Análise da Influência do Fluxo de Caixa Livre
nos Indicadores de Desempenho Econômico em Companhias Abertas Brasileiras

Analysis of Free Cash Flow Influence on
Economic Performance Indicators in Brazilian Public Companies

Arthur Frederico
Lerner

Mestre em
Controladoria e Contabilidade. Universidade Federal do Rio Grande do Sul
(UFRGS) – Brasil. [email-masked]

Fernanda Gomes Victor

Doutora em Administração – Finanças. Universidade
Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) – Brasil. [email-masked]

RESUMO

Esse estudo visa investigar a relação
do Fluxo de Caixa Livre (FCL) com o desempenho econômico das companhias abertas
listadas na Brasil, Bolsa, Balcão [B]3. Para tanto, verificou-se a
influência do FCL nos Indicadores de Desempenho Econômico (IDE) destas
companhias, utilizando-se diversas variáveis para os testes. Trata-se de uma
pesquisa quantitativa, descritiva e documental. O período analisado foi de 2009
a 2017, com dados trimestrais, coletados na base Economática®,
totalizando uma amostra de 5.292 observações empresa-ano e 147 companhias. Para
responder ao problema de pesquisa, foram realizadas estimações por Mínimos
Quadrados Ordinários (MQO) e via regressão quantílica com dados em painel
balanceado. As métricas de FCL calculadas apresentaram estatísticas diferentes
entre si, o que corrobora o fato dessa medida ser arbitrária e ao mesmo tempo
subjetiva. Os resultados das regressões também foram diferentes para cada
medida. Sendo assim, não se desconsidera a possibilidade de o FCL influenciar
os IDE das companhias abertas brasileiras, sendo os sinais dos coeficientes
relativos para cada variável. Não obstante, os achados das regressões
quantílicas apontam problemas de agência nas companhias listadas na [B]3,
pois sua sensibilidade aumenta nos maiores quantis. Consequentemente, a Teoria
do Free Cash Flow não pode ser rejeitada no mercado brasileiro.

Palavras-chave:
Fluxo de caixa livre. Teoria do Free Cash Flow. Custos
de agência. Indicadores de desempenho econômico.

ABSTRACT

This study aims to investigate the relationship between Free Cash Flow
(FCF) and the economic performance of publicly-held companies listed in Brazil,
Bolsa, Balcão [B]3. To this end, the influence of FCF on the
Economic Performance Indicators (EPI) of these companies was verified, using
several variables for the tests. It is a quantitative, descriptive and
documentary research. The period analyzed was from 2009 to 2017, with quarterly
data, collected on the basis of Economática®, totaling a sample of
5,292 company-year observations and 147 companies. To answer the research
problem, estimations were made using Ordinary Least Squares (OLS) and via
quantile regression with balanced panel data. The calculated FCF metrics
presented different statistics, which corroborates the fact that this measure
is arbitrary and at the same time subjective. The results of the regressions
were also different for each measure. Therefore, the possibility of FCF
influencing the EPI of Brazilian public companies is not disregarded, being the
signs of the coefficients relative for each variable. Nevertheless, the
findings of quantile regressions point to agency problems in the companies
listed in [B]3, as their sensitivity increases at the highest
quantiles. Consequently, the Free Cash Flow Theory cannot be rejected in the
Brazilian market.

Keywords: Free cash flow. Free Cash Flow Theory. Agency costs.
Economic performance indicators.

Recebido
em 18/03/2020.  Aprovado em 19/07/2020.
Avaliado pelo sistema double blind peer review.
Publicado conforme normas da ABNT

http://dx.doi.org/10.22279/navus.2020.v10.p01-23.1227

1 INTRODUÇÃO

O estudo de Jensen e Meckling (1976) expôs a
relação na qual uma ou mais pessoas (principal) contratam outra pessoa (agente)
para executar algum serviço em seu nome, que envolve delegar alguma autoridade
de tomada de decisão. Contudo, nem sempre o agente vai atender os interesses do
principal da melhor maneira possível, configurando a Teoria da Agência.

Os problemas de agência causados pela
administração agravam a perda do acionista (WANG, 2010). Contudo, Jensen e
Meckling (1976) não deixaram claro como eles eram definidos e medidos. Jensen (1986a,
1986b, 1988) vinculou a Teoria da Agência ao Fluxo de Caixa Livre (FCL ou Free Cash Flow do inglês) [Teoria do Free Cash Flow], de tal forma que a
administração, agindo por interesses próprios, poderia abusar dos recursos sob
sua autoridade, quando as oportunidades de investimento não estavam prontamente
disponíveis para a empresa. Portanto, o excesso de FCL nas mãos da
administração é custo de agência para os acionistas, de forma que impacta
negativamente no desempenho econômico das companhias.

Nesse sentido, o conflito de interesses vinculadoa
grandes quantias de FCL geraria uma maior tendência dos gestores a realizarem
investimentos ineficazes ou negativos. Assim, a questão-chave da pesquisa é se
o excedente de FCL poderia ser não benéfico para as empresas, aumentando seus
custos de agência e diminuindo seu desempenho econômico futuro. Porém, um dos
problemas enfrentados pelos estudiosos da área é mensurar com confiabilidade
quando o FCL é exagerado, levando em consideração as particularidades de cada
companhia.

No contexto internacional, os estudos de
Hong, Shuting e Meng (2012), Mansourlakoraj e Sepasi (2015), Moussavi et al. (2015), Najmi, Sarraf e Darabi
(2015), Hau (2017) e Kadioglu, Kilic e Yilmaz (2017) analisaram a relação do
FCL com Indicadores de Desempenho Econômico (IDE) empresariais na expectativa
de obter evidências da Teoria do Free
Cash Flow. Entretanto, não encontraram relações convergentes devido ao fato
que cada pesquisa utilizou indicadores e medidas de FCL diferentes. Sendoassim,selecionaram-se
três IDE (ROA, Market-to-book e q de Tobin), duasmedições de FCL e, em
diferentes regressões, comparou-se seu comportamento.

Muitos usuários das demonstrações contábeis
acreditam que o FCL é uma importante medida em seus processos de tomada de
decisão (KETZ, 2016), visto que diariamente surgem notícias que dão conta de
que organizações são compradas e vendidas por valores absolutamente distintos
daqueles refletidos pelo seu patrimônio líquido contábil. No mercado, onde
essas informações impactam, percebem-se algumas contradições/preocupações dos
profissionais em relação ao tema. Como por exemplo, não é incomum que os
investidores busquem empresas com FCL em rápido aumento, uma vez que essas
podem ter excelentes perspectivas de futuro, ou seja, se o FCL é crescente e o
preço da ação está subavaliado, pode ser uma excelente aposta de investimento. Contudo,
há, também, a possibilidade de os gerentes usarem práticas contábeis, como o
gerenciamento de resultados, que manipulem, massifiquem ou suavizem os ganhos
reportados para ofuscar ou camuflar os efeitos dos maus investimentos (CHUNG;
FIRTH; KIM, 2005).

Nesse contexto, existem essas duas
suposições conflitantes sobre o FCL, para uma delas, quanto maior o FCL melhor
para a empresa, para outra, quanto maior o FCL pior para companhia. Porém,
estas suposições vão depender de outras diversas variáveis, tais como as
oportunidades de crescimento apontadas por Jensen (1986a, 1986b, 1988), por
exemplo. Além disso, Mills, Bible e Mason (2002) listam doze diferentes
definições de FCL em uso por empresas, revistas, livros didáticos e editores de
informações financeiras. O que torna a sua mensuração alvo de discussões. Diante
do exposto, surge a questão que motiva a presente pesquisa: qual é a
influênciado Fluxo de Caixa Livre (FCL) nos Indicadores de Desempenho Econômico
(IDE) das companhias abertas brasileiras da Brasil, Bolsa, Balcão [B]3
de 2009 a 2017?

A verificação desse problema de pesquisa tem
como base as principais teorias sobre o tema e artigos empíricos
internacionais, visto que não foram encontrados estudos nacionais, tampouco
modelos econométricos idênticos ao utilizado. Assim, esta pesquisa propõe-se a
verificar se o FCL exerce influência de forma significativa sobre os IDE das
companhias abertas brasileiras listadas na [B]3.

No estudo de Moussavi et al. (2015), por exemplo, foi analisado se o FCL possui relação
com IDE compondo uma amostra de 406 companhias listadas na Bolsa de Valores de
Teerã (Irã) no período de 2008 a 2015. O estudo obteve indícios de que o FCL
possui relação positiva e significativa com o Valor de Mercado Adicionado (será
referido pelo termo MVA, do inglês Market
Value Added) e com o Lucro Antes dos Juros e Tributos (será referido pelo
termo EBIT, do inglês Earnings Before Interest
and Taxes), em oposição à teoria. Os resultados não apontaram evidências
suficientes para que a Teoria do Free
Cash Flow seja confirmada no mercado iraniano. Os próprios autores
ressaltam a carência de pesquisas semelhantes para comparar seus resultados,
mesmo no âmbito internacional.

Entre as principais contribuições deste
estudo destacam-se: i) fornecer evidências sobre a Teoria do Free Cash Flow no contexto nacional; ii)
fornecer evidências empíricas sobre os impactos do FCL nos IDE no Brasil e o
grau de importância que essas informações possuem aos investidores; e iii)
contribuir para a literatura do FCL e IDE.

As evidências empíricas obtidas podem
contribuir para estabelecer políticas de gestão mais eficazes e maximizar a
riqueza das companhias, visto que se busca refletir um conjunto de fatos por
meio da observação direta da realidade. Além disso, otimizar o uso dos recursos
das companhias e minimizar os seus custos é um interesse indiscutível de
investidores e credores das empresas, e resulta em benefícios para toda a sociedade.

2 REFERENCIAL TEÓRICO

Essa
seção discorre primeiramente sobre os conceitos e formas de mensuração do FCL e
sua relação com a Teoria da Agência. Por fim, apresenta os estudos relacionados
e a construção da hipótese de pesquisa.

2.1 Conceito e formas de mensuração do Fluxo de Caixa Livre

Existem
várias formas de definir o FCL, o que pode resultar em problemas de
consistência e comparabilidade entre companhias. Na visão de Martelanc, Pasin e
Pereira (2010) o FCL traz um conceito semelhante ao Lucro Líquido, só que em
regime de caixa e não de competência. Brigham e Ehrhardt (2016, p. 57) definem
o FCL como “[...] o fluxo de caixa disponível para distribuição a todos os
investidores da empresa depois que ela fez todos os investimentos necessários
para sustentar as operações em curso.”.

Na
concepção de Jensen (1986a), os administradores com grandes quantias de FCL
podem aumentar o montante de dividendos pagos ou recomprar ações e, assim,
evitar que o dinheiro seja investido em projetos de baixo retorno ou desperdiçado.
Ter uma folga financeira (caixa disponível) pode ser um elemento constitutivo
da Teoria do Free Cash Flow. Como
afirmam Brealey, Myers e Allen (2008), uma folga financeira excessiva pode
encorajar os administradores a diminuir o ritmo, aumentar seus benefícios, sua
remuneração ou até a construir “impérios” com o dinheiro que supostamente
deveria ser pago aos acionistas.

Dentro
da mesma perspectiva, Kester (1986) e Gul e Tsui (1998) argumentaram que a
administração estando sujeita à vinculação legal de pagamento de dívida e
juros, pode diminuir o abuso do FCL. A ameaça causada pela falta de pagamento
da dívida serve como uma força motivadora efetiva para tornar as organizações
mais eficientes, assim, a dívida reduz os custos da agência do FCL (JENSEN,
1986a).

Assim,
uma forma de controlar os gestores é forçá-los a tomarem empréstimos, uma vez
que os financiamentos criam compromissos de efetuar pagamentos, aumentando o
risco de inadimplência de projetos com retornos abaixo do padrão (DAMODARAN,
2002). Brealey, Myers e Allen (2008) consideram que o endividamento força a
empresa a desembolsar fundos e tende a disciplinar os administradores a ficarem
atentos a não investir demais, também serve como uma forma impor melhorias na
eficiência operacional. Em contrapartida, Lehn e Poulsen (1989), Fox e Marcus
(1992), Jensen (1993) e Dial e Murphy (1995) sugeriram uma abordagem
encorajadora em que a empresa poderia mudar a postura da administração para ser
mais favorável aos acionistas, aumentando a parcela de ações dos gestores. À
medida que a proporção de participação acionária gerencial aumenta, o mesmo
acontece com o desempenho corporativo (JENSEN, 1993).

Embora
o endividamento seja uma solução, Damodaran (2002) explica que a dívida pode
ter efeito benéfico até certo ponto, pois em algum momento o risco resultante
da alavancagem pode ser tão alto que os gestores podem vir a se tornarem
relutantes em assumir os riscos mais insignificantes, por medo de falência, e
deixarem de investir em bons projetos. A proporção adequada de dívida e caixa
(dinheiro disponível) individual de cada empresa é o ponto em que seu valor é
maximizado (JENSEN, 1986a). Tomar recursos emprestados em excesso pode expor a
companhia à inadimplência se os fluxos de caixa das operações forem
insuficientes para pagar os juros, podendo levar a uma eventual liquidação
(DAMODARAN, 2004).

Assim,
para Jensen (1986a), as companhias com poder de empréstimo não utilizado e
grandes proporções de FCL são propensas a adotar uma estratégia de crescimento
que destrói o valor da empresa, crescendo sem criar qualquer valor para o
acionista. Para o autor, a função de controle da dívida é mais importante em
organizações que geram grandes FCL, mas apresentam baixas perspectivas de
crescimento. Nessas organizações, as possibilidades de desperdiçar os fluxos de
caixa investindo-os em projetos não rentáveis são maiores.

Empresas
com grandes FCL e oportunidades de crescimento limitadas são mais propensas a
realizar aquisições que não criam valor para o acionista (ATAÜNAL; AYBARS,
2017). Em contrapartida, as empresas com mais oportunidades de investimento
usam sua geração de caixa interna de forma mais produtiva (DOUKAS, 1995). Na
análise empírica de Stulz (1990), em particular, os acionistas de uma empresa
com FCL negativo e poucas oportunidades de investimento podem querer que a
empresa emita dívidas para que a administração controle ainda menos recursos,
enquanto os acionistas de uma empresa com FCL positivo e boas oportunidades de
investimento podem querer que a gestão aumente ainda mais os fundos para
diminuir a probabilidade de que alguma oportunidade positiva seja inexplorada.
O autor sugere que a diversificação de investimentos reduz os custos da agência
porque torna o fluxo de caixa mais previsível.

Na
visão dos analistas de mercado, uma empresa com FCL crescente ao longo dos anos
geralmente está indo bem e pode querer considerar expansão, enquanto uma companhia
com FCL regressivo ao longo do tempo pode precisar se reestruturar. Para
Moussavi et al. (2015), cada empresa
possui um nível adequado entre o custo de oportunidade de retenção de caixa e o
custo de saldo insuficiente de caixa. Ou seja, mantendo muito dinheiro em caixa
a companhia está deixando de investir e consequentemente aumentar o resultado
futuro, mas aplicando os recursos de forma demasiada corre o risco de ficar
inadimplente com os credores.

Uma
vez calculado o valor do FCL, pode-se projetá-lo no tempo em um horizonte
estabelecido pelo analista, de forma a obter os rendimentos futuros estimados,
que posteriormente serão descontados a termos presentes, de forma a estimar o
valor da empresa em análise (STOWE et al.,
2007).

Para
alguns profissionais, o FCL é apenas outra métrica, não diz tudo, nem será útil
para todos os tipos de empresas, mas observar que há uma diferença grande entre
o Lucro Líquido e o FCL certamente será um incremento na análise do investidor.
No estudo de Hong, Shuting e Meng (2012), os resultados empíricos mostram que o
FCL e os índices de desempenho financeiro consolidados têm uma correlação
negativa e significativa, indicando que o fluxo de caixa excedente não é
propício para o desempenho financeiro das empresas.

2.2 Estudos relacionados

As pesquisas de Chung, Firth e Kim (2005),
Wang (2010) e Hau (2017), evidenciaram que o FCL tem um impacto positivo no
desempenho da empresa, medido pelo ROA [Return
on Assets]. Wang (2010) encontrou relação positiva entre o FCL e o ROE [Return on Equity], por outro lado,
Moussavi et al. (2015) também testou
a dependência das variáveis, mas não encontrou significância.

Pesquisadores como Chung, Firth e Kim (2005),
Wang (2010), Mansourlakoraj e Sepasi (2015), Najmi, Sarraf e Darabi (2015) e
Kadioglu, Kilic e Yilmaz (2017) testaram o valor e/ou desempenho da empresa por
meio do q de Tobin. Os resultados
mostraram que o FCL impacta positivamente o
q de Tobin, contrariando a Teoria do Free
Cash Flow. O único estudo que evidenciou uma relação negativa entre FCL e q de Tobin foi o de Kadioglu, Kilic e
Yilmaz (2017).

Moussavi et
al. (2015) se propuseram a investigar se o FCL teria relação com indicadores
de desempenho, por meio de uma regressão simples para cada indicador. As
variáveis testadas foram EBIT, MVA, Market-to-Book,
ROE e Qualidade dos Ganhos (Earnings Quality).
Os resultados evidenciaram correlação significativa e positiva apenas entre o
FCL com EBIT e FCL com MVA. A falta de estudos similares é apontada pelos
autores. A partir da revisão de literatura acerca do conceito de FCL, e das
pesquisas relacionadas anteriormente citadas, foi possível identificar que
existem diferentes formas de mensurar o FCL.

Percebe-se que as pesquisas que envolveram o
FCL definiram, mediram e executaram análises empíricas para apoiarem suas
hipóteses, no entanto a maioria tinha suas próprias métricas de FCL.
Constatou-se também que outros pesquisadores simplesmente inseriram FCL no
título de seus artigos, mas não o definiram nem o mediram, muito menos o usaram
em suas análises empíricas, o que foi verificado também por Bhandari e Adams
(2017).

Nas pesquisas de Lang, Stulz e Walking
(1991), Gul e Tsui (1998) e Chung, Firth e Kim (2005), os autores utilizaram
mais de uma medida de FCL com a intenção de dar maior robustez aos resultados.
O estudo de Richardson (2006), propôs uma proxy
para mensurar as despesas esperadas com novos investimentos, relacionado-a com
o FCL. O mesmo fizeram os seus sucessores Cai (2014), Najmi, Sarraf e Darabi
(2015), Chen, Sun e Xu (2016) e Jiang (2016).

No intento de avaliar a partir de qual
variável o FCL é mensurado, ou seja, o ponto de partida, verifica-se que Lehn e
Poulsen (1989), Lang, Stulz e Walking (1991), Gul e Tsui (1998) e
Mansourlakoraj e Sepasi (2015) desenvolvem seus cálculos do EBITDA [Earnings Before Interest, Taxes,
Depreciation and Amortization]. Hau (2017) e Kadioglu, Kilic e Yilmaz
(2017) iniciam suas fórmulas do EBIT. Hong, Shuting e Meng (2012) e Ataünal e
Aybars (2017), por sua vez partem do Lucro Líquido. Por fim, a grande maioria
(CHUNG; FIRTH; KIM, 2005; RICHARDSON, 2006; WANG, 2010; ZERNI; KALLUNKI;
NILSSON, 2010; MOUSSAVI et al., 2015;
NAJMI; SARRAF; DARABI, 2015; CHEN; SUN; XU, 2016; JIANG, 2016) utiliza o FCO
[Fluxo de Caixa Operacional] como variável para estimar o FCL.

De acordo com Jensen (1986a, 1986b, 1988), à
medida que os FCL se tornavam robustos, a administração tendia a aumentar o
consumo e a devorar mais recursos corporativos, causando assim uma perda de
valor na empresa. Na Hipótese 1 (H1), espera-se identificar, a
partir da análise da dependência entre as variáveis, se o FCL determina o
desempenho econômico, medido por IDE das companhias abertas brasileiras.

Considerando o objetivo proposto e tendo
como base os principais indicadores reportados nos estudos empíricos
internacionais revisados, apresenta-se a construção da H1, desta
pesquisa:

H1– O Fluxo de Caixa Livre
relaciona-se negativamente com os Indicadores de Desempenho Econômico (ROA, Market-to-book e q de Tobin).

A relação negativa sugerida baseia-se no
pressuposto de Jensen (1986a, 1986b, 1988) que observou que empresas com
grandes FCL, os administradores tendem a investir em projetos ineficientes ou a
desperdiçá-lo. Assim, no caso de confirmação da H1, conclui-se que
as companhias abertas brasileiras, que possuem grandes montantes de FCL, sofrem
com o pressuposto de gastos excessivos pelos administradores de acordo com a Teoria
do Free Cash Flow. O teste da H1
será conduzido por meio da análise do coeficiente estimado da variável de
interesse (FCL).

Consequentemente, se existem custos de
agência em determinada empresa, há perdas residuais e a companhia estaria
deixando de aumentar ou melhorar seu desempenho econômico. Então, se há FCL
utilizados de maneira não eficiente, por conseguinte há custos de agência e o
desempenho econômico tende a diminuir. Neste sentido, H1 busca a
relação direta entre o FCL e os IDE.

Mensurar o que seria o FCL normal ou
saudável e o FCL excessivo pode ser um grande desafio. O que pode ser grande
para uma companhia pode não ser para outra, levando em conta particularidades
como tamanho, endividamento e setor de cada uma. Para elucidar esta questão,
analisou-se a proporção dos FCL por quantis, por meio de regressão quantílica.
Esse tipo de estimação permite analisar o comportamento dos coeficientes nas
diferentes proporções da variável dependente. Assim, se um FCL excedente
realmente for um problema, seu comportamento será perceptível nos maiores
quantis, bem como um FCL normal ou médio ficará visível nos quantis médios e um
FCL pequeno ou negativo ocorrerá nos menores quantis. Sob esta perspectiva,
também é esperado encontrar a relação negativa descrita na H1.

A relação esperada para a estimação com
indicadores de desempenho é uma crescente negativa. Os maiores quantis
apresentariam uma associação negativa mais forte, momento em que ficaria
retratado o FCL excedente, ou seja, o excesso de caixa que é prejudicial para o
desempenho econômico. Cabe ressaltar que não foram encontrados estudos
semelhantes para esta suposição via regressão quantílica.

3 PROCEDIMENTOS
METODOLÓGICOS

O
caráter quantitativo da pesquisa pode ser observado pela quantificação dos
dados advindos da aplicação de instrumentos estatísticos. O caráter descritivo
e documental advém da descrição dos resultados de tal aplicação, bem como de
utilização de documento para coleta e análise dos dados (demonstrações
contábeis).

As
informações contábeis foram extraídas do banco de dados Economática®
em quatro de outubro de 2018. Os dados utilizados são de frequência trimestral,
ou seja, nos meses de março, junho, setembro e dezembro, a fim captar efeitos
sazonais e aumentar a robustez em relação à utilização de dados anuais. A
população utilizada na presente pesquisa foi a totalidade de companhias abertas
listadas na [B]3 nos anos de 2009 a 2017 (13.176 observações; 366
empresas) [período completo desta pesquisa]. O ano de 2008 apresentou
excessivamente ausência de dados (missing
data) na Economática®, o que afetaria significativamente a
análise, optando-se por excluir esse ano.

A
amostra final comporta a totalidade das companhias de capital aberto com
registro ativo na [B]3, incluindo as companhias do setor financeiro,
visto que não há motivos para eliminá-las nesse estudo. As exclusões realizadas
para se obter a amostra e as subamostras são demonstradas na Figura 1.

Figura 1 – População, amostra e
subamostras

Fonte: Elaborada pelos autores (2018).

A amostra completa resultante tem 5.292
observações empresa-ano e 147 companhias. Destes dados foram realizadas as
análises descritivas, porém cabe destacar que ainda havia dados faltantes (missing data) específicos para cada
variável. Desta forma, com intuito de excluir o mínimo de informações possível,
foram realizadas, a partir daí, exclusões dos dados faltantes (missing data) da variável dependente em
questão ou do FCL em foco e eventuais outliers
para cada modelo econométrico a ser aplicado, resultando em seis subamostras.
Para exclusão dos outliers
analisou-se a estatística descritiva da amostra.

No caso desta pesquisa, a amostra completa é
painel não balanceado tendo em vista que há alguns dados faltantes (missing data) em determinados períodos,
em função de carência da própria base da Economática®. Porém, nas subamostras os painéis são
balanceados.

Em um primeiro momento analisou-se as
estimações para Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) agrupado, Efeitos Fixos (EF)
e Efeitos Aleatórios (EA). Em seguida, realizou-se a regressão quantílica, a
qual permite analisar a associação entre a variável dependente com as variáveis
independentes nos diversos quantis da distribuição condicional. Os estimadores
provenientes da regressão quantílica podem ser mais eficientes que os
estimadores por meio de MQO agrupado, em razão dos erros não possuírem uma
distribuição normal (KOENKER; BASSETT JUNIOR, 1978). Desta forma, obtém-se um
mapeamento mais completo do impacto do FCL sobre o desempenho econômico, pois é
possível investigar como cada quantil responde ao invés de se ter somente uma
reta de regressão para o caso da média.

Para selecionar as variáveis dependentes e
independentes para a especificação dos modelos econométricos desta pesquisa,
levou-se em consideração as variáveis utilizadas nos estudos empíricos
internacionais sobre a Teoria do Free
Cash Flow. As principais variáveis observadas como relevantes na literatura
foram incluídas no modelo econométrico e algumas delas foram adaptadas.

As variáveis independentes consistem em
variáveis de interesse e controle. Dentre as variáveis de interesse há duas
formas possíveis de mensurar o FCL. Na primeira, denominada FCL(1) as
informações provêm da DFC e na segunda, intitulada FCL(2) os dados são
originários da  DRE. Utilizam-se
variáveis dummy para os seis setores
encontrados com maior frequência na amostra. O intuito é captar efeitos por
setores econômicos, contudo verificou-se que estudos semelhantes não
apresentaram essa relação. Por fim, o Quadro 1 apresenta as variáveis
utilizadas na pesquisa.

Quadro
1 – Descrição das variáveis dos modelos econométricos do estudo

Variáveis Dependentes

Descrição da Variável

Relação Esperada

Referências

Return on Assets (ROA)

Lucro Líquido/Ativo Total

Chung , Firth e Kim (2005), Wang (2010) e Hau (2017)

Market-to-Book (MB)

Valor de Mercado da Empresa/Patrimônio Líquido

Chung, Firth e Kim (2005), Almeida, Sousa e
Rodrigues (2009) e Bastos, Nakamura e Basso (2009)

q de Tobin

(Valor de Mercado da Empresa+Passivo Circulante+Passivo Não
Circulante-Ativo Circulante)/Ativo Total

Chung , Firth e Kim (2005), Wang (2010), Mansourlakoraj e Sepasi
(2015), Najmi, Sarraf e Darabi (2015) e Kadioglu, Kilic e Yilmaz (2017)

Variáveis Independentes

Variáveis de Interesse

Fluxo de Caixa Livre - FCL (1)

(Fluxo de Caixa Operacional-CAPEX-Dividendos)/Ativo Total

-

Zerni, Kallunki e Nilsson (2010)

Fluxo de Caixa Livre - FCL (1) - t1

Defasado um trimestre(Fluxo de Caixa Operacional-CAPEX-Dividendos)/Ativo
Total

-

Zerni, Kallunki e Nilsson (2010)

Fluxo de Caixa Livre - FCL (2)

(EBITDA-Imposto de Renda e Contribuição Social-Despesa
Financeira-Dividendos)/Receita Operacional Líquida

-

Wang (2010)

Fluxo de Caixa Livre - FCL (2) - t1

Defasado um trimestre(EBITDA-Imposto de Renda e Contribuição
Social-Despesa Financeira-Dividendos)/Receita Operacional Líquida

-

Wang (2010)

Variáveis de Controle

Tamanho (TAM)

Logaritmo do Ativo Total

Kadioglu, Kilic e Yilmaz (2017)

Endividamento (END)

(Passivo Circulante+Passivo Não Circulante)/Ativo Total

Bastos, Nakamura e Basso (2009) e Kadioglu, Kilic e Yilmaz (2017)

Segmento (SEG)

Setor Econômico Bovespa (Economática®)

Fonte:
Elaborado pelos autores (2018).

A presente pesquisa se propôs a analisar os
resultados dos modelos econométricos aplicados a cada variável, com o objetivo
de identificar diferenças entre as medidas de FCL. O modelo econométrico foi
formulado baseando-se nos estudos de Wang (2010), Mansourlakoraj e Sepasi
(2015) e Moussavi et al. (2015).
Assim, a Equação (1) expõe o modelo que visa responder à questão problema:

IDEi,t
= α
+ β₁FCLi,t+
β2FCLi,t-1
+ β3TAMi,t+
β4ENDi,t+
β5DumSETi + ɛi                        (1)

Em que:

IDEi,t= Indicador de Desempenho
Econômico da empresa i no tempo t.

α = Intercepto da reta.

β1 a β5 = Coeficientes
angulares.

FCLi,t= Fluxo de Caixa Livre da
empresa i no tempo t.

FCLi,t-1 = Fluxo de Caixa Livre
da empresa i no tempo t -1.

TAMi,t= Indica o Tamanho da
empresa i no tempo t.

ENDi,t= Indica Endividamento da
empresa i no tempo t.

DumSETi
= Indica o Setor Econômico da empresa i, representado por variáveis dummy.

ɛi = Termo de erro.

A Tabela 1 apresenta a relação esperada
entre as variáveis de forma resumida.

Tabela 1 – Resumo da relação esperada entre as variáveis

Variável Dependente

Fluxo de Caixa Livre (FCL)

ROA

-

MB

-

q de Tobin

-

Fonte:
Elaborado pelo autor (2018).

Espera-se que os resultados sejam uma associação
negativa entre os altos FCL e os IDE, de acordo com a Teoria do Free Cash Flow proposta por Jensen
(1986a, 1986b, 1988). Caso positivo, haverá indicativo de problemas agência nas
empresas da [B]3.

4 APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS RESULTADOS

Essa seção apresenta a estatística
descritiva das variáveis, posteriormente, a matriz de correlação, os principais
resultados encontrados nas regressões e as análises feitas a partir desses
resultados.

4.1 Estatística descritiva das variáveis

Nas Tabelas 2 e 3 apresentam-se as
estatísticas descritivas das variáveis quantitativas desta pesquisa, antes e
depois do tratamento dos outliers,
respectivamente.

Tabela
2 – Estatística descritiva das variáveis – amostra completa – antes do
tratamento dos dados faltantes e outliers

Média

Mediana

Mínimo

Máximo

Desvio-Padrão

Observações

ROA

-0,0198

0,0082

-66,2759

3,5997

1,0258

5292

MB

1,9735

1,2254

-41,4479

103,4623

4,7270

4904

q de Tobin

1,0837

0,7997

-0,3024

47,2157

1,6644

4904

FCL(1)

-0,0302

-0,0008

-120,0990

0,7665

1,6702

5223

FCL(2)

1,5123

0,0231

-1439,1176

785,1000

34,9487

5125

TAM

15,0045

15,0936

-1,0385

20,6524

2,0284

5292

END

0,8079

0,5815

0,0003

387,7062

5,9818

5292

Fonte:
Elaborada a partir dos dados da pesquisa (2018).

Tabela
3 – Estatística descritiva das principais variáveis – subamostras completas –
depois do tratamento dos dados faltantes e outliers

Subamostra

Média

Mediana

Mínimo

Máximo

Desvio-Padrão

Observações

ROA

5

0,0067

0,0085

-0,9037

0,7540

0,0399

4464

FCL(1)

-0,0028

-0,0010

-0,4186

0,5079

0,0392

4464

ROA

6

0,0066

0,0086

-0,9037

0,7540

0,0415

4572

FCL(2)

-0,0758

0,0230

-43,8358

72,5899

2,3683

4572

MB

7

2,1589

1,2907

-15,2328

98,6277

4,1363

3492

FCL(1)

-0,0032

-0,0010

-0,4186

0,3284

0,0378

3492

MB

8

2,0782

1,2626

-14,9681

98,6277

3,9587

3780

FCL(2)

2,4314

0,0269

-146,0300

785,1000

32,7089

3780

q de Tobin

9

0,9759

0,8040

-0,3024

6,8401

0,8090

3564

FCL(1)

-0,0030

-0,0010

-0,4186

0,3284

0,0380

3564

q de Tobin

10

0,9818

0,7948

-0,3024

6,8401

0,8499

3888

FCL(2)

2,3604

0,0260

-146,0300

785,1000

32,2542

3888

Fonte:
Elaborada a partir dos dados da pesquisa (2018).

Observa-se que, na Tabela 2, o FCL(1) e
FCL(2) apresentam estatísticas consideravelmente diferentes entre si, o que
corrobora o fato dessa medida ser arbitrária e ao mesmo tempo subjetiva. A
companhia que apresentou o maior FCL(1) e FCL(2) foi a Itausa (Financeiro e
outros) e a entidade que apresentou o menor FCL(1) e FCL(2) foi Petrobras
(Petróleo, gás e biocombustíveis).

Analisando as Tabelas 2 e 3, verifica-se que
após o tratamento dos dados faltantes (missing
data) e alguns outliers, todas as
subamostras tiveram seus desvios-padrão reduzidos. O Return on Assets (ROA) foi a variável que apresentou os outliers mais extremos, tanto para o
máximo quanto para o mínimo.

4.2 Matriz de correlação das variáveis

A Tabela 4 apresenta a correlação entre as
variáveis do modelo econométrico, antes do tratamento dos outliers.

Tabela
4 – Matriz de correlação das variáveis – amostra completa – antes do tratamento
dos dados faltantes e outliers

ROA

Market-to-Book

q de Tobin

FCL(1)

FCL(2)

TAM

END

ROA

1

Market-to-Book

0,0547

1

q de Tobin

0,1041

0,1118

1

FCL(1)

0,8892

-0,0052

-0,1514

1

FCL(2)

0,0757

-0,0131

-0,0324

0,0023

1

TAM

0,1828

0,0350

-0,3043

0,1199

-0,0576

1

END

-0,7789

-0,0637

0,6523

-0,4401

-0,0965

-0,1981

1

Fonte:
Elaborada a partir dos dados da pesquisa (2018).

Como se pode observar entre as variáveis
independentes a maior correlação foi de -0,4401, ficando dentro do nível de
correlação aceito. Para Hair et al. (2009),
valores elevados, maiores ou iguais a 0,90 de correlação, indicam presença de
multicolinearidade. Assim, verificou-se que não há multicolinearidade entre as
variáveis do estudo.

4.3 Resultados das regressões pelo modelo de mínimos quadrados
ordinários

O teste de White foi realizado nas seis
subamostras a fim de detectar presença de heterocedasticidade. Dado que todos
apresentaram resultado positivo, os modelos foram estimados utilizando erros
padrão robustos (ou HAC, do inglês Heteroskedasticity
and autocorrelation consistent) para correção do problema. Para testar a
multicolinearidade utilizou-se o Fator de Inflação de Variância (FIV, do inglês
Variance Inflation Fator). Tendo em
vista que o teste apresentou valores próximos a um para todas as variáveis em
todas as subamostras, pode-se concluir pela inexistência de multicolinearidade.

A análise nesse estudo concentra-se nas
variáveis de interesse [FCL(1) e FCL(2)], explicando o relacionamento dos
componentes do FCL com a variável dependente, que é medida pelos betas
(coeficientes) da regressão. Apresentam-se, na Tabela 5, os resultados dos
modelos de MQO, EF e EA para os IDE com o FCL(1) e FCL(2).

Tabela 5 – Estimação da relação entre os Indicadores de
Desempenho Econômico (IDE) com o Fluxo de Caixa Livre (1) e (2) de 2009 a 2017

ROA

MB

q de Tobin

MQO

EF

EA

MQO

EF

EA

MQO

EF

EA

Constante

-0,001843

0,084320

0,013087

-0,237563

15,878780

10,798960

0,348810

5,781718

5,329007

(-0,1553)

(2,3155)**

(0,9913)

(-0,0690)

(2,6407)***

(2,5884)***

(0,3935)

(4,1801)***

(3,9391)***

FCL(1)

0,051988

0,056160

0,051825

-2,461400

0,317363

0,025319

-0,565398

-0,585061

-0,607213

(2,1089)**

(2,1967)**

(2,078)**

(-1,749)*

(0,2069)

(0,0171)

(-1,1595)

(-2,0751)**

(-2,1430)**

FCL(1)(-1)

0,009869

0,009174

0,007130

-0,745139

1,553196

1,367554

-0,083966

-0,315193

-0,323629

(0,4070)

(0,3999)

(0,3080)

(-0,4135)

(0,7583)

(0,6790)

(-0,1720)

(-1,1891)

(-1,2332)

TAM

0,001805

-0,002660

0,001142

0,125346

-0,893335

-0,565577

0,029668

-0,327028

-0,285956

(2,7921)***

(-1,0944)

(1,4706)

(0,5928)

(-2,1776)**

(-1,9844)**

(0,6559)

(-3,7789)***

(-3,6832)***

END

-0,039552

-0,060624

-0,047352

0,513136

0,188834

0,317920

0,399337

0,395280

0,406200

(-6,4417)***

(-4,3762)***

(-5,5499)***

(0,6367)

(0,1712)

(0,3145)

(2,2356)**

(4,2591)***

(4,3751)***

Bens Industriais

0,007003

0,007221

0,060559

-0,618579

-0,154192

-0,515860

(1,3548)

(1,395)

(0,0833)

(-0,7269)

(-0,4744)

(-1,2823)

Consumo cíclico

0,007193

0,006834

0,569716

-0,229917

-0,048523

-0,422233

(1,3387)

(1,2830)

(0,5973)

(-0,2520)

(-0,1427)

(-1,0316)

Consumo não cíclico

0,009741

0,009600

1,924165

2,027820

0,578568

0,542591

(1,4182)

(1,3650)

(1,1724)

(1,1903)

(1,1852)

(0,9307)

Financeiro e outros

0,001159

-0,000499

0,987527

0,966424

-0,061906

-0,066190

(0,2178)

(-0,0924)

(0,5819)

(0,6055)

(-0,1813)

(-0,1636)

Materiais básicos

-0,000109

-0,000231

-0,962443

-0,697428

-0,365214

-0,257997

(-0,0219)

(-0,0455)

(-1,6646)*

(-0,9654)

(-1,2922)

(-0,6560)

Utilidade pública

0,006759

0,007279

-0,797054

-0,289800

-0,201620

0,020865

(1,4121)

(1,5473)

(-1,3272)

(-0,4397)

(-0,7124)

(0,0577)

R2 ajustado

0,0874

0,1638

0,0495

0,0413

0,4590

0,0092

0,1045

0,7770

0,1394

Intervalos no tempo

35

35

35

Empresas

124

97

99

Observações

4340

3395

3465

Teste F

F(123,4212) = 4,44 com p-valor 0,0000

F(96,3294) = 30,98 com p-valor 0,0000

F(98,3362) = 120,39 com p-valor 0,0000

Breusch-Pagan

LM = 19439,59 com p-valor 0,0000

LM = 36760,70 com p-valor 0,0000

LM = 36726,71 com p-valor 0,0000

Hausman

H = 29,48 com p-valor 0,0000

H = 23,09 com p-valor 0,0001

H = 53,17 com p-valor 0,0000

ROA

MB

q de Tobin

MQO

EF

EA

MQO

EF

EA

MQO

EF

EA

Constante

0,013150

0,090358

0,026344

2,701807

17,134530

12,736300

1,680244

4,999602

5,063512

(0,9972)

(2,4020)**

(1,8978)*

(0,8365)

(2,7430)***

(2,9827)***

(1,4204)

(3,7639)***

(3,9609)***

FCL(2)

0,002905

0,002721

0,002750

-0,003351

0,000475

0,000021

-0,000783

0,000184

0,000155

(1,9036)*

(1,9917)**

(1,9577)**

(-1,4852)

(0,8875)

(0,0543)

(-2,6390)***

(7,2562)***

(5,8274)***

FCL(2)(-1)

-0,000215

-0,000384

-0,000342

-0,003540

0,000366

-0,000075

-0,000859

0,000128

0,000100

(-0,2845)

(-0,4318)

(-0,4026)

(-1,5410)

(0,7449)

(-0,2142)

(-2,7587)***

(4,0308)***

(2,8954)***

TAM

0,001178

-0,003334

0,000503

-0,021823

-1,044376

-0,702762

-0,022651

-0,284866

-0,253465

(1,6284)*

(-1,3585)

(0,6062)

(-0,1139)

(-2,2247)**

(-2,1578)**

(-0,4246)

(-3,3851)***

(-3,3798)***

END

-0,040268

-0,054642

-0,045440

0,339487

1,571542

1,374852

0,134013

0,537986

0,516608

(-5,8410)***

(-4,0759)***

(-5,3392)***

(0,3470)

(0,7089)

(0,6977)

(0,6156)

(4,4469)***

(4,3398)***

Bens Industriais

0,000562

0,000464

-1,058857

-1,774093

-0,581299

-0,866326

(0,1103)

(0,0933)

(-1,3962)

(-1,9402)*

(-1,2931)

(-1,9410)*

Consumo cíclico

0,000086

0,000015

-0,335511

-0,977821

-0,530161

-0,749444

(0,0168)

(0,0029)

(-0,3582)

(-1,0188)

(-1,1623)

(-1,6540)*

Consumo não cíclico

0,003961

0,004334

1,120007

1,522943

0,152911

0,084712

(0,5959)

(0,6430)

(0,7134)

(0,9368)

(0,2888)

(0,1453)

Financeiro e outros

-0,005893

-0,006276

0,696113

0,145904

-0,279828

-0,446060

(-1,0569)

(-1,1444)

(0,3930)

(0,0913)

(-0,6115)

(-0,9574)

Materiais básicos

-0,005938

-0,005877

-1,393977

-1,252337

-0,770134

-0,723273

(-1,2034)

(-1,1922)

(-2,0698)**

(-1,4879)

(-1,8924)*

(-1,5762)

Utilidade pública

0,004112

0,004887

-1,011047

-0,601396

-0,453140

-0,316219

(0,8716)

(1,0376)

(-1,4595)

(-0,7663)

(-1,1414)

(-0,7179)

R2 ajustado

0,1119

0,1800

0,0720

0,0376

0,4633

0,0158

0,1065

0,7978

0,0898

Intervalos no tempo

35

35

35

Empresas

127

105

108

Observações

4445

3675

3780

Teste F

F(126,4314) = 4,14 com p-valor 0,0000

F(104,3566) = 31,45 com p-valor 0,0000

F(107,3668) = 139,16 com p-valor 0,0000

Breusch-Pagan

LM = 21150,17 com p-valor 0,0000

LM = 45531,29 com p-valor 0,0000

LM = 41994,17 com p-valor 0,0000

Hausman

H = 24,17 com p-valor 0,0001

H = 27,46 com p-valor 0,0001

H = 34,16 com p-valor 0,0000

Nota:
Estimação com HAC. ***, ** e * representam valores significativos a 1%, 5% e
10% respectivamente.

Fonte:
Elaborada a partir dos dados da pesquisa (2018).

De acordo com a Tabela 5 o coeficiente do
FCL(1) e do FCL(1)(-1) é positivo nos três modelos para a estimação ROA e
FCL(1), o que indica que essa variável relaciona-se positivamente com o ROA das
empresas da [B]3, contrário a relação esperada (Tabela 1). O FCL(1)
apresentou significância estatística de 5% nos três modelos estimados, o que
torna os resultados mais robustos. Uniformemente, os resultados de Chung, Firth
e Kim (2005), que analisaram companhias de todo o mundo, indicaram que a
relação entre o FCL e o ROA é positiva e significativa. Wang (2010), em seu
estudo, observou uma relação positiva e significativa entre o FCL defasado e o
ROA nas empresas abertas chinesas, e Hau (2017) constatou o mesmo em companhias
vietnamitas, entretanto, nos modelos estimados entre ROA e FCL(1)(-1), essa
variável não é estatisticamente significativa. Os modelos para ROA e FCL(1)
evidenciaram relação negativa e significância estatística de 1% entre ROA e
endividamento.

Na estimação ROA e FCL(2), a variável FCL(2)
apresentou coeficiente positivo e significativo nos três modelos de painel,
corroborando a estimação ROA e FCL(1) e o estudo de Chung, Firth e Kim (2005).
A significância estatística ficou em 10% para o MQO agrupado e em 5% para
efeitos fixos e aleatórios, tornando forte o poder de explicação dessa variável
sobre o ROA. Observa-se, ainda, que ROA e FCL(2)(-1) formaram uma ligação
negativa e sem significância.

O coeficiente do FCL(1), na estimação com o Market-to-Book (MB), não apresentou
consistência de sinal nos modelos, sendo negativo no MQO agrupado e positivo em
efeitos fixos e efeitos aleatórios. O FCL(1) revelou significância estatística
de 10% apenas para o MQO agrupado, os outros modelos não apresentaram resultado
significante. Em comparação a este estudo, Moussavi et al. (2015) testaram o poder de explicação do FCL sobre o MB em
empresas abertas iranianas, porém encontraram um coeficiente muito baixo,
positivo e sem significância estatística. Na estimação entre MB e FCL(2), as
evidências não indicaram significância nem regularidade de sinal do coeficiente
das variáveis de interesse [FCL(2) e FCL(2)(-1)].

Pelos resultados da estimação, a relação
entre FCL(1) e FCL(1)(-1) com q de
Tobin é negativa, porém estatisticamente significativo somente nos modelos de
efeitos fixos e aleatórios do FCL(1). Os coeficientes do FCL(2) e FCL(2)(-1)
mostraram relação negativa e significativa a 1% com o q de Tobin no MQO agrupado, contudo nos efeitos fixos e efeitos
aleatórios a associação foi positiva e significativa a 1%, ficando evidente a forte
conexão entre as variáveis de interesse e a variável dependente.

4.4 Resultados das regressões quantílicas

A análise nesta seção concentra-se na
significância estatística das variáveis de interesse [FCL(1) e FCL(2)] nos
quantis mais extremos. Conforme a Teoria do Free
Cash Flow de Jensen (1986a, 1986b, 1988), quanto maior o FCL, maior seria
os custos de agência. Assim, espera-se uma associação negativa e significativa
entre os grandes FCL e IDE, visto que FCL em excesso estaria associado ao desperdício
de recursos.

Para testar se a regressão quantílica é
eficaz, realiza-se o teste de Wald. Para p-valores menores que 0,05 conclui-se
que os coeficientes diferem entre os valores dos quantis e que os quantis
condicionais estabelecidos não são idênticos. Todas as regressões apresentaram
p-valores de 0,0000 para o teste de Wald, confirmando que os quantis são
diferentes e é relevante utilizar esse tipo de estimação.

Na Tabela 6 apresentam-se os resultados da
regressão quantílica para o ROA com o FCL(1) e FCL(2).

Tabela
6 – Estimação da relação entre o Return on Assets (ROA) com o Fluxo
de Caixa Livre (1) e (2) nos diferentes quantis de 2009 a 2017

ROA

Quantis

0.125

0.250

0.375

0.500

0.625

0.750

0.875

Constante

-0,036760

-0,014034

0,000303

0,005201

0,017618

0,030265

0,057486

(-5,1995)***

(-3,4952)***

(0,09257)

(1,8657)*

(5,31891)***

(7,82742)***

(7,51774)***

FCL(1)

0,011788

0,016984

0,023671

0,018959

0,018880

0,034478

0,035325

(0,91319)

(1,82156)*

(2,84895)***

(2,01678)**

(2,01821)**

(3,41557)***

(2,44824)**

FCL(1)(-1)

0,013870

-0,013069

0,002529

0,002219

0,000808

0,005812

0,014086

(0,98632)

(-1,5747)

(0,29515)

(0,29709)

(0,09194)

(0,60939)

(1,15217)

TAM

0,003633

0,002257

0,001510

0,001362

0,000788

0,000205

-0,001192

(9,78086)***

(10,4483)***

(8,14010)***

(7,29050)***

(3,80632)***

(0,77146)

(-2,7288)***

END

-0,059783

-0,042928

-0,034931

-0,030825

-0,032198

-0,030101

-0,025238

(-17,739)***

(-19,225)***

(-19,969)***

(-22,420)***

(-23,730)***

(-9,8955)***

(-12,280)***

Bens Industriais

0,012030

0,007727

0,004887

0,004400

0,005639

0,004442

0,001530

(4,52193)***

(4,56246)***

(3,35900)***

(4,61614)***

(5,71380)***

(3,74388)***

(0,85409)

Consumo cíclico

0,005865

0,003304

0,001642

0,001755

0,004796

0,005937

0,006110

(2,37766)**

(1,92114)*

(1,16138)

(1,72176)*

(4,49305)***

(4,34961)***

(3,15325)***

Consumo não cíclico

0,006950

0,004151

0,000399

-0,000286

0,002727

0,008614

0,016070

(2,50344)**

(2,44977)**

(0,27581)

(-0,2423)

(1,39090)

(4,61507)***

(5,76713)***

Financeiro e outros

-0,001722

-0,000772

-0,003432

-0,004089

0,000371

-0,000751

0,003716

(-0,7894)

(-0,4628)

(-2,2249)**

(-3,2487)***

(0,28077)

(-0,5815)

(1,39748)

Materiais básicos

-0,004017

-0,003119

-0,003829

-0,003525

-0,001926

-0,001528

0,000463

(-1,3807)

(-2,1557)**

(-2,6678)***

(-3,2944)***

(-1,7601)*

(-1,1279)

(0,21192)

Utilidade pública

0,007089

0,004293

0,002100

0,000005

0,001582

0,002377

0,004120

(3,62575)***

(2,95226)***

(1,65018)*

(0,00614)

(1,59615)

(1,91850)*

(2,16466)**

Intervalos no tempo

35

Empresas

124

Observações

4340

Wald

W = 445,37 com p-valor 0,0000

ROA

Quantis

0.125

0.250

0.375

0.500

0.625

0.750

0.875

Constante

-0,039245

-0,006903

0,012866

0,020583

0,033184

0,051003

0,080716

(-5,5800)***

(-1,7235)*

(4,00813)***

(6,79780)***

(8,22475)***

(9,72523)***

(12,5736)***

FCL(2)

0,004741

0,007691

0,005948

0,005047

0,004048

0,003488

0,003143

(0,88087)

(1,62485)*

(2,00547)**

(1,99884)**

(3,13038)***

(16,2268)***

(4,22450)***

FCL(2)(-1)

0,000303

0,000547

0,000594

0,000579

0,000320

0,000137

-0,000128

(0,55727)

(1,18315)

(0,34250)

(1,77970)*

(1,63455)*

(2,01440)**

(-1,0344)

TAM

0,003739

0,001868

0,000811

0,000434

-0,000080

-0,000836

-0,002413

(9,67842)***

(7,56730)***

(3,88054)***

(2,00624)**

(-0,3384)

(-2,7504)***

(-6,2340)***

END

-0,057131

-0,041390

-0,034117

-0,031469

-0,031128

-0,031593

-0,026526

(-16,288)***

(-11,258)***

(-14,067)***

(-10,085)***

(-20,666)***

(-19,371)***

(-10,242)***

Bens Industriais

0,009772

0,004893

0,001215

0,001910

0,001085

-0,000987

-0,004686

(3,63433)***

(2,93418)***

(1,08334)

(1,78290)*

(0,84180)

(-0,6417)

(-3,6219)***

Consumo cíclico

0,005427

0,000692

-0,001379

-0,000086

0,0000337

-0,000882

0,000120

(2,16028)**

(0,42632)

(-1,3356)

(-0,0903)

(0,02719)

(-0,5740)

(0,08116)

Consumo não cíclico

0,006492

0,00142

-0,002360

-0,002226

-0,001558

0,003538

0,012498

(2,86344)***

(0,98162)

(-2,2393)**

(-2,0160)**

(-0,9026)

(1,77030)*

(4,87364)***

Financeiro e outros

-0,002286

-0,001125

-0,003592

-0,003385

-0,005005

-0,007350

-0,004559

(-0,8178)

(-0,5218)

(-2,8618)***

(-2,9968)***

(-3,4414)***

(-3,8787)***

(-0,7004)

Materiais básicos

-0,003100

-0,004613

-0,006190

-0,005756

-0,006677

-0,007295

-0,006408

(-1,1325)

(-3,4056)***

(-5,8988)***

(-6,0602)***

(-5,1696)***

(-4,3485)***

(-3,3955)***

Utilidade pública

0,010814

0,00434

0,001448

0,001184

0,001086

0,001184

0,002074

(5,43194)***

(3,09282)***

(1,54617)

(1,27944)

(0,88660)

(0,78392)

(1,32694)

Intervalos no tempo

35

Empresas

127

Observações

4445

Wald

W = 572,16 com p-valor 0,0000

Nota:
***, ** e * representam valores significativos a 1%, 5% e 10% respectivamente.

Fonte:
Elaborada a partir dos dados da pesquisa (2018).

A partir da Tabela 6 observa-se que o FCL(1)
apresentou relação positiva e relevância estatística em quase todos os quantis,
com exceção do quantil mais baixo (0,125), que não mostrou significância. O
FCL(1) mostrou-se significante e o FCL(1)(-1) não, como não estimação via MQO.
Ficou evidente também que os coeficientes do FCL(1) e FCL(1)(-1) tem maior
influência sobre o ROA e dependência positiva nos dois maiores quantis (0,750 e
0,825), mesmo o FCL(1)(-1) não sendo estatisticamente significante. Os
resultados encontrados são contrários à Teoria do Free Cash Flow, visto que se esperavam associações negativas entre
a variável dependente (ROA) e as variáveis de interesse [FCL(1) e FCL(1)(-1)].
Além do mais, a variável END evidenciou relação negativa e significativa a 1%
em todos os quantis com a variável ROA, com o coeficiente crescente ao longo
dos quantis, ou seja, quanto maior o ROA menor o END.

O FCL(2) manifestou coeficientes positivos
com o ROA em todos os quantis da Tabela 10. Somente o primeiro quantil (0,125)
não expressou significância estatística. Para o FCL(2)(-1), os quantis 0,500,
0,625 e 0,750 foram significativos e positivos. Ao contrário dos resultados via
MQO que expressaram relação negativa e sem significância. O quantil mais
extremo (0,875) apresentou coeficiente negativo, mas sem significância, que
resgata a Teoria do Free Cash Flow de
Jensen (1986a, 1986b, 1988) em que extremos seriam prejudiciais ao desempenho
econômico. O END mais uma vez, como no caso do ROA com FCL(1) [regressão
quantílica], evidenciou relação negativa e significativa a 1% em todos os
quantis e com o coeficiente crescente ao longo dos quantis, ou seja, quanto
maior o ROA menor seria o endividamento da empresa.

Na Tabela 7 apresentam-se os resultados da
regressão quantílica para o Market-to-Book
(MB) e o q de Tobin com o FCL(1) e
FCL(2).

Tabela 7 – Estimação
da relação entre o Market-to-Book (MB) e o q de Tobin com o Fluxo de Caixa Livre
(1) e (2) nos diferentes quantis de 2009 a 2017

MB

q de Tobin

Quantis

0.125

0.250

0.375

0.500

0.625

0.750

0.875

0.125

0.250

0.375

0.500

0.625

0.750

0.875

Constante

-0,377753

-0,682027

-0,548750

-0,491313

-0,345070

-0,494751

1,888009

-0,331748

0,019298

-0,006703

0,040084

0,134088

0,313599

1,083885

(-2,0201)**

(-3,3199)***

(-2,1618)**

(-1,6089)*

(-0,9308)

(-0,8595)

(2,71518)***

(-2,5415)**

(0,11935)

(-0,0563)

(0,32032)

(0,94427)

(1,88378)*

(3,28332)***

FCL(1)

-1,208834

-1,765527

-2,130884

-2,412858

-2,377262

-3,663229

-4,999053

-0,812498

-1,137573

-0,752877

-0,727835

-1,019791

-0,794283

-2,06282

(-2,4596)**

(-3,4881)***

(-3,4997)***

(-4,7825)***

(-3,1652)***

(-4,0250)***

(-2,1800)**

(-3,6164)***

(-4,3937)***

(-3,5537)***

(-2,8003)***

(-3,3983)***

(-2,1267)**

(-3,2621)***

FCL(1)(-1)

-0,786066

-1,757742

-2,055938

-1,965597

-2,010388

-1,482336

-2,844068

-0,597148

-0,867661

-0,416549

-0,549474

-0,442996

-0,660871

-0,039818

(-1,3018)

(-2,9478)***

(-3,3491)***

(-3,5853)***

(-4,0475)***

(-1,4403)

(-1,1607)

(-2,4174)**

(-2,8241)***

(-1,6134)*

(-1,8976)*

(-1,7055)*

(-1,4141)

(-0,0705)

TAM

0,070891

0,101718

0,113931

0,135777

0,147285

0,194781

0,031741

0,013918

0,019574

0,030026

0,034777

0,038206

0,036009

0,030673

(7,34649)***

(8,71021)***

(7,62160)***

(7,37331)***

(6,13673)***

(4,00506)***

(0,62816)

(1,45422)

(2,60827)***

(3,90672)***

(4,83434)***

(4,72988)***

(3,85796)***

(1,73898)*

END

-0,489764

-0,366365

-0,434085

-0,327444

-0,208931

0,418969

3,468038

0,378595

0,437551

0,467505

0,454532

0,461372

0,522264

0,543617

(-7,3577)***

(-10,608)***

(-10,093)***

(-2,7014)***

(-4,8975)***

(1,04518)

(3,90231)***

(4,07339)***

(5,79933)***

(7,66663)***

(8,78127)***

(8,88365)***

(22,9113)***

(7,54334)***

Bens Industriais

0,104391

0,230117

0,264295

0,127678

0,144513

-0,074205

-0,442068

0,255894

-0,057495

-0,065871

-0,041855

-0,055534

-0,092738

-0,423522

(1,40442)

(3,04228)***

(2,91555)***

(1,16961)

(0,99737)

(-0,1880)

(-1,7537)*

(6,03538)***

(-1,1438)

(-1,6429)*

(-1,0654)

(-1,1317)

(-1,6057)*

(-3,5692)***

Consumo cíclico

0,003515

0,007942

0,039014

0,040306

0,21092

0,054266

0,673417

0,017604

-0,279124

-0,242021

-0,079574

0,119761

0,258746

0,033306

(0,05692)

(0,11105)

(0,41655)

(0,35428)

(1,44674)

(0,13296)

(2,59190)***

(0,44265)

(-4,8040)***

(-5,7205)***

(-1,3639)

(2,10095)**

(4,38937)***

(0,29942)

Consumo não cíclico

0,320232

0,368897

0,527710

0,544026

1,113026

1,352106

4,200120

0,383595

0,093071

0,159973

0,198422

0,371246

0,891261

1,813728

(4,14543)***

(3,99021)***

(3,9691)***

(3,07708)***

(4,15028)***

(2,08284)**

(6,28974)***

(8,07460)***

(1,32910)

(3,28196)***

(3,98329)***

(3,21453)***

(4,72557)***

(8,48773)***

Financeiro e outros

0,085469

0,110244

-0,044062

-0,325536

-0,47412

-1,133082

-1,267242

0,22699

-0,000658

0,05569

0,10063

0,089212

0,084781

-0,288102

(0,87845)

(1,53781)

(-0,4935)

(-2,9879)***

(-2,9899)***

(-2,7142)***

(-3,1069)***

(3,45171)***

(-0,0080)

(0,92470)

(2,02431)**

(1,58651)

(1,45171)

(-1,9940)**

Materiais básicos

-0,038781

-0,062927

-0,177956

-0,467332

-0,670384

-1,343265

-1,961273

0,174413

-0,198489

-0,213472

-0,224744

-0,287413

-0,347208

-0,886633

(-0,6343)

(-0,9658)

(-2,2151)**

(-4,6316)***

(-5,1006)***

(-3,3662)***

(-5,7536)***

(4,01897)***

(-3,9166)***

(-4,7570)***

(-6,5738)***

(-6,9996)***

(-7,1568)***

(-9,3437)***

Utilidade pública

-0,078459

-0,085151

-0,234774

-0,481511

-0,624392

-1,278899

-2,037243

0,434029

0,026108

-0,019525

-0,070699

-0,168706

-0,26234

-0,774208

(-1,3026)

(-1,3410)

(-2,9319)***

(-4,7584)***

(-4,3979)***

(-3,2686)***

(-8,4085)***

(8,69442)***

(0,60083)

(-0,4800)

(-2,2855)**

(-4,3992)***

(-5,7809)***

(-7,9780)***

Intervalos no tempo

35

35

Empresas

97

99

Observações

3395

3465

Wald

W = 1118,22 com
p-valor 0,0000

W = 1293,78 com
p-valor 0,0000

MB

q de Tobin

Quantis

0.125

0.250

0.375

0.500

0.625

0.750

0.875

0.125

0.250

0.375

0.500

0.625

0.750

0.875

Constante

-0,106696

0,258046

0,608340

1,321042

1,951441

3,172848

6,491476

-0,592498

0,065754

0,219685

0,491324

0,793717

1,535434

3,829168

(-0,6271)

(1,36429)

(2,70434)***

(4,60789)***

(5,63137)***

(5,50733)***

(8,09315)***

(-5,8175)***

(0,52065)

(1,95206)*

(3,59332)***

(5,72077)***

(5,46697)***

(9,18345)***

FCL(2)

-0,001470

-0,002255

-0,001434

-0,001777

-0,001392

-0,000955

-0,001001

-0,000433

-0,000630

-0,000197

-0,000206

-0,000316

-0,000357

-0,000784

(-2,0359)**

(-2,8664)***

(-1,9981)**

(-1,9556)**

(-2,1434)**

(-2,5691)**

(-1,8129)*

(-0,8654)

(-1,0102)

(-0,5651)

(-1,1472)

(-1,7363)*

(-2,5859)***

(-2,6011)***

FCL(2)(-1)

-0,001623

-0,000683

-0,001014

-0,001473

-0,002088

-0,002293

-0,000924

-0,000131

-0,000435

-0,000364

-0,000318

-0,000483

-0,000645

-0,000812

(-1,8494)*

(-2,5678)**

(-3,5942)***

(-4,2708)***

(-6,0157)***

(-4,4918)***

(-1,4824)

(-0,2569)

(-0,6228)

(-1,2948)

(-1,5958)

(-2,6141)***

(-3,3452)***

(-2,2749)**

TAM

0,067669

0,059219

0,052075

0,043873

0,039906

0,067281

-0,086377

0,033509

0,017822

0,018556

0,01219

0,007213

0,001866

-0,038236

(7,19744)***

(5,83023)***

(4,19134)***

(2,77442)***

(1,88995)*

(1,66485)*

(-1,4312)

(4,28712)***

(3,10230)***

(3,00074)***

(1,78307)*

(0,93090)

(0,13765)

(-1,6031)*

END

-0,786816

-0,669407

-0,612380

-0,703998

-0,859239

-0,250415

2,503230

0,435418

0,439791

0,473283

0,461235

0,375602

0,235432

0,148522

(-10,082)***

(-11,110)***

(-13,890)***

(-16,630)***

(-16,946)***

(-0,6483)

(3,65079)***

(6,14739)***

(6,6135)***

(9,48683)***

(10,4922)***

(11,1433)***

(5,88219)***

(2,99298)***

Bens Industriais

0,054392

0,045672

0,036687

-0,213208

-0,443671

-1,933149

-3,653038

0,191671

-0,111649

-0,150103

-0,205191

-0,215408

-0,630992

-1,974042

(0,78559)

(0,66559)

(0,42627)

(-1,6809)*

(-2,9400)***

(-8,7196)***

(-5,4556)***

(4,08204)***

(-2,3069)**

(-3,6690)***

(-4,4261)***

(-4,0559)***

(-3,9161)***

(-5,1759)***

Consumo cíclico

-0,088313

-0,15778

-0,133064

-0,273267

-0,342034

-1,667153

-2,019246

-0,030151

-0,315149

-0,352561

-0,331786

-0,187434

-0,410165

-1,455811

(-1,4926)

(-2,5283)**

(-1,5463)

(-2,1140)**

(-2,2146)**

(-7,2084)***

(-2,9089)***

(-0,6485)

(-6,2631)***

(-8,5011)***

(-6,4827)***

(-3,0591)***

(-2,5596)**

(-3,7234)***

Consumo não cíclico

0,238100

0,216299

0,289866

0,227968

0,458817

-0,435391

1,691692

0,283421

0,015714

0,069403

0,069203

0,221179

0,1393

-0,297252

(3,57104)***

(2,94897)***

(2,47234)**

(1,38025)

(1,66751)*

(-1,1943)

(1,47430)

(5,17331)***

(0,29304)

(1,36949)

(1,23042)

(2,18049)**

(0,69107)

(-0,5081)

Financeiro e outros

0,092645

0,003604

-0,063607

-0,256755

-0,397417

-1,842443

-3,607758

0,524615

0,227723

0,187689

0,118327

0,042252

-0,440966

-1,79808

(1,36772)

(0,04870)

(-0,6648)

(-1,6225)*

(-2,3017)**

(-7,2711)***

(-5,4187)***

(10,0230)***

(4,08603)***

(3,63052)***

(2,43205)**

(0,77215)

(-2,7472)***

(-4,6320)***

Materiais básicos

-0,140871

-0,188881

-0,324918

-0,708648

-0,952968

-2,768964

-4,478859

0,090199

-0,213176

-0,281242

-0,35103

-0,449548

-0,900291

-2,273754

(-2,2959)**

(-3,2488)***

(-4,1720)***

(-5,8169)***

(-6,2697)***

(-1,2953)***

(-6,7548)***

(1,80896)*

(-4,4404)***

(-6,8303)***

(-8,6796)***

(-9,4663)***

(-5,7741)***

(-5,5732)***

Utilidade pública

0,030707

-0,066232

-0,108712

-0,336394

-0,443872

-2,022936

-3,647731

0,373978

0,048611

-0,031858

-0,124997

-0,216633

-0,662782

-1,895531

(0,55340)

(-1,1159)

(-1,3135)

(-2,5602)**

(-2,7408)***

(-8,3062)***

(-5,1147)***

(7,19354)***

(1,12235)

(-0,7936)

(-3,3249)***

(-4,6324)***

(-4,2359)***

(-4,7607)***

Intervalos no tempo

35

35

Empresas

105

108

Observações

3675

3780

Wald

W = 690,44 com
p-valor 0,0000

W = 786,77 com
p-valor 0,0000

Nota:
***, ** e * representam valores significativos a 1%, 5% e 10% respectivamente.

Fonte:
Elaborada a partir dos dados da pesquisa (2018).

Na Tabela 7 fica evidente que há uma relação
negativa e significativa entre o MB e o FCL(1), que não ocorreu de forma clara
na estimação via MQO. A intensidade dessa relação (coeficiente) fica mais forte
negativamente na proporção crescente dos quantis, o que corrobora o pressuposto
de que níveis altos de FCL são mais desvantajosos para o desempenho econômico. O
FCL(1)(-1) foi significante em quatro dos sete quantis, sendo o quantil mais
extremo (0,875) com maior expressividade negativa sobre a variável dependente
(MB), podendo indicar também que o FCL em excesso influencia o desempenho
econômico de forma negativa. A variável categórica Consumo não cíclico mostrou
significância estatística em todos os quantis, ou seja, este setor tem grande
influência sobre o ROA.

O FCL(2) e o FCL(2)(-1) evidenciaram relação
negativa e significativa com o MB em quase todos os quantis, com exceção do
quantil 0,875 do FCL(2)(-1), que não apresentou significância. Deste modo, é
possível inferir que o FCL em qualquer quantia afeta o MB negativamente, de
acordo com a relação esperada das variáveis pela literatura, exposto na Tabela
1. Além do mais, o setor Materiais básicos se mostrou ser significante em
qualquer quantil.

Na relação do FCL(1) e do FCL(1)(-1) com q de Tobin, evidenciou-se relação
negativa e significativa em quase todos os quantis da Tabela 7, com exceção dos
quantis 0,750 e 0,875 do FCL(1)(-1), que não apresentaram significância. A
associação negativa encontrada está de acordo com o apontado pela literatura
(Tabela 1) e os achados são reforçados pelos sinais da estimação via MQO. A
variável END revelou relacionar-se positivamente ao q de Tobin com alta significância estatística (1%) em todos os
quantis.

Assim como na estimação via regressão
quantílica do q de Tobin com o
FCL(1), a relação do q de Tobin com o
FCL(2) e o FCL(2)(-1) apresentam associações negativas nos coeficientes.
Contudo a significância estatística ficou restrita aos quantis 0,625, 0,750 e
0,875, ou seja, nas empresas com os maiores q
de Tobin, o FCL passa a ser mais expressivo (de forma negativa) e
significativo. As evidências apontadas pela estimação via MQO e via regressão
quantílica reforçam a relação negativa apontada pela literatura (Tabela 1)
entre FCL e indicadores de desempenho. O setor Bens industriais destacou-se por
ter forte poder de explicação no modelo em questão. A variável END, assim como
na regressão quantílica do q de Tobin
com o FCL(1), manifestou relacionar-se positivamente ao q de Tobin com alta significância estatística (1%) em todos os
quantis. É importante salientar que não foram encontrados estudos semelhantes,
mesmo no contexto internacional, que relacionassem a Teoria do Free Cash Flow utilizando regressão
quantílica, para um cotejamento dos resultados satisfatório.

4.5 Interpretação dos resultados

Para os IDE via MQO, o ROA foi a única
variável dependente que mostrou coeficientes positivos com FCL(1) e FCL(1)(-1)
nos três modelos em painel, contrário a relação esperada pela H1 (O
Fluxo de Caixa Livre relaciona-se negativamente com os Indicadores de
Desempenho Econômico). Oq de Tobin
exclusivamente exibiu coeficientes negativos com FCL(1) e FCL(1)(-1) nos três
modelos em painel, de acordo com a relação esperada pela H1. Assim,
sob tais condições de análise, o ROA apresentou a evidência mais robusta de
relação contrária ao esperado pela literatura (Tabela 1).

Os resultados para o q de Tobin, via MQO, tanto para o FCL(1) quanto para o FCL(2),
foram os mais contraditórios com base em estudos anteriores de Chung, Firth e
Kim (2005), Wang (2010), Mansourlakoraj e Sepasi (2015) e Najmi, Sarraf e
Darabi (2015) e Kadioglu, Kilic e Yilmaz (2017), visto que os coeficientes e
significâncias estatísticas foram distintos.

Comparando os resultados dos Fluxos de
Caixas Livres (1) e (2) via MQO, observa-se o FCL(1) demonstrou mais
coeficientes ordenados em comparação com o FCL(2),visto que o FCL(1) expressou
uma relação unicamente positiva com o ROA e exclusivamente negativa com o q de Tobin. Assim, não se desconsidera a
possibilidade do FCL influenciar os IDE das companhias abertas brasileiras,
tanto de forma positiva quanto negativa, dependendo de quais as variáveis são
testadas. Deste modo, também não foi possível rejeitar a H1.

A hipótese apontada por Jensen (1986a,
1986b, 1988) de que o FCL excessivo é prejudicial para as companhias também não
pode ser rejeitada na empresas listadas na [B]3. Pelo fato do
produto da estimação via regressão quantílica do MB com FCL(1), em que a
vulnerabilidade negativa e significativa do FCL(1) cresce na proporção dos
quantis.

Ademais, um resultado peculiar observado na
Tabela 6, na qual o FCL(2)(-1) tem uma associação positiva com o ROA até o
quantil 0,750, ponto de inflexão. No quantil seguinte (0,875), a relação que
vinha sempre sendo positiva torna-se negativa, que supostamente poderia
retratar o momento em que o FCL se torna excedente.

Sendo assim, a resposta para o questionamento
de como o Fluxo de Caixa Livre influencia o desempenho econômico das companhias
abertas brasileiras é em alguns dos casos o FCL afetou o desempenho de forma
positiva, em outros de forma negativa, ou ambos. Embora, destaca-se que para a
estimação via regressão quantílica o FCL(1) e o FCL(2) relacionaram-se
unicamente de forma negativa com o MB e com o q de Tobin.

5 CONSIDERAÇÕES FINAIS

Essa pesquisa teve por objetivo investigar
qual é a influência do FCL nos IDE das companhias abertas brasileiras da [B]3.
Os estudos de Hong, Shuting e Meng (2012), Mansourlakoraj e Sepasi (2015),
Moussavi et al. (2015), Najmi, Sarraf
e Darabi (2015), Hau (2017) e Kadioglu, Kilic e Yilmaz (2017) apresentam
resultados muito variados, assim, a métrica do FCL demanda atenção dos
usuários, pois, dependendo da medida utilizada, os resultados podem ser
divergentes como foi observado nesta pesquisa. Observou-se que o FCL(1) e
FCL(2) apresentaram estatísticas diferentes entre si, o que corrobora o fato
dessa medida ser arbitrária e ao mesmo tempo subjetiva.

Com as evidências encontradas não se
desconsidera a possibilidade de o FCL influenciar os IDE das companhias abertas
brasileiras, visto que os indícios mostram que algumas estimações expõem os
sinais dos coeficientes em conformidade com o projetado preliminarmente, outras
não, sendo relativo para cada variável. Não obstante, os achados das regressões
quantílicas apontam problemas de agência nas companhias listadas na [B]3,
pois sua sensibilidade aumenta nos maiores quantis. Consequentemente, a Teoria
do Free Cash Flow de Jensen (1986a,
1986b, 1988) não pode ser rejeitada no mercado brasileiro.

As evidências empíricas também são
importantes para os investidores e executivos da empresa, a fim de estabelecer
políticas de gestão mais eficazes que minimizem os custo de agência. Além
disso, profissionais do mercado têm grande interesse em entender e mensurar
Fluxos de Caixa Livres futuros e compará-los entre companhias e setores.
Percebem-no como uma métrica complementar na análise de investimentos. Assim, é
esperado que o tema possa despertar interesse dos gestores, acionistas,
usuários das demonstrações contábeis e estudantes em geral, além de que a
temática tem recebido pouca atenção do meio acadêmico brasileiro.

Cabe ressaltar que esta pesquisa apresentou
uma limitação principalmente no escopo da base de dados da Economática®. As
informações necessárias continham muitos dados faltantes (missing data), o que comprometeu a abrangência dos anos do estudo e
do número de companhias. Assim, as estimações dos modelos econométricos
limitaram-se àquelas empresas que apresentaram dados completos de 2009 a 2017.
Além disso, o FCL permanece com característica subjetiva visto que a literatura
não chegou a um consenso como única forma de mensuração.

Para pesquisas futuras sugere-se verificar
qual o modelo de FCL mais utilizado pelos investidores e analistas. Identificar
outras maneiras de estimar o FCL. É possível estimar o mesmo modelo utilizando
outras variáveis dependentes. Também há a possibilidade de utilizar o FCL como
variável dependente. Ademais, existe a viabilidade de relacionar o FCL com
pagamento de dividendos ou oportunidades de crescimento. Tento como objetivo
verificar a Teoria do Free Cash Flow
em que FCL em excesso estaria correlacionado negativamente com o pagamento de
dividendos e com as oportunidades de crescimento.

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