Análise da Relevância do EVA para o Mercado Brasileiro de Capitais

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Análise da Relevância do EVA® para o Mercado Brasileiro de Capitais

Autoria: Daniela Góes Valadão, Flávia Félix Machado de Araujo, Marcelo Alvaro da Silva Macedo, José Augusto Veiga da Costa Marques

Este trabalho tem como objetivo analisar a relevância do EVA® para o mercado brasileiro de capitais, comparativamente ao lucro. Para tanto, utiliza-se um modelo de preço, controlado pelo PL, para o período de 2009-2011, para confirmar as três hipóteses formuladas: H1 – O EVA® é uma variável significativa na explicação do comportamento do preço das ações; H2 – O EVA® tem maior poder explicativo do que o LL; H3 – O EVA® adiciona conteúdo informativo ao modelo com LL e PL. Os resultados apontam, de maneira geral, para a não significância do EVA®, não sendo assim possível aceitar as hipóteses apresentadas.

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1. INTRODUÇÃO

Devido à grande competitividade do mercado, cada vez mais as empresas buscam medidas que possam quantificar o seu desempenho, a fim de avaliar a eficiência da administração, o retorno para os investidores, ou seja, a riqueza gerada em suas atividades. Nesse sentido, o Economic Value Added (EVA®), em português valor econômico adicionado, representa uma medida do valor agregado de riqueza, e vem sendo adotado por grandes corporações, bem como ganhado espaço nas discussões acadêmicas.

Não se trata de um conceito novo, foi criado a partir da ideia de lucro residual desenvolvida há mais de 100 anos (Garrison, Noreen, & Brewer, 2011). No entanto, na década de 1990, a Stern Stewart & Co., empresa de consultoria fundada pelos americanos Joel Stern e G. Bennett Stewart III, registraram como marca a nova medida de criação de valor, o EVA®. Desde então, a marca tem conquistado atenção do mercado, e o EVA® tem sido utilizado por grandes corporações, incluindo Best Buy, Coca-Cola, Hershey Foods, Quaquer Oats e Toys R Us (Garrison, Noreen, & Brewer, 2011).

De acordo com Stewart (1990), o EVA® é uma medida de criação de valor mais confiável do que o lucro líquido por ação (LPA), por exemplo, pois aumentar lucros não implica necessariamente em criação de valor para o investidor. Desse modo, o autor afirma que os lucros contábeis convencionais não refletem de fato a riqueza gerada pela companhia porque, até que a empresa produza lucro que seja maior do que seu custo de capital, esta estará operando com perda econômica. E por isso, o autor conclui que o EVA® se correlaciona muito mais estreitamente com o valor da empresa do que qualquer outra medida de desempenho.

Tully (1994) menciona que a principal característica do EVA® _{é acompanhar de perto}

o aumento ou redução no valor de mercado, e isso implica em afirmar que se, ao longo do tempo, o EVA® aumentar, o valor de mercadoda companhia também aumentará.

Porém, há estudos [Biddle et al. (1997), Farsio, Degel e Degner (2000), Turvey et al. (2000), Chen e Dood (2001), Sparling e Turvey (2003), Brown (2006), Kim (2006), Salvi (2007), Lee e Kim (2009), Arabsalehi e Mahmoodi (2012) e Sharma e Kumar (2012)] que apontam, por meio de testes empíricos, que o EVA® não é percebido pelo mercado tanto quanto os indicadores contábeis tradicionais.

Assim, o presente trabalho tem por objetivo verificar se o EVA® é capaz de explicar o comportamento do preço das ações no mercado brasileiro de capitais, ou seja, se o EVA® se mostra como uma medida relevante para este mercado. Isso será feito de forma comparativa com o Lucro Líquido, que é uma medida contábil que tradicionalmente é utilizada em modelos de preço e de retorno. Com isso, pretende-se corroborar ou não os resultados encontrados em pesquisas anteriores, dentre as quais destaca-se Stern, Stewart e Chew (1995), Chen e Dodd (1997), Biddle et al. (1997), Turvey et al. (2000), Chen e Dood (2001), Feltham et al. (2004), Silveira, Okimura e Souza (2004), Salvi (2007), Lee e Kim (2009), Medeiros (2009), Arabsalehi e Mahmoodi (2012) e Sharma e Kumar (2012)].

Neste sentido, este estudo procura responder à seguinte questão de pesquisa: qual a relevância do EVA® comparativamente ao LL para o mercado brasileiro de capitais no período de 2009-2011?

Além desta seção, o trabalho é composto por mais cinco seções onde serão apresentados: os principais conceitos relacionados ao tema da pesquisa; a metodologia aplicada; os resultados da análise e, por fim, as considerações finais seguidas das referências.

2. REVISÃO DA LITERATURA 2.1 Economic Value Added (EVA®)

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estratégias de negócio, aquisições e novos projetos, desempenho gerencial e pagamento de bônus (O’Hanlon & Peasnell, 1998).

Segundo Stewart (1990), o EVA® _{é a única medida apropriada para mensurar a criação}

de valor. O EVA® é o lucro residual apurado por meio do lucro operacional subtraído o custo de capital. Ainda para Stewart (1990), um negócio é bem sucedido e tem potencial para crescer se ele cria valor econômico além do valor do capital investido.

Stark e Thomas (1998) mencionam que o EVA® possui propriedades motivacionais que influenciam o comportamento dos gestores para maximizar o lucro residual corrente ou o valor econômico adicionado do período. Nesse sentido, Young e O’Byrne (2003) afirmam que seria um erro limitar o papel do EVA® apenas como uma medida de desempenho. Segundo esses autores, o EVA® também pode ser visto sob uma perspectiva maior e pode servir como referencial central de um processo de implementação de estratégias.

De acordo com Assaf Neto (2003), “o valor econômico agregado (VEA) é uma estimativa do lucro econômico (lucro residual). É uma medida que reflete o retorno em excesso do custo de oportunidade de uma decisão de investimento, ou seja, o valor criado pelo investimento”.

Walbert (1995) e Oliveira, Perez e Silva (2007) definem EVA® como o lucro líquido operacional após impostos menos o custo total de capital da companhia, incluídos os custos de capital próprio e de terceiros e efetuados alguns ajustes nos dados fornecidos pelos relatórios contábeis. De acordo com Assaf Neto (2003, p.174), o custo do capital investido é determinado pelo custo médio ponderado de capital (CMPC), ou em inglês, o WACC - Weight Average Cost of Capital, que representa o custo de oportunidade do capital, ou seja, a compensação esperada pelos credores e acionistas.

Assim, o principal diferencial entre o EVA® e outras medidas de desempenho financeiro como o lucro líquido por ação (LPA), o retorno sobre o investimento (ROI) e o EBITDA, dentre outros, é que o EVA® leva em consideração o custo de oportunidade do capital próprio. Por essa razão, Araújo (2002) menciona que o EVA® é utilizado em detrimento de outras variáveis contábeis – que não garantem a remuneração do capital investido pelos sócios/proprietários.

Como dito anteriormente, para o cálculo do EVA® são necessários cerca de 64 ajustes a serem feitos com intuito de “eliminar distorções financeiras” e “eliminar distorções contábeis” (Young, 1999; Brown, 2000). Cabe ressaltar, porém, que o presente estudo não pretende abordar em detalhes o cálculo do EVA®_{, visto que esta discussão foge do escopo da}

pesquisa proposta, que tem como foco a discussão da relevância desta medida para o mercado brasileiro de capitais.

2.2 Relevância da Informação Contábil para o Mercado de Capitais

O tema qualidade das informações contábeis é amplamente discutido, tendo como base, principalmente, a relevância, a tempestividade, o conservadorismo e o gerenciamento de resultados.

No presente trabalho, optou-se por analisar a relevância da informação contábil, pois é o aspecto que mais se relaciona com a comparação entre duas informações, no caso o lucro e o EVA®.

Com a influência do trabalho de Ball e Brown (1968), que relacionou informações contábeis com informações do mercado de capitais, Watts e Zimmerman (1978) propuseram as bases da Teoria Positiva da Contabilidade.

Watts e Zimmerman (1990) destacam que a abordagem positiva tem como objetivo explicar e predizer a prática contábil, Esta abordagem é reforçada nos argumentos de Lopes & Iudícibus (2012, p. 20), que ressaltam que "define-se como positiva a teoria que tem por finalidade fornecer subsídios para explicar e predizer determinados fenômenos".

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Sendo assim, o presente trabalho se insere nesse tipo de teoria, uma vez que se vale de informações financeiras das empresas, para explicar o comportamento dos preços das ações no mercado brasileiro de capitais.

A relevância é uma característica fundamental da informação contábil, e está definida no Pronunciamento Conceitual Básico do CPC como: "informação contábil-financeira relevante é aquela capaz de fazer diferença nas decisões que possam ser tomadas pelos usuários." (CPC, 2011, p. 17).

Na literatura, vários autores, dentre os quais Almeida (2010, p. 41), Lopes e Martins (2012, p. 80) e Lopes e Iudícibus (2012, p. 138), se referem aos trabalhos de Ball e Brown (1968) e Beaver (1968) como sendo os pioneiros em associar a relevância da informação com o mercado de capitais. Ou seja, é através da relação entre preço ou retorno das ações e variáveis contábeis – predominantemente o lucro e o patrimônio líquido –, que se avalia a relevância da informação contábil. Segundo Lopes e Martins (2012, p. 60), a relevância das informações financeiras é investigada por intermédio da análise do impacto das informações provenientes das demonstrações contábeis nos preços ou retornos das ações negociadas em mercados de capitais.

Segundo a Teoria da Hipótese dos Mercados Eficientes, as expectativas e informações sobre as empresas estão incorporadas nas variações dos preços das ações. Conforme Lopes e Martins (2012), no mercado eficiente na forma semi-forte, somente as informações publicamente disponíveis seriam refletidas no preço das ações.

Assim sendo, quando se trata de um ambiente de mercado eficiente semi-forte, as informações geradas pela publicação das demonstrações financeiras de uma companhia deveriam estar refletidas nos preços dos ativos mobiliários.

Neste sentido, o estudo do papel da contabilidade como fornecedora de informações para o mercado de capitais é de extrema importância para a avaliação da eficiência da informação contábil no atendimento de alguns de seus mais importantes usuários: analistas e investidores de mercados de capitais (Lopes e Iudícibus, 2012).

A lógica das pesquisas desta natureza, denominadas de estudos de value relevance, está em considerar que a associação dos números contábeis com os valores de mercado das ações das empresas contribui para definir se a informação é relevante ou não (Barth, Beaver e Landsman, 2001)

Ainda segundo os autores, este tipo de pesquisa avalia o quanto as informações contábeis refletem as informações utilizadas por investidores na formação do preço das ações.

De maneira geral, estes estudos são feitos por meio de análise de regressão, que possui o preço das ações como variável dependente e as informações contábeis como variáveis independentes. Este é o denominado modelo de preço. Além deste, tem-se o modelo de retorno, onde o retorno das ações aparece como variável dependente e as informações contábeis deflacionadas pelo preço das ações do ano anterior são as variáveis independentes. O foco, então, dos estudos desta natureza é verificar o quanto o comportamento das variáveis contábeis são capazes de explicar o comportamento dos preços das ações (Macedo et al, 2011).

2.3 EVA® e Relevância da Informação Contábil

Desde o estudo original de Stern, Stewart e Chew (1995), são vários os estudos que tentam de alguma forma mostrar a superioridade do EVA® sobre as medidas contábeis tradicionais, baseadas no lucro, na explicação do comportamento do preço e/ou do retorno das ações no mercado de capitais.

Lehn e Makhija (1996), analisando 241 empresas no período de 1987 a 1993, verificaram que EVA® e MVA® estão significativamente correlacionados com o retorno das ações, atestando suas efetividades como medidas de performance.

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Utilizando dados de 566 companhias americanas, advindos da própria Stern Stewart Co., referentes ao período de 1983 a 1992, Chen e Dodd (1997) compararam o retorno das ações com variáveis relacionadas ao EVA®_(EVA®_{por ação, variação no EVA}®_{, retorno sobre}

o capital, custo de capital e crescimento do capital), ao lucro contábil (LPA, ROA, ROE), e ao lucro residual. Os autores concluíram que as medidas relacionadas com o EVA® fornecem relativamente mais informação que as medidas tradicionais.

Stark e Thomas (1998) analisaram a relação entre o valor de mercado de companhias britânicas e o seu lucro residual, buscando validar empiricamente a aclamação de que o lucro residual ou EVA® tem maior associação com o valor de mercado do que, por exemplo, o lucro contábil. Os autores concluíram que o EVA® possui associação mais forte com o valor de mercado, em conjunto com os gastos em P&D do que a associação entre o valor de mercado e o lucro contábil em conjunto com essas mesmas varáveis, sendo esta uma evidência que suporta a defesa pelo uso do EVA®_.

Bao e Bao (1998) analisaram 166 empresas nos anos de 1992 e 1993, analisando, por meio de regressões múltiplas, o poder explicativo do valor de mercado da empresa pelo EVA® e pelo lucro contábil. O resultado das análises indicaram que o EVA® é uma variável mais significativa estatisticamente, com poder explicativo maior que o lucro.

Kleiman (1999) selecionou uma amostra final de 66 empresas que adotaram o EVA® como medida gerencial de desempenho entre 1987 e 1996 e comparou os retornos de suas ações nos três períodos anteriores e nos três posteriores à adoção do EVA® em relação aos seus pares (mesmo setor). Os resultados do estudo evidenciaram que o retorno da ação de companhias que adotam o EVA® como sistema de compensação é significativamente maior que o de seus concorrentes.

O estudo de Silveira, Okimura e Souza (2004) teve por objetivo verificar se o EVA® possui maior relação com o retorno das ações do que as medidas de lucro contábil, como LL e CFO, seguindo os passos de Biddle et al. (1997). Para tanto, os autores realizaram uma análise de regressão com dados em painel, considerando como variável dependente o retorno anormal de mercado da ação (RAM), e como variáveis independentes o LL, o CFO e o EVA®. A amostra foi composta por 109 companhias abertas não financeiras negociadas na Bovespa, no período de 1996 a 2003. Os resultados encontrados confirmaram que o EVA® é superior ao LL e ao CFO na associação com o retorno das ações das companhias abertas brasileiras, tanto no método dos mínimos quadrados ordinários, quanto nos procedimentos de efeitos aleatórios e de efeitos fixos.

Medeiros (2009) investiga, tendo como base resultados controversos e inconclusivos, a relação entre o EVA® e o preço/retorno da ação de companhias brasileiras. O autor concluiu que o retorno das ações é significativamente influenciado pelas variações do EVA® passado (um ano de defasagem).

Porém, vários outros estudos mostram que as medidas com base no EVA® (ou no valor adicionado) não se mostram superiores às medidas com base no lucro contábil.

Em estudo com dados relativos ao período de 1983 e 1994, sobre 773 empresas (6.174 unidades de análise) dentre as 1.000 maiores companhias de capital aberto listadas pela Stern Stewart & Company na Business Week’s, Biddle et al. (1997) concluíram que o Lucro Líquido antes dos itens extraordinários está mais altamente associado com o retorno e o valor de mercado das empresas que o EVA®, o Lucro Residual ou o Fluxo de Caixa Operacional.

Estes resultados de Biddle et al. (1997) foram contestados por vários autores, tais como O’Byrne (1999) e Feltham et al. (2004). O’Byrne (1999) critica duramente a metodologia aplicada por Biddle et al (1997). Já Feltham et al. (2004), replicaram o estudo de Biddle et al. (1997) com amostras diferentes. Os resultados de Feltham et al. (2004) mostraram-se diferentes dos achados de Biddle et al. (1997), visto que apontaram, de maneira geral, que o EVA® e o lucro residual (LR) eram mais significantes estatisticamente (mais

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value relevants) do que o LL e o FCO. Assim sendo, os resultados de Feltham et al. (2004) suportam a afirmação de que métricas baseadas no valor econômico são mais value relevant do que as medidas de desempenho contábeis tradicionais.

Farsio, Degel e Degner (2000) estudaram a relação do EVA® com os retornos das ações de companhias listadas em índices de ações reconhecidos (Standard & Poor’s 500 e Dow Jones Industrial Average - DJIA). Três amostras foram utilizadas: 1) 367 empresas do S&P 500 relacionando o EVA® de 1998 em relação ao retorno das ações de 1998 para 1999; 2) 30 empresas listadas no DJIA, utilizando cross-section idêntica a 1; 3) 55 companhias do S&P 500 escolhidas aleatoriamente, para análise da mesma relação, por cross-section abrangendo cinco períodos (1994-1998). As análises demonstraram que o EVA® apresenta baixo poder explicativo, quando comparada ao LL.

Já o estudo de Turvey et al. (2000), considerando dados de 1994-1996 de empresas do setor de agronegócios do Canadá, não encontrou relação significativa entre o EVA®_{por ação e}

a performance (retorno) do mercado de ações.

Chen e Dood (2001) se propuseram a avaliar se o EVA®, em comparação com o Lucro Operacional e o Lucro Residual, explicaria melhor o preço das ações da empresa. Os resultados da pesquisa sugerem que o Lucro Operacional possui melhor R2, ou seja, não foi verificado superioridade do EVA® em relação ao seu poder explicativo comparado com o Lucro Operacional e o Lucro Residual.

Sparling e Turvey (2003) realizaram pesquisa englobando uma amostra de 33 companhias de alimentos, para avaliar a relação entre o EVA® e a performance das ações em períodos de 3, 5 e 10 anos. Os resultados mostraram que não há uma relação significativa entre as varrições do EVA e o retorno das ações em nenhum dos períodos analisados.

O trabalho de Salvi (2007) aplicou estudo semelhante ao de Biddle et al. (1997) com empresas brasileiras de capital aberto, no período de 1997 a 2006, a fim de analisar a relação entre o retorno das ações e as medidas contábeis tradicionais e as medidas de valor econômico – EVA® e LR. Os resultados obtidos após o ajuste das variáveis conforme a metodologia proposta por Assaf Neto (2003), não permitiram identificar superioridade do EVA® ou do LR em relação ao LL ou FCO na explicação do retorno das ações.

Lee e Kim (2009), dando continuidade ao estudo iniciado por Kim (2006), examinaram a superioridade do EVA®, em relação à outras medidas de desempenho com base no lucro contábil, no que diz repeito ao poder explicativo do comportamento do retorno das ações de hospitais. Em ambos os estudos, os resultados mostraram que, de maneira geral, o EVA® não se mostrou superior às medidas contábeis tradicionais.

Arabsalehi e Mahmoodi (2012) pesquisaram o poder explicativo do retorno anual das ações pelas medidas baseadas no valor – EVA®, MVA®, REVA (Refined Economic Value Added) e SVA (Shareholder Value Added) – e pelas medidas tradicionais – LPA, ROE, ROA, CFO e ROS. O estudo englobou 115 companhias iranianas com ações listadas na bolsa Tehran Stock Exchange (TSE) entre 2001 e 2008. Não foram encontradas evidências de que as medidas baseadas em valor sejam superiores às medidas contábeis tradicionais, tendo o estudo revelado que o retorno das ações está mais relacionado com o ROA e o ROE do que com as demais medidas.

Sharma e Kumar (2012) examinaram como o EVA®_{pode ser utilizado como}

ferramenta de medida de performance para análise de investimentos no mercado indiano e se há evidências de superioridade do EVA® em relação a outras medidas de performance tradicionais. Os resultados indicaram que o EVA® é significante e positivamente associado com o retorno das ações, porém, em relação ao seu poder explicativo, apontaram que o LPA é superior. A pesquisa também revelou que apesar da superioridade do LPA, os componentes do EVA® também contribuem para as variações no valor de mercado.

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Reforçando este contexto de pesquisa de não “relevância” do EVA®, Brown (2006) realizou entrevistas com informantes-chave de duas empresas que adotaram a gestão baseada em valor (Value Based Management - VBM) com o objetivo de identificar porque as companhias adotaram a VBM e o que aconteceu depois da adoção. Uma das conclusões é que o lucro econômico oferece muito pouco além das medidas contábeis tradicionais de performance.

Porém, antevendo os resultados contrários ao EVA®, Stewart (1994) buscou esclarecer os conceitos envolvidos no EVA®, a fim de derrubar argumentos contrários. A respeito da afirmação de que o EVA® não explica o preço das ações, o autor argumenta que o EVA® está fortemente relacionado à criação de valor ao acionista e que a criação de valor possui relação com o retorno total do investimento, mas que as medidas usuais de retorno das ações são problemáticas, porque geralmente assumem que os dividendos estão sendo reinvestidos e consideram apenas as ações mantidas durante todo o período. De acordo com Stewart (1994), o MVA® seria a medida mais apropriada para avaliar o incremento de valor de mercado da companhia e é a medida com a qual o EVA mais se associa.

Utilizando o MVA® como medida de retorno, vários estudos tais como Stern, Stewart e Chew (1995) encontraram que o EVA® tinha maior poder de explicação do MVA® do que as medidas contábeis tradicionais. Porém, outros estudos tais como Kramer e Pushner (1997), Kramer e Peters (2001), Santos e Watanabe (2004), Girão et al. (2012) mostraram que mesmo em relação ao MVA® o EVA® não se mostrou mais significativo do que medidas baseadas no lucro contábil.

Segundo Copeland, Koller e Murrin (2000), apesar de grande parte das pesquisas evidenciarem baixo poder explicativo do EVA®_{, comparativamente aos indicadores contábeis}

tradicionais para explicar as variações do valor da companhia ou do retorno ou ainda do MVA®, ao longo do tempo, com a o amadurecimento dos mercados de capitais, há uma tendência de aumentar o uso de medidas baseadas em valor, como o EVA®.

É neste contexto que se pretende desenvolver o presente estudo, que procura verificar se o EVA® é value relevant, ou seja, se é uma medida que ajuda a explicar o valor de mercado das companhias de capital aberto no Brasil, no cenário econômico recente.

3. METODOLOGIA

3.1 Classificação da Pesquisa

Trata-se de uma pesquisa classificada quanto aos objetivos como descritiva, uma vez que tem como finalidade principal “a descrição das características de determinada população ou fenômeno, estabelecendo relações entre as variáveis” (Silva, 2003) e também como pesquisa explicativa (Gil, 1991, p. 46), pois busca identificar os fatores (LPA, VPA e EVA®) que contribuem para a ocorrência de um fenômeno (determinação do valor de mercado da empresa).

Já em relação aos procedimentos utilizados na coleta e análise dos dados, enquadra-se como pesquisa bibliográfica, sendo “... desenvolvida com base em material já elaborado, constituído principalmente de livros e artigos científicos” (Gil, 1991, p.48) e documental que “difere da pesquisa bibliográfica por utilizar material que ainda não recebeu tratamento analítico ou pode ser reelaborado” (Silva, 2003).

Classifica-se ainda como uma pesquisa ex post facto sendo realizado o estudo após a ocorrência dos fatos, ou seja, após a elaboração das demonstrações financeiras e negociações de ações na BM&FBOVESPA.

Os procedimentos metodológicos com relação à abordagem do problema são essencialmente quantitativos, porquanto se guiam pelo modelo hipotético-dedutivo, ou seja, parte-se de uma hipótese que, após a coleta, tratamento e análise de dados pode ser aceita ou não.

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3.2 Amostragem e Coleta dos Dados

A população da pesquisa abrange as empresas que tiveram cotação na BM&FBOVESPA, nos exercícios de 2009 a 2011, totalizando 762 empresas listadas, que compõem o banco de dados da Economática®. Foram obtidas 4.214 unidades de análise.

Nesse sentido, o processo de amostragem é não probabilístico, pois parte de um universo de empresas naturalmente restrito. Para compor a amostra, as empresas tiveram que atender às seguintes características:

 ter informações disponíveis nas bases de dados da Economática®_{(Lucro por}

Ação – LPA, Patrimônio Líquido por Ação – VPA);

 ter cotação válida na BM&FBOVESPA em um dos primeiros cinco dias úteis após a divulgação de resultados (fixada em 30 de abril do ano seguinte ao ano das informações contábeis em análise);

 ter ação com índice de liquidez disponível na Economática®_{superior a 0,01;}

 ter informação de EVA®_{no banco de dados da Bloomberg}®_;

 não pertencer ao setor de Finanças e Seguros;

Foram apuradas 108 unidades de análise referentes ao mesmo período e empresa, tendo em vista a existência de empresas com mais de uma ação negociada. Nesses casos, adotou-se o critério de optar pelas informações relativas ao papel mais líquido. Esse procedimento teve que ser adotado para 25 empresas, resultando na eliminação de 54 unidades de análise.

Tabela 1: Definição da Amostra

Unidades de análise (papéis negociados na BM&FBOVESPA - base Economática®₎ _4.214 _100,0% Unidades sem cotação válida (2.982) -70,8% Papéis com índice de liquidez <= 0,01 (633) -15,0% Unidades de análise duplicadas (mais de um papel por ano) (54) -1,3% Outros papéis que não ações ordinárias e preferenciais (22) -0,5%

Unidades sem informação de EVA®_{na base Bloomberg}® ₍₁₆₎_-0,4%

Unidades relativas a empresas do ramo financeiro (43) -1,0% Unidades sem informações relativas a LPA/VPA na base Economática® _{(3) -0,1%}

Unidades de análise após mineração dos dados (amostra final) 461 10,9%

Destaque-se que além das 43 unidades de análise relativas a empresas financeiras, foram excluídas na última mineração três unidades por ausência de informações atinentes a LPA/VPA. Assim, a amostra final é composta por essas 461 observações de companhias abertas não financeiras que apresentaram dados disponíveis.

Considerando as limitações existentes e visando atender ao objetivo proposto pelo estudo, cada empresa em cada ano foi considerada como uma unidade de análise. Desse modo, as regressões apresentadas são pooling.

3.3 Definição das Variáveis

Como mencionado anteriormente, foram escolhidas como variáveis independentes do modelo, além do EVA® (Economic Value Added), o LPA e o VPA, e como variável dependente, o preço da ação. As variáveis (LL, PL e EVA) foram considerados em relação ao número de ações a fim de reduzir possíveis problemas relacionados à heterocedasticidade devido ao tamanho das companhias (Gujarati, 2000), procedimento comumente adotado (vide Girão et al., 2012).

Considerando-se, assim que os valores obtidos na Bloomberg® para o EVA® estavam em R$ milhões, estes foram ajustados visando obter o EVA® por ação, enquanto as demais variáveis – Preço, LPA e VPA – já foram obtidas desta forma na Economática®.

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Os dados relativos às variáveis contábeis referem-se ao encerramento do exercício e o valor de mercado foi coletado com base no primeiro dia de pregão na BM&FBOVESPA do mês maio do ano seguinte ao encerramento das demonstrações contábeis ou nos quatro dias de pregão seguintes. Referido procedimento destina-se a assegurar que todas as informações concernentes aos números contábeis divulgados já estivessem refletidas nos preços das ações, conforme indicado por Lang, Raedy e Yetman (2003), Costa e Lopes (2007) e Morais e Curto (2008).

O EVA® disponibilizado pela Bloomberg® é apurado com base no modelo CAPM, após apurado o Custo Ponderado de Capital (ou WACC – Weight Average Cost of Capital) e realização de ajustes no NOPAT.

Além do EVA® por ação, foram escolhidas como variáveis da pesquisa o lucro líquido por ação (LPA) e o patrimônio líquido por ação (VPA), métricas contábeis reconhecidamente importantes para avaliação da empresa. Quanto ao lucro contábil, apesar de ter seu conteúdo informacional muitas vezes questionado, se constitui em referência de desempenho para o mercado (acionistas, investidores e credores), por estar presumidamente associado à capacidade de geração de fluxos de caixa futuros (Hendriksen & Breda, 1999, p. 205).

Em relação ao patrimônio líquido, segundo Damodaran (2007, p. 177), o interesse dos investidores em ações “recaem principalmente sobre o fato de o patrimônio líquido de uma empresa estar ou não precificado de forma justa”. Por isso, faz parte dos métodos de avaliação de empresas relacionar o valor de mercado do patrimônio líquido com o valor contábil do patrimônio líquido.

3.4 Hipóteses da pesquisa e modelo econométrico

A fim de analisar o poder explicativo do EVA®_{foram formuladas as seguintes}

hipóteses de pesquisa:

H1: O EVA® adiciona poder explicativo sobre o valor de mercado das companhias brasileiras não financeiras de capital aberto no modelo que considera o valor patrimonial (VPA) dessas empresas (equações 1 e 2).

H2: O EVA® tem maior poder explicativo do que o LPA das companhias brasileiras não financeiras de capital aberto – ou seja, verificar se o EVA® possui maior conteúdo informacional, substituindo o LPA no modelo tradicional de forma eficaz (equações 2 e 3).

H3: O EVA® adiciona conteúdo informativo ao modelo que considera apenas os indicadores contábeis tradicionais (LPA e VPA) das companhias brasileiras não financeiras de capital aberto. (equações 3 e 4).

PREÇOit+1 = α0+α1VPAit+εit (1)

PREÇOit+1 = α0+α1VPAit + α2EVAit+εit (2)

PREÇOit+1 = α0+α1VPAit + α2LPAit+εit (3)

PREÇOit+1 = α0+α1VPAit + α2LPAit+ α3EVAit +εit (4)

Onde:

PREÇOit é a variável dependente, correspondente à primeira cotação disponível da ação da

empresa i após a divulgação das demonstrações financeiras do ano anterior (nos cinco primeiros pregões de maio do ano seguinte), no ano t

α0 é o intercepto

α1, α2 e α3 são os coeficientes angulares das variáveis independentes

VPAit, EVAit e LPAit são as variáveis independentes, relativas, respectivamente ao VPA,

EVA® e LPA da empresa i no ano t

Ressalte-se que, assim como outros trabalhos realizados a respeito do conteúdo informacional adicionado (vide Machado, Macedo & Machado, 2011), as variáveis VPA e LPA foram incluídas como variáveis de controle, tendo em vista que outros fatores, além do EVA®, podem influenciar o preço das ações, de modo a garantir a robustez da análise.

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Para rejeitar ou não a hipótese de adição de conteúdo informacional pela inclusão do EVA® na regressão com indicadores contábeis tradicionais utilizou-se o R² ajustado, considerando-se válidas as regressões em que o coeficiente angular dessa variável seja significativamente diferente de zero, mesmo após aplicada a correção de White quando necessária.

Assim, caso o R2 ajustado da equação (2) seja maior que o resultado da equação (1), conclui-se que houve ganho informacional – ou seja, o EVA® é relevante para o modelo em que se considera apenas o VPA –, assim como ocorre em relação às equações (4) e (3), em que o EVA® se torna relevante para o modelo que considera tanto o VPA quanto o LPA. Similarmente, são comparadas as equações (2) e (3), considerando-se que, caso o R2 ajustado da equação 2 seja superior ao da equação (3), o EVA® substitui com eficiência o LPA no modelo.

Além disso, para analisar as hipóteses H1 e H2 utilizou-se o teste de Wald, que analisa se o incremento do R2 é significativo com a inclusão do EVA® na equação (2), em relação à equação (1). Além disso, compara-se esta significância para o LPA e para o EVA®. E por fim, utiliza-se o teste de Wald para analisar a inclusão do EVA® na equação (4) frente a equação (3).

São testados os pressupostos de a normalidade e a homocedasticidade dos resíduos para todos os modelos (Gujarati, 2000), bem como a multicolinearidade entre as variáveis independentes para as equações (2), (3) e (4). Quanto à normalidade, aplica-se o Teste Jarque-Bera. Para a homocedasticidade aplica-se o teste de White e para o multicolinearidade analisa-se o indicador FIV. Ressalta-se, por fim, que todas as análises serão feitas para os níveis de 1%, 5% e 10% de significância.

4. ANÁLISE DOS RESULTADOS

Na análise descritiva, observou-se que as empresas apresentaram, em média, EVA® por ação negativo em todos os períodos, enquanto o LPA se comportou de maneira inversa (Figura 1). Verifica-se que o EVA® médio em 2011 foi bem próximo da média apresentada pela amostra nos três períodos, e que em 2009 essa variável teve seu pior desempenho, o que pode ser atribuído à crise financeira internacional. Destaque-se ainda que a média do LPA foi menor em 2011, um indicativo de que este resultado pode estar menos relacionado com os fatores econômicos que o EVA®.

-1,4260 -1,4229 -1,0373 -1,8560 1,134 1,008 1,259 1,136 -R$ 2,00 -R$ 1,00 R$ - R$ 1,00 Total 2011 2010 2009 LPA EVA Figura 1: EVA® e LPA médios da amostra

(11)

Na Tabela 2, a seguir, estão discriminados os resultados da regressão representada na equação (1), que utiliza o VPA como variável explicativa (variável independente) do preço da ação (variável dependente).

Em relação aos resultados apresentados na Tabela 2, verifica-se que, isoladamente, como esperado, o VPAé significativo em termos estatísticos ao nível de significância de 5% para explicar o preço das ações, tendo em vista que o p-valor obtido para o teste t foi inferior a 1%, rejeitando a hipótese nula de que o coeficiente da variável VPA é estatisticamente igual a zero. Além disso, p-valor de F, também inferior a 1% aponta para a significância da regressão, visto que o R2 é significativamente diferente de zero.

Tabela 2: Resultados da Regressão – Equação (1)

Variável Explicativa Coeficiente Erro padrão* Estatística t p-valor

VPA 1.006327 0.240778 4.179480 0.0000

C 8.733561 1.825496 4.784212 0.0000

Descrição Valor Descrição Valor

R2_{0.336814 Desvio-padrão da variável dependente} _18.55056

R2 _Ajustado _{0.335369 Teste F (Estatística)} _233.1131

Teste de White (Estatística) 116.4287 Teste F (p-valor) 0.000000 Teste de White (p-valor) 0.000000 Jarque-Bera (estatística) 40142.70 Número de Observações 461 Jarque-Bera (p-valor)** 0.000000

* Erros-padrão estimados com correção para heteroscedasticidade de White, uma vez que a hipótese nula de resíduos homocedásticos foi rejeitada, ao nível de 1%, conforme verificado por meio do teste de White (p-valor inferior a 1%). **Como p-valor é menor que o nível de significância de 1%, rejeita-se a hipótese nula de que a distribuição dos resíduos tende a uma normal. Porém, de acordo com o teorema do limite central e considerando que foram utilizadas 461 observações, pressuposto não seria fundamental para a validação do modelo (Corrar, Paulo e Dias Filho, 2007).

Verifica-se na Tabela 3 que o teste de heterocedasticidade de White apresentou como resultado um p-valor inferior ao nível de significância de 5%, indicando a rejeição da hipótese de que há homocedasticidade dos resíduos. Como forma de buscar a correção do modelo proposto, foi usada a correção de White (regressão robusta), o que ocasionou que a variável EVA®, estatisticamente significante ao nível de 1% antes da correção, passasse a ser signitiva apenas ao nível de 10%. Assim, observa-se que o modelo adicionado do EVA® (equação 2), embora apresente R2 ajustado superior àquele apresentado pela equação (1) – o que indicaria uma contribuição marginal dessa variável como explicativa do preço das ações – só possui coeficiente angular para o EVA® estatisticamente significante ao nível de 10%.

Variável Explicativa Coeficiente Erro padrão* Estatística t p-valor

VPA 1.121659 0.264486 4.240903 0.0000

EVA 1.351512 0.690679 1.956788 0.0510

C 9.603717 1.538408 6.242635 0.0000

Teste de White (Estatística) 64.62899 Teste F (p-valor) 0.000000 Teste de White (p-valor) 0.000000 Jarque-Bera (estatística) 31425,34 Número de Observações 461 Jarque-Bera (p-value)** 0,000000

* Idem Tabela 2. **Idem Tabela 2.

Ao aplicar o teste de Wald, verifica-se um p-valor de 5,10%, o que mostra que a inclusão da variável EVA® só impacta significativamente o R2 ao nível de 10%. Isso

(12)

corrobora com a análise de que o EVA® não se mostra tão significativo para explicar o comportamento do preço das ações no mercado brasileiro de capitais. Com isso, tem-se aceitação de H1 apenas ao nível de significância de 10%.

Na Tabela 4 a seguir, são discriminados os resultados da regressão que acrescenta a variável LPA à equação (1), como variável explicativa do Preço, seguindo os modelos tradicionalmente utilizados.

VPA 0.610601 0.232582 2.625317 0.0089

LPA 3.863800 0.659344 5.860069 0.0000

C 7.979979 1.737258 4.593433 0.0000

Teste de White (Estatística) 51.76309 Teste F (p-valor) 0.000000 Teste de White (p-valor) 0.000000 Jarque-Bera (estatística) 59980.09 Número de Observações 461 Jarque-Bera (p-value)** 0.000000

* Idem Tabela 2. **Idem Tabela 2.

Comparando-se os resultados dispostos nas Tabelas 3 e 4, verifica-se que o LPA se mostra uma variável muito mais significativa do que o EVA®, considerando-se que o EVA® só é significativo ao nível de 10% e o LPA é significativo à 1%. Além disso, o R2 ajustado da equação (2), 37,3%, é inferior ao apresentado pela equação (3), 41,51%. Isso é corroborado pela comparação do p-valor do teste de Wald, já que para a inclusão da variável LPA o p-valor foi inferior a 1%. Com isso, não se pode aceitar H2.

Adicionalmente, a fim de detectar a presença de multicolinearidade, verificou-se que o FIV (Variance Inflation Factor) apurado foi de 1,112 para a equação (2) e 1,645 para a equação (3), concluindo-se pela sua inexistência (dado este ser inferior a 5,00) no modelo representado por estas equações.

Analisando-se os resultados obtidos para a equação (4) apresentados na Tabela 5, que acrescenta o EVA® ao modelo com as informações contábeis tradicionais, verifica-se, após a correção da heterocedasticidade dos resíduos que o coeficiente da variável EVA® se mostra não significativo estatisticamente, pois apresenta p-valor (0,4178) bem superior ao nível de significância de 10%. Além disso, não se encontrou problemas de multicolinearidade, pois o maior FIV foi de 2,307. Assim sendo, estes resultados suportam a não aceitação de H3.

VPA 0.712376 0.326081 2.184662 0.0294

LPA 3.335131 0.830641 4.015131 0.0001

EVA 0.558143 0.688194 0.811026 0.4178

C 8.442443 1.342515 6.288529 0.0000

Teste de White (Estatística) 37.79953 Teste F (p-valor) 0.000000 Teste de White (p-valor) 0.000000 Jarque-Bera (estatística) 51452,32 Número de Observações 461 Jarque-Bera (p-value)** 0.000000

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Conclui-se, portanto, que, embora esse modelo (equação 4) apresente um R2 ajustado ligeiramente superior ao R2_{ajustado na regressão anterior (equação 3), a inclusão do EVA}®_no

modelo não pode ser considerada significativa para a amostra considerada nesse estudo quando adotada a regressão robusta (correção de White). Isso é corroborado pelo p-valor do teste de Wald, que foi de 41,78%.

Dessa forma, de maneira geral, os resultados evidenciaram que o EVA® não se constitui uma variável significativa na determinação do preço da ação para a amostra analisada.

5. CONSIDERAÇÕES FINAIS

Como dito anteriormente, as pesquisas relativas a conteúdo informacional dos indicadores informacionais, assim como o LPA, VPA e EVA® _{buscam verificar a influência de}

tais medidas no preço das ações das empresas, ou seja, se as informações são relevantes para o mercado. Para que a informação seja relevante, o seu coeficiente angular na regressão explicativa do preço precisa ser significativamente diferente de zero.

Nesse sentido, o presente estudo visou avaliar a relação entre o preço das ações e o EVA® das empresas não financeiras listadas na BMF&BOVESPA no período de 2009 a 2011, bem como se o valor econômico adicionado representava uma melhor proxy para o resultado que o LPA.

Os resultados obtidos demonstraram que o EVA® não possui conteúdo informacional superior ao LPA, pois só ficou evidenciada a significância de seu coeficiente angular na regressão que explica o preço das ações das empresas pesquisadas, quando utilizado em substituição ao LPA na equação que considera também o VPA, ao nível de 10%. Adicionalmente, a relação entre o EVA® e o preço mostrou-se não significativa, mesmo em conjunto com as variáveis de controle LPA e VPA em conjunto. A comparação dos R2, assim como os p-valores dos testes de Wald, confirmaram este resultado. Tem-se, então, pelos resultados obtidos a não aceitação de todas as hipóteses formuladas na metodologia ao nível de 5%.

Assim, conclui-se com base nas evidências empíricas, que não há indícios de que a EVA® representa uma melhor proxy para o resultado da empresa que o LPA, o que pode estar relacionado com a percepção do valor destinado aos acionistas.

Este resultados corroboram os achados de Biddle et al. (1997), Farsio, Degel e Degner (2000), Turvey et al. (2000), Chen e Dood (2001), Sparling e Turvey (2003), Brown (2006), Kim (2006), Salvi (2007), Lee e Kim (2009), Arabsalehi e Mahmoodi (2012) e Sharma e Kumar (2012), porém não estão de acordo com os resultados de Stern, Stewart e Chew (1995), Lehn e Makhija (1996), Chen e Dodd (1997), Stark e Thomas (1998), Bao e Bao (1998), Kleiman (1999), Feltham et al. (2004), Silveira, Okimura e Souza (2004) e Medeiros (2009), visto que no presente estudo não foi possível aceitar a hipótese de superioridade do EVA® em relação ao LL.

Tendo como base os estudos que também não encontraram vantagens do EVA® em comparação ao LL, para explicar comportamento dos preços/retornos das ações no mercado de capitais, pode-se explicar esta não superioridade sob várias perspectivas. Dentre as mais importante está o fato de que o EVA® é difícil de calcular, não é apresentado pelas empresas (é uma non-gaap information) e as informações para seu cálculo não estão disponíveis, como por exemplo os ajustes propostos pela Stern Stewart & Co. Além disso, de maneira geral, os ajustes propostos pela Stern Stewart & Co. reduzem significativamente os impactos dos accruals, tanto discricionários quanto não discricionários. Por conta disso, pode haver uma redução da associação do EVA® com o preço/retorno das ações.

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Para futuros estudos, sugere-se a ampliação da amostra para que se possa controlar outras variáveis, tais como setor de atuação. Além disso, um outro aspecto que seria interessante seria uma análise longitudinal considerando períodos antes e depois do exercício de 2010, para que possa ter uma ideia do impacto da convergência às normas internacionais de contabilidade sobre esta discussão de relevância de medidas financeiras.

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