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btd Coef. t P>|t|
Agrefisi,t= α0+ β1ROAi,t +β2LEVi,t + β3PPEi,t + β4MBi,t +β5CS+β6NM+ εi,t(1) etr .0000877 0.11 0.915
roa .8674541 8.00 0.000
lev -.0103928 -1.20 0.233
ppe
As variáveis básicas desse modelo são: size1 -410.5488 -0.35 0.724
.1030065
4.06
0.000
size2 -.1011413 -4.00 0.000
a) Agrefisit = É a medida de agressividade tributária. mb1 -.0000882 -3.42 0.001
0.001
mb2
.0000829
3.27
0.77
.0040401
b) α0 = É o ângulo de inclinação de modelo nm -.0143386 -5.23 0.446
0.000
cs
c) β 1ROAi,t = Representa o retorno sobre o ativo. _cons -.0372465 -1.60 0.112
d) β 2LEVi,t = Representa o grau de alavancagem da Fonte: Dados da pesquisa - Software Stata 10.0
empresa.
e) β 3PPEi,t = Logaritmo natural do ativo imobilizado As informações obtidas no modelo de regressão linear
da empresa. com múltiplas variáveis apontam os seguintes resultados.
f) β 4MBi,t = Representa valor de mercado da empre- O número de observação obtido no modelo foi de 113, com
sa. grau de liberdade de 10, com Teste F, Prob˃ F aponta para
g) β 5CS = Dummy onde 0 = não participação do po- o resultado de 0.0000, ou seja, a probabilidade da equação
der público no Capital social e 1 = tem participação explicar o comportamento da variável dependente BTD,
do poder público no capital social. proxy de agressividade tributária, é altamente provável.
h) β 6NM = Dummy onde 0 = não participação no no-
vo mercado e 1 = participação no novo mercado. O R2 de 0.5267 mostra que a capacidade do mode-
i) εi,t = Erro residual da fórmula lo de explicar o comportamento da variável dependente
é de 52,67%, o número altamente relevante.

4. ANÁLISE DE DADOS Para considerar válido o teste T o parâmetro aceitá-
vel será de -3,50 até +3,50, pois representa a distribui-
Tabela 2, matriz de teste de correlação, mostra o ção normal padrão. Assim posto, temos que as variáveis
comportamento de relacionamento entre as variáveis a ETR, LEV, PPE, MB1, MB2 e NM apresentam resulta-
fim de detetar viés de análise, bem como comportamento dos significativos e dentro da distribuição normal padrão,
de relacionamento. sendo aceitos e válidos os resultados obtidos na amos-
tra com os números de observações obtidos.
Quanto mais próximo de 1 maior será a força de cor-
relação, e quanto mais próximo de zero menor o valor de Já com relação às variáveis ROA, SIZE1, SIZE2 e
correlação, além disto o sinal aponta se a correlação é CS extrapolaram os parâmetros da distribuição normal
direta ou inversa. padrão, ficando além dos limites de -3,50 e +3,50.

Tabela 3. Matriz de teste de correlação da amostra Outro teste por variável é o resultado P˃T, comu-
etr btd lev ppe size1 size2 mb1 mb2 mente denominado P – Valor, onde quanto mais próximo

de zero mais relevante e significativo estatisticamente
Etr 1.0000 1.0000 será a correlação das variáveis explicativas com a variá-
Btd -0.0216 1.0000
Roa -0.1749 0.4646 1.0000 vel dependente.
Lev -0.0437 -0.0444 0.0247 1.0000
Ppe 0.0254 -0.1186 0.1757 -0.1497 1.0000
size1 -0.0460 0.2994 0.1380 -0.0151 -0.6582 1.0000 Para efeito de análise iremos segregar os resultados
size2 -0.0506 0.2944 0.1433 -0.0178 -0.6589 0.9991 1.0000 obtidos em dois grupos, sendo o primeiro grupo os resul-
mb1 -0.1504 0.1821 0.3576 -0.0130 -0.1169 0.5619 0.5584 1.0000
mb2 -0.1587 0.1869 0.3791 -0.0152 -0.1259 0.5599 0.5624 0.9867 tados validados no resultado P - Valor, porém com extra-
nm -0.0513 0.0321 0.0107 -0.0896 -0.2619 0.4507 0.4538 0.1347 0.1482 polação de limites no teste T, e o segundo grupo os re-
cs -0.0980 -0.1817 0.4153 0.0068 0.1243 -0.0150 -0.0091 0.1378 0.1581
sultados validados nos dois testes.
Fonte: Dados da pesquisa - Software Stata 10.0

Tabela 4. Regressão linear com múltiplas variáveis Os resultados do primeiro grupo estão compreendi-
dos as variáveis ROA, SIZE1, SIZE2, CS. Assim este
Número de observações: 113 F (10, 102)=11.35 Prob> F= 0.000 R²= 0.5267
grupo de variáveis apresenta correlação estatística alta-
mente correlacionada com a variável dependente, BTD,