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RELAÇÃO ENTRE PREÇO DAS AÇÕES E OS
INDICADORES CONTÁBEIS NO MERCADO ACIONÁRIO BRASILEIRO
Área temática: Gestão Econômica e Financeira
Jailson da Conceição Teixeira de Oliveira
Fernando Henrique Taques
Resumo: A Incerteza iminente nenhuma Mercado Financeiro Exige Que tomadores de decisão tenham cuidado Maior
NAS SUAS previsões. A Expansão do Mercado de capitais brasileiro Gerou uma necessidade de Entendimento a Respeito
dos Fatores Que determinam a Formação da precificação das Ações. Sendo ASSIM, O Presente Estudo objetiva VerificAR
POR Meio da Metodologia de Dados em Painel se nenhuma Período 2009 a 2013 OS Preços das Ações das Empresas
Listadas na BM & FBovespa Guardam Relações com Indicadores Contábeis, Entre enguias o Lucro POR Ação, o valor
patrimonial da Ação OE Ativo USADA Como total de procuração PARA O TAMANHO da firma. Os Resultados
encontrados mostram that such INFORMAÇÕES São Relevantes na determinação dos Preços das
Ações. A procuração PARA O TAMANHO da firma Definida com base de não Ativo Setor totais POR apresentou
significância Estatística e Com Sinal positivo, sinalizando Que o TAMANHO da Empresa E Relevante na Medida em that o
Mercado REAGE de forma assimétrica between como Empresas considerando o Seu porte. Amostras Pará Setoriais o
Fator Relevante TAMANHO mostrou nsa Setores de Bens Industriais e da Construção e Transporte. Verifica-se AINDA
that como INFORMAÇÕES Contábeis São bons previsores principalmente nsa Setores de consumo cíclico, Utilidade
Pública e Bens Industriais.
Palavras-chaves: Mercado de ações, precificação, Variáveis Contábeis, Dados em Painel
ISSN 1984-9354
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1. INTRODUÇÃO
No Brasil, o mercado acionário sofreu considerável expansão nos anos 2000. Esse
processo não foi resultado unicamente da liquidez internacional vigente na primeira parte da década,
mas também da ampliação desse mercado aos pequenos investidores e as constantes reformas
efetuadas. Lameira (2005) destaca as ações da Comissão de Valores Mobiliários1 (CVM), em
atualizar o ambiente regulatório através da inserção de novos produtos, valorização dos interesses dos
investidores, e a modernização de procedimentos operacionais flexibilizando o acesso ao mercado das
empresas que demandam recursos. Pellicani (2011) aponta como principais causas para o fraco
desempenho do mercado acionário na década de 90 e inicio da década de 2000 a falta de qualidade das
ações ofertadas aos investidores. Desse modo a Bovespa decidiu adotar medidas de governança
corporativa (estimulando o interesse dos investidores e ao mesmo tempo valorizar as empresas),
criando em 2000, os Níveis Diferenciados de Governança Corporativa (Nível 1 e Nível 2) e o Novo
Mercado. Essa diferenciação tem como objetivo destacar as empresas comprometidas com maior
transparência e melhores práticas de Governança Corporativa.
Essas ações culminam num maior acesso as informações por parte dos investidores. Assim, é
esperado que a decisão do investidor leve em consideração tanto elementos do passado sobre as
potenciais empresas para aquisição do papel, bem como a expectativa futura sobre o desempenho da
mesma. Esses dois aspectos estão presentes na abordagem seminal de Ohlson (1995) ao argumentar
que as informações contábeis podem ser uma importante fonte de precificação de ativos.
De acordo com o autor, é possível que as demonstrações financeiras contribuam no
entendimento do preço de ação e seja fator decisório para o investidor. Nessa abordagem, a expectativa
de lucro futuro trazido a valor presente e a própria informação obtida no presente, sobre o período
imediatamente anterior, são fatores relevantes na análise. Nessa mesma direção Oliveira, Montezano e
Oliveira (2013) ressaltam que os agentes no mercado de capitais entre eles, os investidores, executivos
financeiros e analistas de investimentos são consumidores usuais de informações contábeis, visando o
auxilio na tomada de decisão. Sendo assim acreditam que as variáveis contábeis podem ser boas fontes
para estimação do preço das ações.
Alguns trabalhos derivados do modelo de Ohlson (1995), tanto a nível nacional e internacional,
como o caso de Matucheski e Almeida (2006), Brimble e Hodgson (2007), El-Gazzar, Finn e Tang
(2009), Oliveira, Montezano e Oliveira (2013) e Gonçalves, Rodrigues e Macedo (2014) tem
1 Agência estatal que regula e fiscaliza o mercado de capitais
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verificado possíveis relacionamentos entre as variáveis oriundas das demonstrações financeiras e os
preços das ações. Os resultados confirmam que algumas informações contábeis podem ser bons
regressores. Diante desse contexto, o objetivo central dessa pesquisa é analisar a validade do
argumento que as demonstrações financeiras podem contribuir no entendimento da precificação de
ações no mercado acionário brasileiro, no período entre 2009 a 2013. Pretende-se ver se nesse período
em que a economia brasileira sofreu os efeitos da crise econômica internacional o preço das ações
podem ter seu comportamento captado pelas informações contábeis e em quais setores de atividade
mostram maior relevância. Para tal, recorrerá a metodologia de dados em painel por viabilizar
trabalhar com informações longitudinais de diferentes empresas. A base de dados é composta por 194
empresas abertas brasileiras que atuam em diferentes setores de atividades.
É importante ressaltar que a escolha do período para análise tem como intuito estabelecer
comparações com os resultados obtidos por outros trabalhos brasileiros sobre o tema. Durante esse
período, o Brasil enfrentou um cenário econômico internacional com características recessivas, devido
à crise financeira iniciada com a recessão econômica norte americana que se iniciou em dezembro de
2007 com fim em junho de 2009, de acordo com National Bureau of Economic Research (NBER,
2012).
Na América Latina, os efeitos foram sentidos na conta de movimento de capital e de
transações correntes. Os mercados de ações e as moedas domésticas em termos de dólares demonstram
os efeitos nas economias da região (CARVALHO, 2010). Ferreira e Mattos (2012) destacam que a
crise levou a oscilações no mercado financeiro nacional. O resultado foi uma elevação na volatilidade
e queda de preços dos ativos com concomitante elevação dos movimentos de fluxo de recursos entre
mercados. Ressaltam ainda que existem diferenças setoriais dos efeitos da crise. Os setores imobiliário
e financeiro apresentaram os maiores contágios, refletindo as perdas registradas nas indústrias de
construção civil, somadas à escassez de crédito interno e externo.
O artigo está estruturado em três seções, além da introdução e da conclusão. A segunda aborda
uma breve revisão teórica sobre o argumento de Olhson (1995) e evidências empíricas sobre o
mercado acionário brasileiro em termos da importância da utilização de informações de natureza
contábil na precificação de ações. A terceira contempla a exposição dos procedimentos metodológicos,
ou seja, da base de dados e especificação do modelo e do método de estimação, enquanto que na quarta
seção são apresentados os resultados do modelo econométrico. Por fim, na ultima seção são
apresentados as considerações finais do trabalho.
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2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
A literatura aponta que as informações contábeis, originárias das demonstrações financeiras,
podem contribuir no entendimento da formação de preços das ações. Nesse sentido, o trabalho de
Ohlson (1995) apresentou contribuição singular na literatura, sendo posteriormente alvo de diversas
evidências de natureza empírica.
2.1. Revisão Teórica
A pesquisa pioneira de Ohlson (1995) argumenta que é possível verificar o efeito dos
dividendos sobre o valor de mercado de empresas. Para tanto, parte de um modelo de desconto de
lucros residuais (anormais), denominado de RIV (residual income valuation), que incorpora
informações de natureza contábil na estimativa. Nesse sentido, alguns aspectos são considerados como
pilares do modelo: a) avaliação baseada no RIV; b) linearidade e c) lucro limpo.
A principal contribuição do autor foi associada à relação entre o lucro residual e o valor da ação
de uma empresa. Os lucros residuais são dados a partir do desconto de fluxo de caixa de dividendos,
ou seja, o valor de uma empresa é derivado do somatório do valor contábil do patrimônio líquido e do
valor presente dos lucros esperados residuais. A taxa de desconto utilizada é a taxa livre de risco (parte
do pressuposto de neutralidade de risco). Então, é esperado que haja uma redução no lucro esperado,
caso ocorra aumento de dividendos no período anterior, uma vez que tal condição reflete em um menor
lucro e é diretamente afetada pela taxa de desconto.
Sobre a segunda característica, a série de dados relativa aos dados do lucro anormal deve ter
um comportamento estocástico e, portanto, aproximando-se de uma função do tipo linear, mediante
modelo autoregressivo. Por fim, a terceira se sustenta no argumento que os dados de origem contábil
são verdadeiros, tanto para lucro contábil, quanto para valor contábil do patrimônio líquido e
dividendos. Em suma, os resultados derivados pelo autor indicam que os lucros de períodos futuros
trazidos a valor presente e o patrimônio líquido por ação podem ser fatores que explicam a
precificação de ações.
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2.2. Evidências Empíricas Interacionais
A partir do trabalho seminal de Ohlson (1995), diversos outras pesquisas foram elaboradas para
compreender os efeitos originários das demonstrações financeiras sobre a precificação de ativos. Brief
e Zarowin (1999) estudam a relevância dos valores contábil e dividendos sobre os preços das ações. A
primeira análise contempla o valor contábil e o lucro, enquanto a segunda o valor contábil e os
dividendos, ambos em relação ao preço da ação. Concluem os autores que as empresas que pagam
dividendos possuem, em geral, um maior poder explicativo do valor contábil em relação ao preço, em
detrimento do lucro ou dividendos. Em relação à análise do valor contábil e dividendos, o poder de
explicação é similar em comparação ao valor contábil e lucro.
Para o mercado acionário australiano Brimble e Hodgson (2007) testaram as relações entre
preços de ações (retornos) e lucros por ação e valor patrimonial da ação. Seus achados vão de encontro
com a teoria, dado o fato que as variáveis explicativas foram significantes e com sinais esperados.
El-Gazzar, Finn e Tang (2009) por meio de um modelo empírico estudaram a dinâmica do
preço de ações das empresas do setor aéreo dos EUA comparando os períodos antes e depois da
regulação do setor. Os resultados apontam para assimetria entre os períodos, sendo que no primeiro a
variável lucro não apresentou significância, enquanto que no segundo período seu impacto foi
significante e positivo.
Dawar (2012) busca compreender como se forma o valor das variáveis financeiras das
empresas do setor de veículos da Índia. Para tanto, parte de uma análise que determina empiricamente
se os preços das ações são dados por aspectos como a decisão de dividendos, investimento e também
de financiamento. Como resultado, observa que tais variáveis respondem parcialmente pela fixação de
preços de ações no setor. Nesse sentido, argumenta que atuam como um importante instrumento de
sinalização sobre a informação de mercado que não constam em relatórios de natureza financeira,
embora não consiga identificar a relevância da estrutura de capital no contexto alvo do estudo.
Wang, Fu e Luo (2013) estudam o mercado de capitais da China em relação ao impacto das
informações contábeis sobre a formação de preços das ações. Partindo de dados de 60 empresas do
país, concluem que existe uma relação positiva entre a informação contábil e o preço das ações. Além
disso, o lucro por ação e o retorno sobre o capital possuem forte correlação (sendo estatisticamente
significante).
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2.3. Evidências Empíricas Nacionais
Para o mercado brasileiro, Schiehll (1996) busca entender se há efeitos das demonstrações
financeiras de uma empresa de capital aberta no preço das ações de uma empresa. A análise é
segmentada em dois pontos: compreender se as demonstrações financeiras e se o parecer de auditores
independentes às demonstrações financeiras influencia a precificação das ações. Com um modelo de
retorno ajustado ao risco e ao mercado a partir de dados de 90 ações negociadas na Bovespa, no
período entre janeiro de 1987 e 1995, o autor encontra suporte para afirmar que as demonstrações
financeiras produzem efeitos significativos sobre os preços das ações das empresas, distintamente do
resultado obtido sobre o parecer de auditores independentes.
Antunes e Procianoy (2002) por outro lado, definem como objetivo compreender a relação
entre decisões de investimentos e preços das ações no mercado de capitais. Com dados de 87 ações
diferentes que apresentavam maior índice médio de liquidez entre março de 1989 e agosto de 1999, os
autores analisaram as variações do ativo (permanente e imobilizado) e o preço das ações. Como
conclusão, identificaram que há uma relação entre a variação do ativo permanente e o valor da ação da
empresa.
Matucheski e Almeida (2006) analisam o poder de explicação do lucro e patrimônio líquido em
relação aos preços das ações. Recorreram a dados do período entre 2000 e 2005, relativos a 103 títulos
(incluindo ações preferenciais e ordinárias). A análise parte de coeficientes de correlação e
determinação, além da relação entre valor de mercado e patrimônio líquido. Como resultado,
encontraram associação entre o patrimônio líquido e o preço das ações, poder esse de explicação maior
do que entre lucro e preços das ações.
Em outra frente, Galdi e Lopes (2008) estudam a relação de longo prazo entre lucro contábil e
preço de ações de empresas na América Latina. Por meio da metodologia de series temporais, partem
dos testes de estacionaridade (KPSS), co-integração (estatística do traço e do máximo autovalor) e
causalidade de Granger para as estimativas. Com dados de lucro por ação e preço da ação de 41
empresas, no período de 1995 até 2005 (apenas empresas com ao menos oito anos de informação), os
autores identificaram uma relação positiva entre lucro e preços das ações para a maior parte das
empresas alvo do estudo, porém não é possível estabelecer causação entre as variáveis a partir do
conceito de Granger (para 27 empresas não há sentido de causalidade).
Nessa mesma direção Sonza e Kloeckner (2009) estudam equilíbrios de longo prazo e da
dinâmica de curto prazo entre lucro contábil e preço das ações com dados de 20 empresas para o
período entre 1990 e 2008. Partindo de uma análise de co-integração e de um modelo de vetor de
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correção de erros, concluem que há uma relação significativa de longo prazo entre lucro contábil e o
valor das ações.
Lopes e Galdi (2010) buscam entender a relação entre variáveis contábeis e a taxa de desconto
com o retorno das ações. Fizeram uso das variáveis lucro líquido, variação da rentabilidade, capital
investido, variação da oportunidade de crescimento e taxa de redesconto, a partir de 1678 observações
no período entre 1997 e 2008. Com as metodologias de dados em painel com retorno anormal, Fama
Mac-Beth, efeitos fixos e pooled, os autores afirmam que as variáveis contábeis possuem poder
explicativo no retorno das ações.
Oliveira, Montezano e De Oliveira (2013) testaram a hipótese de associação entre preços de
ações e variáveis contábeis, a partir de uma amostra de 219 empresas de capital aberta do Brasil, no
período entre 1995 e 2007. Partindo de um modelo de dados em painel não balanceado com efeitos
fixos e dados trimestrais, utilizaram as seguintes variáveis para testar a relação: preço da ação, lucro
por ação, valor patrimonial da ação (valor do patrimônio líquido – PL – ajustado pelo número de ações
em circulação da empresa) e variáveis dummy para porte da empresa, setor de atuação e sinal do lucro
(positivo ou negativo).
Os autores partem de três distintos modelos para testar a relação: i) relação univariada com
lucro (regressão linear simples com o preço como variável dependente e lucro corrente representando
variável de fluxo); ii) relação univariada com o valor patrimonial (regressão linear simples entre preço
e valor patrimonial da ação – variável de estoque); iii) relação multivariada dada pela combinação
entre lucro por ação e valor patrimonial da ação. Como resultado, identificaram que as assimetrias de
lucros oriundas de diferenças setoriais, tamanho da empresa e sinal da lucratividade, se mostraram
estatisticamente significantes. Por outro lado, mudanças no lucro por ação e no valor contábil da ação
explicam de 35% a 40% das flutuações nos preços das ações, o que implica que as informações
financeiras podem contribuir no entendimento da formação de preços de ações. Em específico, o valor
patrimonial (quando positivo) possui maior poder explicativo que o lucro por ação.
Por fim, o trabalho de Gonçalves, Rodrigues e Macedo (2014) centra como objetivo
compreender o efeito do lucro líquido por ação e do patrimônio líquido por ação sobre o preço das
ações. Com dados de 24 empresas do setor energético para o período entre 2009 e 2010, os autores
utilizaram análise de regressão múltipla para estabelecer a relação entre as variáveis, além dos critérios
de Akaike e Schwarz e coeficientes padronizados. Os resultados apontam que tanto lucro líquido por
ação quanto patrimônio líquido por ação apresentam maior capacidade conjunta de explicação com a
adoção do IFRS (padrão contábil internacional).
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3. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS
3.1. Especificação do modelo
De acordo com Oliveira e Frascaroli (2014) os modelos de fatores são normalmente utilizados
para identificar as relações existentes em finanças e ressaltam o modelo multifatorial da teoria de
precificação por arbitragem (APT). A escolha dos fatores pode ser de ordem econômica e finançeira
(taxas de juros, inflação, PIB, índices de mercado, taxas de câmbio, etc), fundamentalista (razões
preço/lucro, dividendos, etc) ou estatística (análise dos principais componentes, análise fatorial, etc).
Segundo Alexander (2005), o sucesso dos modelos fatoriais depende tanto dos fatores de escolha, bem
como do método utilizado na estimação das sensibilidades desses fatores. Para o presente estudo os
fatores escolhidos tem como base os trabalhos de Matucheski e Almeida (2006), Brimble e Hodgson
(2007), El-Gazzar, Finn e Tang (2009), Oliveira, Montezano e Oliveira (2013) e Gonçalves, Rodrigues
e Macedo (2014). Serão testadas três especificações. A especificação é dada em termos da empresa i e
do trimestre t . O modelo (1) é dado por:
ittititit UVPALPAPA 210 (1)
onde, itPA representa o preço das ações, itLPA
o lucro por ação, itVPA o valor patrimonial da ação e
Ut é um conjunto de dummys no período t que capturam os efeitos específicos de cada período.
Visando captar os efeitos do tamanho das firmas na formação dos preços resolveu estimar mais
dois modelos que incluam uma proxy para a variável tamanho. A forma funcional do modelo (2) é
dada por:
ittitititit UDATVPALPAPA 3210 (2)
onde, itDAT é a dummy do ativo total da empresa em cada trimestre, assumindo valor 0 caso o valor
do ativo total estiver abaixo do 3 decil da sua distribuição e 1 caso contrario.
Dado o fato que possam existir diferenças significativas do valor do ativo entre os setores
optou-se por incluir ainda uma dummy que captasse as diferenças de tamanho das empresas entre os
setores. Sendo assim, para cada trimestre do período amostral e para cada setor de atividade, as firmas
que se situam no 3 decil inferior da distribuição do ativo total foram consideradas pequenas e assumem
valor 0 e 1 caso contrario. Essa classificação está de acordo com o trabalho de Kirch, Procianoy e
Terra (2014). Portanto, o modelo (3) é dado por:
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ittsitititit UDATVPALPAPA 3210 (3)
onde DATsit é a dummy do ativo total por setor de atividade. Caso, β3 ≠ 0, tem-se que o tamanho da
empresa é relevante como determinante do preço por ação, ou seja, o mercado reage de forma diferente
entre as empresas grandes e pequenas. Por fim, o modelo (3) será estimado para amostras setoriais
visando captar se a relevância das variáveis contábeis bem como o tamanho das empresas pode diferir
considerando os setores de atuação das firmas, dado que também nesse período os efeitos da crise
foram assimétricos.
3.2. Base de dados
Os dados utilizados na análise se referem as informações financeiras trimestrais de empresas de
capital aberto listado no site do BM&FBovespa, e compreende o período entre 2009 a 2013 em
milhares de reais e tem coletados junto a Economática, ferramenta para análise de ações e fundos de
investimento que fornece informações financeiras das empresas. A amostra final é composta por 194
firmas distribuídas em 9 setores de atividades definidas de acordo com a BM&FBovespa, totalizando
2749 observações em um painel não balanceado, ou seja, nem todas empresas possuem informações
desde o inicio da amostra. Como podem ser observados na Tabela 1 os setores de consumo ciclo,
consumo não cíclico, utilidade pública, e construção e transportes juntos respondem por 67,84% das
observações. A princípio, a base era composta por um universo de 371 firmas, ao qual foram
excluídas as firmas financeiras e as que não apresentavam dados de um ou mais variáveis necessárias
para o modelo.
Tabela 1 – Frequência dos dados por setor de atividade econômica
Setor Frequência
Absoluta
Frequência
Relativa
Bens Industriais 352 12,80%
Construção e Transporte 444 16,15%
Consumo Cíclico 500 18,19%
Consumo não Cíclico 448 16,29%
Materiais Básicos 358 13,02%
Petróleo, Gás e
Biocombustíveis 29 1,05%
Tecnologia da Informação 83 3,02%
Telecomunicações 62 2,26%
Utilidade Pública 473 17,21%
Total 2749 100,00%
Fonte: Elaboração própria dos autores
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Entre as variáveis coletadas estão os preços das ações (PA) como variável dependente, e na
lista das variáveis independentes selecionadas com base nos trabalhos dessa temática figuram o lucro
por ação, o valor patrimonial por ação, e dummys sobre o tamanho da firma. A Tabela 2 mostra o
resumo das abreviações das variáveis do modelo para facilitar a leitura posterior das parametrizações,
bem como suas respectivas as estatisticas descritivas.
Tabela 2 – Estatística descritiva das Variáveis do Modelo
Variáveis Notação Média Desvio-
Padrão Mínimo Máximo
Preço das ações PAit 21,25039 24,70915 0,3199998 299,1418
Lucro por ação LPAit 0,9559508 2,989387 -33,30796 44,05646
Valor patrimonial da
ação VPAit
15,43692 27,92403 -22,69235 360,7186
Dummy Ativo Total DATit 0,696617 0,4598029 0 1
Dummy Ativo Total por
setor DATsit
0,6987996 0,4588631 0 1
Fonte: Elaboração própria dos autores
Com base nas informações da Tabela 2, verifica-se que o as empresas analisadas ao longo desse
período atingiram preço médio das ações de R$21,25, lucro médio por ação no valor de R$ 0,95, e
valor contábil médio de R$ 15,43. Sendo assim o market-to-book dessa amostra de dados é maior do
que um sinalizando que em média as empresas tem tido uma valorização do mercado acima do seu
valor contábil, ou seja, o mercado está valorizando algo que não está sendo registrado pela
contabilidade ou que ainda esteja sendo feita, mas de modo incompleta (SANTANNA, TEIXEIRA e
LOUZADA, 2003). Vale ressaltar que esse resultado deve ser visto com cautela dado o fato que os
coeficientes de variação dessas variáveis foram elevados.
3.3. Método de estimação
O modelo de dados em painel é utilizado quando estão disponíveis observações longitudinais,
isto é, por indivíduos num espaço de tempo, o que fornece informações a respeito de possíveis
heterogeneidades individuais2. De acordo com Greene (2002) ele é bastante utilizado para investigar
mudanças estruturais e dinâmicas de transição.
Este modelo possui algumas vantagens importantes, dentre elas Hsiao (2003) destaca algumas
como a oportunidade de redução em problemas de colinearidade e problemas de variáveis omitidas,
2 Ver Cameron e Trivedi (2005) para uma maior compreensão das vantagens que advém do uso dos modelos que captam a
heterogeneidade dos indivíduos.
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aumento dos graus de liberdade, permitindo que a dinâmica intertemporal e a individualidade das
variáveis analisadas possam ser mais bem controladas, no que se refere aos efeitos da omissão de
outras variáveis. A estimativa por dados em painel considera as observações em distintos instantes de
tempo. Para o presente caso sua forma funcional é do tipo:
itititit xPA (1)
onde PAit é o preço da ação, itx é matriz das variáveis explicativas com k regressores sem a constante,
i=1,...,N, se refere à unidade as empresas e t=1,…,T, refere-se ao trimestre e it é o termo de erro tal
que 2~ (0, )it N com ausência de autocorrelação dos resíduos IID (independente e identicamente
distribuídos), o parâmetro it 2~ (0, )N , é um termo estocástico inerente às unidades individuais, que
capta os efeitos individuais e pode ou não ser correlacionado com o vetor de variáveis explicativas
como mostra Cameron e Trivedi (2005).
Caso ( , ) 0i ijCov x
, a estimação deve ser feita por meio de um modelo com efeitos fixos. Tem-se
que a ideia é eliminar o efeito não-observado i , baseado na suposição de que ( | , ) 0it i iE x
, o que
é conhecida como condição de exogeneidade estrita. Para tal deve-se tirar a media da equação (1) no
tempo de modo que o efeito fixo i é eliminado. Sendo assim, pode-se usar Mínimos Quadrados
Ordinários (MQO) para obter o estimador de efeitos fixos.
Mas, caso ( , ) 0i ijCov x
, ou seja, i é não correlacionado com o vetor de variáveis explicativas,
se torna preferível modelar esses efeitos como aleatoriamente distribuídos entre as unidades
observacionais, utilizando o modelo de efeitos aleatórios. Por existir correlação entre os erros da
mesma empresa em períodos de tempo diferentes, se torna mais apropriado recorrer ao estimador de
Mínimos quadrados generalizados (MQG), em vez do MQO
A escolha entre o modelo de efeitos fixos e efeitos aleatórios é dada pelo teste de Hausman
(1978). A hipótese nula do teste é de que não há correlação entre o erro idiossincrático e as variáveis
independentes no modelo de efeitos aleatórios. Portanto, se não rejeitada a hipótese nula, o modelo de
efeitos aleatórios é consistente e as diferenças de todos os coeficientes não é sistemática. Em
contrapartida, se rejeitada indica que o modelo de efeitos fixos é mais consistente.3
3 Alguns autores utilizam a denominação de within para a estimativa de efeitos fixos e FGLS (feasible generalized least
squares) – pondera-se as variáveis pelo desvio-padrão, resultando em resíduos mais consistentes - para efeitos aleatórios.
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4. RESULTADOS
Com o intuito de verificar as primeiras relações entre as informações contábeis e os preços das
ações, foi aplicada a correlação de Pearson com significância estatística de 5%. A Tabela que segue
apresenta os resultados.
Tabela 3 - Correlação de Pearson
PAit LPAit VPAit DATit DATsit
PAit 1
LPAit 0.3801* 1
VPAit 0.6077* 0.2024* 1
DATit 0,0150 0,0328 -
0.0647* 1
DATsit 0,0514* 0,0105 -0,0132 0,6602* 1
Fonte: Elaboração própria dos autores
Nota: *, ** e *** denotam significância estatística aos níveis de 1, 5 e 10%, respectivamente.
De acordo com os resultados da Tabela 3, verifica-se que todas variáveis contábeis (LA, VP,)
selecionadas em relação ao preço das ações apresentam os coeficientes de correlação como o esperado,
ou seja, para além dos sinais esperados positivos, mas também estatisticamente diferentes de zero.
Sendo assim uma deterioração em alguma dessas variáveis pode acarretar na queda do preço das ações.
Entre as variáveis selecionadas o valor contábil da empresa foi a que apresentou maior correlação com
os preços das ações. É possível observar ainda que a variável dummy com base no ativo total da
empresa não apresentou significância estatística em relação a variável dependente, diferentemente da
dummy com base no ativo por setor de atividade. Após a verificação da significante correlação entre as
variáveis selecionadas com os preços das ações, foram estimados modelos propostos. A Tabela 4
ilustra os resultados obtidos.
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Tabela 4 – Modelo Econométrico
Variáveis Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3
Cons 9,28821* 7,319783* 6,364835*
(1,111359) (1,491068) (1,285519)
[8,36] [4,91] [4,95]
LPA 0,5660696* 0,5586982* 0,5439578*
(0,0800547) (0,0802153) (0,0807095)
[7,07] [6,96] [6,74]
VPA 0,7391098* 0,739172* 0,7383929*
(0,0134934) (0,0134914) (0,0134894)
[54,78] [54,79] [54,74]
DAT - 1,318957 -
- (1,023023) -
- [1,29] -
DATs - - 1,814485**
- - (0,8696913)
- - [2,09]
Dummys de
Ano Sim Sim Sim
Hansen 136,62 151,59 125,29
Wald 3331,62 3334,99 3339,95
R2 0,5651 0,5653 0,5958
Firmas 194 194 194
N 2749 2749 2749
Fonte: Elaboração própria dos autores.
Notas: Erro padrão entre parênteses. Estatísticas z entre colchetes. *, ** e *** denotam significância
estatística aos níveis de 1, 5 e 10%, respectivamente.
Inicialmente foi realizada a estimação dos modelos de efeitos fixos bem como dos modelos de
efeitos aleatórios. Contudo, o teste de Hausman para todas as três especificações que se encontram na
Tabela 4, indicam para todos os casos o estimador de efeitos aleatórios ajusta melhor ao objetivo
proposto, dado o fato que se rejeita a hipótese nula de não correlação entre os efeitos específicos e as
variáveis explicativas. O teste Wald de todos os modelos estimados indicam a rejeição da hipótese nula
de não significância estatísticas das variáveis. Nas estimações foram inseridos dummys temporais de
modo a controlar os efeitos de cada período.
Ao avaliar os coeficientes das variáveis verifica-se que para os três modelos estimados a
variável lucro por ação afeta a formação do preço das ações por ser estatisticamente significante
considerando 1% do nível de significância. O sinal do parâmetro associado a ela é positiva, indicando,
portanto que aumentos no lucro da empresa culminam em aumento do preço. Esse resultado é diferente
do encontrado no trabalho de Oliveira, Montezano e Oliveira (2013) quando por meio de um conjunto
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de regressões multivariado os parâmetros associados a variável lucro por ação hora não apresentava
significância estatística e hora apresentava, contudo com sinal negativo. Portanto, para o período aqui
estudado o lucro por ação constitui como um bom regressor do preço das ações.
Quanto ao resultado do efeito do VPA sobre o preço das ações, tem-se que para todos os
modelos estimados foi estatisticamente significante ao considerar o nível de significância de 1%. O
sinal encontrado foi positivo o que corrobora com a literatura do assunto. Para o mercado de capitais
brasileiro Matucheski e Almeida (2006), Oliveira, Montezano e Oliveira (2013) e Gonçalves,
Rodrigues e Macedo (2014) encontraram que essa variável tem relevância como determinante dos
preços das ações. Portanto, para diferentes períodos o VPA tem apresentado relevante na determinação
dos preços.
Com o intuito de verificar se para o período em analise existiu assimetrias na formação de
preços decorrentes do fator tamanho das empresas. No modelo 2 foi introduzido a variável dummy
com base no ativo total da empresa em cada trimestre, assumindo valor 0 caso o valor do ativo total
estiver abaixo do 3 decil da sua distribuição e 1 caso contrario. Já, no modelo 3, a dummy introduzida
foi gerada levando em consideração o setor de atividade, ou seja para cada trimestre do período
amostral e para cada setor de atividade, as firmas nos 3 decis inferiores assumiram valor 0 e 1 caso
contrario. O resultado encontrado no modelo 2 não apresentou significância estatística, diferentemente
do trabalho de Oliveira, Montezano e Oliveira (2013) onde adotaram a mediana dos ativos em 2007
para separar a amostra entre grandes e pequenas empresas. Já, os resultados da estimação do modelo 3
a dummy tamanho por setor apresentou significância estatística e com sinal positivo, evidenciando
portanto que dentro de cada setor o fator tamanho é relevante na formação do preço das ações.
Levando em consideração que as relações aqui verificadas podem ser diferentes entre os
diversos setores de atividades, ou seja, que a relevância dos fatores contábeis bem como o tamanho das
empresas podem diferir considerando os setores de atuação das firmas, foram estimadas o modelo (3)
para os seis setores que apresentaram mais de 12% do tamanho da amostra desse estudo, onde
destacam os setores de bens industriais, construção e transporte, consumo cíclico, consumo não
cíclico, materiais básicos e utilidade publica. Os resultados das estimações encontram-se na Tabela 5.
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Tabela 5 – Modelo Econométrico por setor de atividade
Variáveis BI CT CC CNC MB UP
Cons 7,2550* -4,2198** 8,8693* -7,6965*** 9,3071* 8,7236***
(1,4923) (1,7607) (2,2821) (4,2749) (2,4092) (4,8527)
[4,86] [-2,40] [3,89] [-1,80] [3,86] [1,80]
LPA 1,4868* -0,5225* 1,5314* 2,8682* 0,7176* 1,1232*
(0,1543) (0,0747) (0,4151) 0,5896 (0,1425) (0,1814)
[9,63] [-6,99] [3,69] [4,86] [5,04] [6,19]
VPA 0,5472* 1,5594* 0,7064* 2,8446* 0,3338* 0,8441*
(0,0413) (0,0821) (0,0138) (0,1506) (0,0380) (0,0250)
[13,22] [18,97] [51,07] [18,88] [8,78] [33,74]
DAT 9,5465* 2,9241** 1,8703 -3,3022 0,9105 -4,5120
(2,4899) (1,1424) (1,5639) (3,2810) (1,4390) (4,4272)
[3,83] [2,56] [1,2] [-1,01] [0,63] [-1,02]
Dummys
de Ano Sim Sim Sim Sim Sim Sim
Hansen 152,5 32,04 60,22 94,15 119,94 99,51
Wald 586,03 466,53 3020,69 445,40 263,82 1423,18
R2 0,6536 0,5721 0,8769 0,5349 0,4185 0,7771
Firmas 25 30 37 35 23 31
N 352 444 500 448 358 473
Fonte: Elaboração própria dos autores.
Notas: Erro padrão entre parênteses. Estatísticas z entre colchetes. *, ** e *** denotam significância
estatística aos níveis de 1, 5 e 10%, respectivamente. BI: Bens industriais; CT: Construção e
Transporte; CC: Consumo cíclico; CNC: Consumo não cíclico; MB: Materiais básicos; e UP:
Utilidade pública.
Nas estimações foram inseridos dummys temporais de modo a controlar os efeitos de cada
período. Assim como para os resultados da amostra completa, o teste de Hausman para todos os
setores de atividades apontam que o estimador de efeitos aleatórios ajusta melhor ao objetivo proposto,
e o teste Wald para todos os modelos estimados indicam a rejeição da hipótese nula de não
significância estatísticas das variáveis.
Ao analisar os coeficientes estimados da variável lucro por ação é possível observar que para
todos os setores apresentaram ser estatisticamente significante considerando 1% do nível de
significância e com sinal esperado, com exceção do setor da construção e transporte onde os efeitos do
LPA são negativos. Pode ser, que uma das razões para explicar esse resultado contra intuitivo seja o
fato desse setor entre os aqui analisados ser o que mais sofreu com os efeitos da crise financeira
internacional, como aponta o estudo de Ferreira e Mattos (2012). Na outra mão verifica-se que o setor
de consumo não cíclico foi aquele que apresentou a maior magnitude do coeficiente associado a LPA,
seguido do setor de consumo cíclico, que representam os setores que durante o período em questão
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destacaram na economia brasileira, devido a reação do governo frente à crise de 2008, provocando a
redução da taxa básica de juros e a expansão do crédito dos bancos públicos, estimulando a demanda
agregada beneficiando em particular o consumo das famílias.
Para o caso do VPA, ao analisar a Tabela 5, verifica-se que para todos os setores de atividades
os parâmetros estimados foram estatisticamente significante considerando 1% do nível de significância
e com sinal esperado, ou seja, positivo, ilustrando, portanto que acréscimos nessa variável podem
acarretar no aumento do preço das ações das empresas de todos os setores, sendo mais expressiva dada
sua magnitude no setor de consumo não cíclico e uma menor influencia no setor de matérias básico.
De modo a verificar a existência de assimetria determinação de preços das ações oriundas da
diferença de tamanho das empresas as estimações incluíram as dummys definidas com base no ativo
total das mesmas. E de acordo com os resultados da Tabela 5, os setores que apresentam tal assimetria
durante o período analisado foram os de bens industriais e os de construção e transportes. Para os
demais setores essa variável não apresentou significância estatística. Portanto, as estimações por
setores evidenciam que a assimetria na formação dos preços não é um fato generalizado, mas sim em
setores que estão mais expostos aos efeitos negativos da crise devido as elasticidades preço e renda das
mesmas. De acordo com Ferreira e Mattos (2012) foram registradas fortes perdas nas indústrias de
construção civil. Para o caso do setor industrial, vale ressaltar que desde o inicio de 2010 a produção
industrial de transformação não cresce, explicada pela estagnação da produtividade do setor e ao
aumento da substituição dos produtos nacionais pelo externo, ocasionando aumentos nas importações
liquidas.
O fator tamanho pode ser relevante na medida em que firmas maiores podem ter ganhos de
escala na produção afetando sua estrutura de custos e consequentemente sua competitividade. Tem
ainda o fato de que firmas maiores sofram menos com a restrição de financiamento. De acordo com
Martins e Paulo (2014) o Brasil é caracterizado como um mercado emergente e o problema de
informação assimétrica constitui um obstáculo ao desenvolvimento do seu mercado de capitais. Isso
pode culminar num mercado financeiro com restrições para investimentos, sendo assim firmas
consideradas menores podem ter sua demanda por financiamento inibida, inviabilizando a execução de
projetos rentáveis de investimento (ALDRIGHI E BISINHA, 2010).
Por fim, ao analisarmos o R2 das estimações pode-se afirmar que para o período em estudo as
informações contábeis aqui empregados explicam a formação dos preços de 41,85% a 87,69%. Os
setores que as variáveis contábeis mostraram serem melhores previsores dos preços das ações foram os
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de consumo cíclico, utilidade pública e bens industriais, enquanto que o setor de matérias básico foi
aquele que apresentou menor qualidade de ajuste.
5. CONSIDERAÇÕES FINAIS
A incerteza iminente no mercado financeiro exige que os tomadores de decisão tenham um
cuidado maior nas suas previsões. Para o caso especifico do mercado acionário tem-se que o risco
comparativo ao do mercado de renda fixa é maior, culminando na necessidade dos agentes conhecerem
sua dinâmica, como por exemplo, os fenômenos inerentes aos preços das ações.
Sendo assim, o presente estudo tem como objetivo verificar se durante o período 2009 a 2013
os preços das ações das empresas listadas na BM&FBovespa guardam algumas relações com alguns
indicadores contábeis, entre eles o lucro por ação, o valor patrimonial da ação e o ativo total usada
como proxy para o tamanho da firma. As variáveis selecionadas tiveram como base os estudos
empíricos dessa literatura e foram recolhidos junto ao Economatica.
Visando captar os efeitos do tamanho das firmas na formação dos preços resolveu estimar no
total três modelos, sendo os dois últimos incluindo uma proxy para o tamanho das firmas. Numa o
tamanho é definido por uma dummy com base no ativo total da empresa em cada trimestre, e na outra
se dá por uma dummy com base no ativo total por setor de atividade em cada período. Essa ultima tem
como motivação o fato que possam existir diferenças significativas dos ativos entre os setores de
atividade. De modo a reforçar a robustez dos resultados foi estimado o terceiro modelo para amostras
setoriais, ou seja, para amostras contendo apenas empresas do mesmo setor de atividade permitindo
verificar se as relevâncias dos fatores contábeis bem como o efeito tamanho das empresas podem
diferir em função dos setores que atuam.
A estratégia empírica adotada foi a de dados em painel. O método de estimação que melhor se
ajustou ao conjunto de dados utilizados de acordo com o teste de Hasmaun foi o de efeitos aleatórios.
Os resultados encontrados para a amostra contendo todas as empresas e para todas as especificações
corroboram com a literatura do assunto. Tanto os coeficientes associados as variáveis lucro por ação,
quanto aqueles referente ao valor patrimonial da ação apresentaram significância estatística e além do
mais obtiveram sinal positivo, evidenciando portanto que incremente no lucro da firma ou no seu
patrimônio culminam num preço maior das suas ações. No que diz respeito as dummys inseridas,
somente a definida com base no ativo total por setor apresentou significância estatística e com sinal
positivo, sinalizando que o tamanho da empresa é relevante na medida em que o mercado reage de
forma assimétrica entre as empresas consideradas grandes e pequenas.
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Para o caso das amostras setoriais os resultados obtidos reforçam que as variáveis lucro por
ação e valor patrimonial da ação apresentam significância e com sinais positivos para todos os setores,
com exceção do lucro por ação no setor de construção e transporte que apresentou sinal negativo. O
efeito tamanho das empresas definidas com base no ativo total das mesmas mostram que elas são
significantes nos setores de bens industriais e os de construção e transportes, ou seja, que nesses
setores existem assimetrias na determinação dos preços das ações. Esse resultado pode ter como
justificativa o fato de serem os setores que foram mais expostos aos efeitos negativos da crise
financeira, sendo que o primeiro desde 2010 não apresenta crescimento na sua produção e no segundo
foram registradas fortes perdas na sua indústria.
Por fim, os resultados mostram que para o período em estudo as informações contábeis aqui
empregados explicam a formação dos preços de 41,85% a 87,69% e que os setores que apresentaram
como melhores previsores dos preços das ações foram as do consumo cíclico, utilidade pública e bens
industriais, enquanto que o setor de matérias básico foi aquele que apresentaram menor qualidade de
ajuste.
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