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A competição por informações é capaz de reduzir o custo do capital próprio das empresas brasileiras

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Slides utilizados no XVI USP International Conference in Accounting.

O artigo completo poderá ser baixado no seguinte endereço: http://congressousp.fipecafi.org/arquivos/TrabalhosAprovados-2016-pdfs/36.pdf

Published in: Economy & Finance
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A competição por informações é capaz de reduzir o custo do capital próprio das empresas brasileiras

  1. 1. 36 – A Competição por Informações é Capaz de Reduzir o Custo do Capital Próprio das Empresas Brasileiras? LUIZ FELIPE DE ARAÚJO PONTES GIRÃO UFPB EDILSON PAULO PPGCC/UFPB XVI USP CONFERENCE 1
  2. 2. Introdução Analisar o efeito da competição por melhores informações no custo do capital próprio das empresas brasileiras que negociam seus títulos na BM&FBovespa. 2 Pressuposto: a competição por (e o uso de) “melhores informações” funcionará como um disclosure (voluntário?) de informações que ainda não são “conhecidas” de forma generalizada pelos interessados.
  3. 3. HIPÓTESE Os mercados não são perfeitos e os agentes precisam pagar por informações “adicionais”, isso reduz a probabilidade de expectativas homogêneas (GROSSMAN; STIGLITZ, 1980): • Todos os investidores são “informacionalmente” idênticos até que, em certo ponto do tempo, alguns investidores adquirem informações sobre 𝛉 e negociam com ela. • O retorno de um ativo (u) é dado por: 𝔲 = 𝛉 + ε. • Quando falar em “aquisição de informação” estarei falando de 𝛉. 3
  4. 4. HIPÓTESE 4 Traders informados negociam (com base em θ) Uma parte de θ é transferida para os “preços” Como os “preços” se tornam mais informativos, outros “insiders” passam a ter menos vantagens em relação aos “outsiders” Quanto mais agentes informados, mais informativo será o sistema de preços (menos assimetria informacional) Grossman and Stiglitz (1980)
  5. 5. HIPÓTESE • Conjecturas de GS usadas neste artigo: quanto mais agentes informados… 1. … mais informativo será o sistema de preços; 2. … menor será a utilidade esperada do agente informado comparado a um não informado; e 3. O mercado estará em equilíbrio informacional se todos os investidores forem informados ou se todos forem desinformados. • Teorema 1 de Hughes, Liu e Liu (2007). 5 Hipótese: a competição por melhores informações reduz o custo do capital das companhias
  6. 6. Autores Destaques Achado EHO (2002) Regressão Fama- French IA é precificada // sinal + Mohanram e Rajgopal (2009) Metodologia de EHO e testes adicionais IA não é precificada Duarte e Young (2009) Fama-McBeth // AdjPIN AdjPIN não é precificada Martins et al (2013) Metodologia de EHO IA é precificada// sinal + 6 Revisão da literatura
  7. 7. 7 Autores Destaques Achado Armstrong et al (2011) Fama-French IA é precificada, porém a competição reduz seu efeito Akins, Ng e Verdi (2012) Fama-McBeth Idem Botosan e Plumlee (2013) Retornos em t+1 e ICOEC Depende da metodologia Hwang et al (2013) Bias-free AdjPIN Bias-free AdjPIN é precificada, porém a PIN não Esse é o puzzle! Revisão da literatura
  8. 8. Metodologia Amostra e dados: • Período: 2008 a 2014. • Dados: Thomson Reuters Eikon®. • Excluídas as empresas do setor financeiro. • N = 394 observações. 8
  9. 9. Metodologia • Características de um “investidor melhor informado” (Easley & O’Hara, 2004): – Acesso privilegiado às informações; ou – Capacidade de processar as informações já divulgadas de forma mais eficiente que os demais investidores. • Exemplos: acionistas majoritários, controlador “da família”, investidores institucionais, analistasetc. 9
  10. 10. Metodologia Competição por informações: • Cobertura de analistas (HEALY; PALEPU, 2001, JAE; FRANKEL; LI, 2004, JAE, ARMSTRONG et al, 2011, JAR). Como análise de sensibilidade: • Quantidade de investidores institucionais (DIAMOND; VERRECCHIA, 1991, JoF; SIAS; STARKS, 1997, JFE; AKINS; NG; VERDI, 2012, TAR). • Quantidade de investidores (ARMSTRONG et al, 2011). • PIN (AKINS, NG, VERDI, 2012). 10
  11. 11. Metodologia Custo do capital implícito (COC): • Foi utilizado o COC em excesso à Rf (NTN-B principal) (EASTON, 2004, TAR; BOTOSAN; PLUMLEE, 2002, JAR, 2013, JBFA), com base nas eq. 1 e 2. 1. 𝑃0 = 𝑡=1 5 1 + 𝑟𝑑𝑖𝑣 −𝑡 𝐸0 𝑑 𝑡 + 1 + 11 Excluído da análise principal, por levar a perda de muitas observações. Correlação entre as duas proxies = 0,9377***
  12. 12. Metodologia Teste básico da Hipótese (eq. 2): 𝐶𝑂𝐶𝑖𝑡 = 𝛼 + 𝛽1 𝑏𝑒𝑡𝑎𝑖𝑡 + 𝛽2 𝑠𝑖𝑧𝑒𝑖𝑡 + 𝛽3 𝑙𝑛 𝑚𝑡𝑏)𝑖𝑡 + 𝜷 𝟒 𝒍𝒏 𝑪𝑶𝑩 𝑬𝑷𝑺 𝒊𝒕 ) + 𝜇𝑖𝑡 12 Variável Sinal esperado Significado 𝑏𝑒𝑡𝑎 + Exposição ao risco sistemático 𝑠𝑖𝑧𝑒 - Menos assimetria ln 𝑚𝑡𝑏) - Reconhecimento de oportunidades de crescimento ln 𝐶𝑂𝐵𝐸𝑃𝑆 ) - Monitoramento e busca por informações
  13. 13. Resultados Destaques descritivos: • O valor médio(mediano) do COCpeg_prem foi de 12,50% (9,37%). Botosan e Plumlee (2013), no período de 1993 a 2004, encontraram 6,6%(5,8%). • COCpeg_prem: alta heterogeneidade entre as empresas-ano [desvio padrão de 11,77% e alta diferença entre o 1º quartil (5,90%) e o 3º quartil (15,11%)]. • COB: média de 8,45, enquanto que Almeida e Dalmácio (2015, TIJA) encontraram uma média de 6 analistas por empresa. 13
  14. 14. Variável Sinal esperado COCpeg_prem (1)a COCpeg_prem (2)a COCpeg_prem (3)a COCpeg_prem (4)a, d COCpeg_prem (5)c COCpeg_prem (6)c COCpeg_prem (7)c beta + 0,0122 (0,0185) – 0,0119 (0,0201) 0,0223 (0,0177) 0,0525** (0,0176) [7/7] – 0,0563** (0,0191) [7/7] Size - -0,0294*** (0,0084) – -0,0296*** (0,0110) EXCLUÍDA -0,0168*** (0,0044) [6/7] – EXCLUÍDA ln(mtb) - -0.0313*** (0,0065) – -0,0314*** (0,0064) -0,0463*** (0,0071) -0,0306*** (0,0028) [7/7] – -0,0361*** (0,0047) [7/7] ln(COBEPS) - – -0,0479*** (0,0127) 0,0006 (0,0136) -0,0262*** (0,0105) -0,0119 (0,0110) [5/7] -0,0435** (0,0144) [7/7] -0,0288** (0,0106) [5/7] Constante ? 0,8306*** (0,1966) 0,2721*** (0,0342) 0,8335*** (0,2293) 0,2223*** (0,0285) 0,4951*** (0,1010) 0,2089*** (0,0355) 0,1538*** (0,0283) R² ajustado 0,4235 0,2463 0,4486 0,3679 0,3564 0,1018 0,3234 Teste F 11,14*** 8,06*** 10,59*** 10,81*** 47,34*** 9,21** 21,51*** Teste de White 5,064** 182,84*** 335,02*** 250,160*** NA NA NA Teste de Wooldridge 323,10*** 8,567*** 5,308** 7,447*** NA NA NA Dummy do ano Sim Sim Sim Sim NA NA NA Dummy do setor Sim Sim Sim Sim NA NA NA ResultadosTabela 2 – Análise do efeito da competição por informações sob o custo do capital 14 OLS não é a análise principal Mantido por comparabilidade
  15. 15. Variável Sinal esperado COCpeg_prem (12)e q.5 COCpeg_prem (13)e q.5 COCpeg_prem (16)e q.5 COCpeg_prem (17)e q.5 beta + 0,0490*** (0,0103) 0,0548*** (0,0102) 0,0536*** (0,0087) 0,0519*** (0,0069) size - 0,0000 (0,0000) -0,0000 (0,0000) 0,0000 (0,0000) -0,0000 (0,0000) mtb - -0,0020* (0,0012) -0,0001 (0,0008) -0,0019* (0,0010) -0,0001 (0,0001) COBEPS e - -0,0041*** (0,0010) -0,0036*** (0,0008) 0,0018 (0,0024) 0,0003 (0,0014) COB<P25% ? – – 0,1192*** (0,0299) 0,0927*** (0,0174) COB>P75% ? – – 0,1340 (0,4254) 0,1550 (0,2381) COB<P25%* COBEPS e - – – -0,0433*** (0,0143) -0,0350*** (0,0083) COB>P75%* COBEPS e - – – -0,0513 (0,1544) -0,0581 (0,0865) Constante ? 0,1046*** (0,0139) 0,1618*** (0,0129) 0,0291 (0,0254) 0,1219*** (0,0160) Pseudo R² 0,0679 0,1636 0,0964 0,1883 Dummy do ano Não Sim Não Sim Dummy do setor Não Sim Não Sim Resultados(NÃO INSERIDA NO ARTIGO) Tabela 5 – Análise do efeito da competição por informações em diversos ambientes informacionais (unscaled) 15 Qreg para explorar a heterogeneidade “Comparação” com OLS, mas robusta aos outliers (q.50)
  16. 16. 0.000.02 0 .1 .2 .3 .4 .5 .6 .7 .8 .9 1 Quantile Resultados 16 Figura 3 – Comportamento da competição sem tratamento em ln ao longo dos quantis Pressupondo que o ambiente informacional ruim leva a um maior COC (EASLEY; O’HARA, 2004), principalmente em economias pequenas (HUGHES; LIU; LIU, 2007). Possibilidade de explorar o ambiente informacional, como determinante do custo do capital, e não perder informação com scale (OHLSON, KIM, 2015, RAS). Rejeita-se a H0 de q.05 = q.50 = q.95 F = 57,18*** Não se rejeita a H0 de q.05 = 0 (t = 1,14) Rejeita-se a H0 de que q.95 = 0 (t = -10,38***) Resultados semelhantes usando q.10 e q.90 Resultados diferentes da OLS** COBEPS COB é mais importante COB é menos importante COCpeg_prem
  17. 17. Resultados 17 0. 0 .1 .2 .3 .4 .5 .6 .7 .8 .9 1 Quantile -10.00 -5. 0.000.20 0 .1 .2 .3 .4 .5 .6 .7 .8 .9 1 Quantile -4.00-2.00 0.002.004.00 COB>P75%*ln(COBeps) Efeito da COB em torno de -0,02 (slide anterior). Efeito da COB<25%*COB em torno de -0,20. A variável COB>75%*COB não foi significante, indicando que os analistas só têm efeito até um “determinado” ponto (muita informação já foi disseminada). COB<25%*COBEPS COCpeg_prem
  18. 18. CONSIDERAÇÕES FINAIS • Contribuições esperadas do artigo: 1. Evidências de que a cobertura de analistas auxilia na redução do COC; 2. O efeito da COB, como proxy para competição, é significante em empresas que têm um COC mais alto (e.g. mais risco e pior ambiente informacional); e 3. O efeito da competição por informações é mais forte para empresas com mais informações (“privadas” ou não) a serem descobertas (COB<25%*COB). 18
  19. 19. CONSIDERAÇÕES FINAIS • Principais limitações: 1. Dados sobre investidores institucionais são divulgados apenas a partir de 2010; 2. Os dados dos investidores institucionais foram divulgados nos Formulários de Referência com muitas inconsistências; e 3. Poucas empresas têm cobertura de analistas, gerando redução da amostra. • É possível utilizar modelos de previsão dos EPS (e.g. HOU et al., 2012), contudo seria uma proxy de uma proxy. 19
  20. 20. 20 Luiz Felipe de A. Pontes Girão LFAPG@HOTMAIL.COM contabilidademq.blogspot.com Edilson Paulo e.paulo@uol.com.br

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