Summary: | Submitted by Andre Salerno (a.salerno@uol.com.br) on 2015-01-16T15:57:20Z
No. of bitstreams: 1
Dissertação André Salerno versão pos banca.pdf: 1673849 bytes, checksum: 0504a07bec49830f6e9e88dc0cd5d055 (MD5) === Approved for entry into archive by Ana Luiza Holme (ana.holme@fgv.br) on 2015-01-16T16:00:17Z (GMT) No. of bitstreams: 1
Dissertação André Salerno versão pos banca.pdf: 1673849 bytes, checksum: 0504a07bec49830f6e9e88dc0cd5d055 (MD5) === Made available in DSpace on 2015-01-16T17:04:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Dissertação André Salerno versão pos banca.pdf: 1673849 bytes, checksum: 0504a07bec49830f6e9e88dc0cd5d055 (MD5)
Previous issue date: 2014-12-18 === The main objective of this study is to evaluate some determinants of working capital needs commonly studied in literature and to analyze how companies are moving toward a goal (target) of NTC. Such study is unprecedented in Brazil, as far as we know. In fact, there is a lack of substantial theories on working capital in the finance area and very few studies can be found. Those who choose to study this subject may see that due to its current stage, it has been researched with the support of more consolidated theoretical bases, such as capital structure. These studies have widely used the concept of goal/target to determine the optimal capital structure and the speed this structure adjusts itself to in order to optimize its resources. The fact that such definitions and/or more established theories on the topic do not exist yet set this study in motion. It uses speed adjustment towards a working capital goal as well as the Partial Adjustment Model (PAM) and the Generalized Method of Moments (GMM) as techniques to support this goal. With this unprecedented combination in the Brazilian market when it comes to working capital, we hope to bring new contributions to the academic and business communities. In order to get the data for this quantitative study, we used existing information from Economatica® and BCB - Central Bank of Brazil. These databases use the quarterly financial statements between the periods of December 21st 2007 to June 30th 2014 (adjusted by inflation - IPCA) of companies listed on the BM&FBovespa which have at least 15 consecutive periods (quarters) of data. A total of 2,000 observations and 105 companies were studied. As for the method, the Dynamic Data Panel (unbalanced) was used as well as the following techniques in order to reach the main goal of the study ('What is the speed of adjustment in Working Capital Requirement?'): the Partial Adjustment Model technique for the analysis of determinants of working capital needs and movement towards a goal and the Generalized Method of Moments (GMM) technique to control possible effects of endogeneity (BLUNDELL and BOND, 1998) and to solve problems with residual autocorrelation (PIRES, ZANI e NAKAMURA, 2013, p. 19) === O presente estudo - até onde se sabe inédito no Brasil – possui como principal objetivo avaliar alguns determinantes das necessidades de capital de giro comumente estudados na literatura e analisar de que forma as empresas se movimentam em direção a uma meta (target) de Net Trade Cycle (similar ao Ciclo de Caixa - CCC). Sabemos que o tema capital de giro ainda carece de teorias mais robustas dentro da área de finanças, e poucos estudos ainda são encontrados na literatura. Aqueles que decidem estudá-lo, observam que dado o seu atual estágio, ele tem sido pesquisado com o suporte de bases teóricas mais consolidadas, como por exemplo estrutura de capitais. Esses estudos têm se utilizado muito do conceito de meta para determinar a estrutura ótima de capitais, e com qual velocidade de ajuste procura-se adequar essa estrutura como forma de otimizar seus recursos. O fato de ainda não existir definições e/ou teorias mais definidas sobre o tema foi o grande motivador para a realização desse estudo, que emprega a velocidade de ajuste em direção a uma meta de capital de giro, utilizando como técnica para suporte a esse objetivo o Modelo de Ajustamento Parcial (MAP) e o Generalized Method of Moments (GMM). Com essa combinação inédita no mercado brasileiro quando o assunto é capital de giro, esperamos trazer novas contribuições para as comunidades acadêmicas e empresariais. Para a obtenção dos dados que compõem esse estudo de caráter quantitativo, utilizamos informações existentes na Economatica® e BCB – Banco Central do Brasil. Nessas bases de dados utilizamos os demonstrativos financeiros trimestrais entre os períodos de 31/Dez./2007 a 30/Jun./2014 (ajustados por inflação – IPCA) das empresas listadas na BM&FBovespa que possuíssem pelos menos 15 períodos (trimestres) consecutivos de dados, com isso chegamos a um total de um pouco mais de 2 mil observações e 105 empresas. Quanto ao método, utilizamos Painel de Dados Dinâmico (desbalanceado) e as seguintes técnicas foram empregadas como forma de atender ao principal objetivo do estudo ('Qual é a velocidade de ajuste das Necessidades de Capital de Giro?'): Modelo de Ajustamento Parcial para a análise dos determinantes das necessidades de capital de giro e movimentação em direção a uma meta e; Generalized Method of Moments (GMM) como técnica de controle aos possíveis efeitos de endogeneidade (BLUNDELL e BOND, 1998) e solução para o problema de autocorrelação residual (PIRES, ZANI e NAKAMURA, 2013, p. 19).
|