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UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO INSTITUTO COPPEAD DE ADMINISTRAÇÃO MAURINO DONATO LAGRUTTA JALOM Transações com Partes Relacionadas nos Projetos de Infraestrutura Financiados por Project Finance: Caso de Construtora no Grupo Econômico do Acionista Controlador Rio de Janeiro 2016
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UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO
INSTITUTO COPPEAD DE ADMINISTRAÇÃO
MAURINO DONATO LAGRUTTA JALOM
Transações com Partes Relacionadas nos Projetos de
Infraestrutura Financiados por Project Finance: Caso de
Construtora no Grupo Econômico do Acionista Controlador
Rio de Janeiro
2016
MAURINO DONATO LAGRUTTA JALOM
Transações com Partes Relacionadas nos Projetos de
Infraestrutura Financiados por Project Finance: Caso de
Construtora no Grupo Econômico do Acionista Controlador
Dissertação de Mestrado apresentada ao Instituto
COPPEAD de Administração, da Universidade
Federal do Rio de Janeiro, como parte dos
requisitos necessários à obtenção do título de
Mestre em Administração.
ORIENTADORA: Profa Dra Margarida Maria Gomes
Pereira Sarmiento Gutierrez
Rio de Janeiro
2016
MAURINO DONATO LAGRUTTA JALOM
Transações com Partes Relacionadas nos Projetos de Infraestrutura Financiados por Project
Finance: Caso de Construtora no Grupo Econômico do Acionista Controlador
Dissertação de Mestrado apresentada ao Instituto
COPPEAD de Administração, da Universidade
Federal do Rio de Janeiro, como parte dos
requisitos necessários à obtenção do título de
Mestre em Administração.
Aprovada por:
__________________________________________
Profa Margarida Maria Gomes Pereira Sarmiento Gutierrez,
D.Sc.(COPPEAD – UFRJ) - Orientadora
__________________________________________
Prof. Carlos Heitor d’Avila Pereira Campani, Ph.D.
(COPPEAD – UFRJ)
__________________________________________
Dr. Nelson Siffert Filho
Rio de Janeiro
2016
As opiniões contidas no presente trabalho, assim como os eventuais erros ou omissões, são de
exclusiva responsabilidade do autor.
AGRADECIMENTOS
Aos professores da COPPEAD por manterem esse centro de excelência de forma competente
e pelas excelentes aulas ministradas.
Ao BNDES por ser uma empresa que ajuda no desenvolvimento do país e de seus
empregados ao incentivarem a realização de programas de mestrado e doutorado.
Aos colegas do BNDES por me ajudarem a coletarem os dados necessários para a realização
desse trabalho e pelo companheirismo no trabalho de todo dia.
Ao professor Carlos Heitor por trazer seus imensos conhecimentos para me ajudar em
diversos momentos no curso.
Ao Dr Nelson Siffert pela ajuda em possibilitar fazer o meu mestrado e pelas nas suas
contribuições durante o período de minha dissertação.
A professora Margarida por suas aulas brilhantes e por sua ajuda a direcionar minha
dissertação no caminho correto.
Aos meus pais por me darem vida e por sempre terem se esforçado para me darem a melhor
educação possível.
Ao meu irmão e meus sobrinhos pelo companheirismo e amizade. Certamente não
conseguiria ter terminado meu mestrado sem a ajuda de meu irmão.
A minha esposa Lillian Beniste Jalom e minha filha Dafne Mazal Jalom por serem a luz que
brilha minha vida e as razões que levanto todo dia com a intenção de trabalhar para dar uma
boa vida para elas.
Por fim agradeço a D’s por me dar vida, saúde e me ajudar a terminar meu mestrado.
RESUMO
JALOM, Maurino Donato Lagrutta. Transações com Partes Relacionadas nos Projetos de
Infraestrutura Financiados por Project Finance: Caso de Construtora no Grupo Econômico do
Acionista Controlador. 2016. 57f. Dissertação (Mestrado em Administração) - Instituto
COPPEAD de Administração, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2016.
Este trabalho analisa possíveis efeitos de transações com partes relacionadas, mais
especificamente, casos onde um acionista controla não apenas o projeto em si, mas também
uma construtora que desenvolverá o projeto. Tal relação pode, por um lado, gerar ganhos de
eficiência e geração de valor aos projetos, mas por outro lado, expropriações em favor do
acionista controlador, processo este chamado de tunneling, conforme previsto na literatura
sobre transações com partes relacionadas. Foi formada uma amostra composta por 51 projetos
de implantação de novas linhas de transmissão e subestações com leilões públicos realizados
após novembro de 2006 que foram objeto de financiamento de longo prazo no BNDES. Os
testes consistiram em verificar o que ocorre com a rentabilidade esperada e o CAPEX desses
projetos e o efeito da estrutura relacionada sobre os deságios dos leilões de concessão dos
projetos. Foram realizados testes ANCOVA que encontraram um menor retorno esperado dos
projetos pela existência de uma construtora no mesmo grupo econômico do acionista
controlador das SPEs. Além do mais, não se comprovou, estatisticamente, uma influência nos
deságios, mas, sim, no valor do CAPEX do projeto, o que fortalece o argumento referente à
existência de tunneling como fator preponderante na amostra.
.
Palavras-chave: Transações com Partes relacionadas; construtora; projetos de infraestrutura.
Project Finance.
ABSTRACT
JALOM, Maurino Donato Lagrutta. Transações com Partes Relacionadas nos Projetos de
Infraestrutura Financiados por Project Finance: Caso de Construtora no Grupo Econômico do
Acionista Controlador. 2016. 57f. Dissertação (Mestrado em Administração) - Instituto
COPPEAD de Administração, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2016.
This paper analyzes possible effects of related party transactions, in particular, cases where a
shareholder controls not only the project itself, but also a construction company that will
develop the project. The relationship could, on one side, create efficiency gains and value for
projects, but on the other side, expropriation in favor of the controlling shareholder, a process
called tunneling, as provided in the literature on related party transactions. A sample of 51
projects to implement new transmission lines and substations with public auctions after
November 2006, financed by BNDES, was formed. The tests consisted in checking what
happens to the expected profitability and the CAPEX of these projects and the effect on the
difference of the price cap for the revenue and the result of the winning bid for that revenue in
the public action. ANCOVA tests were conducted and found a lower expected return on
projects by the existence of a construction company in the same group of the controlling
shareholder of Special Purpose Entity (SPE). Moreover, it hasn’t been proved, statistically, an
influence on the difference of the price cap for the revenue and the result of the winning bid
for that revenue in the public action, but rather in the CAPEX of the project value, which
strengthens the argument concerning the existence of tunneling as a major factor in the
sample.
Keywords: Related party transaction; construction companies; infrastructures projects; Project
finance.
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 – Variáveis de Controle dos Modelos -------------------------------------------------- 30
Tabela 2 – Desvios-Padrão e Correlações entre as variáveis do primeiro modelo ---------- 32
Tabela 3 – Correlações entre as variáveis do terceiro e quarto modelo com a variável “Norte e
Pantanal”------------------------------------------------------------------------------------------------ 36
Tabela 4 – Comparação da variável proxy da rentabilidade esperada dos projetos entre as
SPEs com e sem a presença de construtora no mesmo grupo econômico do acionista
controlador --------------------------------------------------------------------------------------------- 39
Tabela 5 – Comparação da variável “Excesso de retorno esperado perante o seu custo de
capital” entre as SPEs com e sem partes relacionadas ------------------------------------------- 40
Tabela 6 – Parâmetros referente ao modelo que testa a influência da presença de Transações
com Partes Relacionadas sobre variável proxy da rentabilidade esperada dos projetos ----- 42
Tabela 7 – Teste de Homoscedasticidade, Normalidade dos resíduos e R2 Ajustado do Modelo
referente ao teste da presença de transações com Partes Relacionadas sobre variável proxy da
rentabilidade esperada dos projetos ---------------------------------------------------------------- 44
Tabela 8 – Parâmetros referente ao modelo que testa a influência da presença de Transações
com Partes Relacionadas sobre variável “ln CAPEX” que é o logaritmo Neperiano do
CAPEX esperado dos projetos --------------------------------------------------------------------- 45
Tabela 9 – Teste de Homoscedasticidade, Normalidade dos resíduos e R2 Ajustado do Modelo
referente ao teste da presença de transações com Partes Relacionadas sobre variável “ln
CAPEX” que é o logaritmo Neperiano do CAPEX esperado dos projetos ------------------- 46
Tabela 10 – Parâmetros referente ao modelo que testa a influência da presença de Transações
com Partes Relacionadas sobre os deságios nos leilões dos projetos da amostra ----------- 47
Tabela 11 – Teste de Homoscedasticidade, Normalidade dos resíduos e R2 Ajustado do
Modelo referente ao teste da presença de transações com Partes Relacionadas sobre os
deságios nos leilões dos projetos da amostra ----------------------------------------------------- 48
Tabela 12 – Parâmetros referentes ao teste de robustez que testa a influência da presença de
Transações com Partes Relacionadas sobre a variável “Excesso de retorno esperado perante o
seu custo de capital” ---------------------------------------------------------------------------------- 49
Tabela 13 – Teste de Homoscedasticidade, Normalidade dos resíduos e R2 Ajustado do teste
de robustez que testa a influência da presença de Transações com Partes Relacionadas sobre a
variável “Excesso de retorno esperado perante o seu custo de capital” ------------------------ 50
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 Mecanismo de Project Finance ---------------------------------------------------- 15
LISTA DE ABREVIATURAS
SPE: Sociedade de Propósito Específico
EPC: Engineering, Procurement e Construction
CAPEX: Investimentos de implantação dos projetos
BNDES: Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social
WACC: Custo Médio Ponderado de Capital
CAPM: Capital Asset Pricing Model
ANEEL: Agência Nacional de Energia Elétrica
O&M: Operação e Manutenção
RAP: Receita Anual Permitida (Setor de transmissão de energia)
IPCA: Índice de Preços ao consumidor amplo
TJLP: Taxa de Juros de Longo Prazo
ANCOVA: Análise de Covariância
TIR: Taxa interna de Retorno
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO ..............................................................................................................12
1.1 Objetivo ........................................................................................................................ 12
1.2 Relevância do Estudo .................................................................................................. 12
2 MARCO TEÓRICO DE REFERÊNCIA ..................................................................... 13
2.1 Projetos de Infraestrutura ........................................................................................... 13
2.2 Project Finance ............................................................................................................. 14
2.3 Transações com Partes Relacionadas entre Contrutora e Acionista Controladora
nos Projetos de Infraestrutura .............................................................................................. 15
2.3.1 Tunneling ......................................................................................................................17
2.3.2 Melhoria de Eficiência .................................................................................................19
2.3.2 Hipóteses do Trabalho .................................................................................................20
3 VARIÁVEIS E METODOLOGIA ............................................................................... 23
3.1 Setor de Transmissão de Energia Elétrica ................................................................ 23
3.2 Variáveis dos Modelos .................................................................................................. 24
3.3 Testes Estatísticos ......................................................................................................... 31
3.3.1 Primeiro Modelo ........................................................................................................ 31
3.3.2 Segundo Modelo ......................................................................................................... 33
3.3.3 Terceiro Modelo ......................................................................................................... 33
3.3.4 Teste de Robustez ...................................................................................................... 34
3.4 Testes para o Comportamento dos Resíduos ............................................................. 36
3.5 Limitações dos Testes ................................................................................................... 36
4 RESULTADOS ............................................................................................................... 39
4.1 Análise Descritiva ......................................................................................................... 39
4.2 Resultados dos Testes ................................................................................................... 41
5 CONCLUSÃO ................................................................................................................. 51
BIBLIOGRAFIA .................................................................................................................... 53
12
1 INTRODUÇÃO
1.1 OBJETIVO
O presente trabalho analisa possíveis efeitos de transações com partes relacionadas,
mais especificamente, casos onde um acionista controla não apenas o projeto em si, mas
também uma construtora que desenvolverá o projeto. Os testes consistiram em verificar o que
ocorre com a rentabilidade esperada e o CAPEX desses projetos e o efeito da estrutura
relacionada sobre os deságios dos leilões de concessão.
1.2 RELEVÂNCIA DO ESTUDO
Existem dois efeitos que podem ocorrer com a presença de uma construtora no mesmo
grupo econômico do acionista controlador, quais sejam:
1) ganhos de eficiência e geração de valor aos projetos; ou
2) expropriações em favor do acionista controlador, processo este chamado
de tunneling, conforme previsto na literatura sobre transações com partes
relacionadas.
Como será explicado posteriormente, os testes do presente trabalho visam sinalizar, de
forma indireta, a maior presença de tunneling ou eficiência nos projetos da amostra, sendo
inferido se ocorreram ganhos ou perdas aos outros investidores do projeto (minoritários e
credores) com tal transação com partes relacionadas.
Cabe destacar que o tratamento aos investidores é uma questão importante para o
maior desenvolvimento do mercado de capitais de um país, o qual é necessário para o
financiamento aos projetos de infraestrutura, pois estes são, geralmente, de grande porte.1
Em seguida, será abordado o referencial teórico sobre três (3) tópicos, que são: a)
Projetos de Infraestrutura; b) Mecanismo de financiamento por Project Finance; e c)
Transações com partes relacionadas entre construtora e acionista Controladora nos projetos de
infraestrutura. Depois do referencial teórico, serão demonstrados as variáveis dos modelos e
os testes estatísticos, apresentados os resultados e a conclusão do tema.
1 A relação do tratamento aos investidores (não controladores) com relação ao grau de desenvolvimento do
mercado de capitais do país é bem documentada na literatura. Tal questão pode ser buscada em La Porta et al
(1997, 1998, 2002)
13
2 MARCO TEÓRICO DE REFERÊNCIA
2.1 PROJETOS DE INFRAESTRUTURA
Os projetos de infraestrutura, geralmente, apresentam características de monopólio
natural devido à existência de características neles frequentemente presentes, quais sejam:
economia de escala, economia de escopo e alta especificidade dos ativos.
Cumpre esclarecer que a economia de escala ocorre quando a participação de custo
fixo é muito alta perante o custo variável. Já a economia de escopo ocorre quando a unidade
produtiva pode obter ganhos ao produzir ou realizar serviços diferentes utilizando a mesma
unidade de produção. Por fim, a alta especificidade dos ativos ocorre quando os bens
adquiridos para a realização dos investimentos tem baixo potencial de utilização em projetos
alternativos.
Ainda, explica-se que o monopólio é diferente de outro tipo de indústria que é a
chamada concorrência perfeita. Essa última apresenta características, tais como a existência
de uma quantidade ilimitada de consumidores e produtores com informações simétricas, de
forma que o produtor não consegue ter um poder de influencia sobre o preço de equilíbrio de
mercado. Nesse caso, a indústria tende a operar em um ponto onde o preço se iguala ao custo
marginal de produção2.
Já no que concerne à indústria monopolista, considerando a impossibilidade de
segmentação de preços, o equilíbrio ocorre em um ponto em que o preço tende a ser maior
que o custo marginal e a produção tende a ser menor em comparação ao ponto de equilíbrio
em uma indústria de concorrência perfeita. Logo, os consumidores ficarão em uma situação
pior em uma indústria por monopólio.
O arranjo por monopólio é tido como ineficiente de Paretto3, pois, de acordo com seus
preços e quantidades ótimos de mercado (preços maiores e quantidades menores em relação à
concorrência perfeita), tenderia a existir uma quantidade de produção que os consumidores
poderiam pagar por um preço maior que o custo marginal de produção, o que tenderia a ser
benéfico para ambas as partes. Tal quantidade adicional não é produzida pela possibilidade de
2 Custo adicional pela variação de uma unidade produtiva. Inclui o custo de capital, ou seja, não é o custo
contábil marginal, mas sim o seu custo econômico.
3 A definição de eficiência na teoria econômica, geralmente, é trazida de acordo com a definição de eficiência de
Paretto que ocorre quando não existe uma forma de melhorar a situação de uma pessoa sem piorar a de outra.
14
redução no lucro do monopolista pela queda nos preços dos consumidores que já adquiriram
os produtos anteriormente.
Deste jeito, no caso dos projetos de infraestrutura, que tendem a serem monopólios
naturais, na tentativa de ofertar à sociedade um preço e quantidade próximos ao que seriam
eficientes (próximos ao que seria realizado pela indústria de concorrência perfeita), estes
devem ser realizadas pelo governo ou pela iniciativa privada, com a necessidade de regulação.
A necessidade de regulação serve para, de um lado, evitar comportamentos
oportunistas do governo que decorre da possibilidade de aproveitar os custos afundados dos
investimentos e remunerar o capital investido abaixo do nível adequado, e, por outro lado,
evitar a exploração de monopólio pelo agente privado levando a um equilíbrio ineficiente de
Paretto. Logo, é uma das funções do órgão regulador convergir a rentabilidade dos projetos ao
custo de capital justo ao investidor.
Assim sendo, um ponto fundamental para analisar as rentabilidades esperadas dos
projetos de infraestrutura é verificar o custo de capital calculado pelas autoridades reguladoras
para os leilões programados ou para revisões tarifárias periódicas dos projetos.
2.2 PROJECT FINANCE
Existem, basicamente, dois tipos de mecanismos de financiamento para projetos, quais
sejam: a) empréstimos corporate, cuja garantia do financiamento vem, diretamente, dos
acionistas; e b) Project Finance, cuja principal característica é a de que a garantia do
financiamento vem do próprio projeto.
A criação de uma empresa separada na forma de uma Sociedade de Propósito
Específico (SPE) é uma característica imprescindível para o Project Finance. A SPE contrata
diversos serviços com o objetivo de implantar e operar o projeto. A figura abaixo ilustra a
estruturação de um projeto por esse mecanismo:
15
Figura 1 – Mecanismo de Project Finance
Pela figura acima, pudemos observar que diversas companhias transacionam
economicamente com a SPE. Dependendo das características de cada projeto, outros tipos de
agentes podem aparecer além daqueles citados na figura, sendo que a melhor alocação de
riscos entre eles leva a uma melhoria na eficiência. Cada uma das partes assume algum
determinado tipo de risco que melhor pode administrar, sendo remunerado por isso. Esses
riscos são alocados via contratos de prestação de serviço de longo prazo com metas a serem
cumpridas por cada um deles.
É comum encontrar casos em que alguns desses agentes, que transacionam com a SPE,
sejam do mesmo grupo econômico do acionista controlador da própria SPE. O presente
trabalho trata dessa questão para o caso do construtor, principalmente, por esse arranjo ser
muito observado em projetos de diversos setores de infraestrutura, como rodovias, aeroportos,
geração e transmissão de energia, dentre outros.
2.3 TRANSAÇÃO COM PARTES RELACIONADAS ENTRE CONSTRUTORA E ACIONISTA
CONTROLADORA NOS PROJETOS DE INFRAESTRUTURA
Define-se como Transação com Partes Relacionadas as diversas transações
econômicas realizadas entre a própria companhia com seus gestores (diretores ou gerentes) ou
acionistas controladores. Inclusive, qualquer transação econômica entre a empresa com
alguma companhia pertencente aos gestores ou aos acionistas controladores também é
considerada como uma transação com partes relacionadas.
Construtor Financiador
Operador
Fornecedor Cliente
Segurador
SPE
Projeto
16
Tais transações podem ser de diversos tipos, como compras ou vendas de produtos ou
serviços, empréstimos, transferências de ativos, garantias de empréstimos, dentre outros.
Existem, basicamente, três linhas de pensamento sobre os efeitos na realização desse
tipo de transação econômica, que são:
a) Tunneling - Transação realizada com o objetivo de expropriar minoritários ou
outros investidores da companhia, como os credores, em favor do acionista
controlador ou do gestor, podendo ocorrer de diversas formas, como, dentre outras
possibilidades, por: i) transações com preços diferentes do estabelecido pelo
mercado; ii) transações que, na verdade, poderiam ser evitadas; iii) excessos nas
remunerações dos gestores; e iv) garantias de empréstimos ou empréstimos por
condições favoráveis.
b) Propping – Transação realizada com o objetivo de ajudar financeiramente a
empresa controlada; e
c) Aumento de eficiência – Transação que agrega valor para todas as partes, inclusive
minoritários e credores, principalmente, pela possibilidade de redução de custo de
transação dentro do grupo econômico. A empresa pode preferir contratar alguém
ligado ao grupo econômico, com maior conhecimento técnico e/ou de mercado, em
contraposição a outro agente externo que teria uma maior assimetria de
informação.
Existem muitos trabalhos que tem como objetivo investigar a maior presença de
tunneling, propping ou eficiência nas transações com partes relacionadas em diversos
mercados4. O principal mecanismo utilizado pelos estudos ocorre de forma indireta,
observando a relação entre a existência dessas transações com o valor de mercado das
companhias. A premissa é a de que quando se encontra uma relação positiva entre a presença
de transações com partes relacionadas e o valor de mercado sugere-se que ocorreu um
aumento de eficiência ou propping. Caso contrário, a ideia é a de que o mercado visualiza tais
relações como uma maneira de expropriar recursos dos outros investidores (tunneling).
A presença de uma construtora no mesmo grupo econômico do acionista controlador é
um tipo de transação com partes relacionadas. Sendo assim, os mesmos efeitos, citados
4 Ver: Bertrand, Mehta and Mullainathan (2002), para o mercado indiano; Jian and Wong (2003), para o
mercado chinês; La Porta, Lopez-de-Silanes e Zamarripa (2003), para o mercado bancário mexicano; Joh (2003),
para o mercado Coreano; Gordon, Henry e Palia (2005), para o mercado americano; Baek, Kang e Lee (2006),
para o mercado Coreano; Cheung, Rau e Stouraitis (2006), para o mercado de Hong Kong; Dahyia, Dimitrov e
McConnel (2008), para diversos mercado; Da Silveira, Prado e Sasso (2008), para o mercado brasileiro;
Berkman, Cole e Fu, (2009), para o mercado chinês; Cheung, Y. L. et al (2009), para o mercado Chinês; e
Nekhili e Cherif, (2011), para o mercado francês.
17
anteriormente, também podem ser trazidos para a presente problemática, com exceção do
propping.
No que concerne ao relacionamento tratado no presente trabalho, é improvável a
ocorrência de propping, (transação realizada com o objetivo de ajudar financeiramente a
empresa controlada), pois não existe sentido supor que um grupo de investidores participe
como acionista controlador e realize transações, referentes a atividade de construção, com o
objetivo de ajudar a própria SPE ao invés de visar a obtenção de retornos financeiros pela
própria atividade dela ou pela atividade de construção.
Diferentemente dos projetos estudados nesse trabalho, o Propping ocorre em casos de:
i) transações praticadas entre a controladora e a controlada com problema financeiro para
manter a opção de, no futuro, a empresa controlada ser objeto de tunneling; ii) empresas
controladas pelo governo, com o objetivo de ajudá-las financeiramente para que elas
continuem ativas realizando serviços que trazem algum benefício estratégico ao país; e iii)
transação visando administrar resultados contábeis dentro do grupo econômico, com o
incentivo de inflar os resultados financeiros de alguma empresa controlada, com o objetivo de
apresentar bons resultados a potenciais investidores antes de captarem recursos no mercado.
Dessa forma, os efeitos aplicáveis para o presente trabalho referem-se, somente, às
duas possibilidades restantes, ou seja: a) Agregar eficiência e gerar valor aos projetos, com
benefícios aos outros investidores (minoritários e credores) e à sociedade; ou b) tunneling,
expropriando os outros investidores e a sociedade, em favor do acionista controlador.
Abaixo serão descritas os principais argumentos em cada uma dessas linhas de
pensamento e, depois, serão apresentadas as hipóteses do trabalho.
2.3.1 Tunneling
Pela possibilidade de tunneling, os preços, as cláusulas dos contratos de obras e a
necessidade de novas obras podem ser manipulados de forma a transferir renda do retorno do
projeto para a outra atividade, que no caso, é a atividade de construção. Não obstante a queda
do retorno do equity, o acionista controlador pode ganhar pelo maior retorno na construção.
O retorno do projeto de infraestrutura tem um perfil de longo prazo, enquanto da
atividade de construção é de curto prazo. Desta maneira, pode ocorrer um viés para o objetivo
de retorno para o curto prazo pelo fato da preocupação principal ser o retorno geral do
acionista controlador, colocando os interesses da própria SPE e dos outros investidores em
18
segundo plano. Sendo assim, procura-se priorizar o lucro das obras, prejudicando as outras
partes, como: a) minoritários, que somente ganham pelo retorno da SPE; b) credores, pelo alto
risco de crédito ou possíveis pleitos por empréstimos além do necessário; ou c) sociedade, que
podem ver projetos importantes terem problemas financeiros pelo fato da SPE ser
expropriada.
O viés para o ganho da construção, em conjunto com outros possíveis fatores, como
incerteza no resultados dos projetos, inexperiência dos Governos e mercados de capitais
imaturos leva a problemas de comportamento oportunista que geram custos de transação nos
projetos de infraestrutura. (HO. et al, 2015)
Os custos de transação citados por Ho et al (2015), em seu trabalho sobre projetos de
infraestrutura de transporte, para a ocorrência desse comportamento oportunista do acionista
controlador que tem uma construtora que participa das obras do projeto são: a) lances
oportunistas nos leilões públicos, expulsando possíveis outros competidores interessados
somente no sucesso do projeto; b) investimentos agressivos; c) obras mais caras que o
necessário; d) alto custo de monitoramento pelo medo de ser expropriado; e) problemas
financeiros nas SPEs; f) desvios de interesse na administração da concessionária, ou seja, a
SPE seria administrada para os interesses do acionista controlador que teriam outros objetivos
além do próprio retorno do projeto; e g) prêmio de risco para o fornecimento de capital
necessário ao investimento. Apesar do trabalho de Ho et al (2015) ser referente ao setor de
infraestrutura de transporte, as suas ideias também podem ser trazidas a todos os outros
setores de infraestrutura.
Um exemplo que pode ser citado é o do projeto do túnel no canal da Mancha
(Eurotúnel) entre a França e Grã Bretanha, o qual teve seu investimento final 100% maior que
o orçado, devido a problemas de planejamento realizado pelos primeiros acionistas. No seu
início, empresas construtoras eram grandes acionistas da empresa responsável pelo projeto,
sendo que eles realizaram estudos de projeções financeiras prévias que se mostraram
excessivamente otimistas posteriormente. Depois de ter entrado em operação, a demanda
ficou abaixo do projetado levando a reestruturações financeiras nos anos seguintes, com o
objetivo de salvar financeiramente a empresa. Desta forma, os maiores prejudicados foram a
sociedade e os pequenos investidores que investiram na SPE, quando o insucesso financeiro
do projeto ainda não estava claro5.
5 Para maiores informações desse projeto e dos seus problemas financeiros, ver Vilanova (2007), Finnerty (2013)
e Ho et al (2015).
19
Em que pese o exposto, cumpre esclarecer que existem argumentos que defendem o
Project finance como um instrumento de defesa contra a possibilidade de expropriação contra
os credores. Segundo Siffert Filho (2010), caso, pelas projeções financeiras, fique indicado
que a SPE não conseguirá manter um nível mínimo estipulado dos indicadores financeiros
escolhidos, o valor do crédito deverá ser diminuído e, em substituição, será exigido dos
acionistas uma maior participação de equity. Sendo assim, o valor do crédito está atrelado à
capacidade de pagamento do projeto, mas não ao valor direto do CAPEX6.
Logo, segundo esse argumento, um comportamento oportunista do acionista, como um
excesso de investimento no projeto, não viria junto com maior crédito para a SPE ou maior
risco ao credor, pois o valor do crédito seria definido pela sua capacidade financeira e o risco
financeiro já estaria mapeado pelas projeções financeiras da SPE e refletido no valor de dívida
dela.
Com isso, os efeitos do tunneling sobre os credores não são claros, ou seja, existem
argumentos de que eles são prejudicados ou de que o instrumento de Project finance consegue
neutralizá-los, entretanto, o seu malefício sobre os minoritários e a sociedade é mais evidente.
2.3.2 Melhoria de Eficiência
A possibilidade de aumento de eficiência na execução do projeto, com uma
construtora do mesmo grupo econômico do acionista controlador da SPE, pode vir por
maiores conhecimentos técnicos dos projetos e por menor assimetria de informação para a
contratação do serviço de construção, evitando possíveis custos de transação atrelados a
comportamentos oportunistas na realização de serviço com um ativo específico, como é o
caso dos projetos de infraestrutura.
Os projetos de infraestrutura apresentam, geralmente, ativos específicos que podem
levar a negociações ineficientes pela possibilidade de comportamentos oportunistas ex post. A
realização dos serviços de engenharia e/ou construção por uma empresa do mesmo grupo
econômico do acionista controlador pode aumentar a convergência de interesses entre os dois
lados (SPE e construtora) para um mesmo interesse que é implantar os projetos de maneira
mais eficiente possível. A possibilidade alternativa, que é levantar construtoras no mercado,
pode trazer contratos com alta assimetria informacional de forma a ser menos eficiente.
6 Em um Project finance, o valor do crédito é calculado a partir de projeções financeiras que verificam o grau de
capacidade de pagamento do serviço de dívida (juros + amortização) do projeto. Para isso, são realizadas
projeções financeiras para todo o período de financiamento e escolhida algumas metas para indicadores
financeiros selecionados.
20
Uma questão lembrada por Esty (2003) é a de que o mecanismo de financiamento de
Project Finance incentiva a um aumento de alavancagem dos projetos7. Isso é um fator que
tira o incentivo a comportamentos oportunistas em transações com partes relacionadas, pois a
possibilidade de ocorrer alguma transação que prejudique a SPE pode ameaçar a sua
sobrevivência pelo seu alto endividamento. Portanto, existe um incentivo para que as
transações com partes relacionadas sejam realizadas de maneira eficiente para que não se
coloque o projeto em perigo.
2.3.3 Hipóteses do Trabalho
Conforme exposto anteriormente, na existência de tunneling, ocorrem
comportamentos oportunistas que levam a custos de transações nos projetos, como os citado
por Ho et al (2015); por outro lado, no caso do aumento da eficiência, a realização de
transações com partes relacionadas diminuiria os custos de transações por maiores
conhecimentos técnicos, redução de assimetria de informação e melhor alinhamento de
interesse entre as partes. Devido a essa dicotomia, serão estudadas as seguintes hipóteses
nesse trabalho:
Hipótese 1: Existe uma influência pela presença de uma construtora no mesmo
grupo econômico do acionista controlador da SPE de um projeto de infraestrutura na
rentabilidade esperada dos projetos. Caso a relação seja positiva, existe uma sinalização
de uma preponderância de aumento de eficiência. Caso a relação seja negativa, existe
uma sinalização da preponderância da presença de tunneling.
Como já citado anteriormente, a maioria dos trabalhos que tratam sobre transações com
partes relacionadas procuram investigar alguma presença de tunneling ou eficiência de forma
indireta, geralmente pelo desempenho do valor de mercado das companhias. Uma variável
próxima ao valor do projeto é a sua rentabilidade esperada. Caso se encontre uma relação
negativa entre a presença do relacionamento estudado com a rentabilidade esperada dos
projetos, a conclusão será a de que existe uma sinalização de maior preponderância
de tunneling, e, caso se encontre uma relação positiva, a conclusão será a de que existe uma
sinalização de preponderância de incremento de eficiência.
Hipótese 2: Existe uma influência pela presença de uma construtora no mesmo
grupo econômico da acionista controladora da SPE de um projeto de infraestrutura no
21
CAPEX dos projetos. Caso a relação seja negativa, existe uma sinalização de uma
preponderância de aumento de eficiência. Caso a relação seja positiva, existe uma
sinalização da preponderância da presença de tunneling.
Pela linha de pensamento do tunneling, os acionistas com construtoras tenderiam a
agir com oportunismo gerando investimentos desnecessários para a SPE, levando a maiores
lucros na atividade de construção. Por outro lado, pela linha de argumento da maior
eficiência, menores assimetrias de informação e maior alinhamento de interesse levariam a
obras mais eficientes, com menor CAPEX. Portanto, o teste com o CAPEX também visa
verificar, de maneira indireta, a maior sinalização de tunneling ou eficiência nessa relação.
Hipótese 3: Pela presença de uma construtora no mesmo grupo econômico da
acionista controladora da SPE de um projeto de infraestrutura, o deságio nos leilões de
concessões são maiores.
É esperado que agentes, com a presença de uma construtora no mesmo grupo
econômico do acionista controlador, tenham vantagens no processo competitivo do leilão.
Com isso, podem ser esperados maiores deságios por esses agentes, em comparação aos seus
adversários.
Considerando a linha de pensamento da eficiência, o acionista com uma construtora
tenderia a contabilizar essa eficiência no momento do leilão, realizando lances mais
competitivos com o objetivo de ganhar o projeto.
Já pela linha do tunneling, o acionista controlador, com uma construtora no seu grupo
econômico, também pode realizar deságios maiores, pois ele conseguiria reverter a menor
rentabilidade da SPE com maiores lucros na construção.
Dessa forma, para o caso dos testes dos deságios, pelas duas linhas de pensamento
sobre a presença de construtoras no mesmo grupo econômico da acionista controladora,
maiores deverão ser os deságios pelas empresas que possuem uma construtora em seu grupo
econômico que participarão das obras de implantação na SPE.
Tal hipótese será testada usando uma amostra com os deságios nos leilões das SPE em
que os acionistas controladores possuem uma construtora no seu grupo econômico e que
realizam essa transação com partes relacionadas, em comparação com os deságios nos leilões
das SPEs cujos acionistas não apresentam essa transação com partes relacionadas. Sendo
assim, formou-se um grupo com os dois casos, comparando-se os deságios realizados nos
leilões.
7 Para saber das razões para a maior possibilidade de alavancagem dos projetos financiados por Project Finance,
ver: Esty (2003) e Finnerty (2013).
22
Por fim, em relação a todas hipóteses que serão estudadas, cumpre esclarecer que
ambos os efeitos (tunneling e aumento de eficiência) tendem a serem observados nas SPEs da
amostra. O objetivo é observar o efeito preponderante, mas não qual foi o efeito único.
Nenhuma conclusão individual sobre os projetos devem ser tomadas, mas sim, uma conclusão
geral sobre a preponderância de um desses efeitos nos projetos da amostra.
23
3 VARIÁVEIS E METODOLOGIA
Para a realização dos testes estatísticos, foi formada uma amostra composta por 51
SPEs de projetos de implantação de novas linhas de transmissão e subestações com leilões
públicos realizados após novembro 2006 que foram objeto de financiamento de longo prazo
no BNDES.
Este foi o setor que se conseguiu juntar o maior número possível de projetos para uma
mesma amostra para se realizar os testes estatísticos pretendidos. O período de corte foi
escolhido pelo fato de que, anteriormente a 2006, os projetos de transmissão eram leiloados
com um valor fixo de Receita Anual Permitida (RAP), sendo atualizado monetariamente, com
cláusula de redução de receita de 50% após o 16º ano do prazo da concessão. Não existia a
previsão de revisões tarifárias para as receitas associadas às instalações existentes. A partir de
2006, os leilões continuaram a serem realizada pela RAP teto determinado pela Agência
Reguladora, porém foi determinada revisões tarifárias a cada 5 anos para o total das receitas.
Sendo assim, entendeu-se que o critério utilizado para formar a amostra visou trazer
projetos com perfis de riscos semelhantes.
A decisão por usar uma amostra composta por projetos financiados pelo BNDES
ocorre pela disponibilidade de informações para o teste estatístico, não se esperando nenhum
tipo de viés para a análise realizada.
Primeiramente, será realizada uma abordagem resumida do setor de transmissão por
ser este o setor dos projetos da amostra; em segundo lugar, serão descritas as variáveis
utilizadas nos testes estatísticos; e, por último, os testes e a metodologia da pesquisa.
3.1 SETOR DE TRANSMISSÃO DE ENERGIA ELÉTRICA
O setor de transmissão é também chamado de Sistema Interligado Nacional, sendo
importante para aumentar a segurança na oferta de energia no país, principalmente, pelas
características do país cuja matriz energética é, em sua maior parte, formada a partir de usinas
de grande porte de geração hidrelétrica, muitas vezes localizadas longe dos grandes centros de
consumo. Uma vantagem de um sistema de transmissão eficiente ocorre para otimizar os
períodos de estação chuvosa com o de seca em outras regiões ao longo do tempo, de forma a
melhorar a eficiência da água armazenada nos reservatórios. As linhas são obras de
engenharia que necessitam de passagem por diferentes características de regiões, sendo
complexos do ponto de vista ambiental e logístico.
24
Outrossim, esse setor é um exemplo de monopólio natural, sendo mais econômico ter
uma linha atendendo diversos geradores e consumidores do que a construção de linhas
paralelas.
Como já afirmado anteriormente, nos setores de infraestrutura, como é o caso do setor
de transmissão, os agentes reguladores agem de forma a tentar convergir a rentabilidade do
empreendimento com o seu custo de capital para proporcionar uma remuneração considerada
justa aos empreendedores. Sendo assim, a ANEEL define, antes de cada leilão, uma Receita
Anual Permitida (RAP) teto, calculada com base em modelagens de custo de capital justo
estimado. O vencedor é aquele que oferecer o maior deságio perante ela.
Os leilões tem um formato híbrido em que começa com cada competidor realizando
um lance. Caso ocorra outro lance próximo ao vencedor, ou seja, com uma diferença menor
que 5%, ocorre uma segunda fase em que os competidores remanescentes competem em um
leilão de viva-voz.
A RAP vencedora é distribuída em duodécimos mensalmente com reajustes pelo
Índice Nacional de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA) e sujeita a revisões tarifárias a cada
cinco anos. Sendo assim, o grau de risco da receita dos projetos é bem reduzido. Podem
participar dos leilões empresas privadas, estatais, estrangeiras e fundos de investimento em
participações, podendo entrar isoladamente ou em consórcio. É comum serem observadas
empresas de construção nos grupos ganhadores dos projetos do setor, o que torna atrativo para
o estudo pretendido pelo presente trabalho.
3.2 VARIÁVEIS DOS MODELOS
Para o primeiro modelo, que testará a influência na rentabilidade esperada pela
presença da estrutura estudada no presente trabalho, foi criada uma variável dependente
chamada “RAP/CAPEX” que refere-se à RAP final obtida no leilão dividido pelo CAPEX
esperado do projeto. Essa relação é uma proxy para a rentabilidade esperada dos projetos de
transmissão como utilizado nos trabalhos de Castro e Brandão (2006) e Rocha, Moreira e
Limp (2013).
Os dados da RAP resultante do leilão foram retirados do órgão regulador (ANEEL) e
os do CAPEX foram retirados do BNDES.
25
Foi criada uma variável dummie chamada “Partes Relacionadas”, que será 1, quando
existir acionista controlador que tem uma construtora no seu grupo econômico e que participa
das obras de implantação do projeto, ou 0, caso contrário.
A classificação entre ser ou não parte relacionada ocorreu, primeiramente, pela análise
do grupo ganhador da concessão, pesquisado na ANEEL. Foram coletados, em todos os
projetos da amostra, os acionistas de cada SPE e identificado aquele com maior participação
acionária sobre ela.
Em seguida, foram realizadas entrevistas com funcionários do BNDES que
participaram da análise de financiamento de longo prazo dos projetos da amostra para se
verificar se teve alguma construtora do grupo econômico do acionista controlador que
participou das obras de implantação dos projetos.
A identificação do acionista controlador foi realizado por aquele agente com maior
participação no capital votante da SPE, seguindo o mesmo critério usado nos trabalhos de
Claessens et al (2002) e La Porta et al. (2002)8 que trataram sobre questões importantes de
governança corporativa.
As construtoras, para o presente trabalho, foram aquelas empresas que exercem i) a
atividade de EPC9 para a implantação dos projetos ou ii) a atividade de engenharia de projeto,
sendo a SPE cliente desses serviços.
Outrossim, para medir a influência no CAPEX dos projetos, pela presença de
construtoras no mesmo grupo econômico do acionista controlador, foi criada uma variável “ln
CAPEX” que é o logaritmo Neperiano do CAPEX esperado dos projetos, para ser a variável
dependente do modelo. Os dados foram retirados do BNDES.
Para testar a influência nos deságios dos leilões, pela presença de construtoras no
mesmo grupo econômico do acionista controlador, foi criada uma variável chamada de
“Deságio (%)” que constitui na razão entre a RAP resultante do leilão sobre a RAP teto
calculada pelo órgão regulador, para ser a variável dependente do modelo. Os dados foram
retirados de informações da ANEEL.
8 La Porta et al (2002) e Claessens et al (2002) realizaram estudos empíricos para testar a influência do direito e
controle do fluxo de caixa do acionista controlador no valor de mercado das companhias.
9 A atividade de EPC, que significa Engineering, Procurement e Construction, refere-se ao grupo de empresas de
engenharia e/ou construção que entra nas obras de infraestrutura, geralmente com contratos lump sum turn key,
ou seja, com preço e prazo fixo. É uma forma de contrato comum nos projetos de infraestrutura para realizar
serviços de engenharia e construção.
26
Para o teste de robustez, ao invés de se trabalhar com a variável proxy
“RAP/CAPEX”, foram coletadas dados dos retornos projetados das SPEs diretamente de
estudos realizados por equipes no BNDES.
Para a realização dos testes estatísticos, foram escolhidas algumas variáveis de
controle que poderiam influenciar, de alguma forma, nas variáveis dependentes. A presença
de alguma correlação dessas variáveis de controle com a variável de partes relacionadas, sem
o devido controle no modelo, poderia viesar os resultados do parâmetro que se deseja testar.
As variáveis de controle foram divididas entre variáveis financeiras, variáveis do
projeto e variáveis do acionista controlador.
No que concerne as variáveis financeiras, como já mencionado anteriormente, as
rentabilidades esperadas dos projetos tendem a convergir para cálculos de rentabilidades
consideradas justas, através de metodologias de cálculos de custo de capital escolhidas pelo
órgão regulador antes dos leilões.
O uso do WACC, para o custo de capital, e do CAPM, para o cálculo do custo de
capital próprio, são os modelos mais usados para os setores regulados, sendo utilizado em
diversos países, como Inglaterra, Austrália, Nova Zelândia, EUA, Espanha Argentina e Chile.
(SENTER, 2011)
O WACC procura refletir o custo médio das diferentes alternativas de financiamento
(capital próprio e de terceiros) disponíveis para o empreendimento. Sua fórmula, usualmente
usada, é a seguinte:
WACC = Re * (P/ P+D) + Rd * (D/ P+D) * (1 – T)
Sendo:
WACC: custo médio ponderado de capital (taxa de retorno)
Re: custo do capital próprio
Rd: custo da dívida
P: capital próprio
D: capital de terceiros ou dívida
T: taxa de imposto
Essa é a fórmula geralmente usada nos livros textos de finanças para o cálculo do
WACC, entretanto existem sérias limitações ao seu uso para o caso de projetos com um limite
certo de tempo para seu término10.
10 Para uma discussão aprofundada sobre a fórmula correta do WACC para diversas situações diferentes em
análise de projetos, ver Campani (2015).
27
Sobre o CAPM, Sharpe (1964), Lintner (1965) e Mossin (1966) desenvolveram o
modelo a partir dos princípios de diversificação de carteiras de Markowitz (1952). O CAPM
adota como premissa o fato do investidor dever ser remunerado somente pelo risco não
diversificável, sendo esse, em sua forma tradicional, o prêmio de risco do mercado. O modelo
mais simples do CAPM é o chamado CAPM local, em que as variáveis são calculadas com os
valores do mercado local, pela seguinte fórmula:
Re = Rf + β (Rm – Rf)
Onde
Re – Custo de capital próprio (Rentabilidade esperada do ativo, empresa ou projeto);
β – Medida de Risco sistêmico do ativo, ou projeto ou empresa;
Rf – Ativo livre de risco; e
(Rm – Rf) – Prêmio de Risco do mercado.
Uma alternativa ao modelo local, que pode sofrer de problemas de informações como
falta de dados ou liquidez nos ativos, ou pela mal precificados de ativos, é usar o modelo do
CAPM global, em que as variáveis são definidas a partir de números do mercado
internacional. A fórmula desse modelo, geralmente usada pelos órgãos reguladores, é a
seguinte:
Re = Rf + β (Rm – Rf) + Rb.
Sendo:
Rf – Taxa de retorno do ativo livre de risco do mercado internacional;
β – Beta do setor perante o mercado internacional;
(Rm – Rf) – Prêmio de risco de mercado internacional; e
Rb – Prêmio de risco pais.
O risco país é um prêmio de risco adicional não diversificável que um projeto incorre
ao ser desenvolvido em um país de economia emergente. Ele mede a desconfiança dos
investidores quanto ao cumprimento das obrigações financeiras e tende a ser influenciado por
vários riscos como cambial, politico e regulatório.
A ANEEL, para o cálculo da remuneração justa dos ativos de transmissão e
subestação, usa o modelo do WACC e CAPM global. Sendo assim, para os testes estatísticos
a serem realizadas, as variáveis de controle financeiras utilizadas foram baseadas nesses
modelos. Adicionalmente, para o teste de robustez, que será descrito posteriormente, será
usado o cálculo do custo de capital da própria ANEEL informada nos próprios contratos de
concessão de cada projeto da amostra.
Seguem abaixo as descrições das variáveis de controle financeiras utilizadas:
28
- “Alavancagem” - Valor inicial da Dívida (BNDES, debêntures ou outras dívidas
bancárias), prevista para financiar os projetos, dividido pelo investimento previsto. Os
dados foram retirados do BNDES;
- “Juros BNDES” - Valor médio do spread do financiamento do BNDES (taxa básica
+ taxa de risco) perante a TJLP. Variável que afeta o WACC pelo custo de capital de
terceiros e, por consequência, a rentabilidade esperada do projeto. Os dados foram
retirados do BNDES;
- “Risco País” - Valor percentual do risco país calculado pelo índice Embi +, calculado
pelo JP Morgan, no momento 3 meses antes do leilão de cada projeto. Variável que
afeta o WACC pelo CAPM global, e, por consequência, a rentabilidade esperada do
projeto. O dado foi retirado do IPEADATA; e
- “RF Americano” - Valor percentual da remuneração do título de 10 anos do Tesouro
americano, sendo a taxa corrente 3 meses antes do leilão de cada projeto. Variável que
afeta o WACC pelo CAPM global e, por consequência, a rentabilidade esperada do
projeto. O dado foi retirado do YAHOO FINANCE.
Para o caso da Renda Fixa, optou-se por utilizar o título de 10 anos do mercado
americano por ser um título líquido de longo prazo, alinhado com um investimento de longo
prazo de um projeto de infraestrutura. Outros trabalhos como Senter (2011) e Camacho,
Rocha e Fiuza (2006) também utilizaram esse título para uma estimativa da renda fixa em um
modelo de CAPM global para a análise de custo de capital para projetos de infraestrutura no
Brasil.
Essas variáveis influenciam no cálculo do custo de capital pelo CAPM e pelo WACC,
inclusive para o caso dos ajustes na fórmula do WACC para projetos com tempo limitado de
vida, como é o caso dos projetos da amostra, conforme indicados por Campani (2015).
Também foram incluídas, nos modelos estatísticos, algumas variáveis de controle
sobre o projeto ou sobre o controlador que poderiam influenciar na rentabilidade esperada,
nos deságios dos leilões, ou no CAPEX dos projetos, além dos fatores já mencionados ligados
às variáveis financeiras. Algumas dessas variáveis foram baseadas em estudos sobre o setor
de transmissão ou de infraestrutura em geral11.
Seguem abaixo as descrições das variáveis de controle dos projetos utilizadas:
- “Extensão” - Número, em quilômetros, da linha de transmissão, ou 0, caso o projeto
seja somente de subestação. Variável que tem a função de controlar por algum tipo de
11 Ver: Castro e Brandão (2006), Brandão e Castro (2007), Carlos e Saraiva (2009), Motta e Ramos (2011),
Souza (2011), Rocha, Moreira e Limp (2013) e Tomazzia (2014).
29
risco ambiental ou de construção. É, também, uma variável proxy para o porte do
projeto que pode afetar a rentabilidade esperada de ativos, conforme defendido em
estudo de Fama e French (1992). O dado foi retirado da ANEEL;
- “Competição no leilão” - Número de participantes que fizeram propostas nos leilões.
Essa variável pode ter influenciado nos resultados nos deságios dos leilões e,
consequentemente, pode ter alguma influência sobre a rentabilidade do projeto. No
mesmo modelo de Motta e Ramos (2011), tal variável foi calculada pela quantidade de
proponentes habilitados nos leilões que realizaram oferta. O dado foi retirado do site
da BOVESPA;
- “Consórcio” - Variável Dummie = 1, se a SPE possui um conjunto de empresas
como suas acionistas; e 0 caso exista um único acionista. O dado foi retirado da
ANEEL; e
- “Norte e Pantanal” - Variável Dummie = 1, se o projeto passa por essas regiões; e 0,
caso contrário. Tal variável pode medir algum fator de risco ambiental e de
construção, pois pode ser esperado que projetos que passem por essas regiões possam
encontrar maiores problemas com relação a questões ambientais, que pode afetar a
rentabilidade esperada, ou o deságio ou o CAPEX dos projetos. O dado foi retirado da
ANEEL.
Seguem abaixo as descrições das variáveis de controle dos acionistas controladores
utilizadas:
- “Ganho de escala regional” - Número de projetos em que o sócio controlador foi
ganhador, também como sócio controlador, de outras concessões de transmissão na
mesma região geográfica (Norte, Nordeste, Sudeste, Centro-Oeste e Sul) desde quando
os leilões de transmissão começaram em 1999. Tem como objetivo controlar a
possibilidade de ganhos de escala regional, pois esta variável pode afetar os deságios e
a relação risco retorno no setor de transmissão. A economia de escala poderia vir de
estudos ambientais e de solo semelhantes e da construção de instalações
administrativas comuns (HIROTA, 2006). Sendo assim, ao se visualizar algum ganho
nas concessões em carteira, o empreendedor poderá aceitar um menor retorno para o
projeto. O dado foi retirado da ANEEL;
- “Participação do investimento no faturamento do Acionista Controlador” -
Investimento total do projeto / faturamento total do acionista controlador. Variável
que visa verificar se pode ocorrer alguma influência pela maior ou menor relevância
do projeto para o acionista controlador. O valor do investimento foi retirado do
30
BNDES e o valor do faturamento foi retirado dos demonstrativos financeiros de
dezembro do ano anterior ao leilão. Procurou-se analisar os demonstrativos
financeiros divulgados pela própria empresa. Caso tal dado não tivesse sido
divulgado, seria então coletado esse dado do BNDES; e
- “Porte do Acionista Controlador” = Ativo total do acionista controlador. Variável
que visa verificar alguma possível influência do porte do acionista controlador sobre
as variáveis dependentes analisadas. Também foram pegos dados de dezembro do ano
anterior ao leilão das informações contábeis divulgadas pelas empresas, ou,
alternativamente, de dados usados pelo BNDES.
A tabela a seguir resume as variáveis de controle a serem utilizadas nos modelos para
se realizar os testes estatísticos pretendidos:
Tabela 1 – Variáveis de Controle dos Modelos.
Variável Descrição
Variáveis de Controle Financeiras
“Alavancagem”
Valor inicial da Dívida (BNDES, debêntures
ou outras dívidas bancárias), prevista para
financiar os projetos, dividido pelo
investimento previsto.
“Juros BNDES”
Valor médio do spread do financiamento do
BNDES (taxa básica + taxa de risco) perante
a TJLP.
“Risco País”
Valor percentual do risco país calculado pelo
índice Embi +, calculado pelo JP Morgan, no
momento 3 meses antes do leilão de
concessão de cada projeto.
“RF Americano”
Valor percentual da remuneração do título de
10 anos do Tesouro americano, sendo a taxa
corrente 3 meses antes do leilão de concessão
de cada projeto.
Variáveis de Controle do Projeto
“Extensão”
Número, em quilômetros, da linha de
transmissão, ou 0 caso o projeto seja somente
de subestação.
31
“Competição no leilão” Número de participantes que fizeram
propostas nos leilões.
“Consórcio”
Variável Dummie = 1, se a SPE possui um
conjunto de empresas como suas acionistas,
ou 0 caso exista um único acionista.
“Norte e Pantanal” Variável Dummie = 1, se o projeto passa por
essas regiões, ou 0 caso contrário.
Variáveis de Controle dos Acionistas Controladores
“Ganho de escala regional”
Número de projetos em que o sócio
controlador foi ganhador, também como
sócio controlador, de outras concessões de
transmissão na mesma região geográfica
(Norte, Nordeste, Sudeste, Centro-Oeste e
Sul) desde quando os leilões de transmissão
começaram em 1999.
“Participação do investimento no
faturamento do Acionista Controlador”
Investimento total do projeto / faturamento
total do acionista controlador.
“Porte do Acionista Controlador” Ativo total do acionista controlador.
3.3 TESTES ESTATÍSTICOS
A ideia básica, para cada modelo, foi realizar, primeiramente, um teste usando o
máximo de variáveis de controle possíveis e, em seguida, refazê-los excluindo, uma a uma, as
variáveis cujos parâmetros não foram estatisticamente significantes. O critério de exclusão
das variáveis de controle foi de retirar aquela cujo parâmetro foi não significante com o maior
P-valor. Optou-se por não usar, no mesmo teste, duas variáveis cuja correlação fosse maior
que 0,45, por possíveis problemas de multicolineariedade.
3.3.1 Primeiro Modelo
O primeiro modelo testou a influência em uma variável proxy da rentabilidade
esperada dos projetos pela presença de uma construtora no mesmo grupo econômico do
acionista controlador da SPE. Foi realizado o teste ANCOVA, como previsto em Gujarati
32
(2003), em que se verificam mudanças na média, com controle de outras variáveis, sendo
estimada a seguinte regressão por Mínimo quadrado ordinário:
Y = α + β1D1 + ∑βnXn + ui
Onde:
Y – “RAP/CAPEX”;
D1 – “Parte Relacionada”;
β1 – Parâmetro da variável de interesse “Partes Relacionadas”;
Xn – Variáveis de controle do modelo;
βn – Parâmetros de cada variável de controle.
As variáveis de controle utilizadas foram as seguintes: “Consórcio”, “Alavancagem”,
“Juros BNDES”, “Risco País”, “RF Americano”, “Extensão”, “Competição no leilão”,
“Ganho de escala regional”, “Participação do investimento no faturamento do Acionista
Controlador” e “Porte do Acionista Controlador”.
Foi calculada uma matriz com os desvios padrão e correlações de Pearson entre as
variáveis do modelo com o objetivo de se verificar possíveis problemas de
multicolineariedade. A tabela abaixo demonstra o resultado dessa matriz.
Tabela 2 – Desvios-Padrão e Correlações entre as variáveis do primeiro modelo.
Caso alguma correlação seja maior que 0,45 ou menor que -0,45 será considerado que existe forte correlação entre as variáveis e, sendo
assim, elas não poderão ficar dento de um mesmo teste estatístico devido a possível problema de multicolineariedade.
A B C D E F G H I J K
A 0,50 -0,33 0,11 -0,06 0,26 7.10-5 0,37 -0,14 -0,15 -0,40 -0,26
B -0,33 0,10 0,25 1.10-3 -0,32 0,34 -0,37 -0,06 0,23 0,22 0,24
C 0,11 0,25 0,01 0,08 0,08 0,03 -0,09 -0,37 -0,11 0,25 -0,07
D -0,06 1.10-3 0,08 0,01 -0,06 0,06 -0,13 -0,22 0,09 -0,03 0,20
E 0,26 -0,32 0,08 -0,06 0,01 0,05 -0,13 0,02 -0,16 -0,33 0,04
F 7.10-5 0,34 0,03 0,06 0,05 5.102 -0,13 -0,10 0,27 -0,23 0,48
G 0,37 -0,37 -0,09 -0,13 -0,13 -0,13 2,36 0,02 -0,09 -0,33 0,34
H -0,14 -0,06 -0,37 -0,22 0,02 -0,10 0,02 2,17 -0,16 0,17 -0,29
I -0,15 0,23 -0,11 0,09 -0,16 0,27 -0,09 -0,16 0,43 -0,33 0,18
J -0,40 0,22 0,25 -0,03 -0,33 -0,23 -0,33 0,17 -0,33 6.107 0,10
K -0,26 0,24 -0,07 0,20 0,04 0,48 0,34 -0,29 0,18 0,10 0,48
A- Parte Relacionada, B- Alavancagem, C – Juros BNDES, D – Risco País, E- RF Americano, F – Extensão, G -
Competição no leilão, H - Ganho de escala regional, I- Participação do investimento no faturamento do
Acionista Controlador, J - Porte do Acionista controlador, K - Consórcio
A variável de controle “Norte e Pantanal” não foi incluída no modelo, pois, pelas
melhores condições de crédito para os projetos dessas regiões, existe um potencial de alta
33
correlação com algumas das variáveis de controle financeiras. Por exemplo, na amostra, a
correlação de Pearson entre ela e a variável “Alavancagem” foi de 0,52. Dessa forma, ela não
foi incluída por possíveis problemas de multicolineariedade.
Paralelamente, as variáveis “Extensão” e “Consórcio” apresentaram correlação maior
que 0,45. Pelo fato de não ter sido encontrado nenhuma explicação teórica para tal correlação,
optou-se por contar com as duas variáveis no modelo, entretanto, foram realizados testes
diferentes para cada uma delas, ou seja, foi realizado um teste com uma variável e, depois,
com a outra.
O parâmetro β1 responderá, de forma indireta, sobre a questão da presença de
tunneling ou eficiência no relacionamento estudado. Caso se encontre um parâmetro positivo,
a conclusão será que existe uma preponderância de ganho de eficiência. Caso contrário, a
conclusão será a de que existe uma maior sinalização de tunneling.
3.3.2 Segundo Modelo
O segundo modelo testou a influência no CAPEX dos projetos pela presença de uma
construtora no mesmo grupo econômico do acionista controlador. Não foi possível obter os
dados do CAPEX ex post, porém o CAPEX esperado usado no modelo é um proxy do
investimento efetivamente certo do projeto, pois são números coletados em um momento em
que o planejamento do projeto já estava avançado.
Foi realizado o teste ANCOVA, sendo estimada a seguinte regressão por Mínimo
quadrado ordinário:
Y = α + β1D1 + ∑βnXn + ui
Onde:
Y – “ln CAPEX” – Logaritmo Neperiano do Valor do investimento deflacionado a
valores de 2006”;
D1 – “Parte Relacionada”;
β1 – Parâmetro da variável de interesse “Partes Relacionadas”;
Xn – Variáveis de controle do modelo;
βn – Parâmetros de cada variável de controle.
Como variáveis de controle do modelo, foram usadas “Extensão” e “Norte e
Pantanal”.
34
O parâmetro β1 responderá sobre a problemática referente à presença de tunneling ou
eficiência, de forma indireta. Caso se encontre um parâmetro negativo, a conclusão será que
existe uma preponderância de ganho de eficiência na realização dos investimentos por
maiores conhecimentos técnicos e menor assimetria de informação. Caso contrário, a
conclusão será a de que existe uma maior sinalização de tunneling, por comportamentos
oportunistas para aumentar a lucratividade da atividade de construção.
3.3.3 Terceiro Modelo
Em seguida, testou-se a influência nos resultados dos deságios dos leilões pela
presença de uma construtora no mesmo grupo econômico do acionista controlador. Foi
realizado o teste ANCOVA, sendo estimada a seguinte regressão por Mínimo quadrado
ordinário:
Y = α + β1D1 + ∑βnXn + ui
Onde:
Y – “Deságio (%)”;
D1 – “Parte Relacionada”;
β1 – Parâmetro da variável de interesse “Partes Relacionadas”;
Xn – Variáveis de controle do modelo;
βn – Parâmetros de cada variável de controle.
As variáveis de controle utilizadas foram as seguintes: “Consórcio”, “Extensão”,
“Competição no leilão”, “Ganho de escala regional”, “Participação do investimento no
faturamento do Acionista Controlador”, “Porte do Acionista Controlador” e “Norte e
Pantanal”.
Foram usadas as mesmas variáveis de controle do teste da rentabilidade esperada, com
exceção das variáveis de controle financeiras, pois, para se chegar ao RAP teto, a ANEEL usa
um modelo de fluxo de caixa descontado usando as metodologias do WACC e do CAPM
global. Sendo assim, as variáveis de controle financeiras não tendem a influenciar nos
deságios dado que elas, além de alterar a rentabilidade esperada do projeto, também alteram a
RAP teto. Foi incluída nesse modelo a variável “Norte e Pantanal” pelo fato de ter sido
excluída algumas das variáveis anteriores que tinha alta correlação com ela.
O parâmetro β1 responderá sobre a problemática referente a influência da relação
estudada nos deságios dos leilões. Como já explicado anteriormente, tanto a presença de
35
tunneling quanto o aumento de eficiência tenderiam a influenciar positivamente nos deságios,
Portanto, a hipótese é a de que esse parâmetro seja positivo.
3.3.4 Teste de Robustez
Foi realizado um teste de robustez com dados reais de rentabilidades esperadas
produzidas pelo BNDES. O objetivo foi verificar se o mesmo resultado do primeiro teste
ocorre com os dados produzidos por equipes de especialistas que acompanharam os projetos
de perto.
Primeiramente, foi criada uma variável chamada “Excesso de retorno esperado perante
o seu custo de capital”, que é a TIR esperada do projeto menos o seu custo de capital
(WACC).
Os valores da rentabilidade esperada do projeto foram obtidos do BNDES. As
informações sobre estrutura de capital, custo de capital próprio e de terceiros, para o cálculo
do WACC, foram obtidas em cada um dos contratos de concessão de transmissão.
Para o cálculo do WACC, foi utilizada a fórmula WACC = Re * (P/ P+D) + Rd * (D/
P+D) * (1 – T), pois essa é a geralmente utilizada pela própria ANEEL, apesar do possível
problema teórico apontado por Campani (2015).
Sobre o imposto, é possível que uma concessionária tenha uma alíquota marginal
diferente em cada caso. Entretanto, pela impossibilidade prática de modelá-la em cada
projeto, optou-se por utilizar uma alíquota única de 34%, conforme utilizado pelas últimas
metodologias da ANEEL para o custo de capital dos projetos de transmissão.
A ideia do cálculo do custo de capital é a de controlar as rentabilidades esperadas por
variáveis temporalmente diferentes, como renda fixa e risco país.
Também foi realizado o teste ANCOVA, sendo estimada a seguinte regressão por
mínimo quadrado ordinário:
Y = α + β1D1 + ∑βnXn + ui
Onde:
Y – “Excesso de retorno esperado perante o seu custo de capital”;
D1 – “Parte Relacionada”;
β1 – Parâmetro da variável de interesse “Partes Relacionadas”;
Xn – Variáveis de controle do modelo;
βn – Parâmetros de cada variável de controle.
36
As variáveis de controle utilizadas foram as seguintes: “Consórcio”, “Norte e
Pantanal”, “Extensão”, “Competição no leilão”, “Ganho de escala regional”, “Participação do
investimento no faturamento do Acionista Controlador” e “Porte do Acionista Controlador”.
Abaixo, segue uma tabela com as correlações de Pearson da variável “Norte e
Pantanal” com as outras variáveis de controle, demonstrando não ocorrer problemas
relevantes de multicolineariedade, tanto no modelo do CAPEX quanto nos modelos do
deságio e do teste de robustez.
Tabela 3 – Correlações entre as variáveis do terceiro e quarto modelo com a variável “Norte e
Pantanal”. Caso alguma correlação seja maior que 0,45 ou menor que -0,45 será considerado que existe forte correlação entre as variáveis e, sendo
assim, elas não poderão ficar dento de um mesmo teste estatístico devido a possível problema de multicolineariedade.
A C D E F G H
-0,13 0,37 -0,25 -0,22 0,05 0,32 0,11
A- Parte Relacionada, C – Extensão, D - Competição no leilão, E - Ganho de escala regional, F- Participação do
investimento no faturamento do Acionista Controlador, G - Porte do Acionista Controlador, H - Consórcio
As análises serão feitas com base no sinal do β1 que mostra a influência da existência
de partes relacionadas na variável “Excesso de retorno esperado perante o seu custo de
capital”.
3.4 TESTES PARA O COMPORTAMENTO DOS RESÍDUOS
Para testar heterocedastricidade, foi realizado o teste de White e, para testar a
normalidade de resíduos, foram realizados os testes Quiquadrado e Jarque-Bera. Para aqueles
modelos que não passaram no teste de White para heteroscedasticidade, os testes de hipóteses
foram realizadas usando o cálculo do erro padrão consistentes para heteroscedasticidade de
White (1980).
3.5 LIMITAÇÕES DOS TESTES
Uma possível limitação decorre do fato de não ser possível verificar, diretamente, a
existência de tunneling ou eficiência. Entretanto, analisar essa questão de forma indireta pela
influência na rentabilidade esperada está em linha com outros trabalhos que verificam a
influencia de transações com partes relacionadas na valoração de corporações com ações
negociadas no mercado, já que a rentabilidade esperada é uma variável próxima a uma
estimativa do valor do projeto.
Adicionalmente, o teste com o CAPEX também serve para verificar, indiretamente, a
maior presença de tunneling ou eficiência nesse relacionamento.
37
Outra questão pertinente ocorre pela falta, no modelo, de variáveis de controle
adicionais que poderiam ser relevantes aos deságios e às rentabilidades esperadas dos
projetos.
Uma possível variável interessante de ser testada seria uma referente ao benefício
fiscal das SPEs. Assim, foi criada uma variável chamada “Benefício Fiscal” sendo definida
como uma dummie que seria igual a 1, quando a RAP do projeto fosse menor que R$ 48
milhões e 0, caso contrário. Entretanto, ela apresentou alta correlação com a variável
“Extensão”, sendo o coeficiente de correlação de Pearson entre as duas, na amostra, no valor
de -0,67. Essa alta correlação era esperada, pois é previsível uma ligação estreita entre o valor
do investimento com a Receita do projeto. O valor do investimento também é esperado que
estivesse relacionado com a extensão da malha, logo é natural esperar a relação de “extensão”
com “Benefício Fiscal”, pois esta variável é calculada a partir de valores das receitas.
Outros possíveis fatores que poderiam influenciar na rentabilidade esperada ou
deságio dos projetos são: a) diversificação setorial ou regional do acionista controlador, de
forma que ele pudesse ser tolerante por menores rentabilidades dada a sua diversificação; b)
alavancagem do equity, conforme argumentado por Brandão e Castro (2007); e c)
participação no setor de transmissão, de forma que o acionista controlador pudesse aceitar
uma menor rentabilidade como uma estratégia de entrada no mercado.
Sendo assim, foram criadas 4 variáveis :
“Diversificação em Outros Setores” – Variável Dummie = 1, se o acionista controlador é
diversificado em outros setores além do de energia elétrica (geração, transmissão e
distribuição). A informação foi retirada por pesquisa na internet da própria empresa e de
dados no BNDES.
“Diversificação internacional” – Variável Dummie = 1, se o acionista controlador é
diversificado em outros países além do Brasil, ou seja, se são empresas internacionais. A
informação foi retirada por pesquisa na internet da própria empresa e de dados no BNDES.
“Participação do capital próprio no total do Ativo do acionista Controlador” – Variável
calculada pelo Patrimônio líquido dividido pelo Ativo Total do acionista controlador.
Primeiramente, buscou-se pegar os demonstrativos financeiros divulgados pela própria
empresa referente a dezembro do ano anterior ao leilão. Caso tal informação não tivesse sido
divulgada, foi pego o valor no BNDES.
“Participação no setor de transmissão nacional” – Variável calculada pelo total de RAPs dos
projetos de transmissão do acionista controlador sobre o total das RAPs de todos os projetos
de transmissão no país concedidos desde 1999 até o ano do leilão do projeto da amostra. Os
38
valores foram ajustado pela inflação dos anos dos seus leilões até o ano do leilão do projeto
da amostra para ser uma proxy do total do faturamento do setor, referente a todos os projetos
concedidos. Tal variável foi calculada de informações divulgadas pela ANEEL.
Entretanto, as correlações de Pearson dessas variáveis com a variável “Partes
relacionadas” foram de 0,89; 0,78; -0,85 e -0,45 respectivamente. Esses números demonstram
grande correlação, o que indica que as acionistas controladoras com construtoras em seu
grupo econômico são, em comparação com as outras acionistas controladoras dos projetos da
amostra, em geral, mais diversificadas, com maior alavancagem no equity e com menor
participação relativa no mercado de transmissão, no momento dos leilões. Com essas
correlações, não foi possível avaliá-las no modelo da rentabilidade esperada, por possível
problema de multicolineariedade.
Entretanto, testar a preponderância de tunneling ou eficiência pelo modelo do CAPEX
é uma saída para esse problema, pois existe pouca relação teórica para uma ligação entre essas
possíveis variáveis de controle, não utilizadas no modelo da rentabilidade esperada, com o
valor do CAPEX dos projetos.
39
4 RESULTADO
4.1 ANÁLISE DESCRITIVA
Primeiramente, será demonstrada a comparação da variável proxy da rentabilidade
esperada dos projetos, usada no primeiro modelo, entre as SPEs com e sem a presença de
construtora no mesmo grupo econômico do acionista controlador.
Tabela 4 – Comparação da variável proxy da rentabilidade esperada dos projetos entre as
SPEs com e sem a presença de construtora no mesmo grupo econômico do acionista
controlador.
SPEs com a presença de construtora
no mesmo grupo econômico do
acionista controlador
SPEs sem a presença de construtora
no mesmo grupo econômico do
acionista controlador
Média 7,56% 9,22%
Desvio
Padrão
0,017 0,022
N 23 28
Pela tabela acima, pudemos observar que, em média, as rentabilidades esperadas dos
projetos que tenham uma construtora, que participam das obras, do mesmo grupo econômico
da acionista controladora são menores do que aquelas SPEs que não apresentam esse
relacionamento.
Foram realizados testes de normalidade (teste Jarque Bera) com as duas amostras de
rentabilidades e eles excluíram a possibilidade de normalidade dos dados. Sendo assim, foi
realizado teste U de MANN- WHITNEY que excluíram a hipótese de médias iguais com um
p-valor menor que 1%. Tal fato pode indicar uma maior sinalização de tunneling nos projetos
da amostra.
Abaixo, segue comparação entre as SPEs para a variável “Excesso de retorno esperado
perante o seu custo de capital”, que é a variável dependente do teste de robustez.
40
Tabela 5 – Comparação da variável “Excesso de retorno esperado perante o seu custo de
capital” entre as SPEs com e sem partes relacionadas.
Concessionária com partes
relacionadas entre acionista
controlador e construtora
Concessionária sem partes
relacionadas entre acionista
controlador e construtora
Média - 3,61% - 0,79%
Desvio
Padrão
0,023 0,024
N 23 28
Da mesma forma que o resultado anterior, as SPEs que apresentam transações com
partes relacionadas entre o acionista controlador e a construtora têm, em média, excessos de
rentabilidades esperadas perante o seu custo de capital menor em comparação com aquelas
SPEs sem a presença dessa transação com partes relacionadas.
Foram realizados testes de normalidade (teste Jarque Bera) com as duas amostras de
rentabilidades e eles não excluíram a possibilidade de normalidade dos dados (P-Valor de
0,435 para os projetos com partes relacionadas e 0,81 para projetos sem partes relacionadas).
Também foi realizado um teste F para testar a diferença nas variâncias e, para um nível de
significância de 5%, não foi descartada a hipótese de variâncias iguais (p-valor = 0,24). Sendo
assim, foi realizado o teste T que descartou a hipótese de médias iguais com um p-valor
menor que 1%. Tal fato também indica uma maior sinalização de tunneling nos projetos da
amostra.
Apesar de não ser o tema do presente trabalho, um ponto a ser destacado é o fato dos
projetos da amostra, em média, apresentarem retornos projetados abaixo do seu custo de
capital, sinalizando um ganho insuficiente ao risco do projeto. Os projetos precisam ter uma
remuneração suficiente para que consigam realizar investimentos para melhoria de eficiência.
A verificação da presença de retornos menores do que o custo de capital em projetos
de infraestrutura, inclusive no Brasil, não é inédita. Estudos como os de Senter (2011),
Sirtaine et al. (2005) e Estache e Pinglo (2004) já indicaram projetos de infraestrutura no
Brasil e na América latina que saíram com uma rentabilidade esperada menor que seu custo
de capital.
A explicação para tal fato pode se dar, primeiramente, pelo excesso de
competitividade nos leilões, ou seja, pela possível existência do fenômeno chamado maldição
do vencedor. Thaler (1988) explica que os pressupostos de racionalidade existentes na teoria
41
econômica nem sempre ocorrem no mundo real. Ele explicou a definição de maldição do
vencedor quando, em um leilão, o lance vencedor, em grande parte das vezes, fica acima do
preço justo do objeto leiloado, pela competição encarada no processo competitivo, sendo que,
no final, o que se observa é um resultado decepcionante para o vencedor. Segundo a ideia
explorada pelo autor, é comum encontrar retornos abaixo do custo de capital para os projetos
que foram iniciados por leilão, como foi o caso de diversos projetos de exploração de petróleo
nos Estados Unidos.
A possibilidade da presença desse fenômeno tende a ser controlada, no presente
trabalho, pela variável “Competição no leilão” dentro do teste estatístico.
Uma segunda causa pode ocorrer pela possibilidade de que os agentes privados
entrarem nos leilões calculando o custo de capital de maneira diferente em comparação à
metodologia da ANEEL.
De Oliveira, Lemme e Leal (2010) verificaram que, dentre 40 projetos de energia
renovável, apenas 2 realizaram o calculo do custo de capital próprio em uma metodologia
previsível pela teoria financeira. Grande parte dos projetos utilizou a taxa SELIC como taxa
de desconto, o que contraria a teoria de se remunerar o projeto pelo seu risco.
O resultado de retornos positivos ou negativos perante o seu custo de capital pode ser
influenciado pela própria metodologia do cálculo do custo de capital, pela qual, não existe um
método vencedor até o momento.
Essa discussão não traz nenhum prejuízo ao presente trabalho pelo fato de que,
independentemente se essa variável é, em média, positiva ou negativa, o objetivo é verificar a
diferença nessas rentabilidades esperadas com a presença de transações com partes
relacionadas entre a construtora e a acionista controladora das SPEs.
4.2 RESULTADOS DOS MODELOS
Para os quatro modelos, primeiramente, serão apresentados os resultados dos testes
estatísticos e, depois, serão apresentados os resultados dos testes de multicolineariedade,
heteroscedasticidade e normalidade dos resíduos. A informação importante, para o presente
trabalho, refere-se ao parâmetro da variável “Parte Relacionada”.
A tabela abaixo demonstra os resultados dos testes estatísticos do primeiro modelo que
verificará a influência da presença de transação com partes relacionadas referente à atividade
de construção sobre as rentabilidades dos projetos da amostra.
42
Tabela 6 – Parâmetros referente ao modelo que testa a influência da presença de Transações
com Partes Relacionadas sobre variável proxy da rentabilidade esperada dos projetos.
A variável de interesse é a “Parte Relacionada” (letra A) que é uma dummie com o valor de 1 quando da existência de transações com partes relacionadas e 0 quando não ocorrer tal transações com partes relacionadas. As outras variáveis são de controle do modelo. Caso o sinal do
parâmetro da variável A seja negativo, sinaliza-se uma preponderância da presença de tunneling e, caso seja positivo, sinaliza-se uma
preponderância da presença de melhoria de eficiência na relação. Os critérios para a realização dos testes são os seguintes: a) não realizar testes em que tenham variáveis cuja correlação seja maior que 0,45 ou menor que -0,45; e b) Sejam realizados testes até que não tenham
variáveis não significantes, retirando, a cada novo teste, a variável não significante com o maior p-valor. Caso a variável “Parte Relacionada”
seja não significante, interrompem-se os testes quando ela for a variável que tiver o maior p-valor dentre as outras variáveis de controle também não significantes. A significância estatística ficará demonstrada da seguinte forma: (*) - Significante 10%; (**) - Significante 5%;
(***) - Significante 1%.
A B C D E F G H I J K
1 -0,01 0,09*** -1,27* -0,81 -0,41* -6,2.e-6* -2.10-3** -2.10-3*** -3.10-3 -2,8.e-11
2 -0,01 0,08*** -1,30* -0,80 -0,54** -3.10-3** -3.10-3** -4.10-3 -2,3.e-11 -4.10-3
3 -0,01 0,09*** -1,26* -0,81 -0,40* -6,5.e-6** -2.10-3** -2.10-3** -2,1.e-11
4 -0,01 0,09*** -1,34*** -0,81** -0,40* -5,8.e-6* -2.10-3** -2.10-3**
A- Parte Relacionada, B- Alavancagem, C – Juros BNDES, D – Risco País, E- RF Americano, F – Extensão, G -
Competição no leilão, H - Ganho de escala regional, I- Participação do investimento no faturamento do
Acionista Controlador, J - Porte do Acionista Controlador, K – Consórcio
Para os primeiros três testes do modelo, foi usado o estimador eficiente de White
(1980), pois, como demonstrado na tabela 7, o teste de White excluiu a hipótese de
homoscedasticidade dos resíduos.
Sobre os resultados, o parâmetro de interesse, que é a referente a transações com
partes relacionadas não foi significante. Entretanto, como demonstrado na tabela 7, os
resíduos não passaram nos testes de normalidade dos resíduos, sendo assim, os testes de
hipótese com tais parâmetros devem ser encarados com cautela por possíveis erros na
estimação dos p-valores dos parâmetros.
Apesar da problemática na realização dos testes de hipótese, é possível afirmar que o
resultado de tal parâmetro não é viesado, portanto, existe uma qualidade informacional, pelo
menos, sobre o seu sinal. Pelo resultado, pudemos observar que o parâmetro referente à
variável “Parte Relacionada” foi negativo, o que sinaliza que a presença de uma construtora
no mesmo grupo econômico da acionista controladora tende a reduzir, em média, na presente
amostra, as rentabilidades esperadas dos projetos, o que sinaliza a maior presença de
tunneling em contraposição a uma possível melhoria de eficiência nesse relacionamento.
Sobre as variáveis de controle, segue uma descrição dos resultados obtidos:
a) “Alavancagem” – O parâmetro foi positivo, o que confirma o sinal esperado,
pois, pelo mecanismo de Project finance, a alavancagem é dependente da capacidade
de pagamento do projeto, que está ligada com a própria rentabilidade esperada do
projeto. Ou seja, quanto maior a capacidade de pagamento do projeto, maior tende a
ser sua alavancagem pelo próprio mecanismo do Project finance;
43
b) “Juros BNDES” - O parâmetro foi negativo. Não existia uma expectativa
prévia sobre o seu sinal, pois quanto menor o spread básico do financiamento, o
acionista controlador, provavelmente, aceitaria uma menor remuneração do projeto.
Por outro lado, quanto menor a rentabilidade esperada do projeto, maior tenderia a ser
o spread de risco do BNDES;
c) “Risco País” - O parâmetro foi negativo, contrariando a lógica pela possível
influência sobre o custo de capital próprio. Não há explicações para tal resultado;
d) “RF Americano” - O parâmetro foi negativo, contrariando a lógica pela possível
influência sobre o custo de capital próprio. Não há explicações para tal resultado;
e) “Extensão” - O parâmetro foi negativo. Por um lado, pela questão do risco
ambiental ou de construção, poderia se esperar que quanto maior o porte, maior
tenderia a ser a rentabilidade esperada do projeto. Por outro lado, pelo estudo de Fama
e French (1992), existia a expectativa de que quanto maior o porte do projeto, menor
seria a rentabilidade esperada dos ativos, Sendo assim, o resultado seguiu a linha da
teoria de Fama e Franch (1992);
f) “Competição no leilão” - O parâmetro foi negativo, o que era esperado pelo seu
efeito sobre os deságios dos leilões, influenciando nas rentabilidades dos projetos;
g) “Ganho de escala regional” - O parâmetro foi negativo, o que segue o esperado,
pois quanto mais projetos do acionista controlador na mesma região, maior tende a ser
os deságios nos leilões, afetando a rentabilidade do projeto, porém obtendo um ganho
por sinergias nos projetos em carteiras;
h) “Participação do investimento no faturamento do Acionista Controlador” – O
parâmetro foi negativo, o que contraria a expectativa inicial, pois era esperado que
quanto maior a importância do projeto para o acionista controlador, maior tenderia a
ser a rentabilidade demandada pelos projetos. Não há explicações para tal resultado;
i) “Porte do Acionista Controlador” - O parâmetro foi negativo, sendo o resultado
esperado, pois quanto maior o porte da acionista controlador, maior pode ser a
tolerância por rentabilidades menores no projeto; e
j) “Consórcio” - O parâmetro foi negativo, o que também foi o resultado esperado,
pois a formação de consórcio pode incentivar um aumento de apetite por risco do
empreendedor, fazendo com que ele aceite uma menor rentabilidade.
A tabela abaixo demonstra os resultados dos testes de homoscedasticidade,
normalidade dos resíduos e o R2 Ajustado de cada um dos testes.
44
Tabela 7 – Teste de Homoscedasticidade, Normalidade dos resíduos e R2 Ajustado do Modelo
referente ao teste da presença de transações com Partes Relacionadas sobre variável proxy da
rentabilidade esperada dos projetos.
A primeira coluna refere-se ao teste de White. Para um p-valor menor que o nível de significância será considerada ausência de
homoscedasticidade e para um p-valor maior que o nível de significância, não se pode ser descartada a hipótese de homoscedasticidade. Para
os presentes testes, será considerado um nível de significância de 5%. A segunda e a terceira colunas são testes para verificar a normalidade dos resíduos. Para um p-valor menor que o nível de significância será considerada ausência de normalidade dos resíduos e para um p-valor
maior que o nível de significância, não se pode ser descartada a hipótese de normalidade dos resíduos. Para os presentes testes, será
considerado um nível de significância de 5%. A quarta coluna é um grau de quanto as variáveis independentes tem o poder de explicar as variações na variável dependente.
P-Valor Teste de
White -
Heteroscedasticid
ade
P-Valor Teste de
Quiquadrado –
Normalidade dos
resíduos
P-Valor Teste
Jarque-Bera –
Normalidade dos
resíduos
R2 Ajustado
1 0,038 0,00021 1,4.e-9 0,47
2 0,030 0,00033 1,7.e-6 0,46
3 0,021 0,00038 ~= 0 0,48
4 0,217 0,00038 ~= 0 0,49
Como pode ser observado na tabela acima, para um nível de significância de 5%, os
primeiros três testes excluíram a hipótese de homoscedasticidade, sendo assim, como já
observado anteriormente, foram usados os estimadores eficientes de White (1980). Ademais,
os resíduos não passaram no teste de normalidade, conforme demonstrado pelos testes
Quiquadrado e Jarque-Bera. Mesmo sem normalidade dos resíduos, os parâmetros da
regressão ainda são os melhores estimadores lineares, não sendo viesados, entretanto, os
resultados do teste de hipóteses devem ser encarados com cautela, por possíveis problemas na
estimação dos p-valores, conforme informado em Gujarati (2003).
Sobre o segundo modelo, a tabela abaixo demonstra os resultados dos testes
estatísticos que verifica a influência da transação com partes relacionadas sobre o CAPEX dos
projetos da amostra.
45
Tabela 8 – Parâmetros referente ao modelo que testa a influência da presença de Transações
com Partes Relacionadas sobre variável “ln CAPEX” que é o logaritmo Neperiano do
CAPEX esperado dos projetos.
A variável de interesse é a “Parte Relacionada” (letra A) que é uma dummie com o valor de 1 quando da existência de transações com partes
relacionadas e 0 quando não ocorrer tal transações com partes relacionadas. As outras variáveis são de controle do modelo. Caso o sinal do
parâmetro da variável A seja positivo, sinaliza-se uma preponderância da presença de tunneling e, caso seja negativo, sinaliza-se uma preponderância da presença de melhoria de eficiência na relação. Os critérios para a realização dos testes são os seguintes: a) não realizar
testes em que tenham variáveis cuja correlação seja maior que 0,45 ou menor que -0,45; e b) Sejam realizados testes até que não tenham
variáveis não significantes, retirando a cada novo teste a variável não significante com o maior p-valor. Caso a variável “Parte Relacionada” seja não significante, interrompem-se os testes quando ela for a variável que tiver o maior p-valor dentre as outras variáveis de controle
também não significantes. A significância estatística ficará demonstrada da seguinte forma: (*) - Significante 10%; (**) - Significante 5%; (***) - Significante 1%.
A B C
1 0,58** 0,36 -2.10-3***
2 0,54** -2.10-3***
A- Parte Relacionada, B - Norte e Pantanal, C – Extensão.
Para o primeiro teste do modelo foi usado o estimador eficiente de White (1980), pois,
como demonstrado na tabela 9, o teste de White excluiu a hipótese de homoscedasticidade
dos resíduos.
Os resultados demonstram uma significância estatística da influência da presença de
uma construtora no mesmo grupo econômico da acionista controladora no CAPEX dos
projetos. O parâmetro foi positivo o que indica que, em média, pela presença de transações
com partes relacionadas entre acionista controlador e construtor, o valor das obras aumentou.
Tal resultado sinaliza para a maior presença de tunneling em contraposição à melhoria de
eficiência nesse relacionamento nos projetos da amostra.
Sobre as duas variáveis de controle, o parâmetro da variável “Norte e Pantanal” não
foi significante e o parâmetro da variável “Extensão” foi significante com uma relação
positiva, como esperado, pois é esperado que quanto maior for a extensão da malha, maior é o
investimento de implantação necessário.
A tabela abaixo demonstra os resultados dos testes de homoscedasticidade,
normalidade dos resíduos e o R2 Ajustado de cada um dos testes.
46
Tabela 9 – Teste de Homoscedasticidade, Normalidade dos resíduos e R2 Ajustado do Modelo
referente ao teste da presença de transações com Partes Relacionadas sobre variável “ln
CAPEX” que é o logaritmo Neperiano do CAPEX esperado dos projetos.
A primeira coluna refere-se ao teste de White. Para um p-valor menor que o nível de significância será considerada ausência de
homoscedasticidade e para um p-valor maior que o nível de significância, não se pode ser descartada a hipótese de homoscedasticidade. Para
os presentes testes, será considerado um nível de significância de 5%. A segunda e a terceira colunas são testes para verificar a normalidade dos resíduos. Para um p-valor menor que o nível de significância será considerada ausência de normalidade dos resíduos e para um p-valor
maior que o nível de significância, não se pode ser descartada a hipótese de normalidade dos resíduos. Para os presentes testes, será
considerado um nível de significância de 5%. A quarta coluna é um grau de quanto as variáveis independentes tem o poder de explicar as variações na variável dependente.
P-Valor Teste de
White -
Heteroscedasticid
ade
P-Valor Teste de
Quiquadrado –
Normalidade dos
resíduos
P-Valor Teste
Jarque-Bera –
Normalidade dos
resíduos
R2 Ajustado
1 0,014 0,13590 0,522642 0,49
2 0,180 0,04012 0,073661 0,49
Como pode ser observado na tabela acima, para um nível de significância de 5%, o
primeiro teste excluiu a hipótese de homoscedasticidade, sendo assim, como já observado
anteriormente, foi usado o estimador eficiente de White (1980). Além disso, para o segundo
teste, para 5% de nível de significância, pelo teste Quiquadrado, seria descartada a hipótese de
normalidade de resíduos, porém, passaria pelo teste Jarque Bera. Para o primeiro teste, foi
aceita a hipótese de normalidade de resíduos por ambos os testes. Para o segundo teste, optou-
se por considerar os testes de hipóteses, apesar de uma possível suspeita de falta de
normalidade dos resíduos.
Sobre o terceiro modelo, a tabela abaixo demonstra os resultados dos testes estatísticos
que verificará a influência da transação com partes relacionadas sobre os deságios dos leilões
dos projetos da amostra.
47
Tabela 10 – Parâmetros referente ao modelo que testa a influência da presença de Transações
com Partes Relacionadas sobre os deságios nos leilões dos projetos da amostra.
A variável de interesse é a “Parte Relacionada” (letra A) que é uma dummie com o valor de 1 quando da existência de transações com partes relacionadas e 0 quando não ocorrer tal transações com partes relacionadas. As outras variáveis são de controle do modelo. Segundo a teoria,
a hipótese é a de que o parâmetro tenha sinal positivo. Os critérios para a realização dos testes são os seguintes: a) não realizar testes em que
tenham variáveis cuja correlação seja maior que 0,45 ou menor que -0,45; e b) Sejam realizados testes até que não tenham variáveis não significantes, retirando a cada novo teste a variável não significante com o maior p-valor. Caso a variável “Parte Relacionada” seja não
significante, interrompem-se os testes quando ela for a variável que tiver o maior p-valor dentre as outras variáveis de controle também não
significantes. A significância estatística ficará demonstrada da seguinte forma: (*) - Significante 10%; (**) - Significante 5%; (***) - Significante 1%.
A F G H I J K L
1 0,05 -2,0.e-5 0,05*** 4.10-3 0,13** 7,4.e-11* -0,09*
2 0,06 0,05*** 4.10-3 0,13** 8,2.e-11** 0,02 -0,1**
3 0,05 0,05*** 4.10-3 0,13*** 8,0.e-11* -0,1**
4 0,05 0,05*** 0,13*** 8,3.e-11* -0,1***
A- Parte Relacionada, F – Extensão, G - Competição no leilão, H - Ganho de escala regional, I- Participação do
investimento no faturamento do Acionista Controlador, J - Porte do Acionista Controlador, K – Consórcio, L-
Norte e Pantanal.
Foram usados o estimador eficiente de White (1980) para os dois últimos testes do
modelo, pois, como demonstrado na tabela 11, o teste de White excluiu a hipótese de
homoscedasticidade dos resíduos.
Sobre os resultados do modelo, foi observado que o parâmetro da variável “Parte
Relacionada” foi positivo, porém, não significante. O sinal foi o esperado pela hipótese,
seguindo em linha com as argumentações pela presença de tunneling ou aumento de
eficiência. Entretanto, pela não significância estatística, não pode ser descartada a hipótese de
que essa variável seja, na verdade, zero. As variáveis “Competição no leilão”, “Participação
do investimento no faturamento do Acionista Controlador”, “Porte do Acionista Controlador”
e “Norte e Pantanal” foram as que tiveram seus parâmetros significantes no modelo.
Como já observado, a rentabilidade esperada, no primeiro teste, foi medida por uma
variável proxy referente a uma razão entre as RAPs e o CAPEX dos projetos. Ao não se
verificar uma significância estatística na influência sobre os deságios e, paralelamente, ao se
observar a significância estatística positiva sobre o CAPEX, pode ser afirmado que o canal
preponderante pela qual ocorreu a influencia da presença de transação com partes
relacionadas na rentabilidade esperada ocorreu, de uma maneira mais forte, pela atividade de
construção, ou seja, pelo CAPEX.
A tabela abaixo demonstra os resultados dos testes de homoscedasticidade,
normalidade dos resíduos e o R2 Ajustado de cada um dos testes.
48
Tabela 11 – Teste de Homoscedasticidade, Normalidade dos resíduos e R2 Ajustado do
Modelo referente ao teste da presença de transações com Partes Relacionadas sobre os
deságios nos leilões dos projetos da amostra.
A primeira coluna refere-se ao teste de White. Para um p-valor menor que o nível de significância será considerada ausência de
homoscedasticidade e para um p-valor maior que o nível de significância, não se pode ser descartada a hipótese de homoscedasticidade. Para
os presentes testes, será considerado um nível de significância de 5%. A segunda e a terceira colunas são testes para verificar a normalidade dos resíduos. Para um p-valor menor que o nível de significância será considerada ausência de normalidade dos resíduos e para um p-valor
maior que o nível de significância, não se pode ser descartada a hipótese de normalidade dos resíduos. Para os presentes testes, será
considerado um nível de significância de 5%. A quarta coluna é um grau de quanto as variáveis independentes tem o poder de explicar as variações na variável dependente.
P-Valor Teste de
White -
Heteroscedasticid
ade
P-Valor Teste de
Quiquadrado –
Normalidade dos
resíduos
P-Valor Teste
Jarque-Bera –
Normalidade dos
resíduos
R2 Ajustado
1 0,12 0,03580 0,145745 0,52
2 0,10 0,09469 0,35042 0,53
3 0,03 0,06079 0,225117 0,54
4 0,01 0,03380 0,142862 0,55
Como pode ser observado na tabela acima, para um nível de significância de 5%, os
dois últimos testes excluíram a hipótese de homoscedasticidade, sendo assim, como já
observado anteriormente, foi usado o estimador eficiente de White (1980) para esses casos.
Ademais, para 10% de nível de significância, pelo teste Quiquadrado, seria descartada a
hipótese de normalidade de resíduos, porém, passaria pelo teste Jarque Bera. Optou-se por
considerar os testes de hipóteses, apesar de uma possível suspeita de falta de normalidade dos
resíduos.
Como já observado anteriormente, também foi realizado um teste de robustez para
verificar a influência da presença de transações com partes relacionadas sobre a rentabilidade
esperada dos projetos. A tabela abaixo demonstra os resultados do teste de robustez.
49
Tabela 12 – Parâmetros referentes ao teste de robustez que testa a influência da presença de
Transações com Partes Relacionadas sobre a variável “Excesso de retorno esperado perante o
seu custo de capital”.
A variável de interesse é a “Parte Relacionada” (letra A) que é uma dummie com o valor de 1 quando da existência de partes relacionadas e 0
quando não ocorrer tal transações com partes relacionadas. As outras variáveis são de controle do modelo. Caso o sinal do parâmetro da
variável A seja negativo, sinaliza-se uma preponderância da presença de tunneling e, caso seja positivo, sinaliza-se uma preponderância da presença de melhoria de eficiência na relação. Os critérios para a realização dos testes são os seguintes: a) não realizar testes em que tenham
variáveis cuja correlação seja maior que 0,45 ou menor que -0,45; e b) Sejam realizados testes até que não tenham variáveis não
significantes, retirando a cada novo teste a variável não significante com o maior p-valor. Caso a variável “Parte Relacionada” seja não significante, interrompem-se os testes quando ela for a variável que tiver o maior p-valor dentre as outras variáveis de controle também não
significantes. A significância estatística ficará demonstrada da seguinte forma: (*) - Significante 10%; (**) - Significante 5%; (***) - Significante 1%.
A B C D E F G H
1 -0,03*** 4.10-3 -7,7e-06 -3.10-3* -2.10-3 4.10-3 -5,0.e-11
2 -0,03*** -1.10-3 -2.10-3 -2.10-3 3.10-3 -2,2.e-11 7.10-4
3 -0,03*** -6.10-4 -2.10-3 -2.10-3 3.10-3 -2,4e-11
4 -0,03*** -2.10-3 -2.10-3 3.10-3 -2,6e-11
5 -0,03*** -3.10-3 -2.10-3 -3,5e-11
6 -0,03*** -2.10-3 -2.10-3
7 -0,02*** -2.10-3 *
A- Parte Relacionada, B - Norte e Pantanal, C – Extensão, D - Competição no leilão, E - Ganho de escala
regional, F- Participação do investimento no faturamento do Acionista controlador, G - Porte do Acionista
Controlador, H – Consórcio.
O parâmetro da variável “Partes Relacionadas” foi negativo e significante
estatisticamente em todos os testes, comprovando que ela foi importante para explicar
mudanças no excesso de rentabilidade esperada dos projetos perante o custo de capital. A
variável “Competição no leilão” também foi significante, com o sinal previsto originalmente,
conforme justificativa já levantada no primeiro modelo. As outras variáveis não foram
significantes.
A tabela abaixo demonstra os resultados dos testes de homoscedasticidade,
normalidade dos resíduos e o R2 Ajustado de cada um dos testes.
50
Tabela 13 – Teste de Homoscedasticidade, Normalidade dos resíduos e R2 Ajustado do teste
de robustez que testa a influência da presença de Transações com Partes Relacionadas sobre a
variável “Excesso de retorno esperado perante o seu custo de capital”.
A primeira coluna refere-se ao teste de White. Para um p-valor menor que o nível de significância será considerada ausência de
homoscedasticidade e para um p-valor maior que o nível de significância, não se pode ser descartada a hipótese de homoscedasticidade. Para
os presentes testes, será considerado um nível de significância de 5%. A segunda e a terceira colunas são testes para verificar a normalidade dos resíduos. Para um p-valor menor que o nível de significância será considerada ausência de normalidade dos resíduos e para um p-valor
maior que o nível de significância, não se pode ser descartada a hipótese de normalidade dos resíduos. Para os presentes testes, será
considerado um nível de significância de 5%. A quarta coluna é um grau de quanto as variáveis independentes tem o poder de explicar as variações na variável dependente.
P-Valor Teste de
White -
Heteroscedasticid
ade
P-Valor Teste de
Quiquadrado –
Normalidade dos
resíduos
P-Valor Teste
Jarque-Bera –
Normalidade dos
resíduos
R2 Ajustado
1 0,668294 0,81685 0,74304 0,26
2 0,530692 0,93081 0,87710 0,25
3 0,638132 0,91909 0,867784 0,26
4 0,645443 0,92104 0,854996 0,28
5 0,654770 0,88257 0,858055 0,29
6 0,867012 0,79545 0,714919 0,30
7 0,707485 0,90116 0,713881 0,28
Os resultados do teste de White não descartaram a hipótese de homoscedasticidade
dos resíduos com p-valores altos. Os testes Quiquadrado e Jarque Bera não descartaram a
hipótese de normalidade dos resíduos, também com p-valores altos. Sendo assim, os testes
demonstram resíduos bem comportados para se realizar os testes de hipóteses do modelo.
Os resultados dos modelos indicaram uma maior sinalização para a presença de
tunneling, do que pela explicação de aumento de eficiência, principalmente, pela
demonstração de uma influência pela presença de transações com partes relacionadas entre
acionista controlador e construtor nas rentabilidades esperadas e no valor do CAPEX dos
projetos. Inclusive, um possível barateamento dos serviços públicos para a população, com
maiores deságios nos leilões dos projetos da amostra, não foi demonstrado estatisticamente.
51
5 CONCLUSÃO
Pelos resultados dos testes estatísticos, pudemos verificar, na amostra, um menor
retorno esperado dos projetos pela existência de uma construtora no mesmo grupo econômico
do acionista controlador das SPEs. Além do mais, se verificou uma relação positiva entre a
presença da transação com partes relacionadas na construção com o valor do CAPEX. Esses
dois resultados sinalizaram uma maior preponderância da presença de tunneling nos projetos
da amostra em contraponto a possibilidade de incremento de eficiência por esse
relacionamento. Ademais, argumenta-se que a presença desse relacionamento tende a tornar
mais baixos os preços dos serviços públicos, através de maiores deságios nos leilões em que
tais projetos são concedidos, porém tal fato não foi comprovado estatisticamente para os
projetos da amostra formada.
Para se comprovar, efetivamente, se ocorreu tunneling, deveriam ser comparados os
preços de mercado dos serviços com os efetivamente realizados. Ou, alternativamente,
deveriam ser verificados se todas as obras, efetivamente, deveriam ter sido realizadas.
Entretanto, dada à impossibilidade prática de se realizar essa investigação, optou-se por testar,
de forma indireta, através das rentabilidades esperadas e do CAPEX dos projetos. Sendo
assim, os resultados dos testes devem ser analisados com cautela dada essa limitação.
Ademais, nenhuma conclusão individual deve ser tomada, mas somente que existem
evidências de que a existência de tunneling é mais forte do que eficiência no relacionamento
entre construtor e acionista controlador nos projetos da amostra.
A existência de transações com partes relacionadas, tanto a referente à construção,
como qualquer outra, não deve ser proibida previamente, pois existe a possibilidade de
existência de eficiência. Entretanto, a possibilidade de tunneling nas SPEs dos projetos, em
casos individuais, tanto no setor de transmissão, como em qualquer outro setor de
infraestrutura, deve ser analisada com cuidado por cada órgão regulador para que não ocorram
os custos de transação descritos no trabalho de Ho et al (2015) e para que não prejudique o
desenvolvimento do mercado de capitais para tais projetos, como observado por Johnson et al
(2000).
O presente trabalho visou ajudar os formuladores de política setorial e órgãos
reguladores ao mostrar uma sinalização da presença de tunneling em uma amostra de projetos
de infraestrutura com a presença de uma construtora no mesmo grupo econômico do acionista
controlador da SPE. A presença de tunneling pode comprometer um objetivo maior de
desenvolvimento do mercado de capitais para os projetos de infraestrutura e pode prejudicar a
52
sociedade pela possibilidade dos projetos passarem por problemas financeiros devido à
expropriação em favor do acionista controlador.
Como sugestão de trabalhos futuros, pode-se investigar o desempenho dos projetos ex-
post, principalmente as renegociações com as agências reguladoras como reajustes diferentes
do acordado, ou extensão de prazos da concessão. Devem ser verificadas as razões de tais
renegociações e se elas têm alguma relação com a existência de alguma transação com partes
relacionadas na SPE.
Além disto, outras amostras podem ser montadas, no futuro, em outros setores, como
rodovias e aeroportos. Para o presente trabalho, não foi obtido, com sucesso, uma amostra
suficiente grande para realizar algum teste estatístico em outros setores. No futuro, outras
amostras do setor de transmissão também podem ser formadas para trazer novos resultados
sobre a investigação sobre preponderância da presença de tunneling ou aumento de eficiência
pelas transações com partes relacionadas entre acionista controladora e construtora. Novos
estudos com outras amostras em outros setores ou no próprio setor de transmissão são
importantes para se investigar de forma mais concreta a preponderância da presença de
tunneling na relação entre o construtor e o acionista controlador da SPE.
Outrossim, é mais claro que os minoritários e a sociedade são prejudicadas pela
presença de tunneling nos projetos de infraestrutura. Em tese, os credores também seriam
prejudicados com a presença de tunneling, entretanto existem argumentos que defendem que
o Project finance é um importante instrumento de defesa para eles, pois, por esse instrumento,
o valor do crédito é definido pela capacidade de pagamento da SPE. Um trabalho futuro com
uma discussão mais aprofundada sobre o impacto sobre os credores, em um Project finance,
pela presença de tunneling também seria de grande utilidade para um objetivo maior de
desenvolvimento do mercado de capitais para os projetos de infraestrutura.
Outra questão que pode ser investigada é o sucesso de lançamentos de títulos de dívida
ao mercado dos projetos com partes relacionadas em comparação aos sem partes relacionadas.
Por fim, estudos de caso também podem ser úteis para investigar a presença de tunneling ou
eficiência em casos individuais.
53
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