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Renato de Almeida Rocha
Cálculo do Custo Médio Ponderado de Capital para o Segmento de Distribuição de Energia
Elétrica no Brasil através de dados da Economia Nacional e do APT
Dissertação de Mestrado
Dissertação apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Administração de Empresas da PUC-Rio como requisito parcial para obtenção do título de Mestre em Administração de Empresas.
Orientador: Prof. Leonardo Lima Gomes
Rio de Janeiro Abril de 2009
Renato de Almeida Rocha
Cálculo do Custo Médio Ponderado de Capital para o Segmento de Distribuição de Energia
Elétrica no Brasil através de dados da Economia Nacional e do APT
Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Administração de Empresas pelo Programa de Pós-Graduação em Administração da PUC-Rio. Aprovada pela Comissão Examinadora abaixo assinada.
Prof. Leonardo Lima Gomes Orientador
Departamento de Administração – PUC-Rio
Prof. Luiz Eduardo T. Brandão Departamento de Administração – PUC-Rio
Prof. Luiz Guilherme Marzano CEPEL
Prof. Nizar Messari Vice-Decano de Pós-Graduação do CCS
Rio de Janeiro, 07 de abril de 2009
Todos os direitos reservados. É proibida a reprodução total
ou parcial do trabalho sem autorização da universidade, do autor e do orientador.
Renato de Almeida Rocha Graduado em Economia na Universidade Federal do Rio de Janeiro em 2001, em seguida obteve o título de MBA Executivo em Gestão de Negócios pelo IBMEC-RJ e depois o de MBA Executivo em Administração para o Setor Elétrico pelo IBMEC-RJ, ingressando no Programa de Pós-Graduação em Administração da PUC-Rio em 2007.
Ficha Catalográfica
Rocha, Renato de Almeida Cálculo do custo médio ponderado de capital para o surgimento de distribuição de energia elétrica no Brasil através de dados da economia nacional e do APT / Renato de Almeida Rocha ; orientador: Leonardo Lima Gomes. – 2009. 99 f. ; 30 cm Dissertação (Mestrado em Administração)–Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2009. Inclui bibliografia 1. Administração – Teses. 2. WACC regulatório. 3. Custo médio ponderado de capital. 4. Setor elétrico brasileiro de distribuição de energia elétrica. 5. APT. I. Gomes, Leonardo Lima. II. Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Departamento de Administração. III. Título.
CDD:658
Para Isva Gonçalves de Almeida,
com amor e saudades
Agradecimentos A Deus sem o qual nada disso seria possível. A meu orientador professor Leonardo Lima Gomes pela parceria e compreensão. Aos meus pais e minha irmã pelo apoio eterno. Aos professores do IAG da PUC-Rio pela fonte de conhecimentos.
Resumo
Rocha, Renato de A; Gomes, Leonardo Lima. Cálculo do Custo Médio Ponderado de Capital para o Segmento de Distribuição de Energia Elétrica no Brasil através de dados da Economia Nacional e do APT. Rio de Janeiro, 2009. 99p. Dissertação de Mestrado – Departamento de Administração, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.
A ANEEL efetua o cálculo do custo médio ponderado de capital do setor
brasileiro de distribuição de energia elétrica (WACC Regulatório) e o insere nas
tarifas, a partir de dados da economia norte-americana por entender que os dados
da economia brasileira não apresentam séries consistentes. Com relação ao cálculo
do custo do capital próprio, a ANEEL o define utilizando o modelo CAPM. Uma
vez que os resultados obtidos a partir de dados da economia norte-americana, para
refletirem a realidade brasileira, carecem de ajustes posteriores, além da limitação
do uso do CAPM que apenas correlaciona o desempenho do setor com o mercado;
a proposta apresentada neste trabalho é de calcular o custo médio ponderado de
capital do setor através de dados da economia brasileira, e no caso do custo do
capital próprio utilizar o modelo APT para sua estimação, correlacionando o
desempenho do setor com as variáveis macroeconômicas que mais o impactam.
Os resultados indicam que já é possível trabalhar com dados da economia
brasileira e que o custo médio ponderado de capital estimado para o setor em
estudo, feito pela ANEEL pode estar subestimado, uma vez que, por partir de
dados da economia norte-americana pode acabar por não captar plenamente
alguns riscos que o modelo APT capta partindo de dados da economia brasileira.
Palavras-chave
WACC Regulatório; custo médio ponderado de capital; setor elétrico brasileiro de distribuição de energia elétrica; APT.
Abstract
Rocha, Renato de A; Gomes, Leonardo Lima (Advisor). Calculus of the Weighted Average Cost of Capital of the Brazilian Electricity Distribution Sector with National Economy Data and APT model. Rio de Janeiro, 2009. 99p. MSc. Dissertation – Departamento de Administração, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro
ANEEL calculates the weighted average cost of capital of the Brazilian
electric energy distribution sector (Regulatory WACC) based on American
economic data, as it understands that the data from the Brazilian economy does
not present consistent series. In the case of the cost of equity, ANEEL uses the
CAPM model and inserts the results into the tariffs. Due to the fact that, the
results obtained from the American economy in order to reflect the Brazilian
reality need further adjustments, aside from the limitation of CAPM which
correlates the performance of the sector exclusively with the market; we calculate
the average cost of capital of the sector with Brazilian economic data. In the case
of the cost of equity, we use the APT model to correlate the performance of the
sector with the macroeconomics variables that have greatest impacts. The results
indicate that it’s already possible to work with Brazilian economic data and that
the average cost of capital of the sector as calculated by ANEEL might be
underestimated, due to the use of American economic data that may not
completely capture some risks that the APT model with Brazilian data captures.
Keywords
Regulatory WACC; weighted average cost of capital; brazilian sector of electricity distribution; APT
Sumário 1. Introdução 11 2. Teoria Financeira e Revisão da Literatura 15 2.1. Investimento e Custo de Capital 15 2.2. Custo Médio Ponderado de Capital 16 2.3. Custo de Capital: A Escolha do Mercado 18 2.4. Custo de Capital: A Escolha do Modelo 19 2.5. Capital Asset Pricing Model (CAPM) 21 2.5.1. A Taxa Livre de Risco 23 2.5.2. O Prêmio de Mercado 23 2.5.3. Prós e Contras do CAPM 24 2.6. Arbitrage Pricing Theory (APT) 26 2.6.1. Risco Sistemático e Betas: A Abordagem Multifatorial do APT
28
2.6.2. Prós e Contras do APT 29 3. Regulação sobre a Taxa de Retorno 32 3.1. Taxa de Retorno em Setores Regulados 32 3.2. O Setor Elétrico Brasileiro 34 3.3. WACC no Processo de Revisão Tarifária do Setor Elétrico no Brasil
35
3.4. Risco e Retorno: A Metodologia da ANEEL 36 3.5. Metodologia para o Cálculo do Custo de Capital Segundo a ANEEL
36
3.5.1. O Custo do Capital Próprio 36 3.5.2. Taxa Livre de Risco 37 3.5.3. Prêmio de Risco de Mercado 38 3.5.4. Beta do Setor Elétrico de Distribuição 38 3.5.5. Risco de Regime Regulatório 39 3.5.6. Risco País 39 3.5.7. Prêmio de Risco Cambial 41 3.6. O Custo de Capital Próprio Encontrado pela ANEEL 42 3.7. O Custo do Capital de Terceiros Segundo a ANEEL 43 3.8. Estrutura Ótima de Capital Segundo a ANEEL 44 3.9. O WACC Regulatório Aplicado no Segundo Ciclo de Revisão Tarifária
45
3.10. Algumas Contribuições dos Agentes à Metodologia da ANEEL
46
4. Metodologia 48 4.1. Proposta de Cálculo do Custo Médio Ponderado de Capital (WACC)
48
4.2. Proposta de Mercado de Referência para Apuração do WACC 49 4.3. Proposta de Modelo de Apuração 50 4.4. Fatores Escolhidos para o Cálculo de Custo de Capital Próprio pelo APT
52
4.4.1. Taxa Livre de Risco para o Cálculo de Custo de Capital Próprio pelo APT
58
4.5. Escolha das Empresas de Distribuição para Representar o Setor
59
4.6. Estrutura Proposta para o Cálculo do Custo de Capital Próprio pelo APT
63
4.7. Proposta de Modelo de Apuração do Custo de Capital de Terceiros
63
4.8. Proposta de Estrutura de Capital Ótima para Cálculo do WACC Setorial
66
4.9. Cálculo do WACC 68 5. Resultados e Análises 69 5.1. Cálculo do Custo de Capital Próprio através do APT 69 5.2. A Taxa Livre de Risco 69 5.3. Desempenho do Setor de Distribuição para Determinação dos Betas
70
5.4. Apuração do Retorno/Desempenho dos Parâmetros 72 5.4.1. Apuração do Desempenho das Taxas de Juros 72 5.4.2. Apuração do Desempenho do PIB 73 5.4.3. Apuração do Desempenho da Inflação 75 5.5. Cálculo dos Betas 76 5.5.1. Cálculo do Beta que Mede a Sensibilidade em Relação às Taxa de Juros
76
5.5.2. Beta do Setor de Distribuição de Energia Elétrica Brasileira e PIB
77
5.5.3. Beta do Setor de Distribuição de Energia Elétrica Brasileira e Inflação
79
5.6. Cálculo do Custo de Capital Próprio pelo Modelo APT 80 5.7. Cálculo do Custo do Capital de Terceiros 81 5.8. Cálculo da Estrutura de Capital Ótima 83 5.9. Cálculo do WACC 84 5.10. Análise dos Resultados Obtidos 85 5.11. Análises Finais: Ganhos, Limitações e Desafios 88 6. Conclusão 89 7. Referências Bibliográficas 92 8. Apêndice – Tabelas de Dados do Modelo 95
Lista de tabelas Tabela 1 – Empresas Escolhidas para Representar o Setor 61 Tabela 2 – Ações Escolhidas 61 Tabela 3 – Distribuidoras Escolhidas 68 Tabela 4 – Rendimento Anual da Poupança 69 Tabela 5 – Variação Anual do Valor da Carteira 70 Tabela 6 – Desempenho nos 3 Cenários 71 Tabela 7 – Evolução das Taxas de Juros 72 Tabela 8 – Cenários 73 Tabela 9 – Evolução do PIB 73 Tabela 10 – Cenários PIB 74 Tabela 11 – Evolução do IPCA 75 Tabela 12 – Cenários IPCA 76 Tabela 13 – Cenários Selic e Retorno Carteira Distribuição 77 Tabela 14 – Cenários PIB e Retorno Carteira Distribuição 78 Tabela 15 – Cenários IPCA e Retorno Carteira Distribuição 79 Tabela 16 – Juros 81 Tabela 17 – Empréstimos e Financiamentos 82 Tabela 18 – Empréstimos e Financiamentos Longo Prazo 82 Tabela 19 – Dívida e Patrimônio Líquido 83 Tabela 20 – Dívida Bruta e Patrimônio Líquido em R$ Mil 84 Tabela 21 – Comparação Custo de Capital 86 Tabela A1 – Evolução do Valor das Seis Concessionárias Escolhidas em R$ Mil
95
Tabela A2 – Somatório da Evolução do Valor das Seis Concessionárias em R$ Mil
99
1 Introdução
A partir de 1997, o setor elétrico brasileiro passou a experimentar
um acentuado processo de mudança, coordenado pelo Ministério de
Minas e Energia, tendo como algumas das principais características:
• A desverticalização da produção, transmissão, distribuição e
comercialização de energia elétrica;
• Os segmentos de produção e comercialização passaram a ser
uma atividade competitiva com preços contratados definidos pelo
mercado;
• O livre acesso dos geradores e comercializadores às redes de
transmissão e distribuição;
• Criação do Mercado Atacadista de Energia (MAE), hoje chamado
de Câmara de Comercialização de Energia Elétrica (CCEE),
ambiente onde a livre competição deve condicionar a formação
de preços.
Em 2004, a reestruturação realizada até então teve importantes
aprimoramentos, entre eles, a separação da regulamentação e
comercialização de energia em dois ambientes – o regulado e o livre. De
acordo com o decreto no 5.163 de 30 de Julho de 2004, regulamentou-se
a existência do Ambiente de Contratação Regulada (ACR) e do Ambiente
de Contratação Livre (ACL). O ACR é o ambiente que envolve as
distribuidoras de energia, tendo regras de contratação e regulação
tarifária específicas. O ACL é definido como o segmento do mercado no
qual se realizam as operações de compra e venda de energia elétrica,
objeto de contratos bilaterais livremente negociados, conforme regras e
procedimentos de comercialização.
12
Este trabalho tem foco no ACR, na regulação tarifária. As
distribuidoras de energia possuem reajustes tarifários anuais que
basicamente corrigem a inflação, e revisões tarifárias em ciclos
normalmente de quatro ou cinco anos nas quais são capturados alguns
ganhos obtidos com redução de custos. Estes ganhos são convertidos em
modicidade tarifária.
No período das revisões tarifárias também é revisto qual será a taxa
de retorno permitida às distribuidoras, o que define o custo de capital
destas. Este é o tema específico tratado por essa dissertação.
O custo médio ponderado de capital consiste num dado de
fundamental importância para o cálculo do valor da empresa e para o
balizamento dos seus investimentos.
O retorno obtido pelos projetos através de suas receitas deve ser
igual ou superior ao custo de financiamento destes mesmos projetos; ou
seja, o retorno obtido pelas empresas em sua dinâmica deve superar seu
custo médio ponderado de capital a fim de assegurar seu crescimento
sustentável.
O órgão regulador do setor elétrico brasileiro (ANEEL) calcula o
custo médio ponderado de capital do setor de distribuição de energia e o
insere como parte integrante na tarifa cobrada ao consumidor, garantindo
assim o retorno dos investimentos à taxa por ele estabelecida.
A metodologia empregada pela ANEEL na elaboração do custo
médio ponderado de capital do setor de distribuição de energia elétrica
tem se baseado em dados provenientes da economia e do setor de
distribuição de energia elétrica dos Estados Unidos, de modo que após a
apuração dos mesmos, ajustes adicionais são empreendidos a fim de
converter os dados que expressam a realidade norte-americana para a
realidade brasileira.
Além disso, no caso específico do cálculo do custo do capital
próprio, o modelo utilizado pelo órgão regulador é o Capital Asset Pricing
Model - CAPM, modelo unifatorial que mensura tal custo através de uma
correlação do desempenho do setor exclusivamente com a suposta
carteira de mercado (no caso o desempenho da Bolsa de Valores de
13
Nova York) para depois agregar riscos adicionais por ela escolhidos (país,
cambial e regulatório) para se chegar à realidade brasileira.
Neste contexto, as questões de pesquisa que se pretende discutir e
responder no presente trabalho são as seguintes: “É possível calcular o custo médio ponderado de capital do setor de distribuição de energia elétrica do Brasil valendo-se de dados da economia e do setor de distribuição de energia elétrica brasileiros?” “É possível calcular de forma consistente o custo do capital próprio do setor em questão através de um modelo que não seja o CAPM, no caso o APT (Arbitrage Pricing Theory)?”
O objetivo deste trabalho consiste em propor e calcular o custo
médio ponderado de capital do setor de distribuição de energia elétrica do
Brasil a partir de dados provenientes da economia e do setor de
distribuição de energia elétrica brasileiros.
Importante destacar que para tal cálculo a ANEEL (bem como outros
pesquisadores) se baseia em dados da economia norte-americana para
depois fazer ajustes adicionais a fim de mensurar a realidade brasileira,
sendo no caso específico do cálculo do custo do capital próprio, o modelo
utilizado é o CAPM.
O intuito aqui é demonstrar que já é possível calcular o custo médio
ponderado de capital do setor em análise através de dados provenientes
exclusivamente da economia brasileira, o que é desejável, pois a partir de
dados da própria economia o retorno exigido pelos investidores do setor é
mensurado de maneira mais fidedigna.
O trabalho também tem como objetivo calcular o custo do capital
próprio através do modelo do APT e não através do CAPM.
O cálculo do custo médio ponderado de capital do setor de
distribuição de energia elétrica tem grande impacto na dinâmica
econômica de todos os consumidores cativos (residenciais, comerciais e
industriais) e das próprias concessionárias.
Imprecisões na apuração do custo médio ponderado de capital do
setor podem acarretar numa taxa superestimada embutida nas tarifas, o
que geraria sobre ganhos e entesouramento por parte das distribuidoras e
seus acionistas, ou numa taxa subestimada que geraria tarifas mais
14
baratas cuja conseqüência seria uma perda para as concessionárias e
seus acionistas, que poderia culminar na redução dos investimentos
futuros, afetando assim a qualidade do serviço prestado e até mesmo sua
perenidade, o que não é de interesse da sociedade.
Com base no exposto, a relevância deste trabalho consiste no fato
de propor e mostrar que o cálculo do custo médio ponderado de capital do
setor de distribuição de energia elétrica do Brasil a partir de dados
exclusivamente da economia brasileira, que melhor precificam os riscos
presentes na economia nacional e conseqüentemente o retorno exigido
pelos que estão expostos a eles, pode ser feito. Além do fato de que o
cálculo do custo do capital exigido pelos acionistas a partir do modelo
APT, cuja essência é mais complexa do que a do CAPM, também pode
ser empregado.
No capítulo 2, será apresentada a revisão da literatura de finanças.
O capítulo 3 apresentará a regulamentação a respeito do cálculo do custo
médio ponderado de capital do segmento de distribuição de energia
elétrica brasileiro. No capítulo 4 a discussão discorrerá sobre a
metodologia de cálculo proposta neste trabalho, ou seja, quais dados da
economia brasileira serão utilizados para o cálculo do custo médio
ponderado de capital e em particular na composição do modelo APT para
o cálculo do custo do capital próprio. O capítulo 5 apresentará os cálculos
e os resultados dando destaque ao custo de capital próprio através do
APT com dados provenientes da economia brasileira. Por fim, as
conclusões e recomendações serão apresentadas.
2 Teoria financeira e revisão da literatura
2.1. Investimento e custo de capital
Segundo Brigham, Gapenski e Ehrhardt (2001, p. 176): “nenhum investimento será empreendido a menos que a taxa esperada de retorno seja suficientemente alta para compensar o investidor pelo risco percebido no investimento [...].”
As empresas buscam recursos a taxas de retorno atraentes para
financiar suas empreitadas, que por sua vez são analisadas e precificadas
pelos emprestadores de recursos (acionistas ou terceiros) à luz dos seus
diversos riscos. De qualquer forma os recursos que qualquer empresa de qualquer
porte possuem à sua disposição são provenientes de duas fontes, a
saber: própria (acionistas) ou terceiros (via dívida junto a bancos ou via
emissão de títulos de dívida ao mercado). São essas fontes de recursos
que compõem o lado direito do Balanço Patrimonial das empresas
(Passivo e Patrimônio Líquido), formando em última análise a lista dos
credores (por ordem de vencimento), que financiam a aquisição dos
Ativos (Bens e Direitos) listados, por ordem de liquidez, na coluna da
esquerda do mesmo Balanço Patrimonial.
Os credores, que como escrito acima financiam as empresas,
cobram taxas de retorno aos tomadores de empréstimos como
remuneração pelo capital emprestado, taxas estas que variam conforme a
percepção do risco que cada agente estará exposto com o projeto
demandante. O fato é que os credores esperam ser recompensados com
retornos superiores a projetos de riscos equivalentes, quando direcionam
seus recursos para uma determinada empresa em determinado projeto.
16
Segundo Miranda e Pamplona (1997, p. 1): “Os acionistas exigem das empresas, para projetos de investimento com risco, um retorno igual ou superior àquele que conseguiriam aplicando no mercado financeiro com risco equivalente [...]”. O mesmo raciocínio vale para o capital oriundo de terceiros.
A soma das taxas de retorno exigidas pelos credores (acionistas e
terceiros) ponderadas pela participação de cada financiamento sobre o
total das dívidas forma o custo médio ponderado de capital das empresas
ou WACC (do inglês Weighted Average Cost Of Capital). Custo este que
deve ser superado pelo retorno dos projetos, para que a empresa consiga
honrar seus diversos compromissos e seguir a trilha de um crescimento
sustentável.
A análise de investimentos se vale do custo médio ponderado de
capital dos projetos para determinar se os mesmos devem ou não ser
implementados, ou seja, utiliza o custo médio ponderado de capital, seja
para descontar o fluxo de caixa projetado por ele, a fim de ver se o seu
valor presente líquido é positivo ao final do cálculo de desconto ou para
comparar com sua taxa interna de retorno e ver se esta supera seu custo
de capital, devendo desta forma ser aprovada sua execução.
2.2. Custo médio ponderado de capital
O custo médio ponderado de capital consiste na ponderação do
custo do capital próprio com o do capital de terceiros que a empresa ou
setor possui.
Segundo Ross, Westerfield e Jaffe (2002, p. 168) “[...] o custo de
capital de terceiros é a taxa à qual a empresa toma dinheiro emprestado
[...]”.
Para Silva, Steola, Gonçalves Jr. e Pamplona (2004, p. 3) “O custo
de capital de terceiros pode ser mensurado analisando-se o perfil da
dívida da empresa, em termos de juros e prazos de vencimento [...]”.
17
Segundo Brigham, Gapenski e Ehrhardt (2001, p. 372) para o
cálculo do custo de capital de terceiros ou custo da dívida (recursos
obtidos junto a bancos e emissão de títulos ao mercado): “[...] o custo
relevante é o custo marginal da nova dívida a ser levantada durante o
período de planejamento.”.
Alinhado com o raciocínio acima, Camacho (2004, p. 157) argumenta que:
“O custo de capital de terceiros deve refletir da forma mais realista possível o mercado local de financiamento. Dessa maneira, calcula-se o custo de capital de terceiros nominal a partir das últimas emissões de dívida feitas por empresas do setor regulado de interesse no Brasil”. Essa será a linha adotada nesta dissertação.
A estimação do custo do capital próprio, por seu turno, é uma tarefa
mais complexa e árdua do que a estimação do custo do capital de
terceiros.
Se o custo do capital de terceiros é fundamentado em obrigações
contratuais que estabelecem as variáveis, o custo de capital próprio não
está escrito em documentos, de sorte que reflete o custo de oportunidade
do acionista de não se apropriar da verba, via dividendos ou ações
recompradas, que será alocada em projetos da empresa, daí deduz-se
que somente será vantajoso tal procedimento para o acionista, se e
somente se, o retorno dos projetos em questão forem superiores ao que
ele puder obter por conta própria no mercado, com investimentos de risco
equivalente, algo, portanto, mais complicado de ser calculado.
Segundo Ross, Westerfield e Jaffe (2002, p. 257): “[...] se um acionista puder reinvestir o dividendo num ativo financeiro (como uma ação ou uma obrigação), com o mesmo risco do projeto, os acionistas desejariam a alternativa com o maior retorno esperado. Em outras palavras, o projeto seria realizado somente se seu retorno esperado fosse superior ao de um ativo financeiro com risco comparável.”
Conceitualmente a definição do custo do capital próprio é
relativamente de fácil compreensão, todavia, sua estimação não é tão
trivial, motivo pelo qual existem vários modelos concorrentes que buscam
fazer esse cálculo.
18
Além da escolha do modelo a ser utilizado para estimação do custo
do capital próprio, outro ponto de igual importância e crucial para o
desenvolvimento deste trabalho é a escolha do mercado a ser usado
como referência para extração dos parâmetros econômico-financeiros que
irão alimentar o próprio modelo. Sobre este ponto, este trabalho se deterá
na próxima seção.
2.3. Custo de capital: a escolha do mercado
Existe uma grande discussão acerca de qual mercado a ser utilizado
para se extrair os parâmetros para cálculo do custo do capital próprio
quando se está analisando o risco de empresas em países emergentes
como o Brasil.
Para alguns autores o ideal é a utilização de dados do mercado
acionário do país que se está estudando, ao passo que para outros o
recomendável é o uso de mercados mais maduros, preferencialmente, o
dos Estados Unidos, independentemente do modelo utilizado. Tal ponto
de vista baseia-se essencialmente no grau de globalização e maturidade
que os mercados mais desenvolvidos possuem.
Segundo Copeland, Koller e Murrin (2002, p. 391) a respeito da
dificuldade de se utilizar dados de países emergentes: “Muitos mercados ainda não estão integrados com o mercado global e há restrições freqüentes à capacidade dos investidores locais para investirem fora de seus países. Assim, o custo de capital para um investidor local pode ser consideravelmente diferente do enfrentado por um investidor global.”
Para Camacho (2004, p. 141): “De fato, seria mais adequado estimar o custo de capital de setores econômicos brasileiros utilizando o próprio mercado acionário local. Entretanto, inúmeros trabalhos acadêmicos indicam que o mercado de capitais brasileiro não permite estimações consistentes do custo de capital [...] entre os motivos apresentados, pode-se citar a pouca liquidez do mercado e a insuficiência de dados históricos”.
De acordo com Pereiro (2001, p. 332): “[...] para estimar o custo de capital próprio de empresas pertencentes a mercados emergentes, muitas vezes não é claro se as hipóteses de eficiência dos mercados são válidas. Em geral, os mercados acionários dos países emergentes são pequenos, concentrados, possuem baixa liquidez e pouca representação para a economia como um todo. Além disso, apresentam séries históricas de curto período e voláteis devido à existência de inúmeras quebras estruturais como abertura econômica, políticas de controle inflacionário e mudanças de regime cambial [...]”.
19
Damodaram (2002) argumenta problemas de estimações, dado que
normalmente os índices de mercado calculados em países emergentes
possuem elevada concentração em poucos papéis, o que faz com que as
estimativas de beta das demais ações que compõem o índice sejam, na
verdade, o resultado da regressão em relação aos papéis que possuem
grande concentração, ao invés de ser em relação a um índice de mercado
diversificado.
Diversos trabalhos empíricos como Hail e Leuz (2005), ressaltam
que a prática usual dos agentes de mercado consiste na incorporação do
risco país na estimativa de custo de capital em empresas e setores de
mercados emergentes, mas, outros autores ponderam tal diretriz.
Com base no exposto nos parágrafos anteriores percebe-se o
desconforto de parte de acadêmicos em se utilizar parâmetros de
economias emergentes para estimação do custo de capital de suas
empresas ou setores, de maneira que se apregoa, em muitos casos, a
utilização de referências de economias desenvolvidas acrescidas de
riscos adicionais que ajustem a realidade da empresa ou setor da
economia desenvolvida à realidade da empresa ou setor da economia
emergente, o que também possui suas limitações. Tal discussão e a
reflexão de prós e contras de cada abordagem devem ser levadas em
conta na escolha para a estimação do custo de capital no setor regulado
de distribuição de energia elétrica no Brasil.
2.4. Custo de capital: a escolha do modelo
A escolha do modelo teórico a ser utilizado para estimar o custo de
capital próprio também requer bastante atenção.
De uma maneira geral existem três opções de modelos a serem
escolhidos: o Capital Asset Pricing Model (CAPM), o Arbitrage Pricing
Theory (APT) e o Dividend Growth Model (DGM).
20
Segundo a Associação Brasileira de Distribuidoras de Energia
Elétrica (ABRADEE) em um estudo em conjunto com a Fundação Getúlio
Vargas acerca de Custo de Capital de Distribuição de Energia Elétrica
(2006): “A escolha do modelo de remuneração de capital no contexto de regulação econômica envolve a consideração de uma série de importantes preceitos. O modelo deve ser transparente, objetivo, pragmático, simples e de fácil implementação. Além disso, é fundamental que o modelo encontre respaldo na literatura teórica e nos casos práticos bem sucedidos, nacionais e internacionais”.
O CAPM é o modelo de estimação do capital próprio mais utilizado,
até mesmo por conta de sua simplicidade, haja vista que, de uma maneira
direta, pode-se dizer que tira todas as conclusões com base no
comportamento da ação em relação à carteira de mercado.
O modelo de precificação de ativos APT, por sua vez, tem como
grande característica (e complexidade) o fato de mensurar o retorno
através de correlações entre o retorno do ativo em estudo e tantas
variáveis macroeconômicas que lhe impactem quanto o pesquisador
entender necessárias e não apenas ao prêmio de mercado, como no
CAPM.
Por fim, o DGM propõe que o retorno exigido pelo capital próprio
seja encontrado através de uma análise dos fluxos de caixa futuros da
empresa. Neste modelo os dividendos pagos são multiplicados por uma
taxa de crescimento e divididos pelo preço da ação, de modo que este
quociente resulta na taxa de retorno exigida pelos acionistas.
No campo regulatório o CAPM é utilizado em revisões tarifárias, no
Reino Unido, na Irlanda e na Nova Zelândia. Nos Estados Unidos utiliza-
se o DGM. A experiência regulatória brasileira também tem sido a de
utilizar o modelo CAPM.
21
2.5. Capital Asset Pricing Model (CAPM)
O modelo do CAPM é o método mais utilizado para se estimar o
retorno exigido por um investidor, em relação ao risco apresentado por um
determinado ativo.
A lógica por trás do CAPM, basicamente, é a de que para medir o
risco e conseqüentemente mensurar o retorno exigido de um ativo, é
preciso observar as oscilações de preço do ativo em análise, vis a vis as
oscilações da carteira de mercado. Tal relação é que vai determinar quão
arriscado é o ativo.
Partindo de premissas exigentes tais como: mercado competitivo,
expectativas homogêneas, simetria de informações, inexistência de
custos de transação, crédito irrestrito e taxas de juros iguais para
devedores e credores, o CAPM atesta que o retorno exigido pelo
investidor é proporcional às flutuações do ativo em relação às flutuações
da carteira de mercado, de modo que quanto mais ele oscila em relação a
ela, mais risco ele trás à carteira e quanto menor a oscilação em relação à
mesma carteira, menos risco ele trás, risco este, cuja amplitude é medida
pelo coeficiente beta da ação.
Baseado na premissa de que os agentes são avessos a riscos,
devem receber algo por assumi-los, daí quanto maior o risco, maior o
retorno exigido.
De acordo com Bodie e Merton (2002, p. 336): “A idéia fundamental subjacente ao CAPM é que, em equilíbrio, o mercado recompensa as pessoas por assumirem riscos. Em virtude de as pessoas geralmente exibirem um comportamento de aversão ao risco, o prêmio do risco para o conjunto de todos os ativos de risco precisa ser positivo para induzi-las a que se disponham a assumir todos os riscos que existem na economia”.
Por traçar a relação linear do comportamento dos retornos do ativo
com os retornos da carteira de mercado através do beta do ativo/ação; o
modelo do CAPM é chamando de unifatorial. Também é um modelo de
um único período, de modo que as séries escolhidas para alimentá-lo
devem ser do mesmo intervalo de tempo.
22
Segundo Camacho (2004, p. 146): “A escolha do período a ser utilizado para a implementação do CAPM é de extrema importância. Períodos curtos refletem demasiadamente a conjuntura, enquanto períodos muitos longos podem refletir regimes econômicos muito distintos do que se verifica no médio prazo”.
O modelo do CAPM é definido pela seguinte equação:
( )Ri Rf Rm – Rf x β= + (1)
Onde:
Ri = Retorno exigido do ativo em análise
Rf = Taxa livre de risco da economia
Rm = Retorno médio do mercado
β = Beta do ativo
Sendo:
( , )( )
COV Ri RmVAR Rm
β = (2)
Ao se estimar o custo de capital de um setor regulado como o de
energia, a fórmula deve ser lida da seguinte forma:
Ri = Custo de capital próprio exigido sobre o setor
Rf = Taxa livre de risco da economia
Rm = Retorno médio do mercado
β = Beta do setor regulado
A equação (1) denota que o retorno de um ativo com risco
pertencente à carteira de mercado é a soma do retorno de um ativo livre
de risco, mais o beta deste mesmo ativo multiplicado pelo prêmio pelo
risco.
23
2.5.1. A taxa livre de risco
Segundo Copeland, Koller e Murrin (2002, p. 202): “Hipoteticamente, a taxa livre de risco é o retorno sobre o título ou uma carteira de títulos livre de risco de inadimplência e totalmente desligada dos retornos de qualquer outro item encontrado na economia”.
Em geral recomenda-se o uso da taxa do bônus emitida pelo
Tesouro de países desenvolvidos de economia estável.
Outro ponto importante é o fato de que se recomenda a utilização de
bônus cujos vencimentos sejam preferencialmente superiores a dez anos,
para condizer com o tempo de maturação da maioria dos projetos,
especialmente ao se analisar projetos do setor elétrico.
Segundo Lally (2002), para projetos no setor de energia, considerar
um bônus com vencimento menor do que dez anos seria desconsiderar as
particularidades do setor em que se está investindo.
2.5.2. O prêmio de mercado
O prêmio de mercado, nada mais é do que o quanto o mercado
remunera acima da taxa livre de risco, por estar exposto aos seus riscos.
É calculado pela diferença entre a taxa prevista de retornos da carteira de
mercado e a taxa livre de risco.
À exemplo da taxa livre de risco algumas recomendações também
são feitas pelos acadêmicos acerca de como calcular os parâmetros para
o cálculo do prêmio de mercado, merecendo destaque as seguintes
questões: o período que se deve escolher e se deve-se usar média
aritmética ou geométrica.
Segundo Copeland, Koller e Murrin (2002, p. 221): “o ágio pelo risco
deve ser medido pelo período o mais longo possível”.
Quanto à questão da média, vale mencionar que esta se baseia na
premissa de que a média dos retornos passados é uma ótima estimativa
dos retornos futuros.
24
A preferência é pela média aritmética cujos desvios-padrão são
maiores do que pela média geométrica, assim sendo ao superdimensionar
o valor esperado, têm-se uma posição mais conservadora.
Para Camacho (2004 p. 147): “[...] a média geométrica reflete o
retorno histórico realmente obtido [...] se a intenção é predizer o retorno
futuro, a média aritmética reflete o valor real esperado [...]”.
Dependendo do mercado de referência escolhido a carteira de
mercado pode variar. Usa-se muito o índice S&P 500, índice que reúne os
retornos das 500 empresas mais negociadas na Bolsa de Valores de
Nova York (NYSE) ou no caso brasileiro, o índice IBOVESPA que retrata
o comportamento dos principais papéis negociados na Bolsa de Valores
de São Paulo (Bovespa), apesar de restrições quanto à sua verdadeira
capacidade de retratar o desempenho do mercado brasileiro como um
todo, por ter hoje em sua composição uma forte participação de duas
empresas (Petrobrás e Vale).
2.5.3. Prós e contras do CAPM
A grande vantagem do CAPM é a forma prática e relativamente fácil
com que este modelo, entre os disponíveis, permite o cálculo do custo de
capital próprio.
É bem verdade que as premissas iniciais deste modelo, que se
pautam na existência de um único portfólio ótimo, permitem que ele se
sustente na forma unifatorial fazendo as avaliações de risco
exclusivamente frente à carteira de mercado, o que de certa forma
contribui bastante para a “simplicidade” do modelo.
No que tange às críticas ao CAPM, vale destacar que muitos
trabalhos foram escritos sustentando que os retornos dos ativos não estão
positivamente relacionados ao retorno dos betas do mercado.
Na verdade a primeira crítica ao CAPM, feita por Roll (1977), afirmou
que a carteira de mercado defendida pelo modelo, não existe, não pode
ser observada.
25
Vale destacar que em junho de 1992, Eugene Fama e Ken French
apresentaram resultados mais modernos que descredenciavam os
resultados obtidos pelos primeiros testes empíricos do CAPM que se
valiam de dados até a década de 60.
Nos estudos de Fama e French os retornos das ações e o beta de
mercado não estavam fortemente correlacionados para o período entre
1963 e 1990, o que gerou bastante desconforto no meio acadêmico.
Para análise de projetos, o uso do CAPM é criticado por alguns
pesquisadores por entenderem que este ao utilizar apenas uma variável
de risco (o mercado) por entender que ela capta todos os riscos, na
verdade não apuram corretamente o retorno exigido (pois para estes
pesquisadores nem sempre os retornos do mercado sobre a taxa livre de
risco captam todos os riscos sistemáticos), o que afeta o processo de
decisão de investimento.
Vale destacar que em estudo encomendado pela Associação
Brasileira de Distribuidoras de Energia Elétrica (ABRADEE) à Fundação
Getúlio Vargas (FGV) que deu origem ao trabalho Custo de Capital de
Distribuição de Energia Elétrica – Resenha Internacional e Estimativa para
o Brasil de 2006, o CAPM foi defendido como modelo a ser utilizado para
apuração do custo de capital próprio para o setor de distribuição de
energia elétrica do Brasil.
De acordo com o estudo supracitado (2006, p. 12): “[...] o CAPM tem como sua principal vantagem a sua simplicidade, e embora diversos modelos alternativos tenham sido criados com o intuito de superar as deficiências do CAPM, até o presente momento, o CAPM permanece como a metodologia mais usual e largamente empregada para determinação do custo de capital próprio, seja pelos analistas de mercado ou reguladores em geral. Portanto, recomendamos a adoção do CAPM para a determinação do custo de capital próprio das distribuidoras de energia elétrica no Brasil [...]”.
A posição da Fundação Getúlio Vargas é corroborada por Camacho
(2004, p 144): “[...] verifica-se que existem modelos alternativos, como o
APT e o DGM, que, entretanto, apresentam mais desvantagens do que
vantagens se comparados ao WACC e o CAPM”.
26
2.6. Arbitrage Pricing Theory (APT)
Segundo Sobreiro, Almeida, Tachibana e Rebelatto (2007, p. 211): “o modelo APT apresenta um procedimento diferente do CAPM, porque não se baseia na irrestrita carteira de mercado, considerando a existência plausível de várias fontes causadoras de risco sistemático. Esses procedimentos são refletidos nas movimentações de vários índices representativos do mercado [...]”
O APT desenvolvido Stephen A. Ross em 1976, parte da premissa
que o retorno esperado de qualquer ativo é formado por duas partes. A
primeira parte é o retorno esperado, oriundo de todas as informações
passadas e futuras que o mercado já possui acerca do ativo em questão e
que desta forma já estão precificadas.
A segunda parte é o chamado retorno incerto do ativo que será
revelada no curso do tempo, assim sendo, a taxa de retorno de qualquer
ativo financeiro pode ser descrita conforme a seguinte notação:
ReR U= + (3)
Onde R é o retorno efetivo do ativo no período em questão, Re
representa a parte do retorno esperado e U a parte do retorno incerto.
Importante frisar que na parte incerta está a parcela que desvia da
parte esperada, já precificada pelo mercado ao mensurar o ativo, ou seja,
os movimentos da economia e da empresa já estão precificados na parte
relativa ao retorno esperado, o quanto a realidade desvia desta parte
esperada é que é colocado na parte incerta, aí são depositadas as
surpresas.
Para Ross, Westerfield e Jaffe (2002, p. 241): “Quando falamos de novidades, portanto, referimo-nos ao componente surpresa de qualquer anúncio, e não à parte que o mercado já esperava e, portanto, já havia descontado”.
Ainda sobre a parcela inesperada do retorno (U) vale dizer que ela
sintetiza o verdadeiro risco, haja vista que risco é a possibilidade do
resultado dar diferente do que se espera e o que se espera já está
precificado na parte do retorno esperado (Re).
27
Todavia, ao se observar as fontes de risco é possível dividir os
riscos em duas naturezas: risco sistemático e risco não sistemático.
Os riscos sistemáticos afetam com maior ou menor intensidade um
grande número de ativos financeiros, ou seja, são aqueles que afetam de
forma considerável a economia como um todo.
Por outro lado os riscos não sistemáticos são os riscos que afetam
um número pequeno de ativos em particular, como por exemplo, uma
descoberta revolucionária feita pela área de pesquisa e desenvolvimento
de uma determinada empresa pode gerar um impacto inesperado até
então pelo mercado, no valor da ação desta companhia e no valor da
ação de algumas de suas concorrentes.
Com base no exposto nos parágrafos anteriores, uma vez que o
risco está concentrado na parte incerta (U) da equação (3) que descreve o
retorno, e que o risco pode ser dividido em sistemático e não sistemático,
a mesma equação (3) pode ser reescrita da seguinte forma:
ReR m ε= + + (4)
Onde m representa o risco sistemático que afeta uma gama
significativa de ativos financeiros e ε representa o risco não sistemático
que por seu turno, afeta um número diminuto de ativos financeiros.
Importante destacar que a parte do risco não sistemático (ε) que é,
por definição, específico de uma determinada empresa, não possui
correlação com o risco não sistemático de outra empresa, diferentemente
do risco sistemático.
2.6.1. Risco sistemático e betas: a abordagem multifatorial do APT
Dado que há correlação entre os ativos financeiros por conta dos
impactos dos riscos sistemáticos, é possível elencar quais riscos
sistemáticos impactam o retorno de determinada ação e a partir daí,
apurar betas específicos, que apurem a sensibilidade do retorno do ativo
a cada risco sistemático escolhido.
28
O ponto é que o APT não trabalha focado apenas em uma medida
de risco como o CAPM, que opera apenas com um fator, o índice de
mercado. No APT escolhem-se as fontes de risco sistemático que
impactam o valor do ativo financeiro, apuram-se os betas do ativo com
cada um destes riscos, para aí sim, criando-se uma notação multifatorial
chegar ao retorno exigido pelo capital próprio.
O custo do capital próprio, com base no exposto, é definido da
seguinte forma:
R = Rf + (R1 - R1e) x β1 + (R2 - R2e) x β2 + ... + (Rn - Rne) x βn + ε (5)
Onde Rf representa a taxa livre de risco da economia, β1 o beta que
mede a sensibilidade do ativo financeiro ao risco sistemático 1, R1 o
retorno apurado do fator macroeconômico 1 e R1e e o retorno esperado do
fator macroeconômico 1 e assim sucessivamente, com todos os riscos
sistemáticos que se julgar necessário.
Importante perceber que a diferença entre o retorno apurado e o
esperado de cada fator macroeconômico é justamente a surpresa.
De acordo com Ross, Westerfield e Jaffe (2002, p. 250): “Cada fator representa risco que não pode ser eliminado por meio de diversificação. Quanto mais elevado for o beta do título em relação a um dado fator, maior será o risco possuído pelo título. Num mundo racional, o retorno esperado do título deveria compensar esse risco.”.
O risco não sistemático do ativo é expresso por ε e à medida que o
número de ativos na carteira aumenta, este risco desaparece via
diversificação, pois não são correlacionados (o risco não sistemático de
uma ação vai anulando o de outra com o crescer da carteira).
Segundo Ross, Westerfield e Jaffe (2002, p. 246) sobre a questão
da diversificação e os riscos não sistemáticos: “Como esses riscos são
independentes um do outro, o efeito da diversificação torna-se mais forte
à medida que são acrescentados mais ativos à carteira”.
29
Portanto, como o mercado não recompensa o risco não sistemático,
uma vez que ele é diversificável, o retorno só pode estar associado ao
risco sistemático, assim sendo a equação do retorno passa a ser:
R = Rf + (R1 - R1e) x β1 + (R2 - R2e) x β2 + ... + (Rn - Rne) x βn (6)
De acordo com Copeland, Koller e Murrin (2002, p. 230): “Em vez de uma medida do risco sistêmico, o APT inclui diversas delas. Cada beta mede a sensibilidade do retorno das ações de uma empresa a um fundamento econômico independente.”
Segundo Miranda e Pamplona (2002, p. 07): “O APT abandona a noção de que existe apenas um portfólio certo para todos os investidores e o substitui por um modelo baseado na suposição de que alguns fatores macroeconômicos e específicos, que influenciam o retorno de ativos e não importa quão diversificado está seu portfólio; não se pode evitar estes fatores. Por isso, os investidores irão especificar estes fatores de modo preciso, já que são fontes de risco inevitáveis”.
2.6.2. Prós e contras do APT
A grande vantagem do APT sobre os demais modelos que visam
estimar o retorno exigido pelos acionistas reside no fato do APT fazer uma
análise calcada em vários fatores, fatores estes que o pesquisador
entende serem os relevantes, os que influenciam as oscilações no valor
do ativo financeiro sob estudo.
Em tese, o fato de trabalhar com uma estrutura multifatorial, permite
que se alcance um resultado mais apurado do que, por exemplo, a teoria
do CAPM que entende que apenas com o beta de mercado, todo o risco
está medido.
Para Copeland, Koller e Murrin (2002, p. 231): “[...] o APT pode
proporcionar insights quanto ao tipo de risco de maior relevância.”.
30
Ao apurar o risco com um modelo multifatorial cujos fatores são
escolhidos pelo pesquisador, o APT permite que o estudo desça ao nível
do mais profundo conhecimento do pesquisador acerca do ativo, no que
tange à quais indicadores macroeconômicos mais influenciam sua
performance, o que é muito relevante quando se aplica o modelo à
análise de investimentos.
Segundo Miranda (2000, p. 10): “Uma das vantagens da APT é poder lidar com fatores múltiplos que representam melhor a realidade, ou a prática diária das empresas. Assim, cada projeto de investimento em empresas diferentes, em ramos industriais diferentes e setores econômicos distintos teriam seu retorno calculado de forma mais realista. Desta forma, os especialistas em cada um destes projetos poderiam “arbitrariamente” escolher os fatores de risco sistemático mais apropriados que afetam determinado projeto.”.
Todavia, possuir um modelo multifatorial sem uma teoria que norteie
a escolha dos fatores em questão, torna-se também uma fragilidade e
conseqüentemente uma desvantagem do APT.
O fato é que a escolha dos fatores para comporem a estrutura que
irá mensurar o risco do ativo financeiro, muita vezes não é um trabalho
trivial.
De acordo com Camacho (2004, p. 144): “O principal problema do APT vem justamente da eleição das variáveis explicativas a serem incluídas na regressão, sendo importante ressaltar que elas não surgem de nenhum modelo teórico”.
Segundo a Associação Brasileira de Distribuidoras de Energia
Elétrica (ABRADEE) em um estudo em conjunto com a Fundação Getúlio
Vargas acerca de Custo de Capital de Distribuição de Energia Elétrica
(2006) pg 10: “[...] dentre as críticas existentes em relação ao APT está a discricionariedade na eleição das variáveis explicativas, o aumento na demanda por dados, o efeito da colinearidade entre as próprias variáveis explicativas e toda a discussão de causalidade entre elas”.
Além disso, há o fato de que modelar muitos fatores acaba
rebatendo em problemas de cunho estatístico.
31
De acordo com Miranda e Pamplona (1997, p. 8): “[...] o APT exige que os investidores tenham a perspicácia para perceber as fontes de risco e escolher os fatores adequados, estimando razoavelmente a sensibilidade destes fatores aos riscos de cada projeto. Porém, quanto maior o número de fatores utilizados (betas estimados), maior o ruído estatístico incluído no modelo”.
Importante mencionar que em análise de projetos de investimentos,
o APT tem ganhado destaque pelo fato de que ao trabalhar com múltiplos
fatores, pode modelar diferentes cenários econômicos de acordo com a
realidade mais provável que a empresa, o projeto, o setor tendem a
enfrentar.
Para Miranda e Pamplona (1997, p. 8): “A vantagem de se utilizar o modelo APT, é que ele permite calcular a taxa de desconto de cada projeto respeitando suas peculiaridades quanto aos riscos que se deseja incorrer, considerando o setor da economia em que se encontra, e o momento econômico da decisão do investimento, de modo que esta taxa esteja o mais próximo possível da realidade”.
3 Regulação sobre a taxa de retorno
3.1. Taxa de retorno em setores regulados
Os setores que representam a prestação dos serviços públicos no
Brasil e em boa parte das economias do mundo ocidental estão adotando,
cada vez mais, o modelo de regimes regulatórios, no qual um órgão
regulador independente visa coordenar a dinâmica do setor com regras
claras que assegurem um bom equilíbrio entre os agentes (acionistas,
clientes e governos, nas suas diversas esferas). Por bom equilíbrio leia-se
modicidade tarifária e boa prestação de serviço para os clientes,
remuneração do capital para os acionistas e a expansão sustentável do
serviço em questão o que atende aos anseios da sociedade como um
todo, inclusive o do governo.
Nos processos de revisão tarifária que ocorrem de anos em anos de
acordo com a legislação de cada setor, cada órgão regulador de acordo
com a forma de regulação de preços que adota, estabelece o preço
(tarifa) a ser pago pelo serviço prestado.
Existem duas formas básicas de regulação de preços: a rate of
return (taxa de retorno) ou cost plus (custo do serviço) e a price cap
(preço-teto). Existem também algumas formas classificadas como híbridas
que mesclam um pouco das duas formas, mas, não são observadas com
tanta freqüência como as duas primeiras.
A primeira forma de regulação de preços, adotada pelos Estados
Unidos, é tida como de risco baixo para o investidor, uma vez que se
caracteriza pelo fato do órgão regulador assegurar a taxa de retorno para
a firma regulada, ou seja, seus custos (contemplando suas eficiências e
suas ineficiências) são repassados para o consumidor. Há poucos riscos
para a empresa prestadora de serviço e o incentivo por ser eficiente só
33
existe caso ela esteja inserida em um mercado competitivo, como é o
caso da experiência de mercado norte-americana.
A segunda forma de regulação de preços, adotada pelo Reino
Unido, Argentina, Chile e Brasil entre outros países, por sua vez, é tida
como de maior risco para os investidores, haja vista que nesta forma, os
preços são confeccionados com incentivos de produtividade embutidos, o
chamado Fator X, que fazem com que as ineficiências operacionais da
distribuidora não sejam repassadas ao consumidor.
No modelo acima mencionado, o órgão regulador estuda a estrutura
de custos da distribuidora e repassa de forma reduzida (pelo Fator X) para
a sociedade, de maneira que a concessionária precisa se tornar a cada
revisão de preços, eficiente para se adequar à estrutura de custos
contemplada na tarifa e com isso obter ganhos e ser sustentável.
Os investidores desta forma enxergam o modelo de regulação price
cap como mais arriscado, pois o ganho é muito atrelado à capacidade
gerencial das companhias reguladas e também porque neste modelo uma
eventual má apuração de qualquer custo e conseqüentemente da tarifa,
por parte do órgão regulador, só pode, em princípio, ser reparada por ele
na próxima janela de revisão tarifária prevista em lei, de modo que o
“prejuízo” é arcado por todo o ciclo tarifário.
O cálculo e a definição do custo de capital a ser remunerado pelos
consumidores de serviços públicos, também é alvo de mensuração por
parte dos órgãos reguladores e é parte integrante da tarifa final a ser
paga.
No caso dos modelos de regulação de preço price cap o custo de
capital também é estipulado pelo órgão regulador com eficiências
embutidas, de sorte que tal exercício consiste em algo bastante
importante para a dinâmica das empresas e que caso mal apurado pode
gerar conseqüências bastante indesejadas, uma vez que pode gerar tanto
a degradação do serviço regulado quanto o entesouramento indevido de
recursos por parte das concessionárias e seus acionistas.
34
Segundo Camacho (2004, p. 140): “De fato, é essencial que a taxa de retorno seja definida em um nível apropriado, que reflita o risco do ambiente regulado. Estimar uma taxa de retorno abaixo do custo de fundos do mercado pode tornar o investimento em novas plantas (ou até mesmo na expansão das redes) pouco atraente para os investidores do setor regulado. [...]. Por outro lado, se a taxa de retorno é estimada considerando um risco maior do que o realmente verificado, o negócio regulado irá se apropriar de uma taxa maior do que o custo de capital adequado. Isso acarretaria uma distorção dos sinais de preço [...]”.
3.2. O setor elétrico brasileiro
Após um nascedouro essencialmente calcado no capital privado,
passando por experiências estatizantes, a última grande reestruturação
de vulto do setor elétrico brasileiro ocorreu a partir de 1994, durante o
governo do presidente Fernando Henrique Cardoso. A base legal para a
reestruturação foi a Lei Geral de Concessões, marco na história recente
deste país, que estabeleceu as regras para licitações e concessões em
vários segmentos, energia elétrica entre eles, o que desencadeou todo o
processo de privatizações do final do século passado no Brasil.
Desde então o setor elétrico brasileiro vivenciou seguidas mudanças
das mais diversas naturezas, desde a criação da ANEEL (Agência
Nacional de Energia Elétrica) em 26 de dezembro de 1996, passando
pelas privatizações mencionadas acima, pela crise de fornecimento de
energia em 2001 até o processo de desverticalizações (que desmembrou
as empresas que faziam as três atividades clássicas do setor: geração,
transmissão e distribuição) que visava maior competitividade e menores
custos para a sociedade. Já no governo do presidente Luís Inácio Lula da
Silva outras ações foram implementadas, merecendo destaque a criação
da Empresa de Planejamento Energético (EPE) que elabora os planos
decenais de expansão da geração e da transmissão, assumindo assim o
planejamento da expansão do setor. Enfim, uma seqüência de
transformações que exigiu num curto espaço de tempo, uma aguçada
capacidade administrativa dos executivos do setor.
35
No bojo das mudanças citadas acima o setor de distribuição de
energia elétrica brasileiro, em particular, talvez tenha sido o que mais
vivenciou alterações dentre os setores regulados de serviços públicos no
país, refletindo na constante mudança do perfil controlador das empresas.
Num intervalo de aproximadamente dez anos muitas distribuidoras
nacionais migraram do domínio empresarial estatal, para o privado, ora
com predomínio de capital estrangeiro ora com predomínio de capital
nacional, ora com grande participação do BNDES ora com pouca
participação, fruto em boa medida, das instabilidades presentes no setor
que eram refletidas automaticamente na percepção de risco dos diversos
investidores.
3.3. WACC no processo de revisão tarifária do setor elétrico no Brasil
Conforme mencionado anteriormente o modelo de regulação de
preços adotado no setor elétrico brasileiro é o price cap, de maneira que a
Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) de acordo com a lei em
vigor, de cinco em cinco anos analisa o setor elétrico nacional e determina
os preços máximos (tarifas máximas por níveis de tensão de consumo) de
cada distribuidora, estipulando uma estrutura tarifária que vigora até a
revisão seguinte e que incorpora uma gama de eficiências (o chamado
Fator X) a serem perseguidas pelas concessionárias, para que estas
obtenham ganhos.
Dentre os itens que contemplam eficiências incorporadas na
estrutura tarifária, que vale para todas as concessionárias de distribuição
de energia elétrica do país, figura o custo médio ponderado de capital do
setor.
O órgão regulador determina no bojo de cada ciclo de revisão
tarifária, através de aprovações em audiências públicas, o dito WACC
regulatório do setor ou a taxa de retorno pela qual o capital das
distribuidoras será remunerado pelos consumidores, via tarifas, até o final
do ciclo de revisão tarifária vigente.
36
O cálculo da taxa de remuneração das concessionárias de
distribuição de energia elétrica feito pela ANEEL, que será detalhado mais
adiante nesse trabalho, passa pela estimação dos seguintes parâmetros:
cálculo da taxa de retorno requerida pelos acionistas (custo do capital
próprio), taxa de retorno requerida pelos terceiros (custo do capital de
terceiros) e estrutura alvo de capital (percentual de capital próprio e
percentual de capital de terceiros).
3.4. Risco e retorno: a metodologia da ANEEL
A nota técnica nº302/2006-SER/ANEEL de 19 de dezembro de 2006
apresenta a metodologia e os critérios adotados pelo órgão regulador do
setor elétrico brasileiro para determinação da estrutura ótima de capital e
do custo de capital a ser utilizado no cálculo das remunerações das
instalações de distribuição de energia elétrica, aplicado no segundo clico
de revisão tarifária Periódica das concessionárias, ciclo este que está em
curso no momento em que este trabalho é confeccionado.
Vale mencionar que a metodologia citada no parágrafo anterior foi
aprovada na audiência pública (AP nº008/2006).
3.5. Metodologia para o cálculo do custo de capital segundo a ANEEL
A ANEEL utiliza para determinação da taxa de retorno do setor de
distribuição de energia elétrica do Brasil o Custo Médio Ponderado de
Capital (WACC) em combinação com o Capital Asset Pricing Model
(CAPM).
3.5.1. O custo do capital próprio
De acordo com a nota técnica nº302/2006-SER/ANEEL pg 10: “A opção feita pela ANEEL para o cálculo do custo de capital próprio é o modelo
do CAPM. Este método assume que o prêmio de risco requerido pela ação é proporcional ao seu coeficiente beta, o qual mede a volatilidade e indica a covariação dos retornos da ação de uma determinada empresa em relação ao comportamento do mercado acionário”.
37
O mercado de referência utilizado pelo órgão regulador brasileiro é o
mercado norte-americano, entendido como mais maduro e líquido, de
modo que por conta desta premissa, a metodologia prega a adição à
equação fundamental do CAPM, de riscos que permitam a incorporação
das especificidades do mercado e do setor de energia nacional. Os riscos
adicionados são os seguintes: risco país, risco cambial e risco regulatório.
Assim sendo a equação do cálculo do custo de capital próprio fica da
seguinte forma:
R = Rf + (Rm - Rf) x β + RBR + Rx + Rr (7)
Onde:
R = Retorno do custo de capital próprio
Rf = Taxa de retorno do ativo livre de risco
Rm – Rf = Prêmio de risco do mercado de referência
RBR = Prêmio de risco Brasil
Rx = Prêmio de risco Cambial
Rr = Prêmio de risco Regulatório
3.5.2 Taxa livre de risco
De acordo com a nota técnica nº302/2006-SER/ANEEL (2006, p.
12): “[...] devido às características da economia brasileira (“emergente”) e a tendência de globalização da economia, o mais indicado para cálculo da taxa livre de risco é utilizar a taxa de um bônus zero cupom do governo dos EUA (referência do mercado global), compatível com a concessão do serviço de distribuição (longo prazo)”.
A opção do órgão regulador foi trabalhar o rendimento do bônus do
tesouro americano com prazo de 10 anos até o vencimento, que tem uma
duration de aproximadamente 8 anos. Para esse título, utilizou-se a média
das taxas de juros anuais do período de 1995-2006, obtendo-se através
de média aritmética uma taxa de juros média anual de 5,32%.
38
3.5.3. Prêmio de risco de mercado
Haja vista que o mercado referência foi o mercado dos Estados
Unidos, a ANEEL escolheu para medir a performance do mercado o
desempenho do S&P500.
Com base nas séries históricas de 1928 a 2006, encontrou-se a
série mensal do retorno de mercado, que nada mais é do que a diferença
entre o retorno do mercado acionário (aqui representado pelo S&P500) e
a taxa livre de risco (mensurada na seção anterior).
O resultado para o prêmio de mercado foi uma taxa anual média
(aritmética) de 6,09%.
3.5.4. Beta do setor elétrico de distribuição A ANEEL buscou o beta do setor elétrico de distribuição também
no mercado norte americano. Sua metodologia seguiu os seguintes
passos: cálculo dos betas alavancados das empresas norte americanas
de distribuição e transmissão de energia elétrica (foram utilizadas 15
empresas), desalavancagem dos betas de cada empresa conforme sua
estrutura de capital e alíquota de imposto de renda, cálculo do beta do
setor ponderando pela participação de cada ativo no total da amostra,
realavancagem deste beta do setor pela estrutura alvo definida pela
ANEEL e pela alíquota de imposto de renda da pessoa jurídica e da
Contribuição Social sobre o Lucro Líquido.
Vale citar que a ANEEL calculou o beta das empresas para o
período de 60 meses, entre julho de 2001 a junho de 2006, obtendo-se o
valor de 0,88 e após desalavancar esse beta segundo a estrutura de
capital das empresas e alíquota de imposto de 40%, chegou a um beta
desalavancado médio igual a 0,273.
Esse beta desalavancado de 0,273 foi então realavancado segundo
a estrutura ótima de capital estabelecida pela ANEEL de 55,40% de
Capital de Terceiros e 44,60% de Capital Próprio e alíquota de imposto de
renda de pessoa jurídica e Contribuição Social sobre o Lucro Líquido
(total de 34%), chegando a um beta alavancado (que reflete o risco do
negócio e o risco financeiro) de 0,497.
39
3.5.5. Risco de regime regulatório
Conforme mencionado no inicio desta seção existem dois regimes
clássicos de regulação: o price cap que é caracterizado pelos incentivos à
produtividade, embutidos na tarifa e o rate of return ou cost plus com
baixo poder de incentivo e repasse das ineficiências ao consumidor.
Também foi mencionado que o modelo price cap o qual é adotado
no Brasil, pela ANEEL, para estipular as tarifas de distribuição de energia
elétrica, é mais arriscado para os investidores do que o cost plus, adotado
pelos Estados Unidos.
Uma vez que o mercado referência utilizado pelo órgão regulador foi
o norte americano, o beta das empresas americanas calculado no item
anterior que, serve como beta do negócio distribuição de energia elétrica
reflete o beta de um setor menos arriscado por conta do regime
regulatório, de modo que, faz-se necessário apurar o delta a ser
adicionado à equação do CAPM, para refletir o risco do regime price cap,
tal delta é o que a ANEEL entende como risco regulatório.
Para apurar a diferença de risco existente entre os dois ambientes
regulatórios, a ANEEL apurou o beta desalavancado do setor elétrico
inglês (cujo modelo é o price cap) encontrando o valor de 0,514, valor
este que foi subtraído do beta desalavancado norte americano cujo valor
era de 0,273. O resultado (0,241) foi multiplicado pelo prêmio de mercado
de 6,09% para se encontrar o Risco Regulatório a ser acrescido à
equação do CAPM (1,47%).
3.5.6. Risco país
O risco país mede o quanto um investidor deve ser recompensado
por investir em um ativo ou projeto que tenha uma probabilidade de
default em relação a um título de um país tido como soberano.
É o risco adicional inerente ao projeto pelo fato dele ser
desenvolvido no seio de uma economia emergente.
40
Partindo do princípio que o risco país não pode ser espelhado
integralmente no risco de default das indústrias do país, pois deve-se
observar a realidade de cada empresa, de cada setor e ponderar as
características antes de replicar os valores; o setor de energia elétrica,
segundo a ANEEL, em virtude da cláusula de equilíbrio econômico-
financeiro inclusa em seus contratos de concessão e haja vista a
importância estratégica do mesmo, precisa ter o risco de moratória
separado do risco país ao se calcular o seu custo de capital próprio.
De acordo com a nota técnica nº302/2006-SER/ANEEL (2006, p.
20): “O prêmio de risco país é definido então como a diferença entre o prêmio de risco soberano do Brasil e o prêmio de risco de crédito do Brasil. O prêmio de risco soberano é o spread que um título de renda fixa do governo brasileiro denominado em dólares paga sobre a taxa livre de risco dos EUA. O prêmio de risco de crédito Brasil é computado como o spread sobre a taxa livre de risco que estão pagando os bônus emitidos por empresas dos EUA, com a mesma classificação de risco que o Brasil”.
Assim sendo, o prêmio de risco Brasil (RBR) é definido pela ANEEL
pela seguinte equação:
RBR = Rs - RCBR (8)
Onde RS corresponde ao prêmio de risco soberano e RCBR ao prêmio
de risco de crédito Brasil.
Para o cálculo do prêmio de risco soberano a ANEEL utilizou o
EMBI-BR calculado pelo banco JP Morgan desde 1992. A série utilizada
foi de abril de 1994 a junho de 2006, resultando no valor médio de 7,87%.
Para o cálculo do prêmio de risco de crédito Brasil a ANEEL utilizou
a classificação da Moody´s de risco Ba2 (rating soberano do Brasil),
obtendo-se 2,96% como média dos spreads das empresas deste rating ao
longo da série de abril de 1994 a junho de 2006.
O prêmio de risco Brasil apurado pela ANEEL foi então de 7,87% -
2,96% = 4,91%.
41
3.5.7. Prêmio de risco cambial
O prêmio de risco cambial visa medir o risco que um investidor
global incorre ao investir no Brasil e que no momento das suas
movimentações financeiras que envolvam trocas de moedas, se depara
com uma taxa de câmbio que não reflita uma situação de equilíbrio como
a condição de paridade coberta da taxa de juros.
A ANEEL utiliza a metodologia de Garcia e Didier (2001), segundo a
qual para países emergentes a taxa doméstica de juros pode ser
representada de acordo com a definição de paridade coberta da taxa de
juros, acrescida do risco país:
i = i* + ( f - s ) + RBR (9)
Onde i é a taxa de juros doméstica, i* é a taxa de juros externa, f é o
logaritmo do valor futuro do dólar, s é o logaritmo do valor do dólar hoje e
RBR é o prêmio de risco Brasil.
O segundo termo (f – s), por seu turno, é medido no mercado futuro
e pode ser visto como a expectativa de desvalorização da taxa de câmbio
no período do prazo do contrato, uma vez que se espera que a taxa de
câmbio celebrada num contrato futuro de dólar represente uma boa
estimativa do dólar na data de vencimento do contrato. Vale mencionar
que “f” representa o valor futuro do dólar e “s” o valor do dólar hoje.
O contrato futuro de dólar opera como um hedge quanto às
incertezas cambiais. Tais incertezas são incorporadas ao preço futuro a
partir de um prêmio de seguro, que é o risco cambial. Da decomposição
de (f – s) encontra-se o valor deste risco.
( f - s ) = E (ST - St) + Rx (10)
Onde ST é a taxa de câmbio do dólar a vista no futuro, St é a taxa de
câmbio de dólar a vista hoje e R x é o risco cambial.
42
Define-se o prêmio de risco cambial como a diferença entre o spread
do câmbio no mercado futuro e a expectativa de desvalorização cambial.
Após encontrar o risco cambial em Rx a ANEEL submete o resultado
a um tratamento estatístico através do Filtro de Kalman (método de
estimação estocástica que combina modelos determinísticos e
estocásticos) proposto por Kalman (1960) e encontra como Risco Cambial
o valor de 1,78%, a partir de dados mensais do mercado futuro cambial da
BMF de julho de 1999 a junho de 2006.
3.6. O custo de capital próprio encontrado pela ANEEL
Uma vez calculado todos os itens que compõem o modelo do CAPM
global adotado o custo do capital próprio nominal para o setor elétrico
brasileiro de distribuição apurado pela ANEEL foi de 16,50%, conforme
demonstrado a seguir:
R = Rf + (Rm - Rf) x β + RBR + Rx + Rr (7)
Sendo os resultados apurados:
Rf = 5,32%
(Rm – Rf) = 6,09%
Β = 0,497
RBR = 4,91%
Rx = 1,78%
Rr = 1,47%
R = 5,32 + (6,09) x 0,497 + 4,91 + 1,78 + 1,47 = 16,50%
43
3.7. O custo do capital de terceiros segundo a ANEEL
Conforme mencionado anteriormente neste trabalho, o custo de
capital de terceiros consiste no retorno exigido pelos credores da dívida
da empresa por um novo empréstimo, pela dívida marginal.
Vale destacar que o custo de capital de terceiros deve refletir da
forma mais realista possível o mercado local de financiamento, por isso tal
custo é muitas vezes, calculado com base nas últimas emissões de dívida
feitas por empresas do setor regulado em estudo.
A metodologia que a ANEEL adotou para mensurar o custo de
capital de terceiros foi o do CAPM da dívida, método este que consiste a
acrescentar à taxa livre de risco os prêmios exigidos para se emprestar
recursos a uma concessionária de distribuição de energia elétrica no
Brasil.
A fórmula confeccionada pela ANEEL é a seguinte:
Rd = Rf + Rc + RBR + Rx (11)
Onde Rd é o custo de capital de terceiros, Rf a taxa de retorno do
ativo livre de risco, Rc é o prêmio de risco de crédito, RBR é o prêmio de
risco Brasil e Rx é o Prêmio de risco cambial.
O prêmio de risco de crédito (único cuja metodologia de cálculo da
ANEEL ainda não foi demonstrada neste trabalho) segundo a nota técnica
nº302/2006-SER/ANEEL pg 27: “[...] deve representar o spread sobre a
taxa livre de risco que pagam as empresas com a mesma classificação de
risco das distribuidoras de energia elétrica brasileiras.”.
A ANEEL utilizou como base a empresa de distribuição de energia
possuidora do melhor rating, a RGE (Rio Grande Energia), cuja
classificação era Ba2 e ao calcular a média dos spreads dessas empresas
ao longo da série, determinou uma taxa média de 2,96% como prêmio de
risco de crédito.
44
Por fim, somando o valor do prêmio de risco de crédito aos demais
riscos destacados anteriormente, a ANEEL estimou o custo do capital de
terceiros nominal para o setor elétrico brasileiro de distribuição como
sendo de 14,97%, conforme descrito a seguir:
Rd = Rf + Rc + RBR + Rx (11)
Rd = 5,32% + 1,78% + 4,91% + 2,96% = 14,97% 3.8. Estrutura ótima de capital segundo a ANEEL
A estrutura de capital corresponde à proporção que cada tipo de
capital (próprio ou terceiro) tem na composição das fontes de
financiamento de uma empresa.
O fato é que as empresas buscam a estrutura mais barata que
maximize o seu valor, chamada de estrutura alvo.
Segundo Brigham, Gapenski e Ehrhardt (2001, p. 579): “A teoria da
estrutura de capital sugere que cada empresa tem uma estrutura de
capital ótima, aquela que maximiza seu valor e minimiza seu custo de
capital total.”
Importante destacar que devido ao tratamento contábil diferenciado
que recebem os juros de dívida, uma vez que os juros pagos são
descontados para efeito de cálculo de imposto de renda, o uso de capital
de terceiros ao diminuir o recolhimento de impostos aumenta o retorno
sobre o capital próprio.
Todavia, a própria alavancagem financeira, por seu turno, possui um
limite ótimo, haja vista que o aumento contínuo na captação de dívidas
faz com que a percepção de risco de insolvência aumente e como
conseqüência os juros cobrados pelos credores tendem a subir.
A metodologia adotada pela ANEEL procura analisar a relação
dívida/ativos de empresas de diversos países que atuam no setor de
distribuição de energia elétrica. Os países escolhidos pelo órgão
regulador foram: Argentina, Chile, Grã-Bretanha, Austrália e Brasil.
45
De acordo com a nota técnica nº302/2006-SER/ANEEL (2006, p.
07): “Esses países foram agrupados em três grupos, de acordo com seu grau de desenvolvimento e tipo de regulação do setor de distribuição, e foram calculadas faixas para a razão dívida/ativos desses grupos. Essas faixas foram então combinadas de maneira a produzir uma faixa de referência contra a qual os dados das empresas brasileiras pudessem ser comparados. Após essa comparação, foi estabelecida uma faixa de 45,52% a 67,36% para a relação dívida/ativos, resultando no valor de 55,40% como meta pontual para a estrutura ótima de capital a ser utilizada no cálculo do custo de capital”.
A ANEEL ainda realizou um segundo ajuste de 0,8% na meta de
dívida/ativos por conta do uso de recursos subsidiados pelas
concessionárias, de sorte que a relação dívida/ativos resultou no valor de
56,20%
Assim sendo a ANEEL determinou que a proporção de capital de
terceiros ótima é de 56,20%, ao passo que a proporção ótima de capital
próprio é de 43,80%.
3.9. O WACC regulatório aplicado no segundo ciclo de revisão tarifária
A ANEEL, no bojo do processo de revisão tarifária, estipula a taxa
pela qual os ativos das concessionárias serão remunerados pelos
clientes, tal taxa de remuneração é o WACC regulatório, que serve como
uma taxa de referência alvo para as concessionárias.
A fórmula do Custo Médio Ponderado de Capital (WACC) é a
seguinte:
( ). ( ). .(1 )s dE DWACC K K T
E D E D= + −
+ + (12)
Onde:
Ks = Custo do Capital Próprio
Kd = Custo do Capital de Terceiros ou da Dívida
E = Capital próprio
D = Capital de Terceiros ou Dívida
T = Alíquota tributária marginal da entidade objeto da avaliação
46
Uma vez que:
Ks = 16,50%
Kd = 14,97%
E/(E+D) = 43,80%
D/(E+D) = 56,20%
T = 34%
WACC Nominal = ( 0,4380 x 16,50 ) + ( 0,5620 x 14,97 x 0,66 ) = 12,78%
De acordo com a nota técnica nº302/2006-SER/ANEEL (2006, p.
29): “Deflacionando-se o custo nominal pela taxa de inflação média anual dos EUA no período de 1995-2005 de 2,54%, obtém-se enfim o custo em termos reais [...] dessa forma o custo de capital a ser utilizado no cálculo da remuneração das concessionárias de distribuição de energia elétrica no Brasil no segundo ciclo de revisão tarifária será igual a 9,98% em termos reais e depois de impostos”.
3.10. Algumas contribuições dos agentes à metodologia da ANEEL
Desde o primeiro ciclo de revisão tarifária a ANEEL vem recebendo
comentários e contribuições de vários agentes no que tange à
metodologia que emprega para o cálculo do WACC regulatório.
Alguns pontos levantados na Audiência Pública nº 008/2006
merecem destaque.
Uma das críticas tecidas pela Associação Brasileira de Grandes
Consumidores Industriais de Energia e de Consumidores Livres
(ABRACE) diz respeito à confecção da taxa livre de risco, uma vez que o
órgão regulador valeu-se da série histórica de títulos do governo norte
americano com prazo de 10 anos até o vencimento, que tem uma duration
de 8 anos e utilizou-se da média das taxas de juros anuais do período de
1995-2006, período este considerado pequeno, primeiramente porque
quanto maior a série melhor a realidade é retratada e segundo porque
para o prêmio de risco de mercado, na apuração do retorno do mercado o
período de apuração da performance do S&P500 foi de 1928 a 2006, de
modo que os períodos não são os mesmos.
47
No que tange ao risco país, também na Audiência Pública nº
008/2006, a Associação Brasileira de Distribuidoras de Energia Elétrica
(ABRADEE) e a CPFL (Companhia Paulista de Força e Luz) criticaram a
exclusão de qualquer fator de risco embutido no risco país, como fez o
órgão regulador, por não haver precedentes na literatura técnica nem nas
práticas de mercado que sustente tal decisão. O risco país é um prêmio
adicional por investir no país, independentemente de ser uma empresa.
Quanto ao risco regulatório, Elektro, CELPA, COELCE e CEMIG
apontam para o fato de que apesar do modelo inglês ser o mesmo que o
brasileiro, não basta incluir apenas o risco do modelo de regulação puro,
haja vista que o modelo na Grã-Bretanha encontra-se mais consolidado.
Desta forma, criticam a não inclusão de um risco regulatório relativo à
qualidade da regulação brasileira e ao aparato legal nacional.
Vale destacar também a crítica acerca da mensuração do custo de
capital de terceiros feita pela ABRADEE na Audiência Pública nº
008/2006, segundo a associação: “Cada empresa do setor regulado possui uma classificação de risco própria que está diretamente relacionada à sua estrutura de capital. Portanto, para estimar o risco de crédito de uma empresa sintética de referência é necessário que o mesmo seja compatível com a estrutura ótima de capital definida pelo regulador. Considerando que a melhor classificação de risco para distribuidora brasileira publicada pela Moody´s (Ba2), e que esta empresa tem uma estrutura de capital menos alavancada do que a estrutura de capital proposta pela ANEEL, recomendamos que seja utilizado o spread de risco de crédito associado à empresas que possuam estrutura de capital semelhante àquela recomendada pelo regulador”.
Importante frisar que as sugestões e críticas mencionadas nesta
seção, referentes à taxa de remuneração (WACC), são apenas alguns
dos pontos levantados na Audiência Pública nº 008/2006, pontos estes
que o órgão regulador não considerou para efeito de posterior revisão de
seus cálculos.
4 Metodologia
4.1. Proposta de cálculo do custo médio ponderado de capital (WACC)
Conforme apresentado no capítulo anterior deste trabalho, para se
confeccionar o custo médio ponderado de capital é preciso apurar o custo
do capital de terceiros, o custo do capital próprio, a proporção de ambos
no total das fontes de financiamento da companhia ou setor em estudo e
a alíquota de impostos incidentes sobre a atividade em questão; além
disso, também se faz necessário decidir de qual mercado os dados serão
extraídos (nacional/economia emergente ou estrangeiro/economia
madura). Tarefas que serão realizadas nesta dissertação para o cálculo
do custo médio ponderado de capital do setor de distribuição de energia
elétrica brasileiro.
As etapas mais complexas e que exigem maior reflexão,
provavelmente dizem respeito à qual mercado se basear e à qual modelo
utilizar para apuração do custo do capital próprio, haja vista que a
princípio, a estimação do custo do capital de terceiros consiste numa
tarefa menos complexa, assim como a apuração da estrutura de capital e
a definição da alíquota de imposto de renda incidente sobre a atividade
em análise.
Uma vez decidido o mercado de referência e o modelo de apuração
do custo de capital próprio e realizado os cálculos pertinentes, bem como
os cálculos para estimação do custo de capital de terceiros e estrutura de
capital, será utilizado o WACC, a fim de ponderar os retornos exigidos por
cada fonte provedora de recursos pela participação de cada uma no total,
para se chegar então, ao custo médio ponderado de capital proposto para
o setor de distribuição de energia elétrica brasileiro.
49
4.2. Proposta de mercado de referência para apuração do WACC
No caso específico do setor de distribuição de energia elétrica
nacional, diversos trabalhos acadêmicos, tais como Camacho (2004) e
Abradde/FGV (2006), bem como a metodologia de cálculo empregada
pelo órgão regulador (que acaba por exercer influência sobre os
primeiros) têm caminhado na direção da utilização do mercado norte-
americano (economia desenvolvida) como referência para a obtenção dos
parâmetros que compõem os modelos de estimação do custo médio
ponderado de capital.
Sob a premissa de que não há dados consistentes no mercado
brasileiro, devido às limitações das séries históricas, à baixa liquidez do
mercado de capitais brasileiro e às rupturas econômicas do país, recorre-
se aos mercados desenvolvidos para obtenção dos dados que alimentam
os modelos, alegando que estes mercados são mais maduros e que,
portanto, possuem parâmetros mais fidedignos.
O ponto é que ao utilizar parâmetros estrangeiros, uma nova gama
de problemas também se descortina, pois se faz necessário a realização
de uma série de ajustes posteriores, no intuito de converter os parâmetros
apurados no mercado desenvolvido para patamares de mercado de
economias emergentes, como é o caso da economia brasileira.
Ao observar a metodologia utilizada pela ANEEL descrita no capítulo
3 deste trabalho, percebe-se que ao se basear no comportamento da
economia e do setor de distribuição de energia elétrica norte-americana, o
órgão regulador brasileiro, acaba por realizar uma série de ajustes
adicionais discricionários.
Vale destacar que os ajustes realizados pela ANEEL vão desde a
maneira de como o risco país e o risco cambial são calculados, até o
importantíssimo ponto do cálculo do prêmio de risco relativo ao modelo de
regulação, uma vez que o modelo de regulação do setor elétrico dos
Estados Unidos (rate of return - taxa de retorno ou cost plus - custo do
serviço), é o oposto do modelo de regulação do Brasil (price cap - preço-
50
teto) que opera com incentivos de eficiência embutidos na composição
tarifária e que por isso é tido como mais arriscado.
Ainda no caso específico do modelo de regulação, para contornar o
problema descrito no parágrafo acima e apurar o chamado prêmio de
risco regulatório para os padrões brasileiros, a ANEEL insere no cálculo
comparações entre os parâmetros do setor de distribuição de energia
elétrica da Grã-Bretanha com os verificados no setor norte-americano, e
infere que isto modela a realidade de risco regulatório brasileiro, pois o
modelo inglês de regulação do setor elétrico também é o price-cap
(mesmo modelo de regulação vigente no setor elétrico brasileiro).
O fato é que por operar com ajustes (que por sua vez sofrem críticas
de vários agentes do setor elétrico, conforme abordado no final do
capítulo 2), por conta de se basear em parâmetros advindos de
economias externas, a eficácia preditiva do modelo também fica
fragilizada.
Uma vez que o Plano Real marco na história econômica e porque
não social do Brasil, já possui mais de quatorze anos, o país atravessa
mais de uma década com inflação controlada, ambiente democrático
solidificado, tendo recebido inclusive grau de investimento de agências de
risco; esta dissertação irá se basear em dados extraídos do mercado
nacional e não em dados obtidos em economias desenvolvidas que num
segundo momento carecem de ajustes discricionários para tentar se
adequar, dentro do possível, à realidade brasileira.
4.3. Proposta de modelo de apuração
No caso específico do setor de distribuição de energia elétrica
nacional, diversos dos trabalhos acadêmicos sobre custo de capital
próprio como Camacho (2004), Silva, Steola, Gonçalves Jr e Pamplona
(2004) e Abradee/FGV (2006), bem como a metodologia de cálculo
utilizada pelo órgão regulador nos dois ciclos de revisão tarifária (que a
exemplo da escolha do mercado de referência utilizado, acaba por
influenciar muitos pesquisadores) tem defendido o uso do CAPM.
51
O primeiro ponto que requer atenção é o fato do CAPM em sua
forma clássica, calcular o retorno exigido por um ativo financeiro
estabelecendo exclusivamente uma relação comparativa com o portfólio
de mercado. Em se tratando de um setor extremamente regulado como o
setor de distribuição de energia elétrica brasileiro e adicionando-se a isso
o fato da metodologia defendida pelo mainstream partir de parâmetros
norte-americanos, torna-se necessário adicionar à estrutura clássica
unifatorial do CAPM, riscos extras para se ajustar o cenário de risco
vivenciado pelos acionistas norte-americanos do setor elétrico, ao cenário
vivenciado pelos acionistas deste mesmo setor no Brasil.
Na atual conjuntura econômica mundial, que vivencia a maior crise
de confiança do capitalismo desde a crise de 1929, onde grandes e
tradicionais corporações bancárias desapareceram em poucas semanas,
recursos se tornam cada vez mais escassos, o crédito conseqüentemente
mais caro e a competição mais acirrada (entenda-se qualquer tipo de
competição por recursos), a decisão racional de investimento vem à tona
como uma premissa inegociável que, por seu turno, se torna cada vez
menos tolerante com estimativas de risco não muito precisas.
Ao se analisar o setor de distribuição de energia elétrica brasileiro,
setor este estratégico e fundamental para o desenvolvimento econômico e
social da nossa sociedade, erros na apuração do custo do capital próprio,
rebatem, imediatamente na tarifa a ser paga por todos os brasileiros e no
retorno de todas as concessionárias de distribuição do país.
Vale mencionar que por impactar o retorno das concessionárias de
distribuição do país, influencia a composição do portfólio de investimentos
das mesmas.
Neste contexto em que erros podem gerar um custo econômico e
social alto por se tratar do fornecimento de um serviço público de caráter
essencial, é interessante observar como seriam os resultados obtidos com
o uso de um modelo como o APT que calcule o custo do capital próprio
respeitando as especificidades do setor, estabelecendo a relação do
retorno dos ativos do setor com os múltiplos fatores de risco
macroeconômicos que influenciam a performance dos mesmos.
52
Com base no exposto nos parágrafos anteriores esta dissertação
utilizou o modelo APT e sua abordagem multifatorial para efeito do cálculo
do custo do capital próprio do setor de distribuição de energia elétrica
brasileiro.
Não foi utilizado o CAPM com dados da economia brasileira (nem
mesmo para comparação com os resultados obtidos pela ANEEL), pelo
fato de que ao trabalhar com dados da economia brasileira o beta seria
calculado medindo a correlação com a Bolsa de Valores de São Paulo
que é muito influenciada pelas ações de Petrobrás e Vale, de modo que
não refletiria a correlação com a economia brasileira de forma aceitável e
sim, bastante enviesada pelas duas empresas citadas.
4.4. Fatores escolhidos para o cálculo de custo de capital próprio pelo APT
A estrutura do APT, conforme demonstrada no capítulo anterior é
calcada na premissa da existência de fontes macroeconômicas geradoras
do risco sistemático, que uma vez elencadas são correlacionadas em
distintos cenários ao desempenho do ativo em estudo, para a apuração
de betas, que visam expressar a sensibilidade do ativo em relação a cada
fator e se chegar ao retorno exigido por um acionista por investir neste
ativo.
O primeiro grande desafio, portanto, consiste, em escolher os fatores
macroeconômicos mais apropriados que irão compor o modelo
multifatorial do APT, ou seja, os fatores que constituem em essência as
fontes geradoras de risco sistemático do ativo financeiro em análise.
O primeiro fator macroeconômico que deve ser destacado como de
fundamental impacto sobre o desempenho do setor de distribuição de
energia elétrica do Brasil é o Produto Interno Bruto (PIB) do país, ou seja,
o indicador que representa a soma (em valores monetários) de todos os
bens e serviços finais produzidos no país durante um período
determinado.
53
Vale lembrar que o PIB é um dos indicadores mais utilizados na
macroeconomia com o objetivo de mensurar a atividade econômica de
uma região.
A relação entre a evolução do PIB e o negócio distribuição de
energia elétrica é consideravelmente positiva, ou seja, se há indícios de
crescimento na produção de bens e serviços na economia no período, é
praticamente certo que o negócio distribuição de energia elétrica, também
apresentará bons resultados e, quando a produção nacional apresenta
retração ou estagnação no período em análise, o setor de distribuição de
energia elétrica também acusa um mau desempenho. Muitas vezes o
impacto ainda se faz presente por um período após a expansão ou
retração do PIB, por conta de efeitos inerciais das cadeias produtivas.
De acordo com Leite, Antônio Dias (2007, p. 517) falando sobre a
relação PIB x crescimento do setor elétrico: “Sob o ponto de vista de um país insuficientemente desenvolvido, como o Brasil, há que se levar em conta que, para estes, requer-se prudente antecipação da oferta de energia em relação à expectativa de demanda. Caso contrário, na hipótese de se concretizar forte impulso de crescimento econômico que provoque elevação inesperada da demanda, não haverá tempo para ampliar a oferta de energia [...]”.
Segundo Castro e Rosental (2008, p. 01): “Do ponto de vista conceitual, a elasticidade renda da demanda de energia elétrica mostra, grosso modo, quanto de energia elétrica é necessária para suportar cada 1% a mais de PIB. Isto porque a oferta de energia elétrica é uma variável dependente, função do PIB, ou seja, é o crescimento do PIB que determina uma maior ou menor demanda de energia elétrica”.
A série do PIB utilizada para ser correlacionada com a evolução dos
ativos do setor de distribuição de energia elétrica do Brasil para confecção
de um beta que expresse tal sensibilidade foi a do PIB anual do país
desde 1999, ano a partir do qual as séries relativas ao valor do setor
elétrico brasileiro se tornam consistentes, até o ano de 2007.
No que tange aos cenários, foram construídos três simulações, a
saber: expansão, estagnação e retração da economia. O cenário de
estabilidade foi tratado com 50% de probabilidade de ocorrência e os
cenários de retração e expansão com 25% cada. A escolha da
probabilidade de ocorrência dos cenários buscou dar um perfil de normal
à situação de estabilidade e se baseou no trabalho Métodos para
54
Avaliações Econômicas sob Condições de Risco de Sobreiro, Almeida,
Tachibana e Rebelatto publicado na Revista Ciências Administrativas em
2007.
A média aritmética do período destacado acima foi utilizada como
parâmetro de PIB para o cenário de estagnação ou estabilidade da
economia, já a média aritmética de todos os anos nos quais o PIB
revelou-se positivo foi utilizada como parâmetro de PIB para o cenário de
expansão da economia e, finalmente, a média aritmética de todos os anos
da série, nos quais o PIB revelou-se negativo foi utilizada como parâmetro
de PIB para o cenário de retração da economia brasileira.
O segundo fator macroeconômico que deve ser destacado como de
relevante impacto sobre o desempenho do setor de distribuição de
energia elétrica do Brasil é a Inflação do país.
A inflação exerce grande influência sobre o desempenho do setor
elétrico nacional, uma vez que, a cláusula de equilíbrio econômico-
financeiro inclusa nos contratos de concessão assegura que a inflação
verificada nos contratos de compra de energia, seja repassada aos
consumidores anualmente quando o órgão regulador realiza os reajustes
tarifários do setor.
O ponto destacado acima tem impacto direto no padrão de consumo
de energia elétrica do chamado cliente cativo, que por ser obrigado a
somente comprar energia da empresa que possui a concessão da
distribuição na área em que ele consome, acaba por sentir,
invariavelmente, os impactos dos reajustes tarifários anuais em seu
orçamento doméstico.
Todavia, se por um lado o repasse dos custos de compra de energia
e suas correções inflacionárias, conforme rezam os contratos de
concessão, são um importante instrumento na perseguição do equilíbrio
econômico-financeiro das distribuidoras de energia elétrica, por outro
lado, acabam por rebater no incremento e ou manutenção da
inadimplência (montante da receita faturada e não recebida pela
distribuidora) e dos elevados índices de roubo de energia, dois problemas
crônicos do negócio de distribuição de energia elétrica no Brasil e que são
precificados pelos investidores ao analisarem os ativos do setor.
55
A título de ilustração sobre o tema inadimplência, segundo o Instituto
Acende Brasil em sua publicação Cadernos de Política Tarifária (dez.
2007, p. 03): “Estima-se que as contas vencidas e irrecuperáveis do setor correspondam a 1,2% do faturamento, o que totaliza aproximadamente R$1 bilhão ao ano [...] observa-se ainda que após nove meses o nível de inadimplência se estabiliza, indicando grande dificuldade para sua recuperação [...] constata-se ainda uma grande diferença entre as classes de consumo, sendo o setor público a classe que relativamente mais contribui para o aumento do nível de inadimplência”.
No que tange às perdas de energia vale atentar para os alarmantes números apresentados pela ANEEL na Nota Técnica nº 290/2008 – SER/ANEEL (25/09/2008, p. 02):
“[...] a exemplo da reunião realizada na ANEEL com representantes das distribuidoras federalizadas em março de 2007, quando foi reportada a estimativa de perdas não técnicas no país equivalendo a cerca de R$5 bilhões anuais, impactando na modicidade tarifária, no equilíbrio econômico-financeiro das concessões e no desperdício efetivo que representa. A dimensão do tema de combate às perdas de energia também pode ser aquilatada por meio de recente relatório da EPE – Empresa de Pesquisa Energética (Estatística e Análise do Mercado de Energia Elétrica – Boletim Mensal de Dezembro/2006), que aponta a perda total de energia elétrica no país em 2006 já sendo da ordem de 17,6% (considera perdas no transporte e perdas não-técnicas)”.
É oportuno destacar que as perdas de energia podem ser separadas
em perdas técnicas e perdas não técnicas.
As chamadas perdas técnicas segundo definição da ANEEL na Nota
Técnica nº 290/2008 – SER/ANEEL (25/09/2008, p. 06): “constituem a quantidade de energia elétrica, expressa em megawatt-hora por ano (MWh/ano), dissipada entre os suprimentos de energia da distribuidora e os pontos de energia nas instalações consumidoras ou distribuidoras supridas. Essa perda é decorrente das leis da Física relativas ao processo de transporte [...]”.
Por outro lado as ditas perdas não técnicas também segundo
definição da ANEEL na Nota Técnica nº 290/2008– SER/ANEEL
(25/09/2008, p. 07): “apuradas pela diferença entre perdas totais e as perdas técnicas, portanto, todas as demais perdas associadas à distribuição de energia elétrica, tais como furtos de energia, erros de medição, erros no processo de faturamento, unidades consumidoras sem equipamento de medição, etc.”.
As perdas não técnicas, devido ao fato de terem como principal
combustível a variável ligação clandestina de energia é que merecem
atenção ao se analisar os impactos de elevações de tarifas no furto de
energia.
56
É óbvio que a inflação que anualmente reajusta as tarifas de energia
elétrica, não é o único fator que leva os consumidores a não pagar suas
faturas de energia ou a roubar energia elétrica.
Impunidade, violência, nível de escolaridade, facilidade de realizar o
roubo, regras comerciais estabelecidas pelo órgão regulador que tornam
lentas as atividades de cobrança das distribuidoras e até mesmo aspectos
culturais permissivos com a informalidade, ajudam a forjar o
comportamento do consumidor de energia elétrica quanto à inadimplência
e ao roubo de energia, mas, não há dúvidas de que os reajustes anuais
de inflação impactam a tarifa e conseqüentemente o bolso do consumidor
cativo e seu comportamento, de sorte que a inflação acaba por ter um
impacto que não pode ser negligenciado sobre a performance do negócio
distribuição de energia elétrica no Brasil sob o atual modelo de regulação
do setor.
Com base no que foi exposto nos parágrafos anteriores, o Índice
Nacional de Preços ao Consumidor Amplo do Instituto Brasileiro de
Geografia e Estatística (IPCA-IBGE) foi utilizado para ser correlacionado
com a evolução dos ativos do setor de distribuição de energia elétrica do
Brasil para confecção de um beta que expresse a relação entre ambos.
A série do IPCA-IBGE utilizada foi a série mensal desde 2003, após
o boom inflacionário gerado no ano de 2002 por conta da eleição do
presidente Luis Inácio Lula da Silva, até o ano de 2007.
No que tange aos cenários, a exemplo do PIB, foram construídas as
mesmas três simulações com as mesmas probabilidades de ocorrência
pelos mesmos motivos, a saber: expansão, estagnação e retração da
economia. O cenário de estabilidade foi tratado com 50% de
probabilidade de ocorrência e os cenários de retração e expansão com
25% cada. Mais uma vez buscou-se valorizar o cenário de estabilidade.
A média aritmética mensal do período destacado acima foi utilizada
como parâmetro de inflação para o cenário de estagnação ou estabilidade
da economia, já a média aritmética de todos os anos nos quais a inflação
revelou-se acima da média foi utilizada como parâmetro de inflação para o
cenário de retração da economia (entendendo que a inflação é inibidora
do consumo) e, finalmente, a média aritmética de todos os anos da série,
57
nos quais a inflação revelou-se abaixo da média foi utilizada como
parâmetro de inflação para o cenário de expansão da economia brasileira
(entendendo que um movimento de pouco crescimento de preços
incentiva o consumo e por sua vez gera uma maior demanda por energia
elétrica).
O terceiro fator macroeconômico que impacta de forma relevante o
desempenho do setor de distribuição de energia elétrica brasileiro é
justamente o nível das taxas de juros do país.
Uma vez que, a taxa de juros determina o valor do “aluguel” do
dinheiro na economia, o preço do dinheiro por certo tempo, o valor pago a
quem disponibiliza recursos por um determinado tempo para quem irá
utilizá-los (terceiros), pode-se dizer que esta taxa influencia drasticamente
a disponibilidade de crédito na economia em estudo.
Quanto maior a facilidade à captação de recursos, quanto mais
barato estes estiverem, maior será o incentivo à expansão econômica, ao
emprego, ao crescimento das atividades industriais e ao consumo o que
tende a fomentar um bom desempenho no setor de distribuição de
energia elétrica.
Por outro lado quanto mais restrito estiver o crédito, o que ocorre
com taxas de juros elevadas, menor o incentivo à expansão econômica,
ao consumo, à atividade industrial e maior o incentivo às atividades de
cunho meramente especulativos, o que não afeta de forma positiva o
setor de distribuição de energia elétrica.
Assim sendo foi usado a Taxa de Juros Selic do Banco Central para
ser correlacionada com a evolução dos ativos do setor de distribuição de
energia elétrica do Brasil para confecção de um beta que expressasse a
relação entre o desempenho do setor em questão e a taxa de juros da
economia brasileira.
A série da Selic utilizada foi a série mensal desde 1999, ano a partir
do qual as séries relativas ao valor do setor elétrico brasileiro se tornam
consistentes, até dezembro de 2007.
A partir da série mensal da taxa Selic foi calculado a taxa acumulada
em cada ano do período para confecção dos cenários.
58
No que tange aos cenários, a exemplo do PIB e da Inflação, foram
construídas as mesmas três simulações, a saber: expansão, estagnação
e retração da economia. O cenário de estabilidade foi tratado com 50% de
probabilidade de ocorrência e os cenários de retração e expansão com
25% cada. Mais uma vez buscou-se valorizar o cenário de estabilidade.
A média aritmética mensal do período destacado acima foi utilizada
como parâmetro de taxa de juros para o cenário de estagnação ou
estabilidade da economia, já a média aritmética de todos os anos nos
quais a taxa de juros revelou-se acima de 20% foi utilizada como
parâmetro de taxa de juros para o cenário de retração da economia e,
finalmente, a média aritmética de todos os anos da série, nos quais a taxa
de juros revelou-se abaixo da taxa de 20% foi utilizada como parâmetro
de taxa de juros para o cenário de expansão da economia brasileira.
É fato que pode-se argumentar que os parâmetros
macroeconômicos aqui escolhidos possuem em certa medida uma
colinearidade entre si, de modo que um efeito ou outro pode acabar por
ser medido mais de uma vez ao se medir o impacto sobre o desempenho
do setor de distribuição de energia no Brasil, porém, está é uma limitação
quase que inerente à escolha deste modelo e desses fatores e que no
entender do autor não exerce impacto a ponto de comprometer as
conclusões de trabalho que serão apresentadas, mais adiante.
4.4.1. Taxa livre de risco para o cálculo de custo de capital próprio pelo APT
A determinação do retorno do ativo livre de risco na economia
brasileira tem sido objeto de muito estudo e muita discussão nos meios
acadêmicos. Pergunta-se inclusive se há realmente algum ativo livre de
risco no Brasil?
Os títulos emitidos pelos governos são em geral utilizados como
indicador da taxa livre de risco nos modelos de precificação de ativos sob
a premissa de que, como os governos possuem sempre a prerrogativa de
aumentar os impostos e garantir desta forma suas receitas, o risco de
default por sua parte é reduzido.
59
Porém, em se tratando de economias emergentes como o Brasil,
onde ao se analisar longas séries históricas percebem-se hiperinflações,
confiscos, congelamentos de preços e outras atitudes arbitrárias, o risco
de calote não pode ser desprezado.
No caso específico do Brasil a ausência de títulos públicos com
séries longas para serem usados como referência dificulta ainda mais a
utilização destes como indicadores da taxa livre de risco da economia.
A caderneta de poupança, a qual o Governo Federal garante a
devolução de até cinco mil reais nela aplicados e é de grande
acessibilidade à maior parte dos brasileiros pode ser entendida como o
ideal para o parâmetro da taxa livre de risco da economia nacional.
Podemos citar como exemplo de estudo que utilizou a poupança
como taxa livre de risco da economia brasileira o trabalho de Barbosa e
Borges sobre O Cálculo do Retorno Esperado da Carteira de Mercado e
do Retorno do Ativo Livre de Risco para o Brasil (2001).
Por conta das dificuldades descritas acima e das particularidades da
caderneta de poupança no Brasil, a média do rendimento anual dos
últimos dez anos (janeiro de 1999 a novembro de 2008) foi tratada neste
estudo como o indicador dos retornos do ativo livre de risco da economia
brasileira.
Buscou-se uma série extensa devido ao fato dos projetos do setor
de distribuição energia elétrica serem em geral demandantes de grande
período de maturação.
Os dados dos rendimentos mensais da caderneta de poupança no
Brasil, que serviram de base para cálculo do rendimento anual foram
obtidos através do site da Fundação Getúlio Vargas (FGV).
4.5. Escolha das empresas de distribuição para representar o setor
A escolha das empresas pertencentes ao setor elétrico brasileiro
(mercado de referência deste estudo) para representar o desempenho do
setor de distribuição de energia elétrica do Brasil, a fim de se apurar os
diversos betas mencionados anteriormente (PIB, Inflação e Taxa de
Juros) no intuito de compor a estrutura multifatorial do APT, também
consistiu numa tarefa complexa e que possui suas limitações.
60
As principais dificuldades residiram em encontrar fontes de
informação com suficiente volume de dados, com transparência
adequada, aderência ao que se quer medir e liquidez.
Conforme já mencionado, a opção do órgão regulador nacional e de
muitos acadêmicos ao se considerar uma economia madura, no caso o
mercado norte-americano, como referência, é de se obter o desempenho
em bolsa das ações de empresas de distribuição dos Estados Unidos e
realizar ajustes adicionais para se chegar à suposta performance do
mercado brasileiro.
A opção deste trabalho por se trabalhar com dados obtidos
diretamente do mercado acionário brasileiro possui a vantagem de não
necessitar de ajustes adicionais, outro ponto também já mencionado
nesta dissertação, de sorte que os resultados já contemplam a evolução
da efetiva precificação realizada pelos investidores ao longo do tempo de
análise escolhido.
A precificação citada no parágrafo anterior embute entre outras
coisas o risco regulatório (não apenas o risco inerente ao modelo de
regulação brasileiro price cap, mas, também o da qualidade da regulação
exercida pela ANEEL), o risco de captação de recursos no Brasil, o risco
país, o risco da inadimplência verificada pelo setor no Brasil, além do
retorno exigido pelos investidores devido ao risco do flagelo das ligações
clandestinas que sangram ininterruptamente o setor de distribuição de
energia elétrica do país.
Enfim, reflete tanto os riscos do negócio quanto os riscos financeiros
vividos pelo setor em estudo.
A escolha da amostra de empresas para se mensurar o
desempenho do setor possui uma dificuldade intrínseca, pois até mesmo
nos Estados Unidos, tido como uma das economias mais maduras no
setor, a maior parte das empresas constitui-se em conglomerados, de
maneira que tanto aqui como lá, é difícil encontrar empresas operando
exclusivamente no setor de distribuição. Em geral, as empresas do setor
elétrico que possuem ações negociadas em bolsa, operam tanto como
distribuidoras, transmissoras e geradoras.
61
As empresas brasileiras escolhidas foram as que possuem ações
negociadas na Bolsa de Valores do Estado de São Paulo (Bovespa),
cujas atividades são essencialmente de distribuição e de transmissão de
energia elétrica.
Os dados utilizados para confecção do indicador de performance do
setor foram do período de dezembro de 1998 até dezembro de 2007.
A relação das empresas escolhidas foi a seguinte:
Tabela 1 – Empresas Escolhidas para Representar o Setor
CELESC COPELCEMIG COELCE COELBA LIGHT
EMPRESAS
Um segundo ponto importante foi escolher entre os tipos de ações
que essas empresas possuem listadas em bolsa (ordinárias e
preferenciais), qual iria compor a série.
O critério adotado foi de volume de negócios, priorizando a maior
quantidade, de modo que o resultado final obtido foi o seguinte:
Tabela 2 – Ações Escolhidas
EMPRESAS CódigoCELESC PNB CLSC6CEMIG PN CMIG4COELBA ON CEEB3COELCE PNA COCE5COPEL PNB CPLE6LIGHT ON LIGT3
Assim sendo, após a escolha das ações a metodologia aplicada foi a
de se obter através de consultas no site Economática a evolução do valor
de fechamento de mês das ações de cada uma das 6 empresas
destacadas, fazendo os ajustes necessários quanto à quantidade de
lotes.
62
A etapa seguinte consistiu em multiplicar o valor de fechamento de
mês de cada uma das ações das 6 empresas escolhidas pela quantidade
de ações no fechamento de cada mês correspondente, através de
informações obtidas no site da Comissão de Valores Mobiliários (CVM),
para então se chegar ao valor de mercado estimado do setor de
distribuição, representado por essas empresas, de forma ponderada pelo
tamanho e representatividade de cada uma no todo da amostra.
De posse dos resultados destacados no parágrafo anterior se
observou a evolução mensal do valor do setor e foram confeccionados os
mesmos três cenários dos parâmetros de risco macroeconômicos: o de
retração do setor de distribuição de energia elétrica brasileiro, o de
estabilidade e o de expansão. Tendo o cenário de estabilidade 50% de
probabilidade de ocorrência e os cenários de expansão e retração 25% de
probabilidade de ocorrência cada.
Para a confecção dos cenários foram adotadas as seguintes
premissas: a média aritmética do período foi utilizada como parâmetro de
desempenho do setor para o cenário de estagnação ou estabilidade, já a
média aritmética de todos os meses exceto entre os dos anos 2000 a
2002 (período que reflete a maxi desvalorização do dólar de 1999 e a
crise de fornecimento de energia elétrica – apagão) foi utilizada como
parâmetro para o cenário de expansão e, finalmente, a média aritmética
de todos os meses entre os anos 2000 e 2002 foi utilizado para o cenário
de retração do setor.
O passo seguinte foi realizar a correlação simples com o
desempenho do PIB, da inflação e da taxa de juros do país, para se
apurar a sensibilidade do setor de distribuição de energia elétrica à cada
um dos fatores de risco macroeconômicos citados, ponderados pelas
probabilidades de ocorrência de cada cenário.
Vale destacar aqui que em se tratando de variáveis sistemáticas não
correlacionadas, por construção do APT, faz-se a correlação simples.
Finalmente, após a apuração de todas as informações descritas
nesta seção o próximo passo foi alimentar a estrutura multifatorial do APT
para o cálculo do custo de capital próprio no setor de distribuição de
energia elétrica do Brasil.
63
4.6. Estrutura proposta para o cálculo do custo de capital próprio pelo APT
A estrutura do cálculo do custo de capital próprio do setor de
distribuição de energia elétrica do Brasil, com base em todos os pontos
elencados nesta seção, através do modelo multifatorial do Abritrage
Pricing Theory (APT) e que será apresentada no próximo capítulo é a
seguinte:
R = Rf + (RPIB - RPIBe) x βPIB + (RINFLAÇÃO - RINFLAÇÃOe) x βINFLAÇÃO + (RJUROS - RJUROSe) x βJUROS (13)
Onde:
Rf = Taxa livre de risco
RPIB = Taxa de crescimento do PIB verificada
RPIBe = Taxa de crescimento do PIB esperada
βpib = sensibilidade do setor elétrico em relação à variação do PIB.
RINFLAÇÃO = Taxa de crescimento da Inflação verificada
RINFLAÇÃOe = Taxa de crescimento da Inflação esperada
βinflação = sensibilidade do setor elétrico em relação à variação da
Inflação.
RJUROS = Taxa de crescimento da Taxa de Juros verificada
RJUROSe = Taxa de crescimento da Taxa de Juros esperada
βjuros = sensibilidade do setor elétrico em relação à variação da
Taxa de Juros.
4.7. Proposta de modelo de apuração do custo de capital de terceiros
O custo do capital de terceiros, conforme mencionado em algumas
passagens anteriores deste trabalho requer uma metodologia de cálculo
mais simples do que a exigida para o cálculo do custo de capital próprio.
Em tese a facilidade de se calcular tal custo se baseia no fato de que
basta analisar o perfil da dívida da empresa ou setor em análise, em
termos de taxa de juros e prazos de vencimento, informações
contempladas em contratos firmados juntos a instituições financeiras e
fornecedores de empréstimos em geral.
64
Todavia, apesar de em teoria o custo do capital de terceiros ser mais
fácil de ser calculado do que outros parâmetros do WACC, algumas
dificuldades que não podem ser menosprezadas se impõem.
Vale destacar que ao se calcular o custo do capital de terceiros de
um setor, como o de distribuição de energia elétrica, é difícil ter acesso a
todos os financiamentos e títulos de dívida do setor (quando se trata de
uma única empresa tal tarefa pode ser mais fácil).
Outra abordagem é utilizar o CAPM global para o custo de capital de
terceiros. Nesta metodologia o ponto de partida é a taxa livre de risco da
economia à qual é adicionado o risco de crédito da empresa ou do setor
(spread exigido pelo emprestador do recurso).
Conforme demonstrado no capítulo anterior, o órgão regulador do
setor elétrico brasileiro ao calcular o custo do capital de terceiros adotou a
metodologia do CAPM global, porém, como partiu de parâmetros da
economia norte americana teve que implementar alguns ajustes para
adaptar o resultado obtido para o retorno exigido em uma economia
emergente como a brasileira, ou seja, pelo fato de ter trabalhado com a
taxa livre de risco da economia norte americana, adicionou o risco país
(no caso do Brasil), o risco cambial (Real frente ao Dólar) e o risco de
crédito do setor de distribuição de energia elétrica brasileiro.
Importante destacar que para o cálculo do prêmio de risco de crédito
o órgão regulador adotou como parâmetro a empresa de distribuição de
energia elétrica brasileira possuidora do melhor rating junto às agências
de risco, no caso a RGE (Rio Grande Energia), que possuía à época o
grau Ba2 dado pela Moody´s para o Brasil.
Tal atitude discricionária da ANEEL gerou uma série de críticas, em
especial da ABRADEE divulgada na Resposta aos Comentários e
Contribuições Recebidos na Audiência Pública nº008/2006 Referentes à
Taxa de Remuneração – WACC (2006, p. 33):
65
“Cada empresa do setor regulado possui uma classificação de risco própria que está diretamente relacionada à sua estrutura de capital. Portanto, para estimar o risco de crédito de uma empresa sintética de referência é necessário que o mesmo seja compatível com a estrutura ótima de capital definida pelo regulador. Considerando que a melhor classificação de risco para a distribuidora brasileira publicada pela Moody´s (Ba2), e que esta empresa tem uma estrutura de capital menos alavancada do que a estrutura de capital proposta pela ANEEL, recomendamos que seja utilizado o spread de risco de crédito associado a empresas que possuem estrutura de capital semelhante àquela recomendada pelo regulador”.
Uma vez que o CAPM gera grandes divergências por conta dos
ajustes que faz, principalmente em se tratando do CAPM global, este
trabalho adotou como premissa para o cálculo do custo do capital de
terceiros do setor elétrico de distribuição de energia elétrica do Brasil,
somar os últimos três anos disponíveis (2005, 2006 e 2007) das despesas
financeiras contabilizadas nas demonstrações do resultado do exercício
na linha de Juros de Empréstimos e Financiamentos de seis empresas do
setor elétrico selecionadas (Cemar, Coelce, Coelba, Celpe, Cosern e
Light) e dividir tal valor pelo valor contábil somado dos mesmos anos
apurados nos Balanços Patrimoniais destas mesmas companhias nas
linhas de Empréstimos e Financiamentos de Curto e de Longo Prazo.
A idéia de se trabalhar com os três últimos anos foi de buscar o
custo da dívida mais recente que é o que interessa para apuração do
custo de capital de terceiros.
Os dados para confecção do cálculo do custo de capital de terceiros
(Kd) do setor de distribuição de energia elétrica brasileiro foram extraídos
das demonstrações financeiras das seis empresas escolhidas, divulgadas
no site da CVM (Comissão de Valores Mobiliários).
A escolha destas seis empresas foi calcada no fato destas empresas
terem declarado de forma explicita no site da CVM as informações acima
necessitadas. A maioria das empresas do setor não divulgou a abertura
das despesas financeiras na estrutura da DRE divulgada na CVM.
Outro ponto importante no cálculo do custo do capital de terceiros
diz respeito ao fato deste ser dedutível de imposto de renda, ou seja,
devido à figura do benefício fiscal (dedução das despesas financeiras com
juros para composição da base tributável) que permite um maior
direcionamento de capital aos financiadores da empresa, é fundamental
66
estimar a alíquota marginal efetiva de imposto de renda incidente sobre o
setor em análise, para composição da fórmula do custo de capital de
terceiros, descrita abaixo:
Custo da Dívida = Kd x (1 - T) (14)
Onde “Kd” é o custo da dívida antes de impostos e “T” é a alíquota
marginal de impostos que incide sobre a empresa ou setor em análise.
No caso do setor elétrico brasileiro para cálculo da variável “T” deve-
se levar em conta o Imposto de Renda Sobre Pessoa Jurídica (25%) e a
Alíquota de Contribuição Social Sobre Lucro Líquido (9%), que somados
chegam à alíquota marginal de 34%.
4.8. Proposta de estrutura de capital ótima para cálculo do WACC setorial.
A determinação da estrutura de capital é de grande importância para
a aplicação do custo médio ponderado de capital (WACC), uma vez que
determina o peso relativo entre as fontes de financiamento das empresas
ou setor, ou seja, a proporção entre o custo de capital próprio e o custo de
capital de terceiros.
O primeiro ponto que deve ser percebido é que o custo de capital de
terceiros, em geral, é mais barato do que o custo de capital próprio e,
devido ao benefício gerado pelos impostos, quanto maior a participação
do uso de capital de terceiros em detrimento do uso de capital próprio,
menor o valor final do WACC, que é o que as empresas buscam no intuito
de aumentar seu valor.
Todavia, apesar do custo de capital de terceiros ser mais barato do
que o custo de capital próprio, à medida que a exposição junto às
instituições financeiras aumenta, cresce também os juros cobrados por
estas, pois passam a perceber as empresas tomadoras de empréstimos
como mais arriscadas.
67
No que tange ao setor de distribuição de energia elétrica brasileiro,
conforme mencionado na seção anterior, um dos pontos no qual a ANEEL
foi criticada no segundo ciclo de revisão tarifária, dizia respeito ao fato da
estrutura de capital alvo proposta por ela (56,20% para capital de terceiros
e 43,80% para capital próprio) e embutida na confecção do WACC
regulatório, não ser condizente com o custo de capital de terceiros
também por ela proposto, pois este era demasiadamente barato (pois
calcava-se numa empresa pouco alavancada) para a estrutura de
endividamento proposta.
Uma segunda crítica à metodologia empregada pelo órgão regulador
brasileiro, diz respeito ao fato deste ter utilizado para apuração da
estrutura ótima de capital, a estrutura verificada em um determinado
grupo de empresas de distribuição de energia elétrica escolhidas de
alguns países (Argentina, Chile, Grã-Bretanha, Austrália e Brasil), cujas
realidades de taxas de juros são distintas da brasileira.
O fato é que o custo do dinheiro (a taxa de juros) é um dos principais
vetores que levam uma empresa a se alavancar muito ou pouco, desta
forma, se espelhar no perfil de endividamento, via capital próprio ou via
capital de terceiros, de outras empresas em outras realidades econômicas
de taxas de juros e assumir que esta cesta de empresas constitui um
paradigma a ser perseguido no que tange à estrutura de capital alvo é
algo que não necessariamente assegurará o equilíbrio econômico/
financeiro do setor elétrico o qual a ANEEL tem como objetivo de zelar.
Com base no que foi exposto nos parágrafos desta seção, a
proposta deste trabalho foi a de calcular a estrutura ótima de capital do
setor de distribuição de energia elétrica brasileiro a partir das estruturas
reais de capital das empresas do setor.
Foram analisados os perfis de estrutura de capital desde 2005 a fim
de ficar consistente com o período escolhido para o cálculo do custo de
capital de terceiros e ao final fez-se uma média aritmética para se chegar
a estrutura de capital alvo do setor. As empresas selecionadas para
compor a série foram:
68
Tabela 3 – Distribuidoras Escolhidas
O cálculo realizado para apuração do percentual de capital de
terceiros consistiu no quociente entre Dívida Bruta e Patrimônio Líquido
das empresas selecionadas. As informações para tal cálculo foram
obtidas na Economática e no site da CVM.
4.9. Cálculo do WACC
Com os dados relativos ao custo do capital próprio, apurados
através do modelo APT, o custo de capital de terceiros, apurado através
do custo verificado de dívida das empresas de distribuição do setor
elétrico brasileiro selecionadas; a estrutura de capital alvo, verificada
através da estrutura de financiamento real das empresas de distribuição
do setor elétrico brasileiro selecionadas e a alíquota de imposto de renda
pertinente, o cálculo do custo médio ponderado de capital nominal
(WACC) do setor foi feito.
Após o cálculo do WACC nominal, procedeu-se o cálculo do WACC
real através da deflação do valor nominal pelo valor relativo à inflação
brasileira esperada. Para tal utilizou-se a inflação apurada através da
ponderação dos cenários de inflação desenhados no cálculo do custo de
capital próprio, que foram, por sua vez, calculados sobre a série mensal
do IPCA-IBGE.
5 Resultados e análises
5.1. Cálculo do custo de capital próprio através do APT
Conforme apresentado no capítulo anterior deste trabalho, o cálculo
do custo de capital próprio do setor elétrico de distribuição de energia
elétrica brasileiro foi baseado no modelo Arbitrage Pricing Theory com
dados extraídos da economia nacional.
A seguir serão apresentados os resultados obtidos para os
parâmetros necessários à composição do modelo.
5.2. A taxa livre de risco Para o cálculo da taxa livre de risco da economia brasileira foi
utilizada a média do retorno anual da caderneta de poupança entre os
anos de janeiro de 1999 a novembro de 2008, segundo a tabela a seguir:
Tabela 4 – Rendimento Anual da poupança
1999 12,25%
2000 8,39%
2001 8,59%
2002 9,14%
2003 21,49%
2004 8,10%
2005 9,18%
2006 8,33%
2007 7,70%
2008 7,14%
Média 10,03%
Rendimento Anual da Caderneta de Poupança
70
Desta forma, o retorno do ativo livre de risco da economia brasileira
utilizado para compor o cálculo do retorno exigido pelos acionistas (custo
do capital próprio) foi de 10,03%.
5.3. Desempenho do setor de distribuição para determinação dos betas
Foi analisada a evolução do valor de fechamento mensal das ações
das seis concessionárias (de dezembro de 1998 a dezembro de 2007)
multiplicado pela evolução da quantidade de ações destas mesmas
concessionárias no mesmo período.
As variações dos valores do produto da multiplicação citada no
parágrafo anterior ao longo da série foram consideradas como parâmetro
para a evolução do valor do setor como um todo no mesmo período.
De posse da evolução do setor, o passo seguinte foi correlacionar
este resultado com a evolução das variáveis macroeconômicas que
exercem maior influência sobre ele.
As tabelas A1 e A2 (no apêndice) ao final deste trabalho apresentam
o valor em Reais da cotação das ações ao final de cada mês, a evolução
da quantidade de ações e a evolução do valor de mercado das seis
concessionárias escolhidas, cujas variações foram adotadas para
representar a evolução do setor ao longo do período estudado. O
resultado (baseado na variação entre o valor de dezembro de um ano
frente ao valor de dezembro do ano anterior) foi o seguinte:
Tabela 5 – Variação Anual do Valor da Carteira
1999 58,82%
2000 -31,84%
2001 -20,52%
2002 14,82%
2003 49,88%
2004 39,17%
2005 29,59%
2006 17,80%
2007 21,91%
Variação anual do valor do setor elétrico
71
O próximo passo foi a estimação do desempenho do setor de
distribuição nos cenários de estabilidade econômica cuja probabilidade de
ocorrência foi estabelecida de 50%, de recessão da economia e de
expansão da economia, cujas probabilidades estabelecidas foram de
25%, mais uma vez, no objetivo de dar um caráter de normal ao cenário
de estabilidade.
A média dos resultados apurados foi entendida como o resultado do
setor para um cenário de estabilidade econômica no país, a média dos
resultados dos anos 2000 a 2002 foi considerada como o desempenho
esperado em anos de retração da economia nacional e a média dos anos
da série excetuando-se os anos 2000, 2001 e 2002 foi considerada como
o desempenho aguardado para anos de expansão da economia brasileira.
Os resultados dos três cenários e do cenário resultante esperado foram
os seguintes:
Tabela 6 – Desempenho nos 3 Cenários
Cenário SETOR Prob. Resultado
Expansão 36,20% 25,00%
Estabilidade 19,96% 50,00% 15,90%
Retração -12,52% 25,00%
Foi então considerado que o setor de distribuição de energia elétrica
do Brasil num cenário de estabilidade cresce a taxas anuais de 19,96%,
em expansão da economia ele cresce a taxas anuais de 36,20% e em
recessão ele perde valor a taxa de 12,52%. Ponderadas as taxas pelas
probabilidades de ocorrência dos cenários o setor deve crescer a taxa
anual de 15,90% ao ano.
72
5.4. Apuração do retorno/desempenho dos parâmetros macroeconômicos
5.4.1.Apuração do desempenho das taxas de juros
Conforme apresentado no capítulo anterior foram considerados
neste estudo os resultados acumulados anuais da Taxa de Juros Selic do
Banco Central de janeiro de 1999 até dezembro de 2007 para serem
correlacionados com o resultado do desempenho do setor elétrico
apresentado na seção anterior. Os resultados obtidos para apuração da
evolução da Taxa de Juros Selic foram os seguintes:
Tabela 7 – Evolução das Taxas de Juros
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007janeiro 2,178 1,456 1,265 1,534 1,971 1,268 1,384 1,429 1,083
fevereiro 2,379 1,451 1,016 1,248 1,830 1,084 1,218 1,145 0,872
março 3,335 1,449 1,258 1,371 1,777 1,379 1,528 1,422 1,052
abril 2,352 1,296 1,186 1,484 1,872 1,182 1,412 1,078 0,945
maio 2,019 1,494 1,337 1,415 1,965 1,228 1,503 1,281 1,028
junho 1,672 1,392 1,273 1,329 1,857 1,230 1,586 1,184 0,906
julho 1,659 1,306 1,498 1,535 2,084 1,287 1,511 1,170 0,973
agosto 1,568 1,405 1,600 1,443 1,774 1,294 1,658 1,256 0,993
setembro 1,487 1,224 1,324 1,381 1,680 1,251 1,503 1,057 0,805
outubro 1,384 1,288 1,535 1,646 1,642 1,213 1,407 1,094 0,929
novembro 1,386 1,220 1,393 1,541 1,344 1,251 1,381 1,021 0,845
dezembro 1,600 1,198 1,394 1,742 1,373 1,483 1,474 0,988 0,845
ANUAL 1,256 1,174 1,173 1,192 1,233 1,162 1,190 1,151 1,119
SELIC 25,59% 17,43% 17,32% 19,17% 23,35% 16,25% 19,05% 15,08% 11,88%
A média dos resultados apurados foi considerada como a taxa de
juros do cenário de estabilidade, a média dos resultados abaixo de 20%
foi considerada como a taxa de juros esperada para os anos de expansão
da economia e a média dos resultados acima de 20% foi considerada
como a taxa de juros esperada em anos de recessão da economia.
O cenário de estabilidade foi tido com 50% de probabilidade de
ocorrência, os demais cenários (recessão e expansão da economia)
foram considerados com 25% de probabilidade de ocorrência cada. Os
resultados dos três cenários e do cenário esperado de taxa de juros para
o Brasil foram os seguintes:
73
Tabela 8 - Cenários
Cenário SELIC Prob. Resultado
Expansão 16,60% 25,00%
Estabilidade 18,35% 50,00% 19,44%
Retração 24,47% 25,00%
Assim sendo foi considerada como taxa de juros para o cenário de
estabilidade o valor de 18,35%, para expansão da economia a taxa de
juros anual considerada foi de 16,60% e para gerar recessão a taxa
esperada foi de 24,47%.
Ponderadas as taxas de cada cenário pelas probabilidades de
ocorrência de cada um a taxa de juros anual esperada da economia
brasileira é de 19,44%.
5.4.2. Apuração do desempenho do PIB Para modelagem do desempenho do PIB brasileiro foi considerado
neste estudo a evolução dos resultados anuais do PIB nacional de 1999
até 2007, conforme a tabela 9:
Tabela 9 – Evolução do PIB
1999 0,30%
2000 4,30%
2001 1,30%
2002 2,70%
2003 1,10%
2004 5,70%
2005 3,20%
2006 3,80%
2007 5,40%
PIB BRASIL
74
A média dos resultados anuais do PIB foi considerada como o
desempenho esperado no cenário de estabilidade econômica, a média
dos resultados positivos da série foi considerada como o PIB esperado
para os anos de expansão da economia e a média dos resultados
negativos da série (que no caso não houve) foi considerada como o PIB
aguardado em anos de recessão da economia.
O cenário de estabilidade econômica foi considerado com 50% de
probabilidade de ocorrência, os demais cenários (recessão e expansão da
economia) foram considerados com 25% de probabilidade de ocorrência
cada. Os resultados dos três cenários e do cenário esperado de
desempenho do PIB brasileiro foram os seguintes:
Tabela 10 – Cenários PIB
Cenário PIB Prob. Resultado
Expansão 3,09% 25,00%
Estabilidade 3,09% 50,00% 2,32%
Retração 0,00% 25,00%
Com base na tabela acima foi considerado como PIB nacional para o
cenário de estabilidade o valor de 3,09%, para o cenário de expansão da
economia o PIB considerado foi também de 3,09% haja vista que todos os
valores da série analisada forma positivos e para o cenário de recessão a
taxa esperada foi de 0%, uma vez que não há dados negativos na série
do PIB nacional (na verdade o Brasil não vivencia um PIB negativo desde
1992 e desde 1966 em apenas 5 anos tal situação foi verificada).
Ponderados os PIBs esperados de cada cenário pelas
probabilidades de ocorrência de cada um, o PIB esperado da economia
brasileira é de 2,32%.
75
5.4.3. Apuração do desempenho da inflação
Conforme apresentado no capítulo anterior para estimação do
desempenho da inflação brasileira foi considerado neste estudo os
resultados acumulados anuais do Índice Nacional de Preços ao
Consumidor Amplo do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística
(IPCA-IBGE) de janeiro de 2003 até dezembro de 2007 para serem
correlacionados com o resultado do desempenho do setor elétrico
apresentado anteriormente.
Os resultados verificados da inflação brasileira segundo o IPCA-
IBGE no período compreendido entre anos de 2003 e 2007 para apuração
da inflação esperada foram os seguintes:
Tabela 11 – Evolução do IPCA
2003 9,30%
2004 7,60%
2005 5,69%
2006 3,14%
2007 4,46%
IPCA - IBGE
A média dos resultados anuais da inflação segundo o IPCA-IBGE foi
considerada como a inflação esperada no cenário de estabilidade
econômica, a média dos resultados acima da média da série foi
considerada como a inflação esperada para os anos de recessão da
economia e a média dos resultados abaixo da média da série foi
considerada como a inflação aguardada em anos de expansão da
economia no Brasil
O cenário de estabilidade econômica foi considerado com 50% de
probabilidade de ocorrência, os demais cenários (recessão e expansão da
economia) foram considerados com 25% de probabilidade de ocorrência
cada, a exemplo das demais variáreis do modelo. Os resultados dos três
cenários e do cenário esperado de desempenho da inflação brasileira
foram os seguintes:
76
Tabela 12 – Cenários IPCA
Cenário IPCA - IBGE Prob. Resultado
Expansão 4,43% 25,00%
Estabilidade 6,04% 50,00% 6,24%
Retração 8,45% 25,00%
Percebe-se então com base na tabela acima que foi considerado
como inflação nacional para o cenário de estabilidade o valor de 6,04% ao
ano, para o cenário de expansão da economia a inflação esperada foi de
4,43% ao ano e para o cenário de retração da economia brasileira a
inflação esperada foi de 8,45% ao ano.
Ponderadas as inflações esperadas em cada cenário pelas
probabilidades de ocorrência de cada um, a inflação anual esperada na
economia brasileira é de 6,24%.
5.5. Cálculo dos betas
Os próximos parágrafos se destinarão a explicar os cálculos dos
betas que exprimem a sensibilidade das variáveis macroeconômicas
escolhidas nesta dissertação (PIB, inflação e taxa de juros) sobre o
desempenho do setor de distribuição de energia elétrica.
5.5.1. Cálculo do beta que mede a sensibilidade em relação às taxas de juros
A fórmula para a confecção do beta que mede o quanto o setor
elétrico de distribuição de energia elétrica varia em função de variações
nas taxas de juros é a seguinte:
Cov (Setor , Tx Juros)2 (Tx Juros)
βjuros = (15)
77
Necessita-se, portanto, apurar a covariância do desempenho
esperado para o setor elétrico ponderado pelos cenários de expansão,
estabilidade e recessão da economia com o desempenho esperado das
taxas de juros (Selic) para os mesmos cenários. A tabela abaixo ilustra os
resultados para confecção do cálculo:
Tabela 13 – Cenários Selic e Retorno Carteira Distribuição
Cenário Retorno Probabilidade Retorno Esperado
(Retorno - Retorno Médio)2 Variância Desvio
Padrão
Expansão 16,60% 25% 0,000808
Estabilidade 18,35% 50% 19,44% 0,000119 0,000894 0,02990
Retração 24,47% 25% 0,002529
Cenário Retorno Probabilidade Retorno Esperado
(Retorno - Retorno Médio)2 Variância Desvio
Padrão
Expansão 36,20% 25% 0,041197
Estabilidade 19,96% 50% 15,90% 0,001648 0,031310 0,17695
Retração -12,52% 25% 0,080747
TAXA DE JUROS SELIC ANUAL
CRESCIMENTO ANUAL SETOR DE DISTRIBUIÇÃO
A partir dos dados da tabela anterior faz-se o cálculo da covariância
(com as probabilidades de ocorrência dos cenários e os resultados de
cada um para cada fator), da variância das taxas de juros e então, do beta
do setor elétrico de distribuição com as taxas de juros no Brasil conforme
demonstrado a seguir na equação (15):
βjuros Cov (Setor , Tx Juros) -0,005236
2 (Tx Juros) 0,000894= -5,85821==
(15) 5.5.2. Beta do setor de distribuição de energia elétrica brasileira e PIB No que tange à fórmula para a confecção do beta que mede o
quanto o setor elétrico de distribuição de energia elétrica varia em função
de variações no PIB a fórmula adotada é a seguinte:
78
βPIB = Cov (Setor , PIB)2 (PIB) (16)
Necessita-se então, apurar a covariância do desempenho esperado
para o setor elétrico ponderado pelos cenários de expansão, estabilidade
e recessão da economia com o desempenho esperado do PIB para os
mesmos cenários. A tabela 14 apresenta os valores para elaboração do
cálculo: Tabela 14 – Cenários PIB e Retorno Carteira Distribuição
Cenário Retorno Probabilidade Retorno Esperado
(Retorno - Retorno Médio)2 Variância Desvio
Padrão
Expansão 3,09% 25% 0,000060
Estabilidade 3,09% 50% 2,32% 0,000060 0,000179 0,01338
Retração 0,00% 25% 0,000537
Cenário Retorno Probabilidade Retorno Esperado
(Retorno - Retorno Médio)2 Variância Desvio
Padrão
Expansão 36,20% 25% 0,041197
Estabilidade 19,96% 50% 15,90% 0,001648 0,031310 0,17695
Retração -12,52% 25% 0,080747
PIB ANUAL
CRESCIMENTO ANUAL SETOR DE DISTRIBUIÇÃO
A partir dos dados da tabela anterior faz-se o cálculo da covariância
(com as probabilidades de ocorrência dos cenários e os resultados de
cada um para cada fator), da variância do PIB e então, do beta do setor
elétrico de distribuição com o PIB do Brasil conforme demonstrado a
seguir na equação (16):
βPIB Cov (Setor , PIB) 0,002194 12,26588
2 (PIB) 0,000179= ==
(16)
79
5.5.3. Beta do setor de distribuição de energia elétrica brasileira e inflação
Para a confecção do beta que mede a sensibilidade do quanto o
setor elétrico de distribuição de energia elétrica varia em função de
variações na inflação brasileira medida pelo IPCA a fórmula adotada é a
seguinte:
βInflação = Cov (Setor , Inflação)
2 (Inflação) (17)
Necessita-se então, apurar a covariância do desempenho esperado
para o setor elétrico ponderado pelos cenários de expansão, estabilidade
e recessão da economia com o desempenho esperado da inflação para
os mesmos cenários. A tabela a seguir ilustra os resultados para
confecção do cálculo:
Tabela 15 – Cenários IPCA e Retorno Carteira Distribuição
Cenário Retorno Probabilidade Retorno Esperado
(Retorno - Retorno Médio)2 Variância Desvio
Padrão
Expansão 4,43% 25% 0,000328
Estabilidade 6,04% 50% 6,24% 0,000004 0,000206 0,01436
Retração 8,45% 25% 0,000489
Cenário Retorno Probabilidade Retorno Esperado
(Retorno - Retorno Médio)2 Variância Desvio
Padrão
Expansão 36,20% 25% 0,041197
Estabilidade 19,96% 50% 15,90% 0,001648 0,031310 0,17695
Retração -12,52% 25% 0,080747
INFLAÇÃO - IPCA - ANUAL
CRESCIMENTO ANUAL SETOR DE DISTRIBUIÇÃO
A partir dos dados da tabela anterior faz-se o cálculo da covariância
(com as probabilidades de ocorrência dos cenários e os resultados de
cada um para cada fator), da variância da inflação e então, do beta do
setor elétrico de distribuição com a inflação brasileira conforme
demonstrado a seguir na equação (17):
80
βInflação Cov (Setor , Inflação) -0,002531 -12,27066
2 (Inflação) 0,000206= ==
(17)
5.6. Cálculo do custo de capital próprio pelo modelo APT
Com a posse dos dados até agora calculados é possível estimar o
custo do capital próprio, retorno exigido pelos acionistas do setor elétrico
de distribuição de energia elétrica do Brasil de acordo com o modelo do
APT, conforme a fórmula (13) a seguir:
R = Rf + (RPIB - RPIBe) x βPIB + (RINFLAÇÃO - RINFLAÇÃOe) x βINFLAÇÃO + (RJUROS - RJUROSe) x βJUROS
Resumindo os valores apurados para cada componente da equação
temos:
Rf = Taxa livre de risco = 10,03%
RPIB = Taxa de crescimento do PIB verificada = 3,09%
RPIBe = Taxa de crescimento do PIB esperada = 2,32%
βpib = sensibilidade do setor elétrico em relação à variação do PIB =
12,27
RINFLAÇÃO = Taxa de crescimento da Inflação verificada = 6,04%
RINFLAÇÃOe = Taxa de crescimento da Inflação esperada = 6,24%
βinflação = sensibilidade do setor elétrico em relação à variação da
Inflação = - 12,27
RJUROS = Taxa de crescimento da Taxa de Juros verificada = 18,35%
RJUROSe = Taxa de crescimento da Taxa de Juros esperada =
19,44%
βjuros = sensibilidade do setor elétrico em relação à variação da
Taxa de Juros = -5,86
81
Substituindo na fórmula chega-se a seguinte expressão e o
resultado:
R = 10,03 + (3,09 - 2,32) x 12,27 + (6,04 - 6,24) x -12,27 + (18,35 - 19,44) x -5,86 = 28,37% 5.7. Cálculo do custo do capital de terceiros
Para o cálculo do retorno exigido pelos terceiros que emprestam
recursos para o setor de distribuição de energia elétrica do Brasil foi
apurado, de acordo com o descrito no capítulo terceiro deste trabalho, a
soma dos últimos três anos disponíveis (2005, 2006 e 2007) das
despesas financeiras contabilizadas nas demonstrações do resultado do
exercício na linha de Juros de Empréstimos e Financiamentos de seis
empresas do setor elétrico e dividiu-se tal valor pelo valor contábil somado
dos mesmos anos apurado nos Balanços Patrimoniais das mesmas
companhias nas linhas de Empréstimos e Financiamentos de Curto e de
Longo Prazo.
As tabelas a seguir explicitam os resultados de tais cálculos e a
apuração do custo do capital de terceiros:
Tabela 16 – Juros
Distribuidora 2005 2006 2007 TOTAL
CEMAR 75.930 73.556 74.893 224.379
COELCE 44.859 73.252 94.898 213.009
COELBA 360.269 178.361 150.902 689.532
CELPE 182.090 126.365 126.365 434.820
COSERN 74.991 58.279 51.616 184.886
LIGHT 439.853 394.869 268.945 1.103.667
TOTAL 1.177.992 904.682 767.619 2.850.293
DRE - Juros de Emprestimos e Financiamentos - R$ Mil
82
Tabela 17 – Empréstimos e Financiamentos
Distribuidora 2005 2006 2007 TOTAL
CEMAR 25.520 38.824 31.036 95.380
COELCE 120.776 97.841 206.556 425.173
COELBA 132.821 151.358 234.596 518.775
CELPE 118.249 59.109 81.394 258.752
COSERN 31.347 36.499 37.420 105.266
LIGHT 355.826 353.274 258.518 967.618
TOTAL 784.539 736.905 849.520 2.370.964
BP - Emprestimos e Financiamentos Curto Prazo - R$ Mil
Tabela 18 – Empréstimos e Financiamentos Longo Prazo
2005 2006 2007
CEMAR 455.100 538.147 476.280 1.469.527
COELCE 413.038 386.125 354.524 1.153.687
COELBA 882.392 856.714 849.202 2.588.308
CELPE 338.401 333.434 319.256 991.091
COSERN 193.888 195.594 202.388 591.870
LIGHT 4.221.413 3.632.850 2.086.298 9.940.561
TOTAL 6.504.232 5.942.864 4.287.948 16.735.044
BP - Emprestimos e Financiamentos Longo Prazo - R$ Mil
Juros de Emprestimos e Financiamentos
Emprestimos e Financiamentos Curto Prazo + Longo Prazo=Kd
(18)
= 14,92%2.850.293
2.370.964 + 16.735.044=Kd
Como é preciso fazer o ajuste do incentivo fiscal, uma vez que a
despesa com financiamento junto a terceiros é dedutível para fins de
imposto de renda, a fórmula do custo de capital de terceiros assume a
seguinte expressão:
Custo da Dívida = Kd x (1 - T) (14)
83
Em sendo a alíquota de imposto marginal que incide sobre o setor
elétrico de distribuição de energia no Brasil de 34%, conforme
apresentado no capítulo anterior o custo do capital de terceiros é então de
9,85%
Kd = 14,92 x (1 – 0,34) = 9,85% (14)
5.8. Cálculo da estrutura de capital ótima
A estrutura ótima de capital, aquela que maximiza o valor do setor,
foi calculada de acordo com o perfil da estrutura de capital das sete
concessionárias de distribuição de energia elétrica que serviram de base
para estimar a evolução do valor do setor, a saber: Light, Cemig, Celesc,
Cosern, Coelba, Coelce e Copel.
Para ficar aderente ao custo do capital de terceiros que se baseou
em resultados de 2005 a 2007, buscou-se para o cálculo da estrutura
ótima de capital a dívida bruta das sete concessionárias mencionadas
acima, bem como o valor do Patrimônio Líquido das mesmas
(informações obtidas diretamente no site da CVM – Comissão de Valores
Mobiliários).
Os resultados obtidos encontram-se nas tabelas a seguir:
Tabela 19 – Dívida e Patrimônio Líquido
Em R$ CELESC CEMIG COELBA COELCE COPEL COSERN LIGHT TOTAL
2005 221.268 4.935.533 1.616.581 617.060 2.044.105 415.418 3.463.068 13.313.033
2006 158.563 7.648.937 1.649.974 483.966 2.596.927 419.404 3.039.936 15.997.707
2007 167.478 7.639.034 1.725.584 561.080 2.102.453 420.776 1.902.624 14.519.029
Em R$ CELESC CEMIG COELBA COELCE COPEL COSERN LIGHT TOTAL
2005 1.043.075 7.184.855 1.154.389 733.919 1.106.012 444.351 1.699.498 13.366.099
2006 1.205.980 7.522.453 1.300.366 780.464 1.128.199 475.624 1.347.957 13.761.043
2007 1.453.363 8.390.177 1.500.184 850.449 1.205.484 513.013 2.522.612 16.435.282
DIVIDA BRUTA - R$ Mil
PATRIMÔNIO LÍQUIDO - R$ Mil
84
De posse dos resultados acima foi feito o cálculo do percentual de
dívida sobre as fontes de financiamento das concessionárias em questão
dos três anos, dividindo-se o valor da dívida bruta total de cada ano pelo
valor somado da dívida bruta com o do Patrimônio Líquido de cada ano.
Ao final a média dos resultados resultou no percentual de dívida a ser
adotado neste trabalho.
Tabela 20 – Dívida Bruta e Patrimônio Líquido em R$ Mil
DÍVIDA BRUTA PL D / (D + PL)
2005 13.313.033 13.366.099 49,90%
2006 15.997.707 13.761.043 53,76%2007 14.519.029 16.435.282 46,90%
% DE DÍVIDA 50,19% Média
O percentual de capital próprio sobre as fontes de financiamento de
recursos do setor, como conseqüência, foi de 100% – 50,19% = 49,81%
5.9. Cálculo do WACC
Estimados o custo do capital próprio, o custo do capital de terceiros
e a estrutura ótima de capital do setor brasileiro de distribuição de energia
elétrica o passo final foi calcular o custo médio ponderado de capital
através da simples substituição na fórmula do WACC (12) dos dados
apurados:
E D
E + D E + D=WACC x Ks( ) )x 1-T+ ( x Kd
(12)
Onde:
E / (E+D) = 49,81%
D / (E+D) = 50,19%
Ks = 28,37%
Kd = 14,92%
T = 34%
WACC Nominal = ( 49,81% x 28,37%) + ( 50,19% x 14,92% x 66%) = 19,08%
85
A etapa final consistiu na apuração do WACC real do setor que foi
apurado após deflacionar o valor obtido como WACC Nominal, pela
inflação esperada calculada anteriormente de 6,24%.
Com isso o valor apurado como justo para o WACC real do setor de
distribuição de energia elétrica brasileiro foi de 12,08%, conforme
podemos demonstrar.
( 1 + WACC Nominal ) ( 1 + 19,08% )
(1 + Inflação ) (1 + 6,24% ) 12,08%= = (1,1208) - 1 ==WACC Real
5.10. Análise dos resultados obtidos
A tabela a seguir trás os resultados obtidos nesta dissertação para o
cálculo do custo médio ponderado de capital do setor de distribuição de
energia elétrica do Brasil calculados com base em dados da economia
brasileira, tendo sido o calculo do custo do capital próprio calculado com
base no modelo APT, bem como os resultados alcançados pela Aneel
para o 1º e 2º ciclos de revisão tarifária do Brasil e pela ABRADEE em
trabalho realizado em 2007 junto a Fundação Getúlio Vargas para apoiar
a Aneel no 2º ciclo. Importante lembrar que estes outros estudos foram
pautados, principalmente, em dados da economia dos Estados Unidos e
valeram-se do modelo do CAPM global para o cálculo do custo do capital
próprio do setor em análise.
Também é importante frisar que este trabalho usou séries de dados
até o ano de 2007, ao passo que o trabalho desenvolvido pelo órgão
regulador no 1º ciclo de revisão usou dados até o ano de 2002 e para o 2º
ciclo até o ano de 2006; já o trabalho da ABRADEE junto a FGV se valeu
de dados até o ano de 2005.
86
Tabela 21 – Comparação Custo de Capital Aneel 1º
CicloAneel 2º
CicloABRADEE
FGV Trabalho
1. Custo do Capital de Terceiros 15,76% 14,97% 16,67% 14,92%
Custo do Capital Próprio 17,47% 16,50% 17,95%
Risco Regulatório 2,00% 1,78% 0,00%
Risco Pais 3,33% 1,47% 1,03%
Risco Cambial 4,08% 4,91% 7,81%
2. Custo do Capital Próprio Ajustado 26,88% 24,66% 26,79% 28,37%
3. % D 50,00% 56,20% 48,80% 50,19%
4. % E 50,00% 43,80% 51,20% 49,81%
5. WACC Nominal 13,93% 12,12% 14,56% 19,08%
6. WACC Real 11,26% 9,98% 11,56% 12,08%
Em relação ao custo de Capital de Terceiros é interessante perceber
que os resultados obtidos nesta dissertação estão bastante alinhados
com os resultados obtidos pela Aneel no 2º ciclo de revisão tarifária,
atualmente vigente no país, e abaixo dos obtidos pela Abradee/FGV.
No que tange o custo do capital próprio este trabalho chegou a um
valor superior (28,37%) aos encontrados nos trabalhos da Aneel e da
Abradee/FGV, mas, é importante ressaltar que ao trabalhar com o CAPM
global, partindo da economia americana, estas instituições chegaram a
um custo de capital próprio do setor de distribuição americano e foram
adicionando custos extras para se chegar à realidade brasileira.
Entende-se que as diferenças acima sejam decorrentes do fato
deste trabalho se basear nos dados da economia brasileira e no modelo
do APT que capta de forma mais fidedigna o impacto das variáveis
macroeconômicas brasileiras sobre o setor e que, conseqüentemente,
impactam no retorno exigido pelos detentores do poder acionário.
Assim sendo, o cálculo do custo de capital próprio desta dissertação
espelha o retorno exigido de uma forma diferente do que o modelo do
CAPM global, que parte de dados de economias mais maduras que não
captam de forma integral a alta inadimplência do setor nacional, seu alto
nível de roubo de energia elétrica, a qualidade muitas vezes questionável
da regulação exercida pela Aneel, enfim, aspectos que ao se trabalhar
87
com dados brasileiros são capturados no risco e sendo assim são
precificados no retorno exigido.
Em relação à estrutura ótima de capital vale destacar que a ANEEL
chegou a um percentual de dívida de 56,20% ao analisar uma cesta de
distribuidoras estrangeiras que captam recursos a custos mais baixos do
que as concessionárias brasileiras o fazem, por estarem inseridas em
economias com taxas de juros menores que a brasileira, de sorte que ao
trabalhar com dados do Brasil, como fez esta dissertação, fica evidente
que a um custo de dívida da ordem de 15% o percentual de dívida na
estrutura de capital é da ordem de 50% e não de 56%.
Uma dívida mais cara implica em uma estrutura menos alavancada,
como demonstram os cálculos da ABRADEE/FGV, cujos resultados em
termos de coerência possuem uma aderência maior com esta dissertação
do que com os do órgão regulador.
O WACC real deste trabalho configura-se superior aos dos outros
estudos, devido ao fato do cenário inflacionário brasileiro ser maior do que
o vivenciado pela economia norte-americana, de maneira que ao se tratar
do WACC real, tais diferenças diminuem.
Todavia, o WACC real configura-se superior ao encontrado nos
demais estudos, haja vista que este trabalho foi realizado com dados da
própria economia brasileira e que o uso do modelo do APT para o cálculo
do custo de capital próprio permite uma melhor captura dos riscos
existentes em nosso setor de distribuição de energia elétrica do que o
modelo do CAPM global, derivado de economias estrangeiras
desenvolvidas, onde entre outras diferenças como, a inadimplência, o
roubo de energia e a qualidade da regulação são distintos do observado
no Brasil. Em nossa economia estes fatores acabam por gerar uma maior
percepção de risco, o que gera um maior retorno exigido por parte dos
acionistas.
88
5.11. Análises finais: ganhos, limitações e desafios
Uma primeira limitação deste trabalho reside no fato das séries
utilizadas não serem tão extensas, tendo em média nove anos, o que de
certa forma faz com que os resultados reflitam uma conjuntura eventual
da economia em estudo e não uma realidade econômica verdadeiramente
consolidada.
Uma segunda limitação diz respeito à escolha dos parâmetros
macroeconômicos para compor o modelo APT, escolha esta que segundo
a metodologia fica a cargo do pesquisador, de modo que é possível que
algum outro parâmetro importante não tenha sido inserido no modelo, fora
a questão da colinearidade entre as variáveis já mencionada
anteriormente nesta dissertação. Estas na verdade são limitações
intrínsecas do modelo APT.
Todavia, o mérito deste estudo consiste em apresentar o cálculo do
custo médio ponderado de capital do setor de distribuição elétrica do
Brasil, que afeta a todos os brasileiros, com dados exclusivamente da
economia brasileira e através do uso do modelo APT para o cálculo do
custo do capital próprio.
O grande desafio que desde já emerge como proposta de
continuidade desta pesquisa é que à medida que a economia brasileira vá
amadurecendo, se solidificando e a série histórica das variáveis
abordadas neste trabalho, bem como a de outras variáveis
macroeconômicas não abordadas, for aumentando, os cálculos aqui
demonstrados sejam atualizados e enriquecidos para que a contribuição
do modelo aqui proposto se torne mais consistente.
6 Conclusões
O cálculo do custo médio ponderado de capital é relevante para
qualquer empresa ou setor, uma vez que consiste no balizador dos
investimentos ao estabelecer a taxa que precisa ser remunerada pelos
projetos, a fim de assegurar a sustentabilidade da atividade.
No caso do setor brasileiro de distribuição de energia elétrica, o
órgão regulador (ANEEL) após estimar tal custo insere na estrutura das
tarifas do setor a taxa a ser remunerada pelos consumidores do serviço.
Uma vez que as revisões tarifárias se dão, normalmente, de cinco
em cinco anos no Brasil, uma distorção na apuração do custo médio
ponderado de capital pode gerar um sobre ganho não desejado por parte
das concessionárias de distribuição de energia elétrica, bem como, caso o
valor esteja subestimado, pode gerar uma perda não desejada de tal
monta que venha a ter reflexos num menor investimento e numa
deteriorização da qualidade do serviço prestado, que em se tratando de
um serviço público de caráter essencial, não é nada desejado; tais
motivos, de forma breve, expressam a relevância de se apurar tal custo
da melhor forma possível em prol da sociedade brasileira como um todo.
Este trabalho se propôs a calcular o custo médio ponderado de
capital do setor em estudo através de uma metodologia diferente da
realizada pelo órgão regulador cujo cálculo se baseia em dados da
economia e do setor de distribuição de energia norte-americanos (por
entender que os dados da economia brasileira não são suficientemente
consistentes) e no caso do custo do capital próprio se vale do modelo do
CAPM global.
90
Ao trabalhar com dados exclusivamente da economia brasileira e
com o modelo APT para estimação do custo do capital próprio, esta
dissertação mostrou que é possível obter o custo médio ponderado de
capital do segmento de distribuição de energia brasileiro sem a
necessidade de se basear em dados estrangeiros e que o CAPM pode
não ser sempre utilizado para o cálculo do custo do capital próprio.
A primeira conclusão é de que estamos caminhando para uma
realidade econômica na qual já se torna possível trabalhar com dados
reais da economia brasileira algo que com o passar do tempo tende a se
tornar uma realidade cada vez mais cristalizada nos meios acadêmicos e
profissionais. Assim sendo, no caso do custo de capital próprio foi
mensurado o desempenho do setor de distribuição de energia elétrica
nacional através da evolução do valor de algumas concessionárias na
Bolsa de Valores do Estado de São Paulo e sua correlação com as
variáveis macroeconômicas do Brasil escolhidas (PIB, taxa de juros e
inflação), conforme o modelo APT.
Uma vez que os resultados obtidos para o custo médio ponderado
de capital e para o custo de capital próprio nesta dissertação foram
superiores aos encontrados pela ANEEL, conclui-se que o modelo
utilizado pelo órgão regulador que parte da realidade do setor norte-
americano de distribuição de energia elétrica e vale-se do CAPM global
para modelar a realidade brasileira está captando de forma distinta da
apresentada neste estudo, os riscos existentes no setor brasileiro de
distribuição de energia elétrica.
Na medida em que os cálculos da ANEEL chegaram a um WACC
Real de 9.98% tendo como custo de capital próprio 24.66% e este
trabalho chegou a um WACC Real de 12.08% com um custo de capital
próprio de 28.37%, nota-se que a percepção de risco dos que investem
como acionista neste setor apurada por cálculos baseados na economia
brasileira é maior do que o órgão regulador entende que o seja com base
nos cálculos a partir da economia norte-americana. Vale mencionar que
este estudo se baseou em dados até 2007 ao passo que o trabalho da
ANEEL se baseou em dados até 2006.
91
Ao inserir o risco país, o risco cambial e o risco regulatório (como
medidas globais da economia brasileira) na fórmula do CAPM global para
apurar o custo do capital próprio, alguns aspectos mais específicos
geradores de risco do setor podem acabar por não serem tão
apropriadamente medidos. Este trabalho, inclusive, discutiu que os riscos
oriundos do furto de energia, da inadimplência e da qualidade da
regulação podem ser exemplos de especificidades que o modelo derivado
de dados estrangeiros pode não captar em sua plenitude.
Uma vez que a apuração o mais precisa possível do custo médio
ponderado de capital do setor de distribuição brasileiro de energia elétrica
é um dos objetivos principais do órgão regulador, a fim de preservar o
equilíbrio econômico financeiro do setor, este trabalho visou contribuir
para o debate acerca da apuração deste custo, demonstrando que a
utilização de dados da economia brasileira tem se tornado uma realidade
viável, criando um ambiente propício à utilização de modelos mais
complexos que o CAPM como o APT.
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8 Apêndice – tabelas de dados do modelo
Tabela A1 - Evolução do valor das seis concessionárias escolhidas em R$ mil
LIGT3 Qtde Valor COCE5 Qtde Valor CEEB3 Qtde Valordez/98 0,15 38.006.802 5.587.000 0,00 15.571.060 46.713 0,04 78.872.820 3.391.531jan/99 0,08 38.006.802 3.002.538 0,00 15.571.060 48.426 0,03 78.872.820 2.602.014fev/99 0,11 38.006.802 4.009.718 0,00 15.571.060 46.713 0,03 78.872.820 2.602.803mar/99 0,16 38.006.802 6.081.088 0,00 15.571.060 66.956 0,05 78.872.820 3.667.586abr/99 0,14 38.006.802 5.434.973 0,00 15.571.060 68.513 0,05 78.872.820 3.628.150mai/99 0,14 38.006.802 5.320.192 0,00 15.571.060 66.021 0,05 78.872.820 3.785.895jun/99 0,14 38.006.802 5.358.579 0,00 15.571.060 74.741 0,04 78.872.820 3.391.531jul/99 0,12 38.006.802 4.469.600 0,00 15.571.060 59.170 0,06 78.872.820 4.602.229ago/99 0,11 38.006.802 4.180.368 0,00 15.571.060 65.398 0,06 78.872.820 4.677.158set/99 0,14 38.006.802 5.416.349 0,00 15.571.060 62.284 0,06 78.872.820 4.829.383out/99 0,16 38.006.802 6.157.102 0,00 15.571.060 63.841 0,06 78.872.820 4.771.806nov/99 0,19 38.006.802 7.145.279 0,00 15.571.060 76.298 0,06 78.872.820 4.771.806dez/99 0,20 38.006.802 7.563.354 0,01 15.571.060 80.191 0,06 78.872.820 4.771.806jan/00 0,24 38.006.802 9.123.533 0,00 15.571.060 76.921 0,04 78.872.820 3.154.913fev/00 0,24 38.006.802 9.273.280 0,00 15.571.060 74.741 0,04 78.872.820 3.154.913mar/00 0,22 38.006.802 8.361.496 0,01 15.571.060 82.527 0,04 78.872.820 3.154.913abr/00 0,21 38.006.802 7.918.337 0,00 15.571.060 75.520 0,04 78.872.820 3.154.913mai/00 0,18 38.006.802 6.917.238 0,00 15.571.060 72.405 0,02 78.872.820 1.695.766jun/00 0,20 38.006.802 7.791.014 0,00 15.571.060 73.963 0,02 78.872.820 1.892.948jul/00 0,24 38.006.802 9.235.653 0,01 15.571.060 96.541 0,03 78.872.820 2.435.593ago/00 0,24 38.006.802 9.274.040 0,01 15.571.060 107.285 0,04 78.872.820 2.997.167set/00 0,25 38.006.802 9.540.087 0,01 15.571.060 98.098 0,04 78.872.820 2.768.436out/00 0,22 38.006.802 8.285.483 0,01 15.571.060 87.198 0,03 78.872.820 2.366.185nov/00 0,21 38.006.802 8.019.435 0,00 15.571.060 73.963 0,03 78.872.820 2.129.566dez/00 0,22 38.006.802 8.513.524 0,01 15.571.060 94.983 0,03 78.872.820 2.129.566jan/01 0,26 38.006.802 9.729.742 0,01 15.571.060 101.212 0,03 78.872.820 2.445.057fev/01 0,22 38.006.802 8.171.463 0,01 15.571.060 100.433 0,03 78.872.820 2.445.057mar/01 0,20 38.006.802 7.677.374 0,01 15.571.060 98.876 0,03 78.872.820 2.603.592abr/01 0,15 38.006.802 5.701.021 0,01 15.571.060 101.212 0,04 78.872.820 2.760.549mai/01 0,14 38.006.802 5.244.179 0,01 15.571.060 80.970 0,03 78.872.820 2.523.930jun/01 0,14 38.006.802 5.396.966 0,01 15.571.060 87.042 0,03 78.872.820 2.381.959jul/01 0,11 38.006.802 4.332.775 0,01 15.571.060 80.970 0,03 78.872.820 2.287.312ago/01 0,12 38.006.802 4.408.409 0,00 15.571.060 74.741 0,03 78.872.820 1.971.821set/01 0,08 38.006.802 3.097.554 0,00 15.571.060 66.800 0,03 78.872.820 1.971.821out/01 0,09 38.006.802 3.477.622 0,00 15.571.060 64.620 0,02 78.872.820 1.892.948nov/01 0,12 38.006.802 4.540.293 0,00 15.571.060 73.184 0,03 78.872.820 1.971.821dez/01 0,12 38.006.802 4.656.213 0,00 15.571.060 71.627 0,03 78.872.820 2.697.451jan/02 0,12 38.006.802 4.677.117 0,00 15.571.060 70.070 0,03 78.872.820 2.370.128fev/02 0,12 38.006.802 4.660.014 0,00 15.571.060 70.848 0,04 78.872.820 2.769.225mar/02 0,11 38.006.802 4.142.361 0,00 15.571.060 68.824 0,04 78.872.820 2.839.421abr/02 0,10 38.006.802 3.762.673 0,00 15.571.060 67.734 0,04 78.872.820 2.958.519mai/02 0,10 38.006.802 3.724.287 0,00 15.571.060 65.398 0,04 78.872.820 2.957.731jun/02 0,09 38.006.802 3.291.769 0,00 15.571.060 54.499 0,04 78.872.820 3.154.913jul/02 0,08 38.006.802 3.010.899 0,00 15.571.060 46.713 0,04 78.872.820 3.154.913ago/02 0,07 38.006.802 2.831.507 0,00 15.571.060 44.222 0,04 78.872.820 3.312.658set/02 0,06 38.006.802 2.164.487 0,00 15.571.060 35.658 0,04 78.872.820 3.194.349out/02 0,06 38.006.802 2.124.580 0,00 15.571.060 40.485 0,04 78.872.820 3.383.644nov/02 0,05 38.006.802 1.934.546 0,00 15.571.060 42.665 0,04 78.872.820 3.383.644dez/02 0,05 38.006.802 1.780.239 0,00 15.571.060 46.713 0,04 78.872.820 3.478.291
LIGHT COELCE PNA COELBA ON
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LIGHT COELCE PNA COELBA ON
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98
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0,06 91.279.651 5.764.310 0,01 128.624.296 1.610.376 1,06 460.889.000 488.542.340dez/04 0,06 91.279.651 5.924.049 0,01 128.624.296 1.492.042 1,13 460.889.000 520.804.570jan/05 0,06 91.279.651 5.294.220 0,01 128.624.296 1.511.335 0,90 460.889.000 414.800.100fev/05 0,07 91.279.651 6.143.121 0,01 128.624.296 1.825.179 0,99 460.889.000 456.280.110mar/05 0,06 91.279.651 5.613.699 0,01 128.624.296 1.609.090 0,90 460.889.000 414.800.100abr/05 0,07 91.279.651 6.654.287 0,01 128.624.296 1.773.729 0,89 460.889.000 410.191.210mai/05 0,07 91.279.651 6.663.415 0,01 128.624.296 1.775.015 0,87 460.889.000 400.973.430jun/05 0,07 91.279.651 6.791.206 0,01 128.624.296 1.713.276 0,91 460.889.000 419.408.990jul/05 0,08 91.279.651 7.070.522 0,01 128.624.296 1.710.703 1,08 460.889.000 497.760.120ago/05 0,08 91.279.651 7.516.879 0,01 128.624.296 1.740.287 1,18 460.889.000 543.849.020set/05 0,09 91.279.651 7.758.770 0,02 128.624.296 2.239.349 1,45 460.889.000 668.289.050out/05 0,08 91.279.651 7.484.931 0,02 128.624.296 2.117.156 1,45 460.889.000 668.289.050nov/05 0,09 91.279.651 8.149.447 0,02 128.624.296 2.456.724 1,43 460.889.000 659.071.270dez/05 0,10 91.279.651 8.671.567 0,02 128.624.296 2.313.951 1,46 460.889.000 672.897.940jan/06 0,11 91.279.651 9.726.760 0,02 128.226.398 2.596.585 1,65 460.889.000 760.466.850fev/06 0,11 91.279.651 9.949.482 0,02 128.226.398 2.987.675 1,68 460.889.000 774.293.520mar/06 0,10 91.279.651 9.013.866 0,02 128.226.398 2.781.231 1,73 460.889.000 797.337.970abr/06 0,10 91.279.651 9.177.256 0,02 128.226.398 2.936.385 1,67 460.889.000 769.684.630mai/06 0,09 91.279.651 7.970.539 0,02 128.226.398 2.436.302 1,49 460.889.000 686.724.610jun/06 0,09 91.279.651 8.381.298 0,02 128.226.398 2.615.819 1,57 460.889.000 723.595.730jul/06 0,09 91.279.651 8.584.851 0,02 128.226.398 2.814.569 1,64 460.889.000 755.857.960ago/06 0,09 91.279.651 8.078.249 0,02 128.226.398 2.955.618 1,66 460.889.000 765.075.740set/06 0,09 91.279.651 7.786.154 0,02 128.226.398 3.141.547 1,64 23.044.000 37.792.160out/06 0,09 91.279.651 8.436.065 0,02 128.226.398 3.128.724 36,14 23.044.000 832.810.160nov/06 0,10 91.279.651 8.944.493 0,02 128.226.398 3.064.611 33,30 23.044.000 767.365.200dez/06 0,10 91.279.651 9.583.451 0,03 128.226.398 3.205.660 34,21 23.044.000 788.335.240jan/07 0,10 273.838.953 27.849.422 0,03 128.226.398 3.313.370 33,16 23.044.000 764.139.040fev/07 0,10 273.838.953 27.654.996 0,02 128.226.398 3.154.369 31,30 23.044.000 721.277.200mar/07 0,10 273.838.953 27.657.734 0,02 128.226.398 3.077.434 33,80 23.044.000 778.887.200abr/07 0,07 273.838.953 19.634.253 0,03 128.226.398 3.332.604 37,10 23.044.000 854.932.400mai/07 0,08 273.838.953 20.811.760 0,03 128.226.398 3.673.686 40,70 23.044.000 937.890.800jun/07 0,04 273.838.953 11.238.351 0,03 128.226.398 4.269.939 40,47 23.044.000 932.590.680jul/07 0,04 273.838.953 10.405.880 0,03 128.226.398 3.994.252 37,84 23.044.000 871.984.960ago/07 0,04 273.838.953 10.351.112 0,03 128.226.398 4.103.245 38,58 23.044.000 889.037.520set/07 0,04 273.838.953 10.679.719 0,03 128.226.398 3.757.033 39,60 23.044.000 912.542.400out/07 0,04 273.838.953 10.159.425 0,03 128.226.398 3.691.638 47,90 23.044.000 1.103.807.600nov/07 0,04 273.838.953 10.438.741 0,03 128.226.398 3.571.105 41,90 23.044.000 965.543.600dez/07 0,03 273.838.953 8.899.766 0,03 128.226.398 3.436.467 42,50 23.044.000 979.370.000
COPEL PNB CELESC PNBCEMIG PN
99
Tabela A2 – Somatório da evolução do valor das seis concessionárias em R$ mil.
SETOR SETOR SETORValor Valor Valor
dez/98 261.082.938 jan/02 242.938.972 jan/05 437.072.733jan/99 234.887.191 fev/02 275.860.356 fev/05 480.936.264fev/99 254.522.732 mar/02 265.909.071 mar/05 438.511.479mar/99 360.579.258 abr/02 275.084.420 abr/05 432.665.718abr/99 369.312.165 mai/02 269.803.305 mai/05 428.166.866mai/99 322.977.236 jun/02 292.047.825 jun/05 445.933.724jun/99 327.369.670 jul/02 254.251.315 jul/05 520.158.751jul/99 248.526.940 ago/02 282.045.515 ago/05 567.271.293ago/99 239.118.562 set/02 243.261.074 set/05 691.936.159set/99 263.410.800 out/02 248.552.042 out/05 691.254.303out/99 296.321.098 nov/02 229.778.606 nov/05 682.857.342nov/99 381.242.238 dez/02 257.884.075 dez/05 697.086.840dez/99 414.655.735 jan/03 243.245.657 jan/06 788.314.267jan/00 353.413.259 fev/03 219.475.915 fev/06 804.445.654fev/00 335.205.518 mar/03 210.287.193 mar/06 827.230.892mar/00 325.019.864 abr/03 225.172.878 abr/06 799.996.373abr/00 310.303.936 mai/03 238.833.949 mai/06 713.959.352mai/00 266.580.205 jun/03 219.738.407 jun/06 751.666.265jun/00 323.559.552 jul/03 210.507.017 jul/06 783.998.037jul/00 339.484.425 ago/03 220.445.845 ago/06 791.539.038ago/00 353.868.889 set/03 276.681.377 set/06 64.083.368set/00 330.667.793 out/03 282.228.312 out/06 861.274.163out/00 319.748.503 nov/03 357.189.908 nov/06 798.112.978nov/00 272.582.845 dez/03 386.513.059 dez/06 821.188.609dez/00 282.609.963 jan/04 362.656.170 jan/07 818.077.236jan/01 326.869.972 fev/04 376.074.561 fev/07 774.616.088fev/01 292.468.664 mar/04 466.272.358 mar/07 832.816.534mar/01 291.676.209 abr/04 418.010.400 abr/07 902.948.645abr/01 238.825.049 mai/04 399.207.684 mai/07 986.692.449mai/01 214.796.068 jun/04 395.287.559 jun/07 974.009.501jun/01 219.990.381 jul/04 451.748.691 jul/07 915.910.523jul/01 209.558.817 ago/04 475.020.463 ago/07 933.402.081ago/01 204.914.220 set/04 500.815.991 set/07 958.417.484set/01 180.002.894 out/04 473.092.298 out/07 1.154.083.643out/01 207.776.350 nov/04 505.461.990 nov/07 1.010.721.732nov/01 232.544.790 dez/04 537.926.543 dez/07 1.001.094.133dez/01 224.605.070
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