Resumo

Analisar se a estrutura de capital influencia na performance de qualquer empresa sempre foi um desafio para os estudiosos. Com o objetivo de medir a influência que a estrutura de capital e como se comportam as variáveis de controle, a presente pesquisa pretende estender o estudo para o período de 2006 a 2016, partindo das equações utilizadas pelos pesquisadores de regressão linear múltipla (Painel - MQO agrupado). Esta pesquisa foi realizada inicialmente com dados que compreendem os períodos de 1999 a 2005 pelos autores Grzebieluckas et al. (2008).

Com o objetivo de apurar a forma como a estrutura de capital interage ou exerce influência sobre a performance das empresas selecionadas pretende responder a questão: Qual influência a estrutura de capitais exerce a partir das variáveis de controle das empresas de capital aberto?

Segundo os autores Modigliani e Miller (1958) para se saber o valor de uma empresa não há necessariamente a obrigação de vincular este dado a estrutura de capital. Mas nem todos os autores corroboram com esta informação. Ross (1977), por exemplo, comentou que se o mercado deseja saber o valor de uma empresa, deve se avaliar a estrutura de capital que esta apresenta aos investidores. As variáveis Rentabilidade Operacional do ativo (ROAOP) são baseadas em Berger e Ofek (1995), Nakamura, Martin e Kimura (2004) e Rentabilidade do Patrimônio Líquido (ROE) são de Grant e Jammine (1988), Pandy e Rao

Os dados financeiros e contábeis de empresas de capital aberto estão listadas na Bovespa e publicadas na base de dados da plataforma Comdinheiro (https://www.comdinheiro.com.br), que gentilmente cedeu acesso gratuito (plano de acesso acadêmico), porém parcial, para que fosse possível realizar o levantamento de dados referente ao período dos anos de 2006 a 2016, por trimestre. Não será possível realizar comparação entre esta pesquisa e a pesquisa realizada pelos autores Grzebieluckas, C. et al. (2008), devido os subsetores segregados da Comdinheiro serem distintos da separação

O setor de uso pessoal, que apresenta o maior ROE, é a o setor mais endividado no curto prazo , quando comparado com os outros setores.Em relação ao endividamento de LP, o setor de transportes ferroviário apresenta os maiores índices, seguidos dos setores de Aluguel de carros e o Petroquímicos. O subsetor com maior índice de endividamento geral é o de Transportes Ferroviários, seguidos dos setores de Aluguel de carros e o Petroquímicos, como foi possível observar no resultado dado pelos cálculos dos endividamentos de longo prazo. As empresas que mais cresceram no período analisado foi o seto

Foi possível verificar que o endividamento de longo prazo exerce maior influência que o endividamento de curto prazo.Os modelos apresentaram baixa explicação a partir do Rquadrado apresentados, uma vez que nenhum dos 3 modelos apresentaram Rquadrado acima de 50%. De uma forma geral as variáveis independentes explicam, na sua maioria, entre 5% e 10% as variáveis dependentes, principalmente quando as variáveis dependentes foram relacionadas com as variáveis de endividamentos de forma isolada. Os resultados apresentados pelo F foram baixos em todos os modelos, validando o modelo.

ABOR, J. The effect of capital structure on profitability: an empirical analysis of listed firms in Ghana. The Journal of Risk Finance, v. 5, n. 5, p. 438, 2005. GRZEBIELUCKAS, Cleci et al. A ESTRUTURA DE CAPITAL E A PERFORMANCE DAS FIRMAS: uma análise empírica em companhias abertas no Brasil. REBRAE, [S.l.], v. 1, n. 1, p. 73-88, july 2017. ISSN 2175-3350. Date accessed: 17 dec. 2017. doi:http://dx.doi.org/10.7213/rebrae.v1i1.13316. HAIR, J. et al. Multivariate data analysis. 5th ed. New Jersey: Prentice Hall, 1995. KAYO, E. K.; FAMÁ, R. Teoria de agência e crescimento: evidências empírica