A UTILIZAÇÃO DA ANÁLISE POR ENVOLTÓRIA DE DADOS NA LIBERAÇÃO DE CRÉDITO EM UMA AGÊNCIA DO BANCO DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL (BANRISUL)

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1 A UTILIZAÇÃO DA ANÁLISE POR ENVOLTÓRIA DE DADOS NA LIBERAÇÃO DE CRÉDITO EM UMA AGÊNCIA DO BANCO DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL (BANRISUL) VARGAS, Katsca Scheme 1 BUENO, Daane de Fátma dos Santos 2 MOURA, Glne Lz de 3 RESUMO O pesente tabalho tem como objetvo avala a aplcabldade da feamenta DEA (Data Envelopment Analyss) paa análse de lbeação de cédto em ma agênca do Banco do Estado do Ro Gande do Sl (Bansl). A pesqsa caacteza-se como de nateza qanttatva e, de acodo com ses objetvos, como exploatóa. Em temos de esltado, vefco-se qe a técnca DEA, pode se de gande vala como sbsído na tomada de decsão podendo, também, se tlzada na smlação de dfeentes stações, benefcando a nsttção no qe dz espeto à tomada de decsão. Nota-se qe a vaável mpedmento tem mao elevânca paa a dstnção ente os clentes. Esta, nem sempe é consdeada nas análses bancáas po estaem nela nclídos todos e qasqe atasos efeentes a pagamentos, po mas qe tenham sdo eglazados posteomente. Palavas-chave: Análse po Envoltóa de Dados; Tomada de Decsão; Análse de Cédto; Insttções Fnanceas. ABSTRACT Ths stdy ams to evalate the applcablty of the DEA (Data Envelopment Analyss) tool fo analyss of the cedt elease n a banch of the Bank of the State of Ro Gande do Sl 1 Pofessoa Assstente em Admnstação na Unvesdade Estadal do Ro Gande do Sl (UERGS). Dotoanda em Admnstação pela Unvesdade Fedeal de Santa Maa (PPGA/UFSM) na Lnha de Pesqsa Sstemas, Esttas e Pessoas. Meste em Admnstação pela Unvesdade Fedeal de Santa Maa (PPGA/UFSM) na Lnha de Pesqsa Sstemas, Esttas e Pessoas, Gadada em Admnstação pela Unvesdade de Cz Alta - UNICRUZ, E-mal: kat_scheme@yahoo.com.b 2 Especalsta em Gestão Públca e Geênca de Cdades (UNINTER). Bachael em Admnstação pela Unvesdade de Cz Alta - UNICRUZ, E-mal: daane_ojaopnes@yahoo.com.b 3 Pofesso Adjnto no Depatamento de Cêncas Admnstatvas da Unvesdade Fedeal de Santa Maa (UFSM). Doto em Admnstação pela Unvesdade de São Palo (USP). Meste em Admnstação pela Unvesdade Fedeal de Santa Catana (UFSC). Bachael em Admnstação pela Unvesdade Fedeal de Santa Maa (UFSM). E-mal: m.gmoa.fsm@gmal.com 1

2 (Bansl). The eseach s chaactezed as qanttatve n nate and, accodng to the goals, as exploatoy. In tems of eslts, t was fond that the DEA technqe can be of geat vale as an assstance n decson makng, and may also be sed n the smlaton of dffeent statons, beneftng the nsttton wth egad to decson-makng. Note that the "mpedment" vaable have moe elevance to the dstncton between cstomes. Ths s not always consdeed n the bank analyss becase t s nclded n t any and all delays elated to payments, by moe than they have been eglazed late. Keywods: Data Envelopment Analyss; Decson Makng; Cedt Analyss; Fnancal Instttons. 1 INTRODUÇÃO Constantemente, os admnstadoes tomam decsões qe, soznhas o somadas, afetam m gpo, ma oganzação o toda ma polítca (PEREIRA e MARQUES, 1997). Scoss (1974) cta qe as pessoas não pecsam se geentes natos, mas devem te o tenamento centífco e as técncas paa toma ma boa decsão, devem adq conhecmentos e domíno das técncas no momento de toma a decsão. Váos métodos axlam na tomada de decsão como, po exemplo, a Pesqsa Opeaconal qe é ma das possbldades efcazes a se tlzada nas oganzações. A pesqsa opeaconal consste na aplcação do método centífco ao estdo de altenatvas de ma stação poblemátca. Vsa à ênfase nos objetvos, ncopoando e qantfcando todos os paâmetos vnclados ao poblema, epesentando-o de foma lógca, na tentatva de splementa dados qantfcáves dento dos lmtes matemátcos e estatístcos. Dento da Pesqsa Opeaconal se nsee a análse envoltóa de dados (Data Envelopment Analyss DEA). Boensten, Becke e Pado (2003, p. 4) a defnem como ma técnca de pogamação matemátca qe mede a efcênca de ndades oganzaconas po meo da pesença de npts 4 e otpts 5. 4 Entadas, consdeadas como nsmos paa o pocesso. 5 Saída, consdeado o esltado do pocesso de tansfomação. 2

3 O so da análse envoltóa de dados paa vefca a efcênca elatva dos clentes, tem se mostado bastante atatvo em dvesos setoes de aplcação, confome ctado po Gomes, Mangabea e Mello (2005). Nesse atgo, seá tlzada a metodologa DEA, constída com os dados coletados, de modo a analsa o qado de clentes como ndades podtvas e avala qas vaáves nflencam e caactezam o qado dos melhoes clentes. Os efedos clentes são os qe tlzam os sevços dsponblzados pela nsttção fnancea sob análse de modo coeente e eqlbado. O planejamento e o estdo vsalzando o fto e com ntenção de alcança detemnada patcpação do mecado em qe atam, não é caacteístca da gande maoa das empesas. Com esta pesqsa, acedtam-se qe podem se levantadas e nvestgadas qestões mpotantes paa o desenvolvmento de ma agênca bancáa e atfca o modelo de análse tlzado pela nsttção, vsando sempe o axílo na edção da nadmplênca dessas nsttções e, pncpalmente, ma tomada de decsão mas efcaz. Além dsso, os dados esltantes da análse envoltóa de dados podeão axla na condção das atvdades tanto ntenas qanto extenas, além de possblta ma mao odenação e tanspaênca das estatégas a seem mplementadas, tonando a empesa mas compettva e dfeencada em elação aos concoentes. Fente ao exposto, delmta-se o segnte poblema de pesqsa: como a feamenta DEA é pode se tlzada na avalação das vaáves consdeadas pepondeantes paa análse de lbeação de cédto aos clentes de ma agênca bancáa? Assm, o pesente atgo tem o objetvo de avala a aplcabldade da feamenta DEA (Data Envelopment Analyss) paa análse de lbeação de cédto em ma agênca do Banco do Estado do Ro Gande do Sl (Bansl). 2 ANÁLISE ENVOLTÓRIA DE DADOS COMO FERRAMENTA DE TOMADA DE DECISÃO A falta de conhecmento dos poblemas qe ma empesa enfenta no ambente em qe ata explca po qe mtas delas, mesmo com níco pomsso, não consegem pepetação no mecado. Deste modo, é fndamental qe se conheçam as casas qe 3

4 ognam estes poblemas, as possíves altenatvas de solção e o mpacto de cada ma delas ntena e extenamente. Uma foma de sana essas dfcldades é a bsca po ma gestão estatégca, qe consste de m pocesso de adaptação contína qe as oganzações têm de enfenta, mdando hábtos, tempeamento, clta, estatégas, postas, no sentdo de adaptando-se às tblêncas do meo ambente e às tendêncas ftas, agega valo paa o clente, segndo na constante e ntemnável bsca da excelênca, o qe vablzaá a sa sobevvênca em longo pazo (TACHIZAWA e REZENDE, 2002, pág. 27). Na vsão de Doms e Pocanoy (2002) a meta da admnstação fnancea estatégca é maxmza o valo da companha, ma gestão bem scedda eqe o eqlíbo de ma sée de fatoes e não exstem egas qe gaantam o scesso sob todas as ccnstâncas. Deve consdea também o sco opeaconal e fnanceo, a matdade dos ganhos e as polítcas de dvdendos. Tanto Matas (2007) qanto Doms e Pocanoy (2002) ctam o cédto como m dos pncpas tens da gestão de captal de go, sendo de extema mpotânca na alavancagem das vendas e esponsável po gande pate dos ecsos aplcados no atvo cclante, os mecansmos de cédto são fndamentas como motvadoes das tocas comecas. As polítcas de cédto devem fxa os paâmetos da oganzação em elação à lbeação e concessão de cédto. Daamente enfenta-se ma nfndade de poblemas complexos em todas as áeas do conhecmento e po essa azão a modelagem tona-se essencal na tatabldade de modelos complexos. Fente a sso, tem-se a Pesqsa Opeaconal qe, segndo Andade (2000), é ma metodologa admnstatva qe agega, em sa teoa, qato cêncas fndamentas paa o pocesso decsóo: economa, matemátca, estatístca e comptação, apesentando-se assm como ma possbldade na análse de lbeação de cédto, ma das técncas exstentes na pesqsa opeaconal é a análse envoltóa de dados DEA. Péco, Rebelatto e Santana (2008) defnem a análse envoltóa de dados como ma técnca geencal tlzada paa a avalação e a compaação de ndades oganzaconas. Ao engloba m gande númeo de nfomações, tansfomando-as em m únco índce de efcênca global, essa técnca axla a tomada de decsões. 4

5 Em consonânca com Jno e Gaspan (2006) este tabalho tlza a metodologa de análse envoltóa de dados DEA, cja estmação é obtda pelo método de pogamação lnea. O método DEA, po sa vez, é desenhado especfcamente paa estmação de fonteas (envoltóas) e eqe apenas algmas popedades ncopoadas ao pocesso podtvo. A abodagem po DEA é capaz de ncopoa dvesos npts (entadas, ecsos, nsmos o fatoes de podção) e otpts (saídas o podtos) paa o cálclo da efcênca de ndades tomadoas de decsão, desgnadas po DMUs (Decson Makng Unts). Gomes, Mangabea e Mello (2005) expõem qe os poblemas de pogamação lnea (PPLs) de DEA apefeçoam cada obsevação ndvdal com o objetvo de calcla ma fontea de efcênca, detemnada pelas ndades efcentes. Essas ndades sevem como efeênca o benchmak 6 paa as ndades nefcentes. Há dos modelos DEA clásscos. a) Modelo CCR: Casa Nova (2002 apd PÉRICO, REBELATTO e SANTANA, 2008) cta qe o modelo CCR (também conhecdo po CRS o Constant etns to scale) fo desenvolvdo po Chanes, e qe esse modelo pemte ma avalação objetva da efcênca global e dentfca as fontes e a estmatva de montantes das nefcêncas dentfcadas, tabalha com etonos constantes de escala e assme popoconaldade ente npts e otpts. O modelo CCR oentado paa npts (ve Eqação 1), confome Péco, Rebelatto e Santana (2008, pág. 4), tem o objetvo de: [...] bsca a efcênca a pat de alteações (edções) nos níves de npt (nsmos), mantendo constante o nível de podto (otpt), consdeando o etono constante de escala. A pmea estção pode se defnda como o esltado da empesa, pos nada mas é do qe a sbtação dos podtos (somatóo das qantdades podzdas mltplcadas pelos pesos dos podtos) dos nsmos (somatóo dos nsmos consmdos mltplcados pelos espectvos pesos). Ele está lmtado a 0 (zeo). Dessa foma, as empesas efcentes obteão esltado 0 (zeo). 6 Método sstemátco de poca os melhoes pocessos, as déas novadoas e os pocedmentos de opeação mas efcazes qe condzam a m desempenho speo. 5

6 A segnda estção é o somatóo da mltplcação das qantdades consmdas pelos pesos específcos paa a empesa K, devendo se gal a 1 (m). Se a empesa K fo efcente, hk seá gal a 1(m). Se não fo, obteá m ndcado sempe nfeo a 1 (m). Max _ h Sjeto _ a : m 1 n 1 v, v y x k j k 0 1 n 1 Consdeando : y otpts o saídas; x mpts o entadas;, v pesos 1,..., m; 1,..., n; e j 1,..., N z 1 v x y j k 0 (1) Eqação 1 Modelo CCR oentado paa npts. O Modelo CCR oentado paa otpts, Eqação 2, confome Péco, Rebelatto e Santana (2008, pág. 4) onde: o objetvo do modelo CCR com oentação ao otpt é a maxmzação do nível de podção, tlzando, no máxmo, o consmo de npts obsevados. As estções são as mesmas do modelo CCR com oentação paa o npt. Mn _ h Sjeto _ a : m 1 m 1 ; v y y j k k 0 Consdeando : y otpts; x mpts;, v pesos; 1,..., m; 1,..., n; e j 1,... N n n v v x x j k 0 (2) Eqação 2 Modelo CCR oentado paa otpts. 6

7 Péco, Rebelatto e Santana (2008) anda enfatzam qe o ndcado de efcênca do modelo CCR ndca ma medda de podtvdade global, denomnada de ndcado de efcênca podtva. b) Modelo BCC: Paa Feaza, Gedes e Gomes (2008), o modelo BCC, desenvolvdo po Banke, Chanes e Coope (1984) sg como ma foma esltante da patção da efcênca do modelo CCR em dos componentes: a efcênca técnca e a efcênca de escala. A medda de efcênca técnca, esltante do modelo BCC, dentfca a coeta tlzação dos ecsos à escala de opeação da DMU. A efcênca de escala é gal ao qocente da efcênca BCC com a efcênca CCR e dá ma medda da dstânca da DMU em análse até ma DMU fctíca, qe opea com o tamanho da escala mas podtvo. O Modelo BCC oentado paa npts confome Péco, Rebelatto e Santana (2008) demonstado na Eqação 3, poss como objetvo cental bsca a efcênca a pat de alteações (edções) nos níves de npt (nsmos), mantendo constante o nível de podto (otpt), consdeando o etono vaáves de escala. Max _ Sjeto _ a : n 1 m 1 v x, v k y j m n v x Consdeando : y otpts; x npts;, v pesos; 1,..., m; 1,..., n; e j 1,..., N y 1 k j k k 0 (3) Eqação 3 Modelo BCC oentado paa otpts. 7

8 Modelo BCC oentado paa otpts confome Péco, Rebelatto e Santana (2008) demonstado na Eqação 4 onde: o objetvo do modelo BCC com oentação ao otpt é a maxmzação do nível de podção, tlzando, no máxmo, o consmo de npts obsevados. Mn _ Sjeto _ a : m 1 m 1 ; v y y n 1 k j 0 v v v Consdeando : y otpts; x npts;, v pesos; 1,..., m; 1,..., n; e j 1,..., N x 1 n k 1 v x k j k 0 (4) Eqação 4 Modelo BCC oentado paa otpts. 3 MÉTODO Esta pesqsa, qe tem como objetvo a descção das caacteístcas dos clentes de ma agênca do Banco do Estado do Ro Gande do Sl (Bansl) e a dentfcação de fatoes qe contbíam paa qe estes se tonem nadmplentes nas opeações contatadas com o banco, caacteza-se como ma pesqsa exploatóa qe, segndo Ha et al. (2005), é aqela oentada paa descobetas e qe pomoveá ma mao compeensão do poblema em estdo. Compeende anda ma pesqsa docmental devdo à fonte de dados v de docmentos de nível geencal do Bansl, dsponblzados pela geênca da agênca em estdo. Qanto à abodagem do poblema de pesqsa, a mesma compeende m estdo qanttatvo qe vsa à medção e à qantfcação dos esltados po meo de técncas de classfcação objetvas, envolvendo dados desctvos paa compeende fenômenos (GODOY, 1995; HAIR et al., 2005). Tem-se nesta pesqsa a aplcação do método de abodagem dedtvo e compaatvo devdo ao confontamento de dados na bsca de vaáves semelhantes e detemnantes ente 8

9 estes e a pedomnânca do método estatístco caactezado pela análse do fenômeno da nadmplênca, ocodo de modo epettvo e aleatóo. A poplação-alvo do pesente estdo compeende os clentes empesaas (pessoa jídca) de ma agênca do Bansl, sendo estes, 448. Po meo da amosta estatfcada, dvde-se a poplação-alvo da pesqsa em dos gpos, clentes admplentes e nadmplentes, sendo qe, paa esta dvsão embasam-se na admplênca das opeações, tlzação dos podtos/sevços ofeecdos. A seleção é ealzada tendo po base elatóos efeentes aos maoes saldos e movmentos e as maoes composções de dívda ntegantes dos cédtos em lqdação da agênca. Depos de seleconado o gpo, seleconam-se aleatoamente vnte clentes de cada m dos gpos ctados. A amosta efeda caacteza-se como pobablístca tendo em vsta a possbldade de acesso a todos os elementos da poplação. Em elação à qantdade de clentes seleconados, atendeam-se as exgêncas de númeo mínmo de ndades analsadas, sendo este númeo, tês vezes o númeo de vaáves analsadas. Após a seleção das ndades sege-se com a seleção das vaáves qe seão aplcadas ao modelo escolhdo. Segndo a metodologa ctada po Lns e Meza (2002 apd SANTANA, 2008), tlzo-se a opnão do pesqsado paa a seleção das vaáves. A coleta de dados de-se detamente com a geênca da agênca colaboadoa, a qal dsponblzo os extatos consoldados dos clentes defndos na amostagem, sendo o extato ctado o cadasto nteno do banco efedo a cada clente onde constam todos os dados de cnho pessoal, pofssonal, bem como stação medante ógãos fnanceos e opeações e sevços tlzados, atavés dos qas seão defndas as vaáves componentes da análse envoltóa de dados. Po detemnação da Le Complementa 105/2001 qe tata do sglo das opeações das nsttções fnanceas, os dados de cada clente, fonecdos pela agênca bancáa, seão apesentados sem conte o nome destes, sendo sbsttídos os nomes po númeos qe ndcaão cada clente seleconado. Os dados coletados po meo do extato consoldado de cada clente, foam tablados no softwae Mcosoft Excel de foma a possblta a vsalzação, análse e seleção das vaáves. Em segda foam defndas as vaáves pepondeantes e elevantes as qas ntegaão o modelo matemátco a se constído. 9

10 Paa o tatamento dos dados do modelo matemátco tlzo-se o softwae SIAD V3. O SIAD, qe sgnfca Sstema Integado de Apoo à Decsão, ntega em m únco softwae feamentas de apoo à decsão e, confome Mello et al. (2005), fo desenvolvdo, pmaamente, paa calcla todos os esltados dos modelos DEA clásscos (efcênca, pesos, alvos, benchmaks e folgas). Módlos adconas de DEA vêm sendo ncopoados, como a possbldade de adcona estções aos pesos (dos tpos Regões de Segança e Inpts/Otpts Vtas) e calcla os esltados da fontea nvetda. Paa possblta a tlzação do atng e do sco como vaáves de compaação paa análse dos esltados adapto-se a sbsttção das letas epesentantes de cada faxa po nmeação coespondente, confome apesentado na Tabela 1. Tabela 1 - Adaptação Ratng e Rsco paa Posteo Compaação. Sgla Repesentante Nmeação Coespondente AA 1,00 A 0,875 B 0,750 C 0,625 D 0,500 E 0,375 F 0,250 G 0,125 H 0,00 Fonte: Elaboada pelos Atoes. Confome se obseva na Tabela 1, a sbsttção das letas po númeos se de da segnte foma: como exstem nove letas epesentatvas e o nível de efcênca da análse DEA se ealza de zeo a m, sendo zeo a nefcente e m a DMU efcente opto-se po ma dvsão do númeo m em pates e posteo colocação em cada nível coespondente as letas, sendo o nível A. A epesentante de m, a empesa (DMU) mas efcente, pesspõem como o nível A efe-se a m menos 0,125 e, assm, em todos os níves apesentados na Tabela MODELAGEM 10

11 Utlzo-se no pesente estdo, como já menconado, a seleção das vaáves com vsta à opnão dos pesqsadoes. Não foam consdeadas as vaáves tlzadas pelo BACEN e ctadas na Resolção 2682/2000 devdo a estas seem calcladas pelo pogama tlzado na Insttção e, assm, fonece de antemão o sco e o atng do clente. As vaáves aq seleconadas efeem-se as qe, no momento do defemento o ndefemento do peddo, estão dsponíves de medato a eqpe geencal qe tomaá a decsão. Baseado também na metodologa adotada po Feaza, Gedes e Gomes (2008, p. 7) foam escolhdas 6 (ses) vaáves, apesentadas na Tabela 2, paa analsa a efcênca dos 20 (vnte) clentes seleconados. Destas, 2 (das) vaáves epesentam vaáves de entada (npt) e 4 (qato) epesentam vaáves de saída (otpt). Paa a escolha das vaáves de entada (npt) consdeaam-se vaáves com a caacteístca de qe qanto meno o se valo, melho paa a empesa. E paa epesenta as vaáves de saída (otpt), consdeo-se qe, qanto mao foem os dados destas vaáves, melhoes são os esltados apesentados pelas empesas. Assm, fo possível faze as escolhas das vaáves de entada e saída deste estdo apesentadas na Tabela 2. Númeo da empesa (DMU) Patmôno Líqdo Vendas/Mês Tabela 2 - Vaáves Seleconadas. OUTPUTS Fatamento Líqdo Depóstos à Pazo Impedmentos INPUTS Responsab. 1 R$ ,00 R$ ,00 R$ ,00 R$ ,90 28 R$ ,00 2 R$ ,00 R$ ,00 R$ ,00 R$ 2.541,02 1 R$ ,90 3 R$ ,00 R$ ,00 R$ ,00 R$ ,27 2 R$ ,00 4 R$ ,00 R$ ,00 R$ ,00 R$ 3.155,62 0 R$ ,60 5 R$ ,92 R$ ,15 R$ ,11 R$ 60,00 16 R$ ,00 6 R$ ,62 R$ ,62 R$ 6.919,13 R$ 2.959,48 17 R$ ,71 7 R$ ,00 R$ ,87 R$ ,95 R$ 2.891,73 0 R$ ,71 8 R$ ,15 R$ ,75 R$ ,37 R$ 112,22 15 R$ 7.097,41 9 R$ 5.162,59 R$ ,15 R$ ,47 R$ 81,87 29 R$ ,31 10 R$ ,72 R$ ,40 R$ ,04 R$ 460,01 22 R$ ,00 11 R$ ,20 R$ 1.455,00 R$ 1.113,00 R$ 2,86 3 R$ ,00 11

12 12 R$ 7.061,11 R$ ,32 R$ ,33 R$ 165, R$ 5.431,62 13 R$ ,00 R$ ,75 R$ ,15 R$ 592,29 11 R$ 9.704,39 14 R$ ,00 R$ 1.170,27 R$ ,64 R$ 169,75 3 R$ 5.572,00 15 R$ ,00 R$ ,91 R$ ,32 R$ 2.008, R$ 3.934,32 16 R$ ,90 R$ ,70 R$ ,11 R$ 418,97 3 R$ ,00 17 R$ ,00 R$ ,67 R$ ,15 R$ 3.839,91 32 R$ ,00 18 R$ ,65 R$ 3.863,25 R$ ,06 R$ 1.487,80 9 R$ ,00 19 R$ ,30 R$ ,90 R$ ,17 R$ 4.249,46 3 R$ ,00 20 R$ ,00 R$ 7.375,00 R$ ,53 R$ 9.394, R$ ,00 Fonte: Elaboada pelos Atoes com base no Banco de Dados do Bansl. Opto-se pela tlzação do método BCC, po este leva em consdeação o pote das ndades analsadas ajstando-se assm melho a ealdade dos clentes pessoas jídcas seleconados sendo estes epesentantes de dvesos setoes e potes. A pat da smlação no softwae SIAD V3 obtveam-se os índces de efcênca (scoes), os qas são apesentados na Tabela 3. Paa fns de melho vsalzação e análse dos esltados, confontaam-se as efcêncas obtdas atavés da feamenta DEA (smlado no softwae SIAD) e o nível de atng e sco tlzado pela nsttção. Tabela 3 - Compaatvo e Resltados. Númeo da Empesa DMUs Rsco Ratng Efcênca 1 0,125 0, , , ,125 0, ,875 0, , , ,75 0, , , , , ,655 12

13 , , ,047 Fonte: Elaboada pelos Atoes. Pode-se vefca na Tabela 3 qe, dente as 10 (dez) últmas empesas (DMUs) petencentes ao segndo gpo de clentes qe possem alto nível de atng e sco de opeação, devdo a stações de dfcldades fnanceas e/o nsolvênca apesentada pelos dados da empesa, os esltados do método tlzado pela nsttção são póxmos ao método DEA. Na Tabela 4 são apesentados os alvos e as folgas de cada empesa. 13

14 Lz de. A UTILIZAÇÃO DA ANÁLISE POR ENVOLTÓRIA DE DADOS NA GRANDE DO SUL (BANRISUL). Revsta Intedscplna Centífca Aplcada, Blmena, Tabela 4 - Alvos e Folgas. Empesas DMUs IMPEDIMENTOS RESPONSABILIDADES PL VENDAS FATURAMENTO DEPÓSITOS À PRAZO FOLGA ALVO FOLGA ALVO FOLGA ALVO FOLGA ALVO FOLGA ALVO FOLGA ALVO , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,24 1, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,99 0,01 0 0, , , , , ,96 0 0, ,7 2, , , , , , , , , ,45 2, , , , , , , , , ,14 0, , , , , , , ,27-0, , , , , , ,49 0, , , , , , ,37 525,28 525, ,7 0, , , , , , ,62 301,6 301, ,57 0, , , , , , , , ,68-0, , , , , , ,82 6, , , , , , , , , ,44 2, , , , , , , , , ,99-6, , , , , , , , , , , , , , ,90 Fonte: Elaboada pelos Atoes. 14

15 Os alvos, demonstados na Tabela 4, coespondem as metas o ponto deal a se atngdo pelas empesas, de modo a alcança m nível de efcênca ótmo. As folgas, po sa vez, se caactezam como sendo a pate do alvo já atngda até o momento pela empesa. A pat destes dados pode-se analsa a dfeença nte o alvo a se alcançado e a folga qe a empesa já poss. A DMU 1 (m) obteve nível máxmo de efcênca pela análse DEA, não coespondendo com o baxo atng e alto sco de opeação apesentado pela agênca, de acodo com os dados. Jstfca-se esta dscepânca atavés do alto nível de esponsabldade paa com a nsttção analsada, o qe compomete o nível de negocação. Relembando qe a vaável esponsabldade coesponde às esponsabldades da empesa paa com a nsttção analsada, o qe nflênca detamente na análse da nsttção levando-se em consdeação qe cada clente poss m lmte dento do qal podem-se ealza as opeações necessáas. Com gande númeo de esponsabldades, gande pate deste lmte apesenta-se compometdo, o qe edz o atng e amenta o nível de sco das opeações ealzadas ente a nsttção e a empesa. A análse DEA não leva em consdeação o fato de as esponsabldades seem paa com a nsttção somente, decoente dsso o ga de esponsabldade não é alto se detamente compaado paa com as demas vaáves da DMU 1 (m), este fato jstfca a dscepânca apesentada. Se obsevadas as DMUs 8 (oto), 9 (nove) e 10 (dez), qe se apesentaam abaxo do nível de efcênca pela análse DEA, nota-se qe na vaável mpedmentos o objetvo a se alcançado pede ma edção do númeo de mpedmentos paa qe esta possa petence ao ol das DMUs efcentes, bem como a DMU 5 (cnco) qe não apesento alto nível de efcênca como o espeado. Em elação à DMU 15 (qnze), pecebe-se qe apesa de ped ma edção no númeo de mpedmentos, esta fo consdeada como de mao efcênca em elação às demas DMUs ntegantes do segndo gpo, de 11 (onze) a 20 (vnte), devdo a demonsta gande folga nas vaáves vendas e fatamento líqdo, nas qas não apesenta m objetvo gande de se atngdo, consdeando se pote. A DMU 15 (qnze) apesenta baxo nível de esponsabldades, como também depóstos à pazo e, apesa dos mpedmentos, alcanço pela 15

16 análse do sstema m nível de efcênca qe coespondea a m atng e sco em tono do nível C e D e não do nível H ao qal petence. Dando-lhe vantagem fente às demas empesas de se pote pela análse DEA. 4 CONSIDERAÇÕES FINAIS A técnca apesentada, DEA, demonsto se de gande vala como sbsído na tomada de decsão podendo se tlzada na smlação de dfeentes stações, pojeta cenáos de mecado e vsalza qas mpactos team alteações econômcas paa cada clente. Caacteza-se como ma foma de faclta a análse e lbeação fente a pojetos apesentados pelos possíves tomadoes de ecsos, sendo qe, vsalza os mpactos na saúde fnancea da oganzação pode possblta o amento dos ncentvos paa cescmento, amplação e mplantação de novas empesas, benefcando tanto a socedade qanto a nsttção qe tomaa esta decsão com base em análses possíves, atngíves e concetas, dmnndo o sco em elação ao etono de ses nvestmentos. É ampla a gama de possbldades a pat desta técnca, com a devda e coeta seleção de vaáves, esta demonsta se de múltplas aplcações em dfeentes setoes e áeas, bem como de dvesas fomas em ma mesma stação. A análse dos alvos e folgas dsponblzada pelo softwae seve de spote à empesa, qando algma empesa clente não atng o nível de efcênca paa qe a pat dela possase bsca fomas de adeqação e alcance dos objetvos necessáos. A técnca DEA não só aponta qas empesas são nefcazes, mas aponta onde essas empesas estão sendo nefcazes, de foma a possblta m melhoamento contíno da empesa e conseqentemente benefcando a socedade na qal esta está nseda. Com a demonstação das vaáves defctáas, a bsca po solções tona-se deveas mas fácl e tona o scesso não ma meta natngível como hoje se apesenta paa mtas empesas, tona esse scesso possível e palpável, colocando a excelênca empesaal como meta plasível ao nível geencal de mtas empesas. Espea-se qe o pesente estdo possa contb paa a análse dos pocessos e a valdação do método tlzado pela nsttção fnancea analsada de modo a soma em se 16

17 desenvolvmento e cescmento, na medda em qe, bsco demonsta a vabldade da aplcação pátca de m nstmento de Pesqsa Opeaconal, paa mensa elementos típcos das Cêncas Socas Aplcadas. Natalmente, em azão de se caáte novado nas oganzações, tanto a poposta do estdo em s, como os modelos, demandam o envolvmento de estdos de otas dscplnas paa melhoa e ampla as opotndades de aplcação. O pesente modelo pode e deve se aplcado em todo e qalqe segmento empesaal, lgado a pessoas físcas e jídcas de modo a fndamenta ma melho tomada de decsão po pate destas, logcamente a cada caso o modelo deve se evsto e adaptado. REFERÊNCIAS ANDRADE, E. L. Intodção à pesqsa opeaconal: métodos e modelos paa a análse de decsão. 2ª Ed. Ro de Janeo: LTC, BORESNSTEIN, D.; BECKER, J. L.; PRADO, J. Avalando a efcênca das lojas da ECT do Ro Gande do Sl. Gestão da Podção, São Calos. vol.10, nº. 2, Ag DROMS, W. G.; PROCIANOY, J. L. Fnanças paa exectvos não fnanceos. 4ª Ed. São Palo: Bookman, FREAZA, F. P.; GUEDES, L. E. M.; GOMES, L. F. A. M. A efcênca da gestão estatégca no Basl: o caso do sstema bancáo. Vtóa, Espíto Santo. Bazlan Bsness Revew, vol. 5, nº 1, jan- abl, GODOY, A. S. Intodção à pesqsa qaltatva e sas possbldades. Revsta de Admnstação de Empesas RAE, São Palo, v.35, n.2, p , Ma Ab, GOMES, E. G.; MANGABEIRA, J. A. C.; MELLO, J. C. C. B. S. Análse envoltóa de dados paa avalação da efcênca e caactezação das tpologas em agclta: m estdo de caso. Revsta de Economa e Socologa Ral, Basíla, vol.43, ot/dez, HAIR, J, J. F.; BABIN, B.; MONEY, A. H.; SAMOUEL, P. Fndamentos de métodos de pesqsa em admnstação. Poto Alege: Bookman, JUNIOR, C. V. N. S.; GASPARINI, C. E. Análse da eqdade e da efcênca dos Estados no contexto do fedealsmo fscal. Estdos Econômcos, vol. 36, nº 4. São Palo- ot/ dez, MATIAS, A. B. Fnanças copoatvas de longo pazo. São Palo: Atlas,

18 . Fnanças copoatvas de cto pazo. São Palo: Atlas, MELLO, J. C. C. B. S.; MEZA, L. A.; GOMES, E. G.; NETTO, L. B. Cso de Análse envoltóa de dados. In: Anas... XXXVII Smpóso Basleo de Pesqsa Opeaconal, Gamado RS, PEREIRA, M. J. L. B.; MARQUES, J. G. Fases da decsão: as mdanças de paadgmas e o pode de decsão. São Palo: Makon Books, PÉRICO, A. E.; REBELATTO, D. A. N.; SANTANA, N. B. Efcênca bancáa: os maoes bancos são os mas efcentes? Uma análse envoltóa de dados. Gestão e Podção, São Calos, v. 15, nº 2, pág , mao- agosto, SANTANA, N. B. Responsabldade sóco ambental e valo das empesas: ma análse envoltóa de dados em empesas dstbdoas de enega elétca. Dssetação (Mestado) - Escola de Engenhaa de São Calos, Unvesdade de São Palo, São Calos, SCOSS, F. Z. Pocesso decsóo paa exectvos. Ro de janeo, Lvos Técncos e Centífcos; Basíla, INL, TACHIZAWA, T.; REZENDE, W. Estatéga empesaal: tendêncas e desafos - m enfoqe na ealdade baslea. São Palo; Makon Books,