EVA e EBITDA: Como tais Métricas Podem Ajudar no Processo de Tomada de Decisões de Investimento

Autores

DOI:

https://doi.org/10.14392/asaa.2024170202

Palavras-chave:

EVA, EBITDA, Poder explicativo, Retorno de ações

Resumo

Objetivo: O EBITDA é geralmente a métrica não-contábil mais divulgada nos formulários de referência e tende a ser a mais utilizada pelos analistas. O EVA, por outro lado, é pouco divulgado, apesar de sua superioridade qualitativa e de uma estrutura teórica bem fundamentada. Diante disso, foi verificado se o EBITDA tem maior capacidade de explicar o retorno das ações das empresas brasileiras listadas na B³ do que o EVA. Por meio de duas carteiras hipotéticas, verificou-se qual deles é mais eficiente e gera maior retorno para o acionista, carteiras baseadas no EVA ou carteiras baseadas no EBITDA das empresas.

Método: A análise é baseada em dados das empresas listadas na B³ de 2010 a 2022, coletados da Economatica®. Para testar as hipóteses do estudo, utilizou-se regressões de dados do painel. Foram construídas duas carteiras hipotéticas com base no EBITDA e EVA das empresas para verificar empiricamente qual dos dois indicadores é o mais eficiente em termos de geração de retorno para os investidores.

Resultados: Os resultados indicam que o EBITDA explica melhor o retorno das empresas no mercado acionário brasileiro do que o EVA. Em contrapartida, a carteira construída com base no EVA obteve um retorno maior ao longo do período estudado.

Contribuições: Um estudo comparativo do poder explicativo de ambas as métricas no Brasil são relevantes devido à transformação do mercado de capitais brasileiro. Além disso, a avaliação do poder explicativo entre eles contribui para que os investidores existentes e potenciais tomem suas decisões de investimento.

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Publicado

2024-12-02

Como Citar

Gaspar Neto, D. T., Brugni, T. V., Galdi, F. C., & Prates, J. C. R. (2024). EVA e EBITDA: Como tais Métricas Podem Ajudar no Processo de Tomada de Decisões de Investimento. Advances in Scientific and Applied Accounting, 17(2), 009–021/022. https://doi.org/10.14392/asaa.2024170202

Edição

Seção

ARTIGOS