The ability of EVA® to predict future earnings: an empirical study in the Brazilian public companies

Ao longo da última década, tem aumentado o reconhecimento de medidas de gerenciamento de valor. Dentre essas, uma que tem recebido grande atenção tanto no meio acadêmico quanto nas empresas em geral é o valor econômico agregado (EVA®). Muito se tem discutido sobre essa medida, sendo que seus defensores afirmam que ela é uma melhor medida de desempenho do que as medidas contábeis tradicionais. Nessa perspectiva, uma série de pesquisas tem sido realizada, verificando a relação entre o EVA® e o retorno de ações, onde os resultados alternam-se entre uma relação superior dessa medida e o retorno de ações em comparação com as medidas contábeis tradicionais e uma fraca relação ou a ausência de relação entre essas variáveis. Em diferente abordagem, Machuga, Pfeiffer Jr. e Verma (2002) realizaram um estudo no mercado norte americano para verificar a capacidade do EVA® na predição de lucros futuros. Replicando a metodologia desse estudo, esta pesquisa teve como objetivo verificar empiricamente se o EVA® fornece informação incremental para predição de lucros futuros das empresas de capital aberto do Brasil. Na metodologia, foram aplicados modelos de regressão linear múltipla no período de 1998 a 2006 para testar a proposição de que o EVA® fornece informação incrementalmente útil para predizer lucros de um ano adiante das empresas de capital aberto do Brasil. Foram aplicadas regressões anuais (crosssection) e verificou-se a significância estatística dos coeficientes médios. Com os resultados obtidos, não se pode comprovar a utilidade incremental do EVA® na predição de lucros futuros. Na seqüência, realizou-se um teste do valor incremental da inclusão da informação EVA® no modelo de predição, sendo que foram aplicadas novas regressões sem as variáveis EVA® e apurados os novos coeficientes médios; em seguida, foram efetuadas duas previsões de lucros, uma utilizando os valores médios com e outra sem o EVA® . Por meio da comparação desses valores previstos com os reais dos lucros e apurando suas respectivas diferenças, obteve-se os erros médios de previsão. Foi observado que os erros médios de previsão apresentaram-se elevados em função da alta dispersão das variáveis da pesquisa, também foi encontrado que os erros médios de previsão foram menores quando houve a inclusão da informação do EVA® , indicando a utilidade incremental dessa medida na predição de lucros futuros, entretanto esses resultados devem ser interpretados como indicativos e não como conclusivos, já que os coeficientes das variáveis, em sua maioria, não se demonstraram estatisticamente significantes.There has been increased recognition over the last decade of the measures of management of value. Among these, one that has received the great attention either on the academic field or in the companies in general is the Economic Value Added (EVA®). A lot has been argued about this measure, its defenders affirm that it is one measure of performance better than the traditional accounting measures. In these perspective, a lot of researches have been done, verifying the relation between the EVA® and the stock returns, where the results change between one relation superior of these measures and the stock returns in comparison with the usual accounting measures and a weak relationship or absence of relation between these variables. In a different approach, Machuga, Pfeiffer Jr. and Verma (2002) realize a study on the North America market to verify the ability of EVA® in the prediction of future earnings. Applying the methodology of this study, this research had as goal to verify empirically if the EVA® supplies incremental information to predict future earnings of the Brazilian public companies. After, in the methodology, some multiple linear regression models were applied on the period of 1998 to 2006 to test the proposition that EVA® supplies information incrementally useful to predict one-year-ahead earnings of the Brazilian public companies. The annual cross-section regressions were applied and verified the statistic significance of the average coefficients. With the gotten results, one cannot confirm the incremental utility of EVA® in the future earnings prediction. In the sequence, a test of the incremental value of the inclusion of the information EVA® on the model of prediction was realized, it being that news regressions were applied without the variables EVA® and gotten the new average coefficients, after that, two predictions of earnings was effected, one using the mean values with and the other without the EVA® information. By the comparison of the predicted values with the actual earnings and checking its respective differences, one got the average forecast errors. It was observed that the average forecast errors had been presented high in function of the high dispersion of the variables of the research. It was founded too that the average forecast errors were lower when was included the information of EVA®, indicating the incremental utility of this measure on the prediction of future earnings, however, these results must be interpreted as indicative and not as conclusive, since the coefficients of the variables, in its majority, did not show statistically significant