorno entre os investimentos produtivos e os investimentos em ativos líquidos (RSPREAD). O retorno dos investimentos produtivos é medido pela razão

3_{O ajuste foi realizado multiplicando-se a variável pelo índice IPCA acumulado da data até}

(25)

entre o fluxo de caixa operacional da firma (CFRAT) e total de ativos e a rentabilidade dos ativos líquidos em termos reais é medido pela taxa SELIC subtraída da inflação. O uso da SELIC é devido ao fato de que as firmas geralmente aplicam seus recursos em títulos do governo ou títulos que, de alguma forma, seguem a taxa básica de juros da economia. Utiliza-se juros reais, pois assume-Utiliza-se que o fluxo de caixa operacional é corrigido pela inflação e, portanto, o correto benchmark é uma taxa de juros real. Um procedimento mais correto seria calcular a rentabilidade em relação aos ativos defasados em um período, mas o efeito prático é desprezível. Espera-se uma relação negativa entre LIQRAT e RSPREAD, pois um spread maior significa maior significa menor atratividade para o caixa.

Risco Brasil

O risco Brasil (RISK) foi medido como a média diária do logaritmo natural do spread entre o C-Bond e a Treasury americana (obtido diretamente da Economática). Espera-se uma relação negativa entre LIQRAT e RISK, pois quando o risco é menor abre-se uma janela para que as firmas captem recursos.

Variáveis de Controle

O capital de giro (WCAP) é medido como a razão entre o contas a receber mais estoques menos contas a pagar e o total de ativos. Espera-se uma relação negativa entre LIQRAT e WCAP, pois o capital de giro pode ser considerado um substituto ao caixa.

A alavancagem de longo prazo (LTLEV) e a alavancagem de curto prazo (STLEV) são medidas respectivamente como a razão entre dívida de longo prazo e total de ativos e dívida de curto prazo e total de ativos. Espera-se uma relação positiva entre LIQRAT e STLEV devido à precaução das firmas em relação ao pagamento da dívida. Já a relação entre LIQRAT e LTLEV deve ser positiva pelo mesmo motivo, mas com menos significância.

O fluxo de caixa livre (FCFRAT) já foi definido. Espera-se uma relação negativa entre LIQRAT e FCFRAT, pois o fluxo de caixa é um substituto ao estoque de caixa.

(26)

como um percentual do lucro líquido, corre-se o risco de ocorrer uma regressão espúria, prejudicando o resultado. Portanto, será utilizado apenas o lucro líquido.

O lucro líquido (EARRAT) é medido como a razão entre o lucro líquido e o ativo total (EARRAT = Lucro Líquido / Ativo Total). Espera-se uma relação negativa entre LIQRAT e EARRAT, devido ao menor pagamento de dividendos e juro sobre capital próprio.

Os custos de falência (financial distress) (ZSCORE) são medidos pelo ZSCORE de Altman, adaptados para mercados emergentes. Foi suprimido o termo referente ao capital de giro, pois o capital de giro já está sendo utilizado no modelo. Portanto a equação fica assim definida:

ZSCORE = 6,72 EBIT/Total de Ativos + 3,26 Lucros Retidos / Total de Ativos + 1,05 Patrimônio Líquido / Dívida

Espera-se uma relação negativa entre LIQRAT e ZSCORE, pois as firmas com maior score têm menores restrições ao financiamento externo, sem a necessidade de retenção de caixa.

Foram utilizadas dummies para os 18 setores (classificação resumida da Economática) e para os 11 períodos contidos na amostra.

No apêndice são mostrados diversos gráficos e tabelas com informações sobre as bases de dados. Em todas as regressões foram utilizadas duas bases de dados. A primeira consiste na base de dados completa (295 firmas), e a segunda na base de dados das maiores firmas, cujo tamanho está acima da mediana da amostra completa (148 maiores firmas). Percebe-se que na segunda amostra as dispersões são geralmente menores.

6.

Estimação do Modelo

(27)

Base de Dados Completa

PLS PLS Y PLS Y S PLS FE PLS FE Y

C 0,002456 na na na na

0,04 na na na na

Variáveis Principais

MVBV 0,000130 0,000206 -0,000310 -0,000074 -0,000012

0,27 0,42 -0,85 -0,28 -0,05

SIZE 1,199434 0,775715 0,946618 3,780741 3,809646

7,81*** 11,48*** 10,95*** 3,89*** 3,94***

VOLCF 0,057504 0,001239 0,095139

0,61 0,01 0,94

VOLFCF -0,032731 -0,015096 -0,079034

-0,65 -0,30 -1,54

RSPREAD -0,006382 0,070095 0,047734 -0,017045 -0,023903

-0,30 2,53** 1,69* -0,99 -0,80

RISK -0,012198 -0,014365

-1,50 -2,99***

WCAP 0,078447 0,070050 0,039257 -0,099639 -0,084632

3,59*** 3,32*** 1,67* -2,89*** -2,40**

STLEV -0,004432 -0,005285 -0,011633 0,018548 0,017342

-0,92 -1,12 -2,43** 1,73* 1,63

LTLEV -0,047904 -0,045278 -0,026170 0,001334 0,001074

-3,55*** -3,37*** -2,10** 0,10 0,08

FCFRAT 0,022199 -0,011486 -0,004251 0,035238 0,042485

1,08 -0,44 -0,17 1,86* 1,87*

EARRAT 0,001233 0,001363 0,001622 -0,002992 -0,003049

0,87 1,09 1,22 -2,25** -2,11**

ZSCORE -0,000018 -0,000054 -0,000055 -0,000149 -0,000154

-0,60 -1,78* -2,06** -2,76*** -2,67***

R-quadrado 0,04 0,04 0,15 0,66 0

R-quadrado ajustado 0,04 0,03 0,14 0,60 0,60

Prob(estatística F) 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

Estatísitca Durbin-Watson 0,49 0,49 0,54 1,28 1,27

PLS: Mínimos Quadrados Ordinários (Pool)

PLS Y: Mínimos Quadrados Ordinários (Pool) com dummies de períodos

PLS Y S: Mínimos Quadrados Ordinários (Pool) com dummies de períodos e setores PLS FE: Mínimos Quadrados Ordinários (Pool) com efeitos fixos

PLS FE Y: Mínimos Quadrados Ordinários (Pool) com efeitos fixos e dummies de períodos (*): coeficiente significativo no nível de 10%

(**): coeficiente significativo no nível de 5% (***): coeficiente significativo no nível de 1%

(28)

Base de Dados com Maiores Firmas

PLS PLS Y PLS Y S PLS FE PLS FE Y

C 0,272132 na na na n

3,45*** na na na n

a

MVBV -0,014185 -0,014720 -0,011058 -0,009471 -0,010429

-1,54 -1,46 -1,26 -1,80* -1,86*

SIZE -0,672252 0,113249 0,273068 1,593498 1,737732

-2,20** 0,85 1,84* 2,00* 2,25*

VOLCF -0,066135 -0,081751 0,055217

-0,51 -0,61 0,38

VOLFCF 0,040795 0,117066 0,006175

0,54 1,66* 0,09

RSPREAD -0,030195 -0,081828 -0,128355 0,009163 -0,013154

-1,07 -1,50 -2,44** 0,39 -0,27

RISK -0,016829 -0,020307

-1,61 -3,25***

WCAP 0,140900 0,163277 0,098762 -0,133665 -0,107116

4,00*** 5,14*** 2,78*** -2,96*** -2,29**

STLEV 0,165435 0,158878 0,116134 0,094531 0,087270

3,86*** 3,72*** 2,94*** 2,86*** 2,68***

LTLEV -0,034091 -0,037180 -0,015687 0,032856 0,030073

-1,32 -1,42 -0,57 1,37 1,25

FCFRAT 0,028962 0,083726 0,095764 0,062943 0,083015

0,87 2,34** 2,64*** 2,32** 2,81***

EARRAT 0,103992 0,096979 0,102623 0,056177 0,053458

1,28 1,21 1,43 1,70* 1,69*

ZSCORE 0,014453 0,015354 0,010928 0,008135 0,009198

1,67* 1,61 1,32 1,63 1,73*

R-quadrado 0,11 0,12 0,27 0,65 0,66

R-quadrado ajustado 0,10 0,10 0,24 0,59 0,59

Prob(estatística F) 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

Estatísitca Durbin-Watson 0,59 0,58 0,67 1,28 1,28

PLS Y S: Mínimos Quadrados Ordinários (Pool) com dummies de períodos e setores PLS FE: Mínimos Quadrados Ordinários (Pool) com efeitos fixos

(29)

Na primeira coluna, encontram-se os resultados das regressões no método Pooled Least Squares. O modelo segue a seguinte equação:

t , i t , i 13 t , i 12 t , i 11 t , i 10 t , i 9 t , i 8 t , i 7 t 6 t , i 5 i 4 i 3 t , i 2 t , i 1 0 t , i ˆ ZSCORE ˆ EARRAT ˆ DIVRAT ˆ FCFRAT ˆ LTLEV ˆ STLEV ˆ WCAP ˆ RISK ˆ RSPREAD ˆ VOLFCF ˆ VOLCF ˆ SIZE ˆ MVBV ˆ ˆ LIQRAT ε + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + β =

O subscrito i corresponde à firma e o subscrito t corresponde ao período.

MVBV tem pouca significância na regressão completa e sinal negativo na regressão com as maiores firmas, ao contrário do que se esperava (positivo, devido aos motivos de precaução). SIZE tem sinal positivo na regressão completa e negativo na regressão com as maiores firmas, ambas com significância, a última em linha com o que se esperava (ganhos de escala permitem reduzir a liquidez). As volatilidades dos fluxos de caixa tiveram pouca significância, o que ocorre nas demais regressões. Portanto, não será mais comentado. RSPREAD não é significativo e tem o sinal esperado (negativo devido à menor atratividade do caixa). RISK por pouco não atingiu o nível de 10% de significância e teve o sinal esperado (negativo devido ao maior volume de captações). WCAP ficou altamente significativo, mas com sinal contrário ao esperado (negativo devido ao efeito de substituição). STLEV é pouco significativo na regressão completa, e bastante significativo na regressão com as maiores firmas. O sinal é como o esperado (positivo devido aos motivos de precaução) e a relevância desta variável será sempre maior nas maiores firmas. LTLEV é significativo no nível de 5% na regressão completa, em linha com o argumento dos autores de referência (negativo devido ao maior acesso ao financiamento externo). FCF é positivo em ambas as regressões, ao contrário do esperado (negativo devido ao efeito de substituição), mas com pouca significância. EARRAT também tem baixa significância e sinal diferente do esperado (negativo devido ao maior potencial de pagamento de dividendos e JCP). ZSCORE tem maior significância na regressão com as maiores firmas, e tem o sinal contrário ao esperado (negativo devido ao menor custo de financiamento externo). No geral, as regressões tiveram baixo R-quadrado, o que é um sinal de variáveis omitidas, problema comum em estudos de painel. Existe também autocorrelação, conforme a estatística Durbin-Watson. Serão feitos ajustes adiante, para tentar corrigir tais problemas.

(30)

t , i 22 15 14 t , i 13 t , i 12 t , i 11 t , i 10 t , i 9 t , i 8 7 t , i 5 i 4 i 3 t , i 2 t , i 1 t , i ˆ 2004 ˆ ... 1997 ˆ 1996 ˆ ZSCORE ˆ EARRAT ˆ DIVRAT ˆ FCFRAT ˆ LTLEV ˆ STLEV ˆ WCAP ˆ RSPREAD ˆ VOLFCF ˆ VOLCF ˆ SIZE ˆ MVBV ˆ LIQRAT ε + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β =

Não há grandes variações em relação ao modelo anterior. A constante foi distribuída entre as dummies de período, e a variável RISK não entrou na regressão, por ser uma variável temporal. Na regressão completa, a maior alteração foi a mudança de sinal de RSPREAD, passando a ser positiva e significativa ao nível de 5%. Na regressão com as maiores firmas, SIZE passou a ser positivo, mas perdendo significância. É interessante observar o comportamento dos coeficientes das dummies de períodos, conforme as tabelas abaixo. Os maiores valores ocorrem em períodos em que a economia brasileira tinha boas perspectivas, como 1996, 1997, 2000, 2003 e 2004. Nos períodos de crises econômicas, como 1998, 1999, 2001 e 2002, os valores ficaram baixos. Pode-se interpretar que as firmas estavam se preparando para investir e/ou aproveitando as “janelas” de oportunidade para captar recursos, motivos que as proxies deveriam buscar, mas não o fizeram adequadamente.

Base de Dados Completa Base de Dados com Maiores Firmas

PLS Y PLS Y S PLS FE Y PLS Y PLS Y S PLS FE Y

1996 0,008485 0,011024 0,028574 1996 0,061686 0,063042 0,039242

0,68 0,89 2,99*** 3,63*** 3,93*** 2,74***

1997 0,002985 0,008263 0,018693 1997 0,051848 0,055524 0,033781

0,25 0,71 2,08** 3,18*** 3,57*** 2,52**

1998 0,006519 0,009784 0,010176 1998 0,030503 0,032055 0,017816

0,55 0,86 1,24 2,16** 2,44** 1,68*

1999 -0,014946 -0,004346 0,001017 1999 0,020301 0,031744 0,004565

-1,22 -0,36 0,10 1,23 2,00** 0,32

2000 -0,015296 -0,003969 0,004481 2000 0,031658 0,048494 0,012356

-1,17 -0,31 0,41 1,54 2,45** 0,73

2001 -0,026247 -0,011075 0,001735 2001 0,025170 0,044810 0,008030

-1,85* -0,77 0,44 1,17 2,20** 0,71

2002 -0,025887 -0,009653 0,005161 2002 0,029752 0,050984 0,013263

-1,91* -0,70 0,44 1,38 2,49** 0,71

2003 -0,016421 -0,002415 0,009688 2003 0,035249 0,054242 0,026470

-1,36 -0,20 0,92 1,85** 3,02*** 1,63

2004 -0,025543 -0,008188 0,009527 2004 0,024277 0,048343 0,020170

-1,89* -0,60 0,78 1,12 2,28** 1,04

PLS Y S: Mínimos Quadrados Ordinários (Pool) com dummies de períodos e setores PLS FE Y: Mínimos Quadrados Ordinários (Pool) com efeitos fixos e dummies de períodos (*): coeficiente significativo no nível de 10%

(31)

Na regressão seguinte (terceira coluna), foram inseridas as dummies de setores, criando novas constantes. A equação é:

t , i 38 24 23 22 15 14 t , i 13 t , i 12 t , i 11 t , i 10 t , i 9 t , i 8 t , i 7 t 6 t , i 5 i 4 i 3 t , i 2 t , i 1 t , i ˆ peças _ e _ Veículos ˆ .. ... ... Construção ˆ Comércio ˆ 2004 ˆ ... 1997 ˆ 1996 ˆ ZSCORE ˆ EARRAT ˆ DIVRAT ˆ FCFRAT ˆ LTLEV ˆ STLEV ˆ WCAP ˆ RISK ˆ RSPREAD ˆ VOLFCF ˆ VOLCF ˆ SIZE ˆ MVBV ˆ LIQRAT ε + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β =

Não há grandes variações em relação ao modelo anterior. As dummies de períodos mantêm o mesmo comportamento. Os R-quadrados das regressões tem significativa melhora, mas a autocorrelação ainda é alta. Quanto aos setores, nas tabelas abaixo pode-se observar as constantes por setor. Destaca-se a constante para o setor de Comércio, setor que tem por característica um elevado volume de liquidez devido à relevância e sensibilidade do capital de giro. O setor de Máquinas Industriais é o segundo em nível de liquidez. Setores que ficaram consistentemente nos menores níveis de liquidez foram Siderurgia, Construção Civil, Petróleo e Gás, Transportes e Peças e Energia.

Conforme já mencionado, as variáveis omitidas são geralmente um problema para estudos de dados em painel. Existem atributos não observáveis nas firmas, tais como

Base de Dados Completa Base de Dados com Maiores Firmas

PLS Y S PLS Y S

Alimentos e Bebidas 0 Alimentos e Bebidas 0

Comércio 0,075627 Comércio 0,090902

3,72*** 3,60***

Construção -0,063604 Construção -0,135381

-4,19*** -7,55***

Eletroeletrônicos 0,001947 Eletroeletrônicos -0,014226

0,11 -0,66

Energia Elétrica -0,108664 Energia Elétrica -0,086907

-9,35*** -6,28***

Máquinas Indust 0,027354 Máquinas Indust 0,014015

1,32 0,56

Mineração -0,022618 Mineração -0,042732

-1,28 -2,60***

Minerais não Met 0,009743 Minerais não Met -0,027261

0,41 -0,92

Papel e Celulose -0,032046 Papel e Celulose -0,013057

-2,15** -0,79

Outros -0,002188 Outros 0,021237

-0,15 1,29

Petróleo e Gas -0,057134 Petróleo e Gas -0,056079

-4,11*** -3,95***

Química -0,021798 Química -0,001579

-1,75* -0,10

Siderur & Metalur -0,056763 Siderur & Metalur -0,064077

-4,86*** -4,81***

Telecomunicações -0,012864 Telecomunicações 0,007243

-0,84 0,41

Textil -0,047804 Textil -0,028026

-4,24*** -1,98**

Transporte Serviç -0,086233 Transporte Serviç -0,071876

-5,82*** -3,21***

Veiculos e peças -0,059348 Veiculos e peças -0,011589

-4,87*** -0,46

PLS Y S: Mínimos Quadrados Ordinários (Pool) com dummies de períodos e setores (*): coeficiente significativo no nível de 10%

(32)

características dos acionistas controladores e gestores, que não são observáveis, mas explicam boa parte do comportamento das firmas em relação ao nível de liquidez. Uma técnica bastante utilizada, e que foi testada neste estudo, é considerar efeitos fixos, que faz um papel semelhante ao de uma dummy por firma. Este coeficiente fixo explica as variáveis omitidas. Outra técnica possível é a de efeitos aleatórios, em que as dummies também variam por período. Optou-se pela utilização de efeitos fixos porque são recomendados em situações em que a dummy tem correlação com outras variáveis explanatórias, o que é o caso deste estudo. O modelo segue a equação:

t , i t , i 13 t , i 12 t , i 11 t , i 10 t , i 9 t , i 8 t , i 7 t 6 t , i 5 t , i 2 t , i 1 i t , i ˆ períodos _ de _ dummies ZSCORE ˆ EARRAT ˆ DIVRAT ˆ FCFRAT ˆ LTLEV ˆ STLEV ˆ WCAP ˆ RISK ˆ RSPREAD ˆ SIZE ˆ MVBV ˆ aˆ LIQRAT ε + + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + ∗ β + =

Existe um potencial problema ao utilizar-se efeitos fixos em painéis desbalanceados, como no caso. No entanto, isto ocorre quando as razões para a falta de dados tiverem correlação com as variáveis explanatórias, o que não é o caso.

Voltando aos resultados das regressões e considerando as regressões com o uso de efeitos fixos (colunas 3 e 4), percebe-se que os resultados gerados são bastante superiores. A maior parte dos coeficientes atinge maior nível de significância, os R-quadrados aumentam drasticamente e o problema de autocorrelação é bem reduzido. É, sem dúvida, o modelo mais adequado neste estudo.

A variável MVBV continua não tendo poder explicativo no modelo completo, mas tem significância e coeficiente negativo no modelo com firmas maiores, ao contrário do esperado (positivo devido aos motivos de precaução). SIZE continua tendo coeficiente positivo, não restando dúvida que há uma anomalia na relação entre liquidez e tamanho nas firmas brasileiras. As volatilidades foram excluídas das regressões com efeitos fixos, por terem valores fixos por firma, com todos os efeitos refletidos na constante ai. RSPREAD

(33)

esperado. Este resultado corrobora o argumento de que as grandes firmas realizam captações em grandes volumes, aproveitando as “janelas” de oportunidade e diluindo os custos fixos das operações. O coeficiente de FCFRAT é positivo e significativo em todas as regressões, ao contrário do esperado (negativo devido ao efeito substituição). Este resultado mostra que as firmas não controlam o estoque de liquidez de acordo com o fluxo de caixa livre. O que parece ocorrer é que a liquidez é uma variável completamente endógena, ou seja, mesmo que esteja prevista uma elevada entrada de caixa na firma, esta não corrige o seu nível de liquidez para se ajustar ao montante ótimo. EARRAT e ZSCORE têm comportamentos semelhantres, com sinais diferentes nos modelos completo e maiores firmas. As dummies de períodos mantêm o mesmo comportamento das regressões anteriores.

A partir dos resultados gerados, foram derivados modelos com maior aderência e mais parsimoniosos. O método escolhido foi o de Pooled Least Squares com efeitos fixos, pois foi o que gerou maior aderência e o maior número de coeficientes significativos. As variáveis que geraram coeficientes não significativos foram excluídas e as variáveis FCFRAT, CFRAT, EARRAT, ZSCORE e RSPREAD foram utilizadas alternadamente, para evitar problemas de multicolinearidade, pois todas têm um grande componente relacionado ao EBIT (lucratividade). A base de dados é a das maiores firmas, pois estas apresentaram resultados mais comportados.

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Regressão no Método PLS com Efeitos Fixos

Basede Dados com Maiores Firmas

FCFRAT CFRAT EARRAT ZSCORE RSPREAD

C na na na na n

na na na na na

a

MVBV -0,000751 -0,000734 -0,000654 -0,019463 -0,000674

-2,08** -2,13** -1,58 -4,66*** -1,72*

SIZE 2,437695 2,258202 1,673222 1,447992 1,945991

3,18*** 2,97*** 2,20** 1,87* 2,54**

RSPREAD 0,052116

2,34**

RISK -0,022607 -0,021559 -0,020330 -0,022706 -0,020743

-3,72*** -3,52*** -3,28*** -3,78*** -3,40***

WCAP -0,122370 -0,120251 -0,106445 -0,118461 -0,123587

-2,92*** -2,76*** -2,61*** -2,84*** -2,77***

STLEV 0,071080 0,076167 0,086145 0,102817 0,066150

2,20** 2,35** 2,64*** 3,12*** 2,05**

LTLEV 0,022708 0,015737 0,026201 0,030925 0,005953

0,96 0,66 1,07 1,24 0,25

CFRAT 0,125453

2,75***

FCFRAT 0,099011

3,78***

EARRAT 0,090000

2,53**

ZSCORE 0,017728

4,51***

R-squared 0,64 0,64 0,64 0,65 0,64

Adjusted R-squared 0,58 0,58 0,58 0,59 0,58

Prob(F-statistic) 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

Durbin-Watson stat 1,24 1,26 1,30 1,29 1,26

(35)

7.

Análise dos Resultados

Na tabela abaixo é mostrada uma comparação dos sinais esperados dos coeficientes das regressões preliminares contra os sinais realizados.

A análise será focada no modelo mais parsimonioso. A tabela abaixo resume os resultados:

Base Completa Base com Maiores Firmas

Sinal

Esperado PLS PLS Y PLS Y S PLS FE PLS FE Y PLS PLS Y PLS Y S PLS FE PLS FE Y

MVBV + + + - - - -* -*

SIZE - +*** +*** +*** +*** +*** -** + +* +** +**

VOLCF + + + + - - +

VOLFCF + - - - + +* +

RSPREAD - - +** +* - - - - -** +

-RISK - - -*** - -***

WCAP - +*** +*** +* -*** -** +*** +*** +*** -*** -**

STLEV + - - -** +* + +*** +*** +*** +*** +***

LTLEV -*** -*** -** + + - - - + +

FCFRAT - + - - +* +* + +* +** +* +***

EARRAT - + + + -** -** + + + +* +*

ZSCORE - - -* -** -*** -*** +* + + + +*

PLS Y: Mínimos Quadrados Ordinários (Pool) com dummies de períodos PLS Y S: Mínimos Quadrados Ordinários (Pool) com dummies de períodos e setores PLS FE: Mínimos Quadrados Ordinários (Pool) com efeitos fixos

(**): coeficiente significativo no nível de 5% (***): coeficiente significativo no nível de 1%

V a ri áveis P rin cip a is V a ri áveis d e Co n tr o le Sinal Esperado Sinal Realizado

MVBV +

-SIZE - +

RSPREAD - +

RISK -

-WCAP -

-STLEV + +

CFRAT - +

FCFRAT - +

EARRAT - +

ZSCORE - +

(36)

A variável MVBV teve coeficiente negativo, ao contrário do esperado (positivo devido ao motivo de precaução). Um potencial problema desta proxy é o fato de poucas ações do mercado brasileiro terem liquidez suficiente para uma eficiente formação de preços. Portanto, não foi possível se ter uma boa diferenciação entre firmas na formação de liquidez, quando se tentou analisar o potencial de futuros investimentos. No entanto, em um âmbito geral, as regressões com dummies de períodos mostram claramente que os períodos em que a economia brasileira se encontrava em um bom momento, com perspectivas de crescimento, o nível de liquidez das firmas brasileiras aumentou. Este resultado é consistente com a teoria de pecking order, em que as firmas formam o colchão de liquidez, principalmente retendo recursos próprios, para garantir a realização dos investimentos. Outro problema pode ser a causalidade reversa, já mencionada anteriormente.

A variável SIZE mostrou uma anomalia, contrariando o argumento de economia de escala, que é colocado desde os primeiros trabalhos sobre o tema. Seguem possíveis argumentações:

As grandes firmas têm controle e gestão mais dispersos. Portanto, o controle tende a ser menos rigoroso, e os custos de agência maiores. Como é de interesse da gestão manter o caixa, este é retido na firma. Isto pode ser verificado analisando-se o que as firmas pagam de dividendo comparado ao dividendo mínimo. Em muitas das grandes firmas, é praticado o pagamento mínimo. No entanto, pode-se argumentar que no Brasil este problema não é tão grave pois o controlador tem influência direta na gestão da firma.

A aversão ao risco dos gestores das grandes firmas tende a ser maior. Com uma remuneração elevada, sendo que parte em remuneração variável, que não é afetada pela presença do caixa, a gestão tem incentivo a manter um grande colchão de liquidez para eliminar qualquer risco de turbulência, mantendo o seu status quo. Outro ponto é que o elevado nível de caixa é um inibidor para que a firma possa tornar-se um target de aquisição. No mercado de controle corporativo, as firmas com elevada liquidez estão muito mais na posição compradora do que vendedora.

(37)

Teoricamente, o modelo deveria capturar este efeito em LTLEV, mas como as grandes firmas apresentam comportamento distinto, os efeitos podem estar refletidos em SIZE.

As grandes firmas têm maior atividade em programas de fusões e aquisições. Este é um assunto a ser verificado, da mesma maneira que Harford (1999) verificou em firmas americanas. Se os resultados forem similares, firmas com menor controle sobre custos de agência (as grandes firmas, conforme argumentado), tendem a reter maior montante de liquidez e ter maiores gastos com fusões e aquisições. Outro ponto importante a analisar é a atuação dos fundos private equity, que controlam diversas firmas e podem realizar operações em benefício próprio, com expropriação de valor dos acionistas minoritários.

As grandes firmas conseguem obter ganhos de arbitragem. Em várias

situações, as firmas têm a oportunidade de captar recursos no mercado internacional a custos baixos, realizar as operações de hedge cambial e ainda aplicar os recursos a uma taxa superior ao seu custo (na prática conseguem captar abaixo do CDI e aplicar no CDI). Não há nada de errado com essa prática desde que avaliado se não há potenciais riscos nestas operações.

A soma destes fatores dominaria o que foi argumentado na teoria, em que as grandes firmas teriam maiores economias de escala nas questões transacionais e menor custo de financiamento externo, fazendo com que as necessidades de caixa fossem menores.

O risco Brasil apresentou os sinais esperados (negativo devido ao maior volume de captações). Isto mostra que as firmas aproveitam o momento de menor custo de financiamento para captar grandes volumes de recursos.

O capital de giro apresentou sinais negativos como esperado (efeito substituição). Portanto, o capital de giro funciona como um substituto ao caixa, e firmas com alto nível de capital de giro demandam menor nível de liquidez.

O endividamento de curto prazo comportou-se da maneira esperada (sinal positivo devido à precaução). As firmas com maior volume de endividamento de curto prazo formam um colchão de liquidez para o pagamento destas obrigações.

(38)

ZSCORE comportaram-se de maneira contrária ao esperado. As firmas com maior fluxo de caixa apresentaram maior liquidez, ou seja, não se observa o efeito de substituição entre estoque e fluxo de caixa. Este é um argumento para se concluir que o nível de liquidez tem um grande componente endógeno, verificando-se a argumentação da teoria do pecking order para o comportamento da liquidez no curto prazo. Pode-se argumentar também que há causalidade reversa, pois não se sabe com precisão quando é feito o ajuste do estoque de liquidez em relação à entrada de caixa.

Firmas com elevado fluxo de caixa e pagamento de dividendos são geralmente firmas em estágio de maior maturidade, com menos oportunidades de investimentos. Conforme Jensen (1986), estas firmas deveriam ter menor nível de liquidez, pois um excesso de caixa só serviria para aumentar o risco de aquisições e outros investimentos sem criação de valor.

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Firma Caixa – Div CP (% Ativos)

Caixa – Div CP (R$ MM)

Div Proposto (% LL)

Div Proposto (R$ MM)

Dividendo Proposto / (Caixa – Div CP)

(%)

1 32 568 25 41 7

2 24 848 25 121 14

3 22 407 25 70 17

4 20 384 25 75 20

5 16 720 38 165 23

6 15 2.101 41 503 24

7 12 125 36 32 26

8 12 243 26 16 7

9 10 273 77 101 37

10 10 234 43 173 74