A. A. Bressan / Rev. Cont Org 23 (2015) [43][44][45][46][47][48][49][50][51][52][53][54][55][56][57] 43 O objetivo desta pesquisa foi comparar a rentabilidade de carteiras formadas a partir dos melhores modelos de previsão univariados e multivariados, identificando a relevância da informação contábil. Tal comparação foi feita por meio do uso de previsões com os modelos ARIMA (univariados) e os modelos VAR (multivariados). Os indicadores contábeis e os retornos das ações foram utilizados como dados de entrada para a geração das previsões e consequente formação de carteiras de investimentos -a série temporal de análise inicia-se em 30/03/1994, findando-se em 30/09/2011, com dados trimestrais. Dentro de uma amostra de 20 empresas, as carteiras de investimento foram composta pelas 5 empresas com maior rentabilidade prevista, comparando-se posteriormente as rentabilidades das carteiras formadas pelos modelos univariados contra as carteiras formadas pelos modelos multivariados. Os resultados apontaram, de forma geral, que as previsões baseadas em modelos multivariados tendem a fornecer aos investidores retornos superiores em investimentos de longo prazo (1 ano). Já os modelos univariados tendem a fornecer aos investidores retornos superiores em investimentos de custo prazo (1 trimestre). Assim, pode-se concluir que as informações contábeis em modelos de previsão apresentam maior relevância em estratégias de longo prazo. INTRODUÇÃOO mercado de ações tem papel significante em várias economias do mundo, sendo umas das formas de captação de recursos pelas entidades. O financiamento com ações impulsiona o crescimento das empresas, fornecendo a elas melhores condições financeiras para a implementação de seus projetos de investimento, seja pelo baixo comprometimento de caixa proporcionado por esta modalidade, seja pela natureza permanente da captação (prazo indeterminado). Dada essa necessidade, diversos investidores buscam obter lucros ao comprar e vender ações. Para isto, é necessário conhecer o mercado, visando verificar qual o melhor momento para comprar ou vender esses ativos, ou seja, o investidor procura comprar a ação quando o preço dela está abaixo do que vale e vendê-la quando o preço está acima, obtendo desta forma o lucro. A dificuldade para tal transação é verificar quando o valor da ação estará em baixa e quando estará em alta. Neste contexto, um dos objetivos principais dos investidores para a referida análise é conseguir fazer previsões sobre os valores dos ativos de interesse.Holden, Peel e Thompson (1990) argumentam que previsões são requeridas por duas razões básicas: (a) o futuro é incerto; (b) o impacto de muitas decisões tomadas no presente não é sentido no futuro, ou seja,

e o retorno do mercado. Se enquadrando como uma pesquisa descritiva de cunho quantitativo, tal análise foi feita por meio do uso de previsões com modelos de vetores autoregressivos (VAR). Os indicadores contábeis e os retornos das ações foram utilizados como dados de entrada para a geração das previsões e consequente formação de carteiras de investimentosa série temporal de análise inicia-se em 30/03/1994, findando-se em 30/09/2011, com dados trimestrais. Dentro de uma amostra de 20 empresas, as carteiras de investimento foram compostas pelas 5 empresas com maior rentabilidade prevista. Posteriormente foi comparada a rentabilidade real das carteiras frente ao retorno do CDI (ativo sem risco) e o retorno do Ibovespa (retorno de mercado). Os resultados apontaram que, dentre os índices pesquisados, a Margem Líquida e o Retorno do Patrimônio Líquido apresentam maior poder de previsão, concluindo-se que os indicadores que utilizam o Lucro Líquido em sua composição apresentam previsões mais precisas dos retornos das ações. E, na comparação das rentabilidades das carteiras formadas pelos modelos VAR frente ao retorno do mercado (Ibovespa) e um ativo livre de risco (CDI), de forma geral, houve superioridade na rentabilidade tanto sobre o Ibovespa quanto sobre o CDI, concluindo-se assim que a informação contábil é relevante para previsão de retornos em períodos de crise. Palavras-chaves: Retornos das ações. VAR. Índices Contábeis.

Este estudo investigou a potencial relação entre a liquidez acionária e a agressividade fiscal no mercado de capitais brasileiro. Utilizando uma base de dados de companhias brasileiras de capital aberto do período de 2010 a 2019 - não incluindo o ano de 2020 pelos efeitos atípicos da pandemia da Covid-19 - foram desenvolvidos modelos de dados em painel cuja metassíntese consistiu em avaliar os efeitos longitudinais da liquidez acionária, variál independente, sobre o book tax difference, variável dependente e proxy da agressividade fiscal. Os resultados apontaram uma relação estatisticamente significante e economicamente positiva entre a proxy de agressividade fiscal e a liquidez acionária. O resultado sugere que empresas com ações menos voláteis, com maiores participações relativas em negócios da B3 e menor custo de negociação tendem a adotar um planejamento tributário mais agressivo. Este artigo contribui para demonstrar que em um mercado de capitais emergente, como o brasileiro, os investidores tendem a menosprezar com parcimônia a aumentos pontuais dos lucros por práticas tributárias mais agressivas, contudo, que possam resultar em prejuízos futuros. Outrossim, o presente estudo contribui para demonstrar a importância das divulgações sobre planejamentos tributários, a fim de que os agentes de mercado possam adequadamente apreçar os ativos financeiros.

Este artigo objetiva verificar, através do teste de causalidade de Granger, o relacionamento entre as séries trimestrais dos lucros contábeis e os retornos de mercado (RET) de empresas brasileiras com ações em bolsa que apresentam níveis diferentes de exigências de divulgação. A amostra analisada foi composta por 75 empresas listadas na BM&FBOVESPA, durante o período de 1995 à 2010. As variáveis analisadas foram os retornos contábeis (ROE) e os retornos de mercado (RET). Na análise dos resultados, verificou-se, ao nível de 5% de significância estatística, que boa parte das empresas apresentou pelo menos algum sentido de causalidade, ou do ROE para o RET, ou do RET para o ROE. Foi averiguado também, pela análise em nível agregado dos P-valores do teste de Granger, que há bicausalidade entre ROE e RET, concluindo-se que o mercado brasileiro de ações não possui eficiência de mercado na amostra analisada. Destaca-se, dentre os principais resultados desta pesquisa, que não foi constatado que a causalidade entre ROE e RET é maior para empresas que possuem maior nível de exigência de divulgações das informações contábeis, permitindo inferir que os lucros líquidos das empresas que divulgam mais informações contábeis não possuem maior causalidade com o retorno de mercado do que as demais empresas. Com isso, pode-se concluir de forma geral, que apesar da importância das informações contábeis para o mercado de ações, a maior qualidade e quantidade destas informações não geraram maior capacidade preditiva dos retornos do mercado.

O objetivo desta pesquisa é analisar a influência que as políticas monetárias exercem sobre a composição do endividamento das corporações brasileiras. Desse objetivo derivam 2 hipóteses. A primeira analisa o agregado da amostra e a segunda direciona os testes para os setores produtivos. A amostra do estudo é composta por 220 empresas: 84 de bens de consumo, 89 de bens de capital e 47 de utilidade pública. Os dados coletados referem-se aos anos de 2009 a 2019. A metodologia empregada para a análise dos dados se dá por meio dos modelos de dados em painel, pela abordagem GMM. Segundo os resultados pode-se concluir - à luz da macroeconomia do capital - que a composição do endividamento das firmas pode ser determinada pelos momentos de mercado definidos pelas políticas monetárias, de modo que tal influência é distinta a depender do setor ao qual as empresas se situam na cadeia produtiva. Estes resultados complementam a literatura que estuda os impactos das políticas monetárias e de variáveis macroeconômicas sobre as finanças corporativas, principalmente por meio de modelagem econométrica estruturada em dados contábeis.