Post on 10-Jan-2017
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SUMÁRIO
I – INTRODUÇAO................................................................................................................. 10
1.1 – APRESENTAÇÃO ........................................................................................................ 10
1.2 – OBJETIVOS .................................................................................................................. 14
1.3 – QUESTÃO DE PESQUISA .......................................................................................... 15
1.4 – RELEVÂNCIA DO TEMA .......................................................................................... 15
1.5 – METODOLOGIA ......................................................................................................... 18
II – REVISÃO DA LITERATURA ...................................................................................... 20
2.1 - EBITDA .......................................................................................................................... 20
2.2 – VANTAGENS E DESVANTAGENS DO USO DO EBITDA ................................... 28
2.2.1 – O USO EBITDA EM SEGMENTOS INDUSTRIAIS ............................................. 28
2.2.2 – O USO DO EBITDA NA ANÁLISE OPERACIONAL DA EMPRESA ................ 29
2.2.3 – O USO DO EBITDA NA COMPARAÇÃO ENTRE EMPRESAS ........................ 30
2.2.4 – O USO DO EBITDA COMO COMPLEMENTO ÀS DEMONSTRAÇÕES
FINANCEIRAS E A OUTROS INDICADORES ............................................................... 33
2.2.5 – O USO DO EBITDA COMO UMA ESTIMATIVA DO FLUXO DE CAIXA ...... 34
2.2.6 – O EBITDA E A SUA FÓRMULA DE CÁLCULO ................................................. 35
2.2.7 – O EBITDA E A MANIPULAÇÃO DE SEU CÁLCULO ....................................... 36
2.2.8 – O EBITDA E SUA INSUFICIÊNCIA INFORMATIVA ........................................ 37
2.2.9 – O USO DO EBITDA EM DECISÕES DE INVESTIMENTO ................................ 40
2.2.10 – O EBITDA E SEU USO INDISCRIMADO .......................................................... 41
2.3 – MODELAGENS HIERÁRQUICA DE TRÊS NÍVEIS COM MEDIDAS
REPETIDAS ........................................................................................................................... 43
III – MÉTODO ....................................................................................................................... 49
3.1 – AMOSTRAGEM ........................................................................................................... 49
2
3.2 – BANCO DE DADOS ..................................................................................................... 49
3.2.1 – SETOR “ENERGIA” ............................................................................................... 53
3.2.2 – SETOR “QUÍMICO E PETROQUÍMICO” ............................................................. 56
3.2.3 – SETOR “SIDERURGIA E METALURGIA” .......................................................... 58
3.2.4 – SETOR “BENS DE CONSUMO” ........................................................................... 60
3.2.5 – SETOR “VAREJO” .................................................................................................. 62
3.2.6 – SETOR “ATACADO” ............................................................................................. 63
3.2.7 – SETOR “SERVIÇOS” .............................................................................................. 65
3.2.8 – SETOR “TELECOMUNICAÇÕES” ....................................................................... 67
3.2.9 – SETOR “INDÚSTRIA DA CONSTRUÇÃO” ......................................................... 69
3.2.10 – SETOR “PRODUÇÃO AGROPECUÁRIA” ......................................................... 70
3.2.11 – SETOR “TRANSPORTE” ..................................................................................... 72
3.2.12 – SETOR “ELETROELETRÔNICO” ....................................................................... 74
3.2.13 – SETOR “MINERAÇÃO” ....................................................................................... 75
3.2.14 – SETOR “AUTO-INDÚSTRIA” ............................................................................. 77
3.2.15 – SETOR “PAPEL E CELULOSE” .......................................................................... 78
3.2.16 – SETOR “BENS DE CAPITAL” ............................................................................. 80
3.2.17 – SETOR “FARMACÊUTICO” ............................................................................... 81
3.2.18 – SETOR “TÊXTIL” ................................................................................................. 83
3.2.19 – SETOR “INDÚSTRIA DIGITAL” ........................................................................ 84
3.2.20 – SETOR “COMUNICAÇÕES” ............................................................................... 86
3.2.21 – SETOR “DIVERSOS” ........................................................................................... 87
3.3 – DEFINIÇÃO DAS VARIÁVEIS .................................................................................. 89
3.3.1 – MARGEM DO EBITDA .......................................................................................... 89
3.3.2 – SETORES ................................................................................................................. 90
3.3.3 – FIRMAS ................................................................................................................... 92
3.4 – MODELO HIERÁRQUICO LINEAR e EBITDA..................................................... 92
IV – ANÁLISE DOS RESULTADOS .................................................................................. 98
V – CONSIDERAÇÕES FINAIS........................................................................................ 101
VI – REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ....................................................................... 104
3
VII – APÊNDICES ............................................................................................................... 110
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LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
EVA: Economic Value Added
EBITDA: Earnings Before Interests, Taxes, Depreciation and Amortization
LAJIDA: Lucro Antes dos Juros, Impostos (sobre o lucro), Depreciações e Amortizações
HLM: Hierarchical Linear Modeling
FASB: Financial Accounting Standards Board
IR: Imposto de Renda
GAAP: Generally Accepted Accounting Principles
SEC: Securities and Exchange Commission
ROA: Return on Assets
BBR: Brazilian Business Review
CMV: Custo das Mercadorias Vendidas
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LISTA DE QUADROS
QUADRO 1: DEMONSTRAÇÕES FINANCEIRAS (ADAPTADO DE MARTINS, 1998) 23
QUADRO 2: ETAPAS DE CÁLCULO DO EBITDA (ADAPTADO DE VASCONCELOS,
2001) ................................................................................................................................. 25
QUADRO 3: COMO SE CALCULA O EBITDA (ADAPTADO DE MARTINS, 1998) ...... 25
QUADRO 4: RESUMO DOS TOTAIS DE FATURAMENTO BRUTO E EBITDA, POR
ANO (VALORES EM R$ MIL – NOMINAIS). .............................................................. 51
QUADRO 5: SETORES E QUANTIDADES DE EMPRESAS POR SETOR. ...................... 53
QUADRO 6: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR “ENERGIA” ................. 54
QUADRO 7: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR “QUÍMICA E
PETROQUÍMICA” ........................................................................................................... 56
QUADRO 8: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR “SIDERURGIA E
METALÚRGICA” ............................................................................................................ 58
QUADRO 9: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR “BENS DE CONSUMO”
........................................................................................................................................... 60
QUADRO 10: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR “VAREJO” ................. 62
QUADRO 11: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR “ATACADO” ............. 64
QUADRO 12: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR “SERVIÇOS” ............. 65
QUADRO 13: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR
“TELECOMUNICAÇÕES” ............................................................................................. 67
QUADRO 14: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR “INDÚSTRIA DA
CONSTRUÇÃO” .............................................................................................................. 69
QUADRO 15: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR “PRODUÇÃO
AGROPECUÁRIA” ......................................................................................................... 70
QUADRO 16: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR “TRANSPORTE” ....... 72
QUADRO 17: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR
“ELETROELETRÔNICO” ............................................................................................... 74
QUADRO 18: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR “MINERAÇÃO” ......... 75
QUADRO 19: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR “AUTO-INDÚSTRIA”77
QUADRO 20: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR “PAPEL E CELULOSE”
........................................................................................................................................... 78
QUADRO 21: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR “BENS DE CAPITAL”
........................................................................................................................................... 80
6
QUADRO 22: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR “FARMACÊUTICO” . 81
QUADRO 23: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR “TÊXTEIS” ................. 83
QUADRO 24: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR “INDÚSTRIA
DIGITAL” ......................................................................................................................... 84
QUADRO 25: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR “COMUNICAÇÕES” . 86
QUADRO 26: FATURAMENTO BRUTO E EBITDA DO SETOR “DIVERSOS” ............. 87
QUADRO 27: DECOMPOSIÇÃO DE VARIÂNCIA: MODELO NULO ............................. 98
QUADRO 28: DECOMPOSIÇÃO DE VARIÂNCIA: MODELO DE TENDÊNCIA LINEAR
SEM EFEITOS ALEATÓRIOS ....................................................................................... 99
QUADRO 29: DECOMPOSIÇÃO DE VARIÂNCIA: MODELO DE TENDÊNCIA LINEAR
COM EFEITOS ALEATÓRIOS .................................................................................... 100
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LISTA DE GRÁFICOS
GRÁFICO 1: EVOLUÇÃO DO FATURAMENTO BRUTO E DO EBITDA ....................... 51
GRÁFICO 2: EVOLUÇÃO DA MARGEM MÉDIA DO EBITDA ....................................... 52
GRÁFICO 3: EVOLUÇÃO DO FATURAMENTO BRUTO E DO EBITDA DO SETOR
“ENERGIA” ..................................................................................................................... 55
GRÁFICO 4: EVOLUÇÃO DA MARGEM ANUAL MÉDIA DO EBITDA DO SETOR
“ENERGIA” ..................................................................................................................... 55
GRÁFICO 5: EVOLUÇÃO DO FATURAMENTO BRUTO E DO EBITDA DO SETOR
“QUÍMICA E PETROQUÍMICA” ................................................................................... 57
GRÁFICO 6: EVOLUÇÃO DA MARGEM ANUAL MÉDIA DO EBITDA DO SETOR
“QUÍMICA E PETROQUÍMICA” ................................................................................... 57
GRÁFICO 7: EVOLUÇÃO DO FATURAMENTO BRUTO E DO EBITDA DO SETOR
“SIDERURGIA E METALURGIA” ................................................................................ 59
GRÁFICO 8: EVOLUÇÃO DA MARGEM ANUAL MÉDIA DO EBITDA DO SETOR
“SIDERURGIA E METALURGIA” ................................................................................ 59
GRÁFICO 9: EVOLUÇÃO DO FATURAMENTO BRUTO E DO EBITDA DO SETOR
“BENS DE CONSUMO” ................................................................................................. 61
GRÁFICO 10: EVOLUÇÃO DA MARGEM ANUAL MÉDIA DO EBITDA DO SETOR
“BENS DE CONSUMO” ................................................................................................. 61
GRÁFICO 11: EVOLUÇÃO DO FATURAMENTO BRUTO E DO EBITDA DO SETOR
“VAREJO” ........................................................................................................................ 62
GRÁFICO 12: EVOLUÇÃO DA MARGEM ANUAL MÉDIA DO EBITDA DO SETOR
“VAREJO” ........................................................................................................................ 63
GRÁFICO 13: EVOLUÇÃO DO FATURAMENTO BRUTO E DO EBITDA DO SETOR
“ATACADO” ................................................................................................................... 64
GRÁFICO 14: EVOLUÇÃO DA MARGEM ANUAL MÉDIA DO EBITDA DO SETOR
“ATACADO” ................................................................................................................... 65
GRÁFICO 15: EVOLUÇÃO DO FATURAMENTO BRUTO E DO EBITDA DO SETOR
“SERVIÇOS” .................................................................................................................... 66
GRÁFICO 16: EVOLUÇÃO DA MARGEM ANUAL MÉDIA DO EBITDA DO SETOR
“SERVIÇOS” .................................................................................................................... 67
GRÁFICO 17: EVOLUÇÃO DO FATURAMENTO BRUTO E DO EBITDA DO SETOR
“TELECOMUNICAÇÕES” ............................................................................................. 68
8
GRÁFICO 18: EVOLUÇÃO DA MARGEM ANUAL MÉDIA DO EBITDA DO SETOR
“TELECOMUNICAÇÕES” ............................................................................................. 69
GRÁFICO 19: EVOLUÇÃO DO FATURAMENTO BRUTO E DO EBITDA DO SETOR
“INDÚSTRIA DA CONSTRUÇÃO” ............................................................................... 69
GRÁFICO 20: EVOLUÇÃO DA MARGEM ANUAL MÉDIA DO EBITDA DO SETOR
“INDÚSTRIA DA CONSTRUÇÃO” ............................................................................... 70
GRÁFICO 21: EVOLUÇÃO DO FATURAMENTO BRUTO E DO EBITDA DO SETOR
“PRODUÇÃO AGROPECUÁRIA” ................................................................................. 71
GRÁFICO 22: EVOLUÇÃO DA MARGEM ANUAL MÉDIA DO EBITDA DO SETOR
“PRODUÇÃO AGROPECUÁRIA” ................................................................................. 72
GRÁFICO 23: EVOLUÇÃO DO FATURAMENTO BRUTO E DO EBITDA DO SETOR
“TRANSPORTE” ............................................................................................................. 73
GRÁFICO 24: EVOLUÇÃO DA MARGEM ANUAL MÉDIA DO EBITDA DO SETOR
“TRANSPORTE” ............................................................................................................. 73
GRÁFICO 25: EVOLUÇÃO DO FATURAMENTO BRUTO E DO EBITDA DO SETOR
“ELETROELETRÔNICO” ............................................................................................... 74
GRÁFICO 26: EVOLUÇÃO DA MARGEM ANUAL MÉDIA DO EBITDA DO SETOR
“ELETROELETRÔNICO” ............................................................................................... 75
GRÁFICO 27: EVOLUÇÃO DO FATURAMENTO BRUTO E DO EBITDA DO SETOR
“MINERAÇÃO” ............................................................................................................... 76
GRÁFICO 28: EVOLUÇÃO DA MARGEM ANUAL MÉDIA DO EBITDA DO SETOR
“MINERAÇÃO” ............................................................................................................... 77
GRÁFICO 29: EVOLUÇÃO DO FATURAMENTO BRUTO E DO EBITDA DO SETOR
“AUTO-INDÚSTRIA” ..................................................................................................... 77
GRÁFICO 30: EVOLUÇÃO DA MARGEM ANUAL MÉDIA DO EBITDA DO SETOR
“AUTO-INDÚSTRIA” ..................................................................................................... 78
GRÁFICO 31: EVOLUÇÃO DO FATURAMENTO BRUTO E DO EBITDA DO SETOR
“PAPEL E CELULOSE” .................................................................................................. 79
GRÁFICO 32: EVOLUÇÃO DA MARGEM ANUAL MÉDIA DO EBITDA DO SETOR
“PAPEL E CELULOSE” .................................................................................................. 79
GRÁFICO 33: EVOLUÇÃO DO FATURAMENTO BRUTO E DO EBITDA DO SETOR
“BENS DE CAPITAL” ..................................................................................................... 80
GRÁFICO 34: EVOLUÇÃO DA MARGEM ANUAL MÉDIA DO EBITDA DO SETOR
“BENS DE CAPITAL” ..................................................................................................... 81
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GRÁFICO 35: EVOLUÇÃO DO FATURAMENTO BRUTO E DO EBITDA DO SETOR
“FARMACÊUTICO” ....................................................................................................... 82
GRÁFICO 36: EVOLUÇÃO DA MARGEM ANUAL MÉDIA DO EBITDA DO SETOR
“FARMACÊUTICO” ....................................................................................................... 82
GRÁFICO 37: EVOLUÇÃO DO FATURAMENTO BRUTO E DO EBITDA DO SETOR
“TÊXTIL” ......................................................................................................................... 83
GRÁFICO 38: EVOLUÇÃO DA MARGEM ANUAL MÉDIA DO EBITDA DO SETOR
“TÊXTIL” ......................................................................................................................... 84
GRÁFICO 39: EVOLUÇÃO DO FATURAMENTO BRUTO E DO EBITDA DO SETOR
“INDÚSTRIA DIGITAL” ................................................................................................ 85
GRÁFICO 40: EVOLUÇÃO DA MARGEM ANUAL MÉDIA DO EBITDA DO SETOR
“INDÚSTRIA DIGITAL” ................................................................................................ 85
GRÁFICO 41: EVOLUÇÃO DO FATURAMENTO BRUTO E DO EBITDA DO SETOR
“COMUNICAÇÕES” ....................................................................................................... 86
GRÁFICO 42: EVOLUÇÃO DA MARGEM ANUAL MÉDIA DO EBITDA DO SETOR
“COMUNICAÇÕES” ....................................................................................................... 87
GRÁFICO 43: EVOLUÇÃO DO FATURAMENTO BRUTO E DO EBITDA DO SETOR
“DIVERSOS” ................................................................................................................... 88
GRÁFICO 44: EVOLUÇÃO DA MARGEM ANUAL MÉDIA DO EBITDA DO SETOR
“DIVERSOS” ................................................................................................................... 88
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I – INTRODUÇAO
1.1 – APRESENTAÇÃO
A gestão empresarial necessita de parâmetros e métricas que possibilitem ao gestor a mais
adequada decisão a ser tomada. Isto pode ser feito de várias formas e a contabilidade assume
um papel elementar neste propósito. Embora o sistema contábil ainda possa trazer dúvidas
quanto a sua real efetividade, ele ainda serve de sustentáculo para as empresas que visam à
maximização de seus objetivos, sejam estes lucrativos ou não. Dessa forma, a contabilidade,
ainda que questionada, objetiva fornecer os subsídios que um administrador precisa para a
análise econômico-financeira de empresas, por meio de suas demonstrações financeiras.
A contabilidade, portanto, surge em um âmbito crucial para o individuo “gestor”, por
conseqüência para a empresa e finalmente para a sociedade como um todo. As demonstrações
contábeis fornecem uma visão de amplo espectro, oferecendo a mensuração dos elementos
patrimoniais, econômicos e financeiros. Estes elementos, uma vez diante dos olhos de um
gestor, por si só podem “estimular” uma reação para uma tomada de decisão. No entanto,
muitas vezes as demonstrações financeiras necessitam de adaptações consonantes ao modelo
de gestão de cada empresa ou cada gestor. Com isto, conclui-se que, embora exista certa
padronização nas demonstrações contábeis, é com muita freqüência que surge a necessidade
de novas adaptações ou modificações do produto resultante das demonstrações contábeis. Isto
ocorre pelo fato de cada administrador ou cada empresa possuírem seus modelos de gestão
próprios, fato este que decorre de suas formações idiossincráticas. Assim, o administrador,
diante das demonstrações contábeis, pode adaptar estes números padronizados de acordo com
suas preferências ou necessidades. Neste momento então, surgem os indicadores financeiros.
Os indicadores financeiros surgem em função da necessidade de se olhar de forma mais
específica para um determinado ponto dentro do desempenho econômico, financeiro ou
patrimonial de uma empresa. A utilidade dos indicadores financeiros é muitas vezes abreviar
inferências sobre determinada situação e isto pode auxiliar no processo de tomada de decisão.
A tomada de decisão neste instante passa a ser municiada pela possibilidade de comparação
entre um período de outro, isto é, com os indicadores, torna-se possível avaliar a evolução de
uma determinada situação em função da própria evolução do indicador. O fator tempo entra
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em cena e, conjuntamente às medidas oferecidas pelo indicador financeiro, permite ao
administrador contar com o desempenho passado para tomar decisões no momento atual que
serão verificadas no momento futuro, este que por sua vez, quando acontecer, dirá se as
decisões tomadas no presente foram as mais adequadas ou não.
No mundo empresarial, a presença dos indicadores financeiros é absolutamente certa.
Seguramente, uma empresa bem administrada se vale deles, embora não exista uma receita
única e definitiva de quais indicadores devem ser utilizados e como devem ser utilizados.
Expandindo a questão dos indicadores financeiros do mundo empresarial para o mundo
acadêmico, observa-se uma pesquisa muito freqüente e robusta. Muitos pesquisadores
realizam estudos e experimentos por meio de indicadores financeiros.
Tal como o estudo de Costa, Monteiro e Botelho (2004), no qual dizem que estudos empíricos
recentes, realizados no cenário acadêmico nacional brasileiro, ressaltam a importância e a
necessidade de pesquisas que analisem a representatividade de indicadores econômicos e
financeiros na avaliação do desempenho de empresas como, por exemplo, o trabalho de
Okimura e Sousa (2004), onde se verificou que a relação do indicador EVA, Economic Value
Added, com o retorno das ações é maior do que a relação existente do retorno das ações com o
lucro líquido.
Ainda de acordo com Assaf Neto (2003) apud Costa, Monteiro e Botelho (2004), a análise
econômico-financeira de empresas, por meio de suas demonstrações financeiras, constitui-se
numa importante área de estudo da contabilidade. Assim é necessário saber como os
indicadores econômico-financeiros podem auxiliar o gestor no processo de tomada de
decisão. O trabalho dos autores procurou contribuir com a teoria, com as empresas e com a
sociedade em geral na procura de relacionamentos entre as variáveis utilizadas em análises
econômico-financeiras das empresas brasileiras do setor de energia elétrica.
Na pesquisa de Cristiano e Sachuk (2004), os autores aplicaram os indicadores econômico-
financeiros no mercado de varejo e também no mercado tradicional realizando um estudo de
caso nas Lojas Americanas S/A e Americanas.com Comércio Eletrônico S/A.
Apesar da quantidade de indicadores financeiros e da liberdade para a utilização deles, alguns
cuidados devem ser tomados para que não haja “demasiada confiança” que possa acarretar em
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decisões equivocadas, causando danos e prejuízos. Tal como afirma Assaf Neto (2003),
quando menciona que deve haver cuidado para não se estudar algum índice isolado e a partir
dele tomar decisões ou formular conclusões sem antes verificar o comportamento dos outros
índices relacionados que irá complementá-lo. Mesmo com a análise de um grupo de índices
complementares deve-se fazer uma comparação temporal e setorial dos indicadores.
Ainda sobre os cuidados que devem ser tomados na utilização de indicadores financeiros,
Assaf Neto (2003) afirma que a comparação temporal deve ser feita com índices, pelo menos,
dos últimos três anos da empresa, tendo a finalidade de tornar a análise dinâmica e confirmar
se os objetivos da administração foram alcançados. Já a comparação setorial consiste em se
confrontar os indicadores da empresa em questão com os indicadores de seus concorrentes e
também com os indicadores médios do setor em que está inserida a empresa e os indicadores
médios de mercado.
Conforme Vasconcelos (2001a), a busca por indicadores econômicos e financeiros para apoio
ao processo decisorial têm crescido nos últimos tempos, o que consagra a abordagem
comportamental da contabilidade. A previsão do comportamento dos elementos patrimoniais
impõe a análise do ambiente no qual os fenômenos ocorrem. Embora a dinâmica ambiental se
incumba de gerar padrões de mercado, cada empreendimento tem suas peculiaridades
comportamentais, ensejadas por um complexo de relações de natureza lógica. Relações
lógicas tais que, transcendem o ambiente organizacional interno.
Este trabalho também utilizará indicadores financeiros, mais precisamente o EBITDA, que se
trata de uma sigla da denominação em inglês Earnings Before Interests, Taxes, Depreciation
and Amortization, traduzindo-se para a língua portuguesa seria LAJIDA, isto é, Lucro Antes
dos Juros, Impostos (sobre o lucro), Depreciações e Amortizações.
A definição mais objetiva indica que o EBITDA é o caixa gerado pelos ativos genuinamente
operacionais (MARTINS, 1998). Isto se deve ao fato do lucro antes dos juros (tanto receitas
como despesas financeiras), do Imposto de Renda e da Contribuição Social sobre o Lucro e
antes das depreciações e amortizações, corresponde ao potencial de caixa que o ativo
operacional de uma empresa é capaz de produzir, antes inclusive de considerar o custo de
qualquer capital tomado emprestado.
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A despeito do fato de que no meio empresarial o EBITDA ser largamente calculado e
utilizado, muito se tem posto em questão a sua real efetividade informativa. Segundo alguns
autores, o uso EBITDA apresenta muitas utilidades, mas também recebe muitas críticas por
conta de muitas fragilidades.
Dentre as maiores críticas apontadas pela literatura ao EBITDA, destaca-se o fato do
indicador não levar em consideração outros pontos chaves de um negócio e exclusivamente
focalizar a geração de caixa operacional, como sendo este o único fator determinante para
uma avaliação empresarial. Algumas dessas críticas apontam que o indicador ignora pontos
que autores consideram elementares na existência de uma empresa, tais como a necessidade
de caixa para o crescimento do “contas a receber”; a necessidade de caixa para o crescimento
dos estoques; o fato de juros e impostos, muitas vezes, representarem uma prioridade que
devem ser pagos antes de qualquer coisa; o fato de que uma empresa com dívidas, ou paga
juros ou chegará à falência; o fato de que se uma empresa está incorrendo em lucros, ela paga
imposto de renda ou enfrentará o fisco; e no processo de Valuation, mudanças na direção dos
resultados operacionais (KING, 2001). Além disso, também é dito que o EBITDA ignora
fatores fundamentais do desempenho econômico-financeiros, tais como: vinculação do uso do
capital empregado na atividade; o custo de oportunidade do acionista; o impacto do custo do
capital no resultado obtido e a integração dos dirigentes e gestores aos princípios da
meritocracia; e seu uso generalizado permite que empresas que o adotam podem distribuir
resultados que não representam geração de valor, mas lucro e que pode estar destruindo a
riqueza dos acionistas (MALVESSI, 2006).
Apesar dos pontos negligentes acima relatados, o EBITDA tem pontos fortes. Dentre as
utilidades mais destacadas na literatura surgem o fato do indicador informar o desempenho da
empresa na atividade e o grau de cobertura do resultado em relação às despesas financeiras;
reportar o reflexo das estratégias de mercado adotadas; servir de parâmetro para
conhecimento do valor da empresa: quanto maior a capacidade da empresa em gerar caixa,
maior será seu valor para o mercado assim como, quanto maior o EBITDA em relação aos
recursos investidos, melhor a qualidade da gestão (monitoramento da eficácia da gestão);
referenciar a base de cálculo para pagamento de bônus a empregados; atender as exigências
da globalização, uma vez que não é afetado pelas diferenças de legislações fiscais ou pelo
emprego de diferentes métodos de depreciação; facilitar a feitura de comparações, inclusive
entre empresas sediadas em países diferentes (VASCONCELOS, 2001). Além disso, avalia o
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risco financeiro de emprestar; verifica a capacidade da empresa para suportar níveis
estabelecidos de endividamento versus a capacidade e risco de receber; compara empresas;
subsidia decisões de investimento; e subsidia decisões de empréstimo (MALVESSI, 2006).
Além de uma revisão introdutória que compreenderá rever a história, os estágios da utilização,
os porquês e os não porquês da utilização e o que os principais autores do tema pensam sobre
o EBITDA, este estudo buscará descrever o comportamento deste indicador sob os efeitos do
tempo, empresas e setores. Além disso, o estudo buscará uma validação de uma afirmação
acerca de uma das utilidades do EBITDA – a comparação entre empresas.
1.2 – OBJETIVOS
Este estudo tem os seguintes objetivos:
A literatura aponta que uma das utilidades do EBITDA é sua capacidade de comparação entre
empresas congêneres, dentro de um mesmo setor. O objetivo maior deste trabalho é observar
os comportamentos dos EBITDAs de empresas de um mesmo setor ao longo do tempo. As
respostas que serão obtidas podem indicar se de fato o EBITDA pode ser útil (ou não) para a
comparação de empresas similares, que atuem em um mesmo setor.
Para o alcance do propósito acima, a pesquisa será dividida em quatro objetivos:
1) De forma mais abrangente e iniciadora para a pesquisa, um dos objetivos será o de revisar a
história, os porquês e os não porquês da utilização e o que os principais autores do tema
argumentam sobre o EBITDA. Este objetivo é importante em função da controvérsia existente
quanto à utilidade geral do indicador, além disso, irá expor as opiniões dos defensores e não-
defensores do EBITDA, colocando-as frente a frente;
2) Em um primeiro plano de análise empírica, o objetivo será verificar como é o
comportamento do EBITDA de cada empresa sob o efeito do fator “tempo”, isto é, observar
como o fator “tempo” influencia e determina o comportamento do indicador. Em outras
palavras, a busca é entender se com o passar dos anos o indicador sofre algum impacto por
isso.
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3) Em um segundo plano de análise empírica, o objetivo será verificar como é o
comportamento do EBITDA de cada empresa sob o efeito do fator “firma”, isto é, observar
como o fator “firma” influencia e determina o comportamento do indicador;
4) Em um terceiro plano de análise, as empresas estarão agrupadas em seus respectivos
setores de atuação. O objetivo será verificar como se comportam os EBITDAs das empresas
dentro dos setores sob o efeito do tempo, isto é, observar como o fator “setor” influencia e
determina o comportamento do indicador.
Neste nível de análise, acredita-se que haverá fundamento suficiente para o alcance do
objetivo maior do trabalho.
1.3 – QUESTÃO DE PESQUISA
Em consonância aos objetivos desta pesquisa, algumas questões de pesquisa surgem e
auxiliam no direcionamento do trabalho.
1) Há diferenças no EBITDA entre empresas ao longo do tempo?
2) Há diferenças no EBITDA, ao longo do tempo, entre empresas do mesmo setor?
3) Há diferenças no EBITDA, ao longo do tempo, entre empresas de setores diferentes?
4) Qual é o impacto do tempo na evolução do EBITDA entre empresas do mesmo setor e de
setores diferentes?
As questões de pesquisa norteiam os objetivos deste trabalho. Ao se buscar evidências sobre o
comportamento do EBITDA sob o efeito do tempo, empresas e setores, busca-se, na
realidade, saber se de fato há diferenças no indicador resultante dos efeitos destas variáveis,
além de ratificar ou não a utilidade do indicador para a comparação de empresas.
1.4 – RELEVÂNCIA DO TEMA
Tentando contribuir com a pesquisa cientifica, este estudo se propõe a verificar como se
comporta o EBITDA sob as influências dos fatores tempo, empresa e setor. Dessa forma, o
16
indicador assume papel central no trabalho. A justificativa para a utilização do EBITDA nesta
pesquisa encontra raízes nos seguintes pontos:
1) A utilização e importância do EBITDA no meio empresarial:
Não é difícil encontrar nos meios de comunicação notícias sobre empresas com
a utilização deste indicador, tais como ilustram os exemplos abaixo:
- Receita e Ebitda da Telefônica caem no trimestre
por IT Web - 11 de novembro de 2009
Companhia conseguiu, entretanto, ampliar número de clientes banda larga,
mesmo com proibição da venda dos Speedy
A Telefônica divulgou seus resultados financeiros referentes ao terceiro
trimestre fiscal de 2009. No período, a companhia assistiu sua receita cair 4,6%
em relação ao mesmo período do ano passado, ficando em R$ 3,9 bilhões. Na
mesma comparação, o EBITDA da empresa, que é o lucro antes de
amortização, depreciação e impostos, sofreu forte redução de 14%, totalizando
R$ 1,4 bilhão.
- Lucro da CSN cai; Usiminas sai de lucro para prejuízo
por G/Pac Gira Mundo - 14 de maio de 2009
São Paulo - A Companhia Siderúrgica Nacional (CSN) registrou lucro líquido
de R$ 369 milhões no primeiro trimestre deste ano, o que representa uma
queda de 52% ante o registrado em igual período do ano passado.
Nos três primeiros meses de 2009, o EBITDA (sigla em inglês para lucro antes
de juros, impostos, depreciações e amortizações) da companhia totalizou R$
681 milhões, com recuo de 47%, na mesma base de comparação, e a receita
líquida ficou em R$ 2,444 bilhões, 19% inferior ao verificado nos três
primeiros meses de 2008. Os dados são consolidados.
17
A Usiminas registrou prejuízo de R$ 111,876 milhões no primeiro trimestre
deste ano, ante um lucro líquido de R$ 712,924 milhões no mesmo período do
ano passado.
No período entre janeiro e março de 2009, o EBITDA da companhia caiu 73%,
ante iguais meses de 2008, para R$ 332,158 milhões. A receita líquida da
companhia no período caiu 25%, na mesma base de comparação, passando de
para R$ 2,67 bilhões.
Os exemplos evidenciam a divulgação de importantes variações nos números e
indicadores financeiros das empresas em questão, tais como a receita e o lucro
líquido, seguidos de informações sobre a variação do EBITDA. Isto promove o
indicador a um patamar elevado de importância no meio empresarial.
2) No próprio questionamento que repousa sobre a real capacidade informativa do
EBITDA.
Muito se põe em questão se o EBITDA realmente deve ter a importância que
lhe é atribuída. A pesquisa cientifica mostra que há muitas restrições sobre a
utilização deste indicador. Muitos críticos expõem que há um excesso de
confiança nos números que o indicador sugere para tomada de importantes
decisões.
Além da importância de se entender como se comporta o EBITDA diante dos fatores tempo,
firma e setor, outra justificativa para o desenvolvimento deste trabalho é que muito se
escreveu sobre a utilidade que o indicador possui na comparação entre empresas, entretanto,
ainda não se verificou na literatura e, tampouco se observou estatisticamente, como os
números se comportam de fato, isto é, muito se falou sobre seu uso com o propósito
comparativo entre empresas, mas pouco aprofundamento estatístico foi desenvolvido sobre
isto e este trabalho se propõe a estudar a questão sob este prisma, fato que poderá contribuir
com conclusões mais esclarecedoras sobre a utilidade comparativa do EBITDA, além disso,
reafirmará ou não sua utilização sob este formato.
18
1.5 – METODOLOGIA
Conforme Gil (1989) apud Pimentel (2006), há três grupos de pesquisa que são classificadas
em conformidade com seus objetivos: pesquisas exploratórias, descritivas e explicativas.
Pesquisas exploratórias objetivam proporcionar maior contato com o problema, buscando
explicitá-lo ou criar hipóteses sobre ele. Dessa forma, busca-se um aprimoramento de idéias
ou a descoberta de intuições.
Pesquisas descritivas têm como objetivo descrever características de determinada população
ou fenômeno ou, então, o estabelecimento de relações entre variáveis. Algumas pesquisas
descritivas vão além da simples identificação da existência de relações entre variáveis,
pretendendo determinar a natureza da relação. Neste caso, tem-se uma pesquisa descritiva que
se aproxima da explicativa. Mas há pesquisas quem embora, definidas como descritivas a
partir de seus objetivos, acabam servindo mais para proporcionar uma nova visão do
problema, o que se aproxima das pesquisas exploratórias
Pesquisas explicativas têm como preocupação central identificar os fatores que determinam
ou que contribuem para a ocorrência dos fenômenos.
Esta pesquisa pode ser classificada como uma pesquisa descritiva, uma vez que objetiva
encontrar como se dão as relações entre a variável dependente EBITDA e os fatores tempo,
firma e setor.
O estudo consistirá na obtenção da base de base da revista Melhores e Maiores durante o
período de 2003 a 2007, cinco anos. Para cada ano, são elencadas 500 empresas, podendo
haver exclusões, inclusões ou repetições de empresas ao longo dos cinco anos. O critério de
escolha das empresas seguirá os seguintes parâmetros;
a) Uma empresa, para fazer parte da base de dados da pesquisa, deverá estar presente pelo
menos em dois dos cincos anos do universo; e
b) Uma empresa, para fazer parte da base de dados da pesquisa, deverá ter publicado o valor
monetário de seu EBITDA e de seu Faturamento Bruto;
19
c) As empresas serão agrupadas pelos seus setores de atuação.
A metodologia utilizada será o HLM, Hierarchical Linear Modeling, que traduzido para a
língua portuguesa seria Modelagem Hierárquica Linear. A modelagem hierárquica linear que
é um nome para a classe de modelagens de abordagens que passa, entre outras, modelagens
multiníveis. Segundo Gelman (2006), a modelagem multinível é uma generalização dos
métodos de regressão e, como tal, pode ser usada para uma variedade de propósitos, incluindo
a predição, redução de dados e inferências causais de experimentos e estudos observacionais.
Se comparada com a regressão clássica a modelagem multinível é quase sempre um
incremento, mas varia em níveis: para predição a modelagem multinível pode ser essencial,
para a redução de dados ela pode ser útil e para inferências causais ela pode ajudar.
20
II – REVISÃO DA LITERATURA
2.1 - EBITDA
Segundo Greenberg (1998), o EBITDA surgiu nos anos 60, mas somente entrou em voga com
os “leverages buy-outs” dos anos 80. Tornou-se o método de “valuation” das empresas de
cabo e mídia mais alavancadas, onde ganhos reais eram difíceis de acontecer. Tornou-se
especialmente popular em empresas que experimentam obtenção de controles de outras
empresas.
Conforme Coelho (2004), o EBITDA ganhou notoriedade na década de 70. Era usado como
uma medida temporária, para analisar somente o período que uma companhia, investindo em
infra-estrutura, iria levar para prosperar no longo prazo. Na tentativa de expurgar itens que
não eram diretamente resultantes das atividades básicas, muitos gestores pensaram ser
possível realizar uma análise mais exata e uma comparação das “principais operações” das
empresas, pois teriam uma medida de desempenho futuro a partir de uma “demonstração
modificada de fluxo de caixa”.
Conforme Mc Clure (2006), o EBITDA tornou-se proeminente em meados dos anos 80
quando os investidores examinaram empresas em perigo que precisavam de reestruturação
financeira. Estes investidores usavam o EBITDA para rapidamente calcular se estas empresas
poderiam trazer retornos. Banqueiros promoveram o EBITDA como uma ferramenta para
determinar se uma empresa poderia cobrir seu passivo no curto prazo de um ou dois anos.
Pelo menos em teoria, olhar para a taxa de cobertura do EBITDA sobre as despesas
financeiras poderia dar ao investidor um senso de se uma empresa poderia cobrir pagamentos
mais pesados de despesas financeiras após a reestruturação. O uso do EBITDA se estendeu
para uma larga faixa de negócios. Seus defensores argumentam que ele oferece uma reflexão
mais clara das operações pela exclusão de despesas que podem obscurecer como a empresa
está realmente desempenho suas funções.
Despesas financeiras, que são largamente uma função das escolhas financeiras da gestão, são
ignoradas. Impostos são deixados de lado porque eles podem amplamente variar dependendo
das aquisições e perdas dos primeiros anos; esta variação pode distorcer o lucro líquido.
Finalmente, o EBITDA remove os julgamentos arbitrários e subjetivos que podem ir para
21
dentro calculando a depreciação e amortização, tal como vidas úteis, valores residuais e vários
métodos de depreciação. Eliminando estes itens, o EBITDA faz a comparação da saúde
financeira de várias empresas ficar facilitada. Ele também é útil para avaliar empresas com
estruturas de capitais, taxa de impostos e políticas de depreciação diferentes. Ao mesmo
tempo, o EBITDA oferece ao investidor um senso de quanto dinheiro uma empresa jovem ou
reestruturada pode gerar antes que tenha que lidar com credores e o fisco.
Uma das maiores razões para a grande popularidade do EBITDA é que ele mostra mais lucros
do que somente os lucros operacionais. Ele se tornou a métrica de escolha para empresa
altamente alavancas em indústrias de capital intenso tais como cabo e telecomunicações, onde
os lucros são difíceis de serem alcançados algumas vezes. Uma empresa pode fazer sua figura
financeira mais atrativa pela persuasão do desempenho de seu EBITDA, mudando as atenções
dos investidores dos altos níveis de passivo e despesas indesejáveis para lucros.
Segundo Iço e Braga (2001), a propagação do uso do EBITDA teve seu maior impulso no
início do ano de 1997, quando as dívidas em dólar das empresas deram saltos consideráveis,
em função da maxidesvalorização do real e da elevação da taxa de juros. Estes fatos fizeram
com que um número pequeno de empresas fechasse seus exercícios “no azul”. Independente
disso, pouco se falou em prejuízo, uma vez que entrou em cena o indicador financeiro
EBITDA, que leva em conta o desempenho das operações e deixa de lado o chamado
resultado financeiro, considerado o calcanhar-de-aquiles das empresas nos pós-desvalorização
do Real.
Segundo Martins (1998), a sigla EBITDA corresponde, em inglês, a Earnings Before Interest,
Taxes, Depreciation and Amortization, ou seja, significa “Lucro Antes dos Juros, Impostos
(sobre o lucro), Depreciações e Amortizações, que em português ficaria “LAJIDA”.
Segundo o autor, este conceito de EBITDA corresponde, simplesmente, ao caixa gerado pelos
ativos genuinamente operacionais, afinal, o lucro antes dos juros (tanto receitas como
despesas financeiras), do Imposto de Renda e da Contribuição Social sobre o Lucro e antes
das depreciações e amortizações, corresponde ao potencial de caixa que o ativo operacional
de uma empresa é capaz de produzir, antes inclusive de considerar o custo de qualquer capital.
Dessa forma, o EBITDA não corresponde ao fluxo de caixa gerado fisicamente, uma vez que,
comumente, as vendas não são recebidas à vista e as despesas também não o são. Ele
representa o valor de caixa produzido pelos ativos, antes de consideradas as receitas e
22
despesas financeiras e após o recebimento de todas as receitas e pagamento de todas as
despesas.
Reforçando a conceituação acima, Vasconcelos (2001a) afirma que para ao EBITDA não se
pode empregar a expressão “geração efetiva de caixa operacional” muito menos fluxo
monetário, uma vez que o indicador proporciona uma leitura acerca do potencial desta
geração. Por retratar o “operacional da empresa”, o EBITDA é utilizado como aferidor de
desempenho na geração de recursos próprios decorrentes da atividade fim do negócio, razão
pela qual desconsidera em seu cômputo toda e qualquer receitas ou despesa não decorrente da
operação principal da empresa.
Para a autora, o significado da expressão “operacional” é fundamental para o entendimento do
EBITDA. O termo operacional está vinculado à regularidade das operações dentro de uma
empresa. Como operacional, entende-se um evento que ocorra com regularidade nas
operações de uma empresa. Entretanto, cabe uma ressalva no sentido de indicar que nem
todos os eventos operacionais são regulares, tais como aponta Vasconcelos (2001b) quando
exemplifica o pagamento de horas-extras nos períodos de pico na atividade. Este exemplo é
um evento de natureza operacional que não é regular, embora seja previsível, uma vez que se
projeta que nos períodos de maior atividade, um volume maior de horas de trabalho será
requerido. O mesmo ocorre com itens não operacionais, dessa forma, os fatores regularidade e
previsibilidade não são filtros qualificados para conceituar o termo “operacional”. A
expressão “operacional” está vinculada ao ciclo da atividade. Em outras palavras, a expressão
está vinculada à exploração do objeto da empresa. Dessa forma, todo fato ligado ao ciclo,
independente se previsível ou controlável, conclui a autora.
Seguindo Martins (1998), no Quadro 1 são apresentadas as demonstrações financeiras de
exemplo para o cálculo do EBITDA:
23
Quadro 1: Demonstrações Financeiras (Adaptado de Martins, 1998)
Conforme o quadro acima, segundo o autor, é possível ser observada uma das principais
razões da criação e utilização EBITDA: O lucro líquido de 100.286 é originado por deduções
de despesas financeiras e acréscimos de receitas financeiras que provocam, diretamente sobre
ele, efeitos fiscais. O EBITDA, por sua vez, procura chegar a um valor isento de efeitos
fiscais, principalmente por conta do objetivo de envolver somente itens operacionais. As
despesas financeiras são frutos da tomada de dinheiro emprestado por uma empresa. Dessa
forma, não são consideradas provenientes das atividades do negócio. De fato, são um extrato
de como uma empresa pode estar financiando suas atividades e por este motivo são excluídas
do cálculo do EBITDA.
Balanços
31/12/00 31/12/01
Caixa 48.000 48.000
Aplicações Financeiras 0 110.171
Clientes 300.000 300.000
Estoques 120.000 120.000
Imobilizado 500.000 500.000
Dep. Acumulada 0 -50.000
Imobilizado Líquido 500.000 450.000
Ativo 968.000 1.028.171
Fornecedores 120.000 120.000
Empréstimos 348.000 348.000
Capital 500.000 500.000
Lucros Acumulados 0 60.171
Passivo 968.000 1.028.171
Demonstrações do Resultado
2.001
Vendas 1.200.000
CMV -720.000
Lucro Bruto 480.000
Despesas Operacionais -240.000
Depreciação -50.000
Receitas Financeiras 1.440
Despesas Financeiras -41.760
Lucro Antes dos Tributos 149.680
IR e CS -49.394
Lucro Líquido 100.286
Demonstração das Mutações Patrimoniais
2.001
Patrimônio Líquido Inicial 500.000
Lucro Líquido 100.286
Dividendos Pagos -40.115
Patrimônio Líquido Final 560.171
24
Segundo Vasconcelos (2001b) a exclusão das despesas financeiras decorre do fato destas não
fazerem parte do ciclo operacional do negócio (exceto para Instituições Financeiras), ou seja,
não serem ligadas ao seu objeto de exploração, e sim, à ação de captar recursos externos e ao
reflexo provocado pela variação cambial. Não é relevante preocupar-se com a forma como as
atividades foram financiadas quando a finalidade do usuário é verificar o desempenho
operacional.
Segundo Martins (1998), as receitas financeiras também serão excluídas do cálculo, pois são
frutos das sobras de caixa que são aplicadas no mercado financeiro, assim, não são
consideradas parte da operação do negócio, uma vez que as demonstrações acima
apresentadas são de uma empresa comercial. Outro fator que motivará a exclusão das receitas
financeiras é que o objetivo que se quer chegar com o EBITDA é observar a capacidade de
geração de caixa pelas operações de uma empresa. Portanto, deseja-se obter qual foi o lucro
antes da inclusão das receitas financeiras. Segundo Vasconcelos (2001b), as receitas
financeiras são excluídas do cálculo do EBITDA, pois não possuem vínculo com a atividade
principal. Consistem em aplicações de excedentes de caixa.
Conforme Martins (1998), no caso das depreciações e amortizações também serão excluídas
do cálculo do EBITDA pelo simples fato de não representarem movimentações no caixa no
período analisado, fato este que não interessa ao objetivo desejado, pois o que se quer saber é
qual é a capacidade de geração de caixa.
Para Vasconcelos (2001b), a exclusão da depreciação, exaustão ou amortização no cálculo do
EBITDA, deve-se ao fato destas não representarem desembolso de (saídas de caixa). Em
verdade, tanto a depreciação como a exaustão e amortização, em termos de raciocínio
financeiro, representam uma reintegração ao resultado de valores anteriormente
desembolsados. O EBITDA consiste no potencial de caixa gerado pelos ativos operacionais e
não caixa efetivo, exatamente pelo fato de parte das receitas pode não ter sido auferida à vista,
ou seja, pode estar nos “recebíveis”, assim como parte das despesas podem não ter sido pagar,
permanecendo nos “pagáveis” da empresa.
As etapas de cálculo da EBITDA são as seguintes, expostas pelo Quadro 2:
25
Quadro 2: Etapas de Cálculo do EBITDA (Adaptado de Vasconcelos, 2001)
Conforme Martins (1998), o cálculo do EBITDA é feito conforme o Quadro 3:
Quadro 3: Como se calcula o EBITDA (Adaptado de Martins, 1998)
Tal como aponta Martins (1998), no cálculo do EBITDA, é como se fosse introduzida uma
linha a mais na Demonstração de Resultado, que objetiva mostrar qual é o valor do potencial
de geração de caixa (portanto valores antes de se considerarem as depreciações) produzido
pelos ativos genuinamente operacionais (excluindo-se então as receitas financeiras que, neste
caso, não são o objetivo da empresa), sem os efeitos decorrentes da forma de financiamento
Etapas de Cálculo do EBITDA
Obtenção da DRE
Reordenamento da DRE
Adição do Valor Total da Depreciação e Receitas
Financeiras
Subtração das Despesas Financeiras
2.001
Vendas 1.200.000
CMV -720.000
Lucro Bruto 480.000
Despesas Operacionais -240.000
EBITDA 240.000
Depreciação -50.000
Receitas Financeiras 1.440
Despesas Financeiras -41.760
Lucro Antes dos Tributos 149.680
IR e CS -49.394
Lucro Líquido 100.286
26
da empresa (portanto, excluindo-se também as despesas financeiras) e antes dos efeitos dos
tributos sobre o resultado (Imposto de Renda e Contribuição Social sobre o Lucro).
O valor do EBITDA no exemplo utilizado é de 240.000. Este valor informa que os ativos da
empresa geraram este potencial de caixa no período, embora pelo exemplo, possa ser visto
claramente que não foi somente o potencial gerado, mas também o próprio caixa, uma vez que
não houve incremento de contas a receber e contas a pagar. Dessa forma o caixa gerado pelas
operações é propriamente 240.000. Em outras palavras, o caixa gerado pelos ativos que
somavam 968.000 em 31/12/00 foi de 240.000. Neste momento, começa a ficar mais evidente
a possível utilidade do EBITDA. Uma empresa é vista pelo o que ela pode gerar de fluxos de
caixa e esta expectativa determina seu valor de mercado, logo, quanto maior o EBITDA em
relação ao investimento feita em uma empresa, mais bem valorizada está empresa será.
De acordo com Steiner (1979) apud Frezatti e Braga (2007), o EBITDA ao ser comparado
com demais indicadores apresenta as seguintes características em relação aos quesitos para
sua utilização no planejamento estratégico:
a) estar atrelado ao propósito da organização (missão e valores), contribuindo para que
se mova para o direcionamento correto. Objetivos neutros, sem contribuições reais ou
ainda conflitantes para tais elementos, são considerados inadequados. O EBITDA
atende ao quesito, não necessariamente relacionando-o com criação de valor, mas
pode ser um input;
b) passível de ser mensurado durante certo espaço de tempo, sem o que se torna
impossível avaliar de maneira objetiva se foi ou não atingido. O EBITDA atende ao
quesito, sendo definido o horizonte temporal necessário (anual, trimestral ou mensal);
c) factível no sentido de que será atingido, evitando objetivos não-realistas e que só
servem para desmotivar os gestores. No EBITDA a exeqüibilidade dos resultados
depende do gerenciamento e bom senso dos gestores. A metodologia em si é factível;
d) aceitável pelas pessoas da organização, pois deverá ser implementado a partir da
definição de responsabilidades. O EBITDA não indica nada que não seja aceito pelos
participantes;
27
e) flexível no sentido de que pode ser modificado, caso alguma contingência apareça.
Não significa que seja volátil, mas sim claro o suficiente para garantir direcionamento
aos profissionais. O método de cálculo do EBITDA é flexível para ser gerenciado
levando em conta as condições específicas da organização;
f) motivador, já que são as pessoas que irão desenvolver suas atividades e
proporcionar os resultados esperados. Dessa maneira, o grau de agressividade deve ser
dosado para obter o nível de motivação que se deseja. No caso do EBITDA, desde que
percebidos como factíveis e racionalmente aceitáveis, atrelados à avaliação de
desempenho individual, podem proporcionar motivação aos participantes.
g) passível de ser entendido em princípio, ao menos conceitualmente, é extremamente
desejável que seja simples e deve ser entendido com poucas palavras. O EBITDA é
relativamente mais simples de ser entendido do que os outros métodos.
h) passível de comprometimento por quem irá desenvolver ações para que seja
atingido. Em alguns casos, o comprometimento total sobre dado objetivo só é obtido
quando dois ou mais gestores trabalham juntos por serem (individualmente)
responsáveis parciais. No caso do EBITDA, a partir do entendimento e capacidade de
gerar impacto sobre o resultado, os gestores tendem a se comprometer com as metas
definidas.
i) a participação dos profissionais na sua definição é fundamental para que seja
validado. No caso do EBITDA depende da maneira como a organização envolve os
participantes no processo de gestão;
j) consistência de relacionamento entre os diversos objetivos (nos vários níveis
hierárquicos e na organização), já que cada área deve dispor de objetivos relacionados
com aqueles hierarquicamente priorizados. Proporciona possibilidade de
relacionamento entre os vários objetivos. O EBITDA pode proporcionar viés no que se
refere a ser uma proxy do fluxo de caixa operacional inadequado.
28
2.2 – VANTAGENS E DESVANTAGENS DO USO DO EBITDA
O EBITDA apresenta controvérsia sobre sua utilização e este fator foi o grande motivador
para a realização desta pesquisa. De um lado, o mercado empresarial, em sua grande maioria
adota o EBITDA como um indicador fundamental para uma séria de tomadas de decisões; de
outro lado, o meio acadêmico mostra que o indicador é limitado em sua capacidade
informativa e, conforme muitos autores, sua utilização é colocada em dúvida, embora existam
autores que defendam sua utilização. Esta dualidade de opiniões despertou o interesse pelo
estudo e aprofundamento sobre este indicador, com foco principal esteja na investigação da
utilização do EBITDA na comparação entre empresas. A seguir, serão apresentadas o que os
principais autores dizem sobre o indicador.
2.2.1 – O USO EBITDA EM SEGMENTOS INDUSTRIAIS
Uma das polêmicas sobre o EBITDA se assenta na questão da adequação setorial da
utilização do EBITDA. Em outras palavras, a questão seria se há algum segmento industrial
no qual o indicador teria melhor aderência. Há autores que defendem o uso do indicador em
indústrias que tenham empresas que necessitam de ativos de longa vida útil e intensa
utilização, tal como mencionam Stumpp (2000) que aponta o indicador como não sendo uma
boa ferramenta para empresas cujos ativos tem vidas mais curtas ou para empresas em
indústrias que enfrentam muitas mudanças tecnológicas. Favaro (2004) que indica que com
exceção de empresas que tenham como principio básico o conhecimento, tal como a
Microsoft®, os itens excluídos do EBITDA (em particular, compras de ativos fixos) tem um
grande impacto na rentabilidade econômica – uma medida da rentabilidade que leva em
consideração o custo do capital. Santos (2000) que argumenta que o EBITDA é uma
excelente ferramenta de medição para organizações que apresentem uma utilização intensiva
dos equipamentos (mínimo de vinte anos).
Alguns autores excluem a utilização do EBITDA em instituições financeiras. Vasconcelos
(2001 e 2001a) indica que a utilização do EBITDA não é uma técnica aplicável, de pronto,
para este tipo de instituições pelo fato das despesas financeiras incorporarem a atividade
principal do negócio, o que exigiria refinamentos adicionais sobre o lucro operacional.
Santana e Lima (2004) também apontam que o indicador não é aplicado em instituições
29
financeiras dado que as despesas financeiras nestas instituições fazem parte das operações
principais, logo, não devem ser excluídas.
Segundo Vasconcelos (2001), outro ponto a ser levado em conta é que a técnica deve ser
aplicada considerando-se o momento ou estágio atual do negócio (análise de contexto). Para
negócios afetados pela variação cambial, o EBITDA ganha relevância, o que também requer
do analista exames adicionais.
De fato, faz sentido a não utilizar o EBITDA em análises sobre instituições financeiras. A
exclusão das depreciações e amortizações dá o sentido à sua finalidade de observar a geração
de caixa operacional. Há um propósito para que estas exclusões ocorram e isto significa que
nas situações em que acontecem, estes valores têm impacto de peso nas empresas. Quando
estes valores pouco representam nas demonstrações contábeis (como é o caso das instituições
financeiras), é como se o EBITDA não precisasse ser observado, pois seu valor se
aproximaria muito do valor do lucro operacional, tal como afirma Martins (1998) ao dizer que
a diferença entre o lucro operacional e o EBITDA é exatamente o valor das depreciações e
amortizações. As exclusões das receitas e despesas financeiras reforçam ainda mais a não
utilização do indicador nas instituições financeiras, uma vez que estas fazem parte da
operação nestas situações.
Refletir sobre a não utilização do EBITDA em instituições financeiras faz com que surja um
pensamento semelhante à sua não utilização em empresas cujos ativos imobilizados não
tenham peso significativo em suas demonstrações pelo mesmo motivo de muito aproximar o
valor do lucro operacional ao valor do EBITDA.
2.2.2 – O USO DO EBITDA NA ANÁLISE OPERACIONAL DA EMPRESA
Segundo alguns autores o uso do EBITDA pode fornecer uma visão sobre o desempenho
operacional da empresa. Greenberg (1998) indica que o EBITDA supostamente oferece uma
imagem mais clara das operações da empresa por meio da remoção de despesas que podem
distorcer como os negócios realmente vão. Vasconcelos (2001) menciona o que EBITDA
informa o desempenho da empresa na atividade, assim como o grau de cobertura do resultado
em relação às despesas financeiras e reporta o reflexo das estratégias de mercado adotadas.
30
Coelho (2004) aponta que o EBITDA mede a eficiência de um empreendimento pela
potencial de geração de caixa deste desconsiderando a estrutura de ativos e passivos e os
efeitos fiscais.
É muito difícil imaginar uma análise operacional de um negócio sem que sejam observados
pontos elementares. A geração de caixa seguramente é um dos objetivos do acionista, no
entanto, é fundamental que se tenham claro quais são as condições para que este fluxo de
caixa seja alcançado. As fontes de financiamentos, o consumo dos ativos imobilizados e a
própria perspectiva de continuidade da empresa são alicerces nos quais a geração de caixa
será concebida, dessa forma, a informação que o EBITDA fornece é apenas o fim de uma
seqüência de ações prévias que precisam acontecer impreterivelmente, tais como a aplicação
de recursos no capital de giro do negócio. Obviamente, a informação gerada pelo EBITDA
possui demanda entre os usuários da informação contábil, entretanto, ela representa apenas
uma parte de um olhar sobre a eficiência empresarial.
2.2.3 – O USO DO EBITDA NA COMPARAÇÃO ENTRE EMPRESAS
A utilização do EBITDA na comparação de empresas é um dos focos principais desta
pesquisa e, dentre as utilidades apontadas na literatura, o potencial de comparação entre
empresa é um dos mais freqüentes. Para King (2001), o uso do indicador trata-se de uma
forma alternativa de analisar as empresas que tenham grandes investimentos e que estariam
operando com prejuízos. Para Coelho (2004) a essência do EBITDA não está correlacionada
com a precisão numérica, mas sim em consonância com a tempestividade e comparabilidade
da informação. Mc Clure (2006) diz que o EBITDA pode ser usado para analisar e comparar a
rentabilidade entre empresa e indústrias. Santos (2000) indica que o EBITDA, por eliminar os
efeitos dos financiamentos e das decisões meramente contabilísticas, sua utilização pode
fornecer uma boa análise comparativa, pois mede a produtividade e a eficiência do negócio.
Por fim, Santana e Lima (2004) apontam que por evidenciar a viabilidade dos negócios,
através da aferição da eficiência e produtividade, o EBITDA serve de base para avaliação de
empresas.
Segundo alguns autores, o fato do EBITDA excluir despesas financeiras, despesas de
depreciações e amortizações e despesas com impostos possibilita empresas de países
31
diferentes serem comparadas, pois os diferentes tratamentos contábeis locais em relação aos
itens excluídos são eliminados. Tal como afirma Vasconcelos (2001) que aponta que o
EBITDA atende as exigências da globalização, uma vez que não é afetado pelas diferenças de
legislações fiscais ou pelo emprego de diferentes métodos de depreciação, o que facilita a
feitura de comparações, inclusive entre empresas sediadas em países diferentes. Segundo a
autora, neste ponto o EBITDA tem uma vantagem em relação ao Lucro Líquido, uma vez que
a existência destes obstáculos (legislações locais) na formação do Lucro Líquido o
descredencia para construção de informações pertinentes ao desempenho operacional em
âmbito globalizado, razão pela qual o EBITDA tornou-se reconhecidamente uma eficaz
medida financeira globalizada.
Reforçando as afirmações, Coelho (2004) indica que a exclusão da depreciação em seu
computo (cálculo do EBITDA) permite um confronto em empresas em um nível global, uma
vez que se elimina a características locais de contabilização da depreciação. Para Santana e
Lima (2004), o EBITDA também representa uma medida globalizada por permitir a
comparação de dados entre empresas de diferentes países. Segundo Gradilone (2002), o
EBITDA não é afetado por variáveis específicas de cada país, tais como taxas de juro, regras
de depreciação e, principalmente, as complexas diferenças entre as leis tributárias.
Por outro lado, existem autores que não indicam a comparação global como uma virtude do
indicador. Stumpp (2000) aponta que o EBITDA não é um denominador comum para
convenções contábeis de outros países e ignora distinções na qualidade do fluxo de caixa
resultantes de diferentes políticas contábeis – nem todas as receitas são caixa. Para White,
Sondhi e Fried (1997) e Santos (2000), o EBTIDA ignora variação nos métodos contábeis e
assim ignora as distinções existentes na qualidade dos fluxos de caixa resultantes de
diferentes práticas contabilísticas (nem todas as receitas geram dinheiro em caixa).
De fato, não se pode afirmar que o EBITDA, ao ignorar as diferentes formas de
contabilização dos itens excluídos, faz com que os efeitos locais sejam neutralizados
permitindo assim uma comparação entre empresas de diferentes países. Há outros itens de
importância significativa em questão e que podem ter tratamentos diferentes de país para país.
Este é o caso do CMV (custo das mercadorias vendidas), que é afetado diretamente pelo
método de movimentação dos estoques. Estes, por sua vez, podem ter restrições legais de uso
como no caso do Brasil, onde é proibida a utilização do método UEPS (último que entra,
32
primeiro que sai). Dessa forma, há outras possibilidades de descompasso entre países em
relação a outros itens que compõe o EBITDA, ou seja, não se pode dizer que diferenças locais
são neutralizadas somente com as exclusões consideradas no cálculo do indicador.
Em se tratando da comparação entre empresas de um mesmo setor, muitos autores
corroboram com esta utilidade. Segundo Santana e Lima (2004) e Vasconcelos (2001a), o
EBITDA pode ser considerado com um benchmark financeiro na comparação entre empresas.
Ainda segundo Vasconcelos (2001a), o indicador evidencia a viabilidade dos negócios
(termômetro de eficiência e produtividade): O EBITDA é a variável mestra em avaliações de
empresas uma vez que reflete o puro desempenho do empreendimento no segmento
econômico. Existe uma tendência por parte dos analistas em recomendar negócios com
empresas que apresentem EBITDA positivo, afinal quanto maior a geração de recursos via
operações da empresa, mais atrativo é o negócio, especialmente quando comparamos o
indicador absoluto com o volume de investimentos operacionais. É forçoso lembrar ainda que,
o valor de empresa tem variado na razão direta de seu EBITDA.
Segundo Favaro (2004), o EBITDA pode potencialmente ser um caminho efetivo para medir
e comparar o desempenho de empresas concorrentes em um dado ano. Isto porque o EBITDA
exclui os efeitos dos juros e despesas financeiras, inclusive a depreciação dos ativos de longo
prazo, todos estes que podem diferir pelas empresas competidoras, mas que estão amplamente
além do controle dos gestores em qualquer período.
De acordo com Santos (2000), o EBITDA como percentual de vendas pode ser utilizado para
identificar empresas que sejam as mais eficientes dentro de um determinado segmento de
mercado e também pode ser utilizado para comparar a tendência do lucro nas indústrias
pesadas (ex.: siderurgia e automóvel) e até as de alta tecnologia, porque remove da análise, o
impacto dos financiamentos de grandes investimentos de capital.
Conforme Coelho (2004), confrontar diversas empresas sem influência das decisões de
investimento e financiamento, fato que maximiza a sensibilidade quanto à produtividade e
eficiência do negócio. Para Smith (2002), o EBITDA também pode ser usado para comparar
empresas umas contra outras e contra médias das indústrias.
33
Malvessi (2006) indica que as empresas de investimento de capital de risco, como as de
venture capital e equity funds usam o EBITDA como base de múltiplos para comparação
entre empresas e nas que investem podem exigir metas de EBITDA a ser alcançado.
Dentro de um mesmo setor, a comparação entre empresas com base no EBITDA faz sentido.
Este é o propósito desta pesquisa e o que se busca são afirmações para esta situação. De fato,
muitos autores fundamentam com coerência esta vantagem do indicador. Entretanto, cabe a
ressalva de que as empresas devem ter os mesmos tratamentos contábeis dos itens não
excluídos no cálculo do EBITDA. Por exemplo, caso haja alguma diferença no método de
movimentação, a comparação será prejudicada.
2.2.4 – O USO DO EBITDA COMO COMPLEMENTO ÀS DEMONSTRAÇÕES
FINANCEIRAS E A OUTROS INDICADORES
Alguns autores apontam que o EBITDA pode ser utilizado com um complemento de análise
às demonstrações financeiras ou a outros indicadores, uma vez que elas próprias não
concedem ao usuário a completa visão de um negócio, tal como afirmam Vasconcelos (2001)
e Santana e Lima (2004) quando apontam o que o valor informativo do EBITDA é acrescido e
é mais significativo quando usado de forma associada com outras técnicas de análise ou
outros indicadores.
De acordo com Frezatti e Braga (2007), quando não for possível trocar o EBITDA, por
motivos corporativos ou de outra ordem, dispor de outros indicadores que permitam entender
tanto o retorno quanto a liquidez gerada.
Vasconcelos (2001a) reafirma a utilização conjunta do indicador ao dizer que o seu valor
informativo é maior quando usado de forma combinada com outras técnicas de análise ou
outros indicadores. Embora uma empresa apresente em determinado exercício um EBITDA
positivo, parte desse resultado pode estar comprometido com um passivo oneroso ou ainda,
grande parte pode ser composta de receitas a prazo. Em outro extremo, uma empresa pode
apresentar um EBITDA negativo e, no entanto, quando analisados os números em uma linha
temporal, pode ser constatada uma tendência de recuperação.
34
Veríssimo (2006) comenta que dizer que o EBITDA não considera os gastos com
investimentos, variações do capital de giro ou que pode ser diferente em função dos padrões
contábeis de cada local é apenas reiterar a definição da conta. Em defesa do EBITDA, vale
dizer que a demonstração do resultado completa também não considera nenhuma dessas
coisas e nem por isso a demonstração de resultado é considerada inútil.
Conforme já mencionado, não é adequado tirar conclusões de amplo espectro sobre a situação
de uma empresa apenas com base no EBITDA. Também não é adequado dizer que o EBITDA
complementa ou é complementado pelas demonstrações financeiras, pois sua formulação é
apenas uma adaptação da própria demonstração de resultados. Logo, trata-se de outro prisma
de observação para números já revelados pela própria contabilidade.
2.2.5 – O USO DO EBITDA COMO UMA ESTIMATIVA DO FLUXO DE CAIXA
Em relação ao conceito do EBITDA em ser uma estimativa do fluxo de caixa operacional, há
muitas constatações que não apóiam esta afirmação, mas há também os defensores dela. Para
Coelho (2004), um dos autores que não aceitam esta comparação, não se pode confundir
EBITDA com geração de caixa, pois não corresponde ao efetivo fluxo de caixa físico já
ocorrido no período porque parte das vendas pode não estar recebida e parte das despesas
pode não estar paga, dessa forma, mesmo que muitas variáveis da geração operacional de
caixa sejam comuns ao EBITDA, despesas com investimento e variação da necessidade de
capital de giro não estão incluídas no cálculo do indicador, além disso, empresas,
naturalmente, podem ter dívidas para alavancar sua operação, fato que muitas vezes coloca as
despesas financeiras em um patamar de valor superior às receitas financeiras. Frezatti e Braga
(2007) confirmam as palavras acima dizendo que o indicador pode não ser uma proxy
aceitável de geração de caixa operacional da empresa, como já verificado por outros
pesquisadores, em função da diferenças existentes encontradas na comparação do indicador
com o fluxo de caixa operacional.
Dentre os defensores da idéia de proximidade entre EBITDA e fluxo de caixa, Smith (2002)
aponta que o indicador pode ser utilizado com um atalho para a estimativa do fluxo de caixa
disponível para pagar dívidas de ativos de longo prazo, tais como equipamentos e outros itens
com comprimento medido em décadas e não em anos.
35
Seguindo esta visão, Santana e Lima (2004) enxergam no EBITDA a possibilidade de
conciliar as estimativas futuras de fluxo de caixa com o resultado obtido em exercícios
passados e o auxílio na análise do grau de cobertura das despesas financeiras, evidenciando o
potencial operacional de caixa para remunerar os credores. Da mesma forma, Vasconcelos
(2001a) observa o grau de cobertura das despesas financeiras: Os resultados operacionais
cobrem as despesas financeiras? Qual o percentual de segurança, ou seja, qual a parcela
mínima de receitas à vista para cobertura destas despesas?
2.2.6 – O EBITDA E A SUA FÓRMULA DE CÁLCULO
Segundo alguns autores, tal como Veríssimo (2006), algumas das críticas apresentadas com
relação ao EBITDA são críticas ao próprio formato de demonstração de resultado. Segundo
Eastman (1997); Greenberg (1998) e Malvessi (2006), o método é simples e rápido de se
calcular. No entanto, Coelho (2004) questiona se o índice formatado está suportado pelo
arcabouço teórico.
Segundo Mc Clure (2006), o EBITDA não é contemplado pelos princípios contábeis
geralmente aceitos. Para Iço e Braga (2001), a omissão na escrituração contábil do valor do
potencial (EBITDA) impossibilita que o indicador expresse o valor da entidade, como um
todo, e em conseqüência os resultados, no ponto de vista técnico-contábil, aparecem
distorcidos.
Para Santana e Lima (2004), o EBITDA pela sua própria composição e natureza, é sensível e
avaliação de estoques, especialmente quando sua análise objetiva determinar o valor de
mercado de empresas, em contrapartida a esta fragilidade, os autores dizem que por
desconsiderar receitas e despesas financeiras, o EBITDA elimina qualquer dificuldade para
fins de análise de uma eventual desvalorização da moeda.
Para Smith (2002) a exclusão dos juros, impostos, depreciação e amortização do EBITDA
foram desenhadas para que se contabilizasse o custo dos ativos de longo prazo e para que
olhasse para os lucros que restariam depois que o custo desses itens fosse levado em
consideração.
36
2.2.7 – O EBITDA E A MANIPULAÇÃO DE SEU CÁLCULO
Muitos autores criticamente o uso do EBITDA pelo fato de uma de suas maiores fragilidade
estar na facilidade de manipulação de seu cálculo, o que abre assim margem para a pouca
credibilidade com que o indicador deve ser observado.
Para Stumpp (2000), o EBITDA pode ser facilmente manipulado por meio de políticas
contábeis agressivas no reconhecimento de receitas e despesas, baixas de ativos e ajustes
relativos ao calendário de depreciação, ajustes excessivos derivados do modelo “pro - forma”
do EBITDA. Segundo Coelho (2004), há empresas que muitas vezes manipulam os resultados
do EBITDA, pois sabem da relevância do mesmo para com os usuários e sua eficácia está
intimamente dependente da confiabilidade dos dados processados e na capacidade do gestor
ter bom senso na confecção da análise. Conforme Frezatti e Braga (2007), em uma análise de
um segmento da economia caracterizado por alta participação de custos fixos, o EBITDA
permite constatar que ele pode distorcer a visão dos gestores internos e o direcionamento de
ações para um foco que não proporcione respostas adequadas à demanda das empresas.
Segundo Smith (2002), os valores do EBITDA são facilmente manipuláveis. Se técnicas
contábeis fraudulentas são usadas para inflarem receitas e juros, impostos, depreciação e
amortização, quase que qualquer empresa vai parecer estar bem. Por fim, Santos (2000)
aponta que a aparente hipótese de estar livre de manipulações caiu por terra com o escândalo
da Worldcom, quando esta reconheceu que sete bilhões de USD de despesas operacionais
foram consideradas como investimentos de capital, o que provocou profunda distorção no
lucro e conseqüente o aumento do EBITDA.
Esta é uma questão aberta sobre o EBITDA, uma vez que as possibilidades de manipulação
são inúmeras. Este problema surge principalmente pela falta de regulamentação do cálculo do
indicador, isto é, seu método de cálculo e as premissas que o norteiam ainda não foram
regulamentados pelas normas contábeis. O interesse em manipular este indicador surge de
algumas fontes, tais como apresentar seu resultado ao mercado e até mesmo por ele servir de
base para a conquista de bônus por desempenho dentro das empresas. É o que apontam
Vasconcelos (2001); Santana e Lima (2004); Vasconcelos (2001a) ao quando dizem que o
EBITDA é utilizado para referenciar a base de cálculo para pagamento de bônus a
37
empregados, uma vez que a medida afere de forma direta o desempenho operacional e
comercial. Malvessi (2006) indica a fragilidade para a manipulação ao dizer que como
resultado do uso generalizado do EBITDA na prática se tem: levar as empresas que o adotam
a distribuir resultados que não representam geração de valor, mas lucro, que pode estar
destruindo a riqueza dos acionistas.
2.2.8 – O EBITDA E SUA INSUFICIÊNCIA INFORMATIVA
A maior parte dos críticos do EBITDA aponta que uma de suas maiores fragilidades está em
sua insuficiência informativa. Segundo estes autores, o indicador apresenta problemas de
diversas ordens, tais como sua sensibilidade na avaliação de estoque, não prever mudanças no
capital de giro, ignorar variações nos métodos contábeis, ignorar necessidades de caixa,
ignorar que uma empresa precisa pagar dívidas para sua sobrevivência, pouco informa sobre a
qualidade dos lucros e outros.
Tal como afirma Vasconcelos (2001) e Vasconcelos (2001a), o EBITDA é uma medida
afetada pela escolha do método de avaliação de estoques, uma vez que a contrapartida da
baixa do estoque, no momento da venda, é o reconhecimento do custo. Afinal, a depender do
método escolhido podemos ter um CMV sub ou super-avaliado, além disso, quando se fala
em avaliação de estoque emerge um questionamento: que método melhor espelha a realidade
de valor do bem? Valores de entrada ou valores de saída? Embora os métodos de avaliação de
entrada sejam mais objetivos e por isso, verificáveis, muitos entendem que sua adoção acaba
por mascarar o resultado, especialmente em contextos inflacionários, onde o custo das
mercadorias/produtos vendidos não reflete a dinâmica de mercado. O EBITDA, pela sua
própria composição e natureza, é sensível à avaliação de estoques, especialmente quando sua
análise objetiva determinar o valor de mercado de empresas.
O EBITDA ignora mudanças no capital de giro, ignora as necessidades de capital de giro para
mais investimento e contas a receber para apoiar o crescimento das vendas e ignora a
necessidade de caixa para cobrir as operações do dia-a-dia (STUMPP, 2000; EASTMAN,
1997; MC CLURE, 2006). Para Smith (2002), se os investidores não incluem as mudanças no
capital de giro em suas analises e somente crêem no EBITDA, eles perderão pistas
38
importantes que indicarão se uma empresa está perdendo dinheiro por que não está fazendo
qualquer tipo de venda.
Segundo Malvessi (2006), o EBITDA não contempla fatores fundamentais do desempenho
econômico-financeiro do negócio, tais como a vinculação do uso do capital empregado na
atividade, o custo de oportunidade do acionista, o impacto do custo do capital no resultado
obtido e a integração dos dirigentes e gestores aos princípios da meritocracia.
De acordo com Coelho (2004), o EBITDA é capaz de transformar empresas super
endividadas em “máquinas de fazer dinheiro”. Para o autor, as informações obtidas com tal
índice transmitem realmente o que o gestor interpreta?
Para Frezatti e Braga (2007), dado o interesse dos gestores em atingir metas definidas ao
desenvolver ações para atingi-las, a empresa pode tomar decisões inadequadas em termos de
agregar valor ao acionista, com todas as conseqüências para a organização e para os
indivíduos, além disso, os autores apontam que o EBITDA, além da perspectiva de ser
incompleto, proxy imperfeita, ou seja, não considerar todos os elementos que compõem o
fluxo de caixa operacional, pode mostrar uma tendência diferente da informada pelo
EBITDA, isto é, enquanto um mostra tendência favorável, de um período para outro, o outro
pode mostrar uma visão desfavorável, o que confunde os usuários, dada a ambigüidade.
Conforme King (2001), o EBITDA ignora totalmente a necessidade de caixa para o
crescimento do “contas a receber” e dos estoques. Para White, Sondhi e Fried (1997), o
indicador ignora o caixa exigido pelo capital circulante líquido. Frezatti e Braga (2007)
sugerem que quando for possível, trocar o EBITDA por um indicador de fluxo de caixa que
proporcione condições de analisar não apenas o fluxo de caixa operacional, mas também o
fluxo de investimentos, dos acionistas e de financiamento. Mc Clure (2006) diz que o
indicador não considera todos os aspectos de um negócio e, por ignorar importantes itens de
caixa e mesmo se uma empresa alcança seu ponto de equilíbrio em bases de EBITDA, ela não
vai gerar caixa suficiente para repor os ativos usados no negócio. Santos (2000) afirma que o
EBITDA não considera as mudanças de fundo de maneio e, portanto, sobrevaloriza o fluxo de
caixa em períodos de crescimento do fundo de maneio e pode dar uma falsa perspectiva sobre
a efetiva liquidez da empresa.
39
Para Vasconcelos (2001a), embora os gastos diferidos tragam inegáveis benefícios para
exercícios sociais posteriores ao da depreciação, eles correspondem a gastos de um único
período. Gastos estes, necessários para a continuidade da atividade, devendo ser levados a
resultado em sua totalidade para melhor qualificação do referido indicador. O argumento da
inclusão destas despesas em sua totalidade deve-se à própria natureza dos gastos: as despesas
com pesquisa e desenvolvimento de novas linhas de produto são vitais em determinados
contextos de mercado, embora não afetem unicamente o exercício em curso. Os gastos desta
ordem são despesas operacionais e conferem utilidade ao serviço ou produtos, assim, nada
mais justo que sejam evidenciadas pelo seu total. Ademais, embora os benefícios sejam mais
ou menos prolongados, o gasto é imediato. Para melhorar leitura do efeito desses gastos sobre
o resultado do exercício social, em nosso entendimento, faz-se necessário ajustar-se o
indicador tomando-se os gastos desta natureza pelo seu valor total.
Outro ponto crítico ignorado pelo EBITDA é encontrado na insuficiência informativa sobre a
questão de não indicar como as operações de uma empresa serão financiadas e sobre o
pagamento das dívidas. Pagar dívidas é uma atividade operacional dentro de uma empresa e
os críticos do EBITDA apontam que esta necessidade não é contemplada pelo indicador, fato
que enfraquece sua capacidade informativa sobre o negócio como um todo.
Para King (2001), uma empresa com dívidas ou paga juros ou chegará à falência, além disso,
se uma empresa está incorrendo em lucros, ela paga imposto de renda ou enfrentará o fisco,
dessa forma, juros e impostos representam uma prioridade que devem ser pagos antes de
qualquer coisa. O autor ainda aponta que o EBITDA adiciona de volta despesas com
depreciação de ativos capitalizados previamente e, de fato, esta contabilização se refere a um
lançamento sem desembolso de caixa, mas como pode uma empresa ir adiante sem fazer
novas aquisições de imobilizados? Seguindo sua crítica sobre a insuficiência do indicador,
autor aponta que a amortização de intangíveis previamente adquiridos tais como goodwill é
um lançamento sem desembolso de caixa, mas e se caso uma empresa faça novos
investimentos em ativos intangíveis tais como patentes ou adquire novos negócios que geram
novos goodwills?
Para Universia-Knowledge Wharton (2003) por ignorar muitas fontes de saída de capital
(como dispêndios), uma empresa poderia atingir um EBITDA excepcional, mas não dispor de
capital suficiente em mãos para bancar seus juros e outros pagamentos.
40
Gradilone (2002) levanta um contraponto ao dizer que o EBITDA não considera o
endividamento, fato que não é considerado problema quando o capital é abundante e barato,
pois a idéia é que é possível rolar qualquer dívida a um preço menor se a empresa for
comprada por uma concorrente maior ou mais lucrativa.
Eastman (1997) faz sua crítica ao EBITDA ao dizer que este assume que os ativos
imobilizados não necessitam de reposição. White, Sondhi e Fried (1997) apontam que o
indiciador ignora as exigências de serviço da dívida e os outros fatores financeiros e
necessidade de manter a capacidade produtiva. Coelho (2004) argumenta que por ignorar
muitas fontes de saída de capital, como investimentos em bens duráveis, uma empresa pode
possuir um EBITDA elevado e ao mesmo tempo não dispor de capital suficiente para suprir
juros e outros pagamentos. Favaro (2004) diz com propriedade que o EBITDA é a mais
ilusória das medidas de desempenho, pois se uma empresa nunca tem que gastar um centavo
em ativos fixos ou capital de giro, isto é o que os lucros e o fluxo de caixa vão parecer, isto é,
não gerarão nenhum centavo.
Para Stumpp (2000) e Santos (2000), o EBITDA não considera o montante de re-investimento
requerido, especialmente nas empresas que apresentam ativos operacionais de curta duração.
2.2.9 – O USO DO EBITDA EM DECISÕES DE INVESTIMENTO
Sobre a utilização do EBITDA para a tomada de decisões de investimentos, há também uma
divisão de opiniões. Alguns autores argumentam que o indicador é de utilidade para a tomada
de decisões de investimentos, no entanto, há outra parte de autores que dizem, de forma
abrangente, que decisões de investimentos tomadas com base no EBITDA podem ser erradas.
Os autores que apontam utilidade no indicador para este tipo de decisão, tais como Hawkins
(2003) que indica que em indústrias com pouca necessidade de ativos imobilizados e onde
circunstâncias não estão mudando ou não há expectativa de mudança, o múltiplo do EBITDA
pode ser muito útil. Malvessi (2006) diz que corretoras calculam o múltiplo do “valor de
mercado acrescido do endividamento líquido” / “EBITDA”, como um importante indicador
financeiro em decisões de compra e/ou aplicações em ações. Santos (2000) diz que a variação
41
percentual do EBITDA de um ano em relação a outro mostra aos investidores se uma empresa
conseguiu ser mais eficiente ou aumentar a sua produtividade.
Em oposição, os autores que condenam o uso do EBITDA em decisões de investimentos, tais
como Stumpp (2000), que afirma que o indicador é uma medida insuficiente autônoma para
comparar múltiplos aquisição. Investidores deveriam entender que há sérios limites que o
indicador pode dizer sobre uma empresa (MC CLURE, 2006).
Para Vasconcelos (2001a), embora o EBITDA seja um indicador absoluto, sua análise é
extremamente relativa. Uma empresa pode apresentar um crescimento no volume do negócio
(expansão) e, no entanto, gerar um EBITDA negativo no exercício. Nem sempre um EBITDA
negativo significa ausência de crescimento, especialmente quando consideramos uma empresa
em fase de consolidação no mercado. O analista não pode furtar-se do uso de outras técnicas
de análise, a exemplo da análise horizontal, da análise cruzada (entre congêneres) e da própria
análise estática, onde o próprio conceito de EBITDA pode ser utilizado na composição de
indicadores.
Para Gradilone (2002), o EBITDA não interessa tanto a um investidor minoritário de longo
prazo, que está preocupado com a política de dividendos da empresa. Além disso, não se pode
seguir adiante numa negociação de compra ou em uma análise de investimento sem olhar
outros fatores como o endividamento e a estrutura de capital da companhia.
2.2.10 – O EBITDA E SEU USO INDISCRIMADO
Segundo alguns autores, as críticas que recaem sobre o EBITDA não acontecem somente pela
falta de quesitos que o indicador possui, uma vez que ele é utilizado em situações para as
quais não foi desenhado. Dentro desta linha de raciocínio, Smith (2002) aponta que a má
reputação da medida (EBITDA) é mais um resultado de superexposição e uso impróprio do
que qualquer outra coisa. Tal como uma pá para cavar buracos não seria a melhor ferramenta
para apertar parafusos ou encher pneus, o EBITDA não deveria ser utilizado como um
indicador que “atende todos os tamanhos” não sendo perfeito para avaliar a rentabilidade.
Como qualquer outra medida, o EBITDA é somente um simples indicador. Para desenvolver
uma figura completa de qualquer empresa, uma multidão de indicadores deveria ser
42
considerada. Para Coelho (2004) o EBITDA passou a ser ajustado, normalmente com a
remoção de despesas “não-recorrentes” de forma indiscriminada, fazendo com que houvesse
um distanciamento do seu objetivo original. Passou a ser relacionado como um dos “Non-
GAAP financial measures”.
Muitos autores atacam o uso do EBITDA para a valoração de empresas. Hawkins (2003)
critica o uso do EBITDA na valoração de empresas por conta de atividades mercantis que
podem não ter vida longa e dados recentes desenvolvimentos, não serem maduras;
circunstâncias nas quais preços de mercado de commodities e/ou custo de matéria- prima
podem ter direcionadores que são significantemente diferentes da inflação geral; mudanças
estruturais que surgem por causa de mandatos governamentais, mudanças tecnológicas e
mudanças nas práticas dos negócios; flutuações nas taxas cambiais para indústrias que
exportam produtos ou importam matérias-primas; competição na importação; e expiração de
contratos ou lapsos de proteção de patentes. Segundo Gradilone (2002), a ênfase excessiva na
geração de caixa levou a alguns de maus negócios dos anos 90, uma vez que se começou a
utilizar o EBITDA como se fosse uma medida exata de valor de empresa, no entanto, ele é
apenas um instrumento que mostra, quando muito, se o negócio deve ou não ser analisado a
fundo. Para Coelho (2004), há uma problemática quanto à avaliação de uma empresa visto
que o valor da mesma está correlacionado a um conceito de capital, e este valor vem do fluxo
de caixa livre no futuro. Para Favaro (2004), para se fazer aquisições e outros investimentos,
freqüentemente usam os múltiplos do EBITDA para determinar os valores justos (fair value)
e comparáveis. Dessa forma, assumem que os itens que são excluídos – tais como a variação
no capital de giro e investimento de capital – são similares pelas empresas que eles comparam
ou talvez eles não tenham relevância material. Vasconcelos (2001) complementa dizendo que
quando a medida (EBITDA) é utilizada para avaliação de empresas, em função da
desconsideração de aspectos de composição do passivo, o investidor perde a visão acerca da
qualidade das dívidas.
Em relação ao uso do indicador, cabe a ressalva de dizer que em muitas situações, a crítica
ocorre de forma intensa sobre a sua frágil capacidade informativa, mas o que não se observa é
que muitas vezes o problema não é está no indicador, mas sim no propósito para o qual ele
está sendo utilizado.
43
2.3 – MODELAGENS HIERÁRQUICA DE TRÊS NÍVEIS COM MEDIDAS
REPETIDAS
Conforme afirma Gavin (2004), as ciências organizacionais, entre outras disciplinas, têm visto
um crescente aumento no interesse por modelagens multiníveis nos anos recentes. Isto não
deveria ser uma surpresa, dado que a natureza de organização de dados hierárquicos considera
observações aninhadas em indivíduos, indivíduos aninhados em grupos/times/departamentos,
grupos/times/departamentos aninhados em organizações e assim por diante. Há um interesse
teórico de longa data em variáveis em cada um destes níveis inclusive em relação entre
variáveis que são ambas contidas dentro dos níveis e dividas entre os níveis. Mas desafios
estatísticos têm impedido a ciência de “limpamente” testar e estimar estes modelos.
A modelagem hierárquica linear (HLM – Hierarquical Linear Modeling), que é um nome
para a classe de modelagens de abordagens que passa, entre outras, modelagem multinível e
modelagem de coeficientes aleatórios, é um método de análise de tais dados que evita muitos
problemas de abordagens anteriores (exemplo, executar uma análise de nível único com as
variáveis de um nível mais elevado atribuídas abaixo com unidades de um nível mais baixo
ou variáveis de um nível mais baixo agregadas à unidades de nível mais alto).
De acordo com Fávero (2008), muitas são as situações com estrutura hierárquica, como
alunos pertencentes a escolas e estas a secretarias de ensino, pacientes em clínicas, eleitores
em zonas eleitorais, residências em municípios e estes em estados, indivíduos em setores da
economia e empresas em setores ou em países de origem. As hierarquias correspondem à
idéia segundo a qual os sujeitos que pertencem a um mesmo grupo compartilham um conjunto
de estímulos que favorece a homogeneidade.
Segundo Draper (1995) apud Fávero (2008), em comparação com os modelos clássicos de
regressão linear ou com de análise e covariância, os modelos multiníveis apresentam a
vantagem de levar em consideração a análise de dados hierarquicamente estruturados. Estes
modelos propõem uma estrutura de análise dentro da qual podem ser reconhecidos os
distintos níveis em que se articulam os dados, estando cada sub-nível representado pelo seu
próprio modelo. Cada um destes sub-modelos, de acordo Soto e Morera (2005) apud Fávero
(2008), expressa a relação entre as variáveis dentro de um determinado nível e especifica
como as variáveis deste nível influenciam as relações que se estabelecem em outros níveis.
44
De acordo com Short, Ketchen, Bennett e du Toit (2006) apud Fávero (2008), a contribuição
do estudo de modelagem hierárquica permite ao pesquisador avaliar importantes nuances em
bancos de dados longitudinais. Porém, as limitações da técnica residem na determinação da
pergunta de pesquisa, uma vez que esta deve ser definida de acordo com a própria estrutura
hierárquica natural dos dados e com a lógica com a qual o software trabalha. Se, por um lado,
necessita-se que a estrutura dos dados esteja aninhada em níveis hierárquicos, por outro,
permite-se que haja valores faltantes ou censurados, sem a necessidade de balanceamento dos
dados, como em outras técnicas, como equações estruturais.
De acordo com Raudenbush, Bryk, Cheong, Congdon e Toit (2004), dados comportamentais e
sociais têm geralmente estruturas aninhadas. Por exemplo, se observações repetidas são
coletadas de um grupo de indivíduos e ocasiões de medidas não são idênticas para todas as
pessoas, as observações múltiplas são adequadamente concebidas como aninhadas dentro de
cada pessoa. Cada pessoa deve também ser aninhada dentro de alguma unidade de
organização tal como uma escola ou local de trabalho. Estas unidades organizacionais podem,
por sua vez, estar aninhadas dentro de uma localização geográfica tal como uma comunidade,
estado ou país. Dentro do modelo hierárquico linear, cada um dos níveis nas estruturas de
dados (por exemplo, observações repetidas dentro de pessoas, pessoas dentro de
comunidades, comunidades dentro de estados) é formalmente representado por seu próprio
sub-modelo. Cada sub-modelo representa as relações estruturais ocorrendo naquele nível e a
variabilidade residual no mesmo nível. Os modelos hierárquicos com medidas repetidas
oferecem vantagens adicionais por permitirem aos pesquisadores modelar variáveis preditoras
específicas em cada nível de análise, oferecendo respostas de quão exatas são as influências
dos níveis de firma, segmento ou localidade ao longo do tempo. A aplicação de modelos
hierárquicos permite testar a relação do desempenho das firmas com diversas variáveis
ambientais simultaneamente.
Ainda conforme Raudenbush, Bryk, Cheong, Congdon e Toit (2004), os modelos estimados
pelo HLM são aplicáveis para uma estrutura de dados hierárquica com três níveis de variáveis
aleatórias nas quais os erros de predição em cada nível podem ser assumidos para ser
aproximadamente normalmente distribuídos. Considere-se, por exemplo, um estudo no qual
são coletadas de uma amostra notas de teste de desempenho de crianças aninhadas dentro de
salas de aula que são, por sua vez, aninhadas dentro de escolas. Esta estrutura de dados é
45
hierárquica (cada criança pertence a uma e somente uma sala de aula e cada sala de aula
pertence para uma e somente uma escola) e há três níveis de variação aleatória: variação entre
crianças dentro das salas de aula, variação entre salas de aula dentro de escolas e variação
entre escolas. O resultado (notas dos testes de desempenho) faz a premissa de normalidade ao
nível 1 razoável e a premissa de normalidade nos níveis de sala de aula e escola também serão
freqüentemente sensíveis.
Segundo Gelman (2006), a modelagem multinível é uma generalização dos métodos de
regressão e, como tal, pode ser usada para uma variedade de propósitos, incluindo a predição,
redução de dados e inferências causais de experimentos e estudos observacionais. Se
comparada com a regressão clássica a modelagem multinível é quase sempre um incremento,
mas varia em níveis: para predição a modelagem multinível pode ser essencial, para a redução
de dados ela pode ser útil e para inferências causais ela pode ajudar. Uma característica
intrigante da modelagem multinível é sua habilidade para estimar separadamente os efeitos
preditivos de um individuo preditor e a média do seu grupo, que muitas vezes são
interpretados como efeitos “diretos” e “contextuais” do preditor. Estes efeitos não podem
necessariamente ser interpretados causalmente para dados observacionais, mesmo se estes
dados são amostras aleatórias da população de interesse.
Conforme Hofmann, Jacobs e Barata (1993) apud Short, Ketchen, Bennett e Toit (2006), o
HLM permite analises mais completas de medidas repetidas do que outras técnicas porque ele
torna possível investigar padrões sistemáticos de mudança individual ao longo do tempo.
Assim, este método de análise considera uma trajetória de desempenho única para cada firma,
ou seja, leva em conta efeitos aleatórios para a explicação do desempenho ao longo do tempo.
Conforme Raudenbush e Bryk (2002) apud Short, Ketchen, Bennett e Toit (2006), a
metodologia do HLM envolve uma série de analises de regressões aninhadas que são
estimadas iterativamente por meio de estimativa de máxima verossimilhança no caso do
modelo de três níveis. O HLM permite a especificação de modelos que explicitamente
modelam a taxa de mudança em cada firma ao longo do tempo como uma tendência
sistemática. O HLM também fornece a estimação de parâmetros de desempenhos estático e
longitudinal (representado como um intercepto e uma curva para cada firma) e permite
analises dentro e entre as mudanças de patamares no desempenho das firmas. Em algumas
técnicas de variância de componentes, as variáveis preditoras devem ser categóricas. Dessa
46
forma, somente variáveis de classe podem ser usadas como inputs. Entretanto, o HLM
permite a inclusão de variáveis categóricas e contínuas independentes em cada nível de
análise.
O HLM permite examinar os efeitos gerais do tempo no desempenho das firmas inclusive um
grupo diferente de questões para remediar no entendimento do desempenho individual da
firma ao longo do tempo. Especificando um efeito aleatório indica que a firma muda em
desempenho em taxas diferentes que não são fixas entre todas as firmas e indústrias. Dessa
forma, indústrias aumentam ou diminuem em diferentes taxas. Da mesma maneira, algumas
firmas dentro de cada indústria aumentam seu desempenho ao longo do tempo enquanto
outras diminuem. Permitindo a especificação de uma tendência linear de variação
aleatoriamente sugere que a taxa de mudança varia (idiossincraticamente) de firma para firma.
Pelo uso do HLM, há a possibilidade de modelar um único patamar de desempenho (tal como
uma tendência linear) para cada firma, em adição a simplesmente acessar mudanças anuais no
desempenho da firma em toda a amostra.
Segundo Short, Ketchen, Palmer e Hult (2007), o uso do HLM oferece um o particionamento
dos componentes da variância e covariância. Tal como outras técnicas de decomposição de
variância, a análise dos componentes de variância permite a estimação das influencias em
multinível sem medidas diretas de variáveis associadas com cada nível. O uso do HLM
oferece certas vantagens. Primeiro, a matemática do HLM reconhece que os membros do
nível mais baixo dentro de um sistema do nível mais elevado não podem ser independentes
um dos outros. Isto acuradamente reflete sistemas de teoria de contenção cujos componentes
interagem em importantes caminhos. Também, nos níveis 1 e 2, HLM confia na estimação
Baysian que aprimora a precisão da estimação em relação às abordagens tradicionais.
Em adição às forças listadas acima, o HLM tem algumas limitações. Ele trata variáveis como
aleatórias, mas os grupos de deduções são fixos. HLM assume normalidade multivariada –
uma premissa que é freqüentemente violada em pesquisa organizacional. Estes pontos
realçam o valor da análise de dados com técnicas alternativas.
De acordo com Bergh (1995), análises com medidas repetidas tem sido usadas para investigar
uma ampla faixa de tópicos, de lideranças de empresa a implementação de políticas
funcionais. Infelizmente, quase todos os estudos anteriores falharam no reconhecimento e no
47
controle de violações de premissas simétricas. Conseqüentemente, a verossimilhança de
inferências inapropriadas de análises de medidas repetidas é difuso na pesquisa gerencial. Os
efeitos de medidas não-simétricas podem impedir o desenvolvimento teórico.
Pesquisadores são instados a incluir o tempo como um fator em seus modelos empíricos. Eles
deveriam não assumir ou esperar que mudanças ao longo do tempo sejam constantes ou não
importantes. Especialmente, dados de medidas repetidas permitem testar não somente se a
relação varia ao longo do tempo, mas também como a relação varia (é estável ou ela aumenta
ou diminui, e se ela faz, como e por quê?). Predizer como relações se sustentam ao longo do
tempo abriria novas e promissoras vistas teóricas para os canais em pesquisa gerencial.
Finalmente, pesquisadores deveriam também testar modelos de variáveis dependentes
múltiplas para ganhar um assentador entendimento de relações teóricas. Até que tais
abordagens sejam adotadas, resultados empíricos e desenvolvimento teórico continuarão ser
limitados pela aplicação de abordagens analíticas inapropriadas.
Pelo reconhecimento de premissas e recursos das análises de medidas repetidas,
pesquisadores podem perceber suas únicas vantagens para entender e explicar fenômenos em
pesquisa gerencial.
Conforme Deadrick, Bennett e Russell (1997), o HLM é uma técnica que pode ser aplicada no
estudo intrapessoal e fenômenos relacionados ao tempo. Tal como notado por Raudenbush e
Bryk (1987, 1992), dados longitudinais são implicitamente multinível e aninhados, embora
sejam pouco tratados como tal. HLM oferece o que Raudenbush e Bryk (1992) chamam uma
“abordagem integrada para estudo da estrutura e preditores de crescimento individual”. No
contexto de critérios dinâmicos, o HLM oferece um meio de examinar a existência, natureza e
causas intrapessoais de mudanças de desempenho ao longo do tempo. Como resultado, o
HLM oferece análises de critérios dinâmicos mais completos:
a) ele explicitamente reconhece e investiga mudanças de patamares sistemáticas
individuais ao longo do tempo;
b) possibilita a estimação de parâmetros de desempenho estático e longitudinal;
c) permite análises de parâmetros de desempenho intra-pessoais e inter-pessoais.
48
Diversas aplicações de HLM para examinar modelos multiniveis têm recentemente surgido na
literatura gerencial. Quando o HLM é aplicado no estudo de desempenho individual ao longo
do tempo, o foco do nível 1 e do nível 2 muda. Primeiro, o modelo do nível 1 é intra-pessoal
que examina a natureza do desempenho intra-individual ao longo do tempo. A variável
independente no nível 1 é desempenho e a variável dependente é o vetor tempo. Segundo, o
modelo de nível 2 é um modelo inter-pessoal que examina relações entre características de
indivíduos (por exemplo, habilidade e experiência).
Diversos erros são previamente evitados com o HLM. Por exemplo, pesquisadores
freqüentemente aplicam ferramentas analíticas inapropriadas ou impropriamente aplicam
ferramentas analíticas apropriadas. Claramente, o ônus recai sobre o pesquisador para que
estas duas armadilhas sejam evitadas. Adicionalmente, Bergh (1995) encontrou que
pesquisadores freqüentemente falham em considerar mudanças nas relações entre variáveis ao
longo do tempo. Isto é o apelo particular do HLM em pesquisa longitudinal. Finalmente,
Bergh (1995) notou que pesquisadores freqüentemente falham ao endereçar violações em
premissas estatísticas subjacentes àqueles dados. Nenhuma ferramenta pode por si só
preencher esta lacuna. Tal como outras técnicas de condução de análise em dados
longitudinais, o HLM tem limitações, tais como a auto-correlação que não é resolvida
simplesmente adotando-se o HLM.
49
III – MÉTODO
3.1 – AMOSTRAGEM
Os dados desta pesquisa serão coletados da base de dados da Revista Melhores e Maiores,
durante os anos de 2003 a 2007. Instituições financeiras não fazem parte do banco de dados
da revista Melhores e Maiores, logo, nesta pesquisa, não estarão inclusas empresas deste
segmento. Os dados compreendem o valor absoluto, em reais (R$), do EBITDA e da Receita
Bruta das empresas listadas pela revista. Para cada ano, a revista elege as 500 maiores e
melhores empresas, dessa forma, o universo compreende aproximadamente 500 empresas por
ano, podendo haver repetições de empresas, bem como inclusão ou exclusão de novas
empresas ao longo dos cinco anos. O critério para a seleção da base de dados para a pesquisa,
basicamente, consistiu na escolha de empresa que estejam presentes em pelo menos dois dos
cinco anos da amostra (não importando a seqüência dos anos) e que tenham apresentado o
valor em reais do Faturamento Bruto e do EBITDA.
3.2 – BANCO DE DADOS
O banco de dados é composto por parte da base de dados da Revista Melhores e Maiores dos
anos de 2003 a 2007. O banco de dados está inserido em uma planilha de Excel ® e,
basicamente, consiste nos seguintes pontos:
- Código: é a numeração que retrata a identificação da empresa para a revista;
- Ordem: é a posição no ranking em que uma determinada empresa ficou em um determinado
ano;
- Razão Social;
- Nome Fantasia;
- Setor: é o segmento industrial no qual a empresa está inserida. Para a classificação dos
setores não há uma única fonte. Por se tratar de uma revista, a classificação muitas vezes
atende a critérios jornalísticos;
- Faturamento Bruto;
- EBITDA.
50
O número total de empresas por ano corresponde às seguintes quantidades:
1º. Ano (2003) – 410 empresas;
2º. Ano (2004) – 406 empresas;
3º. Ano (2005) – 406 empresas;
4º. Ano (2006) – 398 empresas;
5º. Ano (2007) – 395 empresas;
No banco de dados poderá haver repetições de empresas, bem como inclusão ou exclusão de
novas empresas ao longo dos cinco anos, isso depende do critério de seleção das empresas por
parte da revista. O número de empresas constantes nos cinco anos da pesquisa totaliza 579.
As empresas que compõe o banco de dados estão descritas no Apêndice 01. Eventualmente,
poderá existir empresa com um código e com duas ou mais razões sociais. Isto será respeitado
com o objetivo de preservar a integridade da base de dados e por entender que ao longo da
vida de uma empresa esta pode passar por alterações em razão social, entretanto, este
pesquisa, ao referenciar-se a uma determinada empresa, utilizará o próprio código utilizado
pela revista.
O critério para a escolha da base de dados para a pesquisa consistirá na seleção de empresas
que estejam presentes em pelo menos dois dos cinco anos da amostra (não importando a
seqüência das ocorrências) e que tenham apresentado o valor do EBITDA e do Faturamento
Bruto. Ao obedecer este critério algumas empresas foram excluídas da amostra. As empresas
excluídas por este critério totalizaram o número de 108. A lista das empresas excluídas por
este critério é apresentado pelo Apêndice 02. As empresas excluídas por não apresentarem os
valores do EBITDA totalizam o número de 24. A lista das empresas excluídas por este critério
é apresentado pelo Apêndice 03. O critério para este tipo de exclusão respeitou os seguintes
parâmetros:
- Caso uma empresa não apresentasse em nenhum ano o seu EBITDA, ela seria excluída;
- Caso uma empresa estivesse presente em dois ou mais anos, no entanto, a divulgação do seu
EBITDA tenha ocorrido apenas em um dos anos, ela seria excluída;
51
Vale ressaltar que caso uma empresa estivesse presente em três ou mais anos e não divulgasse
uma vez o EBITDA, ela não seria excluída, pois ainda teria duas ou mais divulgações do
indicador.
Após as exclusões descritas acima, o banco de dados ficou composto de 447 empresas,
conforme mostra o Apêndice 04, este que apresenta o código de cada firma, setor ao qual cada
firma pertence, o faturamento bruto por ano e o EBITDA por ano.
De forma sintética, os valores totais anuais do faturamento bruto e do EBITDA apresentados
pelo banco de dados são demonstrados pelo Quadro 04:
Quadro 4: Resumo dos totais de faturamento bruto e EBITDA, por ano (valores em R$ mil – nominais).
Como pode ser observado no Gráfico 01, tanto os valores do faturamento bruto quanto do
EBITDA estão em elevação ao longo dos cinco anos da amostra:
Gráfico 1: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA
Faturamento
Bruto 2003 Ebitda 2003
Faturamento
Bruto 2004 Ebitda 2004
Faturamento
Bruto 2005 Ebitda 2005
Faturamento
Bruto 2006 Ebitda 2006
Faturamento
Bruto 2007 Ebitda 2007
795.765.521 127.809.730 982.562.041 162.087.833 1.061.880.400 164.915.921 1.121.329.468 176.390.362 1.234.857.113 199.705.543
0
200.000.000
400.000.000
600.000.000
800.000.000
1.000.000.000
1.200.000.000
1.400.000.000
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Va
lore
s em
R$
mil
-n
om
ina
is
ANO
Evolução do Faturamento Bruto e do EBITDA
Faturamento
Bruto
Faturamento
Bruto Médio
Ebitda
Ebitda Médio
52
Ao longo dos cinco anos, o faturamento bruto médio corresponde a R$ 1.039.278.909 e o
EBITDA Médio a R$ 166.181.878 (valores em R$ mil – nominais). As evoluções do
faturamento bruto e do EBITDA corresponderam a 55,18% e 56,25% entre o ano de 2003 e o
ano de 2007, respectivamente.
Ao longo dos cinco anos, a margem média do EBITDA (fórmula = EBITDA / Faturamento
Bruto) corresponde a 15,99%, embora esta oscile ao longo do período, conforme mostra o
Gráfico 02:
Gráfico 2: Evolução da Margem Média do EBITDA
O banco de dados contém 447 empresas que estão distribuídas em seus respectivos setores. O
número de setores totaliza 21. Os setores da amostra e a quantidade de empresa por setor são
apresentados no Quadro 05:
15,40%
15,60%
15,80%
16,00%
16,20%
16,40%
16,60%
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Ma
rgem
Méd
ia d
o E
BIT
DA
ANO
Evolução da Margem Média Anual do EBITDA
Margem Média
Anual
Margem Média
dos 5 anos
53
Quadro 5: Setores e quantidades de empresas por setor.
O detalhamento em valores de cada setor ocorrerá a seguir.
3.2.1 – SETOR “ENERGIA”
O setor de Energia é o que apresenta o maior número de empresas do banco de dados,
totalizando 67. O Quadro 06 apresenta a composição dos valores ao longo dos cinco anos da
amostra:
Setor Total
Energia 67
Química e Petroquímica 46
Siderurgia e Metalurgia 40
Bens de Consumo 35
Varejo 33
Atacado 32
Serviços 28
Telecomunicações 25
Indústria da Construção 17
Produção Agropecuária 17
Transporte 15
Eletroeletrônico 14
Mineração 13
Auto-indústria 13
Papel e Celulose 11
Bens de Capital 9
Farmacêutico 9
Têxteis 7
Indústria Digital 7
Comunicações 6
Diversos 3
Total geral 447
54
Quadro 6: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Energia”
Pelo Gráfico 03, observa-se que tanto os valores do faturamento bruto quanto do EBITDA
estão em elevação ao longo dos cinco anos no Setor Energia:
55
Gráfico 3: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Energia”
O faturamento bruto médio corresponde a R$ 279.256.193 e o EBITDA Médio a R$
59.506.327 (valores em R$ mil – nominais). As evoluções do faturamento bruto e do
EBITDA corresponderam a 50,29% e 51,01% entre o ano de 2003 e o ano de 2007,
respectivamente.
A margem média do EBITDA (fórmula = EBITDA / Faturamento Bruto) corresponde a
21,31%, embora esta oscile ao longo dos cinco anos, conforme mostra o Gráfico 04:
Gráfico 4: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Energia”
0
50.000.000
100.000.000
150.000.000
200.000.000
250.000.000
300.000.000
350.000.000
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Valo
res
em R
$ m
il -
nom
inais
ANO
Evolução do Faturamento Bruto e do EBITDA - Setor Energia
Faturamento
Bruto
Faturamento
Bruto Médio
Ebitda
Ebitda Médio
20,60%
20,80%
21,00%
21,20%
21,40%
21,60%
21,80%
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Marg
em M
édia
do E
BIT
DA
ANO
Evolução da Margem Média Anual do EBITDA - Setor Energia
Margem Média
Anual
Margem Média
dos 5 anos
56
3.2.2 – SETOR “QUÍMICO E PETROQUÍMICO”
O Quadro 07 apresenta a composição dos valores ao longo dos cinco anos da amostra:
Quadro 7: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Química e Petroquímica”
Como pode ser observado no Gráfico 05, tanto os valores do faturamento bruto quanto do
EBITDA estão em elevação ao longo dos cinco anos no Setor Química e Petroquímica:
57
Gráfico 5: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Química e Petroquímica”
O faturamento bruto médio corresponde a R$ 85.820.682 e o EBITDA Médio a R$ 8.375.458
(valores em R$ mil – nominais). As evoluções do faturamento bruto e do EBITDA
corresponderam a 50,22% e 20,38% entre o ano de 2003 e o ano de 2007, respectivamente.
A margem média do EBITDA (fórmula = EBITDA / Faturamento Bruto) corresponde a
9,76%, embora esta oscile ao longo dos cinco anos, conforme mostra o Gráfico 06:
Gráfico 6: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Química e Petroquímica”
0
50.000.000
100.000.000
150.000.000
200.000.000
250.000.000
300.000.000
350.000.000
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Valo
res
em R
$ m
il -
nom
inais
ANO
Evolução do Faturamento Bruto e do EBITDA - Setor Química e
Petroquímica
Faturamento
Bruto
Faturamento
Bruto Médio
Ebitda
Ebitda Médio
7,50%
8,50%
9,50%
10,50%
11,50%
12,50%
13,50%
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Marg
em M
édia
do E
BIT
DA
ANO
Evolução da Margem Média Anual do EBITDA - Setor Química
e Petroquímica
Margem Média
Anual
Margem Média
dos 5 anos
58
3.2.3 – SETOR “SIDERURGIA E METALURGIA”
O Quadro 08 apresenta a composição dos valores ao longo dos cinco anos da amostra:
Quadro 8: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Siderurgia e Metalúrgica”
Como pode ser observado no Gráfico 07, os valores do faturamento bruto tem uma elevação
considerável, enquanto que os valores do EBITDA estão em ligeira queda ao longo dos cinco
anos no Setor Siderurgia e Metalurgia:
59
Gráfico 7: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Siderurgia e Metalurgia”
O faturamento bruto médio corresponde a R$ 87.307.770 e o EBITDA Médio a R$
20.837.727 (valores em R$ mil – nominais). As evoluções do faturamento bruto e do
EBITDA corresponderam a 97,47% e 74,33% entre o ano de 2003 e o ano de 2007,
respectivamente.
A margem média do EBITDA (fórmula = EBITDA / Faturamento Bruto) corresponde a
23,87%, embora esta oscile ao longo dos cinco anos, conforme mostra o Gráfico 08:
Gráfico 8: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Siderurgia e Metalurgia”
0
20.000.000
40.000.000
60.000.000
80.000.000
100.000.000
120.000.000
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Valo
res
em R
$ m
il -
nom
inais
ANO
Evolução do Faturamento Bruto e do EBITDA - Setor Siderurgia
e Metalurgia
Faturamento
Bruto
Faturamento
Bruto Médio
Ebitda
Ebitda Médio
20,60%
21,60%
22,60%
23,60%
24,60%
25,60%
26,60%
27,60%
28,60%
29,60%
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Marg
em M
édia
do E
BIT
DA
ANO
Evolução da Margem Média Anual do EBITDA - Setor
Siderurgia e Metalurgia
Margem Média
Anual
Margem Média
dos 5 anos
60
3.2.4 – SETOR “BENS DE CONSUMO”
O Quadro 09 apresenta a composição dos valores ao longo dos cinco anos da amostra:
Quadro 9: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Bens de Consumo”
Como pode ser observado no Gráfico 09, tanto os valores do faturamento bruto quanto do
EBITDA estão em elevação ao longo dos cinco anos no Setor Bens de Consumo:
61
Gráfico 9: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Bens de Consumo”
O faturamento bruto médio corresponde a R$ 100.125.362 e o EBITDA Médio a R$
9.105.409 (valores em R$ mil – nominais). As evoluções do faturamento bruto e do EBITDA
corresponderam a 47,33% e 88,14% entre o ano de 2003 e o ano de 2007, respectivamente.
A margem média do EBITDA (fórmula = EBITDA / Faturamento Bruto) corresponde a
9,09%, embora esta oscile ao longo dos cinco anos, conforme mostra o Gráfico 10:
Gráfico 10: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Bens de Consumo”
0
20.000.000
40.000.000
60.000.000
80.000.000
100.000.000
120.000.000
140.000.000
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Valo
res
em R
$ m
il -
nom
inais
ANO
Evolução do Faturamento Bruto e do EBITDA - Setor Bens de
Consumo
Faturamento
Bruto
Faturamento
Bruto Médio
Ebitda
Ebitda Médio
7,50%
8,00%
8,50%
9,00%
9,50%
10,00%
10,50%
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Marg
em M
édia
do E
BIT
DA
ANO
Evolução da Margem Média Anual do EBITDA - Setor Bens de
Consumo
Margem Média
Anual
Margem Média
dos 5 anos
62
3.2.5 – SETOR “VAREJO”
O Quadro 10 apresenta a composição dos valores ao longo dos cinco anos da amostra:
Quadro 10: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Varejo”
Como pode ser observado no Gráfico 11, tanto os valores do faturamento bruto quanto do
EBITDA estão em elevação ao longo dos cinco anos no Setor Varejo:
Gráfico 11: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Varejo”
0
10.000.000
20.000.000
30.000.000
40.000.000
50.000.000
60.000.000
70.000.000
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Valo
res
em R
$ m
il -
nom
inais
ANO
Evolução do Faturamento Bruto e do EBITDA - Setor Varejo
Faturamento
Bruto
Faturamento
Bruto Médio
Ebitda
Ebitda Médio
63
O faturamento bruto médio corresponde a R$ 49.135.770 e o EBITDA Médio a R$ 2.106.367
(valores em R$ mil – nominais). As evoluções do faturamento bruto e do EBITDA
corresponderam a 54,85% e 41,16% entre o ano de 2003 e o ano de 2007, respectivamente.
A margem média do EBITDA (fórmula = EBITDA / Faturamento Bruto) corresponde a
4,29%, embora esta oscile ao longo dos cinco anos, apresentando queda, conforme mostra o
Gráfico 12:
Gráfico 12: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Varejo”
3.2.6 – SETOR “ATACADO”
O Quadro 11 apresenta a composição dos valores ao longo dos cinco anos da amostra:
3,50%
3,70%
3,90%
4,10%
4,30%
4,50%
4,70%
4,90%
5,10%
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Marg
em M
édia
do E
BIT
DA
ANO
Evolução da Margem Média Anual do EBITDA - Setor Varejo
Margem Média
Anual
Margem Média
dos 5 anos
64
Quadro 11: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Atacado”
Como pode ser observado no Gráfico 13, tanto os valores do faturamento bruto quanto do
EBITDA estão em elevação ao longo dos cinco anos no Setor Atacado:
Gráfico 13: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Atacado”
O faturamento bruto médio corresponde a R$ 107.273.809 e o EBITDA Médio a R$
2.540.875 (valores em R$ mil – nominais). As evoluções do faturamento bruto e do EBITDA
corresponderam a 62,14% e 88,91% entre o ano de 2003 e o ano de 2007, respectivamente.
0
20.000.000
40.000.000
60.000.000
80.000.000
100.000.000
120.000.000
140.000.000
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Valo
res
em R
$ m
il -
nom
inais
ANO
Evolução do Faturamento Bruto e do EBITDA - Setor Atacado
Faturamento
Bruto
Faturamento
Bruto Médio
Ebitda
Ebitda Médio
65
A margem média do EBITDA (fórmula = EBITDA / Faturamento Bruto) corresponde a
2,37%, embora esta oscile ao longo dos cinco anos, conforme mostra o Gráfico 14:
Gráfico 14: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Atacado”
3.2.7 – SETOR “SERVIÇOS”
O Quadro 12 apresenta a composição dos valores ao longo dos cinco anos da amostra:
Quadro 12: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Serviços”
1,50%
1,70%
1,90%
2,10%
2,30%
2,50%
2,70%
2,90%
3,10%
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Marg
em M
édia
do E
BIT
DA
ANO
Evolução da Margem Média Anual do EBITDA - Setor Atacado
Margem Média
Anual
Margem Média
dos 5 anos
66
Como pode ser observado no Gráfico 15, tanto os valores do faturamento bruto quanto do
EBITDA estão em elevação ao longo dos cinco anos no Setor Serviços:
Gráfico 15: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Serviços”
O faturamento bruto médio corresponde a R$ 37.456.743 e o EBITDA Médio a R$ 7.426.088
(valores em R$ mil – nominais). As evoluções do faturamento bruto e do EBITDA
corresponderam a 75,06% e 96,09% entre o ano de 2003 e o ano de 2007, respectivamente.
A margem média do EBITDA (fórmula = EBITDA / Faturamento Bruto) corresponde a
19,83%, embora esta oscile ao longo dos cinco anos, conforme mostra o Gráfico 16:
0
5.000.000
10.000.000
15.000.000
20.000.000
25.000.000
30.000.000
35.000.000
40.000.000
45.000.000
50.000.000
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Va
lore
s em
R$ m
il -
nom
inais
ANO
Evolução do Faturamento Bruto e do EBITDA - Setor Serviços
Faturamento
Bruto
Faturamento
Bruto Médio
Ebitda
Ebitda Médio
67
Gráfico 16: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Serviços”
3.2.8 – SETOR “TELECOMUNICAÇÕES”
O Quadro 13 apresenta a composição dos valores ao longo dos cinco anos da amostra:
Quadro 13: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Telecomunicações”
Como pode ser observado no Gráfico 17, tanto os valores do faturamento bruto quanto do
EBITDA estão em elevação ao longo dos cinco anos no Setor Serviços:
16,00%
17,00%
18,00%
19,00%
20,00%
21,00%
22,00%
23,00%
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Marg
em M
édia
do E
BIT
DA
ANO
Evolução da Margem Média Anual do EBITDA - Setor Serviços
Margem Média
Anual
Margem Média
dos 5 anos
68
Gráfico 17: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Telecomunicações”
O faturamento bruto médio corresponde a R$ 98.605.962 e o EBITDA Médio a R$
23.059.474 (valores em R$ mil – nominais). As evoluções do faturamento bruto e do
EBITDA corresponderam a 61,44% e 22,99% entre o ano de 2003 e o ano de 2007,
respectivamente.
A margem média do EBITDA (fórmula = EBITDA / Faturamento Bruto) corresponde a
23,39%, embora esta oscile ao longo dos cinco anos com queda considerável, conforme
mostra o Gráfico 18:
0
20.000.000
40.000.000
60.000.000
80.000.000
100.000.000
120.000.000
140.000.000
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Valo
res
em R
$ m
il -
nom
inais
ANO
Evolução do Faturamento Bruto e do EBITDA - Setor
Telecomunicações
Faturamento
Bruto
Faturamento
Bruto Médio
Ebitda
Ebitda Médio
16,00%
18,00%
20,00%
22,00%
24,00%
26,00%
28,00%
30,00%
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Marg
em M
édia
do E
BIT
DA
ANO
Evolução da Margem Média Anual do EBITDA - Setor
Telecomunicações
Margem Média
Anual
Margem Média
dos 5 anos
69
Gráfico 18: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Telecomunicações”
3.2.9 – SETOR “INDÚSTRIA DA CONSTRUÇÃO”
O Quadro 14 apresenta a composição dos valores ao longo dos cinco anos da amostra:
Quadro 14: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Indústria da Construção”
Como pode ser observado no Gráfico 19, tanto os valores do faturamento bruto quanto do
EBITDA estão em elevação ao longo dos cinco anos no Setor Indústria da Construção:
Gráfico 19: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Indústria da Construção”
0
5.000.000
10.000.000
15.000.000
20.000.000
25.000.000
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Valo
res
em R
$ m
il -
nom
inais
ANO
Evolução do Faturamento Bruto e do EBITDA - Setor Indústria
da Construção
Faturamento
Bruto
Faturamento
Bruto Médio
Ebitda
Ebitda Médio
70
O faturamento bruto médio corresponde a R$ 17.847.734 e o EBITDA Médio a R$ 2.484.877
(valores em R$ mil – nominais). As evoluções do faturamento bruto e do EBITDA
corresponderam a 17,13% e -49,99% entre o ano de 2003 e o ano de 2007, respectivamente.
A margem média do EBITDA (fórmula = EBITDA / Faturamento Bruto) corresponde a
13,92%, embora esta tenha uma queda intensa ao longo dos cinco anos, conforme mostra o
Gráfico 19:
Gráfico 20: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Indústria da Construção”
3.2.10 – SETOR “PRODUÇÃO AGROPECUÁRIA”
O Quadro 15 apresenta a composição dos valores ao longo dos cinco anos da amostra:
Quadro 15: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Produção Agropecuária”
8,50%
10,50%
12,50%
14,50%
16,50%
18,50%
20,50%
22,50%
24,50%
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Marg
em M
édia
do E
BIT
DA
ANO
Evolução da Margem Média Anual do EBITDA - Setor Indústria
da Construção
Margem Média
Anual
Margem Média
dos 5 anos
71
Como pode ser observado no Gráfico 21, tanto os valores do faturamento bruto quanto do
EBITDA estão em elevação ao longo dos cinco anos no Setor Produção Agropecuária:
Gráfico 21: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Produção Agropecuária”
O faturamento bruto médio corresponde a R$ 17.350.697 e o EBITDA Médio a R$ 767.678
(valores em R$ mil – nominais). As evoluções do faturamento bruto e do EBITDA
corresponderam a 18,14% e -13,70% entre o ano de 2003 e o ano de 2007, respectivamente.
A margem média do EBITDA (fórmula = EBITDA / Faturamento Bruto) corresponde a
4,42%, embora esta tenha apresentado queda ao longo dos cinco anos, conforme mostra o
Gráfico 22:
0
5.000.000
10.000.000
15.000.000
20.000.000
25.000.000
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Valo
res
em R
$ m
il -
nom
inais
ANO
Evolução do Faturamento Bruto e do EBITDA - Setor Produção
Agropecuária
Faturamento
Bruto
Faturamento
Bruto Médio
Ebitda
Ebitda Médio
72
Gráfico 22: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Produção Agropecuária”
3.2.11 – SETOR “TRANSPORTE”
O Quadro 16 apresenta a composição dos valores ao longo dos cinco anos da amostra:
Quadro 16: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Transporte”
Como pode ser observado no Gráfico 23, tanto os valores do faturamento bruto quanto do
EBITDA estão em elevação ao longo dos cinco anos no Setor Transporte:
3,00%
3,50%
4,00%
4,50%
5,00%
5,50%
6,00%
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Marg
em M
édia
do E
BIT
DA
ANO
Evolução da Margem Média Anual do EBITDA - Setor Produção
Agropecuária
Margem Média
Anual
Margem Média
dos 5 anos
73
Gráfico 23: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Transporte”
O faturamento bruto médio corresponde a R$ 25.708.032 e o EBITDA Médio a R$ 3.217.603
(valores em R$ mil – nominais). As evoluções do faturamento bruto e do EBITDA
corresponderam a 29,72% e 425,96% entre o ano de 2003 e o ano de 2007, respectivamente.
A margem média do EBITDA (fórmula = EBITDA / Faturamento Bruto) corresponde a
12,52%, embora esta oscile ao longo dos cinco anos, conforme mostra o Gráfico 24:
Gráfico 24: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Transporte”
0
5.000.000
10.000.000
15.000.000
20.000.000
25.000.000
30.000.000
35.000.000
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Valo
res
em R
$ m
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nom
inais
ANO
Evolução do Faturamento Bruto e do EBITDA - Setor
Transporte
Faturamento
Bruto
Faturamento
Bruto Médio
Ebitda
Ebitda Médio
3,00%
5,00%
7,00%
9,00%
11,00%
13,00%
15,00%
17,00%
19,00%
21,00%
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Marg
em M
édia
do E
BIT
DA
ANO
Evolução da Margem Média Anual do EBITDA - Setor
Transporte
Margem Média
Anual
Margem Média
dos 5 anos
74
3.2.12 – SETOR “ELETROELETRÔNICO”
O Quadro 17 apresenta a composição dos valores ao longo dos cinco anos da amostra:
Quadro 17: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Eletroeletrônico”
Como pode ser observado no Gráfico 25, tanto os valores do faturamento bruto quanto do
EBITDA estão em elevação ao longo dos cinco anos no Setor Eletroeletrônico:
Gráfico 25: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Eletroeletrônico”
O faturamento bruto médio corresponde a R$ 14.711.469 e o EBITDA Médio a R$ 1.156.433
(valores em R$ mil – nominais). As evoluções do faturamento bruto e do EBITDA
corresponderam a 39,00% e 104,62% entre o ano de 2003 e o ano de 2007, respectivamente.
A margem média do EBITDA (fórmula = EBITDA / Faturamento Bruto) corresponde a
7,86%, embora esta oscile ao longo dos cinco anos, conforme mostra o Gráfico 26:
0
2.000.000
4.000.000
6.000.000
8.000.000
10.000.000
12.000.000
14.000.000
16.000.000
18.000.000
20.000.000
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Va
lore
s em
R$ m
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inais
ANO
Evolução do Faturamento Bruto e do EBITDA - Setor
Eletroeletrônico
Faturamento
Bruto
Faturamento
Bruto Médio
Ebitda
Ebitda Médio
75
Gráfico 26: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Eletroeletrônico”
3.2.13 – SETOR “MINERAÇÃO”
O Quadro 18 apresenta a composição dos valores ao longo dos cinco anos da amostra:
Quadro 18: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Mineração”
Como pode ser observado no Gráfico 27, tanto os valores do faturamento bruto quanto do
EBITDA estão em elevação ao longo dos cinco anos no Setor Mineração:
3,00%
4,00%
5,00%
6,00%
7,00%
8,00%
9,00%
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Marg
em M
édia
do E
BIT
DA
ANO
Evolução da Margem Média Anual do EBITDA - Setor
Eletroeletrônico
Margem Média
Anual
Margem Média
dos 5 anos
76
Gráfico 27: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Mineração”
O faturamento bruto médio corresponde a R$ 31.141.035 e o EBITDA Médio a R$
13.630.298 (valores em R$ mil – nominais). As evoluções do faturamento bruto e do
EBITDA corresponderam a 101,45% e 165,75% entre o ano de 2003 e o ano de 2007,
respectivamente.
A margem média do EBITDA (fórmula = EBITDA / Faturamento Bruto) corresponde a
43,77%, embora esta tenha apresentado elevação ao longo dos cinco anos, conforme mostra o
Gráfico 28:
0
5.000.000
10.000.000
15.000.000
20.000.000
25.000.000
30.000.000
35.000.000
40.000.000
45.000.000
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Valo
res
em R
$ m
il -
nom
inais
ANO
Evolução do Faturamento Bruto e do EBITDA - Setor Mineração
Faturamento
Bruto
Faturamento
Bruto Médio
Ebitda
Ebitda Médio
33,00%
38,00%
43,00%
48,00%
53,00%
58,00%
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Marg
em M
édia
do E
BIT
DA
ANO
Evolução da Margem Média Anual do EBITDA - Setor
Mineração
Margem Média
Anual
Margem Média
dos 5 anos
77
Gráfico 28: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Mineração”
3.2.14 – SETOR “AUTO-INDÚSTRIA”
O Quadro 19 apresenta a composição dos valores ao longo dos cinco anos da amostra:
Quadro 19: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Auto-indústria”
Como pode ser observado no Gráfico 29, tanto os valores do faturamento bruto quanto do
EBITDA estão em elevação ao longo dos cinco anos no Setor Auto-Indústria:
Gráfico 29: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Auto-Indústria”
O faturamento bruto médio corresponde a R$ 34.937.946 e o EBITDA Médio a R$ 3.149.034
(valores em R$ mil – nominais). As evoluções do faturamento bruto e do EBITDA
corresponderam a 86,79% e 144,24% entre o ano de 2003 e o ano de 2007, respectivamente.
0
5.000.000
10.000.000
15.000.000
20.000.000
25.000.000
30.000.000
35.000.000
40.000.000
45.000.000
50.000.000
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Valo
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em R
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no
min
ais
ANO
Evolução do Faturamento Bruto e do EBITDA - Setor Auto-
Indústria
Faturamento
Bruto
Faturamento
Bruto Médio
Ebitda
Ebitda Médio
78
A margem média do EBITDA (fórmula = EBITDA / Faturamento Bruto) corresponde a
9,01%, embora esta tenha apresentado elevação ao longo dos cinco anos, conforme mostra o
Gráfico 30:
Gráfico 30: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Auto-Indústria”
3.2.15 – SETOR “PAPEL E CELULOSE”
O Quadro 20 apresenta a composição dos valores ao longo dos cinco anos da amostra:
Quadro 20: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Papel e Celulose”
Como pode ser observado no Gráfico 31, tanto os valores do faturamento bruto quanto do
EBITDA estão em elevação ao longo dos cinco anos no Setor Papel e Celulose:
7,00%
7,50%
8,00%
8,50%
9,00%
9,50%
10,00%
10,50%
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Marg
em M
édia
do E
BIT
DA
ANO
Evolução da Margem Média Anual do EBITDA - Setor Auto-
Indústria
Margem Média
Anual
Margem Média
dos 5 anos
79
Gráfico 31: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Papel e Celulose”
O faturamento bruto médio corresponde a R$ 17.666.477 e o EBITDA Médio a R$ 4.641.191
(valores em R$ mil – nominais). As evoluções do faturamento bruto e do EBITDA
corresponderam a 30,57% e -1,52% entre o ano de 2003 e o ano de 2007, respectivamente.
A margem média do EBITDA (fórmula = EBITDA / Faturamento Bruto) corresponde a
26,27%, embora esta tenha tido queda ao longo dos cinco anos, conforme mostra o Gráfico
32:
Gráfico 32: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Papel e Celulose”
0
5.000.000
10.000.000
15.000.000
20.000.000
25.000.000
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Valo
res
em R
$ m
il -
nom
inais
ANO
Evolução do Faturamento Bruto e do EBITDA - Setor Papel e
Celulose
Faturamento
Bruto
Faturamento
Bruto Médio
Ebitda
Ebitda Médio
20,50%
22,50%
24,50%
26,50%
28,50%
30,50%
32,50%
34,50%
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Marg
em M
édia
do E
BIT
DA
ANO
Evolução da Margem Média Anual do EBITDA - Setor Papel e
Celulose
Margem Média
Anual
Margem Média
dos 5 anos
80
3.2.16 – SETOR “BENS DE CAPITAL”
O Quadro 21 apresenta a composição dos valores ao longo dos cinco anos da amostra:
Quadro 21: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Bens de Capital”
Como pode ser observado no Gráfico 33, tanto os valores do faturamento bruto quanto do
EBITDA estão em elevação ao longo dos cinco anos no Setor Bens de Capital:
Gráfico 33: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Bens de Capital”
O faturamento bruto médio corresponde a R$ 6.831.113 e o EBITDA Médio a R$ 996.960
(valores em R$ mil – nominais). As evoluções do faturamento bruto e do EBITDA
corresponderam a 18,86% e 30,35% entre o ano de 2003 e o ano de 2007, respectivamente.
0
1.000.000
2.000.000
3.000.000
4.000.000
5.000.000
6.000.000
7.000.000
8.000.000
9.000.000
10.000.000
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Valo
res
em R
$ m
il -
no
min
ais
ANO
Evolução do Faturamento Bruto e do EBITDA - Setor Bens de
Capital
Faturamento
Bruto
Faturamento
Bruto Médio
Ebitda
Ebitda Médio
81
A margem média do EBITDA (fórmula = EBITDA / Faturamento Bruto) corresponde a
14,59%, embora esta tenha caído e se recuperado ao longo dos cinco anos, conforme mostra o
Gráfico 34:
Gráfico 34: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Bens de Capital”
3.2.17 – SETOR “FARMACÊUTICO”
O Quadro 22 apresenta a composição dos valores ao longo dos cinco anos da amostra:
Quadro 22: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Farmacêutico”
Como pode ser observado no Gráfico 35, tanto os valores do faturamento bruto quanto do
EBITDA estão em elevação ao longo dos cinco anos no Setor Farmacêutico:
11,00%
12,00%
13,00%
14,00%
15,00%
16,00%
17,00%
18,00%
19,00%
20,00%
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Marg
em M
édia
do E
BIT
DA
ANO
Evolução da Margem Média Anual do EBITDA - Setor Bens de
Capital
Margem Média
Anual
Margem Média
dos 5 anos
82
Gráfico 35: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Farmacêutico”
O faturamento bruto médio corresponde a R$ 7.134.785 e o EBITDA Médio a R$ 812.076
(valores em R$ mil – nominais). As evoluções do faturamento bruto e do EBITDA
corresponderam a 28,12% e 197,73% entre o ano de 2003 e o ano de 2007, respectivamente.
A margem média do EBITDA (fórmula = EBITDA / Faturamento Bruto) corresponde a
11,38%, embora esta oscile ao longo dos cinco anos, conforme mostra o Gráfico 36:
Gráfico 36: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Farmacêutico”
0
1.000.000
2.000.000
3.000.000
4.000.000
5.000.000
6.000.000
7.000.000
8.000.000
9.000.000
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Valo
res
em R
$ m
il -
nom
inais
ANO
Evolução do Faturamento Bruto e do EBITDA - Setor
Farmacêutico
Faturamento
Bruto
Faturamento
Bruto Médio
Ebitda
Ebitda Médio
4,00%
6,00%
8,00%
10,00%
12,00%
14,00%
16,00%
18,00%
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Marg
em M
édia
do E
BIT
DA
ANO
Evolução da Margem Média Anual do EBITDA - Setor
Farmacêutico
Margem Média
Anual
Margem Média
dos 5 anos
83
3.2.18 – SETOR “TÊXTIL”
O Quadro 23 apresenta a composição dos valores ao longo dos cinco anos da amostra:
Quadro 23: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Têxteis”
Como pode ser observado no Gráfico 37, tanto os valores do faturamento bruto quanto do
EBITDA estão em elevação ao longo dos cinco anos no Setor Têxtil:
Gráfico 37: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Têxtil”
O faturamento bruto médio corresponde a R$ 6.091.800 e o EBITDA Médio a R$ 778.121
(valores em R$ mil – nominais). As evoluções do faturamento bruto e do EBITDA
corresponderam a -11,86% e -40,48% entre o ano de 2003 e o ano de 2007, respectivamente.
A margem média do EBITDA (fórmula = EBITDA / Faturamento Bruto) corresponde a
12,77%, embora esta oscile ao longo dos cinco anos, conforme mostra o Gráfico 38:
0
1.000.000
2.000.000
3.000.000
4.000.000
5.000.000
6.000.000
7.000.000
8.000.000
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Valo
res
em R
$ m
il -
nom
inais
ANO
Evolução do Faturamento Bruto e do EBITDA - Setor Têxtil
Faturamento
Bruto
Faturamento
Bruto Médio
Ebitda
Ebitda Médio
84
Gráfico 38: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Têxtil”
3.2.19 – SETOR “INDÚSTRIA DIGITAL”
O Quadro 24 apresenta a composição dos valores ao longo dos cinco anos da amostra:
Quadro 24: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Indústria Digital”
Como pode ser observado no Gráfico 39, tanto os valores do faturamento bruto quanto do
EBITDA estão em elevação ao longo dos cinco anos no Setor Indústria Digital:
4,00%
6,00%
8,00%
10,00%
12,00%
14,00%
16,00%
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Marg
em M
édia
do E
BIT
DA
ANO
Evolução da Margem Média Anual do EBITDA - Setor Têxtil
Margem Média
Anual
Margem Média
dos 5 anos
85
Gráfico 39: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Indústria Digital”
O faturamento bruto médio corresponde a R$ 5.886.886 e o EBITDA Médio a R$ 490.500
(valores em R$ mil – nominais). As evoluções do faturamento bruto e do EBITDA
corresponderam a 48,52% e 109,16% entre o ano de 2003 e o ano de 2007, respectivamente.
A margem média do EBITDA (fórmula = EBITDA / Faturamento Bruto) corresponde a
8,33%, embora esta oscile ao longo dos cinco anos, conforme mostra o Gráfico 40:
Gráfico 40: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Indústria Digital”
0
1.000.000
2.000.000
3.000.000
4.000.000
5.000.000
6.000.000
7.000.000
8.000.000
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Valo
res
em R
$ m
il -
nom
inais
ANO
Evolução do Faturamento Bruto e do EBITDA - Setor Indústria
Digital
Faturamento
Bruto
Faturamento
Bruto Médio
Ebitda
Ebitda Médio
4,00%
5,00%
6,00%
7,00%
8,00%
9,00%
10,00%
11,00%
12,00%
13,00%
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Marg
em M
édia
do E
BIT
DA
ANO
Evolução da Margem Média Anual do EBITDA - Setor Indústria
Digital
Margem Média
Anual
Margem Média
dos 5 anos
86
3.2.20 – SETOR “COMUNICAÇÕES”
O Quadro 25 apresenta a composição dos valores ao longo dos cinco anos da amostra:
Quadro 25: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Comunicações”
Como pode ser observado no Gráfico 41, tanto os valores do faturamento bruto quanto do
EBITDA estão em elevação ao longo dos cinco anos no Setor Comunicações:
Gráfico 41: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Comunicações”
O faturamento bruto médio corresponde a R$ 6.991.827 e o EBITDA Médio a R$ 859.093
(valores em R$ mil – nominais). As evoluções do faturamento bruto e do EBITDA
corresponderam a 30,47% e 55,64% entre o ano de 2003 e o ano de 2007, respectivamente.
A margem média do EBITDA (fórmula = EBITDA / Faturamento Bruto) corresponde a
12,29%, embora esta oscile ao longo dos cinco anos, conforme mostra o Gráfico 42:
0
1.000.000
2.000.000
3.000.000
4.000.000
5.000.000
6.000.000
7.000.000
8.000.000
9.000.000
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Valo
res
em R
$ m
il -
nom
inais
ANO
Evolução do Faturamento Bruto e do EBITDA - Setor
Comunicações
Faturamento
Bruto
Faturamento
Bruto Médio
Ebitda
Ebitda Médio
87
Gráfico 42: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Comunicações”
3.2.21 – SETOR “DIVERSOS”
O Quadro 26 apresenta a composição dos valores ao longo dos cinco anos da amostra:
Quadro 26: Faturamento Bruto e EBITDA do Setor “Diversos”
Como pode ser observado no Gráfico 43, tanto os valores do faturamento bruto quanto do
EBITDA estão em elevação ao longo dos cinco anos no Setor Diversos:
4,00%
6,00%
8,00%
10,00%
12,00%
14,00%
16,00%
18,00%
20,00%
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Marg
em M
édia
do E
BIT
DA
ANO
Evolução da Margem Média Anual do EBITDA - Setor
Comunicações
Margem Média
Anual
Margem Média
dos 5 anos
88
Gráfico 43: Evolução do faturamento bruto e do EBITDA do Setor “Diversos”
O faturamento bruto médio corresponde a R$ 1.996.815 e o EBITDA Médio a R$ 240.288
(valores em R$ mil – nominais). As evoluções do faturamento bruto e do EBITDA
corresponderam a -38,95% e -30,22% entre o ano de 2003 e o ano de 2007, respectivamente.
A margem média do EBITDA (fórmula = EBITDA / Faturamento Bruto) corresponde a
12,03%, embora esta oscile ao longo dos cinco anos, conforme mostra o Gráfico 44:
Gráfico 44: Evolução da Margem Anual Média do EBITDA do Setor “Diversos”
0
500.000
1.000.000
1.500.000
2.000.000
2.500.000
3.000.000
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Valo
res
em R
$ m
il -
nom
inais
ANO
Evolução do Faturamento Bruto e do EBITDA - Setor Diversos
Faturamento
Bruto
Faturamento
Bruto Médio
Ebitda
Ebitda Médio
4,00%
6,00%
8,00%
10,00%
12,00%
14,00%
16,00%
2.003 2.004 2.005 2.006 2.007
Marg
em M
édia
do E
BIT
DA
ANO
Evolução da Margem Média Anual do EBITDA - Setor Diversos
Margem Média
Anual
Margem Média
dos 5 anos
89
3.3 – DEFINIÇÃO DAS VARIÁVEIS
3.3.1 – MARGEM DO EBITDA
Em uma grande quantidade de trabalhos foi utilizada a taxa de lucro como medida de
desempenho (BOWMAN; HELFAT, 2001, VASCONCELOS, BRITO, 2004,
CHRISTENSEN; MONTGOMERY, 1981, GRINYER; McKIERNAN; YASAI-ARDEKANI,
1988, HANSEN; WERNERFELT, 1989, KHANNA; RIVKIN, 2001, MAKINO; ISOBE;
CHAN, 2004, MAURI; MICHAELS, 1998, McGAHAN; PORTER, 1997, POWELL, 1996,
RUEFLI; WIGGINS, 2003, RUMELT, 1991, SCHMALENSEE, 1985; MOARES, 2005).
Este trabalho utilizará como medida de taxa de lucro a “Margem do EBITDA”, que
corresponde à fórmula “EBITDA / VENDAS” e que será a variável dependente.
A justificativa para utilização desta variável se deve ao fato da margem operacional medir o
volume de recursos líquidos gerados na atividade da empresa comparativamente ao volume
bruto de vendas. De forma indireta afere o impacto das despesas operacionais sobre o
desempenho operacional do negócio. Dessa forma, o indicador se mostra de grande utilidade
na comparação entre empresas de um mesmo setor ou setores diferentes. Bergstrom, Grubb e
Jonsson (2007) buscaram em seu estudo avaliar e explicar os incrementos operacionais em
empresas adquiridas que ocorram em decorrência de quaisquer incrementos na rentabilidade
operacional no setor da empresa. Eles classificam incrementos gerais no desempenho como
qualquer fato atribuído a macro fatores ou outros fatores que afetem o setor. Para guiar o
desempenho de uma empresa, eles endereçaram as empresas em pares e comparam o
desenvolvimento das estatísticas operacionais na empresa adquirida e o par de empresas. A
medida de comparação utilizada foi a Margem do EBITDA que, segundo os autores é
altamente relevante para comparações entre empresas, pois este indicador ignora as diferenças
entre a compra de novos ativos imobilizados ou o prêmio gerado pelos ativos adquiridos junto
à empresa adquirida, além disso, garante que a empresa adquirida tenha aproximadamente a
mesma estrutura de custos da empresa investidora. Dessa forma, fica evidente a utilidade do
indicador na comparação de empresas, pelo fato de relativizá-las às suas receitas, desprezando
qualquer influência que não tenha caráter operacional.
A margem do EBITDA não é afetada pelo reconhecimento do goodwill e deveria, dada
similaridade de estrutura de custos na empresa adquirida, ser a menos afetada pela aquisição.
90
Esta é a força que apresenta para bases de comparação entre empresas. A estatística da
Margem do EBITDA é o melhor caminho para medir o impacto de mudanças organizacionais.
Cudd, Eduardo e Roberts (2008) examinaram em seu estudo a mudança subseqüente nas
características de desempenho de empresas que fizeram escolhas de emissões de securities
consistentes com o “efeito manada”. Eles testaram se não havia diferenças significativas entre
empresas imitadoras e não-imitadoras em termos da mudança subseqüente na lucratividade
seguindo um evento de emissão de securities; e se não havia diferenças significantes entre
empresas imitadoras e não-imitadoras em termos de mudanças subseqüentes no risco
seguindo um evento de emissão de securities.
No método de pesquisa, eles utilizaram a Margem do EBITDA como uma medida de
lucratividade para a comparação das empresas e o Z-Score como uma medida do risco. O Z-
Score oferece uma medida de lucratividade de falência baseada em uma composição de
muitas variáveis financeiras. Tendências agregadas na indústria e o mercado em geral são
controlados por expressar as medidas de risco e a lucratividade como as primeiras diferenças
das normas da indústria, resultando em medidas relativas de risco e lucratividade como
seguem:
Risco Relativo = Z-Score empresa – Z-Score indústria
Lucratividade Relativa = Margem do EBITDA empresa – Margem do EBITDA indústria
3.3.2 – SETORES
O setor ao cada empresa pertence será outra variável independente. O setor industrial está
intimamente ligado ao desempenho de uma empresa.
De acordo com Mason (1939) apud Moraes (2005), no final dos anos 30, havia uma relação
determinística entre a estrutura de mercado e a lucratividade das empresas. O pressuposto
básico sob esta alegação era que as características estruturais da indústria ou mercado
determinavam o desempenho das empresas. Tais características, que freqüentemente eram
operacionalizadas através da utilização de medidas de concentração de mercado,
91
representavam as restrições quanto às possíveis estratégias que as empresas poderiam adotar.
As características estruturais de uma indústria restringem o comportamento (conduta ou
estratégia) das empresas que a compõe, que leva a uma diferença de desempenho entre
empresas de diferentes indústrias.
Tal como afirma Moraes (2005), o desempenho de uma empresa está diretamente relacionado
com a estrutura da indústria na qual ela está inserida, sendo esta sua principal unidade de
análise e não a firma individualmente. A estrutura da indústria é que determina o
comportamento dos agentes econômicos responsáveis diretos pelo comportamento da
empresa. O posicionamento da mesma dentro da estrutura de determinada indústria é o fator
principal para se alcançar vantagem competitiva.
Conforme Moraes (2005), o trabalho de Schmalensee (1985) examinou o lucro de empresas
manufatureiras americanas, listadas no Federal Trade Commission’s Line of Business Report
no ano de 1975, encontrando que 20% da variação nos lucros entre as diferentes empresas
estudadas podiam ser explicados pelo setor industrial do qual faziam parte. O fato de ter uma
empresa controladora, não explicou nada da variabilidade. A medida utilizada para diferenciar
empresas participantes da pesquisa foi o market share. Rumelt (1991) ampliou o trabalho de
Schmalensee (1985), incluindo dados do relatório sobre empresas de manufatura disponíveis
para os anos de 1974 a 1977 no FTC Reports. Utilizando medidas repetidas para as empresas,
este trabalho ampliou a abrangência do anterior, uma vez que pôde separar o efeito firma do
efeito indústria. Neste estudo chegou-se a conclusão de que o efeito empresa explica 44% a
46%, a indústria de 9% a 16% e o efeito corporação explica de 1% a 2% da variação total do
índice de rentabilidade utilizado.
Neste trabalho, sempre que se utiliza o termo setor, a referência está sendo feita a uma
indústria ou ramo industrial em que uma determinada empresa atua.
Conforme Bowman e Helfat (2001), o efeito indústria deriva de diferenças nos retornos
médios dentro de cada indústria. Representa o efeito, sobre as taxas de retorno, de se
pertencer aos diferentes setores industriais. Este efeito reflete diferenças nos comportamentos
competitivos, condições de entrada, taxa de crescimento, condições de demanda-capacidade,
níveis de risco, taxas de utilização de ativos, práticas contábeis e outros impactos específicos
a distintas indústrias.
92
3.3.3 – FIRMAS
Conforme Bowman e Helfat (2001), o efeito firma deriva de diferenças no retorno anual
médio de cada empresa. Representa diferenças existentes entre os desempenhos das empresas,
que não sejam associados à indústria ou à corporação. Ele aponta para como os recursos
específicos da empresa, como heterogeneidade dos ativos tangíveis e intangíveis, efetividade
operacional, processos organizacionais, habilidades gerenciais, etc., influenciam na
diferenciação do desempenho.
3.4 – MODELO HIERÁRQUICO LINEAR e EBITDA
O estudo de Griffin, Li, Yue e Zhao (2008) abordou o indicador EBITDA com a utilização de
HLM. No estudo foi investigado o papel da cultura no risco empresarial, através de medidas
de variabilidade de renda; gastos com pesquisa e desenvolvimento; e uso da dívida de longo
prazo. Como proxy do risco empresarial, foi utilizado o ROA (return on assets), que fora
representado pela equação EBITDA/Ativos. Foram computados desvios padrões desta medida
para cada empresa. Foram identificadas três dimensões de cultura que deveriam influenciar o
risco empresarial. Os três valores específicos culturais estudados foram harmonia,
individualismo e aversão à incerteza – todos tendo efeitos diretos e indiretos na medida de
risco corporativo. A conclusão obtida é que há uma associação negativa entre harmonia e o
risco empresarial, uma associação positiva entre o individualismo e o risco corporativa e uma
associação negativa entre aversão à incerteza e risco.
Conforme Fávero (2008), os modelos de 3 níveis consistem de 3 sub-modelos, em que há t =
1, ..., Tij anos no nível 1, os quais são aninhados em cada i = 1, ..., nj firmas que, por sua vez,
estão aninhadas em j = 1, ..., J setores. Assim, tem-se, para o nível 1, que:
EBITDA tij = π 0ij + π 1ij . ANO tij + e tij
Em que:
- t = 1,2, …,Tij (anos), j=1,2 …, J (setores) e i=1,2, …, nj (firmas);
- π0ij: valor esperado da variável de desempenho (média) a firma ij no ano 1;
93
- π1ij é a taxa de crescimento da variável de desempenho da firma ij; e
- σ2 é a variância de σij (variância de uma determinada firma ao longo do tempo).
Assume-se que o termo aleatório etij ~ N(0, σ2).
Cada coeficiente do nível 1 torna-se uma variável dependente no modelo do nível 2.
Assim, este pode ser escrito como:
Em que:
- πpqj (q = 0, 1, ..., Qp) são os coeficientes do nível 2;
- Xqij é o vetor de variáveis preditoras do nível 2; e
- rpij é o efeito aleatório do nível 2. Assume-se que, para cada unidade i, o vetor (r0ij, r1ij, ... ,
rpij)´ apresenta uma distribuição normal multivariada, em que cada elemento rpij tenha média
zero e variância Var(rpij) = tπpp.
Para cada par de efeitos aleatórios p e p´, tem-se que:
Cov(rpij , rp´ij ) = τπpp´
Analogamente, o modelo do nível 3 pode ser escrito como:
Em que:
- pqs (s = 0, 1, ..., Spq) são os coeficientes do nível 3;
- Wsj é o vetor de variáveis preditoras do nível 3; e
- upqj é o efeito aleatório do nível 3. Assume-se que, para cada unidade do nível 3, o vetor de
efeitos aleatórios (os termos upqj) apresenta distribuição normal multivariada, com média zero
94
e matriz de covariância T, cuja dimensão máxima depende do número de coeficientes
especificados com a presença de efeitos aleatórios e é:
Conforme Fávero (2008), o HLM considera uma trajetória de desempenho única para cada
firma, ou seja, leva em conta efeitos aleatórios para a explicação da performance ao longo do
tempo. No caso desta pesquisa, a afirmação também é válida, uma vez que esta utilizará como
medida de desempenho o EBITDA de cada firma.
Este trabalho tem como um de seus objetivos observar se há diferenças, ao longo do tempo,
no comportamento do EBITDA de empresas de um mesmo setor e setores diferentes, dessa
forma, conforme exposto no início no item 1.3 desta pesquisa (QUESTÃO DE PESQUISA),
as questões de pesquisa que norteiam os objetivos são:
1) Há diferenças no EBITDA entre empresas ao longo do tempo?
2) Há diferenças no EBITDA, ao longo do tempo, entre empresas do mesmo setor?
3) Há diferenças no EBITDA, ao longo do tempo, entre empresas de setores diferentes?
4) Qual é o impacto do tempo na evolução do EBITDA entre empresas do mesmo setor e de
setores diferentes?
Os modelos hierárquicos lineares utilizam 3 níveis de análise que representarão,
respectivamente, as mudanças individuais no EBITDA das firmas ao longo do tempo (nível
1), a variação do EBITDA entre firmas de um mesmo setor (nível 2) e a variação do EBITDA
entre firmas de setores diferentes (nível 3). Para a verificação das três primeiras questões de
pesquisa apresentadas, propõe-se um modelo com ausência de variáveis preditoras (modelo
nulo), que oferece estimações dos componentes de variância em cada firma (ao longo do
tempo), entre firmas e entre setores.
Conforme Fávero (2008) apud RAUDENBUSH, BRYK, CHEONG, CONGDON e du TOIT
(2004), a modelagem proporciona testes 2 para as componentes entre firmas e entre setores,
dessa forma o modelo nulo pode ser escrito da seguinte forma:
95
Modelo Nulo
Nível 1 (Medida Repetida):
EBITDAtij = p0ij + etij, etij ~ NID(0, σ2)
EBITDA: medida repetida;
t=1,2, …,Tij (anos), j=1,2 …, J (setores) e i=1,2, …, nj (firmas);
p0ij: EBITDA esperado (média) a firma ij no ano 1 (2003); e
σ2: variância “dentro” da firma.
Nível 2 (Firma):
p0ij = β00j + r0ij, r0ij ~ NID(0, tp_0)
β00j: média dos EBITDAs esperados em 2003 do setor j; e
tp 0: variância dos EBITDAs esperados em 2003 do setor j.
Nível 3 (Setor):
β00j = γ000 + u00j, u00j ~ NID(0, tb_0)
γ000: média geral dos EBITDAs esperados em 2003; e
tb_0: variância entre os EBITDAs esperados em 2003.
Para a verificação da quarta questão de pesquisa apresentada, são propostos dois modelos que
incluem um componente de tendência (variação ao longo do tempo) no nível 1. O primeiro
modelo não inclui efeitos aleatórios e testa apenas se o EBITDA das firmas segue uma
tendência temporal linear; no segundo modelo, há a inclusão de efeitos aleatórios e testa se há
variância da tendência do EBITDA entre firmas ao longo do tempo.
Modelo de Tendência Linear sem Efeitos Aleatórios
Nível 1 (Medida Repetida):
EBITDAtij = p0ij + p1ij.ANOtij + etij, etij ~ NID(0, σ2)
EBITDA: medida repetida;
t=1,2, …,Tij (anos), j=1,2 …, J (setores) e i=1,2, …, nj (firmas);
p0ij: EBITDA esperado (média) da firma ij no ano 1 (2003);
p1ij: taxa de crescimento do EBITDA da firma ij; e
σ2: variância “dentro” da firma.
Nível 2 (Firma):
96
p0ij = β00j + r0ij, r0ij ~ NID(0, tp_0)
p1ij = β10j
β00j: média dos EBITDAs esperados em 2003 do setor j;
β10j: média das taxas de crescimento esperadas no setor j; e
tp_0: variância dos EBITDAs esperados em 2003 do setor j.
Nível 3 (Setor):
β00j = γ000 + u00j, u00j ~ NID(0, tb_0)
β10j = γ100
γ000: média geral dos EBITDAs esperados em 2003;
γ100: média das taxas de crescimento dos EBITDAs esperados; e
tb_0: variância entre os EBITDAs esperados em 2003.
Modelo de Tendência Linear com Efeitos Aleatórios
Nível 1 (Medida Repetida):
EBITDAtij = p0ij + p1ij.ANOtij + etij, etij ~ NID(0, σ2)
EBITDA: medida repetida
t=1,2, …,Tij (anos), j=1,2 …, J (setores) e i=1,2, …, nj (firmas);
p0ij: EBITDA esperado (média) a firma ij no ano 1 (2003);
p1ij: taxa de crescimento do EBITDA da firma ij; e
σ2: variância “dentro” da firma.
Nível 2 (Firma):
p0ij = β00j + r0ij, r0ij ~ NID(0, tp_0)
p1ij = β10j + r1ij, r1ij ~ NID(0, tp_1)
β00j: média dos EBITDAs esperados em 2003 do setor j
β10j: média das taxas de crescimento esperadas no setor j
tp_0: variância das EBITDAs esperados em 2003 do setor j
tp_1: variância das taxas de crescimento esperadas no setor j
Nível 3 (Setor):
β00j = γ000 + u00j, u00j ~ NID(0, tb_0)
β10j = γ100 + u10j, u10j ~ NID(0, tb_1)
γ000: média geral dos EBITDAs esperados em 2003
97
γ100: média das taxas de crescimento dos EBITDAs esperados
tb_0: variância entre os EBITDAs esperados em 2003
tb_1: variância entre as taxas de crescimento esperadas
98
IV – ANÁLISE DOS RESULTADOS
Após a aplicação do modelo nulo no software HLM 6.04, conforme Short, Ketchen Jr.,
Bennett e du Toit (2006), foram verificados os resultados apresentados no Apêndice 05. O
Quadro 27 apresenta a decomposição de variância entre os níveis. Como se pode observar,
25,399%, uma considerável parcela da variância é devida às diferenças entre setores (2 =
203,9441, p<0,01) e um percentual um pouco menor, 19,296%, deveu-se à evolução temporal
em cada firma. Por outro lado, verifica-se que uma parcela significativa da variabilidade do
EBITDA (55,305%) ocorreu entre firmas de um mesmo setor (2 = 5417,28729, p<0,01).
Quadro 27: Decomposição de Variância: Modelo Nulo
Após a análise do Quadro 27, verifica-se, portanto, que as questões de pesquisa 1, 2 e 3 são
suportadas, sendo que a maior parcela da variância deveu-se a variabilidade do EBITDA entre
firmas (55,305%), no entanto, não se pode desconsiderar as variabilidades de setor e da
evolução temporal, uma vez que alcançaram patamares consideráveis de 25,399% e 19,296%,
respectivamente. Dessa forma, pode ser dito que, fortemente, há diferenças no EBITDA entre
empresas do mesmo setor; por outro lado (com muito menos força) pode ser dito que há
diferenças no EBITDA ao longo do tempo e em empresas de setores diferentes.
Efeito Fixo Coeficiente Erro-padrão t
Média geral do EBITDA (000) 13,450637 1,730713 7,772
Efeito Aleatório Componente de
Variância
df 2
Variação Temporal (etij) 40,54382
Variação entre Firmas (r0ij) 116,20137 ** 426 5417,28729
Variação entre Setores (u00j) 53,36565 20 203,9441
Decomposição da Variância % por Nível
Nível 1 (tempo) 19,296%
Nível 2 (firma) 55,305%
Nível 3 (setor) 25,399%
** p<0,01
99
Os quadros 28 e 29 oferecem os resultados dos modelos com a inclusão da tendência no nível
1, sem e com os efeitos aleatórios, respectivamente.
O modelo sem efeitos aleatórios (Quadro 28) mostra que a variável correspondente ao ano
(tendência linear) com efeito fixo não é significante (t = -1,129, p<0,01), apresentando um
fator de crescimento negativo para o EBITDA, ao longo do tempo, de -0,218901. Isto indica
que o impacto do tempo sobre o EBITDA é uma taxa de crescimento negativo entre empresa
de um mesmo setor. Dessa forma, o teste que verificou se o EBITDA segue uma tendência
temporal linear apresentou uma resposta negativa.
A análise do Quadro 29, que apresenta os resultados do modelo de tendência linear com
efeitos aleatórios, a componente de variância para a tendência linear é significante (2 =
1017,08954, p<0,01). Isto indica que há variância significativa da tendência do EBITDA entre
firmas de um mesmo setor ao longo do tempo. Dessa forma, firmas de um mesmo setor
tendem a apresentar variações significativas entre si, ao longo do tempo.
Quadro 28: Decomposição de Variância: Modelo de Tendência Linear sem Efeitos Aleatórios
Efeito Fixo Coeficiente Erro-padrão t
Média geral do EBITDA (000) 14,085565 ** 1,857843 7,582
Média geral das taxas de
crescimento do EBITDA (100)-0,218901 ** 0,193848 -1,129
Efeito Aleatório Componente de
Variância
df 2
Nível 1
Variação Temporal (etij) 40,44636
Nível 2
Variação entre Firmas (r0ij) 116,09724 ** 426 5427,12978
Nível 3
Variação entre Setores (u00j) 53,54757 20 204,57217
** p<0,01
100
Quadro 29: Decomposição de Variância: Modelo de Tendência Linear com Efeitos Aleatórios
Após a análise dos Quadros 28 e 29, verifica-se que questão de pesquisa 4 é respondida
conforme exposto, ou seja, o tempo tem impactado negativamente (-0,218901) o EBITDA das
empresas, ou seja, há uma queda no EBITDA ao longo do tempo. Isto pode ser visivelmente
observado nos gráficos apresentados anteriormente de “evolução de margem média anual do
EBITDA” feito para cada um dos setores. Onde foi verificado que dos 21 setores estudados
nesta pesquisa, 14 deles apresentaram que suas margens médias anuais dos EBITDAs estão
caindo, sendo eles: química e petroquímica; siderurgia e metalurgia; varejo; atacado;
telecomunicações; indústria da construção; produção agropecuária; transporte; papel e
celulose; farmacêutico; têxteis; indústria digital; comunicações; diversos. Os demais 7 setores,
nas suas margens médias anuais dos EBITDAs, há estabilidade (energia; eletroeletrônico) ou
subida (bens de consumo; serviços; mineração; auto-indústria; bens de capital).
Efeito Fixo Coeficiente Erro-padrão t
Média geral do EBITDA (000) 14,262039 ** 1,948655 7,319
Média geral das taxas de
crescimento do EBITDA (100)-0,299895 ** 0,213533 -1,404
Efeito Aleatório Componente de
Variância
df 2
Nível 1
Variação Temporal (etij) 28,79257
Nível 2
EBITDA inicial das firmas (r0ij) 182,08155 426 2300,70375
Taxa de Mudança de Tendência
das Firmas (r1ij)5,05074 ** 426 1017,08954
Nível 3
EBITDA médio dos Setores
(u00j)63,66375 20 133,09406
Taxa de Mudança de Tendência
dos Setores (u10j)0,35571 20 34,24638
** p<0,01
101
V – CONSIDERAÇÕES FINAIS
Esta dissertação teve como impulsor a controversa polêmica existente entre o meio
empresarial e o meio acadêmico no tocante à utilização do EBITDA. Muitos críticos
acadêmicos colocam que este indicador tem pouca utilidade a não ser para comparar empresas
de um mesmo segmento de atuação (mesmo setor) que elevaria estas empresas a uma situação
congênere. O meio empresarial, por sua vez, utiliza fortemente o EBITDA, muitas vezes o
colocando em patamares equivalentes aos do lucro ou do caixa gerado, em função da sua
freqüente utilização. Portanto, esta diferença de opiniões despertou o interesse em entender as
razões dos dois lados e, em um aprofundamento maior, observar a utilidade que se apresenta
unânime aos dois lados que é a comparabilidade do EBITDA entre empresas de um mesmo
setor. Mais adiante, foi incluída a comparabilidade do EBITDA entre empresas de setores
diferentes.
Outro fator que influenciou esta pesquisa foi o fato de que muito se escreveu sobre a utilidade
que o indicador possui na comparação entre empresas, entretanto, ainda não se havia
verificado na literatura e, tampouco se observado estatisticamente, como os números se
comportam de fato, isto é, muito se opinou sobre o uso do EBITDA com o propósito
comparativo, porém pouco aprofundamento estatístico foi desenvolvido até então. Este
trabalho se propôs a estudar a questão sob prisma estatístico.
A metodologia utilizada por esta pesquisa, HLM, Hierarchical Linear Modeling, traz
credibilidade e asserção para este tipo de pesquisa, uma vez que por sua capacidade preditiva
e inferência causal, ela é unânime. Este método, se comparado aos métodos de regressão
clássica é uma elevação, uma vez que é capaz de decompor as variâncias de cada fator.
O objetivo maior deste trabalho seria, portanto, observar os comportamentos dos EBITDAs de
empresas de um mesmo setor e setores diferentes, ao longo do tempo. As respostas que
seriam obtidas poderiam indicar se de fato o EBITDA pode ser útil (ou não) para a
comparação de empresas similares que atuem em um mesmo setor e como o a diferença entre
setores é percebida. Objetivos menores (mas não menos importantes) orbitaram o propósito
máximo acima exposto, tal como observar como e se o fator “tempo” influencia e determina o
comportamento do indicador. Nesta mesma linha, outro objetivo seria observar como e se o
102
fator “firma” influencia e determina o comportamento do indicador. Por fim, observar como e
se o fator “setor” influencia e determina o comportamento do indicador.
Objetivando dispor de uma sustentação e preparação para o alcance dos objetivos, questões de
pesquisa surgiram para serem testadas e respondidas, que seguem:
1) Há diferenças no EBITDA entre empresas ao longo do tempo?
2) Há diferenças no EBITDA, ao longo do tempo, entre empresas do mesmo setor?
3) Há diferenças no EBITDA, ao longo do tempo, entre empresas de setores diferentes?
4) Qual é o impacto do tempo na evolução do EBITDA entre empresas do mesmo setor e de
setores diferentes?
Os resultados desta pesquisa mostraram que há uma variabilidade significativa do EBITDA
entre firmas (55,305%) de um mesmo setor. O mesmo não aconteceu para a variabilidade
entre os setores (25,399%) diferentes, ou seja, há diferenças no EBITDA, ao longo do tempo,
entre empresas de setores diferentes, no entanto, ela é muito inferior à existência de diferenças
no EBITDA, ao longo do tempo, entre empresas do mesmo setor. Pelo o que se expõe na
literatura sobre o tema “capacidade de comparação do EBITDA entre empresas congêneres”,
o que se esperava em termos de resultados seria algo contrário, uma vez que se a capacidade
de comparação do EBITDA é forte em empresas semelhantes (que são similares e disputam
em um mesmo setor), imagina-se que este indicador seja diferente de empresa para empresa,
mas não na discrepância apontada nos resultados desta pesquisa. O mesmo vale para os
resultados de setores diferentes, uma vez que se pode supor que as diferenças sejam gritantes,
uma vez que está em questão setores diferentes.
Em suma, as diferenças existentes se mostraram opostas ao que se imaginava encontrar, pois a
suposição imediata é que empresas pertencentes a um mesmo setor tenham margens do
EBITDAs diferentes, mas próximas umas das outras, afinal disputam na mesma indústria e
supostamente tem uma estrutura funcional parecida, logo possuem indicadores parecidos. Por
outro lado, valendo-se das mesmas prerrogativas e se estão em questão diferentes setores, há
que haver muitas diferenças entre eles, incluindo os indicadores médios de indústria para
indústria. Dessa forma, esperava-se que houvesse uma diferença gritante entre setores e uma
diferença menor dentro dos setores. No entanto, o resultado foi o oposto.
103
Isto se faz pensar que:
“Terá mesmo o EBITDA esta capacidade de comparação entre empresas congêneres, uma vez
que as diferenças entre elas são tão grandes?”
“Terá mesmo o EBITDA esta capacidade de comparação entre empresas congêneres, uma vez
que as diferenças entre setores não são tão consideráveis?”
“Será o fator “setor” algo pouco impactante no EBITDA?”
Se estas perguntas tiverem respostas afirmativas, a função de comparabilidade do EBITDA
pode ser enfraquecida.
104
VI – REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
ADNER, Ron; HELFAT, Constance E. Corporate effects and dynamic managerial
capabilities. Strategic Management Journal, v. 24, n. 10, p. 1011-1025, 2003.
ASSAF NETO, Alexandre. Finanças corporativas e valor. São Paulo: Atlas, 2003.
BERGH, Donald D. Problems with repeated measures analysis: demonstration with a study
of the diversification and performance relationship. Academy of Management Journal, v.
38, n. 6, p. 1692-1708, 1995
BERGSTROM, Clas; GRUBB, Mikael; JONSSON, Sara. The operating impact of buyouts in
Swedwnen: A study of value creation. The Journal of Private Equity; Winter 2007; 11, 1;
ABI/INFORM Global, pg. 22
BOWMAN, Edward H.; HELFAT, Constance E. Does corporate strategy matter? Strategic
Management Journal, v. 22, n. 1, p. 1-23, 2001.
BREALEY, Richard A.; MYERS, Stewart C. Principles of corporate finance. 2 ed. New
York: McGraw-Hill, 1984
BRITO, Luiz Artur Ledur; VASCONCELOS, Flávio Carvalho de. Firm performance in an
extremely turbulent environment: year, industry and firm effects. Encontro anual da
associação nacional dos programas de pós-graduação em administração, 2003a, Atibaia,
SP. Anais. Atibaia: ENANPAD, 2003a, 15.
BRITO, Luiz Artur Ledur; VASCONCELOS, Flávio Carvalho de. Performance of Brazilian
companies: year effects, line of business and individual firms. BAR - Brazilian
Administration Review, v. 1, n. 1, p. 1-15, 2004.
CASSIS, John. Cash Flow or EBITDA? Can’t we have both? The RMA Journal. Dec, 2002.
Disponível em: http://findarticles.com/p/articles/mi_m0ITW/is_4_85/ai_n14897216/.
Acessado em 05 ago 2009.
CHRISTENSEN, H. Kurt; MONTGOMERY, Cynthia A. Corporate economic performance:
diversification strategy versus market structure. Strategic Management Journal, v. 2, n. 4,
p. 327-343, Oct.-Dec. 1981.
CRISTIANO, Altemar Carlos; SACHUK, Maria Iolanda. Os indicadores econômico-
financeiros no varejo eletrônico e no tradicional: o caso das Lojas Americanas S/A e
Americanas.com Comércio Eletrônico S/A. Encontro Nacional de Associação Nacional dos
Programas de Pós Graduação em Administração, 2004, Curitiba. Anais eletrônicos...
Disponível em; http://www.anpad.org.br/enanpad2004-trabs-apres-fin.html Acesso em: 25 jul
2009.
105
COELHO, Fabiano. EBITDA: A busca de uma melhor compreensão do maior vox populi do
mercado financeiro. Revista Pensar Contábil – Ano VI – n° 26 – Nov/dez 2004 a Jan de
2005.
COSTA, Patrícia de Souza; MONTEIRO, Marcelo Gomes; BOTELHO, Ducineli Régis.
Estudo Empírico da Relação do Ebitda e do RSPL com o Preço da Ação nas Empresas
Brasileiras do Setor de Energia Elétrica. Congresso USP de Controladoria e
Contabilidade, 2004, São Paulo. Anais eletrônicos. Disponível em:
http://www.congressousp.fipecafi.org/artigos52005/an_resumo.asp?cod_trabalho=576
Acesso em 25 jul 2009.
COPELAND, Tom; KOLLER, Tim; MURRIN, Jack. Valuation. New York: Wiley, 1996.
CUDD, Mike; EDUARDO, Marcelo; ROBERTS, Lloyd. Short-cuts in issuance decisions and
subsequent small firm performance. Journal of Economics and Finance; Jul 2008; 32, 3;
ABI/INFORM Global, pg. 260
DAMODARAN, Aswath. Investment valuation. New York: Wiley, 1996
DEADRICK, Diana L.; BENNETT, Nathan; RUSSELL, Craig. J. Using hierarchical linear
modeling to examine dynamic performance criteria over time. Journal of Management, v.
23, n. 6, p. 745-757, 1997.
DRAPER, David. Inference and hierarchical modeling in the social sciences. Journal of
Educational and Behavioral Statistics, v. 20, n. 2, p. 115-147, 1995
EASTMAN, Kent. EBITDA: An overrated tool for cash flow analysis. Commercial Lending
Review, Spring 1997; 12, 2; ABI/FORM Global, pg. 64.
FAVARO, Paul. The Evils of EBITDA. 2004. Disponível em:
<http://corp.bankofamerica.com/public/public.portal?_pd_page_label=products/abf/capeyes/a
rchive_index&dcCapEyes=indCE&id=192>. Acesso em: 19 ago 2009.
FÁVERO, Luiz Paulo Lopes. Efeito tempo, firma e país no desempenho: Uma análise sob a
perspective da modelagem hierárquica com medidas repetidas. BBR – Brazilian Business
Review. Vol. 5, No.3 – Vitória-ES, Set – Dez 2008 – p. 173-191 ISSN 1807-734X.
FREZATTI, Fábio; AGUIAR, Andson Braga de. EBITDA: Possíveis Impactos sobre o
Gerenciamento das Empresas. Revista Universo Contábil, ISSN 1809-3337. Blumenau, v.
3, n. 3, p. 07-24, set./dez. 2007.
FRIDSON, Martin S. EBITDA is not King. Journal of Financial Statement Analysis; Spring
1998; 3, 3; ABI/INFORM Global pg. 59
GAVIN, M. Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods.
Organizational Research Methods; Apr 2004; 7, 2; ABI/INFORM Global, pg. 228.
106
GELMAN, Andrew. Multilevel (hierarchical) modeling: what it can and cannot do.
Technometrics, v. 48, n. 3, p. 432-435, 2006.
GIL, Antônio C. Como Elaborar Projetos de Pesquisa. 2ª. Ed. New York: Elsevier, 1991
GRADILONE, Cláudio. Ebitda: Para que serve? Revista Exame, São Paulo, n. 16, p. 92-94,
ago. 2002.
GREENBERG, Herb. EBITDA: never trust anything that you can’t pronounce. Fortune, New
York, n.137, p.192-194, 1998.
GRIFFIN, Dale; LI, Kai; YUE, Heng; ZHAO, Longkai. Cultural Values and Corporate Risk-
Taking. China International Conference in Finance; Jul 2009. Disponível em:
<http://www.ccfr.org.cn/cicf2009/>. Acesso em: 27 out 2009.
GRINYER, Peter H.; McKIERNAN, Peter; YASAI-ARDEKANI, Masoud. Market,
organizational and managerial correlates of economic performance in the U.K. electrical
engineering industry. Strategic Management Journal, v. 9, n. 4, p. 297-318, Jul.-Aug. 1988.
HANSEN, Gary S.; WERNERFELT, Birger. Determinants of firm performance: the relative
importance of economic and organizational factors. Strategic Management Journal, v. 10,
n. 5, p. 399-411, Sep.-Oct. 1989.
HAWKINS, David J. Valuation methodologies and the use of EBITDA. Energy Processing
Canada. May/Jun3, 2003. Disponível em:
http://findarticles.com/p/articles/mi_m0ITW/is_3_84/ai_n14897014/. Acessado em 04 ago
2009.
HOFMANN, David A.; JACOBS, Rick; BARATTA, Joseph E. Dynamic criteria and the
measurement of change. Journal of Applied Psychology, v. 78, n. 2, p. 194-204, 1993
IÇO, José Antônio; BRAGA, Rosalva Pinto. EBITDA: Lucro ajustado para fins de avaliação
de desempenho operacional. Revista Pensar Contábil, Rio de Janeiro: CRCRJ, ano III, n.10,
Novembro/Janeiro. 2001.
KING, Alfred M. Warning: use of EBITDA may be dangerous to you. Strategic Finance, v.
83, n. 4, September, 2001.
G/PAC GIRA MUNDO. Lucro da CSN cai; Usiminas sai de lucro para prejuízo.
Novembro, 2009. Disponível em: http://www.gpac.com.br/giramundo/?tag=ebitda. Acesso
em: 16 nov2009.
IT WEB. Receita e Ebitda da Telefônica caem no trimestre. Novembro, 2009. Disponível
em: http://www.itweb.com.br/noticias/index.asp?cod=62567. Acesso em: 16 nov2009.
107
KHANNA, Tarun; RIVKIN, Jan W. Estimating the performance effects of business groups in
emerging markets. Strategic Management Journal, v. 22, n. 1, p. 45-74, 2001.
MAKINO, Shige; ISOBE, Takehiko; CHAN, Christine M. Does country matter? Strategic
Management Journal, v. 25, n. 10, p. 1027-1043, 2004.
MALVESSI, Oscar. EBITDA: será esse um bom indicador para a gestão financeira, e útil
para a remuneração variável nas empresas? Relações com Investidores, n. 96, p. 11-12,
2006.
MAURI, Alfredo J.; MICHAELS, Max P. Firm and industry effects within strategic
management: an empirical examination. Strategic Management Journal, v. 19, n. 3, p. 311-
219, 1998.
MARTINS, Eliseu. EBITDA: O que é isso? IOB – Informações Objetivas, Temática
Contábil e Balanços. São Paulo: Boletim IOB 06/98, p. 1-7, 1998.
MASON, Edward S. Price and production policies of large-scale enterprise. The American
Economic Review, v. 29, n. 1, p. 61-74, Mar. 1939
Mc CLURE, Ben. A Clear Look at EBITDA. 2006. Disponível em:
http://www.investopedia.com/articles/06/ebitda.asp. Acessado em 11 ago 2009.
Mc GAHAN, Anita M.; PORTER, Michael E. How much does industry matter, really?
Strategic Management Journal, v. 18, n. Summer Special Issue, p. 15-30, 1997.
MORAES, Edmilson Alves de. Análise da decomposição do desempenho de empresas
brasileiras utilizando modelos lineares mistos e de componentes de variância. São Paulo.
2005. Tese de Doutorada. Fundação Getúlio Vargas
PIMENTEL, Renê Coppe. O mercado de Eurobonds e as captações brasileiras: uma
abordagem empírico-descritiva. São Paulo. 2006. Dissertação de Mestrado. Faculdade de
Administração, Economia e Contabilidade da Universidade de São Paulo.
POWELL, Thomas C. Organizational alignment as competitive advantage. Strategic
Management Journal, v. 13, n. 2, p. 119-134, 1992.
RAPPAPORT, Alfred. Creating sharehold value. New York: The Free Press, 1998
RAUDENBUSH, Stephen; BRYK, Antony. Hierarchical linear models: applications and
data analysis methods. 2 ed. Thousand Oaks: Sage, 2002.
RAUDENBUSH, Stephen; BRYK, Antony; CHEONG, Yuk Fai; CONGDON, Richard; du
TOIT, Mathilda. HLM 6: hierarchical linear and nonlinear modeling. Lincolnwood:
Scientific Software International, Inc., 2004.
108
ROSS, Stephen; WESTERFIELD, Randolph; JORDAN, Bradford. Fundamentals of
corporate finance, 3. ed. Chicago: Irwin, 1995
RUEFLI, Timothy W.; WIGGINS, Robert R. Industry, corporate, and segment effects and
business performance: a non-parametric approach. Strategic Management Journal, v. 24,
n. 9, p. 861-879, 2003.
RUMELT, Richard P. How much does industry matter? In: LAMB, Robert B. Competitive
strategic management. Englewood Cliffs: Prentice-Hall, 1984. p. 556-570.
SÁ, Antonio Lopes de. Estudo Analítico da Rentabilidade das Empresas. APEC. Rio de
janeiro, 1976.
SANTANA, Luciene; LIMA, Franciane Gonçalves. EBITDA: uma análise de correlação com
os retornos totais aos acionistas no mercado de capitais brasileiro. Congresso USP de
Controladoria e Contabilidade, 2004, São Paulo. Anais... São Paulo: EAC/FEA/USP, 2004.
CD-ROM.
SANTOS, Pedro. Será o EBITDA o melhor instrumento de avaliação de empresas? 2000.
Disponível em: http://www.sonegocios.pt/ver_artigo.php?id_artigo=14. Acessado em 23 jul
2009.
SCHMALENSEE, Richard. Do market differ much? The American Economic Review, v.
75, n. 3, p. 341-351, 1985.
SHORT, Jeremy C.; KETCHEN Jr., David J.; PALMER, Timothy B.; HULT, G. Tomas M.
Firm, strategic group, and industry influences on performance. Strategic Management
Journal, v. 28, n. 2, p. 147- 167, 2007
SHORT, Jeremy C.; KETCHEN Jr., David J.; BENNETT, Nathan; du TOIT, Mathilda. An
examination of firm, industry, and time effects on performance using random coefficients
modeling. Organizational Research Methods, v. 9, n. 3, p. 259-284, 2006.
SILVEIRA, Alexandre Di Miceli, OKIMURA, Rodrigo Takashi; SOUSA, Almir Ferreira de.
O Valor econômico adicionado (EVA) possui maior relação com o retorno das ações do que
o lucro líquido no Brasil? Encontro Nacional de Associação Nacional dos Programas de
Pós Graduação em Administração, 2004, Curitiba. Anais eletrônicos... Disponível em;
http://www.anpad.org.br/enanpad2004-trabs-apres-fin.html Acesso em: 25 jul 2009.
SMITH, Lisa. EBITDA: Challenging the Calculation. 2002. Disponível em:
http://www.investopedia.com/articles/analyst/020602.asp. Acessado em 11 ago 2009.
SOTO, Jose L. Gaviria; MORERA, Maria Castro. Modelos jerárquicos lineales. Madrid: La
Muralla, 2005.
STEINER, George A. Strategic planning: what every manager must know. New York: The
Free Press, 1979.
109
STRISCHEK, Dev. E-B-I-T-D-A It Doesn’t Spell Cash Flow. The RMA Journal. Nov, 2001.
Disponível em: http://findarticles.com/p/articles/mi_m0ITW/is_3_84/ai_n14897014/
Acessado em 04 ago 2009.
STUMPP, Pamela M. Putting EBITDA in Perspective: Ten Critical Failings of EBITDA as
the Principal Determinant of Cash Flow. Speech presented in New York City on June 15,
2000, at the 10th Annual High Yield Bond Seminar of the New York Society of Security
Analysts. Published in Moody's Investor Service Global Credit Research, Special
Comment, June 2000, 23 pages.
UNIVERSIA-KNOWLEDGE WHARTON. Já é hora de se livrar do EBITDA? 2003.
Disponível em:
<http://www.wharton.universia.net/index.cfm?fa=viewArticle&id=503&language=portugues
e>. Acesso em 19 de agosto de 2009.
WHITE, Gerald. I.; SONDHI, Ashwinpaul C.; FRIED, Dov. The analysis and use of
financial statement. 2nd
edition. New York: John Wiley and Sons, 1997
VAN HORNE, James C. Financial management and policy. Englewood Cliffs: Prentice-
Hall, 1995
VASCONCELOS, Yumara Lúcia. EBITDA: Redescoberta Do Potencial Informativo Dos
Indicadores Absolutos. Revista do Conselho Regional do Rio Grande do Sul. Porto Alegre,
ano 2001, no. 102, p. 1-9, 2001a.
VASCONCELOS, Yumara Lúcia. EBITDA: Retrato do Desempenho Operacional. IOB –
Informações Objetivas, Temática Contábil e Balanços. São Paulo, ano 2001, no. Bol.
49/2001, p. 1-6, dez. 2001b.
VERÍSSIMO, Márcio; Relações com investidores – EBITDA. Gazeta Mercantil, março, 2006.
Disponível em: http://www.mzweb.com.br/mz/web/arquivos/MZ_220306_port.pdf. Acesso
em: 16 nov2009.
110
VII – APÊNDICES
APÊNDICE 01 – Empresas que compõe o banco de dados da pesquisa
Código Razão social
6 M. Dias Branco Indústria e Comércio de Alimentos Ltda
M. Dias Branco S/A Indústria e Comércio de Alimentos
7 Companhia Brasileira de Metalurgia e Mineração
9 Cooperativa Agro-Pecuária Batavo Ltda.
10 Primo Schincariol Indústria de Cervejas e Refrigerantes S.A.
11 Degussa Brasil Ltda
14 Super Mercado Zona Sul S.A.
23 Bianchini S.A. Indústria, Comércio e Agricultura
24 Siderúrgica Barra Mansa S.A.
28 Usina da Barra S.A. - Açúcar e Álcool
34 Cooperativa Tritícola Erechim Ltda.
38 S.A. Fábrica de Produtos Alimentícios Vigor
39 Companhia de Telecomunicações do Brasil Central S.A.
47 Santher - Fábrica de Papel Santa Therezinha S.A.
54 Localiza Rent a Car S.A.
56 Refinaria de Petróleo Ipiranga S.A.
Refinaria Petróleo Ipiranga S.A.
57 Zamprogna S.A. Importação, Comércio e Indústria
59 Eucatex S.A. Indústria e Comércio
60 Unipar - União de Indústrias Petroquímicas S.A.
63 Cooperativa Regional Alfa
65 Jari Celulose S.A.
75 Holcim Brasil S.A.
78 Elekeiroz S.A.
84 Cooperativa Agroindustrial dos Produtores Rurais do Sud. Goiano
Cooperativa Mista dos Produtores Rurais do Sudeste Goiano Ltda.
89 A. Angeloni & Companhia Ltda.
92 GE-DAKO S.A.
94 TV Globo Ltda.
96 Deten Química S.A.
102 Drogarias Pacheco S/A
Jamyr Vasconcellos S.A.
105 Politeno Indústria e Comércio S.A.
109 Lojas Riachuelo S.A.
117 Mineração Rio do Norte S.A.
124 Refinaria de Petróleos de Manguinhos S.A.
126 Voith Paper Máquinas e Equipamentos Ltda
127 Dana-Albarus S.A. Indústria e Comércio
129 Companhia Metalúrgica Prada
137 Klabin S.A.
140 Grendene S.A.
146 Cooperativa dos Agricultores da Região de Orlândia Ltda
Cooperativa dos Agricultores da Região de Orlândia Ltda.
147 Ficap S.A.
148 Petroquímica Triunfo S.A.
153 Celulose Nipo-Brasileira S.A. - Cenibra
154 Armco do Brasil S.A.
155 Oxiteno S.A. Indústria e Comércio
156 Oxiteno Nordeste S.A. Indústria e Comércio
111
157 Drogasil S.A.
167 Termomecânica São Paulo S.A.
173 Usina São Martinho S.A.
175 Rigesa, Celulose Papel e Embalagens Ltda.
176 C. Vale Cooperativa Agroindustrial
185 Comercial Automotiva Ltda.
195 Lojas Cem S.A
197 Fertilizantes Fosfatados S.A. - Fosfértil
199 Arcom S.A.
200 Cooperativa Agrícola Consolata Ltda.
Copacol - Cooperativa Agrícola Consolata
204 Doux Frangosul S.A. Agro Avícola Industrial
Frangosul S.A.- Agro Avícola Industrial
205 Samarco Mineração S.A.
208 Indústria Química e Farmacêutica Schering-Plough S.A.
Mantecorp Indústria Química e Farmacêutica Ltda
210 Minasgás Distribuidora de Gás Combustível Ltda
SHV Gás Brasil Ltda.
211 Avipal S.A. - Avicultura e Agropecuária
Eleva Alimentos S/A
212 Marcopolo S.A.
213 Drogaria São Paulo S.A.
DSP Comercial S.A.
218 Rexam Beverage Can South América S/A
221 Sifco S.A.
227 Josapar - Joaquim Oliveira S.A. Participações
229 Starexport Trading S.A.
230 Empresa Brasileira Aeronáutica S.A.
232 Springer Carrier Ltda
234 Supergasbras Distribuidora de Gás Ltda
Supergasbras Distribuidora de Gás S.A.
237 Natura Cosméticos S.A.
239 Companhia Cimento Portland Itaú
240 Syngenta Proteção de Cultivo Ltda
Syngenta Proteção de Cultivos Ltda
241 Ipiranga Petroquímica S.A.
242 Carbocloro Indústrias Químicas S.A.
Carbocloro S.A Indústrias Químicas
245 Aché Laboratórios Farmacêuticos S.A.
248 Bunge Fertilizantes S.A.
251 Vonpar Refrescos S.A.
252 Magnesita S.A.
256 Vicunha Têxtil S.A
258 Votorantim Celulose e Papel S.A
Votorantim Celulose e Papel S.A.
263 Magazine Luiza S.A.
267 Coop Cooperativa de Consumo
268 Alcatel- Lucent Brasil S.A
Alcatel Telecomunicações S.A.
280 Unicafé Companhia de Comércio Exterior
281 Copebrás Ltda
282 Cooperativa Central Oeste Catarinense
Cooperativa Central Oeste Catarinense Ltda.
285 Dow Brasil S.A.
286 Rhodia Poliamiada e Especialidades Ltda
112
299 Ultrafértil S.A.
300 Petróleo Sabbá S.A.
301 Petroflex Indústria e Comércio S.A.
306 Comércio e Indústrias Brasileiras Coinbra S.A.
Louis Dreyfus Commodities Brasil S/A
307 Agip do Brasil S.A.
Liquigás Distribuidora S.A.
309 Arno S.A.
310 Cooperativa Regional de Cafeicultores em Guaxupé Ltda.
312 Suzano Bahia Sul Papel e Celulose S.A.
Suzano Papel e Celulose S.A.
315 TV SBT Canal 4 de São Paulo S.A.
316 Companhia Ultragaz S.A.
320 Itautec Philco S.A.
Itautec Philco S.A. Grupo Itautec Philco
Itautec S/A
Itautec S/A - Grupo Itautec
321 Mahle Metal Leve S.A.
323 Ripasa S.A. Celulose e Papel
326 S.A. O Estado de São Paulo
329 Produtos Roche Químicos e Farmacêuticos S.A.
331 Ericsson Telecomunicações S.A.
332 Duratex S.A.
334 MWM Motores a Diesel Ltda.
339 Chocolates Garoto S.A.
343 Adubos Trevo S.A.
Yara Brasil Fertilizantes S.A.
344 Akzo Nobel Ltda.
346 International Paper do Brasil Ltda.
348 BHP Billiton Metais S.A.
BHPBilliton Metais S.A.
349 Gradiente Eletrônica S.A.
353 Cocamar Cooperativa Agroindustrial
356 Tigre S/A - Tubos e Conexões
362 Aços Villares S.A.
363 Calçados Azaléia S.A.
364 Siemens Ltda.
366 Cooperativa Central dos Produtores Rurais de MG Ltda.
Cooperativa Central dos Produtores Rurais de Minas Gerais Ltda
369 3M do Brasil Ltda.
370 Construtora Queiroz Galvão S.A.
371 Minerações Brasileiras Reunidas S.A.
373 Saint-Gobain Vidros S.A
374 Solvay Indupa do Brasil S.A.
383 Empresa Brasileira de Compressores S.A. Embraco
384 Novartis Biocências S/A
Novartis Biociências S.A.
385 DuPont do Brasil S.A.
386 Bombril S.A.
387 Pirelli Energia Cabos e Sistemas do Brasil S.A.
Prysmian Energia Cabos e Sistemas do Brasil S.A.
388 Santista Têxtil S.A.
393 Renner Sayerlack S.A
394 Distribuidora de Prod. de Petróleo Ipiranga S.A. e Emp.Controlada
Distribuidora de Produtos de Petróleo Ipiranga S.A.
113
395 Semp Toshiba Amazonas S.A.
398 Eldorado S.A
400 Companhia Brasileira de Alumínio
401 Electrolux do Brasil S.A.
402 Caraíba Metais S.A.
403 ArcelorMittal Brasil S/A
Belgo Siderurgia S.A
BMP Siderurgia S.A
405 Petroquímica União S.A.
408 Aracruz Celulose S.A.
410 Lojas Colombo Comércio de Utilidades Domésticas S/A
Lojas Colombo S.A. Comércio de Utilidades Domésticas
Lojas Colombo S/A Comércio de Utilidades Domésticas
411 Bompreço Bahia S.A
412 Arcelor Brasil S.A.
Companhia Siderúrgica Belgo Mineira
413 V & M do Brasil S.A
414 Cia. Suzano de Papel e Celulose
415 Coamo Agroindustrial Cooperativa
Cooperativa Agropecuária Mouraoense Ltda.
416 Gerdau Açominas S.A.
417 Alcan Alumínio do Brasil Ltda.
Novelis do Brasil Ltda.
418 Construções e Comércio Camargo Corrêa S.A.
421 São Paulo Alpargatas S.A.
424 Kraft Foods Brasil S.A.
425 Construtora Norberto Odebrecht S.A.
427 Glencore Importadora e Exportadora S.A.
428 Arthur Lundgren Tecidos S.A. Casas Pernambucanas
429 Construtora OAS Ltda.
430 Companhia Brasileira de Bebidas
431 Cargill Agrícola S.A.
432 SPAL Indústria Brasileira de Bebidas S.A.
435 Companhia Petroquímica do Sul
Copesul Companhia Petroquímica do Sul
436 White Martins Gases Industriais Ltda
440 Cia. Importadora e Exportadora Coimex
444 Avon Cosméticos Ltda.
445 Gerdau S.A.
450 Acesita S.A
ArcelorMittal Inox Brasi S/A
451 Pirelli Pneus S.A.
452 Companhia Siderúrgica de Tubarão
454 CCE da Amazônia S.A.
Cemaz Industria Eletronica da Amazonia S/A
455 Construtora Andrade Gutierrez S.A.
456 Viação Aérea São Paulo S.A. - VASP
460 Globex Utilidades S.A.
462 Bompreço S.A. Supermercados do Nordeste
463 Casa Bahia Comercial Ltda.
465 Martins Comércio e Serviços de Distribuição S.A.
467 Alcoa Alumínio S.A.
468 Philip Morris Brasil S.A.
469 Basf S.A.
471 Sendas S.A.
114
473 Makro Atacadista S.A.
478 Multibrás S.A. Eletrodomésticos
Whirlpool S.A
479 Bunge Alimentos S.A.
481 Companhia Brasileira de Petróleo Ipiranga
483 Braskem S.A
484 Lojas Americanas S.A.
486 Coopersucar Coop de Produtores de Cana de Açúcar e Álcool Est SP
Coopersucar Coop. Prods.Cana-de- Açúcar,Aç. Álc. Est. S.P.
Copersucar Coop de Prod de Cana-Açúcar, Açúcar e Álcool Est SP
487 Nestlé Brasil Ltda
488 Companhia Siderúrgica Nacional
489 Companhia Brasileira de Distribuição
491 Chevron Brasil Ltda
Texaco Brasil Ltda
493 Varig S.A (Viação Aérea Rio-grandense)
497 Souza Cruz S.A
Souza Cruz S.A e Sociedades Controladas
Souza Cruz S.A e Sociedades Controladas
Souza Cruz S.A.
498 Shell Brasil Ltda
500 Fiat Automóveis S.A.
Fiat Automóveis S/A
503 Companhia Riograndense de Saneamento - Corsan
504 Companhia do Metropolitano de São Paulo - METRÔ
505 Companhia Nipo-Brasileira de Pelotização - Nibrasco
508 Companhia de Gás de São Paulo- Comgás
512 Companhia de Saneamento do Paraná
Companhia de Saneamento do Paraná - Sanepar
513 Cia. de Saneamento de Minas Gerais
514 Companhia Energética do Ceará
516 Celg Distribuição S/A
Companhia Energética de Goiás
517 Espírito Santo Centrais Elétricas S.A.
519 Empresa Brasileira de Infra-Estrutura Aeroportuária
Empresa Brasileira de Infra-Estrutura Aeroportuária Infraero
520 Ampla Energia e Serviços S.A
Companhia de Eletricidade do Rio de Janeiro
521 Celpe - Companhia Energética de Pernambuco
Companhia Energética de Pernambuco - Celpe
522 Albras - Alumínio Brasileiro S.A.
523 Brasil Telecom S/A
524 Serviço Federal de Processamento de Dados - SERPRO
525 Companhia Nacional de Abastecimento
527 Centrais Elétricas do Norte do Brasil S.A.
Centrais Elétricas do Norte do Brasil S.A. Eletronorte
528 Companhia de Eletricidade do Estado da Bahia
Companhia de Eletricidade do Estado da Bahia - Coelba
Companhia de Eletricidade do Estado da Bahia Coelba
529 Companhia Estadual de Águas e Esgotos - Cedae
531 Centrais Elétricas de Santa Catarina S.A.
532 Companhia Hidro Elétrica do São Franscisco - Chesf
535 Telemar Norte Leste S/A
537 Companhia Estadual de Energia Elétrica
Companhia Estadual de Geração e Transmissão de Energia Elétrica
115
538 Companhia Paulista de Força e Luz - CPFL
539 Cia. Saneamento Básico do Estado de São Paulo-Sabesp
540 Light Serviços de Eletricidade S.A.
541 Empresa Brasileira de Correios e Telégrafos - ECT
542 Empresa Brasileira de Telecomunicações S.A.
543 Companhia Energética de Minas Gerais
544 Companhia Vale do Rio Doce
546 Cesp - Companhia Energética de São Paulo
547 Furnas Centrais Elétricas S.A.
548 Eletropaulo Metropolitana Eletricidade de São Paulo S.A.
549 Petrobras Distribuidora S.A.
550 Petróleo Brasileiro S.A. - Petrobras
566 Cia de Tecidos Norte de Minas - Coteminas
571 Eluma S.A. Indústria e Comércio
574 Dimed S. A. Distribuidora de Medicamentos
575 Granol Indústria, Comércio e Exportação S.A.
587 Lojas Renner S.A.
611 Cargill Fertilizantes S.A
Mosaic Fertilizantes do Brasil S.A
636 Indústrias Romi S.A.
638 SERASA S.A.
641 Dinap S.A. - Distribuidora Nacional de Publicações
Treelog S.A. - Logística e Distribuição
645 Villares Metals S.A.
661 Ferramentas Gerais Comércio e Importação S.A.
670 Companhia Italo Brasileira de Pelotização Itabrasco
690 Cia. Energética do Rio Grande do Norte
696 Ipiranga Comercial Química S.A.
Ipiranga Química S.A.
698 Cia. Hispano-Brasileira de Pelotização - Hispanobras
701 J. Macedo S/A
J. Macêdo S/A
702 Fertibrás S.A.
703 Confab Industrial S.A.
712 Braspelco Indústria e Comércio Ltda.
714 Borrachas Vipal S.A.
746 Santista Têxtil Brasil S.A
748 Sab Trading Comercial Exportadora S.A.
749 Cimento Poty S.A.
751 Cia. de Ferro Ligas da Bahia Ferbasa
769 Votorantim Metais Zinco S.A.
774 RDM Rio Doce Manganês S.A.
Rio Doce Manganês S.A.
784 Camargo Corrêa Cimentos S.A.
Camargo Corrêa Cimentos S.A. e Controladas
801 Açúcar Guarani S.A.
803 Centrais Elétricas Matogrossenses S.A.
832 Medial Saúde S.A.
845 Abc Indústria e Comércio S.A.
Abc Indústria e Comércio S.A. - Abc Inco
846 Companhia Níquel Tocantins
852 Sotreq S.A.
867 Nova América S.A - Agroenergia
Nova América S.A - Alimentos
Usina Nova América S.A.
116
878 Eletrobrás Termonuclear S.A.
Eletrobrás Termonuclear S.A. Eletronuclear
880 Centrais Elétricas Brasileiras S.A.
886 Companhia Paulista de Trens Metropolitanos - CPTM
890 Companhia Energética de Brasília CEB
928 Companhia Mineira de Metais
936 Cooperativa Agroindustrial Lar
963 Norsa Refrigerantes Ltda
1029 Parmalat Brasil S.A Indústria de Alimentos
1034 TAM - Linhas Aéreas S.A
1055 Cotia Trading S.A.
1060 Dow AgroSciences Industrial Ltda
1093 Metso Brasil Indústria e Comércio Ltda
1096 Companhia Providência Indústria e Comércio
1115 Grupo SEB do Brasil Produtos Domésticos Ltda
1125 UTC Engenharia S.A.
1133 Procter & Gamble do Brasil S.A.
1137 Companhia Libra de Navegação
1149 Elegê Alimentos S.A.
1164 Fiori Veícolo Ltda.
1192 CPM S.A.
1196 Inpacel - Indústria de Papel Arapoti S.A.
1197 Bayer CropScience Brasil
1204 Fasal S.A. Comércio e Indústria Produtos Siderúrgicos
1220 Fertilizantes Heringer Ltda.
Fertilizantes Heringer S.A.
1225 Caramuru Alimentos Ltda.
Caramuru Alimentos S/A
1226 Rio Negro Comércio e Indústria de Aço S.A.
1235 Indústrias Alimentícias Itacolomy S.A. - Itasa
1244 Empresa Baiana de Alimentos S.A.
1246 Empresa Baiana de Águas e Saneamento S.A. Embasa
1249 Aethra Componentes Automotivos Ltda
1260 Dow Brasil Nordeste Ltda
1263 Yoki Alimentos S.A.
1264 Votorantim Cimentos N/Ne S.A
1274 Cooperativa Agrária Agroindustrial
Cooperativa Agrária Mista Entre Rios Ltda.
1276 Companhia Energética do Maranhão
Companhia Energética do Maranhão CEMAR
1287 Tecidos e Armarinhos Miguel Bartolomeu S.A.
1305 Valesul Alumínio S.A.
1308 Julio Simões Transportes e Serviços Ltda.
1309 Empresa Energética de Mato Grosso do Sul S.A.
1311 Irmãos Biagi S.A. Açúcar e Álcool
1314 Cobra Tecnologia S.A.
1315 Copagaz Distribuidora de Gás Ltda.
1430 Louis Dreyfus Commodities Bioenergia S/A
1447 Engevix Engenharia S.A.
1453 Empresa Energética de Sergipe S.A. - Energipe
1466 Moinhos Cruzeiro do Sul S.A.
1469 Produtos Alimentícios Orlândia S.A. Comércio e Indústria
1474 Perdigão Agroindustrial S.A
1477 Randon S/A Implementos e Participações
1517 ALSTOM BRASIL LTDA
117
1542 Cosan S.A. Indústria e Comércio
1559 Prosegur Brasil S.A. Transportadora de Valores e Segurança
1579 Usina Barra S.A. Açúcar e Álcool
1580 Usina Caeté S.A.
1630 Panasonic da Amazônia S.A.
1649 Polibrasil Resinas S.A
1669 Companhia de Saneamento Ambiental do Distrito Federal
Companhia de Saneamento do Distrito Federal - Caesb
1782 Clariant S.A.
1790 Coinbra - Frutesp S.A.
1812 Lafarge Brasil S.A.
1822 Credicard S.A. Administradora de Cartões de Crédito
1847 Editora Abril S.A.
1864 EMS S.A
1939 Irmãos Bretas Filhos & Cia. Ltda.
1945 Ita Representações de Produtos Farmacêuticos Ltda
1960 Profarma Distribuidora de Produtos Farmacêuticos S/A
1974 Lojas Insinuante Ltda.
1981 Mangels Indústria e Comércio Ltda.
2011 Nortox S.A.
2088 Schering do Brasil Química e Farmacêutica Ltda.
2093 Amaggi Exportação e Importação Ltda
2101 Cooperativa Agropecuária Castrolanda
2161 Tupy Fundições Ltda
2167 Celular CRT S.A.
2188 Y. Yamada S.A. Comércio e Indústria
2205 Camil Alimentos S.A.
2214 Usiminas Mecânica S.A.
2225 Sony Brasil Ltda
2226 Spaipa Indústria Brasileira de Bebidas
Spaipa S.A Indústria Brasileira de Bebidas
2227 McDonald's Comércio de Alimentos Ltda
2233 Elevadores Atlas Schindler S.A
2246 Weg Indústrias S.A
2256 Cisa Trading S.A
2272 Officer Distribuidora de Produtos de Informática S.A.
2278 Medley S.A. Indústria Farmacêutica
2279 Soc Benef Israelita Bras Hospital Albert Eisntein
2290 Sociedade Anônima de Eletrificação da Paraíba
2291 Companhia Distribuidora de Gás do Rio de Janeiro - CEG
2293 Dupont Performance Coatings S.A.
2294 Concessionária da Rodovia Presidente Dutra S.A
2300 Renault do Brasil S.A.
2302 Raia & Cia Ltda
Raia S/A
2312 Maxion Sistemas Automotivos Ltda
2329 J. Macêdo S/A
2347 Companhia de Gás da Bahia
2364 Orsa Celulose,Papel e Embalagens SA.
2401 Ferrovia Centro-Atlântica S.A
2434 Cisper S.A.
Owens Illinois do Brasil S.A.
2461 CTA - Continental Tobaccos Alliance S/A
2486 Companhia Energética do Piauí
2487 Carvalho & Fernandes Ltda
118
2525 Biosintética Farmacêutcia Ltda
Biosintética Farmacêutica Ltda
2537 Ibrame Indústria Brasileira de Metais S.A
2544 Coopavel Cooperativa Agroindustrial
Cooperativa Agropecuária Cascavel Ltda
2550 Videolar S.A
2554 Lg Eletrocnics da Amazonia Ltda
LG Eletronics da Amazonia Ltda
2558 Marfrig Frigoríficos e Comércio de Alimentos Ltda
Marfrig Frigoríficos e Comércio de Alimentos S/A
2559 MRS - Logística S/A
2576 Distribuidora Farmacêutica Panarello Ltda
2581 Centrais Elétricas Pará S.A
2582 Saneamento Goiás S.A
2588 Companhia Energética de Alagoas - CEAL
2589 S.A Usina Coruripe Açucar e Alcool
S/A Usina Coruripe Açúcar e Álcool
2594 DMA Distribuidora S.A.
2598 Esteve S/A
2604 Imcopa Importação e Exportação e Indústria de Óleos Ltda
2611 ALL-América Latina Logística do Brasil S.A.
2621 Corol Cooperativa Agroindustrial
2639 Rio Grande Energia S.A
2647 Primo Schincariol Ind. de Cerveja e Refrigerantes do Nordeste S.A
Primo Schincariol Ind. de Cervejas e Refrigerantes do Nordeste SA
2660 AES Sul Distribuidora Gaúcha de Energia S.A
2663 Companhia Brasileira de Meios de Pagamento
2664 Globo Comunicações e Participações S.A.
2665 Redecard S.A.
2667 Golden Cross Assistência Internacional de Saúde Ltda
2668 MMC Automotores do Brasil Ltda
2671 Amil Assistência Médica Internacional Ltda
2682 Telesp Celular S.A
2695 BCP S/A
2710 Alunorte - Alumina do Norte Brasil S.A
2736 Telest Celular S.A
2737 Telebahia Celular S.A
2741 Elektro Eletricidade e Serviços S.A
2746 Milenia Agro Ciências S.A
2747 Seara Alimentos S.A.
2749 Bandeirante Energia S.A
2750 Telemig Celular S.A
2751 Sonda Supermercado Exportação e Importação Ltda
2753 Bayer S.A
2754 Samsung Eletrônica da Amazônia Ltda
2755 Tractebel Energia S.A.
2756 CEG Rio S.A
2760 CCB- Cimpor Cimentos do Brasil Ltda
Cia de Cimentos do Brasil
2765 Companhia Energética Santa Elisa
2769 LG Electronics de São Paulo Ltda
2770 ALE Combustíveis S.A
ALESAT Combustíveis S.A
2771 Kimberly Clark Brasil Ind. Com. de Produtos Higiên. Ltda
2773 TIM Sul S.A
119
2775 Telet S.A
2781 Belgo-Mineira Participação, Indústria e Comércio S.A.
2784 Concessionária do Sistema Anhanguera-Bandeirantes S.A
2786 Amanco Brasil S.A
2791 SPDM Associação Paulista para Desenvolvimento da Medicina
2795 Sociedade de Ensino Superior Estácio de Sá
Sociedade de Ensino Superior Estácio de Sá Ltda
2811 Batavia S.A Indústria de Alimentos
2814 Cimento Rio Branco S.A
2818 Telerj Celular S.A
2832 CTEEP- Companhia de Transmissão de Energia Elétrica Paulista
2833 AES Tietê S.A.
2834 Duke Energy International - Geração Paranapanema S/A
2845 Positivo Informática Ltda
Positivo Informática S/A
2850 Accenture do Brasil Ltda
2851 Tim Nordeste Telecomunicações S.A.
2852 Telegoiás Celular S.A
2865 Atento Brasil S/A
2971 Amazônia Celular S.A
Amazônia Celular S.A - Maranhão
3048 Terra Networks Brasil S/A
3049 Maxitel S.A.
Maxitel SA e Controladas
Tim Nordeste S.A
3117 B2W- Companhia Global do Varejo S/A
3125 Semp Toshiba Informática Ltda.
3190 Universo Online S.A.
3201 Petrobrás Transporte SA.
Petrobrás Transporte SA. - Transpetro
3202 Manaus Energia S/A
3203 Transportadora Brasileira Gasoduto Bolívia-Brasil SA.
3210 Americel S/A
3236 Magneti Marelli Cofap Cia. Fabricadora de Peças
3243 Amsted Maxion Fundição e Equipamentos Ferroviários S.A
3249 BSE S.A.
BSE SA.
3258 Leroy Merlin Companhia Brasileira de Bricolagem
3261 GR S.A.
3272 Global Telecom SA.
Vivo S.A
3286 Calçados Azaléia Nordeste S.A.
3291 Companhia Siderúrgica Paulista - Cosipa
3295 Telecomunicações de São Paulo S.A. - Telesp
3296 Usinas Siderúrgicas de Minas Gerais S/A - Usiminas
3307 Companhia Coreano-Brasileira de Pelotização-Kobrasco
3337 Varig Logistica S.A
3341 Arosuco Aromas e Sucos Ltda
3374 Usinas Itamarati S.A.
3393 LDC Bioenergia S/A
3403 Siemens Eletroeletrônica S.A.
3571 Coop. Triticola Mista Alto Jacuí Ltda
3635 S.A. Fluxo Com. e Assessoria Internacional
3662 Agripec Química Farmacêutica S.A.
3715 Indústria Nacional de Aços Laminados Inal S.A.
120
3725 CIEN - Companhia de Interconexão Energética
Companhia de Interconexão Energética
3733 Henkel Ltda
3761 Dow Brasil Sudeste Industrial Ltda.
3776 Empreendimentos Pague Menos S/A.
3848 Norte Brasil Telecom S.A.
3858 Innova S.A.
3868 Friboi Ltda.
JBS S/A
3874 Delta Construções S.A.
3910 Intermédica Sistema de Saúde S.A.
Intermédica Sistema deSaúde S.A.
3911 Sadia S.A.
3915 Voith Siemens Hydro Power Generation Ltda.
3928 Gafisa S.A
3945 Satélite Distribuidora de Petróleo S.A.
3951 Belgo Bekaert Arames Ltda
Belgo Bekaert Arames S.A
3952 Cooperativa Agropecuária de Produção Integrada do Paraná Ltda
Integrada Cooperativa Agroindustrial
Integrada Cooperativa Agroindustrial Ltda
3957 Telefônica Empresas S.A.
3962 Votorantim Exportadora e Participações Ltda
3976 Suzano Petroquímica S.A.
3977 Companhia Piratininga de Força e Luz
3991 Gol Transportes Aéreos S/A
3996 Polietilenos União S.A.
3998 Metso Brasil Indústria e Comércio Ltda
4001 Unimed Campinas - Cooperativa de Trabalho Médico
4005 SAB Company Comércio Internacional S/A
4007 Companhia Petrolífera Marlim
4008 Repsol YPF Distribuidora S.A.
4012 Copel Distribuição S.A.
4019 Monsanto Nordeste S.A.
4020 Copel Geração e Transmissão S/A
Copel Geração S/A
4023 Trombini Embalagens Ltda
4024 AGCO do Brasil Comércio e Indústria Ltda
4027 Orbitall Serviços e Processamentos de Informações Comerciais Ltda
4035 Gonvarri Brasil Produtos Siderúrgicos S.A.
4037 Alberto Pasqualini - Refap S/A
4039 Anglo American Brasil Ltda
4046 Samsung SDI Brasil Ltda
4048 Bertin Ltda
Bracol Holding Ltda
4052 Iveco Latin America Ltda
4053 Cooperativa dos Cafeicultores e Citricultores de São Paulo
4055 Infoglobo Comunicações S.A.
4058 Usina de Açúcar Santa Terezinha Ltda
4093 Weg Exportadora S.A.
4104 TNL PCS S.A.
TNL PCS S.A. - Oi
4106 Rubi S.A. Comércio, Indústria e Agricultura
4114 Gran Sapore BR Brasil S/A
4115 Veracel Celulose S.A.
121
4120 Unimed - Belo Horizonte Cooperativa de Trabalho Médico Ltda
Unimed - BH Cooperativa de Trabalho Médico Ltda
4141 Peugeot Citroen do Brasil Automóveis Ltda
4142 Rio de Janeiro Refrescos Ltda
4147 G. Barbosa Comercial Ltda
4153 Sudestefarma S.A. Produtos Farmacêuticos
4154 TNL Contax S.A.
4155 AES Uruguaiana Empreendimentos S.A.
4156 Multigrain Comércio Exportação e Importação S/A
Multigrain Comércios Exportação e Importação Ltda
4162 Iveco Fiat Brasil Ltda
4163 Novamarlim Petróleo S.A.
4164 Tim Celular S.A.
4165 Unimed Paulistana Sociedade Cooperativa de Trabalho Médico
4167 Dairy Partners Americas Brasil Ltda
4179 CPFL Comercialização Brasil S.A.
4206 Ericsson Serviços de Telecomunicações Ltda
4207 Kimberly Clark Kenko Indústria e Comércio Ltda
4208 Rexam do Brasil Ltda
4211 Gazin Indústria e Comércio de Móveis e Eletrodomésticos Ltda
4251 Eurofarma Laboratórios Ltda
4279 A. Telecom S.A
4289 CGTF Central Geradora Termeletrica Fortaleza S.A.
4299 Primo Schincariol Ind. de Cervejas Refrig. do Norte-Nordeste S/A
4318 Galvasud S.A.
4331 FERTIPAR Fertilizantes do Paraná Ltda.
4333 Petrobras Comercializadora de Energia Ltda
4346 Minerva S/A
4349 Agrenco do Brasil S.A.
4394 Rio Polímeros S.A.
4395 Sendas Distribuidora S.A.
4397 Companhia de Telecomunicações do Brasil Central
4401 Unimed-Rio Cooperativa de Trabalho Médico do RJ Ltda
4403 Usina Termelétrica Norte Fluminense S.A.
4414 Repsol YPF Brasil S.A.
4416 Vega do Sul S.A.
4423 Usina da Barra S/A Açucar e Álcool
4428 Votorantim Metais Níquel S/A
4437 AstraZeneca do Brasil Ltda
4443 Dow AgroSciences Industrial Ltda
4449 Tele Centro Oeste Celular Participações S.A.
4452 Bayer S/A
Bayer CropScience Ltda
Bayer S/A
4459 Suspensys Sistemas Automotivos Ltda
4460 Cooperativa Agropecuária e Industrial Ltda
4474 Companhia de Bebidas das Américas Ambev
4499 14 Brasil Telecom Celular S.A.
4517 Amico Saúde Ltda
4525 Gerdau Aços Longos S.A.
4526 Diplomata S.A. Industrial e Comercial
4528 Gerdau Aços Especiais S/A
Gerdau Aços Especiais Brasil S/A
4529 Gerdau Comercial de Aços S.A.
4542 Servimed Comercial Ltda
122
4550 Fratelli Vita Bebidas S.A.
4551 Companhia Locadora de Equipamentos Petrolíferos - CLEP
4564 CEMIG - Geração e Transmissão S/A
4600 Cemig Distribuição S.A.
4621 Prezunic Comercial Ltda
4673 Tradener Ltda
4691 Embraer - Empresa Brasileira de Aeronáutica S.A
4857 Companhia Estadual de Distribuição de Energia Elétrica - CEEE - D
4870 Louis Dreyfus Commodities Agroindustrial S/A
4887 Cotia Vitória Serviços e Comércio S/A
4891 Mantecorp Logística, Distribuição e Comércio S/A
4917 Frigorífico Mercosul S/A
4958 Milenia Agrociências S/A
4964 Weg Equipamentos Elétricos S/A
4969 Ello - Puma Distribuidora de Combustíveis S/A
4976 Dow Brasil Nordeste Industrial Ltda
4979 Para Automóveis Ltda
4983 Celesc Distribuição S/A
5002 CEB Distribuição S/A
5006 PPE Fios Esmaltados S/A
5013 M&G Polímeros Brasil S/A
5019 Usina da Barra S/A - Açúcar e Álcool
5021 Mineração Maracá Indústria e Comércio S/A
5026 Hypermarcas S/A
5041 Bertin S/A
5058 Coteminas S/A
5068 Magneti Marelli Sistemas Automotivos Industria e Comércio Ltda
5079 Distribuidora Automotiva S/A
5082 VRG Linhas Aéreas S/A
123
APÊNDICE 02 – Empresas excluídas da amostra por não estarem presentes em dois ou
mais anos na revista
Código Razão social Ano
28 Usina da Barra S.A. - Açúcar e Álcool 2.006
39 Companhia de Telecomunicações do Brasil Central S.A. 2.003
65 Jari Celulose S.A. 2.003
127 Dana-Albarus S.A. Indústria e Comércio 2.004
129 Companhia Metalúrgica Prada 2.003
154 Armco do Brasil S.A. 2.004
173 Usina São Martinho S.A. 2.003
221 Sifco S.A. 2.005
229 Starexport Trading S.A. 2.006
334 MWM Motores a Diesel Ltda. 2.003
414 Cia. Suzano de Papel e Celulose 2.003
427 Glencore Importadora e Exportadora S.A. 2.006
440 Cia. Importadora e Exportadora Coimex 2.003
445 Gerdau S.A. 2.003
456 Viação Aérea São Paulo S.A. - VASP 2.003
468 Philip Morris Brasil S.A. 2.003
471 Sendas S.A. 2.003
801 Açúcar Guarani S.A. 2.007
1060 Dow AgroSciences Industrial Ltda 2.003
1093 Metso Brasil Indústria e Comércio Ltda 2.007
1096 Companhia Providência Indústria e Comércio 2.004
1115 Grupo SEB do Brasil Produtos Domésticos Ltda 2.007
1125 UTC Engenharia S.A. 2.007
1149 Elegê Alimentos S.A. 2.003
1196 Inpacel - Indústria de Papel Arapoti S.A. 2.003
1197 Bayer CropScience Brasil 2.003
1204 Fasal S.A. Comércio e Indústria Produtos Siderúrgicos 2.004
1235 Indústrias Alimentícias Itacolomy S.A. - Itasa 2.003
1244 Empresa Baiana de Alimentos S.A. 2.003
1264 Votorantim Cimentos N/Ne S.A 2.007
1430 Louis Dreyfus Commodities Bioenergia S/A 2.006
1447 Engevix Engenharia S.A. 2.007
1453 Empresa Energética de Sergipe S.A. - Energipe 2.006
1469 Produtos Alimentícios Orlândia S.A. Comércio e Indústria 2.003
1579 Usina Barra S.A. Açúcar e Álcool 2.003
1790 Coinbra - Frutesp S.A. 2.003
1822 Credicard S.A. Administradora de Cartões de Crédito 2.003
1945 Ita Representações de Produtos Farmacêuticos Ltda 2.003
2011 Nortox S.A. 2.004
2225 Sony Brasil Ltda 2.005
2278 Medley S.A. Indústria Farmacêutica 2.007
2293 Dupont Performance Coatings S.A. 2.003
2294 Concessionária da Rodovia Presidente Dutra S.A 2.006
2329 J. Macêdo S/A 2.007
2461 CTA - Continental Tobaccos Alliance S/A 2.004
2537 Ibrame Indústria Brasileira de Metais S.A 2.007
2604 Imcopa Importação e Exportação e Indústria de Óleos Ltda 2.007
2668 MMC Automotores do Brasil Ltda 2.003
2736 Telest Celular S.A 2.005
2771 Kimberly Clark Brasil Ind. Com. de Produtos Higiên. Ltda 2.003
124
2775 Telet S.A 2.003
2781 Belgo-Mineira Participação, Indústria e Comércio S.A. 2.003
2786 Amanco Brasil S.A 2.003
2791 SPDM Associação Paulista para Desenvolvimento da Medicina 2.007
2850 Accenture do Brasil Ltda 2.003
3117 B2W- Companhia Global do Varejo S/A 2.007
3125 Semp Toshiba Informática Ltda. 2.007
3190 Universo Online S.A. 2.006
3286 Calçados Azaléia Nordeste S.A. 2.007
3374 Usinas Itamarati S.A. 2.003
3393 LDC Bioenergia S/A 2.007
3571 Coop. Triticola Mista Alto Jacuí Ltda 2.003
3635 S.A. Fluxo Com. e Assessoria Internacional 2.005
3662 Agripec Química Farmacêutica S.A. 2.004
3915 Voith Siemens Hydro Power Generation Ltda. 2.005
3928 Gafisa S.A 2.007
3996 Polietilenos União S.A. 2.007
4001 Unimed Campinas - Cooperativa de Trabalho Médico 2.003
4005 SAB Company Comércio Internacional S/A 2.005
4023 Trombini Embalagens Ltda 2.003
4052 Iveco Latin America Ltda 2.006
4106 Rubi S.A. Comércio, Indústria e Agricultura 2.004
4114 Gran Sapore BR Brasil S/A 2.007
4153 Sudestefarma S.A. Produtos Farmacêuticos 2.006
4155 AES Uruguaiana Empreendimentos S.A. 2.006
4162 Iveco Fiat Brasil Ltda 2.005
4167 Dairy Partners Americas Brasil Ltda 2.003
4207 Kimberly Clark Kenko Indústria e Comércio Ltda 2.003
4208 Rexam do Brasil Ltda 2.003
4299 Primo Schincariol Ind. de Cervejas Refrig. do Norte-Nordeste S/A 2.007
4318 Galvasud S.A. 2.005
4346 Minerva S/A 2.007
4414 Repsol YPF Brasil S.A. 2.007
4423 Usina da Barra S/A Açucar e Álcool 2.004
4443 Dow AgroSciences Industrial Ltda 2.004
4499 14 Brasil Telecom Celular S.A. 2.007
4517 Amico Saúde Ltda 2.007
4526 Diplomata S.A. Industrial e Comercial 2.007
4551 Companhia Locadora de Equipamentos Petrolíferos - CLEP 2.006
4857 Companhia Estadual de Distribuição de Energia Elétrica - CEEE - D 2.007
4870 Louis Dreyfus Commodities Agroindustrial S/A 2.007
4887 Cotia Vitória Serviços e Comércio S/A 2.007
4891 Mantecorp Logística, Distribuição e Comércio S/A 2.007
4969 Ello - Puma Distribuidora de Combustíveis S/A 2.007
4976 Dow Brasil Nordeste Industrial Ltda 2.006
4979 Para Automóveis Ltda 2.006
4983 Celesc Distribuição S/A 2.007
5002 CEB Distribuição S/A 2.007
5006 PPE Fios Esmaltados S/A 2.007
5013 M&G Polímeros Brasil S/A 2.007
5019 Usina da Barra S/A - Açúcar e Álcool 2.007
5021 Mineração Maracá Indústria e Comércio S/A 2.007
5026 Hypermarcas S/A 2.007
5041 Bertin S/A 2.007
5058 Coteminas S/A 2.007
125
5068 Magneti Marelli Sistemas Automotivos Industria e Comércio Ltda 2.007
5079 Distribuidora Automotiva S/A 2.007
5082 VRG Linhas Aéreas S/A 2.007
126
APÊNDICE 03 – Empresas excluídas da amostra por não apresentarem o EBITDA
Código Razão social
34 Cooperativa Tritícola Erechim Ltda.
286 Rhodia Poliamiada e Especialidades Ltda
344 Akzo Nobel Ltda.
364 Siemens Ltda.
463 Casa Bahia Comercial Ltda.
491 Chevron Brasil Ltda
701 J. Macedo S/A
1260 Dow Brasil Nordeste Ltda
1630 Panasonic da Amazônia S.A.
2227 McDonald's Comércio de Alimentos Ltda
2312 Maxion Sistemas Automotivos Ltda
2487 Carvalho & Fernandes Ltda
2751 Sonda Supermercado Exportação e Importação Ltda
2754 Samsung Eletrônica da Amazônia Ltda
3341 Arosuco Aromas e Sucos Ltda
3761 Dow Brasil Sudeste Industrial Ltda.
4024 AGCO do Brasil Comércio e Indústria Ltda
4046 Samsung SDI Brasil Ltda
4048 Bertin Ltda
4053 Cooperativa dos Cafeicultores e Citricultores de São Paulo
4142 Rio de Janeiro Refrescos Ltda
4165 Unimed Paulistana Sociedade Cooperativa de Trabalho Médico
4542 Servimed Comercial Ltda
4621 Prezunic Comercial Ltda
127
APÊNDICE 04 – Banco de dados com exclusões da pesquisa (final)
Código Setor
Faturament
o Bruto
2003
Ebitda 2003
Faturament
o Bruto
2004
Ebitda 2004 Faturamento
Bruto 2005 Ebitda 2005
Faturamento
Bruto 2006 Ebitda 2006
Faturamento
Bruto 2007 Ebitda 2007
6 Bens de Consumo 1.234.922 158.490 1.339.737 220.524 1.554.947 179.804
7 Mineração 853.527 331.636 908.902 356.216 1.123.506 502.275 1.231.211 594.631 2.157.870 1.202.922
9 Atacado 502.340 23.661 573.804 27.061
10 Bens de Consumo 700.424 -8.250 1.113.432 55.213 1.234.777 47.246 1.382.031 9.253 1.702.086 -45.654
11 Química e Petroquímica 557.129 67.348 591.432 83.105
14 Varejo 545.451 21.504 595.017 23.392 663.466 23.506 690.659 23.904 767.066 34.880
23 Bens de Consumo 962.047 54.930 951.004 39.444 778.664 14.394 1.086.849 10.404
24 Siderurgia e Metalurgia 612.604 71.229 978.122 164.896 1.204.534 230.971 1.216.723 289.485 1.320.876 270.225
38 Bens de Consumo 547.925 45.518 697.994 59.153 640.955 50.600 733.207 63.522
47 Papel e Celulose 702.654 74.504 794.845 82.504 734.421 43.000 778.773 88.281 847.195 94.092
54 Transporte 638.054 229.946 807.259 259.980 1.108.034 351.628
56 Química e Petroquímica 1.357.332 23.498 875.910 -42.990 710.598 1.350 1.223.289 11.696
57 Siderurgia e Metalurgia 508.791 54.274 774.524 86.146 775.096 38.568 734.391 40.651 953.270 49.722
59 Indústria da Construção 487.089 47.210 582.326 67.548 624.829 45.417 621.446 61.333
60 Química e Petroquímica 727.756 78.051 798.633 184.329 755.159 40.433 762.591 -19.713
63 Produção Agropecuária 615.401 25.138 752.605 34.240 691.056 27.383 613.445 19.408 799.125 56.161
75 Indústria da Construção 1.164.935 271.648 1.105.159 200.946 859.624 31.899 863.356 -52.656 995.116 -59.002
78 Química e Petroquímica 527.716 59.527 886.328 125.731 838.105 82.531 898.905 54.791 1.086.649 129.000
84 Atacado 745.164 79.538 905.623 41.922 745.282 5.087 673.835 37.127 814.652 49.183
89 Varejo 796.679 17.563 978.073 56.551 1.104.629 36.335 1.249.018 36.656 1.335.966 57.137
92 Eletroeletrônico 482.324 29.299 584.736 38.301
94 Comunicações 3.727.029 336.265 4.723.247 608.117
128
96 Química e Petroquímica 585.791 65.194 753.559 48.351 757.269 88.799 713.318 65.800 717.468 50.148
102 Varejo 1.029.923 81.582 1.060.246 62.707 1.070.098 41.148 1.019.008 14.980 1.024.798 9.625
105 Química e Petroquímica 1.133.292 127.821 1.385.385 166.432 1.465.790 123.020 1.276.024 67.287
109 Varejo 1.107.772 -10.052 1.399.729 -5.477 1.920.953 -29.737 2.136.129 -64.640 2.284.835 -146.994
117 Mineração 826.500 461.000 1.021.816 641.111 1.036.419 570.926 976.167 499.061 1.078.323 571.200
124 Química e Petroquímica 1.125.566 39.446 1.110.612 -52.374 592.509 -73.331
126 Bens de Capital 679.449 63.234 760.420 92.111
137 Papel e Celulose 3.233.732 922.183 3.272.343 990.000 3.201.222 384.398 3.234.861 415.401 3.355.553 436.334
140 Têxteis 688.000 236.655 1.499.180 320.400 1.339.889 159.948 1.372.260 208.709 1.502.304 206.531
146 Produção Agropecuária 1.015.864 40.655 1.202.167 27.471 974.942 19.419 861.096 -4.817 1.034.550 20.955
147 Eletroeletrônico 561.485 28.100 603.544 55.000 795.360 68.100 884.648 56.200
148 Química e Petroquímica 494.798 49.100 610.136 78.639 606.953 58.700 621.780 33.100 698.422 74.803
153 Papel e Celulose 1.098.834 557.422 1.131.317 451.000 1.109.840 359.965 1.066.619 364.648 1.266.112 476.987
155 Química e Petroquímica 479.813 20.778 754.793 17.456 720.987 -2.543 716.449 -27.207 808.652 -26.299
156 Química e Petroquímica 996.419 223.034 1.460.577 391.868 1.386.991 269.955 1.336.245 234.352 1.396.914 175.960
157 Varejo 427.207 23.075 658.543 23.405 817.513 38.253 1.006.091 51.266
167 Siderurgia e Metalurgia 539.832 67.054 867.412 152.819 858.109 80.464 1.120.991 132.038 1.257.255 142.996
175 Papel e Celulose 669.638 165.861 761.905 134.935 807.322 148.585 766.013 130.156 817.158 152.805
176 Produção Agropecuária 1.167.064 55.855 1.280.213 50.902 1.130.194 58.978 960.562 59.412 1.406.967 58.400
185 Varejo 1.137.041 96.614 1.438.238 120.803 1.531.323 95.523 1.464.605 79.828 1.515.486 74.667
195 Varejo 764.681 36.786 948.610 76.391 1.002.864 45.534 1.100.354 46.169 1.249.055 81.015
197 Química e Petroquímica 861.102 252.538 988.426 332.292 754.166 90.546 882.427 129.654 1.156.935 399.085
199 Atacado 1.014.273 89.082 1.055.624 79.304 1.078.984 81.700 1.103.782 15.736 1.103.156 6.090
200 Produção Agropecuária 551.996 30.830 642.385 53.733 634.637 52.235
204 Bens de Consumo 1.430.073 152.030 1.657.228 276.200 1.679.754 249.210 1.426.372 101.900 1.550.831 145.000
205 Mineração 1.528.856 724.000 1.869.195 937.000 2.618.173 1.615.000 2.543.981 1.497.000 2.466.009 1.121.749
208 Farmacêutico 626.176 99.932 803.475 135.771 845.511 182.440 1.094.312 215.066
129
210 Energia 1.185.105 29.764 1.274.390 45.642 2.921.669 92.183 3.059.110 230.610 3.061.468 180.379
211 Bens de Consumo 1.239.935 29.164 1.949.933 11.030 2.091.224 109.326 1.975.095 15.604 2.392.012 65.723
212 Auto-indústria 1.069.069 75.894 1.300.655 155.965 1.373.223 57.919 1.407.102 89.945 1.677.970 89.778
213 Varejo 844.921 6.767 1.050.684 36.547 1.110.667 51.010 1.087.503 45.509 1.176.931 24.950
218 Siderurgia e Metalurgia 1.015.923 107.027 1.526.203 270.886 1.522.453 215.566 1.989.819 180.087 1.823.070 16.071
227 Produção Agropecuária 602.635 58.610 655.041 60.700
230 Auto-indústria 6.318.893 1.456.463 9.253.800 1.718.684 7.922.928 784.237
232 Eletroeletrônico 716.991 54.354 751.140 40.677
234 Energia 1.593.825 42.285 1.633.223 49.667
237 Bens de Consumo 1.840.086 105.611 2.457.896 431.700 3.127.463 505.734 3.731.863 556.642 4.083.357 606.859
239 Indústria da Construção 692.653 226.952 598.342 178.981
240 Química e Petroquímica 2.078.598 251.397 2.837.869 479.165 2.507.270 156.854 2.280.669 182.089 2.559.186 278.182
241 Química e Petroquímica 1.739.143 221.891 2.307.643 322.797 2.319.979 203.224 2.519.736 183.734 2.605.151 307.493
242 Química e Petroquímica 550.301 168.400 682.761 194.986 835.073 264.319 785.812 201.843 772.084 183.469
245 Farmacêutico 664.220 26.255 918.037 101.000 950.548 155.000 985.072 133.294 927.808 127.442
248 Química e Petroquímica 4.884.361 553.220 6.430.880 527.499 5.018.555 -39.276 4.216.970 148.945 5.865.350 222.465
251 Bens de Consumo 696.289 63.399 811.567 75.566 937.274 104.098 1.039.156 137.171 1.184.644 195.325
252 Mineração 727.531 94.411 917.890 122.110 1.013.731 103.976 1.049.291 132.135 1.120.527 144.996
256 Têxteis 1.639.680 198.256 1.841.602 201.033 1.625.235 143.402 1.513.333 15.712 1.430.027 123.060
258 Papel e Celulose 2.586.460 1.113.388 2.759.970 1.269.100 2.637.859 596.432 2.965.875 1.113.000 2.627.679 248.263
263 Varejo 917.937 56.900 1.270.986 85.500 1.746.338 103.000 2.183.693 60.900 2.567.189 119.100
267 Varejo 940.161 -2.928 997.757 -438 1.076.621 13.835 1.039.117 -682 1.111.416 -19.136
268 Eletroeletrônico 830.936 39.991 1.140.846 21.259 1.113.487 47.875 1.034.832 5.736 1.200.604 25.970
280 Atacado 531.445 23.764 678.426 51.383
281 Química e Petroquímica 636.804 148.905 870.635 240.836 794.327 111.823 690.770 88.312 880.195 181.358
282 Bens de Consumo 1.271.241 21.058 1.501.798 61.103 1.753.882 57.126 1.904.443 76.228 2.232.519 117.699
285 Química e Petroquímica 2.329.794 -84.656 3.342.709 -56.425 3.772.574 -46.330 2.331.339 -259.510 3.770.812 236.096
130
299 Química e Petroquímica 1.301.771 300.376 1.598.096 433.292 1.523.484 372.326 1.495.087 326.005 1.681.873 337.634
300 Atacado 1.104.762 22.446 1.190.511 36.677 1.397.586 45.466 1.579.014 29.826 1.660.797 35.583
301 Química e Petroquímica 1.262.318 103.688 1.594.870 184.998 1.672.210 178.995 1.640.077 101.500 1.717.041 144.468
306 Produção Agropecuária 3.963.161 81.019 3.573.194 143.592 2.395.923 22.628 2.902.657 37.821 4.207.260 -244.288
307 Energia 5.990.666 322.523 6.090.145 156.206 2.809.971 164.200 2.915.234 206.700 2.965.014 150.800
309 Eletroeletrônico 480.816 32.973 567.669 28.384 661.389 41.548
310 Atacado 642.477 -394 943.857 62.541 1.190.576 46.113 946.703 1.016 1.265.671 25.842
312 Papel e Celulose 1.121.968 577.971 2.109.273 803.499 2.875.888 846.317 3.120.859 831.932 3.789.547 910.767
315 Comunicações 616.413 -4.098 598.052 53.056 709.675 112.541 673.451 23.080
316 Energia 2.263.586 105.727 2.366.327 160.988 2.335.585 136.069 2.422.174 213.950 2.446.576 178.783
320 Indústria Digital 1.081.594 37.257 1.382.590 114.900 1.419.063 87.065 1.339.005 46.759 1.281.003 100.134
321 Auto-indústria 1.241.599 301.120 1.651.011 353.403 1.650.506 237.541 1.685.455 237.000 1.773.981 264.800
323 Papel e Celulose 1.432.775 359.200 1.711.017 360.200 1.655.828 323.800 1.701.019 353.796 1.396.427 276.709
326 Comunicações 517.986 96.992 542.602 85.787
329 Farmacêutico 1.275.849 25.989 1.291.780 101.104 1.328.172 184.913 1.625.411 241.054 1.686.258 155.378
331 Eletroeletrônico 860.432 190.269 2.012.863 593.995 1.687.172 439.737 1.246.842 195.141 1.202.007 215.296
332 Indústria da Construção 1.078.309 162.565 1.482.469 261.218 1.619.255 320.532 1.839.114 385.282 2.139.941 445.227
339 Bens de Consumo 858.089 70.099 954.300 100.011 1.176.285 115.003 1.275.307 141.979 1.477.257 195.141
343 Química e Petroquímica 1.205.477 133.501 1.663.912 156.698 1.232.125 37.807 1.087.486 19.338 2.201.732 57.012
346 Papel e Celulose 1.181.230 482.079 1.228.708 465.519 1.096.138 271.867 1.119.399 205.925 1.945.992 282.184
348 Mineração 974.115 397.862 980.145 317.506 1.215.110 338.761 1.199.190 252.482
349 Eletroeletrônico 524.172 -107.909 1.094.224 35.444 1.468.460 57.100 1.818.446 26.931
353 Produção Agropecuária 919.583 65.904 1.067.153 80.078 887.163 51.299 802.639 47.330 1.025.079 50.852
356 Indústria da Construção 1.020.993 93.370 1.491.280 178.320 1.403.723 189.796 1.346.207 158.643 1.447.308 213.160
362 Siderurgia e Metalurgia 1.360.334 263.000 2.093.129 371.000 2.172.816 450.731 2.077.180 460.310 2.509.508 533.884
363 Têxteis 565.183 -19.871 595.832 -7.740
366 Bens de Consumo 1.017.457 47.210 1.129.985 74.115 1.357.365 69.206 1.367.153 101.500 1.745.115 133.751
131
369 Química e Petroquímica 1.196.136 194.597 1.420.274 268.065 1.631.071 273.086 1.775.682 340.492
370 Indústria da Construção 877.460 127.939 1.052.220 87.772 1.206.359 228.651 1.462.410 210.607 1.643.134 238.906
371 Mineração 1.854.964 705.861 2.504.199 1.036.000 3.409.899 1.764.712 3.952.825 1.899.048 3.384.700 1.644.387
373 Indústria da Construção 1.181.851 217.436 1.367.221 224.696 1.456.682 206.650 1.592.121 208.820 1.530.977 199.210
374 Química e Petroquímica 819.989 81.323 1.207.543 168.219 1.129.610 110.473 1.213.507 154.665 1.287.559 145.431
383 Bens de Capital 1.209.681 240.202 1.462.305 177.412 1.381.408 96.395
384 Farmacêutico 1.309.327 -18.387 1.594.410 31.903 1.885.505 111.448 2.092.194 257.088 2.370.048 141.234
385 Química e Petroquímica 1.496.395 79.212 1.753.278 423.301 2.687.957 35.294 2.866.908 32.354
386 Bens de Consumo 501.709 -64.114 621.148 -45.229 883.441 107.000 873.099 -103.684 886.624 243.253
387 Eletroeletrônico 543.120 22.001 747.831 60.906 830.737 79.267 965.447 164.736
388 Têxteis 843.473 88.094 917.077 105.238
393 Química e Petroquímica 536.075 33.606 636.401 32.175 660.104 38.976
394 Atacado 2.821.700 86.268 2.992.702 88.933 3.398.752 88.552 3.630.523 65.561 3.535.608 75.100
395 Eletroeletrônico 895.989 133.257 1.275.033 192.952 1.398.339 212.408 1.596.795 169.314 1.325.011 30.941
398 Varejo 544.976 28.549 583.965 21.305 619.168 22.937 625.237 25.202
400 Siderurgia e Metalurgia 1.953.708 555.428 2.720.859 892.358 2.812.464 896.257 3.277.239 1.110.000 3.525.369 1.053.912
401 Eletroeletrônico 1.386.387 36.672 1.936.405 74.860 2.839.833 72.991
402 Siderurgia e Metalurgia 1.390.879 -19.625 2.200.636 234.700 2.301.597 166.576 3.735.054 553.265 3.465.379 60.264
403 Siderurgia e Metalurgia 1.387.863 289.861 3.659.240 667.239 5.856.710 977.697 6.933.561 1.469.677 7.559.198 1.103.409
405 Química e Petroquímica 3.019.910 170.000 3.878.613 337.427 3.928.687 200.000 4.144.236 283.000 4.457.029 324.000
408 Papel e Celulose 2.754.777 1.557 2.693.259 1.112.415 2.239.635 1.159.800 2.313.325 766.538 2.511.836 986.959
410 Varejo 1.119.494 32.289 1.380.574 30.514 1.178.050 6.469 1.155.204 15.829 1.120.509 20.631
411 Varejo 1.271.125 25.185 1.401.962 38.172
412 Siderurgia e Metalurgia 2.155.540 428.600 2.275.745 590.600 641.850 13.857
413 Siderurgia e Metalurgia 1.233.461 272.464 1.792.294 449.353 2.175.929 626.563 2.427.065 757.926 2.777.168 763.372
415 Produção Agropecuária 3.184.548 192.943 3.967.656 286.279 2.714.151 205.878 2.418.062 163.787 3.323.633 229.226
416 Siderurgia e Metalurgia 3.164.358 878.900 12.964.674 3.800.754 9.529.302 2.248.721 3.705.500 943.536 4.034.972 870.663
132
417 Siderurgia e Metalurgia 1.840.940 295.297 2.461.969 345.432 2.461.830 299.764
418 Indústria da Construção 1.096.743 3.303 1.150.906 86.972 1.109.188 31.880 1.691.379 157.709 2.746.269 220.863
421 Têxteis 925.553 56.777 1.083.914 127.700 1.335.450 204.600 1.535.026 293.000 1.579.244 140.207
424 Bens de Consumo 2.614.896 210.949 2.893.012 271.194 3.084.947 222.297 3.435.327 257.639 3.638.865 300.426
425 Indústria da Construção 2.597.823 365.664 3.296.099 105.069 3.998.971 -57.759 2.371.407 36.657 2.987.701 254.396
428 Varejo 1.818.153 -1.648 2.416.200 60.156 2.645.245 66.060 3.242.702 -28.175 3.745.615 73.445
429 Indústria da Construção 653.424 117.385 780.562 72.067 701.719 121.764 823.571 38.265 1.163.817 5.520
430 Bens de Consumo 15.126.239 2.217.574 17.901.522 2.667.498
431 Bens de Consumo 8.912.263 176.996 12.782.357 288.808 11.517.481 69.592 10.712.476 187.584 11.085.125 -84.417
432 Bens de Consumo 1.258.994 35.592 1.558.361 92.016 1.791.472 168.242 1.886.964 186.767 2.173.708 266.101
435 Química e Petroquímica 5.464.907 553.588 7.454.843 1.083.581 7.242.692 1.022.101 8.147.210 1.126.877 8.090.533 998.735
436 Química e Petroquímica 1.556.040 291.563 1.965.143 363.973 2.203.560 558.964 2.271.889 590.218 2.539.276 610.577
444 Bens de Consumo 2.206.070 267.891 2.571.227 363.368
450 Siderurgia e Metalurgia 2.634.369 500.300 3.827.831 1.042.000 3.812.533 790.000 4.227.577 874.600 4.969.309 1.065.300
451 Auto-indústria 2.714.158 302.404 3.339.686 418.131 3.548.056 446.919 3.648.760 426.669
452 Siderurgia e Metalurgia 3.876.295 1.115.319 5.517.180 2.134.078 6.056.647 2.435.000 6.454.086 1.583.939 7.106.471 2.089.710
454 Eletroeletrônico 650.634 -10.580 792.553 24.948 921.574 25.487 885.442 40.478
455 Indústria da Construção 733.310 17.002 903.056 -108.794 1.172.221 -6.756 1.730.624 5.049 2.049.455 88.682
460 Varejo 2.533.751 3.255 3.263.051 46.329 3.866.691 202.909 4.122.087 92.595 4.174.896 132.801
462 Varejo 2.180.947 -28.148 2.488.737 -2.807
465 Atacado 2.032.391 9.913 2.423.368 37.105 2.725.827 39.150 2.865.183 9.976 3.404.379 15.428
467 Siderurgia e Metalurgia 2.419.534 424.748 2.744.059 550.404 2.723.246 393.797 3.255.289 715.096 3.243.974 724.356
469 Química e Petroquímica 4.140.287 481.615 5.377.055 953.816 4.782.034 561.367 4.288.457 278.871 4.706.813 476.786
473 Atacado 2.958.849 96.947 3.416.262 90.850 3.895.065 91.484 4.224.379 161.001 4.576.856 136.559
478 Eletroeletrônico 2.511.270 166.247 3.417.523 233.793 3.618.010 241.419 4.980.334 548.788 6.121.408 659.159
479 Bens de Consumo 10.935.899 687.449 13.627.037 1.113.704 10.846.791 61.587 10.604.643 254.153 13.680.288 461.395
481 Atacado 14.305.126 207.837 16.228.903 295.215 19.616.153 333.318 22.079.227 332.851 22.948.873 388.700
133
483 Química e Petroquímica 9.470.885 1.280.629 14.094.556 2.156.415 15.131.915 1.824.102 14.256.071 1.444.708 17.342.383 1.715.777
484 Varejo 2.046.436 186.417 2.465.202 222.664 2.738.263 330.900 3.374.433 305.626 4.115.266 393.400
486 Energia 4.166.297 136.198 3.541.627 50.804 4.309.503 -7.444 4.844.862 222.938 4.942.654 -133.044
487 Bens de Consumo 8.250.283 89.236 8.365.660 627.031
488 Siderurgia e Metalurgia 7.283.930 2.900.000 10.128.511 4.281.000 10.147.678 4.046.590 8.743.881 2.503.044 11.150.493 4.114.498
489 Varejo 10.869.620 753.937 11.030.131 814.626 11.339.629 865.998 11.905.981 719.126 12.787.417 757.448
493 Transporte 6.712.386 -1.678.132 7.593.773 535.523 6.784.119 -749.989
497 Bens de Consumo 6.458.100 1.136.000 7.280.302 1.042.200 7.838.932 1.016.400 8.628.400 1.127.400 9.877.000 1.275.200
498 Atacado 12.381.275 -288.416 14.633.173 719.528 16.837.579 442.441 18.459.724 721.968 19.336.715 497.246
500 Auto-indústria 7.958.099 29.932 10.501.016 223.528 13.124.266 1.059.672 16.268.309 1.487.006 22.852.856 2.832.251
503 Serviços 705.562 184.465 830.017 188.097 915.887 200.002 1.013.185 256.609 1.080.516 245.851
504 Transporte 708.332 85.920 744.736 -28.812 825.500 114.935 853.314 262.221 1.014.697 -93.445
505 Mineração 677.025 40.674 817.215 117.990 1.249.114 305.022 1.227.919 146.564 1.118.132 85.410
508 Energia 2.326.441 329.779 2.632.824 548.900 2.998.277 668.156 3.757.051 860.000 4.056.122 925.300
512 Serviços 1.003.845 486.900 1.104.703 497.000 1.207.784 519.000 1.244.256 486.000 1.312.624 472.271
513 Serviços 1.168.396 399.472 1.316.966 466.242 1.637.632 586.451 1.865.037 643.647 2.076.833 666.100
514 Energia 1.433.166 284.286 1.849.892 223.458 2.224.753 359.859 2.336.960 532.623 2.431.347 462.991
516 Energia 1.640.864 245.313 2.134.235 208.215 2.363.021 -3.083 2.632.897 -225 2.982.312 196.297
517 Energia 1.356.517 179.310 1.494.460 180.396 1.761.322 243.400 1.861.548 273.900 2.050.367 254.021
519 Serviços 1.486.832 281.548 1.643.970 208.494 1.749.295 342.000 2.036.883 501.800 2.257.373 507.500
520 Energia 2.271.566 94.710 2.580.760 435.000 3.086.738 465.713 3.294.152 492.161 3.391.385 651.448
521 Energia 1.650.241 250.100 2.092.859 264.685 2.462.656 388.362 3.029.906 430.291 3.126.862 584.135
522 Siderurgia e Metalurgia 1.824.801 682.003 2.077.044 736.697 1.966.722 546.616 2.352.128 812.300 2.411.952 694.766
523 Telecomunicações 11.063.096 3.675.997 12.519.508 3.519.732 13.650.394 2.559.547 13.397.889 3.505.100 13.572.303 3.637.941
524 Indústria Digital 866.757 123.806 865.842 94.227 1.233.276 215.276 1.533.935 340.775 1.800.566 208.892
525 Serviços 767.487 5.362 885.254 37.183
527 Energia 2.477.576 561.059 3.172.032 308.796 2.797.519 596.888 3.505.396 869.911 4.458.372 1.265.915
134
528 Energia 2.397.203 547.952 2.925.452 651.787 3.847.344 1.133.696 4.011.724 1.037.400 4.453.619 1.268.390
529 Serviços 1.784.619 359.868 1.896.000 313.022 2.432.639 145.319
531 Energia 2.973.938 435.744 3.919.316 446.867 4.365.189 411.670 3.462.728 27.992
532 Energia 3.467.361 2.466.000 3.890.816 2.674.000 3.949.578 2.285.000 3.949.780 1.928.200 4.705.436 2.335.700
535 Telecomunicações 17.844.990 5.805.694 19.444.735 6.091.723 20.635.881 6.228.107 20.395.022 5.590.395 20.396.778 5.254.054
537 Energia 2.054.338 -10.884 2.255.385 179.106 2.655.812 114.372 2.267.740 130.846
538 Energia 4.461.371 713.971 5.269.334 849.689 5.979.161 954.603 6.298.146 1.208.613 6.868.418 1.419.000
539 Serviços 4.378.064 2.076.000 4.870.511 1.927.000 5.319.787 2.286.000 5.984.012 2.540.000 6.448.211 2.698.900
540 Energia 5.466.501 695.000 5.846.345 840.808 7.083.210 766.000 7.766.172 599.384 7.855.176 937.830
541 Serviços 5.870.229 443.254 7.011.758 529.375 7.985.782 589.174 8.831.683 665.199 9.697.185 1.426.764
542 Telecomunicações 8.922.704 1.481.489 9.017.921 1.171.069 9.732.822 1.425.991 10.425.319 680.250 10.973.639 1.694.757
543 Energia 7.495.425 1.717.796 9.197.822 2.266.000
544 Mineração 10.367.000 4.877.000 14.714.000 6.211.000 18.114.000 7.198.000 20.383.000 7.541.000 24.154.000 15.391.000
546 Energia 1.902.448 806.232 2.170.541 1.470.000 2.096.704 413.476 2.433.144 1.371.000 2.625.513 1.499.970
547 Energia 4.973.158 2.087.000 4.952.234 1.481.000 5.485.965 1.533.000 5.738.057 1.266.000 5.563.093 496.000
548 Energia 8.649.213 1.111.759 9.981.035 1.671.800 11.153.702 1.116.800 11.350.820 1.763.400 11.292.015 1.664.700
549 Atacado 29.859.501 1.096.000 34.302.197 1.037.000 43.638.408 1.253.086 47.173.543 912.000 52.502.013 1.261.000
550 Energia
108.605.52
1 26.417.846
121.153.72
5 29.004.000 143.796.011 36.518.000 162.319.229 41.259.000 170.340.960 41.919.000
566 Têxteis 1.277.198 338.541 1.559.620 364.288 1.484.860 221.480
571 Siderurgia e Metalurgia 579.408 72.396 655.891 74.157 931.013 86.184 1.022.770 32.717
574 Varejo 587.577 25.409 644.339 28.340 716.746 11.863 825.945 23.272 924.287 25.779
575 Bens de Consumo 640.072 40.469 795.268 43.493 665.009 28.876 610.204 42.127 806.196 42.206
587 Varejo 1.053.525 51.112 1.289.255 107.500 1.537.873 142.000 2.039.848 180.266 2.536.711 259.438
611 Química e Petroquímica 1.448.922 70.717 1.787.922 97.280 1.418.390 -75.534 1.237.646 6.178 1.987.547 50.903
636 Bens de Capital 542.140 90.309 617.339 95.196 654.748 107.826 755.123 129.891
638 Serviços 691.265 151.290 1.030.728 227.008
641 Atacado 608.174 8.898 696.932 7.484
135
645 Siderurgia e Metalurgia 580.784 35.110 907.327 180.733 1.105.249 214.125 982.204 158.993 1.187.293 157.117
661 Varejo 495.765 28.958 638.899 26.167 661.542 12.831 684.890 2.740 751.036 -9.825
670 Mineração 664.224 183.500 616.178 99.500
690 Energia 609.925 127.145 748.048 205.483 877.754 199.900 970.563 239.807 1.091.753 297.812
696 Química e Petroquímica 478.913 22.812 584.191 28.307 605.806 23.286
698 Mineração 725.063 223.310 673.949 118.714
702 Química e Petroquímica 517.289 96.445 576.121 115.923
703 Siderurgia e Metalurgia 1.059.078 56.877 918.500 79.586 2.067.603 425.348 1.098.104 157.576 2.056.441 357.435
712 Diversos 608.452 31.855 596.928 40.383
714 Auto-indústria 563.506 66.469 780.594 87.197 879.334 87.051 904.201 102.800 913.902 115.700
746 Têxteis 854.852 54.019 727.084 45.608 723.124 64.957
748 Atacado 719.847 78.178 616.506 79.626
749 Indústria da Construção 598.986 300.344 564.918 183.282
751 Siderurgia e Metalurgia 441.607 129.239 610.579 160.569
769 Siderurgia e Metalurgia 1.005.298 81.777 2.368.919 871.716 2.329.252 379.455
774 Siderurgia e Metalurgia 434.760 111.300 1.268.988 487.858 1.076.525 171.699 716.560 -11.781 940.054 164.462
784 Indústria da Construção 932.352 292.300 897.723 226.900 738.221 80.598 695.857 60.638 831.334 104.010
803 Energia 1.182.756 133.325 1.517.750 171.278 1.684.487 322.201 1.655.403 250.073 1.830.249 385.000
832 Serviços 522.145 22.194 666.352 33.651 857.043 48.523 1.133.637 -5.975 1.363.705 26.431
845 Produção Agropecuária 498.137 30.866 571.713 27.534 734.321 6.335
846 Siderurgia e Metalurgia 656.809 245.361 1.104.833 502.961 971.565 382.387
852 Varejo 972.770 73.327 1.194.689 60.140 1.568.950 124.592 1.727.347 178.820 2.071.598 127.282
867 Energia 374.917 26.462 657.110 108.422 1.266.438 57.756 1.467.386 13.374
878 Energia 793.865 164.642 884.286 93.837 1.120.113 396.712 1.287.967 472.564 1.356.114 322.303
880 Energia 6.506.186 -273.910 6.072.473 -1.664.914 6.297.277 -342.367 7.555.634 -1.071.097
886 Transporte 629.436 -59.944 716.908 9.078 786.835 2.449 855.185 -144.792 960.335 -100.863
890 Energia 947.048 68.100 1.111.998 93.085 1.253.202 63.846
136
928 Siderurgia e Metalurgia 612.540 137.584 812.076 221.804
936 Produção Agropecuária 690.014 48.734 874.706 55.782 904.115 59.125 957.037 27.334 1.123.020 78.828
963 Bens de Consumo 621.543 33.236 756.242 58.744 901.831 74.498 1.044.538 68.508 1.205.616 77.790
1029 Bens de Consumo 753.315 -55.759 971.178 -86.026 1.232.195 32.813
1034 Transporte 3.724.256 115.539 4.572.320 369.042 5.763.247 504.332 7.511.921 1.093.712 8.273.934 329.858
1055 Atacado 1.062.605 -31.714 1.621.693 29.972 2.039.174 612
1133 Bens de Consumo 662.367 104.433 969.858 205.916 1.890.110 534.639
1137 Transporte 671.806 24.252 817.102 15.792 989.227 24.794 1.056.255 -83.893 744.116 -46.193
1164 Varejo 652.940 15.022 711.423 28.115
1192 Indústria Digital 524.578 42.051 680.083 55.540 682.555 51.095 782.636 -19.012
1220 Química e Petroquímica 1.280.169 115.818 1.645.321 95.480 1.308.057 -40.856 1.454.366 58.606 2.305.355 83.300
1225 Produção Agropecuária 1.527.352 -14.558 1.768.382 34.336 1.315.407 18.072 1.153.884 -14.129 1.399.914 24.385
1226 Siderurgia e Metalurgia 439.496 39.974 740.848 105.109 796.581 76.489 824.026 67.986 969.695 76.512
1246 Serviços 538.584 68.700 628.604 95.255 734.701 133.800 837.112 138.524 952.368 180.164
1249 Auto-indústria 669.028 133.521 728.081 84.075 848.318 88.361
1263 Bens de Consumo 525.688 22.756 621.206 66.794
1274 Produção Agropecuária 637.944 50.552 758.245 73.990 685.125 48.121 730.973 47.006 1.056.345 56.790
1276 Energia 547.843 91.935 706.178 85.238 884.185 188.577 1.116.546 344.008 1.237.992 388.000
1287 Atacado 593.053 40.133 690.110 33.318 825.693 38.706
1305 Siderurgia e Metalurgia 524.837 94.190 597.732 112.648 665.378 108.536
1308 Transporte 444.032 62.098 532.963 67.064 610.300 77.980 692.347 92.578 1.016.092 157.158
1309 Energia 748.491 148.075 927.938 212.144 1.142.213 282.944 1.159.081 174.900 1.080.743 10.002
1311 Energia 461.910 94.626 607.901 151.057
1314 Indústria Digital 696.944 17.344 875.174 22.135 631.952 -19.112
1315 Energia 1.425.642 34.256 1.323.904 82.770 1.164.459 53.589 1.175.170 87.151 1.243.463 99.330
1466 Bens de Consumo 852.331 59.504 918.571 60.395 889.898 77.368 810.328 7.245 940.839 32.559
1474 Bens de Consumo 4.196.870 293.682 4.994.039 400.889 5.438.918 434.230 5.281.976 170.245 6.466.778 487.939
137
1477 Auto-indústria 878.072 104.747 1.117.271 74.501 1.195.886 86.834 1.435.532 113.277
1517 Bens de Capital 1.292.270 83.754 1.282.895 61.046 1.537.422 22.689
1542 Energia 1.012.956 228.544 1.121.195 98.993 1.369.667 102.634 1.491.345 79.130 2.080.949 222.110
1559 Transporte 766.541 39.624 919.120 112.795
1580 Energia 564.089 230.100 563.830 169.000 901.619 189.890 1.124.946 473.339 989.900 263.370
1649 Química e Petroquímica 1.633.687 176.131 2.372.405 327.955
1669 Serviços 609.519 165.747 694.012 192.312 752.333 210.820
1782 Química e Petroquímica 1.190.594 104.746 1.465.687 132.593 1.327.400 47.229 1.344.278 92.516 1.388.141 109.224
1812 Indústria da Construção 756.721 238.033 722.140 186.911 631.889 88.928
1847 Comunicações 1.309.688 153.735 1.443.431 204.971 1.484.757 283.762 1.598.264 250.522 1.731.891 297.765
1864 Farmacêutico 492.812 45.635 598.704 64.405 724.609 184.126 920.637 343.248 993.763 163.539
1939 Varejo 1.136.075 -5.409 1.364.741 1.817 1.537.473 699
1960 Atacado 1.721.482 48.132 1.953.258 28.387 2.573.138 65.437
1974 Varejo 593.290 29.145 1.026.915 43.324 1.598.728 38.975 1.724.965 14.423
1981 Siderurgia e Metalurgia 476.148 48.080 632.202 69.780 671.513 49.893 742.775 43.827
2088 Farmacêutico 537.281 39.256 642.209 45.656
2093 Atacado 1.505.398 21.345 2.069.737 92.144 1.742.959 33.572 1.556.663 65.875 1.921.946 35.033
2101 Produção Agropecuária 441.664 16.496 552.369 22.290
2161 Siderurgia e Metalurgia 1.195.134 234.118 1.620.378 221.940 1.856.470 -3.050
2167 Telecomunicações 1.398.729 497.064 1.552.150 429.265 1.678.241 385.373
2188 Varejo 630.476 27.486 681.473 31.859 837.724 -58.835 936.138 8.980 1.051.186 16.137
2205 Atacado 641.141 32.194 726.891 45.956 659.804 47.221 677.400 52.361 936.549 74.439
2214 Bens de Capital 569.157 38.886 748.483 10.021 728.539 50.097 978.927 109.760
2226 Bens de Consumo 708.950 59.674 809.801 70.820 1.033.498 85.501 1.232.562 110.579 1.574.228 175.717
2233 Bens de Capital 805.746 152.650 877.888 30.260 938.955 193.517 1.008.852 102.460 1.062.372 192.869
2246 Bens de Capital 1.771.362 409.964 2.252.537 473.506 2.563.690 469.265
2256 Atacado 495.921 -51.375 682.023 -68.560 1.054.914 -86.491
138
2272 Atacado 679.192 13.422 814.705 13.773
2279 Serviços 568.723 108.754 623.924 96.410 650.208 99.195 715.758 111.086 767.855 88.314
2290 Energia 459.656 85.689 571.624 109.932 711.072 167.262 869.276 162.200 952.153 200.600
2291 Energia 934.114 179.250 1.199.503 239.613 1.300.030 285.988 1.416.454 321.670 1.667.387 352.496
2300 Auto-indústria 2.187.489 -288.166 2.826.711 -28.444 2.837.156 234.621 3.179.767 128.041 4.810.904 445.573
2302 Varejo 558.123 11.998 645.074 20.153 720.608 30.470 828.705 19.231
2347 Energia 605.910 60.981 629.816 53.136 613.048 80.928 635.658 86.500 751.674 106.370
2364 Papel e Celulose 636.762 56.179 716.435 79.866 722.687 79.241 673.440 81.027 762.890 80.166
2401 Transporte 512.833 -134.212 664.239 -10.244 808.506 -83.530 856.392 60.579 937.373 142.999
2434 Diversos 587.196 73.368 682.821 88.469 804.731 138.090 875.266 153.525
2486 Energia 621.245 4.358 717.325 22.821
2525 Farmacêutico 528.709 28.870 684.351 33.095 714.070 25.060 787.248 28.682
2544 Produção Agropecuária 652.896 20.043 772.562 56.574 680.126 44.611 706.290 43.583
2550 Diversos 778.466 56.000 1.150.373 194.395 1.303.909 166.000 1.390.758 146.855 1.205.177 112.502
2554 Eletroeletrônico 974.392 33.747 1.357.236 72.816 1.707.723 134.536
2558 Produção Agropecuária 1.362.335 69.172 1.482.578 121.178 2.252.832 230.847 2.570.026 299.048
2559 Transporte 1.347.136 552.500 1.621.259 654.382 1.998.477 782.300 2.273.530 1.003.000 2.515.789 1.043.100
2576 Atacado 2.157.568 71.015 2.281.112 36.474
2581 Energia 1.226.183 208.100 1.464.366 27.716 1.532.591 228.988 1.698.501 286.343 1.755.156 287.158
2582 Serviços 423.318 167.053 617.427 135.030 696.760 174.861
2588 Energia 633.463 72.475 688.086 41.522 765.072 47.277
2589 Energia 472.926 67.391 762.601 80.384 844.525 126.030
2594 Varejo 1.071.532 44.945 1.308.591 58.834
2598 Atacado 738.197 31.619 734.901 -3.165
2611 Transporte 681.354 214.263 768.742 232.228 926.050 305.065 1.145.160 321.800 1.082.678 277.460
2621 Produção Agropecuária 598.606 16.035 748.966 38.655
2639 Energia 1.591.100 204.347 1.908.764 307.407 2.208.404 313.843 2.382.043 344.000 2.454.227 416.000
139
2647 Bens de Consumo 532.179 42.626 888.891 65.153 1.151.026 114.176 1.373.049 152.270 1.584.001 121.184
2660 Energia 1.540.746 245.265 1.811.269 283.719 1.991.056 121.407 2.041.400 236.839 2.067.851 255.967
2663 Serviços 1.106.654 192.209 1.261.969 123.145 1.799.171 697.367 2.159.759 1.031.746 2.650.282 1.416.958
2664 Comunicações 2.265.050 459.582 4.989.846 443.482 5.351.392 426.652
2665 Serviços 821.498 13.216 1.005.642 38.071 1.315.027 115.577 1.600.378 228.320 1.872.415 710.744
2667 Serviços 697.938 -3.506 806.462 -6.043 888.054 -13.819 1.015.227 14.780 1.102.271 19.446
2671 Serviços 1.182.295 21.948 1.302.451 55.373 1.641.005 88.372 1.845.726 178.051 2.385.151 209.710
2682 Telecomunicações 5.292.896 1.680.300 5.781.929 1.533.031 5.979.207 1.259.687
2695 Telecomunicações 1.540.878 722.799 1.423.297 185.109 1.864.363 138.438 7.742.963 1.009.684 10.882.901 2.322.459
2710 Mineração 1.261.871 374.300 1.645.542 669.466 1.522.606 501.902 2.770.418 1.171.400 2.776.376 934.497
2737 Telecomunicações 518.206 103.400 581.042 68.516 653.548 46.560
2741 Energia 2.445.362 472.353 2.929.640 588.600 3.379.928 756.400 3.626.394 891.600 3.582.762 832.500
2746 Química e Petroquímica 731.796 182.053 947.080 195.075 779.363 98.241
2747 Bens de Consumo 1.815.512 176.881 2.173.292 179.694 2.196.993 119.100 1.776.567 11.246 2.248.681 21.282
2749 Energia 2.265.930 230.700 2.509.001 331.873 2.667.924 274.830 2.713.297 380.300 3.045.585 415.251
2750 Telecomunicações 1.418.840 493.250 1.544.279 476.459 1.579.876 414.908 1.768.918 350.400 1.932.144 453.400
2753 Química e Petroquímica 1.314.970 46.000 1.374.798 70.936 1.341.112 148.322
2755 Energia 1.886.057 664.486 2.580.454 1.070.883 2.428.052 1.137.734 2.619.189 1.278.487 2.906.968 1.444.757
2756 Energia 545.773 42.634 634.799 59.940 724.027 62.825 712.826 56.237 757.042 75.259
2760 Indústria da Construção 815.731 302.610 772.671 155.731 1.180.434 89.156
2765 Energia 514.244 59.329 691.605 100.390
2769 Indústria Digital 794.323 20.662 1.447.462 96.516 1.981.500 89.258
2770 Atacado 1.608.173 15.767 2.015.027 22.392 2.424.951 59.824 2.995.664 41.841 5.551.832 101.697
2773 Telecomunicações 1.061.441 278.700 1.958.030 473.700 2.128.925 509.630
2784 Serviços 534.037 256.923 707.756 376.670 816.998 446.063 873.110 480.304 951.972 613.175
2795 Serviços 681.479 24.041 768.152 -17.530 976.851 24.743 1.178.725 59.305 1.044.699 59.520
2811 Bens de Consumo 509.622 -10.167 562.075 13.081 639.974 29.130 744.870 38.256 846.279 27.563
140
2814 Indústria da Construção 2.251.936 1.131.108 2.257.118 1.030.613 1.863.376 694.109
2818 Telecomunicações 2.157.078 596.000 2.241.998 408.763 2.454.427 363.646
2832 Energia 910.159 369.693 1.161.509 580.100 1.320.664 645.218 1.401.346 230.293 1.563.294 1.128.878
2833 Energia 815.309 612.198 1.050.231 776.500 1.343.414 939.100 1.519.919 1.093.322 1.523.123 1.095.553
2834 Energia 662.786 452.223 680.465 481.245 664.786 422.910 664.093 369.631 729.472 403.892
2845 Indústria Digital 731.722 36.182 1.355.838 177.800 2.091.527 284.800
2851 Telecomunicações 456.487 122.100 1.471.145 434.900 1.775.982 471.216
2852 Telecomunicações 566.249 195.000 698.348 257.203 709.536 182.208
2865 Serviços 639.533 85.660 788.390 76.911 988.406 103.973 1.180.533 118.947 1.398.073 195.622
2971 Telecomunicações 683.090 153.272 698.305 107.830 605.361 125.026 704.265 38.048 819.713 145.763
3048 Indústria Digital 555.917 59.230 635.447 38.674 688.290 25.191 717.467 51.661 757.386 53.395
3049 Telecomunicações 1.058.955 224.159 1.331.307 114.660 1.646.565 293.789 4.016.094 875.684 4.796.610 658.554
3201 Transporte 2.115.546 404.929 2.344.614 354.754 3.359.560 596.615 3.543.383 446.877 3.810.219 636.430
3202 Energia 1.673.383 -33.155 1.820.684 -48.095 998.359 84.416 1.271.279 -139.123 1.152.177 -482.575
3203 Transporte 1.138.348 880.000 1.241.908 1.008.000 1.090.257 821.000 1.021.935 646.000 913.879 583.000
3210 Telecomunicações 602.357 46.100 1.236.831 -1.900 1.055.836 -115.000 1.241.723 164.900 2.198.156 329.200
3236 Auto-indústria 504.592 34.703 714.741 42.125 781.865 20.101 802.011 32.751 947.387 40.945
3243 Siderurgia e Metalurgia 767.156 62.468 1.403.147 133.011 988.158 49.217
3249 Telecomunicações 726.251 285.968 813.669 50.318
3258 Varejo 500.148 4.700 628.315 36.611
3261 Serviços 669.515 15.119 786.476 25.300 911.406 30.700 1.078.896 37.898 1.248.197 52.500
3272 Telecomunicações 810.810 134.600 1.024.008 170.721 1.104.076 92.786 4.910.749 877.236 17.644.294 3.048.924
3291 Siderurgia e Metalurgia 4.450.037 1.063.716 6.582.883 2.201.945 6.798.747 2.048.668 6.515.753 1.723.469 7.814.022 1.983.275
3295 Telecomunicações 16.117.923 6.436.106 18.327.071 6.067.159 20.068.302 6.506.804 20.195.597 6.907.700 20.427.630 6.010.741
3296 Siderurgia e Metalurgia 6.221.262 1.753.788 8.803.356 3.166.660 9.163.521 3.093.186 9.009.395 2.350.969 9.843.059 2.662.761
3307 Mineração 424.357 143.814 755.513 195.093 754.943 131.681
3337 Transporte 1.293.165 7.697 1.465.887 -867 1.372.966 45.820
141
3403 Eletroeletrônico 782.537 20.282 1.708.731 21.153 2.373.626 82.910 688.002 -23.095
3715 Siderurgia e Metalurgia 459.935 51.613 934.894 156.632 957.704 107.687 917.960 66.865
3725 Energia 1.172.285 472.893 1.035.810 386.641 850.036 173.491 982.109 175.732
3733 Química e Petroquímica 633.473 60.349 751.498 99.446
3776 Varejo 502.693 9.238 605.230 14.203 772.659 19.980 1.017.655 25.045 1.290.675 40.057
3848 Telecomunicações 468.849 88.000 587.268 113.914 735.582 104.038
3858 Química e Petroquímica 641.879 109.666 967.728 121.212 943.897 21.648 982.353 36.394 1.038.314 21.185
3868 Bens de Consumo 3.740.101 320.770 4.051.947 399.522 4.333.935 482.271 4.440.056 688.137
3874 Indústria da Construção 1.008.201 167.476 1.126.910 157.623
3910 Serviços 528.140 58.558 655.768 63.450 706.379 39.964 810.721 25.109 914.368 35.592
3911 Bens de Consumo 5.561.514 545.501 6.859.660 721.169 7.942.037 712.989 7.627.606 546.227 9.122.842 556.235
3945 Atacado 839.245 23.529 1.287.898 31.346 1.910.758 36.837 2.498.453 29.687
3951 Siderurgia e Metalurgia 1.352.543 190.045 2.024.942 327.538 2.073.598 244.203 2.016.511 147.684 1.983.019 194.997
3952 Atacado 772.539 23.818 999.929 37.113 816.213 28.414 695.386 20.323 883.231 26.312
3957 Telecomunicações 684.882 55.250 781.259 103.611 895.707 172.972 710.836 82.148
3962 Atacado 884.014 -40.771 959.000 -35.374 1.077.000 110.632
3976 Química e Petroquímica 2.375.750 98.646 2.466.982 181.500
3977 Energia 2.234.026 250.903 2.519.058 272.276 2.642.252 421.300 2.891.233 567.000 3.174.524 563.000
3991 Transporte 1.497.393 246.053 2.054.649 497.055 2.778.084 548.400 3.951.858 654.252 4.562.511 398.076
3998 Bens de Capital 579.987 74.491 937.017 98.551
4007 Energia 629.113 580.186 560.247 504.893
4008 Atacado 1.420.572 -15.482 1.202.196 -30.273
4012 Energia 3.984.461 -80.045 4.889.940 273.000 5.505.764 327.931 5.655.322 461.000 5.929.575 885.900
4019 Química e Petroquímica 749.550 221.044 727.634 169.772 637.585 97.261 679.500 138.915
4020 Energia 922.434 346.658 1.025.076 27.400 1.258.731 525.293 1.303.352 943.600 1.502.309 837.900
4027 Serviços 919.959 105.011 861.361 230.867 790.950 237.645
4035 Siderurgia e Metalurgia 777.162 59.768 739.361 49.201 798.521 62.125
142
4037 Química e Petroquímica 6.025.655 398.000 6.770.616 16.000 8.705.598 232.000 9.645.856 250.000 11.702.854 460.000
4039 Mineração 729.175 346.999 1.018.983 563.679
4055 Comunicações 831.482 139.112 876.484 141.357 968.397 182.784
4058 Energia 662.477 315.981 738.795 365.860
4093 Atacado 564.370 -40.425 769.780 -38.244 805.633 -31.816 1.028.443 -24.935 1.145.928 6.857
4104 Telecomunicações 1.826.015 107.100 2.995.029 95.800 3.757.155 460.200 4.849.446 439.000 5.687.271 1.154.400
4115 Papel e Celulose 781.731 337.672 811.341 299.526
4120 Serviços 566.663 109 643.819 13.880 860.975 59.730 1.016.595 103.087 1.194.456 145.072
4141 Auto-indústria 1.650.372 -142.163 2.360.651 107.974
4147 Varejo 923.612 37.807 1.030.973 34.803 1.227.024 30.564 1.491.803 64.838 1.870.197 67.402
4154 Serviços 458.951 64.200 656.324 50.766 1.128.912 160.185 1.319.975 148.698 1.475.488 167.057
4156 Atacado 558.391 20.202 685.059 2.782 635.791 14.623
4163 Energia 850.778 465.626 731.802 319.001 640.854 220.276
4164 Telecomunicações 1.499.398 -1.016.205 3.426.126 -395.829 5.859.768 175.496 10.132.677 1.623.324 12.698.651 2.219.064
4179 Energia 892.569 152.309 1.411.773 221.779 1.806.310 275.000 1.804.889 338.710
4206 Serviços 519.920 88.913 1.101.920 191.000
4211 Varejo 612.708 -50.027 770.243 -54.136
4251 Farmacêutico 566.395 126.563 695.278 147.883
4279 Telecomunicações 624.317 84.677 863.608 166.946
4289 Energia 550.582 191.372 598.420 239.981
4331 Química e Petroquímica 651.932 73.372 653.523 17.510 507.515 34.012 797.913 103.504
4333 Energia 865.968 303.891 989.811 28.358
4349 Atacado 934.837 50.764 1.146.775 30.482 1.274.070 86.294
4394 Química e Petroquímica 1.179.567 76.462 1.753.123 275.292
4395 Varejo 3.018.959 92.798 3.329.065 131.796 3.203.739 85.035 3.209.614 95.014
4397 Telecomunicações 1.071.739 256.585 959.873 187.854 962.036 166.266
4401 Serviços 848.781 8.958 1.028.313 23.049 1.238.784 29.105 1.456.714 31.910
143
4403 Energia 878.997 369.341 773.900 325.198 801.584 307.370
4416 Siderurgia e Metalurgia 1.014.632 114.493 1.626.195 99.833 2.217.906 247.132 2.468.987 361.059
4428 Siderurgia e Metalurgia 1.398.586 757.540 2.179.569 708.789
4437 Farmacêutico 717.677 99.212 811.539 127.781 984.530 149.446
4449 Telecomunicações 655.732 216.234 623.982 -297.636
4452 Química e Petroquímica 2.814.281 682.071 1.963.868 291.468 1.585.796 90.315 3.078.279 29.967
4459 Auto-indústria 592.930 52.022 843.323 93.941
4460 Atacado 685.570 28.268 841.035 9.514
4474 Bens de Consumo 12.213.281 2.156.242 22.452.138 4.466.703 25.433.900 5.245.800
4525 Siderurgia e Metalurgia 3.044.146 567.762 7.607.202 1.665.872 8.738.761 1.499.849
4528 Siderurgia e Metalurgia 1.280.502 231.643 1.460.182 200.404
4529 Siderurgia e Metalurgia 971.971 53.263 2.202.186 62.775 2.485.278 102.873
4550 Bens de Consumo 866.640 48.907 1.299.445 85.087 1.520.764 119.939
4564 Energia 2.492.865 1.187.000 2.913.025 1.336.000 3.373.479 1.696.080
4600 Energia 9.274.966 1.453.598 9.283.286 1.273.000 9.900.379 1.534.992
4673 Energia 885.409 13.453 1.021.614 31.879
4691 Auto-indústria 7.341.906 376.200 9.112.801 401.152
4917 Produção Agropecuária 825.235 40.400 776.558 -59.661
4958 Química e Petroquímica 704.931 -8.566 803.112 67.368
4964 Bens de Capital 2.916.132 595.290 3.240.719 723.148
Grand
Total 795.765.521 127.809.730 982.562.041 162.087.833 1.061.880.400 164.915.921 1.121.329.468 176.390.362 1.234.857.113 199.705.543
144
APÊNDICE 05 – Output do Modelo Nulo
Program: HLM 6 Hierarchical Linear and Nonlinear Modeling
Authors: Stephen Raudenbush, Tony Bryk, & Richard Congdon
Publisher: Scientific Software International, Inc. (c) 2000
techsupport@ssicentral.com
www.ssicentral.com
-------------------------------------------------------------------------------
Module: HLM3.EXE (6.04.2785.2)
Date: 8 April 2010, Thursday
Time: 18: 7:56
-------------------------------------------------------------------------------
SPECIFICATIONS FOR THIS HLM3 RUN
Problem Title: no title
The data source for this run = teste.mdm
The command file for this run = whlmtemp.hlm
Output file name = G:\Bases Alcalde\hlm3.txt
The maximum number of level-1 units = 1823
The maximum number of level-2 units = 447
The maximum number of level-3 units = 21
The maximum number of iterations = 100
Method of estimation: full maximum likelihood
The outcome variable is EBITDA
The model specified for the fixed effects was:
----------------------------------------------------
Level-1 Level-2 Level-3
Coefficients Predictors Predictors
--------------------- --------------- ----------------
INTRCPT1, P0 INTRCPT2, B00 INTRCPT3, G000
Summary of the model specified (in equation format)
---------------------------------------------------
Level-1 Model
Y = P0 + E
Level-2 Model
145
P0 = B00 + R0
Level-3 Model
B00 = G000 + U00
For starting values, data from 1823 level-1 and 447 level-2 records were used
Iterations stopped due to small change in likelihood function
******* ITERATION 5 *******
Sigma_squared = 40.54382
Standard Error of Sigma_squared = 1.54546
Tau(pi)
INTRCPT1,P0 116.20137
Tau(pi) (as correlations)
INTRCPT1,P0 1.000
Standard Errors of Tau(pi)
INTRCPT1,P0 8.72011
----------------------------------------------------
Random level-1 coefficient Reliability estimate
----------------------------------------------------
INTRCPT1, P0 0.913
----------------------------------------------------
Tau(beta)
INTRCPT1
INTRCPT2,B00
53.36565
Tau(beta) (as correlations)
INTRCPT1/INTRCPT2,B00 1.000
Standard Errors of Tau(beta)
INTRCPT1
INTRCPT2,B00
19.30088
146
----------------------------------------------------
Random level-2 coefficient Reliability estimate
----------------------------------------------------
INTRCPT1/INTRCPT2, B00 0.848
----------------------------------------------------
The value of the likelihood function at iteration 5 = -6.541482E+003
The outcome variable is EBITDA
Final estimation of fixed effects:
----------------------------------------------------------------------------
Standard Approx.
Fixed Effect Coefficient Error T-ratio d.f. P-value
----------------------------------------------------------------------------
For INTRCPT1, P0
For INTRCPT2, B00
INTRCPT3, G000 13.450637 1.730713 7.772 20 0.000
----------------------------------------------------------------------------
The outcome variable is EBITDA
Final estimation of fixed effects
(with robust standard errors)
----------------------------------------------------------------------------
Standard Approx.
Fixed Effect Coefficient Error T-ratio d.f. P-value
----------------------------------------------------------------------------
For INTRCPT1, P0
For INTRCPT2, B00
INTRCPT3, G000 13.450637 1.731083 7.770 20 0.000
----------------------------------------------------------------------------
Final estimation of level-1 and level-2 variance components:
------------------------------------------------------------------------------
Random Effect Standard Variance df Chi-square P-value
Deviation Component
------------------------------------------------------------------------------
INTRCPT1, R0 10.77967 116.20137 426 5417.28729 0.000
level-1, E 6.36740 40.54382
------------------------------------------------------------------------------
Final estimation of level-3 variance components:
------------------------------------------------------------------------------
Random Effect Standard Variance df Chi-square P-value
147
Deviation Component
------------------------------------------------------------------------------
INTRCPT1/INTRCPT2, U00 7.30518 53.36565 20 203.94410 0.000
------------------------------------------------------------------------------
Statistics for current covariance components model
--------------------------------------------------
Deviance = 13082.963002
Number of estimated parameters = 4
148
APÊNDICE 06 – Output do Modelo de Tendência Linear sem Efeitos Aleatórios
Program: HLM 6 Hierarchical Linear and Nonlinear Modeling
Authors: Stephen Raudenbush, Tony Bryk, & Richard Congdon
Publisher: Scientific Software International, Inc. (c) 2000
techsupport@ssicentral.com
www.ssicentral.com
-------------------------------------------------------------------------------
Module: HLM3.EXE (6.04.2785.2)
Date: 8 April 2010, Thursday
Time: 18:12:20
-------------------------------------------------------------------------------
SPECIFICATIONS FOR THIS HLM3 RUN
Problem Title: no title
The data source for this run = teste.mdm
The command file for this run = whlmtemp.hlm
Output file name = G:\Bases Alcalde\hlm3.txt
The maximum number of level-1 units = 1823
The maximum number of level-2 units = 447
The maximum number of level-3 units = 21
The maximum number of iterations = 100
Method of estimation: full maximum likelihood
The outcome variable is EBITDA
The model specified for the fixed effects was:
----------------------------------------------------
Level-1 Level-2 Level-3
Coefficients Predictors Predictors
--------------------- --------------- ----------------
INTRCPT1, P0 INTRCPT2, B00 INTRCPT3, G000
# T slope, P1 # INTRCPT2, B10 INTRCPT3, G100
'#' - The residual parameter variance for the parameter has been set to zero
Summary of the model specified (in equation format)
---------------------------------------------------
Level-1 Model
Y = P0 + P1*(T) + E
149
Level-2 Model
P0 = B00 + R0
P1 = B10
Level-3 Model
B00 = G000 + U00
B10 = G100
For starting values, data from 1823 level-1 and 447 level-2 records were used
Iterations stopped due to small change in likelihood function
******* ITERATION 5 *******
Sigma_squared = 40.44636
Standard Error of Sigma_squared = 1.54174
Tau(pi)
INTRCPT1,P0 116.09724
Tau(pi) (as correlations)
INTRCPT1,P0 1.000
Standard Errors of Tau(pi)
INTRCPT1,P0 8.71118
----------------------------------------------------
Random level-1 coefficient Reliability estimate
----------------------------------------------------
INTRCPT1, P0 0.913
----------------------------------------------------
Tau(beta)
INTRCPT1
INTRCPT2,B00
53.54757
Tau(beta) (as correlations)
INTRCPT1/INTRCPT2,B00 1.000
Standard Errors of Tau(beta)
150
INTRCPT1
INTRCPT2,B00
19.35536
----------------------------------------------------
Random level-2 coefficient Reliability estimate
----------------------------------------------------
INTRCPT1/INTRCPT2, B00 0.849
----------------------------------------------------
The value of the likelihood function at iteration 5 = -6.539635E+003
The outcome variable is EBITDA
Final estimation of fixed effects:
----------------------------------------------------------------------------
Standard Approx.
Fixed Effect Coefficient Error T-ratio d.f. P-value
----------------------------------------------------------------------------
For INTRCPT1, P0
For INTRCPT2, B00
INTRCPT3, G000 14.085565 1.764316 7.984 20 0.000
For T slope, P1
For INTRCPT2, B10
INTRCPT3, G100 -0.218901 0.113856 -1.923 1821 0.054
----------------------------------------------------------------------------
The outcome variable is EBITDA
Final estimation of fixed effects
(with robust standard errors)
----------------------------------------------------------------------------
Standard Approx.
Fixed Effect Coefficient Error T-ratio d.f. P-value
----------------------------------------------------------------------------
For INTRCPT1, P0
For INTRCPT2, B00
INTRCPT3, G000 14.085565 1.857843 7.582 20 0.000
For T slope, P1
For INTRCPT2, B10
INTRCPT3, G100 -0.218901 0.193848 -1.129 1821 0.259
----------------------------------------------------------------------------
Final estimation of level-1 and level-2 variance components:
------------------------------------------------------------------------------
Random Effect Standard Variance df Chi-square P-value
151
Deviation Component
------------------------------------------------------------------------------
INTRCPT1, R0 10.77484 116.09724 426 5427.12978 0.000
level-1, E 6.35975 40.44636
------------------------------------------------------------------------------
Final estimation of level-3 variance components:
------------------------------------------------------------------------------
Random Effect Standard Variance df Chi-square P-value
Deviation Component
------------------------------------------------------------------------------
INTRCPT1/INTRCPT2, U00 7.31762 53.54757 20 204.57217 0.000
------------------------------------------------------------------------------
Statistics for current covariance components model
--------------------------------------------------
Deviance = 13079.270789
Number of estimated parameters = 5
152
APÊNDICE 07 – Output do Modelo de Tendência Linear com Efeitos Aleatórios
Program: HLM 6 Hierarchical Linear and Nonlinear Modeling
Authors: Stephen Raudenbush, Tony Bryk, & Richard Congdon
Publisher: Scientific Software International, Inc. (c) 2000
techsupport@ssicentral.com
www.ssicentral.com
-------------------------------------------------------------------------------
Module: HLM3.EXE (6.04.2785.2)
Date: 8 April 2010, Thursday
Time: 18:19: 8
-------------------------------------------------------------------------------
SPECIFICATIONS FOR THIS HLM3 RUN
Problem Title: no title
The data source for this run = teste.mdm
The command file for this run = whlmtemp.hlm
Output file name = G:\Bases Alcalde\hlm3.txt
The maximum number of level-1 units = 1823
The maximum number of level-2 units = 447
The maximum number of level-3 units = 21
The maximum number of iterations = 100
Method of estimation: full maximum likelihood
The outcome variable is EBITDA
The model specified for the fixed effects was:
----------------------------------------------------
Level-1 Level-2 Level-3
Coefficients Predictors Predictors
--------------------- --------------- ----------------
INTRCPT1, P0 INTRCPT2, B00 INTRCPT3, G000
T slope, P1 INTRCPT2, B10 INTRCPT3, G100
Summary of the model specified (in equation format)
---------------------------------------------------
Level-1 Model
Y = P0 + P1*(T) + E
153
Level-2 Model
P0 = B00 + R0
P1 = B10 + R1
Level-3 Model
B00 = G000 + U00
B10 = G100 + U10
For starting values, data from 1823 level-1 and 447 level-2 records were used
Iterations stopped due to small change in likelihood function
******* ITERATION 12 *******
Sigma_squared = 28.79257
Standard Error of Sigma_squared = 1.28261
Tau(pi)
INTRCPT1,P0 182.08155 -18.61796
T,P1 -18.61796 5.05074
Tau(pi) (as correlations)
INTRCPT1,P0 1.000 -0.614
T,P1 -0.614 1.000
Standard Errors of Tau(pi)
INTRCPT1,P0 15.99524 2.82187
T,P1 2.82187 0.67336
----------------------------------------------------
Random level-1 coefficient Reliability estimate
----------------------------------------------------
INTRCPT1, P0 0.729
T, P1 0.479
----------------------------------------------------
Tau(beta)
INTRCPT1 T
INTRCPT2,B00 INTRCPT2,B10
63.66375 -2.37344
-2.37344 0.35571
154
Tau(beta) (as correlations)
INTRCPT1/INTRCPT2,B00 1.000 -0.499
T/INTRCPT2,B10 -0.499 1.000
Standard Errors of Tau(beta)
INTRCPT1 T
INTRCPT2,B00 INTRCPT2,B10
24.37810 2.06671
2.06671 0.26972
----------------------------------------------------
Random level-2 coefficient Reliability estimate
----------------------------------------------------
INTRCPT1/INTRCPT2, B00 0.786
T/INTRCPT2, B10 0.369
----------------------------------------------------
The value of the likelihood function at iteration 12 = -6.468512E+003
The outcome variable is EBITDA
Final estimation of fixed effects:
----------------------------------------------------------------------------
Standard Approx.
Fixed Effect Coefficient Error T-ratio d.f. P-value
----------------------------------------------------------------------------
For INTRCPT1, P0
For INTRCPT2, B00
INTRCPT3, G000 14.262039 1.948704 7.319 20 0.000
For T slope, P1
For INTRCPT2, B10
INTRCPT3, G100 -0.299895 0.213507 -1.405 20 0.176
----------------------------------------------------------------------------
The outcome variable is EBITDA
Final estimation of fixed effects
(with robust standard errors)
----------------------------------------------------------------------------
Standard Approx.
Fixed Effect Coefficient Error T-ratio d.f. P-value
----------------------------------------------------------------------------
For INTRCPT1, P0
For INTRCPT2, B00
INTRCPT3, G000 14.262039 1.948655 7.319 20 0.000
For T slope, P1
For INTRCPT2, B10
INTRCPT3, G100 -0.299895 0.213533 -1.404 20 0.176
155
----------------------------------------------------------------------------
Final estimation of level-1 and level-2 variance components:
------------------------------------------------------------------------------
Random Effect Standard Variance df Chi-square P-value
Deviation Component
------------------------------------------------------------------------------
INTRCPT1, R0 13.49376 182.08155 426 2300.70375 0.000
T slope, R1 2.24739 5.05074 426 1017.08954 0.000
level-1, E 5.36587 28.79257
------------------------------------------------------------------------------
Final estimation of level-3 variance components:
------------------------------------------------------------------------------
Random Effect Standard Variance df Chi-square P-value
Deviation Component
------------------------------------------------------------------------------
INTRCPT1/INTRCPT2, U00 7.97896 63.66375 20 133.09406 0.000
T/INTRCPT2, U10 0.59641 0.35571 20 34.24638 0.024
------------------------------------------------------------------------------
Statistics for current covariance components model
--------------------------------------------------
Deviance = 12937.023474
Number of estimated parameters = 9