comportamento das ações das empresas …...o ranking merco é compreendido como uma ferramenta...

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Comportamento das Ações das Empresas Brasileiras Listadas na B3 a partir da

Publicação do ranking Merco: Um Estudo à Luz da Teoria da Sinalização

BRUNO EDUARDO SLONGO GARCIA

Universidade Federal do Paraná

CLÁUDIO MARCELO EDWARDS BARROS


MARCOS WAGNER DA FONSECA


Resumo

Concordando que há uma dinâmica nos retornos dos ativos negociados no mercado e que

determinadas ações são tomadas com intuito de sinalizar possíveis retornos positivos, o

presente estudo tem como objetivo verificar o comportamento das ações das empresas

brasileiras listadas na B3 a partir da publicação do ranking de reputação corporativa Merco,

de acordo com os pressupostos da Teoria da Sinalização. Desta forma, foi realizada uma

pesquisa quantitativa por meio de um estudo de eventos, com os ativos de empresas

brasileiras listadas no ranking Merco. A amostra foi composta por 23 ativos, que atenderam

aos pressupostos para testes paramétricos, submetidos aos cálculos dos retornos normais e

anormais, sendo estes considerados ao nível de significância de 10%, 5% e 1%. Os resultados

apontam retornos anormais para 16 ativos, permitindo verificar que a sinalização infere em

comportamento diferenciado apenas em parte das ações das companhias listadas. Para tanto,

os achados levaram a identificação de retornos anormais nulos em 30% das observações,

enquanto em 70% da amostra os retornos se demonstraram diferentes de zero, evidenciados,

marginalmente, a partir do conteúdo informacional da divulgação do ranking Merco. Por fim,

a existência dos retornos de forma pulverizada na janela de eventos pode estar condicionada a

colocação de parte das empresas nas edições anteriores do ranking, o que suprime a

relevância da informação para o mercado de ações. Ademais, o setor de cosméticos,

demonstrou maiores esforços para divulgar a colocação de suas empresas no ranking de

reputação corporativa, promovendo uma sinalização secundária ao mercado, destacando que

cada ativo reagiu de acordo com as características do mercado em que a companhia encontra-

se listada.

Palavras chave: Teoria da Sinalização, Retornos anormais, Merco, Reputação Corporativa.


1. INTRODUÇÃO

A reputação corporativa é caracterizada por aspectos diversificados, entre os quais é

possível citar a capacidade das organizações em administrar sua imagem e a projetação da

mesma para o mercado, com intuito de posicionar o seu negócio. Neste sentido, Thomaz e

Brito (2010) descrevem um estudo sobre as implicações da reputação corporativa para a

gestão e relatam que o conceito parte da gestão organizacional e evolui para uma identificação

dos stakeholders.

Os autores (2010) transcendem os pressupostos das pesquisas seminais propostas por

Schoemaker (1990), Barney (1991) e Hatch e Schultz (1997), contextualizando a reputação

corporativa como um recurso intangível e duradouro, capaz de gerar benefícios tangíveis as

organizações.

Nesse contexto, o recurso intangível passa a ser uma característica da organização, a

partir da identificação do mercado em que a empresa está posicionada. Esse processo parte da

constituição social do público-alvo e os aspectos cognitivos de identificação. Ainda assim, os

comportamentos exercem influência sob a assimilação do mercado e direcionam a

responsabilidade as organizações em administrar a reputação corporativa (Hatch & Schultz,

1997; Góis et al. 2017).

Autores como Calegari Souza Gonçalves, Serrano e Rodrigues (2016); Lopes, De Luca,

Góis e Vasconcelos (2017) e Rodrigues, Silva e De Luca (2017) denotam em seus achados

que a gestão da reputação corporativa cria e gera valor e recursos tangíveis e intangíveis, a

partir da responsabilidade da manutenção da própria organização. Assim sendo, a ação

empresarial é primordial na criação de valor para o mercado, desta forma, buscando

evidenciar o desempenho da reputação das companhias o Monitor Empresarial de Reputação

Corporativa (Merco), publica um ranking periódico considerando as cem melhores empresas

brasileiras em reputação corporativa.

O ranking Merco é compreendido como uma ferramenta multistakeholder que permite

avaliações em cinco níveis, coordenados por comitês de direção, analistas financeiros,

ONG’S, sindicatos, associações de consumidores, jornalistas de informações econômicas,

professores da área de negócios, Gerentes de mídias sociais influentes, Merco consumo,

Merco pessoas e Avaliação de méritos. As etapas iniciam no reconhecimento de empresas e

sua reputação no mercado, identificadas por meio de questionários distribuídos a diretores.

Desta forma, a presente pesquisa busca investigar a possibilidade do ranking de

reputação corporativa do Merco apresentar um comportamento de prenúncio, de acordo com a

Teoria da Sinalização. Conforme destacado por Dalmácio (2009) a sinalização compreende

informações que visam suprimir os efeitos das assimetrias de mercado para o investidor.

A emissão dos rankings corporativos podem caracterizar avisos ao mercado o que pode

ocasionar mudanças nos comportamentos por parte dos investidores, consequentemente

eclodindo em retornos anormais das ações das companhias. Rebuscando os estudos seminais

de Jensen e Meckling (1976) os retornos anormais caracterizam oscilações no resultado das

ações, o que por vezes é ocasionado por informações demandadas no mercado.

Diante da reputação corporativa exposta no ranking e os pressupostos teóricos da Teoria

da Sinalização e seus efeitos sobre os retornos dos ativos, busca-se responder a seguinte


questão de pesquisa: Qual o comportamento das ações das empresas brasileiras listadas

na B3 a partir da publicação do ranking de reputação corporativa Merco?”

Consequentemente, o objetivo da pesquisa consiste em verificar o comportamento das ações

das empresas brasileiras listadas na B3 a partir da publicação do ranking de reputação

corporativa Merco.

Estudos realizados por autores como Cardoso, Luca, Lima e Vasconselos (2013)

contribuem a presente e incitam insights a esta discussão ao analisar desempenho financeiro e

a reputação das companhias identificando relações de interdependência e de valor agregado

entre as mesmas, achados semelhantes aos de Góis (2014) e De Luca, Góis, Costa e Maia

(2015) que demonstram o desempenho e a reputação corporativa como influenciadores

mútuos, e o nível dessa relação comporta-se como um fator que compõe a vantagem

competitiva.

Considerando os estudos já realizados e a extanção desta pesquisa, a contribuição é

justificada ao instigar a discussão a respeito da influência da reputação corporativa para o

mercado de capitais, as informações observadas como sinalizações e a existência de retornos

ou não dos ativos das companhias. Ademais, busca-se contribuir a partir da discussão da

temática da reputação corporativa como preocupação das organizações condicionada por

ganhos intrínsecos ou extrínsecos, uma vez que, a reputação considera o reflexo da cultura e

valores organizacionais como integrante da estratégia das empresas.

Por fim, à vista da contribuição para a prática, o estudo busca evidências, que podem

sustentar o fortalecimento do monitoramento das informações, que permitem aos investidores

identificarem os picos de retornos em determinadas ações no mercado e verificar se o ranking

de reputação corporativa funciona como um sinalizador das possibilidades de retornos para os

ativos das companhias listadas.

2. REFERENCIAL TEÓRICO

2.1 REPUTAÇÃO CORPORATIVA

As ideias seminais sobre Reputação Corporativa pautam-se nos estudos de Ashforth e

Mael (1989) na determinação dos pressupostos sobre reputação, inicialmente relacionando-os

aos aspectos cognitivos de reconhecimento e identificação, os quais são mensurados em

grupos de indivíduos com comportamentos distintos, mas ideologias parecidas. Ainda

apropriando ideias seminais, os estudos de Eagleton (1997) destacam a ideologia como uma

produção de significados da vida social considerando as ideias definidas pelos seus

integrantes.

Independente do cunho implícito nas ideias de ideologia, é entendível que as pessoas a

seguirão e intencionalmente as defenderão por equivalência com seus objetivos de vida.

Aproximando o interposto para a realidade empresarial, estima-se que a identificação com os

valores organizacionais partirá do significado produzido e sua relação com as interpretações

encontradas em determinado grupo.

Desta forma, surge a perspectiva de valor agregado, ora, se todos os interessados nas

atividades da firma são observadores ativos, estes irão permear sua visão fortalecidos no valor

da soma de todas as atividades que serão desempenhadas para alcançar o mercado (Fonbrum

& Van Riel, 1997; Dutra & Parente, 2018; Ravasi, Cornelissen, Rindova, & Etter, 2018).


Autores como Dowling (2001) trata o reconhecimento e identificação dos valores nas

organizações e concentra suas premissas na geração de valor por parte da firma. Nesta

perspectiva o contexto está sob a firma e não nos seus interessados. Os estudos até aqui

mencionados estão fixados na responsabilidade da organização em iniciar o processo de

geração de valor para o mercado (Ginesti, Caldarelli & Zampella, 2018).

Nesta perspectiva organizacional os estudos concentrados em endomarketing, como é

exemplificado na pesquisa de Berry & Parasuraman (1992), Ahmed (2000) e Wiesek,

Ahearne & Dick (2009), apresentam indícios dos esforços voltados para geração de valor

internamente, o recurso intangível denominado pessoal foi considerado relevante para as

organizações e tornou-se uma força estratégica.

Hatch e Schultz (1997) e Koporcic e Halinen (2017) contribuem a essa perspectiva

discutindo como as organizações se mostram interessados em estabelecer o sucesso da relação

de troca, e de que forma essa interação poderia trazer crescimento para as partes envolvidas.

Os resultados das interações são chamados de reputação corporativa na perspectiva interna, os

esforços das organizações irão direcionar e ampliar ocupações com desempenhos melhores

(Filho & Zylbersztajan, 2003; Dutra & Parente, 2018).

Retratando a reputação corporativa a Teoria da Identidade social explica quais os

aspectos cognitivos levariam a uma identificação com as ações e valores das organizações,

como causas sociais, em que a responsabilidade passa a ser da organização para conhecer as

aspirações dos seus stakeholders, e os diversos fatores que influenciam essas aspirações. Em

vista disso, afirmam a perspectiva da firma e sua responsabilidade de monitoramento em

reconhecer os fatores que influenciam a formação da reputação corporativa (Thomaz & Brito,

2010).

Portanto, a reputação corporativa é apresentada como uma variável relevante para a

formação da identidade social e ambiental das organizações e passou a alavancar suas

premissas na década de 1980 como os esforços para renovação de recursos ambientais. As

pressões ambientais exercidas sobre as organizações levaram a evolução das mesmas por

meio de estratégias de adequação, em que as mudanças conceituais e socialmente aceitáveis

pressionaram a adequação das práticas empresariais e seus impactos no meio ambiente

(Robinson, 2000).

É compreensível que a identificação com as organizações não é o determinante da

reputação corporativa, mas será o pressuposto que indica um posicionamento das ações

empresariais por aspectos cognitivos dos seus interessados. Nesse sentido, autores como

Argenti & Forman (2002) e Dutra e Parente (2018) apontam o surgimento de um conceito de

identificação da organização com o seu mercado em que existe a perspectiva de identificação

positiva, e partindo desse ponto a reputação seria o produto final da relação ideológica de

troca. Para tanto foram trazidas definições como a respeito da reputação, por conseguinte, faz-

se necessário compreender o que seriam os retornos acionários a partir da possibilidade de

sinalização da reputação corporativa.

2.2 RETORNO ACIONÁRIO E A TEORIA DA SINALIZAÇÃO

Diante da contextualização acerca da reputação corporativa e na busca em compreender

se é possível provocar retornos diferenciados nos mercados de capitais, a discussão aborda os

retornos acionários. Pitta (2000) e Lima Júnior e Carvalho (2015) conceitualmente os

descrevem como a performance financeira do investimento, caracterizado como a diferença

estabelecida entre o valor do investimento e as remunerações recebidas.

Nos mercados perfeitos nenhuma informação é capaz de impactar reações relevantes

nos retornos das ações, o comportamento contrário se estabelece nos mercados imperfeitos, os


quais as informações irão proporcionar conhecimentos diferenciados, neste caso temos a

assimetria da informação e por consequência os retornos anormais (Jensen & Meckling, 1976;

Camargos & Barbosa, 2013; Franco, Bach & Silva, 2016).

Considerando as evidências empíricas sobre as hipóteses de mercado descrito por

Martins e Paulo (2016), a Teoria da sinalização atua como um minimizador das assimetrias de

mercado. Evidências em estudos seminais como o de Carnaúba (1993) e Leland e Pyle (1977)

relatam a Teoria da Sinalização com o exemplo de um empreendedor possuindo a

oportunidade de investimento e detendo o conhecimento a respeito do risco desse projeto, em

contrapartida o mercado não possui as mesmas informações avaliando-o pela média de

mercado. Diante do argumento de mercado, a assimetria de informação tornaria projetos de

alto risco beneficiários da informação assimétrica e prejudicariam os projetos de baixo risco,

quais arcariam com custos de capital maiores que o devido.

A figura do empreendedor poderá transmitir ao mercado o valor fidedigno da média do

retorno do projeto transmitindo um sinal ao mercado. Por exemplo os salários decididos pela

média, nos casos em que a empresa decida que a contrapartida do trabalho será baseada na

média os trabalhadores distintos devem emitir sinais para reaver sua contrapartida, da mesma

forma que o efeito diploma no mercado de trabalho seria um sinal para o empregador efetuar

suas contratações (Varian, 2006; Cardoso, Silva & Silva, 2017; Janiszewski, Carrasco,

Junior,Lagioia & Oliveira, 2017).

De forma conclusiva a Teoria da Sinalização tratará dos problemas de assimetria

informacional emitindo sinais ao mercado e seria aplicado a qualquer mercado que apresente

essa característica (Dalmácio, 2009). O presente estudo busca evidenciar a relação

estabelecida entre sinalizações mercadológicas e retornos oscilantes das ações, investigando

essa relação na interface da reputação corporativa. É valido ressaltar que não constitui como

objetivo deste estudo explanar a evolução histórica dos conceitos, mas, inseri-los em uma

discussão voltada a perspectiva da responsabilidade da firma em administrar os efeitos da sua

reputação corporativa e as premissas encontradas na Teoria da Sinalização e nos retornos

acionários.

3. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS

3.1 ESTUDO DE EVENTOS

O estudo de eventos consiste em uma metodologia para analisar os impactos de

determinados eventos sob o comportamento de um ativo. Aguiar, Corrar e Batistela (2004)

descrevem que a essência do método está na mensuração do impacto ocasionado nos títulos,

argumentado, ainda, que a entrada de uma informação no mercado busca sinalizar ao

investidor as possibilidades de investimentos.

Barros, Lopes e Almeida (2017) destacam a robustez do método para estudar o impacto

de ativos específicos sobre a valoração das ações das empresas por meio de dados

secundários. Neste sentido, o estudo de eventos atua como um avaliador de comportamentos

variantes a partir de eventos específicos que irão alterar o resultado até então esperado, e

provocar diferenças em formato de retornos anormais.

Segundo Neto e Saito (2003) e Silva, Noriller, D. M. Silva e Souza (2018) o retorno

normal é caracterizado pelo produto esperado, caso o evento não ocorra, assumindo o

esperado para determinada ação. É fatídico que na presença do evento a variância pode conter

informações relevantes a serem analisadas.

Para operacionalizar o estudo de eventos a obra seminal de Mackinlay (1997) e

Campbell, Lo e Mackinlay (1997) descrevem sete passos a serem seguidos como, (1)

definição do evento, (2) critérios e seleção da amostra, (3) medição dos retornos normais e


anormais, (4) procedimentos para estimação, (5) procedimentos para teste, (6) resultados

empíricos e (7) interpretações pertinentes e considerações finais, quais encontram-se nas

próximas seções.

3.2 DEFINIÇÃO DO EVENTO

Para o estudo proposto o evento a ser analisado é a divulgação pública da composição

do Ranking de reputação corporativa do ano de 2017 no Monitor Empresarial de Reputação

Corporativa (Merco) e seu efeito sobre os retornos acionários das empresas brasileiras

ranqueadas. Considerando o estudo proposto por Camargos e Barbosa (2003) a data anterior

ao evento corresponde ao comportamento do mercado e os dias posteriores identificam a

reação do mercado ao evento de divulgação do Ranking de Reputação Corporativa do Merco.

A data de divulgação do Merco irá corresponder a data zero, a data anterior será

chamada de janela de estimação, a data do zero será a janela do evento e a data posterior será

a janela pós evento. Próximo a data zero foram estipulados -5 dias e +5 dias, estes

correspondem ao período antes e após a divulgação do ranking.

Em relação a janela do evento o número de observações deverá adequar-se a

possibilidade de identificar eventuais comportamentos considerados importantes para as

ações, contudo, a decisão passa a ser subjetiva e a critério do pesquisador (Matsumoto,

Baraldi & Jucá, 2018).

A Figura 1 demonstra e os dias a serem observados.

Figura 1 - Janela do evento

- 5 dias 18/04/2018 + 5 dias

(Data do evento)

Fonte: Adaptado de Campbell, Lo e Mackinlay (1997)

A escolha do número de dias foi realizada considerando a sensibilidade do mercado

acionário e procurando suprimir possíveis oscilações que não fossem oriundas ao evento da

divulgação do Ranking de Reputação Corporativa - Merco.

A data zero foi considerada na divulgação do ranking de Reputação Corporativa Merco

em 18/04/2018 de forma pública no site da Revista Exame, as demais datas utilizadas serão

apresentadas nos tópicos a seguir.

3.3 CRITÉRIOS E SELEÇÃO DA AMOSTRA

A população é composta por 100 empresas listadas no ranking Merco. A amostra é

composta por companhias brasileiras listadas no ranking e com negociação de ações na Bolsa

Balcão Brasil (B3), totalizando 37 ativos. As companhias foram divididas nos respectivos

setores a que pertencem, a divisão realizada pelo Merco.

A Figura 2 apresenta a relação das empresas brasileiras listadas no Ranking Merco e

seus respectivos ativos negociados da data da divulgação, bem como os setores que

pertencem.


Figura 2 - Relação das empresas brasileiras listadas no ranking Merco.

Empresas Brasileiras

Listadas no Merco Ativos

Empresas Brasileiras

Listadas no Merco Ativos

Alimentos, Bebidas E Fumo Mineração, Siderurgia e Metalurgia

Ambev

BRF

JBS

ABEV3

BRFS3

JBSS3

Gerdau

Vale

Usiminas

GGBR3, GGBR4, GOAU3,

GOAU4

VALE3

USIM5

Bens de Capital Química e Petroquímica

WEG WEGE3 Braskem BRKM3, BRKM5

Cosméticos e Perfumaria Roupas e Calçados

Avon AVON34 Alpargatas ALPA3, ALPA4

Natura NATU3 Hering HGTX3

Eletroeletrônicos Seguros Porto Seguro PSSA3

Whirpool WHRL4 Serviços de Saúde

Energia Fleury FLRY3

Petrobras

CPFL

Eletrobrás

PETR4

CPFE3

ELET6

Serviços Diversos

Localiza RENT3

Serviços Financeiros

Indústria da Construção Itaú Unibanco

Bradesco

Banco do Brasil

ITUB4, ITSA4

BBDC3, BBDC4

BBAS3

Gafisa GFSA3

Industria Digital

TOTVS TOTS3

Varejo Telecomunicações

Renner

Magazine Luiza

Raia Drogasil

LREN3

MGLU3

RADL3

Telefônica Vivo VIVIT4

Transporte E Logística

GOL

Embraer

GOLL4

EMBR3 Madeira, Papel e Celulose

Fibria FIBR3

Fonte: Merco, 2017

Os retornos das ações foram obtidos a partir do banco de dados do Yahoo Finance,

utilizando a cotação diária. Foi considerado no valor das ações o pagamento de dividendos,

assim como no estudo de Carmargos e Barbosa (2003) e Schmidt, Martins, Santos e

Kloeckner (2018) a fim de evitar que pequenos eventos provoquem distorções aos resultados

do estudo.

3.4 MEDIÇÃO DOS RETORNOS NORMAIS E ANORMAIS

A mensuração do impacto do evento esta condicionada a adequada maneira de medir o

retorno anormal, comparando o retorno normal com o obtido no modelo de estimação.

Portanto, o modelo a ser utilizado baseia-se nos estudos propostos por Campbell, Lo e

Mackinlay (1997); Mackinlay (1997) e Matsumoto, Baraldi e Jucá (2018) os retornos

anormais e normais são caracterizados conforme equação 1:

ARit = Rit – E (Rit/Xt) (1)

Onde:

ARit: Representa o retorno anormal da ação i na data t.

Rit: É o retorno real da ação i na data t.

E (Rit ): Representa o retorno normal da ação i na data t.

Xt : Refere-se a informação para o retorno normal da ação como uma condicionante.


Há três maneiras possíveis para medir os retornos anormais das ações. A primeira

consiste no cálculo dos retornos ajustados a média, o qual considera que o retorno médio de

uma ação assume uma constante. A segunda, está em encontrar os retornos ajustados ao

mercado, onde os retornos anormais são oriundos da diferença do retorno da ação e a carteira

de mercado. E por fim, a terceira consiste no modelo de mercado, esta representa a relação

dos retornos da ação ao do portfólio de mercado (Campbell, Lo & Mackinlay, 1997).

O modelo de mercado amplifica a percepção dos efeitos de eventos isolados reduzindo a

variância dos retornos anormais. Aguiar, Corrar e Batistella (2004) descrevem o modelo

estatístico representado pela regressão linear simples evidenciado na equação 2:

Rit = αi + βiRmt + Eit (2)

Onde

Rit : Retorno da ação i na data t.

αi + βi: Coeficiente do intercepto e de declividade para a ação i.

Rmt : Retorno do portifólio de mercado na data t.

Eit: Erro para a ação i na data t.

De acordo com os modelos econométricos propostos, será possível testar a hipótese de

pesquisa, considerando que a mesma busca evidenciar as possíveis manifestações, figuradas

pelos retornos anormais, da sinalização para o mercado a partir da divulgação do Ranking de

reputação corporativa proposto pelo Merco.

3.5 PROCEDIMENTOS PARA ESTIMAÇÃO

Para a estimação do valor de α (alfa) e β (beta) foi utilizado o método dos mínimos

quadrados. Para tanto, é utilizado o logaritmo neperiano (Ln) para estimação precisa dos

retornos antes da estimação dos coeficientes, conforme equação 3.

r = ln (Pt / P (t-1)) (3)

Onde:

r : é a taxa de retorno

Pt: é o preço da ação na data t

Pt-1: é o preço da ação na data t-1

A equação (3) corresponde ao retorno calculado em um período único como em um

regime de capitalização contínua. O retorno estimado será diário e o período utilizado será de

-5 e +5 dias do evento de divulgação do ranking de Reputação Corporativa Merco,

considerando que em períodos maiores outras oscilações advindas de outros eventos poderiam

influenciar os resultados.

A Tabela 1 descreve os valores estimados para α e β calculados na janela de estimação,

para compor o cálculo dos retornos normais e anormais.

Tabela 1 - Valores estimados para alfa e beta

Ativo Coeficiente β

σ² da

regressão teste t do β

Coeficiente α

ABEV3 0,4674 0,0091 10,36 0,0008 ALPA3 0,3940 0,0257 2,89* 0,0019


ALPA4 0,7541 0,0178 5,044* 0,0009 BBAS3 1,6799 0,0125 9,782* -0,0005

BBDC3 1,2732 0,0099 25,93 -0,0002 BBDC4 1,2550 0,0084 18,71* 0,0000

BRFS3 0,1437 0,0506 0,5742 -0,0001

BRKM3 0,5795 0,0232 4,359* 0,0012 BRKM5 0,5845 0,0180 6,574 0,0008

CPFE3 0,2165 0,0149 2,950 -0,0003 FIBR3 -0,1040 0,0236 0,4341* 0,0033

FLRY3 0,5370 0,0176 6,163 0,0006

GFSA3 0,9013 0,0316 6,033* -0,0027 GGBR4 1,4431 0,0195 14,95 -0,0005

GOAU4 1,7188 0,0223 12,95* -0,0005 GOLL4 1,6333 0,0295 11,20 0,0027

HGTX3 0,9542 0,0202 9,55 0,0003

ITUB4 1,1739 0,0079 19,82* 0,0001 MGLU3 1,5389 0,0367 8,48 0,0045

PSSA3 0,4093 0,0158 5,23 0,0017 RADL3 0,5408 0,0136 8,03 -0,0001

RENT3 0,7723 0,0158 9,92 0,0026 TOTS3 0,2932 0,0162 3,65 0,0003

USIM5 1,8854 0,0237 16,09 0,0006

VALE3 0,9700 0,0184 4,07* 0,0002 VIVIT4 0,5581 0,0095 11,88 0,0000

WEGE3 0,7205 0,0138 10,57 0,0004 WHRL4 0,0516 0,0266 0,3931 0,0020

AVON34 0,2367 0,0321 1,49 -0,0023

ELET6 1,5403 0,0310 10,06 -0,0015 EMBR3 0,4765 0,0219 4,40 0,0004

GGBR3 1,1483 0,0222 10,49 0,0004 GOAU3 1,2855 0,0199 13,09 0,0000

ITSA4 1,1051 0,0081 26,06* 0,0005 LREN3 1,0153 0,0131 15,70 0,0005

NATU3 1,0110 0,0188 10,90 -0,0002

PETR4 1,5559 0,0140 22,55 -0,0002

Nota: * valores obtidos após erro padrão robusto.

Fonte: dados da pesquisa, 2018.

De acordo com os resultados para estimação dos coeficientes α e β, Tabela 1 descreve o

teste t para estimação dos mesmos. Para analisá-los são considerados os valor do teste t que

apresentam significância, indicando que o beta estimado para calcular os retornos anormais é

adequado. Embora alguns valores do coeficiente estejam abaixo de 1%, o teste t permite a

utilização como estimadores dos retornos. São destacados os ativos BRFS3 (0,5742), FIBR3

(0,4341) e WHRL4 (0,3931) que apresentaram valor não significativos do teste t, para que as

estimações não sejam prejudicadas os mesmo foram removidos da amostra.

3.6 TESTE DE HIPÓTESES

Com intento de verificar o comportamento das ações das empresas listadas no Merco a

partir da publicação do ranking de reputação corporativa é realizado o teste de hipóteses. De

acordo com o marco teórico desenvolvido no estudo, defende-se a hipótese da existência de

retornos oscilantes após a divulgação pública da composição do ranking. Para tanto, o teste de

hipóteses é bilateral, considerando que as análises buscam identificar variações nos retornos

dos ativos, a saber:


Hipótese nula : Os retornos anormais são nulos.

Hipótese alternativa : Os retornos anormais são diferentes de zero.

O Teste de Hipóteses, direcionado a retornos anormais, usufrui da comparação entre o

valor crítico da distribuição t student e o valor de t calculado para o período, considerando os

valores para significância de 10%, 5% e 1% e, portanto, valores críticos de 1,64, 1,96 e 2,57.

3.7 PROCEDIMENTOS PARA TESTE

Após o cálculo dos parâmetros descritos é necessário o cálculo dos retornos anormais e

os procedimentos de teste. Para tanto, a estatística utilizada será o teste t, procurando

evidenciar a significância estatística dos diversos níveis dos retornos anormais. A fim de obter

a padronização de cada retorno anormal e seguindo os pressupostos apresentados na pesquisa

de Soares, Rostagno e Soares (2002), é descrita a equação (4) e (5).

ZARi = ARi / σi (4)

Onde:

ZARi : retorno anormal padronizado (hipótese nula = 0)

ARi : retorno anormal da ação i

σi : desvio-padrão da ação i no período utilizado

O valor de t é estimado pela equação (5):

𝑡 =∑ 𝐴𝑅 𝑖

√𝑛

De acordo com Soares, Rostagno e Soares (2002) a equação (5) determina a distribuição

normal com média µ das variáveis randômicas independentes e padronizadas, considerando a

soma dos valores esperados em que a variância será o número de variáveis integrantes da

amostra n.

3.8 TESTES DOS PRESSUPOSTOS

Os ativos integrantes da amostra foram submetidos aos testes dos pressupostos para

testes paramétricos, conforme protocolo de análise descrito na Figura 3.

Figura 3 - Protocolo de Procedimentos

Procedimentos

Estatísticos

Objetivo Suporte Teórico

1 Estatísticas descritivas Descrever o conjunto de dados. Fávero (2009)

2 Teste de normalidade Verificar a distribuição dos dados Fávero (2009)

3 Correlações Para medir a existência de auto correlações. Fávero (2009)

4 Breusch Pagan Verificar a ausência de heterocedasticidade

nos resíduos

Gujarati (2006)

Belfiore e Fávero (2017).

5 Teste de Chow Verificar se há quebra estrutural na regressão Valle e Rebelo (2002)

6 Teste dos retornos Verificar os retornos normais e anormais Campbell, Lo e Mackinlay

(1997) e Matsumoto, Baraldi e

Jucá (2018)

Fonte: elaborado pelo autor, 2018.


De acordo com Fávero (2009) os testes paramétricos devem atender a normalidade,

contudo, Brooks (2008) e Pino (2014) destacam que esse pressuposto pode ser quebrado

desde que o teste aplicado seja robusto. Por tratar-se de um estudo de eventos, com uma

amostra de 37 ativos o estudo de eventos comporta-se como um teste robusto, desde que os

demais pressupostos sejam atendidos. Neste sentido, somente dois ativos atenderam a

normalidade, considerando a afirmação descrita foram procedidos os próximos testes.

Seguindo para o teste da heterocedasticidade e auto correlação o objetivo foi observar

a robustez dos dados (Gujarati, 2006; Belfiore & Fávero, 2017). Para tanto, alguns ativos não

atenderam ao pressuposto, uma das formas de verificar se os dados se apresentam robustos é

avaliar a partir do erro padrão robusto. Assim sendo, optou-se por operacionalizar os testes

novamente a partir da correção.

Por fim, foi realizado o teste de quebra estrutural por meio do teste de Chow. De acordo

com Valle e Rebelo (2002, p. 7) “Chow reconhece também a importância de existir um teste

estatístico que possibilite a comparação de apenas parte dos coeficientes dos dois modelos de

regressão”. Para o teste mencionado, caso não fosse atendido o ativo foi removido da amostra.

Com intuito de manter a qualidade da amostra, após a utilização do erro padrão robusto,

os ativos que não se demonstraram robusto foram retirados da amostra, a saber: ALPA4,

BBAS3, BRKM3, CPFE3, GEOO34, HGTX3, JNJB34, MGLU3, VALE3, WEGE3, EMBR3

e LREN3.

3. DESCRIÇÃO E ANÁLISE DOS DADOS

3.1 ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS

Buscando descrever o conjunto de dados à Tabela 2 contém as estatísticas descritivas

dos ativos na janela de estimação e na janela do evento, os quais foram mantidos na amostra

após os testes dos pressupostos.

Tabela 2 - Estatísticas descritivas

Janela de Estimação Janela de Eventos Janela de Estimação Janela de Eventos

Ativo Média D. P. Média D. P. Ativo Média D. P. Média D. P.

ABEV3 (1) 0,12% 1,07% -0,24% 0,96% RADL3 (13) 0,03% 1,51% -0,08% 1,35%

ALPA3 (2) 0,22% 2,61% 0,00% 3,62% RENT3 (14) 0,32% 1,82% 0,03% 1,51%

BBDC3 (3) 0,08% 1,82% -0,02% 2,13% TOTS3 (15) 0,05% 1,66% 0,68% 1,62%

BBDC4 (4) 0,10% 1,72% 0,04% 1,86% VIVIT4 (16) 0,05% 1,16% -0,13% 1,35%

BRKM5 (5) 0,13% 1,93% -0,58% 1,41% AVON34(17) -0,21% 3,22% -0,11% 1,86%

FLRY3 (6) 0,10% 1,87% 0,13% 1,77% ELET6 (18) -0,02% 3,60% -0,42% 2,50%

GFSA3 (7) -0,20% 3,34% 0,07% 4,85% GGBR3 (19) 0,14% 2,61% 0,36% 1,80%

GGBR4 (8) 0,07% 2,61% 0,35% 1,67% GOAU3 (20) 0,10% 2,51% 0,72% 2,02%

GOAU4(9) 0,09% 3,03% 0,57% 2,07% ITSA4 (21) 0,14% 1,55% -0,03% 1,46%

GOLL4(10) 0,40% 3,54% -1,45% 4,34% NATU3 (22) 0,06% 2,23% 0,29% 2,18%

ITUB4 (11) 0,10% 1,61% 0,01% 1,38% PETR4 (23)

0,11%

2,33%

0,14%

2,16%

PSSA3 (12) 0,20% 1,65% -0,21% 1,51%


As médias dos retornos dos ativos na janela de estimação demonstram valores

próximos, na janela do evento o ativo GOLL4 (-1,45) apresentou valor maior para a média.

Os maiores valores para o desvio padrão na janela de estimação são GFSA (3,34%), GOAU4

(3,03%), GOLL4 (3,54%), (3,14%), AVON34 (3,22%) e ELET6 (3,50%), na janela do evento

os ativos com maiores valores do desvio padrão foram ALPA3 (3,62%), GFSA (4,85%) e

GOLL4 (4,34%). Os resultados descritivos indicam que os ativos mencionados possuem


maior volatilidade no mercado, e indicam a sensibilidade dos retornos em relação as

ocorrências no mercado acionário.

3.2 RETORNOS ANORMAIS DAS EMPRESAS RANQUEADAS

Com relação ao cálculo dos retornos diários, os mesmos foram realizados a partir dos

retornos dos 23 ativos que integraram a amostra após os testes dos pressupostos na janela do

evento. A Tabela 3 demonstra os retornos anormais calculados para os ativos da amostra.

Tabela 3 - cálculos dos retornos dos ativos

JANELA DO EVENTO

5A 4A 3ª 2A 1A 0 1ª 2A 3A 4A 5A

1 0,53% -0,23% -0,03% -0,61% -0,45% -0,21% -0,68% 0,74% -2,09%** 0,31% -0,43% 2 -0,08% -0,06% -0,21% 8,66% -3,46% -0,80% -0,21% -0,04% -7,16%* -1,13% 1,05%

3 0,54% -0,75% 0,19% -0,50% 2,18%** -1,78%*** 0,18% -1,45% 0,75% 0,74% -0,07% 4 -0,24% -1,02% -0,11% 0,37% 1,84%** -1,96%** 1,00% -1,07% -0,30% -0,19% 0,35%

5 -0,10% -1,92% 0,39% -0,71% -3,63%** -0,51% 1,05% -0,60% 0,82% -1,83% 2,75%

6 2,29% 0,15% -2,31% -0,91% 0,96% 1,11% -2,44% -1,56% -0,34% -0,03% 3,92%**

7 0,67% 2,87% 9,54%* -4,94% 1,31% -0,30% 0,29% -1,23% 2,01% 1,62% -0,31%

8 -1,02% -0,78% -1,35% 0,45% 0,83% -0,73% -2,07% 0,42% 0,21% 3,74%*** 2,44% 9 -0,91% 0,35% -1,18% -0,06% 0,15% -0,63% -1,32% -1,07% 2,05% 1,98% 1,95%

10 -7,33%** -2,91% 1,99% -2,62% -6,27%** -2,14% 0,75% -0,06% -3,21% -2,63% 4,60% 11 -1,01% 0,15% 0,10% -0,32% -0,02% 0,45% -0,29% -0,51% -2,44%* -0,24% -0,95%

12 0,01% -0,02% 0,16% -2,45% 1,54% -0,97% 0,14% 0,52% 5,90% -1,76% -3,38%**

13 -0,18% -1,30% -1,08% 0,98% 0,75% 1,46% -0,76% -0,82% -3,12%** -0,12% -3,59%* 14 -0,20% -1,50% -1,26% -1,00% 3,38%** -2,11% -5,21%* -0,71% -2,16% -0,59% -0,29%

15 1,34% -0,09% -0,05% 0,02% -0,64% 0,49% 0,07% -0,10% -2,18% 0,38% 0,06% 16 -0,17% -0,66% 0,05% 0,72% -0,25% 0,02% 0,50% -0,92% 1,11% -1,28% -1,01%

17 0,22% 3,68% 0,21% 0,27% 0,35% -0,14% 0,21% 0,32% 0,66% 0,58% 0,28%

18 1,00% -3,69% -0,41% 0,34% 4,10% -1,99% 5,50%*** -1,56% 5,15%*** -1,03% 3,35%

19 -1,35% 1,56% -1,63% -1,12% 0,60% 0,73% -2,83% -0,59% -0,60% 3,20% 2,11%

20 -0,95% 0,42% -0,81% 1,24% -0,99% -0,08% -1,86% 0,05% 1,77% 0,26% 2,24%

21 -1,69%** -0,53% 0,26% -0,11% 1,10% 1,42%*** 0,01% -0,22% -4,16%* -1,17% -1,45%***

22 0,55% 2,85% -2,70% 0,89% 0,71% -1,68% 2,59% -3,07%*** 4,54%** -1,28% -0,02%

23 1,75% 1,23% 0,46% -0,10% -2,24% 1,64% 0,26% 1,75% 1,25% 1,68% -0,47%

Nota: * indica significância de 1%, ** indica a significância de 5%, *** indica a significância de 10%.


Conforme é observado os resultados demonstram retornos anormais pulverizados,

distribuídos na janela do evento. Ao nível de significância de 10% são identificados os ativos

das companhias Bradesco, Gerdau, Eletrobrás, Itaú e Natura. A significância de 5% a Ambev,

Bradesco, Braskem, Fleury, Gol, Porto Seguro, Raia Drogasil, Localiza, Itaú e Natura e ao

nível de significância de 1% Alpargatas, Gafisa, Itaú, Raia Drogasil e Localiza apresentaram

retornos anormais.

Embora ocorram retornos anormais em 16 dos 23 ativos analisados na janela do evento,

sendo 10 ocorrências distribuídas em: um dia antes do evento, na data do evento ou um dia

após a ocorrência da divulgação do ranking. As ocorrências de retornos anormais sob a lente

da Teoria da Sinalização pressupõe que a incerteza dos retornos é suprimida pela emissão dos

sinais no mercado, desta forma, é indicado o investidor, por meio das informações, sobre

como os ativos irão se comportar, como um meio para redução das assimetrias

informacionais.

Neste sentido, para afirmar que existem retornos anormais em cerca de 70% dos ativos

listados no presente estudo em vista da divulgação do ranking de reputação corporativa, o

mesmo deverá propiciar oscilações no conjunto de ações, afirmação esta não identificada na


amostra estudada. Os reflexos em parte dos ativos é acompanhado por pulverizações na janela

do evento, o que não permite afirmar que o ranking provoca retornos anormais diferentes de

zero em toda a amostra. Contudo, a ocorrência em parte dos ativos não pode ser ignorada e

precisa de maiores discussões.

Para melhor compreensão dos resultados, a partir das particularidades das companhias,

houve a ocorrência de retornos anormais em três ativos no dia do evento, divulgado no dia 18

de abril de 2018 na revista Exame. A notícia veiculada pela revista no portal online teve como

título “Uma pesquisa exclusiva lista as companhias com melhor reputação no Brasil e mostra

quais delas já conseguiram reverter o período de baixa e melhorar a própria imagem com o

requecimento da economia”.

A partir da divulgação do ranking é possível considerar que cada companhia e seu

respetivo setor agem de acordo com as características do mesmo, contudo, o conteúdo

informacional suscitou a recuperação econômica a posteriormente a reputação. O setor de

alimentos, bebidas e fumo, cosméticos e perfumes, energia, indústria da construção, varejo,

mineração, siderurgia e metalurgia, química e petroquímica, roupas e calçados, seguros,

saúde, diversos, financeiros e trasnpor e logística apresentaram retornos anormais em alguns

dos ativos listados.

A constatação setorial demonstrou que não foram todos os ativos listados que

demonstraram retornos anormais, quando compostos por mais de um ativo. O comportamento

no setor de cosméticos e perfumes, composto pela Avon e Natura, destacou efeitos sobre os

ativos da Natura, porém, na Avon os mesmos não foram significantes.

Reforçando a sinalização da divulgação do ranking, as empresas de cosméticos foram

mencionadas em sites do setor como sendo as representantes da reputação corporativa, as

matérias refletem conteúdos enaltecendo a colocação das mesmas sob o título “mercado de

vendas diretas no Brasil aposta em expansão” foi destaca a reputação das companhias Natura

e Avon como gigantes do setor e o ar de recuperação do nível de vendas a partir de esforços

relacionados a reputação, contudo não influenciaram os ativos da Avon, mantendo os retornos

normais.

As ações de divulgação que reforçam a colocação no ranking refletem os esforços para

sinalizar ao mercado em que as companhias se encontram e, por consequência, podem

contribuir como um evento secundário de baixo impacto, essa afirmação é reforçada quando

observados os demais setores que não produziram conteúdo informacional, além do evento, e

tiveram retornos anormais em alguns dos ativos listados.

Os efeitos sinalizadores são descritos por Dalmácio (2009) ao mencionar a Teoria da

Sinalização em mercados com características de assimetria das informações, característica não

identificada na totalidade dos setores das companhias listadas. Para tanto, não é possível

afirmar os retornos anormais por setores, demonstrando que as companhias em um mesmo

mercado de competição tem reações diferentes a sinalização.

Assim sendo, posteriormente foram constatadas ausências de retornos anormais em sete

ativos da amostra, o que levou o presente estudo a analisar outros fatores envoltos a

composição do ranking merco de 2017. Prosseguindo a afirmação de Dalmácio (2009) que os

setores agem distintamente a sinalização, e podem ter sido afetados por outros fatores, nesse

sentido, a composição do ranking em edições anteriores pode influenciar os efeitos esperados

na Teoria base desse estudo. Para tanto, foi observado que as empresas listadas no ranking de

2017, em sua maioria, já estiveram presentes em edições anteriores, conforme destacado na

Tabela 4.

Tabela 4 - classificações das companhias em edições anteriores


Ano do ranking

COMPANHIAS 2017 2016 2014 2013

NATURA 1 1 1 1

ALPARGATAS 52 31 49 43

AMBEV 5 3 3 7

AVON 25 ** ** **

BRASKEM 82 ** ** **

BRADESCO 31 16 8 10

ELETROBRAS 81 ** 66 88

GAFISA 93 98 ** **

GERDAU 16 20 9 6

GOL 69 71 ** **

GRUPO FLEURY 74 34 53 37

ITAÚ UNIBANCO 3 2 2 4

LOCALIZA 58 72 85 55

LOJAS RENNER 41 32 43 52

MAGAZINE LUIZA 28 38 32 26

PETROBRAS 91 92 7 3

PORTO SEGURO 26 42 37 97

RAIA DROGASIL 57 63 ** **

TELEFÔNICA BRASIL 84 85 76 79

TOTVS 75 64 76 76

VALE 68 70 6 2

WEG 63 84 67 57

Nota: ** a companhia não esteve ranqueada no respectivo ano.

Fonte: elaborado pelo autor, 2018.

Companhias como a Eletrobrás e a Braskem não estavam relacionadas no ranking de

2016 e apresentaram retornos anormais próximos ao evento, não foram encontrados eventos

secundários emitidos pelas companhias, e estão em setores diferentes demonstrando que os

ativos agem com comportamentos semelhantes em setores diferentes.

A participação do nome das companhias em edições anteriores torna a informação da

composição do ranking defasada, uma vez, que os efeitos da sinalização sobre as ações podem

ter sido absorvidos pelos retornos dos ativos em edições anteriores. Essa afirmação pode ser

identificada quando analisados os ativos do Bradesco, mesmo com a oscilação das posições

da companhia no ranking, caindo cerca de 20 posições na edição de 2017 apresnetou retornos

anormais próximos ao evento.

A afirmação reforça que a Teoria da Sinalização somente exercerá seus efeitos quando a

informação for relevante ao mercado do ativo, a medida que as empresas são mantidas no

ranking de reputação corporativa, a inclusão deixa reduz a relevância da informação para

sinalizador algo ao mercado.

A afirmação encontra respaldo quando analisados estudos como o proposto por Melo e

Fonseca (2015) em que as divulgações de informações no mercado acionário causam retornos

anormais quando consideradas relevantes, neste sentido, o conceito de relevante assume que a

informação é nova ou acresce o valor, não somente dos ativos, mas, da companhia como um

todo. Ao tratar informações que são relevantes para sinalizar algo ao mercado, Lima e Terra

(2004) mencionam as informações da demonstração do resultado do exercício (DRE) como

capaz de influenciar os retornos no mercado brasileiro, destacando, inclusive, que se trata de

um mercado semiforte em que as informações são selecionadas.

Castro e Marques (2013) contrapõem a ideia relacionada a divulgação, direcionando

que são papéis específicos que apresentam retornos anormais com a divulgação de

determinadas informações, os achados dos autores assemelham a ideia central dos achados no

presente estudo, os retornos anormais pulverizados e específicos remetem que a sinalização


deixa de ter seus efeitos sobre o mercado por não tratar de uma informação “nova”. Há de se

destacar que a reputação corporativa quando se torna marca da companhia é observada como

cultura e não mais como um feito para o mercado.

A afirmação é fortalecida no estudo de Batista, Oliveira e Macedo (2016), os autores

contemplam que a relevância na informação reflete principalmente o desempenho da empresa,

assim sendo, se o ranking já havia acometido a inclusão da empresa em edições anteriores é

reforçada a perspectiva de uma cultura organizacional de Reputação corporativa na

companhia, o que invalida os retornos anormais em grande parte das companhias, deixando-

os pulverizados.

Outra questão a ser abordada e que fortalece a perspectiva da informação relevante é

observado nos retornos anormais positivos para companhias que caíram posições no ranking,

como observado nos ativos do Bradesco e Ambev. Companhias como a Natura mantêm a

mesma posição em quatro edições do Merco, e o Itaú Unibanco Mantêm-se nas primeiras

colocações nas mesmas edições, o que leva a percepção de que a informação afeta ativos

específicos, devido as características do mercado de cada companhia.

Por fim, é relevante destacar que a não observância de retornos anormais não

caracteriza a reputação corporativa como irrelevante, mas, demonstra que informações sobre

desempenho tendem a perder a característica de sinalização em mercados específicos à

medida que são conhecidas e incorporadas pelos mesmos.

4. CONSIDERAÇÕES FINAIS

O presente estudo teve por objetivo verificar o comportamento das ações das empresas

brasileiras listadas na B3 a partir da publicação do ranking de reputação corporativa Merco,

com base na Teoria da Sinalização e nos retornos dos ativos das companhias listadas no

ranking Merco 2017.

As premissas da Teoria da Sinalização estão fortalecidas sob a pressuposição de que em

mercados perfeitos as informações não irão exercer influência para modificar o

comportamento dos retornos dos ativos, diferentemente do observado em mercados

imperfeitos em que a informação sinalizada suprime as assimetrias mercadológicas, com

intuito de demonstrar o comportamento futuro das ações.

Os resultados do presente estudo levaram a identificação de retornos anormais são nulos

em 30% das observações, enquanto em 70% das observações os retornos são diferente de zero

evidenciados, marginalmente, a partir do conteúdo informacional da divulgação do ranking

Merco. Considerando o exposto por Dalmácio (2009) a sinalização é vista como um meio de

suprimir as assimetrias de mercado, neste sentido, a medida que se torna conhecida no

mercado não irá exercer influência sobre os ativos, a partir desta colocação foram realizadas

analises individuais para os ativos.

Para tanto, ao analisar os rankings dos anos anteriores foi possível identificar que

algumas empresas integrantes da amostra foram listadas anteriormente, fato este que reduz a

função sinalizadora da divulgação da colocação da empresa no ranking, e contribui ao

entendimento dos retornos pulverizados. Foi evidenciada uma companhia que apresentou

retornos anormais nos seu ativo no dia ou próximo ao evento e como evento secundário teve

informação da colocação no ranking reforçada em sites que divulgam informações do setor.

A ação de reforço da sinalização destaca que a ocorrência de determinadas informações,

faz com que deixem de ser relevantes para o mercado de ações, neste caso, a reputação

corporativa pode ser abordada como cultura da empresa, suprimindo os efeitos sobre as ações

da companhia, ponto observado a partir da ocorrência das companhias em anos anteriores

como meio de suprimir as assimetrias do mercado brasileiro.


Neste sentido, é possível afirmar que o comportamento das ações das companhias

ranqueadas apresentou diferenças na amostra,em que 70% dos ativos apresentaram e 30% não

apresentaram retornos anormais significativos, em virtude da ocorrência da informação e da

relevância que o mercado dá a mesma. Para ser atribuída como um sinal a informação precisa

ser reconhecida pelo mercado e atuar diretamente nos retornos dos ativos. A pulverização e a

existência de ativos que não apresentaram os retornos anormais pode ser atribuído as

características de cada mercado, o mercado brasileiro é observado como semi forte, neste

sentido, é capaz de produzir assimetrias em parte das informações.

Embora a discussão da influência da reputação sobre a valoração da das companhias

seja objeto de estudos como o proposto por Cardoso et al. (2013), Góis (2014) e De Luca et

al. (2015), os quais afirmam a ocorrência de influências entre reputação e desempenhos,

observa-se que a divulgação do ranking em si não produz conteúdo informacional que

ocasione dinâmicas nos retornos de todos os ativos analisados. Desta forma, a sinalização

pode não exercer seus efeitos sobre as ações das companhias em virtude da absorção em

edições anteriores do ranking.

Considerando os resultados relatados o presente estudo contribuiu para compreensão em

volto da relevância da informação no mercado de ações, e sobre a ocorrência da mesma para

incitar oscilações nos retornos. Por fim, buscou-se contribuir para ampliar as discussões a

respeito da reputação corporativa e os retornos oriundos da mesma, destacando que os setores,

bem como os ativos, agem de formas diferentes a divulgação da mesma informação.

Como estudos futuros sugere-se identificar se em algum dos anos anteriores o ranking

foi capaz de produzir retornos anormais em todas as companhias listadas, corroborando com a

afirmação sobre a relevância da informação, ademais, é possível estabelecer investigações

futuras que busquem analisar estratégias de sinalização que produzem efeitos no mercado de

ações brasileiro em comparativo com mercados em outros países.

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comportamento das ações das empresas …...o ranking merco é compreendido como uma ferramenta...

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