Impacto da carga tributária na estrutura de capital das empresas brasileiras
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the relationship between tax burden and corporate indebtedness in Brazilian companies, testing three hypotheses: first, whether the tax burden positively influences the level of overall indebtedness; second, whether it influences short-term debt; and third, whether it influences long-term debt. The analysis uses accounting data from 161 publicly traded companies across various sectors, covering the period from the fourth quarter of 2010 to the fourth quarter of 2023. totaling 8.533 observations extracted from the open data portal of the Brazilian Securities and Exchange Commission (CVM). To test the hypotheses, generalized linear models were estimated, considering overall debt (OD), short-term debt (STD), and long-term debt (LTD) as dependent variables. The tax burden (TB) was used as the explanatory variable, along with a set of control variables: profitability, current liquidity, asset turnover, firm size, economic crisis, Selic rate, GDP, and IPCA. The results indicate that the tax burden has a positive and significant relationship with all debt metrics, confirming the formulated hypotheses. Moreover, robustness tests did not indicate endogeneity, reinforcing the reliability of the findings. These results suggest that the tax burden plays a relevant role in the capital structure of Brazilian companies, providing empirical support for the Trade-Off theory.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».