O que o EBITDA da sua empresa não esta lhe contando
Edição Inaugural · Abril 2026
Os dados de cada empresa utilizada neste estudo foram obtidos de fontes publicas, sendo que toda coleta, curadoria e cálculos foram realizados internamente pelo time do Anloc conforme descrito na Metodologia.
Indice
Palavra dos Fundadores
Valuation é um dos temas mais discutidos e menos compreendidos no mundo dos negócios privados. Não porque seja tecnicamente inacessivel, mas porque a prática de mercado criou atalhos que parecem razoaveis mas que, na maior parte das vezes, levam a conclusões erradas.
Um dos mais comuns é o múltiplo de EBITDA. “O setor negocia a 10x.” “Empresas como a sua valem 8x EBITDA”. Essas frases aparecem em reunioes de conselho, discussões de M&A e conversas entre empresários. Elas parecem objetivas, transmitem falsa sensacao de precisão, e raramente são questionadas.
Não porque múltiplos sejam inúteis. Eles são ferramentas legitimas de leitura de mercado quando usados com o contexto certo. O problema e que esse contexto quase nunca e fornecido, e sem contexto, um múltiplo não informa, ele distorce.
Este estudo existe para questionar e provocar reflexoes, sem tomar partido de qualquer parte envolvida ou trazer vieses pre-definidos. A base de nosso estudo cobre 17.780 empresas listadas em 79 países, com série histórica de 2022 a 2026. Toda coleta, curadoria e cálculos foram realizados internamente pelo time do Anloc.
Ao longo de anos trabalhando com valuation de empresas privadas brasileiras e estrangeiras, apresentamos tres perguntas que aparecem em toda discussão relevante de valor e raramente são respondidas com dados reais:
A maioria dos empresários conhece o múltiplo do seu setor. Poucos sabem que esse múltiplo foi calculado sobre empresas listadas em mercados com custo de capital, liquidez e governança completamente distintos do Brasil e que aplica-lo diretamente a um negócio privado brasileiro tende a superestimar o valor de forma sistemática.
Múltiplos não são estaticos. Eles variam com ciclos, com juros, com expectativas. Essa variação não e aleatoria e cada setor tem um comportamento que define o teto e o piso de qualquer negociação. Conhecer essa faixa e saber em que ponto do ciclo se esta é o que separa uma proposta fundamentada de uma proposta arbitraria.
EBITDA mede resultado operacional e Fluxo de Caixa mede realidade econômica. A distancia entre os dois varia entre setores e ignora-la pode transformar um múltiplo aparentemente baixo num preço real mais caro que o mercado global. Este estudo não e sobre múltiplos, e sobre por que múltiplos, isoladamente, são insuficientes, e como o caixa explica o que eles escondem.
Não oferecemos respostas prontas. Oferecemos os dados e o contexto para que cada leitor chegue as suas próprias conclusões com muito mais clareza do que tinha antes.
Se ao final desta leitura você passar a questionar as referências que utiliza hoje para discutir valor, este estudo tera cumprido seu papel.
Um abraco
Sumario Executivo
Este estudo analisa 17.780 empresas de capital aberto com data-base de 31 de marco de 2026. A amostra reflete o mercado de capitais global como ele e, ou seja, com forte presença asiatica, e deve ser interpretada como um retrato amplo de precificação, não como uma referência centrada no mercado americano. Múltiplos não são tratados aqui como ferramenta de valuation, mas como instrumento de leitura de mercado.
Empresas brasileiras listadas negociam com desconto em relação a seus pares globais em todos os 10 setores analisados, sem exceção em 2026. O desconto medio e de -36,4%, com variação expressiva entre setores: de -14,8% em Energia a -47,7% em Tecnologia. Esse é o preço estrutural de operar em mercados de menor liquidez é maior custo de capital, e é apenas o ponto de partida.
Para empresas privadas, cinco camadas adicionais (porte, governança, concentração, iliquidez e ausencia de mercado secundario) produzem desconto combinado adicional sobre esse patamar ja reduzido. O múltiplo do setor não é uma referência direta. E um teto teórico a partir do qual ajustes são aplicados.
Entre 2022 e 2026, os 10 setores analisados seguiram trajetorias radicalmente distintas. Energia expandiu de 4,7x para 7,3x (+55%), a maior expansão do periodo. Saúde foi o único com queda liquida, recuando de 12,5x para 11,6x (-7%). Comunicações acumulou apenas +3% no periodo (7,4x para 7,6x), a menor variação entre todos os setores.
Cada setor tem uma faixa histórica com lógica própria, é a faixa histórica do seu setor e o benchmark mais defensável disponível para qualquer discussão de valor.
Entre 46,2% e 64,0% do EBITDA se converte em Free Cash Flow na mediana global, o que significa que dois negócios com o mesmo EBITDA, em setores opostos dessa escala, geram quantidades radicalmente diferentes de caixa real.
O dado mais contraintuitivo do estudo: Comunicações e Energia negociam a múltiplos de EV/EBITDA proximos, 7,6x e 7,3x. Pelo múltiplo, parecem precificados da mesma forma, mas a diferença de conversão de caixa revela que quem compra Energia esta pagando aproximadamente 11% a mais pelo caixa real. A aparente paridade esconde uma diferença real de preço econômico.
Para empresas privadas brasileiras, essa dimensão e ainda mais crítica. Na média dos 10 setores, empresas brasileiras convertem 10,9 pontos percentuais menos de EBITDA em FCF do que seus pares globais. Em Imobiliário e Bens Industriais, essa diferença elimina o desconto de EV/EBITDA e cria um premio de EV/FCF, sendo que o desconto visível no múltiplo é uma ilusao ótica.
No sentido oposto, Consumo Não-Cíclico e Consumo Cíclico surpreendem: convertem mais caixa que a mediana global e ainda assim negociam com desconto de aproximadamente 35% no múltiplo.
Capitulo 1
Em algum momento da vida de qualquer empresário, a conversa sobre valor do negócio comeca com uma frase parecida com esta:
“Empresas do seu setor estao sendo vendidas a 8x EBITDA.”
A frase parece objetiva: tem um número, tem uma referência, transmite precisão. E é exatamente por isso que ela é perigosa.
Não porque o número esteja errado, mas porque a frase carrega uma premissa invisivel: a de que o múltiplo observado em outras empresas é diretamente aplicavel a sua. Essa premissa, na maior parte das vezes, não se sustenta.
Múltiplos são uma das ferramentas mais usadas em valuation é uma das mais mal interpretadas. Não por ma-fe de quem os usa, mas porque sua aparente simplicidade oculta uma complexidade real. Um único número comprime dentro de si expectativas de crescimento, percepcao de risco, custo de capital, qualidade de resultado e condicoes de mercado de um momento específico. Quando esse número e transportado de um contexto para outro sem os devidos ajustes, ele não informa, ele distorce.
Este capítulo estabelece o que múltiplos são, o que não são, e por que essa distincao importa antes de qualquer análise de dados.
O principio fundamental de financas corporativas é direto: o valor de qualquer ativo e igual ao valor presente dos fluxos de caixa futuros que ele e capaz de gerar. Essa relação e formalizada nos modelos de fluxo de caixa descontado, amplamente aceitos como base teórica de valuation (Kaplan & Ruback, 1995; Damodaran, 2012).
Nesse contexto, múltiplos são uma consequência e não a causa do valor.
Como demonstrado por Aswath Damodaran (2012), qualquer múltiplo pode ser decomposto em seus determinantes fundamentais: crescimento esperado, rentabilidade, risco e reinvestimento. Dois negócios com o mesmo múltiplo podem ter combinacoes completamente diferentes desses fatores. E dois negócios com fundamentos similares podem negociar a múltiplos radicalmente distintos dependendo do momento de mercado.
Utilizar o múltiplo como ponto de partida para estimar valor inverte essa lógica. Pressupõe que o preço observado em outras empresas ja incorpora corretamente todas essas variaveis. Essa premissa raramente se verifica na prática.
A premissa implicita do uso de múltiplos e a existencia de empresas verdadeiramente comparáveis. Na prática, essa condicao raramente se sustenta de forma rigorosa.
Estudos clássicos de valuation mostram que diferenças em crescimento, rentabilidade e risco explicam uma parcela relevante da variação entre múltiplos, mesmo dentro de um mesmo setor (Liu, Nissim & Thomas, 2002; Bhojraj & Lee, 2002). Empresas são frequentemente comparadas com base em classificações setoriais amplas que não capturam diferenças de modelo de negócio, intensidade de capital ou estrutura de crescimento.
Os dados deste estudo ilustram isso pois dentro de um mesmo setor, a diferença entre o múltiplo do percentil 25 e do percentil 75 pode superar 15x como por exemplo em setores como Tecnologia e Saúde. O múltiplo mediano do setor descreve bem o centro da distribuição e mal descreve qualquer empresa individual.
Múltiplos também refletem condicoes que vao além dos fundamentos individuais das empresas. Em periodos de maior liquidez ou otimismo, múltiplos tendem a se expandir de forma generalizada. Em momentos de contracao, o movimento inverso ocorre, potencialmente com velocidade superior a mudanca nos fundamentos operacionais.
O mesmo negócio pode parecer mais caro ou mais barato sem que nada mude internamente, apenas porque o ambiente macro mudou. Os dados deste estudo mostram isso com clareza: entre 2022 e 2026, o múltiplo mediano de Energia expandiu +55% e o de Saúde recuou -7%. Não porque os negócios subjacentes mudaram nessa proporção, mas porque as expectativas do mercado sobre cada setor mudaram.
Nada disso significa que múltiplos sejam inúteis. São ferramentas eficientes para comparação rapida entre empresas, leitura de tendencias de mercado e identificacao de discrepancias relativas. Sua utilidade esta como instrumento de diagnostico, não como mecanismo de determinacao de valor.
A distincao importa porque muda o que você faz com o número. Um múltiplo usado como diagnostico levanta perguntas: por que esse setor negocia a esse nível? O que esta precificado aqui que não esta precificado ali? Um múltiplo usado como determinacao de valor encerra a conversa antes dela comecar.
Se múltiplos são uma forma de leitura de mercado e não uma medida direta de valor, entao sua aplicação exige contexto. E esse ponto se torna ainda mais crítico quando múltiplos de empresas listadas são utilizados como referência para negócios privados, que são precificados sob uma lógica estruturalmente distinta.
E exatamente essa diferença que o próximo capítulo enderecca.
Capitulo 2
A aplicação direta de múltiplos de empresas listadas para negócios privados é uma das simplificacoes mais comuns e relevantes em discussões de valuation.
O ponto central não e que essa prática esteja “errada”, mas que ela ignora uma diferença estrutural: empresas privadas e publicas são precificadas sob condicoes distintas de liquidez, transparência, risco e acesso a capital.
Na prática, isso se traduz em um padrao recorrente: empresas privadas tendem a negociar com desconto em relação a seus pares listados.
A literatura empírica e a prática de mercado convergem para a existencia de um desconto entre empresas privadas e publicas. No entanto, a magnitude desse desconto varia de forma relevante dependendo do contexto, metodologia e amostra analisada.
Koeplin, Sarin & Shapiro (2000), em estudo publicado no Journal of Applied Corporate Finance, estimam descontos medios na faixa de 20% a 30% em transações comparáveis, utilizando o múltiplo EV/EBITDA como base de comparação entre aquisicoes de empresas privadas e publicas no mesmo setor e periodo. Ja estudos sobre iliquidez, baseados em restricted stocks e transações pre-IPO, indicam intervalos mais amplos, frequentemente entre 15% e 35%, podendo atingir niveis superiores dependendo das premissas adotadas, conforme documentado por Pratt & Grabowski em Cost of Capital: Applications and Examples (2014), uma das referências para estimativa de DLOM (Discount for Lack of Marketability).
Duas ressalvas são necessarias. Primeiro: esses estudos foram conduzidos predominantemente em mercados desenvolvidos. Para o Brasil, não existe base empírica equivalente publicada, o que significa que as faixas aqui apresentadas são referências de ordem de grandeza, não estimativas precisas para o contexto brasileiro. Segundo: os efeitos se sobrepoem e se multiplicam. O resultado não é um número único, mas sim um intervalo que, em mercados emergentes, tende a ser mais amplo do que os estudos americanos sugerem.
As cinco camadas do desconto observado em empresas privadas
Figura 1 — Camadas de desconto
Fonte: Fama & French (1992); Morningstar/Duff & Phelps; Koeplin, Sarin & Shapiro (2000); Damodaran (2012); Pratt & Grabowski (2014); análise Anloc.
Figura 2 - Detalhamento das camadas de desconto
| Camada | Definição |
|---|---|
| Porte e escala | Empresas privadas são, em média, menores e menos diversificadas, com menor poder de barganha frente a fornecedores, clientes e instituições financeiras. |
| Informação e governança | Empresas listadas operam sob maior transparência, com demonstracoes auditadas e governança formalizada. Empresas privadas frequentemente apresentam menor padronizacao de informações financeiras e estruturas de controle. |
| Concentração e dependência | Negócios privados frequentemente apresentam maior concentração em poucos clientes ou fornecedores, além de dependência operacional do fundador ou de pessoas-chave. |
| Evidencia de transações | Comparacoes diretas entre aquisicoes de empresas privadas e publicas no mesmo setor mostram descontos sistematicos de 20% a 30% no múltiplo EV/EBITDA. |
| Iliquidez | Participacoes em empresas privadas não possuem mercado secundario organizado, exigindo desconto adicional pela dificuldade de saida (DLOM - Discount for Lack of Marketability). |
Fonte: análise Anloc com base em Fama & French (1992); Damodaran (2012).
O ponto mais importante não e determinar um percentual exato de desconto. E reconhecer duas coisas simultaneamente.
A primeira e a direcao do ajuste: o múltiplo observado em empresas listadas é um teto teórico, não um valor aplicavel. Utiliza-lo como referência direta para uma empresa privada brasileira, sem ajustes, tende a superestimar o valor de forma sistemática e recorrente. Isso não é uma opiniao, é o que a literatura empírica e a prática de mercado mostram de forma consistente, de Koeplin, Sarin & Shapiro (2000) a Damodaran (2012).
A segunda e que o desconto não e inteiramente fixo. Das cinco camadas descritas neste capítulo, tres dependem diretamente de decisões que estao sob controle da própria empresa: qualidade de informação e governança, concentração e dependência do fundador, e previsibilidade de geracao de caixa. Empresas que trabalham sistematicamente essas tres dimensões reduzem o desconto de forma mensurável e documentável numa negociação.
O que os dados globais mostram e que, mesmo entre empresas listadas que por definição ja operam com maior liquidez e transparência do que empresas privadas, o desconto do Brasil em relação a pares internacionais e substancial, recorrente e presente em todos os setores sem exceção. Esse é o ponto de partida empírico. E ele é maior do que a maioria dos empresários imagina.
Capitulo 3
Os dois capítulos anteriores construiram o argumento: múltiplos são consequência do valor, não causa, e empresas privadas são precificadas sob uma lógica estruturalmente distinta de empresas listadas, com um desconto adicional combinado que opera em cinco camadas.
Agora a pergunta muda de escala: se esse desconto existe na teoria e na literatura internacional, como ele se manifesta especificamente no Brasil e qual e sua magnitude real, não como estimativa academica, mas como dado observado no mercado?
A resposta é direta é maior do que a maioria dos empresários imagina.
A análise da base global mostra que empresas brasileiras listadas negociam, de forma recorrente, com desconto em relação a pares internacionais. O desconto medio em 2026 e de -36,4% calculado como média simples dos 10 setores analisados, presente em todos eles sem exceção em 2026.
Esse número merece ser lido com cuidado. Primeiro: ele se refere a empresas listadas brasileiras comparadas a empresas listadas globais. Ainda não estamos falando de empresas privadas. O desconto combinado adicional descrito no Capítulo 2 vem depois sobre esse patamar ja reduzido. Segundo: o desconto não é um problema específico do Brasil, mas sim o preço estrutural de operar em mercados emergentes de menor liquidez é maior custo de capital. Terceiro: ele varia entre setores e ao longo do tempo e nunca foi inferior a -18,9% em nenhum ano da série histórica analisada.
Figura 3 - Heatmap de descontos históricos Brasil x Global
| Setor | 2022 | 2023 | 2024 | 2025 | 2026 |
|---|---|---|---|---|---|
| Tecnologia | +27.1% | -37.3% | -53.8% | -21.2% | -47.7% |
| Saúde | -28.4% | -41.3% | -51.0% | -44.1% | -46.1% |
| Bens Industriais | -29.0% | -28.2% | -33.7% | -42.3% | -43.1% |
| Materiais Básicos | -39.9% | -35.7% | -35.7% | -36.6% | -40.2% |
| Utilidades Públicas | -44.9% | -42.7% | -33.1% | -31.6% | -37.3% |
| Consumo Não-Cíclico | -23.7% | -32.2% | -37.6% | -32.2% | -35.5% |
| Imobiliário | -42.2% | -40.1% | -47.8% | -34.4% | -34.3% |
| Consumo Cíclico | -20.2% | -35.5% | -44.2% | -29.8% | -33.8% |
| Comunicações | -44.6% | -48.6% | -53.8% | -29.4% | -31.1% |
| Energia | +56.6% | +10.4% | -4.5% | -13.6% | -14.8% |
| Média Brasil (simples) | -18.9% | -33.1% | -39.5% | -31.5% | -36.4% |
Fonte: Base proprietaria Anloc. Data-base: 31/03/2026.
O desconto e predominante, mas não uniforme. Não existe um “desconto Brasil” único aplicavel a todos os negócios, mas sim um desconto setorial que varia com o ciclo e com as características especificas de cada indústria.
Ha reversoes e momentos de premio relativo. Setores como Energia apresentaram premios relevantes em determinados anos, refletindo ciclos específicos de commodities, juros e percepcao de risco. O desconto é estrutural, mas não e imutavel.
O efeito e sensivel ao contexto macro. A compressao de descontos observada em alguns setores entre 2024 e 2026 sugere que parte desse diferencial responde a condicoes de mercado, não apenas a fatores estruturais permanentes.
O desconto de -36,4% que os dados mostram para empresas brasileiras listadas é apenas a primeira camada. Para uma empresa privada brasileira, as cinco camadas do Capítulo 2 se aplicam sobre esse patamar ja reduzido.
Não como regra absoluta. Como ordem de grandeza que orienta uma discussão fundamentada. O erro mais comum não esta no cálculo, mas na premissa. Assumir que o múltiplo global se aplica diretamente a uma empresa privada brasileira e ignorar duas camadas de desconto simultâneas: a do mercado emergente e a da empresa privada.
Para o empresário, a implicação é direta: o valor do seu negócio não sera determinado pelo múltiplo do setor global. Sera determinado pela sua capacidade de reduzir, de forma concreta e documentada, as diferenças que fazem o mercado aplicar cada uma dessas camadas. Tres das cinco dependem de decisões que estao sob seu controle, hoje.
Capitulo 4
O capítulo anterior mostrou que empresas brasileiras negociam com desconto estrutural em relação a pares globais e que esse desconto é apenas a primeira camada de um ajuste que se aprofunda para empresas privadas.
Entretanto, ha uma segunda dimensão que os dados revelam e que raramente aparece numa discussão de valuation: o múltiplo do seu setor hoje não é um número fixo. E um ponto dentro de uma faixa que se move ao longo do tempo de forma não aleatoria, com lógica própria, e com implicações diretas para qualquer discussão de valor.
Conhecer onde seu setor esta dentro dessa faixa é o que separa uma referência fundamentada de uma referência arbitraria.
A tabela apresentada a seguir mostra a evolucao do EV/EBITDA mediano por setor entre 2022 e 2026. Cinco anos que incluem um choque de juros global, uma recuperação assimetrica e dinamicas setoriais radicalmente distintas.
Setores seguem trajetorias independentes: Energia expandiu +55% no periodo, Saúde foi o único setor com queda liquida e Comunicações avancou levemente, de 7,4x em 2022 para 7,6x em 2026, acumulando +3% no periodo, a menor variação entre todos os setores.
A amplitude da variação difere significativamente entre setores: Energia oscilou 2,6x entre seu mínimo e máximo no periodo. Imobiliário oscilou 1,5x. Consumo Não-Cíclico oscilou apenas 0,5x. Essa amplitude define o grau de incerteza embutido em qualquer referência de múltiplo para aquele setor.
O ponto do ciclo importa tanto quanto o nível do múltiplo: um setor negociando no topo da sua faixa histórica é um setor negociando na base podem ter o mesmo múltiplo absoluto, mas representam realidades econômicas completamente distintas para quem esta comprando ou vendendo.
Figura 4 - Evolução EV/EBITDA mediano por setor
| Setor | 2022 | 2023 | 2024 | 2025 | 2026 | Δ% | Comportamento |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Energia | 4.7x | 5.1x | 5.7x | 7.2x | 7.3x | +55% | ↑ Forte expansão |
| Materiais Básicos | 7.3x | 8.1x | 8.8x | 9.7x | 10.3x | +41% | ↑ Forte expansão |
| Tecnologia | 8.7x | 10.6x | 10.5x | 10.6x | 11.1x | +28% | ↑ Expansão gradual |
| Bens Industriais | 8.0x | 8.1x | 8.8x | 9.3x | 9.8x | +23% | ↑ Expansão consistente |
| Imobiliário | 11.6x | 11.8x | 12.5x | 13.0x | 13.1x | +13% | ↑ Expansão consistente |
| Consumo Cíclico | 8.0x | 8.1x | 8.5x | 8.5x | 8.8x | +10% | ↑ Expansão moderada |
| Utilidades Públicas | 10.2x | 9.3x | 9.3x | 9.9x | 10.8x | +6% | ↑ Recuperação |
| Comunicações | 7.4x | 7.4x | 7.4x | 7.5x | 7.6x | +3% | → Expansão leve |
| Consumo Não-Cíclico | 8.6x | 8.8x | 8.3x | 8.5x | 8.6x | +0% | → Estável |
| Saúde | 12.5x | 11.7x | 11.6x | 10.9x | 11.6x | -7% | ↓ Queda leve |
Fonte: Base proprietaria Anloc. Data-base: 31/03/2026.
Se múltiplos variam dentro de faixas setoriais com lógica própria, entao a faixa histórica é a referência mais robusta disponível para ser um ponto de partida para qualquer discussão de valor.
Não porque garanta precisão, mas porque e verificável, contestável e sustentável com dados reais. Uma proposta que tem como ponto de partida a faixa histórica do setor pode ser defendida. Uma proposta que ignora essa faixa em qualquer direcao precisa de justificativa explicita e documentada para ser credivel.
Isso vale nos dois sentidos. Uma proposta acima do teto histórico do setor exige um argumento específico sobre porque este negócio merece um premio sobre todos os seus pares globais nos últimos cinco anos. Uma proposta abaixo do piso histórico exige um argumento igualmente específico sobre o que torna este momento ou este negócio estruturalmente diferente do padrao observado.
Figura 5 - Evolução EV/EBITDA conforme regimes (índice 2022 = 100)
Fonte: Base proprietaria Anloc. Data-base: 31/03/2026. Índice normalizado.
Ate aqui, analisamos múltiplos como expressao de valor de mercado. Todos calculados sobre EBITDA. Todos assumindo, implicitamente, que o EBITDA é um proxy razoavel de geracao de caixa.
Entretanto, ha um dado que esses múltiplos não mostram e que muda a leitura de tudo o que vimos ate aqui. De cada real de EBITDA que uma empresa gera, quanto efetivamente sobra como caixa? A resposta varia de forma significativa entre setores. E quando essa variação e colocada ao lado dos múltiplos de EV/EBITDA, alguns dos padroes que parecem fazer sentido deixam de fazer e alguns que pareciam não fazer sentido se tornam perfeitamente racionais.
O próximo capítulo estabelece o conceito. O capítulo seguinte quantifica o dado.
Capitulo 5
Os quatro capítulos anteriores construiram um argumento em camadas. Primeiro: múltiplos são consequência do valor, não causa, e comparáveis raramente são comparáveis. Segundo: empresas privadas são precificadas sob uma lógica estruturalmente distinta de empresas listadas, com camadas adicionais de desconto que se sobrepoem. Terceiro: o Brasil negocia com desconto estrutural em relação a pares globais, presente em todos os setores, amplificado para empresas privadas. Quarto: esse desconto não e estatico, cada setor tem uma faixa histórica com lógica própria, é o ponto do ciclo importa tanto quanto o nível do múltiplo.
Mas todos esses capítulos tem algo em comum: analisaram múltiplos calculados sobre EBITDA, e isso introduz uma limitacao que, ate aqui, ficou implicita. E hora de torna-la explicita.
Quando alguem diz “esse setor negocia a 10x EBITDA”, ha uma premissa embutida nessa frase que raramente e enunciada: que o EBITDA é um proxy razoavel do valor econômico real gerado pelo negócio. Em boa parte dos casos, essa premissa não se sustenta.
O EBITDA mede resultado operacional antes de juros, impostos, depreciação e amortização. E uma métrica útil para comparacoes rapidas entre empresas e entre países, exatamente porque elimina diferenças de estrutura de capital e de politica contábil. Entretanto, essa utilidade tem um custo: o EBITDA ignora sistematicamente tres variaveis que determinam quanto desse resultado operacional efetivamente se torna dinheiro disponível.
1) Investimento em ativos fixos: o CapEx necessário para manter o negócio operando e para sustentar o crescimento. Uma empresa que gera 100 de EBITDA, mas precisa reinvestir 40 em equipamentos, infraestrutura ou tecnologia, so tem 60 disponiveis antes de qualquer outra consideração, isto sem levar em conta qualquer necessidade de capital de giro.
2) Variação no capital de giro: o caixa consumido pelo crescimento operacional. Em negócios com receita crescente, estoques, contas a receber e outros ativos circulantes crescem proporcionalmente. Esse crescimento consome caixa real que o EBITDA não captura.
3) Impostos efetivamente pagos: que ja estao refletidos no caixa operacional e que podem diferir significativamente dependendo da estrutura fiscal da empresa e do país onde opera.
O resultado dessas tres variaveis e o Free Cash Flow — o caixa que efetivamente sobra apos a empresa honrar todas as suas obrigacoes operacionais e de investimento. Neste estudo, o FCF é calculado como caixa operacional menos investimentos em capital (CapEx), conforme reportado nas demonstracoes financeiras das empresas. Essa abordagem privilegia consistencia e comparabilidade global, essencial numa base de 17.780 empresas em 79 países.
Figura 6 - Do EBITDA ao Free Cash Flow
Fonte: Base proprietaria Anloc. Data-base: 31/03/2026.
Considere dois setores com múltiplos de EV/EBITDA identicos, por exemplo ambos a 10x. Se o primeiro converte 70% do EBITDA em FCF, o múltiplo de EV/FCF e 14,3x. Se o segundo converte 45%, o múltiplo de EV/FCF e 22,2x. O preço pago pelo EBITDA é o mesmo. O preço pago pelo caixa real e radicalmente diferente.
Os dados do próximo capítulo mostram que essa diferença não e teórica: ela existe, e mensurável e varia de forma previsível entre os 10 setores analisados. Em alguns casos, dois setores com múltiplos de EV/EBITDA aparentemente similares chegam a EV/FCF muito diferentes. Em outros, setores com EV/EBITDA muito distintos convergem para preços de caixa surpreendentemente proximos.
Capitulo 6
O capítulo anterior estabeleceu o conceito. Este capítulo traz os dados.
Em 2026, a conversão de EBITDA em Free Cash Flow varia de 64,0% em Imobiliário a 46,2% em Energia na mediana global dos 10 setores. Quase dezoito pontos percentuais separam o topo da base.
Isso significa que dois negócios com o mesmo EBITDA entregam quantidades radicalmente diferentes de caixa real. Por exemplo, um negócio de Imobiliário com EBITDA de R$ 10 milhoes gera, em mediana, R$ 6,4 milhoes em caixa, enquanto um negócio de Energia com o mesmo EBITDA gera R$ 4,6 milhoes. A diferença não e marginal, é estrutural, e varia sistematicamente por setor.
A matriz cruza o que o mercado paga (EV/EBITDA) com o que ele recebe em caixa (FCF/EBITDA). As linhas divisorias representam a mediana histórica de 2022 a 2025 (EV/EBITDA = 8,70x e FCF/EBITDA = 50,5%).
Quadrante I (acima/acima) - O mercado paga premio e recebe qualidade de caixa acima do padrao histórico: 6 dos 10 setores estao aqui em 2026 (Imobiliário, Saúde, Tecnologia, Utilidades Públicas, Bens Industriais e Consumo Cíclico). A precificação tem respaldo.
Quadrante II (acima/abaixo) - Materiais Básicos. O mercado paga acima do padrao histórico, mas a conversão de caixa esta exatamente na fronteira (50,5%). E o setor em posição mais ambigua da matriz.
Quadrante III (abaixo/acima) - Comunicações. O mercado desconta o setor abaixo do padrao histórico, mas a conversão de caixa esta acima da mediana. E o setor onde o preço de entrada e a qualidade do caixa apontam em direcoes opostas.
Quadrante IV (abaixo/abaixo) - Consumo Não-Cíclico e Energia. Em ambos, o desconto de múltiplo e consistente com a realidade da conversão de caixa. O múltiplo baixo não e necessariamente uma oportunidade, mas em parte reflexo das estruturas econômicas dos setores.
Figura 7 - Distribuição setorial: EV/EBITDA vs FCF/EBITDA
Fonte: Base proprietaria Anloc. Data-base: 31/03/2026. Imobiliário: excluídos REITs e FIIs. Linhas: medianas hist. 2022-2025 EV/EBITDA=8.70x e FCF/EBITDA=50.5%.
9 dos 10 setores globais melhoraram sua conversão de EBITDA em FCF entre 2022 e 2026. Os dois maiores avancos foram Consumo Não-Cíclico (+8,4 pp) e Comunicações (+8,1 pp). Esse dado, isolado, seria apenas uma boa noticia sobre qualidade de resultados. O que o torna relevante e o contexto: esses dois setores são exatamente os que em 2026 negociam abaixo da mediana histórica de EV/EBITDA. Os setores que mais melhoraram em conversão de caixa são os mesmos que o mercado ainda precifica com desconto. A melhora ainda não foi incorporada ao múltiplo.
O único setor que foi na direcao oposta foi Energia, é o que aconteceu com ele entre 2022 e 2026 e o exemplo mais preciso de por que EV/EBITDA, isoladamente, pode enganar. O EV/EBITDA subiu de 4,7x para 7,3x (+55%), enquanto a conversão de EBITDA em caixa caiu de 54,3% para 46,2% (-8,1 pp). O mercado pagou progressivamente mais por Energia enquanto o setor convertia progressivamente menos EBITDA em caixa.
Figura 8 - Evolução FCF/EBITDA por setor 2022-2026
| Setor | 2022 | 2023 | 2024 | 2025 | 2026 | Δ | Tendência |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Imobiliário | 63.2% | 69.9% | 63.1% | 61.4% | 64.0% | +0.8pp | → Estável |
| Tecnologia | 52.7% | 60.0% | 59.8% | 59.1% | 59.7% | +7.0pp | ↑ Melhora |
| Utilidades Públicas | 49.1% | 53.6% | 48.7% | 56.4% | 55.7% | +6.5pp | ↑ Melhora |
| Comunicações | 45.5% | 49.1% | 50.2% | 54.5% | 53.6% | +8.1pp | ↑ Melhora |
| Consumo Cíclico | 49.4% | 52.5% | 50.7% | 52.1% | 53.3% | +3.9pp | ↑ Melhora |
| Bens Industriais | 49.1% | 51.0% | 52.3% | 51.4% | 51.9% | +2.8pp | ↑ Melhora |
| Saúde | 46.8% | 50.5% | 49.4% | 50.4% | 51.9% | +5.1pp | ↑ Melhora |
| Materiais Básicos | 48.1% | 52.3% | 50.1% | 48.2% | 50.5% | +2.4pp | ↑ Melhora |
| Consumo Não-Cíclico | 40.3% | 50.5% | 49.1% | 48.1% | 48.7% | +8.4pp | ↑ Melhora |
| Energia | 54.3% | 42.9% | 46.4% | 45.3% | 46.2% | -8.1pp | ↓ Queda |
Fonte: Base proprietaria Anloc. Data-base: 31/03/2026.
Na média dos 10 setores, empresas brasileiras convertem 10,9 pontos percentuais menos de EBITDA em FCF do que seus pares globais, potencial reflexo de juros mais altos, carga tributária e capital de giro mais pesado. Esse gap não e uniforme entre setores e suas consequências variam de forma significativa.
Em dois setores, o desconto visível no múltiplo é uma ilusao ótica. Imobiliário brasileiro negocia com -34% de desconto em EV/EBITDA frente ao global, mas a conversão de caixa das empresas brasileiras do setor e de 31,4%, contra 64,0% global. Quando se leva isso em conta, o desconto não apenas desaparece, ele se inverte. O mesmo padrao se repete em Bens Industriais.
Em dois setores, o Brasil surpreende positivamente. Consumo Não-Cíclico e Consumo Cíclico apresentam o padrao oposto. Empresas brasileiras desses setores convertem mais EBITDA em caixa do que a mediana global e ainda assim negociam com desconto de aproximadamente -35% no múltiplo de EV/EBITDA. São os dois setores onde o argumento de valor esta mais documentado pelos dados.
Figura 9 - Tabela mestre 2026: EV/EBITDA, FCF/EBITDA e EV/FCF
| Setor | EV/EBITDA G | EV/FCF G | FCF/EBITDA G | EV/EBITDA BR | EV/FCF BR | FCF/EBITDA BR |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Imobiliário | 13.0x | 20.4x | 64.0% | 8.6x | 27.4x | 31.4% |
| Tecnologia | 11.1x | 18.6x | 59.7% | 5.8x | 15.2x | 38.2% |
| Utilidades Públicas | 10.8x | 19.4x | 55.7% | 6.8x | 17.2x | 39.5% |
| Comunicações | 7.6x | 14.1x | 53.6% | 5.2x | 11.8x | 44.1% |
| Consumo Cíclico | 8.8x | 16.5x | 53.3% | 5.8x | 10.5x | 55.2% |
| Bens Industriais | 9.8x | 18.8x | 51.9% | 5.6x | 21.2x | 26.4% |
| Saúde | 11.6x | 22.3x | 51.9% | 6.3x | 13.3x | 47.4% |
| Materiais Básicos | 10.3x | 20.3x | 50.5% | 6.1x | 14.7x | 41.5% |
| Consumo Não-Cíclico | 8.6x | 17.7x | 48.7% | 5.6x | 9.5x | 58.9% |
| Energia | 7.3x | 15.8x | 46.2% | 6.0x | 13.9x | 43.2% |
| Média dos 10 setores | 9.9x | 18.4x | 53.5% | 6.2x | 15.5x | 42.6% |
Fonte: Base proprietaria Anloc. Data-base: 31/03/2026. Gap médio FCF/EBITDA Brasil vs. Global: -10.9 pp.
Este estudo respondeu tres perguntas com dados de 17.780 empresas em 79 países.
A primeira mostrou que o múltiplo do setor não é uma referência direta para nenhuma empresa, e muito menos para empresas privadas. O desconto estrutural do Brasil em relação ao mercado global esta presente em todos os 10 setores em 2026.
A segunda mostrou que múltiplos não são estaticos e são pontos dentro de faixas setoriais com lógica própria. A mediana histórica de cada setor é a referência mais defensável para qualquer discussão de valor.
A terceira mostrou que EBITDA e Caixa são coisas diferentes e que essa diferença varia entre 46,2% e 64,0% dependendo do setor em 2026. Ignorar essa diferença pode transformar um desconto aparente em premio real.
Essas tres dimensões não operam de forma isolada. Elas se combinam, e e na intersecao das tres que as distorcoes mais relevantes aparecem. Este estudo colocou os dados na mesa. O comprador sofisticado ja sabe disso. A questão e: você também sabe?
Apendice
As tabelas abaixo apresentam os multiplos consolidados para os 10 setores e as tres principais industrias das cerca de 30 industrias utilizadas neste estudo.
| Indústria | 2022 | 2023 | 2024 | 2025 | 2026 | FCF/EBITDA 2026 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Energia | — | — | — | — | — | 46.2% |
| Energia (consolidado) | 4.7x | 5.1x | 5.7x | 7.2x | 7.3x | — |
| Óleo e Gás - Midstream | 8.4x | 7.5x | 8.4x | 9.8x | 11.0x | — |
| Carvão Térmico | 2.3x | 3.4x | 5.1x | 8.3x | 8.7x | — |
| Refino e Comercialização de Petróleo | 5.8x | 6.9x | 7.7x | 8.2x | 8.2x | — |
| Indústria | 2022 | 2023 | 2024 | 2025 | 2026 | FCF/EBITDA 2026 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Materiais Básicos | — | — | — | — | — | 50.5% |
| Materiais Básicos (consolidado) | 7.3x | 8.1x | 8.8x | 9.7x | 10.3x | — |
| Prata | 13.3x | 10.4x | 19.8x | 20.9x | 20.9x | — |
| Outros Metais Preciosos e Mineração | 4.7x | 5.8x | 8.5x | 12.9x | 12.9x | — |
| Produtos Químicos | 7.1x | 8.4x | 9.1x | 10.2x | 11.6x | — |
| Indústria | 2022 | 2023 | 2024 | 2025 | 2026 | FCF/EBITDA 2026 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Tecnologia | — | — | — | — | — | 59.7% |
| Tecnologia (consolidado) | 8.7x | 10.6x | 10.5x | 10.6x | 11.1x | — |
| Instrumentos Científicos e Técnicos | 9.4x | 9.3x | 10.2x | 12.8x | 15.9x | — |
| Energia Solar | 13.8x | 17.9x | 16.7x | 15.2x | 15.3x | — |
| Semicondutores | 8.9x | 14.3x | 13.3x | 15.0x | 15.1x | — |
| Indústria | 2022 | 2023 | 2024 | 2025 | 2026 | FCF/EBITDA 2026 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Bens Industriais | — | — | — | — | — | 51.9% |
| Bens Industriais (consolidado) | 8.0x | 8.1x | 8.8x | 9.3x | 9.8x | — |
| Aeroespacial e Defesa | 12.8x | 12.5x | 13.6x | 18.3x | 18.7x | — |
| Equipamentos e Componentes Elétricos | 11.0x | 9.2x | 12.3x | 13.7x | 14.9x | — |
| Máquinas Industriais Especializadas | 9.3x | 9.3x | 10.8x | 11.8x | 13.1x | — |
| Indústria | 2022 | 2023 | 2024 | 2025 | 2026 | FCF/EBITDA 2026 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Imobiliário | — | — | — | — | — | 64.0% |
| Imobiliário (consolidado) | 11.6x | 11.8x | 12.5x | 13.0x | 13.1x | — |
| Imobiliário - Diversificado | 12.9x | 12.4x | 13.4x | 14.8x | 14.7x | — |
| Imobiliário - Desenvolvimento | 11.2x | 11.4x | 12.1x | 12.9x | 13.1x | — |
| Serviços Imobiliários | 11.6x | 11.9x | 12.4x | 12.2x | 12.2x | — |
| Indústria | 2022 | 2023 | 2024 | 2025 | 2026 | FCF/EBITDA 2026 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Consumo Cíclico | — | — | — | — | — | 53.3% |
| Consumo Cíclico (consolidado) | 8.0x | 8.1x | 8.5x | 8.5x | 8.8x | — |
| Hotelaria | 16.6x | 12.1x | 13.4x | 12.1x | 12.0x | — |
| Veículos Recreativos | 5.0x | 6.7x | 9.3x | 10.4x | 11.1x | — |
| Bens de Luxo | 10.3x | 9.6x | 10.2x | 10.8x | 10.9x | — |
| Indústria | 2022 | 2023 | 2024 | 2025 | 2026 | FCF/EBITDA 2026 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Utilidades Públicas | — | — | — | — | — | 55.7% |
| Utilidades Públicas (consolidado) | 10.2x | 9.3x | 9.3x | 9.9x | 10.8x | — |
| Utilidades - Energia Renovável | 11.0x | 10.6x | 10.3x | 11.3x | 14.2x | — |
| Utilidades - Água Regulada | 10.3x | 10.3x | 11.0x | 11.6x | 11.7x | — |
| Utilidades - Energia Elétrica Regulada | 11.0x | 10.4x | 10.4x | 10.1x | 11.5x | — |
| Indústria | 2022 | 2023 | 2024 | 2025 | 2026 | FCF/EBITDA 2026 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Comunicações | — | — | — | — | — | 53.6% |
| Comunicações (consolidado) | 7.4x | 7.4x | 7.4x | 7.5x | 7.6x | — |
| Games e Multimídia | 8.1x | 8.1x | 7.9x | 7.6x | 9.0x | — |
| Conteudo e Informação Digital | 13.9x | 11.5x | 9.2x | 8.3x | 8.6x | — |
| Entretenimento | 9.6x | 7.6x | 8.7x | 8.3x | 8.5x | — |
| Indústria | 2022 | 2023 | 2024 | 2025 | 2026 | FCF/EBITDA 2026 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Consumo Não-Cíclico | — | — | — | — | — | 48.7% |
| Consumo Não-Cíclico (consolidado) | 8.6x | 8.8x | 8.3x | 8.5x | 8.6x | — |
| Lojas de Desconto | 8.0x | 8.9x | 9.3x | 11.5x | 11.5x | — |
| Produtos Domésticos e de Higiene | 10.8x | 11.1x | 9.5x | 9.5x | 9.6x | — |
| Bebidas Não Alcoolicas | 8.4x | 9.3x | 8.7x | 9.1x | 9.1x | — |
| Indústria | 2022 | 2023 | 2024 | 2025 | 2026 | FCF/EBITDA 2026 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Saúde | — | — | — | — | — | 51.9% |
| Saúde (consolidado) | 12.5x | 11.7x | 11.6x | 10.9x | 11.6x | — |
| Biotecnologia | 19.7x | 15.0x | 14.9x | 13.8x | 16.0x | — |
| Fabricantes de Medicamentos - Geral | 11.7x | 15.1x | 12.5x | 12.8x | 12.8x | — |
| Fabricantes - Especialidade e Genéricos | 11.8x | 10.4x | 10.8x | 11.4x | 12.3x | — |
Fonte: Base proprietaria Anloc. Data-base: 31/03/2026.
Metodologia
Os dados apresentados foram compilados e processados pela equipe do Anloc a partir de informações publicas de empresas de capital listadas. O processo envolveu coleta sistemática, curadoria para garantia de qualidade e cálculo proprietario das métricas.
| Parametro | Criterio aplicado |
|---|---|
| Base bruta | +40.000 empresas de capital listadas |
| Base para medianas setoriais | 13.982 empresas com EV/EBITDA e FCF/EBITDA calculados |
| Cobertura | 79 países, 87 bolsas de valores |
| Composição regional | Japao 17% - India 15% - China 14% - Demais Asia 25% - EUA/Canada 18% - Europa 7% - Brasil 2% - Demais 2% |
| Data-base | 31 de marco de 2026 |
| EBITDA | Somente positivo, excluindo empresas pre-lucrativas |
| EV mínimo | USD 100M para garantir liquidez adequada para benchmark |
| EV/EBITDA | 60x para remover outliers extremos |
| Free Cash Flow | Calculado como caixa operacional menos investimentos em capital (CapEx) |
| Preços de mercado | Atualizados constantemente para refletir nos cálculos |
| Série histórica | 2022-2026 (5 anos) |
| Setores analisados | 10 setores - Financial Services excluido (ver nota) |
| Tendencia central | Mediana, robusta a outliers, preferida a média aritmética |
| TTM | 4 trimestres completos obrigatorios, garantindo comparabilidade |
| Universo final | 17.780 empresas apos todos os filtros aplicados |
| Vendas | Somente positivas, excluindo empresas sem receitas |
Os dados refletem o mercado global como ele e, não como e percebido a partir dos Estados Unidos. Isso implica uma forte presença de mercados asiaticos. Por isso, este estudo não deve ser comparado diretamente com bases centradas no mercado americano.
A classificação setorial segue a taxonomia padrao de mercado, com adaptacoes proprietarias do Anloc para garantir comparabilidade entre países e exclusão de indústrias com características estruturais incompativeis com EV/EBITDA como métrica primaria. O Apêndice apresenta as tres principais indústrias de cada setor em termos de EV/EBITDA e EV/FCF.
O setor Financial Services foi excluido do estudo por razao metodologica fundamental: EV/EBITDA não é uma métrica válida para instituições financeiras, onde juros integram o nucleo do modelo de negócio e não são uma variavel financeira separavel do resultado operacional. No setor Imobiliário foram excluidos REITs e FIIs.
O Capítulo 6 posiciona os 10 setores em uma matriz com base na relação entre EV/EBITDA e FCF/EBITDA de 2026. As linhas divisorias utilizam as medianas históricas do periodo 2022-2025 como referência (EV/EBITDA = 8,70x e FCF/EBITDA = 50,5%). Setores podem migrar de quadrante entre edicoes.
Limitacoes de Uso
A base é constituída exclusivamente por empresas de capital aberto. O uso dos dados deste estudo como referência para empresas privadas requer necessariamente os ajustes de iliquidez, porte e governança, entre outros detalhados no Capítulo 2.
Os dados refletem o mercado global como ele e, não como e percebido a partir dos Estados Unidos. Isso implica uma forte presença de mercados asiaticos. Por isso, este estudo não deve ser comparado diretamente com bases centradas no mercado americano.
As análises tem carater exclusivamente educacional e informativo. Não constituem assessoria de investimento, recomendacao de compra ou venda de ativos, opiniao legal, tributária ou contábil. Para decisões de investimento, desinvestimentos, captacoes de recursos, reestruturacoes societarias ou disputas judiciais, a contratação de profissionais especializados é indispensável.
Glossario
CapEx (Capital Expenditure). Investimentos em ativos fixos realizados pela empresa para manter ou expandir sua capacidade operacional - equipamentos, infraestrutura, tecnologia, entre outros. No cálculo do FCF deste estudo, o CapEx é a principal dedução sobre o caixa operacional.
Desconto medio. Diferença percentual entre o múltiplo mediano de empresas brasileiras listadas é o múltiplo mediano global, calculada para cada setor individualmente e agregada como média simples dos 10 setores, com peso igual para cada setor. Neste estudo, o desconto medio em 2026 e de -36,4%.
EBITDA (Earnings Before Interest, Taxes, Depreciation and Amortization). Resultado operacional antes de juros, impostos, depreciação e amortização. Métrica amplamente utilizada para comparacoes entre empresas e entre países por eliminar diferenças de estrutura de capital e politica contábil. Este estudo utiliza EBITDA positivo como critério de inclusao na base.
Enterprise Value (EV). Valor total da empresa para todos os seus provedores de capital, acionistas e credores. Calculado como valor de mercado do patrimônio liquido mais divida liquida. E o numerador dos múltiplos EV/EBITDA e EV/FCF utilizados neste estudo.
EV/EBITDA. Múltiplo que relaciona o valor total da empresa (EV) com seu resultado operacional (EBITDA). Amplamente utilizado para comparacoes entre empresas com diferentes estruturas de capital e entre países com diferentes regimes fiscais. Neste estudo, calculado como mediana das empresas de cada setor com EBITDA positivo e EV >= USD 100M.
EV/FCF. Múltiplo que relaciona o valor total da empresa (EV) com seu Free Cash Flow. Representa o preço efetivamente pago pelo caixa gerado e não apenas pelo resultado operacional.
FCF (Free Cash Flow). Caixa que efetivamente sobra apos a empresa honrar suas obrigacoes operacionais e de investimento. Neste estudo, calculado como caixa operacional menos investimentos em capital (CapEx), conforme reportado nas demonstracoes financeiras de cada empresa.
FCF/EBITDA. Índice de conversão que mede quanto do EBITDA reportado efetivamente se torna caixa disponível. Calculado diretamente de demonstracoes financeiras reais e não derivado de outros múltiplos.
Mediana. Valor central de uma distribuição ordenada - metade das empresas esta acima e metade abaixo. Preferida a média aritmética em análises de múltiplos porque é robusta a outliers.
Percentil 25 e Percentil 75 (P25 e P75). Limites inferior e superior do intervalo central de uma distribuição. A diferença entre P75 e P25 - o intervalo interquartil - mede a dispersao dentro de um setor. Neste estudo, essa dispersao pode superar 15x em setores como Tecnologia e Saúde.
TTM (Trailing Twelve Months). Periodo de doze meses consecutivos terminando na data de referência - neste estudo, 31 de marco de 2026. O uso de TTM com quatro trimestres completos garante que todos os resultados financeiros utilizados reflitam um ciclo anual completo, eliminando sazonalidades.
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