AVALIAÇÃO DE DESEMPENHO ECONÔMICO-FINANCEIRO POR MEIO
DA ANÁLISE DISCRIMINANTE: UM ESTUDO COM ÍNDICES DE CAIXA E
COMPETÊNCIA DAS EMPRESAS LISTADAS NA BM&FBOVESPA
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Edna Maria de Melo Vieira
Mestranda do Programa de Pós-Graduação em Ciências Contábeis da Universidade
Federal de Pernambuco
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Dra. Umbelina Cravo Teixeira Lagioia
Professora Adjunta do Departamento de Ciências Contábeis e Atuariais da Universidade
Federal de Pernambuco.
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Dr. Aldemar de Araújo Santos
Professor Adjunto do Departamento de Ciências Contábeis e Atuariais da Universidade
Federal de Pernambuco.
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Dr. Gilberto Fernandes Vieira
Professor Adjunto da Unidade Acadêmica de Ciências Exatas e da Natureza da
Universidade Federal de Campina Grande.
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Dra. Josete Florêncio dos Santos
Professora Adjunta do Departamento de Administração da Universidade Federal de
Pernambuco.
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AVALIAÇÃO DE DESEMPENHO ECONÔMICO-FINANCEIRO POR MEIO
DA ANÁLISE DISCRIMINANTE: UM ESTUDO COM ÍNDICES DE CAIXA E
COMPETÊNCIA DAS EMPRESAS LISTADAS NA BM&FBOVESPA
RESUMO
O objetivo deste estudo foi verificar, por meio da Análise Discriminante, quais os índices de
caixa e/ou competência expressam o desempenho econômico-financeiro das empresas
brasileiras listadas na Bovespa. Para coleta de dados e cálculo dos índices financeiros
utilizou-se o banco de dados do Economática. A amostra foi composta por 112 empresas, das
quais foram calculados doze índices com base no regime de competência e doze índices com
base no regime de caixa, no período de 2008 a 2012. Para atingir o objetivo, realizou-se a
Análise Discriminante através do método Stepwise, com todos os índices (caixa e
competência) de forma conjunta, para encontrar a função que expressasse o desempenho
econômico-financeiro das empresas estudadas e, a partir dela, evidenciar os índices mais
significativos na predição desse desempenho. Com base nos resultados encontrados,
constatou-se que tanto os índices de caixa como os índices de competência conseguem
predizer com alta eficácia classificatória a situação financeira das empresas. Isto não
significou que se poderia tomar qualquer grupo de índices, isoladamente. Ao contrário, o
estudo revelou que os dois grupos deveriam ser considerados simultaneamente. No entanto,
dos 24 índices analisados, os que mais expressaram o desempenho econômico-financeiro das
empresas, presentes nas funções discriminantes durante os cincos anos analisados (2008 a
2012), foram apenas 10: RA, LC, RV, ICG, IEF, RCP, IFC, IRCCP, IRCV, IQR, sendo os
seis primeiros pertencentes ao regime de competência e os outros quatro ao de caixa. Assim,
para se ter resultados mais seguros em relação à avaliação do desempenho econômicofinanceiro das empresas, é importante considerar os índices de caixa e competência em
conjunto.
1. INTRODUÇÃO
Segundo Duarte e Lamounier (2007), o número de empresas que tem demonstrado
interesse em posicionarem-se diante dos concorrentes no mercado vem aumentando e, por
isso, estão cada vez mais utilizando análises financeiras e econômicas como forma de
avaliação de desempenho, tendo em vista que, além de proporcionar parâmetros de
comparação entre empresas concorrentes, permitem identificar, entre várias características, a
situação em que a organização se encontra em determinado período.
De acordo com Neves Júnior e Faria (2007, p. 3) “a necessidade de se utilizar essa
ferramenta quando da comparação e avaliação das empresas de determinado ramo é
imprescindível”. Além disso, ainda segundo os autores, a análise com base em indicadores
econômico-financeiros é relevante porque serve como ponto de partida para delinear o
comportamento futuro de uma empresa, permitindo também que se estabeleçam qualificações
como: favorável, suficiente, insuficiente etc.
Contudo, uma das dificuldade encontradas é a quantidade ampla de indicadores
existentes no mercado. De acordo com Miranda e Silva (2002), a escolha dos indicadores que
melhor atendam às necessidades dos analistas e gestores representa um dos maiores desafios
quando da implantação de um sistema de avaliação de desempenho em uma organização.
Neste sentido, conforme apresenta Bezerra e Corrar (2006), para criação dos critérios de
seleção dos indicadores financeiros, é importante a utilização de uma metodologia que venha
diminuir o grau de subjetividade na escolha dos indicadores que deverão compor a avaliação
das empresas e que também permita uma análise simultânea do comportamento de vários
indicadores.
Para atender esse propósito descrito acima, podem-se utilizar técnicas de análise
multivariadas de dados, a exemplo da Análise Discriminante, que permite identificar os
índices mais significativos na avaliação do desempenho das empresas (BARAC, 2010;
CORRAR; PAULO; DIAS FILHO, 2007). Mello e Slomski (2007), através da função
discriminante, identificaram os indicadores que representavam a situação financeira dos
estados brasileiros. Seus resultados demonstraram que a situação financeira destes estados não
se explica por um único indicador, mas sim por um conjunto de indicadores reunidos.
De acordo com Scarpel e Milioni (2001), a Análise Discriminante, além de identificar
um grupo de índices com capacidade de separar empresas boas de empresas ruins, determina
um peso para cada índice, o qual é decorrente da sua ordem de grandeza e da sua importância
relativa, sem que prevaleçam critérios arbitrários para a determinação desses pesos. Essa
análise permite ao pesquisador identificar quais e quantos índices de caixa e/ou competência
são necessários para avaliar o desempenho econômico-financeiro de uma empresa e para isso,
gera funções discriminantes que permitem detectar os índices mais significativos.
Outra dificuldade evidenciada é que mesmo existindo várias pesquisas que avaliaram o
desempenho econômico-financeiro de empresas através dos indicadores de competência
(calculados com base no Balanço e Demonstração do Resultado) e de caixa (calculados
principalmente com base na Demonstração do fluxo de caixa) ainda não existe consenso na
literatura pesquisada sobre quais indicadores econômico-financeiros são os mais adequados
para avaliação de desempenho da empresa.
Alguns estudos asseguram que ambos os grupos de indicadores (caixa e competência)
apresentam os mesmos resultados (VIEIRA et al. 2013a; BORGES; NUNES; ALVES, 2012).
Outros afirmam que os índices de fluxo de caixa são superiores aos índices de competência
por apresentarem melhores resultados (BARAC, 2010; Beaver, 1968). Em contrapartida,
Vieira et al. (2013a), em sua pesquisa, demonstraram que os índices de competência
apresentaram melhores resultados em relação ao desempenho das empresas estudadas.
Gombola et al. (1987), em sua pesquisa sobre fluxo de caixa na previsão de falências, não
encontrou nenhum dos índices de fluxo de caixa como preditores significativos do
desempenho da empresa.
Diante disso, pretende-se propor, por meio da Análise Discriminante um modelo para
avaliação de desempenho econômico-financeiro, considerando os indicadores de caixa e
competência de forma associada (conjunta), para, assim, permitir que essa técnica identifique,
sem interferência do autor, os indicadores mais representativos para avaliação do desempenho
econômico-financeiro das empresas brasileiras de capital aberto listadas na Bovespa. Assim,
este trabalho demonstra sua originalidade, haja vista que ainda não se evidencia na literatura
nenhum estudo que analisou de forma associada tais indicadores.
Neste sentido, como a análise econômico-financeira de uma empresa vem sendo
realizada tanto por meio dos índices de competência como por índices de caixa, é importante
identificar quais índices melhor expressam o desempenho econômico-financeiro de uma
empresa. Diante de tais informações, a presente pesquisa tem como objetivo verificar,
através da Análise Discriminante, quais os índices de caixa e/ou competência expressam
o desempenho econômico-financeiro das empresas brasileiras listadas na Bovespa.
2.
REVISÃO DA LITERATURA
2.1 Avaliação de desempenho Econômico-Financeira
A avaliação de desempenho econômico-financeiro das organizações normalmente é
realizada através da análise dos demonstrativos financeiros, entre eles: BP, DR e DFC. De
acordo com Bortoluzzi et al. (2011, p. 201) “[...] a técnica de análise das demonstrações
contábeis é uma forma de avaliar o desempenho econômico-financeiro, com o objetivo de
apresentar aos gestores das organizações informações que auxiliem no processo de tomada de
decisão”.
A análise dos demonstrativos contábeis do BP e da DR é relevante para analisar a
situação econômica da empresa, porque ambos, além demonstrarem suas reais condições,
evidenciam se ela terá ou não como cumprir suas obrigações (QUINTANA; QUARESMA;
MACHADO, 2007). Já a análise da DFC possibilita identificar a capacidade da empresa em
gerar e utilizar seus meios monetários (BARAC, 2010; BORGES; NUNES; ALVES, 2012).
A análise das demonstrações contábeis pode ser definida como uma técnica que
evidencia a situação econômico-financeira da empresa e seu principal objetivo é diagnosticar
a saúde da empresa em determinado período, bem como contribuir com os usuários das
informações contábeis, fornecendo informações que subsidiem sua tomada de decisão
(BORGES; NUNES; ALVES, 2012; OLIVEIRA et al. 2010; VIEIRA; SANTOS, 2005).
Corroborando, Barbosa (2010) ressalta que tal análise é um dos temas mais importantes
e discutidos na administração financeira, pois consideram que demonstrações contábeis
fornecem uma série de dados relevantes sobre a empresa. Ainda segundo o autor, a análise
transforma, por meios de técnicas, dados em informações, e considerando a qualidade e
confiabilidade dessas informações é que se pode medir a eficiência dessa relação entre a
administração financeira e a contabilidade.
Verificou-se, por meio da literatura pesquisada, vários estudos que abordaram a
temática da avaliação de desempenho econômico-financeiro. Alguns utilizaram indicadores
tradicionais (competência), outros de fluxo de caixa; também tiveram aqueles que, além de
adotarem alguns indicadores, utilizaram também uma metodologia específica para realizar
essa avaliação. Na Tabela 1, apresenta-se o objetivo e os principais resultados dos trabalhos
encontrados sobre Avaliação de Desempenho por meio dos indicadores econômicofinanceiro.
Tabela 1 - Objetivo e principais resultados de estudos sobre avaliação de desempenho econômico-financeiro
Objetivo
Resultados
Autor(es)
Verificar se os índices extraídos da
Demonstração dos Fluxos de Caixa
apresentam
maiores
valores
informacionais na avaliação do
desempenho econômico-financeiro
que os índices extraídos do Balanço
Patrimonial e Demonstração do
Resultado.
Com base nos resultados encontrados, confirmou-se que
tanto os índices da DFC como os índices do BP & DR
conseguem predizer, com ótima eficácia classificatória, o
estado financeiro das empresas. Conforme os autores, as
informações extraídas de ambas as análises ofereceram
subsídio similar na avaliação do desempenho das empresas
estudadas.
Vieira et
al.
(2013b)
Analisar a situação financeira de um
grupo de quatro empresas do setor
de tecnologia da informação,
avaliadas em relação aos dados da
controladora, por meio das técnicas
do Modelo Fleuriet e de análises da
Demonstração dos Fluxos de Caixa
(DFC).
Os resultados da aplicação destes métodos para análise
financeira demonstraram serem consistentes para sinalizar
a posição econômico-financeira das empresas estudas, e
tanto as análises através do Modelo Fleuriet quanto às
análises da Demonstração dos Fluxos de Caixa sinalizaram
uma posição de baixa liquidez e possibilidade de
insolvência para as empresas estudadas.
Cruz e
Bressan
(2011)
Analisar
a
associação
entre
indicadores tradicionais e de fluxos
de caixa, que expressam o
desempenho e a competitividade
empresarial e setorial, em setores
Os resultados obtidos mostraram que as associações
existentes no grupo de indicadores tradicionais e no grupo
de indicadores de fluxos de caixa são mais acentuadas do
que a existente entre os dois grupos de indicadores e que o
uso conjunto de indicadores, tradicionais e de fluxos de
Claudino
Filho
que
englobam
as
empresas
brasileiras de capital aberto.
caixa, fortalece a avaliação do desempenho e da
competitividade empresarial, úteis aos stakeholders.
Identificar quais índices financeiros
influenciam na criação e destruição
de valor das empresas, mensurada
pelos seus Valores Econômicos
Adicionados (EVA’S).
Os resultados demonstraram que a equação encontrada se
mostrou bastante significativa e apresentou, como índices
que influenciaram na criação de valor, a capacidade de
geração de lucros, o retorno do ativo total, o retorno sobre
capital próprio e o índice de endividamento geral, e
apresentou, como índices que influenciaram na destruição
de valor, o índice de liquidez geral.
Comparar
a
avaliação
de
desempenho realizada com base nos
índices de fluxo de caixa das
empresas Sul-Africanas (SA) da
indústria eletrônica, química e de
alimentos pertencentes a um país em
desenvolvimento com indústrias
semelhantes dos EUA, considerado
um país de primeiro mundo.
Os índices de suficiência do fluxo de caixa mostraram que
as indústrias SA tinham dinheiro suficiente para pagar as
obrigações principais, enquanto que as indústrias norteamericanas não tinham. O fluxo de caixa gerado pelos
ativos utilizados em empresas SA também é mais do que
aquele gerado por empresas dos Estados Unidos, mas, as
indústrias norte-americanas aposentam dívidas de longo
prazo em um período mais curto do que as indústrias SA.
Analisar o desempenho econômicofinanceiro e a criação de sinergias
em algumas sociedades anônimas
brasileiras de capital aberto que
passaram por processos de fusão ou
aquisição entre 1995 e 1999.
Fonte: Dados da pesquisa, 2013
Identificou-se uma piora na situação financeira das
empresas analisadas. No entanto, após a combinação,
contatou-se uma melhora na situação econômica e que tais
processos geraram sinergias operacionais e gerenciais.
(2009)
Silva,
Ferreira e
Calegario
(2009)
Jooste
(2006)
Camargos
e Barbosa
(2005)
Ressalta-se, ainda, que apesar de tais pesquisas também terem analisado os indicadores
econômico-financeiros de caixa e/ou competência, todas tiveram um enfoque diferente do que
é proposto nesta pesquisa. Portanto, com base nos pressupostos abordados, este estudo faz
empiricamente uma abordagem sobre a avaliação do desempenho empresarial, analisando o
comportamento dos indicadores tanto de competência como de fluxos de caixa e, assim,
contribui com informações que acrescentam subsídios à tomada de decisão dos usuários das
informações contábeis.
3 METODOLOGIA
O presente trabalho teve como objetivo verificar através da Análise Discriminante quais
índices de caixa e/ou competência expressam o desempenho econômico-financeiro das
empresas brasileiras listadas na Bovespa. Fizeram parte da população as empresas cadastradas
na Bovespa e cujas demonstrações contábeis, quais sejam: Balanço Patrimonial,
Demonstração dos Resultados e Demonstração dos Fluxos de Caixa, estiveram disponíveis na
base de dados Economática no período de 2008 a 2012, perfazendo um total de 688 empresas.
Para definição da amostra adotaram-se critérios semelhantes aos de Vieira et al.
(2013b), Barac (2010), Borges, Nunes e Alves (2012), Altman e Hotchkiss (2006) e Beaver
(1968), considerando apenas as:
a) Empresas que têm seus títulos negociados na BM&FBovespa Bolsa de Valores S.A;
b) Empresas que possuem as informações financeiras disponíveis na base de dados
Economática no período de 2008 a 2012;
c) Empresas que apresentam todos os valores para os indicadores financeiros durante os
cinco anos: de 2008 a 2012, e
d) Empresas do setor bancário, seguros e fundos foram excluídas da amostra.
O primeiro critério justifica-se pela facilidade de acesso às informações (relatórios)
necessárias a esta pesquisa, haja vista serem de fácil acesso e também disponibilizadas de
forma gratuita. O segundo critério foi adotado com base em estudos anteriores em que um
período de observação de 5 anos foi utilizado. O terceiro, que consistiu em retirar os missing
values (valores perdidos), justifica-se pela necessidade de considerar apenas as empresas que
apresentaram valores referentes aos indicadores financeiros para o período de 2008 a 2012,
possibilitando realizar comparações entre as funções discriminantes de cada ano. O último
critério está de acordo com pesquisas relevantes semelhantes em que excluíram os mesmos
setores por causa das diferenças de estrutura dos ativos em relação aos outros setores,
dificultando sua comparabilidade. (ALTMAN; HOTCHKISS, 2006; BARAC, 2010;
BORGES; NUNES; ALVES, 2012).
Após o cumprimento das condições acima, a amostra desta pesquisa ficou formada por
112 empresas. Destaca-se também, que antes de se aplicar a análise discriminante, as
seguintes premissas foram observadas: normalidade multivariada das variáveis independentes,
ausência de multicolinearidade e homogeneidade das matrizes de variância e covariância.
A coleta de dados e o cálculo dos índices econômico-financeiros foram obtidos através
do banco de dados Economática. Assim, para obter os valores das variáveis independentes
(índices de caixa e competência) e, consequentemente, o resultado das empresas em cada ano,
calculou-se inicialmente, para cada empresa, 12 índices com base no BP & DR e 12 índices
com base na DFC, conforme ilustra a Tabela 2.
Tabela 2 – Índices econômico-financeiros utilizados na pesquisa
Índices de Liquidez
Índices de Endividamento
Índices de Rentabilidade
Regime de Competência
Índice de
Ativo corrente
Passivo Total
Liquidez
Rentabilidade do EBIT
Endividamen
Passivo corrente
Ativo Total
Ativo Total
Corrente (LC)
Ativo (RA)
to (EG)
Lucro
(Ativo corrente –
EBIT/
Índice de
Rentabilidade do
Líquido
Liquidez Seca
Estoques)
Cobertura de Despesas
Capital Próprio
Patrimônio
(LS)
Passivo Corrente
Financeiras
Juros (ICJ)
(RCP)
Líquido
Cap. Social +
Passivo não
Lucro
Índice de
(Ativo corrente –
Índice de
Circulante.
Líquido
Estabilidade
Rentabilidade
Capital de Giro Passivo corrente)
Ativo não
Financeira
das Vendas (RV) Receita
Ativo Total
(ICG)
Circulante. +
Líquida
(IEF)
Estoques
Ativo Corrente
Ativo corrente /
vs. Ativo Total
Ativo Total
(ACAT)
Regime de Caixa
Índice de
Índice de
FCO /Passivo
FCO/Ativo
Índice do Fluxo FCO /Passivo
Caixa para
Retorno de
Total
Total
de Caixa (IFC) Corrente
Dívida Total
Caixa sobre
(ICDT)
Ativos (IRCA)
Índice de Caixa
Índice de
FCO/ (Emprést. e Índice de
FCO/
de Cobertura
Retorno do
Financ. a curto e
FCO
Caixa de
Patrimônio
Necessidades
Caixa sobre
LP + Dividendo a Cobertura de Desp.Finan.
Líquido
Críticas
Capital Próprio
CP)
Juros (ICCJ)
(INCN)
(IRCCP)
(Lucro Líq.+
Índice de
Índice de
Índice de Fluxo
FCO – Capex
Depr, Amort,
FCO/Receita
Solidez
Retorno de
de Caixa Livre
FCO
Exaustão) x4/
de vendas
Financeira
Caixa sobre
(IFCL)
Passivo Total
(ISF)
Vendas (IRCV)
Índice
de
Qualidade
dos
FCO/EBIT
Resultados
(IQR)
Índices de eficiência de Investimento
(Lucro líquido – dividendos) /
(Preço Médio de Mercado
Lucro por Ação
Dividendos Yield
Número de ações
da ação) / Lucro por ação
Fluxo de Caixa (Fluxo de Caixa Operacional – Preço para
(Preço Médio de Mercado da ação)
Dividendos) / Número de
por Ação
Índice do Fluxo
/ Fluxo de Caixa por Ação
ações
(FCA)
de Caixa (PIFC)
Fonte: Adaptado de Barac (2010).
Utilizou-se a Análise Discriminante para identificar quais índices de caixa e/ou
competência são mais significativos para avaliar o desempenho econômico-financeiro das
empresas. O método utilizado para a aplicação da Análise Discriminante foi o Stepwise (passo
a passo) que seleciona as variáveis independentes com maiores poderes discriminatórios para
comporem as funções discriminantes.
Assim, seguindo a etapa inicial da Análise Discriminante, dividiu-se a amostra em dois
grupos – empresas com "resultados satisfatórios" e empresas com "resultados insatisfatórios"
– de acordo com o Resultado Líquido do Exercício (RLE) em cada ano analisado. Assim, as
empresas que possuíam um RLE positivo foram classificadas no grupo de empresas
"resultado satisfatório". Já as empresas que apresentaram um RLE negativo foram
classificadas no grupo "resultado insatisfatório". Desta forma, em cada função (uma para cada
ano), foi analisado o poder discriminante que cada indicador possui para que se tenha uma
resposta de quais os índices (de caixa e de competência) apresentam maior poder
discriminante e, consequentemente, quais expressam o desempenho econômico-financeiro das
empresas.
A classificação pelas funções nos dois grupos foi feita mediante o escore de corte
(também chamado de valor Z crítico ou Zc), calculado para cada função discriminante. Para
verificar a precisão de classificação do modelo discriminante das empresas por grupo,
realizou-se ainda o teste de McNemar, com um nível de significância de 5%, que avalia a
eficiência de situações “antes” e “depois”, isto é, compara a classificação original com aquela
obtida pela Análise Discriminante. O tratamento dos dados foi realizado utilizando-se o
software Statistical Package for the Social Sciences (SPSS), versão 20.0.
4 Análise dos Resultados
No intuito de identificar por meio da Análise Discriminante quais índices de caixa e/ou
competência expressam o desempenho econômico-financeiro das empresas brasileiras listadas
na Bovespa, aplicou-se todos os testes específicos da Análise Discriminante nos 24 índices
econômico-financeiros em cada ano, desde 2008 até 2012. A Tabela 3 apresenta as estatísticas
associadas à Análise Discriminante aplicadas neste estudo.
Tabela 3 – Estatísticas associadas à Análise Discriminante
Determinação
Considerações
Valor varia entre 0 e 1. Mede o alcance entre os scores discriminantes e os
grupos. Seu quadrado mede o poder explicativo da função discriminante.
Centroide
Média dos scores discriminantes do grupo.
Os coeficientes das variáveis.
Scores discriminantes
Apresenta o percentual total dos casos classificados corretamente e mal
Matriz de Classificação
classificados
Valor varia entre 0 e 1. Está relacionado com a diferença entre as médias dos
Lambda de Wilks
grupos. Quanto menor o seu valor, maior a diferença entre as médias.
Fonte: Corrar, Paulo e Dias Filho (2007).
Correlação Canônica
A Tabela 4 apresenta os valores referentes à Correlação Canônica, que demonstra o grau
de associação entre os grupos e os escores discriminantes, e seu quadrado mensura o poder
explicativo da função discriminante (HAIR et al. 2009).
Tabela 4 – Correlação canônica
Função
Correlação Canônica
Poder Explicativo
2008
0,728
0,5300
2009
0,782
0,6115
2010
0,714
0,5097
2011
0,767
0,5883
2012
0,820
0,6724
Fonte: Dados da pesquisa, 2013
Com base na Tabela 4, observa-se que todas as funções discriminantes (2008 a 2012)
apresentaram poderes explicativos muito próximos e com graus de confiabilidade bem
aceitáveis, uma vez que os valores das correlações canônicas são bem próximos de 1, nos
cinco anos analisados. O poder explicativo da função discriminante, como dito no parágrafo
anterior, é encontrado elevando-se o resultado da correlação ao quadrado.
Percebe-se ainda, que a função discriminante no ano de 2012 apresentou maior
correlação canônica (0,820), ou seja, explica aproximadamente (0,820)2 = 67,24% da
classificação do desempenho-econômico das empresas. Nesse caso, pode-se afirmar que é
possível explicar com esse modelo cerca de 67% de sua classificação. Já a função
discriminante para o ano de 2010 tem o menor poder explicativo (menor correlação canônica
= 0,714); explicando aproximadamente (0,714)2 = 50,97% da classificação do desempenho
das empresas. Mesmo neste caso, pode-se observar que possui um poder explicativo
considerável.
Outro teste de validação do modelo é o Lambda de Wilks que, segundo Maroco (2003,
p. 344) serve para testar a significância das funções discriminantes, e é aplicado com o fim de
obter diferentes médias dos grupos (obter p < 0,05), e assim, melhor discriminar os grupos. A
estatística Lambda de Wilks é uma medida inversa do grau de diferenciação entre os grupos:
quanto menor o seu valor, maior esse grau de diferenciação. Além disso, esse teste avalia se o
modelo consegue separar e classificar bem os grupos (CORRAR; PAULO; DIAS FILHO,
2007, p. 256). A Tabela 5 apresenta os valores do Lambda de Wilks para cada ano.
Tabela 5 – Lambda Wilks
Teste da
Wilks'
Quifunção(s)
Lambda
quadrado
2008
0,471
61,420
2009
0,389
74,627
2010
0,490
56,991
2011
0,412
70,854
2012
0,328
88,526
Fonte: Dados da pesquisa, 2013
Sig.
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
Conforme apresenta a Tabela 5, percebe-se que os modelos, em todos os anos, são
altamente significativos, pois os p-values são muito menores que o nível de significância de
0,05, e ainda os valores de Lambda de Wilks, que variam de 0 a 1, estão mais próximos de
zero do que de 1, apresentando o menor valor para o ano de 2012 (0,328) e o maior valor para
o ano de 2010 (0,490).
Com base nos testes realizados e apresentados na Tabela 6, constata-se que o modelo de
Análise Discriminante foi válido em todos os anos, e pôde-se aplicá-lo para identificar quais
indicadores representam o desempenho econômico-financeiro das empresas nos 5 anos
analisados. Deste modo, as funções discriminantes lineares, foram, respectivamente, as
seguintes:
F_2008 = 0,120 RA – 0,335
F_2009 = – 0,678 LC+ 0,048 RA + 0,959 RV + 3,754 ICG + 0,945 IFC – 0,150 IRCCP +
0,225
F_2010 = 0,121 RA + 1,859 RV – 0,581 IEF – 1,453 IRCCP + 0,101
F_2011 = 0,119 RA – 0,407 IEF + 0,503 IRCV + 0,210 IQR – 0,065
F_2012 = 0,187 RA + 1,707 RCP – 1,221 IRCCP + 0,735 IRCV + 0,132 IQR –
0,749
Observa-se que tais funções apresentam apenas alguns dos índices propostos no Quadro
2, calculados para medir o desempenho econômico-financeiro das empresas. Estes índices são
os que mais influenciam na análise de desempenho das empresas, conforme funções obtidas.
Assim, com o objetivo de estudar a influência que as variáveis possuem na avaliação do
desempenho econômico-financeiro das empresas, apresenta-se a seguir uma análise individual
para cada uma das cinco funções discriminantes estabelecidas.
4.1.1 Função discriminante do ano de 2008
F_2008 = 0,120 RA – 0,335
Percebe-se que, neste ano, a função é composta por apenas um índice de competência, a
saber, Rentabilidade do Ativo (RA), calculado a partir do BP & DR, além da constante (–
0,335). Segundo Morante (2009), a rentabilidade do ativo total indica a lucratividade em
relação às aplicações que destinou o ativo da empresa e quanto maior esse indicador melhor
para a empresa. Neste caso, o índice RA expressou de forma positiva o desempenho das
empresas, já que seu coeficiente apresentou valor positivo (+ 0,120).
Diante disso, a função discriminante encontrada no ano de 2008 revelou que apenas a
variável RA é suficiente para representar o desempenho econômico-financeiro das empresas.
Assim, com base na análise discriminante do ano de 2008, os índices do BP & DR são
melhores para avaliar o desempenho das empresas do que os índices calculados com base na
DFC.
4.1.2 Função discriminante do ano de 2009
F_2009 = – 0,678 LC+ 0,048 RA + 0,959 RV + 3,754 ICG + 0,945 IFC – 0,150
IRCCP + 0,225
Diferente do ano de 2008, observa-se que para 2009 a função discriminante foi
composta por mais variáveis, neste caso, seis, sendo 4 índices (LC, RA, RV, ICG) de
competência e 2 (IFC e IRCCP) de caixa. Neste ano, percebe-se que os índices de
competência prevaleceram sobre os de caixa tanto em quantidade quanto pelos seus
coeficientes.
Nota-se que dois índices de competência (LC, ICG) que compõem a função
discriminante fazem parte do grupo de liquidez, e os outros dois (RA e o RV) pertencem ao
grupo de rentabilidade. Os índices de liquidez, em sua essência, medem a capacidade que a
empresa possui de pagar suas obrigações, ou seja, medem o grau de solvência da empresa. Já
os índices de rentabilidade medem a capacidade econômica da empresa, em outras palavras, a
lucratividade do negócio (VIEIRA; SANTOS, 2005).
Semelhante aos índices de competência, os índices de caixa (IFC e IRCCP) presentes
na função discriminante pertencem aos grupos de liquidez e rentabilidade, respectivamente.
Sendo o Índice de Fluxo de Caixa (IFC) pertencente ao grupo de liquidez e o índice de
Retorno do Caixa sobre Capital Próprio (IRCCP), ao grupo de rentabilidade.
Dos quatro índices (RA, RV, ICG e IFC), o índice de competência ICG é o que mais
influencia positivamente o desempenho das empresas, tendo em vista que este possui o maior
peso discriminante. Por outro lado, a função discriminante também revelou que dois índices,
LC e IRCCP afetam o desempenho econômico-financeiro das empresas de forma negativa.
No entanto, observando-se os pesos da função discriminante para o ano de 2009, pode-se
afirmar, a priori, que se uma empresa apresenta alto valor para o ICG e demais valores
aproximados, terá um bom desempenho, uma vez que os valores de RA, RV e IFC, que são
positivos, equilibram os valores negativos dos índices LC e IRCCP.
4.1.3 Função discriminante do ano de 2010
F_2010 = 0,121 RA + 1,859 RV – 0,581 IEF – 1,453 IRCCP + 0,101
Percebe-se que apenas um índice de caixa (IRCCP) faz parte dos que discriminam o
desempenho econômico-financeiro das empresas. Esse índice é importante porque mede a
lucratividade da empresa em relação aos capitais próprios concernentes aos investimentos
realizados (MORANTE, 2009). No entanto, conforme demonstra a função, o indicador
IRCCP apresentou impacto significativo, porém, negativo (– 1,453) sobre o desempenho das
empresas, apresentando um comportamento idêntico ao observado no ano de 2009. Também
foram selecionados três índices de competência: RA, RV e IEF. Neste ano de 2010, a função
discriminante foi composta mais por indicadores de competência do que por indicadores de
caixa.
Nota-se ainda que apenas um índice de competência, o Índice de Estabilidade
Financeira (IEF), pertencente ao grupo de endividamento, esteve presente nesta função de
2010. Segundo Matarazzo (2010), os índices pertencentes a esse grupo indicam, em termos
gerais, a proporção de recursos próprios e de terceiros mantidos pela empresa, ou seja, sua
dependência financeira, bem como a natureza de suas exigibilidades. Como visto na função, o
coeficiente negativo desse indicador é coerente com sua característica para avaliação da
empresa, já que, para fins de análise econômico-financeira, é interessante que o valor para
este indicador seja baixo. Sendo assim, esse indicador deve ser bem gerenciado pela empresa.
4.1.4 Função discriminante do ano de 2011
F_2011 = 0,119 RA – 0,407 IEF + 0,503 IRCV + 0,210 IQR – 0,065
Observa-se que esta função foi composta pelos dois grupos de índices (caixa e
competência), sendo dois índices de cada grupo, RA e IEF, calculados a partir do BP & DR e
o IRCV e IQR, calculados com base na DFC.
Analisando apenas as variáveis de competência (RA e IEF), percebe-se que a
Rentabilidade de Ativos que discrimina o desempenho das empresas neste ano apresentou
coeficiente positivo. No entanto, o IEF, que faz parte do grupo endividamento, apresentou
coeficiente negativo. Os sinais positivos dos coeficientes dos indicadores de rentabilidade,
bem como o sinal negativo do coeficiente do indicador de endividamento são coerentes com a
característica do indicador correspondente; isto é um aspecto positivo para a função,
indicando aceitabilidade da Análise Discriminante, pois oferece uma boa função para avaliar
o desempenho econômico-financeiro das empresas.
Em relação aos índices de caixa, o IRCV e o IQR, pertencentes ao grupo de
rentabilidade, apresentaram coeficientes positivos. Destaca-se que, conforme visto na função
de 2011, tanto os índices de caixa (IRCV e IQR) como o de competência (RA) discriminaram
a rentabilidade da empresa, demonstrando que ambos os grupos são eficientes para avaliar o
desempenho econômico da empresa. Dessa forma, constatou-se neste ano que tanto os índices
de competência como os de caixa discriminam, de forma semelhante, o desempenho
econômico-financeiro das empresas.
4.1.5 Função discriminante do ano de 2012
F_2012 = 0,187 RA + 1,707 RCP – 1,221 IRCCP + 0,735 IRCV + 0,132 IQR – 0,749
Observa-se que a composição da função discriminante neste ano diferencia-se dos
demais, apresentando, em sua maioria, índices de caixa. São três índices de caixa (IRCCP,
IRCV e IQR) contra dois índices de competência (RA e RCP). Destes cinco índices, apenas
um, o Índice de Retorno do Caixa sobre Capital Próprio (IRCCP), pertencente ao regime de
caixa, apresenta impacto negativo para o desempenho das empresas.
Nota-se que assim como nos anos de 2009 e 2010, o Índice de Retorno do Caixa sobre
Capital Próprio (IRCCP), calculado com base na DFC, mais uma vez apresentou coeficiente
negativo. Por outro lado, os outros quatro índices (IRCV, RCP, IQR, RA) presentes na função
apresentaram coeficientes positivos, sendo que o RCP apresentou maior coeficiente e,
consequentemente, destacou-se entre os demais.
Outro ponto de destaque é que o índice RCP não esteve presente em nenhuma das
funções dos anos anteriores, apenas neste ano de 2012. O índice IRCCP discriminou o
desempenho das empresas nos anos de 2009, 2010 e 2012. Tanto o IRCV como o IQR
compuseram as funções nos anos de 2011 e 2012. Já o RA foi um indicador que compôs a
função discriminante em todos os anos analisados, ou seja, de 2008 a 2012.
Desta forma, com o objetivo de compreender melhor quais variáveis aparecem com
maior frequência, bem como suas importâncias na classificação dos grupos e possíveis
relações que possam existir entre elas, as cinco funções discriminantes, desde 2008 até 2012
estabelecidas anteriormente são apresentadas na Tabela 3. Destaca-se que os seis primeiros
índices (de cima para baixo) da Tabela 6 pertencem ao regime de competência, os outros
quatro são do regime de caixa.
Tabela 6 – Coeficientes das funções discriminantes canônicas
Função Discriminante
Pesos discriminantes
Índices
2008
2009
2010
2011
Rentabilidade do Ativo – (RA)
0,120
0,048
0,121
0,119
Liquidez Corrente – (LC)
– 0,678
Rentabilidade das Vendas – (RV)
0,959
1,859
Índice de Capital de Giro – (ICG)
3,754
Índice de Estabilidade Financeira – (IEF)
– 0,581
– 0,407
Rentabilidade do Capital Próprio – (RCP)
Índice do Fluxo de Caixa – (IFC)
0,945
Índ. Retorno do CX sobre CP – (IRCCP)
– 0,150
– 1,453
Ind_Retorno de CX sobre Vendas (IRCV)
0,503
Índ. de Qualidade dos Resultados – (IQR)
0,210
(Constant)
– 0,335
0,225
0,101
– 0,065
Fonte: Dados da pesquisa, 2013
2012
0,187
1,707
– 1,221
0,735
0,132
– 0,749
De modo geral, analisando apenas os índices que expressaram o desempenho
econômico-financeiro das empresas, presentes nas funções discriminantes durante os cincos
anos analisados (2008 a 2012), destacaram-se alguns pontos importantes:
1) A variável de competência Rentabilidade do Ativo (RA) é o único índice que aparece
em todos os anos; isto mostra sua importância na análise do desempenho das
empresas. Além disso, constatou-se também que os coeficientes do RA foram
positivos em todos os anos. Neste sentido, quanto maiores os valores do índice RA,
melhor será o desempenho das empresas.
2) O segundo índice (de caixa) mais frequente nas funções discriminantes foi o Índice de
Retorno do Caixa sobre Capital Próprio (IRCCP), que esteve presente nos anos de
2009, 2010 e 2012, apresentando coeficientes negativos e relativamente altos nos três
anos. Percebe-se que este índice é importante na análise do desempenho das empresas
e vem afetando-o de forma negativa.
3) Com base somente nas funções, não se pode dizer que apenas um grupo de índices
pode ser considerado e o outro não. Na verdade, para o ano de 2008, apenas os índices
de competência foram necessários para explicar o desempenho das empresas. Porém,
de ano a ano, observa-se a importância dos índices de caixa, de forma que no ano de
2012 estes índices prevalecem aos de competência, em número.
4) Finalmente, consoante às funções encontradas, pode-se afirmar que das 24 varáveis
calculadas, apenas 10 se revelaram como significativas para avaliar o desempenho
econômico-financeiro das empresas.
Outra etapa importante da Análise Discriminante é a determinação do ponto de corte
(Zc) ou escore crítico, usado para que a função discrimine em qual grupo: com “resultado
satisfatório” ou “resultado insatisfatório” pertence uma determinada empresa. Assim, para
cada uma das funções, calculou-se o ponto de corte ou Z crítico ( ) segundo a fórmula:
Onde:



- é o centroide do grupo 1: RLE < 0;
- é o centroide do grupo 2: RLE > 0;
- é o número de observações do grupo 1 da amostra de análise;
- é o número de observações do grupo 2 da amostra de análise.
Com base na função Zc, classifica-se uma empresa no grupo “resultado satisfatório” se o
valor da função discriminante for maior que , e no grupo “resultado insatisfatório” se o
valor da função for menor do que . A partir disso, calculou-se no SPSS os centroides Z1 e
Z2, os valores de N1 e N2. Dessa forma, foi possível calcular os valores de para cada função,
conforme apresentados na Tabela 7. Assim, calculando, por exemplo, para o ano de 2008, o
valor referente ao ponto de corte, tem-se:
Procedendo de forma inteiramente análoga aos demais anos (2009 a 2012), obteve-se os
valores de (pontos de corte), os quais são apresentados na Tabela 7.
Ano
2008
–1,21
Fonte: Dados da pesquisa, 2013
Tabela 7 – Pontos de Corte
2009
2010
–2,36
–1,92
2011
–1,36
2012
–1,34
Assim, em 2008, se o valor da função for menor do que = –1,21, a empresa será
classificada no grupo “resultado insatisfatório”; porém, se o valor da função for maior do que
= –1,21, a empresa será classificada no grupo “resultado satisfatório”. Procede-se de forma
semelhante para os outros anos.
Com o auxílio do SPSS, obtém-se também a porcentagem de todas as empresas
corretamente classificadas quando observada a classificação original. Isto é feito da seguinte
forma: aplica-se a função discriminante às empresas da amostra e utiliza-se o critério do Z
crítico e, em seguida, compara-se o resultado obtido com a pré-classificação inicialmente feita
antes de aplicar a Análise Discriminante, a saber:


As empresas que possuíam um RLE positivo foram classificadas no grupo de
empresas com "resultado satisfatório";
As empresas que apresentaram um RLE negativo foram classificadas no grupo de
empresas com "resultado insatisfatório".
Então, considera-se a taxa de acerto que a função obteve em relação à classificação
original. Neste sentido, a Tabela 8 apresenta o percentual de acertos em relação à
classificação correta referente aos cinco anos analisados.
Tabela 8 – Nível de acertos de classificação das empresas
Empresas com
Total de
Classificação
“Resultado
Empresas
insatisfatório”
Empresas da Amostra
86,9%
47,6%
2008
Outras Empresas
92,9%
0%
Empresas da Amostra
76,9%
96,4%
2009
Outras Empresas
96,4%
50%
Empresas da Amostra
92,9%
61,5%
2010
Outras Empresas
89,3%
0%
Empresas da Amostra
90,5%
66,7%
2011
Outras Empresas
50%
89,3%
Empresas da Amostra
96,4%
87,5%
2012
Outras Empresas
100%
100%
Fonte: Dados da pesquisa, 2013
Empresas com
“Resultado
satisfatório”
100%
100%
100%
100%
98,6%
96,2%
98,4%
92,3%
100%
100%
A Tabela 8 mostra que a função que modela o desempenho das empresas para o ano de
2012 apresentou a maior eficácia classificatória (quando comparada a dos outros anos) para
todos os grupos de empresas, quer sejam da amostra ou não. Em outras palavras, a função
ofereceu melhor nível de classificação para “todas” as empresas juntas; para as empresas do
grupo “resultado satisfatório”; e para as empresas do grupo “resultado insatisfatório”.
Inclusive, o erro na classificação de empresas alheias à amostra foi zero.
Agora, considerando apenas as empresas da amostra, o modelo para o ano de 2008 foi
o que apresentou menor percentual de acerto em relação aos cinco anos, tanto para todas as
empresas juntas, com 86,9%, como para as empresas do grupo de “resultado insatisfatório”,
com 47,6%. Por outro lado, para as empresas pertencentes ao grupo de “resultado
satisfatório”, o modelo com menor nível de acerto classificatório é aquele relativo ao ano de
2011 com 98,4% de acerto.
Considerando a classificação para a análise das outras empresas (que não estão na
amostra) apresentada na Tabela 8, o modelo de 2011 também é o que apresenta o mais baixo
nível de classificação, tanto para todas as empresas (89,3%) como para as empresas do grupo
de “resultado satisfatório” (92,3%). Mesmo assim, estes níveis “baixos” podem ser
considerados bons, pois apresentam um nível de acerto acima de 80%. Por outro lado, para as
empresas pertencentes ao grupo de “resultado insatisfatório”, e que não estão na amostra, os
modelos que não apresentaram percentuais de acertos satisfatórios foram os dos anos de 2008
e 2010, ambos com 0% de acerto. Assim, considerando apenas empresas do grupo de
“resultado insatisfatório", os modelos dos anos 2008 e 2010 só devem ser utilizados para
empresas da amostra de análise.
Entretanto, nos cinco anos (2008 a 2012), é notória a ótima eficácia classificatória para
“todas” as empresas e para as empresas do grupo de “resultado satisfatório”, estando as
empresas na amostra ou não. Para as empresas da amostra pertencentes ao grupo de “resultado
satisfatório” a eficácia classificatória é bem aceitável; porém, para as empresas que não estão
na amostra, o erro na classificação é considerável para os anos 2008 e 2010, mas para os
outros anos, o poder discriminante é bem satisfatório, sendo ótimo no ano de 2012, com 100%
de acerto.
Convém observar que o modelo discriminante para o ano de 2012, sendo o de maior
poder classificatório para qualquer empresa, deve ser utilizado para prever, a partir deste ano
(NÓBREGA, 2010), a situação financeira das empresas, estando elas na amostra ou não.
Dessa forma, apesar de que em alguns anos (2008 a 2010) os índices de competência
apareceram em maior número que os índices de caixa, não se pode desprezar nenhum destes
grupos de índices; ou melhor, nenhum destes grupos é mais importante que o outro, haja vista
a função apresentar índices tanto de competência quanto de caixa.
Também foi executado o teste de McNemar para verificar a igualdade ou diferença
entre a classificação real (original, no caso das empresas da amostra, ou seja, a classificação
inicialmente feita com base no RLE) e a classificação prevista (obtida pela função
discriminante). Isto foi feito para analisar a precisão das funções discriminantes em predizer o
desempenho das empresas. Como este teste verifica a igualdade nos resultados, o valor de
significância deve ser superior a 0,05 para que haja igualdade (precisão) entre a classificação
real e a classificação prevista pela função discriminante.
O teste de McNemar revelou que só há diferença estatisticamente significativa entre a
classificação real e a gerada pelo modelo discriminante no ano de 2008, pois apresentou nível
de significância igual a 0,000 e, portanto, menor do que 0,05; nos demais anos, essa diferença
não existe significativamente, pois todos os valores de significância são superiores a 0,05.
Assim, as funções obtidas para os anos de 2009 a 2012 são, realmente, válidas para
discriminar o desempenho das empresas e classificá-las em “desempenho satisfatório” ou
“desempenho insatisfatório”, com um elevado poder de acerto, principalmente a função
discriminante de 2012, a qual apresenta a maior significância dentre todas, isto é, a menor
diferença entre a classificação real e a discriminada pela função. Dessa forma, essas funções
podem auxiliar os gestores quanto ao desempenho econômico-financeiro de suas empresas.
A partir destes resultados, constata-se que a função encontrada em 2012 foi a melhor
para avaliar o desempenho econômico-financeiro das empresas e pode ser utilizada para
avaliar o desempenho nos demais anos (NÓBREGA, 2010). Além disso, ressalta-se que tal
função foi composta tanto por índices de competência como de caixa. Assim, em meio a
tantas aproximações não se pode dizer que os índices de competência são os únicos
responsáveis pelo sucesso ou fracasso de uma empresa; pelo contrário, os de caixa também
discriminam, de forma satisfatória, o desempenho econômico-financeiro das empresas. E
conforme os resultados obtidos, é aconselhável reunir os índices de competência com os
índices de caixa para se obter uma função discriminante, pelo método Stepwise, que contenha
uma seleção de índices dos dois grupos que melhor explique a situação financeira das
empresas. Este fato já fora comprovado pelos testes da Correlação Canônica e do Lambda de
Wilks.
Em comparação a outros estudos semelhantes já realizados em relação ao poder
classificatório, destaca-se que o resultado aqui obtido encontra-se em conformidade com os
achados na literatura tanto nacional quanto internacional. No estudo de Vieira et al. (2013b) e
Borges, Nunes e Alves (2012), foi evidenciado que tanto o modelo baseado nos índices de
competência, como o modelo baseado nos índices dos fluxos de caixa, são capazes de atingir
uma eficácia classificatória satisfatória. Por outro lado, Barac (2010) apontou que o modelo
de previsão e classificação do desempenho das empresas baseado nos índices de fluxo de
caixa apresenta melhor poder discriminatório do que o modelo com base em índices de
competência.
No entanto, enquanto as funções obtidas por Borges, Nunes e Alves (2012), assim como
por Barac (2010) classificaram melhor as empresas no grupo com “resultado insatisfatório”,
as funções obtidas no presente trabalho classificaram melhor as empresas com “resultado
satisfatório”. Além disso, ressalta-se que os resultados desse trabalho foram melhores do que
aqueles porque os testes realizados apresentaram melhores valores e obtiveram um resultado
de classificação muito superior. Entretanto, é importante ressaltar que essas evidências
empíricas utilizaram, para realização dos seus resultados, a Análise Discriminante juntamente
com a análise fatorial, diferentemente deste estudo que utilizou apenas a Análise
Discriminante.
Assim, semelhante aos estudos anteriores, os resultados desta pesquisa confirmaram que
as informações fornecidas tanto pelos índices de caixa como pelos de competência são úteis
para avaliar o desempenho econômico de uma empresa e, quando utilizados de forma
conjunta, os resultados proporcionam uma melhor previsão quanto à situação futura de uma
empresa.
5 CONCLUSÃO
O objetivo desta pesquisa foi verificar através da Análise Discriminante quais os índices
de caixa e/ou competência expressam o desempenho econômico-financeiro das empresas
brasileiras listadas na Bovespa. Para atingir o objetivo, realizada a Análise Discriminante
através do método Stepwise, com todos os índices em conjunto (caixa e competência), para
encontrar a função que expressasse o desempenho econômico-financeiro das empresas
estudadas e, a partir dela, evidenciar os índices mais significativos na predição desse
desempenho.
Constatou-se através da Análise Discriminante, que tanto os índices de caixa como os
índices de competência conseguem predizer com alta eficácia classificatória a situação
financeira das empresas. No entanto, dos 24 índices analisados, os que mais expressaram o
desempenho econômico-financeiro das empresas presentes nas funções discriminantes
durante os cincos anos analisados (2008 a 2012), foram apenas 10: RA, LC, RV, ICG, IEF,
RCP, IFC, IRCCP, IRCV e IQR.
Observou-se também que as funções discriminantes encontradas apresentaram
percentuais de acertos válidos em todos os anos. No entanto, dos cinco anos analisados, a
função mais precisa, conforme os testes de Correlação Canônica e Lambda de Wilks, nível de
classificação das empresas e pelo teste de McNemar, foi a concernente ao ano de 2012, sendo,
portanto, a mais indicada para avaliar o desempenho das empresas a partir deste ano. Esta
função foi composta tanto por índices de caixa quanto de competência.
Desta forma, como todas as funções discriminantes que passaram no teste de McNemar
apresentaram índices de caixa e de competência, não se pode afirmar qual grupo de índices
(caixa ou competência) foi melhor para avaliar o desempenho das empresas. Isto não significa
que se poderia tomar qualquer grupo de índices isoladamente. Ao contrário, o estudo revelou
que os dois grupos deveriam ser considerados simultaneamente. Neste sentido, para ter
resultados mais seguros em relação à avaliação do desempenho econômico-financeiro das
empresas, é importante considerar os índices de caixa e competência em conjunto.
Como limitações destaca-se a quantidade limitada da amostra e poucos estudos
semelhantes para traçar comparações, o que impossibilitou a realização de maiores análises
comparativas dos resultados com os achados deste estudo. Sugere-se, para pesquisas futuras,
aumentar o número da amostra com objetivo de serem mais representativas da população,
além de também abranger outros setores que esta pesquisa se limitou, a saber, finanças,
fundos e seguros. Sugere-se, ainda, acrescentar novos índices financeiros para procurar,
também, através da Análise Discriminante, a confirmação dos resultados aqui alcançados.
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