Gustavo Domingos da Silva Cunha; Viviane Chunques Gervasoni

DOI: 10.22167/2675-6528-202600878

Artigo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.

Resumo

O estudo investigou a relação entre a taxa SELIC, a alavancagem financeira e a valorização das ações no setor energético brasileiro no período de 2014 a 2023. Para isso, analisaram-se dados trimestrais de três empresas representativas (Empresa A, B e C) por meio de modelos de regressão linear simples e múltipla. A inclusão do indicador Dívida Líquida/EBITDA e o tratamento de outliers (EBITDA negativo) foram fundamentais para a robustez dos modelos. Os resultados demonstraram heterogeneidade significativa na resposta das companhias aos ciclos monetários. A Empresa A apresentou correlação positiva e estatisticamente significativa com a SELIC na regressão múltipla (R² de 16,42%, p-valor de 0,025), enquanto a Empresa C revelou sensibilidade negativa persistente, influenciada por eventos corporativos e regulatórios idiossincráticos. Essas evidências indicaram que a percepção de risco do mercado integra variáveis macroeconômicas e fundamentos operacionais de forma indissociável. Concluiu-se que a taxa SELIC atua como um norteador macroeconômico, mas seu impacto é mediado pelo perfil de risco e pela eficiência operacional de cada companhia, demandando análise individualizada para a tomada de decisão no mercado de capitais.

Palavras-chave: Endividamento; Empresas de energia; Mercado de capitais; Política monetária; Regressão.

1. Introdução

O financiamento das empresas e o desempenho do mercado de capitais são intrinsecamente influenciados por fatores macroeconômicos. No contexto brasileiro, a taxa SELIC, que representa a taxa básica de juros da economia, destaca-se como um elemento crucial. Ela é amplamente reconhecida como uma taxa livre de risco, servindo de referência para a composição das demais taxas de juros praticadas no mercado (Assaf Neto, 2014). Essa relevância é evidenciada em modelos de custo de capital, como o CAPM de Sharpe (1964), que incorpora uma taxa livre de risco em sua estrutura, tornando as variações da SELIC um ponto central para a análise da performance acionária e para a necessidade de ajustes nas estratégias de financiamento corporativo.

A relação entre a valorização das ações e as oscilações nas taxas de juros é complexa. Teoricamente, uma redução na taxa SELIC tende a diminuir o custo da dívida para as empresas, o que pode estimular novos investimentos e, consequentemente, impactar positivamente o valor das ações listadas. Contudo, esses efeitos podem ser moderados por uma série de fatores, incluindo as expectativas do mercado econômico, a estrutura de financiamento das empresas e a percepção de risco dos investidores (Oliveira et al., 2018). Nos últimos anos, a economia brasileira tem vivenciado ciclos de aperto e afrouxamento monetário, com a SELIC refletindo diretamente esses movimentos, o que afeta a capacidade de captação de recursos, a alavancagem financeira e a atratividade geral das ações para os investidores.

No setor de energia, essas relações adquirem uma importância ainda maior. Este segmento é caracterizado por exigir altos investimentos em infraestrutura, dada a extensão territorial do Brasil e a longa maturidade dos projetos, conforme apontado por Chiganer et al. (2002). A necessidade de financiamento de longo prazo e a busca por estabilidade regulatória adicionam camadas adicionais de complexidade à análise. Além disso, a crescente demanda por investimentos sustentáveis e a transição energética global para modelos menos agressivos ao meio ambiente impõem uma nova dinâmica ao setor, exigindo volumes significativos de capital para a integração de fontes renováveis e a modernização da infraestrutura existente.

Nesse cenário de intensa captação de recursos, a alavancagem financeira surge como um conceito fundamental. Ela se refere à utilização de dívida para financiar as operações da companhia, com o objetivo de maximizar os efeitos das variações no lucro operacional sobre os resultados líquidos da empresa (Assaf Neto, 2014). A escolha da estrutura de capital envolve um dilema essencial, conforme enfatizado por Damodaran (2023): embora o endividamento possa oferecer benefícios fiscais por meio da dedutibilidade dos juros, ele também eleva os custos potenciais de insolvência financeira. No setor elétrico brasileiro, a alavancagem é frequentemente mensurada pelo indicador Dívida Líquida/EBITDA, que avalia a capacidade da empresa de honrar suas obrigações financeiras a partir de sua geração de caixa operacional bruta.

As empresas do setor de energia utilizam diversas formas de financiamento, como debêntures, financiamentos bancários e captações via mercado de capitais (Cavalcante e Leitão, 2021). A decisão entre financiar-se por dívida ou por emissão de ações é influenciada por múltiplos fatores, como o custo do crédito, a estrutura de capital da empresa e o apetite dos investidores. Em períodos de juros elevados, a atratividade do financiamento via dívida pode ser reduzida, incentivando as empresas a buscar alternativas no mercado de capitais. Compreender como as condições macroeconômicas e as estratégias de financiamento afetam a valorização das empresas do setor torna-se, portanto, essencial para investidores e formuladores de política econômica.

A análise dessas dinâmicas pode ser realizada por meio de modelos estatísticos, como a regressão linear simples e múltipla (Hoffmann, 2016; Chein, 2019), que permitem identificar e quantificar a influência de variáveis econômicas nos dados financeiros das empresas. A complexidade do setor energético, aliada à influência da política monetária e das decisões de financiamento, justifica a necessidade de um estudo aprofundado. Assim, esta pesquisa se baseia na literatura econômica e financeira, bem como em uma análise quantitativa de dados históricos do mercado de capitais, buscando identificar relações e padrões entre as variáveis estudadas para aprofundar a discussão e contribuir para uma melhor compreensão dos fatores que influenciam o setor energético brasileiro. O presente estudo tem como objetivo investigar a relação entre a taxa SELIC, a alavancagem financeira e a valorização das ações no setor energético brasileiro no período de 2014 a 2023, utilizando dados de três empresas representativas.

2. Material e Métodos

O presente estudo adotou uma abordagem quantitativa, fundamentada na análise de dados secundários, com o objetivo de investigar a relação entre a taxa SELIC, a alavancagem financeira e a valorização das ações no setor energético brasileiro. A pesquisa concentrou-se em dados trimestrais de três empresas representativas do setor de energia elétrica, listadas na B3 (Bolsa de Valores do Brasil), abrangendo o período de 2014 a 2023.

A coleta de dados financeiros foi realizada por meio da plataforma da Comissão de Valores Mobiliários (CVM, 2026), utilizando o sistema oficial de Consulta Externa de Informações de Empresas. Para impessoalidade na análise técnica, as empresas foram identificadas como Empresa A, Empresa B e Empresa C, selecionadas por sua relevância e popularidade no mercado nacional.

As séries históricas da Taxa Selic foram obtidas do Banco Central do Brasil (BCB, 2025) para cada trimestre. As cotações finais das ações, ao término de cada trimestre, foram extraídas de websites especializados no mercado financeiro, incluindo B3 (B3, 2025), Investing.com (INVESTING.COM, 2025) e Google Finance (GOOGLE FINANCE, 2025).

As variáveis foram definidas com base na literatura financeira para avaliar as influências da estrutura de capital e da taxa de juros sobre o preço das ações. As variáveis independentes selecionadas foram a Taxa Selic, expressa em percentual ao trimestre, e o indicador de alavancagem financeira Dívida Líquida/EBITDA (Chein, 2019).

A Taxa Selic representou a taxa básica de juros da economia brasileira, influenciando o custo de capital e as decisões de investimento. O indicador Dívida Líquida/EBITDA relacionou a dívida líquida da empresa com sua capacidade de geração de caixa operacional. A variável dependente foi o Preço da Ação (R$), correspondendo ao valor de mercado da ação de cada empresa no fechamento de cada trimestre (Chein, 2019).

Os dados coletados foram organizados e consolidados utilizando o software Microsoft Excel, criando-se uma base de dados estruturada por empresa, período e variável. A partir dela, foram calculados os indicadores necessários: Dívida Bruta (empréstimos de curto e longo prazo), Dívida Líquida (Dívida Bruta menos Caixa e Equivalentes) e EBITDA Calculado (Lucro Operacional mais Depreciação e Amortização).

Com base nesses indicadores, calculou-se a Dívida Líquida/EBITDA. Para garantir a robustez dos modelos, foram desconsiderados os trimestres com EBITDA negativo para o cálculo do indicador de alavancagem. Essa exclusão foi necessária, pois valores negativos de geração de caixa operacional comprometem a interpretação econômica da relação Dívida/EBITDA como métrica de solvência, alinhando-se às melhores práticas em finanças corporativas.

Tal procedimento permitiu uma avaliação mais precisa do impacto da alavancagem financeira e da taxa SELIC sobre o preço das ações. A análise estatística foi realizada por meio da aplicação de modelos de regressão linear simples e múltipla, utilizando a ferramenta Análise de Dados do Microsoft Excel.

Inicialmente, a regressão linear simples foi empregada para analisar a relação isolada entre a Taxa Selic e o preço da ação de cada empresa (Hoffmann, 2016). Posteriormente, aplicou-se a regressão linear múltipla, que considerou simultaneamente a Taxa Selic e o indicador de alavancagem (Dívida Líquida/EBITDA) como variáveis explicativas.

Essa abordagem permitiu uma análise mais abrangente da influência de múltiplos fatores sobre a variável dependente (Chein, 2019). As principais métricas avaliadas para a validação e interpretação dos modelos incluíram o Intervalo de Confiança, o R-quadrado e o R-quadrado ajustado, o Teste F e o Valor-p (ANOVA).

O Intervalo de Confiança foi utilizado para validar os coeficientes de regressão (Biage, 2012), enquanto o R-quadrado e o R-quadrado ajustado mensuraram a qualidade do ajuste dos modelos aos dados (Biage, 2012). O Teste F e o Valor-p (ANOVA) foram empregados para testar a significância global dos parâmetros dos modelos de regressão, indicando se as variáveis independentes, em conjunto, explicavam uma parte significativa da variação na variável dependente (Faria, 2011). Os resultados foram interpretados à luz da teoria financeira, considerando os efeitos da macroeconomia sobre o mercado de capitais.

3. Resultados e Discussão

A presente seção detalha os achados da pesquisa, interpretando-os à luz do problema de estudo e da literatura financeira, conforme o objetivo de investigar a relação entre a taxa SELIC, a alavancagem financeira e a valorização das ações no setor energético brasileiro. Os resultados são apresentados em etapas, iniciando com a análise de regressão linear simples, seguida pela regressão múltipla, e culminando em uma discussão integrada dos padrões identificados nas empresas A, B e C, representativas do setor.

Os modelos de regressão foram aplicados a dados trimestrais de 2014 a 2023, buscando quantificar a influência da taxa SELIC e do indicador Dívida Líquida/EBITDA sobre o preço das ações. A robustez dos modelos foi avaliada por métricas como R-quadrado, R-quadrado ajustado, teste F e valor-p, conforme a metodologia. A análise revelou uma heterogeneidade notável na resposta das companhias aos ciclos monetários e às condições de alavancagem, indicando que a percepção de risco do mercado integra fatores macroeconômicos e fundamentos operacionais de forma indissociável.

Análise da Regressão Linear Simples – Efeito da Taxa Selic sobre o Preço da Ação

Na primeira etapa, a regressão linear simples foi utilizada para isolar o impacto da Taxa Selic sobre o preço das ações das empresas A, B e C. Os resultados iniciais indicaram um baixo poder explicativo dos modelos para as três companhias. O coeficiente de determinação (R²) para a Empresa A foi de 2,76%, enquanto para a Empresa B foi de 0,02%, e para a Empresa C, de 9,27%. Esses valores reduzidos sugerem que a Taxa Selic, quando considerada isoladamente, não é capaz de explicar de forma robusta a variação dos preços das ações dessas empresas no período analisado.

A baixa capacidade explicativa observada nos coeficientes de determinação não é incomum em estudos empíricos no mercado financeiro, como apontado pela literatura. Preços de ativos são influenciados por uma vasta gama de fatores, muitos dos quais não são facilmente observáveis ou mensuráveis, incluindo expectativas dos investidores, eventos macroeconômicos inesperados e mudanças regulatórias. Modelos lineares com poucas variáveis explicativas tendem a apresentar baixo poder explicativo, o que não invalida a relevância das relações identificadas, mas ressalta a complexidade do ambiente de precificação de ativos.

A análise da significância global, por meio do teste ANOVA, reforçou as limitações dos modelos de regressão linear simples. Os valores-p obtidos foram de 0,312 para a Empresa A e 0,934 para a Empresa B, indicando uma ausência de significância estatística, mesmo em níveis mais flexíveis. Para a Empresa C, o valor-p de 0,059 sugeriu uma significância marginal ao nível de 10%, mas não atingiu o nível tradicional de 5%, o que ainda aponta para uma evidência estatística limitada.

Em relação aos coeficientes estimados para a Taxa Selic, observaram-se comportamentos distintos entre as empresas. Para a Empresa A, o coeficiente positivo de 13,80 sugere que aumentos na taxa de juros estariam associados a elevações no preço da ação. Esse comportamento pode refletir características específicas da empresa ou do setor em que atua, indicando uma possível percepção de estabilidade por parte dos investidores em ambientes de juros mais altos.

Para a Empresa B, o coeficiente da Taxa Selic foi negativo, em -1,05, mas com baixa magnitude e sem significância estatística. Isso indica que, para esta empresa, não houve uma relação relevante e estatisticamente comprovada entre as variações da Taxa Selic e o preço de suas ações no período estudado, sugerindo que outros fatores podem ser mais determinantes para sua valorização.

A Empresa C, por sua vez, apresentou um coeficiente negativo expressivo de -99,18, indicando uma relação inversa entre a Taxa Selic e o preço da ação. Economicamente, um aumento de 1 ponto percentual na Taxa Selic foi associado, em média, a uma redução de aproximadamente R$ 0,99 no preço da ação da empresa, mantendo os demais fatores constantes. Contudo, essa interpretação deve ser cautelosa, dada a baixa capacidade explicativa da regressão e a significância estatística apenas marginal, como já mencionado.

A representação visual da regressão linear para a Empresa C, que apresentou o melhor ajuste no modelo simples, evidenciou que, apesar da reta estimada mostrar uma inclinação negativa (relação inversa entre Taxa Selic e preço da ação), a dispersão entre os valores reais e ajustados era considerável. Esse comportamento reforça a baixa capacidade preditiva do modelo e o reduzido coeficiente de determinação (R² ≈ 0,093), além da significância estatística marginal do coeficiente estimado.

Os baixos valores de R² e R² ajustado, combinados com os resultados de significância estatística, sugerem que o comportamento dos preços das ações não pode ser adequadamente explicado por uma única variável macroeconômica. Essa constatação aponta para a necessidade de uma abordagem mais abrangente, como a regressão múltipla, que permite incorporar diversos fatores explicativos e realizar uma análise mais robusta da dinâmica dos preços dos ativos, conforme a literatura (Chein, 2019).

Análise da Regressão Linear Múltipla – Efeito da Taxa Selic e da Dívida Líquida/EBITDA sobre o Preço da Ação

A regressão múltipla foi inicialmente aplicada utilizando todos os dados disponíveis, incluindo os períodos em que o indicador Dívida Líquida/EBITDA_calculado apresentava valores negativos, decorrentes de EBITDA negativo. Os resultados dessa primeira rodada de regressão múltipla indicaram que o poder explicativo dos modelos permaneceu limitado. Os coeficientes de determinação (R²) para as três empresas foram de 11,12% para a Empresa A, 3,38% para a Empresa B e 9,47% para a Empresa C. Esses valores sugerem que a combinação da Taxa Selic e da alavancagem financeira explica apenas uma pequena parcela da variação no preço das ações.

O R-Quadrado Ajustado, que penaliza a inclusão de variáveis desnecessárias, inclusive apresentou um valor negativo para a Empresa B (-0,0184), reforçando a baixa adequação do modelo para esta companhia. Em termos de significância global, o Valor-P global (ANOVA) foi marginalmente significativo apenas para a Empresa A (0,0674), mas não para as Empresas B (0,2659) e C (0,9866). Isso implica que, para as Empresas B e C, o modelo como um todo não se mostrou estatisticamente robusto para explicar o preço das ações com as variáveis selecionadas, especialmente quando consideradas as observações com Dívida Líquida/EBITDA negativo.

Os coeficientes individuais também foram analisados. Para a Empresa A, a Taxa Selic manteve um coeficiente positivo (14,2204), enquanto para a Empresa B foi negativo (-6,2995) e para a Empresa C, fortemente negativo (-102,2492). O coeficiente da Dívida Líquida/EBITDA foi negativo para a Empresa A (-0,0114), positivo para a Empresa B (0,0801) e positivo para a Empresa C (0,0003). No entanto, a interpretação desses coeficientes foi comprometida pela falta de significância estatística global e pela presença de dados que poderiam distorcer a análise, como os valores negativos de Dívida Líquida/EBITDA.

EBITDA negativo e exclusão de outliers

A presença de valores negativos para o indicador Dívida Líquida/EBITDA_calculado, decorrentes de EBITDA negativo, representou um desafio metodológico significativo para a interpretação econômica da alavancagem. Um EBITDA negativo implica que a empresa não gerou caixa operacional suficiente para cobrir suas despesas operacionais, tornando a razão Dívida Líquida/EBITDA economicamente sem sentido como métrica de solvência ou capacidade de pagamento da dívida (Assaf Neto, 2014). A inclusão desses valores poderia distorcer os resultados da regressão, mascarando relações reais ou criando relações espúrias.

Para garantir a robustez e a validade econômica da análise, optou-se por realizar uma segunda rodada de regressão múltipla, excluindo-se as observações em que o Dívida Líquida/EBITDA_calculado era negativo. Essa abordagem alinha-se às melhores práticas em finanças corporativas, onde indicadores de alavancagem são interpretados em contextos de geração de caixa positiva. A exclusão desses outliers permitiu uma avaliação mais precisa do impacto da alavancagem financeira e da taxa SELIC sobre o preço das ações, conforme a metodologia aplicada.

Análise da Regressão Linear Múltipla – Efeito da Taxa Selic e da Dívida Líquida/EBITDA sobre o Preço da Ação (reprocessada)

Após a exclusão das observações com Dívida Líquida/EBITDA negativo, a regressão múltipla foi reprocessada, e os resultados aprimorados foram analisados. A exclusão dos valores negativos de Dívida Líquida/EBITDA trouxe melhorias notáveis para o modelo da Empresa A. O R-Quadrado aumentou para 16,42%, e o Valor-P global (ANOVA) tornou-se estatisticamente significativo (0,0257, ou seja, menor que 0,05). Isso indica que, para a Empresa A, a combinação da Taxa SELIC e da Dívida Líquida/EBITDA, quando considerados apenas os períodos com EBITDA positivo, possui um poder explicativo e uma robustez estatística relevantes.

Para a Empresa B, os resultados permaneceram inalterados mesmo após o tratamento dos dados, com baixo R-Quadrado e ausência de significância global. Isso sugere que as variáveis selecionadas não são adequadas para explicar o preço de suas ações, mesmo após o tratamento dos dados de alavancagem. A dinâmica de precificação da Empresa B parece ser influenciada por outros fatores não capturados pelo modelo, demandando abordagens analíticas distintas.

Para a Empresa C, houve uma leve redução no R-Quadrado (para 5,52%) e o Valor-P global (ANOVA) manteve-se não significativo (0,4110). Isso reforça a conclusão de que, para a Empresa C, a relação entre o preço da ação e as variáveis SELIC e Dívida Líquida/EBITDA é mais complexa ou influenciada por outros fatores não capturados pelo modelo. A persistência da falta de significância global para a Empresa C, mesmo com o tratamento dos dados, indica a necessidade de investigações futuras com modelos mais complexos.

Em relação aos coeficientes individuais na regressão múltipla reprocessada, para a Empresa A, o coeficiente da Taxa SELIC permaneceu positivo (16,7904), e o da Dívida Líquida/EBITDA foi negativo (-0,0169). A significância global do modelo sugere que esses coeficientes podem ser interpretados com maior confiança. A relação positiva com a SELIC pode ser explicada pelo perfil defensivo da empresa, que se beneficia de um ambiente de juros mais altos ao atrair investidores em busca de estabilidade, como um porto seguro para seus ativos de infraestrutura.

Para a Empresa B, os coeficientes da Taxa SELIC (-6,2995) e Dívida Líquida/EBITDA (0,0801) não são estatisticamente significativos, corroborando a falta de poder explicativo do modelo. Isso indica que, para esta empresa, as variáveis macroeconômicas e de alavancagem consideradas não são os principais direcionadores da valorização de suas ações, sugerindo que fatores idiossincráticos ou setoriais podem ter maior peso.

Para a Empresa C, o coeficiente da Taxa SELIC continuou negativo (-49,8258), e o da Dívida Líquida/EBITDA também foi negativo (-0,0295). Embora o modelo não seja globalmente significativo, a persistência do coeficiente negativo para a SELIC, mesmo com o tratamento dos dados, sugere uma sensibilidade inversa que pode ser explorada em pesquisas futuras com modelos mais complexos. Essa sensibilidade negativa pode estar alinhada à teoria clássica de finanças, onde o aumento da taxa de desconto (SELIC) penaliza o valor presente dos fluxos de caixa futuros, especialmente em empresas com perfil de crescimento ou em fase de reestruturação.

Comparação das Análises e Discussão Integrada

Ao confrontar os resultados da regressão linear simples com os da regressão múltipla, emerge uma visão multifacetada sobre os determinantes da valorização acionária no setor elétrico brasileiro. A transição de um modelo univariado (apenas SELIC) para um multivariado (SELIC e Dívida Líquida/EBITDA) revelou nuances fundamentais na percepção de risco pelo mercado. A inclusão da alavancagem financeira, por exemplo, melhorou significativamente o modelo para a Empresa A, mas mostrou-se irrelevante para a Empresa B, sugerindo que o mercado de capitais brasileiro avalia a estrutura de capital de forma distinta entre pares do mesmo setor.

Os resultados obtidos reforçam uma limitação clássica da utilização de modelos lineares no contexto do mercado financeiro. Os baixos coeficientes de determinação (R²) observados, mesmo após a inclusão de variáveis relevantes como a Taxa Selic e a alavancagem financeira, evidenciam que a dinâmica de precificação de ativos é complexa e não linear. Tal dinâmica é influenciada por fatores comportamentais, institucionais e macroeconômicos que interagem de forma simultânea, muitos dos quais não são plenamente capturados pelas variáveis utilizadas neste modelo (Oliveira et al., 2018).

Um dos achados mais robustos desta pesquisa é a resposta divergente das empresas frente aos ciclos monetários. Enquanto a Empresa A demonstrou uma correlação positiva e estatisticamente significativa com a SELIC na regressão múltipla (R² de 16,42% e p-valor de 0,025), a Empresa C apresentou uma sensibilidade negativa persistente. Essa dicotomia sugere que, para a Empresa A, o mercado pode interpretar a elevação dos juros como um sinal de prêmio de risco adequado para ativos de infraestrutura estáveis, funcionando como um porto seguro. Isso se alinha à ideia de que empresas com características defensivas podem ser mais atraentes em ambientes de juros mais altos.

Para a Empresa C, prevalece a teoria clássica de finanças, onde o aumento da taxa de desconto (SELIC) penaliza o valor presente dos fluxos de caixa futuros, especialmente em empresas com perfil de crescimento ou em fase de reestruturação. É imperativo destacar que a Empresa C passou por eventos corporativos transformadores no período analisado (2014-2023), incluindo o processo de privatização e a unificação/mudança de tickers de negociação. Tais eventos introduzem uma volatilidade que os modelos lineares tradicionais têm dificuldade em capturar integralmente, conforme a literatura sobre eventos corporativos e seu impacto no mercado (Cavalcante e Leitão, 2021).

A mudança de dinâmica societária e a expectativa de ganhos de eficiência pós-privatização podem ter sobreposto o efeito das variáveis macroeconômicas em determinados trimestres. Isso explica por que, embora o gráfico de dispersão para a Empresa C mostre uma tendência visual clara, o R-Quadrado ajustado da regressão múltipla para essa empresa foi de -0,023. Em termos estatísticos, isso indica que a variação do preço da ação desta empresa é “soberana” em relação aos indicadores de endividamento trimestral, sendo mais influenciada por notícias regulatórias e movimentos de governança corporativa.

O rigor metodológico e a normalização de dados, como a exclusão dos períodos com EBITDA negativo, mostraram-se essenciais. Esse procedimento revelou relações ocultas entre as variáveis das Empresas A e C, que poderiam ser distorcidas por dados atípicos. Os resultados também evidenciam limitações inerentes ao uso de modelos lineares na análise do mercado financeiro, uma vez que a precificação de ativos envolve relações complexas e não lineares, como discutido por Hoffmann (2016) e Chein (2019).

Em suma, a análise demonstrou que a taxa SELIC atua como um norteador macroeconômico, mas seu impacto é mediado pelo perfil de risco individual e pela eficiência operacional de cada companhia. A alavancagem financeira, mensurada pelo Dívida Líquida/EBITDA, possui peso relativo e sua relevância varia entre as empresas, indicando que o mercado de capitais brasileiro avalia a estrutura de capital de forma distinta entre pares do mesmo setor. A valorização acionária no setor elétrico é, portanto, fruto de uma complexa equação entre fundamentos macroeconômicos e eficiência operacional, exigindo do investidor uma visão que transcenda os indicadores financeiros tradicionais e considere as particularidades de cada empresa e os eventos idiossincráticos que as afetam.

4. Conclusão

O estudo objetivou investigar a relação entre a taxa SELIC, a alavancagem financeira e a valorização das ações no setor energético brasileiro no período de 2014 a 2023. Verificou-se uma heterogeneidade significativa na resposta das companhias aos ciclos monetários e às condições de alavancagem. A Empresa A apresentou uma correlação positiva e estatisticamente significativa com a SELIC na regressão múltipla, com um R² de 16,42% e p-valor de 0,025, sugerindo que o mercado a percebe como um ativo defensivo em ambientes de juros mais altos. Em contraste, a Empresa C revelou uma sensibilidade negativa persistente à SELIC, influenciada por eventos corporativos e regulatórios idiossincráticos, como a privatização e mudanças de tickers, que sobrepuseram o efeito das variáveis macroeconômicas. Para a Empresa B, as variáveis analisadas não se mostraram adequadas para explicar a valorização de suas ações. A inclusão do indicador Dívida Líquida/EBITDA e o tratamento de outliers, especificamente os períodos com EBITDA negativo, foram fundamentais para a robustez dos modelos, revelando relações que poderiam ser distorcidas por dados atípicos.

A principal contribuição deste estudo reside na demonstração de que a percepção de risco do mercado integra variáveis macroeconômicas e fundamentos operacionais de forma indissociável, exigindo uma análise individualizada para a tomada de decisão no mercado de capitais. Conclui-se que a taxa SELIC atua como um norteador macroeconômico, mas seu impacto é mediado pelo perfil de risco e pela eficiência operacional de cada companhia. Contudo, o estudo reconhece limitações, como a não inclusão de decisões regulatórias e variáveis hidrológicas, que exercem forte influência no setor elétrico. Os resultados também evidenciaram as limitações inerentes ao uso de modelos lineares na análise do mercado financeiro, dada a complexidade e não linearidade da precificação de ativos. Para estudos futuros, recomenda-se a inclusão de variáveis como o IPCA para capturar a indexação dos contratos de energia à inflação, além da utilização de abordagens econométricas mais robustas, como modelos com dados em painel e efeitos fixos, para uma compreensão mais generalista da heterogeneidade do mercado e do impacto da SELIC e da alavancagem no setor como um todo.

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Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Finanças e Controladoria do MBA USP/Esalq

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