Vista do Análise do Desempenho Econômico-Financeiro das Empresas do Segmento Siderúrgico Listadas na BM&F Bovespa: Uma Abordagem a Partir do Modelo de Regressão de Dados em Painel

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Revista de Administração do Unifatea, v. 17, n. 17, jul./dez., 2018. 1

Análise do desempenho econômico-financeiro das empresas do

segmento siderúrgico listadas na BM&FBOVESPA: uma abordagem a

partir do modelo de regressão de dados em painel

Autores:

Kelly Jaciara Fernandes da Silva Nunes1 Éder de Souza Beirão2

Jéssica Maria Lopes Ribeiro3

Resumo: O ambiente empresarial e gerencial é caracterizado e vem sofrendo mudanças

de toda ordem, em decorrência da concentração de capitais, reestruturação patrimonial, organizacional e societária, e por movimentos cíclicos (ondas), o fenômeno das fusões e aquisições. O fenômeno em questão pode ser visto como uma resposta das organizações ao ambiente cada vez mais competitivo da economia nacional e internacional. Neste cenário, a avaliação de desempenho econômico-financeiro de empresas, uma prática/ferramental de análise, que não fora criada recentemente, vem sendo cada vez mais difundida no âmbito organizacional. Neste sentido, o presente trabalho tem como objetivo analisar o desempenho econômico-financeiro das empresas do segmento siderúrgico listadas na BM&FBOVESPA sob a ótica dos indicadores de liquidez, rentabilidade e endividamento no período entre 2000 e 2015, a partir do Modelo de Regressão de Dados em Painel. Assim, foi realizado um estudo de abordagem quantitativa que pode ser classificado quanto aos fins em pesquisa descritiva. Foram adotados como procedimentos metodológicos a pesquisa bibliográfica, documental e o emprego de métodos econométricos. Os resultados demonstraram que as variáveis

lnROA, lnCap3/P, Vendas e Tam impactam o desempenho econômico-financeiro das

empresas do segmento siderúrgico listadas na BM&FBOVESPA.

Palavras-chave: Administração Financeira. Desempenho econômico-financeiro.

Segmento Siderúrgico. BM&FBOVESPA.

Abstract: The business and management environment is characterized and has

undergone changes of all kinds, due to the concentration of capital, patrimonial, organizational and corporate restructuring, and by cyclical movements (waves), the phenomenon of mergers and acquisitions. The phenomenon in question can be seen as a response of organizations to the increasingly competitive environment of national and international economy. In this scenario, the evaluation of the economic-financial performance of companies, a practice / tool of analysis, that had not been created recently, is becoming increasingly widespread in the organizational scope. In this sense, the present work has the objective of analyzing the economic and financial performance of companies in the steel sector listed on BM&FBOVESPA under the perspective of

______________________________________________________________________ 1

Mestre em Desenvolvimento Econômico e Estratégia Empresarial pela Universidade Estadual de Montes Claros – UNIMONTES / MG. E-mail: kellyjaciara@yahoo.com.br

2

Mestrando em Desenvolvimento Social pela Universidade Estadual de Montes Claros – UNIMONTES / MG. E-mail: ederbeirao@gmail.com

3

Mestra em Desenvolvimento Econômico e Estratégia Empresarial pela Universidade Estadual de Montes Claros – UNIMONTES / MG. E-mail: jeyloh21@hotmail.com

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Revista de Administração do Unifatea, v. 17, n. 17, jul./dez., 2018. 2 of companies in the steel sector listed on BM&FBOVESPA under the perspective of liquidity, profitability and indebtedness indicators in the period between 2000 and 2015, based on the Data Regression Model in Panel. Thus, a quantitative approach study was carried out, which can be classified for purposes in descriptive research. Bibliographic, documentary research and the use of econometric methods were adopted as methodological procedures. The results showed that the variables lnROA, lnCap3/P, Sales and Tam impact the economic and financial performance of companies in the steel segment listed on BM&FBOVESPA.

Keywords: Financial management. Economic and financial performance. Steel

Segment. BM&FBOVESPA.

1 Introdução

A indústria siderúrgica é considerada base para o desenvolvimento econômico nos países em desenvolvimento.

De acordo com Bresser-Pereira (2007, p.1), o desenvolvimento econômico é um fenômeno histórico que passa a ocorrer nos países ou estados-nação que realizam sua revolução capitalista, e se caracteriza pelo aumento sustentado da produtividade ou da renda por habitante, acompanhado por sistemático processo de acumulação de capital e incorporação de progresso técnico (BRESSER-PEREIRA, 2007, p.1).

O desenvolvimento econômico poderia ser impulsionado pela implantação de uma indústria siderúrgica adequadamente dimensionada e diversificada, através do suprimento do ferro e do aço como matérias-primas essenciais para a constituição da infraestrutura e para a evolução das indústrias de base e de bens de consumo duráveis de um país.

Reis (2010) afirma que o setor siderúrgico é um importante setor da economia brasileira, uma vez que oferece suporte para as áreas de construção civil, bens de capital e indústria automobilística.

Segundo Crosseti e Fernandes (2005, p.157), a indústria siderúrgica nacional produz uma ampla gama de produtos planos e longos, acabados e semiacabados, capaz de atender a quase toda a demanda no mercado doméstico, pelos setores automobilístico, bens de capital, construção civil, entre outros (CROSSETI; FERNANDES, 2005, p.157).

As indústrias siderúrgicas no Brasil passaram por profundas transformações. Em destaque, o principal elemento de mudança foi o processo de privatização do setor que iniciou uma nova etapa de desenvolvimento e fortalecimento do setor siderúrgico, trazendo como impacto expressivo a fluxo de capitais, em composições acionárias da maior diversidade.

Com a abertura de capital e a economia globalizada, as indústrias siderúrgicas obtiveram grande participação nos negócios internacionais e os seus ativos e/ou

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Revista de Administração do Unifatea, v. 17, n. 17, jul./dez., 2018. 3 passivos convertidos em dólares. Diante disso, o setor é elástico a crises financeiras globais.

Atualmente, as empresas do segmento siderúrgico que negociam suas ações na BM&FBOVESPA são as seguintes: FEBRASA, SID NACIONAL, GERDAU, GERDAU MET, PANTLANTICA e USIMINAS.

Em um cenário de crise financeira, como exemplo a crise de 2008 que elevou e aumentou a volatilidade da taxa de câmbio e o dólar real, pode impactar a estrutura econômico-financeira das indústrias desse setor e dificultar a geração de caixa. Em decorrência deste fato, o real acaba se desvalorizando frente ao dólar, fazendo com que o aço se torne mais competitivo em termos de preço. Diante disso, a análise dos indicadores financeiros torna-se importante nesse setor.

Os indicadores financeiros são considerados instrumentos indispensáveis para analisar e comparar as informações geradas pelas demonstrações contábeis, para auxiliar ou proporcionar uma tomada de decisão por parte dos gestores ou dos investidores. As informações financeiras contidas nas demonstrações contábeis são transmitidas de maneira transparente, objetiva e abrangente a todos os seus stakeholders. Esta regra se aplica apenas as empresas sociedades anônimas de capital aberto que são obrigadas por lei a divulgar seus demonstrativos contábeis.

Para Gitman (2002, p.102), “a análise por meio de índices é usada para comparar o desempenho e a situação de uma empresa com outras empresas, ou consigo mesma ao longo do tempo”.

As demonstrações contábeis das empresas permitem além da análise direta de seu desempenho econômico e financeiro, a elaboração e análise de índices financeiros, que, segundo Gitman (2004, p.42), “(...) envolve métodos de cálculo e interpretação de índices financeiros visando analisar e acompanhar o desempenho da empresa”.

Sendo assim, o estudo tem como questão-problema: Qual o desempenho econômico-financeiro das empresas de capital aberto do segmento siderúrgico listadas na BM&FBOVESPA?

As hipóteses norteadoras do estudo são:

H0: A situação econômico-financeira, evidenciada pelos indicadores de liquidez, rentabilidade e endividamento não impactam no retorno das ações das empresas do segmento siderúrgico listadas na BM&FBOVESPA; e

H1: A situação econômico-financeira impacta positivamente no retorno das ações das empresas supracitadas.

Na busca de responder à questão norteadora (problema de pesquisa) traçado para o presente estudo e testar as hipóteses definidas para a pesquisa, foram definidos o objetivo geral e os específicos.

Este estudo tem como objetivo geral analisar o desempenho econômico-financeiro das empresas do segmento siderúrgico listadas na BM&FBOVESPA sob a ótica dos indicadores de liquidez, rentabilidade e endividamento no período entre 2000 e 2015, a partir do Modelo de Regressão de Dados em Painel. Para o alcance do objetivo geral, foram definidos os seguintes objetivos específicos: (1) Conceituar administração financeira e índices de avaliação financeira; (2) Caracterizar o setor siderúrgico brasileiro; (3) Apresentar a análise do desempenho econômico-financeiro das empresas do segmento siderúrgico listadas na BM&FBOVESPA; (4) Realizar análise dos indicadores econômico-financeiros e das variáveis a partir de um modelo econométrico de Dados em Painel.

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2 Fundamentação Teórica

2.1 Administração Financeira

A administração financeira é o processo de obtenção de recursos, tem como objetivo maximizar o valor da empresa aplicando de forma coerente os recursos financeiros, controlando os lucros obtidos e conciliando os interesses dos stakeholders.

De acordo com Assaf Neto (2002), a administração financeira é um campo de estudos práticos e teóricos que têm como função principal assegurar um melhor e mais eficiente processo de captação e alocação de recursos de capital.

Para Noronha (1987, p.33), o objetivo principal da administração financeira é o de “estudar as fontes alternativas de recursos financeiros para a empresa, ao menor custo possível, bem como saldar os compromissos financeiros assumidos”. A administração financeira deve trazer informações indispensáveis para o planejamento de investimentos, observando sempre os aspectos de liquidez, solvência e lucratividade da organização para que seja útil aos destinatários dessa informação.

A gestão financeira é de suma importância para o sucesso das empresas, pois sua preocupação é maximizar os resultados financeiros, englobando as obrigações financeiras, planejamento, avaliações de investimentos e financiamentos e aplicação de recursos. Sendo assim, utiliza para melhorar os resultados operacionais.

O mercado usa as informações financeiras como instrumento de avaliação fundamental para os investidores e credores que possuem interesses na capacidade financeira das empresas (COUTO; FABIANO; RIBEIRO, 2011).

O administrador financeiro possui como atividades básicas as seguintes atribuições: análise e planejamento financeiro, decisão de investimentos, decisões de financiamentos.

A administração financeira lida com as obrigações do administrador financeiro na empresa. Os administradores financeiros gerenciam ativamente as questões financeiras de muitos tipos de negócios – financeiros e não-financeiros, privados e públicos, grandes e pequenos, com ou sem fim lucrativo. Eles trabalham em tarefas financeiras tão variadas como planejamento, concessão de crédito para clientes, avaliação de investimento, assim como meios de obter recursos para financiar as operações da empresa (GITMAN, 2004).

A função do administrador financeiro é gerenciar questões financeiras, trabalhando com tarefas variadas, como planejamento, concessão de crédito para cliente e avaliação de investimento, buscando meios para financiar as operações da organização (GITMAN, 2004).

2.2 Índices de Avaliação Financeira

Segundo Gitman (2002), a análise de indicadores fornece uma ampla visão da situação da empresa, pois permite compreender analisar e monitorar o desempenho envolvendo métodos, cálculos e interpretações dos resultados financeiros.

Os indicadores econômico-financeiros utilizados no estudo são os seguintes: Rentabilidade, Liquidez e Endividamento.

O Quadro 1 apresenta um resumo dos índices econômico-financeiros utilizados no estudo.

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QUADRO 01 – Indicadores econômico-financeiros utilizados. (continuação)

Índices Fórmulas

Índices de Rentabilidade

Margem Bruta Lucro bruto

Receita líquida (continuação)

Margem Líquida Lucro líquido

Receita líquida Rentabilidade do Ativo Lucro líquido

Ativo total

EBITDA Lucro Operacional Ajustado

Receita líquida Rentabilidade do Patrimônio

Líquido

Lucro líquido

Patrimônio líquido médio Índices de Liquidez

Liquidez Geral Ativo Circulante + Realizável a longo prazo

Passivo circulante + Passivo não circulante

Liquidez Corrente Ativo circulante Passivo circulante

Liquidez Seca Ativo circulante – Estoques Passivo circulante

Índices de Endividamento

Endividamento Geral Passivo Circulante + Passivo não Circulante

Ativo Total

Endividamento à Curto Prazo Passivo Circulante Ativo Total

Endividamento à Longo Prazo Passivo não Circulante Ativo Total

Relação do Capital de Terceiros sobre o Capital Próprio

_____Patrimônio Liquido______ Passivo Circulante + Passivo não Circulante

Fonte: Adaptado de Matarazzo (2010), Gitman (2010), Silva e Tarifa (2009) e Assaf Neto (2012).

2.2.1 Índices de Liquidez

Os índices de liquidez indicam a capacidade da empresa frente as suas obrigações, eles representam a situação financeira da empresa.

Conforme Silva (2004, p.308) os índices de liquidez “visam fornecer uma medida, ou melhor, um indicador de capacidade da empresa de pagar suas dívidas, a partir da comparação entre outros direitos realizáveis e as exigibilidades”.

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2.2.2 Índices de Endividamento

A finalidade dos indicadores de endividamento é dimensionar o nível atual de endividamento do negócio e como este está concentrado, se no curto ou no longo prazo, entendendo a importância do uso de capitais de terceiros para o seu desenvolvimento e expansão (ASSAF NETO, 2002).

De acordo com Padoveze e Benedicto (2010), os indicadores de endividamento objetivam também mensurar percentualmente a relação do endividamento com o capital próprio, representado pelo seu patrimônio líquido.

2.2.3 Índices de Rentabilidade

Os índices de rentabilidade refletem a capacidade de remuneração da empresa, evidencia a remuneração do capital investido e a capacidade de geração de resultados.

De acordo com Marion (2007), a rentabilidade é expressa em função dos investimentos as fontes de financiamento do ativo são o capital próprio e o capital de terceiros, sendo assim necessária uma administração adequada do ativo a fim de proporcionar maior retorno para a empresa.

2.3 Setor Siderúrgico

O setor siderúrgico é um dos mais importantes da economia pois fornece insumos para infraestruturas suprindo indústrias de construção e automobilística. Além disso, a produção de aço é um forte de indicador do estágio de desenvolvimento econômico de um país.

Cossermelli (1998) afirma que a siderurgia caracteriza-se pela elevada necessidade de investimentos em equipamentos, pesquisa e desenvolvimento.

O setor siderúrgico do Brasil teve seu início no ano de 1557, com a instalação de uma pequena produtora de ferro em Sorocaba, interior de São Paulo. Mas o desenvolvimento da indústria se deu a partir de 1941, quando foi constituída a Companhia Siderúrgica Nacional (CSN), com capacidade de 270 mil toneladas ano. Nessa época, no governo de Getúlio Vargas que surgiram propostas relevantes para o desenvolvimento da siderurgia. Com o sucesso da CSN foram construídas outras siderúrgicas, a Companhia Siderúrgica Paulista (COSIPA), fundada em 18 de dezembro de 1953 em São Paulo/SP, tendo encerrado suas atividades no ano de 2009 e a Usinas Siderúrgicas de Minas Gerais S.A (USIMINAS), fundada em 25 de abril de 1956, em Belo Horizonte/MG.

A década de 50 foi marcada pelo avanço do processo de industrialização brasileiro, por meio de investimentos diretos do Estado ou através de capital internacional como o interesse de implantação de um parque industrial diversificado que demandaria produtos siderúrgicos.

Segundo Abranches (1985, p.173), duas fases caracterizariam o desenvolvimento da indústria siderúrgica: “a primeira se refere à predominância da intervenção estatal e à internacionalização com a entrada de capitais estrangeiros. A segunda fase seria marcada pela substituição de importações”.

No governo de Juscelino Kubitschek foi criado o plano de metas, este estabelecia o desenvolvimento industrial do departamento produtor de insumos básicos – bens e capital e insumos industriais -, propiciando o avanço da indústria de bens

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Revista de Administração do Unifatea, v. 17, n. 17, jul./dez., 2018. 7 duráveis na qual a indústria automobilística era o principal elemento. Dentre as metas criadas, constava a construção de uma siderúrgica com produção de aço bruto 3,5 milhões de toneladas (CAPUTO; MELO, 2009).

Para financiamento do plano, 50% vinham do Estado, 35% da iniciativa privada e 15% eram financiadas por agências públicas, como o Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social (BNDES), que ganhou extrema importância como principal financiador e órgão de planejamento, se tornando essencial para o setor siderúrgico (ABREU, 1989).

Durante o governo de Costa e Silva em 1967, foi lançado o Programa Estratégico de Desenvolvimento (PED). Um dos objetivos principais do programa era o desenvolvimento da indústria, com destaque para a siderurgia. O decreto nº 60.642, de 27 de abril de 1967, criou Grupo Consultivo da Indústria Siderúrgica (GCIS) para elaborar um programa de expansão do setor.

Em 1968 surge o I Plano Nacional Siderúrgico (PNS) que serve de marco para evolução da indústria siderúrgica brasileira.

a) uma comissão para o desenvolvimento do aço, como um corpo permanente interministerial, para estabelecer as políticas globais do setor; b) uma holding das companhias estatais, que se denominaria Brassider; c) uma comissão para o desenvolvimento do setor privado, para coordenar a expansão desse segmento; d) o Fundo Nacional de Siderurgia (Funasi), visando a financiar a expansão do setor (PAULA, 1998, p.229).

O II PND foi aprovado em 1975, em meio à crise do petróleo, o setor siderúrgico foi escolhido como prioritário, com investimentos de US$ 13,5 bilhões, com o objetivo de ampliação da CSN, COSIPA e USIMINAS.

Durante a década de 80, o setor siderúrgico estava passando por uma recessão da demanda. “Nos primeiros anos da década de 80, em decorrência da política recessiva adotada no país, impactaram o setor siderúrgico, o qual tentou sobreviver à crise através do incremento das exportações” (MACIAL, 1985, p.32).

Profundas mudanças caracterizaram as indústrias siderúrgicas na década de 90, trazendo um novo contexto concorrencial às empresas. As privatizações surgiram como um processo de reestruturação e ampliação da capacidade produtiva a partir de 1988.

Alavancado pelas ideias de abertura e globalização de mercados, iniciou-se, em 1988, um grande processo de privatização na siderurgia mundial, caracterizando uma nova etapa de constantes e profundas transformações para o setor (ANDRADE, 2001, p. 8).

O Brasil exporta parcela de sua produção siderúrgica, em 2006 eram vendidos ao mercado externo cerca de 12 milhões de toneladas de produtos. Em 2008, o setor siderúrgico recuou seu faturamento, devido à crise imobiliária que afetou os Estados Unidos, caindo de 12 milhões de toneladas em 2006 para 9 milhões em 2008. (VIEIRA, 2007).

O Brasil em 2013 era o 9º maior produtor de aço do mundo, exportando sua produção para 100 países, o setor foi responsável por 4% do PIB e seu parque industrial de aço possui 29 usinas siderúrgicas.

Em 2012 a produção brasileira operava com uma capacidade muito abaixo do esperado e acabou prejudicando os resultados econômicos e financeiros do setor. A China principal concorrente do Brasil e líder de mercado aumentou sua produção, sendo responsável por 46,3% do aço consumido no mundo em 2012 (PWC, 2013).

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Revista de Administração do Unifatea, v. 17, n. 17, jul./dez., 2018. 8 Como objeto de estudo deste artigo foram utilizadas as empresas do segmento siderúrgico que negociam suas ações na BM&FBOVESPA.

O Quadro 02 apresenta as empresas do segmento siderúrgico listadas na BM&FBOVESPA.

QUADRO 02 – Empresas do Segmento Siderúrgico listadas na BM&FBOVESPA.

Razão Social Nome de Pregão

CIA FERRO LIGAS DA BAHIA - FERBASA

FERBASA

CIA SIDERURGICA NACIONAL SID NACIONAL

GERDAU S.A. GERDAU

METALURGICA GERDAU S.A. GERDAU MET

PANATLANTICA S.A PANATLANTICA

USINAS SIDERURGÍCAS DE MINAS GERAIS S.A - USIMINAS

USIMINAS

Fonte: BM&FBOVESPA, 2018.

3 Metodologia da Pesquisa

Esta seção faz uma descrição acerca dos procedimentos metodológicos a serem utilizados na realização da pesquisa, informando os caminhos traçados para se alcançar os objetivos pré-estabelecidos.

3.1 Definição de Amostra

O presente estudo tem como objetivo analisar o desempenho econômico-financeiro das empresas do segmento siderúrgico listadas na BM&FBOVESPA sob a ótica dos indicadores de liquidez, rentabilidade e endividamento no período entre 2000 e 2015, a partir do Modelo de Regressão de Dados em Painel.

As empresas que foram analisadas são as seguintes: FEBRASA, SID NACIONAL, GERDAU, GERDAU MET, PANTLANTICA e USIMINAS.

A pesquisa pode ser caracterizada como descritiva que na visão de Vergara (2004, p.47) a pesquisa do tipo descritiva “expõe características de determinada população ou determinado fenômeno”.

Beuren e Raupp (2003), explica que a pesquisa descritiva está preocupada em observar os fatos, registrá-los, analisá-los, classificá-los e interpretá-los, sem a influência do pesquisador, para não haver manipulação.

Quanto ao tipo de abordagem, a pesquisa classifica-se em quantitativa, pois considera que parte do estudo pode ser quantificável, o que significa traduzir em números opiniões e informações para classificá-las e analisá-las.

Ainda com o intuito de atender o objetivo do estudo, foram adotados como procedimentos a pesquisa bibliográfica, documental e o emprego de métodos econométricos.

O universo da pesquisa foi constituído pelas indústrias siderúrgicas listadas na BM&FBOVESPA. Desta forma, a amostra totalizou seis indústrias, são elas: FERBASA, GERDAU S.A., METALURGICA GERDAU S.A., PANATLANTICA, USIMINAS e SIDERURGICA NACIONAL.

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Revista de Administração do Unifatea, v. 17, n. 17, jul./dez., 2018. 9 O Quadro 03 apresenta as variáveis inseridas nos modelos de regressão.

QUADRO 03 - Variáveis inseridas nos modelos de regressão. Variável Dependente Mensuração Assoc iações Esperadas Retorno Sobre o Investimento (ROI)

Logaritmo natural da Fórmula: Lucro Operacional Investimento Variáveis Independentes Mensuração Assoc iações Esperadas Retorno Sobre o Ativo (ROA)

Logaritmo natural da Fórmula: Lucro Líquido

Ativo Total

β>0

Relação do Capital de Terceiros sobre o Capital Próprio (Cap3/P)

Logaritmo natural da Fórmula: Passivo Circulante + Passivo Não Circulante

Patrimônio Líquido

β >0

Vendas (Vendas)

Logaritmo natural da Receita Líquida

β>0 Tamanho do

Ativo (Tam)

Logaritmo natural do valor do Ativo Total

β<0 Fonte: Elaborado pelos autores.

3.2 Modelo econométrico

O modelo proposto para esse estudo é representado pela seguinte equação:

lnROIit = β0 + β1lnROAit + β2lnCap3/Pit + β3lnVendasit + β4Tamit + µit (1)

Onde lnROIit representa a variável dependente do estado i no período t; β1 a β4 são os parâmetros a serem estimados; lnROAit, β2lnCap3/Pit, β3lnVendasit, β4Tamit, são as variáveis explicativas e µit representa o erro.

3.3 Procedimentos econométricos

Para o tratamento das variáveis utilizadas nessa pesquisa, utilizou-se o modelo econométrico de Dados em Painel (Panel Data). Segundo Gujarati e Porter (2011), o modelo de regressão com dados em painel conjuga os cortes transversais com as séries temporais. Neste tipo de modelo, a mesma unidade de corte transversal é acompanhada ao longo do tempo, portanto, possuem uma dimensão espacial e outra temporal. O uso de dados em painel enriquece a análise se comparada com uma análise em corte transversal ou de séries temporais isoladamente.

Ainda de acordo com Gujarati e Porter (2011), os dados em painel podem ser balanceados, que acontece quando cada unidade de corte transversal tiver o mesmo

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Revista de Administração do Unifatea, v. 17, n. 17, jul./dez., 2018. 10 número de observações de séries temporais; e não balanceado que surge quando o número de observações venha a diferir entre os participantes do painel. O painel pode ser curto, quando sujeitos de corte transversal N é maior que o número de períodos de tempo, T; e longo, onde T é maior que N (GUJARATI; PORTER, 2011).

Nesse estudo será adotado o painel balanceado e longo, pois oferece dados para seis empresas ao longo de dezesseis anos.

Com base na equação 1, a estimação é avaliada entre os modelos de dados mínimos quadrados ordinários empilhados (pooled), Efeitos Fixos (EF) e Efeitos aleatórios (EA). Serão realizados testes de Chow, Hausman e o teste LM de Breusch-Pagan, a fim de escolher o modelo mais apropriado e os testes de autocorrelação (teste de Wooldridge) e heterocedasticidade (teste de Wald) que permitem identificar e corrigi tais problemas.

O modelo dos Mínimos Quadrados Ordinários Empilhados (MQO) é, normalmente, o primeiro método aplicado para estimação de modelos de dados em painel. O modelo é dado pela seguinte expressão:

yit = α + x’it β + uit (2)

Dado que neste modelo o intercepto (α) e o erro idiossincrático (uit) são constantes entre os indivíduos e ao longo do tempo, o estimador será consistente se as variáveis explicativas forem não correlacionadas com o termo de erro.

Por sua vez, o modelo de efeitos fixos pretende controlar os efeitos das variáveis omitidas que variam entre os indivíduos e mantêm-se constantes ao longo do tempo. Desse modo, o intercepto captura os efeitos dessas variáveis que são específicas do i-ésimo indivíduo e que são constantes ao longo do tempo. Nesse caso, o termo de erro εit é assumido como independente e identicamente distribuído sobre os indivíduos e o tempo, com média zero e variância (σ²ε) constante.

A descrição da equação do modelo de efeito fixo é definida como:

yit = α + x’it β + εit (3)

Onde: αi = efeitos não observados, peculiar a cada unidade analisada εit= termo de erro

O modelo de efeitos aleatórios é outra forma de estimação com dados em painel. A estimação é feita introduzindo a heterogeneidade dos indivíduos no termo de erro. Esse modelo considera a constante não como um parâmetro fixo, mas como um parâmetro aleatório não observável. Assim, o modelo de efeitos aleatórios é expresso por:

yit = α + x’it β + uit (4)

Em que: uit = vi+εit; pressupondo que vi é iid com média zero e variância σ²v e εit que é iid com média zero e variância σ²ε.

O estimador de efeitos aleatórios considera o erro combinado, isto é, o termo de erro composto uit consiste em dois componentes: vi, que é componente de corte transversal ou específico dos indivíduos, e εit, que é o elemento de erro combinado da série temporal e corte transversal (GUJARATI, 2011).

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Revista de Administração do Unifatea, v. 17, n. 17, jul./dez., 2018. 11 Evidencia-se, portanto, que no modelo de efeitos aleatórios, os componentes de erro individual não estão correlacionados entre si, nem com as unidades de corte transversal e série temporal, e nem com os regressores.

Para verificar qual tipo de regressão se adequa melhor ao modelo, foram feitos os testes de Breusch-Pagan, o teste de Chow e o teste de Hausman.

Gujarati e Porter (2011, p.601), o teste de Breusch-Pagan (BP) é utilizado para verificar a hipótese de que não há efeitos aleatórios, isto é, σ2it no modelo é zero. O teste fora desenvolvido por Trevor Breusch e Adrian Pagan em 1979.

Segundo Gujarati e Porter (2011), é possível verificar a igualdade das equações, ou seja, verificar se os coeficientes ajustados são iguais, possibilitando o uso de uma única equação, por meio do Teste de Chow.

O teste de Hausman é definido por Gujarati e Porter (2011, p.599) como sendo aquele que nos informará em dada aplicação se wit esta correlacionado com as variáveis explanatórias, isto é, se o Modelo de Correção de Erro (MCE) é o modelo adequado.

O teste de Breusch-Pagan, realizado posteriormente às estimações do modelo com efeitos aleatórios, rejeitou a hipótese nula que o pool é a melhor modelagem. O teste de Hausman rejeitou a hipótese nula de que os efeitos aleatórios são consistentes, apontou que a melhor seleção é a modelagem por efeitos fixos. Por último, foi realizado o teste de Chow, por intermédio do resultado do teste observou-se a rejeição de H0 e, desta forma, conclui-se que o modelo de efeitos fixos é apropriado.

A fim de verificar se há autocorrelação e heterocedasticidade, foram feitos os testes de Wooldridge e de Wald. Em ambos os testes a hipótese nula foi rejeitada. Para corrigir este problema foi utilizada a função robust no cálculo da regressão.

O modelo de efeito fixo apresentou o ajuste perfeito, sendo todas as variáveis significativas e um R2 mais elevado.

4 Resultados Obtidos

Como a amostra oferece dados de 06 empresas em 192 meses, o painel pode ser considerado Longo (T > N). Os dados foram obtidos junto aos sites de Relações com Investidores (RI) das empresas do segmento siderúrgico listadas na BM&FBOVESPA. A Tabela 01 apresenta a decomposição de variância para cada um dos regressores.

Tabela 01 – Decomposição da variância. Variável Decomposição Média Desvio

- padrão

Mínimo Máximo Observações

lnROI geral between within -2,176808 0.82109 0.07321 0.81839 -3,982656 -2,295379 -3,864086 -0,6008769 -2,090463 -0,5553106 N = 85 n = 6 T-bar = 14,1667* lnROA geral between within -2,887529 0,9314591 0,3474618 0,8748461 -7,532381 -3,375241 -7,228064 -1,166187 -2,373511 -1,231154 N = 86 n = 6 T-bar = 14,3333* lnCap3/P geral between within 0,0282745 1,151416 0,9880924 0,7096401 -2,038336 -1,182857 -1,49112 3,20944 1,829144 3.581488 N = 96 n = 6 T = 16 Vendas geral between within 14,57076 3,560648 1,501091 3,283401 0 12,57197 -0,1777672 17,59014 16,15107 17,41245 N= 96 n = 6 T = 16

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Revista de Administração do Unifatea, v. 17, n. 17, jul./dez., 2018. 12 Tam geral between within 15,63335 2,153509 2,238283 0,6470908 10,92493 12,105 14,18334 18,06713 17,19151 16,90283 N = 96 n = 6 T = 16

Fonte: Elaborada pelos autores.

Obs: Para as variáveis LnROI e LnROA que assumiram valores iguais a zero em alguns anos, o logaritmo natural não existe.

De acordo com os resultados na Tabela 01, nota-se que das variáveis, lnCap3/P e Tam foram as que apresentam maior variação entre as empresas (between) do que longo do tempo (whithin), sendo as demais, portanto apresentando maior variação ao longo do tempo do que entre as empresas.

A análise de correlação entre as variáveis do modelo está representada na tabela 02 a seguir. Calculou-se o coeficiente de correlação de Pearson entre a variável dependente e cada uma das variáveis explicativas e das variáveis explicativas entre si.

Tabela 02 - Coeficientes de correlação das variáveis.

Os resultados apurados na tabela 2 apresentam um valor “p” abaixo do nível de significância de 0,05 (5%). Assim, é possível observar que existe uma correlação fraca a moderada entre as variáveis, sendo que o maior coeficiente de correlação foi o da variável lnROI com a variável lnROA com 0,6110.

Os resultados da regressão para análise com dados em painel, são estratificados na Tabela em função da variável dependente. Os dados foram modelados de quatro formas distintas, por mínimos quadrados ordinários para os dados em painel do tipo “pooled”, estimação por efeitos fixos, estimação por mínimos quadrados generalizados para a estimação de efeitos aleatórios e por estimação do modelo de efeitos fixos com erros-padrão robustos. O intervalo de confiança é determinado para o nível de 95% de confiabilidade. A Tabela 03 apresenta os resultados da estimação.

Uma vez que rejeitou-se a hipótese nula de homocedasticidade e de autocorrelação, a solução para este problema foi a utilização de uma regressão robusta através da estimação robusta da variância à autocorrelação ou heterocedasticidade. Este processo muda apenas os erros-padrão e não os coeficientes estimados.

lnROI lnROA lnCap3/P Vendas Tam

1,0000 0,6110 -0,2229 -0,1055 -0,1597 lnROI

1,0000 0,2177 -0,2627 -0,2257 lnROA

1,0000 -0,5665 -0,4432 lnCap3/P

1,0000 0,4501 Vendas

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Tabela 03 - Resultado dos modelos.

Variável POLS Efeito Fixo Efeito

Aleatório Efeito Fixo Robusto lnROA 0,5711297*** (0,0687652) 0,2299531** (0,0498267) 0,5695014*** (0,0687383) 0,2299531*** (0,0682272) lnCap3/P -0,3614036*** (0,068167) -0,5863656*** (0,0823218) - 0,365823*** (0,068657) -0,5863656* (0,0968303) Vendas 0,1916913 (0,1669706) 1.999255 (0,208951) 0,1986279 (0,1684983) 1,999255 (0,1149783) Tam -0,2378347 (0,1394911) -2,210395 (0,1947431) -0,24618 (0,140976) -2,210395 (0,1037745) Constante 0,2676572 (0,6715021) 2,445374 (1,032072) 0,2873038 (0,6769882) 2,445374 (1,033594) R² R² Geral R² Between R² Within 0,5716 0,8707 0,0350 0,2121 0,6326 0,3069 0,5716 0,8707 0,0350 0,2121 F 25,69 121,18 Sig F Sig F2 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 Wald chi² 103,60

Obs: Erros-padrão - *sig. <1%; **sig. <5%, ***sig. <10%.

Os coeficientes estimados variam de modelo para modelo. Considerando um nível de significância de 10%, observa-se que as variáveis lnROA e lnCap3/P apresentaram coeficientes significantes, rejeitando a hipótese nula que sejam iguais a zero. A variável vendas e tamanho não foi significante nos modelos estimados. Todas as variáveis mantiveram seus sinais em todos os modelos estimados, atestando a adequação do modelo teórico.

Através do quadro acima pode-se verificar que o vetor de regressores apresenta significância estatística em todos os casos (Sig F para o modelo pool e efeitos fixos e Sig F2 para o modelo de efeitos aleatórios).

A interpretação usual do R² pelo modelo pooled, as variáveis explicam o modelo em 57,16%. Em relação aos efeitos fixos e aleatórios, existe uma divisão entre geral, between e within, em que analisam a variabilidade total; entre cortes transversais e entre observações de série temporal, respectivamente. Em relação aos efeitos fixos robustos, o valor de R² geral foi 87,07% e a variabilidade entre cortes transversais (between) foi 3,50%. Considerando a explicações entre as observações de série temporal (within), o efeito fixo obteve 21,21%.

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5 Considerações Finais

O estudo teve como objetivo geral analisar o desempenho econômico-financeiro das empresas do segmento siderúrgico listadas na BM&FBOVESPA sob a ótica dos indicadores de liquidez, rentabilidade e endividamento no período entre 2000 e 2015, a partir do Modelo de Regressão de Dados em Painel. Este objetivo foi atingido, uma vez que, os objetivos específicos traçados para o artigo foram alcançados e o artigo.

O objetivo especifico 01 (conceituar administração financeira e índices de avaliação financeira) foi alcançado, visto que, o referencial teórico apresentou os conceitos de administração financeira e índices de avaliação financeira (análise fundamentalista).

O objetivo especifico 02 (caracterizar o setor siderúrgico brasileiro) foi atingido, posto que, o referencial teórico expôs a caracterização do setor siderúrgico brasileiro.

O objetivo especifico 03 (apresentar a análise do desempenho econômico-financeiro das empresas do segmento siderúrgico listadas na BM&FBOVESPA) foi alcançado, visto que, a análise e discussão de resultados analisaram e retrataram o desempenho econômico das empresas do segmento siderúrgico listadas na BM&FBOVESPA.

O objetivo especifico 04 (realizar análise dos indicadores econômico-financeiros e das variáveis a partir de um modelo econométrico de Dados em Painel) foi atingido, posto que, a análise e discussão de resultados expôs a análise dos indicadores econômico-financeiros e das variáveis a partir de um modelo econométrico de Dados em Painel.

O presente artigo buscou apresentar o desempenho financeiro sobe a ótica dos indicadores de liquidez, rentabilidade e endividamento das indústrias siderúrgicas brasileira de capital aberto. Os resultados encontrados estão de acordo com os esperados e apontados pela teoria, as variáveis lnROA, lnCap3/P, Vendas e Tam impactam o desempenho econômico-financeiro das empresas do segmento siderúrgico listadas na BM&FBOVESPA, representado pela variável lnROI.

Os resultados demonstraram que o desempenho financeiro das empresas e o retorno gerado pelos seus ativos estão linearmente relacionados, o que implica dizer que quanto maior o retorno dos ativos, maior o desempenho. Segundo Assaf (2008), o retorno sobre o ativo leva em consideração as taxas de retorno geradas pelas aplicações realizadas por uma empresa em relação aos seus ativos.

A relação do capital de terceiros sobre o capital próprio apresentou uma relação linear com a variável dependente, indicado que a empresas com um nível de endividamento adequado, possui um grau de alavancagem financeira que permite reduzir seus custos, uma vez que segundo Assaf Neto (2008), o custo de capital próprio é muitas vezes superior ao custo do capital de terceiros.

No que tange a variável independente vendas, chama a atenção o valor de coeficiente da variável, tendo assim muito impacto sobre a variável lnROI, pode se inferir que empresas com maiores vendas tende a alcançar maiores resultados financeiros.

Os resultados demonstraram também que o tamanho da empresa tem impacto negativo no seu desempenho financeiro. Tal fato pode ser justificado pelo aumento dos custos relativos à depreciação e os custos de carregamento, que estão diretamente relacionados com o aumento do investimento no ativo.

Por fim, é importante ressaltar que o estudo possui limitações que não permite generalizações. A amostra não foi aleatória e os resultados forma estimados para

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Revista de Administração do Unifatea, v. 17, n. 17, jul./dez., 2018. 15 indústrias siderúrgicas de capital aberto. Para estudos futuros, recomenda-se testar a relação de outras variáveis no estudo com o objetivo de identificar outros fatores que influenciam o desempenho financeiro das indústrias siderúrgicas.

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