Quando a competição de empresas não maduras reduz seu custo do capital?
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UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA
QUANDO A COMPETIÇÃO POR INFORMAÇÕES DE EMPRESAS NÃO
MADURAS REDUZ SEU CUSTO DO CAPITAL?
grgggggggggggggggggggggggggggg
Luiz Felipe de Araújo Pontes GirãoDepartamento de Finanças e Contabilidade
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INTRODUÇÃO• Motivação:
1. Por que este tema deveria interessar? Praticantes // Redução da AI, por meio da competição por informações e da evolução dos ECV, e seus impactos no COC;
2. Resultados “conflitantes” ao redor do mundo (disclosure direto ou indireto x COC) e não consideração dos ECV nas pesquisas anteriores (puzzle); e
3. Fraca regulação brasileira, problemas de enforcement e governança corporativa (e.g. pela primeira vez, dois executivos foram condenados por insider trading no Brasil, apenas em 2011 // considera-se também que é difícil de provar casos assim).
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INTRODUÇÃOO que foi feito durante o doutorado sobre esse tema:– Avaliação de empresas e probabilidade de negociação com informação privilegiada no
mercado de capitais (GMP, 2014);– Estágios do Ciclo de Vida e Qualidade das Informações Contábeis no Brasil (LCPG, 2015);– Insider trading and earnings management in Brazilian capital market (PMGC, 2015); e– O lado B do insider trading: relevância, tempestividade e a influência do cargo (GMP, 2015).
O que foi feito na minha tese:– Competição por melhores informações e o COC; e– Competição por informações em ambientes com mais ou menos informações disponíveis
(ciclos de vida) e o COC (FOCO DESTA APRESENTAÇÃO).
Tem uma palestra que eu dou sobre a “jornada na tese”. Esse slide traz um pouco dessa ideia
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INTRODUÇÃO• Pressupostos:
– Os ECVs afetam os fundamentos das empresas, inclusive o COC, (BLACK, 1998; EASLEY; O’HARA, 2004; DRAKE, 2015; LIMA et al, 2015) e à medida em que há a evolução com relação aos ECVs, as incertezas sobre os fundamentos serão reduzidas (CHRISTENSEN; ROSA; FELTHAM, 2010).
– Empresas menos maduras são mais opacas informacionalmente do que as empresas mais maduras (EASLEY; O’HARA, 2004).
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5Felipe Ponteswww.contabilidademq.blogspot.com
Zero receita e algum rejuízo
Há receita, mas há também prejuízo
Valuation de Damodaran sobre
a Tesla
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O mercado precifica forte e rapidamente as oportunidades da empresa: a) principalmente as “techs” – muito hype? vide o caso do Pokemon Go; b) o lucro não precifica esse “hype” tão rapidamente (e.g. P&D nos EUA e o P no Brasil/IFRS).
Será esse o caso da RADL que tem PE de 52x, mas os analistas preveem o preço chegar a mais
de R$ 80,00? (preço atual em torno de R$
60,00)
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INTRODUÇÃO• Aos interessados no tema, há duas postagens no Contabilidade &
Métodos Quantitativos sobre a reação do mercado ao Pokemon Go, analisando os fundamentos do negócio:
– Quem é esse Pokémon?! Valor de mercado da Nintendo sobe 70%http://contabilidademq.blogspot.com.br/2016/07/quem-e-esse-pokemon-valor-de-mercado-da.html
– Pokémon Go: overreaction ou não? Eis a questão!http://contabilidademq.blogspot.com.br/2016/07/pokemon-go-overreaction-ou-nao-eis.html
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INTRODUÇÃOEmpresas maduras menos opacas informacionalmente Empresas jovens mais opacas informacionalmente
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INTRODUÇÃO Figura 2 – Ambiente informacional nos diversos estágios do ciclo de vida organizacional e a sua relação com a incerteza sobre a empresa
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INTRODUÇÃO• Objetivo geral:
Analisar o efeito da competição por melhores informações em ECVs que possuem menos informações publicamente disponíveis no custo do
capital das companhias abertas brasileiras
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HIPÓTESE1. Empresas em um estágio inicial entram nos mercados com pouca
informação disponível publicamente sobre o seu potencial para geração de receitas e custos relacionados a sua atividade;
2. Empresas em estágio de crescimento têm muitas informações privadas sobre novos projetos;
3. Empresas maduras precisam apenas manter suas operações e já possuem muita informação pública;
4. Empresas em shake-out e declínio têm um histórico de informações longo, porém pouco se sabe sobre o seu futuro (DICKINSON, 2011).
Hipótese: o efeito da competição por melhores informações no custo de capital é menos evidente em empresas que estão em um estágio
mais maduro do seu ciclo de vida organizacional.
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HIPÓTESE• Hasan et al (2015) foram os primeiros a constatar
empiricamente o que Easley e O’Hara (2004) e Christensen, Rosa e Feltham (2010) previram analiticamente: o COC é afetado pelos ECVs.
• Este artigo avança nesta literatura da seguinte forma:– Inclusão da competição por informações nos diferentes ECVs;– Uso da não maturidade, no lugar da turbulência, como benchmark; e– Usa um conceito mais amplo de incerteza (a informacional), no lugar
de usar apenas a disponibilidade de recursos.
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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• Por que Brasil?1. Grande parte das pesquisas sobre risco informacional e precificação são
realizadas com dados de países com ambiente informacional forte (e.g. EUA);
2. Em países com ambiente informacional mais fraco, as informações são divulgadas com menor qualidade e em menor quantidade (ALENCAR; LOPES, 2010);
3. A menor quantidade e qualidade informacional pode gerar maiores oportunidades de competir por melhores informações; e
4. O COC é sensível a diversos fatores informacionais (precisão, QIC, conexões políticas etc) e o acesso a informações de forma tempestiva poderá “melhorar” o COC das empresas.
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METODOLOGIACusto do capital implícito (COC):• Foi utilizado o COC em excesso à Rf (EASTON, 2004, TAR; BOTOSAN;
PLUMLEE, 2002, JAR, 2013, JBFA), com base nas equações abaixo:
Excluído da análise principal, por levar a perda de muitas observações.
Correlação entre as duas proxies = 0,9377***
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METODOLOGIAEstágios do ciclo de vida (ECV):• Modelo de Dickinson (2011)
Fluxo de Caixa Nascimento Crescimento Maturidade Turbulência DeclínioOperacional - + + + - + - -Investimento - - - + - + + +
Financiamento + + - + - - + -
Figura 3 – Classificação dos ECV com base nos padrões de fluxos de caixa
Classificação mais “ateórica”
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Teste básico da Hipótese 2 (eq. 5):
Variável Sinal esperado
Significado
+ Exposição ao risco sistemático
- Menos assimetria
- Reconhecimento de oportunidades de crescimento
- Monitoramento e busca por informações
Non + Menos informações publicamente disponíveis
- Competição por informações em ambientes mais opacos informacionalmente
Devido à alta multicolinearidade e para explorar melhor a variabilidade da “competição”, retirou-se a ln(COB) da análise principal, porém não há mudança significativa quando retirada a size e inserida a ln(COB) em seu lugar, pois basicamente empresas grandes têm muita COB no Brasil
METODOLOGIA
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0.2
.4.6
.81
CO
Cpe
g_pr
em
Nascimento Crescimento Maturidade Turbulência Declínio
0.0
5.1
.15
.2.2
5C
OC
peg_
prem
Nascimento Crescimento Maturidade Turbulência Declínio
Destaques descritivos: nasc: 7,61%, cresc: 35,28%, mat: 48,22%, turb: 7,11% e decl: 1,78% da amostra.COCNONMAT > COCMAT (t = -3,3779***)
Figura 4.1 – Boxplot da variável COCpeg_prem distribuída entre os ECV Figura 4.2 – Distribuição ajustada da variável COCpeg_prem entre os ECV
RESULTADOS
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RESULTADOS
• Antes de entrar na questão do Ciclo de Vida, o próximo slide evidencia o efeito da competição (pura) por informações no custo do capital próprio das companhias abertas brasileiras.
• Esse resultado está apresentado no artigo 1 da minha tese.
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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
RESULTADOSEfeito da competição (pura) por informações sob o custo do capital próprio
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
COB EP
S
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Variável Sinal esperado COCpeg_prem
(9)a
COCpeg_prem
(10)a
COCpeg_prem
(12)c
beta + 0,0114 (0,0187)
0,0118 (0,0178)
0,0448***
(0,0118) [7/7]
size - -0,0295***
(0,0085) -0,0176***
(0,0060) -0,0203**
(0,0080) [6/7]
ln(mtb) - -0,0309***
(0,0066) -0,0321***
(0,0064) -0,0334***
(0,0031) [7/7]
NonMat + 0,0038 (0,0077)
0,4581*
(0,2628) -0,0104 (0,3645) [4/7]
size*NonMat - – -0,0203*
(0,0117) 0,0001 (0,0160) [4/7]
Constante ? 0,8307***
(0,1967) 0,5598***
(0,1386) 0,5593**
(0,1832)
R² ajustado 0,4222 0,4354 0,3988
Teste F 10,58*** 11,03*** 981,92***
Teste de White 327,89*** 349,14*** NA
Teste de Wooldridge 5,109** 4,964** NA
Dummy do ano Sim Sim NA
Dummy do setor Sim Sim NA
Tabela 3 – Análise do efeito da competição (size) por informações nos ECV sob o custo do capital
RESULTADOS
Pressupondo que o ambiente informacional ruim leva a um maior COC (EASLEY; O’HARA, 2004), principalmente em economias pequenas (HUGHES; LIU; LIU, 2007).
Com o OLS se perde informação com scale e não é possível explorar a heterogeneidade dos dados (OHLSON, KIM, 2015).
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-4.0
0-2
.00
0.00
2.00
4.00
Non
Mat
0 .1 .2 .3 .4 .5 .6 .7 .8 .9 1Quantile
-0.2
0-0
.10
0.00
0.10
0.20
size
*Non
Mat
0 .1 .2 .3 .4 .5 .6 .7 .8 .9 1Quantile
Figura 5 – Comportamento das variáveis NonMat e size*NonMat ao longo dos quantis
Rejeita-se a H0 de q.05 = q.50 = q.95 (size*NonMat)F = 3,24**Comportamento do gráfico semelhante quando usado o ln(COBeps) scaled, porém rompendo o intervalo do OLS apenas nos últimos quantis.
q.05: (+)*q.10: (+)q.50: (-)q.90: (-)***q.95: (-)**
q.05: (-)q.10: (-)q.50: (+)q.90: (+)***q.95: (+)**
A competição afeta, ao nível de 1% (q.10), o custo do capital daquelas empresas em uma ambiente informacional previamente ruim.
RESULTADOS
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• Contribuições do artigo:1. Evidências de que os ECVs podem impactar o COC;2. A competição por informações de empresas não maduras (mais
opacas) é mais importante para redução do COC das empresas que já têm um custo do capital alto (ambiente informacional ruim); e
3. É importante que as empresas estimulem a competição por suas informações, principalmente nas fases mais opacas informacionalmente do seu ciclo de vida.
CONSIDERAÇÕES FINAIS
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CONSIDERAÇÕES FINAIS• Principais limitações:
1. Os resultados devem ser analisados e utilizados com cautela, devido à limitação amostral;
2. A limitação amostral foi, em grande parte, fruto da baixa quantidade de empresas com cobertura de analistas.• É possível utilizar modelos de previsão dos EPSs (e.g. HOU et al.,
2012), contudo seria uma proxy estimada sendo explicada por outras proxies que são observadas.
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QUANDO A COMPETIÇÃO POR INFORMAÇÕES DE EMPRESAS NÃO
MADURAS REDUZ SEU CUSTO DO CAPITAL?Edilson Paulo
Universidade Federal da Paraí[email protected] ccsa.ufpb.br/ppgcc
Luiz Felipe de Araújo Pontes GirãoUniversidade Federal da Paraíba
OBRIGADO PELA ATENÇÃO!