INSPER – Instituto de Ensino e Pesquisa
Programa de Mestrado Profissional em Economia
Leonardo Pereira Vasques
Efeito da Existência de ADRs no Valuation das Empresas
São Paulo
2011
1
Efeito da Existência de ADRs no Valuation das Empresas
Dissertação do Mestrado Profissional em Economia do
INSPER em 2011.
Orientador: Prof. Dr. Marcelo Leite de Moura e Silva –
Insper
São Paulo
2011
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Resumo
VASQUES, Leonardo Pereira. Efeito da Existência de ADRs no Valuation das
Empresas. 2011. 53 f. Dissertação (Mestrado) – Insper Instituto de Ensino e Pesquisa, São
Paulo, 2011.
Apesar de serem os efeitos do anúncio e da listagem de ADRs amplamente discutidos na
literatura, pouco se discute sobre os efeitos da existência em si de ADRs na liquidez e no
valuation de uma ação. Neste estudo, visamos avaliar esses efeitos utilizando diferentes
metodologias de propensity score matchings, de modo a comparar a liquidez e os principais
múltiplos das ações de empresas com programas de ADRs com as demais. Também se
avaliou, com essa metodologia, se há diferença nos efeitos produzidos, caso os ADRs sejam
negociados em Bolsa ou Balcão. São encontrados resultados positivos para a liquidez para
ADRs de Bolsa (Nível II e III) e negativos para os de Balcão (144A e Nível I), confirmando
que a existência de ADRs de Bolsa aumenta a liquidez no mercado doméstico de uma ação.
No que se refere aos múltiplos pesquisados, os resultados apontam para a existência de um
desconto nos múltiplos futuros estimados para os ADRs de Bolsa e um desconto nos
múltiplos históricos para os de Balcão, não havendo, no entanto, a coincidência de
resultados para múltiplos históricos e projetados que nos permita confirmar a continuidade
desse desconto no tempo.
Palavras-chave: ADR; Propensity Score Matching; Valuation; Liquidez.
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Abstract
VASQUES, Leonardo Pereira. Effects of the Existence of ADRs on Company’s
Valuation. 2011. 53 f. Dissertation (Mastership) – Insper Instituto de Ensino e Pesquisa,
São Paulo, 2011.
Although the effects of the announcement of ADR programs and its listing are broadly
discussed, the impacts of the existence of ADR programs on the liquidity and valuation of a
company are not. Is this paper, we address these effects through the propensity score
matching methodology, aiming to compare the main multiples and the liquidity of the
ADR’s underlying stock with other stocks. It is also addressed with this methodology the
existence of differences in liquidity and valuation between Exchange Traded ADRs and
Over-he-counter ADRs. Regarding liquidity, positive results are found for Exchange traded
ADRs (Levels II and III), confirming the perception that these programs increase the
liquidity of the underlying asset on its domestic market. For the over-the-counter ADRs
(144A and Level I) a negative impact in liquidity is found. As for the valuation multiples
analyzed, the results points to a negative impact on trailing multiples for over-the-counter
ADRs and to a negative impact on forward multiples for exchange traded ADRs. The fact
that these impacts on both trailing and forward multiples are not found for the same assets
prevents us from stating that these multiples discounts really exist over time.
Keywords: ADR; Propensity Score Matching; Valuation; Liquidity.
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ÍNDICE
Introdução ............................................................................................................................. 8
Revisão Bibliográfica.......................................................................................................... 10
Base de Dados ..................................................................................................................... 15
Metodologia ......................................................................................................................... 17
Resultados ........................................................................................................................... 23
Conclusão ............................................................................................................................ 28
Bibliografia .......................................................................................................................... 31
Anexos .................................................................................................................................. 33
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INDICE DE TABELAS
Tabela I – Características dos Programas de ADRs ....................................................... 33
Tabela II – Descrição dos dados ........................................................................................ 34
Tabela III – Descrição dos dados por setor e região ....................................................... 36
Tabela IV – Descrição da classificação utilizada na dummy regional ........................... 37
Tabela V - Logit de Liquidez (ADTV – 6 meses) para ADRs em geral ......................... 38
Tabela VI - PSM de Liquidez (ADTV – 6 meses) para ADRs em geral ........................ 39
Tabela VII - Logit de Liquidez (ADTV – 6 meses) para ADRs Nível I e 144A ............ 40
Tabela VIII - PSM de Liquidez (ADTV – 6 meses) para ADRs Nível I e 144A............ 41
Tabela IX - Logit de Liquidez (ADTV – 6 meses) para ADRs Nível II e III ................. 42
Tabela X - PSM de Liquidez (ADTV – 6 meses) para ADRs Nível II e III ................... 43
Tabela XI - Logit de Liquidez para ADRs Nível II e III x Nível I e 144A..................... 44
Tabela XII - PSM de Liquidez para ADRs Nível II e III x Nível I e 144A .................... 45
Tabela XIII - Logit de ADRs em geral ............................................................................. 46
Tabela XIV – PSM para P/E 2010 de ADRs em geral .................................................... 47
Tabela XV – PSM para Q de Tobin 2010 de ADRs em geral ......................................... 48
Tabela XVI – PSM para Price/Book Value 2010 de ADRs ............................................ 48
Tabela XVII – PSM para P/E Estimado 2011 de ADRs em geral.................................. 49
Tabela XVIII - Logit de ADRs de Balcão ......................................................................... 50
Tabela XIX – PSM para P/E 2010 de ADRs de balcão ................................................... 51
Tabela XX – PSM para Q de Tobin 2010 de ADRs de balcão ....................................... 52
Tabela XXI – PSM para Price/Book Value 2010 de ADRs de balcão ........................... 52
Tabela XXII – PSM para P/E Estimado 2011 de ADRs de balcão ................................ 53
Tabela XXIII - Logit de ADRs de Bolsa ........................................................................... 54
Tabela XXIV – PSM para P/E 2010 de ADRs de bolsa .................................................. 55
Tabela XXV – PSM para Q de Tobin 2010 de ADRs de bolsa ....................................... 56
Tabela XXVI – PSM para Price/Book Value 2010 de ADRs de bolsa ........................... 56
Tabela XXVII – PSM para P/E Estimado 2011 de ADRs de bolsa ................................ 57
Tabela XXVIII - Logit de ADRs de Bolsa x ADRs de balcão ......................................... 58
Tabela XXIX – PSM para P/E 2010 de ADRs de bolsa x ADRs de balcão ................... 59
Tabela XXX – PSM para Q de Tobin 2010 de ADRs de bolsa x ADRs de balcão ....... 60
Tabela XXXI – PSM para Price/Book Value 2010 de ADRs de bolsa x ADRs de balcão
...................................................................................................................................... 60
Tabela XXXII – PSM para P/E Estimado 2011 de ADRs de bolsa x ADRs de balcão 61
Tabela XXXIII – PSM para P/E 2007 de ADRs em geral .............................................. 62
Tabela XXXIV – PSM para Q de Tobin 2007 de ADRs em geral ................................. 62
Tabela XXXV – PSM para Price/Book Value 2007 de ADRs em geral ........................ 63
Tabela XXXVI – PSM para P/E Estimado 2008 de ADRs em geral ............................. 63
Tabela XXXVII – PSM para P/E 2007 de ADRs de Balcão ........................................... 64
Tabela XXXVIII – PSM para Q de Tobin 2007 de ADRs de Balcão............................. 64
Tabela XXXIX – PSM para Price/Book Value 2007 de ADRs de Balcão ..................... 65
Tabela XXXX – PSM para P/E Estimado 2008 de ADRs de Balcão ............................. 65
Tabela XXXXI – PSM para P/E 2007 de ADRs de Bolsa ............................................... 66
Tabela XXXXII – PSM para Q de Tobin 2007 de ADRs de Bolsa ................................ 66
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Tabela XXXXIII – PSM para Price/Book Value 2007 de ADRs de Bolsa .................... 67
Tabela XXXXIV – PSM para P/E Estimado 2008 de ADRs de Bolsa ........................... 67
Tabela XXXXV – PSM para P/E 2007 de ADRs de bolsa x ADRs de balcão ............... 68
Tabela XXXXVI – PSM para Q de Tobin 2007 de ADRs de bolsa x ADRs de balcão 68
Tabela XXXXVI – PSM para Price/Book Value 2007 de ADRs de bolsa x ADRs de
balcão ........................................................................................................................... 69
Tabela XXXXVII – PSM para P/E Estimado 2008 de ADRs de bolsa x ADRs de
balcão ........................................................................................................................... 69
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Introdução
A decisão de listar ações numa bolsa estrangeira é um dilema recorrente entre empresas de mercados menos desenvolvidos. A dupla listagem, isto é, a listagem das ações de uma empresa em um outro país além daquele em que foi aberto o capital inicialmente, é vista como uma forma de aumentar a visibilidade da empresa e atrair novos investidores, reduzindo dessa forma o custo de captação. Aqueles que defendem que o mercado é segmentado veem na listagem de American Depositary Receipts (ADRs) 1 uma forma de acessar um novo segmento de investidores, ampliando assim a base de potenciais acionistas da empresa. Ammer, Holland, Smith, e Warnok (2003) observam em seu estudo uma maior participação de investidores institucionais americanos em empresas com ADRS, em comparação com aquelas listadas unicamente em seus países de origem. Segundo seus resultados, a listagem de ADRs seria uma forma de contornar o Equity Home Bias2, comprovando assim a existência de uma segmentação e uma forma de contorná‐la. Outros potenciais benefícios da dupla listagem são o aumento da transparência e da liquidez, que seriam resultados diretos da listagem. No entanto, listar e manter um programa de ADRs resulta em um custo considerável para as empresas, não apenas no que se refere à operação de listagem em si, mas também pela necessidade de prover informações em conformidade com os padrões da Security and Exchanges Comission (SEC), obrigatória para todas as empresas que 1
American Depositary Receipts são recibos emitidos por um banco emissor nos EUA, lastreados em ações de
empresas de outros países, bloqueadas em um banco custodiante no país de origem. Os ADRs possuem os
mesmos direitos das ações nas quais estão lastreados e negociam no mercado americano de forma análoga à
das empresas locais, podendo negociar em bolsa ou balcão, dependendo do seu tipo.
2
O Equity Home Bias diz respeito à propensão dos indivíduos de um país destinarem uma parcela de seus
investimentos a ativos de seu próprio mercado superior a proporção dos ativos de seu mercado no total de
ativos investíveis.
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listam ADRs em bolsa (programas de ADR Nível II e III)3. Tais custos foram substancialmente ampliados após a promulgação da Lei Sarbanes‐Oxley4 em 2002, que ampliou os custos de todas as empresas listadas nos EUA ao exigir a criação de comitês que garantam uma maior transparência e controle nessas empresas. Dados esses custos, é necessário avaliarmos se a dupla listagem efetivamente traz benefícios a seus acionistas e à empresa, o que necessariamente se refletiria no aumento de seu valor de mercado. Estudos como Sanvicente (2003) e Miller (1999) buscam responder esta pergunta, avaliando a performance das ações em relação ao mercado nos períodos imediatamente anteriores e posteriores ao evento da listagem. Tais estudos, no entanto, não avaliam se este efeito se mantém ao longo do tempo ou quanto tempo leva para se dissipar. A contribuição deste trabalho é avaliar se há realmente um benefício no valor da empresa, mensurável não através da performance imediatamente pós‐listagem de ADRs, mas sim através da sanção de múltiplos mais altos para as empresas com ADRs, em comparação às empresas similares. Adicionalmente, pretendemos testar se há também um ganho na liquidez das ações em seu mercado doméstico decorrente da existência de ADRs lastreados nesses ativos. Nos diferenciaremos dos trabalhos já publicados pela utilizaração da metodologia de propensity score matching, com a qual pretendemos comparar os múltiplos e a liquidez dessas ações com outras similares selecionadas através de um propensity score, que neste caso corresponde à probabilidade de cada ativo possuir ADR dadas as variáveis explicativas selecionadas. As propiedades que diferenciam este tipo de modelagem daquelas que encontramos em nossa revisão bibliográfica serão descritas na seção dedicada à metodologia. 3
Para mais detalhes sobre os tipos de ADR e suas características, vide o apêndice, Tabela I.
Promulgada em 30 de julho de 2002 após o escândalo da Enron, a Lei Sarbanes-Oxley (Sarbanes-Oxley Act)
visa melhorar a governança das companhias abertas impondo uma série de mecanismos de compliance e
auditoria às empresas.
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Além desta introdução, este trabalho está organizado em quatro seções. A primeira consiste numa revisão da bibliografia existente sobre ADRs, a qual pauta a escolha dessa metodologia, assim como a seleção das variáveis a serem utilizadas nos testes. A seção seguinte consiste na descrição da metodologia e dos dados coletados, sendo seguida pelos resultados obtidos nos diversos modelos estimados e, por fim, as conclusões atingidas. Revisão Bibliográfica
A literatura acerca dos efeitos da listagem de ADRs é bastante extensa, sendo o foco dos vários artigos os efeitos provocados tanto pelo evento da listagem e seu anúncio quanto à própria existência dos ADRs. Na literatura, os aspectos relacionados à listagem de ADRs que afetam os ativos são avaliados dentro de quatro tópicos: liquidez, segmentação de mercado, sinalização e transparência5. Dentre os trabalhos que estudam o efeito na liquidez da listagem de ADRs, diferentes conceitos são utilizados como liquidez. Em Foerster e Karolyi (1998), a liquidez é avaliada através do trading cost, definido pela diferença entre o bid e o ask dividida pelo midpoint e como a diferença entre o preço de execução e o midpoint dividida pelo próprio midpoint. Seu objeto de estudo é o efeito na liquidez da dupla listagem e sua análise é restrita para ações canadenses listadas também no mercado americano. Também Neves e Lemos (2009) buscam na listagem de ADRs uma das causas para alterações na liquidez das ações brasileiras, aqui compreendida como o volume diário destas. Através de um estudo de eventos, as autoras avaliam se o impacto da listagem de ADRs é mais significativo que o da adesão ao novo mercado no volume negociado Divisão semelhante é vista em Bianconi, Chen e Yoshino (2010), que preferem o termo governança atransparência. Também Bris, Cantalo e Nishiotis (2007) decompõem os efeitos da listagem de ADRs de forma semelhante em Market Segmentation, Liquidity, Bonding and monitoring and Signaling. Sanvicente (2003) também utiliza uma segregação semelhante, discorrendo sobre segmentação, “reconhecimento pelo investidor” e volume de negociação e volatilidade.
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das ações e em seus retornos, sendo, no entanto, seus resultados de pouca significância estatística, dada a pequena amostra utilizada. Quiohilag (2003), por sua vez, ao avaliar os efeitos na liquidez da listagem de ADRs, controla, também através de uma dummy, a diferença desse efeito pelo país sede da referida empresa. Os resultados obtidos, nesse caso por meio de um modelo de System Ordinary Least Squares (SOLS), revelam uma relação positiva entre a listagem de ADRs e o volume negociado das ações, observado neste estudo numa frequência mensal. Correia, Amaral e Bressan (2008) entendem a liquidez como uma razão do volume negociado pela quantidade em circulação da ação, de modo que, numa mesma variável, são combinados não apenas o valor negociado, mas também o free­float e o market cap da referida ação. Nesse caso, no entanto, a liquidez é utilizada apenas como variável explicativa em conjunto com outras variáveis derivadas de Fama e French (1993) 6, para, através de um modelo elaborado com o método Seemingly Unrelated Regressions (SUR), mensurar seu impacto no valor das ações. Os autores não estudam diretamente o efeito dos ADRs na precificação, mas, ao ligar a liquidez ao valor das ações, fazem uma ponte em relação a outros trabalhos que ligam os ADRs ao aumento de liquidez. Sanvicente (2003), por sua vez, avalia a liquidez através da quantidade total de ações negociadas em base diária, em vez do volume financeiro, expurgando, assim, o efeito da valorização dos ativos durante o período. Seu estudo é focado num grupo de 26 ações brasileiras que listaram ADRs de Nível II ou III e utiliza a data da efetiva listagem dos ADRs, em vez da data de anúncio, para comparar a liquidez nos 100 dias antes da listagem aos 100 dias posteriores, corrigindo pela própria alteração no volume do mercado doméstico total. Os resultados apontam, com significância estatística num nível de 5%, para um aumento de volume no mercado doméstico na maioria dos casos (19 variações positivas, cinco negativas e duas sem relevância 6
FAMA, E.F.; FRENCH, K. 1993. Common risk factors in the returns on stocks and bonds. Journal of
Financial Economics, 33(1):3-56
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estatística). Também são testadas alterações na volatilidade pós‐listagem e no desempenho dos ativos, sendo que, no primeiro caso, não é possível uma generalização dos resultados e, no segundo, há evidências estatísticas de um desempenho positivo corrigido pelo beta das ações, o qual é atribuído ao acesso a um mercado investidor mais amplo, consoante com os demais estudos sobre segmentação, como Miller (1999) e Ammer, Holland, Smith e Warnok (2003). Os autores em geral observam uma relação positiva entre a listagem de ADRs e a liquidez do ativo subjacente, independentemente do critério utilizado em sua mensuração. O estudo de Silva e Chavez (2008) confirma parcialmente este resultado; ao avaliar o impacto nos custos diretos e indiretos de transação da existência de ADRs em empresas latino americanas os autores encontraram uma relação direta apenas no caso das empresas de elevado market cap. Os autores utilizaram um modelo de efeitos fixos para controlar por país e tamanho das empresas e em sua conclusão é abordada a proteção ao minoritário no país de origem como um fator importante no custo de transação das ações. Em Miller (1999), o efeito da listagem na valorização das ações é testado tomando‐se por base o desempenho destas em relação a um índice de mercado com pesos relativos com base no market cap das ações. O autor estuda as performances nas janelas anteriores à listagem, nos períodos próximos a esta e, por fim, num período posterior à listagem. São encontradas variações estatisticamente relevantes devido à listagem, em especial nos dias imediatamente próximos a esta. É utilizado também um cross­section diferenciando por tipo de listagem e país de origem, o que confirmaria a hipótese de segmentação do mercado, dado o maior efeito observado nos ADRs listados em bolsa (maior liquidez e acesso a diferentes segmentos de investidores) provenientes de países tidos como mais restritos. Quem aborda de forma mais direta a questão da segmentação de mercado são, no entanto, Ammer, Holland, Smith e Warnok (2003). Seu estudo foca no efeito da listagem de ADRs na atração de investidores americanos, como uma forma de 12
contornar o Home Equity Bias. Os autores utilizam o propensity score matching para avaliar a eficácia da listagem de ADRs na atração dos investidores internacionais, especificamente os norte‐americanos, e utilizam um segundo modelo de equações simultâneas para validar seus resultados. Seu estudo conclui que há um aumento relevante na proporção detida por esses investidores nas empresas com ADRs, sendo esse efeito especialmente relevante em empresas de países com menor qualidade de informação, segundo o apurado pelo Center for Financial Analysis and Research. A classificação de países segundo sua transparência e respeito aos minoritários também é realizada pelo International Finance Corporation (IFC) e vista em outros trabalhos, tendo apresentado representatividade estatística, o que nos levou a incorporá‐la nos modelos estimados. Também estudos relacionados à Lei Sarbanes‐Oxley (SOX) podem ser vistos como uma abordagem da hipótese de segmentação de mercado, a qual teria sido intensificada por essa legislação. Bianconi, Chen e Yoshino (2010) avaliam o efeito da SOX nas duplas listagens nos EUA, Alemanha e Hong Kong, e concluem que a SOX não apenas afetou negativamente o valor dos ativos em todos os mercados, mas também ampliou a segmentação destes, ao impor um maior número de exigências às empresas que acessam o mercado norte‐americano. Os autores teorizam que as exigências impostas pela SOX fizeram com que um número mais reduzido de empresas de maior valor e mais adaptadas às estritas exigências de governança impostas pela SOX busque a listagem de ADRs nos EUA, enquanto aquelas de menor governança, que procuram os benefícios de dupla listagem, recorreriam às bolsas de Frankfurt e Hong Kong. Tsutumi (2006), por sua vez, adota um modelo de propensity score matching para estudar os efeitos da Lei Sarbanes‐Oxley no desempenho de ações latino‐americanas com e sem ADRs. Apesar de não focar no efeito da listagem de ADRs, mas em como as empresas com ADR foram mais atingidas pela Lei Sarbanes‐Oxley, esse estudo é especialmente relevante para este trabalho, por sua metodologia e pelos parâmetros 13
selecionados em seu logit7 no cálculo da probabilidade de uma empresa listar ADRs, que foram o log do market cap (log do valor de mercado da empresa em US$ em 2001), o log da liquidez (log do volume médio diário transacionado em US$ durante 2001), o país e a indústria. No que se refere à transparência, Lang, Lins e Miller (2001) abordam o efeito da listagem de ADRs sobre o valor das empresas através desse prisma. Os autores definem a transparência através da quantidade de analistas que acompanham a empresa e o nível de erro da média das projeções, definido como a razão entre a diferença entre os lucros reportados e os lucros previstos pelo preço da ação, coletados através do I/B/E/S8. Para medir o efeito na avaliação das empresas, é utilizado o Q de Tobin. Uma vez coletadas essas informações, o efeito da listagem dos ADRs na transparência é mensurado através de um modelo de Ordinary Least Squares (OLS) em cross­section, assim como o efeito da transparência no Q de Tobin. Também é executado um estudo de Efeitos Aleatórios para determinar a relação entre a cobertura de analistas e as demais variáveis. Os autores desenvolvem múltiplos modelos, utilizando tanto OLS quanto Efeitos Fixos, Aleatórios e logit, para testar tanto o efeito na cobertura de analistas do evento da listagem, o efeito dos ADRs na acurácia e, por fim, o efeito destes no Q de Tobin. Os resultados encontrados corroboram as hipóteses dos autores, de correlações positivas entre ADRs, cobertura e transparência e destes dois últimos com valuation. Outros estudos seguiram abordagens semelhantes àquela que aqui se propôs, como Sudaram e Logue (1996), que buscaram avaliar o efeito nos múltiplos Price/Earnings (P/E), Price­to­Book e price­to­cash­flow da listagem de ADRs, sem se preocupar em avaliar isoladamente a fonte desses efeitos. Também como aqui, os autores analisaram os múltiplos em relação aos de outras empresas do mesmo setor e do mesmo país, 7
Detalhes sobre a metodologia do logit podem ser vistos na seção Metodologia.
Institucional Brokers Estimate System. Serviço pago que disponibiliza os dados de projeção e recomendação
dos ativos negociados em bolsa feitos pelos principais sell-sides.
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porém o fazem visando observar se houve alteração em sua proporção antes e depois da listagem, através de um teste t da razão do observado vis‐a‐vis as médias. Em geral, observa‐se na bibliografia um efeito positivo da listagem de ADRs na liquidez, na transparência e, em alguns casos, na performance nos períodos após anúncio e listagem dos ativos nos quais estes são lastreados. O presente estudo visa contribuir para a avaliação da efetividade dos benefícios da dupla listagem no valor da empresa e em sua liquidez, mensurados não através de sua performance de curto prazo, mas sim através de múltiplos e volumes diários mais elevados, quando comparados a outros ativos semelhantes listados apenas em seus países de origem. Base de Dados
Dada a intenção de avaliar o efeito da existência de ADRs em vez do efeito da listagem desses, optamos por uma amostra de diversas empresas numa mesma data em vez de séries históricas desses ativos. Como critério de seleção dos ativos, utilizamos um corte no valor de mercado das empresas em US$500 milhões, conforme sua cotação no fechamento de 2010. Estes dados foram obtidos através de um terminal Bloomberg, sendo que foram considerados apenas os ativos listados nas bolsas originais para cada empresa (não foram considerados recibos em outros mercados). Foram incluídos nesse filtro ativos de todas as bolsas internacionais, contanto que respeitassem o limite de valor de mercado. Nesse primeiro filtro, foram encontrados 10.340 ativos listados em 110 países diferentes. Para a identificação de cada ativo, foi utilizado o ticker (código de negociação) deste, acrescido do código da bolsa em que ele negocia, limitado a oito caracteres. Com a exclusão dos ativos norte‐americanos, reduzimos nossa amostra a 8.393 ativos. Esses ativos, no entanto, não foram todos utilizados em todos os modelos, devido à ausência de alguns dados para alguns deles. Uma descrição detalhada das características dos ativos pode ser vista na tabela II em anexo. 15
Também através da Bloomberg, foram obtidos o percentual de cada ativo em circulação no mercado (free­float) e os múltiplos utilizados para avaliá‐los. A opção pela inclusão do free­float é decorrente não apenas de sua relação direta com a liquidez de um ativo, mas também pelo fato de este, combinado ao valor de mercado, ser o principal fator utilizado na ponderação de índices de mercado, como o S&P500, MSCI, Nasdaq, Kospi, Ibx e outros (market cap weighted Indeces9). Quanto aos múltiplos selecionados, foram utilizados tanto indicadores históricos quanto projeções de mercado. Assim como no caso do market cap, a data base de todos os dados históricos foi o fechamento de 2010, tanto para as cotações quanto para os dados contábeis. Foram obtidos os múltiplos Price­to­book value (razão entre o valor de mercado e o valor contábil da empresa), Q‐de‐Tobin (razão entre o valor de mercado adicionado da dívida e das participações minoritárias e o valor total dos ativos) e Price/Earnings (razão entre o valor de mercado e o lucro da empresa). Foi utilizada também a projeção de Price/Earnings para o ano de 2011, sendo esta obtida através do consenso de mercado. Ao contrário de outros trabalhos, optou-se pela
utilização dos consensos da Bloomberg, devido à transparência e abrangência deste em
comparação ao próprio I/B/E/S. O valor utilizado é a média das projeções disponibilizadas
para cada ativo. Em todos os casos, os múltiplos utilizados foram obtidos através de um terminal Bloomberg em abril de 2011, de modo que tanto as projeções quanto os dados contábeis já refletem a divulgação dos resultados de 2010 para todas as empresas. A classificação setorial adotada na criação das dummies setoriais foi a Global Industry Classification Standard (GICS), desenvolvida pelo Morgan Stanley Capital International (MSCI), em conjunto com a Standard and Poors. Apesar de consistir essa classificação numa subdivisão das empresas em setor, grupo industrial, indústria e subindústria, 9
Marketcap Weigthed Índices são índices nos quais o peso das ações que os compõem é determinado pelo
valor de seu marketcap. Em índices como o IBX, esse valor é ajustado pelo free-float do ativo; em outros,
como o MSCI, o free-float, é utilizado no cálculo de um fator de ajuste (Foreign Inclusion Factor).
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optou‐se pela utilização apenas da classificação setorial (10 setores) como forma de evitar que o número de ADRs por subgrupo ficasse muito pequeno. Pelo mesmo motivo, optamos por agregar os ativos por região, em vez de agregá‐los por país. A classificação regional utilizada nas dummies encontra‐se na tabela IV. As duas últimas variáveis utilizadas foram o índice de respeito aos minoritários e o índice de transparência, ambos calculados pelo IFC para cada país. Assim como em Miller (1999) e em concordância com as conclusões de Silva e Chávez (2008), optou‐
se pela utilização de uma classificação segundo a transparência e proteção aos minoritários, em vez de apenas as dummies regionais, dada a falta de uniformidade desses fatores em cada região. Porém, ao contrário da classificação no primeiro, que subdivide os países em Developed, Free Emerging e Restricted Emerging, as variáveis utilizadas são índices contínuos, de 0 a 10, sendo 10 o valor máximo de respeito e transparência respectivamente. Em ambos os casos, a classificação foi realizada pelo IFC levando em conta o arcabouço legal e as instituições dos países avaliados. A distribuição dos ativos, tanto nos setores quanto nas regiões, assim como a composição de cada região, encontra‐se nas tabelas III e IV nos anexos. Metodologia
Conforme observado na literatura, o evento da listagem de ADRs afeta a performance e a liquidez das ações das empresas emissoras no intervalo de tempo que cerca esse evento e nos meses subsequentes. Ammer, Holland, Smith e Warnok (2003), por sua vez, também comprovam a eficácia da listagem de ADRs para mitigar os efeitos do Home Equiy Bias, comprovando uma maior participação de investidores norte‐
americanos em empresas com ADRs vis‐a‐vis comparáveis listadas apenas em seus países de origem. Assim como em Miller (2009), o presente estudo objetiva identificar diferenças de valuation, assim como de liquidez, entre empresas com ADRs e 17
empresas comparáveis em um dado momento, em vez de no período próximo à listagem, utilizando no entanto uma metodologia diferente. Para isolar o efeito da existência dos ADRs, foi utilizado o logit para determinar a probabilidade (propensity score) de cada empresa possuir ADR, dadas as características selecionadas das empresas. Estas variáveis descritivas utilizadas nesta etapa foram escolhidas com base com base nos resultados obtidos por Quiohilag (2003), Tsutumi (2006) e Ammer, Holland, Smith e Warnok (2003) e são o log do valor de mercado da empresa (log market cap), seu free‐float, setor de atuação e características do país de origem. Após a etapa da determinação dos propensity scores, calculamos o matching destes para avaliar o efeito na liquidez dos ativos. Para tanto, utilizamos como proxy desta o Average Daily traded Volume de 6 meses (adtv6m) em US$ de todos os ativos. A opção pelo volume financeiro ao invés da quantidade negociada, conforme a abordagem de Sanvicente (2003), foi feita devido a dificuldade operacional de se ajustar as quantidades de todos os papéis na amostra por eventos como desdobramentos, bonificações e grupamentos que poderiam viesar os resultados. Posteriormente, estimamos também os propensity score matchings com as probabilidades obtidas no passo anterior, para determinar os efeitos da listagem de ADRs no valuation das ações. Para mensurar esse efeito, foram selecionados diferentes múltiplos, tais como o Price/Earnings, Q de Tobin, Price­to­Book e Price/Earnings Forward. A opção pelo propensity score matching em vez de um estudo de evento, conforme utilizado em grande parte da bibliografia encontrada, é decorrente da intenção de se avaliar o efeito da existência do ADR em vez do efeito de sua listagem ou do anúncio desta. Usualmente, a listagem do ADR está associada a esforços da empresa que, por si sós, podem afetar sua liquidez e valuation, seja o caso de uma captação com emissão de ações (caso dos ADRs Nível III e 144A) que afeta a estrutura de capital e os planos 18
de investimento da empresa, ou simplesmente da listagem das ações já existentes (Nível II e Nível I), que acarreta um aumento na disponibilidade de informações, seja pelas exigências legais ou pelo próprio esforço voluntário da empresa. Em ambos os casos, os eventos de anúncio e de listagem do ADR criam situações atípicas que podem diferenciar a performance, a liquidez e o valuation desses ativos de outros comparáveis. Ao selecionarmos uma amostra cross section, no qual todos os ativos são avaliados numa mesma data independente da data da listagem ou anúncio dos ADRs, buscamos desconsiderar os efeitos dos eventos em si e focar apenas no efeito da existência do ADR. Dada a existência de um provável viés de seleção, ao compararmos empresas com ADRs com aquelas listadas unicamente em seu país de origem, optamos pelo propensity score matching como uma forma de avaliar se empresas com a mesma probabilidade de dupla listagem possuem diferenças no adtv6m e nos múltiplos. O objetivo é isolar o efeito da existência dos ADRs, determinando quanto o adtv6m e os múltiplos foram alterados por esse fator isoladamente. O propensity score matching é um modelo de estimação dos efeitos da aplicação de um tratamento sobre uma população utilizado amplamente em estudos empíricos10. Esta metodologia consiste na comparação entre indivíduos que sofreram este tratamento com indivíduos com características semelhantes de um grupo de controle que não foram submetidos a este mesmo tratamento, para desta forma estimar seu efeito. Em nosso estudo, o tratamento em questão é a existência dos ADRs e os efeitos a serem estudados são o impacto na liquidez e nos múltiplos. O propensity score matching estima tanto Average Treatment Effect (ATE), que é o efeito estimado para qualquer indivíduo da população que sofra o tratamento, como o Average Treatment Eeffect on the Treated (ATT), que é o efeito estimado apenas nos 10
Caliendo e Kopeinig (2008) citam sua utilização desde em estudos farmacêuticos até em estudos de
migração e de natureza financeiros.
19
indivíduos que sofreram o tratamento; em nosso caso as ações que possuem ADR. Este último é o objeto de nosso estudo.O ATT é dado pela seguinte fórmula: ATT = E(Múltiplo Xi| ADR=1) – E(Múltiplo Xi| ADR = 0) (1) No entanto, dada a impossibilidade de calcularmos o múltiplo e a liquidez para cada ativo em ambos os cenários, listando ADR e sem listar, e dado que a seleção dos ativos que sofrem o tratamento (listagem do ADR) não é randômica, utilizamos a seguinte fórmula como estimador do ATT no PSM: ΤPSMATT = Ep(x)|D=1{E[Y(1)|D=1, P(X)] – E[Y(0)|D=0, P(X)]} (2) Na fórmula acima extraída de Caliendo e Kopeinig (2008), Y é a variável na qual se busca observar o efeito do tratamento, D representa a aplicação ou não do tratamento no indivíduo e P(X) é a probabilidade deste indivíduo ser submetido ao tratamento. Para que este modelo genérico seja válido, são condições necessárias que haja uma congruência entre o grupo que participou do tratamento e o grupo de controle, dada por: 0 < P(D =1|X) < 1 (3)_ Outra condição necessária do PSM descrita por Caliendo e Kopeinig (2008) é a independência do efeito Y em relação à opção de se aplicar o tratamento, dado um grupo de variáveis X que não são afetadas pelo tratamento. Y(0), Y(1) Ц D | X (4) O modelo de propensity score matching descrito tem como primeiro passo, antes do cálculo do matching em si, o cálculo da probabilidade da dupla listagem (propensity score) referida como P(X). Para tanto, poderíamos optar tanto por um modelo de logit no qual a listagem de ADRs seria tratada como um evento binário como por um 20
modelo multivariado no qual ao invés de um evento binário teríamos a possibilidade da listagem de ADRs de bolsa, ADRs de balcão e a não listagem de ADRs. Dada a facilidade relativa computacional de calcularmos múltiplos logits ao invés de um modelo multivariado e os resultados atribuídos à Lechner(2001) em Caliendo e Kopeinig (2008), que atestam a pequena diferença nos resultados obtidos com ambas metodologias, optamos pela estimação de múltiplos logits para calcular o propensity score (probabilidade de listagem) de cada amostra vis‐a‐vis um grupo de controle. O logit é uma metodologia não linear cujo modelo, segundo descrito em Guo,S. e Fraser, M. (2010), é: =
(5)
Nesse modelo, a matriz beta abrange as variáveis explicativas utilizadas. A primeira delas é o logMktC, que é o log do market cap (valor de mercado) de cada empresa, em dólares, apurado no último pregão de 2010. Outra variável utilizada foi o free­float, que corresponde ao percentual de ações que se encontram no mercado (1% pertencente ao grupo de controle). Ambas as variáveis, juntamente com as dummies setoriais escolhidas com base no GICS (Consdisc, consstap, energy, financ, healthc, indus, inftech, telecomm, utilitie e material), são específicas de cada empresa. As demais variáveis, IFC_ Rat, que é a escala de respeito aos minoritários, de 1 a 10, determinada pelo IFC, IFC_Disc, que é a escala de transparência, de 1 a 10, também determinada pelo IFC, e as dummies regionais (África, Ásia, EA, Latam, Mena, Northam, Oceania, EU e USA), por sua vez, são atreladas ao país de origem do ativo. Todas as variáveis descritas anteriormente foram utilizadas tanto na modelagem para o impacto na liquidez como na do valuation dos ativos, sendo que uma outra variável, o adtv6m, que corresponde à média diária em US$ dos valores negociados nos últimos seis meses do ativo, no seu mercado de origem, foi utilizada como variável explicativa 21
apenas nos modelos de determinação do valuation, justamente por ser o objeto do estudo de liquidez. Para o cálculo do efeito na liquidez, foram modelados quatro grupos de logits (tabelas V, VII, IX e XI), os quais estimam respectivamente a probabilidade de listar ADRs em geral dentro da amostra total, a probabilidade de Listar ADRs Nível II e III (ADRs de bolsa) dentro da amostra total, a probabilidade de listar ADRs Nível I e 144A (ADRs de balcão) excluídos os ativos com ADRs Nível II e III e, por fim, a probabilidade de listar ADRs Nível II e III numa amostra apenas com as empresas que possuem ADRs. Com base nas probabilidades obtidas nos logits, foram modelados diferentes propensity score matchings para testar o efeito dos diferentes tipos de ADRs no Average Daily Traded Volume (adtv6m), isto é, na média diária de volume transacionado pelo ativo em seu mercado doméstico, mensurada em US$. Foram estimados propensity score matchings segundo três modelagens diferentes: o matching com a observação de propensity score mais semelhante (identificado nas tabelas apenas por PSM), o matching com os dois elementos de propensity score mais semelhantes (N(2)) e Kernel (também conhecido como differences­in­differences approach). A opção pela utilização de dois modelos adicionais ao matching apenas com o elemento de propensity score mais semelhante advém do fato dessas outras metodologias reduzirem a variância do modelo. Kernel, em especial, é um modelo não paramétrico de estimação que faz o match do propensity score de cada indivíduo que sofreu o tratamento com médias ponderadas do conjunto dos indivíduos que não sofreram tratamento, utilizando‐se assim de todo o conjunto de observações disponíveis na estimação, o que é responsável pela redução da variância. Em todos os casos utilizamos um caliper para limitar o intervalo dentro do qual seriam selecionados os elementos que não sofreram tratamento para a realização do 22
matching. Este caliper foi estimado segundo o sugerido em Guo,S. e Fraser, M. (2010), como um quarto do desvio padrão dos propensity scores. 11 Para o cálculo do efeito no valuation, foram novamente estimados quatro grupos de logits (tabelas XIII, XVIII, XXIII e XXVIII), seguindo a mesma lógica utilizada anteriormente. Nesse caso, no entanto, para evitar que situações específicas, como empresas em fase pré‐operacional ou que estejam passando por alguma situação que pressione seus resultados, distorçam a amostra, optamos por filtrar os dados com base nos Price/Earnings históricos, limitando‐os ao octogésimo percentil (P/E 2010 menor ou igual a 39). Com base nesses resultados, rodamos os propensity score matchings para cada um dos quatro múltiplos escolhidos como Proxy de valuation. Resultados
Conforme o descrito na metodologia, rodamos múltiplos modelos de logit subdivididos em quatro grupos para determinar a relevância das variáveis explicativas escolhidas. O primeiro passo, em todos os casos, foi a eliminação de todos os ativos norte‐americanos da amostra, assim como a aleatorização da ordem dos dados. O primeiro grupo de logits estimado calcula o propensity score de cada ativo possuir ADRs listados, independentemente do nível. Foram estimados sete modelos para serem utilizados na determinação do efeito da existência de ADRs na liquidez (Tabela V), partindo de um apenas com o Market Cap, ao qual foram sendo adicionadas as demais variáveis explicativas cumulativamente. O mesmo procedimento foi adotado para os outros três grupos de logits, o de ADRs de balcão, ADRs de Bolsa e ADRs de 11
Para detalhes das metodologias de propensity score matching utilizadas, recomenda-se a consulta a Guo, S.,
Fraser, M. - Propensity Score Analysis, capítulos 5 e 7 e a Caliendo e Kopeinig (2008).
23
Bolsa x ADRs de Balcão. Apesar de todos os modelos terem relevância estatística em todos os casos, o pseudo R2 foi recorrentemente mais elevado no modelo completo, apontando para a superioridade deste. Seguindo o esperado, os logits demonstraram a relevância estatística12 do log market cap, com um coeficiente positivo em todos os casos. Também as dummies setoriais e regionais apresentaram relevância estatística nos quatro grupos de logits, sendo, por outro lado, o IFC_Disc a única variável a não apresentar relevância em nenhum dos modelos (consequentemente não elevou o pseudo R2 dos modelos). As variáveis IFC_Rate e free­float foram as únicas a apresentar comportamentos distintos para cada grupo analisado; enquanto isso, o IFC_Rate obteve relevância estatística e coeficientes positivos para os testes com ADRs em geral e ADRs de balcão, porém não foi relevante para os modelos com ADRs de bolsa. O free­float, por sua vez, obteve coeficiente positivo e relevância estatística apenas nos modelos de ADRs de Bolsa x ADRs de Balcão, nos quais houve efetivamente uma contribuição ao pseudo R2. Os resultados dos PSMs estimados (nas tabelas X e XII) com base nesses logits (tabelas IX e XI) foram de relevância estatística apenas para os modelos de ADRs de Bolsa x total da amostra e de ADRs de Bolsa x ADRs de Balcão13. Praticamente todos os modelos (com exceção de parte dos modelos III e V para ADRs de Bolsa x total da amostra) desses dois grupos apresentaram relevância estatística nos testes t dos ATTs, sendo estes, em todos os casos, positivos, confirmando a hipótese de que os ADRs de Bolsa são aqueles que efetivamente contribuem para o aumento da liquidez das ações, dada a criação de oportunidades de arbitragem. Os modelos com ADRs em geral em comparação ao total da amostra (logits na tabela V e PSMs na tabela VI) e ADRs de balcão x ações sem ADRs (logits na tabela VII e PSMs na tabela VIII), em sua grande maioria, não foram significantes num nível mínimo de 12
Foram considerados como estatiscamente relevantes resultados com 90% de probabilidade, mensurados no
caso dos logits pelos p-valores e dos PSMs pelas estatísticas T.
13
Tal diferença faz sentido, dada a restrição de acesso às ofertas de balcão (144A) unicamente aos QIBs; em
seu estudo, Miller (1999), destaca essa diferença entre ADRs listados em Bolsa e Balcão.
24
90% em suas estatísticas t, com exceção apenas dos testes feitos utilizando a metodologia de matching com os dois elementos mais próximos (N(2)) e dos Modelos IV (no psm padrão) e VI (no modelo de Kernel), ambos na tabela VII para os ADRs de Balcão x ações sem ADRs, os quais obtiveram significância num nível superior a 95% para ATTs negativos. Esse resultado, apesar de não confirmado pelos outros modelos, é surpreendente, por significar que a existência de ADRs de balcão não apenas não agrega à liquidez local da ação, mas poderia reduzi‐la. Isso poderia ser causado pelo aumento da participação de investidores estrangeiros sem intenção de movimentar sua posição na base de acionistas dessas empresas, o que reduziria o float efetivo desses papéis. São necessários, no entanto, outros estudos para podermos confirmar tal hipótese. Nos modelos elaborados para avaliar o impacto nos múltiplos, foi imposto o corte das observações no octogésimo percentil do P/E, o que gerou resultados ligeiramente diferentes nos logits. Para os modelos de ADRs em geral (Tabela XIII), detectamos a relevância estatística do market cap, com um coeficiente positivo, conforme o esperado. Também a variável relativa ao respeito aos minoritários no país de origem (IFC_rate) apresentou significância, sendo seu coeficiente positivo. O IFC_Disc, por sua vez, não foi significante em nenhum desses modelos, para nossa surpresa. Também dummies setoriais (notadamente os setores de telecomunicações, industrial e health care) e de região (à exceção de África e Oceania) apresentaram relevância estatística. Diferentemente do esperado, o volume médio (adtv6m) não apresentou um resultado relevante (p‐valor de 0,47 a 0,52), para os ADRs em geral. Para as empresas com ADRs de Balcão, eliminamos da amostra as empresas com ADRs de bolsa e rodamos um novo grupo de logits (tabela XVIII) que detectou a relevância estatística das variáveis logMktC e IFC_Rate, todas com coeficientes positivos, o que, em relação ao market cap, confirmou nossa expectativa inicial e os resultados apresentados em parte da bibliografia, enquanto, em relação ao IFC_Rate, observamos o mesmo efeito visto nos modelos estimados para a liquidez. A variável free­float, por sua vez, não pode ser considerada relevante, e sua adição no Modelo III fez com que 25
este tivesse uma redução de seu pseudo R2 em relação ao Modelo II. Também o IFC_Disc (rating de disclosure do país de origem segundo a IFC) pode ser descartado, dada sua falta de relevância estatística. O adtv6m, apesar de possuir um p‐valor adequado ao ser adicionado no Modelo V, apresenta um coeficiente praticamente nulo e não agrega ao pseudo R2, podendo, assim, ser descartado. As dummies regionais e setoriais também apresentaram, em alguns casos, relevância estatística, justificando sua utilização. Para os grupos de modelos com ADRs de Bolsa x total da amostra e ADRs de Bolsa x ADRs de Balcão, obtivemos resultados muito semelhantes, em ambos os casos, nos logits (tabelas XXIII e XXVIII respectivamente). Diferentemente do observado nos dois grupos anteriores, a inclusão da variável free­float aumentou o pseudo R2 dos modelos e teve significância estatística, em especial nos modelos de ADR de Bolsa x ADR de Balcão. Em ambos os casos, no entanto, o coeficiente, apesar de positivo, foi muito próximo de zero, apontando pouca importância para essa variável. O mesmo pode ser dito sobre o adtv6m, sendo que o coeficiente deste foi ainda menor. Por fim, esses modelos se diferenciaram dos demais também por não terem relevância estatística, tanto para o IFC_Rate quanto para o IFC_Disc. Em todos os modelos dos quatro grupos de logits (tabelas XIII, XVIII, XXIII e XXVIII), o teste chi‐quadrado com significância abaixo de 1% revelou a boa adequação dos mesmos, apesar do pseudo R2 ficar apenas pouco acima de 0,2 em alguns casos. No entanto, Guo e Fraser (2010) defendem que esse resultado não deve ser considerado isoladamente, mas apenas relativamente, de modo que modelos semelhantes com pseudo R2 maiores devem ser preferíveis, justificando, assim, uma preferência pelos logits mais completos (com dummies regionais e setoriais). O passo seguinte dos modelos foi a estimação dos propensity score matchings com as probabilidades de listagem encontradas, visando ver o efeito do tratamento no P/E (tabelas XIV, XIX, XXIV e XXIX), Price­to­Book Value (tabelas XVI, XXI, XXVI e XXXI), P/E estimado (tabelas XVII, XXII, XXVII e XXXII) e Q de Tobin (tabelas XV, XX, XXV e XXX). 26
Em todos os casos, a expectativa era que a listagem de ADR produzisse múltiplos superiores, sendo que essa diferença deveria ser mais relevante para os casos de listagem de ADRs de bolsa. Os resultados observados, no entanto, não corresponderam às expectativas. No caso dos modelos para ADRs em geral, foram encontrados com confiança acima de 99% para a estatística t ATTs negativos para o Q de Tobin e o P/E 2010 em praticamente todos os modelos (menor significância da estatística t de 90% no caso do P/E 2010 e todas superiores a 99% no caso do Q de Tobin). No que se refere ao Price‐to‐Book Value e ao P/E estimado para 2011, os valores encontrados também foram negativos, porém nem todos os modelos tiveram significância elevada. O mesmo pode ser observado no grupo de modelos desenvolvidos para os ADRs de Balcão, em que novamente os resultados negativos para o ATT do P/E 2010 e do Q‐de‐Tobin foram estatisticamente significantes, praticamente em sua totalidade (exceção feita apenas para o P/E 2010 no modelo VIII calculado via Kernel). No caso do Price­to­Book Value e do P/E estimado para 2011, esses resultados novamente não foram, em sua totalidade, estatisticamente significantes, porém os que o foram apontaram novamente para um efeito negativo para a existência de ADRs. Quando consideramos apenas empresas com ADRs de Bolsa (Nível II e III) comparados com a amostra total e de ADRs de Bolsa comparados com as demais empresas com ADRs (de Balcão, Nível I e 144A), os resultados, por sua vez, foram, com raras exceções, não estatisticamente significantes para o P/E 2010, Q‐de‐Tobin e Price‐to‐book. Nesses três múltiplos, foram observados apenas poucos modelos cujos resultados obtiveram uma estatística t com significância acima de 90%, sendo que, no caso dos ADRs de Bolsa comparados com a amostra total, os ATTs nessas situações foram negativos, indicando uma contração de múltiplo vis‐a‐vis outras ações comparáveis. Quando comparamos apenas empresas com ADRs de Bolsa com empresas com ADRs de Balcão, enquanto o mesmo ocorreu com o P/E 2010 (no qual apenas alguns resultados dos modelos V e VI na tabela XIX apresentaram significância estatística), o Q‐de‐Tobin (apenas um resultado com 90% de significância para o 27
modelo I – de menor poder explicativo ‐ na tabela XX) e o Price­to­Book Value (um resultado de PSM nos Modelos II, IV e V na tabela XXI) apresentaram ATTs positivos, indicando um prêmio dos ativos com ADRs de Bolsa vis‐a‐vis os ativos com ADRs de Balcão. No que se refere aos resultados para o P/E estimado para 2011 (tabela XXXII), em ambos os grupos de modelos uma parcela significativa dos resultados apontam com elevada significância para um desconto em múltiplo dos ativos com ADRs de Bolsa, em comparação com os com ADRs de Balcão e com o mercado em geral, contrariando nossa expectativa original. Conclusão
Os resultados obtidos para o efeito da existência de ADRs na liquidez das ações em seu mercado doméstico corroboraram a expectativa gerada pela literatura no que se refere ao efeito positivo produzido pela existência de ADRs de Bolsa (Níveis II e III). Apesar de utilizarmos uma medida de liquidez diversa da utilizada por outros autores, como a quantidade de títulos transacionados utilizada por Sanvicente (2003), nossos resultados corroboram as observações destes quanto ao efeito positivo. O fato deste efeito ser observado somente nos ADRs de Bolsa e não nos de Balcão pode ser atribuído a dois fatos diversos: os ADRs de Bolsa são transacionados como ações domésticas no mercado americano, sendo negociados por um universo maior de investidores quando comparados aos de Balcão, que são geralmente negociados por investidores qualificados, possuindo assim maior liquidez na Bolsa nos EUA, o que permite a realização de operações de arbitragem com as ações que servem de lastro no mercado local, o que aumenta a liquidez neste; um segundo motivo é o fato de serem os ADRs de balcão oferecidos inicialmente apenas a investidores qualificados, os quais são, por natureza, investidores de longo prazo e que tendem a manter em carteira por longos períodos, reduzindo a quantidade de ações efetivamente em circulação no mercado. Esse último motivo pode ser visto também como a razão para os resultados que apontam uma menor liquidez nos ativos com ADRs de Balcão, quando comparados ao mercado em geral. 28
Quanto aos resultados relativos ao valuation dos ativos, a predominância de múltiplos históricos (Q de Tobin, P/E e Price­to­Book Value) mais depreciados, apresentada pelos ativos com ADRs de Balcão, quando comparados com empresas sem ADR, é por si só pouco conclusiva, dada a ausência de resultados consistentes em relação ao P/E estimado para o ano seguinte (2011). Isso porque um múltiplo corrente mais baixo poderia estar ligado a perspectivas futuras piores para essas empresas, o que seria observado através de estimativas de lucros relativamente piores que as do resto do mercado para o exercício seguinte (situação na qual o P/E Estimado 2011 deveria ser superior ao de ativos comparáveis). Outra possível explicação seria decorrente da queda de liquidez observada nesses ativos em comparação a ativos semelhantes, o que poderia levar à cobrança de um prêmio maior (múltiplos mais baixos) pelo mercado, para investir nos mesmos. No que se refere aos ADRs de Bolsa, os resultados obtidos comprovam, de forma consistente, alteração apenas no P/E Estimado 2011, revelando que, segundo as estimativas disponíveis do mercado, essas ações estariam mais “baratas” que ações comparáveis que não possuem ADRs ou que possuem apenas ADRs de Balcão. Esse resultado é contrário às nossas expectativas, devido à confirmação de maior liquidez para esses ativos em comparação aos ativos de mesmo propensity score. Deve‐se ressaltar, no entanto, que, conforme foi visto em Lang, Lins e Miller (2001), os ativos com ADRs são mais acompanhados por analistas e tendem a ter previsões mais acuradas, o que implica diferentes níveis de precisão dos múltiplos projetados para empresas com e sem ADR. De qualquer forma, o resultado encontrado, em que as empresas com ADR possuem os menores múltiplos, constitui um “puzzle” que merece estudos futuros para ser mais bem entendido. Repetimos este estudo14 com dados de 2007 e os projetados para 14
Os modelos rodados para as amostras de 2007 diferem dos anteriores por não terem sido utilizados os
índices com base no IFC (IFC rate e IFC Disclosure) e o Volume Médio Transacionado (adtv de 6 meses) nos
29
2008 (amostra de 7251 ativos, também com corte no patrimônio de US$500 milhões; resultados nas tabelas XXXIII a XXXXVII), porém também nesta amostra obtivemos resultados pouco conclusivos para a solução desse puzzle. A maioria dos ATTs observados apresentou pouca significância estatística, sendo recorrente apenas o efeito negativo no Price/Earnings corrente (no caso, 2007) em todos os tipos de ADRs e nos ADRs de Bolsa em comparação aos de Balcão. Este efeito negativo, no entanto, foi detectado num pequeno número de modelos, sendo observado mais recorrentemente nas amostras de ADRs em geral e de ADRs de Bolsa vis‐a‐vis a amostra total. Uma diferença nos resultados obtidos nesta amostra foi a observação de ATTs positivos com relevância estatística para o Q de Tobin no caso de ADRs de Bolsa em relação aos ADRs de Balcão e, em menor recorrência, para ADRs de Bolsa em comparação à amostra completa. Também observamos ATTs negativos para o Price/Earnings Estimado para 2008 nas amostras de ADRs de Bolsa vis‐a‐vis a ADRs de Balcão e vis‐a‐vis a amostra completa. Porém estes resultados foram vistos apenas em poucos modelos, sendo insuficientes para concluirmos que há a predominância de um desconto recorrente nos múltiplos correntes e estimados das empresas com ADRs. Uma possibilidade para melhor compreendermos este puzzle seria a de repetir novamente o exercício para novos períodos. Em uma análise de séries de tempo mais extensa, seria possível avaliar se o resultado encontrado neste estudo é consistente ao longo do tempo. logits. Para fins destes modelos, supusemos também constante o free-float e a classificação setorial das
empresas.
30
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Anexos
Tabela I – Características dos Programas de ADRs
144 A
Nível I
Nível II
Nível III
Ambiente de
Negociação
Portal (Balcão
organizado)
Balcão
NYSE, AMEX ou
NASDAQ
NYSE, AMEX
ou NASDAQ
Emissão de Ações
Emissão privada
de novas ações
Apenas ações
preexistentes
Apenas ações
preexistentes
Emissão pública
de novas ações
Registro na SEC
Nenhum
F-6
F-6
F-1 e F-6 para
ofertas públicas
iniciais
Publicações
Requeridas
Isento
Isento
Reconciliação de
20F
Reconciliação
de 20F
Sem
reconciliação
Reconciliação
Parcial para
empresas
financeiras
Reconciliação
Completa para
empresas
financeiras
Requerimentos
Contábeis em US
GAAP
Sem
reconciliação
Nota: Informações com base em Miller (1999) e Bailey, Karolyi e Salva (2006). As emissões privadas de ADRs 144A são direcionadas exclusivamente a Qualified Institutional Buyers (QIBs)15 e não ao público em geral, o que justifica o menor grau de exigências por parte da SEC em relação a esse tipo de oferta. 15
O status de QIB é definido pela obediência de alguns critérios, sendo o principal o total de ativos sob
administração; o Reg 144 A atualmente determina que uma instituição deve administrar ao menos US$ 100
milhões e, no caso de um banco ou saving and loans company, possuir ao menos US$ 25 milhões de
patrimônio.
33
Tabela II – Descrição dos dados
Amostra
Total
144 A
Nível I
Nível II
Nível III
8,393
1,416
401
130
109
5,868
297,800
500
1,515
16,629
8,393
10,833
297,800
500
3,757
23,514
1,416
15,336
226,100
517
7,777
25,634
401
38,798
244,200
518
15,105
51,609
130
31,548
297,800
551
12,190
51,795
109
21.46
26.42
19.83
21.14
1.20
8,393
22.19
26.42
19.83
22.05
1.24
1,416
22.73
26.14
20.06
22.77
1.20
401
23.47
26.22
20.07
23.44
1.49
130
23.27
26.42
20.13
23.22
1.38
109
ADTV - 6 meses em milhões de US$
Médio
28.28
Máximo
15,620.00
Mínimo
0.00
Mediana
4.90
Desvio Padrão
304.56
No. de Observações
8,031
22.25
1,002.00
0.00
7.96
51.58
1,378
50.88
598.80
0.03
23.04
76.86
401
121.39
1,610.00
0.02
50.36
197.36
130
325.42
15,620.00
0.01
30.76
1,766.13
108
56.86
100.00
0.00
54.39
28.79
7,608
63.79
100.00
0.06
66.00
29.05
1,245
69.52
100.00
3.91
76.46
26.08
359
76.92
100.00
2.40
88.34
26.93
117
67.08
100.00
10.47
72.54
27.50
93
Price/Earnings 2010
Médio
Máximo
Mínimo
Mediana
Desvio Padrão
No. de Observações
44.44
17,200.02
0.05
18.49
305.37
7,215
28.69
2,940.30
0.05
16.47
109.03
1,275
25.81
445.14
1.49
15.63
42.50
365
26.46
614.31
4.49
16.09
59.97
118
21.00
85.31
6.42
15.00
15.81
101
Price/Earnings Estimado
2011
Médio
Máximo
33.02
41,635.10
38.52
20,762.76
15.76
80.95
15.12
125.42
18.85
360.98
Quantidade
Market Cap em milhões de US$
Médio
Máximo
Mínimo
Mediana
Desvio Padrão
No. de Observações
Log MarketCap
Médio
Máximo
Mínimo
Mediana
Desvio Padrão
No. de Observações
Free-float
Médio
Máximo
Mínimo
Mediana
Desvio Padrão
No. de Observações
34
Mínimo
Mediana
Desvio Padrão
No. de Observações
0.30
15.05
596.88
6,165
1.25
13.98
626.93
1,109
0.40
13.54
9.27
386
2.16
12.15
13.25
120
4.62
13.29
34.69
106
Q de Tobin 2010
Médio
Máximo
Mínimo
Mediana
Desvio Padrão
No. de Observações
7.24
29,579.63
0.09
1.41
335.92
8,148
7.68
4,245.08
0.36
1.26
159.77
1,410
1.46
8.25
0.36
1.20
0.79
398
1.59
6.28
0.74
1.26
0.87
130
1.68
6.05
0.70
1.34
0.96
109
Price/Book Value 2010
Médio
Máximo
Mínimo
Mediana
Desvio Padrão
No. de Observações
7.24
29,579.63
0.09
1.41
335.92
8,148
7.68
4,245.08
0.36
1.26
159.77
1,410
1.46
8.25
0.36
1.20
0.79
398
1.59
6.28
0.74
1.26
0.87
130
1.68
6.05
0.70
1.34
0.96
109
ifc_rate
Médio
Máximo
Mínimo
Mediana
Desvio Padrão
No. de Observações
6.09
9.70
2.30
5.70
1.44
8,309
6.35
9.70
2.30
6.00
1.59
1,410
6.65
9.30
3.00
7.00
1.54
400
6.28
9.70
3.00
6.00
1.43
130
5.98
9.00
3.00
5.70
1.25
108
ifc_disc
Médio
Máximo
Mínimo
Mediana
Desvio Padrão
No. de Observações
7.77
10.00
8.00
2.18
8,309
7.75
10.00
8.00
2.37
1,410
7.63
10.00
7.00
2.22
400
7.25
10.00
7.00
2.26
130
7.65
10.00
7.00
2.02
108
35
Tabela III – Descrição dos dados por setor e região
Amostra Total
144 A
Nível I
Nível II
Nível III
Setor
Consumer Discritionary
1,131
102
23
22
5
Consumer Staples
658
102
39
13
7
Energy
556
111
23
10
12
1,529
264
74
22
13
379
77
10
9
5
1,447
280
73
11
9
Information Technology
599
70
30
10
14
Telecommunications
231
57
13
19
21
Utilities
465
80
31
8
7
1,398
173
56
13
15
146
37
18
7
1
4,044
470
174
27
37
Ea
739
112
22
1
7
latam
676
127
30
36
29
mena
373
17
2
2
2
Northam *
485
-
-
-
-
Oceania
319
106
17
5
2
1,610
547
138
52
31
Financials
Health Care
Industrials
Materials
Região
África
Ásia
ue
* Dada a inexistência de dados de ADRs para os países da América do Norte, uma vez que o Canadá possui um acordo de listagem com os EUA, os ativos dessa região foram desconsiderados automaticamente nos modelos. 36
Tabela IV – Descrição da classificação utilizada na dummy regional
AFRICA
ASIA
MENA
GHANA
KENYA
SUDAN
SENEGAL
SWAZILAND
TOGO
UGANDA
SOUTH AFRICA
ZAMBIA
ZIMBABWE
BOTSWANA
GABON
MAURITIUS
CHINA
HONG KONG
INDONESIA
INDIA
JAPAN
SOUTH KOREA
KAZAKHSTAN
SRI LANKA
MONGOLIA
MACAU
MALAYSIA
PAKISTAN
SINGAPORE
THAILAND
TAIWAN
VIETNAM
BANGLADESH
UAE
BAHRAIN
EGYPT
ISRAEL
JORDAN
KUWAIT
LEBANON
MOROCCO
NIGERIA
LATAM
EA
ARGENTINA
BRAZIL
CHILE
COLOMBIA
PERU
VENEZUELA
BARBADOS
BERMUDA
BAHAMAS
CURACAO
JAMAICA
CAYMAN ISLANDS
MEXICO
PANAMA
PUERTO RICO
TRINIDAD
BOSNIA-HERZE.
BULGARIA
CZECH
ESTONIA
CROATIA
HUNGARY
LITHUANIA
MONTENEGRO
MACEDONIA
POLAND
ROMANIA
SERBIA
RUSSIA
SLOVENIA
SLOVAKIA
MALTA
TURKEY
UKRAINE
NORTHAM CANADA
OCEANIA
AUSTRALIA
NEW ZEALAND
PAPUA N.GUINEA
PHILIPPINES
UE
AUSTRIA
BELGIUM
SWITZERLAND
CYPRUS
GERMANY
DENMARK
SPAIN
FINLAND
FRANCE
BRITAIN
GREECE
IRELAND
ICELAND
ITALY
LIECHTENSTEIN
LUXEMBOURG
MONACO
NETHERLANDS
BRITAIN
NETHERLANDS
NORWAY
PORTUGAL
SWEDEN
BRITISH VIRGIN
GUERNSEY
GIBRALTAR
ISLE OF MAN
JERSEY
OMAN
PALESTINE
QATAR
SAUDI ARABIA
TUNISIA
37
Tabela V - Logit de Liquidez (ADTV – 6 meses) para ADRs em geral
Modelo I
Number of obs
LR chi2
Prob > chi2
Pseudo R2
logMktC
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
Modelo VI
8,309
1,843.13
0.000
0.19860
7,530
1,672.31
0.000
0.2013
7,530
1,677.01
0.000
0.2019
8,393
1,836.31
0.000
0.1965
7,530
1,765.64
0.000
0.2126
7,045
2,620.40
0.000
0.3264
0.9261
(0.000)
0.9321
(0.000)
0.9291
(0.000)
0.0007
(0.231)
0.2204
(0.000)
0.9230
(0.000)
0.0006
(0.194)
0.2422
(0.000)
-0.0360
(0.03)
0.9573
(0.000)
0.6740
(0.000)
0.4689
(0.000)
0.0151
(0.914)
0.1486
(0.154)
0.7243
(0.000)
0.6545
(0.000)
0.4198
(0.002)
0.8353
(0.000)
0.3834
(0.006)
0.9577
(0.000)
0.0007
(0.204)
0.2553
(0.000)
-0.0433
(0.01)
0.6570
(0.000)
0.4070
(0.004)
-0.0430
(0.77)
0.1062
(0.349)
0.7049
(0.000)
0.6457
(0.000)
0.4701
(0.001)
0.9756
(0.000)
0.4483
(0.002)
-22.2928
(0.000)
-23.6350
(0.000)
1.1183
(0.000)
0.0007
(0.11)
0.5150
(0.000)
-0.0341
(0.083)
0.3658
(0.005)
0.1455
(0.349)
0.2488
(0.134)
-0.1274
(0.313)
0.4577
(0.013)
0.4020
(0.001)
0.4300
(0.007)
1.1254
(0.000)
0.2494
(0.131)
-0.6699
(0.004)
-1.5475
(0.000)
-1.4341
(0.000)
-0.7492
(0.000)
-2.8253
(0.000)
(omitted)
(0.000)
0.1863
(0.229)
-27.4673
(0.000)
f_float
ifc_rate
0.2026
(0.000)
ifc_disc
consdisc
consstap
energy
financ
healthc
indus
inftech
telecomm
utilitie
africa
asia
ea
latam
mena
northam
oceania
_cons
Modelo VII
8,393
1,743.99
0.000
0.1866
-21.2241
(0.000)
-22.6022
(0.000)
-22.7498
(0.000)
-22.4675
(0.000)
Nota: Os logits utilizam como variável dependente o propensity score das ações possuírem ADR e como controle as variáveis descritas na seção “Base de Dados”. A base utilizada inclui todas as empresas com market cap acima de U$500 milhões. Não foram feitos filtros para P/E. Os valores entre parênteses indicam o p‐valor de cada uma das estatísticas. 38
Tabela VI - PSM de Liquidez (ADTV – 6 meses) para ADRs em geral
Modelo I
PSM
ATT
ATE
N(2)
ATT
ATE
KERNELL
ATT
ATE
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
Modelo VI
Modelo VII
6,597,579
(0.52)
808,649
1,595,591
(0.16)
-3,353,457
-1,580,262
(-0.12)
1,080,509
4,830,913
(0.33)
4,200,207
631,845
(0.05)
-3,911,337
8,724,184
(0.6)
5,464,716
-7,361,755
(-0.67)
-11,162,358
-2,530,391
(-0.18)
-2,273,844
322,732
(0.02)
-4,208,550
-5,561,024
(-0.33)
-6,423,540
-3,477,648
(-0.21)
-4,144,295
-8,241,455
(-0.51)
-4,896,404
507,990
(0.03)
-3,420,052
1,647,028
(0.07)
-7,465,503
-6,386,921
(-0.35)
-198,962
2,997,010
(0.26)
-3,256,702
4,557,375
(0.23)
-4,601,043
544,133
(0.02)
-4,240,513
-15,842,156
(-0.73)
-5,476,864
9,258,361
(0.72)
-156,923
-248,415
(-0.01)
-8,093,185
Nota: Os propensity score mathcings comparam os efeitos no adtv (Average Daily traded Volume) entre as ações com ADR (Nível I, II, III e 144A) e as demais ações na amostra. Os valores entre parênteses indicam a estatística t, sendo 1,645 o valor para 90% de confiança, 1,96 para 95% e 2,326 para 99%. Os valores para o ATT e ATE estão em US$. ATT = Average Treatment Efect on the Treated ATE = Average Treatment Efect 39
Tabela VII - Logit de Liquidez (ADTV – 6 meses) para ADRs Nível I e 144A
Modelo I
Number of obs
LR chi2
Prob > chi2
Pseudo R2
logMktC
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
Modelo VI
Modelo VII
8,154
1,391.30
0.000
0.1608
8,071
1,498.95
0.000
0.17450
7,321
1,334.74
0.000
0.1736
7,321
1,338.78
0.000
0.1741
8,154
1,473.06
0.000
0.1703
7,321
1,413.27
0.000
0.1838
6,836
2,238.89
0.000
0.3009
0.8767
(0.000)
0.8828
(0.000)
0.8707
(0.000)
0.0005
(0.132)
0.2271
(0.000)
0.8647
(0.000)
0.0005
(0.126)
0.2473
(0.000)
-0.0343
(0.044)
0.9123
(0.000)
0.6906
(0.000)
0.4339
(0.001)
0.0301
(0.833)
0.1765
(0.098)
0.7047
(0.000)
0.6825
(0.000)
0.3174
(0.028)
0.5506
(0.003)
0.3663
(0.011)
0.9012
(0.000)
0.0005
(0.109)
0.2605
(0.000)
-0.0424
(0.014)
0.6751
(0.000)
0.3870
(0.007)
-0.0016
(0.991)
0.1388
(0.231)
0.6762
(0.000)
0.6722
(0.000)
0.3632
(0.016)
0.7138
(0.001)
0.4505
(0.003)
-21.3883
(0.000)
-22.5137
(0.000)
1.0692
(0.000)
0.0006
(0.059)
0.5230
(0.000)
-0.0348
(0.084)
0.3839
(0.004)
0.1154
(0.469)
0.2795
(0.096)
-0.0986
(0.443)
0.4407
(0.019)
0.4133
(0.001)
0.2942
(0.079)
0.8806
(0.000)
0.2604
(0.125)
-0.7432
(0.002)
-1.5548
(0.000)
-1.3972
(0.000)
-0.8984
(0.000)
-2.8967
(0.000)
(omitted)
(0.000)
0.1917
(0.217)
-26.4885
(0.000)
f_float
ifc_rate
0.2126
(0.000)
ifc_disc
consdisc
consstap
energy
financ
healthc
indus
inftech
telecomm
Utilitie
África
Ásia
Ea
Latam
Mena
northam
Oceania
_cons
-20.2336
(0.000)
-21.6794
(0.000)
-21.5924
(0.000)
-21.3186
(0.000)
Nota: Os logits utilizam como variável dependente o propensity score das ações possuírem ADRs de Balcão (Nível I e 144A) e como controle as variáveis descritas na seção “Base de Dados”. A base utilizada inclui todas as empresas com market cap acima de U$500 milhões, com exceção das que possuem ADRs de Bolsa (Nível II e III). Não foram feitos filtros para P/E. Os valores entre parênteses indicam o p‐valor de cada uma das estatísticas. 40
Tabela VIII - PSM de Liquidez (ADTV – 6 meses) para ADRs Nível I e 144A
Modelo I
PSM
ATT
ATE
N(2)
ATT
ATE
KERNELL
ATT
ATE
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
Modelo VI
Modelo VII
-12,277,487
(-1.5)
-17,714,544
-10,685,787
(-1.27)
-13,492,712
-11,720,601
(-1.25)
-14,940,268
-17,696,760
(-1.9)
-17,197,650
-17,456,147
(-1.8)
-21,449,680
-12,314,441
(-1.31)
-16,935,931
-14,601,940
(-1.26)
-20,145,554
-20,750,318
(-2.01)
-11,609,117
-14,758,005
(-1.44)
-10,503,294
-59,369,285
(-3.97)
-21,240,489
-16,384,692
(-1.56)
-11,302,885
-26,447,663
(-2.25)
-12,657,541
-16,396,414
(-3.34)
-11,084,163
-33,069,973
(-1.83)
-16,326,558
-25,128,620
(-1.68)
-12,880,080
-19,750,347
(-1.23)
-11,869,650
-24,278,830
(-1.35)
-13,117,490
-12,940,292
(-1.02)
-10,327,365
-27,479,782
(-1.5)
-12,774,397
-14,693,812
(-2.01)
-11,228,035
-13,596,418
(-0.51)
-11,674,216
Nota: Os propensity score mathcings comparam os efeitos no adtv (Average Daily traded Volume) entre as ações com ADR de Balcão (Nível I e 144A) e as demais ações na amostra que não possuem ADR. Os valores entre parênteses indicam a estatística t, sendo 1,645 o valor para 90% de confiança, 1,96 para 95%
e 2,326 para 99%. Os valores para o ATT e ATE estão em US$. ATT = Average Treatment Efect on the Treated ATE = Average Treatment Efect 41
Tabela IX - Logit de Liquidez (ADTV – 6 meses) para ADRs Nível II e III
Modelo I
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
Modelo VI
Modelo VII
Number of obs
LR chi2
Prob > chi2
Pseudo R2
8,393
469.36
0.000
0.2161
8,309
466.58
0.000
0.2160
7,530
464.97
0.000
0.2434
7,530
465.58
0.000
0.2437
8,393
545.76
0.000
0.2512
7,530
531.14
0.000
0.2780
7,045
616.40
0.000
0.3275
logMktC
0.9759
(0.000)
0.9746
(0.000)
1.0371
(0.000)
0.0005
(0.103)
0.0554
(0.26)
1.0338
(0.000)
0.0005
(0.112)
0.0800
(0.172)
-0.0308
(0.435)
1.0004
(0.000)
0.2658
(0.385)
0.4618
(0.143)
-0.2150
(0.497)
-0.2690
(0.322)
0.6730
(0.065)
-0.0885
(0.773)
1.0831
(0.000)
1.7265
(0.000)
0.4653
(0.169)
1.0861
(0.000)
0.0005
(0.059)
0.0583
(0.333)
-0.0114
(0.78)
0.2288
(0.487)
0.3230
(0.352)
-0.4200
(0.217)
-0.2793
(0.333)
0.7225
(0.063)
0.0148
(0.964)
1.1230
(0.000)
1.7096
(0.000)
0.4099
(0.259)
-25.2855
-25.4136
-27.1259
-26.9676
-26.1307
-28.4434
1.0767
(0.000)
0.0007
(0.013)
0.1734
(0.017)
0.0056
(0.904)
0.1468
(0.67)
0.0886
(0.809)
0.0103
(0.978)
-0.2543
(0.399)
0.7103
(0.084)
0.0510
(0.882)
1.3589
(0.000)
1.8140
(0.000)
0.2060
(0.585)
0.5592
(0.218)
-0.8158
(0.000)
-1.5595
(0.001)
0.8635
(0.000)
-1.0405
(0.066)
(omitted)
(0.000)
-0.4797
(0.283)
-28.6673
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
f_float
ifc_rate
0.0260
(0.58)
ifc_disc
consdisc
consstap
energy
financ
healthc
indus
inftech
telecomm
utilitie
africa
asia
ea
latam
mena
northam
oceania
_cons
Nota: Os logits utilizam como variável dependente o propensity score das ações possuírem ADR de Bolsa (Nível II e III) e como controle as variáveis descritas na seção “Base de Dados”. A base utilizada inclui todas as empresas com market cap acima de U$500 milhões. Não foram feitos filtros para P/E. Os valores entre parênteses indicam o p‐valor de cada uma das estatísticas.
42
Tabela X - PSM de Liquidez (ADTV – 6 meses) para ADRs Nível II e III
PSM
ATT
ATE
N(2)
ATT
ATE
KERNELL
ATT
ATE
Modelo I
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
Modelo VI
Modelo VII
165,799,416
(2.12)
128,910,257
165,703,999
(2.09)
155,144,776
168,442,699
(1.86)
168,401,015
171,442,636
(1.89)
169,131,716
152,487,769
(1.88)
150,748,636
177,911,274
(1.94)
173,737,571
180,331,703
(1.93)
182,023,797
162,337,508
(2.09)
27,329,215
162,762,007
(2.07)
39,153,416
163,586,425
(1.81)
26,751,461
180,964,318
(2.01)
38,557,358
122,502,256
(1.4)
24,050,885
179,477,061
(2)
30,047,521
175,642,544
(1.96)
9,813,460
163,266,537
(2.1)
15,220,096
168,479,025
(2.14)
57,507,396
158,117,193
(1.75)
27,901,607
182,914,194
(2.04)
42,623,976
150,693,769
(1.91)
17,909,184
179,725,468
(2)
26,719,111
176,690,944
(1.97)
10,503,180
Nota: Os propensity score mathcings comparam os efeitos no adtv (Average Daily traded Volume) entre as ações com ADR de Bolsa (Nível II e III) e as demais ações na amostra. Os valores entre parênteses indicam a estatística t, sendo 1,645 o valor para 90% de confiança, 1,96 para 95% e 2,326 para 99%. Os valores para o ATT e ATE estão em US$. ATT = Average Treatment Efect on the Treated ATE = Average Treatment Efect 43
Tabela XI - Logit de Liquidez para ADRs Nível II e III x Nível I e 144A
Modelo I
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
Modelo VI
Modelo VII
Number of obs
LR chi2
Prob > chi2
Pseudo R2
2,056
132.71
0.000
0.0898
2,048
132.87
0.000
0.09030
1,810
154.86
0.000
0.1196
1,810
155.54
0.000
0.1201
2,056
201.04
0.000
0.1360
1,810
214.10
0.000
0.1653
1,810
266.57
0.000
0.2058
logMktC
0.5946
(0.000)
0.5872
(0.000)
0.6589
(0.000)
0.0079
(0.005)
-0.0101
(0.843)
0.6613
(0.000)
0.0077
(0.006)
0.0236
(0.72)
-0.0337
(0.411)
0.6037
(0.000)
-0.1585
(0.612)
0.1383
(0.669)
-0.1446
(0.656)
-0.3609
(0.194)
0.3026
(0.414)
-0.5364
(0.086)
0.9738
(0.002)
1.5142
(0.000)
0.1187
(0.734)
0.6889
(0.000)
0.0099
(0.001)
-0.0074
(0.914)
-0.0114
(0.79)
-0.1897
(0.574)
0.0468
(0.896)
-0.3371
(0.339)
-0.3516
(0.238)
0.2484
(0.537)
-0.4590
(0.169)
0.9603
(0.005)
1.6121
(0.000)
0.0958
(0.8)
-15.6015
-15.1797
-17.5983
-17.6006
-15.8918
-18.4274
0.7093
(0.000)
0.0135
(0.000)
-0.0539
(0.474)
0.0481
(0.302)
0.0418
(0.905)
0.1210
(0.744)
-0.0005
(0.999)
-0.1828
(0.556)
0.5060
(0.229)
-0.2028
(0.561)
1.3199
(0.000)
1.8375
(0.000)
-0.0461
(0.906)
0.8330
(0.072)
-0.2342
(0.26)
-0.8018
(0.102)
1.4116
(0.000)
0.9750
(0.149)
(omitted)
(0.000)
-0.8020
(0.072)
-19.5666
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
f_float
ifc_rate
-0.0406
(0.4)
ifc_disc
consdisc
consstap
energy
financ
healthc
indus
inftech
telecomm
utilitie
africa
asia
ea
latam
mena
northam
0
oceania
_cons
Nota: Os logits utilizam como variável dependente o propensity score das ações possuírem ADR de Bolsa (Nível II e III) dado que possuem ADR e como controle as variáveis descritas na seção “Base de Dados”. A base utilizada inclui todas as empresas com market cap acima de U$500 milhões e possuem ADR de qualquer nível. Não foram feitos filtros para P/E. Os valores entre parênteses indicam o p‐valor de cada uma das estatísticas. 44
Tabela XII - PSM de Liquidez para ADRs Nível II e III x Nível I e 144A
PSM
ATT
ATE
N(2)
ATT
ATE
KERNELL
ATT
ATE
Modelo I
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
Modelo VI
Modelo VII
164,978,254
(2.13)
155,535,022
159,254,284
(2.04)
153,357,877
181,326,779
(1.99)
168,856,607
168,162,515
(1.85)
161,350,660
163,929,504
(2.02)
162,044,536
174,352,750
(1.93)
170,907,607
172,072,589
(1.87)
172,123,969
164,588,848
(2.12)
79,914,077
165,647,425
(2.13)
101,330,213
180,890,184
(2.03)
102,765,320
177,669,344
(2)
116,787,419
171,469,016
(2.16)
119,520,497
171,193,022
(1.92)
130,869,865
183,497,620
(2.04)
54,911,950
164,948,634
(2.12)
54,440,322
168,476,996
(2.16)
97,094,240
182,529,830
(2.05)
118,438,330
175,972,968
(1.98)
146,008,510
174,843,553
(2.2)
109,684,278
168,199,049
(1.88)
89,805,881
181,788,018
(2.02)
62,121,588
Nota: Os propensity score mathcings comparam os efeitos no adtv (Average Daily traded Volume) entre as ações com ADR de Bolsa (Nível II e III) e as demais ações com ADR na amostra. Os valores entre parênteses indicam a estatística t, sendo 1,645 o valor para 90% de confiança, 1,96 para 95% e 2,326 para
99%. Os valores para o ATT e ATE estão em US$. ATT = Average Treatment Efect on the Treated ATE = Average Treatment Efect 45
Tabela XIII - Logit de ADRs em geral
Modelo I
Number of obs
LR chi2
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
Modelo VI
Modelo VII
5777
5141
5141
5104
5777
5104
4825
1261.29
1195.59
1197.56
1198.42
1344.84
1269.31
1859.45
Prob > chi2
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
Pseudo R2
0.1814
0.1944
0.1947
0.1958
0.1934
0.2074
0.3139
0.0005
Free-float
logMktC
ifc_rate
ifc_disc
0.0004
0.0004
0.0004
0.0004
(0.126)
(0.123)
(0.124)
(0.09)
(0.04)
0.8828
0.8943
0.8977
0.9039
0.9267
0.9504
1.1213
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
0.2153
0.1962
0.1928
0.1948
0.4511
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
0.0272
0.0292
0.0269
0.0312
(0.16)
(0.133)
(0.17)
(0.169)
consdisc
consstap
energy
financ
healthc
indus
inftech
telecomm
utilitie
adtv6m
0.5952
0.5895
0.3281
(0.000)
(0.000)
(0.034)
0.5702
0.4770
0.2064
(0.000)
(0.003)
(0.246)
-0.1997
-0.1669
0.1627
(0.237)
(0.352)
(0.423)
0.0766
0.0591
-0.1382
(0.526)
(0.654)
(0.344)
0.7984
0.8465
0.5347
(0.000)
(0.000)
(0.011)
0.6397
0.6192
0.3892
(0.000)
(0.000)
(0.008)
0.4509
0.4702
0.3902
(0.007)
(0.007)
(0.043)
0.8081
0.8742
1.1500
(0.000)
(0.000)
(0.000)
0.3105
0.3750
0.1819
(0.053)
(0.027)
(0.334)
0.0000
0.0000
0.0000
(0.47)
(0.495)
(0.518)
africa
-0.4289
asia
-1.4433
ea
-1.3310
latam
-0.7518
mena
-2.6980
(0.1)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
northam
(omitted)
(0.000)
oceania
0.2807
(0.13)
46
_cons
-20.1668
-21.8487
-22.0125
-22.1326
-21.4880
-23.5127
-27.6407
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
Nota: Os logits utilizam como variável dependente o propensity score das ações possuírem ADR e como controle as variáveis descritas na seção “Base de Dados”. A base utilizada inclui todas as empresas com market cap acima de U$500 milhões e P/E 2010 menor ou igual a 39. Os valores entre parênteses indicam o p‐valor de cada uma das estatísticas. Tabela XIV – PSM para P/E 2010 de ADRs em geral
Modelo I
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
Modelo VI
Modelo VIII
PSM
ATT
ATE
-1.28
-1.38
-1.48
-1.45
-1.32
-1.61
-1.18
(-4.9)
(-4.94)
(-5.3)
(-5.2)
(-5.02)
(-5.73)
(-3.75)
-1.26
-1.42
-1.38
-1.51
-1.34
-1.57
-1.12
-1.03
-1.37
-1.34
-1.22
-1.50
-1.63
-0.82
(-2.85)
(-3.82)
(-3.62)
(-3.26)
(-3.65)
(-4.18)
(-1.68)
-1.42
-1.48
-1.52
-1.22
-1.57
-1.63
-1.17
N (2)
ATT
ATE
KERNEL
ATT
ATE
-0.97
-1.68
-1.32
-1.34
-1.72
-1.70
-0.92
(-2.37)
(-4.03)
(-3.12)
(-3.15)
(-3.69)
(-3.87)
(-1.68)
-1.17
-1.71
-1.55
-1.37
-1.54
-1.34
-1.31
Nota: Os propensity score matchings comparam os efeitos no Price/Earnings 2010 (dado histórico) entre as ações com ADR (Nível I, II, III e 144A) e as demais ações na amostra. Os
valores entre parentes indicam a estatística t do ATT (Average Treatment effect on the Treated);
sendo 1,645 o valor para 90% de confiança, 1,96 para 95% e 2,326 para 99%.
47
Tabela XV – PSM para Q de Tobin 2010 de ADRs em geral
Modelo I
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
Modelo VI
Modelo VIII
PSM
ATT
ATE
-0.25
-0.21
-0.28
-0.24
-0.30
-0.29
-0.34
(-6.44)
(-4.98)
(-6.69)
(-5.82)
(-7.72)
(-6.94)
(-6.87)
-0.26
-0.23
-0.27
-0.26
-0.30
-0.30
-0.35
N (2)
ATT
ATE
-0.27
-0.28
-0.27
-0.23
-0.32
-0.26
-0.26
(-4.96)
(-5.08)
(-4.82)
(-4.13)
(-5.44)
(-4.32)
(-3.34)
-0.23
-0.23
-0.25
-0.25
-0.28
-0.28
-0.29
KERNEL
ATT
ATE
-0.30
-0.33
-0.31
-0.24
-0.30
-0.25
-0.27
(-4.73)
(-4.82)
(-4.71)
(-3.73)
(-4.27)
(-3.71)
(-3.18)
-0.22
-0.21
-0.25
-0.22
-0.27
-0.29
-0.29
Nota: Os propensity score matchings comparam os efeitos no Q de Tobin 2010 (dado histórico) entre as ações com ADR (Nível I, II, III e 144A) e as demais ações na amostra. Os
valores entre parentes indicam a estatística t do ATT (Average Treatment effect on the Treated);
sendo 1,645 o valor para 90% de confiança, 1,96 para 95% e 2,326 para 99%.
Tabela XVI – PSM para Price/Book Value 2010 de ADRs
Modelo I
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
Modelo VI
Modelo VIII
PSM
ATT
ATE
-5.44
-0.24
-0.38
-0.38
-5.56
-1.70
-0.64
(-1.06)
(-1.57)
(-2.55)
(-2.52)
(-1.08)
(-13.15)
(-3.81)
-5.74
-0.30
-0.41
-0.36
-5.82
-1.19
-0.71
N (2)
ATT
ATE
-9.37
-0.97
-0.53
-0.30
-13.98
-0.89
-0.65
(-1.25)
(-0.55)
(-2.83)
(-1.75)
(-1.64)
(-0.53)
(-3.05)
-4.63
-1.11
-0.98
-0.90
-6.15
-1.14
-1.07
KERNEL
ATT
ATE
-0.43
-0.51
-0.49
-0.30
-27.42
-1.35
-0.51
(-2.41)
(-2.69)
(-2.63)
(-1.57)
(-2.14)
(-0.53)
(-2.24)
-2.01
-0.93
-0.92
-0.79
-10.01
-1.29
-0.90
Nota: Os propensity score matchings comparam os efeitos no Price/Book Value 2010 (dado histórico) entre as ações com ADR (Nível I, II, III e 144A) e as demais ações na amostra. Os
valores entre parentes indicam a estatística t do ATT (Average Treatment effect on the Treated);
sendo 1,645 o valor para 90% de confiança, 1,96 para 95% e 2,326 para 99%.
48
Tabela XVII – PSM para P/E Estimado 2011 de ADRs em geral
Modelo I
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
Modelo VI
Modelo VIII
PSM
ATT
ATE
-34.95
-1.07
-0.98
-1.05
-35.52
-1.38
-5.07
(-1.05)
(-2.11)
(-1.97)
(-2.08)
(-1.06)
(-2.74)
(-8.66)
-38.33
-1.17
-1.08
-1.01
-37.27
-1.27
-3.36
N(2)
ATT
ATE
-87.58
-0.99
-0.95
-0.85
-73.76
-1.11
-4.17
(-1.85)
(-1.8)
(-1.64)
(-1.68)
(-1.41)
(-1.76)
(-0.55)
-39.31
-1.76
-2.19
-1.92
-35.12
-1.77
-2.62
KERNEL
ATT
ATE
-0.79
-1.28
-0.94
-1.06
-146.17
-1.03
-1.22
(-1.08)
(-1.88)
(-1.71)
(-1.87)
(-1.85)
(-1.39)
(-1.49)
-11.92
-1.41
-1.87
-1.98
-58.18
-1.35
-1.03
Nota: Os propensity score matchings comparam os efeitos no Price/Earnings Estimado 2011 (dado projetado) entre as ações com ADR (Nível I, II, III e 144A) e as demais ações na amostra.Os valores entre parentes indicam a estatística t do ATT (Average Treatment effect on
the Treated); sendo 1,645 o valor para 90% de confiança, 1,96 para 95% e 2,326 para 99%.
49
Tabela XVIII - Logit de ADRs de Balcão
Modelo I
Number of obs
LR chi2
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
Modelo VI
Modelo VII
Modelo VIII
5580
5523
4972
4972
4935
5580
4935
4656
998.63
1082.66
945.46
947.93
965.28
1070.04
1024.88
1583.07
Prob > chi2
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
Pseudo R2
0.1548
0.169
0.1655
0.1659
0.1699
0.1659
0.1803
0.2875
Free-float
logMktC
ifc_rate
ifc_disc
0.0004
0.0004
0.0004
0.0004
0.0005
(0.134)
(0.128)
(0.122)
(0.092)
(0.042)
0.8321
0.8527
0.8335
0.8373
0.9031
0.8819
0.9579
1.1064
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
0.2053
0.2205
0.1991
0.1894
0.1944
0.4493
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
0.0312
0.0360
0.0313
0.0318
(0.116)
(0.07)
(0.119)
(0.167)
0.5828
0.5877
0.3214
(0.000)
(0.000)
(0.041)
0.5107
0.4129
0.1446
(0.001)
(0.013)
(0.426)
-0.2073
-0.1633
0.1784
(0.231)
(0.374)
(0.387)
consdisc
consstap
energy
financ
healthc
indus
inftech
telecomm
utilitie
adtv6m
0.0844
0.0667
-0.1309
(0.492)
(0.619)
(0.377)
0.7864
0.8294
0.5186
(0.000)
(0.000)
(0.015)
0.6493
0.6314
0.3820
(0.000)
(0.000)
(0.01)
0.3655
0.4227
0.2904
(0.035)
(0.02)
(0.145)
0.5244
0.5645
0.9351
(0.012)
(0.013)
(0.000)
0.2568
0.3082
0.1585
(0.122)
(0.078)
(0.413)
0.0000
0.0000
0.0000
(0.000)
(0.000)
(0.045)
africa
-0.4176
asia
-1.4365
ea
-1.3440
latam
-0.9836
mena
-2.7641
(0.114)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
northam
(omitted)
(0.000)
oceania
0.2929
50
(0.114)
_cons
-19.1422
-20.8736
-20.6260
-20.8163
-22.1619
-20.5661
-23.6962
-27.3009
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
Nota: Os logits utilizam como variável dependente o propensity score das ações possuírem ADR de Balcão (Nível I e 144A) e como controle as variáveis descritas na seção “Base de Dados”. A base utilizada inclui todas as empresas com market cap acima de U$500 milhões, com P/E 2010 menor ou igual a 39 e que não possuem ADR de Bolsa listado (Nível II e III). Os valores entre parênteses indicam o p‐valor de cada uma das estatísticas. Tabela XIX – PSM para P/E 2010 de ADRs de balcão
Modelo I
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
Modelo VI
Modelo VII
Modelo VIII
PSM
ATT
ATE
-1.20
-1.17
-1.22
-1.08
-1.33
-1.30
-1.54
-0.78
(-4.47)
(-4.38)
(-4.32)
(-3.83)
(-4.71)
(-4.85)
(-5.36)
(-2.45)
-1.32
-1.13
-1.26
-1.16
-1.29
-1.38
-1.50
-0.91
N (2)
ATT
ATE
-0.93
-0.94
-1.08
-1.29
-1.66
-1.49
-1.25
-0.94
(-2.71)
(-2.78)
(-2.94)
(-3.64)
(-4.69)
(-4.13)
(-3.41)
(-2.14)
-1.59
-1.23
-1.42
-1.42
-1.47
-1.96
-1.32
-1.52
KERNEL
ATT
ATE
-0.86
-1.01
-0.98
-1.13
-1.15
-1.58
-1.13
-0.65
(-2.19)
(-2.57)
(-2.29)
(-2.77)
(-2.89)
(-3.74)
(-2.71)
(-1.33)
-1.30
-1.06
-1.66
-1.52
-1.50
-2.01
-0.97
-1.56
Nota: Os propensity score matchings comparam os efeitos no Price/Earnings 2010 (dado histórico) entre as ações com ADR de Balcão (Nível I e 144A) e as demais ações na amostra que não possuem ADRs. Os valores entre parentes indicam a estatística t do ATT (Average Treatment effect on the Treated);
sendo 1,645 o valor para 90% de confiança, 1,96 para 95% e 2,326 para 99%.
51
Tabela XX – PSM para Q de Tobin 2010 de ADRs de balcão
Modelo I
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
Modelo VI
Modelo VII
Modelo VIII
PSM
ATT
ATE
-0.26
-0.23
-0.19
-0.23
-0.23
-0.29
-0.31
-0.31
(-6.55)
(-5.86)
(-4.47)
(-5.42)
(-5.47)
(-7.07)
(-6.93)
(-5.81)
-0.27
-0.23
-0.21
-0.25
-0.25
-0.31
-0.32
-0.32
-0.26
-0.23
-0.16
-0.22
-0.28
-0.34
-0.34
-0.35
(-5.06)
(-4.67)
(-3.26)
(-4.12)
(-5.33)
(-6.28)
(-5.92)
(-4.99)
-0.22
-0.23
-0.22
-0.25
-0.27
-0.29
-0.30
-0.32
N (2)
ATT
ATE
KERNEL
ATT
ATE
-0.28
-0.24
-0.14
-0.25
-0.26
-0.34
-0.32
-0.28
(-4.73)
(-3.89)
(-2.49)
(-3.9)
(-4.52)
(-5.54)
(-4.63)
(-3.52)
-0.21
-0.22
-0.21
-0.29
-0.26
-0.29
-0.28
-0.28
Nota: Os propensity score matchings comparam os efeitos no Q de Tobin 2010 (dado histórico) entre as ações com ADR de Balcão (Nível I e 144A) e as demais ações na amostra que não possuem ADR. Os
valores entre parentes indicam a estatística t do ATT (Average Treatment effect on the Treated); sendo 1,645
o valor para 90% de confiança, 1,96 para 95% e 2,326 para 99%.
Tabela XXI – PSM para Price/Book Value 2010 de ADRs de balcão
Modelo I
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
Modelo VI
Modelo VII
Modelo VIII
PSM
ATT
ATE
-5.72
-5.89
-0.24
-0.28
-0.24
-5.80
-0.44
-0.62
(-1.07)
(-1.06)
(-1.56)
(-1.89)
(-1.59)
(-1.07)
(-2.81)
(-3.35)
-6.01
-6.14
-0.28
-0.30
-0.31
-6.08
-0.49
-0.71
N (2)
ATT
ATE
-10.68
-2.91
-0.34
-0.47
-0.43
-5.67
-1.24
-1.38
(-1.55)
(-0.41)
(-2.05)
(-2.52)
(-2.52)
(-0.79)
(-0.7)
(-0.54)
-4.78
-2.91
-1.07
-1.09
-1.00
-3.69
-1.25
-1.28
KERNEL
ATT
ATE
-0.42
-0.37
-0.11
-0.35
-0.27
-0.59
-0.48
-0.65
(-2.38)
(-1.98)
(-0.68)
(-1.96)
(-1.55)
(-3.33)
(-2.44)
(-2.57)
-2.02
-2.24
-1.00
-1.14
-1.03
-2.44
-1.05
-1.08
Nota: Os propensity score matchings comparam os efeitos no Price/Book Value 2010 (dado histórico) entre as ações com ADR de Balcão (Nível I e 144A) e as demais ações na amostra que não possuem ADR. Os valores entre parentes indicam a estatística t do ATT (Average Treatment effect on the Treated); sendo
1,645 o valor para 90% de confiança, 1,96 para 95% e 2,326 para 99%.
52
Tabela XXII – PSM para P/E Estimado 2011 de ADRs de balcão
Modelo I
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
Modelo VI
Modelo VII
Modelo VIII
PSM
ATT
ATE
-36.29
-36.73
-0.51
-0.68
-0.35
-36.82
-1.03
(-1.04)
(-1.02)
(-0.99)
(-1.31)
(-0.67)
(-1.05)
(-1.96)
-0.62
(-1)
-38.24
-38.66
-0.68
-0.74
-0.50
-38.41
-1.06
-0.74
N(2)
ATT
ATE
-84.07
-0.58
-0.77
-0.95
-0.47
-1.96
-0.85
-2.85
(-1.91)
(-1.12)
(-1.3)
(-1.43)
(-0.86)
(-2.05)
(-1.41)
(-0.42)
-36.15
-11.47
-1.91
-2.28
-1.53
-12.75
-2.53
-2.57
KERNEL
ATT
ATE
-166.89
-0.69
-0.64
-1.07
-0.38
-2.55
-1.08
-1.06
(-2.45)
(-1.09)
(-0.99)
(-1.69)
(-0.58)
(-1.92)
(-1.61)
(-1.43)
-60.40
-11.30
-1.75
-2.41
-1.37
-13.17
-2.50
-1.76
Nota: Os propensity score matchings comparam os efeitos no Price/Earnings Estimado 2011 (dado projetado) entre as ações com ADR de Balcão (Nível I e 144A) e as demais ações na amostra que não possuem ADR Os valores entre parentes indicam a estatística t do ATT (Average Treatment effect on the
Treated); sendo 1,645 o valor para 90% de confiança, 1,96 para 95% e 2,326 para 99%.
53
Tabela XXIII - Logit de ADRs de Bolsa
Modelo I
Number of
obs
LR chi2
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
Modelo VI
Modelo VII Modelo VIII
5777
5720
5141
5141
5104
5777
5104
4825
373.02
370.96
373.31
373.59
378.83
437.48
429.13
503.48
Prob > chi2
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
Pseudo R2
0.2171
0.2164
0.2511
0.2513
0.2552
0.2546
0.2891
0.3437
Free-float
logMktC
ifc_rate
ifc_disc
0.0004
0.0004
0.0004
0.0005
0.0007
(0.145)
(0.152)
(0.175)
(0.093)
(0.026)
0.9643
0.9618
1.0466
1.0456
1.0351
0.9915
1.0888
1.0915
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
0.0080
0.0529
0.0737
0.0677
0.0220
0.1646
(0.876)
(0.336)
(0.275)
(0.317)
(0.753)
(0.054)
-0.0238
-0.0208
0.0126
0.0250
(0.594)
(0.642)
(0.786)
(0.64)
0.5077
0.4559
0.4416
(0.145)
(0.224)
(0.268)
0.6091
0.4481
0.1919
(0.088)
(0.257)
(0.648)
-0.1386
-0.2964
0.2014
(0.701)
(0.442)
(0.642)
-0.2044
-0.2719
-0.2392
(0.516)
(0.42)
(0.501)
0.6272
0.6708
0.6516
(0.139)
(0.141)
(0.179)
-0.0334
0.0461
0.1205
(0.927)
(0.906)
(0.77)
1.0374
0.9773
1.2626
(0.005)
(0.015)
(0.003)
1.7977
1.7360
1.8830
(0.000)
(0.000)
(0.000)
0.6536
0.6075
0.3565
(0.082)
(0.133)
(0.398)
consdisc
consstap
energy
financ
healthc
indus
inftech
telecomm
utilitie
adtv6m
africa
0.0000
0.0000
0.0000
(0.017)
(0.015)
(0.064)
0.1839
(0.743)
asia
-0.8678
ea
-1.5500
(0.000)
(0.003)
Latam
0.9781
Mena
-1.1161
(0.000)
(0.086)
northam
(omitted)
(0.000)
oceania
-0.6884
54
(0.191)
_cons
-25.0274
-25.0116
-27.3809
-27.3080
-27.0696
-26.0248
-28.5991
-29.2617
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
Nota: Os logits utilizam como variável dependente o propensity score das ações possuírem ADR de Bolsa e como controle as variáveis descritas na seção “Base de Dados”. A base utilizada inclui todas as empresas com market cap acima de U$500 milhões e P/E menor ou igual a 39.Os valores entre parênteses indicam o p‐valor de cada uma das estatísticas. Tabela XXIV – PSM para P/E 2010 de ADRs de bolsa
Modelo I
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
Modelo VI
Modelo VII Modelo VIII
PSM
ATT
ATE
-0.86
-0.96
-2.32
-1.37
-0.32
-0.44
-1.31
-0.20
(-1.57)
(-1.84)
(-4.03)
(-2.41)
(-0.57)
(-0.85)
(-2.1)
(-0.32)
-0.93
-0.95
-1.51
-0.97
-0.55
-0.24
-1.88
-0.16
N (2)
ATT
ATE
-0.51
-0.63
-1.74
-0.73
-0.71
-0.69
-1.24
-0.70
(-0.76)
(-0.92)
(-2.42)
(-1.04)
(-0.96)
(-1.03)
(-1.7)
(-0.98)
-0.77
-0.92
-0.72
-0.72
-0.61
-1.04
-1.64
0.50
KERNEL
ATT
ATE
-1.06
-0.91
-2.23
-1.32
-0.47
-0.33
-1.72
-0.96
(-1.41)
(-1.14)
(-2.58)
(-1.61)
(-0.6)
(-0.43)
(-1.96)
(-1.14)
-1.58
-1.59
-0.95
-0.87
-0.95
-1.34
-0.07
0.70
Nota: Os propensity score matchings comparam os efeitos no Price/Earnings 2010 (dado histórico) entre as ações com ADR de Bolsa (Nível II e III) e as demais ações na amostra. Os valores entre parentes
indicam a estatística t do ATT (Average Treatment effect on the Treated); sendo 1,645 o valor para 90% de
confiança, 1,96 para 95% e 2,326 para 99%.
55
Tabela XXV – PSM para Q de Tobin 2010 de ADRs de bolsa
Modelo I
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
Modelo VI
Modelo VII Modelo VIII
PSM
ATT
ATE
-0.14
-0.09
-0.20
-0.08
0.06
-0.11
-0.06
-0.08
(-1.69)
(-1.28)
(-2.19)
(-0.94)
(0.8)
(-1.64)
(-0.74)
(-0.92)
-0.17
-0.16
-0.20
-0.10
0.03
-0.13
-0.22
-0.13
-0.15
0.00
-0.14
-0.04
0.02
-0.05
-0.11
-0.13
(-1.47)
(-0.03)
(-1.39)
(-0.39)
(0.25)
(-0.59)
(-1.17)
(-1.2)
-0.29
-0.29
-0.12
-0.10
-0.10
-0.28
0.05
-0.32
N (2)
ATT
ATE
KERNEL
ATT
ATE
-0.15
-0.10
-0.15
-0.08
0.08
-0.08
-0.18
-0.11
(-1.32)
(-0.89)
(-1.17)
(-0.66)
(0.71)
(-0.75)
(-1.6)
(-0.94)
-0.29
-0.28
-0.12
-0.13
-0.12
-0.27
-0.20
-0.34
Nota: Os propensity score matchings comparam os efeitos no Q de Tobin 2010 (dado histórico) entre as ações com ADR de Bolsa (Nível II e III) e as demais ações na amostra. Os valores entre parentes indicam a
estatística t do ATT (Average Treatment effect on the Treated); sendo 1,645 o valor para 90% de confiança,
1,96 para 95% e 2,326 para 99%.
Tabela XXVI – PSM para Price/Book Value 2010 de ADRs de bolsa
Modelo I
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
Modelo VI
Modelo VII Modelo VIII
PSM
ATT
ATE
0.05
-0.13
-0.40
-0.18
0.33
-0.63
0.00
-0.07
(0.21)
(-0.55)
(-1.27)
(-0.61)
(1.15)
(-2.33)
(-0.01)
(-0.19)
-0.07
-0.19
-0.27
-0.18
0.21
-0.46
-0.28
-0.27
N (2)
ATT
ATE
0.09
-0.08
-0.21
0.08
0.31
-0.25
-0.45
-0.17
(0.33)
(-0.26)
(-0.64)
(0.24)
(1)
(-0.57)
(-0.84)
(-0.48)
-2.34
-2.35
-0.75
-0.84
-0.84
-2.56
-0.79
-1.31
KERNEL
ATT
ATE
0.11
-0.21
-0.37
-0.14
0.35
-0.47
-0.18
-0.33
(0.37)
(-0.58)
(-0.93)
(-0.33)
(1.08)
(-0.71)
(-0.49)
(-0.82)
-2.29
-2.33
-0.81
-1.02
-0.94
-2.53
-1.07
-1.38
Nota: Os propensity score matchings comparam os efeitos no Price/Book Value 2010 (dado histórico) entre as ações com ADR de Bolsa (Nível II e III) e as demais ações na amostra. Os valores entre parentes
indicam a estatística t do ATT (Average Treatment effect on the Treated); sendo 1,645 o valor para 90% de
confiança, 1,96 para 95% e 2,326 para 99%.
56
Tabela XXVII – PSM para P/E Estimado 2011 de ADRs de bolsa
Modelo I
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
Modelo VI
Modelo VII Modelo VIII
PSM
ATT
ATE
-1.14
-1.49
-1.38
-1.61
-1.02
-1.25
-1.30
-3.35
(-2.91)
(-3.86)
(-3.41)
(-3.91)
(-2.41)
(-3.08)
(-2.79)
(-4.77)
-1.12
-1.95
-1.37
-1.80
-1.17
-117.81
-1.82
-2.13
N(2)
ATT
ATE
-0.83
-1.32
-1.49
-1.08
-1.07
-1.63
-1.84
-2.01
(-1.65)
(-2.37)
(-2.85)
(-1.78)
(-1.81)
(-2.95)
(-2.39)
(-1.65)
-12.98
-12.92
-1.33
-1.43
-1.34
-13.70
-1.64
-2.61
KERNEL
ATT
ATE
-0.91
-1.35
-1.60
-1.23
-0.97
-1.18
-1.30
-3.24
(-1.64)
(-1.78)
(-2.72)
(-1.61)
(-1.63)
(-2.06)
(-2)
(-1.82)
-13.33
-13.16
-1.39
-1.53
-1.62
-14.47
-2.07
-1.61
Nota: Os propensity score matchings comparam os efeitos no Price/Earnings Estimado 2011 (dado projetado) entre as ações com ADR de Bolsa (Nível II e III) e as demais ações na amostra. Os valores
entre parentes indicam a estatística t do ATT (Average Treatment effect on the Treated); sendo 1,645 o valor
para 90% de confiança, 1,96 para 95% e 2,326 para 99%.
57
Tabela XXVIII - Logit de ADRs de Bolsa x ADRs de balcão
Modelo I
Number of obs
LR chi2
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
Modelo VI
Modelo VII
Modelo VIII
1674
1670
1469
1469
1465
1674
1465
1465
122.88
122.81
148.19
149.3
174.93
177.16
222.1
277.02
Prob > chi2
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
Pseudo R2
0.1013
0.1013
0.1413
0.1424
0.167
0.1461
0.212
0.2644
Free-float
logMktC
0.6352
(0.000)
ifc_rate
ifc_disc
0.0090
0.0088
0.0057
0.0083
0.0129
(0.004)
(0.006)
(0.087)
(0.017)
(0.001)
0.6241
0.7268
0.7300
0.5608
0.6501
0.5811
0.5989
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
-0.0430
0.0071
0.0562
0.0420
0.0013
-0.0096
(0.42)
(0.902)
(0.914)
(0.452)
(0.577)
(0.987)
-0.0483
-0.0294
0.0067
0.0755
(0.295)
(0.531)
(0.894)
(0.177)
consdisc
consstap
0.1679
0.0799
0.3581
(0.637)
(0.84)
(0.388)
0.2667
0.1864
0.2460
(0.464)
(0.654)
(0.576)
energy
-0.0491
-0.1155
0.2605
(0.895)
(0.781)
(0.564)
financ
-0.3123
-0.4804
-0.2810
(0.332)
(0.19)
(0.465)
0.2186
0.2203
0.5463
(0.609)
(0.642)
(0.277)
-0.4266
-0.4156
-0.0921
(0.249)
(0.31)
(0.83)
0.9471
0.8560
1.2932
(0.014)
(0.043)
(0.004)
1.5858
1.7181
1.9811
(0.000)
(0.000)
(0.000)
0.3175
0.3284
0.1323
(0.412)
(0.447)
(0.766)
healthc
indus
inftech
telecomm
utilitie
adtv6m
africa
0.0000
0.0000
0.0000
(0.000)
(0.000)
(0.000)
0.3537
(0.539)
asia
-0.2889
ea
-0.6866
(0.237)
(0.222)
latam
1.7711
(0.000)
mena
1.0505
(0.171)
northam
(omitted)
(0.000)
oceania
-0.9907
(0.073)
58
_cons
-16.6070
-16.0785
-19.4735
-19.4755
-15.6469
-17.1324
-16.4779
-18.0071
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(0.000)
Nota: Os logits utilizam como variável dependente o propensity score das ações possuírem ADR de Bolsa e como controle as variáveis descritas na seção “Base de Dados”. A base utilizada inclui todas as empresas com market cap acima de U$500 milhões que possuem ADR e P/E menor ou igual a 39. Os valores entre parênteses indicam o p‐valor de cada uma das estatísticas. Tabela XXIX – PSM para P/E 2010 de ADRs de bolsa x ADRs de balcão
Modelo I
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
Modelo VI
Modelo VII
Modelo VIII
PSM
ATT
ATE
-0.33
-0.63
0.16
-0.85
-1.21
-0.36
-0.70
-0.04
(-0.58)
(-1.09)
(0.26)
(-1.36)
(-1.91)
(-0.58)
(-1.1)
(-0.05)
-0.80
-0.30
0.00
-0.43
-0.76
-0.77
-0.63
-0.59
N (2)
ATT
ATE
0.23
-0.41
0.09
-0.18
-0.82
-1.21
-0.86
-0.75
(0.34)
(-0.57)
(0.12)
(-0.25)
(-1.02)
(-1.7)
(-1.06)
(-0.9)
-0.47
-0.80
0.19
0.34
-0.21
-0.31
-0.91
0.06
KERNEL
ATT
ATE
-0.18
-0.55
0.58
-0.84
-1.28
-1.55
-0.63
-0.70
(-0.22)
(-0.64)
(0.68)
(-0.99)
(-1.39)
(-1.91)
(-0.67)
(-0.73)
-0.62
-0.74
0.30
0.34
-0.19
-0.37
-0.77
0.61
Nota: Os propensity score matchings comparam os efeitos no Price/Earnings 2010 (dado histórico) entre as ações com ADR de Bolsa (Nível II e III) e as demais ações na amostra com ADR. Os valores entre
parentes indicam a estatística t do ATT (Average Treatment effect on the Treated); sendo 1,645 o valor para
90% de confiança, 1,96 para 95% e 2,326 para 99%.
59
Tabela XXX – PSM para Q de Tobin 2010 de ADRs de bolsa x ADRs de balcão
Modelo I
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
Modelo VI
Modelo VII
Modelo VIII
PSM
ATT
ATE
0.07
0.05
0.02
0.12
0.11
0.03
-0.07
0.00
(0.87)
(0.67)
(0.25)
(1.54)
(1.47)
(0.34)
(-0.91)
(0.03)
0.07
0.05
0.09
0.13
0.16
-0.03
0.02
0.04
0.14
0.05
0.08
0.09
0.08
0.03
-0.02
-0.03
(1.66)
(0.54)
(0.68)
(1)
(0.83)
(0.3)
(-0.13)
(-0.32)
-0.02
0.01
0.11
0.13
0.14
-0.07
0.08
-0.08
N (2)
ATT
ATE
KERNEL
ATT
ATE
0.13
0.03
0.02
0.11
0.10
0.06
-0.09
-0.09
(1.37)
(0.21)
(0.13)
(1.03)
(0.9)
(0.58)
(-0.41)
(-0.75)
-0.03
-0.01
0.10
0.16
0.21
-0.10
0.09
-0.13
Nota: Os propensity score matchings comparam os efeitos no Q de Tobin 2010 (dado histórico) entre as ações com ADR de Bolsa (Nível II e III) e as demais ações na amostra com ADR. Os valores entre parentes
indicam a estatística t do ATT (Average Treatment effect on the Treated); sendo 1,645 o valor para 90% de
confiança, 1,96 para 95% e 2,326 para 99%.
Tabela XXXI – PSM para Price/Book Value 2010 de ADRs de bolsa x ADRs de
balcão
Modelo I
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
Modelo VI
Modelo VII
Modelo VIII
PSM
ATT
ATE
0.23
0.43
0.36
0.50
0.63
-0.48
0.10
-0.04
(0.91)
(1.72)
(1.28)
(1.71)
(2.09)
(-0.9)
(0.32)
(-0.15)
0.23
0.25
0.47
0.58
0.63
-0.45
0.02
0.03
N (2)
ATT
ATE
0.24
0.37
0.35
0.45
0.37
-0.18
0.13
-0.08
(0.81)
(1.29)
(1.08)
(1.47)
(1.12)
(-0.35)
(0.31)
(-0.23)
0.00
0.07
0.14
0.50
0.47
-0.18
0.00
-0.20
KERNEL
ATT
ATE
0.31
0.38
0.27
0.51
0.45
0.26
0.07
-0.18
(0.87)
(1.16)
(0.68)
(1.53)
(1.38)
(0.77)
(0.14)
(-0.45)
-0.01
-0.03
0.02
0.56
0.85
-0.02
0.02
-0.34
Nota: Os propensity score matchings comparam os efeitos no Price/Book Value 2010 (dado histórico) entre as ações com ADR de Bolsa (Nível II e III) e as demais ações na amostra com ADR. Os valores entre
parentes indicam a estatística t do ATT (Average Treatment effect on the Treated); sendo 1,645 o valor para
90% de confiança, 1,96 para 95% e 2,326 para 99%.
60
Tabela XXXII – PSM para P/E Estimado 2011 de ADRs de bolsa x ADRs de balcão
Modelo I
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
Modelo VI
Modelo VII
Modelo VIII
PSM
ATT
ATE
-1.20
-1.46
-0.97
-1.39
-1.01
-1.73
-0.96
-0.97
(-2.83)
(-3.45)
(-2.07)
(-2.91)
(-2.22)
(-3.49)
(-2.09)
(-1.77)
-1.09
-1.17
-1.03
-1.12
-0.78
-1.75
-0.82
-1.01
N(2)
ATT
ATE
-1.21
-1.20
-0.90
-1.40
-0.77
-1.40
-1.12
-0.75
(-2.17)
(-2.11)
(-1.31)
(-2.02)
(-1.27)
(-1.92)
(-1.83)
(-1.15)
-1.97
-2.19
-1.08
-1.15
-0.89
-2.00
-1.27
-2.17
KERNEL
ATT
ATE
-0.87
-1.31
-0.42
-1.31
-0.55
-1.80
-0.78
-1.07
(-1.42)
(-1.84)
(-0.55)
(-2.04)
(-0.85)
(-2.37)
(-1.07)
(-1.46)
-1.94
-2.33
-0.72
-0.99
-0.79
-2.35
-1.67
-2.04
Nota: Os propensity score matchings comparam os efeitos no Price/Earnings Estimado 2011 (dado projetado) entre as ações com ADR de Bolsa (Nível II e III) e as demais ações na amostra com ADR. Os
valores entre parentes indicam a estatística t do ATT (Average Treatment effect on the Treated); sendo 1,645
o valor para 90% de confiança, 1,96 para 95% e 2,326 para 99%.
61
Tabela XXXIII – PSM para P/E 2007 de ADRs em geral
Modelo I
PSM
ATT
ATE
N(2)
ATT
ATE
KERNEL
ATT
ATE
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
-0.45
(-1.65)
-0.55
-0.35
(-1.14)
-0.41
-0.84
(-2.98)
-1.09
-0.99
(-3.18)
-0.98
-0.27
(-0.79)
-0.40
-0.56
(-1.5)
-0.51
-0.14
(-0.35)
-0.56
-0.49
(-1.3)
-0.85
-0.90
(-2.2)
-1.20
0.03
(0.07)
-0.94
-0.77
(-1.72)
-0.84
-0.16
(-0.35)
-0.66
-0.74
(-1.64)
-0.72
-1.06
(-2.36)
-1.26
0.36
(0.67)
-0.89
Nota: Os propensity score matchings comparam os efeitos no Price/Earnings 2007 (dado histórico) entre as ações com ADR (Nível I, II, III e 144A) e as demais ações na amostra. Os valores entre parentes
indicam a estatística t do ATT (Average Treatment effect on the Treated); sendo 1,645 o valor para 90% de
confiança, 1,96 para 95% e 2,326 para 99%.
Tabela XXXIV – PSM para Q de Tobin 2007 de ADRs em geral
Modelo I
PSM
ATT
ATE
N(2)
ATT
ATE
KERNEL
ATT
ATE
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
0.00
(0.1)
0.01
0.02
(0.37)
0.03
-0.03
(-0.71)
-0.07
0.00
(-0.1)
-0.01
-0.07
(-1.48)
-0.06
-0.04
(-0.73)
0.03
-0.03
(-0.61)
0.02
-0.04
(-0.76)
-0.06
-0.06
(-1.2)
-0.07
-0.09
(-1.37)
-0.06
-0.02
(-0.33)
0.02
-0.01
(-0.09)
0.06
-0.03
(-0.42)
-0.06
-0.05
(-0.99)
-0.08
-0.08
(-1.11)
-0.06
Nota: Os propensity score matchings comparam os efeitos no Q de Tobin 2007 (dado histórico) entre as ações com ADR (Nível I, II, III e 144A) e as demais ações na amostra. Os valores entre parentes indicam a
estatística t do ATT (Average Treatment effect on the Treated); sendo 1,645 o valor para 90% de confiança,
1,96 para 95% e 2,326 para 99%.
62
Tabela XXXV – PSM para Price/Book Value 2007 de ADRs em geral
Modelo I
PSM
ATT
ATE
N(2)
ATT
ATE
KERNEL
ATT
ATE
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
0.34
(1.27)
0.24
0.07
(0.28)
0.27
0.12
(0.56)
0.12
0.34
(1.02)
0.22
-0.26
(-0.97)
-0.17
0.07
(0.26)
0.37
0.18
(0.54)
0.43
0.12
(0.5)
0.15
0.01
(0.03)
0.03
-0.19
(-0.55)
-0.05
0.01
(0.02)
0.21
0.20
(0.64)
0.45
0.06
(0.21)
0.08
-0.04
(-0.11)
0.02
-0.05
(-0.13)
0.04
Nota: Os propensity score matchings comparam os efeitos no Price/Book Value 2007 (dado histórico) entre as ações com ADR (Nível I, II, III e 144A) e as demais ações na amostra. Os valores entre parentes
indicam a estatística t do ATT (Average Treatment effect on the Treated); sendo 1,645 o valor para 90% de
confiança, 1,96 para 95% e 2,326 para 99%.
Tabela XXXVI – PSM para P/E Estimado 2008 de ADRs em geral
Modelo I
PSM
ATT
ATE
N(2)
ATT
()
ATE
KERNEL
ATT
()
ATE
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
-56.79
(-0.97)
-57.81
-0.17
(-0.1)
-0.12
-59.56
(-1)
-60.11
-0.23
(-0.13)
-0.23
-0.27
(-0.13)
-0.54
0.00
-83.17
(-1.05)
-45.04
0.00
3.37
(1.03)
1.10
0.00
-83.20
(-0.99)
-44.31
0.00
2.08
(0.64)
0.74
0.00
2.19
(0.65)
1.10
0.00
-82.16
(-0.71)
-44.39
0.00
2.26
(0.67)
-0.08
0.00
-168.66
(-1.37)
-74.08
0.00
2.40
(0.72)
0.84
0.00
2.05
(0.57)
-0.05
Nota: Os propensity score matchings comparam os efeitos no Price/Earnings Estimado 2008 (dado projetado no passado) entre as ações com ADR (Nível I, II, III e 144A) e as demais ações na amostra. Os
valores entre parentes indicam a estatística t do ATT (Average Treatment effect on the Treated); sendo 1,645
o valor para 90% de confiança, 1,96 para 95% e 2,326 para 99%.
63
Tabela XXXVII – PSM para P/E 2007 de ADRs de Balcão
Modelo I
PSM
ATT
ATE
N(2)
ATT
ATE
KERNEL
ATT
ATE
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
-0.42
(-1.5)
-0.41
-0.41
(-1.29)
-0.33
-0.78
(-2.75)
-0.95
-1.11
(-3.49)
-1.02
-0.40
(-1.14)
-0.50
-0.37
(-1.05)
-0.54
-0.04
(-0.1)
-0.26
-0.51
(-1.39)
-0.86
-0.45
(-1.17)
-0.75
-0.01
(-0.03)
-0.86
-0.60
(-1.43)
-0.89
0.04
(0.1)
-0.25
-0.63
(-1.47)
-0.91
-0.57
(-1.33)
-0.90
-0.10
(-0.2)
-0.69
Nota: Os propensity score matchings comparam os efeitos no Price/Earnings 2007 (dado histórico) entre as ações com ADR de Balcão (Nível I e 144A) e as demais ações na amostra que não possuem ADR. Os valores entre parentes indicam a estatística t do ATT (Average Treatment effect on the Treated); sendo
1,645 o valor para 90% de confiança, 1,96 para 95% e 2,326 para 99%.
Tabela XXXVIII – PSM para Q de Tobin 2007 de ADRs de Balcão
Modelo I
PSM
ATT
ATE
N(2)
ATT
ATE
KERNEL
ATT
ATE
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
-0.02
(-0.53)
-0.02
-0.01
(-0.25)
-0.01
-0.07
(-1.83)
-0.07
-0.05
(-0.99)
-0.05
-0.05
(-1.02)
-0.07
-0.05
(-1.08)
0.04
-0.08
(-0.54)
0.00
-0.10
(-2.1)
-0.05
-0.06
(-1.06)
-0.03
-0.06
(-1.02)
-0.07
-0.03
(-0.56)
0.02
-0.01
(-0.13)
0.04
-0.15
(-2.66)
-0.06
-0.07
(-1.14)
-0.03
-0.10
(-1.38)
-0.06
Nota: Os propensity score matchings comparam os efeitos no Q de Tobin 2007 (dado histórico) entre as ações com ADR de Balcão (Nível I e 144A) e as demais ações na amostra que não possuem ADR. Os
valores entre parentes indicam a estatística t do ATT (Average Treatment effect on the Treated); sendo 1,645
o valor para 90% de confiança, 1,96 para 95% e 2,326 para 99%.
64
Tabela XXXIX – PSM para Price/Book Value 2007 de ADRs de Balcão
Modelo I
PSM
ATT
ATE
N(2)
ATT
ATE
KERNEL
ATT
ATE
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
0.21
(0.98)
0.18
-0.06
(-0.23)
0.10
0.03
(0.15)
0.06
0.09
(0.35)
0.14
0.06
(0.19)
-0.01
-0.03
(-0.15)
0.39
-0.10
(-0.32)
0.33
0.12
(0.52)
0.29
0.02
(0.09)
0.25
0.05
(0.18)
-0.06
-0.09
(-0.35)
0.20
0.01
(0.03)
0.22
0.03
(0.15)
0.27
-0.16
(-0.55)
0.37
-0.03
(-0.1)
0.12
Nota: Os propensity score matchings comparam os efeitos no Price/Book Value 2007 (dado histórico) entre as ações com ADR de Balcão (Nível I e 144A) e as demais ações na amostra que não possuem ADR. Os valores entre parentes indicam a estatística t do ATT (Average Treatment effect on the Treated); sendo
1,645 o valor para 90% de confiança, 1,96 para 95% e 2,326 para 99%.
Tabela XXXX – PSM para P/E Estimado 2008 de ADRs de Balcão
Modelo I
PSM
ATT
ATE
N(2)
ATT
ATE
KERNEL
ATT
ATE
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
-59.08
(-0.98)
-60.56
-0.50
(-0.28)
-0.44
-61.21
(-0.99)
-63.39
3.45
(0.76)
1.37
-0.70
(-0.32)
-0.35
-96.62
(-1.33)
-47.57
2.84
(0.76)
1.69
-71.60
(-0.91)
-39.75
1.74
(0.47)
0.47
1.54
(0.4)
-0.10
4.58
(1.39)
-14.64
1.11
(0.29)
-0.14
-96.16
(-0.81)
-48.04
1.08
(0.28)
0.19
1.54
(0.39)
0.32
Nota: Os propensity score matchings comparam os efeitos no Price/Earnings Estimado 2008 (dado projetado no passado) entre as ações com ADR de Balcão (Nível I e 144A) e as demais ações na amostra que não possuem ADR. Os valores entre parentes indicam a estatística t do ATT (Average Treatment effect
on the Treated); sendo 1,645 o valor para 90% de confiança, 1,96 para 95% e 2,326 para 99%.
65
Tabela XXXXI – PSM para P/E 2007 de ADRs de Bolsa
Modelo I
PSM
ATT
ATE
N(2)
ATT
ATE
KERNEL
ATT
ATE
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
-0.84
(-1.77)
-0.69
-0.79
(-1.37)
-0.75
-2.27
(-4.62)
-1.83
-1.69
(-2.95)
-1.57
-0.72
(-1.14)
-0.76
-1.03
(-1.49)
0.98
-1.04
(-1.5)
-0.17
-2.26
(-3.4)
0.97
-1.58
(-2.14)
-2.53
-1.02
(-1.31)
-0.49
-0.78
(-0.97)
0.88
-1.31
(-1.66)
1.31
-2.45
(-2.99)
1.80
-1.77
(-2.14)
-1.59
-0.76
(-0.88)
-0.80
Nota: Os propensity score matchings comparam os efeitos no Price/Earnings 2007 (dado histórico) entre as ações com ADR de Bolsa (Nível II e III) e as demais ações na amostra. Os valores entre parentes
indicam a estatística t do ATT (Average Treatment effect on the Treated); sendo 1,645 o valor para 90% de
confiança, 1,96 para 95% e 2,326 para 99%.
Tabela XXXXII – PSM para Q de Tobin 2007 de ADRs de Bolsa
Modelo I
PSM
ATT
ATE
N(2)
ATT
ATE
KERNEL
ATT
ATE
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
0.15
(2.52)
0.14
0.07
(0.96)
0.14
0.03
(0.41)
-0.03
0.11
(1.62)
0.11
-0.02
(-0.25)
0.01
0.14
(1.91)
-0.09
0.10
(0.91)
0.23
0.06
(0.81)
-0.14
0.09
(1.09)
0.18
0.01
(0.09)
-0.09
0.12
(1.25)
-0.06
0.02
(0.12)
0.09
0.04
(0.39)
-0.16
0.06
(0.65)
-0.01
0.03
(0.26)
-0.10
Nota: Os propensity score matchings comparam os efeitos no Q de Tobin 2007 (dado histórico) entre as ações com ADR de Bolsa (Nível II e III) e as demais ações na amostra. Os valores entre parentes indicam a
estatística t do ATT (Average Treatment effect on the Treated); sendo 1,645 o valor para 90% de confiança,
1,96 para 95% e 2,326 para 99%.
66
Tabela XXXXIII – PSM para Price/Book Value 2007 de ADRs de Bolsa
Modelo I
PSM
ATT
ATE
N(2)
ATT
ATE
KERNEL
ATT
ATE
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
0.91
(0.96)
0.73
1.49
(1.16)
1.35
0.31
(0.32)
0.40
1.47
(1.13)
1.05
1.00
(0.7)
0.98
0.91
(1)
-0.20
1.14
(0.93)
0.42
0.54
(0.59)
-0.34
1.37
(1.12)
0.29
0.92
(0.7)
0.36
0.94
(1.02)
0.22
1.31
(1.08)
0.17
0.35
(0.36)
-0.08
1.35
(1.1)
0.13
1.12
(0.85)
0.14
Nota: Os propensity score matchings comparam os efeitos no Price/Book Value 2007 (dado histórico) entre as ações com ADR de Bolsa (Nível II e III) e as demais ações na amostra. Os valores entre parentes
indicam a estatística t do ATT (Average Treatment effect on the Treated); sendo 1,645 o valor para 90% de
confiança, 1,96 para 95% e 2,326 para 99%.
Tabela XXXXIV – PSM para P/E Estimado 2008 de ADRs de Bolsa
Modelo I
PSM
ATT
ATE
N(2)
ATT
ATE
KERNEL
ATT
ATE
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
-17.05
(-0.88)
-18.21
1.33
(0.49)
-9.05
-20.72
(-8.64)
-8.90
-21.05
(-0.93)
-20.33
-23.10
(-0.94)
-22.95
-33.86
(-2.2)
-13.36
-9.39
(-0.55)
0.15
-9.17
(-0.58)
-8.98
-8.80
(-0.49)
1.76
0.83
(0.27)
0.31
-34.59
(-1.28)
-11.12
1.14
(0.36)
-1.59
-19.58
(-0.71)
-6.50
-19.59
(-0.69)
-0.24
1.00
(0.31)
-2.83
Nota: Os propensity score matchings comparam os efeitos no Price/Earnings Estimado 2008 (dado projetado no passado) entre as ações com ADR de Bolsa (Nível II e III) e as demais ações na amostra. Os
valores entre parentes indicam a estatística t do ATT (Average Treatment effect on the Treated); sendo 1,645
o valor para 90% de confiança, 1,96 para 95% e 2,326 para 99%.
67
Tabela XXXXV – PSM para P/E 2007 de ADRs de bolsa x ADRs de balcão
Modelo I
PSM
ATT
ATE
N(2)
ATT
ATE
KERNEL
ATT
ATE
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
-0.75
(-1.58)
-0.71
-0.33
(-0.54)
-0.73
-2.22
(-4.21)
-1.82
-0.33
(-0.53)
-0.92
-0.69
(-0.98)
-0.91
-0.69
(-0.99)
-0.62
-0.45
(-0.61)
-0.08
-1.73
(-2.35)
-0.21
-0.91
(-1.27)
1.01
-1.20
(-1.43)
-0.41
-0.32
(-0.37)
-0.46
-0.57
(-0.69)
0.33
-1.85
(-2.04)
0.00
-1.39
(-1.65)
0.69
-1.02
(-1.03)
-1.74
Nota: Os propensity score matchings comparam os efeitos no Price/Earnings 2007 (dado histórico) entre as ações com ADR de Bolsa (Nível II e III) e as demais ações na amostra com ADR. Os valores entre
parentes indicam a estatística t do ATT (Average Treatment effect on the Treated); sendo 1,645 o valor para
90% de confiança, 1,96 para 95% e 2,326 para 99%.
Tabela XXXXVI – PSM para Q de Tobin 2007 de ADRs de bolsa x ADRs de balcão
Modelo I
PSM
ATT
ATE
N(2)
ATT
ATE
KERNEL
ATT
ATE
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
0.20
(3.32)
0.19
0.24
(3.37)
0.22
0.04
(0.59)
0.05
0.12
(1.53)
0.13
0.10
(1.19)
0.09
0.14
(1.72)
0.08
0.19
(2.34)
0.23
0.04
(0.45)
-0.01
0.16
(1.98)
0.09
0.02
(0.24)
0.01
0.19
(2.19)
0.14
0.23
(2.63)
0.29
0.12
(1.12)
-0.03
0.13
(1.49)
0.04
0.08
(0.79)
0.06
Nota: Os propensity score matchings comparam os efeitos no Q de Tobin 2007 (dado histórico) entre as ações com ADR de Bolsa (Nível II e III) e as demais ações na amostra com ADR. Os valores entre parentes
indicam a estatística t do ATT (Average Treatment effect on the Treated); sendo 1,645 o valor para 90% de
confiança, 1,96 para 95% e 2,326 para 99%.
68
Tabela XXXXVI – PSM para Price/Book Value 2007 de ADRs de bolsa x ADRs de
balcão
Modelo I
PSM
ATT
ATE
N(2)
ATT
ATE
KERNEL
ATT
ATE
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
1.11
(1.17)
0.80
1.44
(1.1)
1.24
0.56
(0.54)
0.61
0.56
(0.42)
0.41
1.70
(1.08)
1.67
1.06
(1.18)
0.29
1.33
(1.09)
0.52
0.65
(0.66)
0.20
0.55
(0.42)
0.62
1.06
(0.79)
0.34
1.21
(1.33)
1.10
1.36
(1.1)
0.46
0.98
(1.03)
0.26
0.16
(0.11)
0.77
1.31
(0.98)
0.74
Nota: Os propensity score matchings comparam os efeitos no Price/Book Value 2007 (dado histórico) entre as ações com ADR de Bolsa (Nível II e III) e as demais ações na amostra com ADR. Os valores entre
parentes indicam a estatística t do ATT (Average Treatment effect on the Treated); sendo 1,645 o valor para
90% de confiança, 1,96 para 95% e 2,326 para 99%.
Tabela XXXXVII – PSM para P/E Estimado 2008 de ADRs de bolsa x ADRs de
balcão
Modelo I
PSM
ATT
ATE
N(2)
ATT
ATE
KERNEL
ATT
ATE
Modelo II
Modelo III
Modelo IV
Modelo V
-15.57
(-0.81)
-17.09
-19.46
(-0.86)
-21.10
-17.08
(-6.61)
-6.51
-18.97
(-0.84)
-18.83
-25.54
(-0.94)
-25.90
-32.44
(-1.78)
-5.68
-17.08
(-0.84)
-2.49
-8.67
(-0.42)
2.41
-12.57
(-0.63)
-1.87
-31.99
(-1.25)
-6.74
-67.52
(-2.22)
-10.93
-16.97
(-0.52)
-3.63
-15.17
(-0.45)
0.01
-18.52
(-0.57)
0.35
-66.79
(-1.68)
-9.47
Nota: Os propensity score matchings comparam os efeitos no Price/Earnings Estimado 2008 (dado projetado no passado) entre as ações com ADR de Bolsa (Nível II e III) e as demais ações na amostra com ADR. Os valores entre parentes indicam a estatística t do ATT (Average Treatment effect on the Treated);
sendo 1,645 o valor para 90% de confiança, 1,96 para 95% e 2,326 para 99%.
69