Aplicação de modelos de avaliação por múltiplos no Brasil

Abstract

Based on international literature, we test the performance of a number of Value Drivers commonly used for evaluating companies by finance practioners, through simple regression models of the cross-section type which estimate Market Multiples (ß’s of models). By using data on companies listed with the São Paulo Stock ExchangeBovespa, we are able to diagnose the behavior of several multiples in the period between 1994-2004, with an outlook also on the particularities of the economic activities performed by the sample companies (and their possible impacts on the performance of each Value Driver) through a subsequent analysis with segregation of companies in the sample by sectors. Extrapolating simple multiples evaluation standards used by analysts from the main financial institutions in Brazil, we find that adjusting the ratio formulation to allow for an intercept does not provide satisfactory results in terms of pricing erros reduction. Results found may not be generically representative, given the limited availability of data and the restrictions set upon database acquisition.

Com base na literatura internacional, testa-se o desempenho de alguns Drivers de Valor comumente utilizados para avaliação de empresas pelos práticos em finanças através de modelos de regressão simples do tipo cross-section que estimam os Múltiplos de Mercado (?'s dos modelos). Utilizando dados de empresas listadas na Bolsa de Valores de São Paulo-Bovespa, diagnostica-se o comportamento dos diversos múltiplos no decorrer do período entre 1994-2004, atentando-se também para as particularidades das atividades desempenhadas pelas empresas da amostra (e seus possíveis impactos no desempenho de cada Driver de Valor) através de uma subseqüente análise com a separação das empresas da amostra em setores. Extrapolando os padrões de avaliação por múltiplos simples usados pelos analistas de empresas das principais instituições financeiras presentes no Brasil, verifica-se que a introdução de intercepto na formulação tradicional não oferece resultados satisfatórios na redução dos erros de apreçamento. Os resultados encontrados podem não ser genericamente representativos, dada a limitada disponibilidade de informações e as restrições impostas na obtenção da base de dados.