RESUMO DO TRABALHO

Código: 208

Área Temática: Área III: Contabilidade Financeira

Título: O efeito do Nível de Transparência sobre a Estrutura da Dívida: um estudo entre empresas ganhadoras e não-ganhadoras do Prêmio de Transparência ANEFAC-SERASA-EXPERIAN

Resumo:
Propósito do Trabalho:
Segundo Arce, Cook e Kieschnick (2015), a estrutura de capital consiste em uma das temáticas que tem sido estudadas no âmbito das finanças desde Durand (1952), Modigliani & Miller (1958, 1963), entre outros como Myers (1984), Myers e Majluf (1984). Ardalan (2015) observa que a consideração de premissas mais realistas e merecem atenção contemporaneamente. Isso porque, a separação entre a propriedade e controle gera custos de agência (Jensen & Meckling, 1976) e a assimetria informacional como efeito natural da relação entre principal e agente (Myers, 1984), dos custos de agência e risco de falência (Myers & Majluf, 1984) podem afetar a percepção de risco por parte dos credores e o prêmio pelo risco cobrado aumenta (Armstrong, Guay, & Weber, 2010). Bauwhede e Willekens (2008) destacam que o nível de disclosure reduzem a assimetria informacional, os custos de agência e aumentam o nível de confiança dos investidores. Mas não é só Frantz, Instefjord e Walker (2013) observam que o problema da transparência abarca inclusive o sistema de compensação dos gestores, pois quanto mais os investidores conhecem sobre o sistema de remuneração, menor a possibilidade de ocorrência do risco moral, pois facilitaria a verificação a associação entre os ganhos auferidos e o desempenho do gestor. Já os estudos sobre a heterogeneidade das dívidas decorrem de limitações de estudos sobre a estrutura de capital, que usualmente observam que em geral esses estudos trabalham com dados agregagos do nível de endividamento (Póvoa e Nakamura, 2015).Diante desse contexto, o presente estudo buscou analisar como o nível de transparência afeta na heterogeneidade. Para tanto buscou responder a seguinte pergunta: Qual o efeito do nível de transparência sobre a heterogeneidade das fontes de financiamentos.

Base da plataforma teórica:
2.1. ESTRUTURA ÓTIMA NA PERSPECTIVA DA PECKING ORDER THEORY E DA TRADE-OFF THEORY Os questionamentos sobre a adequação empírica das premissas assumidas por M&M estimulou teorias subsequentes como a TOT – Trade Off Theory (Myers, 1984) e a POT – Pecking Order Theory (Myers e Majluf, 1984). De acordo com Trade-Off Theory, as empresas decidem sobre a estrutura de capital a partir da maximização dos benefícios da dívida e a minimização dos custos de falência e de agência (FIG.2). Essa relação decorre do fato da dívida gerar uma redução do CMPC – Custo Médio Ponderado de Capital e mantendo-se o nível de investimento e os retornos constantes, o valor a empresa se elevaria, uma vez que o VPL – Valor Presente Líquido seria maior. Por outro lado, existe um limite de endividamento que faria com que esse fluxo de caixa tivesse comportamento adverso, pois com a elevação do nível de endividamento, a partir desse limite, o comportamento do VPL tende ao declínio, pois os credores exigiriam uma remuneração maior, aumentando o CMPC e reduzindo o valor da firma. Já a Pecking Order Theory considera que em detrimento da existência de uma estrutura estática baseada no trade-off custo-benefício da dívida, as empresas se endividam seguindo uma hierarquia. Segundo os autores (Myers e Majluf, 1984), as firmas se financiarão, nessa ordem: I. Financiamento interno (lucros e reservas acumuladas); II. Endividamento financeiro (títulos de dívidas); III. Emissão de ações (aumento de capital). Essa priorização decorre em grande medida de efeitos adversos da separação entre a propriedade e controle como a assimetria informacional e os custos de agência (Myers e Majluf, 1984). 2.3. ASSIMETRIA INFORMACIONAL E O EFEITO DA TRANSPARÊNCIA Segundo Verrechia (2001), a transparência é uma questão relevante na relação entre principal e agente desde os primórdios do debate entre a separação entre propriedade e o controle (Berle e Means, 1932). Isso porque, como ocorre uma transferência do controle dos ativos da firma para os agentes quando são contratados, a assimetria informacional existente entre as partes pode potencializar a existência dos problemas de agência (Jensen & Meckling, 1976). Apesar de alguns estudos não confirmarem o efeito positivo da transparência, esses resultados podem ser explicados por imperfeições nas premissas assumidas tais como: (i) racionalidade ilimitada, (ii) inexistência de custos de transação, (iii) aversão ao risco, entre outras (Arce, Cook e Kieschnick, 2015). Fu, Kraft e Zhang (2012) reforçam que o aumento da frequência de divulgação das informações financeiras é um fator determinante do nível de assimetria, pois quanto maior for a frequência de divulgação, menor a diferença no nível de informação entre gestores e acionistas, o que afeta o prêmio pelo risco assumido pelos provedores de capital. 2.3. HOMOGENEIDADE (HETEROGENEIDADE) DOS TIPOS DE FINANCIAMENTOS O endividamento das firmas tem sido pesquisado dentro da perspectiva da Estrutura de Capital como uma fonte de financiamento homogênea, como se os diversos tipos de contratos não se diferenciassem em condições aos credores e potenciais credores (Póvoa e Nakamura, 2015). Entretanto, dada a diversidade de produtos financeiros, as empresas podem escolher em função de critérios específicos o tipo de fonte de financiamento que lhe atenda adequadamente. Colla, Ippolito e Li (2013) defendem que apesar das empresas possuírem diversas opções de linhas de créditos disponíveis, existe uma tendência de concentração (especialização) em determinados tipos de créditos.

Método de investigação:
O presente estudo classificou-se como descritivo quanto aos objetivos, documental quanto aos procedimentos e com abordagem quantitativa. Cooper e Schindler (2003) afirmam que os estudos descritivos são aqueles que apresentam características de variáveis, fenômenos e aprofundam o conhecimento sobre um objeto de estudo já estudado em estudos exploratórios, por vezes possibilitando o desenvolvimento de hipóteses a posteriori. No presente estudo, buscou-se analisar o efeito da transparência sobre a heterogeneidade (homogeneidade) de empresas ganhadoras e não ganhadoras do Prêmio ANEFAC-SERASA-EXPERIAN. Quanto aos procedimentos utilizou-se dados secundários coletados no sítio da BM&FBovespa do período de 2008-2014 em bases trimestrais. Quanto à abordagem do problema utilizou-se da estatística descritiva e inferencial através da análise de regressão com dados em painel. Segundo Wooldridge (2011) a utilização de dados em painel reduz algumas limitações observadas na utilização da abordagem cross-section. Fávero (2013) reforça que a utilização de dados em painel (1) reduz os efeitos da heterogeneidade, (2) aumenta os graus de liberdade, (3) possibilita analisar os efeitos marginais dos anos. A amostra foi composta por dois grupos de empresas. Um grupo de interesse com empresas ganhadoras 5 vezes ou mais no período estudado resultando em uma amostra de 25 empresas com maiores níveis de transparência e outras 24 participantes do grupo de controle que foram selecionadas por acessibilidade por empresas não ganhadoras e que eram do mesmo segmento econômico do grupo de interesse. Como alguns segmentos não apresentavam empresas para o grupo de controle a amostra final foi composta por 60 empresas sendo 30 do grupo de interesse e outras 30 do grupo de controle, todas com papéis negociados na BM&FBovespa. Adicionalmente realizou-se testes de diferenças entre as médias não paramétricos (Wilcoxon-Mean_Whitney) de modo a se avaliar se existiam diferenças estatisticamente significativas entre os grupos Ganhadoras e Não Ganhadoras do Prêmio ANEFAC-SERASA-EXPERIAN. Excluiu-se os outliers para modelos univariados considerando o critérios de 3s (três desvios padrões) e para modelos multivariados utilizou-se a distância de Mahalanobis (Fávero, 2015) resultado em uma amostra final de 49 empresas.

Resultados, conclusões e suas implicações:
Inicialmente observou-se que as empresas mais transparentes (ANEFAC-SERASA-EXPERIAN) concentraram 87% dos seus empréstimos em três tipos específicos de fontes: (1) Dívidas Subsidiadas, (2) Captação Externa e (3) Dívidas Corporativas. Verificou-se ainda que as empresas não ganhadoras apresentaram maior participação de dívidas subsidiadas (34,61%) e dívida privada (14,11%) e menores percentuais em dívidas corporativas (18,90%) e captação externa (21,83%). Esses achados indicam que a transparência potencializam maior possibilidade de captação de recursos junto a instituições estrangeiras, bem como a emissão de títulos corporativos como debêntures. Por outro lado, dado um potencial maior custo do capital de terceiros, as empresas não ganhadoras do prêmio apresentaram uma ligeira superioridade na proporção de dívidas subsidiadas. Posteriormente analisou-se a estatística descritiva das variáveis utilizadas no modelo de regressão. Verificou-se que a média do IHH das empresas não ganhadoras foi superior à das ganhadoras sugerindo uma menor dispersão das fontes de dívidas. Esses resultados são coerentes com os trabalhos de Colla Ipollitto e Li (2013), ou seja; aquelas empresas com menores níveis de transparência tendem a apresentar menores níveis de dispersão das fontes de dívidas, uma especialização. Komera e Lukose P.J. (2015) explicam que empresas mais transparentes tendem a apresentar maior capacidade de endividamento e acessibilidade, o que não acontecerá com empresas menos transparente e menos lucrativas, pois o maior risco, restringe a captação de recursos. Observou-se que as empresas ganhadoras apresentaram maior valor de mercado, menor nível de endividamento, menor nível de tangibilidade e menor nível de risco, bem como maior tempo médio de abertura. Adicionalmente realizou-se teste de diferença entre as médias (Wilcoxon-Mann-Withney) das variáveis envolvidas. Verificou-se que apenas o tamanho não apresentou diferenças estatisticamente significativa considerando um nível de significância de 5%. Por fim, analisou-se a influência das variáveis explicativas utilizadas no modelo adaptado utilizado por Póvoa e Nakamura (2014). Quando comparados os efeitos marginais das variáveis de interesse sobre o IHH – Índice Herfindall-Hirschman, o modelo pooled foi o que apresentou maior quantidade de variáveis significativas. Sendo reforçado em sua maioria os achados de pesquisas anteriores (Rauh e Sufi, 2010; Colla, Ipollito e Li, 2013; Póvoa e Nakamura, 2015). Já o modelo com efeitos fixos, apenas o tamanho foi significativo para explicar a homogeneidade ou dispersão das fontes de financiamentos. O tamanho, é sistematicamente identificado como variável significativa para a explicação da estrutura de capital, bem como a dispersão das fontes de financiamentos (Lambrecht e Pawlina, 2012; Doukas, Guo e Zhou, 2015; Pan et al., 2015). Apesar dos modelos anteriores já apresentarem indícios que reforçam a literatura prévia pesquisada, após a realização dos testes para validação do modelo de dados em painel mais adequado, verificou-se que o modelo com efeitos aleatórios foi o mais apropriado. Nesse modelo apenas duas variáveis foram representativas na explicação do IHH. A transparência, medida pela variável dummy (ganhadora/não ganhadora) foi significativa ao nível de 10% e com efeito negativo, ou seja, as empresas ganhadoras do prêmio ANEFAC-SERASA-EXPERIAN tendem a apresentar menor homogeneidade das fontes de financiamento de terceiros. Esses achados são coerentes com as teorias discutidas previamente (Verrecchia, 2001). Colla, Ipollito e Li (2013) argumentam que o conflito de agência tem efeito significativo nos estudos relacionados à estrutura de capital, pois os custos associados (agência, falência) podem afetar direta e indiretamente o valor da firma, uma vez que a inacessibilidade a fontes de financiamento, aumento do CMPC ou a indisposição dos acionistas atuais em emitirem títulos podem ser eventos decorrentes deste fenômeno. Deste modo, aquelas empresas que apresentam maior nível de transparência tendem a obterem ganhos adicionais da maior adequação no nível de redução da assimetria informacional (Alves e Francisco, 2015).

Referências bibliográficas:
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