Um Estudo Empírico dos Modelos Residual Income Valuation - Ohlson (1995)
versus Piotroski (2000) no Mercado Brasileiro
Autoria: Márcio Alessandro Werneck, Erick Serrano Ferreira, Alexsandro Broedel Lopes, Silvania Neris
Nossa, Fernando Caio Galdi
Resumo
Este trabalho tem por objetivo verificar a relevância da informação contábil,
especialmente a relevância dos valores patrimoniais e do lucro contábil, para avaliação
de empresas no Brasil. Os dados foram coletados a partir do banco de dados
Economática; as empresas estudadas são aquelas com ações negociadas na Bolsa de
Valores de São Paulo no período de 1995 a 2004. O modelo de Ohlson (1995) e a
proposta de R_score formulada por Piotroski (2000) foram utilizados para verificar se
no Brasil os modelos que utilizam índices contábeis apresentam maior relevância para o
mercado de capitais do que modelos baseados no lucro e/ou patrimônio líquido e suas
variações. Para tanto foram elaborados dois portfólios (Ohlson e Piotroski) com as 20
melhores empresas de cada proposta. Assim, verificou-se, em um e dois anos após a
construção dos portfólios, qual dos dois modelos tem maior poder de previsão de
retorno anormal futuro. O resultado da pesquisa indica que apesar de se ter encontrado,
em números gerais, maior média de retornos anormais usando o modelo Ohlson (1995)
do que o R_score de Piotroski (2000), não se pode afirmar que exista estatisticamente a
predominância de nenhum dos dois modelos para todos os anos.
Palavras Chaves: Relevância da Informação Contábil. Modelo de Ohlson. Mercado de
Capitais
1. Introdução
A relevância da informação contábil é um tema que demanda mais estudos no
Brasil, sendo que a maioria dos estudos feitos se concentra em países de economia
desenvolvida. Apenas nos últimos anos, com o desenvolvimento da teoria positiva
aplicada à contabilidade, houve um avanço nas pesquisas realizadas no Brasil.
Assim, torna-se importante citar a definição de relevância da informação
contábil utilizada por: Lopes e Martins (2005, p. 77):
Dentro do paradigma positivo, a relação entre a informação contábil e
o preço dos títulos negociados em bolsas de valores é central. Isso
porque os preços de mercado refletem as expectativas dos agentes
econômicos acerca do futuro da empresa e da economia. Dessa forma,
a relação entre a informação emanada da contabilidade e esses preços
indica que as expectativas dos agentes estão sendo alteradas. Esse
processo sinaliza que os números contábeis refletem um conteúdo
informativo que o mercado ainda não possui.
Este trabalho analisa a relevância da informação contábil no Brasil, para tanto,
foram utilizados os dados das empresas listadas na Bolsa de Valores de São Paulo e
foram testados dois modelos de análise de empresas, o modelo Piotroski (2000)
adaptado por Lopes e Galdi (2006) e o modelo de Ohlson (1995).
Ambos os modelos testados neste trabalho foram objeto de estudo no Brasil por
Lopes (2001) e Lopes e Galdi (2006). Lopes (2001) testou a relevância da informação
contábil, por meio do modelo de Ohlson (1995). Enquanto que Lopes e Galdi (2006)
verificaram a relevância da informação a partir da proposta de Piotroski (2000).
Em relação ao modelo Ohlson (1995), o estudo realizado no Brasil por Lopes
(2001) demonstra existir aderência do modelo, para os dados brasileiros. O poder
explicativo, segundo Lopes e Martins (2005, p.88), está concentrado no patrimônio
liquido, e não no valor dos resultados anormais futuros.
Lopes e Martins (2005, p.168) afirmam ainda que:
...esse resultado confirma a superioridade das informações advindas
do balanço sobre aquelas da demonstração do resultado do exercício
para empresas que reportam suas informações de acordo com as
normas contábeis presentes no Brasil.
O modelo R_score de Piotroski (2000) foi adaptado para realidade brasileira e
testado por Lopes e Galdi (2006), os resultados encontrados evidenciam que o R_score
formulado com os dados contábeis pode, estatisticamente, explicar a variação dos
títulos, tendo maior poder explicativo concentrado nos níveis de endividamento (delta
lever).
Mesmo com os resultados encontrados anteriormente, Lopes (2001) destacou
algumas características da contabilidade e do mercado de capitais brasileiro, que podem
fazer com que a contabilidade perca relevância, que seriam: contabilidade
regulamentada pelo governo, concentração de propriedade das empresas, concentração
da estrutura de financiamento por meio de bancos, e tradição legal (code-law - direito
romano).
De acordo com os resultados das pesquisas mencionadas, e ainda com as
características da contabilidade e do mercado de capitais brasileiro pode-se formular a
questão desta pesquisa: Qual proposta de avaliação de empresas é mais útil para o
mercado brasileiro, Ohlson (1995) ou Piotroski (2000)?
Espera-se que este trabalho possa contribuir para o estudo sobre a relevância da
contabilidade no Brasil, sobretudo no que se refere à relevância dos dados patrimoniais
e de resultados, e a importância da análise fundamentalista em países de economia em
desenvolvimento.
2. Revisão da Literatura
2.1 Relevância da informação contábil
Os trabalhos sobre relevância da informação contábil iniciaram com o trabalho
seminal realizado por Ray Ball e Phillip Brown(1968), e com o trabalho elaborado por
Beaver (1968). Estes trabalhos foram os precursores no estudo da relação entre a
informação contábil e o mercado de capitais, os resultados encontrados indicam que a
divulgação das informações contábeis tem impacto no comportamento dos preços dos
títulos no mercado de capitais.
Alguns estudos sobre relevância ressaltam que países em desenvolvimento
teriam menor relevância em suas informações contábeis, (ALFORD et al, 1993; ALI;
HWANG, 2000), que pode ser justificada pelos seguintes fatores: mercado de capitais
pouco desenvolvido, contabilidade regulamentada pelo governo, concentração de
propriedade das empresas, concentração da estrutura de financiamento por meio de
bancos, e tradição legal (code-law - direito romano).
2.2 O modelo Residual Income Valuation – Ohlson (1995)
Utilizando o modelo Ohlson (1995) e Feltham e Ohlson (1995), Meyers (1998)
encontrou evidências de que, estimativas em séries temporais são mais relevantes do
que simplesmente usar o valor do book value.
No Brasil, estudo realizado por Lopes (2002) encontrou resultados que indicam
que o modelo apresenta boa aderência aos dados brasileiros, mas ressalta que grande
parte do poder explicativo do modelo concentra-se no patrimônio líquido, e não no
lucro.
2.3 A proposta de Piotroski (2000).
Os estudos realizados utilizando a análise fundamentalista, demonstram haver
relação entre o Book-to-market da empresa e a variação nos preços das ações. Fama e
2
French (1992) mostram em sua pesquisa que o Book-to-market da firma é fortemente
positivo e relacionado ao desempenho futuro das ações. O fato de empresas com alto
book-to-market ganharem retornos positivos se comparado a outras empresas, se dá
devido ao seu book-to-market ser mais alto.
No trabalho de Baruch e Thiagarajan (1993) foi verificada a relevância da
análise fundamentalista especificamente em relação à persistência de lucros. Eles
observaram a relação estatisticamente significativa entre o score, indicando a qualidade
dos lucros e o retorno da ação.
La Porta et al (1997) apud Monhanran (2005) mostram que empresas com baixo
book-to-market têm maior probabilidade de ter a surpresa de atingir retornos negativos.
Fama e French (1996) observaram que lucros por ação, fluxo de caixa por ação e
crescimento em vendas, que são variáveis indicadas por Lakonishok, Shleifer e Vishny
(1994) explicam o retorno de um portfólio de ações de empresas construído a partir de
tais variáveis.
Abarbanell e Bushe (1998, p. 19) também analisaram 9 (nove) indicadores
contábeis e concluíram que tais indicadores são relacionados com o retorno anormal. No
entanto eles ressaltaram que o retorno anormal positivo ocorre por volta do período do
anúncio de lucros, corroborando com os resultados observados por Abarbanell e Bushe
(1997).
Piotroski (2000) aplica a análise das demonstrações contábeis em um grupo de
empresas nos Estados Unidos e mostra que os investidores podem atingir retornos
anormais positivos ao criar um portfólio que separe as empresas Winners e Losers.
Neste sentido, no mercado Brasileiro, os resultados encontrados por Lopes e Galdi
(2006) corroboram com os resultados de Piotroski (2000).
3. Referencial Teórico
3.1 O modelo Residual Income Valuation
O modelo de Residual Income Valuation (RIV) desenvolvido por Ohlson (1995)
é uma tentativa de avaliação do valor da empresa. O RIV relaciona o patrimônio líquido
da empresa, lucros atuais e futuros e ainda os dividendos. Por usar variáveis contábeis,
este modelo é chamado de: modelo de avaliação baseado em números contábeis
(accounting-based valuation model).
Este modelo depende de três premissas básicas, destacadas por Lopes (2002):
1Valor de mercado e dividendos esperados - o valor de mercado do patrimônio de
uma empresa é dado em função dos dividendos futuros esperados descontados a uma
taxa de juros, levando em conta as propriedades de Modigliani e Miller (1958) de que a
política de dividendos é absolutamente irrelevante;
2O lucro limpo (CRS) - segundo a premissa de clean surplus relation
todas as alterações ocorridas no patrimônio liquido devem necessariamente passar pelo
resultado do período.
3Comportamento estocástico dos lucros residuais - os lucros residuais
(lucros anormais) são os lucros contábeis ajustados por uma taxa de remuneração do
capital próprio. Estes lucros obedecem a um processo estocástico, ou seja, uma parcela
do lucro atual afeta o lucro do período seguinte.
∞
Pt = PLt + ∑ Rf −t Et [Lat + τ ] (1)
t =1
Equação 1: Modelo Residual Income Valuation - RIV
Fonte: Ohlson (1995)
Onde:
Pt é o valor da empresa no momento t.
3
PLt é o patrimônio líquido da empresa no momento t,
Rf é a taxa de juros livre de risco utilizado para descontar os fluxos esperados de
lucros anormais,
Et é o operador esperança matemática,
Lat + τ é o lucro anormal da empresa em cada um dos períodos considerados.
Neste modelo a expectativa de lucros anormais futuros é a base para a avaliação
de uma empresa, da mesma forma que os dividendos.
Lopes (2004 p, 99) argumenta que:
O valor de mercado das ações de uma empresa pode ser dado
somente em função de seu valor contábil e dos lucros residuais
futuros esperados. Esses lucros anormais futuros independem
da normalização que a contabilidade segue desde que sejam
baseados no lucro limpo. Neste sentido, o modelo que a
Contabilidade segue é irrelevante para a determinação do valor
de mercado.
O lucro anormal pode ser definido como o lucro que a empresa obteve somado
ao custo de capital próprio da empresa. Neste trabalho baseado no arcabouço teórico
desenvolvido por Ohlson (1995), o lucro anormal será calculado subtraindo o resultado
contábil no período t, da multiplicação do patrimônio líquido no período t-1, pela taxa
de juros livre de risco:
Lat = Lt − (PLt −1 × Rf ) (2)
Equação 2: Lucro residual
Fonte: Ohlson, (1995)
Onde:
Lat é o lucro anormal da empresa no período t,
Lt é o lucro líquido da empresa no período t,0
PLt − 1 é o patrimônio liquido da empresa no período t – 1.
Rf é a taxa de juros livre de risco utilizado para descontar os fluxos esperados de
lucros anormais
3.2 O Score formulado por Piotroski
A proposta elaborada por Piotroski (2000) é composta por um Score de 9 índices
que se destinam a avaliar a empresa no que se refere à rentabilidade, estrutura de capital
e eficiência operacional. O score se propõe a separar empresas boas e ruins. Abaixo é
apresentado o Modelo de Avaliação das categorias dos índices, elaborado por Piotroski
(2000) e adaptado por Lopes e Galdi (2006), seguido da interpretação de cada índice:
Os indicadores para mensurar rentabilidade são: ROA, CF, ΔROA e Accrual.
Onde:
•
•
•
•
ROA é considerado como o Lucro Líquido do período dividido pelo Ativo Total do período
anterior (quanto maior melhor);
CF é considerado como o Caixa somado ao equivalente à Caixa menos o Caixa somado ao
equivalente à Caixa do período anterior, dividido pelo Ativo Total do ano anterior (quanto maior
melhor);
ΔROA é considerado como o ROA do ano corrente menos o ROA do período anterior (se
positivo quanto maior melhor, se negativo quanto maior pior);
Accrual é considerado como o Lucro Líquido do ano corrente diminuído do CF do ano corrente
dividido pelo Ativo Total do ano anterior (Se o CF for maior que ROA melhor).
As variáveis para mensurar estrutura de capital e liquidez são: ΔLIQUID,
ΔLEVER e EQ_OFFER;
4
•
•
•
•
•
Onde:
ΔLIQUID é considerado como o Ativo Circulante do período dividido pelo Passivo Circulante
do período corretante menos Ativo Circulante do período anterior dividido pelo Passivo
Circulante do período anterior (quanto maior melhor);
ΔLEVER é a variação da divisão do Passivo Total pelo Ativo Total entre dois períodos (quanto
maior pior);
EQ_OFFER é considerado como se a empresa emitiu ações então nota zero (0), se a empresa não
emitiu ações então nota um (1).
As variáveis para mensurar eficiência operacional são: ΔMARGIN e ΔTURN.
Onde:
ΔMARGIN é considerado como o Lucro Bruto corrente dividido pela Receita Bruta corrente
menos Lucro Bruto do período anterior dividido pela Receita Bruta do período anterior (quanto
maior melhor);
ΔTURN é a Receita Bruta do período corrente dividido pelo Ativo corrente menos a Receita
Bruta do período anterior dividido pelo Ativo Total do ano anterior (quanto maior melhor).
O modelo em sua forma original, formulado por Piotroski (2000) utiliza
variáveis binárias para a composição do score, sendo assim as empresas que
conseguissem pontuação máxima teriam a nota nove (9) e as empresas que
conseguissem a pontuação mínima teriam a nota zero (0). Lopes e Galdi (2006)
adaptaram o modelo trabalhando com variáveis contínuas, pois segundo os autores,
quando se trabalha com variáveis contínuas se ganha robustez nos resultados
encontrados.
Na Equação 3 é apresentada a proposta de Lopes e Galdi (2006).
R_SCORE = R_ROA + R_ΔROA + CF - R_ACCRUAL + R_ΔLIQUID - R_ΔLEVER
+ EQOFFER R_ΔTURN + R_ΔMARGIN
Equação 3: R_Score
Fonte: Lopes e Galdi (2006)
4. Hipótese de Trabalho
Considerando as duas propostas de avaliação de empresas apresentadas neste
trabalho, e ainda as características da contabilidade o de mercado de capitais brasileiro,
destacados na revisão da literatura, são apresentadas às hipóteses a serem testadas neste
estudo:
Ho: para a avaliação de empresas no mercado brasileiro, a proposta de
R_SCORE formulado por Piotroski(2000)* prevê retornos anormais futuros superiores
ao previsto pelo modelo Residual Income Valuation, formulado por Ohlson(1995)**.
* se utiliza de índices contábeis de lucratividade, estrutura de capital e eficiência operacional
** usa o Lucro e Patrimônio Líquido e suas variações.
O objetivo desta hipótese é testar as duas propostas, o modelo Residual Income
Valuation desenvolvido por Ohlson(1995), que leva em conta a expectativa de retornos
anormais futuros ao invés de dividendos futuros e a proposta desenvolvida por
Piotroski(2000), de R_score de 9 índices contábeis elaboradas através de dados do
balanço patrimonial e da demonstração de resultados do exercício.
5. Metodologia e apresentação dos dados
A pesquisa aqui empregada é empírico-analítica, a partir de informações
financeiras de empresas listadas na Bovespa, no período de 1995 a 2004.
Para composição da amostra, foram extraídos os dados da base de dados
Economática e selecionadas todas as empresas que tivessem ações negociadas por pelo
menos um ano, e que apresentassem dados contábeis por pelo menos dois anos
seguidos. Foram selecionadas as ações mais líquidas de cada empresa para cada ano. A
5
abordagem do período a partir de 1995 se dá, para evitar distorções devido ao período
de alta inflação no mercado brasileiro.
A amostra é composta por 553 empresas, para cada período analisado, mas no
decorrer dos cálculos foram excluídas da amostra aquelas empresas que tinham
patrimônio líquido negativo e aquelas que não tiveram valores de mercado para suas
ações no período estudado.
Para a construção do R-score proposto por Piotroski(2000), foi utilizado o valor
de cada índice e calculado o score de acordo com a Equação 3. Já o modelo
Ohlson(1995) não classifica as empresas em melhores ou piores, assim, a classificação
foi feita calculando-se o upside, que é a diferença entre o valor calculado pelo modelo
Ohlson subtraído do valor de mercado da ação.
Após a construção dos modelos, as empresas foram separadas em três
categorias: sem classificação (onde foram separadas as 20 melhores empresas de acordo
com cada modelo); mais líquidas e menos líquidas (onde foram classificadas as 20
empresas mais líquidas e as 20 empresas menos líquidas de acordo com a liquidez em
bolsa, extraído da base de dados economática) e a classificação pequenas, médias e
grandes empresas (que foram classificadas por valor patrimonial, extraído da base de
dados economática).
O CAPM (Capital Asset Pricing Model), modelo de determinação do preço dos
ativos, foi calculado utilizando: o índice ibovespa (anual), o índice da poupança
(variação anual) e o Beta de cada empresa para cada ano (fornecido pela Base de Dados
Economática); conforme Equação 4.
E(RA) = RF + βA[E(RM) – RF]
Equação 4: CAPM
Fonte: Mellagi Filho e Ishikawa (2000)
Onde:
E(RA) = taxa esperada de retorno do ativo A;
RF = taxa livre de risco, representada neste trabalho pela poupança;
βA = medida dos retornos da ação frente aos retornos do mercado;
E(RM) = retornos esperados do mercado.
Foram retiradas as empresas que não apresentaram liquidez em bolsa no período
e ainda as empresas que não tiveram retorno anormal em t+1 e t+2;
Por fim foram excluídas ainda 5% da amostra, após a construção e classificação
dos modelos, sendo 2,5% de out-liers superiores e 2,5% de out-liers inferiores, assim
critério utilizado para exclusão dos out-liers foi o critério do box plot.
Em seguida foi realizado o teste de normalidade Komolgorov-Smirnov, para
cada classificação top-20, sendo que, de acordo com o teste realizado, todas as amostras
foram consideradas normais.
Diante do atendimento do pressuposto de normalidade, conforme teste de
normalidade Komolgorov-Smirnov, para todas as amostras de classificação top-20,
foram aplicados os testes paramétricos: F de igualdade entre as variâncias das amostras
e T para igualdade entre as médias de retorno anormal para cada classificação top-20.
6. Resultados Encontrados
Neste tópico são apresentados os resultados observados na pesquisa ao utilizar o
Modelo de Ohlson (1995) e a proposta de Piotroski (2000) para a montagem de duas
carteiras de ações com as top-20, ou seja, as 20 melhores empresas para se investir
segundo cada um dos modelos. O Portfólio de Ohlson, foi aqui denominado de P_RIV,
enquanto que o de Piotroski foi chamado de P_R.
6
Levando-se em conta o quesito, sem classificação, verificou-se que apenas em
1999 existe diferença entre as médias dos retornos anormais, sendo que neste ano o PRIV apresenta média maior do que o P-R (Gráfico 1).
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Ohlson
1999
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2001
2002
Piotrosk
Gráfico 1: os retornos anormais – RA previstos por P_RIV e P_R sem classificação para t+1
Fonte: elaborado pelos autores
Para o segundo período após a criação dos portfólios os anos de 1998 e 2000
apresentaram diferenças significativas entre as médias, sendo que em 1998 o P-RIV
apresentou médias maiores e em 2000, o P-R apresenta média de retornos anormais
maiores. (Gráfico 2).
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Ohlson
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2002
Piotrosk
Gráfico 2: os retornos anormais previstos por P_RIV e P_R sem classificação para t+2
Fonte: elaborado pelos autores
Nos Gráficos 3,4,5 e 6, são apresentados os retornos anormais levando-se em
consideração o nível de liquidez das empresas, sendo que somente foram encontradas
diferenças significativas para os anos de 1995 e 2002, na classificação “mais líquidas” e
“menos líquidas” conseqüentemente e apenas no primeiro período após a criação dos
portfólios.
No quesito “mais líquidas”, houve diferença estatística entre as médias no ano de
2002, neste ano o P-RIV atingiu retornos anormais médios maiores, do que o P-R
(Gráfico 3).
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Ohlson
1999
2000
2001
2002
Piotrosk
Gráfico 3: os retornos anormais previstos por P_RIV e P_R das mais líquidas para t+1
Fonte: elaborado pelos autores
Para a classificação “mais liquidas” no segundo período após a criação dos
portfólios, não houve diferenças estatisticamente significativas entre as médias dos
retornos anormais para os dois modelos (Gráfico 4).
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Ohlson
1999
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Piotrosk
Gráfico 4: os retornos anormais previstos por P_RIV e P_R das mais líquidas para t+2
Fonte: elaborado pelos autores
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Na classificação “menos liquidas” para o primeiro período após a construção dos
portfólios, foi encontrada diferença estatisticamente significativa entre as médias para o
ano de 1995, neste ano o P-RIV apresentou médias de retornos anormais maiores do que
o P-R. (Gráfico 5).
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Ohlson
1999
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Piotrosk
Gráfico 5: os retornos anormais previstos por P_RIV e P_R das menos líquidas para t+1
Fonte: elaborado pelos autores
A classificação “menos líquida” para o segundo período após a criação dos
portfólios não apresentou diferenças significativas entre as médias dos retornos
anormais (Gráfico 6).
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Ohlson
1999
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Piotrosk
Gráfico 6: os retornos anormais previstos por P_RIV e P_R das menos líquidas para t+2
Fonte: elaborado pelos autores
Nos Gráficos 7 até 12 são apresentados os retornos anormais dos portfólios PRIV e P-R para as classificações por tamanho de empresas, sendo que foram
classificadas em: pequenas, médias e grandes. Foram encontradas diferenças entre as
médias dos retornos anormais nas classificações de “intermediário VPA” e “menor
VPA”, sendo que as diferenças entre as médias se distribuem de forma semelhante entre
o primeiro e segundo ano após a criação dos portfólios.
Nas classificações de “maior VPA” não foram encontradas diferenças
significativas entre as médias dos retornos anormais previstos por P-RIV e por P-R,
nem para o primeiro nem segundo período após a criação dos portfólios (Gráficos 7 e
8).
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Ohlson
1999
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2001
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Piotrosk
Gráfico 7: os RA previstos por P_RIV e P_R das empresas com maior VPA para t+1
Fonte: elaborado pelos autores
1,00
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0,70
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0,50
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0,30
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Ohlson
1999
2000
2001
2002
Piotrosk
Gráfico 8: os RA previstos por P_RIV e P_R das empresas com maior VPA para t+2
Fonte: elaborado pelos autores
Na classificação “médio (intermediário) VPA” foi encontrada diferença entre as
médias no ano de 1996, para o primeiro período após a criação do portfólio, o P-R
apresentou maior média do que o P-RIV. Gráfico 9.
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Piotrosk
Gráfico 9: os RA previstos por P_RIV e P_R das empresas com médio VPA para t+1
Fonte: elaborado pelos autores
Para o segundo período o P-RIV apresentou maior media do que o P-R. Gráfico
10.
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1999
2000
2001
2002
Piotrosk
Gráfico 10: os RA previstos por P_RIV e P_R das empresas com médio VPA para t+2
Fonte: elaborado pelos autores
Na classificação menor VPA foram encontradas diferenças entre as médias para
os anos 1996 e 2000, sendo que em 1996 foram encontradas duas observações e para o
ano 2000, uma observação.
No primeiro período após a construção dos portfólios, foram encontradas
diferenças entre as médias dos retornos anormais nos anos de 1996 e 2000, nestes dois
anos o P-RIV teve médias de retornos anormais maiores do que o P-R.
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2001
2002
Piotrosk
Gráfico 11: os RA previstos por P_RIV e P_R das empresas com menor VPA para t+1
Fonte: elaborado pelos autores
No segundo ano após a construção dos portfólios, foi encontrada diferença entre
as médias para o ano de 1996, neste ano a média do P-R foi estatisticamente maior do
que a do P-RIV (Gráfico12).
1,40
1,20
1,00
0,80
0,60
0,40
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1996
1997
1998
Ohlson
1999
2000
2001
2002
Piotrosk
Gráfico 12: os RA previstos por P_RIV e P_R das empresas com menor VPA para t+2
Fonte: elaborado pelos autores
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A Tabela 10 apresenta um quadro resumido das diferenças encontradas entre as
médias dos retornos anormais previstos pelo P-RIV e pelo P-R.
S/Classif
t+1
t+2
t+1
mais
líquidas
mais
líquidas
menos
líquida
menos
líquida
maiores
VPA
maiores
VPA
Interm.
VPA
Interm.
VPA
Menor
VPA
Menor
VPA
t+2
t+1
t+2
t+1
t+2
t+1
t+2
t+1
t+2
t+1
t+2
t+1
t+2
t+1
t+2
t+1
t+2
t+1
t+2
t+1
t+2
S/Classif.
2002
2001
2000
1999
1998
1997
1996
1995
Perío
do
Possi
bilid
ade
Porti
Piotr Ohls Piotr Ohls Piotr Ohls Piotr Ohls Piotr Ohls Piotrosk Ohls fólio
s
oski on oski on oski on oski on oski on
i on
Tabela 10: Resumo do teste de médias do retorno anormal separado por possibilidades.
0,0523***
0,0468***
0,01496***
1,0574**
0,364***
* 1% de significância
Fonte: elaborado pelos autores
0,026***
0,3461*
0,299*
0,0216***
0,1873**
** 5% de significância
*** 10% de significância
7. Conclusão
De acordo com os dados expostos na Tabela 10, pode-se constatar que: um ano
após a construção do portfólio, ao nível de 1, 5 e 10% de significância, P_RIV previu
retornos anormais superiores aos retornos anormais de P_R. Foram encontradas cinco
observações em que o Modelo de Ohlson apresentou maiores RA (retornos anormais)
do que o P_R, enquanto que o P_R apresentou uma observação com maiores retornos
anormais.
No segundo período após a construção do portfólio, os RA encontrados por P_R,
foram o mesmo número de observações, dois para o modelo P_RIV e dois para o
modelo P_R.
Quando se leva em consideração a “sem classificação”, foram encontradas duas
observações em que o modelo de P-RIV tem maior poder explicativo para o retorno
anormal superior ao P-R, enquanto que foi encontrada apenas um a observação em que
o P-R foi superior ao P-RIV.
Ao se classificar por “liquidez”, verificaram-se duas observações. Em 1995 a
média dos retornos anormais foi maior no P-RIV para o primeiro ano após a construção
do portfólio do que para o P-R, e em 2002 a média dos retornos anormais também foi
maior para o P-RIV no primeiro ano após a construção dos portfólios. Em nenhuma das
observações nas classificações por liquidez foram encontradas médias maiores em P-R
do que em P-RIV.
Na classificação por “VPA”, foram encontradas cinco observações em que às
médias dos retornos anormais foram diferentes para os dois modelos. Duas observações
para a classificação “VPA intermediário” e três observações para “menor VPA”. Nestas
observações não existe concentração significativa no primeiro ou segundo ano após a
construção dos portfólios.
Foram encontradas sete observações nas quais as top-20 do P-RIV trazem
retorno anormal médio estatisticamente superior ao retorno anormal previsto pelas top20 do Modelo P-R. Verificou-se ainda, três observações nas quais o retorno anormal
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previsto pelo Modelo P-R é estatisticamente superior ao retorno anormal explicado pelo
portfólio de P-RIV.
De forma geral, não se pode concluir que um modelo seja melhor do que o outro,
pois quando os out-liers foram excluídos os valores médios e os desvios-padrão dos
retornos anormais ficaram muito próximos nos grupos top 20. Apesar de termos
encontrado mais RA usando o P_RIV do que o P_R, não se pode afirmar que exista
estatisticamente a predominância de nenhum dos dois modelos em todos os anos.
Referências
ABARBANELL, Jeffrey S. BUSHEE, Brian J. Abnormal return to a fundamental
analysis 9strategy. The accounting Review. v. 73, n. 1, p. 19-45, 1998.
ALFORD, A; JONES, J.; LEFTWICH, R; ZMIJEWSKI, M. The relative
informativeness of accounting disclousures in different countries. Journal of
Accounting Research, V.31, p.183-223, 1993
ALI, Ashiq; HWANG, Lee-Seok. Country-specific factors related to financial reporting
and the value relevance of accounting data. Journal of accounting research. v. 31 , n.
1, p. 1-21, 2000.
BALL, Ray; BROWN, Philip. An empirical evaluation of accounting income numbers.
Journal of Accounting Research. v. 6. n. 2, p.159-178, 1968.
BARUCH, Lev; THIAGARAJAN, S.Ramu, Journal of accounting research, v. 31 n
2, p. 190-215, 1993.
BEAVER, W.H. Financial reporting: an accounting revolution. 3.ed.Englewood
Cliffs, NJ:Prentice Hall, 1968.
FAMA, Eugene F. FRENCH, Kenneth R. The cross section of expectec stock
returns.The Journal of Finance, v. 47 n. 2, p.427-465, jun. 1992.
FAMA, Eugene F. FRENCH, Kenneth R. Multifactor explanations of asset pricing
anomalies. Journal of Finance v. 51 n. 1, mar. 1996.
FELTHAM, G.A., OHLSON, J.A. Valuation and clean surplus accounting for operating
and financial activities. Comtemporany Accounting Research, v. 11, p. 689-731,
1995.
LOPES, A. B. & MARTINS, E. Teoria da Contabilidade: uma nova abordagem. São
Paulo: Atlas, 2005.
LOPES, A. B. ; IUDÍCIBUS, S,D. Teoria Avançada da Contabilidade São Paulo:
Atlas, 2004.
LOPES, Alexandro Broedel. A relevância da informação contábil para o mercado de
capitais: o modelo de Ohlson aplicado à Bovespa. 2001. 308f. Tese (Doutorado em
Ciências Contábeis). Departamento de Contabilidade e Atuária – FEA/USP, São Paulo,
2001.
LOPES, Alexandro Broedel; GALDI Fernando Caio. Financial Statement Analysis also
Separate Winers from Losers in Brazil. In: Seminários de pesquisa Econômica da
EPGE, FGV, 2006.
LOPES, Alexsandro Broedel. A informação contábil e o mercado de capitais. São
Paulo : Pioneira Thomson Learning. 2002.
MODIGLIANI, F. MILLER, M. H.. The cost of capital, corporation finance and the
theory of investment . The American Economic Review. v. XLVIII, n. 3, p. 261-297,
jun. 1958.
14
MOHANRAM, Partha S. Separating winners from losers among low book-to-market
stocks using financial statement analysis. Review of Accounting Studies. v. 10. p.133170. 2005.
OHLSON, James A. Earnings, book values and dividends in equity valuation. In:
Contemporary Accounting Research, v. 11, n. 2, p.661-687, spring 1995.
PIOTROSKI, Joseph D. Value investing: the use of historical financial statement
information to separate winners from losers. Jornal of Accounting Research. v. 38. p.1
– 41, 2000.
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