O modelo de projeção de lucros de Hou, Dijk e Zhang (2012) e o custo de capital implícito: metodologia para aplicação em empresas brasileiras

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Pereira, Bruna Losada
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Asset pricing; Cost of capital; Custo de capital; Custo de capital implícito; Implied cost of capital; Precificação de ativos
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-06102016-152547/

A teoria sobre o custo de capital das empresas estudada desde a década de 1950 trouxe amplas contribuições aos estudos de finanças corporativas, alocação de carteiras de investimento, fusões e aquisições, ciências contábeis, entre outras aplicações. Os modelos clássicos de custo de capital compreendem modelos como o CAPM (Capital Asset Pricing Model), de Sharpe, Lintner e Mossin; o APT (Arbitrage Pricing Theory), de Ross; o modelo de 3-fatores, de Fama e French, e de 4-fatores, de Carhart, entre outros. Em virtude das diversas críticas feitas aos modelos clássicos (ELTON, 1999; FAMA; FRENCH, 2004; GRINBLATT; TITMAN, 2005; ASHTON; WANG, 2012; HOU et al., 2012), há então espaço para o surgimento de uma metodologia alternativa para estimativa do custo de capital das empresas, contexto em que surgem os modelos de Custo de Capital Implícito (ICC - Implied Cost of Capital). São cinco os principais modelos de ICC estudados e testados na literatura: Gordon e Gordon, modelo FHERM (1997), Claus e Thomas, modelo CT (2001), Gebhardt, Lee e Swaminathan, modelo GLS (2001), Ohlson e Juettner-Nauroth, modelo OJ (2005) e Easton, modelo de EASTON (2004). Todos se baseiam em expectativas sobre resultados futuros projetados, e as pesquisas que os aplicam fundamentam-se majoritariamente em projeções de analistas. Há, no entanto, diversos problemas levantados pela literatura quanto ao uso de dados produzidos por analistas (GUAY et al., 2011; HOU et al., 2012; KARAMANOU, 2012). Hou et al. (2012) propõem então uma metodologia cross-sectional de projeções de resultados das empresas, com base em dados contábeis, alternativa às projeções dos analistas e aplicável aos modelos de ICC, a qual se mostrou eficiente para os testes desenvolvidos. O objetivo desta tese foi verificar se a metodologia de projeção de lucros proposta por Hou et al. (2012), com as devidas considerações e ajustes, é válida para aplicação no mercado brasileiro e, em caso positivo, verificar qual a magnitude do Custo de Capital Implícito esperado pelos investidores para aplicação de recursos no Brasil, através da aplicação dos cinco principais modelos de ICC. Analisou-se também se os modelos de ICC podem ser considerados eficientes como ferramenta para prever os ativos que terão maiores ou menores retornos futuros e, por fim, verificou-se como o prêmio pelo risco implícito se compara com o prêmio pelo risco do CAPM, e qual das duas abordagens é mais eficiente como ferramenta de precificação de ativos. Para tanto, foi analisada uma janela de dados de 1994 a 2014. As principais conclusões obtidas foram: (i) o modelo de Hou et al. (2012) ajustado tem desempenho muito positivo para fins de projeção de lucros no Brasil, com capacidade de prever 69,8% dos lucros futuros; (ii) o prêmio pelo risco implícito apurado para o Brasil para o período de 1994 a 2014 é da magnitude de 7,5% a.a., em linha com a literatura internacional e nacional; (iii) identificou-se a importância de se efetuarem ajustes e controles inflacionários, em especial, para aplicar os modelos GLS e CT, sob risco de subestimar o ICC nesses modelos; (iv) verificou-se que o único modelo, entre os testados, contraindicado para aplicação no Brasil é o FHERM, cujas simplificações teóricas e de premissas levam a resultados muito voláteis e pouco capazes de prever os retornos futuros das ações; e (v) na análise comparativa entre os modelos de ICC e os modelos clássicos de custo de capital, concluiu-se que as metodologias de ICC testadas são eficientes como ferramenta para previsão da performance futura dos ativos, diferentemente do CAPM tradicional que apresentou resultados inferiores e não conclusivos para tais fins. Por fim, salienta-se a potencial contribuição dos modelos de ICC para análises relacionadas às finanças comportamentais e prêmios de liquidez.