Efeito dos pares como determinante do motivo especulativo - elemento do cash holdings

RESUMO

O objetivo desta pesquisa foi investigar se as decisões de investimento dos pares [capital expenditures (CAPEX setorial)] influenciam a retenção de caixa das empresas, avaliando em que medida a liquidez corporativa é explicada por fatores externos e não apenas por decisões individuais das companhias. Embora a literatura de cash holdings seja ampla, o motivo especulativo é pouco explorado, sobretudo a mensuração desse motivo por meio de uma proxy vinculada ao comportamento de investimento dos pares. O estudo avança ao propor e testar a variável speculative expectation (SPEC), baseada no desvio entre o CAPEX da firma e a mediana setorial, como proxy do motivo especulativo. A pesquisa amplia a literatura ao incorporar o efeito dos pares como determinante da política de caixa, destacando a influência dos pares e ampliando a compreensão sobre a dinâmica competitiva das empresas, tema pouco integrado aos modelos de cash holdings, apesar de sua importância em ambientes competitivos e com assimetria de informação. Os achados sugerem que gestores e analistas devem tratar a retenção de caixa como decisão estratégica adaptativa ao setor, ou seja, devem considerar não apenas fatores internos. Os níveis de cash holdings causam implicações para gestão financeira, avaliação corporativa e formulação de políticas em contextos de incerteza competitiva. Utilizou-se uma abordagem econométrica de dados setoriais e financeiros de empresas americanas de diferentes setores no período de 2010 a 2024. O estudo mensura a relação entre o CAPEX do setor, medido pela mediana dos pares, e a retenção de caixa das empresas, controlando por variáveis institucionais e macroeconômicas. Os resultados mostram coeficiente positivo e estatisticamente significativo para a variável SPEC em diferentes especificações contemporâneas e defasadas, com robustez em testes de sensibilidade, corroborando a hipótese de que o aumento do investimento relativo dos pares eleva a retenção de caixa das empresas americanas.

Palavras-chave:
efeito dos pares; modelo especulativo; retenção de caixa

ABSTRACT

The objective of this research was to investigate whether peers' investment decision specifically sectoral capital expenditures (CAPEX) influence corporate cash holdings, and to assess the extent to which corporate liquidity is explained by external factors rather than solely by individual company decisions. Although the literature on cash holdings is extensive, the speculative motive remains under-explored, particularly regarding its measurement via a proxy linked to peer investment behavior. This study advances the field by proposing and testing a speculative expectation (SPEC) variable, based on the deviation between a firm's CAPEX and the sectoral median, as a proxy for the speculative motive. The research expands the literature by incorporating peer effects as a determinant of cash policy, highlighting peer influence and broadening understanding of corporate competitive dynamics, a topic rarely integrated into cash-holding models despite its importance in environments characterized by information asymmetry. The findings suggest that managers and analysts should treat cash holdings as a strategic decision adapted to the sector; that is, they should consider factors beyond internal ones alone. Cash-holding levels have implications for financial management, corporate valuation, and policy formulation in contexts of competitive uncertainty. An econometric approach was employed using sectoral and financial data from U.S. companies across industries from 2010 to 2024. The study measures the relationship between sectoral CAPEX (measured by the peer median) and corporate cash holdings, while controlling for institutional and macroeconomic variables. The results reveal a positive, statistically significant coefficient for the SPEC variable across various contemporaneous and lagged specifications, and are robust to sensitivity tests, thereby corroborating the hypothesis that increased relative investment by peers leads to higher cash holdings among U.S. companies.

Keywords:
peer effect; speculative model; cash holding

1. INTRODUÇÃO

A retenção de caixa é considerada um mecanismo estratégico que proporciona vantagem competitiva em momentos de restrição financeira, evitando a iliquidez empresarial ou o subinvestimento (Moritzen & Schandlbauer, 2020). Em se tratando de liquidez, a figura de destaque é o caixa das companhias, que é a primeira opção de liquidez por ser a disponibilidade mais acessível no curto prazo.

Na literatura de finanças, o artigo seminal dos autores Opler et al. (1999) pode ser visto como um marco para novas pesquisas sobre determinantes da liquidez em caixa, já que, nas décadas subsequentes, houve um crescente aumento de estudos que tentaram explicar quais variáveis impactavam as organizações na retenção de caixa, ou seja, a literatura internacional sofreu renovação e ampliação dos estudos sobre o cash holding corporativo. Muitos trabalhos sobre liquidez em caixa têm o foco nas estruturas das organizações (Acharya et al., 2007; Almeida et al., 2004; Bates et al., 2009), ou seja, relacionando a necessidade de retenção de caixa como meio para justificar as condições das estruturas de capitais das companhias.

Entretanto, outros trabalhos empíricos buscam focar em diferentes aspectos organizacionais: a governança corporativa (Dittmar et al., 2003; Pinkowitz et al., 2006), os níveis ou determinantes de caixa (Dahrouge & Saito, 2013; Gao et al., 2013; Graham & Leary, 2018; Ozkan & Ozkan, 2004; Tortoli & Moraes, 2016), a avaliação do valor do dinheiro (Faulkender & Wang, 2006) e a influência do macroambiente sobre a política de caixa (Baum et al., 2006).

Embora a maioria dos estudos se concentre em compreender como os determinantes e a estrutura de capital das empresas afetam a liquidez e sua política de caixa, pouca atenção tem sido dada ao efeito dos pares como uma variável que afeta o nível de caixa nas organizações. Recentemente, Chen et al. (2019) examinaram como a política de cash holding se comporta em mercados competitivos. Os resultados mostram que uma companhia aumentará a retenção de caixa em relação aos seus pares para mitigar movimentos agressivos dos concorrentes. As reservas de caixa, dessa forma, têm relevância nas decisões sobre política de investimento nas organizações corporativas (Harford et al., 2008).

Este artigo visa compreender como as possibilidades futuras de investimentos, tratadas como motivo especulativo de liquidez, influenciam as decisões de gestão de caixa corporativa, via imitação da liquidez em caixa de empresas do setor. Nesse contexto, o objetivo deste artigo é investigar a influência das decisões dos pares na retenção de caixa das empresas, com ênfase no impacto das despesas de capital [capital expenditures (CAPEX setorial)], ou seja, se o aumento do nível de caixa de uma empresa individual é influenciado pelas decisões de investimentos dos concorrentes do setor, o chamado efeito dos pares.

No que se refere a estudos correlatos, esta pesquisa oferece duas contribuições centrais à literatura de cash holdings. A primeira é contextual: a gestão de caixa permanece entre os temas mais discutidos em finanças corporativas, sobretudo com a expansão de firmas intensivas em intangíveis e as mudanças na estrutura de capital. Nessa direção, o relatório da Morgan Stanley (Mauboussin & Callahan, 2025) mostra aumento estrutural das reservas de caixa das companhias abertas dos Estados Unidos da América: a razão caixa/ativos passou, em média, de 5,8% (1970-2000) para 9,7% (2001-2024), indicando mudança no perfil setorial e nas estratégias de investimento.

A segunda contribuição apoia-se em três pilares: (i) explorar a lacuna sobre o modelo especulativo, ainda menos investigado entre os principais motivos de liquidez; (ii) propor e testar uma proxy para esse motivo, baseada no CAPEX setorial versus CAPEX da firma, associada ao aumento de caixa para oportunidades futuras de investimento (Gill & Shah, 2012; Kim et al., 1998); e (iii) evidenciar empiricamente o efeito dos pares na retenção de caixa (Al-Hadi et al., 2020; Chen & Ma, 2017; Chen et al., 2019; Lieber & Skimmyhorn, 2018), dimensão pouco considerada em estudos seminais sobre cash holdings (Almeida et al., 2004; Bates et al., 2009; Opler et al., 1999; Ozkan & Ozkan, 2004).

2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA

2.1. Cash Holdings e as Principais Correntes Teóricas

O dinheiro é considerado o ativo mais líquido, e honrar suas obrigações é uma forma de mensurar a capacidade de uma organização. Desse modo, o papel do cash holding é fornecer liquidez às empresas, que, assim, são capazes de pagar suas obrigações no prazo, mesmo em momentos de crise (Gill & Shah, 2012). Assim, o caixa mostra-se um ativo fundamental nos balanços das companhias, passando a receber muita atenção das empresas, dos investidores e dos analistas. A liquidez em caixa é um elemento especialmente importante em períodos de recessão; portanto, o dinheiro é um ingrediente essencial que permite que uma empresa sobreviva e prospere (Subramaniam et al., 2011).

Os determinantes da liquidez em caixa são, há muito, debatidos na literatura financeira internacional. As possíveis explicações variam desde a alavancagem, os dividendos, a lucratividade, as oportunidades de crescimento, o tamanho da empresa, os gastos de capital e o fluxo de caixa, passando por compensação entre os custos marginais, a governança corporativa e os benefícios de retenção de caixa.

A literatura voltada para as finanças corporativas desenvolveu diferentes teorias para explicar os determinantes de caixa nas empresas, especificamente a pecking order, o trade-off e o free cash flow. A teoria pecking order propõe que, na evidência de assimetria de informação, as organizações, para mitigar os custos relacionados à informação assimétrica, optem por financiar seus projetos seguindo uma ordem, iniciando com as fontes internas de caixa, depois por meio de dívida e, por fim, usando o patrimônio líquido (David et al., 2009; Loncan & Caldeira, 2014; Myers & Majluf, 1984). O caixa pode ser visto como um resultado das diferentes decisões de financiamento e investimento propostas pelo padrão hierárquico de financiamento (Dittmar et al., 2003). Nesse caso, o caixa é considerado uma fonte de financiamento de baixo custo para as empresas restritas financeiramente.

Já a teoria do trade-off mostra que as empresas têm um nível de caixa alvo determinado por uma compensação dos custos e benefícios de manter ativos líquidos. Ou seja: considera-se que uma empresa define uma meta e, gradualmente, move-se em direção a esta (Correa et al., 2013; Loncan & Caldeira, 2014; Martínez-Sola et al., 2018; Riddick & Whited, 2009). Por fim, a teoria do free cash flow postula que a liquidez em caixa, além do necessário para financiar todos os projetos de valores presentes líquidos positivos, gera conflitos de interesse entre acionistas e gestores sobre o poder de decisão na empresa (Dutra et al., 2018; Martínez-Sola et al., 2018; Tortoli & Moraes, 2016).

A ideia geral implícita nas teorias sobre gestão de liquidez é que os ativos líquidos podem garantir o financiamento (caixa) quando as empresas não têm recursos para investimentos ou obrigações (Almeida et al., 2004; Ames et al., 2022; Ferreira et al., 2025). No entanto, nas últimas décadas, o debate sobre os motivos de liquidez ganhou ainda mais espaço nas discussões, proporcionando um aumento no número de estudos que investigam os motivos de retenção de caixa. A temática tem sido centrada nos principais motivos e em como esses influenciam o caixa, particularmente os motivos de precaução e de transação e, mais recentemente, o de especulação (oportunidades de investimento).

2.2. Motivo Especulativo

Esta parte apresenta o motivo especulativo como estratégia utilizada pelas empresas para reter capital para investimento, visando aproveitar oportunidades lucrativas no futuro. A Tabela 1 representa os principais trabalhos e a definição de motivo especulativo, conforme alguns autores.

Tabela 1
Definições sobre o motivo especulativo

Autor (ano)	Definição
Keynes (1937)	Refere-se à relutância de um investidor em amarrar o capital de investimento por medo de perder uma oportunidade melhor no futuro, ou seja, o objetivo é garantir o lucro, conhecendo melhor do que o mercado o que o futuro trará.
Kim et al. (1998)	As empresas mantêm excesso de liquidez para aproveitar oportunidades de investimentos futuros lucrativos.
Baum et al. (2012)	Uma empresa acumulará dinheiro para aproveitar oportunidades de lucro que possam surgir.
Gill e Shah (2012)	As empresas mantêm saldo em dinheiro para aproveitar quaisquer vantagens que possam surgir.
Tortoli e Moraes (2016)	Decorre do aproveitamento de oportunidades especulativas em relação a itens não monetários.
Dutra et al. (2018)	Está relacionado à ideia de que as empresas retêm liquidez para aproveitar oportunidades de crescimento.
Alves et al. (2022)	Estratégia utilizada pelas empresas para manter dinheiro e aproveitar ao máximo qualquer oportunidade de investimento que surja posteriormente.

• Fonte: Elaborada pelos autores.

O motivo especulativo está relacionado à relutância dos investidores em comprometer seu capital, devido ao receio de perder uma oportunidade melhor no futuro (Alves et al., 2022; Dutra et al., 2018; Manoel et al., 2018; Tortoli & Moraes, 2016). A estratégia visa obter lucros superiores aos do mercado, com base em informações privilegiadas (assimétricas) sobre o futuro, de modo que, ao manter um saldo de caixa elevado, as empresas possam aproveitar eventuais oportunidades e realizar investimentos vantajosos quando as condições de mercado forem mais lucrativas.

Essas oportunidades podem surgir devido a flutuações nos preços de ativos, mudanças no ambiente econômico ou eventos específicos do setor (crises). Ao acumular dinheiro, as companhias se posicionam para agir rapidamente e capitalizar essas situações oportunas quando surgirem, aumentando, assim, suas chances de obter lucros significativos. Manter o cash holdings elevado possibilita que as organizações tenham flexibilidade financeira para adquirir ativos a preços reduzidos, seja por meio de aquisições de empresas concorrentes em dificuldades ou de compras de ativos desvalorizados no mercado.

A especulação da liquidez parte do princípio de que as empresas têm ou não opções de investimento e de como fazem a gestão do cash holding, já que a retenção de caixa permite que as empresas aumentem o investimento, possibilitando o aproveitamento de futuras oportunidades que poderiam ser perdidas por falta de caixa (Artica et al., 2019; Denis & Sibilkov, 2010). Portanto, a adoção do motivo requer uma análise cuidadosa dos riscos e benefícios envolvidos, bem como uma compreensão precisa das perspectivas futuras do mercado e do setor em que a empresa está inserida.

2.3. A Relação Efeito dos Pares e o Cash Holdings via Motivo Especulativo

No ambiente empresarial, é propício trazer e abordar discussões que envolvam decisões financeiras, já que são cruciais para o crescimento das organizações e para a expansão de uma economia. Nessa perspectiva, até o momento, demonstrou-se que a tomada de decisão no campo das finanças precisa ser pensada levando em consideração o efeito que as informações e as decisões dos concorrentes acarretam nas próprias decisões financeiras.

O efeito dos pares é amplamente documentado na literatura de finanças e se manifesta, no contexto corporativo, pela influência do setor sobre o comportamento das firmas. Uma explicação recorrente é a presença de externalidades associadas ao desempenho e às características do setor, que levam as empresas a observar o investimento setorial e ajustar suas decisões de liquidez de modo imitativo ou defensivo (Mura, 2025). Em termos mais diretos, trata-se de mudanças no comportamento corporativo induzidas, sobretudo, pelas decisões dos pares (Anwar et al., 2019).

Tais externalidades podem ser entendidas como fatores exógenos à firma que moldam escolhas corporativas em um setor. Assim, empresas tendem a considerar decisões e desempenhos passados dos concorrentes ao formular suas estratégias (He & Wang, 2020), especialmente quando enfrentam assimetria informacional e pressões competitivas, que intensificam a propensão à imitação (Lieberman & Asaba, 2006).

A assimetria de informação ocorre quando uma parte detém informações mais completas do que a outra, gerando vantagem competitiva e potencial oportunismo (Drobetz et al., 2010). Esse desequilíbrio contribui para falhas de mercado e reforça a lógica de mercados imperfeitos, nos quais externalidades e informação incompleta distorcem decisões e preços. Nesse contexto, sustenta-se a hipótese de Myers e Majluf (1984) de que o financiamento externo é oneroso, tornando o caixa um buffer financeiro. Almeida et al. (2004) mostram que firmas mais restritas financeiramente tendem a reter caixa de forma sistemática, ao passo que empresas sem restrição têm menor incentivo. Assim, a liquidez acumulada pode viabilizar investimentos futuros, aproximando-se do motivo especulativo.

As explicações apresentadas sobre a importância e o porquê do efeito dos pares são corroboradas quando se evidencia que aspectos relacionados ao setor são capazes de direcionar as decisões individuais das empresas, como as decisões financeiras do setor, cujos resultados mostram que as companhias dependem das decisões tomadas por seus pares do setor (Grieser et al., 2022; Mackay & Phillips, 2005; Seo, 2021).

Dado o conceito de efeito dos pares, torna-se relevante identificar em quais decisões corporativas esse se manifesta, sobretudo porque pode refletir choques específicos dos concorrentes e/ou idiossincráticos. Machokoto et al. (2021) indicam que essa influência se estende a múltiplas escolhas, incluindo remuneração executiva, estrutura de capital, liquidez, crédito comercial, dividendos, gerenciamento de resultados, initial public offering, responsabilidade social, aversão ao risco, pesquisa e desenvolvimento (P&D), tributos e investimentos. Em particular, decisões de estrutura de capital e investimento tendem a ser sensíveis ao comportamento dos pares (Valta, 2012). Para Frank e Goyal (2009), firmas de um mesmo setor estão expostas a forças comuns que moldam suas decisões, reforçando o efeito dos pares como resultado de um conjunto (cluster) de fatores correlacionados.

Sobre a estrutura de capital e sua conexão com o efeito dos pares, um primeiro destaque é o artigo de MacKay e Phillips (2005), no qual evidenciam que as características das empresas, como estrutura financeira, tecnologia e risco, são fatores influenciados por comportamentos das empresas do setor. Já o estudo de Leary e Roberts (2014) retrata que as políticas e decisões financeiras das instituições sofrem influências de seus pares, especificamente a alavancagem, e que essa relação é muito mais forte do que outros efeitos já estudados em finanças.

Muitas organizações veem as decisões de investimento como um meio de aproveitar as oportunidades de crescimento, pois essas estão relacionadas ao seu nível de liquidez, ou seja, estratégias de sobrevivência operacional (Mohammadi et al., 2018), já que algumas empresas utilizam estratégias de preços competitivos para eliminar concorrentes (Haushalter et al., 2007). Essa disputa pode resultar em um aumento na liquidez em caixa à medida que as empresas usam o dinheiro para atividades operacionais (Fresard, 2010) ou, indiretamente, como, por exemplo, a volatilidade idiossincrática (Irvine & Pontiff, 2009).

Denis e Sibilkov (2010) argumentam que o cash holding é influenciado pelas decisões dos pares, pois maior liquidez permite que firmas financeiramente restritas invistam em projetos geradores de valor quando seus concorrentes, sem restrição, ampliam investimentos. Chen et al. (2019) reforçam essa lógica ao mostrar que a retenção de caixa é especialmente crítica para empresas restritas e/ou com elevados gastos em P&D, uma vez que ficam mais vulneráveis se os pares intensificarem o CAPEX, o que incentiva a manutenção de caixa para acompanhar essa dinâmica competitiva.

Esse mecanismo é amplificado pela assimetria informacional inerente aos investimentos: as firmas acompanham continuamente a produtividade de seus próprios ativos, enquanto o setor observa apenas sinais agregados e incompletos (Aboody & Lev, 2000). Como resultado, o efeito dos pares emerge como estratégia de autopreservação, permitindo adaptação e sobrevivência competitiva em mercados imperfeitos.

Em síntese, esse mecanismo amplia a retenção de liquidez como instrumento de poder discricionário e flexibilidade sob incerteza. A política de liquidez empresarial é dinâmica e adaptativa, pois, em momentos de instabilidade política e econômica, as empresas tendem a acumular mais caixa, o que amplia o caráter precaucional e especulativo dessa decisão (Floros et al., 2024). Assim sendo, os gestores utilizam o caixa não apenas como reserva operacional, mas também como ativo estratégico para investimentos (Wang & Zhang, 2025).

Os estudos apresentados trazem considerações a partir das quais podemos afirmar que as empresas não tomam decisões de forma isolada em relação ao setor, pois o mercado de atuação tem uma capacidade de influência advinda das decisões dos pares em relação aos investimentos. Desse modo, busca-se explicar o motivo da retenção de caixa e, especialmente, em relação à especulação. Assim, este trabalho propõe a seguinte hipótese:

H1: o modelo especulativo, cuja proxy se deriva das oportunidades de crescimento dos pares, aumenta o nível de caixa das empresas.

Dessa forma, com H1, busca-se identificar se as companhias, ao perceberem um aumento no investimento de capital de seus pares, tendem a ajustar estrategicamente seus níveis de liquidez para preservar flexibilidade financeira e capacidade de resposta a oportunidades futuras de investimento. Espera-se, portanto, que o coeficiente da variável SPEC apresente sinal positivo e estatisticamente significativo, indicando que, quanto maior for o CAPEX dos pares em relação à firma, maior será a propensão dessa em reter caixa. Assim, pretende-se demonstrar que a retenção de caixa não decorre apenas de fatores internos, mas também da observação e da imitação estratégica das práticas setoriais, reforçando a noção de que a liquidez funciona como uma opção real de investimento e um mecanismo de proteção competitiva em mercados sujeitos à incerteza e à assimetria de informação.

3. METODOLOGIA

3.1. Amostra

Esta pesquisa utiliza, para o período referente ao 1º trimestre de 2010 até o 4º trimestre de 2024, uma amostra de empresas americanas de capital aberto que fazem parte das principais bolsas de valores, New York Stock Exchange (NYSE) e NASDAQ. Os dados foram coletados da base de dados Capital IQ, e a escolha dessa base de dados deve-se à sua confiabilidade, para proporcionar uma discussão completa dos dados, construção da amostra e definições das variáveis. A escolha do período por iniciar em 2010 justifica-se, pois foi o ano em que a economia americana voltou a ter crescimento do produto interno bruto (PIB), e o período selecionado termina em 2024, incluindo o efeito Covid-19 (variável exógena) no mercado americano.

A seleção das empresas que irão compor a amostra do estudo segue uma filtragem, usando como base as empresas americanas não financeiras, ou seja, excluídas todas as empresas do setor financeiro. Essa exclusão se justifica por algumas particularidades encontradas nas demonstrações contábeis e pelo tipo de negócio, em que o caixa tem características diferentes. Um exemplo dessa peculiaridade do caixa seria a sua composição, formada também por depósitos dos clientes que têm a função de sustentar os saques desses montantes.

A classificação setorial estabelecida pelo estudo está pautada levando em consideração os tipos e os usos dos produtos ou serviços desenvolvidos pelas companhias. Desse modo, a classificação baseia-se no Global Industry Classification Standard, taxonomia desenvolvida para empresas de todo o mundo, economias desenvolvidas e em desenvolvimento. Até o momento, essa classificação tem uma estrutura hierárquica de quatro níveis que, atualmente, inclui 13 setores, 26 grupos de indústrias, 73 indústrias e 154 subindústrias.

3.2. Modelo Econométrico e as Variáveis

Para esta pesquisa, usam-se os modelos lineares de regressão que são estimados pelo método dos mínimos quadrados ordinários. A principal característica é que o intercepto e os coeficientes angulares são determinados pela somatória dos quadrados dos resíduos, sendo a menor possível. Dessa forma, os dados são estruturados em forma de painel curto não balanceado. Por se tratar de um modelo de painel estático, optou-se por não incluir a variável defasada do saldo de caixa (efeito estocástico temporal), exatamente para analisar o efeito da variável independente estocástica temporal.

Usa-se o modelo mencionado a seguir para examinar a preferência de liquidez em caixa. Assim, para avaliar o modelo especulativo e testar a hipótese, este estudo utiliza o seguinte modelo base de regressão pelo método generalizado do momento:

$${\mathit{C}\mathit{a}\mathit{s}\mathit{h}\mathit{H}\mathit{o}\mathit{l}\mathit{d}}_{\mathit{i},\mathit{t}}=a+{\beta }_1{SPEC}_{-i,j,t-1}+y{X}_{i,t}+e_{i,t}$$ (1)

em que os índices i, j e t correspondem à empresa, ao setor e ao ano, respectivamente.

A variável expectativa de especulação [speculative expectation (SPEC)] é uma construção, ou seja, uma forma de tentar mensurar a influência de um efeito por meio de uma proxy, uma variável aproximada. A composição dessa variável de especulação se dá pelo cálculo da mediana do CAPEX do setor j no período t-1, com exceção da própria empresa i, menos o CAPEX da empresa i, ou seja, leva-se em consideração a influência dos pares na construção da variável. O indicador despesa de capital (CAPEX) é calculado pela divisão entre as despesas de capital e ativo total (Bates et al., 2009), de forma que aumentar ou diminuir suas aplicações em CAPEX demonstra aos seus pares um sinal positivo ou negativo, relativo e não absoluto em termos de investir ou não investir.

O uso do CAPEX como proxy de expectativa de investimento surge da própria composição do indicador, já que as despesas de capital são tratadas em dois grupos: manutenção ou substituição de despesas e investimentos impulsionados pelo crescimento. Despesas de capital de manutenção são aquelas relacionadas a manter o tamanho e a capacidade existentes de uma empresa ou negócio. Essas despesas de capital não incluem gastos relacionados com a nova capacidade de uma linha de produtos existente, uma nova linha de produtos ou outras iniciativas similares de crescimento. E, quando nos referimos a despesas de capital de crescimento, estamos nos referindo a desembolsos que expandem a capacidade de produção.

Além dessa variável, a análise considera variáveis de controle (X: vetor de variáveis de controle), com o objetivo de expurgar seus efeitos sobre os principais coeficientes analisados em relação às hipóteses. A Tabela 2 refere-se às variáveis de controle.

Tabela 2
Definição das variáveis de controle

Variáveis	Abreviação	Definição	Autores
Cash holdings	CashHold	Somatório do caixa e equivalentes de caixa dividido pelo ativo total	Bates et al. (2009)
Cash flow	CF	Soma do EBITDA dividido pelo ativo total	Bates et al. (2009)
Net working capital	NWC	Subtração do ativo circulante pelo caixa e equivalentes de caixa menos o passivo circulante e, posteriormente, dividido pelo ativo total	Bates et al. (2009), Manoel et al. (2018), Opler et al. (1999), Tortoli e Moraes (2016)
Research and development	RD	Divisão entre as despesas com pesquisa e desenvolvimento e ativo total	Bates et al. (2009), Dittmar et al. (2003)
Q de Tobin	Q	Diferença entre ativo total e patrimônio líquido mais o valor de mercado da empresa dividido pelo ativo total	Bates et al. (2009), Dittmar et al. (2003), Harford et al. (2008)
Leverage	Lev	Razão entre as dívidas totais e ativo total	Almeida et al. (2004), Bates et al. (2009), Dahrouge e Saito (2013), Manoel et al. (2018)
Size	Size	Logaritmo natural (Ln) do ativo total	Bates et al. (2009), Dittmar et al. (2003), Kim et al. (1998), Opler et al. (1999), Ozkan e Ozkan (2004), Pinkowitz et al. (2006), Tortoli e Moraes (2016)
Tangibility	Tangibility	Soma do ativo imobilizado dividido pelo ativo total	Bates et al. (2009)
Dividend	Dividend	Dummy que assume valor igual a 1 nos trimestres em que a empresa pagou dividendos e 0, caso contrário	Dahrouge e Saito (2013), Harford et al. (2008)
Sector	Sector	Dummy (SIC codes) que assume valor igual a 1 se a observação pertence a determinado setor e 0, caso contrário	Almeida et al. (2004)
Covid-19	Covid-19	Dummy que assume valor igual a 1 nos trimestres em que o PIB americano ficou negativo e 0, caso contrário	Tawiah e Keefe (2024)

• EBITDA = earnings before interest, taxes, depreciation, and amortization; PIB = produto interno bruto; SIC = Standard Industrial Classification.
• Fonte: Elaborada pelos autores.

Para testar a hipótese H1 deste estudo, dois modelos econométricos MQO são estimados. O primeiro modelo, representado pela Eq. 2, e o segundo modelo, representado pela Eq. 3, com variáveis defasadas, são apresentados abaixo.

$${\mathit{C}\mathit{a}\mathit{s}\mathit{h}\mathit{H}\mathit{o}\mathit{l}\mathit{d}}_{\mathit{i},\mathit{t}}=a+{\beta }_1{SPEC}_{-i,j,t-1}+{\beta }_1{CF}_{i,t}+{\beta }_2{NWC}_{i,t}+{\beta }_3{RD}_{i,t}+{\beta }_4{Q}_{i,t}+{\beta }_5{Lev}_{i,t}+{\beta }_6{Size}_{i,t}+{\beta }_7{Tangibility}_{i,t}+{\beta }_8{Dividend}_{i,t}+{\beta }_9{Sector}_i+e_{i,t}$$ (2)

$${\mathit{C}\mathit{a}\mathit{s}\mathit{h}\mathit{H}\mathit{o}\mathit{l}\mathit{d}}_{\mathit{i},\mathit{t}}=a+{\beta }_1{SPEC}_{-i,j,t-1}+{\beta }_1{CF}_{i,t-1}+{\beta }_2{NWC}_{i,t-1}+{\beta }_3{RD}_{i,t-1}+{\beta }_4{Q}_{i,t-1}+{\beta }_5{Lev}_{i,t-1}+{\beta }_6{Size}_{i,t-1}+{\beta }_7{Tangibility}_{i,t-1}+{\beta }_8{Dividend}_{i,t}+{\beta }_9{Sector}_i+e_{i,t}$$ (3)

A Tabela 3 representa o resultado esperado para essas variáveis e os autores que as utilizaram.

Tabela 3
Resumo dos sinais das regressões

Variáveis	Sinal esperado	Autores
CashHold	N/A	Bates et al. (2009)
CF	+	Opler et al. (1999)
NWC	-	Bates et al. (2009), Opler et al. (1999)
RD	-	Brown e Petersen (2011)
Q	+	Bates et al. (2009), Dittmar et al. (2003), Harford et al. (2008)
Lev	-	Almeida et al. (2004), Bates et al. (2009)
Size	-	Bates et al. (2009), Dittmar et al. (2003), Kim et al. (1998), Opler et al. (1999), Ozkan & Ozkan (2004), Pinkowitz et al. (2006)
Tangibility	-	Bates et al. (2009)
Dividend	+	Harford et al. (2008)
Covid-19	+	Tawiah e Keefe (2024)
Sector	+/-	Almeida et al. (2004)

• Nota: As variáveis estão descritas na Tabela 2.
• N/A = não aplicável.
• Fonte: Elaborada pelos autores.

Foram aplicadas técnicas de winsorização em todas as variáveis (em ambas as caudas), exceto nas dummies, com o intuito de tratar os outliers. Esse procedimento não exclui da amostra as observações discrepantes, somente reduz o efeito que exercem nos resultados (Bates et al., 2009).

Para definir o modelo de dados em painel mais adequado para estimar as regressões, utilizaram-se o pooled ordinary least squares, de efeitos fixos [fixed effects (FE)] ou de efeitos aleatórios. Utilizou-se o teste de Hausman para determinar qual abordagem seria adotada na análise de regressão: efeito fixo ou efeito aleatório. Assim, como o valor de p do teste de Hausman é 0,0000 para um nível de significância de 1%, a hipótese nula deve ser rejeitada, de modo que o modelo de FE é o mais adequado. A possível existência de problemas estatísticos devidos à heterocedasticidade foi corrigida com a aplicação da ferramenta robust.

O teste Shapiro-Francia é aplicado para verificar a normalidade dos dados. O teste identificou que a distribuição dos resíduos é não normal, pois houve significância ao nível de 1% (p = 0,00001), ou seja, a hipótese nula de que os dados seguem distribuição normal é rejeitada. A não normalidade dos dados da equação não é um problema, pois contém 131.355 observações, já que, ao coletar amostras suficientemente grandes de qualquer população, com base no teorema do limite central, a distribuição amostral dos parâmetros se aproximará de uma distribuição normal.

Em seguida, o fator de inflação da variância é calculado para analisar se há problemas de multicolinearidade, ou seja, se as variáveis explicativas apresentam correlações muito elevadas ou perfeitas. O teste indica que não houve multicolinearidade nos dados analisados no presente estudo.

4. ANÁLISE DOS RESULTADOS

4.1. Estatísticas Descritivas

As estatísticas descritivas dos dados utilizados nas análises estão referidas na Tabela 4. O número total de observações da amostra examinada é de 131.355, formado por 3.681 empresas para o período de 56 trimestres, de 2010 a 2024.

Tabela 4
Análise descritiva das variáveis

Variáveis	Observações	Média	Mediana	Desvio Padrão	Mínimo	Máximo
CashHold_w	131.355	0,2569	0,1349	0,2841	0,0002	0,9811
CF_w	131.355	-0,0099	0,0201	0,0964	-0,4994	0,1444
NWC_w	131.355	0,0356	0,0187	0,1805	-0,5520	0,5520
RD_w	131.355	0,0194	0,0000	0,0403	0,0000	0,2289
Lev_w	131.355	0,1885	0,1544	0,1843	0,0000	0,6912
Size_w	131.355	19,9539	20,0793	2,5727	13,6972	25,4003
Tangibilit~w	131.355	0,2283	0,1349	0,2397	0,0000	0,9100
Q de Tobin_w	131.355	2,7040	1,6072	3,8085	0,2645	29,7617
Spec	131.355	-0,0032	0,0000	0,0127	-0,0802	0,0347

• Nota: As variáveis estão descritas na Tabela 2.
• Fonte: Elaborada pelos autores.

A estatística descritiva mostra que o SPEC apresenta média de -0,0032 e mediana de 0,0000. Em termos econômicos, isso indica que, no ponto médio da distribuição, o desvio relativo de CAPEX em relação ao setor tende a ser pequeno, mas com leve viés negativo na média, sugerindo que a firma típica investe ligeiramente acima da mediana dos pares. A média de SPEC é próxima de 0 por uma questão mecânica. Como a variável SPEC é gerada pela diferença entre a mediana de CAPEX do setor e o CAPEX da empresa, metade das empresas apresenta valores de SPEC positivos, enquanto a outra metade apresenta valores negativos. Por construção, a média tende a 0. Essa lógica é válida para todos os setores.

O cash holding apresenta variação significativa entre os diferentes setores. Enquanto a média geral é de 25,69%, como representa a Tabela 4, setores como o de Saúde (Health Care) e o de Tecnologia da Informação (Information Technology) apresentam elevados saldos de caixa, de 50,9% e 30,2%, respectivamente. Já os setores com menores níveis de caixa são os de Material Básico (Materials) e de Utilidade Pública (Utilities), respectivamente com 12,7% e 2,6%. Ao longo do tempo, esses percentuais não se alteram significativamente. Mais detalhes são omitidos por questão de espaço.

A variável Q de Tobin tem uma média de 2,7, indicando que há grande valorização das empresas americanas da amostra em relação ao seu balanço patrimonial, e que o endividamento, na média, equivale a 18,85% dos ativos das companhias. Isso não é considerado um montante alto para análise de alavancagem no mercado americano.

Como representa a Tabela 4, após a winsorização, o desvio padrão de algumas variáveis, Cash holdings (CashHold), Cash flow (CF), Net working capital (NWC), Research and development (RD), Tangibility e Q de Tobin, é maior que a média. Isso demonstra que os valores dessas variáveis variaram ao longo do tempo, pois a distância média entre os pontos individuais e a média é maior que a própria média. Adicionalmente, constata-se que as empresas da amostra são distintas, já que o valor mínimo e máximo de algumas variáveis é bem distante.

Elabora-se a matriz de correlação entre as variáveis, buscando mensurar a intensidade e o sentido da relação entre as variáveis, não especificamente a relação de causa e efeito, mas sim a de associação entre as variáveis. As variáveis dummies serão desconsideradas da análise, e a Tabela 5 refere-se aos coeficientes encontrados da correlação de Spearman.

Tabela 5
Matriz correlações de Spearman entre as variáveis

Variáveis	CashHold	SPEC	CF	NWC	RD	Lev	Size	Tangibility
CashHold	1
SPEC	0,0145	1
CF	-0,3641	-0,1614	1
NWC	-0,2518	0,0300	0,2938	1
RD	0,5888	-0,0591	-0,4464	-0,2253	1
Lev	-0,5338	-0,0582	0,2306	0,0032	-0,3204	1
Size	-0,4144	-0,1559	0,4719	0,0646	-0,3017	0,4937	1
Tangibility	-0,4586	-0,3206	0,3217	0,0706	-0,4075	0,3244	0,3478	1
Q	0,3278	-0,1309	0,0625	-0,1581	0,2818	-0,1648	-0,0646	-0,2158

• Nota: As variáveis estão descritas na Tabela 2.
• Fonte: Elaborada pelos autores.

Como observado na Tabela 5, evidenciou-se a correlação entre as variáveis do estudo. Verifica-se que há uma relação fraca e positiva entre a variável dependente CashHold e a variável independente especulação. Contudo, há relação com as variáveis de controle, sendo negativo o sinal para fluxo de caixa, capital de giro líquido, endividamento, tamanho e tangibilidade, e positivo para pesquisa e desenvolvimento e Q de Tobin. Tratando-se das variáveis de controle com sinal positivo, destaca-se que apenas RD apresentou correlação significativa maior que 0,50, já que o Q de Tobin ficou entre 0,30 e 0,35. Além disso, observa-se que, nas correlações negativas, apenas o Leverage apresentou correlações lineares significativas abaixo de -0,50.

Com relação às evidências, em primeira análise, o cash holding tem uma relação positivamente fraca com a variável explicativa especulação. Entretanto, a matriz de Spearman representa apenas uma associação entre as variáveis. Assim sendo, para responder à questão de pesquisa, realizaram-se algumas análises em modelos de regressão.

4.2 Resultados dos Modelos de Regressão

Os resultados da regressão da Eq. 2 estão demonstrados e analisados na Tabela 6.

Tabela 6
Estimação das regressões de cash holdings (FE)

Variáveis	FE robust (CashHold) (1)	FE robust (CashHold) (2)	FE robust (CashHold) (3)
Constante (_cons)	1,905*** (0,000)	8,043*** (0,000)	4,273** (0,034)
SPEC	17,563*** (0,000)	10,191*** (0,000)	10,882*** (0,000)
CF		1,675** (0,028)	1,356* (0,075)
NWC		-2,813*** (0,000)	-2,994*** (0,000)
RD		-27,503*** (0,000)	-27,134*** (0,000)
Lev		-2,526*** (0,000)	-2,529*** (0,000)
Size		-0,186** (0,018)	-0,069 (0,434)
Tangibility		-5,941*** (0,000)	-5,717*** (0,000)
Q		0,014 (0,412)	0,009 (0,589)
Dividend			-0,026 (0,643)
Covid-19			0,352*** (0,001)
FE de setor	Não	Não	Sim
Prob > F	0,000	0,000	0,000
R²	0,002	0,050	0,054
N	131.156	131.156	131.156

• Notas: Valores da estatística t estão entre parênteses. As variáveis estão descritas na Tabela 2.
• FE = fixed effects.
• *** = estatisticamente significativa ao nível de 1% (p < 0,01); ** = estatisticamente significativa ao nível de 5% (p < 0,05); * = estatisticamente significativa ao nível de 10% (p < 0,10).
• Fonte: Elaborada pelos autores.

O modelo 1 mostra o resultado de uma regressão simples (isto é, com apenas a variável explicativa principal), com a aplicação de uma análise em painel com efeito fixo robusto. Nesse modelo adotado com apenas a SPEC, o coeficiente é 17,563, com nível de significância de 1%. O valor do R² é 0,002 e representa a proporção da variância da variável dependente que é explicada por uma ou mais variáveis independentes em um modelo de regressão, de modo que a regressão de dados em painel com efeito fixo tem poder explicativo de 0,20% da variação do modelo.

Na sequência, os modelos 2 e 3 apresentam os resultados com a inclusão gradual de variáveis de controle, incluindo as dummies de setor (FE de setor). O motivo para apresentar esses diferentes modelos é evidenciar o viés na estimação da variável SPEC decorrente da omissão de variáveis. É importante notar que o coeficiente de SPEC varia significativamente com a inclusão de variáveis de controle, indicando problemas de endogeneidade que poderiam distorcer os resultados, caso as variáveis de controle não tivessem sido consideradas.

A coluna 2 da Tabela 6 representa uma regressão de dados em painel com as variáveis de controle, porém ainda sem as dummies. Nesse contexto, as variáveis SPEC, NWC, RD, Leverage e Tangibility são significantes para p < 0,01; já a significância de p < 0,05 é vista nas variáveis CF e Size e, por fim, o Q de Tobin não é significante. Essa regressão mostra uma capacidade de explicação com o R² de 5%. Por fim, a última coluna traz a regressão com todas as variáveis, na qual os elementos significantes a 1% são SPEC, NWC, RD, Lev, Tangibility e Covid-19; para o nível de 10%, vemos CF, e as demais variáveis, Size, Q de Tobin e Dividend, não são significativas. A regressão tem um R² de 5,4%, ou seja, uma capacidade de explicação da variabilidade do modelo.

Os principais resultados da Tabela 6 referem-se à variável SPEC, cujos coeficientes são positivos e estatisticamente significativos nos três modelos, com valores de 17,563, 10,191 e 10,882, respectivamente. Os coeficientes positivos e significativos dão suporte à H1 de que o saldo de caixa aumenta devido ao modelo especulativo. Para entender as implicações desse resultado, é importante lembrar que a variável SPEC de uma empresa i é definida como o CAPEX mediano do setor (exceto a própria empresa i) menos o CAPEX da própria empresa i. Assim, quanto maior o valor do SPEC, menor é o investimento da empresa i em relação ao setor. O SPEC pode apresentar valores positivos, se a empresa i investe menos que o setor, ou negativos, se a empresa i investe mais. Espera-se que a relação entre SPEC e o saldo de caixa seja positiva, independentemente de o valor de SPEC ser maior ou menor que 0.

Primeiramente, nosso argumento é que as empresas com SPEC positivo (isto é, setor investindo mais do que a empresa i), ao observarem que seus pares estão investindo mais, podem se sentir impelidas a aumentar seu saldo de caixa em um primeiro momento, para, em um segundo momento, terem condições de investir mais e alcançar seus pares. A lógica por trás desse argumento é que as empresas imitam seus pares para evitar o risco de subinvestir.

Em segundo lugar, para as empresas com SPEC negativo (isto é, empresa i investindo mais que o setor), o maior risco é o de sobreinvestir. Quando observa que seus pares estão investindo menos, a empresa i pode reduzir seus planos de investimentos futuros. À primeira vista, poder-se-ia concluir que, para o grupo de empresas com SPEC negativo, o saldo de caixa seria grande para empresas com baixos valores de SPEC, o que levaria a uma relação negativa entre SPEC e saldo de caixa, diferentemente da hipótese construída. Porém, do ponto de vista teórico, em particular sob a ótica da teoria de agência (Jensen & Meckling, 1976; Jensen, 1986; Stulz, 1990), uma empresa madura que não tem boas oportunidades de investimento deveria distribuir o saldo de caixa em excesso para seus acionistas, de forma a evitar potenciais custos de agência, como, por exemplo, investir em projetos com valor presente líquido negativo (isto é, construção de impérios). Por isso, nossa hipótese também se mantém para as empresas com valores negativos de SPEC.

Com relação às variáveis de controle, as descobertas são consistentes com diversos estudos, ou seja, NWC, RD, Lev, Size e Tangibility têm um coeficiente com sinal negativo, como esperado pela literatura. E o CF, Q de Tobin, Dividend e Covid-19 estão positivamente associados ao cash holding.

A relação negativa e significante entre o capital de giro líquido e o cash holdings reflete a relação inversa da própria definição de capital de giro líquido (Chen et al., 2019). O valor negativo e significante de RD reitera que as firmas suavizam pesquisa e desenvolvimento usando caixa como buffer - as empresas reduzem caixa para sustentar RD quando há choques/atritos de financiamento, ou seja, usam caixa para financiar intangíveis (Brown & Petersen, 2011).

A variável alavancagem (Lev) e a reserva de caixa (CashHold) são consideradas fontes de financiamento substitutas devido ao coeficiente negativo. Esse achado corrobora os estudos de Griese et al. (2022), Opler et al. (1999) e Ozkan e Ozkan (2004), comprovando que empresas mais alavancadas têm menores reservas de caixa. O coeficiente do tamanho da empresa (Size) é negativo, porém significativo apenas na coluna 2, o que, para Ozkan e Ozkan (2004), implica que as pequenas empresas são mais vulneráveis às imperfeições do mercado de capitais.

Em se tratando do CF, esse é positivo e significante, acarretando que empresas financeiramente restritas poupam caixa quando o fluxo de caixa aumenta (Almeida et al., 2004; Opler et al., 1999). O coeficiente Q de Tobin é positivo, indicando que o mercado diferencia o caixa das firmas com maiores oportunidades de investimento, de modo que empresas com maior Q de Tobin preferem reter mais caixa porque é custoso um financiamento via capital externo. Contudo, a variável não é significativa e pode-se inferir que o efeito de Q de Tobin já é capturado por variáveis como RD e SPEC.

Verificando outros elementos de controle da regressão, o resultado indica uma relação negativa entre os dividendos e o nível de caixa acumulado, e não significante. Essa relação pode ser sustentada porque pagar dividendos tende a estar associado a menos caixa (sinal negativo), mas, muitas vezes, sem significância estatística após controlar outras variáveis financeiras. Isso ocorre quando o modelo controla ricamente por características de setor (Bates et al., 2009). Já a variável Covid-19 é positiva e significativa (p < 0,01), evidenciando que, durante a pandemia, as empresas acumularam mais caixa, refletindo precaução frente à incerteza, confirmando comportamento defensivo das firmas (Keynes, 1937).

Em seguida, realiza-se a análise dos resultados da regressão da Eq. 3 com as variáveis defasadas em primeira diferença, demonstrados na Tabela 7.

Tabela 7
Estimação das regressões de Cash Holdings (variáveis defasadas)

Variáveis	FE robust (CashHold) (1)	FE robust (CashHold) (2)	FE robust (CashHold) (3)
Constante (_cons)	1,821*** (0,000)	10,603*** (0,000)	8,094*** (0,000)
SPEC L1.	16,023* (0,000)	10,904*** (0,000)	11,169*** (0,000)
CF L1.		1,298 (0,113)	1,139 (0,166)
NWC L1.		-2,204*** (0,000)	-2,227*** (0,000)
RD L1.		-17,354*** (0,000)	-16,791*** (0,000)
Lev L1.		-1,846*** (0,000)	-1,859*** (0,000)
Size L1.		-0,348*** (0,000)	-0,309*** (0,000)
Tangibility L1.		-4,950*** (0,000)	-4,816*** (0,000)
Q L1.		0,030* (0,092)	0,023 (0,192)
Dividend L1.			-0,019 (0,747)
Covid-19			0,291*** (0,002)
FE de setor	Não	Não	Sim
Prob > F	0,000	0,000	0,000
R²	0,002	0,030	0,033
N	91.141	91.141	91.141

• Fonte: Elaborada pelos autores.
• Notas: Valores da estatística t estão entre parênteses. As variáveis estão descritas na Tabela 2.
• FE = fixed effects.
• *** = estatisticamente significativa ao nível de 1% (p < 0,01); ** = estatisticamente significativa ao nível de 5% (p < 0,05); * = estatisticamente significativa ao nível de 10% (p < 0,10).

Conforme a Tabela 7, os resultados obtidos por meio da aplicação de um modelo de dados em painel com efeito fixo robusto, com variável explicativa defasada, revelaram que a variável defasada (SPEC L1.) apresentou significância estatística ao nível de 1% em todas as situações. Além disso, o valor do coeficiente de determinação (R²) foi de 0,002 na coluna 1, o que indica que apenas 0,20% da variância da variável dependente (CashHold) foi explicada pela variável explicativa no modelo de regressão. Portanto, pode-se concluir que a regressão (coluna 1) tem um poder explicativo limitado, explicando apenas uma pequena proporção (0,20%) da variação do modelo em questão. Comparando com a regressão (coluna 1) da Tabela 6, nota-se que o coeficiente da variável SPEC defasado (Tabela 7) é um pouco maior, com o valor de 17,563, e o R² da regressão também é igual. Isso denota que a regressão (coluna 1) da Tabela 7 tem uma capacidade de explicação da variabilidade do modelo igual à regressão (Tabela 6, coluna 1).

Na coluna 2 das regressões, incluímos as variáveis independentes defasadas no modelo. Dessa forma, de todas, apenas o CF não foi significativo. A variável SPEC ainda continua sendo estatisticamente significante com p < 0,01, porém o coeficiente da variável aumenta um pouco se comparado com o modelo da Tabela 6 (coluna 2). Novamente, com as variáveis defasadas, há um aumento no valor do coeficiente da SPEC e o modelo apresenta uma pequena queda no R², que se encontra em 0,030 (3%). Embora o sinal esperado (positivo) se confirme, a ausência de significância sugere que variações no fluxo de caixa passado (tanto na coluna 2 quanto na 3) não explicam de forma robusta o caixa atual após controlar por outras fontes de liquidez e estrutura financeira (Almeida et al., 2004). Possivelmente, o efeito do fluxo de caixa ocorre no mesmo período (não defasado) ou é absorvido por variáveis correlatas, como NWC e SPEC.

A variável Q de Tobin é positiva, marginalmente significativa na coluna 2 (p = 0,092), mas não significativa na coluna 3, sem robustez estatística. As oportunidades de crescimento parecem não afetar consistentemente o caixa após controlar P&D e SPEC. As variáveis dummies Dividend e Covid-19 apresentam sinal e significância iguais aos demonstrados na Tabela 6, de forma que as justificativas do comportamento e impactos gerados serão as mesmas.

Por fim, a última coluna de comparação entre as Tabelas 6 e 7 mostra que a alteração na regressão, incluindo as variáveis defasadas, causa uma influência menor no cash holding. Mesmo assim, sugere-se que a H1 pode ser corroborada, já que a expectativa de investimento, mensurada via efeitos dos pares (SPEC), influencia na retenção de caixa do modelo, mesmo com variáveis explicativas e independentes defasadas.

4.3 Discussão e Comparação dos Resultados

Os resultados deste estudo corroboram evidências previamente identificadas na literatura acerca da influência dos pares nas decisões de retenção de caixa das empresas. A constatação de que o modelo especulativo impacta positivamente o nível de cash holding está em consonância com a pesquisa de Chen et al. (2019), que enfatiza a importância das decisões dos pares na formulação da política de liquidez corporativa. O presente estudo fortalece essa perspectiva ao evidenciar que o nível de CAPEX do setor, mensurado pela mediana dos pares, exerce influência significativa sobre a liquidez das empresas analisadas.

Adicionalmente, o resultado da pesquisa complementa essa visão ao demonstrar que a retenção de caixa não se configura apenas como uma decisão interna (Al-Hadi et al., 2020), mas também como um reflexo direto de fatores externos (Machokoto et al., 2021), que modulam as decisões adotadas pelos pares em relação à retenção de caixa. Isso evidencia a busca das empresas por competitividade ao alinharem suas políticas de liquidez às práticas predominantes no setor, não apenas como resposta a condições econômicas individuais, mas também como adaptação estratégica frente às ações dos concorrentes no mercado (Seo, 2021). De forma mais ampla, Grieser et al. (2022) destacam que o efeito dos pares não se restringe às decisões setoriais, podendo também estar associado a redes mais amplas de relacionamento corporativo, o que evidencia a necessidade de uma análise integrada que contemple fatores internos e externos.

Os resultados encontrados neste estudo podem ser interpretados de forma integrada à luz das principais teorias financeiras. Conforme a teoria do trade-off, as empresas buscam um nível ótimo de caixa que equilibre custos e benefícios da liquidez, e o efeito positivo da SPEC indica que o aumento do investimento dos pares leva as firmas a ajustarem suas reservas, reforçando o caráter estratégico e adaptativo dessa decisão frente à pressão competitiva (Bates et al., 2009). De acordo com a teoria da pecking order, tal comportamento também reflete a preferência por financiamento interno em contextos de assimetria informacional, uma vez que o caixa funciona como amortecedor financeiro e mecanismo de proteção contra restrições de crédito, em linha com as evidências de Riddick e Whited (2009). Em contrapartida, sob a perspectiva da teoria do free cash flow, a ampliação da liquidez em resposta às ações dos pares pode representar tanto uma estratégia racional de flexibilidade quanto um comportamento especulativo associado ao uso discricionário de recursos (Pinkowitz et al., 2006). Assim, a proxy expressa uma dinâmica mista entre racionalidade financeira e oportunismo gerencial, evidenciando que o efeito dos pares sobre a retenção de caixa combina os motivos de liquidez.

A proxy SPEC representa um avanço metodológico relevante para captar o efeito especulativo setorial, já que a variável traduz o grau em que uma empresa ajusta sua política de caixa observando o comportamento de investimento dos pares. Assim, a variável reflete uma forma de imitação estratégica sob incerteza, em que a empresa adota comportamento defensivo ou oportunista, ampliando seu caixa para manter flexibilidade diante das ações dos concorrentes.

Do ponto de vista conceitual, essa proxy expressa a interconexão entre expectativas de investimento, competição setorial e decisões de liquidez corporativa. O resultado positivo e robusto da variável em todos os modelos estimados sugere que a retenção de caixa é parcialmente explicada por efeitos externos, e não apenas por fundamentos internos de estrutura de capital ou rentabilidade. Em outras palavras, o comportamento das empresas quanto à liquidez é endógeno à dinâmica do setor, o que aproxima a discussão do campo da economia comportamental e da teoria das opções reais. Nesse contexto, o caixa passa a ser compreendido não apenas como reserva de especulação, mas como uma opção real de investimento sob incerteza competitiva, reforçando os argumentos de Baum et al. (2012), Gill e Shah (2012) e Mauboussin e Callahan (2025).

Em síntese, os resultados empíricos desta pesquisa corroboram H1, demonstrando que a liquidez corporativa é influenciada pelas decisões de investimento dos pares e que o modelo especulativo se consolida como um determinante relevante do cash holding. Dessa forma, o efeito dos pares emerge como um novo determinante híbrido - simultaneamente estratégico e comportamental - da política de caixa, ampliando o entendimento de que as decisões de liquidez corporativa são moldadas pela interação entre fatores internos, incentivos gerenciais e pressões externas setoriais.

5. CONSIDERAÇÕES FINAIS

O objetivo deste estudo foi investigar a influência das decisões dos pares na retenção de caixa das empresas, com ênfase no impacto do CAPEX setorial nas companhias listadas nos Estados Unidos da América. A literatura sobre o efeito dos pares indica que as decisões de investimento e de liquidez são fortemente influenciadas pelas práticas observadas no setor de atuação (Machokoto et al., 2021; Seo, 2021; Zhuang et al., 2022). Esses estudos corroboram os resultados deste artigo, revelando uma relação positiva e estatisticamente significativa entre as expectativas de investimento setorial e os níveis de cash holding das organizações.

Esses achados confirmam H1, demonstrando que as empresas norte-americanas ajustam suas reservas de caixa com base no comportamento de investimento dos pares. Essa relação positiva pode ser atribuída ao fato de que os gestores percebem o caixa como um indicador de oportunidades futuras e um meio de financiamento interno de baixo custo (Mohammadi et al., 2018). Assim, a manutenção de liquidez em caixa assume caráter estratégico e especulativo, sendo utilizada para capturar oportunidades de investimento e mitigar custos de financiamento externo.

Esses resultados, primeiramente, apontam que as variáveis associadas à liquidez corporativa precisam ser analisadas sob uma perspectiva relacional e contextual, em vez de puramente individual. O comportamento de caixa das firmas deve ser entendido como resultado de interações setoriais, em que o investimento dos pares atua como referência para ajustes estratégicos, já que a SPEC atua como uma medida inovadora do efeito dos pares e sensível à dinâmica competitiva do caixa das companhias, aproximando a discussão de abordagens comportamentais e de opções reais.

Assim, o efeito dos pares é identificado neste estudo, podendo variar conforme o contexto institucional e o nível de desenvolvimento do mercado de capitais, sendo mais evidente em economias como a dos Estados Unidos da América - caracterizadas por alta transparência, competição e acesso a crédito - e, possivelmente, menos intenso ou até inverso em mercados emergentes, nos quais prevalecem assimetria informacional, restrições financeiras e governança concentrada.

Portanto, futuras pesquisas devem adotar um olhar contextualizado para a análise da retenção de caixa, aprimorando a mensuração da variável SPEC e incorporando métricas alternativas (cash-to-net-assets e cash-flow sensitivity) capazes de distinguir entre liquidez operacional e especulativa. Além disso, é recomendável investigar diferenças entre empresas restritas e irrestritas financeiramente, uma vez que firmas com menor acesso ao crédito tendem a reagir mais fortemente ao comportamento dos pares. Testar novas populações, contextos e formas de mensuração é, portanto, essencial para verificar se o motivo especulativo constitui uma regularidade global ou um fenômeno específico de economias desenvolvidas, ampliando a compreensão teórica e empírica sobre a relação entre liquidez corporativa, comportamento competitivo e estrutura de mercado.

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• Este é um texto bilíngue. Este artigo também foi traduzido para o idioma inglês, publicado sob o DOI https://doi.org/10.1590/1808-057x20262335.en
• Este artigo deriva de uma tese de doutorado defendida pelo autor Rodolfo Vieira Nunes, sob orientação do autor Eduardo Kazuo Kayo, em 2023.
• Trabalho apresentado no XXVI Seminários em Administração (SemeAd), São Paulo, SP, Brasil, novembro de 2023.
• DECLARAÇÃO DE DISPONIBILIDADE DE DADOS
  Todo o conjunto de dados que dá suporte aos resultados deste estudo foi publicado no próprio artigo.
• DECLARAÇÃO DE NÃO UTILIZAÇÃO DE IA
  Os autores declaram que não utilizaram inteligência artificial generativa em nenhuma etapa da produção deste manuscrito (pesquisa, redação, análise de dados, fórmulas ou criação de elementos gráficos).

Editado por

• Editor-Chefe Acadêmico:
  Andson Braga de Aguiar

• Editora Associada:
  Andrea Maria Accioly Fonseca Minardi

Disponibilidade de dados

Todo o conjunto de dados que dá suporte aos resultados deste estudo foi publicado no próprio artigo.

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  18 Set 2026
• Data do Fascículo
  2026

Histórico

• Recebido
  25 Jun 2025
• Revisado
  15 Jul 2025
• Aceito
  13 Abr 2026