Value relevancy of revenues and earnings in explaining the market capitalization of American software companies

Resumo

Esta tese inclui modelos de regressão linear com o intuito de estudar a forma como variáveis fundamentais de performance financeira da empresa, tais como Volume de Negócios e Resultados, podem explicar a valorização de empresas de Software cotadas em bolsas americanas. As empresas são divididas em três amostras – Pequena, Média e Grande –conforme a sua capitalização bolsista. Uma amostra de dados cross sectional é regredida com recurso a janelas temporais de 5 anos, entre 2000 e 2019, bem como outras de 2 anos, desta feita entre 1998 e 2021. Adicionalmente, são introduzidas outras três variáveis – (1) variável dummy que distingue empresas de EBITDA negativo das outras, (2) variável dummy que diferencia empresas com posição líquida de caixa de empresas com posição líquida de dívida,bem como (3) uma variável explicatória de mercado – que permitem analisar a sua interação com as variáveis principais, Volume de Negócios e Resultados. Descobrimos que enquanto o Volume de Negócios é sempre relevante em todas as janelas temporais e ao longo do tempo, há quatro ocasiões nas quais os Resultados não constituem uma variável relevante para explicar o valor das empresas de Software. Com a exceção de dois períodos, o Volume de Negócios é uma variável mais impactante do que os Resultados aquando da determinação do valor de empresas de Software. Tanto o poder explicatório destas variáveis como a relevância da inclusão de novas variáveis em modelos multivariados estão bastante dependentes do período e do horizonte temporal.

Data de atribuição	18 out. 2022
Idioma original	English
Instituição de premiação	Universidade Católica Portuguesa
Supervisor	Jyoti Gupta (Supervisor)