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