Plasmodium falciparum
HbAA 1 HbAA 2 HbAA 3 HbAA 4 HbAA 5 HbAA 6 HbAA 7 HbAS 1 HbAS 2 HbAS
Os parâmetros dos modelos trazem análises das médias e do comportamento desempenho e do desenvolvimento da tendência linear ao longo do período estudado.
Aqui, serão analisados os valores estimados pelos modelos 1 e 2 para as variáveis dependentes OPROA e margem para o desempenho dos setores e das empresas individualmente.
Modelo 1 – OPROA como indicador de desempenho
Tabela 3- Estimativas do Modelo 1 para OPROA
Efeito Fixo
OPROA
Coef St. Err z p-value
000 7,73 0,27 28,33 0,000
Efeitos Aleatórios
Nível 1- Tempo Estimativa St. Err Lim Inf Lim Sup
Var (cons) e 2
46,35 0,54 45,31 47,43
Nível 3- Indústria Estimativa St. Err Lim Inf Lim Sup
Var (cons) 12,24 1,61 9,45 15,89
Nível 2- Firma Estimativa St. Err Lim Inf Lim Sup
Var (cons) 77,08 1,84 73,56 80,77 Fonte: Elaboração da autora
Os dados da tabela acima mostram que o desempenho médio para a variável OPROA foi de 7,73 no período observado, entre 2003 e 2006. Também, pelos dados da tabela, a partir da variância dos resíduos, é possível chegar dados que comprovam a contribuição de firma, tempo e indústria na análise da decomposição da variabilidade do desempenho das firmas. Sendo assim, e realizando os cálculos necessários, conforme explicitado abaixo como resultado encontrado, a indústria explicando 9% da variabilidade, 57% da firma ao passo que a variabilidade ao longo do tempo representa uma parcela de 34%. Uma possível explicação para esta reduzida variabilidade ao longo do tempo, 34% está fundamentada na presente análise ter considerado um pequeno número de anos (entre 2003 e 2006) e, além disso, desconsiderando períodos de crise econômica. Além disso, também foram calculados os valores para importância relativa de cada efeito, conforme Brush e Bromiley (1997), que é calculada a partir da raiz quadrada das componentes da variância. Os resultados encontrados para a importância relativa foram 18% para o efeito indústria, 36% para o efeito tempo e 46% para o efeito firma. Os resultados mencionados estão resumidos na tabela 4.
Vale notar que em termos de importância relativa houve um aumento substancial da representatividade do efeito setor e do efeito firma e queda do efeito tempo, o que é esperado, pois ao tirarmos a raiz, números pequenos aumentam e números grandes diminuem. 2 u 2 r
Tabela 4- Decomposição Variabilidade do Desempenho para OPROA Efeito Variabilidade Importância Relativa Efeito indústria 9%b 18% Efeito tempo 34%b 36% Efeito firma 57%b 46%
Fonte: Elaboração da autora
Modelo 1 – Margem como indicador de desempenho
Tabela 5- Estimativas do Modelo 1 para Margem
Efeito Fixo Margem
Coef St. Err z p-value
000 10,21 0,58 17,67 0,00
Efeitos Aleatórios
Nível 1- Tempo Estimativa St. Err Lim Inf Lim Sup
Var (cons) 68,90 0,81 67,33 70,51
Nível 3- Indústria Estimativa St. Err Lim Inf Lim Sup
Var (cons) 80,13 7.60 66,53 96,51
Nível 2- Firma Estimativa St. Err Lim Inf Lim Sup
Var (cons) 186,54 4,32 178,27 195,19
Fonte: Elaboração da autora
Os dados da tabela acima mostram que o desempenho médio para a variável Margem foi de 10,21 no período observado, entre 2003 e 2006. Analisando os dados da tabela acima, a partir da variância dos resíduos, encontramos como resultado a indústria explicando 23,88% da variabilidade, 55,59% a firma ao passo que a variabilidade ao longo do tempo representa uma parcela de 20,53%. Além disso, também foram calculados os valores para importância relativa de cada efeito, conforme Brush e Bromiley (1997), que é calculada a partir da raiz quadrada das componentes da variância. Os resultados encontrados para a importância relativa foram 29% para o efeito indústria, 27% para o efeito tempo e 44% para o efeito firma. Os resultados mencionados encontram-se resumido na tabela 6.
Os resultados analisados em termos de importância relativa aumentaram a parcela dos efeitos setor e tempo, porém diminuíram para o efeito firma.
2 u 2 r
Tabela 6- Decomposição Variabilidade do Desempenho para Margem Efeito Variabilidade Importância Relativa Efeito indústria 23,88%b 29% Efeito tempo 20,53%b 27% Efeito firma 55,59%b 44%
Fonte: Elaboração da autora
(b) - Os valores foram calculados da segundo o critério abaixo:
Efeito indústria:
2
2 2 2 r u e u Efeito tempo:
2
2 2 2 r u e e Efeito firma:
2
2 2 2 r u e r Modelo 3 – OPROA como indicador de desempenho
Tabela 7- Estimativas do Modelo 3 para OPROA
Efeitos fixos OPROA
Nível 1- Tempo Coef Stdt. err Z p-value
tempo ( )100 0,45 0,09 5,12 0 Efeitos aleatórios
Nível 3- Indústria Est. Std. Error Lim. Infc Lim.supc
var (tempo) u21 0,88 0,18 0,59 1,31
var (cons)u20 12,03 1,78 9,01 16,07
Cov (tempo, cons)
01u -0,59 0,41 -1,39 0,22
Nível 2 – Firma Estim. Std. Error Lim. Infc Lim.supc
var(tempo) r21 7,26 0,30 6,69 7,87
var(cons)r20 98,24 2,52 93,42 103,31
cov(tempo, cons)
r01 -11,36 0,69 -12,71 -10,01Nível 1 – Tempo Estim. Std. Error Lim. Infc Lim.supc
var (res) 32,71 0,47 31,80 33,63
Fonte: Elaboração da autora
Neste modelo, se considerou a variável de coeficiente de tempo no modelo, ou seja, a tendência. Os resultados obtidos foram 11% da variabilidade do desempenho no efeito OPROA explicada pelo setor e 89% explicada pela firma. A fração da variabilidade ao longo do tempo explicada pela tendência linear é de 29,46%. Em termos de importância relativa os resultados obtidos foram 26% para o efeito setor e 74% para o efeito firma.
A significância da variância entre os coeficientes das firmas (r21 = 7.26)
evidencia a hipótese de que a tendência entre diferentes firmas não é igual, confirmando a proposta do modelo 3, concluindo assim que as diferentes firmas seguem tendências lineares diferentes. Interpretação análoga poderia ser feita sobre o intercepto. As curvas de crescimento diferem nos seus interceptos em função da significância da variância entre os coeficientes r20.
O coeficiente , que é a tendência média, foi estimado em 0, 453 o que 100 significa que a média da variação anual esperada do desempenho das indústrias é positiva.
O valor negativo das covariâncias pra os coeficientes
u01 e
r01 , -0,59 e -11,36, respectivamente foi observada no resultado do modelo. A interpretação dos valores negativos reflete que empresas com desempenho inicial superior tendem a ter menores tendências de melhoria do desempenho em relação às empresas com desempenho inicial inferior. Este resultado pode ser proveniente da regressão à média, que um processo natural, uma vez que o desempenho tende a não cair ou subir eternamente.
Modelo 3 – Margem como indicador de desempenho
Tabela 8- Estimativas do Modelo 3 para Margem
Efeitos fixos Margem
Nível 1- Tempo Coef Stdt. err Z p-value
tempo (100) 0,60 0,11 5,68 0.000 Efeitos aleatórios
Nível 3- Indústria Est. Stdt. Err Lim. Infc Lim.supc
var (tempo) u21 1,08 0,20 0,75 1,55
var (cons)u20 80,60 7,89 66,53 97,66
cov (tempo, cons)
01u -0,48 0,86 -2,17 1,22
Nível 2 – Firma Estim. Std. Error Lim. Infc Lim.supc
var (tempo) r21 13,01 0,49 12,09 14,00
var (cons)r20 248,92 6,04 237,36 261,04
cov (tempo, cons)
r01 -27,57 1,38 -30,29 -24,86
Nível 1 – Tempo Estim. Std. Error Lim. Infc Lim.supc
var(res) 44,63 0,65 43,37 45,93
Fonte: Elaboração da autora
Neste modelo, onde se considerou a variável de coeficiente de tempo, ou seja, a tendência do desempenho ao longo do tempo, os resultados obtidos foram 7.67% da variabilidade do desempenho no efeito Margem explicada pelo setor e 92.33% explicada pela firma. Em termos de importância relativa, os valores encontrados foram 25% para setor e 75% para o efeito firma.
A fração da variabilidade ao longo do tempo explicada pela tendência linear é de 35,23%.
A significância da variância entre os coeficientes das firmas (r21 = 13.010) evidencia a hipótese de que a tendência entre diferentes firmas não é igual, confirmando a proposta do modelo 3, concluindo assim que as diferentes firmas seguem tendências lineares diferentes. Interpretação análoga poderia ser feita para o intercepto. As curvas de crescimento diferem nos seus interceptos em função da significância da variância entre os coeficientes r20
.
O coeficiente foi estimado em 0,60 o que significa que a média da variação 100 anual esperada do desempenho das indústrias é positiva.
Assim como para a variável dependente OPROA, o valor negativo das covariâncias para os coeficientes
u01 e
r01 (-0,48 e -27,57, respectivamente) A interpretação para esses valores negativos de OPROA também vale para estes resultados.Ao compararmos os valores da parcela da variabilidade dos efeitos firma e setor tanto para o desempenho médio como para tendência é possível concluir que em termos de tendência do desempenho, para OPROA o setor é mais representativo quando comparado em termos de desempenho médio. O efeito firma mostrou-se mais representativo para a análise em termos de tendência em ambos os casos, OPROA e Margem
Tabela 9- Comparação entre Média e Tendência
Modelo OPROA Margem
Firma Indústria Firma Indústria Firma Indústria
Média 1 57% 9% 55,59% 23,88%
Tendência 2 89% 11% 92,33% 7,67%
Fonte: Elaboração da autora
Ao compararmos os resultados encontrados com resultados como, por exemplo, resultados das pesquisas desenvolvidas por MISANGYI et al. (2006); SHORT et al.
(2007), encontramos resultados consistentes e equiparáveis, relativos às importâncias dos efeitos setor e firma.