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Advisor(s)
Abstract(s)
This paper introduces univariate regression models with the aim of understanding how key
Revenues and Earnings variables explain the valuation of American-listed Software companies,
building on findings from previous research. Companies are divided into three samples – Small,
Medium and Large – according to their Market Capitalization. Cross-sectional data are
regressed using 5-year time windows from 2000 to 2019, as well as 2-year periods from 1998
to 2021. Additionally, three other variables – (1) dummy variable distinguishing positive from
negative EBITDA companies, (2) dummy differenciating firms with a Net Cash from a Net
Debt position, and (3) a market-based explanatory variable – are included in three further
multivariate models in order to understand how they interact with the two main variables.
We find that while Revenues is always value relevant in all time windows and throughout time,
there are four occasions where Earnings is not value relevant in explaining the value of Software
companies. Also, apart from the occasion of two time periods, Revenues is more effective than
Earnings in explaining the value of Software firms. Both the explanatory power of these
variables and the relevancy of the inclusion of new ones in multivariate models are highly
dependent on the time horizon and period.
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.
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.
Description
Keywords
Software companies valuation Time-variability Market capitalization Financial indicators Revenues Earnings EBITDA Net Debt Negative EBITDA Univariate regression analysis Multivariate regression analysis Log-linear model Valorização de empresas de software Variação temporal Capitalização bolsista Indicadores financeiros Volume de negócios Resultados Dívida líquida EBITDA negativo Análise de regressões univariada Análise de regressões multivariada Modelo log-linear