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DINÂMICA DO INVESTIMENTO NA
INDÚSTRIA BRASILEIRA DE 2001 A
2012: ANÁLISE DAS VARIÁVEIS DE
INFLUÊNCIA
André Machado Rocha
Rodrigo Filgueiras dos Santos
Projeto de Graduação apresentado ao Curso
de Engenharia de Produção da Escola
Politécnica, Universidade Federal do Rio de
Janeiro, como parte dos requisitos
necessários à obtenção do título de
Engenheiro.
Orientadora: Thereza Cristina Nogueira de
Aquino.
Co-orientador: Roberto Ivo da Rocha Lima
Filho
Rio de Janeiro
Dezembro de 2015
ii
DINÂMICA DO INVESTIMENTO NA INDÚSTRIA BRASILEIRA DE 2001 A
2012: ANÁLISE DAS VARIÁVEIS DE INFLUÊNCIA
André Machado Rocha
Rodrigo Filgueiras dos Santos
PROJETO DE GRADUAÇÃO SUBMETIDO AO CORPO DOCENTE DO
CURSO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO DA ESCOLA POLITÉCNICA DA
UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO COMO PARTE DOS
REQUISITOS NECESSÁRIOS PARA A OBTENÇÃO DO GRAU DE
ENGENHEIRO DE PRODUÇÃO.
Examinado por:
________________________________________________ Profª. Thereza Cristina Nogueira de Aquino DSc.
________________________________________________
Prof. Roberto Ivo da Rocha Lima Filho DSc.
________________________________________________ Prof. André Assis de Salles DSc.
________________________________________________
Prof. Rafael de la Vega
RIO DE JANEIRO, RJ - BRASIL
DEZEMBRO DE 2015
iii
Rocha, André Machado Santos, Rodrigo Filgueiras dos Dinâmica do Investimento na Indústria Brasileira de 2001 a 2012: Análise das Variáveis de Influência / André Machado Rocha; Rodrigo Filgueiras dos Santos – Rio de Janeiro: UFRJ / Escola Politécnica, 2015, VI, 91 p.: il.; 29,7 cm. Orientadora: Thereza Cristina Nogueira de Aquino. Co-Orientador: Roberto Ivo da Rocha Lima Filho. Projeto de Graduação – UFRJ / Escola Politécnica / Curso de Engenharia de Produção, 2015. Referências Bibliográficas: p. 84-86 1. Investimento. 2. Indústria. 3. Macroeconomia. I. Aquino, Thereza Cristina Nogueira de; Filho, Roberto Ivo da Rocha Lima. II. Universidade Federal do Rio de Janeiro, Escola Politécnica, Engenharia de Produção. III. Dinâmica do Investimento na Indústria Brasileira de 2001 a 2012: Análise das Variáveis de Influência
iv
" Se você não procura perfeição, você
nunca alcançará excelência.”
Don Shula
" Nunca é tarde para tentar o
desconhecido.
Nunca é tarde para ir mais além."
Gabriele D'Annunzio
"Progresso é a realização de utopias."
Oscar Wilde
Este trabalho é dedicado tanto àqueles que
procuram auxiliar os cidadãos através das políticas
econômicas, quanto aqueles que se dedicam às
pesquisas que colaboram direta ou indiretamente para o
desenvolvimento da sociedade.
À
nossa família,
fonte de alegria e
apoio nos momentos difíceis.
v
Agradecimentos
Gostaríamos de agradecer ao Corpo Docente da Faculdade de Engenharia de
Produção da UFRJ pela dedicação e ensinamentos diários sobre os mais diferentes
assuntos, para a construção deste trabalho e para o nosso crescimento acadêmico,
além da infraestrutura que nos foi oferecida.
Em especial aos professores Thereza Cristina e Roberto Ivo pela amizade,
companheirismo e atenção dentro e fora da sala de aula, pela sua fundamental
orientação e inúmeros encontros que foram fundamentais para a conclusão desse
estudo.
Aos nossos pais, familiares e amigos, que colaboraram conosco e sempre nos
deram apoio não somente na confecção deste projeto final, mas em todos os
momentos durante o curso de engenharia de produção.
A todos que, de alguma forma, colaboraram para que este trabalho se tornasse
possível.
vi
Resumo do Projeto de Graduação apresentado à Escola Politécnica/ UFRJ como parte
dos requisitos necessários para a obtenção de grau de Engenheiro de Produção.
DINÂMICA DO INVESTIMENTO NA INDÚSTRIA BRASILEIRA DE 2001 A
2012: ANÁLISE DAS VARIÁVEIS DE INFLUÊNCIA
André Machado Rocha
Rodrigo Filgueiras dos Santos
Dezembro/2015
Orientadora: Thereza Cristina Nogueira de Aquino
Co-orientador: Roberto Ivo da Rocha Lima Filho
Curso: Engenharia de Produção
O trabalho apresenta um panorama sobre a dinâmica de investimentos
produtivos no Brasil no período de 2001 a 2012. A partir de um estudo sobre a teoria da
função investimento, além de pesquisas publicadas sobre o tema, foram selecionadas
variáveis macroeconômicas e microeconômicas que impactassem no nível de
investimento. Além do desenvolvimento de uma análise qualitativa sobre o
comportamento de tais variáveis, foi feita uma análise quantitativa elaborada a partir de
um modelo econométrico de regressão linear múltipla que permitiu verificar a
significância e a magnitude do impacto que cada uma dessas variáveis exerceu sobre o
investimento.
Palavras-chave: Investimento, Indústria, Modelo Econométrico, Função Investimento,
Macroeconomia
vii
Abstract of Undergraduate Project presented to POLI/ UFRJ as a partial fulfillment of
the requirements for the degree of Engineer.
INVESTMENT DYNAMICS IN BRAZILIAN INDUSTRY FROM 2001 TO 2012:
INFLUENCE VARIABLES ANALISYS
André Machado Rocha
Rodrigo Filgueiras dos Santos
December/2015
Advisor: Thereza Cristina Nogueira de Aquino
Co-advisor: Roberto Ivo da Rocha Lima Filho
Course: Industrial Engineering
The paper presents an overview of the productive investments dynamics in
Brazil from 2001 to 2012. From a study of investment’s function theory and published
research on the topic, macroeconomic and microeconomic variables that affects the
investment level were selected. Besides developing a qualitative analysis of such
variables behavior, the paper presents a quantitative analysis made from an econometric
model of multiple linear regression that shows the significance and the magnitude of the
impact that each of these variables had on the investment.
Keywords: Investment, Industry, Econometric Model, Investment Function,
Macroeconomics
viii
SUMÁRIO
1 Introdução.................................................................................................................. 1
2 Referencial Teórico ................................................................................................... 2
2.1 Principais Escolas de Pensamento ..................................................................... 3
2.1.1 Teoria Keynesiana ...................................................................................... 3
2.1.2 Kalecki e a relevância do investimento para os ciclos econômicos ......... 10
2.1.3 Tobin e o mercado de capitais .................................................................. 17
2.2 Comparação entre Teorias de Keynes, Kalecki e Tobin .................................. 20
2.3 Interpretações das principais escolas de pensamento ...................................... 22
2.3.1 Curva IS .................................................................................................... 23
2.3.2 Curva LM e Curva IS-LM ........................................................................ 26
2.3.3 Interpretações sobre o q de Tobin............................................................. 29
2.4 Outras Modelagens do Investimento ............................................................... 33
2.4.1 Restrições financeiras ............................................................................... 33
2.4.2 A relevância do q de Tobin ...................................................................... 34
2.4.3 Determinação de investimento no mercado asiático ................................ 36
2.5 Outras pesquisas no Brasil ............................................................................... 38
3 Metodologia ............................................................................................................ 41
3.1 Regressão ......................................................................................................... 41
3.1.1 Regressão Linear Múltipla........................................................................ 43
3.1.2 Regressão Log-Linear............................................................................... 43
3.2 Método dos Mínimos Quadrados ..................................................................... 44
3.2.1 Coeficiente de Regressão.......................................................................... 45
3.2.2 Problemas de Estimação Estatística ......................................................... 46
3.3 Testes de Hipóteses .......................................................................................... 47
4 Elaboração do Modelo e Panorama das Variáveis .................................................. 49
4.1 Escolha do Modelo Utilizado .......................................................................... 49
4.2 Descrição dos dados ......................................................................................... 51
4.2.1 Investimento ............................................................................................. 53
4.2.2 PIB ............................................................................................................ 56
4.2.3 Taxa de Juros ............................................................................................ 57
4.2.4 BNDES ..................................................................................................... 58
ix
4.2.5 Crédito ...................................................................................................... 60
4.2.6 Lucro da Indústria ..................................................................................... 61
4.2.7 Câmbio ..................................................................................................... 63
4.3 Tratamento dos dados ...................................................................................... 64
4.3.1 Inflação ..................................................................................................... 65
5 Análise dos Dados ................................................................................................... 66
5.1 Análise das Variáveis ....................................................................................... 66
5.1.1 Sumário descritivo dos dados ................................................................... 66
5.1.2 Correlações entre as variáveis .................................................................. 68
5.2 Análise do Modelo ........................................................................................... 69
5.3 Interpretação dos coeficientes da regressão ..................................................... 74
6 Conclusão ................................................................................................................ 75
6.1 Sugestões de Estudos futuros ........................................................................... 77
7 Referências Bibliográficas ...................................................................................... 79
APÊNDICE I – Dados referentes às empresas industriais brasileiras. ........................... 83
APÊNDICE II – Dados referentes ao cenário Macroeconômico ................................... 84
APÊNDICE III – Dados das empresas industriais brasileiras ajustados por número
índice 2001 ..................................................................................................................... 85
APÊNDICE IV – Dados Macroeconômico do mercado brasileiro ajustados por número
índice 2001 ..................................................................................................................... 86
APÊNDICE V – Inflação anual e acumulado. ............................................................... 87
x
LISTA DE TABELAS
Tabela 1: Efeito das variáveis M,𝑟𝑚, R e Y sobre q ...................................................... 20
Tabela 2: Resumo do teste t de Student .......................................................................... 47
Tabela 3: Resumo do teste de Significância ................................................................... 47
Tabela 4: Quadro para análise da variância (ANOVA). ................................................. 48
Tabela 5: Descrição do tratamento dos dados das variáveis selecionadas. .................... 65
Tabela 6: Sumário descritivo dos dados das variáveis testadas ..................................... 67
Tabela 7: Correlação entre as variáveis testadas no modelo .......................................... 68
Tabela 8: Explicação descritiva dos dados das variáveis selecionadas para análise ...... 71
Tabela 9: Teste de variância (ANOVA) para o modelo proposto. ................................. 72
Tabela 10: Resultados dos testes estatísticos do modelo. ............................................... 72
xi
LISTA DE GRÁFICOS
Gráfico 1: Volume de Investimento em relação a eficiência marginal do capital e a taxa
de juros ............................................................................................................................. 7
Gráfico 2: Diferentes taxas de juros para equilíbrios entre a curva da demanda por
investimento Xi e a oferta de poupança Yi ....................................................................... 9
Gráfico 3: Curva temporal Hipotética de Investimentos Líquidos ................................. 12
Gráfico 4: Ilustração componentes cíclicos com a tendência do investimento bruto ..... 12
Gráfico 5: A formação da Curva IS: A. função investimento; B. Despesa planejada em
função da Renda; C. Curva IS relacionando renda e taxa de juros ................................ 24
Gráfico 6: Curva IS com pontos representados fora da curva. ....................................... 25
Gráfico 7: Demanda por moeda em função da taxa de juros e curva vertical de oferta
monetária. ....................................................................................................................... 27
Gráfico 8: LM na renda em função da taxa de juros. ..................................................... 28
Gráfico 9: IS-LM: equilíbrio entre as curvas IS e LM. .................................................. 29
Gráfico 10: Erro Tipo I teste de hipóteses ...................................................................... 49
Gráfico 11: Proporção entre a Formação Bruta de Capital Fixo sobre o Produto Interno
Bruto brasileiros no período de 2001 a 2012 .................................................................. 54
Gráfico 12: Variações reais do PIB e do FBCF ............................................................. 55
Gráfico 13: Valor agregado real dos investimentos das indústrias no período 2001 a
2012 ................................................................................................................................ 56
Gráfico 14: Variação do PIB brasileiro no período de 2001 a 2012. ............................. 57
Gráfico 15: Taxa Selic anual do período 1997-2012 ...................................................... 58
Gráfico 16: Valores em bilhões desembolsados pelo BNDES na indústria e sua
proporção em relação ao PIB no período de 2001 a 2012 .............................................. 59
Gráfico 17: Crédito real corrente desembolsado pelos bancos descontado do
desembolsado pelo BNDES e a sua proporção em relação ao PIB ................................ 60
Gráfico 18: Lucro agregado das indústrias extrativas e de transformação em valores
correntes no período de 2001 a 2012 .............................................................................. 63
Gráfico 19: Valores para o Câmbio Corrente do Real em relação ao dólar. .................. 64
Gráfico 20: Evolução do índice da inflação (IPCA) no período de 2001 a 2012 ........... 66
Gráfico 21: Comparação entre índice de investimento real e obtidos pela regressão .... 73
Gráfico 22: Teste de normalidade dos resíduos.............................................................. 74
1
1 Introdução
O investimento se mostra como um dos componentes fundamentais para determinar
o crescimento de uma economia. O investimento produtivo, além de representar um
gasto no presente, proporciona o aumento da capacidade produtiva futura,
impulsionando a renda agregada a longo prazo.
Entretanto, a dinâmica dos investimentos apresenta caráter volátil e sofre
interferência de diversas variáveis. Keynes (1996) coloca como chave para
compreensão dos movimentos cíclicos do capitalismo as flutuações do nível de
investimento. Segundo o economista, as decisões desse tipo têm caráter instável, porque
em qualquer escolha de investimento o empresário se vê obrigado a antever o lucro
futuro, ou seja, está sujeita às expectativas.
O índice da Formação Bruta de Capital Fixo (FBCF) é a variável do sistema de
contas nacionais que corresponde ao investimento realizado no Brasil. No período de
2001 a 2012, o FBCF compôs em média 17,4% do total do Produto Interno Bruto (PIB).
Em relação a outros países em estágio de desenvolvimento parecido com o brasileiro,
como o grupo dos BRIC (Brasil, Rússia, Índia e China) esse foi o índice mais baixo1.
O objetivo do presente trabalho é entender as variáveis que afetam a dinâmica do
investimento da indústria brasileira no período acima citado. Tendo em vista a
importância do investimento para uma economia nacional, o estudo foi motivado pelos
seguintes questionamentos: qual a dinâmica dessa variável que explica a sua
participação relativamente baixa na economia brasileira? Qual o comportamento do
investimento brasileiro no momento pós-crise econômica mundial de 2008? Como as
políticas macroeconômicas adotadas pelo Governo afetaram a dinâmica dessa variável?
Para responder essas perguntas, o trabalho selecionou as principais variáveis
exploradas na literatura sobre a função investimento. Na definição da variável
dependente foi utilizado o valor do investimento da indústria brasileira divulgada pela
Pesquisa Industrial Anual (PIA) do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística
(IBGE) e não a FBCF considerada para as contas nacionais. O principal motivo da
1 Dados do Banco Mundial 2013.
2
escolha dos investimentos pelos dados da PIA foi o fato dessa pesquisa coletar dados
diretos das empresas, incluindo a quantidade de empresas do setor. A limitação desse
dado se dá por perder as características individuais de cada empresa.
A metodologia utiliza um modelo de regressão linear múltipla ajustada através dos
Mínimos Quadrados Ordinários. Apesar das implicações estatísticas do número de
observações considerado para o modelo ser pequeno, haja vista que o período escolhido
para a análise foi de 2001 a 2012 e a PIA tem base anual, os autores decidiram pela
escolha do período devido às características do cenário econômico da época e as
políticas macroeconômicas adotadas pelo Governo brasileiro.
Não será abordado no modelo estatístico as influências das expectativas dos agentes
econômicos sobre o futuro do mercado. Como definido por Keynes (1996), tais
expectativas exerceriam influência sobre a dinâmica do investimento, entretanto, esse
trabalho não se propõe a estimar um índice que represente as expectativas dos agentes
econômicos.
Além deste tópico introdutório, o estudo é composto por mais cinco capítulos. No
segundo capítulo são tratados o referencial teórico baseado nas principais escolas de
pensamento, as interpretações derivadas dessas teorias por autores mais recentes e a
aplicação prática, a partir de pesquisas realizadas no Brasil e no Mundo. No terceiro
capítulo, é feita uma revisão da metodologia estatística. Em seguida, o quarto capítulo
apresenta o modelo proposto com variáveis justificadas pela teoria, assim como a
análise descritiva do comportamento das mesmas e o tratamento feito nas variáveis para
realização dos testes. Aplicado o modelo econométrico para a função investimento, no
quinto capítulo são apresentados os principais resultados que buscam testar as hipóteses
levantadas. Por fim, no capítulo 6 são feitas as conclusões e considerações finais do
estudo.
2 Referencial Teórico
A seção a seguir apresenta uma revisão teórica dos estudos sobre investimento.
Serão exploradas teorias já disseminadas no campo da economia, assim como estudos
recentes, para sustentar a seleção das variáveis que serão testadas no modelo proposto
para a função investimento.
3
Na primeira parte, é realizada uma análise do investimento com base nas ideias
formuladas por economistas de diferentes escolas de pensamento. Na segunda parte, os
autores inicialmente citados têm suas linhas de pensamento comparadas de forma a
definir a escola de pensamento adotada no restante do estudo. Em seguida, são
apresentados desdobramentos das teorias dos economistas selecionados inicialmente por
autores mais recentes. Então, novos modelos - desenvolvidos a partir de casos
internacionais - para a função investimento são apresentados com base nas teorias
anteriormente explicadas. Por fim, alguns casos brasileiros são apresentados para
fundamentar a escolha das variáveis do modelo proposto tendo em vista que o estudo
analisa dados do país.
2.1 Principais Escolas de Pensamento
2.1.1 Teoria Keynesiana
Nessa seção é exposta a linha de pensamento de John Maynard Keynes (1883-
1946), importante economista inglês cujas teorias formaram a denominada escola
keynesiana. O ambiente de pensadores ao qual ele se formou defendia o comportamento
individual e racional dos agentes econômicos, em que a “mão invisível” do mercado o
manteria em harmonia.
Keynes expôs suas teorias no contexto da Grande Depressão (crise de 1929),
momento em que foi colocada em questionamento a doutrina liberal adotada na época,
já que, mesmo sem redução drástica de recursos naturais, tecnológicos (maquinas e
equipamentos) ou humanos o mercado havia entrado em crise. O fim do período de
recessão se deu justamente pela intensificação dos gastos do governo relativos à Guerra,
reaquecendo a economia. Apesar de o militarismo ter sido o responsável pela retomada
do crescimento, a aplicação da teoria de Keynes foi comprovada e contrapôs à teoria
antes praticada.
Em uma de suas principais obras, Teoria Geral do Emprego, do Juro e da Moeda
(1996), Keynes foi controverso às escolas que o precederam, defendendo certa
intervenção do Estado na economia. O autor relatou que o interesse individual dos
agentes econômicos atuando em um mercado livre nem sempre convergiria com o
interesse da sociedade para o bem-estar global. Em busca de seu ganho máximo, o
comportamento racional de cada um dos agentes – produtores, consumidores e
4
assalariados – pode acabar acarretando em uma crise não controlada pelas forças
automáticas do mercado. Isso aconteceria devido à insuficiência de demanda efetiva.
A demanda efetiva seria composta por dois segmentos: os bens de consumo e os
bens de investimento. A demanda por bens de consumo é correlacionada diretamente
com a renda corrente dos agentes econômicos. Para Keynes, essa demanda cresceria
menos que proporcionalmente ao aumento da renda, mas mantendo uma relação estável
entre as duas variáveis.
Já demanda por bens de investimento é composta pelas aquisições que tem como
objetivo a expansão da produção corrente de bens, tais como aquisições de maquinário
que resultem na ampliação de capacidade. Esse tipo de demanda depende
principalmente das expectativas de lucro por parte dos empresários, utilizando o
conceito de eficiência marginal do capital que será definido mais a frente. A eficiência
marginal do capital é calculada pelos empresários a partir da visão que eles têm do
desempenho futuro do mercado.
Em períodos de crescimento, quando as expectativas de lucro futuro são otimistas,
o aumento dos investimentos gera mais empregos, maior nível de produto e de renda e,
portanto, maior nível de consumo e poupança. Em períodos de recessão, perspectivas
pessimistas sob o futuro do mercado geram frustração de lucro da indústria de bens de
capital, queda de emprego e de renda e, portanto, queda nos níveis de consumo e
poupança. Portanto, nas oscilações de investimento, para Keynes, está a chave para a
compreensão dos movimentos cíclicos da economia capitalista.
Assim, caberia ao governo o papel de interferir de forma a controlar as flutuações
drásticas na economia e manter o bom funcionamento do sistema capitalista. Seria de
responsabilidade do Estado suavizar o impacto da diminuição da demanda efetiva em
períodos de recessão, fomentando o investimento de forma geral. Inclusive, o autor
sugere que o governo possa financiar-se através do déficit público, quebrando o
paradigma de austeridade financeira do Estado, conceito difundido em sua época.
2.1.1.1 Definição de Investimento por Keynes
Keynes (1996) define investimento como “a compra de um ativo, velho ou novo
por um indivíduo ou por empresa com o intuito de gerar renda futura”. Ele representa a
5
aplicação dos rendimentos em um bem de capital de qualquer espécie, que pode ser
capital fixo (bens de capital) ou estoques.
Para entender de onde vem o investimento, Keynes precisou definir também
poupança. A poupança significa o excedente da renda sobre os gastos de consumo, ou
seja, é o resultado da subtração da renda total dos consumidores menos tudo aquilo que
eles gastaram. Já os empresários têm sua renda dividida entre tudo aquilo que consome
e tudo aquilo que investe. Portanto, podem-se notar as seguintes equações:
𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎 = 𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟 𝑑𝑎 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢çã𝑜 (1)
𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟 𝑑𝑎 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢çã𝑜 = 𝐶𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜 + 𝐼𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝑖𝑚𝑒𝑛𝑡𝑜 (2)
𝑃𝑜𝑢𝑝𝑎𝑛ç𝑎 = 𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎 − 𝐶𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜 (3)
𝐼𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝑖𝑚𝑒𝑛𝑡𝑜 = 𝑃𝑜𝑢𝑝𝑎𝑛ç𝑎 (4)
Dessa forma, os investimentos podem ser gerados a partir da poupança, através de
empréstimos recebidos pelos empresários para adquirir bens de capital. Esses gastos em
equipamentos produtivos por sua vez, geram um aumento da renda para o produtor, uma
parte dessa renda extra vai para consumo e outra para poupança, abrindo espaço para
novos empréstimos. Esse ciclo compõe o denominado multiplicador Keynesiano.
Assim, os investimentos seriam necessários para absorver as poupanças, pois além
de elevar a capacidade produtiva da economia, ainda ampliariam o estoque de capital.
2.1.1.2 Eficiência Marginal do Capital
Além de ressaltar a relevância macroeconômica do investimento, Keynes (1996)
também apresenta os fatores que influenciam a realização de um investimento por parte
de uma empresa. Quando um indivíduo realiza um investimento de qualquer natureza, o
investidor adquire o direito a uma série de rendimentos Q1, Q2, ... Qn que correspondem
às rendas esperadas do investimento descontadas as despesas correntes. Em contraponto
à renda esperada, Keynes define o custo de reposição ou preço de oferta como sendo o
preço necessário para a aquisição de um novo investimento ou capital.
6
A partir das definições acima, a eficiência marginal do capital é conceituada como
relação entre a renda esperada de um bem de capital e seu preço de oferta ou custo de
reposição. Dessa forma, essa relação seria a taxa de retorno esperada sobre um
determinado capital e depende não só do custo do bem de capital como dos seus
retornos esperados.
Conforme há um aumento no volume do investimento, a eficiência marginal do
capital em questão diminui. Primeiro, porque a renda esperada sobre o capital investido
baixaria conforme suba a oferta do bem produzido desse tipo de capital. Em segundo
lugar, uma elevação na procura acarretaria uma elevação no preço de oferta por parte
dos produtores daquele tipo de capital.
Assim, para um determinado tipo de capital pode-se criar uma escala que relacione
a proporção do volume de investimentos com a eficiência marginal do capital. Se forem
agregadas as escalas de todos os tipos de capital, obter-se-á a curva de demanda por
investimento ou curva da eficiência marginal do capital que, da mesma forma, relaciona
a taxa de investimento agregado com a correspondente eficiência marginal do capital
para aquele valor.
Uma vez definida a curva de demanda, Keynes conclui que o nível de
investimentos vai variar até o ponto da curva em que a eficiência marginal do capital é
igual à taxa de juros do mercado. O gráfico 1 a seguir ilustra a relação entre o volume
de investimentos I, taxa de juros do mercado r e eficiência marginal do capital EMgK.
7
Gráfico 1: Volume de Investimento em relação a eficiência marginal do capital e a taxa de juros
Fonte: Mankiw (1996)
Como pode ser observado no gráfico 1, o total de investimento I em uma economia
vai variar de acordo com as projeções sobre a eficiência marginal do capital, e também
do nível da taxa de juros (variável exógena, ou seja, determinada pelo mercado); ele
será definido pelo ponto em que essas curvas se encontram. Isso acontece porque se a
eficiência marginal do capital de certo investimento for maior que a taxa de juros
vigente, o agente econômico se decidirá em favor do investimento.
Portanto, a eficiência marginal do capital decresce conforme aumenta o nível de
investimento e este, segundo definido por Keynes é função decrescente da variável
independente taxa de juros. Conforme aumenta a taxa de juros vigente no mercado,
maior terá de ser a eficiência marginal do capital para que o agente econômico opte pelo
investimento.
2.1.1.3 Expectativas a longo prazo
Conforme exposto, o conceito de eficiência marginal do capital depende da renda
esperada de um investimento. Para a determinação das expectativas de rendimento, o
empresário se baseará, em parte, por fatos que sejam conhecidos e, em parte, por
eventos futuros que podem ser previstos com um maior ou menor grau de confiança.
8
Dentre os fatos existentes que o investidor considera para definir suas expectativas
podem ser citados: o volume existente dos vários tipos de bens e ativos de capital em
geral, e a intensidade da procura atual dos consumidores pelo produto final. Já dentre as
considerações relacionadas à previsão futura destacam-se: as mudanças do tipo e da
quantidade do estoque dos bens de capital, preferências dos consumidores, intensidade
da procura efetiva nos diversos períodos do ciclo de vida do investimento, variações das
taxas salariais durante o período considerado. O estado da expectativa psicológica
resultante dos segundos fatores é chamado de expectativa a longo prazo.
Portanto, uma economia com crescimento estável e pouco vulnerável a crises tende
a passar confiança aos empresários, pois estes tendem a esperar um retorno positivo
sobre os possíveis investimentos a serem realizados. Por outro lado, em uma economia
com baixo crescimento ou suscetível a crises, os empresários tendem a serem menos
otimistas em suas projeções sobre a rentabilidade de seus projetos, e, portanto,
tornando-os menos propensos a serem realizados.
2.1.1.4 Taxa de juros segundo a Teoria clássica
A teoria denominada clássica por Keynes (aquela que o precedeu) para a taxa de
juros considera que essa seria o preço que equilibra a demanda por investimentos com a
oferta pela poupança. Assim, quando um indivíduo realiza uma poupança,
automaticamente a taxa de juros cai e os investimentos aumentam. De forma análoga,
um ato adicional de investimento sobe a taxa de juros caso não seja acompanhado por
uma mudança na disposição para poupar.
Keynes (1996) concorda com a escola clássica em dizer que, dado um determinado
nível de renda, a taxa corrente de juros deve estar no ponto onde a curva de demanda
por capital intercepta a curva de oferta das quantidades poupadas a diferentes taxas de
juros. Entretanto, a escola clássica não considera a influência das variações dos níveis
de renda, fator esse que determina a propensão marginal a poupar, logo, afeta a curva de
oferta do montante poupado.
As divergências entre a teoria clássica e keynesiana podem ser explicadas através
da análise do gráfico abaixo, onde são relacionados o montante de investimento I e a
taxa de juros r através das curvas da procura por investimento Xi e da oferta de
poupança Yi.
9
Gráfico 2: Diferentes taxas de juros para equilíbrios entre a curva da demanda por investimento
Xi e a oferta de poupança Yi
Fonte: Keynes (1996)
Sendo Y1 a curva compatível com a taxa de juros r1 e a curva de procura por
investimentos X1X1’. Se a curva de procura por investimentos se desloca de X1X1’para
X2X2’, em geral, a renda se deslocará também. Entretanto, apenas com o diagrama acima
não conseguir-se-ia (segundo os princípios da teoria clássica) definir a curva Y
adequada. Pela teoria keynesiana, considerando o estado da preferência pela liquidez e a
quantidade de moeda conhecidos, pode-se chegar ao valor para a taxa de juros r2 e, por
conseguinte, a curva dos montantes poupados Y2.
Portanto, as curvas X e Y não dizem nada sobre a taxa de juros, apenas indicam qual
será a renda para que então se possa procurar essa taxa por outros meios. A
determinação da taxa de juros é que definiria quais as curvas apropriadas em cada caso,
e não o contrário. Pelas palavras de Keynes:
“A poupança e o investimento são as variáveis determinadas e não os
determinantes do sistema” (Keynes, 1996:187).
10
2.1.1.5 Taxa de Juros
Conforme define Keynes,
“taxa de juros não é o preço que equilibra a demanda de recursos para investir e a
propensão de abster-se do consumo imediato; é o preço mediante o qual o desejo
de manter a riqueza em forma líquida se concilia com a quantidade de moeda
disponível” (Keynes, 1999:174).
Portanto, a taxa de juros seria a recompensa da renúncia à liquidez.
Dessa forma, além da preferência pela liquidez – propensão dos indivíduos a
preferir manter o poder aquisitivo imediata –, a quantidade de moeda seria um fator
determinante na definição da taxa de juros, através da função:
𝑀 = 𝐿(𝑟). (5)
Onde, r é a taxa de juros, M a quantidade de moeda disponível no mercado e L a
função de preferência pela liquidez.
A função da demanda por moeda descrita pela equação (5) seria dada por uma
curva onde a taxa de juros decresce a medida que a quantidade de moeda aumenta.
A preferência pela liquidez, ou a demanda por moeda, seria motivada por: a
transação, ou a necessidade de moeda para as transações pessoais ou comerciais; a
precaução, ou o desejo de segurança em ter certo valor monetário para possíveis usos
futuros; a especulação, ou o objetivo de obter lucro com perspectivas futuras do
mercado.
Em suma, quanto maior for à taxa de juros, as pessoas tendem a deixar seu dinheiro
no banco de forma a obter rendimentos. Caso contrário, em um cenário de taxa de juros
baixa, o fluxo de investimento aumenta, já que o risco de o fazer se torna menor.
2.1.2 Kalecki e a relevância do investimento para os ciclos econômicos
Nesta seção será abordada a obra do economista polonês Michael Kalecki (1899-
1970) Teoria Dinâmica da Economia, que foi conhecido por sua preocupação com o
11
entendimento dos ciclos econômicos e a tendência a longo prazo da economia. Para
entender essas questões, o investimento é peça chave.
Uma importante premissa de Kalecki (1977) é que na economia tanto a balança
comercial quanto o orçamento do governo são equilibrados e que os trabalhadores não
poupam. Portanto, o nível da atividade econômica seria determinado exclusivamente
pelo investimento.
A teoria dos ciclos econômicos considera o impacto dual do investimento como
uma despesa no curto prazo e um produtor de riqueza a longo prazo. As despesas desse
tipo movimentam a economia e geram necessidade de novos investimentos no futuro, o
que levaria a uma fase de prosperidade econômica.
Por outro lado, quanto maior o estoque de bens de capital, menor a necessidade de
investir em novos maquinários e maior será o custo de depreciação. Considerando esses
dois fenômenos, o investimento líquido (investimento e depreciação) não poderá crescer
indefinidamente, já que existe um limite.
Segundo Kalecki (1977), o auge do investimento total coincide com o auge do
estoque de bens de capital, onde a depreciação é máxima. A partir deste ponto, a taxa de
depreciação cresce mais rapidamente que a taxa de novos investimentos até alcançar o
ponto em que o investimento líquido é negativo. Então, a taxa de investimento volta a
crescer pela necessidade de se repor o maquinário inutilizado, gerando um movimento
cíclico, conforme ilustrado no gráfico 3.
12
Gráfico 3: Curva temporal Hipotética de Investimentos Líquidos
Fonte: Kalecki (1977)
O Gráfico 3 é estacionário, porém, no longo prazo, é observável uma tendência de
crescimento da economia. A explicação, segundo o autor, está nos chamados fatores de
desenvolvimento, com destaque para a inovação tecnológica. Esses fatores possibilitam
o estreitamento das margens de lucro e consequentemente a acumulação de capitais,
que, por sua vez, são reutilizados para novos investimentos, resultando em uma
tendência de crescimento econômico a longo prazo.
Gráfico 4: Ilustração componentes cíclicos com a tendência do investimento bruto
Fonte: Kalecki (1977)
2.1.2.1 Determinação do nível de investimento pelas empresas
De acordo com Kalecki (1977), para a determinação do crescimento que uma
empresa pode assumir através do investimento, existe uma delimitação real que é
imposta pelo tamanho do mercado para seus produtos. Entretanto, há um fator limitante
intrínseco às organizações: o montante de capital possuído pela empresa.
13
O acesso de uma empresa ao mercado de capitais é em grande parte proporcional ao
volume de capital que essa detém. É impossível para uma organização tomar
emprestado mais do que um limite determinado pelo mercado, que seria definido pelo
valor da empresa.
Por exemplo, se uma empresa recorresse à emissão de títulos de forma
desproporcional ao seu valor de mercado, o resultado seria que não alcançaria a
subscrição total. Mesmo oferecendo taxas de juros acima do normal aos investidores, o
levantamento de fundos não seria bem-sucedido, pois estas mesmas taxas poderiam
levantar suspeitas sobre a capacidade da firma de cumprir seus compromissos no longo
prazo.
No caso de uma companhia disposta a oferecer suas ações no mercado, se o
investimento financiado com a emissão de novas ações não obtiver uma taxa de
rendimento ao menos igual a antiga taxa de rendimento da companhia, os rendimentos
dos antigos acionistas irão se reduzir. Quanto maior a emissão, portanto, maior será esse
tipo de risco.
Além disso, Kalecki (1977) relata que a emissão de ações também é regida por um
mercado limitado. O público tende a distribuir seu risco comprando ações diversas.
Logo, seria impossível colocar mais que um certo número de ações a um preço que
fosse considerado de interesse ao grupo já existente de acionistas. Caso o preço
oferecido seja abaixo do razoável, maior a probabilidade dos lucros serem divididos
entre os antigos e novos proprietários, o que causaria insatisfação dos detentores dos
primeiros títulos.
Portanto, a luz do que foi dito acima, a expansão de uma empresa está relacionada
diretamente com sua acumulação de capital a partir dos lucros obtidos no negócio. Não
só a poupança da organização pode ser utilizada para realização de novos investimentos,
como também o seu próprio aumento de capital possibilita uma maior alavancagem de
recursos no mercado de capitais.
2.1.2.2 Determinantes na decisão de investir em Capital Fixo
Para encontrar um modelo que englobasse os principais determinantes na decisão
de investir, Kalecki (1977) primeiramente supôs que a decisão de investimento seria
14
separada do investimento por um hiato de tempo 𝜏. Essa diferença seria devida
principalmente a períodos para maturação dos investimentos, ou seja, o tempo
necessário para construção, instalação e início da produção de um determinado projeto,
mas também reflete decisões empresariais que são retardadas. A equação envolvendo a
decisão de investimento por unidade de tempo D e o investimento em capital F seria:
𝐷𝑡 = 𝐹𝑡+𝜏 (6)
Sendo,
𝐷𝑡 – Decisão de investir na unidade de tempo t;
𝐹𝑡+𝜏 – Investimento consumado no período 𝑡 + 𝜏.
Como explicado, para Kalecki (1977) as firmas têm seus potenciais de crescimento
limitado pelo mercado de capitais. As decisões para novos investimentos, portanto, só
serão consideradas a partir da modificação de 3 fatores:
i. Acumulação bruta de capital pelas firmas;
ii. Modificação nos lucros;
iii. Modificação no estoque de capital fixo.
As decisões de investimento estão relacionadas com a acumulação bruta de capital,
pois a poupança interna da organização pode ser utilizada para financiar novos projetos.
Além disso, os investimentos podem ser realizados com dinheiro vindo de fora da
companhia ou com dinheiro dos próprios proprietários e acionistas, a chamada
“poupança pessoal”.
Por motivos de estimação estatística, Kalecki (1977) considerou que as três formas
de financiamento de investimentos descritas acima se relacionam com o total da
poupança privada de um país. A partir dessa suposição, a taxa de decisão de
investimento D está relacionada de forma crescente com a poupança bruta S. Sendo este
o primeiro fator da equação proposta pelo autor que busca explicar o investimento.
15
O segundo fator que influencia a decisão de investimentos é uma modificação na
taxa de lucro das companhias. Um aumento da rentabilidade de determinado negócio
torna interessante alguns projetos que anteriormente foram considerados como não
lucrativos. A decisão de investimento D será uma função positiva da variável
independente ∆𝑃
∆𝑡 , que indica o lucro bruto das companhias depois dos impostos a um
nível de preços pré-definidos.
Por último, o incremento líquido de capital em equipamentos por unidade de tempo
afeta negativamente a taxa de decisão dos investimentos. Isso ocorre, pois um aumento
no nível de investimentos aprovados reduz a taxa de lucro de P. Ou seja, da mesma
forma que um aumento nos lucros traz um impacto positivo nas decisões sobre
investimentos, uma redução desse nível pode tornar menos atrativos novos projetos.
Um exemplo de como isso ocorre seria um mercado com muitas empresas entrantes
que realizam um grande volume de investimentos. Com a expectativa de redução das
margens de lucro, os projetos das antigas companhias já estabelecidas se tornam menos
atraentes. Portanto o fator ∆𝐾
∆𝑡 é relacionado de forma decrescente com o a taxa de
decisão em investimentos D.
Com isso, a relação da taxa de investimento com a poupança S e com os lucros das
companhias ∆𝑃
∆𝑡 seria positiva e decrescente em relação à taxa de modificação de estoque
de capital ∆𝐾
∆𝑡. Supondo que a relação entre os as variáveis independentes e a taxa de
investimentos seja linear, Kalecki propôs a seguinte equação.
𝐷 = 𝑎𝑆 + 𝑏
∆𝑃
∆𝑡− 𝑐
∆𝐾
∆𝑡+ 𝑑
(7)
Sendo,
S- Poupança Bruta da Economia;
∆𝑃
∆𝑡 – Lucro bruto das firmas;
16
∆𝐾
∆𝑡 – Taxa de modificação dos estoques de capitais
d – constante sujeita a modificações ao longo do tempo seja por inovações tecnológicas,
efeito da taxa de juros ou do rendimento das ações.
Substituindo a equação (6) em (7), é possível perceber o impacto das variáveis
intertemporais na variação do investimento real em capital fixo.
𝐹𝑡+𝜏 = 𝑎𝑆𝑡 + 𝑏
∆𝑃𝑡
∆𝑡− 𝑐
∆𝐾𝑡
∆𝑡+ 𝑑
(8)
Kalecki (1977) entende que as taxas de juros no curto prazo são voláteis, mas que a
longo prazo tem pouca oscilação, não participando dos ciclos econômicos que ajudam a
explicar o investimento, logo, essas taxas tem pouca participação na decisão de investir
ou não das empresas. Sendo esta uma diferença teórica relevante em relação a outros
autores como Keynes.
2.1.2.3 Estoques e Investimento Total
Para a definição do nível de investimento em capital fixo segundo Kalecki (1977),
não é utilizado o princípio de aceleração2, pois ele estaria relacionado tanto com a
poupança S, que está associada ao nível de atividade econômica, quanto com a elevação
dos lucros ∆𝑃𝑡
∆𝑡, que estaria associada à modificação desse nível. Como o princípio citado
se baseia apenas na modificação do nível de atividade econômica, não seria razoável
utilizar o princípio de aceleração.
Quando se fala de estoque é razoável supor que o nível de produtos disponíveis
para utilização na produção ou comercialização aumenta conforme varia a taxa de
produção ou de vendas. Kalecki (1977), a partir de observações empíricas, percebeu que
a variação do nível de estoques também era acompanhada de um hiato de tempo após a
variação do nível de vendas. Isso acontece porque as empresas, em um primeiro
momento, após a elevação do nível de produção, utilizam os estoques como reserva,
2 Princípio da aceleração – Considera que o volume de investimento realizado em um determinado
período será induzido pelo aumento da renda no período anterior, enquanto a própria realização do investimento leva ao crescimento da renda em um período posterior.
17
aumentando o ritmo de reposição dos mesmos. Apenas após algum tempo, os estoques
são ajustados a um novo nível, mais alto que o anterior.
Com isso, a relação entre investimento em estoques J e a variação do nível de
produção ∆𝑂
∆𝑡 se dá na seguinte forma:
𝐽𝑡+𝜃 = 𝑒
∆𝑂𝑡
∆𝑡
(9)
Sendo 𝜃 um hiato temporal.
Dessa forma, determina-se a equação do investimento total I, incluindo em sua
composição os investimentos em capital fixo e o nível de estoques:
𝐼𝑡+𝜏 = 𝑎𝑆𝑡 + 𝑏
∆𝑃𝑡
∆𝑡− 𝑐
∆𝐾𝑡
∆𝑡+ 𝑑 + 𝑒
∆𝑂𝑡
∆𝑡
(10)
Portanto, na equação final de investimento proposta por Kalecki, é possível
perceber os fatores que norteiam as teorias de ciclos econômicos e tendência ao
crescimento descrita pelo autor. O fator 𝑑 indica a variável responsável pelo
crescimento ao longo prazo por incluir elementos que motivam novos investimentos tais
como, inovação e crescimento populacional.
Enquanto isso, o capital em maquinários já existente ∆𝐾𝑡
∆𝑡, com correlação negativa à
taxa de investimentos, é o causador dos ciclos econômicos. Quando a taxa de
depreciação do capital fixo supera os demais fatores, naturalmente o investimento
líquido será negativo diminuindo o montante de capital fixo. Com essa diminuição a
taxa de depreciação se torna gradativamente menor, até o ponto em que é superada
necessidade de novos investimentos, gerando investimento líquido positivo,
aumentando o estoque de bens de capital, e consolidando o movimento cíclico.
2.1.3 Tobin e o mercado de capitais
O economista norte-americano James Tobin nasceu em 1918 e seu trabalho foi
publicado principalmente através de artigos. Dentre as suas principais contribuições
18
para o entendimento da dinâmica do investimento, o desenvolvimento da teoria de
preferência pela liquidez da moeda keynesiana e a proposta de um índice que
relacionaria os ganhos esperados de uma organização com o custo de reposição de seu
capital fixo; tal índice viria posteriormente a ser conhecido como q de Tobin.
O trabalho do autor sobre a preferência pela liquidez se desenvolveu a partir da
teoria keynesiana e ajudam a explicar como se dá a decisão de um indivíduo para
montar seu portfólio de investimento entre moeda e títulos.
Segundo Tobin (1958), enquanto a moeda tem seu valor nominal fixo, os ativos que
podem ser obtidos no mercado de capitais rendem uma determinada taxa de juros. De
acordo com o autor, esse incremento no valor do investimento é o prêmio pela renúncia
à liquidez do indivíduo, ao trocar moeda, que pode ser utilizada imediatamente, por
ativos de retorno no longo prazo.
Além disso, o investimento em títulos traz consigo um determinado risco de não
recebimento do capital investindo, como, por exemplo, o não pagamento de suas
obrigações por parte do governo ou a falência da empresa. Assim, além do prêmio pela
renúncia a liquidez, deve ser concedido para um investidor um prêmio adicional pelo
risco incorrido.
Tobin (1958) deixa claro que a teoria da preferência pela liquidez não faz
comparação entre investimentos produtivos e outros tipos de investimento para o
capital, como visto a seguir:
“The theory of liquidity preference does not concern the choices of investors make
between the whole species of monetary assets, on the one hand and other broad
classes of assets on the other.” (Tobin, 1958:155)
Porém, a partir de suas conclusões sobre o trade off do investidor entre retorno
esperado e risco, Tobin (1961) relata que o investimento produtivo será mais atrativo ao
capitalista quanto maior for a rentabilidade do ganho industrial em relação aos outros
possíveis investimentos. Caso o retorno esperado pelo investimento de uso produtivo
não seja satisfatório o bastante, o tomador de decisão terá preferência por investir em
19
títulos que deem um rendimento mais atraente em relação ao risco ao qual estará
exposto.
Exemplificando a teoria acima, para a realização de um investimento no Brasil o
investidor leva em consideração as outras possibilidades disponíveis para aplicação do
dinheiro. Por exemplo, a aquisição de títulos do governo garante um rendimento
atrelado a taxa Selic e é uma das possibilidades para alocação do dinheiro, competindo
diretamente com os investimentos produtivos. Tal raciocínio reforça a ideia de Keynes a
comparação entre a eficiência marginal do capital com o custo de oportunidade de
investimento em outro tipo de ativo.
2.1.3.1 Q de Tobin
Com o entendimento de como funciona a demanda e a oferta por moeda em uma
economia, Tobin (1969) buscou relatar de que forma as políticas financeiras e também
acontecimentos exógenos à organização, como por exemplo a entrada de um
concorrente ou a perda de uma safra, afetam a demanda por investimentos de uma
empresa.
A partir da ideia de retorno marginal sobre o capital explicado por Keynes, Tobin
propõe a explicação do índice a partir de outras duas variáveis. Uma seria o retorno real
sobre o capital, denominado de 𝑟𝑘, a outra seria um coeficiente denominado como q,
que representaria a razão entre os ganhos esperados gerados pelo capital da firma e seus
custos de reposição. Enquanto 𝑟𝑘 é um valor fixo, baseado no nível de produção de um
determinado capital, o coeficiente q é definido pelo valor que pode ser obtido com a
venda das mercadorias produzidas, sendo, portanto um valor suscetível a mudanças pela
força do mercado. Assim:
𝑟𝑘. 𝑞 = 𝑅 (11)
Sendo:
𝑟𝑘 – taxa de retorno relativo à produção.
q – Coeficiente entre retornos esperados do capital sobre seu custo de reposição.
20
R- Rendimento marginal do capital.
Em caso de uma valorização repentina do produto comercializado pela firma, o
rendimento da firma aumenta, portanto, q sofre valorização, enquanto, o 𝑟𝑘 por ser
baseado nos custos de produção, se mantém constante.
Para o autor, um aumento na quantidade de moeda M, causado por uma política
fiscal expansionista, terá um efeito positivo sobre o coeficiente q, pois tem como efeito
o aumento do valor dos ganhos esperados sobre o capital, estimulando o investimento.
Da mesma forma, um aumento do rendimento marginal do capital R, gera um aumento
no índice q. Por outro lado o aumento do custo da taxa de juros 𝑟𝑚, definido como o
rendimento da moeda, tem um impacto negativo em q, pois causa o encarecimento
relativo do capital. Por fim, um aumento na renda total Y também tem efeito negativo,
pois quanto maior o nível de renda em relação aos ativos, menor será a valoração do
capital. A tabela a seguir resume todas as relações supracitadas.
Variáveis M 𝒓𝒎 R Y
Impacto em q + - + - Tabela 1: Efeito das variáveis M,𝑟𝑚, R e Y sobre q
Fonte: Adaptado de Ipea (2013).
De acordo com Tobin, a definição do coeficiente q para estimar o rendimento
esperado do capital, é uma variável importante que pode ser utilizada para entender os
impactos causados pelas políticas financeiras na demanda agregada.
Ao longo dos anos, diversos estudiosos da área desenvolveram o coeficiente entre o
valor de mercado de uma empresa e o valor de reposição dos seus ativos, que viria a ser
conhecido como q de Tobin. Essa razão se mostrou bastante útil para o entendimento da
dinâmica de investimentos das organizações.
2.2 Comparação entre Teorias de Keynes, Kalecki e Tobin
Após o resumo das principais ideias de três economistas que contribuíram
significativamente sobre o entendimento da dinâmica dos investimentos na economia,
nesta seção será explicitado as principais semelhanças e diferenças entre as teorias
21
desenvolvidas. Assim como os motivos que levaram ao desenvolvimento deste estudo a
partir da teoria Keynesiana.
Tanto Keynes quanto Kalecki, colocaram a função investimento em destaque para o
crescimento econômico. De acordo com a observação dos autores, a demanda por
investimento seria volátil, flutuando conforme as expectativas dos agentes econômicos
sobre o futuro.
Como definido por Fazzari and Mott (1986), o modelo neoclássico considerava que
o nível de investimentos seria ajustado para obtenção de um determinado nível ótimo de
capital fixo, tal nível seria definido afim de obter o máximo lucro com as condições
presentes. Keynes e Kalecki, por outro lado, observaram que o nível de investimento
varia principalmente de acordo com o as expectativas das empresas sobre a demanda no
futuro e sua própria capacidade de suprir essa demanda.
De acordo com os autores, outro fator relevante que influi no montante de
investimentos realizados pelas empresas, é a capacidade das empresas de financiar seus
projetos, seja através de capital próprio ou de débitos com terceiros. Empresas com mais
facilidade de obter financiamentos tendem a investir mais em relação a firmas que
dependem da acumulação dos lucros passados para realizar seus projetos. Tal
observação ressaltou a relevância das restrições financeiras as quais estão expostas as
empresas para a formação de capital fixo de uma economia
Para Kalecki, a taxa de lucros da empresa por unidade de tempo é um dos fatores
levados em consideração para a realização ou não de um investimento, quanto mais alta
for essa taxa mais atrativo será realizar um novo projeto. Keynes também considerou o
rendimento do capital como um fator relevante, introduzindo o conceito de eficiência
marginal do capital, sendo a razão entre a receita esperada de determinado investimento
pelo seu preço de aquisição.
Porém, diferente de Kalecki, que não considerou a taxa de juros em seu modelo,
Keynes observou que para a realização de um investimento, a eficiência marginal do
capital do projeto deveria ser superior a taxa de juros da economia, caso isso não
ocorresse, para o empresário não seria vantajoso adquirir um financiamento. A
22
utilização da taxa de juros como um dos fatores que influenciam o investimento foi
aceita e comprovada posteriormente por outros autores.
O americano Tobin, desenvolveu a teoria monetária de preferência pela liquidez
introduzida por Keynes, demonstrando de que forma se dá a decisão do indivíduo sobre
a aplicação de seu capital. Apesar de não tratar diretamente sobre o investimento, a
teoria reforça o que foi proposto por Keynes, com a comparação entre o retorno
esperado sobre a realização de um investimento com a utilização do capital em outras
aplicações, como títulos do Tesouro.
Além disso, como se verá a seguir, o coeficiente proposto em Tobin (1969), que
viria a ser conhecido como q de Tobin, e se tornou instrumento de diversos estudos para
entender a dinâmica do investimento. O coeficiente relaciona o rendimento esperado
com o custo de reposição do capital de uma organização, também em linha com a teoria
keynesiana, que reforça a importância do rendimento marginal do capital para decisão
do investidor.
A partir do exposto acima, o presente trabalho seguirá a linha de pensamento
elaborada por Keynes, que em sua teoria contemplou variáveis que são consideradas
relevantes para a definição da função investimento. Em conjunto, também será dedicada
uma seção para o desenvolvimento da teoria do q de Tobin e suas implicações práticas.
2.3 Interpretações das principais escolas de pensamento
Após a visita aos autores das principais escolas de pensamento e sobre suas
teorias do investimento, foi feito um aprofundamento em alguns dos tópicos
trabalhados. São eles:
i. Curva IS
ii. Relacionamento da curva IS com a curva LM
iii. Desenvolvimento do Q de Tobin
Nessa seção, tais assuntos serão discutidos pela ótica de autores teóricos mais
recentes, que desenvolveram tais teorias a partir do raciocínio dos autores
primeiramente citados. As teorias aqui elaboradas são importantes para compreender a
dinâmica do investimento.
23
2.3.1 Curva IS
Uma das interpretações relevantes da teoria keynesiana é o modelo que adequa as
funções do investimento e da poupança à equação da demanda agregada, o chamado
modelo IS-LM. Esse modelo compara duas curvas: a IS (“I” representando investiment
e “S” savings, poupança em inglês), que representa o equilíbrio do mercado de bens e
serviços; e a curva LM (“L” de liquidez e “M” de moeda), que representa o mercado
monetário.
Para entender a curva “IS”, Mankiw (1996) remete inicialmente a uma
interpretação da teoria keynesiana da renda nacional, onde a despesa planejada é
definida como o montante que famílias, empresas e governo estão dispostos a gastar na
compra de bens e serviços. Tendo em vista uma economia fechada, onde o balanço das
remessas de entrada e saída para o exterior é igual a zero, definiu a despesa planejada E,
como a soma entre o consumo C, o investimento planejado I, as aquisições
governamentais G, os tributos recolhidos T e a renda total Y, sendo:
𝐸 = 𝐶 (𝑌 − 𝑇) + 𝐼 + �̅� (12)
A função consumo já está considerada na equação acima, já que o consumo real C
depende da renda disponível, que é representada pela diferença entre a renda total
menos os impostos T. A variável G é considerada exógena, ou seja, consideradas com
nível pré-fixado.
Para atingir uma economia em equilíbrio, a despesa planejada é igual à despesa
observada, ou seja, igual à renda. Portanto, o ponto da reta da função da despesa
planejada representada pela equação acima que cruza com a reta 𝑌 = 𝐸 (de inclinação
45º) representa o valor da renda de equilíbrio do mercado. Esse ponto pode ser
observado no gráfico 5.B.
Por sua vez, o investimento, como já descrito por Keynes (1996), não é uma
variável exógena e pode ser descrito como função inversa da taxa de juros r:
𝐼 = 𝐼(𝑟) (13)
24
Dessa forma, um aumento na taxa de juros gera redução no investimento planejado,
que conduz a um nível de renda mais baixo - deslocando a função de despesa para
baixo, conforme visto no gráfico 5.
A curva IS é formada a partir da junção do gráfico da despesa planejada com a
renda e da função investimento. Assim, a curva resume a relação entre taxa de juros e
nível de renda que equilibra o mercado de bens, tendo em vista que quanto mais alta for
a taxa de juros, menor o nível do investimento planejado e menor o nível de renda,
sendo a curva inclinada para baixo. A seguir a formação da curva IS:
Gráfico 5: A formação da Curva IS: A. função investimento; B. Despesa planejada em função
da Renda; C. Curva IS relacionando renda e taxa de juros
Fonte: Mankiw (1996)
De acordo com Simonsen e Cysne (2009), posições situadas acima da IS como o
ponto 3 do gráfico 6, correspondem a combinação de produto e taxas de juros que levam
a um excesso de oferta no mercado, nessa situação o investimento é superior ao nível
adequado à combinação da renda agregada Y3 e da taxa de juros r. Analogamente no
25
ponto 2 ocorreria o contrário, o investimento seria abaixo do necessário para a
combinação de taxa de juros no nível r e renda agregada Y2, gerando como resultado um
excesso de demanda por produtos. O nível ótimo é encontrado para a curva IS em
questão é encontrado em (Y1, r).
Gráfico 6: Curva IS com pontos representados fora da curva.
Fonte: Simonsen e Cysne (2009)
Como visto no gráfico 6, para uma curva IS com posicionamento fixo, a taxa de
juros deve variar inversamente ao comportamento da renda agregada Y, para um nível
mais alto de renda é necessária uma redução da taxa de juros r, para que os
investimentos cheguem ao nível necessário a ponto de igualar a demanda por produtos
por parte da população.
Além da taxa de juros, existem outros fatores que implicam para o equilíbrio entre
o nível de investimento e a renda agregada. Conforme listado por Simonsen e Cysne
(2009), os fatores que deslocam a curva IS para cima e para a direita são:
i. Deslocamento da função consumo (pela queda de restrições ao crédito, por
exemplo) que aumente o consumo para um dado nível de renda disponível
do setor privado;
26
ii. Um deslocamento da função investimento (por uma melhoria dos ânimos e
expectativas dos empresários) que aumente o investimento privado para
um dado nível de taxa de juros real esperada;
iii. Aumento da taxa de inflação esperada (o que, dada a taxa nominal de
juros, reduz a taxa real esperada e estimula os investimentos);
iv. Uma desvalorização do câmbio real, aumentando a transferência líquida
de recursos para o exterior (para o caso de uma economia aberta);
v. Redução dos impostos;
vi. Aumento dos gastos de consumo ou investimento do governo.
2.3.2 Curva LM e Curva IS-LM
A curva LM descreve o equilíbrio no mercado monetário, ou seja, é obtida
igualando a oferta de liquidez real à demanda por liquidez real.
A teoria quantitativa da moeda analisa o equilíbrio da economia do lado monetário,
a partir da ideia de que a quantidade de moeda em circulação afeta o nível geral de
preços, dada pela equação:
𝑀𝑉 = 𝑃𝑌 (14)
Essa equação explica a dinâmica do fluxo de moeda na economia, onde M é a
quantidade de moeda, V a velocidade-renda da moeda, Y a renda e P o nível de preços.
Por outro lado, conforme citado, para Keynes (1996) a demanda por moeda seria
dada pela equação (5). Sendo assim, a taxa de juros seria o preço pela perda de liquidez.
Quando um indivíduo decide alocar em depósito de poupança ou títulos, perde sua
tangibilidade imediata caso queira mudar seu investimento ou utilizar seu capital, por
isso, como recompensa recebe a taxa de juros relativa ao investimento. Por essa lógica,
quanto maior for a taxa de juros, menor a procura por moeda (liquidez), pois se torna
mais interessante para o investidor buscar retorno sobre seu capital.
Mankiw (1996) ratifica que a oferta monetária é determinada pelo governo como
uma variável de política econômica exógena, a um nível pré-fixado. Logo, a curva da
oferta apresenta a forma vertical, pois não depende da taxa de juros. O equilibro da taxa
27
de juros estaria no ponto em que as curvas se interceptam, conforme representado no
gráfico abaixo. Uma redução na oferta de moeda causaria um deslocamento do
equilíbrio, onde a taxa de juros de equilíbrio da economia aumentaria.
Gráfico 7: Demanda por moeda em função da taxa de juros e curva vertical de oferta monetária.
Fonte: Mankiw (1996)
Entretanto, o autor alerta que não só a taxa de juros influencia na demanda por
saldos monetários. Quando a renda Y dos agentes econômicos é alta, a despesa também
é elevada, logo com mais transações acontecendo, exige maior número de moeda no
mercado. Dessa forma, o nível de renda também influencia na demanda por moeda –
agora de forma diretamente proporcional -, conforme a equação abaixo:
𝑀/𝑃 = 𝐿(𝑟, 𝑌) (15)
Onde 𝑀/𝑃 representa a oferta de liquidez real, representada pela quantidade de
moeda M no mercado dividida pelo nível de preços P.
A partir da teoria da preferência pela liquidez, Mankiw (1996) constata que o
aumento da renda provoca o aumento da taxa de juros. Por conseguinte, a curva LM
relaciona a taxa de juros com a renda. Essas duas variáveis se relacionam de forma
diretamente proporcional, de forma que quanto maior é o nível de renda maior é a
demanda por saldos monetários reais e maior é a taxa de juros de equilíbrio do mercado
monetário. Assim, o gráfico LM assume a seguinte forma:
28
Gráfico 8: LM na renda em função da taxa de juros.
Fonte: Mankiw (1996)
O gráfico 8 representa o comportamento a curva LM quando existe uma redução de
oferta de moeda. A curva é deslocada para a esquerda e para cima, pois a redução na
oferta da moeda ocasiona um aumento na taxa de juros de equilíbrio a uma mesma
renda.
Unindo as equações das curvas IS e LM, gera-se o modelo IS-LM, que representa o
equilíbrio simultâneo do mercado de bens e serviços e de saldos monetários reais. Para
tal, o modelo considera como variáveis exógenas a política fiscal G e T, a política
monetária M e o nível de preços. O ponto de interseção das duas curvas mostra a taxa de
juros r e o nível de renda Y que satisfazem a condição de equilíbrio relativa a cada um
dos mercados, de moeda e bens e serviços.
29
Gráfico 9: IS-LM: equilíbrio entre as curvas IS e LM.
Fonte: Mankiw (1996)
A partir da construção da curva IS-LM, Simonsen & Cysne (2009) destaca os
seguintes efeitos sobre o investimento:
i. Uma política fiscal expansionista, ou seja, de aumento dos gastos de consumo e
investimento do governo, assim como redução no total de impostos pagos pelo
setor privado, provocará um deslocamento para a direita na curva IS e o
mantimento da curva LM, aumentando ambos a renda e a taxa de juros,
consequentemente, diminui a demanda por investimentos;
ii. Uma política monetária expansionista desloca a curva LM para a direita e
mantem a curva IS inalterada, o que altera o equilíbrio para um maior nível de
renda e menor taxa de juros; dessa forma, os investimentos privados aumentam.
As políticas fiscais e monetárias adotadas pelo governo influem na definição da
curva IS-LM, deslocando o equilíbrio das variáveis. Sendo assim, a análise da curva IS-
LM possui implicação direta na determinação da taxa de juros e, consequentemente, nos
níveis de investimento.
2.3.3 Interpretações sobre o q de Tobin
O coeficiente q de Tobin foi desenvolvido por diversos autores, desde sua
elaboração original que foi vista na seção 2.1.3. A dificuldade de observação na prática
motivou diversos estudiosos a propor modelos aproximados para o índice, sempre
30
mantendo em vista sua essência de apresentar a razão entre os ganhos esperados do
capital instalado e seu custo de reposição.
De acordo com Famá & Barros (2000), o coeficiente denominado q de Tobin foi
utilizado para o entendimento de diversos temas relacionados às empresas, tais como
política de dividendos, estrutura de capital e poder de monopólio das firmas, explicando
a importância dos estudos que buscam entender e encontrar o coeficiente em uma
organização.
De acordo com Monteiro (2012), no modelo originalmente proposto por Tobin e
Brainard (1968) o coeficiente definiria a razão marginal de incremento no valor de
mercado de uma organização para cada aumento unidade no seu capital, essa versão
ficaria conhecida como q Marginal.
𝑞′ =
𝑑𝑉𝑀𝐹
𝑑𝑉𝑅𝐴
(16)
Sendo,
q’ é o q de Tobin marginal;
dVMF é o valor de mercado de uma unidade adicional de capital da firma;
dVra é o custo de reposição de uma unidade adicional de capital da firma.
De acordo com Blose and Shieh (1981) apud Famá (2000),
“Se o q marginal de uma firma é maior do que um, num mercado eficiente, ela
poderá aumentar seu valor de mercado realizando novos investimentos de capital
adicionais. Numa estratégia de maximização de seu valor, a empresa continuará
investindo em todos os projetos para os quais q >1. Investindo, inicialmente, nos
projetos mais rentáveis o q da firma deverá declinar progressivamente à medida
que as boas oportunidades forem se exaurindo, até o ponto no qual o q marginal
para novos projetos é igual a um. Para além desse ponto, com q <1, a firma
31
venderá parte dos seus ativos, ou seja, realizará desinvestimentos, até que o
equilibro seja novamente reestabelecido. ” (Blose and Shieh, 1981)
A dificuldade de observação de um acréscimo marginal desses fatores, porém,
levou ao desenvolvimento de novos modelos que fossem aplicados de forma mais
prática. O modelo desenvolvido por Lindemberg e Ross (1981) utilizou valores da
organização do mercado financeiro aliados com dados contábeis internos para se chegar
ao valor do coeficiente.
𝑞 =
𝑉𝑀𝐴 + 𝑉𝑀𝐷
𝑉𝑅𝐴
(17)
Onde:
q é o q de Tobin;
VMA é o valor de mercado das ações da empresa;
VMD é o valor de mercado das dívidas contraídas;
E VRA é o menor valor possível para a reposição do capital da firma.
De acordo com Famá (2000) dentre as variáveis analisadas o valor de VMA poderia
ser calculada de forma simples, porém o cálculo de VMD e VRA ainda exigiria
procedimentos significativamente complexos, como alternativa outros métodos foram
elaborados para encontrar aproximações consistentes. Pereira (2014) relata que o
modelo teórico simplificado mais utilizado nos trabalhos para o cálculo do q de Tobin
seria o proposto por Chung e Pruitt (1994), sendo este:
𝑞 =
𝑉𝑀𝐴 + 𝐷
𝐴𝑇
(18)
Onde,
VMA é o valor de mercado das ações, portanto, este fator está mantido em relação a
equação original;
32
AT é o ativo total da firma, avaliado por seu valor contábil;
D pode ser calculado pela fórmula:
𝐷 = 𝑉𝐶𝑃𝐶 − 𝑉𝐶𝐴𝐶 + 𝑉𝐶𝐸 + 𝑉𝐶𝐷𝐿𝑃 (19)
Sendo,
VCPC é o valor contábil dos passivos circulantes;
VCAC é o valor contábil dos ativos circulantes;
VCE é o valor contábil dos estoques;
VCDLP significando o valor contábil das dívidas de longo prazo.
De acordo com o estudo realizado por Pereira et al (2014), em sua pesquisa
buscou-se entender se existem diferenças significativas entre os resultados obtidos entre
o modelo original proposto por Tobin (1969) e o simplificado de Chung e Pruitt (1994)
da equação (19).
Os testes estatísticos indicaram divergências de sobre o valor do coeficiente
encontrado utilizando os dois modelos entre os dois modelos. Segundo os autores, isso
ocorreu porque a razão não se manteve constante ao se substituir os custos de reposição
a partir do zero das empresas, como proposto originalmente, com o valor aproximado,
calculado a partir dos custos de depreciação com a contabilidade. Indicando um certo
cuidado com os resultados obtidos a partir do índice aproximado, caso não seja possível
ou demasiado custoso de se obter o valor mais confiável.
Assim como previsto pela teoria, diversos estudos tentaram correlacionar o valor
do q de Tobin de uma organização com sua dinâmica de investimentos. O objetivo seria
comprovar que quanto mais alto o coeficiente encontrado da empresa, maior seria o
montante dispendido em investimentos.
33
2.4 Outras Modelagens do Investimento
Nesta seção são analisadas pesquisas que buscaram entender a dinâmica do
investimento a partir de variáveis tanto macroeconômicas, quanto microeconômicas.
Será feito um resumo das principais hipóteses e conclusões levantadas a fim de definir
variáveis que podem ser aplicadas no modelo proposto neste estudo.
A partir da base teórica estudada, foram considerados alguns tópicos relevantes
para modelar a função investimento, serão abordados: restrições ao crédito por parte
das organizações; q de Tobin, receitas e fluxo de caixa; variáveis macroeconômicas.
2.4.1 Restrições financeiras
Campello et al (2009) buscou entender o impacto das restrições financeiras na
dinâmica de investimento de uma organização. A pesquisa do autor, que coletou
informações de empresas localizadas nos Estados Unidos, Europa, e Ásia, relatou as
diferenças de comportamento entre as firmas que obtiveram algum grau de restrição as
linhas de crédito durante a crise mundial, em comparação a empresas que não
encontraram tal dificuldade.
A hipótese levantada é que uma firma com mais dificuldade para captar recursos
apresentaria variações sensíveis em seu comportamento, incluindo um menor montante
destinado a investimentos produtivos. Além disso, outros aspectos das políticas internas
também seriam afetados, tais como nível de emprego e o marketing.
O ambiente escolhido para analisar o comportamento das empresas foi durante a
crise financeira internacional em 2008-2009. Com restrições ao crédito nos países
escolhido, foi possível analisar a diferença de perspectivas entre as mesmas empresas
em um momento de mais dificuldade para a obtenção de financiamentos, comparado
com o pré-crise.
O estudo de Campello et al (2009) definiu se uma firma estava ou não exposta a
restrições financeiras perguntando diretamente aos representantes da companhia. Foram
enviados questionários para preenchimento e as respostas obtidas determinaram os
grupos de testes e de controle para a avaliação do comportamento da empresa em um
ambiente de restrição. Como a pesquisa que se realizou em três continentes, como
34
relatado acima, as empresas foram divididas conforme sua localização geográfica e os
resultados encontrados nos três continentes foram semelhantes.
A fim de obter uma maior precisão dos resultados e tentar diminuir ao mínimo as
diferenças entre as empresas, além da localização geográfica, Campello et al (2009)
dividiu as companhias em grupos conforme o tamanho da organização, definido a partir
do faturamento das mesmas. Apenas empresas que obtiveram receitas acima de um
bilhão de dólares foram consideradas como grandes, indicando que a pesquisa buscou
firmas que possuíam um alto volume de vendas e, em geral, menos suscetíveis a
restrições financeiras em um momento saudável da economia. Outra forma de separação
feita foi entre empresas de capital fechado e as empresas de capital aberto, isto é,
listadas nas bolsas de valores. E, por fim, separadas entre empresas com os chamados
graus de investimento e as que possuem o grau de especulativas.
Após o pareamento estatístico dos dados abertos pelas companhias, o estudo
conclui empresas que enfrentaram restrições ao crédito durante o período de crise,
tiveram quedas em seus níveis de investimento em capital em geral. Também foi
verificada que essas empresas em geral observaram uma queda em suas reservas de
dinheiro e uma maior utilização das linhas de crédito previamente disponíveis junto aos
bancos, indicando um receio de não ter crédito disponível no futuro. Os autores também
observaram que, como resultado, as empresas que enfrentaram restrições ao
financiamento na época da crise investiram menos em tecnologia e realizaram um maior
corte no número de empregados em relação as empresas que não declararam diferenças
significativas.
2.4.2 A relevância do q de Tobin
O estudo de Blundell et al (1992) relata a correlação encontrada entre o
investimento em capital realizado pelas indústrias inglesas com o índice q de Tobin do
período correspondente. O estudo, que considerou dados de 1975 a 1986, sugere que
existe uma relação entre as duas variáveis listadas, porém seu efeito seria pequeno,
sendo necessários outros fatores para explicar a dinâmica do investimento de tais
empresas.
Sendo o q de Tobin a razão entre os ganhos esperados do capital instalado, e o
custo de reposição de seus ativos, quanto maior o valor para o índice, maior a eficiência
35
marginal do capital. A expectativa sobre o rendimento dos novos investimentos estaria
associada aos ganhos relativos ao capital atual, assim os autores consideraram que
existe uma correlação positiva e significante entre o valor do q de Tobin de uma
organização e o montante de investimentos realizados pela companhia no mesmo
período.
Para a determinação do q de Tobin que foi utilizado em seu modelo estatístico
Blundell et al (1992), utilizou um modelo similar ao proposto por Lindemberg e Ross
(1981) que foi visto acima:
𝑞 =
𝑉𝑀𝐴 + 𝑉𝑀𝐷
𝑉𝑅𝐴
(20)
Sendo as variáveis definidas e com a seguinte fonte:
i. VMA é o valor de mercado das ações da empresa, foi calculado a partir das
médias dados da bolsa de Londres nos três primeiros meses dos anos;
ii. VMD é o valor de mercado das dívidas contraídas, obtidos a partir dos balanços
das empresas;
iii. E VRA é o menor valor possível para a reposição do capital da firma, calculado
a partir das depreciações contidas nos balanços das empresas.
Como comentado anteriormente, foi encontrada uma correlação positiva e
significativa entre o q de Tobin e os investimentos das empresas; porém, os resultados
sugeriram que o coeficiente indicava apenas uma parcela nas mudanças dos
investimentos. Os autores, então, desenvolveram outro modelo considerando o fluxo de
caixa e os lucros obtidos pelas companhias, sendo a expressão:
( 𝐼 𝐾)⁄𝑖𝑡
= 𝛼𝑞𝑖𝑡 + 𝛽(𝐶 𝐾)⁄𝑖𝑡
+ 𝛿(𝑌 𝐾)⁄𝑖𝑡
+ 𝑒𝑖𝑡 (21)
Onde,
i. 𝐼𝑖𝑡 – Investimento realizado pela empresa i no período t;
ii. 𝐾𝑖𝑡 – Total de capital da empresa i no período t;
36
iii. 𝐶𝑖𝑡 –Fluxo de caixa3 da empresa i no período t;
iv. 𝑌𝑖𝑡 – Lucro obtido pela empresa i no período t;
Com o novo modelo a significância e o sinal positivo da correlação do investimento
com o coeficiente q foi mantido, além disso, foi encontrada correlação positiva e
significante entre o I e o fluxo de caixa, como previsto pela literatura. Por sua vez, o
coeficiente relativo aos lucros obtidos pelas empresas apresentou correlação significante
e negativa com o investimento das empresas. Os autores sugerem que essa correlação é
explicada por um efeito de monopólio das empresas, que tendem a lucrar mais e realizar
menos investimentos produtivos. Esse efeito é maior que o modelo do acelerador onde
maiores lucros tendem a resultar em maiores investimentos que podem ser revertidos
em ganhos para a empresa, resultando em um ciclo de reforço positivo.
2.4.3 Determinação de investimento no mercado asiático
Wang (2014) em seu artigo Corporate Investments in Asian Market: Financial
Conditions, Financial Development, and Financial Constraints explora os mecanismos
financeiros os quais afetam o investimento e a acumulação de capital. O estudo foi feito
utilizando dados macroeconômicos e de empresas não-financeiras de 5 países asiáticos
emergentes – Singapura, Malásia, Indonésia, Filipinas e Tailândia – para examinar a
conexão entre o desenvolvimento financeiro de um país e as restrições financeiras que
afetam os investimentos das empresas.
Segundo o autor, o mercado de capitais na Ásia tende a ser mais fraco em termos de
regulamento e fiscalização à execução, assim como têm menos proteção ao investidor,
resultando em alto custo de capital. Além disso, os Governos nesses países têm forte
influência nos bancos e na alocação financeira dos recursos. Consequentemente, as
empresas nas economias asiáticas possuem pouco acesso ao capital externo. Nesse
cenário, uma variável importante para o entendimento das firmas é o fluxo de caixa das
empresas, já que os investimentos se tornam mais dependentes da acumulação de capital
e cada firma.
O modelo empírico utilizado por Wang para o estudo das restrições ao
investimento:
3 Do inglês cashflow.
37
(
𝐼
𝐾)
𝑖,𝑗,𝑡= 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑡𝑎𝑛𝑡𝑒 + 𝜌 (
𝐼
𝐾)
𝑖,𝑗,𝑡−1+ 𝛼0𝑄𝑖,𝑗,𝑡 + 𝛼1𝑄𝑖,𝑗,𝑡−1 + 𝛼2 (
𝑆
𝐾)
𝑖,𝑗,𝑡
+ 𝛽0 (𝐶𝐹
𝐾)
𝑖,𝑗,𝑡+ 𝛽1 (
𝐶𝐹
𝐾)
𝑖,𝑗,𝑡−1+ 𝜆0𝐹𝐶𝐼𝑖,𝑡
+ 𝜆1𝐹𝐶𝐼𝑖,𝑡 (𝐶𝐹
𝐾)
𝑖,𝑗,𝑡+ 𝛿0𝐹𝐷𝐼𝑖,𝑡 + 𝛿1𝐹𝐷𝐼𝑖,𝑡 (
𝐶𝐹
𝐾)
𝑖,𝑗,𝑡
+ 𝜑𝑍𝑖,𝑗,𝑡 + 𝜐𝑖,𝑗,𝑡
(22)
Onde as letras gregas 𝜌, 𝛼, 𝛽, 𝜆, 𝛿, 𝜑 são os parâmetros da equação, 𝜐 representa o
erro. Os índices i, j e t representam o país, a firma e o período, respectivamente. I
representa o investimento, K o capital fixo, Q é o valor de mercado das ações mais o
valor contábil do débito dividido pelo valor contábil dos ativo total, CF o fluxo de caixa
e S o total de vendas das empresas. FDI é o indicador de desenvolvimento financeiro,
dado pelo valor total agregado do crédito dos bancos dividido pelo produto doméstico
bruto de cada país em cada período. FCI é o índice de condição financeira, dado por
diversos índices financeiros, como taxa de juros, spread, valor de ativos, crédito
disponível, medidas de liquidez condição de crédito, indicadores de risco, etc. A
periodicidade é anual e foram coletados dados entre 2005 e 2011.
O estudo considerou apenas empresas com capital no mercado financeiro local e
com valor capitalizado de, no mínimo, 10 milhões. O estudo dividiu ainda as empresas
consideradas pequenas (valor capitalizado no mercado de até 50 milhões) e grandes
(acima de 50 milhões).
Após realizar todos os testes, Wang (2014) pôde extrair as seguintes conclusões de
seu estudo:
i. Condições de financiamento (FCI) impactam fortemente nas
oportunidades de crescimento e no nível de investimento das empresas;
ii. Desenvolvimento financeiro afeta o investimento de formas diferentes; é
significante para empresas grandes e particularmente forte para empresas
pequenas. Mais especificamente, o desenvolvimento financeiro do país
afeta a dependência do investimento das firmas do fluxo de caixa, ou seja,
quanto menor o desenvolvimento financeiro do país, maior a significância
38
do fluxo de caixa na determinação dos investimentos. Para Wang, o fluxo
de caixa é altamente volátil, a redução da dependência do fluxo de caixa
para o investimento através da melhoria das condições de
desenvolvimento financeiro reduz a volatilidade do investimento das
empresas, especialmente das pequenas.
iii. O desenvolvimento financeiro reduz o efeito negativo em período de
crises, principalmente para empresas pequenas. Portanto, em período de
crise, políticas de desenvolvimento financeiro de forma a facilitar o acesso
ao crédito ajudam a minimizar o efeito do período.
A singularidade da equação desenvolvida por Wang (2014) é a utilização tanto de
variáveis macroeconômicas quanto de variáveis microeconômicas (de resultado das
empresas). Para o caso das indústrias brasileiras, a regressão desenvolvida nos capítulos
a seguir deverá assumir características similares, por isso a importância da citação desse
autor.
2.5 Outras pesquisas no Brasil
Cada país possui certas particularidades em sua dinâmica de investimentos, por isso
também serão analisados estudos específicos sobre o mercado nacional. Além de
corroborarem com as pesquisas internacionais supracitadas, estes estudos também
destacaram outras variáveis que podem ser aplicadas no modelo deste estudo.
2.5.1.1 Restrições Financeiras ao investimento
Oliveira et al (2014) tentam entender a dinâmica de investimento das empresas no
Brasil, entendendo os principais indicadores que atuam na esfera microeconômica de
uma organização em seu artigo Investment of Firms in Brazil: do financial restrictions
unexpected monetary shocks and BNDES play important roles?.
Os autores consideram que o Brasil ainda não possui um mercado de capitais tão
consolidado quanto aos de alguns países mais desenvolvidos economicamente. O efeito
disso para as empresas é que estas são obrigadas a se defrontar com restrições
financeiras mais severas, resultando em maiores dificuldades de conseguir realizar
financiamentos e maiores custos de capital para realizar seus projetos de investimento.
39
Nesse cenário ganha destaque a atuação do BNDES, banco que tem como missão
promover o desenvolvimento competitivo e sustentável da economia brasileira e que
oferece linhas de crédito confiáveis para pequenas e médias empresas. Notoriamente
esses segmentos foram citados porque apresentam maior probabilidade de estarem no
grupo de empresas restritas ao crédito, já que empresas grandes possuem
demonstrativos financeiros mais elaborados, conseguindo financiamento para seus
projetos de forma mais fácil.
Ademais, o investimento no segmento de empresas mais restritas ao crédito sofre
consequências mais profundas dos choques de crédito, exacerbando a importância
desses dois fatores para o entendimento do investimento no país. Os choques
econômicos foram definidos como os momentos em que a Selic apresentou um aumento
abrupto em relação a média do período.
Em resumo, o modelo proposto pelos autores objetivava verificar:
i. Relevância das restrições financeiras;
ii. Relevância do fluxo de caixa para o nível de investimentos;
iii. Relevância do índice Q de Tobin;
iv. Impacto dos choques financeiros;
v. Relevância da atuação do BNDES.
O modelo econométrico utilizado por Oliveira et al (2014) utilizou micro dados das
empresas validou estatisticamente as hipóteses levantadas. O resultado confirmou que o
nível de investimento responde aos choques econômicos, varia conforme o nível de
restrição financeira ao qual as empresas estão subordinadas e possui fortes evidências
empíricas de que a posição do BNDES fortalece os investimentos do país, em especial
para as empresas que sofrem com a restrição ao crédito.
2.5.1.2 Política Contra Cíclica
Machado et al (2014) analisou as restrições financeiras as que estão submetidas as
empresas, especialmente em um momento de crise, e o impacto de políticas públicas
para a decisão de investimentos das firmas. Os autores focaram em programa específico
do BNDES, o Programa de Sustentação do Investimento (PSI), nos anos de 2009 e
40
2010, e relatou o impacto deste tipo de política sobre a decisão de investimento das
empresas.
O objetivo do PSI era oferecer condições atrativas ao investimento em um
momento de restrição de crédito no mercado privado. No contexto da crise financeira
internacional, entre o terceiro trimestre de 2008 e o segundo trimestre de 2009, a
formação bruta de capital fixo (FBCF) do Brasil caiu aproximadamente 20%. O
governo brasileiro, então, adotou medidas anticíclicas que a sendo uma delas o PSI.
Machado et al (2014) relatou que o programa oferecia condições especiais para o
investimento, com taxas de juros que variavam de 4,5% a 7% a.a. Com as novas
condições apresentadas foi identificado um grande crescimento pelo banco na busca por
financiamentos no período. Em 2009, o montante de empréstimos do programa foi de
R$8.092 mi, no ano de 2010 os desembolsos subiram para casa dos R$ 27.979 mi.
Os autores buscaram entender como esse incentivo em si alterou a dinâmica pelas
decisões sobre investimento das empresas e como foram apresentados esses reflexos nos
investimentos realizados. Utilizando dados das do IBGE e do próprio BNDES, foi
comparado a evolução dos níveis de investimento das empresas que receberam
desembolsos dessa linha de crédito específica em relação a empresas com características
similares que não foram beneficiadas pelo programa.
O resultado dos testes estatísticos desenvolvidos por Machado et al (2014) relatou
que para cada R$ 1,00 (um real) investido pelo programa do BNDES em 2009 o
aumento no montante de investimentos foi na ordem R$ 1,18, indicando, além do
aumento, uma alavancagem. No ano de 2010, para cada R$ 1,00 investido o aumento
foi de R$ 0,58; embora o resultado confirme um aumento nos investimentos, tal
incremento foi inferior ao registrado no ano anterior.
Machado et al (2014) levantaram possíveis razões para a diminuição do impacto do
programa no ano subsequente:
i. Primeiro, enquanto em 2009 em meio à crise financeira existiu uma restrição aos
financiamentos, em 2010 a economia pareceu operar em condições normais.
41
Portanto, no cenário anterior, é natural pensar que o programa de crédito
subsidiado tivesse mais impacto nas decisões de investimento.
ii. A segunda explicação possível para o fenômeno é que o efeito marginal desse
tipo de política se reduza conforme sua expansão. Teoricamente as firmas tem
um limite para seu potencial de expansão, atingindo esse limite, o financiamento
a custos mais baixos apenas substituiria o financiamento a preços de mercado.
iii. A terceira hipótese levantada foi o aspecto intertemporal do investimento, as
empresas podem ter aproveitado um momento de juros mais baixos para realizar
investimentos que ocorreriam apenas no futuro. Em suma, parte do investimento
não teria sido possibilitado pela condição atrativa, e sim, adiantado
temporalmente.
Os autores consideraram os efeitos da participação do BNDES no investimento das
empresas, com uma taxa de juros mais atrativa, foi observado um impacto positivo
sobre o montante investido pelas empresas beneficiadas. Porém, os autores ressaltam
que até o ano de 2012 o nível de formação de capital bruto na economia ainda não tinha
atingido seu nível pré-crise, além disso, a diminuição do impacto marginal do programa
indica que outros fatores foram levados em consideração na decisão sobre investimento,
diminuindo o impacto da baixa taxa de juros disponível.
3 Metodologia
Para desenvolver o modelo econométrico que relaciona investimento com as
variáveis selecionadas, esse trabalho se baseou no modelo de regressão linear múltipla.
Essa seção explica, com base em Gujarati (2013), o modelo econométrico escolhido e
os testes estatísticos necessários para comprovar a relação entre o investimento e as
variáveis explicativas.
3.1 Regressão
Gujarati (2013) define regressão como:
A análise de regressão diz respeito ao estudo de dependência de uma variável, a
variável dependente, em relação a uma ou mais variáveis, as chamadas variáveis
explanatórias, visando estimar e/ou prever o valor médio (da população) da
42
primeira em termos dos valores conhecidos ou fixados (em amostragens repetidas)
das segundas. (Gujarati, 2013:39)
A regressão do tipo linear é aquela em que a variável dependente se comporta de
forma linear aos deslocamentos da variável explicativa, o modelo abaixo identifica uma
função de regressão linear simples, isto é, quando existe apenas uma variável
explicativa.
𝑌𝑖 = 𝛽0 + 𝛽1𝑋𝑖 + 𝑢𝑖 (23)
Considerando o número total de observações 𝑛, onde 𝑖 representa o índice da
observação, de tal forma que assuma os seguintes valores, 𝑖 = 1,2 … 𝑛 e:
i. 𝑌𝑖, é a variável dependente;
ii. 𝑋𝑖, é a variável explicativa ou termo regressor da função;
iii. 𝛽1, um parâmetro fixo denominado de intercepto;
iv. 𝛽2, um parâmetro fixo denominado de coeficiente angular;
v. é o termo de erro.
Como 𝑢𝑖 é uma variável aleatória não observável, representa os fatores que
explicam a variável dependente 𝑌𝑖 que não foram levados em consideração na regressão.
Assumindo que a regressão se encaixa da melhor forma possível ao comportamento
observado dos dados, seu valor médio será o mínimo possível, assim:
𝐸(𝑢𝑖) = (0, 𝛿𝑒2) sigma (24)
Onde zero representa a média esperada do termo 𝑢𝑖, e 𝛿𝑒2 sua variância.
Sendo assim, considerando 𝐸(𝑌|𝑥𝑖), um valor médio esperado para a regressão, a
partir do valor da variável explicativa 𝑥𝑖:
𝐸(𝑌|𝑥𝑖) = 𝛽1 + 𝛽2𝑥𝑖 (25)
43
Na maior parte dos casos práticos de regressão, não é possível ou conveniente obter
todos os valores correspondentes as variáveis na população. Assim, é escolhido se
trabalhar com amostras populacionais a fim de estimar a regressão, sendo por analogia:
�̂�𝑖 = �̂�1 + �̂�2𝑥𝑖 (26)
�̂�𝑖 = 𝑌𝑖 − �̂�𝑖 (27)
Sendo �̂�𝑖, �̂�1 e �̂�2 estimadores para respectivamente 𝐸(𝑌|𝑥𝑖), 𝛽1 e 𝛽2. A diferença
entre os valores observados e os valores estimados pela regressão são identificados
como �̂�𝑖. Portanto, a partir das equações acima, o comportamento da variável
dependente 𝑌𝑖 pode ser descrito como:
𝑌𝑖 = �̂�1 + �̂�2𝑥𝑖 + �̂�𝑖 (28)
3.1.1 Regressão Linear Múltipla
Neste estudo, é utilizado um modelo generalizado da função de regressão linear
simples para uma situação em que a variável dependente é explicada por mais de uma
variável explanatória. Esse modelo é denominado de função de regressão linear
múltipla, conforme exemplo abaixo:
𝑌𝑖 = �̂�1 + �̂�2𝑥2𝑖 + �̂�3𝑥3𝑖 + ⋯ + �̂�𝑘𝑥𝑘𝑖 + �̂�𝑖 (29)
Sendo 𝑥𝑗𝑖 (𝑗 = 2, . . . , 𝑘) as chamadas variáveis explanatórias de 𝑌𝑖 (período de
observação 𝑖 = 1,2, . . . , 𝑘). Para que o modelo seja consistente, é necessário que não
exista uma relação linear clara entre si.
3.1.2 Regressão Log-Linear
Para o modelo econométrico em questão será utilizado um modelo log linear, que
prevê um comportamento exponencial da regressão em relação ao coeficiente, como,
por exemplo:
44
𝑌𝑖 = 𝛽1𝑋𝑖𝛽2𝑒𝑢𝑖 (30)
Assim, a equação log-linear também pode ser representada como:
ln 𝑌𝑖 = α + 𝛽2ln 𝑋𝑖 + 𝑢𝑖, onde α = ln 𝛽1 (31)
De acordo com Gujarati (2013), um dos aspectos interessantes do modelo
apresentado é que o coeficiente 𝛽2 mede a elasticidade 45
de Y em relação a X.
3.2 Método dos Mínimos Quadrados
Neste estudo, para estimar as regressões que explicam o investimento na indústria
brasileira é utilizado o método dos mínimos quadrados, chamado de forma abreviada de
MQO ou OLS (sigla em inglês para Ordinary Least Squares). Tal método visa estimar
os parâmetros da regressão (�̂�1, �̂�2. . �̂�𝑘) de forma que o somatório dos quadrados dos
erros (∑ �̂�𝑖2) seja o mínimo possível, simbolicamente:
min ∑ �̂�𝑖2= ∑(𝑌𝑖 − �̂�1 − �̂�2𝑥2𝑖 − �̂�3𝑥3𝑖 − ⋯ − �̂�𝑘𝑥𝑘𝑖) (32)
Com base no MQO, para que se obtenham os parâmetros �̂�𝑘 (com 𝑖 = 1,2, . . . , 𝑘)
que se adequam a equação acima é necessário que seja feito para cada um dos
parâmetros as derivadas parciais correspondentes, exemplificando:
𝜕(∑ �̂�𝑖2)/𝜕𝑥2 = �̂�2 (33)
𝜕(∑ �̂�𝑖2)/𝜕𝑥𝑘 =�̂�𝑘 (34)
A partir do desenvolvimento das equações acima é possível chegar a equações que
revelam os parâmetros das estimativas �̂�1, �̂�2. . �̂�𝑘. Dessa forma, é possível realizar a
4 De acordo com Gujarati (2013), a elasticidade é definida como (𝑑𝑌/𝑌)/(𝑑𝑋 𝑋⁄ ), indica que uma
pequena variação percentual de X corresponde a uma variação em Y, essa variação percentual seria
indicada pelo coeficiente �̂�2. 5 Notar que, 𝑑(𝑙𝑛𝑋) 𝑑𝑋⁄ = 1/𝑋 ou 𝑑(ln 𝑋) = 𝑑𝑋/𝑋, isto é, para variações infinitesimais de X é igual
variação relativa em ln X.
45
formulação final da regressão. Sendo assim, nos modelos a seguir estão formuladas as
equações em uma equação com três parâmetros a serem observados:
�̂�1 = �̅� − �̂�2�̅�2 − �̂�3�̅�3 (35)
�̂�2 =
(∑ 𝑦𝑖𝑥2𝑖) (∑ 𝑥3𝑖2) −(∑ 𝑦𝑖𝑥3𝑖) (∑ 𝑥2𝑖𝑥3𝑖)
(∑ 𝑥3𝑖2)(∑ 𝑥2𝑖
2)− (∑ 𝑥2𝑖𝑥3𝑖)2 (36)
�̂�3 =
(∑ 𝑦𝑖𝑥3𝑖) (∑ 𝑥2𝑖2) −(∑ 𝑦𝑖𝑥2𝑖) (∑ 𝑥2𝑖𝑥3𝑖)
(∑ 𝑥3𝑖2)(∑ 𝑥2𝑖
2)− (∑ 𝑥2𝑖𝑥3𝑖)2 (37)
Sendo �̅�, �̅�2 e �̅�3 os valores das médias amostrais de 𝑌, 𝑥2 e 𝑥3.
3.2.1 Coeficiente de Regressão
Após a definição da regressão, resta agora entender o quanto da variação de 𝑌 pode
ser explicada no caso de uma regressão linear múltipla pela variação de 𝑥2, 𝑥3.. 𝑥𝑘.
Quanto mais a variação de 𝑌 pode ser explicada pela variação dos fatores escolhidos,
maior a qualidade de ajustamento da regressão.
Uma das formas de medir essa qualidade é através do coeficiente de determinação
múltiplo, denominado de 𝑅2. O valor desse coeficiente pode variar de 0 a 1 e, quanto
maior o valor encontrado, maior o grau de explicação das variáveis explanatórias sobre
a variável dependente, portanto, maior a qualidade da regressão. O método para cálculo
deste coeficiente é:
𝑅2 = 1 −
∑ �̂�𝑖2
∑ 𝑌𝑖2
(38)
Uma propriedade do coeficiente acima é que com o aumento do número de
variáveis explanatórias presentes no modelo a tendência é de crescimento. Para
comparação de regressões que possuam a mesma variável dependente, porém com um
número diferente de regressores, a forma mais apropriada para a comparação da
qualidade de regressões com diferentes número de variáveis explanatórias é utilizando o
modelo conhecido como 𝑅2 ajustado ou �̅�2. Onde:
46
�̅�2 = 1 −
∑ �̂�𝑖2 (𝑛 − 𝑘)⁄
∑ 𝑌𝑖2 (𝑛 − 1)⁄
(39)
Sendo 𝑛 o número de amostras e 𝑘 o número de parâmetros utilizados na
regressão.
3.2.2 Problemas de Estimação Estatística
Para a realização da estimativa da regressão a partir do teste de MQO, uma das
hipóteses consideradas é a da Homocedasticidade ou variância constante de 𝑢𝑖. Ou seja,
a variância do termo de erro permanece constante independente dos valores que as
variáveis explicativas possam assumir. Sendo assim:
𝑣𝑎𝑟(𝑢𝑖|𝑥𝑖) = 𝜎𝑖2 (40)
Caso a variância do termo de erro não seja constante, ou seja, a variância do erro
varia conforme mudanças de acordo com o erro, há heterocedasticidade. Nesse caso o
método dos mínimos quadrados não resultará em estimadores não-viesados (BLUE -
Best Linear Unbiased Estimators).
Outro problema de estimação, a multicolinearidade refere-se à existência de uma
relação linear entre as variáveis independentes do modelo. Apesar de não afetar a
estimativa dos coeficientes da regressão, os principais efeitos são:
i. Estimadores apresentam grandes variâncias e covariâncias;
ii. Devido ao ponto i, o resultado dos testes da razão t dos coeficientes podem ser
insignificantes;
iii. Mesmo com a razão t dos coeficientes insignificantes, o resultado do 𝑅2 pode
ser muito alto;
iv. Os estimadores de MQO podem ser sensíveis a pequenas variações
Os eventos listados acima podem ser minimizados caso a amostragem seja alta o
suficiente para que os resultados apresentados sejam consistentes. Portanto os
problemas da multicolinearidade se apresentam principalmente quando número de
observações possíveis é pequeno.
47
3.3 Testes de Hipóteses
Após estimar os parâmetros da regressão, é necessário analisar se as estimativas
encontradas nos modelos são significantes do ponto de vista estatístico. Para o modelo
de regressão linear múltipla, são utilizados dois testes que indicam a significância dos
estimadores encontrados: o teste t de Student e o teste F.
“Em termos gerais, um teste de significância é um procedimento em que os
resultados amostrais são usados para verificar a veracidade ou a falsidade de uma
hipótese nula.” (Gujarati, 2013:135)
Para a realização dos testes, é aceita a hipótese da normalidade dos parâmetros e
então é possível realizar o teste t de Student para verificar a significância de qualquer
um dos coeficientes individuais encontrados na regressão.
𝐇𝟎 𝐇𝟏 Rejeita 𝐇𝟎 quando:
𝜷𝟐= 0 β2 ≠ 0 |tcalculado|= t α 2, n−k⁄
Tabela 2: Resumo do teste t de Student
Fonte: Adaptado de Gujarati (2013)
A hipótese nula 𝐻0 indica que alterações na variável explanatória 𝑋2, associada ao
parâmetro 𝛽2, não causam distúrbios na variável dependente 𝑌. Em outras palavras, o
teste é dado por:
t =
β̂2
dp(β̂2)
(41)
Sendo dp(β̂2) o desvio padrão.
Da mesma forma, no caso multilinear é dado por:
𝑯𝟎 𝑯𝟏 Rejeita 𝑯𝟎 quando:
𝜷𝟐 = 𝜷𝟑 = ⋯ = 𝜷𝒌= 0 Algum dos coeficientes
angulares é diferente de 0. 𝐹𝑐𝑎𝑙𝑐𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜= 𝐹𝛼(𝑘−1,𝑛−𝑘)
Tabela 3: Resumo do teste de Significância
Fonte: Adaptado de Gujarati (2013)
48
Tal teste é verificado pela análise da variância (ANOVA), cujo valor será dado pela
fórmula abaixo:
𝐹 =𝑆𝑄𝐸 (𝑘)⁄
𝑆𝑄𝑅 (𝑛 − 𝑘 − 1)⁄
Caso a hipótese nula seja falsa, ou seja, os valores da matriz 𝑋, que representa as
variáveis explicativas exerce influência no valor 𝑌.
Fonte de Variação Somatório dos
Quadrados
Graus de
Liberdade6
Média do Somatório
dos Quadrados
Devido a regressão �̂�2 ∑ 𝑌𝑖𝑥2𝑖+�̂�3 ∑ 𝑌𝑖𝑥3𝑖+...+
�̂�𝑘 ∑ 𝑌𝑖𝑥𝑘𝑖
𝑘 𝑆𝑄𝐸
𝑘
Devido aos
resíduos
∑ 𝑢𝑖2 𝑛 − 1 − 𝑘 𝑆𝑄𝑅
𝑛 − 1 − 𝑘
Total ∑ 𝑌𝑖2 𝑛 − 1
Tabela 4: Quadro para análise da variância (ANOVA).
Fonte: Adaptado de Gujarati (2013)
Nos testes de significância existe possibilidade de se rejeitar uma hipótese
verdadeira ou aceitar uma hipótese falsa, esses erros são conhecidos respectivamente
como erro Tipo I e erro Tipo II.
Rejeitar uma hipótese nula verdadeira ou ocorrer um erro do Tipo I, significa que o
parâmetro testado �̂�𝑛 estaria na região crítica da distribuição, como no Gráfico 10.
Nesse caso, mesmo a hipótese nula sendo verdadeira, existe uma probabilidade do valor
amostral recolhido para o parâmetro estar fora da região de aceitação. Para diminuir a
6 Os graus de liberdade (GL) representam o número total de observações n, menos o número de
restrições independentes impostas a ele. Assim a STQ possuir n-1 GL pois 1 observação foi perdida para
o cálculo de �̅�, SQR possui n-k-1 gl, pois além de �̅� é preciso obter �̂�1 e �̂�2. Como na equação (38), a soma dos GL de ambos os lados precisa ser equivalente, é possível verificar que o GL do SQE é igual ao número de variáveis explicativas k.
49
possibilidade de ocorrência deste tipo de erro, deve-se trabalhar com índices de
significância 𝛼 menores.
Gráfico 10: Erro Tipo I teste de hipóteses
Fonte: Gujarati (2013)
O erro do tipo II, ou o resultado do teste indicar a aceitação de uma hipótese falsa,
significa aceitar como verdadeiro um valor para o parâmetro �̂�𝑛 mesmo quando o valor
real de 𝛽𝑛 é diferente do valor da hipótese nula testada. Quanto mais próximo o valor
real do parâmetro 𝛽𝑛 esteja próximo da hipótese nula, será mais provável a ocorrência
desse erro, como visto no Gráfico 10. Para melhorar a inferência deste tipo de teste, é
necessário aumentar o número de observações n, diminuindo assim a variância em torno
do valor real do parâmetro testado.
4 Elaboração do Modelo e Panorama das Variáveis
A partir da metodologia estatística desenvolvida, nesta seção será apresentado a
equação proposta para explicar o a dinâmica de investimentos na indústria. As variáveis
que compõe o modelo foram selecionadas a partir do referencial teórico desenvolvido.
Nessa seção, também é feita uma análise temporal do comportamento das principais
variáveis que serão utilizadas no modelo, assim como o tratamento recebido para
aplicação dos testes.
4.1 Escolha do Modelo Utilizado
Para entender a dinâmica do investimento da indústria no Brasil é proposto um
modelo que contenha tanto dados das empresas quanto por variáveis macroeconômicas
que reflitam a realidade econômica do país. A seleção desenvolvida se baseou no
referencial teórico sobre o tema.
50
Como afirmado por Keynes, para a decisão de investir de uma organização é
necessário que o projeto escolhido tenha um rendimento marginal esperado superior ao
custo de oportunidade do capital investido. Como o dinheiro necessário a realização do
investimento pode ser adquirido por meio de financiamento junto aos bancos, o custo de
oportunidade considerado é igual à taxa de juros do empréstimo. Para representar essa
variável da equação foi utilizada a taxa básica de juros vigente na economia, a taxa
Selic.
A partir da teoria sobre a formação da curva IS, o nível de renda e a taxa de câmbio
também exerceriam influência sobre a dinâmica dos investimentos realizados. Para
representar esses fatores serão utilizados o PIB real brasileiro e a taxa de câmbio do real
em relação ao dólar.
A capacidade de uma organização em financiar seus projetos seja através de
acumulação de lucros ou financiamento externo foi definida pelos autores Keynes
(1996) e Kalecki (1977) como um dos fatores que influem no montante de capital
destinado aos investimentos. Estudos recentes analisados como Campello et al (2009),
Wang et al (2014) e Oliveira et al (2014) no caso brasileiro, encontraram evidências de
que as restrições financeiras aos quais estão impostas as empresas interferem em seu
nível de investimentos. Como este estudo foi realizado a partir de dados agregados, para
representar o acesso das empresas a financiamentos externos será utilizado o crédito
total ofertado pelos bancos em cada ano.
Levando em conta o cenário do crédito no país e a relevância da restrição financeira
para o investimento nas empresas, será analisada também a participação do BNDES.
Para evitar que os desembolsos realizados pelo banco estatal sejam contabilizados duas
vezes, o montante financiado pelo banco será expurgado do crédito total ofertado pelos
bancos.
Sobre as fontes internas de financiamento, seguindo a linha proposta nas pesquisas
por Blundell et al (1992) e Wang (2014), a variável representativa utilizada será o lucro
das empresas industriais. Outros dados explicativos que poderiam ser utilizados são o
índice q de Tobin e o fluxo de caixa, porém, por se tratar de um modelo que considera o
valor agregado, não será possível fazer essa distinção.
51
Assim o modelo utilizado contemplando as variáveis acima mencionadas fica
sendo:
𝐼 = 𝛽0𝑆𝑒𝑙𝑖𝑐𝛽1 ∗ 𝐶𝑟é𝑑𝑖𝑡𝑜𝛽2BNDES𝛽3𝐿𝑢𝑐𝑟𝑜𝛽4𝑃𝐼𝐵𝛽5𝐶â𝑚𝑏𝑖𝑜𝛽6𝑢𝑖 (42)
Utilizando a transformação logarítmica, conforme o exemplo da equação (31), a
equação adquire a seguinte forma:
ln 𝐼 = 𝛽0 + 𝛽1 ln(𝑆𝑒𝑙𝑖𝑐) + 𝛽2 ln(𝐶𝑟é𝑑𝑖𝑡𝑜) + 𝛽3 ln(BNDES)
+ 𝛽4 ln(𝐿𝑢𝑐𝑟𝑜) +𝛽5ln(𝑃𝐼𝐵) + 𝛽6ln(𝐶â𝑚𝑏𝑖𝑜) + 𝑢𝑖
(43)
Além das variáveis mencionadas, as expectativas que as empresas têm sobre o
futuro também exerceriam influência sobre seus investimentos realizados. Entretanto,
como tratado nas limitações deste estudo essa variável não será considerada no modelo.
A dificuldade em se obter um coeficiente quantitativo seguro sobre tais expectativas é o
motivo pela decisão da não inclusão.
O coeficiente q de Tobin apresentado como uma das medidas utilizadas pelas
empresas para determinar seu investimento não foi incluído na regressão. Poderiam ter
sido utilizados informações sobre as empresas na bolsa de valores, porém, como os
dados utilizados estavam agregados, as nuances de cada empresa seriam perdidas.
Outra variável vista no referencial teórico que poderia ser utilizada na regressão, a
receita também não foi adicionada. Em seu lugar, foi definida a utilização do lucro, que
representaria de forma mais direta a acumulação de capital por parte das empresas.
4.2 Descrição dos dados
Nesta seção é tratada a descrição dos dados utilizados para a realização dos testes
estatísticos, bem como a definição dos relatórios que fornecem tais informações. A
partir do referencial teórico foram selecionadas variáveis que possam servir como
explicativas para o investimento. Além de expostas as variáveis independentes e
dependente, a forma como foram obtidas e a periodicidade também serão abordadas.
52
O relatório utilizado para as informações relativas as empresas foi a Pesquisa
Industrial Anual – PIA, realizada pelo IBGE e divulgada anualmente. A PIA utiliza o
método de questionários, que são enviados para as empresas que atendem as condições
especificadas. Para a definição de indústria, o IBGE segue o modelo proposto pela
Classificação Nacional de Atividades Econômicas (CNAE), uma classificação usada
com o objetivo de padronizar os códigos de identificação das unidades produtivas do
país nos cadastros e registros da administração pública. De acordo com o CNAE, as
indústrias são tratadas em dois grandes grupos: indústrias extrativas e indústrias de
transformação.
i. A indústria extrativa contempla as atividades de extração de minerais em estado
natural nos três estados físicos: sólidos (carvão e outros minérios), líquidos
(petróleo cru) e gasosos (gás natural). Inclui as atividades complementares de
beneficiamento associado à extração, realizadas principalmente para melhorar a
qualidade do produto e facilitar a comercialização, desde que o beneficiamento
não altere as características físicas ou químicas dos minerais. Esta classificação
compreende também os serviços industriais que fazem parte do processo
produtivo dessas atividades, particularmente na extração de petróleo, e as
atividades especializadas de apoio à exploração mineral.
ii. A indústria de transformação compreende as atividades que envolvem a
transformação física, química e biológica de materiais, substâncias e
componentes com a finalidade de se obterem produtos novos. As atividades da
indústria de transformação podem ser tanto desenvolvidas em plantas industriais
e fábricas, utilizando máquinas movidas por energia motriz e outros
equipamentos para manipulação de materiais como também por produção
manual e artesanal, inclusive quando desenvolvida em domicílios. Além da
transformação, a renovação e a reconstituição de produtos são, geralmente,
consideradas como atividades da indústria. Algumas atividades de serviços são
também incluídas no seu âmbito, tais como os serviços industriais, a montagem
de componentes de produtos industriais, a instalação de máquinas e
equipamentos e os serviços de manutenção e reparação. Mesmo envolvendo
transformações físicas ou químicas, a recuperação de desperdícios e resíduos
transformados em matérias-primas secundárias não é considerada como parte
integrante da indústria de transformação. Porém, a fabricação de produtos finais
53
novos a partir do processamento de desperdícios é classificada na atividade de
fabricação. Nota-se que a fronteira entre a indústria de transformação e outras
atividades nem sempre é clara. Como regra geral, as unidades da indústria
manufatureira estão envolvidas com a transformação de insumos e materiais em
um produto novo.
Para os dados macroeconômicos foram utilizados relatórios fornecidas pelo Banco
Central (Bacen). Para a regressão ser realizada, é necessário que todos os dados sejam
trabalhados com a mesma periodicidade, assim, dentre as diversas possibilidades
oferecidas pelo Bacen, os dados foram recolhidos em períodos anuais.
O período de tempo total trabalhado, foi limitado pelos dados fornecidos pela PIA
de 2001 a 2012, apesar da pesquisa em questão existir desde 1997 a totalidade de dados
necessário só foi encontrado para o período delimitado.
Na seção subsequente, são explicadas e mais afundo, assim como o comportamento
ao longo do período do analisado.
4.2.1 Investimento
Segundo o IPEA o FBCF mede o quanto as empresas aumentaram os seus bens de
capital, ou seja, é a variável considerada para investimento no cálculo das contas
nacionais. O Gráfico 11 abaixo representa a relação entre Formação Bruta de Capital
Fixo e o Produto Interno Bruto do Brasil no período entre 2001 e 2012, dados coletados
no IpeaData. A partir do gráfico, pode-se observar que essa relação se manteve
aparentemente estável ao longo dos anos, tendo seu menor valor no ano de 2003
(15,3%). Após 2003, houve um pequeno crescimento dessa proporção. Em 2009
ocorreu uma redução nessa participação, fechando o ano em 18,1%. Em 2010, a
proporção subiu novamente para seu valor máximo do período de 19,5%, valor próximo
de 19,3% de 2011. Em 2012, esse valor reduziu novamente para a faixa de 18,1%.
54
Gráfico 11: Proporção entre a Formação Bruta de Capital Fixo sobre o Produto Interno Bruto
brasileiros no período de 2001 a 2012
Fonte: Adaptado de IpeaData
No Gráfico 12 estão contidas as variações tanto do PIB quanto do FBCF no Brasil.
Nota-se que em 6 dos 12 anos analisados no gráfico o desempenho dos investimentos
foi superior ao crescimento total da economia. O aumento deste segmento na
composição do PIB pode ser explicado pelo robusto crescimento nos anos em que o país
apresentou um bom desempenho econômico.
O crescimento do FBCF chegou a aproximadamente 16% em 2010 e 15% em 2008,
além de 13% em 2007 e 11% em 2003. Em todos os anos citados acima, o crescimento
do PIB ficou acima dos 5%. O comportamento das variáveis se adequada ao modelo
previsto por Kalecki, em que as oscilações do nível de investimentos guiariam os ciclos
econômicos de crescimento.
14,0%
15,0%
16,0%
17,0%
18,0%
19,0%
20,0%
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
FBK
F
Formação Bruta de Capital Fixo sobre o PIB
55
Gráfico 12: Variações reais do PIB e do FBCF
Fonte: Adaptado de IBGE
Para tratativa do investimento, conforme descrito anteriormente, os dados utilizados
no modelo foram relativos aos investimentos realizados pelas indústrias de
transformação e extrativa no Brasil de acordo com o relatório PIA do IBGE. É válido
ressaltar que os dados utilizados consideram apenas investimentos em bens físicos,
incluindo terrenos, máquinas e transportes. Os dados refletem o investimento líquido
realizado, levando em conta aquisição e melhoria de ativos e descontando as
depreciações do período correspondente.
Abaixo o Gráfico 13 que ilustra os valores correntes do investimento agregado das
empresas ao longo dos anos 2001 a 2012. Observa-se um crescimento leve e continuo
até o ano de 2006, entretanto, entre 2006 e 2007 houve uma grande variação. Em 2008,
o valor total teve um pequeno aumento em relação ao período anterior. A única queda
no agregado do investimento das empresas no período estudado ocorreu entre 2008 e
2009, que pode ser explicada por um reflexo da crise mundial que aconteceu justamente
nesse período. A partir de 2009 o investimento continuou a crescer, quase que
constantemente, com uma maior variação entre os anos de 2011 e 2012.
-10,00%
-5,00%
0,00%
5,00%
10,00%
15,00%
20,00%
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
Variação PIB e FBCF
PIB
FBCF
56
Gráfico 13: Valor agregado real dos investimentos das indústrias no período 2001 a 2012
Fonte: Adaptado de IBGE
4.2.2 PIB
O Produto Interno Bruto é a soma em valores monetários de tudo aquilo que é
produzido (bens e serviços finais) em um país, seu cálculo é dado pela equação (12) da
demanda agregada (𝐸 = 𝑃𝐼𝐵). Os dados utilizados para o estudo foram referentes à
variação real do PIB brasileiro em cada ano (com base no ano anterior),
disponibilizados no IpeaData. Além disso, essa variável exerce função importante não
apenas para o teste, mas também para o entendimento do comportamento ao longo do
tempo das outras variáveis estudadas – já que o PIB é a variável macroeconômica mais
utilizada para medir a magnitude da economia de um país.
O Gráfico 14 representa a variação do PIB no período dos anos 2001 a 2012.
Observa-se uma oscilação no crescimento do mesmo, tendo a economia um crescimento
pequeno (entre 1 e 3%) nos anos de 2001 a 2003, um crescimento maior em 2004,
manteve por volta de 4% em 2005 e 2006. O ano de 2007 e 2008 foram anos com o
crescimento de mais de 5%. Entretanto, no ano da crise financeira mundial, o PIB teve a
única queda do período analisado, com retração da economia de 0,33%. Por outro lado,
no ano seguinte, o PIB teve o maior crescimento do período, registrando um aumento de
7,53%, sugerindo que as medidas anticíclicas contra a crise possam ter surtido efeito.
37 69
109 156
0
50
100
150
200
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
Inve
stim
en
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R$
bi)
Evolução do Investimento na Indústria (valores correntes)
57
Gráfico 14: Variação do PIB brasileiro no período de 2001 a 2012.
Fonte: Adaptado de IpeaData.
4.2.3 Taxa de Juros
Para medir utilizar um valor representativo da taxa de juros no Brasil, o estudo
utiliza a taxa básica de juros que rege a economia brasileira: a taxa Selic - que remunera
os títulos públicos e é utilizada como referência para juros cobrados pelos bancos em
empréstimos e financiamentos, além da remuneração de algumas de suas aplicações
financeiras. Essa taxa não é àquela repassada diretamente para o consumidor final,
contudo, quando maior a taxa básica de juros, maior a taxa de juros real do banco e
menos atrativo é para ele dispor dinheiro no mercado ao invés de aplicar em títulos do
tesouro, inibindo assim o investimento de uma forma geral.
A taxa Selic (Sistema Especial de Liquidação e Custódia) é definida pelo Comitê de
Política Monetária (Copom)7 em reuniões periódicas e norteia o comportamento dos
empréstimos e financiamentos do mercado brasileiro. Por ser definida pelo Copom, a
taxa Selic representa a política econômica adotada pelo governo na época de sua
definição.
7 O Comitê de Política Monetária (Copom) foi instituído em 1996 com o objetivo de estabelecer políticas
monetárias e de definir a taxa de juros. Os integrantes do Copom se reúnem 8 vezes ao ano para analisar conjuntura da economia nacional, incluindo pontos como inflação e outros indicadores macroeconômicos; assim como para definir a nova meta para a taxa de juros e fazer recomendações acerca da política monetária.
-1,0%
0,0%
1,0%
2,0%
3,0%
4,0%
5,0%
6,0%
7,0%
8,0%
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
Variação do PIB
PIB
58
Os valores utilizados para realização dos testes foram extraídos do banco de dados
disponibilizados pelo Banco Central. Em geral, a Selic é divulgada em base anual,
entretanto, para o cálculo exato da taxa em cada período (levando em conta que a cada
reunião do Copom ela pode alterar), utilizou-se o valor acumulado no mês e então
converteu-se para o valor anual (através do produto das taxas mensais). Os índices são
divulgados desde 1986, logo pode-se obter os valores para o período estudado.
Gráfico 15: Taxa Selic anual do período 1997-2012
Fonte: Adaptado de Banco Central
A partir do Gráfico 15, pode-se observar que a taxa básica de juros terminou o
século XX em alta, teve seu valor reduzido nos anos seguintes, quase voltando ao
patamar dos anos 1997-99, entretanto, permaneceu à volta de 18%. A partir de 2005,
houve uma tendência de baixa da taxa, culminando em um valor abaixo de 10% em
2012.
4.2.4 BNDES
O Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social, uma empresa pública
federal, é hoje o principal instrumento do Governo Federal para financiamento de longo
prazo para a realização de investimentos em todos os segmentos da economia,
oferecendo condições especiais para micro, pequenas e médias empresas. O apoio do
Banco se dá por meio de financiamentos a projetos de investimentos, aquisição de
equipamentos e exportação de bens e serviços. Além disso, o Banco atua no
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
Evolução da taxa Selic
Selic
59
fortalecimento da estrutura de capital das empresas privadas e destina financiamentos
não reembolsáveis a determinados projetos que contribuam para o desenvolvimento
social, cultural e tecnológico.
O papel do banco nacional de desenvolvimento dentro da economia de um país se
diferencia da atuação dos demais bancos, já que possuem diretrizes guiadas pelo
governo e não seguem as diretrizes que sejam tendência do mercado ou guiadas
necessariamente pela busca pela maximização dos lucros. Portanto, o BNDES pode ter
uma relação com o investimento que diverge da relação dos demais bancos. De acordo
com Giambiagi (2011), durante o governo Lula, houve um aumento da importância da
atuação no BNDES na economia.
A variável utilizada para teste é o montante total dispendido pelo BNDES para
indústria no período. Os valores são divulgados publicamente no website do Banco
Central.
Gráfico 16: Valores em bilhões desembolsados pelo BNDES na indústria e sua proporção em
relação ao PIB no período de 2001 a 2012
Fonte: Adaptado de Banco Central.
O Gráfico 16 acima mostra a evolução dos valores correntes desembolsados pelo
BNDES na indústria e a proporção desse valor em relação ao PIB no período entre 2000
e 2012. Observa-se que até o ano de 2007 houve um crescimento, entretanto, o
0,00%
0,50%
1,00%
1,50%
2,00%
2,50%
-
10
20
30
40
50
60
70
80
90
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
De
sem
bo
lso
( R
$ b
i)
Evolução do Desembolso do BNDES
BNDES BNDES/PIB
60
montante total desembolsado permaneceu praticamente estável comparado ao período
2008 a 2010, quando houve um crescimento elevado no valor emprestado pelo BNDES
às indústrias. Além disso, a proporção do valor desembolsado pelo BNDES em relação
ao PIB oscilou em torno de 1% até 2007, já em 2008 ultrapassou esse patamar,
atingindo 1,96% em 2009 e aumentando ainda mais em 2010 para 2,09%.
O pico dos desembolsos entre 2009 e 2010 pode ser explicado pelas políticas de
expansão de crédito do BNDES como uma medida anticíclica à crise de 2008. Foi
dentro desse cenário que foi lançado o programa PSI, que oferecia crédito a juros
menores do que os que poderiam ser obtidos no mercado. O impacto do programa no
nível de investimento das empresas foi assunto da seção 2.5.2 deste estudo.
4.2.5 Crédito
Analogamente, foram considerados os desembolsos de todos os bancos públicos e
privados através de empréstimos no mercado doméstico de indústrias extrativas e de
transformação. Para comparar a diferença no efeito dos empréstimos feitos pelo BNDES
e pelos demais Bancos, foram subtraídos os valores do crédito total colocado no
mercado dos valores dispendidos pelo BNDES para cada período. O Banco Central
divulga todo o crédito dispendido pelos bancos em base anual, portanto, subtraindo
esses valores agregados dos créditos dos bancos que não sejam de desenvolvimento dos
totais divulgados, pode-se obter os valores desejados para teste.
Gráfico 17: Crédito real corrente desembolsado pelos bancos descontado do desembolsado pelo
BNDES e a sua proporção em relação ao PIB
Fonte: Adaptado de Banco Central.
0,00%
2,00%
4,00%
6,00%
8,00%
10,00%
-
100
200
300
400
500
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
Cré
dit
o (
R$
bi)
Evolução da disponibilidade de Crédito excluindo BNDES
Credito Crédito/PIB
61
O Gráfico 17 representa o comportamento do crédito corrente desembolsado pelos
bancos (excluindo o banco de desenvolvimento) para as indústrias e sua proporção em
relação ao PIB corrente no período 2001 a 2012. O crédito teve comportamento com
poucas oscilações entre 2001 e 2006, sendo sua proporção em relação ao PIB no
patamar de 6,6% nos dois primeiros anos da década, reduzindo gradativamente até
pouco menos de 5,4% em 2005 e iniciando uma fase de crescimento na proporção em
2006.
O crescimento do crédito se deu a partir de 2006, chegando a aproximadamente 257
milhões em 2008, porém diminuindo em 2009 e aumentando timidamente em 2010,
somente voltando a crescer entre 2010 e 2012, atingindo o valor de 414 milhões nesse
último ano. Paralelamente, em 2008 o crescimento da proporção do crédito sobre o PIB
iniciado em 2006 atingiu seu ápice em 8,5%, voltando para a casa dos 7,4% em 2009 e
2010. Finalmente, em 2011 e 2012 essa proporção atingiu o patamar máximo do
período em 9,0% e 9,4%, respectivamente.
4.2.6 Lucro da Indústria
A lucro das indústrias extrativas e de transformação representa o valor agregado da
receita das empresas desse tipo subtraído do valor do custo agregado das mesmas.
Sendo:
𝐿𝑢𝑐𝑟𝑜 = 𝑅𝑒𝑐𝑒𝑖𝑡𝑎𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 − 𝐶𝑢𝑠𝑡𝑜𝑠 𝑒 𝐷𝑒𝑠𝑝𝑒𝑠𝑎𝑠 (44)
Pela definição do IBGE, a receita total é dada por:
𝑅𝑒𝑐𝑒𝑖𝑡𝑎𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 = 𝑅𝑒𝑐𝑒𝑖𝑡𝑎𝐵𝑟𝑢𝑡𝑎 − 𝐷𝑒𝑑𝑢çõ𝑒𝑠 + 𝑅𝑒𝑐𝑒𝑖𝑡𝑎𝑠𝑂𝑢𝑡𝑟𝑎𝑠 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑖𝑠
+ 𝑅𝑒𝑐𝑒𝑖𝑡𝑎𝑠𝑁ã𝑜 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑖𝑠
(45)
Sendo,
i. Receita Bruta = receita proveniente das atividades primárias e secundárias antes
de qualquer dedução;
ii. Deduções = vendas canceladas e descontos, impostos, taxas, contribuições e
incidentes sobre vendas e receitas ao governo;
62
iii. Outras receitas operacionais = demais receitas operacionais das empresas, como
receitas por arrendamento e aluguéis de imóveis e equipamentos, receitas
financeiras, variações monetárias ativas, resultados positivos nas participações
societárias e cota de participações;
iv. Receitas não operacionais = despesas obtidas com a venda de bens do ativo
permanente e na alienação de bens e reversão do saldo de provisão na realização
do investimento, indenização de seguros e as demais receitas consideradas não
operacionais.
Pela definição do IBGE, o cálculo dos custos e despesas inclui:
i. Gastos de pessoal – salários, retiradas e outras remunerações, contribuições às
previdências, FGTS, benefícios concedidos aos empregados, indenizações;
ii. Totalidade das compras efetuadas no período – compras de matérias-primas,
materiais auxiliares e componentes, mercadorias adquiridas para revenda;
iii. Estoques;
iv. Custos diretos de produção – energia elétrica, consumo de combustíveis, usados
nas máquinas, consumo de peças e acessórios para manutenção, serviços
industriais e de manutenção;
v. Demais custos e despesas – despesas com alugueis e arrendamentos, impostos e
taxas, depreciação, amortização e exaustão, variações monetárias passivas,
despesas financeiras, entre outras.
63
Gráfico 18: Lucro agregado das indústrias extrativas e de transformação em valores correntes no
período de 2001 a 2012
Fonte: Adaptado de PIA (IBGE)
A partir da análise do Gráfico 18 do valor corrente agregado do lucro das indústrias
extrativa e de transformação, nota-se o primeiro período de decrescimento logo entre os
dois primeiros anos. Em seguida, entre os anos de 2002 a 2007, o lucro total cresceu
acentuadamente no primeiro ano e de maneira uniforme nos anos posteriores. Em 2008
houve novamente uma queda no lucro total das indústrias, seguida por um crescimento
até o ano de 2010, onde atingiu o pico do período de 208,96 bilhões. Já entre os anos de
2010 a 2012 o lucro das indústrias voltou a diminuir.
4.2.7 Câmbio
O câmbio representa o valor médio de compra do Dólar (US$) na moeda corrente
brasileira, o Real (R$). As informações foram coletadas no banco de dados do Banco
Central do Brasil.
0
50
100
150
200
250
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
Lucr
o (
R$
bi)
Evolução Lucro total na Indústria
64
Gráfico 19: Valores para o Câmbio Corrente do Real em relação ao dólar.
Fonte: Adaptado de Banco Central
A partir da Gráfico 19 onde são observados os valores para o câmbio no período de
2001 a 2012, nota-se que no início do período, o câmbio teve seus maiores valores,
atingindo o pico em 2003 quando foi de R$ 3,07. A partir de 2004, o valor de compra
do dólar iniciou um período de queda até atingir R$ 1,84 em 2008. O câmbio
permaneceu abaixo dos 2 reais nos períodos subsequentes, tendo ainda o valor mínimo
de todo o período estudado em 2011, quando foi de R$1,67.
4.3 Tratamento dos dados
Para a equação da função investimento proposta, as informações sobre algumas das
variáveis foram padronizadas em índices, sendo o ano de 2001 a base de valor de 100.
Os dados, quando necessário, foram corrigidos pela inflação do período. No caso do
câmbio, que apresenta uma relação entre duas moedas, foi considerada também a
inflação dos Estados Unidos.
Além disso, como discutido por Kalecki, existe uma diferença de tempo entre o
momento em que uma empresa decide realizar um investimento e o momento em que
efetivamente realiza os desembolsos. Considerando que os investimentos produtivos
realizados pelas empresas estão previstos em seus orçamentos que são elaborados no
período anterior, as variáveis selecionadas serão trabalhadas com uma defasagem
temporal de um ano.
1,5
1,7
1,9
2,1
2,3
2,5
2,7
2,9
3,1
3,3
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
Câm
bio
(R
$)
Câmbio corrente de compra do Dólar (U$) em Reais (R$)
65
Os detalhes sobre os relatórios que serviram de base e a forma de tratamento para
cada uma das variáveis, está exposta na Tabela 5:
Variável Dados
Investimento
Investimento médio por empresas realizado pelas indústrias
extrativa e de transformação deflacionado. Número índice em
2001 = 100. Dados sobre investimento e número de empresas
obtidos pela PIA (IBGE). Série Anual.
Taxa Selic Taxa Selic média por ano deflacionada. Dados obtidos no
Bacen. Número índice em 2001 = 100. Série Anual.
Desembolsos do
BNDES
Desembolsos realizados pelo BNDES para a indústria
extrativa e de transformação deflacionados. Número índice
em 2001 = 100. Dados obtidos no website do BNDES. Série
Anual.
Crédito
O crédito desembolsado por todos os bancos descontado do
valor desembolsado pelo BNDES das indústrias extrativas e
de transformação deflacionado. Número índice em 2001 =
100. Dados obtidos no website do Bacen. Série Anual.
Lucro
Lucro médio por empresa das indústrias extrativa e de
transformação deflacionado. Número índice em 2001 = 100.
Dados sobre custo e número de empresas obtidos pela PIA
(IBGE). Série Anual.
PIB Variação do Produto Interno Bruto do período. Dados
coletados no IpeaData. Número índice em 2001 = 100. Série
Anual.
Câmbio Câmbio do real em relação ao dólar. Dados obtidos no Bacen.
Valores deflacionados pelo IPCA e pelo índice de inflação do
FED. Número índice em 2001 = 100. Serie anual.
Tabela 5: Descrição do tratamento dos dados das variáveis selecionadas.
Fonte: Elaboração própria.
4.3.1 Inflação
A taxa de inflação considerada no estudo foi o Índice Nacional de Preços ao
Consumidor Amplo (IPCA), calculado pelo Sistema Nacional de Índices de Preços ao
Consumidor (SNIPC), que calcula os índices de preços ao consumidor abrangendo
famílias com rendimentos mensais compreendidos entre 1 e 40 salários mínimos
residentes nas áreas urbanas. Os dados coletados no website do IBGE possuem
periodicidade mensal, entretanto, para o estudo foi obtida a média de forma a indexar o
valor anual.
66
Para a análise do comportamento de cada variável foram utilizados os valores reais
para cada uma delas, contudo, a inflação foi usada no tratamento de dados para a
aplicação dos testes estatísticos.
Gráfico 20: Evolução do índice da inflação (IPCA) no período de 2001 a 2012
Fonte: Adaptado de IBGE
No período do estudo, a inflação apresentou seus maiores índices nos primeiros
anos, tendo seu valor máximo de 12,5% em 2002. Nos anos posteriores, o índice teve
queda gradual até atingir seu valor mínimo do período em 2006, onde foi de 3,1%. A
inflação aumentou novamente chegando a 5,9% em 2008, caindo em 2009 para 4,3%.
Nos três anos seguintes, o índice se manteve por volta de 6%.
5 Análise dos Dados
Nessa seção será testado o modelo discutido para entender a dinâmica do
investimento no Brasil. Primeiro, os dados das variáveis explicativas são analisados.
Depois, a correlação entre todas as variáveis estudadas é apresentada e comentada.
Então, o modelo é descrito e seus resultados são analisados.
5.1 Análise das Variáveis
5.1.1 Sumário descritivo dos dados
Na Tabela 6 está representado um resumo do comportamento dos dados de cada
variável testada no modelo. Os resultados estão em valores correntes e são
representados a média, desvio padrão, mediana, mínimo e máximo. A apresentação dos
dados os divide em dois períodos, o primeiro compreende toda a duração do estudo de
0,0%
2,0%
4,0%
6,0%
8,0%
10,0%
12,0%
14,0%
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
Infl
ação
Evolução da Inflação
67
2001 a 2012 e o segundo inclui apenas os quatro últimos anos da amostra, de 2009 a
2012. No período final, a política econômica adotada pelo governo sofreu algumas
mudanças devido à crise financeira mundial, tendo como característica um forte
incentivo ao crédito, principalmente através do BNDES.
Sumário Períod
o
Média Desvio
Padrão
Mediana Mínimo Máximo
Investimento (R$ mi) 01-12 86.180 38.482 84.121 37.478 186.083
09-12 127.432 21.463 124.499 105.116 155.614
Selic (%) 01-12 14,6 4,5 15,0 8,5 23,0
09-12 10,0 1,2 9,9 8,5 11,6
BNDES (R$ mi) 01-12 32.504 20.814 26.446 10.338 78.769
09-12 58.456 15.996 55.604 43.849 78.769
Crédito (R$ mi) 01-12 223.232 129.018 164.581 85.788 462.091
09-12 386.517 68.402 389.616 304.745 462.091
Lucro (R$ mi) 01-12 112.732 60.342 117.845 6.970 208.960
09-12 174.817 34.111 181.332 127.643 208.960
Câmbio (R$/US$) 01-12 2,22 0,49 1,99 1,67 3,07
09-12 1,84 0,15 1,86 1,67 1,99
PIB Real (%) 01-12 3,42 2,47 3,16 -0,33 7,53
09-12 2,72 3,40 1,85 -0,33 7,53
Tabela 6: Sumário descritivo dos dados das variáveis testadas
Fonte: Elaboração própria
O período de 2009 a 2012 apresentou maior volume de investimento para as
empresas, assim como uma taxa de juros reduzida e uma taxa de câmbio valorizada. O
resultado para o PIB foi uma taxa de crescimento superior ao período total da amostra,
mesmo com o único ano de queda tendo sido 2009, devido à crise econômica mundial.
Em relação ao comportamento das variáveis, a taxa Selic média no período de 2001
a 2012 foi de 14,6%, pouco distante da mediana de 15,0%. O valor máximo de 23,0%
refere-se ao ano de 2003 e o mínimo 8,0% em 2008 comprovando a tendência de
decréscimo nesse período como visto no Gráfico 15, e estabilizando nas proximidades
da média e mediana nos anos seguintes. No período de período de 2009 a 2012, a taxa
apresentou valores mais baixos e menor volatilidade (menor desvio padrão) do que na
representação geral da amostra.
Os valores para os desembolsos do BNDES no período total possuíram média e
mediana de 32.504 e 26.446 milhões, respectivamente. Já o crédito dos bancos teve para
68
os mesmos parâmetros 223.232 e 164.581 milhões, respectivamente. Observa-se que o
valor máximo para o BNDES foi quase 8 vezes maior que o valor mínimo, indica uma
discrepância entre os valores ano a ano maior do que para o crédito livre, que teve essa
diferença na ordem de 5 vezes. Tal diferença reforça que a importância do BNDES para
execução da política financeira do Governo.
O câmbio no período total teve média de R$ 2,22 e mediana de R$ 1,99; contra o
valor máximo de 3,07 e mínimo 1,67. Já a média e a mediana do lucro total das
empresas industriais foram de 117.845 e 112.732 milhões, respectivamente; enquanto o
valor mínimo no período foi de 6.970 milhões e valor máximo 208.960 milhões.
Durante o período de 2009 a 2012, assim como a taxa Selic, a taxa de câmbio também
se mostrou menos volátil e com menores valores, indicando um câmbio valorizado.
A média e mediana do PIB real apresentaram valores de 3,42% e 3,16%. O valor
mínimo do PIB real, 0,33%, foi encontrado no único ano de recessão da economia
brasileira do período e o valor máximo quando o crescimento foi de 7,53%.
5.1.2 Correlações entre as variáveis
Uma vez consolidados os dados de todas as variáveis selecionadas, foram
relacionadas elas através de um teste de correlação, com resultados expostos na Tabela
7 abaixo:
Investimento Câmbio Selic BNDES Crédito Lucro PIB
Investimento 1,00 -0,72 -0,71 0,73 0,97 0,64 0,14
Câmbio -0,72 1,00 0,67 -0,56 -0,69 -0,56 -0,23
Selic -0,71 0,67 1,00 -0,68 -0,74 -0,61 -0,15
BNDES 0,73 -0,56 -0,68 1,00 0,76 0,67 0,05
Crédito 0,97 -0,69 -0,74 0,76 1,00 0,67 0,11
Lucro 0,64 -0,56 -0,61 0,67 0,67 1,00 0,14
PIB 0,14 -0,23 -0,15 0,05 0,11 0,14 1,00
Tabela 7: Correlação entre as variáveis testadas no modelo
Fonte: Elaboração própria
A partir das relações apresentadas na Tabela 7 se verificou que todas as relações
tiveram o sinal do coeficiente coerente com o explorado na literatura. Não serão
explicitadas todas as relações observadas, porém tendo em vista o modelo estatístico
desenvolvido, algumas correlações devem ser explicadas.
69
O investimento apresentou correlação positiva com as principais fontes de
financiamento. Tanto os agentes exógenos como os desembolsos do BNDES e o crédito
total disponível para a indústria, quanto as fontes de financiamento internas como
receita e lucro apresentaram correlação positiva com o crescimento do investimento da
indústria.
Como previsto na função investimento, a taxa Selic também apresentou correlação
negativa com o nível de investimentos. Como a Selic representa os juros básicos da
economia, ela é o custo de oportunidade para o empresário. Quanto mais alto o valor da
variável, menos projetos seriam rentáveis para as organizações.
Na relação com câmbio, o coeficiente do investimento apresentou sinal negativo,
indicando que com o real desvalorizado frente ao dólar, as empresas podem atrasar ou
até mesmo reter seus projetos, em especial empresas que importam capital fixo.
A taxa Selic apresentou correlação negativa com o Crédito e o BNDES, tal
resultado vai de acordo com a teoria estudada, visto que quanto maior o valor da taxa de
juros paga pelos títulos do governo, menos atrativo é para os investidores se
financiarem através das instituições financeiras.
O BNDES e o crédito apresentaram relação diretamente proporcional entre si, o que
sugere que no geral os desembolsos seguem o mesmo comportamento.
O PIB real apresentou correlação positiva, porém com magnitude pequena com:
desembolsos do BNDES, crédito, lucro total e investimento. Esse resultado sugere que
variações na demanda agregada podem demorar um tempo longo terem seus efeitos
refletidos nas outras variáveis.
Por outro lado, o PIB teve correlação negativa com Selic e com o câmbio,
sugerindo que no período analisado o país teve crescimento menor quando a taxa de
juros estava mais alta e o câmbio desvalorizado.
5.2 Análise do Modelo
Tendo em vista o período escolhido para estudo e a frequência de divulgação de
algumas das variáveis escolhidas para o modelo, além da defasagem aplicada devido ao
70
comportamento da influência sobre o investimento, os dados foram limitados a apenas
11 amostras. Apesar das limitações estatísticas o modelo ainda assim mostrou
inferência.
As variáveis definidas e justificadas na seção 4.1 formaram a equação (45) que é o
modelo testado através do software R. Para definição do modelo, foram testados o efeito
de dummies para cada um dos períodos. Dentre elas, a Dummy que mais aderiu ao
modelo foi de 2006. A equação completa utilizada está na equação (46).
ln 𝐼𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1 ln(𝑆𝑒𝑙𝑖𝑐𝑡−1) + 𝛽2 ln(𝐶𝑟é𝑑𝑖𝑡𝑜𝑡−1) ∗ 𝛽3 ln(BNDES𝑡−1)
+ 𝛽4 ln(𝐿𝑢𝑐𝑟𝑜𝑡−1) +𝛽5 ln(𝑃𝐼𝐵𝑡−1) + 𝛽6(𝐶â𝑚𝑏𝑖𝑜𝑡−1)
+ 𝐷𝑢𝑚𝑚𝑦 2006 + 𝑢𝑖
(46)
Os resultados para a regressão proposta se encontram na Tabela 9, onde são
apresentados os coeficientes, desvios padrões e testes estatísticos das variáveis
utilizadas no teste. A análise de variância se encontra na Tabela 10 e os resultados do
modelo por completo se encontram na Tabela 11.
71
Função
Investimento
Coeficiente Std Error t-statistic P-value8
Constante -33.73 6.14 -5.48 0.03*
𝑳𝒖𝒄𝒓𝒐𝒕−𝟏 0.03 0.01 3.92 0.06 ‘
𝑺𝒆𝒍𝒊𝒄𝒕−𝟏 -0.09 0.05 -1.67 0.24
𝑪â𝒎𝒃𝒊𝒐𝒕−𝟏 -0.58 0.12 -4.77 0.04 *
𝑷𝑰𝑩 𝑹𝒆𝒂𝒍𝒕−𝟏 0.01 0.50 0.02 0.99
𝑩𝑵𝑫𝑬𝑺𝒕−𝟏 9.11 1.18 7.73 0.02*
𝑪𝒓é𝒅𝒊𝒕𝒐𝒕−𝟏 8.20 1.20 6.87 0.02 *
Dummy 2006 -0.25 0.04 -5.87 0.03 *
Crédito:
BNDES
-1.84 0.24 -7.56 0.02*
Tabela 8: Explicação descritiva dos dados das variáveis selecionadas para análise
Fonte: Elaboração própria
Fonte de Variação Somatório dos
Quadrados
Graus de
Liberdade
Média do Somatório
dos Quadrados
Devido a regressão 0,4812 8 0,0601
Devido aos
resíduos
0,0015 2 0,0007
8 Os sinais ao lado dos valores encontrados para a significância representam indicam significância de (‘)
10%, (*) 5% e (**) 1%.
72
Total 0,4827 10
Tabela 9: Teste de variância (ANOVA) para o modelo proposto.
Fonte: Elaboração própria.
Testes Resultados
R² Ajustado 0,98
Teste F 85,85
Prob (F) 0,01 *
Tabela 10: Resultados dos testes estatísticos do modelo.
Fonte: Elaboração própria
O resultado do R² ajustado foi elevado, se aproximando da unidade, um dos efeitos
previstos pelo pequeno número de amostras disponíveis para o modelo. O teste de
estatística F se mostrou significante, indicando que existe correlação entre as variáveis
analisadas e a dinâmica de investimentos.
No Gráfico 21 o eixo horizontal representa os anos da amostra, enquanto o eixo
vertical representa o índice de investimento por empresa. Os valores obtidos a partir da
regressão estão representados pela linha, os valores reais aparecem representados pelos
círculos. A partir do ano de 2007, o índice de investimento total aumenta
consideravelmente, sugerindo que desse ano em diante o nível de investimentos
produtivos por empresa aumentou.
73
Gráfico 21: Comparação entre índice de investimento real e obtidos pela regressão
Fonte: Elaboração Própria.
O Gráfico 22 representa a linha que indica a normalidade dos resíduos, quanto mais
próximo mais a linha, maior a possibilidade de o resíduo assumir um comportamento
normal. Observa-se que alguns pontos estão mais distantes da reta, entretanto, a maior
parte das projeções do gráfico apresentam aderência à linha.
74
Gráfico 22: Teste de normalidade dos resíduos
Fonte: Elaboração Própria
5.3 Interpretação dos coeficientes da regressão
Em relação ao PIB, o modelo proposto sugere que aumentos na demanda agregada
por produtos e serviços não possuem efeitos significativos para explicar a dinâmica do
investimento.
Os resultados do Lucro apontam significantes para o investimento e com relação
diretamente proporcional, corroborando com o previsto pela teoria. Entretanto, o
coeficiente de aproximadamente 0,03 indica baixa elasticidade do investimento com o
lucro do período anterior, ou seja, um aumento marginal de 10% nos lucros levaria a um
aumento no investimento na ordem de 0,3% no período posterior.
O resultado da taxa de juros (Selic) não apresentou valor estatisticamente
significante e sua elasticidade foi inversamente proporcional à variável dependente. O
fato de a taxa de juros real não ser relevante para o modelo pode ser explicado pela
seleção da taxa, já que, como o valor dos investimentos produtivos em geral estão
ligados a empréstimos de longo prazo, a Taxa de Juros de Longo Prazo definida pelo
Banco Central poderia ter sido a melhor representação para o estudo.
75
O câmbio pareceu ser significante e, analisando o coeficiente mostrou relação de
pouca elasticidade com a variável dependente. Esse resultado sugere que, se a
desvalorização do câmbio facilita a importação de bens de capital, estimulando os
investimentos produtivos.
Tanto a disponibilidade de crédito para as indústrias quanto a atuação do BNDES
na economia sugerem uma relação diretamente proporcional ao investimento, com
significância e alta elasticidade. Das variáveis estudadas, essas foram as que
apresentaram maior influência no Investimento, corroborando com a teoria sobre
restrições financeiras defendido por Keynes (1996) e Kalecki (1977), além de Campello
et al (2009), Wang et al (2014) e Oliveira et al (2014) no caso brasileiro (BNDES) que
através de seus estudos encontraram evidências de que as restrições financeiras aos
quais estão impostas as empresas interferem em seu nível de investimentos.
Além disso, também foi testada a elasticidade entre esses dois componentes
comparativamente e o resultado apresentou uma relação inversamente proporcional com
relevância estatística. Esse fato sugere que a política monetária adotada pelo Governo -
em especial no período da crise financeira mundial de 2008 - quando ocorre uma
diminuição da disponibilidade de crédito pelos bancos é suprir o mercado com um
aumento nos desembolsos do BNDES.
A adequação da Dummy para esse ano sugere a influência do momento pré-
crescimento do crédito e do consumo. A partir do ano de 2007 o crédito disponível
entrou em uma tendência de aceleração do aumento do montante disponível.
6 Conclusão
Este estudo buscou analisar quais as variáveis que influenciariam a dinâmica de
investimentos produtivos da indústria brasileira no período de 2001 a 2012. Foi
desenvolvido um modelo econométrico a partir do método de MQO, e a regressão
obtida apresentou aderência estatística. O resultado encontrado indicou que as fontes de
financiamento possuem maior correlação com a dinâmica de investimentos do que
variações na demanda agregada.
76
As variáveis utilizadas no modelo foram obtidas a partir do referencial teórico
sobre o investimento. A análise foi feita a partir da teoria das principais escolas de
pensamento, aprofundando o assunto com as interpretações sobre tais estudos a partir de
autores modernos, e por fim com pesquisas práticas que tinham como objetivo entender
a dinâmica de investimentos no Brasil e no mundo.
A partir dos estudos analisados, foram selecionadas as seguintes variáveis para a
realização dos testes estatísticos da relação com a dinâmica dos investimentos:
i. Taxa de juros;
ii. Desembolsos do Banco Nacional do Desenvolvimento Econômico e Social
(BNDES);
iii. Crédito (dos demais Bancos);
iv. Lucro das empresas;
v. Câmbio;
vi. PIB.
O resultado sugeriu que as políticas monetárias que possibilitaram a expansão do
crédito tiveram influência positiva no nível de investimentos. As variáveis relacionadas
as fontes de crédito para a Indústria: os desembolsos do BNDES e o crédito livre. Tal
resultado corrobora com a literatura, indicando a importância das fontes de
financiamento dos projetos de investimento. As variáveis apresentaram a maior
elasticidade dentro do teste, indicando sua grande relevância.
A taxa Selic não apresentou relação significante com a dinâmica de investimentos.
Keynes considerava a taxa de juros um fator importante para decisão sobre a execução
de um projeto por parte dos empresários. De acordo com o autor, a taxa representaria o
custo de oportunidade do empresário, que poderia investir o dinheiro em outro tipo de
ativo. Kalecki, por outro lado, não considerou a taxa de juros em seu modelo, para o
autor, a taxa oferecida para financiamentos a longo prazo sofreria poucas variações,
sendo esta a mais relevante para a decisão do investimento
O lucro acumulado pelas empresas no período anterior se mostrou significante e
apresentou coeficiente positivo. As empresas utilizariam o capital próprio para o
financiamento de seus projetos de expansão, principalmente em um cenário de
77
restrições ao crédito oferecido pelas instituições financeiras. Entretanto o coeficiente
apresentado por essa variável foi baixo, sugerindo que apenas uma pequena parte dos
lucros é utilizada para investimentos produtivos.
A taxa de câmbio entre o real e o dólar também apresentou significância estatística
e mostrou relação inversamente proporcional com a dinâmica de investimentos.
Indicando que a taxa de câmbio valorizado, isto é, com o preço do dólar baixo em
relação ao real, favorece a importação de bens de capital por determinados setores da
indústria. Além disso, o câmbio apresentou correlação positiva com a inflação, resultado
do aumento dos preços de produtos importados, o que pode ser percebido como um
sinal de instabilidade econômica. Como Keynes (1996) indicou, as expectativas dos
empresários seriam um dos fatores decisivos para a decisão de investimento.
O impacto do PIB real não se mostrou significante para a variação do nível de
investimentos. Tal resultado sugere que o impacto das fontes de financiamento é mais
significativo para o investidor do que variações na demanda agregada.
As variáveis selecionadas no modelo tiveram seus resultados previstos pela teoria e
puderam ser explicados com base no cenário econômico brasileiro da época. O modelo
proposto teve restrições em relação ao número de amostras, assim, para maior robustez
dos resultados encontrados, pode-se utilizar um intervalo de tempo maior ou então a
utilização de séries temporais trimestrais.
6.1 Sugestões de Estudos futuros
Este trabalhou utilizou como fonte de informações sobre as empresas dados
agregados divulgados pela PIA do IBGE. Outra possibilidade seria a utilização de
dados específicos de cada organização, esse tipo de informação possibilitaria uma
análise mais aprofundada dos efeitos de cada variável, até mesmo a realização de outros
modelos econométricos.
Os resultados obtidos indicam correlação entre as variáveis selecionadas e a
dinâmica de investimentos, porém, com testes estatísticos realizados não se pode
afirmar que a causa das mudanças nos níveis de investimentos se deram através das
oscilações das variáveis estudadas. Um teste indicado por Gujarati (2013) que poderia
78
ser utilizado para entender a relação causal entre as variáveis é o teste de causalidade de
Granger.
As informações sobre investimentos das empresas limitaram o período da pesquisa
de 2001 a 2012, portanto, uma sugestão para novas pesquisas seria a utilização de um
intervalo de tempo mais amplo. Além de obter uma robustez maior nos testes
estatísticos, um maior número de amostras possibilitaria a comparação de diferentes
políticas econômicas do Governo.
Outra variável possível para utilização no modelo seria a taxa de juros de longo
prazo (TJLP) para refletir o custo do financiamento para as empresas, já que a taxa de
juros foi uma variável amplamente explorada pela literatura e seu resultado estatístico
não se mostrou significante com a utilização da taxa Selic.
Por fim, este estudo não considerou as expectativas dos investidores sobre a
situação econômica do país como uma variável do modelo econométrico. Uma sugestão
para outras pesquisas seria a utilização de índices que refletissem o nível das
expectativas através da estabilidade do país.
79
7 Referências Bibliográficas
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83
APÊNDICE I – Dados referentes às empresas industriais
brasileiras. Ano Número de
empresas Número de pessoas ocupadas
Receita Total (R$ mil)
Custos Total (R$ mil)
Lucro Total (R$ mil)
1997
23.506
4.024.461
406.623.297
395.628.150
10.995.147
1998
24.040
3.882.593
416.139.341
410.622.726
5.516.615
1999
24.769
3.930.343
517.724.986
518.018.393
- 293.407
2000
24.946
4.129.342
602.250.687
573.044.775
29.205.912
2001
26.909
4.255.641
717.267.361
689.798.569
27.468.792
2002
29.374
4.354.787
869.157.876
862.188.373
6.969.503
2003
29.433
4.736.323
1.045.345.631
959.341.920
86.003.711
2004
31.033
5.055.466
1.206.757.898
1.108.564.241
98.193.657
2005
33.525
5.130.963
1.295.293.739
1.177.448.365
117.845.374
2006
33.986
5.383.813
1.400.445.100
1.267.792.328
132.652.772
2007
32.805
5.645.878
1.569.904.841
1.413.363.878
156.540.963
2008
35.237
5.886.999
1.873.545.481
1.762.174.022
111.371.459
2009
36.136
5.929.729
1.803.677.662
1.619.636.079
184.041.583
2010
36.529
6.349.724
2.009.311.658
1.800.351.836
208.959.822
2011
39.116
6.611.229
2.277.394.299
2.098.771.015
178.623.284
2012
39.782
6.767.770
2.471.175.545
2.343.532.162
127.643.383
Fonte: IBGE
84
APÊNDICE II – Dados referentes ao cenário
Macroeconômico
Ano Credito BNDES
(R$ mi) Credito Livre
(R$ mi) Selic (%)
TX Cambio (R$/US$)
2001 13.133 98.795 17% 2,351
2002 17.407 115.954 19% 2,930
2003 16.077 116.849 23% 3,071
2004 15.769 124.788 16% 2,925
2005 23.370 138.948 19% 2,433
2006 27.121 164.581 15% 2,176
2007 26.446 213.815 12% 1,948
2008 39.021 296.435 12% 1,837
2009 63.522 304.745 10% 1,993
2010 78.769 361.163 10% 1,759
2011 43.849 418.070 12% 1,674
2012 47.686 462.091 8% 1,954
Fonte: Bacen
85
APÊNDICE III – Dados das empresas industriais
brasileiras ajustados por número índice 2001 Ano Número de
empresas Número de pessoas
ocupadas Receita
Total Custo Total Investimento
2001 100 100 100 100 100 2002 109 102 99 102 93 2003 109 111 108 103 97 2004 115 119 110 105 96 2005 125 121 104 98 90 2006 126 127 107 101 103 2007 122 133 119 112 149 2008 131 138 125 122 148 2009 134 139 112 105 128 2010 136 149 117 109 150 2011 145 155 116 111 142 2012 148 159 117 116 147
Fonte: IBGE
86
APÊNDICE IV – Dados Macroeconômico do mercado
brasileiro ajustados por número índice 2001
Ano Câmbio BNDES Total
Crédito Selic PIB
2001 100 100 100 100 100
2002 113 108 96 66 203
2003 110 91 88 143 88
2004 100 79 83 90 436
2005 81 102 81 141 241
2006 72 113 91 129 302
2007 64 110 118 79 465
2008 59 142 144 69 395
2009 61 216 138 60 - 25
2010 52 251 153 41 575
2011 48 122 155 54 208
2012 53 124 159 28 79
Fonte: Bacen
87
APÊNDICE V – Inflação anual e acumulado.
Ano IPCA (%) Índice IPCA Acumulado
Inflação EUA (%)
Índice de Inflação dos EUA
Acumulado
2001 7,7 100 2,8 100
2002 12,5 113 1,6 102
2003 9,3 123 2,3 104
2004 7,6 132 2,5 107
2005 5,7 140 3,2 110
2006 3,1 144 2,5 113
2007 4,5 151 2,9 116
2008 5,9 160 3,8 120
2009 4,3 166 -0,3 120
2010 5,9 176 1,4 122
2011 6,5 188 3,1 125
2012 5,8 199 1,7 128
Fonte: Bacen e Fed Americano
