The present study aimed to document the effects of financial constraints on the negative relationship between cash flow and external funds, a phenomenon associated with the Pecking Order Theory. This theory suggests that companies subject to more expensive external funds (financially constrained firms) should demonstrate a stronger negative relationship with cash flow than companies subject to minor financial frictions (financially unconstrained firms). The results indicate that the external funds of constrained firms consistently present less negative sensitivity to cash flow compared with those of unconstrained companies. Additionally, the internal funds of constrained companies demonstrate a positive sensitivity to cash flow, whereas those of unconstrained companies do not show any such significant behavior. These results are in accordance with the findings of Almeida and Campello (2010), who suggest the following: first, because of the endogenous nature of investment decisions in constrained companies, the complementary relationship between internal and external funds prevails over the substitutive effects suggested by the Pecking Order Theory; and second, the negative relationship between cash flow and external funds cannot be interpreted as evidence of costly external funds and therefore does not corroborate the Pecking Order Theory.

Objetivo: Estimar o número máximo de casos prevalentes de COVID-19, internados em unidades de terapia intensiva, e o momento deste pico, em Porto Alegre. Métodos: Empregamos um modelo matemático de equações diferenciais denominado SEIHDR (Suscetível, Exposto, Infectado, Hospitalizado, Morto, Recuperados). Analisamos os casos de hospitalização por COVID-19 em Porto Alegre e RS, desde 9 de março até 25 de julho de 2020 a fim de extrair os parâmetros para construir uma curva epidemiológica do total de casos prevalentes hospitalizados e em unidade de terapia intensiva, assim como estimar a prevalência de pacientes em ventilação mecânica invasiva. Finalmente, ajustamos alguns parâmetros desta curva a partir dos casos reais prevalentes de internados em enfermaria e em unidades de terapia intensiva. Resultados: O modelo matemático corrigido para os dados da pandemia até 25 de julho projetou um pico de 1.354 casos prevalentes hospitalizados: 562 pacientes internados na unidade de terapia intensiva com 378 sob ventilação mecânica no dia 12 de setembro de 2020 (37º semana epidemiológica). Ainda, haveria o pico de 62.514 casos prevalentes de infectados com COVID-19 no início do mesmo mês (36º semana epidemiológica. Calculamos para a pandemia um número de reprodução básico de 1,53 e de reprodução efetiva de 1,29 para 25 de julho de 2020. Conclusão: Como o número atual de leitos de unidade de terapia intensiva seria insuficiente para atender a esta demanda, sugerimos um aumento no número de leitos críticos a fim de evitar o colapso do sistema de saúde em Porto Alegre.

This article examines the occurrence of equity market timing through its effects on the capital structure of Brazilian companies that went public between 1997 and 2007. The results show the existence of equity market timing in the Brazilian stock market but its effects are not persistent in the long-run on the capital structure.

Introdução: A pandemia de COVID-19, no Brasil, constituiu uma ameaça ao sistema de saúde pelo risco de esgotamento dos leitos de Unidade de Terapia Intensiva (UTI). O objetivo do estudo foi projetar a ocupação de leitos de UTI com casos de COVID-19 no pico em Porto Alegre. Para isso, resolvemos utilizar uma ferramenta matemática com parâmetros da pandemia desta cidade. Métodos:Utilizamos o modelo matemático SEIHDR. Analisamos os casos de hospitalização por COVID-19 em Porto Alegre e RS até 3 de agosto de 2020 a fim de extrair os parâmetros locais para construir uma curva epidemiológica do total de casos prevalentes hospitalizados em UTI. Também analisamos as taxas de reprodução básica (R 0 ) e reprodução efetiva (R e ).Resultados: O modelo matemático projetou um pico de 344 casos prevalentes, em UTI, para o dia 22 de agosto de 2020. Calculamos 1,56 para o R 0 e 1,08 no dia 3 de agosto para o R e .Conclusão: O modelo matemático simulou uma primeira onda de casos ocupando leitos de UTI muito próxima dos dados reais. Também indicou corretamente uma queda no número de casos nos dois meses subsequentes. Apesar das limitações, as estimativas do modelo matemático forneceram informações sobre as dimensões temporal e numérica de uma pandemia que poderiam ser usadas como auxílio aos gestores de saúde na tomada de decisões para a alocação de recursos frente a calamidades de saúde como o surto de COVID-19 no Brasil.

The present study investigates whether listed Brazilian companies between 1995 and 2008 coordinated cash and debt policies for effects of hedging against underinvestment under conditions of financial constraint. The results indicate the absence of a hedging component when simultaneously using cash and debt policies in constrained firms. For firms with financial constraints there was positive sensitivity of cash to cash flow and negative sensitivity of debt to cash flow, regardless of the need for hedging. The unconstrained firms did not present statistically significant sensitivity of cash to cash flow, but presented negative sensitivity of debt to cash flow, results that were also independent of the need for hedging. These findings run counter to those of Acharya, Almeida & Campello (2007) in the American market, where cash and negative debt were found to play different roles in intertemporal optimization of investments among constrained firms, according to the need for hedging.