Trabalho de Conclusão de Curso | Graduação
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Trabalho de Conclusão de Curso Quatro Países, Duas Âncoras: Credibilidade Monetária e Fiscal em Brasil, Colômbia, Chile e México.(2025) Brunele, Isabella MarquesEste estudo investiga se a credibilidade fiscal afeta a credibilidade monetária em Brasil, Chile, Colômbia e México entre 2005 e 2024, em um contexto marcado por episódios de deterioração fiscal e pressões recorrentes sobre a ancoragem das expectativas na região. São construídos índices mensais de credibilidade fiscal e monetária a partir do desvio entre expectativas e metas oficiais, que permitem acompanhar a evolução das duas âncoras de forma comparável. A análise econométrica utiliza modelos de Efeitos Fixos, Tobit e Logit Fracionário para estimar os determinantes da credibilidade monetária no painel. Os resultados mostram que expectativas de inflação são o principal determinante da credibilidade monetária, enquanto o papel fiscal é heterogêneo entre os países: Brasil e Chile operam em regimes próximos de dominância monetária, a Colômbia apresenta sensibilidade fiscal episódica e o México exibe padrão intermediário. Esses efeitos não são uniformes e dependem do arcabouço institucional de cada economia. Conclui-se que a credibilidade monetária latino-americana é predominantemente informacional, com influência fiscal condicionada e não sistemática.Trabalho de Conclusão de Curso O impacto do COVID-19 na Estrutura de Capital das empresas brasileiras listadas na bolsa de valores(2025) Previato, Lucas MunizEste estudo analisa o impacto da pandemia de COVID-19 na estrutura de capital das empresas brasileiras listadas na B3. O trabalho investiga como o choque exógeno da pandemia alterou os padrões de endividamento corporativo, medido pela razão Passivo Total/Ativo Total, e as relações entre os determinantes tradicionais da estrutura de capital. Utilizando as teorias Trade-off e Pecking Order como fundamentação teórica, foi desenvolvido um modelo que examina como a pandemia do COVID-19 afetou as decisões de financiamento corporativo. A metodologia emprega modelos de dados em painel com efeitos fixos, controlando por características não observadas das empresas e efeitos temporais comuns. A amostra compreende 68 empresas não-financeiras listadas na B3 entre janeiro de 2018 e dezembro de 2024, totalizando 1.762 observações empresa-trimestre. Os resultados indicam que a pandemia causou um aumento estatisticamente significativo de 2,64 pontos percentuais no endividamento médio das empresas, representando um crescimento de 4,3% em relação ao nível pré-pandemia. O modelo apresenta alto poder explicativo (R² ajustado = 0,8279) e confirma as relações teóricas esperadas: empresas maiores e com maior tangibilidade de ativos apresentam maior endividamento, enquanto empresas mais rentáveis e com maior liquidez apresentam menor alavancagem. A análise setorial revela heterogeneidade nos impactos, com setores de tecnologia e bens de consumo não-cíclicos apresentando os maiores aumentos.Trabalho de Conclusão de Curso O Valor Invisível: O Impacto dos Ativos Intangíveis no Valor de Mercado de Empresas Globais(2025) Cesar Neto, Gilberto LeiteEste trabalho investiga o impacto dos investimentos em ativos intangíveis – como pesquisa e desenvolvimento (P&D), patentes e goodwill – sobre o valor de mercado de empresas de capital aberto no mundo, entre 2018 e 2023. A amostra contempla empresas de diversos setores e países, com dados financeiros padronizados extraídos da Bloomberg. A análise utiliza um modelo de regressão linear com efeitos fixos e erros padrão robustos, incorporando variáveis de controle como rentabilidade (ROA), alavancagem e eficiência operacional. Os resultados indicam que, embora os sinais dos coeficientes de intangíveis sejam coerentes com a literatura (positivos para P&D e patentes, negativos para goodwill), suas estimativas não foram estatisticamente significantes. Essa ausência de significância reforça uma das hipóteses da literatura: a dificuldade de mensuração e representação contábil precisa dos ativos intangíveis. Adicionalmente, os achados sugerem que o mercado valoriza mais indicadores de rentabilidade do que o volume absoluto de investimentos em inovação. O estudo está alinhado com resultados anteriores e propõe, como extensão futura, investigar métricas alternativas para setores intensivos em tecnologia, como os investimentos em data centers no contexto da inteligência artificial.