Upload
dinhtuong
View
216
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
ANÁLISE FINANCEIRA TRADICIONAL
E ANÁLISE DINÂMICA: UM ESTUDO
COMPARATIVO DO PODER DE
EXPLICAÇÃO DO RETORNO
ACIONÁRIO
Marcos Antônio de Camargos (FNH-IBMECMG)
Mirela Castro Santos Camargos (FJP)
Julio Alfredo Racchumi Romero (CEDEPLAR)
O objetivo desta pesquisa é identificar se as variáveis da Análise
Financeira Tradicional (AFT) e da Análise Dinâmica (AD) explicam o
retorno acionário de uma amostra de 124 empresas brasileiras não
financeiras no período compreendido entree 2003 e 2007. Além disso,
buscou-se identificar qual dessas duas técnicas de análise de
financeira de empresas possui maior poder de explicação desse
retorno. Em termos metodológicos, trata-se de uma pesquisa
descritiva, quantitativa, conduzida pela técnica de pesquisa ex-post-
facto, que se utiliza de dados anuais (secundários), extraídos das
demonstrações financeiras, além da cotação das ações no mercado
(retorno acionário). Foi utilizada a análise de componentes principais
que forneceu os fatores utilizados no modelo de regressão múltipla.
Conclui-se que as variáveis da AD, por si só, não explicam o retorno
acionário, somente quando combinadas com variáveis da AFT. Além
disso, as variáveis da AFT apresentam maior poder de explicação,
quando comparadas com as variáveis da AD. As margens de lucro, a
capacidade de pagamento e o retorno dos acionistas foram as
variáveis que mais se destacaram na explicação do retorno acionário.
Palavras-chaves: Análise Financeira Tradicional, Análise Dinâmica,
Retorno Acionário, Análise Componentes Principais, Regressão
Múltipla
XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO A Engenharia de Produção e o Desenvolvimento Sustentável: Integrando Tecnologia e Gestão.
Salvador, BA, Brasil, 06 a 09 de outubro de 2009
XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Engenharia de Produção e o Desenvolvimento Sustentável: Integrando Tecnologia e Gestão
Salvador, BA, Brasil, 06 a 09 de outubro de 2009
2
1. Introdução
Na teoria contábil-financeira, duas técnicas concorrem para avaliar o desempenho
econômico-financeiro de uma empresa, a Análise Financeira Tradicional (AFT) e a
Análise Dinâmica (AD) ou Modelo Fleuriet. O foco da primeira está em identificar e
avaliar o desempenho econômico-financeiro relacionando-o ao cumprimento de
obrigações por parte dos gestores responsáveis pela condução das atividades da
empresa. Está sempre orientada pela busca por mecanismos de determinação da forma
como as decisões e ações dos gestores afetam a empresa e como elas devem ser focadas,
sempre visando a maximização do valor da empresa (KASSAI, 2002). Sobre a segunda,
AD, pode-se dizer que se trata de um modelo de análise da situação financeira de
organizações, baseado na gestão francesa, que se centra principalmente na gestão do
capital de giro e na liquidez de uma empresa, desenvolvido e adaptado à realidade
empresarial brasileira por Fleuriet, Kehdy e Blanc (1980).
Pode-se dizer que as pesquisas do impacto da divulgação de informações contábeis sobre
a cotação das ações no mercado, no intuito de identificar como este reage ou quando
reage a essas informações foram iniciados pelos estudos seminais de Ball e Brown (1968)
e Beaver (1968). Daí em diante, um vasto arcabouço teórico foi desenvolvido para
explicar/testar a eficiência do mercado, quando da divulgação de informações relevantes
por parte das empresas, dentre as quais com destaque para as contábeis, bem como a
relação entre tais dados e o preço ou o retorno da ação. Os estudiosos da elaboração de
políticas contábeis (accounting policy making), geralmente têm como objetivo, identificar
se essas informações são utilizadas para a tomada de decisões de investimentos.
Partindo-se do pressuposto de que um melhor entendimento das variáveis que afetam os
preços das ações no mercado possibilitaria um aprimoramento das decisões financeiras
de investimento e de financiamento, o objetivo deste artigo consiste em identificar se as
variáveis da AFT e da AD explicam o retorno acionário de empresas brasileiras, no
período compreendido entre 2003 e 2007. Além disso, buscou-se identificar qual dessas
duas técnicas de análise de desempenho possui maior poder de explicação desse retorno.
Na seqüência, é apresentado o quadro teórico de referência, seguido dos procedimentos
metodológicos e análise e discussão dos resultados nas seções 2, 3 e 4, respectivamente.
Encerra-se com as considerações finais e conclusão na seção 5, seguida das referências.
2. Referencial Teórico
2.1 Eficiência de Mercado e o Retorno Acionário
Segundo Haugen (2001), um mercado é eficiente quando as informações relevantes em
um período qualquer sobre as empresas participantes desse mercado não alterar o
retorno esperado de investimentos no mesmo. Isso significa dizer que os preços sempre
refletem de maneira completa e instantânea o fluxo de informações disponíveis. Dessa
forma, os preços das ações nesse mercado se ajustam no momento em que as
informações relevantes são disponibilizadas publicamente, não existe a possibilidade de
ocorrer estratégias de negociação baseadas no fluxo de informações passadas, que
proporcionem retornos anormais.
XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Engenharia de Produção e o Desenvolvimento Sustentável: Integrando Tecnologia e Gestão
Salvador, BA, Brasil, 06 a 09 de outubro de 2009
3
Na perspectiva de um mercado eficiente (FAMA, 1970 e 1991), ou seja, aquele eu
incorpora de maneira rápida e precisa o fluxo de informações disponíveis no mercado
aos preços das ações, qualquer informação relevante será avaliada e precificada pelo
mercado. As diferentes expectativas sobre o impacto dessa informação, bem como do
futuro da empresa de investidores e analistas é que ocasionam os lances e ofertas de
compra e venda de ações no mercado. Pode-se dizer que o foco do mercado está sempre
em tentar identificar se o preço corrente da ação reflete o seu real valor.
Dentre os vários eventos utilizados para se identificar a reação de um mercado, figura a
divulgação das demonstrações financeiras (DF´s). Leite e Sanvicente (1990) foram os
primeiros autores brasileiros a analisar o relacionamento entre as variáveis oriundas das
DF´s (lucros anuais) e o valor patrimonial da ação, concluindo que elas não possuíam
conteúdo informacional relevante. Pesquisas posteriores tentaram identificar se a
divulgação de DF´s ao mercado influenciava o preço das ações, tais como Schiehll (1996),
que encontrou efeitos significativos (no período analisado), enquanto Perobelli e Ness Jr.
(2000) não encontraram evidências dessa relação. Lima e Terra (2006) não encontraram
evidências de retornos anormais nos dias próximos à publicação das DF´s para toda a
amostra, mas somente quando dividiram a amostra em empresas com prejuízo e com
lucro. No presente estudo, o foco se desloca um pouco em relação à reação do mercado,
contemplando mais a identificação de como e quais variáveis ou indicadores oriundos
das DF´s de duas técnicas de análise financeira do desempenho econômico-financeiro
(AFT e AD) explicam o retorno acionário.
2.2 Análise Financeira Tradicional (AFT)
Simplificadamente, a AFT pode ser definida como uma técnica que considera as DF´s
como fonte de dados e informações, que são compilados em índices e indicadores, cuja
análise histórica possibilita identificar a evolução do desempenho econômico-financeiro
da empresa, bem como projeções de possíveis resultados futuros (SILVA, 2007).
Na AFT, o desempenho financeiro é identificado por meio da liquidez da empresa
(capacidade dela honrar os compromissos assumidos) e da sua capacidade de contrair
dívidas das mais adequadas e rentáveis fontes possíveis (qualidade e quantidade do
endividamento). O desempenho econômico ou operacional é identificado pela
capacidade da empresa converter suas receitas em retorno / lucro para os seus
proprietários (níveis e margens de lucro), após remunerar cada uma das fontes
financiadoras das suas atividades (empregados, prestadoras de serviços, bancos e demais
credores, governo, proprietários, etc.). Por fim, o desempenho econômico-financeiro é
identificado pela capacidade da empresa converter suas atividades e seus esforços de
vendas em lucro ou retorno para os seus proprietários, traduzido pelos seus indicadores
de retorno ou lucratividade. Os índices da AFT utilizados nesta pesquisa foram: 1.
Estrutura / Endividamento: Grau de Endividamento Geral (GEG), Participação de
Capitais de Terceiros (PCT), Perfil da Dívida (PD), Imobilização do Patrimônio Líquido
(IPL), Endividamento Financeiro sobre o Ativo Total (EFSAT); 2. Liquidez: Liquidez
Geral (LG), Liquidez Corrente (LC), Liquidez Seca (LS); 3. Lucratividade / Eficiência:
Margem Bruta (MB), Margem Operacional (MO), Margem Líquida (ML), Retorno
Sobre o Ativo (ROA), Retorno Sobre Investimento (ROI), Retorno Sobre Patrimônio
Líquido (ROE).
XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Engenharia de Produção e o Desenvolvimento Sustentável: Integrando Tecnologia e Gestão
Salvador, BA, Brasil, 06 a 09 de outubro de 2009
4
2.3 Análise Dinâmica (AD)
A AD permite a visualização da empresa como um todo, na perspectiva financeira da
liquidez, fornecendo assim, uma visão sistêmica do impacto das diversas áreas de
decisão na empresa, bem como de suas interdependências. O modelo se fundamenta no
cálculo e análise (do sinal) de três variáveis: capital de giro (CDG), necessidade de
capital de giro (NCG) e saldo de tesouraria (T), cuja interação permite formar os
chamados “tipos ou estruturas empresariais”. Baseado nessas variáveis chega-se ao
desempenho financeiro de uma empresa.
Para cálculo dessas variáveis a AD pressupõe uma reclassificação do balanço
patrimonial (BP), em função da realidade dinâmica (ciclos) das diversas contas e
subgrupos que o compõe, chegando-se assim ao balanço funcional. Segundo Silva (2007),
a preocupação básica nessa reclassificação consiste em relacionar as diversas contas não
somente pela dimensão temporal, como também pelo relacionamento dessas atividades
com o desenvolvimento das operações.
Destaca-se por fim que, baseado nos sinais das três variáveis acima, a AD apresenta seis
estruturas possíveis a partir da interação dessas variáveis, aperfeiçoado por Marques e
Braga (1995) que permitem a identificação da situação econômico-financeira da
empresa.
2.4 Retorno Acionário e Variáveis Explicativas: Estudos Anteriores
Os autores pioneiros na identificação da relação entre variáveis econômico-financeiras e
o retorno acionário foram Ball e Brown (1968). Em seu estudo esses autores constatarem
que margens de lucro inesperadas estão relacionadas positivamente com retornos acima
da média. Os estudos subseqüentes se centraram em identificar a relação existente entre
variáveis contábeis, como as margens de lucro e o retorno das ações. O quadro 3
apresenta alguns estudos que encontraram relação positivas entre variáveis da AFT e
retorno acionário.
Autores / Ano Modelo Variável(is) Independente(s)*
Ball e Brown (1968) Regressão Linear Margens de lucro inesperadas
Collins e Kothari (1989) Regressão Múltipla Lucros
Easton e Harris (1991) Análise
Multivariada Lucros
Black (1998) Regressão Múltipla Margens de lucro
Gul, Leung e Srinidhi (2000) Regressão Múltipla Margens de lucro
Charitou, Clubb e Andreou (2000) Regressão Múltipla Margens de lucro
Rees e Sivaramakrishnan (2001) Regressão Múltipla Receita Líquida de Vendas
Liu, Nissim e Thomaz (2002) Regressão Múltipla Receita Líquida de Vendas
Ertirmur, Livnat e Martikainen (2003) Regressão Múltipla Receita Líquida de Vendas
Jagadesh e Livnat (2004) Regressão Múltipla Lucros e Receita Líquida Vendas
Kama (2004) Regressão Múltipla Lucros e Receita Líquida Vendas
FONTE – Adaptado de Cavallari (2006, p. 63-64).
QUADRO 1 – Síntese de trabalhos correlatos na literatura internacional
Segundo Cavallari (2006) de maneira geral, as evidências empíricas apontam para uma
relação significativa entre o retorno acionário e as variáveis da AFT, tais como: margens
de lucro, receita líquida de vendas, dentre outras, conforme se visualiza no quadro 3.
XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Engenharia de Produção e o Desenvolvimento Sustentável: Integrando Tecnologia e Gestão
Salvador, BA, Brasil, 06 a 09 de outubro de 2009
5
Essa autora pondera, entretanto, que a maioria dos estudos revela que a natureza dessa
relação varia de acordo com o tipo de empresa e com os setores de atuação.
Na literatura nacional Kuhl (2007) constatou que os preços das ações e os indicadores
contábeis não mensuram as mesmas dimensões do desempenho empresarial. Aguiar et
al. (2007) constataram que o lucro operacional (Ebit) e o CDG se mostraram
significantes na explicação do valor de mercado das 125 empresas analisadas. Cavallari
(2006) constatou que crescimento das vendas, MO e investimento em ativos fixos
explicam o preço das ações empresas pesquisadas. Scalabrin e Alves (2003) observaram
que a LC e o ROE apresentaram significância estatística na explicação do valor de
mercado das 50 empresas pesquisadas.
3. Metodologia
Esta pesquisa pode ser classificada como descritiva, quantitativa e conduzida pela
técnica ex-post-facto. O corte transversal contemplou a análise de dados de empresas
brasileiras de capital aberto em um período de cinco anos consecutivos, abrangendo os
anos de 2003 a 2007. As unidades de análise foram companhias de capital aberto não-
financeiras com ações negociadas na Bovespa. As unidades de observação foram as
demonstrações financeiras dessas empresas e a cotação das suas ações no mercado
(retorno acionário). As empresas não-financeiras foram excluídas devido às
particularidades que apresentam nas suas DF´s.
Os critérios de seleção da amostra foram: 1. empresas com maior faturamento no
setor/segmento; 2. ações de maior liquidez de cada setor/segmento; 3. disponibilidade de
todos os dados no período analisado. Como algumas empresas atenderam a esses
critérios somente em algum ou alguns dos anos analisados na pesquisa, o conjunto de
empresas analisadas em cada ano sofreu alteração. A amostra maior foi a do ano de
2007, com 124 empresas e a menor com 106 no ano de 2003. Nos outros anos, o número
de empresas foi menor, tendo em vista que algumas empresas: 1. não apresentaram
cotação anual no período analisado; 2. não dispunham dos dados necessários à análise;
3. estavam passando por algum problema de gestão, o que fez com que o valor dos
indicadores utilizados na pesquisa fosse discrepante em relação ao das demais empresas.
As 124 empresas analisadas nesta pesquisa distribuiem-se pelos seguintes setores:
Agropecuária e Pesca (1), Alimentos, Bebidas e Fumo (12), Aviação (3), Comércio (8),
Construção e Engenharia (11), Eletrônicos (2), Energia Elétrica (15), Logística e
Transporte (7), Máquinas Industriais (10), Mineração (1), Papel e Celulose (4), Petróleo
e Gás (4), Química e Petroquímica (9), Siderurgia e Metalurgia (5), Telecomunicações
(6), Têxtil (9), Veículos e Peças (5) e Outros (12).
3.1 Variáveis da Pesquisa
A variável dependente desta pesquisa foi o retorno acionário anual da ação de maior
liquidez (RA) das empresas componentes da amostra, obtida pela seguinte fórmula:
)1(
)1( )(
ti
tiit
itP
PPRA [Equação 1]
sendo: itP = preço de fechamento da ação da empresa i, no último dia do ano t; )1( tiP = preço de
fechamento da ação da empresa i, no último dia do ano anterior a t;
XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Engenharia de Produção e o Desenvolvimento Sustentável: Integrando Tecnologia e Gestão
Salvador, BA, Brasil, 06 a 09 de outubro de 2009
6
As variáveis independentes foram definidas com base na AFT e na AD. Além das
variáveis apresentadas anteriormente, foram utilizadas outras variáveis, também
extraídas das DF´s, como: alavancagem financeira (AF), calculada por LL * AT / PL /
(LL – Resultado financeiro); variação da receita líquida de um ano para outro (Cres.);
tamanho da empresa, identificado pelo logaritmo natural (LN) do ativo total (TAM);
variação do ativo imobilizado (Vimob), proxy das decisões de investimento; o lucro
operacional somado à depreciação e amortização (EBITDA); lucro operacional (LO);
lucro líquido (LL); margem EBIT (MEBIT) e margem EBITDA (MEBITDA), obtidas da
divisão do lucro EBIT e EBITDA pelas vendas líquidas. Ressalta-se que os indicadores
de atividade (prazos médios) não foram utilizados devido às diferenças existentes entre
os vários setores contemplados na amostra.
Os dados contábeis e as cotações das ações foram obtidos da base de dados da
Consultoria Economática. Foram utilizados dados anuais no cálculo de todas as
variáveis. No RA foi utilizada a ação de maior liquidez como variável dependente,
independentemente de ser ordinária ou preferencial.
3.2 Método
O modelo utilizado para identificar os fatores determinantes do retorno acionário das
empresas de capital aberto brasileiras foi uma regressão múltipla, precedida por uma
análise de componentes principais, conforme detalhamento abaixo.
Utilizou-se inicialmente a análise das componentes principais (ACP), que permite
reduzir um grande número de variáveis a uns poucos fatores independentes entre si, os
quais sintetizam a maior parte da informação contida nas variáveis originais e evitando
fenômenos de redundância (HAIR et al., 1998). Com a finalidade de facilitar a
interpretação da solução fatorial inicial, os fatores serão rotados mediante o
procedimento Varimax. Esta rotação permite interpretar os fatores mais facilmente, ao
indicar uma associação positiva ou negativa clara entre a variável e o fator (ou uma
ausência de associação se o valor está próximo a 0). Além disso, mostra de forma mais
clara a separação dos fatores.
Uma vez realizada a ACP a decisão de quantos fatores a serem considerados é
arbitrária. Dessa forma, seguiu-se o critério, no qual se seleciona o número de fatores
cuja contribuição acumulada fosse superior ou igual a 70%. Nesta pesquisa foram
selecionados nove fatores, que em conjunto explicavam mais de 80% da variação total.
Este método multivariado teve como objetivo, criar um novo conjunto de variáveis,
inferior em números às originais, que continham grande parte da informação inicial,
para substituir as variáveis originais na análise posterior da regressão múltipla.
Com o objetivo de se identificar e analisar, quais indicadores e das variáveis da Análise
Financeira Tradicional e da Dinâmica de empresas brasileiras não-financeiras de capital
aberto que explicam o retorno acionário (direcionadores de valor), realizou-se uma
análise de regressão múltipla. Neste caso, o retorno acionário (RA) foi considerado como
variável dependente e incluíram-se como variáveis independentes, os fatores
encontrados com a análise de componentes principais. O modelo utilizado pode ser
expresso por:
ij
j
i
ijii XY 1
[Equação 2]
XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Engenharia de Produção e o Desenvolvimento Sustentável: Integrando Tecnologia e Gestão
Salvador, BA, Brasil, 06 a 09 de outubro de 2009
7
Na qual iY = retorno acionário (RA) no período para a empresa i; e = são os parâmetros a serem
estimados; ijX = variáveis da AFT e da AD de cada empresa i, no período j utilizadas no modelo,
encontradas na ACP; ij = termo de erro do modelo.
Uma vez coletados os dados observou-se que algumas variáveis apresentavam
observações em diferentes escalas, optou-se assim, por padronizar algumas delas
(EBITDA, Lucro Líquido, Lucro Operacional, Necessidade de Capital de Giro, Capital
de Giro e o Saldo de Tesouraria).
jjjj XXZ /)( [Equação 3]
sendo, jX valor da variável em questão, com nj ,...,3,2,1 ; jX a média da variável e
j o desvio-padrão da variável. Assim, essas variáveis ficaram com distribuição
centrada em 0 (média) e com variância 1. A variação presente nas variáveis jX
permanece nos escores jZ , porém dentro da mesma escala. No caso de )2,0(~jX ,
obtém-se uma padronização )1,0(~jZ .
A regressão múltipla foi realizada após ser identificado que o modelo não violava
nenhum dos seus pressupostos básicos: 1. a variável dependente deve apresentar
distribuição normal (Kolgomorov-Smirnov Test); 2. número de observações deve ser
maior que o número de variáveis independentes; e 3. não deve existir relação linear
exata ou próxima entre as variáveis independentes – multicolinearidade (Variance
Inflation Factor – VIF); 4. igualdade de variância (White Noise Test); 5. autocorrelação
entre os resíduos (Durbin-Watson Test). Esses pressupostos foram atendidos após a
identificação e eliminação de algumas observações discrepantes (outliers) da análise em
cada modelo.
O software utilizado para a preparação das variáveis do modelo foi o Microsoft Excel
versão Office-2003, enquanto que os testes estatísticos serão feitos utilizando-se o
Statistical Package for the Social Sciences - SPSS -, versão 15.0.
4. Resultados
Por meio da ACP realizada nas variáveis da AFT foi possível reduzir as 23 variáveis
iniciais para apenas nove componentes, que explicam 82,78%, 86,96%, 85,16%, 87,71%
e 83,58%, respectivamente, da variação total, para os cinco anos analisados. É
importante destacar que estes fatores sofreram variações para cada ano analisado, mas
com boa parte dos fatores mantendo as variáveis constitutivas. Dessa forma, optou-se
por não explicá-los nesta seção, mas sim na análise dos resultados do modelo de
regressão.
4.1 Análise do Modelo de Regressão Múltipla Completo
Inicialmente serão apresentados os resultados obtidos para o modelo de regressão no
qual foram inseridas em conjunto as duas técnicas de análise, AFT e AD, denominado
nesta seção de modelo “completo”. No modelo de AD, como a variável T é resultante do
que ocorreu nas suas duas outras variáveis CDG e NCG, foi identificada uma forte
correlação entre a primeira e essas duas últimas. Assim, optou-se por inseri-la
XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Engenharia de Produção e o Desenvolvimento Sustentável: Integrando Tecnologia e Gestão
Salvador, BA, Brasil, 06 a 09 de outubro de 2009
8
juntamente com a variável CDG, que mostrou maior poder de explicação da variável
dependente. As tabelas 3 e 4 apresentam, respectivamente, o poder de explicação do
modelo para cada ano e significância de cada um.
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
2003 0,343(a) 0,117 0,014 1,23346
2004 0,722(a) 0,521 0,465 0,87102
2005 0,172(a) 0,030 -0,076 1,25874
2006 0,518(a) 0,268 0,190 2,59019
2007 0,781(a) 0,610 0,572 1,56336
FONTE – Elaborada pelos autores.
(a) Predictors: (Constant), CDG, T, Fator 1, Fator 2, Fator 3, Fator 4, Fator 5, Fator 6, Fator 7, Fator 8 e
Fator 9.
TABELA 1 - Sumário das estatísticas do modelo de regressão completo (2003 a 2007)
Conforme pode ser observado na tabela 5, os modelos de 2003 e 2005 não apresentaram
significância estatística e, consequentemente, foram os que apresentaram menor poder
de explicação do RA (tabela 4). Assim a análise das variáveis / fatores do modelo que
inclui as variáveis tanto da AFT, quanto da AD se centrará nos anos de 2004, 2006 e
2007.
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
2003
Regression 19,013 11 1,728 1,136 0,343(a)
Residual 143,013 94 1,521
Total 162,026 105
2004
Regression 77,657 11 7,060 9,305 0,000(a)
Residual 71,316 94 0,759
Total 148,973 105
2005
Regression 4,884 11 0,444 0,280 0,988(a)
Residual 160,026 101 1,584
Total 164,911 112
2006
Regression 255,213 11 23,201 3,458 0,000(a)
Residual 697,744 104 6,709
Total 952,957 115
2007
Regression 428,564 11 38,960 15,941 0,000(a)
Residual 273,740 112 2,444
Total 702,304 123
FONTE – Elaborada pelos autores.
(a) Predictors: (Constant), CDG, T, Fator 1, Fator 2, Fator 3, Fator 4, Fator 5, Fator 6, Fator 7, Fator 8 e
Fator 9.
TABELA 2 - ANOVA do modelo de regressão completo (2003 a 2007)
Dos três modelos que aprestaram significância estatística, pode-se dizer que o seu poder
de explicação do RA foi razoável, com destaque para o ano de 2007 (R2 = 0,61), seguido
de 2004 (R2 = 0,521) e 2006 (R
2 = 0,268). A tabela 6 apresenta quais foram os
componentes que se mostraram significantes estatisticamente na explicação da variável
dependente.
Conforme se visualiza na tabela 6, no ano de 2004, dos nove componentes da AFT e das
duas variáveis da AD, apenas três da primeira e o CDG da segunda é que se mostraram
importantes na explicação do RA. O fator 1 (MO, ML, MEBITDA, MEBIT), tem relação
positiva com o retorno, ou seja, quanto maiores as margens de lucro divulgadas pela
XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Engenharia de Produção e o Desenvolvimento Sustentável: Integrando Tecnologia e Gestão
Salvador, BA, Brasil, 06 a 09 de outubro de 2009
9
empresa, maior tende a ser o RA. O fator 4 (ROE, LC, LS) foi o que apresenta maior
poder de influência sobre a variável dependente (0,8), mostrando que quanto maior foi a
rentabilidade dos sócios e a capacidade de pagamento da empresa, melhor é o
desempenho das ações no mercado. O fator 8 (VImob), fornece indícios de que a decisão
de investir em ativos fixos conduz a um aumento do preço das ações da empresa,
mostrando a importância que esta decisão assume, tanto no contexto teórico, quanto na
realidade empresarial, em se tratando de decisões gerenciais. Além desses fatores, a
variável CDG também de mostrou significante na explicação do retorno acionário, mas
com sinal contrário ao esperado.
2004 2006 2007
B
Std.
Error Sig. B
Std.
Error Sig. B
Std.
Error Sig.
(Constant) 0,683 0,085 0,000* 0,727 0,240 0,003* 0,428 0,185 0,023**
CDG -0,341 0,171 0,049** 0,019 0,291 0,949 0,355 0,470 0,451
T 0,190 0,166 0,256 0,025 0,402 0,950 -1,442 0,400 0,000*
Fator 1 0,209 0,086 0,017** 0,059 0,242 0,806 -0,191 0,141 0,179
Fator 2 0,037 0,086 0,667 0,405 0,245 0,102 -1,162 0,339 0,001*
Fator 3 -0,197 0,163 0,229 0,002 0,355 0,995 -0,075 0,147 0,612
Fator 4 0,800 0,086 0,000* -1,179 0,245 0,000* -0,006 0,141 0,966
Fator 5 -0,046 0,085 0,587 0,013 0,246 0,958 0,239 0,141 0,093
Fator 6 -0,007 0,086 0,937 0,161 0,242 0,509 -1,697 0,142 0,000*
Fator 7 -0,102 0,086 0,237 -0,702 0,243 0,005* 0,567 0,144 0,000*
Fator 8 0,158 0,085 0,066*** 0,318 0,242 0,192 -0,052 0,146 0,722
Fator 9 0,082 0,085 0,339 0,205 0,243 0,401 -0,239 0,144 0,098***
FONTE - Elaborada pelos autores.
*; **; *** denota significância estatística de 1, 5 e 10%, respectivamente.
TABELA 3 – Coeficientes e significância do modelo de regressão completo (2004, 2006 e 2007)
No ano de 2006, somente os fatores 4 (MEBITDA, MEBIT) e 7 (LG, MB, PD) se
mostraram significantes, sinalizando, no primeiro caso, ao contrário do esperado, que
existe uma relação negativa entre as margens de lucro e o desempenho das ações e, no
segundo, que a liquidez, a margem bruta e a qualidade do endividamento também
influenciam o RA.
O ano de 2007 foi o mais robusto em termos estatísticos, pois apresentou o maior poder
de explicação e, consequentemente, mais fatores que explicam a variável dependente. O
saldo de tesouraria da AD mostrou-se como a variável de maior influência sobre o RA.
Além dela, o fator 1 (GEG, EFSAT, ROA, ROI), também se mostrou significante,
sinalizando que o nível de endividamento e o retorno proporcionado pelas atividades da
empresa são determinantes para a explicação do comportamento dos preços das ações
no mercado. O fator 6 (PCT, IPL, AF) mostra que o endividamento apresenta uma
relação inversa com o retorno acionário. O fator 7 (MB, PD) mostra que o controle dos
custos operacionais e a qualidade do endividamento influenciam positivamente a
variável dependente, enquanto que o fator 9 (VImob) fornece indícios de que as decisões
de investimento em ativos fixos neste anos influenciaram negativamente o desempenho
acionário das empresas.
XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Engenharia de Produção e o Desenvolvimento Sustentável: Integrando Tecnologia e Gestão
Salvador, BA, Brasil, 06 a 09 de outubro de 2009
10
Sintetizando os resultados acima, foram encontrados fatores e variáveis das duas
técnicas de análise financeira de empresas utilizadas, mostrando que alguns dos seus
indicadores podem ser preditores do retorno acionário.
4.2 Comparação do Modelo de Regressão Múltipla AFT x AD
As tabelas 7 e 8 apresentam, respectivamente, o poder de explicação do modelo de
regressão que contém somente as variáveis da AFT para cada ano e significância de
cada um.
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
2003 0,329(a) 0,108 0,025 1,22687
2004 0,708(a) 0,501 0,454 0,88023
2005 0,170(a) 0,029 -0,056 1,24683
2006 0,517(a) 0,268 0,206 2,56582
2007 0,743(a) 0,552 0,517 1,66042
FONTE – Elaborada pelos autores.
(a) Predictors: (Constant), Fator 1, Fator 2, Fator 3, Fator 4, Fator 5, Fator 6, Fator 7, Fator 8 e
Fator 9.
TABELA 4 - Sumário das estatísticas do modelo de regressão com variáveis da AFT (2003 a 2007)
Assim como ocorreu no modelo completo, conforme se nota na tabela 8, os modelos de
2003 e 2005 não apresentaram significância estatística e, consequentemente, foram
menor poder de explicação do retorno acionário (tabela 7). Da mesma forma, a análise
das variáveis / fatores deste modelo se centrará nos anos de 2004, 2006 e 2007.
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
2003
Regression 17,526 9 1,947 1,294 0,250(a)
Residual 144,500 96 1,505
Total 162,026 105
2004
Regression 74,593 9 8,288 10,697 0,000(a)
Residual 74,381 96 0,775
Total 148,973 105
2005
Regression 4,787 9 0,532 0,342 0,959(a)
Residual 160,123 103 1,555
Total 164,911 112
2006
Regression 255,112 9 28,346 4,306 0,000(a)
Residual 697,845 106 6,583
Total 952,957 115
2007
Regression 388,007 9 43,112 15,637 0,000(a)
Residual 314,297 114 2,757
Total 702,304 123
FONTE – Elaborada pelos autores.
(a) Predictors: (Constant), Fator 1, Fator 2, Fator 3, Fator 4, Fator 5, Fator 6, Fator 7, Fator 8 e
Fator 9. TABELA 5 - ANOVA do modelo de regressão com variáveis da AFT (2003 a 2007)
Dos três modelos que aprestaram significância estatística, pode-se dizer que o seu poder
de explicação da variação do retorno acionário foi razoável, com destaque para o ano de
2007 (R2 = 0,552), seguido de 2004 (R
2 = 0,501) e 2006 (R
2 = 0,268). A tabela 9 apresenta
quais foram os fatores que se mostraram significantes estatisticamente na explicação da
variável dependente.
XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Engenharia de Produção e o Desenvolvimento Sustentável: Integrando Tecnologia e Gestão
Salvador, BA, Brasil, 06 a 09 de outubro de 2009
11
Conforme se visualiza na tabela 9, os fatores são praticamente os mesmos do modelo
completo, com pequenas alterações no poder de influência de cada um. No ano de 2004,
os três fatores com significância estatística, 1 (MO, ML, MEBITDA, MEBIT), 4 (ROE,
LC, LS), de maior poder de influência, e 8 (VImob), apresentaram uma relação positiva
com o retorno acionário, sobre as quais já se comentou na seção anterior. No ano de
2006, além dos fatores significantes no modelo completo, isto é, fatores 4 (MEBITDA,
MEBIT) e 7 (LG, MB, PD), o fator 2 (LC, LS, MO, ML) forneceu indícios de que
também influencia o retorno acionário, ou seja, a capacidade de pagamento e as
margens de lucro são variáveis importantes para explicar o comportamento dos preços
das ações no mercado. Dos anos três que apresentaram fatores com significância
estatística, 2007 foi o apresentou maiores alterações nos fatores, passando a ter agora, ao
invés de cinco somente três fatores com significância estatística, 6 (PCT, IPL, AF), 7
(MB, PD) e agora com o fator 5 (MEBITDA, MEBIT, ROE), fornecendo indícios de que
as margens de lucro operacionais e o retorno obtido pelos acionistas influenciam
positivamente o preço das ações no mercado.
2004 2006 2007
B
Std.
Error Sig. B
Std.
Error Sig. B
Std.
Error Sig.
(Constant) 0,683 0,085 0,000* 0,727 0,238 0,003* 0,889 0,149 0,000*
Fator 1 0,187 0,086 0,032** 0,060 0,239 0,803 -0,192 0,150 0,201
Fator 2 0,018 0,086 0,837 0,410 0,239 0,090*** -0,069 0,150 0,646
Fator 3 -0,073 0,086 0,398 -0,020 0,239 0,932 -0,214 0,150 0,155
Fator 4 0,787 0,086 0,000* -1,178 0,239 0,000* -0,009 0,150 0,953
Fator 5 -0,044 0,086 0,612 0,007 0,239 0,975 0,251 0,150 0,097***
Fator 6 0,016 0,086 0,852 0,162 0,239 0,501 -1,640 0,150 0,000*
Fator 7 -0,114 0,086 0,188 -0,700 0,239 0,004* 0,532 0,150 0,001*
Fator 8 0,166 0,086 0,056*** 0,319 0,239 0,185 -0,117 0,150 0,434
Fator 9 0,086 0,086 0,321 0,203 0,239 0,399 -0,129 0,150 0,392
FONTE – Elaborada pelos autores.
*; **; *** denota significância estatística de 1, 5 e 10%, respectivamente.
TABELA 6 – Coeficientes e significância do modelo de regressão variáveis da AFT (2004, 2006 e 2007)
Os resultados acima, confirmam o que já havia sido mostrado no modelo completo,
sinalizando que algumas variáveis da AFT explicam o comportamento das ações no
mercado. As tabelas 10 e 11 apresentam, respectivamente, o poder de explicação do
modelo de regressão que contém somente as variáveis da AD para cada ano e
significância de cada um.
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
2003 0,038(a) 0,001 -0,018 1,25329
2004 0,136(a) 0,019 0,000 1,19140
2005 0,009(a) 0,000 -0,018 1,22436
2006 0,039(a) 0,002 -0,016 2,90178
2007 0,062(a) 0,004 -0,013 2,40448
FONTE – Elaborada pelos autores.
(a) Predictors: (Constant), CDG, T.
TABELA 7 - Sumário das estatísticas do modelo de regressão com variáveis da AD (2003 a 2007)
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
2003 Regression 0,240 2 0,120 0,076 0,927(a)
XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Engenharia de Produção e o Desenvolvimento Sustentável: Integrando Tecnologia e Gestão
Salvador, BA, Brasil, 06 a 09 de outubro de 2009
12
Residual 161,786 103 1,571
Total 162,026 105
2004
Regression 2,773 2 1,386 0,977 0,380(a)
Residual 146,201 103 1,419
Total 148,973 105
2005
Regression 0,014 2 0,007 0,005 0,995(a)
Residual 164,897 110 1,499
Total 164,911 112
2006
Regression 1,458 2 0,729 0,087 0,917(a)
Residual 951,499 113 8,420
Total 952,957 115
2007
Regression 2,739 2 1,370 0,237 0,789(a)
Residual 699,565 121 5,782
Total 702,304 123
FONTE – Elaborada pelos autores.
(a) Predictors: (Constant), CDG, T.
TABELA 8 - ANOVA do modelo de regressão com variáveis da AD (2003 a 2007)
Conforme pode ser observado, em nenhum dos anos analisados os modelos com as
variáveis da AD se mostraram significantes estatisticamente, não sendo, portanto,
comentados. Analisando-se esses resultados com os obtidos no modelo completo,
depreende-se, que as variáveis da AD, por si só, não explicam o retorno acionário. A
significância das suas variáveis nesse último modelo mostra que elas são importantes
para explicar a variável dependente, quando combinadas com variáveis da AFT.
Os resultados apresentados nesta seção vão na direção de que as variáveis da AFT
apresentam maior poder de explicação, quando comparadas com as variáveis da AD. Ou
seja, apesar de todas as críticas e limitações da primeira, das vantagens e enaltecimentos
teóricos feitos à segunda, na identificação da situação financeira de uma empresa, esta
pesquisa mostrou que a AFT possui variáveis importantes para a precificação das ações
no mercado, indicando que, quando da sua divulgação, possivelmente, os preços são
influenciados, na perspectiva de um mercado eficiente. Assim, esta pesquisa cumpriu
com o seu objetivo principal de mostrar que variáveis da AFT explicam o retorno
acionário.
Além disso, no que se refere ao seu objetivo secundário, constatou-se que as variáveis da
AFT têm maior poder de explicação do retorno acionário, quando comparadas com as
variáveis da AD. Pois foram identificadas 14 variáveis da primeira, combinadas em
diferentes fatores da ACP que explicam o retorno acionário. Dentre essas variáveis
destaca-se MEBITDA e MEBIT que se mostraram significantes estatisticamente em três
dos anos analisados, ou seja, são as variáveis que se mostraram mais importantes para a
explicação do RA, seguidas da MB, MO, ML, LC, LS e ROE, que se mostraram
significantes estatisticamente em dois anos, ponderando-se também, que o foram em
diferentes fatores.
Por fim, pode-se dizer que as margens de lucro, a capacidade de pagamento e o retorno
dos acionistas foram as variáveis que mais se destacaram na explicação do retorno
acionário. Esses resultados vão na mesma de direção dos resultados da literatura
internacional, de Ball e Brown (1968), Black (1998), Gul, Leung e Srinidhi (2000),
Charitou, Clubb e Andreou (2000), que também encontraram as margens de lucro como
explicativas do retorno acionário. E são semelhantes aos de Aguiar et al. (2007),
Cavallari (2006), Scalabrin e Alves (2003) na literatura nacional.
XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Engenharia de Produção e o Desenvolvimento Sustentável: Integrando Tecnologia e Gestão
Salvador, BA, Brasil, 06 a 09 de outubro de 2009
13
5. Considerações Finais e Conclusão
O objetivo desta pesquisa foi identificar se variáveis da AFT e da AD podem ser
preditoras do comportamento do preço das ações (retorno acionário) de empresas de
capital aberto entre 2003 e 2007. Para isso, foi utilizada análise de componentes
principais, que permitiu identificar fatores com poder de explicação da variável
dependente, seguida da análise de regressão múltipla no qual foram inseridas as
variáveis dos dois modelos de análise financeira acima, utilizando-se de dados anuais de
uma amostra de 124 empresas brasileiras de capital aberto. Dessa forma, com o
desenvolvimento desta pesquisa tem-se a expectativa de ampliar as discussões sobre as
medidas de desempenho econômico-financeiro de duas técnicas de análise financeira de
empresas que poderiam ser utilizadas para explicar desempenho das ações no mercado,
e em última instância, o valor de uma empresa.
Partindo-se do pressuposto de que os preços das ações são afetados pelas diferentes
expectativas de analistas e investidores, a partir de dados e informações extraídas das
DF´s, quando da sua divulgação ao mercado, saber quais são as principais variáveis e de
que forma afetam o preço da ação é relevante, na medida em que pode melhor
direcionar estratégias de investimento e de financiamento no âmbito empresarial e
decisões de compra e venda de títulos no mercado de capitais. Em síntese, o tema
abordado por esta pesquisa é importante na medida em que contribui para o melhor
entendimento das práticas e estratégias corporativas, traduzidas pelo desempenho
econômico-financeiro de empresas brasileiras e seus impactos nos preços das ações no
mercado.
O objetivo desta pesquisa foi atingido a contento, pois, analisando-se o modelo completo,
que contém tanto variáveis da AFT, quanto da AD, foi constatado que variáveis das
duas podem ser utilizadas como preditoras do retorno acionário, ressaltando-se,
entretanto, que a primeira possui um poder de explicação superior, pois conforme
apresentado anteriormente, foram encontradas 18 variáveis da AFT que forneceram
(modelo completo), evidências (p-value<0,05) ou indícios (p-value<0,10) no modelo de
regressão múltipla (MEBITDA, MEBIT, MB, MO, ML, LG, LC, LS, GEG, PD, PCT,
IPL, EFSAT, ROA, ROI, ROE, AF, VImob), além de CDG, T da AD, que também se
mostraram significante estatisticamente.
Constatou-se que as variáveis da AD, por si só, não explicam o retorno acionário, mas
sim somente quando combinadas com variáveis da AFT. Além disso, as variáveis da
AFT apresentam maior poder de explicação, quando comparadas com as variáveis da
AD. Pois foram identificadas 14 variáveis da primeira (modelo com variáveis da AFT),
combinadas em diferentes fatores da ACP que explicam o retorno acionário, com
destaque para MEBITDA e MEBIT que se mostraram significante estatisticamente em
três dos anos analisados, ou seja, são as variáveis que se mostraram mais importantes
para a explicação da variável dependente, seguidas da MB, MO, ML, LC, LS e ROE,
que se mostraram significante estatisticamente em dois anos, ponderando-se também,
que o foram em diferentes fatores.
A conclusão que se chega com os diferentes resultados obtidos nesta pesquisa é que,
aparentemente, o mercado leva em consideração nas estratégias de negociação das ações,
principalmente variáveis ligadas a margens de lucratividade, que sintetizam algum nível
da eficiência empresarial (operacional, gerencial ou financeira), capacidade de
pagamento e o retorno proporcionado aos seus acionistas. Os resultados encontrados
XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Engenharia de Produção e o Desenvolvimento Sustentável: Integrando Tecnologia e Gestão
Salvador, BA, Brasil, 06 a 09 de outubro de 2009
14
nesta pesquisa estão relacionados, tanto com os da literatura internacional [Ball e
Brown (1968); Black (1998); Gul, Leung e Srinidhi (2000); Charitou, Clubb e Andreou
(2000)], quanto com os da nacional [Aguiar et al. (2007); Cavallari (2006); Scalabrin e
Alves (2003)].
Como sugestão para pesquisas futuras, sugere-se ampliar o número de empresas da
amostra, além de se poder segmentar a amostra visando identificar similaridades ou
diferenças no poder de predição das variáveis. Além da inclusão de outras variáveis da
AFT, como os prazos médios, ciclo operacional e financeiro para segmentos específicos.
Referências
AGUIAR, A. B.; PIMENTEL, R. C.; REZENDE, A. J. & CORRAR, L. J. Criação de valor para o acionista:
uma análise dos direcionadores de valor em empresas brasileiras. In: ENANPAD, 31, 2007, Rio de Janeiro
(RJ). Anais...Rio de Janeiro: ANPAD, 2007 (CD-ROM).
BALL, R. & BROWN, P. An empirical evaluation of accounting income numbers. Journal of Accounting
Research, v. 6, n. 2, p. 159-178, 1968.
BEAVER, W. H. The information content of annual earnings announcements. Journal of Accounting
Research, v. 6, n. 2, p. 67-92, 1968.
BLACK, E. L. Which is more value relevant: earnings or cash flow? Working Paper SSRN, 1998.
CAVALLARI, A. L. G. Um estudo da relação entre macrodirecionadores de valor e o preço da ação no
mercado de capitais brasileiro. 2006. 172 f. Dissertação (Mestrado em Administração) - FEA, Universidade
de São Paulo, Ribeirão Preto.
CHARITOU, A.; CLUBB, C. & ANDREOU, A. The value relevance of earnings and cash flow: empirical
evidence from Japan. Journal of International Financial Management and Accounting, v. 11, n. 1, p. 1-22,
2000.
COLLINS, D. & KOTHARI, S. A theoretical and empirical analysis of determination of earnings response
coeffients. Journal of Accounting and Economics, v. 11, n. 2, p. 143-181, 1989.
EASTON, P. D. & HARRIS, T. S. Earnings as an explanatory variable for returns. Journal os Accounting
Research, v. 29, n. 1, p. 19-36, 1991.
ERTIRMUR, Y.; LIVNAT, J. & MARTIKAINEN, M. Differential market reaction to revenue and expensive
surprise. Review of Accounting Studies, n. 8, p. 2, p. 185-211, 2003.
FAMA, E. F. Efficient capital markets: a review of theory and empirical work. The Journal of Finance, v. 25,
n. 2, p. 383-417, May, 1970.
FAMA, E. F. Efficient capital markets II. The Journal of Finance, v. 46, n. 5, p. 1.575-617, Dec., 1991.
FLEURIET, M., KEDHY, R. & BLANC, G. O modelo fleuriet: a dinâmica financeira das empresas
brasileiras. Rio de Janeiro: Campus, 1980
GUL, F.; LEUNG, S. & SRINIDHI, B. The effect of investment opportunity set and debt level of earnings-
returns relationship and the price of accruals. Working Paper SSRN, 2000.
HAIR, J. F.; ANDERSON, R. E.; TATHAM, R. L. & BLACK, W. C. Multivariate data analysis. 5 ed. Upper
Saddle River: Prentice Hall, 1998.
HAUGEN, R. A. Modern investment theory. 5th
ed., New Jersey: Prentice Hall, 2001.
JAGADESH, N. & LIVNAT, J. Revenue surprise and stock returns. Working Paper, 2004.
KAMA, I. Revenues and earnings as a key value drivers in various context: implications for financial
management and statement analysis. Working Paper, 2004, Tel Aviv University.
KASSAI, S. Utilização da análise envoltória de dados (DEA) na análise de demonstrações contábeis. 2002.
Tese (Doutorado em Contabilidade e Controladoria) – FEA, Universidade de São Paulo, São Paulo.
KUHL, M. R. O mercado de capitais reflete, no preço das ações, o desempenho empresarial medido pelos
indicadores contábeis? 2007. 150 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Contábeis) – Universidade Federal
do Paraná, Curitiba.
LEITE, H. & SANVICENTE, A. Z. Valor patrimonial: usos, abusos e conteúdo informacional. Revista de
Administração de Empresas, São Paulo, v. 30, n. 3, p. 17-31, jul./set., 1990.
XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Engenharia de Produção e o Desenvolvimento Sustentável: Integrando Tecnologia e Gestão
Salvador, BA, Brasil, 06 a 09 de outubro de 2009
15
LIMA, J. B. & TERRA, P. R. S. A reação do mercado brasileiro à divulgação das informações contábeis. In:
VARGA, G.; LEAL, R. P. L. (Orgs.), Gestão de investimentos e fundos, Rio de Janeiro: Financial
Consultoria, pp. 199-216, 2006.
LIU, J.; NISSIM, D. & THOMAZ, J. Equity valuation using multiples. Journal of Accounting Research, v.
40, n. 1, March 2002.
MARQUES, J. A. V. C. & BRAGA, R. Análise dinâmica do capital de giro: o modelo Fleuriet. Revista de
Administração de Empresas, v. 35, n. 3, p. 49-63, maio/junho, 1995.
PEROBELLI, F. F. C. & NESS Jr., W. L. Reações do mercado acionário a variações inesperadas nos lucros
das empresas: um estudo sobre a eficiência informacional no mercado brasileiro. In: ENANPAD, 24, 2000,
Florianópolis (SC). Anais...Rio de Janeiro: ANPAD, 2000 (CD-ROM).
REES, L. & SIVARAMAKRISHNAN, K. Valuation implication of revenue forecast. Working Paper, June,
2001.
SCALABRIN, I. & ALVES, T. W. Os indicadores contábeis podem prever a geração de valor? In:
ENANPAD, 27, 2003, Atibaia (SP). Anais...Rio de Janeiro: ANPAD, 2003 (CD-ROM).
SCHIEHLL, E. O efeito da divulgação das demonstrações contábeis no mercado de capitais brasileiro: um
estudo sobre a variação no preço das ações. In: ENANPAD, 20 1996, Angra dos Reis (RJ). Anais... Rio de
Janeiro: ANPAD, p. 289-303, set. 1996.
SILVA, J. P. Análise financeira das empresas. 8. ed., São Paulo: Atlas, 2007. 552 p.
(*) Os autores agradecem à FAPEMIG pelo apoio financeiro para participação no
evento.