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ESTUDO COMPARATIVO DA VOLATILIDADE DAS AÇÕES DAS EMPRESAS CONCESSIONARIAS DE ENERGIA ELÉTRICA NO

BRASIL E IEE APÓS MP 579/2012

Paula Meyer Soares1, Fernando Paiva Scardua2, Fabio Konishi 3

Marcelo Santana Silva4, Angela M Rocha5

1 Faculdade do Gama-FGA-UnB, Área Especial de Indústria Projeçãoa UnB

Setor Leste – Gama. paula.meyers@hotmail.com 2 Faculdade do Gama-FGA-UnB, Área Especial de Indústria Projeçãoa UnB

Setor Leste - Gama fscardua@unb.br 3 FATEC-SP, Rua Prefeito Justino Paixão, 150 – Centro, profkonishi@hotmail.com

4- Instituto Federal da Bahia-IFBA, Rua Plínio Moscoso, 341, Apt 203, Ed. Jardim Salvador, Salvador-

BA profmarceloifba@gamil.com. 5- Universidade Federal da Bahia-UFBA,

Rua da Curva do Vinícius, 543, casa 4,Salvador_BA, amrocha@hotmail.com

RESUMO: Os anos 80 foram marcados por baixo crescimento econômico e retorno da

inflação e fragilidade fiscal. Apesar da debilidade da conjuntura econômica, o uso adequado

de fontes de energia se faz necessário como forma a garantir a sustentabilidade da

atividade econômica. Em 2012, o Governo Dilma Rousseff editou a MP 579 cujo objetivo

era antecipar as renovações de concessões de serviços do setor elétrico com a adoção de

tarifas módicas de energia. Tal medida gerou na época críticas por parte de especialistas

que acreditavam que ocorreria uma redução futura nos níveis de investimentos no setor.

Passados quase três anos, o país enfrenta problemas de suprimento de energia em

situação de baixos níveis hidrológico. Nesse artigo foi proposto um modelo econométrico

objetivando a averiguação da intensidade da volatilidade das ações listadas no Índice de

Energia Elétrica, o IEE e as correlações existentes após a edição da MP. Foram utilizadas

ferramentas de análise multivariada e dados secundários relativos ao período 2012-2014. O

estudo mostra que os ativos de algumas dessas empresas apresentaram uma maior

volatilidade do que o próprio índice IEE. Essa diversidade de impactos ocorre em

decorrência dos diferentes efeitos financeiros ocasionado pela edição da MP.

Palavras-chave: MP 579, setor elétrico, volatilidade, IEE, ativos.

Abstract: The '80s were marked by low economic growth and return of inflation and fiscal

weakness. Despite the weak economic environment, the proper use of energy sources is

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necessary in order to ensure the sustainability of economic activity.In 2012, the Government

Dilma Rousseff edited the MP 579 which aimed to anticipate renewals electricity sector

service concessions by adopting módicas energy prices. This measure generated at the time

criticism from experts who believed that there would be a further reduction in investment

levels in the sector. After nearly three years, the country faces power supply problems in low

levels hydrological situation. In this paper we proposed an econometric model aimed at

ascertaining the intensity of the volatility of the listed shares in the Electric Power Index, the

IEE and the correlation after the enactment of MP. Multivariate analysis tools were used and

secondary data for the period 2012-2014. The study shows that the assets of some of these

companies had a higher volatility than the index itself IEE. This diversity of impacts occurs

due to the different financial effects caused by the issue of MP.

Keywords: MP 579, power sector, volatility, IEE, assets.

1.INTRODUÇÃO

O Brasil é um país de dimensões intercontinentais e dotado de uma diversidade de

recursos naturais e energéticos. A matriz energética do país concentra-se fortemente na

fonte de energia hídrica (67%). Nos últimos anos o pais tem dado fortes incentivos a

exploração de demais fontes de energia, como a eólica e solar.

Em 2012, visando promover remuneração justa aos concessionários e uma redução

das tarifas de energia, a Presidente Dilma Rousseff assinou a Medida Provisória 579.

A edição da MP 579/12 por sua vez gerou impactos no setor elétrico, algumas

concessionárias de energia não renovaram seus contratos pelas novas regras de cálculo da

tarifa de energia definidos pela nova MP.

A mudança de marco regulatório provocou insegurança jurídica entre o as

concessionárias de energia, sendo alvo de liminares. As novas regras levaram as

concessionarias a reverem os projetos de investimentos futuros e avaliarem os riscos

desses empreendimentos. A edição da MP 579/12 provocou em um primeiro momento um

aumento da volatilidade das ações das empresas concessionarias cujos contratos seriam

renovados em 2015 e 2017. A volatilidade do comportamento de variáveis está diretamente

vinculado com problemas de incerteza e de formação de expectativas.

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O referido artigo fará um estudo comparativo da volatilidade das ações das principais

empresas concessionárias de energia elétrica do país e o Índice de Energia Elétrica, o IEE,

calculado pela Bolsa de Valores de São Paulo, o IBOVESPA.

2.PANORAMA ATUAL

O Brasil é um país detentor de potencial energético diverso e heterogêneo. A oferta

de energia é oriunda principalmente de fontes renováveis, cerca de 41% deste e o restante

proveniente de fontes não-renováveis. (EPE, 2012)

No que tange a oferta de energia elétrica, o uso de fonte hidráulica é a predominante.

(Vide gráfico 1):

Gráfico 1 – Matriz Energética Brasileira

Fonte: Boletim Sintético de Energia, 2013, EPE.

A concentração em parques hidrelétricos é resultado do planejamento energético

adotado nos idos dos anos 60. Naquela época objetivando alcançar a eficiência máxima do

potencial hídrico existente no país, foi concebido modelo de setor elétrico caracterizado por

usinas de grande porte com aproveitamento máximo da vazão dos rios.

Em 2013/14, o consumo de energia sofreu uma expansão da ordem de 3,7%. A

expansão dos investimentos por sua vez não cresceram na mesma intensidade. Esse

descompasso também foi observado na evolução dos ativos. Por sua vez, com a edição da

MP 579/12, os ativos das empresas públicas recuperaram apenas 40% do valor quando a

mesma foi editada. Na época algumas empresas deixaram de distribuir dividendos e o valor

das ações de algumas empresas ainda não alcançou o patamar de 2012.

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A edição da MP 579/12 intensificou os incentivos e linhas de crédito voltados a

outros segmentos de energia e eólica, solar permitindo uma diversificação da matriz

energética. Os investimentos do segmento eólico cresceram mais de 30% entre 2012/2013.

Em 2014, em virtude da crise hídrica, o Governo Rousseff foi obrigado a acionar as

térmicas mais uma vez. Tal medida impactará no equilíbrio das contas públicas e no valor

da tarifa de energia elétrica. Em 2014, o Tesouro desembolsou cerca de R$ 8,5 bilhões

gastos com consumo em 2013.

A capacidade de geração das usinas térmicas do país é de 21 mil MGw. Apesar do

amadurecimento dos investimentos em outras fontes de energia especialistas consideram

elevado o risco de mais um apagão.

A baixa dos reservatórios e remota recuperação destes em 2015/206 sinalizam

período de muitas dificuldades para o setor elétrico. Apesar dos esforços em diversificar a

matriz energética do país, segundo dados do Plano Decenal de Energia, em 2020, a fonte

hídrica manterá forte participação de 59% enquanto que eólica de 6,5% na matriz

energética. (EPE, 2014)

2.2.MP 579/12

Em 2012,foi editada MP 579, cujos objetivos eram:

a) Praticar tarifas módicas1;

b) Dar continuidade e qualidade na prestação de serviços;

c) Promover uma remuneração justa aos investidores e

d) Universalização do atendimento.

Em 2010, a soma dos encargos totalizaram figura espetacular de US $ 16 bilhões.

Os encargos setoriais podem ser subdivididos em dois blocos.

Com a edição da MP 579 em empresas concessionárias não seriam mais obrigadas

a contribuir ao CCC e RGR a partir de janeiro de 2013. (art. 21 ficam desobrigadas a partir

de 1º de janeiro de 2013 do recolhimento anual do RGR). Os recursos da RGR podem ser

transferidos para a CDE.

Segundo Ministério de Minas e Energia, o MME, a antecipação em renovar

concessões que expiram no período 2015-2017, representa cerca de 18% da capacidade de

geração atual do país, ou até mesmo 22.341 MW e 82% da rede de transmissão, ou até

1 Modicidade tarifária corresponde a menor tarifa compatível com a justa remuneração dos investidores e consequentemente com os demais objetivos da política energética do país.

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73.000 km de linhas. No que tange a distribuição são 44 contratos sendo renovados, ou

ainda o equivalente a cerca de 35% do mercado atendido. (CASTRO et al, 2013)

3. METODOLOGIA 3.1. Fonte de Dados Para a realização do estudo foram utilizadas cotações mensais das ações que

compõem o Índice de Energia Elétrica (IEE) durante o período de 2012-2014 e os índices de

energia elétrica (IEE) e o Índice da Bolsa de Valores de São Paulo (IBOVESPA)

3.2. Método de Análise

Para a realização do estudo acerca da volatilidade das ações que compõem o IEE e

a tendência do IEE e IBOVESPA foram utilizadas ferramentas de análise multivariada, em

especial de correlação e regressão linear para apoiar a interpretação de dados secundários

históricos relativos ao período estudado.

O Índice de Energia Elétrica2, IEE, é formado por uma carteira teórica de ações

listadas na Bolsa de Valores de São Paulo (BOVESPA) do segmento de energia elétrica.

A adoção do método de análise multivariada permite a verificação das ações do IEE que

mais influenciaram a tendência do referido índice. Observaremos que após a edição da MP

579/12 algumas ações sofreram fortes oscilações provocando oscilações ainda maiores no

índice de energia elétrica.

3.3. Métodos de Estimação Econométrica

Para a realização do referido estudo foi adotado o seguinte modelo econométrico:

Y = σ+βx1+βx2+βx3+βx4+βx5+βx6+βx7+βx8+βx9+βx10+βx11+βx12+βx13+ξ

Y: cotação do IEE

σ : variáveis independentes;

2 A participação das ações no IEE deve obedecer alguns critérios: a) Ter participação em

termos de volume financeiro maior ou igual a 0,01% no mercado a vista (lote-padrão) no período de

vigência das 3 (três) carteiras anteriores. 2. Ter presença em pregão de 80% (oitenta por cento) no

período de vigência das 3 (três) carteiras anteriores. 3. Ter apresentado no mínimo 2 negócios/dia em

pelo menos 80% dos pregões em que foi negociada.

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x1: cotação da ação Cesp PNB

x2: cotação da ação Cesp PN

x3: cotação da ação Coelce PNA

x4: cotação da ação CPFL Energia ON

x5 : cotação da ação Copel PNB

x3: cotação da ação AES Eletropaulo ON

x4: cotação da ação AES Eletropaulo PN

x5 : cotação da ação EDP Energias Brasil ON;

x6 : cotação da ação Eneva ON;

x7 : cotação da ação Equatorial ON

x8: cotação da ação AES tiete PN

x9: cotação da ação Light ON

x10: cotação da ação Taesa Unt

x11: cotação da ação CETEEP ON

x12: cotação da ação CETEEP PN

x13: índice IBOVESPA

ξ : erro.

4. DISCUSSÃO DOS RESULTADOS

O estudo comparativo da volatilidade das ações das principais empresas do

segmento de energia elétrica listadas no IEE requer antes de mais nada uma observação do

ajuste da reta calculada de projeção econométrica.

De acordo com o quadro 03, podemos verificar que o ajuste da reta estimada foi

significativo. A reta estimada possui um R2 próximo de 1, significa dizer que temos um ajuste

quase perfeito entre IEE e cotações das ações listadas.

Tabela 1- Parâmetros de Estimação

Estatística de regressão

R múltiplo 0,995780622

R-Quadrado 0,991579046 R-quadrado ajustado 0,991350294

Erro padrão 161,8042174

Observações 606

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A tabela 1 apresenta os coeficientes e correlação r = 0,9957, e de determinação, r²=

0,9915 ajustado, r²= 0,9913 e um erro de estimação = 161,80421, com todos os valores

positivos demonstrando uma associação positivamente correlacionada, significa dizer que a

tendência das ações que compõem o IEE é muito similar a do IEE.

Este valor apresentado indica forte multicolinearidade que, segundo Hair (2009,

p.190) é a primeira indicação de colinearidade substancial. Vale ressaltar que a falta de

valores elevados de correlações não garante a ausência de colinearidade.

A utilização do modelo econométrico para a verificação da volatilidade das ações

será obtida com a observação das correlações existentes entre as ações listadas no referido

modelo e o IEE. Observar-se-á no quadro seguinte que as correlações diferem. Essas

diferenças decorrem dos impactos percebidos e gerados pelas empresas afetadas pela MP.

O modelo mostra essa intensidade por meio dos índices de correlação.

Mudar as regras sobre o preço a ser cobrado a partir de tarifa de energia a partir de

2013, sem qualquer compensação financeira por períodos curtos ou longos tem feito o preço

das ações de várias empresas do setor despencar. Muitas empresas sofreram uma forte

desvalorização de seus ativos o que acabou exigindo uma análise econômico-financeira

mais aprofundada em relação a adesão ou não as novas regras. Logo após o anuncio das

medidas, a desvalorização foi bastante diversa, foi o caso de: CESP caiu 28 %; CTEEP ,(

Companhia de Transmissão de Energia Elétrica Paulista ) caiu 24% ; Cemig , 19% ; e até

mesmo as empresas não diretamente afetados pela MP, tais como AES Tietê, sofreu uma

desvalorização de 15,7%. A modicidade tarifária desejada pela MP requer a adoção de

ajustes no fluxo de caixa das empresas de tal modo a manter o equilíbrio financeiro. Um

caso emblemático foi a perda de rentabilidade dos ativos da Cemig, em que o Governo de

Minas Gerais, acionista maioritário,custaria aos cofres públicos US$ 1bilhões em

dividendos. O que o governo federal dá concessionárias, se aceitarem o regras de

renovação, é a cobertura dos custos de operação da usina, além de uma taxa de retorno de

10% sobre esse valor. Todos os riscos de operação são pagos pelas discussões longas

renovou o seu contrato de transmissão de concessões e não geração. A Cemig por exemplo

não aderiu as novas regras segundo a MP 579/12.

A redução "programada" das tarifas a partir de 2013poderia culminar em uma crise

de suprimento energético e o retorno financeiro futuro das plantas ao Governo. Segundo

especialistas, o atropelo regulatório gerado pela MP pode comprometer o crescimento

econômico do país nos próximos 20 anos.

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O quadro 2 (Anexo) nos mostra as correlações existentes entre IEE e as ações

listadas no modelo supracitado. Uma forte correlação é observada quando o Coeficiente de

Pearson situa-se acima de 0,50.

Quadro 1 – Correlação entre as Empresas

EMPRESAS Correlação de Pearson

Light +0,669

Energias do Brasil +0,6851

CPFL +0,8159

Coelce -0,073

Equatorial +0,1002

CTEEP -0,0013

Fonte: Elaboração própria do autor,2015.

As correlações mostram a intensidade dos efeitos das mudanças ocasionadas pela

edição da MP 579/12 tomando como referência o IEE. Esses valores mostram os graus de

intensidade. Quanto a volatilidade das ações essa pode ser mensurada a partir dos ganhos

e perdas incorridas durante o período do estudo.

Perceba quo os índices IBOVESPA e IEE no momento em que ocorre a edição da

MP o impacto foi negativo na variação de ambos, sendo respectivamente -13,91 % e -

7,31%. Essa queda foi mais acentuada em algumas ações como as da CTEEP, Light e

CPFL. Essas ações apresentaram grau de correlação mais forte em relação ao IEE. Esse

forte impacto deveu-se a instabilidade jurídica e econômica surgida no momento em que

ocorre o anuncio da MP. O prazo de 30 dias para as empresas que tinham suas concessões

a vencer em 2015 e 2017, precisaram tomar decisões que permitissem a sua reestruturação

financeira futura com as novas regras de preço de tarifa e de indenização de ativos.

CONSIDERAÇÕES FINAIS

Os efeitos da MP 579/12 foram vários. O grupo de concessionarias geradoras,

Cemig, Copel e Cesp não renovaram seus contratos, responsáveis por 40% da geração de

energia no país.

A mudança repentina das regras de concessão gerou uma desconfiança por parte

dos agentes que atuavam nesse segmento. Instaurou-se um clima de insegurança jurídica o

que culminou na desconfiança destes em relação aos investimentos futuros no setor. A MP

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579/12 prevê que essa antecipação será totalmente compensada por meio da indenização

pelos ativos não amortizados ou depreciados.

Verificar-se-á que os anos subsequentes a edição da MP, empresas do setor elétrico

deixaram de distribuir plenamente os dividendos. Esses resultados tornaram-se mais

acentuados com o agravamento da crise hídrica que assola o país desde 2010. Muitas

empresas de geração não conseguiram cumprir os contratos firmados para a entrega dos

lotes de energia durante esse período de estiagem. Em 2014, a conta paga pelas geradoras

pela baixa capacidade de geração de energia elétrica nas usinas hidrelétricas já alcança a

cifra de R$ 20 bilhões. (Jornal Valor Econômico, 2015)

A edição da MP 579/12 impactou o setor de uma maneira geral. Em 2015 o setor

amargou prejuízos em decorrência do longo período de estiagem. As geradoras foram

obrigadas a comprar energia no mercado spot a preços elevados e o resultado foi um

aumento das tarifas de energia elétrica e endividamento de algumas empresas geradoras e

distribuidoras de energia.

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

BEN ,Boletim Energético Nacional, 2012. Acesso em 12 de abril de 2014. www.epe.gov.br Tarifa industrial deve subir para quarta maior do mundo. Acesso em 15 de maio de 2014. http://www.valor.com.br/brasil/3550072/tarifa-industrial-deve-subir-para-quartamaior-do-mundo#ixzz32HbjCtM3

BERMANN, Célio. A política energética e a MP 579: um debate político e corporativista. (Entrevista especial com Célio Bermann), Dezembro, 2012.

CARRANÇA, Thais. Estatal paraense Copel vê lucro cair em 19,4% no primeiro trimestre, Jornal Valor Econômico, 14 de maio de 2015. Acesso em 14 de maio de 2015. http://www.valor.com.br/empresas/4050606/estatal-paranaense-copel-ve-lucro-cair-194-no-primeiro-trimestre

CASTRO, Nivalde, BRANDAO, Roberto, DANTAS, Guilherme, ROSENTAL, Rubens O Processo de Reestruturação do Setor Elétrico Brasileiro e os Impactos da MP . 579 Textos para discussão no 51, UFRJ, 2013.

FERREIRA, Carlos K. A Privatização do Setor Elétrico no Brasil. Textos para Discussão, BNDES, 1999.

FERREIRA, Carlos K. O financiamento da indústria e da infraestrutura no Brasil: crédito e longo e de médio prazos e mercado de capitais. Textos para Discussão, BNDES, 1995

FUNDAP – Fundação do Desenvolvimento Administrativo. (jan. 2000 a fev. 2003),“Indicadores DIESP”, n. 76 a 93. Disponível também em: http://publicacoes.fundap.sp.gov.br/IndicadoresDiesp/indecon1b.htm.

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GOLDENBERG, José e PRADO, Luiz Tadeu Siqueira. Reforma e crise do setor elétrico no período FHC, Texto para Discussão, Fundap, 2002. KELMAN, Jelson (coord.). “Relatório da Comissão de Análise do Sistema Hidrotérmico de Energia Elétrica”. Brasília, Conselho Nacional de Política Energética – CNPE, 21 jul, 2001.

MP é aprovada e segue para sanção presidência. Acesso em 10 de fevereiro de 2013. http://www.valor.com.br/brasil/3550072/tarifa-industrial-deve-subir-para-quartamaior-do-mundial, Revista Exame, Nov, 2012.

NEUMANN, Denise e MACHADO, Tania. Racionamento sai de cena, mas projeções para o PIB não melhoram. Jornal Valor Econômico, 29 de abril de 2015. Acesso em 12 de maio de 2015. http://www.valor.com.br/brasil/4026678/racionamento-de-energia-sai-de-cena-mas-projecoes-para-o-pib-nao-melhoram.

PIRES, Marcos C. Economia Brasileira – da Colônia ao governo Lula, São Paulo, Ed. Saraiva, 2010.

POLITO, Rodrigo. Sistema revive risco de desabastecimento, Jornal Valor Econômico, 04 de maio de 2015. Acesso em 12 de maio de 2015. http://www.valor.com.br/brasil/4031498/sistema-revive-risco-de-desabastecimento.

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ANEXO Quadro 2 – Matriz de Correlação das Empresas Listadas IEE

Fonte: Elaboração própria do autor

Matriz de Correlação: Pearson

CESP6 CMIG4 COCE5 CPFE3 CPLE6 ELET6 ELPL4 ENBR3 ENEV3 EQTL3 GETI4 LIGT3 TAEE11 TBLE3 TRPL4 IBOV IEE

CESP6 1 0,569434848 -0,326773356 -0,130948583 0,777008416 0,315917864 -0,256198164 -0,341425894 -0,855026637 0,81290666 -0,536337783 0,557159484 0,103639338 0,169892024 0,053480716 -0,081379623 0,152180928

CMIG4 0,569434848 1 -0,047143572 0,38496429 0,581911862 0,476231516 -0,098532524 0,336417414 -0,230900027 0,244168748 0,107096874 0,549230278 0,390290566 0,274769305 -0,221733745 0,255773362 0,477730922

COCE5 -0,32677336 -0,047143572 1 -0,043354151 -0,07778949 -0,389634259 -0,302176742 0,184685008 0,263380179 -0,100521104 0,238543898 -0,30624645 -0,109145056 0,301430757 0,030460351 -0,138230302 -0,073974812

CPFE3 -0,13094858 0,38496429 -0,043354151 1 0,265586784 0,414516531 0,453445628 0,717082475 0,523040835 -0,236376195 0,460865848 0,377081365 0,520865938 -0,08306928 0,171253153 0,672414105 0,815933921

CPLE6 0,777008416 0,581911862 -0,07778949 0,265586784 1 0,314634959 -0,04941336 0,006800181 -0,492532867 0,732955519 -0,355913492 0,593783795 0,388793192 0,12270425 0,367178335 0,255334563 0,538292789

ELET6 0,315917864 0,476231516 -0,389634259 0,414516531 0,314634959 1 0,527438875 0,350349389 -0,031682541 0,012061472 0,098913308 0,612176152 0,202933172 -0,009978979 -0,242117014 0,518940419 0,605980876

ELPL4 -0,25619816 -0,098532524 -0,302176742 0,453445628 -0,04941336 0,527438875 1 0,36253545 0,50307732 -0,319771112 0,13061607 0,398901466 0,045066747 -0,449032403 -0,071246574 0,761780576 0,58959935

ENBR3 -0,34142589 0,336417414 0,184685008 0,717082475 0,006800181 0,350349389 0,36253545 1 0,628361267 -0,358081515 0,697259281 0,224459419 0,402601154 0,299688478 -0,04699963 0,603007889 0,685117211

ENEV3 -0,85502664 -0,230900027 0,263380179 0,523040835 -0,492532867 -0,031682541 0,50307732 0,628361267 1 -0,809071645 0,617736771 -0,240588018 0,152160669 -0,245893175 0,01496229 0,479897196 0,30898751

EQTL3 0,81290666 0,244168748 -0,100521104 -0,236376195 0,732955519 0,012061472 -0,319771112 -0,358081515 -0,809071645 1 -0,632144854 0,390743317 0,042476197 0,240607894 0,365764355 -0,157409469 0,100236829

GETI4 -0,53633778 0,107096874 0,238543898 0,460865848 -0,355913492 0,098913308 0,13061607 0,697259281 0,617736771 -0,632144854 1 -0,141174815 0,186655679 0,364281444 -0,278913894 0,183609938 0,207141889

LIGT3 0,557159484 0,549230278 -0,30624645 0,377081365 0,593783795 0,612176152 0,398901466 0,224459419 -0,240588018 0,390743317 -0,141174815 1 0,047478336 0,050848917 -0,131350384 0,580745551 0,669200923

TAEE11 0,103639338 0,390290566 -0,109145056 0,520865938 0,388793192 0,202933172 0,045066747 0,402601154 0,152160669 0,042476197 0,186655679 0,047478336 1 0,058430427 0,474110444 0,349288011 0,500167951

TBLE3 0,169892024 0,274769305 0,301430757 -0,08306928 0,12270425 -0,009978979 -0,449032403 0,299688478 -0,245893175 0,240607894 0,364281444 0,050848917 0,058430427 1 -0,168340068 -0,177535408 -0,013281921

TRPL4 0,053480716 -0,221733745 0,030460351 0,171253153 0,367178335 -0,242117014 -0,071246574 -0,04699963 0,01496229 0,365764355 -0,278913894 -0,131350384 0,474110444 -0,168340068 1 0,116213291 0,254024745

IBOV -0,08137962 0,255773362 -0,138230302 0,672414105 0,255334563 0,518940419 0,761780576 0,603007889 0,479897196 -0,157409469 0,183609938 0,580745551 0,349288011 -0,177535408 0,116213291 1 0,844052774

IEE 0,152180928 0,477730922 -0,073974812 0,815933921 0,538292789 0,605980876 0,58959935 0,685117211 0,30898751 0,100236829 0,207141889 0,669200923 0,500167951 -0,013281921 0,254024745 0,844052774 1

Matriz de P-valores

CESP6 CMIG4 COCE5 CPFE3 CPLE6 ELET6 ELPL4 ENBR3 ENEV3 EQTL3 GETI4 LIGT3 TAEE11 TBLE3 TRPL4 IBOV IEE

CESP6 1 0 1,51538E-16 0,001234285 0 1,55431E-15 1,54402E-10 5,20496E-18 2,1369E-174 0 1,95861E-46 0 0,010682808 2,61997E-05 0,188590174 0,045229498 0,000169617

CMIG4 0 1 0,24654395 0 0 0 0,015246057 0 8,91239E-09 1,12396E-09 0,008325895 0 0 5,86198E-12 3,46857E-08 1,65907E-10 0

COCE5 1,51538E-16 0,24654395 1 0,286627308 0,055633415 2,09338E-23 2,92121E-14 4,72952E-06 4,49074E-11 0,013297563 2,74479E-09 1,26493E-14 0,007159729 3,39728E-14 0,454176702 0,000644425 0,068792975

CPFE3 0,001234285 0 0,286627308 1 3,04961E-11 0 0 0 0 3,84911E-09 0 0 0 0,040930421 2,25122E-05 0 0

CPLE6 0 0 0,055633415 3,04961E-11 1 2,22045E-15 0,224502437 0,867325346 2,37032E-38 0 1,54988E-19 0 0 0,002479569 0 1,78668E-10 0

ELET6 1,55431E-15 0 2,09338E-23 0 2,22045E-15 1 0 0 0,436264653 0,766988909 0,014854617 0 4,70873E-07 0,806338663 1,56068E-09 0 0

ELPL4 1,54402E-10 0,015246057 2,92121E-14 0 0,224502437 0 1 0 0 7,12422E-16 0,001270499 0 0,267998565 2,0981E-31 0,079689918 0 0

ENBR3 5,20496E-18 0 4,72952E-06 0 0,867325346 0 0 1 0 9,01663E-20 0 2,32962E-08 0 4,84057E-14 0,247991042 0 0

ENEV3 2,1369E-174 8,91239E-09 4,49074E-11 0 2,37032E-38 0,436264653 0 0 1 1,5045E-141 0 1,98937E-09 0,00016996 8,50991E-10 0,713180614 0 7,10543E-15

EQTL3 0 1,12396E-09 0,013297563 3,84911E-09 0 0,766988909 7,12422E-16 9,01663E-20 1,5045E-141 1 6,26451E-69 0 0,29650774 1,98312E-09 0 9,9732E-05 0,013561919

GETI4 1,95861E-46 0,008325895 2,74479E-09 0 1,54988E-19 0,014854617 0,001270499 0 0 6,26451E-69 1 0,000491023 3,72534E-06 0 2,72798E-12 5,3815E-06 2,68094E-07

LIGT3 0 0 1,26493E-14 0 0 0 0 2,32962E-08 1,98937E-09 0 0,000491023 1 0,243201301 0,211308506 0,001191795 0 0

TAEE11 0,010682808 0 0,007159729 0 0 4,70873E-07 0,267998565 0 0,00016996 0,29650774 3,72534E-06 0,243201301 1 0,150819296 0 0 0

TBLE3 2,61997E-05 5,86198E-12 3,39728E-14 0,040930421 0,002479569 0,806338663 2,0981E-31 4,84057E-14 8,50991E-10 1,98312E-09 0 0,211308506 0,150819296 1 3,1102E-05 1,10087E-05 0,744196436

TRPL4 0,188590174 3,46857E-08 0,454176702 2,25122E-05 0 1,56068E-09 0,079689918 0,247991042 0,713180614 0 2,72798E-12 0,001191795 0 3,1102E-05 1 0,004174894 2,22717E-10

IBOV 0,045229498 1,65907E-10 0,000644425 0 1,78668E-10 0 0 0 0 9,9732E-05 5,3815E-06 0 0 1,10087E-05 0,004174894 1 0

IEE 0,000169617 0 0,068792975 0 0 0 0 0 7,10543E-15 0,013561919 2,68094E-07 0 0 0,744196436 2,22717E-10 0 1

AGRENER GD 2015

10º Congresso sobre Geração Distribuída e Energia no Meio Rural

11 a 13 de novembro de 2015

Universidade de São Paulo – USP – São Paulo