Indicadores Financeiros na Análise Quantitativa de Dados - Um Guia Prático

Indicadores Financeiros na Análise Quantitativa de Dados – Um Guia Prático


UERJ_Logo


UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO – UERJ
Faculdade de Administração e Finanças
Programa de Pós-Graduação em Ciências Contábeis
Mestrado em Ciências Contábeis
Aluna: Sophie de Souza Abrahão


CAPÍTULO 20: INDICADORES FINANCEIROS NA ANÁLISE
QUANTITATIVA DE DADOS – UM GUIA PRÁTICO

Resumo: Devido a propagação de seu fácil acesso, as bases de dados contendo informações de demonstrações financeiras, nos últimos vinte anos, tem tornado bem mais simples o estudo e verificação de teorias sobre empresas e o mercado de títulos corporativos. O estudo apresenta sugestões práticas para o uso de dados obtidos através do balanço patrimonial e da demonstração de resultados, assim como um exemplo de análise utilizando comandos do software SABE Ensina. No trabalho, são expostas algumas recomendações: apesar dos fundamentos teóricos para o uso do patrimônio líquido e do lucro em análises empíricas, certos índices financeiros não são adequados para o uso em modelos com grandes amostras. Quando se reporta patrimônio líquido e/ou lucro menores que zero, uma relação inversa pode existir entre os índices financeiros e o real desempenho da companhia. Mesmo que certos índices de lucratividade possam ser corrigidos, ajustes nos índices envolvendo valores negativos para o patrimônio irão resultar em grave viés de amostragem, resultados errôneos, e, consequentemente, conclusões ilusórias.

Palavra-Chave: Metodologia quantitativa; metodologia para coleta, estimação, e organização de dados da contabilidade financeira; finança corporativa.


1. Introdução

Muitas questões teóricas em finanças corporativas podem ser provadas através do uso de dados contábeis e indicadores financeiros. Os centros financeiros ao redor do mundo vêm se tornando cada vez mais interligados, fazendo com que corporações e mutuários procurem por capital além das fronteiras do seu país. Assim, a adoção das normas elaboradas pelo International Accounting Standards Board – IASB pelas grandes economias mundiais, têm como objetivo fornecer informações comparáveis, transparentes e confiáveis, independentemente de onde as mesmas estejam sediadas, constituídas ou façam negócios.

Os índices financeiros frequentemente são utilizados como medida de desempenho corporativo pelos pesquisadores, muitos índices, como o Retorno sobre Ativos – ROA, são geralmente utilizados na avaliação de uma companhia em diferentes cenários. As entidades públicas também os utilizam em seus relatórios anuais, assim como os analistas de investimentos, que fornecem os índices para possíveis (futuros) acionistas. Grande parte das organizações reportam esses itens em jornais a fim de tornar público, e acessível, seus resultados.

Grande parte dos índices financeiros são bem adequados para modelagens estatísticas, porém, alguns podem originar resultados matemáticos desastrosos. Lamentavelmente, certas pesquisas ainda utilizam esses índices com o objetivo de tornar seus resultados empíricos comparáveis com os de estudos anteriores sobre o tema. Logo, a utilização errônea desses resultados acaba sendo perpetuada devido essa necessidade comparativa, o que leva a situação em que importantes teorias de desempenho empresarial são aceitas ou rejeitadas com base em índices equivocados. O estudo discute o uso adequado desses índices em análises quantitativas, assim como as implicações resultantes em modelagens quantitativas e inferência decorrentes do uso indevido do patrimônio líquido e do lucro como medidas de desempenho empresarial.

 

2. Acessando Dados de Demonstrações Financeiras

Uma das bases de dados brasileiras utilizadas para se obter informações financeiras de uma companhia é o Sistema de Análise de Balanços Empresariais – SABE. Fundada em 2001, a SABE Consultores Associados Ltda. é a sucessora da PARTNER Consultores, tendo como negócio principal o serviço de consultorias, treinamentos e fornecimento de dados para o mercado de capitais. A companhia é detentora, e mantém atualizado desde 1994, um banco de dados contendo as demonstrações financeiras de empresas de capital aberto que tenham ações negociadas em bolsa, o Sistema SABE.
Ele é um software de análise de balanços que conta com uma tecnologia de apoio à decisão em quatro dimensões: Companhias, Contas de Balanço, Anos e Periodicidade. Seu banco de dados, atualizado diariamente, conta com cerca de 800 empresas financeiras e não financeiras, ativas e inativas, organizadas de acordo com os setores de atividade econômica, possuindo mais de 98 mil balanços trimestrais, com séries históricas desde julho de 1994.

Com o objetivo de auxiliar a pesquisa e elaboração de estudos de casos de empresas brasileiras, a SABE desenvolveu uma versão de seu sistema especialmente para as Instituições de Ensino Superior – IES, o SABE Ensina, que através do seu banco de dados também colabora no aprendizado da disciplina Análise de Balanços.

Além do SABE Ensina, existem diversas fontes que fornecem dados para um conjunto de empresas. A Economatica é um banco de dados financeiro que fornece informações sobre todas as empresas listadas em bolsa dos Estados Unidos, Brasil, Argentina, Chile, México, Peru e Colômbia. Ela também oferece dados específicos sobre fundos de investimentos e indicadores estatísticos. Já o Wharton Research Data Service fornece uma grande variedade de bancos de dados, incluindo um conjunto dedicado a empresas situadas em mercados emergente e um para a União Europeia.

 

3. Selecionando Empresas

Mesmo que o foco da sua pesquisa seja em poucas empresas, é necessário a seleção de um grupo de referência para comparação. O SABE Ensina disponibiliza em seu sistema uma ferramenta que segrega as empresas listadas na base de dados de acordo com o seu setor, facilitando assim a seleção de um determinado grupo. O software também oferece uma ferramenta chamada ranking, disponibilizada na barra superior do programa. Ele organiza as empresas existentes no banco de dados (ou as selecionadas) de forma crescente ou decrescente de acordo com o critério desejado pelo usuário, por exemplo, ativo total, resultado do período, patrimônio líquido ou retorno do investimento. Porém, uma deficiência do software é a falta de um comando que selecione apenas as melhores empresas, criando assim um grupo de referência para a análise que será desenvolvida.

Em estudos onde as amostras incluem um grupo de controle, o viés de seleção pode ocorrer caso o comportamento estudado seja correlacionado com características sem mensuração, estáveis aos membros da amostra. Esse viés de contaminação é comum em conjunto de dados não-experimentais. Para evitar esse erro em análises quantitativas, é necessário aplicar um modelo de efeitos fixos em amostras que contenham um elemento comum. Porém, o viés de seleção ainda pode ocorrer em modelos de efeitos fixos caso o comportamento estudado esteja associado a uma variação transitória. Portanto, é necessário definir cuidadosamente a população da qual a amostra é retirada para que a fonte principal do erro seja evitada.

 

4. Séries Temporais Versus Análises Estáticas

A próxima etapa na criação de uma análise é saber se é possível observar dados entre empresas, ao longo do tempo, ou em ambos os casos. A disseminação de computadores e interfaces gráficas para programas de pesquisa e análise de dados contribuíram de maneira positiva para o desenvolvimento de ferramentas utilizadas por analistas atualmente. Durante a década de 70, a maioria das pesquisas com dados financeiros corporativos utilizavam tanto a análise discriminante múltipla, quanto a análise univariada. Embora técnicas superiores fossem descritas na literatura, a investigação empírica para análises de eventos mais complexos não era possível devido o lento progresso na computação. Mesmo na década de 80, a análise de probabilidade ficou limitada a técnicas lineares e análises de regressão, ao mesmo tempo em que as exigências nas análises quantitativas ficavam cada vez maiores.

Atualmente, através do desenvolvimento da computação, as análises atingiram um grau bastante elevado. As análises de risco e os modelos de regressão multivariada se destacam como técnicas analíticas preferidas em finanças. Acessando dados através do SABE Ensina, o pesquisador pode facilmente selecionar e analisar uma empresa ao longo do tempo, um grupo de empresas, ou um painel completo de dados contendo inúmeras empresas ao longo do tempo e diversas variáveis. Além disso, a interface apresenta saídas de texto para o Microsoft Excel e o Microsoft Access.

 

5. Selecionando Medidas de Rentabilidade

Existem diversas formas de se calcular a rentabilidade através da Demonstração de Resultados, incluindo Retorno Sobre Ativos – ROA, Retorno Sobre o Patrimônio Líquido – ROE, Retorno Sobre Investimento – ROI, etc. O numerador nesses índices podem alcançar todas as etapas da demonstração, das vendas líquidas ao lucro líquido.

Porém, em análises mais clássicas, são consideradas apenas a parte superior ou a inferior da demonstração (vendas líquidas ou lucro líquido). No entanto, a escolha do denominador requer uma cuidadosa análise no âmbito do estudo.

Segundo Assaf Neto (2002), o indicador ROI representa a razão entre o resultado líquido apurado e o capital total investido, podendo também ser encontrado através da razão entre o resultado líquido e o ativo total, também conhecido como ROA.

Para Vieira (2009, p. 189), o ROI “não leva em consideração o custo do capital próprio, apenas as despesas com capital de terceiros. (…) O ROI é utilizado pela maioria das organizações, onde seus administradores medem a eficiência global na obtenção de lucros dos ativos disponíveis.”

O indicador ROE representa a taxa de retorno produzida pelo capital próprio, ele tem a finalidade de medir o retorno ocorrido sobre os recursos líquidos investidos na empresa (aportado pelos proprietários), avaliando a gestão de recursos próprios e de terceiros. (STICKNEY e WEIL, 2001). Os autores também afirmam que ele possui a desvantagem de misturar os desempenhos financeiro e operacional, fato que impossibilita a comparação com outras empresas do ramo.

A escolha sobre qual medida de desempenho deve ser utilizada na análise quantitativa foi desenvolvida em paralelo com as alterações tecnológicas. Até o início dos anos 80, as demonstrações financeiras eram disponibilizadas apenas em versões impressas, o que limitava os analistas em calcular apenas algumas taxas contábeis de retorno. No final da década de 80, estudos sobre o retorno dos acionistas foram substituídos pelos de retorno contábil. Já no início da década de 90, os pesquisadores deram o passo final na combinação de dados contábeis com os dados de retorno dos acionistas, com o propósito de testar teorias de fluxo de caixa livre, transferência de patrimônio, etc.

 

6. Problemas com os Indicadores Financeiros

Muitos estudos quantitativos sobre desempenho corporativo contam com pelo menos uma das duas medidas de desempenho financeiro mais populares: ROA e o ROE. A primeira, é o Retorno Sobre Ativo – ROA, que quantifica a relação entre lucro e ativos. O outro é o Retorno Sobre o Patrimônio Líquido – ROE, que define a relação entre o lucro e o capital próprio. O patrimônio líquido, por si só é definido como a diferença entre ativos e passivos, assim, o ROE é uma medida teoricamente popular por levar em consideração os passivos da companhia e respeitar a dispersão de propriedade representada pelos acionistas. Além disso, os estudos utilizando o ROE foram bem mais sucedidos em encontrar resultados estatisticamente significativos. Porém, pode-se demonstrar que valores contábeis negativos no patrimônio líquido e no lucro fornecem falsas evidências quando utilizados em rankings absolutos, mesmo sendo teoricamente interessantes para rankings relativos ao desempenho empresarial.

Os motivos podem ser óbvios, empresas que reportam valores contábeis baixos no patrimônio líquido tendem a ser mais alavancadas, mesmo tendo uma alta taxa de ROE. O valor contábil do patrimônio líquido também pode ser negativo quando os passivos excedem os ativos, resultando em um índice sem significado para a análise financeira. Assim, ao eliminar empresas que apresentam patrimônio líquido negativo, eliminamos também as companhias de pior desempenho – fonte séria de viés de amostragem em estudos de desempenho corporativo. Uma outra forma de erro no cálculo do ROE acontece quando lucro e patrimônio líquido são negativos, o que gera um ROE falso-positivo, um dos erros mais notórios gerados pelo uso inadequado de um índice financeiro em análises quantitativas.

 

7. Aumentando o ROE através da Diminuição do Resultado

O Patrimônio Líquido – PL é um item do balanço patrimonial que ao invés de ser mensurado, é calculado. Quando o total do passivo excede o total do ativo, o valor contábil do PL é negativo, e tecnicamente uma companhia com o PL negativo está em processo de liquidação (falência). Um modelo econométrico que use o PL como fator de escala para a rentabilidade, teria que introduzir necessariamente um valor negativo pra o ROE.

Analistas de demonstrações financeiras costumam definir os índices resultantes de um PL negativo como “não significativos”, não os informando. Infelizmente, os bancos de dados disponíveis só apresentam os índices negativos quando solicitados. Mesmo que em modelos quantitativos, esse número não tenha um significado verdadeiro, é possível através dele classificar as empresas tecnicamente falidas (PL negativo) como tendo um pior desempenho que empresas com PL positivo. Portanto, pode-se ao menos considerar a utilização do índice como uma medida relativa ao desempenho corporativo.

Como tentativa de esclarecer essa questão, é possível afirmar que quando o PL diminui, o ROE aumenta. Nota-se nos dados apresentados na tabela 1, que a empresa The Coca-Cola Bottling assumiu responsabilidades adicionais no ano de 1992, no entanto, o seu ROE aumentou de 1,4% para 8,1%, indicando uma aparência bem mais saudável. Mas, nesse caso, o ROE está nos enganando. Na verdade, o lucro líquido diminuiu cerca de 30%, e como os ativos permaneceram estáveis, houve uma diminuição do ROA. Esse problema pode ser agravado no ponto em que o PL seja reportado igual a zero. Mesmo que seja muito improvável que uma empresa reporte literalmente um zero para o PL, o valor pode ser tão pequeno, que serviços de banco de dados como o americano COMPUSTAT podem registrar como US$ 0 milhões juntamente com o I (insignificante) em uma nota de rodapé.

Tabela_01_Sophie

Esse exemplo evidencia um grave problema para o analista quantitativo, ele põe em dúvida a capacidade do ROE de evidenciar o desempenho corporativo em estudos empíricos.

 

8. Desastres com Patrimônio Líquido e Resultados Negativos

O exemplo a seguir deixa bem claro, a Bombril Consolidado registrou lucro líquido negativo durante os anos de 2011 a 2013 (vide Tabela 2). Além disso, o valor contábil do seu PL foi negativo em todos os anos: de 2007 a 2013. Nesse exemplo, a maioria dos métodos mais simples para eliminação de valores discrepantes teria falhado entre os anos de 2009 a 2013, quando o ROE foi de -/+ 100%. Apesar do seu péssimo desempenho entre 2011-2013, qualquer modelo econométrico teria apontado que a Bombril Consolidado tinha um ROE saudável, quando na realidade: (1) ela estava tecnicamente falida; ou (2) Seus custos excederam as receitas.

Fonte: Elaborado pelo autor com dados do SABE Ensina

Fonte: Elaborado pelo autor com dados do SABE Ensina

 

9. Enganos em Significância

Outro exemplo de como o ROE pode ser uma medida de desempenho empresarial enganosa, é o caso da Coca-Cola Bottling Companies. Durante os anos de 1993 a 1997, a empresa teve um ROA de cerca de 2% (vide Tabela 3). Em comparação com as demais empresas que tiveram ROAs semelhantes nesses anos, a Coca-Cola Bottling teve um ROE excepcionalmente elevado: 74% versus 13%, em média, para companhias com desempenho de ROA similar.

Tabela_03_Sophie

Comparando especificamente o desempenho da Coca-Cola Bottling com o da Cabot Corporation, que manteve o PL e o ROA acima de 2% (vide Tabela 4). O índice ROE aumenta à medida que a companhia assume mais dividas, isto é, quando o PL se aproxima de zero. O ROE tem o potencial de produzir taxas de retorno suficientemente grandes para evitar a eliminação de valores discrepantes, o que de fato, pode ser a razão do mesmo produzir resultados estatisticamente significativos, enquanto o ROA não.

Tabela_04_Sophie

10. Viés de Amostragem

Se a eliminação dos valores discrepantes for insuficiente para evitar o uso indevido do ROE como medida de desempenho corporativo, quais ajustes devem ser realizados? Como vimos anteriormente, alguns pesquisadores eliminam companhias com valores patrimoniais negativo, porém ao eliminar os mesmos, retiramos também os piores desempenhos da amostra. Esse é o pior viés de amostragem: Quando usamos uma medida de desempenho corporativo para eliminar observações de um estudo de desempenho corporativo. Como alternativa, eliminar todas as companhias com resultado negativo não é tão ruim.

Outra questão lógica é: têm importância? Como mostram as Tabelas 5 e 6, a resposta é sim. Os números médios de ROE calculados são estatisticamente e significativamente diferentes (p<0,001) em todos os casos, exceto nos que os falsos positivos são excluídos. No entanto, mesmo nesses casos, o valor de p para o teste t é 0,11.

Tabela_05_Sophie

Tabela_06_Sophie

Um PL não negativo elimina todas as observações onde um PL negativo é reportado. A coluna sem falsos positivos, elimina todas as observações onde tanto o resultado, quanto o PL são negativos. E a coluna ambas as correções, elimina todas as observações onde um PL negativo é reportado e quando tanto o resultado, quanto o PL são negativos.

 

11. Outros Problemas com Patrimônio Líquido Negativo

Problemas semelhantes ocorrem com outros índices patrimoniais, embora nenhum deles seja tão prejudicial como os que envolvem o lucro. Por exemplo, os índices de endividamento são afetados por valores negativos de PL. Nesse caso, mais uma vez, a questão é se o índice resultante será ou não uma medida plausível de desempenho corporativo. Colocando de lado a questão do valor absoluto, uma empresa de baixo desempenho estaria subordinada a um PL qualquer positivo. No entanto, o desempenho relativo aos rankings é inverso. Na maioria das situações, considera-se que a empresa está super ou sub alavancada.

Digamos que duas empresas tenham a mesma quantidade de dívidas de longo prazo (R$ 100 milhões) e sejam de tamanhos semelhantes (R$ 100 milhões de ativos). Ambas devem classificar a alavancagem de modo semelhante, porém, suponha que existam discrepâncias entre as dívidas de curto prazo e outras obrigações. Caso uma delas tenha o PL positivo (R$ 10) e a outra um negativo (R$ -10), a ‘melhor’ empresa seria a com o PL positivo, tendo um grau de alavancagem igual a 1. Mais uma vez, alguns índices de alavancagem decorrentes de um PL negativo seriam eliminados como valores discrepantes. Uma inversão similar ocorre quando se utiliza a relação preço-lucro sobre o preço negativo.

 

12. O Uso Acadêmico do Patrimônio

Foi demonstrado anteriormente que não existem ajustes matemáticos, estatísticos ou econométricos que façam do ROE uma medida útil de desempenho corporativo. Simplesmente, ele não deve ser utilizado em grandes amostras de modelos econométricos. Infelizmente, por pressões editoriais, os pesquisadores acabam incluindo o mesmo apenas para ter acesso aos principais periódicos acadêmicos.

 

13. Conclusões

Nesse artigo, o ROE é utilizado para demonstrar como certos índices financeiros podem resultar em dados estatísticos que vão contra a lógica. Em geral, fazemos com que o valor contábil do PL e o lucro sejam utilizados com cautela em grandes estudos estatísticos de amostragem, já que os valores negativos, enquanto potencialmente significativos quanto a classificação do desempenho corporativo, podem fornecer evidências contrarias quando utilizadas em rankings absolutos.

Certas adaptações foram feitas em alguns índices financeiros. Por exemplo, fatores de escala que não utilizem o PL podem ser utilizados para medir a alavancagem de valores reportados de dívidas, como o índice entre dívidas e vendas e o índice entre dívidas e ativos, que são maneiras mais habilidosas, e que tendem a menos erros, de se medir o desempenho corporativo. Os fatos citados acima visam não só instruir na preparação dos analistas ao examinar uma amostra de empresas, como também orientar pesquisadores da existência de estudos quantitativos. Empirismos prejudiciais podem ser utilizados para reforçar teorias ruins, porém, se o pesquisador e/ou analista for cuidadoso, o esforço extra necessário para selecionar as empresas e as medidas de desempenho para a análise quantitativa irão valer a pena.

 

14. Guia Prático

Este guia prático irá apresentar os principais recursos de análise de balanços do sistema SABE Ensina. Será selecionada uma amostra para análise usando as quatro dimensões existentes no software. Por conter recursos muito semelhantes aos de uma planilha MS-Excel, a interface do SABE Ensina é bem simples de se operar. Através do software, é possível visualizar dados pré-formatados na forma de planilhas ou gráficos de alta qualidade. Segue abaixo, as etapas para utilização:

I. Selecionando o tipo de empresa:

O SABE Ensina divide o seu banco de dados em dois grupos principais – Empresas Financeiras e Empresas Não-Financeiras. A primeira compreende os bancos e as seguradoras, enquanto a segunda agrupa as companhias dos setores da indústria, comércio e serviços. Ainda na tela inicial do programa, deve-se selecionar o grupo que será analisado. A figura abaixo ilustra a tela inicial (de abertura) do programa juntamente com os dois grupos de empresas.

 Fonte: SABE

Fonte: SABE Ensina

Para o referido exemplo prático, será selecionado uma amostra de Empresas Não-Financeiras.

II. Definindo a amostra – ferramenta ranking:

Para definir a amostra, primeiramente deve-se selecionar a dimensão “companhia” na parte inferior da tela de análises. Foram escolhidas apenas as companhias ativas, que foram arrastadas até a área de dados do software. O programa segrega as companhias em ativas e inativas e em consolidado e controladora. A amostra pode ser definida de duas maneiras: através da ferramenta disponível na barra superior chamada “ranking”, que organiza as companhias selecionadas de forma crescente e/ou decrescente, de acordo com o critério desejado; ou através da ferramenta “setor”, que agrupa todas as companhias que compõe o banco de dados de acordo com o setor que as mesmas pertencem.

Para o exemplo, a amostra foi escolhida a partir das companhias ativas listadas no banco de dados. Foram selecionadas dez empresas do setor de energia, utilizando a ferramenta “setor” apenas. A tabela abaixo indica a amostra em ordem crescente.

Fonte: Elaborado pelo autor com base no banco de dados SABE Ensina

Fonte: Elaborado pelo autor com base no banco de dados SABE Ensina

III. Organizando as dimensões:

Na tela de análises é possível identificar, na barra inferior, as quatro dimensões disponíveis: Companhia, Contas de Balanço, Ano e Periodicidade. Para o exemplo, será explorado primeiramente a dimensão “Companhias”, selecionando apenas as empresas ativas, como citado anteriormente.

Tendo todas as empresas ativas listadas na tela de análises, a segunda dimensão utilizada será a “Contas”, onde selecionaremos todos os dados úteis para a análise que terá como foco principal os indicadores ROA, ROI e ROE. Serão utilizadas apenas as contas Ativo Total, Passivo Total, Patrimônio Líquido, Lucro/Prejuízo do Período, Rentabilidade do Ativo Total (%), Retorno do Acionista (%) e Retorno do Investimento Total (%) para a análise. As dimensões “Periodicidade” e “Ano” serão respectivamente anual e apenas o ano de 2013.

IV. Criando gráficos:

A construção de um gráfico no SABE Ensina sempre partirá de uma planilha. Para criar um gráfico, é necessário marcar a linha e/ou coluna, selecionando assim um conjunto de células. Eles podem ser simples, relatando apenas uma variável ou múltiplos, informando duas ou mais variáveis. Para o exemplo, serão criados gráficos que facilitem a análise dos índices ROA, ROI e ROE. A figura abaixo ilustra a planilha mãe para a criação dos gráficos para análise.

Figura_02_Sophie

Fonte: Elaborado pelo autor com base no banco de dados SABE Ensina

Uma ferramenta muito útil para a criação de gráficos é a troca de dimensões de eixo. Localizada na barra superior da tela de análises, ele troca a dimensão no eixo x – colunas com as do eixo y – linhas, alterando de maneira prática os dados dispostos na janela.

Após a seleção das células, para que o software crie o gráfico, é necessário apenas selecionar na barra superior da tela de análises a opção gráfico. Instantaneamente a janela contendo os dados muda para o gráfico contendo as informações. O gráfico a seguir contém informações sobre as empresas listadas na tabela 7 mostrada acima.

Fonte: Elaborado pelo autor com base no banco de dados SABE Ensina

Fonte: Elaborado pelo autor com base no banco de dados SABE Ensina

Através da barra de ícones do gráfico, encontrada na barra superior da tela, é possível alterar diversos parâmetros de apresentação. Pode-se trocar o tipo do gráfico, trocar a cor dos componentes, inserir e/ou retirar grades horizontais e verticais, definir a dimensão do gráfico entre 2 e 3 dimensões e etc. O SABE Ensina também disponibiliza as opções de inserir e/ou retirar a legenda de pontos e séries, inserir títulos em quatro posições (superior, inferior, direita e esquerda) e alterar a fonte de qualquer texto do gráfico.

Assim como as planilhas, os gráficos também podem ser enviados para a área de transferência do Windows no formato bitmap. Para isso, basta clicar no ícone encontrado na barra superior da tela de análises chamado “copia para o clipboard”. Já para voltar a planilha original, basta clicar na barra superior da tela, no botão de grid, e selecionar a opção “Planilha”.

V. Análise da amostra

Foram utilizados os dados obtidos através da base de dados do SABE Ensina, um software desenvolvido especialmente para as Instituições de Ensino Superior – IES. Esta seção irá apresentar as dez empresas escolhidas, e em seguida os resultados obtidos para cada uma delas. O foco principal dessa análise são os indicadores ROA, ROI e ROE. Ao longo da seção serão dispostos gráficos desenvolvidos através do software.

A CEMIG – Companhia Energética de Minas Gerais, é um dos mais sólidos e importantes grupos do segmento de energia elétrica do Brasil, ela é uma holding composta de 200 empresas e com participações em consórcios e fundos de participações. A atuação da Cemig estende-se a 23 estados brasileiros, além do Distrito Federal e o Chile. Ela é a maior fornecedora de energia para clientes livres no País, com 25% do mercado, e um dos maiores grupos geradores, responsável pela operação de 70 usinas, com capacidade instalada de 7.295 megawatts. A companhia atua nas áreas de geração, transmissão, distribuição e comercialização de energia elétrica, além de operar na distribuição de gás natural, por meio da Gasmig, em telecomunicações, por meio da Cemig Telecom, e no uso eficiente de energia, por meio da Efficientia.

A COPEL – Companhia Paranaense de Energia é a maior empresa do Paraná, criada em outubro de 1954. Atuando com tecnologia de ponta nas áreas de geração, transmissão e distribuição de energia, além do ramo de telecomunicações, a companhia opera um abrangente e eficaz sistema elétrico com parque gerador próprio de usinas, linhas de transmissão (178.979 km), subestações (341) linhas e redes elétricas do sistema de distribuição e um moderno sistema óptico de telecomunicações que integra todas as cidades do estado. A empresa efetua, em média, 70 mil novas ligações a cada ano, atendendo praticamente a 100% dos domicílios nas áreas urbanas e 90% nas regiões rurais.

A Companhia Paulista de Força e Luz – CPFL é uma empresa de distribuição de energia sediada em Campinas. Com negócios em distribuição, geração e comercialização de energia elétrica e serviços, a mesma é considerada uma das maiores empresas do setor elétrico brasileiro. Líder no Brasil em geração de energia a partir de fontes alternativas, a companhia leva energia a quase 20 milhões de consumidores, atuando nos estados de São Paulo, Rio Grande do Sul, Paraná e Minas Gerais.

A Light Serviços de Eletricidade S.A. é uma empresa de geração, comercialização e distribuição de energia elétrica localizada no Rio de Janeiro. Responsável pela distribuição de energia na cidade do Rio de Janeiro e em parte da Baixada Fluminense, a companhia possui uma estrutura que inclui cinco usinas hidroelétricas, além de duas usinas elevatórias.

A EDP Energias do Brasil S.A. é uma operadora de referência no setor elétrico, ela detém investimentos e controla empresas de geração, transmissão, distribuição e comercialização de energia elétrica em nove estados: São Paulo, Espírito Santo, Mato grosso do Sul, Tocantins, Ceará, Santa Catarina, Rio Grande do Sul, Amapá e Pará. Tendo forte concentração nos segmentos residencial e industrial, a companhia atende 3,1 milhões de clientes, sendo o sexto grupo privado no Brasil em termos de energia distribuída, o quarto grupo privado em termos de capacidade instalada e o terceiro grupo privado em termos de energia comercializada.

A CELESC – Centrais Elétricas de Santa Catarina S.A. é uma sociedade de economia mista que atua desde de 1995 nas áreas de geração, transmissão e distribuição de energia. Sua área de concessão corresponde a 92% do estado de Santa Catarina, e seu parque gerador é formado por doze usinas hidroelétricas com potência total instalada de 81,15 MW.

A AES Eletropaulo é uma companhia de capital aberto, listada na BM&FBovespa, considerada a maior distribuidora de energia elétrica do Brasil em termos de volume distribuído (ABRADEE, 2012). A companhia é responsável por atender a 20,1 milhões de clientes em 24 municípios da Região Metropolitana de São Paulo. A área de concessão da empresa é de 4.526 km², contando com 151 subestações, 6.208 colaboradores e capacidade instalada de 13.999 MVA.

A Equatorial Energia é uma holding com atuação no setor elétrico brasileiro, nos segmentos de distribuição, geração, comercialização e serviços. Sua área de atuação é de aproximadamente 1580 km², compreendendo os estados do Maranhão e Pará, através da CEMAR e da CELPA respectivamente. Em 2013 a companhia distribuiu 12.538 GWh, encerrando seu exercício com um total de 4.156.493 consumidores.

A CESP – Companhia Energética de São Paulo é a maior produtora de energia elétrica do estado de São Paulo, com potência instalada de 7.457,3 MW e garantia física de energia de 3.916 MW, o que representa, respectivamente, 6% e 5% da potência e garantia física do Brasil. A companhia possui cinco usinas de geração hidroelétrica que operam no regime de preço, e uma operada no regime de cotas.

A Eletrobras – Centrais Elétricas Brasileiras é uma empresa de capital aberto, controlada pelo governo brasileiro, que atua nas áreas de geração, transmissão e distribuição de energia elétrica. A capacidade geradora da companhia é de 42.987 MW, o que corresponde a 34% do total nacional. São 45 usinas hidroelétricas, 125 termelétricas, 8 eólicas e 2 nucleares. Ela também possui cerca de 50% das linhas de transmissão do país.

Análise dos Indicadores

A figura a seguir diz respeito ao consolidado contendo os indicadores ROA, ROE e ROI obtidos através do SABE Ensina para as cinco empresas selecionadas.

Grafico_02_Sophie

Fonte: Elaborado pelo autor com base no banco de dados SABE Ensina

Observando os três índices em conjunto, é notável que a companhia Cemig apresentou indicadores superiores que as demais companhias analisadas, exceto pelo indicador ROI, onde a Copel ultrapassou o seu valor. Em relação a companhia que obteve o pior desempenho, foi visível o destaque da Eletrobras, que apresentou todos os indicadores negativos, sendo a pior empresa da amostra.

A Energias BR, a Celesc e a Eletropaulo se comportaram de maneira similar, assumindo tendências parecidas para todos os indicadores. Um fato curioso aconteceu com a Cesp, que mesmo apresentando um dos piores resultados, no índice ROI conseguiu alcançar praticamente o mesmo valor que a companhia que obteve o melhor resultado, a Cemig.

Fonte: Elaborado pelo autor com base no banco de dados SABE Ensina

Fonte: Elaborado pelo autor com base no banco de dados SABE Ensina

Com relação a Rentabilidade do Ativo Total – ROA, a Eletrobras foi a companhia que apresentou o pior índice, -4,55%, fato que demostra que a capacidade geradora de lucro dos seus ativos é a pior da amostra, sendo seguida pela Cesp, que também apresentou resultados negativos. Já a Cemig apresentou o maior índice, destacando-se de maneira nítida como a companhia mais eficiente da amostra, seguida pela Copel. A Energias BR e a Celesc permaneceram estáveis e com valores bem próximos, 3,92% e 3,53% respectivamente. Podemos afirmar então, que para cada R$ 1,00 investido, as referidas companhias geram 0,0392 e 0,0353 de lucro.

Fonte: Elaborado pelo autor com base no banco de dados SABE Ensina

Fonte: Elaborado pelo autor com base no banco de dados SABE Ensina

Novamente, a Cemig se destacou de maneira perceptível alcançando um índice de 24,56%, o que indica um bom retorno dos recursos próprios investidos na empresa. A Energias BR e a Celesc apresentaram valores muito próximos, respectivamente 8,86% e 9,30%, enquanto a Eletrobras apresentou o pior resultado, -10,37%. A Cesp também apresentou um resultado negativo de -2,10%, o que significa que para cada R$1,00 investido, a companhia obteve – 0,0210 de retorno líquido ao acionista, o que de fato representa que ela não gerou nenhum retorno, e sim prejuízo.

Fonte: Elaborado pelo autor com base no banco de dados SABE Ensina

Fonte: Elaborado pelo autor com base no banco de dados SABE Ensina

Analisando o ROI, mais uma vez é perceptível a diferença entre o índice obtido pela Eletrobras dos demais. A companhia obteve um retorno de -2,06% dos investimentos mantidos durante o ano de 2013, enquanto a Cemig, Copel e surpreendentemente a Cesp apresentaram respectivamente 14,42%, 14,99% e 14,43%. Depois da Eletrobras, a Eletropaulo apresentou o pior índice, 3,54%, fato que indica que a lucratividade operacional gerada pela companhia com relação ao total investido está muito abaixo do esperado.

Fonte: Elaborado pelo autor com base no banco de dados SABE Ensina

Fonte: Elaborado pelo autor com base no banco de dados SABE Ensina

A Copel foi a companhia que apresentou o maior índice ROI da amostra, enquanto a Cemig apresentou o maior índice ROA. Energias BR, Celesc, Eletropaulo e CPFL Energia assumiram tendências muito semelhantes para ambos os indicadores. A Eletrobras foi a companhia que apresentou o pior desempenho da amostra, obtendo um ROI de -2,06% e um ROE de -10,37%.

Para que a atratividade do ROI seja avaliada, é necessário a comparação do mesmo com o ROE. O mais adequado seria a empresa financiar-se pagando aos proprietários do capital (investidores ou acionistas) uma taxa de juros inferior ao valor do ROI, de forma a não onerar a rentabilidade do capital próprio. Como praticamente todas as empresas utilizam recurso de terceiros, o ROE deve ser sempre superior ao ROI, como demonstrado na amostra, indicando assim que a empresa toma recursos emprestados no mercado a uma taxa de juros inferior ao retorno da aplicação do dinheiro.

Dessa forma, a Cemig e a Light, por exemplo, indicam que seu custo de endividamento é baixo, inferior a 14,42% e 10,61%, respectivamente, sendo esse diferencial incorporado aos resultados líquidos dos investidores/acionistas.

Fonte: Elaborado pelo autor com base no banco de dados SABE Ensina

Fonte: Elaborado pelo autor com base no banco de dados SABE Ensina

O ROA e o ROI fornecem dimensões diferentes sobre a rentabilidade de um negócio. É visível na amostra analisada que o ROA segue um padrão semelhante em toda a amostra, fato que não pode ser atribuído ao ROI. O ROA indica quão eficiente a companhia é ao utilizar seus ativos para gerar renda, enquanto o ROI informa a rentabilidade da empresa em termos de investimentos. Em critérios de avaliação, combinando os dois indicadores, a Cemig é a companhia que apresenta os melhores resultados, seguida da Copel. Porém, visivelmente, Copel e a Cesp apresentaram os melhores resultados do índice ROI, enquanto a Cemig apresentou o melhor resultado do índice ROA. A Eletrobras apresentou o pior resultado da amostra analisada, -0,0206 de ROA e -0,0455 de ROI.

Fonte: Elaborado pelo autor com base no banco de dados SABE Ensina

Fonte: Elaborado pelo autor com base no banco de dados SABE Ensina

É possível observar que o indicador ROA se comportou de maneira muito similar em toda a amostra, fato que não pode ser afirmado para o indicador ROE. Assim como nos demais gráficos apresentados, é visível o destaque da Cemig em relação as demais companhias para ambos os indicadores. Novamente, a Eletrobras é a empresa que apresentou o pior desempenho da amostra, apresentando resultados negativos para ambos os indicadores, -0,0455 de ROA e -0,1037 de ROE. Através do gráfico 8, visualizamos que apenas a Cesp e a Eletrobras apresentaram um ROE menor que o ROA, destoando do resto da amostra.

VI. Exportando dados para o Microsoft Excel ou Microsoft Access

O SABE Ensina possui compatibilidade com o Excel e o Access, sendo possível exportar os dados obtidos através do software para os respectivos programas. Na barra superior da tela de análises é possível visualizar os botões, que mantém os logos originais, uma forma de facilitar a identificação.

Ao selecionar as respectivas ferramentas, o sistema automaticamente exporta a janela para o Excel ou Access.


15. Bibliografia

ABRADEE. Prêmio ABRADEE. ABRADEE – Associação Brasileira de Distribuidores de Energia Elétrica. Brasília. 2012.

AES ELETROPAULO. AES Eletropaulo – Uma Empresa AES Brasil, 2014. Disponivel em: <https://www.aeseletropaulo.com.br/sobre-a-aes-eletropaulo/quem-somos/conteudo/aes-eletorpaulo>. Acesso em: 22 Outubro 2014.

ARAÚJO, A. M. P.; ASSAF NETO, A. A contabilidade Tradicional e a Contabilidade Baseada em Valor. Revista Contabilidade e Finanças – USP, São Paulo, n. 33, p. 16-32, set./dez. 2003.

ASSAF NETO, A. Estrutura e análise de balanços: um enfoque econômico-financeiro. 7. ed. São Paulo: Atlas, 2002.

CHAPLINSKY, S; RAMCHAND, L. The impact of global equity offerings. Journal of Finance, vol. 55, n. 6, p. 2767-2789, 2000.

CELESC. CELESC – A Energia dos Catarinenses, 2014. Disponivel em: <http://novoportal.celesc.com.br/portal/index.php/celesc-holding/perfil-holding>. Acesso em: 22 outubro 2014.

CEMIG. Companhia Energética de Minas Gerais. Disponivel em: <http://www.cemig.com.br/pt-br/a_cemig/Paginas/default.aspx>. Acesso em: 17 jul. 2014.

CESP. CESP – Companhia Energética de São Paulo, 2014. Disponivel em: <http://ri.cesp.com.br/a-companhia/perfil-corporativo/>. Acesso em: 22 Outubro 2014.

COPEL. COPEL – Pura Energia, 2014. Disponivel em: <http://www.copel.com/hpcopel/root/nivel2.jsp?endereco=%2Fhpcopel%2Facopel%2Fpagcopel2.nsf%2Fdocs%2F01C009432D735E57032573FA00687CC4>. Acesso em: 22 outubro 2014.

CPFL ENERGIA. Companhia Paulista de Força e Luz – CPFL. Disponivel em: <http://www.cpfl.com.br/institucional/quem-somos/Paginas/default.aspx>. Acesso em: 17 jul. 2014.

EDP ENERGIAS DO BRASIL. EDP Energias do Brasil. Disponivel em: <http://edp.infoinvest.com.br/static/ptb/porque-EDP.asp?language=ptb>. Acesso em: 17 jul. 2014.

ELETROBRAS. Eletrobras – Energia para novos tempos. Disponivel em: <http://www.eletrobras.com/elb/data/Pages/LUMIS482AEFCFPTBRIE.htm>. Acesso em: 29 jun. 2014.

HSIAO, C. Analysis of Panel Data. New York: Cambridge University Press, 1986.

LA PORTA, R.; LOPEZ-DE-SILANES, F.; SHLEIFER, A.; VISHNY, R. W. Agency problems and dividends policies around the world. Journal of Finance, vol. 55, n. 1, p. 1-33, 2000.

SISTEMA DE ANÁLISE DE BALANÇOS EMPRESARIAIS – SABE. SABE Ensina – Sistema de análise de balanços empresariais, 2010. Disponivel em: <http://www.sabe.com.br/#!sabe-ensina>. Acesso em: 23 Junho 2014.

STICKNEY, C. P.; WEIL, R. L. Contabilidade financeira: uma introdução aos conceitos, métodos e usos. São Paulo: Atlas, 2001.

TRIMBATH, S. Financial Ratios in Quantitative Data Analysis: A Practical Guide. In: ADAMS, C., et al. Methodological Issues in Accounting Research: Theories, Methods and Issues. [S.l.]: Spiramus, p. 411-424, 2010.

TRIMBATH, S. Mergers and Efficiency: Changes Across Time. Boston: Kluwer Academic Publishers, 2002.

VIEIRA, G. Relação entre EVA e Estrutura de Capital: uma análise em painel no contexto das empresas brasileiras do setor elétrico. Rio de Janeiro, 2009. Dissertação (Mestrado em Ciências Contábeis) – Faculdade de Administração e Ciências Contábeis, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2009.

Deixe seu comentário abaixo...

Leave A Response