A Teoria da Divulgação se forma como um campo de estudo positivo da contabilidade nas décadas finais do século XX e contrapõe a contabilidade normativa em relação à metodologia e objetivos, ao se basear em evidências empíricas e modelos de análise advindos da teoria econômica para explicar e predizer a realidade. O principal objetivo da Teoria da Divulgação é explicar o fenômeno da divulgação das informações financeiras (ROVER; BORBA; MURCIA, 2009).

O ambiente da divulgação financeira, conforme Yamamoto e Salotti (2006), em uma empresa com ótimas perspectivas financeiras para os próximos três anos tem um incentivo maior para demonstrar seus detalhes, acreditando que os custos relacionados a essa divulgação serão compensados pelos benefícios, porque a não divulgação dessa informação levará o mercado a interpretar que as perspectivas financeiras dos próximos anos serão ruins. Por outro lado, se as perspectivas financeiras da empresa serão ruins, não adiantará incorrer em custos de divulgação dessa informação, pois, na ausência da divulgação, o mercado já terá essa interpretação de dificuldade futura da empresa.

Verrecchia (2001), afirma sobre a inexistência de uma teoria unificada da divulgação, uma vez que na literatura da pesquisa sobre divulgação não há nenhum paradigma central, nem uma única noção convincente que dá origem a todas as pesquisas subsequentes, nenhuma “teoria” bem integrada. Essa posição é contestada por Dye (2001), que afirma ser esta teoria, que ele delimita como Teoria da Divulgação Voluntária, um caso especial da Teoria dos Jogos, com a premissa central de que a entidade irá divulgar informações favoráveis, ao mesmo tempo em que não evidenciará informações desfavoráveis. De qualquer modo, ambos os autores trabalham com a taxionomia dos trabalhos em Teoria da Divulgação, criada por Verrecchia (2001):

1. a) Divulgação baseada na associação: a principal característica desse tipo de pesquisa é o estudo dos efeitos da divulgação nas mudanças das ações dos investidores, principalmente através do comportamento dos preços dos ativos em equilíbrio e do volume de negociação (SALOTTI e YAMAMOTO, 2005). Nesses trabalhos, a divulgação é considerada exógena, ou seja, ela não é uma das variáveis a serem explicadas (ROVER; BORBA; MURCIA, 2009).

2. b) Divulgação baseada em julgamento: abrange as pesquisas que tentam explicar os motivos da divulgação, considerando o comportamento dos agentes que divulgam (empresas e/ou administradores) e dos que recebem (investidores ou mercado financeiro como um todo). Desse modo, o processo de divulgação é endógeno ao modelo de análise, e a informação já existe, sendo conhecida pela entidade divulgadora, o que a torna ex post em relação ao momento da divulgação (SALOTTI e YAMAMOTO, 2005; ROVER, BORBA e MURCIA, 2009);

3. c) Divulgação baseada na eficiência: abrange pesquisas sobre quais configurações de divulgação são as preferidas, na ausência de conhecimento passado sobre a informação, isto é, a divulgação ainda não ocorreu. Nesse caso, as ações dos agentes do mercado de capitais que maximizam a riqueza são endógenas (SALOTTI e YAMAMOTO, 2005).

Diante disso, e conforme já ressaltado anteriormente, Verrechia (2001) afirma que as empresas procuram um equilíbrio no qual a informação que a favorece é evidenciada, enquanto a que a desfavorece não é evidenciada e que a entidade tende a divulgar voluntariamente apenas informações positivas e, dessa forma, Dye (2001) afirma que a divulgação de informações financeiras, consideradas de natureza voluntária, pode refletir o custo de capital das empresas.

Conforme Deegan e Rankin (1997), Cormier, Gordon e Magnan (2004), Hasseldine, Salama e Toms (2005) e Tilt (2001), a evidenciação contábil é vista, sob a ótica construtivista, como um processo em que empresa e sociedade permanecem em constante comunicação e aprendizagem sobre suas causas, efeitos, formas de controle e comprometimento de ambos em uma visão sociopolítica.

O trabalho de Dias Filho (2000) discutiu a utilidade da informação contábil e o termo evidenciação que permeia as principais reflexões, pois este se identifica com os próprios objetivos da contabilidade, caracterizando- se como o meio pelo qual esta deve cumprir a sua missão, que é comunicar aos seus usuários informações relevantes para orientar decisões.

A pesquisa de Ponte et al. (2007) conclui que as empresas brasileiras ainda têm muito a evoluir no sentido da transparência e qualidade da divulgação das demonstrações contábeis. Contudo, a pesquisa indica, também, que o apelo da sociedade no sentido da adoção de boas práticas de governança corporativa parece estar influenciando o comportamento das organizações, as quais já incluem no corpo de suas demonstrações contábeis publicadas um maior volume de informações de natureza avançada e não obrigatória.

Soares (2001) investigou a qualidade das demonstrações contábeis das empresas brasileiras, destacando uma mudança de comportamento das organizações de capital aberto que passaram a dar nova roupagem a seus balanços, depois de negociar ações no mercado norte-americano. Segundo o autor, as empresas sofisticaram os seus balanços, apresentando informações apreciadas pelas boas práticas de relacionamento com o mercado.

O custo de capital próprio, de acordo com Silva e Quelhas (2006), é a taxa de retorno mínima requerida pelos investidores ao realizar um determinado investimento, estando esta associada ao custo de oportunidade que um investidor teria ao aplicar em um investimento alternativo equivalente.

Dentre as diversas pesquisas sobre o custo de capital próprio destaca-se a de Bruni (2002), que examinou o comportamento das ações das empresas brasileiras emissoras de ADR, no período 1992 a 2001, evidenciando uma significativa redução do custo de capital próprio, expressado pela variação negativa dos betas das ações, após a emissão dos ADRs. Adicionalmente, Bruni (2002) realizou o estudo de eventos, evidenciando a presença de: retornos anormais maiores no período anterior ao evento; anormais significativos e positivos em torno do evento; e negativos no período posterior, corroborando as evidências de reduções nos níveis do custo de capital.

Alencar e Lopes (2005) investigaram, através de regressões com variáveis qualitativas, o quanto o nível de evidenciação influencia o custo do capital próprio nas empresas negociadas no mercado brasileiro. Nesse estudo, os pesquisadores utilizaram o beta das empresas como representação da variável custo de capital e a nominação das empresas para o prêmio transparência da Associação Nacional dos Executivos de Finanças, como representação de um nível de disclosure. Esses pesquisadores chegaram a resultados contrários a outras pesquisas, percebendo que o nível de disclosure não afeta o custo de capital próprio das empresas.

Nakamura et al. (2006) estudaram a associação existente entre disclosure e custo de capital próprio de companhias abertas brasileiras através de regressões. Como variável dependente, adotou-se o custo de capital e, como variáveis explicativas, foram analisados três índices de disclosure e nove variáveis indicativas de tamanho, risco e variabilidade dos resultados. Para o cálculo do custo de capital, foram utilizados três modelos: o Modelo de Precificação de Ativos de Capital (CAPM), o de Dividendos Descontados (MDD) e o de Ohlson e Juettner. Os resultados dessa pesquisa evidenciaram que o modelo escolhido para cálculo do custo de capital interfere nos resultados obtidos nos testes empíricos, e que a variável disclosure pode se apresentar significativa em um modelo e não significativa em outro. Segundo os autores, esses resultados estão em concordância com os dados obtidos pelo estudo de Botosan realizado no ano de 1997.

O estudo foi realizado com as empresas listadas na Bolsa de Mercadorias e Futuros e da Bolsa de Valores de São Paulo (BM&F BOVESPA). O método de seleção da amostra considerou todas as empresas que compõem o índice IBrx 100, as quais representam as 100 maiores companhias listadas na bolsa.

Os dados das companhias selecionadas utilizados para as variáveis de controle foram extraídos dos Demonstrativos Contábeis Consolidados referentes aos exercícios financeiros anuais, do período de 2005 a 2011, através do site da BOVESPA, do banco de dados Economática e do site das empresas que fazem parte da amostra.

Para o Cálculo do custo de Capital Próprio, dentre as abordagens existentes, é comumente aceito, no meio acadêmico, o modelo CAPM visto que, de acordo com Araújo, Lima e Assaf Neto (2008), apesar de existirem críticas quanto à sua simplicidade e eficiência, não há nenhum outro disponível na literatura financeira que responda a todas as críticas formuladas. O Custo de Capital Próprio, de acordo com o modelo CAPM, é obtido pela fórmula:

Onde:

Ke = Custo de oportunidade do capital próprio;

Rf = Retorno de um investimento livre de risco;

β = Risco da empresa em relação ao risco de todo o mercado acionário sendo calculado para um período de 12 meses;

Rm = Taxa de retorno da carteira de mercado.

Para o cálculo do custo do capital próprio pelo método anteriormente relacionado, foram consideradas as seguintes variáveis:

1. a) como risco de mercado, utilizou-se a taxa de retorno do IBrx 100 dos anos selecionados;

2. b) para a taxa livre de risco, utilizou-se a taxa Selic, para os anos estudados, por essa apresentar menor variação ao longo do tempo;

3. c) o risco da empresa foi obtido pelo site Economática.

O nível de disclosure é, conforme Alencar (2007) e Lima (2007), uma variável não visualizada que envolve aspectos tanto objetivos, os quais descrevem a quantidade de informação evidenciada, bem como subjetivos, esses relacionados à qualidade dessa mesma informação. Conforme salientam esses autores, os pesquisadores têm dois caminhos a percorrer: construir um indicador ou basear-se em indicadores já existentes.

Esta pesquisa tem como finalidade analisar os modelos existentes propostos por Alencar (2007), o qual se baseou no índice estruturado por Botosan (1997) adaptado à realidade brasileira. O modelo proposto por Alencar (2007) é demonstrado no Quadro 1.

Quadro 1
Modelo de Disclosure proposto por Alencar (2007)

Fonte: Alencar (2007)

Quadro 1
Modelo de Disclosure proposto por Alencar (2007) (Cont.)

Fonte: Alencar (2007)

O índice desenvolvido por Alencar (2007) é composto por 47 perguntas e, a cada resposta “sim”, foi atribuído um ponto e, para a resposta “não”, a nota atribuída foi zero. De acordo com Alencar (2007), esse índice engloba seis dimensões de informação e, em cada dimensão, a nota obtida pela empresa foi apurada pela divisão entre a soma dos pontos obtidos e a pontuação total possível. Acrescentou ao modelo a pergunta de número 48 conforme demonstrado no Quadro 1.

As variáveis de controle necessárias para condução deste estudo e utilizadas para a elaboração da equação de regressão referentes ao custo de próprio foram classificadas em internas e externas.

As variáveis internas são:

1. a) O Nível de Endividamento (Nend), sendo esse determinado pela seguinte fórmula:

1. b) Alavancagem (Alav), indicador visualizado de acordo com o procedimento abaixo:

1. c) Tamanho da Empresa (TE) calculado através do seguinte logaritmo neperiano:

A escolha dessas variáveis se justifica pelo fato de que alterações em seus valores podem influenciar o custo de capital de terceiros, conforme descrito por Lima (2007), ou seja, essas variáveis estão diretamente ligadas ao valor referente ao custo de capital de terceiros das empresas que serão objeto deste estudo.

Como variáveis de controle externas foram utilizadas:

1. a) Produto Interno Bruto nos anos estudados (PIB);

2. b) A taxa de inflação de cada ano (INF);

A variável taxa de inflação utiliza como indicador o Índice Nacional de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA) que utiliza em sua composição de cálculo, os seguintes setores: alimentação e bebidas, habitação, artigos de residência, vestuário, transportes, saúde e cuidados pessoais, despesas pessoais, educação e comunicação.

As variáveis PIB e INF foram obtidas através dos dados disponibilizados pelo site do Banco Central do Brasil. A escolha dessas variáveis se partiu com a intenção de montar um modelo com indicadores brasileiros uma vez que o trabalho de Lima (2007) empregou a variável American Depositary Receipts (ADRs) que são recibos de depósito norte-americano, que representam ações de empresas estrangeiras, não negociáveis no país das empresas emissoras. Outro fato que justifica a adoção dessas variáveis é o fato de impactarem a estrutura do custo de capital das empresas de acordo com as variações provocadas na economia do país como descreve Soares e Funchal (2008).

Acrescentou-se ao modelo a variável dummy IFRS, a qual analisou se a empresa havia publicado suas demonstrações contábeis com a utilização das normas internacionais de contabilidade durante os anos pesquisados, sendo atribuído 1 para adoção do padrão das normas contábeis IFRS e 0 quando não se utilizou os IFRS para a elaboração dos demonstrativos financeiros.

O Quadro 2 apresenta um resumo das variáveis de controle utilizadas durante a elaboração das regressões para estimar o custo de capital próprio das empresas.

Quadro 2
Resultados esperados das variáveis de controle

Fonte: Elaborado pelos autores

Com o intuito de verificar o relacionamento entre as variáveis anteriormente elencadas, apresenta-se, a fundamentação das hipóteses que estabelecem a relação entre o índice de disclosure e o custo de capital. O trabalho está pautado nas seguintes hipóteses para a estimação do custo de capital de terceiros e próprio das empresas que foram objetos deste estudo:

1. H₀: o nível de disclosure não impacta no custo de capital após a convergência para os IFRS das empresas brasileiras de capital aberto;

2. H₁: o nível de disclosure impacta no custo de capital após a convergência para os IFRS das empresas brasileiras de capital aberto, contribuindo para sua elevação;

3. H₂: o nível de disclosure impacta no custo de capital após a convergência para os IFRS das empresas brasileiras de capital aberto, contribuindo para sua redução;

O modelo utilizado foi o de Regressão Linear Múltipla (MRLM) com dados cross-section. Conforme Stock e Watson (2004), o modelo de Regressão Linear Múltipla é uma ferramenta estatística utilizada para estimar efeitos sobre uma variável dependente, através da utilização de variáveis que possam explicar o seu comportamento (variáveis explicativas). No entanto, é importante destacar que um modelo estatístico é apenas uma aproximação da realidade e, portanto, incapaz de capturar todas as forças que estão agindo sobre a variável que se pretende estimar. Essas forças omitidas são as variáveis não observadas. Contudo, existe uma técnica de econometria para controlar essas variáveis omitidas, que é a regressão com dados em painel.

O método de dados em painel, de acordo com Gujarati e Porter (2011), trabalha com duas dimensões, sendo uma espacial (no caso deste estudo, as empresas), e outra, temporal. Com isso, o modelo consegue anular o efeito das variáveis que não podem ser observadas e que variam entre as entidades, mas que são constantes ao longo do tempo, reduzindo, assim, o viés de variável omitida.

O modelo utilizado para o cálculo do custo de capital próprio para estimação da regressão com dados em painel é representado por:

Onde:

ke_it representa o custo de capital próprio da empresa i no período t ;

β_0it representa o coeficiente angular da regressão;

β_1it representa o índice de disclosure como parâmetro a ser estimado pelo método dos mínimos quadrados ordinários;

β_2it , β_3it , β_4it , β_5it e β_6it , representam os parâmetros a serem estimados pelo método dos mínimos quadrados ordinários;

c_i representa o efeito a ser estimado de uma variável não observada que varia entre as entidades

e_it representa o termo de erro do modelo.

Para operacionalização dos modelos, utilizou-se o software estatístico Stata/SE for Windows. Cabe destacar que o modelo econométrico proposto para analisar a possível relação existente em custos de capital e nível de disclosure adotou os procedimentos usuais de validação das inferências, efetuando o teste de fator de inflação das variâncias com o intuito de verificar se as variáveis são colineares.

Por fim, aplicaram-se os seguintes testes: de Chow (Teste F), para avaliar a utilização de Efeitos fixos versus Pooled; de Breusch-Pagan, para verificar a utilização do modelo de Efeitos Aleatórios versus Polled; de Hausman, para verificar se os coeficientes de Efeitos Fixos e Efeitos Aleatórios são sistematicamente diferentes, uma vez que o estimador de efeitos fixos é consistente, independentemente, da correlação entre o componente não observável e as variáveis explicativas; e, por último, foram aplicados os testes de Wooldrigde, para verificar problemas de autocorrelação, e de Wald, que testa o problema de heterocedasticidade.

A primeira delimitação deste estudo está relacionada à definição operacional da variável de índice de disclosure. Tal variável foi definida como a pontuação atribuída a cada entidade de acordo com a abrangência das informações presentes nos demonstrativos contábeis das empresas que foram objetos deste estudo.

Outro ponto de limitação refere-se à amostra em que das 100 empresas selecionadas, excluem-se as organizações que apareceram em dois momentos no índice IBRx-100, uma vez que apresentavam os mesmos dados, essa primeira exclusão totalizou em 16 companhias. Do total de 100 empresas, foram selecionadas 84 empresas.

Ressalta-se que, a partir da análise do box plot, optou-se por desconsiderar as empresas que possuíam observações extremas (outliers), situadas na ponta superior e inferior da distribuição, totalizando 18 empresas. A incorporação desse procedimento de eliminação objetivou proporcionar maior consistência e robustez aos resultados.

Vale ressaltar que a amostra utilizada nesta pesquisa, apesar de ser representativa, foi obtida em um espaço temporal limitado. A quantidade de variáveis utilizadas para mensurar o custo de capital das empresas também é uma limitação importante. Outra restrição, diz respeito às variáveis externas. Nesta pesquisa, foram adotados apenas o PIB e a Taxa de Inflação, pressupondo-se que podem ser analisadas outras variáveis externas que venham influenciar a variável explicada neste estudo.

Antes de estimar os modelos de regressão calcularam-se os coeficientes de determinação e de determinação ajustado, cujos valores se comportaram conforme demonstrado através da Tabela 1.

Tabela 1
Coeficientes de determinação (r²) e determinação ajustado (R²) dos quatro modelos de regressão elaborados para estimação do Custo de Capital Próprio

Fonte: Elaborado pelos autores

Os valores dos coeficientes de determinação demonstraram que o modelo 3 possui um maior valor de 37% explicação das variáveis selecionadas para a estimação do custo do capital das empresas selecionadas da amostra, contudo o modelo 4 apresentou um menor valor do coeficiente de determinação ajustado igualando-se a 4,88% de explicação. Salienta-se que todos os valores dos coeficientes de determinação estão dentro de um nível de significância de 5%, considerando uma curva de distribuição normal.

A validação dos modelos de regressão foi realizada pela aplicação dos testes conforme demonstrado através da Tabela 2.

Tabela 2
Resultados dos testes de validação dos modelos para estimação do Custo de Capital Próprio

Fonte: Elaborado pelos autores

Ao verificar os valores de inflação das variâncias pela Tabela 9 os quatro modelos estudados não apresentaram problema de multicolinearidade sendo que a média desses valores não foi superior a 1,6, dessa forma, as variáveis do modelo apresentaram uma baixa relação linear. De acordo com o valor dos testes de Hausman recomenda-se utilizar o modelo de efeitos aleatórios para os quatro modelos. Os testes de autocorrelação, e de heterocedasticidade encontrados se comportaram conforme a Tabela 3.

Tabela 3
Resultados dos testes de Wooldrigde e Wald dos modelos para estimação do Custo de Capital Próprio

Fonte: Elaborado pelos autores

A Tabela 4 apresenta e compara os modelos escolhidos entre os anos de 2005 até 2011 para a estimação do custo de capital próprio.

Tabela 4
Modelos escolhidos entre os anos de 2005 até 2011

Fonte: Elaborado pelos autores

De acordo com os resultados demonstrados por meio da Tabela 4, o índice de disclosure apresentou valores negativos para a estimação do custo do capital próprio, contudo, conforme os níveis de significância apresentados, o índice de disclosure não afeta o custo de capital próprio das empresas, nos dois modelos selecionados.

Nos modelos selecionados apenas as variáveis nível de endividamento e IFRS apresentaram-se significativas considerando 5% de aceitação, com a variável nível de endividamento contribuindo para o aumento do custo de capital uma vez que os valores dos coeficientes nos dois modelos foram positivos, porém a variável IFRS apresentou valor negativo contribuindo para a redução do custo de capital próprio.

Esses resultados também estão de acordo com a hipótese nula em que o nível de divulgação das informações contábeis após a conversão dos IFRS não impacta o custo de capital próprio da amostra de empresas analisadas nesta pesquisa.

Tabela 5
Modelos escolhidos antes e após a conversão para os IFRS referentes ao Custo de Capital Próprio

Fonte: Elaborado pelos autores

De acordo com os resultados demonstrados por meio da Tabela 5, o índice de disclosure influenciou o custo de capital próprio antes da conversão para o padrão IFRS, uma vez que o valor de probabilidade está dentro de um nível de aceitação 2,4% contribuindo para a elevação do custo de capital de acordo com o sinal positivo encontrado no coeficiente da variável. Porém, nos resultados encontrados no modelo após a adoção do padrão IFRS o valor da variável índice disclosure não impacta o custo de capital uma vez que valor de probabilidade apresentou-se dentro de uma área de rejeição.

É importante salientar que no modelo após a conversão nenhuma variável apresentou-se significativa, estando todas dentro de uma área de rejeição considerando intervalos de confiança de 95% e 90% respectivamente. Deve ser ressaltado que a regressão que mediu os dados entre os anos 2005 e 2007, apresentou as variáveis alavancagem e PIB dentro de uma área de aceitação, em que o PIB foi aceito com 95% de confiança contribuindo para a redução do custo de capital e a alavancagem foi aceita com 90% de confiança contribuindo para o aumento do custo de capital próprio.

Os resultados desta pesquisa estão de acordo com a hipótese nula em que o nível de divulgação das informações contábeis após a conversão dos IFRS não impacta o custo de capital próprio da amostra de empresas analisadas nesta pesquisa e podem ser comparados com os estudos internacionais de Botosan (1997) que examinou a associação entre custo de capital e o nível de disclosure. Para firmas que atraem baixo nível de reporte por parte dos analistas de mercado, maior disclosure está associado com menor custo de capital. Já para as firmas mais reportadas pelos analistas, a autora não encontrou evidência de associação, e justifica que talvez isso tenha ocorrido por basear-se apenas em relatórios anuais.

Outro estudo de Botosan e Plumlee (2001), em um reexame da questão, apurou que existe associação negativa entre custo de capital e o nível de disclosure anual, mas uma associação positiva com disclosure mais tempestivo. As autoras ressaltaram que, embora este último achado possa contrariar a teoria, ele vem ao encontro das reclamações dos administradores das empresas, de que a informação mais tempestiva aumenta o custo de capital, e elas atribuem a explicação desse fenômeno a um provável aumento na volatilidade dos preços.

A pesquisa de Hail (2002) utilizou um procedimento semelhante e encontrou no exame da amostra de 73 firmas suíças não financeiras uma associação negativa e altamente significativa entre as duas variáveis. Chen, Chen e Wei (2003) testaram a relação no mercado asiático, acrescentando à questão outros indicadores de governança corporativa, tendo encontrado que tanto o disclosure quanto os indicadores de governança não relacionados ao disclosure reduzem o custo de capital. Francis, Khurana e Pereira (2003) estudaram empresas de 34 países, pertencentes a 18 setores industriais, com o objetivo de verificar a relação entre o nível de disclosure voluntário fora dos EUA e a necessidade de financiamento externo. Além de verificarem uma correlação positiva entre as duas variáveis, os pesquisadores encontraram também que as firmas com maior nível de disclosure têm menor custo de capital.

No cenário brasileiro destaca-se as pesquisas de Bruni (2002) que examinou o comportamento das ações das empresas brasileiras emissoras de ADR no período 1992 a 2001, evidenciou uma significativa redução do custo de capital próprio, expresso pela variação negativa dos betas das ações, após a emissão dos ADRs.

Silveira (2003) investigou se as empresas brasileiras com ações negociadas em bolsa e que emitiram ADR na década de 90 passaram por significativa modificação em seu custo de capital. Os resultados encontrados sugerem que, em média, as empresas apresentaram redução em seu custo de capital.

Alencar (2005), verificou se existe relação entre nível de disclosure e custo de capital nas empresas brasileiras e os resultados encontrados possibilitou concluir que o nível de disclosure não influencia o custo de capital das empresas do mercado brasileiro.

Os resultados da pesquisa de Nakamura et al. (2006) evidenciaram que o modelo escolhido possui uma associação negativa da variável disclosure e do cálculo do custo de capital conforme os resultados obtidos nos testes empíricos.

Fernandes (2012) encontrou evidencias em seu estudo de que, no mercado brasileiro, o disclosure voluntário não afeta o custo de capital. Cazzari e Lima (2012) concluíram também em seu artigo que o nível de divulgação das informações contábeis das empresas que fazem parte do Índice de Carbono Eficiente não afeta o custo de capital destas organizações.

Gonçalves et al. (2013), evidenciaram em seus estudos que as informações sociais são capturadas pelo mercado e influenciam a precificação das ações, corroborando a versão semiforte de eficiência de mercado, que se refere à incorporação aos preços das ações e, consequentemente, aos retornos das informações disponíveis (passadas e presentes), de forma eficiente.

Autor Correspondente: Tel (34) 3239-4411 E-mail:davyantonio@yahoo.com.br (D. A. Silva); ltaboada@face.ufmg.br (L. E. T. Pinheiro); Universidade Federal de Uberlândia - Av. João Naves de Ávila, 2121 - Santa Mônica, Uberlândia - MG, 38408-100