Análise multicritério aplicada à classificação da solvência de operadoras de planos de saúde

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1 V Encontro Nac. de Eng. de Produção Porto Alegre, RS, Brasil, 29 out a 01 de nov de 2005 Análise multicritério aplicada à classificação da solvência de operadoras de planos de saúde Ricardo Camacho Campello (UFF) campelr@hotmail.com Helder Gomes Costa (UFF) hgc@vm.uff.br Resumo O presente artigo busca desenvolver uma classificação de solvência das operadoras que operam planos de assistência à saúde. Esta abordagem está fundamentada na integração de conceitos do Auxílio Multicritério à Decisão (AMD) ao conjunto de indicadores adotados pela ANS. Os conceitos do AMD (conhecido na língua inglesa por Multiple Criteria Decision Aid, MCDA) vêm sendo desenvolvidos para lidar com problemas que envolvam múltiplos critérios (ou indicadores) e análises subjetivas. Além da modelagem proposta, um caso de aplicação da mesma é apresentado e analisado ao final do artigo. Palavras-chave: ANS. Seguradora. MCDA. 1. Introdução Conforme reportado em Gonçalves (1992) e Nogueira (2004), a solvência das empresas responsáveis por assegurarem os riscos de outrem tem sido tema de diversas discussões. No âmbito destas discussões estão as seguradoras e as operadoras de planos de saúde, foco deste estudo. Neste escopo, têm sido desenvolvidas abordagens para a avaliação de solvência, que corresponde a capacidade da empresa em honrar seus compromissos futuros. Ainda, dentro deste contexto surge uma importante vertente que é a classificação do nível de solvência das operadoras de planos de saúde. Esta classificação tem o objetivo de orientar investidores e dirigentes governamentais nas suas decisões. A figura 1, busca ilustrar este tipo de problema: dado um conjunto de operadoras, classificá-las em classes ordenadas de risco de insolvência.. Classe 1 Classe Classe k Figura 1 Problemas de Classificação. (Fonte: MOUSSEAU, 1992). Dentre as metodologias desenvolvidas objetivando avaliar a situação econômico-financeira das empresas operadoras de seguros de saúde, destaca-se o método IRIS (Insurance ENEGEP 2005 ABEPRO 2964

2 V Encontro Nac. de Eng. de Produção Porto Alegre, RS, Brasil, 29 out a 01 de nov de 2005 Regulatory Information System) desenvolvido pela nos Estados Unidos pela NAIC (National Association of Insurance Commissioners), que utiliza índices calculados a partir da contabilidade das seguradoras, e que tem sido utilizado desde o inicio dos anos 70 (JENNIFER & JEFFREY, 2002). Ademais, a adaptação do método IRIS foi utilizada pela SUSEP (Superintendência de Seguros Privados) para a construção de índices econômico-financeiros para o monitoramento das sociedades seguradoras. Posteriormente, a ANS (Agência Nacional de Saúde Suplementar) adaptou os índices desenvolvidos pela SUSEP à realidade das operadoras de planos de saúde, e vem utilizando este para o acompanhamento econômico-financeiro destas empresas. Atualmente a ANS (2004) vem utilizando dez índices para a avaliação da solvência das operadoras. Ainda, cabe ressaltar que sete destes índices estão dentre os indicadores econômico-financeiros adotados pela agência no atual programa de qualificação das operadoras, e que tem como objetivo o monitoramento contínuo da qualidade da atenção prestada por operadoras. Destaca-se que cada índice possui um grau de importância dentro da avaliação e desta forma deve-se atribuir um peso a este, que poderá variar pelo tipo de empresa que está sendo analisada. Os índices utilizados pela ANS são calculados através de contas das demonstrações financeiras visa evidenciar determinado aspecto da situação patrimonial, econômica ou financeira da empresa. Estes índices podem ser divididos em três grupos descritos a seguir: Índices de estrutura mostram as grandes linhas de decisões financeiras, em termos de obtenção de recursos. De certa forma, estes índices estão ligados às decisões financeiras e de investimento. Índice de liquidez mostram a base da situação financeira da empresa. Uma empresa com bons índices de liquidez tem condições de ter boa capacidade de pagar suas dividas, mas dependerá ainda de outras variáveis como prazos de recebimento e de pagamento, giro dos estoques, renovação de divida, etc; Índice de rentabilidade os índices desse grupo mostram qual a rentabilidade dos capitais investido, isto é, quanto renderam os investimentos e, portanto, qual o grau de êxito da empresa. O presente artigo está estruturado nas seguintes seções: introdução; abordagem proposta; caso de aplicação da abordagem proposta; e, conclusões. 2. Abordagem proposta A abordagem proposta fundamenta-se no Método ELECTRE TRI (ELimination Et Choice Traidusaint La REalité), reportado em textos como Yu (1992) e Mousseau et al (1999), dentre outros. A seguir, descrevem-se as etapas desta metodologia: a) Identificar e caracterizar o problema. Identificar operadoras a serem avaliadas; b) Identificar os critérios relevantes. c) Atribuir pesos aos critérios. d) Identificar as classes de referência. ENEGEP 2005 ABEPRO 2965

3 V Encontro Nac. de Eng. de Produção Porto Alegre, RS, Brasil, 29 out a 01 de nov de 2005 e) Avaliar o desempenho das operadoras em cada um dos critérios. f) Executar o algoritmo de classificação do ELECTRE TRI. Nesta etapa obtém-se a Classificação das Operadoras (CO) analisados. São obtidas duas classificações: Classificação mais exigente: obtida através de um procedimento Pessimista; e, Classificação menos exigente: obtida através de um procedimento Otimista. g) Analisar e interpretar os resultados obtidos pela classificação. De posse dos resultados individuais de cada operadora à luz dos critérios considerados, avalia-se o grau de solvência de cada alternativa, analisando, inclusive, o grau de credibilidade destes resultados. 3. Caso de aplicação da abordagem proposta Nesta seção, apresenta-se uma aplicação da metodologia proposta as informações contábeis das operadoras de planos de saúde, considerando os dados disponíveis no sitio da ANS, referente ao de a) Identificar as operadoras a serem avaliadas. Foram considerados dados fornecidos pelas operadoras classificadas como medicina de grupo de grande porte (com mais de beneficiários) no ano de b) Identificar os critérios relevantes na classificação do grau de solvência destas operadoras. Foram considerados os critérios descritos a seguir. Liquidez Geral (LG): representa o quanto a operadora possui de aplicações de recursos no ativo circulante, mais o realizável a longo prazo para cada $1 de endividamento total (passivo circulante + exigível a longo prazo). Liquidez Corrente (LC): representa o quanto a operadora possui de aplicações de recursos no ativo circulante para cada unidade monetária de fonte de recursos do passivo circulante. Imobilização do Patrimônio Líquido (IMOB): representa o quanto a empresa aplicou no ativo permanente para cada $1 de patrimônio líquido (capital próprio). Grau de Endividamento ou Participação de Capital de Terceiros(ENDIV): representa o quanto a empresa tomou de capital de terceiros para cada $1 de capital próprio. Retorno Líquido (RET LÍQ): representa o quanto a operadora obteve de retorno líquido operacional para cada $1 de capital próprio investido. Retorno Financeiro (RET FIN): representa o quanto a operadora obteve de retorno financeiro para cada $1 de capital próprio investido. Índice de Despesa Médicas Assistenciais (DM): representa o quanto a operadora incorreu em despesas assistenciais expressas na forma de eventos indenizáveis em relação ao faturamento da operadora. É o principal índice de custo da operadora ENEGEP 2005 ABEPRO 2966

4 V Encontro Nac. de Eng. de Produção Porto Alegre, RS, Brasil, 29 out a 01 de nov de 2005 Índice de Despesa Administrativa (DA): representa o quanto a operadora incorreu em despesas administrativa em relação ao faturamento da operadora. Índice de Despesa Comercial (DC): representa o quanto a operadora incorreu em despesas comercial em relação ao faturamento da operadora. Índice Combinado (COMB): representa a relação entre o total de despesas da operadora e o total de contraprestações (receitas com venda de planos de saúde). c) Atribuir pesos aos critérios. Nesta etapa, estabelecem-se os pesos associados a cada critério. Estes pesos devem ser obtidos por julgamentos de valor, coletados junto a especialistas. No presente trabalho, estes pesos foram arbitrados por uma comissão de especialistas com grande experiência na análise econômico-financeira das operadoras adotadas neste estudo. A tabela 1 ilustra os pesos adotados para cada critério. Critérios Pesos LG 4 LC 5 IMOB 3 ENDIV 5 RES LIQ 5 RES FIN 3 DM 4 DA 3 DC 2 COMB 4 Tabela 1. Critérios e pesos atribuídos d) Identificar as classes de referência. Conforme descrito em YU (1992), MOUSSEAU et al (1999), as classes de equivalência são definidas por limites inferiores e superiores. Considerando consulta a especialistas que atuam no problema em questão, foram definidas cinco classes de referência, as quais estão reportadas na tabela A.1 (Anexo I). e) Avaliar o desempenho das operadoras em cada um dos critérios. Com base nas informações contábeis das operadoras foram calculados os índices econômico-financeiros que, para o presente estudo, representam o desempenho da organização à luz do conjunto de critérios. A tabela 2 apresenta os valores obtidos para o desempenho das operadoras à luz do conjunto de critérios considerados. f) Executar o algoritmo de classificação ELECTRE TRI. A tabela 3 ilustra as classificações obtidas pela aplicação do método ELECTRE TRI, adotando o parâmetro de corte (grau de credibilidade) λ = 0,7. São apresentadas duas classificações: otimista (ou menos exigente); e, pessimista (ou mais exigente). ENEGEP 2005 ABEPRO 2967

5 V Encontro Nac. de Eng. de Produção Porto Alegre, RS, Brasil, 29 out a 01 de nov de 2005 Reg. ANS LG LC IMOB ENDIV RES LIQ RES FIN DM DA DC COB A1 0,882 1,067 1,823 2,163 1,145 0,132 0,691 0,143 0,036 0,870 A2 1,009 1,227 1,050 0,308 0,102 0,013 0,738 0,245 0,021 1,004 A3 0,549 0,650 3,127 3,950 0,470-0,063 0,719 0,128 0,067 0,914 A4 0,920 2,001 1,185 1,728 0,007 0,089 0,831 0,148 0,064 1,043 A5 1,260 1,689 0,871 0,958 0,033 0,096 0,790 0,153 0,035 0,978 A6 0,913 0,821 2,220 10,437 0,044-0,608 0,622 0,212 0,081 0,915 A7 2,745 3,040 0,679 0,235 0,111 0,076 0,694 0,267 0,067 1,029 A8 3,133 4,039 0,461 0,253 0,220-0,028 0,930 0,031 0,000 0,961 A9 1,138 1,309 0,674 3,956 0,031-0,004 0,647 0,182 0,045 0,874 A10 0,522 0,535 1,610 1,093-0,283-0,219 0,740 0,147 0,077 0,963 A11 0,835 0,335 2,770 7,788-0,550-1,190 0,820 0,103 0,027 0,950 A12 1,341 1,346 0,161 3,750 0,287 0,816 0,640 0,126 0,075 0,841 A13 0,596 0,639 5,802 10,026-1,940-2,364 0,683 0,234 0,035 0,952 A14 1,093 1,093 0,448 5,941 0,429 0,183 0,920 0,052 0,001 0,973 A15 0,793 0,792 7,207 17,079 0,341-2,161 0,707 0,151 0,078 0,936 A16 0,989 1,005 1,591 5,155 0,302 0,349 0,865 0,144 0,014 1,024 A17 1,269 1,214 0,779 2,309 0,552-0,112 0,720 0,184 0,011 0,915 A18 0,585 0,482 32,762 70,521-2,334-4,653 0,818 0,105 0,040 0,963 A19 1,129 1,433 0,441 10,415 0,011 0,067 0,636 0,163 0,144 0,943 A20 0,369 0,447 2,089 1,465 0,470 0,080 0,491 0,305 0,064 0,860 A21 1,484 1,504 0,867 1,430 0,109 0,227 0,640 0,259 0,039 0,937 Tabela 2. Desempenho das operadoras à luz de cada critério. Analisando os dados da tabela 4, observa-se que: Existem algumas operadoras que foram classificadas na mesma classe pelos dois procedimentos.isto significa que o sistema não classificador não hesita em, de fato classifica-las, nesta classe; As demais operadoras foram classificadas em classes diferentes pelos procedimentos otimista e pessimista. Isto ocorre pelo fato do desempenho destas operadoras não ser homogêneo ao longo dos critérios, apresentando uma flutuação ao longo destes. Por exemplo: para a operadora A3, existe um conjunto de critérios no qual o seu desempenho se concentra na classe E; e, uma outra concentração de critérios na qual o seu desempenho é classe A. Neste caso o sistema hesita em definir uma classificação final, sendo necessária uma regra adicional para se definir a classificação final. Para o problema em foco, considerando-seque está se desenvolvendo uma espécie de medida de risco de solvência, optou-se em adotar a classificação pessimista como classificação final. ENEGEP 2005 ABEPRO 2968

6 V Encontro Nac. de Eng. de Produção Porto Alegre, RS, Brasil, 29 out a 01 de nov de 2005 Alternativas Pessimista Otimista A1 A A A2 B A A3 E A A4 B A A5 A A A6 D B A7 A A A8 A A A9 B A A10 E A A11 E C A12 A A A13 E B A14 A A A15 C A A16 C A A17 A A A18 E D A19 B A A20 D A A21 A A Tabela 3. Classificação das Operadoras, λ = 0,7. Adotando o procedimento descrito acima, obteve-se a classificação final, a qual é reportada na tabela 4, apresentada a seguir: Classe Operadoras A A1, A5, A7, A8, A12, A14, A17, A21. B A2, A4, A9, A19. C A15, A16. D A6, A20. E A3, A10, A11, A13, A18. Tabela 4. Classificação final das Operadoras. Neste caso as operadoras A3, A10, A11, A13 e A18, foram classificadas na classe E. Estas operadoras estariam com um maior grau de insolvência e deviriam receber uma atenção maior por parte do órgão regulamentador. Valer ainda registrar que, dentre as operadoras que estão na Classe E, as operadoras que teriam maior grau de insolvência são as operadoras, A18, A13, e A11, que apresentam, respectivamente, as classificações D, B e C, no procedimento otimista. É relevante registrar que: foi realizado um estudo adicional (que infelizmente não poder ser aqui apresentado devido a limitações de espaço) de sensibilidade dos resultados à variações no parâmetro λ. Este estudo indicou que para qualquer faixa de valores possíveis para este parâmetro ( λ ε [0,5 ; 1,0]), as alternativas A11 e A18 foram classificadas na Classe E. Ou seja: na classe que requer maior grau de atenção. de fato, no ano de 2004 a operadora A11 entrou em regime de direção fiscal e logo após sofreu uma liquidação extrajudicial. ENEGEP 2005 ABEPRO 2969

7 V Encontro Nac. de Eng. de Produção Porto Alegre, RS, Brasil, 29 out a 01 de nov de 2005 Analisando o outro extremo da questão, ao se sadotar um grau de crediblidade igual a 1 (situação em que operadora teria tido um desempenhoacima de A em todos os critérios considerdos) nenhuma operadora foi classificada na Classe A. Caso isto ocorressse, esta operadora hipotética poderia ser utilizada em um processo de benchmarking. 5. Conclusões A metodologia proposta : Classifica as Operadoras em classes ordenadas de referência, classificando em classes mais altas aquelas que tem um melhor desempenho em um maior número de critérios. Diferindo da média ponderada que utiliza um sistema compensatório. Permite identificar incomparabilidades ou inconsistências não detectáveis pelos métodos que se baseiam em médias ponderadas. No contexto d tema abordado no presente texto, estas incomparabilidades indicam comportamento não homogêneo das operadoras à luz do conjunto de critérios. Permite avaliar o grau de credibilidade da classificação obtida. Embora, não tenha sido destacado este fato ao longo do presente texto, é possível avaliar a credibilidade de cada classificação obtida. A credibilidade está associada aos conceitos de concordância e discordância da classificação. Apesar da aplicação desta metodologia depender do uso de um método não muito difundido no âmbito empresarial (o método ELECTRE TRI) este não é um fator prejudicial a sua aplicabilidade. Isto porque a modelagem do problema não implica em grande dificuldade de entendimento da metodologia aqui proposta. Cabe ressaltar que a introdução de uma contabilidade padronizada para as operadoras se planos de assistência à saúde foi introduzida somente em outubro de 2000 e o sistema de envio dos dados contábeis em fevereiro de Desta forma, ainda nos dados de 2003, encontram-se muitos erros de preenchimento no envio destas informações, fato que pode ter ajudado na detecção de incomparabilidades. Em suma: os resultados aqui apresentados precisam ser considerados com cautela, para que não se extraiam conclusões precipitadas, com base em dados que podem apresentar erros de preenchimentos. Como desafios para o futuro, recomenda-se: a experimentação da aplicação da metodologia proposta em um experimento mais amplo que envolva a análise das demais operadoras e outros grupos de indicadores; a integração desta metodologia à Teoria dos Conjuntos Granulares (Rough Sets Theory, RST), também conhecida como Teoria dos Conjuntos Aproximativos. A RST permite avaliar o grau de qualidade de um sistema de informação; investigar as possibilidades de integração desta metodologia às metodologias tradicionais de análise estatística de dados; e, investigar a modelagem deste problema também por Redes de Neurônios Artificiais (NNW), Conjuntos Aproximativos (ROUGH SETS) e Lógica Nebulosa (Fuzzy Logic), Análise Fatorial. Um estudo desta natureza pode ENEGEP 2005 ABEPRO 2970

8 V Encontro Nac. de Eng. de Produção Porto Alegre, RS, Brasil, 29 out a 01 de nov de 2005 permitir uma intercomparação de resultados, destacando as peculiaridades de aplicação de cada uma destas abordagens. Referências ANS (2004) Documento de Informações Periódicas das Operadoras de Planos de Assistência à Saúde. Agência Nacional de Saúde Suplementar, DIOPS, Rio de Janeiro, RJ, Brasil. Dezembro, GONÇALVES, L. R. M. (1992) O Controle Oficial da Solvência de Seguradoras no Brasil: Críticas e Propostas de Aperfeiçoamento. Rio de Janeiro, RJ, Brasil: Universidade Federal do Rio de Janeiro, COPPEAD, Dissertação (Mestrado em Administração de Empresas). MOUSSEAU, V., SLOWINSKI, R. & ZIELNIEWICZ, P. (1999). ELECTRE TRI 2.0a Methodological Guide and User s Manual. Cahiers du Lamsade, fevereiro. NOGUEIRA, C. A. L. (2004) Análise da Estrutura Econômica da Saúde Suplementar: Em Busca de Uma Estrutura Eficiente de Mercado. Rio de Janeiro, RJ, Brasil: Fundação Oswaldo Cruz, Escola Nacional de Saúde Pública (ENSP), Dissertação (Mestrado em Saúde Pública). YU, W., ELECTRE TRI - Aspects Méthodologiques et Guide d utilisation (1992). Cahiers du LAMSADE, abril. Gaver, Jennifer J.; Paterson, Jeffrey S (2004) Do insurers manipulate loss reserves to mask solvency problems? Journal of Accounting and Economics,Vol. 37 Núm. 3, p Anexo I Classes Critérios Limites A B C D E LG LC IMOB ENDIV Inferior 1,00 0,85 0,70 0, Superior --- 1,00 0,85 0,70 0,55 Inferior 1,00 0,85 0,70 0, Superior --- 1,00 0,85 0,70 0,55 Inferior 1,0 1,5 2,0 2,5 --- Superior --- 1,0 1,5 2,0 2,5 Inferior 2,5 2,9 3,3 3,7 --- Superior --- 2,5 2,9 3,3 3,7 RES Inferior 0,12 0,09 0,06 0, INFERIORQ Superior --- 0,12 0,09 0,06 0,03 RES FIN DM DA DC COB Tabela A.1: Classes de referência Inferior 0,000-0,025-0,050-0, Superior --- 0,000-0,025-0,050-0,075 Inferior 0,70 0,75 0,82 0, Superior --- 0,70 0,75 0,82 0,85 Inferior 0,20 0,25 0,32 0, Superior --- 0,20 0,25 0,32 0,35 Inferior 0,10 0,15 0,22 0, Superior --- 0,10 0,15 0,22 0,25 Inferior 1,10 1,15 1,22 1, Superior --- 1,10 1,15 1,22 1,25 ENEGEP 2005 ABEPRO 2971