Relação Rentabilidade-Liquidez nas Dimensões de Mercado e Contábil
Autoria: Fernanda Finotti Cordeiro Perobelli, Luiz Claudio Ferreira Sacramento Junior
Resumo
Discute-se a relação rentabilidade-liquidez nas dimensões contábil e mercado. Na dimensão ‘mercado’, pergunta-se se ativos de alta liquidez seriam os de menor valorização sistemática. Na dimensão ‘contábil’, o objetivo é verificar se a manutenção de liquidez em excesso às necessidades de capital resulta em redução do retorno aos acionistas. Como principais resultados, ações ilíquidas apresentam alta valorização e pertencem a empresas grandes, que privilegiam a liquidez contábil via autofinanciamento e apresentam baixos retornos contábeis. Ações líquidas (e menos rentáveis) pertencem a empresas menores, que privilegiam o retorno contábil obtido via endividamento de qualidade e mantêm baixa liquidez contábil via autofinanciamento.
1. INTRODUÇÃO
Os dados contábeis divulgados trimestralmente por empresas de capital aberto, bem como as cotações diárias de suas ações no mercado de capitais, são objeto de constante análise por parte de investidores. Seja para aumentar sua riqueza, fazer hedge, lucrar com arbitragem, os dados das ações e das empresas municiam estes indivíduos com informações relevantes para a tomada de decisão. Uma análise das duas dimensões, contábil e de mercado, é relevante para umamelhor negociação dos títulos emitidos, tanto para o investidor, interessado em lucros e resultados, como para a empresa, interessada em reduzir seu custo de capital e obter o melhor capital disponível (leia-se, aquele cujo custo de captação seja menor que o retorno que se pretende obter a partir de seu emprego em ativos de risco) para o financiamento de seus projetos.
Sob tal perspectiva, o presente estudo busca discutir o relacionamento entre rentabilidade e liquidez, tanto na dimensão de mercado (mais explorada empiricamente) quanto contábil (ainda incipiente em termos de estudos empíricos). No contexto de mercado, ativos líquidos, por transacionarem mais e com menor custo (representado pelo bid-ask spreadi), apresentariam menor risco e, portanto, menor retorno ao longo do tempo (AMIHUD
e MENDELSON, 1986). Como objetivo secundário, além de verificar se liquidez de mercado influencia retorno de mercado, esse estudo também verifica os possíveis determinantes da liquidez de mercado. Sobre esse aspecto, autores como Correia e Amaral (2012) destacam a qualidade da governança corporativa, o grau de internacionalização (medido pela emissão de ADR’s), a rentabilidade obtida sobre as vendas e a folga financeira (liquidez contábil) como fatores que apresentam uma relação positiva com a liquidez atingida pelas ações de uma empresa; por outro lado, ações mais líquidas pagariam menos dividendos (relação negativa). Neste estudo, busca-se verificar se indicadores contábeis, como o retorno aos acionistas (Return-on-Equity ou ROE) e a liquidez contábil, seriam capazes de influenciar a liquidez das ações e, havendo uma relação entre liquidez de mercado e preço das ações, também o retorno de mercado das ações e o custo de capital das empresas. Autores como Gopalan, Kadan e Pevzner (2012) defendem que a manutenção de ativos mais líquidos pelas empresas acarreta em aumento da liquidez de mercado de suas ações. Assim sendo, empresas mais líquidas contabilmente também teriam ações mais líquidas no mercado. E, observando-se o defendido por Amihud e Mendelson (1986), apresentariam menor retorno de mercado. Espera-se, portanto, uma relação positiva entre liquidez contábil e liquidez de mercado e negativa entre liquidez contábil e retorno das ações. Como segundo objetivo principal, busca-se verificar, agora na dimensão contábil, se o índice de liquidez contábil apresenta relação negativa com o retorno aos acionistas (ROE) obtido pela empresa. Nessa dimensão, importa verificar se a
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manutenção de ativos líquidos ou de passivos de longo prazo em excesso às necessidades de capital de giro da empresa resulta em redução do retorno operacional (via redução do risco operacional) como apontado por Walker (1964) e Pimentel e Lima (2011). Caso se verifique uma relação negativa entre ROE e liquidez contábil e positiva entre liquidez contábil e liquidez de mercado, espera-se que haja uma relação também negativa entre ROE e liquidez de mercado e positiva entre ROE e retorno de mercado. Uma das justificativas para a primeira relação pode residir no fato de que uma empresa que enfrente restrições para se financiar via emissões de novas ações (devido à baixa liquidez de seus títulos no mercado, por exemplo) pode escolher obter capital por endividamento. Desde que tal endividamento se dê a um custo menor que o retorno operacional dos ativos que ele irá financiar, o ROE será alavancado por tal endividamento (conforme defendido pelo Modelo DuPont). Assim, controlando pelo custo da dívida, haverá uma relação negativa entre liquidez de mercado e ROE (ou seja, menor liquidez das ações implica em financiamento por dívidas que, se obtidas a um custo reduzido, podem aumentar o ROE, conforme defendido por Walker, 1964). A verificação das duas relações (negativa entre liquidez de mercado e ROE e negativa entre liquidez de mercado e retorno de mercado) implica numa relação positiva entre ROE e retorno de mercado.
Foram formuladas as seguintes questões de pesquisa:
i) Há relação entre retorno de mercado e liquidez das ações (controlando-se por outros fatores capazes de interferir em tal relação)? Qual o sentido desta relação?
H1: há uma relação negativa entre liquidez de mercado e retorno da ação.
ii) Há relação entre liquidez contábil e liquidez de mercado e retorno das ações (controlando-se por outros fatores capazes de interferir em tal relação)? Qual o sentido destas relações?
H1.1: há uma relação positiva entre liquidez contábil e liquidez de mercado.
H1.2: há uma relação negativa entre liquidez contábil e retorno da ação.
iii) Há relação entre ROE e liquidez de mercado e retorno das ações (controlando-se por outros fatores capazes de interferir em tal relação)? Qual o (controlando-sentido destas relações?
H1.3: há uma relação negativa entre ROE e liquidez de mercado.
H1.4: há uma relação positiva entre ROE e retorno da ação.
iv) Há relação entre ROE e liquidez contábil? Essa relação é positiva ou negativa? H2: há uma relação negativa entre liquidez contábil e ROE.
2. REFERENCIAL TEÓRICO
O referencial teórico está dividido em 2 partes: (1) discussão sobre os determinantes dos retornos das ações e da liquidez de mercado e (2) liquidez contábil versus retorno aos acionistas (ROE).
2.1 – Retorno e Liquidez na dimensão ‘Mercado’
As empresas utilizam do capital obtido via emissão de ações para financiar seus projetos e aumentar sua riqueza e, consequentemente, a riqueza dos acionistas. O valor da ação de uma empresa é determinado pela percepção que o mercado tem acerca dos retornos que podem advir das decisões financeiras futuras da empresa, refletidas no preço da ação num mercado eficienteii.
Além de características intrínsecas à empresa, autores como Amihud e Mendelson (1986) defendem que ações menos líquidas precisam ser negociadas com um deságio no preço atual que atraia os investidores ou, em outras palavras, precisam ofertar um retorno futuro
elevado para atrair investidores no longo prazo de detenção do ativo decorrente da iliquidez. Segundo Demsetz (1968) e Amihud e Mendelson (1986), a liquidez pode ser descrita como o custo da imediata execução de uma ordem de compra ou venda. Na visão de Pastor e Stambaugh (2001), liquidez é a habilidade de se negociar grandes quantidades de ativos rapidamente, a um custo baixo e sem ter que se alterar o preço do ativo. Para Rösch, Subrahmanyam e Dijk (2013), uma maior liquidez implica em diminuição das fricções (custos de transação) do mercado, tornando-o mais eficiente. Outra questão relevante a respeito da liquidez das ações é levantada por Amihud e Mendelson (2000), que defendem que o tamanho da composição da base de investidores pode impactar significativamente no preço das ações e em sua liquidez. Segundo os autores, é possível aumentar a liquidez das ações aumentando-se o número de acionistas, isto é, diminuindo a concentração de muitas ações em nome de poucos. Sobre esse assunto, Correia e Amaral (2012) utilizam-se da porcentagem do capital em poder dos três maiores acionistas da empresa como proxy para concentração. Concluíram que quando a liquidez de mercado é representada pelo volume de negociação, observa-se uma relação negativa e significante entre a proxy de concentração acionária e o volume financeiro transacionado.
A proxy de liquidez de mercado utilizada por Correia e Amaral (2012), entretanto, não é a única. Autores como Demsetz (1968), Chordia, Roll e Subrahmanyan (2000) e Amihud e Mendelson (1986), utilizaram-se do conceito de bid-ask spreads como proxy de liquidez de mercado. Obtiveram os valores das cotações por meio de market-makersiii. Demsetz (1968) direciona seu estudo para os efeitos dos custos de transação e os define majoritariamente como taxas de corretagem somados ao ask-bid spread. Por sua vez, autores como Minardi, Sanvicente e Monteiro (2005), Gopalan, Kadan e Pevzner (2012), Correia e Amaral (2012) e Rösch, Subrahmanyam e Dijk (2013) utilizaram da diferença entre o preço máximo e mínimo da ação em determinado período como bid-ask spread e proxy para a iliquidez de mercado. Não se pode desconsiderar, todavia, o fato de que a quantidade de negócios e o volume transacionado possuem relação com a liquidez de mercado. Afinal, mercados com grande número de negociações precificam melhor os ativos. Exemplos de artigos que utilizam do turnover como estimador de liquidez são Demsetz (1968), Datar, Naik e Radcliffe (1998), Chordia, Roll e Subrahmanyan (2011) e Correia e Amaral (2012).
Datar, Naik e Radcliffe (1998) verificaram a presença do prêmio de liquidez atestada por Amihud e Mendelson (1986) e constataram que a relação existe mesmo após controlada por variáveis como tamanho da empresa, book-to-market equity e beta, conforme aplicado por Fama e French (1993). Concluíram que o retorno é negativamente correlacionado com a taxa de turnover, corroborando os resultados de Amihud e Mendelson (1986). Machado e Medeiros (2009) identificaram em seu estudo um prêmio por liquidez, atestando que, mesmo com o uso de diversas proxies para a liquidez, este efeito pode ser observado. Utilizando ações listadas na Bolsa de Valores de São Paulo (BM&FBOVESPA) de junho de 1995 à junho de 2008, o foco foi precificar ativos em função apenas do beta medido pelo modelo CAPM (Capital Asset Pricing Model) de Sharpe (1964) entre outros, passando por Fama e French (1993) e o modelo de Keene e Peterson (2007, apud Machado e Medeiros, 2009) em que se considera na precificação os fatores beta, tamanho, book-to-market e liquidez. Segundo os autores, este último modelo foi o de maior capacidade preditiva comparativamente aos demais. Em Minardi, Sanvicente e Monteiro (2005), os autores observaram esse fenômeno em um estudo que buscou averiguar as dimensões liquidez de mercado, assimetria de informação e retorno relacionado ao bid-ask spread no mercado acionário brasileiro. Ressaltando a irrelevância da atuação dos market-makers no Brasil, os autores destacam que tanto em mercados em que esses agentes atuam de forma sistemática quanto naqueles em que não, foi
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encontrado o prêmio por liquidez. O estudo, entretanto, apontou para a existência de um prêmio por liquidez negativo no Brasil (ou seja, ações mais líquidas exibem retornos maiores), contrário ao esperado seguindo a literatura sobre o assunto. Esse resultado suscita reflexões e justifica a investigação do primeiro objetivo proposto neste trabalho, qual seja, analisar a relação entre retorno de mercado e liquidez de mercado.
2.2 – Retorno e Liquidez na dimensão ‘Contábil’
A discussão relacionada ao montante de capital de giro a ser mantido pela empresa e, por conseguinte, ao seu grau de liquidez contábil e solvência financeira, é relevante pelos impactos que a liquidez contábil pode gerar no fluxo de caixa esperado das operações regulares da empresa e, assumindo como válida a eficiência de mercado (Fama, 1970; 1991), ao risco financeiro e ao valor de mercado da empresa.
Walker (1964) explora a relação liquidez contábil e rentabilidade operacional de um negócio, elaborando uma teoria sobre capital de giro que postula que a rentabilidade operacional de um negócio estaria relacionada à razão entre o capital de giro mantido e o capital fixo. Se a razão entre o capital de giro e o capital fixo aumentasse, isso significaria que a empresa estaria mais líquida, assumindo menores riscos e, como consequência dessa redução do risco, gerando também menores retornos operacionais. O autor questiona ainda sobre a possibilidade de uma teoria sobre a gestão do capital de giro da empresa, relacionada intimamente ao trade-off entre rentabilidade e liquidez da empresa.
Fleuriet, Kehdy e Blanc (2003) defendem que, para se definir as reais necessidades de capital de giro de uma empresa (NCG), é preciso primeiramente reclassificar o ativo e o passivo circulante. Por se tratar de um modelo dinâmico, deve-se classificar as contas de acordo com o tempo que levam para realizar seu ciclo. O saldo de tesouraria, segundo Fleuriet, Kehdy e Blanc (2003), representa um valor residual obtido pela diferença entre o Capital Circulante Líquido (recursos de longo prazo levantados pela empresa) e a Necessidade de Capital de Giro. Se o Capital Circulante Líquido for insuficiente para financiar a Necessidade de Capital de Giro, ter-se-á um Saldo de Tesouraria negativo. Isto remete ao fato de que a empresa está financiando parte de sua NCG (de caráter permanente) com fundos de curto prazo, fazendo com que seu risco de insolvência aumente. Sob este modelo, uma empresa que possua ST positivo encontra-se em um estado de maior segurança financeira; entretanto, se este saldo for muito alto, a empresa acaba por incorrer numa situação de baixo retorno operacional, ou seja, muitos recursos estão deixando de ser alocados em ativos mais arriscados, onde poderiam trazer rentabilidade maior.
No Brasil, Pimentel e Lima (2011) relacionaram, ao longo de séries temporais, os indicadores de liquidez e rentabilidade para constatar se há ou não relação causal entre os mesmos. Avaliaram empresas do setor têxtil negociadas na BM&FBOVESPA no período de março de 1995 a março de 2009. Concluíram que, no médio e longo prazo, haveria uma relação positiva entre liquidez e rentabilidade, isto é, empresas com baixa rentabilidade estariam condicionadas a baixa liquidez, o que contraria o tão disseminado trade-off entre risco e retorno. Não puderam, entretanto, estabelecer uma relação de causalidade da liquidez para a rentabilidade, mas a maioria das empresas analisadas apresentou uma relação de Causalidade Grangeriv da rentabilidade para a liquidez. Ou seja, a liquidez acaba resultando da rentabilidade observada (autofinanciamento), não sendo determinante de tal rentabilidade.
2.3 – Relações cruzadas entre indicadores de retorno e liquidez de mercado e contábeis No estudo de Correia e Amaral (2012), observa-se que a liquidez da própria empresa, isto é, a folga financeira de caixa se reflete na liquidez de suas ações em bolsa. De modo geral, ações com indicadores contábeis bons são mais atrativas aos investidores, o que se
reflete em maior liquidez das ações. Dessa forma, o investidor pode maximizar sua função utilidade ao se posicionar no mercado em relação à liquidez (risco) e rentabilidade (retorno) contábil.
Beaver, Kettler e Scholes (1970) relacionaram o beta contábil com o beta de mercado e usaram indicadores contábeis para estimar o risco e o retorno obtido pelos acionistas de uma empresa. O beta contábil é obtido de diversas formas, mas, basicamente, consiste em relacionar uma medida de retorno interna, contábil, com uma medida de retorno agregado do setor. Como exemplo, no estudo de Oda, Yoshinaga, Okimura, Securato (2005), a medida utilizada para beta contábil foi uma regressão tendo como variável dependente a serie temporal do índice Lucro Líquido/Valor de Mercado das ações da empresa e como variável independente a média desse índice para todas as empresas do estudo. Beaver, Kettler e Scholes (1970) concluem que os dados contábeis possuem grande grau de associação com os dados de mercado e que as estratégias de selecionar portfólios baseando-se no risco de mercado e no risco contábil são essencialmente equivalentes. Concluem ainda que os dados contábeis, como variação em torno do lucro líquido/valor das ações, liquidez (corrente), entre outras, foram responsáveis por uma predição melhor do risco futuro do que os dados de mercado e poderiam, portanto, auxiliar na precificação de ativos quando não se pudesse assumir um histórico de dados de mercado.
No estudo de Gopalan, Kadan e Pevzner (2012), quatro medidas de iliquidez foram utilizadas com o objetivo de relacionar a liquidez dos ativos contábeis da empresa com a liquidez de suas ações em bolsa. Segundo os autores, mais caixa em mãos diminui a incerteza associada ao fluxo de caixa futuro e isso melhora a liquidez das ações, tornando-as mais atraentes, mais caras e com menor risco e retorno esperado. O estudo destes autores direciona-se à relação entre a liquidez dos ativos contábeis e a liquidez das ações sob a ótica da propensão a investir da empresa (quanto maior a liquidez contábil, maior a propensão ao investimento, maior o fluxo de caixa futuro e maior o preço das ações hoje). De acordo com os autores, dependendo da tendência de se investir, a relação pode ser mais positiva (ou menos negativa) para empresas que são menos desejosas de converter seus ativos líquidos em investimentos incertos, isto é, empresas com restrições financeiras ou com poucas oportunidades de crescimento. Como resultado, Gopalan, Kadan e Pevzner (2012) encontraram que a liquidez dos ativos contábeis aumenta, em intensidade maior, a liquidez das ações de empresas que são menos propensas a reinvestir de maneira incerta seus ativos líquidos.
Outro estudo sobre indicadores contábeis estimando resultados de mercado é o de Soares e Galdi (2011). Em seu estudo, eles decompõem e comparam o modelo DuPont com o modelo DuPont modificado, para identificar qual dos dois possui melhor poder explicativo sobre as ações negociadas no Brasil. Concluem que o ROA (retorno sobre os ativos, definido como margem x giro), componente do Modelo DuPont tradicional, se mostrou superior em explicar os retornos das ações. Segundo os autores isso se deu pelo caráter mais amplo desse ROA, que inclui tanto aspectos financeiros quanto operacionais.
3. METODOLOGIA
Com o objetivo de investigar as hipóteses propostas foi elaborado um banco de dados a partir do software Economática, contendo dados contábeis e cotações das ações de todas as empresas listadas na Bolsa de Valores de São Paulo, observadas entre o terceiro trimestre de 1994 e o terceiro trimestre de 2013. Foram consideradas ações ON, PN e suas extensões, além de UNT (Units) de ações ativas e canceladas, observadas com o fito de se evitar o viés de sobrevivência. Destaca-se que foram excluídas da base de dados as empresas do setor
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financeiro, visto que seus indicadores possuem significado diferente dos comumente observados nas empresas dos outros setores.
A amostra contou então com a amplitude máxima de 77 trimestres de observação. Havendo até três missing valuesv entre os dois valores observados nos trimestres, se adotou a prática de replicar o valor imediatamente anterior para não se perder a série. Quando houve mais que três missing values entre dois períodos amostrais com dados observados, a ação foi removida. A amostra final contou com 872 ações.
O banco de dados foi construído em forma de painel, isto é, prevendo a variabilidade de ativos e a mudança de seus valores no tempo. Foram empilhados por unidades observacionais tal como sugere Wooldridge (2010).
A tabela 1 apresenta as variáveis consideradas no presente estudo, extraídas do referencial teórico. Dada a elevada dimensão das variáveis consideradas (30 no total), optou-se por utilizar a metodologia de Análioptou-se Fatorial com o intuito de optou-se reduzir a dimensão original e eliminar o problema da multicolineariedadevi entre os indicadores. Hair, Anderson, Tatham e Black (1998) explicam que a Análise Fatorial está relacionada à definição de fatores que representem dimensões relativas comuns. Em outras palavras, é um método estatístico que utiliza de uma matriz de correlação para identificar as variáveis mais correlacionadas e agregá-las em um construto chamado fator. Dessa forma, um único fator passa a representar um aglomerado de variáveis que possuem correlação entre si.
O resultado da análise fatorial realizada neste estudo, a partir do software SPSS 8.0, é apresentado na tabela 2.
Optou-se por denominar o fator 1 de ‘blue-chipness’. Este termo se refere a ações com alta liquidez, preços elevados e pouca volatilidade, isto é, as mais procuradas pelos investidores no mercado. O fator 2 agrupou os indicadores contábeis do Modelo de Fleuriet, portanto e foi denominado por ‘liquidez contábil’. Este fator é composto pelo Capital Circulante Liquido, o Saldo de Tesouraria em nível e quadrático e o Autofinanciamento. A única variável com sinal negativo no fator foi o ST/AT quadrático, ou seja, o fator é tanto maior quanto menor for o valor da variável. Nas regressões, o fator 2 será utilizado como variável dependente, representando a liquidez contábil das empresas. O fator 3 representa ‘iliquidez de mercado’ medida por diferencial de preços, por agrupar variáveis como bid-ask spread e bid-ask spread relativo. Este fator também será utilizado nas regressões como variável dependente representativa da iliquidez de mercado. O fator 4 foi denominado ‘tamanho’. As variáveis que o compõe são tamanho medido pelo valor de mercado, tamanho medido pelo ativo total e volume de negociação. O fator 5 foi chamado de ‘alavancagem financeira’, pois nele há a presença de variáveis relativas a capital de terceiros, como o endividamento e o multiplicador de alavacagem financeira. O fator 6 foi denominado ‘liquidez de mercado’ medida por volume de negociação, sendo composto por variáveis como quantidade de negociações e quantidade de títulos negociados. É uma variável que demonstra quantidade e não a amplitude do spread, como o fator 3. Por fim, o fator 7 denominou-se fator de ‘atividade/eficiência operacional’. Este fator é representado pelos pagamentos de dividendos (yield e payout) e pelo giro. Com os fatores construídos, iniciou-se a fase de regressões em painel utilizando os fatores como variáveis explicativas e explicadas. As variáveis ‘retorno de mercado’ e ‘ROE’ não foram incluídas na Análise Fatorial e serão utilizadas como variáveis explicadas, em função da pretensão de analisá-las isoladamente.
Neste estudo, primeiramente se estimou as regressões de interesse por Mínimos Quadrados Ordinários Robustos, depois por Efeitos Aleatórios. Fez-se então o teste de heterocedasticidade de Breusch-Pagan para se determinar se a variância dos resíduos do modelo de efeitos aleatórios era igual a zero (ROVER, 2013). Como o teste falhou em aceitar
a hipótese nula de erros iguais a zero no modelo de MQO, se optou momentaneamente pelo uso do modelo de efeitos aleatórios. Havendo ainda a possibilidade de que o modelo de efeitos fixos seja mais consistente que o modelo de efeitos aleatórios, procedeu-se ao teste de Hausman, que compara os modelos de efeitos fixos e aleatórios e verifica a hipótese nula de que os erros não são correlacionados às variáveis explicativas do modelo (CORRÊA, 2012). Ao falhar em aceitar a hipótese nula, admite-se o uso de efeitos fixos como melhor estimador, atestando que existem efeitos individuais para cada unidade observacional. Como o teste de Hausman identificou correlação entre o termo de erro e as variáveis explicativas, o modelo de efeitos fixos foi escolhido para realizar as estimações neste trabalho.
4. RESULTADOS E ANÁLISES
Em todas as regressões, o modelo de Efeitos Fixos se mostrou mais eficiente, exceto pela regressão 3 em que o teste de Hausman foi inconclusivo. Como a estimação por efeitos fixos é sempre consistente, apesar de nem sempre ser eficiente, optou-se pelo modelo de efeitos fixos também na regressão 3. Além dos fatores, as variáveis que não apresentaram cargas fatoriais significantes com nenhum dos fatores estimados também participaram isoladamente nas regressões. Serão apresentadas nas tabelas apenas as variáveis que apresentaram significância estatística com nível de confiança de pelo menos 95%.
Os resultados das quatro equações estão apresentados conforme a tabela 3 onde as variáveis dependentes estão logo ao lado das regressões, entre parênteses.
Regressão 1: Equação do Retorno de Mercado
A primeira regressão teve como variável explicada o Retorno de Mercado e como variável explicativa de interesse a Liquidez de Mercado. Como há outros fatores, que não a liquidez de mercado, passíveis de influenciar os retornos, as outras variáveis consideradas neste trabalho foram utilizadas como controles. Os resultados da primeira regressão mostram relação do retorno de mercado com dois fatores de liquidez, a liquidez contábil e a iliquidez de mercado. O retorno de mercado possui relação positiva com a iliquidez, conforme estabelecido na Hipótese 1. Assim, na amostra, empresas com ações menos líquidas apresentam maiores retornos observados como forma de compensação pela iliquidez enfrentada pelos investidores (AMIHUD e MENDELSON, 1986). O fator 2, de liquidez contábil, se mostrou negativamente relacionado ao retorno de mercado, conforme previsto pela Hipótese 1.2 (segundo a qual a liquidez contábil é positivamente relacionada à liquidez de mercado e ambas negativamente correlacionadas aos retornos da empresa e dos investidores). Ou seja, quanto maior a folga financeira que a empresa possui menores são seus riscos e também os retornos de mercado (WALKER, 1964). Isso demonstra uma preferência do mercado por companhias mais conservadoras, que são negociadas por um preço maior e, por possuírem menos risco, prometem menores retornos esperados aos investidores. O período da crise de 2008, representado pela dummy yeard15, mostra que o retorno de mercado observado foi menor nesse intervalo, o que pode ser explicado pela saída de investidores da bolsa de valores brasileira no momento da crise. Também conforme preconizado pela Hipótese 1.4, o ROE apresenta-se positivamente relacionado à rentabilidade de mercado. A qualidade do financiamento, aproximada pela dummy d_qfin,é positivamente relacionada aos retornos de mercado, evidenciando que empresas que utilizam alavancagem a taxas mais baixas que seu retorno operacional obtêm melhores ROE e valorização de suas ações.
Tabela1: Variáveis obtidas via Economática em dados trimestrais de empresas de capital aberto listadas na BM&FBOVESPA do terceiro trimestre de 1994 ao terceiro trimestre de 2013
Nº Nome Variável Forma Funcional Referência
1 Dividendo por Ação dpa
çõ Correia e Amaral (2012)
2 Lucro por Ação lpa í
çõ Assaf Neto e Lima (2011)
3 Market-to-Book mtb
á
ç çõ
ô í Gopalan, Kadan e Pevzner (2012)
4 Book-to-Market btm á ô í
ç çõ
Fama e French (1993), Datar, Naik e Radcliffe (1998)
5 Tamanho lnme ln ln ç çõ Fama e French (1993), Pastor e Stambaugh (2001), Amihud (2002)
6 Lucro/Preço (Payback Invertido) ep
í çõ
ç Fama e French (1993)
7 Return on Equity (ROE) roe í
ô í
Kania e Bacon (2005), Assaf Neto e Lima (2011), Soares e Galdi (2011) e Correia e
Amaral (2012)
8 Turnover Quantidade de Títulos turn_qt í
çõ
Demsetz (1968), Datar, Naik e Radcliffe (1998), Machado e Medeiros (2009) e Correia e Amaral
(2012)
9 Turnover Quantidade de Negócios turn_qneg ó
çõ
Demsetz (1968), Chordia, Roll e Subrahmanyam (2000) e Correia e Amaral (2012)
10 Volume vol ln çã $ Chordia, Roll e Subrahmanyam (2000), Minardi, Sanvicente e Monteiro (2005), Machado e
Medeiros (2009) e Correia e Amaral (2012)
11 Bid-Ask Spread bid ln ç á
ç í Elaboração Própria
12 Bid-Ask Spread Relativo à Média quo çç áá ç çí í
Amihud e Mendelson (1986), Chordia, Roll e Subrahmanyam (2000), Minardi, Sanvicente e Monteiro (2005), Correia e Amaral (2012)
13 Spread sobre Turnover de Negociações qneg
ó Correia e Amaral (2012)
14 Spread sobre Turnover de Títulos qt
í Correia e Amaral (2012)
15 Spread sobre o ticket médio tkt é í
ó
Elaboração Própria
16 Tamanho Contábil tam ln Yoshinaga, Okimura e Securato (2005) Beaver, Kettler e Scholes (1970), Oda,
17 Custo da Dívida ccter
é é Matarazzo (2003)
18 Margem Líquida marliq í
í Correia e Amaral (2012)
19 Giro do Ativo giro í Matarazzo (2003)
20 Autofinanciamento autof í çã Fleuriet, Kehdy e Blanc (2003)
21 Dividend Payout dp çõ í
çõ
Beaver, Kettler e Scholes (1970), Oda, Yoshinaga, Okimura e Securato (2005) e Kania
e Bacon (2005)
22 Dividend Yield dy
ç
çõ
ç Correia e Amaral (2012)
23 Capital Circulante Líquido cclat í Fleuriet, Kehdy e Blanc (2003)
24 Necessidade de Capital de Giro ncgat Fleuriet, Kehdy e Blanc (2003)
10
26 Liquidez Contábil Quadrática stat2 Elaboração Própria
27 Alavancagem Financeira Multiplicador de maf
ô í Soares e Galdi (2011)
28 Endividamento (Alavancagem) end
ô í Matarazzo (2002), Correia e Amaral (2012)
29 Retorno de Mercado ret ln ç
ç -
30 Dummy de Qualidade do Financiamento d_qfin Função “SE” = 1 (verdadeiro) Elaboração Própria
Notas: na variável 11 (Bid-Ask Spread) foi considerado o valor máximo dividido pelo mínimo da cotação da ação pois dessa forma se teria valores positivos e poderia se aplicar o logaritmo natural, com intuito de linearizar a medida. O valor mínimo que pode ocorrer entre a diferença do valor máximo e mínimo é zero, mas sendo ln (0) = , o valor é então dado como missing value. A variável 26 (Liquidez Contábil Quadrática) foi baseada nos pressupostos do trade-off entre rentabilidade e liquidez contábil, portanto liquidez deve ser mantida num ponto adequado, nem em excesso nem em falta para se ter um resultado ótimo. Tendo isso em vista se elevou a variável 25 ao quadrado para obter esse peso maior em torno do ideal. A variável 30 foi elaborada com intuito de se captar se o que foi obtido operacionalmente (EBIT) foi superior ao custo de capital de terceiros, levando a uma alavancagem favorável. Sendo maior, a variável recebeu o valor de 1, em que o financiamento seria capaz de elevar o ROE.
Tabela 2: Resultado da Análise Fatorial 1 2 3 4 5 6 7 TURNQT ,912 LPA ,905 EP ,816 TURNQN ,718 BTM ,716 CCLAT ,987 STAT ,987 STAT2 -,932 AUTOF ,373 QUO ,989 BID ,988 TAM ,840 VOL ,775 LNME ,747 MARLIQ END ,961 MAF ,961 QT ,842 QNEG ,831 DY ,694 GIRO ,596 DPA ,410 NCGAT TKT CCTER DP
Tabela 3: Regressões entre medidas das medidas de rentabilidade contábil e de mercado e liquidez contábil e de mercado.
VARIABLES Regressão 1 (ret) Regressão 2 (roe) Regressão 3 (f3) Regressão 4 (f2)
f3 0.0703*** -0.0393*** 0.0145*** (0.00198) (0.0132) (0.000337) f2 -0.00476** 0.0608*** (0.00214) (0.00640) yeard15 -0.241*** 0.559*** (0.00804) (0.0242) roe 0.00481*** -0.00791*** -0.00137** (0.000921) (0.00275) (0.000652) d_qfin 0.0413*** 0.160*** -0.112*** (0.00661) (0.0435) (0.0198) ret 0.202*** 0.605*** -0.00427*** (0.0393) (0.0178) (0.000974) autof -0.00348** 0.0206*** (0.00167) (0.00243) f4 0.228*** (0.0151) dp -0.000258*** (2.75e-05) end -0.000309*** (9.35e-05) Constant 0.0380*** -0.0501*** -0.0696*** 0.0347*** (0.00211) (0.0136) (0.00660) (0.000330) Observations 28,018 28,018 28,018 4,482 R-squared 0.069 0.002 0.066 0.345 Numberof id 845 845 845 355
Standard errors in parentheses: *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Fonte: Elaboração própria a partir de outputs gerados pelo software SPSS 8.0 e STATA 13.0.
Regressão 2: Equação do Retorno Contábil
Em um segundo momento, estimou-se a regressão do retorno contábil, medido pelo ROE das empresas. O objetivo principal era verificar a relação entre retorno e liquidez contábeis, controlando por outros fatores capazes de influenciar o ROE das empresas. Nesta estimação, a variável qualidade do financiamento (d_qfin) se mostra com o sinal positivo. Portanto, conforme já adiantado na estimação anterior, empresas que se endividam a taxas menores que seu retorno operacional obtém resultados contábeis melhores, isto é, maior ROE. Pela mesma razão, o autofinanciamento se mostrou negativamente relacionado ao retorno contábil, evidenciando que, quando se controla pelo custo do endividamento, a empresa pode aumentar seu ROE pela alavancagem a taxas menores que seu retorno operacional em detrimento de utilizar recursos internos, sujeitos a menor escrutínio e maiores custos de oportunidade. Conforme preconizado pela Hipótese 1.4, o retorno de mercado se mostrou positivamente correlacionado ao retorno contábil. Portanto, empresas que obtiveram maiores retornos no mercado de ações também obtiveram retornos contábeis maiores. A iliquidez, representada pelo fator 3, se mostrou negativamente correlacionada ao ROE, contrário ao previsto pela Hipótese 1.3. Os resultados da regressão da iliquidez de mercado (Regressão 3) indicam que empresas com ativos ilíquidos se financiam a taxas maiores que seu retorno operacional e possuem maior liquidez contábil; já os resultados da regressão da liquidez contábil (Regressão 4) indicam que uma alta liquidez contábil está associada ao uso do
autofinanciamento (em detrimento do endividamento e da captação direta de recursos dos sócios). Esses 2 resultados combinados indicam que empresas ilíquidas no mercado são mais líquidas contabilmente mas que tal liquidez advém do uso de autofinanciamento. Ora, conforme já discutido, o uso do autofinanciamento reduz o ROE, o que leva à relação negativa entre iliquidez (que, neste caso, implica em aumento do custo de capital da empresa) e o ROE. Neste estudo, não se pode confirmar estatisticamente a relação negativa entre liquidez contábil (fator 2) e o ROE. Entretanto, conforme indicado na Regressão 4, uma maior liquidez contábil na amostra está associada ao uso do autofinanciamento. Neste caso então, considerando que a correlação entre o fator 2, representativo de liquidez contábil, e autofinanciamento é relevante (0,3732), a confirmação da Hipótese 2 se dá pela via da relação negativa encontrada entre autofinanciamento e ROE.
Regressão 3: Regressão da Iliquidez de Mercado
A fim de se verificar os fatores capazes de influenciar a liquidez de mercado, foi estimado um modelo para o fator 3 (iliquidez de mercado). O retorno de mercado se mostra positivamente relacionado à iliquidez de mercado, conforme evidenciado pela Hipótese 1. Essa relação já havia sido encontrada na estimação da primeira regressão (explicativa do retorno de mercado). Diferente do preconizado pela Hipótese 1.3, o ROE se mostra negativamente relacionado à iliquidez, conforme já discutido, indicando que, neste estudo, uma liquidez maior de mercado está relacionada à captação de recursos a taxas menores que o retorno operacional dos ativos e, portanto, maior ROE. O fator 2 é relativo à liquidez contábil e se mostra positivamente relacionada a iliquidez de mercado, ao contrário do observado por Gopalan, Kadan e Pevzner (2012) e preconizado pela Hipótese 1.1. No presente estudo, entretanto, as ações ilíquidas pertencem a empresas que captam a taxas maiores que os retornos operacionais e utilizam mais autofinanciamento. Considerando a correlação de 0,3732 entre o fator de liquidez contábil (fator 2) e o autofinanciamento, tem-se que essa liquidez prejudica o ROE e faz com que haja relação positiva entre iliquidez, autofinanciamento e liquidez contábil. O fator 4 representa o tamanho da empresa. Neste estudo, ficou constatado que as ações mais ilíquidas pertencem a empresas maiores, que utilizam o autofinanciamento para se financiar em detrimento do endividamento e da captação direta de recursos de sócios. A dummy yeard15 se refere ao período do ano de 2008, ano de estouro da crise dos subprimes, e seu sinal aparece positivo, demonstrando que no período da crise a iliquidez foi maior. Isso pode ter ocorrido devido ao fato de que havia muita incerteza sobre as consequências da crise e, portanto, menos transações foram feitas.
Regressão 4: Equação da Liquidez Contábil
Por fim, estimou-se a regressão do fator 2 (liquidez contábil), cujo objetivo é verificar a quais variáveis tal liquidez está associada. A relação relevante a ser observada aqui é entre liquidez contábil e ROE. Conforme já discutido anteriormente, a confirmação da relação positiva entre ROE e retorno de mercado (Hipótese 1.4), da relação negativa entre liquidez de mercado e retorno de mercado (Hipótese 1) e da relação negativa entre liquidez contábil (medida pelo volume de autofinanciamento) e ROE (Hipótese 2) vão ao encontro dos sinais observados para as variáveis ROE e retorno de mercado nesta estimação. Ou seja, empresas com maiores ROE e maiores retornos de mercado são menos líquidas contabilmente. Conforme já discutido na regressão da iliquidez de mercado, o fator 3 se mostrou positivamente relacionado à liquidez contábil, significando que quanto maior a iliquidez de mercado maior a liquidez contábil, o que refuta a Hipótese 1.1. O autofinanciamento se mostrou presente e com sinal positivo, isto é, empresas com alta liquidez contábil utilizam mais o autofinanciamento, corroborando o que já foi discutido nas regressões anteriores.
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Outra relação que comprova tal raciocínio é a verificada com o dividend payout (dp), que se mostrou negativa e estatisticamente significante, indicando que quanto mais lucro é distribuído, menos líquida contabilmente a organização se torna, concordando com Kania e Bacon (2005). O endividamento também com sinal negativo indica que empresas com mais liquidez contábil são menos endividadas, o que corrobora a hipótese de que a maior liquidez contábil está associada ao maior autofinanciamento.
5. CONCLUSÃO
Como primeiro objetivo, se propôs identificar se títulos mais líquidos possuíam maior valor percebido pelo mercado, já que por serem mais fáceis de serem transacionados deveriam possuir menor risco. Buscou-se identificar se havia uma relação direta entre iliquidez e retorno de mercado. Na Regressão 1, a relação pode ser observada pelo sinal positivo do fator 3 (iliquidez de mercado). Portanto, iliquidez de mercado e retorno de mercado caminham no mesmo sentido, ou seja, empresas menos líquidas retornam um prêmio por (i)liquidez aos seus acionistas. Na Regressão 3, que estima a iliquidez de mercado, o retorno de mercado também mostrou relação positiva, corroborando a conclusão anterior. Assim, nesta amostra, títulos com maior liquidez de mercado são negociadas com ágio e propiciam sistematicamente menores retornos aos investidores.
O segundo objetivo do presente trabalho foi verificar se a manutenção de folga financeira, ou seja, alta liquidez contábil, acarretaria em redução do ROE, visto que o risco operacional também diminuiria com tal política conservadora. Na Regressão 4, se estimou a liquidez contábil e pode-se observar o sinal negativo entre essa medida e o ROE das empresas. Na relação oposta, quando se estima o ROE na Regressão 2, o fator 2 (Liquidez Contábil) não foi estatisticamente relevante para explicar o ROE. Nessa regressão, entretanto, o autofinanciamento (correlacionado ao fator de liquidez) se mostrou significante, o que pode ter contribuído para a não inclusão do fator 2 na lista de variáveis significantes.
Nos modelos ainda foi possível perceber a relação entre liquidez de mercado impactando na liquidez contábil e vice-versa. Observou-se que quanto maior é a iliquidez de mercado (menor liquidez de mercado), maior é a liquidez contábil. Esse resultado se mostra oposto ao encontrado por Correia e Amaral (2012) e Gopalan, Kadan e Pevzner (2012). Especula-se que a liquidez contábil, positivamente relacionada ao autofinanciamento e negativamente relacionada ao endividamento, pode explicar esse resultado. Em termos de investimento, ações ilíquidas pertencem a empresas maiores, que privilegiam a liquidez contábil via autofinanciamento e apresentam baixos retornos contábeis. Essas ações são negociadas eventualmente pelos investidores, o que faz com que apresentem altos retornos de mercado quando transacionadas. Já ações líquidas pertencem a empresas menores, que privilegiam o retorno contábil obtido via endividamento de qualidade e mantêm baixa liquidez contábil via autofinanciamento. Por sua vez, essas ações são negociadas sistematicamente pelos investidores, o que faz com que apresentem, de forma regular, menores retornos de mercado.
Independente da forma como a liquidez contábil é obtida e de sua relação com a liquidez de mercado, há uma relação positiva entre retorno de mercado e retorno contábil. Ou seja, os resultados obtidos em nível das empresas parecem se refletir favoravelmente nos resultados futuros obtidos pelas ações no mercado.
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i Segundo Amihud e Mendelson (1986), uma medida natural de iliquidez é o spread entre o preço de compra e venda de um título no mercado. Cabe ressaltar que, nesse trabalho, os autores consideraram os preços das negociações intermediadas por market-makers. Essa medida foi proposta anteriormente por Demsetz (1968), com o nome de ask-bid spread.
ii Segundo Fama (1970), um mercado eficiente é aquele no qual as informações estão sempre refletidas nos preços. Segundo o autor, são condições suficientes para que haja um mercado eficiente: i) não existência de custos de transação; ii) toda informação disponível é acessível a qualquer interessado no mercado a custo zero; e iii) todos concordam sobre as implicações das informações atualmente disponíveis sobre as distribuições dos preços futuros. Atendidas essas três premissas, os preços refletiriam integralmente todas as informações disponíveis no mercado. Para maiores detalhes, ver Fama (1970, 1991).
iii Os market-makers são profissionais que atuam junto às bolsas para realizar a compra e venda de ativos, no mercado secundário, visando lucrar com o spread e propiciando uma liquidez mínima para os ativos negociados. iv O Teste de Causalidade de Granger é um teste estatístico que determina, através da estatística F, se a hipótese de que os coeficientes de todos os valores das variáveis defasadas que compõem a equação possuem conteúdo preditivo para estimar a variável de interesse (STOCK e WATSON, 2004).
v Valores que não estão presentes na amostra por falta de dados.
vi Hair, Anderson, Tatham e Black (1998) descrevem multicolineariedade como sendo a medida que uma variável pode ser explicada por outras variáveis na análise. Num primeiro momento se usa dessa propriedade para se construir os fatores. Após os fatores construídos, ela é eliminada pois as que possuem multicolinearidade estão agrupadas em fatores.
