Resumo Executivo

Stela Ribeiro de Sant’ana; Letícia Maria Faleiro Nascimento

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

Esta pesquisa analisa a correlação entre o Grau de Alavancagem Financeira (GAF) e o Retorno sobre o Investimento (ROI) nos setores da B3, durante o período de 2017 a 2023. Por outro, impõe custos financeiros fixos que aumentam o risco do negócio (Assaf Neto; Lima, 2011). A decisão sobre o nível de endividamento, portanto, deve ser dinâmica e contextualizada, pois uma gestão inadequada pode levar ao endividamento excessivo, elevando o risco financeiro, reduzindo a flexibilidade estratégica e comprometendo a capacidade da empresa de responder a crises ou aproveitar oportunidades inesperadas (Oliveira; Kayo, 2020; Oliveira; Ely; Fernandez, 2020).

Paralelamente, a rentabilidade é um indicador-chave da eficiência com que uma empresa utiliza seus recursos para gerar lucros, sinalizando sua capacidade de criar valor de forma sustentável a longo prazo (Adam et al., 2023). A literatura acadêmica estabelece uma forte associação entre a rentabilidade e diversos fatores estratégicos, como a capacidade de inovação (Benetti; Provensi, 2022), o nível de alavancagem adotado (Adam et al., 2023), a eficiência dos processos operacionais (Luchese; Bianchi; Pain, 2022) e até mesmo fatores externos, como a inserção em sistemas regionais de inovação e o ambiente macroeconômico (Santos et al., 2023). (2023) observaram que empresas mais lucrativas tendem a apresentar menor endividamento, sugerindo uma preferência por financiar seus investimentos com recursos próprios, em linha com a teoria do pecking order. De forma semelhante, Silva, Nascimento e Prímola (2021) também identificaram uma correlação significativa entre os fatores, embora a direção e a força dessa relação variassem.

Em contraste, Marschner, Dutra e Ceretta (2019) alertaram que níveis elevados de alavancagem podem impactar negativamente os lucros devido ao peso dos encargos financeiros, especialmente em cenários de juros altos. Ferreira, Miranda e Santos (2021) argumentam de forma contundente que a análise setorial é uma condição necessária para a validade e a aplicabilidade dos achados, pois padrões distintos de endividamento e rentabilidade, moldados por diferentes modelos de negócio e estruturas de ativos, seriam obscurecidos e neutralizados em análises agregadas que tratam o mercado como um todo homogêneo. Embora existam trabalhos que abordam alavancagem e rentabilidade (Oliveira; Kayo, 2020; Oliveira, Ely; Fernandez, 2020; Viana Junior; Ponte, 2016), há uma carência de análises que se aprofundem nas heterogeneidades de cada setor econômico, com muitos estudos tratando o mercado de forma monolítica (Silva; Nascimento; Prímola, 2021).

A presente pesquisa adota uma abordagem quantitativa, utilizando dados numéricos para mensurar e analisar a correlação entre alavancagem e rentabilidade, um método que permite a identificação de padrões e tendências de forma objetiva e sistemática, conforme preconiza Gil (2022). A escolha por essa abordagem se justifica pela natureza do problema de pesquisa, que busca descrever a relação entre variáveis mensuráveis em um grande conjunto de dados. O estudo caracteriza-se como documental, pois emprega dados secundários, coletados de fontes já existentes e consolidadas, o que garante acesso a um vasto volume de informações financeiras históricas sem a necessidade de coleta primária (Casa Nova et al., 2019). Adicionalmente, a pesquisa possui um caráter descritivo, pois seu objetivo principal é caracterizar a relação entre as variáveis nos setores da B3, mapeando a dinâmica financeira setorial sem a pretensão de testar hipóteses causais complexas.

Essa abordagem permite uma análise aprofundada da realidade financeira dos setores, fornecendo um panorama claro e detalhado das interações entre endividamento e retorno. A amostra do estudo foi extraída da base de dados do Instituto Assaf Neto, uma fonte reconhecida pela sua credibilidade e pela padronização das informações financeiras de empresas brasileiras. A amostra é composta por dados anuais de empresas de capital aberto listadas na B3, abrangendo o período de 2017 a 2023. A escolha deste intervalo de sete anos permite uma análise longitudinal que captura diferentes fases do ciclo econômico, incluindo períodos de crescimento, instabilidade e recuperação pós-pandemia, conferindo maior robustez aos resultados. Foram analisados 28 setores econômicos que apresentaram informações financeiras completas e consistentes para todo o período investigado, um critério de seleção que visa garantir a robustez e a comparabilidade dos dados entre os diferentes segmentos.

Sete setores foram excluídos da análise final devido à ausência de dados consistentes ao longo de todo o período, seja por falta de empresas representativas, fusões, aquisições ou dados incompletos que poderiam comprometer a validade estatística das conclusões. As variáveis centrais do estudo foram o Grau de Alavancagem Financeira (GAF) e o Retorno sobre o Investimento (ROI), escolhidas por sua capacidade de capturar, respectivamente, o efeito da estrutura de capital e a eficiência operacional. O GAF mede o efeito multiplicador que o endividamento exerce sobre o lucro dos acionistas, sendo calculado pela razão entre a variação percentual do Lucro por Ação (LPA) e a variação percentual do Lucro antes de Juros e Impostos (LAJIR). Um GAF superior a 1 indica que a alavancagem é favorável, amplificando os ganhos dos acionistas (Kassai et al., 2005; Zagd; Mello, 2015).

A rentabilidade, por sua vez, foi mensurada pelo ROI, que avalia a eficiência da empresa em gerar lucro a partir de seu capital total investido (próprio e de terceiros). O ROI é calculado pela razão entre o Lucro Operacional Líquido após os Impostos (NOPAT) e o Capital Total Investido (Ativo Total), sendo um indicador puro de desempenho operacional (Assaf Neto, 2014; Silva, Nascimento; Prímola, 2021). Os dados setoriais para ambas as variáveis foram coletados já calculados e agregados do site do Instituto Assaf Neto, o que assegura a consistência metodológica nos cálculos.

A análise descritiva do Grau de Alavancagem Financeira (GAF) para o período de 2017 a 2023 revela distintas tendências e estratégias de endividamento entre os setores da B3. Os setores que apresentaram o maior GAF médio foram Lazer, Cultura e Entretenimento (3, 1671), Construção Civil e Engenharia (2, 5472) e Material de Transporte (2, 0216). Esses valores, significativamente superiores à média global de 1,1981, indicam um uso intensivo de capital de terceiros para potencializar os resultados. Tal estratégia é comum em setores de capital intensivo e cíclicos, mas também embute um risco elevado, o que é refletido nos altíssimos desvios padrão observados (4,1407, 4,7162 e 4,3623, respectivamente), sinalizando grande volatilidade nos resultados dos acionistas. Em contrapartida, setores como Energia Elétrica (média 0,1153; DP 0,0151), Máquinas e Equipamentos (média 1,2249; DP 0,0851) e Água e Saneamento (média 1,2568) demonstraram um perfil de endividamento mais conservador e estável.

A previsibilidade de receitas em setores regulados, como Energia e Saneamento, permite uma gestão de dívida mais controlada. Alguns setores apresentaram um desempenho médio baixo ou valores mínimos negativos, como Artefatos de Metais (média 0,0321; mínimo -2,9200) e Comércio em geral (média 0,1933; mínimo -4,1589), indicando períodos em que o endividamento destruiu valor para o acionista. A média agregada de 1,1981 sugere que, no conjunto do mercado, a alavancagem gerou um efeito marginalmente positivo sobre o lucro, alinhado à teoria de equilíbrio entre risco e retorno (Assaf Neto; Lima, 2011).

A análise do Retorno sobre o Investimento (ROI) evidencia os setores com maior e menor capacidade de geração de valor a partir de seus ativos. Os maiores valores médios de ROI foram registrados pelos setores de Energia Elétrica (1, 1838), Química Diversificada (0, 3818) e Eletrodomésticos (0, 3116), todos superando com folga a média global de 0,1200. O desempenho excepcional do setor de Energia Elétrica pode ser atribuído a um ambiente regulatório estável e contratos de longo prazo que garantem receitas previsíveis. Contudo, a alta rentabilidade em alguns desses setores veio acompanhada de alta volatilidade, como indicam os desvios padrão de 0,3055 para Energia Elétrica e 0,3917 para Química Diversificada. Em contraste, os setores que demonstraram maior estabilidade em sua rentabilidade foram Serviços Médicos e Hospitalares e Medicamentos (DP 0,0170), Tecnologia da Informação (DP 0,0201) e Água e Saneamento (DP 0,0119).

Essa estabilidade pode estar associada à demanda inelástica por seus produtos e serviços, o que dialoga com os achados de Benetti e Provensi (2022) sobre o papel da inovação e da estabilidade operacional na geração de valor consistente. Por outro lado, setores como Lazer, Cultura e Entretenimento (-0,1250), Calçados (-0,0369) e Serviços Educacionais (-0,0351) registraram valores mínimos negativos, indicando períodos de destruição de valor, possivelmente devido a crises econômicas ou mudanças estruturais no mercado. Os menores desempenhos médios foram observados em Material de Transporte (0, 0200), Serviços Educacionais (0, 0487) e Lazer, Cultura e Entretenimento (0, 0489). A média geral de ROI foi positiva (0, 1200), com um desvio padrão relativamente baixo de 0,0388, indicando que, na média, o mercado brasileiro conseguiu gerar retornos positivos sobre os investimentos no período.

A análise da correlação de Pearson entre GAF e ROI, interpretada segundo as diretrizes de Fávero et al. (2017) e Sicsú e Dama (2012), revelou que a maioria dos setores apresentou correlações positivas e fortes, indicando que uma maior alavancagem esteve associada a maiores retornos sobre o investimento. Este achado predominante é consistente com a visão teórica de que as empresas utilizam o endividamento de forma estratégica para potencializar seu desempenho financeiro (Oliveira; Kayo, 2020).

A análise agregada de todos os 28 setores reforça essa tendência de maneira contundente, com um coeficiente de correlação de 0,9783 (p < 0,0001), o que indica uma associação linear positiva quase perfeita. No entanto, esse resultado agregado mascara importantes heterogeneidades setoriais. Setores com correlações positivas, fortes e estatisticamente significativas incluem Carnes e Derivados, Alimentos e Bebidas (r = 0,8841; p = 0,0082), Energia Elétrica (r = 0,8718; p = 0,0105), Petróleo, Gás e Biocombustíveis (r = 0,8479; p = 0,0159), Varejo linhas especiais (r = 0,8245; p = 0,0225), Exploração de Rodovias (r = 0,8138; p = 0,0259), e Mineração (r = 0,8076; p = 0,0280). Em notável contraste com a tendência geral, o setor de Serviços Educacionais apresentou uma correlação forte, negativa e estatisticamente significativa (r = -0,7728; p = 0,0416).

Neste segmento específico, uma maior alavancagem esteve associada a um menor retorno sobre o investimento, sugerindo uma dinâmica financeira completamente distinta e adversa ao endividamento. Este resultado isolado é de extrema relevância, pois demonstra que a alavancagem não é uma ferramenta universalmente benéfica. O alto endividamento pode estar ligado a uma tentativa de expansão em um mercado saturado; os custos financeiros acabam por corroer um retorno operacional já pressionado. Este achado singular reforça de maneira inequívoca a importância da análise setorial, conforme defendido por Ferreira, Miranda e Santos (2021), e ilustra os perigos de generalizar conclusões baseadas em dados agregados do mercado. Este estudo analisou a correlação entre o Grau de Alavancagem Financeira (GAF) e o Retorno sobre o Investimento (ROI) nos setores da B3 de 2017 a 2023, concluindo que, embora a relação agregada seja positiva e forte, ela é marcadamente heterogênea entre os diferentes setores.

A maioria dos segmentos analisados, como Carnes e Derivados, Energia Elétrica e Mineração, validou o uso da alavancagem como uma estratégia eficaz para a criação de valor; maior endividamento esteve associado a maior rentabilidade. Em contrapartida, a forte correlação negativa observada no setor de Serviços Educacionais demonstrou que, para alguns segmentos, o endividamento pode atuar de forma prejudicial, comprometendo o retorno financeiro e destruindo valor para os acionistas. A pesquisa contribui para a literatura financeira ao suprir a lacuna de análises setoriais detalhadas no contexto brasileiro (Silva, Nascimento; Prímola, 2021), oferecendo um panorama mais granular e realista da relação entre dívida e retorno. Sugere-se para futuras pesquisas a ampliação do período de análise para incluir diferentes ciclos econômicos, bem como a inclusão de outras variáveis explicativas, como indicadores de governança corporativa, liquidez e fatores macroeconômicos, para aprofundar a compreensão dessa complexa dinâmica.

Conclui-se que o objetivo foi atingido: demonstrou-se que a influência da alavancagem financeira sobre o retorno aos acionistas varia significativamente entre os setores da B3, revelando que essa relação não é uniforme e depende das particularidades de cada segmento, o que reforça a importância de abordagens setoriais na tomada de decisão financeira.

Referências:
Adam, C.; Moreno, G.; Andriani, M.; Silva, T. P. 2023. Rentabilidade e alavancagem conservadora de empresas brasileiras. Revista de Administração Mackenzie.
Assaf Neto, A. 2014. Finanças Corporativas e Valor. 7ed. Atlas, São Paulo, SP, Brasil.
Assaf, A. N.; Lima, F. G. 2011. Curso de administração financeira. 2ed. Atlas, São Paulo, SP, Brasil.
Benetti, K.; Provensi, T. 2022. Influência da inovação no desempenho econômico, financeiro e operacional de empresas da B3. Encontro da ANPAD (EnANPAD), Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Casa Nova, S. P. C. et al. 2019. TCC, trabalho de conclusão de curso: uma abordagem leve, divertida e prática. 1ed. Saraiva, São Paulo, SP, Brasil.
Cooper, D. R.; Schindler, P. S. 2016. Métodos de Pesquisa em Administração. 12ed. McGraw Hill Brasil, São Paulo, SP, Brasil.
Fávero, L. P. L.; Belfiore, P. P. 2017. Manual de análise de dados: estatística e modelagem multivariada com excel, SPSS e stata. 1ed. Elsevier, Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Ferreira, T. S. V.; Miranda, K. F.; Santos, L. M. S. 2021. Teoria da Divulgação. In: Almeida, K. K. N.; França, R. D. (Orgs.). Teorias Aplicadas a Pesquisa em Contabilidade. 1ed. Editora UFPB, João Pessoa, PB, Brasil.
Gil, A. C. 2022. Como elaborar projetos de pesquisa. 7ed. Atlas, São Paulo, SP, Brasil.
He, J.; Tian, X.; Yang, H.; Zuo, L. 2020. Asymmetric cost behavior and dividend policy. Journal of Accounting Research.

Resumo executivo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização em Finanças e Controladoria do MBA USP/Esalq

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