MENSURAÇÃO DO RISCO DE
CONTRATAÇÃO DO DESCONTO DE
DUPLICATAS NOS BANCOS
COMERCIAIS BRASILEIROS SEGUNDO
O MODELO FLEURIET DE ANÁLISE
FINANCEIRA - ABORDAGENS
DETERMINÍSTICA E ESTOCÁSTICA
ADAIL MARCOS LIMA DA SILVA (UFCG)
JULIANA ENEAS PORTO (UFCG)
A contratação do desconto de duplicatas nos bancos comerciais
brasileiros reserva às empresas duas repercussões nocivas à folga
financeira: o deságio aplicado sobre o valor nominal de um borderô de
desconto compromete a capacidade de recruddescimento do capital de
giro através do autofinanciamento; o não encerramento da
responsabilidade sobre o risco de inadimplemento de cada duplicata
contida no borderô de desconto, mesmo após a contratação de uma
operação, recrudesce a participação do passivo circulante errático no
financiamento do ativo circulante. Destarte, este trabalho tem por
objetivo geral explicar um procedimento capaz de mensurar o risco de
contratação do desconto de duplicatas nos bancos comerciais
brasileiros segundo o modelo Fleuriet de análise financeira. Sobre a
metodologia: esta pesquisa pode ser simultaneamente classificada
como explicativa e exploratória, pois almeja tornar inteligível o
processo de mensuração do risco de contratação do desconto de
duplicas, assunto pouco explorado na literatura contemporânea; a
apuração dos resultados teve como orientação dados secundários
contidos em manuais e artigos científicos, caracterizando a técnica de
pesquisa como bibliográfica. Os resultados apregoam: a mensuração
do risco de contratação do desconto de duplicatas nos bancos
comerciais brasileiros deve ser quantitativamente abordada segundo
as perspectivas determinística e estocástica; a versão determinística
mensura o risco a partir da variação negativa imposta ao saldo de
tesouraria; sob a hipótese de a variação do saldo de tesouraria ser
tratada como uma variável de interesse incerta, a abordagem
estocástica tem seu emprego justificado na necessidade de serem
compreendidas as intensidades das interferências exercidas pelas
variáveis de decisão estocásticas. Por ser uma modalidade de crédito
capaz agravar mais intensamente a possibilidade de manifestação da
patologia da administração do saldo de tesouraria conhecida por
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Efeito Tesoura, o desconto de duplicatas nos bancos comerciais
brasileiros impõe ao gestor a obrigação de saber analisar o risco de
sua contratação.
Palavras-chaves: Bancos Comerciais, Desconto de Duplicatas, Risco
de Contratação.
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1.1
1. Introdução
As principais linhas de crédito de curto prazo disponibilizadas às empresas pelos bancos
comerciais brasileiros são (BANCO CENTRAL DO BRASIL, 2011): capital de giro, conta
garantida, vendor, hot money, desconto de promissórias e desconto de duplicatas.
Em relação ao desconto de duplicatas: os bancos comerciais recebem das empresas borderôs
de desconto, formados por duplicatas a receber; os bancos deduzem do valor nominal do
borderô o desconto (juros) e os encargos operacional (tarifas) e fiscal (impostos); a diferença
entre o valor nominal do borderô e o deságio total divulga o valor efetivamente
disponibilizado às empresas; mesmo após a contratação de uma operação, o contratante não
tem encerrada sua responsabilidade sobre o risco de inadimplência de cada duplicata contida
no borderô de desconto.
Ao contratar o desconto de duplicatas nos bancos comerciais brasileiros uma empresa passa a
ter sua folga financeira imediatamente atacada de duas formas: o deságio total corrobora com
a redução da principal fonte de abastecimento do capital de giro, exatamente o
autofinanciamento (extraído do lucro líquido); a não transferência do risco de inadimplência
aos bancos comerciais obriga o contratante a considerar o valor nominal do borderô como um
passivo circulante financeiro, reduzindo a relevância do capital de giro no financiamento do
ativo circulante.
A contratação do desconto de duplicatas nos bancos comerciais brasileiros promove a
formulação da seguinte questão de pesquisa: como pode ser efetivamente aferido o impacto
procedido da dupla investida contrária à folga financeira das empresas?
Com base no exposto, este trabalho tem por objetivo geral este trabalho tem por objetivo geral
explicar um procedimento capaz de mensurar o risco de contratação do desconto de duplicatas
nos bancos comerciais brasileiros segundo o modelo Fleuriet de análise financeira.
Fundamentada na integração entre o modelo Fleuriet de análise financeira e a Simulação de
Monte Carlo, a consecução do objetivo mencionado exigiu o cumprimento de três etapas:
desenvolvimento de um modelo determinístico, onde a mensuração do risco teve como
orientação as mutações imputadas ao indicador conhecido por saldo de tesouraria; adaptação
do modelo determinístico à abordagem estocástica, justificada na necessidade de compreensão
da evolução do risco em relação ao conjunto das variáveis independentes; aplicação prática do
modelo estocástico.
Saber analisar o risco de contratação do desconto de duplicatas nos bancos comerciais se
impõe como uma exigência crucial à gestão financeira de curto prazo das empresas
brasileiras, pois, segundo dados do Banco Central do Brasil (2011): o volume de negócios
envolvendo desconto de duplicatas apresentou crescimento nominal de 765%, de 1999 a
2010; no ano de 2011, o valor médio anual da taxa de juros da operação – considerada o custo
efetivo do crédito – classifica o desconto de duplicatas entre as três linhas de financiamento
de curto prazo mais onerosas do país.
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2. Fundamentação teórica
2.1. Modelo dinâmico de análise da gestão do capital de giro – modelo Fleuriet
O modelo Fleuriet de análise financeira, também conhecido como modelo dinâmico de
análise da gestão do capital de giro, pode ter sua descrição sintetizada da seguinte maneira:
por meio do autofinanciamento, parcela do resultado líquido do exercício apta a ser
empregada no recrudescimento da participação do capital próprio da formação dos ativos,
uma empresa deve buscar manter seu capital de giro (CDG) em um patamar suficiente ao
financiamento integral da necessidade de capital de giro (NCG), diretamente proporcional à
extensão do ciclo financeiro, e, inda, à promoção de um nível de folga financeira, expresso no
saldo de tesouraria (T), capaz de inibir intervenções imperativas do passivo circulante errático
(PCE) na composição dos recursos direcionados à própria NCG.
O PCE, representado principalmente por empréstimos e financiamentos de curto prazo, figura
na composição dos recursos destinados ao sustento do ciclo financeiro somente nos casos
onde o valor observado ao CDG mostra-se insuficiente ao financiamento integral da NCG.
Além do inconveniente de o PCE ser tratado como opção ao financiamento da NCG, a
escassez de CDG gera, ao invés de folga financeira, aperto financeiro, culminando na
intensificação da propensão ao inadimplemento. Como o T deriva do resíduo do CDG
apurado após a cobertura integral da NCG, tem-se esclarecida a causa de o mesmo assumir
valores negativos em situações de aperto financeiro, afinal, a NCG mostra-se superior ao
CDG.
Quando a frequência da ingerência do PCE no financiamento da NCG passa a ser tratada
como recorrente, é porque o aperto financeiro vigente transitou de circunstancial a
sistemático, originando a patologia da gestão do T conhecida por Efeito Tesoura (ARAÚJO;
COSTA; CAMARGOS, 2010; BRASIL; BRASIL, 2005; FLEURIET; KEHDY; BLANC,
2003; SANTOS; SANTOS, 2008; SATO, 2007). Quanto mais hábil o processo de reversão do
Efeito Tesoura, menor a exposição ao risco de insolvência.
Uma das principais causas do Efeito Tesoura reside em circunstâncias de forte aceleração da
economia (FLEURIET; KEHDY; BLANC, 2003): as atividades fins de uma empresa
apresentam crescimento abrupto; o volume de CDG mostra-se incompatível ao novo nível
conferido à NCG; o recrudescimento do CDG com aporte de capital próprio, empréstimos e
financiamentos não circulantes e venda de itens do ativo permanente é tido como inviável;
portanto, passa a ser considerado forçoso o uso do PCE como alternativa à complementação
do investimento previsto ao ciclo financeiro.
Como pode ser constatado, o cálculo periódico do T representa o procedimento mais simples
ao monitoramento do Efeito Tesoura. Para tanto, são sugeridos dois procedimentos: CDG
menos NCG; ativo circulante errático (ACE) menos PCE.
2.2. Desconto de duplicatas nos bancos comerciais brasileiros
Sobre as operações de desconto de duplicatas ofertas pelos bancos comerciais brasileiros
(ASSAF NETO, 2010; BANCO CENTRAL DO BRASIL, 2011; SILVA, 2009):
as empresas encaminham aos bancos borderôs de desconto, ou conjuntos de duplicatas
a serem descontadas, visando a obtenção de um crédito em conta corrente correspondente
ao valor da diferença entre o valor nominal do borderô (VNB) e o deságio total (DT);
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o DT é composto por desconto (D) – ou juros da operação –, encargo operacional
(EO) – ou tarifas de crédito – e encargo fiscal (EF) – ou impostos sobre operações
financeiras;
os contratantes das operações de desconto de duplicatas exercem a função de fiador
natural de cada duplicata contida no borderô de desconto, portanto, mesmo após a
efetivação de uma operação, o risco de inadimplemento continua sob a responsabilidade do
emitente, tornando possível caracterizar o desconto de duplicatas como um tipo de
empréstimo de curto prazo com garantia.
As fórmulas 01 a 06 esclarecem as opções disponíveis à apuração de valores às variáveis
VNB, D, EO, EF e DT, onde (SILVA, 2009): VNt, valor nominal de uma duplicata; PRt,
prazo de recebimento de uma duplicata; PMR, prazo médio de recebimento do borderô de
desconto; IOFF, alíquota fixa do imposto sobre operações financeiras (0,38%); IOFV,
alíquota variável do imposto sobre operações financeiras (0,0041% ao dia); TCT, tarifa de
contratação de uma operação; TCB, tarifa de cobrança (paga por cada duplicata); n, número
de duplicatas contidas em um borderô de desconto.
n
1t
tVNVNB (01)
VNB
PRVN
PMR
n
1t
tt
(02)
30
PMRdVNBD
(03)
PMRIOFIOF30
PMRd1VNBEF VF
(04)
nTCBTCTEO (05)
nTCBTCTPMRIOFIOF30
PMRd1
30
PMRdVNBDT VF
(06)
A aplicação da fórmula 07 consegue esclarecer o valor efetivamente creditado na conta
corrente da empresa contratante, onde: VLB, valor líquido do borderô.
nTCBTCTPMRIOFIOF30
PMRd1
30
PMRd1VNBVLB VF
(07)
Algumas orientações básicas pertinentes ao modelo Fleuriet colaboram com a compreensão
do impacto das operações de desconto de duplicatas sobre a folga financeira das empresas:
o autofinanciamento, oriundo do lucro líquido, representa o principal meio ao
recrudescimento do CDG (ARAÚJO; COSTA; CAMARGOS, 2010; BRASIL; BRASIL,
2005; FLEURIET; KEHD; BLANC, 2005; GIMENES; GIMENES, 2005);
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contabilmente, o valor correspondente ao total das duplicatas descontadas é tratado
como conta retificadora do ativo circulante, entretanto, em termos gerenciais, deve ser
computado do PCE (CRUZ; BRESSAN, 2011; NEIVA, 2008; SILVA, 2010).
De acordo com as orientações acima, a contratação do desconto de duplicatas nos bancos
comerciais brasileiros consegue agravar a folga financeira dos contratantes de duas maneiras:
o DT reduz o lucro líquido no exato momento da contratação de uma operação,
prejudicando, imediatamente, a capacidade de uma empresa recrudescer o nível do CDG
através do autofinanciamento;
devido ao fato de não ser desvinculado da responsabilidade sobre o risco de
inadimplência das duplicatas contidas nos borderôs de desconto, a empresa contratante
deve abordar o VNB como um componente do PCE, reduzindo a relevância do CDG no
financiamento do ativo circulante.
Em relação ao risco de exposição ao Efeito Tesoura: a incidência antecipada do DT sobre o
VNB e a manutenção da responsabilidade sobre o risco de inadimplência tornam a
contratação do desconto de duplicatas nos bancos comerciais brasileiros uma alternativa de
financiamento de curto prazo capaz de recrudescer mais intensamente o risco de exposição ao
Efeito Tesoura.
2.3. Simulação de Monte Carlo
Modelar uma variável dependente incerta segundo uma distribuição de probabilidade exige o
aproveitamento do tradicional método de Simulação de Monte Carlo (SMC), para o qual se
espera o cumprimento da sequência de etapas listadas e detalhadas no Quadro 1.
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A modelagem das variáveis de decisão estocásticas sem amparo em dados históricos explica
um importante obstáculo, quiçá o maior, à aplicação da SMC. Para os casos onde a
inexistência de dados históricos ameaça o não cumprimento da SMC, alguns autores
consideram suficiente modelar todas variáveis como distribuições de probabilidade uniforme
e triangular (CLEMEN; REILLY, 2001; SAVAGE, 1996). Entretanto, visando obter
resultados mais consistentes aos outputs, Damodaran (2009) sugere a observação de alguns
critérios úteis ao processo de modelagem dos inputs sem dados históricos, conforme divulga o
Quadro 2.
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3. Metodologia
Quanto ao objetivo geral, este trabalho pode ser classificado simultaneamente como
explicativo e exploratório:
a discussão pretendida tem por intento estabelecer padrões, ideias ou hipóteses
voltadas à mensuração do risco de contratação do desconto de duplicatas nos bancos
comerciais brasileiros;
a explicação de um procedimento a ser empregado na mensuração do risco de
contratação do desconto de duplicatas nos bancos comerciais segundo o modelo Fleuriet
de análise financeira, e, ainda, adotando abordagens determinística e estocástica, exprime o
ponto de partir à formulação de padrões, ideias ou hipóteses.
Sobre a técnica de pesquisa empregada:
a concretização desta pesquisa exigiu a manipulação de dados secundários, livremente
disponibilizados em artigos científicos e manuais especializados, explicando o emprego da
técnica tida como bibliográfica.
O tópico correspondente à apresentação e análise dos resultados, classificado como
mensuração do risco de contratação do desconto de duplicatas, encontra-se desmembrado em
três partes:
modelo determinístico:
os esforços despendidos concentraram atenção na elaboração de equações voltadas
ao esclarecimento das variações absoluta e relativa sofridas pelo medidor T, após a
contratação do desconto de duplicatas nos bancos comerciais brasileiros;
modelo estocástico:
com as fórmulas do modelo determinístico desenvolvidas, devidamente adaptadas
aos cálculos das variáveis de interesse, o modelo estocástico resultou de
procedimentos empregados na identificação das variáveis de decisão avaliadas
como aleatórias;
aplicação prática:
os detalhes sobre o exemplo hipotético utilizado como parâmetro ao cumprimento
da demonstração prática figuram na Tabela 1;
com base nas explicações do Quadro 2, foram contemplados todos os
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esclarecimentos concernentes aos tipos de distribuições de probabilidade utilizadas
na modelagem das variáveis de decisão do exemplo hipotético;
as demais etapas da simulação foram executadas da forma como sugere o conteúdo
do Quadro 1;
todas as aplicações pertinentes à execução da simulação foram viabilizadas através
da versão acadêmica do software @RISK, utilizado como um suplemento do
Microsoft EXCEL, de propriedade da Palisade Corporation (www.palisade.com).
T0 30.000,00
VNB 120.000,00
PMR 50
d 2,50%
TCT 200,00
TCB 5,00
IR 25,00%
CS 9,00%
IOFF 0,38%
IOFV 0,0014%
n 25
Variáveis de Decisão
Fonte: formulação própria.
Tabela 1: dados referentes ao caso hipotético
4. Mensuração do risco de contratação do desconto de duplicatas
4.1. Modelo Determinístico
As duas implicações da contratação do desconto de duplicatas nos bancos comerciais
brasileiros podem ser matematicamente descritas como segue:
redução do autofinanciamento, fórmula 09 – a capacidade de fomentar o CDG a partir
do lucro líquido é prejudicada em um patamar equivalente ao valor do DT, líquido da
economia com imposto de renda e contribuição social (EIRCS), fórmula 08, onde IR e CS
indicam as alíquotas do imposto de renda (25%) e da contribuição social (9%),
respectivamente;
CSIRDTEIRCS (08)
EIRCSDTiamentoAutofinancdodução Re (09)
aumento do PCE, fórmula 10 – devido ao fato de o risco de inadimplência do borderô
ser intransferível, o PCE tem seu saldo elevado em um patamar equivalente ao VNB.
VNBPCEdoAumento (10)
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Portanto, as duas implicações da contratação de uma operação de desconto de duplicatas
promovem importantes alterações nas contas erráticas, repercutindo diretamente na
configuração do desempenho financeiro das empresas.
A variação do ACE (ΔACE) é igual à soma entre o VLB e a EIRCS, conforme indicam as
fórmula 11 e 12. A variação do PCE (ΔPCE) reproduz o mesmo resultado da fórmula 10.
EIRCSVLBACE (11)
1CSIRnTCBTCTPMRIOFIOF30
PMRd1
30
PMRdVNBVNBACE VF
(12)
A partir das variações advertidas nas fórmulas 10 a 12, é possível apurar as versões absoluta
(ΔT) e relativa (%ΔT) da variação imputada ao T: a ΔT resulta da diferença entre ΔACE e
ΔPCE, exatamente como mostram as fórmulas 13 e 14; a fórmulas 15 trata da exibição
definitiva da versão matemática a ser empregada no cálculo da %ΔT, onde: T0, valor do T
antes da contração do desconto de duplicatas.
PCEACET (13)
1CSIRnTCBTCTPMRIOFIOF30
PMRd1
30
PMRdVNBT VF
(14)
0
VF
T
1CSIRnTCBTCTPMRIOFIOF30
PMRd1
30
PMRdVNB
T
% (15)
A partir da observação conjunta das fórmulas 10 e 11, é possível justificar a superioridade da
ΔPCE em relação à ΔACE, imputando à ΔT valores negativos. Com base na observação em
destaque: a contratação do desconto de duplicatas nos bancos comerciais brasileiros torna os
contratantes mais expostos ao risco de manifestação do Efeito Tesoura. Dito de outra forma:
as fórmulas 14 e 15 definem exatamente as abordagens quantitativas a serem empregada na
aferição determinística do risco de contratação do desconto de duplicatas nos bancos
comerciais brasileiros.
4.2. Modelo Estocástico
A aplicação do modelo determinístico é suficiente à apuração do risco de reabastecimento do
saldo de caixa através da antecipação de recebíveis. Todavia, adotar uma abordagem
estocástica no tratamento da variável de interesse, ΔT ou %ΔT, sendo mais indicado fazer uso
da %ΔT, contribui de forma significativa à análise das influências individuais exercidas pelas
variáveis de decisão tidas como aleatórias – ou estocásticas. Apesar de ser mais recomendado
utilizar a %ΔT como variável de interesse incerta, em boa parcela das situações reais, dada a
agilidade inerente à contratação do desconto de duplicatas, talvez não seja possível calcular
com a agilidade necessária o T0, logo, nestes casos, a condição de variável de interesse deve a
ser atribuídas à ΔT.
As variáveis de interesse ΔT e %ΔT podem ser tratadas como variáveis aleatórias contínuas,
pois reúnem todas as condições necessárias à implementação da SMC: possuem
procedimentos determinísticos de aferição; a maioria das variáveis de decisão converge à
classificação estocástica; os prováveis inputs podem ser modelados a partir do procedimento
lógico sugerido por Damodaran (2009).
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O modelo estocástico à mensuração do risco de contratação do desconto de duplicas nos
bancos comerciais brasileiros tem sua versão descrita no Quadro 3.
4.3. Demonstração prática
O processo de modelagem das variáveis de decisão estocásticas, definidas no Quadro 3, teve
como inspiração as orientações contidas no Quadro 2, resultando nas constatações
minuciosamente descritas no Quadro 4. O conjunto das orientações contidas no Quadro 2
fornece importantes esclarecimentos à modelagem dos inputs de uma simulação, mas não
elimina a subjetividade do processo de definição das distribuições de probabilidade, assim
sendo, as atribuições contidas no Quadro 4 podem assumir outros desdobramentos. Apesar da
subjetividade associada, aplicar as orientações descritas no Quadro 2 torna os outputs de uma
simulação mais confiáveis, se comparados aos resultados auferidos a partir da simples
atribuição de distribuições de probabilidade uniforme e triangular a todos os inputs.
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No Quadro 5 constam esclarecimentos concernentes às etapas de execução da simulação e de
preparação dos resultados da simulação para análise.
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A Figura 1 reúne os frutos do tratamento estatístico imputado aos resultados da simulação
atribuídos à variável de interesse ΔT, onde:
os quartis primeiro e terceiro formam um conjunto com 5.000 observações,
distribuídas em uma amplitude interquartílica de apenas R$647,00;
o posicionamento da média à direita da mediana é praticamente imperceptível,
atribuindo classificação simetria à distribuição;
o coeficiente de variação, com valor módulo de 12,74% (desvio padrão dividido pela
média), e a amplitude interquartílica indicam uma distribuição de baixa dispersão;
a estimativa pontual, exatamente a média amostral dos resultados da simulação para a
variável de interesse, indica um T R$4.183,97 menor, após a contratação do desconto de
duplicatas;
o intervalo de confiança de 95% para a média indica uma precisão de R$10,65,
equivalente a 0,25% do valor da estimativa pontual, conferindo extrema segurança à
quantidade de iterações definida ao cumprimento da simulação;
os testes Kolmogorov-Smirnov e Anderson-Darling anunciam à distribuição dos
resultados do output um ajuste mais convergente à distribuição contínua de probabilidade
do tipo logística, ou seja, resumindo as observações anteriores, trata-se de uma distribuição
praticamente simétrica, com valores distribuídos em torno da média e com baixa
probabilidade de ocorrência de valores atípicos.
Na Figura 2 consta a distribuição dos resultados assumidos pelo output %ΔT, devidamente
tratada para análise:
as mesmas análises levantadas à variável de interesse ΔT, referentes aos temas
simetria, coeficiente de variação, dispersão, ocorrência de observações atípicas e melhor
ajuste, podem ser reproduzidas à variável %ΔT, pois a única diferença entre as versões
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cálculo de ambas fica por conta da variável de decisão T0, tratada no modelo estocástico
como determinística;
a estimativa pontual, justamente a média amostral dos resultados da simulação para a
variável de interesse %ΔT, indica um T 13,90% menor, após a contratação do desconto de
duplicatas;
o intervalo de confiança de 95% para a média indica uma precisão de 0,04%,
equivalente a 0,25% do valor da estimativa pontual.
Por meio dos coeficientes angulares pertinentes à aplicação da análise regressão linear
simples, a Figura 3 subsidia a interpretação do grau de influência dos inputs VNB, d, PMR,
TCT e TCB sobre os outputs ΔT e %ΔT. Assim sendo:
considerando o modelo de simulação constituído a partir das explicações
contempladas nos Quadros 3 e 4, o VNB e a d assumem maior influência;
PMR, TCT e TCB praticamente não possuem relevância;
uma variação de 1 desvio padrão no VNB imputa reduções estimadas em 0,75 desvio
padrão aos outputs ΔT (-0,75 vezes 532,88) e %ΔT (-0,75 vezes 1,78%);
uma variação de 1 desvio padrão na d confere decréscimos simultâneos estimados em
0,61 desvio padrão aos outputs ΔT (-0,61 vezes 532,88) e %ΔT (-0,61 vezes 1,78%).
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5. Considerações finais
Se comparado aos principais tipos de crédito bancário de curto prazo, capital de giro e vendor,
por exemplo, o desconto de duplicatas consegue ser mais severo em termos de repercussão
sobre a folga financeira das empresas. Dois motivos podem ser empregados como
justificativa:
de imediato, o deságio total, composto por juros e encargos operacionais e fiscais, é
aplicado sobre o valor nominal dos borderôs de desconto, reduzindo acentuadamente o
valor final creditado na conta corrente do contratante (os juros são pagos
antecipadamente);
o risco de inadimplência, intrínseco aos títulos operacionais contidos nos borderôs de
desconto, continua sob a responsabilidade do contratante, mesmo após a contratação
de uma operação.
A junção dos motivos mencionados acima explica a regra atrelada à contratação do desconto
de duplicatas nos bancos comerciais brasileiros:
o passivo circulante errático apresenta variação positiva superior ao valor da variação
positiva do ativo circulante errático (as fórmulas 10, 11 e 13 explicam as variações).
Portanto, de forma imperativa, o saldo de tesouraria tem seu patamar arrefecido pelo desconto
de duplicatas nos bacos comerciais, corroborando com a intensificação da possibilidade de
manifestação do Efeito Tesoura. Dito de outra forma: a promoção de uma maior exposição
ao Efeito Tesoura deve ser interpretada como o risco associado à captação de crédito por
meio da modalidade em discussão.
Seguindo a linha de raciocínio concatenada nos parágrafos anteriores, o conjunto dos tópicos
da apresentação e análise dos resultados consegue cumprir plenamente com o objetivo geral
deste trabalho, calcado na iniciativa de explicar um procedimento capaz de mensurar o risco
de contratação do desconto de duplicatas nos bancos comerciais brasileiros segundo o modelo
Fleuriet de análise financeira, pois:
a versão quantitativa ancorada em uma abordagem determinística prevê a aferição do
risco através das variação negativa, absoluta e relativa (fórmulas 14 e 15), imposta ao saldo
de tesouraria;
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através da aplicação do método de Simulação de Monte Carlo, processo integralmente
descrito nos Quadros 3, 4 e 5, a versão quantitativa fundamentada em uma abordagem
estocástica contribui com a compreensão das influências exercidas pelas variáveis de
decisão estocásticas sobre os resultados apurados às variáveis de interesse (Figuras 1, 2 e
3).
Se a maior exposição ao Efeito Tesoura ocorre de maneira imperativa, do gestor financeiro
deve ser exigido, também de modo forçoso, o cumprimento análises seguras atinentes ao risco
de contratação do desconto de duplicatas nos bancos comerciais brasileiro, sendo esta
demanda suficiente à compreensão da relevância deste trabalho.
A resposta à questão destacada a seguir expressa a principal recomendação desta pesquisa ao
desenvolvimento de novos estudos: qual o procedimento mais adequado à aferição do risco de
contratação do desconto de duplicatas em empresas de factoring?
Referências
ANDRADE, E. L. Introdução à pesquisa operacional: métodos e modelo para análise de decisões. 3 ed. Rio de
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