Indicadores
econômico-financeiros e o retorno das ações de empresas listadas na B3

Economic and financial indicators and the return of the
shares from enterprises listed on B3

Leonardo Flach

Doutor em
Contabilidade e Finanças. Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) –
Brasil. [email-masked]

Luísa Karam de
Mattos

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

RESUMO

Esta pesquisa tem por objetivo analisar a correlação entre indicadores
econômico-financeiros e o retorno das ações de empresas listadas na B3, para o
período de 2007 a 2016. O método de pesquisa é quantitativo, e foi selecionada
uma amostra de 56 empresas que apresentavam valores válidos para o período. Os
resultados demonstram que, dos 2.072 coeficientes examinados, 456 apresentaram
forte correlação com o retorno das ações, e 44 apresentaram correlação muito
forte.  Constatou-se uma correlação fraca
entre os indicadores individuais e a cotação das ações. Analisando os
coeficientes que demonstraram forte correlação, o grupo de indicadores mais
representativo foi o de endividamento. No grupo de coeficientes com correlação
muito forte, o grupo de indicadores mais expressivo foi o de lucratividade. Por
fim, o teste de hipóteses por meio da estatística t para uma amostra
permitiu inferir a existência de variação entre cada categoria de indicadores e
a cotação das ações.

Palavras-chave:
Indicadores econômico-financeiros. Retorno das ações. B3.

ABSTRACT

This research aims to analyze the correlation
between economic and financial indicators and the return of shares of companies
listed on B3, from 2007 to 2016. The research method is quantitative and has a sample
of 56 companies. The results show that, after analyzing 2072 coefficients, 456
of them showed a strong correlation with stock returns, and 44 of them showed a
very strong correlation. There was a weak correlation between individual
indicators and stock prices. After analyzing the coefficients that showed a
strong correlation, the most representative group of indicators was the group
of indebtedness. In the group of coefficients with very strong correlation, the
more expressive group of indicators was the profitability. Finally, the
hypotheses test through statistics allowed to infer the existence of variation
between each category of indicators and the price of shares.

Keywords: Economic and financial indicators. Return on shares. B3.

Recebido
em 25/04/2019.  Aprovado em 28/05/2019.
Avaliado pelo sistema double blind peer review. Publicado conforme normas da ABNT.

http://dx.doi.org/10.22279/navus.2020.v10.p01-15.963

1 INTRODUÇÃO

Investir em ações implica escolher uma ou
mais empresas para aplicar seu dinheiro e se tornar sócio; porém, tal tomada de
decisão está sujeita aos riscos do mercado mobiliário e sua característica de
imprevisibilidade. O valor das ações sofre influência de inúmeros e distintos
fatores, tanto internos à empresa quanto externos, como os derivados de
especulações e variáveis ambientais. Visando auxiliar a tomada de decisões, os
investidores possuem a sua disposição diversas técnicas e métodos para análise
das informações. Uma dessas modalidades disponíveis é o diagnóstico da situação
empresarial por meio de indicadores econômico-financeiros, apurados a partir
das demonstrações, no caso, daquelas publicadas.

De acordo com Assaf Neto e Lima (2017) a
análise das demonstrações financeiras possibilita a avaliação do desempenho
geral da organização em estudo, a fim de diagnosticar a situação atual e gerar
resultados úteis para prever tendências futuras. De fato, pretende-se detectar
o impacto das decisões financeiras sobre a liquidez, estrutura patrimonial e
rentabilidade, sendo que a utilização de índices representa o procedimento mais
usualmente empregado. Além disso, ressalta-se que um indicador isolado pode não
conter informações significantes, sendo a posição mensurada mais adequadamente
por um conjunto de índices comparados temporal e setorialmente.

Gitman (2002, p.
102) explica que a avaliação desses indicadores é atrativa por permitir o exame
dos “níveis atuais e futuros de risco e retorno” das companhias, sendo que o
preço da ação é afetado diretamente por tais níveis. O autor afirma que as
variações nos índices têm relações com os retornos das respectivas ações. Outro
posicionamento oportuno é o de Graham (2007, p. 30), quando destaca que
“operação de investimento é aquela que, após análise profunda, promete a
segurança do principal e um retorno adequado”. As operações que não atendem a
essas condições são especulativas. Depreende-se da afirmação, a opinião do
autor frente à apreciação das demonstrações, no que se refere à importância do
investidor em conhecer seu investimento, com o intuito de fundamentar o
julgamento e não se tornar em mera especulação.

Por fim, cabe ressalvar que as perspectivas
“de crescimento físico em um negócio não significam lucros óbvios para os
investidores” (GRAHAM, 2007, p. 17). Tal conclusão enfatiza que o desempenho
econômico-financeiro mensurado pelos indicadores não é o único determinante do
retorno das ações, existindo outros fatores que igualmente exercem influência,
sendo o empenho empregado no estudo dos investimentos útil para entender e
aplicar com maior probabilidade de acerto.

Diante do que foi exposto, busca-se analisar
a correlação entre indicadores econômico-financeiros e o retorno de ações
listadas na B3 referente ao período de 2007 a 2016. Para isso, são foram
levantados os dados econômicos e financeiros das empresas listadas na Bolsa de
Valores, Mercadorias e Futuros de São Paulo (B3) e definiu-se um grupo
amostral. Em seguida, identificou-se os indicadores econômico-financeiros
destas empresas e o retorno de suas ações. A partir destes dados, foi possível
realizar análise estatísticas para verificação do impacto de indicadores
econômico-financeiros sobre o retorno das ações.

2 REVISÃO DA LITERATURA

A busca pela verificação de correlação entre
indicadores econômico-financeiros e o retorno das ações já foi tema de outras
pesquisas. O trabalho de Mombach (2012, p. 12), por
exemplo, teve por objetivo identificar e analisar a variação conjunta dos
indicadores econômico-financeiros das empresas e dos retornos de suas ações. O
autor analisou seis Indicadores de Liquidez, onze Indicadores de Prazos Médios
e de Giro, onze Indicadores de Endividamento, seis Indicadores de Rentabilidade
e seis Indicadores de Lucratividade, totalizando quarenta indicadores e cinco
categorias, conforme Quadro 1.

Quadro
1
– Indicadores econômico-financeiros das empresas analisados nesta pesquisa

Indicadores de Liquidez

Indicadores de Prazos Médios e de Giro

Liquidez geral

Prazo Médio de
Recebimento de Vendas (PMRV)

Liquidez absoluta,
imediata ou instantânea

Giro das Duplicatas a
Receber

Liquidez corrente

Prazo Médio de
Pagamento de Compras (PMPC)

Liquidez seca

Giro das Contas a
Pagar

Solvência geral

Prazo Médio de
Renovação de Estoques (PMRE)

Capital de giro (ou
circulante) líquido

Giro dos Estoques

Giro do Ativo
Permanente

Giro do Ativo (ou do
Ativo Total)

Indicadores de Rentabilidade

Giro do Ativo Total
Médio

Retorno sobre o Ativo
Total (ROA)

Giro do Patrimônio
Líquido

Retorno sobre o Ativo
Total Médio

Giro do Ativo Operacional
(RAO)

Retorno sobre o
Patrimônio Líquido (ROE) 1

Retorno sobre o
Patrimônio Líquido (ROE) 2

Indicadores de Endividamento

Retorno sobre o
Capital Social Realizado

Endividamento Geral

Retorno sobre o
Investimento Operacional

Exigível a Longo Prazo
/ Patrimônio Líquido

Capitalização a Longo
Prazo

Participação de
Capitais de Terceiros

Indicadores de Lucratividade

Composição do
Endividamento

Margem Bruta

Imobilização do
Capital Próprio

Margem Operacional

Imobilização do
Patrimônio Líquido

Margem Não Operacional

Imobilização dos
Recursos Não Correntes

Margem Líquida

Fluxo de Caixa /
Passivo Exigível Total

Lucro por Ação (LPA)

Fluxo de Caixa /
Financiamentos a Longo Prazo

Índice Preço/Lucro
(P/L)

Garantia de Capital de
Terceiros

Fonte: elaboração própria (2019).

Os
indicadores acima elencados foram escolhidos a partir da combinação de diversas
literaturas sobre o tema, originando diversas fórmulas a fim de obter seus
valores. Os índices, em sua maioria, são obtidos a partir de quocientes de dois
dados, cujos resultados demonstram a proporção que um
contém o outro ou suas relações. A seguir são apresentados quadros com as
fórmulas utilizadas para o cálculo dos indicadores analisados.

Mombach
(2012, p. 63) concluiu que, com relação às categorias de indicadores, “em termos
gerais, foi evidenciada correlação média moderada” para todas, sendo
identificada direção “positiva para as categorias de ‘Indicadores de Liquidez’,
‘Indicadores de Rentabilidade’, ‘Indicadores de Lucratividade’ e ‘Indicadores
de Prazos Médios e de Giro’”, e apenas “para os ‘Indicadores de Endividamento’
a direção encontrada foi negativa”.

Outra
análise feita, a partir da realização de teste de hipóteses, examinou a
aceitação da hipótese nula de que “não há evidência de variação conjunta”. Por
meio do cálculo da estatística do teste foi permitido rejeitar tal hipótese
nula e comprovar a hipótese alternativa de “existência de variação conjunta
entre os indicadores econômico-financeiros e os retornos das ações”,
considerando um nível de significância de 5% (MOMBACH, 2012, p. 63-64).

Por
fim, avaliando os indicadores individualmente, Mombach
(2012, p. 64) constatou que o indicador “Lucro por Ação (LPA)” foi o que
apresentou maior valor estatístico de correlação média. Na sequência
destacam-se os indicadores “Fluxo de Caixa / Passível Exigível Total” e “Fluxo
de Caixa / Financiamentos a Longo Prazo”, inseridos na categoria de
“Indicadores de Endividamento”. Em quarto e quinto lugar na listagem em ordem
decrescente de força de correlação média encontram-se, respectivamente, os
indicadores “Giro do Ativo (ou do Ativo Total)” e “Giro do Ativo Operacional
(RAO)”, ambos indicadores da categoria “Indicadores de Prazos Médios e de
Giro”.

Diante
do resultado dos dados, o autor concluiu que, apesar da correlação encontrada
ter sido moderada para os indicadores e suas categorias, pela análise
individual de cada empresa muitos dos valores obtidos apresentaram correlação
média forte ou muito forte. Ao final, foi verificado que “35% dos coeficientes
de correlação calculados (não médios) caracterizam-se como fortes e muito
fortes” (MOMBACH, 2012, p. 65).

Além
do trabalho de Mombach (2012), Bastos (2008, p. 22)
buscou “verificar quais os indicadores econômico-financeiros mais relevantes
para avaliação de empresas por setor econômico” e uma das perguntas que o autor
procurava responder era: “Quais indicadores assumem realmente relevância para
cada setor econômico?”. Em seu estudo, Bastos (2008) analisou 40 empresas de
cinco setores econômicos: comércio, indústria, serviços, agroindústria e de
serviços públicos. Os indicadores pesquisados para cada setor foram aqueles
identificados nas Teses e Dissertações dos cursos de doutorado e mestrado em
Ciências Contábeis, dos Programas de Pós-Graduação recomendados pela CAPES,
defendidas durante o período de 1996 a 2006. O método de pesquisa aplicado por
Bastos (2008, p. 78) foi a análise fatorial, a qual visa a demonstrar “as
estruturas das relações entre as variáveis, buscando um menor conjunto possível
de fatores, isto é, a reunião de proposições segundo a mesma tendência de
correlação estatística, para se fazer julgamentos de aspectos que têm a mesma
relevância frente ao conjunto de indicadores”. Bastos (2008, p. 7) concluiu que
apenas no setor de agroindústria não se pôde encontrar semelhança entre os dois
conjuntos de indicadores, e que “os indicadores de liquidez geral e liquidez
corrente são os indicadores que melhor se ajustam aos conjuntos de todos os
setores econômicos”.

Nagano,
Merlo e Silva (2003) publicaram outro estudo na área,
intitulado “As Variáveis Fundamentalistas e Seus Impactos na Taxa de Retorno de
Ações no Brasil”. O artigo objetivou “verificar se outras variáveis
fundamentalistas, além da variável beta, são importantes na explicação das
variações nas rentabilidades dos ativos” (NAGANO; MERLO; SILVA, 2003, p. 14).
Tal coeficiente beta é aquele utilizado para medir o “risco
não-diversificável”, que segundo o “modelo de determinação de preços de ativos,
mais conhecido por sua sigla em inglês CAPM” (Capital Asset Pricing
Model) “está positivamente e (linearmente)
relacionado” com o “retorno esperado de um título” (NAGANO; MERLO; SILVA, 2003,
p. 14). Assim, os autores procuraram “verificar se o mercado acionário se
comportou conforme a teoria Capital Asset Pricing Model
(CAPM), ou se existiram outras variáveis significativas para a análise dos
retornos das ações negociadas na Bolsa de Valores de São Paulo (Bovespa)”
(NAGANO; MERLO; SILVA, 2003, p. 13). Para isso, Nagato,
Merlo e Silva (2003, p. 18) utilizaram as “técnicas
de regressão linear simples e múltipla em uma abordagem cross-section”. Após a aplicação
do método, a pesquisa constatou que existem também “relações significativas
entre as rentabilidades das ações e algumas das variáveis fundamentalistas analisadas”
(NAGANO; MERLO; SILVA, 2003, p. 24), e que “variáveis, como lucro/preço, valor
de mercado, valor patrimonial/preço e liquidez, apresentaram-se até mais
significativas na explicação das variações das rentabilidades das ações que o
próprio beta” (NAGANO; MERLO; SILVA, 2003, p. 21).

Fritzen
(2004, p. 11) objetivou identificar “os fatores determinantes dos preços das
ações no Mercado Acionário do Brasil”, analisando o período de janeiro de 1995
a maio de 2003, totalizando 101 meses. O tamanho da amostra dependeu do mês em
estudo, resultando em média, 111 empresas. Da mesma forma, os fatores foram
definidos mensalmente, gerando em média 56 fatores para cada mês, divididos em
seis grupos (de risco, de liquidez, de barateamento, de rentabilidade, técnicos
e setoriais). O autor aplicou como método de pesquisa o Modelo de Fator de
Retorno Esperado, o qual se trata “de um modelo estatístico de previsão de
retornos – regressão múltipla com dados cross-section” (FRITZEN, 2004, p. 31). Após as análises, os
resultados alcançados demonstraram “que, a um nível de confiança de 90%, são
cinco os fatores que exercem influência sobre o preço das ações” (FRITZEN,
2004, p. 55). Fritzen (2004, p. 55) concluiu que “o
fator com maior significância estatística foi o retorno sobre o patrimônio
líquido, pertencente à família de medidas de rentabilidade”.

3 MÉTODO DE PESQUISA

A presente pesquisa envolve a elaboração de um
artigo científico, o qual conforme Lakatos e Marconi (2017) representa um
pequeno estudo sobre uma questão científica, divergindo dos trabalhos
científicos por possuir dimensão e conteúdo reduzidos, embora sejam completos.
Além disso, mediante a elucidação da metodologia aplicada e seu processamento,
permite que a experiência seja repetida.

Igualmente ao trabalho referência, esta pesquisa
apresenta-se como descritiva quantitativa, ex post facto, e inclui teste de hipóteses. De acordo com Gil (2010,
p. 27), a pesquisa descritiva (uma das classificações segundo os objetivos
gerais) objetiva descrever as “características de
determinada população”, podendo “ser elaboradas também com a finalidade de identificar possíveis
relações
entre variáveis”. A pesquisa é classificada como quantitativa
devido à
natureza dos dados, uma vez que as variáveis envolvem elementos numéricos. A
expressão ex post facto significa que os estudos são
“feitos de trás para frente, depois que os fatos
ocorreram. Ou, em outras palavras: partem do consequente (a doença) para o antecedente (a exposição
ao fator de risco)”
(GIL, 2017, p. 34).

O procedimento do teste de hipóteses permite, “com
os dados amostrais, testar a veracidade” de “ideias sobre a população em
estudo”, sendo que tais ideias representam as hipóteses de pesquisa, as quais
“poderão ser testadas por técnicas estatísticas denominadas testes de hipóteses ou testes de significância” (BARBETTA,
2011, p. 179). Assim, os testes de hipóteses servem, segundo Barbetta (2011, p. 180), para “verificar se os dados
fornecem evidência suficiente para que se possa aceitar como verdadeira a
hipótese de pesquisa”, afirmando, com certa confiança, que a resposta
encontrada não é meramente casual.

Para isso, são definidas duas hipóteses: a hipótese
nula, a qual consiste em uma “negação daquilo que o pesquisador deseja provar”;
e a hipótese alternativa, aceita quando há rejeição da primeira, que
representa, em geral, aquilo que se busca provar com a pesquisa (BARBETTA,
2011, p. 181). No presente artigo procura-se verificar a existência de
associação entre os indicadores econômico-financeiros e o retorno de ações
listadas na B3, sendo a medida desta associação a média aritmética (µ). São,
então, estabelecidas as seguintes hipóteses:

Hipótese
Nula (H0) – não há evidência de associação entre os
indicadores econômico-financeiros e o retorno de ações listadas na B3. à H0: µ = 0.

Hipótese
Alternativa (H1) – há evidência de associação
entre os indicadores econômico-financeiros e o retorno de ações listadas na B3.
à H1: µ ≠ 0.

O teste que permite a verificação de uma afirmação
da média populacional com base em uma estatística obtida de uma amostra é o
teste da estatística t, encontrada
com base na fórmula a seguir:

Onde: “

” é a média da amostra; “µ” é a média da população,
no caso zero; “s” é o desvio padrão;
e “

” é a raiz da amostra em análise.

Após essas definições iniciais, descreve-se o procedimento
de levantamento das ações, das respectivas cotações e dos indicadores a serem
analisados para aplicação dos procedimentos. Primeiramente, o levantamento dos
dados ocorreu pelo software Economática, sendo buscadas todas as empresas da B3 e
calculados as cotações de suas ações e cada um dos indicadores, para todas as
empresas listadas. Após, foram retiradas as empresas sem valores para algum dos
indicadores em algum dos anos e sem correspondente cotação para algum ano do
período em estudo. Ressalta-se que as cotações foram obtidas conforme seu valor
de fechamento (31 de dezembro de cada um dos anos) e com observação de
tolerância, isto é, se não disponível cotação para a data de fechamento deve
ser lançado o respectivo valor mais próximo dentro do ano respectivo.

Realizados todos esses procedimentos, foi possível
obter uma amostra de 56 empresas, conforme Quadro
.
Cabe ainda mais uma observação: em comparação com o trabalho de Mombach (2012), três índices sofreram algumas ressalvas. O
índice de Liquidez Imediata trouxe valor nulo para todas essas empresas
selecionadas, sendo, portanto, retirado do estudo. O índice de Margem Não
Operacional não gerou valor para nenhuma empresa, não sendo possível
utilizá-lo. E o índice de Retorno sobre o Investimento Operacional não
apresentou valores para 97,3% da amostra, sendo que somente 2,7% das empresas
possuíam dados sobre tal indicador; portando, foi igualmente excluído da
análise.

Quadro 2 – Lista de empresas selecionadas para compor
a amostra desta pesquisa

Nº

Empresa

Nº

Empresa

1

Alpargatas

29

JBS

2

Ambev S/A

30

Klabin S/A

3

B2W Digital

31

Light S/A

4

BRF SA

32

Lojas Americ

5

Celul Irani

33

Lojas Marisa

6

Cemar

34

M.Diasbranco

7

Coelba

35

Marcopolo

8

Comgas

36

Marfrig

9

Copel

37

MRV

10

Cremer

38

Natura

11

Csu Cardsyst

39

Portobello

12

Cyrela Realt

40

Profarma

13

Dasa

41

Randon Part

14

Dimed

42

Rodobensimob

15

Duratex

43

Rossi Resid

16

Embraer

44

Santanense

17

Energisa

45

SLC Agricola

18

Engie Brasil

46

Springs

19

Eternit

47

Tecnisa

20

Even

48

Tegma

21

Eztec

49

Telef Brasil

22

Fer Heringer

50

Terra Santa

23

Gerdau

51

Tupy

24

Gerdau Met

52

Usiminas

25

Grendene

53

Viavarejo

26

Helbor

54

Vulcabras

27

Inds Romi

55

Weg

28

IochpMaxion

56

Whirlpool

Fonte: elaboração própria (2019).

Por
fim, deve-se abordar o método de análise da correlação entre as variáveis,
técnica utilizada para avaliar quantitativamente a associação entre os
indicadores econômico-financeiros e o retorno de ações listadas na B3. Para
isso, foi utilizado o Coeficiente de Correlação Linear de Pearson, “sendo
referenciado pelo símbolo ρ para a população e r para a amostra” (MOMBACH, 2012, p. 20).

Segundo
Barbetta (2011, p. 259), o coeficiente de correlação
de Pearson pode ser obtido pela seguinte fórmula, “a qual é baseada nas
observações originais”:

Entretanto,
para encontrar o valor dos coeficientes de correlação de Pearson no presente
estudo, foi utilizado o software Gretl, “um software
multiplataforma para análise econométrica, escrito em linguagem C”, “livre e de
código aberto, podendo ser redistribuído e/ou modificado de acordo com os
termos da Licença Pública Geral GNU (GPL) publicada pela Free Software Foundation”. Os dados foram inseridos no Gretl por meio de
uma planilha Excel com as variáveis e
seus respectivos valores. No Quadro  pode
ser identificada a lista de variáveis em exame, com sua abreviatura, descrição
e fonte:

Quadro 3 – Lista de variáveis pesquisadas

Abreviatura da Variável

Descrição da Variável

Fonte

INDICADORES DE LIQUIDEZ

Quanto maior a liquidez, melhor

LiqGer

Liquidez Geral

Software Economática

LiqCor

Liquidez Corrente

Software Economática

LiqSec

Liquidez Seca

Software Economática

SolGer

Solvência Geral

Software Economática

CapGir

Capital de Giro Líquido

Software Economática

INDICADORES DE RENTABILIDADE

Quanto maior a rentabilidade, melhor

RentAt

Rentabilidade sobre o
Ativo Total

Software Economática

RentAt(med)

Rentabilidade sobre o
Ativo Total Médio

Software Economática

RentPat

Rentabilidade sobre o
Patrimônio Líquido Total

Software Economática

RentPat(med)

Rentabilidade sobre o
Patrimônio Líquido Total Médio

Software Economática

ROIC

Retorno sobre o
Capital Social Investido

Software Economática

INDICADORES DE LUCRATIVIDADE

Quanto maior a lucratividade, melhor

MrgBru

Margem Bruta

Software Economática

MrgOpe

Margem Operacional

Software Economática

MrgLiq

Margem Líquida

Software Economática

LPA

Lucro Por Ação

Software Economática

P/L

Índice Preço/Lucro

Software Economática

INDICADORES DE PRAZOS MÉDIOS E DE GIRO

Representa o tempo disponível para realização ou
o tempo de renovação

PMRecb

Prazo Médio de
Recebimento de Vendas

Software Economática

PMForn

Prazo Médio de
Pagamento de Compras

Software Economática

PMEstq

Prazo Médio de
Renovação de Estoques

Software Economática

GiroDup

Giro das Duplicatas a
Receber

Software Economática

GiroCP

Giro das Contas a
Pagar

Software Economática

GiroEst

Giro dos Estoques

Software Economática

GiroAP

Giro do Ativo
Permanente

Software Economática

GiroAt

Giro do Ativo

Software Economática

GiroPL

Giro do Patrimônio
Líquido

Software Economática

GiroAOp

Giro do Ativo
Operacional

Software Economática

GiroAtMed

Giro do Ativo Total
Médio

Software Economática

INDICADORES DE ENDIVIDAMENTO

Quanto menor o endividamento, melhor

Exg/At

Endividamento Geral

Software Economática

ExgLP/PL

Exigível a Longo Prazo
/ Patrimônio Líquido

Software Economática

DivLP/DivLP+PL

Capitalização a Longo
Prazo

Exg/PL

Participação de
Capitais de Terceiros

Software Economática

PC/PNC

Composição do
Endividamento

Software Economática

AFx/PL

Imobilização do
Capital Próprio

Software Economática

ANC/PL

Imobilização do
Patrimônio Líquido

ANC/PL+ExLP

Imobilização dos
Recursos Não Correntes

Software Economática

FC/Exg

Fluxo de Caixa /
Passivo Exigível Total

Software Economática

FC/FinLP

Fluxo de Caixa /
Financiamentos a Longo Prazo

Software Economática

PL/PL+ExLP

Garantia de Capital de
Terceiros

Software Economática

COTAÇÕES DAS AÇÕES (VARIÁVEL Y)

Fechamento

Cotação da ação no
fechamento do ano

Software Economática

Fonte: elaboração própria (2019).

Ademais,
para proceder ao cálculo das estatísticas do teste t e elaborar as tabelas com frequências absolutas e relativas foi
utilizado o software Microsoft Excel.

4 ANÁLISE DOS
RESULTADOS

O resultado encontrado para a associação dos
indicadores econômico-financeiros com a cotação das ações foi considerado para
todos como uma relação fraca, com base no coeficiente de correlação de Pearson
(r). Os valores calculados estão expostos na Tabela
1.

Tabela 1
– Coeficiente de correlação (r) de cada indicador com a cotação das ações

Indicador

Coeficiente
(r)

Indicador

Coeficiente
(r)

LiqGer

0,008

GiroCP

0,036

LiqCor

-0,007

GiroEst

-0,021

LiqSec

-0,076

GiroAP

0,093

SolGer

0,013

GiroAt

0,110

CapGir

-0,047

GiroPL

-0,017

RentAt

0,027

GiroAO

0,045

RentAt

0,036

GiroAtMed

0,114

RenPat

-0,012

ExgAt

-0,064

RenPatmed

-0,027

ExgLPPL

-0,033

ROIC

-0,010

DivLPDivLPPL

-0,094

MrgBru

-0,090

ExgPL

-0,029

MrgOpe

-0,038

PCPNC

0,004

MrgLiq

0,001

AFxPL

-0,029

LPA

0,268

ANCPL

-0,038

PL

-0,006

ANCPLExLP

-0,064

PMRecb

-0,032

FCExg

-0,016

PMPgto

-0,037

FCFinLP

-0,031

PMEstq

0,059

PLPLExLP

0,110

GiroDup

0,053

Fechamento

1,000

Fonte:
Elaboração própria (2019).

Dos coeficientes apresentados, nota-se que
os indicadores Lucro Por Ação (LPA), Giro do Ativo Total Médio (GiroAtMed), Garantia do Capital de Terceiros (PL/PL+ExLP) e Giro do Ativo (GiroAt)
foram os quatro indicadores com maiores valores de correlação com a cotação das
ações, todos acima de 0,1, correspondendo, respectivamente, a 0,268, 0,114,
0,1104 e 0,1103. Destaca-se que esses quatro maiores indicadores exibiram
coeficiente positivo, evidenciando uma conexão direta, isto é, com um aumento
no valor do indicador há um crescimento na cotação das ações.

Para melhor análise da associação, foi
realizado um levantamento dos coeficientes de correlação de todos os
indicadores com a cotação das ações, para cada uma das 56 empresas
selecionadas, individualmente. Atingiu-se um total de 2.072 coeficientes. O
resumo do resultado obtido com base na força da correlação pode ser visualizado
na tabela a seguir.

Tabela 2 – Frequências por força de correlação dos coeficientes
de todas as empresas

Força

Frequência Absoluta (F)

Frequência Relativa (f%)

Fraca

865

41,7%

Moderada

707

34,1%

Forte

456

22,0%

Muito
Forte

44

2,1%

TOTAL

2072

100,0%

Fonte:
elaboração própria (2019).

Do total dos 2.072 coeficientes de
correlação (r), observa-se que,
apesar da maior frequência relativa, 41,7%, representar força de correlação
fraca, 24,1% dos coeficientes individuais de todas as empresas revelaram força
de correlação forte ou muito forte.

Desses totais das frequências dos
coeficientes por força da correlação, é interessante discriminar quanto cada
indicador abarca do total da força de correlação. Estes dados são apresentados
na Tabela
3.

Tabela 3 –
Frequências dos coeficientes de correlação de todas as empresas por grupo de
indicador e força

Força

Indicador

Frequência

f%

Fraca

Liquidez

110

12,7%

Rentabilidade

126

14,6%

Lucratividade

119

13,8%

Prazos
Médios e de Giro

256

29,6%

Endividamento

254

29,4%

TOTAL

865

100,0%

Moderada

Liquidez

86

12,2%

Rentabilidade

92

13,0%

Lucratividade

80

11,3%

Prazos
Médios e de Giro

233

33,0%

Endividamento

216

30,6%

TOTAL

707

100,0%

Forte

Liquidez

78

17,1%

Rentabilidade

56

12,3%

Lucratividade

69

15,1%

Prazos
Médios e de Giro

118

25,9%

Endividamento

135

29,6%

TOTAL

456

100,0%

Muito Forte

Liquidez

6

13,6%

Rentabilidade

6

13,6%

Lucratividade

12

27,3%

Prazos
Médios e de Giro

9

20,5%

Endividamento

11

25,0%

TOTAL

44

100,0%

Fonte:
Elaboração própria (2019).

Analisando os coeficientes que demonstraram
força de correlação forte, os indicadores mais representativos foram os de
endividamento, com 29,6% do total de coeficientes classificados com tal força.
Por outro lado, considerando força de correlação muito forte, os indicadores
mais significativos consistiram naqueles de lucratividade, com 27,3% do total
do grupo de força.

Considerando uma média de todos os
coeficientes de correlação por empresa, identificou-se a ocorrências das forças
médias de associação dos indicadores para cada uma das 56 empresas em exame.
Verificou-se que duas empresas exibiram forças médias fortes para os
coeficientes dos indicadores, 39 empresas resultaram em forças médias moderadas
e as 15 restantes forças médias fracas. Com base nos coeficientes médios de
todas as empresas procedeu-se à realização do teste de hipóteses para verificar
a existência de variação conjunta entre todos os indicadores e as cotações das
ações. Substituindo os valores na fórmula explicitada na seção referente ao
Método de pesquisa, obteve-se um valor para o teste t estatístico bicaudal igual a 25,05. Tendo em vista que o teste t crítico bicaudal a um nível de
confiança de 95% (significância α = 0,05) equivale a 1,96, derivando uma região
crítica abaixo de -1,96 e acima de 1,96, e que a estatística do teste t encontrada pertence a esse intervalo,
pode-se rejeitar a hipótese nula e assumir a hipótese alternativa, inferindo
que existe variação conjunta entre os indicadores médios de todas as empresas e
as cotações das ações.

A partir dos coeficientes de correlação
individual das empresas foi possível ainda calcular a média dos coeficientes
para cada grupo de indicadores, a fim de verificar a existência de variação
conjunta entre os grupos de indicadores e o retorno das ações. A Tabela
4 a seguir exibe os
resultados obtidos para cada categoria de indicadores.

Tabela 4 –
Coeficientes de correlação e força por categoria de indicadores

Categoria de Indicadores

Coeficiente

Força

Liquidez

0,420

Moderada

Rentabilidade

0,372

Moderada

Lucratividade

0,408

Moderada

Prazos
Médios e de Giro

-0,379

Fraca

Endividamento

-0,393

Fraca

Fonte:
elaboração própria (2019).

Constatou-se que três categorias, Liquidez,
Rentabilidade e Lucratividade, apresentaram força moderada de associação e as
outras duas, Prazos Médios e de Giro e Endividamento, revelaram força de
correlação fraca. Salienta-se, ainda, que somente as duas categorias com
associação de força fraca originaram relação negativa, isto é, quanto maior o
indicador menor a cotação da ação. Com relação aos indicadores com força
moderada de associação, o indicador de Liquidez foi aquele com maior valor,
derivando um coeficiente igual a 0,420, seguido do indicador de Lucratividade
com coeficiente de 0,408.

Da mesma forma que com as médias dos
coeficientes de correlação de todas as empresas, procedeu-se ao cálculo dos
testes t estatísticos de cada uma das
cinco categorias de indicadores buscando evidenciar a existência de variação conjunta
por grupo. Utilizando a fórmula elucidada no Método de pesquisa,
substituíram-se os valores constantes na Tabela
5 originando os testes t estatísticos para cada categoria de
indicadores.

Tabela 5 – Dados
estatística do teste t

Liquidez

Rentabilidade

Lucratividade

Prazos Médios e de Giro

Endividamento

Média
amostral (

)

0,420

0,372

0,408

0,379

0,393

Média populacional
(μ)

0

0

0

0

0

Desvio
padrão (s)

0,194

0,232

0,179

0,111

0,153

Amostra
(n)

56

56

56

56

56

Teste t

16,19

12,02

17,06

25,54

19,18

Fonte:
Elaboração própria (2019).

Mediante a técnica do teste de hipóteses,
tendo como referência os valores dos testes t
estatísticos calculados e expostos na Tabela
5, verificou-se que para
todas as categorias de indicadores foi comprovada a evidência de variação
conjunta entre os indicadores e a cotação das ações. Conforme explanado
anteriormente, como os testes t estatísticos
pertencerem ao intervalo de rejeição da hipótese nula, isto é, foram maiores
que o teste t crítico bilateral de
1,96 considerando um nível de significância de 95% (significância α = 0,05),
pode-se afirmar que existe variação conjunta entre cada categoria de
indicadores e as cotações das ações.

Por fim, sintetizando a análise para
determinados subsetores da B3, considerando uma tendência de uniformidade das
empresas de cada classificação, foi elabora a Tabela
6 com as frequências
absolutas e relativas dos coeficientes de correlação por força e categoria de
indicadores. Foram selecionados os seis setores que possuíam mais empresas com
valores válidos para análise: alimentos processados, comércio, construção civil,
energia elétrica, material de transporte, e tecidos, vestuário e calçados.
Ressalta-se que nenhum apresentou coeficiente de correlação com força muito
forte.

Tabela 6 –
Frequências dos coeficientes de correlação por força, subsetor e categoria de
indicadores

Indicadores:

Liquidez

Rentabili-dade

Lucrativi-dade

Prazos Médios e de Giro

Endivida-mento

TOTAL

Força

Subsetor

F

f%

F

f%

F

f%

F

f%

F

f%

F

f%

Fraca

Alimentos proces-sados

1

4,2

2

8,0

1

5,6

9

15,3

8

13,3

21

11,3

Comércio

5

20,8

5

20,0

2

11,1

11

18,6

11

18,3

34

18,3

Construção civil

5

20,8

5

20,0

4

22,2

11

18,6

11

18,3

36

19,4

Energia elétrica

4

16,7

3

12,0

4

22,2

10

16,9

8

13,3

29

15,6

Material de transporte

4

16,7

5

20,0

3

16,7

8

13,6

11

18,3

31

16,7

Tecidos, vestuário e calçados

5

20,8

5

20,0

4

22,2

10

16,9

11

18,3

35

18,8

TOTAL

24

100

25

100

18

100

59

100

60

100

186

100

Modera-da

Alimentos processados

2

66,7

3

60,0

3

30,0

2

33,3

2

40,0

12

41,4

Comércio

0

0,0

0

0,0

3

30,0

0

0,0

0

0,0

3

10,3

Construção civil

0

0, %

0

0,0

1

10,0

0

0,0

0

0,0

1

3,4

Energia elétrica

1

33,3

2

40,0

1

10,0

1

16,7

3

60,0

8

27,6

Material de transporte

0

0,0

0

0,0

2

20,0

2

33,3

0

0,0

4

13,8

Tecidos, vestuário e calçados

0

0,0

0

0,0

0

0,0

1

16,7

0

0,0

1

3,4

TOTAL

3

100

5

100

10

100

6

100

5

100

29

100

Forte

Alimentos proces-sados

2

66,7

0

-

1

50,0

0

0,0

1

100,0

4

57,1

Comércio

0

0,0

0

-

0

0,0

0

0,0

0

0,0

0

0,0

Construção civil

0

0,0

0

-

0

0,0

0

0,0

0

0,0

0

0,0

Energia elétrica

0

0,0

0

-

0

0,0

0

0,0

0

0,0

0

0,0

Material de transporte

1

33,3

0

-

0

0,0

1

100,0

0

0,0

2

28,6

Tecidos, vestuário e calçados

0

0,0

0

-

1

50,0

0

0,0

0

0,0

1

14,3

TOTAL

3

100

0

-

2

100

1

100

1

100

7

100

Fonte: elaboração própria
(2019).

Observa-se que dentro da força de correlação
forte o setor com maior frequência foi o de alimentos processados, sendo o
indicador de liquidez o mais expressivo. Examinando a força de associação
moderada, igualmente o setor de alimentos processados foi aquele com maior
frequência de coeficientes; porém, os indicadores de rentabilidade e
lucratividade foram os mais significativos, sendo este último o com maior
abundância de frequências no grau de força moderada levando em consideração
todos os setores.

5 CONSIDERAÇÕES FINAIS

O artigo objetivou realizar um estudo para
avaliar a correlação entre indicadores econômico-financeiros e o retorno das
ações de empresas listadas na B3 referente ao período de 2007 a 2016. A
motivação partiu da característica de imprevisibilidade do mercado de ações,
representando a pesquisa uma prática para auxílio na tomada de decisão por
parte dos investidores, uma vez que os indicadores possibilitam o exame das
condições e do desempenho financeiro das empresas.

As técnicas estatísticas apresentadas nesta
pesquisa incluíram o teste de hipóteses, com a hipótese nula de que não há
evidência de associação entre os indicadores econômico-financeiros e a cotação
das ações, e a análise de correlação, por meio do coeficiente de correlação de Pearson.

A análise dos resultados permitiu constatar
que a força de correlação entre os indicadores individuais e a cotação das
ações foi fraca. Contudo, dos 2.072 coeficientes de correlação individual
(obtidos dos indicadores de todas as empresas) examinados, 456 revelaram força
de associação forte e 44 classificaram-se como muito forte, resultando em um
percentual acumulado nessas duas forças de 24,1%, valor significativo.

Averiguando os coeficientes que demonstraram
força de correlação forte, a categoria de indicadores mais representativa foi a
de endividamento, com 29,6% do total de coeficientes enquadrados com tal força.
Em contrapartida, considerando força de correlação muito forte, o grupo de
indicadores com frequência mais significativa em relação do total da força foi
o de lucratividade. Tais dados demonstram que os indicadores de endividamento
são os que mais possuem forte associação com a cotação das ações, e que os
indicadores de lucratividade são aqueles que mais apresentam correlação muito
forte com a cotação das ações. Esta última informação é coerente, considerando
que o Lucro por Ação (LPA) se encontra qualificado como de lucratividade, e é
bastante atrativo para os investidores, sendo o mais expressivo dos indicadores
individuais conforme apontado na Tabela
1 dentro da seção de
Análise dos resultados. Assim, a lógica é: quanto maior o lucro por ação, mais
investidores optam por adquirir as ações, levando a uma maior cotação.

As ocorrências das forças médias de
associação dos indicadores médios para cada uma das 56 empresas em exame com a
cotação das ações evidenciaram que duas empresas exibiram forças médias fortes,
39 empresas resultaram em forças médias moderadas e as 15 restantes forças
médias fracas. Procedendo-se ao teste de hipóteses para tais valores médios,
foi possível inferir que existe variação conjunta entre os indicadores médios
de todas as empresas e as cotações das ações.

Com relação à variação conjunta de cada
grupo de indicadores e a cotação das ações, concluiu-se que três categorias,
Liquidez, Rentabilidade e Lucratividade, apresentaram força positiva moderada
de associação, e as outras duas, Prazos Médios e de Giro e Endividamento,
revelaram força de correlação negativa fraca. Os sinais dos coeficientes têm um
comportamento lógico, sendo que apenas os indicadores de Prazos Médios e de
Giro divergiram da conclusão obtida no trabalho de Mombach
(2012); todavia, a lógica do sinal depende do indicador individual, sendo
alguns racionalmente positivos e outros negativos. Salienta-se ainda que dos
indicadores com força moderada de associação, o indicador de Liquidez foi
aquele com maior valor, derivando um coeficiente igual a 0,420, seguido do
indicador de Lucratividade com coeficiente de 0,408.

Procedendo-se ao teste de hipóteses para
cada uma das cinco categorias de indicadores buscando evidenciar a existência
de variação conjunta por grupo, comprovou-se a existência de variação conjunta
entre os indicadores de cada categoria e a cotação das ações, a um nível de
significância de 95% (significância α = 0,05).

Para encerrar as análises, com base nas
frequências dos coeficientes de correlação por força, subsetor da B3 e
categoria de indicadores, restou demonstrado que dentro da força de correlação
forte o setor com maior frequência foi o de alimentos processados e o indicador
de liquidez foi o mais expressivo. Igualmente, examinando a força de associação
moderada, o setor de alimentos processados foi aquele com maior frequência de
coeficientes; porém, os indicadores de rentabilidade e lucratividade foram os
mais significativos para o setor, sendo este último aquele com mais ocorrências
no grau de força moderada levando em consideração todos os setores.

Considerando o resultado do estudo,
vislumbra-se que o objetivo do artigo foi alcançado, sendo demonstrada a
análise de correlação e confirmadas as hipóteses formuladas. Ademais, os
resultados obtidos são frutos dos métodos estatísticos empregados, podendo ser
reaplicados e readaptados para pesquisas posteriores. Como principal
recomendação de estudos futuros, sugere-se a consolidação e cotejamento dos
resultados das diversas pesquisas, a continuidade e aplicação em diferentes
amostras e anos, bem como, a realização de métodos de regressão para os dados
em que foi comprovada a correlação. Finalmente, importante destacar que o
artigo não trouxe, nem procurou trazer, uma referência completa para o tema,
apenas uma contribuição embasada metodologicamente aos interessados, sobretudo
àqueles que investem em ações.

REFERÊNCIAS

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