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DETERMINANTES DA POLÍTICA DE DIVIDENDOS DAS
EMPRESAS LISTADAS NA BM&FBOVESPA
Daniel Burman
Projeto de Graduação apresentado ao Curso de
Engenharia de Produção da Escola Politécnica,
Universidade Federal do Rio de Janeiro, como parte
dos requisitos necessários à obtenção do título de
Engenheiro.
Orientador: Roberto Ivo da Rocha Lima Filho, D. Sc.
Rio de Janeiro
Setembro de 2017
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Burman, Daniel
Determinantes da política de dividendos das empresas listadas
na BM&FBOVESPA / Daniel Burman – Rio de Janeiro: UFRJ /
Escola Politécnica, 2017.
X, 104 p.: il.; 29,7 cm
Orientador: Roberto Ivo da Rocha Lima Filho
Projeto de Graduação – UFRJ/ Escola Politécnica/ Curso de
Engenharia de Produção, 2017.
Referências Bibliográficas: p. 79-89.
1. Política de Dividendos. 2. Governança Corporativa. 3.
Finanças Corporativas. 4. Econometria.
I. Lima Filho, Roberto Ivo da Rocha II. Universidade Federal
do Rio de Janeiro, Escola Politécnica, Curso de Engenharia de
Produção. III. Determinantes da política de dividendos das
empresas listadas na BM&FBOVESPA.
! ""!
Agradecimentos Gostaria de agradecer aos meus pais, Marisa e Walter, meu irmão, Bruno, e minha avó,
Fany, por todo o amor e carinho que sempre tiveram comigo. Vocês são as razões da
minha vida e minhas maiores inspirações. Sinto-me abençoado por ter vocês como
minha família.
Agradeço também ao meu avô e melhor amigo Jayme (em memória) por ter sido tão
importante na minha vida. Todo o meu caráter foi moldado pelos seus ensinamentos e
princípios. Obrigado por nunca ter medido esforços desde o dia do meu nascimento.
Você é o meu maior exemplo de vida e sempre estará no meu coração.
Sou grato aos meus avós Sara e Moisés (em memória) pelo afeto durante o tempo em
que convivemos. Vocês também fazem parte desta conquista.
Externo ainda minha gratidão aos meu tios, primos e amigos, pelo companheirismo e
apoio. Todos vocês contribuíram muito na minha formação.
Por fim, agradeço a dois professores em particular, os quais já considero como amigos.
Ao Professor Roberto Ivo pela sua dedicação, bem como suas orientações que foram
essenciais para a elaboração do trabalho, e ao Professor João Granja, do departamento
de contabilidade da Universidade de Chicago, por despertar em mim o interesse por
finanças corporativas, e ter me permitido trabalhar sob sua supervisão em um projeto de
investigação na Booth School of Business.
!!
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!!!!!!!!!!
"As pessoas raramente reconhecem a oportunidade porque ela surge disfarçada em trabalho árduo"
H. L. Mencken
"O investimento em conhecimento paga os melhores dividendos"
Benjamin Franklin
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Resumo do Projeto de Graduação apresentado à Escola Politécnica/ UFRJ como parte
dos requisitos necessários para a obtenção do grau de Engenheiro de Produção.
DETERMINANTES DA POLÍTICA DE DIVIDENDOS DAS EMPRESAS
LISTADAS NA BM&FBOVESPA
Daniel Burman
Setembro/2017
Orientador: Roberto Ivo da Rocha Lima Filho
Curso: Engenharia de Produção
A política de dividendos corporativos vem sendo tratada como objeto de investigação
de muitas pesquisas acadêmicas ao longo dos anos. Os debates incessantes acerca do
referido tema são justificados pelas evidências empíricas divergentes, encontradas em
vários destes estudos. Lintner (1959), e Miller e Modigliani (1961) obtiveram resultados
controversos à respeito de uma possível relação entre o pagamento de dividendos e o
valor de mercado das empresas, desencadeando a formulação de muitas teorias sobre os
seus determinantes. O presente trabalho contempla o estudo dos fatores que
influenciaram a política de dividendos das companhias listadas na Bolsa de Valores de
São Paulo (BMF&FBOVESPA) entre 2011 e 2015. Empregou-se a estimação por
efeitos fixos para o tratamento dos dados em painel desbalanceado. A regressão gerada
pela metodologia de Arellano-Bond mostrou que a proporção de ativos imobilizados,
ROA, ROE e a concentração do capital votante do maior acionista afetam positivamente
o índice de payout de dividendos, enquanto que a taxa de juros de longo prazo (TJLP), o
nível de utilização da capacidade instalada (NUCI), e a concentração de direito de votos
dos três e quatro maiores acionistas provocam efeitos negativos na variável dependente.
Adotou-se ainda um modelo de regressão logística para examinar os elementos
relevantes para a tomada de decisão de distribuir ou não lucros.
Palavras-chave: Política de Dividendos, Governança Corporativa, Finanças
Corporativas, Econometria
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Abstract of Undergraduate Project presented to POLI/UFRJ as a partial fulfillment of
the requirements for the degree of Industrial Engineer.
DETERMINANTS OF DIVIDEND POLICY OF COMPANIES LISTED ON THE
BM&FBOVESPA STOCK EXCHANGE
Daniel Burman
September/2017
Advisor: Roberto Ivo da Rocha Lima Filho
Course: Industrial Engineering
The corporate dividend policy has been approached as the object of investigation of
many academic papers over the years. The incessant debates about this topic are
justified by the divergent empirical evidence found in several of these studies. Lintner
(1959), and Miller and Modigliani (1961) obtained controversial findings regarding a
possible relation between the payment of dividends and the market value of the
companies, triggering the formulation of many theories about its determinants. The
present paper contemplates the study of the factors that influenced the dividend policiy
of companies listed on the São Paulo Stock Exchange (BMF & FBOVESPA) from 2011
to 2015. Fixed-effects estimation was used for the treatment of unbalanced panel data.
The regression generated by the Arellano-Bond methodology showed that the ratio of
fixed assets, ROA, ROE and the concentration of voting capital of the major
shareholder positively affect the dividend payout ratio, while the long-term interest rate
(TJLP), the level of utilization of installed capacity (NUCI), and the concentration of
voting rights of the three and four largest shareholders have negative effects on the
dependent variable. A logistic regression model was also used to examine the relevant
elements for decision-making to distribute profits.
Keywords: Dividend Policy, Corporate Governance, Corporate Finance, Econometrics
! #"!
SUMÁRIO
1.! INTRODUÇÃO!$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!%!1.1! Objetivos!$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!&!1.2! Contribuição!$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!&!1.3! Justificativa!$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!'!1.4! Limitações!$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!'!1.5! Descrição dos Capítulos!$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!(!
2.! REVISÃO DA LITERATURA!$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!)!2.1! Indicadores Financeiros!$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!)!
2.1.1! Índices de Liquidez!$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!*!2.1.2! Índices de Atividades!$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!+!2.1.3! Índices de Endividamento!$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!%,!2.1.4! Índices de Mercado!$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!%&!2.1.5! Índices de Rentabilidade!$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!%'!2.1.6! Sistema Du Pont!$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!%*!
2.2! Política de Dividendos!$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!%-!2.2.1! Efeito Clientela!$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!&,!2.2.2! Hipótese de Sinalização!$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!&&!2.2.3! Hipótese do Fluxo de Caixa Livre e Teoria da Agência!$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!&'!
2.3! Governança Corporativa!$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!&)!&$(! ."#"/01/23!0!4!506"374892!:"3;47!<=43"70"=4!$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!',!2.5! Modelos de Dividendos!$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!''!
2.5.1! Modelo de Desconto de Dividendos (DDM) de Crescimento Constante!$$$!''!2.5.2! Modelo de Walter!$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!'(!
&$*! >?7";48@03!A4;"214"3!0!B1C0=14;"214"3!$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!'*!3.! ASPECTOS METODOLÓGICOS!$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!(,!
3.1! Mínimos Quadrados Generalizados!$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!(,!3.2! Regressão com Dados em Painel!$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!(%!3.3! Efeitos Fixos e Aleatórios!$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!('!'$(!!!!>=077412D<21/!$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!(*!'$)!!!!E06=03392!526F3C";4!$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!(*!
4.! AMOSTRA!$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!(G!4.1! Definição da Amostra!$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!(G!($&! H"?IC0303!0!J4="K#0"3!B1/0?01/01C03!$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!),!4.3! Estatísticas Descritivas!$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!)(!4.4! Evolução no tempo!$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!*,!4.5! Correlações!$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!*+!
5.! REGRESSÕES!$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!-&!6.! CONCLUSÃO!$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!--!7.! REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS!$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!-G!
8.1! Apêndice A – Histogramas!$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!G,!+$&! >?L1/";0!<!MNO?=0343!/4!>O23C=4!PC"7"Q4/4!143!E06=033@03!$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$!%,%!
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LISTA DE QUADROS
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GLOSSÁRIO DE SIGLAS
BLUE – Best Linear Unbiased Estimator
BM&FBOVESPA – Bolsa de Mercadorias e Futuros & Bolsa de Valores de São Paulo
BNDES – Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social CVM – Comissão de Valores Mobiliários
IBGC – Instituto Brasileiro de Governança Corporativa GLS – Generalized Least Square GMM – Generalized Method of Moments ICEI – Índice de Confiança do Empresário Industrial IPCA – Índice Nacional de Preços ao Consumidor Amplo JCP – Juros sobre Capital Próprio NUCI – Nível de Utilização da Capacidade Instalada da Indústria OLS – Ordinary Least Squares PIB – Produto Interno bruto
ROA – Return On Assets ROE – Return On Equity ROI – Return On Investment SA – Sociedades Anônimas
TJLP – Taxa de Juros de Longo Prazo NASDAQ – National Association of Securities Dealers Automated Quotations NYSE – New York Stock Exchange
!
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1. INTRODUÇÃO
Os dividendos são concebidos como as distribuições dos lucros em ativos reais entre os
acionistas da empresa na proporção de suas propriedades (Frankfurter, Wood e Wansley,
2003). A dificuldade em entender os fatores que moldam as políticas de dividendos das
corporações, torna este assunto bastante complexo, bem como abordado de forma recorrente
na literatura acadêmica.
As primeiras discussões relacionadas ao tema surgiram em 1956, quando Lintner
constatou a relevância da política de dividendos para os investidores, considerando-a um
elemento de grande influência na valoração de mercado das empresas. Segundo o autor, os
gestores são relutantes em alterar suas políticas de distribuição de lucros, optando pela
estabilização dos índices de pagamento (payout). Desse modo, as entidades conseguiriam
minimizar o risco de no futuro serem obrigadas a cortar dividendos, uma decisão que poderia
ser mal interpretada pelos investidores e demais stakeholders externos, afetando
negativamente a precificação acionária das organizações.
Na direção oposta, Miller e Modigliani (1961) defendem que a política de dividendos é
irrelevante para a maximização da riqueza dos acionistas. Na visão dos autores, a distribuição
de lucros implica em uma desvalorização futura nas ações da companhia. Da mesma forma, a
retenção de caixa acarreta em uma posterior valorização das ações, de modo que sempre
existirá este trade-off. Todas estas argumentações são embasadas em um mercado perfeito, o
que não condiz com a realidade.
Em conformidade com Lintner, Gordon (1963) foi um dos primeiros pesquisadores a
contestar as ideias de Miller e Modigliani. Na opinião do estudioso, a política de dividendos é
de fato importante para o valor de mercado de uma firma. De acordo com a teoria do pássaro
na mão (“bird in the hand”) formulado pelo mesmo, o caráter comportamental dos
investidores é justificado pelas incertezas futuras. Os acionistas preferem receber os
dividendos hoje ao invés dos dúbios ganhos de capital futuros.
Desde então, diversas teorias e estudos têm sido desenvolvidos para examinar os
determinantes das políticas de dividendos. Nos últimos anos, especialistas têm se
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fundamentado na ideia de que o comportamento dos dividendos pode ser explicado pelas
teorias da agência e do ciclo de vida. Segundo Easterbrook (1984), empresas pagam
dividendos de modo a atenuar os custos decorrentes do problema principal-agente, haja vista
que uma menor retenção dos lucros implica consequentemente em uma redução no fluxo de
caixa disponível para os administradores. Além disso, Fama e French (2001) atestam que
companhias que apresentam alta lucratividade e baixa perspectiva de crescimento, são mais
propensas a pagar dividendos, enquanto que aquelas que possuem as características opostas às
mencionadas tendem a reter os fluxos de caixa.
Apesar de muitas evidências empíricas, como as mencionadas acima, terem ajudado a
desmistificar parcialmente o enigma dos dividendos, não há ainda uma total
compreensibilidade acerca deste tópico.
1.1 Objetivos
Diante do contexto apresentado, esta monografia visa determinar como são modelados
os dividendos das empresas estudadas durante o período de 2011 à 2015. Como objetivo
secundário, busca-se identificar a existência de correlação entre suas respectivas estruturas de
controle e propriedade e as políticas de distribuição de lucros.
1.2 Contribuição
Como já relatado na seção introdutória, a política de dividendos é um tópico bastante
explorado e discutido no âmbito das finanças corporativas, principalmente devido à
divergência de alguns resultados encontrados. Miller e Modigliani (1961) formularam o
teorema de irrelevância dos dividendos, o qual diz que a política de dividendos é irrelevante
para o valor da empresa quando as condições de mercado são perfeitas e os investimentos são
mantidos constantes. Este pensamento contrapõe-se aos estudos de Lintner (1965), e Allen e
Michaely (2003), os quais indicam a existência de padrões na distribuição de dividendos ao
revelarem que os índices de pagamento de dividendos não decresciam mesmo com o aumento
de recompras de ações, comprovando, assim, a importância dos mesmos para as instituições,
gestores e órgãos reguladores do mercado.
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Outro exemplo de inconsistência presente na literatura reside na teoria de sinalização, a
qual enfatiza o conteúdo informativo da declaração da distribuição ou não de dividendos.
Bhattacharya (1979), John e Williams (1985), e Miller e Rock (1985) sugerem uma forte
associação entre a precificação acionária e a política de distribuição de proventos. Entretanto,
esta proposição é refutada pelas pesquisas de Watts (1973) e de Benartzi, Michaely e Thaler
(1997), na qual concluiu-se que as mudanças de dividendos não são necessariamente
indicativos de alterações nos lucros futuros.
Portanto, em razão da falta de consenso entre os principais estudiosos deste campo de
pesquisa, julga-se interessante a elaboração de um novo trabalho sobre o referido tema, de
modo a trazer outras discussões à tona, assim como, possivelmente, descobertas instigantes.
1.3 Justificativa
A distribuição dos lucros entre os acionistas é considerada uma prática de grande valia
para as companhias, funcionando como um importante mecanismo de captação e manutenção
de novos investidores. Um dos principais fatores fomentadores para a escolha deste tema foi a
necessidade de atualizar a literatura nacional. Diferentemente de muitos trabalhos sobre a
política de dividendos no Brasil, o presente projeto analisará também a influência de fatores
macroeconômicos no índice payout, não restringindo-se apenas ao estudo das variáveis
empresariais tradicionais. Deve-se ainda salientar a dicotomia legislativa e tributária no que
concerne ao pagamento de dividendos entre os Estados Unidos e Inglaterra, países que
apresentaram estudos de destaques nesta linha, e o Brasil, foco do artigo. Uma das principais
diferenças compreende a imposição legal do pagamento de dividendos mínimos obrigatórios
que existe no Brasil.
1.4 Limitações
Este projeto de investigação está restrito apenas às empresas nacionais que negociaram
suas ações na Bolsa de Valores de São Paulo (BMF&FBOVESPA) entre 2011 e 2015.
!
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1.5 Descrição dos Capítulos
Além da parte inicial introdutória, este trabalho está estrutura em mais 5 capítulos. No
capítulo 2 será realizada uma revisão da literatura, de modo a enriquecer o referencial teórico
do presente trabalho. Os principais conceitos referentes aos indicadores financeiros, políticas
e modelos de dividendos, e de governança corporativa serão expostos. Trabalhos recentes,
nacionais e internacionais, relacionados ao tema em questão, também serão retratados. O
capítulo 3 apresenta a metodologia utilizada, justificando como se dará o tratamento dos
dados para a criação do modelo econométrico. No capítulo 4 será definida a amostra,
apresentando as estatística descritivas, a análise temporal, além da matriz de correlação das
variáveis do estudo. No capítulo 5, encontram-se detalhados os principais resultados das
regressões. No capítulo 6, estão resumidas as descobertas inerentes à este projeto,
averiguando, assim, a conformidade ou não com as evidências empíricas da literatura. No
capítulo 7 serão documentadas todas as referências bibliográficas que foram empregadas no
trabalho, enquanto que no capítulo 8 exibe-se os apêndices do trabalho.
!
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2. REVISÃO DA LITERATURA
2.1 Indicadores Financeiros
As informações mais relevantes dos balanços contábeis são interpretados de maneira
mais clara e precisa a partir da determinação dos indicadores financeiros, instrumentos que
auxiliam a tomada de decisão dos gestores, especialmente em relação à qual tipo de política
de dividendos assumir, na medida em que permitem a avaliação da performance, assim como
da eficiência da gestão do negócio.
Segundo Assaf Neto (2006, págs. 103 e 104), “a análise das demonstrações financeiras
visa fundamentalmente ao estudo do desempenho econômico-financeiro de uma empresa em
determinado período do passado, para diagnosticar, em consequência, sua posição atual e
produzir resultados que sirvam de base para a previsão de tendências futuras”.
“A análise por índices compreende o cálculo de quocientes resultado do inter-
relacionamento dos saldos das diversas contas das demonstrações contábeis. Por
meio de quocientes calculados, denotados na forma decimal ou percentual,
associados a outras técnicas de análise, além de informações setoriais e conjunturais,
o analista procurará interpretar os números obtidos e vislumbrar qual a perspectiva
do desempenho futuro da empresa” (SECURATO, 2000, pág. 76 apud NETO e
SÉRGIO, 2009, pág. 91).
De acordo com Assaf Neto (2001, pág. 55), um indicador não deve ser julgado
isoladamente, uma vez que o mesmo, sozinho, não irá fornecer informações que representem
a real solidez financeira da organização. É necessário comparar a evolução dos resultados das
empresas e de seus concorrentes ao longo dos anos, para que, assim, seja possível obter um
retrato mais condizente com a realidade econômico-financeira das companhias. Para uma
análise ainda mais completa e conclusiva, Costa, Limeira, Gonçalves e Carvalho (2011)
sugerem que as condições setoriais e macroeconômicas sejam consideradas.
Segundo Gitman (2004), os principais indicadores financeiros são categorizados em 5
(cinco) grupos: liquidez, atividade, endividamento, valor de mercado e rentabilidade.
!
! *!
2.1.1 Índices de Liquidez
Conforme Limeira et al. (2010, pág. 34), “os índices de liquidez apontam a capacidade
financeira da empresa para honrar os compromissos com terceiros. Evidenciam quanto a
empresa dispõe de bens e direitos em relação às obrigações assumidas no mesmo período”.
Assim, é razoável pensar que firmas com maiores liquidez possuem uma boa saúde
financeira. Porém, Damodaran (2004) interpreta que um índice de liquidez muito alto pode
também sinalizar que a corporação está enfrentando problemas diminuindo seu estoque, ou
seja, dificuldades em conseguir mais fundos para o seu capital de giro líquido.
2.1.1.1 Liquidez Corrente
O índice de Liquidez Corrente reflete a capacidade da empresa em saldar suas dívidas
no curto prazo. Este é calculado pela divisão do ativo circulante pelo passivo circulante.
Marion (2009, pág. 38) pondera que a análise deste indicador possui algumas limitações: (1) o
índice não revela a qualidade dos itens no Ativo Circulante; (2) o índice não aponta a
sincronização entre recebimento e pagamento, ou seja, por meio dele não identificamos se os
recebimentos ocorrerão em tempo para pagar as dívidas vincendas; (3) o índice pode estar
distorcido em razão dos critérios para avaliação dos estoques.
2.1.1.2 Liquidez Seca
Para a obtenção do índice de Liquidez Seca, exclui-se o estoque do cálculo. É um índice
considerado mais rigoroso, pois o Estoque é o ativo circulante menos líquido, ou seja, que
apresenta maior dificuldade em se transformar em caixa. O seu resultado, portanto, indica
qual o nível de dependência da empresa com a realização de seu estoque para o cumprimento
de suas obrigações no curto prazo.
2.1.1.3 Liquidez Imediata
Como o próprio nome sugere, este indicador mede a capacidade de pagamento sobre o
Passivo Circulante, contabilizando apenas os ativos de tesouraria. Em outras palavras, este
índice trabalha somente com as contas disponíveis de forma imediata, tais como: caixa,
bancos e aplicações financeiras.
!
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2.1.1.4 Liquidez Geral
A Liquidez Geral, diferentemente dos 3 (três) índices citados anteriormente, leva em
consideração todos os ativos realizáveis, sejam de curto ou longo prazo, para a quitação de
todas as exigibilidades. O quadro 1 apresenta um resumo de todos estes índices de liquidez,
com suas respectivas fórmulas e análises.
!Índice de Liquidez Fórmula Análise Referência
Liquidez Corrente
(LC)!
!"#$%!!"#$%&'()*!"##$%&!!"#$%&'()*!
“Para um credor – especialmente um de curto
prazo, como um fornecedor – quanto maior o índice de
liquidez corrente melhor. Para a empresa, um índice de liquidez
corrente alto indica liquidez, mas também pode indicar um uso ineficiente do caixa e de outros ativos de curto prazo”
Ross, Westerfield, Jordan e Lamb (2013, pág. 61)
Liquidez Seca (LS)!
!"#$%!!"#$%&'()* ! !"#$%&'!"##$%&!!"#$%&'()* !
“Índice de liquidez seca alto implica menos risco da empresa experimentar uma falta de caixa
em um futuro próximo”
Berk, DeMarzo, Harford
(2010, pág. 65)
Liquidez Imediata
(LI)
!"#$%&"'"(")*)+!"##$%&!!"#$%&'()*
“ Em um cenário de retração econômica, a empresa deve
manter uma margem de segurança nesse índice para
garantir seus pagamentos sem necessidade de crédito. Já em um cenário de aquecimento
econômico, a empresa poderá concentrar suas disponibilidades
em estoques e duplicatas para atingir uma maior lucratividade”
Debastiani e Russo (2008, pág. 83)
Liquidez Geral (LG)
!"#$%!!"#$%&'()* ! !"#$%&!!"#!!"!"##$%&!!"#$%&'()* ! !"#$!!"#!!"
“Podemos dizer que este indicador não dá uma
informação relevante. Isso porque o perfil de longo prazo pode ser variável. Aceitam-se
indicadores abaixo de 1,00 porque, para a maioria das
empresas, o exigível a longo prazo pode ser amortizado em
vários anos”
Padoveze (2004, pág. 163)
!
Quadro 1 – Índices de Liquidez
Fonte: O autor (2017)
!
! +!
2.1.2 Índices de Atividades
Os índices de atividades mensuram as durações de um ciclo operacional, fornecendo
informações referentes à liquidez e rentabilidade da empresa, a partir da determinação do
tempo que a mesma leva para obter o retorno de suas vendas, efetuar o pagamento de suas
compras e renovar seus estoque.
2.1.2.1 Prazo Médio de Recebimento
De acordo com Pereira (2009, pág. 47), “o prazo médio de recebimento compreende o
tempo que decorre entre o momento em que a venda ocorre e o seu efetivo recebimento”.
2.1.2.2 Prazo Médio de Pagamento
O prazo médio de pagamento representa a média de dias que a empresa dispõe para
realizar o pagamento de suas contas (duplicatas, títulos, etc...), atendendo todas suas
obrigações junto aos fornecedores e outros credores.
2.1.2.3 Prazo Médio de Estoques
O prazo médio de estoques mostra o período compreendido entre a aquisição de matéria
prima e a venda dos bens, isto é, a duração com que o estoque é renovado.
2.1.2.4 Giro de Estoques
O giro de estoque, também denominado de rotação de estoque, denota a quantidade de
vezes que o estoque é renovado durante certo período contábil.
2.1.2.5 Giro do Ativo Total
Santos (2012) declara que o giro do ativo revela a competência com que a empresa
utiliza seus ativos na geração de receita.
!!
!
!
! G!
Índice de Atividade Fórmula Análise Referência
Prazo Médio de
Recebimento (PMR)
!"#$%&!!!!"#"$"%!"#$%&!!"#$%&
!"#!
!
“Reflete a política adotada junto aos clientes e é representado pelo prazo média (em dias)
dos principais clientes e das vendas mais relevantes. Em princípio, quanto menor este prazo, melhor; mas deve-se analisar também
o custo financeiro embutido na compra prazo”
Kassai (1997, pág. 14)
Prazo Médio de Pagamento
(PMP)
!"#$%&!!!!"#"$!"#$%&'!!!!"#"$
!"#!
!
“ O prazo Médio de Pagamento só é significativo em comparação com as
condições médias de crédito concedidas pelo empreendimento. Em termos de liquidez, é saudável uma dilatação do Prazo Médio de
Pagamento, sem entretanto cometer exageros. Quanto mais dilatado for o prazo obtido junto
aos fornecedores, maior será o ônus financeiro por aplicação deste capital”
Salim, Salim, Ferreira (2011)
Prazo Médio de Estoques
(PME)
!"#$%&'!"#$%!!"#$%&#!!"#$%$&
!"#!
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“ O prazo médio de estocagem deve refletir a política de estoques da empresa. Caso o
prazo médio de estocagem seja superior ao estabelecido, é um indicativo de que existe estoque em demasia em relação ao volume
atual de vendas”
Padoveze (2004, pág. 87)
Giro de Estoques
!"#$%!!"#!!"#$%&#'!!"#$%$&'!"#$%&' !
“ Comparando as médias industriais, um baixo giro pode indicar excesso de estoque,
sinal pouco salutar, pois esses excessos representam um investimento com uma taxa de retorno baixa ou nenhuma taxa de retorno
e também porque tornam a empresa mais vulnerável à queda de preços. Uma contínua queda no giro do estoque, em comparação a períodos anteriores, pode revelar ausência de
uma política de vendas suficientemente agressiva ou compras ineficientes”
Downes, Goodman (1993,
pág. 245)
Giro do Ativo Total
!"#$%&!"#$%!!"#$%!
!
“ (...) quanto mais alto o índice de giro do ativo total e mais baixo o índice de
intensidade do capital, mais eficiente é a gestão de ativos no geral. No entanto, se o
índice de giro do ativo total é extremamente alto e o índice de intensidade do capital é extremamente baixo, a empresa poderá realmente ter um problema em relação a
gestão de ativos”
Cornett, Adair, Nofsinger
(2013, pág. 51)
Quadro 2 – Índices de Atividade
Fonte: O autor (2017) !!
!
! %,!
2.1.3 Índices de Endividamento
Estes índices retratam a situação patrimonial de uma organização, apontando o seu grau
de endividamento. Os mesmos estabelecem em que proporção os recursos próprios e capitais
de terceiros são utilizados para o financiamento dos ativos. De acordo com o estudo de Rajan
e Zingales (1995) apud Brealey, Myers e Allen (2013, pág. 427), os índices de endividamento
são dependentes de 4 (quatro) elementos principais:
1. Tamanho: As grandes empresas tendem a ter índices de endividamento maiores.
2. Ativos tangíveis: As empresas com elevados índices de ativos fixos sobre os ativos
totais têm índices de endividamento maiores.
3. Lucratividade: As empresas mais lucrativas tendem a ter índices de endividamento
menores.
4. Índice valor de mercado-valor contábil: As empresas com índices mais elevados entre
o valor de mercado e o valor contábil têm índices de endividamento menores.
2.1.3.1 Índice de Endividamento Geral
O endividamento geral expõe a necessidade da instituição em recorrer aos credores para
a capitalização de recursos. De forma simplificada, esta medida identifica a proporção de
ativos obtidos junto ao capital de terceiros.
2.1.3.2 Índice de Cobertura de Juros
O índice de cobertura de juros quantifica a capacidade da entidade em liquidar os juros
contratuais. Damodaran (2004) manifesta a existência de correlação significativa entre o
índice de cobertura de juros e: (1) classificações de títulos; (2) índice de cobertura de dívida;
(3) índices de fluxo de fundos.
!
! %%!
2.1.3.3 Composição do Endividamento
A composição do endividamento exibe um panorama de todas as obrigatoriedades a
serem cumpridas pela companhia, assinalando a proporção de dívidas que devem ser
atendidas no curto prazo e no longo prazo. Logo, este índice descreve como é estruturada a
política de captação de recursos de terceiros.
!Índice de
Endividamento Fórmula Análise Referência
Endividamento Geral !"##$%&!!"#$%!"#$%!!"#$% !
!
“Quanto maior for este índice, maior será o montante de capital
de terceiros, que vem sendo utilizado para gerar lucros”
Gitman (1997, pág.117)
Cobertura de Juros
!"#$!"#$%!
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“Quanto mais altos os índices de cobertura de juros, de cobertura de obrigações fixas e de cobertura de
caixa, mais capital próprio e menos dívida o postulante usa para
financiar seus ativos. Assim, os níveis baixos de dívida levarão à
diluição do retorno para os acionistas, devido a um aumento maior no uso de capital próprio, e ao não aproveitamento da dedução
fiscal da despesa de juros”
Cornett, Adair, Nofsinger (2013,
pág. 55)
Composição do Endividamento
!"##$%&!!"#$%&'()*!!"##$%&!!"#$%&'()* ! !!!!!"#$%&'()*!
“Admite-se que quanto maior a concentração de endividamento no
curto prazo, maior será o risco oferecido pela empresa a seus credores. Por outro lado, um
endividamento com perfil de longo prazo, principalmente para o financiamento do ativo não
circulante, propicia à empresa situação mais confortável, podendo
sinalizar, portanto, eficiente política de captação de recursos”
Limeira, Silva, Vieira, Silva
(2015)
!
Quadro 3 – Índices de Endividamento
Fonte: O autor (2017) !!!!!!
!
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2.1.4 Índices de Mercado
Os índices de valor de mercado vinculam a precificação acionária de uma firma com
sua rentabilidade, valor patrimonial e fluxo de caixa. Seus resultados possibilitam realizar
comparações entre os valores das ações de diferentes corporações. A sua análise é essencial
para os investidores, uma vez que permite aos mesmos a aferição das empresas sob aspectos
de risco e retorno.
2.1.4.1 Índice Preço por Lucro (P/L)
Este múltiplo mede o quanto os investidores estão dispostos a pagar por unidade
monetária do lucro corrente. Agentes de mercado selecionam as ações a partir destes
indicadores, que trazem informações referente aos seus custos e rendimentos.
2.1.4.2 Índice Preço por Valor Patrimonial (P/VP)
O preço por valor patrimonial é um indicador que dá suporte às decisões dos
investidores, visto que estabelece uma comparação entre as cotações das ações e o quanto os
acionistas estão dispostos a pagar pelo patrimônio líquido da empresa.
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Índice de Mercado Fórmula Análise Referência
Preço por Lucro (P/L)
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“Um índice preço-lucro alto significa que os investidores estejam dispostos a pagar um prêmio pelas ações da empresa – isso porque, ao certo, espera-se que os lucros
da empresa tenham um crescimento futuro mais alto que a média. Ao
contrário, se os investidores acreditarem que as perspectivas de crescimento dos
lucros futuros de uma empresa são restritas, o índice preço-lucro seria
relativamente baixo”
Garrison, Noreen, Brewer
(2013, pág.681)
Preço por Valor Patrimonial
(P/VP)
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“A situação ideal para esse indicador é que seu valor seja maior que 1,
denunciando a existência do ágio nas negociações. Porém, um P/VP muito
elevado pode representar risco ao investimento, indicando valorização
especulativa sem amparo nos fundamentos da empresa”
Debastiani e Russo (2008, pág. 97)
!
Quadro 4 – Índices de Mercado
Fonte: O autor (2017) !!
2.1.5 Índices de Rentabilidade
A performance de uma companhia também pode ser constatada através dos índices de
rentabilidade, os quais demonstram a eficácia da mesma no que tange a aplicação de ativos
para geração de resultados. De forma resumida, os índices de rentabilidade mensuram o
retorno do capital investido na empresa, mostrando em que condições atinge-se ou não a
lucratividade.
2.1.5.1 Margem Líquida
Expressa a relação entre o lucro líquido da empresa e suas vendas líquidas. É um
indicador que traduz a eficiência e viabilidade de um negócio.
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2.1.5.2 Lucro por Ação
Corresponde ao lucro líquido de cada ação ordinária emitida pela companhia. Deve-se
atentar que a fórmula que expressa este índice, considera apenas o montante disponível aos
acionistas ordinários, ou seja, o lucro corrente deduzido dos dividendos preferenciais.
2.1.5.3 Retorno sobre o Ativo Total (ROA)
Povoa (2008, pág. 53) explica que “o ROA mensura a rentabilidade dos recursos
aplicados pelos acionistas e credores da empresa. O indicador deve ser sempre comparado ao
chamado custo de capital, que é a média ponderada entre o custo da dívida e o custo de capital
próprio”.
De acordo com Wernke (2008, págs. 284 e 285) apud Vieira et al (2011), a análise do
ROA apresenta os seguintes benefícios: (1) identificação de como a margem de lucro aumenta
ou se deteriora; (2) a possibilidade de medir a eficiência dos ativos permanentes em produzir
vendas; (3) possibilidade de avaliar a gestão do capital de giro por intermédio de indicadores
mensurados em dias; (4) faculta o estabelecimento de medidas que aferem a habilidade do
gestor para controlar custos e despesas em função do volume de vendas; (5) propicia a
comparação das medidas de eficiência citadas anteriormente e estabelece o patamar máximo
de custo de captação de recursos que a empresa pode suportar.
2.1.5.4 Retorno sobre o Patrimônio Líquido (ROE)
Também conhecido como Retorno do Capital Próprio, o ROE delineia a capacidade da
organização na geração de resultados sobre o capital investido. Mauad (2015) afirma que o
ROE, assim como o ROA, deve ser analisado de forma comparativa, levando em
consideração os concorrentes e os relatórios contábeis anteriores da companhia.
2.1.5.5 Retorno sobre o Investimento (ROI)
Os resultados financeiros resultantes de determinados investimentos são medidos
através do ROI. Isto é, esta métrica examina o custo benefício destes investimentos,
!
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comparando os custos incorridos destas aplicações financeiras com os rendimentos
provenientes das mesmas.
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Índice de Rentabilidade Fórmula Análise Referência
Margem Líquida
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“ O gestor deve estar muito atento a esse indicador, pois a sua
evolução no sentido positivo é de fundamental importância para o fortalecimento da empresa. A
geração de despesas e/ou custos, sem o aumento proporcional de
receita, acarretará perdas de resultado e, por consequência,
“enfraquecimento” da empresa”
Galvão et al (2007, pág. 75)
Lucro por Ação (LPA)
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“Do ponto de vista do acionista, um aumento fixo nos lucros por ação é uma boa medida de uma
empresa bem-sucedida”
Markham (2005, pág. 359)
Retorno do Ativo Total (ROA)
!"#$%!!!!"#$%!"#$%!!"#$% !
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“Casos de ROA ou ROE negativos significam prejuízo no balanço do ano corrente, e revelam não estar a empresa usando adequadamente os recursos nela investidos. Tanto o
ROA quanto o ROE de uma empresa devem ser superiores à taxa de juros livre de risco, para
manter a atratividade do investimento na ação e cobrir os custos de oportunidade para os
acionistas. Quando uma empresa apresenta um ROA ou ROE abaixo da taxa de juros livre de risco não estará gerando lucros satisfatórios dado o nível de sua dívida e nem remunerando adequadamente o
capital investido pelos acionistas, dado o seu nível de risco”
Mauad (2015, pág. 92)
Retorno do Capital Próprio (ROE)
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Retorno sobre o Investimento (ROI)
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“Com a análise do ROI a empresa verifica suas diferentes linhas de produtos e verifica onde o capital está sendo empregado com maior
eficiência, além de poder fazer uma aplicação balanceada do capital para alcançar um lucro
global maior”
Chiaventato (2007, pág. 348)
Quadro 5 – Índices de Rentabilidade
Fonte: O autor (2017)
!
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2.1.6 Sistema Du Pont
O sistema Du Pont é utilizado para analisar de forma mais criteriosa o ROA e o ROE,
reconhecendo os fatores responsáveis por eventuais variações nestes índices de rentabilidade.
Póvoa (2012) entende que o desmembramento destes indicadores pelo Sistema Du Pont
proporciona uma melhor compreensão do perfil de lucratividade de uma companhia.
Seu conceito é expresso pela seguinte equação (1):
!"# ! !"#!! ! !"#$%&%"'(!"#$%&!!"#!!!!"#$% (1)
Esta fórmula principal é decomposta da seguinte maneira (2):
!"# ! !"#$%!!!"!!"#$%!!!!!"#$!!"!!"#$%!!"!#$!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! !!!!!"#$%&#%'()*+!!"!!"#$%&!!"#!!!!"#$%!
Assim, o ROE pode ser calculado por meio de 3 elementos principais, que representam
a eficiência operacional e no uso dos ativos, além da alavancagem financeira.
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2.2 Política de Dividendos
Baker (2009) define a política de dividendos como a diretriz de pagamento que uma
empresa segue para determinar o tamanho e padrão da distribuição de caixa aos acionistas ao
longo do tempo. De acordo com Damodaran (2002), esta política, juntamente com as de
investimento e de financiamento, compreendem a base para as decisões pertinentes à esfera
das finanças corporativas.
Os debates sobre as tendências e comportamentos dos dividendos corporativos foram
enfatizados a partir das investigações de 3 (três) principais doutrinas. A primeira delas diz
respeito à Teoria de irrelevância dos dividendos, apoiada na hipótese de Miller e Modigliani
(1961). Os autores afirmam que o pagamento de dividendos não influencia na valoração da
empresa, sendo portanto irrelevantes. Em outras palavras, a riqueza dos acionistas é
dependente dos lucros da empresa, que por sua vez provém de sua respectiva política de
investimento ao invés da política de dividendo. Estes argumentos sustentam-se em um cenário
econômico ideal, caracterizado pelos seguintes pressupostos assumidos:
1. Mercado de capitais perfeito: Os preços das ações e títulos de valores mobiliários não
são impactados pelos agentes de mercado; O acesso às informações concernente as
ações é igualmente disponibilizado e de forma gratuita à todos os interessados; A
comercialização de ações não ocasiona custos de transição; Não há distinção de
tributação entre lucros distribuídos e retidos ou entre dividendos e ganhos de capital.
2. Comportamento racional: Para os investidores, quanto mais riqueza melhor,
independente se o ganho adicional é sob a forma de pagamento em dinheiro ou na
valorização das ações.
3. “Certeza perfeita”: Não há risco de incerteza em relação aos futuros programas de
investimentos e os futuros lucros das empresas.
Assim, o modelo de valuation formulado por Miller e Modigliani (1961) não inclui os
efeitos das decisões de dividendos, considerando apenas os níveis de investimento e a receita
líquida da empresa, conforme a equação 3:
!
! %+!
!! ! ! !!!!! ! !!! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !!! (3)
Onde:
!! ! – Valor da empresa no período t
! ! – Investimento da empresa no período t
! ! – Receita Líquida no período t
! - Taxa Interna de Retorno
Contrário à esta ideia, Lintner (1956) estudou 28 empresas dos Estados Unidos e
observou a existência de padrões e regras claras na determinação da política de dividendos,
sendo esta parametrizada por 2 (dois) elementos principais: O Índice de Pagamento dos
Dividendos (Lucro Líquido/Dividendos) e a velocidade com que os mesmos ajustam-se a
meta. O autor pode constatar que os acionistas preferem a estabilidade dos dividendos e que o
lucro corresponde o determinante mais relevante para qualquer alteração na distribuição de
dividendos. A modificação de fato ocorrerá somente quando os lucros atingirem níveis
sustentáveis. Além disso, o artigo evidencia a priorização da política de dividendos em
detrimentos das demais decisões competentes à uma entidade.
Gordon (1959/1963) foi mais um pesquisador a apoiar a teoria de relevância de
dividendos, na qual afirma que o incremento no pagamento de dividendos pode propiciar um
aumento no valor de mercado da empresa, devido à redução do custo de capital. O autor ainda
acredita que a distribuição de lucros é uma forma de sinalizar ao mercado que a corporação
possui uma situação financeira favorável. Desse modo, a mesma tende a obter um rating
maior, facilitando, consequentemente, a arrecadação de capital ou o recebimento de
empréstimos junto às instituições financeiras credoras. Gordon (1963) também sugere a
preferência dos investidores em receber seus dividendos no presente momento, em relação
aos potencias ganhos futuros do capital investido, por causa da incerteza associada à esta
possível valorização. Este argumento constitui o princípio da Teoria do Pássaro na Mão
(“Bird in the Hand”), desenvolvida pelo referido autor, em conjunto com Lintner (1962).
!
! %G!
Outra vertente de pensamento sobre os efeitos dos dividendos é sintetizada pelas
descobertas de Damodaran (1999). O autor mostra que as políticas de dividendos se
comportam de acordo com o ciclo de vida das firmas. As empresas são suscetíveis a não
pagar dividendos durante a fase de expansão rápido, enquanto que no estágio de maturidade
os mesmos tendem a aumentar. A etapa de declínio, por sua vez, é caracterizada pelo uso de
dividendos especiais, bem como pela recompra de ações. Damodaran (1999) também verifica
que a distribuição de maiores dividendos minimiza a valorização das ações, por causa das
suas implicações fiscais e tributárias para os investidores que os recebem.
Diante das concepções divergentes sobre as políticas de dividendos, muitas outras
teorias e hipóteses, ao longo dos últimos anos, foram criadas com o intuito de solucionar o
“Dividend Puzzle1”. Estas explicações serão detalhadas a seguir.
!!!!!!!!!!!
!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!1 Artigo escrito por F. Black (1976) em que é exposta a ideia de que os investidores não necessitam de dividendos como incentivo para comprar ações em uma companhia. Diante da ausência de explicações para tal fato, o autor compara a questão dos dividendos com um quebra-cabeça/enigma. !
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2.2.1 Efeito Clientela
Esta hipótese baseia-se na premissa de Miller e Modigliani (1961), a qual diz que as
companhias atraem investidores que possuem preferências condizentes com a política de
dividendos das mesmas. Investidores tendem a direcionar seus recursos em firmas que
apresentem uma filosofia e intensidade de distribuição de fluxo de caixa que atendam às suas
expectativas. Elton e Gruber (1970) foram um dos precursores a demonstrarem a veracidade
desta teoria. As seguintes hipóteses foram testadas e aceitas estatisticamente por eles:
1. “Quanto menor for o rendimento do dividendo (dividend yield) de uma empresa,
menor será a porcentagem de seu retorno total que um acionista espera receber sob a
forma de dividendos e maior será o percentual que ele espera receber na forma de
ganhos de capitais.” (Tradução do autor, pág 68-74)
2. “Empresas que exercem um maior payout são propensas a atrair investidores que estão
situados em uma faixa de tributação na pessoa física relativamente mais baixa do que
as empresas que apresentam um baixo payout.” (Tradução do autor, pág 68-74)
Alguns questionamentos sobre o referido trabalho foram levantados em estudos
posteriores. Kalay (1982) considera os custos de transação decorrentes da negociação das
ações como fatores responsáveis pela queda do preço das ações na data ex dividendos,
negando que tal fato tenha qualquer relação com o efeito da tributação. Na pesquisa de Bali e
Hite (1988) esta queda é explicada pelas imposição de microestruturas de mercado.
Milonas e Travlos (2001) analisaram a bolsa de valores de Atenas, onde não há nenhum
tipo de incidência tributária sob dividendos e ganhos de capital. Os autores averiguaram que
no dia ex dividendos, os preços das ações caíram menos do que os dividendos pagos, o que
também gerou indagações sobre as conclusões de Elton e Gruber (1970).
Pettit (1977) encontrou evidências empíricas que corroboram o efeito clientela. Através
de uma base de mais de 900 portfólios de ações de investidores americanos, o autor sustenta a
existência de diferentes perfis de investidores no mercado. Aqueles mais idosos, menos
avessos ao ricos e de classe social mais baixa possuem predileção pelo pagamento de altos
!
! &%!
payouts. Já os investidores mais jovens e pertencentes a classes sociais mais altas, tendem a
selecionar empresas com menores níveis de dividendos.
Conforme as descrições anteriores, ainda não há unanimidade entre os estudiosos no
que tange a autenticidade do efeito clientela. O quadro 6 resume as conclusões de alguns
outros importante estudos realizados neste campo particular.
!!
Autor Artigo Conclusões
F. Black e M. Scholes (1974)
“The effects of dividend yield and dividend
policy on common stock prices and returns”
Não há distinção entre os retornos esperados sobre as ações que pagam elevados rendimentos em dividendos e os
retornos esperados das que pagam baixos rendimentos em dividendos. Ou seja, a hipótese de que há alguma relação
estatisticamente significante entre o rendimento em dividendos e o retorno dos títulos é refutada.
S.Abrutyn e R.W. Turner (1990)
“Taxes and firms’ dividend policies:
survey results”
Os questionários respondidos pelos CEO’s de 550 importantes firmas dos EUA indicam que o comportamento dos dividendos não pode ser explicado pelas teoria do efeito
clientela, custos de agência, sinalizações, entre outras clássicas
R. Michaely (1991)
“Ex-dividend Day Stock Price Behavior: The
Case of the 1986 Tax Reform Act”
O comportamento dos preços das ações de ex-dividendo não são afetadas pelas alterações das taxas de impostos entre dividendos e os rendimentos de ganho de capital, para
investidores individuais de longo prazo
F. Allen, A. Bernardo, e I. Welch (2000)
“A theory of dividends based on tax clientele”
Empresas que pagam dividendos atraem mais investidores/instituições, assim como apresentam um
desempenho melhor
!
Quadro 6 – Artigos sobre o Efeito Clientela
Fonte: O autor (2017) !
!
! &&!
2.2.2 Hipótese de Sinalização
Uma falha de mercado apontada por Akerlof (1970) é a chamada assimetria de
informação. A alta gerência, por estar envolvida no cotidiano da empresa, tem informações
mais privilegiadas sobre a situação financeira da mesma, em comparação com os acionistas.
De acordo com a hipótese de sinalização, os dividendos possuem caráter informacional
ao mercado, correspondendo um reflexo da performance e sustentabilidade financeira das
instituições. Segundo Bhattacharya (1979), Miller e Rock (1985) e John e Williams (1985),
um aumentos no pagamento dos dividendos seriam um prenúncio de um cenário positivo
quanto aos lucros futuros das mesmas, trazendo uma posterior valorização das ações. Da
mesma forma, reduções ou cortes dos dividendos poderiam ser interpretados como uma
perspectiva de baixa rentabilidade da corporação, resultando na diminuição dos preços das
ações. Os estudos de Amihud e Murgia (1997), e Nissim e Ziv (2001) também confirmaram o
poder de transmissão de informação dos dividendos ao identificarem uma relação positiva
entre os mesmos e os lucros futuros.
Em contrapartida, Grullon, Michaely e Swaminathan (2002) refutam a teoria de
sinalização ao mostrar que os dividendos possuem uma relação inversa com o risco da
empresa. Eles acreditam que os dividendos elevam-se quando a companhia encontra-se na
fase de maturidade, em que oportunidades de investimentos são mais limitadas. O quadro 7
mostra as conclusões de renomados trabalhos desta linha de investigação.
Autor Artigo Conclusões
R. Richardson Pettit (1972)
“Dividend Announcements, Security Performance, and Capital
Market Efficiency”
O aumento nos dividendos sugere uma perspectiva de maiores lucros no futuro, enquanto que a redução na distribuição dos dividendos gera
incertezas sobre a performance futura da firma
H. DeAngelo, L. DeAngelo, L e D. J.
Skinner (1996)
“Reversal of Fortune, Dividend Signalling and the Disappearance of Sustained Earnings Growth”
Alterações nos dividendos não transmitem informação sobre mudanças nos lucros futuros da
entidade
J. Benzinho (2004) “The dividend policy of the
Portuguese corporations: Evidencef rom Euronext Lisbon”
Os dividendos do ano anterior e o resultado líquido do exercício são os principais fatores que
impactam positivamente a decisão de distribuir proventos
Quadro 7 – Artigos sobre a Hipótese da Sinalização. Fonte: O autor (2017)
!
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2.2.3 Hipótese do Fluxo de Caixa Livre e Teoria da Agência
A separação entre propriedade acionária e o controle administrativo, somada a
assimetria de informação, desencadeia conflitos de interesse entre os stakeholders e a
administração corporativa de uma organização. Este tipo de desentendimento é também
denominado de problema principal-agente. As ações dos gestores não são fáceis de serem
observadas pelos acionistas, o que estimula os agentes a tomarem decisões que visam
potencializar seus próprios interesses, os quais costumam não coincidir com os objetivos dos
principais (maximização da riqueza dos acionistas).
A dificuldade em atenuar este problema se dá pelos altos custos de agência, que
segundo Jensen e Meckling (1976), englobam 3 principais despesas:
1. gastos de monitoramento das atividades dos agentes pelo principal
2. custos de implantação e adesão aos mecanismos de controle pelo agente
3. perdas residuais, provenientes da redução do preço da ação, causada pelas decisões do
agente, desalinhadas com os interesses do principal.
Os mesmos autores também alegam que o fornecimento de incentivos por parte dos
principais para os agentes, é uma forma de fomentar que os gestores façam alocações de
recursos que convirjam com os interesses dos acionistas. Estas compensações incluem
participação nos lucros da empresa e elevados bônus, por exemplo.
Jensen (1986) propõe o modelo de fluxo de caixa livre, o qual relaciona os custos de
superinvestimentos com a disponibilidade de fluxo de caixa para os gestores. Uma maior
quantidade de ativos sob o controle dos administradores tende a ocasionar decisões de
investimentos não rentáveis, contrárias à vontade dos proprietários. O mesmo autor também
declara que o pagamento de maiores dividendos é um mecanismo de restringir e inibir a
liberdade e poder dos gestores nas escolhas de investimento, haja vista que a distribuição de
proventos diminui o valor dos recursos disponíveis para a gerência.
Seguindo a mesma linha de raciocínio, Easterbrook (1984) é mais um pesquisador a
manifestar a importância do pagamento de dividendos para a redução dos custos de agência.
Segundo o respectivo autor, a distribuição contínua dos lucros incita a empresa a procurar
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alternativas de aumentar o seu capital através de financiamento e custeio externo, por
exemplo. Isto acaba sendo benéfico para os principais, pois a companhia passa a ser
monitorada não só por eles, mas também pelos referidos credores e investidores externos.
Logo, a exposição da corporação ao mercado de capitais, em busca de novas oportunidades,
minimiza os custos de agência.
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2.3 Governança Corporativa !
Em busca de transparência e otimização organizacional, companhias têm intensificado
suas práticas de governança corporativa nos últimos anos. Uma definição completa deste
termo, dentre as inúmeras existentes na literatura, é dada por Di Miceli (2015, pág. 2):
!
“ O que chamamos de governança corporativa diz respeito à maneira pela qual as
sociedades são dirigidas e controladas, incluindo suas regras explícitas e tácitas, com
destaque para o relacionamento entre principais e personagens: diretoria, conselho
de administração e acionistas. Trata-se de uma tema que exige uma abordagem
multidisciplinar, englobando áreas como ética empresarial, gestão, liderança,
psicologia social, direito, economia, finanças, contabilidade, entre outras. Em última
instância, a governança corporativa visa criar, nas empresas, um ambiente no qual
as pessoas procurem voluntariamente cumprir as regras e tomar decisões no melhor
interesse comum no longo prazo da organização...”
!
A governança corporativa surgiu ao longo do século 20, em razão da reformulação da
estrutura de controle das instituições, caracterizada pela separação entre propriedade e gestão
empresarial, o que fez com que investidores e principalmente acionistas minoritários
percebessem a necessidade do estabelecimentos de diretrizes que os protegessem contra os
modelos de administração desalinhados com seus interesses, a ausência de auditorias
externas, negligência dos conselhos de administração, os abusos das diretorias executivas,
entre outras medidas prejudiciais, intrínsecas à este novo modelo de gerência.
A importância das práticas de governança corporativa ganhou ainda mais notoriedade
após os escândalos de fraude contábil de grandes corporações norte-americanas como a
Enron, WorldCom e Tyco. Estas companhias forjavam suas demonstrações financeira a fim
de mascarar suais reais conjunturas econômicas. Depois destes episódios, muitos agentes de
mercado ficaram relutantes em realizar novos investimentos. Assim, o congresso dos Estados
Unidos aprovou, em 30 de julho de 2002, a Lei Sarbanes-Oxley (Sox), visando garantir a
autenticidade dos balanços contábeis divulgados, bem como uma maior fiscalização dos
procedimentos de controle financeiro interno.
O papel da governança corporativo no combate à corrupção também é reiterado pela
organização Transparency International: “Governança corporativa envolve a direção e
!
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supervisão dos valores e responsabilidades de uma empresa e, assim, reduz os riscos
financeiros e não financeiros (operacionais), incorporando integridade, transparência e
responsabilidade dentro da empresa. A governança corporativa garante que os membros da
diretoria, gerentes e funcionários direcionem e controlem a empresa para fornecer os
resultados adequados dentro de um código de integridade, em conformidade com os interesses
dos acionistas e outras partes interessadas. Além disso, serve como uma estrutura para
garantir a confiança dos investidores, melhorar o acesso aos mercados de capitais, promover o
crescimento e reforçar as economias”.
A aplicação da governança corporativa objetiva eliminar ou ao menos diminuir o
problema principal-agente, a partir de medidas de monitoramento e incentivos, assegurando,
assim, a confiabilidade da corporação para os seus acionistas. A factibilidade de um bom
sistema de governança requer que determinados princípios sejam atribuídos e respeitados pela
empresa, conforme listados no quadro 8.
Existe uma ampla variedade de ações de governança, de natureza interna e externa à
empresa, capazes de contornar estas divergências entre gestores e investidores ou até mesmo
o conflito entre acionistas majoritários e minoritários. No que diz respeito aos mecanismos
internos, pode-se mencionar o Conselho de Administração. No Brasil, os códigos de melhores
práticas de governança divulgados pela Comissão de Valores Mobiliários (CVM) e pelo
Instituto Brasileiro de Governança Corporativa (IBGC), recomendam que haja uma
quantidade ímpar de conselheiros, geralmente este número situa-se entre 5 (cinco) e 11
(onze). O tamanho do conselho é negativamente associado com a performance das
companhias e, por conseguinte, com a qualidade das decisões tomadas. (Hermalin e
Weisbach, 2003).
Relativo aos mecanismos externos, Jensen (1988) e Denis e McConnell (2003)
defendem que a possibilidade de aquisição hostil ameaçaria o comportamento indevido dos
executivos, incentivando um maior alinhamento entre suas decisões com os objetivos dos
principais. Jensen (1988) também acredita que o preço da ação limita as decisões arbitrárias
dos gestores, visto que uma alocação indevida de recursos pode implicar na redução do valor
de mercado da empresa.
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Princípio global de governança corporativa Descrição
Transparência e integridade das informações prestadas
Divulgação aberta, honesta e tempestividade das informações materiais financeiras e não financeiras aos públicos interno e externo. Entre os aspectos não financeiros, destacam-se os relativos ao modelo de governança, estrutura acionária, principais
políticas e diretrizes, perspectivas estratégicas, sistemas de incentivos, avaliação de desempenho, impacto socioambiental etc.
Prestação de contas voluntárias e responsabilização pelas
decisões tomadas
Vontade dos administradores de apresentar os resultados de sua gestão e os elementos que fundamentaram as principais decisões tomadas, bem como de assumir a
responsabilidade pelas ações e omissões ocorridas durante seus mandatos
Avaliação de desempenho, remuneração justa e
meritocracia
Necessidade de avaliar regular e formalmente o desempenho de todos os administradores e órgãos de governança, atribuindo remuneração em montante
adequado, vinculada a desempenho levando em consideração os riscos incorridos e a visão de longo prazo do negócio. Além de impactar a remuneração, a avaliação de
desempenho deve resultar em recompensações e sanções justas, de modo a fomentar um ambiente meritocrático
Contrapesos independentes no processo decisório
Implantação de um modelo de governança que incentive visões diferentes na tomada de decisões, de modo a evitar excessiva concentração de poder e mitigar potenciais
análises parciais ou vieses cognitivos. Deve haver regras para mitigar situações envolvendo conflitos de interesses e mecanismos eficientes para a resolução de
disputas
Sustentabilidade e visão de longo prazo na condução do
negócio
Adoção de um horizonte de longo prazo com prioridade nas decisões, o que implica assegurar relações saudáveis com as partes interessadas (stakeholders) e iniciativas
concretas a fim de melhorar a situação das comunidades nas quais a organização está inserida. Temas como sucessão de lideranças, mitigação de potenciais passivos futuros
e impactos socioambientais inserem-se nesse princípio
Respeito às formalidades, controles e supervisão
independentes
Conscientização de que a informalidade é um inimigo de boa governança e de que controle e supervisão independentes são elementos essenciais. É necessário desenhar
os processos e estabelecer as regras a serem cumpridas antes, durante e depois das reuniões dos órgãos de governança. Entre os controles contidos neste princípio,
destacam-se os relacionados à gestão formal dos riscos do negócio, o compliance e as auditorias. Essas áreas e seus responsáveis devem contar com toda a independência e
os recursos humanos, financeiros e tecnológicos necessários
Tom e comportamento ético das lideranças
Necessidade de que os membros da cúpula organizacional, notadamente conselheiros e diretores, comportem-se com integridade e apliquem elevados padrões éticos e de
conduta em suas decisões, liderando pelo exemplo. É preciso promover incessantemente os valores da organização por meio de ações de aculturamento e
atitudes concretas, como a priorização da ética na seleção dos administradores
Cooperação entre colaboradores e promoção do interesse coletivo da organização
Criação de um contexto social que fomenta a cooperação entre os colaboradores e os executivos, evitando a competição excessiva e rivalidades internas que releguem o
interesse coletivo comum a um segundo plano. É necessária a conscientização de que o interesse da empresa deve prevalecer em todas as situações, mesmo quando houver conflito com os interesses pessoais dos indivíduos ou dos acionistas que os elegeram.
Equidade e promoção da participação efetiva de todos os
acionistas
Observância da igualdade de direitos de todos os acionistas e facilitação do exercício efetivo desses direitos. A empresa precisa estabelecer uma boa comunicação com seus acionistas de maneira proativa, incentivando e facilitando ao máximo sua participação
nas assembleias. O tratamento com os acionistas deve ser imparcial, evitando benefícios particulares decorrentes de informações privilegiadas
Diversidade interna, tratamento justo dos stakeholders e
ausência de políticas discriminatórias
Criação de políticas concretas para ampliar a diversidade (de gênero, etnia, formações acadêmicas, idade, cultural, etc.) de pensamento nos órgãos de governança, bem como
para evitar preconceitos e punir quaisquer atitudes discriminatórias para com seus stakeholders. É preciso definir e monitorar parâmetros concretos em relação a esses
temas
Quadro 8 – Princípios da Governança Corporativa
Fonte: DI MICELI, ALEXANDRE (2015) !
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Dentre as vantagens inerentes à um modelo de governança eficiente encontram-se a
maior transparência e respeito administrativo da instituição para com os stakeholders, a
geração de um ambiente meritocrático, e o aprimoramento na gestão dos riscos e no
desempenho operacional. No longo prazo, estes benefícios podem resultar em um aumento do
valor da empresa. As Investigações de Durnev e Kim (2005), Dahya, Dimitrov e McConnell
(2008) comprovam tal afirmativa. Isto acontece porque organizações que apresentam uma
melhor gerenciamento das relações empresarias são mais atraentes para os investidores, o que
facilita a captação de recursos externos, acarretando na redução do custo de capital geral da
empresa.
A implementação de um sistema de governança, em contrapartida, demanda custos:
“A opção por maior transferência, por exemplo, pode ocasionar gastos adicionais na
produção de relatórios financeiros mais amplos e sofisticados, além dos maior
investimento na área dedicada ao relacionamento com investidores. A eleição de
conselheiros independentes, por sua vez, também tende a impor gastos adicionais,
tendo em vista que a remuneração dos membros deverá ser compatível com suas
elevadas responsabilidades” (DI MICELI, 2015, pág. 6).
No Brasil, a relevância da governança corporativa foi difundida principalmente em
1995, ano de fundação do IBGC. Este órgão foi responsável pela elaboração do primeiro
código de melhores práticas de governança corporativa, criado em 1999.
Segundo o IBGC, “em cada país, as melhores práticas de Governança Corporativa são
instituídas de acordo com o seu ambiente social, econômico, corporativo e regulatório. Dadas
às peculiaridades empresariais de cada país, torna-se impossível descrever de forma detalhada
todos os modelos de Governança vigentes no mundo”.
A estrutura patrimonial de grande parte das companhias brasileiras é relativamente
concentrada, geralmente composta por um único acionista majoritário ou um pequeno grupo
controlador, detentor da maior parte do capital votante, conforme evidenciado nos estudos de
Carvalhal (2004), Okimura, Silveira e Rocha (2007), Dalmácio e Corrar (2007), Hanh et al
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(2010), Sonza e Kloeckner (2013). De acordo com o IBGC, o modelo de governança
corporativa brasileiro apresenta maior similaridade com o Insider System2.
A relação entre política de dividendos e práticas de governança corporativa constou no
escopo de muitas pesquisas. Dittmar (2000), Jagannathan et al (2000) apontam uma
associação entre baixos níveis de governança e maiores distribuições de lucros aos acionistas.
Já com relação ao contexto nacional, Mota (2007) indica que empresas que apresentam uma
maior preocupação com a governança corporativa tendem a pagar elevados proventos. Isto se
deve ao fato de que firmas que aderem altos padrões de governança, oferecem uma maior
proteção aos acionistas, de modo que os mesmos teriam condições de reivindicar com maior
poder e veemência os gestores a pagarem elevados dividendos.
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!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!2 Refere-se ao sistema em que os acionistas se colocam no comando das operações diárias, diretamente ou via pessoa de sua indicação, cujas características que lhes são peculiares são: (1) estrutura de propriedade mais concentrada; (2) presença de conglomerados indústrias- financeiros; (3) baixo ativismo e menor porte dos investidores institucionais; (4) reconhecimento mais explícito e sistemático de outros stakeholder não financeiros, principalmente funcionários (stakeholder oriented).(MICHAELIS, 2001, p. 316). !
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2.4 Dividendos e a Legislação Fiscal Brasileira
Como já relatado, a legislação brasileira, no que diz respeito à política de dividendos,
apresenta algumas singularidades em relação aos países que foram objetos de trabalhos de
investigação nesta área, tais como Alemanha, Estados Unidos e Inglaterra.
O artigo 202 da lei 6.407/76 destaca que, para as empresas listadas em bolsa, há uma
obrigatoriedade na distribuição de um valor mínimo dos dividendos, em caso de omissão no
estatuto social. O percentual de distribuição mínimo é de 50% do lucro para empresas que
ocultam informações referentes à este assunto em seus estatutos. Para as companhias que
apresentavam um estatuto omisso anteriormente, mas que já retificaram o mesmo através da
inclusão de cláusulas relacionadas as suas respectivas políticas de dividendos, a legislação
estabelece um payout compulsório de 25%. A isenção do cumprimento deste dever está
condicionada às seguintes situações, de acordo com o referido artigo:
“A lei societária prevê que o dividendo obrigatório pode deixar de ser distribuído ou pode ser
distribuído por valor inferior ao determinado no estatuto social da entidade, quando não houver lucro
realizado em montante suficiente (Art. 202, inciso II). Quando o dividendo obrigatório, devido por
força do estatuto social ou da própria lei, excede o montante do lucro líquido do exercício realizado
financeiramente, pode a parcela não distribuída ser destinada à constituição da reserva de lucros a
realizar.”
“A lei societária ainda prevê que o dividendo obrigatório pode deixar de ser distribuído quando os
órgãos da administração informarem à assembleia geral ordinária ser ele incompatível com a situação
financeira da companhia (Art. 202, § 4º). É uma discricionariedade conferida por lei aos
administradores com vistas a evitar o comprometimento da gestão de caixa e equivalente de caixa da
entidade, desde que observadas outras condicionantes legais. A parcela dos lucros não distribuída deve
ser destinada à constituição de reserva especial.”
“O dividendo obrigatório pode também deixar de ser distribuído, ou pode ser distribuído por valor
inferior ao determinado no estatuto social da entidade ou na lei, por decisão soberana e unânime da
assembleia geral de acionistas de: (a) companhia aberta, se com registro na CVM exclusivamente para
captação de recursos por debêntures não conversíveis em ações; ou (b) companhia fechada, exceto se
controlada por companhia aberta registrada na CVM para captação de recursos por meio de qualquer
valor mobiliário que não seja debênture não conversível em ações (Art. 202, § 3º)”
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Conforme Ambrozini (2011) enfatiza, muitas firmas decidem distribuir 25% do lucro
líquido ajustado do exercício aos seus acionistas, o que faz com que muitos pensem que este
valor específico do payout é imposto pela legislação. Entretanto, como já salientado acima, a
obrigatoriedade da distribuição de lucros é apenas para aquelas corporações com estatutos
omissos ou que no passado eram omissos e agora reportam esta questão. O índice de
pagamento de dividendos de pelo menos 25% possibilita que as empresas comercializem suas
ações preferenciais em Bolsa, como documentado na Lei 6.407/76 (parágrafo I, alterado pela
Lei 10.303/01). Por isso, este valor específico de payout é definido de forma recorrente nos
estatutos sociais das firmas.
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O artigo 17 da Lei 6.407/76 também aborda as particularidades das ações
preferencialistas, que ao contrário das ordinárias, não conferem aos acionistas o direito a voto
na Assembleia Geral. Entretanto, estas ações dispõem das seguintes vantagens (Redação dada
pela Lei nº 10.303, de 2001):
I – prioridade na distribuição de dividendo, fixo ou mínimo
II – prioridade no reembolso do capital, com prêmio ou sem ele; ou
III – acumulação das preferências e vantagens de I e II
A legislação, ao conceder tais benefícios aos preferencialistas, visa reduzir os conflitos
entre os mesmos e os ordinários, os quais possuem maior poder de decisão. O artigo 11 da Lei
6.404/76 corrobora tal fato ao enunciar que: “As ações preferenciais sem direito de voto
adquirirão o exercício desse direito se a companhia, pelo prazo previsto no estatuto, não
superior a 3 (três) exercícios consecutivos, deixar de pagar os dividendos fixos ou mínimos a
que fizerem jus, direito que conservarão até o pagamento, se tais dividendos não forem
cumulativos, ou até que sejam pagos os cumulativos em atraso.”
Além disso, outras alterações promovidas na lei nº 6.404/76, através da incorporação do
artigo 161, visam assegurar uma maior participação dos acionistas preferencialistas nos
conselhos de administração e fiscal, possibilitando que seus interesses sejam defendidos de
forma mais eficaz.
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“Os titulares de ações preferenciais sem direito a voto, ou com voto restrito, terão direito de eleger, em
votação em separado, 1 (um) membro e respectivo suplente; igual direito terão os acionistas
minoritários, desde que representem, em conjunto, 10% (dez por cento) ou mais das ações com direito a
voto”
!
Com a promulgação da lei 9.249/95, os acionistas e sócios passam a ter a opção de
receber seus resultados sob a forma de um outro tipo de pagamento de provento, denominado
juros sobre o capital próprio (JCP). O JCP tende a ser benéfico para a corporação, sob o ponto
de vista fiscal, na medida que esta forma de remuneração é registrada como uma despesa
financeira, o que implica na redução do lucro tributável e consequentemente na diminuição do
imposto de renda (IR) a ser pago pela companhia.
O valor do JCP é restringido pala taxa de juros de longo prazo (TJLP Pro Rata Die), um
indexador econômico instituído pela Medida Provisória nº 684 (31/10/1994). O Banco Central
(BACEN), principal autoridade monetária do país, é responsável pela divulgação da TJLP, a
qual é calculada a partir de 2 (dois) parâmetros principais: a meta de inflação e o prêmio de
risco, conforme a equação 4:
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Onde:
I (cor) – meta de inflação fixada pelo CMN para o ano corrente
M (cor) – número de meses desde a vigência da taxa até o fim do ano corrente
I (seg) – meta de inflação fixada pelo CMN para o ano seguinte
M (seg) – número de meses desde o fim do ano anterior até a vigência da taxa
R – prêmio de risco
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2.5 Modelos de Dividendos
2.5.1 Modelo de Desconto de Dividendos (DDM) de Crescimento Constante
Os economista Myron J. Gordon e Eli Shapiro (1956) desenvolveram um modelo de
precificação acionária baseado no fluxo de dividendos futuros descontados. Este modelo
supõe que os dividendos crescem a uma taxa constante, portanto, sua aplicação, de acordo
com Damodaran (1999), é mais eficaz para a avaliação patrimonial de empresas que
apresentam um crescimento baixo e constante ao longo do tempo.
Deve-se ressaltar a simplicidade e praticidade deste modelo, o qual necessita apenas da
determinação de 3 parâmetros para a estimação do preço da ação, conforme a equação a 5:
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Onde:
!! – preço da ação
!! – dividendo antecipado do primeiro período
! – taxa de capitalização de mercado
! – taxa de crescimento esperado dos dividendos
Por outro lado, o modelo possui algumas limitações. Os dividendos e sua taxa de
crescimento são difíceis de serem previstos de forma precisa. Na verdade, muitas firmas
podem até mesmo optar por não distribuir seus dividendos, o que tornaria o modelo
completamente ineficiente. O DDM de crescimento constante também só é viável quando a
taxa de capitalização de mercado é superior a taxa de crescimento esperado dos dividendos,
pois, caso contrário, o valor da ação tenderia ao infinito.
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Segundo Damodaran (1999) a utilização deste modelo também não é recomendada para
a avaliação de organizações que encontram-se nas seguintes circunstâncias: (1) Empresas em
dificuldades financeiras e expectativas de fluxo de caixa negativo nos próximos períodos; (2)
Empresas cíclicas, caracterizadas por terem lucros e fluxos de caixa que comportam-se
conforme a economia, ou seja, sobem durante as boas fases e decaem durante as recessões;
(3) Empresas com ativos não utilizados; (4) Empresas com patentes ou opções de produtos;
(5) Empresas em processo de reestruturação; (6) Empresas envolvidas em aquisições; (7)
Empresas de capital fechado.
2.5.2 Modelo de Walter
Outra forma de valoração do preço da ação consiste no modelo proposto por James E.
Walter (1956), mais um estudioso a defender a teoria de relevância dos dividendos. De acordo
com o autor, as decisões de dividendos estão interligadas com as políticas de investimento de
uma instituição. Walter também entende que o custo de capital e a taxa interna de retorno de
uma entidade são direcionadores de uma política de dividendos ótima, que irá maximizar o
valor da mesma, como ilustrado no quadro 9.
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Relação entre a taxa interna de retorna (r) e custo de capital (k) Política de dividendos para a maximização do valor da empresa
r>k Os lucros devem ser totalmente retidos (taxa de payout = 0%)
r<k Os lucros devem ser totalmente distribuídos (taxa de payout = 100%)
r=k Dividendos são irrelevantes e não impactam o valor da firma
Quadro 9 – Modelo de Walter
Fonte: O autor (2017) com base em FILHO, ARTHUR BARRIONUEVO (1987) !
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!Para a construção deste modelo, as seguintes suposições foram atribuídas:
1. Todo o financiamento provém unicamente dos lucros retidos.
2. O custo de capital e a taxa interna de retorno da companhia são constantes.
3. Existem apenas 2 (duas) destinações possíveis para os lucros: eles podem ser
distribuídos em sua totalidade aos acionistas ou podem ser retidos integralmente,
para serem reinvestidos na firma posteriormente.
4. Os ganhos por ação, assim como os dividendos por ação permanecem constantes.
5. A companhia possui uma vida perpétua.
O modelo matemático é expresso pela equação 6:
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Onde:
P – preço do mercado por ação
D – dividendo por ação
E – lucro por ação
r – taxa interna de retorno da empresa
k – custo de capital da empresa
Muitas destas premissas assumidas não condizem com a realidade, o que torna o
modelo alvo de críticas. Walter não levou em consideração o impacto do risco do negócio na
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valoração da corporação, ao considerar o custo de capital constante. Além disso, a taxa
interna de retorno varia em função dos tipos de investimentos, o que contradiz o pressuposto
de que a mesma é constante. Outra limitação do modelo é a de que muitas empresas de fato
recorrem ao custeio externo para realizar novos investimentos, não restringindo-se apenas ao
financiamento interno, como proposto pelo autor.
2.6 Aplicações Nacionais e Internacionais
Muitos artigos vinculados ao tema desta monografia foram publicados recentemente.
Esta seção irá abordar apenas alguns deles, destacando os seus propósitos de investigação, as
metodologias aplicadas, além das principais descobertas.
O estudo realizado em 2013 por Cristiano Forti, Fernanda Peixoto e Denis Alves, visou
reconhecer os fatores que determinam a política de distribuição de dividendos no Brasil,
especificamente para empresas de capital aberto. A amostra final utilizada foi formada por
300 companhias listadas na BM&FBOVESPA. A base de dados, que englobou o período de
1995 a 2011, foi composta por informações financeiras, contábeis e de governança
corporativa, oriunda da base do Economática, CVM e da própria BM&FBOVESPA.
Empregou-se as técnicas econométricas Tobit e Generalized Method of Moments (GMM). A
utilização deste último método foi justificada por problemas de endogenia existentes entre
algumas das variáveis candidatas a ingressar no modelo, tais como: Retorno sobre o Ativo
(ROA), Leverage, Payout, Liquidez e Capex. Como descobertas relevantes, o trabalho
concluiu que o Tamanho, ROA, Market to Book, Liquidez e Crescimento dos Lucros são
variáveis significativas, que impactam positivamente a política de distribuição de proventos,
enquanto que Leverage, Liquidez elevada ao quadrado, Capex, Beta e Tag Along 100%, são
variáveis que influem negativamente o pagamento de dividendos corporativos.
Outro trabalho de destaque foi elaborado por Flávia Nazaré de Souza Barletta, em 2014.
Em sua dissertação, buscou-se identificar quais os fatores afetaram o Dividend Yield e o
Dividend Payout das instituições não financeiras negociadas na BM&F Bovespa entre os anos
de 2008 e 2013. Para a amostra final, selecionou-se 144 empresas. As informações pertinentes
às mesmas e requeridas ao modelo foram extraídas por meio do sistema Economática. A
metodologia econométrica escolhida pela autora foi a de dados em painel. Barletta concluiu
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que as variáveis lucratividade (ROA) e tamanho (log do ativo total) são determinantes
significativos do payout das empresas do estudo. Além disso, constatou-se que a variável
tamanho é o principal fator de influência do dividend yield. É importante ressaltar que a
autora não considerou em seu modelo econométrico os efeitos tributários e indicadores
macroeconômicos como as taxa de inflação e de juros.
Ainda em 2014, Jairo Laser Procianoy e Daniel Francisco Vancin desenvolveram um
estudo cuja finalidade era compreender os motivos que levam as firmas a pagarem taxa de
dividendos maiores que os valores mínimos estabelecidos nas regulamentações. A amostra
consistiu em empresas nacionais listadas na BM&FBOVESPA e que distribuíam dividendos
entre os anos de 2007 e 2011. Os dados das demonstrações financeiras das mesmas foram
obtidos pelo Economática. Através do método estatístico de regressão múltipla descobriu-se
que as variáveis dívidas, investimento, concentração de propriedades e estabilidade da política
de dividendos influenciavam as empresas a pagarem dividendos superiores aos mínimos
obrigatórios legais.
O payout incremental também foi tema de investigação no estudo de Kécia da Silveira
Galvão, realizado em 2015. Este trabalho objetivou apurar os aspectos associados ao
pagamento de dividendos em um valor excedente ao definido nos estatutos sociais. A amostra
foi composta por 287 organizações que comercializavam suas ações na bolsa de valores de
São Paulo entre os anos de 2002 a 2013. As informações coletadas foram organizadas sob a
forma de painel desbalanceado. Efetuou-se regressões logit com efeitos aleatórios. Os
resultados deste trabalho indicam que empresas com maior rentabilidade, proporção de caixa,
concentração acionária e as que apresentavam práticas diferenciadas de governança, são mais
propensas a distribuir o payout incremental, enquanto que aquelas que dispõem de maiores
oportunidades de crescimento, tendem a não pagar o payout incremental, em virtude da
necessidade de retenção de caixa para investimentos.
Muitos trabalhos acadêmicos internacionais também têm explorado a questão dos
dividendos ao longo dos últimos anos. O artigo de Henk von Eije, Abhinav Goyal e Cal B.
Muckley, publicado em 2014, teve o intuito de entender como as políticas de payout estão
associadas com os riscos das corporações norte-americanas. A base de dados utilizada
compreendeu informações referentes ao eventos de payout (inicialização e omissão), no
período de 1972 à 2012, de companhias negociadas nas bolsas de New York Stock Exchange
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(NYSE) ou National Association of Securities Dealers Automated Quotations (NASDAQ).
As metodologias de diferenças-em-diferenças, em combinação com o pareamento por escore
de propensão (Propensity Score Matching – PSM) foram aplicadas para o tratamento dos
dados. Os autores verificaram que o conteúdo informativo das iniciações de dividendos
influencia o risco sistemático agregado das empresas, enquanto que os riscos idiossincráticos
e totais são impactados por iniciações e omissões de dividendos. Estes resultados convergem
com as descobertas de Grullon, Michaely, and Swaminathan (2002). Atestou-se também que
o conteúdo informativo de dividendos e recompra de ações difere.
Dentre os trabalhos direcionados aos países asiáticos, pode-se citar a pesquisa de
Yordying Thanatawee, em 2012. O autor buscou analisar a relação entre estrutura de
propriedade e políticas de dividendos na Tailândia. A amostra abrangeu 1927 observações
durante o período de 2002 à 2010. As informações de propriedade e os dados financeiros
foram provenientes das bases de dados da bolsa de valores da Tailândia (Stock Exchange of
Thailand – SET) e do Euromoney Institutional Investor, respectivamente. As metodologias
adotadas foram as regressão de Tobit e de Logit. O procedimento de dois-estágios de Smith e
Blundell’s (1986) foi usado para testar o problema de endogeneidade no modelo de Tobit. As
evidências sugerem que as empresas tailandesas detentoras de uma estrutura societária mais
concentrada ou aquelas que contém uma outra instituição como acionista majoritária, são
suscetíveis ao pagamento de maiores dividendos.
O primeiro artigo à examinar instituições não financeiras de países pertencentes ao
Conselho de Cooperação do Golfo (CCG) foi escrito por Duha-Al-Kuwari no ano de 2009.
Este trabalho foi realizado com o intuito de apontar os fatores que influenciam na política de
dividendos das empresas listadas nas bolsas de valores do Kuwait, Arábia Saudita, Omã,
Qatar e Bahrein durante o período de 1999 à 2003, focando nas teorias de agência e de custo
de transação. A amostra incluiu 191 companhias. A principal fonte de dados foi o Gulf
Investment Guide (GIG). Os diretórios das bolsas de valores dos referidos países forneceram
as demais informações necessárias ao estudo. Utilizou-se séries de modelos de Tobit de
efeitos aleatórios. Os modelos levaram em conta o impacto da propriedade do governo, fluxo
de caixa livre, tamanho da firma, taxa de crescimento, riscos do negócio, oportunidade de
crescimento, e rentabilidade das empresas sobre os índices de pagamento de dividendos. O
autor conclui que as companhias pagam dividendos a fim de reduzir o problema principal-
agente, bem como melhorar suas reputações. O estudo sugere que empresas públicas pagam
!
! 'G!
mais dividendos em comparação com aquelas controladas pelo setor privado. Os resultados
propõem que as variáveis propriedade do governo, tamanho, ratio de alavancagem e
rentabilidade da firma influem no comportamento dos dividendos.
Com relação aos trabalhos realizados na Europa, é importante mencionar o artigo de
Alexandrino Ribeiro, publicado em 2010. Nesta pesquisa, o autor averiguou os determinantes
da política de dividendos de empresas não financeiras cotadas na Euronext Lisbon. Os dados
foram coletados por meio dos diretórios da própria bolsa de valores de Lisboa, além dos
relatórios emitidos pela Comissão do Mercado de Valores Mobiliários (CMVM). Foram
definidas duas amostras, uma representativa da generalidade das empresas não financeiras
cotadas na Euronext Lisbon e outra composta somente por empresas não financeiras
pertencentes ao PSI 20, principal índice bolsista do mercado de capitais português. Optou-se
pelo método dos mínimos quadrados ordinários (OLS) para a estimação do modelo
econométrico. A principal descoberta deste estudo foi a de que o fluxo de caixa gerado e o
preço de mercado das ações da empresa provocam efeitos positivos na distribuição dos
dividendo. Para o grupo de firmas integrantes do PSI 20, em particular, existe ainda um efeito
negativo do resultado líquido na distribuição de dividendos.
!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
!
! (,!
3. ASPECTOS METODOLÓGICOS
Neste capítulo serão abordadas as principais técnicas econométricas empregadas no
presente estudo para estimar os parâmetros do modelo de regressão linear que quantifica o
comportamento dos índices de pagamento de dividendos das empresas analisadas.
3.1 Mínimos Quadrados Generalizados
De acordo com Gujarati (2006), o método dos mínimos quadrados generalizados
(MQG, ou, em inglês, Generalized Least Square – GLS), considera a importância de cada
observação no modelo de regressão, discriminando seus pesos, em função da variabilidade
dos resíduos, sendo portanto, capaz de gerar estimadores BLUE3 , o que não é possível
através do método dos mínimos quadrados ordinários (MQO, ou, em inglês, Ordinary Least
Square – OLS) em condições específicas. Gujarati e Porter (2011, pág. 425) explicam que em
determinadas situações a utilização do MQO não proporcionará uma inferência significativa e
confiável.
“Como no caso da heterocedasticidade, na presença de autocorrelação, os
estimadores de MQO ainda são lineares e não tendenciosos, bem como consistentes
e com distribuição normal assintótica, mas deixam de ser eficientes (de ter variância
mínima)”.
!
Assim, a opção pelo MQG, em detrimento do MQO, está condicionada ao não
atendimento dos seguintes requisitos: (1) o erro estatístico ser uma variável aleatória
independente, com média zero, distribuição normal e variância constante (propriedade da
homocedasticidade); e (2) as variáveis independentes não serem correlacionadas entre si
(propriedade de ausência de multicolinearidade) (REBELATTO et al, 2014, pág. 152 )
Por meio do MQG, os estimadores são obtidos minimizando-se a soma ponderada dos
quadrados dos resíduos, conforme a equação 7. O peso de cada resíduo na soma é
determinado pela matriz de variância e covariância dos mesmos. (NETO, 2006 pág. 217).
Com isso, maximiza-se o grau de ajuste do modelo de regressão.
!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!'!Abreviação do termo “melhores estimadores lineares não tendenciosos” em inglês!
!
! (%!
!!!!! ! ! !! !!! ! !!!!!!!"!!!!!!! !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!c-d!!
Onde:
!" – inverso da variância da i-ésima observação
!!! – erro ao quadrado da i-ésima observação
!" – valor real da variável independente na i-ésima observação
!!!– coeficientes de regressão transformado da i-ésima variável independente
!" – i-ésima variável explicativa
3.2 Regressão com Dados em Painel
A análise empírica pode ser realizada através da utilização de diferentes tipos de dados:
séries temporais, cross sections (cortes transversais) e painéis. Nas séries temporais,
observam-se informações de uma única entidade em diferentes períodos. Nos cortes
transversais, por outro lado, uma ou mais variáveis ou entidades amostrais são examinadas em
um único momento específico. Já os dados em painel são definidos como a combinação das
características de séries temporais e de dados em cross section.
Segundo Gujarati (2006, pág. 513):
!
“Nos dados em painel, a mesma unidade de corte transversal (uma família, uma
empresa, um estado) é acompanhada ao longo do tempo. Em síntese, os dados em
painel têm uma dimensão espacial e outra temporal.”
!
Dados longitudinais são balanceados quando as informações de cada indivíduo estão
disponíveis em todos os períodos de tempo, enquanto que no painel não balanceado, as
unidades de dados transversais apresentam distintas quantidades de observações temporais.
Arellano (2003, pág. 7) estabelece 2 (duas) principais motivações para o uso de dados
em painel: (1) controle da heterogeneidade invariante no tempo e não observada em modelos
transversais; e (2) desmembramento dos componentes de variância, estimação das
probabilidades de transição entre estados e o estudo da dinâmica de populações transversais.
!
! (&!
De acordo com Baltagi (1998, pág. 304) e Hsiao (2013, pág 4.) os modelos de dados em
painel apresentam muitas vantagens em relação às outras formas de estruturação de dados
econométricos. Os autores argumentam que as técnicas de estimação em painel dispõem de
“dados mais informativos, mais variabilidade e menos colinearidade entre as variáveis, mais
graus de liberdade e mais eficiência”. Além disso, os dados em painel permitem uma maior
acurácia nas estimações, bem como possibilitam testar hipóteses comportamentais mais
complexas, com um menor número de pressupostos restritivos. Outro benefício citado por
Baltagi e Hsiao consiste na eficácia deste modelo no controle da heterogeneidade individual e
na identificação e mensuração de efeitos que não são observados através de uma análise
unicamente de corte transversal ou temporal. Sabe-se que a desconsideração da existência de
características diferenciadores das “unidades estatísticas de base” implica em resultados
enviesados.
Esta metodologia de tratamento de dados, entretanto, possui algumas limitações,
conforme reportadas por Hsiao (1986). Os dados em painel requerem um grande conjunto de
observações o que compromete a sua execução, devido às dificuldades e custos envolvidos no
processo de coleta dos mesmos. Considerando uma pesquisa populacional, por exemplo,
frequentemente enfrenta-se o problema de “missing values”, o qual tende a afetar a qualidade
da estimação. As causas para a ausência de dados são diversas. O entrevistado pode esquecer-
se de responder às perguntas em algum período, a população de interesse pode ser
determinada de forma equivocada, o entrevistador pode não computar alguma resposta obtida.
Na opinião de Frees (2004, pág. 8), o principal obstáculo para a implementação de dados em
painel é a questão do atrito, em que ocorre a interrupção da participação de alguns sujeitos,
antes mesmo da conclusão do estudo, o que pode resultar em estimativas inconsistentes,
comprometendo a capacidade preditiva do modelo.
Segundo Baltagi (2002), as regressões em modelos de dados em painel geralmente são
expressas como na equação 8:
!
!"#!`!h!i!jk"#$l!i!%"#!!!!!!!!!!"!`!%m$$$m!An!!!!C!`!%m$$$m^!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!c+d!
!
onde i denota o aspecto espacial (empresas, países, estados, indivíduos, etc...) e t representa o
aspecto temporal. Yit é a variável dependente, ! refere-se ao intercepto (escalar), " é K x 1 e
!
! ('!
Xit é a observação da i-ésima unidade de corte transversal, do t-ésimo período de tempo e da
K-ésima variável explicativa.
Os distúrbios costumam ser calculados sob a forma do modelo de “one way error
componente” (equações 9, 10 e 11).
!
$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$&"#$'$$o"!i!p"C!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! (9)
!
$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$(c%"#d!`!,!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!(10)
!
$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$)*+!c%"#d!`!"#$!i!"#p!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!(11)!
!
em que µi corresponde ao efeito da unidade específica não observado e #it é o erro
idiossincrático. Os dois termos do erro agregado de painel são variáveis independentes e
identicamente distribuídas (i.i.d):
!
o"!!q!""/!c,m"#$d!
p"C!q!""/!c,m"#pd!
!
3.3 Efeitos Fixos e Aleatórios
A análise de painel pode ser feita através dos modelos de estimação de efeitos fixos ou
efeitos aleatórios. O tratamento por efeitos fixos assume que existe correlação entre os efeitos
individuais e as variáveis explanatórias. Na direção oposta, o modelo de efeitos aleatórias
parte da premissa de que as heterogeneidades individuais não estão correlacionadas com os
regressores. Assim, conforme Frees (2003) e Gujarati (2006), a decisão pelo melhor modelo
de painel deve ser tomada com base na finalidade da estimação, disponibilidade das
informações e nos pressupostos atribuídos.
Hsiao (2014, pág. 470) discorre sobre as vantagens e desvantagens de ambas
abordagens: !
“A formulação de efeitos fixos condiciona a inferência aos efeitos específicos;
Portanto, tem a vantagem de não exigir que se postule a distribuição dos efeitos. No
!
! ((!
entanto, há também uma perda de eficiência na inferência condicional por causa da
perda de graus de liberdade na estimativa dos efeitos específicos. Pode até mesmo
introduzir o problema de parâmetros acidentais se a dimensão dos efeitos aumentam
na mesma taxa que o tamanho da amostra. As vantagens de uma especificação de
efeitos aleatórios é que a função de probabilidade dos efeitos em geral depende
apenas de um número finito de parâmetros e não há problema de parâmetro
incidental e é possível inferir eficientemente. A desvantagem é que requer
conhecimento explícito sobre a forma como os observáveis e os não observáveis
interagem”.
!
A diferença entre os dois modelos também é reportada pelo mesmo autor (1999, pág.
42):
!
“O modelo de efeitos fixos é visto como aquele em que os investigadores fazem as
inferências condicionais aos efeitos que estão na amostra. O modelo de efeitos
aleatórios é visto como aquele em que os investigadores fazem inferências não
condicionais ou marginais com respeito à população de todos os efeitos”
!
!
No modelo de efeitos fixos, os efeitos das variáveis omitidas são captadas pela variável
latente µi, a qual é constante ao longo do tempo, mas varia para cada indivíduo. Supondo que
as inclinações são constantes e o intercepto difere entre os indivíduos, a regressão pode ser
apurada pela equação 12:
!
!
!"#!`!h"!i!jk"#$l!i!%"#$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$(12)
!
Neste caso, em que assume-se a condição de ortogonalidade do efeito fixo e dos
regressores, pode-se empregar os métodos dos Mínimos Quadrados Ordinários ou os
Mínimos Quadrados com Dummies para a estimação dos coeficientes angulares ".
No que diz respeito ao modelo de efeitos aleatórios, insere-se a heterogeneidade no
termo do distúrbio. Os efeitos específicos !i são tratados agora como variáveis aleatórias. Um
estimador eficiente de " pode ser obtido através dos Mínimos Quadrados Generalizados. Os
interceptos são calculados pela soma entre os interceptos do modelo de efeitos fixos e o
!
! ()!
intercepto populacional médio. O modelo geral de efeitos aleatórios é representado pelas
equações 13 e 14:
!
!
!"#!`!h!i!jk"#$l!i!co"!i!%"#d (13)!
!
0!
!
h"!`!h!i!o"!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!(14)!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
!
A verificação do modelo de estimação mais eficiente e consistente é apurada através do
teste de Hausman. Neste procedimento estatístico, constata-se a relação entre os componentes
do erro uit e as variáveis independentes Xit , a partir do estabelecimento das seguintes
hipóteses:
• H0 : ruído branco ui não é correlacionado com as variáveis explicativas
• H1: ruído branco ui é correlacionado com as variáveis explicativas
A estatística do teste de Hausman é dada pela seguinte fórmula:
!
! ! !!" ! !!" !!!!"# !!" ! !!"# !!" !!! !!" ! !!" !!!!!! !!
onde !!" e !!" são os estimadores, em forma vetorial, dos modelos de efeitos aleatórios e
fixos, respectivamente, e k refere-se à quantidade de variáveis explanatórias.
Se o valor crítico, considerando determinado nível de significância, for inferior a
estatística de teste H, rejeita-se H0, e, portanto, a aplicação do modelo de efeitos fixos é a
mais adequada. Caso não seja possível rejeitar a hipótese nula, o modelo de efeitos aleatórios
é o mais apropriado, visto que não há endogeneidade comprovada entre os efeitos não
observados e Xt.
!
! (*!
3.4 Arellano-Bond
Com o intuito de maximizar a robustez econométrica, a estimação do modelo através da
técnica de Arellano-Bond é válida. Esta metodologia é aplicada em casos em que não é
possível assegurar a exogeneidade estrita das variáveis independentes do modelo. Em outras
palavras, segundo Wooldridge (2010), quando o erro idiossincrático no presente momento
possui correlação com os valores no passado das variáveis explicativas, a estimação de painel
tradicional via efeitos fixos ou aleatórios não produzirá resultados consistentes. Assim, para
esta situação específica, recomenda-se o emprego da metodologia de Arellano-Bond. De
modo a solucionar a questão da endogeneidade, o mesmo autor salienta que o modelo de
Arellano-Bond propõe testes baseados no método dos momentos generalizados (MMG, ou,
em inglês, Generalized Method of Moments – GMM), utilizando-se como instrumentos de
outros valores defasados das variáveis explicativas. Por meio de uma matriz de ponderação
eficiente, consegue-se gerar estimadores eficazes.
3.5 Regressão Logística
Evidências empíricas como as encontradas em Stroher (2015) atestam o caráter não
linear do comportamento dos dividendos corporativos. Assim, também será testado um
modelo de regressão logística. Esta técnica caracteriza-se por ter uma variável resposta de
natureza binária, na qual assumirá valores de 0 (casos de não distribuição de dividendos) e 1
(casos em que houve distribuição de dividendos). Diferentemente dos modelos de regressão
linear, a regressão logística não exige o cumprimento de algumas suposições como por
exemplo a premissa de normalidade multivariada. Portanto, a regressão logística é vista como
uma técnica bastante flexível, sendo utilizada em trabalhos acadêmicos de destaque e
relacionados ao tema, como em Fama e French (2001), DeAngelo, DeAngelo e Stulz (2006)
e Galvão (2015). De acordo com Gujarati (2006), a função de distribuição logística é descrita
através da equação 15.
!!! ! !!! ! !!!!!!! ! !!!!!!! !!! !!!!"!!!!
(15)
!
! (-!
Onde:
!!! – função de distribuição logística. Seu cálculo é dado por !!"!! !!!!!!!
! , em que !! é a
probabilidade do evento ocorrer e !!! !!!! é a probabilidade do evento não ocorrer;
!!"!!! - k-ésima variável explicativa da i-ésima empresa no t-ésimo período;
!! - coeficiente de regressão da k-ésima variável explicativa;
A equação 16 representa o modelo básico de regressão a ser estimado pelo método
linear, enquanto que a equação 17 exemplifica o modelo candidato a ser obtido através da
regressão logística.
!!"#$%!!"!!"#$%&!!!! ! !! ! !!!"#$!!! ! !!!"#$%$#!!! ! !!!"#!!! !!!!"#!!!! ! !!!"#!!! ! !!!!"!!!!! ! !!!!!"!!!! ! !!!!!"!!!! ! !!!!"#!!!! !!!"!"#$!!!! ! !!!!"#$!!!! ! !!"!"#$!!!! ! !!"!"#!!!! ! !!"!"#!!!!! ! !!!!!!!!
!!!!! ! !! ! !!!"#$!!! ! !!!"#$%$#!!! ! !!!"#!!! ! !!!"#!!!! ! !!!"#!!! !!!!!"!!!!! ! !!!!!"!!!! ! !!!!!"!!!! ! !!!!"#!!!! ! !!"!"#$!!!! ! !!!!"#$!!!! !!!"!"#$!!!! ! !!"!"#!!!! ! !!"!"#!!!!! ! !!!!!!!!
Onde:
!!"#$%!!"!!"#$%&!!!! – proporção do lucro líquido da empresa i no ano t, que é distribuídos
em forma de dividendos;
!!!!! – Variável dependente binária, que pode assumir o valor de 0 (quando não há
pagamento de dividendos) e 1 (quando há pagamento de dividendos);
!"#$!!! – razão dos ativos imobilizados da empresa i no ano t e o ativo total da empresa i no
ano t;
(16)
(17)
!
! (+!
!"#$%$#!!! – proporção do passivo exigível em termos do ativo total da empresa i no ano t;
!"#!!! – logaritmo neperiano do ativo total da empresa i no ano t;
!"#!!!! – retorno sobre o ativo total da empresa i no ano t;
!"#!!! – retorno sobre o patrimônio da empresa i no ano t;
!!"!!!!!! – % de capital votante do maior acionista da empresa i no ano t;
!!"!!!!!! – % de capital votante dos 3 maiores acionistas da empresa i no ano t;
!!"!!!!!! – % de capital votante dos 4 maiores acionistas da empresa i no ano t;
!"#!!!!– taxa (%) de CDI acumulada no ano t;
!"#$!!!!– taxa de juros de longo prazo (%)acumulada no ano t;
!"#$!!!! - IPCA (%) acumulado no ano t;
!"#$!!!! - Nível de utilização da capacidade instalada no último mês do no ano t;
!"#!!!!– variação (%) do último mês do ano t em relação ao mesmo período do ano anterior
!"#!!!!! - Índice de Confiança do Empresário Industrial no último mês do no ano t no ano t;
!!!!!– termo de erro;
!É importante ressaltar que os modelo acimas (16) e (17) podem sofrer alterações, com a
remoção de algumas variáveis, em caso de colinearidade.
!!!!
!
! (G!
4. AMOSTRA
4.1 Definição da Amostra !
A base de dados obtida é oriunda do sistema Economática. Foram extraídos dados de
caráter contábil, econômico-financeiro, bem como informações relativas às composições
acionárias, de uma amostra de 172 empresas de capital aberto, listadas na
BMF&FBOVESPA. O horizonte temporal de investigação engloba o período de 2011 à 2015.
A tabela 1 fornece uma visão geral do grupo amostral estudado.
!
Tabela 1 – Composição da amostra por setor de atuação
Setor de Atuação Quantidade de Empresas Consumo e Varejo 22
Energia e Saneamento 20 Industrial 19
Imobiliário e Construção 17 Holding 13
Transporte e Logística 12 Petróleo e Gás 10
Saúde 8 Petroquímico 7 Siderúrgico 5
Tecnologia e Internet 5 Papel e Celulose 5
Telecomunicações 4 Seguros 4
Mineração 4 Financeiro 4
Outros 13 !Fonte: Economática (2017)
A categoria “Outros” possui considerável representatividade (7,5%) na amostra. Nela,
estão inclusas empresas de diversas áreas de atuação. Com o intuito de trabalhar com um
menor número de setores e facilitar a análise, entende-se que a manutenção da classificação
original provida pela própria Bovespa seja a melhor opção.
!
! ),!
4.2 Hipóteses e Variáveis Independentes !
Nesta seção serão descritas de forma minuciosa as variáveis adotadas no modelo de
regressão, assim como as hipóteses presentes na literatura, as quais serão testadas para
corroboração ou rejeição das ideias dos principais estudiosos.
Tangibilidade
Indica a representatividade do ativo imobilizado em relação ao ativo total, isto é, a
proporção de recursos que são alocados para a aquisição de bens de capital, de natureza
tangível. De acordo com os trabalhos de La Porta, Lopez-De-Silanes, Shleifer e Vishny
(2000), e Mota (2007), espera-se que este indicador influencie negativamente a taxa de
pagamento de dividendos, haja vista que tais investimentos requerem uma grande
disponibilidade de recursos no caixa da companhia.
O modelo de Pecking Order, proposto por Myers (1984), e Myers e Majluf (1984), é
mais uma evidência da existência de uma correlação negativa entre investimentos e
dividendos. Esta teoria diz que as firmas seguem uma sequência hierárquica de
financiamento: fundos gerados internamente, títulos sem risco, títulos com risco e emissão de
novas ações. A redução do pagamento de dividendos, seria, portanto, uma das ações
prioritárias para a captação de recursos necessários para o financiamento dos investimentos.
Tendo em vista que os ativos tangíveis são uma boa proxy para os níveis de
investimentos de uma empresa, estabeleceu-se a seguinte hipótese:
H1: Quanto maior o investimento, menor será o índice de payout de dividendos.
Endividamento
Conforme descrito na sessão de indicadores financeiros, este índice mostra o grau de
dependência da empresa com o capital de terceiros. O seu cálculo é dado pela divisão do
Passivo Exigível pelo Ativo Total. Há muitas divergências em relação ao efeito que esta
variável exerce no nível de dividendos. É razoável pensar que companhias que apresentam
uma estrutura de capital mais alavancada são mais suscetíveis a destinar seus lucros para a
quitação de dívidas, priorizando maiores desembolsos para o pagamentos de juros e
!
! )%!
amortizações, em detrimento da distribuição dos dividendos. Este mesmo pensamento foi
sustentado no trabalho de Jensen et al. (1992).
Todavia, alguns autores consideram que um maior endividamento implica em um
aumento no pagamentos de dividendos. Heineberg e Procianoy (2003), explicam que as
despesas com juros, inerentes às dívidas contraídas, reduzem o valor a ser pago no imposto de
renda.
Diante desta discussão, será testada a seguinte hipótese:
H2: Quanto maior o endividamento, menor será o índice de payout de dividendos.
Tamanho
A métrica que quantifica o tamanho de uma firma é dada pelo logaritmo neperiano de
seu ativo total. Segundo Fama e French (2001), empresas maiores e mais maduras, por
apresentarem poucas oportunidades de crescimento e menor necessidade de retenção de caixa,
são mais propensas a possuir payouts de maior valor.
Assim, formulou-se a seguinte hipótese:
H3: Empresas maiores apresentam maiores índices de payout de dividendos.
ROA
O Retorno sobre o Ativos (ROA) retrata o fluxo de caixa da empresa, indicando a
lucratividade da mesma. Seu cálculo é dado pela divisão entre lucro líquido e o ativo total. De
acordo com John e Knyazeva (2006), presume-se um sinal positivo entre ROA e dividendos.
Esta mesma relação foi validada no trabalho de Forti, Peixoto e Alves (2013).
ROE
O Retorno sobre Equity (ROE) é uma outra forma de expressar a rentabilidade de uma
empresa. O seu cálculo é obtido pela razão do lucro líquido com o patrimônio líquido.
Heineberg e Procianoy (2003) mostram que há uma relação positiva entre esta variável e o
índice de pagamento de dividendos.
!
! )&!
Dada os diversos indicadores de rentabilidade, anuncia-se a seguinte hipótese:
H4: Empresas mais rentáveis apresentam maiores níveis de pagamento de dividendos
Concentração de Controle
As concentrações de controle serão dimensionadas pelos percentuais de direito de voto
do maior, e dos 3 e 4 maiores acionistas. Na visão de Silva (2004), empresas com estruturas
patrimoniais mais concentradas dispõem de oportunidades e circunstâncias que possibilitam
expropriar os acionistas minoritários e, assim, tendem a apresentar um menor pagamento de
dividendos. Por outro lado, Michaely e Roberts (2007) demonstram que uma estrutura de
propriedade e controle mais dispersa fomenta um outro tipo de conflito de agência, entre
acionistas e gestores. Diante destes pensamentos divergentes, relata-se a seguinte hipótese:
H5: A fim de reduzir o problema principal agente (entre acionistas e gestores), as firmas, que
apresentam uma estrutura de propriedade mais dispersa, tendem a aumentar o índice de
payout de dividendos aos acionistas
Macroeconômicas
A influência de fatores macroeconômicas no índice de payout de dividendos ainda foi
pouco explorada na literatura, de modo que não há muitas informações sobre uma possível
correlação entre os mesmos. A análise da inflação, em particular, é bastante relevante para a
escolha da política de dividendos, como constatado por Jablónski (2013). O autor concluiu
que, em períodos de pelo menos 2 dígitos de inflação, as empresas preferem reter seus lucros,
alocando-os em reinvestimentos para os seus desenvolvimentos. No presente trabalho serão
consideradas as seguintes variáveis macroeconômicas:
1. Cerificado de Depósito Interbancário (CDI): A taxa CDI sinaliza as condições de
liquidez do mercado. Sua finalidade reside no lastreamento das transações
interbancárias.
2. Taxas de Juros de Longo Prazo (TJLP): A TJLP foi instituída com o objetivo de
fomentar investimentos em diversos setores econômicos, principalmente os de
infraestrutura. Seu cálculo é parametrizado por duas métricas: inflação e prêmio de
!
! )'!
risco. Desde 1995 incorrem nos financiamentos concedidos pelo Banco Nacional de
Desenvolvimento Econômico e Social (BNDES).
3. Inflação: Neste trabalho a inflação será mensurada pelo Índice Nacional de Preços ao
Consumidor Amplo (IPCA)
4. Nível de Utilização da Capacidade Instalada (NUCI): “O Nível de Utilização da
Capacidade Instalada (NUCI) é um indicador econômico que procura medir, a partir
de dados individuais de empresas, a relação entre o produto efetivamente gerado em
determinado setor como proporção do produto potencial caso toda sua capacidade
produtiva estivesse em uso.” (FGV IBRE)
5. Produto Interno Bruto (PIB): Compreende a soma dos valores de todos os bens e
serviços produzidos no país em determinado momento. Será utilizada a variação
percentual do 4º trimestre de cada ano em relação ao mesmo período do ano anterior.
6. Índice de Confiança do Empresário Industrial (ICEI): Consiste em uma quantificação
quanto a confiança dos empresários sobre as condições econômicas e perspectivas
futuras.
As principais variáveis independentes utilizadas no modelo estão sintetizadas no quadro
10. Nele, podem ser visualizadas os cálculos e os sinais esperados de influência das mesmas
com relação ao índice de pagamento de dividendos das empresas.
!
!
! )(!
Variável Definição Sinal esperado Literatura
IMOB Ativos Imobilizados/Ativo Total (-) La Porta et al (2000); Mota (2007)
ENDIVID Passivo Exigível/Ativo Total (+) Heineberg e Procianoy
(2003)
(-) Jensen et al. (1992)
TAM Ln (Ativo Total) (+) Fama e French (2001)
ROA Lucro Líquido/Ativo Total (+) John e Knyazeva (2006);
Forti, Peixoto e Alves (2013)
ROE Lucro Líquido/Patrimônio Líquido (+) Heineberg, Procianoy (2003)
C1ON % Capital Votante do maior acionista (-) (+)
Silva (2004) Michaely e Roberts
(2007)
C3ON % Capital Votante dos 3 maiores acionistas
(-) (+)
Silva (2004) Michaely e Roberts
(2007)
C4ON % Capital Votante dos 4 maiores acionistas
(-) (+)
Silva (2004) Michaely e Roberts
(2007)
CDI Cerificado de Depósito Interbancário (taxa acumulada anual) ? -
TJLP Taxas de Juros de Longo Prazo
? - (taxa acumulada anual)
IPCA Inflação (taxa acumulada anual) (-) Jablónski (2013)
NUCI Nível de Utilização da Capacidade Instalada ? -
PIB Produto Interno Bruto
? - (variação percentual em relação ao mesmo período anterior)
ICEI Índice de Confiança do Empresário Industrial ? -
Quadro 10 – Variáveis Independentes
Fonte: O autor (2017) !
4.3 Estatísticas Descritivas
A tabela 2 exibe características importantes da base de dados, permitindo um maior
entendimento do seu comportamento ao longo do tempo. A média da variável dependente
PAYOUT entre os anos de 2011 e 2015 foi de 80,5% O coeficiente de variação de 4,776
indica que houve uma certa discrepância entre os valores que esta variável assumiu ao longo
!
! ))!
do período de análise. Outra evidência do caráter heterogêneo do grupo amostral é a grande
diferença dos valores mínimos e máximos desta variável.
Tabela 2 – Estatísticas descritivas da amostra original
Variável Média Desvio padrão Min Máx Mediana Coeficiente
de Variação
IMOB 0,247 0,248 0 1,35 0,182 1,004
ENDIVID 0,677 0,47 0,06 5,266 0,611 0,693
PAYOUT 0,805 3,847 0 81,377 0,286 4,776
TAM 14,955 1,947 9,027 20,755 15,109 0,13
ROA 0,098 2,745 -3,382 76,912 0,028 28,104
ROE 0,797 18,825 54,52 532,428 0,088 23,607
!Fonte: O autor (2017)
Dada esta considerável disparidade entre a média e a mediana da variável dependente,
julga-se interessante eliminar os outliers e, assim, realizar uma nova análise das dados. Os
“pontos fora da curva” foram identificados através do critério do diagrama de caixa (box-
plot). O diagrama de caixa é uma ferramenta estatística que avalia a distribuição empírica das
observações, estabelecendo os extremos superior e inferior para determinação dos outliers. Os
valores situados fora deste intervalo, ou seja, acima do limite superior LS = 3Q+1,5*IQ e
abaixo do limite inferior LI = 1Q–1,5*IQ são classificados como observações anormais e
possíveis outliers, onde 1Q é o primeiro quartil, 3Q é o terceiro quartil e IQ é o intervalo entre
o terceiro e primeiro quartil. Assim como no trabalho de Lima (2014), utilizou-se 3 como
multiplicador em ambas as fórmulas, ao invés de 1,5. A ideia por traz desta alteração é a de
eliminar o mínimo de observações possíveis. Neste trabalho foi possível manter 95,1% das
observações da variável dependente da amostra original. A tabela 3 mostra as novas
estatísticas descritivas após a remoção dos outliers extremos.
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Tabela 3 – Estatísticas descritivas após retirada dos outliers
Variável Média Desvio padrão Min Máx Mediana Coeficiente
de Variação
IMOB 0,248 0,249 0 1,35 0,183 1,001
ENDIVID 0,684 0,476 0,06 5,266 0,615 0,696
PAYOUT 0,381 0,466 0 2,400 0,266 1,221
TAM 14,934 1,932 9,027 20,755 15,059 0,129
ROA 0,03 0,082 -0,269 0,294 0,032 2,733
ROE 0,095 0,1834 -0,544 0,745 0,091 1,93
!Fonte: O autor (2017) !
Verifica-se que a média do payout neste novo cenário é de 38,1%, valor bastante
inferior ao apresentado na tabela 2, da amostra original. Além disso, percebe-se que há uma
menor variação em torno deste índice, apesar do desvio padrão (46,6%) ainda ser superior à
média.
As variáveis IMOB (imobilizado), ENDIVID (endividamento) e TAM (tamanho)
permaneceram com valores bem próximos aos calculados preliminarmente, considerando os
outliers. O endividamento e o tamanho, em particular, possuem coeficientes de variação
pequenos, o que sugere uma certa simetria na distribuição da média destas variáveis. O
imobilizado, por outro lado, possui um desvio padrão superior à média, indicando a existência
de dispersão em torno dele.
Em contrapartida, observa-se que as variáveis de rentabilidade sofreram grandes
alterações em comparação com as estatísticas da amostra original. Ainda na tabela 3, após a
remoção dos outliers as médias do ROA e ROE foram 0,030 e 0,095, respectivamente.
Muitas das empresas estudadas decidiram não distribuir dividendos, ou seja,
apresentaram um índice de payout = 0%, conforme na tabela 4. A principal razão para tal fato
é a insuficiência de lucros para o pagamento dos proventos mínimos obrigatórios. Empresas
que obtém resultados positivos no exercício social, mas dispõem de uma situação financeira
incompatível, também estão protegidas pela legislação (Artigo 202, parágrafos 4º e 5º da Lei
das Sociedades Anônimas), e portanto isentas de realizar tal prática.
!
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Tabela 4 – Empresas com payout = 0%
N / ano 2011 2012 2013 2014 2015
Quantidade de empresas que não distribuíram dividendos 37 46 56 53 56
% da amostra 23% 28% 33% 31% 33%
!Fonte: O autor (2017) !!
Por outro lado, também estão presentes na amostra firmas que exerceram um índice de
payout acima de 100%, vide tabela 5. O valor máximo apurado foi de 239,7%. Isto quer dizer
que foram distribuídos dividendos em valores superiores aos lucros líquidos do período,
através da utilização de reservas de lucro ou de capital.
!
Tabela 5 – Empresas com payout acima de 100%
N / ano 2011 2012 2013 2014 2015
Quantidade de empresas com índice payout acima de 100% 24 20 24 26 21
% da amostra 15% 12% 14% 15% 13%
Fonte: O autor (2017) !
Outra característica interessante da base de dados é a descriminação do rácio de
pagamento de dividendos por setor de atuação. Conforme Silva (2004), “cada setor industrial
pode estar em um estágio diverso de maturidade, crescimento e apresentar peculiaridades que
determinam a avaliação, a estrutura de capital e a política de dividendos de suas companhias.”
Da mesma forma, Heineberg e Procianoy (2003) adotam dummies setoriais em suas análises.
De acordo com os autores, cada setor possui suas próprias demandas de investimentos,
aspectos sazonais e outras especificidades operacionais e financeiras que influenciam nas
políticas de distribuição de lucros.
!
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Tabela 6 – Média de payout por setor
Setor Média Desvio padrão Min Máx Mediana Coeficiente de
Variação N
Consumo e Varejo 0,37 0,44 0,00 2,32 0,28 1,18 109
Energia e Saneamento 0,51 0,49 0,00 1,98 0,37 0,97 94
Financeiro 0,41 0,17 0,21 0,77 0,35 0,41 20
Holding 0,55 0,60 0,00 2,10 0,37 1,09 56 Imobiliário e Construção 0,23 0,23 0,00 1,06 0,22 0,97 83
Industrial 0,27 0,49 0,00 2,33 0,00 1,81 92
Mineração 0,19 0,30 0,00 1,20 0,00 1,58 17
Outros 0,34 0,46 0,00 1,84 0,15 1,35 51
Papel e Celulose 0,38 0,41 0,00 1,49 0,33 1,10 22
Petróleo e Gás 0,21 0,43 0,00 1,88 0,00 2,04 41
Petroquímico 0,23 0,32 0,00 1,27 0,02 1,37 32
Saúde 0,45 0,53 0,00 2,33 0,27 1,17 35
Seguros 0,42 0,42 0,00 1,26 0,41 0,98 12
Siderúrgico 0,67 0,57 0,01 2,01 0,45 0,84 22
Tecnologia e Internet 0,26 0,28 0,00 0,89 0,14 1,08 22
Telecomunicações 0,71 0,58 0,00 2,33 0,54 0,82 19
Transporte e Logística 0,51 0,51 0,00 2,40 0,39 1,00 62 Fonte: O autor (2017) !!
Constata-se na tabela 6 que os setores que distribuíram mais dividendos
proporcionalmente aos lucros obtidos foram os de Telecomunicações (71%), Siderúrgicos
(64%), Holdings (55%) e Energia e Saneamento (51%). Na direção contrária, as menores
médias de payout estão concentrada nas empresas dos setores de Mineração (19%), Petróleo e
Gás (21%) e Petroquímico (23%).
Já era de se esperar um alto índice de payou para o setor de utilities, uma vez que os
produtos e serviços ofertados pelas companhias deste segmento de mercado possuem
demandas inelásticas, ou seja, o consumo destes bens não é impactado fortemente por
mudanças macro e microeconômicas (alterações nos preços e/ou na própria renda dos
consumidores). As Holdings são corporações que detém participação acionária majoritária em
pelo menos 1 (uma) empresa. Quanto mais diversificado for o portfólio de participação da
Holding, maior será a sua capacidade de diluir os riscos de investimentos. Assim, uma
Holding que controla subsidiárias de diferentes setores tende a alcançar lucros mais estáveis
ao longo dos anos, possibilitando remunerar os acionistas com maiores dividendos.
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Com relação à composição acionária das empresas contidas na amostra, identifica-se
uma forte concentração em ambas as estruturas de controle e propriedade. A tabela 7 traz
informações referentes ao percentual de ações ordinárias e de ações totais (ON+PN) do maior,
e dos três e quatro maiores acionistas.
Tabela 7 – Composição acionária da amostra
Acionista
Companhias Com Acionista
Majoritário
Companhias Sem um Acionista
Majoritário Total da Amostra
Capital Votante
(%)
Capital Total (%)
Capital Votante
(%)
Capital Total (%)
Capital Votante
(%)
Capital Total (%)
Maior 70,05 55,67
28,18 25,32
48,98 40,68 Três Maiores 82,98 70,98
53,78 48,88
68,76 59,68
Quatro Maiores 84,32 73,47
59,51 54,13
71,17 63,57 Nota: Uma companhia com um acionista majoritário é aquela na qual um acionista possui mais de 50% do capital votante diretamente. Fonte: O autor (2017) !!
Dentre as empresas que possuem um acionista majoritário, cerca de 70% dos direitos de
voto estão aglomerados em uma única pessoa, o qual também detém em média
aproximadamente 56% dos direitos de fluxo de caixa. Considerando os três e quatro maiores
acionistas, o grau de concentração é ainda mais notório, superando 82%. As companhias com
acionistas minoritários apresentam uma disposição de controle e propriedade um pouco mias
pulverizada como pode ser visto na tabela 7. De forma geral, pode-se dizer que há uma forte
concentração acionária entre as empresas brasileiras de capital aberto, com uma diferença
significativa entre o percentual de capital votante e o capital total. Diversos estudos anteriores
como os de Valadares e Leal (2000), Silva (2004), Mota (2007), Bortolon (2013) e Lima
(2014) corroboram a presença de um alto nível de concentração na estruturas patrimoniais das
companhias listadas na Bovespa.
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4.4 Evolução no tempo
De forma a entender o comportamento do índice de payout e das variáveis
independentes ao longo do período de investigação, será realizado um estudo sobre a
evolução de algumas de suas medidas de dispersão entre os anos de 2011 e 2015.
A tabela 8 mostra que tanto a média quanto a mediana do índice de payout sofreram
certa oscilações durante cada ano. Os desvios padrões em todos os anos atingiram valores
superiores às próprias médias.
!
Tabela 8 – Estatística descritiva por ano da variável Payout
Ano Média Desvio padrão Min Máx Mediana
2015 0,36 0,47 0,00 2,28 0,22
2014 0,41 0,50 0,00 2,40 0,29
2013 0,38 0,47 0,00 2,33 0,25
2012 0,37 0,45 0,00 2,33 0,27
2011 0,40 0,44 0,00 1,94 0,29
Fonte: O autor (2017) !
Todavia, considerando a evolução da média e da mediana entre os anos, pode-se dizer
que a variação foi suave. O valor médio anual esteve sempre entre 36% e 41%, enquanto que
a mediana permaneceu no intervalo de 22% e 29%, como ilustrado nos gráficos 1 e 2.
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Gráfico 1 – Evolução temporal da variável payout (média). Fonte: O autor (2017)
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Gráfico 2 – Evolução temporal da variável payout (mediana). Fonte: O autor (2017)
!As variabilidades das estruturas de controle e propriedade são mínimas, vide tabelas 9 e
10. Verifica-se que a média do percentual de capital votante do maior acionista apresenta um
crescimento a partir de 2013. Esta mesma tendência é observada na média das concentrações
de direito de voto dos três e quatro maiores acionistas. Já em relação ao percentual de capital
total (ações ordinárias e preferenciais), visualiza-se este mesmo comportamento, porém em
uma proporção um pouco maior.
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A análise sob o víeis das medianas mostra que as oscilações são maiores, porém longe
de serem acentuadas. Ao longo do tempo, observa-se que o maior, e os três e quatro maiores
controladores apresentam uma pequena redução em seus direitos de voto. Por outro lado, os
direitos de fluxos de caixa apresentaram um aumento neste mesmo período de tempo. Esta
fato pode ser interpretado como um indício de que a alavancagem de controle, isto é, a
diferença de concentração de controle e propriedade diminuiu. Os gráficos 3 e 4 retratam
estes movimentos.
!
Tabela 9 – Média por ano das variáveis de controle e propriedade
Ano C1 – ON (%)
C1 –TOTAL (%)
C3 – ON (%)
C3 –TOTAL (%)
C4 – ON (%)
C4 –TOTAL (%)
2015 49,1 41,2 67,7 60,1 71,4 64,2
2014 49,0 40,8 67,9 59,8 71,6 63,8
2013 48,4 39,8 67,6 59,1 71,1 63,0
2012 48,4 39,6 68,1 59,1 71,4 62,8
2011 49,3 40,3 68,5 59,5 72,1 63,3
!Fonte: O autor (2017)!!!
Tabela 10 – Mediana por ano das variáveis de controle e propriedade
Ano C1 – ON (%)
C1 –TOTAL (%)
C3 – ON (%)
C3 –TOTAL (%)
C4 – ON (%)
C4 –TOTAL (%)
2015 48,6 35,4 68,9 59,7 71,4 63,4
2014 49,2 35,2 68,2 60,7 71,7 65,8
2013 48,2 34,5 68,9 58,8 71,5 64,1
2012 49,5 33,5 71,4 59,7 74,0 64,7
2011 50,5 33,4 70,5 60,7 74,0 66,8
!Fonte: O autor (2017)!
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Gráfico 3 – Evolução temporal da estrutura de controle e propriedade (média)!Fonte: O autor (2017)!!
Gráfico 4 – Evolução temporal da estrutura de controle e propriedade (mediana)!Fonte: O autor (2017)!!
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As causas para a situação macroeconômica que o Brasil vem vivenciando desde meados
de 2014 são diversas, de modo que não há um consenso unânime entre os especialistas acerca
destas questões. Serão elencados apenas alguns eventos domésticos que potencialmente
influenciaram de forma positiva ou negativa a conjuntura econômica nacional. O propósito
desta contextualização é de mostrar ao leitor prováveis fatores que afetaram as variáveis
macroeconômicas empregadas neste estudo durante o horizonte temporal de investigação,
conforme ilustrado nos gráficos 5, 6, 7, 8, 9 e 10.
1. Operação “Lava Jato”: Em março de 2014, iniciou-se a 1ª fase da operação “Lava
Jato”, considerada a maior investigação de corrupção e lavagem de dinheiro realizada
no país, em que foram movimentados e desviados mais de R$ 1.000.000.000 (um
bilhão de reais) da maior estatal do Brasil, a Petrobrás. Este esquema perdurou por
mais de 10 anos e contou com a participação de funcionários da empresa,
empreiteiras, operadores financeiros e agentes políticos. Resumidamente, os processos
licitatórios referentes aos contratos com a Petrobrás eram totalmente irregulares, um
jogo de “cartas marcadas”. As grandes empreiteiras forjavam uma concorrência real e
estabeleciam um cartel. Os funcionários da estatal, além de consentirem com tal
prática, facilitavam e permitiam vantagens, garantindo a contratação por preços
superiores, gerando desse modo, um enorme déficit financeiro na companhia. Os
operadores financeiros recebiam a propina das empreiteiras envolvidas no esquema e
repassavam aos diretores, lavando o dinheiro, de modo a tentar ludibriar a Policia
Federal no que se refere à ilicitude do montante adquirido. Membros políticos também
embolsavam propina ao indicar os diretores em suas funções. A operação atualmente
encontra-se na 42ª fase. As consequências deste esquema foram desastrosos para a
economia nacional. Desinvestimentos, demissões em massa, menores arrecadações,
desvalorizações do valor de mercado das empresas participantes são apenas alguns
exemplos.
2. Crise hídrica: A crise hídrica no Estado de São Paulo, com início em Janeiro de 2014 e
término em Março de 2016, foi a maior registrada em 86 anos. O fenômeno climático
crítico, caracterizado por períodos extremos de estiagens, índices pluviométricos
abaixo da média histórica e o consequente esvaziamento dos reservatórios
potencializaram a escassez de água. Outras causas deste evento residem na alta
concentração do consumo da água e o aumento substancial da poluição ao longo dos
!
! *)!
anos. Durante este período houve um encolhimento significativo na produção
industrial, setor responsável por cerca de 25% do PIB do estado.
3. Impeachment de Dilma Roussef: Em dezembro de 2015, iniciou-se o processo de
impeachment contra a então presidente na época, Dilma Roussef. As acusações de
crimes de responsabilidade fiscal e abertura de créditos suplementares sem autorização
legislativa foram aceitas pela Câmara dos Deputados. A instabilidade política e a
consequente incerteza sobre o apoio que Dilma Roussef receberia do Congresso para a
aprovação de medidas importantes de consolidação fiscal do país, foram citados pela
Moody’s, agência de classificação de risco, como justificativas para um possível
rebaixamento a nota de crédito soberano do Brasil. Naquele momento, o Brasil estava
no último nível dentro do grau de investimento (nota Baa3).
!
Gráfico 5 – Evolução temporal da taxa mensal de CDI Fonte: http://www.portaldefinancas.com/cdi1415.htm!!
Gráfico 6 – Evolução temporal da TJLP acumulada!Fonte:http://idg.receita.fazenda.gov.br/orientacao/tributaria/pagamentos-e-parcelamentos/taxa-de-juros-de-longo-prazo-tjlp!!
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TJLP acumulada
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Gráfico 7 – Evolução temporal do IPCA mensal!Fonte: https://www.portalbrasil.net/ipca.htm!!
Gráfico 8 – Evolução temporal do NUCI!Fonte: http://www.fiesp.com.br/indices-pesquisas-e-publicacoes/ina-levantamento-de-conjuntura-3/ !!
Gráfico 9 – Variação percentual do PIB trimestral em relação ao mesmo período do ano anterior!Fonte: http://www.ipeadata.gov.br/ExibeSerie.aspx?serid=38414 !
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Gráfico 10 – Evolução temporal do ICEI!Fonte: http://www6.sistemaindustria.org.br/gpc/externo/listaResultados.faces?codPesquisa=180 !
No que diz respeito às demais variáveis independentes do modelo, as tendências de
evolução temporal de suas médias estão expostas na tabela 11. Nota-se que que o imobilizado
(IMOB) apresentou um decaimento a partir de 2012, o que significa dizer que uma menor
proporção de recursos vem sendo direcionada para a aquisição de ativos tangíveis. A O
endividamento (ENDIVID), por outro lado, vem experimentado um crescimento ao longo dos
anos, ou seja, há evidências de que as companhias ficaram mais dependentes do capital de
terceiros.
Desde 2011, o tamanho das empresas (TAM) enfrentou um suave progresso, atingindo
seu valor médio máximo em 2015 (15,022). Uma vez que esta variável é quantificada pela
logaritmo natural do ativo total, pode-se afirmar que de forma geral as companhias
aumentaram a valoração de seus bens e direitos.
Com relação aos índices de rentabilidade, ambos apresentaram atenuações em seus
valores médios entre 2013 e 2015. A redução do ROA mostra que há uma menor eficiências
na gestão dos ativos para geração de resultados financeiros. No caso do ROE, a análise é
semelhante. O encolhimento deste indicador revela que o capital acionário investido tem
proporcionado menores retornos ao longo dos anos.
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Tabela 11 – Estatística descritiva (média) por ano das demais variáveis independentes
Ano IMOB ENDIVID TAM ROA ROE
2015 0,230 0,726 15,022 0,018 0,064
2014 0,239 0,681 14,936 0,024 0,086
2013 0,251 0,679 14,926 0,034 0,104
2012 0,269 0,667 14,964 0,030 0,090
2011 0,265 0,626 14,882 0,038 0,111
!Fonte: O autor (2017)!!!
4.5 Correlações
A análise de correlação entre as variáveis independentes é pressuposto básico para que
as regressões multivariadas apresentem resultados consistentes. De acordo com Wooldridge
(2012, pág. 74), se existir uma combinação linear entre as variáveis independentes, então o
modelo sofre de colinearidade perfeita, e portanto não pode ser estimado pelo método dos
mínimos quadrados ordinários. Recomenda-se ainda que não ingressem no modelo as
variáveis explicativas com coeficientes de correlação superiores, em módulo, a 0,7.
Afere-se pela tabela 12 que apenas algumas variáveis macroeconômicas e de
concentração acionária possuem um grau de linearidade forte entre elas, e, por isso, serão
testadas de forma isolada no modelo.
Por serem índices da mesma natureza, também já era de se esperar uma alta correlação
entre ROA-ROE (0,986), portanto, 1 (uma) destas variáveis será desconsiderada do modelo
de regressão.
Todas as demais variáveis independentes apresentam correlações de baixo nível de
linearidade, de modo que o maior coeficiente de correlação obtido é o do par TAM –
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ENDIVID (-0,225), que ainda assim é bem inferior, em módulo, à 0,7. Esta relação negativa
demonstra que empresas de menor tamanho são mais alavancadas. Os juros elevados
praticados no Brasil e a ausência de financiamento de longo prazo podem explicar por que
empresas grandes, que têm acesso a outras fontes de financiamento, como a emissão de ações
no exterior, parecem optar por menor alavancagem financeira, restando às empresas menores,
o endividamento de curto prazo (LEAL, 2001, pág. 13).
A segunda maior correlação é entre IMOB e ENDIVID (0,181). A relação positiva entre
estas variáveis também é verificada nos estudos de Daher (2004), Terra (2002), Brito e Lima
(2003), e Bressan et al. (2009). De acordo com os autores, os ativos tangíveis podem ser
utilizados como garantias para a tomada de financiamentos, permitindo, assim, a contração de
maiores níveis de endividamento.
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Tabela 12 – Matriz de C
orrelação
IM
OB
EN
DIV
ID
TAM
R
OA
R
OE
C1O
N
C3O
N
C4O
N
CD
I TJLP
IMO
B
END
IVID
0,181
TAM
-0,105
-0,225
RO
A
-0,05 -0,026
-0,05
RO
E -0,039
0,023 -0,065
0,986
C1O
N
0,012 0,131
-0,123 -0,004
-0,004
C3O
N
0,048 0,16
-0,178 -0,032
-0,027 0,855
C4O
N
0,063 0,159
-0,211 -0,038
-0,032 0,792
0,983
CD
I -0,046
0,008 0,0008
0,011 0,017
0,02 0,012
0,018
TJLP 0,006
-0,001 0,007
-0,038 -0,033
0,022 0,018
0,017 0,637
IPCA
-0,061
0,036 0,004
-0,013 -0,003
0,011 0,002
0,005 0,811
0,652
NU
CI
0,077 -0,039
-0,001 -0,017
-0,026 -0,005
0,003 -0,002
-0,796 -0,319
PIB
0,07 -0,043
-0,003 -0,007
-0,017 -0,005
0,003 -0,002
-0,776 -0,451
ICEI
0,075 -0,039
-0,002 -0,017
-0,027 -0,0055
0,003 -0,004
-0,811 -0,348
!Fonte: O autor (2017)!
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!!!Continuação Tabela 12 – M
atriz de Correlação
!
IPCA
N
UC
I PIB
IC
EI IM
OB
EN
DIV
ID
TAM
R
OA
R
OE
C1O
N
C3O
N
C4O
N
CD
I
TJLP
IPCA
N
UC
I -0,903
PIB
0,977
0,977
IC
EI -0,907
0,998 0,982
!Fonte: O
autor (2017)!!!
!
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5. REGRESSÕES
!A escolha pelo melhor método de estimação entre efeitos fixos e efeitos aleatórios
será definida por meio do teste de Hausman. Como já reportado previamente na seção
de aspectos metodológicos, a hipótese nula é a de que o modelo de efeitos aleatórios é o
mais apropriado, enquanto que a hipótese alternativa defende a adoção do modelo de
efeitos fixos. O resultado abaixo evidencia que não podemos afirmar que não há
correlação entre o termo do erro aleatório e os regressores, e, portanto, a opção pelo
modelo de efeitos fixos é a mais adequada.
!!
!!!
Os resultados das regressões múltiplas encontrados na tabela 13, todavia, foram
gerados via metodologia Arellano-Bond. A opção por esta técnica de estimação reside
no fato de que não é possível assegurar a exogeneidade estrita das variáveis
independentes. Assim, garante-se um maior grau de confiabilidade aos resultados
obtidos, o que não seria possível através do método de efeitos fixos. A grande
descoberta surpreendente é a relação positiva e altamente significativa entre IMOB
(imobilizado) e a variável dependente em todas as especificações geradas. Este
resultado se opõe às evidências empíricas da literatura como as encontradas por
Aizavian et al (2003) e Mota (2007). Segundo os respectivos autores, a tangibilidade
dos ativos possuem uma correlação negativa com o índice de payout, devido a
necessidade de retenção de caixa, que seria direcionados para arcar com estes
investimentos. A correlação positiva encontrada neste trabalho sugere a validação da
teoria da sinalização. As companhias, temendo uma reação negativa do mercado, em
caso de redução ou corte do pagamento de dividendos, optaram por distribuí-los,
mesmo apresentando uma alta proporção de ativos imobilizados. Como consequência,
os investidores e demais agentes de mercado entenderiam que estas empresas
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apresentavam no atual momento, bem como teriam perspectivas futuras de um ótimo
desempenho financeiro, acarretando, assim, na valorizações das cotações de suas ações.
Os índices de rentabilidade ROA e ROE foram testados separadamente a fim de
evitar qualquer tipo de problema de colinearidade, o que afetaria os resultados das
regressões. Observa-se que o ROA apresentou correlação positiva e estatisticamente
significativa com o índice de payout na especificação (1). Este sinal já era expectável
uma vez que há evidências empíricas como as encontradas nos trabalhos de John e
Knyazeva (2006); Forti, Pexito e Alves (2013). Da mesma forma, o ROE mostrou-se ser
estatisticamente significativo e com coeficiente positivo nas especificações (2) e (4), o
que também já era esperado. A explicação é a mesma para as 2 (duas) relações
constatadas: maiores fluxos de caixa possibilitam aos gestores distribuir mais
dividendos aos acionistas. É importante frisar, entretanto, que os impactos marginais
que ambos índices exercem na variável dependente são baixos. O aumento de 1 ponto
percentual no ROA resulta em um crescimento de 0,1% no índice de pagamento de
dividendos. Já o ROE apresenta um efeito marginal ainda menor, de apenas 0,02% na
variável dependente. !
No caso das variáveis de estrutura controle, as concentrações de capital votante do
maior (C1ON), e dos três (C3ON) e quatro maiores (C4ON) acionistas foram aceitas
estatisticamente nos modelos de regressão, porém com sinais distintos. O coeficiente
positivo de C1ON indica que o aumento da concentração de ações ordinárias em apenas
1 (um) acionista possibilita um melhor monitoramento aos administradores,
proporcionando uma atenuação dos conflitos principal-agente e consequentemente
maiores distribuições de dividendos, conforme reportado nos estudos de Meckling
(1976) e Shleifer e Vishny (1986). O sinal negativo obtido em C3ON e C4ON, por sua
vez, está em conformidade com as pesquisas de La Porta et. Al (2000), Carvalhal
(2002), Leal (2005), e Lopes e Walker (2008). De acordo com os autores, firmas que
apresentam uma alta concentração de direitos de votos, mas ao mesmo tempo uma
estrutura de direitos de fluxo de caixa mais pulverizadas, estão propensas a conflitos
entre os acionistas majoritários e minoritários. Os controladores majoritários tendem,
portanto, a reduzir o pagamento de dividendos, já que os mesmos possuem a
oportunidade de expropriar os acionistas minoritários.
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Com relação as variáveis macroeconômicas, a Taxa de Juros de Longo Prazo
(TJLP) e o Nível de Utilização da Capacidade Instalada (NUCI) foram as únicas
estatisticamente significantes. Os resultados mostram que ambas influenciam
negativamente o índice de payout. Um aumento da TJLP implica em menores
pagamentos de dividendos, uma vez que as empresas priorizariam a amortização
imediata de seus empréstimos, de modo a minimizar os pagamentos dos juros, que
aumentariam de valor em caso de atrasos. Um aumento do NUCI pode significar que
houve uma redução da capacidade ociosa, em função do aumento de demanda e com
isso, as empresas produziriam melhores resultados. Portanto, esperava-se inicialmente
uma relação positiva entre esta variável explicativa e o índice de pagamento de
dividendos. Todavia, existe também uma possível justificativa para o coeficiente
negativo obtido nos modelos. Um alto NUCI representa uma menor capacidade da
indústria em aumentar a oferta dos produtos, estimulando, assim, um cenário de maior
inflação.
Paralelamente, julga-se interessante abordar os determinantes da política de
dividendos sob a óptica de um modelo de regressão não linear. Será utilizado a
regressão logística, na qual a variável resposta é binária, ou seja, assumirá apenas 2
(dois) valores: 0 – empresas que não distribuíram dividendos; e 1 – empresas que
distribuíram dividendos. Diferentemente da regressão linear por Arellano-Bond, os
resultados da tabela 14 mostram que empresas com maiores proporções de ativos
imobilizados, são menos prováveis de pagar dividendos. Afere-se ainda que o tamanho
da empesa, bem como o índice de endividamento da mesma são elementos
estatisticamente significantes utilizados na tomada de decisão dos gestores para a
distribuição ou não dos lucros aos acionistas. A primeira variável possui relacionamento
positivo com a variável dependente, o que converge com as descobertas de Fama e
French (2001), ou seja, que empresas maiores e mais maduras, por apresentarem poucas
oportunidades de crescimento e menor necessidade de manutenção de caixa, são mais
propensas ao pagamento de dividendos. Já segunda variável, possui coeficiente de
correlação negativa, corroborando o pensamento de que os lucros são prioritariamente
destinados ao pagamento das dívidas, conforme verificado por Jensen et al (1992).
C1ON, C3ON e C4ON foram também aceitas estatisticamente em grande parte das
especificações, apresentando os mesmos sinais obtidos no modelo de regressão linear
via Arellano-Bond. As mesmas justificativas também podem ser estendidas à este
modelo particular.
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Tabela 13 – Resultados das Regressões Lineares Múltiplas
Especificações Variáveis (1) (2) (3) (4) (5) (6)
IMOB 0,226** 0,207*** 0,236** 0,237** 0,231** 0,231** (0,022) (0,054) (0,018) (0,018) (0,020) (0,020)
ENDIVID -0,206 -0,018 -0,271 -0,0277 -0,034 -0,034 (0,279) (0,386) (0,169) (0,159) (0,322) (0,322)
TAM -0,013 -0,013
(0,726) (0,726)
ROA 0,001*** 0,001 0,0003 0,0003 (0,097) (0,113) (0,911) (0,911)
ROE 0,0002*** 0,0002* (0,081) (0,009)
C1 ON 0,011** 0,011 0,110*** 0,110*** 0,011*** 0,011*** (0,057) (0,060) (0,059) (0,059) (0,058) (0,058)
C3 ON -0,009** -0,009** (0,040) (0,042)
C4 ON -0,010** -0,010** -0,009** -0,009**
(0,021) (0,021) (0,021) (0,021)
IPCA 0,032 0,031 0,032
(0,104) (0,122) (0,101)
ICEI 0,002 0,002 0,002
(0,565) (0,669) (0,612)
PIB -0,0008 0,0003 0,001 (0,952) (0,983) (0,957)
NUCI -0,0365** -0,038* -0,039*
(0,012) (0,010) (0,007)
CDI -0,334 -0,0334 -0,334
(0,159) (0,162) (0,163)
TJLP -0,067** -0,069** -0,070** (0,034) (0,032) (0,027)
Constante 0,285 3,425* 0,428 3,621* 0,577 3,895*
(0,316) (0,006) (0,111) (0,004) (0,416) (0,004) !Nota: Os símbolos *, ** e *** indicam diferença estatisticamente significativa a 1%, 5% e 10%, respectivamente. A variável dependente é o ln (payout+1). Foram testadas seis especificações de modelos. Os valores-p são reportados entre parênteses. !!
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Tabela 14 – Resultados das Regressões Logísticas
Especificações Variáveis (1) (2) (3) (4) (5) (6)
IMOB -12,37*** -12,76*** -14,88*** -15,35** -10,36 -11,37
(0,080) (0,076) (0,059) (0,053) (0,216) (0,179)
ENDIVID -29,95* -30,35* -31,18* -31,33* -26,97* -26,09* (0,001) (0,001) (0,002) (0,001) (0,001) (0,001)
TAM 4,433** 4,326** 5,273** 5,199** (0,031) (0,026) (0,018) (0,014)
ROA 2,801 2,554 2,475
(0,641) (0,694) (0,655)
ROE 1,238 1,368 1,142
(0,372) (0,341) (0,281)
C1 ON 0,282* 0,285* 0,303* 0,304* 0,125 0,108 (0,009) (0,008) (0,004) (0,003) (0,241) (0,279)
C3 ON -0,235** -0,237** 0,415 0,429 (0,012) (0,012) (0,230) (0,210)
C4 ON -0,264* -0,265* -0,539*** -0,544***
(0,006) (0,005) (0,083) (0,083)
IPCA -0,089 -0,017 0,161 (0,934) (0,987) (0,880)
ICEI -0,236 -0,346 -0,330 (0,828) (0,764) (0,771)
PIB -0,001 -0,013 -0,133 (0,995) (0,940) (0,364)
NUCI 0,651 (0,862)
1,014 0,873 (0,798) (0,823)
CDI 0,033 0,010 -0,059
(0,880) (0,964) (0,786)
TJLP 0,121 -0,088 -0,763
(0,955) (0,969) (0,714) !Nota: Os símbolos *, ** e *** indicam diferença estatisticamente significativa a 1%, 5% e 10%, respectivamente. A variável dependente é a variável binária que assume o valor de 1 para empresas que distribuem dividendos, e 0, caso contrário.. Foram testadas seis especificações de modelos. Os valores-p são reportados entre parênteses. !!
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6. CONCLUSÃO
!Este trabalho objetivou identificar os fatores que influenciam a distribuição de
dividendos, uma das mais importantes tomadas de decisão empresariais no âmbito das
finanças corporativas, juntamente com as decisões de financiamento e de investimento
(DAMODARAN, 2002, pág. 31). Diferentemente dos dois últimos tipos de escolha
referenciados acima, ainda não há uma unanimidade entre os especialistas acerca dos
parâmetros que modelam o comportamento da política de dividendos corporativos, o
que fomentou a elaboração desta monografia. Todas as informações que compuseram a
base de dados do estudo foram extraídas do sistema Economática. A amostra limitou-se
às empresas listadas na BM&FBOVESPA durante o período de 2011 a 2015.
A partir do primeiro método de estimação (Arellano-Bond), concluiu-se que a
proporção de ativos imobilizados, ROA, ROE e concentração de capital votante do
maior acionista afetam positivamente o índice de payout de dividendos. Verificou-se
ainda que a concentração de direitos de votos dos três e quatro maiores acionistas, a
TJLP e o NUCI impactam negativamente o pagamento de dividendos. A constatação de
que os coeficientes de regressão de C3ON e C4ON são negativos, evidencia que este
grupo de 3 e 4 maiores acionistas possuem uma quantidade de ações ordinárias
majoritárias, porém direitos de fluxos de caixa não tão significativos, o que fazem com
que os mesmo prefiram não distribuir lucros já que podem expropriar os acionistas
minoritários.
Empregou-se uma outra técnica de estimação que objetivou identificar os fatores
mais importantes para a escolha de distribuição ou não dos dividendos. Através do
modelo de regressão logística, percebe-se que o tamanho da empresa e a concentração
acionária de direito de voto do maior acionista influenciam positivamente esta tomada
de decisão, enquanto que as variáveis tangibilidade dos ativos, índice de endividamento
e concentração de ações ordinárias dos 3 e 4 maiores acionistas provocam efeito
negativo na variável resposta.
Para trabalhos futuros, que pretendam dar continuidade ao presente projeto,
recomenda-se uma maior exploração entre os aspectos de governança corporativa e as
políticas de dividendos. O presente trabalho utilizou a estrutura de concentração e
!
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propriedade como uma proxy para avaliação de possíveis problemas entre principais e
gestores, bem como conflitos entre acionistas majoritários e minoritários. A associação
entre dividendos e governança corporativa pode ser investigada de maneira mais
aprofundada a partir da coleta de outros tipos de informações. No ano de 2000, por
exemplo, a BOVESPA estabeleceu segmentos especiais que quantificam os níveis de
governança corporativa das instituições de capital aberto. A adoção desta variável
tornaria a análise ainda mais completa. Outras opções englobam a incorporação de
parâmetros como free-float e estruturas piramidais, além da discriminação do tipo de
controlador por empresa. O estudo da relação entre valor de mercado e política de
dividendos, bem como a análise dos determinantes do pagamento de payout incremental
são outras alternativa a serem consideradas para a complementação deste trabalho.
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7. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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8. APÊNDICE
8.1 Apêndice A – Histogramas 8.1.1 Payout
Histograma – Payout – 2015
Histograma – Payout – 2014
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Histograma – Payout – 2013
Histograma – Payout – 2012
Histograma – Payout – 2011
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8.1.2 Imobilizado
Histograma – Imobilizado – 2015
Histograma – Imobilizado – 2014
Histograma – Imobilizado – 2013
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Histograma – Imobilizado – 2012
Histograma – Imobilizado – 2011
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8.1.3 Endividamento
Histograma – Endividamento – 2015
Histograma – Endividamento – 2014
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Histograma – Endividamento – 2013
Histograma – Endividamento – 2012
Histograma – Endividamento – 2011
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8.1.4 Tamanho
Histograma – Tamanho – 2015
Histograma – Tamanho – 2014
Histograma – Tamanho – 2013
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Histograma – Tamanho – 2012
Histograma – Tamanho – 2011
8.1.5 ROA
Histograma – ROA – 2015
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Histograma – ROA – 2014
Histograma – ROA – 2013
Histograma – ROA – 2012
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Histograma – ROA – 2011
8.1.6 ROE
Histograma – ROE – 2015
Histograma – ROE – 2014
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Histograma – ROE – 2013
Histograma – ROE – 2012
Histograma – ROE – 2011
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8.2 Apêndice B –Empresas da Amostra Utilizada nas Regressões ABC Brasil AES Tietê AG Concessões Aliansce Aliperti All Norte Alpargatas Altus S/A. Ambev Ampla Energia Aço Altona B2W Digital BR Malls Participações BRF SA Battistella Baumer Bic Monark Biomm Biosev Bombril Bradesco Braskem Brazilian Fr CCR SA CVC Brasil Cabambiental Cambuci CCX Carvão Cedro Celul Irani Cia Hering Cielo Comgas Concessionária Rio Teresópolis SA. Const A Lind Contax Copasa Cosan Cosan Log Cremer Cyrela Reault DHB Dasa Dimed Direcional Dtcom Direct Duratex EMAE Ecorodovias
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Eleikeroz Eletrobrás Eletropar Embraer Encopar Energias BR. Energisa Eneva Engie Brasil Equatorial Estrela Estácio Part. Eternit Eucatex Eztec Fer Heringer Ferbasa Fibam Fibria Fleury GPC Part. General Shopping Brasil SA. Gerdau Gerdau Met Grafisa Grazziotin Grendene Hotheis Othon Hypermarcas Ideiasnet Iguatemi Itausa Itautec JHSF JSL Jereissati Josapar Karsten Klabin Kroton Light Linx Litel Localiza Locamerica Lojas Americanas Lojas Hering Lojas Renner Lupatech MILLS MMX Mineração MRS Logística SA.
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MRV Magazine Luiza Marfrig Melhor SP Mendes Jr. Metalfrio Minerva Mont Aranha Multiplus Natura Neoenergia Nova Óleo Nutriplant OGX Petróleo OSX Brasil OdontoPrev Oi Ourofino PDG Panatlântica Par Al Bahia Par Corretora Paranapanema Pet Manguinhos Petrobrás Petrorio Portobello Porto Seguro Positivo Informática Profarma Prumo Pão de Açúcar QGEP Part Qualicorp Raia Drogasil Recrusul Rede Energia Rossi Residencial Sabesp Sanepar Sansuy Saraiva Schultz Sid Nacional CSN Smiles Sondotécnica Sul América Suzano Papel e Celulose Suzano Holding Taesa Technos Tecnisa
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