Dissertação de Mestrado
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Dissertação A flexibilidade financeira e os determinantes da estrutura de capital: uma análise para as companhias abertas em bolsa entre 2005 e 2020(2021) Passalini Neto, Melcirio AlmeidaNa literatura recente, há um número crescente de trabalhos levando em consideração a flexibilidade financeira de uma empresa como fator importante na sua estrutura de capital. Entretanto, poucas são as aplicações através de dados em painel. Desta forma, este trabalho analisa os determinantes da estrutura de capital de 289 empresas brasileiras abertas em bolsa negociadas na B3 e abrange 16 anos de dados. O objetivo principal é analisar a influência da flexibilidade financeira sob três critérios: pagamento de dividendos, tamanho e ativo total. Através de modelos de regressão econométricos, pode-se inferir que não há evidências a favor da relação entre alavancagem e flexibilidade tão negativamente relacionados à alavangemDissertação Uma análise do crescimento de empresas do setor de tecnologia durante a quarta revolução industrial.(2021) Wispel, Priscila CezariniCom a chegada da quarta revolução industrial, novas tecnologias propiciaram grandes mudanças nos modelos de negócio, impulsionando a modernização e a transformação digital de várias empresas e segmentos para se adequarem aos novos tempos. O presente trabalho investiga se o setor de tecnologia da informação no período de 2013 a 2020 cresceu a taxas superiores do que os demais ramos do mercado. Para desenvolver este estudo, foi utilizado dados de 72 empresas brasileiras e 1358 firmas americanas coletados da base de dados Capital IQ. Realiza-se um modelo de regressão por variáveis instrumentais com dados em painel desbalanceado, no qual a variável resposta é a taxa de crescimento anual, a variável explicativa é se a empresa pertence ao setor de tecnologia e as variáveis de controle são idade, dívidas totais/patrimônio líquido, estrutura do capital da empresa (aberto/fechado), payout do ano anterior, EBITDA% do ano anterior e a taxa de crescimento defasada de um ano. Ao agrupar dados dos dois países, conclui-se que o fato da empresa pertencer ao setor de tecnologia da informação não é uma variável significante para explicar a taxa de crescimento, observa-se que a taxa de crescimento defasada de um ano é uma variável significativa para explicar o crescimento. O modelo estatístico proposto foi capaz explicar 5% da variação da taxa de crescimento das empresas quando utilizando a base completa de empresas, e 9% quando se emprega a metodologia de Propensity Score Matching.Dissertação Como a Crise Causada pelo Coronavírus Impactou a Rentabilidade dos Bancos Brasileiros.(2021) Fernandes, Marcella Magda de Abreu AndradeO objetivo deste trabalho foi entender os impactos da crise causada pelo COVID-19 na rentabilidade dos bancos e se estes impactos foram maiores nos bancos menores em relação ao bancos maiores. A principal contribuição deste estudo é acrescentar à literatura vigente sobre os impactos de crises no setor bancário e as oscilações ocasionadas por esta nova pandemia, sobre a qual ainda há poucos estudos realizados. Para atingir este objetivo, foi estudada a rentabilidade dos bancos brasileiros no período de janeiro/2016 a março/2021, o que inclui a análise do impacto da crise causada pelo COVID-19 e como esse impacto é moderado pelo tamanho do banco, utilizando modelo de regressão com dados em painel dinâmico estimado via GMM por Arellano-Bond. Em relação às hipóteses estudadas, os resultados confirmam que a crise causada pelo coronavírus diminuiu a rentabilidade dos bancos, conforme previsto pela literatura estudada, porém foi verificado um impacto mais intenso na rentabilidade a medida que o tamanho do banco aumenta. Possíveis motivos para tanto são a migração dos clientes para bancos menores durante a pandemia, aumento do número de fintechs com mix de produtos diferenciados, aumento das provisões de crédito necessárias para cobrir os riscos de inadimplências maiores para os grandes bancos, impactos dos descumprimentos dos contratos empréstimos sem garantias por parte de negócios que faliram durante a crise, também maiores para os bancos grandes, e queda no valor de filiais afetando principalmente os bancos maiores.Dissertação Impactos da direção do mercado acionário e do tamanho do patrimônio na geração de alfa de fundos brasileiros(2021) Noguchi, AlexandreEste trabalho procura mostrar se o desempenho histórico dos gestores dos 141 maiores fundos de investimentos de ações do Brasil, de gestão ativa, supera o retorno previsto pelo modelo de 3 fatores de Fama e French (1993) ao longo do período de estudo, de 10 anos. Considerando a carteira agregada de fundos de ações ativos, foi verificado que os gestores não conseguem gerar retorno excessivo positivo. Entretanto, individualmente é possível identificar gestores que se destacam em relação à média. Adicionalmente, o trabalho realiza uma análise para verificar se o desempenho desses mesmos fundos sofre influência de altas e de baixas nos preços das ações. Os resultados indicam que a direção do mercado não possui influência no retorno excessivo dos gestores, uma vez que estes não conseguem prever a direção do mercado. Por fim, o estudo verifica se o tamanho do patrimônio dos fundos têm impacto em seu desempenho. Os dados indicam que existe uma relação negativa, que pode ser explicada pelos aportes que gestores com maior rentabilidade histórica recebem, tornando sua gestão menos eficiente. A amostra exclui fundos restritos e exclusivos, assim como aqueles cuja carteira seja composta predominantemente por investimentos no exterior e outros fundos de investimento.Dissertação Investigando a influência de priming de imagem de temperatura na tomada de risco(2020) Graziani, Eduardo AlexandreO desenvolvimento da Economia Comportamental por meio da Teoria do Prospecto evidencia que a tomada de decisão envolvendo risco é influenciada por fatores subjetivos. Desta forma, utilizando princípios e descobertas da teoria do Embodied Cognition e o conceito de priming effect, o presente trabalho teve como objetivo verificar se um priming de imagem que remete à uma temperatura pode interferir na tomada de risco de um indivíduo e se isso ocorre por meio da influência na percepção de risco do indivíduo. A pesquisa foi divulgada pela ferramenta de ambiente online mTurk e realizada utilizando teste de tomada de risco e questionários de percepção de risco e embodied cognition. Por meio da perspectiva da metáfora conceitual do embodied cognition, o “comportamento frio” é um conceito usado para descrever metaforicamente o comportamento racional e deliberado e o “comportamento quente” associado à impulsividade. Observando os resultados dos efeitos sobre a tomada de risco, o priming “frio” teve resultado significativo e esperado, implicando na redução da tomada de risco em relação ao priming “neutro”. O priming “quente”, teve efeito significativo, mas com resultado oposto ao esperado, fazendo com que o indivíduo também reduzisse a tomada de risco em relação ao priming “neutro”. Para os resultados referentes à percepção de risco, não foi verificado efeito de priming de temperatura em nenhuma das condições (quente ou frio). Por consequência dos resultados anteriores, o modelo de mediação foi descartado. Contudo, o efeito priming de temperaturas diferentes da neutra, apontam para uma possibilidade de influência destas imagens de forma subjetiva na tomada de risco do indivíduo, trazendo implicações práticas.Dissertação Gestão da Dívida Corporativa: um olhar para as empresas de capital aberto no Brasil de 2010-2019(2020) Santos, João Daniel Azevedo DosEste estudo busca compreender o nível de gerenciamento das dívidas corporativas pelas empresas brasileiras de capital aberto entre 2010 a 2019, componente relevante para uma estrutura de capital ideal e como fonte de crescimento. Neste trabalho foi avaliado se as firmas realizam a gestão do seu perfil de endividamento, evitando a concentração de vencimentos em uma mesma faixa de tempo, onde os resultados encontrados sustentam que as empresas locais não demonstram estatisticamente preocupações nas concentrações de vencimentos no momento da contratação de novas dívidas. Adicionalmente, foi verificado se a existência de choques exógenos ao risco de rolagem das dívidas, como a perda do grau de investimento do Brasil em 2015, mudou o comportamento das firmas ao longo do tempo, alterando a dispersão das dívidas como um todo. Os resultados encontrados neste modelo sustentam que as companhias brasileiras possuem uma tendência de maior concentração da dívida no curto prazo, do que o contrário, independentemente da existência ou não de choques observados no período.Dissertação A relação entre diversificação de receitas, desempenho e risco de bancos brasileiros(2020) Gomes, Luís Antônio De Carvalho MalheiroA diversificação das operações vem crescendo entre bancos no Brasil e no mundo, e os efeitos desta transformação sobre os resultados ainda são estudados. Este trabalho analisa o impacto desta diversificação sobre o valor de mercado e o risco das ações dos bancos. Com base nas metodologias desenvolvidas por Baele, Jonghe e Vennet (2007) e Ferreira, Zanini e Alves (2019), utilizou-se um modelo de regressão com dados em painel dinâmico que relaciona estes atributos à sua diversificação, tanto de receitas quanto no balanço patrimonial, controlando para variáveis como tamanho do banco, alavancagem, ineficiência e risco dos empréstimos, para os bancos brasileiros listados em bolsa de valores no período entre 2002 e 2018. Este trabalho aponta a relação entre diversificação de receitas e os riscos sistemático (Beta) e idiossincrático.Dissertação Abertura de capital de empresas brasileiras entre 2000 e 2013: a evolução da estrutura de capital das empresas entrantes durante os cinco anos seguintes à abertura(2020) Lima, Welson Antonio DeEste trabalho avalia a relação entre a abertura de capital de empresas e as possíveis alterações na estrutura de capital que o Initial Public Offering (IPO) pode provocar. Usando o método de painel dinâmico, que combina dados de corte transversal com série temporal e defasagem da variável dependente, estimou-se qual o impacto do IPO na estrutura de capital de setenta empresas que abriram capital no período de 2000 a 2013 no Brasil, controlando, adicionalmente, os outros fatores que podem ter contribuído para alterações na estrutura de capital. Os resultados encontrados apontam um alto coeficiente de ajuste de endividamento (0,516), o que confirma que as empresas que realizam IPO ajustam mais rápido seu nível de endividamento, aumentando a sua dívida total cinco anos após a abertura. Encontramos também que as empresas que realizam IPO, quando comparadas com as empresas que já possuíam capital aberto e as empresas de capital fechado, essas possuem, antes do IPO, um endividamento menor que os outros dois grupos e, depois de realizar o IPO, aumentam, comparativamente, seu nível de endividamento total de forma significativa. Beneficiadas pelo IPO e, por conseguinte, por menor alavancagem devido à entrada do novo capital após abertura e pela maior transparência das informações, elas obtêm redução de custo de financiamentos, maior poder de barganha, maior acesso ao mercado de capitais e, com isso, menor restrição ao crédito. Esses fatores seriam responsáveis pelo aumento da velocidade do ajuste do endividamento e, consequentemente, pela mudança relativa da estrutura de endividamento das firmas quando analisadas cinco anos após o IPO. Adicionalmente, os resultados das variáveis de controle dos determinantes de capital foram bastante consistentes com as teorias de Pecking Order e de Trade-ofp.Dissertação Análise do impacto do benefício fiscal da dívida no desempenho das empresas brasileiras(2020) Cavalcante, Lucas CelestinoO tema deste estudo é a relação entre o endividamento, com base no benefício fiscal da dívida e o valor de mercado ou a performance das empresas brasileiras. O objetivo é avaliar se existe uma relação não linear entre a dívida e o valor de mercado das empresas, a fim de contribuir com a literatura deste tema no Brasil, que ainda não apresenta consenso. A importância da estrutura de capital das empresas é estudada principalmente desde a década de 1950, com os estudos de Modigliani e Miller (1958, 1961 e 1963), e até hoje não há um consenso em relação à qual deve ser a estrutura ótima em termos de dívida e capital próprio. Por isso, essa análise ainda é relevante atualmente, e para testar a hipótese de não linearidade aplicamos a metodologia do Método dos Momentos Generalizados Sistêmico (GMM-Sys), que trata melhor a questão da endogeneidade e da persistência das variáveis dependentes, que são problemas comuns nos estudos de finanças corporativas. Como variável dependente utilizamos o próprio valor de mercado das empresas, e como variáveis independentes utilizamos as seguintes proxies de endividamento: kink, kink2, excesso de dívida e dívida ótima. A conclusão que chegamos é de que a relação entre a dívida e o valor de mercado ou a performance das empresas brasileiras é negativa, não importando o nível do endividamento, portanto, rejeita-se a hipótese de relação não linear.Dissertação A parametric portfolio optimization model using signals generated via machine learning(2021) Colnaghi, Nelly PiresEste trabalho consiste em um modelo de otimização de portfólio baseado em sinais de trading, gerados por indicadores financeiros para a identificação de ações mal precificadas. Os sinais partem de modelos de machine learning, ajustados para prever os retornos futuros das ações a partir dos indicadores mencionados. Esses modelos compreendem classificadores como Logit, Random Forest, Support Vector Classifier (SVC), k-NN e Naïve Bayes. Os sinais de trading produzidos especificam quais ações devem superar o desempenho mediano do mercado e quais devem apresentar um desempenho inferior. Para incorporar esses sinais ao modelo de otimização, foi escolhida a técnica de parametrização proposta por Brandt, Santa-Clara and Valkanov (2009), permitindo que os pesos das ações do portfólio sejam expressos em função das características de cada ação, ou seja, os respectivos sinais de trading. Uma análise empírica utilizando dados do mercado de ações brasileiro foi elaborada para verificar o desempenho do modelo de otimização proposto. Os resultados mostram que os modelos de machine learning selecionados atingem uma precisão média fora da amostra de 64% na previsão da direção do preço das ações. Além disso, o portfólio otimizado supera todos os benchmarks em termos de retorno ajustado ao risco. Por fim, os resultados também demonstram que a combinação de machine learning e a abordagem desenvolvida por Brandt, Santa-Clara and Valkanov (2009) é superior a um portfólio construído apenas usando indicadores fundamentalistas, sem convertê-los em sinais de trading através de modelos de machine learning.