Central de Serviços Align 01 CMPC - Celulose Riograndense 06/08/2013.
PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE SÃO PAULO Osmar ... · LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS CCL...
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PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE SÃO PAULO
PUC-SP
Osmar Vendramel Junior
RELAÇÃO DO INDICADOR DA SITUAÇÃO FINANCEIRA DO MODELO
FLEURIET E O VALOR DAS EMPRESAS NÃO FINANCEIRAS DE CAPITAL ABERTO
DA BM&FBOVESPA (2010-2013)
MESTRADO EM CIÊNCIAS CONTÁBEIS E FINANCEIRAS
SÃO PAULO
2014
II
PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE SÃO PAULO
PUC-SP
Osmar Vendramel Junior
RELAÇÃO DO INDICADOR DA SITUAÇÃO FINANCEIRA DO MODELO
FLEURIET E O VALOR DAS EMPRESAS NÃO FINANCEIRAS DE CAPITAL ABERTO
DA BM&FBOVESPA (2010-2013)
MESTRADO EM CIÊNCIAS CONTÁBEIS E FINANCEIRAS
Dissertação apresentada à Banca
Examinadora da Pontifícia Universidade Católica
de São Paulo, como exigência parcial para
obtenção do título de MESTRE em Ciências
Contábeis e Atuariais sob a orientação do Prof.
Dr. Roberto Fernandes dos Santos.
SÃO PAULO
2014
III
Banca Examinadora
__________________________________________
__________________________________________
__________________________________________
.
IV
Dedico esse trabalho a todos os meus familiares e
em especial à minha esposa Simone e ao meu filho Rafael
pela compreensão e sacrifício que todos fizeram para que
eu pudesse me dedicar ao curso.
V
AGRADECIMENTOS
Ao professor Dr. Roberto Fernandes dos Santos pela orientação, disponibilidade
durante todo o processo de elaboração e revisão do trabalho.
À professora Dra. Tatiane Albanez pelo ensinamento de como realizar a análise de
painel.
A todos os professores doutores do curso de mestrado da PUC/SP: Antonio Benedito
Silva Oliveira, Antonio Robles Júnior, José Carlos Marion, Juarez Torino Belli, Neusa Maria
Bastos Fernandes dos Santos, Rubens Famá e Sérgio de Iudicbus, e aos colegas das turmas
pelo aprendizado proporcionado.
O curso representou na minha vida a realização de um objetivo pessoal alcançado.
VI
RESUMO
VENDRAMEL, Osmar Junior. Relação do indicador da situação financeira do modelo
Fleuriet e o valor das empresas não financeiras de capital aberto da BM&FBOVESPA (2010-
2013). Dissertação (Mestrado em Ciências Contábeis e Financeiras), Pontifícia Universidade
Católica de São Paulo, São Paulo, 2014.
A teoria do modelo dinâmico, introduzido na década de 70, através da reclassificação
dos balanços patrimoniais em contas relacionadas com o ciclo operacional, contas
permanentes e contas de tesouraria avalia e classifica, de maneira rápida e simplificada, a
situação financeira das empresas em seis tipos possíveis: I – Excelente; II – Sólida; III –
Insatisfatória; IV – Alto Risco; V – Muito Ruim; e VI - Péssima. No presente trabalho busca-
se verificar se há relação entre a classificação apurada conforme a teoria do modelo Fleuriet
com o valor das empresas brasileiras não financeiras de capital aberto, no período de 2010-
2013, utilizando o método de regressão múltipla. Para tanto, definiu-se como variável
dependente o valor de mercado das empresas e como variável independente a classificação do
modelo Fleuriet, além de outras variáveis explicativas. Foram utilizadas duas amostras no
estudo, a primeira compreendendo todas as 305 empresas de capital aberto e a segunda tendo
apenas as 53 empresas que compuseram o índice IBOVESPA de 31.dez.2013. E como
resultado principal, verificou-se que o valor de mercado tem uma relação com a situação
financeira apurada pelo modelo dinâmico, modelo Fleuriet, sendo essa relação negativa, ou
seja, quanto pior a classificação da situação financeira da empresa menor é o valor da
empresa. O estudo teve como principal limitação a falta de estudos sobre o modelo Fleuriet
utilizando a análise regressão múltipla e quanto a estudos futuros, seria interessante ampliar a
amostra utilizada quer na quantidade de empresas, incluindo empresas de capital fechado e
aumentar os anos analisados.
Palavras-chave: Administração Financeira, Modelo Fleuriet, Capital de Giro, Modelo
Dinâmico.
VII
ABSTRACT
VENDRAMEL, Osmar Junior. Relation of the financial situation indicator of the
Fleuriet model and the value of non-financial public companies of BM&FBOVESPA (2010-
2013). Dissertation (Master in Accounting and Financial Sciences), Pontifícia Universidade
Católica de São Paulo, São Paulo, 2014.
The theory of Dynamic Model, introduced in the decade of 70, through the
reclassification of balance sheets in operating cycle, permanent and treasury accounts
evaluates and classifies, quickly and simplified, the finance situation of the companies in six
possible types: I - Excellent; II - Solid; III - Unsatisfactory; IV - High Risk; V – Too Bad;
and VI – Very Bad. The present study search if exists the relationship between the rating
calculated according to Fleuriet model with the value market of the not financial public traded
Brazilian companies, during 2010 to 2013, using the multiple regression method. For that, It
was defined the market value of the company such as dependent variable and the
classification of Fleuriet Model as independent variable. The study used two samples, the first
one with all public companies, total of 305, and the second with the 53 companies of the
IBOVESPA index in dec.31.2013. The main result was that the market value was related with
the financial rate situation calculated through the Dynamic Model and this relationship is
negative. The worse is the financial classification ratio, the lowest is the value market of the
company. The main limitation of the study was the lack of previous Fleuriet model studies
using the multiple regression analysis and for future studies would be interesting to extend the
sample used, including closed capital firms and increasing the years analyzed .
Keywords: Financial Management, Fleuriet Model, Working Capital, Dynamic Model.
VIII
SUMÁRIO
1 Introdução................................................................................................... .......1
1.1 Problema de Pesquisa..........................................................................................1
1.2 Objetivos.............................................................................................................2
1.3 Justificativas e Importância.................................................................................2
1.4 Metodologia.........................................................................................................4
1.5 Estruturação da Dissertação................................................................................4
2 Referencial Teórico...........................................................................................6
2.1 Administração Financeira....................................................................................6
2.2 Papel dos Administradores Financeiros..............................................................6
2.3 Risco....................................................................................................................7
2.4 Estrutura de Capital.............................................................................................8
2.5 Custo de Capital..................................................................................................9
2.6 Estrutura de Capital e Alavancagem.................................................................10
2.7 Lucro e Fluxo de Caixa.....................................................................................10
2.8 Administração do Capital de Giro.....................................................................11
2.9 Políticas de Investimento para os Ativos Circulantes.......................................13
2.10 Ciclo Operacional, Financeiro e Econômico.....................................................14
2.11 Estratégias de Financiamento............................................................................17
2.12 Principais Índices de Liquidez...........................................................................19
2.13 Modelo Fleuriet.................................................................................................20
2.13.1 Introdução ao Modelo Fleuriet..........................................................................20
2.13.2 Critério de Classificação do Balanço (Fleuriet)................................................21
2.13.3 Necessidade de Capital de Giro.........................................................................23
2.13.4 Capital de Giro..................................................................................................24
2.13.5 Saldo de Tesouraria...........................................................................................24
2.13.6 Identificação da Estrutura Financeira das Empresas.........................................25
2.13.7 Efeito Tesoura...................................................................................................27
2.13.8 Ações de Saneamento Financeiro......................................................................28
3 Metodologia......................................................................................................30
3.1 Amostra.............................................................................................................30
3.2 Variáveis............................................................................................................34
3.2.1 Variável Dependente.........................................................................................34
3.2.2 Variável Independente.......................................................................................35
IX
3.2.3 Variáveis de Controle ........................................................................................36
3.3 Tratamento dos Dados.......................................................................................37
4 Análise dos Resultados....................................................................................40
4.1 Amostra 1- Todas as Empresas de Capital Aberto............................................40
4.1.1 Análise Exploratória dos Dados.......................................................................40
4.2 Amostra 2 – Empresas IBOVESPA..................................................................45
4.2.1 Análise Exploratória dos Dados.......................................................................45
4.3 Resumo dos Resultados Obtidos......................................................................48
5 Considerações Finais.......................................................................................49
6 Referências......................................................................................................50
7 Anexos...............................................................................................................53
7.1 Registro dos Eventos da Amostra 1 – STATA (LOG)......................................53
7.2 Registro dos Eventos da Amostra 2 – STATA (LOG)......................................57
X
LISTA DE FIGURAS
Figura 2.1 – A Natureza das Decisões Empresariais e o Fluxo de Caixa.......................7
Figura 2.2– Radiografia da Empresa na Visão Financeira..............................................9
Figura 2.3 – Diagrama Geral do Fluxo de Caixa..........................................................11
Figura 2.4 – Políticas Alternativas de Investimentos em Ativos Circulantes...............14
Figura 2.5 – Ciclo Financeiro e Econômico..................................................................15
Figura 2.6 – Ciclo Operacional e Necessidades de Recursos.......................................16
Figura 2.7 – Fórmula do Ciclo Operacional de Caixa...................................................17
Figura 2.8 – Origem dos Recursos para o Financiamento dos Ativos..........................17
Figura 2.9 – Estratégia de Financiamento Conservadora..............................................18
Figura 2.10 – Estratégia de Financiamento Moderada..................................................18
Figura 2.11 – Estratégia de Financiamento Agressiva..................................................19
Figura 2.12 – Contas Operacionais e de Curto Prazo...................................................22
Figura 2.13 – Contas de Longo Prazo...........................................................................22
Figura 2.14 – Necessidade de Capital de Giro (NCG)..................................................23
Figura 2.15 – Capital de Giro (CDG)............................................................................24
Figura 2.16 – Saldo de Tesouraria (T)..........................................................................25
Figura 2.17 – Radiografia da Formação do Saldo de Tesouraria..................................25
Figura 2.18 – As Variáveis-chaves no Balanço Patrimonial Gerencial........................26
Figura 3.1 – Etapas da metodologia aplicada................................................................30
Figura 3.2 – Equação do objeto do trabalho..................................................................34
XI
LISTA DE QUADROS
Quadro 2.1 – Cálculo do Custo de Capital......................................................................9
Quadro 2.2 – Quadro Resumo.......................................................................................10
Quadro 2.3 – Políticas de Financiamento......................................................................18
Quadro 2.4 – Principais Indicadores de Liquidez.........................................................20
Quadro 2.5 – Os Ciclos no Balanço Patrimonial..........................................................22
Quadro 2.6 – As Variáveis-chaves como Fontes e Aplicações de Recursos................26
Quadro 2.7 – Tipos de Estrutura e Situação Financeira................................................27
Quadro 2.8 – Resultado das Ações de Reestruturação Financeira................................29
Quadro 3.1 – Tabela com as situações financeiras Modelo Fleuriet.............................35
Quadro 4.1.1 – Resultado da análise do painel (Amostra 1).........................................40
Quadro 4.1.2 – Tabela com as situações financeiras Modelo Fleuriet..........................44
Quadro 4.2.1 – Resultado da análise do painel (Amostra 2).........................................45
XII
LISTA DE TABELAS
Tabela 1.1 – Aplicação do Modelo Fleuriet em dissertações e teses..............................2
Tabela 3.1 – Empresas da BM&FBOVESPA (2010 – 2013).......................................32
Tabela 3.2 – Empresas do IBOVESPA (31.12.2013)...................................................33
Tabela 3.3 – Resultado da Apuração da Situação Financeira pelo Modelo Fleuriet
(Amostra 1)...................................................................................................................35
Tabela 3.4 – Resultado da Apuração da Situação Financeira pelo Modelo Fleuriet
(Amostra 2)...................................................................................................................36
Tabela 3.5 – Relação esperada entre a variável dependente e as demais variáveis......37
Tabela 3.6- Exemplo de Painel de dados......................................................................38
Tabela 4.1.1- Estatística descritiva (Amostra 1)...........................................................40
Tabela 4.1.2 – Resultado da correlação entre variáveis dependentes e explicativas
(Amostra 1)...................................................................................................................42
Tabela 4.1.3 – Resultado do teste de Hausman (Amostra 1)........................................43
Tabela 4.1.4 – Resultado da regressão com efeito fixo (Amostra 1)............................44
Tabela 4.1.5 – Resultado da regressão robusta com efeito fixo (Amostra 1)...............45
Tabela 4.2.1- Estatística descritiva (Amostra 2)...........................................................45
Tabela 4.2.2 – Resultado da correlação entre variáveis dependentes e explicativas
(Amostra 2)...................................................................................................................46
Tabela 4.2.3 – Resultado do teste de Hausman (Amostra 2)........................................47
Tabela 4.2.4 – Resultado da regressão com efeito aleatório (Amostra 2).....................47
XIII
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
CCL – Capital Circulante Líquido
CDG – Capital de Giro
CMPC - Custo Médio Ponderado de Capital
EBITDA - Earnings Before Interest, Taxes, Depreciation and Amortization
IFRS - International Financial Reporting Standards
NCG – Necessidade de Capital de Giro
PMC – Prazo Médio de Cobrança
PMDD – Prazo Médio de Desconto de Duplicatas
PME (MP) – Prazo Médio de Estocagem (Matéria-Prima)
PMF – Prazo Médio de Fabricação
PMPF – Prazo Médio de Desconto de Pagamento de Fornecedor
PMV – Prazo Médio de Venda
SELIC - Sistema Especial de Liquidação e de Custódia
T – Saldo de Tesouraria
1
1 INTRODUÇÃO
As empresas são constituídas com o objetivo de geração de valor aos acionistas, ou
seja, os acionistas investem com a expectativa de obter um ganho superior ao valor investido.
Conseqüentemente, espera-se que as empresas gerem lucro e/ou valorização do seu valor de
mercado suficiente para cobrir os investimento e riscos associados, e de forma que gere um
aumento do patrimônio desses acionistas.
E para a obtenção do sucesso de uma empresa é fundamental que a mesma tenha uma
boa situação financeira. E esse sucesso só é possível quando há uma geração positiva do seu
fluxo financeiro e isso acontece quando os recursos gerados pelos ativos operacionais são
superiores aos seus respectivos desembolsos, aos investimentos realizados e a remuneração
dos acionistas.
É de se esperar que uma empresa com resultados positivos tenha uma classificação da
sua situação financeira superior as suas concorrentes e, conseqüentemente o seu valor de
mercado, também, seja superior as demais empresas.
Para se ter uma boa administração financeira, os seus administradores devem
administrar adequadamente os investimentos de longo prazo, os financiamentos e o capital de
giro.
Os investimentos de longo prazo normalmente compreendem o aumento das suas
operações investindo em produção, tecnologia, etc.; já os financiamentos compreendem o
como eles são obtidos, quer seja capital próprio ou de investidores; e o capital de giro
compreende os valores despendidos nas operações diárias da empresa: prazo na venda
mercadorias e compra de materiais, definição do nível de estoque, política de crédito,
estratégia de financiamento, etc. Assim, tendo uma grande importância na apuração da
situação financeira.
Este trabalho pretende verificar se empresas com as melhores classificações de
situação financeira tem um valor de mercado superior. Para tanto, foi utilizado o modelo
Fleuriet como conceito para apuração e identificação das classificações das situações
financeiras.
O modelo Fleuriet ou modelo dinâmico foi escolhido por ser uma metodologia que
avalia a situação das empresas de maneira rápida, através da reclassificação das contas do
ativo e passivo circulante, tendo a sua origem no final da década de 70.
1.1 PROBLEMA DE PESQUISA
O valor de mercado, como o próprio nome diz é definido pelo mercado e no caso de
empresas de capital aberto os participantes do mercado de ações definem o valor pela lei da
oferta e procura, e expectativa de ganho futuro.
Já a classificação financeira pode ser apurada e classificada de várias maneiras. Pode
utilizar apenas indicadores financeiros ou não, sendo que uma delas pode ser a apuração
utilizando o conceito do modelo Fleuriet. E no caso deste trabalho buscou-se verificar se as
classificações das situações financeiras apuradas pelo modelo Fleuriet tem relação com o
valor das empresas.
Portanto, o problema de pesquisa deste trabalho procura responder se: as empresas de
capital aberto, não financeiras da BM&FBOVESPA (2010 – 2013), que contém as
2
melhores avaliações de acordo com o modelo dinâmico (Fleuriet), obtiveram valorização
do seu valor de mercado superior às demais empresas BM&FBOVESPA?
1.2 OBJETIVOS
O objetivo do estudo é verificar se a classificação apurada pelo modelo Fleuriet pode
ser associada ao valor de mercado.
O modelo Fleuriet classifica a situação financeira das empresas em seis tipos:
excelente, sólida, insatisfatória, alto risco, muito ruim e péssima. E o estudo verifica se essa
classificação tem relação com o valor de mercado das empresas, ou seja, empresas cuja as
situações financeiras foram classificadas como excelentes e sólidas tem um valor de mercado
superior as demais?
1.3 JUSTIFICATIVAS E IMPORTÂNCIA
O tema é importante, pois Araújo, Costa e Camargos (2013, p.319) descrevem que o
tema tem a aceitação tanto nos contextos acadêmicos, como, nos contextos empresariais. E
isso se deve ao modelo Fleuriet ter simplificado a forma de retratar a situação financeira de
uma empresa utilizando apenas três variáveis: capital de giro, necessidade de capital de giro e
saldo tesouraria.
Os mesmos autores descrevem que o tema é pouco explorado, pois existe uma baixa
quantidade de produção acadêmica relacionada ao modelo e em um estudo feito,
compreendendo o período entre 1995 e 2012, constataram apenas 41 artigos e 14 dissertações
e teses encontrados nesses 18 anos investigados (2013, p.341).
Para as dissertações os autores verificaram que o Modelo foi estudado para examinar:
desempenho econômico-financeiro, planejamento financeiro, liquidez e rentabilidade,
inadequação de fontes de financiamento, liquidez em financiamentos de longo prazo,
desenvolvimento de modelo integrado para redução de risco em decisões financeiras,
alinhamento estratégico e desempenho, comparação com o modelo tradicional de análise
financeira e prevenção da inadimplência (2013, p.339).
A seguir, é demonstrada tabela com a síntese das teses e dissertações.
Tabela 1.1 – Aplicação do Modelo Fleuriet em dissertações e teses.
Autores
Intituro de
Ensino
Superior
Orientador Objetivo(s) Síntese das Conclusões
Silva
(1997)UNICAMP
FERRAZ,
C. P.
Fazer uma comparação econômico-financeira
entre empresas de mineração de ouro.
Percebeu-se que o melhor desempenho
econômico-financeiro está associado a baixo
custo operacional e reservas com alto teor, além
de programas de hedge contra risco incorrido nas
decisões estratégicas.
Diel
(2001)UFRGS
GALLI,
O. C.
Desenvolver um modelo integrado de
planejamento financeiro e verificar a sua
aplicabilidade em um setor específico.
Visualizou-se que falta um processo de análise
de projeção do desempenho financeiro e de
crescimento. O processo decisório muito se pauta
em avaliações informais e no feeling dos
gestores.
Dacol
(2002)UFSC
RODRIGUEZ,
A. M.
Identificar, analisar e propor fatores de auxílio à
tomada de decisão financeira do capital de giro
para o varejo eletrônico.
Constatou-se que a Internet tem agilizado a
eficiência da cadeia de valor, fazendo que haja
mudanças nos processos, e essas alterações têm
contribuído para que os gerentes reformulem
suas estratégias e utilizem ferramentas
financeiras.
3
Fonte: ARAÚJO, COSTA e CAMARGOS (2013, p.338)
Quanto à importância, esse estudo tem como objetivo uma análise com foco
diferenciado da maioria dos artigos, dissertações e teses existentes sobre o tema.
Diferentemente, da maioria dos artigos, dissertações e teses existentes este estudo tem o
objetivo verificar se existe uma relação entre a classificação das empresas, segundo o modelo
e o valor de mercado das empresas de capital aberto.
O estudo está baseado em uma amostra representativa que são as empresas brasileiras
não financeiras de capital aberto no período de 2010, 2011, 2012 e 2013.
Marques
(2002)
UnB/UFPB
UFPE/UFRN
SILVA,
J. D. G.
Averiguar se o CDG, NCG e T, conjuntamente,
são capazes de explicar o comportamento do
EVA.
Sinalizou-se um significativo relacionamento
entre as variáveis e o EVA, mas elas explicaram
apenas parte das variações do EVA.
Eifert
(2003)UFRGS
SCHMIDT,
P.
Investigar a prevenção da inadimplência
a partir de índices relativos
às demonstrações contábeis no
momento da solicitação do financiamento.
Constatou-se que as empresas que vieram a
inadimplir eram menos lucrativas, com maiores
despesas financeiras, e desequilíbrio entre fontes
e aplicações de recursos e estrutura de capitais
deficiente.
Borba
(2004)UFRGS
KLOECKNER,
G. O.
Analisar se a inadequação de fontes de
financiamento é uma das principais causas
dos desequilíbrios financeiros.
Verificou-se que o mercado bancário não
disponibiliza recursos para financiar CDG no LP
para empresas comerciais, apenas empréstimos
de curto e médio prazo, ou de LP para outros
investimentos.
Vidotto
(2004)UEL/UEM
LOPES,
P. C.
Defi nir e caracterizar os conceitos e técnicas
relacionadas à administração do capital de giro,
identificando o domínio, a utilização e o impacto
no ciclo financeiro nas médias e grandes
indústrias da região de Londrina – PR.
Os fatos permitem concluir que as indústrias vêm
sendo administradas de forma empírica na
questão do capital de giro, mas que vêm dando
certo por um motivo ou outro que na pesquisa
não foi possível descobrir.
Buratto
(2005)UFRGS
GALLI,
O. C.
Construir um modelo de simulação de Monte
Carlo para avaliar a capacidade de pagamento
das empresas em financiamentos de longo prazo,
com base no FC projetado.
Averiguou-se que o modelo de simulação confere
aos tomadores de decisão maior segurança na
avaliação do crédito pretendido.
Grabin
(2005)UFSM
CERETTA,
P. S.
Verifi car o desempenho econômico--financeiro
de cooperativas agropecuárias do Estado do RS,
por meio do Modelo Fleuriet e do EVA, além de
possível relacionamento entre ambos.
Um grande número de cooperativas apresentou
situação financeira insatisfatória, mas criaram
valor. O EVA apresentou uma relação mais
significativa com as variáveis CDG e NCG.
Soares
(2006)UFRGS
PORTUGUAL,
M. S.
Utilizar um modelo integrado que permita a
projeção do BP, DRE e DFC, baseado em um
cenário de incertezas.
Percebeu-se que a aplicação do modelo de Monte
Carlo em modelos que representem
razoavelmente bem a realidade esperada, mostra-
se efetiva na avaliação dos riscos no processo
decisório financeiro.
Haushahn
(2006)UFRGS
KLOECKNER,
G. O.
Analisar a relação entre o resultado da empresa
(EVA) e o crescimento na receita das empresas.
Os resultados sugeriram inexistir correlação
significativa entre as variáveis analisadas.
Vasconcelos
(2006)FURB
SILVEIRA,
A.
Estudar empresas têxteis do Vale do Itajaí \ SC
quanto à adoção do método direto da DFC,
buscando um modelo para sua aplicação.
Constatou-se que só quatro empresas elaboram
efetivamente a DFC, ainda que grande parte dos
gestores tivesse pós-graduação em
Contabilidade, Controladoria ou Administração.
Sato
(2007)USP
TACHIBANA,
W. K.
Analisar a relação entre liquidez e rentabilidade
de empresas de Tecidos, Vestuário e Calçados à
luz do Modelo Dinâmico.
Os resultados indicaram que o tipo de estrutura
financeira – 3 é o mais frequente, e utilizam
muito os empréstimos de curto prazo.
Mesquita
(2008)PUC/RJ
MOREIRA,
R. M.
Analisar a utilização conjunta dos modelos de
avaliação do CDG (Estático versus Dinâmico) no
Brasil, Argentina, Chile e México.
Corroborou-se a efetividade do Modelo Fleuriet,
indicando que deve complementar a análise
financeira das empresas de todos esses países
4
1.4 METODOLOGIA
O método utilizado nesta pesquisa é o quantitativo, pois se aplicará técnicas
estatísticas para estudar as grandezas, correlações e relações na amostra. Fonseca (2002, p.20)
cita que diferentemente da pesquisa qualitativa, os resultados da pesquisa quantitativa podem
ser quantificados. Como as amostras geralmente são grandes e consideradas representativas
da população, os resultados são tomados como se constituíssem um retrato real de toda a
população alvo da pesquisa. A pesquisa quantitativa se concentra na objetividade.
Influenciada pelo positivismo, considera que a realidade só pode ser compreendida com base
na análise de dados brutos, recolhidos com o auxílio de instrumentos padronizados e neutros.
A pesquisa quantitativa recorre à linguagem matemática para descrever as causas de um
fenômeno, as relações entre variáveis, etc.
E a técnica a ser utilizada para verificar se há o relacionamento entre o valor de
mercado e o indicador da situação financeira será a regressão múltipla em painel de dados.
A metodologia aplicada foi dividida em quatro etapas:
1. Amostra: definição da amostra e dos dados a serem coletados;
2. Coleta de dados: coleta, tratamentos dos dados;
3. Análise dos dados: aplicação das técnicas estatísticas;
4. Análise dos resultados: resumo dos resultados apurados.
A dissertação baseia-se na análise, comparação e conclusão sobre os balanços
patrimoniais, indicadores financeiros e de mercado de empresas não financeiras listadas na
BM&FBOVEPSA (2010 – 2013).
1.5 ESTRUTURAÇÃO DA DISSERTAÇÃO
O estudo foi estruturado em sete capítulos sendo:
Capítulo I – Introdução
Neste capítulo os aspectos iniciais relacionados ao tema da pesquisa são
apresentados, aos objetivos da pesquisa, a importância, hipótese e estrutura da dissertação.
Capítulo II – Referencial Teórico
Estuda-se neste capítulo a conceituação teórica sobre os principais pontos sobre
administração financeira: capital de giro, estrutura de capital, estratégias de financiamento,
principais índices de liquidez, etc., e a conceituação teórica sobre o modelo Fleuriet.
Capítulo III – Metodologia
Apresenta-se neste capítulo a metodologia utilizada, as etapas definidas para a
realização das análises, como também, descrição da amostra, coleta de dados, análise
dos dados e das variáveis utilizadas.
Capítulo IV – Apresentação e Análise dos Resultados
Apresentam-se os resultados obtidos das análises efetuadas: estatística
descritiva, correlação de variáveis e regressão múltipla de dados em painel. Neste capítulo são
apresentadas as tabelas dos resultados obtidos e os comentários dos resultados obtidos.
Capítulo V – Conclusão
5
Os resultados obtidos de forma resumida são apresentados neste capítulo, como
também, as limitações do estudo e sugestões para estudos futuros.
Capítulo VI - as referências consultadas e o capítulo VII os anexos.
6
2 REFERENCIAL TEÓRICO
2.1 ADMINISTRAÇÃO FINANCEIRA
A administração financeira tem uma importância significativa quanto ao sucesso ou ao
insucesso da empresa, independentemente do segmento de atuação: privadas (bancos,
indústria, comércio, serviços, etc.), passando pelas empresas do 3º setor (fundações, ONGs,
etc.) e até as governamentais (escolas, hospitais, etc.)
Brigham e Houston (1999, p. XVII), descrevem que “as finanças constituem, em um
sentido bem real, a pedra angular do sistema empresarial – a boa gestão financeira é vital para
a saúde econômica dos empreendimentos e, portanto, para os países e para o mundo. Devido à
sua importância, as finanças devem ser compreendidas ampla e perfeitamente – o que, no
entanto, é mais fácil de ser dito do que feito. Este campo é relativamente complexo e sofre
constantes mudanças em resposta a modificações das condições econômicas. Tudo isto faz
das finanças um tema estimulante e instigante, mas também desafiador e, às vezes,
desconcertante.”
Não se pode esquecer que as empresas privadas devem ter como objetivo final a
criação de valor para os seus proprietários e a maximização da riqueza dos acionistas.
A criação de valor para os seus proprietários ocorre através do aumento do valor da
empresa e dos retornos gerados (lucros), sendo assim, uma responsabilidade de todos os
administradores.
Para Vieira (2008, p.3) “a obtenção de resultados consistentes e de longo prazo
representa um objetivo fundamental para a maior parte das empresas. Realizar com sucesso
esta tarefa é essencial para que possa proporcionar a adequada remuneração ao capital
investido pelos acionistas, efetuar o pagamento dos juros e do principal das suas dívidas e
manter relações produtivas com clientes e fornecedores. Obter resultados é também
imprescindível para que a organização possa contribuir para o crescimento pessoal dos seus
empregados e para o desenvolvimento das comunidades nas quais se insere e interage“. E,
também, destaca que “quanto maior for o ritmo de crescimento alcançado pela empresa,
maiores serão as necessidades de recursos para investimento nas atividades operacionais“.
2.2 PAPEL DOS ADMINISTRADORES FINANCEIROS
Os administradores financeiros são as pessoas responsáveis pela gestão de todo o fluxo
financeiro da empresa quer seja de longo ou de curto prazo, pela obtenção ou manutenção dos
recursos utilizados no financiamento dos investimentos de capital e das atividades
operacionais.
Ross, Westerfield e Jordan (2010, p.2) citam que o administrador financeiro deve se
preocupar com três tipos básicos de perguntas:
1. Orçamento de Capital – que são os investimentos de longo prazo da empresa;
2. Estrutura de Capital – que são os modos que a empresa obtém e administra os
financiamentos e os seus investimentos;
3. Administração de Capital de Giro – diz respeito à gestão das atividades diárias,
que garantem os recursos para a continuação das suas operações. Referem-se às atividades
relacionadas às entradas e às saídas de caixa.
7
Brigham e Houston (1999, p.7) ressaltam que “as tarefas da equipe de finanças é
adquirir e utilizar fundos de modo a maximizar o valor da empresa“. E descreve as seguintes
atividades que devem ser desempenhadas pela equipe de finanças: previsão e planejamento;
decisões importantes de investimento e financiamento; coordenação e controle; e trabalho
com os mercados financeiros.
Podemos concluir que os administradores financeiros tem a função de decidir ou
suportar as várias decisões definidas pela alta administração. A área financeira é a responsável
pela gestão de todo o fluxo financeiro da empresa.
E, mais especificamente da gestão da entrada de recursos financeiros (ex.: recebimento
das vendas, novos financiamentos de terceiros, autofinanciamento ou aportes de capital dos
acionistas, etc.); da manutenção dos recursos disponíveis (ex.: aplicação dos recursos
disponíveis); e da saída dos recursos financeiros (ex.: pagamentos para fornecedores de
materiais, de serviços, financiamentos, distribuição do lucro, etc.).
Figura 2.1 – A Natureza das Decisões Empresariais e o Fluxo de Caixa
Fonte: VIEIRA, 2008, p.189
2.3 RISCO
O risco está inserido no dia a dia da administração financeira. O risco financeiro está
relacionado com a sua expectativa de retorno, espera-se um maior retorno de uma aplicação
financeira de maior risco.
Vieira (2008, p.12) descreve que “a origem de uma relação direta entre risco e o
retorno... pode ser encontrada no pressuposto de que, em geral, o investidor possui certo grau
de aversão ao risco que se manifesta na sua expectativa de obter um retorno adicional como
Despesas Financeiras
Necessidade de Capital de Giro
INVESTIMENTOS
FINANCIAMENTO
OPERAÇÕES RESULTADO OPERACIONAL EBITDA
DISTRIBUIÇÃO IR + CSSL
GERAÇÃO DE CAIXA
Dividendos
AUTOFINANCIAMENTO
Permanente
Capital de Giro
Saldo Tesouraria
Ativo Econômico
Exig. Longo Prazo, Capital
Operações de Curto Prazo
8
compensação para assumir maiores níveis de risco, ou seja, um prêmio por assumir este risco
adicional“.
Vieira (2008, p.10) complementa que “administrar riscos é hoje um dos principais
fatores que direcionam a dinâmica da sociedade ocidental moderna, o que só foi possível a
partir da compreensão da natureza do risco e da existência de instrumentos eficazes para
medi-lo, avaliar suas conseqüências e estabelecer estratégias para gerenciá-lo... o risco pode
ser definido como a variabilidade dos retornos possíveis em relação ao esperado e está
associado ao maior ou menor nível de estabilidade dos rendimentos futuros... Quanto maior a
incerteza na previsão dos fluxos monetários a serem gerados, maior o risco da atividade“.
Risco financeiro de uma empresa está diretamente relacionado à sua estrutura de
capital e ao seu custo de capital, resultante da combinação do capital de terceiros e do capital
próprio.
Para Vieira (2008, p.23), “o risco financeiro está relacionado com a estrutura
financeira da empresa decorrente de dois fatores: (1) a instabilidade dos resultados
disponíveis aos proprietários (efeito da alavancagem); e (2) a possibilidade de que os
compromissos decorrentes dos encargos da dívida (juros e o principal) possam levar a
empresa a ter problemas de liquidez. O risco financeiro ocorre quando uma empresa, ao invés
de satisfazer a todas as suas necessidades de recursos mediante capital próprio, levanta
empréstimos para atender a parte dessas exigências. A tomada de empréstimos eleva o risco
através da obrigatoriedade do pagamento de juros fixos e da restituição do principal e provoca
maior variabilidade no resultado líquido disponível aos acionistas“.
2.4 ESTRUTURA DE CAPITAL
A estrutura de capital é composta pelos recursos próprios e de terceiros, ela é muito
importante para a realização dos investimentos necessários, quer seja de capital ou para o
financiamento das atividades operacionais.
Vieira (2008, p.3) descreve que “para realizar os investimentos, a empresa precisa
dispor de capital suficiente, que poderá ser obtido junto aos acionistas e às instituições
financeiras, numa proporção que será função das decisões estratégicas adotadas e das
condições vigentes nos mercados financeiros e de capitais. O resultado deste processo
caracteriza uma determinada composição de fontes de recursos próprios e de terceiros,
denominada estrutura de capital. Estes recursos normalmente estão disponíveis em
quantidades limitadas, são escassos e demandam uma certa remuneração pela sua utilização.
O capital de terceiros busca sua remuneração através dos juros contratados enquanto que o
capital próprio obtém sua remuneração através dos lucros líquidos gerados pelas atividades
operacionais. Essa remuneração, que deve ser proporcionada aos fornecedores de capital, é
denominada custo de capital e pode ser entendida, genericamente, como custo dos recursos
utilizados no financiamento dos investimentos realizados com o objetivo de produzir
resultados operacionais“.
9
Figura 2.2– Radiografia da Empresa na Visão Financeira
Fonte: VIEIRA, 2008, p.150
Os administradores têm como função investir em ações cujos resultados sejam
superiores aos custos de capitais dos financiamentos utilizados para a obtenção dos lucros
desejados.
2.5 CUSTO DE CAPITAL
O valor do custo de capital é obtido através de cálculo, utilizando os valores do custo
de capital próprio e de terceiros. Sendo a proporção desses custos um indicativo da estrutura
financeira e, conseqüentemente, do seu risco associado.
O valor do custo de capital pode ser obtido pelo cálculo da média ponderada dos
custos do capital ponderados pela sua participação na estrutura de capital.
Quadro 2.1 – Cálculo do Custo de Capital
Fonte: VIEIRA, 2008, p.14
ATIVO PASSIVO
APLICAÇÕES FONTES
INVESTIMENTOS
Curto Prazo
Longo Prazo
RECURSOS
Capital de Terceiros
Capital Próprio
Juros
Lucros
RESULTADO CUSTO DE CAPITAL
RESULTADO = JUROS + LUCROS
Descrição Participação relativa (%) Custo ao ano (%)
Capital próprio 60% 25%
Capital de terceiros 40% 20%
TOTAL 100% 23%
ou seja:
CMPC = 25% X 0,60 + 20% X 0,40 = 23%
10
Segundo Vieira (2008, p.16), “estruturas financeiras com maior proporção de capital
próprio são mais estáveis e de menor risco, em razão de não comprometerem a empresa com o
pagamento dos juros e do principal... a estrutura de capital utilizada pela empresa afeta não
somente o custo de capital e o seu nível de risco, mas também suas possibilidades de criar
valor para os proprietários.”
Por outro lado, o custo do capital próprio é maior, o que, conseqüentemente refletirá
em uma criação de valor menor. Isso ocorre, porque o custo de capital, nesse caso, é
composto pelo prêmio de risco que os acionistas aceitam manter os seus recursos investidos
na empresa somado a uma taxa livre de risco.
No caso de uma empresa em situação de desequilíbrio financeiro, o custo do capital
próprio poderá ser menor do que o custo de capital de terceiros, isso ocorre devido as
instituições financeiras dispostas a emprestar dinheiro cobrarem taxas maiores em decorrência
de um risco de inadimplência maior.
Quadro 2.2 – Quadro Resumo
Fonte: VIEIRA, 2008, p.19
2.6 ESTRUTURA DE CAPITAL E ALAVANCAGEM
A alavancagem está relacionada diretamente a estrutura de capital aplicada, podendo
ser: operacional ou financeira. A alavancagem é determinante-chave para a decisão financeira
estratégica, fundamental para o processo de criação e maximização da riqueza.
Gitman (2010, p. 468) cita que “A alavancagem resulta do uso de ativos ou fundos a
custo fixo para multiplicar os retornos aos proprietários da empresa. De modo geral, aumentá-
la resulta em maior retorno e risco, ao passo que reluzi-la, diminui ambos.”
E cita os três tipos básicos de alavancagem:
1. Alavancagem operacional: relação entre a receita de vendas e o lucro
operacional;
2. Alavancagem financeira: relação entre o lucro operacional e o lucro
líquido;
3. Alavancagem total: relação entre a receita de vendas e o lucro líquido.
Vieira (2008, p.22) esclarece que “a utilização de recursos que originam custos fixos
com o objetivo de elevar o retorno do capital próprio é denominada alavancagem. A
alavancagem é dita operacional quando estão envolvidos custos fixos de natureza operacional
– tais como certos custos de manutenção de mão-de-obra – e financeira, quando estamos
tratando de custos fixos financeiros – juros e outras despesas financeiras“.
2.7 LUCRO E FLUXO DE CAIXA
Lucro e fluxo de caixa são coisas distintas, Vieira (2008, p.25), descreve que “numa
empresa lucrativa não será necessariamente uma empresa com boa situação financeira...
Longo Prazo Curto Prazo
Custo Maior Menor < Longo Prazo
Risco Menor Maior > Longo Prazo
Efeito sobre CPMC Aumentar Reduzir Reduzir
Efeito sobre o risco financeiro Reduzir Aumentar Aumentar
Descrição Capital PróprioCapital de Terceiros
11
Podemos ter algumas empresas que são lucrativas mas que passam por situações de aperto de
caixa e outras que, embora possam estar incorrendo em prejuízos, encontram-se com o caixa
equilibrado“.
Brigham e Houston (1999, p.35), esclarecem que “a quantia apresentada na conta de
lucros acumulados não é uma indicação da quantia em dinheiro de que a empresa dispõe. Os
valores em caixa (na data do balanço patrimonial) estão na conta caixa – uma conta do ativo.
Um número positivo na conta de lucros acumulados indica apenas que, no passado, de acordo
com princípios contábeis geralmente aceitos, a empresa obteve lucros, mas seus dividendos
foram menores do que os lucros declarados. Ainda que uma empresa apresente lucros
recordes e mostre um aumento na conta lucros acumulado, ela ainda pode esta com pouco
caixa“.
Ross, Westerfield e Jaffe (1995, p.47), também, afirmam que “lucro líquido não é
fluxo de caixa“. E, complementa que “o fluxo de caixa é gerado pela empresa e pago aos
credores e acionistas. Podendo ser classificado em: a) fluxo de caixa das operações; b) fluxo
de caixa de variações do ativo imobilizado; e c) fluxo de caixa de variações do capital de
giro“ (1995, p.48).
Abaixo, segue ilustrado o Diagrama Geral do Fluxo de Caixa:
Figura 2.3 – Diagrama Geral do Fluxo de Caixa
Fonte: ASSAF NETO, 2012, p.37
2.8 ADMINISTRAÇÃO DO CAPITAL DE GIRO
Brigham e Houston (1999, p.561), descrevem que “o termo capital de giro teve origem
com os antigos mascates ianques, que carregavam suas carroças com mercadorias e
percorriam suas rotas vendendo seus artigos. A mercadoria era chamada de capital de giro
porque era o que o mascate vendia, ou “girava”, para produzir seus lucros. A carroça e o
Dep
recia
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o
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l de G
iro
Caixa
(Lucro Líquido mais Despesas e menos Receitas
que não Envolvem Recursos)
Ativo Permanente Arrendamento
Proprietários
Empréstimos/ Financiamentos de Longo
Prazo
Outras Dívidas: Impostos, Taxas,
Contribuições, etc.
Empréstimos Correntes
Ad
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Lo
ngo
Pra
zo
Mão de Obra
Fornecedores
Compras
Duplicatas a
ReceberEstoques
Captação
Vendas a Prazo
Pagamentos
Pagamentos
Captação
Pagamentos
12
cavalo eram seus ativos fixos. Como o mascate em geral era o proprietário da carroça e do
cavalo, estes eram financiados com “capital próprio”, mas os fundos para comprar a
mercadoria costumavam ser provenientes de empréstimos. Esses empréstimos eram chamados
de empréstimos de capital de giro e tinham que ser liquidados a cada viagem, para demonstrar
ao banco que o crédito do mascate era bom“.
Para Assaf Neto (2012, p. XI) a evolução do ensino de Finanças vem determinando
uma crescente necessidade de material de estudo, principalmente com um conteúdo conceitual
e operacional voltado para os problemas na gestão das modernas empresas. “Neste contexto, a
administração do capital de giro vem sendo cada vez mais reconhecida como uma área
importante para o equilíbrio financeiro das empresas, tendo participação decisiva no sucesso
dos negócios. Efetivamente, a qualidade das decisões que envolvem capital de giro é
dependente da capacidade analítica do administrador para compreender o problema em toda a
sua extensão, e do conhecimento técnico para definir a melhor solução“.
A administração do capital de giro é um item significante para a verificação do
equilíbrio financeiro e é relevante na apuração do desempenho das suas atividades
operacionais, visto o seu volume e importância.
Vieira (2008, p.32) cita que “a administração do capital de giro pode ser caracterizada
como o campo de estudo que trata da gestão dos ativos e passivos que compõem os grupos
circulantes do balanço patrimonial – ativo circulante e passivo circulante, e se preocupa em
buscar respostas para duas questões principais: (1) Quanto deveria ser investido nas contas do
ativo circulante, e (2) Como estes investimentos deveriam ser financiados“?
E complementa que “o montante das fontes e aplicações registrada nas contas do
circulante pode variar em função de (1) fatores gerais que afetam todas as empresas, tais
como o ritmo da atividade econômica; (2) fatores característicos de determinado setor
empresarial, a exemplo da tecnologia básica empregada ou dos padrões de financiamentos
usualmente praticados nas operações de compra e venda; (3) fatores específicos à realidade da
empresa como o volume, a sazonalidade das vendas e a estrutura de custos; e (4) as políticas
comerciais, operacionais e financeiras adotadas“ (2008, p.40).
Assaf Neto (2012, p. 1 e p.2), esclarece que “uma administração inadequada do capital
de giro resulta normalmente em sérios problemas financeiros, contribuindo efetivamente para
a formação de uma situação de insolvência. É importante ter em conta que a administração do
capital de giro trata dos ativos e passivos correntes em decisões interdependentes... a
importância e o volume do capital de giro para uma empresa são determinados principalmente
pelo volume de vendas, o qual é lastreado pelos estoques, valores a receber e caixa;
sazonalidades dos negócios, que determina variações nas necessidades de recursos ao longo
tempo; fatores cíclicos da economia, como recessão, comportamento do mercado etc.;
tecnologia, principalmente aplicada aos custos e tempo de produção; e políticas de negócios,
centradas em alterações nas condições de venda, de crédito, produção, etc.“
Ainda em Assaf Neto, “o capital de giro ou capital circulante é representado pelo ativo
circulante, isto é, pelas aplicações correntes, identificadas geralmente pelas disponibilidades,
valores a receber e estoques. Num sentido mais amplo, o capital de giro representa os recursos
demandados por uma empresa para financiar suas necessidades operacionais identificadas
desde a aquisição de matérias-primas (ou mercadorias) até o recebimento pela venda do
produto acabado“, Assaf Neto (2012, p. 3).
Já o capital de giro (circulante) líquido, CCL, é resultado da diferença entre o ativo
circulante e o passivo circulante e reflete a folga financeira da empresa, representando o
volume de recursos de longo prazo que financia os ativos de curto prazo.
13
Assaf Neto (2012, p. 14), pontua que “quanto maior for a participação do CCL, ou
seja, quanto menos arriscada se apresenta a estrutura financeira da empresa, menor tende a ser
a rentabilidade. Posturas empresariais de maior risco, exemplificadas por um nível menor de
CCL, costumam promover retornos compensatoriamente mais elevados. A definição do nível
ótimo de CCL, passa necessariamente pelo dilema risco-retorno, sendo avaliada pelas
características de atuação da empresa, expectativas futuras e grau de aversão ao risco“.
Portanto, a administração do capital de giro tem como objetivo o equilíbrio financeiro
da empresa garantindo a sua continuidade operacional e propiciando condições que favoreçam
o seu crescimento e a sua continuidade.
Para Vieira (2008, p.40) o “equilíbrio se materializa na capacidade da empresa em
cumprir com os compromissos financeiros assumidos, o que significa manter um fluxo de
caixa saudável e uma boa situação de liquidez“.
E ressalta que “por outro lado, este esforço pela manutenção da liquidez (ou pela
redução do risco de insolvência) deve estar adequadamente integrado aos demais objetivos
econômico-financeiros da organização, principalmente no que se refere à busca da otimização
da relação risco/retorno proporcionada aos proprietários, o que, por natureza, envolve sempre
certo nível de conflito de objetivos. Isto ocasiona a necessidade de que as decisões típicas da
administração do capital de giro sejam fruto de um delicado processo de trade-off entre a
segurança das posições mais conservadoras de liquidez e as metas de criação de valor para os
proprietários“.
2.9 POLÍTICAS DE INVESTIMENTO PARA ATIVOS
CIRCULANTES
A administração dos componentes do capital de giro consiste em definir qual política
de investimento para os ativos circulantes mais adequada e correlacionadas com os objetivos a
serem alcançados pela empresa.
Gitman (2010, 547) esclarece que capital de giro é o ativo circulante que “representa a
porção do investimento que circula, de uma forma para outra, na condução normal dos
negócios”. E capital giro líquido “é normalmente definido como a diferença entre o ativo
circulante e o passivo circulante de uma empresa. Quando o ativo circulante supera o passivo
circulante, a empresa tem capital de giro líquido positivo. Quando o primeiro é inferior ao
segundo, tem-se capital de giro negativo”.
Para Assaf Neto (2012, p. 8), “uma boa administração do capital de giro envolve
imprimir alta rotação (giro) ao circulante, tornando mais dinâmico seu fluxo de operações.
Este incremento de atividade no capital de giro proporciona, de forma favorável à empresa,
menor necessidade de imobilização de capital no ativo circulante e conseqüentemente
incentivo ao aumento da rentabilidade“.
Os ativos circulantes são representados basicamente por: caixa, aplicações financeiras,
estoques e contas a receber e a empresa pode escolher nas seguintes políticas de
investimentos, Brigham e Houston (1999, p.563):
1. Política liberal: “política na qual são mantidas quantias relativamente
grandes em caixa, títulos negociáveis e estoques e em que vendas são estimuladas
por uma política de crédito que proporciona funcionamento liberal aos
consumidores, com correspondente nível alto de contas a receber“.
2. Política agressiva: “política na qual as quantias de caixa, títulos,
estoque e contas a receber são minimizados. Na política agressiva, o giro dos
14
ativos circulantes é mais freqüente, de como que cada real de ativos correntes tem
que “trabalhar mais”.
3. Política moderada: “política que está esses dois extremos“.
Figura 2.4 – Políticas Alternativas de Investimentos em Ativos Circulantes
Fonte: BRIGHAM E EHRHARDT, 2012, p.634
As estratégias de financiamento adotadas causam impacto direto na situação de
liquidez, afetando significativamente a sua situação de curto prazo. Sendo função do
administrador alcançar um equilíbrio adequado entre as variáveis: risco e retorno. E para
obtenção desse equilíbrio é fundamental ter conhecimento dos seus ciclos: operacional,
financeiro e econômico.
2.10 CICLO OPERACIONAL, FINANCEIRO E ECONÔMICO
Para o entendimento dos ciclos, primeiro é importante entender que o ciclo
operacional muda dependendo do segmento de atuação e das características da maneira de
atuação da empresa.
“Para a maior parte das empresas, a atividade operacional se desenvolve através de um
processo contínuo de compras, estocagem, produção e venda. A essas etapas podem ser
associados prazos para pagamento aos fornecedores, manutenção de estoques (inclusive
processo de produção) e de recebimento dos clientes, que podem ser determinados através do
cálculo de relações simples em relação às vendas“ Vieira (2008, p.54).
Assaf Neto (2012, p. 9) descreve que “o ciclo operacional incorpora seqüencialmente
todas as fases operacionais presentes no processo empresarial de produção – venda -
recebimento... E a soma dos prazos operacionais indica o tempo médio decorrido desde a
Vendas (R$)
Ativos Circulantes
(R$)
Agressiva
Moderada
Liberal
10
20
30
0 50 100 150 200
Ativos Circulantes Giro dos
Política para Venda de $100 Ativos Correntes
Agress iva $ 30 3,3 x
Moderada $ 23 4,3 x
Conservadora $ 16 6,3 x
15
compra da matéria-prima até o momento do recebimento do valor de venda. Quanto mais
longo se apresentar este período, maior será, evidentemente, a necessidade de recursos para
financiar o giro da empresa. Em verdade, o ciclo operacional representa o intervalo de tempo
em que não ocorrem ingressos de recursos financeiros na empresa, demandando-se capital
para financiá-lo“.
Esclarecido o ciclo operacional, podemos identificar o ciclo financeiro e o ciclo
econômico.
Para Assaf Neto (2012, p. 12), “o ciclo financeiro mede exclusivamente as
movimentações de caixa, abrangendo o período compreendido entre o desembolso inicial de
caixa (pagamento de materiais a fornecedores) e o recebimento da vendo do produto. Em
outras palavras, representa o intervalo de tempo que a empresa irá necessitar efetivamente de
financiamento para suas atividades... o ciclo econômico considera unicamente as ocorrências
de natureza econômica, envolvendo a compra dos materiais até a respectiva venda. Não leva
em consideração, pelo próprio enunciado do ciclo, os reflexos de caixa verificados em cada
fase operacional, ou seja, os prazos de recebimentos das vendas e dos pagamentos dos gastos
incorridos“.
Figura 2.5 – Ciclo Financeiro e Econômico
Fonte: ASSAF NETO, 2012, p.11
Compra
Matéria-prima
Início da
Fabricação
Fim da
FabricaçãoVenda Recebimento
PME (MP) PMF PMV PMC
PMPFCiclo Operacional
Ciclo Financeiro (Caixa)
Ciclo Econômico
16
Figura 2.6 – Ciclo Operacional e Necessidades de Recursos
Fonte: ASSAF NETO, 2012, p.10
Sendo:
PME (MP) – Prazo médio de estocagem (matéria-prima);
PMF – Prazo médio de fabricação;
PMV – Prazo médio de venda;
PMC – Prazo médio de cobrança;
PMPF – Prazo médio de desconto de pagamento de fornecedor;
PMDD – Prazo médio de desconto de duplicatas.
Importante, esclarecer que o PMPF - prazo médio de desconto de pagamento de
fornecedor esse desconto não é realizado na prática.
Brigham e Houston (1999, p.602) esclarecem que “ciclo operacional de caixa ,
consiste da soma algébrica dos três períodos: prazo médio de estocagem, prazo médio de
recebimento, prazo médio de pagamento e que, portanto, é igual à duração do período entre os
desembolsos efetivos de caixa para pagar os recursos produtivos (matérias-primas e mão-de-
obra) e seus próprios recebimentos de caixa, com a venda dos produtos (isto é, a duração do
período entre o pagamento da mão-de-obra e das matérias-primas e o recebimento do contas a
receber). O ciclo de caixa operacional, então, é igual à duração média do período em que um
$ fica retido em ativos circulantes“.
Pa
ga
men
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Fo
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ore
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Co
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e
Du
plica
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Receb
imen
to
Ciclo
Operacional
Necessidade
Acumulada de
Recursos
($)
Financiamento do Capital de Giro
X
X
X
X
X
PME (MP) PMF PMV PMC
Prazo de Desconto de
Duplicatas (PMDD)
Prazo de Desconto de
Pagamento (PMPF)
17
Figura 2.7 – Fórmula do Ciclo Operacional de Caixa
Fonte: BRIGHAM E HOUSTON, 1999, p.602
Sendo:
(1) Prazo médio de estocagem = Estoques ÷ Vendas diárias
Vendas diárias = Vendas anuais ÷ 360
(2) Prazo médio de recebimento = Contas a receber ÷ Vendas diárias
(3) Prazo médio de pagamento = Contas a pagar ÷ Compras diárias
Compras diárias = Compras anuais ÷ 360
2.11 ESTRATÉGIAS DE FINANCIAMENTO
As estratégias de financiamento têm o objetivo de financiar os ativos circulantes, tanto
as necessidades permanentes, como as variações sazonais.
Segundo Brigham e Houston (1999, p.606), os ativos circulantes permanentes são “os
ativos circulantes que permanecem no ponto mais baixo do ciclo“ (vendas estáveis) e os
ativos temporários são “os ativos necessários para viabilizar o crescimento das vendas em fase
de expansão“.
Para Assaf Neto (2012, p. 15), “toda empresa precisa buscar um nível satisfatório de
capital de giro de maneira a garantir a sustentação de sua atividade operacional. O conceito de
equilíbrio financeiro de uma empresa é verificado quando suas obrigações financeiras se
encontram lastreadas em ativos com prazos de conversão similares aos dos passivos. Em
outras palavras, o equilíbrio financeiro exige vinculação entre a liquidez dos ativos e os
desembolsos demandados pelos passivos....Para se manter o equilíbrio financeiro, uma
alternativa da empresa é financiar suas necessidades variáveis com dívidas de curto prazo,
utilizando recursos de longo prazo para financiar todas suas necessidades financeiras
permanentes“.
A seguir, segue ilustração com as origens de recursos para o financiamento:
Figura 2.8 – Origem dos Recursos para o Financiamento dos Ativos
Fonte: VIEIRA, 2008, p.46
(1)
Prazo médio de
estocagem+
(2)
Prazo médio de
recebimento-
(3)
Prazo médio de
pagamento=
(4)
Ciclo operacional de
caixa
FORNECEDORES
BANCOS
BANCOS
ACIONISTAS
ATIVOS
Fontes de recursos de
curto prazo
Fontes de recursos de
longo prazo
18
As alternativas de financiamento são três, segundo Vieira (2008, p.46):
Quadro 2.3 – Políticas de Financiamento
Fonte: VIEIRA, 2008, p.46
1. Estratégia conservadora:
Figura 2.9 – Estratégia de Financiamento Conservadora
Fonte: VIEIRA, 2008, p.48
2. Estratégia moderada:
Figura 2.10 – Estratégia de Financiamento Moderada
Fonte: VIEIRA, 2008, p.48
tempo
Financiamento
de Curto Prazo
Necessidades
Permanentes
Financiamento
de Longo Prazo
Estratégia Conservadora
tempo
Financiamento
de Curto Prazo
Necessidades
Permanentes
Financiamento
de Longo Prazo
Estratégia Moderada
Temporário/ sazonal Permanente/ não sazonal
Agressiva Curto Prazo Curto + Longo Prazo
Moderada Curto Prazo Longo Prazo
Conservadora Longo Prazo Longo Prazo
PolíticaComponente
19
3. Estratégia agressiva:
Figura 2.11 – Estratégia de Financiamento Agressiva
Fonte: VIEIRA, 2008, p.48
2.12 PRINCIPAIS ÍNDICES DE LIQUIDEZ
Brigham e Houston (1999, p.79) citam que “os índices financeiros são construídos
para mostrar as relações entre contas das demonstrações financeiras“. E que existem
diferenças entre os pontos de vista de quem está analisando, por exemplo: o investidor tenta
prever o futuro e o gerente antever condições futuras... a posição de liquidez da empresa
procura responder a seguinte pergunta: conseguirá a empresa pagar suas dívidas, à medida
que elas forem vencendo, durante o próximo ano?”.
Para Vieira (2008, p.49), “a avaliação de liquidez é freqüentemente realizada com a
utilização de indicadores calculados a partir de informações contidas nas demonstrações
financeiras e tem por objetivo verificar a capacidade da empresa em pagar os compromissos
financeiros assumidos“.
Para se ter uma projeção da liquidez da empresa é necessária a utilização do fluxo de
caixa ou orçamento de caixa projetado.
A seguir, Assaf Neto (2012, p. 22) define os principais índices de liquidez:
Liquidez Imediata: “identifica a capacidade da empresa em saldar seus
compromissos correntes utilizando-se unicamente o seu saldo de disponível. Em outras
palavras, revela o percentual das dívidas correntes que podem ser liquidadas imediatamente“.
Disponível
Passivo Circulante
Liquidez Seca: “mede o percentual das dívidas de curto prazo em condições de serem
liquidadas mediante o uso de ativos monetários de maior liquidez (basicamente, disponível e
valores a receber)“.
Ativo Circulante – Estoques – Despesas Antecipadas
Passivo Circulante
tempo
Financiamento
de Curto Prazo
Necessidades
PermanentesFinanciamento
de Longo Prazo
Estratégia Agressiva
20
Liquidez Corrente: “identifica, para cada $1 de dívida de curto prazo, quanto a
empresa mantém em seu ativo circulante“.
Ativo Circulante
Passivo Circulante
Quadro 2.4 – Principais Indicadores de Liquidez
Fonte: VIEIRA, 2008, p.66
2.13 MODELO FLEURIET
2.13.1 INTRODUÇÃO AO MODELO FLEURIET
No final da década de 70, originou-se através da obra A Dinâmica Financeira das
Empresas Brasileiras – um novo método de análise, orçamento e planejamento financeiro de
autoria do professor e pesquisador francês Michael Fleuriet juntamente com Ricardo Kehdy e
George Blanc e teve como ponto de partida a experiência francesa em gestão financeira.
O objetivo do trabalho do Fleuriet, Kehdy e Blanc foi o desenvolvimento das técnicas
de gerenciamento financeiro existentes, para a realidade das empresas brasileiras, assim,
incorporando importantes inovações para o a análise do capital de giro.
Segundo Haroldo Vinagre Brasil (in Fleuriet, Kehdy e Blanc, 2003) a abordagem teve
como premissas:
“Ser sintética e globalizante, de forma a permitir a tomada
rápida de decisão, exigida pelo ambiente brasileiro, sujeito a rápidas mudanças;
Incorporar os parâmetros de uma inflação endêmica a taxas
elevadas;
Considerar uma economia em crescimento permanente“.
As premissas descritas acima resultaram em uma reestruturação do enfoque da análise
contábil tradicional, que privilegiava muito mais uma visão estática da empresa do que sua
dinâmica operacional.
O modelo foi estruturado por dois conceitos básicos: necessidade de capital de giro e
efeito tesoura. E ambos são instrumentos poderosos de gestão financeira, pois ajudam a
definir a política de distribuição de dividendos, a fatia de autofinanciamento e de apoiar
realizar o planejamento financeiro de curto e de longo prazo com rapidez e flexibilidade.
Descrição Conceito
Ativo Circulante R$ recebíveis a curto prazo
Passivo Circulante para cada R$ exigível a curto prazo.
Ativo Circulante - Estoques R$ recebíveis a curto prazo
Passivo Circulante (exceto estoques) para cada R$
exigível a curto prazo.
Disponível (1) R$ disponíveis para cada R$
Passivo Circulante exigível a curto prazo.
Ativo Circulante - Passivo Total de R$ excedentes em relação
Circulante ao total de R$ exigíveis a
curto prazo.
(1) DDisponível = Caixa + Bancos + Aplicações financeiras de liquidez imediata.
Capital circulante
líquido
Liquidez imediata
Liquidez seca
Liquidez corrente
21
Braga (1991) pontua que “essa metodologia permite avaliar rapidamente a situação
financeira das empresas através da classificação dos balanços em um dos seis tipos possíveis
de configurações de determinados elementos patrimoniais”.
Os seis tipos de configuração são:
I. Excelente;
II. Sólida;
III. Insatisfatória;
IV. Alto Risco;
V. Muito Ruim;
VI. Péssima.
A classificação é realizada através da apuração e análise de três variáveis:
Capital de Giro (CDG);
Necessidade de Capital de Giro (NCG) e;
Saldo de Tesouraria (ST).
2.13.2 CRITÉRIO DE CLASSIFICAÇÃO DO BALANÇO (FLEURIET)
Para Fleuriet, Kehdy e Blanc (2003, p. 7), uma nova classificação do balanço se faz
necessária “para uma melhor compreensão do modelo de análise financeira que se pretende
definir, as contas do ativo e do passivo devem ser consideradas em relação à realidade
dinâmica das empresas, em que as contas são classificadas de acordo com o seu ciclo, ou seja,
o tempo que leva para se realizar uma rotação“.
As contas do Ativo e Passivo são reclassificadas seguindo o seguinte critério:
Permanentes ou não cíclicas: contas que apresentam uma
movimentação lenta quando analisada isoladamente, tais como: realizável a longo
prazo, investimentos, exigível a longo prazo, patrimônio líquido, etc.;
Contínuo e cíclico: contas que estão relacionadas com o ciclo
operacional do negócio, exemplo: estoques, clientes, fornecedores, etc.;
Descontínuo e errático: contas que não estão diretamente relacionadas
com a operação, exemplo: disponíveis, títulos negociáveis, empréstimos, etc.
22
Quadro 2.5 – Os Ciclos no Balanço Patrimonial
Fonte: Adaptado Fleuriet, Kehdy e Blanc, 2003, p.8
A seguir, Vieira ilustra as contas de curto e de longo prazo:
Figura 2.12 – Contas Operacionais e de Curto Prazo
Fonte: VIEIRA, 2008, p.72
Figura 2.13 – Contas de Longo Prazo
Fonte: VIEIRA, 2008, p.73
Empréstimos Bancários
Caixa e Bancos Financiamentos
Aplicações Financeiras Duplicatas Descontadas
Dividendos e IR
Duplicatas a Receber FornecedoresEstoques Salários e EncargosAdiantamentos e Despesas Impostos e Taxasde Competência do Exercício Adiantamentos de ClientesSeguinte
Terrenos
Máquinas e Equipamentos Passivo não Circulante
Outros Itens de Longo Prazo Patrimônio Líquido
NÃ
O C
IRC
UL
AN
TE
NÃ
O C
ÍCL
ICA
S
NÃ
O C
ÍCL
ICA
S
NÃ
O C
IRC
UL
AN
TE
ATIVO PASSIVO
CIR
CU
LA
NT
E
ER
RÁ
TIC
AS
CÍC
LIC
AS
CÍC
LIC
AS
ER
RÁ
TIC
AS
CIR
CU
LA
NT
E
ATIVO CIRCULANTEATIVO ERRÁTICO ou de
CURTO PRAZO
ATIVO CÍCLICO ou de
OPERACIONAL
PASSIVO CIRCULANTEPASSIVO ERRÁTICO ou
de CURTO PRAZO
PASSIVO CÍCLICO ou de
OPERACIONAL
ATIVO PERMANENTEREALIZÁVEL A LONGO
PRAZO
ATIVO PERMANENTE ou
de LONGO PRAZO
PATRIMÔNIO LÍQUIDOEXIGÍVEL A LONGO
PRAZO
PASSIVO PERMANENTE
ou de LONGO PRAZO
23
2.13.3 NECESSIDADE DE CAPITAL DE GIRO
A necessidade de capital de giro aparece quando no ciclo financeiro, as saídas
operacionais ocorrem antes das entradas de caixa, ou seja, quando o ciclo financeiro é
positivo.
NCG = ativo cíclico – passivo cíclico
Figura 2.14 – Necessidade de Capital de Giro (NCG)
Fonte: VIEIRA, 2008, p.78
Vieira (2008, p.78) explica “que o desenvolvimento das operações provoca o
aparecimento de um conjunto de aplicações e de fontes para a empresa representada pelas
contas reclassificadas no ativo e passivo cíclico. Quando as aplicações são superiores às
fontes surge uma aplicação líquida de recursos decorrente das operações que passa a fazer
parte da vida da empresa, assumindo, portanto, caráter de longo prazo. Essa aplicação de
origem operacional precisa ser financiada caracterizando uma demanda de recursos que pode
ser calculada no balanço patrimonial, pela diferença entre as aplicações operacionais (ativo
cíclico) e as fontes operacionais (passivo cíclico), denominada de Necessidade de Capital de
Giro (NCG)“.
Segundo Pereira (1998, p.13), “a necessidade de financiamento de capital de giro
reside basicamente na falta de uniformidade entre produção e as vendas (ciclo operacional) de
uma empresa o que, por conseqüência ocasiona uma não sincronização entre seus fluxos de
entradas e saídas de recursos. Em função disso, uma empresa sempre precisa manter um nível
mínimo de estoques, duplicatas a receber e caixa, independentemente das flutuações sazonais
das atividades“.
Fleuriet, Kehdy e Blanc (2003, p. 8) citam esclarecimentos importantes do conceito de
Necessidade de Capital de Giro:
“A NCG é diferente do CCL... Como o ativo e o passivo cíclicos
constituem apenas uma parte do ativo e passivo circulantes, conclui-se que a
Necessidade de Capital de Giro é, necessariamente, diferente do Capital Circulante
Líquido definido no sentido financeiro clássico“.
A NCG é um conceito econômico-financeiro e não uma definição legal.
Refere-se a saldo de contas cíclicas ligadas às operações da empresa. A
classificação contábil, muitas vezes, não permite identificar com clareza as contas
do ativo e passivo cíclico...
A NCG é muito sensível às modificações que ocorrem no ambiente
econômico em que a empresa opera. Todavia, a NCG depende, basicamente, da
natureza (que determina o seu ciclo financeiro) e do nível de atividades dos
negócios da empresa (função de vendas) “.
ATIVO CÍCLICO PASSIVO CÍCLICONECESSIDADE DE
CAPITAL DE GIRO
APLICAÇÕES
OPERACIONAISFONES OPERACIONAIS NCG
24
A NCG pode ser negativa. Neste caso, no ciclo financeiro, as saídas de
caixa ocorrem depois das entradas de caixa. O passivo cíclico torna-se maior do
que o ativo cíclico, constituindo-se em fonte de fundos para a empresa.
Se a empresa suspender parte de suas operações, ou ocorrendo estado
de falência ou concordata, a NCG, que constituía uma aplicação de fundos, passará
a constituir uma fonte de fundos que poderá, por exemplo, ser utilizada pela
empresa para pagamento a credores e acionistas.
2.13.4 CAPITAL DE GIRO
Fleuriet, Kehdy e Blanc (2003, p. 11) definem Capital de Giro (CDG) como sendo a
diferença entre o passivo permanente e o ativo permanente.
CDG = passivo permanente - ativo permanente
Figura 2.15 – Capital de Giro (CDG)
Fonte: VIEIRA, 2008, p.84
E descreve observações importantes para esclarecimento do conceito CDG:
“O CDG possui o mesmo valor que o CCL, definido no sentido
financeiro clássico. Somente o seu cálculo é realizado de maneira diferente...
O CDG é um conceito econômico-financeiro e não uma definição legal,
constituindo uma fonte de fundos permanente utilizada para financiar a
Necessidade de Capital de Giro da empresa.
O CDG apresenta-se razoavelmente estável ao longo do tempo. O CDG
diminui quando a empresa realiza novos investimentos em bens do ativo
permanente e esses investimentos são, em geral, realizados por meio de
autofinanciamento, empréstimos de longo prazo e aumentos de capital...
O CDG pode ser negativo. Neste caso, o ativo permanente é maior do
que o passivo permanente, significando que a empresa financia parte do seu ativo
permanente com fundos de curto prazo... “.
2.13.5 SALDO DE TESOURARIA
Segundo Fleuriet, Kehdy e Blanc (2003, p. 13), “o Saldo de Tesouraria (T) define-se
como a diferença entre o ativo e o passivo erráticos“.
T = ativo errático – passivo errático
PASSIVO PERMANENTE ATIVO PERMANENTE CAPITAL DE GIRO
FONTES DE LONGO
PRAZO
APLICAÇÕES DE LONGO
PRAZOCDG
25
Figura 2.16 – Saldo de Tesouraria (T)
Fonte: VIEIRA, 2008, p.87
Fleuriet, Kehdy e Blanc (2003, p. 14) esclarece que “se o CDG for insuficiente para
financiar a NCG, o T será negativo e indica que a empresa financia parte da NCG e/ou ativo
permanente com fundos de curto prazo, aumentando, portanto seu risco de insolvência.
Se o T for positivo, a empresa disporá de fundos de curto prazo aumentando a sua
margem de segurança financeira. É importante observar que o T positivo e elevado não
significa necessariamente uma condição desejável para as empresas; pelo contrário, pode
significar que a empresa não esteja aproveitando as oportunidades de investimentos
propiciadas por sua estrutura financeira“.
Figura 2.17 – Radiografia da Formação do Saldo de Tesouraria
Fonte: VIEIRA, 2008, p.89
2.13.6 IDENTIFICAÇÃO DA ESTRUTURA FINANCEIRA DAS
EMPRESAS
Vieira (2008, p.106) diz que “no balanço patrimonial gerencial, as variáveis-chaves
podem ser identificadas de uma forma muito conveniente que permite uma visão imediata de
como se integram as fontes representadas pelo capital de giro (CDG > 0 = Fontes de longo
prazo) e pelo saldo de tesouraria (T < 0 = Fontes de curto prazo) para o financiamento da
necessidade de capital de giro (NCG > 0 = Aplicação operacional)“.
Aplicações de Curto Prazo
Fontes de Curto Prazo
ESTRATÉGICO
+
OPERACIONALFontes de Longo Prazo
Aplicações de Longo Prazo
Aplicações Operacionais
Fontes Operacionais
CDG
NCG
T
OPERACIONAL
FINANCEIRO
TÁTICO
ATIVO ERRÁTICO PASSIVO ERRÁTICO SALDO DE TESOURARIA
APLICAÇÕES DE CURTO
PRAZO
FONTES DE CURTO
PRAZOT
26
Figura 2.18 – As Variáveis-chaves no Balanço Patrimonial Gerencial
Fonte: VIEIRA, 2008, p.106
Vieira (2008, p.106) complementa que “a equação básica que realiza a sua integração
pode ser descrita por CDG – NCG = T, o que significa que as fontes de curto prazo utilizadas
(T) serão sempre um saldo residual resultante da diferença entre o volume das fontes de longo
prazo disponíveis (CDG) e o montante de aplicações operacionais a serem financiadas
(NCG)“.
Quadro 2.6 – As Variáveis-chaves como Fontes e Aplicações de Recursos
Fonte: VIEIRA, 2008, p.107
Para Vieira (2008, p.107), “a abordagem do modelo dinâmico, para financiar a
necessidade de capital de giro (NCG) decorrente das operações, a empresa utiliza os recursos
de longo prazo do capital de giro (CDG) que, caso sejam insuficientes, são complementados
por recursos de curto prazo originários do saldo de tesouraria (T)“.
As variáveis do modelo dinâmico podem apresentar em valores positivos ou negativos
(fontes ou aplicações de recursos), sendo que a sua combinação resulta em seis diferentes
estruturas financeiras:
T
NCG
CDG
Variáveis-Chaves do Modelo Dinâmico Positiva Negativa
Necessidade de Capital de Giro (NCG) Aplicação Fonte
Capital de Giro (CDG) Fonte Aplicação
Saldo de Tesouraria (T) Aplicação Fonte
27
Quadro 2.7 – Tipos de Estrutura e Situação Financeira
Fonte: Adaptado de BRAGA, 1995, p.56
Tipo I: Estrutura excelente decorrente, em geral, de uma gestão financeira focada na
manutenção de baixos níveis de risco financeiro. A NCG é uma fonte de recursos que
somados os recursos do CDG proporciona uma aplicação no T.
Tipo II: Estrutura confortável do ponto de vista financeiro pela disponibilidade de
recursos de longo prazo aplicados no curto prazo. Os recursos de longo prazo (CDG)
financiam a NCG e tem um excedente para aplicação do saldo de tesouraria (T).
Tipo III: A NCG é financiada por uma composição de recursos de longo prazo (CDG)
e de curto prazo (T).
Tipo IV: Estrutura típica de empresas com ciclo financeiro negativo, esse tipo de
estrutura envolve riscos em virtude da dependência dos recursos proporcionados pelo ciclo
financeiro. A NCG é uma fonte de recursos operacionais e ela é suficiente para financiar o
saldo do longo prazo (CDG) e possibilita saldo para aplicação de curto prazo (T).
Tipo V: Representa uma situação delicada, pois parte das aplicações de longo prazo
está sendo financiada pela NCG e pelo T, tornando a empresa exposta à conjuntura
econômica, do mercado e das políticas de concessão de crédito dos bancos. Os recursos da
NCG são complementados pelos de recursos de curto prazo (T) para o financiamento do CDG
negativo.
Tipo VI: Representa a estrutura que evidencia a pior situação financeira, ocasionando
uma situação de alto risco financeiro devido a dependência dos empréstimos bancários de
curto prazo. A NCG é financiada por recursos de curto prazo pelo fato de não dispor de
recursos de longo prazo, pois o CDG representa uma aplicação (CDG < 0). O T financia o
NCG e do CDG.
2.13.7 EFEITO TESOURA
Segundo Fleuriet, Kehdy e Blanc (2003, p.37 e p.38), “a maioria das empresas que
operam com o Saldo de Tesouraria crescentemente negativo apresenta uma estrutura
financeira inadequada, revelando uma dependência excessiva de empréstimos a curto prazo,
que poderá levá-las, até mesmo, ao estado de insolvência. De modo geral, essas empresas
enfrentam sérias dificuldades para resgatar seus empréstimos a curto prazo, quando os bancos
por qualquer motivo, se recusam a renová-los... o problema de liquidez das empresas que
apresentam Saldo de Tesouraria negativo torna-se crítico em períodos de recessão econômica,
quando uma diminuição substancial das vendas provoca um aumento, também substancial, da
sua Necessidade de Capital de Giro. Isso ocorre porque, nessas condições, o
Tipo Situação
I + Fonte - Fonte + Aplicação Excelente
II + Fonte + Aplicação + Aplicação Sólida
III + Fonte + Aplicação - Fonte Insatisfatória
IV - Aplicação - Fonte + Aplicação Alto risco
V - Aplicação - Fonte - Fonte Muito ruim
VI - Aplicação + Aplicação - Fonte Péssima
Notas: Indicativo de valor positivo (+) ou negativo (-).
Montantes nulos são considerados apenas teóricos.
CDG NCG T
28
Autofinanciamento não é suficiente para financiar o aumento da NCG, obrigando as
empresas, a recorrerem a fundos externos.
Além disso, e principalmente, o Saldo de Tesouraria tornar-se-á cada vez mais
negativo com o crescimento rápido das vendas, se a NCG amentar, proporcionalmente mais
do que o Autofinanciamento, e se a empresa não conseguir aumentar seu CDG por meio de
fontes externas. Este crescimento do T nagativo denomina-se efeito tesoura“.
Para Vieira (2008, p.123) as principais fontes de distúrbios na situação financeira da
empresa e que pode ocasionar o desenvolviemnto do efeito tesoura podem ser:
Crescimento muito elevado de vendas;
Investimentos elevados com retorno a longo prazo;
Crescimento expressivo do ciclo financeiro;
Baixa geração de lucros;
Investimentos com baixo retorno;
Inflação elevada;
Distribuição de resultados elevados com alto percentual de dividendos;
Redução das vendas.
Fleuriet, Kehdy e Blanc (2003, p.42) afirmam que “a fim de evitar o “efeito tesoura”,
as empresas devem planejar a evolução do Saldo de Tesouraria. A evolução do T depende de
variáveis que afetam o autofinanciamento, a NCG e de decisões estratégicas, que modificam o
CDG. O autofinanciamento e a NCG são em grande parte determinados pelo nível de
atividades da empresa, enquanto as decisões estratégicas, que envolvem novos investimentos
em bens do ativo permanente, empréstimos de longo prazo, etc., devem ser tomadas
considerando-se a necessidade de se estabelecer uma relação adequada entre o crescimento do
CDG e a evolução da NCG da empresa“.
2.13.8 AÇÕES DE SANEAMENTO FINANCEIRO
O objetivo desse capítulo é citar exemplos de ações que podem melhorar o equilíbrio
financeiro da empresa.
Segundo Vieira (2008, p.275), “o risco financeiro faz parte da vida das empresas,
independentemente do seu porte, origem ou setor de atuação. A liquidez é uma das fontes
mais importantes de riscos dessa natureza e precisa ser monitorada continuamente. Quando a
situação de liquidez se torna um problema e a organização vê ameaçada a sua capacidade de
pagar seus compromissos financeiros e continuar em operação, são necessárias ações rápidas
com o objetivo de evitar uma situação de ruptura mais grave“.
A seguir, seguem ações possíveis a serem tomadas:
29
Quadro 2.8 – Resultado das Ações de Reestruturação Financeira
Fonte: VIEIRA, 2008, p.277
N DescriçãoT/[NCG] ou
T/[AE]
Passivo Circulante Diminui NCG
Exigível LP Aumenta CDG Aumenta
T Aumenta
Passivo Circulante NCG
CDG Aumenta
T Aumenta
Passivo Circulante Diminui NCG
PL Aumenta CDG Aumenta
T Aumenta
Exigível LP Aumenta NCG
Disponível Aumenta CDG Aumenta
T Aumenta
PL Aumenta NCG
Disponível Aumenta CDG Aumenta
T Aumenta
PL Aumenta NCG
Disponível Aumenta CDG Aumenta
T Aumenta
CPV/ D.Operacional Diminui NCG
Lucro Operacional Aumenta CDG Aumenta
T Aumenta
Ativo Circulante Diminui NCG Diminui
Disponível Aumenta CDG
T Aumenta
D. Financeiras Diminui NCG
Lucro Operacional Aumenta CDG Aumenta
T Aumenta
Permanente Diminui NCG
Disponível Aumenta CDG Aumenta
T Aumenta
Investimentos Diminui NCG
Disponível Aumenta CDG Aumenta
T Aumenta
Realizável LP Diminui NCG
Disponível Aumenta CDG Aumenta
T Aumenta
11 Venda de Investimentos
12 Redução do realizável a longo prazo
9Renegociação das condições dos
financiamentos
10 Venda do Imobilizado
7 Redução dos custos
8Otimização de prazos de estoques,
clientes e fornecedores
5 Aumento de capital
6 Redução dos dividendos
3 Transformação da dívida em capital
4Captação de novos empréstimos a
longo prazo
2Renegociação de compromissos com
fornecedores, impostos e outrosTransferência de vencido
para vencer
Modificações na ContabilidadeAlterações nas Variáveis-
chaves
1Transformação da dívida de curto
prazo em longo prazo
30
3 METODOLOGIA
O objetivo principal deste trabalho é analisar a relação entre o valor de mercado das
empresas de capital aberto, não financeiras da BM&FBOVESPA e o indicador da situação
financeira obtido pelo Modelo Fleuriet.
Para explicar se há relacionamento entre o valor de mercado e o indicador da situação
financeira, será utilizada a técnica de regressão múltipla.
Segundo Fávero, Belfiore, Silva e Chan (2009, p.12), “a análise de regressão é uma
das técnicas de modelagem mais utilizadas por pesquisadores e pode ser aplicada quando o
problema apresenta uma única variável dependente métrica relacionada a uma ou a mais
variáveis explicativas (também chamadas de independentes ou preditoras) métricas ou não
métricas que se encontram na forma de variáveis binárias, conhecidas como variáveis dummy.
Quando houver uma única variável explicativa, temos uma regressão simples, que pode ser
considerada uma técnica bivariada (uma variável dependente e uma variável explicativa).
Quando houver, por outro lado, mais de uma variável explicativa, temos uma regressão
múltipla, que é uma técnica multivariada de dependência. O objetivo principal da regressão é
criar um modelo que possa explicar e prever o comportamento de uma variável dependente
diante de mudanças nas variáveis explicativas”.
As etapas da metodologia aplicada estão representadas na figura ilustrativa abaixo.
Figura 3.1 – Etapas da metodologia aplicada
Fonte: Elaboração própria.
Neste capítulo são descritos: a amostra, as variáveis utilizadas e os procedimentos
metodológicos realizados para o alcance deste objetivo.
3.1 AMOSTRA
Neste trabalho foram utilizadas duas amostras. Primeiramente, a amostra utilizada
compreende todas as empresas brasileiras de capital aberto, não financeiras da
BM&FBOVESPA nos períodos de 2010 a 2013. E depois, a segunda amostra compreende as
Coleta dos dados
Definição da amostra
(empresas e período)
Definição dos dados
a serem coletados(patrimoniais e
variáveis)
Estatística descritiva
Tratamento da
amostra
Tratamento dos dados
Correlação das
variáveis
Regressão de dados
em painel
Análise e resumo dos
resultados
Análise dos Dados Análise dos ResultadosAmostra Coleta de Dados
31
empresas brasileiras de capital aberto, não financeiras que compuseram o índice IBOVESPA
de 31.12.2013 e sendo analisados os períodos de 2010 a 2013.
Na tabela demonstrada a seguir seguem as empresas, setores e quantidades de
empresas que compreenderam a amostra 1. Os dados foram extraídos do banco de dados da
Economática.
32
Tabela 3.1 – Empresas da BM&FBOVESPA (2010 – 2013).
Fonte: Elaboração do próprio autor.
Setor Empresasn◦ de
Empresas
Agro e Pesca Biosev; Brasilagro; Renar; SLC Agricola. 4
Alimentos e Bebidas
Ambev S/A; BRF SA; Cacique; Caf Brasilia; Clarion; Cosan; Excelsior; Iguacu
Cafe; J B Duarte; JBS; Josapar; M.Diasbranco; Marfrig; Minerva; Minupar;
Oderich; Sao Martinho; Tereos; Vigor Food.
19
Comércio
B2W Digital; Battistella; BR Pharma; Dimed; Grazziotin; Imc Holdings; Lojas
Americ; Lojas Hering; Lojas Marisa; Lojas Renner; Magaz Luiza;
Minasmaquinas; Natura; P.Acucar-Cbd; Profarma; RaiaDrogasil; Viavarejo;
Wlm Ind Com.
18
Construção
Azevedo; Brookfield; Const A Lind; Const Beter; Cr2; Cyrela Realt; Direcional;
Even; Eztec; Gafisa; Helbor; JHSF Part; Joao Fortes; Lix da Cunha; Mendes Jr;
MRV; PDG Realt; Rodobensimob; Rossi Resid; Sergen; Sultepa; Tecnisa;
Trisul; Viver.
24
Eletroeletrônicos Bematech; Brasmotor; IGB S/A; Itautec; Positivo Inf; Springer; Whirlpool. 7
Energia Elétrica
AES Elpa; AES Tiete; Afluente; Afluente T; Alupar; Ampla Energ; Bonaire
Part; Ceb; Ceee-D; Ceee-Gt; Celesc; Celgpar; Celpa; Celpe; Cemar; Cemat;
Cemig; Cesp; Coelba; Coelce; Copel; Cosern; CPFL Energia; CPFL Renovav;
Desenvix; Elektro; Eletrobras; Eletropar; Eletropaulo; Emae; Energias BR;
Energisa; Eneva; Equatorial; Ger Paranap; Light S/A; Neoenergia; Rede
Energia; Redentor; Renova; Taesa; Tractebel; Tran Paulist.
43
Máquinas Industriais Bardella; Inds Romi; Metalfrio; Nordon Met; Weg. 5
Mineração All Ore; Ccx Carvao; Litel; Magnesita SA; MMX Miner; Vale. 6
Minerais não Metálicos Chiarelli; Eternit; Nadir Figuei; Portobello. 4
Outros
Abril Educa; Aliansce; Anima; Baumer; BHG; Biomm; BR Brokers; BR Malls
Par; BR Propert; Cabambiental; Casan; Contax; Copasa; Csu Cardsyst; Cyre
Com-Ccp; Dasa; Dtcom Direct; Duratex; Estacio Part; Estrela; Eucatex; Evora;
Fleury; Generalshopp; Hoteis Othon; Hypermarcas; Iguatemi; Inepar; Kroton;
Localiza; Locamerica; Lopes Brasil; Mills; Multiplan; Multiplus; Net;
Odontoprev; Pq Hopi Hari; Prumo; Qualicorp; Sabesp; Sanepar; Sansuy; Sao
Carlos; Saraiva Livr; Sauipe; Ser Educa; Sierrabrasil; Smiles; Sondotecnica;
Souza Cruz; SPturis; Technos; Tecnosolo; Tectoy; Tempo Part; Time For Fun;
Unicasa; V-Agro; Valid.
60
Papel e Celulose Celul Irani; Fibria; Klabin S/A; Melhor SP; Suzano Papel. 5
Petróleo e GasCeg; Comgas; Hrt Petroleo; OGX Petroleo; Pet Manguinh; Petrobras; Qgep
Part.7
QuímicaBombril; Braskem; Elekeiroz; Fer Heringer; M G Poliest; Millennium;
Nortcquimica; Nutriplant; Providencia; Ultrapar; Unipar.11
Siderurgia & Metalurgia
Aco Altona; Aliperti; Altus S/A; Ferbasa; Fibam; Forja Taurus; Gerdau; Gerdau
Met; Haga S/A; Hercules; Kepler Weber; Lupatech; Mangels Indl; Met Duque;
Metal Iguacu; Metisa; Mundial; Panatlantica; Paranapanema; Sid Nacional;
Tekno; Usiminas.
22
Software e Dados Cielo; Linx; Quality Soft; Senior Sol; Totvs. 5
TelecomunicaçõesEmbratel Part; Inepar Tel; La Fonte Tel; Lfparticip; Oi; Telebras; Telef Brasil;
Tim Part S/A.8
Textil
Alpargatas; Arezzo Co; Buettner; Cambuci; Cedro; Cia Hering; Coteminas;
Cremer; Dohler; Encorpar; Grendene; Guararapes; Ind Cataguas; Karsten; Le
Lis Blanc; Pettenati; Santanense; Schlosser; Springs; Tec Blumenau; Tecel S
Jose; Teka; Tex Renaux; Vulcabras; Wembley.
25
Transporte ServiçosAGconcessoes; All Amer Lat; Arteris; CCR SA; Cvc Brasil; Doc Imbituba;
Ecorodovias; Fer C Atlant; Gol; JSL; Log-In; Santos Brp; Tegma; Triunfo Part.14
Veiculos e Peças
Autometal; Bic Monark; Cobrasma; DHB; Embraer; Fras-Le; Iochp-Maxion;
Marcopolo; Metal Leve; OSX Brasil; Plascar Part; Pro Metalurg; Randon Part;
Recrusul; Riosulense; Schulz; Tupy; Wetzel S/A.
18
305Total Geral
33
E na tabela a seguir seguem as empresas da amostra 2, cuja fonte foi
BM&FBOVESPA.
Tabela 3.2 – Empresas do IBOVESPA (31.12.2013).
Fonte: Elaboração do próprio autor.
O período selecionado se deve ao processo de convergência das normas contábeis
brasileiras às normas internacionais. Pois, somente a partir de 2010 as companhias brasileiras
de capital aberto tiveram que elaborar e apresentar as suas demonstrações financeiras com
base nos padrões internacionais (IFRS).
Para ambas as amostras foram utilizadas as mesmas fontes e foram realizados os
mesmos testes.
Os dados dos Balanços Patrimoniais, dos indicadores financeiros e de mercado foram
coletados do banco de dados Economática®. Sendo que na extração dos dados foram
utilizados os seguintes filtros no banco de dados Economática®:
país sede: Brasil;
bolsa: Bovespa;
ativo/ cancelado: ativo;
tipo de ativo: ação. Para que os dados fossem apresentados
apenas uma vez, utilizou-se a opção mostrar apenas uma ação por empresa;
setor econômico: todos os setores classificados, exceto o setor
financeiro, fundos e holdings;
dados financeiros: consolidado, quando não aplicável, foram
utilizados dados da controladora;
data-base das demonstrações financeiras: 31 de dezembro; e
moeda: em milhares de reais;
formato do balanço: Indústria e Comércio - Brasil.
Setor Empresasn◦ de
Empresas
Bens Industrializados Embraer 1
Commodities Agrícolas V-Agro 1
Construção e TransporteAll Amer. Lat.; Brookfield; CCR; Cyrella; Gafisa; Gol; LLX Log
(atual Prumo); MRV; PDG; Rossi Res.10
Consumo Cíclico B2W Digital; Hering; Lojas Americanas; Lojas Renner 4
Consumo Não CíclicoAmbev; BRF; Cosan; DASA; Hypermarcas; JBS; Mafrig; Natura;
Pão de Açucar; Souza Cruz10
Diversos Localiza 1
EducaçãoKroton (fusão da Kroton com a Anhanguera aprovada pelo CADE
em maio/2014)1
Materiais BásicosBraskem; Duratex; Fibria; Gerdau; Gerdau Met.; Klabin; MMX
Miner.; Sid. Nacional; Suzano Papel; Usiminas; Vale11
Petróleo, Gás e Biocombustíveis Petrobras 1
Telecomunicação Oi, Telef. Brasil; Tim 3
Utilidade PúblicaCemig; Cesp; Copel; CPFL Energia; Eletrobras; Eletopaulo;
Energias BR; Light; Sabesp; Tran Paulista10
53
Financeiro e OutrosBM&FBOVESPA; BR Malls Part.; Br Propert; Bradesco, Brasil,
Cetip; Cielo;, Itau S.A.; ItauUnibanco, Santander BR; Ultrapar 12
65
Total Não Financeiras
Total Geral
34
3.2 VARIÁVEIS
As variáveis utilizadas visam verificar sua relação com a variável valor de mercado
das empresas.
Para tanto, foram selecionados indicadores que mensuram: a situação financeira, o
tamanho das empresas, a liquidez contábil, a liquidez de mercado e a remuneração do
acionista.
A equação do objeto do trabalho pode ser apresentada como:
Figura 3.2 – Equação do objeto do trabalho
Fonte: Elaboração própria.
Para fundamentar as variáveis foram pesquisados os trabalhos sobre o tema
disponíveis nas bibliotecas digitais da Universidade de São Paulo, Pontifícia Universidade
Católica e Google Acadêmico, como também, o resultado do trabalho elaborado pelo Araújo,
Costa e Camargos (2013) que fez um levantamento bibliométrico do tema: Modelo Fleuriet,
compreendendo o no período entre 1995 e 2012, cujo resultado foi de 41 artigos e 14
dissertações publicados.
Nestes levantamentos concluiu-se que existe uma baixa quantidade de produção
acadêmica pertinentes ao tema, confirmada pelo Araújo, Costa e Camargos (2013, p.319).
E a única variável fundamentada foi a Liquidez Corrente, pela dissertação de mestrado
de Montoto (2013), tendo como conclusão que o índice de liquidez corrente tem relação direta
com o indicador de estrutura financeira associado ao Modelo Fleuriet e que as empresas
menos rentáveis são também as empresas com os piores indicadores do Modelo Fleuriet.
Foi constatado que as variáveis selecionadas já foram utilizadas com outros
propósitos, nos seguintes temas de estudo: governança corporativa (Silveira e Famá, 2002;
Okimura, 2003; Silveira, 2004), estrutura de capitais (Perobelli e Famá, 2007; Albanez,
2008), fusões e aquisições (Camargos e Barbosa, 2009), estrutura de propriedade (Silveira,
Lanzana e Famá, 2004; Coutinho, Amaral e Bertucci, 2006), liquidez de ações (Silva, 2009;
Donato, 2011) e investimentos (Antunes e Procianoy, 2003; Luchesi e Famá, 2007).
3.2.1 VARIÁVEL DEPENDENTE
A variável dependente refere-se ao valor de mercado das empresas. Abaixo, segue o
detalhamento do indicador utilizado:
Valor de Mercado – calculado pelo sistema de informações
Economática®. Sendo calculado através da multiplicação da cotação de
fechamento da ação pela quantidade de ações da empresa. E para empresas
com mais de uma classe de ação a fórmula é: cotação classe A x quantidade
Valor de
Mercado
Situação
Financeira
Tamanho da
Empresa
Liquidez
ContábilEndividamento
Liquidez de
Mercado
Valor das
Empresas
Modelo
Fleuriet
Receita
Operacional Líquida
Liquidez
Corrente
Dívida/ Ativo
Total
Liquidez da
Ação
Remuneração
do Acionista
Dividendo por
Ação
Variável
Dependente
Variável
Independente
Variáveis
de Controle
35
classe A + cotação classe B x quantidade classe B. E sendo utilizado o seu
logaritmo natural.
3.2.2 VARIÁVEL INDEPENDENTE
A variável independente utilizada foi o resultado da apuração do indicador da situação
financeira através do modelo Fleuriet, vide tabela abaixo:
Quadro 3.1 – Tabela com as situações financeiras Modelo Fleuriet.
Fonte: Adaptado de BRAGA, 1995, p.56
O indicador da situação financeira é apurado a partir das informações dos
demonstrativos financeiros, extraídas do sistema de informações Economática®. Sendo
efetuada a reclassificação de algumas contas para possibilitar a apuração das variáveis do
modelo Fleuriet: Capital de Giro, Necessidade de Capital de Giro e Saldo de Tesouraria,
descritos no capítulo 2.13 e, assim com o resultado poder identificar qual o tipo da situação
financeira.
A seguir, seguem as tabelas com os resultados apurados das situações financeiras pelo
modelo Fleuriet, primeiramente, para a amostra 1 e, posteriormente, para a amostra 2.
Tabela 3.3 – Resultado da Apuração da Situação Financeira pelo Modelo Fleuriet
(Amostra 1)
Fonte: Elaboração própria a partir de dados calculados, extraídos do Economática®.
Tipo Situação
I Excelente
II Sólida
III Insatisfatória
IV Alto risco
V Muito ruim
VI Péssima
Tipo Situação
I Excelente 41 15% 37 13% 28 10% 30 11%
II Sólida 96 34% 102 36% 106 38% 113 40%
III Insatisfatória 74 26% 69 24% 73 26% 76 27%
IV Alto risco 10 4% 12 4% 9 3% 11 4%
V Muito ruim 35 12% 33 12% 39 14% 36 13%
VI Péssima 26 9% 29 10% 27 10% 16 6%
282 100% 282 100% 282 100% 282 100%
23 23 23 23
305 305 305 305
Subtotal
Total
Excluídas
Quantidade de
Empresas em
2010
Quantidade de
Empresas em
2011
Quantidade de
Empresas em
2012
Quantidade de
Empresas em
2013
36
Tabela 3.4 – Resultado da Apuração da Situação Financeira pelo Modelo Fleuriet
(Amostra 2)
Fonte: Elaboração própria a partir de dados calculados, extraídos do Economática®.
Comparando os resultados das duas tabelas, observa-se que na tabela 3.4 (empresas
que compuseram o índice IBOVESPA) existe uma quantidade maior de empresas com a
situação financeira Excelente e Sólida do que na tabela 3.3.
Esse resultado confirma que era esperado, pois se espera uma situação financeira
melhor das empresas que compõe o IBOVESPA visto que as ações das mesmas são as mais
negociáveis.
3.2.3 VARIÁVEIS DE CONTROLE
As variáveis de controle são, também, variáveis explicativas, assim como a variável
independente e ajudam a explicar a relação entre a variável dependente e a independente.
Foram utilizadas, também, variáveis de controle de atributos específicos como:
tamanho, liquidez contábil, endividamento, liquidez de mercado e remuneração do acionista.
Abaixo segue descrito o detalhamento de cada uma delas.
Variável tamanho:
Receita Operacional Líquida – extraída do sistema de
informações Economática®. Sendo utilizado o seu logaritmo natural;
Variável liquidez contábil:
Liquidez Corrente – calculada pelo sistema de informações
Economática®. Sendo calculado pelo ativo circulante / passivo circulante;
Variável endividamento:
Dívida/ Ativo Total – calculada a partir das informações
extraídas do sistema de informações Economática®. Sendo: total de
empréstimos e financiamentos ÷ ativo total;
Variável liquidez de mercado:
Liquidez da Ação – calculada pelo sistema de informações
Economática®. Sendo calculada pela fórmula:
Onde:
p – número de dias em que houve ao menos um negócio com a ação no
período analisado;
P – número total de dias do período analisado;
n – número de negócios com a ação no período analisado;
N – número de negócios com todas as ações no período analisado;
Tipo Situação
I Excelente 12 23% 10 19% 8 15% 12 23%
II Sólida 27 51% 24 45% 25 47% 28 53%
III Insatisfatória 9 17% 9 17% 12 23% 11 21%
IV Alto risco 2 4% 4 8% 1 2% 1 2%
V Muito ruim 2 4% 3 6% 5 9% 1 2%
VI Péssima 1 2% 3 6% 2 4% 0 0%
53 100% 53 100% 53 100% 53 100%Total
Quantidade de
Empresas em
2010
Quantidade de
Empresas em
2011
Quantidade de
Empresas em
2012
Quantidade de
Empresas em
2013
LIQ = 100 x p x n x v
P N V)( ( ))( √
37
v – volume em dinheiro negociado com a ação no período analisado;
V – volume em dinheiro negociado com todas as ações no período
analisado;
Variável remuneração do acionista:
Dividendo por Ação – calculada pelo sistema de informações
Economática®.
Abaixo, segue tabela demonstrando a descrição resumida e a relação esperada entre a
variável dependente: valor de mercado e as demais variáveis.
Tabela 3.5 – Relação esperada entre a variável dependente e as demais variáveis
Fonte: Elaboração própria.
3.3 TRATAMENTO DOS DADOS
Após a coleta dos dados os mesmos serão analisados, inicialmente, por meio de
estatísticas descritivas.
Fávero, Belfiore, Silva e Chan (2009, p. 51) descrevem que “a estatística descritiva
permite ao pesquisador melhor compreensão do comportamento dos dados por meio de
tabelas, gráficos e medidas-resumo, identificando tendências, variabilidade e valores
atípicos”.
Posteriormente os dados serão agrupados em um modelo de dados de painel. Para
Fávero, Belfiore, Silva e Chan (2009, p. 381), os modelos em painel modelam a
heterogeneidade entre grupos e por termos os mesmo indivíduos ao longo de tempo e
acrescenta que “a análise em painel elabora um “mix” dessas das duas abordagens: cross-
section e série temporal”.
Tipo de Variável Variável IndicadorDescrição
Resumida
DependenteValorização de
MercadoValor de Mercado lnvm n/a n/a
Independente Modelo Fleuriet Modelo Fleuriet mf Negativa
Quanto pior a situação financeira da
empresa,espera-se que o valor de
mercado da empresa seja menor.
Controle Tamanho
Receita
Operacional
Líquida
lnrol Positiva
Quanto maior a receita operacional
líquida, espera-se um valor de mercado
maior.
Controle Liquidez Contábil Liquidez Corrente lc Positiva
Quanto melhor o indicador de liquidez
corrente, maior o valor de mercado da
empresa.
Controle Endividamento Dívida/ Ativo d_a NegativaQuanto maior o endividamento, menor o
valor de mercado da empresa.
ControleLiquidez de
MercadoLiquidez da Ação liq Positiva
Quanto maior a liquidez da ação, maior o
valor de mercado da empresa.
ControleRemuneração do
AcionistaDividendo por Ação dpa Positiva
Quanto maior o dividendo pago, maior o
valor de mercado da empresa.
Nota: n/a - não aplicável.
Relação Esperada
38
Fávero, Belfiore, Silva e Chan (2009, p. 382) explicam que a técnica de dados em
painel “tem por finalidade estudar a influência de variáveis explicativas sobre determinada
variável dependente para um conjunto de observações ao longo do tempo”.
Tabela 3.6- Exemplo de Painel de dados
Notas: lnvm: Valor de mercado; MF: Modelo Fleuriet; lnrol: Receita
Operacional líquida; lc: Liquidez corrente; d_a: Dívida/ ativo total; liq: Liquidez da
ação; dpa: Dividendo por ação.
Fonte: Elaboração própria a partir de dados extraídos do Economática®.
Albanez (2008, p.77) explica que “um painel é balanceado quando se têm os mesmos
T períodos de tempo para cada N unidades de corte transversal, ou seja, os mesmos períodos
de tempo para todas as empresas da amostra. Já o painel não balanceado refere-se aos
conjuntos de dados que não apresentam alguns anos em algumas unidades do corte
transversal”.
Também será analisada a correlação entre as variáveis. A correlação visa estimar uma
relação que possa existir entre duas variáveis na população, sendo o sinal positivo o indicativo
de que as variáveis são diretamente proporcionais enquanto que o sinal negativo indica que a
relação entre as variáveis é inversamente proporcional, Lima Filho (2014, p.7).
Para essa análise será verificado se há alguma alta correlação entre as variáveis
explicativas, ou seja, resultado acima de 0,70. Também se analisa a alta correlação entre as
explicativas para verificar se há problemas de multicolinearidade entre as explicativas, o que
violaria um dos pressupostos da regressão.
Finalmente serão utilizados modelos de regressão com dados em painel, visando
analisar a relação entre as variáveis independentes citadas anteriormente e o valor de mercado
das companhias.
Para Fávero, Belfiore, Silva e Chan (2009, p. 382), “a análise de dados em painel
possui três abordagens mais comuns: pooled independent cross sections (ou POLS – pooled
ordinary least squares), efeitos fixos e efeitos aleatórios“.
Segundo Fávero, Belfiore, Silva e Chan (2009, p. 382) a abordagem que considera as
alterações nas cross-sections ao longo do tempo e pode ser escrito como:
Yit = ἀi + ᵝ1.Xit + uit
Albanez (2014, p. 7) explica que “o modelo de efeitos fixos permite que o intercepto
varie para cada observação, levando em conta a natureza específica da empresa, porém,
Empresa_n Ano LnVM MF LnROL LC D/A Liq DpA
Abril Educa 2010 2 13,146 2,900 0,013 - -
Abril Educa 2011 14,255 2 13,557 2,100 0,040 0,023 -
Abril Educa 2012 14,923 2 13,692 2,100 0,012 0,032 6,000
Abril Educa 2013 14,883 2 13,851 1,800 0,029 0,089 7,000
Aco Altona 2010 11,120 3 11,891 1,600 0,064 0,001 -
Aco Altona 2011 10,977 3 12,056 1,400 0,114 0,001 -
Aco Altona 2012 11,047 3 12,122 1,600 0,121 0,002 6,000
Aco Altona 2013 10,965 3 12,103 1,800 0,086 0,000 7,000
AES Elpa 2010 15,291 1 16,096 1,300 0,021 0,002 4,031
AES Elpa 2011 15,280 1 16,102 1,200 0,029 0,001 5,064
AES Elpa 2012 14,141 1 16,114 1,200 0,008 0,001 6,000
AES Elpa 2013 13,686 1 16,014 1,200 0,011 0,000 7,000
39
considera-se que os coeficientes angulares são constantes (fixos) entre elas; o estimador de
efeitos fixos considera uma correlação arbitrária entre as características não observadas de
cada empresa (ou erro individual) e as variáveis explicativas em qualquer período de tempo e
que o modelo também é conhecido como modelo de variáveis binárias de mínimos
quadrados”.
O modelo de efeitos aleatórios tem por objetivo captar a existência de alguma falta de
informação, Fávero, Belfiore, Silva e Chan (2009, p.383). Sendo:
Yit = ἀi + ᵝ1.Xit + wit
Albanez (2014, p. 8) cita que “o modelo de efeito aleatórios, o intercepto (ᵝ0) é
uma variável aleatória representada por um valor médio comum para todos os indivíduos,
ficando as diferenças individuais do intercepto de cada empresa (ou suas características não
observadas, ai) em relação ao valor médio no termo de erro composto; de acordo com
Gujarati (2006), o modelo de efeitos aleatórios é adequado quando se considera que o
componente de erro individual (ai ) não é correlacionado com as variáveis explicativas e o
modelo é estimado por mínimos quadrados generalizados”.
O modelo a ser utilizado: efeitos fixos ou efeitos aleatórios será escolhido após a
realização do teste de Hausman (1978).
Para Fávero, Belfiore, Silva e Chan (2009, p. 384), o teste de Hausman “oferece ao
pesquisador uma possibilidade em decidir os modelos... A estatística do teste, que apresenta
uma distribuição Qui-quadrado com um número de gruas de liberdade igual a
dimensionalidade de ᵝ, sendo que N é o número de observações, ᵝ0, é o estimador da i-ésima
variável para o modelo de efeitos fixos e ᵝ1 é o estimador da i-ésima variável para o modelo
de efeitos aleatórios. Logo as hipóteses para o teste de Hausman são:
H0: modelo de correção de erros é adequado (efeitos aleatórios);
H1: modelo de correção dos erros não é adequado (efeitos fixos)”, valor p < 0,05.
Sendo:
W = N.(ᵝ0 - ᵝ1)¹ . Var (ᵝ0 - ᵝ1)-¹ . (ᵝ0 - ᵝ1)
Os dados serão tratados por meio do software estatístico que possibilita a análise de
dados em painel: STATA, versão 11.2.
40
4 ANÁLISE DOS RESULTADOS
Neste capítulo são apresentados os resultados obtidos com a aplicação das
metodologias estatísticas mencionadas no capítulo anterior. Os resultados obtidos são
apresentados, assim como o resultado da relação entre as variáveis para ambas as amostras.
4.1 AMOSTRA 1 – TODAS AS EMPRESAS DE CAPITAL ABERTO
4.1.1 ANÁLISE EXPLORATÓRIA DOS DADOS
A tabela 4.1.1, a seguir, apresenta as estatísticas descritivas da amostra como um todo
e das variáveis dependentes e explicativas utilizadas.
Observa-se que as quantidades de observações são próximas, demonstrando que o
painel é equilibrado ou balanceado pois cada unidade de corte tem, praticamente, o mesmo
número de observações de séries temporais, vide resultado apurado pelo software STATA e
demonstrado no quadro 4.1.1.
Quadro 4.1.1 – Resultado da análise do painel (Amostra 1)
panel variable: empresa_ano (strongly balanced)
time variable: ano, 2010 to 2013
delta: 1 unit
Fonte: Elaboração própria a partir de dados extraídos do Economática® e
trabalhados no software STATA.
Na tabela 4.1.1 são demonstrados os resutados da análise de estatística descritiva: n◦
de observações, mínimo, máximo, média e desvio padrão.
Tabela 4.1.1- Estatísitca descritiva (Amostra 1)
Fonte: Elaboração própria a partir de dados extraídos do Economática® e
trabalhados no software STATA.
A média apurada é a média aritmética, sendo “a soma do total de valores de uma
variável dividida pelo número total de observações”, segundo Fávero, Belfiore, Silva e Chan
(2009, p.52).
N◦
ObservaçõesMínimo Máximo Média
Desvio
Padrão
lnvm valor de mercado 1010 6,9098 19,7563 13,8938 2,1057
mf modelo Fleuriet 1128 1 6 2,9406 1,4753
lnrol receita oper. líquida 1065 2,5649 19,5355 13,6779 2,1798
lc liquidez corrente 1128 0 69,5000 1,9503 3,0956
d_a dívida/ ativo total 1120 0 139,2494 0,4990 6,4883
liq liquidez da ação 1124 0 7,0100 0,2320 0,6439
dpa dividendos por ação 1126 0 376,7200 4,0598 11,5191
Variável
41
Primeiramente, foi analisada a média do indicador da situação financeira: Modelo
Fleuriet por ser a variável independente. Observa-se que a média foi 2,9406.
Esse resultado significa que ao dividirmos a soma de todos obtidos e dividir pelo
número total de observações, quase metade das empresas analisadas estão classificadas como:
1 – Excelente ou 2 – Sólida. Ao analisar a tabela 3.2, em conjunto verifica-se que: em 2010
foram 137 empresas (excelente: 41 e sólidas: 96), em 2011: 139 empresas (excelente: 37 e
sólidas: 102), em 2012: 134 empresas (excelente: 28 e sólidas: 106) e em 2013: 133 empresas
(excelente: 30 e sólidas: 113).
Quanto as demais variáveis, segue abaixo uma breve descrição dos principais pontos
observados:
Valor de mercado – a empresa com menor valor de mercado foi
a Tec. Blumenau, em 2012, com um valor de R$ 1.002 mil, a de maior valor
foi a Petrobras, em 2010, com valor de R$ 380 bilhões e o valor médio das
empresas apurado foi de R$ 1 bilhão;
Receita operacional líquida – a empresa que teve a menor
receita operacional líquida foi a Chiarelli, em 2012, com R$ 20 milhões, a
maior foi a Petrobras, em 2013 ,com R$ 753 bilhões e a média apurad
representa uma receita de R$ 865 milhões;
Liquidez corrente – a empresa com o melhor índice de liquidez
corrente foi a HRT Petroleo, em 2010. Não relacionamos as empresas com os
menores indicadores por se tratarem de várias empresas;
Dívida sobre ativo – a empresa com o melhor resultado desse
indicador foi a Pro Metalurgia, em 2013. Não relacionamos as empresas com
os menores indicadores por se tratarem de várias empresas;
Liquidez da ação – o melhor índice de liquidez de ação foi da
empresa Vale, em 2010. Não relacionamos as empresas com os menores
indicadores por se tratarem de várias empresas;
Dividendos por ação – a empresa que teve o melhor resultado
desse indicador foi a Bic Monark em 2011. Não relacionamos as empresas com
os menores indicadores por se tratarem de várias empresas.
Já o desvio padrão “é a raiz quadrada da variância e pode ser entendido como a média
das distâncias das observações em relação a média geral da variável”, citado por Fávero,
Belfiore, Silva e Chan (2009, p.57). O desvio padrão mostra quanto existe de variação em
relação a média. Quanto menor o desvio padrão, menor será a variabilidade.
E ao analisar o resultado obtido quanto ao desvio padrão (vide tabela 4.1.1), as
variáveis que obtiveram resultado com menor variabilidade com a média foram: Modelo
Fleuriet (mf) e liquidez da ação (liq).
Foi, também, realizada a análise de correlação antes das análises de regressão em
painel para investigar se há ou não uma associação entre as variáveis. A tabela 4.2 apresenta o
resultado das correlações entre a variável dependente e as demais variáveis. Os dados foram
tratados e o resultado foi apurado por meio do software STATA versão 11.2.
42
Tabela 4.1.2 – Resultado da correlação entre variáveis dependentes e explicativas
(Amostra 1)
Fonte: Elaboração própria a partir de dados extraídos do Economática® e
trabalhados no software STATA.
Quanto ao resultado da análise da correlação entre as variáveis, observa-se que a única
variável que apresentou alta correlação com a variável valor de mercado foi a receita
operacional líquida (lnrol), tendo um resultado superior a 0,70 ou 70%.
O resultado, também, demonstra que que não há alta correlação entre as variáveis
explicativas (resultado inferior a 0,70 ou 70%) o que reduz a chance de problemas de
multicolinearidade no modelo.
As variáveis que apresentaram correlações negativas foram: situação financeira
(modelo Fleuriet), dívida sobre ativo e dividendos por ação.
A única que apresentou um resultado diferente do esperado foi a variável dividendos
por ação, pois se esperava uma relação positiva e não negativa. O resultado esperado seria que
as empresas cujo montante de dividendos distribuídos teriam um valor de mercado superior as
demais.
Mas na realidade, no Brasil, a política de dividendos é uma decisão de empresa para
empresa através da realização de assembléia geral ordinária de acionistas, anualmente, onde
os acionistas decidem a respeito da distribuição dos dividendos anuais. No Brasil, o
percentual mínimo a ser distribuído é 25% do lucro líquido ajustado, na forma da Lei das
Sociedades por Ações, ou seja, não há um mesmo percentual a ser distribuído.
Os acionistas definem o percentual, respeitando a legislação vigente, ou seja, uma
empresa pode definir o percentual mínimo de 25% enquanto outras podem definir percentuais
maiores.
A definição do percentual leva em consideração o montante que se deseja a ser
reinvestido nas atividades da empresa. Normalmente, empresas que estão com expectativa de
crescimento pagam pouco dividendos e empresas que estão na fase de maturidade pagam mais
dividendos.
Quanto a variável situação financeira (modelo Fleuriet) e a variável dívida sobre
ativo o resultado foi de acordo com o esperado, ou seja, quanto pior a situação financeira e
quanto maior o indicador de dívidas sobre o ativo o relacionamento com a variável de
mercado é negativo, ou seja, o valor de mercado é inferior as demais.
Com relação a variável liquidez corrente e a variável liquidez da ação, também, o
resultado foi de acordo com o esperado, pois quanto melhor o índice de liquidez corrente e de
liquidez da ação espera-se que o valor de mercado seja superior às demais.
lnvm mf lnrol lc d_a liq dpa
lnvm valor de mercado 1,0000
mf modelo Fleuriet -0,4039 1,0000
lnrol receita oper. líquida 0,7665 -0,2630 1,0000
lc liquidez corrente 0,0582 -0,2766 -0,0715 1,0000
d_a dívida/ ativo total -0,1167 0,1056 -0,1372 -0,0421 1,0000
liq liquidez da ação 0,4979 -0,1599 0,4098 0,0131 -0,0240 1,0000
dpa dividendos por ação -0,0259 -0,0252 -0,0386 0,0895 -0,0026 -0,0125 1,0000
Variável
43
O resultado apóia a relação esperada, na qual empresas com situação financeira,
classificada no modelo Fleuriet como: péssima (6), ruim (5), alto risco (4) ou insatisfatória (3)
tem o seu valor de mercado menor do que as empresas classificadas como: sólida (2) ou
excelente (1).
Através da análise de correlação, procurou verificar a existência de uma relação linear
entre as variáveis utilizadas antes da realização das análises de regressão. Assim sendo, as
relações obtidas nas correlações voltarão a ser analisadas quando da realização das análises de
regressão em painel entre as variáveis, assim, possibilitando descrever o relacionamento entre
as variáveis e analisar se os resultados preliminares obtidos são persistentes e significativos
estatisticamente.
Neste tópico são apresentadas as tabelas com os resultados das análises.
Foram realizadas três análises para o conjunto dos dados do painel:
- Hausman para definir qual o modelo deve ser utilizado (fixo ou aleatório),
- regressão com efeito fixo, e
- regressão robusta com efeito fixo utilizado para grandes amostras e com o objetivo
de verificar se há diferença significativa ou não com a regressão sem ser robusta de efeito
fixo.
Primeiramente, segue o resultado do teste de Hausman.
Tabela 4.1.3 – Resultado do teste de Hausman (Amostra 1)
Fonte: Elaboração própria a partir de dados extraídos do Economática® e
trabalhados no software STATA.
O resultado do teste de Hausman demonstrou que Prob>chi2 é menor do que 0,05, ou
seja, o melhor modelo a ser utilizado é o modelo efeito fixo porque as variáveis explicativas
contêm correlações constantes para cada firma em qualquer período de tempo.
A próxima tabela apresenta o resultado da regressão entre a variável dependente:
valor de mercado e as variáveis explicativas.
(b)
fixo
(B)
.
(b-B)
Diferença
sqrt(diag(V_
b-V_B))
S.E.mf modelo Fleuriet -0,6728 -0,1031 0,0358 .
lnrol receita oper. líquida 0,1105 0,4286 -0,3181 0,0306
lc liquidez corrente 0,0245 0,0235 0,0010 .
d_a dívida/ ativo total -0,1693 -0,0181 0,0011 0,0282
liq liquidez da ação 0,6475 0,7342 -0,0867 0,0446
dpa dividendos por ação -0,0015 -0,0025 0,0010 .
chi2(6) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
= 79.29
Prob>chi2 = 0.0000
Variável
44
Tabela 4.1.4 – Resultado da regressão com efeito fixo (Amostra 1)
Fonte: Elaboração própria a partir de dados extraídos do Economática® e
trabalhados no software STATA.
O modelo como um todo é significativo estatisticamente, pois pode-se observar na
tabela 4.1.4 que o resultado Prob > F = 0,00, ou seja, p é menor do que 0,05. Com esse
resultado pode-se afirmar que pelo menos uma variável é significativa estatisticamente para
explicar a variável Valor de Mercado.
Quanto ao resultado do coeficiente de determinação ou R², oberva-se que o resultado
foi: 0,5216 ou 52%, ou seja, o modelo consegue explicar 52% dos valores observados.
Para analisar quais variáveis são significativas para explicar a variável y, que no
estudo é o valor de mercado é necessário observar o resultado apresentado na tabela 4.1.4 na
coluna P>|t|. Quando o resultado for inferior a 0,05 ou 0,10 conclui-se que a variável é
significativa para explicar a variável y.
Observa-se que a variável modelo Fleuriet é significativa para explicar a variável valor
de mercado pois o resultado P>|t| foi 0,000 e ao verificar a coluna Coef, que demonstra a
relação com a variável y, observa-se que existe uma relação negativa entre valor de mercado e
a situação financeira Modelo Fleuriet.
Essa variação negativa demonstra que quanto maior a classificação do modelo
Fleuriet, demonstrado no quadro 4.1.2, pior é o valor de mercado da empresa. E quando
melhor é a situação financeira: Excelente ou Sólida maior é o seu valor de mercado. Assim,
confirmando a relação esperada entre a variável dependente (valor de mercado) e a variável
independente (modelo Fleuriet) descrita na tabela 3.3.
Quadro 4.1.2 – Tabela com as situações financeiras Modelo Fleuriet.
Fonte: Adaptado de BRAGA, 1995, p.56
Como complemento, foi realizada a regressão múltipla robusta. Esse tipo de regressão
elimina variações disproporcionais segundo Paula (2013, p.31).
Coef. Std.Err. t P>|t|
mf modelo Fleuriet -0,0673 0,0165 -4,07 0,000 -0,0998 -0,0348
lnrol receita oper. líquida 0,1105 0,0419 2,63 0,009 0,0282 0,1928
lc liquidez corrente 0,0245 0,0067 3,66 0,000 0,0113 0,0377
d_a dívida/ ativo total -0,0169 0,0305 -0,55 0,579 -0,0769 -0,0769
liq liquidez da ação 0,6475 0,8654 7,48 0,000 0,4776 0,4776
dpa dividendos por ação -0,0015 0,0013 -1,15 0,251 -0,0040 -0,0040
_cons 12,4363 0,5755 21,61 0,000 11,3064 13,5663
N◦ de Observações = 966
R² = 0,5216
Prob > F = 0,0000
[95% Conf. Intervalo]Variável
Tipo Situação
I Excelente
II Sólida
III Insatisfatória
IV Alto risco
V Muito ruim
VI Péssima
45
Tabela 4.1.5 – Resultado da regressão robusta com efeito fixo (Amostra 1)
Fonte: Elaboração própria a partir de dados extraídos do Economática® e
trabalhados no software STATA.
Observa-se que o modelo continua significativo e que a variável independente,
também, continua siginificativa para explicar a variável y ou valor de mercado. Não tendo
grande alterações quando comparado com a tabela 4.1.4.
4.2 AMOSTRA 2 – EMPRESAS IBOVESPA
4.2.1 ANÁLISE EXPLORATÓRIA DOS DADOS
O resultado da análise do painel da Amostra 2 também, se mostrou balanceado,
conforme demonstrado a seguir:
Quadro 4.2.1 – Resultado da análise do painel (Amostra 2)
panel variable: empresa_ano (strongly balanced)
time variable: ano, 2010 to 2013
delta: 1 unit
Fonte: Elaboração própria a partir de dados extraídos do Economática® e
trabalhados no software STATA.
Na tabela a seguir são demonstrados os resutados da análise de estatística descritiva:
n◦ de observações, mínimo, máximo, média e desvio padrão.
Tabela 4.2.1- Estatísitca descritiva (Amostra 2)
Fonte: Elaboração própria a partir de dados extraídos do Economática® e
trabalhados no software STATA.
Coef. Std.Err. t P>|t|
mf modelo Fleuriet -0,0673 0,0227 -2,97 0,003 -0,1119 -0,0227
lnrol receita oper. líquida 0,1105 0,1180 0,94 0,350 -0,1220 0,3429
lc liquidez corrente 0,0245 0,0059 4,13 0,000 0,0128 0,0362
d_a dívida/ ativo total -0,0169 0,0190 -0,89 0,373 -0,0543 0,0204
liq liquidez da ação 0,6475 0,1417 4,57 0,000 0,3684 0,9265
dpa dividendos por ação -0,0015 0,0011 -1,34 0,181 -0,0037 0,0007
_cons 12,4363 1,6262 7,65 0,000 9,2339 15,6388
N◦ de Observações = 966
R² = 0,5216
Prob > F = 0,0000
[95% Conf. Intervalo]Variável
N◦
ObservaçõesMínimo Máximo Média
Desvio
Padrão
lnvm valor de mercado 212 13,3932 19,7563 16,1024 1,1842
mf modelo Fleuriet 212 1 6 2,3396 1,1633
lnrol receita oper. líquida 212 9,3155 19,5355 15,8244 1,4390
lc liquidez corrente 212 0,4 5,6000 1,6825 0,6867
d_a dívida/ ativo total 212 0 0,3192 0,0758 0,0569
liq liquidez da ação 212 0 8,6654 0,9495 1,3090
dpa dividendos por ação 212 0 8,5846 0,8137 1,2648
Variável
46
Diferentemente da tabela 4.1.1, nessa tabela a quantidade de amostra foi menor devido
a ter sido analisados apenas as 53 empresas que compuseram o índice IBOVESPA de
31.dez.2013.
Podemos observar que para essa amostra, que os valores mínimos e máximos estão
mais próximos, visto que empresas com baixa representtividade no BMF&BOVESPA foram
excluídas. E consequentemente, os valores dos desvios padrões estão menores do que na
tabela 4.1.1 por essa amostra ser mais uniforme.
Para essa amostra as empresas com os maiores valores de mercado foram:
2010: Petrobras com R$ 380 bilhões;
2011: Petrobras com R$ 291 bilhões;
2012: AMBEV S/A com R$ 263 bilhões;
2013: AMBEV S/A com R$ 271 bilhões.
E os menores valores de mercado foram:
2010: V-AGRO com R$ 1 bilhão;
2011: V-AGRO com R$ 742 milhões;
2012: V-AGRO com R$ 1,4 bilhão;
2013: Brookfield com R$ 655 milhões.
A tabela a seguir demonstra a correlação das variáveis.
Tabela 4.2.2 – Resultado da correlação entre variáveis dependentes e explicativas
(Amostra 2)
Fonte: Elaboração própria a partir de dados extraídos do Economática® e
trabalhados no software STATA.
Difernetemente da tabela 4.1.2, para a amostra 2 nenhuma variável apresentou alta
correlação com a variável valor de mercado, ou seja, resultado superior a 0,70. Mas a variável
receita operacional líquida foi a com maior correlação também com resultado de 0,69.
A variável indepente modelo Fleuriet continuou com a correlação negativa, pois
quanto pior a classificação financeira menor o seu valor de mercado.
Para essa amostra, também, foi realizado o teste de Hausman para definir qual o
modelo deve ser utilizado (fixo ou aleatório).
lnvm mf lnrol lc d_a liq dpa
lnvm valor de mercado 1,0000
mf modelo Fleuriet -0,1795 1,0000
lnrol receita oper. líquida 0,6961 -0,2680 1,0000
lc liquidez corrente -0,0349 -0,3183 -0,1062 1,0000
d_a dívida/ ativo total -0,3300 0,5264 -0,2863 -0,2352 1,0000
liq liquidez da ação 0,5503 -0,0446 0,4445 0,1819 -0,1386 1,0000
dpa dividendos por ação 0,2009 0,0341 0,1727 -0,1835 -0,1560 0,0430 1,0000
Variável
47
Tabela 4.2.3 – Resultado do teste de Hausman (Amostra 2)
Fonte: Elaboração própria a partir de dados extraídos do Economática® e
trabalhados no software STATA.
O resultado do teste de Hausman demonstrou que Prob>chi2 é maior do que 0,05, ou
seja, o melhor modelo a ser utilizado é o modelo efeito aleatório, diferentemente do resultado
da amostra 1 cujo resultado foi o modelo de efeito fixo.
A próxima tabela apresenta o resultado da regressão entre a variável dependente:
valor de mercado e as variáveis explicativas.
Tabela 4.2.4 – Resultado da regressão com efeito aleatório (Amostra 2)
Fonte: Elaboração própria a partir de dados extraídos do Economática® e
trabalhados no software STATA.
O modelo como um todo é significativo estatisticamente, pois pode-se observar na
tabela 4.2.4 que o resultado Prob > F = 0,00, ou seja, p é menor do que 0,05. Com esse
resultado pode-se afirmar que pelo menos uma variável é significativa estatisticamente para
explicar a variável Valor de Mercado, assim como, na Amostra 1.
Tabela Resultado do teste de Hausman
(b)
fixo
(B)
.
(b-B)
Diferença
sqrt(diag(V_
b-V_B))
S.E.mf modelo Fleuriet -0,6331 -0,5681 -0,0065 0,0054
lnrol receita oper. líquida 0,2458 0,3726 -0,1268 0,0997
lc liquidez corrente 0,1632 0,1087 0,0545 0,0345
d_a dívida/ ativo total 0,6720 -0,2298 0,9018 0,3765
liq liquidez da ação 0,3473 0,3176 0,0296 0,0690
dpa dividendos por ação 0,1237 0,1167 0,0070 0,0143
chi2(6) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
= 12.56
Prob>chi2 = 0.0507
Variável
R-sq:
Intra empresas = 0,2480 N◦ de Observações = 212
Entre empresas = 0,5226 Número de Grupos = 53
Geral= 0,5006
F(6,153) = 8,41
corr(u_i, Xb) = 0,1220 Prob > F = 0,0000
Coef. Std.Err. t P>|t|
mf modelo Fleuriet -0,0633 0,0337 -1,88 0,062 -0,1300 0,0033
lnrol receita oper. líquida 0,2458 0,1203 2,04 0,043 0,0081 0,4835
lc liquidez corrente 0,1632 0,0828 1,97 0,051 -0,0004 0,3268
d_a dívida/ ativo total 0,6720 0,9607 0,70 0,485 -1,2260 2,5700
liq liquidez da ação 0,3473 0,0954 3,64 0,000 0,1588 0,5357
dpa dividendos por ação 0,1237 0,0375 3,30 0,001 0,0497 0,1977
_cons 11,6047 1,9305 6,01 0,000 7,7908 15,4187
N◦ de Observações = 212
R² = 0,5006
Prob > F = 0,0000
[95% Conf. Intervalo]Variável
48
O reusltado do coeficiente para essa amostra foi 50%, muito próximo do resultado da
amostra 1 que foi de 52%.
E para analisar quais variáveis são significativas para explicar a variável y (valor de
mercado) é necessário observar o resultado apresentado na coluna P>|t|. Os resultados
inferiores a 0,05 ou 0,10 conclui-se que a variável é significativa para explicar a variável y.
Nesse caso, também, a variável modelo Fleuriet é significativa para explicar a variável
valor de mercado pois o resultado P>|t| foi 0,062 e a relação, também, é negativa entre as
variáveis dependente e independente.
4.3 RESUMO DOS RESULTADOS OBTIDOS
Para finalizar a análise de dados em painel, vale destacar os resultados mais
expressivos buscando responder à questão-problema desta pesquisa e alcançar o objetivo do
trabalho: verificar se as empresas com as melhores classificações, pelo modelo dinâmico de
capital de giro, também, foram as empresas que tiveram uma valorização maior no seu valor
de mercado.
Sendo que para responder essa questão foram utilizadas duas amostras, a primeira que
compreendeu todas as empresas não financeiras de capital aberto e a segunda, limitando
apenas para as empresas que compuseram o índice IBOVESPA de 31.dez.2013.
Os principais resultados para ambas as amostras demonstraram que existe correlação
entre as principais variáveis: dependente (valor de mercado) e a independente (modelo
Fleuriet).
Em seguida, é importante destacar que ambos os modelos como um todo são
significativos estatisticamente, pois o resultado demonstra que pelo menos uma variável é
significativa estatisticamente para explicar a variável Valor de Mercado.
E por fim, observa-se que a variável: modelo Fleuriet é significativa para explicar o
valor de mercado, demonstrado na tabela 4.1.4, pois P>|t| foi 0,000 para a amostra 1 e para a
amostra 2 na tabela 4.2.4, sendo que a relação entre essas variáveis é negativa.
Essa relação negativa demonstra que quanto maior a classificação do modelo Fleuriet
(exemplo: V – muito ruim ou VI – péssima), pior é o valor de mercado da empresa. E quando
melhor é a situação financeira (exemplo: I - Excelente ou II – Sólida), maior é o seu valor de
mercado.
Assim, confirmando a relação esperada entre a variável dependente (valor de mercado)
e a variável independente (modelo Fleuriet) descrita na tabela 3.3
49
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS
O modelo dinâmico foi introduzido na década de 70 e avalia o capital de giro e
classifica, de maneira rápida e simplificada, a situação financeira das empresas através das
seguintes variáveis: Capital de Giro (CDG), Necessidade de Capital de Giro (NCG) e Saldo
Tesouraria (T).
O estudo teve como objetivo: verificar se as empresas com as melhores classificações,
pelo modelo dinâmico de capital de giro, também, foram as empresas que tiveram uma
valorização maior no seu valor de mercado, tendo assim, a análise dos balanços patrimoniais,
indicadores financeiros e de mercado, não financeiras listadas na BM&FBOVEPSA (2010 –
2013).
Foram utilizadas duas amostras. A primeira amostra compreendeu todas as empresas
listadas na BM&FBOVESPA num total de 305 empresas e a segunda amostra compreendeu
apenas as 53 empresas do índice IBOVESPA de 31.dez.2013.
E para explicar se o relacionamento entre o valor de mercado e o indicador da situação
financeira, definiu-se primeiro a seleção das variáveis: dependente, independente e de
controle, e depois a elaboração da equação.
Quanto à importância, o estudo utilizou-se de uma análise diferenciada da maioria dos
artigos existentes sobre o tema, pois foi utilizada a regressão múltipla dos dados em painel.
Além, das análises: estatística descritiva e de correlação de variáveis.
E por fim o resultado obtido foi de que o valor de mercado tem uma relação com a
situação financeira apurada pelo modelo dinâmico, Modelo Fleuriet, e essa relação é negativa.
Ou seja, quanto pior a situação financeira da empresa menor é o valor da empresa.
O estudo teve como principal limitação a falta de estudos sobre o modelo Fleuriet
utilizando a análise regressão múltipla, para poder comparar os resultados obtidos. E a falta de
estudos internacionais sobre o tema visto que o modelo Fleuriet foi desenvolvido e
disseminado no Brasil.
Quanto a estudos futuros, seria interessante ampliar a amostra utilizada quer na
quantidade de empresas, incluindo empresas de capital fechado e aumentar os anos
analisados. Como também, de selecionar outras variáveis, tais como outros indicadores de
liquidez visando explorar melhor o tema e a consistência do resultado obtido.
50
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53
7 ANEXOS
7.1 REGISTRO DOS EVENTOS da Amostra 2 – STATA (LOG)
name: <unnamed>
log: C:\Users\Osmar\Desktop\__Modelo Dinamico Freuriet\Calculos Estatisticos
- IBOVESPA\Log dados painel_vm_ibovespa_2014110
> 6.dta.log
log type: text
opened on: 6 Nov 2014, 16:29:36
. use "C:\Users\Osmar\Desktop\__Modelo Dinamico Freuriet\Calculos Estatisticos -
IBOVESPA\dados painel_vm_ibovespa_20141106.dta", cl
> ear
. tsset emp ano
panel variable: emp (strongly balanced)
time variable: ano, 2010 to 2013
delta: 1 unit
. pwcorr lnvm mf lnrol lc d_a liq dpa
| lnvm mf lnrol lc d_a liq dpa
-------------+---------------------------------------------------------------
lnvm | 1.0000
mf | -0.1795 1.0000
lnrol | 0.6961 -0.2680 1.0000
lc | -0.0349 -0.3183 -0.1062 1.0000
d_a | -0.3300 0.5264 -0.2863 -0.2352 1.0000
liq | 0.5503 -0.0446 0.4445 0.1819 -0.1386 1.0000
dpa | 0.2009 0.0341 0.1727 -0.1835 -0.1560 0.0430 1.0000
. xtreg lnvm mf lnrol lc d_a liq dpa,fe
Fixed-effects (within) regression Number of obs = 212
Group variable: emp Number of groups = 53
54
R-sq: within = 0.2480 Obs per group: min = 4
between = 0.5226 avg = 4.0
overall = 0.5006 max = 4
F(6,153) = 8.41
corr(u_i, Xb) = 0.1220 Prob > F = 0.0000
------------------------------------------------------------------------------
lnvm | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
mf | -.0633105 .0337378 -1.88 0.062 -.1299626 .0033415
lnrol | .2458106 .1203181 2.04 0.043 .0081114 .4835099
lc | .1632287 .0828188 1.97 0.051 -.0003874 .3268447
d_a | .6719918 .9607091 0.70 0.485 -1.225976 2.569959
liq | .3472713 .0953836 3.64 0.000 .1588325 .5357101
dpa | .1237021 .0374561 3.30 0.001 .0497043 .1976999
_cons | 11.60474 1.930542 6.01 0.000 7.790781 15.4187
-------------+----------------------------------------------------------------
sigma_u | .79707711
sigma_e | .33894585
rho | .84686509 (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0: F(52, 153) = 17.63 Prob > F = 0.0000
. est store fixed
. xtreg lnvm mf lnrol lc d_a liq dpa,re
Random-effects GLS regression Number of obs = 212
Group variable: emp Number of groups = 53
R-sq: within = 0.2366 Obs per group: min = 4
between = 0.5799 avg = 4.0
overall = 0.5528 max = 4
55
Random effects u_i ~ Gaussian Wald chi2(6) = 119.54
corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000
------------------------------------------------------------------------------
lnvm | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
mf | -.0568094 .0333049 -1.71 0.088 -.1220858 .0084669
lnrol | .3725751 .0674167 5.53 0.000 .2404408 .5047094
lc | .1086892 .0753015 1.44 0.149 -.038899 .2562773
d_a | -.2298224 .8838481 -0.26 0.795 -1.962133 1.502488
liq | .3176446 .0658241 4.83 0.000 .1886318 .4466574
dpa | .1167139 .0346027 3.37 0.001 .0488938 .1845339
_cons | 9.777524 1.108943 8.82 0.000 7.604035 11.95101
-------------+----------------------------------------------------------------
sigma_u | .71272465
sigma_e | .33894585
rho | .8155538 (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
. hausman fixed
---- Coefficients ----
| (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B))
| fixed . Difference S.E.
-------------+----------------------------------------------------------------
mf | -.0633105 -.0568094 -.0065011 .0053873
lnrol | .2458106 .3725751 -.1267645 .0996566
lc | .1632287 .1086892 .0545395 .0344768
d_a | .6719918 -.2298224 .9018142 .3765296
liq | .3472713 .3176446 .0296268 .0690305
dpa | .1237021 .1167139 .0069882 .0143391
------------------------------------------------------------------------------
b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg
B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg
56
Test: Ho: difference in coefficients not systematic
chi2(6) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
= 12.56
Prob>chi2 = 0.0507
. summarize
Variable | Obs Mean Std. Dev. Min Max
-------------+--------------------------------------------------------
emp | 212 27 15.33326 1 53
ano | 212 2011.5 1.12068 2010 2013
lnvm | 212 16.1024 1.184169 13.39315 19.75633
mf | 212 2.339623 1.163316 1 6
lnrol | 212 15.82438 1.438985 9.315511 19.53546
-------------+--------------------------------------------------------
lc | 212 1.682547 .6866549 .4 5.6
d_a | 212 .0758237 .0568626 0 .3192241
liq | 212 .9494982 1.308972 0 8.66541
dpa | 212 .8136858 1.264843 0 8.584635
_est_fixed | 212 1 0 1 1
. exit, clear
57
7.2 REGISTRO DOS EVENTOS da Amostra 2 – STATA (LOG)
------------------------------------------------------------------------------
name: <unnamed>
log: C:\Users\Osmar\Desktop\__Modelo Dinamico Freuriet\Calculos
Estatisticos\Log Osmar_20140805.log
log type: text
opened on: 5 Aug 2014, 06:57:55
. use "C:\Users\Osmar\Desktop\__Modelo Dinamico Freuriet\Calculos
Estatisticos\painel de dados_20140805.dta", clear
. summarize
Variable | Obs Mean Std. Dev. Min Max
-------------+--------------------------------------------------------
empresa_n | 1128 141.5 81.44198 1 282
ano | 1128 2011.5 1.11853 2010 2013
lnvm | 1010 13.89381 2.105714 6.909753 19.75633
mf | 1128 2.940603 1.475328 1 6
lnrol | 1065 13.67786 2.179779 2.564949 19.53546
-------------+--------------------------------------------------------
lc | 1128 1.950266 3.09563 0 69.5
d_a | 1120 .4989836 6.488259 0 139.2494
liq | 1124 .2320112 .6438803 0 7.009961
dpa | 1126 4.059763 11.51908 0 367.72
. tsset empresa_n ano
panel variable: empresa_n (strongly balanced)
time variable: ano, 2010 to 2013
delta: 1 unit
. pwcorr lnvm mf lnrol d_a liq dpa
58
| lnvm mf lnrol d_a liq dpa
-------------+------------------------------------------------------
lnvm | 1.0000
mf | -0.4039 1.0000
lnrol | 0.7665 -0.2630 1.0000
d_a | -0.1167 0.1056 -0.1372 1.0000
liq | 0.4979 -0.1599 0.4098 -0.0240 1.0000
dpa | -0.0259 -0.0252 -0.0386 -0.0026 -0.0125 1.0000
. xtreg lnvm mf lnrol lc d_a liq dpa, fe
Fixed-effects (within) regression Number of obs = 966
Group variable: empresa_n Number of groups = 257
R-sq: within = 0.1290 Obs per group: min = 1
between = 0.5447 avg = 3.8
overall = 0.5216 max = 4
F(6,703) = 17.35
corr(u_i, Xb) = 0.5323 Prob > F = 0.0000
------------------------------------------------------------------------------
lnvm | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
mf | -.0672814 .0165386 -4.07 0.000 -.0997523 -.0348105
lnrol | .1104662 .0419233 2.63 0.009 .0281562 .1927761
lc | .0245048 .0067016 3.66 0.000 .0113473 .0376623
d_a | -.0169315 .0305214 -0.55 0.579 -.0768556 .0429925
liq | .6474664 .0865371 7.48 0.000 .4775642 .8173685
dpa | -.0014814 .0012905 -1.15 0.251 -.0040151 .0010524
_cons | 12.43634 .5755389 21.61 0.000 11.30636 13.56632
-------------+----------------------------------------------------------------
sigma_u | 1.6327384
59
sigma_e | .41166251
rho | .94022996 (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0: F(256, 703) = 28.46 Prob > F = 0.0000
. est store fixed
. xtreg lnvm mf lnrol lc d_a liq dpa, re
Random-effects GLS regression Number of obs = 966
Group variable: empresa_n Number of groups = 257
R-sq: within = 0.1041 Obs per group: min = 1
between = 0.6666 avg = 3.8
overall = 0.6459 max = 4
Random effects u_i ~ Gaussian Wald chi2(6) = 495.45
corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000
------------------------------------------------------------------------------
lnvm | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
mf | -.1030903 .0167744 -6.15 0.000 -.1359675 -.070213
lnrol | .4285527 .0286166 14.98 0.000 .3724653 .4846402
lc | .0234771 .0069699 3.37 0.001 .0098163 .0371379
d_a | -.0180569 .0117509 -1.54 0.124 -.0410882 .0049744
liq | .7341865 .0741363 9.90 0.000 .5888819 .879491
dpa | -.0025017 .0013487 -1.85 0.064 -.005145 .0001417
_cons | 8.120787 .40046 20.28 0.000 7.3359 8.905674
-------------+----------------------------------------------------------------
sigma_u | 1.1117179
sigma_e | .41166251
rho | .87941645 (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
60
. hausman fixed
---- Coefficients ----
| (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B))
| fixed . Difference S.E.
-------------+----------------------------------------------------------------
mf | -.0672814 -.1030903 .0358089 .
lnrol | .1104662 .4285527 -.3180866 .0306375
lc | .0245048 .0234771 .0010277 .
d_a | -.0169315 -.0180569 .0011254 .0281687
liq | .6474664 .7341865 -.0867201 .0446372
dpa | -.0014814 -.0025017 .0010203 .
------------------------------------------------------------------------------
b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg
B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg
Test: Ho: difference in coefficients not systematic
chi2(6) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
= 79.29
Prob>chi2 = 0.0000
(V_b-V_B is not positive definite)
. xtreg lnvm mf lnrol lc d_a liq dpa, fe robust
Fixed-effects (within) regression Number of obs = 966
Group variable: empresa_n Number of groups = 257
R-sq: within = 0.1290 Obs per group: min = 1
between = 0.5447 avg = 3.8
overall = 0.5216 max = 4
F(6,256) = 9.02
corr(u_i, Xb) = 0.5323 Prob > F = 0.0000
61
(Std. Err. adjusted for 257 clusters in empresa_n)
------------------------------------------------------------------------------
| Robust
lnvm | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
mf | -.0672814 .0226561 -2.97 0.003 -.1118974 -.0226654
lnrol | .1104662 .1180357 0.94 0.350 -.1219784 .3429107
lc | .0245048 .0059292 4.13 0.000 .0128286 .0361811
d_a | -.0169315 .0189651 -0.89 0.373 -.054279 .020416
liq | .6474664 .1416957 4.57 0.000 .3684288 .9265039
dpa | -.0014814 .0011043 -1.34 0.181 -.003656 .0006932
_cons | 12.43634 1.626189 7.65 0.000 9.233932 15.63875
-------------+----------------------------------------------------------------
sigma_u | 1.6327384
sigma_e | .41166251
rho | .94022996 (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
. xtreg lnvm mf lnrol lc d_a liq dpa, re robust
Random-effects GLS regression Number of obs = 966
Group variable: empresa_n Number of groups = 257
R-sq: within = 0.1041 Obs per group: min = 1
between = 0.6666 avg = 3.8
overall = 0.6459 max = 4
Random effects u_i ~ Gaussian Wald chi2(6) = 288.88
corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000
(Std. Err. adjusted for 257 clusters in empresa_n)
------------------------------------------------------------------------------
| Robust
lnvm | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
62
mf | -.1030903 .0237779 -4.34 0.000 -.149694 -.0564865
lnrol | .4285527 .0901579 4.75 0.000 .2518464 .6052591
lc | .0234771 .0050937 4.61 0.000 .0134935 .0334606
d_a | -.0180569 .005507 -3.28 0.001 -.0288504 -.0072634
liq | .7341865 .1331828 5.51 0.000 .4731529 .99522
dpa | -.0025017 .0018783 -1.33 0.183 -.006183 .0011797
_cons | 8.120787 1.267454 6.41 0.000 5.636622 10.60495
-------------+----------------------------------------------------------------
sigma_u | 1.1117179
sigma_e | .41166251
rho | .87941645 (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
. exit, clear