Relação entre o EBITDA
e a estrutura de capital: um estudo com as empresas listadas no IBrX 50

Relationship
between EBITDA and capital structure: a study with listed companies in IBrX 50

Veridiane Silva dos Santos

https://orcid.org/0000-0001-8745-3579

Graduada pela Uninter
- Ciências Contábeis – Brasil. E-mail. [email-masked]

Januário Jose Monteiro

https://orcid.org/0000-0002-7000-4256

Doutorando
em contabilidade. Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) – Brasil. [email-masked]
[email-masked]

Edicreia
Andrade dos Santos https://orcid.org/0000-0001-8745-3579

Doutora
em Contabilidade. Universidade Federal do Paraná (UFPR) – Brasil. E-mail. [email-masked]

RESUMO

A estrutura de
capital das empresas e seus fatores influenciadores têm sido tema de interesse
e discussão no âmbito organizacional e acadêmico nos últimos anos. No meio
acadêmico, a temática tem sido explorada sob diversas lentes teóricas cujo
escopo principal é o de identificar o que as empresas fazem para definir sua
estrutura de capital. Assim, este estudo teve como objetivo analisar a relação entre o EBITDA (Earnings before interest, taxes, depreciation and amortization) e a estrutura de capital das empresas
listadas no IBRX 50 da Bolsa de Valores Bolsa Brasil Balcão (B3 S.A). A amostra
analisada foi de 28 empresas, correspondente aos períodos de 2014 a 2017. A
partir de estatísticas descritivas e multivariadas, os resultados evidenciaram
que existe uma relação negativa e significativa entre o EBITDA e a estrutura de
capital, revelando que quanto maior a estrutura de capital, menor é o EBITDA.
Esse resultado vai ao encontro das sustentações trazidas pela Teoria do Pecking Order, pois
de acordo com ela as empresas com alta lucratividade contraem menos dívidas ao
utilizarem o lucro gerado como fonte de financiamento, diferentemente das
empresas menos lucrativas, que necessitam buscar capitais de terceiros como
fontes de financiamento.

Palavras-chave: IBrX 50; valor de Mercado; EBITDA; estrutura de capital.

ABSTRACT

The
capital structure of organizations and their influencing factors have been a
topic of interest and discussion in organizational and academic scope in recent
years. In the academic world the composition of the capital structure has been
explored under various theoretical lenses whose main scope is to identify what
companies do to define their capital structure. Thus, the present study aimed to
analyze the relationship between EBITDA (Earnings before interest, taxes,
depreciation and amortization) and capital structure of the companies listed on
Brazil 50 Index (IBrX 50). The sample analyzed was
formed by 28 companies, corresponding to the periods from 2014 to 2017. From
descriptive and multivariate statistics, the results showed that there is a negative
and significant relationship between EBITDA and capital structure, showing that
the larger the capital structure the lower the EBITDA. This result is in
keeping with the Pecking Order Theory, because according to it, high-profit
companies contract less debt by using the profit generated as a source of financing,
unlike less profitable companies that need to seek third-party capital as
sources of financing.

Keywords: IBrX
50; market value; EBITDA; capital structure.

Recebido em 16/08/2021.  Aprovado em 04/10/2021. Avaliado pelo sistema
double blind peer review. Publicado conforme normas da ABNT.

https://doi.org/10.22279/navus.2022.v12.p01-12.1666

1 INTRODUÇÃO

A globalização trouxe uma interação
social, cultural, econômica e política entre todos os países. Com o crescimento
da competitividade, da abertura de mercado, bem como a dinâmica dos negócios,
tem se verificado o aumento da necessidade de medidas que melhor evidenciem as
estratégias financeiras e o desempenho das empresas (SANTANA; LIMA, 2004). É
fundamental que as organizações tenham conhecimento do seu desempenho
econômico-financeiro para auxiliá-las no processo decisório, de modo que possam
tomar a escolha mais assertiva para atingir os seus objetivos e, assim, se
manter à frente em um mercado tão competitivo.  Não somente as entidades, mas principalmente
os stakeholders, estão atentos a todas as informações que revelam a sua
situação patrimonial para a qual o seu capital foi investido, com o intuito de
saber se a empresa trará o retorno esperado (LEARY; ROBERTS, 2010; JARALLAH;
SALEH; SALIM, 2019). A criação de valor por uma empresa é formada pela
combinação de diversos fatores e estratégias, como giro dos investimentos,
planejamento tributário, margens de lucro e desempenho operacional, retorno dos
investimentos, estrutura de capital, entre outros direcionadores de valor
(LONCAN; CALDEIRA, 2014; SOUZA; LUNKES; BORNIA,2020; LEITE et
al., 2021).

O estudo da estrutura de capital é
fundamental para que as decisões sejam tomadas de maneira mais assertiva (SOUZA; LUNKES; BORNIA,2020). Estudos nessa direção contribuíram
ao informar que fatores como o tamanho e crescimento pode afetar na estrutura
de capital (BRITO; CORRAR; BATISTELLA, 2007).
A utilização de recurso externos pode estar associado às decisões
tomadas pelos gestores que possam beneficiá-los (ex. renumeração variável),
além de depender das características dos tomadores de decisão (KAVESKI et al. 2015; SOUSA et al., 2019). Apesar dessas evidências, a compreensão sobre os
consequentes da estrutura de capital é limitada. Argumenta-se que na busca do
objetivo de maximização da riqueza, a empresa deve selecionar uma composição
das fontes de financiamento que promova a minimização do custo de capital. As
empresas procuram definir uma composição ótima de seus financiamentos, por meio
da participação do capital próprio e do capital de terceiros, em que essa
estrutura de capital ótima objetive produzir o menor custo total de capital
possível, promovendo assim o incremento da riqueza dos acionistas (LEARY;
ROBERTS, 2010). Sendo assim, a análise das demonstrações contábeis e a
interpretação dos índices calculados têm sido ferramentas importantes usadas na
avaliação das empresas.

Entre os diversos indicadores existentes
está o Earnings before
interest, taxes, depreciation
and amortization
(EBITDA), que na visão de Veloso e Malik (2010) é um indicador cada vez mais
usado na avaliação do desempenho das empresas, e trata-se de um fundamento de
valorização da empresa. Ademais, o EBITDA serve de parâmetro para o
monitoramento da eficácia da gestão e o conhecimento do valor da empresa, de
modo que, quanto maior a capacidade da empresa em gerar caixa, maior será seu
valor de mercado (VASCONCELOS, 2001). Com base no exposto, levantou-se o
seguinte problema de pesquisa: Há uma relação entre o EBITDA e a estrutura de
capital das empresas listadas no IBRX 50? Deste modo, o objetivo pauta-se no
interesse de analisar a relação entre o EBITDA e a estrutura de capital das
empresas listadas no IBRX 50 da Bolsa de Valores Bolsa Brasil Balcão (B3 S.A)
no decorrer dos anos de 2014 a 2017.

Para Vasconcelos (2001), o EBITDA é um
indicador que atende às exigências atuais da globalização, uma vez que não é
afetado pelas diferenças de legislações fiscais ou pelo emprego de diferentes
métodos de depreciação, o que a facilita as comparações entre diversas
empresas, inclusive as sediadas em países diferentes. Sendo assim, torna-se
importante o estudo desse indicador de modo que ele pode ser calculado como uma
medida financeira globalizada, facilitando aos analistas e aos investidores a
comparação do índice devido a não interferência das normatizações adotadas
pelos países para elaboração das demonstrações financeiras.

O estudo contribui teoricamente,
auxiliando no preenchimento da lacuna na literatura acerca do tema proposto, e
estendendo os estudos desenvolvidos a respeito do EBITDA e de estrutura de
capital. Ademais, o estudo contribui no entendimento de que a maximização da
riqueza alcançada pela empresa por meio de uma estrutura ótima de capital e a
capacidade de geração de caixa apontada pelo indicador EBITDA, revelam o quanto
a gestão das empresas vêm sendo eficiente e alcançando os seus objetivos
estratégicos.

2
REFERENCIAL TEÓRICO

Nessa seção a
estrutura de capital é discutida seguindo o marco teórico das pesquisas que
investigaram o grau de dependência de capital de terceiros. Além disso, o
referencial teórico versa sobre o EBTIDA como um importante indicador dos
resultados das empresas.

2.1
Estrutura de Capital

A estrutura de capital refere-se à forma de
como as empresas financiam seus ativos, se elas utilizam capital próprio e/ou
capital de terceiros, que se caracterizam como fontes de recursos (BRITO;
CORRAR; BATISTELLA, 2007). Em síntese, os capitais próprios são os recursos
fornecidos pelos sócios ou acionistas, enquanto os capitais de terceiros
envolvem os recursos obtidos por meio de dívidas. O uso de cada uma destas
fontes de financiamento resulta de forma geral em benefícios, custos, riscos e
obrigações distintos que compõem a estrutura de capital e que requerem
avaliação contínua dos recursos investidos (BRITO; CORRAR; BATISTELLA, 2007).

A estrutura de capital das empresas e seus
fatores influenciadores têm sido tema de interesse e discussão em âmbito
organizacional e acadêmico nos últimos anos. No meio acadêmico, a composição da
estrutura de capital tem sido explorada ao longo dos anos sob diversas lentes
teóricas cujo escopo principal é identificar o que as empresas fazem para
definir sua estrutura de capital (SILVA et
al., 2016). No entanto, até os dias atuais permanecem as discussões acerca
de qual dessas teorias explicam melhor o comportamento das empresas (SILVA et al., 2016).

Dentre as teorias utilizadas nos estudos de
estrutura de capital pode-se citar: a (i) Teoria do Trade-Off, (ii) Teoria do Pecking Order, (iii) Teoria Market
Timing, (iv) Teoria da Agência e (v) Teoria da
Sinalização. Contudo, vale ressaltar que a disseminação e maior uso é das duas
primeiras lentes teóricas.

A Teoria do Trade-Off conhecida também por teoria convencional, foi concebida
por Myers e Majluf (1984) e Myers (1984). De acordo
com Assaf Neto e Lima (2017), essa teoria admite que, uma empresa pode definir
um valor mínimo para seu custo total de capital, mediante uma combinação
adequada de suas fontes de financiamento. Em outras palavras, é possível uma
empresa alcançar estrutura ótima de capital na qual minimizaria seu custo de
capital e maximizaria a riqueza de seus acionistas. Neste entendimento, Bastos
e Nakamura (2009) revelam que a estrutura de capital pretendida pelas empresas
é pré-estabelecida por meio da comparação do custo dívida com o seu benefício.
Parte-se da premissa de uma estrutura ótima de capital a partir de uma
combinação de capital próprio e de terceiros que possibilitam a maximização do
valor da empresa. Nesse sentido, as empresas buscam um ponto ótimo de
endividamento que maximize o seu valor, a partir do benefício fiscal e dos
custos de dificuldades financeiras (BASTOS; NAKAMURA, 2009).

A Teoria do Pecking Order também se originou dos trabalhos
de Myers e Majluf (1984) e Myers (1984). Essa teoria
sugere que a falta de estrutura de capital ótima pode levar a alta gestão a
recorrer ao capital de terceiros em vista do valor de mercado (JARALLAH; SALEH;
SALIM, 2019) As premissas da Teoria do Pecking Order remetem que a empresa deveria utilizar dívidas
para financiar os ativos estabelecidos e ações para financiar novas
oportunidades de crescimento (BASTOS; NAKAMURA, 2009).

Sob a perspectiva dessa lente há assimetria
informacional entre gestores e investidores, na qual os gestores são
possuidores de mais informações acerca das operações, perspectivas futuras e
conhecimento das oportunidades, riscos e valores da empresa do que os
investidores. Ademais, o capital idealizado pelas empresas segue uma ordem
hierárquica a partir dos tipos de financiamentos de suas atividades (BASTOS;
NAKAMURA, 2009).

A escolha de uma hierarquia de financiamento,
com base nessa teoria, pode não ser suficiente para aumentar o valor da empresa
ou mesmo o grau de alavancagem (LONCAN; CALDEIRA, 2014). Contudo a informação
assimétrica poderia justificar a ordem de preferência que orienta as decisões
de financiamento dos administradores financeiros, admitindo que os
administradores tomem decisões com o objetivo de maximizar a riqueza dos
acionistas existentes. Assim, a informação assimétrica poderia afetar suas
decisões de estrutura de capital (LEARY; ROBERTS, 2010).

Essa teoria, portanto, considera que não há
uma estrutura de capital bem definida com nível ótimo de endividamento,
permitindo assim a compreensão dos motivos que levam as empresas com alta
lucratividade contraírem menos dívidas ao utilizarem o lucro gerado como fonte
de financiamento, diferentemente daquelas com menos lucrativas que necessitam
buscar capitais de terceiros como fontes de financiamento (BASTOS; NAKAMURA;
BASSO, 2009). Por isso, Silva et al.
(2016) advogam que as empresas apresentam estratégias de financiamento
diferentes em um mesmo país. Isso porque, o comportamento financeiro das
empresas é influenciado pelas condições econômicas do país e pelo nível de
endividamento existente em cada empresa (SILVA et al., 2016).

Pesquisas têm examinado a estrutura de capital
e as Teorias do Trade Off e Pecking Order apontando consequentes e antecedentes que ampliam
a compreensão sobre como as empresas fazem a gestão de capital de terceiros
(BRITO; CORRAR; BATISTELLA, 2007; KAVESKI et
al., 2015; SOUSA et al., 2019;
SOUZA; LUNKES, BORNIA,2020).  As evidências apontam que fatores como o
risco, tamanho, composição dos ativos e crescimento são determinantes da
estrutura de capital das empresas, enquanto rentabilidade e tipo de capital não
necessariamente podem explicar os meios de financiamento das empresas (BRITO;
CORRAR; BATISTELLA, 2007). Os estudos mais recentes (última década) trazem
novas evidências e demonstraram que quanto maior for o tamanho e a
rentabilidade do ativo total, menor é a concentração de utilização de recursos
externos de curto prazo e maior é a utilização de recursos externos em um
conjunto total como forma de financiamento de seus investimentos (KAVESKI et al., 2015). A remuneração variável dos gestores e características do top
management team também foram consideradas como
antecedente da estrutura de capital, sob o argumento que os interesses e
características dos gestores que tomam as decisões relacionada a obtenção de
financiamento podem impactar na estrutura de capital (SOUSA et al., 2019). Essa observação permitiu
verificar que a variação percentual da remuneração variável influencia positivamente
na estrutura de capital do mesmo modo de a idade dos gestores de topo. Essas
evidências demonstram a preocupação da literatura em ampliar os estudos para
melhor compreender os determinantes e consequentes da estrutura de capital.

2.2
EBITDA

O Earnings
Before Interest, Tax, Depreciation and Amortization (EBITDA) que significa Lucro Antes dos Juros, Impostos,
Depreciações e Amortizações (LAJIDA), e é um indicador apurado a partir da
demonstração de resultado e pode conceber o potencial do fluxo de caixa
operacional de uma empresa (VASCONCELOS, 2001; ASSAF NETO, 2015; SILVA, 2016).
No cálculo dessa medida não são considerados a depreciação (amortização e
exaustão) por tratar-se de despesas não desembolsáveis e sem reflexos no caixa,
e as despesas financeiras, por não terem relação com a atividade operacional da
empresa (ASSAF NETO, 2017). Os juros, as despesas financeiras, o imposto de
renda, a contribuição social, a depreciação e a amortização não são consideradas
no cálculo, com o intuito que se obtenha uma aproximação com o fluxo de caixa
operacional (FREZATTI; AGUIAR, 2007).

Para Assaf Neto (2015) o EBITDA revela a
capacidade operacional de geração de caixa de uma empresa, ou seja, sua
eficiência financeira determinada pelas estratégias operacionais adotadas.
Quanto maior o índice, mais eficiente se apresenta a formação de caixa
proveniente das operações, e melhor ainda, a capacidade de pagamento aos
proprietários de capital e investimentos demonstrada pela empresa.

Embora revele a capacidade operacional de
caixa, esse indicador não pode ser confundido com o fluxo de caixa da empresa.
Corroborando com o exposto, Silva (2016) diz que o EBITDA não representa o
fluxo de caixa físico já acontecido no período, pois é provável que parte das
vendas não tenha sido recebida e parte das despesas não tenham sido pagas,
porém corresponde ao potencial de geração operacional de caixa, isto é, após
recebidas todas as receitas e pagas todas as despesas, esse será o caixa gerado
pelos ativos, antes de computadas as receitas e despesas financeiras.

No Quadro 1 apresenta-se uma síntese com as
principais vantagens e desvantagens do uso do EBITDA.

Quadro 1 – Vantagens
e desvantagens do uso do EBTIDA.

Pontos
Positivos

Pontos
Negativos

1- Possibilidade de conciliar as
estimativas futuras de fluxo de caixa com o resultado obtido em exercícios
passados.

1- O EBITDA pela sua própria composição e
natureza, é sensível a avaliação de estoques, especialmente quando sua
análise objetiva determinar o valor de mercado de empresas.

2- Por desconsiderar receitas e despesas
financeiras, elimina qualquer dificuldade para fins de análise de uma
eventual desvalorização da moeda.

2- O valor informativo do EBITDA é mais
significativo quando usado de forma associada com outras técnicas de análise
ou outros indicadores.

3- Apoia decisões de mudanças na política
financeira da empresa, caso exista um valor de EBITDA insatisfatório.

3- Não é aplicado em Instituições
Financeiras, dado que as despesas financeiras nestas Instituições fazem parte
das operações principais, logo, devem ser excluídas.

4- Auxilia a análise do grau de cobertura
das despesas financeiras, evidenciando o potencial operacional de caixa para
remunerar os credores.

4- Seria mais explicativo se proporcionasse
uma leitura do efeito dos gastos diferidos em seus valores totais.

5- Avalia de que forma repercutiu a
estratégia financeira adotada.

5- O EBITDA não interessa tanto a um
investidor minoritário de longo prazo, que está preocupado com a política de
dividendos da empresa.

6- Pode ser utilizado como benchmark
financeiro, por meio da análise de seus indicadores estáticos ou absolutos
comparados com os de outras empresas congêneres.

6- Por desconsiderar despesas financeiras,
o EBITDA pode tornar-se um indicador que não demonstra a real situação de uma
empresa que possui um alto grau de endividamento, pois este pode omitir
grandes prejuízos líquidos.

7- Por evidenciar a viabilidade dos
negócios, por meio da aferição da eficiência e produtividade, serve de base
para avaliação de empresas.

8- Representa uma medida globalizada por
permitir a comparação de dados entre empresas de diferentes países.

9- Pode ser utilizado pelas empresas para
estabelecer suas metas de desempenho.

10- Pode ser utilizado como base para
pagamentos de bônus a empregados.

Fonte: Adaptado de Santana e Lima (2004, p.
6).

O valor de mercado de uma empresa é o valor
de negociação de suas ações, ou seja, o preço que os investidores estariam
dispostos a pagar (ASSAF NETO, 2017). Esse preço representa o valor presente de
um fluxo futuro esperado de rendimentos econômicos de caixa descontados por uma
taxa que remunera adequadamente o risco do investimento. É um valor em
continuidade da empresa, incorporando expectativas futuras de reinvestimento
dos lucros e crescimento (LEARY; ROBERTS, 2010). Conforme os argumentos de
Silva (2016), quanto maior o valor de mercado, melhor a relação entre o EBITDA
e o valor investido no ativo. E, quanto maior o EBITDA de uma empresa, maior é
o seu valor de mercado, isso se deve ao fato de todos ambicionarem uma empresa
que gere dinheiro. Do mesmo modo Vasconcelos (2001) aponta que o EBITDA serve
de parâmetro para o monitoramento da eficácia da gestão e o conhecimento do
valor da empresa, de modo que, quanto maior a capacidade da empresa em gerar
caixa, maior será seu valor de mercado.

Diante do exposto, observa-se a importância
desse indicador não só para as empresas como para os stakeholders. Isso porque o EBTIDA ,além de auxiliar a avaliar a
gestão empresarial, é uma ferramenta importante no auxílio das tomadas de
decisões, uma vez que é preciso saber a capacidade de geração de caixa, para
saber se a empresa irá honrar com seus compromissos. Reconhecida tal
importância, Sousa et al. (2019)
apontam que há associação entre EBITDA e o tamanho da empresa. Conforme as
pesquisas relatadas, observam-se a carência de abordagens relacionadas com o EBITDA
e a estrutura de capital. Essa lacuna possibilita a realização da presente
investigação com a finalidade de verificar as possíveis relações quando da
aplicação em dados das empresas de capital aberto em âmbito brasileiro. Desse
modo é postulada a seguinte hipótese do estudo:

H1. O EBITDA está negativamente relacionado à
estrutura de capital das empresas listadas no IBRX 50.

3 PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS

Esta pesquisa é classificada como descritiva por descrever a realidade
das empresas brasileiras listadas no B3 e classificadas no índice IBRX 50, e ao
relacionar o EBITDA e estrutura de capital dessas empresas. Segundo Vergara
(2010) a pesquisa de campo é uma investigação empírica realizada no local onde
ocorre ou ocorreu um fenômeno ou que dispõe de elementos para explicá-los.
Sendo assim, com relação ao ambiente de pesquisa, esse estudo classifica-se em
pesquisa de campo, pois os dados foram coletados e extraídos a partir da
publicação das demonstrações contábeis das companhias colhidos por meio de
sítios eletrônicos.

Quanto a abordagem metodológica, Beuren et al. (2013) trazem que a pesquisa
quantitativa se caracteriza pelo emprego de instrumentos estatísticos, tanto na
coleta quanto no tratamento dos dados, e é frequentemente aplicada nos estudos
descritivos. Desse modo a pesquisa classifica-se em quantitativa, por fazer o
uso de recursos estatísticos para analisar os dados, como estatística
descritiva e multivariada, por meio da regressão em painel.

O estudo foi composto por empesas ativas e que fazem parte do índice
IBRX 50. Este índice, avalia o retorno das 50 ações mais negociadas na B3 pelo
critério de liquidez e de valor de mercado Os dados econômico-financeiros foram
coletados por meio do site
Economática, correspondente ao período de 2014 a 2017. A coleta dos dados
ocorreu durante o período de 18/02/2019 à 22/02/2019, o período utilizado se
justifica dado que as empresas não haviam publicado de antemão os resultados do
exercício de 2018, portanto o período que compreende a análise é de 4 anos. A
população do estudo concentra-se nas 50 empresas do IBRX 50, no entanto, a
amostra final comporta 28 empresas, as demais foram excluídas por não
apresentarem dados suficientes. Apresenta-se no Quadro 2 as empresas que compõem
a amostra.

Quadro
2 – Empresas classificadas no IBRX 50

Razão
Social das Empresas

BRF
SA

Ultrapar

P.
Acucar-Cbd

JBS

Estácio
Part.

Via
varejo

Bradespar

Kroton

Telef.
Brasil

Itau SA

Petrobras

Tim
Part S/A

Bradesco

Cemig

Gerdau

Brasil

Eletrobrás

Gerdau
Met.

Itaú
Unibanco

Klabin
S/A

Sid
Nacional

Santander
BR

Suzano
Papel

Usiminas

Cosan

Lojas
Americ

Petrobras
BR

Magaz Luiza

Fonte:
Dados da pesquisa (2019).

Perceber que as empresas ItauUnibanco,
Bradesco e Petrobrás apresentaram maiores valor do índice, ou seja, evidenciam
uma maior liquidez e valor de mercado. As variáveis foram definidas de acordo o
objetivo do estudo, desse modo, tem-se como variável dependente a estrutura de
capital (EST), como variável independente o EBITDA e como variáveis de
controle, a Rentabilidade do Patrimônio Líquido (ROE);
Rentabilidade do Ativo (ROA), Tamanho (TAM), alavancagem (ALAV) risco (RISC) e
crescimento das receitas (CRESC). No Quadro 3 apresentam-se as variáveis e suas
definições.

Quadro 3 -
Apresentação das variáveis do estudo

Variáveis Dependentes

Variável

Operacionalização

EST

(Capitais
de Terceiros de curto e longo prazo/ (Ativo Total)*100

Variáveis Independentes

Variável

Operacionalização

Justificativa

EBTIDA

(EBITDA)/(ativo
total)*100

Bastos
e Nakamura (2009)

Variáveis de Controle

Variável

Operacionalização

Justificativa

ROE

(Lucro
Líquido) / (Patrimônio Líquido Médio) *100

Kaveski et al.
(2015); 0 Henrique et al. (2018);

ROA

(Lucro
Líquido) / (Ativo Total Médio) *100

Bastos,
Nakamura e Basso (2009); Teixeira, Nossa e Funchal (2011); Henrique et al. (2018);

RISCO

RISCOit = βt-1

Rajgopal e Shevlin (2002)

Alavancagem

((Δ%lucro operacional) /(Receitas))

Solomon (1963)

CRESC

((Receita
Total t-1)/(Receita Total t)) -1

Brito;
Corrar e Batistella
(2007)

TAM

Log
Natural do Ativo Total da empresa i no tempo t

Brito;
Corrar e Batistella
(2007); Bastos, Nakamura e Basso (2009); Camilo et al. (2010); Henrique et
al. (2018);

Fonte:
Dados da pesquisa (2019).

Por meio da estatística descritiva os dados foram analisados de maneira
generalizada, levando em conta a média, pontos máximos e mínimos e desvio-padrão.
No entanto, para fins de detalhamento dos resultados considerou-se também a
análise multivariada em um modelo de regressão em painel, para tanto, os dados
foram submetidos ao teste de correlação de Pearson.

Na sequência foi efetuado o teste Variance Inflation Factor (VIF), para verificar
se alguma variável independente estava comprometida pela multicolinearidade, no
entanto, nenhuma dela apresentou esse problema, dado que os resultados do teste
foram inferiores a 5, logo está nos corretos modos, pois, os resultados do
teste VIF quando inferiores a 10 evidenciam que as variáveis independentes não
apresentam multicolinearidade (GUJARATI; PORTER,
2011; FAVERO; BELFIORE, 2014).

Observa-se que nesta pesquisa a classificação dos dados em painel é
desbalanceado, dado que em certos períodos algumas variáveis não apresentaram
todas as observações, de outro lado, pelos períodos serem inferiores a
quantidade de observações analisadas, classifica-se como painel curto.
Complementarmente, efetuou-se o teste de Breusch-Pagan e não se observou
heterocedasticidade, observa-se que não se efetuou o teste de adequação ao
modelo fixo, tendo em vista que não são consistentes ao comportamento das
variáveis, dado que pela estatística descritiva o desvio-padrão Between foi maior em todas as variáveis do que o desvio-
padrão Whithin, e que o teste Breusch-Pagan foi confirmatório.

4 ANÁLISE DOS DADOS E DISCUSSÃO DOS
RESULTADOS

O resultado da
estatística descritiva, demonstra que a média da estrutura de capital é de
56,48 com desvio-padrão de ± 38,06, o EBITDA, por sua vez, apresenta uma média
de 11,17 com desvio-padrão de 6,13. Observa-se a partir da  Tabela 1 que o desvio-padrão Between é maior
em todas das variáveis quando comparado com o desvio-padrão Whithin, desse modo esse
comportamento prediz que o modelo mais adequado é o aleatório, dado que Favero e Belfiore (2014)
recomendam a adoção do modelo aleatório ou pools.

Tabela 1 - Apresentação dos resultados das análises
do estudo

Variáveis

Média

Desvio-Padrão

Mínimo

Máximo

Número de Observações

Overall

Between

Whithin

LN_EST

56,48

38,06

39,46

9,49

0,34

1,68

148

EBITDA~T

11,17

6,13

5,76

3,05

-7.15

25,27

144

ROE

11,35

17,89

16,50

8,63

-55.4

63.4

160

ROA

3,81

7,81

6,78

4.20

-41.4

36.6

164

ALAVAN~

2.40

1,54

1,46

0,84

-7.4

6.9

144

RISCO

39,23

1,49

1,23

8,75

16.61

117.5

153

CRESCREC

17,43

1,39

7,03

11,96

-40,11

-58,29

150

TAM

1,74

1,55

1,53

0,13

15.04

21,13

164

Fonte:
Dados da pesquisa (2019).

Na sequência, foi efetuado o teste de correlação de Pearson, a partir da qual
obteve-se a matriz de correlação apresentada na Tabela 2. Observa-se que
o ROA e ROE apresentam uma forte correlação 0,7823, seguido da correlação do
EBITDA e ROA com 0,724, EBITDA e ROE com 0,699, e ROA e Ln
Est uma correlação modera de 0,49. Esses resultados diferem do que foi apontado
nos estudos de Sousa et al. (2019) e
Brito, Corrar e Batistella
(2007), por demonstrem que o EBITDA, ROA e ROE não estão associados com a
estrutura de capital.

Tabela 2 - Matriz de Correlação
de Pearson

LN_EST

ROE

ROA

ALAVAN~

RISCO

CRESCREC

TAM

EBITDA~T

LN_EST

1

ROE

0,1541

1

ROA

0,4949*

0,7823*

1

ALAVANG

0,0074

-0,0385

0,2592*

1

RISCO

-0,2607*

-0,3543*

-0,2744*

-0,0063

1

CRESCREC

0,0646

0,1728*

0,2066*

-0,0048

-0,1803*

1

TAM

-0,1364

-0,1300

-0,2739*

-0,2537*

0,0226

-0,2427*

1

EBTIDA_AT

0,1439

0,6995*

0,7241*

0,0953

-0,3196*

0,2449*

-0,3398*

1

Fonte:
Dados da pesquisa (2019).

Diante das fortes correlações observadas, surgiu a necessidade de se
efetuar o teste VIF a fim de verificar se as variáveis estão expostas ao
multicolinearidade. O teste evidenciou que não havia necessidade para tal
preocupação, dado que o maior índice para o ROA foi de 4,84, o que não desperta
preocupação, pois as recomendações informam que as variáveis que apresentarem
índices inferiores à 10 no teste VIF não apresentam multicolinearidade
(GUJARATI; PORTER, 2011; FAVERO; BELFIORE, 2014).

Complementarmente, efetuou-se o teste de Breusch-Pagan e não se observou
heterocedasticidade, dado que o nível de significância foi inferior a 5% (Prob &gt; chibar2 = 0.0000),
evidenciando, que o modelo do estudo se adapta ao aleatório ou pools. Salienta-se que os dados foram ‘clusterizados’, razão pela qual o modelo multivariado não
se expõe a autocorrelação serial nem a heterocedasticidade (GUJARATI; PORTER,
2011). Dado a ausência de vieses, apresenta-se a regressão em painel pelo
método GLS, conforme dados apresentados na Tabela 3.

Tabela 3 - Modelo
multivariado da estrutura de capital

Variáveis

Coeficiente

Erro Padrão Robusto

Estatística t

Valor p

EBTIDA_AT

-1,920

0,671

-2.87

0.004***

ROE

-0,009

0,002

-3.65

0.000***

ROA

0,0509

0,012

4.03

0.000***

ALAVAN

-0,023

0,024

-0.99

0.322

RISCO

-0,000

0,001

-0.61

0.544

CRESCREC

-0,000

0,001

-0.09

0.925

TAM

-0,083

0,038

-2.17

0.030**

Constante

2,236

0,708

3,16

0,002

R²

0,50

Test Wald

43,81***

Observações

129

Sig: 10%*;5% **; 1% ***.

Fonte:
Dados da pesquisa (2019).

A partir do modelo multivariado, observa-se que há uma relação
significativa ao nível de 1%, entre o EBITDA e a estrutura de capital.  Isso evidencia que o EBTIDA das empresas com
maior liquidez e valor de mercado impactam na   estrutura de capital. Assim, quanto maior o
EBITDA, menor a estrutura de capital, o que corrobora a H1. Esses resultados
vão ao encontro da Teoria do Pecking Order, a qual sustenta que as empresas com alta
lucratividade contraem menos dívidas ao utilizarem o lucro gerado como fonte de
financiamento, diferentemente das empresas menos lucrativas que necessitam
buscar capitais de terceiros como fontes de financiamento (BASTOS; NAKAMURA;
BASSO, 2009).

O ROE e o ROA também se apresentaram significantes ao nível de 1% e, enquanto
variável de controle, argumenta-se que elas têm impacto na estrutura de
capital. Destarte salienta-se que o ROE apresentou relação negativa enquanto o
ROA positiva. Depreende-se assim que, quando a empresa obtém retorno sobre o
seu patrimônio a tendência é que se tornam menos dependentes de capital de
terceiros. Estes achados avançam em relação ao estudo de Sousa et al. (2019), no qual os seus
resultados mostraram que o EBITDA, ROE e ROA não estão associadas com a
estrutura de capital.

A variável tamanho (TAM) apresentou-se significante ao nível de 5%
evidenciando que o porte da empresa afeta nas decisões de estrutura de capital,
ou seja, quanto menor o tamanho, maior é a estrutura de capital. Esses
resultados se alinham às pesquisas anteriores que indicaram que essa variável é
um dos fatores determinantes da estrutura de capital das empresas (BRITO;
CORRAR; BATISTTELA, 2007; KAVESKI et al.,
2015; SOUSA et al., 2019). Infere-se
que empresa de grande porte tendem a depender mais de capital de terceiros
tendo em vista que são menos tradicionais e estão dispostas a correr um risco
maior do que aquelas que são de menor tamanho.

Outras variáveis como
Alavancagem, Crescimento das receitas e Risco não foram estatisticamente
significantes, logo, não exercem influências na estrutura de capital.
Denota-se, portanto, que o fator risco não interfere na estrutura de capital
das empresas listadas e classificadas no IBRX 50, no entanto, é importante as
empresas se atentem a este indicador visto que muitas vezes é levado em
consideração em fase de obtenção de empréstimo. O R² que revela o quão ajustado
e válido é o modelo, e demonstra que as variáveis adotadas explicam 50% do
modelo, logo pode-se inferir que o modelo é robusto e condizente visto que em
áreas como ciências sociais a partir de 10% já é considerado um R²
satisfatório.

5 CONCLUSÕES

Este estudo teve como objetivo analisar a relação entre o EBITDA e a estrutura
de capital das empresas pertencentes ao IBRX 50. A amostra final foi de 28
empresas, analisadas nos períodos de 2014 a 2017. A partir das estatísticas
descritiva e multivariada, por meio da regressão em painel, pode-se observar a
confirmação da hipótese dado que houve relação significativa entre o EBITDA e a
estrutura de capital a um nível de significância de 1%. O coeficiente foi
negativo demonstrando que quanto maior o EBITDA menor é a dependência ao
capital de terceiros. Esse resultado vai ao encontro a Teoria do Pecking Order, pois
as empresas com alta lucratividade contraem menos dívidas ao utilizarem o lucro
gerado como fonte de financiamento, diferentemente das empresas menos
lucrativas que necessitam buscar capitais de terceiros como fontes de
financiamento.

Observou-se ainda que as variáveis ROE, ROA, TAM apresentaram-se
significativas, o que evidência haver certa influência delas na estrutura de
capital. De outro ângulo, as variáveis CRESCREC, RISCO e ALAVANC não foram
significativas, logo, neste contexto, não exercem influência sobre a estrutura
de capital. De modo geral, esses resultados trazem à tona a discussão acerca da
importância do EBITDA enquanto medida de desempenho operacional, pois em
virtude dos resultados obtidos nessa pesquisa ele pode interferir na estrutura
de capital e consequentemente nos resultados da empresa.

Assim, quando as empresas
percebem que seu desempenho operacional é baixo ou mesmo negativo, a tendência
é recorrerem a capital de terceiros para financiar suas operações. Esses
achados sinalizam a importância teórica do estudo, uma vez que, agrega a
literatura que trata acerca da estrutura de capital, seus antecedentes e
consequentes. No âmbito prático o estudo também contribui para que as
organizações prestem atenção nas suas atividades operacionais, determinadas
pelo core da empresa, com o intuito
de verificar se possuem capacidade suficiente das suas operações gerarem lucro
de modo que possam cobrir os custos e despesas do período.

O estudo tem algumas limitações,
sendo uma delas por adotar apenas as empresas listadas na IBRX 50, em razão de
que os achados embora sejam pertinentes, não podem ser generalizados. O período
de análise é outro fator que pode limitar os resultados tendo em vista robustez
do modelo. Outro aspeto está voltado as variáveis macroeconômicas, pois têm-se
que estas podem influenciar na estrutura de capital, no entanto, no presente
estudo não foram levadas em consideração, fato este que pode interferir nos
resultados. Nesta direção, sugere-se que pesquisas futuras adotem outras
variáveis macroeconômicas, além de ampliarem o período de análise e o número de
empresas. Outra sugestão é que estudos futuros controlem os setores a fim de
perceber se os resultados são diferentes quando as empresas se encontram em
segmentos distintos.

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