dc.creator | Dalcin, Lúcio | |
dc.date.accessioned | 2019-10-25T17:52:18Z | |
dc.date.available | 2019-10-25T17:52:18Z | |
dc.date.issued | 2018-03-26 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/18683 | |
dc.description.abstract | The following work aims to analyze the structure of the debts of Brazilian companies
registered at BM&FBOVESPA. More specifically, to define the types of debts related to their
indexers, calculate the degree of diversification of such debts of companies and identify the
variables that impact from them. The method used on the research is based in regression
models with panel data with fixed effects. The categorization of the debt types was made
through their indexer, because it is believed that it is the proper method to evaluate debts and
differentiate them. Therefore, the following types of debts were analyzed: Brazilian
Development Bank, Lease Operations, Interbank Deposit Rate, Long-term interest rate,
Debentures, Foreign Currency, Special System for Settlement and Custody, Equipment and
machinery financing, Referential Rate, General prices index – Internal Availability, Market
general price index, Extended consumer price index and other types of debts. After the types
of debt were identified, a measure capable of distinguishing different companies, with or
without registered debts, was stablished. In order to accomplish this test, the Herfindahl-
Hirschman calculation was applied, following the same method adopted by Colla, Ippolito
and Li (2012) and Póvoa (2013). Finally, the dependent variable of the study was the debt
diversification and the independent variables are: profitability, tangibility, total debt, Market
value, market to book (M/B), size, volatility, paid dividends, assets maturities, cash in hand,
market leverage, research and development expenses (P&D), distance from financial
difficulties and crisis. As the main results, the study has found that only 25 companies have
IHH equals 1, on the other hand, although HHI values near zero were found, no HHI value is
equals zero, showing that there are no companies which are totally diversified in the sample
used in the research. It was also verified that the companies which have the biggest debts are
the ones that have more different types of debts on their capital structure, and the indexers
BNDES, SELIC, IGPDI and IGPM impact this structure, so that the more debts in these
indexers, the more diversified in debts is the company. On the other hand, the indexers
Foreign Currency and Referential Rate cause diversification decrease, in other words, the
more debts in these indexers, the smaller debt diversification. Another important information
found of this study was that the indexer Foreign Currency was the main indexer used by the
companies. | eng |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Tipos de dívida | por |
dc.subject | Diversificação da dívida | por |
dc.subject | Indexadores | por |
dc.subject | Type of debt | eng |
dc.subject | Debt diversification | eng |
dc.subject | Indexers | eng |
dc.title | Diversificação da dívida: uma análise em empresas brasileiras listadas na BM&FBOVESPA | por |
dc.title.alternative | Debt diversification: an analysis of companies listed at BM&FBOVESPA | eng |
dc.type | Dissertação | por |
dc.description.resumo | O presente trabalho teve como objetivo analisar a estrutura da dívida das empresas brasileiras
listadas na BM&FBOVESPA. Mais especificamente, definir os tipos de dívida com relação a
seus indexadores, calcular o grau de diversificação da dívida dessas empresas e identificar as
variáveis que dela impactam. O método utilizado na pesquisa baseia-se em modelos de
regressão com dados em painel com efeitos fixos. A categorização dos tipos de dívida foi feita
através do seu indexador, pois acredita-se que é a forma mais adequada de avaliar uma dívida
e diferenciá-la umas das outras. Assim, foram analisados os seguintes tipos de dívida: Banco
Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social, Arrendamento Mercantil, Certificado de
Depósito Interbancário, Taxa de Juros de Longo Prazo, Debêntures, Moeda Estrangeira,
Sistema Especial de Liquidação e de Custódia, Financiamento de máquinas e equipamentos,
Taxa Referencial, Índice Geral de Preços-Disponibilidade Interna, Índice Geral de Preços do
Mercado, Índice de Preços ao Consumidor Amplo e outros tipos de dívida. Após identificados
os tipos de dívida, foi estabelecido uma medida capaz de realizar a distinção entre empresas
diversificadas em dívida ou não. Para tal, foi realizado o cálculo do índice de Herfindahl-
Hirschman, seguindo o mesmo método adotado por Colla, Ippolito e Li (2012) e Póvoa
(2013). Por fim, a variável dependente do estudo foi a diversificação da dívida e as variáveis
independentes são: rentabilidade, tangibilidade, dívida total, valor de mercado, market to book
(M/B), tamanho, volatilidade, dividendos pagos, vencimento de ativos, dinheiro em caixa,
alavancagem do mercado, gastos com pesquisa e desenvolvimento (P&D), distância para a
dificuldade financeira e crise. Como principais resultados, o estudo encontrou que apenas 25
empresas possuem IHH igual a 1 e, na outra extremidade, foram encontrados valores de IHH
próximos de zero, porém nenhum IHH com o valor exatamente igual a zero, indicando que
não existe nenhuma empresa totalmente diversificada na amostra pesquisada. Também
verificou-se que as empresas que possuem dívidas maiores são as que possuem mais tipos
diferentes de dívidas em sua estrutura de capital e que os indexadores BNDES, SELIC, IGPDI
e IGPM impactam esta estrutura, de forma que quanto mais dívidas nestes indexadores mais
diversificada em dívidas a empresa é. Por outro lado, os indexadores ME e TR impactam na
redução da diversificação ou seja, quanto mais dívida nestes indexadores menor é a
diversificação da dívida. Outro achado importante deste estudo foi que o indexador moeda
estrangeira foi o principal indexador utilizado pelas empresas. | por |
dc.contributor.advisor1 | Ceretta, Paulo Sergio | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/3049029014914257 | por |
dc.contributor.referee1 | Sonza, Igor Bernardi | |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/0001554374469356 | por |
dc.contributor.referee2 | Milani, Bruno | |
dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/0005005751598450 | por |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/6095828552553290 | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.department | Administração | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Administração | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO | por |
dc.publisher.unidade | Centro de Ciências Sociais e Humanas | por |