ANÁLISE DO MERCADO DE SEGUROS NO BRASIL: UMA VISÃO DO DESEMPENHO ORGANIZACIONAL DAS SEGURADORAS NO ANO DE 2003*

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1 88 ANÁLISE DO MERCADO DE SEGUROS NO BRASIL: UMA VISÃO DO DESEMPENHO ORGANIZACIONAL DAS SEGURADORAS NO ANO DE 2003* ANALYSIS OF THE BRAZILIAN INSURANCE MARKET: A VIEW OF INSURANCE COMPANIES ORGANIZATIONAL PERFORMANCE IN 2003 MARCELO ALVARO DA SILVA MACEDO Professor Doutor do Prograa de Pós-Graduação e Gestão e Estratégia e Negócios da Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro E-ail: alvaro@ufrrj.br FABRÍCIA DE FARIAS DA SILVA Bacharel e Adinistração pelo Departaento de Ciências Adinistrativas e Contábeis do Instituto de Ciências Huanas e Sociais da Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro e Mestranda e Adinistração no Centro de Pós-Graduação e Pesquisas e Adinistração da Faculdade de Ciências Econôicas da Universidade Federal de Minas Gerais E-ail: fabriciaufrrj@hotail.co RODRIGO MELO SANTOS Bacharel e Adinistração pelo Departaento de Ciências Adinistrativas e Contábeis do Instituto de Ciências Huanas e Sociais da Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro E-ail: rodrigo@ufrrj.br RESUMO A análise de desepenho de ua organização é sepre algo passível de uitas discussões. Questionaentos sobre quais indicadores utilizar e coo consolidá-los de fora a estabelecer u critério justo de avaliação de perforance estão presentes e vários estudos e no dia-a-dia das epresas. É nesse sentido que se apresenta este trabalho: coo ua proposta de odelage desse problea, através da utilização da Análise por Envoltória de Dados (DEA). Busca-se u índice de perforance relativa que seja capaz de conjugar indicadores financeiros de lucratividade e de risco na análise de desepenho organizacional. E outras palavras, o índice de cada epresa é ua cobinação integrada de vários vetores de desepenho e é função não só de sua perforance, as tabé do desepenho das outras epresas analisadas. Fizera parte da aostra desta pesquisa seguradoras de quatro segentos: 25 de autoóveis, 10 de saúde, 13 de vida e previdência e 18 de coberturas diversas, que estava e operação no Brasil e 2003, listadas no ranking da Revista Balanço Financeiro da Gazeta Mercantil (2004), acerca do desepenho das elhores seguradoras e outras instituições financeiras. Palavras-chave: Seguradoras; Desepenho Organizacional; DEA; Análise Multicriterial; Bencharking. ABSTRACT Organizational perforance analysis is always a source of great discussion. Questions on which indicators to use and how to consolidate the so as to establish a fair perforance assessent criterion are present in several studies and in copanies daily reality. In this sense, this paper presents a odeling proposal for this proble through the use of the Data Envelopent Analysis (DEA). The goal is to find a relative perforance ratio that is capable of conjugating financial profitability and risk indicators in organizational perforance analysis. In other words, each copany s ratio is an integrated cobination of several perforance vectors and a function not only of its own perforance, but also of the perforance of other analyzed copanies. Insurance copanies fro four segents were part of the research saple: 25 auto, 10 health, 13 life and retireent and 18 of nuerous coverage, which were operating in Brazil in 2003, listed in the Gazeta Mercatil - Balanço Financeiro Magazine ranking (2004) about the perforance of the best insurance copanies and other financial institutions. Keywords: Insurance Copanies; Organizational Perforance; DEA; Multicriterial Analysis; Bencharking Recebido e Aceito e ª versão aprovada e * Artigo originalente apresentado no 5 o Congresso USP de Controladoria e Contabilidade, São Paulo SP, outubro/ 2005, sendo preiado coo o elhor trabalho da área teática Controladoria e Contabilidade Gerencial.

2 ANÁLISE DO MERCADO DE SEGUROS NO BRASIL: UMA VISÃO DO DESEMPENHO ORGANIZACIONAL DAS SEGURADORAS NO ANO DE INTRODUÇÃO De acordo co Barr et al. (2002), nas indústrias copetitivas, as unidades de produção pode ser separadas e dois grupos distintos: efi cientes e inefi cientes, obedecendo a u padrão de avaliação de desepenho. Essas inforações pode auxiliar nua análise de perforance, pois são capazes de identifi car elhores e piores práticas relacionadas co alta e baixa efi ciência. Hendriksen e Van Breda (1999) enfatiza que a ensuração do desepenho pode ser feita sob a ótica de valores onetários, noralente utilizando dados contábil-fi nanceiros, e/ou sob a ótica de inforações não-onetárias. A conjugação de inforações de abas as naturezas pode levar o sistea de avaliação do desepenho a ua condição diferenciada no que diz respeito a certas predições para subsidiar o processo decisório. Esse é u ponto iportante, pois segundo Iudícibus (1998) a fi nalidade da análise de desepenho deve ser ais do que retratar o que aconteceu no passado, as tabé, fornecer alguas bases para analisar o que poderá acontecer no futuro. Iudícibus (1998) diz que a análise contábil-fi nanceira é a arte de saber extrair relações úteis, para seus objetivos, dos relatórios contábil-fi nanceiros tradicionais e de suas extensões e detalhaentos. O autor destaca que cada analista poderia escolher seu próprio conjunto de relações para fazer ua deterinada análise e dois analistas, usando o eso conjunto de índices, poderia chegar a conclusões diferentes a respeito de ua esa organização. Isso acontece porque apesar de sere cálculos relativaente foralizados, não existe coprovações científi cas de que ua deterinada etodologia de análise contábil-fi nanceira seria elhor ajustada para obter u diagnóstico ais preciso. Ainda segundo Iudícibus (1998), a periodicidade e a profundidade da análise constitue questões iportantes a sere respondidas, já que a análise para fi nalidades externas poderá acontecer soente quando haja necessidade inerente a operações que a epresa queira fazer ou e u período relativaente grande para acopanhaento do desepenho da organização por parte de seus parceiros (stakeholders). Já e relação à profundidade, o autor diz que o analista externo possui quase sepre apenas as inforações oriundas das deonstrações contábeis e, por conta disso, coo a disponibilidade de inforações é enor, a análise será enos aprofundada. Segundo Meiand et al. (2002), na análise de desepenho organizacional é cou o uso de ua grande variedade de indicadores e étricas de efi ciência, que de ua fora geral difi culta ua avaliação fi nal, visto que falha e prover os decisores de ua edida singular, poré ulticriterial. Isso traz à tona a questão de que utilizar últiplos critérios não necessariaente gera ua visão ultidiensional, que só é alcançada quando da utilização de ua ferraenta de consolidação dos vetores de desepenho que estabelece ua étrica única, capaz de representar a coplexidade da análise. A Análise por Envoltória de Dados (DEA), que consiste e ua técnica de prograação ateática, pode ser ua solução para esse tipo de problea. Magalhães da Silva et al. (2003) esclarece que o ercado de seguros no Brasil possui u incrível potencial de cresciento. Caracteriza a indústria de seguros coo u investiento destinado a u investidor que possui características de investientos de longo prazo. Contador et al. (2000) ressalta que a concorrência, nessa indústria, se apresenta e transforação, e que se percebe que as udanças no ercado ocasiona udanças tabé nas epresas do setor, ou seja, quando havia altas taxas de infl ação, a seleção de riscos tornava-se enos rigorosa pois as aplicações no ercado fi nanceiro podia gerar lucros altíssios. Poré, quando a infl ação está e baixa, os ganhos fi nanceiros não copensa prejuízos decorrentes da á seleção de riscos. Co isso, no atual contexto de concorrência do setor de seguros, as epresas deve estar e constante aperfeiçoaento de seus odelos gerenciais e qualidade da seleção de riscos. Para atender às necessidades ipostas pelo abiente copetitivo, ressalta Soteriou e Zenios (1999), é necessária a utilização de algua odelage para o problea de desepenho organizacional. Nesse sentido, pode ser usada ua técnica não-paraétrica de bencharking conhecida coo Análise por Envoltória de Dados (DEA), que te sido aplicada satisfatoriaente no setor fi nanceiro. Segundo Zhu (2000), a Análise por Envoltória de Dados (DEA) é ua técnica baseada e prograação linear projetada para estabelecer ua edida de efi ciência relativa entre diferentes entidades de u gênero cou. Ainda para o autor, a edida de efi ciência DEA contabiliza explicitaente o ix de entradas e saídas de cada unidade analisada. É nesse contexto que se insere este trabalho, que aplica a Análise por Envoltória de Dados (DEA) na avaliação do desepenho de seguradoras e operação no Brasil e A partir de inforações sobre rentabilidade do patriônio líquido (RPL), arge operacional (MOP) e sinistralidade (SIN) de seguradoras de quatro segentos: de autoóveis, de saúde, de vida e previdência e de diversos outros segentos, busca-se discutir a perforance relativa destas epresas, be coo a utilidade da odelage apresentada. O artigo e questão se propõe, ainda, a apresentar o étodo DEA (Análise por Envoltória de Dados) coo ua ferraenta oderna e efi caz para avaliar os resultados das estratégias traçadas por deterinada epresa, inclusive seguradoras.

3 90 Marcelo Alvaro da Silva Macedo Fabrícia de Farias da Silva Rodrigo Melo Santos 2 ANÁLISE POR ENVOLTÓRIA DE DADOS (DEA) De acordo co Meiand et al. (2002), na literatura de gestão, o desepenho organizacional é convencionalente defi nido e teros de suas características de output (produção, vendas etc.) ou de input (custos, gastos etc.) ou ainda coo ua relação entre outputs e inputs (efi ciência, produtividade etc.). No caso de DEA, ainda segundo os autores, considera-se o desepenho coo a razão entre outputs e inputs, ou seja, o que te sido produzido por unidade do que te sido consuido no processo de transforação de insuos e produtos. Defi nido coo será feita a edida, te-se o foco, então, e coo ensurar os diversos vetores de desepenho, seja inputs ou outputs, relevantes no processo de análise e avaliação do desepenho organizacional. Contador et al. (2000) explica que o étodo DEA teve orige no trabalho de Farrell (1957), e que ele subdividiu a efi ciência global e efi ciência técnica (que diz respeito à axiização de outputs dado u núero restrito de inputs) e efi ciência alocativa (que visa a ua cobinação perfeita de inputs dadas as restrições de preço e tecnologia), e cuja cobinação gerará a efi ciência econôica (que poderá ser focada na redução de insuos (inputs) ou na axiização dos produtos (outputs)). Segundo Magalhães da Silva et al. (2003), a etodologia DEA caracteriza-se coo ua técnica não paraétrica que perite lidar co várias saídas (outputs) e entradas (inputs), cujo objetivo é analisar, coparativaente, unidades independentes no que se refere ao seu desepenho, ou seja, à efi ciência de cada unidade. Para Oliveira Pereira (2002), o odelo ateático do DEA foi proposto, inicialente, por Charnes, Cooper e Rhodes (1978) e perite avaliar a efi ciência relativa de unidades hoogêneas (DMU s - Decision Making Units) co base na transforação de recursos (inputs) e produtos ou resultados (outputs). O resultado de efi ciência relativa, obtido através dessa avaliação, varia dentro da faixa de 0 a 100% para cada ua das DMU s, indicando quais unidades possue ua efi ciência inferior e quais são aquelas e posição de Bencharking. De acordo co Magalhães da Silva (2000), o odelo DEA pode ser visto coo ua ferraenta para o Bencharking, já que pode ser defi nido coo u dos odernos instruentos de gerência que possibilita a elhoria do desepenho técnico-econôico das epresas de fora coparativa. Segundo o autor, alguas epresas consegue cobinar elhor os seus insuos, utilizando processos e técnicas de gestão apriorados e gerando produtos (outputs) co aior efi ciência, sendo essas epresas referências para as deais que busca elhorar seu desepenho. São várias as forulações dos odelos de DEA encontradas na literatura, confore dize Charnes et al. (1994), entretanto dois odelos básicos DEA são geralente usados nas aplicações. O prieiro chaado de CCR (CHARNES, COOPER e RHODES, 1978), tabé conhecido coo CRS (Constant Returns to Scale), avalia a efi ciência total, identifi ca as DMU s efi cientes e inefi cientes e deterina a que distância da fronteira de efi ciência estão as unidades inefi cientes. O segundo chaado de odelo BCC (BANKER, CHARNES e COOPER, 1984), tabé conhecido coo VRS (Variable Returns to Scale), utiliza ua forulação que perite a projeção de cada DMU inefi ciente sobre a superfície de fronteira (envoltória) deterinada pelas DMU s efi cientes de taanho copatível. No caso das forulações, alé das da escolha entre CRS e VRS (neste estudo estareos trabalhando co a forulação DEA-CRS) existe a necessidade de fi xação da ótica de análise (orientação input ou orientação output). Segundo Lins e Meza (2000), alguns analistas tende a selecionar odelos co orientação input porque e uitos casos te-se outputs estabelecidos para se alcançar e, portanto, as quantidades de inputs apresenta-se coo variáveis de decisão priária. Poré, existe outras situações e que se poderia ter ua quantidade fi xada de inputs (inalterados) e poder-se-ia estar procurando coo produzir ais outputs. Nesse caso, ua orientação output poderia ser ais apropriada, e que o objetivo é axiizar os produtos obtidos se alterar o nível atual dos inputs. Para Oliveira Pereira (2002), através de u odelo ateático, os escores de efi ciência do DEA são calculados co base na projeção das unidades ineficientes na fronteira, levando e consideração que existe dois odelos clássicos de projeção: odelo orientado para a redução áxia do nível de input para ua esa produção de output; odelo orientado para elevação do output para u eso nível de input. Outro ponto iportante, de acordo co o autor, a ser observado é que o DEA não indica apenas a classifi cação das unidades e efi cientes e inefi cientes, as fornece u parâetro para o auento do desepenho das unidades inefi cientes, ou seja, o quanto essas unidades deve evoluir para alcançar o desepenho das unidades Bencharking do ercado. De acordo co Macedo (2004a), os odelos utilizados, desenvolvidos a partir do DEA, são capazes de conjugar e u único índice vários indicadores de natureza diferentes para a análise do desepenho organizacional. Pode-se perceber, então, que a odelage possui as características de trabalhar diversas variáveis se a necessidade de convertê-las para u padrão cou de unidade e de apoiar o processo decisório co ua técnica de natureza ulticritério e, portanto, ais capaz de odelar a coplexidade do undo real. De acordo co Coelli et al. (1998), Charnes, Cooper e Rhodes (1978) propusera u odelo que tinha ua orientação input e assuia retornos constantes de escala (CRS). Artigos subseqüentes tê considerado várias alternativas, dentre elas as de Banker, Charnes e Cooper (1984), e que o odelo de retorno variável de escala (VRS) foi proposto.

4 ANÁLISE DO MERCADO DE SEGUROS NO BRASIL: UMA VISÃO DO DESEMPENHO ORGANIZACIONAL DAS SEGURADORAS NO ANO DE Assi, ainda segundo Coelli et al. (1998), u cainho intuitivo para introduzir DEA é por eio de fora de razão. Para cada DMU, pretender-se-ia obter ua edida de razão de todos os outputs sobre todos os inputs, ou seja, os pesos ótios uj e vi são obtidos pela resolução do seguinte problea de prograação ateática: Max Ec = S.a.: s u j y jc j=1 v i x ic s u j y jk j=1 v i x ik u j 0, j, v i 0, i 1, k = 1, 2,, c,, n Nesse odelo, c é a unidade (DMU) que está sendo avaliada. O problea acia envolve a procura de valores para u e v, que são os pesos, de odo que axiize a soa ponderada dos outputs (output virtual ) dividida pela soa ponderada dos inputs (input virtual ) da DMU e estudo, sujeita à restrição de que esse quociente seja enor ou igual a u, para todas as DMUs. Essa função está sujeita à restrição de que, quando o eso conjunto de coefi cientes de entrada e saída (os vários vi e uj) for aplicado a todas as outras unidades de serviços que estão sendo coparadas, nenhua unidade excederá 100% de efi ciência ou ua razão de 1,00. De acordo co Macedo (2004b), o Problea de Prograação Linear (PPL) acia apresentado te orientação input (I) que procurará identifi car inefi ciência coo ua redução proporcional e inputs usados, co níveis dados de output. Ua orientação output teria coo objetivo obter o áxio de outputs co os inputs dados. O odelo para esse propósito obté-se invertendo o quociente do odelo apresentado inicialente, obtendo-se: Min v i x ic u j y jc S.a.: v i x ik u j y jk 1, k = 1, 2,, c,, n u j, v i 0, x, y Assi, a efi ciência pela ótica dos outputs é calculada pelo inverso da função objetivo, ou seja, efi ciência = 1/Ec. Esse problea defi ne a relação dos inputs sobre os outputs, e que c é o índice da unidade que está sendo avaliada. Para Macedo (2004a), o odelo original CCR, tabé conhecido coo CRS (Constant Returns to Scale) segundo a ótica dos ultiplicadores, pode ter u índice de efi ciência defi nido, então, coo a cobinação linear dos outputs dividida pela cobinação linear dos inputs de deterinada DMU. Poré, u problea coo esse, de forulação fracionária, possui infi nitas soluções ótias. Para evitar isso, segundo Coelli et al. (1998), ua possível iposição seria V i X ic = 1, pois, alé disso, se quer linearizar as restrições do problea, de odo a transforá-lo e u Problea de Prograação Linear (PPL). Então, introduzindo a transforação linear desenvolvida por Charnes e Cooper (1962) obté-se: Max Ec = u j y jc j=1 S.a.: v i x ic = 1 s s u j y jk j=1 v i x ik 0, k = 1, 2,, c,, n u j, v i 0, x, y

5 92 Marcelo Alvaro da Silva Macedo Fabrícia de Farias da Silva Rodrigo Melo Santos Essa fora do problea é conhecida coo problea dos ultiplicadores, coo tabé são chaados os pesos, u j e v i. Denota-se esse PPL por CRS/M/I. Entretanto, ua orientação output procura odelar o problea utilizando-se do PPL a seguir, denoinado CRS/M/O: Min v i x ic s S.a.: u j y jc = 1 j=1 v i x ik n u j y jk 0, k = 1, 2,, c,, n j=1 u j, v i 0, x, y Esse odelo é utilizado para a análise dos dados, pois se te u input e dois outputs. Macedo (2004b) diz que quanto enor a relação inputs/ outputs aior a efi ciência. Para cada DMU a ser analisada, forula-se u problea de otiização co o objetivo de deterinar os valores que essa DMU atribuiria aos ultiplicadores u e v de odo a aparecer co a aior efi ciência possível. É iportante ressaltar, tabé, a característica não-paraétrica da etodologia DEA e que os parâetros de efi ciência são reais e estabelecidos dentro da aostra dentre as instituições que apresentara elhor perforance. Isso não signifi ca que as DMU s ais efi cientes de deterinada aostra seja as ais efi cientes da população ou, ainda, que não possa auentar ainda ais seu nível de efi ciência. Essas DMU s siplesente apresentara o aior nível de efi ciência e relação às deais DMU s da aostra, dentro dos insuos e produtos utilizados, assuindo, assi, o aior escore possível. E linhas gerais, caso o indicador de efi ciência de ua deterinada DMU seja igual a u, ela estará operando e escala ótia. 3 DESEMPENHO ORGANIZACIONAL EM INSTITUIÇÕES FINANCEIRAS: O CASO DAS SEGURADORAS De acordo co Antunes de Oliveira e Tabak (2004), co a globalização da copetição, a indústria fi nanceira te experientado ua nova aneira de pensar suas atividades, co conseqüente refl exo e seu nível de efi ciência, principalente co o uso de novas tecnologias no processaento da inforação e no gerenciaento do risco. Assi sendo, ensurar a efi ciência passa a ser u conceito chave e nesse contexto destaca-se a odelage DEA. Segundo Sathye (2002), a literatura sobre efi ciência e produtividade e instituições fi nanceiras é vasta. E teros gerais, há duas etodologias para ensurar udanças de produtividade: os econoétricos (paraétricos) e os núeroíndices (não-paraétricos). A etodologia DEA é considerada coo não-paraétrica, já que não requer a priori ua fora funcional da estrutura da tecnologia de produção. A efi ciência das instituições fi nanceiras, para Al-Shaari e Salii (1998), te sido avaliada por eio das tradicionais ferraentas de análise fi nanceira, coo a análise de índices contábil-fi nanceiros. Entretanto, te se tornado freqüente a utilização da técnica não-paraétrica conhecida coo Análise por Envoltória de Dados (DEA), devido a sua capacidade de prover dados de grande fi dedignidade, realizar coparações co outras instituições e fornecer aos seus stakeholders inforações confi áveis sobre o desepenho organizacional. Barr et al. (2002) enfatiza que durante as duas últias décadas, uitos estudos fora realizados co o intuito de avaliar a efi ciência das ais variadas instituições fi nanceiras. Não é era coincidência que esses estudos tenha se expandido exataente nu oento e que os ercados fi nanceiros undiais tê passado por uitas udanças. A dissertação de Magalhães da Silva (2000) te coo objetivo edir a efi ciência das 25 aiores instituições fi nanceiras brasileiras (e teros de Ativos Totais e arço de 2000). Para isso o trabalho propõe a aplicação da etodologia DEA, e conjunto co a técnica I-O Stepwise para seleção de variáveis, que busca identifi car quais são os fatores que ais infl uencia os outputs. As variáveis, então, selecionadas fora: Inputs Despesas Adinistrativas, Volue de Operações, Núero de Funcionários, Ativo Total, Ativo Peranente e Volue de operações de Crédito e Outputs Receitas de Operações de Crédito, Resultado Operacional, Receita de Prestação de Serviços, Alavancage e Rentabilidade (sendo que as duas últias não fora inseridas na etodologia I-O Stepwise). A partir desse ponto, foi aplicado o Modelo DEA-BCC, que segundo o autor é ais robusto e geral, privilegiando a análise dos resultados encontrados, co orientação voltada para axiização dos outputs. Coo resultado, fora obtidas seis instituições inefi cientes, das 25 analisadas. Através de ua análise copleentar dessas instituições, concluiu-se,

6 ANÁLISE DO MERCADO DE SEGUROS NO BRASIL: UMA VISÃO DO DESEMPENHO ORGANIZACIONAL DAS SEGURADORAS NO ANO DE coo fatores de inefi ciência, probleas de carteira de crédito, alé de incorporações não fi nalizadas, deonstrando que a instituição incorporadora deora para usufruir resultados de sua incorporada. O artigo de Gules e Zanine (2002) coparou u grupo de seguradoras co controle de Capital Nacional e outro de Capital Estrangeiro, levando e conta seus indicadores econôico-fi nanceiros, utilizando os principais índices para ua análise das seguradoras: Índices Econôicos: Marge Bruta, Marge Operacional, Marge Líquida, Taxa de Retorno do Capital Próprio, Retenção Própria, Retenção de Terceiros, Sinistralidade, Custo de Coercialização, Custo de Adinistração, Prêio Marge, Índice Cobinado e Índice Cobinado Apliado; e Índices Financeiros: Liquidez Geral, Liquidez corrente, Liquidez Seca, Solvência Geral, Endividaento, Garantia de Capital de Terceiros, Iobilização do Capital próprio, Independência Financeira, Liquidez operacional, Cobertura Vinculada. Após o cálculo dos referidos índices, realizou-se ua coparação visando deterinar diferenças e/ou seelhanças desses indicadores entre as dez seguradoras estudadas: cinco de capital nacional e cinco de capital estrangeiro. Coo resultado obteve-se que e doze, dentre os vinte e dois índices coparados, a hipótese de igualdade entre as édias foi confi rada. E outros dois índices, o resultado deonstra a existência de diferenças, poré coo se trata de índices de Retenção (Própria e de Terceiros) não há coo atribuir u conceito de desepenho ais ou enos favorável, pois trata-se de políticas de estratégia, portanto, os resultados fora considerados neutros. Os deais 8 índices apresenta u elhor desepenho para o Grupo 1, coposto pelas seguradoras de Capital Nacional. Poré o autor ressalta que as conclusões não pode ser generalizadas, devendo fi car restritas ao grupo de epresas estudado. O artigo de Contador et al. (2000) trata da avaliação de seguradoras que atua no Brasil procurando destacar a aior efi ciência e subscrição de riscos, aplicando para isso o étodo da Análise por Envoltória de Dados (DEA). Para colocar e prática os conceitos, o artigo baseou-se no Boleti Estatístico da SUSEP (Superintendência de Seguros Privados) do prieiro seestre de 1999 para selecionar u grupo de 52 seguradoras co vendas superiores a R$ 5 ilhões no período. As variáveis fora escolhidas de fora a valorizar o processo de coercialização de seguros, fora elas: inputs: Sinistro Retido (gastos co pagaentos de indenizações, excluídos os valores de recuperação de sinistros obtidos junto ao ressegurador), Despesa Coercial (ilustra o poder de barganha dos corretores e negociação co as seguradoras); output: Prêio Ganho (ontante das vendas excluindo a parcela paga ao ressegurador). É iportante destacar que a orientação utilizada foi a axiização de output e a escala a VRS (Retorno Variável de Escala). Coo resultado, os autores obtivera soente 10 das epresas estudadas coo efi cientes. Pode-se perceber que dessas dez, cinco pertencia a congloerados bancários, que dispõe de ua boa rede de distribuição dos produtos, as agências bancárias, deixando claro a doinação da venda casada. O trabalho de Meiand et al. (2002) descreve ua odelage DEA aplicada a fi liais de ua Cia. de Seguro, que operava basicaente co seguro residencial, na Nova Zelândia, onde o desepenho é ensurado e teros de consecução dos objetivos organizacionais. Para análise fora considerados inputs, tais coo: custos e satisfação do cliente (núero de reclaações). Coo outputs fora consideradas variáveis do nível de serviço ao cliente, tais coo: rapidez, resposividade etc. O estudo concluiu que a utilização de DEA viabilizou ua visão gerencial do desepenho organizacional, já que prooveu ua étrica ulticriterial capaz de capturar a consecução dos objetivos organizacionais. O artigo destaca a posição do ercado de seguros no undo de atrelar as operações desse ercado às redes bancárias, o que acarreta ua visão voltada para elhor seleção de riscos e não para aplicações de recursos no ercado fi nanceiro. Ao analisar-se essa posição e relação ao ercado brasileiro, verifi ca-se que esse se ostra na contraão. Magalhães da Silva et al. (2003), e seu artigo, objetiva avaliar o setor segurador brasileiro, através de u estudo coparativo entre as aiores seguradoras do país no ano de 2002, epregando a técnica da Análise por Envoltória de Dados, a qual perite estabelecer u Benchark de efi ciência. Para isso, fora escolhidas as 11 aiores seguradoras (e teros de Patriônio Líquido), de acordo co o descrito junto ao Boleti Estatístico da Susep 2002 (período de janeiro a novebro de 2002). O Modelo DEA-BCC foi o escolhido para calcular os níveis de efi ciência relativa. As seguintes variáveis fora selecionadas, e função de sua iportância na busca de resultados: Despesas Coerciais, Despesas Adinistrativas, Prêios de Seguros e Índices de Sinistralidade (relação percentual entre sinistros pagos e os prêios recebidos), sendo as duas prieiras inputs e os dois últios outputs. É iportante destacar que a orientação foi dada à axiização dos outputs, ou seja, optou-se pela deterinação dos recursos existentes para a obtenção do aior nível possível de outputs. Antes de realizar a odelage co os dados fora retiradas 3 unidades das 11 escolhidas, por conta de probleas nos dados apresentados. As epresas estudadas não fora identifi cadas pelos autores, devido ao caráter estritaente acadêico do trabalho, segundo suas palavras. O resultado apresentou duas unidades co efi ciência áxia (100%). É possível, tabé, identifi car o percentual de inefi ciência e cada variável no tocante às seguradoras que não atingira a efi ciência plena. Alé disso, foi percebido que das oito epresas testadas, as cinco ais efi cientes são pertencentes a

7 94 Marcelo Alvaro da Silva Macedo Fabrícia de Farias da Silva Rodrigo Melo Santos congloerados fi nanceiros concluindo os autores o ganho de escala existente para essas epresas no segento de seguro, já que utiliza o canal de distribuição das agências para vender seus produtos. Os autores chegara, ainda, à conclusão de que a Análise por Envoltória de Dados é u processo de extrea valia para a avaliação dos produtos, serviços e práticas e relação aos copetidores, visto que o conheciento da posição relativa de ua certa unidade e relação às outras irá fornecer os dados necessários para o desenvolviento dos planos estratégicos da epresa e questão. Os estudos, e quase sua totalidade, utiliza inforações contábil-fi nanceiras para avaliar o desepenho de seguradoras nos ercados internacional e nacional. Apenas o estudo de Meiand et al. (2002) é que se utiliza de variáveis fi nanceiras e não-fi nanceiras coo satisfação do cliente e nível de serviço. Isso ostra as difi culdades, apesar da relevância de sere utilizadas variáveis não-fi nanceiras para análise e avaliação do desepenho organizacional. E todos esses, à exceção de Gules e Zanine (2002), foi utilizada a etodologia DEA, que apresentou bons resultados na análise do desepenho no setor de seguros. Este artigo está inserido nesse contexto, pois utiliza DEA para avaliar o desepenho de seguradoras no ercado brasileiro a partir de índices contábil-fi nanceiros. 4 METODOLOGIA E APRESENTAÇÃO DOS DADOS Esta pesquisa pode ser caracterizada, de acordo co o exposto por Vergara (2004), coo sendo descritiva e quantitativa, pois se procura através da aplicação da Análise por Envoltória de Dados, as inforações das seguradoras de autoóveis, de saúde, de vida e previdência e de outros segentos que faze parte da aostra, expor características a respeito de sua perforance. O processo de aostrage é não probabilístico, pois se parte de u universo naturalente restrito, já que as seguradoras fora escolhidas a partir das que constava na publicação utilizada. Isso traz alguas liitações de análise, as não invalida os resultados da pesquisa, visto que as seguradoras dessa listage são, assuidaente, representativas de boas práticas gerenciais. Esta pesquisa foi feita a partir de dados secundários colhidos na edição de junho de 2004 da Revista Balanço Financeiro da Gazeta Mercantil, sobre o desepenho das elhores seguradoras e outras instituições fi nanceiras. A pesquisa partiu das seguradoras disponíveis na publicação, classifi cadas e quatro tipos: de autoóveis, de saúde, de vida e previdência e de outros segentos. De posse dessas inforações, retirara-se aquelas seguradoras que já era inefi cientes de início, pois tinha rentabilidade negativa. Por fi, a aostra foi coposta por 25 seguradoras de autoóveis, 10 de saúde, 13 de vida e previdência e 18 de seguros diversos. Essa divisão por segento se faz necessária por conta das diferentes atividades, e virtude do foco do negócio, exercidas pelas seguradoras de cada u destes. Isso ajuda a hoogeneizar a aostra e fortalece, assi, a odelage. Meso assi, u últio grupo é forado por diversos segentos, tais coo: patrionial, habitacional, transportes etc. De cada ua das seguradoras selecionadas, fora coletadas inforações disponíveis referentes aos seguintes indicadores: rentabilidade do patriônio líquido, arge operacional e sinistralidade. A seguir te-se ua descrição sucinta de cada índice: Rentabilidade do Patriônio Líquido (RPL): Representa o output 1 e ede, e percentual, o retorno dos recursos investidos pelos acionistas após a apuração do lucro líquido. É u índice do tipo quanto aior, elhor o desepenho. Marge Operacional (MOP): Representa o output 2 e ede, e percentual, a representatividade do resultado operacional e relação aos prêios retidos. É u índice do tipo quanto aior, elhor o desepenho. Sinistralidade (SIN): Representa o único input dessa análise e ede, e percentual, o nível de coproetiento dos prêios ganhos co os sinistros ocorridos. É u índice do tipo quanto enor, elhor o desepenho. Esses indicadores fora escolhidos, pois dentre as inforações disponíveis na publicação utilizada coo fonte, era os ais couns na análise de desepenho de seguradoras. Cada u desses indicadores representa u vetor de desepenho, já que é possível hierarquizar cada ua das instituições e relação a cada u desses individualente. Esses seria odelos de avaliação de perforance onocriteriais. O que se busca, neste artigo, é apresentar ua etodologia ultidiensional, baseada e DEA, na qual seja possível avaliar o desepenho de cada seguradora de odo ulticriterial, ou seja, considerando de aneira integrada todos os vetores de desepenho apresentados. E linhas gerais, neste trabalho propõe-se ua abordage que, a partir de inforações sobre rentabilidade do patriônio líquido, arge operacional e sinistralidade de seguradoras e operação no Brasil, divididas e quatro segentos distintos, procura edir a efi ciência de cada seguradora e relação às outras que faze parte do eso segento e que faze parte da aostra.

8 ANÁLISE DO MERCADO DE SEGUROS NO BRASIL: UMA VISÃO DO DESEMPENHO ORGANIZACIONAL DAS SEGURADORAS NO ANO DE Isso é feito através da utilização da Análise por Envoltória de Dados (DEA), que ostra o quão ua seguradora é efi - ciente, no trataento de seu input (sinistralidade) e outputs (rentabilidade do patriônio líquido e arge operacional), e relação às outras. A escolha pelo odelo DEA-CRS deu-se e virtude de ser ele ais discriinante no processo de avaliação do desepenho das unidades sob análise. Essa análise fornece u indicador que varia de 0 a 1 ou de 0% a 100%, sendo que soente as seguradoras que obtê índice de efi ciência igual a u é que são efetivaente efi cientes, ou seja, faze parte da fronteira efi ciente. E teros práticos, o odelo procura identifi car a efi ciência de ua seguradora coparando-a co os elhores desepenhos observados e seu nível de operação e segento. E virtude da liitação de páginas não foi possível apresentar todos os dados coletados. Poré, o Quadro 1 ostra u resuo das inforações pertinentes às seguradoras, que fi zera parte da aostra fi nal, por segento. Pode-se perceber que o segento de diversos apresenta, de fora geral, ua dispersão aior e relação a todas as variáveis. Isso pode acontecer devido a ter-se ua segentação rui nesse setor, ou seja, haver seguradoras co atividades diferentes. A aior sinistralidade édia foi encontrada no setor de saúde, que é tabé o segento co enores RPL e MOP édios. Isso quer dizer que nesse segento, e édia, é o ais coplicado de atuar. Já o setor de Vida e Previdência parece ser o ais atrativo, já que apresenta RPL e MOP édios interessantes e SIN édia uito baixa. E relação às variáveis percebe-se que a ediana sepre apresenta valores enores que a édia (exceto a SIN no segento de autoóveis). Isso quer dizer que as epresas que estão acia do percentil 50% apresenta valores aiores que aquelas que estão abaixo, fazendo assi que a édia seja elevada. Isso pode até representar ua discrepância grande entre epresas de grande e pequeno portes. No Quadro 2, te-se ua listage das instituições, por segento, que fi zera parte da aostra analisada. Segentos/Índices RPL MOP SIN Segentos/Índices RPL MOP SIN Média 14,00 12,37 62,67 Média 36,18 25,74 7,81 Autoóveis Maior 34,98 75,10 77,18 Maior 105,33 138,27 27,34 Vida e Menor 0,21 0,31 29,10 Menor 2,20 1,70 0,87 Previdência Mediana 13,16 7,28 65,88 Mediana 31,87 18,29 3,61 DP 9,08 16,10 10,70 DP 26,37 34,08 8,95 Média 13,33 6,42 83,05 Média 17,03 54,66 68,77 Maior 31,64 16,48 105,43 Maior 49,82 322,73 447,22 Saúde Menor 0,11 0,36 71,38 Diversos Menor 1,49 1,55 18,20 Mediana 12,24 5,06 79,82 Mediana 15,48 15,40 50,34 DP 10,13 4,74 8,87 DP 12,65 79,43 92,88 Quadro 1 Resuo das Inforações por Segento AUTOMÓVEIS AUTOMÓVEIS VIDA E PREVIDÊNCIA DIVERSOS Bradesco Seguros QBE Brasil Seguros Bradesco Vida Unibanco AIG Itaú Seguros Alfa Seguros Unibanco AIG Prev Ace HSBC Seguros Confiança Itaú Vida SBCE Porto Seguro Generali do Brasil Santander Seguros XL Insurance APS Seguradora Gente Brasil Prev UBF Garantias Real Seguros AGF Brasil Caixa Vida Unied Aliança da Bahia Hannover Internacional Real Vida Excelsior Seguros Conapp Seguros SAÚDE Safra Vida Zurich Brasil Kyoei do Brasil Marítia Saúde Icatu Hartford Royal & Sunalliance Sulina AGF Saúde Sudaeris Generali Sabei Axa Seguros Unibanco AIG Saúde AGF Vida Roa Banestes Porto Seguro - Saúde Cigna Seguradora Santos Cia. Seguros Marítia Unied Saúde Ail Seguradora Áurea Tóquio Marine Notre Dae DIVERSOS Copanhia Mutual Yasuda Sul Aérica Cia. de Saúde Caixa Seguradora Nobre Bradesco Saúde J. Malucelli Vera Cruz Salutar Saúde Panaericana Sul Aérica Cia. Seguros Brasilsaúde AIG Brasil Quadro 2 Seguradoras Analisadas e cada Segento

9 96 Marcelo Alvaro da Silva Macedo Fabrícia de Farias da Silva Rodrigo Melo Santos 5 APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS RESULTADOS Co base nas inforações das seguradoras sob análise, ontou-se o odelo de avaliação de efi ciência, para cada segento. E todas as análises utilizou-se ua orientação output e o odelo CRS. Nessas quatro análises estiou-se a eficiência de cada seguradora, e relação às outras de seu segento. Para obter-se a eficiência de cada DMU utilizou-se u software de DEA, apresentado por Meza et al. (2003), denoinado SIAD (Sistea Integrado de Apoio à Decisão). Os Quadros 3 a 6 ostra os resultados obtidos nessa análise para cada segento. Alé disso, analisara-se as udanças nos níveis de inputs e outputs nas seguradoras ineficientes para que se torne eficientes. Co base nas inforações do Quadro 3, pode-se verifi car, quanto ao desepenho, que apenas a seguradora Aliança da Bahia foi efi ciente. Na verdade essa seguradora de autoóveis foi a que elhor cobinou os inputs (enores) e outputs (aiores). Ela é utilizada coo Benchark para todas as outras seguradoras desse segento. No caso do segento de autoóveis, seguradoras coo a Alfa Seguros e Gente, que são aquelas co enor desepenho, necessita de udanças radicais nos níveis de inputs e/ou outputs e relação aos valores atuais. A Alfa teria que elhorar sua RPL de 0,21% para 44,08% e sua MOP de 0,31% para 65,07%. Já a Gente teria que udar esses indicadores de 2,47% para 42,09% e de 3,28% para 55,89%. Tudo isso antendo-se os níveis de sinistralidade. Já e instituições tais coo: a HSBC Seguros e a Itaú Seguros as udanças são ínias, pois tê altos níveis de efi ciência. Elas teria que odifi car, antendo-se a sinistralidade constante, a RPL de 29,93% para 31,15% e de 28,25% para 35,04% e a MOP de 19,62% para 20,41% e de 50,66% para 62,84%, respectivaente. Co base nas inforações do Quadro 4, pode-se verifi car, quanto ao desepenho, que apenas Marítia Saúde, AGF Saúde, Unibanco AIG Saúde e Salutar Saúde fora efi cientes. Na verdade estas seguradoras de saúde fora as que elhor cobinara os inputs (enores) e outputs (aiores). A AGF Saúde é a seguradora que ais aparece coo referência para as outras desse segento. No segento de saúde, seguradoras coo Bradesco Saúde e Brasilsaúde, que possue índices de efi ciência baixíssios, necessita de udanças radicais. A título de ilustração, essas duas seguradoras precisaria auentar suas RPL e MOP e ais de 20 vezes, antendo-se os atuais níveis de sinistralidade. Percebe-se, nesse setor, ua disparidade uito grande, nos índices de efi ciência, entre as efi cientes e as inefi cientes. O segundo aior indicador é de apenas 0,5145. Isso quer dizer que, de fora geral, as seguradoras que não são efi cientes precisa de udanças relativaente grandes, para se tornare efi cientes. SEGUROS/AUTOS Seguradoras EFF Seguradoras EFF Bradesco Seguros 0,4338 Tóquio Marine 0,3432 Itaú Seguros 0,8061 Yasuda 0,3306 HSBC Seguros 0,9611 Nobre 0,7959 Porto Seguro 0,6423 Vera Cruz 0,2793 APS Seguradora 0,3882 Sul Aérica Cia. Seguros 0,1293 Real Seguros 0,5901 QBE Brasil Seguros 0,1169 Aliança da Bahia 1,0000 Alfa Seguros 0,0048 Conapp Seguros 0,4161 Confiança 0,1975 Kyoei do Brasil 0,1335 Generali do Brasil 0,2141 Sulina 0,2622 Gente 0,0587 Axa Seguros 0,5954 AGF Brasil 0,1409 Banestes 0,5203 Hannover Internacional 0,1634 Marítia 0,5608 Quadro 3 Efi ciência das Seguradoras de Autoóveis SEGUROS/SAÚDE Seguradoras EFF Seguradoras EFF Marítia Saúde 1,0000 Notre Dae 0,4894 AGF Saúde 1,0000 Sul Aérica Cia. de Saúde 0,3707 Unibanco AIG Saúde 1,0000 Bradesco Saúde 0,0590 Porto Seguro - Saúde 0,3965 Salutar Saúde 1,0000 Unied Saúde 0,5145 Brasilsaúde 0,0303 Quadro 4 Efi ciência das Seguradoras de Saúde

10 ANÁLISE DO MERCADO DE SEGUROS NO BRASIL: UMA VISÃO DO DESEMPENHO ORGANIZACIONAL DAS SEGURADORAS NO ANO DE Co base nas inforações do Quadro 5, pode-se verifi car, quanto ao desepenho, que apenas a Caixa Vida e a Safra Vida fora efi cientes. Na verdade estas seguradoras de vida e previdência fora as que elhor cobinara os inputs (enores) e outputs (aiores). Essas serve de Bencharks para todas as unidades, à exceção da Ail Seguradora, que utiliza apenas a Safra Vida coo referência. No caso das seguradoras de vida e previdência, coo a Sudaeris Generali, que possui o aior desepenho diferente de 100%, não existe a necessidade de grandes transforações para que passe a fazer parte da fronteira de efi ciência. Ela precisaria alterar sua RPL de 50,49% para 50,78% e sua MOP de 25,39% para 25,54%, antendo-se os atuais níveis de sinistralidade. Poré seguradoras, tais coo: Real Vida, Bradesco Vida, Unibanco AIG Prev e Ail Seguradora, necessita de grande esforço no sentido de reduzir seus inputs e/ou auentar seus outputs para se tornare 100% efi cientes. Co base nas inforações do Quadro 6, pode-se verifi car, quanto ao desepenho, que apenas a SBCE foi efi ciente e é utilizada coo referência para elhoria das outras seguradoras. Na verdade, essa seguradora foi a que elhor cobinou os inputs (enores) e outputs (aiores). Nessas seguradoras, observou-se o eso coportaento já coentado nos outros segentos. A Copanhia Mutual, a Áurea, a Santos Cia. Seguros e a Roa, por sere as de enores índices de efi ciência, necessita de grandes udanças e seus vetores de desepenho para se tornare efi cientes. Já a seguradora Excelsior Seguros possui índice próxio de 100% e, por conta disso, não precisa de alterações profundas e seus atuais níveis de inputs e outputs. E cada u dos segentos pôde-se perceber que as elhores seguradoras são aquelas que possue u desepenho ulticriterial superior. Nua análise copleentar, procurou-se verifi car os índices ideais para cada seguradora não efi ciente para que ela pudesse atingir efi ciência de 100%, ou seja, ua análise que ostrasse a redução de inputs e/ou o increento dos outputs necessários para que cada DMU se tornasse efi ciente. A lógica é diinuir a sinistralidade e/ou auentar a rentabilidade do patriônio líquido e a arge operacional. O que está exposto acia coloca a idéia de bencharking, ou seja, a tentativa de tornar as DMU s inefi cientes e efi - cientes usando essas últias coo referência para as prieiras. Pôde-se verifi car que alguas seguradoras necessita de grandes transforações no que tange aos inputs e outputs. Poré alguas outras, para se tornare efi cientes necessita tão soente de pequenas alterações no que diz respeito a seus inputs e/ou outputs. Note-se que várias seguradoras precisa elhorar bastante, são exataente aquelas que obtivera os enores índices de efi ciência. Poré, as seguradoras co aiores efi ciências (diferentes de 100%) necessita de pequenas alterações e seus indicadores para atingire a perforance áxia. VIDA E PREVIDENCIA Seguradoras EFF Seguradoras EFF Bradesco Vida 0,0296 Safra Vida 1,0000 Unibanco AIG Prev 0,0211 Icatu Hartford 0,0937 Itaú Vida 0,1735 Sudaeris Generali 0,9944 Santander Seguros 0,5975 AGF Vida 0,2048 Brasil Prev 0,0896 Cigna Seguradora 0,3197 Caixa Vida 1,0000 Ail Seguradora 0,0304 Real Vida 0,0035 Quadro 5 Efi ciência das Seguradoras de Vida e Previdência SEGUROS DIVERSOS Seguradoras EFF Seguradoras EFF Caixa Seguradora 0,5082 Unied 0,1251 J. Malucelli 0,5852 Excelsior Seguros 0,8340 Panaericana 0,2188 Zurich Brasil 0,2870 AIG Brasil 0,2793 Royal & Sunalliance 0,2224 Unibanco AIG 0,2456 Sabei 0,1681 Ace 0,5371 Roa 0,0936 SBCE 1,0000 Santos Cia. Seguros 0,0815 XL Insurance 0,5179 Áurea 0,0575 UBF Garantias 0,2801 Copanhia Mutual 0,0399 Quadro 6 Efi ciência das Seguradoras dos Outros Segentos (Diversos)

11 98 Marcelo Alvaro da Silva Macedo Fabrícia de Farias da Silva Rodrigo Melo Santos Por últio, procedeu-se ua análise dos pesos atribuídos aos vetores de desepenho, para saber co base e pesos iguais a zero as variáveis que estava sendo desprezadas na análise de desepenho. E linhas gerais, quando ua variável te peso (u ou v) igual a zero, isso representa que essas variáveis são naturalente probleáticas na obtenção dos índices de efi ciência. Coo a odelage procura os elhores índices de desepenho, dadas as características de inputs e outputs, para cada DMU, essa atribui zero a toda variável que possa atrapalhar o objetivo de axiizar a efi ciência. Tendo essa abordage coo referência percebeu-se que a variável arge operacional (output) era a que ais aparecia co pesos zeros nos segentos de autoóveis e diversos. Já nos segentos de Saúde e Vida e Previdência o núero de pesos zero é uito pequeno. Isso signifi ca que a arge operacional, e autoóveis e diversos, é ua variável que pode ser elhorada e todas as instituições e que não está contribuindo objetivaente para a efi ciência da grande aioria delas. No caso das seguradoras de Saúde e de Vida e Previdência a contribuição das variáveis RPL e MOP, para o desepenho organizacional, é idêntica. Nua coparação entre a análise de desepenho feita pela Gazeta Mercantil e pelo DEA neste artigo, percebe-se que, e todos os segentos, os prieiros colocados do ranking da Gazeta não obtivera, necessariaente, índice de efi ciência igual a 100% ou próxio a esse valor. A exceção foi o segento de saúde. Alé disso, observou-se ua correlação relativaente pequena e não signifi cativa entre os índices de desepenho obtidos pelos dois odelos. A título de ilustração a revista utiliza ua etodologia baseada e pesos preestabelecidos, que são atribuídos aos índices para encontrar o total de pontos de cada seguradora. Já e relação aos outros estudos feitos no Brasil e no exterior, observa-se que os resultados são copatíveis e relação à utilização da etodologia DEA. Poré, e relação aos artigos de Contador et al. (2000) e Magalhães da Silva et al. (2003), não fora obtidos os esos resultados no que tange à doinância das seguradoras ligadas aos grandes congloerados fi nanceiros. 6 CONCLUSÕES E CONSIDERAÇÕES FINAIS A efi ciência é u dos aspectos que vê governando, e aior ou enor grau, dependendo da organização, a atuação de seguradoras e outras instituições fi nanceiras no Brasil nos últios anos. Nua análise dos vários segentos de seguro, percebe-se que os grandes congloerados fi nanceiros não consegue necessariaente obter aiores desepenhos. Isso pode ostrar que para copetir, nesse ercado, pode ser preciso u foco operacional cada vez aior. Isso traz para o setor ua nova perspectiva copetitiva, pois os ganhos fi nanceiros, que esses congloerados poderia atingir, se ostra cada vez enos efi cientes, passando, assi, a copetição a ser centrada nua disputa operacional, focada, por exeplo, nua gestão efi ciente do risco (sinistralidade). Isso quer dizer que instituições de pequeno e édio porte possue totais condições de sobrevivência e de copetição nesse setor, nos diversos segentos. Esse é o caso, por exeplo, da Salutar Saúde, que é u dos líderes do ranking de saúde, e da Sudaeris Generali, que possui ua das aiores efi ciências no segento de vida e previdência. Isso ressalta o fato de que não é o taanho que gera a copetitividade, as si o desepenho superior. Nua análise geral, nota-se que os odelos de DEA possibilita realizar a ensuração da efi ciência de unidades siilares. Neste estudo, utilizou-se o odelo para avaliação da efi ciência de seguradoras dos segentos de autoóveis, saúde, vida e previdência e outros e operação no Brasil e Os resultados deste estudo propõe ua nova percepção sobre a perforance fi nanceira de seguradoras que não se encontra disponível aos gestores e ao ercado e geral através dos balanços e tradicionais análises de índices fi nanceiros. Observa-se que a etodologia DEA é capaz de unir a alta adinistração das seguradoras de inforações adicionais sobre os aiores deterinantes de efi ciência ou inefi ciência, partindo-se de variáveis pré-selecionadas, pois oferece ua análise de bencharking, e que o gestor pode avaliar as alterações necessárias para que a instituição possa se tornar efi ciente e teros copetitivos. Ou seja, a partir de inforações que não estaria disponíveis pelas técnicas convencionais, os resultados da Análise por Envoltória de Dados pode proporcionar elhores condições de copetitividade às seguradoras, principalente quando interpretadas e usadas co os conhecientos e julgaentos próprios da alta adinistração sobre as operações de suas instituições. Através da aplicação da Análise por Envoltória de Dados são identifi cadas as unidades efi cientes e inefi cientes dentro de u conjunto de dados hoogêneo, alé da possibilidade de obter índices capazes de indicar quanto as unidades inefi cientes precisa elhorar para se tornare unidades efi cientes. A taxa de efi ciência não fornece apenas a ordenação das seguradoras nu ranking, as tabé sugere o grau de inefi ciência de ua seguradora quando coparado co a unidade referencial de efi ciência (benchark).

12 ANÁLISE DO MERCADO DE SEGUROS NO BRASIL: UMA VISÃO DO DESEMPENHO ORGANIZACIONAL DAS SEGURADORAS NO ANO DE Os odelos aplicados e discutidos possibilita a coparação, e u sentido ultidiensional, da capacidade co que cada unidade (DMU) transfora seus insuos e produtos e, ainda, infora alterações que deve ser realizadas no nível de utilização de insuos e de produtos, para tornar unidades inefi cientes e efi cientes. De posse dos dados apresentados pode-se criar u ranking, entre estas seguradoras analisadas, levando e consideração ua situação de análise que pondera siultaneaente últiplos eleentos iportantes do desepenho organizacional. Esse assunto não se encontra encerrado, pois ainda há uito a ser explorado dessa etodologia e gestão de instituições fi nanceiras. Este eso trabalho deve ter continuidade através de ua elhor visão dos vetores de desepenho que ais contribue para ua ensuração ais apurada da efi ciência organizacional. Referências Bibliográficas AL-SHAMMARI, M.; SALIMI, A.. Modeling the Operating Efficiency of Banks. Logistics Inforation Manageent. V. 11, n. 1, p. 5-17, ANTUNES DE OLIVEIRA; C. V.; TABAK, B. M.. Coparativo da Eficiência Bancária utilizando Data Envelopent Analysis (DEA). In: ENCONTRO NORTE-NORDESTE DE FINANÇAS, 1, 2004, Recife. Anais do I ENEFIN. Recife: FIR, BANKER, R. D.; CHARNES, A.; COOPER, W. W. Soe Models for Estiating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopent Analysis. Manageent Science. V.30, n.9, BARR, R. S.; KILLGO, K. A.; SIEMS, T. F.; ZIMMEL, S.. Evaluating the Productive Efficiency and Perforance of U.S. Coercial Banks. Managerial Finance. V.28, n.8, p. 3-25, CHARNES, A.; COOPER, W. W.; LEWIN, A. Y.; SEIFORD, L. M.. Data Envelopent Analysis. 2. ed. Boston: KAP, ; ; RHODES, E.. Measuring the Efficiency of Decision Making Units. European Journal of Operational Research. V.2, n.6, ;. Prograing with Linear Fractional Functionals. Naval Research Logistic Quarterly. V.9, p , COELLI, T.; RAO, D. S. P.; BALTESE, G. E.. An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis. Boston: KAP, CONTADOR, C. R.; COSENZA, C. A. N.; LINS, M. E.; GONÇALVES NETO, A. C.. Avaliação da Perforence do Mercado Segurador Brasileiro através do étodo DEA (Data Envelopent Analysis) no prieiro seestre de In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE PESQUISA OPERACIONAL, 32, 2000, Viçosa/MG. Anais do XXXII SBPO. Viçosa: SOBRAPO, GULES, M. A.; ZANINI, F. A. M.. Análise Econôico-financeira de Seguradoras: u estudo no Mercado brasileiro. In: CONGRESSO LATINO-AMERICANO DE ESCOLAS DE ADMINISTRAÇÃO, 37, 2002, Porto Alegre/RS. Anais do XXXVII CLADEA. Porto Alegre: CLADEA, HENDRIKSEN, E. S.; VAN BREDA, M. F.. Teoria da Contabilidade. São Paulo: Atlas, IUDÍCIBUS, S.. Análise de Balanços. 7 ed.. São Paulo: Atlas, LINS, M. P. E.; MEZA, L. Â.. Análise Envoltória de Dados e Perspectivas de Integração no Abiente de Apoio à Decisão. Rio de Janeiro: COPPE/ UFRJ, MACEDO, M. A. S.. A Utilização da Análise Envoltória de Dados (DEA) na Consolidação de Medidas de Desepenho Organizacional. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CUSTOS, 11, 2004, Porto Seguro. Anais do XI Congresso Brasileiro de Custos. Porto Seguro: ABC, 2004a. MACEDO, M. A. S.. Indicadores de Desepenho: Ua Contribuição para o Monitoraento Estratégico através do Uso de Análise Envoltória de Dados (DEA). In: SIMPÓSIO DE ADMINISTRAÇÃO DA PRODUÇÃO, LOGÍSTICA E OPERAÇÕES INTERNACIONAIS, 7, 2004, São Paulo. Anais do VII SIMPOI. São Paulo: FGVSP, 2004b. MAGALHÃES DA SILVA, A. C.. Análise de Eficiência de Instituições Financeiras Brasileiras, segundo a etodologia de Data Envelpoent Analysis (DEA) f. Dissertação (Mestrado e Adinistração) COPPEAD, UFRJ, Rio de Janeiro. MAGALHÃES DA SILVA, A. C.; NEVES, C.; GONÇALVES NETO, A. C.. Avaliação da Eficiência das Copanhias de Seguro no ano de 2002: ua abordage através da Análise Envoltória de Dados. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CUSTOS, 10, 2003, Guarapari/ES. Anais do X Congresso Brasileiro de Custos. Guarapari: ABC, MEIMAND, M.; CAVANA, R. Y.; LAKING, R.. Using DEA and Survival Analysis for Measuring Perforance of Branches in New Zealand s Accident Copensation Corporation. Journal of Operational Research Society. v. 53, n. 3, p , MEZA, L. A.; BIONDI NETO, L; SOARES DE MELLO, J. C. C. B.; GOMES. E. G.; COELHO, P. H. G.. SIAD Sistea Integrado de Apoio à Decisão: ua ipleentação coputacional de odelos de análise de envoltória de dados. In: SIMPÓSIO DE PESQUISA OPERACIONAL DA MARINHA, 6, 2003, Rio de Janeiro. Anais do VI SPOLM. Rio de Janeiro: CASNAV, OLIVEIRA PEREIRA, R.O.. Avaliação da Eficiência de Instituições Microfinanceiras. Infore-se/BNDES. N.43, 2002, 6 p.

13 100 Marcelo Alvaro da Silva Macedo Fabrícia de Farias da Silva Rodrigo Melo Santos REVISTA BALANÇO FINANCEIRO. São Paulo: Gazeta Mercantil, Anual. O Desepenho dos Melhores: o ranking dos 400 aiores. SATHYE, M. Measuring Productivity Changes in Australian Banking: an application of Malquist Índices. Managerial Finance. V.28, n.9, p , SOTERIOU, A. C.; ZENIOS, S. A.. Using Data Envelopent Analysis for Costing Bank Products. European Journal of Operational Research. V.114, n.2, p , VERGARA, S. C.. Projetos e Relatórios de Pesquisa e Adinistração. 5. ed. São Paulo: Atlas, ZHU, J. Multi-factor Perforance Measure Model with Application to Fortune 500 Copanies. European Journal of Operational Research. N.123, n.1, p , NOTA Endereço dos autores Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro Instituto de Ciências Huanas e Sociais Departaento de Ciências Adinistrativas e Contábeis Rod. BR 465, K 07 - Seropédica Rio de Janeiro RJ