A relação dos ativos intangíveis e o valor de mercado das empresas

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Jan, Fev, Mar 2016 - v.7 - n.1 ISSN: 2179-684X This article is also available online at:

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A relação dos ativos intangíveis e o valor de mercado das empresas

De início as empresas eram valorizadas pelos seus ativos tangíveis, principalmente por serem mais fáceis evidenciados e mensurados. Ao longo do tempo se percebeu que o valor de uma empresa não se restringia à apenas aos ativos tangíveis, mas principalmente pelos seus ativos que não possuíam forma física, tais como marcas, capital intelectual, patentes, entre outras formas de ativos intangíveis. Após 2008, por meio da lei no. 11.638/07, foi introduzida a International Financial Report Standard (IFRS). Não obstante o esforço do Comitê de Pronunciamento Contábil - CPC 04 - em atribuir valor aos ativos intangíveis, o sistema de registro baseado no conservadorismo e custo histórico não atende à demanda do mercado em valorizar a totalidade dos ativos intangíveis. Logo, o objetivo desse trabalho é verificar se os ativos intangíveis influenciam o desempenho ou valor de mercado das empresas. A mensuração do valor dos intangíveis é feita por meio de proxies como MVA, EVA, Q de Tobin e RROI. Para tanto, utiliza-se como amostra empresas não financeiras que compõem o Ibovespa, abrangendo o período de 2010 a 2014. A análise do relacionamento entre ativos intangíveis e valor de mercado é feita por meio de modelo de regressão com dados em painel. Como resultado, verificou-se empiricamente que há uma influência positiva dos ativos intangíveis no valor de mercado das empresas analisadas. As proxies MVA e EVA apresentaram um alto índice de correlação, mas de maneira isoladas todas as proxies apresentam um bom nível de significância, verifica-se que a proxy EVA possui o maior percentual de explicação do VME, correspondendo a 72,91%. Pelo teste de Hausman as proxies QTOB, MVA e EVA são testadas por meio da regressão com dados em painel com efeito fixo, já o RROI é testado por meio de uma regressão com dados em painel com efeito aleatório.

Palavras-chave: Ativos Intangíveis; Criação de Valor; Q de Tobin; EVA; MVA; RROI.

The ratio of intangible assets and the market value of companies

Initially, the companies were valued for their tangible assets, mainly because they were easier evidenced and measured. Over time it was realized that the value of a company was not restricted to only tangible assets, but mainly to its non-physical assets, such as brands, intellectual capital, patents, among other forms of intangible assets. After 2008, through law no. 11,638 / 07, the International Financial Report Standard (IFRS) was introduced. Notwithstanding the efforts of the Accounting Pronouncement Committee - CPC 04 - to attribute value to intangible assets, the registration system based on conservatism and historical cost does not meet the market demand to value all intangible assets.

Therefore, the objective of this work is to verify if the intangible assets influence the performance or market value of the companies. The measurement of the value of the intangibles is made by proxies such as MVA, EVA, Q of Tobin and RROI. For this purpose, non-financial companies that make up the Ibovespa, covering the period from 2010 to 2014, are used as a sample. The analysis of the relationship between intangible assets and market value is done through a regression model with panel data. As a result, it has been empirically verified that there is a positive influence of the intangible assets on the market value of the companies analyzed. The MVA and EVA proxies presented a high correlation index, but in isolation, all proxies have a good level of significance, it is verified that the EVA proxy has the highest percentage of explanation of the VME, corresponding to 72.91%. By the Hausman test the QTOB, MVA and EVA proxies are tested by means of the regression with panel data with fixed effect, and the RROI is tested by means of a regression with panel data with random effect.

Keywords: Intangible Assets; Value creation; Q of Tobin; EVE; MVA; RROI.

Topic: Finanças e Contabilidade

Reviewed anonymously in the process of blind peer.

Received: 07/08/2015 Approved: 13/01/2016

Tiago de Vasconcelos

Universidade Presbiteriana Mackenzie , Brasil http://lattes.cnpq.br/2401241784490468 tiagodevasconcelos@yahoo.com.br Hélio Ferraz Araújo Filho

Universidade Presbiteriana Mackenzie , Brasil http://lattes.cnpq.br/8590337683529561 helio.ferraz@globo.com

DOI: 10.6008/SPC2179-684X.2016.001.0010

Referencing this:

VASCONCELOS, T.; ARAÚJO FILHO, H. F.. A relação dos ativos intangíveis e o valor de mercado das empresas. Revista Brasileira de Administração Científica, v.7, n.1, p.147-159, 2016. DOI:

http://doi.org/10.6008/SPC2179-684X.2016.001.0010

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INTRODUÇÃO

O processo de avaliação de uma empresa é composto pela a valoração de ativos tangíveis e intangíveis. Em um cenário de interesses conflitantes e competitivo é uma constante a preocupação de pesquisadores e do mercado na correta avaliação de uma empresa. A avaliação de um único ativo ou investimento gera inúmeros questionamentos e até alguma discordância quanto à metodologia adequada, com o intuito de responder: Quanto vale uma determinada empresa?

Segundo a teoria de finanças, um analista ao avaliar uma empresa deve procurar um valor que represente de modo equilibrado as potencialidades e perspectivas da empresa, ainda assim, a avaliação apesar de utilizar-se de métodos e modelos quantitativos, não nos traz uma avaliação conclusiva e precisa da valoração dos seus ativos, pois trabalha com premissas e hipóteses comportamentais.

Por muito tempo, empresários acreditavam que a chave para o sucesso no negócio estava associada aos seus ativos tangíveis e ao que estes eram capazes de produzir. Porém, atualmente, ativos intangíveis são considerados os ativos mais importantes em muitas companhias (QIU, 2009). O que faz uma empresa prosperar não são seus ativos tangíveis, mas sim, seus ativos intangíveis (KAPLAN e NORTON, 2004).

Empresas que utilizam intensamente esses ativos tornam-se mais competitivas (KAYO, KIMURA, et al., 2006).

Trabalhos acadêmicos tratam dos ativos intangíveis e suas influências nas performances e nos resultados das empresas. Hogan et al (2002) associam o cliente como um ativo intangível importante para a performance financeira da empresa. Kaplan e Norton (2004) apresentam estratégias que permitem transformam os ativos intangíveis em resultados. Qiu (2009), em sua pesquisa, identifica empiricamente a influência dos ativos intangíveis no Return On Asset (ROA), Return On Equity (ROE) e Return On Invested Capital (ROIC).

Já outros trabalhos, como os de Barney (1991), Dyer e Singh (1998), Stewart (1998) e Joia (2000), dentre outros, associam os intangíveis de uma empresa com sua vantagem competitiva e estratégia de negócio. Também há estudos que mostram os ativos intangíveis como recursos importantes e os associam ao Resource Based View (RBV) (BARNEY, 1991). Porém, ainda existem lacunas no conhecimento sobre o relacionamento dos ativos intangíveis e o valor da empresa.

Entre as alternativas de métodos para calcular o valor de uma empresa, uma das mais utilizadas é o fluxo de caixa descontado, resultado da soma dos fluxos de caixa futuros, descontados a uma taxa coerente com o seu nível de risco (COPELAND, KOLLER e MURRIN, 2002; DAMODARAN, 2007)

Quando se trata de valor econômico de uma empresa, Stewart (2001) o explica como o resultado da soma dos seus ativos tangíveis e intangíveis. Kayo et al (2006) descrevem que o uso intenso dos ativos intangíveis, além de gerar vantagens competitivas, influencia na valorização econômica das empresas. Os autores citam, como exemplo, o caso de uma empresa do setor farmacêutico, cujo seu valor pode ser influenciado principalmente pelos ativos intangíveis relacionados a pesquisa e desenvolvimento.

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Porém, valorar uma empresa considerando seus ativos intangíveis não é uma tarefa simples. No Brasil, por meio da lei no. 11.638/07, o Comitê de Pronunciamentos Contábeis (CPC) emitiu o pronunciamento CPC04 – Ativos intangíveis, correlato ao Internacional Accounting Standard 38 - IAS38. Essa complexidade decorre da diferença entre o cálculo do valor de mercado e contábil de uma empresa (CHOI, KNON e LOBO, 2000; DEMIRAKOS, STRONG e WALKER, 2004; SALAMUDIN, BAKAR, et al, 2010).

Apesar dos esforços da contabilidade convencional (KAYO, KIMURA, MARTINS & NAKAMURA, 2006) (PEREZ & FAMÁ, 2006) para valorar ativos, tais como, marcas e patentes, capital intelectual e práticas de governança corporativa assertivas (ANTUNES, 2000), pouco se tem evoluído em decorrência do conservadorismo contábil.

Os ativos intangíveis exercem certa influência no valor das empresas e podem modificar sua estrutura de capital e capacidade de geração de caixa, além de adicionar valor (DAMODARAN, 2007; ASSAF NETO, 2010; ROSS, WESTERFIELD e JAFFE, 2011). Entretanto, surge o questionamento se eles também são capazes de influenciar no valor de mercado das organizações. Logo, o objetivo principal desta pesquisa é investigar esse fenômeno. A hipótese formulada, portanto, é que os ativos intangíveis exercem influência positiva nesta relação.

Com base na literatura, dentre os diversos modelos existentes, este estudo considera como proxies de valoração dos ativos intangíveis Q de Tobin, Economic Value Added (EVA), Market Value Added (MVA) e Residual Return on Investment (RROI) - (KAYO, KIMURA et al., 2006; PEREZ e FAMÁ, 2006). A amostra analisada é composta pelas empresas não financeiras do índice Ibovespa, entre 2010 e 2014, cujos dados são obtidos a partir da base Economática®. O software econométrico utilizado é o Stata.

Os resultados desta pesquisa demonstram empiricamente que há uma influência positiva dos ativos intangíveis no valor de mercado das empresas analisadas.

REVISÃO TEÓRICA

Valor de mercado

Ao analisar o valor de uma empresa, há que se diferenciar o conceito de valor intrínseco ao do valor de mercado. O valor intrínseco considera o fluxo de caixa que um investidor espera receber no futuro (SHARPE, ALEXANDER e BAILEY, 1995). É o mesmo conceito do fluxo de caixa descontado, resultado da soma dos fluxos de caixa futuros, descontados a uma taxa coerente com o seu nível de risco (COPELAND, KOLLER e MURRIN, 2002; DAMODARAN, 2007). Já o valor de mercado pode ser calculado de algumas formas. Para as empresas de capital aberto, a forma mais tradicional é a soma do valor de mercado das ações com as dívidas financeiras a valores de mercado, conforme equação 1:

VM = DM + SM (1)

Em que:

VM = valor de mercado da empresa DM = dívidas financeiras a valores de mercado SM = valor de mercado das ações (quantidade de ações X valor da ação)

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Stewart (2001), no entanto, sugere que o valor de mercado de uma empresa é a resultante da combinação de seus ativos tangíveis e intangíveis, conforme equação 2:

VM = VAT + VAI (2)

Em que:

VM: valor de mercado da empresa VAT: valor dos ativos tangíveis VAI: valor dos ativos intangíveis Nessa pesquisa, utiliza-se a forma que relaciona o valor de mercado com os ativos intangíveis.

Ativos intangíveis

De acordo com Lauretti (2011), a abordagem de recursos estratégicos é distinta da abordagem contábil. Enquanto a abordagem de recursos reconhece que intangíveis são de difícil identificação e que seu valor vem da sinergia entre recursos, os critérios contábeis, ao contrário, exigem que sejam identificáveis, para poderem ser separados, transferidos, licenciados, alugados ou trocados.

O CPC 04 (BRASIL - CPC 04 - Ativos Intangíveis) define ativo intangível como um ativo não monetário, identificável e sem substancia física. Subentende-se que, por configurarem como ativos, os intangíveis são controlados pela entidade e propiciarão benefícios econômicos futuros.

Segundo Edvinsson e Malone (1998), os ativos intangíveis são aqueles que não possuem existência física, mas que representam valor para a empresa. À medida que os anos passam e que as experiências da empresa são somadas, os ativos intangíveis passam a ter destaque e chegam a suplantar o valor dos ativos tangíveis.

Para Materlanc, Pasin e Pereira (2010), a marca, reputação da empresa, fidelidade dos clientes, qualidade do corpo gerencial e dos recursos humanos, e know-how tecnológico são exemplos de ativos intangíveis, e o seu valor está refletido no preço dos produtos e nas preferências que os clientes dão aos bens de marcas que conhecem e valorizam, gerando vendas e diminuindo oscilações da demanda.

Autores como Kaplan e Norton (1997), Nonaka e Takeuchi (1997), Edvinsson e Malone (1998), Stewart (1998), Sveiby (1998) e Lev (2001), afirmam que a geração de riqueza nas empresas está cada vez mais relacionada aos ativos intangíveis ou ativos intelectuais.

Quanto a relação dos ativos intangíveis com o valor de mercado de uma organização, Perez e Famá (2006) observam que os ativos intangíveis exercem influência positiva no valor de mercado das empresas, pois são por eles que os clientes se dispõe a pagar um valor a mais por um determinado produto em detrimento de outros produtos similares de empresas diferentes.

As proxies usadas a fim de testar os valores dos ativos intangíveis das empresas não financeiras do Ibovespa são EVA, MVA, Q de Tobin e RROI.

Variáveis econômicas financeiras

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Os métodos empregados nesta pesquisa para análise do valor dos ativos intangíveis das empresas selecionadas serão: MVA, EVA, Q de Tobin e RROI. Para o cálculo do EVA, primeiramente é calculado o Return on Investiment (ROI), o Weighted Average Cost of Capital (WACC) e o investimento da empresa.

MVA

Segundo Copeland, Koller e Murrin (2002) o MVA é a diferença entre o valor de mercado do endividamento e do capital social de uma empresa, e a quantidade de capital por ela investida.

O valor total de uma empresa, ou o valor empresarial (VE), leva em consideração o valor de mercado das ações, também denominado de valor de mercado (VM), somado às dívidas financeiras, menos o valor disponível (MATERLANC, PASIN e PEREIRA, 2010). O MVA pode ser calculado segundo a equação 3:

MVA = EVA / WACC (3)

Em que:

MVA: Market Value Added EVA: Economic Value Added (detalhes no item 2.3.2) WACC: Weighted Average Cost of Capital (detalhes no item 2.3.6) EVA

Segundo Stewart (2005), EVA ou valor econômico agregado é a real medida de desempenho que apropriadamente leva em consideração todas as maneiras pelas quais o valor corporativo pode ser agregado ou perdido. Ele é uma medida de receita residual que subtrai o custo do capital dos lucros operacionais gerados em um empreendimento.

A área operacional pode tomar inúmeras decisões para criar valor, mas todas elas devem ser incluídas em três categorias medidas pelo EVA. Este aumentará se: a) os lucros operacionais puderem ser incrementados sem que seja inserido qualquer outro capital, b) se um novo capital for investido em todos e quaisquer projetos que produzirem mais do que o custo total do capital e se c) o capital for desviado ou retirado de atividades negociais que não cubram seus próprios custos de capital.

Damodaran (2007) descreve três aspectos principais para o cálculo do EVA, sendo o retorno sobre o capital obtido dos investimentos (ROI), o custo de capital para esses investimentos e o capital investido neles.

EVA também é o rendimento líquido, após a dedução do retorno exigido pelos investidores (BREALEY, MYERS e ALLEN, 2013). EVA pode ser calculado segundo a equação 4:

EVA = (ROI – WACC) x Investimento (4)

Em que:

EVA: Economic Value Added ROI: Return on Investment (detalhes no item 2.3.4) WACC: Weighted Average Cost of Capital (detalhes no item 2.3.6) Investimento: (Dívida CP + Dívida LP + PL) Q de Tobin

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Desenvolvido por James Tobin (1969), o Q de Tobin é calculado dividindo-se o valor da firma (valor de mercado mais as dívidas) pelo valor de reposição dos seus ativos (VRA). Ele representa o desembolso teórico para se adquirir novamente os bens operacionais da companhia.

Damodaran (2007) descreve que Q de Tobin é a razão do valor de mercado da empresa para o custo de reposição. O Q de Tobin representa também a razão entre o valor da firma e o valor de reposição dos ativos das empresas. Portanto, Q de Tobin é então representado pela equação 5:

Q de Tobin = VM / VRA (5)

Em que:

VM: valor de mercado VRA: valor de reposição dos ativos ROI

O Return On Investment (ROI) é uma métrica usada para medir os rendimentos obtidos a partir de uma determinada quantia de recursos investidos. Essa conta mostra quanto a empresa ganhou ou perdeu em relação ao que investiu e administrar futuros investimentos. Os resultados obtidos por meio do cálculo servem para avaliar, por exemplo, como investimentos em marketing contribuem para os resultados da empresa e identificar o prazo do retorno financeiro dessas iniciativas.

Segundo Copeland, Koller e Murrin (2002), o ROI é uma variável de análise desempenho empresarial pois se concentra no desempenho operacional efetivo. Para Assaf (2010), pode-se calcular o ROI conforme equações 6, 7 e 8. Na relação entre lucratividade e giro de estoque:

ROI = (lucro líquido / vendas) x (vendas / total de ativos) (6)

No retorno que o ativo empregado oferece:

ROI = lucro líquido / total de ativos (7)

No cálculo puro do retorno do investimento:

ROI = lucro operacional antes de IR / investimentos (8)

Para o cálculo do ROI e a utilizada nesta pesquisa é apresentada na equação 8.

RROI

O Rate of Return On Investment (RROI) é a diferença entre ROI e o WACC de uma empresa. Segundo Copeland, Koller e Murrin (2002), o RROI é a taxa líquida do retorno do investimento descontando-se da taxa de retorno o custo do capital investido, sendo obtido por meio da equação 10:

RROI = ROI – WACC (09)

Em que:

RROI: Rate of Return On Investment ROI: Return on Investment (detalhes no item 2.3.4) WACC: Weighted Average Cost of Capital (detalhes no item 2.3.6)

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WACC

Para Copeland, Koller e Murrin (2002), o Weighted Average Cost of Capital (WACC) é a taxa adequada para descontar o fluxo de caixa operacional porque reflete o custo de oportunidade dos provedores de capital, ponderado pela estrutura de capital destes.

Já segundo Martelanc, Pasin e Pereira (2010), o WACC reflete a taxa de atratividade da empresa (e a taxa de desconto a ser utilizada em sua avaliação) na análise de viabilidade de propostas de investimentos de capital. Os autores ressaltam ainda que essa ponderação de taxas deve ser feita com base em valores de mercado e não em valores contábeis registrados. Nesse estudo, o WACC é calculado por meio da equação 11.

 

  

 

 

  

  Ki

D E Ke D D E

WACC E

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Em que:

E: Montante total do capital próprio D: Montante total do capital de terceiros Ke = CAPM = Rf + ß (Rm – Rf) Ki = Kd x (1-IR) Kd = Despesas financeiras / Principal das dívidas de curto e longo prazos CAPM

O Capital Asset Pricing Model (CAPM) estabelece que o custo de oportunidade do capital seja igual ao retorno sobre os títulos livre de risco mais o risco sistêmico da empresa (beta), multiplicado pelo prêmio ou ágio de risco de mercado (COPELAND, KOLLER e MURRIN, 2002; MATERLANC, PASIN e PEREIRA (2010).

É um modelo que descreve a relação entre risco e expectativa de retorno. A ideia geral por trás do CAPM é que o investidor necessita ser compensado em duas maneiras: (i) pelo tempo em que mantém o investimento; (ii) pelo risco (BREALEY, MYERS e ALLEN, 2013).

METODOLOGIA

O objetivo desse trabalho é verificar se os ativos intangíveis influenciam a criação de valor nas empresas. Essa análise é aplicada a uma amostra de empresas não financeiras que compõem o índice Ibovespa (set-dez/15) e cujos dados são obtidos entre os anos de 2010 e 2014. A base de dados é a Economatica® e o software econométrico é o Stata-13. A amostra final da pesquisa é composta por 34 empresas, conforme Tabela 1.

Tabela 1: Composição da amostra final.

Amostra Empresas

Inicial 63

(-) Empresas financeiras 14

(-) EVA negativo 12

(-) Inconsistências na base de dados. Falta de valores do balanço patrimonial 3

(=) Final 34

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A hipótese de que os ativos intangíveis influenciam o valor de mercado das empresas é testada por meio de estatística descritiva, análise de correlação e regressão com dados em painel, cuja equação é:

VME = ß0 + ß1ATi,t + ß2AIi,t + ui,t (1)

As variáveis do modelo são descritas na Tabela 2.

Tabela 2: Variáveis do modelo econométrico.

Variável dependente

Sigla Descrição Fórmula

VME Valor de mercado da empresa Ln VME, sendo VME = VCD + VMPL Variáveis independentes

AT Ativo tangível Ln AT, sendo AT = ATT – VCAI

AI Ativo intangível é calculado por meio das seguintes proxies:

QTOB Q de Tobin QTOB = (VMPL + VCD) / ATT

EVA Economic value Added Ln EVA, sendo EVA = (ROI –WACC) x (VCD + VCPL)

MVA Market value Added Ln MVA, sendo MVA = EVA / WACC

ROI Return on investment ROI = lucro operacional antes de IR / investimentos RROI Residual return on investment RROI = ROI – WACC

Em que:

Ln = Logaritmo neperiano VCD = Valor contábil das dívidas de curto e longo prazo VMPL =Valor de mercado do patrimônio líquido = (Número de ações x Preço das ações) em 31/12 de cada ano ATT = Ativo total VCAI = Valor contábil do ativo intangível VCPL = Valor contábil do patrimônio líquido WACC = Weighted Average Cost of Capital Para fins de cálculo do WACC, considerou-se os dados da Tabela 3:

Tabela 3: Dados do WACC.

Sigla Variável Fórmula/Valor

VCD Valor contábil das dívidas de curto e longo prazo

VCP = Dívidas de curto prazo + Dívidas de longo prazo VCPL Valor contábil do patrimônio líquido VCPL = Total do patrimônio líquido

VEC Valor da estrutura de capital VEC = VCD + VCP

Ke Custo do capital próprio CAPM = Rf + Beta (Rm – Rf)

Rf Taxa livre de risco em 31/12 de cada ano Taxa Selic dos últimos 60 meses, a partir de 31/12 de cada ano Beta Beta ou componente de risco sistemático Média mensal dos últimos 60 meses, a partir de 31/12 de cada ano.

Rm Retorno de mercado Média mensal do retorno do Ibovespa dos últimos 60 meses, a partir de 31/12 de cada ano

Ki Custo do capital de terceiros líquido do imposto de renda

Ki = Kd x (1 – IR) Kd Custo do capital de terceiros antes do

imposto de renda Kd = Total de despesas juros/ Total de dividas de Curto e Longo Prazo em 31/12 de cada ano.

IR Alíquota de imposto de renda 34%

RESULTADOS

A Tabela 4 apresenta os resultados da estatística descritiva. A média do VME é 16,394 sendo que o desvio padrão é 1,045, o valor mínimo é 14,204 e o máximo é 19,756. Já a média do AT é 16,350 sendo que o desvio padrão é 1,232. O valor mínimo é 13,245 e o máximo é 18,951. A média do QTOB é 1,583 sendo que o desvio padrão é 1,093. O valor mínimo é 0,441 e o máximo é 6,616. Para a proxy EVA, a média é 14,312 sendo que o desvio padrão é 1,344. O valor mínimo é 10,116 e o máximo é 17,612. A média do MVA é 16,641

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sendo que o desvio padrão é 1,412. O valor mínimo é 12,017 e o máximo é 20,598. A média do RROI é 0,215 sendo que o desvio padrão é 0,277. O valor mínimo é 0,004 e o máximo é 1,653.

Tabela 4: Estatística descritiva.

Variável Obs Média Desvio padrão Mín Max

Ln VME 170 16,394 1,045 14,204 19,756

Ln AT 170 16,350 1,232 13,245 18,951

QTOB 170 1,583 1,093 0,441 6,616

Ln EVA 170 14,312 1,344 10,116 17,612

Ln MVA 170 16,641 1,412 12,017 20,598

RROI 170 0,215 0,277 0,004 1,653

Quanto aos testes dos pressupostos do modelo de regressão realizados no Stata, a fim de validar a base de dados deste estudo, é realizado o teste correlação entre as variáveis do modelo. Verifica-se que as variáveis MVA e EVA possuem um alto nível de correlação como é observado na Tabela 5.

Tabela 5: Matriz de correlação.

VME AT QTOB EVA MVA RROI

VME 1.0000

AT 0.5350 1.0000

QTOB 0.4640 -0.3136 1.0000

EVA 0.7291 0.6584 0.1999 1.0000

MVA 0.6929 0.6886 0.1621 0.9802 1.0000

RROI 0.0437 -0.2765 0.4925 0.2570 0.2153 1.0000

Em relação a explicação do VME, a proxie mais representativa é o EVA que explica 72,91% do VME, o MVA explica 69,29%, o QTOB explica 46,40% do VME e o RROI explica 4,37% apenas do MVE. O modelo de regressão é considerado para cada uma das proxies de intangibilidade. Para cada equação é realizado o Teste de Hausman com a finalidade de verificar se o modelo é mais aderente ao painel com efeito fixo, ou com efeito aleatório, conforme tabela 6.

As tabelas 7, 8 e 9 demonstram o teste de Hausman das proxies QTOB, EVA e MVA que apresentam as significâncias de 1,46%; 2,92% e 1,28% respectivamente. É verificado um nível de significância abaixo de 5%, rejeitando H0: as estimativas do efeito aleatório são os mesmos do efeito fixo. Desta maneira aceitando H1: as estimativas dos efeitos aleatórios são diferentes do efeito fixo, desta maneira é utilizado o painel com efeito fixo. A tabela 10 demonstra o teste de Hausman da proxie RROI e apresenta significância de 6,412%, aceitando H0.

Tabela 6: Tipo de painel.

Equação Tipo de Painel – Stata

2 Painel com efeito Fixo

5 Painel com efeito Aleatório

Tabela 7: Teste de Hausman – QTOB.

---- Coefficients ----

| (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | FE RE Difference S.E.

---+--- AT | .4866641 .5618484 -.0751842 .058322 QTOB | .4267548 .5080845 -.0813297 .0285192 --- b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg

(10)

B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic

chi2(2) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 8.45

Prob>chi2 = 0.0146 PAINEL corrigido:

Regression with Driscoll-Kraay standard errors Number of obs = 170 Method: Fixed-effects regression Number of groups = 34 Group variable (i): empresa F( 2, 4) = 211.66 maximum lag: 2 Prob > F = 0.0001 within R-squared = 0.3619

Tabela 8: Teste de Hausman – EVA.

---+--- AT | .184146 .1929099 -.0087639 .0568066 EVA | .2456644 .3005571 -.0548927 .0208012 --- b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic

chi2(2) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 7.07

Prob>chi2 = 0.0292

Tabela 9: Teste de Hausman – MVA.

---+--- AT | .1759845 .2032168 -.0272322 .058571 MVA | .1863019 .2268353 -.0405334 .0147839 --- b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic

chi2(2) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 8.72

Prob>chi2 = 0.0128

Tabela 10: Teste de Hausman – RROI.

---+--- AT | .3622874 .4166426 -.0543552 .0588934 RROI | .5178395 .6091569 -.0913174 .2084354 --- b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic

chi2(2) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 0.89

Prob>chi2 = 0.6412

Para corrigir os efeitos da heterocedasticidade e da autocorrelação serial das proxies e 4, utiliza-se a matriz Driscoll – Kraay, visando obter estimadores consistentes e ajustados para os efeitos da heterocedasticidade (DRISCOLL e KRAAY, 1998), conforme as tabelas 7, 8 e 9, respectivamente paras as proxies QTOB, EVA e MVA.

A heterocedasticidade da amostra é observada pois as empresas da amostra possuem comportamentos diferentes em relação a um fato, muito provavelmente pela diversificação do segmento de atividade, atuação geográfica e porte das empresas.

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A autocorrelação das proxies MVA e EVA é em decorrência do MVA ser calculado por meio do EVA.

A Tabela 11 apresenta os resultados do modelo de regressão em painel efeito fixo de acordo com Driscoll – Kraay com a utilização da proxy QTOB. Constata-se que o modelo, como um todo, é válido com F menor que 5%. As variáveis AT e QTOB são significativas e possuem relacionamento conforme previsto pelas teorias de estrutura de capital.

Tabela 11: Matriz de regressão com Driscoll – Kraay – QTOB.

Regression with Driscoll-Kraay standard errors Number of obs = 170 Method: Fixed-effects regression Number of groups = 34 Group variable (i): empresa F( 2, 4) = 211.66 maximum lag: 2 Prob > F = 0.0001 within R-squared = 0.3619 --- | Drisc/Kraay

VME | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

---+---

AT | .4866641 .0399331 12.19 0.000 .375792 .5975362 QTOB | .4267548 .021633 19.73 0.000 .3666919 .4868176 _cons | 7.761564 .658349 11.79 0.000 5.933694 9.589434

A Tabela 12 apresenta os resultados do modelo de regressão em painel efeito fixo de acordo com Driscoll – Kraay com a utilização da proxy EVA. Constata-se que o modelo, como um todo, é válido com F menor que 5%. As variáveis AT e EVA são significativas e possuem relacionamento conforme previsto pelas teorias de estrutura de capital.

Tabela 12: Matriz de regressão com Driscoll – Kraay – EVA.

---+--- AT | .184146 .0818344 2.25 0.088 -.0430627 .4113547 EVA | .2456644 .0495774 4.96 0.008 .1080154 .3833134 _cons | 9.867365 .872212 11.31 0.000 7.445716 12.28901

A Tabela 13 apresenta os resultados do modelo de regressão em painel efeito fixo de acordo com Driscoll – Kraay com a utilização da proxy MVA. Constata-se que o modelo, como um todo, é válido com F menor que 5%. As variáveis AT e MVA são significativas e possuem relacionamento conforme previsto pelas teorias de estrutura de capital.

Tabela 13: Matriz de regressão com Driscoll – Kraay – MVA.

---+--- AT | .1759845 .0793353 2.22 0.091 -.0442856 .3962547 MVA | .1863019 .0403445 4.62 0.010 .0742875 .2983162 _cons | 10.41644 .7389402 14.10 0.000 8.36481 12.46806

A regressão com a proxy RROI é realizada com um painel com efeito aleatório, e conforme tabela 10, o teste é realizado com dados em painel com erros robustos. As variáveis AT e RROI possuem um nível de

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significância menos que 5%, são significativas e possuem relacionamento conforme previsto pelas teorias de estrutura de capital.

Tabela 14: Matriz de regressão - Robust – RROI.

Random-effects GLS regression Number of obs = 170 Group variable: empresa Number of groups = 34 R-sq: within = 0.0965 Obs per group: min = 5 between = 0.3486 avg = 5.0 overall = 0.3259 max = 5 Wald chi2(2) = 16.42 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0003

(Std. Err. adjusted for 34 clusters in empresa)

--- | Robust

VME | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]

---+--- AT | .4166426 .1138399 3.66 0.000 .1935205 .6397647 RROI | .6091569 .2503789 2.43 0.015 .1184232 1.099891 _cons | 9.450853 1.894362 4.99 0.000 5.737971 13.16374 ---+---

sigma_u | .83255685 sigma_e | .32612522

rho | .86697121 (fraction of variance due to u_i)

CONCLUSÕES

O objetivo desse trabalho é analisar se os ativos intangíveis são capazes de influenciar no valor de mercado das organizações. A importância dessa hipótese decorre do fato de que o valor da empresa é o somatório dos ativos tangíveis e o MVA, sendo este último a medida do valor de mercado dos ativos intangíveis (KAYO, KIMURA, et al., 2006).

Para tanto, utilize-se uma amostra composta por 34 empresas brasileiras não financeiras, que compõem o índice Ibovespa, cujos dados são obtidos na base Economática®, durante o período de 2010 a 2014. Referidas empresas são analisadas por meio de um modelo de regressão com dados em painel fixo.

Como resultado, verifica-se que a proxy EVA possui o maior percentual de explicação do VME, correspondendo a 72,91% e todas as proxies deste estudo possuem significância.

Por fim, sugere-se como evolução dessas análises a inclusão das variáveis Spread de Rentabilidade (SPREAD), Z de Altman e do Grau de Intangibilidade (GI) em estudos futuros com a finalidade de obter um maior nível de explicação das variáveis independentes em relação à variável dependente.

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