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Desempenho financeiro de investimentos em empresas ambientalmente responsáveis: evidência para o mercado Americano

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Academic year: 2020

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Agradecimentos

Com a realização desta dissertação é importante expressar que esta tão apetecida folha tem como principal objetivo o agradecimento a todas as pessoas que, direta ou indiretamente, contribuíram para que este momento se tornasse realidade.

Em primeiro lugar, quero frisar o reconhecimento e apreço muito especial à minha orientadora, professora Doutora Maria do Céu Ribeiro Cortez, por todo o conhecimento, competência e profissionalismo demonstrada nos conselhos transmitidos. Manteve sempre uma postura de constante comunicação, respondendo 7 dias por semana, a todos os problemas que foram ocorrendo ao longo da realização da dissertação. Sem a sua ajuda, nada disto seria possível.

De seguida, um especial agradecimento à Escola de Economia e Gestão da Universidade do Minho, direcionado a todos os docentes do Mestrado em Finanças, que de certa maneira, contribuíram ao longo destes 2 anos para o meu conhecimento na área das finanças.

Termino assim, com uma enorme gratidão aos meus avós, tios e em especial às minhas irmãs Francisca e Laura por todo o apoio demonstrado ao longo do meu percurso académico e pela grande quantidade de paciência que sempre tiveram que ter para aturar o mano chato. Aos meus amigos e, especialmente, à minha namorada Carolina, agradeço-lhes a partilha de bons momentos, a ajuda, os intermináveis desabafos, os estímulos nas alturas de maior desânimo e, acima de tudo, por acreditarem sempre nas minhas capacidades. Por fim, um agradecimento muito especial ao pai Nuno e à mãe Sílvia, que se sacrificaram desde sempre e me incutiram os bons valores que fizeram de mim o Homem que sou hoje. A eles, dedico todo este trabalho.

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“O conhecimento faz-nos responsáveis.”

(Che Guevara)

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Resumo

O principal objetivo deste estudo é avaliar o desempenho financeiro de investimentos em empresas americanas ambientalmente responsáveis, comparando-o com o investimento em empresas menos ambientalmente responsáveis. Por outras palavras, procura-se saber qual o impacto de considerar critérios ambientais no desempenho das carteiras dos investidores, contribuindo assim para a literatura sobre a possível relação positiva, negativa ou neutra entre a responsabilidade ambiental e o desempenho financeiro.

Como medida de desempenho ambiental foi utilizado o ranking “Newsweek Green Rankings – US 500”. Para avaliar a possível relação entre desempenho ambiental e financeiro foram construídas carteiras constituídas por empresas listadas neste ranking. As carteiras construídas reflectem o grau de desempenho ambiental das empresas nelas incluídas: uma é constituída pelas 250 empresas com melhor desempenho ambiental e outra pelas 250 empresas com pior desempenho ambiental. Foram ainda criadas as carteiras com as empresas de mais alto e mais baixo desempenho, formadas pelas 50 melhores e piores empresas, respetivamente, no que toca ao desempenho ambiental descrito no ranking. Por fim, foram ainda construídas as carteiras que refletem as diferenças entre a rendibilidade das empresas ambientalmente mais responsáveis e das ambientalmente menos responsáveis que constituem o ranking. Quanto ao desempenho financeiro das carteiras, o mesmo foi avaliado através de diversos modelos não condicionais e condicionais (de forma a considerarem a variabilidade do risco ao longo do tempo).

As conclusões desta dissertação indicam que não há um desempenho anormal estatisticamente significativo de praticamente nenhuma das carteiras analisadas – pelo que se acaba por concluir por uma relação neutra, consistente com os resultados de Puopolo et al. (2015).

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Abstract

The aim of this study is to evaluate the financial performance of investments in US environmentally responsible companies and to compare it to investments in less environmentally friendly companies. This analysis can shed light on the impact of considering environmental criteria in the performace of investors’ portfolios, thus contributing to the literature that discusses a positive, negative or neutral relation between environmental responsability and financial performance.

As a measure of environmental performance, the ranking “Newsweek Green Rankings – US 500” was used. In order to evaluate the relationship between environmental and financial performance, several portfolios were built, each one corresponding to a certain level of environmental performance. One portfolio includes the 250 most environmentally responsible companies and another includes the 250 least environmentally conscious companies of the ranking. Other two portfolios include the 50 companies with the best/worst environmental performance according to the ranking. Finally, we also constructed portfolios that reflect the diferences between the more environmentally responsible companies and the less environmentally ones. The financial performance of portfolios is evaluated through several unconditional and conditional models (in order to consider risk variability over time).

The conclusions of this dissertation indicate that there is no statistically significant abnormal performance of any of the portfolios – so we conclude for a neutral impact of considering environmental criteria in the portfolios’ financial performance, consistent with the results of Puopolo et al. (2015).

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Índice

Agradecimentos ……… ii Resumo ………. iv Abstract ………. v Índice ……… vi 1. Introdução ………. 1 2. Revisão da Literatura ……….…..…. 5 2.1. Introdução ………... 5

2.2. Relação positiva entre desempenho ambiental e desempenho financeiro ….. 6

2.3. Relação negativa entre desempenho ambiental e desempenho financeiro …. 8 2.4. Relação neutra entre responsabilidade ambiental e desempenho financeiro .. 9

3. Metodologia ………... 11

3.1. Introdução ………...……… 11

3.2. Modelos não condicionais ……….. 13

3.2.1. Medida de Jensen (1968) ……….. 13

3.2.2. Modelo de 3-fatores de Fama e French (1993) ………. 13

3.2.3. Modelo de 4-fatores de Carhart (1997) ………. 14

3.2.4. Modelo de 5-fatores de Fama e French (2015) ………. 15

3.3. Modelos condicionais ……….…. 15

3.3.1 Modelo de Ferson e Schadt (1996) ………. 15

3.3.2. Modelo de Christopherson, Ferson e Glassman (1998) ………. 17

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4.1. Descrição dos dados ………...….…. 18

4.2. Estatisticas sumárias ……….… 19

5. Resultados empíricos ………... 22

5.1. Introdução ……….… 22

5.2. Testes de autocorrelação e heterocedasticidade ……….…….. 23

5.3. Modelos não-condicionais ………..….. 26

5.4. Modelos condicionais ……….…….. 32

6. Conclusões e limitações ………... 38

Referências bibliográficas ………...… 41

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Indíce de tabelas

Tabela 1 – Estatísticas descritivas da amostra: carteiras e benchmark ……….. 19

Tabela 2 – Estatísticas descritivas da amostra: fatores de risco adicionais e variáveis de informação ... 21

Tabela 3 – Testes de autocorrelação LM (Breusch-Godfrey) ……….... 23

Tabela 4 – Testes de heterocedasticidade (ARCH) ………...………. 25

Tabela 5 – Medida de Jensen (1968) ………...………... 26

Tabela 6 – Modelo de 3-fatores de Fama e French (1993) ………. 27

Tabela 7 – Modelo de 4-fatores de Carhart (1997) ………... 29

Tabela 8 – Modelo de 5-fatores de Fama e French (2015) ………. 30

Tabela 9 – Modelo parcialmente condicional de Ferson e Schadt (1996) – 4 fatores ...…... 33

Tabela 10 – Modelo totalmente condicional de Christopherson, Ferson e Glassman (1998) - 4 fatores ……… 35

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1. Introdução

Com o passar dos anos, a responsabilidade ambiental tem vindo a assumir um papel cada vez mais importante na contribuição para uma sociedade mais justa e preocupada com o futuro da humanidade, nomeadamente no que se refere à sustentabilidade ambiental do planeta. No mundo desenvolvido e, em particular, nos Estados Unidos da América, tem-se assistido, nos últimos anos, a uma crescente pressão para tornar os consumos amigos do ambiente (Akenji, 2014).

Até à década de 70, as empresas ainda estavam pouco conscientes da gravidade do impacto das suas atividades no ambiente. Depois, houve uma série de grandes eventos e incidentes ecológicos (por exemplo, os incidentes de Bhopal em 1984, Chernobyl em 1986 e Exxon Valdez, em 1989) que motivaram regulamentações governamentais mais rigorosas e contribuíram para uma maior consciencialização das questões ambientais por parte da sociedade em geral, e dos investidores em particular (Schueth, 2003). Hoje em dia, as empresas compreendem a responsabilidade que têm de não afetar negativamente o ambiente (Hart, 1997).

Quer por força da regulamentação governamental quer por pressão da sociedade, um crescente número de empresas americanas, incluindo as maiores e mais influentes, estão a adotar práticas ambientalmente responsáveis (Cai et al., 2016). Com isto, espera-se que outras empresas ambientalmente irresponsáveis se direcionem, com o devido tempo, no mesmo sentido de forma a não ficarem em desvantagem (Di Giuli e Kostovetsky, 2013). Se as grandes empresas americanas já se preocupam em adotar boas práticas ambientais, é normal que outras ajam de maneira semelhante tendo em conta o efeito dominó, ou seja, como consequência da adoção de políticas ambientais nos EUA, outras empresas tomarão medidas semelhantes de maneira a não ficarem em desvantagem e aumentarem a sua competitividade. Como seria de esperar, a implementação de políticas ambientais acarreta custos, que por vezes são demasiado elevados. Por exemplo, a compra de um produto com o objetivo de reduzir a poluição é um investimento responsável, mas, até que ponto a empresa não reduz significativamente os seus lucros por causa do investimento feito? Esta questão, como já foi dito, tem gerado bastante controvérsia, distinguindo-se duas visões opostas, referidas abaixo.

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A questão dos efeitos da responsabilidade ambiental no desempenho financeiro não se limita às empresas. Com efeito, um crescente número de investidores, preocupados com questões como o aquecimento global e escassez de recursos naturais bem como o impacto negativo da atividade empresarial no desenvolvimento sustentável, têm procurado incorporar critérios ambientais nas suas decisões de investimento (Chung et al., 2012), desta forma fomentando os chamados investimentos verdes. Os investimentos verdes podem ser considerados um segmento dentro da área mais vasta de investimentos socialmente responsáveis. A este tipo de investidores, coloca-se a questão de saber se a consideração de critérios ambientais nas suas carteiras de investimento implica benefícios ou penalizações do ponto de vista financeiro. De facto, a existência e o tipo de relação entre o desempenho ambiental das empresas e o seu desempenho financeiro é controversa na literatura. Alguns autores sustentam que os custos inerentes ao melhoramento do desempenho ambiental são demasiado elevados, levando assim a um pior desempenho financeiro das empresas (Cordeiro e Sarkis, 1997; Filbeck e Gorman, 2004; Gargouri et al., 2009; Haan et al., 2012). De um modo geral, esta corrente predomina em regiões pouco desenvolvidas e com situações financeiras débeis, onde os agentes políticos tendem a desvalorizar esta preocupação face a outras que se relacionam com garantias mais básicas (saúde, educação e justiça). Deste modo, não são criadas regulamentações, incentivos e fiscalizações ambientais pelo que as empresas tendem igualmente a desvalorizar o problema.

Por outro lado, nas regiões onde o desenvolvimento é maior, a preocupação ambiental faz claramente parte da principal agenda política, conduzindo à introdução de diversos instrumentos que favorecem a implementação da sustentabilidade ambiental. Por sua vez, a introdução destas práticas gera naturalmente o aparecimento de novas abordagens para reduzir com eficiência o impacto dos custos diretos relacionados com o desempenho ambiental. De facto, a introdução de medidas para mitigar os riscos e problemas financeiros tem uma consequência direta no prestígio que a empresa tem não só nos investidores como também nos clientes que consomem o produto final, gerando deste modo uma via que permite diluir os custos diretos da preocupação ambiental. Em consequência, é crescente o número de estudos realizados nos países desenvolvidos em que se encontra uma relação positiva entre o desempenho ambiental e financeiro (King e Lenox, 2001; Derwall et al., 2005; Guenster et al., 2011; Dixon-Fowler et al., 2013).

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Neste contexto, o desempenho financeiro de investimentos ambientalmente responsáveis nos Estados Unidos da América é o tópico de dissertação escolhido, pretendendo-se avaliar se as empresas preocupadas com o ambiente, proporcionam um bom desempenho financeiro aos investidores ou se, pelo contrário, o penalizam. Por outras palavras, procura-se saber qual o impacto de considerar critérios ambientais no desempenho das carteiras dos investidores. Existem três áreas de investigação no que toca ao desempenho de investimentos socialmente responsáveis. Duas delas envolvem a avaliação de desempenho de índices socialmente responsáveis (e.g., Statman, 2006) e a avaliação de fundos de investimento socialmente responsáveis (e.g., Derwall e Koedjik, 2009). Este estudo enquadra-se numa outra linha de investigação que passa pela comparação entre o desempenho de investimentos em empresas socialmente mais responsáveis e o desempenho de investimentos em empresas menos responsáveis (e.g., Humphrey, Lee e Shen, 2012), com o intuito de analisar o desempenho financeiro de carteiras constituídas por empresas ambientalmente responsáveis e compará-lo com o de carteiras constituídas por empresas menos preocupadas com o ambiente.

Para tal, serão construídas várias carteiras constituídas por empresas mais/menos ambientalmente responsáveis com base no ranking Newsweek Green Rankings”. O desempenho financeiro destas carteiras será avaliado comparativamente com o mercado em geral através da utilização de metodologias robustas de avaliação do desempenho.

Do ponto de vista metodológico, este estudo aproxima-se de estudos que avaliam o desempenho financeiro de carteiras formadas por ações de empresas que são incluídas em rankings de empresas socialmente responsáveis (e.g., Brammer et al., 2009; Humphrey et al., 2012; Brzeszczynski e McIntosh, 2014; Filbeck et al., 2009) ou outros rankings baseados numa dimensão específica de responsabilidade social como por exemplo, rankings de empresas com boas relações laborais (Edmans, 2011).

Esta dissertação está organizada da seguinte forma: no segundo capítulo apresenta-se a revisão da literatura existente sobre a temática da relação entre o desempenho ambiental e o desempenho financeiro. No terceiro capítulo é apresentada a metodologia utilizada nesta dissertação para avaliar a relação entre o desempenho ambiental e o desempenho financeiro, com destaque para as metodologias de avaliação de desempenho de carteiras com base em modelos não-condicionais e condicionais, utilizadas neste estudo. O capítulo 4 contém a descrição dos dados que foram selecionados para a amostra e respetivas fontes e ainda as estatísticas sumárias das principais variáveis em estudo. No capítulo 5 são analisados e

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interpretados os resultados empíricos obtidos ao longo desta dissertação. Finalmente, o último capítulo apresenta as principais conclusões desta dissertação bem como algumas das suas limitações e recomendações para futura investigação.

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2. Revisão da Literatura

2.1. Introdução

A incorporação da responsabilidade ambiental como estratégia de negócios é algo relativamente recente e tem gerado bastante controvérsia no sentido em que durante muito tempo as empresas viram as práticas ambientais associadas a um custo adicional (Palmer et al., 1995), baseando-se na premissa que a redução dos efeitos ambientais nefastos (e.g., poluição) e o aumento da responsabilidade ambiental diminuem os benefícios líquidos marginais.

Até à década de 1970, as empresas estavam pouco sensíveis para o impacto negativo que os seus métodos de produção e práticas poderiam ter sobre o futuro da humanidade. Com o passar dos anos foi ficando mais percetível a obrigação que a sociedade e cada um de nós deve ter com vista a preservar o meio ambiente para gerações futuras. Esta consciencialização foi sobretudo motivada pela ocorrência de catástrofes naturais que, segundo alguns especialistas, resultam do aquecimento global e das alterações climatéricas (Hart, 1997) bem como alguns incidentes ecológicos que tiveram grande visibilidade mediática (e.g., Bhopal em 1984, Chernobyl em 1986 e Exxon Valdez, em 1989). Acompanhando a crescente consciencialização da sociedade para as questões ambientais, a questão também passou a fazer parte da agenda dos investidores socialmente responsáveis, existindo um número cada vez maior de investidores que pretendem incorporar critérios sociais, e em particular, ambientais, nas suas decisões de investimento (Chung et al., 2012).

A literatura sobre os investimentos verdes avança com argumentos quer em favor de uma relação positiva quer negativa entre desempenho ambiental e desempenho financeiro.1 Por um

lado, uma visão mais tradicional de responsabilidade social empresarial sugere que a adoção de práticas de responsabilidade social implica custos adicionais para a empresa, penalizando o seu desempenho financeiro. Por outro lado, uma visão mais contemporânea de responsabilidade social postula que bons níveis de desempenho ambientais podem refletir uma vantagem competitiva da empresa, na medida em que os recursos são utilizados mais eficientemente (Silva e Cortez, 2016).

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Em termos empíricos, vários autores têm investigado este tema, procurando analisar a natureza da relação entre a responsabilidade ambiental e o desempenho financeiro das empresas. Existem estudos que encontram uma relação positiva, outros que revelam uma relação negativa e outros que não observam qualquer tipo de relação entre desempenho ambiental e desempenho financeiro, o que se traduz numa relação neutra. Neste capitulo pretende-se apresentar os principais estudos neste domínio.

2.2. Relação positiva entre desempenho ambiental e

desempenho financeiro

A teoria das partes interessadas – stakeholder theory (Freeman, 1984, Donaldson and Preston 1995; Jones 1995) sugere que a satisfação dos interesses de todas as partes interessadas é fundamental para a continuidade da empresa (Smith, 2003). Além disso, tal comportamento fortalece a posição competitiva da empresa e pode levar a ganhos financeiros (Derwall et al., 2005). Os críticos desta teoria enfatizam que a consideração de todos os acionistas é simplesmente impraticável (Sternberg 1996).

Porter (1991) evidencia que uma adequada regulamentação ambiental leva a uma situação vantajosa tanto para o ambiente como para as empresas. Mais tarde, Porter e van der Linde (1995ab) descartam a noção de trade-off entre a competitividade e o meio ambiente. Os autores defendem que, a redução pró-ativa da poluição, gera inovações que aumentam a produtividade e a competitividade dos recursos. Reinhardt (2000) refere que há sete oportunidades que as empresas podem aproveitar para aumentar as receitas ou diminuir os custos, sendo simultaneamente responsáveis relativamente aos recursos disponíveis. Entre essas sete categorias, as que associam um bom desempenho ambiental a um aumento nas receitas são: o melhor acesso a determinados mercados, a diferenciação dos produtos e a venda de tecnologia que controle os níveis de poluição. Pelo lado da redução dos custos, diferenciam-se as restantes quatro categorias: a gestão de risco e relações com os acionistas externos, o custo do material, energia e serviços, o custo do capital e o custo do trabalho (Ambec e Lanoie, 2008). Estes autores examinam sistematicamente todas as possibilidades e identificaram as circunstâncias mais adequadas para uma situação em que ganha tanto o ambiente como a empresa. Dixon-Fowler et al. (2013) sugerem que o desempenho ambiental tem uma grande influência nas medidas de mercado do desempenho financeiro. Os autores

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reforçam ainda que as empresas americanas parecem beneficiar mais do que empresas semelhantes do resto do mundo. Puopolo et al. (2015) evidenciam que as empresas dos EUA, motivadas pelo consumo ambiental, estão a adotar politicas de gestão ambiental para diversos fins, tais como o reforço de fidelização e atração de novos clientes, a melhoria da sua imagem, tanto a nível ambiental como empresarial, e uma melhoria na eficiência energética.

Existem bastantes estudos empíricos que procuram investigar a natureza da relação entre o desempenho ambiental e o desempenho financeiro a nível empresarial. Cohen et al. (1995) demonstram uma forte correlação positiva entre o desempenho ambiental e a rendibilidade das empresas. Na mesma altura, Hamilton (1995) e Klassen e McLaughlin (1996) evidenciam que uma boa gestão ambiental conduz a um melhor desempenho financeiro nas seguintes situações:

a) após ocorrência de catástrofes naturais, empresas com fortes práticas ambientais têm claramente melhor rendibilidade dos preços das ações do que empresas despreocupadas com o ambiente;

b) altos níveis de emissões tóxicas resultam em rendibilidades significativamente negativas.

Hart e Ahuja (1996) calculam o rácio Return on Sales (ROS) como medida de desempenho financeiro e sustentam que os esforços na redução da poluição dão resultados positivos a nível financeiro, que começam a ocorrer entre o primeiro e o segundo ano depois da implementação do processo. Derwall et al. (2005) estudam duas carteiras, uma com altos e outra com baixos níveis de eco-eficiência e concluem que a carteira mais eco-eficiente supera a outra, a nível financeiro. Guenster et al. (2011) demonstram que empresas com valores muito baixos de ecoeficiência mostram uma performance financeira muito fraca e concluem que existe uma relação positiva, mas ligeiramente assimétrica entre ecoeficiência e a performance financeira. O estudo de King e Lenox (2001) suporta a evidência de que realmente compensa a preocupação com o ambiente. Na mesma linha, os estudos de Stanwick e Stanwick (1998), Konar e Cohen (2001), Salama (2005), Nakao et al. (2007), Montabon et al. (2007) e Wahba (2008) evidenciam uma relação positiva entre a responsabilidade social empresarial, na dimensão ambiental, e o desempenho financeiro. Finalmente, refira-se o estudo de Amato e Amato (2012), que analisam o impacto da inclusão de empresas americanas na lista da Newsweek Green Rankings. Os resultados deste estudo mostram que a inclusão no quartil de topo do ranking tem um efeito estatisticamente significativo no valor da ação.

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2.3. Relação negativa entre desempenho ambiental e

desempenho financeiro

Walley e Whitehead (1994) baseiam a sua visão de uma relação negativa na teoria neoclássica de Friedman (1970). De acordo com esta teoria, as empresas deveriam ter apenas um objetivo em mente: maximizar o valor dos acionistas. Nesta perspetiva, as empresas que perseguem metas como o melhoramento do desempenho ambiental deverão perder valor, uma vez que enfrentam custos marginais crescentes e benefícios adicionais limitados (Walley e Whitehead, 1994). O desvio do objetivo principal significa impor aos acionistas um imposto e decidir como gastar esse capital. Esta teoria não é incompatível com a possibilidade de as empresas alocarem recursos para iniciativas ambientais, desde que as mesmas aumentem o valor da empresa. No entanto, note-se que estas iniciativas devem ser consideradas apenas como um meio para atingir um fim (Smith, 2003). A Stakeholder Theory difere da teoria de Friedman (1970) fundamentalmente porque implica que a cooperação, em vez do oportunismo, conceda às empresas vantagens competitivas (Jones, 1995).

O trabalho de Chen e Metcalf (1980) aponta que a relação positiva entre desempenho ambiental e financeiro não é tao certa como se indicava e que esta mesma evidência repousa sobre relações espúrias criadas por certas variáveis intervenientes. Por sua vez, Shane e Spicer (1983) afirmam que as empresas, em média, têm largas rendibilidades negativas após dois dias da divulgação das suas boas práticas. Os autores concluem também que empresas com menor índice de poluição tendem a ter maiores rendibilidades negativas em comparação com as empresas com maior índice de poluição. Cordeiro e Sarkis (1997) encontram uma relação negativa significativa entre o desempenho financeiro e as estratégias ambientais proactivas. Lorraine et al. (2004) realizam um estudo sobre reações do mercado de ações, para publicações positivas e negativas sobre o desempenho ambiental das empresas. Estes autores analisaram 32 eventos relativos a 20 empresas do Reino Unido durante a segunda metade da década de 90, tendo concluído que a divulgação de noticias ambientais negativas sobre uma determinada empresa é seguido por um aumento da rendibilidade das ações dessa empresa. Num estudo muito recente sobre empresas de combustíveis fósseis, Gonenc. e Scholtens (2017) observam que o impacto de um bom desempenho ambiental no desempenho financeiro destas empresas varia conforme a subindústria (química, petróleo, gás e mineira). Os resultados deste estudo mostram que concluem que um bom desempenho ambiental não

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tem impacto no desempenho financeiro para as empresas químicas, ao passo que no caso das indústrias de petróleo, gás e mineira, na generalidade reduz a rendibilidade e o risco financeiro. Estes autores salientam pois a diferença existente na relação desempenho ambiental-desempenho financeiro nas distintas subindústrias.

Outros estudos como Filbeck e Gorman (2004), Barnett (2007), Gargouri et al. (2009) e Haan et al. (2012) estudam a relação entre o desempenho ambiental e a rendibilidade de ações e também concluem que há uma relação negativa entre o desempenho ambiental e o desempenho financeiro.

2.4. Relação neutra entre desempenho ambiental e

desempenho financeiro

A nível ambiental, Fogler e Nutt (1975) reparam que quando há divulgações menos favoráveis sobre empresas poluentes, estas têm pouco ou nenhum impacto a nível financeiro. Pinto (2010) constrói duas carteiras, uma de empresas com o melhor desempenho ambiental e outra constituída por empresas com pior desempenho ambiental. O resultado do seu estudo não evidencia uma relação estatisticamente significativa entre o desempenho ambiental e financeiro das empresas.

Em Portugal, Roque e Cortez (2006) avaliam a relação entre a divulgação de informação ambiental e a performance financeira no mercado de capitais, concluindo que as empresas com melhor relato ambiental apresentam um desempenho financeiro pior, embora esta relação não seja estatisticamente significativa.

Griffin e Mahon (1997), num trabalho realizado ao longo de 25 anos, que constitui uma referência neste domínio, sustentam que estes resultados contraditórios acontecem pelo facto de as definições de desempenho social e financeiro serem diferentes de investigador para investigador, isto é, os resultados, dependem dos critérios utilizados na avaliação do desempenho ambiental e financeiro e das metodologias aplicadas. Os mesmos autores salientam a existência de mais estudos a favor da relação positiva entre o desempenho social e financeiro do que a favor de uma relação negativa entre as duas. No entanto, esta diferença não é assim tão significativa, havendo ainda outros estudos que não revelaram qualquer

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relação. Por outro lado, outra variável a ter em conta na observação de uma tendência positiva é o tempo que decorre entre a introdução das medidas e a obtenção de resultados financeiros, conforme sustentado por vários autores (Hart e Ahuja, 1996; Konar e Cohen, 2001; Horváthová, 2010).

Para além disso, McWilliams e Siegel (2001) argumentam que a natureza da relação entre o desempenho ambiental e o desempenho financeiro é inconclusiva. Estes autores explicam que empresas que não investem na responsabilidade social terão custos e preços baixos, enquanto que as empresas que investem nesta área terão custos mais altos, mas a sua carteira de clientes estará disposta a pagar preços mais elevados. Reforçando esta ideia, Puopolo et al. (2015) explicam que os mercados financeiros não recompensam nem penalizam as empresas que adotam políticas de gestão ambiental. A principal razão para esta relação inconclusiva entre o desempenho financeiro e ambiental está associada ao tempo. Esta temática é relativamente recente e, como tal, não existem ainda dados suficientes para retirar conclusões mais concretas. Para além disso, o desempenho pode ser influenciado pelo facto de vários autores avaliarem rendibilidades de grandes empresas, que têm um peso e influência maior do que empresas mais pequenas.

Em todo o caso, pese embora os diferentes resultados que a literatura evidencia sobre a relação entre o desempenho ambiental e financeiro, alguns estudos de revisão (e.g. Orlitzky et al., 2003; Molina-Azorín et al., 2009; Dixon-Fowler et al., 2013, Endrikat et al., 2014, Revelli e Viviani, 2015) argumentam em favor da existência de uma relação de natureza positiva.

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3. Metodologia

3.1. Introdução

Neste capítulo é apresentada a metodologia a utilizar na dissertação para avaliar o desempenho de investimentos ambientalmente responsáveis.

Para avaliar o nível de responsabilidade ambiental das empresas, será utilizado como base o

ranking Newsweek Green Rankings”. Este ranking é um dos mais reconhecidos em todo o

mundo no que toca ao desempenho ambiental das empresas. Como se pretende avaliar o desempenho ambiental de empresas dos Estados Unidos, será utilizado o ranking U.S. 500, que divulga o desempenho ambiental da lista das quinhentas maiores empresas Americanas de capital aberto.

A metodologia utilizada para avaliar o desempenho a longo prazo será o Calendar-Time Portfolio Approach. Esta metodologia consiste em construir uma carteira formada pelas empresas mais (menos) ambientalmente responsáveis e mantê-la durante um ano, até que a lista do ano seguinte seja divulgada. Com esta nova divulgação, a composição das carteiras é reajustada em função das alterações no ranking e em função da inclusão e exclusão de empresas da lista.

Para esta análise, serão construídas dois tipos de carteiras (equally-weighted): uma carteira de desempenho ambiental ampla (melhor ou pior desempenho ambiental) – e outra carteira correspondente a um nível de desempenho social mais restritiva. (desempenho ambiental alto ou baixo)

Relativamente às carteiras amplas, serão construídas, para os anos em questão, duas carteiras mutuamente exclusivas, correspondentes a um melhor ou pior nível de desempenho ambiental das empresas: uma carteira constituída pelas ações com melhor desempenho ambiental, constituída pelas empresas do ranking com níveis de desempenho ambiental acima do percentil 50 – carteira A; e uma carteira constituída pelas ações com pior desempenho ambiental, i.e., as empresas situadas abaixo do percentil 50 - carteira B. Com isto, temos duas carteiras, cada uma com 250 empresas.

Adicionalmente, serão construídas duas carteiras que refletem um desempenho social mais restrito (extremo). Uma das carteiras é constituída pelas empresas no decil de topo do ranking

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(desempenho ambiental mais alto) – carteira C - e a outra pelas empresas que pertencem ao decil inferior do ranking (desempenho ambiental mais baixo) – carteira D.

Depois de construídas as quatro carteiras, serão construídas mais duas carteiras. Estas carteiras refletem as diferenças entre as rendibilidades das empresas ambientalmente mais responsáveis e o das ambientalmente menos responsáveis que constituem o ranking (ou seja, teremos as carteiras A-B e C-D). A utilidade destas carteiras prende-se com o facto de o objetivo desta dissertação ser o de comparar as diferenças entre o desempenho financeiro das carteiras com melhor (mais alto) e pior (mais baixo) desempenho ambiental.

Deste processo resulta que no final do período temporal de avaliação, existirá uma série das rendibilidades para as carteiras das empresas mais e menos ambientalmente responsáveis. Posteriormente, será avaliado o desempenho financeiro das carteiras ao longo desse período. Para tal, serão utilizadas diversas metodologias de avaliação de desempenho (não condicionais e condicionais), como a medida de Jensen (1968), o modelo de três fatores de Fama e French (1993), o modelo de quatro fatores de Carhart (1997), o modelo de cinco fatores de Fama e French (2015), o modelo condicional de Ferson e Schadt (1996) e ainda o modelo totalmente condicional de Christopherson et al. (1998).

As rendibilidades das ações serão calculadas de forma discreta, de maneira a ser consistente com o cálculo das rendibilidades dos fatores de risco de Fama e French (1993). As rendibilidades são calculadas através da seguinte equação:

R

i,t

=

Pi,t − Pi,t−1

Pi,t−1

(1)

Onde:

Ri,t = rendibilidade do ativo i no período t;

Pi,t = preço do ativo i no período t;

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3.2 Modelos não-condicionais

3.2.1 Alfa de Jensen (1968)

O alfa de Jensen (1968) decorre do Capital Asset Pricing Model (CAPM) e é traduzido pela interseção alfa da seguinte equação:

Rp,t− Rf,t = p+ p(Rm,t− Rf,t) + εp,t (2)

Onde:

Rp,t = rendibilidade da carteira p no período t;

Rf,t = taxa de rendibilidade sem risco no período t;

Rm,t = rendibilidade da carteira de mercado no período t;

βp = risco sistemático da carteira p;

αp = rendibilidade anormal (medida de desempenho) εp,t = variável residual.

O alfa (αp) mede o desempenho da carteira de ações. Valores positivos (negativos) e

estatisticamente significativos de alfa indicam um bom(mau) desempenho financeiro, significando então que, numa situação de equilíbrio, a rendibilidade do titulo foi superior (inferior) à rendibilidade esperada.

3.2.2 Modelo de 3-Fatores de Fama e French (1993)

O CAPM fundamenta a base teórica das primeiras medidas de desempenho ajustadas ao risco, nomeadamente o alfa de Jensen (1968), mas a verdade é que os seus pressupostos têm pouca correspondência com a realidade. Este modelo de desempenho financeiro considera que o mercado é o único fator de risco e, por isso, há uma tendência para sobrestimar as estimativas de desempenho relativamente a modelos com mais do que um fator de risco. Apesar destas limitações, o CAPM ainda é um instrumento útil e auxiliar no processo de tomada de decisão, possibilitando a avaliação da relação existente entre risco e retorno de investimentos, tendo como referência a carteira de mercado (Kopittke e Freitas, 2001). A identificação destas

(25)

14

limitações leva ao desenvolvimento da Arbitrage Pricing Model (APT), que sugere que a rendibilidade das ações seja explicada por diversos fatores. A popularidade da APT motivou a utilização de modelos fatores na avaliação do desempenho. Um dos modelos multi-fatores mais generalizados é o modelo de três multi-fatores de Fama e French (1993). Neste modelo, os autores adicionam dois fatores de risco para além do mercado: o fator dimensão e o fator value/growth. Esse modelo é representado pela seguinte equação:

Rp,t− Rf,t = p+ p (Rm,t− Rf,t) + p SMB𝑡 + p HML𝑡 + εp,t (3)

Onde:

SMB (small minus big) = diferença de rendibilidades de uma carteira de empresas com pequena capitalização e empresas com grande capitalização;

HML (high minus low) = diferença entre as rendibilidades de uma carteira de empresas com elevado rácio Book-to-market e uma carteira com empresas com este rácio baixo;

βp2 eβp3 = coeficientes dos fatores.

3.2.3 Modelo de 4-Fatores de Carhart (1997)

O modelo de quatro fatores de Carhart (1997) estende o modelo de três fatores de Fama e French (1993) com a adesão do fator momentum para controlar para a evidência de que carteiras formadas por ações com altas rendibilidades no ano anterior têm rendibilidades superiores à média no ano seguinte. Este modelo é representado pela seguinte fórmula:

Rp,t− Rf,t = p+ p (Rm,t− Rf,t) + p SMB𝑡 + p HML𝑡 + p MOM𝑡 + εp,t

(4)

Onde:

MOM (momentum) = diferença de rendibilidade de uma carteira de ações com elevada rendibilidade no ano anterior e de uma carteira com baixas rendibilidades no ano anterior.

(26)

15

3.2.4 Modelo de 5-Fatores de Fama e French (2015)

O modelo de 5-fatores, publicado no ano de 2015 pelos autores, Fama e French, veio acrescentar os fatores profitability (RMW) e investment (CMA) ao modelo de 3-fatores que inclui o fator dimensão (SMB) e Book-to-market (HML), que estes haviam publicado em 1993. Tendo isto, a expressão abaixo representa o modelo de 5-fatores de Fama e French (2015):

Rp,t− Rf,t = p+ p (Rm,t− Rf,t) + p SMB𝑡 + p HML𝑡 + p RMW𝑡 +

p 𝑡 + εp,t (5)

Onde:

RMW (robust minus weak) = Fator profitability, obtido pela diferença de rendibilidades de uma carteira de ações de empresas de elevada e baixa rentabilidade; CMA (conservative minus agressive) = Fator investment, obtido pela diferença de rendibilidades de uma carteira de ações de empresas de baixo e elevado investimento.

3.3 Modelos condicionais

3.3.1 Modelo de Ferson e Schadt (1996)

Os modelos apresentados anteriormente são não condicionais no sentido em que ignoram as condições económicas. Desta forma, estes modelos não consideram o facto de o risco variar ao longo do tempo em função do estado da economia. Esta limitação é um problema reconhecido aos modelos não condicionais, e que podem levar a estimativas enviesadas de desempenho e risco. Uma forma de condicionar o desempenho ao estado da economia é através da incorporação de variáveis de informação pública. No modelo condicional de Ferson e Schadt (1996) são incluídas variáveis de informação pública contínuas, de forma a considerar a variabilidade temporal do risco. Neste modelo, o beta é definido como uma função linear de variáveis de informação pública e é representado pela seguinte expressão:

(27)

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Onde:

zt-1 = Desvios da média do vetor Zt-1 (que representa o vetor de variáveis relativas à

informação pública); β0p = Beta médio;

β´p = Vetor que mede a relação entre o beta condicional e as variáveis de informação

pública.

Ao aplicar a equação referida anteriormente à equação (4) e demonstrando a mesma em termos de rendibilidade em excesso, obtém-se:

𝑟𝑝,𝑡 = 𝑝+ 𝑝𝑟𝑚,𝑡 + ´𝑝(𝑧𝑡− 𝑟𝑚,𝑡) + 𝜀𝑝,𝑡 (7)

Onde:

αp = medida de desempenho condicional;

rp,t = rendibilidade em excesso da carteira (Rp,t – Rf,t);

rm,t = rendibilidade em excesso do mercado (Rm,t – Rf,t).

Refira-se que os modelos condicionais (total ou parcialmente) podem ainda ser aplicados a um contexto multi-fator. Ao incluir os fatores adicionais de risco de Carhart (1997), a especificação do modelo multi-fator parcialmente condicional é dada por:

rp,t= p+ p 𝑟𝑚,𝑡+ ´𝑝 (zt− 𝑟𝑚,𝑡) + p SMB𝑡 + ´p zt− 𝑆 𝑡 + p HML𝑡 +

(28)

17

3.3.2 Modelo de Christopherson, Ferson e Glassman (1998)

Por fim, o modelo condicional de Christopherson et al. (1998) considera, para além da variabilidade temporal dos betas (risco), a variabilidade temporal dos alfas (desempenho anormal). Quando comparado com o modelo de Ferson e Schadt (1996), este é um modelo completamente condicional, na medida em que os alfas são função linear do conjunto de variáveis de informação pública. A expressão do modelo é:

rp,t= p+ A´pzt− + 𝑝𝑟𝑚,𝑡+ ´𝑝(𝑧𝑡− 𝑟𝑚,𝑡) + 𝜀𝑝,𝑡 (9)

Onde:

α0p = alfa médio;

A´p = sensibilidade do alfa condicional às variáveis de informação pública.

Estendendo então este modelo condicional a um contexto multi-fator, nomeadamente, incluindo os fatores de risco de Carhart (1997), como podemos observar na expressão que se segue, obtem-se o modelo multi-fator totalmente condicional, em que a medida de desempenho é representada por α0p:

rp,t= p+ A´pzt− + 𝑝 𝑟𝑚,𝑡+ ´𝑝 (𝑧𝑡− 𝑟𝑚,𝑡) + p SMB𝑡 + ´p zt− 𝑆 𝑡

(29)

18

4. Dados

4.1.

Descrição dos dados

Para identificar as empresas com melhores níveis de responsabilidade ambiental, é utilizado o

ranking Newsweek Green Ranking2 da revista Newsweek. Esta revista divulga esta lista, que

avalia e classifica as maiores empresas do mundo no que toca a sustentabilidade empresarial e impacto ambiental. Este estudo é direcionado para empresas dos Estados Unidos da América e, como tal, será usado o ranking U.S. 500 que, como já foi referido anteriormente, reporta o desempenho ambiental das quinhentas maiores empresas americanas de capital aberto. Este ranking é obtido com base num índice que corresponde ao valor global obtido a partir de sub-índices representativos de impacto ambiental, politicas ambientais e reputação das empresas (Haan et al., 2012). Com o passar dos anos os autores da lista têm vindo a aperfeiçoar os critérios de avaliação das empresas. No ano de 2016, o valor global é obtido a partir de vários critérios, tais como produtividade de energia, produtividade de carbono, produtividade de água, produtividade de resíduos, reputação, receita verde, entre outras. O período de incidência da amostra abarca um período temporal de 6 anos, de outubro de 2010 a outubro de 2016. O anexo 1 contém a lista das empresas que fizeram parte deste estudo no período temporal em avaliação.

Para as empresas constantes da lista, foram calculadas rendibilidades mensais (discrete returns), calculadas a partir das séries “Total Return Index” da base de dados Datastream. Em relação aos fatores de risco (Rm-Rf, SMB, HML, MOM, RMW e CMA), os mesmos são obtidos através do site do professor Kenneth French, assim como a taxa livre de risco.

Como benchmark de mercado é utilizado o fator de mercado do professor Kenneth French (Rm), que é calculado como a média ponderada das rendibilidades das ações pertencentes aos índices NYSE, AMEX e NASDAQ2, extraídas do CRSP.

Relativamente às variáveis de informação pública, são utilizadas variáveis que têm sido utilizadas em vários estudos que aplicam os modelos condicionais de avaliação de desempenho para captar o estado da economia (e.g., Ferson e Warther, 1996; Christopherson, Ferson e Turner, 1999; Cortez, Silva e Areal, 2012). As variáveis a aplicar nos modelos

1 A lista é divulgada no site www.newsweek.com.

2 NYSE: New York Exchange; AMEX: American Stock Exchange; NASDAQ: National Association of

(30)

19

condicionais de Ferson e Schadt (1996) e de Christopherson et al. (1998) serão a taxa de curto prazo (taxa de juro a 3 meses dos EUA – US TREASURY BILL RATE 3 MONTH) e a Dividend Yield de um índice de mercado (índice STANDARD AND POORS 500). Os dados relativos a estas variáveis foram extraídos da base de dados Datastream.

Com o objetivo de evitar um possível enviesamento consequente de regressões espúrias, foram subtraídas, às variáveis condicionais, a sua média móvel dos seus 12 meses anteriores. Este procedimento é chamado de stochastic detrending (Ferson, Sarkissian e Simin, 2003). As variáveis são utilizadas na sua forma de média zero.

4.2.

Estatísticas descritivas

Na tabela 1 são apresentados os dados relativos às estatísticas descritivas relativas às carteiras, ao benchmark e a taxa isenta de risco, utilizando dados mensais.

Tabela 1 – Estatísticas descritivas da amostra: carteiras e benchmark

Esta tabela apresenta as estatísticas descritivas das principais variáveis utilizadas nas regressões. RP1, RP2, RP3, RP4, RP5 e RP6 representam a diferença entre as rendibilidades das carteiras A, B, C, D, A-B e C-D, respetivamente, construída anualmente, com base no ranking “Newsweek green rankings – US 500” e a taxa isenta de risco; RM representa a diferença da rendibilidade da carteira de mercado e da taxa isenta de risco. O período da amostra é de 2010 a 2016, perfazendo um total de 72 observações mensais.

Na tabela estão descritas as principais variáveis das regressões em estudo, incluindo as carteiras analisadas e a diferença entre rendibilidade de mercado e taxa isenta de risco. Como se pode observar, a média das principais variáveis é muito próxima de zero.

Variáveis RP1 RP2 RP3 RP4 RP5 RP6 RM Média 0.010518 0.009575 0.010744 0.006217 0.000943 0.004527 0.010343 Mediana 0.008379 0.012641 0.013327 0.005001 4.19E-05 -0.000581 0.008550 Máximo 0.128124 0.145156 0.113286 0.118181 0.023700 0.089044 0.113500 Mínimo -0.083550 -0.098818 -0.079469 -0.106269 -0.022597 -0.113974 -0.075900 Desv.Padrão 0.039012 0.039706 0.038832 0.044163 0.011118 0.030205 0.034814 Skewness -0.000471 0.019683 -0.114347 -0.212316 0.087840 -0.009987 -0.022749 Kurtosis 3.454669 4.385323 2.964447 3.308522 2.289347 5.974471 3.468597 Jarque-Bera 0.620173 5 762 010 0.160694 0.826494 1 607 672 2 654 363 0.664958 P-Value 0.733383 0.056078 0.922796 0.661499 0.447609 0.000002 0.717144 #Obs 72 72 72 72 72 72 72

(31)

20

A Skewness é uma medida do grau de assimetria da distribuição. Se a cauda esquerda da distribuição é maior que a cauda da direita, significa que a obliquidade é negativa, como se pode ver nas variáveis RP1, RP3, RP4, RP6 e Rm. Se o inverso acontecer, a obliquidade é positiva como nas restantes variáveis apresentadas no quadro. Se as caudas forem iguais, a obliquidade é zero.

A kurtosis é uma medida do pico da distribuição, ou seja, descreve a forma de uma distribuição de probabilidade. Se o valor da curtose for igual a 3, a probabilidade da distribuição segue uma forma normal. Como se pode observar, as variáveis RP1, RP2, RP4, RP6 e Rm exibem um excesso de curtose (superior a 3), o que classifica as distribuições como leptocúrticas.

O teste Jarque-Bera é um teste à normalidade e é utilizado para determinar se os dados seguem ou não uma distribuição normal. Neste caso em particular, não rejeitamos a hipótese nula de que a distribuição seja normal para todas as variáveis exceto para a Carteira C-D (RP6).

Na tabela 2 são apresentadas as estatísticas sumárias relativas aos fatores de risco adicionais e às variáveis de informação pública.

Os valores da média estão muito próximos de zero para todas as variáveis, como se pode ver na tabela. As variáveis de informação pública taxa de curto prazo e dividend yield têm de média zero, o que seria de esperar tendo em conta que as variáveis são utilizadas na sua forma de média zero.

Relativamente a simetria da distribuição – obliquidade (skewness), verifica-se que as variáveis SMB, MOM e RMW apresentam uma obliquidade negativa, o que significa que a cauda da esquerda da distribuição é superior à da direita.

No que toca à caracterização do pico da distribuição – curtose (kurtosis), verifica-se que todas as variáveis, exceto HML, MOM, TCPt-1 e DY t-1 têm distribuições que exibem um défice de

(32)

21

Tabela 2 – Estatísticas descritivas da amostra: fatores de risco adicionais e variáveis de informação

Esta tabela apresenta as estatísticas descritivas das principais variáveis utilizadas nas regressões. SMB representa a diferença de rendibilidade entre uma carteira com empresas de grande capitalização e uma carteira com empresas de pequena capitalização; HML representa a diferença entre a rendibilidade de uma carteira de empresas com elevado Book-to-market e uma carteira de empresas com este rácio baixo; MOM representa a diferença de rendibilidade de uma carteira de ações com elevada rendibilidade no ano anterior e de uma carteira com baixas rendibilidades no ano anterior; CMA representa a diferença de rendibilidade de uma carteira de ações de empresas de baixo e elevado investimento; RMW representa a diferença de rendibilidade de uma carteira de ações de empresas de elevada e baixa rentabilidade; TCPt-1 e DYt-1 representam as variáveis de

informação pública (taxa de curto prazo e dividend yield) utilizadas nos modelos condicionais e desfasadas um mês.

Quanto à probabilidade de Jarque-Bera, não rejeitamos a hipótese nula da distribuição ser normal para todas as variáveis exceto para a variável de informação pública TCPt-1.

Variáveis SMB HML MOM CMA RMW TCP(-1) DY(-1)

Média -0.000674 4.44E-05 0.002904 0.001003 0.000635 0.000000 0.000000 Mediana 0.003650 -0.003200 0.004000 0.000900 0.001650 -0.011725 -0.016558 Máximo 0.042800 0.050300 0.102400 0.032300 0.035100 0.225775 0.255703 Minimo -0.044000 -0.042100 -0.079500 -0.026500 -0.036400 -0.105891 -0.170391 Desv.Padrão 0.021597 0.018738 0.031344 0.013130 0.016325 0.062895 0.097121 Skewness -0.182897 0.477375 -0.022926 0.159985 -0.060645 1 481 388 0.825782 Kurtosis 2.344916 3.083707 3.992764 2.594259 2.438157 6.004684 3.208776 Jarque-Bera 1 688 824 2 755 668 2 963 046 0.801020 0.991136 5 341 850 8 313 757 P-Value 0.429810 0.252124 0.227291 0.669978 0.609225 0.000000 0.015656 #Obs 72 72 72 72 72 72 72

(33)

22

5. Resultados empíricos

5.1. Introdução

Nesta secção são apresentados e analisados os resultados empíricos relativos ao desempenho financeiro das diferentes carteiras constituídas pelas empresas mais e menos ambientalmente responsáveis e as carteiras das diferenças, com o fim de comparar o desempenho das carteiras ambientalmente mais responsáveís com as menos responsáveis. Com o sentido de perceber qual o procedimento a aplicar em cada uma das carteiras, são exibidos os resultados dos testes de autocorrelação e heterocedasticidade antes dos resultantos provenientes da aplicação dos diferentes modelos de avaliação de desempenho.

De seguida, passar-se-à à análise do desempenho financeiro das carteiras que constituem a amostra. Conforme mencionado no capítulo anterior, são utilizadas como medidas de desempenho não condicionais a medida de Jensen (1968), o modelo de 3-Fatores de Fama e French (1993), o modelo de 4-Fatores de Carhart (1997) e o modelo de 5-Fatores de Fama e French (2015). Com a utilização destes modelos pretende-se comparar as estimativas de desempenho obtidas com os diferentes modelos, bem como as correspondentes capacidades explicativas. Tendo em conta as limitações que existem nos modelos referidos anteriormente, que não consideram a variabilidade temporal do risco, são apresentados os resultados de modelos que incorporam informação condicional, como o modelo de Ferson e Schadt (1996) e o de Christopherson et al. (1998).

É importante referir que todos os modelos referidos foram estimados para dados mensais, à semelhança dos estudos de Brammer et al. (2009) e Brzeszczynski e McIntosh (2014).

(34)

23

5.2. Testes de autocorrelação e heterocedasticidade

Na tabela 3 encontram-se os resultados referentes ao teste de Breusch-Godfrey LM, para as variadas carteiras. O intuito desta tabela é verificar a existência de correlação em série.

Tabela 3 –Testes de autocorrelação LM (Breusch-Godfrey)

Esta tabela apresenta os resultados dos diversos testes Breusch-Godfrey realizados nos diversos modelos, para as diferentes carteiras, para a verificação da hipótese nula da não existência de autocorrelação. Os modelos têm a seguinte composição: Modelo de Jensen (1968): Rp,t– Rf,t= αp+ βp (Rm,t– Rf,t) + ep,t ; Modelo 3-fatores de Fama

e French (1993): (Rp,t– Rf,t) = αp+ βp1 (Rm,t– Rf,t) + βp2 (SMBt) + βp3 (HMLt) + ep,t; Modelo 4-fatores de Carhart

(1997): (Rp,t– Rf,t) = αp+ βp1 (Rm,t– Rf,t) + βp2 (SMBt) + βp3 (HMLt) + βp4 (MOMt) + ep,t ; Modelo 5-fatores de

Fama e French (2015): (Rp,t – Rf,t) = αp + βp1 (Rm,t – Rf,t) + βp2 (SMBt) + βp3 (HMLt) + βp4 (RMW) + βp5 (CMA) +

ep,t ; Modelo de Ferson e Schadt (1996): rp,t = αp + β0prm,t + β´p (zt-1 rm,t) + ep,t ; Modelo de Christopherson, et al.

(1998): rp,t= α0p + A´p zt-1 + β0prm,t + β´p (zt-1 rm,t) + ep,t . O período da amostra é de 29/10/2010 a 31/10/2016,

perfazendo um total de 72 observações mensais. Todos os testes foram realizados para 5 lags.

MODELOS Carteiras F-Statistic Obs*R-Squared Prob. Chi-Squared(5)

Carteira A 0.833602 4.338662 0.5018 Carteira B 1.278989 6.449139 0.2649 Carteira A-B 0.207738 1.132451 0.9512 Carteira C 0.698666 3.672179 0.5975 Carteira D 0.421345 2.260342 0.8121 Carteira C-D 0.454272 2.431020 0.7868 Carteira A 0.712262 3.852303 0.5709 Carteira B 0.803432 4.315843 0.5049 Carteira A-B 0.378106 2.097657 0.8355 Carteira C 0.714926 3.865938 0.5689 Carteira D 0.945872 5.027568 0.4125 Carteira C-D 0.703385 3.806832 0.5775 Carteira A 0.837431 4.554889 0.4726 Carteira B 0.890045 4.821896 0.4380 Carteira A-B 0.370758 2.090289 0.8365 Carteira C 0.720649 3.954585 0.5560 Carteira D 0.579294 3.213517 0.6671 Carteira C-D 0.296758 1.682838 0.8911 Carteira A 0.590972 3.326562 0.6498 Carteira B 0.793962 4.399369 0.4935 Carteira A-B 0.441887 2.516699 0.7740 Carteira C 0.690876 3.858782 0.5699 Carteira D 0.705685 3.936973 0.5585 Carteira C-D 0.344678 1.978274 0.8521 Carteira A 0.796932 4.947784 0.4223 Carteira B 1.959668 11.05798 0.0502* Carteira A-B 0.659373 4.142884 0.5290 Carteira C 1.113038 6.726978 0.2417 Carteira D 0.604595 3.816958 0.5761 Carteira C-D 0.479596 3.061361 0.6805 Carteira A 0.799016 5.136981 0.3994 Carteira B 1.855509 10.90095 0.0534* Carteira A-B 0.596180 3.903627 0.5634 Carteira C 1.070702 6.720648 0.2423 Carteira D 0.446821 2.965946 0.7052 Carteira C-D 0.365985 2.447608 0.7844 FAMA E FRENCH (2015) FERSON E SCHADT (1996) CHRISTOPHERSON, FERSON E GLASSMAN (2015) JENSEN 3-FATORES DE FAMA E FRENCH (1993) 4-FATORES DE CARHART (1997) 5-FATORES DE

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24

A tabela 3 mostra que nenhuma das carteiras incluídas nos diferentes modelos de desempenho financeiro sofre de correlação em série, com a exceção da carteira B nos modelos de Ferson e Schadt (1996) e Christopherson et al. (1998). Quer haja ou não heterocedasticidade nestas duas carteiras, os modelos serão ajustados com o procedimento de Newey-West (1987) de maneira a corrigir a correlação em série.

Na tabela 4 são apresentados os resultados do teste ARCH, com vista a verificar a existência de heterocedasticidade para as diferentes carteiras, em cada um dos modelos de avaliação de desempenho analisados.

De acordo com a tabela 4, a hipótese nula da homocedasticidade é rejeitada para a carteira D nos modelos de Jensen, 3-fatores de Fama e French (1993), 5-fatores de Fama e French (2015) e Ferson e Schadt (1996), o que significa que estão na presença de heterocedasticidade. Perante a existência de autocorrelação será aplicado o procedimento de Newey-West (1987), corrigindo a correlação em série. Para corrigir a heterocedasticidade, será aplicado o estimador consistente da matriz de covariâncias de White (1980).

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Tabela 4 – Testes de heterocedasticidade (ARCH)

Esta tabela apresenta os resultados dos diversos testes ARCH realizados nos diversos modelos, para as diferentes carteiras, para a verificação da hipótese nula da homocedasticidade. Os modelos têm a seguinte composição: Modelo de Jensen (1968): Rp,t – Rf,t = αp + βp (Rm,t – Rf,t) + ep,t ; Modelo 3-fatores de Fama e French (1993): (Rp,t

– Rf,t) = αp + βp1 (Rm,t – Rf,t) + βp2 (SMBt) + βp3 (HMLt) + ep,t; Modelo 4-fatores de Carhart (1997): (Rp,t – Rf,t) =

αp+ βp1 (Rm,t– Rf,t) + βp2 (SMBt) + βp3 (HMLt) + βp4 (MOMt) + ep,t ; Modelo 5-fatores de Fama e French (2015):

(Rp,t– Rf,t) = αp+ βp1 (Rm,t– Rf,t) + βp2 (SMBt) + βp3 (HMLt) + βp4(RMW) + βp5 (CMA) + ep,t ; Modelo de Ferson

e Schadt (1996): rp,t= αp+ β0prm,t+ β´p (zt-1 rm,t) + ep,t ; Modelo de Christopherson et al. (1998): rp,t= α0p + A´p zt-1

+ β0prm,t + β´p (zt-1 rm,t) + ep,t . O período da amostra é de 29/10/2010 a 31/10/2016, perfazendo um total de 72

observações mensais. Todos os testes foram realizados para 5 lags.

MODELOS Carteiras F-Statistic Obs*R-Squared Prob. Chi-Squared(5)

Carteira A 0.527197 2.775333 0.7346 Carteira B 0.529543 2.787168 0.7328 Carteira A-B 1.127134 5.666484 0.3400 Carteira C 0.116795 0.635333 0.9863 Carteira D 3.122164 13.65244 0.0180** Carteira C-D 1.463709 7.177296 0.2078 Carteira A 0.373543 1.990480 0.8505 Carteira B 0.353699 1.887718 0.8645 Carteira A-B 0.541499 2.847421 0.7235 Carteira C 0.165749 0.898059 0.9704 Carteira D 2.651493 11.96176 0.0353** Carteira C-D 0.895951 4.583762 0.4688 Carteira A 0.566928 2.975200 0.7038 Carteira B 0.143378 0.778260 0.9784 Carteira A-B 0.554026 2.910435 0.7138 Carteira C 0.166084 0.899850 0.9702 Carteira D 0.736241 3.813173 0.5766 Carteira C-D 0.739828 3.830690 0.5740 Carteira A 1.063160 5.370644 0.3723 Carteira B 0.519396 2.735941 0.7406 Carteira A-B 0.452066 2.393949 0.7924 Carteira C 0.199060 1.075648 0.9562 Carteira D 2.610147 11.80811 0.0375** Carteira C-D 0.730573 3.785475 0.5807 Carteira A 1.463401 7.175949 0.2079 Carteira B 0.436685 2.315314 0.8040 Carteira A-B 0.411847 2.187921 0.8226 Carteira C 0.226630 1.221906 0.9428 Carteira D 2.423612 11.10410 0.0494** Carteira C-D 0.258446 1.389889 0.9254 Carteira A 1.257398 6.260176 0.2817 Carteira B 1.169197 5.859456 0.3201 Carteira A-B 0.315925 1.691201 0.8900 Carteira C 0.261288 1.404852 0.9238 Carteira D 1.061118 5.361154 0.3734 Carteira C-D 0.852921 4.378000 0.4964 E GLASSMAN (2015) CHRISTOPHERSON, FERSON CARHART (1997) 4-FATORES DE JENSEN FERSON E SCHADT (1996) 3-FATORES DE FAMA E FRENCH (1993) FAMA E FRENCH (2015) 5-FATORES DE

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26

5.3. Modelos não-condicionais

A tabela 5 apresenta as estimativas do alfa de Jensen (1968) para as seis carteiras construídas.

Tabela 5 – Medida de Jensen (1968)

Esta tabela apresenta os alfas e betas resultantes da aplicação da regressão: Rp,t– Rf,t= αp+ βp (Rm,t– Rf,t) + ep,t .

A carteira A refere-se à carteira composta por empresas acima do percentil 50 do Newsweek Green ranking – US 500; a carteira B é composta por empresas abaixo do percentil 50; a carteira A-B representa a diferença entre a

carteira mais ambientalmente responsável e a menos ambientalmente responsável. A carteira C é constituída pelas 50 melhores empresas do ranking; a carteira D é constituída pelas 50 piores empresas do ranking; a carteira C-D representa a diferença entre estas duas carteiras. Alfa indica a rendibilidade anormal. β representa o coeficiente de mercado. R-squared representa o poder explicativo das variáveis independentes. Entre parênteses encontram-se os p-value. * indica níveis de significância de 10%; ** indica níveis de significância de 5% e *** indica níveis de significância de 1%. Para a correção da heterocedasticidade foi aplicado o estimador consistente da matriz de covariâncias de White (1980). O período da amostra é de 29/10/2010 a 31/10/2016, perfazendo um total de 72 observações mensais.

Os resultados obtidos mostram que as estimativas de desempenho são negativas para as carteiras A, C, D, embora não sejam estatisticamente significativas. Quanto à carteira B, a mesma exibe um alfa negativo e estatisticamente significativo a um nível de 10%. Pode-se então concluir através da leitura da tabela 5 que o desempenho das carteiras é neutro, com a exceção da carteira B, cujo desempenho é negativo. Conclui-se então que a carteira composta pelo conjunto de 250 empresas menos responsáveis tende a ter um desempenho inferior ao mercado.

Observando os resultados relativos às carteiras das diferenças (A-B e C-D), as mesmas apresentam valores positivos do alfa, mas sem significância estatística. Pode-se, pois, concluir que não existem diferenças estatisticamente significativas entre o desempenho financeiro da

Jensen α β R-squared -0.000828 1.097007 (0.4039) (0.0000)*** -0.001928 1.112171 (0.0811)* (0.0000)*** 0.001100 -0.015164 (0.4267) (0.6920) -0.000192 1.057354 (0.9005) (0.0000)*** -0.004826 1.067749 (0.1330) (0.0000)*** 0.004634 -0.010395 (0.2197) (0.9204) Carteira A 0.958369 Carteira B Carteira C Carteira D Carteira A-B Carteira C-D 0.950943 0.898611 0.708491 0.000144 0.002255

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carteira constituída pelas melhores (e mais alto) desempenho ambiental e o desempenho financeiro da carteira constituída pelas piores (e mais baixo) desempenho ambiental. Observa-se ainda que as carteiras mais responsáveis tenham os valores do beta ligeiramente mais baixos que as carteiras menos responsáveis.3

Quanto ao coeficiente de determinação, observa-se que as carteiras mais responsáveis têm valores ligeiramente mais elevados.

Seguidamente, a tabela 6 é apresentada no âmbito do modelo de 3-fatores de Fama e French (1993), onde se encontram as estimativas de desempenho financeiro das carteiras, incorporando não só o risco de mercado, como também o risco associado aos fatores de dimensão e book-to-market.

Tabela 6 – Modelo de 3-fatores de Fama e French (1993)

Esta tabela apresenta os resultados da aplicação da regressão: (Rp,t – Rf,t) = αp + βp1 (Rm,t – Rf,t) + βp2 (SMBt) +

βp3 (HMLt) + ep,t . A carteira A refere-se à carteira composta por empresas acima do percentil 50 do Newsweek

Green ranking – US 500; a carteira B é composta por empresas abaixo do percentil 50; a carteira A-B representa

a diferença entre a carteira mais ambientalmente responsável e a menos ambientalmente responsável. A carteira C é constituída pelas 50 melhores empresas do ranking; a carteira D é constituída pelas 50 piores empresas do

ranking; a carteira C-D representa a diferença entre estas duas carteiras. Alfa indica a rendibilidade anormal; β1, β2 e β3 são os coeficientes dos fatores mercado, SMB e HML, respetivamente. R-squared representa o poder explicativo das variáveis independentes. Entre parênteses encontram-se os p-value. * indica níveis de significância de 10%; ** indica níveis de significância de 5% e *** indica níveis de significância de 1%. Para a correção da heterocedasticidade foi aplicado o estimador consistente da matriz de covariâncias de White (1980). O período da amostra é de 29/10/2010 a 31/10/2016, perfazendo um total de 72 observações mensais.

3Em alternativa ao benchmark geral, utilizou-se também um benchmark específico de empresas verdes: o TR

CRI United States Large Cap Environmental United States, retirado da Datastream. Os resultados das regressões

são muito similares, pelo que se optou por não os reportar.

3 Fatores α β1 β2 β3 R-squared -0.000676 1.084715 0.041341 0.065201 (0.4993) (0.0000)*** (0.3856) (0.2061) -0.001466 1.076085 0.139276 0.105315 (0.1619) (0.0000)*** (0.0062)*** (0.0518)* 0.000790 0.008630 -0.097934 -0.040115 (0.5709) (0.8340) (0.1422) (0.5748) -0.000398 1.074186 -0.053295 -0.105209 (0.7980) (0.0000)*** (0.4714) (0.1895) -0.003809 0.986461 0.287033 0.365577 (0.2111) (0.0000)*** (0.0379)** (0.0393)** 0.003411 0.087726 -0.340329 -0.470786 (0.3454) (0.4117) (0.0503)* (0.0129)** 0.959683 Carteira C-D Carteira A-B Carteira D Carteira C Carteira B Carteira A 0.124911 0.036209 0.746017 0.901692 0.957783

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28

De acordo com a tabela 6 pode-se observar, com a aplicação do modelo de 3-fatores de Fama e French (1993), que as carteiras principais exibem uma rendibilidade anormal negativa, mas não estatisticamente significativa, indicando um desempenho neutro das mesmas. Quanto às carteiras das diferenças, os alfas são positivos, embora não sejam estatisticamente significativos, o que indica que as carteiras com melhor (mais alto) desempenho ambiental não diferem, em termos de desempenho financeiro, daquelas com pior (mais baixo) desempenho ambiental.

Relativamente aos fatores de risco, pode-se ver que o risco sistemático é estatisticamente significativo a 1% nas carteiras A, B, C e D. Observando a tabela, e considerando a carteira B, o coeficiente β2 é positivo e estatisticamente significativo a 1%, o que indica que a carteira

está exposta a ações de empresas de pequena capitalização. Em relação ao coeficiente β3,

observa-se também um sinal positivo, o que significa que a carteira está exposta a empresas com elevado Book-to-market. No que se refere às diferenças entre carteiras, a carteira C-D exibe um coeficiente β2 negativo e estatisticamente significativo a 10%, o que significa que a

carteira de empresas com mais alto desempenho ambiental tende a estar mais exposta a empresas maiores do que aquelas com mais baixo desempenho ambiental. Estes resultados são consistentes com Brammer et al., (2006) e Udayasankar (2008). Empresas de grande capitalização são, regra geral, melhor vistas e mais conhecidas e, portanto, analisadas com mais precisão do que as empresas de pequena capitalização. Em consequência, as grandes empresas enfrentam uma maior pressão, tanto interna como externa, para investir responsavelmente, no que toca ao impacto ambiental, pois devido à sua dimensão, dispõe de recursos suficientes para o fazer.

No que toca à capacidade explicativa do modelo, verifica-se que há um ligeiro aumento deste valor quando comparado com o modelo anterior.

Ao adicionar o fator momentum ao modelo anterior obtemos o modelo de Carhart (1997) cujos resultados se encontram na tabela 7.

Imagem

Tabela 1  –  Estatísticas descritivas da amostra: carteiras e  benchmark
Tabela 2  –  Estatísticas descritivas da amostra: fatores de risco adicionais e  variáveis de informação
Tabela 3  – Testes de autocorrelação LM (Breusch-Godfrey)
Tabela 4  –  Testes de heterocedasticidade (ARCH)
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Referências

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