36 – A Competição por Informações é Capaz de Reduzir o Custo do Capital Próprio das
Empresas Brasileiras?
LUIZ FELIPE DE ARAÚJO PONTES GIRÃOUFPB
EDILSON PAULO PPGCC/UFPB
XVI USP CONFERENCE
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Introdução
Analisar o efeito da competição por melhores informações no custo do capital próprio das empresas brasileiras que negociam seus títulos na
BM&FBovespa.Pressuposto: a competição por (e o uso de) “melhores informações”
funcionará como um disclosure (voluntário?) de informações que ainda não são “conhecidas” de forma generalizada pelos interessados.
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HIPÓTESE
Os mercados não são perfeitos e os agentes precisam pagar por informações “adicionais”, isso reduz a probabilidade de expectativas homogêneas (GROSSMAN; STIGLITZ, 1980):
• Todos os investidores são “informacionalmente” idênticos até que, em certo ponto do tempo, alguns investidores adquirem informações sobre e negociam com ela.
• O retorno de um ativo (u) é dado por:.
• Quando falar em “aquisição de informação” estarei falando de .
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HIPÓTESETraders informados negociam (c)
é transferida para os “preços”
Como os “preços” se tornam mais informativos, outros “insiders” passam a ter menos vantagens em relação
aos “outsiders”
Quanto mais agentes informados, mais informativo será o sistema de preços
(menos assimetria informacional)Grossman and Stiglitz
(1980)
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HIPÓTESE• Conjecturas de GS usadas neste artigo:
quanto mais agentes informados…1. … mais informativo será o sistema de
preços; 2. … menor será a utilidade esperada do
agente informado comparado a um não informado; e
3. O mercado estará em equilíbrio informacional se todos os investidores forem informados ou se todos forem desinformados.
• Teorema 1 de Hughes, Liu e Liu (2007).Hipótese: a competição por melhores informações reduz o custo
do capital das companhias
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Autores Destaques Achado
EHO (2002) Regressão Fama-French
IA é precificada //
sinal +Mohanram e
Rajgopal (2009)
Metodologia de EHO e testes adicionais
IA não é precificada
Duarte e Young (2009)
Fama-McBeth // AdjPIN
AdjPIN não é precificada
Martins et al (2013) Metodologia de EHO
IA é precificada//
sinal +
Revisão da literatura
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Autores Destaques Achado
Armstrong et al (2011) Fama-French
IA é precificada, porém a
competição reduz seu efeito
Akins, Ng e Verdi (2012) Fama-McBeth Idem
Botosan e Plumlee (2013)
Retornos em t+1 e ICOEC
Depende da metodologia
Hwang et al (2013) Bias-free AdjPIN
Bias-free AdjPIN é precificada, porém a PIN
nãoEsse é o puzzle!
Revisão da literatura
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Metodologia
Amostra e dados:• Período: 2008 a 2014.• Dados: Thomson Reuters Eikon®. • Excluídas as empresas do setor
financeiro.• N = 394 observações.
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Metodologia• Características de um “investidor
melhor informado” (Easley & O’Hara, 2004):– Acesso privilegiado às informações; ou – Capacidade de processar as informações já
divulgadas de forma mais eficiente que os demais investidores.
• Exemplos: acionistas majoritários, controlador “da família”, investidores institucionais, analistasetc.
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MetodologiaCompetição por informações:• Cobertura de analistas (HEALY; PALEPU, 2001,
JAE; FRANKEL; LI, 2004, JAE, ARMSTRONG et al, 2011, JAR).
Como análise de sensibilidade:• Quantidade de investidores institucionais
(DIAMOND; VERRECCHIA, 1991, JoF; SIAS; STARKS, 1997, JFE; AKINS; NG; VERDI, 2012, TAR).
• Quantidade de investidores (ARMSTRONG et al, 2011).
• PIN (AKINS, NG, VERDI, 2012).
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MetodologiaCusto do capital implícito (COC):• Foi utilizado o COC em excesso à Rf
(NTN-B principal) (EASTON, 2004, TAR; BOTOSAN; PLUMLEE, 2002, JAR, 2013, JBFA), com base nas eq. 1 e 2.
Excluído da análise principal, por levar a perda de muitas observações.
Correlação entre as duas proxies = 0,9377***
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Metodologia Teste básico da Hipótese (eq. 2):
Variável Sinal esperado Significado
+ Exposição ao risco sistemático
- Menos assimetria
- Reconhecimento de oportunidades de crescimento
- Monitoramento e busca por informações
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ResultadosDestaques descritivos: • O valor médio(mediano) do COCpeg_prem foi de 12,50%
(9,37%). Botosan e Plumlee (2013), no período de 1993 a 2004, encontraram 6,6%(5,8%).
• COCpeg_prem: alta heterogeneidade entre as empresas-ano [desvio padrão de 11,77% e alta diferença entre o 1º quartil (5,90%) e o 3º quartil (15,11%)].
• COB: média de 8,45, enquanto que Almeida e Dalmácio (2015, TIJA) encontraram uma média de 6 analistas por empresa.
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Variável Sinal esperadoCOCpeg_prem
(1)a
COCpeg_prem
(2)a
COCpeg_prem
(3)a
COCpeg_prem
(4)a, d
COCpeg_prem
(5)c
COCpeg_prem
(6)c
COCpeg_prem
(7)c
beta + 0,0122 (0,0185)
– 0,0119 (0,0201)
0,0223 (0,0177)
0,0525**
(0,0176) [7/7]
– 0,0563**
(0,0191) [7/7]
Size - -0,0294***
(0,0084)
– -0,0296***
(0,0110)
EXCLUÍDA -0,0168***
(0,0044) [6/7]
– EXCLUÍDA
ln(mtb) - -0.0313***
(0,0065)
– -0,0314***
(0,0064)
-0,0463***
(0,0071) -0,0306***
(0,0028) [7/7]
– -0,0361***
(0,0047) [7/7]
ln(COBEPS) - – -0,0479***
(0,0127)
0,0006 (0,0136)
-0,0262***
(0,0105) -0,0119 (0,0110) [5/7]
-0,0435**
(0,0144)[7/7]
-0,0288**
(0,0106) [5/7]
Constante ? 0,8306***
(0,1966) 0,2721***
(0,0342) 0,8335***
(0,2293) 0,2223***
(0,0285) 0,4951***
(0,1010) 0,2089***
(0,0355) 0,1538***
(0,0283)
R² ajustado 0,4235 0,2463 0,4486 0,3679 0,3564 0,1018 0,3234
Teste F 11,14*** 8,06*** 10,59*** 10,81*** 47,34*** 9,21** 21,51***
Teste de White 5,064** 182,84*** 335,02*** 250,160*** NA NA NA
Teste de Wooldridge 323,10*** 8,567*** 5,308** 7,447*** NA NA NA
Dummy do ano Sim Sim Sim Sim NA NA NA
Dummy do setor Sim Sim Sim Sim NA NA NA
ResultadosTabela 2 – Análise do efeito da competição por informações sob o custo do capital
OLS não é a análise principalMantido por comparabilidade
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Variável Sinal esperadoCOCpeg_prem
(12)e q.5COCpeg_prem
(13)e q.5COCpeg_prem
(16)e q.5COCpeg_prem
(17)e q.5
beta + 0,0490***
(0,0103) 0,0548***
(0,0102) 0,0536***
(0,0087) 0,0519***
(0,0069)size - 0,0000
(0,0000)-0,0000(0,0000)
0,0000(0,0000)
-0,0000(0,0000)
mtb - -0,0020*
(0,0012)-0,0001(0,0008)
-0,0019*
(0,0010)-0,0001(0,0001)
COBEPS e - -0,0041***
(0,0010)-0,0036***
(0,0008) 0,0018(0,0024)
0,0003(0,0014)
COB<P25% ? – – 0,1192***
(0,0299) 0,0927***
(0,0174)COB>P75% ? – – 0,1340
(0,4254) 0,1550(0,2381)
COB<P25%* COBEPS e - – – -0,0433***
(0,0143)-0,0350***
(0,0083)COB>P75%* COBEPS
e - – – -0,0513(0,1544)
-0,0581(0,0865)
Constante ? 0,1046***
(0,0139) 0,1618***
(0,0129) 0,0291(0,0254)
0,1219***
(0,0160)Pseudo R² 0,0679 0,1636 0,0964 0,1883
Dummy do ano Não Sim Não Sim
Dummy do setor Não Sim Não Sim
Resultados (NÃO INSERIDA NO ARTIGO) Tabela 5 – Análise do efeito da competição por informações em diversos ambientes informacionais (unscaled)
Qreg para explorar a heterogeneidade“Comparação” com OLS, mas robusta aos outliers (q.50)
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-0.0
6-0
.04
-0.0
20.
000.
02ln
(CO
Bep
s)
0 .1 .2 .3 .4 .5 .6 .7 .8 .9 1Quantile
ResultadosFigura 3 – Comportamento da competição sem tratamento em ln ao longo dos quantis
Pressupondo que o ambiente informacional ruim leva a um maior COC (EASLEY; O’HARA, 2004), principalmente em economias pequenas (HUGHES; LIU; LIU, 2007).
Possibilidade de explorar o ambiente informacional, como determinante do custo do capital, e não perder informação com scale (OHLSON, KIM, 2015, RAS).
Rejeita-se a H0 de q.05 = q.50 = q.95F = 57,18***
Não se rejeita a H0 de q.05 = 0 (t = 1,14)Rejeita-se a H0 de que q.95 = 0 (t = -10,38***)Resultados semelhantes usando q.10 e q.90
Resultados diferentes da OLS**
CO
BE
PS
COB é mais importante
COB é menos importante
COCpeg_prem
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Resultados-0.5
00.
000.
501.
001.
50C
OB
<P25
%
0 .1 .2 .3 .4 .5 .6 .7 .8 .9 1Quantile
-10.
00-5.
000.
005.
0010
.0015
.00
CO
B>P
75%
0 .1 .2 .3 .4 .5 .6 .7 .8 .9 1Quantile
-0.8
0-0.6
0-0.4
0-0.2
00.0
00.2
0C
OB
<P25
%*
ln(C
OB
eps)
0 .1 .2 .3 .4 .5 .6 .7 .8 .9 1Quantile
-4.0
0-2.
000.
002.
004.
00C
OB
>P75
%*
ln(C
OB
eps)
0 .1 .2 .3 .4 .5 .6 .7 .8 .9 1Quantile
Efeito da COB em torno de -0,02 (slide anterior).Efeito da COB<25%*COB em torno de -0,20.A variável COB>75%*COB não foi significante, indicando que os analistas só têm efeito até um “determinado” ponto (muita informação já foi disseminada).
CO
B<2
5%*C
OB
EP
S
COCpeg_prem
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CONSIDERAÇÕES FINAIS• Contribuições esperadas do artigo:
1. Evidências de que a cobertura de analistas auxilia na redução do COC;
2. O efeito da COB, como proxy para competição, é significante em empresas que têm um COC mais alto (e.g. mais risco e pior ambiente informacional); e
3. O efeito da competição por informações é mais forte para empresas com mais informações (“privadas” ou não) a serem descobertas (COB<25%*COB).
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CONSIDERAÇÕES FINAIS
• Principais limitações:1. Dados sobre investidores institucionais são
divulgados apenas a partir de 2010;2. Os dados dos investidores institucionais foram
divulgados nos Formulários de Referência com muitas inconsistências; e
3. Poucas empresas têm cobertura de analistas, gerando redução da amostra.
• É possível utilizar modelos de previsão dos EPS (e.g. HOU et al., 2012), contudo seria uma proxy de uma proxy.
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Luiz Felipe de A. Pontes Girã[email protected]
contabilidademq.blogspot.com
Edilson [email protected]