As variáveis foram utilizadas como forma de atribuir as características dos dados para obter um estudo descritivo para a pesquisa, cujos critérios foram estabelecidos por meio da análise fatorial. Com isso, as variáveis foram aglutinadas em fatores conforme o quadro 9 – Indicadores dependentes – criação de valor.
Quadro 9 – Indicadores Dependentes – Criação de Valor
Constructo Siglas Variável Fatores Análise Fatorial
Criação de Valor
Inv.Tot. Total de Investimento Agregação Valor EVA Valor Econômico Agregado Agregação Valor Inv.A.Fixo Investimento em Ativo Fixo Agregação Valor CDG Investimento em Capital de Giro Agregação Valor Alav_Op. Alavancagem Operacional (%) Alavancagem Alav_Financ. Alavancagem Financeira Alavancagem Tx.Cresc.Rec. Crescimento da Receita Anual Alavancagem
AVA Agregação de Valor Desenvolver Valor
EBITDA/AT Lajirda/Ativo Total Desenvolver Valor Marg.L.Op. Margem de Lucro Operacional Desenvolver Valor Rent.KP Rentabilidade do Capital Próprio Desenvolver Valor FCL Fluxo de Caixa Livre Fluxo de Caixa Livre Cust.Med.K Custo Médio do Capital Fluxo de Caixa Livre Fonte – Elaborado pelo autor da tese.
Para criação dos indicadores dependentes de criação de valor foram utilizadas as variáveis dependentes – criação de valor (Inv.Tot., EVA, Inv.A.Fixo, CDG, Alav_Op., Alav_Financ.,
Tx.Cresc.Rec., AVA, EBITDA/AT, Marg.L.Op., Rent.KP, FCL e Cust.Med.K), por meio da técnica estatística de análise fatorial. Dessa forma, a equação fatorial foi dada pela seguinte fórmula:
Nesse modelo, com k=1,2,...,13, representa a k-ésima variável padronizada da matriz das variáveis do constructo criação de valor, com j=1,2,...,m, é um vetor contendo m fatores, também chamados de variáveis latentes. O vetor é um vetor de erros aleatórios que corresponde aos erros de medida e variação de pelos fatores comuns de incluídos no modelo. Os coeficientes , comumente chamados de loadings (cargas fatoriais), são os coeficientes das k-ésimas variáveis padronizadas nos j-ésimos fatores , representando o grau de relacionamento linear entre e . Os coeficientes ficam armazenados na matriz . A matriz é utilizada na busca do entendimento e interpretação dos fatores . No modelo fatorial, os vetores e são independentes, o que implica dizer que os vetores e representam duas fontes de variação distintas, relacionadas às variáveis padronizadas , não havendo qualquer relacionamento entre essas fontes de informação.
Com isso tem-se que , em que . A primeira
parte, denotada por , conhecida como comunalidade, é a variabilidade de explicada pelos m fatores incluídos no modelo fatorial. A segunda parte, denotada por , é a parte da variabilidade de explicada pelo erro aleatório , o qual é específico para cada variável . Essa parte é chamada de unicidade. Como as variáveis têm variância um, segue que
.
Para uma melhor interpretação dos fatores , evitando a aparição de coeficientes de grandeza numérica similar e não desprezível em vários fatores diferentes, foi aplicado a transformação ortogonal varimax.
Aplicando o critério de Kaiser (KAISER,1974), foram definidos quatro fatores (m=4), ou seja, somente quatro autovalores da matriz das variáveis padronizadas do constructo criação de valor apresentaram autovalor maior ou igual a 1. Com o critério de Kaiser, foi alcançada a
explicação de 71,3% da variabilidade total dos dados relacionados à criação de valor, fato que pode ser observado na tabela 12.
Os indicadores para o constructo criação de valor foram criados a partir dos escores provindos da análise fatorial, estimados pelo método da regressão, que é o mais utilizado para a estimação dos escores.
A partir da tabela 12, avaliando as cargas fatoriais, os quatro fatores foram nomeados como:
Agregação Valor, Desenvolver Valor, Fluxo de Caixa Livre e Alavancagem. Para os quatro
fatores, foram calculados os escores, de acordo com o método da regressão, criando, assim, o que se denominou como os indicadores relacionados à criação de valor. Quanto maiores os valores dos indicadores Agregação Valor, Desenvolver Valor, Fluxo de Caixa Livre e
Alavancagem, tanto melhores seriam: Agregação Valor, Desenvolver Valor, Fluxo de Caixa Livre e Alavancagem.
As variáveis da criação de valor (Inv.Tot., EVA, Inv.A.Fixo, CDG, Alav_Op., Alav_Financ., Tx.Cresc.Rec., AVA, EBITDA/AT, Marg.L.Op., Rent.KP, FCL e Cust.Med.K), criaram as variáveis latentes dependentes (a partir da análise fatorial): Agregação Valor, Desenvolver Valor, Fluxo de Caixa Livre, Alavancagem, conforme tabela 12, em que s apresentam as variáveis dependentes de criação de valor.
Tabela 12– Fatores Análise Fatorial – variáveis dependentes de criação de valor Variáveis Fator-1 Fator-2 Fator-3 Fator-4
Comunalidade Agregação Valor Desenvolver Valor Fluxo de
Caixa Livre Alavancagem
Inv.A.Fixo 0,980 -0,050 -0,110 0,000 0,980 Inv.Tot. 0,980 -0,040 -0,110 0,000 0,970 EVA 0,950 -0,060 0,010 0,000 0,900 CDG 0,770 0,040 -0,020 0,020 0,600 AVA -0,010 0,930 -0,140 -0,020 0,880 Rent.KP -0,010 0,900 -0,200 -0,040 0,850 EBITDA. AT -0,080 0,760 0,510 0,000 0,840 Marg. L. Op. -0,040 0,710 0,600 -0,120 0,890 FCL -0,090 -0,020 0,900 -0,070 0,830 Cust. Med. K 0,060 0,040 -0,580 -0,100 0,360 Alav. Financ. -0,010 0,100 -0,180 0,640 0,450 Tx. Cresc. Rec. -0,080 0,090 -0,240 -0,590 0,420 Alav. Op. -0,030 -0,080 0,010 0,550 0,310 Variância Explicada 26,5% 21,5% 14,9% 8,4% Acumulada 26,5% 48,0% 62,9% 71,3%
(KMO = 0,672; Valor-p=0,000 (Teste de Esfericidade de Barttlet) Fonte – Elaborado pelo autor da tese.
Pode-se observar, por meio da carga fatorial do Fator – 1 Agregação Valor que esse fator corresponde a uma capacidade de resposta na ordem de aproximadamente 86% do poder de assimilação do conjunto das variáveis, apurado por meio da comunalidade. Já o Fator – 2
Desenvolver Valor corresponde a 87% do poder de assimilação do conjunto das variáveis,
também apurado por meio da comunalidade.
Verifica-se, também, que foi alcançada a explicação de 71,3% da variabilidade total dos dados, e que o Fator – 1 Agregação Valor representa 26,5% desse total, o Fator – 2
Desenvolver Valor representa 21,5%, o Fator – 3 Fluxo de Caixa Livre 14,9% e por último o
Fator – 4 Alavancagem 8,4%.
Outro ponto a observar é que o sentido das variáveis caminha na mesma direção, ou seja, no caso do Fator – 1 Agregação Valor à medida que as variáveis (Inv.A.Fixo, Inv.Tot., EVA, CDG) aumentam, melhoram a capacidade de predição do fator. O mesmo ocorre no Fator – 2
Desenvolver Valor, que, com o aumento das variáveis (AVA, Rent.KP, EBITDA. AT, Marg.
O mesmo não ocorre para o Fator – 3 Fluxo de caixa livre composto pelas variáveis (FCL, Cust. Med. K.), pois, na medida em que fluxo de caixa livre aumenta, o custo diminui. Esse fato pode ser observado devido à retração do custo de captação das fontes de recursos ocorridas nos anos de 2010 e 2012, portanto, menor custo de captação de recursos financeiros, maior recursos no fluxo de caixa, uma vez, que ao captar recursos, a cooperativa terá menores despesas financeiras aumentando, assim, a disponilibilização no fluxo de caixa livre. Quanto ao Fator – 4 Alavancagem, composto pelas variáveis (Alav. Financ., Tx. Cresc. Rec., Alav. Op.), pode-se dizer que, à medida que aumenta a alavancagem financeira e operacional, diminui a taxa de crescimento da receita. Isso pode ser explicado em função da diminuição do
spread que tem ocorrido ao longo dos anos no mercado financeiro.
Com o KMO = 0,672, uma vez que o limite para inviabilizar a análise fatorial seria 0,50, conforme Hair et al. (2009, p.120), tem-se que o modelo de análise fatorial pode ser adequadamente ajustado nessa amostra. O valor-p=0,000 no teste de esfericidade de Barttlet evidencia que a matriz de correlação para as variáveis da criação de valor não é identidade, o que significa que existem correlações significativas entre esse conjunto de variáveis, suposição necessária para o ajuste do modelo fatorial. Os testes de KMO e esfericidade de
Barttlet encontram-se calculados na tabela 12.