1 sumÁrio i – introduÇao

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SUMÁRIO

I – INTRODUÇAO................................................................................................................. 10

1.1 – APRESENTAÇÃO ........................................................................................................ 10

1.2 – OBJETIVOS .................................................................................................................. 14

1.3 – QUESTÃO DE PESQUISA .......................................................................................... 15

1.4 – RELEVÂNCIA DO TEMA .......................................................................................... 15

1.5 – METODOLOGIA ......................................................................................................... 18

II – REVISÃO DA LITERATURA ...................................................................................... 20

2.1 - EBITDA .......................................................................................................................... 20

2.2 – VANTAGENS E DESVANTAGENS DO USO DO EBITDA ................................... 28

2.2.1 – O USO EBITDA EM SEGMENTOS INDUSTRIAIS ............................................. 28

2.2.2 – O USO DO EBITDA NA ANÁLISE OPERACIONAL DA EMPRESA ................ 29

2.2.3 – O USO DO EBITDA NA COMPARAÇÃO ENTRE EMPRESAS ........................ 30

2.2.4 – O USO DO EBITDA COMO COMPLEMENTO ÀS DEMONSTRAÇÕES

FINANCEIRAS E A OUTROS INDICADORES ............................................................... 33

2.2.5 – O USO DO EBITDA COMO UMA ESTIMATIVA DO FLUXO DE CAIXA ...... 34

2.2.6 – O EBITDA E A SUA FÓRMULA DE CÁLCULO ................................................. 35

2.2.7 – O EBITDA E A MANIPULAÇÃO DE SEU CÁLCULO ....................................... 36

2.2.8 – O EBITDA E SUA INSUFICIÊNCIA INFORMATIVA ........................................ 37

2.2.9 – O USO DO EBITDA EM DECISÕES DE INVESTIMENTO ................................ 40

2.2.10 – O EBITDA E SEU USO INDISCRIMADO .......................................................... 41

2.3 – MODELAGENS HIERÁRQUICA DE TRÊS NÍVEIS COM MEDIDAS

REPETIDAS ........................................................................................................................... 43

III – MÉTODO ....................................................................................................................... 49

3.1 – AMOSTRAGEM ........................................................................................................... 49

2

3.2 – BANCO DE DADOS ..................................................................................................... 49

3.2.1 – SETOR “ENERGIA” ............................................................................................... 53

3.2.2 – SETOR “QUÍMICO E PETROQUÍMICO” ............................................................. 56

3.2.3 – SETOR “SIDERURGIA E METALURGIA” .......................................................... 58

3.2.4 – SETOR “BENS DE CONSUMO” ........................................................................... 60

3.2.5 – SETOR “VAREJO” .................................................................................................. 62

3.2.6 – SETOR “ATACADO” ............................................................................................. 63

3.2.7 – SETOR “SERVIÇOS” .............................................................................................. 65

3.2.8 – SETOR “TELECOMUNICAÇÕES” ....................................................................... 67

3.2.9 – SETOR “INDÚSTRIA DA CONSTRUÇÃO” ......................................................... 69

3.2.10 – SETOR “PRODUÇÃO AGROPECUÁRIA” ......................................................... 70

3.2.11 – SETOR “TRANSPORTE” ..................................................................................... 72

3.2.12 – SETOR “ELETROELETRÔNICO” ....................................................................... 74

3.2.13 – SETOR “MINERAÇÃO” ....................................................................................... 75

3.2.14 – SETOR “AUTO-INDÚSTRIA” ............................................................................. 77

3.2.15 – SETOR “PAPEL E CELULOSE” .......................................................................... 78

3.2.16 – SETOR “BENS DE CAPITAL” ............................................................................. 80

3.2.17 – SETOR “FARMACÊUTICO” ............................................................................... 81

3.2.18 – SETOR “TÊXTIL” ................................................................................................. 83

3.2.19 – SETOR “INDÚSTRIA DIGITAL” ........................................................................ 84

3.2.20 – SETOR “COMUNICAÇÕES” ............................................................................... 86

3.2.21 – SETOR “DIVERSOS” ........................................................................................... 87

3.3 – DEFINIÇÃO DAS VARIÁVEIS .................................................................................. 89

3.3.1 – MARGEM DO EBITDA .......................................................................................... 89

3.3.2 – SETORES ................................................................................................................. 90

3.3.3 – FIRMAS ................................................................................................................... 92

3.4 – MODELO HIERÁRQUICO LINEAR e EBITDA..................................................... 92

IV – ANÁLISE DOS RESULTADOS .................................................................................. 98

V – CONSIDERAÇÕES FINAIS........................................................................................ 101

VI – REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ....................................................................... 104

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VII – APÊNDICES ............................................................................................................... 110

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LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS

EVA: Economic Value Added

EBITDA: Earnings Before Interests, Taxes, Depreciation and Amortization

LAJIDA: Lucro Antes dos Juros, Impostos (sobre o lucro), Depreciações e Amortizações

HLM: Hierarchical Linear Modeling

FASB: Financial Accounting Standards Board

IR: Imposto de Renda

GAAP: Generally Accepted Accounting Principles

SEC: Securities and Exchange Commission

ROA: Return on Assets

BBR: Brazilian Business Review

CMV: Custo das Mercadorias Vendidas

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LISTA DE QUADROS

QUADRO 1: DEMONSTRAÇÕES FINANCEIRAS (ADAPTADO DE MARTINS, 1998) 23

QUADRO 2: ETAPAS DE CÁLCULO DO EBITDA (ADAPTADO DE VASCONCELOS,

2001) ................................................................................................................................. 25

QUADRO 3: COMO SE CALCULA O EBITDA (ADAPTADO DE MARTINS, 1998) ...... 25

QUADRO 4: RESUMO DOS TOTAIS DE FATURAMENTO BRUTO E EBITDA, POR

ANO (VALORES EM R$ MIL – NOMINAIS). .............................................................. 51

QUADRO 5: SETORES E QUANTIDADES DE EMPRESAS POR SETOR. ...................... 53

QUADRO 6: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR “ENERGIA” ................. 54

QUADRO 7: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR “QUÍMICA E

PETROQUÍMICA” ........................................................................................................... 56

QUADRO 8: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR “SIDERURGIA E

METALÚRGICA” ............................................................................................................ 58

QUADRO 9: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR “BENS DE CONSUMO”

........................................................................................................................................... 60

QUADRO 10: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR “VAREJO” ................. 62

QUADRO 11: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR “ATACADO” ............. 64

QUADRO 12: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR “SERVIÇOS” ............. 65

QUADRO 13: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR

“TELECOMUNICAÇÕES” ............................................................................................. 67

QUADRO 14: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR “INDÚSTRIA DA

CONSTRUÇÃO” .............................................................................................................. 69

QUADRO 15: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR “PRODUÇÃO

AGROPECUÁRIA” ......................................................................................................... 70

QUADRO 16: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR “TRANSPORTE” ....... 72

QUADRO 17: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR

“ELETROELETRÔNICO” ............................................................................................... 74

QUADRO 18: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR “MINERAÇÃO” ......... 75

QUADRO 19: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR “AUTO-INDÚSTRIA”77

QUADRO 20: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR “PAPEL E CELULOSE”

........................................................................................................................................... 78

QUADRO 21: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR “BENS DE CAPITAL”

........................................................................................................................................... 80

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QUADRO 22: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR “FARMACÊUTICO” . 81

QUADRO 23: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR “TÊXTEIS” ................. 83

QUADRO 24: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR “INDÚSTRIA

DIGITAL” ......................................................................................................................... 84

QUADRO 25: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR “COMUNICAÇÕES” . 86

QUADRO 26: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR “DIVERSOS” ............. 87

QUADRO 27: DECOMPOSIÇÃO DE VARIÂNCIA: MODELO NULO ............................. 98

QUADRO 28: DECOMPOSIÇÃO DE VARIÂNCIA: MODELO DE TENDÊNCIA LINEAR

SEM EFEITOS ALEATÓRIOS ....................................................................................... 99

QUADRO 29: DECOMPOSIÇÃO DE VARIÂNCIA: MODELO DE TENDÊNCIA LINEAR

COM EFEITOS ALEATÓRIOS .................................................................................... 100

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LISTA DE GRÁFICOS

GRÁFICO 1: EVOLUÇÃO DO FATURAMENTO BRUTO E DO EBITDA ....................... 51

GRÁFICO 2: EVOLUÇÃO DA MARGEM MÉDIA DO EBITDA ....................................... 52

GRÁFICO 3: EVOLUÇÃO DO FATURAMENTO BRUTO E DO EBITDA DO SETOR

“ENERGIA” ..................................................................................................................... 55

GRÁFICO 4: EVOLUÇÃO DA MARGEM ANUAL MÉDIA DO EBITDA DO SETOR

“ENERGIA” ..................................................................................................................... 55


“QUÍMICA E PETROQUÍMICA” ................................................................................... 57


“QUÍMICA E PETROQUÍMICA” ................................................................................... 57


“SIDERURGIA E METALURGIA” ................................................................................ 59


“SIDERURGIA E METALURGIA” ................................................................................ 59


“BENS DE CONSUMO” ................................................................................................. 61


“BENS DE CONSUMO” ................................................................................................. 61


“VAREJO” ........................................................................................................................ 62


“VAREJO” ........................................................................................................................ 63


“ATACADO” ................................................................................................................... 64


“ATACADO” ................................................................................................................... 65


“SERVIÇOS” .................................................................................................................... 66


“SERVIÇOS” .................................................................................................................... 67



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“INDÚSTRIA DA CONSTRUÇÃO” ............................................................................... 69


“INDÚSTRIA DA CONSTRUÇÃO” ............................................................................... 70


“PRODUÇÃO AGROPECUÁRIA” ................................................................................. 71


“PRODUÇÃO AGROPECUÁRIA” ................................................................................. 72


“TRANSPORTE” ............................................................................................................. 73


“TRANSPORTE” ............................................................................................................. 73






“MINERAÇÃO” ............................................................................................................... 76


“MINERAÇÃO” ............................................................................................................... 77


“AUTO-INDÚSTRIA” ..................................................................................................... 77


“AUTO-INDÚSTRIA” ..................................................................................................... 78


“PAPEL E CELULOSE” .................................................................................................. 79


“PAPEL E CELULOSE” .................................................................................................. 79


“BENS DE CAPITAL” ..................................................................................................... 80


“BENS DE CAPITAL” ..................................................................................................... 81

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“FARMACÊUTICO” ....................................................................................................... 82


“FARMACÊUTICO” ....................................................................................................... 82


“TÊXTIL” ......................................................................................................................... 83


“TÊXTIL” ......................................................................................................................... 84


“INDÚSTRIA DIGITAL” ................................................................................................ 85


“INDÚSTRIA DIGITAL” ................................................................................................ 85


“COMUNICAÇÕES” ....................................................................................................... 86


“COMUNICAÇÕES” ....................................................................................................... 87


“DIVERSOS” ................................................................................................................... 88


“DIVERSOS” ................................................................................................................... 88

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I – INTRODUÇAO

1.1 – APRESENTAÇÃO

A gestão empresarial necessita de parâmetros e métricas que possibilitem ao gestor a mais

adequada decisão a ser tomada. Isto pode ser feito de várias formas e a contabilidade assume

um papel elementar neste propósito. Embora o sistema contábil ainda possa trazer dúvidas

quanto a sua real efetividade, ele ainda serve de sustentáculo para as empresas que visam à

maximização de seus objetivos, sejam estes lucrativos ou não. Dessa forma, a contabilidade,

ainda que questionada, objetiva fornecer os subsídios que um administrador precisa para a

análise econômico-financeira de empresas, por meio de suas demonstrações financeiras.

A contabilidade, portanto, surge em um âmbito crucial para o individuo “gestor”, por

conseqüência para a empresa e finalmente para a sociedade como um todo. As demonstrações

contábeis fornecem uma visão de amplo espectro, oferecendo a mensuração dos elementos

patrimoniais, econômicos e financeiros. Estes elementos, uma vez diante dos olhos de um

gestor, por si só podem “estimular” uma reação para uma tomada de decisão. No entanto,

muitas vezes as demonstrações financeiras necessitam de adaptações consonantes ao modelo

de gestão de cada empresa ou cada gestor. Com isto, conclui-se que, embora exista certa

padronização nas demonstrações contábeis, é com muita freqüência que surge a necessidade

de novas adaptações ou modificações do produto resultante das demonstrações contábeis. Isto

ocorre pelo fato de cada administrador ou cada empresa possuírem seus modelos de gestão

próprios, fato este que decorre de suas formações idiossincráticas. Assim, o administrador,

diante das demonstrações contábeis, pode adaptar estes números padronizados de acordo com

suas preferências ou necessidades. Neste momento então, surgem os indicadores financeiros.

Os indicadores financeiros surgem em função da necessidade de se olhar de forma mais

específica para um determinado ponto dentro do desempenho econômico, financeiro ou

patrimonial de uma empresa. A utilidade dos indicadores financeiros é muitas vezes abreviar

inferências sobre determinada situação e isto pode auxiliar no processo de tomada de decisão.

A tomada de decisão neste instante passa a ser municiada pela possibilidade de comparação

entre um período de outro, isto é, com os indicadores, torna-se possível avaliar a evolução de

uma determinada situação em função da própria evolução do indicador. O fator tempo entra

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em cena e, conjuntamente às medidas oferecidas pelo indicador financeiro, permite ao

administrador contar com o desempenho passado para tomar decisões no momento atual que

serão verificadas no momento futuro, este que por sua vez, quando acontecer, dirá se as

decisões tomadas no presente foram as mais adequadas ou não.

No mundo empresarial, a presença dos indicadores financeiros é absolutamente certa.

Seguramente, uma empresa bem administrada se vale deles, embora não exista uma receita

única e definitiva de quais indicadores devem ser utilizados e como devem ser utilizados.

Expandindo a questão dos indicadores financeiros do mundo empresarial para o mundo

acadêmico, observa-se uma pesquisa muito freqüente e robusta. Muitos pesquisadores

realizam estudos e experimentos por meio de indicadores financeiros.

Tal como o estudo de Costa, Monteiro e Botelho (2004), no qual dizem que estudos empíricos

recentes, realizados no cenário acadêmico nacional brasileiro, ressaltam a importância e a

necessidade de pesquisas que analisem a representatividade de indicadores econômicos e

financeiros na avaliação do desempenho de empresas como, por exemplo, o trabalho de

Okimura e Sousa (2004), onde se verificou que a relação do indicador EVA, Economic Value

Added, com o retorno das ações é maior do que a relação existente do retorno das ações com o

lucro líquido.

Ainda de acordo com Assaf Neto (2003) apud Costa, Monteiro e Botelho (2004), a análise

econômico-financeira de empresas, por meio de suas demonstrações financeiras, constitui-se

numa importante área de estudo da contabilidade. Assim é necessário saber como os

indicadores econômico-financeiros podem auxiliar o gestor no processo de tomada de

decisão. O trabalho dos autores procurou contribuir com a teoria, com as empresas e com a

sociedade em geral na procura de relacionamentos entre as variáveis utilizadas em análises

econômico-financeiras das empresas brasileiras do setor de energia elétrica.

Na pesquisa de Cristiano e Sachuk (2004), os autores aplicaram os indicadores econômico-

financeiros no mercado de varejo e também no mercado tradicional realizando um estudo de

caso nas Lojas Americanas S/A e Americanas.com Comércio Eletrônico S/A.

Apesar da quantidade de indicadores financeiros e da liberdade para a utilização deles, alguns

cuidados devem ser tomados para que não haja “demasiada confiança” que possa acarretar em

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decisões equivocadas, causando danos e prejuízos. Tal como afirma Assaf Neto (2003),

quando menciona que deve haver cuidado para não se estudar algum índice isolado e a partir

dele tomar decisões ou formular conclusões sem antes verificar o comportamento dos outros

índices relacionados que irá complementá-lo. Mesmo com a análise de um grupo de índices

complementares deve-se fazer uma comparação temporal e setorial dos indicadores.

Ainda sobre os cuidados que devem ser tomados na utilização de indicadores financeiros,

Assaf Neto (2003) afirma que a comparação temporal deve ser feita com índices, pelo menos,

dos últimos três anos da empresa, tendo a finalidade de tornar a análise dinâmica e confirmar

se os objetivos da administração foram alcançados. Já a comparação setorial consiste em se

confrontar os indicadores da empresa em questão com os indicadores de seus concorrentes e

também com os indicadores médios do setor em que está inserida a empresa e os indicadores

médios de mercado.

Conforme Vasconcelos (2001a), a busca por indicadores econômicos e financeiros para apoio

ao processo decisorial têm crescido nos últimos tempos, o que consagra a abordagem

comportamental da contabilidade. A previsão do comportamento dos elementos patrimoniais

impõe a análise do ambiente no qual os fenômenos ocorrem. Embora a dinâmica ambiental se

incumba de gerar padrões de mercado, cada empreendimento tem suas peculiaridades

comportamentais, ensejadas por um complexo de relações de natureza lógica. Relações

lógicas tais que, transcendem o ambiente organizacional interno.

Este trabalho também utilizará indicadores financeiros, mais precisamente o EBITDA, que se

trata de uma sigla da denominação em inglês Earnings Before Interests, Taxes, Depreciation

and Amortization, traduzindo-se para a língua portuguesa seria LAJIDA, isto é, Lucro Antes

dos Juros, Impostos (sobre o lucro), Depreciações e Amortizações.

A definição mais objetiva indica que o EBITDA é o caixa gerado pelos ativos genuinamente

operacionais (MARTINS, 1998). Isto se deve ao fato do lucro antes dos juros (tanto receitas

como despesas financeiras), do Imposto de Renda e da Contribuição Social sobre o Lucro e

antes das depreciações e amortizações, corresponde ao potencial de caixa que o ativo

operacional de uma empresa é capaz de produzir, antes inclusive de considerar o custo de

qualquer capital tomado emprestado.

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A despeito do fato de que no meio empresarial o EBITDA ser largamente calculado e

utilizado, muito se tem posto em questão a sua real efetividade informativa. Segundo alguns

autores, o uso EBITDA apresenta muitas utilidades, mas também recebe muitas críticas por

conta de muitas fragilidades.

Dentre as maiores críticas apontadas pela literatura ao EBITDA, destaca-se o fato do

indicador não levar em consideração outros pontos chaves de um negócio e exclusivamente

focalizar a geração de caixa operacional, como sendo este o único fator determinante para

uma avaliação empresarial. Algumas dessas críticas apontam que o indicador ignora pontos

que autores consideram elementares na existência de uma empresa, tais como a necessidade

de caixa para o crescimento do “contas a receber”; a necessidade de caixa para o crescimento

dos estoques; o fato de juros e impostos, muitas vezes, representarem uma prioridade que

devem ser pagos antes de qualquer coisa; o fato de que uma empresa com dívidas, ou paga

juros ou chegará à falência; o fato de que se uma empresa está incorrendo em lucros, ela paga

imposto de renda ou enfrentará o fisco; e no processo de Valuation, mudanças na direção dos

resultados operacionais (KING, 2001). Além disso, também é dito que o EBITDA ignora

fatores fundamentais do desempenho econômico-financeiros, tais como: vinculação do uso do

capital empregado na atividade; o custo de oportunidade do acionista; o impacto do custo do

capital no resultado obtido e a integração dos dirigentes e gestores aos princípios da

meritocracia; e seu uso generalizado permite que empresas que o adotam podem distribuir

resultados que não representam geração de valor, mas lucro e que pode estar destruindo a

riqueza dos acionistas (MALVESSI, 2006).

Apesar dos pontos negligentes acima relatados, o EBITDA tem pontos fortes. Dentre as

utilidades mais destacadas na literatura surgem o fato do indicador informar o desempenho da

empresa na atividade e o grau de cobertura do resultado em relação às despesas financeiras;

reportar o reflexo das estratégias de mercado adotadas; servir de parâmetro para

conhecimento do valor da empresa: quanto maior a capacidade da empresa em gerar caixa,

maior será seu valor para o mercado assim como, quanto maior o EBITDA em relação aos

recursos investidos, melhor a qualidade da gestão (monitoramento da eficácia da gestão);

referenciar a base de cálculo para pagamento de bônus a empregados; atender as exigências

da globalização, uma vez que não é afetado pelas diferenças de legislações fiscais ou pelo

emprego de diferentes métodos de depreciação; facilitar a feitura de comparações, inclusive

entre empresas sediadas em países diferentes (VASCONCELOS, 2001). Além disso, avalia o

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risco financeiro de emprestar; verifica a capacidade da empresa para suportar níveis

estabelecidos de endividamento versus a capacidade e risco de receber; compara empresas;

subsidia decisões de investimento; e subsidia decisões de empréstimo (MALVESSI, 2006).

Além de uma revisão introdutória que compreenderá rever a história, os estágios da utilização,

os porquês e os não porquês da utilização e o que os principais autores do tema pensam sobre

o EBITDA, este estudo buscará descrever o comportamento deste indicador sob os efeitos do

tempo, empresas e setores. Além disso, o estudo buscará uma validação de uma afirmação

acerca de uma das utilidades do EBITDA – a comparação entre empresas.

1.2 – OBJETIVOS

Este estudo tem os seguintes objetivos:

A literatura aponta que uma das utilidades do EBITDA é sua capacidade de comparação entre

empresas congêneres, dentro de um mesmo setor. O objetivo maior deste trabalho é observar

os comportamentos dos EBITDAs de empresas de um mesmo setor ao longo do tempo. As

respostas que serão obtidas podem indicar se de fato o EBITDA pode ser útil (ou não) para a

comparação de empresas similares, que atuem em um mesmo setor.

Para o alcance do propósito acima, a pesquisa será dividida em quatro objetivos:

1) De forma mais abrangente e iniciadora para a pesquisa, um dos objetivos será o de revisar a

história, os porquês e os não porquês da utilização e o que os principais autores do tema

argumentam sobre o EBITDA. Este objetivo é importante em função da controvérsia existente

quanto à utilidade geral do indicador, além disso, irá expor as opiniões dos defensores e não-

defensores do EBITDA, colocando-as frente a frente;

2) Em um primeiro plano de análise empírica, o objetivo será verificar como é o

comportamento do EBITDA de cada empresa sob o efeito do fator “tempo”, isto é, observar

como o fator “tempo” influencia e determina o comportamento do indicador. Em outras

palavras, a busca é entender se com o passar dos anos o indicador sofre algum impacto por

isso.

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3) Em um segundo plano de análise empírica, o objetivo será verificar como é o

comportamento do EBITDA de cada empresa sob o efeito do fator “firma”, isto é, observar

como o fator “firma” influencia e determina o comportamento do indicador;

4) Em um terceiro plano de análise, as empresas estarão agrupadas em seus respectivos

setores de atuação. O objetivo será verificar como se comportam os EBITDAs das empresas

dentro dos setores sob o efeito do tempo, isto é, observar como o fator “setor” influencia e

determina o comportamento do indicador.

Neste nível de análise, acredita-se que haverá fundamento suficiente para o alcance do

objetivo maior do trabalho.

1.3 – QUESTÃO DE PESQUISA

Em consonância aos objetivos desta pesquisa, algumas questões de pesquisa surgem e

auxiliam no direcionamento do trabalho.

1) Há diferenças no EBITDA entre empresas ao longo do tempo?

2) Há diferenças no EBITDA, ao longo do tempo, entre empresas do mesmo setor?

3) Há diferenças no EBITDA, ao longo do tempo, entre empresas de setores diferentes?

4) Qual é o impacto do tempo na evolução do EBITDA entre empresas do mesmo setor e de

setores diferentes?

As questões de pesquisa norteiam os objetivos deste trabalho. Ao se buscar evidências sobre o

comportamento do EBITDA sob o efeito do tempo, empresas e setores, busca-se, na

realidade, saber se de fato há diferenças no indicador resultante dos efeitos destas variáveis,

além de ratificar ou não a utilidade do indicador para a comparação de empresas.

1.4 – RELEVÂNCIA DO TEMA

Tentando contribuir com a pesquisa cientifica, este estudo se propõe a verificar como se

comporta o EBITDA sob as influências dos fatores tempo, empresa e setor. Dessa forma, o

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indicador assume papel central no trabalho. A justificativa para a utilização do EBITDA nesta

pesquisa encontra raízes nos seguintes pontos:

1) A utilização e importância do EBITDA no meio empresarial:

Não é difícil encontrar nos meios de comunicação notícias sobre empresas com

a utilização deste indicador, tais como ilustram os exemplos abaixo:

- Receita e Ebitda da Telefônica caem no trimestre

por IT Web - 11 de novembro de 2009

Companhia conseguiu, entretanto, ampliar número de clientes banda larga,

mesmo com proibição da venda dos Speedy

A Telefônica divulgou seus resultados financeiros referentes ao terceiro

trimestre fiscal de 2009. No período, a companhia assistiu sua receita cair 4,6%

em relação ao mesmo período do ano passado, ficando em R$ 3,9 bilhões. Na

mesma comparação, o EBITDA da empresa, que é o lucro antes de

amortização, depreciação e impostos, sofreu forte redução de 14%, totalizando

R$ 1,4 bilhão.

- Lucro da CSN cai; Usiminas sai de lucro para prejuízo

por G/Pac Gira Mundo - 14 de maio de 2009

São Paulo - A Companhia Siderúrgica Nacional (CSN) registrou lucro líquido

de R$ 369 milhões no primeiro trimestre deste ano, o que representa uma

queda de 52% ante o registrado em igual período do ano passado.

Nos três primeiros meses de 2009, o EBITDA (sigla em inglês para lucro antes

de juros, impostos, depreciações e amortizações) da companhia totalizou R$

681 milhões, com recuo de 47%, na mesma base de comparação, e a receita

líquida ficou em R$ 2,444 bilhões, 19% inferior ao verificado nos três

primeiros meses de 2008. Os dados são consolidados.

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A Usiminas registrou prejuízo de R$ 111,876 milhões no primeiro trimestre

deste ano, ante um lucro líquido de R$ 712,924 milhões no mesmo período do

ano passado.

No período entre janeiro e março de 2009, o EBITDA da companhia caiu 73%,

ante iguais meses de 2008, para R$ 332,158 milhões. A receita líquida da

companhia no período caiu 25%, na mesma base de comparação, passando de

para R$ 2,67 bilhões.

Os exemplos evidenciam a divulgação de importantes variações nos números e

indicadores financeiros das empresas em questão, tais como a receita e o lucro

líquido, seguidos de informações sobre a variação do EBITDA. Isto promove o

indicador a um patamar elevado de importância no meio empresarial.

2) No próprio questionamento que repousa sobre a real capacidade informativa do

EBITDA.

Muito se põe em questão se o EBITDA realmente deve ter a importância que

lhe é atribuída. A pesquisa cientifica mostra que há muitas restrições sobre a

utilização deste indicador. Muitos críticos expõem que há um excesso de

confiança nos números que o indicador sugere para tomada de importantes

decisões.

Além da importância de se entender como se comporta o EBITDA diante dos fatores tempo,

firma e setor, outra justificativa para o desenvolvimento deste trabalho é que muito se

escreveu sobre a utilidade que o indicador possui na comparação entre empresas, entretanto,

ainda não se verificou na literatura e, tampouco se observou estatisticamente, como os

números se comportam de fato, isto é, muito se falou sobre seu uso com o propósito

comparativo entre empresas, mas pouco aprofundamento estatístico foi desenvolvido sobre

isto e este trabalho se propõe a estudar a questão sob este prisma, fato que poderá contribuir

com conclusões mais esclarecedoras sobre a utilidade comparativa do EBITDA, além disso,

reafirmará ou não sua utilização sob este formato.

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1.5 – METODOLOGIA

Conforme Gil (1989) apud Pimentel (2006), há três grupos de pesquisa que são classificadas

em conformidade com seus objetivos: pesquisas exploratórias, descritivas e explicativas.

Pesquisas exploratórias objetivam proporcionar maior contato com o problema, buscando

explicitá-lo ou criar hipóteses sobre ele. Dessa forma, busca-se um aprimoramento de idéias

ou a descoberta de intuições.

Pesquisas descritivas têm como objetivo descrever características de determinada população

ou fenômeno ou, então, o estabelecimento de relações entre variáveis. Algumas pesquisas

descritivas vão além da simples identificação da existência de relações entre variáveis,

pretendendo determinar a natureza da relação. Neste caso, tem-se uma pesquisa descritiva que

se aproxima da explicativa. Mas há pesquisas quem embora, definidas como descritivas a

partir de seus objetivos, acabam servindo mais para proporcionar uma nova visão do

problema, o que se aproxima das pesquisas exploratórias

Pesquisas explicativas têm como preocupação central identificar os fatores que determinam

ou que contribuem para a ocorrência dos fenômenos.

Esta pesquisa pode ser classificada como uma pesquisa descritiva, uma vez que objetiva

encontrar como se dão as relações entre a variável dependente EBITDA e os fatores tempo,

firma e setor.

O estudo consistirá na obtenção da base de base da revista Melhores e Maiores durante o

período de 2003 a 2007, cinco anos. Para cada ano, são elencadas 500 empresas, podendo

haver exclusões, inclusões ou repetições de empresas ao longo dos cinco anos. O critério de

escolha das empresas seguirá os seguintes parâmetros;

a) Uma empresa, para fazer parte da base de dados da pesquisa, deverá estar presente pelo

menos em dois dos cincos anos do universo; e

b) Uma empresa, para fazer parte da base de dados da pesquisa, deverá ter publicado o valor

monetário de seu EBITDA e de seu Faturamento Bruto;

19

c) As empresas serão agrupadas pelos seus setores de atuação.

A metodologia utilizada será o HLM, Hierarchical Linear Modeling, que traduzido para a

língua portuguesa seria Modelagem Hierárquica Linear. A modelagem hierárquica linear que

é um nome para a classe de modelagens de abordagens que passa, entre outras, modelagens

multiníveis. Segundo Gelman (2006), a modelagem multinível é uma generalização dos

métodos de regressão e, como tal, pode ser usada para uma variedade de propósitos, incluindo

a predição, redução de dados e inferências causais de experimentos e estudos observacionais.

Se comparada com a regressão clássica a modelagem multinível é quase sempre um

incremento, mas varia em níveis: para predição a modelagem multinível pode ser essencial,

para a redução de dados ela pode ser útil e para inferências causais ela pode ajudar.

20

II – REVISÃO DA LITERATURA

2.1 - EBITDA

Segundo Greenberg (1998), o EBITDA surgiu nos anos 60, mas somente entrou em voga com

os “leverages buy-outs” dos anos 80. Tornou-se o método de “valuation” das empresas de

cabo e mídia mais alavancadas, onde ganhos reais eram difíceis de acontecer. Tornou-se

especialmente popular em empresas que experimentam obtenção de controles de outras

empresas.

Conforme Coelho (2004), o EBITDA ganhou notoriedade na década de 70. Era usado como

uma medida temporária, para analisar somente o período que uma companhia, investindo em

infra-estrutura, iria levar para prosperar no longo prazo. Na tentativa de expurgar itens que

não eram diretamente resultantes das atividades básicas, muitos gestores pensaram ser

possível realizar uma análise mais exata e uma comparação das “principais operações” das

empresas, pois teriam uma medida de desempenho futuro a partir de uma “demonstração

modificada de fluxo de caixa”.

Conforme Mc Clure (2006), o EBITDA tornou-se proeminente em meados dos anos 80

quando os investidores examinaram empresas em perigo que precisavam de reestruturação

financeira. Estes investidores usavam o EBITDA para rapidamente calcular se estas empresas

poderiam trazer retornos. Banqueiros promoveram o EBITDA como uma ferramenta para

determinar se uma empresa poderia cobrir seu passivo no curto prazo de um ou dois anos.

Pelo menos em teoria, olhar para a taxa de cobertura do EBITDA sobre as despesas

financeiras poderia dar ao investidor um senso de se uma empresa poderia cobrir pagamentos

mais pesados de despesas financeiras após a reestruturação. O uso do EBITDA se estendeu

para uma larga faixa de negócios. Seus defensores argumentam que ele oferece uma reflexão

mais clara das operações pela exclusão de despesas que podem obscurecer como a empresa

está realmente desempenho suas funções.

Despesas financeiras, que são largamente uma função das escolhas financeiras da gestão, são

ignoradas. Impostos são deixados de lado porque eles podem amplamente variar dependendo

das aquisições e perdas dos primeiros anos; esta variação pode distorcer o lucro líquido.

Finalmente, o EBITDA remove os julgamentos arbitrários e subjetivos que podem ir para

21

dentro calculando a depreciação e amortização, tal como vidas úteis, valores residuais e vários

métodos de depreciação. Eliminando estes itens, o EBITDA faz a comparação da saúde

financeira de várias empresas ficar facilitada. Ele também é útil para avaliar empresas com

estruturas de capitais, taxa de impostos e políticas de depreciação diferentes. Ao mesmo

tempo, o EBITDA oferece ao investidor um senso de quanto dinheiro uma empresa jovem ou

reestruturada pode gerar antes que tenha que lidar com credores e o fisco.

Uma das maiores razões para a grande popularidade do EBITDA é que ele mostra mais lucros

do que somente os lucros operacionais. Ele se tornou a métrica de escolha para empresa

altamente alavancas em indústrias de capital intenso tais como cabo e telecomunicações, onde

os lucros são difíceis de serem alcançados algumas vezes. Uma empresa pode fazer sua figura

financeira mais atrativa pela persuasão do desempenho de seu EBITDA, mudando as atenções

dos investidores dos altos níveis de passivo e despesas indesejáveis para lucros.

Segundo Iço e Braga (2001), a propagação do uso do EBITDA teve seu maior impulso no

início do ano de 1997, quando as dívidas em dólar das empresas deram saltos consideráveis,

em função da maxidesvalorização do real e da elevação da taxa de juros. Estes fatos fizeram

com que um número pequeno de empresas fechasse seus exercícios “no azul”. Independente

disso, pouco se falou em prejuízo, uma vez que entrou em cena o indicador financeiro

EBITDA, que leva em conta o desempenho das operações e deixa de lado o chamado

resultado financeiro, considerado o calcanhar-de-aquiles das empresas nos pós-desvalorização

do Real.

Segundo Martins (1998), a sigla EBITDA corresponde, em inglês, a Earnings Before Interest,

Taxes, Depreciation and Amortization, ou seja, significa “Lucro Antes dos Juros, Impostos

(sobre o lucro), Depreciações e Amortizações, que em português ficaria “LAJIDA”.

Segundo o autor, este conceito de EBITDA corresponde, simplesmente, ao caixa gerado pelos

ativos genuinamente operacionais, afinal, o lucro antes dos juros (tanto receitas como

despesas financeiras), do Imposto de Renda e da Contribuição Social sobre o Lucro e antes

das depreciações e amortizações, corresponde ao potencial de caixa que o ativo operacional

de uma empresa é capaz de produzir, antes inclusive de considerar o custo de qualquer capital.

Dessa forma, o EBITDA não corresponde ao fluxo de caixa gerado fisicamente, uma vez que,

comumente, as vendas não são recebidas à vista e as despesas também não o são. Ele

representa o valor de caixa produzido pelos ativos, antes de consideradas as receitas e

22

despesas financeiras e após o recebimento de todas as receitas e pagamento de todas as

despesas.

Reforçando a conceituação acima, Vasconcelos (2001a) afirma que para ao EBITDA não se

pode empregar a expressão “geração efetiva de caixa operacional” muito menos fluxo

monetário, uma vez que o indicador proporciona uma leitura acerca do potencial desta

geração. Por retratar o “operacional da empresa”, o EBITDA é utilizado como aferidor de

desempenho na geração de recursos próprios decorrentes da atividade fim do negócio, razão

pela qual desconsidera em seu cômputo toda e qualquer receitas ou despesa não decorrente da

operação principal da empresa.

Para a autora, o significado da expressão “operacional” é fundamental para o entendimento do

EBITDA. O termo operacional está vinculado à regularidade das operações dentro de uma

empresa. Como operacional, entende-se um evento que ocorra com regularidade nas

operações de uma empresa. Entretanto, cabe uma ressalva no sentido de indicar que nem

todos os eventos operacionais são regulares, tais como aponta Vasconcelos (2001b) quando

exemplifica o pagamento de horas-extras nos períodos de pico na atividade. Este exemplo é

um evento de natureza operacional que não é regular, embora seja previsível, uma vez que se

projeta que nos períodos de maior atividade, um volume maior de horas de trabalho será

requerido. O mesmo ocorre com itens não operacionais, dessa forma, os fatores regularidade e

previsibilidade não são filtros qualificados para conceituar o termo “operacional”. A

expressão “operacional” está vinculada ao ciclo da atividade. Em outras palavras, a expressão

está vinculada à exploração do objeto da empresa. Dessa forma, todo fato ligado ao ciclo,

independente se previsível ou controlável, conclui a autora.

Seguindo Martins (1998), no Quadro 1 são apresentadas as demonstrações financeiras de

exemplo para o cálculo do EBITDA:

23

Quadro 1: Demonstrações Financeiras (Adaptado de Martins, 1998)

Conforme o quadro acima, segundo o autor, é possível ser observada uma das principais

razões da criação e utilização EBITDA: O lucro líquido de 100.286 é originado por deduções

de despesas financeiras e acréscimos de receitas financeiras que provocam, diretamente sobre

ele, efeitos fiscais. O EBITDA, por sua vez, procura chegar a um valor isento de efeitos

fiscais, principalmente por conta do objetivo de envolver somente itens operacionais. As

despesas financeiras são frutos da tomada de dinheiro emprestado por uma empresa. Dessa

forma, não são consideradas provenientes das atividades do negócio. De fato, são um extrato

de como uma empresa pode estar financiando suas atividades e por este motivo são excluídas

do cálculo do EBITDA.

Balanços

31/12/00 31/12/01

Caixa 48.000 48.000

Aplicações Financeiras 0 110.171

Clientes 300.000 300.000

Estoques 120.000 120.000

Imobilizado 500.000 500.000

Dep. Acumulada 0 -50.000

Imobilizado Líquido 500.000 450.000

Ativo 968.000 1.028.171

Fornecedores 120.000 120.000

Empréstimos 348.000 348.000

Capital 500.000 500.000

Lucros Acumulados 0 60.171

Passivo 968.000 1.028.171

Demonstrações do Resultado

2.001

Vendas 1.200.000

CMV -720.000

Lucro Bruto 480.000

Despesas Operacionais -240.000

Depreciação -50.000

Receitas Financeiras 1.440

Despesas Financeiras -41.760

Lucro Antes dos Tributos 149.680

IR e CS -49.394

Lucro Líquido 100.286

Demonstração das Mutações Patrimoniais

2.001

Patrimônio Líquido Inicial 500.000


Dividendos Pagos -40.115

Patrimônio Líquido Final 560.171

24

Segundo Vasconcelos (2001b) a exclusão das despesas financeiras decorre do fato destas não

fazerem parte do ciclo operacional do negócio (exceto para Instituições Financeiras), ou seja,

não serem ligadas ao seu objeto de exploração, e sim, à ação de captar recursos externos e ao

reflexo provocado pela variação cambial. Não é relevante preocupar-se com a forma como as

atividades foram financiadas quando a finalidade do usuário é verificar o desempenho

operacional.

Segundo Martins (1998), as receitas financeiras também serão excluídas do cálculo, pois são

frutos das sobras de caixa que são aplicadas no mercado financeiro, assim, não são

consideradas parte da operação do negócio, uma vez que as demonstrações acima

apresentadas são de uma empresa comercial. Outro fator que motivará a exclusão das receitas

financeiras é que o objetivo que se quer chegar com o EBITDA é observar a capacidade de

geração de caixa pelas operações de uma empresa. Portanto, deseja-se obter qual foi o lucro

antes da inclusão das receitas financeiras. Segundo Vasconcelos (2001b), as receitas

financeiras são excluídas do cálculo do EBITDA, pois não possuem vínculo com a atividade

principal. Consistem em aplicações de excedentes de caixa.

Conforme Martins (1998), no caso das depreciações e amortizações também serão excluídas

do cálculo do EBITDA pelo simples fato de não representarem movimentações no caixa no

período analisado, fato este que não interessa ao objetivo desejado, pois o que se quer saber é

qual é a capacidade de geração de caixa.

Para Vasconcelos (2001b), a exclusão da depreciação, exaustão ou amortização no cálculo do

EBITDA, deve-se ao fato destas não representarem desembolso de (saídas de caixa). Em

verdade, tanto a depreciação como a exaustão e amortização, em termos de raciocínio

financeiro, representam uma reintegração ao resultado de valores anteriormente

desembolsados. O EBITDA consiste no potencial de caixa gerado pelos ativos operacionais e

não caixa efetivo, exatamente pelo fato de parte das receitas pode não ter sido auferida à vista,

ou seja, pode estar nos “recebíveis”, assim como parte das despesas podem não ter sido pagar,

permanecendo nos “pagáveis” da empresa.

As etapas de cálculo da EBITDA são as seguintes, expostas pelo Quadro 2:

25

Quadro 2: Etapas de Cálculo do EBITDA (Adaptado de Vasconcelos, 2001)

Conforme Martins (1998), o cálculo do EBITDA é feito conforme o Quadro 3:

Quadro 3: Como se calcula o EBITDA (Adaptado de Martins, 1998)

Tal como aponta Martins (1998), no cálculo do EBITDA, é como se fosse introduzida uma

linha a mais na Demonstração de Resultado, que objetiva mostrar qual é o valor do potencial

de geração de caixa (portanto valores antes de se considerarem as depreciações) produzido

pelos ativos genuinamente operacionais (excluindo-se então as receitas financeiras que, neste

caso, não são o objetivo da empresa), sem os efeitos decorrentes da forma de financiamento

Etapas de Cálculo do EBITDA

Obtenção da DRE

Reordenamento da DRE

Adição do Valor Total da Depreciação e Receitas

Financeiras

Subtração das Despesas Financeiras

2.001

Vendas 1.200.000

CMV -720.000

Lucro Bruto 480.000

Despesas Operacionais -240.000

EBITDA 240.000

Depreciação -50.000

Receitas Financeiras 1.440

Despesas Financeiras -41.760

Lucro Antes dos Tributos 149.680

IR e CS -49.394


26

da empresa (portanto, excluindo-se também as despesas financeiras) e antes dos efeitos dos

tributos sobre o resultado (Imposto de Renda e Contribuição Social sobre o Lucro).

O valor do EBITDA no exemplo utilizado é de 240.000. Este valor informa que os ativos da

empresa geraram este potencial de caixa no período, embora pelo exemplo, possa ser visto

claramente que não foi somente o potencial gerado, mas também o próprio caixa, uma vez que

não houve incremento de contas a receber e contas a pagar. Dessa forma o caixa gerado pelas

operações é propriamente 240.000. Em outras palavras, o caixa gerado pelos ativos que

somavam 968.000 em 31/12/00 foi de 240.000. Neste momento, começa a ficar mais evidente

a possível utilidade do EBITDA. Uma empresa é vista pelo o que ela pode gerar de fluxos de

caixa e esta expectativa determina seu valor de mercado, logo, quanto maior o EBITDA em

relação ao investimento feita em uma empresa, mais bem valorizada está empresa será.

De acordo com Steiner (1979) apud Frezatti e Braga (2007), o EBITDA ao ser comparado

com demais indicadores apresenta as seguintes características em relação aos quesitos para

sua utilização no planejamento estratégico:

a) estar atrelado ao propósito da organização (missão e valores), contribuindo para que

se mova para o direcionamento correto. Objetivos neutros, sem contribuições reais ou

ainda conflitantes para tais elementos, são considerados inadequados. O EBITDA

atende ao quesito, não necessariamente relacionando-o com criação de valor, mas

pode ser um input;

b) passível de ser mensurado durante certo espaço de tempo, sem o que se torna

impossível avaliar de maneira objetiva se foi ou não atingido. O EBITDA atende ao

quesito, sendo definido o horizonte temporal necessário (anual, trimestral ou mensal);

c) factível no sentido de que será atingido, evitando objetivos não-realistas e que só

servem para desmotivar os gestores. No EBITDA a exeqüibilidade dos resultados

depende do gerenciamento e bom senso dos gestores. A metodologia em si é factível;

d) aceitável pelas pessoas da organização, pois deverá ser implementado a partir da

definição de responsabilidades. O EBITDA não indica nada que não seja aceito pelos

participantes;

27

e) flexível no sentido de que pode ser modificado, caso alguma contingência apareça.

Não significa que seja volátil, mas sim claro o suficiente para garantir direcionamento

aos profissionais. O método de cálculo do EBITDA é flexível para ser gerenciado

levando em conta as condições específicas da organização;

f) motivador, já que são as pessoas que irão desenvolver suas atividades e

proporcionar os resultados esperados. Dessa maneira, o grau de agressividade deve ser

dosado para obter o nível de motivação que se deseja. No caso do EBITDA, desde que

percebidos como factíveis e racionalmente aceitáveis, atrelados à avaliação de

desempenho individual, podem proporcionar motivação aos participantes.

g) passível de ser entendido em princípio, ao menos conceitualmente, é extremamente

desejável que seja simples e deve ser entendido com poucas palavras. O EBITDA é

relativamente mais simples de ser entendido do que os outros métodos.

h) passível de comprometimento por quem irá desenvolver ações para que seja

atingido. Em alguns casos, o comprometimento total sobre dado objetivo só é obtido

quando dois ou mais gestores trabalham juntos por serem (individualmente)

responsáveis parciais. No caso do EBITDA, a partir do entendimento e capacidade de

gerar impacto sobre o resultado, os gestores tendem a se comprometer com as metas

definidas.

i) a participação dos profissionais na sua definição é fundamental para que seja

validado. No caso do EBITDA depende da maneira como a organização envolve os

participantes no processo de gestão;

j) consistência de relacionamento entre os diversos objetivos (nos vários níveis

hierárquicos e na organização), já que cada área deve dispor de objetivos relacionados

com aqueles hierarquicamente priorizados. Proporciona possibilidade de

relacionamento entre os vários objetivos. O EBITDA pode proporcionar viés no que se

refere a ser uma proxy do fluxo de caixa operacional inadequado.

28

2.2 – VANTAGENS E DESVANTAGENS DO USO DO EBITDA

O EBITDA apresenta controvérsia sobre sua utilização e este fator foi o grande motivador

para a realização desta pesquisa. De um lado, o mercado empresarial, em sua grande maioria

adota o EBITDA como um indicador fundamental para uma séria de tomadas de decisões; de

outro lado, o meio acadêmico mostra que o indicador é limitado em sua capacidade

informativa e, conforme muitos autores, sua utilização é colocada em dúvida, embora existam

autores que defendam sua utilização. Esta dualidade de opiniões despertou o interesse pelo

estudo e aprofundamento sobre este indicador, com foco principal esteja na investigação da

utilização do EBITDA na comparação entre empresas. A seguir, serão apresentadas o que os

principais autores dizem sobre o indicador.

2.2.1 – O USO EBITDA EM SEGMENTOS INDUSTRIAIS

Uma das polêmicas sobre o EBITDA se assenta na questão da adequação setorial da

utilização do EBITDA. Em outras palavras, a questão seria se há algum segmento industrial

no qual o indicador teria melhor aderência. Há autores que defendem o uso do indicador em

indústrias que tenham empresas que necessitam de ativos de longa vida útil e intensa

utilização, tal como mencionam Stumpp (2000) que aponta o indicador como não sendo uma

boa ferramenta para empresas cujos ativos tem vidas mais curtas ou para empresas em

indústrias que enfrentam muitas mudanças tecnológicas. Favaro (2004) que indica que com

exceção de empresas que tenham como principio básico o conhecimento, tal como a

Microsoft®, os itens excluídos do EBITDA (em particular, compras de ativos fixos) tem um

grande impacto na rentabilidade econômica – uma medida da rentabilidade que leva em

consideração o custo do capital. Santos (2000) que argumenta que o EBITDA é uma

excelente ferramenta de medição para organizações que apresentem uma utilização intensiva

dos equipamentos (mínimo de vinte anos).

Alguns autores excluem a utilização do EBITDA em instituições financeiras. Vasconcelos

(2001 e 2001a) indica que a utilização do EBITDA não é uma técnica aplicável, de pronto,

para este tipo de instituições pelo fato das despesas financeiras incorporarem a atividade

principal do negócio, o que exigiria refinamentos adicionais sobre o lucro operacional.

Santana e Lima (2004) também apontam que o indicador não é aplicado em instituições

29

financeiras dado que as despesas financeiras nestas instituições fazem parte das operações

principais, logo, não devem ser excluídas.

Segundo Vasconcelos (2001), outro ponto a ser levado em conta é que a técnica deve ser

aplicada considerando-se o momento ou estágio atual do negócio (análise de contexto). Para

negócios afetados pela variação cambial, o EBITDA ganha relevância, o que também requer

do analista exames adicionais.

De fato, faz sentido a não utilizar o EBITDA em análises sobre instituições financeiras. A

exclusão das depreciações e amortizações dá o sentido à sua finalidade de observar a geração

de caixa operacional. Há um propósito para que estas exclusões ocorram e isto significa que

nas situações em que acontecem, estes valores têm impacto de peso nas empresas. Quando

estes valores pouco representam nas demonstrações contábeis (como é o caso das instituições

financeiras), é como se o EBITDA não precisasse ser observado, pois seu valor se

aproximaria muito do valor do lucro operacional, tal como afirma Martins (1998) ao dizer que

a diferença entre o lucro operacional e o EBITDA é exatamente o valor das depreciações e

amortizações. As exclusões das receitas e despesas financeiras reforçam ainda mais a não

utilização do indicador nas instituições financeiras, uma vez que estas fazem parte da

operação nestas situações.

Refletir sobre a não utilização do EBITDA em instituições financeiras faz com que surja um

pensamento semelhante à sua não utilização em empresas cujos ativos imobilizados não

tenham peso significativo em suas demonstrações pelo mesmo motivo de muito aproximar o

valor do lucro operacional ao valor do EBITDA.

2.2.2 – O USO DO EBITDA NA ANÁLISE OPERACIONAL DA EMPRESA

Segundo alguns autores o uso do EBITDA pode fornecer uma visão sobre o desempenho

operacional da empresa. Greenberg (1998) indica que o EBITDA supostamente oferece uma

imagem mais clara das operações da empresa por meio da remoção de despesas que podem

distorcer como os negócios realmente vão. Vasconcelos (2001) menciona o que EBITDA

informa o desempenho da empresa na atividade, assim como o grau de cobertura do resultado

em relação às despesas financeiras e reporta o reflexo das estratégias de mercado adotadas.

30

Coelho (2004) aponta que o EBITDA mede a eficiência de um empreendimento pela

potencial de geração de caixa deste desconsiderando a estrutura de ativos e passivos e os

efeitos fiscais.

É muito difícil imaginar uma análise operacional de um negócio sem que sejam observados

pontos elementares. A geração de caixa seguramente é um dos objetivos do acionista, no

entanto, é fundamental que se tenham claro quais são as condições para que este fluxo de

caixa seja alcançado. As fontes de financiamentos, o consumo dos ativos imobilizados e a

própria perspectiva de continuidade da empresa são alicerces nos quais a geração de caixa

será concebida, dessa forma, a informação que o EBITDA fornece é apenas o fim de uma

seqüência de ações prévias que precisam acontecer impreterivelmente, tais como a aplicação

de recursos no capital de giro do negócio. Obviamente, a informação gerada pelo EBITDA

possui demanda entre os usuários da informação contábil, entretanto, ela representa apenas

uma parte de um olhar sobre a eficiência empresarial.

2.2.3 – O USO DO EBITDA NA COMPARAÇÃO ENTRE EMPRESAS

A utilização do EBITDA na comparação de empresas é um dos focos principais desta

pesquisa e, dentre as utilidades apontadas na literatura, o potencial de comparação entre

empresa é um dos mais freqüentes. Para King (2001), o uso do indicador trata-se de uma

forma alternativa de analisar as empresas que tenham grandes investimentos e que estariam

operando com prejuízos. Para Coelho (2004) a essência do EBITDA não está correlacionada

com a precisão numérica, mas sim em consonância com a tempestividade e comparabilidade

da informação. Mc Clure (2006) diz que o EBITDA pode ser usado para analisar e comparar a

rentabilidade entre empresa e indústrias. Santos (2000) indica que o EBITDA, por eliminar os

efeitos dos financiamentos e das decisões meramente contabilísticas, sua utilização pode

fornecer uma boa análise comparativa, pois mede a produtividade e a eficiência do negócio.

Por fim, Santana e Lima (2004) apontam que por evidenciar a viabilidade dos negócios,

através da aferição da eficiência e produtividade, o EBITDA serve de base para avaliação de

empresas.

Segundo alguns autores, o fato do EBITDA excluir despesas financeiras, despesas de

depreciações e amortizações e despesas com impostos possibilita empresas de países

31

diferentes serem comparadas, pois os diferentes tratamentos contábeis locais em relação aos

itens excluídos são eliminados. Tal como afirma Vasconcelos (2001) que aponta que o

EBITDA atende as exigências da globalização, uma vez que não é afetado pelas diferenças de

legislações fiscais ou pelo emprego de diferentes métodos de depreciação, o que facilita a

feitura de comparações, inclusive entre empresas sediadas em países diferentes. Segundo a

autora, neste ponto o EBITDA tem uma vantagem em relação ao Lucro Líquido, uma vez que

a existência destes obstáculos (legislações locais) na formação do Lucro Líquido o

descredencia para construção de informações pertinentes ao desempenho operacional em

âmbito globalizado, razão pela qual o EBITDA tornou-se reconhecidamente uma eficaz

medida financeira globalizada.

Reforçando as afirmações, Coelho (2004) indica que a exclusão da depreciação em seu

computo (cálculo do EBITDA) permite um confronto em empresas em um nível global, uma

vez que se elimina a características locais de contabilização da depreciação. Para Santana e

Lima (2004), o EBITDA também representa uma medida globalizada por permitir a

comparação de dados entre empresas de diferentes países. Segundo Gradilone (2002), o

EBITDA não é afetado por variáveis específicas de cada país, tais como taxas de juro, regras

de depreciação e, principalmente, as complexas diferenças entre as leis tributárias.

Por outro lado, existem autores que não indicam a comparação global como uma virtude do

indicador. Stumpp (2000) aponta que o EBITDA não é um denominador comum para

convenções contábeis de outros países e ignora distinções na qualidade do fluxo de caixa

resultantes de diferentes políticas contábeis – nem todas as receitas são caixa. Para White,

Sondhi e Fried (1997) e Santos (2000), o EBTIDA ignora variação nos métodos contábeis e

assim ignora as distinções existentes na qualidade dos fluxos de caixa resultantes de

diferentes práticas contabilísticas (nem todas as receitas geram dinheiro em caixa).

De fato, não se pode afirmar que o EBITDA, ao ignorar as diferentes formas de

contabilização dos itens excluídos, faz com que os efeitos locais sejam neutralizados

permitindo assim uma comparação entre empresas de diferentes países. Há outros itens de

importância significativa em questão e que podem ter tratamentos diferentes de país para país.

Este é o caso do CMV (custo das mercadorias vendidas), que é afetado diretamente pelo

método de movimentação dos estoques. Estes, por sua vez, podem ter restrições legais de uso

como no caso do Brasil, onde é proibida a utilização do método UEPS (último que entra,

32

primeiro que sai). Dessa forma, há outras possibilidades de descompasso entre países em

relação a outros itens que compõe o EBITDA, ou seja, não se pode dizer que diferenças locais

são neutralizadas somente com as exclusões consideradas no cálculo do indicador.

Em se tratando da comparação entre empresas de um mesmo setor, muitos autores

corroboram com esta utilidade. Segundo Santana e Lima (2004) e Vasconcelos (2001a), o

EBITDA pode ser considerado com um benchmark financeiro na comparação entre empresas.

Ainda segundo Vasconcelos (2001a), o indicador evidencia a viabilidade dos negócios

(termômetro de eficiência e produtividade): O EBITDA é a variável mestra em avaliações de

empresas uma vez que reflete o puro desempenho do empreendimento no segmento

econômico. Existe uma tendência por parte dos analistas em recomendar negócios com

empresas que apresentem EBITDA positivo, afinal quanto maior a geração de recursos via

operações da empresa, mais atrativo é o negócio, especialmente quando comparamos o

indicador absoluto com o volume de investimentos operacionais. É forçoso lembrar ainda que,

o valor de empresa tem variado na razão direta de seu EBITDA.

Segundo Favaro (2004), o EBITDA pode potencialmente ser um caminho efetivo para medir

e comparar o desempenho de empresas concorrentes em um dado ano. Isto porque o EBITDA

exclui os efeitos dos juros e despesas financeiras, inclusive a depreciação dos ativos de longo

prazo, todos estes que podem diferir pelas empresas competidoras, mas que estão amplamente

além do controle dos gestores em qualquer período.

De acordo com Santos (2000), o EBITDA como percentual de vendas pode ser utilizado para

identificar empresas que sejam as mais eficientes dentro de um determinado segmento de

mercado e também pode ser utilizado para comparar a tendência do lucro nas indústrias

pesadas (ex.: siderurgia e automóvel) e até as de alta tecnologia, porque remove da análise, o

impacto dos financiamentos de grandes investimentos de capital.

Conforme Coelho (2004), confrontar diversas empresas sem influência das decisões de

investimento e financiamento, fato que maximiza a sensibilidade quanto à produtividade e

eficiência do negócio. Para Smith (2002), o EBITDA também pode ser usado para comparar

empresas umas contra outras e contra médias das indústrias.

33

Malvessi (2006) indica que as empresas de investimento de capital de risco, como as de

venture capital e equity funds usam o EBITDA como base de múltiplos para comparação

entre empresas e nas que investem podem exigir metas de EBITDA a ser alcançado.

Dentro de um mesmo setor, a comparação entre empresas com base no EBITDA faz sentido.

Este é o propósito desta pesquisa e o que se busca são afirmações para esta situação. De fato,

muitos autores fundamentam com coerência esta vantagem do indicador. Entretanto, cabe a

ressalva de que as empresas devem ter os mesmos tratamentos contábeis dos itens não

excluídos no cálculo do EBITDA. Por exemplo, caso haja alguma diferença no método de

movimentação, a comparação será prejudicada.

2.2.4 – O USO DO EBITDA COMO COMPLEMENTO ÀS DEMONSTRAÇÕES

FINANCEIRAS E A OUTROS INDICADORES

Alguns autores apontam que o EBITDA pode ser utilizado com um complemento de análise

às demonstrações financeiras ou a outros indicadores, uma vez que elas próprias não

concedem ao usuário a completa visão de um negócio, tal como afirmam Vasconcelos (2001)

e Santana e Lima (2004) quando apontam o que o valor informativo do EBITDA é acrescido e

é mais significativo quando usado de forma associada com outras técnicas de análise ou

outros indicadores.

De acordo com Frezatti e Braga (2007), quando não for possível trocar o EBITDA, por

motivos corporativos ou de outra ordem, dispor de outros indicadores que permitam entender

tanto o retorno quanto a liquidez gerada.

Vasconcelos (2001a) reafirma a utilização conjunta do indicador ao dizer que o seu valor

informativo é maior quando usado de forma combinada com outras técnicas de análise ou

outros indicadores. Embora uma empresa apresente em determinado exercício um EBITDA

positivo, parte desse resultado pode estar comprometido com um passivo oneroso ou ainda,

grande parte pode ser composta de receitas a prazo. Em outro extremo, uma empresa pode

apresentar um EBITDA negativo e, no entanto, quando analisados os números em uma linha

temporal, pode ser constatada uma tendência de recuperação.

34

Veríssimo (2006) comenta que dizer que o EBITDA não considera os gastos com

investimentos, variações do capital de giro ou que pode ser diferente em função dos padrões

contábeis de cada local é apenas reiterar a definição da conta. Em defesa do EBITDA, vale

dizer que a demonstração do resultado completa também não considera nenhuma dessas

coisas e nem por isso a demonstração de resultado é considerada inútil.

Conforme já mencionado, não é adequado tirar conclusões de amplo espectro sobre a situação

de uma empresa apenas com base no EBITDA. Também não é adequado dizer que o EBITDA

complementa ou é complementado pelas demonstrações financeiras, pois sua formulação é

apenas uma adaptação da própria demonstração de resultados. Logo, trata-se de outro prisma

de observação para números já revelados pela própria contabilidade.

2.2.5 – O USO DO EBITDA COMO UMA ESTIMATIVA DO FLUXO DE CAIXA

Em relação ao conceito do EBITDA em ser uma estimativa do fluxo de caixa operacional, há

muitas constatações que não apóiam esta afirmação, mas há também os defensores dela. Para

Coelho (2004), um dos autores que não aceitam esta comparação, não se pode confundir

EBITDA com geração de caixa, pois não corresponde ao efetivo fluxo de caixa físico já

ocorrido no período porque parte das vendas pode não estar recebida e parte das despesas

pode não estar paga, dessa forma, mesmo que muitas variáveis da geração operacional de

caixa sejam comuns ao EBITDA, despesas com investimento e variação da necessidade de

capital de giro não estão incluídas no cálculo do indicador, além disso, empresas,

naturalmente, podem ter dívidas para alavancar sua operação, fato que muitas vezes coloca as

despesas financeiras em um patamar de valor superior às receitas financeiras. Frezatti e Braga

(2007) confirmam as palavras acima dizendo que o indicador pode não ser uma proxy

aceitável de geração de caixa operacional da empresa, como já verificado por outros

pesquisadores, em função da diferenças existentes encontradas na comparação do indicador

com o fluxo de caixa operacional.

Dentre os defensores da idéia de proximidade entre EBITDA e fluxo de caixa, Smith (2002)

aponta que o indicador pode ser utilizado com um atalho para a estimativa do fluxo de caixa

disponível para pagar dívidas de ativos de longo prazo, tais como equipamentos e outros itens

com comprimento medido em décadas e não em anos.

35

Seguindo esta visão, Santana e Lima (2004) enxergam no EBITDA a possibilidade de

conciliar as estimativas futuras de fluxo de caixa com o resultado obtido em exercícios

passados e o auxílio na análise do grau de cobertura das despesas financeiras, evidenciando o

potencial operacional de caixa para remunerar os credores. Da mesma forma, Vasconcelos

(2001a) observa o grau de cobertura das despesas financeiras: Os resultados operacionais

cobrem as despesas financeiras? Qual o percentual de segurança, ou seja, qual a parcela

mínima de receitas à vista para cobertura destas despesas?

2.2.6 – O EBITDA E A SUA FÓRMULA DE CÁLCULO

Segundo alguns autores, tal como Veríssimo (2006), algumas das críticas apresentadas com

relação ao EBITDA são críticas ao próprio formato de demonstração de resultado. Segundo

Eastman (1997); Greenberg (1998) e Malvessi (2006), o método é simples e rápido de se

calcular. No entanto, Coelho (2004) questiona se o índice formatado está suportado pelo

arcabouço teórico.

Segundo Mc Clure (2006), o EBITDA não é contemplado pelos princípios contábeis

geralmente aceitos. Para Iço e Braga (2001), a omissão na escrituração contábil do valor do

potencial (EBITDA) impossibilita que o indicador expresse o valor da entidade, como um

todo, e em conseqüência os resultados, no ponto de vista técnico-contábil, aparecem

distorcidos.

Para Santana e Lima (2004), o EBITDA pela sua própria composição e natureza, é sensível e

avaliação de estoques, especialmente quando sua análise objetiva determinar o valor de

mercado de empresas, em contrapartida a esta fragilidade, os autores dizem que por

desconsiderar receitas e despesas financeiras, o EBITDA elimina qualquer dificuldade para

fins de análise de uma eventual desvalorização da moeda.

Para Smith (2002) a exclusão dos juros, impostos, depreciação e amortização do EBITDA

foram desenhadas para que se contabilizasse o custo dos ativos de longo prazo e para que

olhasse para os lucros que restariam depois que o custo desses itens fosse levado em

consideração.

36

2.2.7 – O EBITDA E A MANIPULAÇÃO DE SEU CÁLCULO

Muitos autores criticamente o uso do EBITDA pelo fato de uma de suas maiores fragilidade

estar na facilidade de manipulação de seu cálculo, o que abre assim margem para a pouca

credibilidade com que o indicador deve ser observado.

Para Stumpp (2000), o EBITDA pode ser facilmente manipulado por meio de políticas

contábeis agressivas no reconhecimento de receitas e despesas, baixas de ativos e ajustes

relativos ao calendário de depreciação, ajustes excessivos derivados do modelo “pro - forma”

do EBITDA. Segundo Coelho (2004), há empresas que muitas vezes manipulam os resultados

do EBITDA, pois sabem da relevância do mesmo para com os usuários e sua eficácia está

intimamente dependente da confiabilidade dos dados processados e na capacidade do gestor

ter bom senso na confecção da análise. Conforme Frezatti e Braga (2007), em uma análise de

um segmento da economia caracterizado por alta participação de custos fixos, o EBITDA

permite constatar que ele pode distorcer a visão dos gestores internos e o direcionamento de

ações para um foco que não proporcione respostas adequadas à demanda das empresas.

Segundo Smith (2002), os valores do EBITDA são facilmente manipuláveis. Se técnicas

contábeis fraudulentas são usadas para inflarem receitas e juros, impostos, depreciação e

amortização, quase que qualquer empresa vai parecer estar bem. Por fim, Santos (2000)

aponta que a aparente hipótese de estar livre de manipulações caiu por terra com o escândalo

da Worldcom, quando esta reconheceu que sete bilhões de USD de despesas operacionais

foram consideradas como investimentos de capital, o que provocou profunda distorção no

lucro e conseqüente o aumento do EBITDA.

Esta é uma questão aberta sobre o EBITDA, uma vez que as possibilidades de manipulação

são inúmeras. Este problema surge principalmente pela falta de regulamentação do cálculo do

indicador, isto é, seu método de cálculo e as premissas que o norteiam ainda não foram

regulamentados pelas normas contábeis. O interesse em manipular este indicador surge de

algumas fontes, tais como apresentar seu resultado ao mercado e até mesmo por ele servir de

base para a conquista de bônus por desempenho dentro das empresas. É o que apontam

Vasconcelos (2001); Santana e Lima (2004); Vasconcelos (2001a) ao quando dizem que o

EBITDA é utilizado para referenciar a base de cálculo para pagamento de bônus a

37

empregados, uma vez que a medida afere de forma direta o desempenho operacional e

comercial. Malvessi (2006) indica a fragilidade para a manipulação ao dizer que como

resultado do uso generalizado do EBITDA na prática se tem: levar as empresas que o adotam

a distribuir resultados que não representam geração de valor, mas lucro, que pode estar

destruindo a riqueza dos acionistas.

2.2.8 – O EBITDA E SUA INSUFICIÊNCIA INFORMATIVA

A maior parte dos críticos do EBITDA aponta que uma de suas maiores fragilidades está em

sua insuficiência informativa. Segundo estes autores, o indicador apresenta problemas de

diversas ordens, tais como sua sensibilidade na avaliação de estoque, não prever mudanças no

capital de giro, ignorar variações nos métodos contábeis, ignorar necessidades de caixa,

ignorar que uma empresa precisa pagar dívidas para sua sobrevivência, pouco informa sobre a

qualidade dos lucros e outros.

Tal como afirma Vasconcelos (2001) e Vasconcelos (2001a), o EBITDA é uma medida

afetada pela escolha do método de avaliação de estoques, uma vez que a contrapartida da

baixa do estoque, no momento da venda, é o reconhecimento do custo. Afinal, a depender do

método escolhido podemos ter um CMV sub ou super-avaliado, além disso, quando se fala

em avaliação de estoque emerge um questionamento: que método melhor espelha a realidade

de valor do bem? Valores de entrada ou valores de saída? Embora os métodos de avaliação de

entrada sejam mais objetivos e por isso, verificáveis, muitos entendem que sua adoção acaba

por mascarar o resultado, especialmente em contextos inflacionários, onde o custo das

mercadorias/produtos vendidos não reflete a dinâmica de mercado. O EBITDA, pela sua

própria composição e natureza, é sensível à avaliação de estoques, especialmente quando sua

análise objetiva determinar o valor de mercado de empresas.

O EBITDA ignora mudanças no capital de giro, ignora as necessidades de capital de giro para

mais investimento e contas a receber para apoiar o crescimento das vendas e ignora a

necessidade de caixa para cobrir as operações do dia-a-dia (STUMPP, 2000; EASTMAN,

1997; MC CLURE, 2006). Para Smith (2002), se os investidores não incluem as mudanças no

capital de giro em suas analises e somente crêem no EBITDA, eles perderão pistas

38

importantes que indicarão se uma empresa está perdendo dinheiro por que não está fazendo

qualquer tipo de venda.

Segundo Malvessi (2006), o EBITDA não contempla fatores fundamentais do desempenho

econômico-financeiro do negócio, tais como a vinculação do uso do capital empregado na

atividade, o custo de oportunidade do acionista, o impacto do custo do capital no resultado

obtido e a integração dos dirigentes e gestores aos princípios da meritocracia.

De acordo com Coelho (2004), o EBITDA é capaz de transformar empresas super

endividadas em “máquinas de fazer dinheiro”. Para o autor, as informações obtidas com tal

índice transmitem realmente o que o gestor interpreta?

Para Frezatti e Braga (2007), dado o interesse dos gestores em atingir metas definidas ao

desenvolver ações para atingi-las, a empresa pode tomar decisões inadequadas em termos de

agregar valor ao acionista, com todas as conseqüências para a organização e para os

indivíduos, além disso, os autores apontam que o EBITDA, além da perspectiva de ser

incompleto, proxy imperfeita, ou seja, não considerar todos os elementos que compõem o

fluxo de caixa operacional, pode mostrar uma tendência diferente da informada pelo

EBITDA, isto é, enquanto um mostra tendência favorável, de um período para outro, o outro

pode mostrar uma visão desfavorável, o que confunde os usuários, dada a ambigüidade.

Conforme King (2001), o EBITDA ignora totalmente a necessidade de caixa para o

crescimento do “contas a receber” e dos estoques. Para White, Sondhi e Fried (1997), o

indicador ignora o caixa exigido pelo capital circulante líquido. Frezatti e Braga (2007)

sugerem que quando for possível, trocar o EBITDA por um indicador de fluxo de caixa que

proporcione condições de analisar não apenas o fluxo de caixa operacional, mas também o

fluxo de investimentos, dos acionistas e de financiamento. Mc Clure (2006) diz que o

indicador não considera todos os aspectos de um negócio e, por ignorar importantes itens de

caixa e mesmo se uma empresa alcança seu ponto de equilíbrio em bases de EBITDA, ela não

vai gerar caixa suficiente para repor os ativos usados no negócio. Santos (2000) afirma que o

EBITDA não considera as mudanças de fundo de maneio e, portanto, sobrevaloriza o fluxo de

caixa em períodos de crescimento do fundo de maneio e pode dar uma falsa perspectiva sobre

a efetiva liquidez da empresa.

39

Para Vasconcelos (2001a), embora os gastos diferidos tragam inegáveis benefícios para

exercícios sociais posteriores ao da depreciação, eles correspondem a gastos de um único

período. Gastos estes, necessários para a continuidade da atividade, devendo ser levados a

resultado em sua totalidade para melhor qualificação do referido indicador. O argumento da

inclusão destas despesas em sua totalidade deve-se à própria natureza dos gastos: as despesas

com pesquisa e desenvolvimento de novas linhas de produto são vitais em determinados

contextos de mercado, embora não afetem unicamente o exercício em curso. Os gastos desta

ordem são despesas operacionais e conferem utilidade ao serviço ou produtos, assim, nada

mais justo que sejam evidenciadas pelo seu total. Ademais, embora os benefícios sejam mais

ou menos prolongados, o gasto é imediato. Para melhorar leitura do efeito desses gastos sobre

o resultado do exercício social, em nosso entendimento, faz-se necessário ajustar-se o

indicador tomando-se os gastos desta natureza pelo seu valor total.

Outro ponto crítico ignorado pelo EBITDA é encontrado na insuficiência informativa sobre a

questão de não indicar como as operações de uma empresa serão financiadas e sobre o

pagamento das dívidas. Pagar dívidas é uma atividade operacional dentro de uma empresa e

os críticos do EBITDA apontam que esta necessidade não é contemplada pelo indicador, fato

que enfraquece sua capacidade informativa sobre o negócio como um todo.

Para King (2001), uma empresa com dívidas ou paga juros ou chegará à falência, além disso,

se uma empresa está incorrendo em lucros, ela paga imposto de renda ou enfrentará o fisco,

dessa forma, juros e impostos representam uma prioridade que devem ser pagos antes de

qualquer coisa. O autor ainda aponta que o EBITDA adiciona de volta despesas com

depreciação de ativos capitalizados previamente e, de fato, esta contabilização se refere a um

lançamento sem desembolso de caixa, mas como pode uma empresa ir adiante sem fazer

novas aquisições de imobilizados? Seguindo sua crítica sobre a insuficiência do indicador,

autor aponta que a amortização de intangíveis previamente adquiridos tais como goodwill é

um lançamento sem desembolso de caixa, mas e se caso uma empresa faça novos

investimentos em ativos intangíveis tais como patentes ou adquire novos negócios que geram

novos goodwills?

Para Universia-Knowledge Wharton (2003) por ignorar muitas fontes de saída de capital

(como dispêndios), uma empresa poderia atingir um EBITDA excepcional, mas não dispor de

capital suficiente em mãos para bancar seus juros e outros pagamentos.

40

Gradilone (2002) levanta um contraponto ao dizer que o EBITDA não considera o

endividamento, fato que não é considerado problema quando o capital é abundante e barato,

pois a idéia é que é possível rolar qualquer dívida a um preço menor se a empresa for

comprada por uma concorrente maior ou mais lucrativa.

Eastman (1997) faz sua crítica ao EBITDA ao dizer que este assume que os ativos

imobilizados não necessitam de reposição. White, Sondhi e Fried (1997) apontam que o

indiciador ignora as exigências de serviço da dívida e os outros fatores financeiros e

necessidade de manter a capacidade produtiva. Coelho (2004) argumenta que por ignorar

muitas fontes de saída de capital, como investimentos em bens duráveis, uma empresa pode

possuir um EBITDA elevado e ao mesmo tempo não dispor de capital suficiente para suprir

juros e outros pagamentos. Favaro (2004) diz com propriedade que o EBITDA é a mais

ilusória das medidas de desempenho, pois se uma empresa nunca tem que gastar um centavo

em ativos fixos ou capital de giro, isto é o que os lucros e o fluxo de caixa vão parecer, isto é,

não gerarão nenhum centavo.

Para Stumpp (2000) e Santos (2000), o EBITDA não considera o montante de re-investimento

requerido, especialmente nas empresas que apresentam ativos operacionais de curta duração.

2.2.9 – O USO DO EBITDA EM DECISÕES DE INVESTIMENTO

Sobre a utilização do EBITDA para a tomada de decisões de investimentos, há também uma

divisão de opiniões. Alguns autores argumentam que o indicador é de utilidade para a tomada

de decisões de investimentos, no entanto, há outra parte de autores que dizem, de forma

abrangente, que decisões de investimentos tomadas com base no EBITDA podem ser erradas.

Os autores que apontam utilidade no indicador para este tipo de decisão, tais como Hawkins

(2003) que indica que em indústrias com pouca necessidade de ativos imobilizados e onde

circunstâncias não estão mudando ou não há expectativa de mudança, o múltiplo do EBITDA

pode ser muito útil. Malvessi (2006) diz que corretoras calculam o múltiplo do “valor de

mercado acrescido do endividamento líquido” / “EBITDA”, como um importante indicador

financeiro em decisões de compra e/ou aplicações em ações. Santos (2000) diz que a variação

41

percentual do EBITDA de um ano em relação a outro mostra aos investidores se uma empresa

conseguiu ser mais eficiente ou aumentar a sua produtividade.

Em oposição, os autores que condenam o uso do EBITDA em decisões de investimentos, tais

como Stumpp (2000), que afirma que o indicador é uma medida insuficiente autônoma para

comparar múltiplos aquisição. Investidores deveriam entender que há sérios limites que o

indicador pode dizer sobre uma empresa (MC CLURE, 2006).

Para Vasconcelos (2001a), embora o EBITDA seja um indicador absoluto, sua análise é

extremamente relativa. Uma empresa pode apresentar um crescimento no volume do negócio

(expansão) e, no entanto, gerar um EBITDA negativo no exercício. Nem sempre um EBITDA

negativo significa ausência de crescimento, especialmente quando consideramos uma empresa

em fase de consolidação no mercado. O analista não pode furtar-se do uso de outras técnicas

de análise, a exemplo da análise horizontal, da análise cruzada (entre congêneres) e da própria

análise estática, onde o próprio conceito de EBITDA pode ser utilizado na composição de

indicadores.

Para Gradilone (2002), o EBITDA não interessa tanto a um investidor minoritário de longo

prazo, que está preocupado com a política de dividendos da empresa. Além disso, não se pode

seguir adiante numa negociação de compra ou em uma análise de investimento sem olhar

outros fatores como o endividamento e a estrutura de capital da companhia.

2.2.10 – O EBITDA E SEU USO INDISCRIMADO

Segundo alguns autores, as críticas que recaem sobre o EBITDA não acontecem somente pela

falta de quesitos que o indicador possui, uma vez que ele é utilizado em situações para as

quais não foi desenhado. Dentro desta linha de raciocínio, Smith (2002) aponta que a má

reputação da medida (EBITDA) é mais um resultado de superexposição e uso impróprio do

que qualquer outra coisa. Tal como uma pá para cavar buracos não seria a melhor ferramenta

para apertar parafusos ou encher pneus, o EBITDA não deveria ser utilizado como um

indicador que “atende todos os tamanhos” não sendo perfeito para avaliar a rentabilidade.

Como qualquer outra medida, o EBITDA é somente um simples indicador. Para desenvolver

uma figura completa de qualquer empresa, uma multidão de indicadores deveria ser

42

considerada. Para Coelho (2004) o EBITDA passou a ser ajustado, normalmente com a

remoção de despesas “não-recorrentes” de forma indiscriminada, fazendo com que houvesse

um distanciamento do seu objetivo original. Passou a ser relacionado como um dos “Non-

GAAP financial measures”.

Muitos autores atacam o uso do EBITDA para a valoração de empresas. Hawkins (2003)

critica o uso do EBITDA na valoração de empresas por conta de atividades mercantis que

podem não ter vida longa e dados recentes desenvolvimentos, não serem maduras;

circunstâncias nas quais preços de mercado de commodities e/ou custo de matéria- prima

podem ter direcionadores que são significantemente diferentes da inflação geral; mudanças

estruturais que surgem por causa de mandatos governamentais, mudanças tecnológicas e

mudanças nas práticas dos negócios; flutuações nas taxas cambiais para indústrias que

exportam produtos ou importam matérias-primas; competição na importação; e expiração de

contratos ou lapsos de proteção de patentes. Segundo Gradilone (2002), a ênfase excessiva na

geração de caixa levou a alguns de maus negócios dos anos 90, uma vez que se começou a

utilizar o EBITDA como se fosse uma medida exata de valor de empresa, no entanto, ele é

apenas um instrumento que mostra, quando muito, se o negócio deve ou não ser analisado a

fundo. Para Coelho (2004), há uma problemática quanto à avaliação de uma empresa visto

que o valor da mesma está correlacionado a um conceito de capital, e este valor vem do fluxo

de caixa livre no futuro. Para Favaro (2004), para se fazer aquisições e outros investimentos,

freqüentemente usam os múltiplos do EBITDA para determinar os valores justos (fair value)

e comparáveis. Dessa forma, assumem que os itens que são excluídos – tais como a variação

no capital de giro e investimento de capital – são similares pelas empresas que eles comparam

ou talvez eles não tenham relevância material. Vasconcelos (2001) complementa dizendo que

quando a medida (EBITDA) é utilizada para avaliação de empresas, em função da

desconsideração de aspectos de composição do passivo, o investidor perde a visão acerca da

qualidade das dívidas.

Em relação ao uso do indicador, cabe a ressalva de dizer que em muitas situações, a crítica

ocorre de forma intensa sobre a sua frágil capacidade informativa, mas o que não se observa é

que muitas vezes o problema não é está no indicador, mas sim no propósito para o qual ele

está sendo utilizado.

43

2.3 – MODELAGENS HIERÁRQUICA DE TRÊS NÍVEIS COM MEDIDAS

REPETIDAS

Conforme afirma Gavin (2004), as ciências organizacionais, entre outras disciplinas, têm visto

um crescente aumento no interesse por modelagens multiníveis nos anos recentes. Isto não

deveria ser uma surpresa, dado que a natureza de organização de dados hierárquicos considera

observações aninhadas em indivíduos, indivíduos aninhados em grupos/times/departamentos,

grupos/times/departamentos aninhados em organizações e assim por diante. Há um interesse

teórico de longa data em variáveis em cada um destes níveis inclusive em relação entre

variáveis que são ambas contidas dentro dos níveis e dividas entre os níveis. Mas desafios

estatísticos têm impedido a ciência de “limpamente” testar e estimar estes modelos.

A modelagem hierárquica linear (HLM – Hierarquical Linear Modeling), que é um nome

para a classe de modelagens de abordagens que passa, entre outras, modelagem multinível e

modelagem de coeficientes aleatórios, é um método de análise de tais dados que evita muitos

problemas de abordagens anteriores (exemplo, executar uma análise de nível único com as

variáveis de um nível mais elevado atribuídas abaixo com unidades de um nível mais baixo

ou variáveis de um nível mais baixo agregadas à unidades de nível mais alto).

De acordo com Fávero (2008), muitas são as situações com estrutura hierárquica, como

alunos pertencentes a escolas e estas a secretarias de ensino, pacientes em clínicas, eleitores

em zonas eleitorais, residências em municípios e estes em estados, indivíduos em setores da

economia e empresas em setores ou em países de origem. As hierarquias correspondem à

idéia segundo a qual os sujeitos que pertencem a um mesmo grupo compartilham um conjunto

de estímulos que favorece a homogeneidade.

Segundo Draper (1995) apud Fávero (2008), em comparação com os modelos clássicos de

regressão linear ou com de análise e covariância, os modelos multiníveis apresentam a

vantagem de levar em consideração a análise de dados hierarquicamente estruturados. Estes

modelos propõem uma estrutura de análise dentro da qual podem ser reconhecidos os

distintos níveis em que se articulam os dados, estando cada sub-nível representado pelo seu

próprio modelo. Cada um destes sub-modelos, de acordo Soto e Morera (2005) apud Fávero

(2008), expressa a relação entre as variáveis dentro de um determinado nível e especifica

como as variáveis deste nível influenciam as relações que se estabelecem em outros níveis.

44

De acordo com Short, Ketchen, Bennett e du Toit (2006) apud Fávero (2008), a contribuição

do estudo de modelagem hierárquica permite ao pesquisador avaliar importantes nuances em

bancos de dados longitudinais. Porém, as limitações da técnica residem na determinação da

pergunta de pesquisa, uma vez que esta deve ser definida de acordo com a própria estrutura

hierárquica natural dos dados e com a lógica com a qual o software trabalha. Se, por um lado,

necessita-se que a estrutura dos dados esteja aninhada em níveis hierárquicos, por outro,

permite-se que haja valores faltantes ou censurados, sem a necessidade de balanceamento dos

dados, como em outras técnicas, como equações estruturais.

De acordo com Raudenbush, Bryk, Cheong, Congdon e Toit (2004), dados comportamentais e

sociais têm geralmente estruturas aninhadas. Por exemplo, se observações repetidas são

coletadas de um grupo de indivíduos e ocasiões de medidas não são idênticas para todas as

pessoas, as observações múltiplas são adequadamente concebidas como aninhadas dentro de

cada pessoa. Cada pessoa deve também ser aninhada dentro de alguma unidade de

organização tal como uma escola ou local de trabalho. Estas unidades organizacionais podem,

por sua vez, estar aninhadas dentro de uma localização geográfica tal como uma comunidade,

estado ou país. Dentro do modelo hierárquico linear, cada um dos níveis nas estruturas de

dados (por exemplo, observações repetidas dentro de pessoas, pessoas dentro de

comunidades, comunidades dentro de estados) é formalmente representado por seu próprio

sub-modelo. Cada sub-modelo representa as relações estruturais ocorrendo naquele nível e a

variabilidade residual no mesmo nível. Os modelos hierárquicos com medidas repetidas

oferecem vantagens adicionais por permitirem aos pesquisadores modelar variáveis preditoras

específicas em cada nível de análise, oferecendo respostas de quão exatas são as influências

dos níveis de firma, segmento ou localidade ao longo do tempo. A aplicação de modelos

hierárquicos permite testar a relação do desempenho das firmas com diversas variáveis

ambientais simultaneamente.

Ainda conforme Raudenbush, Bryk, Cheong, Congdon e Toit (2004), os modelos estimados

pelo HLM são aplicáveis para uma estrutura de dados hierárquica com três níveis de variáveis

aleatórias nas quais os erros de predição em cada nível podem ser assumidos para ser

aproximadamente normalmente distribuídos. Considere-se, por exemplo, um estudo no qual

são coletadas de uma amostra notas de teste de desempenho de crianças aninhadas dentro de

salas de aula que são, por sua vez, aninhadas dentro de escolas. Esta estrutura de dados é

45

hierárquica (cada criança pertence a uma e somente uma sala de aula e cada sala de aula

pertence para uma e somente uma escola) e há três níveis de variação aleatória: variação entre

crianças dentro das salas de aula, variação entre salas de aula dentro de escolas e variação

entre escolas. O resultado (notas dos testes de desempenho) faz a premissa de normalidade ao

nível 1 razoável e a premissa de normalidade nos níveis de sala de aula e escola também serão

freqüentemente sensíveis.

Segundo Gelman (2006), a modelagem multinível é uma generalização dos métodos de

regressão e, como tal, pode ser usada para uma variedade de propósitos, incluindo a predição,

redução de dados e inferências causais de experimentos e estudos observacionais. Se

comparada com a regressão clássica a modelagem multinível é quase sempre um incremento,

mas varia em níveis: para predição a modelagem multinível pode ser essencial, para a redução

de dados ela pode ser útil e para inferências causais ela pode ajudar. Uma característica

intrigante da modelagem multinível é sua habilidade para estimar separadamente os efeitos

preditivos de um individuo preditor e a média do seu grupo, que muitas vezes são

interpretados como efeitos “diretos” e “contextuais” do preditor. Estes efeitos não podem

necessariamente ser interpretados causalmente para dados observacionais, mesmo se estes

dados são amostras aleatórias da população de interesse.

Conforme Hofmann, Jacobs e Barata (1993) apud Short, Ketchen, Bennett e Toit (2006), o

HLM permite analises mais completas de medidas repetidas do que outras técnicas porque ele

torna possível investigar padrões sistemáticos de mudança individual ao longo do tempo.

Assim, este método de análise considera uma trajetória de desempenho única para cada firma,

ou seja, leva em conta efeitos aleatórios para a explicação do desempenho ao longo do tempo.

Conforme Raudenbush e Bryk (2002) apud Short, Ketchen, Bennett e Toit (2006), a

metodologia do HLM envolve uma série de analises de regressões aninhadas que são

estimadas iterativamente por meio de estimativa de máxima verossimilhança no caso do

modelo de três níveis. O HLM permite a especificação de modelos que explicitamente

modelam a taxa de mudança em cada firma ao longo do tempo como uma tendência

sistemática. O HLM também fornece a estimação de parâmetros de desempenhos estático e

longitudinal (representado como um intercepto e uma curva para cada firma) e permite

analises dentro e entre as mudanças de patamares no desempenho das firmas. Em algumas

técnicas de variância de componentes, as variáveis preditoras devem ser categóricas. Dessa

46

forma, somente variáveis de classe podem ser usadas como inputs. Entretanto, o HLM

permite a inclusão de variáveis categóricas e contínuas independentes em cada nível de

análise.

O HLM permite examinar os efeitos gerais do tempo no desempenho das firmas inclusive um

grupo diferente de questões para remediar no entendimento do desempenho individual da

firma ao longo do tempo. Especificando um efeito aleatório indica que a firma muda em

desempenho em taxas diferentes que não são fixas entre todas as firmas e indústrias. Dessa

forma, indústrias aumentam ou diminuem em diferentes taxas. Da mesma maneira, algumas

firmas dentro de cada indústria aumentam seu desempenho ao longo do tempo enquanto

outras diminuem. Permitindo a especificação de uma tendência linear de variação

aleatoriamente sugere que a taxa de mudança varia (idiossincraticamente) de firma para firma.

Pelo uso do HLM, há a possibilidade de modelar um único patamar de desempenho (tal como

uma tendência linear) para cada firma, em adição a simplesmente acessar mudanças anuais no

desempenho da firma em toda a amostra.

Segundo Short, Ketchen, Palmer e Hult (2007), o uso do HLM oferece um o particionamento

dos componentes da variância e covariância. Tal como outras técnicas de decomposição de

variância, a análise dos componentes de variância permite a estimação das influencias em

multinível sem medidas diretas de variáveis associadas com cada nível. O uso do HLM

oferece certas vantagens. Primeiro, a matemática do HLM reconhece que os membros do

nível mais baixo dentro de um sistema do nível mais elevado não podem ser independentes

um dos outros. Isto acuradamente reflete sistemas de teoria de contenção cujos componentes

interagem em importantes caminhos. Também, nos níveis 1 e 2, HLM confia na estimação

Baysian que aprimora a precisão da estimação em relação às abordagens tradicionais.

Em adição às forças listadas acima, o HLM tem algumas limitações. Ele trata variáveis como

aleatórias, mas os grupos de deduções são fixos. HLM assume normalidade multivariada –

uma premissa que é freqüentemente violada em pesquisa organizacional. Estes pontos

realçam o valor da análise de dados com técnicas alternativas.

De acordo com Bergh (1995), análises com medidas repetidas tem sido usadas para investigar

uma ampla faixa de tópicos, de lideranças de empresa a implementação de políticas

funcionais. Infelizmente, quase todos os estudos anteriores falharam no reconhecimento e no

47

controle de violações de premissas simétricas. Conseqüentemente, a verossimilhança de

inferências inapropriadas de análises de medidas repetidas é difuso na pesquisa gerencial. Os

efeitos de medidas não-simétricas podem impedir o desenvolvimento teórico.

Pesquisadores são instados a incluir o tempo como um fator em seus modelos empíricos. Eles

deveriam não assumir ou esperar que mudanças ao longo do tempo sejam constantes ou não

importantes. Especialmente, dados de medidas repetidas permitem testar não somente se a

relação varia ao longo do tempo, mas também como a relação varia (é estável ou ela aumenta

ou diminui, e se ela faz, como e por quê?). Predizer como relações se sustentam ao longo do

tempo abriria novas e promissoras vistas teóricas para os canais em pesquisa gerencial.

Finalmente, pesquisadores deveriam também testar modelos de variáveis dependentes

múltiplas para ganhar um assentador entendimento de relações teóricas. Até que tais

abordagens sejam adotadas, resultados empíricos e desenvolvimento teórico continuarão ser

limitados pela aplicação de abordagens analíticas inapropriadas.

Pelo reconhecimento de premissas e recursos das análises de medidas repetidas,

pesquisadores podem perceber suas únicas vantagens para entender e explicar fenômenos em

pesquisa gerencial.

Conforme Deadrick, Bennett e Russell (1997), o HLM é uma técnica que pode ser aplicada no

estudo intrapessoal e fenômenos relacionados ao tempo. Tal como notado por Raudenbush e

Bryk (1987, 1992), dados longitudinais são implicitamente multinível e aninhados, embora

sejam pouco tratados como tal. HLM oferece o que Raudenbush e Bryk (1992) chamam uma

“abordagem integrada para estudo da estrutura e preditores de crescimento individual”. No

contexto de critérios dinâmicos, o HLM oferece um meio de examinar a existência, natureza e

causas intrapessoais de mudanças de desempenho ao longo do tempo. Como resultado, o

HLM oferece análises de critérios dinâmicos mais completos:

a) ele explicitamente reconhece e investiga mudanças de patamares sistemáticas

individuais ao longo do tempo;

b) possibilita a estimação de parâmetros de desempenho estático e longitudinal;

c) permite análises de parâmetros de desempenho intra-pessoais e inter-pessoais.

48

Diversas aplicações de HLM para examinar modelos multiniveis têm recentemente surgido na

literatura gerencial. Quando o HLM é aplicado no estudo de desempenho individual ao longo

do tempo, o foco do nível 1 e do nível 2 muda. Primeiro, o modelo do nível 1 é intra-pessoal

que examina a natureza do desempenho intra-individual ao longo do tempo. A variável

independente no nível 1 é desempenho e a variável dependente é o vetor tempo. Segundo, o

modelo de nível 2 é um modelo inter-pessoal que examina relações entre características de

indivíduos (por exemplo, habilidade e experiência).

Diversos erros são previamente evitados com o HLM. Por exemplo, pesquisadores

freqüentemente aplicam ferramentas analíticas inapropriadas ou impropriamente aplicam

ferramentas analíticas apropriadas. Claramente, o ônus recai sobre o pesquisador para que

estas duas armadilhas sejam evitadas. Adicionalmente, Bergh (1995) encontrou que

pesquisadores freqüentemente falham em considerar mudanças nas relações entre variáveis ao

longo do tempo. Isto é o apelo particular do HLM em pesquisa longitudinal. Finalmente,

Bergh (1995) notou que pesquisadores freqüentemente falham ao endereçar violações em

premissas estatísticas subjacentes àqueles dados. Nenhuma ferramenta pode por si só

preencher esta lacuna. Tal como outras técnicas de condução de análise em dados

longitudinais, o HLM tem limitações, tais como a auto-correlação que não é resolvida

simplesmente adotando-se o HLM.

49

III – MÉTODO

3.1 – AMOSTRAGEM

Os dados desta pesquisa serão coletados da base de dados da Revista Melhores e Maiores,

durante os anos de 2003 a 2007. Instituições financeiras não fazem parte do banco de dados

da revista Melhores e Maiores, logo, nesta pesquisa, não estarão inclusas empresas deste

segmento. Os dados compreendem o valor absoluto, em reais (R$), do EBITDA e da Receita

Bruta das empresas listadas pela revista. Para cada ano, a revista elege as 500 maiores e

melhores empresas, dessa forma, o universo compreende aproximadamente 500 empresas por

ano, podendo haver repetições de empresas, bem como inclusão ou exclusão de novas

empresas ao longo dos cinco anos. O critério para a seleção da base de dados para a pesquisa,

basicamente, consistiu na escolha de empresa que estejam presentes em pelo menos dois dos

cinco anos da amostra (não importando a seqüência dos anos) e que tenham apresentado o

valor em reais do Faturamento Bruto e do EBITDA.

3.2 – BANCO DE DADOS

O banco de dados é composto por parte da base de dados da Revista Melhores e Maiores dos

anos de 2003 a 2007. O banco de dados está inserido em uma planilha de Excel ® e,

basicamente, consiste nos seguintes pontos:

- Código: é a numeração que retrata a identificação da empresa para a revista;

- Ordem: é a posição no ranking em que uma determinada empresa ficou em um determinado

ano;

- Razão Social;

- Nome Fantasia;

- Setor: é o segmento industrial no qual a empresa está inserida. Para a classificação dos

setores não há uma única fonte. Por se tratar de uma revista, a classificação muitas vezes

atende a critérios jornalísticos;

- Faturamento Bruto;

- EBITDA.

50

O número total de empresas por ano corresponde às seguintes quantidades:

1º. Ano (2003) – 410 empresas;





No banco de dados poderá haver repetições de empresas, bem como inclusão ou exclusão de

novas empresas ao longo dos cinco anos, isso depende do critério de seleção das empresas por

parte da revista. O número de empresas constantes nos cinco anos da pesquisa totaliza 579.

As empresas que compõe o banco de dados estão descritas no Apêndice 01. Eventualmente,

poderá existir empresa com um código e com duas ou mais razões sociais. Isto será respeitado

com o objetivo de preservar a integridade da base de dados e por entender que ao longo da

vida de uma empresa esta pode passar por alterações em razão social, entretanto, este

pesquisa, ao referenciar-se a uma determinada empresa, utilizará o próprio código utilizado

pela revista.

O critério para a escolha da base de dados para a pesquisa consistirá na seleção de empresas

que estejam presentes em pelo menos dois dos cinco anos da amostra (não importando a

seqüência das ocorrências) e que tenham apresentado o valor do EBITDA e do Faturamento

Bruto. Ao obedecer este critério algumas empresas foram excluídas da amostra. As empresas

excluídas por este critério totalizaram o número de 108. A lista das empresas excluídas por

este critério é apresentado pelo Apêndice 02. As empresas excluídas por não apresentarem os

valores do EBITDA totalizam o número de 24. A lista das empresas excluídas por este critério

é apresentado pelo Apêndice 03. O critério para este tipo de exclusão respeitou os seguintes

parâmetros:

- Caso uma empresa não apresentasse em nenhum ano o seu EBITDA, ela seria excluída;

- Caso uma empresa estivesse presente em dois ou mais anos, no entanto, a divulgação do seu

EBITDA tenha ocorrido apenas em um dos anos, ela seria excluída;

51

Vale ressaltar que caso uma empresa estivesse presente em três ou mais anos e não divulgasse

uma vez o EBITDA, ela não seria excluída, pois ainda teria duas ou mais divulgações do

indicador.

Após as exclusões descritas acima, o banco de dados ficou composto de 447 empresas,

conforme mostra o Apêndice 04, este que apresenta o código de cada firma, setor ao qual cada

firma pertence, o faturamento bruto por ano e o EBITDA por ano.

De forma sintética, os valores totais anuais do faturamento bruto e do EBITDA apresentados

pelo banco de dados são demonstrados pelo Quadro 04:

Quadro 4: Resumo dos totais de faturamento bruto e EBITDA, por ano (valores em R$ mil – nominais).

Como pode ser observado no Gráfico 01, tanto os valores do faturamento bruto quanto do

EBITDA estão em elevação ao longo dos cinco anos da amostra:

Gráfico 1: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA

Faturamento

Bruto 2003 Ebitda 2003

Faturamento


Faturamento


Faturamento


Faturamento


795.765.521 127.809.730 982.562.041 162.087.833 1.061.880.400 164.915.921 1.121.329.468 176.390.362 1.234.857.113 199.705.543

0

200.000.000

400.000.000

600.000.000

800.000.000

1.000.000.000

1.200.000.000

1.400.000.000

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Va

lore

s em

R$

mil

-n

om

ina

is

ANO

Evolução do Faturamento Bruto e do EBITDA

Faturamento

Bruto

Faturamento

Bruto Médio

Ebitda

Ebitda Médio

52

Ao longo dos cinco anos, o faturamento bruto médio corresponde a R$ 1.039.278.909 e o

EBITDA Médio a R$ 166.181.878 (valores em R$ mil – nominais). As evoluções do

faturamento bruto e do EBITDA corresponderam a 55,18% e 56,25% entre o ano de 2003 e o

ano de 2007, respectivamente.

Ao longo dos cinco anos, a margem média do EBITDA (fórmula = EBITDA / Faturamento

Bruto) corresponde a 15,99%, embora esta oscile ao longo do período, conforme mostra o

Gráfico 02:

Gráfico 2: Evolução da Margem Média do EBITDA

O banco de dados contém 447 empresas que estão distribuídas em seus respectivos setores. O

número de setores totaliza 21. Os setores da amostra e a quantidade de empresa por setor são

apresentados no Quadro 05:

15,40%

15,60%

15,80%

16,00%

16,20%

16,40%

16,60%

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Ma

rgem

Méd

ia d

o E

BIT

DA

ANO

Evolução da Margem Média Anual do EBITDA

Margem Média

Anual

Margem Média

dos 5 anos

53

Quadro 5: Setores e quantidades de empresas por setor.

O detalhamento em valores de cada setor ocorrerá a seguir.

3.2.1 – SETOR “ENERGIA”

O setor de Energia é o que apresenta o maior número de empresas do banco de dados,

totalizando 67. O Quadro 06 apresenta a composição dos valores ao longo dos cinco anos da

amostra:

Setor Total

Energia 67

Química e Petroquímica 46

Siderurgia e Metalurgia 40

Bens de Consumo 35

Varejo 33

Atacado 32

Serviços 28

Telecomunicações 25

Indústria da Construção 17

Produção Agropecuária 17

Transporte 15

Eletroeletrônico 14

Mineração 13

Auto-indústria 13

Papel e Celulose 11

Bens de Capital 9

Farmacêutico 9

Têxteis 7

Indústria Digital 7

Comunicações 6

Diversos 3

Total geral 447

54

Quadro 6: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Energia”

Pelo Gráfico 03, observa-se que tanto os valores do faturamento bruto quanto do EBITDA

estão em elevação ao longo dos cinco anos no Setor Energia:

55

Gráfico 3: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Energia”

O faturamento bruto médio corresponde a R$ 279.256.193 e o EBITDA Médio a R$

59.506.327 (valores em R$ mil – nominais). As evoluções do faturamento bruto e do

EBITDA corresponderam a 50,29% e 51,01% entre o ano de 2003 e o ano de 2007,

respectivamente.

A margem média do EBITDA (fórmula = EBITDA / Faturamento Bruto) corresponde a

21,31%, embora esta oscile ao longo dos cinco anos, conforme mostra o Gráfico 04:

Gráfico 4: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Energia”

0

50.000.000

100.000.000

150.000.000

200.000.000

250.000.000

300.000.000

350.000.000

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Valo

res

em R

$ m

il -

nom

inais

ANO

Evolução do Faturamento Bruto e do EBITDA - Setor Energia

Faturamento

Bruto

Faturamento

Bruto Médio

Ebitda

Ebitda Médio

20,60%

20,80%

21,00%

21,20%

21,40%

21,60%

21,80%

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Marg

em M

édia

do E

BIT

DA

ANO

Evolução da Margem Média Anual do EBITDA - Setor Energia

Margem Média

Anual

Margem Média

dos 5 anos

56

3.2.2 – SETOR “QUÍMICO E PETROQUÍMICO”

O Quadro 07 apresenta a composição dos valores ao longo dos cinco anos da amostra:

Quadro 7: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Química e Petroquímica”


EBITDA estão em elevação ao longo dos cinco anos no Setor Química e Petroquímica:

57

Gráfico 5: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Química e Petroquímica”

O faturamento bruto médio corresponde a R$ 85.820.682 e o EBITDA Médio a R$ 8.375.458

(valores em R$ mil – nominais). As evoluções do faturamento bruto e do EBITDA

corresponderam a 50,22% e 20,38% entre o ano de 2003 e o ano de 2007, respectivamente.



Gráfico 6: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Química e Petroquímica”

0

50.000.000

100.000.000

150.000.000

200.000.000

250.000.000

300.000.000

350.000.000

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Valo

res

em R

$ m

il -

nom

inais

ANO

Evolução do Faturamento Bruto e do EBITDA - Setor Química e

Petroquímica

Faturamento

Bruto

Faturamento

Bruto Médio

Ebitda

Ebitda Médio

7,50%

8,50%

9,50%

10,50%

11,50%

12,50%

13,50%

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Marg

em M

édia

do E

BIT

DA

ANO

Evolução da Margem Média Anual do EBITDA - Setor Química

e Petroquímica

Margem Média

Anual

Margem Média

dos 5 anos

58

3.2.3 – SETOR “SIDERURGIA E METALURGIA”


Quadro 8: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Siderurgia e Metalúrgica”

Como pode ser observado no Gráfico 07, os valores do faturamento bruto tem uma elevação

considerável, enquanto que os valores do EBITDA estão em ligeira queda ao longo dos cinco

anos no Setor Siderurgia e Metalurgia:

59

Gráfico 7: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Siderurgia e Metalurgia”




respectivamente.



Gráfico 8: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Siderurgia e Metalurgia”

0

20.000.000

40.000.000

60.000.000

80.000.000

100.000.000

120.000.000

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Valo

res

em R

$ m

il -

nom

inais

ANO

Evolução do Faturamento Bruto e do EBITDA - Setor Siderurgia

e Metalurgia

Faturamento

Bruto

Faturamento

Bruto Médio

Ebitda

Ebitda Médio

20,60%

21,60%

22,60%

23,60%

24,60%

25,60%

26,60%

27,60%

28,60%

29,60%

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Marg

em M

édia

do E

BIT

DA

ANO

Evolução da Margem Média Anual do EBITDA - Setor

Siderurgia e Metalurgia

Margem Média

Anual

Margem Média

dos 5 anos

60

3.2.4 – SETOR “BENS DE CONSUMO”


Quadro 9: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Bens de Consumo”


EBITDA estão em elevação ao longo dos cinco anos no Setor Bens de Consumo:

61

Gráfico 9: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Bens de Consumo”


9.105.409 (valores em R$ mil – nominais). As evoluções do faturamento bruto e do EBITDA




Gráfico 10: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Bens de Consumo”

0

20.000.000

40.000.000

60.000.000

80.000.000

100.000.000

120.000.000

140.000.000

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Valo

res

em R

$ m

il -

nom

inais

ANO

Evolução do Faturamento Bruto e do EBITDA - Setor Bens de

Consumo

Faturamento

Bruto

Faturamento

Bruto Médio

Ebitda

Ebitda Médio

7,50%

8,00%

8,50%

9,00%

9,50%

10,00%

10,50%

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Marg

em M

édia

do E

BIT

DA

ANO

Evolução da Margem Média Anual do EBITDA - Setor Bens de

Consumo

Margem Média

Anual

Margem Média

dos 5 anos

62

3.2.5 – SETOR “VAREJO”


Quadro 10: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Varejo”


EBITDA estão em elevação ao longo dos cinco anos no Setor Varejo:

Gráfico 11: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Varejo”

0

10.000.000

20.000.000

30.000.000

40.000.000

50.000.000

60.000.000

70.000.000

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Valo

res

em R

$ m

il -

nom

inais

ANO

Evolução do Faturamento Bruto e do EBITDA - Setor Varejo

Faturamento

Bruto

Faturamento

Bruto Médio

Ebitda

Ebitda Médio

63





4,29%, embora esta oscile ao longo dos cinco anos, apresentando queda, conforme mostra o

Gráfico 12:

Gráfico 12: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Varejo”

3.2.6 – SETOR “ATACADO”


3,50%

3,70%

3,90%

4,10%

4,30%

4,50%

4,70%

4,90%

5,10%

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Marg

em M

édia

do E

BIT

DA

ANO

Evolução da Margem Média Anual do EBITDA - Setor Varejo

Margem Média

Anual

Margem Média

dos 5 anos

64

Quadro 11: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Atacado”


EBITDA estão em elevação ao longo dos cinco anos no Setor Atacado:

Gráfico 13: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Atacado”


2.540.875 (valores em R$ mil – nominais). As evoluções do faturamento bruto e do EBITDA


0

20.000.000

40.000.000

60.000.000

80.000.000

100.000.000

120.000.000

140.000.000

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Valo

res

em R

$ m

il -

nom

inais

ANO

Evolução do Faturamento Bruto e do EBITDA - Setor Atacado

Faturamento

Bruto

Faturamento

Bruto Médio

Ebitda

Ebitda Médio

65



Gráfico 14: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Atacado”

3.2.7 – SETOR “SERVIÇOS”


Quadro 12: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Serviços”

1,50%

1,70%

1,90%

2,10%

2,30%

2,50%

2,70%

2,90%

3,10%

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Marg

em M

édia

do E

BIT

DA

ANO

Evolução da Margem Média Anual do EBITDA - Setor Atacado

Margem Média

Anual

Margem Média

dos 5 anos

66


EBITDA estão em elevação ao longo dos cinco anos no Setor Serviços:

Gráfico 15: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Serviços”






0

5.000.000

10.000.000

15.000.000

20.000.000

25.000.000

30.000.000

35.000.000

40.000.000

45.000.000

50.000.000

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Va

lore

s em

R$ m

il -

nom

inais

ANO

Evolução do Faturamento Bruto e do EBITDA - Setor Serviços

Faturamento

Bruto

Faturamento

Bruto Médio

Ebitda

Ebitda Médio

67

Gráfico 16: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Serviços”

3.2.8 – SETOR “TELECOMUNICAÇÕES”


Quadro 13: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Telecomunicações”


EBITDA estão em elevação ao longo dos cinco anos no Setor Serviços:

16,00%

17,00%

18,00%

19,00%

20,00%

21,00%

22,00%

23,00%

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Marg

em M

édia

do E

BIT

DA

ANO

Evolução da Margem Média Anual do EBITDA - Setor Serviços

Margem Média

Anual

Margem Média

dos 5 anos

68

Gráfico 17: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Telecomunicações”




respectivamente.


23,39%, embora esta oscile ao longo dos cinco anos com queda considerável, conforme

mostra o Gráfico 18:

0

20.000.000

40.000.000

60.000.000

80.000.000

100.000.000

120.000.000

140.000.000

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Valo

res

em R

$ m

il -

nom

inais

ANO

Evolução do Faturamento Bruto e do EBITDA - Setor

Telecomunicações

Faturamento

Bruto

Faturamento

Bruto Médio

Ebitda

Ebitda Médio

16,00%

18,00%

20,00%

22,00%

24,00%

26,00%

28,00%

30,00%

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Marg

em M

édia

do E

BIT

DA

ANO


Telecomunicações

Margem Média

Anual

Margem Média

dos 5 anos

69

Gráfico 18: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Telecomunicações”

3.2.9 – SETOR “INDÚSTRIA DA CONSTRUÇÃO”


Quadro 14: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Indústria da Construção”


EBITDA estão em elevação ao longo dos cinco anos no Setor Indústria da Construção:

Gráfico 19: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Indústria da Construção”

0

5.000.000

10.000.000

15.000.000

20.000.000

25.000.000

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Valo

res

em R

$ m

il -

nom

inais

ANO

Evolução do Faturamento Bruto e do EBITDA - Setor Indústria

da Construção

Faturamento

Bruto

Faturamento

Bruto Médio

Ebitda

Ebitda Médio

70



corresponderam a 17,13% e -49,99% entre o ano de 2003 e o ano de 2007, respectivamente.


13,92%, embora esta tenha uma queda intensa ao longo dos cinco anos, conforme mostra o

Gráfico 19:

Gráfico 20: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Indústria da Construção”

3.2.10 – SETOR “PRODUÇÃO AGROPECUÁRIA”


Quadro 15: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Produção Agropecuária”

8,50%

10,50%

12,50%

14,50%

16,50%

18,50%

20,50%

22,50%

24,50%

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Marg

em M

édia

do E

BIT

DA

ANO

Evolução da Margem Média Anual do EBITDA - Setor Indústria

da Construção

Margem Média

Anual

Margem Média

dos 5 anos

71


EBITDA estão em elevação ao longo dos cinco anos no Setor Produção Agropecuária:

Gráfico 21: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Produção Agropecuária”

O faturamento bruto médio corresponde a R$ 17.350.697 e o EBITDA Médio a R$ 767.678




4,42%, embora esta tenha apresentado queda ao longo dos cinco anos, conforme mostra o

Gráfico 22:

0

5.000.000

10.000.000

15.000.000

20.000.000

25.000.000

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Valo

res

em R

$ m

il -

nom

inais

ANO

Evolução do Faturamento Bruto e do EBITDA - Setor Produção

Agropecuária

Faturamento

Bruto

Faturamento

Bruto Médio

Ebitda

Ebitda Médio

72

Gráfico 22: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Produção Agropecuária”

3.2.11 – SETOR “TRANSPORTE”


Quadro 16: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Transporte”


EBITDA estão em elevação ao longo dos cinco anos no Setor Transporte:

3,00%

3,50%

4,00%

4,50%

5,00%

5,50%

6,00%

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Marg

em M

édia

do E

BIT

DA

ANO

Evolução da Margem Média Anual do EBITDA - Setor Produção

Agropecuária

Margem Média

Anual

Margem Média

dos 5 anos

73

Gráfico 23: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Transporte”






Gráfico 24: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Transporte”

0

5.000.000

10.000.000

15.000.000

20.000.000

25.000.000

30.000.000

35.000.000

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Valo

res

em R

$ m

il -

nom

inais

ANO


Transporte

Faturamento

Bruto

Faturamento

Bruto Médio

Ebitda

Ebitda Médio

3,00%

5,00%

7,00%

9,00%

11,00%

13,00%

15,00%

17,00%

19,00%

21,00%

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Marg

em M

édia

do E

BIT

DA

ANO


Transporte

Margem Média

Anual

Margem Média

dos 5 anos

74

3.2.12 – SETOR “ELETROELETRÔNICO”


Quadro 17: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Eletroeletrônico”


EBITDA estão em elevação ao longo dos cinco anos no Setor Eletroeletrônico:

Gráfico 25: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Eletroeletrônico”






0

2.000.000

4.000.000

6.000.000

8.000.000

10.000.000

12.000.000

14.000.000

16.000.000

18.000.000

20.000.000

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Va

lore

s em

R$ m

il -

nom

inais

ANO


Eletroeletrônico

Faturamento

Bruto

Faturamento

Bruto Médio

Ebitda

Ebitda Médio

75

Gráfico 26: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Eletroeletrônico”

3.2.13 – SETOR “MINERAÇÃO”


Quadro 18: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Mineração”


EBITDA estão em elevação ao longo dos cinco anos no Setor Mineração:

3,00%

4,00%

5,00%

6,00%

7,00%

8,00%

9,00%

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Marg

em M

édia

do E

BIT

DA

ANO


Eletroeletrônico

Margem Média

Anual

Margem Média

dos 5 anos

76

Gráfico 27: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Mineração”




respectivamente.


43,77%, embora esta tenha apresentado elevação ao longo dos cinco anos, conforme mostra o

Gráfico 28:

0

5.000.000

10.000.000

15.000.000

20.000.000

25.000.000

30.000.000

35.000.000

40.000.000

45.000.000

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Valo

res

em R

$ m

il -

nom

inais

ANO

Evolução do Faturamento Bruto e do EBITDA - Setor Mineração

Faturamento

Bruto

Faturamento

Bruto Médio

Ebitda

Ebitda Médio

33,00%

38,00%

43,00%

48,00%

53,00%

58,00%

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Marg

em M

édia

do E

BIT

DA

ANO


Mineração

Margem Média

Anual

Margem Média

dos 5 anos

77

Gráfico 28: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Mineração”

3.2.14 – SETOR “AUTO-INDÚSTRIA”


Quadro 19: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Auto-indústria”


EBITDA estão em elevação ao longo dos cinco anos no Setor Auto-Indústria:

Gráfico 29: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Auto-Indústria”




0

5.000.000

10.000.000

15.000.000

20.000.000

25.000.000

30.000.000

35.000.000

40.000.000

45.000.000

50.000.000

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Valo

res

em R

$ m

il -

no

min

ais

ANO

Evolução do Faturamento Bruto e do EBITDA - Setor Auto-

Indústria

Faturamento

Bruto

Faturamento

Bruto Médio

Ebitda

Ebitda Médio

78


9,01%, embora esta tenha apresentado elevação ao longo dos cinco anos, conforme mostra o

Gráfico 30:

Gráfico 30: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Auto-Indústria”

3.2.15 – SETOR “PAPEL E CELULOSE”


Quadro 20: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Papel e Celulose”


EBITDA estão em elevação ao longo dos cinco anos no Setor Papel e Celulose:

7,00%

7,50%

8,00%

8,50%

9,00%

9,50%

10,00%

10,50%

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Marg

em M

édia

do E

BIT

DA

ANO

Evolução da Margem Média Anual do EBITDA - Setor Auto-

Indústria

Margem Média

Anual

Margem Média

dos 5 anos

79

Gráfico 31: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Papel e Celulose”





26,27%, embora esta tenha tido queda ao longo dos cinco anos, conforme mostra o Gráfico

32:

Gráfico 32: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Papel e Celulose”

0

5.000.000

10.000.000

15.000.000

20.000.000

25.000.000

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Valo

res

em R

$ m

il -

nom

inais

ANO

Evolução do Faturamento Bruto e do EBITDA - Setor Papel e

Celulose

Faturamento

Bruto

Faturamento

Bruto Médio

Ebitda

Ebitda Médio

20,50%

22,50%

24,50%

26,50%

28,50%

30,50%

32,50%

34,50%

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Marg

em M

édia

do E

BIT

DA

ANO

Evolução da Margem Média Anual do EBITDA - Setor Papel e

Celulose

Margem Média

Anual

Margem Média

dos 5 anos

80

3.2.16 – SETOR “BENS DE CAPITAL”


Quadro 21: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Bens de Capital”


EBITDA estão em elevação ao longo dos cinco anos no Setor Bens de Capital:

Gráfico 33: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Bens de Capital”




0

1.000.000

2.000.000

3.000.000

4.000.000

5.000.000

6.000.000

7.000.000

8.000.000

9.000.000

10.000.000

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Valo

res

em R

$ m

il -

no

min

ais

ANO

Evolução do Faturamento Bruto e do EBITDA - Setor Bens de

Capital

Faturamento

Bruto

Faturamento

Bruto Médio

Ebitda

Ebitda Médio

81


14,59%, embora esta tenha caído e se recuperado ao longo dos cinco anos, conforme mostra o

Gráfico 34:

Gráfico 34: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Bens de Capital”

3.2.17 – SETOR “FARMACÊUTICO”


Quadro 22: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Farmacêutico”


EBITDA estão em elevação ao longo dos cinco anos no Setor Farmacêutico:

11,00%

12,00%

13,00%

14,00%

15,00%

16,00%

17,00%

18,00%

19,00%

20,00%

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Marg

em M

édia

do E

BIT

DA

ANO

Evolução da Margem Média Anual do EBITDA - Setor Bens de

Capital

Margem Média

Anual

Margem Média

dos 5 anos

82

Gráfico 35: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Farmacêutico”






Gráfico 36: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Farmacêutico”

0

1.000.000

2.000.000

3.000.000

4.000.000

5.000.000

6.000.000

7.000.000

8.000.000

9.000.000

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Valo

res

em R

$ m

il -

nom

inais

ANO


Farmacêutico

Faturamento

Bruto

Faturamento

Bruto Médio

Ebitda

Ebitda Médio

4,00%

6,00%

8,00%

10,00%

12,00%

14,00%

16,00%

18,00%

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Marg

em M

édia

do E

BIT

DA

ANO


Farmacêutico

Margem Média

Anual

Margem Média

dos 5 anos

83

3.2.18 – SETOR “TÊXTIL”


Quadro 23: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Têxteis”


EBITDA estão em elevação ao longo dos cinco anos no Setor Têxtil:

Gráfico 37: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Têxtil”



corresponderam a -11,86% e -40,48% entre o ano de 2003 e o ano de 2007, respectivamente.



0

1.000.000

2.000.000

3.000.000

4.000.000

5.000.000

6.000.000

7.000.000

8.000.000

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Valo

res

em R

$ m

il -

nom

inais

ANO

Evolução do Faturamento Bruto e do EBITDA - Setor Têxtil

Faturamento

Bruto

Faturamento

Bruto Médio

Ebitda

Ebitda Médio

84

Gráfico 38: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Têxtil”

3.2.19 – SETOR “INDÚSTRIA DIGITAL”


Quadro 24: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Indústria Digital”


EBITDA estão em elevação ao longo dos cinco anos no Setor Indústria Digital:

4,00%

6,00%

8,00%

10,00%

12,00%

14,00%

16,00%

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Marg

em M

édia

do E

BIT

DA

ANO

Evolução da Margem Média Anual do EBITDA - Setor Têxtil

Margem Média

Anual

Margem Média

dos 5 anos

85

Gráfico 39: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Indústria Digital”






Gráfico 40: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Indústria Digital”

0

1.000.000

2.000.000

3.000.000

4.000.000

5.000.000

6.000.000

7.000.000

8.000.000

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Valo

res

em R

$ m

il -

nom

inais

ANO

Evolução do Faturamento Bruto e do EBITDA - Setor Indústria

Digital

Faturamento

Bruto

Faturamento

Bruto Médio

Ebitda

Ebitda Médio

4,00%

5,00%

6,00%

7,00%

8,00%

9,00%

10,00%

11,00%

12,00%

13,00%

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Marg

em M

édia

do E

BIT

DA

ANO

Evolução da Margem Média Anual do EBITDA - Setor Indústria

Digital

Margem Média

Anual

Margem Média

dos 5 anos

86

3.2.20 – SETOR “COMUNICAÇÕES”


Quadro 25: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Comunicações”


EBITDA estão em elevação ao longo dos cinco anos no Setor Comunicações:

Gráfico 41: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Comunicações”






0

1.000.000

2.000.000

3.000.000

4.000.000

5.000.000

6.000.000

7.000.000

8.000.000

9.000.000

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Valo

res

em R

$ m

il -

nom

inais

ANO


Comunicações

Faturamento

Bruto

Faturamento

Bruto Médio

Ebitda

Ebitda Médio

87

Gráfico 42: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Comunicações”

3.2.21 – SETOR “DIVERSOS”


Quadro 26: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Diversos”


EBITDA estão em elevação ao longo dos cinco anos no Setor Diversos:

4,00%

6,00%

8,00%

10,00%

12,00%

14,00%

16,00%

18,00%

20,00%

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Marg

em M

édia

do E

BIT

DA

ANO


Comunicações

Margem Média

Anual

Margem Média

dos 5 anos

88

Gráfico 43: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Diversos”



corresponderam a -38,95% e -30,22% entre o ano de 2003 e o ano de 2007, respectivamente.



Gráfico 44: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Diversos”

0

500.000

1.000.000

1.500.000

2.000.000

2.500.000

3.000.000

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Valo

res

em R

$ m

il -

nom

inais

ANO

Evolução do Faturamento Bruto e do EBITDA - Setor Diversos

Faturamento

Bruto

Faturamento

Bruto Médio

Ebitda

Ebitda Médio

4,00%

6,00%

8,00%

10,00%

12,00%

14,00%

16,00%

2.003 2.004 2.005 2.006 2.007

Marg

em M

édia

do E

BIT

DA

ANO

Evolução da Margem Média Anual do EBITDA - Setor Diversos

Margem Média

Anual

Margem Média

dos 5 anos

89

3.3 – DEFINIÇÃO DAS VARIÁVEIS

3.3.1 – MARGEM DO EBITDA

Em uma grande quantidade de trabalhos foi utilizada a taxa de lucro como medida de

desempenho (BOWMAN; HELFAT, 2001, VASCONCELOS, BRITO, 2004,

CHRISTENSEN; MONTGOMERY, 1981, GRINYER; McKIERNAN; YASAI-ARDEKANI,

1988, HANSEN; WERNERFELT, 1989, KHANNA; RIVKIN, 2001, MAKINO; ISOBE;

CHAN, 2004, MAURI; MICHAELS, 1998, McGAHAN; PORTER, 1997, POWELL, 1996,

RUEFLI; WIGGINS, 2003, RUMELT, 1991, SCHMALENSEE, 1985; MOARES, 2005).

Este trabalho utilizará como medida de taxa de lucro a “Margem do EBITDA”, que

corresponde à fórmula “EBITDA / VENDAS” e que será a variável dependente.

A justificativa para utilização desta variável se deve ao fato da margem operacional medir o

volume de recursos líquidos gerados na atividade da empresa comparativamente ao volume

bruto de vendas. De forma indireta afere o impacto das despesas operacionais sobre o

desempenho operacional do negócio. Dessa forma, o indicador se mostra de grande utilidade

na comparação entre empresas de um mesmo setor ou setores diferentes. Bergstrom, Grubb e

Jonsson (2007) buscaram em seu estudo avaliar e explicar os incrementos operacionais em

empresas adquiridas que ocorram em decorrência de quaisquer incrementos na rentabilidade

operacional no setor da empresa. Eles classificam incrementos gerais no desempenho como

qualquer fato atribuído a macro fatores ou outros fatores que afetem o setor. Para guiar o

desempenho de uma empresa, eles endereçaram as empresas em pares e comparam o

desenvolvimento das estatísticas operacionais na empresa adquirida e o par de empresas. A

medida de comparação utilizada foi a Margem do EBITDA que, segundo os autores é

altamente relevante para comparações entre empresas, pois este indicador ignora as diferenças

entre a compra de novos ativos imobilizados ou o prêmio gerado pelos ativos adquiridos junto

à empresa adquirida, além disso, garante que a empresa adquirida tenha aproximadamente a

mesma estrutura de custos da empresa investidora. Dessa forma, fica evidente a utilidade do

indicador na comparação de empresas, pelo fato de relativizá-las às suas receitas, desprezando

qualquer influência que não tenha caráter operacional.

A margem do EBITDA não é afetada pelo reconhecimento do goodwill e deveria, dada

similaridade de estrutura de custos na empresa adquirida, ser a menos afetada pela aquisição.

90

Esta é a força que apresenta para bases de comparação entre empresas. A estatística da

Margem do EBITDA é o melhor caminho para medir o impacto de mudanças organizacionais.

Cudd, Eduardo e Roberts (2008) examinaram em seu estudo a mudança subseqüente nas

características de desempenho de empresas que fizeram escolhas de emissões de securities

consistentes com o “efeito manada”. Eles testaram se não havia diferenças significativas entre

empresas imitadoras e não-imitadoras em termos da mudança subseqüente na lucratividade

seguindo um evento de emissão de securities; e se não havia diferenças significantes entre

empresas imitadoras e não-imitadoras em termos de mudanças subseqüentes no risco

seguindo um evento de emissão de securities.

No método de pesquisa, eles utilizaram a Margem do EBITDA como uma medida de

lucratividade para a comparação das empresas e o Z-Score como uma medida do risco. O Z-

Score oferece uma medida de lucratividade de falência baseada em uma composição de

muitas variáveis financeiras. Tendências agregadas na indústria e o mercado em geral são

controlados por expressar as medidas de risco e a lucratividade como as primeiras diferenças

das normas da indústria, resultando em medidas relativas de risco e lucratividade como

seguem:

Risco Relativo = Z-Score empresa – Z-Score indústria

Lucratividade Relativa = Margem do EBITDA empresa – Margem do EBITDA indústria

3.3.2 – SETORES

O setor ao cada empresa pertence será outra variável independente. O setor industrial está

intimamente ligado ao desempenho de uma empresa.

De acordo com Mason (1939) apud Moraes (2005), no final dos anos 30, havia uma relação

determinística entre a estrutura de mercado e a lucratividade das empresas. O pressuposto

básico sob esta alegação era que as características estruturais da indústria ou mercado

determinavam o desempenho das empresas. Tais características, que freqüentemente eram

operacionalizadas através da utilização de medidas de concentração de mercado,

91

representavam as restrições quanto às possíveis estratégias que as empresas poderiam adotar.

As características estruturais de uma indústria restringem o comportamento (conduta ou

estratégia) das empresas que a compõe, que leva a uma diferença de desempenho entre

empresas de diferentes indústrias.

Tal como afirma Moraes (2005), o desempenho de uma empresa está diretamente relacionado

com a estrutura da indústria na qual ela está inserida, sendo esta sua principal unidade de

análise e não a firma individualmente. A estrutura da indústria é que determina o

comportamento dos agentes econômicos responsáveis diretos pelo comportamento da

empresa. O posicionamento da mesma dentro da estrutura de determinada indústria é o fator

principal para se alcançar vantagem competitiva.

Conforme Moraes (2005), o trabalho de Schmalensee (1985) examinou o lucro de empresas

manufatureiras americanas, listadas no Federal Trade Commission’s Line of Business Report

no ano de 1975, encontrando que 20% da variação nos lucros entre as diferentes empresas

estudadas podiam ser explicados pelo setor industrial do qual faziam parte. O fato de ter uma

empresa controladora, não explicou nada da variabilidade. A medida utilizada para diferenciar

empresas participantes da pesquisa foi o market share. Rumelt (1991) ampliou o trabalho de

Schmalensee (1985), incluindo dados do relatório sobre empresas de manufatura disponíveis

para os anos de 1974 a 1977 no FTC Reports. Utilizando medidas repetidas para as empresas,

este trabalho ampliou a abrangência do anterior, uma vez que pôde separar o efeito firma do

efeito indústria. Neste estudo chegou-se a conclusão de que o efeito empresa explica 44% a

46%, a indústria de 9% a 16% e o efeito corporação explica de 1% a 2% da variação total do

índice de rentabilidade utilizado.

Neste trabalho, sempre que se utiliza o termo setor, a referência está sendo feita a uma

indústria ou ramo industrial em que uma determinada empresa atua.

Conforme Bowman e Helfat (2001), o efeito indústria deriva de diferenças nos retornos

médios dentro de cada indústria. Representa o efeito, sobre as taxas de retorno, de se

pertencer aos diferentes setores industriais. Este efeito reflete diferenças nos comportamentos

competitivos, condições de entrada, taxa de crescimento, condições de demanda-capacidade,

níveis de risco, taxas de utilização de ativos, práticas contábeis e outros impactos específicos

a distintas indústrias.

92

3.3.3 – FIRMAS

Conforme Bowman e Helfat (2001), o efeito firma deriva de diferenças no retorno anual

médio de cada empresa. Representa diferenças existentes entre os desempenhos das empresas,

que não sejam associados à indústria ou à corporação. Ele aponta para como os recursos

específicos da empresa, como heterogeneidade dos ativos tangíveis e intangíveis, efetividade

operacional, processos organizacionais, habilidades gerenciais, etc., influenciam na

diferenciação do desempenho.

3.4 – MODELO HIERÁRQUICO LINEAR e EBITDA

O estudo de Griffin, Li, Yue e Zhao (2008) abordou o indicador EBITDA com a utilização de

HLM. No estudo foi investigado o papel da cultura no risco empresarial, através de medidas

de variabilidade de renda; gastos com pesquisa e desenvolvimento; e uso da dívida de longo

prazo. Como proxy do risco empresarial, foi utilizado o ROA (return on assets), que fora

representado pela equação EBITDA/Ativos. Foram computados desvios padrões desta medida

para cada empresa. Foram identificadas três dimensões de cultura que deveriam influenciar o

risco empresarial. Os três valores específicos culturais estudados foram harmonia,

individualismo e aversão à incerteza – todos tendo efeitos diretos e indiretos na medida de

risco corporativo. A conclusão obtida é que há uma associação negativa entre harmonia e o

risco empresarial, uma associação positiva entre o individualismo e o risco corporativa e uma

associação negativa entre aversão à incerteza e risco.

Conforme Fávero (2008), os modelos de 3 níveis consistem de 3 sub-modelos, em que há t =

1, ..., Tij anos no nível 1, os quais são aninhados em cada i = 1, ..., nj firmas que, por sua vez,

estão aninhadas em j = 1, ..., J setores. Assim, tem-se, para o nível 1, que:

EBITDA tij = π 0ij + π 1ij . ANO tij + e tij

Em que:

- t = 1,2, …,Tij (anos), j=1,2 …, J (setores) e i=1,2, …, nj (firmas);

- π0ij: valor esperado da variável de desempenho (média) a firma ij no ano 1;

93

- π1ij é a taxa de crescimento da variável de desempenho da firma ij; e

- σ2 é a variância de σij (variância de uma determinada firma ao longo do tempo).

Assume-se que o termo aleatório etij ~ N(0, σ2).

Cada coeficiente do nível 1 torna-se uma variável dependente no modelo do nível 2.

Assim, este pode ser escrito como:

Em que:

- πpqj (q = 0, 1, ..., Qp) são os coeficientes do nível 2;

- Xqij é o vetor de variáveis preditoras do nível 2; e

- rpij é o efeito aleatório do nível 2. Assume-se que, para cada unidade i, o vetor (r0ij, r1ij, ... ,

rpij)´ apresenta uma distribuição normal multivariada, em que cada elemento rpij tenha média

zero e variância Var(rpij) = tπpp.

Para cada par de efeitos aleatórios p e p´, tem-se que:

Cov(rpij , rp´ij ) = τπpp´

Analogamente, o modelo do nível 3 pode ser escrito como:

Em que:

- pqs (s = 0, 1, ..., Spq) são os coeficientes do nível 3;

- Wsj é o vetor de variáveis preditoras do nível 3; e

- upqj é o efeito aleatório do nível 3. Assume-se que, para cada unidade do nível 3, o vetor de

efeitos aleatórios (os termos upqj) apresenta distribuição normal multivariada, com média zero

94

e matriz de covariância T, cuja dimensão máxima depende do número de coeficientes

especificados com a presença de efeitos aleatórios e é:

Conforme Fávero (2008), o HLM considera uma trajetória de desempenho única para cada

firma, ou seja, leva em conta efeitos aleatórios para a explicação da performance ao longo do

tempo. No caso desta pesquisa, a afirmação também é válida, uma vez que esta utilizará como

medida de desempenho o EBITDA de cada firma.

Este trabalho tem como um de seus objetivos observar se há diferenças, ao longo do tempo,

no comportamento do EBITDA de empresas de um mesmo setor e setores diferentes, dessa

forma, conforme exposto no início no item 1.3 desta pesquisa (QUESTÃO DE PESQUISA),

as questões de pesquisa que norteiam os objetivos são:





setores diferentes?

Os modelos hierárquicos lineares utilizam 3 níveis de análise que representarão,

respectivamente, as mudanças individuais no EBITDA das firmas ao longo do tempo (nível

1), a variação do EBITDA entre firmas de um mesmo setor (nível 2) e a variação do EBITDA

entre firmas de setores diferentes (nível 3). Para a verificação das três primeiras questões de

pesquisa apresentadas, propõe-se um modelo com ausência de variáveis preditoras (modelo

nulo), que oferece estimações dos componentes de variância em cada firma (ao longo do

tempo), entre firmas e entre setores.

Conforme Fávero (2008) apud RAUDENBUSH, BRYK, CHEONG, CONGDON e du TOIT

(2004), a modelagem proporciona testes 2 para as componentes entre firmas e entre setores,

dessa forma o modelo nulo pode ser escrito da seguinte forma:

95

Modelo Nulo

Nível 1 (Medida Repetida):

EBITDAtij = p0ij + etij, etij ~ NID(0, σ2)

EBITDA: medida repetida;

t=1,2, …,Tij (anos), j=1,2 …, J (setores) e i=1,2, …, nj (firmas);

p0ij: EBITDA esperado (média) a firma ij no ano 1 (2003); e

σ2: variância “dentro” da firma.

Nível 2 (Firma):

p0ij = β00j + r0ij, r0ij ~ NID(0, tp_0)

β00j: média dos EBITDAs esperados em 2003 do setor j; e

tp 0: variância dos EBITDAs esperados em 2003 do setor j.

Nível 3 (Setor):

β00j = γ000 + u00j, u00j ~ NID(0, tb_0)

γ000: média geral dos EBITDAs esperados em 2003; e

tb_0: variância entre os EBITDAs esperados em 2003.

Para a verificação da quarta questão de pesquisa apresentada, são propostos dois modelos que

incluem um componente de tendência (variação ao longo do tempo) no nível 1. O primeiro

modelo não inclui efeitos aleatórios e testa apenas se o EBITDA das firmas segue uma

tendência temporal linear; no segundo modelo, há a inclusão de efeitos aleatórios e testa se há

variância da tendência do EBITDA entre firmas ao longo do tempo.

Modelo de Tendência Linear sem Efeitos Aleatórios


EBITDAtij = p0ij + p1ij.ANOtij + etij, etij ~ NID(0, σ2)

EBITDA: medida repetida;


p0ij: EBITDA esperado (média) da firma ij no ano 1 (2003);

p1ij: taxa de crescimento do EBITDA da firma ij; e


Nível 2 (Firma):

96


p1ij = β10j

β00j: média dos EBITDAs esperados em 2003 do setor j;

β10j: média das taxas de crescimento esperadas no setor j; e

tp_0: variância dos EBITDAs esperados em 2003 do setor j.

Nível 3 (Setor):

β00j = γ000 + u00j, u00j ~ NID(0, tb_0)

β10j = γ100

γ000: média geral dos EBITDAs esperados em 2003;

γ100: média das taxas de crescimento dos EBITDAs esperados; e

tb_0: variância entre os EBITDAs esperados em 2003.

Modelo de Tendência Linear com Efeitos Aleatórios


EBITDAtij = p0ij + p1ij.ANOtij + etij, etij ~ NID(0, σ2)

EBITDA: medida repetida


p0ij: EBITDA esperado (média) a firma ij no ano 1 (2003);

p1ij: taxa de crescimento do EBITDA da firma ij; e


Nível 2 (Firma):



β00j: média dos EBITDAs esperados em 2003 do setor j

β10j: média das taxas de crescimento esperadas no setor j

tp_0: variância das EBITDAs esperados em 2003 do setor j

tp_1: variância das taxas de crescimento esperadas no setor j

Nível 3 (Setor):

β00j = γ000 + u00j, u00j ~ NID(0, tb_0)

β10j = γ100 + u10j, u10j ~ NID(0, tb_1)

γ000: média geral dos EBITDAs esperados em 2003

97

γ100: média das taxas de crescimento dos EBITDAs esperados

tb_0: variância entre os EBITDAs esperados em 2003

tb_1: variância entre as taxas de crescimento esperadas

98

IV – ANÁLISE DOS RESULTADOS

Após a aplicação do modelo nulo no software HLM 6.04, conforme Short, Ketchen Jr.,

Bennett e du Toit (2006), foram verificados os resultados apresentados no Apêndice 05. O

Quadro 27 apresenta a decomposição de variância entre os níveis. Como se pode observar,

25,399%, uma considerável parcela da variância é devida às diferenças entre setores (2 =

203,9441, p<0,01) e um percentual um pouco menor, 19,296%, deveu-se à evolução temporal

em cada firma. Por outro lado, verifica-se que uma parcela significativa da variabilidade do

EBITDA (55,305%) ocorreu entre firmas de um mesmo setor (2 = 5417,28729, p<0,01).

Quadro 27: Decomposição de Variância: Modelo Nulo

Após a análise do Quadro 27, verifica-se, portanto, que as questões de pesquisa 1, 2 e 3 são

suportadas, sendo que a maior parcela da variância deveu-se a variabilidade do EBITDA entre

firmas (55,305%), no entanto, não se pode desconsiderar as variabilidades de setor e da

evolução temporal, uma vez que alcançaram patamares consideráveis de 25,399% e 19,296%,

respectivamente. Dessa forma, pode ser dito que, fortemente, há diferenças no EBITDA entre

empresas do mesmo setor; por outro lado (com muito menos força) pode ser dito que há

diferenças no EBITDA ao longo do tempo e em empresas de setores diferentes.

Efeito Fixo Coeficiente Erro-padrão t

Média geral do EBITDA (000) 13,450637 1,730713 7,772

Efeito Aleatório Componente de

Variância

df 2

Variação Temporal (etij) 40,54382

Variação entre Firmas (r0ij) 116,20137 ** 426 5417,28729

Variação entre Setores (u00j) 53,36565 20 203,9441

Decomposição da Variância % por Nível

Nível 1 (tempo) 19,296%

Nível 2 (firma) 55,305%

Nível 3 (setor) 25,399%

** p<0,01

99

Os quadros 28 e 29 oferecem os resultados dos modelos com a inclusão da tendência no nível

1, sem e com os efeitos aleatórios, respectivamente.

O modelo sem efeitos aleatórios (Quadro 28) mostra que a variável correspondente ao ano

(tendência linear) com efeito fixo não é significante (t = -1,129, p<0,01), apresentando um

fator de crescimento negativo para o EBITDA, ao longo do tempo, de -0,218901. Isto indica

que o impacto do tempo sobre o EBITDA é uma taxa de crescimento negativo entre empresa

de um mesmo setor. Dessa forma, o teste que verificou se o EBITDA segue uma tendência

temporal linear apresentou uma resposta negativa.

A análise do Quadro 29, que apresenta os resultados do modelo de tendência linear com

efeitos aleatórios, a componente de variância para a tendência linear é significante (2 =

1017,08954, p<0,01). Isto indica que há variância significativa da tendência do EBITDA entre

firmas de um mesmo setor ao longo do tempo. Dessa forma, firmas de um mesmo setor

tendem a apresentar variações significativas entre si, ao longo do tempo.

Quadro 28: Decomposição de Variância: Modelo de Tendência Linear sem Efeitos Aleatórios


Média geral do EBITDA (000) 14,085565 ** 1,857843 7,582

Média geral das taxas de

crescimento do EBITDA (100)-0,218901 ** 0,193848 -1,129


Variância

df 2

Nível 1


Nível 2

Variação entre Firmas (r0ij) 116,09724 ** 426 5427,12978

Nível 3

Variação entre Setores (u00j) 53,54757 20 204,57217

** p<0,01

100

Quadro 29: Decomposição de Variância: Modelo de Tendência Linear com Efeitos Aleatórios

Após a análise dos Quadros 28 e 29, verifica-se que questão de pesquisa 4 é respondida

conforme exposto, ou seja, o tempo tem impactado negativamente (-0,218901) o EBITDA das

empresas, ou seja, há uma queda no EBITDA ao longo do tempo. Isto pode ser visivelmente

observado nos gráficos apresentados anteriormente de “evolução de margem média anual do

EBITDA” feito para cada um dos setores. Onde foi verificado que dos 21 setores estudados

nesta pesquisa, 14 deles apresentaram que suas margens médias anuais dos EBITDAs estão

caindo, sendo eles: química e petroquímica; siderurgia e metalurgia; varejo; atacado;

telecomunicações; indústria da construção; produção agropecuária; transporte; papel e

celulose; farmacêutico; têxteis; indústria digital; comunicações; diversos. Os demais 7 setores,

nas suas margens médias anuais dos EBITDAs, há estabilidade (energia; eletroeletrônico) ou

subida (bens de consumo; serviços; mineração; auto-indústria; bens de capital).


Média geral do EBITDA (000) 14,262039 ** 1,948655 7,319

Média geral das taxas de

crescimento do EBITDA (100)-0,299895 ** 0,213533 -1,404


Variância

df 2

Nível 1


Nível 2

EBITDA inicial das firmas (r0ij) 182,08155 426 2300,70375

Taxa de Mudança de Tendência

das Firmas (r1ij)5,05074 ** 426 1017,08954

Nível 3

EBITDA médio dos Setores

(u00j)63,66375 20 133,09406

Taxa de Mudança de Tendência

dos Setores (u10j)0,35571 20 34,24638

** p<0,01

101

V – CONSIDERAÇÕES FINAIS

Esta dissertação teve como impulsor a controversa polêmica existente entre o meio

empresarial e o meio acadêmico no tocante à utilização do EBITDA. Muitos críticos

acadêmicos colocam que este indicador tem pouca utilidade a não ser para comparar empresas

de um mesmo segmento de atuação (mesmo setor) que elevaria estas empresas a uma situação

congênere. O meio empresarial, por sua vez, utiliza fortemente o EBITDA, muitas vezes o

colocando em patamares equivalentes aos do lucro ou do caixa gerado, em função da sua

freqüente utilização. Portanto, esta diferença de opiniões despertou o interesse em entender as

razões dos dois lados e, em um aprofundamento maior, observar a utilidade que se apresenta

unânime aos dois lados que é a comparabilidade do EBITDA entre empresas de um mesmo

setor. Mais adiante, foi incluída a comparabilidade do EBITDA entre empresas de setores

diferentes.

Outro fator que influenciou esta pesquisa foi o fato de que muito se escreveu sobre a utilidade

que o indicador possui na comparação entre empresas, entretanto, ainda não se havia

verificado na literatura e, tampouco se observado estatisticamente, como os números se

comportam de fato, isto é, muito se opinou sobre o uso do EBITDA com o propósito

comparativo, porém pouco aprofundamento estatístico foi desenvolvido até então. Este

trabalho se propôs a estudar a questão sob prisma estatístico.

A metodologia utilizada por esta pesquisa, HLM, Hierarchical Linear Modeling, traz

credibilidade e asserção para este tipo de pesquisa, uma vez que por sua capacidade preditiva

e inferência causal, ela é unânime. Este método, se comparado aos métodos de regressão

clássica é uma elevação, uma vez que é capaz de decompor as variâncias de cada fator.

O objetivo maior deste trabalho seria, portanto, observar os comportamentos dos EBITDAs de

empresas de um mesmo setor e setores diferentes, ao longo do tempo. As respostas que

seriam obtidas poderiam indicar se de fato o EBITDA pode ser útil (ou não) para a

comparação de empresas similares que atuem em um mesmo setor e como o a diferença entre

setores é percebida. Objetivos menores (mas não menos importantes) orbitaram o propósito

máximo acima exposto, tal como observar como e se o fator “tempo” influencia e determina o

comportamento do indicador. Nesta mesma linha, outro objetivo seria observar como e se o

102

fator “firma” influencia e determina o comportamento do indicador. Por fim, observar como e

se o fator “setor” influencia e determina o comportamento do indicador.

Objetivando dispor de uma sustentação e preparação para o alcance dos objetivos, questões de

pesquisa surgiram para serem testadas e respondidas, que seguem:





setores diferentes?

Os resultados desta pesquisa mostraram que há uma variabilidade significativa do EBITDA

entre firmas (55,305%) de um mesmo setor. O mesmo não aconteceu para a variabilidade

entre os setores (25,399%) diferentes, ou seja, há diferenças no EBITDA, ao longo do tempo,

entre empresas de setores diferentes, no entanto, ela é muito inferior à existência de diferenças

no EBITDA, ao longo do tempo, entre empresas do mesmo setor. Pelo o que se expõe na

literatura sobre o tema “capacidade de comparação do EBITDA entre empresas congêneres”,

o que se esperava em termos de resultados seria algo contrário, uma vez que se a capacidade

de comparação do EBITDA é forte em empresas semelhantes (que são similares e disputam

em um mesmo setor), imagina-se que este indicador seja diferente de empresa para empresa,

mas não na discrepância apontada nos resultados desta pesquisa. O mesmo vale para os

resultados de setores diferentes, uma vez que se pode supor que as diferenças sejam gritantes,

uma vez que está em questão setores diferentes.

Em suma, as diferenças existentes se mostraram opostas ao que se imaginava encontrar, pois a

suposição imediata é que empresas pertencentes a um mesmo setor tenham margens do

EBITDAs diferentes, mas próximas umas das outras, afinal disputam na mesma indústria e

supostamente tem uma estrutura funcional parecida, logo possuem indicadores parecidos. Por

outro lado, valendo-se das mesmas prerrogativas e se estão em questão diferentes setores, há

que haver muitas diferenças entre eles, incluindo os indicadores médios de indústria para

indústria. Dessa forma, esperava-se que houvesse uma diferença gritante entre setores e uma

diferença menor dentro dos setores. No entanto, o resultado foi o oposto.

103

Isto se faz pensar que:

“Terá mesmo o EBITDA esta capacidade de comparação entre empresas congêneres, uma vez

que as diferenças entre elas são tão grandes?”

“Terá mesmo o EBITDA esta capacidade de comparação entre empresas congêneres, uma vez

que as diferenças entre setores não são tão consideráveis?”

“Será o fator “setor” algo pouco impactante no EBITDA?”

Se estas perguntas tiverem respostas afirmativas, a função de comparabilidade do EBITDA

pode ser enfraquecida.

104

VI – REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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110

VII – APÊNDICES

APÊNDICE 01 – Empresas que compõe o banco de dados da pesquisa

Código Razão social

6 M. Dias Branco Indústria e Comércio de Alimentos Ltda

M. Dias Branco S/A Indústria e Comércio de Alimentos

7 Companhia Brasileira de Metalurgia e Mineração

9 Cooperativa Agro-Pecuária Batavo Ltda.

10 Primo Schincariol Indústria de Cervejas e Refrigerantes S.A.

11 Degussa Brasil Ltda

14 Super Mercado Zona Sul S.A.

23 Bianchini S.A. Indústria, Comércio e Agricultura

24 Siderúrgica Barra Mansa S.A.

28 Usina da Barra S.A. - Açúcar e Álcool

34 Cooperativa Tritícola Erechim Ltda.

38 S.A. Fábrica de Produtos Alimentícios Vigor

39 Companhia de Telecomunicações do Brasil Central S.A.

47 Santher - Fábrica de Papel Santa Therezinha S.A.

54 Localiza Rent a Car S.A.

56 Refinaria de Petróleo Ipiranga S.A.

Refinaria Petróleo Ipiranga S.A.

57 Zamprogna S.A. Importação, Comércio e Indústria

59 Eucatex S.A. Indústria e Comércio

60 Unipar - União de Indústrias Petroquímicas S.A.

63 Cooperativa Regional Alfa

65 Jari Celulose S.A.

75 Holcim Brasil S.A.

78 Elekeiroz S.A.

84 Cooperativa Agroindustrial dos Produtores Rurais do Sud. Goiano

Cooperativa Mista dos Produtores Rurais do Sudeste Goiano Ltda.

89 A. Angeloni & Companhia Ltda.

92 GE-DAKO S.A.

94 TV Globo Ltda.

96 Deten Química S.A.

102 Drogarias Pacheco S/A

Jamyr Vasconcellos S.A.

105 Politeno Indústria e Comércio S.A.

109 Lojas Riachuelo S.A.

117 Mineração Rio do Norte S.A.

124 Refinaria de Petróleos de Manguinhos S.A.

126 Voith Paper Máquinas e Equipamentos Ltda

127 Dana-Albarus S.A. Indústria e Comércio

129 Companhia Metalúrgica Prada

137 Klabin S.A.

140 Grendene S.A.

146 Cooperativa dos Agricultores da Região de Orlândia Ltda

Cooperativa dos Agricultores da Região de Orlândia Ltda.

147 Ficap S.A.

148 Petroquímica Triunfo S.A.

153 Celulose Nipo-Brasileira S.A. - Cenibra

154 Armco do Brasil S.A.

155 Oxiteno S.A. Indústria e Comércio

156 Oxiteno Nordeste S.A. Indústria e Comércio

111

157 Drogasil S.A.

167 Termomecânica São Paulo S.A.

173 Usina São Martinho S.A.

175 Rigesa, Celulose Papel e Embalagens Ltda.

176 C. Vale Cooperativa Agroindustrial

185 Comercial Automotiva Ltda.

195 Lojas Cem S.A

197 Fertilizantes Fosfatados S.A. - Fosfértil

199 Arcom S.A.

200 Cooperativa Agrícola Consolata Ltda.

Copacol - Cooperativa Agrícola Consolata

204 Doux Frangosul S.A. Agro Avícola Industrial

Frangosul S.A.- Agro Avícola Industrial

205 Samarco Mineração S.A.

208 Indústria Química e Farmacêutica Schering-Plough S.A.

Mantecorp Indústria Química e Farmacêutica Ltda

210 Minasgás Distribuidora de Gás Combustível Ltda

SHV Gás Brasil Ltda.

211 Avipal S.A. - Avicultura e Agropecuária

Eleva Alimentos S/A

212 Marcopolo S.A.

213 Drogaria São Paulo S.A.

DSP Comercial S.A.

218 Rexam Beverage Can South América S/A

221 Sifco S.A.

227 Josapar - Joaquim Oliveira S.A. Participações

229 Starexport Trading S.A.

230 Empresa Brasileira Aeronáutica S.A.

232 Springer Carrier Ltda

234 Supergasbras Distribuidora de Gás Ltda

Supergasbras Distribuidora de Gás S.A.

237 Natura Cosméticos S.A.

239 Companhia Cimento Portland Itaú

240 Syngenta Proteção de Cultivo Ltda

Syngenta Proteção de Cultivos Ltda

241 Ipiranga Petroquímica S.A.

242 Carbocloro Indústrias Químicas S.A.

Carbocloro S.A Indústrias Químicas

245 Aché Laboratórios Farmacêuticos S.A.

248 Bunge Fertilizantes S.A.

251 Vonpar Refrescos S.A.

252 Magnesita S.A.

256 Vicunha Têxtil S.A

258 Votorantim Celulose e Papel S.A

Votorantim Celulose e Papel S.A.

263 Magazine Luiza S.A.

267 Coop Cooperativa de Consumo

268 Alcatel- Lucent Brasil S.A

Alcatel Telecomunicações S.A.

280 Unicafé Companhia de Comércio Exterior

281 Copebrás Ltda

282 Cooperativa Central Oeste Catarinense

Cooperativa Central Oeste Catarinense Ltda.

285 Dow Brasil S.A.

286 Rhodia Poliamiada e Especialidades Ltda

112

299 Ultrafértil S.A.

300 Petróleo Sabbá S.A.

301 Petroflex Indústria e Comércio S.A.

306 Comércio e Indústrias Brasileiras Coinbra S.A.

Louis Dreyfus Commodities Brasil S/A

307 Agip do Brasil S.A.

Liquigás Distribuidora S.A.

309 Arno S.A.

310 Cooperativa Regional de Cafeicultores em Guaxupé Ltda.

312 Suzano Bahia Sul Papel e Celulose S.A.

Suzano Papel e Celulose S.A.

315 TV SBT Canal 4 de São Paulo S.A.

316 Companhia Ultragaz S.A.

320 Itautec Philco S.A.

Itautec Philco S.A. Grupo Itautec Philco

Itautec S/A

Itautec S/A - Grupo Itautec

321 Mahle Metal Leve S.A.

323 Ripasa S.A. Celulose e Papel

326 S.A. O Estado de São Paulo

329 Produtos Roche Químicos e Farmacêuticos S.A.

331 Ericsson Telecomunicações S.A.

332 Duratex S.A.

334 MWM Motores a Diesel Ltda.

339 Chocolates Garoto S.A.

343 Adubos Trevo S.A.

Yara Brasil Fertilizantes S.A.

344 Akzo Nobel Ltda.

346 International Paper do Brasil Ltda.

348 BHP Billiton Metais S.A.

BHPBilliton Metais S.A.

349 Gradiente Eletrônica S.A.

353 Cocamar Cooperativa Agroindustrial

356 Tigre S/A - Tubos e Conexões

362 Aços Villares S.A.

363 Calçados Azaléia S.A.

364 Siemens Ltda.

366 Cooperativa Central dos Produtores Rurais de MG Ltda.

Cooperativa Central dos Produtores Rurais de Minas Gerais Ltda

369 3M do Brasil Ltda.

370 Construtora Queiroz Galvão S.A.

371 Minerações Brasileiras Reunidas S.A.

373 Saint-Gobain Vidros S.A

374 Solvay Indupa do Brasil S.A.

383 Empresa Brasileira de Compressores S.A. Embraco

384 Novartis Biocências S/A

Novartis Biociências S.A.

385 DuPont do Brasil S.A.

386 Bombril S.A.

387 Pirelli Energia Cabos e Sistemas do Brasil S.A.

Prysmian Energia Cabos e Sistemas do Brasil S.A.

388 Santista Têxtil S.A.

393 Renner Sayerlack S.A

394 Distribuidora de Prod. de Petróleo Ipiranga S.A. e Emp.Controlada

Distribuidora de Produtos de Petróleo Ipiranga S.A.

113

395 Semp Toshiba Amazonas S.A.

398 Eldorado S.A

400 Companhia Brasileira de Alumínio

401 Electrolux do Brasil S.A.

402 Caraíba Metais S.A.

403 ArcelorMittal Brasil S/A

Belgo Siderurgia S.A

BMP Siderurgia S.A

405 Petroquímica União S.A.

408 Aracruz Celulose S.A.

410 Lojas Colombo Comércio de Utilidades Domésticas S/A

Lojas Colombo S.A. Comércio de Utilidades Domésticas

Lojas Colombo S/A Comércio de Utilidades Domésticas

411 Bompreço Bahia S.A

412 Arcelor Brasil S.A.

Companhia Siderúrgica Belgo Mineira

413 V & M do Brasil S.A

414 Cia. Suzano de Papel e Celulose

415 Coamo Agroindustrial Cooperativa

Cooperativa Agropecuária Mouraoense Ltda.

416 Gerdau Açominas S.A.

417 Alcan Alumínio do Brasil Ltda.

Novelis do Brasil Ltda.

418 Construções e Comércio Camargo Corrêa S.A.

421 São Paulo Alpargatas S.A.

424 Kraft Foods Brasil S.A.

425 Construtora Norberto Odebrecht S.A.

427 Glencore Importadora e Exportadora S.A.

428 Arthur Lundgren Tecidos S.A. Casas Pernambucanas

429 Construtora OAS Ltda.

430 Companhia Brasileira de Bebidas

431 Cargill Agrícola S.A.

432 SPAL Indústria Brasileira de Bebidas S.A.

435 Companhia Petroquímica do Sul

Copesul Companhia Petroquímica do Sul

436 White Martins Gases Industriais Ltda

440 Cia. Importadora e Exportadora Coimex

444 Avon Cosméticos Ltda.

445 Gerdau S.A.

450 Acesita S.A

ArcelorMittal Inox Brasi S/A

451 Pirelli Pneus S.A.

452 Companhia Siderúrgica de Tubarão

454 CCE da Amazônia S.A.

Cemaz Industria Eletronica da Amazonia S/A

455 Construtora Andrade Gutierrez S.A.

456 Viação Aérea São Paulo S.A. - VASP

460 Globex Utilidades S.A.

462 Bompreço S.A. Supermercados do Nordeste

463 Casa Bahia Comercial Ltda.

465 Martins Comércio e Serviços de Distribuição S.A.

467 Alcoa Alumínio S.A.

468 Philip Morris Brasil S.A.

469 Basf S.A.

471 Sendas S.A.

114

473 Makro Atacadista S.A.

478 Multibrás S.A. Eletrodomésticos

Whirlpool S.A

479 Bunge Alimentos S.A.

481 Companhia Brasileira de Petróleo Ipiranga

483 Braskem S.A

484 Lojas Americanas S.A.

486 Coopersucar Coop de Produtores de Cana de Açúcar e Álcool Est SP

Coopersucar Coop. Prods.Cana-de- Açúcar,Aç. Álc. Est. S.P.

Copersucar Coop de Prod de Cana-Açúcar, Açúcar e Álcool Est SP

487 Nestlé Brasil Ltda

488 Companhia Siderúrgica Nacional

489 Companhia Brasileira de Distribuição

491 Chevron Brasil Ltda

Texaco Brasil Ltda

493 Varig S.A (Viação Aérea Rio-grandense)

497 Souza Cruz S.A

Souza Cruz S.A e Sociedades Controladas

Souza Cruz S.A e Sociedades Controladas

Souza Cruz S.A.

498 Shell Brasil Ltda

500 Fiat Automóveis S.A.

Fiat Automóveis S/A

503 Companhia Riograndense de Saneamento - Corsan

504 Companhia do Metropolitano de São Paulo - METRÔ

505 Companhia Nipo-Brasileira de Pelotização - Nibrasco

508 Companhia de Gás de São Paulo- Comgás

512 Companhia de Saneamento do Paraná

Companhia de Saneamento do Paraná - Sanepar

513 Cia. de Saneamento de Minas Gerais

514 Companhia Energética do Ceará

516 Celg Distribuição S/A

Companhia Energética de Goiás

517 Espírito Santo Centrais Elétricas S.A.

519 Empresa Brasileira de Infra-Estrutura Aeroportuária

Empresa Brasileira de Infra-Estrutura Aeroportuária Infraero

520 Ampla Energia e Serviços S.A

Companhia de Eletricidade do Rio de Janeiro

521 Celpe - Companhia Energética de Pernambuco

Companhia Energética de Pernambuco - Celpe

522 Albras - Alumínio Brasileiro S.A.

523 Brasil Telecom S/A

524 Serviço Federal de Processamento de Dados - SERPRO

525 Companhia Nacional de Abastecimento

527 Centrais Elétricas do Norte do Brasil S.A.

Centrais Elétricas do Norte do Brasil S.A. Eletronorte

528 Companhia de Eletricidade do Estado da Bahia

Companhia de Eletricidade do Estado da Bahia - Coelba

Companhia de Eletricidade do Estado da Bahia Coelba

529 Companhia Estadual de Águas e Esgotos - Cedae

531 Centrais Elétricas de Santa Catarina S.A.

532 Companhia Hidro Elétrica do São Franscisco - Chesf

535 Telemar Norte Leste S/A

537 Companhia Estadual de Energia Elétrica

Companhia Estadual de Geração e Transmissão de Energia Elétrica

115

538 Companhia Paulista de Força e Luz - CPFL

539 Cia. Saneamento Básico do Estado de São Paulo-Sabesp

540 Light Serviços de Eletricidade S.A.

541 Empresa Brasileira de Correios e Telégrafos - ECT

542 Empresa Brasileira de Telecomunicações S.A.

543 Companhia Energética de Minas Gerais

544 Companhia Vale do Rio Doce

546 Cesp - Companhia Energética de São Paulo

547 Furnas Centrais Elétricas S.A.

548 Eletropaulo Metropolitana Eletricidade de São Paulo S.A.

549 Petrobras Distribuidora S.A.

550 Petróleo Brasileiro S.A. - Petrobras

566 Cia de Tecidos Norte de Minas - Coteminas

571 Eluma S.A. Indústria e Comércio

574 Dimed S. A. Distribuidora de Medicamentos

575 Granol Indústria, Comércio e Exportação S.A.

587 Lojas Renner S.A.

611 Cargill Fertilizantes S.A

Mosaic Fertilizantes do Brasil S.A

636 Indústrias Romi S.A.

638 SERASA S.A.

641 Dinap S.A. - Distribuidora Nacional de Publicações

Treelog S.A. - Logística e Distribuição

645 Villares Metals S.A.

661 Ferramentas Gerais Comércio e Importação S.A.

670 Companhia Italo Brasileira de Pelotização Itabrasco

690 Cia. Energética do Rio Grande do Norte

696 Ipiranga Comercial Química S.A.

Ipiranga Química S.A.

698 Cia. Hispano-Brasileira de Pelotização - Hispanobras

701 J. Macedo S/A

J. Macêdo S/A

702 Fertibrás S.A.

703 Confab Industrial S.A.

712 Braspelco Indústria e Comércio Ltda.

714 Borrachas Vipal S.A.

746 Santista Têxtil Brasil S.A

748 Sab Trading Comercial Exportadora S.A.

749 Cimento Poty S.A.

751 Cia. de Ferro Ligas da Bahia Ferbasa

769 Votorantim Metais Zinco S.A.

774 RDM Rio Doce Manganês S.A.

Rio Doce Manganês S.A.

784 Camargo Corrêa Cimentos S.A.

Camargo Corrêa Cimentos S.A. e Controladas

801 Açúcar Guarani S.A.

803 Centrais Elétricas Matogrossenses S.A.

832 Medial Saúde S.A.

845 Abc Indústria e Comércio S.A.

Abc Indústria e Comércio S.A. - Abc Inco

846 Companhia Níquel Tocantins

852 Sotreq S.A.

867 Nova América S.A - Agroenergia

Nova América S.A - Alimentos

Usina Nova América S.A.

116

878 Eletrobrás Termonuclear S.A.

Eletrobrás Termonuclear S.A. Eletronuclear

880 Centrais Elétricas Brasileiras S.A.

886 Companhia Paulista de Trens Metropolitanos - CPTM

890 Companhia Energética de Brasília CEB

928 Companhia Mineira de Metais

936 Cooperativa Agroindustrial Lar

963 Norsa Refrigerantes Ltda

1029 Parmalat Brasil S.A Indústria de Alimentos

1034 TAM - Linhas Aéreas S.A

1055 Cotia Trading S.A.

1060 Dow AgroSciences Industrial Ltda

1093 Metso Brasil Indústria e Comércio Ltda

1096 Companhia Providência Indústria e Comércio

1115 Grupo SEB do Brasil Produtos Domésticos Ltda

1125 UTC Engenharia S.A.

1133 Procter & Gamble do Brasil S.A.

1137 Companhia Libra de Navegação

1149 Elegê Alimentos S.A.

1164 Fiori Veícolo Ltda.

1192 CPM S.A.

1196 Inpacel - Indústria de Papel Arapoti S.A.

1197 Bayer CropScience Brasil

1204 Fasal S.A. Comércio e Indústria Produtos Siderúrgicos

1220 Fertilizantes Heringer Ltda.

Fertilizantes Heringer S.A.

1225 Caramuru Alimentos Ltda.

Caramuru Alimentos S/A

1226 Rio Negro Comércio e Indústria de Aço S.A.

1235 Indústrias Alimentícias Itacolomy S.A. - Itasa

1244 Empresa Baiana de Alimentos S.A.

1246 Empresa Baiana de Águas e Saneamento S.A. Embasa

1249 Aethra Componentes Automotivos Ltda

1260 Dow Brasil Nordeste Ltda

1263 Yoki Alimentos S.A.

1264 Votorantim Cimentos N/Ne S.A

1274 Cooperativa Agrária Agroindustrial

Cooperativa Agrária Mista Entre Rios Ltda.

1276 Companhia Energética do Maranhão

Companhia Energética do Maranhão CEMAR

1287 Tecidos e Armarinhos Miguel Bartolomeu S.A.

1305 Valesul Alumínio S.A.

1308 Julio Simões Transportes e Serviços Ltda.

1309 Empresa Energética de Mato Grosso do Sul S.A.

1311 Irmãos Biagi S.A. Açúcar e Álcool

1314 Cobra Tecnologia S.A.

1315 Copagaz Distribuidora de Gás Ltda.

1430 Louis Dreyfus Commodities Bioenergia S/A

1447 Engevix Engenharia S.A.

1453 Empresa Energética de Sergipe S.A. - Energipe

1466 Moinhos Cruzeiro do Sul S.A.

1469 Produtos Alimentícios Orlândia S.A. Comércio e Indústria

1474 Perdigão Agroindustrial S.A

1477 Randon S/A Implementos e Participações

1517 ALSTOM BRASIL LTDA

117

1542 Cosan S.A. Indústria e Comércio

1559 Prosegur Brasil S.A. Transportadora de Valores e Segurança

1579 Usina Barra S.A. Açúcar e Álcool

1580 Usina Caeté S.A.

1630 Panasonic da Amazônia S.A.

1649 Polibrasil Resinas S.A

1669 Companhia de Saneamento Ambiental do Distrito Federal

Companhia de Saneamento do Distrito Federal - Caesb

1782 Clariant S.A.

1790 Coinbra - Frutesp S.A.

1812 Lafarge Brasil S.A.

1822 Credicard S.A. Administradora de Cartões de Crédito

1847 Editora Abril S.A.

1864 EMS S.A

1939 Irmãos Bretas Filhos & Cia. Ltda.

1945 Ita Representações de Produtos Farmacêuticos Ltda

1960 Profarma Distribuidora de Produtos Farmacêuticos S/A

1974 Lojas Insinuante Ltda.

1981 Mangels Indústria e Comércio Ltda.

2011 Nortox S.A.

2088 Schering do Brasil Química e Farmacêutica Ltda.

2093 Amaggi Exportação e Importação Ltda

2101 Cooperativa Agropecuária Castrolanda

2161 Tupy Fundições Ltda

2167 Celular CRT S.A.

2188 Y. Yamada S.A. Comércio e Indústria

2205 Camil Alimentos S.A.

2214 Usiminas Mecânica S.A.

2225 Sony Brasil Ltda

2226 Spaipa Indústria Brasileira de Bebidas

Spaipa S.A Indústria Brasileira de Bebidas

2227 McDonald's Comércio de Alimentos Ltda

2233 Elevadores Atlas Schindler S.A

2246 Weg Indústrias S.A

2256 Cisa Trading S.A

2272 Officer Distribuidora de Produtos de Informática S.A.

2278 Medley S.A. Indústria Farmacêutica

2279 Soc Benef Israelita Bras Hospital Albert Eisntein

2290 Sociedade Anônima de Eletrificação da Paraíba

2291 Companhia Distribuidora de Gás do Rio de Janeiro - CEG

2293 Dupont Performance Coatings S.A.

2294 Concessionária da Rodovia Presidente Dutra S.A

2300 Renault do Brasil S.A.

2302 Raia & Cia Ltda

Raia S/A

2312 Maxion Sistemas Automotivos Ltda

2329 J. Macêdo S/A

2347 Companhia de Gás da Bahia

2364 Orsa Celulose,Papel e Embalagens SA.

2401 Ferrovia Centro-Atlântica S.A

2434 Cisper S.A.

Owens Illinois do Brasil S.A.

2461 CTA - Continental Tobaccos Alliance S/A

2486 Companhia Energética do Piauí

2487 Carvalho & Fernandes Ltda

118

2525 Biosintética Farmacêutcia Ltda

Biosintética Farmacêutica Ltda

2537 Ibrame Indústria Brasileira de Metais S.A

2544 Coopavel Cooperativa Agroindustrial

Cooperativa Agropecuária Cascavel Ltda

2550 Videolar S.A

2554 Lg Eletrocnics da Amazonia Ltda

LG Eletronics da Amazonia Ltda

2558 Marfrig Frigoríficos e Comércio de Alimentos Ltda

Marfrig Frigoríficos e Comércio de Alimentos S/A

2559 MRS - Logística S/A

2576 Distribuidora Farmacêutica Panarello Ltda

2581 Centrais Elétricas Pará S.A

2582 Saneamento Goiás S.A

2588 Companhia Energética de Alagoas - CEAL

2589 S.A Usina Coruripe Açucar e Alcool

S/A Usina Coruripe Açúcar e Álcool

2594 DMA Distribuidora S.A.

2598 Esteve S/A

2604 Imcopa Importação e Exportação e Indústria de Óleos Ltda

2611 ALL-América Latina Logística do Brasil S.A.

2621 Corol Cooperativa Agroindustrial

2639 Rio Grande Energia S.A

2647 Primo Schincariol Ind. de Cerveja e Refrigerantes do Nordeste S.A

Primo Schincariol Ind. de Cervejas e Refrigerantes do Nordeste SA

2660 AES Sul Distribuidora Gaúcha de Energia S.A

2663 Companhia Brasileira de Meios de Pagamento

2664 Globo Comunicações e Participações S.A.

2665 Redecard S.A.

2667 Golden Cross Assistência Internacional de Saúde Ltda

2668 MMC Automotores do Brasil Ltda

2671 Amil Assistência Médica Internacional Ltda

2682 Telesp Celular S.A

2695 BCP S/A

2710 Alunorte - Alumina do Norte Brasil S.A

2736 Telest Celular S.A

2737 Telebahia Celular S.A

2741 Elektro Eletricidade e Serviços S.A

2746 Milenia Agro Ciências S.A

2747 Seara Alimentos S.A.

2749 Bandeirante Energia S.A

2750 Telemig Celular S.A

2751 Sonda Supermercado Exportação e Importação Ltda

2753 Bayer S.A

2754 Samsung Eletrônica da Amazônia Ltda

2755 Tractebel Energia S.A.

2756 CEG Rio S.A

2760 CCB- Cimpor Cimentos do Brasil Ltda

Cia de Cimentos do Brasil

2765 Companhia Energética Santa Elisa

2769 LG Electronics de São Paulo Ltda

2770 ALE Combustíveis S.A

ALESAT Combustíveis S.A

2771 Kimberly Clark Brasil Ind. Com. de Produtos Higiên. Ltda

2773 TIM Sul S.A

119

2775 Telet S.A

2781 Belgo-Mineira Participação, Indústria e Comércio S.A.

2784 Concessionária do Sistema Anhanguera-Bandeirantes S.A

2786 Amanco Brasil S.A

2791 SPDM Associação Paulista para Desenvolvimento da Medicina

2795 Sociedade de Ensino Superior Estácio de Sá

Sociedade de Ensino Superior Estácio de Sá Ltda

2811 Batavia S.A Indústria de Alimentos

2814 Cimento Rio Branco S.A

2818 Telerj Celular S.A

2832 CTEEP- Companhia de Transmissão de Energia Elétrica Paulista

2833 AES Tietê S.A.

2834 Duke Energy International - Geração Paranapanema S/A

2845 Positivo Informática Ltda

Positivo Informática S/A

2850 Accenture do Brasil Ltda

2851 Tim Nordeste Telecomunicações S.A.

2852 Telegoiás Celular S.A

2865 Atento Brasil S/A

2971 Amazônia Celular S.A

Amazônia Celular S.A - Maranhão

3048 Terra Networks Brasil S/A

3049 Maxitel S.A.

Maxitel SA e Controladas

Tim Nordeste S.A

3117 B2W- Companhia Global do Varejo S/A

3125 Semp Toshiba Informática Ltda.

3190 Universo Online S.A.

3201 Petrobrás Transporte SA.

Petrobrás Transporte SA. - Transpetro

3202 Manaus Energia S/A

3203 Transportadora Brasileira Gasoduto Bolívia-Brasil SA.

3210 Americel S/A

3236 Magneti Marelli Cofap Cia. Fabricadora de Peças

3243 Amsted Maxion Fundição e Equipamentos Ferroviários S.A

3249 BSE S.A.

BSE SA.

3258 Leroy Merlin Companhia Brasileira de Bricolagem

3261 GR S.A.

3272 Global Telecom SA.

Vivo S.A

3286 Calçados Azaléia Nordeste S.A.

3291 Companhia Siderúrgica Paulista - Cosipa

3295 Telecomunicações de São Paulo S.A. - Telesp

3296 Usinas Siderúrgicas de Minas Gerais S/A - Usiminas

3307 Companhia Coreano-Brasileira de Pelotização-Kobrasco

3337 Varig Logistica S.A

3341 Arosuco Aromas e Sucos Ltda

3374 Usinas Itamarati S.A.

3393 LDC Bioenergia S/A

3403 Siemens Eletroeletrônica S.A.

3571 Coop. Triticola Mista Alto Jacuí Ltda

3635 S.A. Fluxo Com. e Assessoria Internacional

3662 Agripec Química Farmacêutica S.A.

3715 Indústria Nacional de Aços Laminados Inal S.A.

120

3725 CIEN - Companhia de Interconexão Energética

Companhia de Interconexão Energética

3733 Henkel Ltda

3761 Dow Brasil Sudeste Industrial Ltda.

3776 Empreendimentos Pague Menos S/A.

3848 Norte Brasil Telecom S.A.

3858 Innova S.A.

3868 Friboi Ltda.

JBS S/A

3874 Delta Construções S.A.

3910 Intermédica Sistema de Saúde S.A.

Intermédica Sistema deSaúde S.A.

3911 Sadia S.A.

3915 Voith Siemens Hydro Power Generation Ltda.

3928 Gafisa S.A

3945 Satélite Distribuidora de Petróleo S.A.

3951 Belgo Bekaert Arames Ltda

Belgo Bekaert Arames S.A

3952 Cooperativa Agropecuária de Produção Integrada do Paraná Ltda

Integrada Cooperativa Agroindustrial

Integrada Cooperativa Agroindustrial Ltda

3957 Telefônica Empresas S.A.

3962 Votorantim Exportadora e Participações Ltda

3976 Suzano Petroquímica S.A.

3977 Companhia Piratininga de Força e Luz

3991 Gol Transportes Aéreos S/A

3996 Polietilenos União S.A.

3998 Metso Brasil Indústria e Comércio Ltda

4001 Unimed Campinas - Cooperativa de Trabalho Médico

4005 SAB Company Comércio Internacional S/A

4007 Companhia Petrolífera Marlim

4008 Repsol YPF Distribuidora S.A.

4012 Copel Distribuição S.A.

4019 Monsanto Nordeste S.A.

4020 Copel Geração e Transmissão S/A

Copel Geração S/A

4023 Trombini Embalagens Ltda

4024 AGCO do Brasil Comércio e Indústria Ltda

4027 Orbitall Serviços e Processamentos de Informações Comerciais Ltda

4035 Gonvarri Brasil Produtos Siderúrgicos S.A.

4037 Alberto Pasqualini - Refap S/A

4039 Anglo American Brasil Ltda

4046 Samsung SDI Brasil Ltda

4048 Bertin Ltda

Bracol Holding Ltda

4052 Iveco Latin America Ltda

4053 Cooperativa dos Cafeicultores e Citricultores de São Paulo

4055 Infoglobo Comunicações S.A.

4058 Usina de Açúcar Santa Terezinha Ltda

4093 Weg Exportadora S.A.

4104 TNL PCS S.A.

TNL PCS S.A. - Oi

4106 Rubi S.A. Comércio, Indústria e Agricultura

4114 Gran Sapore BR Brasil S/A

4115 Veracel Celulose S.A.

121

4120 Unimed - Belo Horizonte Cooperativa de Trabalho Médico Ltda

Unimed - BH Cooperativa de Trabalho Médico Ltda

4141 Peugeot Citroen do Brasil Automóveis Ltda

4142 Rio de Janeiro Refrescos Ltda

4147 G. Barbosa Comercial Ltda

4153 Sudestefarma S.A. Produtos Farmacêuticos

4154 TNL Contax S.A.

4155 AES Uruguaiana Empreendimentos S.A.

4156 Multigrain Comércio Exportação e Importação S/A

Multigrain Comércios Exportação e Importação Ltda

4162 Iveco Fiat Brasil Ltda

4163 Novamarlim Petróleo S.A.

4164 Tim Celular S.A.

4165 Unimed Paulistana Sociedade Cooperativa de Trabalho Médico

4167 Dairy Partners Americas Brasil Ltda

4179 CPFL Comercialização Brasil S.A.

4206 Ericsson Serviços de Telecomunicações Ltda

4207 Kimberly Clark Kenko Indústria e Comércio Ltda

4208 Rexam do Brasil Ltda

4211 Gazin Indústria e Comércio de Móveis e Eletrodomésticos Ltda

4251 Eurofarma Laboratórios Ltda

4279 A. Telecom S.A

4289 CGTF Central Geradora Termeletrica Fortaleza S.A.

4299 Primo Schincariol Ind. de Cervejas Refrig. do Norte-Nordeste S/A

4318 Galvasud S.A.

4331 FERTIPAR Fertilizantes do Paraná Ltda.

4333 Petrobras Comercializadora de Energia Ltda

4346 Minerva S/A

4349 Agrenco do Brasil S.A.

4394 Rio Polímeros S.A.

4395 Sendas Distribuidora S.A.

4397 Companhia de Telecomunicações do Brasil Central

4401 Unimed-Rio Cooperativa de Trabalho Médico do RJ Ltda

4403 Usina Termelétrica Norte Fluminense S.A.

4414 Repsol YPF Brasil S.A.

4416 Vega do Sul S.A.

4423 Usina da Barra S/A Açucar e Álcool

4428 Votorantim Metais Níquel S/A

4437 AstraZeneca do Brasil Ltda

4443 Dow AgroSciences Industrial Ltda

4449 Tele Centro Oeste Celular Participações S.A.

4452 Bayer S/A

Bayer CropScience Ltda

Bayer S/A

4459 Suspensys Sistemas Automotivos Ltda

4460 Cooperativa Agropecuária e Industrial Ltda

4474 Companhia de Bebidas das Américas Ambev

4499 14 Brasil Telecom Celular S.A.

4517 Amico Saúde Ltda

4525 Gerdau Aços Longos S.A.

4526 Diplomata S.A. Industrial e Comercial

4528 Gerdau Aços Especiais S/A

Gerdau Aços Especiais Brasil S/A

4529 Gerdau Comercial de Aços S.A.

4542 Servimed Comercial Ltda

122

4550 Fratelli Vita Bebidas S.A.

4551 Companhia Locadora de Equipamentos Petrolíferos - CLEP

4564 CEMIG - Geração e Transmissão S/A

4600 Cemig Distribuição S.A.

4621 Prezunic Comercial Ltda

4673 Tradener Ltda

4691 Embraer - Empresa Brasileira de Aeronáutica S.A

4857 Companhia Estadual de Distribuição de Energia Elétrica - CEEE - D

4870 Louis Dreyfus Commodities Agroindustrial S/A

4887 Cotia Vitória Serviços e Comércio S/A

4891 Mantecorp Logística, Distribuição e Comércio S/A

4917 Frigorífico Mercosul S/A

4958 Milenia Agrociências S/A

4964 Weg Equipamentos Elétricos S/A

4969 Ello - Puma Distribuidora de Combustíveis S/A

4976 Dow Brasil Nordeste Industrial Ltda

4979 Para Automóveis Ltda

4983 Celesc Distribuição S/A

5002 CEB Distribuição S/A

5006 PPE Fios Esmaltados S/A

5013 M&G Polímeros Brasil S/A

5019 Usina da Barra S/A - Açúcar e Álcool

5021 Mineração Maracá Indústria e Comércio S/A

5026 Hypermarcas S/A

5041 Bertin S/A

5058 Coteminas S/A

5068 Magneti Marelli Sistemas Automotivos Industria e Comércio Ltda

5079 Distribuidora Automotiva S/A

5082 VRG Linhas Aéreas S/A

123

APÊNDICE 02 – Empresas excluídas da amostra por não estarem presentes em dois ou

mais anos na revista

Código Razão social Ano

28 Usina da Barra S.A. - Açúcar e Álcool 2.006

39 Companhia de Telecomunicações do Brasil Central S.A. 2.003

65 Jari Celulose S.A. 2.003

127 Dana-Albarus S.A. Indústria e Comércio 2.004

129 Companhia Metalúrgica Prada 2.003

154 Armco do Brasil S.A. 2.004

173 Usina São Martinho S.A. 2.003

221 Sifco S.A. 2.005

229 Starexport Trading S.A. 2.006

334 MWM Motores a Diesel Ltda. 2.003

414 Cia. Suzano de Papel e Celulose 2.003

427 Glencore Importadora e Exportadora S.A. 2.006

440 Cia. Importadora e Exportadora Coimex 2.003

445 Gerdau S.A. 2.003

456 Viação Aérea São Paulo S.A. - VASP 2.003

468 Philip Morris Brasil S.A. 2.003

471 Sendas S.A. 2.003

801 Açúcar Guarani S.A. 2.007

1060 Dow AgroSciences Industrial Ltda 2.003

1093 Metso Brasil Indústria e Comércio Ltda 2.007

1096 Companhia Providência Indústria e Comércio 2.004

1115 Grupo SEB do Brasil Produtos Domésticos Ltda 2.007

1125 UTC Engenharia S.A. 2.007

1149 Elegê Alimentos S.A. 2.003

1196 Inpacel - Indústria de Papel Arapoti S.A. 2.003

1197 Bayer CropScience Brasil 2.003

1204 Fasal S.A. Comércio e Indústria Produtos Siderúrgicos 2.004

1235 Indústrias Alimentícias Itacolomy S.A. - Itasa 2.003

1244 Empresa Baiana de Alimentos S.A. 2.003

1264 Votorantim Cimentos N/Ne S.A 2.007

1430 Louis Dreyfus Commodities Bioenergia S/A 2.006

1447 Engevix Engenharia S.A. 2.007

1453 Empresa Energética de Sergipe S.A. - Energipe 2.006

1469 Produtos Alimentícios Orlândia S.A. Comércio e Indústria 2.003

1579 Usina Barra S.A. Açúcar e Álcool 2.003

1790 Coinbra - Frutesp S.A. 2.003

1822 Credicard S.A. Administradora de Cartões de Crédito 2.003

1945 Ita Representações de Produtos Farmacêuticos Ltda 2.003

2011 Nortox S.A. 2.004

2225 Sony Brasil Ltda 2.005

2278 Medley S.A. Indústria Farmacêutica 2.007

2293 Dupont Performance Coatings S.A. 2.003

2294 Concessionária da Rodovia Presidente Dutra S.A 2.006

2329 J. Macêdo S/A 2.007

2461 CTA - Continental Tobaccos Alliance S/A 2.004

2537 Ibrame Indústria Brasileira de Metais S.A 2.007

2604 Imcopa Importação e Exportação e Indústria de Óleos Ltda 2.007

2668 MMC Automotores do Brasil Ltda 2.003

2736 Telest Celular S.A 2.005

2771 Kimberly Clark Brasil Ind. Com. de Produtos Higiên. Ltda 2.003

124

2775 Telet S.A 2.003

2781 Belgo-Mineira Participação, Indústria e Comércio S.A. 2.003

2786 Amanco Brasil S.A 2.003

2791 SPDM Associação Paulista para Desenvolvimento da Medicina 2.007

2850 Accenture do Brasil Ltda 2.003

3117 B2W- Companhia Global do Varejo S/A 2.007

3125 Semp Toshiba Informática Ltda. 2.007

3190 Universo Online S.A. 2.006

3286 Calçados Azaléia Nordeste S.A. 2.007

3374 Usinas Itamarati S.A. 2.003

3393 LDC Bioenergia S/A 2.007

3571 Coop. Triticola Mista Alto Jacuí Ltda 2.003

3635 S.A. Fluxo Com. e Assessoria Internacional 2.005

3662 Agripec Química Farmacêutica S.A. 2.004

3915 Voith Siemens Hydro Power Generation Ltda. 2.005

3928 Gafisa S.A 2.007

3996 Polietilenos União S.A. 2.007

4001 Unimed Campinas - Cooperativa de Trabalho Médico 2.003

4005 SAB Company Comércio Internacional S/A 2.005

4023 Trombini Embalagens Ltda 2.003

4052 Iveco Latin America Ltda 2.006

4106 Rubi S.A. Comércio, Indústria e Agricultura 2.004

4114 Gran Sapore BR Brasil S/A 2.007

4153 Sudestefarma S.A. Produtos Farmacêuticos 2.006

4155 AES Uruguaiana Empreendimentos S.A. 2.006

4162 Iveco Fiat Brasil Ltda 2.005

4167 Dairy Partners Americas Brasil Ltda 2.003

4207 Kimberly Clark Kenko Indústria e Comércio Ltda 2.003

4208 Rexam do Brasil Ltda 2.003

4299 Primo Schincariol Ind. de Cervejas Refrig. do Norte-Nordeste S/A 2.007

4318 Galvasud S.A. 2.005

4346 Minerva S/A 2.007

4414 Repsol YPF Brasil S.A. 2.007

4423 Usina da Barra S/A Açucar e Álcool 2.004

4443 Dow AgroSciences Industrial Ltda 2.004

4499 14 Brasil Telecom Celular S.A. 2.007

4517 Amico Saúde Ltda 2.007

4526 Diplomata S.A. Industrial e Comercial 2.007

4551 Companhia Locadora de Equipamentos Petrolíferos - CLEP 2.006

4857 Companhia Estadual de Distribuição de Energia Elétrica - CEEE - D 2.007

4870 Louis Dreyfus Commodities Agroindustrial S/A 2.007

4887 Cotia Vitória Serviços e Comércio S/A 2.007

4891 Mantecorp Logística, Distribuição e Comércio S/A 2.007

4969 Ello - Puma Distribuidora de Combustíveis S/A 2.007

4976 Dow Brasil Nordeste Industrial Ltda 2.006

4979 Para Automóveis Ltda 2.006

4983 Celesc Distribuição S/A 2.007

5002 CEB Distribuição S/A 2.007

5006 PPE Fios Esmaltados S/A 2.007

5013 M&G Polímeros Brasil S/A 2.007

5019 Usina da Barra S/A - Açúcar e Álcool 2.007

5021 Mineração Maracá Indústria e Comércio S/A 2.007

5026 Hypermarcas S/A 2.007

5041 Bertin S/A 2.007

5058 Coteminas S/A 2.007

125

5068 Magneti Marelli Sistemas Automotivos Industria e Comércio Ltda 2.007

5079 Distribuidora Automotiva S/A 2.007

5082 VRG Linhas Aéreas S/A 2.007

126

APÊNDICE 03 – Empresas excluídas da amostra por não apresentarem o EBITDA

Código Razão social

34 Cooperativa Tritícola Erechim Ltda.

286 Rhodia Poliamiada e Especialidades Ltda

344 Akzo Nobel Ltda.

364 Siemens Ltda.

463 Casa Bahia Comercial Ltda.

491 Chevron Brasil Ltda

701 J. Macedo S/A

1260 Dow Brasil Nordeste Ltda

1630 Panasonic da Amazônia S.A.

2227 McDonald's Comércio de Alimentos Ltda

2312 Maxion Sistemas Automotivos Ltda

2487 Carvalho & Fernandes Ltda

2751 Sonda Supermercado Exportação e Importação Ltda

2754 Samsung Eletrônica da Amazônia Ltda

3341 Arosuco Aromas e Sucos Ltda

3761 Dow Brasil Sudeste Industrial Ltda.

4024 AGCO do Brasil Comércio e Indústria Ltda

4046 Samsung SDI Brasil Ltda

4048 Bertin Ltda

4053 Cooperativa dos Cafeicultores e Citricultores de São Paulo

4142 Rio de Janeiro Refrescos Ltda

4165 Unimed Paulistana Sociedade Cooperativa de Trabalho Médico

4542 Servimed Comercial Ltda

4621 Prezunic Comercial Ltda

127

APÊNDICE 04 – Banco de dados com exclusões da pesquisa (final)

Código Setor

Faturament

o Bruto

2003

Ebitda 2003

Faturament

o Bruto

2004

Ebitda 2004 Faturamento


Faturamento


Faturamento


6 Bens de Consumo 1.234.922 158.490 1.339.737 220.524 1.554.947 179.804

7 Mineração 853.527 331.636 908.902 356.216 1.123.506 502.275 1.231.211 594.631 2.157.870 1.202.922

9 Atacado 502.340 23.661 573.804 27.061

10 Bens de Consumo 700.424 -8.250 1.113.432 55.213 1.234.777 47.246 1.382.031 9.253 1.702.086 -45.654

11 Química e Petroquímica 557.129 67.348 591.432 83.105

14 Varejo 545.451 21.504 595.017 23.392 663.466 23.506 690.659 23.904 767.066 34.880

23 Bens de Consumo 962.047 54.930 951.004 39.444 778.664 14.394 1.086.849 10.404

24 Siderurgia e Metalurgia 612.604 71.229 978.122 164.896 1.204.534 230.971 1.216.723 289.485 1.320.876 270.225

38 Bens de Consumo 547.925 45.518 697.994 59.153 640.955 50.600 733.207 63.522

47 Papel e Celulose 702.654 74.504 794.845 82.504 734.421 43.000 778.773 88.281 847.195 94.092

54 Transporte 638.054 229.946 807.259 259.980 1.108.034 351.628

56 Química e Petroquímica 1.357.332 23.498 875.910 -42.990 710.598 1.350 1.223.289 11.696

57 Siderurgia e Metalurgia 508.791 54.274 774.524 86.146 775.096 38.568 734.391 40.651 953.270 49.722

59 Indústria da Construção 487.089 47.210 582.326 67.548 624.829 45.417 621.446 61.333

60 Química e Petroquímica 727.756 78.051 798.633 184.329 755.159 40.433 762.591 -19.713

63 Produção Agropecuária 615.401 25.138 752.605 34.240 691.056 27.383 613.445 19.408 799.125 56.161

75 Indústria da Construção 1.164.935 271.648 1.105.159 200.946 859.624 31.899 863.356 -52.656 995.116 -59.002

78 Química e Petroquímica 527.716 59.527 886.328 125.731 838.105 82.531 898.905 54.791 1.086.649 129.000

84 Atacado 745.164 79.538 905.623 41.922 745.282 5.087 673.835 37.127 814.652 49.183

89 Varejo 796.679 17.563 978.073 56.551 1.104.629 36.335 1.249.018 36.656 1.335.966 57.137

92 Eletroeletrônico 482.324 29.299 584.736 38.301

94 Comunicações 3.727.029 336.265 4.723.247 608.117

128

96 Química e Petroquímica 585.791 65.194 753.559 48.351 757.269 88.799 713.318 65.800 717.468 50.148

102 Varejo 1.029.923 81.582 1.060.246 62.707 1.070.098 41.148 1.019.008 14.980 1.024.798 9.625

105 Química e Petroquímica 1.133.292 127.821 1.385.385 166.432 1.465.790 123.020 1.276.024 67.287

109 Varejo 1.107.772 -10.052 1.399.729 -5.477 1.920.953 -29.737 2.136.129 -64.640 2.284.835 -146.994

117 Mineração 826.500 461.000 1.021.816 641.111 1.036.419 570.926 976.167 499.061 1.078.323 571.200

124 Química e Petroquímica 1.125.566 39.446 1.110.612 -52.374 592.509 -73.331

126 Bens de Capital 679.449 63.234 760.420 92.111

137 Papel e Celulose 3.233.732 922.183 3.272.343 990.000 3.201.222 384.398 3.234.861 415.401 3.355.553 436.334

140 Têxteis 688.000 236.655 1.499.180 320.400 1.339.889 159.948 1.372.260 208.709 1.502.304 206.531

146 Produção Agropecuária 1.015.864 40.655 1.202.167 27.471 974.942 19.419 861.096 -4.817 1.034.550 20.955

147 Eletroeletrônico 561.485 28.100 603.544 55.000 795.360 68.100 884.648 56.200


153 Papel e Celulose 1.098.834 557.422 1.131.317 451.000 1.109.840 359.965 1.066.619 364.648 1.266.112 476.987

155 Química e Petroquímica 479.813 20.778 754.793 17.456 720.987 -2.543 716.449 -27.207 808.652 -26.299

156 Química e Petroquímica 996.419 223.034 1.460.577 391.868 1.386.991 269.955 1.336.245 234.352 1.396.914 175.960

157 Varejo 427.207 23.075 658.543 23.405 817.513 38.253 1.006.091 51.266

167 Siderurgia e Metalurgia 539.832 67.054 867.412 152.819 858.109 80.464 1.120.991 132.038 1.257.255 142.996

175 Papel e Celulose 669.638 165.861 761.905 134.935 807.322 148.585 766.013 130.156 817.158 152.805

176 Produção Agropecuária 1.167.064 55.855 1.280.213 50.902 1.130.194 58.978 960.562 59.412 1.406.967 58.400

185 Varejo 1.137.041 96.614 1.438.238 120.803 1.531.323 95.523 1.464.605 79.828 1.515.486 74.667

195 Varejo 764.681 36.786 948.610 76.391 1.002.864 45.534 1.100.354 46.169 1.249.055 81.015


199 Atacado 1.014.273 89.082 1.055.624 79.304 1.078.984 81.700 1.103.782 15.736 1.103.156 6.090

200 Produção Agropecuária 551.996 30.830 642.385 53.733 634.637 52.235

204 Bens de Consumo 1.430.073 152.030 1.657.228 276.200 1.679.754 249.210 1.426.372 101.900 1.550.831 145.000

205 Mineração 1.528.856 724.000 1.869.195 937.000 2.618.173 1.615.000 2.543.981 1.497.000 2.466.009 1.121.749

208 Farmacêutico 626.176 99.932 803.475 135.771 845.511 182.440 1.094.312 215.066

129

210 Energia 1.185.105 29.764 1.274.390 45.642 2.921.669 92.183 3.059.110 230.610 3.061.468 180.379

211 Bens de Consumo 1.239.935 29.164 1.949.933 11.030 2.091.224 109.326 1.975.095 15.604 2.392.012 65.723

212 Auto-indústria 1.069.069 75.894 1.300.655 155.965 1.373.223 57.919 1.407.102 89.945 1.677.970 89.778

213 Varejo 844.921 6.767 1.050.684 36.547 1.110.667 51.010 1.087.503 45.509 1.176.931 24.950

218 Siderurgia e Metalurgia 1.015.923 107.027 1.526.203 270.886 1.522.453 215.566 1.989.819 180.087 1.823.070 16.071

227 Produção Agropecuária 602.635 58.610 655.041 60.700

230 Auto-indústria 6.318.893 1.456.463 9.253.800 1.718.684 7.922.928 784.237

232 Eletroeletrônico 716.991 54.354 751.140 40.677

234 Energia 1.593.825 42.285 1.633.223 49.667

237 Bens de Consumo 1.840.086 105.611 2.457.896 431.700 3.127.463 505.734 3.731.863 556.642 4.083.357 606.859

239 Indústria da Construção 692.653 226.952 598.342 178.981

240 Química e Petroquímica 2.078.598 251.397 2.837.869 479.165 2.507.270 156.854 2.280.669 182.089 2.559.186 278.182



245 Farmacêutico 664.220 26.255 918.037 101.000 950.548 155.000 985.072 133.294 927.808 127.442

248 Química e Petroquímica 4.884.361 553.220 6.430.880 527.499 5.018.555 -39.276 4.216.970 148.945 5.865.350 222.465

251 Bens de Consumo 696.289 63.399 811.567 75.566 937.274 104.098 1.039.156 137.171 1.184.644 195.325

252 Mineração 727.531 94.411 917.890 122.110 1.013.731 103.976 1.049.291 132.135 1.120.527 144.996

256 Têxteis 1.639.680 198.256 1.841.602 201.033 1.625.235 143.402 1.513.333 15.712 1.430.027 123.060

258 Papel e Celulose 2.586.460 1.113.388 2.759.970 1.269.100 2.637.859 596.432 2.965.875 1.113.000 2.627.679 248.263

263 Varejo 917.937 56.900 1.270.986 85.500 1.746.338 103.000 2.183.693 60.900 2.567.189 119.100

267 Varejo 940.161 -2.928 997.757 -438 1.076.621 13.835 1.039.117 -682 1.111.416 -19.136

268 Eletroeletrônico 830.936 39.991 1.140.846 21.259 1.113.487 47.875 1.034.832 5.736 1.200.604 25.970

280 Atacado 531.445 23.764 678.426 51.383


282 Bens de Consumo 1.271.241 21.058 1.501.798 61.103 1.753.882 57.126 1.904.443 76.228 2.232.519 117.699

285 Química e Petroquímica 2.329.794 -84.656 3.342.709 -56.425 3.772.574 -46.330 2.331.339 -259.510 3.770.812 236.096

130


300 Atacado 1.104.762 22.446 1.190.511 36.677 1.397.586 45.466 1.579.014 29.826 1.660.797 35.583


306 Produção Agropecuária 3.963.161 81.019 3.573.194 143.592 2.395.923 22.628 2.902.657 37.821 4.207.260 -244.288

307 Energia 5.990.666 322.523 6.090.145 156.206 2.809.971 164.200 2.915.234 206.700 2.965.014 150.800

309 Eletroeletrônico 480.816 32.973 567.669 28.384 661.389 41.548

310 Atacado 642.477 -394 943.857 62.541 1.190.576 46.113 946.703 1.016 1.265.671 25.842

312 Papel e Celulose 1.121.968 577.971 2.109.273 803.499 2.875.888 846.317 3.120.859 831.932 3.789.547 910.767

315 Comunicações 616.413 -4.098 598.052 53.056 709.675 112.541 673.451 23.080

316 Energia 2.263.586 105.727 2.366.327 160.988 2.335.585 136.069 2.422.174 213.950 2.446.576 178.783

320 Indústria Digital 1.081.594 37.257 1.382.590 114.900 1.419.063 87.065 1.339.005 46.759 1.281.003 100.134

321 Auto-indústria 1.241.599 301.120 1.651.011 353.403 1.650.506 237.541 1.685.455 237.000 1.773.981 264.800

323 Papel e Celulose 1.432.775 359.200 1.711.017 360.200 1.655.828 323.800 1.701.019 353.796 1.396.427 276.709

326 Comunicações 517.986 96.992 542.602 85.787

329 Farmacêutico 1.275.849 25.989 1.291.780 101.104 1.328.172 184.913 1.625.411 241.054 1.686.258 155.378


332 Indústria da Construção 1.078.309 162.565 1.482.469 261.218 1.619.255 320.532 1.839.114 385.282 2.139.941 445.227

339 Bens de Consumo 858.089 70.099 954.300 100.011 1.176.285 115.003 1.275.307 141.979 1.477.257 195.141


346 Papel e Celulose 1.181.230 482.079 1.228.708 465.519 1.096.138 271.867 1.119.399 205.925 1.945.992 282.184

348 Mineração 974.115 397.862 980.145 317.506 1.215.110 338.761 1.199.190 252.482

349 Eletroeletrônico 524.172 -107.909 1.094.224 35.444 1.468.460 57.100 1.818.446 26.931

353 Produção Agropecuária 919.583 65.904 1.067.153 80.078 887.163 51.299 802.639 47.330 1.025.079 50.852



363 Têxteis 565.183 -19.871 595.832 -7.740

366 Bens de Consumo 1.017.457 47.210 1.129.985 74.115 1.357.365 69.206 1.367.153 101.500 1.745.115 133.751

131


370 Indústria da Construção 877.460 127.939 1.052.220 87.772 1.206.359 228.651 1.462.410 210.607 1.643.134 238.906

371 Mineração 1.854.964 705.861 2.504.199 1.036.000 3.409.899 1.764.712 3.952.825 1.899.048 3.384.700 1.644.387


374 Química e Petroquímica 819.989 81.323 1.207.543 168.219 1.129.610 110.473 1.213.507 154.665 1.287.559 145.431

383 Bens de Capital 1.209.681 240.202 1.462.305 177.412 1.381.408 96.395

384 Farmacêutico 1.309.327 -18.387 1.594.410 31.903 1.885.505 111.448 2.092.194 257.088 2.370.048 141.234


386 Bens de Consumo 501.709 -64.114 621.148 -45.229 883.441 107.000 873.099 -103.684 886.624 243.253

387 Eletroeletrônico 543.120 22.001 747.831 60.906 830.737 79.267 965.447 164.736

388 Têxteis 843.473 88.094 917.077 105.238

393 Química e Petroquímica 536.075 33.606 636.401 32.175 660.104 38.976

394 Atacado 2.821.700 86.268 2.992.702 88.933 3.398.752 88.552 3.630.523 65.561 3.535.608 75.100


398 Varejo 544.976 28.549 583.965 21.305 619.168 22.937 625.237 25.202

400 Siderurgia e Metalurgia 1.953.708 555.428 2.720.859 892.358 2.812.464 896.257 3.277.239 1.110.000 3.525.369 1.053.912

401 Eletroeletrônico 1.386.387 36.672 1.936.405 74.860 2.839.833 72.991

402 Siderurgia e Metalurgia 1.390.879 -19.625 2.200.636 234.700 2.301.597 166.576 3.735.054 553.265 3.465.379 60.264

403 Siderurgia e Metalurgia 1.387.863 289.861 3.659.240 667.239 5.856.710 977.697 6.933.561 1.469.677 7.559.198 1.103.409


408 Papel e Celulose 2.754.777 1.557 2.693.259 1.112.415 2.239.635 1.159.800 2.313.325 766.538 2.511.836 986.959

410 Varejo 1.119.494 32.289 1.380.574 30.514 1.178.050 6.469 1.155.204 15.829 1.120.509 20.631

411 Varejo 1.271.125 25.185 1.401.962 38.172

412 Siderurgia e Metalurgia 2.155.540 428.600 2.275.745 590.600 641.850 13.857


415 Produção Agropecuária 3.184.548 192.943 3.967.656 286.279 2.714.151 205.878 2.418.062 163.787 3.323.633 229.226

416 Siderurgia e Metalurgia 3.164.358 878.900 12.964.674 3.800.754 9.529.302 2.248.721 3.705.500 943.536 4.034.972 870.663

132

417 Siderurgia e Metalurgia 1.840.940 295.297 2.461.969 345.432 2.461.830 299.764


421 Têxteis 925.553 56.777 1.083.914 127.700 1.335.450 204.600 1.535.026 293.000 1.579.244 140.207

424 Bens de Consumo 2.614.896 210.949 2.893.012 271.194 3.084.947 222.297 3.435.327 257.639 3.638.865 300.426

425 Indústria da Construção 2.597.823 365.664 3.296.099 105.069 3.998.971 -57.759 2.371.407 36.657 2.987.701 254.396

428 Varejo 1.818.153 -1.648 2.416.200 60.156 2.645.245 66.060 3.242.702 -28.175 3.745.615 73.445

429 Indústria da Construção 653.424 117.385 780.562 72.067 701.719 121.764 823.571 38.265 1.163.817 5.520

430 Bens de Consumo 15.126.239 2.217.574 17.901.522 2.667.498

431 Bens de Consumo 8.912.263 176.996 12.782.357 288.808 11.517.481 69.592 10.712.476 187.584 11.085.125 -84.417

432 Bens de Consumo 1.258.994 35.592 1.558.361 92.016 1.791.472 168.242 1.886.964 186.767 2.173.708 266.101

435 Química e Petroquímica 5.464.907 553.588 7.454.843 1.083.581 7.242.692 1.022.101 8.147.210 1.126.877 8.090.533 998.735


444 Bens de Consumo 2.206.070 267.891 2.571.227 363.368

450 Siderurgia e Metalurgia 2.634.369 500.300 3.827.831 1.042.000 3.812.533 790.000 4.227.577 874.600 4.969.309 1.065.300

451 Auto-indústria 2.714.158 302.404 3.339.686 418.131 3.548.056 446.919 3.648.760 426.669

452 Siderurgia e Metalurgia 3.876.295 1.115.319 5.517.180 2.134.078 6.056.647 2.435.000 6.454.086 1.583.939 7.106.471 2.089.710

454 Eletroeletrônico 650.634 -10.580 792.553 24.948 921.574 25.487 885.442 40.478

455 Indústria da Construção 733.310 17.002 903.056 -108.794 1.172.221 -6.756 1.730.624 5.049 2.049.455 88.682

460 Varejo 2.533.751 3.255 3.263.051 46.329 3.866.691 202.909 4.122.087 92.595 4.174.896 132.801

462 Varejo 2.180.947 -28.148 2.488.737 -2.807

465 Atacado 2.032.391 9.913 2.423.368 37.105 2.725.827 39.150 2.865.183 9.976 3.404.379 15.428



473 Atacado 2.958.849 96.947 3.416.262 90.850 3.895.065 91.484 4.224.379 161.001 4.576.856 136.559

478 Eletroeletrônico 2.511.270 166.247 3.417.523 233.793 3.618.010 241.419 4.980.334 548.788 6.121.408 659.159

479 Bens de Consumo 10.935.899 687.449 13.627.037 1.113.704 10.846.791 61.587 10.604.643 254.153 13.680.288 461.395

481 Atacado 14.305.126 207.837 16.228.903 295.215 19.616.153 333.318 22.079.227 332.851 22.948.873 388.700

133

483 Química e Petroquímica 9.470.885 1.280.629 14.094.556 2.156.415 15.131.915 1.824.102 14.256.071 1.444.708 17.342.383 1.715.777

484 Varejo 2.046.436 186.417 2.465.202 222.664 2.738.263 330.900 3.374.433 305.626 4.115.266 393.400

486 Energia 4.166.297 136.198 3.541.627 50.804 4.309.503 -7.444 4.844.862 222.938 4.942.654 -133.044

487 Bens de Consumo 8.250.283 89.236 8.365.660 627.031


489 Varejo 10.869.620 753.937 11.030.131 814.626 11.339.629 865.998 11.905.981 719.126 12.787.417 757.448

493 Transporte 6.712.386 -1.678.132 7.593.773 535.523 6.784.119 -749.989

497 Bens de Consumo 6.458.100 1.136.000 7.280.302 1.042.200 7.838.932 1.016.400 8.628.400 1.127.400 9.877.000 1.275.200

498 Atacado 12.381.275 -288.416 14.633.173 719.528 16.837.579 442.441 18.459.724 721.968 19.336.715 497.246

500 Auto-indústria 7.958.099 29.932 10.501.016 223.528 13.124.266 1.059.672 16.268.309 1.487.006 22.852.856 2.832.251

503 Serviços 705.562 184.465 830.017 188.097 915.887 200.002 1.013.185 256.609 1.080.516 245.851

504 Transporte 708.332 85.920 744.736 -28.812 825.500 114.935 853.314 262.221 1.014.697 -93.445

505 Mineração 677.025 40.674 817.215 117.990 1.249.114 305.022 1.227.919 146.564 1.118.132 85.410

508 Energia 2.326.441 329.779 2.632.824 548.900 2.998.277 668.156 3.757.051 860.000 4.056.122 925.300

512 Serviços 1.003.845 486.900 1.104.703 497.000 1.207.784 519.000 1.244.256 486.000 1.312.624 472.271

513 Serviços 1.168.396 399.472 1.316.966 466.242 1.637.632 586.451 1.865.037 643.647 2.076.833 666.100

514 Energia 1.433.166 284.286 1.849.892 223.458 2.224.753 359.859 2.336.960 532.623 2.431.347 462.991

516 Energia 1.640.864 245.313 2.134.235 208.215 2.363.021 -3.083 2.632.897 -225 2.982.312 196.297

517 Energia 1.356.517 179.310 1.494.460 180.396 1.761.322 243.400 1.861.548 273.900 2.050.367 254.021

519 Serviços 1.486.832 281.548 1.643.970 208.494 1.749.295 342.000 2.036.883 501.800 2.257.373 507.500

520 Energia 2.271.566 94.710 2.580.760 435.000 3.086.738 465.713 3.294.152 492.161 3.391.385 651.448

521 Energia 1.650.241 250.100 2.092.859 264.685 2.462.656 388.362 3.029.906 430.291 3.126.862 584.135


523 Telecomunicações 11.063.096 3.675.997 12.519.508 3.519.732 13.650.394 2.559.547 13.397.889 3.505.100 13.572.303 3.637.941

524 Indústria Digital 866.757 123.806 865.842 94.227 1.233.276 215.276 1.533.935 340.775 1.800.566 208.892

525 Serviços 767.487 5.362 885.254 37.183

527 Energia 2.477.576 561.059 3.172.032 308.796 2.797.519 596.888 3.505.396 869.911 4.458.372 1.265.915

134

528 Energia 2.397.203 547.952 2.925.452 651.787 3.847.344 1.133.696 4.011.724 1.037.400 4.453.619 1.268.390

529 Serviços 1.784.619 359.868 1.896.000 313.022 2.432.639 145.319

531 Energia 2.973.938 435.744 3.919.316 446.867 4.365.189 411.670 3.462.728 27.992

532 Energia 3.467.361 2.466.000 3.890.816 2.674.000 3.949.578 2.285.000 3.949.780 1.928.200 4.705.436 2.335.700


537 Energia 2.054.338 -10.884 2.255.385 179.106 2.655.812 114.372 2.267.740 130.846

538 Energia 4.461.371 713.971 5.269.334 849.689 5.979.161 954.603 6.298.146 1.208.613 6.868.418 1.419.000

539 Serviços 4.378.064 2.076.000 4.870.511 1.927.000 5.319.787 2.286.000 5.984.012 2.540.000 6.448.211 2.698.900

540 Energia 5.466.501 695.000 5.846.345 840.808 7.083.210 766.000 7.766.172 599.384 7.855.176 937.830

541 Serviços 5.870.229 443.254 7.011.758 529.375 7.985.782 589.174 8.831.683 665.199 9.697.185 1.426.764

542 Telecomunicações 8.922.704 1.481.489 9.017.921 1.171.069 9.732.822 1.425.991 10.425.319 680.250 10.973.639 1.694.757

543 Energia 7.495.425 1.717.796 9.197.822 2.266.000

544 Mineração 10.367.000 4.877.000 14.714.000 6.211.000 18.114.000 7.198.000 20.383.000 7.541.000 24.154.000 15.391.000

546 Energia 1.902.448 806.232 2.170.541 1.470.000 2.096.704 413.476 2.433.144 1.371.000 2.625.513 1.499.970

547 Energia 4.973.158 2.087.000 4.952.234 1.481.000 5.485.965 1.533.000 5.738.057 1.266.000 5.563.093 496.000

548 Energia 8.649.213 1.111.759 9.981.035 1.671.800 11.153.702 1.116.800 11.350.820 1.763.400 11.292.015 1.664.700

549 Atacado 29.859.501 1.096.000 34.302.197 1.037.000 43.638.408 1.253.086 47.173.543 912.000 52.502.013 1.261.000

550 Energia

108.605.52

1 26.417.846

121.153.72

5 29.004.000 143.796.011 36.518.000 162.319.229 41.259.000 170.340.960 41.919.000

566 Têxteis 1.277.198 338.541 1.559.620 364.288 1.484.860 221.480

571 Siderurgia e Metalurgia 579.408 72.396 655.891 74.157 931.013 86.184 1.022.770 32.717

574 Varejo 587.577 25.409 644.339 28.340 716.746 11.863 825.945 23.272 924.287 25.779

575 Bens de Consumo 640.072 40.469 795.268 43.493 665.009 28.876 610.204 42.127 806.196 42.206

587 Varejo 1.053.525 51.112 1.289.255 107.500 1.537.873 142.000 2.039.848 180.266 2.536.711 259.438


636 Bens de Capital 542.140 90.309 617.339 95.196 654.748 107.826 755.123 129.891

638 Serviços 691.265 151.290 1.030.728 227.008

641 Atacado 608.174 8.898 696.932 7.484

135

645 Siderurgia e Metalurgia 580.784 35.110 907.327 180.733 1.105.249 214.125 982.204 158.993 1.187.293 157.117

661 Varejo 495.765 28.958 638.899 26.167 661.542 12.831 684.890 2.740 751.036 -9.825

670 Mineração 664.224 183.500 616.178 99.500

690 Energia 609.925 127.145 748.048 205.483 877.754 199.900 970.563 239.807 1.091.753 297.812


698 Mineração 725.063 223.310 673.949 118.714


703 Siderurgia e Metalurgia 1.059.078 56.877 918.500 79.586 2.067.603 425.348 1.098.104 157.576 2.056.441 357.435

712 Diversos 608.452 31.855 596.928 40.383

714 Auto-indústria 563.506 66.469 780.594 87.197 879.334 87.051 904.201 102.800 913.902 115.700

746 Têxteis 854.852 54.019 727.084 45.608 723.124 64.957

748 Atacado 719.847 78.178 616.506 79.626

749 Indústria da Construção 598.986 300.344 564.918 183.282

751 Siderurgia e Metalurgia 441.607 129.239 610.579 160.569

769 Siderurgia e Metalurgia 1.005.298 81.777 2.368.919 871.716 2.329.252 379.455

774 Siderurgia e Metalurgia 434.760 111.300 1.268.988 487.858 1.076.525 171.699 716.560 -11.781 940.054 164.462

784 Indústria da Construção 932.352 292.300 897.723 226.900 738.221 80.598 695.857 60.638 831.334 104.010

803 Energia 1.182.756 133.325 1.517.750 171.278 1.684.487 322.201 1.655.403 250.073 1.830.249 385.000

832 Serviços 522.145 22.194 666.352 33.651 857.043 48.523 1.133.637 -5.975 1.363.705 26.431

845 Produção Agropecuária 498.137 30.866 571.713 27.534 734.321 6.335

846 Siderurgia e Metalurgia 656.809 245.361 1.104.833 502.961 971.565 382.387

852 Varejo 972.770 73.327 1.194.689 60.140 1.568.950 124.592 1.727.347 178.820 2.071.598 127.282

867 Energia 374.917 26.462 657.110 108.422 1.266.438 57.756 1.467.386 13.374

878 Energia 793.865 164.642 884.286 93.837 1.120.113 396.712 1.287.967 472.564 1.356.114 322.303

880 Energia 6.506.186 -273.910 6.072.473 -1.664.914 6.297.277 -342.367 7.555.634 -1.071.097

886 Transporte 629.436 -59.944 716.908 9.078 786.835 2.449 855.185 -144.792 960.335 -100.863

890 Energia 947.048 68.100 1.111.998 93.085 1.253.202 63.846

136

928 Siderurgia e Metalurgia 612.540 137.584 812.076 221.804

936 Produção Agropecuária 690.014 48.734 874.706 55.782 904.115 59.125 957.037 27.334 1.123.020 78.828

963 Bens de Consumo 621.543 33.236 756.242 58.744 901.831 74.498 1.044.538 68.508 1.205.616 77.790

1029 Bens de Consumo 753.315 -55.759 971.178 -86.026 1.232.195 32.813

1034 Transporte 3.724.256 115.539 4.572.320 369.042 5.763.247 504.332 7.511.921 1.093.712 8.273.934 329.858

1055 Atacado 1.062.605 -31.714 1.621.693 29.972 2.039.174 612

1133 Bens de Consumo 662.367 104.433 969.858 205.916 1.890.110 534.639

1137 Transporte 671.806 24.252 817.102 15.792 989.227 24.794 1.056.255 -83.893 744.116 -46.193

1164 Varejo 652.940 15.022 711.423 28.115

1192 Indústria Digital 524.578 42.051 680.083 55.540 682.555 51.095 782.636 -19.012


1225 Produção Agropecuária 1.527.352 -14.558 1.768.382 34.336 1.315.407 18.072 1.153.884 -14.129 1.399.914 24.385

1226 Siderurgia e Metalurgia 439.496 39.974 740.848 105.109 796.581 76.489 824.026 67.986 969.695 76.512

1246 Serviços 538.584 68.700 628.604 95.255 734.701 133.800 837.112 138.524 952.368 180.164

1249 Auto-indústria 669.028 133.521 728.081 84.075 848.318 88.361

1263 Bens de Consumo 525.688 22.756 621.206 66.794

1274 Produção Agropecuária 637.944 50.552 758.245 73.990 685.125 48.121 730.973 47.006 1.056.345 56.790

1276 Energia 547.843 91.935 706.178 85.238 884.185 188.577 1.116.546 344.008 1.237.992 388.000

1287 Atacado 593.053 40.133 690.110 33.318 825.693 38.706

1305 Siderurgia e Metalurgia 524.837 94.190 597.732 112.648 665.378 108.536

1308 Transporte 444.032 62.098 532.963 67.064 610.300 77.980 692.347 92.578 1.016.092 157.158

1309 Energia 748.491 148.075 927.938 212.144 1.142.213 282.944 1.159.081 174.900 1.080.743 10.002

1311 Energia 461.910 94.626 607.901 151.057

1314 Indústria Digital 696.944 17.344 875.174 22.135 631.952 -19.112

1315 Energia 1.425.642 34.256 1.323.904 82.770 1.164.459 53.589 1.175.170 87.151 1.243.463 99.330

1466 Bens de Consumo 852.331 59.504 918.571 60.395 889.898 77.368 810.328 7.245 940.839 32.559

1474 Bens de Consumo 4.196.870 293.682 4.994.039 400.889 5.438.918 434.230 5.281.976 170.245 6.466.778 487.939

137

1477 Auto-indústria 878.072 104.747 1.117.271 74.501 1.195.886 86.834 1.435.532 113.277

1517 Bens de Capital 1.292.270 83.754 1.282.895 61.046 1.537.422 22.689

1542 Energia 1.012.956 228.544 1.121.195 98.993 1.369.667 102.634 1.491.345 79.130 2.080.949 222.110

1559 Transporte 766.541 39.624 919.120 112.795

1580 Energia 564.089 230.100 563.830 169.000 901.619 189.890 1.124.946 473.339 989.900 263.370

1649 Química e Petroquímica 1.633.687 176.131 2.372.405 327.955

1669 Serviços 609.519 165.747 694.012 192.312 752.333 210.820


1812 Indústria da Construção 756.721 238.033 722.140 186.911 631.889 88.928

1847 Comunicações 1.309.688 153.735 1.443.431 204.971 1.484.757 283.762 1.598.264 250.522 1.731.891 297.765

1864 Farmacêutico 492.812 45.635 598.704 64.405 724.609 184.126 920.637 343.248 993.763 163.539

1939 Varejo 1.136.075 -5.409 1.364.741 1.817 1.537.473 699

1960 Atacado 1.721.482 48.132 1.953.258 28.387 2.573.138 65.437

1974 Varejo 593.290 29.145 1.026.915 43.324 1.598.728 38.975 1.724.965 14.423

1981 Siderurgia e Metalurgia 476.148 48.080 632.202 69.780 671.513 49.893 742.775 43.827

2088 Farmacêutico 537.281 39.256 642.209 45.656

2093 Atacado 1.505.398 21.345 2.069.737 92.144 1.742.959 33.572 1.556.663 65.875 1.921.946 35.033


2161 Siderurgia e Metalurgia 1.195.134 234.118 1.620.378 221.940 1.856.470 -3.050

2167 Telecomunicações 1.398.729 497.064 1.552.150 429.265 1.678.241 385.373

2188 Varejo 630.476 27.486 681.473 31.859 837.724 -58.835 936.138 8.980 1.051.186 16.137

2205 Atacado 641.141 32.194 726.891 45.956 659.804 47.221 677.400 52.361 936.549 74.439

2214 Bens de Capital 569.157 38.886 748.483 10.021 728.539 50.097 978.927 109.760

2226 Bens de Consumo 708.950 59.674 809.801 70.820 1.033.498 85.501 1.232.562 110.579 1.574.228 175.717

2233 Bens de Capital 805.746 152.650 877.888 30.260 938.955 193.517 1.008.852 102.460 1.062.372 192.869

2246 Bens de Capital 1.771.362 409.964 2.252.537 473.506 2.563.690 469.265

2256 Atacado 495.921 -51.375 682.023 -68.560 1.054.914 -86.491

138

2272 Atacado 679.192 13.422 814.705 13.773

2279 Serviços 568.723 108.754 623.924 96.410 650.208 99.195 715.758 111.086 767.855 88.314

2290 Energia 459.656 85.689 571.624 109.932 711.072 167.262 869.276 162.200 952.153 200.600

2291 Energia 934.114 179.250 1.199.503 239.613 1.300.030 285.988 1.416.454 321.670 1.667.387 352.496

2300 Auto-indústria 2.187.489 -288.166 2.826.711 -28.444 2.837.156 234.621 3.179.767 128.041 4.810.904 445.573

2302 Varejo 558.123 11.998 645.074 20.153 720.608 30.470 828.705 19.231

2347 Energia 605.910 60.981 629.816 53.136 613.048 80.928 635.658 86.500 751.674 106.370

2364 Papel e Celulose 636.762 56.179 716.435 79.866 722.687 79.241 673.440 81.027 762.890 80.166

2401 Transporte 512.833 -134.212 664.239 -10.244 808.506 -83.530 856.392 60.579 937.373 142.999

2434 Diversos 587.196 73.368 682.821 88.469 804.731 138.090 875.266 153.525

2486 Energia 621.245 4.358 717.325 22.821

2525 Farmacêutico 528.709 28.870 684.351 33.095 714.070 25.060 787.248 28.682

2544 Produção Agropecuária 652.896 20.043 772.562 56.574 680.126 44.611 706.290 43.583

2550 Diversos 778.466 56.000 1.150.373 194.395 1.303.909 166.000 1.390.758 146.855 1.205.177 112.502

2554 Eletroeletrônico 974.392 33.747 1.357.236 72.816 1.707.723 134.536

2558 Produção Agropecuária 1.362.335 69.172 1.482.578 121.178 2.252.832 230.847 2.570.026 299.048

2559 Transporte 1.347.136 552.500 1.621.259 654.382 1.998.477 782.300 2.273.530 1.003.000 2.515.789 1.043.100

2576 Atacado 2.157.568 71.015 2.281.112 36.474

2581 Energia 1.226.183 208.100 1.464.366 27.716 1.532.591 228.988 1.698.501 286.343 1.755.156 287.158

2582 Serviços 423.318 167.053 617.427 135.030 696.760 174.861

2588 Energia 633.463 72.475 688.086 41.522 765.072 47.277

2589 Energia 472.926 67.391 762.601 80.384 844.525 126.030

2594 Varejo 1.071.532 44.945 1.308.591 58.834

2598 Atacado 738.197 31.619 734.901 -3.165

2611 Transporte 681.354 214.263 768.742 232.228 926.050 305.065 1.145.160 321.800 1.082.678 277.460


2639 Energia 1.591.100 204.347 1.908.764 307.407 2.208.404 313.843 2.382.043 344.000 2.454.227 416.000

139

2647 Bens de Consumo 532.179 42.626 888.891 65.153 1.151.026 114.176 1.373.049 152.270 1.584.001 121.184

2660 Energia 1.540.746 245.265 1.811.269 283.719 1.991.056 121.407 2.041.400 236.839 2.067.851 255.967

2663 Serviços 1.106.654 192.209 1.261.969 123.145 1.799.171 697.367 2.159.759 1.031.746 2.650.282 1.416.958

2664 Comunicações 2.265.050 459.582 4.989.846 443.482 5.351.392 426.652

2665 Serviços 821.498 13.216 1.005.642 38.071 1.315.027 115.577 1.600.378 228.320 1.872.415 710.744

2667 Serviços 697.938 -3.506 806.462 -6.043 888.054 -13.819 1.015.227 14.780 1.102.271 19.446

2671 Serviços 1.182.295 21.948 1.302.451 55.373 1.641.005 88.372 1.845.726 178.051 2.385.151 209.710

2682 Telecomunicações 5.292.896 1.680.300 5.781.929 1.533.031 5.979.207 1.259.687

2695 Telecomunicações 1.540.878 722.799 1.423.297 185.109 1.864.363 138.438 7.742.963 1.009.684 10.882.901 2.322.459

2710 Mineração 1.261.871 374.300 1.645.542 669.466 1.522.606 501.902 2.770.418 1.171.400 2.776.376 934.497

2737 Telecomunicações 518.206 103.400 581.042 68.516 653.548 46.560

2741 Energia 2.445.362 472.353 2.929.640 588.600 3.379.928 756.400 3.626.394 891.600 3.582.762 832.500


2747 Bens de Consumo 1.815.512 176.881 2.173.292 179.694 2.196.993 119.100 1.776.567 11.246 2.248.681 21.282

2749 Energia 2.265.930 230.700 2.509.001 331.873 2.667.924 274.830 2.713.297 380.300 3.045.585 415.251

2750 Telecomunicações 1.418.840 493.250 1.544.279 476.459 1.579.876 414.908 1.768.918 350.400 1.932.144 453.400

2753 Química e Petroquímica 1.314.970 46.000 1.374.798 70.936 1.341.112 148.322

2755 Energia 1.886.057 664.486 2.580.454 1.070.883 2.428.052 1.137.734 2.619.189 1.278.487 2.906.968 1.444.757

2756 Energia 545.773 42.634 634.799 59.940 724.027 62.825 712.826 56.237 757.042 75.259

2760 Indústria da Construção 815.731 302.610 772.671 155.731 1.180.434 89.156

2765 Energia 514.244 59.329 691.605 100.390

2769 Indústria Digital 794.323 20.662 1.447.462 96.516 1.981.500 89.258

2770 Atacado 1.608.173 15.767 2.015.027 22.392 2.424.951 59.824 2.995.664 41.841 5.551.832 101.697


2784 Serviços 534.037 256.923 707.756 376.670 816.998 446.063 873.110 480.304 951.972 613.175

2795 Serviços 681.479 24.041 768.152 -17.530 976.851 24.743 1.178.725 59.305 1.044.699 59.520

2811 Bens de Consumo 509.622 -10.167 562.075 13.081 639.974 29.130 744.870 38.256 846.279 27.563

140

2814 Indústria da Construção 2.251.936 1.131.108 2.257.118 1.030.613 1.863.376 694.109


2832 Energia 910.159 369.693 1.161.509 580.100 1.320.664 645.218 1.401.346 230.293 1.563.294 1.128.878

2833 Energia 815.309 612.198 1.050.231 776.500 1.343.414 939.100 1.519.919 1.093.322 1.523.123 1.095.553

2834 Energia 662.786 452.223 680.465 481.245 664.786 422.910 664.093 369.631 729.472 403.892

2845 Indústria Digital 731.722 36.182 1.355.838 177.800 2.091.527 284.800

2851 Telecomunicações 456.487 122.100 1.471.145 434.900 1.775.982 471.216


2865 Serviços 639.533 85.660 788.390 76.911 988.406 103.973 1.180.533 118.947 1.398.073 195.622

2971 Telecomunicações 683.090 153.272 698.305 107.830 605.361 125.026 704.265 38.048 819.713 145.763

3048 Indústria Digital 555.917 59.230 635.447 38.674 688.290 25.191 717.467 51.661 757.386 53.395

3049 Telecomunicações 1.058.955 224.159 1.331.307 114.660 1.646.565 293.789 4.016.094 875.684 4.796.610 658.554

3201 Transporte 2.115.546 404.929 2.344.614 354.754 3.359.560 596.615 3.543.383 446.877 3.810.219 636.430

3202 Energia 1.673.383 -33.155 1.820.684 -48.095 998.359 84.416 1.271.279 -139.123 1.152.177 -482.575

3203 Transporte 1.138.348 880.000 1.241.908 1.008.000 1.090.257 821.000 1.021.935 646.000 913.879 583.000

3210 Telecomunicações 602.357 46.100 1.236.831 -1.900 1.055.836 -115.000 1.241.723 164.900 2.198.156 329.200

3236 Auto-indústria 504.592 34.703 714.741 42.125 781.865 20.101 802.011 32.751 947.387 40.945

3243 Siderurgia e Metalurgia 767.156 62.468 1.403.147 133.011 988.158 49.217

3249 Telecomunicações 726.251 285.968 813.669 50.318

3258 Varejo 500.148 4.700 628.315 36.611

3261 Serviços 669.515 15.119 786.476 25.300 911.406 30.700 1.078.896 37.898 1.248.197 52.500

3272 Telecomunicações 810.810 134.600 1.024.008 170.721 1.104.076 92.786 4.910.749 877.236 17.644.294 3.048.924




3307 Mineração 424.357 143.814 755.513 195.093 754.943 131.681

3337 Transporte 1.293.165 7.697 1.465.887 -867 1.372.966 45.820

141

3403 Eletroeletrônico 782.537 20.282 1.708.731 21.153 2.373.626 82.910 688.002 -23.095

3715 Siderurgia e Metalurgia 459.935 51.613 934.894 156.632 957.704 107.687 917.960 66.865

3725 Energia 1.172.285 472.893 1.035.810 386.641 850.036 173.491 982.109 175.732


3776 Varejo 502.693 9.238 605.230 14.203 772.659 19.980 1.017.655 25.045 1.290.675 40.057



3868 Bens de Consumo 3.740.101 320.770 4.051.947 399.522 4.333.935 482.271 4.440.056 688.137

3874 Indústria da Construção 1.008.201 167.476 1.126.910 157.623

3910 Serviços 528.140 58.558 655.768 63.450 706.379 39.964 810.721 25.109 914.368 35.592

3911 Bens de Consumo 5.561.514 545.501 6.859.660 721.169 7.942.037 712.989 7.627.606 546.227 9.122.842 556.235

3945 Atacado 839.245 23.529 1.287.898 31.346 1.910.758 36.837 2.498.453 29.687


3952 Atacado 772.539 23.818 999.929 37.113 816.213 28.414 695.386 20.323 883.231 26.312

3957 Telecomunicações 684.882 55.250 781.259 103.611 895.707 172.972 710.836 82.148

3962 Atacado 884.014 -40.771 959.000 -35.374 1.077.000 110.632


3977 Energia 2.234.026 250.903 2.519.058 272.276 2.642.252 421.300 2.891.233 567.000 3.174.524 563.000

3991 Transporte 1.497.393 246.053 2.054.649 497.055 2.778.084 548.400 3.951.858 654.252 4.562.511 398.076

3998 Bens de Capital 579.987 74.491 937.017 98.551

4007 Energia 629.113 580.186 560.247 504.893

4008 Atacado 1.420.572 -15.482 1.202.196 -30.273

4012 Energia 3.984.461 -80.045 4.889.940 273.000 5.505.764 327.931 5.655.322 461.000 5.929.575 885.900

4019 Química e Petroquímica 749.550 221.044 727.634 169.772 637.585 97.261 679.500 138.915

4020 Energia 922.434 346.658 1.025.076 27.400 1.258.731 525.293 1.303.352 943.600 1.502.309 837.900

4027 Serviços 919.959 105.011 861.361 230.867 790.950 237.645

4035 Siderurgia e Metalurgia 777.162 59.768 739.361 49.201 798.521 62.125

142


4039 Mineração 729.175 346.999 1.018.983 563.679

4055 Comunicações 831.482 139.112 876.484 141.357 968.397 182.784

4058 Energia 662.477 315.981 738.795 365.860

4093 Atacado 564.370 -40.425 769.780 -38.244 805.633 -31.816 1.028.443 -24.935 1.145.928 6.857

4104 Telecomunicações 1.826.015 107.100 2.995.029 95.800 3.757.155 460.200 4.849.446 439.000 5.687.271 1.154.400

4115 Papel e Celulose 781.731 337.672 811.341 299.526

4120 Serviços 566.663 109 643.819 13.880 860.975 59.730 1.016.595 103.087 1.194.456 145.072

4141 Auto-indústria 1.650.372 -142.163 2.360.651 107.974

4147 Varejo 923.612 37.807 1.030.973 34.803 1.227.024 30.564 1.491.803 64.838 1.870.197 67.402

4154 Serviços 458.951 64.200 656.324 50.766 1.128.912 160.185 1.319.975 148.698 1.475.488 167.057

4156 Atacado 558.391 20.202 685.059 2.782 635.791 14.623

4163 Energia 850.778 465.626 731.802 319.001 640.854 220.276

4164 Telecomunicações 1.499.398 -1.016.205 3.426.126 -395.829 5.859.768 175.496 10.132.677 1.623.324 12.698.651 2.219.064

4179 Energia 892.569 152.309 1.411.773 221.779 1.806.310 275.000 1.804.889 338.710

4206 Serviços 519.920 88.913 1.101.920 191.000

4211 Varejo 612.708 -50.027 770.243 -54.136

4251 Farmacêutico 566.395 126.563 695.278 147.883

4279 Telecomunicações 624.317 84.677 863.608 166.946

4289 Energia 550.582 191.372 598.420 239.981

4331 Química e Petroquímica 651.932 73.372 653.523 17.510 507.515 34.012 797.913 103.504

4333 Energia 865.968 303.891 989.811 28.358

4349 Atacado 934.837 50.764 1.146.775 30.482 1.274.070 86.294


4395 Varejo 3.018.959 92.798 3.329.065 131.796 3.203.739 85.035 3.209.614 95.014

4397 Telecomunicações 1.071.739 256.585 959.873 187.854 962.036 166.266

4401 Serviços 848.781 8.958 1.028.313 23.049 1.238.784 29.105 1.456.714 31.910

143

4403 Energia 878.997 369.341 773.900 325.198 801.584 307.370

4416 Siderurgia e Metalurgia 1.014.632 114.493 1.626.195 99.833 2.217.906 247.132 2.468.987 361.059

4428 Siderurgia e Metalurgia 1.398.586 757.540 2.179.569 708.789

4437 Farmacêutico 717.677 99.212 811.539 127.781 984.530 149.446

4449 Telecomunicações 655.732 216.234 623.982 -297.636


4459 Auto-indústria 592.930 52.022 843.323 93.941

4460 Atacado 685.570 28.268 841.035 9.514

4474 Bens de Consumo 12.213.281 2.156.242 22.452.138 4.466.703 25.433.900 5.245.800

4525 Siderurgia e Metalurgia 3.044.146 567.762 7.607.202 1.665.872 8.738.761 1.499.849

4528 Siderurgia e Metalurgia 1.280.502 231.643 1.460.182 200.404

4529 Siderurgia e Metalurgia 971.971 53.263 2.202.186 62.775 2.485.278 102.873

4550 Bens de Consumo 866.640 48.907 1.299.445 85.087 1.520.764 119.939

4564 Energia 2.492.865 1.187.000 2.913.025 1.336.000 3.373.479 1.696.080

4600 Energia 9.274.966 1.453.598 9.283.286 1.273.000 9.900.379 1.534.992

4673 Energia 885.409 13.453 1.021.614 31.879

4691 Auto-indústria 7.341.906 376.200 9.112.801 401.152

4917 Produção Agropecuária 825.235 40.400 776.558 -59.661

4958 Química e Petroquímica 704.931 -8.566 803.112 67.368

4964 Bens de Capital 2.916.132 595.290 3.240.719 723.148

Grand

Total 795.765.521 127.809.730 982.562.041 162.087.833 1.061.880.400 164.915.921 1.121.329.468 176.390.362 1.234.857.113 199.705.543

144

APÊNDICE 05 – Output do Modelo Nulo

Program: HLM 6 Hierarchical Linear and Nonlinear Modeling

Authors: Stephen Raudenbush, Tony Bryk, & Richard Congdon

Publisher: Scientific Software International, Inc. (c) 2000

[email protected]

www.ssicentral.com

-------------------------------------------------------------------------------

Module: HLM3.EXE (6.04.2785.2)

Date: 8 April 2010, Thursday

Time: 18: 7:56

-------------------------------------------------------------------------------

SPECIFICATIONS FOR THIS HLM3 RUN

Problem Title: no title

The data source for this run = teste.mdm

The command file for this run = whlmtemp.hlm

Output file name = G:\Bases Alcalde\hlm3.txt

The maximum number of level-1 units = 1823



The maximum number of iterations = 100

Method of estimation: full maximum likelihood

The outcome variable is EBITDA

The model specified for the fixed effects was:

----------------------------------------------------

Level-1 Level-2 Level-3

Coefficients Predictors Predictors

--------------------- --------------- ----------------

INTRCPT1, P0 INTRCPT2, B00 INTRCPT3, G000

Summary of the model specified (in equation format)

---------------------------------------------------

Level-1 Model

Y = P0 + E

Level-2 Model

145

P0 = B00 + R0

Level-3 Model

B00 = G000 + U00

For starting values, data from 1823 level-1 and 447 level-2 records were used

Iterations stopped due to small change in likelihood function

******* ITERATION 5 *******

Sigma_squared = 40.54382

Standard Error of Sigma_squared = 1.54546

Tau(pi)

INTRCPT1,P0 116.20137

Tau(pi) (as correlations)

INTRCPT1,P0 1.000

Standard Errors of Tau(pi)

INTRCPT1,P0 8.72011

----------------------------------------------------

Random level-1 coefficient Reliability estimate

----------------------------------------------------

INTRCPT1, P0 0.913

----------------------------------------------------

Tau(beta)

INTRCPT1

INTRCPT2,B00

53.36565

Tau(beta) (as correlations)

INTRCPT1/INTRCPT2,B00 1.000

Standard Errors of Tau(beta)

INTRCPT1

INTRCPT2,B00

19.30088

146

----------------------------------------------------


----------------------------------------------------

INTRCPT1/INTRCPT2, B00 0.848

----------------------------------------------------

The value of the likelihood function at iteration 5 = -6.541482E+003


Final estimation of fixed effects:

----------------------------------------------------------------------------

Standard Approx.

Fixed Effect Coefficient Error T-ratio d.f. P-value

----------------------------------------------------------------------------

For INTRCPT1, P0

For INTRCPT2, B00

INTRCPT3, G000 13.450637 1.730713 7.772 20 0.000

----------------------------------------------------------------------------


Final estimation of fixed effects

(with robust standard errors)

----------------------------------------------------------------------------

Standard Approx.


----------------------------------------------------------------------------

For INTRCPT1, P0

For INTRCPT2, B00

INTRCPT3, G000 13.450637 1.731083 7.770 20 0.000

----------------------------------------------------------------------------

Final estimation of level-1 and level-2 variance components:

------------------------------------------------------------------------------

Random Effect Standard Variance df Chi-square P-value

Deviation Component

------------------------------------------------------------------------------

INTRCPT1, R0 10.77967 116.20137 426 5417.28729 0.000

level-1, E 6.36740 40.54382

------------------------------------------------------------------------------

Final estimation of level-3 variance components:

------------------------------------------------------------------------------


147

Deviation Component

------------------------------------------------------------------------------

INTRCPT1/INTRCPT2, U00 7.30518 53.36565 20 203.94410 0.000

------------------------------------------------------------------------------

Statistics for current covariance components model

--------------------------------------------------

Deviance = 13082.963002

Number of estimated parameters = 4

148

APÊNDICE 06 – Output do Modelo de Tendência Linear sem Efeitos Aleatórios




[email protected]

www.ssicentral.com

-------------------------------------------------------------------------------



Time: 18:12:20

-------------------------------------------------------------------------------













----------------------------------------------------



--------------------- --------------- ----------------


# T slope, P1 # INTRCPT2, B10 INTRCPT3, G100

'#' - The residual parameter variance for the parameter has been set to zero


---------------------------------------------------

Level-1 Model

Y = P0 + P1*(T) + E

149

Level-2 Model

P0 = B00 + R0

P1 = B10

Level-3 Model

B00 = G000 + U00

B10 = G100



******* ITERATION 5 *******



Tau(pi)

INTRCPT1,P0 116.09724


INTRCPT1,P0 1.000


INTRCPT1,P0 8.71118

----------------------------------------------------


----------------------------------------------------

INTRCPT1, P0 0.913

----------------------------------------------------

Tau(beta)

INTRCPT1

INTRCPT2,B00

53.54757


INTRCPT1/INTRCPT2,B00 1.000


150

INTRCPT1

INTRCPT2,B00

19.35536

----------------------------------------------------


----------------------------------------------------


----------------------------------------------------




----------------------------------------------------------------------------

Standard Approx.


----------------------------------------------------------------------------

For INTRCPT1, P0

For INTRCPT2, B00

INTRCPT3, G000 14.085565 1.764316 7.984 20 0.000

For T slope, P1

For INTRCPT2, B10

INTRCPT3, G100 -0.218901 0.113856 -1.923 1821 0.054

----------------------------------------------------------------------------




----------------------------------------------------------------------------

Standard Approx.


----------------------------------------------------------------------------

For INTRCPT1, P0

For INTRCPT2, B00

INTRCPT3, G000 14.085565 1.857843 7.582 20 0.000

For T slope, P1

For INTRCPT2, B10

INTRCPT3, G100 -0.218901 0.193848 -1.129 1821 0.259

----------------------------------------------------------------------------


------------------------------------------------------------------------------


151

Deviation Component

------------------------------------------------------------------------------

INTRCPT1, R0 10.77484 116.09724 426 5427.12978 0.000

level-1, E 6.35975 40.44636

------------------------------------------------------------------------------


------------------------------------------------------------------------------


Deviation Component

------------------------------------------------------------------------------


------------------------------------------------------------------------------


--------------------------------------------------

Deviance = 13079.270789


152

APÊNDICE 07 – Output do Modelo de Tendência Linear com Efeitos Aleatórios




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www.ssicentral.com

-------------------------------------------------------------------------------



Time: 18:19: 8

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----------------------------------------------------



--------------------- --------------- ----------------


T slope, P1 INTRCPT2, B10 INTRCPT3, G100


---------------------------------------------------

Level-1 Model

Y = P0 + P1*(T) + E

153

Level-2 Model

P0 = B00 + R0

P1 = B10 + R1

Level-3 Model

B00 = G000 + U00

B10 = G100 + U10



******* ITERATION 12 *******



Tau(pi)

INTRCPT1,P0 182.08155 -18.61796

T,P1 -18.61796 5.05074


INTRCPT1,P0 1.000 -0.614

T,P1 -0.614 1.000


INTRCPT1,P0 15.99524 2.82187

T,P1 2.82187 0.67336

----------------------------------------------------


----------------------------------------------------

INTRCPT1, P0 0.729

T, P1 0.479

----------------------------------------------------

Tau(beta)

INTRCPT1 T

INTRCPT2,B00 INTRCPT2,B10

63.66375 -2.37344

-2.37344 0.35571

154


INTRCPT1/INTRCPT2,B00 1.000 -0.499

T/INTRCPT2,B10 -0.499 1.000


INTRCPT1 T

INTRCPT2,B00 INTRCPT2,B10

24.37810 2.06671

2.06671 0.26972

----------------------------------------------------


----------------------------------------------------


T/INTRCPT2, B10 0.369

----------------------------------------------------




----------------------------------------------------------------------------

Standard Approx.


----------------------------------------------------------------------------

For INTRCPT1, P0

For INTRCPT2, B00

INTRCPT3, G000 14.262039 1.948704 7.319 20 0.000

For T slope, P1

For INTRCPT2, B10

INTRCPT3, G100 -0.299895 0.213507 -1.405 20 0.176

----------------------------------------------------------------------------




----------------------------------------------------------------------------

Standard Approx.


----------------------------------------------------------------------------

For INTRCPT1, P0

For INTRCPT2, B00

INTRCPT3, G000 14.262039 1.948655 7.319 20 0.000

For T slope, P1

For INTRCPT2, B10

INTRCPT3, G100 -0.299895 0.213533 -1.404 20 0.176

155

----------------------------------------------------------------------------


------------------------------------------------------------------------------


Deviation Component

------------------------------------------------------------------------------

INTRCPT1, R0 13.49376 182.08155 426 2300.70375 0.000

T slope, R1 2.24739 5.05074 426 1017.08954 0.000

level-1, E 5.36587 28.79257

------------------------------------------------------------------------------


------------------------------------------------------------------------------


Deviation Component

------------------------------------------------------------------------------


T/INTRCPT2, U10 0.59641 0.35571 20 34.24638 0.024

------------------------------------------------------------------------------


--------------------------------------------------

Deviance = 12937.023474


1 sumÁrio i – introduÇao

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