Sezgisel optimizasyon algoritmalar

O mercado imobiliário brasileiro vem crescendo nos últimos anos e não enfrentou crises, além do mais, o financiamento bancário é estimulado e regulamentado pelo governo onde no mínimo 70% do volume dos depósitos da poupança dos bancos devem ser destinados para o crédito imobiliário. O não cumprimento desta regra acarreta no recolhimento do valor não destinado pelo Banco Central sem rendimento pelo prazo do desenquadramento (resolução 1.980 do Banco Central do Brasil). Apesar desta indústria utilizar o TC em períodos de crise conforme tabela 7, ela faz uso de outras fontes de financiamento:

(i) as fontes de financiamento para a operação da empresa incorporadora (ex.

despesas de RH, patrimônio e fundo de caixa para investimento de crescimento) podem ser oriundas do patrimônio dos sócios, empréstimos bancárias de curto prazo (Capital de Giro), venda de participação para fundos de equity, ou operações grandes de IPO e debentures como ocorreu entre os anos de 2003 a 2008 onde foram emitidas 48 debentures (5,9% do total). 33,4% do volume das emissões foram destinadas ao financiamento de curto prazo (Capital de Giro) conforme demonstrado por Cruz (2010).

(ii) quase que 100% dos produtos imobiliários lançados dependem de linha de

credito bancário chamado de "Plano Empresário", onde o banco financia até 80% do valor da obra e fica com a hipoteca do terreno no período. O banco libera o dinheiro à construtora de acordo com o cronograma/execução da obra e o saldo remanescente rende CDI ao banco. As construtoras ao final da obra repassam a dívida dos clientes aos bancos (linhas do Sistema Financeiro da Habitação - SFH) e paga as suas dívidas. Existem ainda linhas de credito para a compra dos terrenos.

(7) Curralito é o nome informal de uma restrição às extrações de dinheiro em efetivo de contas correntes e poupanças imposta pelo governo de Fernando de La Rúa em dezembro de 2001.

(8) Entrevista concedida para o site Argentina en notícias em 27/05/2009 (http://www.argentina.ar/_es/economia-y- negocios/C1968-nuevos-creditos-inmobiliarios.php).

As empresas argentinas apresentaram o efeito de substituição pelo financiamento interno confirmando a conclusão do trabalho de Panigo, Pasquini e Streb (2007) que demonstraram que as pequenas empresas argentinas do setor da construção se financiam mais com recursos próprios que de terceiros e, como conseqüência, têm um menor endividamento. Eles ressaltam que as empresas do setor apresentaram um aumento da rentabilidade devido ao

custo da construção e dos valores da terra terem diminuído após o Curralito7 do presidente De

La Rua. Além disso, o dinheiro convertido para um bem imobiliário aparecia livre de risco em relação as outras opções financeiras. Os bancos estão praticamente ausentes deste setor e os incentivos de consumo foram escassos nos últimos quatorze anos pois a lei previa que até 40% dos fundos de pensão poderiam ser aplicados na construção de casas mas somente foram utilizados 0,4%, conforme afirmação da Presidente Cristina Kirchner em uma entrevista

concedida8.

O governo mexicano possui o programa chamado Infonavit, onde o empregador recolhe 5% do salário do funcionário para um fundo de habitação. O trabalhador pode utilizar seu crédito após atingir uma quantidade mínima de pontos para construir, reformar ou comprar o seu imóvel no valor de até $ 600.000 pesos. Por outro lado, a Sociedad Hipotecaria Federal (SHF) tem o objetivo de impulsionar o desenvolvimento dos mercados primários e secundários de crédito imobiliário apoiando os intermediários financeiros. As construtoras se financiam ou com capital próprio ou através de capital de terceiros (bancos e mercados de capital) e em períodos de crise substitui o financiamento bancário pelo TC conforme a tabela 6.

Esta indústria apresentou a característica de conceder mais TC que receber em todos os países e tamanhos das empresas em linha com o estudo de Petersen e Rajan (1997) para as pequenas empresas (tabela 9). As grandes empresas americanas recebem mais TC que concedem, ao contrário do resultado deste estudo.

4.4 - Empresa de eletricidade, gás e água

Este setor é regulado por agências e órgãos públicos e se destaca por ser um dos principais emissores de debêntures no mercado brasileiro. A principal destinação dos recursos

captados é para o alongamento do perfil do endividamento refinanciando suas dívidas de curto prazo no mercado público para evitar o monitoramento bancário.

Como era de ser esperar os resultados das regressões deram insignificantes indicando a não substituição para o mercado brasileiro e argentino (tabelas 7 e 8, respectivamente). Para as grandes empresas brasileiras (4º quartil), o resultado foi significativo a 10% e é contrário ao efeito de substituição do TC.

Os resultados das empresas Argentinas evidenciam que a liquidez (LIQ*MPR) não é o substituto para outras fontes de financiamento uma vez que seu coeficiente é negativo e significante a 10%. Entre o período de 1994 até 2002, pré-crise argentina, as empresas de eletricidade foram financiadas através de financiamento de longo prazo. Após a crise, o financiamento mudou de perfil para financiamento de curto prazo conforme relatado por Panigo, Pasquini e Streb (2007).

Para o mercado argentino e brasileiro, esta indústria apresenta a característica de conceder mais TC do que receber.

A base de dados gerada pelo Economática não trouxe empresas deste setor para o México.

4.5 – Indústria manufatureira

Este setor é o que apresenta a maior quantidade de empresas para os três países analisados.

O sinal do coeficiente LIQ*MPR é positivo e estatisticamente significante enquanto o do coeficiente TC*MPR é insignificante para as empresas brasileiras e mexicanas (tabelas 7 e 6, respectivamente). Isto indica a evidência contrária ao o efeito de substituição do crédito bancário pelo TC. Pode-se inferir que neste caso a LIQ é utilizada como um substituto ao crédito bancário. Para as empresas argentinas há substituição do crédito bancário pelo TC, uma vez que o sinal da variável TC*MPR foi positivo e significativo (tabela 8).

As empresas dos três países apresentaram evidência do efeito de substituição para as empresas agrupadas no 2º quartil (tabela 10) pois os coeficientes deram positivos e significativos, em linha com a hipótese de Blasio (2005). Para as empresas argentinas, foi

testado o agrupamento das empresas do 1º e 2º quartil e os resultados foram em favor ao efeito da substituição. Os resultados apurados ajudam a comprovar a hipótese de Meltzer (1960) que, em períodos de crise, empresas menores substituem o crédito bancário pelo TC.

As empresas brasileiras do 3º e 4º quartil apresentaram evidência contrária ao efeito de substituição uma vez que o coeficiente LIQ*MPR deram positivos e significantes (tabela 10). As empresas mexicanas apresentaram este efeito somente para as empresas do 4º quartil. Este resultado indica que as empresas substituíram o crédito bancário pela liquidez interna e não pelo TC. Esta observação é confirmada pelo trabalho de Petersen e Rajan (1994) onde concluíram que empresas que são menos dependente de crédito bancário utilizam menos TC. Isto se deve a maior capacidade destas empresas em conseguir financiamentos em momentos de restrições econômicas fortalecendo assim as suas disponibilidades de curto prazo ou pela habilidade destas empresas em gerar caixa internamente reduzindo a sua demanda por TC - Petersen e Rajan (1997).

A indústria nos três países se caracteriza por conceder mais TC em qualquer período e em qualquer tamanho de empresa.

35

Todas Q1 Q2 Q3 Q4 Todas Q1 Q2 Q3 Q4 Todas Q1 Q2 Q3 Q4

Faixa de Market Cap: de 19,128 101,057 143,161 402,689 2,840 82,639 395,039 1,283,994 63,886 5,790,475 8,322,238 42,710,982 para 96,250 113,789 336,586 10,006,450 77,066 378,928 1,257,750 25,433,408 5,525,686 8,286,975 25,792,500 238,783,661 Variável Dependente Dlog(INV) Dlog(INV) Dlog(INV) Dlog(INV) Dlog(INV) Dlog(INV) Dlog(INV) Dlog(INV) Dlog(INV) Dlog(INV) Dlog(INV) Dlog(INV) Dlog(INV) Dlog(INV) Dlog(INV)

-0.433*** -0.107** -0.449*** -0.049 -0.013 -0.504*** -0.366 -0.516*** -0.594*** -0.69*** -0.553*** -0.708*** -0.131*** -0.313* -0.369*** (0.076) (0.046) (0.085) (0.066) (0.014) (0.164) (0.222) (0.095) (0.137) (0.05) (0.097) (0.042) (0.03) (0.162) (0.055) 0.294** 0.049 0.449*** 0.293 -0.054 0.54*** 0.176 0.799*** 0.841*** 0.775*** 1*** 1.071*** 1.115*** 0.46*** 0.773*** (0.117) (0.158) (0.154) (0.379) (0.332) (0.173) (0.324) (0.103) (0.123) (0.105) (0.128) (0.221) (0.173) (0.068) (0.073) 0.009 0.107 0.068 0.32* 0.004 -0.007 0.147 -0.057 -0.087 -0.116*** 0.057 0.021 -0.269*** -0.013 -0.003 (0.037) (0.107) (0.119) (0.168) (0.255) (0.142) (0.305) (0.063) (0.06) (0.034) (0.091) (0.227) (0.105) (0.146) (0.095) 0.236 0.566 -0.125 0.083 0.682 -0.192*** 0.026 -0.195*** -0.085 -0.108 -0.058 0.386 -0.211 -0.276 -0.268 (0.189) (0.973) (0.131) (0.468) (0.548) (0.071) (0.231) (0.058) (0.187) (0.125) (0.078) (0.312) (0.149) (0.188) (0.247) -0.143 -0.104 0.209 0.196 -0.193 0.212*** 0.179 0.053 0.357** 0.211** 0.283*** 0.499 -0.239 0.198 0.389*** (0.171) (1.165) (0.161) (0.734) (0.365) (0.065) (0.164) (0.051) (0.152) (0.089) (0.089) (0.312) (0.146) (0.165) (0.071) -0.305* -0.529 -0.218 0.225 -1.158* -0.017 -0.303 0.332*** -0.007 -0.013 0.176 0.53 0.314*** 0.625** -0.087 (0.17) (0.521) (0.209) (0.289) (0.695) (0.176) (0.286) (0.098) (0.177) (0.206) (0.221) (0.679) (0.096) (0.296) (0.524) 0.393** 0.594 0.242* 0.058 0.649 -0.022 0.039 0.181* -0.055 -0.085 -0.271 -0.947 0.503* 0.068 -0.739 (0.173) (0.669) (0.129) (0.503) (0.76) (0.091) (0.225) (0.102) (0.169) (0.119) (0.215) (0.495) (0.269) (0.176) (0.385) -0.251*** -0.076*** -0.268*** -0.031 0.013 -0.453*** -0.371* -0.479*** -0.539*** -0.618*** -0.528*** -0.596*** -0.112*** -0.285** -0.41*** (0.038) (0.028) (0.056) (0.024) (0.045) (0.137) (0.211) (0.088) (0.099) (0.049) (0.096) (0.039) (0.031) (0.14) (0.047) Nº Observações 176 56 49 32 39 872 220 236 176 240 264 77 63 65 59 Nº de Grupos 15 4 4 3 4 81 21 20 20 20 21 6 5 5 5 R² (overall) 0.3688 0.2405 0.544 0.5143 0.1275 0.2855 0.1007 0.2206 0.3292 0.2668 0.437 0.2562 0.3654 0.348 0.1047

Obs: ***, ** e * representam o nível de significância dos coeficientes que equivalem a 1%, 5% e 10%, respectivamente.

Erros padrões robustos por heterocedasticidade entre parênteses.

Tabela 10: RESULTADO IMDÚSTRIA MANUFATUREIRA

Tabela com os resultados das regressões utilizando a metodologia dos Efeitos Fixos. As definições das variáveis podem ser vistas na tabela 4. As colunas Q1, Q2, Q3 e Q4 representam o agrupamento de empresas de acordo com o Market CAP de toda amostra. As faixas de valores em moeda local (milhares) de cada quarter podem ser vistas na tabela.

Constante Brasil México LIQt-1 LIQt-1*MPR TCt-1 TCt-1*MPR Dlog(Sales)t-1 Argentina log(INV/Sales)t-1 Dlog(Sales)

5 CONCLUSÕES

Este trabalho contribuiu para o estudo de Trade Credit para as empresas brasileiras, argentinas e mexicanas onde foram analisados os dados entre os anos de 1994 até 2009, para os principais setores da economia, por tamanho de empresa e se as empresas concedem ou recebem mais TC. Na América Latina a quantidade de trabalhos relacionados a este tema é escassa.

A teoria evidencia que empresas com melhor acesso ao capital irão redistribuir o crédito que receberam aos seus clientes com menor vantagem via TC. Algumas empresas encaram o TC como uma fonte adicional de receita pois captam no mercado a uma taxa menor a que é emprestada aos seus clientes conforme explicado no exemplo da introdução deste estudo.

Em linha com a teoria de Blasio (2005), as pequenas empresas (Q2) da indústria manufatureira dos três países substituem o crédito bancário pelo TC nos períodos de restrição econômica. Analisando toda amostra, as empresas pequenas (Q1) também têm o mesmo comportamento.

Pelo lado das grandes empresas brasileiras e mexicanas, elas não se financiam pela liquidez interna ou pelo TC nos períodos de crise de acordo com a expectativa uma vez que possuem outras fontes de financiamento.

O resultado apresentado pode não ser representativo para toda população uma vez que foi levado em consideração somente as empresas listadas na bolsa de valores. Uma sugestão para os próximos trabalhos é responder se o TC ajuda as empresas a sobreviverem nos períodos de crise, ou se o TC ajuda as empresas a ganhar market share.

6 REFERÊNCIA BIBLIOGRÁFICA

AIOLFI, Marco; CATÃO, Luiz; TIMMERMANN, Allan. Common Factors en Latin

America’s Business Cycles. Journal of Development Economics, DEVEC-01542, 17 pages

April/2010.

ALEGRE, Maria; PERNICE, Sergio; STREB, Jorge. Determinants of the Development of Corporate Bond Markets in Argentina: Survey to Firms and Investors. Universidad del CEMA, Documento de Trabajo No. 345, April/2007.

ALPHONSE, Pascal; DUCRET, Jacqueline; SÉVERIN, Eric. When Trade Credit Facilitates Access to Bank Finance: evidence from US small business data. Working Paper, February 2006.

BANDEIRA, Márcia. Epirical Evidence of Trade Credit Uses of Brazilian Public

Listed Companies. Dissertação de Mestrado (FGV) – 2008.

BEBCZUK, Ricardo. What Determines the Access to Credit by SMEs in Argentina? Working Paper, Documento de Trabajo Nro. 48, fev/2004.

BIAIS, Bruno and GOLLIER, Cristian. Trade Credit and Credit Rationing. The Review of Financial Studies, Vol. 10, 4, pp. 903-937, Winter 1997.

BLASIO, Guido. Does Trade Credit Substitute for Bank Credit? Economic Notes by

Banca Monte dei Paschi di Siena SpA vol. 34, no. 1-2005, pp. 85–112.

BRANDO, João. A Oferta de Trade Credit pelas Empresas Basileiras de Capital

Aberto. Dissertação de Mestrado (FGV) – 2010.

BRECHLING, R. LIPSEY, R. Trade Credit and Monetary Policy. The Economic Journal, Vol. 73, No. 292 (Dec., 1963), pp. 618-641.

BREIG, Hildegard. Bank Lending and Corporate Finance in Major Industrial Countries: Are France and Germany Really Similar? working paper, Albert Ludwig Universitat 1994.

BUKART, Mike. ELLINGSEN, Tore. In-Kind Finance: A Theory of Trade Credit. The American Economic Review, Vol. 94, 3, pp. 569-590, 2005.

CANDREVA, P. Aspectos del Financiamiento en Pequeñas y Medianas Empresas Industriales (PyMis) Argentinas Durante la Convertibilidad (1991-2001). Universidad Nacional de Tres de Febrero 2007.

CARPENTER, Robert. FAZZARI, Steven. PETERSEN, Bruce. KASHYAP, Anil. FRIEDMAN, Benjamin. Inventory Investment, Internal-Finance Fluctuations, and the Business Cycle. Brookings Papers on Economic Activity, Vol. 1994, No. 2 (1994), pp. 75- 138.

CRUZ, Fernando. Composição das Dívidas Corporativas no Brasil: Fatores que

Explicam a Emissão de Debêntures. Dissertação de Mestrado (FGV) – 2010.

DAVEYN, Patrick. Corporate Leveraging and Financing Plans: 1989-1992. The Conference Board Research Bulletin (1989).

DUCA, John. Trade Credit and Credit Rationing: A Theoretical Model. Board of Governors of the Federal Reserve System. Washington D.C. 1986.

FISMAN, Raymond. LOVE, Inessa. Trade Credit, Financial Intermediary Development, and Industry Growth. The Journal of Finance, Vol. 58, No. 1 (Feb., 2003), pp. 353-374

GALINDO, Arturo. SCHIANTARELLI, Fábio. Credit Constraints in Latin America: An Overview of the Micro Evidence. Inter-American Development Bank, Working Paper #R- 472, 2002

GERTLER, Mark. GILCHRIST, Simon. The Role of Credit Market Imperfections in the Monetary Transmission Mechanism. The Scandinavian Journal of Economics, Vol. 95, No. 1 (Mar., 1993), pp. 43-64.

HERBST, Anthony. Some Empirical Evidence on the Determinants of Trade Credit at the Industry Level of Aggregation. Journal of Financial and Quantitative Analysis, pp. 377- 394 1974.

HOREN, Neeltje. Trade Credit as a Competitiveness Tool; Evidence from Developing Countries. World Bank and University of Amsterdam 2004.

JAFFEE, Dwight. MODIGLIANI, Frando. A Theory and Test of Credit Rationing. The American Economic Review, Vol. 59, No. 5 (Dec., 1969), pp. 850-872.

JAFFEE, Dwight. Credit Rationing and the Commercial Loan Market. NY. John Wiley and Sons 1971.

KLAPPER, Leora. The Role of Factoring for Financing Small and Medium Enterprises. Journal of Banking and Finance, Volume 30, Issue 11, November 2006, Pages 3111-3130.

KASHYAP, Anil. LAMONT, Owen. STEIN Jeremy. Credit Conditions and the Cyclical Behavior of Inventories. The Quarterly Journal of Economics, Vol. 109, No. 3 (Aug., 1994), pp. 565-592.

LONG, Michael. MALITZ, Ileen. RAVID, Abraham. Trade Credit, Quality Guarantees, and Product Marketability. Financial Management, Vol. 22, 4, pp. 117-127, Winter 1993.

LOVE, Inessa. PREVE, Lorenzo. ALLENDE, Virginia. Trade Credit and Bank Credit: Evidence from Recent Financial Crisis. Journal of Financial and Economics, 83 (2007) 453-469

MELTZER, Allan. Mercantile Credit, Monetary Policy, and Size of Firms. The Review of Economics and Statistics, Vol. 42, No. 4 (Nov., 1960), pp. 429-437.

NILSEN, Jeffrey. Trade Credit and the Bank Lending Channel. Journal of Money, Credit and Banking, Vol. 34, 1, pp. 226-253, February 2002.

NG, Chee. SMITH, Janet. SMITH, Richard. Evidence on the Determinants of Credit Terms Used in Interfirm Trade. The Journal of Finance, Vol. Liv, nº 3, June 1999.

PANIGO, Demian. PASQUINI, Ricardo. STREB, María. Estructura de Financiamiento de la Inversión en Empresas con Oferta Pública de Acciones. Argentina (1994-2004). Working Paper Centro para la Stabildad Financeira, Documento de Trabajo Nº 21, 2007.

PETERSEN, Mitchell. RAJAN, Raghuram. The Benefits of Lending Relationships: Evidence from Small Business Data. The Journal of Finance, Vol. 49, No. 1 (Mar., 1994), pp. 3-37.

PETERSEN, Mitchell. RAJAN, Raghuram. The Effect of Credit Market Competition on Lending Relationships. The Quarterly Journal of Economics, Vol. 110, No. 2 (May, 1995), pp. 407-443.

PETERSEN, Mitchell. RAJAN, Raghuram. Trade Credit: Theories and Evidence. The Review of Financial Studies, Vol. 10, 3, pp. 661-691, Autumn 1997.

RAGHURAM, Rajan. ZINGALES, Luigi. What Do We Know About Capital Structure? Some Evidence from International Data. Journal of Finance, 50, 1995, pp.1421-60.

SMITH, Janet. Trade Credit and Informational Asymmetry. The Journal of Finance, Vol. 42, No. 4 (Sep., 1987), pp. 863-872.

STEPHANOU, Constantinos. KUNOZ, Emanuel. Financing the Private Sector in Mexico, 2000-2005: Evolution, Composition and Determinants. World Bank (2007).

STREB, Jorge. BOLZICO, Javier. DRUCK, Pablo. HENKE Alejandro. RUTMAN, José. SCUDERO, Walter. Bank Relationships: Effect on the Availability and Marginal Cost of Credit for Firms in Argentina. Working Paper May 2002

WILNER, Benjamin. The Exploitation of Relationships in Financial Distress: The Case of Trade Credit. The Journal of Finance, Vol. 55, No. 1 (Feb., 2000), pp. 153-178.

WOOLDRIDGE, Jeffrey. Introductory Econometrics A Modern Aproach 2E. South- Western, Division of Thomson Learning; 2nd Revised edition edition (10 Aug 2002)

Anexo A

Nas figuras pode-se ver a evolução do PIB, das variáveis, da taxa de juros e os anos de crises.

Anexo B 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 D Log(INV) Média 0.00 - 0.03 0.05 0.04 0.00 - 0.02 - 0.02- 0.15- 0.02 0.07 0.04 0.00 0.09 0.05 - 0.01 Desvio Padrão 0.17 0.18 0.12 0.10 0.15 0.13 0.23 0.43 0.25 0.17 0.09 0.13 0.16 0.12 0.15 Log(INV/SALES)

Média (início do período) - 0.86 - 0.84 - 0.94- 0.95- 0.96 - 0.87 - 0.91- 0.86- 0.94 - 1.07 - 1.07- 1.10- 1.16 - 1.14 - 1.11 Desvio Padrão 0.68 0.71 0.71 0.70 0.79 0.78 0.81 0.87 0.79 0.78 0.82 0.78 0.76 0.73 0.77 D Log(Sales)

Média - 0.02 0.03 0.05 0.01- 0.06 - 0.01 - 0.03- 0.08 0.03 0.02 0.06 0.04 0.03 0.02 - 0.03 Desvio Padrão 0.13 0.09 0.11 0.09 0.14 0.10 0.20 0.16 0.22 0.15 0.13 0.09 0.07 0.10 0.07 LIQ (início do período)

Média 0.04 0.04 0.04 0.04 0.03 0.04 0.03 0.04 0.05 0.07 0.06 0.07 0.06 0.08 0.08 Desvio Padrão 0.07 0.04 0.03 0.04 0.04 0.03 0.03 0.03 0.04 0.07 0.06 0.06 0.06 0.06 0.06 TC (início do período) Média 0.02 0.01 0.03 0.03 0.05 0.04 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.01 Desvio Padrão 0.10 0.09 0.09 0.10 0.10 0.10 0.12 0.11 0.07 0.05 0.06 0.08 0.11 0.09 0.08 MPR 1 1 1 1 1 1 1 1 1 # Observações 20 23 25 30 32 33 35 36 36 38 39 39 38 37 37 D Log(INV) Média 0.06 - 0.05 0.05 0.00 0.01 - 0.00 - 0.01 0.01- 0.02 0.03 - 0.03 0.03 0.02 0.06 - 0.05 Desvio Padrão 0.15 0.15 0.17 0.24 0.18 0.23 0.24 0.16 0.16 0.22 0.17 0.22 0.18 0.17 0.17 Log(INV/SALES)

Média (início do período) - 1.00 - 0.93 - 1.06- 1.11- 1.17 - 1.20 - 1.26- 1.28- 1.32 - 1.34 - 1.35- 1.37- 1.27 - 1.29 - 1.26 Desvio Padrão 0.25 0.29 0.43 0.52 0.58 0.66 0.72 0.73 0.70 0.76 0.77 0.82 0.84 0.85 0.83 D Log(Sales)

Média 0.00 - 0.02 0.02- 0.00 0.01 0.04 0.02- 0.00 0.01 0.04 - 0.01 0.00 0.05 0.03 - 0.01 Desvio Padrão 0.11 0.12 0.13 0.15 0.18 0.14 0.10 0.16 0.10 0.09 0.13 0.11 0.22 0.13 0.12 LIQ (início do período)

Média 0.09 0.11 0.11 0.09 0.08 0.07 0.08 0.07 0.07 0.07 0.08 0.09 0.10 0.12 0.11 Desvio Padrão 0.10 0.12 0.14 0.11 0.12 0.09 0.09 0.09 0.09 0.09 0.10 0.10 0.11 0.12 0.11 TC (início do período) Média 0.07 0.08 0.10 0.07 0.06 0.06 0.07 0.07 0.06 0.07 0.07 0.06 0.07 0.07 0.07 Desvio Padrão 0.12 0.12 0.13 0.11 0.10 0.11 0.11 0.11 0.12 0.11 0.12 0.12 0.11 0.10 0.11 MPR 1 1 1 1 1 1 1 1 # Observações 65 62 88 122 131 136 141 150 154 159 166 175 173 168 164 D Log(INV) Média 0.01 0.03- 0.01- 0.00 - 0.01 - 0.02- 0.00- 0.03 0.02 - 0.01 0.03 0.02 0.04 - 0.03 Desvio Padrão 0.15 0.12 0.11 0.10 0.10 0.09 0.11 0.16 0.07 0.13 0.14 0.10 0.13 0.09 Log(INV/SALES)

Média (início do período) - 0.79 - 0.82- 0.79- 0.82 - 0.82 - 0.83- 0.83- 0.84 - 0.87 - 0.90- 0.95- 0.87 - 0.86 - 0.82 Desvio Padrão 0.30 0.23 0.25 0.24 0.25 0.27 0.33 0.30 0.37 0.46 0.49 0.62 0.67 0.63 D Log(Sales)

Média 0.03 0.04 0.05 0.02 0.04 - 0.02 0.02 0.02 0.04 0.03 0.04 0.03 0.02 - 0.02 Desvio Padrão 0.08 0.07 0.12 0.08 0.08 0.11 0.11 0.08 0.08 0.08 0.12 0.06 0.14 0.12 LIQ (início do período)

Média 0.07 0.07 0.07 0.06 0.06 0.07 0.07 0.07 0.07 0.07 0.09 0.08 0.07 0.07 Desvio Padrão 0.08 0.06 0.06 0.06 0.05 0.06 0.07 0.07 0.07 0.07 0.09 0.08 0.07 0.06 TC (início do período) Média 0.02 0.01 0.02 0.02 0.02 0.03 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.04 0.02 0.02 Desvio Padrão 0.11 0.10 0.12 0.13 0.14 0.17 0.16 0.16 0.14 0.15 0.15 0.16 0.16 0.15 MPR 1 1 1 1 1 1 # Observações 50 53 53 53 55 56 59 59 60 61 65 65 64 64 Fonte: Economática data base 16/11/2010

B R A SI L A R G EN TI N A MÉ X IC O

TABELA B1 - RESUMO DAS VARIÁVEIS

Esta tabela demonstra a média e o desvio padrão das variáveis utilizadas na equação 1 do modelo, a quantidade de observações e os anos que foram considerados como controle da variável dummy (MPR).

Anexo C

Estas tabelas demonstram a correlação das variáveis do modelo.

log(INV/Sales)t-1 Dlog(Sales) Dlog(Sales)t-1 LIQt-1 TCt-1

log(INV/Sales)t-1 1 0.0679 -0.0823 -0.0403 0.1064

Dlog(Sales) 1 0.102 0.0912 0.002

Dlog(Sales)t-1 1 0.1255 -0.0101

LIQt-1 1 0.0483

TCt-1 1

log(INV/Sales)t-1 Dlog(Sales) Dlog(Sales)t-1 LIQt-1 TCt-1

log(INV/Sales)t-1 1 0.0043 -0.0632 0.16 0.0596

Dlog(Sales) 1 0.1968 0.1017 -0.028

Dlog(Sales)t-1 1 0.1031 -0.0268

LIQt-1 1 0.0178

TCt-1 1

log(INV/Sales)t-1 Dlog(Sales) Dlog(Sales)t-1 LIQt-1 TCt-1

log(INV/Sales)t-1 1 0.1532 -0.0226 -0.0721 0.2073

Dlog(Sales) 1 0.1697 0.069 0.0171

Dlog(Sales)t-1 1 0.1191 0.0585

LIQt-1 1 -0.1343

TCt-1 1

Tabela C: CORRELAÇÃO ENTRE AS VARIÁVEIS

A R G EN TI N A B R A SI L M ÉX IC O