Two heads may not be better than one : corporate board structure, managerial self-dealing,and common agency

This paper compares the effects on corporate performance and managerial self-dealing in a situation in which the CEO reports to a single Board that is responsible for both monitoring management and establishing performance targets to an alternative in which the CEO reports to two Boards, each responsible for a different task. The equilibrium set of the common agency game induced by the dual board structure is fully characterized. Compared to a single board, a dual board demands less aggressive performance targets from the CEO, but exerts more monitoring. A consequence of the first feature is that the CEO always exerts less effort toward production with a dual board. The effect of a dual board on CEO self-dealing is ambiguous: there are equilibria in which, in spite of the higher monitoring, self-dealing is higher in a dual system. The model indicates that the strategic interdependence generated by the assignment of different tasks to different boards may yield results that are far from the desired ones.

Impacto da emissão dual-class na estrutura de capital

A tese propõe que empresas que emitem apenas ações com direitos de voto utilizam mais capitais de terceiros do que empresas que emitem tanto ações votantes quanto não votantes. No desenvolvimento do trabalho, foi demonstrada a relevância de relacionar endividamento ao fato de uma empresa emitir ou não ações sem direito a voto, considerando as principais teorias de estrutura de capital e a realidade brasileira. Como os modelos teóricos que explicam o nível de endividamento das empresas ainda carecem de capacidade explicativa, a busca por novos determinantes está presente na literatura de estrutura de capital. A ocorrência da emissão de ações em classes diferenciadas (dual-class) como fator impactante no nível de endividamento foi analisada sob três prismas: de mercado, dos setores e das empresas que unificaram suas ações. Pelas três investigações ficou evidenciada a perspectiva de que o endividamento seja menor nos casos de emissão de ações preferenciais, considerando o ambiente de negociação e regulamentação do Brasil. A aceitação da tese tem reflexos teóricos na identificação de um fator que deve ser levado em consideração nos modelos de estrutura de capital, bem como suscita a importância de gestores, investidores e credores reconhecerem que o fato de uma empresa ser dual-class impacta não apenas na sua estrutura de controle, mas principalmente em sua estrutura de capital. Entre as considerações da aceitação da tese, estaria o reconhecimento de que empresas que ingressam no Novo Mercado na prática estão, no longo prazo, trocando o uso de ações preferenciais como forma de financiamento pela emissão de dívida.

KittyCat: a cognitive model of structure-form discovery

Cognition is a core subject to understand how humans think and behave. In that sense, it is clear that Cognition is a great ally to Management, as the later deals with people and is very interested in how they behave, think, and make decisions. However, even though Cognition shows great promise as a field, there are still many topics to be explored and learned in this fairly new area. Kemp & Tenembaum (2008) tried to a model graph-structure problem in which, given a dataset, the best underlying structure and form would emerge from said dataset by using bayesian probabilistic inferences. This work is very interesting because it addresses a key cognition problem: learning. According to the authors, analogous insights and discoveries, understanding the relationships of elements and how they are organized, play a very important part in cognitive development. That is, this are very basic phenomena that allow learning. Human beings minds do not function as computer that uses bayesian probabilistic inferences. People seem to think differently. Thus, we present a cognitively inspired method, KittyCat, based on FARG computer models (like Copycat and Numbo), to solve the proposed problem of discovery the underlying structural-form of a dataset.