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Avaliação de empresas no Brasil pelo fluxo de caixa descontado: evidências empíricas sob o ponto de vista dos direcionadores de valor nas ofertas públicas de aquisição de ações

1. INTRODUÇÃO São muitos os propósitos da avaliação de empresas, mas qualquer que seja ele, a busca do valor intrínseco(1) da empresa é o alvo do avaliador, porém não se tem acesso a todas as informações disponíveis, tampouco um modelo de avaliação perfeito; deve-se analisar, por isso, se as avaliações com as informações disponíveis no momento e com o modelo existente proveem uma aproximação desse valor.

Em países emergentes, como o Brasil, a busca do valor intrínseco torna a avaliação de empresas mais desafiadora. Variáveis como interferência governamental, incertezas da economia, volatilidade das taxas de juros e aumento da competitividade tornam a avaliação mais difícil aos participantes desse ambiente empresarial e requerem julgamentos e premissas que atendam às particularidades de cada empresa e de cada ambiente empresarial em que está inserida. Isso se dá, entre outras razões, como consequência da abertura do comércio e dos investimentos internacionais, o que faz com que as empresas sofram muitas mudanças microeconômicas, como alterações na estrutura de capital (Pereiro, 2002; Assaf Neto, 2003).

O valor de uma empresa está fortemente ligado ao que se espera dela, sua capacidade de geração de benefícios no presente e no futuro. Desse ponto, a avaliação pode assumir dois principais pressupostos: a descontinuidade, quando em desmanche ou liquidação; e a continuidade, quando em marcha (Martins, 2001).

Na avaliação de empresas em marcha (going concern), o modelo preferencial é o do fluxo de caixa descontado (FCD) (James & Koller, 2000; Copeland, Murrin & Koller, 2002; Soutes, Schvirck, Martins & Machado, 2008), no qual o valor de uma empresa (V), em continuidade e na perpetuidade, é o valor presente de seus fluxos econômicos futuros esperados de caixa (E(FC)), sob as expectativas de crescimento constante (g) e risco associado (K) a esses fluxos.

Então: Para chegar ao fluxo de caixa esperado, projetam-se demonstrações de resultado e balanços patrimoniais e, consequente a isso, desempenhos econômicos e financeiros de direcionadores de valor são estimados. Assim, a avaliação de empresas pode ser definida como o processo pelo qual projeções de desempenho são convertidas em uma estimativa do valor da empresa ou de alguma parte integrante (ativo, capital de terceiros e patrimônio líquido) (Palepu & Healy, 2004). Essas projeções são o produto final da identificação e da análise de direcionadores de valor (2) , desempenhadas pelos avaliadores, sobre as capacidades diferenciadoras e as estratégias financeiras que a empresa adota. Na Figura_1, elencam-se direcionadores de valor de natureza financeira que mensuram estratégias financeiras.

Nesses direcionadores de valor, mostra-se, em primeiro instante, o desempenho econômico-financeiro da empresa avaliada e, assim, no processo de avaliação, a projeção futura deles é parte fundamental para chegar ao valor intrínseco. Como são projeções, os julgamentos e as premissas assumidas por avaliadores distintos levam a diversos valores, então, a análise da aderência dessas projeções, em relação ao realizado, torna-se relevante.

Dessas proposições emerge a pergunta motivadora da pesquisa: No Brasil, as projeções do desempenho econômico-financeiro levantadas no processo de avaliação de empresas estão, na média, condizentes com o realizado? Diante da contextualização levanta-se, na pesquisa, a hipótese: A média do desempenho econômico-financeiro dos direcionadores de valor projetado na avaliação foi aderente ao realizado ao longo do tempo.

Os métodos integrados ao modelo de avaliação pelos FCD são apresentados como os mais conceitualmente corretos (3). Nesses métodos, trata-se a empresa como uma geradora de fluxos de caixa futuros, em que diferentes fluxos são produzidos por diferentes unidades geradoras de caixa com riscos distintos e associados a estruturas de capital distintas.

Em pesquisas recentes em que se examinaram as avaliações contidas nos laudos de ofertas públicas de aquisição de ações (OPAs), o principal foco foi a verificação do cumprimento dos dispositivos legais dos órgãos regulatórios (Izecksohn Neto, 2008; Santos, Campos, Felipe & Anjos, 2008), mas deixaram- se em aberto a análise das premissas e dos fundamentos teóricos (Cunha & Rech, 2010) e o desempenho dessas análises.

Assim, o objetivo da pesquisa é realizar uma análise empírica do processo de avaliação de empresas que realizam oferta pública de aquisição de ações, pelo fluxo de caixa descontado, sob o ponto de vista do desempenho econômico- financeiro dos direcionadores de valor, no período de 2002 a 2008, com a finalidade de verificar a aderência entre o projetado e o realizado, por setor econômico e no decorrer dos períodos pós-processo de avaliação.

Além desta introdução, a pesquisa está estruturada da seguinte forma: na segunda seção, expõe-se a plataforma teórica que dá suporte ao tema abordado; na terceira seção, descreve-se a metodologia aplicada; na quarta seção, apresentam-se e analisam-se os resultados empíricos; e, por fim, apresentam-se as considerações finais.

2. MODELOS DE AVALIAÇÃO PELOS FLUXOS DE CAIXA 2.1. Valor presente ajustado e o fluxo de caixa livre da firma A abordagem do valor presente ajustado (APV) foi desenvolvida, inicialmente, por Myers (1974); a lógica do APV é que, quando se calcula o fluxo de caixa de uma empresa, ignora-se como a empresa é financiada (proposição I (4) de Modigliani & Miller (1958)). A empresa pode decidir financiar-se parcialmente por dívida e, mesmo assim, não subtrair os recursos da dívida do investimento necessário nem reconhecer os juros e o pagamento do principal como sendo fluxos de saída. Independentemente do financiamento real, deve-se ver a empresa totalmente financiada pelo patrimônio, tratando todos os fluxos de saída necessários para a empresa como originados dos acionistas e todos os fluxos de entrada como se estivessem fluindo para eles. Isso mede as decisões de investimento (operacional).

Myers (1974) propõe que o risco associado ao fluxo dos benefícios fiscais seja igual ao risco do credor e, assim, o fluxo de caixa do benefício deve ser descontado pelo custo da dívida (Kd), baseado na proposição I corrigida(5) por Modigliani e Miller (1963). Esse argumento é corroborado por Luehrman (1997).

Vale ressaltar que, nos passos do modelo APV, há a necessidade de projeção de direcionadores de valor das operações, assim como das causadoras do beneficio fiscal e dos efeitos colaterais financeiros (Luehrman, 1997).

Atualmente, o fluxo de caixa livre da firma (FCLF) é uma abordagem muito utilizada para avaliar a empresa antes do fluxo de caixa da dívida (Soutes et al., 2008). Na Figura_2, apresenta-se a estrutura proposta por Copeland et al.

(2002).

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O conceito utilizado pelos autores para o fluxo de caixa livre disponível para investidores corresponde a todos os detentores de capitais investidos na empresa. Há duas condições necessárias para o uso do FCLF: a primeira é que a taxa de crescimento usada no modelo deve ser menor ou igual à taxa de crescimento da economia em que a empresa está inserida; a segunda é que as características da empresa devem ser consistentes com a premissa de crescimento estável, em particular, a taxa de reinvestimento usada para estimar o FCLF deve ser consistente com a taxa de crescimento estável. Isso implica o uso do custo de capital constante, no qual a alavancagem é mantida constante ao longo do tempo. A implicação dessas premissas é investigada por Miles e Ezzell (1980).

Em uma variante ao FCLF, Arditti e Levy (1977) sugerem que o valor da firma seja calculado pelo desconto dos fluxos de caixa de capital (FCC) em vez do FCLF. Assim, esses fluxos de caixa de capital devem ser descontados pelo custo de capital antes dos impostos, ou seja, sem descontar a economia de impostos.

Assim, corroborados por Chambers, Harris e Pringle (1982), eles mostram que o valor da empresa é diferente quando se avalia pelo FCLF e pelo FCC.

2.2. O fluxo de caixa livre do acionista Nesse modelo, o foco da avaliação são os investimentos dos detentores do capital próprio da empresa, e o valor é obtido pelo desconto do fluxo de caixa esperado pelos detentores de capital próprio a uma taxa de retorno que reflita o risco desses investimentos na empresa. Algumas questões aparecem quanto ao conceito de fluxos de caixa do acionista: é o caixa que os acionistas podem gastar fora da empresa? São os dividendos pagos aos acionistas? É o caixa que os acionistas podem gastar fora da empresa após a retenção dos investimentos necessários para sustentar o crescimento futuro? É a sobra de caixa depois de pagar dívida e impostos? Ou nenhum desses? A lógica fundamental para a aplicação desse modelo é que o acionista, geralmente, espera por dois tipos de fluxos de caixa, o de dividendos durante o período de investimento e o de um preço pela ação no final do investimento. Uma vez que o preço esperado é determinado pelo dividendo futuro, então, o valor de uma ação é o valor presente dos dividendos esperados infinitamente, descontados por uma taxa apropriada ao risco desses fluxos. Para obter os dividendos esperados, a premissa assumida é a constância da taxa de crescimento esperada de lucros e payout ratio (6).

Então, empresas sustentam taxas de crescimento estável infinitamente? No Brasil, Assaf Neto (2003, p. 191) demonstra que "[...] a taxa de crescimento nas companhias de capital aberto, devido a uma grande volatilidade nos valores, não permitiu que fosse delineada uma tendência estável de seu comportamento".

Nesse aspecto, o autor ainda complementa: "[...] a reduzida capacidade de reinvestimento das empresas brasileiras", o que impacta consideravelmente um crescimento estável e tornaria os modelos de dividendos descontados de difícil aplicação prática nesse ambiente.

O modelo de fluxo de caixa livre do acionista (FCLA) procura captar os dividendos não distribuídos e transformá-los em potencial futuro de dividendos (Damodaran, 2006). Na Figura_3, mostra-se uma medida direta do FCLA.

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Na Figura_4, apresenta-se, de forma indireta, a estrutura para mensuração do FCLA, conforme Fernández (2002).

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A melhor forma de projeção de fluxos de caixa é começar por uma previsão integrada de demonstração de resultados e balanços. É possível prever o fluxo de caixa diretamente em vez de criar as demonstrações de resultados e os balanços, mas esse caminho pode levar o analista a perder a interação entre os componentes econômicos. O balanço também ajuda a identificar as implicações da previsão quanto a financiamentos, pois apresenta o capital que precisa ser levantado ou quanto haverá de caixa excedente (Copeland et al., 2002; Damodaran, 2007).

A abordagem mais comum na previsão das demonstrações de resultados e do balanço de empresas não financeiras é a previsão movida pela demanda. Esse tipo de previsão parte das vendas, pois a maior parte das demais variáveis depende da previsão de vendas (por exemplo, despesas de vendas, gerais e administrativas e capital de giro). Assim, ao associar o valor à rentabilidade e ao crescimento, um dos primeiros direcionadores de valor é o crescimento das vendas (Palepu & Healy, 2004). Fato importante a ser observado são as projeções das despesas de vendas, gerais e administrativas (VGA). Pesquisas mostram que o comportamento das VGA é assimétrico em relação ao comportamento das vendas (Anderson, Banker & Janakiraman, 2003; Medeiros, Costa & Silva, 2005).

As projeções do período explícito devem ser, temporalmente, suficientes para a empresa chegar a um estado estável. É difícil para os investidores projetar longos períodos para ambientes econômicos instáveis. O ideal seriam longos períodos explícitos, mas, quanto maior o horizonte, maior será a incerteza. A questão é saber se a informação é confiável em uma estrutura de tempo de projeções maior. Por outro lado, o valor da empresa pode ser subavaliado quando o horizonte de projeção é curto.

As métricas de desempenho têm como objetivo final expor direcionadores de criação/destruição de valor entre os componentes econômico-financeiros.

Percebe-se que o desenvolvimento dessas métricas parte, inicialmente, de diversas empresas de consultoria, com o objetivo único de atendê-las nas necessidades dos serviços a serem prestados aos clientes. Dessa forma, é certo admitir-se que não é possível a utilização de um único indicador de desempenho em todas as situações.

Young e O'Byrne (2001) classificam as medidas de avaliação de desempenho em cinco categorias: medidas de lucro residual; componentes do lucro residual - elementos do lucro que não incluem os custos do capital, como earnings before interest and taxes (Ebit), earnings before interest, taxes, depreciation and amortization (Ebitda), net operating profit after tax (Nopat) -; medidas baseadas no mercado; medidas de fluxo de caixa, como cash flow return on investment (CFROI); e medidas de lucro tradicionais. Barber e Lyon (1996) analisam cinco diferentes medidas de desempenho operacional utilizadas em pesquisas(7): o return on assets (ROA) a valores contábeis; o ROA ajustado pelo caixa; o retorno sobre as vendas; o ROA a valores de mercado; e uma medida de ROA baseada no fluxo de caixa.

Pesquisas apontam, tradicionalmente, como importantes direcionadores de valor para as empresas: crescimento, giro, margem, lucratividade, geração operacional de caixa, capital investido, custo de capital, entre outros (Martins, 1979; Kaplan, 1989; Ghosh, 2001; Assaf Neto, 2003; Palepu & Healy, 2004; Martins, Diniz & Miranda, 2012). Contudo, as empresas também possuem outros direcionadores de valor não financeiros (também chamados de ativos intangíveis), como market share, satisfação dos clientes, qualidade, treinamento de seus funcionários, liderança, produtividade, marca, inovação etc.

3. METODOLOGIA Como método científico, a pesquisa enquadra-se como empírico-analítica, tratando-se, ainda, de uma pesquisa quantitativa, baseada em dados secundários.

Quanto aos procedimentos de coleta dos dados e informações, a pesquisa parte do objeto de estudo de segunda mão, os laudos de avaliação de empresas que fizeram OPAs e, por isso, enquadra-se, também, em pesquisa documental (Gil, 2002; Santos, 2003; Cervo, Bervia & Da Silva, 2007).

3.1. Amostra A técnica de amostragem da pesquisa é a não probabilística ou não aleatória do tipo objetiva, visto que a probabilidade dos laudos de avaliação selecionados para fazer parte da amostra não foi igual, pois eles foram escolhidos por uma questão dos objetivos da pesquisa (Fávero, Belfiore, Siva & Chan, 2009; Marôco, 2010). A pesquisa tem como amostra todas as empresas que fizeram OPAs e apresentam dados disponíveis nos laudos de avaliação pelo fluxo de caixa descontado entre 2002 e 2008. Outra definição para fazer parte da amostra é que, para comparar os dados projetados nos laudos com os realizados, as empresas devem ter suas demonstrações financeiras disponíveis ao mercado; para isso, foi utilizado o banco de dados Economática e/ou das Melhores e Maiores.

A amostra final para análise corresponde a 58 laudos, conforme a Figura_5.

A fim de testar as hipóteses, na amostra final seguiram-se os seguintes critérios: laudos de avaliação pelo método de FCD, por haver necessidade das projeções das demonstrações financeiras para o cálculo das variáveis de desempenho econômico-financeiro; e laudo com dados suficientes para cálculo de pelo menos uma variável analisada. O resumo para a obtenção da amostra final é apresentado na Tabela_1.

Marôco (2010) relata que a relação, ou ausência de relação, entre os elementos da amostra define seu fator de classificação, que é importante para a inferência estatística. Se não existe relação entre os elementos da amostra, ela é classificada como amostra independente. Contrapondo, se a amostra é constituída tendo como base critérios unificadores, por exemplo, amostra em que a mesma variável projetada é comparada ao realizado, diz-se amostra emparelhada. Nesta pesquisa, utilizam-se, para a inferência estatística, amostras emparelhadas.

3.2. Estimação dos parâmetros e tratamento estatístico Os problemas de inferência estatística podem ser subdivididos em dois grandes grupos: estimação e testes de hipóteses. A estimação é usada para estimar os parâmetros da população, por exemplo, a média da amostra (Fávero et al., 2009).

A estimação dos parâmetros é realizada por meio dos estimadores de momentos (média e variância) e, para testar as hipóteses, compara-se a média (testes de médias) das variáveis de desempenho econômico-financeiro.

Após o cálculo das variáveis, foi verificada a existência de outliers e extraídos (o emparelhamento) para análise dos dados. Para detectar os outliers, foi calculado o escore padronizado e consideradas outliers as observações cujos escores, em valor absoluto, sejam maiores do que três, conforme sugerem Martins e Theóphilo (2009). O escore padronizado é uma medida relativa de dispersão: [/img/revistas/rausp/v49n2/04s2.jpg] em que Zi é o escore padronizado; xi é a observação; [/img/revistas/rausp/ v49n2/04s3.jpg] é a média; e S é o desvio padrão.

3.3. Testes de hipóteses para amostras emparelhadas Nos testes de hipótese, o objetivo é fornecer um método que permita verificar se os dados amostrais trazem evidências que apoiam ou não uma hipótese formulada sobre a população (Martins & Theóphilo, 2009). Os testes de hipóteses podem ser paramétricos e não paramétricos (Fávero et al., 2009).

Assim, o passo inicial para aplicar os testes de hipótese é verificar a normalidade da distribuição, a média e a variância dos dados. Os testes de Kolmogorov-Smirnov (K-S) e de Shapiro-Wilk (S-W) são os mais utilizados. Na variância, verifica-se a homogeneidade entre populações, há os testes de Levene e de Bartlett, mas para amostras emparelhadas não é necessário assegurar a homogeneidade (Marôco, 2010). Na hipótese de normalidade atendida, o teste t_Student é o mais utilizado (Fávero et al., 2009; Marôco, 2010). Caso não seja atendida a hipótese de normalidade, então, utilizam-se testes não paramétricos (Bickel & Doksum, 1977).

No teste K-S, a hipótese nula H0 é a de que a amostra provém de uma distribuição normal N(µ,σ), e a hipótese alternativa afirma que a amostra não provém de uma distribuição normal. O teste de S-W é uma alternativa ao teste de K-S, mais bem aplicado no caso de pequenas amostras (n<30) (Marôco, 2010).

Os testes mais utilizados, para duas amostras emparelhadas, dependentes, são o Rank Test (teste dos sinais) e o Wilcoxon Signed Rank Test (teste de Wilcoxon).

O primeiro mede a proporção de empresas que apresentam mudanças no sentido esperado. O segundo ajusta essa média levando em consideração a magnitude da mudança (Pinheiro, 1996). Então, para a hipótese da pesquisa (H), a hipótese nula é que a média projetada é igual à realizada, então, H0: µp= µr, de forma equivalente se a diferença das médias for igual a zero, então H0: µ=0. Ao não rejeitar a hipótese nula, infere-se que as médias do desempenho projetado e realizado são aderentes, o que leva à não rejeição da H. Na pesquisa, utiliza- se o SPSS, versão 15.0, para os testes estatísticos. Na Figura_6, expõem-se as variáveis utilizadas na pesquisa.

4. APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS RESULTADOS 4.1. Desempenho econômico-financeiro do projetado versus realizado A partir da hipótese de que a média do desempenho econômico-financeiro projetado na avaliação foi aderente ao realizado ao longo do tempo, são realizados os testes para verificar a rejeição ou não da hipótese nula de inexistência de diferença entre as duas médias, projetada versus realizada.

Inicialmente, realiza-se o teste da normalidade, com o objetivo de verificar o uso ou não do teste paramétrico (t-Student), para isso foi aplicado o teste de K-S e o S-W, com nível de significância de 1% (α=0,01). Caso seja rejeitada H0, então deve-se realizar o teste não paramétrico de Wilcoxon. Na Tabela_2, apresentam-se os resultados.

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Como pode ser verificado, não houve rejeição da hipótese de normalidade de distribuição dos dados projetados conjuntamente com os realizados para as variáveis do ERL; Giro; CFROI e ROI. Então, para a análise dessas variáveis, executa-se o teste t-Student e, para análise das outras variáveis, o teste de Wilcoxon. Para apresentação dos dados e análise dos resultados, é disposta, individualmente, cada variável de desempenho direcionadora de valor.

4.1.1. Evolução da receita líquida A evolução da receita líquida (ERL) é um importante direcionador de valor e, também, utilizado para medir a eficiência de aquisições de empresas (Ghosh, 2001; Palepu & Healy, 2004). Os resultados do desempenho da ERL projetada em relação à realizada pelas empresas, ao longo de dois períodos após o processo de avaliação e por setor, para fins de OPAs, estão apresentados na Tabela_3.

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Observe-se que as empresas apresentaram uma subavaliação na ERL, evidenciada, também, nos dois períodos após o processo de avaliação e demonstraram uma diferença de -2,08% na média projetada em relação à realizada, o que não foi estatisticamente significativo (p=0,3102). Assim, para umα=0,05 não se rejeita a hipótese nula de inexistência de diferenças das médias, o que mostra aderência entre a média projetada e a realizada. Essa análise estende-se aos dois períodos subsequentes ao processo de avaliação, em que a média da ERL realizada se manteve maior do que a projetada, mas sem significância estatística.

Os resultados, ao se analisarem os setores de alimentos e bebidas, minerais não metálicos, química, e siderurgia e metalurgia, apresentam uma projeção da ERL, na média, superior ao realizado. Desses, os setores de ferrovia e veículos e peças apresentaram significância estatística nas diferenças das médias, sendo essas diferenças negativas. O setor de química apresentou diferenças estatisticamente significativas, positivas. Por outro lado, os setores de construção, eletrônicos, energia elétrica, ferrovia, máquinas industriais, mineração, outros serviços, papel e celulose, telecomunicações, têxtil, e veículos e peças mostraram uma média projetada subavaliada em relação à realizada.

4.1.2. Evolução do lucro líquido O lucro líquido é base para a medição do retorno sobre o capital investido pelo acionista e ponto de partida da mensuração do FCLA pela abordagem direta (Fernández, 2002; Palepu & Healy, 2004). A evolução do lucro líquido (ELL) projetada em comparação à realizada pelas empresas ao longo de dois períodos após o processo de avaliação e por setor está apresentada na Tabela_4.

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Devido a fatores contábeis, legais, financeiros (incluindo câmbio) e de mercado, o lucro líquido apresenta uma alta volatilidade, o que, estatisticamente, dificulta a análise em pesquisas. Os resultados mostram uma média da ELL projetada de 12,49%, ante uma média realizada de 85,30%, o que expõe uma diferença das médias de -72,81% (sem significância estatística). Nos períodos analisados, o segundo período apresentou diferença de médias, em 33,86%, com significância estatística (α=0,1). Os setores de energia elétrica, papel e celulose, e química apresentaram as maiores diferenças das médias. Por outro lado, os setores de siderurgia e metalurgia, têxtil, e veículos e peças mostraram a menor diferença das médias.

4.1.3. Margem do Ebitda O Ebitda é um direcionador de valor muito observado em avaliação de empresas e na análise de desempenho financeiro; em essência, indica o potencial de geração operacional de caixa e é equivalente ao fluxo operacional bruto de caixa (Kaplan, 1989; Assaf Neto, 2003). A margem Ebitda (MEb) indica a razão entre a capacidade de geração operacional de caixa sobre as vendas líquidas. Na Tabela 5, apresentam-se os resultados.

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Conforme pode ser observado, as empresas superavaliaram a projeção da MEb, na média, em 2,61%, com significância estatísticaα=0,1 (p=0,0656), o que leva à rejeição da hipótese nula de que não há diferença nas médias, o que implica inferir que as despesas e custos operacionais (excluídas as não desembolsáveis) foram subavaliadas, o que é corroborado pela diferença das médias, nas vendas líquidas, sem significância estatística.

Na comparação dos dois períodos, o primeiro período projetado apresentou a maior diferença das médias, com superavaliação do projetado em 4,98%, com significância estatística (α=0,1). Esse erro de projeção não se prolongou ao segundo período, que apresentou uma diferença de 0,14% nas médias.

Na análise da MEb projetada e realizada para os setores, nota-se que não houve erro de projeção estatisticamente significativo. Os setores de mineração, papel e celulose, e siderurgia e metalurgia apresentaram projeções subavaliadas, enquanto os outros setores mostraram projeções superavaliadas. Os setores de construção e têxtil evidenciaram as maiores diferenças nas médias. Por outro lado, os setores de ferrovia, veículos e peças, e alimentos e bebidas apresentaram as menores diferenças entre o projetado e o realizado.

4.1.4. Margem operacional O resultado operacional, em essência, reflete o efetivo valor gerado pelos ativos da empresa. A margem operacional (MOp) mede a eficiência em produzir lucro operacional pela empresa e, sob o ponto de vista da análise econômico- financeira, é um índice de eficiência e valor (Kaplan, 1989; Assaf Neto, 2003).

Na Tabela_6, expõem-se os resultados.

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Pelo exposto na Tabela_6, infere-se que as empresas projetaram, na média, uma MOp de 15,39% e realizaram uma MOp média de 9,33%. A diferença de 6,06%, com significância estatística (α=0,01), mostra uma superavaliação na projeção da MOp. Uma justificativa plausível para o erro de projeção estaria na assimetria entre os custos e as despesas operacionais em relação às vendas (Medeiros et al., 2005), visto que, na prática, uma premissa muito utilizada na projeção dos custos e despesas é a simetria das vendas.

A superavaliação nas projeções também é observada nos dois períodos após o processo de avaliação da empresa, com significância estatística de 1% e 5%, respectivamente, tendo o primeiro período apresentado a maior diferença nas médias (6,77%). Esses resultados levam à rejeição da hipótese nula de igualdade das médias projetadas e realizadas da MOp.

Os resultados por setores evidenciam que três setores subavaliaram as projeções da MOp (energia elétrica, minerais não metálicos, e papel e celulose). Os outros setores superavaliaram a MOp, e as diferenças nas médias dos setores de alimentos e bebidas e outros serviços apresentaram significância estatística de 10% e 5%, respectivamente. A menor diferença nas médias (0,03%) foi no setor de siderurgia e metalurgia.

4.1.5. Giro dos investimentos A rentabilidade dos investimentos constitui um dos mais importantes indicadores de desempenho econômico da empresa e também é utilizada na formação da taxa de crescimento da organização. Para uma análise mais detalhada, pode ser decomposta no produto entre margem operacional e giro dos investimentos (Giro); este último indica o grau de eficiência do uso dos investimentos na realização das receitas da empresa (Young & O'Byrne, 2001; Assaf Neto, 2010). Na Tabela_7, evidenciam-se os resultados.

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As empresas projetaram um giro médio de 1,2073 e realizaram um giro médio de 1,6497, o que mostra uma subavaliação do projetado em 0,4424. O teste de média paramétrico t-Student para amostras emparelhadas apresenta rejeição da hipótese nula de que não há diferença, com significância estatística (α=0,1), entre as médias projetadas e realizadas. Uma justificativa plausível para esse erro de projeção pode estar na estimativa dos investimentos (patrimônio líquido e dívida).

Por outro lado, os resultados referentes aos dois períodos após o processo de avaliação não mostram diferença nas médias estatisticamente significativas. Os resultados por períodos expõem uma subavaliação do giro, e o segundo período após a avaliação apresenta a maior diferença: 0,6005.

Na análise por setores, os de alimentos e bebidas, minerais não metálicos e de ferrovia, este último com significância estatística (α=0,1), apresentam superavaliação na projeção, sendo a maior diferença entre a média projetada e realizada mostrada pelo setor de ferrovia (0,5707). Os outros setores analisados subavaliaram o giro, os de papel e celulose, outros serviços e siderurgia e metalurgia, com significância estatística (α=0,01, 0,05 e 0,1, respectivamente). Uma justificativa plausível é que esses setores apresentam, geralmente, altos investimentos em ativo fixo, o que os leva a subavaliarem o giro.

4.1.6. Endividamento O endividamento (Endv) é um importante direcionador de valor a ser analisado, pois provoca alterações nos fluxos de caixa, tanto nas entradas (novas captações, benefício fiscal) quanto nas saídas (amortização de dívida, pagamento de juros da dívida). A razão da dívida pelo capital próprio, conhecido por grau de endividamento, ou somente alavancagem, faz parte da formação do retorno sobre o patrimônio líquido (ROE), conforme Martins (1979).

Os resultados estão evidenciados na Tabela_8.

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As empresas projetaram um endividamento médio de 1,0904 e realizaram uma média de 0,7323, o que mostra uma superavaliação em 0,3581. É importante pontuar que não houve rejeição da hipótese nula, ou seja, estatisticamente não se pode afirmar que haja diferença significativa na média projetada do endividamento comparada à realizada pelas empresas. Na comparação dos dois períodos, o teste de Wilcoxon não rejeita a hipótese nula de igualdade das médias para ambos, e o segundo período apresentou a maior diferença (0,6173).

Quanto aos setores, pode ser observado que a maior diferença entre o projetado e o realizado é apresentada pelo setor têxtil (6,2657), enquanto o setor de mineração mostra a menor diferença (-0,0150). Conjuntamente com o setor têxtil, os setores de alimentos e bebidas, ferrovia e telecomunicações rejeitaram a hipótese nula de igualdade das médias, o que leva a inferir que não houve aderência entre as médias nesses setores.

4.1.7. Taxa de reinvestimento A taxa de reinvestimento (Tinv) é um importante direcionador de valor, pois evidencia o quanto a empresa retém de seu lucro operacional líquido dos impostos sobre a renda, já descontada a depreciação, para novos investimentos visando ao seu crescimento (Kaplan, 1989; Assaf Neto, 2003). Os resultados estão apresentados na Tabela_9.

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Os resultados apresentam uma média projetada de 26,23% de reinvestimento, diante de uma média de 9,05% realizada, o que denota uma superavaliação dos reinvestimentos. Nos dois períodos após o processo de avaliação, houve uma inversão de resultados: o primeiro apresentou uma subavaliação de 23,84% e o segundo mostra uma superavaliação de 63,56%. Mesmo diante dessas diferenças, não se pode afirmar que, estatisticamente, sejam significantes, visto que a hipótese nula de igualdade das médias não foi rejeitada, o que leva a inferir que há aderência estatística entre o projetado e realizado.

Nos setores de atividade, a maior diferença das médias é apresentada pelo setor de mineração, e a menor diferença entre o projetado e o realizado foi do setor de telecomunicações. Entretanto, somente os setores de siderurgia e metalurgia e o têxtil apresentaram rejeição da hipótese nula de igualdade das médias com significância estatística (α=0,05 e 0,1, respectivamente). Note-se que esses setores, com os de química, petróleo e gás, e alimentos e bebidas, realizaram Tinv negativas, o que denota baixo reinvestimento líquido (reinvestimento menor do que a depreciação).

4.1.8. Taxa de crescimento A taxa de crescimento (Ginv) dos resultados operacionais é um direcionador de valor apurado a partir do produto entre a taxa de reinvestimento e o retorno sobre o investimento. É considerada uma das premissas mais importantes na avaliação de empresas (Assaf Neto, 2003). Na Tabela_10, expõem-se os resultados.

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As empresas analisadas apresentam uma Ginv média projetada de 7,61%, entretanto a realizada é -24,73%, o que evidencia uma Ginv negativa. A diferença entre as médias foi de 32,34%, com significância estatística (α=0,01). A mesma inferência tem-se nos dois períodos após a avaliação, o primeiro apresentando uma diferença de 23,27% e o segundo, uma diferença de 42,56%, levando à rejeição da hipótese nula de igualdade das médias.

Esses resultados mostram que as empresas projetam Ginvs superavaliadas e o crescimento realizado é negativo. Uma justificativa plausível para isso é que as taxas de reinvestimento realizadas, na maioria das empresas, foram negativas. Na análise por setores, infere-se que a maior diferença entre a média projetada e a realizada foi no setor de química, e a menor diferença foi no setor de telecomunicações.

4.1.9. Retorno do FCO sobre investimentos Conceitualmente, o fluxo de caixa operacional representa os benefícios econômicos atuais gerados pelos investimentos (Healy et al., 1992; Ghosh, 2001). Na Tabela_11, apresenta-se o retorno do fluxo de caixa operacional sobre o investimento (CFROI), projetado em relação ao realizado pelas empresas.

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Para a amostra de todas as empresas, foram encontradas evidências de que subavaliam o CFROI, visto que a média projetada foi de 21,72% e a realizada, de 30,52%, com uma diferença de 8,8%, o que levou à rejeição da hipótese nula de igualdade entre as médias, com significância estatística de 5%. Na análise dos dois períodos após a avaliação, nota-se que a maior diferença das médias refere-se ao segundo período (10,81%), enquanto, no primeiro período, a diferença foi de 7,02%, porém é importante pontuar que não se rejeitou a hipótese nula de igualdade das médias.

O setor de ferrovia evidencia uma superavaliação do CFROI em 14,45% na média, com significância estatística (α=0,05). Os setores de química, siderurgia e metalurgia, e têxtil apresentam subavaliação do CFROI, com significância estatística (α=0,05). O setor de química apresentou a maior diferença nas médias (35,59%); e o de telecomunicações, a menor diferença das médias entre o projetado e o realizado (-0,37%).

4.1.10. Retorno sobre investimentos Em avaliação de empresas, o estudo do retorno sobre os investimentos (ROI) é importante, pois é um indicador de desempenho econômico utilizado tanto na formação da taxa de crescimento quanto na avaliação da criação de valor (Copeland et al., 2002; Assaf Neto, 2010). Sua composição, de forma analítica, pode ser feita a partir da segregação em giro e margem. Os resultados estão apresentados na Tabela_12.

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As empresas apresentam uma média projetada de 15,99% em relação à média realizada de 17,56%, com uma diferença de apenas 1,57%. A hipótese nula de igualdade das médias não foi rejeitada para a amostra de todas as empresas. A mesma inferência pode ser feita para os dois períodos analisados, e o primeiro período apresenta a maior diferença das médias (-5,37%). Os setores de ferrovia, química e siderurgia, e metalurgia não apresentaram aderência entre o ROI projetado e o realizado, tendo o setor de química apresentado a maior diferença (-53,30%). A menor diferença das médias foi apresentada pelo setor de telecomunicações (-0,93%).

5. CONCLUSÕES E CONSIDERAÇÕES FINAIS Ao longo da pesquisa foi apresentado e discutido o modelo dos FCD para avaliação de empresas, sua aplicação e dificuldades em levantar medidas financeiras e econômicas exigidas pelo modelo ante a realidade brasileira.