o impacto da variação da taxa de câmbio sobre o retorno...
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FACULDADE DE ECONOMIA E FINANÇAS IBMECPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISA EMADMINISTRAÇÃO E ECONOMIA
DISSERTAÇÃO DE MESTRADO PROFISSIONALIZANTE EM ECONOMIA
O Impacto da Variação da Taxa de Câmbio sobre o Retorno das Ações da Gerdau
Aluno – Flavio FeldmanAluno – Flavio Feldman
ORIENTADOR: PROF. DR. Alexandre B. Cunha
Rio de Janeiro, 27 de agosto de 2010.
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O IMPACTO DA VARIAÇÃO DA TAXA DE CÂMBIO SOBRE O RETORNO DAS AÇÕES DA GERDAU
FLAVIO FELDMAN
Dissertação apresentada ao curso de Mestrado Profissionalizante em Economia como requisito parcial para obtenção do Grau de Mestre em Economia.Área de Concentração: Finanças
ORIENTADOR: PROF. DR. ALEXANDRE B. CUNHA
Rio de Janeiro, 27 de Agosto de 2010.
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O IMPACTO DA VARIAÇÃO DA TAXA DE CÂMBIO SOBRE O RETORNO DAS AÇÕES DA GERDAU
FLAVIO FELDMAN
Dissertação apresentada ao curso de Mestrado Profissionalizante em Economia como requisito parcial para obtenção do Grau de Mestre em Economia.Área de Concentração: Finanças
Avaliação:
BANCA EXAMINADORA:
_____________________________________________________
Professor DR. ALEXANDRE B. CUNHA (Orientador)Instituição: IBMEC Rio de Janeiro
_____________________________________________________
Professor DR. OSMANI TEIXEIRA DE CARVALHO GUILLENInstituição: IBMEC Rio de Janeiro
_____________________________________________________
Professor DR. RICARDO DIAS DE OLIVEIRA BRITO Instituição: INSPER
Rio de Janeiro, 27 de Agosto de 2010.
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FICHA CATALOGRÁFICA
332.63220981F312
Feldman, Flavio. O impacto da variação da taxa de câmbio sobre o retorno das ações da Gerdau / Flavio Feldman - Rio de Janeiro: Faculdades Ibmec, 2010. Dissertação de Mestrado Profissionalizante apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Economia das Faculdades Ibmec, como requisito parcial necessário para a obtenção do título de Mestre em Economia. Área de concentração: Economia. 1. Câmbio – Exposição cambial. 2. Câmbio - Volatilidade. 3. Ações – Taxa de retorno.
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DEDICATÓRIA
Ao nascimento da minha filha, nova fonte inspiradora que
alimenta minha vontade de seguir em frente com força e
determinação. A minha esposa, que sempre me incentiva nas
minhas decisões de enfrentar novos desafios. E aos meus pais,
que me ensinaram durante a minha formação importantes
valores de comportamento.
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AGRADECIMENTOS
Agradeço ao Professor Alexandre B. Cunha por me orientar, e pela sua exigência na busca
da excelência na elaboração desse trabalho.
Agradeço ao Professor Osmani Teixeira de Carvalho Guillen por seus questionamentos e
sugestões para ampliação e enriquecimento desse trabalho.
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RESUMO
Este estudo procurou avaliar o impacto da taxa de câmbio sobre o retorno da ação da
Gerdau. A pesquisa foi feita no período compreendido entre janeiro de 1995 a dezembro de 2009.
Utilizamos nesse estudo um modelo econométrico base que foi sendo ampliado com a inclusão de
diversas dummies, que representaram no período analisado, fatos econômicos marcantes que
impactaram o comportamento da taxa de câmbio. Considerando os principais resultados empíricos
apresentados, obtivemos evidências de que retorno da ação da Gerdau é impactado pela variação
da taxa de câmbio.
Palavras Chave: Exposição Cambial; Retorno Real
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ABSTRACT
This study assess the impacts of exchange rate devaluations on returns the stock of Gerdau. The
adopted sample covered the period from January 1995 to December 2009. I initially used a basic
econometric model that was later enlarged to include several dummies. Each of those dummies
corresponds to some important economic events that could have impacted the behavior of the
exchange rate. I found evidence that return the of Gerdau’s stocks is impacted by exchange rate
devaluations.
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SUMÁRIO
I - INTRODUÇÃO...............................................................................................10
II – PERFIL DA EMPRESA................................................................................12
III – REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
III-1- Aline Muller , Willem F. C. Verschoor - FOREIGN EXCHANGE RISK EXPOUSURE : SURVEY AND SUGGESTIONS...........................................................18 III.2 - Michael Adler , Bernard Dumas - EXPOUSURE TO CURRENCY RISK : DEFINITION AND MEASUREMENT............................................................................24
III.3 - Philippe Jorion - THE EXCHANGE RATE EXPOUSURE OF U.S MULTINATIONALS..........................................................................................................27
IV - ANÁLISE ECONOMÉTRICA.....................................................................29
V – CONCLUSÃO.................................................................................................51
VI – APÊNDICE....................................................................................................53
VII – REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS.......................................................59
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I – INTRODUÇÃO
Este estudo tem como objetivo analisar o impacto da taxa de câmbio sobre o retorno da
ação da Gerdau no período compreendido entre janeiro de 1995 a dezembro de 2009. Os testes
empíricos apresentados nesse estudo demonstram evidências de que retorno da ação da Gerdau é
impactado pela variação da taxa de câmbio.
Muller, Verschoor (2006), destacam que desde a quebra do sistema de paridade de Bretton
Woods no início dos anos 70, a volatilidade das taxas de câmbio e seus riscos associados passaram
a ter cada vez mais importância na gestão financeira internacional. Analises econômicas indicam
que a variação da taxa de câmbio afeta o fluxo de caixa das operações de uma empresa, como
também a taxa de desconto utilizada para avaliar seu valor.
Adler e Dumas (1984), destacam que mesmo empresas sem operações internacionais e sem
ativos, passivos ou transações em moeda estrangeira podem estar expostas do risco cambial através
da perspectiva econômica, caso sua base de clientes estejam diretamente expostas ao risco cambial.
Jorion (1990), destaca que a taxa de câmbio é uma fonte de incerteza para as empresas
multinacionais. Acredita-se que a variação cambial afeta o valor da empresa, sendo quatro vezes
mais volátil que a taxa de juros e dez vezes mais volátil que a inflação.
Adler e Dumas (1984), destacam que enquanto a exposição cambial de balanço de uma
empresa é conhecida, sua exposição total sempre permanece incerta, função da taxa de câmbio
futura, os reflexos macroeconômicos e a capacidade de resposta da empresa. Shapiro (1975),
percebendo a definição inadequada de exposição cambial partindo das informações contábeis criou
um modelo formal da relação entre o valor da empresa e a taxa de câmbio.
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Bartov e Bodnar (1995), destacam que diferentemente das expectativas teóricas, estudos
empíricos tem apresentado até agora fracas relações entre as taxas de câmbio e retornos de ações
de empresas americanas. Uma das explicações para essa situação esta relacionada ao fato das
empresas, cientes de seus riscos cambiais, procuram elimina-los pela instrumentos de cobertura.
Para verificar empiricamente o efeito do comportamento do retorno da ação da Gerdau em
função da variação da taxa de câmbio, tomamos por base uma amostra com 180 observações em
um modelo inicial onde consideramos as variações percentuais das variáveis independentes
IBOVESPA (Rt) e o câmbio (St), onde os valores representam a média mensal do retorno da ação
da Gerdau, IBOVESPA e dolar ptax, sendo que os valores para o retorno da ação da Gerdau e
IBOVESPA foram deflacionados pelo IPCA.
A partir do modelo base incluímos no estudo novas variáveis relacionadas a fatos
importantes, tanto no aspecto econômico como no aspecto político, que alteraram o
comportamento da taxa de câmbio no período analisado. Em um segundo momento, com as
variáveis definidas nesse estudo, procuramos encontrar o modelo mais eficiente que demonstra os
fatores que afetam o retorno da ação da Gerdau.
A partir da definição do modelo mais eficiente, continuamos os testes empíricos, incluindo
no modelo a variável defasada do retorno da ação da Gerdau. E por último, quebramos a amostra e
passamos a considerar as informações a partir da mudança do regime de câmbio fixo para câmbio
flutuante.
Este estudo esta estruturado da seguinte forma : no capítulo II realizamos uma revisão de
literatura de estudos relacionados a exposição cambial, no capítulo III realizamos a análise
econométrica onde são apresentados os resultados empíricos obtidos, no capítulo IV concluímos o
estudo.
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II - PERFIL DA EMPRESA
A Gerdau é líder no segmento de aços longos nas Américas e um dos maiores fornecedores
de aços longos especiais do mundo. Com mais de um século de atividade, a Gerdau possui
presença industrial em 14 países: Argentina, Brasil, Canadá, Chile, Colômbia, Espanha, Estados
Unidos, Guatemala, Índia, México, Peru, República Dominicana, Uruguai e Venezuela, somando
uma capacidade instalada de mais de 25 milhões de toneladas de aço por ano.
No Brasil, sua produção esta concentrada em aços longos comuns, especiais e planos. Seus
produtos são comercializados em todo planeta, atendendo aos setores da construção civil, indústria
e agropecuária.
As ações da Gerdau são listadas nas Bolsas de Valores de São Paulo, Nova York, Toronto,
Madri e Lima, com mais de 140 mil acionistas, através de suas cinco empresas de capital aberto
(Metalúrgica Gerdau S.A., Gerdau S.A. e Aços Villares S.A., no Brasil, Gerdau Ameristeel
Corporation, nos EUA, e Empresa Siderúrgica del Peru S.A.A. - Siderperú, no Peru), oferece aos
investidores diversas alternativas de investimento em bolsas de valores no Brasil e no exterior. Em
2009, os papéis do Grupo movimentaram R$ 89,4 bilhões (US$ 44,7 bilhões), 12,0% abaixo dos
R$ 101,6 bilhões (US$ 55,4 bilhões) negociados em 2008 e 51,9% acima dos R$ 58,8 bilhões
(US$ 30,2 bilhões) negociados em 2007.
Os ADRs (GGB) representativos de ações preferenciais da Gerdau S.A. foram os títulos da
Gerdau mais negociados em bolsa, responsáveis por R$ 38,8 bilhões (US$ 19,4 bilhões), ou 43,4%
do total de recursos movimentados no ano de 2009. As ações preferenciais da Gerdau S.A.
(GGBR4), negociadas na BM&FBOVESPA, movimentaram R$ 33,9 bilhões (US$ 17,4 bilhões)
no ano e ficaram em segundo lugar em termos de liquidez dos ativos das empresas Gerdau,
representando 39,0% do volume financeiro movimentado em 2009. As ações da Gerdau integram
diversos índices da bolsa brasileira e é a quinta ação mais líquida do Ibovespa, com uma
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participação de 3,8% dessa carteira válida para o período de janeiro a abril de 2010.
A Gerdau tem grandes preocupações com seu desempenho e conscientização na área
ambiental, nesse sentido, todas as usinas da empresa adotam o Sistema de Gestão Ambiental (SGA,
elaborado de acordo com a norma ISO 14001 que estabelece a análise de milhares de atividades
industriais), cujo objetivo é garantir todo o acompanhamento do processo, desde a utilização de
matérias-primas, passando pela parte industrial e de distribuição de produtos, até a correta
destinação dos co-produtos gerados no processo.
A Gerdau busca alternativas inteligentes para o aproveitamento dos co-produtos gerados
durante do processo de produção do aço, quase 80% dos co-produtos gerados são reaproveitados
pela indústria siderúrgica ou por outros setores da economia, como na pavimentação de estradas,
na fabricação de baterias, em cimenteiras e na indústria cerâmica.
O ano de 2009, em função da crise econômica mundial, foi um período desafiador para a
Gerdau. A empresa trabalhou fortemente para ajustar, de forma rápida e eficiente, os níveis de
atividade das operações frente à menor demanda por aço no mundo. A Gerdau conseguiu reduzir
custos, capital de giro e endividamento, mantendo forte posição de caixa. No ano, os custos fixos
de produção em R$ 2 bilhões, o capital de giro em R$ 5 bilhões e a dívida líquida em R$ 8 bilhões.
A produção de aço da Companhia foi de 13,5 milhões de toneladas, enquanto as vendas físicas
atingiram 14 milhões de toneladas. Em 2009, o faturamento bruto alcançou R$ 30,1 bilhões e o
lucro líquido consolidado foi de R$ 1 bilhão.
A Gerdau está permanentemente atenta aos riscos financeiros a que está exposta. Eles
incluem itens como níveis de liquidez no mercado, taxas de juros, câmbio e custos de captação. A
Gerdau possui uma política de gestão financeira conservadora, comprometida com níveis de
endividamento compatíveis com o perfi l do setor.
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A Gerdau encerrou o ano de 2009 com desempenho positivo, apesar do impacto da crise
econômica na indústria de aço mundial. O faturamento bruto da empresa foi de R$ 30,1 bilhões no
exercício contra R$ 46,7 bilhões no ano anterior. A receita líquida consolidada alcançou R$ 26,5
bilhões em 2009, 36,7% menos que em 2008. Essa redução deveu-se à diminuição de 26,8% nas
vendas físicas totais, para 14 milhões de toneladas, distribuídas da seguinte forma :
Brasil - 38,9%
América do Norte - 31,3%
América Latina - 11,8%
Aços Especiais - 18,0%
O resultado financeiro foi positivo em R$ 184,6 milhões, ante um resultado negativo de R$
2,2 bilhões em 2008. Em 2009, o resultado financeiro contemplou um ganho de R$ 1,1 bilhão (R$
700,2 milhões líquido de imposto de renda) pela valorização do real frente ao dólar norte-
americano (+25,5%) na conversão de saldos de contas do ativo (contas a receber de exportações) e
do passivo (principalmente dívidas em dólares contratadas pelas empresas no Brasil). No exercício
anterior, esse efeito havia sido negativo em R$ 1,0 bilhão (R$ 683,5 milhões líquido de imposto de
renda). Em 2009, o lucro líquido consolidado foi R$ 1,0 bilhão, 79,7% abaixo do registrado no
exercício anterior. Cabe destacar que, desconsiderando-se os itens não-recorrentes (perdas por
baixas contábeis de ativos, líquidos de imposto de renda), no valor de R$ 886 milhões, o lucro
líquido da empresa seria de R$ 1,9 bilhão.
A Gerdau reduziu de forma significativa a sua dívida líquida (empréstimos e
financiamentos, mais debêntures, menos caixa, equivalentes de caixa e aplicações financeiras), que
passou de R$ 17,7 bilhões em 2008 para R$ 9,7 bilhões em 2009. Isso representa uma redução de
R$ 8,0 bilhões no ano, em razão de pagamentos de dívidas vencidas no período e da antecipação
dos pagamentos futuros, além de variação cambial. Representando 2,5 vezes o EBITDA gerado
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nos últimos 12 meses. Ao final do exercício, a dívida bruta (empréstimos e financiamentos, mais
debêntures) totalizava R$ 14,5 bilhões, uma diminuição de R$ 8,7 bilhões. Do total de R$ 14,5
bilhões, 9,3% eram de curto prazo (R$ 1,3 bilhão) e 90,7% de longo prazo (R$ 13,2 bilhões). Do
total da dívida bruta, em dezembro de 2009, 19,6% estavam em reais, 37,6% em moeda estrangeira
contratada pelas empresas no Brasil e 42,8% em diferentes moedas contratadas pelas subsidiárias
nos demais países. O custo médio nominal ponderado da dívida bruta, em 31 de dezembro de 2009,
era de 7,6% para o montante denominado em reais, de 7,3% mais variação cambial para o total
denominado em dólares tomados a partir do Brasil e de 4,2% para a parcela tomada pelas
subsidiárias no exterior. Os principais indicadores do endividamento das empresas Gerdau, no final
de dezembro, eram os seguintes:
Indicadores 31/12/2009 31/12/2008
Dívida bruta/Capitalização total ¹.................... 39,8% 48,1%
Dívida bruta/EBITDA ².................................... 3,8x 2,3x
Dívida líquida/EBITDA ².................................. 2,5x 1,8x
1 - Capitalização total = Patrimônio líquido + Dívida bruta.
2 - Acumulado dos últimos 12 meses.
A empresa encerrou o ano com caixa (disponibilidade de caixa, equivalentes de caixa e
aplicações financeiras) de R$ 4,8 bilhões, 12,2% menor do que o registrado no exercício anterior,
especialmente em função da antecipação do pagamento de dívida. Desse total, 38,3% eram detidos
pelas empresas no exterior, principalmente em dólares norte-americanos.
A gestão financeira conservadora e a capacidade da Gerdau de ajustar suas operações em
um momento de crise foram observadas pelo mercado de capitais. Em 2009, as ações preferenciais
da Gerdau S.A. apresentaram rentabilidade de 96%, perante uma valorização do Ibovespa de 83%
no mesmo período.
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A Gerdau destaca alguns fatores de risco que podem afetar os negócios da empresa.
Risco de preço das commodities: que está relacionado à oscilação no preço dos produtos
que a companhia vende ou no preço das matérias-primas e demais insumos utilizados no processo
de produção.
Risco de taxas de juros: que esta relacionado a possibilidade da Companhia vir a sofrer
perdas (ou ganhos) por conta de flutuações nas taxas de juros que são aplicadas aos seus passivos
ou ativos (aplicações) no mercado. Para reduzir os impactos dessas oscilações, a Gerdau adota a
política de diversificação, alternando a contratação de suas dívidas ou contratando hedges, de taxas
variáveis (como a Libor e o CDI) para fixas, com repactuações periódicas de seus contratos,
visando adequá-los ao mercado.
Risco de taxas de câmbio: que esta relacionado à possibilidade de alteração nas taxas de
câmbio, afetando a despesa financeira (ou receita) e o saldo passivo (ou ativo) de contratos que
tenham como indexador uma moeda estrangeira. A Gerdau trabalha com o conceito de exposição
cambial líquida, e nesse sentido, a Companhia contrata operações de hedge, mais usualmente
operações de swaps, para cobrir suas exposições.
Risco de crédito: que esta relacionado à possibilidade da Companhia não receber os valores
decorrentes de operações de vendas ou de créditos detidos junto a instituições financeiras gerados
por operações de investimento financeiro. A Gerdau adota como prática a análise detalhada da
situação patrimonial e financeira de seus clientes, estabelecimento de um limite de crédito e
acompanhamento permanente do seu saldo devedor, e com relação às aplicações financeiras, a
Companhia somente realiza aplicações em instituições com baixo risco de crédito avaliado por
agências de rating.
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O gerenciamento de riscos é importante na condução da estratégia da Gerdau, a Companhia
está exposta a riscos de mercado, principalmente no que diz respeito a variações nas taxas de
câmbio e volatilidade das taxas de juros. O objetivo de gerenciamento de risco é eliminar possíveis
variações não esperadas no resultado da empresa, advindas dessas variações.
A Gerdau tem uma expectativa positiva com relação ao ano 2010, fundamentada pela
continuidade da melhoria da demanda mundial por aço. Segundo a World Steel Association, o
consumo mundial de aço deverá chegar a 1,2 bilhão de toneladas em 2010, o que representa 10,7%
de evolução sobre 2009 e praticamente iguala-se ao volume registrado em 2008, reflexo
principalmente da demanda na China. Internamente, a demanda por aço deve seguir aquecida,
sendo que o consumo no País será impulsionado pelos investimentos na preparação da Copa do
Mundo de 2014 e das Olimpíadas de 2016 a serem realizadas no Brasil. Destacam-se também as
perspectivas de ampliação da compra de casa própria, com o Programa Minha Casa, Minha Vida, o
Programa de Aceleração do Crescimento (PAC) e os investimentos na exploração do pré-sal.
Visando o crescimento futuro da demanda e a ampliação do valor agregado de seus produto, a
Gerdau tem um palno de investimento de R$ 9,5 bilhões nos próximos cinco anos, sendo que,
desse total, cerca de 80% serão direcionados para as unidades no Brasil.
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III - REVISÃO DE LITERATURA
III.1 - FOREIGN EXCHANGE RISK EXPOUSURE : SURVEY AND
SUGGESTIONS
Aline Muller , Willem F. C. Verschoor
Desde a quebra do sistema de paridade de Bretton Woods no inicio dos anos 70, a
volatilidade das taxas de câmbio e seus riscos associados passaram a ter cada vez mais importancia
no gestão financeira internacional. A analise econômica indica que as variações das taxas de
câmbio afetam o fluxo da caixa das operações de uma empresa, como também a taxa de desconto
utilizada para avaliar seu valor.
De um ponto de vista teórico, existe um consenso de que as variações cambiais são uma
importante fonte de incerteza macroeconômica, tendo portanto um impacto significativo no valor
da empresa, seja ela nacional ou internacional Shapiro, (1975); Hodder, (1982); Levi, (1994);
Marston, (2001).
Diferentemente das conclusões teóricas, os estudos empíricos tem apresentado até agora
fracas relações entre as taxas de câmbio e retornos de ações americanas. Uma das explicações para
essa situação esta relacionada ao fato das empresas, cientes de seus riscos cambiais, procuram
elimina-los pela cobertura Bartov e Bodnar, (1995). No entanto, sabendo-se que o movimento da
taxa de câmbio a longo prazo é difícil de ser estimado, a efetividade da cobertura cambial é
duvidosa.
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Neste artigo de Muller e Verschoor foi pesquisada uma extensa literatura da exposição ao
risco cambial relacionado a : (i) os alicerces teóricos da exposição de risco cambial, e (ii) os
resultados empíricos e desenvolvimento recentes dos projetos de estimativa nas últimas duas
décadas, cujo objetivo é apresentar uma revisão abrangente dos principais e influentes artigos na
definição e no mecanismo da exposição ao risco cambial, como também focar os desafios nas
medições incertas da sensibilidade empresarial as taxas de câmbio.
Muller e Verschoor destacam diversas teorias da exposição do risco cambial. Dumas,
(1978) menciona a existência de diversas abordagens diferentes para descrever como as flutuações
cambiais afetam o valor da empresa, porém, a exposição ao risco cambial e a sensibilidade do
valor da empresa só pode ser definida em relação a um período de tempo explicito. Lessard, (1979)
é o primeiro a relatar a extensão de como a natureza da exposição ao risco cambial muda conforme
o período considerado.
Posteriormente, Stulz e Williamson, (2000) decompõem o impacto do movimento da taxa
de câmbio no valor da empresa entre transação – exposição contratual, exposição ao fluxo da caixa
e a exposição competitiva. A exposição do fluxo de caixa de uma empresa esta diretamente
relacionada a todas as sua operações comerciais já agendadas. Os acordos contratuais, implícitos
ou explícitos tem de ser levados em conta na medição global da exposição cambial da empresa. Por
último, a exposição competitiva tem como ideia básica o fato da variação da taxa de câmbio afetar
o preço relativo dos bens em diferentes países alterando a posição competitiva da empresa podendo
inclusive influenciar o seu desenvolvimento futuro Flood, Lessard, (1986); Levi, (1994); Marston,
(2001). Enquanto exposições diretas são gerenciadas por estratégias de cobertura, a exposição
indireta e competitiva revela uma variação significativa no fluxo de caixa de muitas empresas
mundiais Di Lorio e Faff, (2000). A complexidade da relação entre a variação da taxa de câmbio e
a competitividade dificulta substancialmente a correta estimação da exposição competitiva
Luehman,(1990); Williamson, (2001).
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Considerando a existência de diferentes componentes da exposição cambial, muitos
parâmetros são levados em conta na estimação da exposição cambial de uma empresa. Shapiro,
(1975), percebendo a definição inadequada de exposição cambial partindo das informações
contábeis, inútil para investidores, criou um modelo formal da relação entre o valor da empresa e a
taxa de câmbio. Adler e Dumas, (1984) destacam que enquanto a exposição de balanço de uma
empresa é conhecida, a sua exposição total sempre permanece incerta, função da taxa de câmbio
futura, os reflexos macroeconômicos e o comportamento de resposta da empresa.
No modelo de Holder, (1982) a taxa de câmbio afeta o valor da empresa através da
influência sobre os preços, ele demonstra que a exposição da empresa a taxa de câmbio poder ser
dividida em quatro partes: a exposição relacionado ao preço no mercado interno, a exposição dos
bens reais estrangeiros, a inflação e o endividamento externo a que a empresa esta exposta.
Outros modelos elaborados por Cornell e Shapiro, (1983) e Flood e Lessard, (1986) tem
como idéia principal que o valor de uma empresa é o valor presente de seus fluxos de caixa atuais e
futuros, e sua exposição pode ser estimada concentrando-se nos efeitos que a variação da taxa de
câmbio impactam esses fluxos de caixa.
Hekman,(1985) desenvolve seu modelo sobre as relações macroeconômicas e a teoria da
expectativa do movimento da taxa de câmbio. O modelo de Hekman (1985) é configurado de tal
forma que as relações macroeconômicas são dependentes do processo estocástico que a taxa de
câmbio deve seguir.
Em resumo todos os modelos tendem a indicar que o valor da empresa depende de diversos
parâmetros, no entanto, não existe um consenso em relação aos parâmetros mais relevantes, nem a
definição de um modelo único que incorpore todo o efeito da variação cambial no valor da
empresa. Alem disso, o trabalho empírico sobre exposição cambial tem encontrado suporte
limitado na relação entre o valor da empresa e as alterações da taxa de câmbio.
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Nesta seção do trabalho, os autores revisam diversos modelos e as evidencias empíricas do
impacto da variação cambial no valor da empresa dentro das duas últimas décadas. Adler e Dumas,
(1984) desenvolveram uma técnica simples, definindo exposição ao risco cambial como:
“Os montantes das moedas estrangeiras que representam a sensibilidade do futuro, o real
valor em moeda nacional (de mercado) de quaisquer bens materiais ou financeiros nas variações
aleatórias futuras do poder de compra interno destas moedas estrangeiras em alguma data futura
especifica”
Adler e Dumas, (1984) estimam a exposição de um ativo pela regressão de seu preço de
mercado na moeda nacional, Adler et al, (1986) sugere a utilização do retorno das ações e a
variação da taxa de câmbio de modo a obter séries estacionárias, evitando problemas estatísticos
relacionados com séries não estacionárias (modelo de mercado de capitais).
O artigo de Adler et al, (1986) originou uma série de estudos empíricos que utilizam as sua
estimativas como modelo. O modelo de Adler et al, (1986) define que a exposição cambial da
empresa é simplesmente medida por parte da variação do retorno de sua ação que esta
correlacionada com a variação da taxa de câmbio. Como outras variáveis macroeconômica podem
variar com a variação da taxa de câmbio e o retorno da ação, o fato de não inclui-las no modelo
pode resultar em estimativas incorretas.
Nesse sentido Jorion, (1990) apresenta o seu modelo de mercado ampliado que serve de
roteiro para o artigo de Muller e Verschoor. Em um de seus estudos, Jorion, (1990) examina o
retorno de 287 multinacionais no período de 1971 a 1987, o resultado obtido demonstra que
apenas as empresas novas tem o retorno de suas ações impactados pela variação da taxa de câmbio.
Posteriormente Jorion, (1991) confirma esse resultado demonstrando em seu estudo que o retorno
de 20 carteiras de valor da industria são insensíveis a variação da taxa de câmbio.
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Bodnar e Gentry, (1993) em seu estudo, relatam que apenas 9 das 39 carteiras industrias
analisadas no período de 1979 a 1998 são estatisticamente significantes a 5% do nível de
confiança. Amihud, (1994) em seu estudo que incide sobre as 32 maiores empresas americanas
exportadoras no período de 1982 a 1988 verifica que o resultado não demonstra uma exposição
significativa. Choi e Prasad, (1995) examinam durante um período entre Jan/78 a Dez/89, 409
empresas, registrando apenas um percentual pequeno de empresas com sensibilidade a variação
cambial. Miller e Reuer, (1998) analisaram 404 empresas de manufatura americana das quais
apenas 17% estão expostas a variação cambial. He e Ng, (1998) em seu estudo com uma amostra
de 171 empresas japonesas, relatam que apenas 25% de sua amostra apresenta significativa
exposição a taxa de câmbio. Kiymaz, (2003) destaca que 50% de uma amostra de empresas turcas
no período de 1991 a 1998 estavam expostas a variação cambial. Khoo, (1994) em seu estudo com
empresas de mineração australianas verifica um movimento bastante pequeno no retorno da ação
explicado pela variação cambial.
Apesar de servir como roteiro no trabalho de Muller e Verschoor o modelo de mercado
ampliado de Jorion (1990) encontra dificuldade na definição do fator de risco cambial, o método
de moeda única é normalmente utilizado quando existe uma predominância de um país como
parceiro comercial. Diversos estudos utilizam os índices de taxas cambiais de comércio ponderado.
Conforme destacado por Miller e Reuer, (1998), a utilização do índice de mercado
ponderado ignora o problema das correlações baixas e negativas entre as taxas de câmbio ao longo
do tempo, para solucionar o problema de subestimação, Miller e Reuer, (1998) incluem em seu
modelo as moedas mais pertinentes, utilizando um fator principal de análise.
A partir do modelo de mercado ampliado Jorion, (1990), diversos autores desenvolveram
seus modelos substituindo e até incluindo variáveis no modelo original de Jorion, (1990) buscando
eliminar problemas como a multicolinearidade entre o risco de mercado e os fatores de risco
cambial.
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Outra questão critica do modelo de Jorion, (1990) refere-se a potencial instabilidade
temporal da exposição cambial das empresas, já que no modelo de Jorion, (1990) é implícito que a
exposição cambial é constante no tempo. Dessa forma, alguns autores dividem a série de tempo
estudada em diversos subperíodos e testam a exposição constante Jorion, (1990); Amihud, (1994);
Choi e Prasad, (1995); Glaum et al, (2000); Ele e Ng, (1998); Williamson, (2001); Ducas et al,
(2003). Outra forma de analise tem sido a utilização da janela móvel para fornecer alguma
indicação se as exposições cambiais flutuam aleatoriamente de um período para outro Glaum et al,
(2000); Entorf Jamin, (2000, 2004).
A conclusão do estudo realizado por Miller e Verschoor destaca o aparecimento de uma
literatura substancial sobre exposição cambial nas duas últimas décadas, embora reconheça que
não há um consenso em relação aos parâmetros mais relevantes que influenciam a exposição
cambial, nem um modelo único abrangendo toda a complexidade dos efeitos da variação cambial
no valor da empresa.
Muitos questionamentos permanecem, como destaque, os resultados empíricos sugerem
uma compreensão mais profunda das variáveis no tempo, a natureza não linear da exposição ao
risco cambial ainda esta garantida. Outro ponto inclui a questão de como as atividades de cobertura
das empresas afetam a sua sensibilidade as variações do cambio. Por fim, como o efeito do
crescimento de maior da volatilidade da taxa de câmbio em períodos de turbulência afetam o valor
da empresa.
23
III.2 - EXPOUSURE TO CURRENCY RISK : DEFINITION AND
MEASUREMENT
Michael Adler , Bernard Dumas
Adler e Dumas, iniciam o texto destacando que mesmos as empresas sem operações
internacionais e sem ativos, passivos ou transações em moeda estrangeira podem estar expostas ao
risco cambial através da perspectiva econômica, caso sua base de clientes estejam diretamente
expostas ao risco cambial.
Esta questão tem suas origens na teoria do comércio tradicional e na noção de que
alterações da taxa de câmbio podem causar , ou coincidir, com alterações da demanda doméstica
agregada, do emprego e da produção, e também com atividades de empresas não comerciais
nacionais Laursen e Metzler (1950).
Neste caso, as demonstrações contábeis são totalmente impotentes, tornando-se necessário
a substituição da abordagem contábil por uma técnica que consiga medir os riscos econômicos dos
preços dos ativos físicos e financeiros, sendo este o objetivo e limitação do artigo, definir e medir a
exposição ao risco cambial.
O câmbio não é arriscado porque a desvalorização é provável. Se a desvalorização fosse
certa quanto a sua magnitude e tempo, não haveria risco algum. O risco ou a incerteza surgem
devido a existência de fatores aleatórios.
Adler e Dumas definem que o risco cambial não é a exposição, mas sim, a identificação das
quantidades estatísticas que resumem a probabilidade de compra em moeda estrangeira numa
determinada data futura que irá definir seu valor inicialmente previsto. Já a exposição é definida
em termos do que tem risco, a questão é como medi-la.
24
No texto, os autores estabelecem que uma medida razoável de exposição ao risco cambial
deve seguir os seguintes critérios:
1 – Sua dimensão deve ser uma quantia de moeda nacional para o risco cambial nacional e
uma quantia de moeda estrangeira para o risco cambial estrangeiro.
2 – Deve ser uma característica de qualquer ativo ou passivo que um investidor pode ter
definida a partir do ponto de vista do investidor.
. 3 – A exposição cambial pode ser implementável no duplo sentido, primeiro, a medição
pode ser realizada com técnicas disponíveis, segundo, a exposição medida pode ser evitada ou
coberta com instrumentos financeiros disponíveis.
Seguindo o artigo, Adler e Dumas consideram outras definições para exposição e cobertura
cambial :
Exposição : A quantia de moeda estrangeira que representa a sensibilidade do futuro do
valor da moeda nacional (mercado) de qualquer ativo físico ou financeiro a variações aleatórias no
futuro que aumente o valor da moeda estrangeira num momento específico.
Cobertura : A quantidade de transações em moeda estrangeira necessárias para tornar no
futuro a moeda nacional num valor real de mercado de uma posição exposta, independente de
imprevistos as variações aleatórias no futuro da moeda estrangeira.
Os autores desenvolvem dois exercícios para medição da exposição cambial sobre um ativo
em franco francês considerando três estados da natureza equi-prováveis. Os resultados obtidos
demonstram que somente quando o ativo em franco francês é livre de risco em termos reais e suas
posições de cobertura coincidem em seus vencimentos são 100% expostos no duplo sentido, ou
seja, a medição pode ser realizada com técnicas disponíveis, e, a exposição medida pode ser
evitada ou coberta com instrumentos financeiros disponíveis.
25
Quando o preço real do ativo em franco francês é aleatório, o ativo não pode ser
perfeitamente coberto. Nesses casos apenas parte da exposição pode ser coberta, minimizando a
variância do ativo coberto e tornando a variabilidade residual do ativo coberto estatisticamente
independente da taxa de câmbio.
Em síntese, exposição cambial é o coeficiente de regressão, quando o preço de um ativo em
moeda nacional é regredido sobre as taxas de câmbio. Analisando por esse conceito, qualquer
ativo, independente de sua localização, pode estar exposto.
Medir a exposição cambial de um ativo pelo seu coeficiente de regressão representa a
divisão do preço do dólar aleatório no futuro em dois componentes. Um é a exposição, que pode
ser coberta por instrumentos de cobertura. O segundo componente não está exposto ao risco
cambial, sua aleatoriedade não é correlacionada com a taxa de câmbio, porém, pode estar exposto a
outros riscos identificáveis que não podem ser cobertos por instrumentos de cobertura existentes.
O conceito de coeficiente de regressão de exposição pode estabelecer uma medida única e
abrangente que resume a sensibilidade da empresa, a partir de uma data futura definida, a todas as
diferentes formas em que alterações na taxa de câmbio podem afeta-la. O objetivo principal desse
trabalho é alterar ou aperfeiçoar a maneira como alguns gestores pensam sobre a exposição. A
exposição é uma quantia estatística, em vez de um número contábil.
26
III.3 - THE EXCHANGE – RATE EXPOUSURE OF U.S. MULTINATIONALS
Philippe Jorion
Nesse artigo, o autor analisa a exposição cambial das multinacionais americanas. Os
resultados apresentados nesse estudo demonstram que a relação entre o retorno da ação e o risco
cambial difere entre as multinacionais.
Sabe-se que a taxa de câmbio é uma fonte de incerteza das multinacionais, acredita-se que a
variação cambial afeta o valor da empresa, sendo quatro vezes mais volátil que a taxa de juros e
dez vezes mais volátil que a inflação.
Jorion define que a exposição cambial é a sensibilidade do valor da empresa a taxa
cambial aleatória e pode ser medida pelo coeficiente de regressão da mudança do valor da empresa
na variação da taxa de câmbio. Exposições cambiais podem ser decompostas nos efeitos da
aleatoriedade da taxa de câmbio em : (i) valor dos ativos monetários líquidos com retornos
nominais fixos e (ii) valor dos ativos reais cobertos pela empresa.
Jorion destaca o conceito de “exposição de balanço”, que , excluindo o efeito da incerteza
da inflação, define que os ativos monetários estrangeiros de curto prazo estão normalmente
expostos ao risco cambial, considerando que os ativos monetários nacionais não estejam. Porém,
ativos reais são afetados no seu valor pela variação cambial em qualquer lugar. Como exemplo
podemos destacar empresas puramente nacionais que vendem bens competindo com importações.
De outra forma, multinacionais americanas que dependem de exportações serão afetadas
desfavoravelmente por uma valorização cambial. Nesse sentido, as multinacionais podem ajustar
suas exposições de balanço através dos instrumentos de cobertura.
Jorion desenvolve testes em seu estudo sobre uma base de dados com 287 empresas
analisadas no período de 1971 a 1987, tendo incluído nessa amostra muitas empresas com poucas
operações estrangeiras relatadas, e excluindo da amostra as companhias petrolíferas, uma vez que,
27
os preços na industria do petróleo normalmente são estabelecidos em dólares, e por esse motivo é
razoável esperar que esse segmento não seja muito sensível às variações do dólar.
O primeiro teste descreve a distribuição do coeficiente de exposição da amostra. Apenas
cinco empresas apresentaram valores significativos para a distribuição transversal. Exceto em
alguns casos, os coeficientes expostos são pequenos em relação ao erro padrão, o que não significa
necessariamente que os coeficientes expostos são zero.
Utilizando uma amostra reduzida de 40 empresas, Jorion testou as hipóteses dos
coeficientes da exposição serem todos iguais ou zero. O resultado obtido apresenta rejeição as
hipóteses acima. Posteriormente, Jorion testou as mesmas hipóteses considerando uma amostra de
40 empresas com pouca ou nenhuma operação estrangeira mencionada. O resultado obtido
apresenta uma variabilidade dos coeficientes de exposição muito mais baixa comparada ao teste
anterior, não sendo possível rejeitar as hipóteses testadas ao nível de confiança de 5%.
Por último, foi testada o comportamento da exposição cambial nas empresas petrolíferas. O
resultado obtido confirma a fraca relação da exposição cambial com as empresas do segmento de
petróleo.
Concluindo, Jorion verificou as diferenças transversais na relação entre o valor das
empresas multinacionais americanas e a taxa de câmbio. A exposição cambial foi encontrada para
ser positiva e diretamente correlacionada com o nível operações estrangeiras das empresas.
Estes resultados impactam diretamente os preços dos ativos da empresa, visto que o dólar
parece ser o único fator que impacta diferentemente o preço das ações das empresas americanas. A
exposição cambial pode teoricamente ser precificada em um cenário teórico arbitrário de preços.
Nesse caso, as empresas que utilizam instrumentos de cobertura financeira podem ter seu
custo de capital diferenciado. Porém, em estudo apresentado por Jorion (1988) percebe-se alguma
evidência preliminar de que o risco cambial parece ser diversificado.
28
IV - ANÁLISE ECONOMÉTRICA
Através de um estudo de caso utilizando a análise de regressão múltipla, realiza-se nesse
capítulo uma pesquisa empírica dos impactos que inicialmente o índice IBOVESPA e a
desvalorização cambial (variáveis independentes) influenciam no retorno da ação da Gerdau
(variável dependente). Objetiva-se encontrar evidências significativas que comprovem que a
variação da taxa de câmbio impacta no retorno da ação da Gerdau.
A equação que representa o modelo inicial de regressão linear múltipla é dada por:
(IV . 1) rt = α0 + β0R t + γ0St + εt
Onde, rt é o retorno da ação da Gerdau, Rt é a variação do índice IBOVESPA, St é a desvalorização
cambial e εt é o termo aleatório.
* Newey - West
Conforme podemos observar, o indicador R2 esta explicando 49,9% do modelo, na
elaboração desse estudo estaremos incluindo outras variáveis que poderão ajudar na compreensão
da dinâmica da composição do retorno da ação da Gerdau. A estatística de Durbin – Watson
(1,3195) demonstra haver autocorrelação relevante nos resíduos. Porém, estimamos a equação já
utilizando erros padrões ajustados através do método Newey – West.
29
Tabela IV.1
Resultado da estimação (IV.1)
Variável Coeficiente Erro padrão * Estatística t p-valor
Constante 0,0011 0,0088 0,1222 0,9029
1,2693 0,0988 12,8506 0,0000
0,2010 0,2124 0,9464 0,3453
Observações 180 0,4942
2,4287 P-valor (F) 0,0000
0,4999 1,3195
Rt
St
R2 ajustado
Soma dos resíd. quad.
R2 Durbin-Watson
No modelo acima, observamos que a variável desvalorização cambial (St) não é
significativa. Já a variável IBOVESPA (Rt) exerce importante influência no retorno da ação da
Gerdau. O elevado valor de seu coeficiente, como também o seu grau de significância garantem
essa afirmação.
No passo a seguir, incluímos a variável quadrado do câmbio objetivando verificar o
impacto da volatilidade da desvalorização cambial no retorno da ação da Gerdau.
A equação que representa o modelo de regressão linear múltipla é dada por:
(IV . 2) rt = α0 + β0Rt + γ0St + µ0St2 + εt
Onde, St2 é a variável quadrado do câmbio.
* Newey - West
Conforme podemos observar, o indicador R2 esta explicando 50,2% do modelo. A
estatística de Durbin – Watson (1,3169) demonstra haver autocorrelação relevante nos resíduos.
Porém, estimamos a equação já utilizando erros padrões ajustados através do método Newey –
West.
30
Tabela IV.2
Resultado da estimação (IV.2)
Variável Coeficiente Erro padrão * Estatística t p-valor
Constante -0,0011 0,0107 -0,0996 0,9208
1,2479 0,1769 7,0536 0,0000
0,0378 0,3090 0,1224 0,9027
1,5706 1,9410 0,8092 0,4195
Observações 180 0,4936
2,4182 P-valor (F) 0,0000
0,5020 1,3169
Rt
St
St2
R2 ajustado
Soma dos resíd. quad.
R2 Durbin-Watson
Observando o resultado da regressão, verificamos que as variáveis St e St2 não são
significativas. Novamente, apenas a variável Rt (IBOVESPA) exerce influencia sobre o retorno da
ação da Gerdau, fato que era esperado conforme explicado na interpretação da primeira equação.
No passo a seguir, incluímos uma variável binaria D1t referente ao ano de 2002, período em
que verificamos uma variação positiva expressiva do câmbio, mesmo o Brasil estando convivendo
com uma politica de estabilidade de preços e de controle de inflação desde o plano real em 1994. A
justificativa da expressiva elevação do câmbio deve-se a dois fatos:
Primeiro, o excessivo deficit em conta corrente acumulado nos últimos anos do governo
FHC, que agregado ao pequeno saldo de reservas internacionais criaram uma expectativa
desfavorável ao País com relação ao cumprimento de suas obrigações;
E segundo, a incerteza com relação a uma possível alteração das politicas fiscais e
monetárias defendidas pelo governo Lula.
Sendo assim, a variável binaria D1t assume o valor 1 (um) para todos os meses do ano de
2002, e o valor 0 (zero) para todas as outras observações.
A equação que representa o modelo de regressão linear múltipla é dada por:
(IV . 3) rt = α0 + α1D1t + β0Rt + β1RtD1t + γ0St + γ1StD1t + µ0St2 + μ1St2D1t + εt
Onde, D1t é a variável binaria.
Fazendo uma relação com o modelo CAPM que é dado por:
rt = rf - β0rf + β0R + ε
Onde, rt representa o retorno da ação da Gerdau, rf - β0rf representa o intercepto α0 da regressão,
β0R representa a inclinação da regressão e ε o termo aleatório. Verificamos que as dummies captam
impactos na taxa livre de risco (rf) e na sensibilidade da Gerdau para o mercado medida por β0R.
31
* Newey - West
A regressão realizada foi executada utilizando-se o método de mínimos quadrados
ordinários e o procedimento de Newey – West para corrigir possíveis existências de
autocorrelação. O indicador R2 sinaliza que as variáveis independentes desse modelo explicam
52,1% da variação do retorno da ação da Gerdau.
Os resultados apresentados pela regressão mostram que as variáveis D1t, Rt e RtD1t são
significativas ao nível de significância de 5%. Observamos também que ao nível de significância
de 10% a variável StD1t é significativa, nesse sentido, podemos mencionar que em certa medida a
desvalorização cambial em 2002 afetou o retorno da ação da Gerdau.
32
Tabela IV.3Resultado da estimação (IV.3)
Variável Coeficiente Erro padrão * Estatística t p-valor
Constante -0,0057 0,0110 -0,5176 0,6054
0,0701 0,0183 3,8290 0,0002
1,2722 0,1807 7,0419 0,0000
-1,5775 0,3276 -4,8154 0,0000
-0,0575 0,3236 -0,1776 0,8592
-0,7559 0,4519 -1,6725 0,0962
1,8639 2,0086 0,9279 0,3547
-5,4474 3,3855 -1,6090 0,1094
Observações 180 0,5017
2,3253 P-valor (F) 0,0000
0,5212 1,3565
D1t
Rt
RtD1t
St
StD1t
St2
St2D1t
R2 ajustado
Soma dos resíd. quad.
R2 Durbin-Watson
No passo a seguir incluímos no modelo uma nova variável binaria D2t, onde essa variável
assume o valor 0 (zero) para todas as observações onde a desvalorização cambial foi negativa, e o
valor 1 (um) para todas as observações onde a desvalorização cambial foi positiva.
A equação que representa o modelo de regressão linear múltipla é dada por:
(IV . 4) rt = α0 + α2D2t + β0Rt + β2RtD2t + γ0St + γ2StD2t + µ0St2 + μ2St2D2t + εt
Onde, D2t é a variável binaria.
* Newey - West
A regressão realizada foi executada utilizando-se o método de mínimos quadrados
ordinários e o procedimento de Newey – West para corrigir possíveis existências de
autocorrelação. O indicador R2 sinaliza que as variáveis nessa amostra explicam aproximadamente
53,9% da variação do retorno da ação da Gerdau. Os resultados apresentados pela regressão
mostram que apenas a variável Rt é estatisticamente significativa.
33
Tabela IV.4Resultado da estimação (IV.4)
Variável Coeficiente Erro padrão * Estatística t p-valor
Constante -0,0252 0,0491 -0,5142 0,6078
0,0112 0,0506 0,2207 0,8256
1,8431 0,5418 3,4018 0,0008
-0,7211 0,5507 -1,3094 0,1922
0,3901 1,5842 0,2462 0,8058
0,5234 1,6673 0,3139 0,7540
7,8381 19,3062 0,4060 0,6853
-10,6960 19,0980 -0,5601 0,5762
Observações 180 0,52032,2387 P-valor (F) 0,00000,5390 1,4467
D2t
Rt
RtD2t
St
StD2t
St2
St2D2t
R2 ajustadoSoma dos resíd. quad. R2 Durbin-Watson
No passo a seguir incluímos no modelo uma nova variável binaria D3t, onde essa variável
assume o valor 0 (zero) no período em que o Banco Central do Brasil utilizou o regime de câmbio
fixo, ou seja, até Fevereiro/99, e o valor 1 (um) para todas as observações restantes, de Março/99
até Dezembro/09, período em que o Banco Central do Brasil adotou o regime de câmbio flutuante.
Cabe lembrar, que imediatamente após a mudança do regime do câmbio fixo para o câmbio
flutuante, observamos uma expressiva elevação da taxa de câmbio no Brasil.
A equação que representa o modelo de regressão linear múltipla é dada por:
(IV . 5) rt = α0 + α3D3t + β0Rt + β3RtD3t + γ0St + γ3StD3t + µ0St2 + μ3St2D3t + εt
Onde, D3t é a variável binaria.
* Newey - West
34
Tabela IV.5Resultado da estimação (IV.5)
Variável Coeficiente Erro padrão * Estatística t p-valor
Constante -0,0663 0,0449 -1,4748 0,1421
0,0870 0,0457 1,9025 0,0588
1,2691 0,2599 4,8822 0,0000
-0,1236 0,2897 -0,4268 0,6701
3,8946 3,9220 0,9930 0,3221
-3,8797 3,9420 -0,9842 0,3264
-13,2847 16,6748 -0,7967 0,4267
10,9526 17,0552 0,6422 0,5216
Observações 180 0,51752,2514 P-valor (F) 0,00000,5364 1,4458
D3t
Rt
RtD3t
St
StD3t
St2
St2D3t
R2 ajustadoSoma dos resíd. quad. R2 Durbin-Watson
A regressão realizada foi executada utilizando-se o método de mínimos quadrados
ordinários e o procedimento de Newey – West para corrigir possíveis existências de
autocorrelação. O indicador R2 sinaliza que as variáveis nessa amostra explicam aproximadamente
53,6% da variação do retorno da ação da Gerdau. Os resultados apresentados pela regressão
mostram que apenas a variável Rt é significativa ao nível de significância de 5%.
No passo a seguir incluímos no modelo uma nova variável binaria D4t, que representa o
período da crise econômica global percebido a partir do último quadrimestre de 2008, e como a
crise pode ter afetado o retorno da ação da Gerdau, uma vez que, percebemos em seu momento
mais agudo, período definido entre os meses de setembro de 2008 e maio de 2009, uma grande
volatilidade no preço dos ativos e no comportamento da taxa de câmbio. Dessa forma, essa
variável assume o valor 1 (um) para as observações do período de setembro/08 até maio/09.
A equação que representa o modelo de regressão linear múltipla é dada por:
(IV . 6) rt = α0 + α4D4t + β0Rt + β4RtD4t + γ0St + γ4StD4t + µ0St2 + μ4St2D4t + εt
Onde, D4t é a variável binaria.
35
* Newey - West
A regressão realizada foi executada utilizando-se o método de mínimos quadrados
ordinários e o procedimento de Newey – West para corrigir possíveis existências de
autocorrelação. O indicador R2 sinaliza que as variáveis nessa amostra explicam aproximadamente
52% da variação do retorno da ação da Gerdau. Os resultados apresentados pela regressão mostram
que apenas a variável Rt é significativa ao nível de significância de 5%, e ao nível de 10% de
significância a variável St2 mostra-se significativa.
36
Tabela IV.6Resultado da estimação (IV.6)
Variável Coeficiente Erro padrão* Estatística t p-valor
Constante -7.76E-05 0,0113 -0,0069 0,9945
-0,0340 0,0358 -0,9512 0,3428
1,1882 0,1823 6,5180 0,0000
0,6860 0,4962 1,3825 0,1686
0,1366 0,3280 0,4164 0,6776
-0,2209 0,7559 -0,2923 0,7704
2,5056 1,4238 1,7598 0,0802
-0,2880 4,1948 -0,0687 0,9453
O bservações 180 0,50132,3272 P-valor (F) 0,00000,5208 1,2929
D4t
Rt
RtD4t
St
StD4t
St2
St2D4t
R2 ajustadoSoma dos resíd. quad. R2 Durbin-Watson
No passo a seguir, agrupamos na equação todo o conjunto de variáveis independentes e
variáveis binarias criadas.
A equação que representa o modelo de regressão linear múltipla é dada por:
rt = α0 + α1D1t + α2D2t + α3D3t + α4D4t + β0Rt + β1RtD1t + β2RtD2t +
(IV.7) β3RtD3t + β4RtD4t + γ0St + γ1StD1t + γ2StD2t + γ3StD3t + γ4StD4t
+ µ0St2 + μ1St2D1t + μ2St2D2t + μ3St2D3t + μ4St2D4t+ εt
37
* Newey - West
38
Tabela IV.7Resultado da estimação (IV.7)
Variável Coeficiente Erro padrão* Estatística t p-valorConstante -0,0951 0,0669 -1,4215 0,1571
3,7746 2,8071 1,3447 0,1806
2,1478 0,7003 3,0671 0,0025
12.08107 23,6043 0,5118 0,6095
0,0438 0,0245 1,7854 0,0761
-0,7552 0,5771 -1,3085 0,1926
-1,2941 0,3709 -3,4887 0,0006
3,0931 10,2707 0,3012 0,7637
0,0502 0,0572 0,8767 0,3820
-1,8072 1,9948 -0,9060 0,3663
-1,0039 0,6186 -1,6228 0,1066
-17,2202 23,9583 -0,7188 0,4733
0,0910 0,0470 1,9343 0,0548
-2,8395 2,7110 -1,0474 0,2965
-0,5322 0,4752 -1,1199 0,2645
0,9331 17,9352 0,0520 0,9586
-0,0517 0,0471 -1,0992 0,2733
0,2307 1,1730 0,1967 0,8443
0,7891 0,7411 1,0648 0,2886
4,8181 13,0134 0,3702 0,7117
Observações 180 0,56161,9031 P-valor (F) 0,00000,6081 1,6541
St
Rt
St2
D1t
StD1t
RtD1t
St2D1t
D2t
StD2t
RtD2t
St2D2t
D3t
StD3t
RtD3t
St2D3t
D4t
StD4t
RtD4t
St2D4t
R2 ajustadoSoma dos resíd. quad. R2 Durbin-Watson
A regressão realizada foi executada utilizando-se o método de mínimos quadrados
ordinários e o procedimento de Newey – West para corrigir possíveis existências de
autocorrelação. O indicador R2 sinaliza que as variáveis nesse modelo explicam aproximadamente
60,8% da variação do retorno da ação da Gerdau. Os resultados apresentados pela regressão
mostram que as variáveis Rt e RtD1t são significativas ao nível de significância de 5%.
Observamos também que ao nível de significância de 10% as variáveis binárias D1t e D3t
são significativas, onde deduzimos que o efeito da desvalorização cambial ocorrida no ano de
2002, como também a alteração do regime de câmbio fixo para câmbio flutuante a partir de março
de 1999 impactaram em certa medida na formação do retorno da ação da Gerdau.
Após a elaboração e análise dos modelos apresentados nesse estudo, verificamos que
diversas variáveis apresentaram-se sempre pouco significativas. Sendo assim, a partir de agora,
esse estudo estará buscando encontrar o modelo mais eficiente que representa significativamente
os fatores que afetam o retorno da ação da Gerdau.
Inicialmente consideraremos todas as 180 observações existentes para estabelecer o modelo
mais eficiente, que é representado pela seguinte equação:
(IV . 8) rt = α0 + α1D1t + α3D3t + α4D4t + β0Rt + β1RtD1t
+ β4RtD4t + γ0St + γ1StD1t + γ3StD3t + εt
39
* Newey - West
A regressão realizada foi executada utilizando-se o método de mínimos quadrados
ordinários e o procedimento de Newey – West para corrigir possíveis existências de
autocorrelação. O indicador R2 sinaliza que as variáveis nessa amostra explicam aproximadamente
55,7% da variação do retorno da ação da Gerdau.
Observamos no modelo que exceto a variável StD3t, significativa ao nível de significância
de 10%, todas as outras variáveis são significativas ao nível de 5% de significância. Apesar das
variáveis apresentarem-se significativas no modelo, verificamos que os coeficientes das variáveis
St e StD1t apresentam sinais contrários e devemos testar se elas estão se anulando. Seguindo essa
mesma condição, as variáveis Rt e RtD1t também apresentam sinais contrários e devemos testar se
elas estão se anulando.
40
Tabela IV.8Resultado da estimação (IV.8)
Variável Coeficiente Erro padrão* Estatística t p-valorConstante -0,0463 0,0301 -1,5388 0,1257
0,8277 0,2023 4,0911 0,0001
1,2188 0,1682 7,2464 0,0000
0,0412 0,0145 2,8341 0,0052
-1,3348 0,3635 -3,6721 0,0003
-1,5842 0,2765 -5,7300 0,0000
0,0632 0,0303 2,0826 0,0388
-0,5876 0,3152 -1,8643 0,0640
-0,0428 0,0177 -2,4247 0,0164
0,6921 0,1693 4,0880 0,0001Observações 180 0,5338
2,1503 P-valor (F) 0,00000,5572 1,3882
St
Rt
D1t
StD1t
RtD1t
D3t
StD3t
D4t
RtD4t
R2 ajustadoSoma dos resíd. quad. R2 Durbin-Watson
Realizamos o teste de Wald para verificarmos se as variáveis estão se anulando, a hipótese
nula do primeiro teste é γ0 + γ1 = 0, o resultado apresentado, p-valor = 0,1399, não nos permite
rejeitar a hipótese nula, ou seja, não podemos afirmar que a variação cambial no ano de 2002 teve
impacto relevante na formação do retorno da ação da Gerdau. No segundo teste, a hipótese nula é
β0 + β1 = 0, o resultado apresentado, p-valor = 0,1006, não nos permite rejeitar a hipótese nula, ou
seja, não podemos afirmar que a variação do IBOVESPA no ano de 2002 teve impacto relevante na
formação do retorno da ação da Gerdau.
No modelo a seguir estaremos incluindo a variável defasada do retorno da ação da Gerdau
(rt-1) que é representado pela seguinte equação:
(IV . 9) rt = α0 + α1D1t + α3D3t + α4D4t + β0Rt + β1RtD1t
+ β4RtD4t + γ0St + γ1StD1t + γ3StD3t + δrt-1 + εt
41
Tabela IV.9Resultado da estimação (IV.9)
Variável Coeficiente Erro padrão* Estatística t p-valorConstante -0,0180 0,0187 -0,9594 0,3387
0,6557 0,1383 4,7414 0,0000
1,0417 0,0761 13,6871 0,0000
0,0396 0,0131 3,0207 0,0029
-1,1940 0,3371 -3,5415 0,0005
-1,4241 0,2377 -5,9910 0,0000
0,0338 0,0203 1,6651 0,0978
-0,5644 0,3532 -1,5981 0,1119
-0,0376 0,0181 -2,0738 0,0396
0,7198 0,1700 4,2345 0,0000
0,0767 0,0731 1,0492 0,2956Observações 180 0,6607
0,9854 P-valor (F) 0,00000,6797 1,5224
St
Rt
D1t
StD1t
RtD1t
D3t
StD3t
D4t
RtD4t
rt -1
R2 ajustadoSoma dos resíd. quad. R2 Durbin-Watson
* Newey – West
A regressão realizada foi executada utilizando-se o método de mínimos quadrados
ordinários e o procedimento de Newey – West para corrigir possíveis existências de
autocorrelação. O indicador R2 sinaliza que as variáveis nessa amostra explicam aproximadamente
67,9% da variação do retorno da ação da Gerdau.
Observamos no modelo, que com a inclusão da variável Gerdau defasada (rt-1) a variável
StD3t, deixa de ser significativa, e a variável D3t deixa de ser significativa ao nível de significância
de 5% e passa a ser significativa ao nível de significância de 10%, ou seja, a mudança do regime de
câmbio fixo para câmbio flutuante não esta impactando na formação do retorno da ação da Gerdau.
Todas as outras variáveis, exceto a variável Gerdau defasada (rt-1), permanecem significativas ao
nível de 5% de significância. As variáveis St e StD1t apresentam sinais contrários e devemos testar
se elas estão se anulando. Seguindo essa mesma condição as variáveis Rt e RtD1t também
apresentam sinais contrários e devemos testar se elas estão se anulando.
Realizamos o teste de Wald para verificarmos se as variáveis estão se anulando, a hipótese
nula do primeiro teste é γ0 + γ1 = 0, o resultado apresentado, p-valor = 0,1617, não nos permite
rejeitar a hipótese nula, ou seja, não podemos afirmar que a variação cambial no ano de 2002 teve
impacto relevante na formação do retorno da ação da Gerdau. No segundo teste, a hipótese nula é
β0 + β1 = 0, o resultado apresentado, p-valor = 0,0899, não nos permite rejeitar a hipótese nula, ou
seja, não podemos afirmar que a variação do IBOVESPA no ano de 2002 teve impacto relevante na
formação do retorno da ação da Gerdau.
A variável Gerdau defasada (rt-1) não mostrou-se significativa no modelo, fato contrário à
intuição econômica. Seria esperado que o retorno defasado da ação da Gerdau fosse uma variável
importante na formação do retorno atual da ação.
42
No passo a seguir, procuramos verificar a existência de correlação entre as variáveis
explicativas e o termo de erro do modelo (endogeneidade). Nesse sentido, utilizamos o método das
variáveis instrumentais inspirado no método do mínimos quadrados em dois estágios (MQ2E),
permitindo que as variáveis independentes não sejam correlacionadas com o resíduo e não
provoque tendenciosidade dos erros-padrão estimados no modelo de trabalho. Os instrumentos
selecionados foram as variáveis explicativas defasadas do modelo acima.
Como podemos observar, a estimação por mínimos quadrados em 2 estágios (MQ2E)
apresenta resultados muito ruins, nenhuma variável mostrou-se significativa. Nota-se que os
instrumentos são fracos.
43
Tabela IV.10Resultado da estimação (IV.10)
Variável Coeficiente Erro padrão Estatística t p-valorConstante -0,0085 0,0465 -0,1832 0,8549
-0,7026 9,2028 -0,0763 0,9392
1,5009 7,4342 0,2019 0,8402
-0,1118 0,5105 -0,2191 0,8268
6,0727 34,7205 0,1749 0,8614
1,6756 19,6018 0,0855 0,9320
0,0170 0,1143 0,1484 0,8822
-0,0508 8,5424 -0,0059 0,9953
-0,0207 0,0434 -0,4747 0,6356
-0,7859 5,4792 -0,1434 0,8861
0,0597 0,8671 0,0688 0,9452Observações 180 0,2218
2,2537 P-valor (F) 0,04860,2658 1,7482
St
Rt
D1t
StD1t
RtD1t
D3t
StD3t
D4t
RtD4t
rt-1
R2 ajustadoSoma dos resíd. quad. R2 Durbin-Watson
No passo a seguir, em função dos problemas apresentados no modelo acima, voltamos a
estimar a equação utilizando-se o método de mínimos quadrados ordinários considerando as
variáveis defasadas do modelo acima, que é representado pela seguinte equação:
(IV . 11) rt = α0 + α1D1t-1 + α3D3t-1 + α4D4t-1 + β0Rt-1 + β1Rt-1D1t-1
+ β4Rt-1D4t-1 + γ0St-1 + γ1St-1D1t-1 + γ3St-1D3t-1 + δrt-1 + εt
* Newey – West
44
Tabela IV.11Resultado da estimação (IV.11)
Variável Coeficiente Erro padrão* Estatística t p-valorConstante -0,0086 0,0261 -0,3309 0,7411
0,7140 0,3058 2,3348 0,0207
0,1228 0,2357 0,5209 0,6031
-0,0124 0,0209 -0,5907 0,5555
0,1600 0,4899 0,3266 0,7443
-0,2870 0,3039 -0,9444 0,3463
0,0348 0,0292 1,1939 0,2342
-0,9810 0,5051 -1,9423 0,0538
-0,0179 0,0273 -0,6569 0,5121
0,3384 0,3220 1,0508 0,2948
0,0679 0,0810 0,8383 0,4030Observações 179 0,0345
2,8038 P-valor (F) 0,10050,0887 1,9219
St -1
Rt -1
D1t-1
St -1D1t-1
Rt -1D1t-1
D3t-1
St -1D3t-1
D4t-1
Rt -1D4t-1
rt -1
R2 ajustadoSoma dos resíd. quad. R2 Durbin-Watson
A regressão realizada foi executada utilizando-se o método de mínimos quadrados
ordinários e o procedimento de Newey – West para corrigir possíveis existências de
autocorrelação. O resultado que chama a atenção é o baixo poder explicativo da regressão. O
indicador R2 é muito baixo sinalizando que o modelo explica apenas 8,87% da variação do retorno
da ação da Gerdau. Das variáveis explicativas, apenas o câmbio defasado (St-1) é significativo ao
nível de significância de 5% e a variável St-1D3t-1 é significativa ao nível de significância de 10%,
mas, como seus coeficientes apresentam sinais contrários devemos testar se as variáveis estão se
anulando.
Realizamos o teste de Wald para verificarmos se as variáveis estão se anulando, a hipótese
nula do primeiro teste é γ0 + γ3 = 0, o resultado apresentado, p-valor = 0,4692, não nos permite
rejeitar a hipótese nula, ou seja, não podemos afirmar que a mudança do regime de câmbio fixo
para câmbio flutuante teve impacto relevante na formação do retorno da ação da Gerdau.
Até esse momento o estudo desenvolveu seus modelos considerando toda a amostra
existente. Desse ponto em diante, o estudo estará considerando a amostra a partir do momento da
mudança de regime de câmbio fixo para câmbio flutuante ocorrida em fevereiro de 1999.
Utilizaremos o modelo (IV.8) como base para as próximas analises adequado a nova amostra.
A equação que representa o modelo de regressão é a seguinte:
(IV . 12) rt = α0 + α1D1t + α4D4t + β0Rt + β1RtD1t + β4RtD4t + γ0St + γ1StD1t + εt
45
* Newey - West
A regressão realizada foi executada utilizando-se o método de mínimos quadrados
ordinários e o procedimento de Newey – West para corrigir possíveis existências de
autocorrelação. O indicador R2 sinaliza que as variáveis nessa amostra explicam aproximadamente
68,2% da variação do retorno da ação da Gerdau.
Observamos no modelo que apenas a variável St (câmbio) não é significativa, todas as
outras variáveis são significativas ao nível de 5% de significância. Verificamos que os coeficientes
das variáveis Rt e RtD1t apresentam sinais contrários e devemos testar se elas estão se anulando.
Realizamos o teste de Wald para verificarmos se as variáveis estão se anulando, a hipótese
nula é β0 + β1 = 0, o resultado apresentado, p-valor = 0,1024, não nos permite rejeitar a hipótese
nula, ou seja, não podemos afirmar que a variação do IBOVESPA no ano de 2002 teve impacto
relevante na formação do retorno da ação da Gerdau.
Os resultados apresentados pela equação indicam que a variável IBOVESPA (Rt) exerce
importante influencia na definição do retorno da ação da Gerdau, o mesmo ocorrendo quando
46
Tabela IV.12Resultado da estimação (IV.12)
Variável Coeficiente Erro padrão* Estatística t p-valorConstante 0,0174 0,0076 2,2780 0,0245
0,1777 0,3513 0,5057 0,6140
1,1632 0,1307 8,8985 0,0000
0,0407 0,0146 2,7822 0,0063
-1,2723 0,3756 -3,3874 0,0010
-1,5287 0,2525 -6,0549 0,0000
-0,0427 0,0177 -2,4109 0,0174
0,7090 0,1565 4,5307 0,0000Observações 130 0,6646
0,5266 P-valor (F) 0,00000,6828 1,4624
St
Rt
D1t
StD1t
RtD1t
D4t
RtD4t
R2 ajustadoSoma dos resíd. quad. R2 Durbin-Watson
considerada a crise econômica mundial de 2008/2009. Os resultados também indicam que a
expressiva variação da taxa de câmbio no ano de 2002, foi importante na explicação do retorno da
ação da Gerdau.
No modelo a seguir, utilizamos uma amostra reduzida considerando os dados a partir da
mudança do regime cambial e incluímos a variável defasada do retorno da ação da Gerdau (rt-1),
que é representado pela seguinte equação:
(IV . 13) rt = α0 + α1D1t + α4D4t + β0Rt + β1RtD1t
+ β4RtD4t + γ0St + γ1StD1t + δrt-1 + εt
* Newey - West
A regressão realizada foi executada utilizando-se o método de mínimos quadrados
ordinários e o procedimento de Newey – West para corrigir possíveis existências de
autocorrelação. O indicador R2 sinaliza que as variáveis nessa amostra explicam aproximadamente
69,9% da variação do retorno da ação da Gerdau.
47
Tabela IV.13Resultado da estimação (IV.13)
Variável Coeficiente Erro padrão* Estatística t p-valorConstante 0,0142 0,0075 1,8976 0,0602
0,2813 0,3179 0,8848 0,3780
1,1879 0,1248 9,5176 0,0000
0,0396 0,0128 3,0843 0,0025
-1,3886 0,3514 -3,9516 0,0001
-1,5800 0,2523 -6,2632 0,0000
-0,0364 0,0175 -2,0802 0,0396
0,6592 0,1702 3,8734 0,0002
0,1200 0,0597 2,0097 0,0467Observações 130 0,6792
0,4983 P-valor (F) 0,00000,6993 1,5083
St
Rt
D1t
StD1t
RtD1t
D4t
RtD4t
rt -1
R2 ajustadoSoma dos resíd. quad. R2 Durbin-Watson
Observamos no modelo que apenas a variável St (câmbio) não é significativa, todas as
outras variáveis são significativas ao nível de 5% de significância. Verificamos que os coeficientes
das variáveis Rt e RtD1t apresentam sinais contrários e devemos testar se elas estão se anulando.
Realizamos o teste de Wald para verificarmos se as variáveis estão se anulando, a hipótese
nula é β0 + β1 = 0, o resultado apresentado, p-valor = 0,0871, não nos permite rejeitar a hipótese
nula, ou seja, não podemos afirmar que a variação do IBOVESPA no ano de 2002 teve impacto
relevante na formação do retorno da ação da Gerdau.
Os resultados apresentados pela equação indicam que a variável IBOVESPA (Rt) exerce
importante influencia na definição do retorno da ação da Gerdau, o mesmo ocorrendo quando
considerada a crise econômica mundial de 2008/2009. Os resultados também indicam que a
expressiva variação da taxa de câmbio no ano de 2002, foi importante na explicação do retorno da
ação da Gerdau. A variável Gerdau defasada (rt-1) mostrou-se significativa no modelo, indicando
um sentido correto à intuição econômica. Seria esperado que o retorno defasado da ação da Gerdau
fosse uma variável importante na formação do retorno atual da ação.
48
No passo a seguir, considerando a amostra com as informações a partir da mudança do
regime cambial, procuramos verificar a existência de correlação entre as variáveis explicativas e o
termo de erro do modelo (endogeneidade). Nesse sentido, utilizamos o método das variáveis
instrumentais inspirado no método do mínimos quadrados em dois estágios (MQ2E), permitindo
que as variáveis independentes não sejam correlacionadas com o resíduo e não provoque
tendenciosidade dos erros-padrão estimados no modelo de trabalho. Os instrumentos selecionados
foram as variáveis explicativas defasadas do modelo acima.
Como podemos observar, a estimação por mínimos quadrados em 2 estágios (MQ2E)
apresenta resultados muito ruins, nenhuma variável mostrou-se significativa. Nota-se que os
instrumentos são fracos.
49
Tabela IV.14Resultado da estimação (IV.14)
Variável Coeficiente Erro padrão Estatística t p-valorConstante 0,0433 0,1983 0,2183 0,8275
-3,7322 21,0519 -0,1773 0,8596
-0,0744 7,7375 -0,0096 0,9923
-0,4807 2,4254 -0,1982 0,8432
29,9317 156,8850 0,1908 0,8490
18,7898 108,4704 0,1732 0,8628
-0,0726 0,3399 -0,2136 0,8312
0,8882 8,1840 0,1085 0,9138
-0,5854 4,2374 -0,1381 0,8904Observações 130 -8,3958
13,8566 P-valor (F) 0,3799-7,8039 1,8809
St
Rt
D1t
StD1t
RtD1t
D4t
RtD4t
rt -1
R2 ajustadoSoma dos resíd. quad. R2 Durbin-Watson
No passo a seguir, em função dos problemas apresentados no modelo acima, voltamos a
estimar a equação utilizando-se o método de mínimos quadrados ordinários considerando as
variáveis defasadas do modelo acima, que é representado pela seguinte equação:
(IV . 15) rt = α0 + α1D1t-1 + α4D4t-1 + β0Rt-1 + β1Rt-1D1t-1
+ β4Rt-1D4t-1 + γ0St-1 + γ1St-1D1t-1 + δrt-1 + εt
* Newey - West
A regressão realizada foi executada utilizando-se o método de mínimos quadrados
ordinários e o procedimento de Newey – West para corrigir possíveis existências de
autocorrelação. O resultado que chama a atenção é o baixo poder explicativo da regressão. O
indicador R2 é muito baixo sinalizando que o modelo explica apenas 10,5% da variação do retorno
da ação da Gerdau, o modelo apresenta resultados muito ruins, nenhuma variável explicativa
mostrou-se significativa.
50
Tabela IV.15Resultado da estimação (IV.15)
Variável Coeficiente Erro padrão* Estatística t p-valorConstante 0,0234 0,0109 2,1403 0,0344
-0,1009 0,3375 -0,2990 0,7655
0,1870 0,2301 0,8127 0,4180
-0,0144 0,0202 -0,7100 0,4791
0,0841 0,4572 0,1840 0,8543
-0,3212 0,3085 -1,0410 0,3000
-0,0149 0,0274 -0,5435 0,5878
0,2320 0,3484 0,6658 0,5068
0,1503 0,1155 1,3013 0,1956Observações 130 0,0463
1,4816 P-valor (F) 0,08820,1059 1,8813
St-1
Rt-1
D1t-1
St-1D1t-1
Rt-1D1t-1
D4t-1
Rt-1D4t-1
rt -1
R2 ajustadoSoma dos resíd. quad. R2 Durbin-Watson
V - CONCLUSÃO
Esse estudo se propôs a analisar a relação e a dinâmica do comportamento do retorno da
ação da Gerdau em função das variações da taxa de câmbio. Os testes foram realizados
considerando inicialmente o período de janeiro de 1995 a dezembro de 2009 e em um segundo
momento o período de fevereiro de 1999 a dezembro de 2009. A opção pela análise de um segundo
período, deve-se ao fato da mudança do regime de câmbio fixo para o regime de câmbio flutuante
ocorrida no país.
Empiricamente, consideramos e testamos diversos modelos que foram sendo ampliados
com a inclusão de algumas variáveis binárias que representaram fatos econômicos e políticos
marcantes no período analisado, e que impactaram o comportamento da taxa de câmbio.
A partir dos resultados obtidos, procuramos encontrar o modelo mais eficiente, que é
apresentado considerando um conjunto menor de variáveis. Utilizando esse modelo como base,
foram realizados testes empíricos considerando a amostra a partir de fevereiro de 1999, momento
da mudança do regime de câmbio fixo para câmbio flutuante.
Destacamos o resultado da equação VIII (amostra completa) analisada no capítulo IV, para
concluirmos que a exposição cambial no ano de 2002, a mudança de regime de câmbio fixo para
flutuante a partir de fevereiro de 1999 e a crise econômica mundial iniciada no último quadrimestre
de 2008, são variáveis significativas no modelo para explicar a variação do preço da ação da
Gerdau.
Destacamos ainda, o resultado da equação XIII (amostra considerando apenas o período de
regime de câmbio flutuante) analisada no capítulo IV, para concluirmos que que a exposição
cambial no ano de 2002, e o retorno defasado da ação da Gerdau são variáveis significativas no
51
modelo para explicar a variação do retorno da ação da Gerdau. Observa-se no modelo que a
variável câmbio não é significativa, fato que pode ser explicado pela pratica de utilização pela
Gerdau de instrumentos de cobertura financeira para ajustar sua exposição. Porém, o risco cambial
é uma questão aleatória (diversificado), e nesse sentido não pode ser coberta integralmente por
instrumentos de cobertura existentes.
Concluindo, os modelos representados pelas equações acima conseguem capturar boa parte
da explicação da variação do retorno da ação da Gerdau. O modelo analisado considerando a
amostra completa (equação IV-8) apresenta um R2 ajustado de 53,4%. O modelo analisado
considerando a amostra a partir da mudança do regime de câmbio fixo para flutuante (equação IV -
13) apresenta um R2 ajustado de 67,9%.
52
VI – APÊNDICE
Neste capítulo, faremos a descrição da origem dos dados e o método aplicado para obtenção
das variáveis que foram utilizadas no capítulo III. Forma utilizadas informações diárias de
fechamento de mercado da Economática, referente ao valor da ação da Gerdau, Índice Ibovespa e
do dolar Ptax no período compreendido entre Jan/95 a Dez/09. Como consideramos no estudo o
retorno real da ação, utilizamos como índice de inflação o IPCA divulgado pelo IBGE.
O período pesquisado coincide com o início do plano real, e finalizamos com o
encerramento do exercício de 2009. Consideramos períodos mensais, onde obtivemos uma amostra
de 180 observações, apurando a média dos valores diários e seus logarítimos naturais. A equação
que representa esse conceito é a seguinte:
rt = LN (Pt / It) – LN (Pt-1 / It-1)
onde, Pt é o preço da ação na data t e It é o IPCA.
Para o cálculo da variável independente do retorno real do mercado (Rt), a equação é
representada por:
Rt = LN (Ibovespat / It) – LN (Ibovespat-1 / It-1)
onde, Ibovespat é o índice Ibovespa na data t.
A variável independente desvalorização cambial (St) foi calculada em função da 1ª
diferença do logarítimo natural. Apresentamos abaixo as tabelas estatísticas descritivas das
variáveis.
53
Tabela A1 – Estatística descritiva do retorno real da Gerdau
54
Amostra Completa Média Mediana Desvio-Padrão Máximo Mínimo 1995 (0,070) (0,060) 0,186 0,229 (0,530)1996 0,025 (0,001) 0,096 0,205 (0,140)1997 0,049 0,102 0,163 0,241 (0,368)1998 (0,035) (0,063) 0,185 0,231 (0,426)1999 0,132 0,121 0,125 0,351 (0,101)2000 (0,024) (0,036) 0,100 0,161 (0,191)2001 0,020 (0,018) 0,117 0,264 (0,155)2002 0,029 0,029 0,060 0,145 (0,066)2003 0,061 0,046 0,077 0,188 (0,028)2004 0,048 0,028 0,102 0,192 (0,105)2005 0,016 0,027 0,125 0,180 (0,240)2006 0,028 0,044 0,068 0,119 (0,084)2007 0,032 0,043 0,074 0,121 (0,113)2008 (0,046) (0,019) 0,196 0,220 (0,528)2009 0,051 0,058 0,123 0,204 (0,225)
Retorno Gerdau
Tabela A2 – Estatística descritiva do retorno real Ibovespa
55
Retorno Ibovespa
Amostra Completa Média Mediana Desvio-Padrão Máximo Mínimo1995 (0,023) (0,014) 0,191 0,334 (0,397)1996 0,032 0,029 0,048 0,109 (0,071)1997 0,025 0,057 0,108 0,123 (0,262)1998 (0,025) 0,005 0,141 0,211 (0,275)1999 0,054 0,067 0,098 0,222 (0,106)2000 (0,007) 0,002 0,076 0,111 (0,131)2001 (0,014) (0,024) 0,097 0,148 (0,200)2002 (0,027) (0,036) 0,059 0,059 (0,137)2003 0,048 0,052 0,065 0,131 (0,120)2004 0,010 0,019 0,065 0,094 (0,149)2005 0,017 0,030 0,056 0,097 (0,090)2006 0,020 0,033 0,050 0,082 (0,105)2007 0,029 0,039 0,052 0,103 (0,079)2008 (0,049) (0,064) 0,101 0,095 (0,287)2009 0,046 0,035 0,046 0,131 (0,019)
Tabela A3 – Estatística descritiva Desvalorização Cambial
56
Desvalorização Cambial
Amostra Completa Média Mediana Desvio-Padrão Máximo Mínimo1995 0,011 0,009 0,018 0,056 (0,011)1996 0,006 0,006 0,001 0,007 0,004 1997 0,006 0,006 0,001 0,007 0,004 1998 0,007 0,006 0,001 0,010 0,004 1999 0,035 0,014 0,102 0,242 (0,113)2000 0,005 0,007 0,020 0,036 (0,021)2001 0,015 0,029 0,045 0,062 (0,075)2002 0,036 0,038 0,056 0,130 (0,062)2003 (0,018) (0,023) 0,042 0,043 (0,100)2004 (0,006) (0,012) 0,029 0,065 (0,038)2005 (0,014) (0,017) 0,028 0,040 (0,050)2006 (0,005) (0,005) 0,021 0,032 (0,050)2007 (0,015) (0,023) 0,024 0,043 (0,053)2008 0,024 (0,009) 0,066 0,188 (0,027)2009 (0,026) (0,025) 0,026 0,014 (0,068)
(0,600)
(0,500)
(0,400)
(0,300)
(0,200)
(0,100)
‐
0,100
0,200
0,300
0,400janeiro/95
Abril/95
Julho/95
Outub
ro/95
janeiro/96
Abril/96
Julho/96
Outub
ro/96
janeiro/97
Abril/97
Julho/97
Outub
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Abril/98
Julho/98
Outub
ro/98
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Abril/99
Julho/99
Outub
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janeiro/00
Abril/00
Julho/00
Outub
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janeiro/01
Abril/01
Julho/01
Outub
ro/01
janeiro/02
Abril/02
Julho/02
Outub
ro/02
janeiro/03
Abril/03
Julho/03
Outub
ro/03
janeiro/04
Abril/04
Julho/04
Outub
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janeiro/05
Abril/05
Julho/05
Outub
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janeiro/06
Abril/06
Julho/06
Outub
ro/06
janeiro/07
Abril/07
Julho/07
Outub
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janeiro/08
Abril/08
Julho/08
Outub
ro/08
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Abril/09
Julho/09
Outub
ro/09
rt Rt
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(0,600)
(0,500)
(0,400)
(0,300)
(0,200)
(0,100)
‐
0,100
0,200
0,300
0,400
jane
iro/95
Abril/95
Julho/95
Outub
ro/95
jane
iro/96
Abril/96
Julho/96
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Abril/97
Julho/97
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Abril/98
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iro/99
Abril/99
Julho/99
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ro/99
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Abril/00
Julho/00
Outub
ro/00
jane
iro/01
Abril/01
Julho/01
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Abril/02
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Abril/03
Julho/03
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Abril/04
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Abril/06
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Abril/09
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VII – REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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