GESTÃO DO CAPITAL DE GIRO LÍQUIDO E DE FLUXO CAIXA...
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GESTÃO DO CAPITAL DE GIRO
LÍQUIDO E DE FLUXO CAIXA EM
RISCO: UMA COMPARAÇÃO ENTRE
EMPRESAS BRASILEIRAS DE BENS
INDUSTRIAIS, CONSTRUÇÃO E
TRANSPORTE
Abdinardo Moreira Barreto de Oliveira (UNIVASF )
Brenna Soraia Gomes de Souza (UNIVASF )
Julia Goes Matos (UNIVASF )
O objetivo deste estudo é realizar uma comparação entre o
desempenho de empresas brasileiras de sociedade anônima de capital
aberto quanto à gestão de capital de giro líquido e quanto à
capacidade de geração de caixa, ambos em risco, haja vvista que estas
temáticas estão intrinsecamente associadas e que seu bom
gerenciamento é condição necessária para a manutenção da
sustentabilidade financeira empresarial, uma vez que esta informação
não está claramente evidenciada para o usuário externo. Neste intuito,
foi feito um levantamento com empresas listadas na BMF&BOVESPA,
através do uso do banco de dados Economática®, abrangendo os
seguintes setores de atuação: Bens Industriais (22 empresas) e
Construção e Transporte (34 empresas). Foram coletados, por
empresa, 44 relatórios contábeis trimestrais entre 2000 e 2010, onde
os dados foram formatados de acordo com as orientações de Fleuriet,
Kehdy e Blanc (2003) sobre Capital de Giro Líquido Dinâmico e do
método indireto de fluxo de caixa (GITMAN, 2004). A análise dos
dados procedeu-se através de estatística descritiva, dos testes de
mediana não paramétricos U de Mann-Whitney e Kruskal-Wallis. Para
o cálculo do risco, foi utilizada a simulação de Monte Carlo, no intuito
de descobrir as distribuições de probabilidade das séries históricas,
estimando assim seus valores. Os resultados do estudo apontam que
para a capacidade de geração de caixa, no setor de Bens Industrias,
63,64% das empresas possuem chances de ter um FC positivo, e no
setor de Construção e Transporte cerca de 52,29% das empresas
analisadas obtiveram chances de apresentar caixas finais maiores que
zero. Deve-se ressaltar o risco inerente presente nessas atividades que
podem levar a não ocorrência desses resultados.
Palavras-chaves: Bens Industriais; Contrução e Transporte; Gestão de
capital de giro líquido; Geração de caixa
XXXIII ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Gestão dos Processos de Produção e as Parcerias Globais para o Desenvolvimento Sustentável dos Sistemas Produtivos
Salvador, BA, Brasil, 08 a 11 de outubro de 2013.
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1. Introdução
O presente estudo tem como finalidade a aplicação de uma metodologia a fim de
avaliar a gestão do capital circulante líquido e a gestão do fluxo caixa em empresas brasileiras
que desenvolvem atividades nos setores de Bens Industriais e Construção e Transporte, visto
que esses fatores são primordiais para a saúde de uma instituição. Por isso, gestores e demais
pessoas vinculadas ao estudo de finanças buscam alternativas que auxilie na administração
desses fatores e na mensuração do risco inerente em suas atividades.
Segundo Vieira (2008), um tema que tem crescente interesse é a administração do
capital de giro líquido, devido às suas implicações sobre o equilíbrio e estabilidade financeira
da organização, o mesmo também relata que este equilíbrio se materializa na manutenção de
um fluxo caixa saudável e uma boa situação de liquidez. A busca pela liquidez deve ser feita
com a integração aos demais objetos macrofinanceiros da instituição, principalmente na
otimização da relação risco/retorno. A sua má gestão pode comprometer as atividades
operacionais de curto prazo, o que prejudicaria seu ciclo operacional e a sua capacidade de
geração de caixa que afeta negativamente a maximização do valor da companhia (MOURA,
MATOS, 2003),
Além disso, deve-se também considerar alguns fatores externos, como as variações
nas taxas de juros, no preço das commodities, no câmbio, na demanda e na oferta, conhecidos
como risco de mercado, o qual afeta a liquidez (capital de giro líquido) e a capacidade
financeira (fluxo de caixa) das empresas. De acordo com Albuquerque, Perobelli e Castro
(2009, p.1), “apesar da modelagem de risco de mercado já estar bem desenvolvida no setor
financeiro, a sua prática ainda é prematura nas instituições não-financeiras, em parte devido
à dificuldade de se adaptar os conceitos oriundos do mercado financeiro para a realidade
das corporações”. Neste quesito, a análise da sensibilidade dos fatores de risco está
desconectada das variáveis macroeconômicas.
Uma breve demonstração da importância que esses setores têm para a economia e a
sociedade brasileira é sua participação na geração de vagas de emprego. Em março de 2013 o
Brasil criou 110 mil empregos, sendo que o setor da indústria é responsável por 25.790, um
percentual de 23,45%, e o da construção civil gerou 19.709 empregos, cerca de 17,92%, que
corresponde a segunda e terceira colocação no quesito geração de emprego (PORTAL
BRASIL, 2013).
Tendo em vista que, Oliveira (2011), Oliveira, Ramalho e Moura (2011) e Oliveira et
al. (2012) publicaram, respectivamente, estudos sobre essa temática nos setores ferroviário,
bens industriais e de embalagens brasileiros, os resultados apresentados por eles demonstram
a viabilidade na mensuração do risco nestas atividades. Este trabalho tem como finalidade
analisar e confrontar os resultados da gestão do capital de giro líquido e de fluxo de caixa das
empresas brasileiras do setor de Bens Industriais e Construção e Transporte, de maneira que
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seja possível apontar indícios de sustentabilidade financeira nestes setores, com o uso da
metodologia.
2. Referencial Teórico
2.1. Aspectos teóricos sobre a gestão de capital de giro líquido
Neste ínterim, a identificação do volume de recursos monetários em capital de giro
líquido necessários para o funcionamento das atividades de curto prazo de uma empresa se dá
pela equação CCL = AC – PC, onde CCL representa o Capital Circulante Líquido, AC
representa o Ativo Circulante (investimentos de curto prazo) e PC representa o Passivo
circulante (financiamentos de curto prazo). Caso o CCL > 0, significa que a empresa
consegue honrar suas obrigações de curto prazo e produzir um excedente de recursos
monetários. Se o CCL = 0 significa que toda a riqueza monetária produzida foi integralmente
utilizada para saldar seus compromissos. Mas se o CCL < 0, representa que a companhia não
consegue honrar completamente suas obrigações de curto prazo, exaurindo as fontes de
financiamento das atividades operacionais.
A técnica supracitada mostra somente a eficácia do processo de gestão do CCL,
ignorando o aspecto da eficiência, que é a adequada distribuição dos recursos monetários
entre os investimentos de curto prazo - Disponibilidades, Créditos e Estoques. Na década de
1980, após de investigações em empresas brasileiras, Michel Fleuriet, apresentou uma
abordagem dinâmica para a administração do capital de giro líquido (BRASIL; BRASIL,
1997). A análise dinâmica do capital de giro apresenta duas novas variáveis que
complementam a análise clássica, permitindo uma melhor compreensão da composição e
gestão do CCL: a Necessidade de Investimento em Giro (NIG) e o Saldo em Tesouraria (ST).
Para se obter os valores destas variáveis, é preciso primeiro fazer uma reclassificação das
contas contábeis presentes no Balanço Patrimonial em três tipos: Estratégicas, Operacionais e
Táticas.
As contas de natureza Estratégica abrangem as contas cuja movimentação está
vinculada à alta administração da empresa. A equação que define esta relação é: CCL = (PL +
PELP) – (ARLP + AP). As contas de natureza Operacional correlacionam-se com a atividade
(o negócio) da empresa. A equação que explica esta relação é: NIG = AO – PO, onde AO
significa Ativo operacional, que são os investimentos de curto prazo diretamente relacionados
com o negócio da empresa; e PO significa Passivo operacional, que são os financiamentos
não-onerosos diretamente relacionados com as atividades da empresa. É importante também
mostrar a relação que a NIG apresenta com o Ciclo Financeiro (CF = NIG/Receita Bruta*360)
da companhia. Quando as saídas de caixa ocorrem antes das entradas de caixa, é gerada uma
necessidade de capital de giro positiva, demandando uma aplicação operacional de recursos
monetários. Caso contrário, é gerada uma necessidade de capital de giro negativa, o que
indica a existência de uma fonte operacional líquida de recursos monetários.
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As contas de natureza Tática representam as contas de curto e curtíssimo prazo, em
geral administradas pela tesouraria das empresas. A equação que determina esta relação é: ST
= AF – PF, onde AF representa o Ativo financeiro, que são os investimentos financeiros de
curto prazo efetuados pela organização, e PF representa o Passivo financeiro, que são os
financiamentos onerosos de curto prazo obtidos pela companhia. Desse modo, procura-se
definir as contas ativas e passivas em função da realidade dinâmica das empresas, onde as
contas relacionam-se aos ciclos operacionais e financeiros da organização, que lhes atribui um
estado de permanente movimentação (FLEURIET; KEHDY; BLANC, 2003; VIEIRA, 2008).
Tomando como referência a reclassificação contábil sugerida pela análise dinâmica do
capital de giro, Marques e Braga (1995) relacionaram as três variáveis dinâmicas (CCL, NIG
e ST) em seis possíveis estruturas (com suas respectivas situações). Como contribuição à
metodologia, Theiss Júnior e Wilhelm (2000) desenvolveram uma escala de notas com o
intuito de medir o desempenho que a empresa obteve em cada situação prevista, conforme
mostra o Quadro 1.
Estrutura CCL NIG ST Situação Notas
I + – + Excelente 8,33 a 10,00
II + + + Sólida 6,67 a 8,32
III – – + Alto Risco 5,00 a 6,66
IV + + – Insatisfatória 3,33 a 4,99
V – – – Muito ruim 1,67 a 3,32
VI – + – Péssima 0,00 a 1,66
QUADRO 1 - Tipos de estruturas financeiras e respectivas notas
Fonte: Adaptado de Marques e Braga (1995) e Theiss Júnior e Wilhelm (2000).
Com estas estruturas, é possível compreender o fenômeno do overtrading, também
conhecido como “Efeito Tesoura”, que acontece quando o valor da NIG ultrapassar o do
CCL. Os gastos para se manter as operações da empresa são maiores que os recursos
monetários que ela dispõe para financiá-los, comprometendo seu ST para futuros
investimentos da atividade produtiva (MARQUES; BRAGA, 1995; FLEURIET; KEHDY;
BLANC, 2003; VIEIRA, 2008).
Assim, as estruturas III a VI culminam em situações que são exemplos de “Efeito
Tesoura” que a companhia pode apresentar, sendo a situação VI a pior delas. A estrutura III
também aponta um exemplo de Efeito Tesoura, só que para valores negativos de CCL e NIG.
Logo, a meta do gestor financeiro é posicionar sua empresa na situação I ou II, sob pena de
erodir suas reservas financeiras e conduzi-la à inadimplência ou à insolvência. Essas
estruturas ganham também a seguinte interpretação: os exemplos (I) e (II) indicam que ela
está com solvência; os exemplos (III) e (IV) indicam que ela está com inadimplência e os
exemplos (V) e (VI) indicam que ela está com insolvência (OLIVEIRA; SILVA; SILVA,
2006).
2.2. Importância da elaboração de fluxos de caixa
Neste quesito, um relatório contábil ganhou relevância no auxílio dos administradores
financeiros nesta tarefa, que é a Demonstração do Fluxo de Caixa (DFC). Sendo relatório
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exigido no Brasil desde a promulgação da Lei n.º 11.638/07, que alterou a Lei n.º 6.404/76,
ela é de grande importância porque consegue demonstrar para ao gestor a sua disponibilidade
monetária, cujo resultado é decorrente das movimentações de numerário provocadas pelas
necessidades de reinvestimento da empresa em (i) gastos líquidos de capital, referentes às
variações ocorridas nos ativos não-circulantes (Realizável a Longo Prazo e Permanente), e de
(ii) investimentos em capital de giro líquido, decorrentes das peculiaridades de produção e
venda que afetam os ativos e passivos circulantes de cada companhia.
A estrutura da DFC empresarial é resultado da formatação de três fluxos: (1) os
relacionados às atividades operacionais [FCO], (2) os relacionados às atividades de
investimento [FCI] e (3) os relacionados às atividades de financiamento [FCF]. A soma destes
fluxos produz o Fluxo de Caixa [FC], que é a “principal matéria-prima para estimar o valor
de uma empresa, medir a rentabilidade de um projeto de investimento, planejar as operações
ou estabelecer a capacidade de pagamento de uma dívida” (SAMANEZ, 2007, p.71).
O Quadro 2 ilustra a composição de cada um dos fluxos citados, através do método
indireto, bem como a influência de cada conta contábil na sua composição, às quais foram
adaptadas de acordo com o formato dos relatórios contábeis publicados na BMF&BOVESPA
para empresas não financeiras. Assim, o gestor financeiro poderá executar uma das etapas do
planejamento financeiro, que é a elaboração do Orçamento de Caixa, cujo objetivo é estimar
futuras necessidades de caixa no curto prazo, com dedicação especial para projetos de uso de
superávits e a cobertura de déficits (GITMAN, 2004).
3. Procedimentos Metodológicos
Foram pesquisadas empresas que estão listadas na BMF&BOVESPA na classificação
Bens Industriais e Construção e Transporte. No setor de Bens Industriais foram encontradas
37 empresas das quais selecionamos 22 (59,46% do total), e no de Construção e Transporte
das 78 empresas listadas foram selecionadas 34 (43,59% do total).
OPERACIONAIS INVESTIMENTOS FINANCIAMENTOS
Lucro Líquido Realizável a Longo Prazo Empréstimos de curto prazo (+) Depreciação Investimentos Debêntures
Créditos Imobilizado Dívidas com pessoas ligadas Estoques Intangível Dividendos a pagar
Outros ativos circulantes Diferido Exigível a Longo Prazo Fornecedores Capital Social
Impostos Reservas de Capital Provisões Reservas de Lucro
Outros passivos circulantes
( ) Ajustes de lucros
QUADRO 2 – Modelo da Demonstração do Fluxo de Caixa, método indireto Fonte: Adaptado da BMF&BOVESPA e GITMAN (2004).
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O processo de seleção da amostragem ocorreu de maneira não probabilística, tendo
como critérios de escolhas as que possuem, no mínimo, 15 relatórios trimestrais a contar,
retrospectivamente, de dezembro de 2010 e; deveriam atender aos testes de normalidade,
homoscedasticidade e ausência de autocorrelação serial dos resíduos, linearidade dos
coeficientes, e ausência de multicolinearidade entre as variáveis independentes [PELP, PL,
ARLP, AP, RB, CF] na análise individual de suas regressões, em relação à variável
dependente ST. A coleta de dados ocorreu pela obtenção dos relatórios trimestrais Balanço
Patrimonial e Demonstração do Resultado do Exercício, todos disponíveis no banco de dados
Economática, totalizando até 44 relatórios por empresa.
Os dados foram estruturados da seguinte forma: quanto à gestão de capital de giro
líquido, estes seguiram as orientações de classificação de Fleuriet, Kehdy e Blanc (2003),
onde está exemplificado no Quadro 3. Uma vez classificados e, de acordo com os resultados
obtidos para as variáveis CCL, NIG e ST, cada trimestre foi categorizado e pontuado
conforme o Quadro 1. Quanto ao fluxo de caixa, estes foram formatados de acordo com o
modelo proposto no Quadro 2.
Tipo Ativo Circulante Tipo Passivo Circulante
F Disponibilidades F Empréstimos e financiamentos
O Créditos F Debêntures
O Estoques F Dividendos a pagar
O Outros F Dívidas com pessoas ligadas
O Fornecedores
O Impostos, taxas e contribuições
O Provisões
O Outros
QUADRO 3 – Classificação das contas circulantes para as empresas ferroviárias
Nota: F = financeiro; O = operacional
Para a gestão do capital de giro líquido, foi realizada uma distribuição de frequência
absoluta para as estruturas encontradas nas empresas, com suas respectivas notas médias,
calculadas e classificadas de acordo com o modelo mostrado no Quadro 1. A fim de verificar
a ocorrência de semelhança entre as notas médias das empresas, formando grupos distintos
entre si, aplicou-se a análise de clusters, que reuniu as observações baseando-se nas suas
similaridades. Foram usados os seguintes métodos: Average linkage, Single linkage, Complete
linkage, Método centroide, agrupamento de medianas e método de Ward. A medida de
distância usada foi a euclidiana quadrática. A classificação das empresas nos clusters
originou-se a partir da frequência das mesmas em todos os métodos aplicados, e a avaliação
do poder discriminante entre os grupos se deu pelo teste ANOVA.
Foi realizado um teste de aderência para verificar a maneira pela qual elas estão
distribuídas, de modo agregado. A escolha do modelo probabilístico aconteceu com base nos
resultados da estatística de ajuste de distribuição Anderson-Darling, que é definido pelas
seguintes hipóteses: H0 – os dados seguem a distribuição especificada; H1 – os dados não
seguem a distribuição especificada. Os valores do teste Anderson-Darling são mostrados na
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variável Goodness-of-Fit (GoF), bem como tal modelo de distribuição é testado ao nível de
significância de 1%. Encontrada a curva de distribuição probabilística para a série histórica
das notas, foi calculada, via a simulação de 50.000 valores pela técnica de Monte Carlo, a
probabilidade agregada das empresas estarem em uma situação de solvência (estruturas I e II),
de inadimplência (estruturas III e IV) ou de insolvência (estruturas V e VI).
Em relação à capacidade de geração de caixa, foi realizado o teste de aderência para as
variáveis FCO, FCI, FCF e FC, e a capacidade de geração de caixa foi medida a partir do
cálculo da probabilidade destes serem maiores que zero (p > 0) pela simulação de 50.000
valores com a técnica de Monte Carlo, utilizando o software Crystal Ball.
4. Análise e discussão dos resultados
4.1. Gestão do capital de giro líquido em risco
As Tabelas 1 e 2 mostram os resultados da classificação dos trimestres de cada empresa
quanto à gestão do capital de giro líquido em risco. Os valores dentro dos colchetes indicam a
nota média da categoria, enquanto que os fora dos colchetes representam a frequência obtida
na estrutura.
As notas encontradas demonstram que, em relação às empresas do setor de Bens
Industriais, ocorreu maior concentração entre as categorias Insatisfatória e Sólida. Isto indica
que ainda que em sua maioria essas empresas tivessem recursos para financiar as suas
atividades operacionais (CCL>0), houve períodos em que as suas necessidades de
investimento em giro superaram a sua capacidade de financiamento de curto prazo, gerando
momentos de inadimplência (CCL<NIG).
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Tabela 1 - Resultado das notas para gestão do capital de giro líquido para as empresas
de Bens Industriais.
Empresa Péssima Muito
Ruim
Insatisfatória Razoável Sólida Excelente Nota
média
Metal Frio - - [5,00]1 - [7,34]16 - 7,20
Valid - - [4,62]5 - [7,30]16 - 6,66
Embraer [1,67]1 [3,33]1 [4,55]12 - - [9,38]5 6,53
Inds Romi - - [4,28]22 - [7,40]22 - 5,84
Fras-Le - - [4,45]22 - [7,14]22 - 5,79
Metisa - - [4,36]21 - [7,00]23 - 5,74
Lupatech [0,81]5 - [4,17]2 - [7,48]13 - 5,48
Baumer - - [4,44]29 - [7,50]15 - 5,48
Forjas Taurus - - [4,45]28 - [7,24]16 - 5,47
Minas Maquinas
- - [4,67]36 - [7,16]8 - 5,12
Bardella - - [4,69]38 - [7,29]6 - 5,04
Metal Leve [1,67]1 - [4,39]33 - [7,14]10 - 4,96
Marcopolo - - [4,22]38 - [7,37]6 - 4,65
Schulz - - [4,54]43 - [8,33]1 - 4,63
Randon Part [0,81]9 [2,50]2 [4,47]16 - [7,02]17 - 4,62
Aco Altona - [2,55]21 [4,49]7 [5,78]13 [7,26]3 - 4,13
Csu Cardsystem
[0,61]11 - [4,54]5 - [7,33]4 [10,00]1 3,27
DTCOM
Direct
- [2,57]39 - - [7,50]2 - 2,81
Kepler Weber [1,29]27 [2,47]3 [4,00]9 - [7,42]4 [10,00]1 2,68
Lark Maqs [0,80]25 [2,57]5 [4,24]11 - [7,52]3 - 2,32
Wiest [0,64]18 [2,84]25 - - - - 1,92
Riosulense [0,94]37 - [4,53]7 - - - 1,51
Em termos gerais, também foi calculada uma nota média de modo a representar tanto
eficiência como a eficácia na gestão de capital de giro líquido no período estudado, cuja
escala varia de 0 a 10. Neste quesito, a maioria das empresas apresentou notas entre 4 e 6, o
que poderia ser interpretado como uma gestão modesta do capital de giro líquido, devido as
oscilações verificadas na Tabela 1, entre as categorias insatisfatória e sólida. As duas
empresas que apresentaram as melhores notas foram Metal Frio (atua no mercado de
refrigeração comercial plug-in.) e Valid (atua no mercado de oferta de soluções de segurança
por meio magnético), com os dois piores resultados estão as empresas Wiest (atua no mercado
de escapamentos e sistemas automotivos) e a Riosulense (atua no mercado de guias, sedes,
tuchos mecânicos de válvulas e fundidos em ligas especiais).
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Tabela 2 - Resultado das notas para gestão do capital de giro líquido para as empresas de
Construção e Transporte.
Empresa Péssima Muito
ruim
Insatisfatória Razoável Sólida Excelente Nota
média
SANTOS BRAS
ON
[1,00]9 [3,33]1 [4,17]2 [5,83]2 [7,12]
24
[8,75]6 8,75
SONDO
TECNICA ON
- - - - [7,45]
44
- 7,45
DIRECIONAL ON - - [5,00]1 - [7,15]
16
- 7,02
PDG REALT ON [1,67]1 - - - [7,30]
17
- 6,99
MRV ON - - [4,17]2 - [7,35]
14
- 6,95
ETERNIT ON - - [4,35]18 - [7,29]
26
- 6,09
CCR SA ON [1,00] 9 [3,33]1 [4,17]2 [5,83]2 [7,12] 24 [8,75]6 5,81
GAFISA ON - - [4,61]25 - [7,22]
19
- 5,74
CC DES IMOB
ON
[0,83]2 - [4,46]8 - [7,33]
11
- 5,62
AZEVEDO ON - - [4,12]5 [5,23]32 [7,23]7 - 5,42
ROSSI RESID ON - - [4,53]30 - [7,26]14 - 5,40
HELBOR ON [0,61]3 [2,50]2 [5,00]1 [6,67]1 [7,20]9 - 5,20
CONST BETER
ON
[0,58]3 - [4,18]24 [6,67]1 [7,17]16 - 5,08
TECNOSOLO ON - - [4,48]34 - [7,03]10 - 5,06
RODOBENSIMOB
ON
[0,68]4 - [4,47]7 - [7,62]8 - 5,00
ALL AMER LAT
1 ON
[0,91]14 [2,57]4 [5,00]1 - [7,18]
20
[8,91]5 4,92
EVEN ON [0,92]6 - [4,39]4 - [7,24]11 - 4,89
CIMOB PART ON [1,10]4 [2,99]5 [4,43]12 [5,45]10 [7,20]8 [10,00]1 4,86
COMPANY ON [1,01]3 - [4,45]16 - [7,35]6 - 4,73
SERGEN ON - [2,50]2 [4,44]39 - [7,64]3 - 4,57
TREVISA ON [1,43]11 [2,88]12 [4,38]7 [5,83]2 [7,09]6 [9,59]6 4,38
JOAO FORTES
ON
[0,92]
10
[2,50]2 [4,54]25 - [7,39]6 [10,00]1 4,14
FER C ATLANT
ON
[1,17]
19
[3,33]1 [4,54]6 [6,67]1 [7,06]16 [10,00]1 4,14
CYRELA
REALTY ON
[1,10]
10
[2,60]6 [4,25]20 - [7,30]6 [9,17]2 3,95
SULTEPA ON [1,67]1 [2,95]25 [4,49]18 - - - 3,55
CSU
CARDSYSTEM
ON
[0,61]
11
- [4,53]5 - [7,33]4 [10,00]1 3,27
LIX DA CUNHA
ON
[0,83]2 [3,04]41 [5,00]1 - - - 2,99
MENDES JR ON [0,76]5 [2,83]35 - [5,83]2 [7,50]2 - 2,94
CHIARELLI ON [0,66]4 [2,63]28 [4,25]12 - - - 2,90
VIVER ON [0,97]7 [2,86]5 [3,90]3 - [7,50]2 - 2,81
DOC IMBITUBA
ON
- [2,71]44 - - - - 2,71
CONST A LIND ON
[1,39] 21
[2,83]21 [4,17]2 - - - 2,20
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PORTOBELLO
ON
[0,76]
34
[3,33]1 [3,85]9 - - - 1,45
HAGA SA ON [0,93]
44
- - - - - 0,93
Ao analisar a Tabela 2 percebeu-se tal como na Tabela 1, que as notas referentes às
empresas do setor de Construção e Transporte, estão concentradas entre as categorias
Insatisfatória e Sólida. Em relação às notas médias gerais, a maioria das empresas apresentou
notas entre 4 e 6, devido as oscilações verificadas na Tabela 2, entre as categorias
insatisfatória e sólida. As duas empresas que apresentaram melhores desempenhos foi a
Santos Bras (atua no mercado de operação de contêineres) e a Sondo Técnica (atua no
mercado de engenharia), as que tiveram os piores resultados foram as empresas Haga (atua no
mercado de produtos e serviços voltados a fixação, movimento, fechamento, travas,
acessórios e objetos utilizados em e para portas) e a PortoBello (atua no mercado de
revestimento cerâmico).
Uma vez calculadas as notas para a gestão de capital de giro líquido, foi realizado um
teste de aderência para verificar a maneira pela qual elas estão distribuídas, de modo
agregado. A escolha do modelo probabilístico aconteceu com base nos resultados da
estatística de ajuste de distribuição Qui-quadrado. Os valores do teste Qui-quadrado são
mostrados na variável Goodness-of-Fit (GoF), bem como tal modelo de distribuição é testado
ao nível de significância de 1%.
Encontrada a curva de distribuição probabilística para a série histórica das notas, foi
calculada, via a simulação de 50.000 valores pela técnica de Monte Carlo, a probabilidade
agregada das empresas estarem em uma situação de solvência, de inadimplência ou de
insolvência. Nas Tabelas 3 e 4 temos os resultados do teste de aderência.
Tabela 3 – Teste de aderência e probabilidades de risco do capital de giro líquido das empresas de Bens
Industriais (Sig. 1%)
Empresas Agregadas Nota CG p Insolvente p Inadimplente p Solvente
GoF 571,0337 31,07% 50,55% 18,39%
p-value 0,0000
Tipo Beta
Tabela 4 – Teste de aderência e probabilidades de risco do capital de giro líquido das empresas de
Construção e Transporte (Sig. 1%)
Empresas Agregadas Nota CG p Insolvente p Inadimplente p Solvente
GoF 874,2776 35,96% 43,02% 21,02%
p-value 0,0000
Tipo Beta
Nesse sentido percebeu-se que, tanto para as empresas de Bens Industriais como para
as empresas de Construção e Transporte, as maiores chances de ocorrência estão localizadas
na categoria inadimplente, sugerindo assim esta situação ser recorrente durante a gestão do
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capital de giro líquido dessas companhias. Ademais é chamada aqui a atenção para as baixas
chances de ocorrência para a categoria solvente, onde a marca de 20% de chance de
ocorrência não foi superada pelo setor de Bens Industriais e foi superada pelo setor de
Construção e Transporte, revelando-se assim uma importante evidência do alto risco
associado à gestão do capital de giro líquido dessas empresas.
4.2. Gestão do fluxo de caixa
Nas Tabelas 5 e 6 são apresentados os resultados dos 50.000 valores via técnica de
Monte Carlo para a probabilidade dos fluxos de caixa das empresas de Bens Industriais e
Construção e Transporte, respectivamente, serem maiores que zero, assim como o formato da
distribuição de probabilidades que melhor se ajustou ao comportamento dos dados coletados.
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Tabela 5 – Distribuição e probabilidade dos FC’s > 0 nas empresas de Bens Industriais (Sig. 1%)
Prob. FC’s > 0 FCO FCI FCF FC
LUPATECH
Distribuição
48,74%
Extremo Mínimo
19,73%
Extremo Mínimo
63,06%
Extremo Máximo
40,17%
Lognormal
METALFRIO
Distribuição
50,07%
Beta
32,84%
Logística
57,89%
Extremo Máximo
46,44%
Extremo Máximo
DTCOM DIRECT
Distribuição
12,11%
Logística
55,69%
Extremo Mínimo
77,44%
Logística
48,21%
Logística
LARK MAQS
Distribuição
44,07%
Extremo Mínimo
49,35%
Logística
59,47%
Extremo Máximo
48,25%
Logística
BARDELLA
Distribuição
56,50%
Logística
34,67%
Extremo Mínimo
52,00%
Extremo Máximo
49,23%
Logística
METAL LEVE
Distribuição
71,46%
Beta
34,50%
Extremo Mínimo
46,30%
Lognormal
49,75%
Extremo Máximo
BAUMER
Distribuição
54,57%
Logística
36,56%
Extremo Mínimo
51,99%
Extremo Máximo
49,81%
Logística
CSU
CARDSYSTEM
Distribuição
52,37%
Beta
34,18%
Logística
56,19%
Extremo Máximo
49,91%
Logística
EMBRAER
Distribuição
60,76%
Logística
45,89%
Weibull
45,07%
Logística
50,40%
Beta
MINASMAQUINAS
Distribuição
48,99%
Logística
42,49%
Extremo Mínimo
55,38%
Logística
50,82%
Logística
KEPLER WEBER
Distribuição
50,53% Extremo Mínimo
27,87% T de Student
61,25% Extremo Máximo
51,00% T de Student
WIEST
Distribuição
28,86%
Extremo Mínimo
51,38%
Logística
74,00%
T de Student
52,00%
Logística
RIOSULENSE
Distribuição
43,47%
Logística
26,14%
Extremo Mínimo
65,49%
Lognormal
52,49%
Logística
ACO ALTONA
Distribuição
38,69%
T de Student
32.50%
Extremo Mínimo
59,85%
Lognormal
53,76%
Logística
FRAS-LE
Distribuição
70,20%
T de Student
34,61%
Extremo Mínimo
45,68%
Lognormal
53,97%
Extremo Máximo
INDS ROMI
Distribuição
62,45%
Logística
26,58%
Extremo Mínimo
52,89%
Lognormal
54,92%
T de Student
VALID
Distribuição
96,59%
Gamma
36,94%
Extremo Mínimo
38,67%
Lognormal
55,30%
Extremo Máximo
RANDON PART
Distribuição
64,84%
Logística
21,37%
Extremo Mínimo
56,37%
Logística
55,41%
Extremo Máximo
FORJAS TAURUS
Distribuição
69,36%
Logística
18,35%
Logística
53,44%
Extremo Máximo
56,21%
Logística
METISA
Distribuição
63,20%
Lognormal
29,01%
Extremo Mínimo
52,23%
Logística
57,42%
Logística
MARCOPOLO
Distribuição
59,20%
Extremo Máximo
31,08%
Logística
48,33%
Lognormal
57,92%
Extremo Máximo
SCHULZ
Distribuição
46,17% T de Student
24,38% Extremo Mínimo
62,88% Extremo Máximo
66,76% T de Student
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Tabela 6 – Distribuição e probabilidade dos FC’s > 0 nas empresas de Construção e Transportes (Sig.1%)
Prob. FC’s > 0 FCO FCI FCF FC
CC DES IMOB
Distribuição
44,95%
Extremo
Máximo
23,18%
Normal
66,49%
Extremo
Máximo
43,32%
Gama
RODOBENSIMOB
Distribuição
39,07%
Extremo
Máximo
72,77%
Extremo
Mínimo
14,75%
Extremo
Máximo
44,56%
Extremo
Máximo
DIRECIONAL
Distribuição
82,88%
Logística
12,53%
Logística
54,58%
Weibull
46,02%
Gama
ETERNIT
Distribuição
73,38%
Logística
43,80%
Logística
20,22%
T de Student
46,32%
Logística
CIMOB PART
Distribuição
3,35%
Extremo
Mínimo
70,37%
Logística
92,50%
Lognormal
47,18%
Logística
CHIARELLI
Distribuição
46,90%
T de Student
51,06%
T de Student
51,22%
T de Student
47,45%
T de Student
MRV
Distribuição
44,63%
Logística
6,64%
Logística
81,99%
Extremo
Máximo
47,50%
Extremo
Máximo
ROSSI RESID
Distribuição
60,58%
Lognormal
33,19%
Extremo
Mínimo
55,74%
Logística
47,85%
Extremo
Máximo
HELBOR
Distribuição
66,62% Logística
11,53% Normal
52,54% Weibull
47,98% Extremo
Máximo
CYRELA REALTY
Distribuição
69,72%
Logística
25,49%
Beta
64,42%
Lognormal
48,06%
Logística
CONST BETER
Distribuição
47,19%
Lognormal
32,40%
T de Student
54,50%
Logística
48,09%
Logística
MENDES JR
Distribuição
59,69%
Logística
3,29%
T de Student
91,83%
T de Student
48,59%
Logística
COMPANY
Distribuição
38,55%
Extremo
Mínimo
30,29%
Extremo
Mínimo
82,09%
Lognormal
48,64%
Logística
ALL AMER LAT
Distribuição
65,27%
T de student
40,80%
Logística
54,73%
Logística
49,06%
Logística
LIX DA CUNHA
Distribuição
68,11%
T de Student
22,68%
T de Student
58,29%
T de Student
49,68%
T de Student
CSU CARDSYSTEM
Distribuição
51,08%
Extremo
Máximo
33,80%
Logística
47,68%
Lognormal
49,74%
Lognormal
SULTEPA
Distribuição
62,13%
T de Student
36,86%
Extremo
Mínimo
60,95%
Extremo
Máximo
50,09%
T de Student
VIVER
Distribuição
52,52% Logística
8,88% Extremo
Máximo
83,17% Extremo
Máximo
50,51% Logística
TREVISA
Distribuição
53,92%
T de Student
49,07%
Extremo
Mínimo
63,21%
T de Student
50,52%
Logística
SERGEN
Distribuição
53,84%
Logística
42,06%
Extremo
Mínimo
58,14%
Logística
50,64%
Lognormal
GAFISA
Distribuição
42,02%
Logística
25,18%
Extremo
Mínimo
65,53%
Lognormal
50,89%
Logística
EVEN
Distribuição
78,31%
Weibull
0,64%
Extremo
Mínimo
76,37%
Extremo
Máximo
51,12%
Logística
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DOC IMBITUBA
Distribuição 50,36%
Extremo
Mínimo
41,82%
Logística
75,68%
T de Student
51,20%
Logística
TECNOSOLO
Distribuição
41,52%
Extremo
Mínimo
36,99%
Logística
62,94%
Lognormal
51,30%
Logística
AZEVEDO
Distribuição
48,38%
Logística
30,69%
Logística
77,68%
Logística
51,77%
Lognormal
FER C ATLANT
Distribuição
33,60%
T de Student
21,92%
Logística
72,35%
Extremo
Máximo
51,98%
T de Student
PDG REALT
Distribuição
79,42%
Gamma
5,98%
Extremo
Mínimo
73,50%
Weibull
52,13%
Extremo
Máximo
CCR AS
Distribuição
77,83%
Logística
36,56%
Extremo
Máximo
49,62%
T de Student
52,56%
Logística
SANTOS BRAS
Distribuição
73,72%
T de Student
16,10%
T de Student
66,04%
T de Student
53,39%
T de Student
PORTOBELLO
Distribuição
40,21%
Logística
42,02%
Logística
67,04%
Logística
55,28%
T de Student
SONDOTECNICA
Distribuição
64,52%
Weibull
48,15%
Extremo
Mínimo
32,62%
T de Student
56,23%
Lognormal
CONST A LIND
Distribuição
39,18%
Logística
44,45%
Logística
66,70%
Logística
62,61%
T de Student
JOAO FORTES
Distribuição
51,45% Logística
40,25% Weibull
64,03% Logística
64,04% T de Student
HAGA SA
Distribuição
14,05%
Lognormal
51,22%
Logística
95,24%
Extremo
Mínimo
65,82%
Extremo
Máximo
Nas empresas de setor de Bens Industriais percebeu-se que as chances de obter valores
positivos foram: em relação ao FCO 14 empresas superaram 50% de chance, destacando a
Valid que obteve a maior chance de obter valores positivos em seu fluxo de caixa operacional
(96,59%) e a Wiest, com resultado oposto, possuindo a menor expectativa (28,86%); já no
FCI apenas duas empresas (DT COM DIRECT e a Wiest) demonstraram ter uma chance
maior que 50%; e no FCF a maioria das empresas superou a expectativa de 50% chance, cerca
77,27% do total de empresas. Por fim o FC, onde 14 empresas apresentaram resultados dentro
da expectativa (50% de chance de FC > 0), destacando a Schulz com 66,76%, melhor
resultado.
Já em relação ao setor de construção e transportes, das 34 empresas analisadas,
percebeu-se que a probabilidade de obter valores positivos, foi: quanto ao FCO, 20 empresas
superaram 50% de chance, destacando a DIRECIONAL que obteve a maior chance de ter
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valores positivos em seu fluxo de caixa operacional (82,88%) e a CIMOB PART, com a
menor expectativa (3,35%); já no FCI apenas quatro empresas demonstraram ter
probabilidade maior que 50%; e no FCF, 29 empresas superaram a expectativa de 50% de
chance, destacando a HAGA AS com 95,24% e a RODOBENSIMOB com 14,75%. Por fim,
mais da metade das empresas (18) apresentaram resultados dentro da expectativa (50% de
chance de FC > 0), destacando a HAGA SA com o melhor resultado (65,82%).
5. Considerações Finais
Este estudo teve como objetivo principal avaliar e comparar o desempenho de
empresas de Bens Industriais e Construção e Transporte, listadas em bolsa de valores, quanto
à gestão de capital de giro líquido e à gestão do fluxo de caixa, considerando os riscos
presentes na gestão dessas atividades, tendo vista a importância dessas empresas para o
desenvolvimento de um país.
As empresas analisadas demonstraram que as notas obtidas para a classificação da
gestão de capital de giro líquido oscilam entre as categorias de Insolvência e Solvência, em
ambos os setores. Das empresas de Bens Industriais os melhores desempenhos foram os das
companhias Metal Frio e Valid, as piores notas receberam as empresas Wiest e a Riosulense.
No setor de Construção e Transporte as que obtiveram os melhores resultados foram Santos
Bras e a Sondo Técnica, com os piores resultados apresentados estão Haga e PortoBello. Em
relação à simulação das notas, as maiores chances de ocorrência estão localizadas na categoria
Inadimplente, além disso, percebeu-se que a marca de 20% de chance de ocorrência da
situação solvente não foi superada, estando as maiores chances de ocorrência localizadas na
categoria inadimplente.
Em relação à gestão do fluxo de caixa, o setor de Bens Industriais e o setor de
Construção e Transporte apresentaram grandes chances de ter um FCO positivo. Para o FCI,
as empresas mostraram ter uma pequena chance de ser positivo, o que pode indicar que a
maioria delas investe em suas operações. E para o FCF, a maioria apresentou probabilidade de
ser maior que 50%. Os dois setores superaram a expectativa de 50% de chance de ter um
fluxo de caixa final positivo, porém, é importante ressaltar que também apresentam um
elevado risco de não ocorrência de FC>0, que no setor de Bens Industriais oscila entre 33% e
60%, e no setor de Construção e Transporte oscila entre 34% e 57%.
Assim, este estudo procurou contribuir, de maneira preliminar, com a apresentação de
algumas metodologias para se aferir a qualidade e o risco inerente à gestão do capital de giro
líquido e do fluxo de caixa de empresas do setor de bens industriais e construção e transporte,
fazendo uma comparação entre estes. Como continuação do estudo, é sugerida a ampliação do
estudo para os demais setores de empresas, de modo a compreender melhor o desempenho da
gestão do capital de giro líquido e do fluxo de caixa em risco de cada setor, bem como a
inclusão de variáveis macroeconômicas nestas análises, com o objetivo principal da
sustentabilidade financeira.
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REFERÊNCIAS
______. Gestão de capital de giro e de fluxo de caixa em risco de empresas de transporte
ferroviário: um estudo multicaso. In: VI Simpósio de Engenharia de Produção da Região
Nordeste, Campina Grande, Anais... Campina Grande: UFCG - UFPB, 2011.
______; RAMALHO, R. O; MOURA, A. A. F. Gestão de capital de giro e de fluxo de
caixa em risco de empresas de bens industriais listadas na BMF&Bovespa. In: XXXI
Encontro Nacional de Engenharia de Produção, Belo Horizonte, Anais... Rio de Janeiro:
ABEPRO, 2011.
______; SOUZA, B. S. G; MATOS, J. G.; BARROS, L. S. C.; GONÇALVES, L. S. Gestão
de Capital de Giro Líquido e de fluxo de caixa em risco em empresas de embalagens
Brasileiras. In: VII Simpósio de Engenharia da Produção da Região Nordeste, Mossoró,
Anais... Mossoró: UFERSA, 2012.
ALBUQUERQUE, A. R. A; PEROBELLI, F. F. C; CASTRO, R. S. Fluxo de caixa em
risco: uma nova abordagem para o setor de distribuição elétrica. In: IX Encontro Brasileiro de
Finanças, São Leopoldo, Anais... São Paulo: SBFIN, 2009.
BRASIL, H. V.; BRASIL, H. G. Gestão financeira das empresas: um modelo dinâmico. 3.
ed. Rio de Janeiro: Qualitymark, 1997.
FLEURIET, M.; KEHDY, R.; BLANC, G. O Modelo Fleuriet: A dinâmica financeira das
empresas brasileiras. Rio de Janeiro: Campus, 2003.
GITMAN, L. J. Princípios de administração financeira. 10. ed. São Paulo: Pearson, 2004.
MARQUES, J. A. V. C.; BRAGA, R. Análise dinâmica do capital de giro: O modelo
Fleuriet. Revista de Administração de Empresas, São Paulo, v.35, n.3, p.49-63, 1995.
MOURA, H. J; MATOS, D. M. Dimensionamento do capital de giro: uma abordagem
financeira. In: XXVII EnANPAD, Atibaia, Anais... Rio de Janeiro: ANPAD, 2003.
OLIVEIRA, A. M. B; SILVA, A. S; SILVA, R. N. Análise da sustentabilidade financeira
sob a ótica da gestão do capital de giro e da estrutura de capital: um estudo de caso. In:
XIII SIMPEP, Bauru, Anais... Bauru: SIMPEP, 2006.
OLIVEIRA, W. H. Análise financeira empreendedora. Belo Horizonte: Uma ciência
gerencial, 1996.
PORTAL BRASIL. País criou mais de 110 mil vagas de empregos formais no mês de
março. Publicado em: 17/04/2013. Disponível em: <
http://www.brasil.gov.br/noticias/arquivos/2013/04/17/em-marco-foram-criadas-mais-de-110-
mil-vagas-de-empregos-formais >. Acesso em: 20/03/2013.
SAMANEZ, C. P. Gestão de investimentos e geração de valor. São Paulo: Pearson, 2007.
THEISS JÚNIOR, F.C; WILHELM, P. P. H. Análise do capital de giro: modelo dinâmico
versus modelo tradicional. In: XXIV EnANPAD, Florianópolis, Anais... Rio de Janeiro:
ANPAD, 2000.
VIEIRA, M. V. Administração estratégica do capital de giro. 2.ed. São Paulo: Atlas, 2008.