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UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO
CENTRO DE CIÊNCIAS JURíDICAS E ECONÔMICAS
INSTITUTO DE PÔS-GRADUAÇÃO E PESQUISA EM ADMINISTRAÇÃO
COPPEAD
UM ESTUDO EMPíRICO SOBRE OS EFEITOS DA
INTERNACIONALIZAÇÃO NO CUSTO DE CAPITAL DAS COMPANHIAS
ABERTAS BRASILEIRAS DO SETOR DE PAPEL E CELULOSE
Edinelson Faria de Oliveira
Mestrado em Administração
Orientador: Celso Funcia Lemme, D.Se.
Rio de Janeiro, RJ - BRASIL
2001
FOLHA DE APROVAÇÃO
UM ESTUDO EMPíRICO SOBRE OS EFEITOS DA
INTERNACIONALIZAÇÃO NO CUSTO DE CAPITAL DAS COMPANHIAS
ABERTAS BRASILEIRAS DO SETOR DE PAPEL E CELULOSE
Edinelson Faria de Oliveira
Dissertação submetida ao corpo docente do Instituto de Pós-Graduação e
Pesquisa em Administração - COPPEAD da Universidade Federal do Rio
de Janeiro - UFRJ, como parte dos requisitos para obtenção do grau de
Mestre em Ciências (M.Sc).
Aprovada por:
Prol. Celso Funcia Lemme, D.Sc. (COPPEAD/UFRJ)
PrQI. Eduardo'Facó Lemgruber, Ph.D. (COPPEAD/UFRJ)
c J' f'_ L.
Prol Antonio Carlos Figueiredo Pinto, D.Sc. (PUC - Rio)
Rio de Janeiro, RJ - BRASIL
Dezembro de 2001
Oliveira, Edinelson Faria de
Um estudo empmco sobre os efeitos da internacionalização no custo de capital de companhias abertas brasileiras do setor de papel e celulose I Edinelson Faria de Oliveira. Rio de Janeiro, COPPEAD, 2001.
xi, 107; il.
Dissertação de Mestrado - Universidade Federal do Rio de Janeiro, COPPEAD, 2001.
1. Internacionalização 2. ADRs 3. Tese (Mestr. -COPPEAD/UFRJ). I. Titulo.
li'
Dedico e.\'{e ImbuI/to u AlIll Carolil/a e Dal/ie/u.
iv
AGRADECIMENTOS
A Deus, por me permitir grandes realizações na minha vida, não só no campo profissional
mas sobretudo, no campo pessoal.
Aos meus pais, por terem dedicado todas as suas atenções no apoio â realização dos
meus objetivos, pelo exemplo de vida e caráter, pela magnitude de seus corações.
Ao Prof. Celso Funcia Lemme, pelo incomensurável incentivo, pela imensa receptividade
e pela grande competência mostrada não só durante as aulas ministradas mas também
na orientação desta dissertação.
Aos demais professores do curso de Finanças do COPPEAD: Eduardo Facó Lemgruber,
Cláudio Roberto Contador e Ricardo Pereira Câmara Leal pela redobrada dedicação com
que ministraram suas disciplinas.
Aos professores do Instituto Militar de Engenharia com quem tive contato na graduação,
por terem me ensinado os dois principais alicerces do conhecimento: a humildade e a
curiosidade.
Ao Clube de Regatas do Flamengo, "por não deixar morrer as esperanças de um futuro
brilhante, calcadas num passado glorioso".
RESUMO DA DISSERTAÇÃO APRESENTADA AO INSTITUTO
COPPEAD/UFRJ COMO PARTE DOS REQUISITOS PARA OBTENÇÃO DO
GRAU DE MESTRE EM CIÊNCIAS (M.Se).
OLIVEIRA, Edinelson Faria de. Um Estudo Empírico sobre os efeitos da
Internacionalização no custo de capital das Companhias Abertas
Brasileiras do setor de Papel e Celulose. Orientador: Celso Funcia
Lemme, D.Se. Rio de Janeiro: COPPEAD/UFRJ, 2001. Tese (Mestrado em
Administração)
Dentre as estratégias de redução do custo de capital das
companhias localizadas em países emergentes, a internacionalização da estrutura
de financiamento tem sido muito utilizada na última década. O número crescente
de programas de emissão de recibos depositários de ações, os ADRs ou GDRs,
nos mercados mundiais suscita algumas questões a respeito das conseqüências
de tais emissões. A teoria financeira preconiza uma redução significativa no custo
global de capital das empresas emissoras, com base na hipótese de
segmentação.
Uma série de pesquisas aponta resultados conflitantes a respeito do
tema, e boa parte delas lança mão de estudos de evento. Face às inúmeras
formas de mensuração de retornos utilizadas nos estudos de evento visitados,
para diferentes amostras de empresas, seria natural um certo ceticismo em torno
das conclusões apontadas.
Diante das discussões geradas em torno do assunto, foram
analisadas as influências de três processos de geração de retornos escolhidos no
estudo do evento emissão de AOR: o modelo de Scholes&Williams, o modelo dos
coeficientes agregados de Oimson e o modelo de retornos ajustados pelo retorno
médio. Como amostra foram escolhidas cinco empresas brasileiras de capital
aberto do setor de Papel e Celulose. Os resultados não indicam divergências
sobre o impacto da emissão de ADR no custo de capital destas empresas,
dependendo do método de mensuração de retornos adotado.
VI
ABSTRACT
OLIVEIRA, Edinelson Faria de. Um Estudo Empírico sobre os efeitos da
Internacionalização no custo de capital das Companhias Abertas
Brasileiras do setor de Papel e Celulose. Orientador: Celso funcia
Lemme, D.Sc. Rio de Janeiro: COPPEAD/UFRJ, 2001. Tese (Mestrado em
Administração)
Given lhe strategies adopted in arder to reduce the cosi af capital in
companies located in emerging markets, the internationalization cf financing
structure has been fully employed in the lasl decade. The growing number af
ADRs' ar GDRs' issue programs in world financiai markels induces some
questions about its overall effects. Theory in finance mentions a meaningful drop in
issuer company's global cosI af capital, under lhe segrnentation hypothesis.
Several researches pointed oul conflicling resulls about this subject,
and lhe majorily of Ihem has employed lhe evenl sludy melhodology. Since
various measure ways of relums generation has been used, for differenl
companies samples, it would be quite comprehensible a skeplicism around lhe
conclusions menlioned in those studies.
Influences af three relurns generation processes in lhe ADR issue
event were sludied: the Scholes&Williams model, the Dimson aggregated
coefficienls. and lhe mean-adjusled-relum mode!. Five Pulp and Paper lisled
brazilian companies were chosen lo compound lhe sample. Resulls didn't show
divergences aboul lhe impacl of ADR issue in lhe cosi of capilal, depending on lhe
measure relurns process adopted.
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LISTA DE QUADROS
QUADRO 1 - Relornos Médios Mensais de Ações de Mercados Emergentes calculados por Kim e Singal (2000),
QUADRO 2 - Características dos programas de DR negociados nos EUA.
QUADRO 3 - Razão O'x (independência) I O"x (dependência) para vários níveis de correlação e tamanho de amostra.
QUADRO 4 - Percentuais de Receita e Empréstimos em R$ e USS, para cada uma das cinco empresas da amostra em estudo.
QUADRO 5 - Síntese dos Fundamentos das Teorias de Custo de Capital, seus Instrumentos e Métodos de Mensuração pesquisados.
QUADRO 6 - Dalas de Listagem dos ADRs, sendo considerados somente a primeira emissão para cada uma das cinco empresas da amostra.
QUADRO 7 - Resultados das Regressões Múltiplas de Oimson para diferentes valores de k. Tamanho da Amostra: 125; Número de Coeficientes da Regressão: k=O, 2; k=5,12; k=10, 22; k=15, 32.
QUADRO 8 - Autocorrelações significativas dos retornos anormais das janelas do evento emissão de ADR das 5 empresas de P&C
QUADRO 9 - Coeficientes de S&W para as cinco ações da amostra, obtidos nas respectivas Janelas de Estimação.
QUADRO 10 - Significâncias dos coeficientes de S&W para as cinco ações da amostra.
QUADRO 11 - Retornos Anormais significativos (10%) da carteira agregada pelos três métodos de geração de retornos.
QUADRO 12 - Dias em que foram encontrados retornos anormais significativos simultaneamente nos três métodos de geração de retornos.
viii
LISTA DE FIGURAS
FIGURA 1 - Relornos Anormais significativos (10% bicaudal) pelo modelo de S&W na janela do evento.
FIGURA 2 - Retornos Anormais significativos (10% bicaudal) por Dimson na janela do evento.
FIGURA 3 - Retornos Anormais significativos (10% bicaudal) pelo Modelo de média
constante.
FIGURA 4 - Retornos Anormais Agregados significattvos pelos três melodos.
IX
ADR
AMEX
APB
BNDES
BOVESPA
CRSP
FINAME
FPI
GATT
GDR
IBOVESPA
IFC
NASD
NYSE
OTC
OIB
SEAO-I
LISTA DE ABREVIATURAS
American Oepositary Receipt
American Stock Exchange
Accounting PrincipIes Board
Banco Nacional de Desenvolvimento
Econômico e Social
Bolsa de Valores de São Paulo
Center for Research in Securities Prices
Financiamento de Máquinas e
Equipamentos
Foreign Portfolio Investments
General Agreement on Trade and
Traffies
Global Oeposí/ary Receíp/
índice da Bovespa
International Finanee Corporatíon
National Association Df Securities
Oealers
New York S/ock Exchange
Over-the-counter
Qualified Institutianal Buyer
S/ock Exchange Au/oma/íon Quo/afion Internalional
x
1
SUMÁRIO
Capítulo I - O Problema .................................................................................................
I.1- Introdução .........................................................................................................
I.2 - Objetivos ..........................................................................................................
I.3 - Relevância do Estudo .......................................................................................
I.4 - Delimitação do Estudo ......................................................................................
Capítulo II - Revisão de Literatura .................................................................................
II.1- Internacionalização: a Abrangência do Conceito ............................................
II.2 - Custo de Capital e Estratégias de Redução ....................................................
II.2.1 - Fundamentos Teóricos sobre Estrutura Ótima de Capital e Evidência
Empírica no Brasil ...........................................................................................
II.2.2 - Segmentação, Integração e Liberalização de Mercados Financeiros ..........
II.2.2.1- Hipótese de Segmentação ..........................................................................
II.2.2.2 - Efeito da Liberalização no Custo de Capital e na Volatilidade ..................
II.2.2.3 - A Idéia da Dupla-Listagem como Forma de Sinalização ...........................
II.3 - Instrumentos Internacionais de Captação .......................................................
II.3.1 - Commercial Paper ..……………………………………………………………...
II.3.2 - High-Yield ………………………………………………………………………….
II.3.3 - Eurobond …………………….…………………………………………………….
II.3.4 - Outros Títulos de Dívida .....……………………………………………………..
II.3.5 - Os FPIs .………………………………………………………............................
II.3.6 - O Mercado de ADRs .………………………………………………………........
II.4 - Estudo de Eventos .......………………………………………………………….....
II.4.1- Modelos de Geração de Retornos .................................................................
II.4.2 - Determinação do Tamanho das Janelas de Estimação e do Evento ..........
II.4.3 - Testes de Hipótese aplicados em Estudos de Evento ..................................
II.5 - O Setor de Papel e Celulose ...........................................................................
II.6 – Síntese ….....……………………………………………………...………………...
Capítulo III - Metodologia................................................................................................
III.1 - Tipo da Pesquisa ............................................................................................
III.2 - Perguntas da Pesquisa ...................................................................................
III.3 - Formulação das Hipóteses .............................................................................
III.4 - Universo e Amostra ........................................................................................
III.5 - Descrição da Metodologia ..............................................................................
III.5.1 - Tratamento inicial dos dados ......................................................................
III.5.2 - Testes de Hipóteses nos casos de retornos anormais autocorrelacionados
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III.5.3 - Estimação de retornos anormais por Scholes e Williams ...........................
III.5.4 - Estimação de retornos anormais por Dimson .............................................
III.5.5 - Estimação de retornos anormais pelo modelo de média constante ............
Capítulo IV – Resultados ...............................................................................................
IV.1 – Análise das Significâncias das Autocorrelações ...........................................
IV.2 – Retornos Anormais com Coeficientes de Scholes e Williams .......................
IV.3 – Retornos Anormais com Coeficientes Agregados de Dimson .......................
IV.4 – Retornos Anormais pelo modelo de média constante....................................
IV.5 – Análise dos Retornos Anormais Agregados na Janela do Evento ................
Capítulo V – Conclusão ................................................................................................
Capítulo VI - Recomendações para Novas Pesquisas ..................................................
Referências Bibliográficas .......................................... ...................................................
Anexos ................................................... .......................................................................
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CAPÍTULO I
O PROBLEMA
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I.1 - INTRODUÇÃO:
Uma das grandes preocupações no mundo corporativo reside no fato de se
obter capital de forma menos onerosa possível. A redução do custo de obtenção deste
capital pode ser fator determinante no prosseguimento de diversos projetos
empreendidos pelas empresas. E este custo depende não só dos juros pagos aos
credores mas também dos retornos exigidos pelos acionistas.
A teoria financeira preconiza que, se uma companhia é precificada de
acordo com o valor presente de seus ganhos futuros, descontados a uma determinada
taxa de retorno, tal taxa é o custo global de capital da companhia. Portanto, se uma
dada empresa sofre uma valorização no mercado sem aumento nos seus ganhos
futuros, isto indicaria uma redução no seu custo de capital.
Dentre as estratégias empregadas para a redução desse custo em
mercados emergentes, a internacionalização das fontes de financiamento aparece
como uma das mais praticadas no momento. Sabe-se que uma das formas de se
financiar externamente é através da chamada dupla-listagem, o que significa dizer que
as ações da empresa passariam a ser listadas em duas bolsas, sendo uma local e
outra no exterior, como os ADRs e GDRs. É possível também obter capital externo por
meio de dívida, como os eurobonds e high yields, por exemplo. Estes procedimentos
permitiriam relaxar as restrições de aporte de capital das empresas de mercados
emergentes. Uma emissão de ADRs, por exemplo, poderia, de acordo com a hipótese
de segmentação de mercados de capitais, induzir a uma redução no custo de capital
próprio na medida em que haveria uma valorização das ações da companhia. De
acordo com Miller (1999), durante a última década o número de empresas não
americanas que listaram ADRs no mercado de capitais americano aumentou
intensamente. Até o final de 1994, mais de 800 empresas patrocinaram programas de
ADRs, representando um aumento de 756% desde 1986. Só em 1994, um total de 289
novas emissões originadas de 44 países foram feitas. Duzentos e nove, ou 73% das
empresas não americanas emissoras de recibos de depósito de ações em 1994 eram
de países emergentes.
Uma série de pesquisas apontam resultados conflitantes a respeito do
tema e boa parte delas lança mão de estudos de evento para constatar a redução no
custo de capital no momento da emissão do ADR ou algum tempo após. Face às
inúmeras formas de mensuração de retornos utilizadas nos estudos visitados, para
diferentes amostras de empresas, surgiu a idéia de se analisar as influências de três
5
processos de geração de retornos escolhidos no estudo do evento emissão de ADR: o
modelo de Scholes&Williams, o modelo dos coeficientes agregados de Dimson e o
modelo de retornos ajustados ao mercado.
Sobre a hipótese de segmentação, que é a explicação mais comumente
encontrada nos estudos que indicam uma redução no custo de capital das companhias
que emitem ADR, Stulz (1997) menciona em seu trabalho alguns pontos relevantes no
desenvolvimento dos mercados financeiros em direção a integração global. Neste
trabalho, pode ser encontrado um apanhado histórico dos eventos que provocaram
mudanças sobre o modo de operação das economias locais, especialmente no que
concerne a fluxos internacionais de capitais e a restrições à propriedade privada.
Dentre estes evento, as duas grandes guerras do século XX e as crises econômicas
estabeleceram, algumas vezes, drásticas mudanças, outras, apenas maiores
preocupações em torno do tema.
O autor contrasta argumentos favoráveis e desfavoráveis à liberalização
destes mercados tendo em vista as crises asiática e russa. Os instrumentos
disponíveis para a integração de um mercado doméstico mereceram especial
destaque já que, na opinião do autor, há uma concordância geral no sentido de que
tais instrumentos devem ser empregados de forma criteriosa para se reduzir os riscos
associados.
Com isso, a presente dissertação foi estruturada de modo a estabelecer
uma seqüência lógica, em que são apresentados no decorrer deste capítulo os
objetivos principais, a relevância e a delimitação da pesquisa. No capítulo II a literatura
referente ao assunto tratado neste trabalho é visitada, no intuito de se levantar alguns
aspectos relevantes sobre a sua inserção e posicionamento dentro do conceito de
internacionalização de empresas, além de abordar alguns fundamentos teóricos sobre
custo de capital e as estratégias de redução deste custo mais discutidas no meio
acadêmico, incluindo a hipótese de segmentação. No decorrer da Revisão de
Literatura é mencionada também uma das formas mais empregadas na mensuração
indireta das variações no custo de capital: o estudo de eventos. Ainda no capítulo II
são discutidos alguns instrumentos de internacionalização da estrutura de capital,
como os commercial papers, os high-yields, os eurobonds e os ADRs. O capítulo III
apresenta a metodologia utilizada, com a delimitação da amostra, o tratamento dos
dados e as estimações dos retornos anormais pelos três métodos escolhidos: o de
Scholes&Williams, o de Dimson e o dos retornos ajustados ao mercado. No capítulo IV
são discutidos os resultados, apontando os retornos significativos e as divergências
6
constatadas entre os três métodos. As conclusões e sugestões para novas pesquisas
estão relatadas no capítulo V.
I.2 - OBJETIVOS:
Este trabalho se propõe a verificar, inicialmente, se há uma mudança
significativa no custo de capital das empresas brasileiras abertas, pertencentes ao
setor de Papel e Celulose, que tenham emitido ADRs no mercado externo. Além disso,
no presente estudo será feita uma análise das eventuais influências do método de
avaliação de retornos escolhido sobre as conclusões obtidas a respeito da mudança
no custo de capital.
I. 3 - RELEVÂNCIA DO ESTUDO:
A relevância deste trabalho está em verificar a eficácia de uma das formas
de internacionalização das fontes de capital sobre a redução do custo global de
financiamento das empresas abertas nacionais: a emissão de ADRs. Com a redução
deste custo, as possibilidades de crescimento da companhia são maiores, pois os
projetos antes considerados pouco rentáveis do ponto de vista econômico-financeiro
serão descontados a um custo de oportunidade menor.
Adicionalmente, como em qualquer outra área do conhecimento científico,
é imprescindível evitar que o instrumento de mensuração de um determinado fato
exerça influência decisiva sobre as conclusões da pesquisa, na medida em que este
instrumento distorça a sua percepção. Portanto, este trabalho assume especial
importância, na medida em que compara resultados provenientes da aplicação de
metodologias distintas entre si.
I. 4 - DELIMITAÇÃO DO ESTUDO:
O fenômeno conhecido como internacionalização pode referenciar uma
série de ampliações dos elementos pertinentes ao cenário econômico atual, como, por
exemplo, a ampliação do mercado consumidor para fora dos limites territoriais
nacionais; o aumento do número de concorrentes no próprio mercado interno; e a
construção ou aquisição de bases operacionais em mercados externos. Pode também
se referir à globalização dos fatores de produção, como a mão-de-obra e a matéria-
prima. Entretanto, uma outra face da internacionalização, nem sempre tão abordada
7
quanto a referente ao comércio exterior, pode se tornar também de extrema
importância na medida em que permite uma sensível redução do preço de um outro
fator de produção: o custo global de capital.
Em vista disso, o foco desta pesquisa concentrar-se-á em um dos
instrumentos utilizados na internacionalização da estrutura de capital: a emissão de
ADRs. Outras formas de internacionalização, como as citadas no parágrafo anterior,
estarão fora do escopo de aplicação da metodologia. Será estudada a alteração de
valor de cinco companhias de capital predominantemente brasileiro no setor de Papel
e Celulose vis-à-vis a emissão de ADRs no mercado internacional de capitais. Foram
consideradas neste estudo somente as emissões datadas do período que compreende
os anos de 1992 a 1994.
8
CAPÍTULO II
REVISÃO DE LITERATURA
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Na Revisão de Literatura, discutida neste capítulo, serão levantados alguns
argumentos capazes de posicionar o tema desta dissertação de mestrado na teoria
financeira. Adicionalmente a este objetivo, dentre as estratégias de redução de custo
de capital abordadas na seção II.2, as que sustentariam a idéia de emissão
internacional merecerão especial destaque, pois poderiam explicar a decisão de emitir
títulos em mercados internacionais. Os instrumentos de captação internacional
também são arrolados na seção II.3, no intuito de permitir ao leitor uma melhor
visualização das possibilidades de internacionalização da estrutura de capital. Os
fundamentos mais discutidos na teoria de estudo de eventos encerram o objetivo do
capítulo, na seção II.4. Ao final deste capítulo poderá ser encontrado uma síntese de
todos os pontos levantados na Revisão de Literatura e que servirão de alicerce no
desenrolar do trabalho.
II.1 - INTERNACIONALIZAÇÃO, A ABRANGÊNCIA DO CONCEITO:
Tema de inúmeros trabalhos acadêmicos e discussões na mídia mundial, a
internacionalização tem sido amplamente debatida, juntamente com as suas formas e
suas possíveis conseqüências. Mas a própria denotação de um efeito de tal magnitude
nunca poderá ser bem entendida se não fizer menção aos seus vários aspectos. E
quando não se elege, isto é, quando não é acordado o envoltório capaz de limitar
todas as suas extensões, surge o campo fértil ao florescimento de inúmeras idéias que
sinonimizam este fenômeno.
Drache (1999) reúne alguns conceitos e algumas indagações no que ele
denomina “a incerteza semântica” do fenômeno internacionalização:
“...como podemos entender a dinâmica e as características
principais da nova era de competição global? Como um trator,
um rolo compressor limpando tudo a sua frente, ...
inadvertidamente ricos ou pobres? (Barnet and Cavanagh,
1994) Como a liberdade do fluxo de capitais? „Um mundo no
qual as pessoas podem colocar seu dinheiro onde desejarem.‟
(Wolf, 1998) Como um mundo radicalmente redefinido onde
somos „todos interdependentes no mercado global‟?
(Dahrendorf, 1995) Como um regime de comércio que é
fundamentalmente „sobre integração e as pressões
competitivas para edificação dos mega-mercados‟? (Cable,
10
1995) Como geo-política? Ou seja, o liberalismo americano e
„sua capacidade de externalizar suas políticas nacionais
globalmente.‟ (Blank, 1994) Como o aumento da importância e
do papel das exportações nas economias nacionais? (Bairoch,
1996) Como o fim do estado Keynesiano e sua estratégia
intervencionista para mercados moldados? (Boyer e Drache,
1996) Como o principal elemento da revolução tecnológica? Os
enormes benefícios resultantes da massiva introdução de
tecnologias substitutas de mão-de-obra que alteram o modo
como os produtos ou serviços são produzidos. (Rodrik, 1997)
Ou, isto é sobre o desenvolvimento irreversível de longo prazo?
A mudança em larga escala dos arranjos espaciais e temporais
que estão redefinindo as atuais relações de mercado
indiscriminadamente nas economias desenvolvidas e
emergentes?” (1999, p. 2)1
O autor acredita na reafirmação do liberalismo, com o redimensionamento
das fronteiras entre o público e o privado. A empresa internacionalizada seria o
principal agente, arquiteto, vilão e maior beneficiário da nova ordem mundial.
Para Gundlach et al. (1995), internacionalização significa uma melhor
integração mundial de produção e de mercados. Para o autor, a atual
interdependência das economias em torno do mundo seria resultado dos fluxos de
comércio e de capitais que vêm sendo incrementados ao longo dos anos, além da
maior cooperação tecnológica entre empresas de diversos países.
Ainda de acordo com Gundlach et al. (1995), a internacionalização
aumentaria as chances dos países emergentes atingirem o mesmo nível econômico
dos países industrializados. Dependendo da política econômica em relação à abertura,
ela aumentaria o fluxo de capital e de tecnologia para os emergentes, o que geraria
uma maior taxa de crescimento da renda.
Tais tendências estariam refletindo a liberalização do comércio iniciado
com as reuniões do GATT e, especialmente nos anos 80, a desregulamentação de
uma considerável parte dos mercados financeiros. Tudo isto levou a uma maior
competição na economia mundial e a novas oportunidades de lucro para investidores.
1 Tradução livre do autor
11
Na verdade, a internacionalização não é um fenômeno essencialmente
inédito. A evolução histórica dos acontecimentos mostra um aprofundamento deste
processo, principalmente nas duas últimas décadas, devido ao desenvolvimento
ocorrido nos campos da informática, da microeletrônica, e das telecomunicações. Isto
permitiu a difusão mundial das novas tecnologias de produção e organização a um
custo menor. E a grande diferença que se faz entre aspectos da internacionalização
discutidos atualmente e avanços anteriores na divisão internacional do trabalho é a
capacidade dos meios produtores dividirem a cadeia de valor de modo otimizado, isto
é, a possibilidade de se conseguir uma fragmentação geográfica da produção no
intuito de se reduzir custos.
Sob todo esse debate, a internacionalização tem impetrado uma série de
modificações nas estratégias empresariais. A possibilidade de ampliação dos
mercados consumidores, com a quebra de barreiras alfandegárias e com a melhoria
dos canais de exportação e importação, parecem benefícios plenamente vivenciados
apenas por companhias capazes de percorrer uma outra via do processo de
internacionalização: a captação de recursos na arena mundial.
Não há evidências, pelo menos na literatura revisada, de que a escolha
pelo estabelecimento de bases produtivas no exterior esteja intimamente ligada à
tentativa de se obter um menor custo de capital, na medida em que se aumenta a
visibilidade da companhia além da maior facilidade de lastreamento dos débitos
porventura contraídos. Chowdhry (1999) afirma que as companhias multinacionais
estabelecem bases operacionais em outros países com o objetivo de se reduzir a
exposição ao risco de câmbio. Este procedimento, definido pelo autor como hedge
operacional, seria preferido ao hedge financeiro (sob suas várias formas, como, p.ex.,
contratos futuros de câmbio e opções) somente quando o volume de vendas em
determinado país, ou região, fosse grandioso mas de valor incerto e não estivesse
perfeitamente correlacionado com a taxa de câmbio. De fato, seguindo este
pensamento, as corporações multinacionais estariam mais vulneráveis ao risco de
câmbio já que as flutuações cambiais não costumam ser acompanhadas tão
rapidamente pelas alterações nos preços nos países correspondentes.
Sobre a internacionalização de bases produtivas, Markusen (1999) afirma
que há uma distinção na teoria entre multinacionais “verticais” e “horizontais”. As
multinacionais “verticais” são aquelas que fragmentam geograficamente a cadeia de
produção, localizando as atividades intensivas de mão de obra altamente
especializada em países com esta mão-de-obra disponível. Multinacionais
12
“horizontais“ costumam se especializar em um determinada atividade e difundir o seu
know-how em bases operacionais similares em diversos países. Para o autor, mais
recentemente há a tendência de se integrar estes dois modelos, onde as companhias
implementam fábricas em vários países ou separam geograficamente a cadeia
produtiva. Este novo modelo é chamado de “knowledge-capital model”.
Do mesmo modo que empresas locais passam a vislumbrar a possibilidade
de atingir outros mercados, corporações estrangeiras podem ameaçar os concorrentes
existentes no mercado local. A alta competitividade destas empresas é, em grande
parte, fruto de um baixo custo de capital que permitiu o melhor desenvolvimento das
tecnologias empregadas, da capacidade produtiva, do processo de aquisição de
matéria-prima de melhor qualidade, etc. As vantagens de financiamento que elas
normalmente detêm as tornam extremamente capacitadas em qualquer ambiente.
Assim sendo, as decisões de financiamento das empresas locais devem ser
fundamentadas em estratégias que visem a busca de fontes mais baratas de recursos.
Nesta seção da Revisão de Literatura foram vistos alguns dos mais
discutidos vetores de internacionalização de empresas. Foi levantada não só a
importância de cada um individualmente, mas também isolado o vetor de interesse
desta dissertação: o que se refere à estrutura de capital. Na seção II.2 serão vistas
algumas teorias sobre custo global de capital, entre elas a que se baseia na hipótese
de segmentação de mercados financeiros e na de sinalização.
II.2 - CUSTO DE CAPITAL E ESTRATÉGIAS DE REDUÇÃO:
Nesta parte da Revisão de Literatura serão mostradas as estratégias de
redução do custo de capital mais abordadas na teoria financeira. Como poderá ser
visto na seqüência da seção II.2.1, grande parte da teoria sobre custo de capital
envolve mudança na própria estrutura de capital. E aspectos importantes do
pensamento em voga sobre mudanças na estrutura de capital, como meio de redução
do custo global de capital, foi verificado em uma pesquisa empírica no Brasil sob a
forma de questionários enviados às empresas atuantes no país, realizado por Eid
Júnior (1996). Finalmente, na seção II.2.2, são levantadas as características
relevantes da hipótese de segmentação, que é o ponto de partida da estratégia de
redução do custo de capital via emissão internacional de títulos.
13
II.2.1 Fundamentos Teóricos sobre Estrutura Ótima de Capital e Evidência
Empírica no Brasil:
Ainda há um constante debate em finanças corporativas sobre a existência
de uma estrutura ótima de capital, ou seja, aquela que permita o menor custo possível
de capital. Segundo Eid Júnior (1996), há duas linhas distintas de pensamento: a
primeira, proposta por Modigliani e Miller (apud Ross, 1995), defende a irrelevância da
relação capital de terceiros/capital próprio dentro de um mercado perfeito2; a segunda
defende a existência de um nível ótimo de endividamento, fruto das imperfeições do
mercado, que maximiza o valor da empresa.
Na primeira teoria, entende-se por mercado perfeito, segundo Ross (1995),
aquele que atende às seguintes condições: transações feitas a custo zero, informação
disponível sobre oportunidades de tomada e concessão de empréstimos e existência
de inúmeros participantes com igual poder de influência sobre os preços de mercado,
além de um grande volume disponível de recursos.
De acordo com a segunda teoria, dado o nível total de capital necessário
para sustentar as atividades da empresa, a grande dúvida reside no fato de se
estabelecer uma razão capital de terceiros/capital próprio que maximize o valor da
companhia. Se débito em excesso poderia destruir valor causando risco financeiro e
pouco investimento, débito reduzido, pelo menos nas grandes e amadurecidas
empresas, poderia levar ao excesso de investimento e, portanto, a baixos retornos de
capital.
Na verdade, não se pode afirmar que esta teoria entra em choque com a
teoria de M&M, já que as duas partem de premissas distintas em relação às
características do mercado. Na teoria de M&M, a afirmação de irrelevância da
proporção entre as formas de financiamento deixa de existir a partir do momento em
que são consideradas as ineficiências do mercado.
A Teoria de Modigliani e Miller, abordada por Ross (1995), menciona o
efeito do benefício fiscal no valor da empresa, dando preferência à emissão de dívida.
Mas não considera o pagamento de impostos, como pessoa física, pelos investidores
sobre os juros recebidos. Adicionalmente a este fato, os investidores que recebem
rendimentos de ações na forma de ganhos de capital seriam taxados a uma alíquota
2 Conhecidos também como mercados financeiros em concorrência perfeita
14
menor. Com isso, os credores devem procurar compensações pelo aumento de
impostos devidos, na forma de pessoa física, elevando o custo da dívida corporativa.
Dentro da linha de pensamento defendida na segunda teoria, Myers (apud
Barclay, 1999) explica alguns pontos da Teoria da Ordem de Captação (pecking order
theory) no seu texto, onde sugere que a estrutura de capital seria o resultado
cumulativo de decisões financeiras individuais, nas quais os gestores seguem uma
certa “hierarquia” financeira. Segundo o autor, fontes de financiamento interno, como
os lucros retidos, seriam preferidas em relação às fontes de financiamento externo.
Neste caso, os gestores não estão preocupados com uma estrutura ótima de capital,
eles simplesmente escolhem o “caminho de menor resistência”, decidindo o que
parece ser o meio mais barato de financiamento.
Alguns autores afirmam que a escolha de uma estrutura ótima de capital
está intimamente ligada ao seu respectivo “custo financeiro”. Barclay (1999), por
exemplo, diz que o custo financeiro surge na medida em que as empresas mais
endividadas tendem a deixar passar oportunidades de investimento, especialmente
quando deparadas com a propensão do risco default. Em alguns casos os gestores
não só prorrogam os investimentos em novos projetos, mas fazem também cortes em
pesquisa e desenvolvimento, manutenção, propaganda, treinamento, reduzindo
futuros lucros.
Mas a existência de uma considerável fração de capital de terceiros faz
com que os gestores controlem os excessos em investimentos. Isto porque, como diz
Jensen (apud Barclay, 1999), grandes empresas de capital aberto geram substanciais
fluxos de caixa, que não poderiam ser reinvestidos de forma lucrativa na empresa, e
estratégias de uso destes excedentes, como diversificar através de aquisições em
outros negócios diferentes do negócio principal, podem reduzir o valor da empresa.
Os chamados custos de informação existem devido ao fato de executivos
corporativos possuírem melhores informações sobre o valor das companhias do que
os investidores externos. Isso gera duas estratégias distintas, mas relacionadas com a
teoria que defende a relevância das formas de financiamento, que são a da
Sinalização e da Ordem de Captação (pecking order theory, já mencionada
anteriormente). A Teoria da Sinalização advoga que o aumento da dívida tem se
mostrado como um dispositivo eficiente de sinalização dos gestores aos investidores
sobre novos e bons negócios na empresa. A dívida obriga a empresa a se preocupar
com um pagamento fixo durante o empréstimo, pois se não forem pagos ela correrá o
15
risco de falência, o que não ocorre com os dividendos, que costumam ser
discricionários. No intuito de minimizar os custos de informação ao emitir títulos, a
empresa tenderia a emitir dívida se ela estiver com seu valor de mercado abaixo do
preço justo, e a emitir ação se ela estiver sobrevalorizada.
Barclay (1999) menciona dois tipos básicos de modelos que descrevem o
comportamento das empresas em relação à estrutura de capital. O primeiro são os
chamados Modelos de Relação Estática onde a empresa mantém como meta um nível
de endividamento que maximiza o seu valor, ao minimizar o custo das imperfeições do
mercado. O segundo tipo se baseia na Teoria da Assimetria de Informações, onde as
empresas estão mal avaliadas pelo mercado dado que os administradores têm
informações que o mercado não possui sobre novos projetos.
Por isso, os dirigentes das empresas sempre evitarão emitir ações, já que
o mercado iria desvalorizá-las (talvez baseado na idéia proposta pela Teoria da
Sinalização), preferindo outras formas de captação de recursos, seguindo a hipótese
da Ordem de Captação. No exterior, alguns estudos revelaram que esta hipótese
explica melhor o comportamento dos gestores. Entretanto, ainda segundo Barclay
(1999), os métodos empíricos praticados em finanças corporativas não seriam tão
sofisticados quanto os de mercado de capitais, por diversos motivos. Primeiro, os
modelos de decisão de estrutura de capital são menos precisos que os de precificação
de ativos, pois as teorias existentes fornecem premissas qualitativas e direcionais.
Segundo, as teorias não são mutuamente exclusivas. De fato, impostos, custos de
falência e custos de informação cumprem simultaneamente, apesar de defendidos por
teorias distintas, um importante papel na determinação de uma estrutura ótima.
Terceiro, muitas das variáveis que afetam a estrutura ótima são difíceis de serem
mensuradas. Por exemplo, a Teoria da Sinalização sugere que as informações
privadas dos gestores influenciam as decisões financeiras, mas não há um meio fácil
de medi-las.
A estrutura de capital das empresas brasileiras deve ser estudada sob
alguns aspectos peculiares das fontes existentes de financiamento. Devido à baixa
lucratividade de grande parte das empresas brasileiras no início dos anos 90, o saldo
da conta contábil Lucros Retidos não apresentou valores suficientes para permitir
vultosos investimentos, segundo Eid Júnior (1996). Simultaneamente, o Banco
Nacional de Desenvolvimento (BNDES) oferece uma atrativa fonte de recursos
denominada FINAME. Por estes fatores, é bem possível que as práticas existentes
16
entre os dirigentes de empresas nacionais apresentem um certo viés em relação às
teorias normalmente aplicadas no mercado externo, na opinião do autor.
Na pesquisa realizada por Eid Júnior no mercado brasileiro, onde foram
consultadas por meio de questionário 1126 empresas, dos mais variados setores e
tamanhos, sendo aproximadamente 50% delas sociedades anônimas, 46% limitadas e
o restante associações, fundações e outros tipos de organizações, verificou-se que
47% das empresas pesquisadas responderam que se utilizam das oportunidades de
mercado e 40% obedecem uma hierarquia de captação predeterminada. O autor
conclui, de posse dos dados exibidos, que grande parte das empresas, ou seja, o
grupo que corresponde aos 47%, busca fontes de recursos mais vantajosas no
momento. A resposta dada pelo segundo grupo, aquele que engloba 40% das
empresas pesquisadas, seria baseada na Teoria da Assimetria, devido ao
desequilíbrio de informações. Nela as empresas buscariam primeiro os lucros retidos,
depois a emissão de débito, e daí a emissão de ações ordinárias. A emissão de ações,
apenas em último caso, baseia-se na idéia de que os gestores da empresa têm
informações não possuídas pelo mercado sobre o futuro desempenho da empresa e,
se estas informações indicarem um desempenho superior ao esperado pelo mercado,
as ações da empresa estarão sempre subavaliadas, não existindo, portanto,
motivação para emissão de novas ações, segundo Eid Júnior (1996).
Computando-se a amostra utilizada pelo autor, as empresas apontaram
como fonte de financiamento, em ordem decrescente de preferência, os empréstimos
bancários, apesar da alta taxa de juros praticada no período, as ações ordinárias e só
depois os lucros retidos. Talvez a atitude de se utilizar pouco os lucros retidos para
financiar as atividades se deva à baixa lucratividade das empresas brasileiras nos
últimos anos e à existência de fundos subsidiados de financiamento como o FINAME.
Isto inverteu a ordem de preferência prevista na Teoria da Assimetria.
Ainda segundo a pesquisa, 51% das empresas usam o WACC3 com
valores de mercado, o que é preconizado pela teoria de finanças, 14% calculam o
WACC com base em valores contábeis, 9% não calculam e 25% usam a fonte de
recursos disponível no momento. Na determinação do custo de capital próprio, 45%
usam o CAPM e 38% usam o preço/lucro.
As empresas que não são sociedades anônimas seguem uma hierarquia
predeterminada em sua maioria (52%), as companhias S.A. buscam os recursos mais
3 WACC – Sigla para Custo Médio Ponderado de Capital, em inglês.
17
atraentes no momento. As S.A. de capital aberto preferem a emissão de ações
ordinárias, contra os empréstimos bancários das S.A. de capital fechado. De acordo
com o autor, partindo dos resultados apontados nessa pesquisa, pode-se imaginar que
as empresas estariam dispostas a emitir títulos internacionais se, e somente se, fosse
constatada uma redução do custo de obtenção de recursos.
As teorias vistas nesta parte do trabalho, aliadas a algumas conclusões da
pesquisa feita por Eid Júnior (1996), dão algumas indicações sobre o comportamento
dos gestores brasileiros no que se refere à emissão de ações. Agora, será discutido a
Hipótese de Segmentação, que pode ser vista como uma motivação ou explicação
para emissões de ações no mercado externo.
II.2.2 – Segmentação, Integração e Liberalização de Mercados Financeiros:
Dentre as diversas teorias que explicariam as atuações dos executivos
corporativos com relação à captação de recursos mais baratos para a companhia,
grande parte já apontada na seção anterior, a que fundamentaria e justificaria a
estratégia de redução do custo de capital por meio de emissão internacional de títulos,
entre eles o próprio ADR, é a Teoria de Segmentação e Integração de Mercados
Financeiros, que será abordada nesta seção.
A discussão sobre a liberalização dos mercados financeiros assumiu
importância adicional à luz dos acontecimentos da crise asiática, mostrando as
diferenças ideológicas entre os proponentes e oponentes da liberalização. Sobre a
forma de se executar a liberalização, Stulz (1997) argumenta que as propostas são
ainda bastante nebulosas, talvez refletindo o constante debate sobre o assunto. Não
obstante, parece haver consenso entre os favoráveis à integração dos mercados
financeiros de que uma liberalização cadenciada e cautelosa poderia minimizar os
riscos associados à abertura de um mercado que não esteja totalmente pronto a tal
façanha. Feito deste modo, o processo de internacionalização das fontes de recursos
pode permitir o acesso a menores custos de capital por parte das companhias locais.
Nas últimas décadas, segundo Stulz (1997), viu-se no mercado
internacional de capitais um gradual desmantelamento das restrições de fluxos de
capital originárias das duas grandes guerras. No final da segunda guerra, os mercados
de capitais estavam completamente segmentados. Em adição aos altos impostos e
aos custos de transação, houve restrições explícitas à propriedade estrangeira e à
mobilidade de capitais. Os investimentos externos eram feitos sob a forma de fluxos
oficiais de capitais. Algumas destas restrições acabaram logo que as moedas
18
tornaram-se conversíveis. Stulz (1997) advoga que um país não pode tirar completo
proveito dos benefícios do livre comércio em produtos sem que haja mobilidade de
capital. Ele defende que a total liberalização permite que o residente se incumba de
uma menor parcela de risco associado à produção doméstica.
Nas seções II.2.2.1 e II.2.2.2 serão revistos os conceitos de segmentação
e integração de mercados financeiros e sua relação com a emissão de ADRs, que são
um dos instrumentos mais utilizados para se reduzir o custo de capital, segundo Serra
(1997). Na seção II.2.2.3 é apresentada a idéia da sinalização aos investidores no
caso de dupla-listagens.
II.2.2.1 Hipótese de Segmentação:
Eiteman (1998) define segmentação como uma imperfeição existente no
mercado financeiro que permite às empresas reduzir o custo de obtenção de capital
buscando recursos fora do mercado interno, melhorando a liquidez de seus títulos. Um
mercado é segmentado se a taxa de retorno exigida nos títulos difere das taxas de
retorno exigidas em títulos, com risco igual aos primeiros, de outros mercados.
Serra (1997) define integração de mercados de capitais como uma
situação onde os investidores têm o mesmo retorno ajustado ao risco em instrumentos
financeiros similares, em diferentes mercados locais. Para a autora, num mercado
totalmente integrado apenas fatores de risco sistemático são precificados e o preço do
risco é o mesmo no mundo inteiro. No caso de um mercado totalmente segmentado,
entretanto, apenas o risco associado a fatores locais é precificado e as recompensas
ao risco não são as mesmas.
O meio mais utilizado pelas empresas de países emergentes para tentar
reduzir seu custo de capital próprio é através das chamadas dupla-listagens, o que
significa que suas ações são listadas em duas bolsas, sendo uma local e outra no
exterior, sendo denominadas GDRs ou ADRs neste último mercado. Elas têm a
característica de relaxar as restrições de capital das empresas de mercados
emergentes.
Serra (1997) estudou os retornos dos papéis de uma amostra composta de
70 empresas de 10 países emergentes que tenham listado na NYSE, NASDAQ ou
SEAQ-I no período de 1991-1995. Os resultados mostram um retorno positivo anormal
antes da listagem e um significante declínio nos dias posteriores ao evento. A autora
explica a redução do retorno logo após a listagem afirmando que se os mercados são
19
segmentados anteriormente à dupla-listagem, então esta facilitaria a redução da
segmentação ao permitir uma melhor divisão de risco entre os investidores.
Mas, ainda segundo Serra (1997), a mudança nos retornos de uma
empresa que efetua a dupla-listagem pode estar relacionada a outros fatores que não
a segmentação. Uma listagem pública em bolsa de renome internacional aumenta o
reconhecimento do investidor, conforme já mencionado em outros trabalhos, e
melhora a liquidez dos papéis, o que ocasiona um achatamento do bid-ask spread. E
qualquer um desses efeitos pode induzir a uma menor taxa de retorno.
Alternativamente a esse pensamento, os retornos pós-lançamento podem ser baixos
porque gestores de pequenas empresas inscrevem-se para uma dupla-listagem
quando as mesmas tenham tido uma boa performance recentemente.
Para Eiteman (1998), a segmentação é causada por restrições impostas
pelo governo local e pela própria percepção dos investidores. As mais importantes
imperfeições são:
- Barreiras ao fluxo de informação: diferenças de idioma, princípios
contábeis e qualidade das informações disponibilizadas pelas empresas.
- Custos de transação: impostos, comissões de corretagem podem
rapidamente transferir fundos para outros mercados menos onerosos.
- Risco cambial: uma taxa de câmbio extremamente volátil não é capaz de
atrair investidores de longo prazo.
- Viés inerente a um mercado pequeno: a pouca liquidez desses mercados
impede a negociação de títulos sem perda de valor.
- Risco político: constantes intervenções do governo no mercado local
causam medo nos investidores estrangeiros.
II.2.2.2 Efeito da Liberalização no Custo de Capital e na Volatilidade:
Conforme já discutido anteriormente, o custo médio de capital é função
direta dos retornos exigidos pelos investidores. Mas, a determinação de uma medida
efetiva do retorno esperado pelo investidor não é tarefa fácil, sendo agravada no caso
de períodos com liberalização gradual em mercados emergentes. A idéia de utilizar os
retornos passados para tentar prever os futuros não seria válida porque a própria
liberalização muda a situação. Na opinião de Stulz (1997) os retornos anteriores à
20
liberalização costumam ser altos, conforme já visto na seção anterior, devido
primordialmente a dois fatores: primeiro porque o prêmio de risco é alto antes da
liberalização, dado que os investidores locais teriam mais papéis à disposição do que
no caso da ausência de segmentação; e segundo, porque a liberalização induz a
valorização das ações, na medida que o custo de capital cai.
Uma segunda idéia para se medir o novo retorno esperado pelo investidor
após a liberalização, que servirá de proxy para o custo de capital para a companhia
emissora, assume que o risco das papéis passará a ser precificado pelos mercados
globais. Para isso, deve-se assumir um modelo de como o risco é mensurado nos
mercados já liberalizados.
Entretanto, como o processo de liberalização costuma ser lento, Stulz
menciona que o estabelecimento de um forma que aborde as duas idéias propostas
será mais próxima do real custo de capital.
Há uma vasta literatura abordando o comportamento da volatilidade dos
papéis e dos mercados emergentes como um todo, na ocasião da liberalização. Kim e
Singal (1993) consideram mudanças na volatilidade em torno das liberalizações para
uma amostra de 16 mercados emergentes. Os autores encontraram que a volatilidade
para os doze meses seguidos à liberalização não é significativamente diferente dos
doze meses anteriores à ela, mas cai após esse tempo. Encontraram aumento da
volatilidade na Argentina, Chile e México.
Bekaert e Harvey (1997b) montaram uma amostra de 20 mercados
emergentes e examinaram os retornos das ações antes e depois da liberalização
(emissão de ADRs) e verificaram que há uma diminuição da volatilidade.
Kim e Singal (2000) examinam o efeito da liberalização nos retornos das
ações, na volatilidade e na hipótese do caminho aleatório, para verificação de
eficiência, em 18 países relacionados no Emerging Markets Data Base do IFC. A
análise dos retornos foi baseada na determinação dos retornos em excesso, que
expressam a diferença entre o índice do mercado local, em dólares4, e a t-bill de 3
meses. O retorno médio em excesso variou entre 0,12 % e 4,32% mensais, como
pode ser visto no Quadro 1. Dado que as ações americanas têm, historicamente, um
retorno mensal em excesso de 0.5%, os autores verificaram que muitos dos países
emergentes dão um retorno maior, conforme mostrado na tabela abaixo, o que seria
4 conforme reportado pelo IFC
21
consistente com o pensamento “popular”, segundo os autores. O último mês de
cálculo dos retornos foi setembro de 1996.
O IFC usa um subgrupo de ações negociadas no mercado emergente, de
acordo com Harvey (1995), e são selecionadas para inclusão no índice local de acordo
com tamanho, liquidez e indústria. O índice representa 60% da capitalização do
mercado local e 60% do volume negociado. O índice não inclui ações cujo emissor
tenha seu controle central no país mas são listadas somente no mercado externo. Se
diversas ações empatarem nos critérios anteriores (tamanho e liquidez), o IFC
seleciona as ações que representam indústrias que não estão bem representadas no
índice.
O retorno sobre os papéis foi maior logo após a abertura no Brasil, Colômbia,
Grécia, Paquistão, Filipinas, Turquia, Venezuela e Zimbábue. Este aumento se deve
ao aumento no preço das ações devido à demanda adicional criada pelos investidores
estrangeiros. O estudo abrangeu 5 anos antes e 5 anos após a liberalização, no intuito
de tentar capturar todos os efeitos da abertura.
QUADRO 1 – Retornos Médios Mensais de Ações de Mercados Emergentes
calculados por Kim e Singal (2000).
Retornos em excesso em dólares
País Data inicial dos
dados mensais
Número de
Meses Média Desvio-padrão
Argentina Jan 1976 249 4,32% 27,51%
Brasil Jan 1976 249 1,52% 16,48%
Chile Jan 1976 249 2,23% 10,83%
Colômbia Jan 1985 141 2,34% 8,87%
México Jan 1976 249 1,52% 12,62%
Fonte: Singal (2000)
22
Analisando os anos subsequentes à liberalização, Kim e Singal verificaram
uma significante redução nos retornos mensais, o que reforça a hipótese de que as
companhias terão acesso a custo menores de capital devido à entrada dos
investidores estrangeiros. Adicionalmente, não foi constatado aumento da volatilidade
após a abertura dos mercados. Eles testaram também a hipótese de random walk e
verificaram que os mercados se tornaram mais eficientes, como p. ex. o Brasil, a
Colômbia e o México.
A respeito de estudos anteriores sobre as evidências do evento ADR no
custo de capital, Faria (2000) apresenta uma relação mais abrangente, abordando
maiores detalhes sobre tais pesquisas.
II.2.2.3 A Idéia da Dupla-Listagem como Forma de Sinalização:
Reese (2000) verifica a hipótese de que empresas não americanas
listariam títulos nos EUA para sinalizar uma intenção de melhorar a proteção aos
minoritários. Empresas cujos países de origem empregam o chamado Direito Francês,
que apresenta relativamente poucas proteções aos acionistas minoritários, são mais
propensas a listar em uma bolsa mais organizada do que empresas originárias de
países que empregam o Direito Inglês.
Tais evidências são consistentes com a idéia de que as empresas regidas
pelo Direito Francês irão tentar aumentar as proteções aos minoritários ao listar em
mercados mais organizados como o americano. O autor encontra uma associação
entre a proteção dada ao minoritário no país de origem e a localização da oferta de
títulos (nos EUA ou não), sendo que as ofertas de títulos, no mercado americano, de
empresas não americanas provém de países com poucas proteções aos minoritários.
Ele afirma também que nos países europeus (com exceção do Reino Unido) a
proteção aos minoritários não é tão boa quanto a dada nos países saxões, como
Estados Unidos e Reino Unido.
Reese menciona que uma parte implícita nos contratos financeiros, mas
pouco reconhecida, é o efeito do sistema jurídico vigente nos direitos e obrigações das
partes contratantes. E, obviamente, em sistemas pouco preocupados com proteções a
qualquer uma das partes vê-se a cobrança desta ausência na forma mais cabível ao
caso: o aumento da remuneração ou do retorno exigido pela parte prejudicada. A
qualidade das proteções legais afetam a capacidade das partes em expropriar
recursos da outra ex post, e, portanto, influenciariam os contratos que serão avaliados
23
ex ante. Diferenças nesses instrumentos legais afetariam os contratos financeiros,
segundo o autor.
Em vista disso, algumas empresas estariam propensas a optar por se
submeterem a determinadas obrigações que promovam uma melhora das proteções
aos acionistas minoritários, no caso de não serem oriundas de países cujo sistema
legal não as exija de modo satisfatório, na opinião de Reese (2000). Esta medida
mostraria aos acionistas o real interesse da empresa em garantir seus direitos,
podendo levar a uma sensível redução do retorno exigido. Uma forma de se submeter
a essas restrições legais é, justamente, listando papéis em mercados mais exigentes,
como o americano.
Como exemplo das exigências do SEC que vão bem além das
normalmente vistas em outros países, temos (Coffee, 1999, apud Reese):
A Seção 13(d) do Exchange Act de 1934 exige que qualquer grupo ou
pessoa que detenha previamente menos que 5% do patrimônio líquido de uma
corporação passe a submeter um relatório dentro de cinco dias quando a marca dos
5% for ultrapassada. Este valor é bem menor que os 10% exigidos pela Directive
Transparency da Comunidade Européia, e tem claramente um grande impacto sobre
as estratégias de controle acionário e suas implicações aos acionistas minoritários.
De acordo com a Seção 14(d) do referido ato do SEC, todas as ofertas
de compra feitas a corporações, registradas no SEC, devem obedecer às regras de
disclosure e aos procedimentos operacionais estipulados. Tais regras se aplicariam se
alguma empresa européia, por exemplo, fizesse uma oferta de compra a uma segunda
empresa que possuísse ADRs listadas nas bolsas americanas, mesmo se tais ADRs
totalizassem menos de 1% das ações em circulação. Tal medida garante o direito de o
acionista americano participar desta operação e receber o melhor preço pago a
qualquer outro acionista.
As empresas que listam no mercado americano estão sujeitas à maioria
das regras da bolsa no que concerne à governância corporativa.
De acordo com a Seção 13(e) ainda do Exchange Act, o próprio SEC se
encarrega de regulamentar o tratamento dado aos minoritários nas transações
privadas. O impacto disso, segundo Coffee (apud Reese), é impedir que acionistas
majoritários pressionem os minoritários oferecendo preços baixos.
24
De acordo com o Foreign Corrupt Practices Act todas as companhias
registradas nos EUA devem manter livros e registros que reflitam as suas transações.
O artigo 10(b) dá o direito ao acionista de processar a companhia por perdas devidas
a balanços ou outras declarações fraudulentas feitas por ela.
Mesmo que tais proteções não se apliquem diretamente aos minoritários
do países de origem da companhia, o fato de a companhia estar sujeita a tais regras
pode trazer benefícios aos investidores locais, como a maior transparência na
divulgação de demonstrativos de resultado, por exemplo. Isto poderá fazer com que o
valor da ação aumente no mercado local.
Se a empresa tem por objetivo emitir ADR para reduzir seu custo de
capital, é evidente que ela teria interesse em obter vantagem da valorização dos seus
papéis logo após a emissão. Portanto é de se esperar que o número e o volume de
ofertas públicas de títulos aumente após a dupla-listagem. Os resultados apontados
por Reese indicam que há grande evidência de ofertas públicas após as listagens.
Empresas sob o Direito Francês realizaram a maioria das novas emissões fora dos
Estados Unidos após a dupla-listagem, segundo Reese (2000).
Neste ponto do trabalho já podem ser notadas algumas concordâncias na
literatura visitada sobre os objetivos das emissões internacionais. Com base nas
teorias que justificam a emissão de ações, vistas na seção II.2.1, e na Teoria de
Segmentação, analisada na seção II.2.2, foi possível constatar algumas justificativas
para a dupla-listagem. Contudo, apesar de ter sido utilizado para mensuração das
conseqüências da internacionalização da estrutura de capital somente o evento
emissão de ADRs, estão listados na seção II.3 os instrumentos mais abordados na
literatura de finanças.
25
II.3 - INSTRUMENTOS INTERNACIONAIS DE CAPTAÇÃO:
Com base na teoria de custo de capital vista na seção II.2 a estratégia de
diminuição deste custo por meio da internacionalização da estrutura de capital passa
por diferentes instrumentos financeiros de captação externa, que estão descritos de
forma suscinta a seguir. Na seqüência serão explicados os principais títulos
internacionais de dívida e de capital acionário.
II.3.1 Commercial Paper:
É uma nota promissória de curto prazo, normalmente não lastreada, que é
emitida no mercado aberto e representa uma obrigação da companhia emissora. Esta
forma de captação é uma alternativa normalmente mais barata aos empréstimos
bancários para grandes companhias, financeiras ou não, com bons ratings de crédito.
O próposito original do commercial paper era fornecer fundos de curto
prazo para suprir necessidades de capital de giro. Nos anos 80, a empresas
começaram a utilizar esta forma de captação como uma espécie de ponte de
financiamento. Isto ocorria quando uma corporação, objetivando emitir títulos de longo
prazo, não encontrasse o mercado de capitais muito favorável num determinado
momento. Daí, os fundos captados por meio de commercial paper eram utilizados até
que os títulos de longo prazo fossem vendidos normalmente.
Entre 1975 e 1980 nos Estados Unidos, o spread entre a LIBOR de 30
dias, usada como medida para o custo de empréstimo para grandes companhias
(conhecidas como high qualities), e as taxas exigidas no commercial paper variou
entre 0 e 60 pontos-base, a favor das emissões.
Nos Estados Unidos, o vencimento dos papéis não ultrapassa 270 dias, e
o mais comum é que o prazo seja menor do que 50 dias. Isto ocorre porque o
Securities Act de 1933 obriga que emissões com prazo maior que 270 dias sejam
registradas no SEC, o que acarreta em maior custo.
Normalmente, para resgatar os papéis já vencidos, as empresas realizam
novas emissões de commercial paper. Para eliminar o risco de rolagem da dívida, que
ocorre quando a companhia não consegue emitir novos papéis dentro do vencimento,
o commercial paper é lastreado por linhas de crédito bancárias.
26
No caso das empresas com classificações de risco default não tão boas
quanto as maiores empresas é usual que se exija alguma garantia. Elas podem obter
um apoio de crédito de uma grande corporação com bom rating, chamado de credit-
supported commercial paper, ou lastrear as emissões com ativos de boa qualidade,
este último tipo chamado de asset-backed commercial paper.
A nota promissória emitida por uma companhia estrangeira nos Estados
Unidos é chamada de Yankee commercial paper. O eurocommercial paper é emitido
fora da jurisdição da moeda de denominação, a maturidade pode ser maior que 270
dias, como no caso dos papéis americanos, e é disponibilizado no mercado através de
dealers.
O mercado secundário é praticamente inexistente. O investidor típico
costuma adotar a estratégia buy-and-hold até a maturidade, já que ele pode comprar o
papel com o prazo de vencimento desejado diretamente com o emissor.
II.3.2 High-Yield:
Também chamado de junk bond, é um título de dívida corporativo de longo
prazo com rating pior do que os triple B. Normalmente são classificados como
“investment grade” à época de sua emissão, mas acabam caindo de rating (para
“noninvestment grade”), ou já são classificados como “noninvestment grade” no
momento da emissão. Segundo Modigliani (1996), 14% dos high-yields emitidos nos
Estados Unidos em 1992 tiveram seu rating piorado após a emissão por causa das
LBOs (leveraged buyouts) e das recapitalizações, 16% tiveram seu rating piorado por
outros motivos (os chamados fallen angels) e 70% já eram classificados como
“noninvestment grade” no momento da emissão.
Antes do desenvolvimento do mercado de high-yield, as companhias
americanas que não podiam emitir títulos no mercado de dívida contraiam
empréstimos de instituições financeiras a curto e no máximo a médio prazo ou
estavam simplesmente fora das linhas de crédito. Com o advento do high-yield o risco
de crédito deixa de ser das instituições financeiras e, conseqüentemente de toda a
população americana involuntariamente, devido ao seguro federal de depósito5, e
passa a ser do público investidor.
5 para maiores detalhes ver Modigliani (1996)
27
A segunda vantagem é o fato de a maioria dos empréstimos bancários
serem com taxa flutuante e no máximo a médio prazo. Com os high-yields a taxa é fixa
e o prazo pode ser mais longo.
O mercado secundário para esses títulos são os normalmente utilizados
para negociação de ações, o de bolsa e o de balcão (OTC). Há também a
possibilidade de private placement, o que desobriga o registro no SEC, de acordo com
a regra 144a que permite a negociação direta com os Qualified Institutional Buyers.
II.3.3 Eurobond:
O mercado externo é comumente chamado de Euromarket. Inclui títulos
com as seguintes características: são subscritos por uma instituição financeira
internacional, no momento da emissão são oferecidos simultaneamente aos
investidores em vários países, com exceção do país de origem da companhia e não
precisam ser registrados.
Embora os eurobonds sejam registrados normalmente em bolsas locais, a
maior parte dos negócios é feita no mercado OTC.
O mercado de eurobonds é caracterizado por permitir uma melhor
adequação às necessidades particulares de emissores e investidores. Há os
chamados “plain vanilla”, com pagamento de cupons fixos. Por não terem lastro, só
são emitidos por corporações com rating elevado. Neste caso os cupons são pagos
anualmente.
Há também os eurobonds zero-coupon, os deferred-coupon, sem
pagamentos iniciais de cupons (normalmente entre 3 e 7 anos iniciais) e os step-up,
com pagamentos de cupons em taxas crescentes com o tempo6.
II.3.4 Outros Títulos de Dívida:
Como alternativa à emissão de títulos como ADRs, eurobonds, commercial
papers ou high yields, as empresas também podem obter fundos através de um
empréstimo bancário feito com um ou com um grupo de bancos, este último
denominado empréstimo sindicalizado.
6 Para maiores detalhes veja Modilgiani (1996)
28
Um instrumento de débito também utilizado pelas corporações, com a
característica de ser oferecido continuamente aos investidores, é o medium-term note,
e são registrados no SEC de acordo com a regra 415.
Pode ser feita também a securitização de ativos, onde a companhia coloca
um grupo de ativos como garantia na emissão de títulos (chamados de asset backed
securities7). A vantagem reside no fato de o investidor olhar para a qualidade dos
ativos postos em garantia e não necessariamente para o rating da empresa emissora.
Isto permite um menor custo de capital para corporações com más classificações de
rating.
II.3.5 Os FPIs:
Sobre as melhores formas de entrada de capital estrangeiro no mercado
local por meio de capital próprio, diversos autores mencionam as vantagens dos
chamados FPIs (portfolios internacionais de investimentos), onde investidores
estrangeiros aplicam dinheiro indiretamente nos mercados locais. Tais portfolios
possuem os atributos essenciais de divisão eficiente de riscos e matching de fluxos de
caixa, provendo a forma pura de capital de risco ao dividir riscos específicos da
empresa, do país e também os riscos mundiais entre aplicadores e emissores de
títulos.
Os FPIs ajudam a melhorar o acesso às bolsas de valores estrangeiras e a
reverter a fuga de capital. Eles impactam positivamente o crescimento econômico de
longo prazo através de suas contribuições ao melhor desenvolvimento do mercado
local. Tal desenvolvimento é permitido graças à demanda por informações mais claras
e detalhadas, à melhor regulamentação comercial, ao aumento da confiança do
investidor local e externo e à exigência de uma governância corporativa mais apurada.
Segundo Miler (1998), os riscos de investimento podem ser partilhados no caso dos
FPIs, o que não ocorre com os empréstimos bancários. Além disso, os FPIs tendem a
baixar o custo doméstico de capital, a melhorar avaliações de projetos e práticas de
gestão de risco.
Segundo Stulz, em 1996 os investidores aplicaram menos que um por
cento dos seus ativos em mercados emergentes, o que equivaleria na época a
aproximadamente U$ 120 bi.
7 Doravante denominados simplesmente como ABS
29
No Brasil, a partir de maio de 1991, os FPIs passaram a ser
regulamentados pela Resolução 1832 - Anexo IV da CVM, que permitia a instituições
estrangeiras serem proprietárias de no máximo 49% das ações ordinárias e 100% das
ações preferenciais. Foram estabelecidas mais algumas limitações, como a proibição
de aquisição de ações preferenciais da Petrobrás e de ações ordinárias dos bancos
nacionais.
II.3.6 O Mercado de ADRs:
O ADR (American Depositary Receipt) é um dos instrumentos de captação
de recursos internacionais, por meio de equity, mais conhecidos entre as companhias
de mercados emergentes, interessadas em buscar novas fontes de capital nos
Estados Unidos. Os ADRs negociados fora do mercado americanos são chamados de
GDRs (Global Depositary Receipts), e foram criados em 1927 por J.P. Morgan como
uma medida para que os investidores americanos pudessem participar da bolsa de
valores de Londres.
É um certificado negociável emitido por um banco depositário de um título
não americano. As cotas de títulos estabelecidas neste certificado são mantidas, pelo
custodiante do depositário, fora da negociação no mercado originário da empresa não
americana. São registradas no SEC americano e passam a ser negociados como
qualquer outro título americano, tendo sua cotação e seus dividendos expressos em
dólar.
Na última década, o número de programas de dupla-listagem (com ADRs)
aumentou vertiginosamente no mercado norte-americano, segundo Miller (1999). Até o
final de 1994, mais de 800 empresas patrocinaram programas de ADRs,
representando um aumento de 756% desde 1986. Só em 1994 foram lançados 289
novos ADRs de 44 países, sendo que 209 empresas não-americanas que
patrocinaram os programas são de países emergentes, perfazendo 73% do total de
patrocinadores.
Antigamente os programas de DRs eram iniciados com a requisição dos
investidores, sem a autorização da companhia. Estes programas “não-patrocinados”
podiam ter múltiplos agentes que faziam a inscrição, transferência e pagamento dos
papéis. Nos anos 50, diversas empresas de mineração australianas e sul-africanas
resolveram patrocinar programas de DRs, assinando contratos de exclusividade com
os respectivos depositários. Deste modo, as companhias exerciam um maior controle
sobre os DRs referentes as suas próprias ações. Só a partir de 1983 o SEC passou a
30
exigir que todos os novos programas de ADR deveriam ter a aprovação das empresas
para que fossem estabelecidos.
Estes papéis oferecem vantagens aos investidores americanos à procura
de diversificação dos seus portfolios, ao permitir investimentos em países que
possuem acesso restrito ao mercado primário como é o caso da Coréia. O banco
depositário é responsável pela distribuição dos demonstrativos financeiros aos
investidores. Além disso os programas forçam uma maior transparência da empresa,
de acordo com os princípios contábeis americanos.
O Quadro 2 resume as características principais dos programas de ADR
por mercado, princípios contábeis, registro no SEC, capital angariado, tempo para se
completar o processo e custos.
A forma mais barata de uma empresa emitir ADR é pelo programa de nível
I. Os ADRs de nível I são negociados no mercado de balcão americano e em algumas
bolsas fora dos Estados Unidos. Por preencher os requisitos de isenção 12g3-2(b) do
Exchange Act de 1934, a empresa não precisa obedecer às normas do US GAAP ou
ao completo disclosure exigido pela SEC. Miller afirma que 56% dos aproximadamente
1500 programas de ADRs são classificados como de nível I.
Os ADRs de nível II são negociados na NASDAQ, AMEX ou NYSE, e são
usados por empresas à procura de maior liquidez nos seus papéis e maior
reconhecimento por parte dos investidores, mas exigem maiores gastos. O custo
inicial de implementação deste programa excede US$1 milhão. Empresas que emitem
o nível II devem fazer a reconciliação contábil de acordo com as normas do GAAP,
divulgar demonstrativos trimestralmente e atender aos requisitos de listagem
particulares de cada bolsa em que são negociadas. Devido ao alto custo e aos
requisitos de divulgação mais severos, muitas empresas escolhem o nível I ao invés
dos demais programas.
Os ADRs se transformaram num dos mais populares instrumentos de
obtenção internacional de capital. Só em 1994, mais de US$20 bilhões foram obtidos
por meio das dupla-listagens, incluindo 77% de todo o capital obtido pelas empresas
localizadas nas economias emergentes.
31
QUADRO 2 - Características dos programas de DR negociados nos EUA
Nível I Nível II Nível III 144a
Bolsa Primária OTC „pink
sheets‟
NYSE, AMEX
ou NAsDAQ
NYSE, AMEX
ou NAsDAQ
PORTAL
Princípios
Contábeis
Padrões do
País de
Origem
US GAAP US GAAP Padrões do
País de Origem
Registro no SEC Isento Registro
completo
Registro
completo
Isento
Emissão de
Ações
Somente
Ações
existentes
(oferta pública)
Somente
Ações
existentes
(oferta pública)
Nova Emissão
(oferta pública)
Nova Emissão
(oferta privada)
Tempo de
processamento
10 semanas 10 semanas 14 semanas 16 dias
Custos U$25.000 U$200.000-
700.000
U$500.000-
U$2.000.000
U$250.000-
U$500.000
Das empresas não-americanas que emitem títulos nos EUA é exigido que divulguem
periodicamente seus demonstrativos sob as regras do Exchange Act de 1934, que
estabelece tal obrigatoriedade no caso de os papéis da companhia serem mantidos por
um número de pessoas maior que 500, das quais 300 ou mais residentes nos EUA.
Exige divulgação de demonstrativos trimestrais, de acordo com o relatório 20-F do US
Generaly Accepted Accounting Principles. Nível I e 144a são elegíveis para uma
isenção do tipo 12g3-2(b) desta exigência, e devem somente fornecer à SEC cópias
das informações prestadas pela companhia no seu país de origem. ADRs ofertadas de
forma privada também são elegíveis à isenção do tipo 12g3-2(b). Eles são negociados
entre os Qualified Institutional Buyers de acordo com a regra 144a da SEC.
Fonte: Global Offerings of Depositary Receipts, A Transaction Guide (The Bank of New
York, 1995) apud Miller (1999)
32
Os ADRs de nível III permitem emissão de novas ações por meio de oferta
pública na NASDAQ, AMEX ou NYSE. O emissor registra a oferta de acordo com o
Securities Act de 1933 e divulga demonstrativos de acordo com o Exchange Act de
1934. A empresa deve obedecer todos os requisitos de disclosure da SEC, além das
normas do GAAP, reportar trimestralmente, além é claro, de cumprir as exigências da
bolsa onde a negociação será feita. Os programas II e III exigem o cumprimento do
relatório 20-F, que é similar ao 10-K. Em junho de 1995, havia 329 programas de DRs
níveis II e III listados na NYSE, NASDAQ e AMEX. Em 1994, mais de 11 bi foram
obtidos via nível III, um aumento de 633% desde 1990.
Finalmente, os ADRs regra 144a (RADRs) são aqueles que permitem nova
emissão de ações via oferta privada. A regra 144a foi adotada pela SEC em abril de
1990 para aumentar a liquidez dos ADRs ofertados de modo privado permitindo que
os QIBs8 negociem entre si sem restrições de propriedade. A SEC define os QIBs
como instituições que administram pelo menos US$100 mi em títulos. Antes da regra
144a, os ADRs só podiam ser revendidos após três anos de propriedade. Atualmente,
os RADRs são negociadas no PORTAL, uma sistema com tela de negociação
automática desenvolvido pela NASD para permitir a negociação secundária dos títulos
144a. Apesar de tais medidas, o mercado de 144a ainda não tem liquidez, com a
maioria das negociações feitas nos mercados offshores desregulados. A maior
vantagem do 144a é que ele está isento das exigências do Exchange Act de 1934
podendo, portanto, ser usados para captar dinheiro sem obedecer às normas de
publicação de demonstrativos e de transparência de oferta pública americana. Em
1994, mais de US$8 bi foram obtido usando os ADRs 144a, um aumento de 980%
desde 1990.
De acordo com Reese (2000), enquanto a grande maioria prefere emitir
papéis no mercado americano por meio de ADRs, algumas empresas canadenses e
israelenses optam por emitir diretamente. Os requisitos de listagem e de divulgação de
documentos são os mesmos que no caso das ADRs, no resto os detentores do papéis
que não as ADRs não têm os mesmos benefícios.
Na seção II.4 será discutida a metodologia que servirá de ferramenta para
mensuração dos efeitos da emissão internacional, que é o estudo de eventos. Estão
listados nesta parte do trabalho os modelos de geração de retornos mais encontrados
na literatura pesquisada.
8 Qualified Institucional Buyer
33
II.4 ESTUDO DE EVENTOS:
Uma vez já discutidos os aspectos da teoria de custo de capital que
fundamenta a emissão internacional de títulos e os instrumentos de captação em
mercados externos, serão vistos na seção II.4 os fundamentos da metodologia mais
utilizada na mensuração de variações não só no custo de capital, mas também em
outros indicadores econômico-financeiros: o estudo de eventos.
Segundo Campbell (1997), esta metodologia é bastante empregada em
estudos na área de finanças porque permite certa flexibilidade não só em assuntos
relacionados a um determinado setor ou empresa como também em assuntos que
tenham maior abrangência macro-econômica. Alguns exemplos incluem fusões e
aquisições, anúncios de resultados de exercícios financeiros, de pagamento de
dividendos, anúncio de alguma variável macro-econômica, mudanças na legislação,
etc. Em grande parte das aplicações o foco do estudo está no efeito de algum evento
conhecido no preço de um ativo ou de um grupo de ativos financeiros.
O objetivo com o emprego desta metodologia nas pesquisas sobre custo
de capital é verificar variações significantes no valor da companhia emissora em um
período em torno da data de dupla-listagem. Neste período, denominado janela do
evento, presume-se que os retornos das ações da empresa emissora, negociadas na
bolsa local, tenham tido um componente não explicado por um dado modelo de
geração de retornos. Na seção II.4.1 estão descritos os principais modelos de geração
de retornos empregados em estudos de eventos.
Estes modelos são necessários para a determinação dos resíduos, ou
retornos anormais, na janela do evento. A identificação precisa das datas em que
ocorrem os eventos proporciona uma redução no tamanho da janela. Portanto, o
tamanho ideal da janela do evento depende de um eventual desdobramento da
informação relevante em uma série de anúncios, da freqüência de transações,
principalmente após o evento e do risco em se captar na janela em questão
movimentos anormais não provenientes da informação estudada.
II.4.1 Modelos de Geração de Retornos:
Conforme explicado anteriormente, no período que abrange um
determinado evento, denominado janela do evento, presume-se que os retornos das
ações das companhias abertas, negociadas na bolsa local, têm um componente não
34
explicado por um dado modelo de geração de retornos. Tal componente não
explicado, ou retorno anormal, pode ser determinado do seguinte modo:
t,iRAtt,it,i XRER
onde t,iRA , Ri,t e E(Ri,t) são, respectivamente, os retornos anormal, real e esperado do
título i na data t. Xt é a informação condicional do retorno esperado.
Pode-se utilizar um modelo de retorno médio constante, ou modelo de
média constante, onde o tt,i XRE seria constante e igual à média dos retornos do
título num dado período de tempo, como é mostrado na equação abaixo:
it,it,i RRA
Já o modelo de retornos ajustados ao mercado empregado por Lerner (1999),
e adotado também no presente trabalho, admite que o retorno anormal ou excessivo é
representado pela diferença entre o retorno da ação i na data t e o retorno baseado
em um índice de mercado na mesma data:
t,mt,it,i RRRA
O modelo de mercado também é bastante empregado na determinação do
retorno anormal. Supondo normalidade dos retornos de um ativo i, temos:
t,it,miit,i RR
0E t,i
2
t,i iVar
onde Ri,t e Rm,t são, respectivamente, os retornos do título i na data t e da carteria de
mercado na mesma data t. O termo i,t representa o resíduo aleatório com valor
esperado nulo. Os termos i, i, e 2
i são os parâmetros do modelo.
Segundo Campbell (1997), o modelo de mercado representa uma melhoria
importante em relação ao modelo do retorno médio constante, na medida em que o
primeiro, ao remover a porção do retorno que é relacionada à variação do retorno de
mercado, induz a uma redução da variância do retorno anormal. Para o autor, tal fato
pode melhorar a sensibilidade da metodologia em captar alterações no valor das
35
companhias provocadas por eventos isolados. O benefício oriundo do uso do modelo
de mercado depende do R2 da regressão. Quanto maior o coeficiente de determinação
R2, maior será a redução da variância do retorno anormal, como pode ser visto na
equação a seguir:
SQT
SQE1R2
onde SQT é a soma dos quadrados dos desvios da variável dependente Ri,t em
relação ao retorno médio no período, não sendo influenciado, portanto pela escolha do
modelo de regressão. O termo SQE representa a soma dos quadrados dos resíduos
da regressão tendo com variável independente o retorno da carteira de mercado Rm,t.
A redução do termo SQE indica redução da variância dos retornos anormais, já que:
2T
SQE2
i
onde T é o tamanho da amostra.
O modelo de mercado apresentado é um modelo de um fator. Pode-se
incluir um segundo fator no intuito de se reduzir a variância dos resíduos. Por exemplo,
ao se trabalhar com uma amostra composta de empresas pertencentes a uma única
indústria, o segundo fator a ser incluído seria um índice do setor. Neste modelo de
dois fatores não só a variância do retorno anormal poderia ser significativamente
reduzida, mas também o retorno anormal assumiria valores menores em módulo ao
longo do tempo. Entretanto, se for mantido o modelo de um fator, a variância dos
retornos anormais será maior, mas também a magnitude dos retornos anormais será
elevada, mantendo-se praticamente constante o coeficiente de variação dos retornos
anormais. Portanto, a estatística teste dos retornos anormais não sofreria grande
influência com tal ampliação do modelo. Tal idéia é defendida por Campbell (1997),
que comenta no seu livro que a redução da variância dos resíduos não costuma ser
significativa.
Além de ser plenamente utilizado em estudos na área de Finanças, o
modelo de mercado de um fator também é tomado como base para o desenvolvimento
de dois outros modelos que levam em consideração uma eventual baixa freqüência de
transações dos papéis que compõem a amostra, que são o modelo de Scholes e
Williams e o modelo de Dimson.
36
O modelo proposto por Scholes e Williams (1977), que modificaram o
modelo de mercado descrito anteriormente, e utilizado em estudo de eventos
anteriores, como, p.ex. Costa et al. (1998), leva em consideração a ocorrência de
dados não sincronizados no período de estudo. Ele admite a influência dos retornos do
índice de mercado defasados (t-1) e adiantados (t+1) no retorno de um dado título no
dia t.
Segundo Scholes e Williams (1977), o fato de se utilizar dados diários na
determinação do beta do modelo de mercado induz a um erro econométrico. Muitos
títulos listados em bolsa têm baixa freqüência de negociação, o que dificulta a
determinação dos retornos em intervalos de tempo constantes. Tal impedimento
ocasiona um viés no cálculo dos coeficientes do modelo de mercado.
O modelo dos coeficientes agregados de Dimson é semelhante ao método
de S&W. Dimson, apud Costa Jr. et al. (1993), sugere uma regressão linear múltipla
tendo como variáveis independentes os retornos do índice de mercado em séries
defasadas e adiantadas em k períodos de tempo. Os coeficientes dos modelos de
Dimson e S&W são determinados na chamada janela de estimação de parâmetros,
que antecede a janela do evento.
Um modelo também bastante conhecido em Finanças é o CAPM. De
acordo com Haugen (1997), o modelo do CAPM (Capital Asset Pricing Model) assume
que o retorno exigido pelo acionista é determinado em função do risco sistemático. Tal
modelo baseia-se num trade-off entre duas variáveis, onde o investidor admite uma
compensação entre risco e retorno. Neste caso, o risco sistemático é medido por um
coeficiente de sensibilidade do retorno da ação em relação ao retorno de uma
carteira de mercado, onde estejam ponderados os rendimentos de todos os papéis
negociáveis de acordo com seus respectivos valores de mercado.
O CAPM era bastante utilizado em estudo de eventos nos anos 70.
Durante os últimos anos, entretanto, desvios provocados pelo uso do CAPM
colocaram em dúvida a validade das restrições impostas pelo modelo, segundo
Campbell (1997).
II.4.2 Determinação do Tamanho das Janelas de Estimação e do Evento:
De acordo com Thompson (1995), são normalmente usados períodos de
estimação de 250 dias para retornos diários e 60 meses para retornos mensais. Há
também algumas alternativas que envolvem o uso de janelas de estimação após o
37
evento. Uma vez determinado o período de estimação, os parâmetros relevantes do
processo de geração de retornos são calculados.
A identificação precisa das datas em que ocorrem os eventos proporciona
uma redução no tamanho da janela. Entretanto, nos casos em que um evento se
desdobra em uma pequena série de anúncios, deve-se comparar entre as vantagens
da diminuição dos erros de estimação ao se focalizar somente o dia da informação
mais importante e a possibilidade da não captação da verdadeira reação do mercado,
segundo Thompson (1995).
Segundo Lerner (1999) a data base para o início da negociação de ADRs
no exterior é a aprovação do registro pela Comissão de Valores Mobiliários. Portanto,
a informação sobre a intenção de listagem pode ser desencadeada em uma série de
sub-eventos que englobam a inscrição e a concessão de registro na CVM. Após o
registro, a companhia tem livre escolha sobre o momento adequado de inscrição e
registro no SEC, dependendo do tipo de ADR.
II.4.3 Testes de Hipótese aplicados em Estudos de Evento:
A estatística-teste para verificação de significância dos retornos anormais
diários agregados ou de uma única ação pode ser representada pela seguinte
equação:
)RA(
t
t
RAteste
Para testes de hipóteses de retornos diários agregados acumulados, a
estatística teste se torna a razão entre o CAR9 e seu respectivo desvio-padrão
estimado, que é dado por:
21
0t
RA
teste
Onde é a matriz de covariâncias mostrada anteriormente e
representa o vetor unitário. O denominador da equação acima é, simplesmente, a
soma de todos os termos da matriz de covariâncias para cada CAR na janela do
evento.
9 CAR – Retorno Anormal Acumulado em inglês.
38
Supondo autocorrelação nula entre os retornos anormais da janela do
evento a equação anterior se resumiria a:
21
0t
RA2
0t
RA
teste
Onde os termos no denominador representam o desvio-padrão para cada
retorno anormal computado no retorno acumulado, que é obtido na janela de
estimação.
De acordo com Campbell (1997), a autocorrelação pode ser oriunda de
dois fatores: quando há sobreposição das janelas do evento ou quando as empresas
são de um mesmo setor. No caso de sobreposição, ou até mesmo das datas do
evento, como nos exemplos estudados por Collins (1984), podem existir covariâncias
não-nulas entre os retornos anormais agregados da carteira de ações em estudo.
Segundo o autor, nestes casos é recomendável uma análise individual dos títulos que
compõem a amostra. No caso de haver concentração da amostra em uma indústria,
pode-se utilizar um segundo fator, que seria um índice específico para o setor, no
intuito de se reduzir a variância dos resíduos. Entretanto, esta redução não costuma
ser significativa, de acordo com Campbell (1997).
Collins (1984) avaliou a gravidade dos problemas provenientes dos
retornos correlacionados contemporâneos quando um evento contábil ocorre em um
mesmo dia e pode impactar as ações de empresas de um mesmo setor. Este seria o
caso, por exemplo, dos efeitos de alguma medida adotada pela SEC ou alguma
mudança na política contábil do APB10 e do FASB11.
Por meio de técnicas analíticas e de simulação, o autor tira conclusões
proveitosas a respeito dos erros de inferência ao se fazer testes que não levem em
consideração os elementos não-nulos, fora da diagonal principal, da matriz de
covariâncias.
10
Accounting Principles Board 11
Financial Accounting Standards Board
39
Um modelo de mercado de um fator é utilizado na regressão com retornos
semanais num período de 100 semanas de julho de 1975 a junho de 1977 para todos
os títulos que constam no arquivo de retornos diários do CRSP, com dados completos
para este intervalo de tempo. Carteiras compostas de um, cinco e dez títulos foram
montadas dentro de cada código SIC de três dígitos, e os resíduos das regressões do
modelos de mercado foram correlacionados com resíduos de outras carteiras de
mesmo tamanho, dentro da mesma classificação de três dígitos.
No nível de títulos individuais, a correlação contemporânea dos retornos
residuais é relativamente modesta, com 50% das amostras de pares de títulos com
correlações menores que 0,16, sendo que a média ficou em torno de 0,18.
Adicionando títulos às carteiras há uma redução das variâncias dos resíduos em
relação às covariâncias, resultando em níveis maiores de correlação entre os pares de
carteiras. Para pares de carteiras compostas por cinco títulos, a correlação média gira
em torno de 0,50, enquanto que os pares de carteiras com dez papéis a média
aumenta para 0,66. No caso de portfólios maiores, como o de 50 papéis, p. ex., a
correlação média atinge o valor de 0,85. O autor deixa claro que o problema da
correlação é maior em portfólios de uma única indústria do que em títulos individuais.
O Quadro 3, desenvolvido por Collins (1984), ilustra bem o viés nos
desvios-padrão da distribuição amostral teórica dos retornos residuais médios que
pode resultar ao se aplicar procedimentos de estimação que não levem em conta as
correlações no dados. Os resultados estão dispostos por tamanhos da amostra, por
níveis de correlação, sendo que as variâncias dos retornos foram assumidas como
equânimes para todos os papéis. Para cada caso, o desvio-padrão é computado de
duas formas: uma sob a premissa de que as observações amostrais são
independentes, isto é, os termos de covariâncias são nulos, a outra admitindo-se os
casos em que a correlação é incorporada ao desvio-padrão via termos de
covariâncias. Os valores tabelados representam a razão entre o primeiro e o segundo
desvio-padrão.
Percebe-se no Quadro 3 que não só o tamanho da amostra, mas também
o nível de correlação entre os dados afetam o grau de subestimação do desvio-
padrão. Por exemplo, quando o nível de correlação é de 0,2 e o tamanho da amostra é
de 10 títulos, procedimentos de estimação que ignoram a correlação positiva nos
retornos geram estimativas do desvio-padrão em torno de 60% do valor correto.
40
QUADRO 3 - Razão x (independência) / x (dependência) para vários níveis de
correlação e tamanho de amostra.
Correlação
( )
Tamanho da Amostra
5 10 20 40 60 80 100 150 200
0,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
0,10 0,8452 0,7255 0,5872 0,4518 0,3807 0,3352 0,3029 0,2508 0,2187
0,20 0,7454 0,5976 0,4564 0,3371 0,2795 0,2440 0,2193 0,1802 0,1566
0,30 0,6742 0,5199 0,3863 0,2806 0,2312 0,2012 0,1805 0,1479 0,1284
0,40 0,6202 0,4663 0,3410 0,2454 0,2016 0,1751 0,1569 0,1285 0,1114
Fonte: Collins et alii (1984), reprodução parcial.
Segundo Brown (1985), para testes de hipóteses em vários intervalos
diários, como é o caso dos retornos diários acumulados (CARs), há evidência de que a
especificação da estatística teste é melhorada utilizando um procedimento para se
ajustar a variância estimada, de modo que reflita a autocorrelação na série temporal
dos retornos anormais diários agregados.
Entretanto, os benefícios são pequenos no caso de amostras de empresas
de vários setores, sendo esse procedimento mais aplicável no caso de amostras com
características comuns, como, p.ex., o fato de pertencerem a uma mesma indústria,
exatamente o que Collins (1984) defende. Segundo Brown (1985), a existência de
negociações não sincronizadas, que induziriam a autocorrelação, podem apresentar
uma certa influência, ainda que limitada, na escolha de uma metodologia apropriada.
Se for levada em conta a autocorrelação, o denominador da estatística
teste passa a ser a raiz quadrada da soma dos termos da matriz de covariâncias,
representada pela letra na equação abaixo, dos retornos anormais computados no
CAR:
41
RARA,RAcov
RARA,RAcov
RA,RAcovRA,RAcovRA
2
0
1
2
01
0100
2
Na matriz acima, todos os termos são calculados com base na janela de
estimação. Os termos da diagonal têm o mesmo valor e representam a variância dos
retornos anormais na janela de estimação. Os termos fora da diagonal principal
representam as covariâncias entre os retornos pertencentes ao intervalo admitido para
cada CAR da janela do evento.
A matriz de covariância terá ordem n para CARn onde n é o número de
dias com retornos acumulados no CAR. Os termos fora da diagonal principal são
determinados do seguinte modo:
)RA()RA()RA,RA()RA,RAcov( LttLttLtt
Onde L é o lag entre os retornos anormais. O coeficiente de autocorrelação
de lag L, L é calculado no período de estimação de 126 dias. Para verificar a
siginificância de L, Brown (1985) recomenda o seguinte critério de Box-Jenkins
abaixo:
LT
0,2L
Ainda segundo o autor, o processo de estimação das autocorrelações é
iniciado com lag igual a 1 e continua se, e somente se, L é significante. Se não for,
todas as autocorrelações seguintes são automaticamente zeradas. Uma vez
completada a estimação, é verificado se as estimativas de L implicam que a matriz de
autocovariâncias seja positiva definida, pois caso contrário todos os valores de L são
restringidos a zero.
Na próxima seção será apresentado um breve panorama do setor de Papel
e Celulose, com objetivo de mostrar o porte das companhias mais importantes desta
indústria e, além disso, apontar a necessidade de obtenção capital a custo baixo.
42
II.5 O SETOR DE PAPEL E CELULOSE:
O Brasil é o sétimo maior produtor de celulose, respondendo por 4,6% do
total produzido no mundo, através de um parque industrial composto por cinco plantas.
Na liderança encontra-se os EUA com 36,2% do total. De toda produção brasileira de
celulose, cerca de 50% destina-se à conversão em papel, caixas de papelão ondulado
e produtos de papel. Dentre as diversas categorias produzidas no Brasil, o papel
embalagem representa 45% do total. Além disso, o país se classifica como o maior
exportador de celulose fibra curta branqueada de eucalipto, tendo a Europa como
principal importador, com mais de 40% do total da celulose brasileira embarcada.
Apesar disso, o Brasil necessita importar o papel imprensa, já que a capacidade
instalada nacional neste segmento cobre apenas metade do consumo interno. Outro
ponto relevante é o baixo consumo per capita anual de papel no Brasil, atualmente em
39 kg/habitante, bem abaixo dos EUA, que mostra um consumo de 347 kg/habitante,
segundo dados obtidos em relatórios setoriais apontados na Bibliografia desta
dissertação.
O setor de Papel e Celulose oferece uma grande variedade de produtos,
utilizados na fabricação de embalagens, artigos gráficos e bens de consumo. A
celulose utilizada na produção destes itens é classificada em quatro tipos: fibra longa
branqueada e não branqueada, utilizadas na fabricação de papéis mais resistentes,
empregados em embalagens; e fibra curta branqueada e não branqueada, utilizadas
em produtos mais flexíveis, como papel de imprimir e escrever, papéis sanitários,
papéis especiais, etc. Existem ainda as fibras recicladas, utilizadas juntamente com as
fibras naturais em papéis menos sofisticados, normalmente papéis de embalagens,
alguns tipos de papel cartão e de papel imprensa.
Esta indústria é caracterizada pela necessidade de grandes aportes de
capital nas suas operações, o que obrigaria, provavelmente, a busca de instrumentos
financeiros de menor custo.
O ano de 2000 foi caracterizado como o fim do ciclo de baixa no setor, com
o mercado mostrando plena recuperação. Os estoques foram reduzidos no ano de
1999, atingindo o nível de 1,1 milhão de toneladas em dezembro. A operação de
novas fábricas de papel na China e na Indonésia contribuíram para a mudança do
cenário. De janeiro de 1999 a dezembro de 2000, o preço da celulose de fibra curta
subiu 64,3% no mercado mundial.
43
As principais empresas brasileiras de capital aberto no setor são a Aracruz
Celulose S.A., a Bahia Sul Celulose S.A., a Companhia Suzano de Papel e Celulose
S.A., a Votorantim Celulose e Papel S.A. e a Indústrias Klabin de Papel e Celulose
S.A.. O custo de produção destas empresas é classificado entre os menores do
mundo, segundo relatório da Corretora Lopes Filho e Associados. Entretanto, ainda
segundo o relatório, a escala de produção é reduzida em relação aos grandes
concorrentes mundiais.
O aprofundamento de estudos sobre o tema de captação de recursos
(custo de capital) pode permitir uma melhor visualização das possibilidades de
melhoria da competitividade das empresas nacionais na arena mundial. Na opinião de
Chowdhry (1999), particularmente no caso das companhias exportadoras, a estratégia
de internacionalização da estrutura de capital facilitará a rápida adaptação às
constantes mudanças no mercado global, além de oferecer um eficiente instrumento
natural de proteção ao risco cambial, através do “casamento” de fluxos de caixa no
caso de emissão de títulos de dívida.
Conforme mostrado no quadro 4, todas as grandes empresas do setor de
papel e celulose possuem percentuais consideráveis de receita e empréstimos em
moeda estrangeira. A Bahia Sul possuía 65,9% dos empréstimos e financiamentos em
moeda estrangeira para 74,26% do volume de vendas para o mercado externo em
1999. A Aracruz vendeu 95% da sua produção em 1999 para o mercado externo,
enquanto quase 80% do total da dívida da companhia era em moeda estrangeira. A
Votorantim apresentou em seus resultados no mesmo ano um percentual de 44,95%
das vendas totais para o mercado externo, com um percentual de dívida em moeda
estrangeira de 74,8%.
44
QUADRO 4 – Percentuais de Receita e Empréstimos em R$ e US$, para cada
uma das cinco empresas da amostra em estudo.
Bahia Sul Celulose S.A.
1999 1998 1997 1996
Empréstimos e Financiamentos (em mil reais) 1.034.538 921.133 996.295 1.087.472
% do Total em moeda nacional 34,10% 43,65% 45,96% 51,45%
% do Total em moeda estrangeira 65,90% 56,35% 54,04% 48,55%
Volume de Vendas (em mil toneladas) 617,7 513,3 544,6 523,7
% do Total p/ Mercado Interno 25,74% 29,10% 28,34% 2
% do Total p/ Mercado Externo 74,26% 70,90% 71,66% 2
Aracruz Celulose S.A.
1999 1998 1997 1996
Empréstimos e Financiamentos (em mil reais) 1.549.281 1.875.552 1.547.934 1.354.017
% do Total em moeda nacional 20,05% 18,18% 21,08% 25,62%
% do Total em moeda estrangeira 79,95% 81,82% 78,92% 74,38%
Volume de Vendas (em mil toneladas) 1265,3 1154,0 1092,0 1101,0
% do Total p/ Mercado Interno 5,00% 6,00% 2 2
% do Total p/ Mercado Externo 95,00% 94,00% 2 2
Votorantim Celulose e Papel S.A.
1999 1998 1997 1996
Empréstimos e Financiamentos (em mil reais) 1.219.755 1.170.400 888.657 673.599
% do Total em moeda nacional 25,20% 27,17% 21,58% 23,41%
% do Total em moeda estrangeira 74,80% 72,83% 78,42% 76,59%
Volume de Vendas (em mil toneladas) 824,9 751,0 673,9 514,6
% do Total p/ Mercado Interno 55,05% 52,50% 56,34% 65,74%
% do Total p/ Mercado Externo 44,95% 47,50% 43,66% 34,26%
Companhia Suzano de Papel e Celulose 1
1999 1998 1997 1996
Empréstimos e Financiamentos (em mil reais) 1.563.282 1.668.041 1.223.369 2.089.644
% do Total em moeda nacional 35,16% 52,08% 53,03% 54,95%
% do Total em moeda estrangeira 33,71% 27,78% 32,11% 23,81%
Volume de Vendas (em mil toneladas) 553,0 527,0 478,0 449,0
% do Total p/ Mercado Interno 2 75,01% 74,90% 2
% do Total p/ Mercado Externo 2 24,99% 25,10% 2
Indústrias Klabin de Papel e Celulose S.A.
1999 1998 1997 1996
Empréstimos e Financiamentos (em mil reais) 1.479.962 1.185.464 1.173.669 968.154
% do Total em moeda nacional 29,33% 36,63% 36,07% 35,17%
% do Total em moeda estrangeira 70,67% 63,37% 63,93% 64,83%
Volume de Vendas (em mil toneladas) 1360,0 1316,0 1274,0 1221,0
% do Total p/ Mercado Interno 67,70% 67,74% 66,33% 67,45%
% do Total p/ Mercado Externo 32,30% 32,27% 33,67% 32,53% Notas:
1- Os Dados são da Controladora
2- Informações não encontradas nas respectivas DFPs
Fonte: Demonstrações Financeiras Padronizadas obtidas nos sites das empresas e da CVM.
45
II.6 SÍNTESE DA REVISÃO DE LITERATURA:
No decorrer deste capítulo foram expostas algumas teorias e pesquisas
sobre o tema custo de capital no intuito de coletar possíveis explicações para a
estratégia de emissão internacional de títulos por parte das companhias locais como
forma de diminuição do custo global de captação. Foram apontadas também não só as
teorias sobre o assunto, mas os instrumentos normalmente utilizados em captações
internacionais.
A coexistência de diversos modelos de geração de retornos presentes nas
metodologias de estudos de eventos visitadas mostram a possibilidade de conclusões
adversas a respeito da hipótese de segmentação de mercados financeiros. Não foi
encontrada menção, em toda a literatura visitada, sobre tal problema da influência do
modelo adotado.
No Quadro 5 é apresentado um breve panorama da argumentação teórica
abrangida nesta dissertação, estando sublinhadas aquelas mais contundentes, além
do instrumento de captação e dos modelos confrontados utilizados na implementação
prática do estudo, como será visto no capítulo III.
QUADRO 5 – Panorama Teórico sobre os Fundamentos das Teorias de Custo
de Capital, seus Instrumentos e Métodos de Mensuração.
Internacionalização
1. Liberdade do Fluxo de Capitais, Wolf apud Drache (1999).
2. Mercado Global Interdependente, Dahrendorf, apud Drache
(1999).
3. Fruto do Liberalismo Americano, Blank, apud Drache
(1999).
4. Importância às exportações nas economias locais, Bairoch
apud Drache (1999).
5. Rearranjo espaço-temporal que influencia as relações de
mercado, Drache (1999).
6. Melhor integração mundial de produção e mercados,
Gundlach (1995).
7. Estabelecimento de bases operacionais em outros países,
Markusen (1999) e Chowdhry (1999).
Principais Teorias
sobre Custo de
Capital
1. Teoria da Ordem de Captação, Myers apud Barclay (1999).
2. Teoria da Sinalização, Jensen, apud Barclay (1999).
3. Teoria da Assimetria, Barclay (1999).
46
4. Hipótese de Segmentação e Integração de Mercados
Financeiros, Stulz (1997), Eiteman (1998), Serra (1997).
5. Emissão Internacional como forma de sinalização aos
investidores no sentido de maior transparência, Reese
(2000).
Principais
Pesquisas sobre
Custo de Capital
Investidores Locais estariam dispostos a emitir títulos
internacionais se fosse constatado a redução no WACC, Eid
Júnior (1996).
Aumento significativo de valor após a listagem, Serra (1997).
Diminuição da volatilidade após a listagem, Bekaert e Harvey
(1997b).
Aumento significativo de valor após a listagem, Kim e Singal
(2000).
Instrumentos
Internacionais de
Captação
Commercial Papers
High-Yields
Eurobonds
Empréstimos Sindicalizados
Medium-term notes 415
Asset Backed Securities
FPIs – Anexo IV
ADRs/GDRs
Estudos de Evento
Modelos de
Geração de
Retornos
1. Retorno Médio Constante ou Retornos Ajustados pelo
Retorno Médio, Lerner (1999).
2. Retornos Ajustados ao Mercado, Serra (1997).
3. Modelo de Mercado, Campbell et al. (1997).
4. Scholes e Williams, Scholes e Williams (1977).
5. Coeficientes Agregados de Dimson, Costa Jr. et al. (1993).
6. CAPM, abordado por Haugen (1997).
47
CAPÍTULO III
METODOLOGIA
48
Neste capítulo serão detalhados todos os aspectos importantes para
a aplicação da metodologia adequada para verificação das hipóteses da
pesquisa. Com base na teoria de estudo de eventos estudada na Revisão de
Literatura, aplicada no caso de emissão de ADRs, serão introduzidas nesta
parte do trabalho todas as equações econométricas empregadas. No início do
capítulo são indicadas as perguntas desta dissertação que guiarão a aplicação
dos modelos de geração de retornos e a posterior comparação dos resultados.
Com a definição das perguntas principais e de posse de todo o referencial
bibliográfico recolhido não só no que diz respeito às teorias que embasam a
estratégia financeira de emissões internacionais, mas também o conhecimento
necessário à aplicação da metodologia de estudo de evento, far-se-á na seção
III.2 a formulação das hipóteses econométricas testáveis estatisticamente. Na
seção III.3 é apresentada a amostra escolhida dentre as diversas companhias
brasileiras não-financeiras listadas na BOVESPA e que possuam emissão de
algum tipo de ADR.
E na busca das respostas às perguntas explicitadas, o restante do
capítulo III está estruturado de modo a fornecer todos os procedimentos
necessários à verificação das hipóteses formuladas, sendo diferenciados
apenas os três modelos escolhidos, que são os modelos de média constante, o
modelo de Scholes e Williams e o modelo dos coeficientes agregados de
Dimson.
III.1 TIPO DA PESQUISA:
De acordo com os conceitos propostos por Vergara (1998) esta
dissertação é do tipo metodológico quanto aos fins, pois se refere a instrumentos de
captação de uma realidade. Será utilizado um instrumento de mensuração do efeito de
um dado evento no custo de capital de cinco empresas do setor de P&C. Quanto aos
meios de investigação ela é ex post facto, dado que as prováveis manifestações no
indicador empregado, o valor das empresas, já ocorreram, em virtude das datas
passadas dos eventos.
49
III.2 – PERGUNTAS DA PESQUISA:
Dada a relevância do estudo, conforme já mostrado na Seção II.3,
as perguntas a que a pesquisa se destina a responder são:
Há variação significativa no custo de capital das companhias abertas
brasileiras do setor de Papel e Celulose que tenham emitido ADR?
A resposta à primeira pergunta depende do modelo de geração de
retornos adotado?
Como na literatura visitada não há padronização do método de geração de
retornos, eventuais comparações ficam, em grande parte, prejudicadas. Tal
adversidade induziu à segunda pergunta da pesquisa, prioritária no desenvolvimento
da pesquisa, que é justamente sobre a influência do método de geração de retornos
adotado na detecção de retornos anormais significativos, no período que compreende
a janela do evento de emissão do ADR.
III.3 FORMULAÇÃO DAS HIPÓTESES:
Como a teoria financeira preconiza que, se uma determinada empresa
sofre uma valorização no mercado de capitais sem aumento nos seus ganhos futuros,
isto indicaria uma redução no custo de capital, o indicador mais adequado poderia ser
o histórico do preço da ação mais líquida em bolsa. Com isso, as hipóteses são:
10 Grupo:
Ho - Não há variação significativa no custo de capital da empresa
de P&C em torno da data da listagem de ADR;
H1 - Há variação significativa no custo de capital da empresa de
P&C em torno da data da listagem de ADR;
20 Grupo:
Ho - Não há variação significativa no custo de capital da carteira
composta pelas cinco empresas de P&C em torno da data da listagem de
ADR;
H1 - Há variação significativa no custo de capital da carteira
composta pelas cinco empresas de P&C em torno da data da listagem de
ADR;
A comparação dos três modelos abrangerá os retornos agregados na
amostra no período que compreende a janela do evento, em torno da data de emissão
50
dos ADRs. Porém, convém salientar ao leitor que as perguntas suscitadas não serão
respondidas de modo isolado, ou seja, a constatação de convergência ou não das
significâncias entre os três modelos escolhidos ficará automaticamente vinculada à
tentativa de se responder à primeira pergunta, que gerou os dois grupos de hipóteses
acima. Portanto, o primeiro passo será o de verificar se há retornos anormais
significativos na janela do evento obtidos por apenas um dos modelos.
A escolha do modelo média constante encontra fundamento na sua
simplicidade de tratamento econométrico e na freqüência com que é encontrado na
literatura de estudo de eventos em geral. Os modelos de Scholes&Williams e Dimson
chamam a atenção devido à grande preocupação com que abordam o problema da
pouca freqüência de transações, fato particularmente comum nos mercados de
capitais menos desenvolvidos.
III.4 UNIVERSO E AMOSTRA:
Como população foram avaliadas para composição da amostra todas as
empresas não-financeiras, isto é, aquelas que não atuam no setor de intermediação
financeira, que possuam ações negociadas na BOVESPA e algum tipo de emissão
internacional de ações no período de 1992 a 1999. Cabe ressaltar aqui que o termo
população é empregado em pesquisas científicas para definir o conjunto de elementos
que possuem as características que são objeto de estudo.
Das 33 empresas que atendiam aos pré-requisitos, em outubro de 2000,
verificou-se que o setor de Papel e Celulose apresentava 5 empresas de grande porte,
com uma parte considerável das suas respectivas receitas provenientes de
exportação, que são: a Aracruz, a Klabin, a Suzano, a Votorantim Celulose e Papel e a
Bahia Sul. Portanto, definiu-se uma amostra não-probabilística por acessiblidade, já
que as empresas foram escolhidas devido à facilidade de acesso.
III.5 DESCRIÇÃO DA METODOLOGIA
Na Revisão de Literatura foram descritos os três modelos que serão
empregados no estudo do evento emissão de ADR. Estes modelos são necessários
para a determinação dos resíduos, ou retornos anormais, na janela do evento.
Conforme já estudado na Revisão de Literatura, a identificação precisa das datas em
51
que ocorrem os eventos proporciona uma redução no tamanho da janela. Portanto, o
tamanho ideal da janela do evento depende de um eventual desdobramento da
informação relevante em uma série de anúncios, da freqüência de transações,
principalmente após o evento e do risco em se captar, na janela em questão,
movimentos anormais não provenientes da informação estudada.
Nas próximas seções deste capítulo será detalhado não só o tratamento
dos dados utilizados como base para esta pesquisa, mas também algumas descrições
essenciais sobre as fórmulas empregadas para determinação de estimadores dos
coeficientes de Dimson e de S&W.
Questões relativas a eventuais problemas originados pelas
autocorrelações dos resíduos na janela do evento, não só no caso da carteira
estudada mas também nas análises individuais, serão estudadas no intuito de
minimizar tais problemas.
III.5.1 Tratamento Inicial dos Dados:
Os preços diários de fechamento das cinco ações de P&C que compõem a
amostra foram obtidos junto à base de dados da Economática® no período de 500
dias de negociação na Bolsa de Valores de São Paulo em torno das datas do evento
emissão de ADR. Foram coletados não só os preços de fechamento das cinco ações
mas também o IBOVESPA, que será utilizado como “proxy” do índice de mercado. Os
dados da Economática® já estão ajustados aos proventos do período.
Como os modelos de S&W e de Dimson exigem que o retorno de uma
ação seja calculado se, e somente se, ocorreu transação em períodos consecutivos de
tempo, descartando da série de preços os valores que não são precedidos ou
seguidos por uma transação adjacente no tempo, segundo Costa Jr. et al. (1993), foi
determinada uma segunda seqüência de retornos geométricos para utilização nos três
modelos escolhidos. Apesar de o modelo de retornos ajustados ao mercado não
apresentar como pré-requisito o exposto acima, foi utilizada a mesma seqüência
filtrada para os três modelos, a fim de evitar um viés na comparação. Para
determinação dos retornos diários foi empregada a seguinte fórmula para retornos
geométricos:
1tttt P/DPlnR
52
As janelas de estimação de coeficientes, utilizados nos modelos de
Dimson e de S&W, foram compostas por 125 dias, com início no 150o dia anterior e
término no 26o anterior à data da listagem do ADR. E as janelas do evento
compreendem o período entre o 25o dia anterior e o 25o posterior à data de início da
listagem de cada empresa. As datas foram obtidas no Citibank e são mostradas no
Quadro 6. O modelo de retornos ajustados ao mercado não necessita das janelas de
estimação já que os retornos anormais são obtidos diretamente.
QUADRO 6 – Datas de Listagem dos ADRs, sendo considerados somente o
primeiro para cada uma das cinco empresas da amostra.
Empresa Início da Listagem
Aracruz 26/05/92
Bahia Sul 06/12/94
Klabin 01/12/94
Suzano 25/10/93
VCP 17/06/92
Fonte: Citibank.
As respectivas séries de retornos geométricos confrontadas com o
Ibovespa, que compõem as janelas de estimação das ações, podem ser vistas
nos Anexo 1 a 5 deste trabalho. Para a janela de estimação da carteira
agregada, os retornos diários desta carteira foram obtidos calculando-se a
média dos retornos geométricos das cinco ações consideradas no trabalho. E
as séries de retornos geométricos confrontadas com o Ibovespa que compõem
as janelas do evento estão apresentadas nos Anexos 6 a 10.
III.5.2 Testes de Hipótese nos casos de retornos anormais autocorrelacionados:
Ao se considerar os coeficientes de autocorrelação significativos na matriz
de autocovariâncias, pode-se deduzir a seguinte equação geral para determinação do
desvio-padrão a ser utilizado nos testes de significâncias dos CARs:
2
ilag
2
ii,N .).lagN.(2N.
para todo e qualquer lag significante e (N-lag) inteiro positivo.
Na equação acima N indica o número de dias que compreendem o
respectivo CAR e Σ será o somatório de k elementos, que correspondem aos k
53
coeficientes de autocorrelação significantes da matriz de autocovariâncias. Este é o
modelo alternativo que será usado para verificar as alterações nos testes de
significâncias ao se considerar os elementos significativos fora da diagonal principal da
matriz de autocovariâncias.
III.5.3 Estimação de retornos anormais por Scholes&Williams:
Para determinação de coeficientes mais consistentes Scholes e Williams
(1977) propõem o seguinte modelo modificado:
t,miit,it,i RRRA , sendo
1T
2t
t,mi
1T
2t
t,ii R2T
1ˆR2T
1ˆ
m
1iií
ˆ21
ˆˆˆˆ
1t,mt,m
1t,mt,i
iR.R
R,Rcovˆ
1t,mt,m
1t,mt,i
1R.R
R,Rcovˆ
Nas equações acima, iˆ e 1
ˆ representam, respectivamente, os betas das
regressões de mínimos quadrados com defasagem e antecedência da série de
retornos do título i em relação ao retorno do índice de mercado.
Segundo S&W, se em alguma data t o título i não foi negociado, então não
será computado o retorno do papel neste dia e no dia de negociação subseqüente. Os
coeficientes de S&W são obtidos na janela de estimação, que é anterior à janela do
evento. Neste trabalho foi utilizada uma janela de 125 dias.
A janela de estimação de S&W compreende o período que vai do 150o ao
26o anterior à data de início de negociação pesquisada junto aos respectivos
departamentos de relações com o mercado das cinco companhias estudadas. Tais
datas foram obtidas também no Citibank.
54
Para a estimação dos coeficientes de S&W, só serão considerados os
retornos entre dias subseqüentes de negociação da ação, de acordo com Costa Jr. et
al. (1993). Os resultados são mostrados na seção IV.2.
A significância dos coeficientes alfa e beta de S&W é testada pelos seguintes desvios-padrão
desenvolvidos pelos autores, respectivamente:
2/1
n
2
M
2
nn
2/12
nn 212T
varˆ2Tlimp2T
1ˆ2Tlimp
2T
1ˆ
2/1
2
t3MMt
1t3Mt3Mnt3M
2/12
nnr,rcov
r,rcovvar2rvarvar
2T
1ˆ2Tlimp2T
1ˆ
onde
1MtMt1Mtt3M rrrr
e
nt
1ntntn
var
,cov
que representa a autocorrelação de primeira ordem dos resíduos da
regressão OLS.
O termo Plim significa limite de probabilidade, que é obtido pelo seguinte
modo:
nn xlimp1xobPrlimn
Isto quer dizer que a variável aleatória xn , que representa o retorno numa
data t qualquer, converge em probabilidade para o retorno médio , no caso de
distribuições assintóticas.
Os retornos anormais calculados com base nos coeficientes de S&W e a
própria determinação destes coeficientes são mostradas em detalhe no capítulo de
Resultados.
55
III.3.3 Estimação de retornos anormais por Dimson:
Este modelo consiste na realização da seguinte regressão:
n
n
t,ikt,Mk,iit,i
~RbaR
Onde RM,t+k é a série de retornos da carteira de mercado defasada (ou
antecedida) de k períodos de tempo em relação a série original.
Daí, a estimativa do Beta da ação i ( iˆ ) será dada pela soma de todos os
coeficientes de inclinação da regressão anterior, ou seja:
n
nk
k,ii bˆ
Costa Jr. et al. (1993) comparou os betas de Dimson, com k igual a 5, 10 e
15, com o beta tradicional em duas amostras distintas: a primeira composta de 15
ações pouco negociadas na bovespa e a segunda composta de 15 ações blue-chips,
incluindo Klabin, Aracruz e Suzano.
Na amostra de ações pouco negociadas, os testes de hipóteses para
verificar se o beta estimado pela metodologia de Dimson é igual ao beta tradicional
(modelo de um fator) foram rejeitados, ao nível de 1% de significância, para os três
modelos (k=5, 10 e 15).
Na amostra das blue-chips, a hipótese nula só foi rejeitada para k igual a 5,
não sendo rejeitada para k igual a 10 e 15.
Como três das cinco empresas que compõem a amostra em estudo neste
trabalho pertenceram à segunda amostra acima e dado o resultado obtido pelos
autores mencionados, optou-se por empregar como modelo de Dimson para
comparação com os outros métodos de geração de retornos o que leva em
consideração apenas 5 fases adiantadas e 5 defasadas, isto é, com k igual a 5.
Nesta seção foram determinados os coeficientes agregados de Dimson
para k igual a 5, 10 e 15 nas respectivas janelas de estimação de 125 dias. Não serão
considerados os retornos dos dias seguintes a feriados no cômputo dos retornos nas
janelas de estimação de Dimson para as respectivas empresas. O Quadro 7 mostra os
coeficientes de Dimson obtidos no SPSS® para quatro valores diferentes de k.
56
QUADRO 7 – Resultados das Regressões Múltiplas de Dimson para
diferentes valores de k. Tamanho da Amostra: 125; Número de Coeficientes da
Regressão: k=0, 2; k=5,12; k=10, 22; k=15, 32.
Aracruz
k R2 t/F Sig Alfa Beta RSS
0 0,2010 43,7751 0,0000 0,0072 0,4118 0,2315
5 0,5152 5,2223 0,0000 0,0046 0,6042 0,2115
10 0,2820 2,6938 0,0003 0,0048 0,6116 0,2054
15 0,3688 2,4316 0,0003 0,0095 0,3225 0,1793
Bahia Sul
k R2 t/F Sig Alfa Beta RSS
0 0,0511 6,6249 0,0112 0,0141 0,2983 0,3325
5 0,1874 2,3696 0,0113 -0,0021 1,1991 0,2848
10 0,2434 1,5778 0,0692 0,0009 1,0513 0,2651
15 0,3629 1,7089 0,0260 0,0011 1,0863 0,2233
Klabin
k R2 t/F Sig Alfa Beta RSS
0 0,1796 26,9251 0,0000 0,0074 0,3928 0,1188
5 0,3068 4,5459 0,0000 0,0044 0,7093 0,1004
10 0,4418 3,8813 0,0000 0,0044 0,6096 0,0808
15 0,5136 3,1674 0,0000 0,0024 0,8284 0,0704
Suzano
k R2 t/F Sig Alfa Beta RSS
0 0,0853 11,4736 0,0009 0,0081 0,2899 0,1081
5 0,1932 2,4604 0,0085 0,0049 0,4525 0,0954
10 0,2340 1,4985 0,0941 0,0011 0,6895 0,0905
15 0,2769 1,1486 0,2999 -0,0006 0,7897 0,0855
VCP
k R2 t/F Sig Alfa Beta RSS
0 0,2319 37,1451 0,0000 0,0076 0,5914 0,2708
5 0,3138 4,6982 0,0000 0,0025 0,9139 0,2420
10 0,3684 2,8613 0,0002 0,0017 0,9685 0,2227
15 0,4388 2,3453 0,0009 -0,0054 1,4071 0,1979
Com base nos coeficientes de Dimson para k igual a 5, são calculados os
resíduos na janela de estimação para se obter o desvio-padrão a ser empregado na
verificação da significância dos retornos anormais na janela do evento, que estão
apresentados no Quadro 11 do capítulo IV. As respectivas significâncias podem ser
vistas no Anexo 12 ao final do trabalho.
57
III.5.5 Estimação dos Retornos Anormais pelo Modelo de média constante:
Neste modelo não há necessidade da determinação de coeficientes, como
é necessário nos modelos de Dimson e S&W. Conforme já visto anteriormente na
Revisão de Literatura, o retorno anormal é dado por:
it,it,i RRRA
onde iR representa o retorno médio do título i na janela de estimação e
Ri,t é o retorno do título i na mesma data t. Os retornos anormais na janela do evento
determinados com o emprego deste modelo estão mostrados no capítulo IV, e as
respectivas significâncias no Anexo do trabalho.
58
CAPÍTULO IV
RESULTADOS
59
IV.1 - ANÁLISE DAS SIGNIFICÂNCIAS DAS AUTOCORRELAÇÕES:
De acordo com Collins(1984), o processo de estimação das
autocorrelações é iniciado com lag igual a 1 e continua se, e somente se, L é
significante. Se não for, todas as autocorrelações seguintes são automaticamente
zeradas. Apesar disso, foram verificadas as significâncias das autocorrelações dos
retornos anormais agregados e individuais com defasagem de até 50 dias. Seguindo a
verificação de significância por Box-Jenkins, conforme já explicado na anteriormente,
estão mostradas no Quadro 8 apenas as autocorrelações significativas.
Apesar de terem sido encontrados coeficientes de correlação significativos
para a amostra em estudo, por Box-Jenkins, em séries com defasagem acima de três
dias entre si, não houve modificação dos resultados nos testes de significância dos
retornos anormais, isto é, a variação no desvio-padrão não foi suficiente para alterar a
rejeição ou aceitação da hipótese nula para os retornos anormais.
QUADRO 8 – Autocorrelações significativas dos retornos anormais das janelas
do evento emissão de ADR das 5 empresas de P&C.
Aracruz Bahia-Sul Suzano Klabin VCP Agregado
Dimson - lag28 = -0,24 - - - lag19 = 0,218
S&W - - - - - lag19 = 0,258
Retornos
Ajustados
- - lag2 = -0,201 - lag4 = -0,186 lag7 = -0,207
lag19 = 0,268
IV.2 - RETORNOS ANORMAIS COM COEFICIENTES DE S&W:
Para a estimação dos coeficientes de S&W, só foram considerados os
retornos entre dias subseqüentes de negociação da ação, de acordo com Costa Jr. et
al. (1993). Os coeficientes OLS utilizados para cálculo dos coeficientes de S&W são
mostrados no Quadro 9. As significâncias dos coeficientes de S&W foram
60
determinadas com base nas equações propostas pelos autores e mostradas no
capítulo de Metodologia, e os coeficientes significativos estão indicados em negrito.
QUADRO 9 – Coeficientes de S&W para as cinco ações da amostra, obtidos
nas respectivas Janelas de Estimação.
Companhia 1Lag Sig. Sig. 1Lead Sig. W&Sˆ W&S
ˆ Ibovespa
Aracruz 0,1054 0,2441 0,4722 0,0000 -0,0888 0,3272 0,0079 0,5588 -0,0626
Bahia Sul 0,2588 0,0283 0,2983 0,0112 0,0846 0,4747 0,0309 0,6378 0,0030
Klabin 0,2655 0,0011 0,3928 0,0000 0,1257 0,1336 0,0153 0,6145 0,1379
Suzano 0,0699 0,4335 0,2899 0,0009 -0,0815 0,3628 0,0229 0,3987 -0,1510
VCP 92 0,0217 0,8453 0,5914 0,0000 0,0207 0,8545 0,0258 0,5867 0,0401
Os coeficientes de S&W foram calculados utilizando-se somente os
estimadores significativos. Todos os betas síncronos foram significativos, os
defasados em 1 dia só foram significativos para os retornos das empresas
Bahia Sul e Klabin.
QUADRO 10 – Significâncias dos coeficientes de S&W para as cinco ações da
amostra.
S&W Aracruz Bahia Sul Klabin Suzano VCP92
alfa 0,0079 0,0309 0,0153 0,0229 0,0258
dp 0,0040 0,0062 0,0211 0,0213 0,0115
t 1,9584 4,9777 0,7253 1,0762 2,2475
sig 0,0524 0,0000 0,4697 0,2839 0,0264
beta 0,5588 0,6378 0,6145 0,3987 0,5867
dp 0,1325 0,1988 0,1275 0,1955 0,1678
t 4,2189 2,8111 4,8189 2,0394 3,4972 sig 0,0000 0,0057 0,0000 0,0435 0,0007
Os únicos coeficientes lineares (alfas) não significativos ao nível de
5% (bicaudal) foram os das empresas Klabin e Suzano. Todos os betas foram
significativos ao nível de 5%.
Os retornos anormais foram determinados tomando por base
somente os coeficientes significativos de S&W. As respectivas significâncias
podem ser consultadas no Anexo 11 desta dissertação e os retornos anormais
estão listados no Anexo 15.
61
FIGURA 1 – Retornos Anormais significativos (10% bicaudal) pelo modelo de
S&W na janela do evento.
-20,0%
-15,0%
-10,0%
-5,0%
0,0%
5,0%
10,0%
15,0%
20,0%
-25 -21 -17 -13 -9 -5 -1 3 7 11 15 19 23
Dia
RA(%)
Aracruz
Bahia Sul
Klabin
Suzano
VCP
Agregado
O Anexo 15 foi obtido levando-se em consideração os resíduos originados
pelas regressões do modelo de S&W e na Figura 1 estão mostrados apenas os
resíduos considerados significativos ao nível de 10% (bi-caudal) empregando-se o
desvio-padrão modificado proposto pelos autores. Pode-se notar que na data 0 não
houve nenhum retorno anormal significativo, inclusive no agregado. No estudo
realizado por Costa et al. (1998) também não foram encontrados retornos anormais
significativos nas respectivas datas de listagens.
62
IV.3 - RETORNOS ANORMAIS POR DIMSON:
No Anexo 16 estão representados os retornos anormais utilizando os
coeficientes agregados de Dimson com k igual a 5, isto é, com 5 fases adiantadas e 5
fases defasadas. Os retornos anormais significativos ao nível de 10% (teste bi-caudal)
foram colocados em negrito.
Na figura 2, onde estão indicados apenas os retornos anormais
significativos, ao nível de 10% teste bi-caudal, percebe-se que na data da listagem
houve resíduo significativo da regressão Dimson com k igual a 5 para as ações da
empresa Votorantim Papel e Celulose de 8,23% (retorno geométrico) com valor-p de
0,094. Isto quer dizer que, se impusermos um critério mais rigoroso para o nível de
significância, como por exemplo, de 5%, este resíduo não será significativo.
FIGURA 2 – Retornos Anormais significativos (10% bi-caudal) por Dimson na janela do
evento.
-20,00%
-15,00%
-10,00%
-5,00%
0,00%
5,00%
10,00%
15,00%
20,00%
25,00%
-25 -21 -17 -13 -9 -5 -1 3 7 11 15 19 23
Dia
RA(%)
Aracruz
Bahiasul
Suzano
Klabin
VCP
Agregado
63
IV.4 - RETORNOS ANORMAIS PELO MODELO DE MÉDIA CONSTANTE:
O Modelo de média constante, ou de retornos ajustados pelo retorno
médio, também gerou alguns retornos anormais significativos na janela do evento,
conforme pode ser observado no Anexo 17. Como nos quadros dos modelos
anteriores, estão mostrados em negrito todos os resíduos significativos ao nível de
10% em teste bi-caudal na Figura 3.
Esta Figura mostra que não houve resíduo significativo na data da listagem
para nenhuma das ações que compõem a amostra, ao nível de 10% em teste bi-
caudal. De acordo com o modelo adotado neste caso só houve desvalorização
significativa, em dias próximos da data da listagem, na data –3 e -1 para os papéis da
Votorantim Celulose e Papel. Os retornos foram, respectivamente –11,2% e –9,9%.
FIGURA 3 – Retornos Anormais Significativos (10% bi-caudal) para Modelo de
Retornos ajustados pelo Retorno Médio.
-0,2000
-0,1500
-0,1000
-0,0500
0,0000
0,0500
0,1000
0,1500
0,2000
-25 -21 -17 -13 -9 -5 -1 3 7 11 15 19 23
Dia
RA(%)
Aracruz
Klabin
Suzano
Bahia Sul
VCP
Agregado
64
IV.5 - ANÁLISE DOS RETORNOS ANORMAIS AGREGADOS NA JANELA DO
EVENTO:
Os resultados apontados nesta seção representam a resposta da segunda
pergunta da pesquisa. As janelas do evento, conforme explicado no capítulo de
Metodologia, compreendem o período entre o 25o dia anterior e o 25o posterior à data
de início da listagem de cada empresa. Os resíduos da carteira agregada na janela do
evento gerados pelos três modelos em análise são comparados no Quadro 11,
mostrado abaixo. Os valores dos testes de significâncias estão mostrados nos
respectivos anexos. Como nos Anexos 16 e 17, os resíduos agregados significativos
são mostrados em negrito.
QUADRO 11 – Retornos Anormais significativos (10%) da carteira agregada pelos três
métodos de geração de retornos.
Dia Dimson S&W Médio
-25 -0,0198 -0,0408 -0,0325
-24 -0,0037 -0,0230 -0,0135
-23 -0,0180 -0,0498 -0,0278
-22 0,0086 -0,0235 -0,0115
-21 -0,0244 -0,0442 -0,0094
-20 0,0534 0,0348 0,0372
-19 0,0053 -0,0172 -0,0182
-18 0,0093 -0,0011 -0,0155
-17 0,0023 -0,0229 -0,0281
-16 0,0016 -0,0129 -0,0205
-15 -0,0223 -0,0350 -0,0125
-14 0,0020 -0,0213 -0,0126
-13 0,0193 0,0131 0,0214
-12 -0,0065 -0,0192 -0,0065
-11 0,0007 -0,0086 -0,0062
-10 -0,0072 -0,0214 -0,0152
-9 0,0015 -0,0134 -0,0158
-8 0,0098 -0,0038 -0,0041
-7 0,0006 -0,0126 -0,0103
-6 0,0059 -0,0146 0,0065
-5 0,0192 -0,0034 -0,0014
-4 0,0196 0,0011 0,0359
-3 0,0075 -0,0151 -0,0272
-2 0,0412 0,0080 -0,0069
-1 0,0076 -0,0110 -0,0012
0 0,0249 0,0012 -0,0188
1 0,0049 -0,0214 -0,0174
2 -0,0023 -0,0237 0,0094
3 -0,0033 -0,0292 -0,0158
4 0,0095 -0,0075 0,0134
5 -0,0074 -0,0279 -0,0098
6 0,0039 -0,0182 -0,0462
65
7 -0,0315 -0,0406 -0,0338
8 0,0093 -0,0143 -0,0131
9 -0,0270 -0,0355 -0,0195
10 0,0327 0,0066 0,0012
11 -0,0352 -0,0543 -0,0256
12 0,0067 -0,0084 0,0005
13 0,0016 -0,0136 -0,0050
14 0,0056 -0,0140 -0,0211
15 0,0069 -0,0077 -0,0105
16 -0,0117 -0,0235 -0,0098
17 -0,0083 -0,0230 -0,0213
18 -0,0174 -0,0342 -0,0424
19 0,0032 -0,0167 0,0076
20 0,0061 -0,0255 -0,0151
21 -0,0075 -0,0260 -0,0446
22 0,0177 -0,0058 0,0047
23 0,0033 -0,0176 -0,0121
24 0,0294 0,0091 0,0209
25 -0,0199 -0,0398 -0,0182
O modelo de Dimson apresentou resíduos significativos em apenas três
dias em toda a janela do evento emissão de ADR para a carteira agregada, o mesmo
número apontado pelo modelo de retornos ajustados pelo retorno médio. O modelo de
S&W aplicado de acordo com o previsto na teoria foi o que demonstrou uma
sensibilidade extremamente elevada, os resíduos foram significativos em dez dias
durante o período de análise.
Na Figura 4 podem ser visualizadas algumas significâncias simultâneas
entre os modelos estudados, que ocorreram nas datas –20, +11 e +18. Percebe-se
entretanto que não houve resíduos simultaneamente significantes para os três
modelos. No Quadro 12 foram transcritos os retornos anormais obtidos nestas datas e
as respectivas significâncias para facilidade de análise.
FIGURA 4 – Retornos Anormais Agregados Significativos pelos três métodos.
66
-0,06
-0,04
-0,02
0
0,02
0,04
0,06
-25 -21 -17 -13 -9 -5 -1 3 7 11 15 19 23
Dia
RA(%)
Dimson
S&W
Médio
Não houve discrepância entre os sinais dos resíduos para nenhum do três
dias apontados no Quadro 12. Pode-se constatar que, com significância ao nível de
5% em teste bi-caudal, os resíduos agregados S&W na data –20, Dimson na data +11
e S&W e Ajustado na data +18 não são significativos. Portanto, não há “concordância”
entre os três métodos na janela do evento ao nível de significância de 5% em teste bi-
caudal.
Houve concordância entre pelo menos dois modelos de geração de
retornos em toda a janela do evento, composta de 51 dias, sendo computadas nesta
análise também os dias em que não foram encontrados retornos anormais
significativos em pelo menos dois modelos. A concordância entre os três modelos
ocorreu simultaneamente em 38 dos 51 dias da janela do evento.
QUADRO 12 – Dias em que foram encontrados retornos anormais significativos
simultaneamente nos três métodos de geração de retornos.
Resíduo
Data Dimson S&W Ajustado
-20 0,0534 0,0348
11 -0,0352 -0,0543
18 -0,0342 -0,0424
Valor p
Data Dimson S&W Ajustado
-20 0,0098 0,0671
11 0,0861 0,0047
18 0,0720 0,0611
67
Na análise dos retornos anormais agregados acumulados (CARs) não foi
encontrada significância em nenhum dos resultados do modelo dos coeficientes
agregados de Dimson. O modelo de retornos ajustados à média apresentou
significância para vários CARs, como pode ser constatado nos Anexos 18 e 19. O
somatório de todos os retornos anormais significantes neste último modelo vale
-49,56%. Como Scholes e Williams (1977) não apresentaram em seu trabalho as
equações apropriadas para análise de CARs, os resultados do modelo de S&W não
foram confrontados com os outros dois.
68
CAPÍTULO V
CONCLUSÕES
69
O crescente número de dupla-listagens visto ao longo dos anos 90, no
Brasil e em grande parte das economias consideradas emergentes, levanta algumas
idéias não só sobre os motivos que tenham levado à proliferação de programas de
ADRs mas também sobre os reais efeitos destes eventos. Percebe-se, ao se analisar
trabalhos anteriores, que os autores adotaram diversos modelos de geração de
retornos para determinação dos resíduos na janela do evento considerado. E boa
parte destas pesquisas apontam conclusões conflitantes a respeito do efeito da
emissão de ADRs no custo de capital.
Tais conclusões, baseadas na aplicação de algumas metodologias
distintas, provocaram a dúvida que foi o ponto de partida desta dissertação. Nos
trabalhos pesquisados, as amostras eram montadas com empresas de vários setores
ou até mesmo de vários países; em alguns os retornos estudados eram diários, em
outros, mensais. Além disso, notou-se a grande importância, devido à baixa liquidez
de alguns papéis, da utilização de modelos mais sofisticados de geração de retornos,
como o de Scholes e Williams, com desvio-padrão modificado, e o dos coeficientes
agregados de Dimson.
Percebe-se que inúmeras dificuldades em avaliar as conseqüências das
dupla-listagens podem surgir à medida em que o estudo da hipótese de segmentação
vêm sendo aprofundado. A primeira delas é, justamente, o consenso em relação a
qual indicador analisar sob a égide da internacionalização, para se verificar a
vantagem ou não desta abertura.
A respeito das metodologias de mensuração de retornos, que podem ser
também aplicáveis na avaliação dos efeitos dessas emissões, Brown e Warner (1985)
relataram em sua pesquisa que, no caso de dados mensais, o modelo de retornos
ajustados ao mercado e o modelo de mercado de um fator fornecem resultados
equivalentes, o que também ocorre no caso de dados diários. Nesta mesma pesquisa,
estes dois modelos tiveram uma performance melhor que o modelo de retornos
ajustados à média, que teria menor poder no caso de amostras com clustering.
Em vista destas idéias levantadas, entre elas as conclusões conflitantes a
respeito do efeito da emissão de ADRs no custo de capital, este trabalho se propõs a
verificar, inicialmente, se houve uma mudança significativa no custo de capital das
empresas brasileiras abertas, pertencentes ao setor de Papel e Celulose e que
tenham emitido ADRs no mercado externo. O segundo objetivo, intimamente ligado ao
primeiro, foi o de estudar as influências do método de geração de retornos escolhido
sobre as variações do custo de capital em torno da data da dupla listagem. Para isso,
a literatura referente ao tema foi visitada no intuito de levantar aspectos relevantes
sobre a inserção do conceito de internacionalização de empresas via estrutura de
70
capital, no contexto das estratégias normalmente discutidas sobre redução do custo de
capital. O foco da pesquisa foi totalmente concentrado nas chamadas dupla listagens.
Como meio de mensuração econométrica, foi aplicada a metodologia de estudos de
evento com três modelos distintos de geração de retornos: o de média constante, o de
Dimson e o de Scholes e Williams.
De posse dos resultados dos testes de hipótese mencionados no capítulo
anterior, é possível tentar responder às perguntas da pesquisa. Estas perguntas,
formatadas na seção 1 do capítulo Metodologia, são reapresentadas abaixo:
Há variação significativa no custo de capital das companhias abertas
brasileiras do setor de Papel e Celulose que tenham emitido ADR?
A resposta à primeira pergunta depende do modelo de geração de retornos
adotado?
Com base nos dados levantados no capítulo de Resultados, percebe-se
que houve variação significativa dos retornos individuais das ações das empresas do
setor e da carteira agregada em diferentes dias da janela do evento previamente
definida. Entretanto, como já realçado no decorrer deste estudo, as perguntas acima
não devem ser respondidas de modo isolado, já que estão intimamente ligadas.
Houve concordância entre, no mínimo, dois modelos de geração de
retornos em toda a janela do evento, composta de 51 dias, sendo computadas nesta
análise também os dias em que não foram encontrados retornos anormais
significativos em pelo menos dois modelos. Em 38 dos 51 dias da janela do evento
houve concordância dos três modelos. Isto posto, há forte indicação de que os três
modelos apresentaram convergência no caso da amostra estudada. Entretanto, não foi
encontrado na literatura visitada um teste estatístico adequado à validação desta
conclusão.
Na análise de retornos acumulados, o modelo de Dimson não apresenta
nenhuma significância, enquanto o modelo de retornos ajustados à média apresenta
perda de valor na emissão se considerado o somatório apenas dos retornos
significativos.
As conclusões aqui levantadas devem ser vislumbradas em conjunto com
as limitações da metodologia aplicada. Talvez a limitação mais importante seja a
premissa de que não haja mudança nos fluxos de caixa operacionais futuros da
71
companhia para que seja validada a relação constante entre custo da capital e
valorização das ações. Recapitulando o que foi dito na Introdução deste trabalho, a
teoria financeira preconiza que, se uma companhia é precificada de acordo com o
valor presente de seus ganhos futuros, descontados a uma determinada taxa de
retorno, tal taxa é o custo global de capital da companhia. Portanto, se uma dada
empresa sofre uma valorização no mercado sem aumento nos seus ganhos futuros,
isto indicaria uma redução no seu custo de capital.
Entre as limitações está também o tamanho reduzido da amostra, que
pode ter introduzido um viés nos resultados, para o caso da carteira agregada. Além
disso, a janela de estimação pode ter sido influenciada por alguma informação
referente à emissão do ADR circulada antes do primeiro dia que compõe a janela do
evento, prejudicando a mensuração dos parâmetros envolvidos. Isto leva a crer
também na possibilidade de a janela do evento não ter sido bem dimensionada o
suficiente para captar todos os movimentos anormais do mercado de capitais
decorrentes da dupla-listagem.
Ao se responder à segunda questão, nota-se claramente que a
contribuição desta dissertação de mestrado foi mostrar que, no caso da amostra de
empresas de Papel e Celulose, as conclusões a respeito das vantagens de se
patrocinar um programa de emissão internacional de ações são incertas, pois é
possível que haja realmente melhora no custo de capital com as emissões externas,
contudo a metodologia aplicada não foi capaz de comprovar isto. Adicionalmente,
pode ser que a resposta à dúvida sobre a vantagem das emissões de ADRs dependa
do método aplicado na mensuração dos resíduos no estudo do evento com base numa
janela de 51 dias. Por isso, este estudo chama a atenção para a importância em se
confrontar métodos distintos de mensuração em pesquisas científicas.
Parece claro que não há como dizer qual seria o modelo mais confiável
neste caso, uma vez que não há consenso na própria teoria financeira. Entretanto,
este fato não pode servir como restrição a análises mais abrangentes, já que era
esperado que a hipótese de segmentação se confirmasse através da valorização das
ações na janela do evento independentemente da metodologia empregada.
Pode ser que a redução do custo de capital não seja necessariamente
devida à valorização dos papéis da empresa emissora na bolsa local, mas decorrente
da maior visibilidade que os programas de ADRs proporcionam às empresas, o que
poderia levar a maiores facilidades na captação de recursos por meio de dívida a
taxas menores, por exemplo.
Além disso, não há como garantir que todas as informações relativas ao
evento emissão de ADR tenham sido passadas ao mercado exatamente na janela
72
escolhida neste trabalho. Adicionalmente, outros eventos importantes podem ter
influenciado individualmente cada um dos papéis da amostra e seria praticamente
impossível filtrar tais efeitos paralelos no sentido de se reduzir o viés.
Alguns autores defendem que uma visualização temporal mais ampla pode
dar indicações de mudança no padrão de comportamento dos retornos das ações com
dupla-listagem. Contudo, não parece correto vincular mudanças neste padrão às
emissões externas de ações pura e simplesmente, em função da existência de um
grande número de fatores que afetam diretamente o desempenho das companhias.
73
CAPÍTULO VI
RECOMENDAÇÕES PARA NOVAS PESQUISAS
74
No decorrer da Revisão da Literatura, algumas considerações podem
ser tomadas como ponto de partida para novas pesquisas. A começar pela própria
definição do vetor de internacionalização estudado na pesquisa, o leitor poderá se
dedicar ao desenvolvimento de trabalhos que apontem as relações entre outras
formas conhecidas de internacionalização e seus efeitos no valor das companhias,
como, por exemplo, o estabelecimento de bases produtivas no exterior, o aumento das
exportações, entre outras. No caso de se optar pela internacionalização da estrutura
de capital, estudos sobre o comportamento do valor de empresas listadas em bolsa
local e que emitam algum título de dívida no mercado externo como high-yields,
commercial papers e eurobonds, terão grande relevância.
Se o interesse for em estudos de evento com emissão de ADR, o
campo é extremamente fértil. Um grupo maior de empresas listadas pode compor a
amostra de estudo, independente do setor a que pertençam. Na montagem da carteira
igualmente ponderada, podem ser consideradas ações de outro setor da economia
nacional. Dentro da idéia desta dissertação, as comparações entre os modelos de
geração de retornos podem ser enriquecidas com testes não paramétricos ou com a
introdução de modelos adicionais de geração de retornos, além da formatação de um
teste estatístico que possa validar as comparações.
Uma análise criteriosa sobre a influência que o tamanho da janela do
evento pode exercer nos resultados e a utilização de janelas de estimação pós-evento
podem contribuir de modo significativo. Adicionalmente, os retornos podem ser
calculados com periodicidade mensal, no caso de haver na amostra empresas com
emissões mais antigas.
75
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
76
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80
ANEXOS
81
Anexo 1: Aracruz - Janela de Estimação - Retornos Geométricos x Ibovespa
Data Dia Retorno Geométrico IBOVESPA Data Dia Retorno Geométrico IBOVESPA
25/09/91 -150 2,0203% 2,1746% 06/01/92 -87 3,2790% 11,2638%
26/09/91 -149 -4,0822% -7,5827% 07/01/92 -86 -1,9545% -5,2912%
27/09/91 -148 0,0000% 0,9074% 10/01/92 -85 3,3902% 7,8866%
30/09/91 -147 -2,1053% 1,3949% 13/01/92 -84 -3,3902% 4,2902%
01/10/91 -146 8,1678% 9,7970% 14/01/92 -83 -1,7395% -1,4302%
02/10/91 -145 -2,0803% -7,5785% 15/01/92 -82 -3,5715% -6,6237%
03/10/91 -144 8,7178% 1,1286% 16/01/92 -81 -1,8349% 8,9244%
04/10/91 -143 -6,6375% 5,9411% 17/01/92 -80 0,0000% -1,6839%
07/10/91 -142 0,0000% 1,0041% 20/01/92 -79 -0,3711% 9,4705%
08/10/91 -141 0,9756% -1,5305% 21/01/92 -78 -0,7463% 0,4892%
09/10/91 -140 0,0000% -3,5550% 22/01/92 -77 -0,7519% 1,8422%
10/10/91 -139 0,9662% -6,7343% 23/01/92 -76 2,2389% 9,0717%
11/10/91 -138 1,9048% 8,5904% 24/01/92 -75 4,3328% 6,3900%
14/10/91 -137 3,2485% -3,5065% 27/01/92 -74 18,3499% 6,2250%
15/10/91 -136 8,3199% 9,5421% 28/01/92 -73 5,7436% 5,9425%
16/10/91 -135 0,8368% -1,2807% 29/01/92 -72 7,9765% -2,4108%
17/10/91 -134 11,7783% 5,5127% 30/01/92 -71 -2,5975% -7,4472%
18/10/91 -133 6,4539% -2,3466% 31/01/92 -70 10,0083% 1,9189%
21/10/91 -132 0,0000% 0,2740% 03/02/92 -69 -10,0083% -6,4878%
22/10/91 -131 0,0000% 5,2314% 04/02/92 -68 2,5973% 2,2128%
23/10/91 -130 4,8790% 8,1450% 05/02/92 -67 -6,6247% -5,7893%
24/10/91 -129 5,6570% 2,5750% 06/02/92 -66 -7,0952% -3,4841%
25/10/91 -128 0,0000% -6,0755% 07/02/92 -65 13,7201% 9,3292%
28/10/91 -127 0,0000% -7,8444% 10/02/92 -64 -2,5975% -1,7843%
29/10/91 -126 5,1768% 7,0692% 11/02/92 -63 -5,4067% 5,9498%
30/10/91 -125 6,6015% -0,9041% 12/02/92 -62 10,5361% -0,3757%
31/10/91 -124 0,0000% 3,6492% 13/02/92 -61 -3,8221% -6,8231%
01/11/91 -123 -2,2473% -2,9472% 14/02/92 -60 -1,3072% 4,5390%
04/11/91 -122 -4,0585% -3,2818% 17/02/92 -59 -2,6668% -1,2176%
05/11/91 -121 0,5900% -0,5654% 18/02/92 -58 0,0003% 6,8851%
08/11/91 -120 -2,9265% 0,5059% 19/02/92 -57 11,4773% 8,5632%
11/11/91 -119 0,0000% 2,1486% 20/02/92 -56 6,5291% 4,4559%
12/11/91 -118 -3,0772% 5,5838% 21/02/92 -55 4,8468% 4,9992%
13/11/91 -117 0,0000% -0,1242% 24/02/92 -54 1,2821% -1,4282%
14/11/91 -116 0,0000% 3,6417% 25/02/92 -53 0,2333% 1,0295%
19/11/91 -115 -0,0006% -2,6960% 26/02/92 -52 0,6124% -0,8095%
20/11/91 -114 -6,4532% -2,0901% 27/02/92 -51 3,1091% 3,6595%
21/11/91 -113 -0,0007% -4,4196% 28/02/92 -50 0,0000% 2,3237%
22/11/91 -112 -3,3902% -0,8647% 06/03/92 -49 3,7223% 1,2791%
25/11/91 -111 -2,0907% 2,2693% 09/03/92 -48 0,0000% -3,9959%
26/11/91 -110 0,7018% -3,6137% 10/03/92 -47 0,3839% -0,9200%
27/11/91 -109 -1,4085% 2,4484% 11/03/92 -46 5,2251% 3,5311%
28/11/91 -108 2,7974% 4,3691% 12/03/92 -45 -2,2060% 1,9113%
29/11/91 -107 0,6873% -0,1330% 13/03/92 -44 -1,4982% 3,1400%
02/12/91 -106 2,7029% -3,5634% 16/03/92 -43 1,8692% -2,7066%
03/12/91 -105 0,0000% 6,0547% 17/03/92 -42 -0,9302% -0,6801%
04/12/91 -104 0,0000% 7,8278% 18/03/92 -41 0,0187% 3,0973%
05/12/91 -103 3,2790% 2,3453% 19/03/92 -40 1,4656% 2,1074%
06/12/91 -102 -0,6473% 2,5789% 20/03/92 -39 0,3676% 2,5824%
09/12/91 -101 3,8221% 7,5404% 23/03/92 -38 0,9132% -1,5634%
10/12/91 -100 0,0000% -0,9982% 24/03/92 -37 2,6907% 0,0061%
11/12/91 -99 0,0000% -2,5387% 25/03/92 -36 0,8811% -6,4250%
12/12/91 -98 7,2321% 10,7663% 26/03/92 -35 0,0175% 0,4807%
13/12/91 -97 1,7291% -0,3376% 27/03/92 -34 8,3908% 3,4649%
Data Dia Retorno Geométrico IBOVESPA Data Dia Retorno Geométrico IBOVESPA
16/12/91 -96 2,8171% -0,1704% 30/03/92 -33 8,0539% 2,6319%
17/12/91 -95 10,5361% 7,7800% 31/03/92 -32 7,5913% 6,8057%
18/12/91 -94 0,0000% 0,2066% 01/04/92 -31 4,8462% 0,1764%
82
19/12/91 -93 0,0000% 3,5282% 02/04/92 -30 5,6209% 3,5362%
20/12/91 -92 9,5310% 5,2722% 03/04/92 -29 1,8462% 4,1500%
23/12/91 -91 0,0000% 4,4245% 06/04/92 -28 -2,4693% 5,7401%
27/12/91 -90 16,2519% 8,8373% 07/04/92 -27 4,2820% 2,6252%
30/12/91 -89 3,7740% 5,4662% 08/04/92 -26 -1,9348% -5,2089%
03/01/92 -88 3,3902% 4,8045%
83
Anexo 2: Bahia Sul - Janela de Estimação - Retornos Geométricos x Ibovespa.
Data Dia Retorno Geométrico IBOVESPA Data Dia Retorno Geométrico IBOVESPA
14/10/93 -150 0,0000% 1,2433% 08/03/94 -87 2,4718% 0,8839%
19/10/93 -149 -2,8438% 3,0462% 09/03/94 -86 0,0000% 4,5206%
20/10/93 -148 -1,9418% -6,2002% 10/03/94 -85 2,4098% 0,5302%
21/10/93 -147 -6,0625% -9,9402% 11/03/94 -84 0,0000% 0,1420%
22/10/93 -146 -2,1053% 10,4269% 14/03/94 -83 2,3530% 4,6885%
25/10/93 -145 -4,3485% -6,6731% 07/04/94 -82 5,1293% 2,7009%
26/10/93 -144 0,0000% 5,1329% 08/04/94 -81 12,5163% 4,1570%
05/11/93 -143 5,4252% 1,6920% 11/04/94 -80 2,8988% 7,6424%
08/11/93 -142 10,0083% 5,5185% 12/04/94 -79 0,0000% -0,6469%
09/11/93 -141 1,5905% 0,2533% 13/04/94 -78 6,8993% -6,0052%
10/11/93 -140 -0,0156% 6,7264% 14/04/94 -77 -4,8910% -3,0405%
11/11/93 -139 3,0772% 1,9435% 15/04/94 -76 0,8088% -4,2588%
12/11/93 -138 5,8555% 1,3315% 18/04/94 -75 -2,8171% -2,9744%
17/11/93 -137 1,4185% 4,5576% 19/04/94 -74 -2,1661% -4,0418%
18/11/93 -136 0,0000% 0,3069% 20/04/94 -73 -9,9699% -4,7016%
19/11/93 -135 -1,4185% -0,5868% 25/04/94 -72 7,4108% 8,8489%
22/11/93 -134 -2,7518% -0,9695% 26/04/94 -71 -2,8988% 2,0540%
23/11/93 -133 2,7518% 4,3506% 27/04/94 -70 5,7158% 1,3359%
24/11/93 -132 0,0143% 4,4435% 28/04/94 -69 8,0043% 4,1253%
25/11/93 -131 6,8850% 2,2838% 29/04/94 -68 0,0000% 2,1118%
26/11/93 -130 5,1960% 2,0876% 12/05/94 -67 1,3986% 5,7683%
29/11/93 -129 1,2579% -2,0551% 13/05/94 -66 4,0822% -3,2265%
30/11/93 -128 8,9612% -0,8792% 18/05/94 -65 6,2914% 8,2974%
03/12/93 -127 13,3965% 6,0841% 19/05/94 -64 7,0618% 11,4620%
09/12/93 -126 9,0972% -2,2438% 20/05/94 -63 12,7833% 1,1534%
10/12/93 -125 0,0000% 2,0375% 23/05/94 -62 0,0000% 3,1253%
13/12/93 -124 -9,0972% 1,2858% 26/05/94 -61 27,5563% 1,7400%
14/12/93 -123 7,3427% 3,5153% 27/05/94 -60 -0,6231% 0,3112%
15/12/93 -122 6,0104% -1,2145% 30/05/94 -59 0,0000% 3,3073%
16/12/93 -121 4,0822% 1,0372% 31/05/94 -58 0,6920% 1,5851%
28/12/93 -120 7,4108% 0,3196% 01/06/94 -57 -3,5091% 2,3711%
29/12/93 -119 -11,3329% 3,5860% 06/06/94 -56 0,0000% 7,5940%
30/12/93 -118 0,0000% 0,4940% 13/06/94 -55 3,6368% -2,4636%
04/01/94 -117 0,0000% 5,2406% 14/06/94 -54 -3,5627% 2,3609%
05/01/94 -116 7,3965% 4,9914% 15/06/94 -53 -3,7712% 1,7217%
06/01/94 -115 10,1926% 5,3480% 16/06/94 -52 3,6971% -1,1764%
07/01/94 -114 9,2373% 7,0029% 28/06/94 -51 3,0305% 5,5207%
10/01/94 -113 5,7158% 3,9109% 29/06/94 -50 4,3803% 7,1678%
11/01/94 -112 4,8790% 1,2079% 30/06/94 -49 3,5091% -5,5091%
12/01/94 -111 0,5277% 6,7512% 12/07/94 -48 3,3935% -2,2976%
13/01/94 -110 2,5975% 4,5943% 21/07/94 -47 0,0000% -0,5014%
14/01/94 -109 0,0000% -1,9035% 04/08/94 -46 -7,3315% -0,8506%
17/01/94 -108 16,5080% 8,1831% 05/08/94 -45 5,5484% 2,5975%
18/01/94 -107 0,0000% 1,2727% 08/08/94 -44 3,9682% 2,4619%
19/01/94 -106 0,0000% 5,8218% 09/08/94 -43 -6,5500% -0,4968%
20/01/94 -105 4,4682% 7,1594% 10/08/94 -42 -1,5504% -0,9921%
21/01/94 -104 7,7920% -0,0725% 15/08/94 -41 0,0000% 2,2593%
24/01/94 -103 0,0000% 0,0566% 16/08/94 -40 2,2990% 1,9819%
31/01/94 -102 2,2738% 7,1847% 17/08/94 -39 2,9853% 4,6297%
07/02/94 -101 -3,6368% 3,2865% 18/08/94 -38 -1,4815% 1,1525%
08/02/94 -100 0,0000% 4,5220% 19/08/94 -37 2,9414% 2,1979%
09/02/94 -99 2,1979% 1,8610% 22/08/94 -36 1,2959% 4,7063%
10/02/94 -98 4,9480% 10,1096% 23/08/94 -35 0,1430% -1,5323%
11/02/94 -97 3,3902% 3,3888% 24/08/94 -34 4,0593% -1,8304%
Data Dia Retorno Geométrico IBOVESPA Data Dia Retorno Geométrico IBOVESPA
18/02/94 -96 0,0000% -9,6868% 25/08/94 -33 -4,0593% 2,7818%
21/02/94 -95 6,0625% -1,7403% 26/08/94 -32 6,7659% -2,6551%
22/02/94 -94 -2,9853% 12,6398% 29/08/94 -31 -1,3441% 2,0632%
84
23/02/94 -93 5,8841% 0,8882% 30/08/94 -30 -8,3205% 1,0577%
24/02/94 -92 -2,8988% -6,3197% 09/09/94 -29 2,0340% 1,4873%
25/02/94 -91 0,0000% 1,0368% 12/09/94 -28 -0,6734% 2,9426%
28/02/94 -90 -7,6373% 4,4137% 13/09/94 -27 -2,7399% 0,0000%
01/03/94 -89 2,1979% 1,8335% 14/09/94 -26 1,9258% -0,6280%
02/03/94 -88 0,9274% -4,9564%
85
Anexo 3: Klabin - Janela de Estimação - Retornos Geométricos x Ibovespa.
Data Dia Retorno Geométrico IBOVESPA Data Dia Retorno Geométrico IBOVESPA
11/03/94 -150 6,2643% 0,1420% 17/06/94 -87 3,7962% 6,5016%
14/03/94 -149 8,2231% 4,6885% 20/06/94 -86 0,0250% 0,0062%
15/03/94 -148 6,3716% 1,5893% 21/06/94 -85 -2,5568% -3,4628%
16/03/94 -147 1,8349% 4,1683% 22/06/94 -84 -2,5975% 2,2416%
17/03/94 -146 -0,6018% -1,0492% 23/06/94 -83 1,3332% -1,8459%
18/03/94 -145 -0,6177% -4,5431% 24/06/94 -82 0,0000% -0,9729%
21/03/94 -144 -2,4846% -4,6885% 27/06/94 -81 6,2654% 8,1042%
22/03/94 -143 0,6270% 6,3047% 28/06/94 -80 7,5950% 5,5207%
23/03/94 -142 4,8790% 4,4930% 29/06/94 -79 6,7992% 7,1678%
24/03/94 -141 -4,8790% -2,8007% 30/06/94 -78 1,2384% -5,5091%
25/03/94 -140 0,0000% 5,8135% 05/07/94 -77 0,8642% -0,4619%
28/03/94 -139 3,0772% 0,6967% 06/07/94 -76 7,3862% 5,1721%
29/03/94 -138 -1,8967% -1,9589% 07/07/94 -75 9,8940% 3,9543%
30/03/94 -137 4,8820% 5,0616% 08/07/94 -74 1,0811% 3,6954%
05/04/94 -136 3,0772% 5,2403% 11/07/94 -73 0,3578% -1,0195%
06/04/94 -135 5,3110% 0,5308% 12/07/94 -72 -0,1430% -2,2976%
07/04/94 -134 3,3902% 2,7009% 13/07/94 -71 -0,5746% -2,0334%
08/04/94 -133 1,1050% 4,1570% 14/07/94 -70 0,0007% 4,4730%
11/04/94 -132 6,3851% 7,6424% 15/07/94 -69 0,4307% 1,5662%
12/04/94 -131 7,8773% -0,6469% 18/07/94 -68 0,2861% -0,8517%
13/04/94 -130 -5,8364% -6,0052% 21/07/94 -67 -0,7380% -0,5014%
14/04/94 -129 -3,0772% -3,0405% 22/07/94 -66 0,3697% -0,7945%
15/04/94 -128 -2,1053% -4,2588% 25/07/94 -65 -0,3697% 0,1829%
18/04/94 -127 0,0000% -2,9744% 28/07/94 -64 -0,7380% 2,5057%
19/04/94 -126 0,0000% -4,0418% 29/07/94 -63 -3,7740% -1,2771%
20/04/94 -125 0,0000% -4,7016% 01/08/94 -62 1,1472% -1,1804%
25/04/94 -124 10,5361% 8,8489% 02/08/94 -61 0,3795% 3,7510%
26/04/94 -123 0,9479% 2,0540% 03/08/94 -60 -1,5268% 1,8707%
27/04/94 -122 1,6153% 1,3359% 04/08/94 -59 2,8812% -0,8506%
28/04/94 -121 -2,3526% 4,1253% 05/08/94 -58 -0,2245% 2,5975%
29/04/94 -120 2,5853% 2,1118% 08/08/94 -57 -1,9668% 2,4619%
02/05/94 -119 -2,5853% 1,0018% 09/08/94 -56 -2,2403% -0,4968%
03/05/94 -118 4,6520% -4,5830% 10/08/94 -55 0,0000% -0,9921%
04/05/94 -117 4,4017% -4,6251% 11/08/94 -54 -2,3717% -1,1028%
05/05/94 -116 -2,1544% -8,3448% 12/08/94 -53 0,0000% 1,8512%
06/05/94 -115 -7,3766% 4,2263% 15/08/94 -52 1,5873% 2,2593%
09/05/94 -114 -4,4022% -6,0455% 16/08/94 -51 0,7843% 1,9819%
10/05/94 -113 0,0005% 8,5046% 17/08/94 -50 0,7782% 4,6297%
11/05/94 -112 0,0000% -0,1228% 18/08/94 -49 0,3868% 1,1525%
12/05/94 -111 -0,0015% 5,7683% 19/08/94 -48 0,3854% 2,1979%
13/05/94 -110 -5,1284% -3,2265% 22/08/94 -47 0,6899% 4,7063%
16/05/94 -109 -0,2630% -1,4738% 23/08/94 -46 1,5915% -1,5323%
17/05/94 -108 -2,4033% 5,3393% 24/08/94 -45 1,4926% -1,8304%
18/05/94 -107 7,2949% 8,2974% 25/08/94 -44 0,0000% 2,7818%
19/05/94 -106 4,4233% 11,4620% 26/08/94 -43 0,0000% -2,6551%
20/05/94 -105 0,4796% 1,1534% 29/08/94 -42 -0,0741% 2,0632%
23/05/94 -104 5,1293% 3,1253% 30/08/94 -41 -0,6694% 1,0577%
24/05/94 -103 1,5784% 1,4915% 31/08/94 -40 0,7435% -0,9375%
Data Dia Retorno Geométrico IBOVESPA Data Dia Retorno Geométrico IBOVESPA
25/05/94 -102 7,1228% 7,8606% 01/09/94 -39 0,0000% 1,9970%
26/05/94 -101 2,4693% 1,7400% 02/09/94 -38 -2,2473% -1,2865%
86
27/05/94 -100 1,6129% 0,3112% 05/09/94 -37 -2,2990% -11,0895%
30/05/94 -99 5,8269% 3,3073% 06/09/94 -36 -0,7782% 3,7706%
31/05/94 -98 5,5060% 1,5851% 09/09/94 -35 4,2066% 1,4873%
01/06/94 -97 3,5091% 2,3711% 12/09/94 -34 0,8487% 2,9426%
06/06/94 -96 8,5360% 7,5940% 13/09/94 -33 0,7018% 0,0000%
07/06/94 -95 8,1440% 0,4083% 14/09/94 -32 11,2329% -0,6280%
08/06/94 -94 6,5149% -3,4380% 15/09/94 -31 -7,1234% -3,5121%
09/06/94 -93 -0,8146% 3,8446% 16/09/94 -30 -2,7206% 0,1191%
10/06/94 -92 -1,8642% 2,9568% 19/09/94 -29 -3,5091% -0,0359%
13/06/94 -91 0,1343% -2,4636% 20/09/94 -28 0,7117% -2,1875%
14/06/94 -90 1,7299% 2,3609% 21/09/94 -27 0,0000% 3,1597%
15/06/94 -89 1,0499% 1,7217% 22/09/94 -26 0,0000% 0,9629%
16/06/94 -88 0,5468% -1,1764%
87
Anexo 4: Suzano - Janela de Estimação - Retornos Geométricos x Ibovespa.
Data Dia Retorno Geométrico IBOVESPA Data Dia Retorno Geométrico IBOVESPA
17/02/93 -150 3,4486% 5,7743% 24/06/93 -87 0,5970% 1,2327%
18/02/93 -149 0,0000% 1,9991% 25/06/93 -86 -1,8019% 6,9381%
19/02/93 -148 0,0000% 8,8072% 28/06/93 -85 5,8841% 2,5350%
26/02/93 -147 1,5504% -1,7295% 29/06/93 -84 0,0000% -1,3323%
01/03/93 -146 -4,7253% -5,6916% 30/06/93 -83 -0,3434% 1,6547%
02/03/93 -145 0,0000% -1,1294% 01/07/93 -82 -2,5553% -2,7924%
03/03/93 -144 1,6000% 5,1697% 02/07/93 -81 0,0000% 0,1224%
04/03/93 -143 1,5748% 4,0990% 05/07/93 -80 -6,0618% 4,7234%
05/03/93 -142 1,5658% -3,8387% 06/07/93 -79 -0,0006% 2,2405%
08/03/93 -141 3,0152% 7,8030% 07/07/93 -78 13,2766% 2,5395%
09/03/93 -140 4,2373% 3,1229% 08/07/93 -77 -1,1050% -0,7763%
10/03/93 -139 7,0422% -2,8228% 09/07/93 -76 2,7399% 2,8742%
11/03/93 -138 3,7938% 0,6570% 12/07/93 -75 0,0000% 1,6020%
12/03/93 -137 -0,2571% 3,2922% 13/07/93 -74 0,0000% 1,1737%
17/03/93 -136 1,2423% -1,7211% 14/07/93 -73 -1,0870% -4,0463%
18/03/93 -135 11,6410% 6,3193% 15/07/93 -72 0,0000% -1,5983%
19/03/93 -134 0,0000% 0,5472% 16/07/93 -71 -0,5479% 2,0196%
22/03/93 -133 0,0000% 1,8492% 19/07/93 -70 1,6349% 1,5497%
23/03/93 -132 -3,3523% -1,9311% 20/07/93 -69 2,6668% 5,1972%
24/03/93 -131 -2,2990% 2,9014% 21/07/93 -68 0,0000% -0,1027%
29/03/93 -130 -5,8496% 3,6697% 22/07/93 -67 0,0000% -0,8547%
30/03/93 -129 1,1976% -0,0106% 23/07/93 -66 0,0000% 2,7902%
31/03/93 -128 0,5935% 2,0494% 26/07/93 -65 0,5249% -2,7368%
01/04/93 -127 0,0000% -1,1961% 27/07/93 -64 2,0726% 0,5907%
07/04/93 -126 -0,5970% 3,7771% 28/07/93 -63 5,0010% 2,6159%
14/04/93 -125 8,0314% 8,7606% 29/07/93 -62 -2,4693% 3,6330%
15/04/93 -124 0,0000% -1,4675% 30/07/93 -61 0,0050% -0,8700%
16/04/93 -123 -2,1979% 1,5926% 02/08/93 -60 0,1149% -4,5200%
19/04/93 -122 0,0000% 1,2204% 03/08/93 -59 4,2818% -0,1820%
20/04/93 -121 6,4538% 6,4003% 04/08/93 -58 0,4773% -1,1947%
23/04/93 -120 2,0619% -1,0782% 05/08/93 -57 0,0000% 1,4262%
26/04/93 -119 2,0203% 6,1607% 06/08/93 -56 0,0000% 2,3717%
27/04/93 -118 1,4889% -1,1060% 09/08/93 -55 0,0000% 0,1276%
30/04/93 -117 2,7890% 1,7382% 10/08/93 -54 -2,4098% 4,8631%
03/05/93 -116 0,0000% -0,1246% 11/08/93 -53 2,4145% 3,5582%
04/05/93 -115 0,5877% 3,5450% 12/08/93 -52 6,0017% 5,6154%
05/05/93 -114 -0,8828% -1,2395% 13/08/93 -51 5,2414% -1,6957%
06/05/93 -113 3,3901% 3,7399% 16/08/93 -50 0,4246% 6,0518%
07/05/93 -112 -0,9569% 1,1479% 17/08/93 -49 1,6807% 3,7563%
10/05/93 -111 -3,9221% -2,3724% 18/08/93 -48 -0,4175% -0,8788%
11/05/93 -110 3,9221% 4,0413% 19/08/93 -47 2,4795% 6,8018%
12/05/93 -109 0,9569% 1,5329% 20/08/93 -46 0,0000% 3,6265%
13/05/93 -108 0,0000% 2,6766% 23/08/93 -45 4,3919% 1,8652%
14/05/93 -107 -0,9569% 1,5744% 24/08/93 -44 2,3167% 0,6903%
17/05/93 -106 -0,9662% 4,9768% 25/08/93 -43 3,0077% 1,0632%
18/05/93 -105 0,9662% 0,7251% 26/08/93 -42 7,1459% 6,1133%
19/05/93 -104 5,6089% 1,3276% 27/08/93 -41 -0,0069% -0,0093%
20/05/93 -103 4,4452% 6,9024% 30/08/93 -40 3,3637% 2,5873%
Data Dia Retorno Geométrico IBOVESPA Data Dia Retorno Geométrico IBOVESPA
21/05/93 -102 4,2560% 3,5506% 31/08/93 -39 -1,6474% -3,4855%
26/05/93 -101 3,2523% 1,6331% 01/09/93 -38 0,0000% 6,2222%
88
27/05/93 -100 -4,0822% -1,2332% 02/09/93 -37 1,0118% 6,8908%
01/06/93 -99 4,5182% 4,8728% 03/09/93 -36 -1,0152% 1,6689%
02/06/93 -98 5,8496% 5,4393% 06/09/93 -35 1,6841% 3,8522%
03/06/93 -97 5,8841% 3,7797% 09/09/93 -34 -0,0035% 0,6278%
04/06/93 -96 5,5570% 0,9935% 10/09/93 -33 0,0035% 3,9874%
07/06/93 -95 0,6734% 2,4568% 13/09/93 -32 2,0479% 0,1381%
08/06/93 -94 -1,0118% 0,0142% 14/09/93 -31 1,5088% -2,4232%
09/06/93 -93 -1,7094% -1,7691% 15/09/93 -30 1,8137% 3,0623%
14/06/93 -92 0,0000% 0,6932% 16/09/93 -29 2,8988% 2,9791%
15/06/93 -91 1,3334% 1,6034% 17/09/93 -28 7,6373% 8,3673%
16/06/93 -90 0,6601% 7,3091% 20/09/93 -27 1,4599% -0,6283%
17/06/93 -89 0,0000% -4,7832% 21/09/93 -26 -2,0499% -2,4271%
23/06/93 -88 4,2820% -2,7499%
89
Anexo 5: VCP - Janela de Estimação - Retornos Geométricos x Ibovespa.
Data Dia Retorno Geométrico IBOVESPA Data Dia Retorno Geométrico IBOVESPA
24/10/91 -150 4,0820% 2,5750% 31/01/92 -87 1,7095% 1,9189%
25/10/91 -149 -2,0202% -6,0755% 03/02/92 -86 0,0000% -6,4878%
28/10/91 -148 -1,8539% -7,8444% 04/02/92 -85 -3,4487% 2,2128%
29/10/91 -147 2,8691% 7,0692% 05/02/92 -84 -1,8057% -5,7893%
30/10/91 -146 -2,2473% -0,9041% 06/02/92 -83 0,0357% -3,4841%
31/10/91 -145 3,2523% 3,6492% 07/02/92 -82 0,0000% 9,3292%
01/11/91 -144 -2,0202% -2,9472% 10/02/92 -81 0,0714% -1,7843%
04/11/91 -143 0,0000% -3,2818% 11/02/92 -80 -0,0714% 5,9498%
05/11/91 -142 -6,3179% -0,5654% 12/02/92 -79 0,0357% -0,3757%
06/11/91 -141 3,2087% 0,3363% 13/02/92 -78 3,4735% -6,8231%
07/11/91 -140 0,0000% 3,4820% 14/02/92 -77 -7,1459% 4,5390%
08/11/91 -139 -5,4065% 0,5059% 17/02/92 -76 0,0000% -1,2176%
11/11/91 -138 0,0000% 2,1486% 18/02/92 -75 3,6367% 6,8851%
12/11/91 -137 0,0000% 5,5838% 19/02/92 -74 3,5437% 8,5632%
13/11/91 -136 -4,5464% -0,1242% 20/02/92 -73 -0,0345% 4,4559%
14/11/91 -135 4,5464% 3,6417% 21/02/92 -72 3,3567% 4,9992%
19/11/91 -134 1,1176% -2,6960% 24/02/92 -71 0,0334% -1,4282%
20/11/91 -133 -1,1176% -2,0901% 25/02/92 -70 9,5311% 1,0295%
21/11/91 -132 -5,6630% -4,4196% 26/02/92 -69 -6,2520% -0,8095%
22/11/91 -131 6,7807% -0,8647% 27/02/92 -68 -1,6261% 3,6595%
25/11/91 -130 -3,3904% 2,2693% 28/02/92 -67 -1,6530% 2,3237%
26/11/91 -129 0,0000% -3,6137% 06/03/92 -66 5,0325% 1,2791%
27/11/91 -128 3,3904% 2,4484% 09/03/92 -65 -0,3072% -3,9959%
28/11/91 -127 4,3483% 4,3691% 10/03/92 -64 -2,4923% -0,9200%
29/11/91 -126 1,0582% -0,1330% 11/03/92 -63 2,7995% 3,5311%
02/12/91 -125 3,1092% -3,5634% 12/03/92 -62 4,2048% 1,9113%
03/12/91 -124 0,5089% 6,0547% 13/03/92 -61 5,7158% 3,1400%
04/12/91 -123 11,0425% 7,8278% 16/03/92 -60 0,0000% -2,7066%
05/12/91 -122 3,1321% 2,3453% 17/03/92 -59 1,1325% -0,6801%
06/12/91 -121 1,3129% 2,5789% 18/03/92 -58 1,6074% 3,0973%
09/12/91 -120 8,3383% 7,5404% 19/03/92 -57 -1,3606% 2,1074%
10/12/91 -119 0,0000% -0,9982% 20/03/92 -56 11,6504% 2,5824%
11/12/91 -118 -4,0823% -2,5387% 23/03/92 -55 9,9491% -1,5634%
12/12/91 -117 -0,8368% 10,7663% 24/03/92 -54 7,8514% 0,0061%
13/12/91 -116 -7,8642% -0,3376% 25/03/92 -53 -0,6141% -6,4250%
16/12/91 -115 4,4450% -0,1704% 26/03/92 -52 4,6146% 0,4807%
17/12/91 -114 8,3383% 7,7800% 27/03/92 -51 11,9959% 3,4649%
18/12/91 -113 3,9221% 0,2066% 30/03/92 -50 0,5030% 2,6319%
19/12/91 -112 12,9676% 3,5282% 31/03/92 -49 8,6319% 6,8057%
20/12/91 -111 5,9035% 5,2722% 01/04/92 -48 -8,2692% 0,1764%
23/12/91 -110 2,5157% 4,4245% 02/04/92 -47 2,5534% 3,5362%
27/12/91 -109 3,1398% 8,8373% 03/04/92 -46 6,5064% 4,1500%
30/12/91 -108 2,9853% 5,4662% 06/04/92 -45 6,8467% 5,7401%
03/01/92 -107 13,3532% 4,8045% 07/04/92 -44 2,8702% 2,6252%
06/01/92 -106 9,5310% 11,2638% 08/04/92 -43 -2,8702% -5,2089%
07/01/92 -105 -4,6043% -5,2912% 09/04/92 -42 5,0190% 3,3563%
08/01/92 -104 0,9002% -6,2026% 10/04/92 -41 1,3889% 4,7688%
09/01/92 -103 3,7041% 3,1261% 13/04/92 -40 2,0344% 3,5716%
10/01/92 -102 20,4795% 7,8866% 14/04/92 -39 -2,0344% 1,6476%
13/01/92 -101 3,6367% 4,2902% 15/04/92 -38 4,7147% 5,5448%
14/01/92 -100 -3,6367% -1,4302% 23/04/92 -37 1,4130% -4,4121%
90
Data Dia Retorno Geométrico IBOVESPA Data Dia Retorno Geométrico IBOVESPA
15/01/92 -99 -3,7741% -6,6237% 24/04/92 -36 -2,0561% -3,6333%
16/01/92 -98 -0,7722% 8,9244% 27/04/92 -35 -7,3612% -3,0446%
17/01/92 -97 -7,4406% -1,6839% 28/04/92 -34 4,0822% 5,9097%
20/01/92 -96 11,9869% 9,4705% 29/04/92 -33 -2,7029% -5,3823%
21/01/92 -95 0,0000% 0,4892% 30/04/92 -32 -1,2287% 1,4816%
22/01/92 -94 0,0000% 1,8422% 05/05/92 -31 0,0000% 2,9604%
23/01/92 -93 10,5360% 9,0717% 06/05/92 -30 -2,9853% 3,3016%
24/01/92 -92 -3,7355% 6,3900% 07/05/92 -29 -9,5310% 1,6543%
27/01/92 -91 0,3454% 6,2250% 08/05/92 -28 15,4150% 4,0199%
28/01/92 -90 9,8440% 5,9425% 11/05/92 -27 10,8214% 4,1704%
29/01/92 -89 0,0313% -2,4108% 12/05/92 -26 4,2666% 2,4436%
30/01/92 -88 -9,8752% -7,4472%
91
Anexo 6: Aracruz Janela do Evento – Retorno Geométrico x Ibovespa.
Data Dia Retorno Geométrico IBOVESPA Data Dia Retorno Geométrico IBOVESPA
09/04/92 -25 -3,6051% 3,3563% 28/05/92 1 -1,2579% -1,7403%
10/04/92 -24 0,0000% 4,7688% 29/05/92 2 -1,2739% 3,7832%
13/04/92 -23 1,8809% 3,5716% 01/06/92 3 0,6390% 5,9262%
14/04/92 -22 0,6192% 1,6476% 02/06/92 4 0,6349% -0,6166%
15/04/92 -21 0,0000% 5,5448% 03/06/92 5 0,0000% -0,9635%
23/04/92 -20 1,1561% -4,4121% 04/06/92 6 -1,2739% -3,0616%
24/04/92 -19 0,0000% -3,6333% 05/06/92 7 -3,9221% -2,2268%
27/04/92 -18 -1,1561% -3,0446% 08/06/92 8 1,3245% -3,7671%
28/04/92 -17 -1,1931% 5,9097% 09/06/92 9 3,8715% 2,4179%
29/04/92 -16 -2,3575% -5,3823% 10/06/92 10 0,0000% 0,4059%
30/04/92 -15 -5,5742% 1,4816% 11/06/92 11 0,3790% 4,1332%
05/05/92 -14 -0,2635% 2,9604% 12/06/92 12 -1,6529% -5,4554%
06/05/92 -13 11,1226% 3,3016% 15/06/92 13 -0,6431% -6,0662%
07/05/92 -12 -0,7874% 1,6543% 16/06/92 14 -4,7565% -7,7080%
08/05/92 -11 1,6983% 4,0199% 17/06/92 15 -5,4218% -9,2761%
11/05/92 -10 0,5812% 4,1704% 22/06/92 16 0,0000% -6,9288%
12/05/92 -9 2,9815% 2,4436% 23/06/92 17 -4,3803% -0,0583%
13/05/92 -8 3,0772% -0,4144% 24/06/92 18 -9,3819% -3,8472%
14/05/92 -7 2,9853% 0,9012% 25/06/92 19 0,0000% 5,9741%
15/05/92 -6 1,7493% 1,1463% 26/06/92 20 5,5791% 5,3578%
18/05/92 -5 -1,7493% -4,6625% 29/06/92 21 -5,5791% -16,0088%
19/05/92 -4 1,1696% 3,4605% 30/06/92 22 3,2261% 6,1020%
20/05/92 -3 0,0000% 0,8238% 01/07/92 23 6,8993% 0,7644%
21/05/92 -2 0,0000% -4,7538% 02/07/92 24 6,4539% 6,7399%
22/05/92 -1 0,0000% -1,5591% 03/07/92 25 0,0000% -6,4388%
25/05/92 0 -2,3530% -7,6945%
92
Anexo 7: Bahia Sul Janela do Evento – Retorno Geométrico x Ibovespa.
Data Dia Retorno Geométrico IBOVESPA Data Dia Retorno Geométrico IBOVESPA
15/09/94 -25 -1,2337% -3,5121% 07/12/94 1 -1,0050% 0,5256%
16/09/94 -24 -2,0907% 0,1191% 08/12/94 2 1,5038% 3,6627%
19/09/94 -23 -8,6755% -0,0359% 09/12/94 3 0,0000% -0,7853%
20/09/94 -22 -0,9259% -2,1875% 12/12/94 4 2,9414% 1,7141%
21/09/94 -21 0,1549% 3,1597% 19/12/94 5 1,5114% 0,1077%
26/09/94 -20 14,7325% -3,5121% 20/12/94 6 0,0000% -2,5490%
29/09/94 -19 0,0000% 3,0899% 01/02/95 7 -0,9132% 2,6618%
30/09/94 -18 2,8171% 0,7578% 02/02/95 8 -10,6380% -2,3329%
06/10/94 -17 -0,5731% -3,6964% 03/02/95 9 -3,1091% 1,1859%
07/10/94 -16 1,9915% -2,0821% 30/03/95 10 6,8993% -2,2963%
10/10/94 -15 1,3986% 3,1369% 05/05/95 11 -1,3423% -0,8867%
20/10/94 -14 -4,1385% -0,7234% 11/05/95 12 0,0000% -2,4847%
26/10/94 -13 0,0000% 2,6156% 12/05/95 13 0,0000% 1,1901%
01/11/94 -12 0,0000% -2,0446% 15/05/95 14 -1,2405% -2,6432%
07/11/94 -11 5,4053% 2,9996% 16/05/95 15 1,2268% -1,5241%
08/11/94 -10 1,3072% -0,5547% 17/05/95 16 -2,2025% 3,3134%
09/11/94 -9 0,0000% 2,1290% 06/06/95 17 -1,6000% -3,2419%
10/11/94 -8 6,2914% 2,1768% 07/06/95 18 -3,1125% -3,2323%
11/11/94 -7 0,6079% -0,8165% 14/06/95 19 -5,4902% -3,3327%
14/11/94 -6 0,6042% -0,0646% 20/06/95 20 -9,1515% -3,2782%
23/11/94 -5 2,4098% -2,2909% 21/06/95 21 0,0000% 1,5177%
24/11/94 -4 9,0972% 4,0223% 22/06/95 22 -1,0471% -0,9073%
01/12/94 -3 5,4067% -0,0795% 23/06/95 23 1,0471% -0,3675%
02/12/94 -2 0,0000% -2,7656% 26/06/95 24 -2,1053% -1,3647%
05/12/94 -1 5,1293% 2,3132% 27/06/95 25 1,0582% 3,4539%
06/12/94 0 0,0000% -1,2668%
93
Anexo 8: Klabin Janela do Evento – Retorno Geométrico x Ibovespa.
Data Dia Retorno Geométrico IBOVESPA Data Dia Retorno Geométrico IBOVESPA
23/09/94 -25 0,0000% 1,0693% 08/11/94 1 3,4606% -0,5547%
26/09/94 -24 -0,7117% -3,5121% 09/11/94 2 3,6732% 2,1290%
27/09/94 -23 5,5570% -0,9063% 10/11/94 3 3,5430% 2,1768%
28/09/94 -22 1,3423% 1,1339% 11/11/94 4 1,8809% -0,8165%
29/09/94 -21 0,0000% 3,0899% 14/11/94 5 0,0000% -0,0646%
30/09/94 -20 3,9221% 0,7578% 17/11/94 6 -3,8221% -2,3482%
05/10/94 -19 -1,9418% -3,2054% 18/11/94 7 -5,3346% -3,3656%
06/10/94 -18 -0,9852% -3,6964% 21/11/94 8 -1,3793% -4,9816%
07/10/94 -17 -0,3306% -2,0821% 22/11/94 9 -3,1046% 0,2539%
10/10/94 -16 0,0000% 3,1369% 23/11/94 10 -0,4293% -2,2909%
11/10/94 -15 2,6145% -2,1330% 24/11/94 11 4,2260% 4,0223%
14/10/94 -14 -0,6645% -2,2664% 29/11/94 12 1,3889% 6,0278%
17/10/94 -13 0,1501% -1,0272% 30/11/94 13 2,0479% -0,3431%
18/10/94 -12 2,6317% 2,5832% 01/12/94 14 0,0000% -0,0795%
19/10/94 -11 -2,5651% -3,1198% 02/12/94 15 -0,4062% -2,7656%
20/10/94 -10 -0,0666% -0,7234% 05/12/94 16 -0,9543% 2,3132%
21/10/94 -9 -3,3902% -3,5001% 06/12/94 17 -1,3793% -1,2668%
24/10/94 -8 -7,1459% -4,8944% 07/12/94 18 0,0000% 0,5256%
25/10/94 -7 -3,7740% 4,4858% 08/12/94 19 -0,9770% 3,6627%
26/10/94 -6 5,9719% 2,6156% 09/12/94 20 1,6690% -0,7853%
27/10/94 -5 -1,4599% 0,9178% 12/12/94 21 -1,0399% 1,7141%
28/10/94 -4 8,4557% 4,5845% 13/12/94 22 0,3478% 0,4560%
31/10/94 -3 0,0000% -2,6653% 14/12/94 23 0,0000% 2,8885%
01/11/94 -2 -0,3384% -2,0446% 15/12/94 24 -1,3979% -2,7335%
04/11/94 -1 4,4226% 3,4577% 16/12/94 25 -0,0007% 1,5369%
07/11/94 0 0,7067% 2,9996%
94
Anexo 9: Suzano Janela do Evento – Retorno Geométrico x Ibovespa.
Data Dia Retorno Geométrico IBOVESPA Data Dia Retorno Geométrico IBOVESPA
10/09/93 -25 0,0035% 3,9874% 26/10/93 1 2,2473% 5,1329%
13/09/93 -24 2,0479% 0,1381% 27/10/93 2 0,0000% 9,0323%
14/09/93 -23 1,5088% -2,4232% 28/10/93 3 1,3245% -1,2986%
15/09/93 -22 1,8137% 3,0623% 29/10/93 4 6,1656% 3,7865%
16/09/93 -21 2,8988% 2,9791% 05/11/93 5 0,0000% 1,6920%
17/09/93 -20 7,6373% 8,3673% 08/11/93 6 0,0000% 5,5185%
20/09/93 -19 1,4599% -0,6283% 09/11/93 7 1,0257% 0,2533%
21/09/93 -18 -2,0499% -2,4271% 10/11/93 8 5,9423% 6,7264%
22/09/93 -17 0,0000% 1,0484% 11/11/93 9 0,3839% 1,9435%
27/09/93 -16 -2,0961% -2,5841% 12/11/93 10 3,3902% 1,3315%
28/09/93 -15 0,0000% 3,4077% 17/11/93 11 0,9302% 4,5576%
29/09/93 -14 5,8841% 2,4308% 18/11/93 12 -0,9302% 0,3069%
30/09/93 -13 1,4185% -0,5510% 19/11/93 13 0,9302% -0,5868%
01/10/93 -12 1,3986% 1,1732% 24/11/93 14 1,8182% 4,4435%
04/10/93 -11 2,7399% -0,7511% 29/11/93 15 1,6529% -2,0551%
05/10/93 -10 2,6668% 4,1316% 30/11/93 16 -1,6529% -0,8792%
06/10/93 -9 2,3408% 2,8274% 01/12/93 17 0,8299% -2,6101%
07/10/93 -8 2,2877% 5,6296% 02/12/93 18 -0,8299% 1,7341%
08/10/93 -7 3,3481% 3,4899% 03/12/93 19 11,0348% 6,0841%
11/10/93 -6 4,7628% 4,3793% 06/12/93 20 17,7322% 2,5547%
14/10/93 -5 6,4822% 1,2433% 10/12/93 21 -5,2644% 2,0375%
15/10/93 -4 1,6878% 1,2862% 13/12/93 22 1,7442% 1,2858%
18/10/93 -3 -1,6878% -9,9995% 14/12/93 23 -0,4019% 3,5153%
21/10/93 -2 -3,5507% -9,9402% 15/12/93 24 3,9221% -1,2145%
22/10/93 -1 5,8496% 10,4269% 16/12/93 25 0,0000% 1,0372%
25/10/93 0 0,0000% -6,6731%
95
Anexo 10: VCP Janela do Evento – Retorno Geométrico x Ibovespa.
Data Dia Retorno Geométrico IBOVESPA Data Dia Retorno Geométrico IBOVESPA
13/05/92 -25 -3,6277% -0,4144% 22/06/92 1 -4,3660% -6,9288%
14/05/92 -24 1,7677% 0,9012% 23/06/92 2 8,5767% -0,0583%
15/05/92 -23 -6,4180% 1,1463% 24/06/92 3 -5,6353% -3,8472%
18/05/92 -22 -0,8141% -4,6625% 25/06/92 4 2,8573% 5,9741%
19/05/92 -21 0,0000% 3,4605% 26/06/92 5 1,3847% 5,3578%
20/05/92 -20 -1,0959% 0,8238% 29/06/92 6 -10,2140% -16,0088%
21/05/92 -19 -0,8299% -4,7538% 30/06/92 7 0,0000% 6,1020%
22/05/92 -18 1,3793% -1,5591% 01/07/92 8 5,9719% 0,7644%
25/05/92 -17 -4,1964% -7,6945% 02/07/92 9 0,0000% 6,7399%
26/05/92 -16 0,0000% -0,0296% 03/07/92 10 -1,4746% -6,4388%
27/05/92 -15 3,0945% 7,2056% 06/07/92 11 -9,2227% 5,2530%
28/05/92 -14 0,4285% -1,7403% 07/07/92 12 9,2227% 5,6118%
29/05/92 -13 6,0081% 3,7832% 08/07/92 13 2,9134% 6,2942%
01/06/92 -12 1,2775% 5,9262% 09/07/92 14 1,4185% -1,2158%
02/06/92 -11 -2,5847% -0,6166% 10/07/92 15 5,4808% 8,7176%
03/06/92 -10 -4,3018% -0,9635% 13/07/92 16 7,6838% 6,8523%
04/06/92 -9 0,2743% -3,0616% 14/07/92 17 3,6491% 6,4060%
05/06/92 -8 1,2254% -2,2268% 15/07/92 18 -0,1191% -1,2153%
08/06/92 -7 -0,5427% -3,7671% 16/07/92 19 7,0184% 3,9511%
09/06/92 -6 -2,0619% 2,4179% 17/07/92 20 -15,6004% -4,5712%
10/06/92 -5 1,3793% 0,4059% 20/07/92 21 -2,6317% -7,0914%
11/06/92 -4 5,3346% 4,1332% 21/07/92 22 5,8269% -4,0390%
12/06/92 -3 -9,5310% -5,4554% 22/07/92 23 -5,8269% -5,4953%
15/06/92 -2 8,2238% -6,0662% 23/07/92 24 11,3329% 2,3503%
16/06/92 -1 -8,2238% -7,7080% 24/07/92 25 -2,4098% 5,8470%
17/06/92 0 0,0000% -9,2761%
96
Anexo 11: Significâncias dos Retornos Anormais por S&W.
Dia Aracruz Bahia Sul Klabin Suzano VCP Agregado
-25 0,1323 0,6978 0,4968 0,1942 0,2042 0,0324
-24 0,4056 0,3282 0,7186 0,9197 0,7744 0,2240
-23 0,8277 0,0302 0,3880 0,9513 0,0406 0,0092
-22 0,7928 0,6254 0,0789 0,5683 0,8879 0,2148
-21 0,3494 0,3571 0,0130 0,8450 0,3257 0,0206
-20 0,4945 0,0107 0,3782 0,5005 0,3751 0,0671
-19 0,7643 0,3465 0,2685 0,8449 0,8943 0,3640
-18 0,9534 0,8878 0,2021 0,2583 0,9511 0,9529
-17 0,2040 0,8077 0,9741 0,3635 0,6290 0,2260
-16 0,9736 0,9660 0,8477 0,2606 0,5843 0,4949
-15 0,0847 0,4918 0,8118 0,2215 0,4283 0,0657
-14 0,5144 0,2088 0,4057 0,3794 0,8090 0,2601
-13 0,0423 0,3760 0,4800 0,8260 0,7966 0,4880
-12 0,5469 0,7392 0,7956 0,6475 0,3083 0,3101
-11 0,7474 0,9404 0,8342 0,8021 0,3060 0,6472
-10 0,5409 0,7899 0,7913 0,6690 0,1789 0,2577
-9 0,8416 0,4078 0,6415 0,7171 0,9131 0,4778
-8 0,5433 0,7357 0,2239 0,4505 0,9916 0,8422
-7 0,6828 0,7147 0,1363 0,9101 0,8453 0,5035
-6 0,9382 0,6488 0,9632 0,8080 0,1970 0,4388
-5 0,9867 0,8844 0,1367 0,2163 0,7585 0,8577
-4 0,7082 0,5218 0,8625 0,7074 0,9441 0,9540
-3 0,7635 0,6594 0,9452 0,9983 0,0589 0,4232
-2 0,6522 0,8047 0,2315 0,5281 0,0512 0,6707
-1 0,9838 0,9164 0,8213 0,8401 0,1813 0,5594
0 0,7797 0,6707 0,6435 0,9018 0,5416 0,9476
1 0,7958 0,4097 0,9402 0,4828 0,5386 0,2572
2 0,3148 0,4653 0,2243 0,0496 0,1994 0,2098
3 0,4045 0,6296 0,5061 0,8797 0,2047 0,1237
4 0,9630 0,8169 0,5629 0,4282 0,4909 0,6893
5 0,9521 0,7588 0,1394 0,3200 0,3549 0,1406
6 0,9326 0,7849 0,8473 0,1331 0,4679 0,3361
7 0,4039 0,2892 0,2593 0,6460 0,1898 0,0329
8 0,5242 0,0240 0,6477 0,7454 0,5302 0,4488
9 0,6760 0,1965 0,3033 0,3683 0,1645 0,0618
10 0,8067 0,3268 0,6964 0,8492 0,9526 0,7270
11 0,5124 0,4716 0,4401 0,2867 0,0018 0,0047
12 0,8833 0,7790 0,3039 0,2625 0,4750 0,6564
13 0,6366 0,4736 0,9012 0,7047 0,4734 0,4730
14 0,7656 0,6222 0,8921 0,4512 0,9235 0,4579
15 0,8047 0,8680 0,9792 0,9520 0,6363 0,6819
16 0,4573 0,1692 0,1263 0,2287 0,8173 0,2140
17 0,2169 0,6252 0,8406 0,8872 0,5659 0,2237
18 0,0549 0,4408 0,7849 0,2018 0,6714 0,0720
19 0,3205 0,2304 0,0555 0,0356 0,6511 0,3778
20 0,6647 0,0604 0,2990 0,0000 0,0012 0,1775
21 0,5340 0,4500 0,5117 0,0057 0,8222 0,1697
22 0,8147 0,5076 0,3626 0,7216 0,2319 0,7585
Dia Aracruz Bahia Sul Klabin Suzano VCP Agregado
23 0,1719 0,7361 0,2876 0,1706 0,2695 0,3506
24 0,6469 0,4209 0,4330 0,4784 0,1172 0,6304
25 0,4981 0,4306 0,0235 0,3643 0,0740 0,0367
97
Anexo 12: Significâncias dos Retornos Anormais por Dimson.
Dia Aracruz Bahia Sul Suzano Klabin VCP Agregado
-25 0,146 0,615 0,445 0,722 0,475 0,333
-24 0,423 0,750 0,619 0,691 0,887 0,857
-23 0,859 0,185 0,482 0,089 0,116 0,378
-22 0,841 0,763 0,983 0,977 0,513 0,673
-21 0,362 0,589 0,725 0,435 0,486 0,232
-20 0,421 0,003 0,265 0,383 0,668 0,010
-19 0,678 0,582 0,677 0,974 0,504 0,795
-18 0,958 0,738 0,630 0,723 0,601 0,649
-17 0,212 0,521 0,747 0,834 0,597 0,909
-16 0,917 0,459 0,636 0,430 0,964 0,936
-15 0,098 0,734 0,498 0,275 0,445 0,275
-14 0,547 0,629 0,155 0,882 0,717 0,923
-13 0,039 0,644 0,696 0,897 0,638 0,345
-12 0,590 0,674 0,901 0,915 0,370 0,751
-11 0,775 0,750 0,390 0,814 0,643 0,972
-10 0,565 0,730 0,919 0,999 0,454 0,726
-9 0,803 0,712 0,850 0,689 0,564 0,942
-8 0,493 0,539 0,802 0,223 0,538 0,631
-7 0,635 0,777 0,671 0,030 0,588 0,976
-6 0,887 0,888 0,447 0,277 0,356 0,774
-5 0,885 0,398 0,073 0,449 0,876 0,347
-4 0,740 0,480 0,838 0,159 0,789 0,338
-3 0,818 0,368 0,436 0,667 0,328 0,713
-2 0,564 0,578 0,880 0,842 0,006 0,045
-1 0,908 0,686 0,832 0,650 0,770 0,710
0 0,660 0,785 0,401 0,581 0,094 0,223
1 0,873 0,822 0,850 0,312 0,725 0,809
2 0,336 0,673 0,129 0,610 0,088 0,908
3 0,415 0,856 0,637 0,644 0,628 0,872
4 0,896 0,863 0,189 0,549 0,560 0,640
5 0,977 0,802 0,675 0,907 0,442 0,717
6 0,978 0,606 0,320 0,441 0,394 0,847
7 0,467 0,539 0,889 0,316 0,235 0,125
8 0,452 0,230 0,424 0,611 0,305 0,648
9 0,641 0,496 0,742 0,270 0,192 0,187
10 0,865 0,121 0,445 0,823 0,395 0,110
11 0,536 0,991 0,588 0,782 0,004 0,086
12 0,777 0,615 0,603 0,324 0,432 0,744
13 0,540 0,848 0,815 0,583 0,528 0,937
14 0,893 0,736 0,819 0,909 0,641 0,784
15 0,947 0,607 0,487 0,741 0,576 0,735
16 0,373 0,347 0,561 0,368 0,810 0,566
17 0,250 0,693 0,613 0,785 0,616 0,683
18 0,073 0,878 0,483 0,809 0,879 0,393
19 0,330 0,840 0,010 0,235 0,518 0,877
Dia Aracruz Bahia Sul Suzano Klabin VCP Agregado
20 0,652 0,430 0,000 0,597 0,018 0,764
21 0,385 0,800 0,028 0,424 0,462 0,713
22 0,825 0,968 0,824 0,902 0,060 0,386
98
23 0,154 0,789 0,408 0,461 0,830 0,872
24 0,645 0,968 0,187 0,976 0,069 0,152
25 0,412 0,650 0,748 0,650 0,104 0,331
99
Anexo 13: Significâncias dos Retornos Anormais pelo modelo de Retornos Ajustados pelo Retorno Médio.
Dia Aracruz Klabin Suzano Bahia Sul VCP Agregado
-25 0,2612 0,8448 0,6702 0,5524 0,3196 0,1506
-24 0,7228 0,7539 0,8044 0,4505 0,9901 0,5482
-23 0,9620 0,4695 0,9441 0,0482 0,1304 0,2173
-22 0,8241 0,9789 0,8646 0,5916 0,6380 0,6102
-21 0,7228 0,8448 0,5976 0,7385 0,7502 0,6750
-20 0,9144 0,6504 0,0383 0,0175 0,6009 0,1004
-19 0,7228 0,6053 0,9570 0,7166 0,6359 0,4199
-18 0,5473 0,7198 0,2714 0,8683 0,9520 0,4903
-17 0,5420 0,8023 0,6694 0,6381 0,2709 0,2126
-16 0,3908 0,8448 0,2648 0,9914 0,7502 0,3637
-15 0,1235 0,8127 0,6694 0,9200 0,7943 0,5794
-14 0,6810 0,7862 0,1323 0,2555 0,8118 0,5746
-13 0,0445 0,8373 0,9678 0,7166 0,4209 0,3415
-12 0,6009 0,8105 0,9730 0,7166 0,9368 0,7726
-11 0,9931 0,5354 0,6344 0,5150 0,4231 0,7844
-10 0,8177 0,8362 0,6516 0,9063 0,2625 0,5005
-9 0,7770 0,4497 0,6701 0,7166 0,7895 0,4827
-8 0,7614 0,1697 0,7439 0,4140 0,9290 0,8563
-7 0,7764 0,4126 0,4993 0,8034 0,6746 0,6473
-6 0,9844 0,4286 0,2545 0,8029 0,4817 0,7724
-5 0,4663 0,6620 0,0893 0,9288 0,9520 0,9497
-4 0,9167 0,2300 0,8973 0,1803 0,4969 0,1119
-3 0,7228 0,8448 0,3264 0,5148 0,0372 0,2285
-2 0,7228 0,8013 0,1120 0,7166 0,2236 0,7600
-1 0,7228 0,5920 0,1352 0,5489 0,0651 0,9579
0 0,3913 0,9372 0,6694 0,7166 0,7502 0,4031
1 0,5329 0,7062 0,7540 0,5814 0,2574 0,4402
2 0,5306 0,6803 0,6694 0,9356 0,1997 0,6757
3 0,8274 0,6961 0,9925 0,7166 0,1714 0,4829
4 0,8267 0,9080 0,1104 0,8500 0,8287 0,5512
5 0,7228 0,8448 0,6694 0,9368 0,9528 0,6648
6 0,5306 0,4081 0,6694 0,7166 0,0273 0,0419
7 0,2337 0,2819 0,9290 0,5932 0,7502 0,1344
8 0,9431 0,6716 0,1275 0,0196 0,4248 0,5606
9 0,6359 0,4784 0,7637 0,3447 0,7502 0,3877
10 0,7228 0,7897 0,4906 0,3521 0,5526 0,9565
11 0,7843 0,6147 0,9040 0,5388 0,0426 0,2563
12 0,4790 0,9728 0,4636 0,7166 0,1609 0,9818
13 0,6225 0,8861 0,9040 0,7166 0,8206 0,8225
14 0,1714 0,8448 0,8634 0,5515 0,9578 0,3499
15 0,1315 0,7926 0,9064 0,8944 0,4798 0,6415
16 0,7228 0,7236 0,3321 0,4380 0,2641 0,6634
17 0,1977 0,6716 0,8779 0,5074 0,7155 0,3445
18 0,0195 0,8448 0,4840 0,3443 0,7334 0,0611
19 0,7228 0,7208 0,0017 0,1650 0,3207 0,7346
20 0,4020 0,9358 0,0000 0,0391 0,0015 0,5028
21 0,1232 0,7131 0,0322 0,7166 0,4180 0,0493
Dia Aracruz Klabin Suzano Bahia Sul VCP Agregado
22 0,7372 0,8901 0,8826 0,5760 0,4406 0,8362
100
23 0,2632 0,8448 0,5760 0,8678 0,1605 0,5906
24 0,3057 0,6694 0,3876 0,4488 0,0733 0,3545
25 0,7228 0,8447 0,6694 0,8694 0,4422 0,4179
101
Anexo 14: Significâncias dos Retornos Anormais Acumulados Agregados pelo modelo de Retornos Ajustados ao Mercado e pelo método de Dimson.
Dia Dimson Ajustado Dia Dimson Ajustado
-25 0,3328 0,2728 1 0,3206 0,1365
-24 0,4165 0,3084 2 0,3426 0,2059
-23 0,2417 0,1093 3 0,3669 0,2398
-22 0,4209 0,1736 4 0,3471 0,2391
-21 0,2103 0,0369 5 0,3833 0,3074
-20 0,9382 0,3430 6 0,3811 0,2605
-19 0,9790 0,4682 7 0,5028 0,3768
-18 0,8527 0,7663 8 0,4774 0,3740
-17 0,8310 0,8077 9 0,5877 0,5177
-16 0,8197 0,9560 10 0,4743 0,3606
-15 0,9102 0,6918 11 0,6111 0,6013
-14 0,9362 0,6368 12 0,5922 0,5331
-13 0,8527 0,9261 13 0,5925 0,4935
-12 0,9251 0,8616 14 0,5784 0,4247
-11 0,9205 0,9252 15 0,5602 0,3389
-10 0,9929 0,8541 16 0,6070 0,3688
-9 0,9789 0,8829 17 0,6419 0,3780
-8 0,8895 0,9997 18 0,7096 0,4075
-7 0,8869 0,9183 19 0,7020 0,4596
-6 0,8597 0,9070 20 0,6841 0,5068
-5 0,7375 0,7371 21 0,7144 0,4455
-4 0,6303 0,6476 22 0,6571 0,3926
-3 0,6037 0,5280 23 0,6501 0,3917
-2 0,4158 0,2791 24 0,5607 0,2978
-1 0,4009 0,2744 25 0,6274 0,3631
0 0,3224 0,1340
102
Anexo 15 – Retornos Anormais por S&W, para cada uma das cinco ações da amostra.
Dia Aracruz Bahia Sul Klabin Suzano VCP Agregado
-25 -0,0627 -0,0208 -0,0218 -0,0388 -0,0597 -0,0408
-24 -0,0345 -0,0526 -0,0116 -0,0030 -0,0134 -0,0230
-23 -0,0090 -0,1174 -0,0277 0,0018 -0,0967 -0,0498
-22 -0,0109 -0,0262 -0,0567 -0,0170 -0,0066 -0,0235
-21 -0,0389 -0,0495 -0,0806 -0,0058 -0,0461 -0,0442
-20 0,0283 0,1388 0,0283 0,0201 -0,0416 0,0348
-19 0,0124 -0,0506 -0,0356 -0,0058 -0,0062 -0,0172
-18 -0,0024 -0,0076 0,0410 -0,0338 -0,0029 -0,0011
-17 -0,0528 -0,0131 0,0010 -0,0271 -0,0226 -0,0229
-16 -0,0014 0,0023 -0,0062 -0,0336 -0,0256 -0,0129
-15 -0,0719 -0,0369 0,0076 -0,0365 -0,0371 -0,0350
-14 -0,0271 -0,0677 -0,0267 0,0262 -0,0113 -0,0213
-13 0,0849 -0,0476 0,0227 -0,0065 0,0121 0,0131
-12 -0,0250 -0,0179 0,0083 -0,0136 -0,0478 -0,0192
-11 -0,0134 0,0040 0,0067 0,0075 -0,0480 -0,0086
-10 -0,0254 -0,0143 0,0085 -0,0127 -0,0632 -0,0214
-9 0,0083 -0,0445 -0,0149 -0,0108 -0,0051 -0,0134
-8 0,0252 0,0181 -0,0391 -0,0225 -0,0005 -0,0038
-7 0,0169 -0,0196 -0,0480 -0,0034 -0,0091 -0,0126
-6 0,0032 -0,0245 0,0015 0,0072 -0,0606 -0,0146
-5 0,0007 0,0078 -0,0479 0,0369 -0,0144 -0,0034
-4 -0,0155 0,0344 -0,0056 -0,0112 0,0033 0,0011
-3 -0,0125 0,0237 0,0022 0,0001 -0,0891 -0,0151
-2 0,0187 -0,0133 -0,0385 -0,0188 0,0920 0,0080
-1 0,0008 0,0056 0,0072 -0,0060 -0,0628 -0,0110
0 0,0116 -0,0228 -0,0149 0,0037 0,0286 0,0012
1 -0,0107 -0,0443 -0,0024 -0,0209 -0,0288 -0,0214
2 -0,0418 -0,0392 -0,0391 -0,0589 0,0603 -0,0237
3 -0,0346 -0,0259 -0,0213 -0,0045 -0,0596 -0,0292
4 0,0019 -0,0124 -0,0186 0,0236 -0,0323 -0,0075
5 -0,0025 -0,0165 -0,0476 -0,0297 -0,0434 -0,0279
6 -0,0035 -0,0147 0,0062 -0,0449 -0,0340 -0,0182
7 -0,0347 -0,0570 -0,0363 -0,0137 -0,0616 -0,0406
8 0,0264 -0,1224 -0,0147 0,0097 0,0294 -0,0143
9 0,0173 -0,0696 -0,0331 -0,0268 -0,0654 -0,0355
10 -0,0101 0,0527 -0,0125 0,0057 -0,0028 0,0066
11 -0,0272 -0,0387 -0,0248 -0,0318 -0,1489 -0,0543
12 0,0061 -0,0151 -0,0330 -0,0335 0,0335 -0,0084
13 0,0196 -0,0385 -0,0040 -0,0113 -0,0336 -0,0136
14 -0,0124 -0,0265 -0,0043 -0,0225 -0,0045 -0,0140
15 -0,0103 -0,0089 0,0008 0,0018 -0,0222 -0,0077
16 0,0308 -0,0741 -0,0493 -0,0360 0,0108 -0,0235
17 -0,0514 -0,0262 -0,0065 -0,0042 -0,0269 -0,0230
18 -0,0802 -0,0414 0,0088 -0,0381 -0,0199 -0,0342
19 -0,0413 -0,0646 -0,0619 0,0632 0,0212 -0,0167
20 0,0180 -0,1015 -0,0334 0,1442 -0,1550 -0,0255
Dia Aracruz Bahia Sul Klabin Suzano VCP Agregado
21 0,0258 -0,0406 -0,0211 -0,0837 -0,0105 -0,0260
22 -0,0097 -0,0356 -0,0293 -0,0106 0,0562 -0,0058
103
23 0,0568 -0,0181 -0,0342 -0,0410 -0,0518 -0,0176
24 0,0190 -0,0433 -0,0252 0,0211 0,0737 0,0091
25 0,0281 -0,0424 -0,0734 -0,0271 -0,0842 -0,0398
104
Anexo 16 – Retornos Anormais das cinco ações que compõem a amostra, utilizando coeficientes de Dimson.
Dia Aracruz Bahiasul Suzano Klabin VCP Agregado
-25 -0,0610 0,0319 -0,0229 -0,0120 -0,0350 -0,0198
-24 -0,0334 -0,0202 0,0149 0,0134 0,0070 -0,0037
-23 -0,0074 -0,0842 0,0211 0,0576 -0,0771 -0,0180
-22 -0,0084 0,0191 -0,0007 0,0010 0,0320 0,0086
-21 -0,0381 -0,0342 0,0106 -0,0263 -0,0341 -0,0244
-20 0,0336 0,1915 0,0336 0,0294 -0,0210 0,0534
-19 0,0173 -0,0349 0,0125 -0,0011 0,0327 0,0053
-18 0,0022 0,0212 -0,0145 0,0120 0,0256 0,0093
-17 -0,0523 0,0407 -0,0097 0,0071 0,0259 0,0023
-16 0,0043 0,0470 -0,0142 -0,0267 -0,0022 0,0016
-15 -0,0693 -0,0215 -0,0204 0,0369 -0,0374 -0,0223
-14 -0,0251 -0,0306 0,0429 0,0050 0,0177 0,0020
-13 0,0867 -0,0293 0,0117 0,0044 0,0230 0,0193
-12 -0,0225 0,0266 0,0037 0,0036 -0,0439 -0,0065
-11 -0,0119 0,0202 0,0259 -0,0079 -0,0227 0,0007
-10 -0,0240 0,0218 0,0030 0,0001 -0,0367 -0,0072
-9 0,0104 -0,0234 0,0057 -0,0135 0,0282 0,0015
-8 0,0287 0,0389 -0,0075 -0,0412 0,0301 0,0098
-7 0,0198 0,0180 0,0128 -0,0740 0,0265 0,0006
-6 0,0059 0,0089 0,0229 0,0368 -0,0452 0,0059
-5 0,0061 0,0537 0,0543 -0,0255 0,0076 0,0192
-4 -0,0138 0,0449 0,0061 0,0476 0,0131 0,0196
-3 -0,0096 0,0571 0,0234 0,0145 -0,0479 0,0075
-2 0,0241 0,0353 0,0045 0,0067 0,1352 0,0412
-1 0,0048 0,0257 0,0064 0,0153 -0,0143 0,0076
0 0,0183 0,0173 0,0253 -0,0186 0,0823 0,0249
1 -0,0067 -0,0142 -0,0057 0,0341 0,0172 0,0049
2 -0,0402 -0,0268 -0,0458 0,0172 0,0838 -0,0023
3 -0,0340 0,0115 0,0142 0,0156 -0,0237 -0,0033
4 0,0055 0,0110 0,0396 0,0202 -0,0285 0,0095
5 0,0012 0,0159 -0,0126 -0,0039 -0,0376 -0,0074
6 0,0011 0,0327 -0,0299 -0,0260 0,0417 0,0039
7 -0,0304 -0,0389 0,0042 -0,0339 -0,0582 -0,0315
8 0,0314 -0,0763 0,0241 0,0171 0,0503 0,0093
9 0,0195 -0,0432 -0,0099 -0,0373 -0,0641 -0,0270
10 -0,0071 0,0986 0,0229 0,0075 0,0416 0,0327
11 -0,0258 -0,0007 -0,0163 0,0093 -0,1427 -0,0352
12 0,0118 0,0319 -0,0156 -0,0333 0,0385 0,0067
13 0,0256 -0,0122 0,0070 0,0185 -0,0309 0,0016
14 -0,0056 0,0214 -0,0069 -0,0038 0,0228 0,0056
15 -0,0028 0,0327 0,0209 0,0111 -0,0273 0,0069
16 0,0372 -0,0596 -0,0175 -0,0304 0,0117 -0,0117
17 -0,0481 0,0250 0,0152 -0,0092 -0,0245 -0,0083
18 -0,0752 0,0097 -0,0211 -0,0081 0,0074 -0,0174
Dia Aracruz Bahiasul Suzano Klabin VCP Agregado
19 -0,0407 -0,0128 0,0779 -0,0402 0,0316 0,0032
20 0,0188 -0,0501 0,1608 0,0179 -0,1167 0,0061
105
21 0,0363 -0,0161 -0,0668 -0,0270 0,0360 -0,0075
22 -0,0092 0,0025 0,0067 -0,0042 0,0927 0,0177
23 0,0598 0,0170 -0,0249 -0,0249 -0,0105 0,0033
24 0,0192 -0,0026 0,0398 0,0010 0,0894 0,0294
25 0,0343 -0,0287 -0,0096 -0,0153 -0,0800 -0,0199
106
Anexo 17 - Retornos Anormais na Janela do Evento pelo Modelo de Retornos Ajustados pelo Retorno Médio.
Dia Aracruz Klabin Suzano Bahia Sul VCP Agregado
-25 -0,053 -0,012 -0,013 -0,032 -0,053 -0,032
-24 -0,017 -0,019 0,008 -0,040 0,001 -0,014
-23 0,002 0,044 0,002 -0,106 -0,081 -0,028
-22 -0,010 0,002 0,005 -0,029 -0,025 -0,011
-21 -0,017 -0,012 0,016 -0,018 -0,017 -0,009
-20 -0,005 0,027 0,063 0,128 -0,028 0,037
-19 -0,017 -0,031 0,002 -0,019 -0,025 -0,018
-18 -0,028 -0,022 -0,033 0,009 -0,003 -0,016
-17 -0,029 -0,015 -0,013 -0,025 -0,059 -0,028
-16 -0,040 -0,012 -0,034 0,001 -0,017 -0,020
-15 -0,072 0,014 -0,013 -0,005 0,014 -0,012
-14 -0,019 -0,016 0,046 -0,061 -0,013 -0,013
-13 0,095 -0,012 0,001 -0,019 0,043 0,021
-12 -0,024 0,014 0,001 -0,019 -0,004 -0,007
-11 0,000 -0,037 0,014 0,035 -0,043 -0,006
-10 -0,011 -0,012 0,014 -0,006 -0,060 -0,015
-9 0,013 -0,046 -0,013 -0,019 -0,014 -0,016
-8 0,014 -0,083 0,010 0,044 -0,005 -0,004
-7 0,013 -0,050 0,021 -0,013 -0,022 -0,010
-6 0,001 0,048 0,035 -0,013 -0,038 0,007
-5 -0,034 -0,026 0,052 0,005 -0,003 -0,001
-4 -0,005 0,073 0,004 0,072 0,036 0,036
-3 -0,017 -0,012 -0,030 0,035 -0,112 -0,027
-2 -0,017 -0,015 -0,048 -0,019 0,065 -0,007
-1 -0,017 0,032 0,046 0,032 -0,099 -0,001
0 -0,040 -0,005 -0,013 -0,019 -0,017 -0,019
1 -0,029 0,023 0,010 -0,029 -0,061 -0,017
2 -0,029 0,025 -0,013 -0,004 0,069 0,009
3 -0,010 0,024 0,000 -0,019 -0,073 -0,016
4 -0,010 0,007 0,049 0,010 0,012 0,013
5 -0,017 -0,012 -0,013 -0,004 -0,003 -0,010
6 -0,029 -0,050 -0,013 -0,019 -0,119 -0,046
7 -0,056 -0,065 -0,003 -0,028 -0,017 -0,034
8 -0,003 -0,026 0,046 -0,126 0,043 -0,013
9 0,022 -0,043 -0,009 -0,050 -0,017 -0,019
10 -0,017 -0,016 0,021 0,050 -0,032 0,001
11 -0,013 0,030 -0,004 -0,033 -0,109 -0,026
12 -0,033 0,002 -0,022 -0,019 0,075 0,001
13 -0,023 0,009 -0,004 -0,019 0,012 -0,005
14 -0,064 -0,012 0,005 -0,032 -0,003 -0,021
15 -0,071 -0,016 0,004 -0,007 0,038 -0,010
16 -0,017 -0,021 -0,029 -0,041 0,060 -0,010
17 -0,060 -0,026 -0,005 -0,035 0,019 -0,021
18 -0,110 -0,012 -0,021 -0,050 -0,018 -0,042
19 -0,017 -0,022 0,097 -0,074 0,053 0,008
20 0,039 0,005 0,164 -0,111 -0,173 -0,015
21 -0,072 -0,022 -0,066 -0,019 -0,043 -0,045
22 0,016 -0,008 0,004 -0,030 0,041 0,005
23 0,052 -0,012 -0,017 -0,009 -0,075 -0,012
24 0,048 -0,026 0,026 -0,040 0,096 0,021
25 -0,017 -0,012 -0,013 -0,009 -0,041 -0,018
107
Anexo 18 – Retornos Anormais Agregados Acumulados na Janela do Evento.
Dia Dimson Médio Dia Dimson Médio
-25 -0,0198 -0,0325 1 0,1434 -0,2320
-24 -0,0235 -0,0460 2 0,1410 -0,2226
-23 -0,0415 -0,0738 3 0,1378 -0,2384
-22 -0,0329 -0,0853 4 0,1473 -0,2249
-21 -0,0573 -0,0947 5 0,1399 -0,2347
-20 -0,0039 -0,0576 6 0,1438 -0,2809
-19 0,0014 -0,0757 7 0,1124 -0,3147
-18 0,0107 -0,0913 8 0,1217 -0,3278
-17 0,0131 -0,1194 9 0,0947 -0,3473
-16 0,0147 -0,1399 10 0,1274 -0,3460
-15 -0,0076 -0,1524 11 0,0922 -0,3716
-14 -0,0057 -0,1650 12 0,0989 -0,3711
-13 0,0137 -0,1436 13 0,1005 -0,3762
-12 0,0072 -0,1501 14 0,1061 -0,3972
-11 0,0079 -0,1562 15 0,1130 -0,4077
-10 0,0007 -0,1714 16 0,1013 -0,4175
-9 0,0022 -0,1872 17 0,0929 -0,4388
-8 0,0120 -0,1913 18 0,0755 -0,4812
-7 0,0126 -0,2016 19 0,0786 -0,4736
-6 0,0185 -0,1950 20 0,0848 -0,4887
-5 0,0377 -0,1965 21 0,0773 -0,5333
-4 0,0573 -0,1605 22 0,0950 -0,5286
-3 0,0648 -0,1877 23 0,0983 -0,5407
-2 0,1060 -0,1946 24 0,1276 -0,5199
-1 0,1135 -0,1958 25 0,1078 -0,5381
0 0,1385 -0,2146
108
Anexo 19 – Significâncias dos Retornos Anormais Acumulados Agregados na Janela do Evento.
Dia Dimson Médio Dia Dimson Médio
-25 0,3328 0,1506 1 0,3206 0,0490
-24 0,4165 0,1500 2 0,3426 0,0634
-23 0,2417 0,0599 3 0,3669 0,0509
-22 0,4209 0,0598 4 0,3471 0,0698
-21 0,2103 0,0615 5 0,3833 0,0628
-20 0,9382 0,2971 6 0,3811 0,0288
-19 0,9790 0,2046 7 0,5028 0,0161
-18 0,8527 0,1531 8 0,4774 0,0136
-17 0,8310 0,0787 9 0,5877 0,0100
-16 0,8197 0,0510 10 0,4743 0,0114
-15 0,9102 0,0429 11 0,6111 0,0074
-14 0,9362 0,0359 12 0,5922 0,0083
-13 0,8527 0,0786 13 0,5925 0,0083
-12 0,9251 0,0765 14 0,5784 0,0060
-11 0,9205 0,0748 15 0,5602 0,0053
-10 0,9929 0,0586 16 0,6070 0,0048
-9 0,9789 0,0453 17 0,6419 0,0035
-8 0,8895 0,0468 18 0,7096 0,0016
-7 0,8869 0,0415 19 0,7020 0,0021
-6 0,8597 0,0543 20 0,6841 0,0017
-5 0,7375 0,0585 21 0,7144 0,0007
-4 0,6303 0,1300 22 0,6571 0,0009
-3 0,6037 0,0838 23 0,6501 0,0008
-2 0,4158 0,0794 24 0,5607 0,0014
-1 0,4009 0,0837 25 0,6274 0,0010
0 0,3224 0,0632