ABSTRACT

Este estudo emprega uma abordagem bibliométrica e sistemática para examinar o impacto das classificações de crédito como medida de desempenho financeiro de empresas listadas no índice S&P 500. O estudo identificou uma lacuna de conhecimento, uma vez que apenas duas pesquisas foram encontradas, uma sugerindo e outra utilizando classificações de crédito para medir o desempenho financeiro. A maioria das pesquisas utiliza medidas de alavancagem, rentabilidade, liquidez e retorno de ações para explicar o desempenho financeiro. A análise empírica utiliza os dados de 292 empresas classificadas pela S&P Global Ratings no período de 2009 a 2013, aplicando um modelo de regressão de dados em painel. O estudo considera o Retorno sobre Ativos (ROA) e o Q de Tobin (TQ) como variáveis dependentes. Ele incorpora as classificações de crédito (CR) juntamente com variáveis como Dívida Total sobre Ativos Totais (TDTA), Retorno Total para Acionistas (TSR), Cobertura de Juros EBITDA (EBITDAICOV), Razão Rápida (QR), Escore Z de Altman (AZS), bem como fatores macroeconômicos como crescimento do PIB, inflação (IPC) e Taxa de Juros do Federal Reserve (FDRI) como variáveis independentes. O estudo argumenta que as classificações de crédito (CR), que incorporam dados históricos e informações confidenciais sobre as estratégias das empresas, fornecem avaliações de solvência confiáveis e prospectivas para o mercado. Isso é respaldado por agências de classificação especializadas que empregam suas metodologias. Os resultados sugeriram que as classificações de crédito das empresas impactam positivamente o Retorno sobre Ativos (ROA) e negativamente o Índice de Tobin (TQ).