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
Ruy Bonates de Almeida Junior
Empresas com Restrições Financeiras e Governança Corporativa no Brasil
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
Empresas com Restrições Financeiras e Governança Corporativa no Brasil
Ruy Bonates de Almeida Junior
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)
-.4
-.2
.0
.2
.4
2 4 6 8 10 12
Cor(_1_PIB_SA,_1_PIB_SA(-i))
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-.2
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.2
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2 4 6 8 10 12
Cor(_1_PIB_SA,_2_IPCA_SA(-i))
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2 4 6 8 10 12
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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2 4 6 8 10 12
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
.0
.2
.4
2 4 6 8 10 12
Cor(_2_IPCA_SA,_1_PIB_SA(-i))
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.0
.2
.4
2 4 6 8 10 12
Cor(_2_IPCA_SA,_2_IPCA_SA(-i))
-.4
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.0
.2
.4
2 4 6 8 10 12
Cor(_2_IPCA_SA,_3_SELIC_SA(-i))
-.4
-.2
.0
.2
.4
2 4 6 8 10 12
Cor(_2_IPCA_SA,_4_CREDPRIV_SA(-i))
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.0
.2
.4
2 4 6 8 10 12
Cor(_2_IPCA_SA,_5_LIQUI_SA(-i))
-.4
-.2
.0
.2
.4
2 4 6 8 10 12
Cor(_2_IPCA_SA,_6_TOTRFCR_SA(-i))
-.4
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.0
.2
.4
2 4 6 8 10 12
Cor(_3_SELIC_SA,_1_PIB_SA(-i))
-.4
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.0
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.4
2 4 6 8 10 12
Cor(_3_SELIC_SA,_2_IPCA_SA(-i))
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-.2
.0
.2
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2 4 6 8 10 12
Cor(_3_SELIC_SA,_3_SELIC_SA(-i))
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-.2
.0
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2 4 6 8 10 12
Cor(_3_SELIC_SA,_4_CREDPRIV_SA(-i))
-.4
-.2
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.2
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2 4 6 8 10 12
Cor(_3_SELIC_SA,_5_LIQUI_SA(-i))
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.0
.2
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2 4 6 8 10 12
Cor(_3_SELIC_SA,_6_TOTRFCR_SA(-i))
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2 4 6 8 10 12
Cor(_4_CREDPRIV_SA,_1_PIB_SA(-i))
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2 4 6 8 10 12
Cor(_4_CREDPRIV_SA,_2_IPCA_SA(-i))
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-.2
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.2
.4
2 4 6 8 10 12
Cor(_4_CREDPRIV_SA,_3_SELIC_SA(-i))
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-.2
.0
.2
.4
2 4 6 8 10 12
Cor(_4_CREDPRIV_SA,_4_CREDPRIV_SA(-i))
-.4
-.2
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.2
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2 4 6 8 10 12
Cor(_4_CREDPRIV_SA,_5_LIQUI_SA(-i))
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.2
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2 4 6 8 10 12
Cor(_4_CREDPRIV_SA,_6_TOTRFCR_SA(-i))
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2 4 6 8 10 12
Cor(_5_LIQUI_SA,_1_PIB_SA(-i))
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2 4 6 8 10 12
Cor(_5_LIQUI_SA,_2_IPCA_SA(-i))
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2 4 6 8 10 12
Cor(_5_LIQUI_SA,_3_SELIC_SA(-i))
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.2
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2 4 6 8 10 12
Cor(_5_LIQUI_SA,_4_CREDPRIV_SA(-i))
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2 4 6 8 10 12
Cor(_5_LIQUI_SA,_5_LIQUI_SA(-i))
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.2
.4
2 4 6 8 10 12
Cor(_5_LIQUI_SA,_6_TOTRFCR_SA(-i))
-.4
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.0
.2
.4
2 4 6 8 10 12
Cor(_6_TOTRFCR_SA,_1_PIB_SA(-i))
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.4
2 4 6 8 10 12
Cor(_6_TOTRFCR_SA,_2_IPCA_SA(-i))
-.4
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.0
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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))
-.4
-.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.
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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
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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.
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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.
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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
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(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
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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
Hipóteses Principais Referências
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)
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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
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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
Hipóteses Principais Referências
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
Hipóteses Principais Referências
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
Método GMM-Sys GMM-Sys GMM-Sys GMM-Sys GMM-Sys
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
Método GMM-Sys GMM-Sys GMM-Sys GMM-Sys GMM-Sys
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
Observações 875 875 875
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
Observações 875 875 875
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
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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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
ND's :5 ND's :5 ND's :1058 ND's :5 ND's :94 ND's :37 ND's :54
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
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ici ipg
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ND's :73 ND's :73
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