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

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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 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.

7 Referências bibliográficas

BODIE, Z.; MERTON, R. Finanças. 1. ed. Porto Alegre: Bookman, 2002. BRASIL. Ministério das Minas e Energia. Agência Nacional de Energia Elétrica – ANEEL. Nota Técnica nº 302/2006: Metodologia e cálculo da taxa de remuneração das concessionárias de Distribuição de energia elétrica, Brasília, DF, dez.2006. ______. Ministério das Minas e Energia. Agência Nacional de Energia Elétrica – ANEEL. Nota Técnica nº 164/2006: Metodologia e critérios gerais para definição da remuneração das concessionárias de distribuição de energia elétrica a ser considerada no segundo ciclo de revisões tarifárias, Brasília, DF, mai.2006. ______. Ministério das Minas e Energia. Agência Nacional de Energia Elétrica – ANEEL. Nota Técnica nº 188/2003 Anexo 2: Metodologia e cálculo do custo de capital de concessionárias de distribuição de energia elétrica no Brasil, Brasília, DF, set.2003. ______. Ministério das Minas e Energia. Agência Nacional de Energia Elétrica – ANEEL. Nota Técnica nº 188/2003 Anexo 3: Metodologia e cálculo da estrutura ótima de capital de concessionárias de distribuição de energia elétrica no Brasil, Brasília, DF, set.2003. ______. Ministério das Minas e Energia. Agência Nacional de Energia Elétrica – ANEEL. Nota Técnica nº 236/2003 Anexo 3: Metodologia e cálculo da estrutura ótima de capital de concessionárias de distribuição de energia elétrica no Brasil, Brasília, DF, out.2004. ______. Ministério das Minas e Energia. Agência Nacional de Energia Elétrica – ANEEL. Nota Técnica no 262/2006 Anexo 3: Respostas aos comentários e contribuições recebidos na audiência pública nº 008/2006 referentes à taxa de remuneração - WACC, Brasília, DF, out.2006. BRIGHAM, E.; GAPENSKI, L.; EHRHARDT, M. Administração Financeira: Teoria e Prática. 1. ed. São Paulo: Atlas, 2001. CADERNOS DE POLÍTICA TARIFÁRIA. Perdas e Inadimplência no Setor Elétrico. Brasília: Instituto Acende Brasil, v. 5. Dez, 2007. CAMACHO, F. Custo de Capital de Indústrias Reguladas no Brasil. Revista do BNDES, Rio de Janeiro, v. 11, n. 21, p. 139-164, jun. 2004. CASTRO, N. J.; ROSENTAL, R. Nova Tendência para Elasticidade Renda da Demanda de Energia Elétrica no Brasil. 3 f. Artigo. Instituto de Economia, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2008.

93

CHEN, N.; ROSS, S. Forces and the Stock Market. The Journal of Business, v. 59, n. 3, p. 383-403, jul. 1986. COMISSÃO DE VALORES MOBILIÁRIOS. Dados Cadastrais de Cias. Abertas e Estrangeiras. Disponível em: <http://www.cvm.gov.br>. Acesso em: 12 dez. 2008. CONTRIBUIÇÃO AO PROCESSO DE AUDIÊNCIA PÚBLICA 008/2006 SOBRE A METODOLOGIA A SER ADOTADA NO SEGUNDO CICLO DE REVISÕES TARIFÁRIAS DAS DISTRIBUIDORAS DE ENERGIA ELÉTRICA. Rio de Janeiro: ABRADEE, v. 1, 28 jul. 2006. COPELAND, T.; KOLLER, T.; MURRIN, J. Avaliação de Empresas (Valuation). 2. ed . São Paulo: Makron Books, 2002. CUSTO DE CAPITAL DE DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA – RISCO REGULATÓRIO. Rio de Janeiro: ABRADEE/ FGV, v. 1, 24 jul. 2006. ______. RESENHA INTERNACIONA E ESTIMATIVA PARA O BRASIL. Rio de Janeiro: ABRADEE/FGV, v.1, 4 abr. 2006. DAMODARAN, A. Investment Valuation: Tools and Techniques for Determining the Value of Any Asset. 2. ed. New York: John Wiley & Sons, 2002. ECONOMÁTICA. Tools for Investment Analysis. Disponível em: <http://www.economatica.com>. Acesso em: 12 dez. 2008. EITEMAN, D.; STONEHILL, A.; MOFFETT, M. Administração Financeira Internacional. 9. ed. São Paulo: Bookman, 2007. ELTON, E. et al. Moderna Teoria de Carteiras e Análise de Investimentos. 6. ed. São Paulo: Atlas, 2004. HAIL, L.; LEUZ, C. International Differences in the Cost of Equity Capital: Do Legal Institutions and Securities Regulation Matter? Working Paper - Wharton Financial Institution Center, The Wharton School, Pennsylvania, 2005. LALLY, M. Determining the Risk Free Rate for Regulated Companies: Prepared for the Australian Competition and Consumer Commission (ACCC). 22 f. Working Paper – School of Economics and Finance, Victoria University of Wellington, 2002. LEITE, A. D. A Energia do Brasil. 2. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2007.

94

MIRANDA, V. A. Análise de Projetos em Condições de Risco com a Utilização da Arbitrage Pricing Theory (APT): Uma Aplicação no setor energético. Revista de Administração – USP, São Paulo, v. 35, n. 3, jul/set 2000. ______.; PAMPLONA, E. O. Um estudo do modelo arbitrage pricing theory (APT) aplicado na determinação da taxa de descontos. In: Congresso Internacional de Engenharia Industrial, 3, Gramado-RS, 1997. PEREIRO, L. The valuation of closely-held companies in Latin America. Emerging Markets Review, v. 2, p. 330-370, dez. 2001. ROSS, S.; ROLL, R. An Empirical Investigation of the Arbitrage Pricing Theory. The Journal of Finance, v. 35, n. 5, p. 1073-1103, dez. 1980. ______.;WESTERFIELD, R.; JAFFE, J.. Administração Financeira: Corporate Finance. 2. ed. São Paulo: Atlas, 2002. SILVA, C. et al. Ponderação do custo de capital próprio para o setor elétrico brasileiro. In: Encontro Nacional de Engenharia de Produção, 14, Florianópolis-SC, 2004. SOBREIRO, A. V. et al. N.; Métodos para avaliações econômicas sob condições de risco. Revista Ciências Administrativas, Fortaleza, v. 13, n. 2, p. 208-222, nov. 2007. WEI, K. C. J. An Asset-Pricing Theory Unifying the CAPM and APT. The Journal of Finance, v. 43, n. 4, p. 881-892, set. 1988.

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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CMIG4 Qtde Valor CPLE6 Qtde Valor CLSC6 Qtde Valordez/98 0,02 89.504.021 2.058.592 0,01 128.624.296 1.119.031 0,54 460.889.000 248.880.070jan/99 0,03 89.504.021 2.318.154 0,01 128.624.296 1.080.444 0,49 460.889.000 225.835.614fev/99 0,03 89.504.021 2.398.708 0,01 128.624.296 1.193.633 0,53 460.889.000 244.271.157mar/99 0,04 89.504.021 3.432.479 0,01 128.624.296 1.664.398 0,75 460.889.000 345.666.750abr/99 0,04 89.504.021 3.580.161 0,01 128.624.296 1.715.848 0,77 460.889.000 354.884.521mai/99 0,04 89.504.021 3.311.649 0,01 128.624.296 1.697.841 0,67 460.889.000 308.795.638jun/99 0,04 89.504.021 3.312.544 0,01 128.624.296 1.827.751 0,68 460.889.000 313.404.523jul/99 0,03 89.504.021 2.774.625 0,01 128.624.296 1.567.930 0,51 460.889.000 235.053.386ago/99 0,03 89.504.021 2.649.319 0,01 128.624.296 1.710.703 0,49 460.889.000 225.835.614set/99 0,03 89.504.021 2.595.617 0,01 128.624.296 1.627.097 0,54 460.889.000 248.880.070out/99 0,03 89.504.021 2.488.212 0,01 128.624.296 1.697.841 0,61 460.889.000 281.142.297nov/99 0,04 89.504.021 3.236.465 0,01 128.624.296 1.910.071 0,79 460.889.000 364.102.320dez/99 0,04 89.504.021 3.624.913 0,02 128.624.296 2.250.925 0,86 460.889.000 396.364.547jan/00 0,03 89.504.021 2.756.724 0,01 128.624.296 1.852.190 0,73 460.889.000 336.448.979fev/00 0,03 89.504.021 2.605.462 0,02 128.624.296 2.083.714 0,69 460.889.000 318.013.409mar/00 0,03 89.504.021 2.728.082 0,01 128.624.296 1.897.208 0,67 460.889.000 308.795.638abr/00 0,03 89.504.021 2.461.361 0,01 128.624.296 1.724.852 0,64 460.889.000 294.968.953mai/00 0,03 89.504.021 2.515.063 0,01 128.624.296 1.890.777 0,55 460.889.000 253.488.955jun/00 0,03 89.504.021 2.819.377 0,02 128.624.296 2.186.613 0,67 460.889.000 308.795.638jul/00 0,03 89.504.021 2.993.909 0,02 128.624.296 2.100.435 0,70 460.889.000 322.622.295ago/00 0,03 89.504.021 2.917.831 0,02 128.624.296 2.123.587 0,73 460.889.000 336.448.979set/00 0,03 89.504.021 2.734.348 0,02 128.624.296 2.122.301 0,68 460.889.000 313.404.523out/00 0,03 89.504.021 2.593.827 0,02 128.624.296 2.229.059 0,66 460.889.000 304.186.752nov/00 0,03 89.504.021 2.255.501 0,02 128.624.296 2.006.539 0,56 460.889.000 258.097.841dez/00 0,03 89.504.021 2.524.013 0,02 128.624.296 2.032.264 0,58 460.889.000 267.315.612jan/01 0,04 91.210.523 3.264.425 0,02 128.624.296 2.533.899 0,67 460.889.000 308.795.638fev/01 0,03 91.210.523 2.800.163 0,02 128.624.296 2.418.137 0,60 460.889.000 276.533.411mar/01 0,03 91.210.523 2.499.168 0,02 128.624.296 2.263.788 0,60 460.889.000 276.533.411abr/01 0,03 91.210.523 2.303.066 0,02 128.624.296 2.123.587 0,49 460.889.000 225.835.614mai/01 0,02 91.210.523 2.097.842 0,02 128.624.296 2.057.989 0,44 460.889.000 202.791.159jun/01 0,03 91.210.523 2.499.168 0,02 128.624.296 2.225.200 0,45 460.889.000 207.400.045jul/01 0,03 91.210.523 2.398.837 0,02 128.624.296 2.276.650 0,43 460.889.000 198.182.273ago/01 0,03 91.210.523 2.525.619 0,02 128.624.296 2.360.256 0,42 460.889.000 193.573.374set/01 0,03 91.210.523 2.344.110 0,02 128.624.296 1.993.677 0,37 460.889.000 170.528.932out/01 0,03 91.210.523 2.435.321 0,01 128.624.296 1.723.566 0,43 460.889.000 198.182.273nov/01 0,03 91.210.523 2.782.833 0,02 128.624.296 1.949.944 0,48 460.889.000 221.226.715dez/01 0,03 91.210.523 3.009.947 0,02 128.624.296 2.160.888 0,46 460.889.000 212.008.944jan/02 0,03 91.210.523 3.190.544 0,02 128.624.296 2.186.613 0,50 460.889.000 230.444.500fev/02 0,04 91.210.523 3.338.305 0,02 128.624.296 2.315.237 0,57 460.889.000 262.706.727mar/02 0,03 91.210.523 3.155.884 0,02 128.624.296 2.213.624 0,55 460.889.000 253.488.955abr/02 0,04 91.210.523 3.402.153 0,02 128.624.296 2.186.613 0,57 460.889.000 262.706.727mai/02 0,03 91.210.523 3.086.564 0,01 128.624.296 1.871.484 0,56 460.889.000 258.097.841jun/02 0,03 91.210.523 2.918.737 0,01 128.624.296 1.485.611 0,61 460.889.000 281.142.297jul/02 0,03 91.210.523 2.417.079 0,01 128.624.296 1.350.555 0,53 460.889.000 244.271.157ago/02 0,03 91.210.523 2.544.774 0,01 128.624.296 1.387.856 0,59 460.889.000 271.924.498set/02 0,02 91.210.523 1.893.530 0,01 128.624.296 919.664 0,51 460.889.000 235.053.386out/02 0,02 91.210.523 2.252.900 0,01 128.624.296 1.088.162 0,52 460.889.000 239.662.271nov/02 0,02 91.210.523 2.189.053 0,01 128.624.296 1.001.983 0,48 460.889.000 221.226.715dez/02 0,03 91.210.523 2.412.518 0,01 128.624.296 1.286.243 0,54 460.889.000 248.880.070

CEMIG PN CELESC PNBCOPEL PNB

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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