Universidade Federal do Rio de Janeiro Instituto COPPEAD ... · requeridos pela CVM a partir de...

Universidade Federal do Rio de Janeiro

Instituto COPPEAD de Administração

Ruy Bonates de Almeida Junior

Empresas com Restrições Financeiras e Governança Corporativa no Brasil

Rio de Janeiro

2016



Tese submetida ao corpo docente do Instituto

COPPEAD de Administração – UFRJ como parte

dos requisitos necessários para obtenção do grau

de Doutor em Administração.

Orientador: Ricardo Pereira Câmara Leal, D. Sc.

Rio de Janeiro

2016



Tese submetida ao corpo docente do Instituto COPPEAD de

Administração, da Universidade Federal do Rio do Janeiro, como parte

dos requisitos necessários para obtenção do grau de Doutor em

Administração.

Aprovada por:

____________________________________________ Ricardo Pereira Câmara Leal, D.Sc. – ORIENTADOR (COPPEAD/UFRJ)

____________________________________________ André Luiz Carvalhal da Silva, D.Sc. (COPPEAD/UFRJ)

____________________________________________ Marcelo Cabus Klötzle, D.Sc. (PUC-RIO)

____________________________________________ Patrícia Maria Bortolon, D.Sc. (UFES)

____________________________________________ Vinício de Souza e Almeida, D.Sc. (UFRN)

Rio de Janeiro 2016

Dedicaria este trabalho a você, pai. Mas de alguma forma sei que você espera que

eu dedique a um outro grande homem. Então, Bernardo, este trabalho é dedicado a você.

Agradecimentos

É mais fácil fazer funcionar um modelo econométrico complexo do que agradecer

apropriadamente a todos que apoiaram esta jornada.

Agradeço a todos os funcionários, não, colegas do COPPEAD que ajudaram a encontrar um

livro, preencher um formulário ou fazer uma impressão.

Agradeço a todos que generosamente deram uma palavra de apoio ou crítica, ou mais que

uma, como meus amigos e familiares, os membros da banca e meu admirável e pragmático

orientador.

Não vou escrever o nome de vocês. Vocês sabem quem são.

E vou registrar o agradecimento ao CNPQ e ao povo brasileiro, que financia uma estrutura

pesada de ensino. Povo amado ao qual eu tenho o orgulho de servir através do meu

trabalho.

RESUMO

Almeida Junior, Ruy Bonates de. Empresas com Restrições Financeiras e Governança

Corporativa no Brasil. 2016. 119f. Tese (Doutorado). Instituto COPPEAD de

Administração, Universidade Federal do Rio de Janeiro. Rio de Janeiro, 2016.

Objetivo: Explorar a relação, causal quando possível, de aspectos de governança

corporativa e fatores externos às empresas com o seu desempenho e sobrevivência, com

interesse especial nas empresas com restrições financeiras no Brasil.

A tese consiste de dois estudos que, apesar de serem ligados pelo tema e

complementares, utilizam amostras e metodologias diversas. O primeiro estudo busca a

relação entre fatores externos, macroeconômicos e de legislações específicas, com a

ocorrência de falências empresariais. Os resultados obtidos corroboram estudos anteriores

com alguma significância com emprego de um modelo de correção de erro vetorial e uma

amostra construída a partir do quantitativo agregado de falências no Brasil. O segundo

estudo buscou aprofundar pesquisas já realizadas sobre governança corporativa (GC),

desempenho e valor, com interesse específico nas empresas com restrições financeiras.

Objetiva-se verificar se as relações previstas e constatadas na literatura para empresas

saudáveis são suportadas por período longo (de 1998 a 2014), método robusto e se as

mesmas se aplicam às empresas em dificuldades. Conforme a literatura específica indica,

diferenças são esperadas, dado que para as empresas em dificuldades financeiras há

restrições de caixa e a importância dos credores e de certas competências empresariais é

maior. Adicionalmente este estudo agrega à literatura aspectos não explorados de

comportamento de grupo dos conselhos de administração (CA). Para tal, um banco de

dados abrangente foi criado com todo o histórico disponível de relatórios de referência,

requeridos pela CVM a partir de 2009. Através de análises em painel de dados

desbalanceados com tratamento para endogenia, encontra-se indicativos da influência da

GC no uso de dívida para empresas sem restrição financeira, suportando a linha de trade-

off: compensando custos previstos de falência, reduzidos após a nova lei de falências, e

oportunidades de mercado. Também se encontram indicativos da importância de direitos

dos acionistas sobre o custo da dívida, do interlocking e homogeneidade de idade do CA

sobre o desempenho e da percepção de time sobre o valor. Aparentemente, para as

empresas sob restrição pode ser desejável maior attachment da direção de topo, como a

menor independência do CA, dentre outras características.

Palavras-chave: Governança Corporativa, Dificuldades Financeiras, Desempenho

Empresarial

ABSTRACT

Almeida Junior, Ruy Bonates de. Empresas com Restrições Financeiras e Governança

Corporativa no Brasil. 2016. 119f. Tese (Doutorado). Instituto COPPEAD de

Administração, Universidade Federal do Rio de Janeiro. Rio de Janeiro, 2016.

The thesis consists of two studies that, despite being complementary and linked by

the theme, use diverse samples and methodologies. The first study looked for the relation

between external factors (macroeconomic and specific legislation) and the occurrence of

corporate bankruptcies. The results obtained corroborate previous studies with some

significance using a vector error correction model and a sample constructed from the

aggregate quantification of bankruptcies in Brazil. The second study sought to deepen the

research already done on corporate governance (CG), performance and value, with specific

interest in companies with financial constraints. The objective is to verify if the predicted and

verified relations in the literature about healthy companies are supported by long period

analyses (from 1998 to 2014), robust method and if they apply to companies in difficulties. As

the specific literature indicates, differences are expected, since for companies in financial

difficulties there are cash restrictions and the importance of creditors and certain business

skills is greater. Additionally, this study adds to the literature unexplored aspects of group

behavior of top management (specifically the Board of Directors, or BD). To that end, a

comprehensive database was created with all the available reports (“formulários de

referência”) required by the regulatory agency (CVM) as of 2009. Based on unbalanced

panel data analysis with treatment for endogeny, there are indications of the influence of CG

on the use of corporate debt by companies without financial constraints, supporting the

trade-off view for capital structure: balancing anticipated bankruptcy costs, reduced after the

new bankruptcy law, and market opportunities. The findings are also indicative of the

importance of shareholder rights on debt cost, interlocking and homogeneity of the directors

age on performance and the team perception on company value. Apparently, for firms under

financial restraint, higher attachment of top management may be desirable (less independent

directors, among others characteristics).

Keywords: Corporate Governance, Financial Distress, Corporate Performance

Sumário

Primeiro ensaio: ................................................................................................................. 10

Falências, variáveis macroeconômicas e mudanças regulatórias no Brasil ......................... 10

1. INTRODUÇÃO ................................................................................................................. 11

2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ............................................................................................. 12

2.1. Formulação de hipóteses .......................................................................................... 18

3. METODOLOGIA .............................................................................................................. 20

3.1. Variáveis de estudo ................................................................................................... 20

4. RESULTADOS ................................................................................................................ 33

5 CONCLUSÃO ................................................................................................................... 38

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ..................................................................................... 40

Segundo ensaio: ................................................................................................................ 45

Governança corporativa, desempenho e restrição financeira ............................................... 46

1. INTRODUÇÃO.............................................................................................................. 47

2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA.......................................................................................... 48

2.1 GC e dificuldades financeiras ................................................................................ 50

2.1.1 GC e decisões de financiamento .................................................................... 50

2.1.2 GC, desempenho e continuidade .................................................................... 58

2.1.3 Comportamento dos acionistas e gestores ..................................................... 59

2.1.4 Composição e comportamento do Conselho de Administração ...................... 60

3. METODOLOGIA .............................................................................................................. 68

3.1 Bases de dados .......................................................................................................... 68

3.2 Variáveis de estudo .................................................................................................... 69

3.3 Métodos econométricos ............................................................................................. 76

4. RESULTADOS ................................................................................................................ 81

4.1 Hipóteses relacionadas ao endividamento ................................................................. 81

4.2 Hipóteses relacionadas ao desempenho e composição do CA .................................. 87

4.3 Hipóteses relacionadas ao comportamento ................................................................ 92

5. CONCLUSÕES ................................................................................................................ 98

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ................................................................................... 103

APÊNDICE ........................................................................................................................ 116

10

Primeiro ensaio:

Falências, variáveis macroeconômicas e mudanças regulatórias no

Brasil

Resumo

Este estudo encontra-se na linha de pesquisa da relação entre macroambiente, governança corporativa e falências de empresas. Embora o interesse no estudo preditivo de falências seja bastante elevado, o mesmo se concentra em análises microeconômicas, sobre dados econômico-financeiros individuais das empresas, com modelos pouco incluindo variáveis ambientais e concentrando-se em relações de curto prazo. No presente trabalho fez-se uso de modelo vetorial de correção de erro para a busca de relações de curto e longo prazo entre variáveis macroeconômicas e falências agregadas de empresas, aqui aplicando ao caso brasileiro. Além disto, relevantes aspectos de governança corporativa e segurança de investimento foram considerados na análise pelo uso de variáveis exógenas. Os resultados sugerem a importância da taxa básica de juros e da inflação, com efeitos persistentes sobre os pedidos de falências, embora a inflação atue de forma diferente de estudos anteriores, possivelmente pela maior capacidade de repasse de custos no Brasil. Também se estima forte e longo efeito das falências na diminuição do crédito privado nacional. Dentre as alterações legais envolvendo aspectos de transparência, proteção a investidores e tributários mais relevantes, a Nova Lei de Falências e a do Simples demonstram significância econômica e estatística. Este estudo contribui especialmente para uma visão sistêmica sobre as falências no Brasil.

Palavras-chave: falências, macroeconomia, governança corporativa.

11

1. INTRODUÇÃO

As falências empresariais geram efeitos indesejáveis no sistema econômico e social,

como a inadimplência e o desemprego. Embora o interesse pelo estudo da previsão

de falências seja elevado, grande parte deles se concentra em análises

microeconômicas ou sobre dados das empresas individualmente, poucos incluem

variáveis do ambiente econômico e, quando o fazem, concentram-se em relações de

curto prazo. Isso decorre do objetivo usual de classificação das empresas segundo

sua probabilidade de insolvência e falência (AZIZ e DAR, 2006; ALTMAN et al.,

2016).

Este artigo emprega dados agregados e investiga a relação entre ambiente

econômico e falências de empresas entre 1994 e 2013. Especificamente, o método

utilizado se inspira em Liu (2004, 2009) que buscou relações de curto e longo prazo

entre variáveis macroeconômicas e liquidações de empresas e encontrou resultados

relevantes no Reino Unido, com destaque para a taxa de juros. Aqui se aplica

método similar ao caso brasileiro, considerando as diferenças de histórico de dados

e legais. Além disso, eventos que impactaram aspectos de governança corporativa

(GC), tributação e a segurança de investimento também serão considerados e

constituem uma contribuição adicional.

Esta linha de estudos entre GC e falências é ainda pouco explorada. Não obstante,

há indicação de que a GC se relaciona diretamente com as dificuldades financeiras

e falências, ao aumentar a probabilidade de sobrevivência da empresa (FICH E

SLEZAK, 2008; PARKER, PETER E TURETSKY, 2002), e indiretamente, ao reduzir

os custos associados ao problema de agência (FRANTZ E INSTEFJORD, 2013;

ALDAMEN E DUNCAN, 2012; ASHBAUGH-SKAIFE, COLLINS E LAFOND, 2006;

KLOCK, MANSI E MAXWELL, 2005). Eventos regulatórios marcantes para a GC e a

segurança dos investimentos no Brasil são considerados neste estudo como

variáveis exógenas relacionadas à melhoria da transparência, prestação de contas e

proteção às partes interessadas. Especificamente se dá destaque aos efeitos da Lei

9317 (Lei do Simples Federal), da Lei 11368 (que regulamenta a adoção de padrões

contábeis internacionais) e da Lei 11101 (Nova Lei de Falências, ou NLF). Este

12

artigo visa contribuir para a compreensão da relação entre políticas

macroeconômicas e legislações específicas com as falências no Brasil.

Os resultados do artigo sugerem a importância da taxa básica de juros e da inflação,

com efeitos persistentes sobre os pedidos de falências, embora a inflação atue de

forma diferente de estudos anteriores. Também se estima forte e longo efeito das

falências na diminuição do crédito privado nacional. Dentre as alterações legais

envolvendo aspectos de transparência, proteção a investidores e tributários mais

relevantes, a Nova Lei de Falências e a do Simples demonstram significância

econômica e estatística na determinação de falências.

Na seção 2 é apresentada a revisão bibliográfica. Na seção 3 apresenta-se o

método com atenção à escolha das variáveis e do modelo econométrico. A seguir os

resultados são apresentados na seção 4 e as conclusões oferecidas na seção 5,

incluindo recomendações e sugestões de pesquisas futuras.

2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA

Relação entre ambiente e falências

Na literatura específica sobre dificuldades financeiras (“financial distress”), o mais

usual é estudar sua relação de antecedência com falências. Os trabalhos sobre

previsibilidade de falências documentam esta relação, desde os estudos seminais de

Beaver (1966) e Altman (1968). Na sua classificação da gravidade do estresse,

Altman (1968) criou o escore Z relacionado à probabilidade de falência. O mesmo

Altman (2005) desenvolveu um modelo de quatro variáveis que denomina Emerging

Market Score (EMS) e relata robustez de resultados da aplicação do modelo em

empresas brasileiras, revalidando posteriormente o escore Z em contexto

internacional (ALTMAN et al., 2016).

Dada a popularização de análises deste tipo por parte dos fornecedores de capital

para avaliação de risco de inadimplência, estes indicadores aumentaram ainda mais

em importância para sobrevivência da firma. Como relatam Meeks e Meeks (2009),

a visão do mercado sobre a capacidade de solvência da firma afeta o valor atribuído

13

aos seus ativos, e estes influenciam a análise do mercado, estabelecendo, pois,

uma relação endógena.

Embora o interesse pela previsão de falências seja elevado, grande parte dos

estudos se concentra em análises microeconômicas, poucos incluem variáveis do

ambiente econômico e, quando o fazem, concentram-se em relações de curto prazo

(AZIZ e DAR, 2006).

O efeito do macroambiente sobre a probabilidade de falência foi antecipado por Liou

e Smith (2007, p. 20). Os autores alegam que os modelos com variáveis ao nível das

empresas podem identificar companhias com potencial para dificuldades financeiras.

Contudo, a ocorrência de situações terminais de fato depende de uma sincronização

entre estas variáveis micro e eventos econômicos exógenos à empresa.

A ocorrência de falências, por sua vez, também afeta o ambiente. Shleifer e Vishny

(2011) argumentam que os efeitos de liquidações de empresas (“firesales”) agravam

as crises, destroem valor e reduzem a capacidade de reação das economias. Essas

vendas de ativos a preços significativamente baixos são usualmente motivadas por

dificuldades financeiras graves e falências. Advém que além da redução da

produção, pela quebra de relações comerciais e trabalhistas, as falências também

geram redução da riqueza pela venda para liquidação e incremento do custo de

capital (VLIEGHE, 2001).

Governança Corporativa

O maior risco sistemático percebido refletido no custo e acesso ao capital, por sua

vez, depende das proteções legais aos fornecedores de capital (LA PORTA E

OUTROS, 1998, 2000). De forma condizente, Araújo e Funchal (2009) encontram no

Brasil aumento do mercado de crédito em alguns setores após a introdução da NLF,

que faz parte de um conjunto de normas que a literatura de GC costuma elencar ao

estudar os sistemas existentes em cada país (LA PORTA E OUTROS, 2000). De

forma ampla, os sistemas de GC possuem relação endógena com o ambiente

econômico por meio de vários canais. Claessens e Yurtoglu (2013) identificam

alguns desses canais em países emergentes: (1) maior acesso das empresas ao

financiamento externo; (2) queda no custo de capital com aumento do valor de

14

mercado; (3) melhoria no desempenho operacional e gerencial; (4) ocorrência

menos frequentes de crises financeiras; (5) melhor relacionamento com as partes

interessadas.

A transparência é um dos princípios de melhores práticas de GC (IBGC, 2009) que

merece destaque neste contexto. Rajan, Seru e Vig (2015) analisaram a causa de

falhas dos sistemas de previsão de falências e demonstraram que fatores

observáveis são determinantes para as decisões de concessão de crédito, mesmo

que variáveis não reportadas, porém conhecidas, impliquem em empréstimos de

menor qualidade. Ou seja, há indícios de que fornecedores de crédito podem ignorar

informações que não são obrigados a reportar e se basear no que "parece" melhor.

Nesse sentido, se reforça a importância da obrigatoriedade da divulgação pública de

informações para a saúde das empresas, partes interessadas e do sistema

econômico.

Fich e Slezak (2008) analisaram o impacto de práticas de GC sobre a capacidade de

sobrevivência de empresas em dificuldades e confirmaram que medidas associadas

ao melhor monitoramento dos agentes reduzem a probabilidade de falências. Silva

(2013) confirma uma esperada redução do custo de capital após a adoção completa

do padrão IFRS no Brasil. Inovações regulatórias e legislativas, como as resoluções

do Conselho Federal de Contabilidade (CFC), pronunciamentos do Comitê de

Pronunciamentos Contábeis (CPC), instruções da Comissão de Valores Mobiliários

(CVM), alterações de critérios de listagem pela Bolsa de Valores, Mercadorias e

Futuros (BMF&Bovespa) e recomendações do Instituto Brasileiro de Governança

Corporativa (IBGC) possivelmente contribuíram para a melhora da transparência e

da qualidade da prestação de contas no caso brasileiro (SILVEIRA E SAITO, 2009).

Relação entre as variáveis ambientais e as falências

Apesar destes indícios, a relação entre as variáveis ambientais (econômicas ou

relacionadas à GC) e as falências não está no cerne das teorias de previsão de

falências, segundo Aziz e Dar (2006), a menos das teorias baseadas em risco de

crédito, usualmente limitadas à classificação de empresas do mercado financeiro.

Atuando sobre esta lacuna, Liu (2004, 2009) usou modelos de correção de erro em

15

períodos longos para estudar relações entre o ambiente macroeconômico do Reino

Unido e a taxa de falências. Durante o período 1966-2004, mudanças de políticas

econômicas afetaram essas relações, levando ao estudo em separado dos períodos

anterior e posterior a 1980. A data de corte foi determinada pelo teste de Chow

(estabilidade de coeficientes) e coincide com a desregulação da economia (posse de

Margareth Tatcher). De forma geral, Liu encontrou efeitos relevantes da taxa básica

de juros, crédito, lucros corporativos, inflação e taxa de criação de empresas sobre a

taxa de falências. Os efeitos diferem no curto e longo prazos. No longo prazo se

destaca o efeito da taxa básica de juros sobre a taxa de falências. Sua modelagem

também indica respostas relevantes nas demais variáveis quando se submete

choque à taxa de falências, podendo-se destacar: (1) a taxa básica de juros se eleva

rapidamente e significativamente no período de política monetárias mais flexível

(após 1980) mas não no anterior, onde o controle era maior; (2) o crédito se

restringe imediatamente, retornando ao patamar inicial no longo prazo, de onde o

autor sugere que os bancos no curto prazo aumentam sua percepção de risco e

utilizam seus recursos para recapitalização após os reconhecimentos de perdas.

Vlieghe (2001) encontrou que a razão entre dívida do país e seu produto interno

bruto (PIB), a taxa de juros real, desvios do PIB de sua tendência e salários reais

são determinantes da taxa de liquidação de empresas. Por sua vez, taxas de juros

nominais, taxa de criação de empresas e um índice de preços de propriedades

mostraram efeitos significativos no curto prazo. Liou e Smith (2007) também

consideram o ambiente macroeconômico em modelo de classificação de solvência e

encontram maior poder discriminatório no nível do PIB e nos índices de produção

industrial e de preços ao produtor. Os autores encontraram melhora na redução do

erro tipo II (classificação de empresas solventes como insolventes), mas baixo poder

preditivo. Seu método, porém, não permitiu o uso de defasagens uma vez que só

trabalhou com variáveis na forma contemporânea. Com a inclusão das variáveis

macroeconômicas em modelo de previsão de falências, Hol (2007) relatou redução

de ocorrências de erros de classificação (tipo I e II) e perda de significância de

alguns indicadores financeiros. O autor encontrou significância para o hiato do PIB,

um índice de produção e a base monetária M1. Bhattacharjee, Holly e Kattuman

(2009), por fim, empregaram modelos de riscos proporcionais (Proportional Hazards

Models) a empresas listadas e encontraram significância sobre o risco de falências

16

das variações do ciclo de negócios, da taxa de câmbio e do índice de preços ao

consumidor (esta última para todas as empresas, enquanto as duas primeiras

apenas para empresas jovens). As variáveis macroeconômicas identificadas nesta

literatura serviram de base para o conjunto empregado neste trabalho e são

detalhadas na seção 3.1.

Porte das empresas, falências e GC

A maior parte das falências no Brasil é de micro e pequenas empresas (MPE),

correspondendo a percentual acima de 70% entre 2005 e 2012, segundo dados da

Serasa-Experian (2013). A constituição de 1988 previu tratamento diferenciado para

as MPE, o que só foi efetivado com a Lei 9.317 de 5 de dezembro de 1996. Nesta,

determinou-se a criação do Sistema Integrado de Pagamento de Impostos e

Contribuições das Microempresas e Empresas de Pequeno Porte (Simples).

Estabeleceu-se um procedimento simplificado para pagamento de impostos e

contribuições, baseado em percentual da receita bruta. A lei determinou também

procedimentos simplificados para escrituração, declaração para a Receita Federal e

pagamento. Quanto à simplificação (que também aumenta a eficiência fiscalizatória),

uma inovação relevante foi a instituição do cadastro único. O registro, inscrição e

baixa das empresas passaram a ser efetuados em um só local. A MPE optante

passou a ter um só número de cadastro válido nacionalmente.

Em valores de 2014, a microempresa está delimitada por uma receita bruta anual

igual ou inferior a R$ 240 mil. A empresa de pequeno porte deve ter receita bruta

superior a R$ 240 mil e igual ou inferior a R$ 2,4 milhão. Quanto à porcentagem a

ser recolhida como pagamento de impostos, as microempresas recolhem

usualmente entre 3,5% a 5,9% sobre a receita bruta mensal. Esse percentual varia

usualmente de 5,9% a 15,72% para as de pequeno porte. Essas faixas têm sofrido

atualizações desde o lançamento do Simples (SEBRAE, 2012; BRASIL, 2014).

A formalização estimulada pelo Simples traz confiabilidade aos dados contábeis-

financeiros, incrementando a transparência e prestação de contas. Cabe destacar

que, como exposto por La Porta e Vishny (2008), o custo de formalização (impostos,

taxas e administrativos) faz parte das escolhas que a pequena empresa deve fazer

17

para ter acesso aos benefícios da legalidade. Assim, é incômoda a situação do

Brasil no relatório "Doing Business" do Banco Mundial (WORLD BANK, 2014), na

posição de país que mais exige tempo para cálculo e pagamento de impostos. Com

o advento do Simples e posterior cadastro único nacional, o custo da formalização

das MPEs reduziu-se, ao mesmo tempo em que a fiscalização tornou-se mais eficaz,

induzindo ao aumento na regularização. O número de empresas optantes passou de

2,5 milhões ao final de 2007 para 7,1 milhões ao final de 2012 (SRF, 2013). Se o

custo de capital é afetado pela qualidade da GC em empresas de porte (CASTRO

JR, CONCEIÇÃO E SANTOS, 2011; KLOCK, MANSI E MAXWELL, 2005), que

apresentam melhores práticas de transparência e controles internos, é provável que

também o seja nas MPEs, notoriamente deficientes de boas práticas de controle.

Lima et al. (2010) usam um questionário para estudar a percepção acerca das

causas de falências de MPEs no Brasil e destacam o fator “planejamento”, embora

na lista de fatores importantes também se encontrem “crédito” e “clientes”, que

sofrem os efeitos do custo de capital e de variação do mercado (relacionados a

condições macroeconômicas).

As grandes empresas, por sua vez, apesar de representarem menor número relativo

de falências, possuem relevância sistêmica. A quebra de uma grande empresa gera

efeito em larga cadeia produtiva, direta e indiretamente, o que é fato notório, vide

evidências recentes dos resgates de montadoras de veículos nos EUA, como a

General Motors. O subgrupo de grandes empresas de capital aberto recebe atenção

e estudos desproporcionalmente à sua participação por qualquer critério (receitas,

produção, quantidade de empregos etc.), certamente pela facilidade de acesso às

informações sobre essas empresas (LEAL, ALMEIDA E BORTOLON, 2013). Assim,

é interessante trabalhar com séries temporais que não possuam tal limitação.

Para as grandes empresas, a GC é reconhecidamente relevante para o

desempenho (BEBCHUK e WEISBACH, 2010), sendo ainda esperado que os

conflitos de interesse usuais acentuem-se quando em condições pré-falimentares1.

Dissertando sobre o problema de agência presente nas grandes empresas de capital

1 Nas pequenas empresas não é usual o problema de agência causado pela separação entre propriedade e

controle.

18

disperso, Jensen e Meckling (1976) defendem que o monitoramento e

direcionamento dos agentes (gestão) podem ser mais eficazes quando há mais

concentração dos direitos de propriedade. Contudo, a concentração dos direitos de

propriedade em alto grau pode trazer efeitos danosos pela via dos conflitos entre

acionistas minoritários e majoritários (BECHT, BOLTON E RÖELL, 2005).

Especificamente, Parker, Peter e Turetsky (2002) mostram que maior concentração

de propriedade é melhor para capacidade de sobrevivência ao estresse financeiro,

talvez devido ao maior monitoramento no uso dos recursos financeiros. Fich e

Slezak (2008) encontram resultados similares que indicam que empresas com

conselheiros de administração com maior participação societária possuem maior

probabilidade de evitar a falência, dado o estresse financeiro. No Brasil, porém, há

evidencias de que as práticas de GC de uma empresa estão negativamente

associadas ao grau de concentração dos direitos de propriedade (SILVEIRA et al.,

2009). Sendo assim, é lógico supor que alterações no sistema legal do país que

tragam mais equidade e alinhamento de interesses tenham impacto sobre as

falências das empresas.

Ao nível da firma, para este grupo de empresas, outro fator potencialmente redutor

dos conflitos de agência é o endividamento, que pode levar ao aumento do valor

para os acionistas (JENSEN, 1986). O endividamento reduz o poder discricionário

do uso de caixa e estimula seu uso eficiente, sob pena de causar inadimplência.

Contudo, há um limite para a relação positiva entre endividamento e aumento do

valor da empresa, a partir do qual os ganhos são destruídos pelo incremento dos

custos de financiamento e risco de falência. Isto é apoiado pelo fato estilizado de

endividamento agregado aproximadamente constante nos EUA apontado por Frank

e Goyal (2007). Assim, reforça-se a importância da oferta de crédito, seja pela busca

dos benefícios do endividamento não excessivo (alinhamento de interesses, eficácia

operacional e possível redução de mortalidade no longo prazo) ou simplesmente

pela rolagem de crédito necessária para sobrevivência das empresas em

dificuldades financeiras.

2.1. FORMULAÇÃO DE HIPÓTESES

19

Como se pode notar, apesar das diferentes metodologias, existe similaridade na

escolha (e nos resultados estatísticos) das variáveis macroeconômicas que podem

impactar a solvência e falência. Quando empregadas em modelos de classificação

de probabilidade de falência, as variáveis macroeconômicas reduzem os erros de

classificação e quando usadas na previsão de falências agregadas ajudam a

explicar o fenômeno. O método proposto para o estudo, além de robusto para

simultaneidade (uma das causas prováveis de endogenia) e existência de raiz

unitária nas séries, permite a análise dos efeitos no curto e longo prazos2. Liu (2009)

e Salman, Friedrichs e Shukur (2011) relatam diferentes resultados quanto às

alterações das relações no tempo. Como a princípio o resultado de Liu (2009)

parece menos restritivo, o mesmo serve de base para a primeira hipótese deste

estudo (H1), retratada na Tabela 1.

Os estudos apresentados até agora se concentraram nos agregados econômicos,

não considerando os sistemas de GC existentes. No nível do país, o arcabouço legal

e normativo determina o sistema de GC: o quê as empresas devem cumprir em

termos de transparência, equidade e prestação de contas e como as instituições

garantem os direitos das partes interessadas (stakeholders). Alguns eventos macro

relacionados à legislação e GC são destacados neste estudo incluindo, é claro, a

NLF, que altera substancialmente a proteção aos investidores. No presente estudo

essas alterações de legislações serão abordadas na seção 3. A Tabela 1 apresenta

a hipótese H2 com base nestes eventos.

Tabela 1 – Hipóteses relacionadas a variáveis macro

Hipóteses Principais Referências

H1 A relação entre as variáveis macroeconômicas e as falências difere

no curto e no longo prazos

Liu (2009); Salman,

Friedrichs e Shukur

(2011)

H2

As alterações legais envolvendo aspectos de transparência,

prestação de contas, segurança de investimento e tributários –

nominalmente a Legislação do Simples, a Lei 11638 e a Nova Lei

de Falências – têm impacto na quantidade de falências

Castro Jr, Conceição e

Santos (2011); Klock,

Mansi e Maxwell, (2005);

Silva (2013); Araújo e

Funchal (2009)

2 Para efeito do presente estudo, considera-se curto prazo o período de um ano e longo o prazo posterior,

limitado discricionariamente nas análises em 30 meses.

20

3. METODOLOGIA

3.1. VARIÁVEIS DE ESTUDO

A escolha das variáveis e da periodicidade foi feita com base na literatura

apresentada a seguir. Boa parte dos estudos que usam métodos econométricos

similares busca um equilíbrio entre a capacidade de resposta do sistema e a

eliminação de “ruídos”, trabalhando com dados trimestrais (LIU, 2009; SOUZA-

SOBRINHO, 2011). A mesma opção foi feita aqui, agregando ou compondo os

dados mensais disponíveis (ver tabela 2).

O quadro 1 ao final da seção apresenta um resumo das variáveis empregadas nos

modelos. A seguir discute-se cada uma delas.

Falências, Concordatas e Recuperações Judiciais

As séries agregadas de requerimentos de falências, concordatas e recuperações

judiciais no Brasil foram obtidas da Serasa-Experian (2013). As séries estão

disponíveis com início em janeiro de 1991. A data final da série foi o mês da efetiva

coleta dos dados, em março de 2013. A opção de cálculo de uma razão de

mortalidade, na mesma forma que Liu (2004, 2009), foi descartada pela ausência de

dados com detalhamento e confiabilidade aceitáveis dos quantitativos de

criação/extinção de empresas.

Os dados disponíveis dividem-se em requerimentos e deferimentos. Optou-se neste

trabalho por utilizar os requerimentos, a nosso ver superior à escolha de falências

decretadas, pois dessa forma retiram-se da análise os efeitos da duração do

processo legal, que não está disponível e seria uma variável omitida.

O estudo das séries de falências isoladamente já permitem inferências como a de

Cheung e Levy (1998) que a partir de estudo do mercado australiano, relatam que a

associação negativa significativa estatisticamente entre taxas correntes e defasadas

21

de falências sustentam a hipótese de sobrevivência do mais apto. Ou seja, altas

taxas de falência levariam por seleção natural, ao seguimento de menores taxas. A

outra hipótese, relevada, seria a dominância da propagação em cadeia das falências

empresariais, talvez de forma persistente.

As séries disponíveis para o presente estudo abrangem um período turbulento da

história econômica brasileira. Há a provável quebra estrutural causada pelo plano

Real 3 e assim desaconselha-se o uso do período anterior ao mesmo, pois a

estabilidade de parâmetros é mister para se utilizar um modelo linear como o

proposto para este trabalho. Infelizmente a disponibilidade de dados no período

anterior ao plano Real é pequena, desaconselhando sua estimativa em separado, o

que seria interessante para efeitos de comparação. A análise gráfica inicial

demonstra que antes de 1994 a ocorrência de falências era relativamente baixa.

Conjectura-se que este número era artificial por efeito da hiperinflação que

mascarava incapacidade econômica das empresas. Era comum ganhos financeiros

(ou elevados reajustes de preços) serem mais importantes do que a produtividade e

eficiência operacional.

Porte das empresas

Micro e pequenas representam o maior quantitativo de empresas no país e

compõem também a maior parte da amostra. Na sua maioria são limitadas e devem

ter sido impactadas pela alteração de legislação do Simples (1996). As sociedades

limitadas são aquelas cujo capital social é representado por quotas. A

responsabilidade dos sócios no investimento é teoricamente limitada à integralização

das cotas subscritas, com exceções legais perante terceiros. Porém, dado o

envolvimento emocional e más práticas administrativas, o pequeno empreendedor

não raro utiliza recursos próprios na gestão da empresa, o que se reflete, por

exemplo, nas garantias quirografárias exigidas pelos bancos para cessão de crédito.

Nesse caso, ocorrendo falência, até a capacidade creditícia do empreendedor fica

afetada.

3 Também alterações contemporâneas ao plano, como a norma 2.099/1994 do Bacen, tem potencial para

reduzir oferta de crédito e assim gerar quebra estrutural

22

Apesar de representarem um percentual menor da quantidade de falências, as

grandes empresas possuem individualmente um efeito sistêmico muito superior,

refletindo inclusive em quebras de empresas menores que participem da sua cadeia

produtiva. Pela constituição legal, devem possuir maior relação com a reforma da

nova lei das SAs (2007).

PIB (Ciclos de negócios)

O racional da relação do ciclo de negócios com falências é simples: expansão indica

maior mercado agregado, com maior facilidade de sobrevivência. Hol (2007) conclui

que a inclusão das variações dos ciclos de negócios aumenta significativamente o

poder preditivo de seu modelo de previsão de falências.

Como citado por Bhattacharjee , Holly e Kattuman (2009), as variações da

quantidade agregada de falências coincidem com alterações de performance das

variáveis macroeconômicas. Especificamente sobre o ciclo de negócios, os autores

concluem que as falências são contra-cíclicas: crescem quando o ciclo é depressivo,

o que apenas reforça estudos anteriores segundo Liou e Smith (2007). Liu (2004,

2009) também utiliza esta variável com bons resultados.

Taxa de Juros Básica

No presente trabalho a taxa Selic (SELIC) será utilizada. A mesma representa

instrumento de política monetária, considerando que a expectativa de que um

afrouxamento monetário deve reduzir as taxas de captação de recursos para as

empresas e assim aumentar sua capacidade de sobrevivência. A taxa de juros é

uma das principais determinantes da taxa de falências segundo os resultados de Liu

(2004, 2009). Vlieghe (2001) encontra significância tanto para taxa de juros real

(relação de longo prazo) quanto para nominal (efeito no curto prazo).

23

Inflação

A inflação também foi considerada em trabalhos anteriores com bons resultados. A

inflação ao consumidor foi usada por Liu (2004, 2009), Vlieghe (2001),

Bhattacharjee, Holly e Kattuman (2009) enquanto Liou e Smith (2007) trabalharam

com preços ao produtor. O índice considerado no presente estudo foi o Índice de

Preços ao Consumidor Amplo (IPCA). Caso os mercados operassem perfeitamente,

tudo o mais constante, a inflação poderia não causar efeito sobre falências, dado

que aumentos de custos poderiam ser repassados. As inércias de ajustes, bem

como a imperfeição do mercado de crédito, levantam dúvidas sobre o efeito

agregado final desta variável, parecendo preponderante pelos trabalhos citados que

incrementos de preços de insumos aumentam a probabilidade de falências. Porém a

capacidade de repasse de custos parece maior nos países em desenvolvimento

(MENEZES; FERNANDEZ, 2013). Então é possível que a existência de inflação

crônica estimule reajustes de preços mais frequentes, podendo mascarar

incapacidade operacional e reduzir a ocorrência de falências.

Crédito Privado

O mercado de crédito, medido pelo total de crédito (das instituições financeiras

públicas e privadas) ao setor privado, deve ser impactado pela ocorrência de

falências, dado que os bancos possuem restrições operacionais como o atendimento

ao índice da Basiléia. Este é a proporção do patrimônio exigido e o somatório

(ponderado pelo risco) dos ativos do banco. De forma simplificada, com ocorrência

de falência do devedor, o valor de ativos em carteira fica reduzido, além da

percepção de risco ser aumentada, decorrendo que a capacidade de oferta de

crédito do banco seria reduzida. Há indicações de que o setor bancário, em resposta

a sua regulamentação, talvez esteja mais sensível ao risco percebido (FERNANDES

et al., 2008). Além disso, a despeito dos procedimentos derivados do acordo de

Basiléia terem potencial para redução dos erros, os modelos de previsão de falência

tendem a sofrer viés, pois o erro tipo I é muito mais custoso para credores do que o

tipo II, na ordem de grandeza de dezenas de vezes (LIOU E SMITH, 2007). É menos

custoso para um banco classificar erradamente uma empresa solvente como

insolvente (e deixar de emprestar) do que fornecer crédito para uma insolvente

classificada como solvente.

24

O efeito da oferta de crédito sobre o quantitativo de falências empresariais é direto.

A redução de oferta afeta capacidade de endividamento, eleva os custos de capital e

pode disparar o estado de inadimplência.

Por sua vez, em linha com o exposto por Araújo e Funchal (2006, 2009), espera-se

um efeito positivo da NLF sobre esta variável, ao trazer mais segurança ao credor.

Esta variável também é utilizada por Liu (2009) que verifica empiricamente a

interdependência entre crédito e falências.

Volatilidade do Mercado ou Liquidez

A variável volatilidade aparece menos na literatura, mas Shumway (2001) sugere

uma melhora possível nos resultados dos modelos de falências caso se incluam

variáveis de mercado como volatilidade das ações e retornos anormais. Ainda,

dentro do contexto brasileiro, Rogers, Ribeiro e Sousa (2007) relatam que a melhora

de práticas de GC (que possui alguns princípios considerados neste trabalho via

alterações legais), parece reduzir o impacto de fatores macroeconômicos sobre

retornos de ações, possivelmente reduzindo sua volatilidade e melhorando a

liquidez.

Altman et al (2016) também relatam o crescimento do uso de variáveis de mercado

nos modelos de previsão. Para a volatilidade medida pelos retornos das ações, a

lógica de efeito sobre falência é simples: se o mercado acionário estiver mais volátil,

os riscos percebidos pelos participantes devem se elevar, dificultando a

sobrevivência das empresas (por exemplo via dificuldade de rolagem de dívida),

constituindo, é claro, relação endógena. Neste artigo ela é representada pelo desvio

padrão dos logaritmos dos retornos ajustados do IBOVESPA (variável VOL).

Outra possibilidade seria usar o volume de operações do mercado acionário público

(variável LIQUI) para medir a liquidez do mercado acionário em geral (público e

privado), como utilizado em Franzoni, Nowak, Phalippou (2012), e de crédito por

extensão. A lógica seguida é que menor liquidez se associa a maior dificuldade de

obtenção de recursos, especialmente sentida pelas empresas em estresse, levando

a maior ocorrência de falências. As duas variáveis são testadas no modelo.

25

Tabela 2 - Estatísticas Descritivas das Variáveis do Modelo

PIB(R$Bi) IPCA(%) SELIC(%) CREDPRIV(R$Bi) LIQUI(R$Bi) TOTRFCR

Média 187,3 1,98 2,69 704,8 43,3 3924

Mediana 170,9 1,44 2,25 482,3 24,7 2968

Mínimo 116,6 -0,85 -1,50 367,6 7,7 540

Máximo 280,3 10,49 7,94 1591,4 107,3 14878

Desvio padrão 47,5 1,79 1,89 377,5 34,5 3606

Intervalo 163,7 11,34 9,44 1223,8 99,6 14338

Percentis 25 150,9 1,07 1,55 438,4 15,2 725 75 147,7 1,06 1,24 434,4 15,0 716

Nota: Dados trimestrais de jul/1994 a mar/2013, total de 75 observações. Todas as variáveis econômicas em termos reais. A variável de Volatilidade foi descartada nas análises e omitida nesta

tabela por brevidade. CREDPRIV - Saldo das operações de crédito das instituições financeiras

públicas e privadas ao setor privado. LIQUI - Volume de negociações na BMF&BOVESPA. TOTRFCR - Total de falências, recuperações judiciais e concordatas.

Introdução de novas leis

Em 2005, passou a vigorar no Brasil a Lei 11101 ou Nova Lei de Falências, que

criou o instituto legal de recuperação de empresas. A lei aumentou os direitos das

partes interessadas e a capacidade de sobrevivência das empresas. Estabeleceu,

dentre outras medidas que merecem destaque: o período de proteção de até 180

dias no qual os ativos ficam indisponíveis para execução pelos credores, garantindo

a continuidade operacional; a prioridade de novos empréstimos sobre os anteriores,

facilitando a obtenção de capital para empresas em dificuldade; a redução da

prioridade dos direitos do governo e trabalhistas e a possibilidade de negociação

conjunta com credores de um plano de recuperação extrajudicial (DOU, 2005).

Notadamente, o quantitativo de falências sofreu alteração significativa e o novo

instrumento passou a ser usado com mais frequência.

Como exposto por La Porta et al. (1998) e Araújo e Funchal (2006), há relação entre

proteção legal aos fornecedores de capital e o custo de capital exigido. Araújo e

Funchal (2009) já encontram o efeito de incremento de crédito em alguns setores

após a NLF, mas não redução do custo de capital de terceiros. No presente estudo,

esta alteração no sistema é tratada da mesma forma que em Liu (2004), com a

inclusão de variável categórica exógena.

A Lei 11368 regulamenta a adoção de padrões contábeis internacionais, como o

International Financial Reporting Standards (IFRS). No Brasil, adotou-se um modelo

escalonado, em duas etapas, para adequação às normas. Ao se analisar o período

26

de estudo, a lei traz, então, potencial evolução das práticas de transparência, um

dos princípios das boas práticas de GC (IBGC, 2009) que tem demonstrado

influência sobre o desempenho empresarial (BEBCHUK; WEISBACH, 2010). De

fato, Silva (2013) encontra evidências de redução de custo de capital por empresas

abertas após a adoção completa do IFRS no Brasil. Especificamente sobre as

falências, Bodle, Cybinski e Monem (2016) verificam que a adoção da IFRS torna os

demonstrativos mais informativos e capazes de prever com mais exatidão a quebra

pelo modelo de Altman.

A Lei 9317 ou Simples Federal trouxe provável incremento da base de empresas

regularizadas, redução dos custos (tributários e burocráticos), aumento da

transparência, qualidade e prestação de contas (GC) para as MPEs. Portanto, ela

tem potencial para reduzir as dificuldades financeiras de pequenas e médias

empresas, que são a maioria no total e nos casos falimentares. Dado essas

alterações, seus efeitos esperados sobre o sistema são de redução do custo de

capital e das falências, embora no curto prazo a regularização e transparência

possam causar acréscimo de falências pela exposição de empresas já falimentares

que não demonstravam sua real condição.

Essas legislações serão consideradas por meio da inclusão de variáveis categóricas

exógenas.

Outras alterações legais e orientações (CVM e IBGC) não foram consideradas neste

estudo por terem seus efeitos principais apenas em empresas abertas.

Quadro 1

Resumo das Variáveis do Modelo

Variável Explicação e Fonte Forma Referências Efeito esperado sobre falências

TOTRFCR

Total de requisições de

falências, concordatas e

recuperações judiciais. Fonte:

Serasa-Experian

Unitária Liu (2004,2009)

Ocorrência de falências pode gerar

novas, por propagação em cadeia.

Por outro lado, pela hipótese de

sobrevivência do mais apto, maior

ocorrência de falências pode

reduzir ocorrências futuras

PIB Produto Interno Bruto. Fonte: Deflacionado Liu (2004,2009); Hol Maior PIB indica aumento de

27

Banco Central do Brasil pelo IPCA,

logaritmo

(2007) mercado e deve reduzir falências

IPCA

Índice de Preços ao

Consumidor Amplo. Fonte:

IBGE

Percentual

Liu (2004, 2009), Vlieghe

(2001),

Bhattacharjee,Holly e

Kattuman (2009)

Não antecipado. Aumento de

custos pode aumentar falências

caso não seja repassado. Se for

repassado, pode mascarar

ineficiências e reduzir falências

SELIC

Taxa referencial do Sistema

Especial de Liquidação e de

Custódia. Fonte: Banco Central

do Brasil

Descontado o

IPCA, Percentual

Liu (2004,2009);

Vlieghe (2001)

Aumento de custo de capital deve

aumentar falências

CREDPRIV

Total ao setor privado das

operações de crédito do

sistema financeiro Fonte:

Banco Central do Brasil

Deflacionado

pelo IPCA,

logaritmo

Liu (2009); Araújo e

Funchal (2009)

Aumento de crédito deve reduzir

falências

LIQUI

Volume em moeda do total de

operações da BMF&BOVESPA.

Fonte: Economática

Deflacionado

pelo IPCA,

logaritmo

Franzoni,Nowak,

Phalippou (2012)

Maior liquidez deve indicar mais

otimismo e facilitar rolagem de

dívidas, reduzindo falências

VOLMERC

Volatilidade dos retornos

ajustados do IBOVESPA. Fonte:

Economática

Desvio padrão

dos logarítmicos

dos retornos,

percentual

Shumway (2001)

Maior volatilidade deve indicar

mais risco e dificultar rolagem de

dívidas, aumentando falências

SIMPLES Lei 9.317, ou Lei do Simples

Federal

Variável Binária

assumindo valor

1 a partir do 1º

trimestre de

1997

Incremento de regularização e

redução de impostos deve trazer

mais qualidade a GC e menor custo

para as MPEs, reduzindo falências

NFL Lei 11.101/2005 ou Nova Lei

de Falências

Variável Binária

assumindo valor

1 a partir do 3º

trimestre de

2005

Liu (2004); Araújo e

Funchal (2009)

Maior proteção aos credores e

instrumentos para preservação da

empresa devem reduzir falências

Lei 11638 Lei 11.638/2007 que altera a

Nova Lei das SAs

Variável Binária

assumindo valor

1 a partir do 1º

trimestre de

2008

Silva (2013)

Maior qualidade das informações

deve reduzir assimetria

informacional, custos de capital e

falências

28

3.2. MODELO

Existem duas formas de tratamento diante do esperado efeito sazonal das variáveis

macroeconômicas: a inclusão de variáveis categóricas sazonais ou a

dessazonalização. A primeira abordagem foi preterida porque aumenta a

complexidade do modelo. Escolhida a dessazonalização, diversos algoritmos são

possíveis. Liu (2004, 2009), usa versão do X12, mesma opção feita no presente

trabalho. Resumo e forma das variáveis do modelo são apresentados no quadro 1.

Modelo Vetorial de Correção de Erro

O modelo Vetorial Auto-Regressivo (VAR) é amplamente utilizado em análises

macroeconômicas (COSTA et al., 2011; ROCHA, SILVA e GOMES, 2011) e

apropriado para este estudo. Sua estrutura é determinada pelo melhor ajuste aos

dados, prescindindo de pressupostos teóricos sobre a forma de interação entre as

variáveis, sendo, portanto, empiricamente mais robusto. Apesar da existência usual

de séries não estacionárias, de raiz unitária, frequentemente sua combinação linear

forma um sistema estacionário, caso em que as séries são ditas cointegradas. Para

tal, existirá um conjunto de equações que representará uma correção dinâmica, ou

correção de erro entre elas, refletindo o equilíbrio de longo prazo e os efeitos de

curto prazo dos desequilíbrios (ENGLE E GRANGER, 1987). Um VAR com correção

de erro (Vector Error Correction Model – VECM ou VEC) teria a forma:

∆𝒚𝑡 = 𝜹 + ∑ 𝛤𝑛𝑝𝑛=1 ∆𝒚𝑡−𝑛 + 𝜸𝜷′𝒚𝑡−1 + 𝝎𝒅𝑡 + 𝜺𝑡 (eq. 1)

e

𝒛𝑡−1 = 𝜸𝜷′𝒚𝑡−1 (eq. 2)

Onde, para o caso estudado:

𝑦𝑡 é o vetor com as séries PIB, IPCA, SELIC, CREDPRIV, LIQUI, TOTRFCR e VOLMERC; ∆ é o

operador de primeiras diferenças;

𝛿 é vetor de constantes (tendência);

𝛤𝑛 é a matriz de coeficientes de ajustes de curto prazo entre as variáveis de 𝑦𝑡;

𝛽 é a matriz de coeficientes de cointegração, representando os desequilíbrios de longo-prazo;

29

𝛾 é a matriz de coeficientes que representa velocidade de ajuste aos desequilíbrios de longo-prazo;

𝑑𝑡 é vetor de variáveis categóricas SIMPLES; NLF e LEI11638;

𝜔 é matriz de coeficientes das variáveis categóricas;

휀𝑡 é vetor de erros não correlacionados serialmente e com distribuição multivariada normal;

𝑧𝑡−1 é vetor I(0) com os desequilíbrios em t-1, ajustados através das correções de curto prazo.

Raiz unitária e cointegração

O passo inicial para implementação do modelo VECM consiste em confirmar se as séries

econômicas selecionadas possuem raízes unitárias, para em seguida verificar se são

cointegradas e passíveis de modelagem por correção de erro. Para robustez da testagem,

utilizaram-se testes de raiz unitária Dick Fuller Aumentado (ADF) e Phillipe Peron (PP) e

testes de estacionariedade Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin (KPSS). O teste ADF

verifica a hipótese Ho de 𝜑 = 0 na equação 3. Não se podendo rejeitá-la, indica-se a

existência de uma raiz unitária na série 𝑥𝑡 . O teste PP é similar, excluindo o termo

∑ 𝑣𝑛𝑝−1𝑛=1 ∆𝑥𝑡−𝑛 e ajustando a estatística t do coeficiente 𝜑 para levar em consideração a

possível correlação serial.

∆𝑥𝑡 = 𝑐0 + 𝑐1𝑡 + 𝜑𝑥𝑡−1 + ∑ 𝑣𝑛𝑝−1𝑛=1 ∆𝑥𝑡−𝑛 + 𝑒𝑡 (eq. 3)

Como os testes de raiz unitária a aceitam frequentemente (deixam de rejeitar a hipótese

nula), por complemento é indicado testar se existe informação suficiente para considerar a

série estacionária. O KPSS é dos mais utilizados e consiste em testar a estacionariedade

de 𝑥𝑡 (equação 4) ao redor de uma tendência através do teste de Ho: 𝜎𝑢2 =0 na equação 5.

𝑥𝑡 = 𝑐2𝑡 + 𝑟𝑡 + 𝑎𝑡 (eq.4) ; com 𝑟𝑡 = 𝑟𝑡−1 + 𝑢𝑡 (eq. 5) onde 𝑢𝑡 é iid (0, 𝜎𝑢2)

Os resultados dos testes de estacionariedade são claros e nenhuma das séries é

considerada estacionária em níveis, mas o IPCA e VOLMERC também possuem a hipótese

de raiz unitária rejeitada, conforme Tabela 3. Todas as séries são consideradas

30

estacionárias em primeiras diferenças, o que indica que são no máximo integradas de nível

1.

Tabela 3

Testes de Raiz Unitária e Estacionariedade

Séries em nível

Séries em primeira

diferença

ADF PP KPSS ADF PP KPSS

PIB -3,395 -3,226 0,346* -12,18* -12,03* 0,064

IPCA -6,218* -6,516* 0,581* -10,12* -10,96* 0,385

SELIC -2,576 -2,416 1,341* -8,887* -9,155* 0,037

CREDPRIV -0,832 -1,088 0,439* -4,626* -4,620* 0,101

LIQUI -2,182 -2,442 0,249* -7,859* -7,886* 0,069

TOTRFCR -1,129 -1,510 1,426* -7,334* -7,500* 0,129

VOLMERC -4,462* -4,385* 0,557* -10,28* -11,04* 0,028

Notas: Valores das estatísticas dos testes. * p-valor ≤ 5%.

Testes de raiz unitária incluíram constante para as variáveis percentuais

acrescida de tendência para as demais (exceto TOTRFCR). Testes utilizaram a

biblioteca Finmetrics do software S-Plus versão 8.

Na decisão do uso ou não de IPCA e VOLMERC no espaço de cointegração

considerou-se que Barros, Spolador e Bacchi (2009, p. 43) utilizaram a variável PIB

no modelo de correção de erro sem confirmação de se tratar de série com raiz

unitária ou I(1). Aqui se adota o mesmo procedimento considerando que, conforme

os autores, os testes de raiz unitária não são confiáveis com pequenas amostras e

não distinguem claramente entre processos estacionários nas diferenças e em torno

de uma tendência.

31

Pelos demais casos de tratamento na literatura da inflação como I(1), resolveu-se

pelo seu uso no presente modelo. A volatilidade do mercado não possui tal histórico

de uso e foi descartada, assim como a variação mensal do índice IBOVESPA (não

apresentada).

Determinação das defasagens e postos

Neste caso, como a literatura sobre defasagem em VARs não é teoricamente

conclusiva, dado que se trata de modelo ad hoc para verificação das dinâmicas de

ajustes econômicos, utilizou-se o critério de informação para sua seleção, como é

usual. Cabe ressaltar que a determinação das defasagens, neste caso, é

condicional à determinação do posto da matriz de cointegração. Há alguns métodos

propostos especificamente para determinação conjunta que não foram empregados

aqui por simplicidade e robustez de uso dos anteriores (ATHANASOPOULOS et al.,

2011).

Pelo critério de Akaike, a defasagem selecionada foi 2. Para verificar sua

cointegração, utilizou-se o procedimento de Johansen. Os testes verificam o posto r

da matriz 𝛱 = 𝛾𝛽′ (vide eq. 1). Tanto o teste de máximo autovalor4 quanto o de

traço5 indicam a existência de 2 equações de cointegração (Tabela 4).

4 Testa a hipótese nula da existência de n vetores de cointegração contra a hipótese de n+1 vetores.

5 Testa a hipótese nula da existência de um máximo de n vetores de cointegração contra a hipótese de r > n

vetores.

32

Tabela 4

Resultado do Teste de Johansen

Hipótese Nula λTraço λMaxAutovalor

r = 0 259,85* 89,61*

r ≤ 1 170,23* 53,77*

r ≤ 2 116,47 35,80

r ≤ 3 80,67 23,89

r ≤ 4 56,78 21,53

r ≤ 5 35,25 14,68

r ≤ 6 20,57 10,69

r ≤ 7 9,89 9,66

r ≤ 8 0,22 0,22

Nota : * rejeição de H0 com 5% de significância.

O modelo VECM foi primeiramente estimado supondo inexistência de tendência dos

dados e, posteriormente, relaxando esta restrição. Por utilizar variáveis categóricas,

as significâncias dos valores tabelados das estatísticas podem ter sido afetadas. A

análise gráfica das funções de autocorrelação (anexo A) mostra adequação do

modelo, com poucos picos significativos. A variável CREDPRIV se destaca com alta

significância estatística nos coeficientes de 𝛱 , bem como alto R2 ajustado. Cabe

ainda destacar, pelo objetivo do presente estudo, o resultado dos coeficientes das

variáveis exógenas para o total de pedidos de falências (Tabela 5).

33

Tabela 5

Coeficientes das Variáveis Categóricas para Equação do Total

de Pedidos de Falências, Concordatas e Recuperações Judiciais,

com e sem Restrição de Tendência nos Dados

Variáveis Coeficientes

Com restrição Sem restrição

SIMPLES -1646,686 -896,092

(435,658) (620,112)

[-3,780] [-1,445]

NLF -1215,120 -1190,573

(405,835) (410,642)

[-2,994] [-2,899]

LEI 11638 41,133 175,529

(346,068) (348,362)

[ 0,119] [ 0,504]

Nota: erros padrão entre parênteses e estatísticas t entre colchetes.

4. RESULTADOS

Para verificar como o sistema responde a um impulso (alteração em um desvio-

padrão) em cada uma de suas variáveis individualmente, dado que o modelo é um

VAR na forma reduzida, é preciso supor relações contemporâneas para se passar à

forma estrutural. A decomposição de Cholensky é o método mais empregado para

tal. Neste caso, as variáveis são ordenadas sendo que cada variável é afetada por

choques contemporâneos nas variáveis anteriores, mas não nas seguintes.

Conforme a revisão sobre SVARs de Céspedes, Lima e Maka (2008), as ordens das

variáveis para a decomposição se alteram entre estudos, aparentemente sem muita

influência no resultado.

34

No presente trabalho, se adotou lógica de ordenação próxima a de Rocha, Silva e

Gomes (2011, p. 417). Estes autores utilizaram as taxas de crescimento do produto

nacional, crescimento do produto estadual, inflação e juros. Os autores justificam a

ordem das variáveis pela defasagem nas decisões de produção em relação à

resposta refletida nos preços e pela suposição de que decisões de política monetária

são tomadas considerando informações recentes sobre inflação e produtos.

Consideraram-se as decisões de mercado (crédito e volume de transações com

ações) após as demais. A ordenação aqui adotada foi então: PIB, IPCA, SELIC,

CREDPRIV, LIQUI, TOTRFCR. Os resultados dos choques são apresentados nas

figuras 1 e 2.

Figura 1: Resposta do Sistema a Choques - Efeitos sobre o total de Falências, Recuperações e Concordatas (TOTRFCR). Ordenadas: total de ocorrências, Abcissas: trimestres. Onde: CREDPRIV - Saldo das operações de crédito das instituições financeiras públicas e privadas ao setor privado; LIQUI - Volume de negociações na BMF&BOVESPA.

IMPULSO EM PIB IMPULSO EM IPCA IMPULSO EM SELIC

IMPULSO EM CREDPRIV IMPULSO EM LIQUI IMPULSO EM TOTRFCR

RESPOSTAS DE TOTRFCR A IMPULSOS NAS VARIÁVEIS

35

Figura 2: Resposta do Sistema a Choques - Efeitos Causados por TOTRFCR - total de Falências, Recuperações Judiciais e Concordatas. Ordenadas: grandezas na forma do quadro 1; Abcissas: trimestres. Onde: CREDPRIV - Saldo das operações de crédito das instituições financeiras públicas e privadas ao setor privado; LIQUI - Volume de negociações na BMF&BOVESPA

Uma outra análise útil possibilitada pelo modelo para este conjunto das variáveis é a

decomposição da variância projetada, medindo a relativa importância no tempo da

alteração de um desvio-padrão (impulso) em uma das variáveis sobre cada uma das

demais. Por meio das figuras 3 e 4 pode-se observar a magnitude e persistência do

efeito dos choques da variável TOTRFCR sobre o sistema e dos choques das

demais sobre TOTRFCR.

RESPOSTA DE PIB RESPOSTA DE IPCA RESPOSTA DE SELIC

RESPOSTA DE LIQUI

RESPOSTAS DAS DEMAIS VARIÁVEIS A IMPULSOS EM TOTRFCR

RESPOSTA DE CREDPRIV

36

Figura 3: Decomposição da Variância - Efeitos sobre TOTRFCR (total de Falências, Recuperações Judiciais e Concordatas) de Choques nas Variáveis Endógenas. Ordenadas: % da variância por período, Abcissas: trimestres. Onde: CREDPRIV - Saldo das operações de crédito das instituições financeiras públicas e privadas ao setor privado; LIQUI - Volume de negociações na BMF&BOVESPA

Figura 4: Decomposição da Variância - Efeitos Causados nas Demais Variáveis por Choques em TOTRFCR (total de Falências, Recuperações Judiciais e Concordatas). Ordenadas: % da variância por período, Abcissas: trimestres. Onde: CREDPRIV - Saldo das operações de crédito das instituições financeiras públicas e privadas ao setor privado; LIQUI - Volume de negociações na BMF&BOVESPA

DEVIDA A PIB DEVIDA A IPCA DEVIDA A SELIC

DECOMPOSIÇÃO DA VARIÂNCIA DE TOTRFCR

DEVIDA A CREDPRIV DEVIDA A LIQUI DEVIDA A TOTRFCR

VARIÂNCIA DE PIB VARIÂNCIA DE IPCA VARIÂNCIA DE SELIC

DECOMPOSIÇÃO DA VARIÂNCIA DEVIDA A TOTRFCR

VARIÂNCIA DE CREDPRIV VARIÂNCIA DE LIQUI

37

Como esperado teoricamente, as alterações legais relacionadas à transparência,

prestação de contas, segurança de investimento e tributárias apresentam alguma

significância para o total de pedidos de falências (Tabela 5), o que confirma a

Hipótese H2. Tanto o valor quanto a significância da NLF são bastante elevados, a

lei do Simples também apresenta coeficiente significativo para o caso restrito. A lei

11.638 apresenta pouca significância, talvez pelo pequeno período de vigência. Pela

análise da significância econômica dos coeficientes, o efeito daquelas

normatizações sobre as falências é superior ao conseguido pelo choque nas demais

variáveis do modelo.

Analisando a resposta dinâmica do modelo sobre a variável TOTRFCR (Figuras 1 e

3) confirma-se a hipótese H1, sobre a diferença de relação entre as variáveis

macroeconômicas e as falências no curto e no longo prazos. Mostram-se em geral

mais relevantes os efeitos da taxa básica de juros, da própria variável TOTRFCR e

da inflação. Todas as respostas estão em linha com o previsto na teoria. Ressalva

pode ser feita ao efeito da inflação. No primeiro trimestre, o choque na inflação

causa aparente aumento de falências, mas a seguir essa relação se inverte, o que

indicaria a lógica de repasse de preços como mascaramento de ineficiências

empresariais.

Destaque deve ser dado à taxa básica de juros, pela magnitude e persistência no

longo prazo do seu efeito no incremento de falências, atingindo seu pico em cinco

trimestres. Individualmente é a variável com maior efeito sobre TOTRFCR. Análise

da variância da taxa básica de juros por sua vez mostra, como esperado, grande

efeito causado por choque na inflação (responsável por 65% da variância projetada

em um trimestre e 43% em dez trimestres), em linha com a política monetária

brasileira de controle inflacionário.

Já o choque nas falências é o principal responsável por causar novas ocorrências

das mesmas no curto prazo. Seu efeito se propaga relevantemente no tempo,

apenas anulando-se em seis trimestres, quando o efeito se inverte e a associação

passa a ser aparentemente nula ou negativa, assim prevalecendo o suporte para a

conjectura de propagação em cadeia das falências sobre a de sobrevivência do mais

apto.

38

As demais variáveis respondem por parcela menor da variância sobre TOTRFCR. O

choque no PIB tem efeito rápido sobre as falências, reduzindo-as, com pico em dois

trimestres. A partir de então, o efeito se reduz gradualmente. Choque no crédito se

faz sentir como redução de falências após o segundo trimestre. A variação do

volume do mercado tem efeito de redução no curto prazo, mas após quatro

trimestres ocorre o inverso.

Quando se observa o efeito causado pelas falências (Figuras 2 e 4), pequena

parcela da variância projetada nas demais variáveis é explicada em geral. Além do

efeito de propagação sobre ela própria, TOTRFCR só parece influenciar mais

fortemente o volume de crédito (econômica e significativamente), de forma negativa

e persistente dentro do período analisado, com maior efeito próximo aos seis

trimestres. Isto permite inferências acerca do resultado agregado dos modelos

utilizados pelos fornecedores de capital nas suas avaliações de risco. A despeito

das diferenças nas gestões de risco (JACOBSON, LINDÉ E ROSZBACH, 2006),

este resultado possivelmente corrobora a hipótese de que suas avaliações de risco

interno (valor em risco dos portfólios) levam a contaminação – persistente – das

ocorrências de falências sobre o risco total percebido. Este ponto fica mais claro ao

se considerar que no longo prazo, a correlação entre ocorrências de falências é

possivelmente negativa (Figura 1), mas o volume de crédito continua restrito.

5 CONCLUSÃO

Os principais resultados sugerem que as falências foram mais sensíveis a suas

ocorrências anteriores no curto prazo e à taxa básica de juros e à inflação (neste

caso com relação negativa) no longo prazo. Desta forma sustenta a hipótese de que

falências geram novas ocorrências (em cadeia) e não fornece suporte para uma

seleção natural, ou sobrevivência do mais apto. A taxa básica de juros, instrumento

primário de política monetária, fica confirmada, condizente com a literatura

revisitada, como sendo individualmente a variável mais importante para falências,

provavelmente pela grande sensibilidade das empresas em dificuldades ao custo de

capital. Alteração na SELIC gera efeito crescente e persistente no longo prazo sobre

39

o quantitativo de falências. A inflação, porém, diferentemente de estudos anteriores

em países com histórico de estabilidade, possui relação negativa com falências (e

persistente), sustentando a hipótese de que no país a existência de inflação

possibilita repasse de ineficiências pela via do reajuste de preços, talvez pela cultura

inflacionária e pela dificuldade de determinação dos preços relativos.

As análises mostram que choques na variável do total de falências geram efeito

persistente e negativo no total de crédito privado, o que permite inferências sobre a

visão sistêmica dos fornecedores de capital (ou bancos, por simplicidade).

Considerando o viés causado pelo maior custo relativo do erro tipo I de classificação

de risco, e ainda uma possível maior sensibilidade ao risco verificada na década

passada, é possível que a ocorrência de falências leve os bancos a limitar sua oferta

de crédito além do necessário, reduzindo a possibilidade de crescimento e

efetivamente “empurrando” empresas para insolvência. Isto é agravado pelo efeito

de persistência causado pela variação de crédito mostrado no modelo: retrata-se

uma longa memória dos fornecedores de crédito quando se trata de falências. Para

redução deste possível viés (custoso para a sociedade), modelos macro orientados

como o do presente trabalho se mostram interessantes para uso conjunto com os

microeconômicos usuais.

O estudo traz ainda conhecimento sobre aspectos específicos do sistema legal e

seus efeitos. Os resultados para as alterações relacionadas à transparência,

prestação de contas, segurança de investimentos e tributação são

recompensadores. Tanto a proteção trazida pela NLF, quanto as melhorias

associadas ao Simples Federal, parecem impactar relevantemente o requerimento

de falências, reduzindo seus números.

Já o efeito das falências sobre os agregados, especialmente o PIB, parece não ter

sido tão relevante no período analisado, onde pese que o país vivia uma história

recente de estabilidade, merecendo estudos mais detalhados no futuro. Além deste,

sugerem-se algumas outras possibilidades de valor teórico e prático. Parece

40

interessante replicar o presente estudo a partir da obtenção de série de totais de

empresas em operação no período de análise, podendo-se então calcular e

considerar no modelo a taxa de falências (ao invés do valor absoluto), assim

expurgando o possível efeito da taxa de criação de empresas (omitida no presente

trabalho). Algumas análises suplementares podem aumentar a robustez dos

resultados, como índices alternativos de inflação ou substituição da variável de

liquidez em bolsa por um índice de confiança ou spread de taxa de juros (longo-

curto). É possível ainda futuramente estudar separadamente o período pós NLF,

bem como a eficiência do sistema legal pelo aspecto processual, considerando seu

efeito sobre o sistema econômico pela consideração conjunta da série de falências

requeridas e deferidas.

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45

Apêndice A: Gráficos Funções de autocorrelação do modelo VECM (limites de dois erros padrão)

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.2

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2 4 6 8 10 12

Cor(_1_PIB_SA,_1_PIB_SA(-i))

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Cor(_1_PIB_SA,_2_IPCA_SA(-i))

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Cor(_1_PIB_SA,_3_SELIC_SA(-i))

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2 4 6 8 10 12

Cor(_1_PIB_SA,_4_CREDPRIV_SA(-i))

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Cor(_1_PIB_SA,_5_LIQUI_SA(-i))

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2 4 6 8 10 12

Cor(_1_PIB_SA,_6_TOTRFCR_SA(-i))

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2 4 6 8 10 12

Cor(_2_IPCA_SA,_1_PIB_SA(-i))

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2 4 6 8 10 12

Cor(_2_IPCA_SA,_2_IPCA_SA(-i))

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2 4 6 8 10 12

Cor(_2_IPCA_SA,_3_SELIC_SA(-i))

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2 4 6 8 10 12

Cor(_2_IPCA_SA,_4_CREDPRIV_SA(-i))

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2 4 6 8 10 12

Cor(_2_IPCA_SA,_5_LIQUI_SA(-i))

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2 4 6 8 10 12

Cor(_2_IPCA_SA,_6_TOTRFCR_SA(-i))

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2 4 6 8 10 12

Cor(_3_SELIC_SA,_1_PIB_SA(-i))

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2 4 6 8 10 12

Cor(_3_SELIC_SA,_2_IPCA_SA(-i))

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Cor(_3_SELIC_SA,_3_SELIC_SA(-i))

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Cor(_3_SELIC_SA,_4_CREDPRIV_SA(-i))

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Cor(_3_SELIC_SA,_5_LIQUI_SA(-i))

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Cor(_3_SELIC_SA,_6_TOTRFCR_SA(-i))

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Cor(_4_CREDPRIV_SA,_1_PIB_SA(-i))

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Cor(_4_CREDPRIV_SA,_2_IPCA_SA(-i))

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Cor(_4_CREDPRIV_SA,_3_SELIC_SA(-i))

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2 4 6 8 10 12

Cor(_4_CREDPRIV_SA,_4_CREDPRIV_SA(-i))

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Cor(_4_CREDPRIV_SA,_5_LIQUI_SA(-i))

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Cor(_4_CREDPRIV_SA,_6_TOTRFCR_SA(-i))

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Cor(_5_LIQUI_SA,_1_PIB_SA(-i))

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Cor(_5_LIQUI_SA,_2_IPCA_SA(-i))

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Cor(_5_LIQUI_SA,_3_SELIC_SA(-i))

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Cor(_5_LIQUI_SA,_4_CREDPRIV_SA(-i))

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Cor(_5_LIQUI_SA,_5_LIQUI_SA(-i))

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Cor(_5_LIQUI_SA,_6_TOTRFCR_SA(-i))

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Cor(_6_TOTRFCR_SA,_1_PIB_SA(-i))

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Cor(_6_TOTRFCR_SA,_2_IPCA_SA(-i))

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2 4 6 8 10 12

Cor(_6_TOTRFCR_SA,_3_SELIC_SA(-i))

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2 4 6 8 10 12

Cor(_6_TOTRFCR_SA,_4_CREDPRIV_SA(-i))

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2 4 6 8 10 12

Cor(_6_TOTRFCR_SA,_5_LIQUI_SA(-i))

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-.2

.0

.2

.4

2 4 6 8 10 12

Cor(_6_TOTRFCR_SA,_6_TOTRFCR_SA(-i))

Autocorrelations with 2 Std.Err. Bounds

46

Segundo ensaio:

Governança corporativa, desempenho e restrição financeira

Resumo

Este ensaio busca aprofundar pesquisas já realizadas sobre governança corporativa (GC), desempenho e valor, com interesse específico nas empresas com restrições financeiras. Objetiva-se verificar se as relações previstas e constatadas na literatura para empresas saudáveis são suportadas por período longo (1998 a 2014), método robusto e se as mesmas se aplicam às empresas em dificuldades. Conforme a literatura específica indica, diferenças são esperadas, dado que para as empresas em dificuldades financeiras a existência de restrições de caixa, a importância dos credores e de certas competências empresariais é maior. Adicionalmente este estudo agrega à literatura aspectos não explorados de comportamento de grupo dos conselhos de administração (CA). Para tal, um banco de dados abrangente foi criado com todo o histórico disponível de relatórios de referência, requeridos pela CVM a partir de 2009. Através de análises em painel de dados desbalanceados com tratamento para endogenia, encontra-se indicativos da influência da GC no uso de dívida para empresas sem restrição financeira, suportando a linha de trade-off: compensando custos previstos de falência, reduzidos após a nova lei de falências, e oportunidades de mercado. Também se encontram indicativos da importância de direitos dos acionistas sobre o custo da dívida, do interlocking e homogeneidade de idade do CA sobre o desempenho e da percepção de time sobre o valor. Aparentemente, para as empresas sob restrição há maior valor ou desempenho quanto maior o attachment da direção de topo: menor independência do CA, maior indicativo de direitos dos acionistas e de características associadas a conflitos nas empresas sãs.

Palavras-chave: dificuldades financeiras, desempenho, governança corporativa.

47

1. INTRODUÇÃO

O foco dos estudos em governança corporativa (GC), e por que não dizer, em

administração, no Brasil, está nas empresas saudáveis e que fornecem informações

suficientes para sua elaboração, fazendo com que empresas abertas e em boas

condições sejam mais representadas na literatura (LEAL, ALMEIDA E BORTOLON,

2013) ao, certamente, dominarem as amostras de estudos empíricos devido aos

critérios de seleção usualmente empregados, como liquidez no mercado de ações,

patrimônio líquido positivo, entre outros (CAROPREZO e CARVALHAL, 2015;

CHHAOCHHARIA E GRINSTEIN, 2007; SANTOS, SILVEIRA E BARROS, 2012).

Leal e Carvalhal-da-Silva (2007), por exemplo, excluem empresas que apresentam

patrimônio líquido negativo, um indicador de dificuldades financeiras, ao

empregarem seu Índice de Práticas de Governança Corporativa (IPGC).

O presente trabalho contribui com a exploração de um universo de empresas pouco

estudado no Brasil ao oferecer novas evidências e ampliar a capacidade de

generalização de estudos anteriores, como demonstrará a revisão da literatura que

segue. Também se colabora com uma nova fronteira, a dos aspectos

comportamentais das direções de topo e seus efeitos refletidos no desempenho

empresarial.

Os resultados indicam efeitos de direitos dos acionistas sobre o custo de dívida, mas

insensibilidade do mesmo ao indicador amplo de GC. O endividamento é afetado

pela GC positivamente, apenas para as empresas sem restrição financeira. Quanto

ao desempenho e valor, não se conseguem comprovações da sua relação com GC

de forma geral, mas alguns sub-índices de GC demonstram-se significantes para as

empresas sob restrição.

Segundo as estimativas do presente estudo, o comportamento da administração de

topo não parece agravar dificuldades financeiras através da escalada de

comprometimento (escalating commitment). Tampouco se encontram relações

significativas com valor ou desempenho de comportamentos como pensamento

grupal ou cascatas de informação. Não obstante, o estudo de características ligadas

à capacidade de trabalho em grupo resulta em alguns indícios significativos da sua

importância para o valor e desempenho, da mesma forma que a interligação entre

48

conselheiros (interlocking). Aparentemente, para as empresas sob restrição há

melhor desempenho ou valor quanto maior o attachment da direção de topo: menor

independência do CA, maior indicativo de direitos dos acionistas e ainda talvez

maior concentração acionária e uso de transações com partes relacionadas.

Na seção seguinte se apresenta a revisão bibliográfica, as hipóteses de pesquisa e

algumas sugestões para trabalhos futuros. A seção 3 disserta sobre as amostras e

metodologias adotadas, a seção 4 apresenta resultados e a seção 5 conclui o

ensaio.

2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA

Restrição financeira, dificuldade financeira, estresse financeiro...

Neste trabalho, apesar da possibilidade de separação de significados, as empresas

sob restrição financeira também poderão ser caracterizadas como em "dificuldade

financeira”, “risco de inadimplência”, “estresse” e “situação pré-falimentar”. As

falências, concordatas e recuperações judiciais também caracterizam o grupo de

interesse, representando casos extremos das dificuldades enfrentadas pelas

empresas.

A definição do que são dificuldades financeiras, ou estresse, não é trivial. Como

dizem Ross, Westerfield e Jaffe (2002, p. 619):

“é surpreendentemente difícil definir o termo dificuldades financeiras com precisão. (...) é uma situação na qual os fluxos de caixa operacionais não são suficientes para permitir o pagamento das obrigações correntes.(...) Nossa definição de dificuldades financeiras pode ser ampliada um pouco relacionando-a à insolvência.”

A dificuldade financeira pode, então, ser caracterizada de forma geral por duas

deficiências: pelo fluxo de caixa insuficiente ou pelos estoques de capital

insuficientes para saldar obrigações, que é condição de insolvência – imediatamente

identificada pela existência de patrimônio líquido (PL) negativo.

Os estudos deste grupo de empresas de interesse podem ser feitos tanto em nível

macro/agregado, como os apresentados no primeiro ensaio, quanto ao nível da

firma, como no presente ensaio. Ressalte-se que as relações entre características

de GC e seus efeitos nas empresas na literatura revista claramente não se limita ao

grupo de empresas sob estresse mas este grupo pode possuir dinâmicas

específicas.

49

Encontramos na literatura um conjunto razoável de variáveis que representam as

dificuldades financeiras e cada qual ressalta aspectos particulares. Oliveira (2014)

usa a razão (ou ausência) de dividendos para classificar entre grupos de empresas

restritas ou não. A lógica empregada é que a ausência de dividendos relaciona-se

com a restrição financeira dado que, além da provável deficiência de criação de

caixa, desta forma a empresa fica menos sujeita à necessidade de levantamento de

fundos externos no futuro. Deve-se lembrar que no caso brasileiro existe um

dividendo mínimo obrigatório (não é o caso de outros países), e que poderia

impactar a conjectura associada a esta variável em Oliveira (2014).

Kirch, Procianoy e Terra (2014) seguem uma linha de pesquisas que considera o

tamanho da empresa, medido pelo total de ativos em relação ao setor de atividade.

A ideia subjacente é de que empresas maiores tem mais acesso a financiamento,

sofrem menos pela assimetria de informações e não sofrem restrição de capital.

Existem, é claro, medidas mais diretamente ligadas à situação financeira. Altman

(1968) determina por análise discriminante a combinação linear de índices

contábeis-financeiros, formando o escore Z que é amplamente usado na relação

com a capacidade de adimplência ou falência (ALDAMEN & DUNCAN, 2012;

BRADLEY & CHEN, 2015). O próprio Altman (2005) desenvolveu posteriormente

outro escore, EMS, que relata possuir boa capacidade preditiva de dificuldades

financeiras em mercados emergentes. O autor ainda revalida seu método em nível

internacional (ALTMAN, 2016). Cabe ressaltar, pela importância, as classificações

de risco feitas por agências especializadas, tais como Moody’s, Standard and Poor's

e Fitch, menos presentes nos trabalhos brasileiros provavelmente pela limitada

cobertura das empresas no país.

A opção no presente estudo foi o uso do escore Z para caracterização do grau de

restrição financeira das empresas, embora se tenha utilizado também em alguns

casos medidas alternativas como o PL negativo ou escore EMS.

Pelo critério preferencial neste estudo, utilizou-se o primeiro quartil da distribuição do

escore para representar empresas em dificuldades. No período de 2010 a 2014 o

primeiro quartil do escore (Z = 0,798) abrange um total de 280 casos (ou 56

empresas em média por ano). No mesmo período encontra-se em média 23

50

empresas com PL negativo por ano6.

2.1 GC E DIFICULDADES FINANCEIRAS

A literatura sobre GC em empresas brasileiras já é vasta, mas ainda não se abordou

o tema com especial atenção às empresas em dificuldades financeiras. Por

exemplo, revisões da literatura nacional sobre o assunto não tocam neste aspecto

(LEAL, 2004, 2011; SILVEIRA; SAITO, 2009). Essa mesma literatura assegura a

importância da GC para empresas nacionais de forma geral. É de se esperar,

portanto, que a qualidade das práticas de GC nas empresas em dificuldade

financeira seja um aspecto que contribua para o alívio ou agravamento desta

situação.

2.1.1 GC e decisões de financiamento

Embora seja de interesse, não é objetivo do presente estudo a definição sobre a

prevalência da teoria das trocas compensatórias (trade-off), que prevê um nível

ótimo de endividamento, hierarquia de fontes de financiamento (pecking order) ou

outras hipóteses sobre a estrutura de capitais (ver FRANK; GOYAL, 2008, para

discussão de teorias e evidências empíricas). O foco aqui se aplica a estudos que

explorem se existe relação entre GC e o custo de capital, com especial atenção aos

custos de falência e estrutura de capital para empresas sob estresse.

A GC trabalha com mecanismos para assegurar a equidade na relação das partes

interessadas com a firma. Então, é lógico pensar que boas práticas de GC auxiliem

na obtenção dos recursos necessários pela empresa. Há campo bem desenvolvido

que mostra esta relação, da GC ao nível da firma e ao nível de país, com o uso das

diversas fontes de financiamento possíveis. La Porta et al. (1998, 1999 e 2000)

advogam que as maiores proteções legais em alguns países ajudam a explicar

maiores dispersões acionárias e desenvolvimento de seus mercados de capitais

(acionário e de dívida), em relação a países com sistemas legais que protegem

menos o investidor.

Chung, Na e Smith (2013) desenvolvem o tema estrutura de capital e sobrevivência.

Segundo suas análises para o mercado de petróleo e derivados, não há relação

entre uma política de (estrutura de) capital e a continuidade da firma. Os autores,

6 Valores podem ser vistos na tabela 6. As estatísticas descritivas completas são encontradas no anexo.

51

porém, relatam um aumento, significativo estatisticamente, do endividamento das

empresas no ano anterior a sua retirada da amostra (quebra ou compra por outra

empresa como evento terminal). Parece razoável supor que ao enfrentar

dificuldades financeiras as empresas terminam por se apoiar no capital de terceiros,

seja pela emissão de novas dívidas, seja pela erosão do valor do capital próprio ou

seu esgotamento.

Capital Próprio

É senso comum a associação de empresas endividadas com situação pré-

falimentar. A restrição ao capital próprio pode ser vista à luz dos custos mais

elevados de captação para a empresa. Empresas com baixa lucratividade, mesmo

não pagando dividendos (DENIS; OSOBOV, 2008), também não dispõem de lucros

retidos elevados. Dentro do leque de financiamento por capital próprio, além do

aporte de capital pelos atuais acionistas, restaria assim a emissão de novas ações

para aumento de capital ou o uso de instrumentos híbridos. Interessantemente,

Dutordoir, Strong e Ziegan (2014) encontram evidências de que instrumentos de

dívida conversíveis têm maior propensão a serem usados por empresas (ou em

países) com pior qualidade de práticas de GC. Uma das hipóteses para tal é que,

com más práticas de GC, os gestores podem tentar o entrincheiramento, evitando a

falência por meio da conversão dos títulos de dívida em ações. Tal estudo,

obviamente, limitou-se aos países que considerou (Europa Ocidental) e sua

aplicação ao Brasil esbarraria na pouca abrangência do mercado de títulos de dívida

privada emitidas para o público no país.

O custo do capital próprio para as empresas abertas no Brasil parece sensível ao

nível de GC. Castro Jr, Conceição e Santos (2011) verificam que maior

transparência voluntária por parte das empresas abertas brasileiras se reflete em

menor custo de capital próprio. Dado que o método empregado consistiu em usar o

beta do CAPM para representar o custo do capital próprio das ações, ainda

considerando as conhecidas limitações estatísticas dos betas domésticos brasileiros,

pode ser que a transparência reduza a volatilidade das ações, potencialmente

reduzindo seu custo de capital. Carvalhal e Nobili (2011) também encontram no

Brasil evidências neste sentido. Os autores constroem um modelo de quatro fatores,

acrescentando um fator relacionado à GC (PMG ou Poor Minus Good) ao modelo de

Fama e French (1993). O fator PMG se mostra mais relevante que os fatores SMB

52

(Small minus Big) e HML (High Minus Low) na explicação dos retornos e sustenta a

hipótese de que investidores das empresas com maior nível de GC exigem menores

retornos (possuem menores custos de agência). Os autores relatam que os

resultados parecem livres de viés de sobrevivência, mas nada se pode inferir sobre

empresas sob estresse.

É possível que as ações de empresas sob estresse sejam atraentes. Garlappi e Yan

(2011) alegam que anomalias como prêmio para empresas de menor tamanho e

valor de mercado relativo, exploradas pelo modelo de três fatores de Fama e French

(1993), estariam mais associadas às empresas sob estresse. Infelizmente a linha de

estudo quanto ao custo de capital próprio nas empresas sob estresse foi descartada,

pois as ações destas empresas sofrem de liquidez muito baixa, contra-indicando o

uso nos modelos revistos. Contudo, a maioria dos modelos de previsão de falências

associam as empresas em dificuldades financeiras ao maior endividamento, ou seja,

preterimento do capital próprio (AZIZ, DAR, 2006; ALTMAN, 2005, 2016; CHUNG,

NA E SMITH, 2013).

Capital de terceiros

Vale então verificar como o custo e acesso ao capital de terceiros está relacionado à

qualidade das práticas de GC e à situação financeira das empresas. Os estudos no

Brasil não são muitos e apresentam resultados dúbios. Alguns demonstram

insensibilidade do custo de dívida a variáveis que representam a qualidade das

práticas de GC (LIMA et al, 2004; ALENCAR e LOPES, 2005). Caroprezo e

Carvalhal (2015) encontram relação negativa entre custo de dívida e práticas de GC.

Outros, ainda, indicam uma relação positiva entre o nível de endividamento e a

qualidade das práticas de GC, como Funchal, Galdi e Lopes (2008). Esses autores

argumentam que a entrada em vigor da NLF, aumentando a segurança para os

credores, reduz a sensibilidade dos custos das dívidas ao nível de GC. Silveira,

Perobelli e Barros (2008), já considerando possível endogenia entre estrutura de

capital e GC, também encontram efeito positivo da qualidade das práticas de GC

sobre o montante de uso de dívidas, mas não encontram evidência de causalidade

no sentido inverso.

53

Ge, Kim e Song (2012), em amostra de 22 países, confirmam a sensibilidade do

custo e montante das dívidas das empresas com seu nível de GC e que este efeito é

maior nos países com maior proteção legal aos credores.

Vale notar que a relação de proteção aos credores (pelo sistema legal) e o nível de

alavancagem pode não ser monotônica. Ou seja, fortes direitos aos credores podem

gerar menor uso de dívida, como constatam Cho et al. (2014) para sua amostra de

48 países (incluindo o Brasil). Segundo os autores, isto aconteceria porque os

gestores e acionistas temem perder o controle da empresa em caso de

inadimplência e assim evitam o uso acentuado de dívidas de longo prazo como fonte

de financiamento. Considerando a proteção legal relativamente baixa existente no

Brasil (LA PORTA et al., 1998; CHO et al., 2014) aumentada após a entrada em

vigor da NLF, os resultados encontrados em estudos anteriores no país, a

necessidade de uso de métodos mais robustos e atenção à restrição financeira,

formulou-se a primeira hipótese a ser examinada neste artigo (HP1). As hipóteses

estão reunidas na Tabela 1 juntamente com os artigos que as sustentam.

HP1: Melhor qualidade das práticas de GC em geral se associa a menor custo de

dívida e maior endividamento, tanto para empresas saudáveis quanto para as sob

estresse.

Proteção aos acionistas e condições de crédito

A maior proteção aos acionistas quanto a problemas de agência pode ter efeitos

diversos sobre o custo de dívida. Sob o ponto de vista dos credores, nem todas as

decisões tomadas pelos gestores em benefício próprio, que reduzem o valor da

empresa (JENSEN E MECKLING, 1976), pioram o valor esperado dos empréstimos.

Motivados pelo seu próprio risco de perda do emprego, os gestores tenderiam a

escolher projetos que reduzissem o risco da empresa, assim reduzindo por

consequência o risco dos credores. Mesmo comportamentos como “empire building”,

que reduzem o valor econômico da empresa, podem não ser maléficos para os

credores, desde que mantida a condição de solvência. Ou seja, fraca proteção aos

acionistas pode ser melhor para os credores. Ashbaugh-Skaife, Hollis e LaFond

(2006) estudam no mercado dos EUA o efeito de práticas de GC sobre a

classificação de risco das empresas segundo a agência Standard & Poor’s. Da

mesma forma que Klock, Mansi e Maxwell (2005), verificam que baixa proteção aos

acionistas (takeover defenses) se relaciona a melhor condição de crédito. Também

54

verificam que maior concentração de controle (quantidade de detentores de mais de

5% das ações votantes) se relaciona a pior classificação de crédito. Estas duas

características dão suporte à visão de risco de expropriação dos credores pelos

acionistas

Porém, como defendem Frantz e Instefjord (2013), outra lógica também é possível: o

maior poder dos acionistas pode levar a maior eficiência, maior valor da firma e

assim aumentar o valor residual em caso de insolvência. Para estes autores, a

determinação teórica do efeito destas questões de GC sobre o custo da dívida deve

residir nos custos de reestruturação em caso de inadimplência. Na ausência de

literatura específica, tem-se que inferir se e como esta relação é afetada pela

existência de dificuldades financeiras. Parece natural supor que no caso da empresa

estar em dificuldades, sendo a inadimplência mais provável, os custos de

reestruturação pareçam mais “reais” para os stakeholders. Nesta situação haveria

um aumento do valor esperado desses custos e, portanto, a proximidade da

inadimplência aumentaria a sensibilidade dos custos de financiamento à proteção

dos acionistas.

Como já exposto, o Brasil possui fraca proteção legal (LA PORTA et al., 1998; CHO

et al., 2014), então seria razoável supor que isto se traduza em maiores custos de

falência e menor valor esperado em caso de inadimplência, possivelmente fazendo

prevalecer a visão de risco de expropriação dos credores pelos acionistas. Isto é

testado na hipótese HC1.1 (Tabela 1), adicionalmente testando-se a sensibilidade

quanto à existência de dificuldades financeiras.

HC1.1 O custo de dívida é positivamente relacionado à proteção aos acionistas, com

maior sensibilidade para empresas sob estresse

Conselho de administração e uso de dívida

Os efeitos específicos de características do conselho de administração (CA) sobre

uso e custo da dívida também foram explorados na literatura. Ashbaugh-Skaife,

Hollis e LaFond (2006) encontram relações positivas da classificação de crédito com

a quantidade de conselheiros independentes, qualidade das demonstrações

financeiras, propriedade acionária por parte dos conselheiros e expertise dos

conselheiros. Estas relações dão suporte à visão de maior monitoramento dos

executivos pelo CA. Os autores verificam que diretores-presidentes (CEOs)

55

possuem remuneração excessiva em empresas com pior qualidade de práticas de

GC, o que pode explicar parcialmente porque elas não adotam melhores práticas.

Harford, Li e Zhao (2008) encontram evidências nos EUA, entre 1997 e 2004, de que

CAs mais poderosos (Chairman não é CEO e há blockholder no CA) incentivarão a

adoção de mais dívida por parte das empresas, especialmente de curto prazo,

provavelmente pelo efeito positivo sobre a disciplina dos gestores (JENSEN, 1986).

Porém, se esta é a motivação dos CAs, ela não deve se manter nas empresas sob

estresse, onde o excesso de caixa dificilmente existe. Bradley e Chen (2011)

mostram que empresas nos EUA (entre 2002 e 2007) cujos conselheiros possuem

seguro para responsabilidade limitada e indenização para os processos que lhes

imputem no exercício fiduciário, possuem menor custo de dívida. A lógica oferecida

para tal é de que não somente os executivos, mas também os conselheiros, podem

buscar projetos menos arriscados se não perceberem a possibilidade de punição por

tal comportamento. Vale atentar que esses comportamentos de redução de risco,

apesar de reduzirem o valor da empresa, provavelmente aumentam sua longevidade

(e reduzem sua probabilidade de estresse), especialmente quando não houver um

mercado de aquisições hostis desenvolvido (ou ativo). Por fim, Anderson, Mansi e

Reeb (2004) encontram relação positiva entre menor custo de dívida e o tamanho e

independência do CA nos EUA, defendendo que estas características tornam o CA

mais efetivo na escolha de melhores padrões de contabilidade e transparência.

As características dos CAs e suas relações com uso e custo de dívida são

abordadas nas hipóteses HC1.2 e HC1.3 (Tabela 1).

HC1.2: CAs mais poderosos, onde o Chairman não é CEO e há alinhamento com

acionista controlador, se associam a maior uso de dívida. A relação não se verifica

para empresas sob estresse.

HC1.3: Maior independência e menor tamanho do CA se relaciona a menor custo de

dívida, tanto para empresas saudáveis quanto para as sob estresse

Influência dos credores

O poder disciplinador da dívida não se faz somente pela redução da

discricionariedade do uso do caixa. A influência do credor sobre a gestão também

tende a ser maior com o maior endividamento e refinamento das cláusulas de

empréstimo. Seguindo linha iniciada por Smith e Warner (1979), Baird e

56

Rasmussen (2006) advogam que debenturistas em geral têm pouco poder neste

sentido, mas outros credores privados, passaram a utilizar instrumentos (covenants)

que lhes dão tanto ou mais poder que os acionistas, mesmo com a empresa longe

da inadimplência, tal como em decisões sobre o fluxo de caixa e a troca de CEO.

Byers, Fields e Fraser (2008) estendem estudos anteriores que testam a hipótese do

poder de monitoramento dos bancos como criador de valor. Via de regra, a literatura

indicava que anúncios de empréstimos eram associados a retornos excedentes para

as empresas tomadoras. Os autores confirmam esta relação nos EUA, no período

de 1980 a 2003, para as empresas com GC fraca, em que a atuação dos bancos

funcionaria como substituta para melhor GC.

Seguindo a mesma linha, Shepherd, Tung e Yoon (2008) verificam que o papel de

monitoramento dos bancos nos EUA está relacionado a aumento de valor da

empresa (sensível ao fluxo de caixa livre), afastando a hipótese de que o anúncio de

contratos de empréstimo gera valor pela redução da assimetria informacional

(bancos referendam a qualidade dos projetos publicamente). Este “efeito” é maior na

presença de entrincheiramento mais forte dos gestores.

Em artigo mais robusto metodologicamente, Nini, Smith e Sufi (2012) encontram

evidências empíricas nos EUA (entre 1996 e 2008) do papel ativo dos credores

sobre a gestão, em especial os efeitos da infração de covenants. Nini, Smith e Sufi

(2012) verificam que, após o relato da infração, há redução de investimentos, do

endividamento, do pagamento de dividendos e aumento da rotatividade de CEO. O

desempenho operacional e das ações melhora após a infração, o que sugere que as

alterações estão alinhadas com o interesse dos acionistas.

Segue dessa literatura que empresas sãs que sofrem maior monitoramento dos

bancos se beneficiam deste papel substituto da GC. Quanto às empresas em

dificuldades, o monitoramento dos bancos, porém, não pode ser aproximado

simplesmente pelo grau momentâneo de uso de dívida. A elevação de alavancagem

descrita por Chung, Na e Smith (2013) não representa uma política de

relacionamento e sim provável solução emergencial, com potencial limitado de

ganho do papel de monitoramento dos bancos.

Aprofundando o papel dos bancos como intermediadores ou detentores privados das

dívidas, Aldamen e Duncan (2012) levantam algumas questões sobre características

57

das dívidas. Os autores dividem o mercado de dívidas australiano entre não-

intermediado (emissão de instrumentos de dívidas diretamente pela empresa) e

intermediado ou privado. Eles concluem que a relação inversa entre custo de dívida

e qualidade de práticas de GC não se sustenta para dívidas privadas e para

empresas pequenas. Segundo os autores, o benefício da redução de assimetria

informacional proporcionado por melhores práticas de GC não se aplica aos

credores privados, que possuem acesso a informações privativas e incentivo ao

monitoramento.

No Brasil, assim como na Austrália, o mercado não-intermediado é relativamente

pequeno, então como explicar os resultados de Funchal, Galdi e Lopes (2008),

Silveira, Perobelli e Barros (2008) e Caroprezo e Carvalhal (2015) que alegam que

custo e nível de dívidas são sensíveis às práticas de GC no país? Há algumas

possibilidades: (1) os bancos na Austrália são mais eficientes no monitoramento; (2)

as práticas de GC avaliadas pelos autores brasileiros carregam mais informação ou

(3) o resultado de Aldamen e Duncan (2012) é limitado a 2007 (ano da análise).

De qualquer forma, a descoberta de Aldamen e Duncan (2012) de que as empresas

pequenas que implementam custosas práticas de GC não se beneficiam de menores

custos de dívida na Austrália pode ser explorada no Brasil.

Tabela 1 – Hipóteses relacionadas ao endividamento


HP1

Melhor qualidade das práticas de GC em geral se associa a

menor custo de dívida e maior endividamento, tanto para

empresas saudáveis quanto para as sob estresse

Funchal, Galdi e Lopes

(2008); Silveira,

Perobelli e Barros

(2008); Caroprezo e

Carvalhal (2015)

HC1.1 O custo de dívida é positivamente relacionado à proteção aos

acionistas, com maior sensibilidade para empresas sob estresse

Ashbaugh-Skaife, Hollis

e LaFond (2006); Klock,

Mansi e Maxwell (2005)

HC1.2

CAs mais poderosos, onde o Chairman não é CEO e há

alinhamento com acionista controlador, se associam a maior uso

de dívida. A relação não se verifica para empresas sob estresse

Harford, Li e Zhao

(2008)

HC1.3

Maior independência e menor tamanho do CA se relaciona a

menor custo de dívida, tanto para empresas saudáveis quanto

para as sob estresse

Ashbaugh-Skaife, Hollis

e LaFond (2006)

58

2.1.2 GC, desempenho e continuidade

A literatura internacional documenta bem a relação entre GC e valor ou desempenho

(LEAL, 2004), tanto se considerando os países desenvolvidos (AMMANN; OESCH;

SCHMID, 2011), quanto os em desenvolvimento (CLAESSEN; YURTOGLU, 2013).

A mesma relação também foi documentada no Brasil, como se pode ver em

Carvalhal-da-Silva e Leal (2005), Leal e Carvalhal-da-Silva (2007), Silveira, Perobelli

e Barros (2008), Lameira et al. (2008, 2010). As evidências empíricas indicam serem

positivas tais relações, embora a possibilidade de vieses e problemas de

identificação esteja levando a questionamentos sobre parte dos resultados. Ainda

assim, não seria indicado fazer uso direto desses resultados para empresas sob

estresse, pois: (1) empresas sob estresse tendem a não fazer parte das amostras;

(2) os aspectos de GC estudados podem ter diferentes relações com o desempenho

em empresas saudáveis e não saudáveis e (3) os modelos mais comuns são

lineares e assim podem não ser adequados para prever mudanças de

comportamento nas extremidades, ou seja, não há como inferir se, ao extrapolar

para empresas que estejam em zona de maior risco, os coeficientes dos modelos (e

suas conclusões) poderiam ser usados. Em resumo, as relações, evidências e

conclusões presentes na literatura merecem ser novamente examinadas nas

empresas sob estresse (hipótese principal HP2, Tabela 2).

HP2: Dado o estresse, as empresas com melhor qualidade de práticas de GC

possuem maior valor e desempenho

A administração de topo (CEO e CA) é um dos focos principais da GC e, como tal,

suas alterações e relações com o estresse tem despertado algum interesse. Wruck

(1999) mostra algumas características de mudança no CA na recuperação judicial

nos EUA. O número médio de conselheiros cai de 9,3 para 7,2. A autora também

reforça o resultado de Gilson (1999), apontando rotatividade de 55% dos CEOs

(superior à média). A composição do CA se altera, crescendo a participação de

novos conselheiros externos.

Parker, Peter e Turetsky (2002) mostram que a troca por um CEO externo aumenta

a probabilidade de experimentar estresse e que a maior participação acionária de

insiders se relaciona a maior probabilidade de recuperação. Fich e Slezak (2008)

também apontam para a importância do alinhamento do CA por meio de evidências

de que algumas características estão significativamente associadas à redução da

59

probabilidade de falência de empresas sob estresse, tais como CAs menores, maior

proporção de conselheiros independentes e maior participação acionária dos

conselheiros. Easterwood et al. (2012), por sua vez, encontram recuperações mais

fortes nas empresas sob estresse que apresentaram rotatividade menor entre os

conselheiros e pouca alteração na sua independência. Aparentemente, estas

alterações (frequentes) dificultam a recuperação. Seguem destas características do

CA a terceira hipótese principal (HP3) e as corolárias (Tabela 2).

Tabela 2 – Hipóteses relacionadas ao desempenho


HP2 Dado o estresse, as empresas com melhor qualidade de

práticas de GC possuem maior valor e desempenho

Leal e Carvalhal-da-

Silva (2007), Lameira et

al. (2008, 2010)

HP3 Há relação entre características do CA e o estado de estresse

HC3.1 A quantidade de conselheiros externos, independentes e com

menor alinhamento com acionistas tem relação com o estresse Fich e Slezak (2008)

HC3.2

Dado o estresse, as empresas com maior razão de conselheiros

externos e independentes têm melhor recuperação (redução de

indicativo de estresse ou melhor desempenho operacional)

Fich e Slezak (2008),

Easterwood et al. (2012)

2.1.3 Comportamento dos acionistas e gestores

Nas empresas pré-falimentares e falimentares, sob a égide da NLF, o dever de

diligência do acionista controlador é claro (MENEZES, 2009).

Pryshchepa, Aretz e Banerjee (2013) encontram evidências sobre a capacidade de

expropriação dos credores pelos acionistas em empresas sob estresse. Contudo os

autores afirmam que tal expropriação só existe nas empresas sob estresse que não

estão assim classificadas, ou seja, que o mercado vê como saudáveis (disfarçadas).

Nestas, na presença de riscos crescentes, os fluxos para os acionistas se reduzem a

uma taxa menor do que nas corretamente identificadas. As disfarçadas também

investem mais agressivamente, usam contabilidade menos conservadora e reportam

com maior erro seus resultados, sugerindo tentativa de continuar no “disfarce”.

A tendência para omissão de más notícias reforça as conclusões de Rajan, Seru e

Vig (2015). Estes autores analisaram a causa de falhas dos sistemas de previsão

de falências e demonstraram que fatores observáveis são determinantes para as

decisões de concessão de crédito, a despeito de informações conhecidas porém não

reportadas. Ou seja, vale o que parece publicamente melhor. Estes resultados

reforçam a importância da obrigatoriedade da divulgação pública de informações.

60

Infelizmente, mesmo o que é obrigatório pode não chegar a tempo. Analisando o

caso brasileiro de atrasos nas divulgações das informações financeiras, Kirch, Lima

e Terra (2012) verificam que os mesmos são impactados pela existência de

resultados deficitários. A alteração de comportamento pela capacidade de observar

o estresse é, pois, provável teoricamente.

2.1.4 Composição e comportamento do Conselho de Administração

O CA é, justificadamente, uma das estruturas de GC mais presentes na literatura.

Bhagat e Bolton (2008) encontram indícios de que características dos CAs podem

ser mais importantes para a empresa do que as sumarizadas em índices mais

amplos de GC como os de Gompers, Ishii e Metrick ou Bebchuk, Cohen e Ferrell

(apud Bhagat e Bolton, 2008).

Volpin (2002) relata que, na Itália, há pior performance quando os executivos de

topo fazem parte do grupo controlador. Infelizmente, este é o caso da composição

dos CAs no Brasil verificado por Schiehll e Santos (2004) e mais recentemente em

algumas pesquisas patrocinadas pelo IBGC (2005, 2009). O CA das empresas

listadas na BM&FBovespa é comumente composto por acionistas majoritários e por

executivos dessas empresas, dando suporte à possibilidade de expropriação pelos

controladores e/ou executivos.

Dois estudos recentes oferecem novas visões sobre a dificuldade de disciplinamento

dos executivos com mau desempenho por parte do CA. Dow (2013) oferece um

modelo teórico que se adapta aos resultados empíricos de trabalhos anteriores,

indicando que os conselheiros podem manter um CEO cujo desempenho foi fraco,

pois o custo da sinalização negativa (sobre a habilidade do próprio CA) pode ser

maior do que os ganhos pela rotatividade. Este efeito de entrincheiramento do CEO

seria maior nas empresas abertas, pois as fechadas não têm esta preocupação com

o custo de financiamento por capital próprio. Interessantemente, Cornelli, Kominek e

Ljungqvist (2013) têm acesso a uma base de dados de empresas financiadas por

private equity e estudam a influência de informações “hard” (verificáveis, como

resultado financeiro) e “soft” (não verificáveis) sobre a decisão de troca do CEO. As

informações “soft” têm maior influência sobre a decisão, teoricamente impedindo a

demissão de um CEO com intenções corretas (maximização de valor para o

acionista) cujo desempenho fraco fosse atribuído pelos conselheiros a fatores

61

externos fora de seu controle. Por definição, as informações “soft”, além de conteúdo

subjetivo, são de acesso mais restrito, o que torna o desenvolvimento desta linha de

pesquisa bastante difícil. No estudo, aquelas foram compostas por: (1) opinião dos

conselheiros sobre a competência do CEO; (2) opinião dos conselheiros sobre a

falha do CEO em uma decisão específica potencialmente prejudicial e (3) opinião

dos conselheiros sobre efeitos alheios como causa de problemas (“má sorte”). Por

meio de um experimento natural (mudança de legislação), concluem de forma

robusta pelo efeito positivo da troca de CEOs sobre o desempenho para as

empresas financiadas por private equity, o que pode não acontecer nas empresas

de propriedade dispersa, onde as informações verificáveis são as determinantes na

decisão.

Caso uma gestão seja muito ineficiente em capturar o valor potencial da empresa, o

mercado pode disciplinar os executivos pela via da tomada de controle. O papel do

CA para viabilização de tomadas de controle no mercado dos EUA tem

comprovação empírica da sua importância. Cohen e Wang (2013) concluem que a

eleição escalonada dos conselheiros dificulta a tomada hostil do controle e gera

redução de valor da empresa. Cremers e Ferrell (2014) encontram evidências que

sustentam a visão de desalinhamento entre CA e acionistas, pois o aumento de

poder do CA para decidir por proteções contra aquisições gera redução de valor

para os acionistas. Como já exposto, não se espera que este comportamento tenha

alta relevância no Brasil pela pouca importância do mercado de controle corporativo.

Provavelmente, no mercado brasileiro, os papeis dos conselheiros externamente à

empresa tenha mais influência no seu comportamento. Por exemplo, a presença de

credores da empresa na composição do CA pode levar ao efeito de redução de

risco, conforme Hilscher e Şişli-Ciamarra (2013). Estes autores verificaram que nas

empresas abertas dos EUA a presença de credores no CA leva a aquisições mais

diversificadas e menos financiadas com caixa, reduzindo o valor para os acionistas e

aumentando a classificação de crédito das dívidas. Novamente, apurando indícios

de que empresas mais “amigáveis” aos credores, apesar de não capturarem todo

seu valor potencial para os acionistas, podem sofrer menor risco de estresse e

serem mais longevas.

A presença de credores no CA é claramente uma fonte de conflitos de interesse,

mas outras fontes de ineficiência existem. É comum a participação de conselheiros

62

em várias empresas simultaneamente. Este fato leva à existência dos conselheiros

ocupados e à formação de uma rede de CAs interligados por membros comuns

(board interlocking).

A literatura põe em questão se conselheiros ocupados teriam condição de executar

bem suas funções de monitoramento (FERRIS, JAGANNATHAN, PRITCHARD,

2003). De acordo com Field, Lowry e Mkrtchyan (2013), a visão prevalecente no

mercado nos EUA seria que não: 74% das maiores empresas do S&P500 restringe a

quantidade de assentos que seus conselheiros podem ocupar.

A interligação também não parece ser considerada boa prática, tanto

internacionalmente quanto no Brasil. Santos, Silveira e Barros (2012) confirmam que

o valor das empresas listadas na BOVESPA (dados de 2005, antes da fusão com a

BM&F) é impactado negativamente pela presença de CA interligado7, principalmente

se estiverem presentes também as condições de CA ocupado e se o CEO for

conselheiro em outra empresa. A ocorrência de CA interligado está mais associada

a empresas maiores, com controle mais disperso e com maiores CAs no Brasil.

Aparentemente, o papel de monitoramento do CA fica deteriorado pela condição de

ser "ocupado". Contudo, desde que a discussão entre os dois papeis principais do

CA se focou na função de monitor (redução de custos de agência, redução de

fraudes), talvez o valor agregado pelo auxílio aos executivos esteja sendo perdido.

Field, Lowry e Mkrtchyan (2013) concluem que CAs ocupados se associam a maior

valor nas empresas que fizeram ofertas públicas iniciais de ações, provavelmente

pela maior experiência e contatos, que aumentam a capacidade de aconselhamento.

Baldenius, Melumad e Meng (2104) exploram o que seria o papel ótimo do CA,

entre as duas funções, de monitor e conselheiro, condicional ao poder do CEO.

Pelas características observáveis dos membros dos CAs, como formação e

currículo, pode-se inferir seu papel preponderante. Por exemplo, especialistas

financeiros tendem a executar mais monitoramento, enquanto ex-presidentes,

fundadores, especialistas em marketing ou tecnologia tendem a aconselhar

(BALDENIUS; MELUMAD; MENG, 2104). Esta aproximação difere e é

possivelmente mais eficaz do que a visão de conselheiros externos como

7 Os autores usam simple interlocking, enquanto no presente estudo usa-se uma medida mais completa da

ligação, considerando a presença dos mesmos conselheiros em CAs diferentes, citado pelos autores como reciprocal interlocking. No presente ainda se faz uma medição comparativa, pois só as empresas com mais interlockings recebem valor 1 para a variável proxy (vide seção 3.2).

63

predominantemente monitores e os demais como aconselhadores, mais presente na

literatura. Ainda segundo o modelo dos autores, CEOs entrincheirados tenderão a

preferir CAs com prevalência de monitoramento, o que é de certa forma contra-

intuitivo, mas se explica pela aversão dos CEOs à visão de experts, que os

ameaçariam mais do que os auditores. Switzer e Wang (2013) testam para

empresas dos EUA (de 2001 a 2006) a hipótese de que o papel de aconselhamento

é mais importante para empresas sob estresse, relacionando-o a maior CA (mais

recursos à disposição) e com maior expertise (conselheiros atuando em várias

empresas). A hipótese de recursos dos autores (CA maior) é contrária às evidências

de Fich e Slezak (2008). Separando as amostras, Switzer e Wang (2013) confirmam

parcialmente a hipótese: para empresas financeiras o maior tamanho do CA reduz o

risco de inadimplência e para as não-financeiras a expertise é relevante. Cabe uma

observação: a variável que representa expertise usada pelos autores também se

relaciona ao que tratamos no presente estudo como CA ocupado ou interligado. Ou

seja, talvez o efeito medido seja devido às redes de relacionamento (ou laços

sociais) criadas pelos conselheiros e não exatamente sua expertise individual.

Ainda quanto à discussão entre benefícios e malefícios dos conselheiros ocupados,

há indicação empírica de que algum nível de ocupação fora do CA pode ser benéfico

para a qualidade do CA, com inflexão após uma ocupação “demasiada”, como

verificam Lei e Deng (2014). Para eles a dualidade CEO/conselheiro se encontra

nesse caso de excesso.

A discussão acima não deixa claro qual deveria ser o papel preponderante dos CAs

em empresas sob estresse. Parece que isto dependeria de fatores não observáveis,

quais sejam, a causa do estresse (relacionado à fraude, ineficiência ou ineficácia), o

potencial de solução (dependente da causa) e a presença de problemas de agência.

É possível que, futuramente, alguma variável relevante emerja da literatura ou seja

criada para representar tais fatores (por exemplo alguma análise comparativa dentro

do setor de atividade da empresa). Ciente desta limitação, este ensaio, portanto,

explora características preponderantes em estudos anteriores, basicamente sobre

as variáveis de tamanho, formação, ocupação e interlocking, na possibilidade de

estabelecer algum vínculo com o racional para um CA mais monitor (WRUCK, 1999)

ou com CA que contribua com soluções estratégicas (SWITZER e WANG, 2013).

64

Teoria do Prospecto (Prospect Theory)

Uma das defesas para a substituição de conselheiros e de executivos das empresas

sob estresse por profissionais externos (ou independentes) pode ser desenvolvida a

partir da teoria do prospecto (KAHNEMAN e TVERSKY, 1979). Como o

comportamento de aversão a risco é o natural e as perdas são mais sentidas do que

os ganhos, gestores e CAs que permitiram um curso de ação que revelou-se ruim

ex-post, tenderão a negar a ineficácia do caminho escolhido. Provavelmente farão o

enquadramento das perdas como investimentos necessários para alcançar os

resultados, relutando em reconhecer custos afundados. Advém daí o viés de decisão

de intensificação de comprometimento (Escalating Commitment), que leva o gestor a

investir mais na expectativa de reverter o quadro, sendo este viés presente tanto em

indivíduos quanto em grupos (RUTLEDGE, 1994; WHYTE, 1993). Desta forma, na

impossibilidade de alterar o enquadramento feito pelos gestores, a solução lógica

seria a contratação de novo(s) decisor(es), não comprometido(s) com as decisões

passadas. Cabe ressaltar que isto indicaria o aumento de membros externos que

preferencialmente tivessem experiência mais adequada ao aconselhamento do que

ao monitoramento. Resta, pois, explorar a ocorrência do viés e das alterações na

direção de topo no Brasil (hipótese de pesquisa HP4, Tabela 3).

HP4: A manutenção da direção de topo das empresas se relaciona a investimentos

crescentes na ocorrência de resultados insatisfatórios (escalating commitment)

Comportamento de grupo

Logicamente, os aspectos relevantes do comportamento de grupo nas tomadas de

decisão e seus efeitos na administração de topo das empresas não se esgota com o

viés de intensificação de comprometimento. De fato, segundo o quadro de referência

de Van Ees, Gabrielsson e Huse (2009), os vieses estariam somente em uma das

seis correntes de estudos a serem desenvolvidas dentro de uma abordagem

comportamental para a GC. Em pesquisa exposta por Charas (2014), a maior parte

dos conselheiros classifica seu desempenho individual como satisfatório e o do CA,

como grupo, em nível mais baixo. As dinâmicas da administração de topo, como

grupo, foram consideradas na literatura de GC principalmente por meio de

65

construtos aproximados por variáveis objetivas de fontes secundárias. Uma destas

linhas estuda o poder potencial do CEO ou presidente do CA no domínio das

decisões (SILVEIRA; BARROS, 2013; BEBCHUK, CREMERS, PEYER, 2007), outra

concentra-se na composição do CA (MCINTYRE, MURPHY, MITCHELL, 2007). A

presente revisão pretende, seguindo estas linhas e também trabalhos baseados em

técnicas qualitativas, fundamentar novos construtos para comportamentos grupais.

Índice de Team Work

Embora ressaltem suas limitações para uma resposta teórica universal, Mcintyre,

Murphy e Mitchell (2007) tentam encontrar características em informações públicas

para que um grupo seja uma equipe efetiva. Com base na teoria organizacional,

defendem uma diversidade “moderada” para senioridade e idade, menores

tamanhos para o CA (dado que o CA provavelmente não se auto-estabeleceria

pequeno demais para suas tarefas, o risco de ineficiência a princípio está nos

maiores tamanhos) e maior participação em outros CAs (embora esta característica

não seja sustentada pelos resultados de outros estudos). Charas (2014) usa

questionários e encontra importância para “experiência do conselheiro”, “rede social”

e “inteligência cultural”. Apesar da limitação de se utilizarem de variáveis simples

(por exemplo, demográficas) para representar tais construtos, esta será a opção

viabilizada na presente pesquisa, da mesma forma que Silveira e Barros (2013).

Estes autores utilizam, por exemplo, a presença de estrangeiros para representar

variabilidade cultural no CA. Aqui se utiliza a mesma noção para aproximação da

inteligência cultural de Charas. Por fim, é provável que o reconhecimento pelo

próprio grupo das necessidades específicas dos recursos humanos para seu

trabalho efetivo, ou “fator humano” (IBGC, BOOZ & CO, 2009)8, se correlacione à

sua capacidade como time. Um aspecto visível desse reconhecimento é a presença

do comitê de recursos humanos (IBGC, 2010). É lógico pensar que tal

reconhecimento também se associe a conselheiros com expertise em

relacionamentos humanos. Assim, da mesma forma que Baldenius, Melumad e

Meng (2104), pode-se supor que especialistas em RH, psicologia ou correlatos

tenderão a atribuir importância ao funcionamento do CA como um time, reduzindo

atritos e explorando seu potencial como grupo.

8 Como melhor prática, o CA deve discutir, aprovar e monitorar as decisões envolvendo contratação, dispensa,

avaliação e remuneração dos executivos de topo.

66

O novo índice criado para representar a propensão à efetividade do trabalho como

time deve se correlacionar ao desempenho do CA, tanto na função de monitorar

quanto na de aconselhar. Como estes efeitos são não-observáveis diretamente, os

resultados indiretos comumente utilizados em pesquisas anteriores serão usados

(medidas financeiras de valor e desempenho). Estes resultados por sua vez

possuem relação natural inversa com indicativos de estresse, dando origem a

hipótese de pesquisa HP5 (Tabela 3).

HP5 O índice de Team Work se relaciona positivamente com o desempenho

contábil e valor de mercado da empresa e negativamente com a probabilidade de

estresse

Índice de Pensamento Grupal

Janis (1972) foi o primeiro pesquisador a desenvolver significado para o termo

“groupthinking” (ou pensamento grupal): uma forma de pensamento de pessoas

participantes de um grupo no qual a busca por concordância suplanta as análises

individuais realistas de cursos de ação alternativos. O groupthinking seria mais

provável onde houvesse pressão do ambiente e similaridade entre os membros,

embora mesmo em ambiente tranquilo ele possa ocorrer (WILCOX, 2010). O termo,

então, tem sido usado frequentemente, mesmo com algumas falhas de validação

(TOLMAN, 1996). O pensamento grupal já foi utilizado para explicar diversas

decisões catastróficas (JANIS, 1972), inclusive no âmbito empresarial, com “ilusões

mutuamente asseguradas” (BÉNABOU, 2009, p. 4). A ausência do pensamento livre

nos CAs, da capacidade de discordar mesmo quando se acredita que o curso de

ação está incorreto, provavelmente leva à ineficácia (HALTON, 2013). Muller-Kahle

e Lewellyn (2011) encontram evidências de que algumas características dos CAs

estavam significativamente associadas a maior propensão a cessão de créditos de

baixa qualidade na crise dos "sub-primes", nominalmente: menor diversidade de

gênero, menor senioridade e serem mais ocupados. Gillette, Noe e Rebello (2003)

concluem, por experimento, que os processos de coalizão e comunicação, dada

assimetria informacional, não permitem que os conselheiros externos eliminem

decisões prejudiciais aos acionistas. Os resultados das decisões não são “à prova

de coalizão”.

Silveira e Barros (2013) desenvolvem o construto “board narrow-mindedness” que

captura homogeneidade do CA, com base na lógica de que grupos com mais

67

semelhanças terão maior propensão a não desenvolver visões alternativas. Os

autores utilizam o construto, junto com mais dois (poder individual do líder e “board

propensity for passivity”) para formar um índice da concentração de poder, ou a

capacidade do líder (CEO ou presidente do CA) em influenciar cursos de ação.

Índice de Cascatas de Informação

Bikhchandani, Hirshleifer e Welch (1998), alguns dos pioneiros na linha de estudo,

mostram exemplos de que indivíduos “aprendem por imitação” e que, no âmbito de

decisões, isto pode levar a cascatas de informação, como expõem (p. 155): “An

early preponderance towards adoption or rejection causes subsequent individuals to

ignore their private signals”. Segundo os autores, desde que as ações dos primeiros

a decidir sejam observáveis pelos demais membros, haverá tendência para a

cascata mesmo na presença de externalidades negativas. Como, entretanto, o

equilíbrio é frágil, pequenos choques de informação podem retirar o grupo do

mesmo.

Os CAs são formados por pessoas de notória capacidade mas que podem estar

sujeitos às cascatas de informação. Considerando que mesmo indivíduos bem

informados não possuem certeza sobre o resultado futuro de suas decisões, todos

estão em contínua busca de novas peças de informação para compor suas

heurísticas. O comportamento de um par se constitui de informação relevante (pois

validada por outrem) e com forte apelo social. Socialmente há incentivo para a

concordância, mas, mais importante, em caso de erro o custo à reputação não fica

concentrado no tomador de decisão divergente (DORFF, 2007; BIKHCHANDANI;

HIRSHLEIFER; WELCH, 1992). Com um experimento, González, Modernell e París

(2006) mostram evidências de que um grupo como o CA também está sujeito às

cascatas.

Uma das condições que aumenta a probabilidade de cascatas, segundo o modelo

de Bikhchandani, Hirshleifer, Welch (1992), seria a posse pelos primeiros tomadores

de decisão de sinais congruentes no mesmo sentido ou com baixa certeza em

sentido contrário. Depois do estabelecimento da cascata, as decisões posteriores

não são informativas, são apenas reflexos comportamentais. É lógico avaliar que, se

os conselheiros tiverem acesso a pouca quantidade de informação ex-ante, estarão

mais tendenciosos ao estabelecimento da cascata. Assim, a existência de

conselheiros ocupados e que valorizem as relações sociais são aspectos que podem

68

facilitar o estabelecimento de cascatas. Silveira e Barros (2013) usam algumas

destas características para formação do seu índice “board propensity for passivity”.

Leal (2010) propõe os testes dos efeitos do “pensamento de grupo” e propensão às

“cascatas de informação” sumarizados na sexta hipótese principal.

Tabela 3 – Hipóteses relacionadas à composição e comportamento do CA


HP4 A manutenção da direção de topo das empresas se relaciona a

investimentos crescentes na ocorrência de resultados

insatisfatórios (escalating commitment)

(próprio autor)

HP5 O índice de Team Work se relaciona positivamente com o

desempenho contábil e valor de mercado da empresa e

negativamente com a probabilidade de estresse

(próprio autor)

HP6

O valor de mercado e o desempenho contábil da companhia

são afetados negativamente pela propensão do CA para o

"pensamento de grupo" e para decidir segundo "cascatas de

informação".

Leal (2010), Silveira e

Barros (2013)

3. METODOLOGIA

3.1 BASES DE DADOS

A escolha da metodologia, e é claro a inferência sobre os resultados, é dependente

dos dados disponíveis. As empresas da amostra são abertas, não-financeiras,

listadas na BMF&Bovespa. Seus dados advêm de várias fontes.

IPGC

Esta base é limitada às empresas abertas listadas na BMF&Bovespa e abrange o

período de 1998 a 2014. É composta do histórico do índice proprietário de Leal e

Carvalhal-da-Silva, de dados econômico-financeiros obtidos das bases

Economática, Bloomberg e dos sites das empresas. Como exposto pelos autores,

Carvalhal-da-Silva e Leal (2005), o índice pode sofrer de viés de sobrevivência (pela

necessidade de informações públicas para seus cálculos). Objetiva-se aqui

minimizar tal viés através da investigação e preenchimento dos dados faltantes.

Para os anos em que não foi feito levantamento do índice ou que o mesmo sofreu

alteração, utilizou-se a interpolação e adequação das perguntas por similaridade e

normalização (para cada sub-índice ou dimensão) (LEAL, CARVALHAL e

IERVOLINO, 2015).

69

Formulários de referência

Esta base também é limitada às empresas abertas listadas na BMF&Bovespa. A

partir da instrução CVM N. 480, de 7 de dezembro de 2009, estas empresas

passaram a fornecer informações obrigatórias sobre os conselheiros, transações

com partes relacionadas e remuneração da administração (embora muitas estejam

se recusando a informar com base em liminar de 2010 para o IBEF-Rio).

A coleta dos dados abrange os anos de 2010 a 2014, e foi feita de forma semi-

automática por software desenvolvido para este fim. Os dados incluem detalhes das

composições da direção, conselhos e comitês possibilitando o estudo do escalating

commitment e a criação dos índices de pensamento de grupo, de cascata de

informação e de teamwork.

Qualidade da base final

Esta união abrangente de fontes de informação permite um estudo muito mais

longevo e abrangente que os usuais. Infelizmente, a despeito do esforço de

preenchimento, muitas variáveis financeiras não estão disponíveis, pois trata-se de

um período de 16 anos e várias empresas sofreram algum processo de

compra/venda ou fecharam capital9. Além desta limitação, é natural que outliers

sejam mais frequentes. Enquanto na maioria dos trabalhos as empresas nos

extremos sejam eliminadas (como as de patrimônio líquido negativo), neste optou-se

por mantê-las, especialmente pelo interesse específico nos casos limítrofes deste

trabalho, sendo então os outliers tratados por winsorização em 5%. Reconhece-se

que a inclusão destes casos reduz a possibilidade de adequação dos modelos

lineares usados e logo as significâncias estatísticas, o que aumenta a robustez dos

resultados positivos encontrados.

3.2 VARIÁVEIS DE ESTUDO

Como este ensaio é bastante amplo, um número significativo de variáveis compõem

o grupo de estudo. Pela maior simplicidade, apresentam-se as variáveis de controle

primeiramente.

9 No agregado final, mesmo após a eliminação das empresas predominantemente sem informação, chegou-se a

um total de 632 empresas não financeiras considerando o período total, contra apenas 383 em 2014. A base do IPGC também sofreu perdas como pode ser visto no apêndice B.

70

Variáveis de controle

O grupo de controle tem função ainda mais importante no caso dos estudos de GC,

onde a endogenia é uma preocupação constante (ROBERTS E WHITED, 2013).

Como expõem Baldenius, Melumad e Meng (2014, pg. 32), a relação entre

performance e monitoramento ativo do CA poderia ser causada por fatores não

observados da firma, como problemas de agência. O autor propõe que o uso de

controles, como idade da empresa (COMPAGE), auxilia para mitigar a endogenia.

O custo da implementação de boas práticas de GC tende a ser mais relevante para

empresas sob estresse, dada a menor disponibilidade de capital esperada. Isto

pode tornar não significativas várias das hipóteses. Então a variável tamanho, SIZE

(calculada como log da receita liquida), utilizada como controle na maioria dos

estudos, se apresenta também como relevante para o presente.

Por simplicidade, as demais variáveis de controle são listadas na Tabela 4 a seguir.

Tabela 4 - Resumo das Variáveis de Controle dos Modelos do 2º Ensaio

Variável Explicação

SIZE Tamanho medido pelo logaritmo da receita líquida. Fonte: Economática.

SETOR Setor de atuação da empresa segundo a Economática.

COMPAGE Idade da empresa. Fonte: Formulário de referência.

TANG

Tangibilidade dos ativos. Total de ativos fixos dividido pela receita líquida. Fonte:

Economática.

GROWTH Crescimento médio da receita líquida nos 3 anos anteriores. Fonte: Economática

VOL

Volatilidade calculada pelo desvio padrão dos logarítmicos dos retornos das ações. Fonte:

cálculo com base nas cotações disponíveis na Economática.

FAMCTRL

Indica controle familiar. Variável binária ajustada para 1 caso possua controle familiar e 0

em contrário. Fonte: DIVEXT apud Segura (2012). Esse controle atendeu a uma das

condições: no mínimo dois membros de uma mesma família estão na diretoria ou

conselho da empresa (a); dentre os 5 maiores acionistas há no mínimo dois membros de

uma mesma família (b) ou a empresa é controlada por uma holding familiar (c)..

STTCTRL

Indica controle estatal. Variável binária ajustada para 1 caso possua controle estatal e 0

em contrário. Fonte: Formulários de referência e Economática.

FORCTRL

Indica controle estrangeiro. Variável binária ajustada para 1 caso possua controle

estrangeiro e 0 em contrário. Fonte: cálculo com base nos principais acionistas disponíveis

na Economática.

71

VOTE

Indica concentração de direito de voto. Percentual do total de ações com direito a voto

dos 3 principais acionistas sobre o total de ações. Fonte: Economática/Bloomberg.

PROP

Indica concentração de direito ao fluxo de caixa. Percentual do total de ações (ON e PN)

dos 3 principais acionistas sobre o total de ações. Fonte: Economática/Bloomberg.

WEDGE Diferença entre VOTE e PROP.

ZSCORE

Escore de probabilidade de adimplência para empresas. Calculado por:

ZSCORE =1,2X1+1,4X2+3,3X3+0,6X4+1,0X5

Onde X1= capital de giro/ativos totais ; X2 =lucros acumulados/ativos totais; X3 = lucro

operacional/ativos totais; X4=valor de mercado do patrimônio líquido/dívida total;

X5=receita/ativos totais

Fonte dos dados contábeis: Economática

EMSSCORE10

Escore de probabilidade de adimplência para empresas em mercados emergentes.

Calculado por:

EMSSCORE =6,56X1+3,26X2+6,72X3+1,05X4+3,25

Onde X1= capital de giro/ativos totais ; X2 =lucros acumulados/ativos totais; X3 = lucro

operacional/ativos totais; X4=patrimônio líquido/passivo total

Fonte dos dados contábeis: Economática

Variáveis de estudo

Várias medidas para alavancagem estão presentes na literatura. Aqui se adotam as

medidas empregadas em Harford e outros (2008), nomeadas genericamente

LEVER. A alavangem contábil (LEVERc) é calculada pela razão do total de dívidas

sobre o total de ativos. A alavangem de mercado (LEVERm) é definida como o total

de dívidas dividido pelo total de ativos subtraído o valor contábil das ações e

acrescido do valor de mercado das ações11.

O IPGC é um índice abrangente de práticas de governança corporativa proposto por

Leal e Carvalhal-da-Silva (2007), composto atualmente por 20 questões objetivas

que são apresentadas no apêndice A. Leal, Carvalhal e Iervolino (2016) apresentam

uma descrição detalhada do IPGC bem como de sua evolução.

PERFORM é um conjunto de variáveis de desempenho e valor, que podem ser

usadas separada ou concomitantemente nos modelos. É composto de QTOBIN, PB

10

A variável EMSSCORE demonstrou menor capacidade explicativa que ZSCORE, sendo omitida dos resultados. 11

Nas análises a variável LEVERm foi consistentemente preterida por ter resultados similares a LEVERc mas com maior nível de incerteza, dados os missing values dos valores de mercado na sua composição.

72

e ROA onde: QTOBIN representa o q de Tobin calculado subtraindo do ativo total o

valor contábil do patrimônio líquido, somando o valor de mercado do PL e

dividindo pelo valor contábil do ativo total; PB representa o price-to-book ou valor de

mercado do PL dividido pelo seu valor contábil, ROA é o retorno sobre os ativos

calculado pelo lucro líquido dividido pelo valor contábil do ativo total12. ROAA é o

ROA ajustado ao setor do Economática, através da diferença entre o ROA individual

e a média anual setorial, dividida pelo desvio padrão dos retornos do setor.

Quanto aos direitos dos acionistas, seguindo Ashbaugh-Skaife, Hollis e LaFond

(2006) e Klock, Mansi e Maxwell (2005), maior defesa contra tomadas hostis (menor

grau de direitos para acionistas) possui relação negativa com o custo de dívida. A

presença de poison-pill nos estatutos das empresas representa este conceito. Por

outro lado, os mesmos autores levantam a possibilidade de maiores direitos dos

acionistas permitirem aos mesmos atuar restringindo comportamentos oportunistas

dos executivos, podendo aumentar o valor para os credores e reduzir o custo de

dívida. O subíndice de direitos dos acionistas (apêndice A), mais amplo e menos

relacionado a tomadas hostis, é usado para representar os direitos dos acionistas.

Índice de Team Work

O índice de Team Work (ITW), que varia entre 0 e 5, indica propensão a trabalho em

grupo mais efetivo e é calculado pela soma de BDSIZSMLL; PERSNAGEMOD;

BDCHAIRHIGH; CULTINTLG e TEAMAW, apresentadas a seguir:

BDSIZE é o tamanho do CA. BDSIZSMLL é uma variável binária. Se empresa

possuir BDSIZE de pequeno tamanho comparativo, no primeiro quartil, BDSIZSMLL

recebe valor 1.

PERSNAGE é a idade do conselheiro e VARPERSNAGE a variância de

PERSNAGE por CA. Se a empresa possuir VARPERSNAGE entre o percentil 25%

e 75%, PERSNAGEMOD, uma variável binária, recebe valor 1, indicando variação

de idade moderada.

BDCHAIR é a quantidade de CAs em que o conselheiro participa e AVGBDCHAIR é

a média truncada entre os percentis 10% e 90% (eliminando da média valores

extremos, talvez associados à ineficiência). Deste grupo de conselheiros (filtrados

12

Em que se ressalte a maior adequação teórica do lucro operacional, tendo o lucro líquido sido usado pela disponibilidade na base de dados.

73

entre os percentis 10% e 90%), aqueles que estão acima de AVGBDCHAIR são

contabilizados por empresa e para as empresas acima da média nesta

contabilização, a variável BDCHAIRHIGH (variável binária) recebe valor 1. Ou seja,

BDCHAIRHIGH assinala que o CA da empresa é formado por muitos conselheiros

relativamente ocupados, indicando validação da sua qualidade.

CULTINTLG é aproximação para inteligência cultural. É uma variável binária

definida como 1 caso trate-se de estrangeiro.

TEAMAW (team awareness) ou percepção de time, pode ser aproximada pela

constatação de existência do comitê de recursos humanos ou pela presença de

conselheiro com background relacionado às relações humanas (psicologia,

sociologia, diplomacia etc), caso em que a variável recebe valor 1.

Índice de Pensamento de Grupo

O Índice de Pensamento de Grupo (IPG) indica propensão para tal baseando na

(ausência de) variabilidade entre os membros do CA e na sua ligação social e de

interesses externos à empresa. Varia entre 0 e 4 e é calculado pela soma das

variáveis binárias VARACADE, VARGEND, VARAGE e BDINTLOCK, apresentadas

a seguir:

BDINTLOCK indica alta ocorrência de mesmos conselheiros servindo em CAs

diferentes (board interlocking ou CA Interligados). Se o CA possuir conselheiros que

também atuam juntos13 em outras empresas, o total de empresas é contabilizado.

Se este total estiver acima da média anual, recebe valor 1.

VARACADE indica variabilidade de base acadêmica. E feita classificação em 4

grupos: Negócios; Técnicos; Legais e Outros. A seguir é computada a quantidade

de grupos diferentes presente no CA de cada empresa. Se esta quantidade for

acima da mediana, recebe valor 1.

VARAGE indica variabilidade de idade dos conselheiros. Se o desvio padrão das

idades dos conselheiros por empresa for acima da mediana, recebe valor 1.

VARGEND mede variabilidade de gênero. Se o percentual de mulheres no CA for

acima da mediana, recebe valor 1.

Índice de Cascata de Informação

13

Reciprocal interlocking segundo a definição utilizada por Santos, Silveira e Barros (2012).

74

ICI é o índice que assinala propensão à ocorrência de Cascata de Informação no

conselho, com base em disponibilidade de tempo, independência e possibilidade de

discussão fora do CA. Varia entre 0 e 4 e é calculado pela soma das variáveis

binárias BDTIME, BDINDEPT, COMIT e BSYDIREC, detalhadas a seguir:

BDTIME indica baixa disponibilidade de tempo dos conselheiros no agregado. Se

computa a quantidade de conselheiros "outsiders" que atuam em 3 CAs ou mais. Se

a quantidade for acima da mediana das empresas no ano, o item recebe valor 1.

BDINDEPT representa baixa independência do CA medida de forma binária e

comparativa. Computa-se a quantidade de conselheiros declaradamente

"independentes" dividida pelo total de conselheiros. Se a quantidade for abaixo da

mediana das empresas no ano, item recebe valor 1.

COMIT mostra baixa presença de comitês, que aumentam os fóruns de discussão e

preparação relativamente independentes para as discussões de conselho. Calcula-

se o número de comitês compostos por pelo menos cinquenta por cento de

membros "outsiders". Se a quantidade for abaixo da mediana das empresas no ano,

item recebe valor 1.

BSYDIREC indica a baixa disponibilidade de tempo dos conselheiros reduzida por

atuação executiva. Computa-se a quantidade de conselheiros que atuam como

executivos em outras empresas. Se a quantidade for acima da mediana das

empresas no ano, item recebe valor 1.

As demais variáveis são comparativamente mais simples e assim são apresentadas

de forma sucinta na Tabela 5 a seguir.

Tabela 5 - Resumo das Variáveis de Estudo dos Modelos do 2ºEnsaio

Variável Explicação

ADR Variável categórica que indica se a empresa possui ADR em negociação.

ASSETSALE Total de vendas de ativos (receita não-operacional).

BDBLKHOLD Variável categórica representando a presença de representante do controlador no

CA, assumindo o valor 1 neste caso e 0 em contrário.

BDEXT Razão de conselheiros externos sobre o total.

75

BDINDEP Razão de conselheiros independentes sobre o total.

BDINDEPT Independência do CA medida de forma binária e comparativa. Compõe o ICI (Índice

de Cascata de Informação).

BDINTLOCK Serviço dos mesmos conselheiros em CAs diferentes medida de forma binária e

comparativa . Compõe o IPG (Índice de Pensamento de Grupo).

BDTIME Baixa disponibilidade de tempo dos conselheiros no agregado medida de forma

binária e comparativa. Compõe o ICI (Índice de Cascata de Informação).

BSYDIREC Baixa disponibilidade de tempo dos conselheiros reduzido por atuação executiva

medida de forma binária e comparativa. Compõe o ICI (Cascata de Informação).

CAPEX Investimento em ativos fixos.

CEOPWR Proxy para poder de influência do presidente. É variável binária definida como 1 em

caso de dualidade como presidente do conselho e 0 em contrário.

CEOSTAY Proxy para manutenção da direção de topo da empresa. É variável binária definida

como 1 no tempo t no caso do presidente em t ser o mesmo que em t-1.

COMIT Relativo à presença de comitês com 50% membros outsiders. Compõe o ICI (Índice

de Cascata de Informação).

DBTINTERM

Perfil de dívida segundo a intermediação. A proxy usada será a razão debêntures

(CP+LP) sobre o total da dívida onerosa.

DBTMATUR Perfil da dívida onerosa quanto ao vencimento. É a relação do total de dívidas de CP

dividida pelo total de dívidas de LP

DEBTCOST O custo da dívida é calculado como o total de juros pago dividido pela dívida média

contábil no período.

ICI Índice de Cascata de Informação. Indica propensão para tal. Calculado pela soma de

BDTIME, BDINDEPT, COMIT e BSYDIREC

IPG Índice de Pensamento de Grupo. Indica propensão para tal. Calculado pela soma de

VARACADE, VARGEND, VARAGE e BDINTLOCK

NLF Variável categórica representando a entrada em vigor da Nova Lei de Falências.

Assume o valor 1 após 2005 e zero anteriormente.

NM Variável categórica que indica se a empresa está listada no Novo Mercado da

BMFBovespa.

PAYOUT Razão de dividendos pagos (e provisionados) acrescidos de JCP (juros ao capital

próprio) divididos pelo lucro líquido.14

VARACADE Variabilidade de base acadêmica dos conselheiros medida de forma binária e

comparativa. Compõe o IPG (Índice de Pensamento de Grupo).

VARAGE Variabilidade de idade dos conselheiros medida de forma binária e comparativa.

Compõe o IPG (Índice de Pensamento de Grupo).

14

Com a existência de payout na presença de prejuízo, foi substituída o valor da variável para o percentil 99 da distribuição, pois valores negativos de payout são fortes indicativos de expropriação

76

VARGEND Variabilidade de Gênero no CA medida de forma binária e comparativa. Compõe o

IPG (Índice de Pensamento de Grupo).

WKCPEX Investimento em capital de giro.

.

Tabela 6 - Estatísticas Descritivas de Variáveis Selecionadas

PL patrimliq zscore ipgc roa qtobin pb

Positivo 1000

Média 2,45 1,7845 10,72 1,781 1,485 1,8621

Negativo 115

Mediana 0,909 1,583 11,5 3,392 1,173 1,1875

ND's 5

Mínimo -0,382 -7,573 3,27 -27,971 0,505 -0,686

Máximo 15,861 8,594 15 17,382 3,867 8,91

Intervalo 16,243 16,167 11,73 45,353 3,362 9,596

Percentis

25 0,22 0,7985 7,5 -1,575 0,944 0,6048

75 2,393 2,655 15 7,777 1,694 2,402

ND's 5 37 182 5 5 92

Nota: Dados anuais de 2010 a 2014, total de 1120 observações (empresas/ano). As demais variáveis

constam do anexo C. PL - variável categórica indicando patrimônio liquido positivo ou negativo;

patrimliq– logaritmo do patrimônio liquido; zscore– escore Z de Altman; ipgc– índice de práticas de GC;

roa – retorno sobre os ativos; pb – price to book ou valor de mercado sobre valor patrimonial das ações.

3.3 MÉTODOS ECONOMÉTRICOS

No que tange as bases de dados deste estudo, a abordagem (dependente da

hipótese em teste) será primeiramente utilizar análises de dados em painel

desbalanceados (pela inexistência de informações sobre todas as empresas em

todos os anos) em OLS, Efeitos Fixos ou Aleatórios. Este tipo de análise tem sido

criticado na linha de estudos de governança por frequentemente não considerar a

possível endogenia entre desempenho e práticas de GC. Assim, autores como

Wintoki, Linck e Netter (2012) e Silveira, Leal, Carvalhal-da-Silva e Barros (2010),

utilizando de argumentos como Roberts e Whited (2013), lançam dúvidas sobre

estudos anteriores que indicavam relações de causalidade entre GC e desempenho

ou valor. Ainda sendo dada ciência da limitação do uso de dados em painel

tradicional (com efeitos fixos e aleatórios) para este fim, o método se presta para

explorar relações entre as variáveis de interesse no período de abrangência, mesmo

que de forma não robusta, e ainda serve como ilustração ou comparação com

trabalhos anteriores, motivos pelos quais será adotado aqui como primeira

abordagem em alguns casos. A seguir métodos mais robustos serão utilizados. O

método GMM aplicado aos dados em painel é possivelmente a melhor alternativa

77

para levar em consideração menores restrições na correta identificação dos

coeficientes das variáveis do sistema. Este método permite amenizar problemas

causados pela endogenia como omissão de variáveis (parcialmente mitigada pelo

uso de efeitos fixos) e simultaneidade, considerando apenas a restrição mais fraca

de inexistência de correlação entre os termos de erro e valores defasados no tempo

de regressores selecionados, utilizados como variáveis instrumentais. Alguns

autores, como Wintoki, Linck e Netter (2012) e Silveira et al. (2010), vem se

utilizando de tal método, provavelmente pela grande dificuldade de encontrar

variáveis instrumentais externas.

As medidas de desempenho e valor serão as adotadas em estudos anteriores, onde

cabe destacar uma vantagem das medidas contábeis sobre as de mercado em

alguns casos, conforme exposto por Easterwood, İnce e Raheja (2012). As medidas

de mercado mostram o impacto de choques econômicos sobre a empresa, mas

também a expectativa da resposta pela empresa. Dessa forma medidas de mercado

podem ter relação de anterioridade com as possíveis variáveis explicativas, criando

endogenia. Já as medidas contábeis, como expõem os autores, são largamente

exógenas a alterações no CA, p. exemplo. Dessa forma, medidas contábeis de

desempenho (como ROA) podem servir para aumentar a robustez dos testes.

Ainda quanto a robustez dos métodos de teste e as críticas atuais frequentes que os

trabalhos anteriores recebem, o leitor deve cuidar para não minimizar o valor que o

embasamento teórico de tais trabalhos possui. Por exemplo, Wintoki, Linck e Netter

(2012) concluem empiricamente que não há relação significativa de estrutura do CA

com o desempenho da empresa, utilizando o argumento de método inadequado,

lançam dúvidas sobre estudos anteriores de GC. Em que proceda a inadequação

dos métodos no tratamento de endogenia, não se justifica a crença de que não haja

causalidade entre aspectos de GC e valor. Como exemplo, as características de

transparência são o fator mais importante do índice amplo IPGC (LEAL e

CARVALHAL-DA-SILVA, 2007) e seria incoerente assumir que a ausência de

transparência não impactasse o valor das ações de uma empresa. Qualquer análise

de valor por qualquer investidor é feita com base na divulgação de informações15.

Assim, é lógica a assunção teórica de veracidade na relação causal entre

15

A única possibilidade em que a transparência não impactasse no interesse de investimento seria se o mercado

fosse formado exclusivamente por investidores “técnicos”, que acreditassem que o desempenho das ações da

empresa são determinados exclusivamente pelos seus valores passados.

78

transparência e valor. Se ela não se revela empiricamente é outra questão, que

pode residir tanto em problemas de método econométrico quanto em questão mais

básica de inadequação de variáveis.

A inadequação de variáveis leva a outra questão do estado da arte dos estudos

atuais. Há crescente utilização do método GMM, claramente mais robusto para

endogenia que as demais tratativas para painel (efeitos fixos e aleatórios). O

método, porém, apesar de mais robusto para simultaneidade, não pode eliminar

outra causa possível de endogenia: o erro de medida. Por exemplo, medir a

independência (de tomada de decisão) do CA pela informação declarada de

números de conselheiros independentes, apesar de objetiva, é uma medida

aproximada (proxy) que embute erro. Para que o método GMM rendesse

estimativas não enviesadas para erros de medida, seria necessário que esses erros

presentes nas variáveis instrumentais (as variáveis endógenas defasadas) fossem

não auto-correlacionados, o que é difícil de defender do ponto de vista econômico

(ROBERTS e WHITED, 2013)16.

Assim, resulta que os métodos econométricos aplicados aos estudos de GC, apesar

da clara evolução, ensejam cuidados inferenciais.

Análise em pooling, efeitos fixos e efeitos aleatórios

O modelo básico de análise em painel utilizado segue a equação 6:

𝑦𝑖𝑡 = 𝛼 + ∑ 𝛽𝑛𝑖𝑡𝑥𝑛𝑖𝑡𝑝𝑛=1 + ∑ 𝛾𝑚𝑖𝑡𝑧𝑚𝑖𝑡

𝑞𝑚=1 + 𝑢𝑖𝑡 (eq. 6)

onde yit são as séries de variáveis dependentes, p. ex. desempenho, xit e zit são as

variáveis explicativas, sendo as últimas variáveis de controle. As características do

termo de erro, uit , determinam a abordagem para estimação. Se for considerado

que uit não é correlacionado com os regressores, pode ser utilizada estimação por

MQO (Mínimos Quadrados Ordinários ou OLS, Ordinary Least Squares) agregados.

Caso se considere que existe heterogeneidade individual não observada, o termo de

erro pode ser partido conforme a equação 7, onde eit é IID. Se existir característica

individual não observada constante no tempo que seja correlacionada aos demais

regressores, o termo ait pode ser alterado para ai e pode ser estimado como um

16

Um dos conselhos para tratar de erros de medidas de Roberts e Whited (2013) é o uso de proxies comparando

extremos da distribuição da variável: mesmo se houver grande ruído na medida, os extremos devem representar

medidas diferentes.

79

novo conjunto de regressores, na abordagem chamada de “efeitos fixos”.

𝑢𝑖𝑡 = 𝑎𝑖𝑡 + 𝑒𝑖𝑡 (eq. 7)

Se por outro lado ai tiver variação aleatória e não for correlacionada aos

regressores, trata-se de um verdadeiro “efeito aleatório” ao nível da firma, razão pelo

qual o método é assim denominado.

Na determinação entre o modelo de efeitos fixos e aleatórios, o teste de Hausman (e

variantes) é o mais utilizado. O mesmo verifica se há variação significativa entre os

coeficientes β das duas abordagens. Não existindo, há indicação estatística pelo

uso do modelo de efeitos aleatórios pela sua maior eficiência na estimação. No

caso deste trabalho, pela já exposta vantagem dos efeitos fixos na redução do

problema de endogenia por omissão de variáveis, o mesmo tende a ser preferido.

Na presença de regressores que não sejam contemporaneamente exógenos

(E(ut|xt) ≠ 0) , que é outro problema comum nos estudos de GC, os métodos

anteriores baseados em MQO tendem a render estimativas enviesadas. O

tratamento através de variáveis instrumentais (VI) seria indicado. As VIs permitem a

estimação não-enviesada através de regressões em dois passos (2SLS – two stage

least squares). A VI, para ser válida, deve possuir duas propriedades: ter correlação

com a variável regressora endógena (a causa do problema de estimação), digamos

xj ,mas não com o termo de erro17. Assim, no primeiro passo é feita regressão da

variável endógena contra a VI (ou conjunto de variáveis instrumentais) e as demais

variáveis explicativas exógenas do modelo, resultando em novo conjunto de valores

ajustados (fitted) da variável endógena, x̂j. Como este novo conjunto por construção

não é correlacionado com o termo de erro, pode ser usado na estimativa consistente

da equação inicial. O problema que permanece é encontrar as variáveis

instrumentais. Como são difíceis de encontrar externamente, os métodos expostos a

seguir foram desenvolvidos para usar variáveis defasadas como instrumentos.

Generalized Method of Moments (GMM)

Hansen (1982) desenvolveu o método generalizado de momentos em 1982,

considerando não a solução exata, mas a (estimativa do parâmetro) que

minimizasse o erro nas condições de momentos. Isto permitiu sua difusão na

17

Na verdade, como expõe Wooldridge (2002), a VI deve possuir correlação parcial com a variável endógena na presença das demais variáveis exógenas.

80

estimativa de parâmetros de equações sob diversas modelagens, sem adicionar

imposições aos dados como nos estimadores por máxima verossimilhança18. Como

os estimadores GMM apresentavam propriedades pobres para amostras pequenas,

alguns métodos mais adequados foram propostos como o de Arellano e Bond

(1991), conhecido como Diferencing GMM (ou DIF-GMM), que transforma as

variáveis originais por diferenciação e a partir de então usa GMM para estimação.

Neste método a diferenciação elimina os efeitos específicos individuais e as

variáveis defasadas em nível servem como instrumentos para estimação dos

coeficientes da equação inicial. Blundell e Bond (1998) mostram que o DIF-GMM

apresenta viés e baixa precisão para amostras pequenas especialmente quando as

séries são persistentes19. A partir da imposição de poucas restrições, nominalmente

a ortogonalidade entre as variáveis diferenciadas defasadas em primeiro nível e os

termos de erros, E(∆xit−1(ai + eit) = 0, Blundell e Bond (1998) conseguem criar mais

instrumentos (usando as variáveis diferenciadas defasadas como instrumentos para

aquelas em nível), formando sistema de duas equações (GMM-SYS ou System

GMM). A validade dos instrumentos pode ser verificada pelo teste de Hansen (e

afins) da sobre-identificacão. O GMM-SYS possui muito maior eficiência que o DIF-

GMM, mas ainda cabe indicar que estudos recentes demonstram que ambos

possuem deterioração das propriedades em amostras finitas com o incremento da

razão de variância 20 (BUN e KLEIBERGEN, 2010). Soto (2009) mostra por

simulação que o GMM-SYS, é superior aos demais métodos aqui descritos:

apresenta o menor viés e se mostra o mais eficiente e consistente quando a amostra

é pequena (N < 100), o que não chega a ser o caso no presente estudo mesmo para

as sub-amostras21.

18

Onde a função de distribuição de probabilidade deve ser conhecida. 19

Porque neste caso as VIs seriam instrumentos fracos para as alterações das variáveis endógenas. 20

Variância dos efeitos específicos individuais dividida pela variância dos erros idiossincráticos. 21

Da mesma forma que Silveira, Leal, Carvalhal-da-Silva e Barros (2010), os modelos em GMM-Sys do presente trabalho, apesar de robustos para heterocedasticidade e autocorrelação, ainda demonstram com frequência a presença de autocorrelação de 1º nível dos resíduos, o que é reduzido com a opção padrão de uso de um lag da variável dependente. Também como padrão, variáveis de tipo de controle (familiar, estatal ou estrangeiro) são consideradas exógenas.

81

4. RESULTADOS

4.1 Hipóteses relacionadas ao endividamento

Por simplicidade de leitura, as hipóteses pesquisadas são repetidas nesta seção.

HP1 Melhor GC em geral se associa a menor custo de dívida e maior

endividamento, tanto para empresas saudáveis quanto para as sob estresse

Para teste desta (e outras) hipótese(s), se utilizou sobre o modelo em painel (eq. 6)

a função:

DEBTCOST = f (IPGC-, PERFORM-, SHRIGHTS+, SIZE-, LEVER+, SETOR, COMPAGE-,

TANG-, GROWTH-, VOL+, FAMCTRL, STTCTRL, FORCTRL, VOTE, PROP, WEDGE,

SCORE) (equação 9)

As descrições das variáveis se encontram na seção 3.2. Os sinais após as variáveis

do lado direito da equação (RHS) indicam a relação teórica esperada com a variável

do lado esquerdo (LHS). Para o caso de HP1 e das hipóteses que testam relações

tanto para empresas saudáveis quanto para as sob estresse, estimações em

separado destes dois conjuntos de empresas foram executadas. Para testar o maior

endividamento, a variável LEVER é considerada no LHS. Os resultados são

encontrados nas tabelas 7 e 8.

As análises por MQO mostram altas significâncias do coeficiente do índice amplo de

governança (ipgc) com custo da dívida, no sentido esperado, mas não há

significância por GMM-Sys, independente da separação amostral por critérios de

restrição financeira. Encontra-se evidência de fatores que afetam conjuntamente as

empresas pelas altas significâncias das variáveis categóricas temporais.

Adicionalmente, como pode ser visto na tabela 9, ocorre justamente o contrário do

esperado teórico com o índice de governança (ipgc) sendo significativo para o custo

de dívida das pequenas empresas, o que é explicado pela significância do sub-

índice de direitos dos acionistas, condizente com os resultados de (HC 1.1)

Os resultados para uso da dívida, tabela 8, apresentam coeficientes com

significância para o grupo de empresas sem restrição, tanto para aquelas com alto

escore (zscore) quanto para as com patrimônio líquido positivo (significâncias que

não se verificam para as empresas sob restrição).

82

Adicionalmente verificou-se que a entrada em vigor da NLF não afetou o custo das

dívidas (resultados omitidos), mas as análises sobre uso (endividamento)

demonstram o comportamento esperado: antes de 2005 o coeficiente do índice de

GC é significativo, perdendo a significância no período posterior.

HC1.1 O custo de dívida é positivamente relacionado à proteção aos acionistas,

tanto para empresas saudáveis quanto para as sob estresse

Verificado pelo coeficiente de SHRIGHTS ou alternativamente pelo coeficiente de

POISONPILL, esta relação foi investigada no período total bem como nos períodos

considerados pela divisão estabelecida pela NLF. Adicionalmente, a

condicionalidade ao tamanho das empresas também foi testada. Os resultados,

sumarizados na Tabela 9, mostram que, para as empresas pequenas, há alguma

significância dos direitos dos acionistas sobre o custo da dívida. Como esperado, a

relação é direta: maior proteção aos acionistas (maior SHRIGHTS ou ausência de

poison-pill) aumenta o custo de dívida, sendo cada proxy mais relevante em um dos

períodos (antes ou após 2005).

HC1.2 CAs mais poderosos, onde o Chairman não é CEO e há

alinhamento com acionista controlador, se associam a maior uso de dívida. A

relação não se verifica para empresas sob estresse

As estimativas sobre endividamento (LEVER no LHS, Tabela 10), não indicam

que o poder do CA o influencia. A ausência do CEO na direção do CA não

demonstra significância e a presença de representantes dos controladores rende

baixa significância, contrária à indicação teórica.

HC1.3 Maior independência e menor tamanho do CA se relaciona a

menor custo de dívida, tanto para empresas saudáveis quanto para as sob

estresse

Como pode ser visto na Tabela 10, os coeficientes das proxys de independência

e tamanho do CA (BDINDEP e BDSIZE) apresentam-se igualmente sem

significância estatística para o custo da dívida (DEBTCOST no LHS)..

83

Tabela 7 - Determinantes do Custo de Dívida (HP1)

Nota: *, **, *** indicam significância estatística aos níveis de 10, 5 e 1%. Diversos resultados são omitidos por brevidade, cabendo destacar: o modelo (2) também foi estimado com os sub-índices do IPGC, sem alteração qualitativa, a menos dos direitos dos acionistas, destacado em outra seção. A estimativa (3) é feita com a sub-amostra de empresas abaixo do percentil 25 de Zscore, caracterizando restrição financeira. Os resultados são qualitativamente similares aos encontrados para a sub-amostra do quarto quartil (empresas sãs ou irrestritas).

(1) (2) (3)

Dependente (LHS) Debtcost Debtcost Debtcost

Amostra Completa Completa Empresas Sob Restrição

Período 1998-2014 1998-2014 1998-2014

Método MQO GMM-Sys GMM-Sys

b t b z b z

a 0,917 *** 18,570 0,2439 *** 2,796 0,013 0,139

ipgc -0,010 *** -4,674 -0,0013 -0,372 0,001 0,239

size -0,022 *** -3,256 -0,0047 -0,395 -0,008 -1,396

leverc -0,005 *** -17,869 -0,0047 *** -8,155 -0,002 *** -3,697

zscore -0,022 *** -5,081 -0,0219 *** -3,787 -0,011 -1,296

compage 0,000 1,523

growth -0,053 ** -2,471 0,0471 1,357 0,070 1,502

roa -0,002 *** -7,282 -0,0012 *** -3,119 -0,000 -1,496

tang -0,014 *** -8,979 -0,0003 -0,169 -0,003 ** -2,288

forctrl 0,043 1,448

sttctrl -0,089 *** -2,916

famctrl 0,013 0,843

debtcost t-1 0,475 *** 12,032 0,757 *** 14,216

Y2011 0,184 *** 8,847 0,232 *** 3,689

Y2010 0,248 *** 9,752 0,270 *** 3,977

Y2009 0,044 ** 2,404 -0,006 -0,109

Y2008 0,126 *** 6,998 0,172 *** 3,795

Y2007 0,141 *** 6,589 0,184 *** 3,697

Y2006 0,127 *** 5,966 0,121 *** 2,577

Y2005 0,089 *** 4,041 0,163 *** 3,016

Y2004 0,173 *** 6,868 0,209 *** 4,111

Y2003 0,075 *** 3,191 0,136 ** 2,418

Y2001 0,233 ** 2,779 0,447 *** 2,786

Y2000 0,173 *** 2,933

Y1999 0,089 * 1,951 0,145 ** 2,509

Y1998 0,133 ** 2,110 0,169 ** 2,161

Observações 1726 3655 596

F 52,45 (11; 1714) coeficientes 390,34 (8; <0,001) 1408,86 (8; <0,001)

< 0,001 categóricas p/ anos144,40 (14; <0,001) 39,05 (14; <0,001)

R2 adj 0,25 319,73 (952; 1) 86,49 (952; 1)

84

Tabela 8 - Determinantes do Uso de Dívida (HP1)

Nota: *, **, *** indicam significância estatística aos níveis de 10, 5 e 1%. Os coeficientes das variáveis categóricas temporais e diversos resultados são omitidos por brevidade. A estimativa (5) é feita com a sub-amostra de empresas acima do percentil 75 de zscore, caracterizando não-restrição financeira. Os resultados são qualitativamente similares para a sub-amostra do primeiro quartil (empresas sob restrição), exceto pela perda de significância do coeficiente do IPGC. Como medida alternativa, foi utilizado pl>0 como discriminador de empresa sem restrição, no modelo (6). A sub-amostra de empresas com pl<0, não apresentada, não demonstra significância para os coeficientes de ipgc, roa e size.

(1) (2) (3) (4) (5) (6)

Dependente (LHS) Lever Lever Lever Lever Lever Lever

Amostra Completa Completa Completa Completa Empresas Sem Restrição Empresas Sem Restrição

Período 1998-2014 1998-2015 1998-2005 2006-2014 1998-2015 1998-2015

Método MQO GMM-Sys GMM-Sys GMM-Sys GMM-Sys GMM-Sys

b t b z b z b z b z b z

a 29,251 *** 4,790 6,396 1,391 -1,342 -0,124 13,655 ** 2,011 -7,599 -0,727 5,707 *** 3,289

ipgc 0,643 *** 2,718 0,404 * 1,688 0,605 ** 1,969 0,339 0,803 0,434 * 1,783 0,358 *** 2,910

size -0,568 -1,112 0,457 1,439 1,031 0,770 0,404 1,233 1,491 1,373 0,586 *** 3,075

roa 0,055 1,073 -0,049 *** -2,803 -0,040 -1,322 -0,003 -0,141 -0,167 -1,633 -0,124 ** -2,306

zscore -4,636 *** -10,334 -1,166 *** -3,375 -0,813 *** -2,608 -1,576 *** -2,582 -1,267 *** -4,681 -1,173 *** -3,565

nm 4,651 *** 3,029 0,938 1,123 0,126 0,081 1,491 1,206 0,675 0,570

vol 0,097 *** 4,731 0,007 0,541 0,035 1,333 0,021 0,887 0,042 1,049

compage 0,076 *** 2,875 0,010 0,724 0,014 0,869 0,013 0,687 -0,004 -0,249

growth 2,404 0,974 -1,549 -0,561 -5,142 * -1,875 -4,362 -1,020 -0,643 -0,166

tang -0,184 -0,943

debtcost -27,449 *** -11,790 -8,350 *** -4,198 -3,940 -1,156 -11,632 *** -3,634 -1,310 -0,885 -9,173 *** -5,335

lever t-1 0,751 *** 18,862 0,792 *** 12,918 0,734 *** 13,870 0,773 *** 16,385 0,710 *** 20,603

Observações 697 2056 390 1322 460 4634

F 39,87 (10; 686); < 0,001 Wald 1220,51 (10; <0,001) 2317,93 (10; <0,001) 529,49 (10; <0,001) 804,67 (8; <0,001) 1528,67 (7; <0,001)

R2 adj 0,36 Sargan/Hansen 202,56 (954; 1) 390,34 (162; 1) 151,41 (218; 0,99) 79,06 (954; 1) 358,93 (713; 1)

85

Tabela 9 - Custo de Dívida e Proteção aos Acionistas (HC1.1)

Nota: *, **, *** indicam significância estatística aos níveis de 10, 5 e 1%. Para os modelos (4) e (5) foi feita uma divisão por tamanho (calculadas médias da variável size para o período total e separadas as empresas pela mediana desta distribuição). De todos os sub-índices do ipgc com significância em (4), apenas shrights (direitos dos acionistas) também apresenta significância, demonstrada em (5), sendo os demais resultados omitidos.

(1) (2) (3) (4) (5)

Dependente (LHS) Debtcost Debtcost Debtcost Debtcost Debtcost

Amostra Completa Completa Completa Menores empresas Menores empresas

Período 1998-2014 1998-2005 2006-2014 1998-2005 1998-2005

Método GMM-Sys GMM-Sys GMM-Sys GMM-Sys GMM-Sys

b z b z b z b z b z

debtcost t-1 0,476 *** 12,169 0,391 *** 6,672 0,434 *** 4,210 0,506 *** 6,088 0,517 *** 6,088

ipgc 0,026 ** 2,174

shrights 0,030 * 1,721

poisonpill -0,005 -0,280 -0,000 -0,013 -0,047 * -1,743

size -0,005 -0,461 -0,103 *** -3,491 0,015 1,593 -0,078 -1,479 -0,063 -1,409

leverc -0,004 *** -8,219 -0,006 *** -6,650 -0,004 *** -4,666 -0,003 *** -2,781 -0,003 ** -3,160

zscore -0,022 *** -3,946 -0,017 -1,309 -0,018 * -1,767 -0,009 -0,551 -0,007 -0,407

growth 0,046 1,326 0,090 1,541 -0,038 -0,485 -0,001 -0,027 0,013 0,203

roa -0,001 *** -3,091 -0,001 ** -2,107 -0,000 -1,611 -0,001 ** -2,245 -0,000 ** -2,270

tang -0,000 -0,161 -0,014 *** -3,607 0,002 0,730 -0,008 ** -2,080 -0,009 ** -2,326

a 0,246 *** 2,742 0,892 *** 4,593 0,368 *** 3,033 0,479 1,558 0,520 * 1,767

Y2011 0,184 *** 8,799 -0,102 *** -4,794

Y2010 0,249 *** 9,736 -0,188 ** -2,563

Y2009 0,045 ** 2,410 0,104 1,240

Y2008 0,125 *** 7,177 -0,058 -0,719

Y2007 0,140 *** 6,747 -0,008 -0,152

Y2006 0,125 *** 6,190 0,006 0,095

Y2005 0,087 *** 4,413

Y2004 0,169 *** 7,723

Y2003 0,070 *** 3,587

Y2002 -0,027 -0,423 0,180 *** 7,434 0,191 *** 3,636 0,188 *** 3,738

Y2001 0,237 *** 2,725 0,256 *** 8,650 0,181 *** 3,533 0,167 *** 3,372

Y2000 0,072 0,984 0,051 ** 2,372 0,094 ** 2,035 0,078 * 1,799

Y1999 0,090 * 1,763 0,113 *** 5,112 0,131 *** 3,193 0,095 ** 2,265

Y1998 0,135 * 2,078 0,129 *** 5,007 0,126 *** 2,726 0,092 * 1,947

Observações 3655 1909 779 572 572

Waldcoeficientes 392,13 (8; <0,001) 219,91 (8; <0,001) 134,11 (8; <0,001) 121,76 (8; <0,001) 150 (8; <0,001)

categóricas p/ anos 140,69 (14; <0,001) 94,47 (5; <0,001) 27,04 (6; <0,001) 17,26 (5; <0,005) 18,16 (5; <0,005)

Sargan/Hansen 320,24 (954; 1) 160,12 (162; 0,53) 60,54 (218; 1) 90,41 (160; 1) 92,18 (162; 1)

86

Tabela 10 – Uso e Custo de Dívida e Características do CA (HC1.2 e HC1.3)

Nota: *, **, *** indicam significância estatística aos níveis de 10, 5 e 1%. O período restrito se deve apenas à disponibilidade de dados dos formulários de referência. Os coeficientes das variáveis categóricas temporais e diversos resultados são omitidos por brevidade.

(1) (2) (3) (4) (5)

Dependente (LHS) Lever Lever Lever Lever Debtcost

Amostra Completa Completa Completa Completa Completa

Período 2010-2014 2010-2014 2010-2014 2010-2014 2010-2014


b z b z b z b z b z

leverc t-1 0,971 *** 9,778 0,975 *** 14,255 0,966 *** 14,016 0,976 *** 14,358

leverc -0,003 ** -1,967

debtcost t-1 0,775 *** 6,818

debtcost -10,144 * -1,774 -5,927 -1,529 -6,289 -1,576 -5,941 -1,543

ipgc 0,120 0,190

bdblkhold -2,563 * -1,780 -2,548 * -1,774

ceopwr 0,772 0,766 0,779 0,793

bdsize -0,009 -1,302

bdindep -0,136 -0,444

size 0,987 1,049 0,377 0,828 0,415 0,870 0,361 0,777 -0,003 -0,515

roa -0,002 -0,030 0,102 1,321 0,096 1,220 0,099 1,269 0,000 0,571

zscore -0,471 -0,509 -1,381 * -1,848 -1,392 * -1,797 -1,363 * -1,798 -0,038 -1,418

compage 0,002 0,074 0,009 0,560 0,004 0,297 0,009 0,552

growth -0,723 -0,178 1,854 0,417 1,745 0,393 1,991 0,445 -0,120 -1,192

tang 0,001 0,277

a 1,321 0,173 5,852 0,781 3,419 0,463 5,052 0,676 0,537 ** 2,093

Observações 890 1128 1128 1128 72

Wald coeficientes 413 (8; <0,001) 389,70 (8; <0,001) 395,16 (8; <0,001) 398,70 (9; <0,001) 2085,81 (9; <0,001)

Sargan/Hansen 60,93 (57; 0,34) 90,71 (77; 0,14) 90,71 (77; 0,14) 91,14 (78; 0,15) 16 (67; 1)

87

4.2 Hipóteses relacionadas ao desempenho e composição do CA

HP2 Dado o estresse, as empresas com melhor qualidade de práticas de GC

possuem maior valor e desempenho

Para teste desta (e outras) hipótese(s), se utiliza sobre o modelo em painel (eq.

6) para as amostras de empresas classificadas por restrição financeira a seguinte

função:

PERFORM = f (IPGC+, SHRIGHTS

+, SIZE, LEVER

+, SETOR, COMPAGE, TANG, GROWTH

+,

VOL+, FAMCTRL, STTCTRL, FORCTRL

-) (equação 10)

Da mesma forma que estudos anteriores, resultados com MQO mostram

significâncias elevadas do índice amplo de GC (Tabela 11, modelo 1), enquanto

métodos robustos não revelam significância para a amostra completa (modelo 2)

nem para o conjunto de empresas sem restrição financeira (modelo 3). Alguma

significância estatística para o desempenho das empresas sob restrição (modelos

4,5 e 6) é encontrada nos coeficientes de sub-indices de GC, nominalmente dos

direito de acionistas e conflito de interesses.

HP3 Diferentes características do CA se associam ao estado de estresse

Neste caso se iniciou ilustrando com a diferença do tamanho do CA (BDSIZE)

através de análise pareada de diferenças de médias (todo o período), sendo o

tratamento caracterizado pelo PL negativo ou ZSCORE no primeiro quartil, e o

controle no quarto quartil ou PL positivo. Nota-se que, em contraste com Wruck

(1999), não há diferença significativa (Tabela 12). Para analisar o impacto do

estresse sobre o tamanho do CA, utilizou-se GMM-Sys em painel com as variáveis

de controle usuais, acrescidas das variáveis de comportamento de grupo do CA

próprias deste trabalho. Não se encontra efeito significativo do estresse, mas

encontra-se outros fatores que podem explicar variações no tamanho do CA, entre

eles destacam-se a composição histórica, lucratividade e o índice de trabalho em

88

equipe (ITW)22.

HC3.1 A quantidade de conselheiros externos, independentes e com

menor alinhamento com acionistas tem relação com o estresse

Os resultados podem ser verificados na tabela 12. Através do teste de diferenças

das variáveis de interesse do grupo de empresas sob estresse contra a amostra de

matching (empresas sãs), se vê que não há diferenças com grande significância do

ponto de vista estatístico ou absoluto. Também através da estimativa em (3), por

GMM-Sys, não se encontra evidência de efeito das proxies usadas sobre o indicativo

de estresse.

HC3.2 Dado o estresse, as empresas com maior razão de conselheiros

externos e independentes têm melhor recuperação (redução de indicativo de

estresse ou melhor desempenho operacional)

Para os grupos de empresas de interesse se analisou a eq.10 (resultados na

Tabela 13). O indicador de conselheiros externos (BDEXT) não demonstra

significância para nenhum dos casos. Há suporte para a relação positiva entre

independência (BDINDEP) e performance apenas para empresas sãs. Para aquelas

sob restrição, há indicação do contrário. Já o nível de interlocking se mostra

significativo para a performance para o conjunto completo de empresas.

22

O índice completo inclui variável relacionada ao tamanho relativo dos CAs. Por razões lógicas, esta foi retirada, ficando o ITW2 formado apenas por persnagemod, bdchairhigh, varcult e teamaw.

89

Tabela 11 – Desempenho, Valor e Governança (HP 2)

Nota: *, **, *** indicam significância estatística aos níveis de 10, 5 e 1%. Os coeficientes das variáveis categóricas temporais, setoriais e diversos resultados são omitidos por brevidade (1) Estimativa para a sub-amostra de empresas no quarto quartil de zscore (empresas sem restrições) com qtobin no LHS. Resultados similares não apresentados foram encontrados com roa no LHS (com roaa o coeficiente de ipgc não apresentou significância). (2) Estimativa para a amostra completa de empresas. Resultados similares não apresentados foram encontrados com qtobin e roaa no LHS. (3)Estimativa para a sub-amostra de empresas no quarto quartil de zscore. Resultados similares foram encontrados para as demais variáveis de performance e valor no LHS com subíndices do ipgc no RHS.

(1) (2) (3) (4) (5) (6)

Dependente (LHS) QTOBIN ROA ROA ROA ROA ROA

Amostra Sem restrição Completa Sem restrição Sob restrição Sob restrição Sob restrição

Período 1998-2014 1998-2014 1998-2014 1998-2014 1998-2014 1998-2014

Método MQO GMM-Sys GMM-Sys GMM-Sys GMM-Sys GMM-Sys

b t b z b z b z b z b z

roa t-1 0,207 ** 2,287 0,567 *** 10,323 0,047 0,519 0,060 0,692 0,015 0,193

ipgc 0,034 *** 3,674 -0,221 -1,086 0,068 0,682 0,660 1,014

shrights 4,321 * 1,945

conf -4,147 ** -2,002

size 0,130 ** 2,227 0,608 *** 2,888 0,667 1,293 0,932 1,430 1,083 1,482 0,776 * 1,681

leverc 0,026 *** 11,010 0,033 1,090 -0,036 * -1,903 0,217 *** 2,810 0,218 *** 3,035 0,213 *** 2,890

compage -0,002 ** -2,399 0,014 1,393 -0,007 -1,147 0,255 *** 2,762 0,242 *** 3,148 0,163 ** 2,497

tang -0,048 *** -7,274 0,151 1,457 0,068 0,352 0,077 0,394 0,133 0,676

growth 0,297 *** 3,431 3,009 * 1,685 6,989 *** 2,832 8,120 0,932 10,543 1,227 4,689 0,577

zscore 0,338 *** 18,784 2,110 *** 6,058 0,773 *** 6,703 10,746 *** 7,951 10,599 *** 7,812 10,913 *** 7,726

vol -0,057 *** -3,010 -0,024 ** -2,039 -0,061 -1,518 -0,071 * -1,938 -0,061 -1,612

a -1,331 *** -3,693 0,254 0,058 -4,313 -0,758 -23,599 -1,234 -26,353 -1,628 -5,639 -0,474

roa -0,001 -0,089

famctrl -0,067 -1,021

sttctrl 0,969 *** 3,402

forctrl 0,513 *** 4,802

Observações 509 1187 541 126 126 126

F 32 (29; 479) Wald 515,86 (9; <0,001) 599,83 (8; <0,001) 332,69 (9; <0,001) 500,59 (9; <0,001) 328,90 (9; <0,001)

R2 adj 0,64 Sargan/Hansen 146,70 (953; 1) 89,0 (954; 1) 26,62 (953; 1) 27 (953; 1) 25,85 (953; 1)

90

Tabela 12 – Relação de características de CAs com estresse e índices de comportamento (HC3.1)

Nota: *, **, *** indicam significância estatística aos níveis de 10, 5 e 1%. Os coeficientes das variáveis categóricas temporais, setoriais e diversos resultados são omitidos por brevidade. (1) Diferenças pareadas entre empresas sem restrições (quarto quartil de zscore) e com restrições (primeiro quartil). (2) Estimativa em painel por GMM-Sys tendo bdsize no LHS. (3) Estimativa em painel por GMM-Sys tendo zscore no LHS.

(1) (2) (3)

Dependente (LHS) bdsize zscore

Período 2010-2014 2010-2014 2010-2014

Método Matching GMM-Sys GMM-Sys

D t b z b z

bdsize -0,72 -1,15

bdindep 0,04 1,64 0,614 0,986

bdblkhold -0,07 * -1,66 -0,495 -1,310

bdext -0,05 -1,12 0,743 1,014

bdsize t-1 0,135 * 1,648

ipgc 0,037 0,778

zscore 0,145 1,122

zscore t-1 0,492 *** 6,382

size -0,040 -0,360 0,005 0,112

leverc 0,003 0,406 -0,007 -1,028

compage 0,017 * 1,788 -0,000 -0,053

growth 1,012 1,293 0,458 1,373

vol -0,000 -0,154 -0,002 -0,553

roa 0,001 0,029 0,105 *** 8,347

ebit 0,739 ** 2,149 -0,016 -0,137

ipg -0,083 -0,303 -0,070 -0,689

ici 0,089 0,385 -0,248 * -1,787

itw 0,117 1,445

itw2 0,757 *** 3,116

a 3,681 ** 2,409 -0,023 -0,023

Observações 846 592

Wald coeficientes 49,92 (12; <0,001) 1070,22 (15; <0,001)

Sargan/Hansen 103,18 (96; 0,3) 92,30 (120; 0,97)

91

Tabela 13 – Performance, valor e características do CA (HC3.2)

Nota: *, **, *** indicam significância estatística aos níveis de 10, 5 e 1%. Os coeficientes das variáveis categóricas temporais, setoriais e diversos resultados são omitidos por brevidade. As estimativas considerando bdindep e bdext no RHS para a amostra completa de empresas não encontram significância estatística, exceto bdindep para roa a nível de 10%. (2) Idem a (1) tendo roaa no LHS. Resultados não significativos foram encontrados com qtobin e pb no LHS. (3)Estimativa para a sub-amostra de empresas no primeiro quartil de zscore (empresas com restrições) com qtobin no LHS. Resultados similares foram encontrados com pb no LHS. (4) e (5) Estimativas para amostra completa tendo bdinterlock no RHS. Para as sub-amostras (extremos da distribuição de zscore) não foram encontrados resultados significativos para as variáveis de interesse.

(1) (2) (3) (4) (5)

Dependente (LHS) roa roaa qtobin roa roaa

Amostra Sem restrição Sem restrição Com restrição Completa Completa

Período 2010-2014 2010-2014 2010-2014 2010-2014 2010-2014


b z b z b z b z b z

roa t-1 0,679 *** 7,155 0,223 ** 2,506

roaa t-1 0,726 *** 7,643 0,429 *** 3,920

qtobin t-1 0,542 *** 5,623

bdindep 4,053 ** 2,237 0,484 * 1,855 -0,298 * -1,657

bdext -0,269 -0,226 -0,073 -0,583 -0,135 -0,671

bdinterlock 8,128 *** 3,022 0,813 *** 3,074

size 1,374 1,609 0,131 1,403 0,004 0,298 0,638 *** 3,203 0,061 ** 2,542

leverc -0,088 ** -2,442 -0,011 *** -2,690 0,004 ** 2,539 -0,033 -0,957 -0,004 -1,055

compage -0,032 * -1,857 -0,002 * -1,651 0,000 0,507 0,000 0,021 -0,000 -0,173

growth 5,629 0,900 0,234 0,439 -0,114 -1,105 2,157 1,214 0,291 0,971

vol 0,034 0,605 0,005 0,774 -0,000 -1,200 -0,038 -0,963 -0,000 -0,232

zscore 0,458 ** 2,016 0,024 1,241 -0,190 *** -6,832 2,358 *** 5,255 0,203 *** 4,675

a -13,277 -1,312 -0,943 -0,904 0,497 1,504 -5,667 -1,453 -0,718 -1,427

Observações 156 149 124 875 868

Wald coeficientes 475,53 (9; <0,001) 530,31 (9; <0,001) 687,23 (9; <0,001) 234,77 (8; <0,001) 220,65 (8; <0,001)

Sargan/Hansen 31,24 (74; 1) 30,25 (74; 1) 28,32 (74; 1) 81,19 (66; 0,1) 76,07 (66; 0,2)

92

4.3 Hipóteses relacionadas ao comportamento

HP4 A manutenção da direção de topo das empresas se relaciona a

investimentos crescentes na ocorrência de resultados insatisfatórios

(escalating commitment)

Objetivando verificar esta diferença de comportamento entre as empresas que

tiveram desempenho ajustado inferior (no primeiro quartil do setor) que mantém ou

não sua direção de topo, tanto se pode observar como proxy o investimento em

capital de giro (WKCAPEX) para o comprometimento de curto prazo, quanto o

aumento do capital social (EQUITYINCREASE) para o comprometimento de longo

prazo. Através de análise pareada se fez a comparação condicional destas 2

características.

Para aumentar a robustez da análise, implementou-se também o modelo da

equação 11 a seguir, onde a sinal positivo e significância de b1 indicaria o incremento

de investimento condicional aos resultados insatisfatórios e manutenção da direção

da empresa. Apesar do sinal do coeficiente ser o esperado em todos os casos

estimados, e o método por MQO ter obtido resultados satisfatórios, nada se pode

afirmar dado o p-value maior que 18% nas estimativas por métodos mais robustos,

conforme pode ser visto na tabela 15.

𝐼𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝑚𝑖𝑡 = 𝛼 + 𝛽1 × 𝐿𝑜𝑤𝑃𝑒𝑟𝑓 × 𝐶𝐸𝑂𝑠𝑡𝑎𝑦 + 𝛽2 × 𝐿𝑜𝑤𝑃𝑒𝑟𝑓 + 𝛽3 × 𝐶𝐸𝑂𝑠𝑡𝑎𝑦 + + ∑ 𝛾𝑚𝑖𝑡𝑧𝑚𝑖𝑡𝑞𝑚=1 + 𝑢𝑖𝑡 (eq. 11)

Onde

Invest é a variável indicadora de investimento/comprometimento (WKCAPEX, EQUITYINCREASE);

Lowperf é variável categórica indicadora de baixa performance ajustada ao setor (primeiro quartil de ROAA);

CEOstay é variável categórica indicadora de manutenção do CEO;

z é o conjunto de variáveis de controle e

u são os erros da regressão.

HP5 O índice de Team Work (itw) se relaciona positivamente com o

desempenho contábil e valor de mercado da empresa

93

Inicialmente apresenta-se a matriz de correlação linear entre os índices de

comportamento e variáveis de valor e desempenho (Tabela 14). Pode-se observar

preliminarmente que o índice de Team Work possui a relação esperada com as

demais proxies.

Para teste robusto da relação, se incluiu no RHS da eq. 10 o índice de Team

Work e se analisou o painel por GMM-Sys. Em seguida, as mesmas analises com as

variáveis de performance e valor no LHS foram executadas para as variáveis

componentes de Team Work. O resultado (tabela 16) mostra que o itw não encontra

relações significativas, mas alguns de seus componentes, sim.

HP6 O valor de mercado e o desempenho contábil da companhia são

afetados negativamente pela propensão do CA para o "pensamento de

grupo" e para decidir segundo "cascatas de informação"

Da mesma forma que HP5, iniciou-se pela construção da tabela 14, onde pode

ser observado que o índice de pensamento de grupo e o índice de cascata de

informação possuem as correlações negativas esperadas com qtobin e pb, mas

contrárias ao indicado para roa.

Em seguida são demonstrados nas tabelas 17 e 18 os resultados das análises

em painel por GMM-Sys com a inclusão dos índices IPG e ICI no RHS da eq. 10.

Os coeficientes de IPG e ICI não são significativos para nenhum caso, mas o da

variável de interligação de conselheiros (bdinterlock) é significativo e contrário ao

esperado para desempenho (roa e roaa).

Tabela 14 – Matriz de correlação linear (HP 5 e 6)

qtobin pb roa

qtobin 1

pb 0.605 1

roa 0.072 0.405 1

ipg -0.023 -0.026 0.097

ici -0.073 -0.056 0.066

itw 0.075 0.102 0.082

94

Tabela 15 – Manutenção da direção de topo e investimentos (escalating commitment) (HP 4)

Nota: *, **, *** indicam significância estatística aos níveis de 10, 5 e 1%. A análise por matching para wkcapex rendeu estimativa de ceostaylowperf de 24.81 (p-value 0.23). Os resultados para equityincrease no LHS são qualitativamente similares a (1) e (2) e foram omitidos..

(1) (2)

Dependente (LHS) wkcapex wkcapex

Período 2010-2014 2010-2014

Método MQO Efeitos Fixos

b t b t

ceostaylowperf 165,420 ** 2,473 47,892 1,350

lowperf -91,509 -1,527 -16,271 -0,420

ceostay -98,399 ** -2,445 -20,384 -1,081

size 317,574 *** 12,652 -0,152 -0,005

growth 55,673 0,726 72,344 * 1,879

ebit 19,959 1,181 26,529 1,017

leverc 1,206 1,407 0,471 0,481

compage -0,743 -1,441 -1,451 -0,273

vol -0,697 -1,483 1,089 ** 2,064

a -1276,443 *** -6,996

Observações 186 186

F 33,8 (9; 175) 14,87 (9 ; 514)

< 0,002 < 0,002

R2 adj 0,63 0,07

95

Tabela 16 – Relação de índice de TeamWork (itw) do CA com performance e valor (HP5)

Nota: *, **, *** indicam significância estatística aos níveis de 10, 5 e 1%. Os coeficientes das variáveis categóricas temporais e diversos resultados são omitidos por brevidade. A estimativa (2) é apresentada como ilustração dada a provável inadequação dos instrumentos pela rejeição de H0 nos testes de sobreidentificação. As estimativas com itw no RHS, roaa e pb no LHS, também não renderam significância e foram omitidas. As estimativas para roaa no LHS com as varáveis que formam itw são similares a (3) e foram omitidas.

(1) (2) (3) (4) (5)

Dependente (LHS) roa qtobin roa qtobin pb

Período 2010-2014 2010-2014 2010-2014 2010-2014 2010-2014Método GMM-Sys GMM-Sys GMM-Sys GMM-Sys GMM-Sys

b z b z b z b z b z

itw -1,088 1,042 0,066 1,042

teamaw -1,145 -1,495 0,123 * 1,793 0,369 ** 2,378

bdszsmll -5,380 ** -1,988 -0,145 -0,454 -0,541 -0,802

persnagemod -2,558 * -1,945 0,026 0,343 -0,444 * -1,729

bdchairhigh 0,167 0,090 0,147 1,179 -0,124 -0,421

varcult -0,998 -0,546 -0,014 -0,106 0,655 1,188

roa t-1 0,189 ** 8,482 0,234 ** 2,431

qtobin t-1 0,766 *** 8,482 0,781 *** 7,397

pb t-1 0,458 *** 3,556

size 0,569 -0,349 -0,010 -0,349 0,584 1,342 -0,011 -0,411 0,029 0,343

leverc -0,066 * 0,722 0,002 0,722 -0,071 ** -2,212 0,001 0,448 0,012 0,819

compage -0,001 1,866 0,001 * 1,866 0,003 0,210 0,001 * 1,815 0,002 0,693

growth 1,714 -1,698 -0,366 * -1,698 0,673 0,306 -0,479 ** -2,112 0,478 0,968

vol -0,035 0,657 0,001 0,657 -0,048 -1,414 0,001 0,769 0,014 ** 2,366

zscore 2,447 *** 0,004 0,000 0,004 1,939 *** 6,063 -0,005 -0,129 0,338 * 1,877

famctrl -1,299 -1,043 -0,044 -1,043 -1,125 -1,105 -0,037 -0,728 -0,323 -1,381

sttctrl 1,166 -1,130 -0,091 -1,130 0,702 0,618 -0,093 -1,226 -0,107 -0,426

forctrl 0,236 0,187 0,021 0,187 0,628 0,396 0,066 0,506 0,131 0,277

a -2,274 0,837 0,311 0,837 0,780 0,170 0,423 1,104 -1,633 -1,470

Observações 875 875 875 875 858

Wald 214,7 (11; <0,001) 405,4 (11; <0,001) 417,2 (15; <0,001) 401 (15; <0,001) 302,4 (15; <0,001)

Sargan/Hansen 82,1 (69; 0,13) 93,83 (66; 0,03) 98,54 (101; 0,55) 116,9 (101; 0,13) 98,97 (101; 0,54)

96

Tabela 17 – Relação de índice de Pensamento de Grupo do CA com performance e valor (HP6)

Nota: *, **, *** indicam significância estatística aos níveis de 10, 5 e 1%. Os coeficientes das variáveis categóricas temporais e diversos resultados são omitidos por brevidade. As estimativas com ipg no RHS, roaa, qtobin e pb no LHS, foram qualitativamente similares a (1) e foram omitidas. As estimativas com as varáveis que formam ipg para roaa e pb no LHS são similares a (2) e (3), respectivamente, e foram omitidas. A estimativa (3) é apresentada como ilustração dada a provável inadequação dos instrumentos pela rejeição de H0 nos testes de sobreidentificação.

(1) (2) (3)

Variável dependente roa roa qtobin

Período 2010-2014 2010-2014 2010-2014Método GMM-Sys GMM-Sys GMM-Sys

b z b z b z

ipg 0,928 0,803

varacade 1,787 1,093 0,151 1,283

vargend 0,105 0,071 0,043 0,401

varage -0,249 -0,145 -0,047 -0,504

bdinterlock 7,768 *** 3,179 -0,161 -1,173

roa t-1 0,205 ** 2,472 0,198 ** 2,454

qtobin t-1 0,760 *** 7,970

size 0,525 1,244 0,562 * 1,862 -0,013 -0,589

leverc -0,050 -1,365 -0,010 -0,254 0,004 * 1,691

compage -0,006 -0,402 -0,004 -0,333 0,001 1,502

growth 1,321 0,613 1,119 0,623 -0,366 ** -2,033

vol -0,038 -0,954 -0,041 -1,055 0,001 0,619

zscore 2,341 *** 5,149 2,443 *** 5,606 0,011 0,363

famctrl -1,246 -1,195 -1,595 -1,424 -0,056 -1,157

sttctrl 1,316 1,082 1,764 1,539 -0,125 -1,444

forctrl -0,272 -0,184 -0,426 -0,295 0,072 0,732

a -4,411 -0,903 -5,788 -1,379 0,244 0,719


Wald 201 (11; <0,001) 294,6 (14; <0,001) 495 (14; <0,001)

Sargan/Hansen 83,04 (69; 0,12) 96,32 (93; 0,39) 114,6 (101; 0,06)

97

Tabela 18 – Relação de índice de Cascata de Informação no CA com performance e valor (HP6)

Nota: *, **, *** indicam significância estatística aos níveis de 10, 5 e 1%. Os coeficientes das variáveis categóricas temporais e diversos resultados são omitidos por brevidade. As estimativas com ici no RHS, roaa e pb no LHS, foram inconclusivas e foram omitidas. As estimativas com as varáveis que formam ici para roaa, q tobin e pb no LHS são similares a (3) e foram omitidas. Apenas a variável busydirec encontra significância a 10% para a estimativa de qtobin, com sinal positivo mas com falha no teste de sobreidentificação. A estimativa (2) é apresentada como ilustração dada a rejeição de H0 no teste de sobreidentificação e provável inadequação dos instrumentos.

(1) (2) (3)

Variável dependente roa qtobin roa

Período 2010-2014 2010-2014 2010-2014Método GMM-Sys GMM-Sys GMM-Sys

b z b z b z

ici 0,570 0,778 -0,044 -0,762

bdtime 0,370 0,201

bdindept 2,507 1,404

comit -0,190 -0,140

bsydirec -0,773 -0,595

roa t-1 0,194 ** 2,401 8,870 0,237 *** 2,790

qtobin t-1 0,753 ***

size 0,431 0,949 0,004 0,131 0,522 1,432

leverc -0,066 * -1,919 0,002 0,744 -0,063 -1,626

compage -0,001 -0,097 0,001 * 1,850 -0,003 -0,241

growth 0,899 0,378 -0,313 -1,445 0,233 0,099

vol -0,034 -0,863 0,001 0,646 -0,038 -1,021

zscore 2,433 *** 5,062 -0,001 -0,037 2,394 *** 5,485

famctrl -1,045 -1,089 -0,064 -1,563 -0,987 -1,032

sttctrl 1,599 1,331 -0,131 -1,509 1,313 1,090

forctrl -0,188 -0,140 0,050 0,483 -0,307 -0,239

a -3,177 -0,687 0,367 1,059 -3,193 -0,711


Wald coeficientes 184,9 (11; <0,001) 384,2 (11; <0,001) 226,3 (14; <0,001)

categóricas p/ anos 1,87 (3; <0,6) 34,1 (3; <0,001) 1,65 (3; <0,7)

Sargan/Hansen 80,53 (69; 0,16) 92,92 (69; 0,03) 104,5 (93; 0,20)

98

5. CONCLUSÕES

O presente ensaio faz uma exploração abrangente e conclui fornecendo suporte

para algumas linhas de pesquisa, enquanto contribui também para a consolidação

da teoria de finanças e GC através das hipóteses não ratificadas.

Endividamento

As análises por MQO23 resultam em altas significâncias da relação do índice amplo

de governança com custo da dívida, no sentido esperado, mas estas erodem sob

métodos mais robustos para o período completo analisado. De forma geral os

resultados encontrados apoiam a insensibilidade do custo de dívida à GC ampla

para o caso brasileiro conforme Lima et al (2004) e Alencar e Lopes (2005),

independentemente da ocorrência de restrições financeiras. Não se encontra

suporte para os resultados de Caroprezo e Carvalhal (2015), mas no presente

estudo se utiliza metodologia mais robusta à endogenia e adicionalmente se pode

imaginar que uma possível falha está na estabilidade e forma linear (amplamente

usada na literatura) do modelo, cuja inadequação, se existir, fica mais pungente em

períodos longos24.

As outras características exploradas nas hipóteses adjacentes indicam de forma

fraca25 que a presença de poisonpill impacta negativamente no custo de dívida26,

enquanto direitos dos acionistas o faz positivamente27. Fornece-se suporte a visão

de Klock, Mansi e Maxwell (2005) de desalinhamento entre credores e acionistas,

contrariando a visão de Frantz e Instefjord (2013), de que maiores direitos aos

acionistas poderia levar a maior valor residual em caso de falência, assim reduzindo

o risco e custo para credores.

23

Tabela 7. 24

A proxy usada no presente para custo da dívida também pode explicar a dificuldade de resultados significativos, dado seu esperado erro de medida por considerar apenas o endividamento de início e final de períodos junto com as despesas financeiras integrais, que incluem portanto, pagamentos de dividas de curtíssimo prazo. Uma proxy utilizando como divisor a divida total de início de período também foi testada, bem como outras com diferentes critérios para tratativa de missing values, todas com os mesmos resultados qualitativos. 25

Tabela 9. 26

Para todas as empresas após 2005 27

Para as empresas menores até 2005

99

Adicionalmente também se encontra evidência fraca da importância do indicador de

governança para custo de capital de terceiros em empresas menores antes da NLF,

sendo este indicador insignificante para as empresas maiores, para as quais a

variável tamanho demonstra importância. Os resultados anteriores a NLF contrariam

Aldamen e Duncam (2012), ficando alinhados após a alteração legal, de onde se

pode supor que a NLF trouxe alguma aproximação estrutural.

Quanto a características do CA testadas (conselheiros independentes, externos,

com mais poder), não se encontrou relevância para o custo ou uso de dívida.

Com base nos resultados, porém, há indicativos quanto ao uso de dívida que são

mais informativos. Os modelos 28 apresentam significância para o indicador de

governança, que é maior na sub-amostra de empresas sem restrição e inexistente

para empresas com restrição. Fornece-se então um primeiro indicativo de que a

governança é mais relevante determinante de estrutura de capital para empresas

sãs, o que se alinha com os resultados de Silveira, Perobelli e Barros (2008). Para

as empresas sob restrição outros fatores, como p.ex. o maior monitoramento ativo

dos bancos (ALDAMEN e DUNCAN, 2012), podem ser substitutos.29

Quando se considera a divisão no tempo pela alteração legal imposta pela NLF, as

regressões mostram diferença de comportamento e um resultado interessante: como

esperado o indicador de governança é significativo para o uso de dívida antes de

2005, mas não após, quando o custo da dívida assume a maior relevância

econômica e estatística na determinação do endividamento. O melhor

enquadramento teórico para este comportamento na determinação da estrutura de

capital reside, portanto, na linha de trade-off: compensando custos de falência,

reduzidos após a NFL, e oportunidades de mercado.

Restrição financeira, desempenho e GC

Da mesma forma que a bibliografia predominante assinala, o grupo de empresas sãs

demonstra por MQO que o indicador de governança possui relação positiva com o

28

Como pode ser visto na Tabela 8. 29

Fica como sugestão para desenvolvimento futuro, a depender basicamente de captação de dados, o aprofundamento do papel dos bancos, que pode ser estudado pelo tipo de dívida (intermediada ou não).

100

desempenho para o período completo. Usando GMM-Sys não se encontra tal

significância para empresas sãs, o que levanta dúvidas sobre estudos anteriores,

mas interessantemente alguma significância é encontrada para as empresas

consideradas sob restrição 30 . O sub-índice de direitos dos acionistas possui a

relação esperada, contribuindo para o desempenho. Já o sub-índice que representa

conflito de interesses, de sinal em sentido oposto ao esperado pela teoria para

empresas sãs, pode possuir explicação para o grupo de empresas sob restrição

dadas suas particularidades. Tomemos por exemplo o item 13 do IPGC, que

compõe o sub-índice: “O percentual das ações com direito a voto do grupo

controlador é igual ou menor que o percentual do grupo controlador em relação ao

total de ações da empresa?”. Enquanto para as empresas sãs isto pode reduzir

conflitos, improdutivos, entre acionistas (via expropriação dos minoritários), para as

empresas em piores condições talvez já haja um limite natural para esta

expropriação. É razoável supor que a concentração do poder dos controladores nas

empresas em dificuldades os leve a melhorar resultados a custa de outro grupo de

stakeholders: os credores (conforme indicado por PRYSHCHEPA, ARETZ e

BANERJEE, 2013), condizente com os indicadores positivos e significativos de

alavancagem. Adicionalmente, transações com partes relacionadas (item 14) que

são de forma geral vistas como potencialmente danosas para empresas sãs, podem

ser positivas nos momentos de dificuldades financeiras.

Considerando características do CA, só é encontrada alta significância para

performance da variável de interlock, apoiando o papel da rede de relacionamento

e/ou expertise. As outras variáveis demonstram pouca significância, em que se cite a

independência dos conselheiros, com relação positiva com a performance para

empresas sem restrições e negativa para o valor de empresas sob restrição,

possivelmente indicando novamente que o maior attachment dos conselheiros

(direção de topo) com a empresa é benéfico nos momentos de dificuldades.

Dada a restrição financeira, não se encontram diferenças significativas entre

quantidade de conselheiros ou indicadores de independência.

30

Tabela 11.

101

Comportamento de grupo

A escalada de comprometimento (escalating commitment), com investimento

crescente condicional a baixa performance e manutenção da direção de topo, não foi

verificada. Por painel e MQO até encontra-se relação no sentindo correto e

significativa, mas esta é uma relação claramente sujeita aos problemas de

endogenia já expostos, desaconselhando o método. Por GMM-Sys o modelo não

rende estimativas significativas ou passa pelo teste de validade dos instrumentos.

Acredita-se que o maior problema seja a falta de preenchimento das informações

pelas empresas, levando a elevado número de missing values e consequente

invalidação dos instrumentos. É possível que com acréscimo de alguns anos na

base de dados das empresas que fornecem as informações completas, se consiga

um modelo econometricamente válido, ainda que sofrendo de viés de seleção (pela

disponibilidade).

O indicador para trabalho em grupo (teamwork) não apresenta significância na

relação com valor ou desempenho. Algumas das variáveis que o formam, porém,

demonstram importância. Especificamente, a percepção de time (teamaw) mostra

relações positivas com valor, como esperado teoricamente, mas a homogeneidade

de idade (personagemod) demonstra sentido inverso, sugerindo que efeitos

contrários à homogeneidade (como a limitação de visão em SILVEIRA e BARROS,

2013) são dominantes sobre a facilidade de trabalho (MURPHY E MITCHELL,

2007). Da mesma forma, o indicador de tamanho (bdszsmall) apresenta significância

e relação negativa com o desempenho, levando a supor que o tamanho

comparativamente pequeno pode conduzir à insuficiência na capacidade do CA (em

linha com menor expertise disponível de SWITZER e WANG, 2013). Adicionalmente,

o índice reduzido de trabalho em grupo demonstra ser bom explicador para o

tamanho do CA junto com o lucro31.

Ou seja, com base nos resultados é possível supor que estando presente maior

capacidade de trabalho em grupo, se estabeleça um CA maior e mais eficiente.

31

Tabela 12.

102

Por fim, não se encontram indícios dos efeitos de pensamento grupal ou cascata de

informação no CA sobre valor ou desempenho. Os coeficientes do indicador de

propensão ao pensamento grupal 32 não são significativos. Mas cabe discussão

sobre as variáveis constitutivas dos índices. Enquanto a proxy para variação da

idade dos conselheiros não captura propensão a queda de desempenho, uma

variável semelhante, que mede homogeneidade moderada de idade (sem valores

extremos), tem alguma indicação de impactar o desempenho negativamente,

apoiando, ainda que de forma fraca, a teoria do pensamento grupal.

Outra variável constitutiva, de ligação entre conselheiros33, é significativa estatística

e economicamente, em sentido contrário ao esperado para o desempenho (medido

pelo retorno aos ativos, absoluto e ajustado)34. Sendo assim, parece prevalecer para

o desempenho o efeito positivo do reciprocal interlocking, em linha com a proxy de

expertise de Switzer e Wang (2013) e/ou do valor da redução de incertezas e

aconselhamento de Field, Lowry e Mkrtchyan (2013), com ambas as linhas se

beneficiando do compartilhamento de informação da rede. Quanto ao efeito negativo

do interlocking sobre valor como exposto por Santos, Silveira e Barros (2012), os

modelos estimados no presente estudo não são conclusivos.

32

IPG, Tabela 17. 33

BDINTERLOCK, Tabela 17. 34

Condizente com os resultados dos modelos com outra configuração de variáveis, Tabela 13.

103

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APÊNDICE

A) IPGC – Índice de Práticas de Governança Corporativa proposto por Leal e Carvalhal-

da-Silva (2007), versão atual extraída de Leal (2010)

DIMENSÕES E PERGUNTAS CRITÉRIOS

DIMENSÃO 1: DISCLOSURE

1. Algum documento público da

companhia inclui informações sobre

políticas e mecanismos estabelecidos para

lidar com situações de conflitos de

interesses e/ou transações com partes

relacionadas?

0 (a empresa não divulga informações);

0,5 (divulga alguma informação) e 1

(divulga informações que consideradas

"substanciais").

2. A companhia revela informações sobre

a remuneração da administração,

desagregando o percentual pago ao

conselho e à diretoria e informando as

proporções pagas sob a forma de

remuneração fixa e variável?

0 (a empresa não desagrega CA e

diretoria); 0,5 (desagrega mas não informa

remuneração fixa e variável ou não

desagrega mas informa proporção paga

sob a forma de remuneração fixa e

variável); 1,0 (empresa desagrega e

informa remuneração fixa e variável).

3. A empresa teve parecer de auditoria

independente sem ressalvas nos últimos 5

anos?

0 (não) ou 1 (sim)

117

4. O website da companhia possui uma

seção de Relações com os Investidores,

sendo possível obter o Relatório Anual

por meio dele?

0 (não) ou 1 (sim)

5. O website disponibiliza as

apresentações realizadas para analistas de

mercado?

0 (não) ou 1 (sim)

6. O Relatório Anual inclui uma seção

específica dedicada à implementação de

princípios de Governança Corporativa?

0 (não) ou 1 (sim)

DIMENSÃO 2: COMPOSIÇÃO E FUNCIONAMENTO DO CONSELHO

7. Presidente do Conselho e Presidente

Executivo são pessoas diferentes?

0 (não) ou 1 (sim)

8. A empresa possui qualquer tipo de

comitê do conselho evidenciado em

informações públicas (Estatuto Social,

Relatório Anual, website, etc.)?

0 (não) ou 1 (sim)

9. O conselho é composto apenas por

conselheiros externos, com exceção do

presidente da diretoria?

0 (não) ou 1 (sim)

10. O conselho tem entre 5 e 11 membros,

conforme recomendado pelo Código das

Melhores Práticas do IBGC?

0 (não) ou 1 (sim)

11. Os membros do conselho têm

mandatos de até 2 anos, conforme

recomendado pelo Código das Melhores

Práticas do IBGC?

0 (não) ou 1 (sim)

DIMENSÃO 3: ÉTICA E CONFLITOS DE INTERESSE

12. A porcentagem de ações não votantes

é menor do que 20% do total do capital?

0 (não) ou 1 (sim)

13. O percentual das ações com direito a

voto do grupo controlador é igual ou

menor que o percentual do grupo

controlador em relação ao total de ações

empresa?

0 (não) ou 1 (sim)

14. Empréstimos em favor do controlador

e outras partes relacionadas são proibidos

no estatuto?

0 (não) ou 1 (sim)

15. O estatuto facilita a participação dos

acionistas nas assembléias, não exigindo o

envio prévio da documentação e adotando

o princípio da boa fé?

0 (não) ou 1 (sim)

DIMENSÃO 4: DIREITOS DOS ACIONISTAS

16. Pelo menos uma das afirmativas

abaixo é verdadeira? a) a empresa concede

a cada ação um voto? b) a empresa tem

ações preferenciais emitidas e concede

direito de voto a todas as ações nas

decisões de maior impacto (Nível 2, p.ex.)

0 (emissão de preferenciais, sem direito de

voto em quaisquer matérias); 0,5 -item b

(direito de voto às preferenciais em

matérias relevantes); 1,0 -item a (conceito

uma ação -um voto);

17. A companhia garante direitos de tag- 0 (tag along como mera obrigação legal);

118

along além dos que são legalmente

exigidos ?

0,5 (empresa concede tag along apenas

para as ON ou apenas para as PN além das

exigências legais); 1,0 (empresa concede

tag along para as ON e para as PN além

das exigências legais). Caso a empresa

possua apenas ON emitidas e conceda tag

along além das exigências legais para

estas ações, deve receber 1,0 ponto.

18. O controle da companhia é direto? 0 (não) ou 1 (sim)

19. Os acordos entre sócios se abstêm de

vincular ou restringir o exercício do

direito de voto de quaisquer membros do

Conselho de Administração, ou de indicar

quaisquer diretores para a sociedade?

0 (não) ou 1 (sim)

20. O free-float é igual ou maior do que os

25% exigidos para listagem nos

segmentos especiais de governança da

Bovespa?

0 (não) ou 1 (sim)

B) Empresas com IPGC que deixaram de fazer parte da base Economática por

término de negociação (incorporação, recuperação, falência, fechamento,

reprovação e outros):

Brazil Realt Llx Log

Brb Banco Mehir Hold

Cerj Parmalat

Eleva Sanesalto

Am Inox Br Satipel

Baesa Supergasbras

Banco Estado Piaui Suzano Bahia Sul

Bgpar Telesp Cel Part

Cemat Telesp Operac

Cemepe Univercidade

Exprinter Vicunha Sid

Fer C Atlant Votorantim C P

Globex Vulcabras

Inpar S/A Wt Securit

La Fonte Participac Wt Tc

119

C) Sumário Estatístico de Variáveis do Segundo Ensaio (2010 a 2014)

status setor compage desfin divcpsobredivtt totaldebt debtcost

ativo :1070 OUTROS :265 Mínimo : 1.00 Mínimo :0.0000 Mínimo : 1.676 Mínimo : 0.000 Mínimo :0.1420

cancelado: 50 ENERGELET :160 Perc.25: 14.75 Perc.25:0.0240 Perc.25: 15.314 Perc.25: 0.066 Perc.25:0.1420

CONSTRUCAO : 85 Mediana: 43.00 Mediana:0.0860 Mediana: 32.696 Mediana: 0.484 Mediana:0.2175

SIDERURMETALUR: 85 Média : 41.62 Média :0.3408 Média : 38.827 Média : 1.621 Média :0.3322

TEXTIL : 80 Perc.75: 61.00 Perc.75:0.3300 Perc.75: 56.757 Perc.75: 1.772 Perc.75:0.3915

COMERCIO : 70 Max. :114.00 Max. :2.2270 Max. :100.000 Max. :10.026 Max. :1.0580

(Other) :375 ND's :40 ND's :14 ND's :100 ND's :60 ND's :174

wkcap curliab size tang ebit cobertjuros vol

Mínimo : 1.0 Mínimo : 1.00 Mínimo :-11.000 Mínimo :0.0018 Mínimo :-0.1790 Mínimo :-14.9150 Mínimo : 41.18

Perc.25: 279.5 Perc.25: 1.00 Perc.25: 5.000 Perc.25:0.1276 Perc.25: 0.0090 Perc.25: 0.2465 Perc.25: 41.18

Mediana: 558.0 Mediana: 1.00 Mediana: 6.000 Mediana:0.3014 Mediana: 0.1320 Mediana: 1.3850 Mediana: 41.18

Média : 558.0 Média : 58.11 Média : 5.283 Média :0.4037 Média : 0.4992 Média : 2.4131 Média : 52.64

Perc.75: 836.5 Perc.75: 78.50 Perc.75: 7.000 Perc.75:0.7072 Perc.75: 0.5660 Perc.75: 3.3975 Perc.75: 49.63

Max. :1115.0 Max. :358.00 Max. : 7.000 Max. :0.9733 Max. : 3.3530 Max. : 22.3200 Max. :256.61

ND's :5 ND's :1 ND's :5 ND's :1040 ND's :5 ND's :21 ND's :413

leverc leverm lucope lucroliq aumcap valormercado growth

Mínimo : 0.00 Mínimo :0.0000 Mínimo :-0.6040 Mínimo :-0.5210 Mínimo :0.00000 Mínimo : 0.003 Mínimo :0.0000

Perc.25: 12.49 Perc.25:0.0225 Perc.25: 0.0107 Perc.25:-0.0100 Perc.25:0.00000 Perc.25: 0.229 Perc.25:0.9343

Mediana: 28.78 Mediana:0.1430 Mediana: 0.2335 Mediana: 0.0520 Mediana:0.00000 Mediana: 1.286 Mediana:1.0020

Média : 29.86 Média :0.1718 Média : 0.3809 Média : 0.2388 Média :0.06202 Média : 4.693 Média :1.0172

Perc.75: 41.11 Perc.75:0.2660 Perc.75: 0.5968 Perc.75: 0.3210 Perc.75:0.00100 Perc.75: 5.556 Perc.75:1.0830

Max. :140.45 Max. :0.8380 Max. : 2.7710 Max. : 2.4420 Max. :1.52200 Max. :34.024 Max. :1.5330


roaa

Mínimo :-3.3000

Perc.25:-0.0320

Mediana: 0.4510

Média : 0.2793

Perc.75: 0.8410

Max. : 2.5250

ND's :10

ipgc disc cons conf shrights poisonpill bdsize

Mínimo : 3.27 Mínimo :0.000 Mínimo :0.000 Mínimo :0.000 Mínimo :0.000 Mínimo :0.0000 Mínimo : 1.000

Perc.25: 7.50 Perc.25:2.000 Perc.25:2.000 Perc.25:0.000 Perc.25:2.000 Perc.25:1.0000 Perc.25: 5.000

Mediana:11.50 Mediana:4.000 Mediana:3.000 Mediana:1.000 Mediana:3.000 Mediana:1.0000 Mediana: 7.000

Média :10.72 Média :3.522 Média :3.194 Média :1.208 Média :2.864 Média :0.8913 Média : 6.993

Perc.75:15.00 Perc.75:5.000 Perc.75:4.000 Perc.75:2.000 Perc.75:4.000 Perc.75:1.0000 Perc.75: 9.000

Max. :15.00 Max. :5.000 Max. :5.000 Max. :3.000 Max. :4.500 Max. :1.0000 Max. :16.000


homens mulheres %mulheres bdtime bdchairhigh bdinterlock persnagemod

Mínimo : 0.000 Mínimo :0.0000 Mínimo :0.00000 Mínimo :0.000 Mínimo :0.000 Mínimo :0.000 Mínimo :0.0000

Perc.25: 5.000 Perc.25:0.0000 Perc.25:0.00000 Perc.25:0.000 Perc.25:0.000 Perc.25:0.000 Perc.25:0.0000

Mediana: 6.000 Mediana:0.0000 Mediana:0.00000 Mediana:0.000 Mediana:0.000 Mediana:0.000 Mediana:1.0000

Média : 6.433 Média :0.5673 Média :0.08254 Média :0.212 Média :0.277 Média :0.052 Média :0.5396

Perc.75: 8.000 Perc.75:1.0000 Perc.75:0.14286 Perc.75:0.000 Perc.75:1.000 Perc.75:0.000 Perc.75:1.0000



bdindep bdext bdblkhold bdindept bsydirec ceopwr comit

Mínimo :0.0000 Mínimo :0.0000 Mínimo :0.0000 Mínimo :0.0000 Mínimo :0.00 Mínimo :0.0000 Mínimo :0.0000

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Média :0.1832 Média :0.7731 Média :0.8586 Média :0.7373 Média :0.34 Média :0.9064 Média :0.7746




varage varacade vargend varcult bdszsmll itw itw2

Mínimo :0.0000 Mínimo :0.000 Mínimo :0.0000 Mínimo :0.0000 Mínimo :0.0000 Mínimo :0.000 Mínimo :0.000


Mediana:1.0000 Mediana:1.000 Mediana:0.0000 Mediana:0.0000 Mediana:0.0000 Mediana:1.000 Mediana:1.000

Média :0.5005 Média :0.745 Média :0.3247 Média :0.1404 Média :0.1347 Média :1.253 Média :1.118




ici ipg

Mínimo :0.000 Mínimo :0.000

Perc.25:2.000 Perc.25:1.000

Mediana:2.000 Mediana:2.000

Média :2.064 Média :1.623

Perc.75:2.000 Perc.75:2.000

Max. :4.000 Max. :4.000

ND's :73 ND's :73

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