O VALOR ECONÔMICO ADICIONADO (EVA ) POSSUI MAIOR RELAÇÃO COM O RETORNO DAS AÇÕES DO QUE O LUCRO LÍQUIDO NO BRASIL?

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O VALOR ECONÔMICO ADICIONADO (EVA®) POSSUI MAIOR RELAÇÃO COM O RETORNO DAS AÇÕES DO QUE O LUCRO LÍQUIDO NO BRASIL?

AUTORES:

Alexandre Di Miceli da Silveira

Doutorando e Mestre em Administração/Finanças pela FEA/USP

R. Afonso de Freitas, 320 ap. 71 CEP 04006-051 Paraíso São Paulo - SP Tel.: +55 11 3885 1412

e-mail: alexfea@usp.br

Rodrigo Takashi Okimura

Doutorando em Engenharia pela POLI/USP e Mestre em Administração/Finanças pela FEA/USP

R. Afonso de Freitas, 320 ap. 71 CEP 04006-051 Paraíso São Paulo - SP Tel.: +55 11 3884 8196

e-mail: okimura@usp.br

Almir Ferreira de Sousa

Professor Livre-Docente do Departamento de Administração/Finanças da FEA/USP Av. Prof. Luciano Gualberto, 908 - Prédio FEA 1 - sala G 116

05508-900 Cidade Universitária - São Paulo - SP Tel.: +55 11 3091 6077

e-mail: abrolhos@usp.br

RESUMO

O Valor Econômico Adicionado (EVA®) é um dos principais expoentes de uma nova classe de métricas que visam a mensurar o conceito de lucro residual. Existe um senso comum de que as medidas relacionadas ao lucro residual são mais apropriadas do que as medidas relacionadas ao lucro contábil como preditoras da expectativa de desempenho futuro de uma determinada empresa. Este artigo visa a testar a hipótese de que a medida de lucro residual EVA® possui maior relação com o retorno das ações do que as medidas de lucro contábil representadas pelo lucro líquido e pelo fluxo de caixa operacional. Aplicou-se o método dos mínimos quadrados ordinários e os procedimentos de efeitos aleatórios e efeitos fixos para um painel de companhias abertas brasileiras entre os anos de 1997 a 2003. Os resultados indicaram uma superioridade do EVA® em relação ao lucro líquido e ao fluxo de caixa operacional na associação com o retorno das ações para todas as especificações testadas, sugerindo que as medidas de desempenho levando em conta o custo de oportunidade dos recursos investidos na companhia por credores e acionistas fornecem uma melhor predição do retorno das ações do que as métricas baseadas exclusivamente em dados contábeis.

PALAVRAS-CHAVE

Lucro Residual, Valor Econômico Adicionado (EVA®), Valor da Empresa.

O Valor Econômico Adicionado (EVA®) possui maior relação com o retorno das ações do que o Lucro Líquido no Brasil?

1. Introdução

Existe uma importante discussão na área de finanças corporativas sobre qual métrica de retorno seria mais associada ao retorno das ações no mercado, isto é, qual métrica explicaria melhor o desempenho das ações. Em linhas gerais, existem métricas relacionadas ao lucro residual, que levam em consideração o custo de oportunidade de todos os fornecedores de recursos das empresas, e métricas relacionadas ao lucro contábil, que utilizam o lucro indicado na demonstração de resultados oficial da companhia comparando-o aos seus ativos, patrimônio líquido ou receitas. O valor econômico adicionado (EVA®

1_{) é uma das métricas de lucro residual mais utilizadas, enquanto que o lucro líquido é a}

principal medida de lucro contábil.

O presente artigo procura contribuir para esta discussão, testando a associação das métricas EVA e lucro líquido em relação ao retorno das ações das companhias abertas brasileiras. A motivação do estudo deriva do crescente destaque que o assunto vem tendo no meio empresarial, na imprensa e no meio acadêmico, além do potencial interesse dos órgãos responsáveis pela adoção das práticas contábeis. Os resultados podem sugerir qual métrica constituiria um vetor mais apropriado do preço das ações, contribuindo para melhor avaliação das companhias pelos investidores. O artigo está estruturado da seguinte forma: a seção 2 apresenta a fundamentação teórica para a elaboração do teste empírico. A seção 3 apresenta a metodologia do estudo, incluindo a descrição das variáveis utilizadas, do modelo de pesquisa, do método estatístico e da amostra. A seção 4 apresenta e discute os principais resultados obtidos. A seção 5 apresenta as considerações finais do trabalho.

2. Fundamentação Teórica 2.1 O Lucro Residual

Desde Marshall (1890) os economistas têm enfatizado que, para uma empresa gerar valor, ela deve obter um retorno maior do que o custo do capital de terceiros nela alocado e do que o custo do seu capital próprio. No século 20, o mesmo conceito foi operacionalizado com vários rótulos, entre eles o conceito de lucro residual. Segundo Biddle et al. (1997, p. 302), a General Motors utiliza-se deste conceito desde 1920 e a General Eletric utiliza o termo “lucro residual” desde os anos 50. Mais recentemente, a Stern Stewart & Company estabeleceu uma variante do lucro residual, registrando-o como Economic Value Added (EVA®) e sugerindo que essa variante deveria ser utilizada como medida de desempenho interna e externa à empresa, ao invés do lucro contábil ou da geração de caixa da companhia (fluxo de caixa operacional). Enquanto as medidas contábeis de lucro líquido medem o lucro livre dos gastos com juros decorrentes das dívidas na estrutura de capital, o lucro residual mede os lucro livre do custo total das dívidas e do capital próprio. Recentemente acadêmicos e profissionais de mercado têm mostrado interesse por modelos de avaliação de empresas que expressem o valor como uma combinação de valor contábil mais a geração futura de lucro residual (ou “lucro anormal”). Um exemplo desta abordagem é o modelo do lucro econômico para avaliação de empresas, apresentado por Copeland et al. (2002, p. 147) e Rappaport (2001, p. 144).

Para computar o lucro residual, parte-se do lucro operacional líquido após impostos ( NOPAT - Net Operating Profit After Taxes), subtraindo-se o custo médio ponderado de

capital (WACC - Weighted Average Cost of Capital) multiplicado pelo total de capital investido nas atividades operacionais da empresa ( CAPITAL ). Em termos de notação, tem-se:

( )

[

]

t 1

Lucro Residual RIt =NOPATt − WACCt*CAPITALt− (Equação 1)

Segundo White et al. (2003, p. 134), a taxa de retorno sobre o capital investido ( ROA – Return on Assets) de uma empresa é dada por:

Lucro Liquido + Custo Dividas Apos Impostos Ativo Total Medio

NOPAT ROA

CAPITAL

= ≅ (Equação 2)

Desta forma, o NOPAT pode ser expresso de forma alternativa como o retorno sobre o capital investido multiplicado pelo capital investido, e o lucro residual pode ser expresso como:

[

* 1

] [

* 1

]

t t t t t

RI = ROA CAPITAL₋ − WACC CAPITAL₋ (Equação 3)

Re-agrupando o lado direito dos termos da Equação 3, observa-se que as empresas produzem um lucro residual positivo ao obterem uma margem positiva entre o retorno sobre o capital investido e o custo de capital:

[

]

* 1

t t t t

RI = ROA −WACC CAPITAL₋ (Equação 4)

Segundo Biddle et al. (1999, p.3), sob outra perspectiva, o lucro residual pode ser visto como o lucro líquido contábil tradicional ( NI ) menos o montante decorrente do custo do capital próprio, onde o montante do custo do capital próprio pode ser expresso como o valor contábil do patrimônio líquido ( BV - Book Value) vezes o custo do capital próprio (k ): e

[

* 1

]

t t et t

RI =NI − k BV₋ (Equação 5)

Com base na Equação 4, Biddle et al. (1999, p.3) sugerem três maneiras pelas quais as empresas podem aumentar seu lucro residual:

• Aumentando o NOPAT e o ROA ;

• Reduzindo o WACC ;

• Re-alocando o capital, de investimentos com margens negativas entre o retorno sobre o capital investido e o custo de capital para investimentos com margens positivas.

Um ponto de vista contábil sobre como o lucro líquido se relaciona com a riqueza dos acionistas é desenvolvido por Ohlson (1995), que considera o modelo de desconto de dividendos de avaliação do valor do patrimônio líquido. Nesse modelo, o valor de mercado do patrimônio líquido (V ) é expresso como o valor presente líquido dos dividendos futuros: _t

(

)

1 1 j t j t j j _e D V k =∞ + = = +

∑

(Equação 6)

Segundo Ohlson (1995), a Equação 6 pode ser reorganizada utilizando a chamada “substituição de superávits líquidos”2

, onde o superávit líquido representa a convenção contábil de que o valor contábil do patrimônio líquido é alterado somente pelo lucro liquido e dividendos pagos aos acionistas, conforme a Equação 7:

1

t t t t

BV =BV₋ +NI −D (Equação 7)

Isolando o lucro líquido (NI ) na Equação 5 e os dividendos pagos aos acionistas (_t D ) _t na Equação 7, e substituindo no modelo de desconto de dividendos da Equação 6, obtém-se o valor de mercado do patrimônio líquido em termos do lucro residual descontado e do valor contábil do patrimônio líquido:

(

)

(

)

1 1 1 1 j t j e t j t j t j j e RI k BV BV V k =∞ + + − + = + + − = +

∑

(Equação 8)

Segundo Biddle et al. (1999, p.4), pode-se assumir que

(

1

)

t j j e BV k + + se aproxima de 0

quando j se aproxima de ∞. Com base nessa premissa, o valor de mercado do patrimônio líquido pode ser expresso apenas em função do valor patrimonial no início do período e do lucro residual descontado:

(

)

1 1 j t j t t j j e RI V BV k =∞ + = = + +

∑

(Equação 9)

Como o relacionamento descrito na Equação 9 é valido para o lucro residual mas não para os lucros contábeis (por não incluírem um montante decorrente do custo do capital próprio), poder-se-ia esperar que o lucro residual fosse superior aos lucros contábeis na explicação do valor da empresa e dos retornos das ações. Entretanto, segundo Biddle et al. (1999), um problema chave dessa inferência é que os participantes do mercado possuem apenas dados disponíveis do passado para estimar o lucro residual futuro, que não pode ser observado.

Com base na Equação 9, Stern Stewart criou uma outra métrica de desempenho denominada Valor de Mercado Adicionado ( MVA )3_{. O MVA é uma medida do valor de}

mercado do patrimônio líquido (criado pelos gestores) em excesso ao capital próprio investido, sendo expresso pela equação:

(

)

1 1 j t j t t t j j e RI MVA V BV k =∞ + = = − = +

∑

(Equação 10)

2.2 O valor econômico adicionado (EVA)

O EVA é o principal exemplo de uma nova classe de métricas introduzida no início dos anos 90 por empresas de consultoria para tentar mensurar o conceito de lucro residual4_{. Outras}

métricas de desempenho comercializadas por empresas de consultoria incluem o retorno sobre o investimento em termos de fluxo de caixa ( CFROI ) pela Holt Value Associates, o retorno total para o negócio (TBR ) pelo Boston Consulting Group, o valor adicionado para o acionista ( SVA ) pela Alcar e a gestão do valor econômico ( EVM ) pela KPMG, entre outras. Conforme apresentado por Biddle et al. (1997), existe uma ligação entre lucro contábil, geração de caixa, lucro residual e EVA. Inicialmente, decompõe-se o Lucro Líquido antes de itens extraordinários ( EBEI ) em fluxo de caixa operacional ( FCO ) mais “adições” (accrual):

" "

EBEI =FCO+ Adicoes (Equação 11)

Como “adições”, são consideradas todas as diferenças do EBEI para o FCO , incluindo depreciação, amortização, variação de ativos e passivos que não são caixa, entre outros. Em seguida, Biddle et al. (1997) definem o lucro operacional após impostos ( NOPAT ) como lucro ( EBEI ) mais o custo de dívida ajustado pelo benefício fiscal:

+ custo divida ajustado pelo beneficio fiscal

NOPAT =EBEI (Equação 12)

Ajustando o NOPAT e o total de ativos ao que os autores do EVA vêem como algumas “distorções” do modelo contábil de demonstrações financeiras, obtém-se:

+ Ajustes Contabeis - *(capital total - Ajustes Contabeis)

EVA=NOPAT WACC (Equação 13)

Relacionando as partes acima, o EVA pode ser decomposto em:

+ "adicoes" + custo divida - *(capital total - Ajustes Contabeis)

EVA=CFO WACC

EBEI

NOPAT

Lucro Residual

2.3 A relação do EVA com o retorno das ações – estudos anteriores

Os proponentes do EVA e de outras medidas de lucro residual argumentam que essas medidas explicam melhor o retorno das ações e o valor das empresas do que as métricas baseadas em dados contábeis. Biddle et al. (1997) realizaram o estudo mais sistemático sobre a relação entre EVA e retorno das ações, concluindo que o lucro líquido contábil possui uma maior grau de explicação do que o EVA em relação ao movimento do preço das ações. Biddle et al. (1997) examinaram três questões específicas:

• O EVA e/ou o lucro residual ( RI ) dominam o lucro líquido ( NI ) e o fluxo de caixa operacional ( FCO ) na explicação dos retornos anuais contemporâneos das ações?

• Os componentes únicos ao EVA e/ou o lucro residual ( RI ) ajudam a explicar os retornos contemporâneos das ações além do que é explicado pelo lucro líquido ( NI ) e pelo fluxo de caixa operacional ( FCO )?

• O EVA domina o lucro líquido na explicação do valor das empresas?

Em relação à primeira questão, os resultados indicaram que o lucro líquido contábil é significativamente mais associado com o retorno anual ajustado das ações (R2 ajustado = 13%) do que o lucro residual (R2 ajustado = 7%) e do que o EVA (R2 ajustado = 6%), e de que todas as três métricas dominam o fluxo de caixa operacional (R2 ajustado = 3%). Os resultados foram consistentes a diversas especificações alternativas, não apoiando a hipótese de que o EVA é melhor do que o lucro líquido na sua associação com os retornos das ações, já que, de maneira oposta, o lucro líquido se apresentou melhor do que o EVA na média.

Em relação à segunda questão, Biddle et al. (1997) concluem que o lucro líquido possui o maior conteúdo informacional relativo, sugerindo que o EVA , o RI e o FCO possuem um conteúdo informacional incremental muito pequeno e não significante estatisticamente. Finalmente, em relação à terceira questão, as evidências indicam que o lucro líquido quase sempre domina o EVA na relevância de valor para os participantes do mercado.

3. Metodologia da Pesquisa 3.1 Modelo Empírico

O estudo aplicará a metodologia desenvolvida por Biddle et al. (1997, 308), com a hipótese fundamental de que o EVA fornece um conteúdo informacional maior do que o lucro líquido em relação ao retorno de mercado das ações. Utilizando os procedimentos estatísticos padrão, uma primeira abordagem seria analisar o conteúdo informacional de cada métrica por meio do coeficiente angular do seguinte modelo:

1 1 Xt t o t t EP RAM b b VMPL₋ ε = + + (Equação 14) Onde: t

RAM – medida do retorno anormal ou inesperado para um período de tempo t (variável dependente);

1

Xt t

EP

VMPL₋ – é erro de previsão para uma determinada medida de desempenho ( EVA , FCO ou Lucro Líquido), dividida pelo valor de mercado do patrimônio líquido no início do período;

t

ε – termo de erro aleatório (estocástico).

O erro de previsão (EP_t) é calculado pela diferença entre o valor realizado de uma determinada medida de desempenho (X_t) e a expectativa de mercado (E X

( )

_t :

( )

t t t

EP= X −E X (Equação 15)

Utilizando a metodologia de Biddle et al. (1997, p. 309), calculando-se a expectativa de mercado como formada a partir de um processo estocástico linear discreto (na sua forma auto-regressiva):

( )

t 1 t 1 2 t 2 3 t 3 ...

E X = +δ φX ₋ +φ X ₋ +φ X₋ + (Equação 16)

Onde:

δ– constante;

φ– parâmetros auto-regressivos.

Substituindo a Equação 16 na (Equação 14, obtém-se:

(

)

(

)

1 1 1 2 2 3 3 ... 1 t o t t t t t t RAM = +b b X − δ φ+ X ₋ +φ X ₋ +φ X ₋ + VMPL₋ +ε Desta forma: ' ' ' ' ' 0 1 1 2 1 1 3 2 1 4 3 1 ... t t t t t t t t t t RAM = +b b X VMPL₋ +b X ₋ VMPL₋ +b X₋ VMPL₋ +b X ₋ VMPL₋ + +ε (Equação 17)

A equação acima relaciona o retorno anormal (RAM ) às medidas de desempenho, _t divididas pelo tamanho da empresa, onde

( )

'

0 0 1 E b = −b bδ, E b

( )

1' =b1 e

( )

' 1 i i i E b = −bφ₋ para i>1.

Na (Equação 17, a aproximação para a expectativa de mercado é estimada conjuntamente com o coeficiente de inclinação ( '

i

b), utilizando os mesmos dados e critérios de otimização (mínimos erros quadrados médios).

A (Equação 17 fornece uma ampla gama de especificações alternativas que podem ser usadas para as expectativas de mercado, incluindo random-walk, ARIMA (Auto-Regressive Integrated Moving Average), etc. Apesar de a (Equação 17 ser flexível em termos de permitir qualquer número de observações passadas possam ser incluídas como variáveis explanatórias (independentes), na presença de possíveis mudanças estruturais ao longo do tempo, a (Equação 17 limita-se a uma única defasagem de tempo para os testes, obtendo-se o seguinte modelo empírico:

0 1 1 2 1 1

t t t t t t

RAM = +b b X VMPL₋ +b X ₋ VMPL₋ +ε (Equação 18)

O teste é composto de forma que a comparar o R2 e o R2-ajustado das regressões utilizando distintas medidas de desempenho (X_t, que pode ser EVA , FCO ou Lucro Líquido) divididas pelo valor de mercado do patrimônio líquido (VMPL) no início do período. Foram empregados o método dos mínimos quadrados ordinários e os procedimentos de efeitos fixos e efeitos aleatórios para um painel de empresas entre 1997 a 2003.

3.2 Definição Operacional das Variáveis 3.2.1 Variável dependente

A variável dependente é o retorno de mercado ajustado, expresso por:

RAM – Retorno anormal de mercado da ação, expresso como o retorno acumulado de doze meses da ação mais líquida da empresa (preferencial ou ordinária) menos o retorno acumulado de doze meses do Ibovespa. Foi escolhida uma janela temporal de doze meses terminando quatro meses após o final do ano fiscal da empresa (última dia útil de abril de cada ano), de forma a permitir que a informação contida no relatório anual da empresa possa ser apreçada nas ações.

3.2.2 Variáveis independentes

As variáveis independentes são as três medidas de desempenho utilizadas alternadamente: Lucro Líquido ( LL ), o Fluxo de Caixa Operacional ( FCO ) e o EVA (medida de lucro residual).

• LL – Lucro líquido contábil da empresa no final do respectivo exercício;

• FCO – Fluxo de caixa das operações, obtidos a partir da demonstração financeira da companhia, definido como:

FCO=LL+DepAmort−AumCapGiroLiquido (Equação 19)

Onde:

DepAmort - Depreciação e amortização declarada na Demonstração das Origens e Aplicações de Recursos (DOAR) do respectivo exercício;

AumCapGiroLiquido - Aumento do capital de giro líquido do período (exceto caixa e aplicações/dívidas financeiras de curto prazo), obtido junto a DOAR do exercício.

• EVA – definido como:

(

)

+ despesas financeiras* 1 c - *capital investido

EVA=LL −T WACC (Equação 20)

Onde:

despesas financeiras - Despesa financeira declarada da DRE do respectivo exercício;

c

T - Alíquota de imposto de renda, arbitrada em 34%; WACC - custo médio ponderado de capital da empresa;

capital investido - calculado pela fórmula: ativo total – diferido – investimentos/participações em coligadas e controladas – passivo circulante – exigível a longo prazo + financiamento (curto e longo prazos) + debêntures (curto e longo prazos) + dívidas a pagar com controladas (curto e longo prazos). O WACC foi calculado pela equação:

(

)

* * 1 * e d c PL D WACC k k T D PL D PL     = _{ }+ − _{ } + +     (Equação 21) Onde:

PL - Valor contábil do patrimônio líquido;

D - Valor contábil dos financiamentos (curto e longo prazos) + debêntures (curto e longo prazos);

d

k - Custo do capital de terceiros, aproximado pela divisão entre a despesa financeira total do período pela dívida financeira total (curto e longo prazos) média (entre dois balanços consecutivos);

e

k - Custo do capital próprio, calculado utilizando o modelo de apreçamento de ativos financeiros (CAPM – Capital Asset Pricing Model):

(

)

e f M f

k =R + ∗β R −R (Equação 22)

Onde:

f

R - Taxa livre de risco, calculado como 80% do CDI médio entre o período de análise (ano t ) e o período imediatamente anterior (ano t−1);

(

RM −Rf

)

- Prêmio pelo risco de mercado, adotado em 5,5% a.a.

5

;

β - beta da ação, medido através de retornos mensais para um período de 24 meses anterior em relação ao Ibovespa.

3.2.3 Teste Estatístico

O modelo de pesquisa descrito na Equação 18 foi aplicado conforme a Figura 1. Como exemplo, foi utilizado o ano de 2003 como janela temporal (t=2003) e o lucro líquido ( LL ) como medida de desempenho:

Figura 1 – Exemplo de aplicação do modelo de pesquisa

2003

RAM = ∆acao− ∆Ibovespa

2003 0 1 2003 2002 2 2002 2002 t

RAM = +b b LL VMPL +b LL VMPL +ε Onde:

2003

RAM – retorno anormal ou inesperado da ação para o período, medido como a diferença da valorização da ação em relação à valorização do Ibovespa entre o último dia útil de abril de 2003 e o último dia útil de 2002;

2003

LL – lucro líquido publicado em 2003 (referente ao exercício de 2002);

2002

LL – lucro líquido publicado em 2002 (referente ao exercício de 2001);

2002

MVPL – valor de mercado do patrimônio líquido da empresa, aproximado pela multiplicação do total de ações pela cotação da ação mais líquida (preferencial ou ordinária) no último dia útil de abril de 2002.

3.3 População, amostragem e coleta de dados

A amostra do estudo é composta por todas companhias abertas não financeiras negociadas na Bolsa de Valores de São Paulo – Bovespa que apresentaram liquidez significativa (acima de 1% de acordo com o índice Economática®) em relação ao período entre 30 de abril de 1996 e 30 de abril de 2003. No caso de a empresa ter duas ou mais classes de ações negociadas, foi aplicado o critério da liquidez para a ação mais líquida. A escolha desta faixa de corte para a definição da amostra, ao invés da coleta de dados de todas as companhias abertas, se deve ao fato de que as ações de empresas com liquidez muito baixa possuem uma probabilidade menor de terem suas cotações adequadas ao valor de mercado. Durante a coleta dos dados, algumas empresas não apresentaram dados suficientes para a confecção de todas as variáveis e algumas companhias apresentaram patrimônio líquido negativo. Essas variáveis e empresas foram excluídas, reduzindo o tamanho da amostra para um total de 584 observações para 109 empresas diferentes.

4. Resultados

4.1 Estatísticas Descritivas e Matriz de Correlações

As estatísticas descritivas das variáveis de interesse são resumidas na tabela a seguir:

RAM EVA FCO LL Amostra

Empresas) t=1997 -47,44% -53,14% 7,99% -2,63% 81 t=1998 -22,73% -41,69% 6,66% -7,06% 81 t=1999 -18,47% -37,31% 19,34% 2,10% 81 t=2000 63,56% -18,05% 24,35% -7,24% 85 t=2001 17,96% -0,42% 22,63% 17,62% 81 t=2002 17,20% -5,29% 21,60% 11,26% 87 média t=2003 8,82% -26,21% 16,95% -5,29% 88 média 3,34% -25,75% 17,17% 1,08% mediana -8,68% -12,65% 16,76% 9,38% amostra total desvio 95,2% 96,88% 81,50% 61,09% 584

Tabela 1 – Estatísticas descritivas das variáveis do estudo

Pela Tabela 1, observa-se uma grande variação da média do retorno anormal de mercado das ações ( RAM ), sendo negativo para os três primeiros períodos de análise e positivo para os últimos quatro. Em relação ao EVA , constatou-se que a relação entre essa medida de desempenho para um determinado período em relação ao valor de mercado do patrimônio líquido no início do período (EVA VMPL_{t t−1}) mostrou-se negativa para todos os anos de análise, sugerindo que as companhias abertas brasileiras com liquidez em bolsa, em média, destroem valor significativo da sua capitalização de mercado anualmente. O lucro

líquido ( LL ) apresentou oscilação típica dos períodos de instabilidade econômica enfrentados pelo Brasil nos últimos anos, com um valor médio negativo para os exercícios de 1999 (desvalorização cambial) e 2002 (eleições presidenciais), publicados em t = 2000 e t = 2003, respectivamente. Para um melhor entendimento, é apresentada graficamente a evolução das variáveis do estudo nos anos pesquisados:

Figura 2 – Evolução das variáveis do estudo no período

Para uma análise preliminar da relação entre as variáveis de interesse, foi construída uma matriz de correlações, apresentada na Tabela 2, onde observa-se que a variável EVA apresentou a correlação mais forte com a variável dependente de retorno anormal da ação ( RAM ). Ademais, todas as correlações entre as variáveis independentes de desempenho e a variável dependente foram significantes estatisticamente no nível de 1%, mostrando uma forte associação entre as variáveis.

RAM LL FCO EVA

RAM 1.000

LL 0,236** 1.000

FCO 0,438** 0,582** 1.000

EVA 0,531** 0,675** 0,645** 1.000

** corresponde à significância estatística no nível de 1% (teste bi-caudal).

Tabela 2 – Matriz de correlações das variáveis de interesse 4.2 Regressões com dados em painel

Inicialmente, foram realizadas regressões utilizando o método dos mínimos métodos quadrados ordinários (MQO) e os testes de heterocedasticidade de Breusch-Pagan/Cook-Weisberg e de Cameron & Trivedi, que rejeitou em todos os modelos, a hipótese nula de variância constante dos resíduos – ou seja, a hipótese de homocedasticidade:

Teste de Heterocedasticidade LL FCO EVA -60% -40% -20% 0% 20% 40% 60% 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 RAM LL FCO EVA

Breusch-Pagan/Cook-Weisberg

Chi^2(1) 573,79 1790,32 217,93

Prob>chi2 0,0000 0,0000 0,0000

Cameron & Trivedi

Chi^2 80,3 393,89 57,93

p 0,0000 0,0000 0,0000

Tabela 3 – Teste de heterocedasticidade para o método dos mínimos quadrados ordinários (MQO)

MQO

LL FCO EVA

p-value p-value p-value

constante 0,0263 0,489 (0,0659) 0,068 0,0696* 0,050 LL(t) 0,4209** 0,000 LL(t-1) (0,2390)** 0,001 FCO(t) 0,5085** 0,000 FCO(t-1) 0,1319** 0,001 EVA(t) 0,6365** 0,000 EVA(t-1) (0,3580)** 0,000 R-quad 0,0729 0,2067 0,3468 R-quad Ajust. 0,0697 0,2039 0,3446 Prob > F 0,0000 0,0000 0,0000 n.o obs. 584 584 584

** e * correspondem à significância estatística nos níveis de 1% e 5%, respectivamente.

Tabela 4 – Avaliação das medidas de desempenho utilizando o método dos mínimos quadrados ordinários (MQO)

Neste caso, é mais adequado fazer a regressão por MQO robusto, ou seja, levando-se em conta os erros-padrão robusto, conforme a Tabela 5.

MQO (robusto)

LL FCO EVA

p-value p-value p-value

constante 0,0263 0,470 (0,0659) 0,177 0,0696* 0,040 LL(t) 0,4209* 0,042 LL(t-1) (0,2390) 0,082 FCO(t) 0,5085* 0,040 FCO(t-1) 0,1319 0,215 EVA(t) 0,6365** 0,000 EVA(t-1) (0,3580)** 0,001 R-quad 0,0729 0,2067 0,3468 Prob > F 0,1232 0,0884 0,0004 n.o obs. 584 584 584

** e * correspondem à significância estatística nos níveis de 1% e 5%, respectivamente.

Tabela 5 – Avaliação das medidas de desempenho utilizando o método dos mínimos quadrados ordinários (MQO) com erros-padrão robustos

Os resultados da Tabela 5 sugerem, com base no R2, que o modelo com a variável de desempenho EVA foi o que melhor explicou o retorno anormal das ações no período. Mesmo pelo resultado da Tabela 4, com base no R2 ajustado, o modelo com a variável EVA foi o que melhor explicou o retorno anormal das ações no período. Desta forma, obteve-se uma evidência em favor do EVA como métrica mais relacionada com o retorno das ações e com

melhor caráter preditivo, em relação às medidas contábeis de lucro líquido ( LL ) e fluxo de caixa operacional ( FCO ). Os coeficientes em t de todas as especificações se mostraram significantes no nível de 5%, indicando que as medidas de desempenho LL , FCO e EVA explicam em parte o desempenho anormal das ações no período. Ademais, as variáveis defasadas das medidas de desempenho (t−1) se mostraram significantes a 1% na maioria dos casos, sugerindo que o resultado do período anterior ainda contribuiu de maneira relevante para explicar o desempenho anormal das ações de um determinado período.

A modelagem pelo método dos MQO, entretanto, apresenta uma deficiência que é a desconsideração de fatores não observáveis que podem prejudicar a correta identificação do relacionamento entre as variáveis de desempenho contra as variáveis de retorno anormal das ações – ou seja, existe a possibilidade de omissão de outras variáveis relevantes influenciadoras das medidas de desempenho e retorno das ações das empresas. Se algumas dessas variáveis “omitidas" influenciarem o valor de mercado e forem correlacionadas com os regressores efetivamente incluídos, os coeficientes estimados pelo método de MQO serão inconsistentes, refletindo um relacionamento espúrio entre as variáveis de interesse. Portanto, estimou-se o modelo empírico de maneiras alternativas, por meio dos procedimentos de efeitos fixos (EF) e efeitos aleatórios (EA):

EA

LL FCO EVA

p-value p-value p-value

constante 0,0263 0,488 (0,0659) 0,068 0,0695* 0,050 LL(t) 0,4209** 0,000 LL(t-1) (0,2390)** 0,001 FCO(t) 0,5085** 0,000 FCO(t-1) 0,1319** 0,001 EVA(t) 0,6365** 0,000 EVA(t-1) (0,3580)** 0,000 R-quad 0,0729 0,2067 0,3468 intra 0,0597 0,2104 0,3496 entre 0,1954 0,2058 0,2858 Prob > chi2 0,0000 0,0000 0,0000 n.o obs. 584 584 584 ML Prob>chi2 0,0027 0,0246 0,0135 ** e * correspondem à significância estatística nos níveis de 1% e 5%, respectivamente (testes bi-caudais).

Tabela 6 – Avaliação das medidas de desempenho utilizando o procedimento de efeitos aleatórios (EA)

EF

LL FCO EVA

p-value p-value p-value

constante 0,0270 0,498 (0,0720) 0,057 0,0941* 0,016 LL(t) 0,3857** 0,000 LL(t-1) (0,2072)* 0,018 FCO(t) 0,5203** 0,000 FCO(t-1) 0,1774** 0,000 EVA(t) 0,6583** 0,000 EVA(t-1) (0,3049)** 0,000 R-quad 0,0729 0,2054 0,3444 intra 0,0597 0,2118 0,3515 entre 0,1935 0,1944 0,2733

Prob > F 0,0000 0,0000 0,0000

n.o obs. 584 584 584

Hausman Prob>chi2 0,3514 0,0679 0,1570 ** e * correspondem à significância estatística nos níveis de 1% e 5%, respectivamente (testes bi-caudais).

Tabela 7 – Avaliação das medidas de desempenho utilizando o procedimento de efeitos fixos (EF)

Os resultados da Tabela 6 também indicam, com base no R2 intra-grupos e entre-grupos, que o modelo com a variável de desempenho EVA foi o que melhor explicou o retorno anormal das ações no período. A fim de comparar os resultados obtidos pelo método dos MQO em relação aos obtidos por meio do procedimento de EA, utilizou-se o teste do tipo Multiplicador de Lagrange (ML) de Breusch-Pagan para o método de EA. Segundo esse teste, com base nas estimativas obtidas por EA pode-se testar a significância estatística (ou a existência) dos efeitos específicos das empresas. O resultado do teste rejeitouH no nível de ₀ significância de 5%, sugerindo que o modelo por EA é mais adequado do que o especificado pelo método de MQO inicialmente.

Os resultados da Tabela 7 novamente indicam, com base no R2 intra-grupos e entre-grupos, que o EVA foi a métrica que melhor explicou o retorno anormal das ações no período. Em seguida, o FCO aparece como a segunda métrica mais relacionada com o retorno das ações, ficando o LL em terceiro lugar. Utilizou-se o teste de Hausman para testar qual dos métodos entre EA e EF se apresentou mais eficiente. O teste consiste na comparação dos dois conjuntos de estimativas. Se as diferenças entre os coeficientes não forem sistematicamente significantes estatisticamente, tem-se uma evidência em favor da consistência do estimador EA. Caso contrário, o estimador EF deve ser preferido, por ser o único consistente independentemente da rejeição da hipótese nula de que não há diferença entre as estimativas. Os resultados do teste de Hausman apontaram para a não rejeição da hipótese nula, sugerindo que as estimativas por EA devem ser preferidas.

4.3 Ordenamento das medidas de desempenho

A Tabela 8 apresenta um resumo dos resultados obtidos no estudo, ordenando as medidas de desempenho em função do R2 e R2 ajustado do método dos MQO e pelos R2 intra-grupos e entre-grupos dos métodos de EA e EF para o painel de empresas:

Tabela 8 – Avaliação das variáveis de desempenho utilizando o procedimento de efeitos fixos (EF)

Conforme exposto na tabela acima, independentemente do método estatístico aplicado, o modelo com a utilização da variável de desempenho EVA foi o que melhor explicou o retorno anormal das ações no período. Desta forma, obteve-se evidências favoráveis à hipótese de que a medida de lucro residual EVA possui maior relação com o retorno das ações do que a medida de lucro contábil representada pelo lucro líquido e do que o fluxo de caixa operacional.

5. Considerações Finais

O objetivo do artigo foi investigar a hipótese de que a medida de lucro residual EVA® possui maior relação com o retorno das ações das companhias abertas brasileiras do que a medida de lucro contábil representada pelo lucro líquido e do que o fluxo de caixa

Ordenamento pelo R2 ajustado, intra-grupos e entre-grupos

Método / Procedimento

Medida de Desempenho

Mínimos Quadrados (MQO) EVA > FCO > LL

Efeitos Aleatórios (EA) EVA > FCO > LL

operacional. Este objetivo foi motivado pelo aumento na utilização de métricas relacionadas ao conceito de lucro residual pelas companhias e pelo mercado. Esse aumento na adoção de métricas para avaliação do valor adicionado ou destruído pelo negócio parte da premissa intuitiva de que essas medidas de desempenho explicam melhor o retorno das ações das companhias do que as medidas baseadas exclusivamente em dados contábeis, principalmente no médio e longo prazos.

Foram obtidas evidências em favor da hipótese de pesquisa de que o EVA é superior ao lucro líquido e ao fluxo de caixa operacional na associação com o retorno das ações das companhias abertas brasileiras. Essas evidências foram obtidas em todas as especificações, após aplicação do método dos mínimos quadrados ordinários e dos procedimentos de efeitos aleatórios e efeitos fixos para um painel de companhias abertas brasileiras entre os anos de 1997 a 2003. O fluxo de caixa operacional se mostrou a segunda medida de desempenho mais relevante para explicar o retorno das ações, ficando o lucro líquido em terceiro lugar. Os coeficientes de todas as variáveis se mostraram significantes ao menos no nível de 5% para as especificações, incluindo as variáveis defasadas em um período das medidas de desempenho. Este resultado sugere que o retorno anormal das ações de um período é explicado, em parte, não apenas pelo desempenho da empresa no período, mas também pelo desempenho anterior que provavelmente não havia sido totalmente incorporado ao preço das ações. Em relação aos métodos estatísticos, o procedimento de efeitos aleatórios se mostrou mais adequado para análise dos dados.

Os resultados obtidos são contrários aos resultados de Biddle et al. (1997), que não encontraram evidências da superioridade do EVA® em relação ao lucro líquido ou fluxo de caixa operacional das companhias. Convém ressaltar que uma das limitações da presente pesquisa é a de que a variável EVA utilizada no presente estudo representa apenas uma aproximação da métrica EVA® oficial da Stern Stewart, já que não foram efetuados ajustes para as medidas contábeis de lucro operacional e capital investido, conforme sugerido por Stewart III (1991) e Young e O’Byrne (2001).

Em resumo, os resultados sugerem que medidas de desempenho levando em conta o custo de oportunidade dos recursos investidos na companhia por credores e acionistas fornecem uma melhor predição do retorno das ações das companhias do que as métricas baseadas exclusivamente em dados contábeis. Desta forma, reforça-se a idéia de que a adoção de métricas de valor adicionado pelas companhias para tomada de decisão, avaliação de desempenho e estabelecimento de recompensa dos gestores é importante para a maximização da riqueza dos seus acionistas.

6. Referências Bibliográficas

BIDDLE, Gary, BOWEN, Robert e WALLACE, James. Does EVA ® beat earnings? Evidence on associations with stock returns and firm values. Journal of Accounting and Economics, v.24, p.301-336, 1997.

BIDDLE, Gary, BOWEN, Robert e WALLACE, James. Evidence on EVA ®. NBER Working Paper, 1999.

COPELAND, Tom, KOLLER, Tim, MURRIN, Jack. Avaliação de empresas – calculando e gerenciando o valor das empresas. Ed. Makron Books, 3 ed. 2002. 499 p.

DAMODARAN, A. Avaliação de investimentos. Ed. Qualitymark, Rio de Janeiro, 1997. YOUNG, S. David, O’BYRNE, Stephen F. EVA and Value Based Management – A pratical

guide to implementation. Ed. McGraw-Hill, 2001.

OHLSON, James A. Earnings, book value and dividends in equity valuation. Contemporary Accounting Research, p. 661-687, spring, 1995.

RAPPAPORT, Alfred. Gerando Valor para o Acionista. Ed. Atlas, São Paulo, 2001. 219p. STEWART III, G. B. The Quest for Value. Ed. Harperbusiness. EUA, 1991.

WHITE, Gerald, SONDHI, Ashwinpaul e FRIED, Dov. The Analysis and Use of Financial Statements. 3ª ed., John Wiley & Sons, 2003. 767 p.

1

O EVA® é uma marca registrada da Stern Stewart & Company.

2

Tradução livre do termo clean surplus substitution.

3

Tradução livre do termo Market Value Added.

4

O termo é um acrônimo de Economic Value Added, sendo uma marca registrada da Stern Stewart & Company.

5

Em virtude das altas taxas básicas de juros no Brasil, o prêmio pelo risco de mercado seria negativo para alguns períodos em relação ao retorno do Ibovespa. Como o prêmio pelo risco de mercado não pode ser negativo pela teoria do CAPM, adotou-se o prêmio de risco para o mercado acionário sugerido por Damodaran (1997) e disponível em (http://pages.stern.nyu.edu/~adamodar/).