O Impacto das Classificações de Crédito na Alavancagem Corporativa

As empresas precisam tomar decisões importantes sobre como financiar suas operações. Isso envolve escolher entre usar dívida (como empréstimos e títulos) e capital próprio (como ações). A maneira como uma empresa mistura esses tipos de financiamento é chamada de sua Estrutura de Capital. A proporção de dívida em relação ao capital próprio na estrutura de capital de uma empresa é conhecida como a razão de alavancagem. Embora muitas pessoas tenham estudado por que as empresas escolhem certas estruturas de capital, uma resposta clara ainda é difícil de encontrar.

Neste artigo, analisamos como as Classificações de Crédito influenciam a alavancagem de uma empresa. As classificações de crédito são avaliações dadas às empresas por agências de classificação para indicar o risco associado à sua dívida. Uma classificação de crédito mais alta significa menor risco e tipicamente leva a condições de empréstimo mais favoráveis. Usando métodos estatísticos avançados, buscamos entender como essas classificações afetam a alavancagem em diferentes empresas e setores.

#Estrutura de Capital

A estrutura de capital de uma empresa é sua mistura específica de instrumentos financeiros, que são usados para financiar suas operações. Além das decisões de investimento, a gestão da empresa também deve decidir sobre a fonte de recursos para esses investimentos. Alavancagem, o foco da estrutura de capital, refere-se à proporção de dívida total em relação ao capital próprio total.

Várias teorias explicam como poderia ser uma estrutura de capital ideal - algo que maximize o valor de mercado geral de uma empresa. Algumas teorias bem conhecidas incluem a teoria de Modigliani e Miller, a teoria do trade-off, a teoria da ordem de preferência e a teoria do timing de mercado. No entanto, muitas pessoas apontaram que não há uma explicação consistente para o processo de tomada de decisão da estrutura de capital. Mesmo após décadas de pesquisa, muitas variáveis ainda influenciam as razões de alavancagem, tornando as razões por trás dessas decisões pouco claras.

Em termos práticos, os pesquisadores analisaram várias características de empresas e indústrias para descobrir o que afeta a alavancagem. Nos últimos anos, métodos do campo do aprendizado de máquina começaram a ser aplicados a esta área, permitindo a consideração de mais variáveis do que antes.

#Classificações de Crédito

As classificações de crédito são opiniões de especialistas sobre o risco de crédito de uma empresa. Elas servem para informar investidores e outros agentes do mercado sobre a credibilidade relativa das empresas quando se trata de pagar dívidas. Essas classificações são geralmente atribuídas por grandes agências como Standard & Poor’s, Moody’s e Fitch, que dominam o mercado de classificação de crédito.

As classificações são dadas usando uma escala baseada em letras, onde "AAA" é a classificação mais alta e indica uma capacidade muito forte de cumprir obrigações financeiras. Do lado oposto, "D" sinaliza uma empresa em default. As classificações também podem ter sinais de mais ou menos para indicar standings relativas dentro de uma categoria.

O processo de obtenção de uma classificação de crédito geralmente envolve uma empresa pagando pelo serviço de uma agência de classificação. Isso cria uma situação na qual as empresas frequentemente escolhem se querem ou não ser classificadas, tornando isso um fator crítico para entender suas decisões de alavancagem.

#Determinantes das Classificações de Crédito

Muitos estudos tentaram identificar os fatores que determinam as classificações de crédito corporativas. Assim como com a alavancagem, as razões financeiras são comumente usadas nesses estudos para entender as classificações. No entanto, também existem considerações em torno da governança corporativa e como as condições macroeconômicas podem impactar essas classificações. A maior parte da literatura foca em relações lineares entre variáveis, embora muitas vezes se reconheça que algumas relações podem ser não lineares.

#Aprendizado de Máquina em Finanças

O aprendizado de máquina oferece métodos altamente adaptáveis e flexíveis para analisar dados complexos. No âmbito financeiro, esses métodos permitem que os pesquisadores explorem várias características e relações sem as suposições rígidas tradicionais presentes em abordagens estatísticas anteriores.

Apesar de suas fortes capacidades preditivas, as técnicas tradicionais de aprendizado de máquina não desvendam facilmente relações causais. É aqui que o aprendizado de máquina causal entra, visando fornecer insights sobre cenários de causa e efeito usando métodos de aprendizado de máquina. Embora ainda seja relativamente novo, apresenta um potencial significativo para avançar nossa compreensão de dinâmicas como classificações de crédito e seus efeitos sobre a alavancagem.

#Aprendizado de Máquina Duplo

O aprendizado de máquina duplo é uma técnica que combina aprendizado de máquina com inferência causal. Permite que os pesquisadores considerem muitos fatores potenciais de influência enquanto ainda se concentram na estimativa de efeitos causais. Esse método ajuda a isolar o impacto de um tratamento enquanto minimiza viés nas estimativas.

A estrutura do aprendizado de máquina duplo possui algumas características principais:

1. Gerencia alta dimensionalidade, o que significa que pode analisar efetivamente dados com muitas variáveis.
2. Seleciona variáveis relevantes de forma orientada por dados, eliminando a suposição envolvida na escolha de quais fatores incluir.
3. Permite o uso de vários algoritmos de aprendizado de máquina, fornecendo flexibilidade na modelagem de dados.
4. Introduz robustez dupla, significando que as estimativas permanecem válidas mesmo que ocorram erros na estimativa de qualquer uma das funções de incômodo.

#Metodologia de Pesquisa

Para examinar a relação entre classificações de crédito e alavancagem, aplicamos aprendizado de máquina duplo usando uma amostra de empresas ao longo de vários anos. Focamos na análise dos efeitos causais das classificações de crédito sobre as razões de alavancagem.

#Coleta de Dados

Obtivemos nossos dados de um banco de dados financeiro abrangente, filtrando empresas com base em critérios específicos. Analisamos uma ampla gama de Indicadores Financeiros para capturar as complexidades da situação de cada empresa, garantindo que o conjunto de dados fosse robusto o suficiente para uma análise detalhada.

#Abordagem de Análise

Em nossa análise, definimos alavancagem como a proporção de dívida total em relação aos ativos totais. Também categorizamos as classificações de crédito em grupos relevantes para obter insights mais profundos. Ao empregar algoritmos de aprendizado de máquina, conseguimos modelar as relações intrincadas entre classificações de crédito, razões de alavancagem e outros fatores influentes.

#Principais Conclusões

#Impacto Geral das Classificações de Crédito

Nossos achados indicam que ter uma classificação de crédito leva a um aumento na alavancagem, em média, de cerca de 7 a 9 pontos percentuais. Esse aumento é significativo quando comparado à razão média de alavancagem das empresas analisadas. No entanto, é importante observar que esse efeito não é uniforme em todas as empresas ou categorias de classificação.

#Efeitos Heterogêneos por Categoria de Classificação

O estudo revelou que os efeitos das classificações de crédito sobre a alavancagem não estão apenas presentes, mas são altamente heterogêneos:

• Para as empresas mais bem classificadas (AAA e AA), o efeito sobre a alavancagem é negativo, indicando uma tendência a ter menor alavancagem.
• Para classificações como A e BBB, o efeito é negligenciável.
• No entanto, a partir das classificações BB, a relação torna-se positiva, indicando aumento da alavancagem à medida que as classificações diminuem.

#Transição Gradual dos Efeitos

A transição de um impacto negativo ou neutro para um impacto positivo não acontece de repente. Em vez disso, as mudanças na alavancagem ocorrem gradualmente em classificações mais granulares, especialmente visíveis dentro das categorias BBB e BB.

#Conclusões

Esta pesquisa ilustra que as classificações de crédito têm um efeito substancial e variado sobre a alavancagem corporativa. No geral, ter uma classificação aumenta a alavancagem de maneira geral, mas a quantidade varia significativamente com base na categoria de classificação específica. A transição de um efeito para outro não é abrupta, destacando a complexidade na relação entre classificações de crédito e estrutura de capital.

Através de métodos avançados como o aprendizado de máquina duplo, conseguimos lançar luz sobre essas relações sem fazer suposições excessivamente simplistas. Isso estabelece as bases para investigações mais detalhadas sobre os fatores que influenciam as decisões de alavancagem em finanças corporativas.

#Direções Futuras de Pesquisa

Este estudo abre várias avenidas para futuras pesquisas. Algumas direções possíveis incluem:

1. Investigar como fatores externos, como ciclos econômicos, impactam a relação entre classificações de crédito e alavancagem.
2. Explorar as razões específicas pelas quais diferentes classificações levam a diferentes níveis de alavancagem.
3. Considerar o impacto potencial de mudanças nas classificações de crédito nas futuras decisões de alavancagem e no comportamento de mercado de uma empresa.

Em essência, enquanto nossos achados contribuem para o diálogo em andamento sobre estrutura de capital, eles também apontam para as dinâmicas intrincadas das classificações de crédito na formação das estratégias de financiamento corporativo.