I
PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE SÃO PAULO
PROGRAMA DE ESTUDOS PÓS-GRADUADOS EM CIÊNCIAS
CONTÁBEIS E ATUARIAIS
Eugenio Roballo Montoto
LIQUIDEZ CORRENTE E RENTABILIDADE: RELAÇÃO COM O INDICADOR DE
ESTRUTURA FINANCEIRA DO MODELO FLEURIET ATRAVÉS DE
LEVANTAMENTO EM MAIS DE 2.200 DEMONSTRAÇÕES FINANCEIRAS
DE SOCIEDADES ANÔNIMAS DE 23 SETORES DA ECONOMIA
BRASILEIRA EM 2009, 2010 E 2011
MESTRADO EM CIÊNCIAS CONTÁBEIS E FINANCEIRAS
SÃO PAULO 2013
II
PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE SÃO PAULO
PROGRAMA DE ESTUDOS PÓS-GRADUADOS EM CIÊNCIAS
CONTÁBEIS E ATUARIAIS
Eugenio Roballo Montoto
LIQUIDEZ CORRENTE E RENTABILIDADE: RELAÇÃO COM O INDICADOR DE
ESTRUTURA FINANCEIRA DO MODELO FLEURIET ATRAVÉS DE
LEVANTAMENTO EM MAIS DE 2.200 DEMONSTRAÇÕES FINANCEIRAS
DE SOCIEDADES ANÔNIMAS DE 23 SETORES DA ECONOMIA
BRASILEIRA EM 2009, 2010 E 2011
MESTRADO EM CIÊNCIAS CONTÁBEIS E FINANCEIRAS
Dissertação apresentada à Banca Examinadora da Pontifícia Universidade Católica de São Paulo como requisito parcial para obtenção do título de Mestre em Ciências Contábeis e Atuariais, sob a orientação do Prof. Dr. Roberto Fernandes dos Santos.
SÃO PAULO 2013
III
BANCA EXAMINADORA __________________________________________ Prof. Dr. Roberto Fernandes dos Santos (Orientador)
__________________________________________ Prof. Dr. José Odálio dos Santos (PUC-SP)
__________________________________________ Prof. Dr. Wilson Toshiro Nakamura (UPM)
IV
Dedico este trabalho a meus filhos, Priscila, Diogo e Filipe, que
sabem o que representa para minha vida ter dado sequência aos estudos
com 50 anos. Também dedico à minha esposa, Paula, companheira de
todos os dias, todas as lutas e todas as esperanças. E, por fim, dedico a
meu Pai, que sempre foi e continua sendo um incansável companheiro dos
seus filhos, e à minha Mãe, que certamente ficaria muito feliz se pudesse
estar neste momento comigo e de quem sinto tantas saudades.
V
AGRADECIMENTOS
Quero agradecer aos meus professores Antônio Robles Junior, José Carlos
Marion, Juarez Torino Belli, Neusa Maria Bastos Fernandes dos Santos, Rubens
Famá, Sérgio de Iudícibus e demais professores por compartilhar com as turmas das
quais fui aluno suas experiências e conhecimento.
Esse curso de mestrado é um divisor de águas na minha vida de estudante e
de professor. Por isso, não posso deixar de agradecer à PUC-SP pelo privilégio de
ter sido aluno do programa, que tanto contribuiu para minha formação, assim como
aos colegas de todas as turmas, que tanto enriqueceram meu conhecimento ao
longo desta jornada.
De forma especial quero agradecer a meu colega da Universidade Federal
da Bahia, Miguel Rivera, que tanto contribuiu discutindo comigo sobre os métodos
estatísticos adequados a serem adotados neste trabalho assim como pela
orientação e ajuda no entendimento e primeiros passos no software R que
utilizamos.
À minha sogra Léa, pela forma carinhosa e dedicada com que fez a primeira
revisão deste trabalho.
Agradeço ao colega Renato Intakli, da PUC-SP e da Austin Rating, pelo
apoio para o melhor entendimento do software estatístico R.
Por último, aos colegas André e Guilherme da ABG Consultoria Estatística
pela validação de diversos testes estatísticos.
VI
RESUMO
MONTOTO, Eugenio Roballo. Liquidez corrente e rentabilidade: relação com o
indicador de estrutura financeira do Modelo Fleuriet através de levantamento
em mais de 2.200 demonstrações financeiras de sociedades anônimas de 23
setores da economia brasileira em 2009, 2010 e 2011. Dissertação (Mestrado em
Ciências Contábeis e Financeiras), Pontifícia Universidade Católica de São Paulo,
São Paulo, 2013.
O objetivo desta dissertação é determinar as relações entre os índices liquidez
corrente e de rentabilidade (lucro sobre patrimônio líquido) com o indicador de
estrutura financeira associado ao modelo FLEURIET. Há poucos trabalhos nas
bases de dados pesquisadas sobre o modelo Fleuriet até o momento. A maioria dos
trabalhos até esta data foram feitos com amostras pequenas de sociedades
anônimas de capital aberto e chegaram à conclusão de que estamos diante de um
modelo consistente de gestão do capital de giro. Esta pesquisa foi realizada com
uma amostra significativa e analisada setorialmente, apresentando de forma gráfica
e matemática as relações supracitadas. A amostra foi constituída de 2.634, 2.550 e
2.232 empresas sociedades anônimas, de 23 setores da economia brasileira, nos
anos de 2011, 2010 e 2009, respectivamente. Esta base de dados foi obtida junto à
Austin Rating, uma agência classificadora de risco de crédito que atua no Brasil há
25 anos. Para explicar as diferenças encontradas entre o indicador FLEURIET,
liquidez corrente e a rentabilidade, foram utilizados comprovados e potentes testes
estatísticos e um software aberto para realizar os cálculos. Desta análise,
demonstra-se que as empresas com melhor indicador de estrutura financeira
associado ao modelo Fleuriet, que é um modelo de gestão financeira, não possuem
os melhores valores de liquidez corrente; e que empresas com índices de liquidez
muito próximos podem ter situações financeiras muito diferentes. Por fim
demonstrou-se que as empresas com melhor indicador Fleuriet são as empresas
mais rentáveis do Brasil. Os resultados demonstraram que é inadequado analisar a
situação financeira de uma empresa tendo por base somente índices de liquidez. O
modelo Fleuriet, além de adequada ferramenta de gestão de recursos de curto
prazo, apresenta intrínseco parâmetro de mensuração da liquidez (saldo em
tesouraria), que expressa efetivamente a liquidez. Conclui-se também que o
indicador do modelo Fleuriet tem relação direta com a rentabilidade, sendo mais
uma ferramenta que favorece sua utilização por empresas dos mais diversos
setores.
Palavras-chave: Liquidez. Modelo Fleuriet. Capital de Giro. Rentabilidade. Gestão
Financeira. Modelo Dinâmico.
VII
ABSTRACT
MONTOTO, Eugenio Roballo. Current liquidity and profitability: relationship with
fleuriet indicator of financial structure based on analysis of more than 2.200 financial
statements of anonymous companies in 23 sectors of the brazilian economy in 2009,
2010 and 2011. Dissertation (Master of Accounting and Financial Science), Pontifícia
Universidade Católica de São Paulo, São Paulo, 2013.
The objective of this dissertation is to determine the relationship between the current
liquidity ratios and profitability (return on equity) with the financial structure indicator
associated with Fleuriet. There is little research on the data basis on the Fleuriet
model researched yet. Most studies to date have been made with small samples of
publicly traded corporations and came to the conclusion that we are facing a
consistent model of management of working capital. This research was conducted
with a representative sample and analyzed by sector, showing graphically and
mathematically relations above. The sample consisted of 2.634, 2.550 and 2.232
business corporations of 23 sectors of the Brazilian economy in the years 2011, 2010
and 2009, respectively. This database was obtained from Austin Rating, a rating
agency credit that operates in Brazil for 25 years. To explain the differences found
between Fleuriet indicator, current liquidity and profitability, were used proven and
powerful statistical tests and open source software to perform the calculations. This
analysis demonstrates that firms with better financial structure indicator associated
with Fleuriet, which is a model of financial management, do not have the best values
of current liquidity, and that firms with similar liquidity ratios may have very different
financial situations. Finally, it was shown that companies with better indicator Fleuriet
are the most profitable companies in Brazil. The results showed that it is
inappropriate to analyze the financial situation of a company only based on liquidity
ratios. The Fleuriet, an adequate management tool for short-term funds, has intrinsic
parameter for measuring liquidity (cash holdings), which effectively expresses
liquidity. It is also concluded that the indicator Fleuriet is directly related to
profitability, being one more tool that favors its use by companies in various sectors.
Keywords: Liquidity. Fleuriet Model. Working Capital. Profitability. Financial
Management. Dynamic Model.
VIII
SUMÁRIO
I – INTRODUÇÃO......................................................................................................01
1.1 ASPECTOS INICIAIS...........................................................................................01
1.2 CONTEXTUALIZAÇÃO DA PESQUISA...............................................................05
1.3 OBJETIVOS DA PESQUISA................................................................................07
1.4 JUSTIFICATIVA E RELEVÂNCIA DA PESQUISA...............................................07
1.5 METODOLOGIA...................................................................................................13
1.6 PROBLEMA DE PESQUISA................................................................................15
1.7 FORMULAÇÃO DAS HIPÓTESES......................................................................16
1.8 ESTRUTURA DA DISSERTAÇÃO.......................................................................18
II – REFERENCIAL TEÓRICO...................................................................................20
2.1 CAPITAL DE GIRO (WORKING CAPITAL).........................................................20
2.1.1 Introdução........................................................................................................20
2.1.2 Necessidade do Capital de Giro das Operações..........................................25
2.1.2.1 Introdução.......................................................................................................25
2.1.2.2 Análise avançada da necessidade de capital de giro (NCG).........................30
2.1.2.2.1 Exemplos de Necessidade Atendida por Capital Próprio............................30
2.1.2.2.2 Exemplos de Necessidade Atendida por Capital de Terceiros...................34
2.1.2.2.3 Exemplos com CCL Negativo e Liquidez Corrente Abaixo da Unidade......38
2.1.3 Composição do Capital de Giro.....................................................................40
2.1.4 Fontes de Financiamento do Capital de Giro...............................................43
2.1.4.1 Fontes Operacionais de Capital de Giro........................................................44
2.1.4.2 Fontes Financeiras de Capital de Giro...........................................................45
2.2 ANÁLISE ATRAVÉS DE ÍNDICES.......................................................................47
2.2.1 Principais Índices de Rentabilidade..............................................................49
2.2.2 Principais Índices de Estrutura......................................................................49
2.2.3 Principais Índices de Liquidez.......................................................................50
2.2.3.1 Liquidez Imediata (LI) ....................................................................................50
2.2.3.2 Liquidez Seca (Teste Ácido) (LS) ..................................................................50
2.2.3.3 Liquidez Corrente (Comum) (LC) ..................................................................51
2.2.3.4 Liquidez Geral (LG) .......................................................................................51
2.2.4 O Índice de Liquidez Corrente ou Comum....................................................51
IX
2.3 O MODELO FLEURIET DE ANÁLISE FINANCEIRA...........................................56
2.3.1 Introdução........................................................................................................56
2.3.1.1 Reclassificação do circulante segundo Modelo Fleuriet................................58
2.3.1.1.1 Ativo Circulante Operacional (ACO)............................................................59
2.3.1.1.2 Ativo Circulante Financeiro (ACF)...............................................................60
2.3.1.1.3 Ativo Não Cíclico (ANC)..............................................................................61
2.3.1.1.4 Passivo Circulante Operacional (PCO).......................................................61
2.3.1.1.5 Passivo Circulante Financeiro (PCF)..........................................................62
2.3.1.1.6 Passivo Não Cíclico (PNC + PL).................................................................63
2.3.2 Grandezas associadas ao modelo.................................................................63
2.3.2.1 Capital Circulante Líquido (CCL) ou Capital de Giro Líquido (CGL)..............64
2.3.2.1.1 Fatos que alteram o CCL............................................................................67
2.3.2.2 Necessidade de Capital de Giro (NCG).........................................................70
2.3.2.2.1 Conclusões sobre a NCG............................................................................70
2.3.2.3 Saldo em Tesouraria (T).................................................................................72
2.3.3 Tipos de balanços segundo o Modelo Fleuriet............................................75
2.3.3.1 Estrutura financeira excelente (EX)................................................................77
2.3.3.2 Estrutura financeira sólida (SO).....................................................................78
2.3.3.3 Estrutura financeira insuficiente (IN)..............................................................80
2.3.3.4 Estrutura financeira arriscada (AR)................................................................81
2.3.3.5 Estrutura financeira muito ruim (MR)..............................................................82
2.3.3.6 Estrutura financeira péssima (PE)..................................................................83
2.3.3.7 Indicador de estrutura financeira....................................................................85
2.3.3.8 Working Capital Management........................................................................85
III – METODOLOGIA.................................................................................................89
3.1 MÉTODOS DE PESQUISA EM CONTABILIDADE..............................................89
3.1.1 Introdução........................................................................................................89
3.1.2 Métodos de pesquisa......................................................................................91
3.1.2.1 Tipos de métodos de pesquisa.......................................................................92
3.1.2.1.1 Método Indutivo...........................................................................................93
3.1.2.1.2 Método Dedutivo.........................................................................................93
3.1.2.1.3 Método dialético..........................................................................................94
3.1.2.1.4 Método dedutivo-hipotético.........................................................................95
X
3.1.2.2 Tipologias de delineamento de pesquisa.......................................................97
3.1.2.2.1 Quanto aos objetivos a pesquisa é descritiva.............................................98
3.1.2.2.2 Quanto aos procedimentos esta pesquisa é bibliográfica...........................99
3.1.2.2.3 Quanto à abordagem do problema esta pesquisa é quantitativa................99
3.2 BASE DE DADOS E COMPOSIÇÃO DAS AMOSTRAS DE 2011, 2010 E
2009..........................................................................................................................100
3.2.1 Composição das Amostras..........................................................................101
3.2.1.1 Amostra selecionada (qualificada) referente ao ano 2011...........................101
3.2.1.2 Amostra selecionada (qualificada) referente ao ano 2010...........................102
3.2.1.3 Amostra selecionada (qualificada) referente ao ano 2009...........................104
3.3 FERRAMENTAS ESTATÍSTICAS......................................................................105
3.3.1 Eliminação de dados discrepantes versus gráfico Box-Plot....................106
3.3.1.1 Tipos característicos de gráficos boxplot.....................................................107
3.3.1.2 Distribuição normal versus gráfico boxplot...................................................109
3.3.2 Testes de normalidade..................................................................................110
3.3.3 Testes inferenciais com duas amostras independentes...........................111
3.3.3.1 Escolha dos testes estatísticos....................................................................111
3.3.3.2 Teste de Wilcoxon-Mann-Whitney................................................................113
3.3.3.2.1 Exemplo do teste Wilcoxon-Mann-Whitney..............................................115
3.3.4 Distribuição Gama.........................................................................................120
3.3.5 Comparações com Correção de Bonferroni...............................................123
3.3.6 Software R-cran.............................................................................................124
3.3.7 Teste de Correlação de Spearman...............................................................125
IV – APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS RESULTADOS GLOBAIS DE 2011.....126
4.1 RESULTADOS OBTIDOS REFERENTES À AMOSTRA DE 2011....................126
4.1.1 Tratamento dos outliers e amostra qualificada..........................................126
4.1.2 Resultados de Liquidez corrente da amostra de 2011...............................128
4.1.2.1 Distribuição de frequência da liquidez corrente de 2011.............................128
4.1.2.2 Boxplot da liquidez corrente da amostra de 2011........................................131
4.1.2.3 Amostras de liquidez corrente de 2011 segmentada por porte....................132
4.1.2.3.1 Histogramas segmentados por porte........................................................132
4.1.2.3.2 Boxplot da amostra de 2011 segmentada por porte.................................134
XI
4.1.2.3.3 Testes Wilcoxon-Mann-Whitney da amostra de 2011 segmentada por
porte.........................................................................................................................135
4.1.3 Resultados de Liquidez corrente versus indicador Fleuriet.....................137
4.1.3.1 Segmentação geral e por setor do indicador Fleuriet – 2011......................137
4.1.3.2 Histogramas de liquidez corrente versus cada indicador Fleuriet
segmentados por setor.............................................................................................139
4.1.3.3 Liquidez corrente versus indicador Fleuriet na amostra global de 2011......144
4.1.3.3.1 Comprovação estatística da diferença entre as médias das subamostras
liquidez corrente versus indicador Fleuriet...............................................................146
4.1.3.3.2 Explicação das diferenças nos testes do item 4.1.3.3.1...........................149
4.1.3.4 Análise de Regressão entre Liquidez Corrente e Indicador Fleuriet............165
4.1.3.5 Comparações entre Liquidez Corrente e Indicador Fleuriet .......................167
4.1.4 Resultados de Rentabilidade versus indicador Fleuriet............................170
4.1.4.1 Histograma da Rentabilidade da amostra de 2011......................................171
4.1.4.2 Relação da Rentabilidade com o indicador Fleuriet, ano de 2011...............173
4.1.4.2.1 Testes de hipóteses da relação entre rentabilidade e o indicador
Fleuriet......................................................................................................................175
4.1.4.2.2 Resultados dos testes de hipóteses 19 a 26.............................................176
V – CONCLUSÃO....................................................................................................180
5.1 ASPECTOS INICIAIS.........................................................................................180
5.2 PRINCIPAIS CONCLUSÕES E RESULTADOS................................................181
5.3 LIMITAÇÕES DESTA DISSERTAÇÃO..............................................................188
5.4 SUGESTÕES PARA OUTROS TRABALHOS...................................................189
VI – REFERÊNCIAS................................................................................................190
VII – APÊNDICES....................................................................................................196
7.1 RESULTADOS SETORIAIS DE 2011................................................................196
7.1.1 Resultados Setoriais Referentes a Liquidez Corrente versus Indicador
Fleuriet.....................................................................................................................196
7.1.1.1 Análise dos resultados setoriais de 2011.....................................................197
7.1.1.1.1 Hipóteses comparando os indicadores Fleuriet sólido e excelente..........197
XII
7.1.1.1.2 Hipóteses comparando os indicadores Fleuriet insuficiente e
excelente..................................................................................................................200
7.1.1.1.3 Hipóteses comparando os indicadores Fleuriet péssimo e muito
ruim...........................................................................................................................203
7.1.1.1.4 Hipóteses comparando os indicadores Fleuriet péssimo e
arriscado...................................................................................................................205
7.1.1.2 Gráficos e tabelas referentes às análises setoriais de 2011........................207
7.2 RESULTADOS OBTIDOS REFERENTES À AMOSTRA DE 2010....................231
7.2.1 Tratamento dos outliers e amostra qualificada..........................................231
7.2.2 Resultados de liquidez Corrente da amostra de 2010...............................232
7.2.2.1 Distribuição de frequência da liquidez corrente de 2010.............................232
7.2.2.2 Boxplot da Liquidez Corrente da amostra de 2010......................................233
7.2.2.3 Amostras de Liquidez Corrente de 2010 segmentada por porte..................234
7.2.2.3.1 Histogramas segmentados por porte........................................................234
7.2.2.3.2 Boxplot de toda a amostra de 2010 segmentada por porte......................237
7.2.2.3.3 Testes Wilcoxon-Mann-Whitney da amostra de 2010 segmentada por
porte.........................................................................................................................238
7.2.3 Resultados da Liquidez Corrente versus Indicador Fleuriet.....................239
7.2.3.1 Segmentação por setor versus indicador Fleuriet, amostra global de
2010..........................................................................................................................239
7.2.3.2 Histogramas de liquidez corrente versus cada indicador Fleuriet................240
7.2.3.3 Liquidez corrente versus indicador Fleuriet na amostra global de 2010......241
7.2.3.3.1 Comprovação estatística da diferença entre as médias das subamostras de
liquidez corrente versus indicador Fleuriet...............................................................242
7.2.3.3.2 Explicação das diferenças nos testes do item 7.1.3.3.1...........................244
7.2.3.4 Análise de Regressão entre Liquidez Corrente e Indicador Fleuriet............255
7.2.3.5 Comparações entre Liquidez Corrente e Indicador Fleuriet.........................256
7.2.4 Resultados de Rentabilidade versus Indicador Fleuriet em 2010............258
7.2.4.1 Histograma de Rentabilidade da amostra de 2010......................................258
7.2.4.2 Relação da Rentabilidade com o Indicador Fleuriet em 2010......................259
7.2.4.3 Resultado dos testes de hipóteses de rentabilidade por indicador Fleuriet
2010..........................................................................................................................261
XIII
7.2.5 Resultados Setoriais Referentes a Liquidez Corrente vs Indicador
Fleuriet.....................................................................................................................262
7.2.5.1 Gráficos e tabelas setoriais com a médias e medianas de liquidez corrente
versus indicador Fleuriet em 2010...........................................................................265
7.3 RESULTADOS OBTIDOS REFERENTES À AMOSTRA DE 2009....................279
7.3.1 Tratamento dos outliers e amostra qualificada..........................................279
7.3.2 Resultados da Liquidez Corrente da amostra de 2009..............................280
7.3.2.1 Distribuição de frequencia da liquidez corrente de 2009.............................280
7.3.2.2 Boxplot da Liquidez Corrente da amostra de 2009......................................281
7.3.2.3 Amostras de Liquidez Corrente de 2009 segmentada por porte..................282
7.3.2.3.1 Histogramas segmentados por porte........................................................282
7.3.2.3.2 Boxplot de toda a amostra de 2009 segmentada por porte......................285
7.3.2.3.3 Testes Wilcoxon-Mann-Whitney da amostra de 2009 segmentada por
porte.........................................................................................................................286
7.3.3 Resultados da Liquidez Corrente versus Indicador Fleuriet.....................287
7.3.3.1 Segmentação por setor versus indicador Fleuriet, amostra global de
2009..........................................................................................................................287
7.3.3.2 Histogramas de liquidez Corrente versus cada indicador Fleuriet...............288
7.3.3.3 Liquidez Corrente versus Indicador Fleuriet na amostra global de
2009..........................................................................................................................289
7.3.3.3.1 Comprovação estatística da diferença entre as médias das subamostras de
liquidez corrente versus indicador Fleuriet...............................................................290
7.2.3.3.2 Explicação das diferenças nos testes do item 7.1.3.3.1...........................291
7.3.3.4 Análise de Regressão entre Liquidez Corrente e Indicador Fleuriet............302
7.3.3.5 Comparações entre Liquidez Corrente e Indicador Fleuriet.........................304
7.3.4 Resultados de Rentabilidade versus Indicador Fleuriet em 2009............306
7.3.4.1 Histograma de Rentabilidade da amostra de 2009......................................306
7.3.4.2 Relação da Rentabilidade com o Indicador Fleuriet em 2009......................307
7.3.4.3 Resultado dos testes de hipóteses de rentabilidade por indicador Fleuriet
2009..........................................................................................................................309
XIV
7.3.5 Resultados Setoriais Referentes a Liquidez Corrente vs Indicador
Fleuriet.....................................................................................................................310
7.3.5.1 Gráficos e tabelas setoriais com a médias de liquidez corrente vs indicador
Fleuriet em 2009.......................................................................................................313
XV
LISTA DE FIGURAS
Figura 2.1 - Ciclo econômico, de caixa e operacional............................................................26
Figura 2.2 - Dinâmica do ciclo operacional.............................................................................27
Figura 2.3 - Fontes de financiamento do capital de giro.........................................................44
Figura 2.4 - CCL (CGL) = AC PC........................................................................................65
Figura 2.5 - CCL clássico.......................................................................................................66
Figura 2.6 - CCL no Modelo Fleuriet......................................................................................66
Figura 2.7 - Origens e aplicações de recursos no CCL..........................................................69
Figura 2.8 - Exemplo de NCG positiva (ACO ˃ PCO)............................................................71
Figura 2.9 - Exemplo de NCG negativa (ACO ˂ PCO)...........................................................71
Figura 2.10 - Circulante financeiro e operacional...................................................................73
Figura 2.11 - Grandezas do Modelo Fleuriet..........................................................................74
Figura 2.12 - Origem do indicador Fleuriet.............................................................................77
Figura 2.13 - Exemplo de Balanço Excelente (tipo 6)............................................................78
Figura 2.14 - Exemplo de Balanço Sólido..............................................................................79
Figura 2.15 - Exemplo de Balanço Insuficiente......................................................................80
Figura 2.16 - Exemplo de Balanço Arriscada.........................................................................81
Figura 2.17 - Exemplo de Balanço Arriscada.........................................................................82
Figura 2.18 - Exemplo de Balanço Muito Ruim......................................................................83
Figura 2.19 - Exemplo de Balanço Péssima...........................................................................84
Figura 3.1 - Fluxo de método científico moderno...................................................................92
Figura 3.2 - Exemplo de argumento dedutivo.........................................................................94
Figura 3.3 - Esquema Popper do método científico...............................................................96
Figura 3.4 - Fluxo do método dedutivo-hipotético de Popper.................................................97
Figura 3.5 - Construção do gráfico boxplot...........................................................................107
Figura 3.6 - Gráfico boxplot versus curva normal.................................................................110
Figura 3.7 - Diagrama decisório de método estatístico........................................................112
Figura 3.8 - resultado do exemplo 2 (3.4.3)..........................................................................120
Figura 3.9 - Tipos de distribuições classificadas como gama..............................................121
XVI
LISTA DE QUADROS
Quadro 1.1 - Resumo de dissertações e da tese do artigo de Araújo....................................09
Quadro 1.2 - Setores que compõem cada amostra................................................................14
Quadro 1.3 - Critério de subdivisão dos portes das empresas...............................................14
Quadro 2.1 - Ativo Circulante padrão CPC 26 (R1)................................................................21
Quadro 2.2 - Ativo Circulante segregado em ACO e ACF.....................................................21
Quadro 2.3 - Passivo Circulante padrão CPC 26 (R1)...........................................................22
Quadro 2.4 - Passivo Circulante segregado em PCO e PCF.................................................23
Quadro 2.5 - Tipos de índices................................................................................................49
Quadro 2.6 - Relação entre liquidez corrente e CCL..............................................................52
Quadro 2.7 - Ativo patrimonial com reclassificação e nomenclatura Fleuriet.........................58
Quadro 2.8 - Passivo e patrimônio líquido patrimonial com reclassificação e nomenclatura
Fleuriet....................................................................................................................................59
Quadro 2.9 - indicadores e siglas da classificação Fleuriet....................................................64
Quadro 2.10 - Subgrupos do Balanço Patrimonial segundo lei 11.941/09.............................67
Quadro 2.11 - Matriz de impacto sobre a NCG......................................................................72
Quadro 2.12 - Relações do Modelo Fleuriet...........................................................................74
Quadro 2.13 - Grandezas Fleuriet versus função...................................................................75
Quadro 2.14 - Faixa de valores da classificação Excelente...................................................77
Quadro 2.15 - Faixa de valores da classificação sólida (tipo 5).............................................79
Quadro 2.16 - Faixa de valores da classificação Insuficiente (tipo 4)....................................80
Quadro 2.17 - Faixa de valores da classificação Arriscada (tipo 3).......................................81
Quadro 2.18 - Faixa de valores da classificação Muito Ruim (tipo 2)....................................82
Quadro 2.19 - Faixa de valores da classificação Péssima (tipo 1).........................................84
Quadro 2.20 - Indicador Fleuriet.............................................................................................85
Quadro 2.21 - Comparativo Modelo Fleuriet versus Modelo Shulman & Cox........................88
Quadro 3.1 - Comparação entre tipos de ciências.................................................................90
Quadro 3.2 - Tipologias quanto à abordagem........................................................................98
Quadro 4.1 - Conclusões sobre relação LC versus indicador Fleuriet.................................146
Quadro 4.2 - Hipóteses 11 a 18 a serem testadas – amostra de 2011................................150
Quadro 4.3 - Utilidade dos indicadores................................................................................165
Quadro 4.4 - Relação dos testes de hipóteses rentabilidade versus indicador Fleuriet.......175
XVII
Quadro 7.1 - Hipóteses a serem testadas setorialmente de liquidez corrente por indicador
Fleuriet sólido e excelente....................................................................................................198
Quadro 7.2 - Hipóteses a serem testadas setorialmente de liquidez corrente por indicador
Fleuriet insuficiente e excelente...........................................................................................200
Quadro 7.3 - Hipóteses a serem testadas setorialmente de liquidez corrente por indicador
Fleuriet péssimas e muito ruins............................................................................................203
Quadro 7.4 - Hipóteses a serem testadas setorialmente da liquidez corrente por indicador
Fleuriet das empresas péssimas e de arriscadas................................................................205
Quadro 7.5 - Conclusões sobre a relação LC versus indicador Fleuriet..............................242
Quadro 7.6 - Hipóteses 11 a 18 a serem testadas, amostra de 2010..................................245
Quadro 7.7 - Conclusões sobre a relação LC versus indicador Fleuriet..............................290
Quadro 7.8 - Hipóteses 11 a 18 a serem testadas, amostra de 2009..................................292
XVIII
LISTA DE GRÁFICOS
Gráfico 1.1 - Relação liquidez versus rentabilidade...............................................................04
Gráfico 2.1 - Ativo Circulante Permanente e Sazonal............................................................41
Gráfico 2.2 - Ativo circulante arriscado, intermediário e conservador....................................42
Gráfico 2.3 - Histórico da liquidez corrente na região Centro-Oeste do Brasil no período 2000
a 2011.....................................................................................................................................54
Gráfico 2.4 - Histórico da liquidez corrente na região Norte do Brasil no período 2000 a
2011........................................................................................................................................54
Gráfico 2.5 - Histórico da liquidez corrente na região Nordeste do Brasil no período 2000 a
2011........................................................................................................................................55
Gráfico 2.6 - Histórico da liquidez corrente na região Sudeste do Brasil no período 2000 a
2011........................................................................................................................................55
Gráfico 2.7 - Histórico da liquidez corrente na região Sul do Brasil no período 2000 a
2011........................................................................................................................................56
Gráfico 3.1 - Distribuição simétrica versus boxplot...............................................................108
Gráfico 3.2 - Distribuição assimétrica positiva versus boxplot..............................................108
Gráfico 3.3 - Distribuição assimétrica negativa versus boxplot............................................109
Gráfico 4.1 - Teste Shapiro-Wilk referente à amostra de 2011............................................129
Gráfico 4.2 - Gráfico do teste Shapiro-Wilk referente a uma amostra normal......................130
Gráfico 4.3 - Distribuição de frequência da liquidez corrente – 2011...................................131
Gráfico 4.4 - Boxplot da liquidez corrente de toda a amostra – 2011...................................132
Gráfico 4.5 - Histograma de liquidez corrente, pequeno porte, ano 2011............................133
Gráfico 4.6 - Histograma de liquidez corrente, médio porte, ano 2011................................133
Gráfico 4.7 - Histograma de liquidez corrente, grande porte, ano 2011...............................134
Gráfico 4.8 - Liquidez corrente por porte – 2011..................................................................135
Gráfico 4.9 - Histograma do indicador Fleuriet – 2011.........................................................139
Gráfico 4.10 - Histograma Liquidez Corrente versus critério Fleuriet Péssimo....................140
Gráfico 4.11 - Histograma Liquidez Corrente versus critério Fleuriet Muito Ruim................141
Gráfico 4.12 - Histograma Liquidez Corrente versus critério Fleuriet Arriscado...................141
Gráfico 4.13 - Histograma Liquidez Corrente versus critério Fleuriet Insuficiente................142
Gráfico 4.14 - Histograma Liquidez Corrente versus critério Fleuriet Sólido........................142
Gráfico 4.15 - Histograma Liquidez Corrente versus critério Fleuriet Excelente..................143
XIX
Gráfico 4.16 - Boxplot da Liquidez corrente versus indicador Fleuriet – 2011.....................145
Gráfico 4.17 - Médias e medianas do ativo circulante por critério de Fleuriet – 2011..........151
Gráfico 4.18 - Médias e medianas do ativo circulante operacional por critério de Fleuriet –
2011......................................................................................................................................152
Gráfico 4.19 - Médias e medianas do ativo circulante financeiro por critério de Fleuriet –
2011......................................................................................................................................153
Gráfico 4.20 - Médias e medianas do passivo circulante por critério de Fleuriet –
2011......................................................................................................................................157
Gráfico 4.21 - Médias e medianas do passivo circulante operacional por critério de Fleuriet –
2011......................................................................................................................................158
Gráfico 4.22 - Médias e medianas do passivo circulante financeiro por critério de Fleuriet –
2011......................................................................................................................................159
Gráfico 4.23 - Diagrama de Dispersão entre o Índice de Liquidez Corrente e o indicador de
FLEURIET com as médias e seus respectivos intervalos de 95% de confiança –
2011......................................................................................................................................166
Gráfico 4.24 - Gráfico para as comparações múltiplas com correção de Bonferroni –
2011......................................................................................................................................168
Gráfico 4.25 - Papel de probabilidade (Shapito-Wilk) – Rentabilidade – 2011.....................172
Gráfico 4.26 - Histograma de rentabilidade de 2011............................................................173
Gráfico 4.27 - Relação dos indicadores Fleuriet por Rentabilidade – 2011.........................174
Gráfico 4.28 - Média de Rentabilidade por critério de Fleuriet – 2011................................176
Gráfico 5.1 - Liquidez corrente versus indicador Fleuriet – 2011.........................................182
Gráfico 5.2 - Correlação entre liquidez corrente e indicador Fleuriet – 2011.......................183
Gráfico 5.3 - Relação rentabilidade versus indicador Fleuriet – 2011..................................185
Gráfico 5.4 - Relação rentabilidade versus indicador Fleuriet – 2010..................................185
Gráfico 5.5 - Relação rentabilidade versus indicador Fleuriet – 2009..................................186
Gráfico 7.1 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Agronegócios e Alimentos
(2011)...................................................................................................................................208
Gráfico 7.2 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet e Porte – Setor Agronegócios e
Alimentos (2011)...................................................................................................................208
Gráfico 7.3 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Bebidas e Fumo
(2011)...................................................................................................................................209
Gráfico 7.4 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor Bebidas
e Fumo (2011)......................................................................................................................209
Gráfico 7.5 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Comércio (2011).................210
XX
Gráfico 7.6 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Comércio (2011)...................................................................................................................210
Gráfico 7.7 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Comunicação
(2011)...................................................................................................................................211
Gráfico 7.8 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Comunicação (2011)............................................................................................................211
Gráfico 7.9 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Construção e Engenharia
(2011)...................................................................................................................................212
Gráfico 7.10 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Construção e Engenharia (2011)..........................................................................................212
Gráfico 7.11 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Editorial e Gráfico
(2011)...................................................................................................................................213
Gráfico 7.12 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Editorial e Gráfico (2011)......................................................................................................213
Gráfico 7.13 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Elétrica, Eletrônica e
Tecnologia (2011).................................................................................................................214
Gráfico 7.14 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Elétrica, Eletrônica e Tecnologia (2011)...............................................................................214
Gráfico 7.15 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Energia Elétrica
(2011)...................................................................................................................................215
Gráfico 7.16 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Energia Elétrica (2011).........................................................................................................215
Gráfico 7.17 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Farmacêutico, Higiene e
Limpeza (2011).....................................................................................................................216
Gráfico 7.18 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Farmacêutico, Higiene e Limpeza (2011).............................................................................216
Gráfico 7.19 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Indústria e Transporte
(2011)...................................................................................................................................217
Gráfico 7.20 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Indústria e Transporte (2011)...............................................................................................217
Gráfico 7.21 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Máquinas e Equipamentos
(2011)...................................................................................................................................218
Gráfico 7.22 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Máquinas e Equipamentos (2011)........................................................................................218
Gráfico 7.23 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Metalúrgica e Siderurgia
(2011)...................................................................................................................................219
XXI
Gráfico 7.24 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Metalúrgica e Siderurgia (2011)...........................................................................................219
Gráfico 7.25 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Mineração
(2011)...................................................................................................................................220
Gráfico 7.26 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Mineração (2011)..................................................................................................................220
Gráfico 7.27 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Outras Atividades Industriais
(2011)...................................................................................................................................221
Gráfico 7.28 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor Outras
Atividades Industriais (2011)................................................................................................221
Gráfico 7.29 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Papel e Celulose
(2011)...................................................................................................................................222
Gráfico 7.30 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor Papel
e Celulose (2011).................................................................................................................222
Gráfico 7.31 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Petróleo e Gás
(2011)...................................................................................................................................223
Gráfico 7.32 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet e porte – Setor Petróleo e Gás
(2011)...................................................................................................................................223
Gráfico 7.33 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Química e Petroquímica
(2011)...................................................................................................................................224
Gráfico 7.34 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Química e Petroquímica (2011)............................................................................................224
Gráfico 7.35 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Saúde (2011)....................225
Gráfico 7.36 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor Saúde
(2011)...................................................................................................................................225
Gráfico 7.37 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Serviços Especializados
(2011)...................................................................................................................................226
Gráfico 7.38 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Serviços Especializados (2011)............................................................................................226
Gráfico 7.39 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Serviços Públicos
(2011)...................................................................................................................................227
Gráfico 7.40 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Serviços Públicos (2011)......................................................................................................227
Gráfico 7.41 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Serviços de
Telecomunicações (2011)....................................................................................................228
Gráfico 7.42 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Serviços de Telecomunicações (2011).................................................................................228
XXII
Gráfico 7.43 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Serviços de Transporte e
Logística (2011)....................................................................................................................229
Gráfico 7.44 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Serviços de Transporte e Logística (2011)...........................................................................229
Gráfico 7.45 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Têxtil, Confecção e Calçados
(2011)...................................................................................................................................230
Gráfico 7.46 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor Têxtil,
Confecção e Calçados (2011)..............................................................................................230
Gráfico 7.47 - Distribuição de frequência da liquidez corrente (2010)..................................232
Gráfico 7.48 - Boxplot da liquidez corrente da amostra (2010)............................................233
Gráfico 7.49A - Frequência de liquidez corrente pequeno porte (2010)...............................234
Gráfico 7.49B - Frequência de liquidez corrente médio porte (2010)...................................235
Gráfico 7.49C - Frequência de liquidez corrente grande porte (2010).................................236
Gráfico 7.50 - Liquidez corrente por porte (2010)................................................................237
Gráfico 7.51 - Histograma do indicador Fleuriet (2010)........................................................239
Gráfico 7.52 - Histograma de liquidez corrente versus critério Fleuriet...............................240
Gráfico 7.53 - Relação dos indicadores Fleuriet versus média e mediana da liquidez
corrente (2010).....................................................................................................................241
Gráfico 7.54 - Médias e medianas de ativo circulante por critério de Fleuriet
(2010)...................................................................................................................................246
Gráfico 7.55A - Médias e medianas do ativo circulante operacional por critério de Fleuriet
(2010)...................................................................................................................................247
Gráfico 7.55B - Médias e medianas do ativo circulante financeiro por critério de Fleuriet
(2010)...................................................................................................................................248
Gráfico 7.56 - Médias e medianas do passivo circulante por critério de Fleuriet
(2010)...................................................................................................................................249
Gráfico 7.57A - Médias e medianas do passivo circulante operacional por critério de Fleuriet
(2010)...................................................................................................................................250
Gráfico 7.57B - Médias e medianas do passivo circulante financeiro por critério de Fleuriet
(2010)...................................................................................................................................251
Gráfico 7.58 - Diagrama de Dispersão entre o Índice de Liquidez Corrente e o indicador
Fleuriet com as médias e seus respectivos intervalos de 95% de confiança
(2010)...................................................................................................................................255
Gráfico 7.59 - Gráfico para as comparações múltiplas com correção de Bonferroni
(2010)...................................................................................................................................256
Gráfico 7.60 - Distribuição de frequência da rentabilidade em 2010....................................258
Gráfico 7.61 - Boxplot da rentabilidade versus indicador Fleuriet........................................259
XXIII
Gráfico 7.62 - Gráfico de médias da rentabilidade versus indicador Fleuriet.......................260
Gráfico 7.63 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet –Setor Agronegócio e Alimentos
(2010)...................................................................................................................................266
Gráfico 7.64 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Agronegócio e Alimentos (2010)..........................................................................................266
Gráfico 7.65 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Comércio
(2010)...................................................................................................................................267
Gráfico 7.66 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Comércio (2010)...................................................................................................................267
Gráfico 7.67 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Construção e Engenharia
(2010)...................................................................................................................................268
Gráfico 7.68 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Construção e Engenharia (2010)..........................................................................................268
Gráfico 7.69 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Energia Elétrica
(2010)...................................................................................................................................269
Gráfico 7.70 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet e Porte – Setor Energia Elétrica
(2010)...................................................................................................................................269
Gráfico 7.71 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Metalúrgica e Siderurgia
(2010)...................................................................................................................................270
Gráfico 7.72 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Metalúrgica e Siderurgia (2010)...........................................................................................270
Gráfico 7.73 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Outras Atividades Industriais
(2010)...................................................................................................................................271
Gráfico 7.74 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor Outras
Atividades Industriais (2010)................................................................................................271
Gráfico 7.75 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Petróleo e Gás
(2010)...................................................................................................................................272
Gráfico 7.76 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet e Porte – Setor Petróleo e Gás
(2010)...................................................................................................................................272
Gráfico 7.77 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Química e Petroquímica
(2010)...................................................................................................................................273
Gráfico 7.78 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet e Porte – Setor Química e
Petroquímica (2010).............................................................................................................273
Gráfico 7.79 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Saúde (2010)....................274
Gráfico 7.80 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor Saúde
(2010)...................................................................................................................................274
XXIV
Gráfico 7.81 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Transporte e Logística
(2010)...................................................................................................................................275
Gráfico 7.82 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Transporte e Logística (2010)...............................................................................................275
Gráfico 7.83 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Serviços Especializados
(2010)...................................................................................................................................276
Gráfico 7.84 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Serviços Especializados (2010)............................................................................................276
Gráfico 7.85 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Serviços de
Telecomunicações (2010)....................................................................................................277
Gráfico 7.86 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Serviços de Telecomunicações (2010).................................................................................277
Gráfico 7.87 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Têxtil, Confecção e Calçados
(2010)...................................................................................................................................278
Gráfico 7.88 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor Têxtil,
Confecção e Calçados (2010)..............................................................................................278
Gráfico 7.89 - Distribuição de frequência da liquidez corrente (2009)..................................280
Gráfico 7.90 - Boxplot da liquidez corrente da amostra (2009)............................................281
Gráfico 7.91A - Frequência da liquidez corrente pequeno porte (2009)...............................282
Gráfico 7.91B - Frequência da liquidez corrente médio porte (2009)...................................283
Gráfico 7.91C - Frequência da liquidez corrente grande porte (2009).................................284
Gráfico 7.92 - Liquidez corrente por porte (2009)................................................................285
Gráfico 7.93 - Histograma do indicador Fleuriet (2009)........................................................287
Gráfico 7.94 - Histograma da Liquidez Corrente versus critério Fleuriet.............................288
Gráfico 7.95 - Relação dos indicadores Fleuriet versus média e mediana da liquidez
corrente (2009).....................................................................................................................289
Gráfico 7.96 - Médias e medianas de ativo circulante por critério Fleuriet
(2009)...................................................................................................................................294
Gráfico 7.97A - Médias e medianas do ativo circulante operacional por critério Fleuriet
(2009)...................................................................................................................................295
Gráfico 7.97B - Médias e medianas do ativo circulante financeiro por critério Fleuriet
(2009)...................................................................................................................................296
Gráfico 7.98 - Médias e medianas do passivo circulante por critério Fleuriet
(2009)...................................................................................................................................297
Gráfico 7.99A - Médias e medianas passivo circulante operacional por critério Fleuriet
(2009)...................................................................................................................................298
XXV
Gráfico 7.99B - Médias e medianas passivo circulante financeiro por critério Fleuriet
(2009)...................................................................................................................................299
Gráfico 7.100 - Diagrama de Dispersão entre o Índice de Liquidez Corrente e o indicador de
Fleuriet com as médias e seus respectivos intervalos de 95% de confiança
(2009)...................................................................................................................................302
Gráfico 7.101 - Gráfico para as comparações múltiplas com correção de Bonferroni
(2009)...................................................................................................................................304
Gráfico 7.102 - Distribuição de frequência da rentabilidade (2009).....................................306
Gráfico 7.103 - Boxplot da rentabilidade versus indicador Fleuriet (2009)...........................307
Gráfico 7.104 - Gráfico de médias da rentabilidade versus indicador Fleuriet
(2009)...................................................................................................................................308
Gráfico 7.105 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Agronegócio e Alimentos
(2009)...................................................................................................................................314
Gráfico 7.106 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Agronegócio e Alimentos (2009)..........................................................................................314
Gráfico 7.107 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Comércio
(2009)...................................................................................................................................315
Gráfico 7.108 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Comércio (2009)...................................................................................................................315
Gráfico 7.109 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Construção e Engenharia
(2009)...................................................................................................................................316
Gráfico 7.110 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Construção e Engenharia (2009)..........................................................................................316
Gráfico 7.111 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Energia Elétrica
(2009)...................................................................................................................................317
Gráfico 7.112 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Energia Elétrica (2009).........................................................................................................317
Gráfico 7.113 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Metalúrgica e Siderurgia
(2009)...................................................................................................................................318
Gráfico 7.114 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Metalúrgica e Siderurgia (2009)...........................................................................................318
Gráfico 7.115 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Outras Atividades Industriais
(2009)...................................................................................................................................319
Gráfico 7.116 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet e Porte – Setor Outras Atividades
Industriais (2009)..................................................................................................................319
Gráfico 7.117 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Petróleo e Gás
(2009)...................................................................................................................................320
XXVI
Gráfico 7.118 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Petróleo e Gás (2009)..........................................................................................................320
Gráfico 7.119 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Química e Petroquímica
(2009)...................................................................................................................................321
Gráfico 7.120 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Química e Petroquímica (2009)............................................................................................321
Gráfico 7.121 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Saúde (2009)..................322
Gráfico 7.122 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por Porte – Setor
Saúde (2009)........................................................................................................................322
Gráfico 7.123 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Transporte e Logística
(2009)...................................................................................................................................323
Gráfico 7.124 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Transporte e Logística (2009)...............................................................................................323
Gráfico 7.125 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Serviços Especializados
(2009)...................................................................................................................................324
Gráfico 7.126 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Serviços Especializados (2009)............................................................................................324
Gráfico 7.127 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Serviços de
Telecomunicações (2009)....................................................................................................325
Gráfico 7.128 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Serviços de Telecomunicações (2009).................................................................................325
Gráfico 7.129 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Têxtil, Confecção e
Calçados (2009)...................................................................................................................326
Gráfico 7.130 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor Têxtil,
Confecção e Calçados (2009)..............................................................................................326
XXVII
LISTA DE TABELAS
Tabela 1.1 - Artigos, dissertações e tese produzidos entre 1995 e 2008...............................09
Tabela 2.1 - Balanço de empresa que necessita de capital de giro.......................................29
Tabela 2.2 - Dados do exemplo 1...........................................................................................31
Tabela 2.3 - Demonstração de Resultado do exemplo 1.......................................................31
Tabela 2.4 - Balanço Patrimonial do exemplo 1.....................................................................32
Tabela 2.5 - Balanço Patrimonial do exemplo 2.....................................................................33
Tabela 2.6 - Demonstração de Resultado do exemplo 3.......................................................35
Tabela 2.7 - Balanço Patrimonial do exemplo 3.....................................................................35
Tabela 2.8 - Demonstração de Resultado do exemplo 4.......................................................37
Tabela 2.9 - Balanço Patrimonial do exemplo 4.....................................................................37
Tabela 2.10 - Demonstração de Resultado do exemplo 5.....................................................39
Tabela 2.11 - Balanço Patrimonial do exemplo 5...................................................................39
Tabela 2.12 - Balanço Patrimonial 1 do exemplo 6................................................................47
Tabela 2.13 - Balanço Patrimonial 2 do exemplo 6................................................................48
Tabela 2.14 - Apresentação duplicatas descontadas.............................................................63
Tabela 3.1 - Resumo amostra original versus amostra utilizada ano 2011..........................101
Tabela 3.2 - Amostra qualificada por setor e porte 2011......................................................102
Tabela 3.3 - Resumo amostra original versus amostra utilizada ano 2010..........................103
Tabela 3.4 - Amostra qualificada por setor e porte 2010......................................................103
Tabela 3.5 - Resumo amostra original versus amostra utilizada ano 2009..........................104
Tabela 3.6 - Amostra qualificada por setor e porte 2009......................................................105
Tabela 3.7 - Distribuição de frequência do grupo A do exemplo 1 (3.4.3)...........................115
Tabela 3.8 - Distribuição de frequência do grupo B do exemplo 1 (3.4.3)...........................116
Tabela 3.9 - Amostras do exemplo 2 do item 3.4.3..............................................................117
Tabela 3.10 - Exemplo 2 em ordem crescente.....................................................................118
Tabela 4.1 - Quantidades de empresas por setor e por porte – 2011..................................127
Tabela 4.2 - Teste de normalidade da distribuição da liquidez corrente de 2011................129
Tabela 4.3 - Distribuição de frequência da liquidez corrente – 2011....................................131
Tabela 4.4 - Estatísticas da amostra de 2011......................................................................132
Tabela 4.5 - Dados dos histogramas de liquidez corrente por porte – 2011........................134
Tabela 4.6 - Liquidez corrente por porte – 2011...................................................................135
XXVIII
Tabela 4.7 - Resultados liquidez por porte (testes Wilcoxon-Mann-Whitney) – 2011..........136
Tabela 4.8 - Matriz da classificação Fleuriet por setor – 2011.............................................138
Tabela 4.9 - Valores dos Histogramas dos gráficos 4.10 a 4.15..........................................143
Tabela 4.10 - Estatísticas da Liquidez corrente por indicador Fleuriet – 2011.....................145
Tabela 4.11 - Resultados dos testes das hipóteses 4 a 10 – amostra de 2011...................147
Tabela 4.12 - Médias e medianas do ativo circulante por critério de Fleuriet – 2011..........152
Tabela 4.13 - Médias e medianas do ativo circulante operacional por critério de Fleuriet –
2011......................................................................................................................................152
Tabela 4.14 - Médias e medianas do ativo circulante financeiro por critério de Fleuriet –
2011......................................................................................................................................153
Tabela 4.15 - Resultados dos testes de hipóteses de AC, ACO e ACF entre sólidas e
excelentes.............................................................................................................................153
Tabela 4.16 - Resultados dos testes AC, ACO e ACF entre péssimas e muito
ruins......................................................................................................................................155
Tabela 4.17 - Médias e medianas do passivo circulante por critério de Fleuriet –
2011......................................................................................................................................157
Tabela 4.18 - Média de passivo circulante operacional por critério de Fleuriet –
2011......................................................................................................................................158
Tabela 4.19 - Média de passivo circulante financeiro por critério de Fleuriet –
2011......................................................................................................................................159
Tabela 4.20 - Resultados dos testes PC, PCO e PCF entre sólidas e
excelentes.............................................................................................................................160
Tabela 4.21 - Resultados testes PC, PCO e PCF entre péssimas e muito ruins.................161
Tabela 4.22 - Resumo dos testes entre empresas excelentes e sólidas.............................162
Tabela 4.23 - Resumo dos testes entre empresas péssimas e muito ruins.........................163
Tabela 4.24 - Regressão Gama com função de ligação identidade para o Índice de Liquidez
Corrente 2011 tendo como variável explicativa o Indicador FLEURIET – 2011...................166
Tabela 4.25 - Comparações múltiplas com correção de Bonferroni – 2011.........................169
Tabela 4.26 - Testes de normalidade da distribuição de rentabilidade – 2011....................172
Tabela 4.27 - Correlação entre rentabilidade e indicador Fleuriet........................................174
Tabela 4.28 - Rentabilidade por critério Fleuriet – 2011.......................................................175
Tabela 4.29 - Resultados dos testes não paramétricos – Critério: Classificação Fleuriet
Rentabilidade (Wilcoxon-Mann-Whitney) – 2011.................................................................177
Tabela 5.1 - Rentabilidade Mediana versus Indicador Fleuriet 2009, 2010 e 2011.............186
Tabela 5.2 - Correlação de Spearmen Rentabilidade versus Indicador Fleuriet..................187
XXIX
Tabela 7.1 - Resultado dos testes das hipóteses do quadro 7.1..........................................199
Tabela 7.2 - Resultado dos testes das hipóteses do quadro 7.2..........................................202
Tabela 7.3 - Resultado dos testes das hipóteses do quadro 7.3..........................................204
Tabela 7.4 - Resultado dos testes das hipóteses do quadro 7.4..........................................206
Tabela 7.5 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet e Porte – Setor Agronegócios e
Alimentos (2011)...................................................................................................................208
Tabela 7.6 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor Bebidas
e Fumo (2011)......................................................................................................................209
Tabela 7.7 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Comércio (2011)...................................................................................................................210
Tabela 7.8 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Comunicação (2011)............................................................................................................211
Tabela 7.9 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Construção e Engenharia (2011)..........................................................................................212
Tabela 7.10 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Editorial e Gráfico (2011)......................................................................................................213
Tabela 7.11 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Elétrica, Eletrônica e Tecnologia (2011)...............................................................................214
Tabela 7.12 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor Energia
Elétrica (2011)......................................................................................................................215
Tabela 7.13 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Farmacêutico, Higiene e Limpeza (2011).............................................................................216
Tabela 7.14 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Indústria e Transporte (2011)...............................................................................................217
Tabela 7.15 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Máquinas e Equipamentos (2011)........................................................................................218
Tabela 7.16 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Metalúrgica e Siderurgia (2011)...........................................................................................219
Tabela 7.17 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Mineração (2011)..................................................................................................................220
Tabela 7.18 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor Outras
Atividades Industriais (2011)................................................................................................221
Tabela 7.19 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor Papel e
Celulose (2011)....................................................................................................................222
Tabela 7.20 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Petróleo e Gás (2011)..........................................................................................................223
XXX
Tabela 7.21 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Química e Petroquímica (2011)............................................................................................224
Tabela 7.22 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor Saúde
(2011)...................................................................................................................................225
Tabela 7.23 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Serviços Especializados (2011)............................................................................................226
Tabela 7.24 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Serviços Públicos (2011)......................................................................................................227
Tabela 7.25 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Serviços de Telecomunicações (2011).................................................................................228
Tabela 7.26 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Serviços de Transporte e Logística (2011)...........................................................................229
Tabela 7.27 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor Têxtil,
Confecção e Calçados (2011)..............................................................................................230
Tabela 7.28 - Quantidades de empresas por setor e por porte (2010)................................231
Tabela 7.29 - Teste de normalidade da distribuição de liquidez corrente de 2010..............232
Tabela 7.30 - Dados da distribuição de frequência da liquidez corrente (2010)..................233
Tabela 7.31 - Estatísticas da amostra de 2010....................................................................233
Tabela 7.32A - Dados do histograma de liquidez corrente pequeno porte (2010)...............234
Tabela 7.32B - Dados do histograma de liquidez corrente médio porte (2010)...................235
Tabela 7.32C - Dados do histograma de liquidez corrente grande porte (2010)..................236
Tabela 7.33 - Liquidez corrente por porte (2010).................................................................237
Tabela 7.34 - Resultados por porte – Testes Wilcoxon-Mann-Whitney (2010)....................238
Tabela 7.35 - Matriz de classificação Fleuriet por setor (2010)............................................239
Tabela 7.36 - Dados dos histogramas de liquidez corrente segmentada por critério Fleuriet
(2010)...................................................................................................................................241
Tabela 7.37 - Liquidez corrente por critério Fleuriet (2010)..................................................242
Tabela 7.38 - Resultados dos testes das hipóteses 4 a 10 na amostra de 2010.................243
Tabela 7.39 - Médias e medianas de ativo circulante por critério de Fleuriet
(2010)...................................................................................................................................246
Tabela 7.40A - Médias e medianas do ativo circulante operacional por critério de Fleuriet
(2010)...................................................................................................................................247
Tabela 7.40B - Médias e medianas do ativo circulante financeiro por critério de Fleuriet
(2010)...................................................................................................................................248
Tabela 7.41 - Médias e medianas do passivo circulante por critério de Fleuriet
(2010)...................................................................................................................................249
XXXI
Tabela 7.42A - Média e medianas do passivo circulante operacional por critério de Fleuriet
(2010)...................................................................................................................................250
Tabela 7.42B - Média e medianas do passivo circulante financeiro por critério de Fleuriet
(2010)...................................................................................................................................251
Tabela 7.43 - Resultados dos testes não paramétricos – Critério Sólidas/Excelentes –
Wilcoxon-Mann-Whitney (2010)...........................................................................................252
Tabela 7.44 - Resultados dos testes não paramétricos – Critério Péssima/Muito Ruim –
Wilcoxon-Mann-Whitney (2010)...........................................................................................254
Tabela 7.45 - Regressão Gama com função de ligação identidade para o Índice de Liquidez
Corrente 2009 tendo como variável explicativa o indicador Fleuriet (2010).........................255
Tabela 7.46 - Comparações múltiplas com correção de Bonferroni (2010).........................257
Tabela 7.47 - Teste de normalidade para rentabilidade em 2010........................................258
Tabela 7.48 - Estatísticas de rentabilidade em 2010............................................................259
Tabela 7.49 - Testes das hipoteses 19 a 26 – rentabilidade................................................261
Tabela 7.50 - Correlação da rentabilidade versus indicador Fleuriet...................................262
Tabela 7.51A - Testes das hipóteses setoriais entre as empresas sólidas e
excelentes.............................................................................................................................262
Tabela 7.51B - Testes das hipóteses setoriais entre as empresas insuficientes e
excelentes.............................................................................................................................263
Tabela 7.52 - Testes das hipóteses setoriais entre as empresas péssimas e muito
ruins......................................................................................................................................264
Tabela 7.53 - Testes das hipóteses setoriais entre as empresas péssimas e
arriscadas.............................................................................................................................265
Tabela 7.54 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Agronegócios e Alimentos (2010).........................................................................................266
Tabela 7.55 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Comércio (2010)...................................................................................................................267
Tabela 7.56 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Construção e Engenharia (2010)..........................................................................................268
Tabela 7.57 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor Energia
Elétrica (2010)......................................................................................................................269
Tabela 7.58 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Metalúrgica e Siderurgia (2010)...........................................................................................270
Tabela 7.59 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor Outras
Atividades Industriais (2010)................................................................................................271
Tabela 7.60 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Petróleo e Gás (2010)..........................................................................................................272
XXXII
Tabela 7.61 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Química e Petroquímica (2010)............................................................................................273
Tabela 7.62 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor Saúde
(2010)...................................................................................................................................274
Tabela 7.63 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Transporte e Logística (2010)...............................................................................................275
Tabela 7.64 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Serviços Especializados (2010)............................................................................................276
Tabela 7.65 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Serviços de Telecomunicações (2010).................................................................................277
Tabela 7.66 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor Têxtil,
Confecção e Calçados (2010)..............................................................................................278
Tabela 7.67 - Quantidades de empresas por setor e por porte (2009)................................279
Tabela 7.68 - Teste de normalidade da distribuição de liquidez corrente de 2009..............280
Tabela 7.69 - Dados da distribuição de frequência da liquidez corrente (2009)..................281
Tabela 7.70 - Estatísticas da amostra de 2009....................................................................281
Tabela 7.71A - Dados dos histogramas de liquidez corrente pequeno porte (2009)...........282
Tabela 7.71B - Dados dos histogramas de liquidez corrente médio porte (2009)................283
Tabela 7.71C - Dados dos histogramas de liquidez corrente grande porte (2009)..............284
Tabela 7.72 - Liquidez corrente por porte (2009).................................................................285
Tabela 7.73 - Resultados por porte – Wilcoxon-Mann-Whitney (2009)................................286
Tabela 7.74 - Matriz de classificação Fleuriet por setor (2009)............................................287
Tabela 7.75 - Dados dos histogramas de liquidez corrente segmentada por critério Fleuriet
(2009)...................................................................................................................................289
Tabela 7.76 - Liquidez corrente por critério Fleuriet (2009)..................................................290
Tabela 7.77 - Resultados dos testes das hipóteses 4 a 10 na amostra de 2010.................291
Tabela 7.78 - Médias e medianas de ativo circulante por critério Fleuriet (2009)................294
Tabela 7.79A - Médias e medianas do ativo circulante operacional por critério Fleuriet
(2009)...................................................................................................................................295
Tabela 7.79B – Médias e medianas do ativo circulante financeiro por critério Fleuriet
(2009)...................................................................................................................................296
Tabela 7.80 - Médias e medianas do passivo circulante por critério Fleuriet (2009)...........297
Tabela 7.81A - Médias e medianas passivo circulante operacional por critério de Fleuriet
(2009)...................................................................................................................................298
Tabela 7.81B - Médias passivo circulante financeiro por critério de Fleuriet (2009)............299
Tabela 7.82 - Resultados dos testes não paramétricos – Critério: Sólidas/Excelentes –
Wilcoxon-Mann-Whitney (2009)...........................................................................................300
XXXIII
Tabela 7.83 - Resultados dos testes não paramétricos – Critério Péssima/Muito Ruim –
Wilcoxon-Mann-Whitney (2009)...........................................................................................301
Tabela 7.84 - Regressão Gama com função de ligação identidade para o Índice de Liquidez
Corrente 2009 tendo como variável explicativa o Indicador Fleuriet ano 2009....................303
Tabela 7.85 - Comparações múltiplas com correção de Bonferroni (2009).........................305
Tabela 7.86 - Teste de normalidade para rentabilidade (2009)............................................306
Tabela 7.87 - Estatísticas de rentabilidade em 2009............................................................307
Tabela 7.88 - Testes das hipoteses 19 a 26 – rentabilidade................................................309
Tabela 7.89 - Teste de correlação de rentabilidade versus indicador Fleuriet. Tabela........309
Tabela 7.90A - Testes das hipoteses setoriais entre as empresas sólidas e
excelentes.............................................................................................................................310
Tabela 7.90B - Testes das hipoteses setoriais entre as empresas insuficientes e
excelentes.............................................................................................................................311
Tabela 7.91 - Testes das hipóteses setoriais entre as empresas péssimas e muito
ruins......................................................................................................................................312
Tabela 7.92 - Testes das hipóteses setoriais entre as empresas péssimas e
arriscadas.............................................................................................................................313
Tabela 7.93 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Agronegócio e Alimentos (2009)..........................................................................................314
Tabela 7.94 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Comércio (2009)...................................................................................................................315
Tabela 7.95 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Construção e Engenharia (2009)..........................................................................................316
Tabela 7.96 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor Energia
Elétrica (2009)......................................................................................................................317
Tabela 7.97 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Metalúrgica e Siderurgia (2009)...........................................................................................318
Tabela 7.98 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor Outras
Atividades Industriais (2009)................................................................................................319
Tabela 7.99 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Petróleo e Gás (2009)..........................................................................................................320
Tabela 7.100 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte. Setor
Química e Petroquímica (2009)............................................................................................321
Tabela 7.101 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor Saúde
(2009)...................................................................................................................................322
Tabela 7.102 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Transporte e Logística (2009)...............................................................................................323
XXXIV
Tabela 7.103 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Serviços Especializados (2009)............................................................................................324
Tabela 7.104 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Serviços de Telecomunicações (2009).................................................................................325
Tabela 7.105 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor Têxtil,
Confecção e Calçados (2009)..............................................................................................326
XXXV
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
AC – Ativo circulante
ACF – Ativo circulante financeiro
ACO – Ativo circulante operacional
ANC – Ativo Não Circulante
AR – Classificação alto risco (3) do modelo Fleuriet
C – Cash/disponibilidades
CCL – Capital circulante líquido
CEPEFIN – Centro de Pesquisa em Finanças
CMV – Custo das mercadorias vendidas
COFINS – Contribuição para financiamento.
CPC – Comitê de Pronunciamentos Contábeis
DFC – Demonstração dos fluxos de caixa
EX – Classificação excelente (6) do modelo Fleuriet
FGTS – Fundo de garantia por tempo de serviço
ICMS – Imposto sobre circulação de mercadorias e serviços
IN – Classificação insuficiente (4) do modelo Fleuriet
INSS – Instituto Nacional do Seguro Social
IPI – Imposto sobre produtos industrializados
ISS – Imposto sobre serviços
LC – Liquidez corrente
LG – Liquidez geral
LS – Liquidez seca
M/S – Marketable securities (títulos e valores mobiliários)
MR – Classificação muito ruim (2) do modelo Fleuriet
N/P – Notes payable (notas a pagar ou notas promissórias)
NCG – Necessidade de capital de giro
NLB – Net liquid balance (saldo em tesouraria)
NWC – Networking capital (capital circulante líquido)
PC – Passivo circulante
PCF – Passivo circulante financeiro
PCO – Passivo circulante operacional
XXXVI
PE – Classificação péssima (1) do modelo Fleuriet
PIS – Programa de integração social (contribuição social)
PL – Patrimônio Líquido
PNC – Passivo Não Circulante
RCR – Número de rotações das contas a receber
RE – Número de rotações dos estoques
RF – Número de rotações do fornecedor
SO – Classificação sólida (5) do modelo Fleuriet
T – Saldo em tesouraria
USP – Universidade de São Paulo
WCR – Working capital requirements (necessidade de capital de giro)
1
I – INTRODUÇÃO
Neste capítulo apresentam-se os aspectos iniciais relacionados ao tema
objeto de pesquisa. Em seguida, a contextualização da pesquisa, os objetivos da
pesquisa, a justificativa e relevância da mesma. Logo após, a metodologia utilizada
e, por fim, a problematização com as hipóteses sugeridas e testadas.
1.1 ASPECTOS INICIAIS
O tema central deste trabalho está ligado ao assunto: critério de avaliação
de situação financeira de curto prazo (liquidez) e, secundariamente, rentabilidade.
Pretende-se contribuir para que os índices de liquidez clássicos, como liquidez
corrente, seca e geral, passem a ser vistos predominantemente como indicadores de
solvência; pois são inadequados indicadores de liquidez, como demonstrado por
meio do Modelo Fleuriet. Este se torna relevante nesta pesquisa, sendo utilizado
como um instrumento de gestão do capital de giro que contribui para que os
administradores possam dimensionar os níveis adequados de liquidez e
rentabilidade desejados.
“A administração do capital de giro envolve um processo contínuo de tomada
de decisões voltadas principalmente para a preservação da liquidez da empresa,
mas que também afetam a sua rentabilidade” (BRAGA, 1988, p.81).
O conceito de liquidez, segundo Ross (2002), está relacionado à velocidade
e facilidade com o qual um ativo pode ser convertido em dinheiro (ROSS,
WESTERFIELD, JAFFE, 2002). A liquidez possui duas dimensões: facilidade de
conversão de um ativo em dinheiro versus perda de valor nessa conversão. A
maioria dos ativos pode ser convertida em dinheiro desde que se reduza o preço
suficientemente, portanto, um ativo ilíquido é aquele que necessita alta redução de
preço para sua realização.
2
Também segundo Ross:
Quanto mais líquidos os ativos de uma empresa, menor a probabilidade de que ela enfrente problemas para saldar suas dívidas a curto prazo. Assim, a probabilidade de evitar dificuldades financeiras pode estar ligada à liquidez da empresa. Infelizmente, os ativos líquidos comumente possuem taxas de retorno inferiores às de ativos fixos; por exemplo, o saldo de caixa não gera rendimento algum. À medida que uma empresa investe em ativos líquidos, ela sacrifica uma oportunidade de aplicar em veículos de investimento mais rentáveis. (ROSS, WESTERFIELD, JAFFE, 2002, p.39-40)
Dificuldade financeira está normalmente associada à perda de capacidade
de uma empresa de honrar seus compromissos de curto prazo, e por mais
promissora que seja, perde no mínimo sua credibilidade junto ao mercado, bem
como junto aos funcionários. Essa falta de capacidade de honrar seus
compromissos também pode ser um indicador de que a empresa poderá perder sua
capacidade de continuidade.
O tema liquidez é de extrema importância na gestão dos negócios, porém
esta pesquisa não tem como objetivo discutir as vantagens e desvantagens de altos
e baixos índices de liquidez, mas sim apresentar a relação entre o mais clássico
indicador de liquidez (liquidez corrente) e o indicador de estrutura financeira do
Modelo Fleuriet, evidenciando suas diferenças.
O conceito clássico de liquidez está associado ao maior ativo circulante (AC)
em relação ao passivo circulante (PC), ou seja, à diferença dessas grandezas
contábeis (AC - PC), chamada de CCL (capital circulante líquido), ou à Liquidez
Corrente (LC), que é a razão entre elas (AC/PC). A conclusão é de que quanto maior
o CCL ou a LC, melhor.
Os professores Assaf Neto e César Tibúrcio Silva afirmam que:
É importante destacar que a avaliação da liquidez baseada no CCL não é suficiente para conclusões mais definitivas, o que é explicado principalmente por seu volume depender das características operacionais de atuação da empresa (politica de estocagem, prazo de produção e venda etc.), das condições de seu setor de atividade e da sincronização entre pagamentos e recebimentos. (ASSAF NETO, SILVA, 2012, p.20)
3
O professor Vieira (2008) afirma ser fundamental utilizar-se de outros
instrumentos que complementem a análise apenas com índices:
Estudos empíricos têm sugerido que a abordagem através do cálculo dos indicadores tradicionais não tem sido satisfatória para explicar a situação de liquidez de uma empresa (ou a falta dela). Algumas vezes, são obtidos resultados que evidenciam uma aparente contradição entre a conclusão obtida pela utilização de um indicador de liquidez e a real situação da empresa. Essa constatação aponta para a necessidade de complementar o estudo da liquidez através da utilização de índices com outros instrumentos de análise, como forma de se alcançar uma visão mais objetiva e adequada da posição da empresa. (VIEIRA, 2008, p.24)
Demonstrar-se-á em bases matemáticas a relação entre o modelo clássico
de análise da liquidez utilizando a LC como variável com o modelo dinâmico
proposto pelo professor Fleuriet em corpus de análise formado por uma amostra de
2736 empresas sociedades anônimas que publicaram balanços em 2011, 2681
empresas em 2010 e 2338 empresas em 2009.
O Modelo Fleuriet foi desenvolvido, como o próprio autor descreve nos
agradecimentos da terceira edição de seu livro “O Modelo Fleuriet” (FLEURIET,
KEHDY, BLANC, 2003), para ser um modelo que contribuiria na análise, previsão e
conhecimento financeiro que pudessem evitar, para os dirigentes e empregados de
uma empresa, os aborrecimentos da falência.
Secundariamente ao objetivo principal verifica-se a relação entre a
rentabilidade e a boa estrutura financeira de uma empresa segundo o critério
Fleuriet. Existe um dilema no que diz respeito à liquidez versus rentabilidade no
ambiente de administração financeira, isto é, não se pode ser líquido sem deixar de
ser rentável e vice-versa, conforme demonstrado pela citação abaixo seguida do
gráfico 1.1:
Assim, no que se refere às aplicações a curto prazo, verifica-se que a empresa. Ao pleitear maior segurança, ou menor risco financeiro em suas operações, preocupar-se-á em manter seu capital circulante líquido em níveis mais elevados. Entretanto, ao atribuir maior prioridade ao incremento de sua rentabilidade, procurará reduzir o volume de seu capital de giro por meio de
uma utilização maior de capitais de terceiros resgatáveis a curto prazo. É isso que constitui o dilema da administração do capital de giro: segurança (liquidez) X rentabilidade. Os dois conceitos variam de maneira inversa, ou seja, um aumento da
4
liquidez (ou redução do risco) acarreta um decréscimo da rentabilidade, e vice-versa. (ASSAF NETO, 2010, p.161)
Gráfico 1.1 - Relação liquidez versus rentabilidade
Fonte: ASSAF NETO, 2010, p.162
Assaf Neto (2010) afirma que uma empresa tem que escolher o Capital
Circulante Líquido adequado para atender a seu padrão de binômio risco-retorno, o
autor também conclui que não é compatível a ocorrência simultânea de liquidez e
rentabilidade.
Conforme se conclui, uma empresa não poderá usufruir, ao mesmo tempo de liquidez e rentabilidade máximas, devendo optar por um volume de capital circulante líquido que satisfaça suas expectativas e risco-retorno, ou seja, que imprima um nível de segurança e rentabilidade adequadas. (ASSAF NETO, 2010, p.162)
Verifica-se de maneira global nas amostras em todos os anos que existe
uma correlação positiva entre rentabilidade e o indicador Fleuriet, isto é, a empresa
com melhor indicador Fleuriet é a mais rentável e com pior indicador Fleuriet é a
menos rentável.
5
1.2 CONTEXTUALIZAÇÃO DA PESQUISA
Quando um analista aplica o Modelo proposto pelo professor Michel Fleuriet
passa a perceber as fragilidades do modelo tradicional na análise de capacidade de
pagamento de curto prazo, que se baseia primordialmente na liquidez corrente, e
que está arraigado em nossa cultura como o principal indicador financeiro.
O índice de liquidez corrente, dentre os índices tradicionais de liquidez, é o
utilizado por praticamente todos os analistas, segundo o professor Matarazzo (2010)
que também o utilizou na análise de mais de 1.000.000 de balanços em sua
atividade profissional.
Avaliar a liquidez somente levando em consideração a relação do ativo
circulante com o passivo circulante não é suficiente também na visão dos
professores Assaf Neto e César Tibúrcio:
[...] é importante destacar que a avaliação da liquidez com base no valor do CCL (diferença entre ativo circulante e passivo circulante) não é suficiente para conclusões mais definitivas. (ASSAF NETO, SILVA, 2012, p.20)
Segundo o professor Matarazzo (2010) o índice de liquidez corrente iniciou
sua consolidação de principal índice de informação de liquidez:
Na ausência de padrões e de conhecimentos de como construí-los e empregá-los na análise de balanços, surgiu nos Estados Unidos o conceito de que a liquidez corrente indicaria sólida situação financeira se estivesse acima de 2,00. Rapidamente a ideia difundiu-se por outros países por meio de artigos e livros que pregavam tal ideia. (MATARAZZO, 2010, p.211)
Quando um leitor da informação contábil ou analista financeiro considera
que uma empresa terá capacidade de honrar seus compromissos de curto prazo
porque possui índice de liquidez corrente mediano ou médio em relação ao seu
setor, poderá estar incorrendo em erro de avaliação.
O índice de liquidez corrente (LC) é a razão entre o ativo circulante e o
passivo circulante:
LC = (Ativo Circulante / Passivo Circulante)
6
O professor Matarazzo (2010) expõe que, se for realizada uma análise mais
crítica dos componentes do circulante, poder-se-á constatar que a alta liquidez (está
sempre historicamente associada à liquidez corrente) pode decorrer tanto do
excesso de recursos não correntes no ativo circulante (e por excesso entendam-se
recursos que estariam melhor aplicados no ativo permanente ou até mesmo em
outro investimento como uma participação societária) como de pequeno passivo
circulante. O excesso de recursos no ativo circulante pode estar ocorrendo em
função de má gestão de aplicações em estoques ou de prazos dilatados das contas
a receber, ou ainda, da incapacidade da empresa em obter créditos operacionais de
fornecedores, o que poderá significar para empresas em crescimento graves
problemas financeiros.
Sobre o CCL (diferença entre ativo circulante e passivo circulante,
representa a mesma grandeza medida pelo índice de liquidez corrente), o
professores Assaf Neto e César Tibúrcio Silva (2012) destacam que:
Empresas podem apresentar um CCL baixo ou até negativo e apresentarem boa liquidez de caixa e, ao contrário, empresas com CCL mais elevado trabalham em situação de restrição de caixa (dificuldade financeira). (ASSAF NETO, SILVA, 2012, p.20)
Desta forma afirma que crescimento absoluto ou percentual do CCL não
fornece base totalmente adequada para conclusões a respeito da liquidez de uma
empresa.
O modelo de análise da estrutura financeira proposto pelo professor Fleuriet
em função de um trabalho desenvolvido entre 1975 e 1978, na Fundação Dom
Cabral, segrega tanto no ativo circulante como no passivo circulante os itens
vinculados às operações dos itens eminentemente financeiros, desta forma, pode-se
perceber com mais clareza quando uma empresa está utilizando de forma eficiente e
otimizada seus ativos operacionais e financeiros. O Modelo Fleuriet tem como
pilares para a conclusão sobre a situação financeira as seguintes variáveis:
Necessidade de Capital de Giro, O Saldo em Tesouraria e o Capital Circulante
Líquido (CCL).
7
1.3 OBJETIVOS DA PESQUISA
A motivação que guia esta pesquisa delineia-se nos objetivos que tendem a
demonstrar com clareza matemática em um universo amostral que seja considerado
abrangente e representativo no cenário brasileiro, tanto pela magnitude, como pela
diversidade de tamanho e setores, com a finalidade de serem constatadas e
apresentadas as relações entre o índice de liquidez corrente e rentabilidade sobre
patrimônio líquido com o indicador de estrutura financeira associado ao Modelo
Fleuriet. A demonstração das relações propostas fica evidenciada pelo Modelo
Fleuriet por ser simples e gerencialmente muito útil e eficaz para uma gestão
financeira que pode contribuir em muito não somente para determinação do ponto
operacional, que garanta solidez financeira, como rentabilidade para o acionista.
1.4 JUSTIFICATIVA E RELEVÂNCIA DA PESQUISA
O desenvolvimento desta pesquisa ocorre analisando pesquisas anteriores,
artigos, literatura especializada, livros de demais bibliografias que abordam e
estudam temas relacionados com a obtenção de crédito junto a fornecedores, o
estoque adequado, o prazo necessário para conseguir as vendas, a otimização do
ciclo de produção com a qualidade necessária para atender as expectativas do
cliente assim como as soluções financeiras relacionadas com esses temas. Esses
são os desafios do dia a dia para os gestores de empresas comerciais e industriais.
A administração competente de como obter esses recursos de curto prazo
não somente podem determinar a continuidade de uma empresa como sua
velocidade de crescimento e ter forte impacto até na lucratividade do
empreendimento.
8
Lazaridis e Tryfonidis (2006), em seu artigo sobre a relação entre o capital
de giro e a lucratividade, descrevem que:
There seems to be a strong relation between the cash conversion cycle of a firm and its profitability. The three different components of cash conversion cycle (accounts payables, accounts receivables and inventory) can be managed in different ways in order to maximise profitability or to enhance the growth of a company. Sometimes trade credit is a vehicle to attract new customers. Many firms are prepared to change their standard credit terms in order to win new customers and to gain large orders. In addition to that credit can stimulate sales because it allows customers to assess product quality before paying. (LAZARIDIS, TRYFINIDIS, 2006, p.27)1
Amplia-se a revisão bibliográfica com o título Finanças Corporativas de Curto
Prazo, fruto de pesquisas realizadas por alunos, professores e executivos do
INEPAD e USP no contexto do Centro de Pesquisas e Finanças (CEPEFIN) sob a
coordenação de Matias (2007) que em consulta feita no portal de periódicos da
CAPES em 2004, dentre os periódicos com textos completos armazenados no site
não foi encontrado nenhum que contivesse as palavras: capital de giro, working
capital, financiamento de curto prazo, recebíveis, estoques, caixa ou tesouraria. No
banco de teses, mantido no mesmo site, apenas 20, das 125 mil dissertações e
teses de assuntos relacionados a vários ramos do conhecimento, apresentam como
tema o Capital de Giro.
Ainda no que tange à justificativa e à relevância do tema, fazer-se-á o
resumo do artigo de Araújo, Costa e Camargos (2010), que discorre sobre a
produção científica até 2008 a respeito do Modelo Fleuriet.
1 Tradução: “Parece haver uma forte relação em uma empresa entre sua rentabilidade e o ciclo de
conversão de caixa. Os três componentes diferentes do ciclo de conversão de caixa (contas a pagar, contas a receber e estoques) podem ser gerenciados de formas diferentes, a fim de maximizar a rentabilidade ou a aumentar o crescimento de uma empresa. Às vezes, o crédito comercial é um veículo para atrair novos clientes. Muitas empresas estão preparadas para mudar suas condições de crédito normais, a fim de conquistar novos clientes e ganhar grandes encomendas. Além de que o crédito pode estimular as vendas, pois permite que os clientes avaliem a qualidade do produto antes de pagar.” (LAZARIDIS, TRYFONIDIS, 2006, p.27)
9
Tabela 1.1 - Artigos, dissertações e tese produzidos entre 1995 e 2008
95 97 98 2000 01 02 03 04 05 06 07 08 Total
ERA 1 1
Revista Base 1 1 2 4
Revista Contabilidade 1 1 2 1 5
ENANPAD 1 3 4 2 1 11
Congresso USP 2 1 2 1 6
Teses 1 1
Dissertações 1 1 1 1 2 2 3 1 1 13
Total Por Ano 1 1 2 3 2 2 7 6 3 8 3 3 41
Fonte: ARAÚJO, COSTA, CAMARGOS, 2010, p.9
Sobre a produção epistemológica, em todo esse período, foram produzidos
apenas uma tese em 2002, 13 dissertações e 27 artigos (ARAÚJO, COSTA,
CAMARGOS, 2010). A conclusão dos autores do citado artigo foi a seguinte:
Dentre os resultados obtidos, em geral, as empresas tiveram problemas de liquidez; as variáveis do modelo evidenciam melhor a saúde financeira que o modelo tradicional [...] De uma forma geral, os trabalhos apresentam considerações positivas acerca da efetividade do Modelo Fleuriet para análises financeiras, tanto quanto para estudar o capital de giro. (ARAÚJO, COSTA, CAMARGOS, 2010, p.12)
A seguir expõe-se o quadro-resumo sobre as dissertações e a tese,
também apresentado no mesmo artigo de Araújo, Costa e Camargos:
Quadro 1.1 - Resumo de dissertações e da tese do artigo de Araújo
Autor: Silva (1997) IES: UNICAMP
Objetivo(s): Fazer uma comparação econômico-financeira entre empresas de mineração de ouro.
Síntese das Conclusões: Percebeu-se que o melhor desempenho econômico-financeiro está associado à baixo custo operacional e reservas com alto teor, além de programas de hedge contra a risco incorrido nas decisões estratégicas.
Autor: Diel (2001) - Tese IES: UFRGS
Objetivo(s): Desenvolver um modelo integrado de planejamento financeiro e verificar a sua aplicabilidade em um setor específico.
Síntese das Conclusões: Visualizou-se que falta um processo de análise de projeção do desempenho financeiro e de crescimento. O processo decisório muito se pauta em avaliações informais e no feeling dos gestores.
CONTINUA
10
CONTINUAÇÃO
Autor: Dacol (2002) IES: UFSC
Objetivo(s): Identificar, analisar e propor fatores de auxílio à tomada de decisão financeira do capital de giro para o varejo eletrônico.
Síntese das Conclusões: Constatou-se que a Internet tem agilizado a eficiência da cadeia de valor fazendo que haja mudanças nos processos, e essas alterações tem contribuído para que os gerentes reformulem suas estratégias e utilizem ferramentas financeiras.
Autor: Marques (2002)
IES: UnB/UFPB/UFPE/UFRN
Objetivo(s): Averiguar se o CDG, NCG e T, conjuntamente, são capazes de explicar o comportamento do EVA.
Síntese das Conclusões: Sinalizou-se um significativo relacionamento entre as variáveis e o EVA, mas, elas explicaram apenas parte das variações do EVA.
Autor: Eifert (2003) IES: UFRGS
Objetivo(s): Investigar a prevenção da inadimplência a partir de índices relativos às demonstrações contábeis no momento da solicitação do financiamento.
Síntese das Conclusões: Constatou-se que as empresas que vieram a inadimplir eram menos lucrativas, com maiores despesas financeiras, e desequilíbrio entre fontes e aplicações de recursos e estrutura de capitais deficiente.
Autor: Borba (2004) IES: UFRGS
Objetivo(s): Analisar se a inadequação de fontes de financiamento é uma das principais causas dos desequilíbrios financeiros.
Síntese das Conclusões: Verificou-se que o mercado bancário não disponibiliza recursos para financiar CDG no LP para empresas comerciais, apenas empréstimos de curto e médio prazo, ou de LP para outros investimentos.
Autor: Vidotto (2004) IES: UEL/UEM
Objetivo(s): Definir e caracterizar os conceitos e técnicas relacionadas à administração do capital de giro, identificando o domínio, a utilização e o impacto no ciclo financeiro nas médias e grandes indústrias da região de Londrina – PR.
Síntese das Conclusões: Os fatos permitem concluir que as indústrias vêm sendo administradas de forma empírica na questão do capital de giro, mas que vêm dando certo por um motivo ou outro que na pesquisa não foi possível descobrir.
Autor: Buratto (2005) IES: UFRGS
Objetivo(s): Construir um modelo de simulação de Monte Carlo para avaliar a capacidade de pagamento das empresas em financiamentos de longo prazo, com base no FC projetado.
Síntese das Conclusões: Averiguou-se que o modelo de simulação confere aos tomadores de decisão maior segurança na avaliação do crédito pretendido.
CONTINUA
11
CONTINUAÇÃO
Autor: Grabin (2005) IES: UFSM
Objetivo(s): Verificar o desempenho econômico-financeiro de cooperativas agropecuárias do estado do RS por meio do Modelo Fleuriet e do EVA, além de possível relacionamento entre ambos.
Síntese das Conclusões: Um grande número de cooperativas apresentou situação financeira insatisfatória, mas, criaram valor. E, o EVA apresentou uma relação mais significativa com as variáveis CDG e NCG.
Soares (2006) IES: UFRGS
Objetivo(s): Utilizar um modelo integrado que permita a projeção do BP, DRE e DFC, baseado em um cenário de incertezas.
Síntese das Conclusões: Percebeu-se que a aplicação do modelo de Monte Carlo em modelos que representem razoavelmente bem a realidade esperada, mostra-se efetiva na avaliação dos riscos no processo decisório financeiro.
Haushahn (2006) IES: UFRGS
Objetivo(s): Analisar a relação entre o resultado da empresa (EVA) e o crescimento na receita das empresas.
Síntese das Conclusões: Os resultados sugeriram inexistir correlação significativa entre as variáveis analisadas.
Autor: Vasconcelos (2006) IES: FURB
Objetivo(s): Estudar empresas têxteis do Vale do Itajaí\SC quanto à adoção do método direto da DFC, buscando um modelo para sua aplicação.
Síntese das Conclusões: Constatou-se que só quatro empresas elaboram efetivamente a DFC, ainda que grande parte dos gestores tinham pós-graduação em contabilidade, controladoria ou administração.
Autor: Sato (2007) IES: USP
Objetivo(s): Analisar a relação entre liquidez e rentabilidade de empresas do de Tecidos, Vestuário e Calçados à luz do Modelo Dinâmico.
Síntese das Conclusões: Os resultados indicaram que o tipo de estrutura financeira 3 é o mais frequênte e utilizam muito os empréstimos de curto prazo.
Autor: Mesquita (2008) IES: PUC/RJ
Objetivo(s): Analisar a utilização conjunta dos modelos de avaliação do CDG (Estático versus Dinâmico) no Brasil, Argentina, Chile e México.
Síntese das Conclusões: Corroborou-se a efetividade do Modelo Fleuriet indicando que deve complementar a análise financeira das empresas de todos esses países.
Fonte: ARAÚJO, COSTA, CAMARGOS, 2010, p.9
12
Explica-se que o Modelo Fleuriet foi amplamente analisado na tese do
pesquisador Dacol, como abaixo citado:
Na única tese encontrada que tratou do Modelo Fleuriet, de autoria de Dacol (2002), foi identificado e analisado e proposto fatores de auxílio à tomada de decisão financeira do capital de giro para o varejo eletrônico, constatado que a internet tem agilizado a eficiência da cadeia de valor [...]. Já nas dissertações o Modelo foi estudado para averiguar desempenho econômico-financeiro, planejamento financeiro, prevenção da inadimplência, inadequação de fontes de financiamento, liquidez em financiamentos de longo prazo, desenvolvimento de modelo integrado para redução de risco em decisões financeiras, liquidez e rentabilidade, alinhamento estratégico e desempenho e também comparação com o modelo tradicional de análise financeira. (ARAÚJO, COSTA, CAMARGOS, 2010, p.14)
Como conclusão desse artigo, seus autores trazem o conhecimento
epistemológico pontuado por número de artigos, dissertações e a tese, em que
pode-se ler:
Ademais, considera-se que os 27 artigos encontrados nos 14 anos investigados, é uma quantidade pequena. Porém, os dados levantados nesses artigos, além das 14 dissertações e teses, permitiram traçar o perfil dessas publicações referentes ao modelo, o qual permitiu fazer um diagnóstico financeiro das empresas brasileiras por meio de uma nova e efetiva dinâmica. Mas é importante destacar que essa baixa quantidade de produção acadêmica pertinentes ao Modelo tem levado os autores a enfatizar a consulta aos livros, e isso se mostra um impeditivo para a geração de novos conhecimentos sobre o assunto. (ARAÚJO, COSTA, CAMARGOS, 2010, p.15)
Todos os trabalhos já publicados estão limitados a pequenas amostras de
empresas ou a algumas empresas de um segmento, ou no máximo, a uma parcela
das empresas sociedades anônimas de capital aberto.
A contribuição desta pesquisa toma por base uma parcela representativa
com empresas de 23 (vinte e três) principais setores da economia brasileira nos
anos de 2009, 2010 e 2011.
O Modelo Fleuriet, desenvolvido no final da década de 70, introduziu uma
nova forma de analisar e entender a liquidez, suas origens, dinâmica de alteração,
fornecendo ferramentas que permitem ao gestor saber o que fazer para equacionar
sua insuficiência e as causas de suas mutações.
13
Os artigos, dissertações e tese sobre o Modelo Fleuriet existentes até esta
data descrevem o Modelo, ou o aplicam, ou tentam relacioná-lo com indicadores de
rentabilidade. Apenas um artigo o contesta. A grande parte da literatura sobre o
Modelo Fleuriet o aprova e o considera de muito melhor qualidade, contestando a
fragilidade do modelo convencional de análise da liquidez (liquidez corrente,
imediata, seca e geral).
Tem-se como objetivo principal demonstrar, comprovar e explicar as
diferenças entre a análise de liquidez utilizando o indicador de liquidez corrente, e o
indicador de estrutura financeira do Modelo Fleuriet para fazer a análise financeira
de uma empresa. Como objetivo secundário apresenta-se a relação entre o índice
de rentabilidade (lucro líquido/patrimônio líquido) e o indicador do Modelo Fleuriet.
Os resultados serão apresentados de forma gráfica, explicando com bases
matemáticas consistentes os resultados de tal forma que possamos ter não apenas
uma visão qualitativa, mas matemática e, portanto, quantitativa da maior qualidade
da informação intrínseca ao Modelo Fleuriet e desta forma contribuir apresentando
aspectos ainda não percebidos quando da aplicação do modelo.
1.5 METODOLOGIA
Esta pesquisa baseia-se na análise, comparação e conclusão sobre os
balanços patrimoniais e demonstrações de resultado de um conjunto de 2.634
empresas brasileiras sociedades anônimas relativos ao ano de 2011, 2.550
empresas de 2010 e 2.232 de 2009.
Para tanto, são calculados o índice de liquidez corrente, rentabilidade e os
índices de estrutura financeira a partir do Modelo Fleuriet, com base em todas as
empresas anteriormente elencadas, subdividindo-as em 23 setores. Cada um
desses setores torna a subdividi-las tendo por característica a diferença de porte,
isto é, empresas de porte pequeno, médio e grande.
14
Quadro 1.2 - Setores que compõem cada amostra
SETORES ANALISADOS
1 Agro-Alimentos
2 Bebidas e Fumo
3 Comércio
4 Comunicação
5 Construção e Engenharia
6 Editorial e Gráfico
7 Elétrica, Eletrônica e Tecnologia
8 Energia Elétrica
9 Farmacêutico, Higiene e Limpeza
10 Indústria de Transporte
11 Máquinas e Equipamentos
12 Metalúrgica e Siderurgia
13 Mineração
14 Outras atividades industriais
15 Papel e Celulose
16 Petróleo e Gás
17 Química e Petroquímica
18 Saúde
19 Serviços de Transporte e Logística
20 Serviços Especializados
21 Serviços Públicos
22 Serviços de Telecomunicações
23 Têxtil, Construção e Calçados
Quadro elaborado pelo autor
Cada setor surge pela subdivisão por porte, feita de acordo com o seguinte
critério, abordados no quadro 1.3:
Quadro 1.3 - Critério de subdivisão dos portes das empresas
Classificação Por Porte Valor da Receita Líquida (R$)
Pequena Empresa Até 100 milhões
Média Empresa Maior que 100 milhões a menor que 300 milhões.
Grande Porte Maior que 300 milhões
Quadro elaborado pelo autor
15
Após as segmentações e composição das subamostras referentes a cada
ano estudado, calculam-se as médias e medianas tanto de liquidez corrente como
de rentabilidade de cada subgrupo. Utilizando um software estatístico, encontra-se a
relação do indicador Fleuriet e liquidez corrente e entre o indicador e rentabilidade.
Essas relações estão explicitadas na pesquisa tanto de forma gráfica
como matemática, com a realização de testes estatísticos que comprovam as
igualdades e ou diferenças entre as grandezas estudadas.
No que diz respeito à relação entre liquidez corrente e o indicador Fleuriet,
são apresentados resultados tanto da amostra global de cada ano como de cada
setor; e em cada setor com uma subdivisão por porte.
No que diz respeito à relação entre rentabilidade e o indicador Fleuriet são
apresentados resultados da amostra global de cada ano. Não são feitas análises
setoriais.
1.6 PROBLEMA DE PESQUISA
Diante da pesquisa desenvolvida, a problematização é o ponto alvo para que
o corpus seja analisado e traga clareza para o processo epistemológico pertinente à
área abraçada. Um problema de natureza científica envolve variáveis que podem ser
testadas, observadas ou manipuladas. Gil (2010, p.8) estabelece que diversas
podem ser as condições para a formulação de problemas, entre elas o autor cita:
- As variáveis de ordem prática: formula-se o problema e tem-se uma resposta para
subsidiar determinada ação.
- As variáveis de ordem intelectual: conhecimento sobre determinado objeto com
poucos estudos efetuados a respeito.
Nem todo problema é passível de tratamento científico, é preciso identificar o
que é científico daquilo que não é. Um problema é de natureza científica quando
envolver variáveis que podem ser tidas como testáveis. (GIL, 2010, p.8)
16
O problema é uma sentença interrogativa, portanto os problemas de
pesquisa que se deseja resolver são:
1- Qual a relação entre o índice de liquidez corrente e o indicador de estrutura
financeira associado ao Modelo Fleuriet?
2- Existe relação entre rentabilidade e o indicador de estrutura financeira associado
ao Modelo Fleuriet?
1.7 FORMULAÇÃO DAS HIPÓTESES
O passo seguinte após a construção de um problema passível de solução
consiste em oferecer solução possível, mediante a construção de hipóteses. Por
hipótese entende-se uma suposição ou explicação provisória do problema (GIL,
2010, p.17).
Então, uma vez que já definidos os problemas de pesquisa, são feitas as
hipóteses principais. A designação principal deve-se ao fato de que essas hipóteses
serão utilizadas para testes nos setores e em cada setor comparando subgrupos
com indicadores diferentes de estrutura financeira do modelo Fleuriet, o que
resultará em mais de 250 testes de hipóteses. Sendo assim:
Problema 1- Qual a relação entre o índice de liquidez corrente e o indicador de
estrutura financeira associado ao Modelo Fleuriet?
Para responder, inicialmente a formulação da problematização, tem-se por
hipóteses:
A primeira hipótese a ser testada H0a: Empresas com o maior indicador de
estrutura financeira do Modelo Fleuriet possuem o maior índice de liquidez corrente.
A segunda hipótese a ser testada H0b: Empresas com menor indicador de
estrutura financeira do Modelo Fleuriet possuem o menor índice de liquidez corrente.
Problema 2 - Existe relação entre rentabilidade e o indicador de estrutura financeira
associado ao Modelo Fleuriet?
17
Para responder inicialmente à segunda formulação da problematização, tem-
se por hipótese:
A terceira hipótese a ser testada H0c: Empresas com os melhores
indicadores de estrutura financeira do Modelo Fleuriet são as empresas com melhor
índice de rentabilidade sobre patrimônio líquido.
Se forem rejeitadas as duas primeiras hipóteses, estarão comprovadas que
pelo menos nas situações extremas de valor do indicador Fleuriet a informação do
índice de liquidez corrente estará dissociada da informação de gestão do capital de
giro. Mesmo que existam pontos intermediários de convergência entre o índice de
liquidez corrente e do indicador Fleuriet de estrutura financeira, estará sendo
evidenciado que existem importantes diferenças que caracterizam relevante
diferença entre os dois modelos.
Ao aceitar a terceira hipótese estará comprovada que uma análise financeira
utilizando o Modelo Fleuriet também pode ser um indicador importante, uma pista,
para os investidores uma vez que esses têm maior interesse em rentabilidade dos
seus investimentos do que na liquidez das empresas que investem.
Para testar, aprovar ou rejeitar essas hipóteses e assim determinar a relação
entre o índice de liquidez corrente, rentabilidade e os indicadores de estrutura
financeira do Modelo Fleuriet, utilizam-se técnicas e modelos estatísticos de
verificação, comparação e de regressão.
Neste capítulo apresentam-se os recortes em que a pesquisa é moldada e, a
partir dele, a disposição dos demais capítulos que o envolvem e adentram para que
o objeto e seus objetivos sejam relevantes para a pesquisa, apresentada neste
trabalho, e para o universo da pesquisa na área da Contabilidade.
18
1.8 ESTRUTURA DA DISSERTAÇÃO
Capítulo I – Introdução
Neste capítulo apresentam-se os aspectos iniciais relacionados ao tema
objeto de pesquisa. Em seguida, a contextualização da pesquisa, os objetivos da
pesquisa, a justificativa e relevância da mesma. Logo após, a metodologia utilizada
e, por fim, a problematização com as hipóteses sugeridas e testadas, além da
estrutura da dissertação.
Capitulo II – Referencial Teórico
Estuda-se neste capítulo o capital de giro, sua necessidade e composição,
suas fontes de financiamento, análise através de índices, em especial o índice de
liquidez corrente, conceituação teórica do modelo Fleuriet com estudo das
grandezas relacionadas assim como a apresentação do indicador de estrutura
financeira associada ao modelo.
Capítulo III – Metodologia
Apresentam-se os métodos de pesquisa relacionados com o trabalho, a
composição das amostras de 2009, 2010 e 2011 utilizadas e as ferramentas
estatísticas para a obtenção dos objetivos.
Capítulo IV – Apresentação e Análise dos Resultados Globais de Liquidez Corrente
e Rentabilidade 2011
Os resultados estão apresentados neste capítulo e no apêndice. Aqui
apresenta-se os resultados com toda a amostra de 2011 tanto no que diz respeito a
relação da liquidez corrente com indicador Fleuriet como da rentabilidade com
indicador Fleuriet.
19
Capítulo V – Conclusão
Apresentam-se de forma resumida os resultados obtidos nas amostras
globais de 2011, 2010 e 2009 tanto da relação do índice de liquidez corrente com o
indicador Fleuriet, como da relação deste com a rentabilidade.
Capítulo VI – Referências
Capítulo VII – Apêndices
7.1 – Resultados Setoriais de Liquidez Corrente de 2011.
Nesta parte do apêndice apresentam-se os testes de hipóteses que
comparam a liquidez corrente versus indicador de estrutura financeira do modelo
Fleuriet entre empresas classificadas como sólidas e excelentes; insuficientes e
excelentes; péssimas e muito ruins; péssimas e arriscadas. Também são
apresentados os gráficos de liquidez corrente por indicador Fleuriet para cada um
dos 23 setores da economia, assim como os gráficos por setores.
7.2 – Resultados Globais de Liquidez Corrente e Rentabilidade e Setoriais de
Liquidez Corrente de 2010.
São apresentados os resultados globais de 2010 da mesma forma que
apresenta-se os resultados globais de 2011 no capítulo 4, assim como os resultados
setoriais de 2010 da mesma forma que apresenta-se os resultados setorias de 2011
no item 7.1.
7.3 – Resultados Globais de Liquidez Corrente e Rentabilidade e Setoriais de
Liquidez Corrente de 2009.
São apresentados os resultados globais de 2009 da mesma forma que
apresenta-se os resultados globais de 2011 no capítulo 4, assim como os resultados
setoriais de 2009 da mesma forma que apresenta-se os resultados setorias de 2011
no item 7.1.
20
II – REFERENCIAL TEÓRICO
2.1 CAPITAL DE GIRO (WORKING CAPITAL)
2.1.1 Introdução
O termo giro remete a algo que se movimenta. Capital de giro ou capital
circulante em contabilidade é sinônimo de ativo circulante. O ativo circulante é
composto pelas disponibilidades (caixa e banco), equivalentes de caixa (aplicações
financeiras menores que 90 dias e resgatáveis com baixa perda), outras aplicações
financeiras maiores que 90 dias e menores que um exercício social, clientes (contas
a receber e duplicatas a receber), estoques com expectativa de realização durante o
próximo exercício social, direitos a receber cíclico ou operacional (cheques,
renegociações com clientes, juros e outros), direitos a receber financeiros ou
erráticos (notas promissórias por venda de ativos e empréstimos concedidos),
despesas antecipadas e ativos especiais (softwares aplicativos, produção artística e
ou cinematográfica, e outros ativos intangíveis responsáveis diretamente pela
geração de receita) e ativos não circulantes disponíveis para venda.
De acordo com o item 66 da norma emitida pelo Comitê de Pronunciamentos
Contábeis de número CPC 26 (R1) devem ser apresentados no Ativo circulante a
aplicação que satisfizer quaisquer dos seguintes critérios:
a) espera-se que seja realizado ou pretende-se que seja vendido ou consumido no
decurso normal do ciclo operacional da entidade;
b) está mantido essencialmente com o propósito de ser negociado;
c) espera-se que seja realizado até doze meses após a data do balanço; ou
21
d) é caixa ou equivalente de caixa (conforme definido no Pronunciamento Técnico
CPC 03 – Demonstração dos Fluxos de Caixa), a menos que sua troca ou uso para
liquidação de passivo se encontre vedada durante pelo menos doze meses após a
data do balanço.
Todos os demais ativos devem ser classificados como não circulantes. A
seguir no quadro 2.1 as principais contas que compõem o ativo circulante.
Quadro 2.1 - Ativo Circulante padrão CPC 26 (R1)
ATIVO CIRCULANTE
Disponibilidades
Aplicações em Instrumentos Financeiros (Equivalente de Caixa)
Outras Aplicações Financeiras
Estoques
Clientes (Contas a Receber e Duplicatas e Receber)
Adiantamento a Fornecedores
Direitos a Receber Operacionais (Impostos a recuperar, Cheques, e Outros)
Direitos a Receber Não Operacionais (Empréstimos Concedidos, Notas Promissórias)
Despesas Antecipadas
Ativos Especiais
Quadro elaborado pelo autor
Para uma ótima compreensão dos fatores que demandam atenção na
gestão do Capital de Giro é oportuno que se faça o desmembramento do Ativo
Circulante em Ativo Circulante Operacional (ACO) ou Cíclico e Ativo Circulante
Financeiro (ACF) ou Errático, como apresentado no quadro 2.2 a seguir.
Quadro 2.2 - Ativo Circulante segregado em ACO e ACF
Contas Classificação
Disponibilidades Ativo Circulante Financeiro
Aplicações em Instrumentos Financeiros
(Equivalentes de Caixa)Ativo Circulante Financeiro
Outras Aplicações Financeiras Ativo Circulante Financeiro
Estoques Ativo Circulante Operacional
Clientes (Contas a Receber e Duplicatas e Receber) Ativo Circulante Operacional
Adiantamento a Fornecedores Ativo Circulante Operacional
Direitos a Receber Operacionais (Impostos a Recuperar,
Cheques e outros) Ativo Circulante Operacional
Despesas Antecipadas Ativo Circulante Operacional
Ativos Especiais Ativo Circulante Operacional
Ativo não circulante disponível para venda Ativo Circulante Financeiro
ATIVO CIRCULANTE
Ativo Circulante FinanceiroDireitos a Receber não ligados à operação ou erráticos
(Empréstimos Concedidos, Notas Promissórias)
Quadro elaborado pelo autor
22
As contas classificadas como Ativo Circulante Operacional têm vinculação
direta e estreita com a atividade principal da empresa, o aumento das vendas leva a
aumento natural da necessidade de estoques disponíveis para revenda ou
manufatura e estes irão gerar impostos a recuperar em função das compras. O
aumento das vendas também acarretará um aumento de crédito a clientes e
pagamento de despesas antecipadas em seguros, juros e outras despesas.
Embora Capital de Giro seja sinônimo de Ativo Circulante, a gestão do
capital de giro esta intimamente ligada à composição do Passivo Circulante.
De acordo com o item 69 do CPC 26 (R1) uma obrigação é apresentada no
Passivo Circulante quando satisfizerem quaisquer dos seguintes critérios:
a) espera-se que seja liquidado durante o ciclo operacional normal da entidade;
b) está mantido essencialmente para a finalidade de ser negociado;
c) deve ser liquidado no período de até doze meses após a data do balanço; ou
d) a entidade não tem direito incondicional de diferir a liquidação do passivo durante
pelo menos doze meses após a data do balanço. Os termos de um passivo que
podem, à opção da contraparte, resultar na sua liquidação por meio da emissão de
instrumentos patrimoniais, não devem afetar a sua classificação.
Todos os outros passivos devem ser classificados como não circulantes. A
seguir, no quadro 2.3, apresentam-se as principais contas que compõem o passivo
circulante.
Quadro 2.3 - Passivo Circulante padrão CPC 26 (R1)
PASSIVO CIRCULANTE
Fornecedores
Duplicatas a Pagar
Contas a Pagar (Salários e outras)
Empréstimos a Pagar
Duplicatas Descontadas
Títulos a Pagar (Notas Promissórias e Outros)
Impostos e Encargos a Recolher e a Pagar
Adiantamentos de Clientes e outros
Provisões a Pagar
Outras Obrigações operacionais
Outras Obrigações financeiras ou erráticas
Quadro elaborado pelo autor
23
Da mesma forma que no Ativo Circulante, também é apropriado que se faça
uma segregação no Passivo Circulante entre as contas que têm vinculação direta
com o negócio e que será chamada neste trabalho de pertencentes ao Passivo
Circulante Operacional (PCO) ou Cíclico, das contas que não possuem vinculação
direta com a operação que serão designadas como erráticas2 ou financeiras
pertencentes ao Passivo Circulante Financeiro (PCF), como apresentado no quadro
2.4 a seguir.
Quadro 2.4 - Passivo Circulante segregado em PCO e PCF
Contas Classificação
Fornecedores Passivo Circulante Operacional
Duplicatas a Pagar Passivo Circulante Operacional
Contas a Pagar (Salários e outras) Passivo Circulante Operacional
Empréstimos a Pagar Passivo Circulante Financeiro
Duplicatas Descontadas Passivo Circulante Financeiro
Títulos a Pagar (Notas Promissórias e Outros) Passivo Circulante Financeiro
Impostos e Encargos a Recolher e a Pagar Passivo Circulante Operacional
Adiantamentos de Clientes Passivo Circulante Operacional
Adiantamentos diversos Passivo Circulante Financeiro
Provisões a Pagar Passivo Circulante Operacional
Outras Obrigações operacionais (cíclicas) Passivo Circulante Operacional
Outras Obrigações financeiras ou erráticas Passivo Circulante Financeiro
PASSIVO CIRCULANTE
Quadro elaborado pelo autor
A gestão do capital de giro é o estudo da composição e da dinâmica das
contas classificadas no circulante de acordo com citação de Vieira (2008) a seguir:
A administração do capital de giro pode ser caracterizada como o campo de estudo que trata da gestão dos ativos e passivos que compõem os grupos circulantes do balanço patrimonial – ativo circulante e passivo circulante, e se preocupa em buscar respostas para duas questões principais: (1) Quanto deveria ser investidos nas contas do ativo circulante, e (2) Como estes investimentos deveriam ser financiados? (VIEIRA, 2008, p.32)
2 O termo “errático” é definido pelo Wikcionário (s/d) como “sem curso definido, imprevisível; sem
controle, sem organização; irregular”. No que se refere à etimologia “errático” deriva do latim “erraticu”, que significa errante, vadio, aleatório, andando fora do caminho.
24
A gestão do capital de giro tem influência direta no equilíbrio financeiro das
empresas e por isso demanda dos executivos financeiros, tempo significativo, uma
vez que a análise e as decisões dependem dos seguintes fatores:
a) do tipo de produto e do seu modo de aquisição ou fabricação;
b) das características do mercado, isto é, como os concorrentes vendem e como os
clientes estão habituados a adquirir o produto.
c) ritmo da atividade econômica e eventuais sazonalidades.
O professor Assaf Neto destaca sobre a importância e volume do capital de
giro:
[...] para uma empresa são determinados principalmente pelo volume de vendas, o qual é lastreado pelos estoques, valores a receber e caixa; sazonalidades dos negócios, que determina variações nas necessidades de recursos ao longo do tempo; fatores cíclicos da economia, como recessão, comportamento do mercado etc; tecnologia, principalmente aplicada aos custos e tempo de produção; e políticas de negócios, centradas em alterações nas condições de venda, de crédito, produção e etc. (ASSAF NETO, SILVA, 2012, p.2)
A análise conjunta dos fatores descritos associada às decisões estratégicas
da empresa tais como: que mercado conquistar e também de sua tradição e até
questões ligadas a maior ou menor agressividade, irão fazer parte da definição da
politica de gestão do capital de giro que será adotada pela empresa.
Políticas mais agressivas de incentivo às vendas normalmente demandam
maior investimento em capital de giro, mais investimentos em ativos circulantes que
podem comprometer a rentabilidade se o retorno não compensar o custo dos
recursos aplicados ou mesmo for menor que o custo de oportunidade da aplicação
desses capitais.
A gestão inadequada do capital de giro, além da natural complexidade ligada
aos fatores já apresentados, pode levar uma empresa ao estado de insolvência,
recuperação judicial e até à falência, além de estar diretamente ligada à liquidez e
também afeta sua rentabilidade, vejamos o que dizem a respeito desses aspectos os
professores Assaf Neto e César Tibúrcio Silva (2012, p.01): “Uma administração
25
inadequada do capital de giro resulta normalmente em sérios problemas financeiros,
contribuindo efetivamente para a formação de uma situação de insolvência.”
A administração do capital de giro envolve processor continuo de tomada de decisões voltadas principalmente para a preservação da liquidez da empresa, mas que também afetam a sua rentabilidade. As concordatas3 e falências geralmente constituem o desfecho natural para as soluções inadequadas dos problemas de gestão do capital de giro. Muitas vezes ouvimos dizer que determinada empresa tornou-se insolvente devido a excesso de imobilizações. Em geral isto significa que foram desviados para outra finalidade recursos que deveriam estar financiando o capital de giro ou, então, que os planos de expansão não levaram na devida conta as necessidades adicionais de recursos para financiar o giro das operações. (BRAGA, 1988, p.81)
2.1.2 Necessidade do Capital de Giro das Operações
2.1.2.1 Introdução
Uma empresa necessita capital para fazer aplicações de curto prazo e de
longo prazo, isto é, aplicações permanentes em investimentos (participações
societárias, propriedades para investimentos definidas pelo CPC 28 e outros
investimentos), ativos imobilizados e intangíveis, que representam as aplicações na
infraestrutura da empresa. Todas essas aplicações são planejadas com a devida
antecedência e normalmente são realizadas com capital próprio dos sócios ou
empréstimos de longo prazo. As aplicações de curto prazo têm dinâmica e
mensuração ligadas ao ciclo operacional da empresa, como representado na figura
2.1 a seguir.
3 Ressalta-se que a recuperação judicial é um novo mecanismo judicial em substituição à concordata,
prevista na Nova Lei de Falências (Lei nº 11.101/2005) em substituição à antiga (Decreto-lei nº 7.661).
26
Figura 2.1 - Ciclo econômico, de caixa e operacional
Figura elaborada pelo autor
O ciclo operacional, representado na figura 2.1, é definido como a soma dos
prazos médios de rotação dos estoques, isto é, o tempo médio necessário para a
venda dos estoques, mais o prazo médio das contas a receber, isto é, prazo médio
para receber dos clientes as vendas a prazo. O ciclo operacional também é definido
como o da soma do prazo médio do pagamento aos fornecedores, isto é, tempo
médio entre a chegada das mercadorias e o efetivo pagamento aos fornecedores
com o ciclo de caixa, este último é o tempo médio entre o dia do pagamento aos
fornecedores e o dia de recebimento dos clientes. Ciclo de caixa é o tempo médio
que a empresa necessita ter caixa oriundo de outras fontes para honrar seus
compromissos operacionais.
Tempo médio de rotação
do contas a receber
Pagamento
aos
Fornecedores
Aquisição para
Estoque
Recebimento
dos Clientes
Prazo Médio de Pagamento
aos Fornecedores
(Ciclo Econômico)
Ciclo de Caixa
(Financeiro)
Tempo média de rotação
dos estoques
Venda
27
Figura 2.2 - Dinâmica do ciclo operacional
Figura elaborada pelo autor
A figura 2.2 anterior apresenta graficamente a dinâmica do ciclo operacional
de uma empresa industrial ou comercial. Inicialmente são aplicados recursos no
disponível, seja pelos sócios na forma de capital ou de empréstimos de curto ou
longo prazo. Esses recursos são aplicados simultaneamente na produção (custos) e
em esforços de venda (despesas). Se a empresa for industrial, os custos
representam aplicação em matérias-primas, mão de obra direta e custos indiretos de
produção. Se for uma empresa comercial a aplicação será em mercadorias junto a
seus fornecedores. Tanto a matéria-prima como as mercadorias serão estocadas até
que requisitadas pela produção, no caso de uma indústria, ou vendidas aos clientes
no caso de uma empresa comercial. Na indústria, após a fabricação, a produção
Fornecedores
de
Matéria Prima
e/ou
Mercadorias
Estoque/Produção/Estoque
Disponível (Venda a Vista)
Créditos (Venda a Prazo)
Custos de
Produção
Despesas
Administrativas e
Comerciais
Recursos aplicados no
disponível do Ativo Circulante
Clientes
28
volta ao estoque como produto acabado. Quando vendidos aos clientes os produtos
fabricados (indústria) ou mercadorias adquiridas (comércio), geram receitas que
podem ser recebidas à vista ou a prazo. Se à vista, realimentam o ciclo operacional
uma vez que os recursos voltam ao caixa ou ao banco. Se a prazo, aumentam no
primeiro momento os recebíveis de clientes, num segundo momento esse crédito
recebido realimenta o disponível.
No momento em que as matérias-primas ou mercadorias são adquiridas,
inicia-se a contagem de dois tempos: o prazo de pagamento ao fornecedor e o
tempo necessário para fazer a produção/venda. Na maioria dos casos o pagamento
ao fornecedor ocorre antes do recebimento dos clientes e essa diferença é definida
como ciclo de caixa. De forma constante, o caixa também está sempre sendo
demandado para pagamento de custos indiretos de produção e de despesas
comerciais e administrativas. Quanto maior o prazo de pagamento concedido aos
clientes em comparação com o prazo concedido à empresa pelos fornecedores,
maior será a necessidade de capital de giro operacional.
A maneira como uma empresa financia seus clientes, é financiada pelos
seus fornecedores, e dimensiona seus estoques são os fatores de maior importância
e estes irão provocar as mais significativas demandas por capital de giro.
A maneira clássica e aproximada de determinar a necessidade de capital de
giro (NCG) é a determinação da diferença entre o Ativo Circulante Operacional
(ACO) e o Passivo Circulante Operacional (PCO): NCG = ACO – PCO
A seguir, tem-se um exemplo de empresa que necessita de capital de giro:
29
Tabela 2.1 - Balanço de empresa que necessita de capital de giro
CIRCULANTE Valor ($) CIRCULANTE Valor ($)
Caixa 40.000 Fornecedores 90.000
Estoques 45.000 Salários a pagar 30.000
Clientes 70.000 Impostos a pagar 10.000
Impostos a recuperar 30.000 Empréstimos (*) 20.000
Despesas antecipadas 20.000 PATRIMÔNIO LÍQUIDO
NÃO CIRCULANTE Capital 270.000
Imobilizado 230.000 Lucro Liquido 15.000
TOTAL 435.000 TOTAL 435.000
ATIVO PASSIVO
(*) Inclui duplicatas descontadas Tabela elaborada pelo autor
Neste caso, o Ativo Circulante Operacional (ACO) é igual à soma do saldo
de estoques ($ 45.000) com o saldo da conta clientes ($ 70.000), o saldo de
impostos a recuperar ($ 30.000) e o saldo de despesas antecipadas ($ 20.000), total
do ACO de $ 165.000. O Passivo Circulante Operacional (PCO) é igual a soma do
saldo de fornecedores ($ 90.000), salários a pagar ($ 30.000) e impostos a pagar
($10.000), total do PCO de $ 130.000. Essa empresa necessita aplicações
operacionais no circulante no total de $ 165.000 (ACO) e obteve dos seus
fornecedores e outros itens operacionais como salários e impostos num total de
$130.000. Portanto, a necessidade de capital de giro intrínseco às operações é de
NCG = ACO - PCO.
NCG = $ 165.000 (ACO) - $ 130.000 (PCO) = $ 35.000
Se uma empresa obtiver maiores prazos de pagamento junto a fornecedores
poderá ter uma necessidade operacional de capital de giro negativa, porque terá
ACO menor do que PCO indicando menor necessidade de aplicações operacionais
se comparadas com o financiamento obtido junto a fornecedores e demais credores
operacionais. Entretanto, essa tarefa não é das mais fáceis na prática. Via de regra,
a empresa aumenta o prazo para os clientes e diminui os preços para elevar suas
vendas, essas estratégias comerciais pressionam a demanda por capital de giro e
diminuem rentabilidade.
30
2.1.2.2 Análise avançada da necessidade de capital de giro (NCG)
Classicamente, quando se analisa necessidade de capital de giro não se
considera o caixa por ser uma conta errática, mas parte do caixa deve ser
considerado no cálculo da necessidade do capital de giro porque a empresa sempre
necessita um valor para honrar o pagamento das despesas, fornecedores e outros
compromissos absolutamente ligados à operação. Também não se costuma
considerar o lucro gerado mensalmente pela operação e esse lucro vai contribuir
diminuindo a necessidade de capital de giro.
A seguir exemplifica-se a dinâmica da necessidade de capital de giro
utilizando exemplos inspirados no livro dos professores Eliseu Martins, Josedilton
Diniz e Gilberto Miranda (2012) sobre análise avançada das demonstrações
financeiras presente no capítulo 9 (p.197 até 209).
2.1.2.2.1 Exemplos de Necessidade Atendida por Capital Próprio
Exemplo 1
Neste caso considera-se uma empresa com baixa necessidade de capital de
giro operacional, suprindo essa necessidade parte com recursos próprios e parte
com os ganhos na operação.
A empresa hipotética Comercial VIGO S.A. fundada em 01 de janeiro de
2013 com capital integralizado de R$ 273.000 é uma distribuidora de produtos
eletrônicos. As despesas operacionais projetadas, para o primeiro ano, são de
$25.000 por mês.
31
Tabela 2.2 - Dados do exemplo 1
Prazo médio de pagamento aos fornecedores 60 dias
Prazo médio de rotação dos estoques 30 dias
Prazo médio de recebimento dos clientes 30 dias
Necessidade de caixa (20% fornecedores e despesas) (*) $ 90.000/5
Valor estimado das compras mensais $ 65.000
ICMS sobre as vendas 20%
Despesas mensais pagas durante o mês $ 25.000
A imobilização que a empresa fez em janeiro $ 250.000
Dados Operacionais
(*) A necessidade de caixa vinculada com as operações está sendo definida como 20% do total do pagamento mensal ao fornecedor ($ 65.000) mais as despesas ($ 25.000), isto é, 20% de $ 90.000, que representam $ 18.000. Tabela elaborada pelo autor | Fonte: MARTINS, DINIZ, MIRANDA, 2012, p.198
O demonstrativo de resultado referente ao primeiro mês de operação é o
seguinte:
Tabela 2.3 - Demonstração de Resultado do exemplo 1
CONTAS Valor ($)
Receita Bruta 125.000
(-) Impostos sobre Vendas (20 %) (25.000)
Receita Líquida 100.000
(-) CMV (65.000)
Lucro Bruto 35.000
(-) Despesas (25.000)
Lucro Líquido 10.000
Demonstrativo de Resultado - Janeiro de 2013
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: MARTINS, DINIZ, MIRANDA, 2012, p.199)
O balanço patrimonial um mês após (31/01/2013) a constituição da empresa
é:
32
Tabela 2.4 - Balanço Patrimonial do exemplo 1
CIRCULANTE Valor ($) CIRCULANTE Valor ($)
Caixa 18.000 Fornecedores 130.000
Estoques 65.000 Impostos a pagar 25.000
Clientes 125.000 PATRIMÔNIO LÍQUIDO
NÃO CIRCULANTE Capital 273.000
Imobilizado 230.000 Lucro Liquido 10.000
TOTAL 438.000 TOTAL 438.000
ATIVO PASSIVO
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: MARTINS, DINIZ, MIRANDA, 2012, p.200
A Necessidade de Capital de Giro (NCG) operacional nesse caso é de:
NCG = ACO – PCO
NCG= [(Caixa + Estoques + Clientes) $ 208.000] - [(Fornecedores +
Impostos) $ 155.000]
NCG= $ 53.000
A NCG de $ 53.000 está sendo financiada pela diferença entre o capital
social ($ 273.000) e o Imobilizado ($ 230.000) = $ 43.000 mais o lucro do mês
$10.000. O Índice de liquidez corrente mínimo que essa empresa pode ter é
$208.000/$155.000 = 1,34. Valores superiores a esses podem indicar uma provável
ociosidade de recursos. Esse índice encontrado é típico e considerado normal para
essa empresa nessas condições operacionais.
Exemplo 2
Consideram-se condições mais habituais: prazo de pagamento dos clientes
de 90 dias, prazo de rotação de estoques de 60 dias e prazo de pagamento a
fornecedores de 30 dias. Esses prazos são mais realistas, a demonstração de
resultado seria a mesma. O balanço passaria a ser o seguinte:
33
Tabela 2.5 - Balanço Patrimonial do exemplo 2
CIRCULANTE Valor ($) CIRCULANTE Valor ($)
Caixa 18.000 Fornecedores 65.000
Estoques 130.000 Impostos a pagar 25.000
Clientes 375.000 PATRIMÔNIO LÍQUIDO
NÃO CIRCULANTE Capital 653.000
Imobilizado 230.000 Lucro Liquido 10.000
TOTAL 753.000 TOTAL 753.000
ATIVO PASSIVO
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: MARTINS, DINIZ, MIRANDA, 2012, p.202
Nesse exemplo a Necessidade de Capital de Giro (NCG) seria de:
NCG= ACO ($ 523.000) – PCO ($ 90.000) = $ 433.000
NCG = $ 433.000
A NCG de $ 433.000 está sendo financiada pela diferença entre o capital
social ($ 653.000) e o Imobilizado ($ 230.000) = $ 423.000 mais o lucro do mês
$ 10.000.
O Índice de liquidez corrente (LC) nessas condições passaria a ser
$ 523.000 ÷ $ 90.000 = 5,81. O LC de 5,81 é aparentemente um índice muito bom e
em uma análise grosseira representa uma situação financeira muito melhor que a do
exemplo anterior (1). Essa conclusão seria um grave erro!!! A empresa do exemplo
dois faz pagamentos ao fornecedor de mesmo valor ($ 65.000), recebe de clientes
mensalmente o mesmo valor ($ 125.000) e paga despesas mensais também do
mesmo valor que a empresa do exemplo 1, isto é, $ 25.000. Como cita o professor
Eliseu Martins, as duas empresas na situação de normalidade estarão com o mesmo
comportamento financeiro (página 203 de análise avançada das demonstrações
financeiras).
No dia a dia do financeiro as duas empresas têm a mesma entrada e saída
de caixa, entretanto o CCL menor do primeiro exemplo (1,58) demonstra uma gestão
operacional muito mais competente e estruturada, uma vez que a empresa do
exemplo 1 conseguiu um financiamento muito maior junto aos fornecedores, vende
mais rapidamente e também consegue receber dos clientes em prazo menor. Na
34
prática a empresa no exemplo 1, muito provavelmente, pode experimentar forte
crescimento de vendas e não demandará muito capital, o que não ocorrerá na
empresa do exemplo 2, que se crescer, necessitará de aporte de capital dos sócios
ou poderá enfrentar sérios problemas financeiros se não conseguir linhas de crédito
tais como: desconto de duplicatas e outras compatíveis com as necessidades
geradas pelas vendas a prazo.
2.1.2.2.2 Exemplos de Necessidade Atendida por Capital de Terceiros
Considerar-se-á que a necessidade de capital de giro não obtida nas
operações seja obtida através de capital de terceiros e não dos sócios, como nos
exemplos anteriores.
Exemplo 3
Esse exemplo é uma variação do exemplo 1. Os sócios não aplicaram todo o
capital necessário e a empresa teve que contratar um empréstimo de $ 40.000 com
juros de 5% ao mês, pagos no final de cada mês. O vencimento do empréstimo é de
60 dias. A DRE passaria a ser a seguinte, mantidas as demais condições:
O demonstrativo de resultado referente ao primeiro mês de operação é o
seguinte:
35
Tabela 2.6 - Demonstração de Resultado do exemplo 3
CONTAS Valor ($)
Receita Bruta 125.000
(-) Impostos sobre Vendas (20 %) (25.000)
Receita Líquida 100.000
(-) CMV (65.000)
Lucro Bruto 35.000
(-) Despesas (25.000)
(-) Despesas Financeiras (2.000)
Lucro Líquido 8.000
Demonstrativo de Resultado – Janeiro de 2013
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: MARTINS, DINIZ, MIRANDA, 2012, p.204
O balanço patrimonial um mês após (31/01/2013) a constituição da empresa é:
Tabela 2.7 - Balanço Patrimonial do exemplo 3
CIRCULANTE Valor ($) CIRCULANTE Valor ($)
Caixa 18.000 Fornecedores 130.000
Estoques 65.000 Impostos a pagar 25.000
Clientes 125.000 Empréstimo 40.000
NÃO CIRCULANTE PATRIMÔNIO LÍQUIDO
Imobilizado 230.000 Capital 235.000
Lucro Liquido 8.000
TOTAL 438.000 TOTAL 438.000
ATIVO PASSIVO
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: MARTINS, DINIZ, MIRANDA, 2012, p.204
A Necessidade de Capital de Giro (NCG) operacional nesse caso é de:
NCG = ACO - PCO
NCG= [(Caixa + Estoques + Clientes) $ 208.000] - [(Fornecedores +
Impostos) $ 155.000]
NCG= $ 53.000
36
A NCG de $ 53.000 seria a mesma do exemplo 1, entretanto, A NCG agora
está sendo financiada cerca de 75% ($ 40.000 ÷ $ 53.000) por empréstimos obtidos
junto a instituições financeiras. O CCL que era de $ 53.000 agora passou a ser de
$13.000 e o Índice de liquidez corrente caiu dos 1,34 para 1,07 (AC = $ 208.000 ÷
PC = $ 195.000). A NCG é a mesma do exemplo 1, entretanto agora o financiamento
da NCG é predominantemente feita por terceiros o que coloca a empresa em uma
situação mais vulnerável. As despesas financeiras deste empréstimo também
reduziram o lucro, diminuindo a rentabilidade. Outro aspecto a ser considerado é
que com essa lucratividade a empresa somente conseguiria pagar a dívida em um
período aproximado de 5 meses e isso significa que a empresa dependerá da
renovação mensal do empréstimo.
A incapacidade de uma empresa em conseguir financiar suas necessidades
de aplicações operacionais no ativo circulante com capitais oriundos do passivo
circulante operacional exigirá planejamento financeiro de longo prazo adequado ou
permanente aportes de capital dos sócios para suportar momentos de picos de
vendas ou de crescimento efetivo. Caso isso não ocorra, exporá a empresa aos
humores do mercado de financiamentos de curto prazo.
Exemplo 4
Esse exemplo é uma variação do exemplo 2. Naquele caso a NCG foi
financiada predominantemente com capital dos sócios e supõe-se que o valor do
empréstimo seja de $ 300.000 com taxa de juros de 3% ao mês. A demonstração de
resultado seria a seguinte:
37
Tabela 2.8 - Demonstração de Resultado do exemplo 4
CONTAS Valor ($)
Receita Bruta 125.000
(-) Impostos sobre Vendas (20 %) (25.000)
Receita Líquida 100.000
(-) CMV (65.000)
Lucro Bruto 35.000
(-) Despesas (25.000)
(-) Despesas Financeiras (9.000)
Lucro Líquido 1.000
Demonstrativo de Resultado – Janeiro de 2013
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: MARTINS, DINIZ, MIRANDA, 2012, p.205
Tabela 2.9 - Balanço Patrimonial do exemplo 4
CIRCULANTE Valor ($) CIRCULANTE Valor ($)
Caixa 18.000 Fornecedores 65.000
Estoques 130.000 Impostos a Pagar 25.000
Clientes 375.000 Empréstimos 300.000
PATRIMÔNIO LÍQUIDO
NÃO CIRCULANTE Capital 362.000
Imobilizado 230.000 Lucro Liquido 1.000
TOTAL 753.000 TOTAL 753.000
ATIVO PASSIVO
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: MARTINS, DINIZ, MIRANDA, 2012, p.206
A Necessidade de Capital de Giro (NCG) continua sendo a mesma do
exemplo 2:
NCG= ACO ($ 523.000) – PCO ($ 90.000) = $ 433.000
NCG = $ 433.000
A NCG de $ 433.000 está sendo financiada, nesse caso,
predominantemente pelo empréstimo de curto prazo de $ 300.000 e pela diferença
entre o capital social ($ 362.000) e o Imobilizado ($ 230.000) = $ 132.000 mais o
lucro do mês de $ 1.000. Esse empréstimo derrubou o CCL para $ 133.000 e a
liquidez corrente para 1,34 ($ 523.000 ÷ $ 390.000).
38
Observe que o índice de liquidez corrente nesse caso é idêntico ao do
exemplo 1, entretanto a situação financeira desta empresa é muito mais arriscada
uma vez que financiou cerca de 70% da sua enorme necessidade de capital de giro
com capitais de terceiros. Esse empréstimo derrubou a lucratividade em função das
despesas financeiras e com uma lucratividade tão baixa essa empresa não terá
condições de pagar esse empréstimo em menos de 25 anos (300 meses) e para
isso terá que destinar 100% do lucro para essa finalidade.
Com esses exemplos demonstra-se que um índice de liquidez corrente
pode ser alto e não significar boa solução financeira; e sob outro prisma, índices
iguais e aparentemente bons podem esconder situações muito distintas e até de alto
risco financeiro.
2.1.2.2.3 Exemplos com CCL Negativo e Liquidez Corrente Abaixo da Unidade
Exemplo 5
Faz-se uma variação do exemplo 1 considerando que a empresa faça 100%
das suas vendas pela internet e que tenha negociado com os seus fornecedores de
tal forma que não precisará mais ter estoques. O fornecedor irá prestar o serviço de
despacho em nome da empresa somente faturando para a Comercial Vigo após o
despacho da mercadoria.
O demonstrativo de resultado referente ao primeiro mês de operação seria o
mesmo do exemplo 1:
39
Tabela 2.10 - Demonstração de Resultado do exemplo 5
CONTAS Valor ($)
Receita Bruta 125.000
(-) Impostos sobre Vendas (20 %) (25.000)
Receita Líquida 100.000
(-) CMV (65.000)
Lucro Bruto 35.000
(-) Despesas (25.000)
Lucro Líquido 10.000
Demonstrativo de Resultado – Janeiro de 2013
Tabela elaborada pelo autor
Balanço Patrimonial um mês após (31/01/2013) a constituição da empresa é:
Tabela 2.11 - Balanço Patrimonial do exemplo 5
CIRCULANTE Valor ($) CIRCULANTE Valor ($)
Caixa 18.000 Fornecedores 130.000
Clientes 125.000 Impostos a pagar 25.000
PATRIMÔNIO LÍQUIDO
NÃO CIRCULANTE Capital 208.000
Imobilizado 230.000 Lucro Liquido 10.000
TOTAL 373.000 TOTAL 373.000
ATIVO PASSIVO
Tabela elaborada pelo autor
A Necessidade de Capital de Giro (NCG = ACO - PCO) operacional nesse
caso é de:
NCG= [(Caixa + Clientes) $ 143.000] - [(Fornecedores + Impostos) ($ 155.000)]
NCG= ($ 12.000)
A necessidade é negativa porque a empresa obteve de seus agentes
credores operacionais, no passivo circulante, recursos mais que suficientes para
aplicar em ativos circulantes operacionais.
40
O que é interessante neste exemplo é que o Índice de liquidez corrente
passou a ser LC = $ 143.000 ÷ $ 155.000 = 0,92 !!!
O índice é bem inferior ao do exemplo 1, entretanto a empresa tem
exatamente as mesmas entradas e saídas de pagamentos operacionais assim como
o mesmo lucro.
O professor Eliseu Martins comenta em seu livro Análise Avançada das
Demonstrações Contábeis sobre essas situações apresentadas nos exemplos:
Vê-se, assim, que é muito mais importante analisar a composição do Capital Circulante Líquido, verificando-se quais os componentes operacionais e quais os itens do Ativo e do Passivo Circulantes, analisando-se a Necessidade de Capital de Giro e como ela está sendo financiada, do que simplesmente ficar, automaticamente, calculando índices de liquidez. (MARTINS, DINIZ, MIRANDA, 2012, p.206)
Uma vez estudada a necessidade do capital de giro e sua pouca relação
com o índice de liquidez corrente, no próximo item será abordada a questão da
sazonalidade relacionada ao capital de giro.
2.1.3 Composição do Capital de Giro
Como visto nos exemplos do item 2.1.2.2, em condições normais, isto é,
quando uma empresa não está em fase de crescimento e ou não experimenta
sazonalidades, existe um valor constante (permanente) que estará sempre aplicado
nos estoques, contas a receber e outros direitos operacionais.
Assim sendo, a percepção de que todos os valores aplicados no ativo
circulante estão girando dificulta o entendimento e dimensionamento do capital de
giro necessário para uma empresa operar normalmente, isto é, honrando seus
compromissos para com clientes, fornecedores e instituições financeiras.
Existe um valor fixo que sempre precisará estar aplicado no ativo circulante
e designa-se essa parcela como a parte permanente do ativo circulante. A seguir, no
gráfico 2.1 representamos o ativo circulante permanente e sazonal.
41
Gráfico 2.1 - Ativo Circulante Permanente e Sazonal
Fonte: BRAGA, 1988, p.90
Esse valor permanente depende do prazo médio de rotação dos estoques,
do prazo típico (médio) concedido aos clientes e de outros prazos médios de
aplicações operacionais como em despesas antecipadas, impostos a recuperar, etc.
O valor médio permanente diminui quanto maior for o valor e o prazo obtido para
pagamento a fornecedores e também a outras credores operacionais como credores
representados por: contas a pagar, impostos a pagar e outros credores
operacionais.
A sazonalidade normal, na maioria dos negócios, gera demandas adicionais
de capital de giro que precisam ser financiadas. As empresas na prática adotam o
que é possível, isto é, uma empresa onde os sócios não têm capital adicional e ao
mesmo tempo não têm capacidade junto ao mercado financeiro de contrair
empréstimos de longo prazo a custo baixo vão adotar uma postura chamada de
agressiva (A) e contratarão dividas de curto prazo (operações de capital de giro e ou
descontos de duplicatas) para solucionar o pico da sazonalidade.
42
Outras empresas com sócios capitalizados aumentam o capital da empresa
e ou contratam empréstimos de longo prazo, tomando por base o pico da
necessidade de capital de giro. Essa seria uma postura conservadora (C).
Poderia ser adotada uma postura intermediária (I) onde os sócios e ou
empréstimos de longo prazo equacionariam parte da necessidade de capital de giro
e um complemento seria obtido ou junto a fornecedores e ou através de operações
de endividamento de curto prazo (desconto de duplicatas e operações de capital de
giro). A seguir, no gráfico 2.2 representamos os perfis agressivo, intermediário e
conservador de aplicação de recursos no ativo circulante.
Gráfico 2.2 - Ativo circulante arriscado, intermediário e conservador
Fonte: BRAGA, 1988, p.90
43
A seguir apresentamos os comentários do professor Roberto Braga (1988)
sobre os estilos de aplicação de recursos no ativo circulante:
Na alternativa agressiva temos o CCL restrito ao nível mínimo atingido pelos ativos circulantes durante o ano. Deste modo, as flutuações sazonais teriam de ser integralmente financiadas com passivos circulante. Trata-se de uma política de financiamento muito arriscada porque a empresa teria de contar com uma resposta instantânea dos seus fornecedores e emprestadores de recursos de curto prazo. Como vimos anteriormente, existem limites para a expansão dos passivos circulantes e o reduzido CCL colocaria os credores atuais e potenciais de sobre as condições de solvência da empresa. Ocorrendo elevação não prevista nos ativos circulantes, a empresa provavelmente não conseguiria expandir seus passivos circulantes na medida necessária, ao mesmo tempo em que teria dificuldades na rápida obtenção de novos recursos de longo prazo. Na alternativa conservadora a empresa não estaria utilizando o seu potencial de crédito, com o agravante de prejudicar a rentabilidade das operações em face dos elevados custos dos recursos permanentes. A maior parte das empresas optará por operar com esquemas semelhantes à alternativa intermediária, equilibrando os aspectos à liquidez e a rentabilidade. (BRAGA, 1988, p.93)
2.1.4 Fontes de Financiamento do Capital de Giro
As fontes de financiamento do capital de giro podem ocorrer com origem
tanto no patrimônio líquido, como no passivo exigível ou do próprio ativo não
circulante. A seguir, apresenta-se uma descrição com as mais comuns fontes de
financiamento, também representadas na figura 2.3:
a) Aumento de capital pelos sócios;
b) Lucro do exercício;
c) Créditos obtidos junto a fornecedores e outros credores operacionais;
d) Empréstimos e financiamentos bancários;
e) Realizando, resgatando ou fazendo um desinvestimento no ativo não circulante.
44
Figura 2.3 - Fontes de financiamento do capital de giro
Figura elaborada pelo autor
2.1.4.1 Fontes Operacionais de Capital de Giro
As fontes operacionais de capital de giro segundo Matias (2007, p.122) com
411 empresas de capital aberto representam 22% do total do ativo circulante. Os
principais itens são os fornecedores, impostos e obrigações sociais, salários,
adiantamento de clientes e contas a pagar.
As empresas devem selecionar seus fornecedores buscando encontrar
parceiros capazes não somente de fornecer as matérias primas e ou produtos, mas
também possuindo visão e capacidade de contribuir com as necessidades de
financiamento do negócio do comprador-cliente-parceiro. Os fornecedores têm tido
cada vez mais participação no financiamento das necessidades de capital de giro de
supermercados, montadoras de veículos e em diversos outros segmentos de
negócio onde o fornecedor está absolutamente integrado no processo produtivo e ou
de comercialização de tal forma que a entrega da mercadoria é just in time ou é
fornecida em consignação e faturada somente após a venda pelo comprador.
45
Os impostos e obrigações sociais são normalmente pagos e ou recolhidos
a partir do mês seguinte ao de sua contabilização por competência. Normalmente
não representam fonte significativa de financiamento porque os prazos concedidos
aos clientes são, via de regra, menores que os prazos para pagamento destes;
podem representar uma fonte efetiva de financiamento se a empresa for
subvencionada ou mesmo decidir atrasar os impostos e contribuições acreditando
que o refinanciamento no futuro será vantajoso. Essa opção de atrasar os impostos
é perigosa do ponto de vista financeiro porque os parcelamentos fiscais vantajosos
são raros. O único exemplo recente amplamente vantajoso às empresas foi a
primeira versão do REFIS, débitos milionários puderam ser pagos com valor da
prestação limitado a 1% do faturamento.
Salários são fontes de financiamento porque o trabalhador primeiro
“fornece” seu tempo para que a empresa faça negócios, produza produto ou preste
serviços e, somente após isso, a empresa no início do mês seguinte fará o
pagamento dos salários. Empresas como supermercados sentem os efeitos desta
fonte de forma mais claramente, porque têm uma grande parcela de venda à vista.
Em concorrências públicas ou em construção de ativos qualificáveis, é
comum o cliente fazer um adiantamento para elaboração da ordem de produção e é
claro que desta forma fica reduzida a necessidade de capital de giro.
Quando ao item Contas a pagar, cabe notar que, quando pequenos
fornecedores de serviços e outros itens concedem prazo para pagamento no mês
subsequente, também estão contribuindo para a redução da necessidade do capital
de giro.
2.1.4.2 Fontes Financeiras de Capital de Giro
Também segundo Matias (2007, p.125) as fontes financeiras de capital de
giro representam cerca de 62% do ativo circulante das 411 empresas de capital
aberto.
46
Esses recursos são obtidos junto a bancos comerciais, financeiras,
empresas de factoring bancos de investimento e bancos de investimento.
Nos dias atuais é imprescindível um bom relacionamento e reciprocidade de
tal forma que as linhas de crédito sem garantia (raras) e ou com garantia pessoal
dos sócios e ou diretores ou mesmo garantias com hipotecas, penhor mercantil,
caução e alienação fiduciária possam ser utilizadas dentro do planejamento
estratégico financeiro da empresa.
As operações de financiamento de curto prazo de custo mais baixo são os
desconto de duplicatas, vendor e em algumas situações o financiamento de compras
(compror). Para empresas exportadoras existem linhas de crédito que adiantam
valores sobre contratos de exportação.
As operações de financiamento de longo prazo de melhor custo benefício
são as oferecidas pelos bancos federais e ou seus agentes no sistema bancário.
Uma operação de longo prazo feita no sistema bancário privado e que pode ter
custo adequado e o lease-back, nessa modalidade a empresa vende um ativo
quitado e em seguida faz um contrato de arrendamento mercantil que tanto pode ser
operacional como financeiro.
Aumento de capital de sócios também é importante fonte de financiamento e
nesse caso tanto os gestores da empresa como os sócios devem analisar se a
alavancagem financeira é mais adequada ou não. Caso não seja adequada ou
possível não restará aos sócios outra alternativa a não ser aumentar o capital com
recursos próprios.
Por último, e às vezes muito oportuno, uma empresa pode equacionar o
problema de necessidade de capital de giro fazendo uma venda de um ativo
permanente classificado como investimento ou mesmo como imobilizado,
principalmente se for possível alugar o mesmo imóvel e o custo da locação for mais
barato que o custo de oportunidade do capital investido.
47
2.2 ANÁLISE ATRAVÉS DE ÍNDICES
“Um índice é uma vela acesa num quarto escuro.”
(MATARAZZO, 2010, p.81)
Ótima a definição do professor Matarazzo, não será com a iluminação de
uma vela que encontraremos objetivos minúsculos nem perceberemos aspectos de
maior relevância como o mofo em uma parede ou até uma aparente infiltração que
só seria vista a luz do dia. Os índices são importantes e seus usuários podem e
devem utilizá-los conhecendo as restrições e limitações.
Inspirado no exemplo do livro do professor Marion (2005, p.36), Análise das
Demonstrações Contábeis, apresenta-se o seguinte exemplo 6, inspirado num
exemplo do autor onde ele chama a atenção para o cuidado com a interpretação dos
índices:
Imagina-se uma empresa com ativo circulante (AC) igual a 2.000 e passivo
circulante igual a 1.000 compostos da seguinte maneira:
Tabela 2.12 - Balanço Patrimonial 1 do exemplo 6
CIRCULANTE Valor ($) CIRCULANTE Valor ($)
Caixa 1000 Fornecedores 50
Clientes (Contas a Receber) 690 Empréstimos 950
Estoques 310
TOTAL 2.000 TOTAL 1000
ATIVO PASSIVO
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: MARION, 2005, p.36
Nessa situação inicial o chamado índice de liquidez corrente (AC ÷ PC) seria
de 2.000 ÷ 1.000 = 2,00 (200%), que é considerado pela cultura disseminada entre
analistas e professores como um bom ou adequado valor para esse índice.
48
Supondo-se que o contas a receber ainda seja superior a 30 dias e
pressionado pelo vencimento do empréstimo, o gerente financeiro desta empresa
liquide o empréstimo, não renovado, com a disponibilidade em caixa. O balanço
ficaria assim:
Tabela 2.13 - Balanço Patrimonial 2 do exemplo 6
CIRCULANTE Valor ($) CIRCULANTE Valor ($)
Caixa 50 Fornecedores 50
Clientes (Contas a Receber) 690 Empréstimos 0
Estoques 310
TOTAL 1.050 TOTAL 50
ATIVO PASSIVO
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: MARION, 2005, p.36
Esse mesmo índice passaria a ser AC ÷ PC = 1.050 ÷ 50 = 21,00; mas
percebe-se que nesse caso o gerente financeiro perdeu completamente a
capacidade de realizar outros eventuais pagamentos. A variação positiva (crescente)
de 2,00 para 21,00 não significou melhora na capacidade de financeira ou
pagamento.
A análise das demonstrações contábeis-financeiras (análise de balanços) é
uma das técnicas da contabilidade, como disciplina, se confunde e está associada
às dezenas de índices que se obtêm a partir das demonstrações.
Infelizmente ainda não existe uma norma para equalizar a linguagem e os
procedimentos para os cálculos dos principais índices. Basear-se-á nos princípios
geralmente aceitos na prática e teoria contábil.
Segundo Matarazzo (2010), a análise das demonstrações pode ser
subdividida em análise da situação financeira e análise da situação econômica. Os
índices obtidos na análise financeira serão os índices de estrutura de capitais e os
índices de liquidez e os índices obtidos na análise econômica serão os índices de
rentabilidade.
49
Quadro 2.5 - Tipos de índices
Situação Econômica
Rentabilidade Estrutura Liquidez
Situação Financeira
Quadro elaborado pelo autor
A seguir faz-se breve descrição dos principais índices explicitando as
relações matemáticas apenas dos índices envolvidos nestas pesquisas.
2.2.1 Principais Índices de Rentabilidade
Giro do Ativo (GA), que representa o quanto a empresa vendeu para cada
unidade de moeda investida no ativo (Ativo Total).
Margem Líquida (ML), que representa o quanto a empresa obtém de lucro
para cada cem reais vendidos.
Rentabilidade do Ativo (LL/AT), que representa o quanto a empresa obtém
de lucro para cada cem reais aplicados no ativo.
Rentabilidade do Patrimônio Líquido (LL/PL), que representa o quanto a
empresa obtém de lucro para cada cem reais aplicados de capital próprio.
LL/PL = (Lucro Líquido ÷ PL) x 100
2.2.2 Principais Índices de Estrutura
Garantia de Capitais de Terceiros (CT/PL), que representa o quanto a
empresa recebeu de capitais de terceiros em relação a cada cem reais de capital
próprio.
50
Endividamento de Curto Prazo (PC/CT), que representa o percentual de
capitais de terceiros de curto prazo em relação ao total de capitais de terceiros.
Imobilização do Patrimônio Líquido (ANC/PL), que representa o quanto a
empresa aplicou no ativo não circulante em relação a cada cem reais de capital
próprio.
Imobilização dos recursos não correntes, que representa o percentual de
Recursos Não Correntes (Passivo Não Circulante + Patrimônio Líquido) aplicados no
ativo não circulante.
2.2.3 Principais Índices de Liquidez
2.2.3.1 Liquidez Imediata (LI)
Representa o quanto a empresa tem de disponibilidades para cada $ 1,00 da
dívida de curto prazo (Passivo Circulante-PC).
LI = Disponibilidades ÷ Passivo Circulante
2.2.3.2 Liquidez Seca (Teste Ácido) (LS)
Representa o quanto a empresa tem de Ativo Circulante menos os estoques
para cada $ 1,00 da dívida de curto prazo (Passivo Circulante-PC).
LS = (Ativo Circulante – Estoques) ÷ Passivo Circulante
51
2.2.3.3 Liquidez Corrente (Comum) (LC)
Representa o quanto a empresa tem de Ativo Circulante para cada $ 1,00 da
dívida de curto prazo (Passivo Circulante-PC).
LC = Ativo Circulante ÷ Passivo Circulante
2.2.3.4 Liquidez Geral (LG)
Representa o quanto a empresa tem de Ativo Circulante (AC) somado ao
Ativo Realizável a Longo Prazo (ARLP) para cada $ 1,00 da dívida total (Passivo
Circulante-PC somado ao Passivo Não Circulante-PNC).
LG = (AC + ANC) ÷ (PC + PNC)
2.2.4 O Índice de Liquidez Corrente ou Comum
Esta dissertação tem por objetivo também demonstrar a fragilidade do índice
de liquidez corrente como bom indicador de liquidez ou mesmo de boa gestão
financeira de curto prazo. Por isso apresentar-se-ão mais alguns aspectos ligados a
este índice.
Segundo Assaf Neto (2010, p.164) a Liquidez Corrente indica o quanto
existe de ativo circulante para cada $ 1,00 de dívida a curto prazo. Quanto maior a
liquidez corrente, mais alta se apresenta a capacidade da empresa em financiar
suas necessidades de capital de giro.
52
Observe nessa posição de Assaf Neto (2010) que o índice indica ativo
circulante para pagar passivo circulante e isso significa solvência não liquidez.
A seguir apresentamos a relação entre o índice de liquidez corrente e o
capital circulante líquido (CCL). Capital Circulante Líquido é uma diferença notável
na contabilidade: CCL = AC – PC.
Quadro 2.6 - Relação entre liquidez corrente e CCL
Se Índice Demonstra
Liquidez Corrente ˃ 1,0 Capital Circulante Líquido Positivo
Liquidez Corrente 1 Capital Circulante Líquido Nulo
Liquidez Corrente ˂ 1,0 Capital Circulante Líquido Negativo
Quadro elaborado pelo autor
O índice de Liquidez Corrente é amplamente utilizado pelo mercado como
um indicador de capacidade de pagamento no curto prazo, mas já foi visto que
indicadores muito parecidos podem não refletir situações financeiras parecidas,
assim como um indicador muito maior não significa maior capacidade de
pagamento.
“Decompondo-se o índice de liquidez Corrente, é possível verificar que as
suas alterações não afetam o Fluxo de Caixa da empresa.” (MATARAZZO, 2010,
p.201)
Qual seria o valor ideal para o índice de liquidez corrente de tal forma que
estivesse garantido a liquidez ideal? Veja o que diz o professor Matarazzo sobre o
padrão de mercado:
53
Na ausência de padrões e de conhecimentos de como construí-los e emprega-los na análise de balanços, surgiu nos Estados Unidos o conceito de que Liquidez Corrente indicaria sólida situação financeira se estivesse acima de 2,00. Rapidamente a ideia difundiu-se por outros países mercê de artigos e livros que pregavam tal ideia. Pelo que foi exposto, pode o leitor estar plenamente convicto de que essa ideia, muito mais mística do que científica, está totalmente ultrapassada. (MATARAZZO, 2010, p.211)
Ainda sobre qual seria o valor ideal, diz o professor Silva (2012, p.291):
Ressalte-se que o índice de liquidez corrente é certamente o mais famoso dos índices, sendo utilizado por algumas pessoas como medidor da saúde financeira das empresas. Alguns autores mencionam que o índice tem de ser maior que 1 (um), outros consideram que acima de 1,5 (um e meio) já é muito bom. Nosso entendimento é de o índice de liquidez corrente tem sua validade como instrumento comparativo entre empresas do mesmo porte, da mesma atividade e da mesma região geográfica, porém, como medida isolada, não se pode afirmar que a liquidez corrente é boa ou ruim, acima ou abaixo de 1 ou 1,5; tudo dependerá do tipo de atividade da empresa, especialmente de seu ciclo financeiro, que deve considerar os prazos de rotação dos estoques, recebimento das vendas e pagamento das compras. É possível encontrarmos empresas quebradas com índices de liquidez corrente próximo de 2,00 e empresas saudáveis com indicador inferior a um. [...] No capítulo 20, mostraremos uma empresa sólida com um índice de liquidez corrente igual a 0,78 e uma concordatária com índice de 1,26; esta aparente contradição foi explicada dadas as características dos respectivos prazos de rotação dos estoques, recebimentos das vendas e pagamento das compras.
Os anuários publicados pelas revistas Exame, Valor Econômico e outras
publicações quando descrevem a liquidez das empresas informam basicamente ou
somente, o índice de liquidez corrente que é apenas uma vela em um quarto escuro
e que muito pouco pode de fato transmitir sobre a real capacidade financeira das
empresas.
A seguir, informações contidas na publicação 1000 maiores e melhores do
Valor Econômico – edição 2012. Essa publicação quando fez menção a liquidez de
curto prazo se refere apenas ao índice de liquidez corrente.
54
Gráfico 2.3 - Histórico da liquidez corrente na região
Centro-Oeste do Brasil no período 2000 a 2011
1,43 1,44 1,43 1,52
1,37
1,27 1,251,34 1,41
1,49
1,29
1,06
0,9
1,1
1,3
1,5
1,7
1,9
2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000
Centro - Oeste
Liquidez Corrente
Fonte: FIGUEIREDO FILHO, 2012, p.404
Gráfico 2.4 - Histórico da liquidez corrente na região
Norte do Brasil no período 2000 a 2011
Fonte: FIGUEIREDO FILHO, 2012, p.404
55
Gráfico 2.5 - Histórico da liquidez corrente na região
Nordeste do Brasil no período 2000 a 2011
1,451,62
1,39 1,39
1,621,51
1,42 1,481,30 1,35
1,23 1,18
0,9
1,1
1,3
1,5
1,7
1,9
2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000
Nordeste
Liquidez corrente
Fonte: FIGUEIREDO FILHO, 2012, p.404
Gráfico 2.6 - Histórico da liquidez corrente na região
Sudeste do Brasil no período 2000 a 2011
1,47 1,461,33 1,32 1,38 1,41 1,38 1,35
1,25 1,26 1,29 1,29
0,9
1,1
1,3
1,5
1,7
1,9
2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000
Sudeste
Liquidez Corrente
Fonte: FIGUEIREDO FILHO, 2012, p.404
56
Gráfico 2.7 - Histórico da liquidez corrente na região
Sul do Brasil no período 2000 a 2011
1,391,46 1,41
1,311,37 1,34 1,31 1,30 1,31 1,31 1,30 1,28
0,9
1,1
1,3
1,5
1,7
1,9
2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000
Sul
Liquidez Corrente
Fonte: FIGUEIREDO FILHO, 2012, p.404
O indicador de liquidez corrente é o indicador arraigado na cultura brasileira
quando a necessidade é concluir sobre a capacidade de pagamento a curto prazo
de uma empresa, setor ou segmento.
2.3 O MODELO FLEURIET DE ANÁLISE FINANCEIRA
2.3.1 Introdução
O professor Michel Fleuriet, na década de 70, em conjunto com uma equipe
da Fundação Dom Cabral em Belo Horizonte, desenvolveu um método de análise da
dinâmica financeira das empresas. Esse método é hoje conhecido no Brasil como
Modelo Fleuriet.
57
Este modelo também é conhecido como modelo dinâmico da situação
financeira de curto prazo das empresas em contraposição ou de forma
complementar aos métodos estáticos de análise financeira baseada em índices.
Deveria ser utilizado sempre que se necessitassem análises mais criteriosas e
precisas sobre a situação financeiras das empresas.
Demonstrar-se-á nesta dissertação, aplicando o Modelo Fleuriet, que as
melhores empresas do ponto de vista financeiro não são as que possuem o melhor
índice de liquidez e que as empresas com melhor indicador Fleuriet são as de
melhor rentabilidade.
O Modelo de análise dinâmica, Modelo Fleuriet, faz uma reclassificação das
contas do balanço patrimonial considerando a realidade dinâmica das empresas.
Cabe maior destaque na maneira como o autor segrega as contas circulantes em
contas que têm vinculação direta com a operação das contas circulantes que não
têm vinculação direta com a operação e o autor designa de erráticas, isto é, não têm
ligação com o ciclo operacional da empresa.
Certas contas apresentam uma movimentação lenta, quando analisadas isoladamente ou em relação ao conjunto de outras contas, que, em uma análise de curto prazo, podem ser consideradas como “permanentes ou não cíclicas” (realizável a longo prazo, investimentos, imobilizado, intangível, diferido, quando existir, exigível a longo prazo e patrimônio líquido). Outras contas estão relacionadas com o ciclo operacional do negócio e apresentam um movimento “contínuo e cíclico” (estoques, clientes, fornecedores e etc.). Finalmente, existem as contas que não estão diretamente relacionadas com a operação apresentando movimento “descontínuo e errático” (disponível, títulos negociáveis, duplicatas descontadas e etc.). (FLEURIET, KEHDY, BLANC, 2003, p.7)
Como já explicado anteriormente, a palavra de etimologia latina, errático,
refere-se a algo “sem curso definido, imprevisível; sem controle, sem organização ou
irregular”. Outra acepção é a de algo “errante, vadio, aleatório, andando fora do
caminho”.
58
2.3.1.1 Reclassificação do circulante segundo Modelo Fleuriet
A seguir o Balanço Patrimonial reclassificado de acordo com o Modelo
Fleuriet (FLEURIET, KEHDY, BLANC, 2003, p.8) e complementado por Assaf Neto
(2010, p.184) e pelo autor desta dissertação:
Quadro 2.7 - Ativo patrimonial com reclassificação e nomenclatura Fleuriet
BALANÇO PATRIMONIAL ATIVO
ATIVO CIRCULANTE
Ativo Circulante Financeiro
Caixa
Banco
Equivalentes de caixa
Instrumentos financeiros
Ativo Circulante Operacional
Contas a receber
(-) PECLD /PDD
Estoques
Impostos a recuperar
Despesas antecipadas
Adiantamentos operacionais
Outros créditos operacionais
ATIVO NÃO CIRCULANTE
Realizável a Longo Prazo
Investimento
Imobilizado
Intangível
Diferido (Se Existir)
TOTAL DO ATIVO
Contas
Erráticas
Contas
Cíclicas
Contas
Não
Cíclicas
59
Quadro 2.8 - Passivo e patrimônio líquido patrimonial
com reclassificação e nomenclatura Fleuriet
BALANÇO PATRIMONIAL PASSIVO
PASSIVO CIRCULANTE
Passivo Circulante Financeiro
Empréstimos e Financiamentos
Duplicatas descontadas
Impostos a pagar
Dividendos a Pagar
Outras obrigações
Passivo Circulante Operacional
Fornecedores
Impostos e encargos a pagar
Contas a pagar
Adiantamento de clientes
Provisões a pagar
Outras obrigações operacionais
PASSIVO NÃO CIRCULANTE
Empréstimos de longo prazo
Financiamentos de longo prazo
Impostos refinanciados e diferidos
Receitas diferidas
PATRIMÔNIO LÍQUIDO
Capital Social
(-) Redutoras do PL
Reservas
Ajustes de Avaliação Patrimonial
Prejuízos Acumulados
TOTAL DO PASSIVO + PL
2.3.1.1.1 Ativo Circulante Operacional (ACO)
São as aplicações no ativo circulante (capital de giro) absolutamente ligadas
a atividades da empresa, isto é, operacionais por isso designadas por Fleuriet como
contas cíclicas do ativo circulante:
Contas
Erráticas
Contas
Cíclicas
Contas
Não
Cíclicas
60
a) estoques e consequentemente em impostos a recuperar como ICMS a recuperar,
IPI a recuperar e PIS/COFINS a recuperar;
b) financiamento a clientes representadas pelo contas a receber, a duplicatas a
receber, cheques pré-datados, carnês a receber e equivalentes;
c) perdas estimadas com créditos de liquidação duvidosa, isto é créditos concedidos
a clientes, também designada pelo nome provisão para devedores duvidosos (PDD);
d) despesas operacionais antecipadas como por exemplo seguros, aluguéis, juros e
qualquer despesa operacional paga antecipadamente;
e) adiantamento a fornecedores;
f) adiantamento a empregados;
g) outras aplicações operacionais.
2.3.1.1.2 Ativo Circulante Financeiro (ACF)
São as aplicações no ativo circulante (capital de giro) que não têm ligação
direta com a operação e por isso designadas por Fleuriet como erráticas:
a) o saldo de caixa, inclusive em trânsito e fundo fixo;
b) os saldos bancários em contas de livre movimentação;
c) equivalentes de caixa são as aplicações menores que 90 dias conversíveis em
caixa com insignificante perda;
d) aplicações financeiras em instrumentos financeiros destinados à negociação e ou
disponíveis para a venda;
e) restituição de imposto de renda;
f) ativos não circulantes disponíveis para venda;
61
g) títulos de crédito relativos a venda de ativos permanentes;
h) outros ativos financeiros e títulos de créditos não operacionais.
2.3.1.1.3 Ativo Não Cíclico (ANC)
Trata-se das aplicações no ativo realizável a longo prazo (ARLP), subgrupo
Investimento, subgrupo Imobilizado, subgrupo Intangível e os resíduos do Diferido.
Após adoção pelo Brasil das normas internacionais esse grupo de contas coincide
com o ativo não circulante. As aplicações nesses subgrupos são aplicações
financeiras de longo prazo (ARLP) e as aplicações na infraestrutura da empresa
(Imobilizado e Intangível), não possuem nenhuma característica de giro, são a
infraestrutura utilizada pela empresa para gerar as receitas e não para ser realizada
ciclicamente. Por isso as contas que representam essas aplicações são designadas
por Fleuriet como não cíclicas.
2.3.1.1.4 Passivo Circulante Operacional (PCO)
São as obrigações, recursos de terceiros, de curto prazo com vinculação
direta com a operação, isto é com o negócio, que só existem em função da atividade
da empresa, por isso são designadas por Fleuriet como contas cíclicas do passivo
circulante:
a) Fornecedores, são as compras de matérias primas e ou mercadorias e ou
produtos semiacabados feitos à prazo;
b) Impostos indiretos e contribuições a pagar como ICMS, IPI, PIS/COFINS e ISS;
c) Encargos a pagar e a recolher como FGTS, INSS empregador e empregado;
d) Contas a pagar representam todas as despesas operacionais incorridas e não
pagas em período anteriores e que, portanto, estão contribuindo para financiar as
62
necessidades de aplicações operacionais. Como por exemplo: salários a pagar,
aluguéis a pagar, contas de consumo a pagar e demais despesas operacionais a
pagar;
e) Participações de funcionários a pagar;
f) Provisões trabalhistas e demais provisões operacionais como para cobertura de
garantias e danos a clientes;
g) Adiantamentos de clientes;
h) Demais obrigações operacionais.
2.3.1.1.5 Passivo Circulante Financeiro (PCF)
a) Empréstimos bancários de capital de giro, hot money, contas garantidas, cheques
especiais e outros;
b) Financiamentos bancários para aquisição de itens:
b.1) do ativo investimento: participações societárias permanentes, propriedades para
investimentos (locação ou valorização), demais investimentos
b.2) do imobilizado: máquinas, veículos, terrenos, edificações, construção em
andamento e outros
b.3) do intangível: marcas, patentes, formulas, direitos de concessão e outros.
c) Duplicatas descontadas: trata-se da parcela das duplicatas a receber descontadas
previamente em operações de antecipação feitas nos banco comerciais. Essa conta
era classificada como redutora do ativo circulante e após a adoção pelo Brasil das
normas internacionais, devem ser classificadas como passivo e os juros cobrados
pelo banco como direito redutor do passivo, de acordo com exemplo a seguir, na
tabela 2.14.
63
Tabela 2.14 - Apresentação duplicatas descontadas
Banco 90.000 Duplicatas descontadas 100.000
(-) Juros passivos a transcorrer (10000)
ATIVO PASSIVO
ATIVO CIRCULANTE PASSIVO CIRCULANTE
Tabela elaborada pelo autor
d) Impostos diretos a pagar: representa o débito da empresa com imposto de renda,
contribuição social a pagar, imposto de exportação, e outros;
e) Dividendos a pagar: parcela do lucro destinada aos sócios;
f) Outras obrigações: empréstimos a pagar a controladora ou coligadas e outras
obrigações não ligadas à operação como títulos a pagar pela aquisição de ativos
permanentes e outros.
2.3.1.1.6 Passivo Não Cíclico (PNC + PL)
Esse grupo coincide com o passivo não circulante (PNC), de acordo com as
novas normas (CPC 26) e com o patrimônio líquido (PL). As contas apresentadas
nesses subgrupos são empréstimos e financiamentos de longo prazo e os capitais
próprios. Essas contas nada têm a ver com a dinâmica operacional, por isso Fleuriet
as designa como não cíclicas.
2.3.2 Grandezas associadas ao modelo
Da aplicação do Modelo Fleuriet na análise de um balanço patrimonial,
podemos classificar uma empresa do ponto de vista de situação financeira de curto
prazo em seis níveis de qualidade de estrutura financeira. Adota-se nesta pesquisa a
sugestão de Braga (1991) representada no quadro 2.9 a seguir.
64
Quadro 2.9 - indicadores e siglas da classificação Fleuriet
Indicador Classificação Sigla
1 Péssima situação financeira PE
2 Situação financeira muito ruim MR
3 Situação financeira arriscada AR
4 Situação financeira insuficiente IN
5 Sólida situação financeira SO
6 Excelente situação financeira EX
Quadro elaborado pelo autor
O indicador é o valor absoluto que se arbitra para que se possam utilizar as
ferramentas estatísticas e fazer todos os cálculos, análises e comparações.
Para classificar as empresas a partir de seus balanços patrimoniais em uma
dessas classificações associadas ao Modelo Fleuriet e descritas no quadro 2.9,
precisa-se determinar o capital circulante liquido (CCL), a necessidade de capital de
giro (NCG) e o saldo em tesouraria (T) de cada uma das empresas das amostras
selecionadas em cada ano.
2.3.2.1 Capital Circulante Líquido (CCL) ou Capital de Giro Líquido (CGL)
Ativo Circulante é sinônimo de capital de giro. Quando deste valor
subtraímos o valor do Passivo Circulante temos a definição clássica em
contabilidade de Capital Circulante Líquido ou Capital de Giro Líquido de acordo
com representação na figura 2.4 a seguir.
65
Figura 2.4 - CCL (CGL) = AC PC
PC
PNC
PL
ARLP
(*) Novos lançamentos no ativo diferido não podem ser realizados em função da Lei 11.941/09 entretanto ainda existem empresas que optaram por manter um saldo residual. Figura elaborada pelo autor
O CCL na visão clássica representa uma aplicação de recursos, entretanto,
no Modelo Fleuriet, deve-se fixar a atenção nas fontes de recursos que alteram o
CCL e propiciaram a aplicação. A visão adequada do CCL (AC- PC) para o estudo
do Modelo Fleuriet deve ser como uma fonte de fundos calculando-se a diferença
entre o “passivo permanente” e o ativo não circulante chamado por Fleuriet na época
de “ativo permanente”. Nas figuras 2.5 e 2.6 a seguir, apresentam-se essas duas
visões sobre o CCL.
AC
CCL
Ativo Permanente
Investimento
Imobilizado
Intangível
Diferido(*)
66
Figura 2.5 - CCL clássico
ATIVO CIRCULANTE
PASSIVO CIRCULANTE
Figura elaborada pelo autor
Figura 2.6 - CCL no Modelo Fleuriet
PASSIVO
NÃO CIRCULANTE
ATIVO
NÃO CIRCULANTE
PATRIMÔNIO
LÍQUIDO
ATIVO CIRCULANTE
PASSIVO CIRCULANTE
Figura elaborada pelo autor
É uma aplicação
É uma fonte
de Recursos
Passivo
Permanente
+
67
O “passivo permanente” na nomenclatura de Fleuriet é a soma do passivo
não circulante com o patrimônio líquido. No estudo de liquidez e aspectos
financeiros a visão de Fleuriet é a visão apropriada, uma vez que o CCL só pode ser
alterado se existirem modificações em origens ou aplicações de recursos fora do
CCL e elas, aplicações, forem em amplitudes diferentes, isto é, se sócios
aumentarem o capital e esse valor não for totalmente aplicado na aquisição de um
imobilizado. A diferença irá alterar positivamente as disponibilidade, alterando,
portanto, o CCL.
Fleuriet (FLEURIET, KEHDY, BLANC, 2003, p.11-13) não utiliza a
nomenclatura CCL em função desta visão de fonte de recursos, ele utiliza CDG
(Capital de Giro). Pode-se utilizar a nomenclatura clássica reconhecendo o CCL
como fonte de recursos.
2.3.2.1.1 Fatos que alteram o CCL
A Doar, demonstração de origens e aplicações no circulante, demonstra
claramente as origens de recursos aplicados fora do circulante e as aplicações de
recursos fora do circulante. A determinação desta diferença evidenciará o que de
fato ocorreu no CCL em um período. A seguir, no quadro 2.10, uma representação
simplificada dos subgrupos circulantes e não circulantes.
Quadro 2.10 - Subgrupos do Balanço Patrimonial segundo lei 11.941/09
ATIVO PASSIVO
Circulante Circulante
AC PC
Não Circulante Passivos Permanentes
ARLP PNC
AP PL
Quadro elaborado pelo autor
68
Origens de Recursos fora do Circulante (CCL)
As origens de recursos fora do circulante (CCL) se subdividem em:
a) Origem das operações
É a parcela das operações que resulta do lucro do exercício. O lucro precisa
ser ajustado, uma vez que existem valores considerados no resultado que não
representam efetivas contribuições para aumento do CCL (exemplo: ganho de
equivalência patrimonial), assim como existem valores que não representam efetivas
diminuições do CCL (por exemplo: depreciação).
b) Origem dos proprietários
Essa é a parcela que tem origem no ingresso de capital dos sócios,
integralização do capital.
c) Origem de terceiros
Essa parcela representa basicamente o ingresso de recursos por
empréstimos e financiamentos obtidos junto a instituições financeiras, ingressos pela
venda de ativos permanentes, ingressos pelo resgate de aplicações financeiras de
longo prazo e a constituição de algumas reservas de capital.
Aplicações de Recursos fora do Circulante (CCL)
As aplicações de recursos são basicamente Prejuízo Líquido Ajustado do
Exercício, Redução do Passivo de Longo Prazo (PNC), Aumento do Ativo Realizável
a Longo Prazo (ARLP), Aumento no Ativo Permanente Investimento, Aumento no
Ativo Permanente Imobilizado, Aumento do Ativo Intangível, Transferência de Bens
e Direitos do ANC para o AC e Dividendos propostos.
69
Análise das Variações do Capital Circulante Liquido (CCL)
A variação do CCL é calculada pela diferença do total de origens e total de
aplicações (II).
Figura 2.7 - Origens e aplicações de recursos no CCL
Figura elaborada pelo autor
Tantos as contas credoras fora do circulante como as contas devedoras fora
do circulante podem ser origens ou aplicações, isso dependerá do movimento da
variação dos seus saldos.
ORIGENS
APLICAÇÕES
CONTAS DE NATUREZA
CREDORA
PASSIVO PERMANENTE
Aumentam
Diminuem
CONTAS DE NATUREZA
DEVEDORA
NÃO CIRCULANTES
Diminuem
Aumentam
70
Conta de natureza credora fora do circulante quando aumenta é origem,
quando diminui é aplicação. Conta devedora fora do circulante quando diminui é
origem, quando aumenta é aplicação.
2.3.2.2 Necessidade de Capital de Giro (NCG)
A necessidade de capital de giro é um conceito que está diretamente ligado
às necessidades geradas pelo volume de vendas que uma empresa deseja obter e
manter; portanto, está ligada aos estoques que precisa manter para obter essas
vendas, e como consequência dessas vendas, que prazos a empresa precisa
conceder para seus clientes com o objetivo de conseguir fechar os negócios e por
fim também depende de que prazos ela obtém de seus fornecedores e credores
operacionais.
No item 2.1.2.2, já foi apresentado como a necessidade de capital ocorre em
função das necessidades operacionais assim como, seu financiamento com
recursos próprios ou de terceiros.
2.3.2.2.1 Conclusões sobre a NCG
Quando a NCG é positiva, significa que as fontes de recursos operacionais
não são suficientes para financiar as necessidades operacionais do circulante.
Quando a NCG é negativa significa que as fontes de recursos operacionais são
suficientes para suprir as necessidades de investimentos circulantes na operação. A
seguir exemplos com as duas situações nas figuras 2.8 e 2.9.
71
Figura 2.8 - Exemplo de NCG positiva (ACO ˃ PCO)
(CÍCLICO)
PASSIVO
CIRCULANTE
OPERACIONAL
ATIVO
CIRCULANTE
OPERACIONAL
(CÍCLICO)
Figura elaborada pelo autor
Figura 2.9 - Exemplo de NCG negativa (ACO ˂ PCO)
ATIVO
CIRCULANTE
OPERACIONAL
(CÍCLICO)
PASSIVO
CIRCULANTE
OPERACIONAL
(CÍCLICO)
Figura elaborada pelo autor
NCG é positiva, a empresa
necessita de capital de giro
NCG é negativa, a empresa não
necessita de capital de giro
72
No quadro 2.11 a seguir, apresentamos os principais direcionadores de
aplicações e fonte de recursos operacionais, de acordo com Vieira (2008).
Quadro 2.11 - Matriz de impacto sobre a NCG
Direcionador Aumento da NCG Diminuição da NCG
Volume de Vendas
Ativo Operacional
Prazo de rotação estoques
Prazo de recebimento de Clientes
Prazo de rotação de outras contas
Passivo Operacional
Prazo de pagamento a fornecedores
Prazo de pagamento de salários
Prazo de pagamento de impostos
Prazo de pagamento de outras contas
Quadro elaborado pelo autor | Fonte: VIEIRA, 2008, p.83
As vendas, se aumentam, pressionam por mais capital de giro, assim como
a elevação dos prazos e valores relativos à contas do ativo circulante operacional.
Já a diminuição dos prazos e valores médios relativos à contas do passivo circulante
operacional também são movimentos que demandam capital. O inverso ocorre se as
vendas diminuem.
2.3.2.3 Saldo em Tesouraria (T)
Como foi visto, quando uma empresa não consegue financiar suas
necessidades de capital de giro operacional com fontes também operacionais surge
uma necessidade permanente de recursos e sua dimensão é função do volume de
negócios da empresa. No caso exemplificado no item anterior, quanto mais a
empresa vender, mais capital de giro irá necessitar de uma fonte não ligada às
operações. O ideal é que esses recursos tenham origem nos próprios sócios ou em
empréstimos de longo prazo, mas nem sempre isso é possível e nesse caso a
empresa terá que recorrer a empréstimos de curto prazo.
73
O saldo em tesouraria ou saldo financeiro de curto prazo é determinado, a
partir do balanço reclassificado de acordo com o Modelo Fleuriet, pela diferença
entre o ativo circulante financeiro (ACF) ou errático e o passivo circulante financeiro
(PCF) ou errático de acordo com exemplo da figura 2.10.
Figura 2.10 - Circulante financeiro e operacional
T = ACF PCF
Ativo Circulante Financeiro Passivo Circulante Financeiro
ACF
ACO
PCF
PCO
Figura elaborada pelo autor
Como Capital Circulante Líquido (CCL) é a diferença entre AC e PC, e NCG
é a diferença entre ACO e PCO, e T é a diferença entre ACF e PCF, apresenta-se no
quadro a seguir as relações entre as grandezas do Modelo Fleuriet.
AC
CCL
PC
CCL
74
Quadro 2.12 - Relações do Modelo Fleuriet
CCL AC - PC
NCG ACO - PCO
T ACF - PCF
AC ACO + ACF
PC PCO + PCF
CCL = AC – PC [(ACO + ACF) – (PCO + PCF)]
CCL [(ACO – PCO) + (ACF – PCF)]
CCL NCG + T
Relações Ligadas ao Capital de Giro
Quadro elaborado pelo autor
Observação: CCL também pode ser obtido pela diferença entre Ativo Não
Circulante (ANC), isto é, aplicações permanentes e o Passivo Não Circulante (PNC)
e Patrimônio Líquido (PL): CCL = ANC – (PNC + PL).
Portanto, o saldo em tesouraria é T = CCL – NCG.
Figura 2.11 - Grandezas do Modelo Fleuriet
Fonte: Elaboração do autor.
Figura elaborada pelo autor
CCL
Operacional e Tático
Fontes de Longo Prazo
_
Aplicações de Longo Prazo
T
Tático
NCG
Operacional
Aplicações Operacionais
Fontes Operacionais
Aplicações Financeiras de Curto Prazo Fontes Financeiras de Curto Prazo
75
O saldo em tesouraria é um dos três componentes do Modelo Fleuriet e tem
característica eminentemente financeira. Seu valor adequado deve ser uma
constante preocupação dos gestores financeiros uma vez que os desequilíbrios ou
demandas operacionais devem ser compensados com um adequado saldo em
tesouraria, que depende de decisão estratégica e tática para suportar o crescimento
de vendas ou mudanças que alterem as condições operacionais e que, portanto, irão
demandar mais recursos.
No quadro 2.13 a seguir, resume-se quando cada uma das grandezas do
Modelo Fleuriet representam uma origem de recursos ou uma aplicação de recursos.
Quadro 2.13 - Grandezas Fleuriet versus função
Grandezas do Modelo Fleuriet Positivo Negativo
NCG (necessidade de Capital de Giro) Aplicação Fonte
CCL (Capital Circulante Líquido) Fonte Aplicação
T (Saldo em Tesouraria) Aplicação Fonte
Quadro elaborado pelo autor
2.3.3 Tipos de balanços segundo o Modelo Fleuriet
A análise em conjunto das três grandezas estudadas no item anterior (2.3.2),
evidencia uma informação gerencial muito abrangente, uma vez que possui implícita
no modelo a informação da situação de efetiva liquidez (saldo em tesouraria) como
da gestão das aplicações de recursos em itens operacionais e de como estão sendo
financiados esses recursos.
76
O Modelo Fleuriet classifica as empresas em seis tipos de qualidade de
estrutura em função de suas grandezas. Os tipos de estruturas financeiras
associadas ao Modelo Fleuriet estão associados a 6 (seis) configurações de
balanços que variam em função das grandezas CCL, NCG e T. Será adotado o
exemplo de Braga (1991) em seu artigo sobre análise avançada do capital de giro.
Ele exemplifica os seis modelos possíveis de balanços que refletem a
estrutura financiamento do capital de giro:
Braga (1991) adota ativo total no valor de $ 100, isto é, AT= ACF + ACO +
ANC. CCL e NCG variando de $ (20) a $ 20 em uma escala de $ 5 em $ 5 unidades
monetárias. Os saldos em tesouraria (T) possíveis são representados pelos valores
no centro da tabela aplicando-se a equação T = CCL – NCG. Desta forma
construímos a tabela de possibilidades a seguir:
Na análise dos valores obtidos despreza-se a possibilidade de CCL ser igual
a ZERO uma vez que AC = PC é uma possibilidade infinitesimal na prática, por
menor que seja o CCL ele será um valor desprezível negativo ou positivo na prática.
Da mesma forma, também, despreza-se a possibilidade de NCG ser igual a ZERO
porque também é infinitesimal a possibilidade de ACO ser igual à PCO uma vez que
são variáveis continuas. Também, despreza-se a possibilidade de CCL ser igual a
NCG porque para que isso ocorra o ACF e o PCF deveriam ser ZERO, isto é, saldo
em tesouraria ser ZERO e isso teria pouquíssima possibilidade prática.
A figura a seguir é uma transcrição do exemplo contido no artigo de Braga
(1991) sobre os 6 (seis) tipos de balanços do Modelo Fleuriet.
77
Figura 2.12 - Origem do indicador Fleuriet
Tipo 4 (IN)
20 15 10 5 0
10 5 0 (5)
Tipo 5 (S.0)
20 40 35 30 25
15 35 30 25 20 15
15 10 5 0 (5) (10)
5 0 (5) (10) (15)
10
Tipo 6 (EX)
30 25 20
0 (5) (10) (15) (20)
5 25 20 15 10
(5) (10) (15) (20) (25)
0 20 15 10 5
(15) (20) (25) (30)
(5)
Tipo 3 (AR)
15 10 5 0
(10) 10 5 0 (5) (10)
(15) (20)(25)
(30) (35)
Tipo 1 (PE)
(25) (30) (35) (40)
Tipo 2 (MR)
(15) 5 0 (5)(10)
5 10 15 20
(20)0 (5) (10) (15) (20)
(20) (15) (10) (5) 0
NCG
CCL
Fonte: BRAGA, 1991, p.10
2.3.3.1 Estrutura financeira excelente (EX)
O Modelo Fleuriet classifica como excelente do ponto de vista de estrutura
financeira de curto prazo as empresas que apresentem balanços do seguinte tipo:
Quadro 2.14 - Faixa de valores da classificação Excelente
CCL NCG T
˃ 0 (maior que zero) ˂ 0 (menor que zero) ˃ 0 (maior que zero)
Outras condições : CCL ˃ NCG e T ˃ CCL ˃ NCG
Quadro elaborado pelo autor
As faixas de valores descritas no quadro 2.14 referem-se às empresas
situadas como tipo 6 (seis) da figura 2.12 (Origem do indicador Fleuriet).
78
O balanço a seguir da figura 2.13 refere-se a uma empresa com os dados
situados na figura 2.12 (página anterior) na sétima linha e terceira coluna. As
empresas com essa configuração de balanço são empresas que conseguem
créditos operacionais maiores que as aplicações operacionais e possuem ativos
financeiros em valor superior a passivos financeiros de curto prazo de tal forma que
o capital circulante líquido também seja positivo. Essas empresas basicamente
realizam suas vendas em grande parte à vista e fazem suas compras
predominantemente a prazo. Como fazem venda à vista geram receitas financeiras
com capitais de terceiros e isso colabora para um melhor lucro líquido. Como essa
configuração de estrutura financeira está apoiada no financiamento obtido dos seus
fornecedores, as variações significativas das vendas podem alterar a estrutura
financeira de curto prazo inclusive consumindo o saldo em tesouraria.
Figura 2.13 - Exemplo de Balanço Excelente (tipo 6)
PCF = 10
50 LÍQUIDO
PNC + PL = 60
ACF = 30
ACO = 20
ATIVO
NÃO CIRCULANTE
PCO = 30
PASSIVO
NÃO CIRCULANTE
PATRIMÔNIO
Figura elaborada pelo autor
2.3.3.2 Estrutura financeira sólida (SO)
O Modelo Fleuriet classifica como sólida do ponto de vista de estrutura
financeira de curto prazo as empresas que apresentem balanços do seguinte tipo:
79
Quadro 2.15 - Faixa de valores da classificação sólida (tipo 5)
CCL NCG T
˃ 0 (maior que zero) ˃ 0 (maior que zero) ˃ 0 (maior que zero)
Outras condições : CCL ˃ NCG e T ≤ NCG ou T ≥ NCG
Quadro elaborado pelo autor
As faixas de valores descritas no quadro 2.15 se refere às empresas
situadas como tipo 5 (cinco) da figura 2.12, p.108 (Origem do indicador Fleuriet).
O balanço a seguir da figura 2.14, refere-se a uma empresa com os dados
situados na tabela geral na nona linha e sétima coluna. As empresas com essa
configuração de balanço são empresas que não possuam créditos operacionais
suficientes para suprir suas necessidades de aplicações operacionais, mas possuam
ativos financeiros em valor superior a passivos financeiros de curto prazo e o capital
circulante líquido seja positivo. Esse tipo de empresa suporta facilmente crescimento
sazonal das vendas. Entretanto, se o crescimento não for sazonal, como essas
empresas não conseguem se financiar com os recursos de seus fornecedores,
poderão consumir o saldo em tesouraria alterando por completo sua estrutura
financeira de curto prazo.
Figura 2.14 - Exemplo de Balanço Sólido
ATIVO
60 PNC + PL = 80
PCF =10
PCO = 10ACF = 20
ACO = 20
NÃO CIRCULANTE
PASSIVO
PATRIMÔNIO
NÃO CIRCULANTE
LÍQUIDO
Figura elaborada pelo autor
80
2.3.3.3 Estrutura financeira insuficiente (IN)
O Modelo Fleuriet classifica como insuficiente do ponto de vista de estrutura
financeira de curto prazo as empresas que apresentem balanços do seguinte tipo:
Quadro 2.16 - Faixa de valores da classificação Insuficiente (tipo 4)
CCL NCG T
˃ 0 (maior que zero) ˃ 0 (maior que zero) ˂ 0 (menor que zero)
Outras condições : T ˂ CCL ˂ NCG
Quadro elaborado pelo autor
As faixas de valores descritas no quadro 2.16 refere-se às empresas
situadas como tipo 4 (quatro) da figura 2.12, p.108 (Origem do indicador Fleuriet).
O balanço a seguir da figura 2.15, refere-se a uma empresa com os dados
situados na tabela geral na sétima linha e nona coluna. As empresas com essa
configuração de balanço são empresas que possuem CCL menor que NCG, não
conseguem obter créditos operacionais suficientes para suprir suas necessidades de
aplicações operacionais e são dependentes de financiamentos de curto prazo. A
situação se agrava à medida que cresce a demanda por aplicações operacionais
(ACO) sem o crescimento proporcional de (PCO) e isso acarretará uma diminuição
do ACF ou aumento do PCF, diminuindo o saldo em tesouraria.
Figura 2.15 - Exemplo de Balanço Insuficiente
PCO =10
PASSIVO
ATIVO NÃO CIRCULANTE
PATRIMÔNIO
LÍQUIDO
60
PNC+PL = 70
NÃO CIRCULANTE
PCF = 20
ACO = 30
ACF = 10
Figura elaborada pelo autor
81
2.3.3.4 Estrutura financeira arriscada (AR)
O Modelo Fleuriet classifica como arriscada do ponto de vista de estrutura
financeira de curto prazo as empresas que apresentam balanços do seguinte tipo:
Quadro 2.17 - Faixa de valores da classificação Arriscada (tipo 3)
CCL NCG T
˂ 0 (menor que zero) ˂ 0 (menor que zero) ˃ 0 (maior que zero)
Outras condições : T ˃ CCL ˃ NCG
Quadro elaborado pelo autor
As faixas de valores descritas no quadro 2.17 refere-se às empresas
situadas como tipo 3 (três) da figura 2.12, p.108 (Origem do indicador Fleuriet).
Figura 2.16 - Exemplo de Balanço Arriscada
PCF = 10
ACO = 10 PCO = 30
ATIVO
PASSIVO
NÃO CIRCULANTE NÃO CIRCULANTE
PATRIMÔNIO
70 LÍQUIDO
PNC + PL = 60
ACF = 20
Figura elaborada pelo autor
O balanço a seguir da figura 2.17, acima se refere a uma empresa com os
dados situados na tabela geral na terceira linha e primeira coluna. As empresas com
essa configuração de balanço são empresas que conseguem obter créditos
operacionais (PCO) suficientes para suprir suas necessidades de aplicações
operacionais (ACO) e possuem disponibilidades e aplicações financeiras (ACF)
82
maiores que as obrigações financeiras de curto prazo (PCF). Entretanto o CCL é
negativo, o que denuncia que estão sendo aplicados recursos de curto prazo em
aplicações no ativo não circulante. Essa situação é considerada arriscada porque
qualquer alteração no volume de vendas pode consumir o saldo em tesouraria
desestabilizando a estrutura financeira de curto prazo.
Figura 2.17 - Exemplo de Balanço Arriscada
PCF = 10
ACO = 10 PCO = 30
ATIVO
PASSIVO
NÃO CIRCULANTE NÃO CIRCULANTE
PATRIMÔNIO
70 LÍQUIDO
PNC + PL = 60
ACF = 20
Figura elaborada pelo autor
2.3.3.5 Estrutura financeira muito ruim (MR)
O Modelo Fleuriet classifica como excelente do ponto de vista de estrutura
financeira de curto prazo as empresas que apresentem balanços do seguinte tipo:
Quadro 2.18 - Faixa de valores da classificação Muito Ruim (tipo 2)
CCL NCG T
˂ 0 (menor que zero) ˂ 0 (menor que zero) ˂ 0 (menor que zero)
Outras condições : T ˃ CCL e T ≤ NCG ou T ≥ NCG
Quadro elaborado pelo autor
83
As faixas de valores descritas no quadro 2.18 refere-se às empresas
situadas como tipo 2 (dois) da figura 2.12, p.108 (Origem do indicador Fleuriet).
O balanço a seguir da figura 2.18 refere-se a uma empresa com os dados
situados na tabela geral na primeira linha e terceira coluna. O único aspecto positivo
é que essas empresas conseguem obter créditos operacionais (PCO) suficientes
para suprir suas necessidades de aplicações operacionais (ACO), mas possuem
saldo negativo de tesouraria e capital circulante líquido negativo. Em algumas
situações o único aspecto positivo pode ser oriundo da postergação de débitos
operacionais. O CCL negativo também indica aplicações de recursos de curto prazo
em ativos não circulantes, isso acentua a vulnerabilidade já notória em função de
saldo em tesouraria negativo.
Figura 2.18 - Exemplo de Balanço Muito Ruim
ATIVO
PASSIVO
NÃO CIRCULANTE NÃO CIRCULANTE
PATRIMÔNIO
70 LÍQUIDO
50
ACF = 20PCF = 30
ACO = 10
PCO = 20
Figura elaborada pelo autor
2.3.3.6 Estrutura financeira péssima (PE)
O Modelo Fleuriet classifica como excelente do ponto de vista de estrutura
financeira de curto prazo as empresas que apresentem balanços do seguinte tipo:
84
Quadro 2.19 - Faixa de valores da classificação Péssima (tipo 1)
CCL NCG T
˂ 0 (menor que zero) ˃ 0 (maior que zero) ˂ 0 (menor que zero)
Outras condições : CCL ˂ NCG e T ˂ CCL ˂ NCG
Quadro elaborado pelo autor
As faixas de valores descritas no quadro 2.19 refere-se às empresas
situadas como tipo 1 (um) da figura 2.12, p.108 (Origem do indicador Fleuriet).
O balanço a seguir da figura 2.19, refere-se à uma empresa com os dados
situados na tabela geral na terceira linha e sétima coluna. Essas empresas não
conseguem obter créditos operacionais (PCO) suficientes para suprir suas
necessidades de aplicações operacionais (ACO), possuem saldo negativo de
tesouraria e capital circulante líquido negativo. Esse é o pior tipo de estrutura
financeira; a empresa investiu recursos de curto prazo em ativos não circulantes,
não possui sobras de tesouraria e tem necessidade de capital de giro. Uma empresa
com esse tipo de estrutura financeira depende muito de créditos de curto prazo e
indica que não tem capacidade de suportar elevação nas vendas. Para suportar
redução da oferta de crédito ou elevar suas vendas dependerá de ingresso de
capital dos sócios.
Figura 2.19 - Exemplo de Balanço Péssima
ATIVO
PASSIVO
NÃO CIRCULANTE NÃO CIRCULANTE
PATRIMÔNIO
70 LÍQUIDO
60
ACF = 10
ACO = 20PCF = 30
PCO = 10
Figura elaborada pelo autor
85
2.3.3.7 Indicador de estrutura financeira
Como o Modelo Fleuriet classifica a estrutura financeira do ponto de vista de
qualidade, adota-se nesse trabalho um valor associado a cada uma das qualidades
de estrutura financeira. Designa-se esse valor como indicador de estrutura
financeira, para cada uma das 6 (seis) qualidades associadas ao Modelo Fleuriet
adota-se os valores e siglas apresentadas no quadro 2.20 a seguir.
Quadro 2.20 - Indicador Fleuriet
Indicador
Classificação Sigla Valor
Péssima PE 1
Muito Ruim MR 2
Arriscada AR 3
Insuficiente IN 4
Sólida SO 5
Excelente EX 6
Estruturas Financeiras
Quadro elaborado pelo autor
2.3.3.8 Working Capital Management
Em uma ampla pesquisa realizada não se encontrou nenhuma citação do
Modelo Fleuriet em artigos, dissertações ou teses em outros países. Entretanto, em
busca utilizando o termo “working capital” encontramos diversos trabalhos que citam
o artigo “An integrate approach to working capital management”, de autoria de Joel
M. Shulman (Babson College) e Raymond A. K. Cox (Central Michigan University),
de novembro de 1985, publicado no Journal of Cash Management.
Esse artigo apresenta “um novo indicador de liquidez” que é baseado nas
mesmas grandezas do Modelo Fleuriet e que, portanto, torna esses dois modelos
absolutamente equivalentes. Fleuriet muitos anos antes, isto é em 1977, apresentou
esse tipo de analise e com grande propriedade identificou e propôs que os balanços
86
das empresas pudessem ser segregados em seis níveis distintos de qualidade
financeira e de liquidez.
A seguir serão apresentados os principais tópicos do artigo que inicia com
um comentário de que o índice de liquidez corrente não é um bom indicador de
liquidez, mas de solvência. O único indicador tradicional de liquidez que realmente
representa liquidez é o índice de liquidez imediata.
The current and quick ratios, or standard liquidity measures, generally provide good information regarding the solvency or firm. However, these ratios tend to take a viewpoint from liquidation perspective, not as a going concern. Current assets such as accounts receivable are often tied up in the operating cycle, and failure to account for this may distort the corporation`s true liquidity picture. Consequently, current and quick ratios may imply a reasonable level of liquidity when in fact little exists. While other liquidity ratios, such as cash to total assets, are useful in determining the amount of liquid financial assets available, they fail to account for financial obligations due. (SHULMAN, COX, 1985, p.64)4
O novo indicador de liquidez descrito neste artigo de baseia nas mesmas
três grandezas do Modelo Fleuriet:
The integrated expression. Begins with the repackaging and redefining of elements in a standard balance sheet into three simple components: net working capital (NWC), working capital requirements (WCR), and net liquid balance (NLB). These three components represent the permanent capital accounts, operating cycle accounts and the liquidity accounts respectively. (SHULMAN, COX, 1985, p.64)5
4 Tradução: “Os índices atuais e rápidos ou as medidas de liquidez padrão, geralmente fornecem
boas informações sobre a solvência ou empresa. No entanto, esses índices tendem a ter um ponto de vista a partir da perspectiva de liquidação, e não como uma preocupação constante. Ativo circulante, como contas a receber são muitas vezes amarrado no ciclo operacional e a falha ao considerar isso pode distorcer a imagem verdadeira de liquidez da corporação. Consequentemente, as taxas atuais e rápidas podem implicar um nível razoável de liquidez, quando na verdade pouco existe. Enquanto outros índices de liquidez, tais como dinheiro para ativos totais, que são úteis na determinação do montante de ativos financeiros líquidos disponíveis, eles não conseguem dar conta das obrigações financeiras devidas.” (SHULMAN, COX, 1985, p.64) 5 Tradução: “A expressão integrado. Começa com a reembalagem e a redefinição de elementos de
um balanço padrão em três componentes simples: o capital circulante líquido (NWC), as exigências de capital de giro (WCR) e o balanço líquido rede (NLB). Estas três componentes representam respectivamente as contas de capitais permanentes, as contas de ciclo operacional e de liquidez.” (SHULMAN, COX, 1985, p.64)
87
O que os autores do artigo designam de “Net Working Capital-NWC”
designa-se no Modelo Fleuriet como Capital Circulante Liquido (CCL):
Net working capital (NWC) is typically defined as current assets minus current liabilities. This expression is also equal to long-term debt and stockholders equity (permanent capital) minus net fixed assets (NWC= Permanent Capital - Net Fixed Assets). (SHULMAN, COX, 1985, p.64)6
O que os autores do artigo designam de “Working Capital Requirements -
WCR” é o que se apresenta no Modelo Fleuriet como Necessidade de Capital de
Giro (NCG):
Working capital requirements (WCR) are defined as the difference between current operational requirements such as inventories and accounts receivables, and current operational resources such as accounts payable and net accruals. These requirements and resources are spontaneous items associated exclusively with the operating cycle: procurement, production, sales. WCR = [Accounts Receivable + Inventory + Prepaid Expenses] - [Accounts Payable + Net Accruals] (SHULMAN, COX, 1985, p.65)7
O que os autores do artigo designam de “Net Liquid Balance - NLB” é o que
se representa no Modelo Fleuriet como saldo em tesouraria (T):
The net liquid balance encompasses all liquid financial assets, including cash (C) and marketable securities (M/S), minus all liquid financial obligations, including short-term notes payable (N/P). NLB = C + M/S - N/P = Permanent Capital - Working Capital Requirements (SHULMAN, COX, 1985, p.65)8
6 Tradução: “O Capital de Giro Líquido (NWC) é normalmente definido como o ativo circulante menos
passivo circulante. Esta expressão também é igual à dívida de longo prazo e patrimônio líquido (capital permanente) menos imobilizado líquido (NWC = Capital Permanente - Imobilizado Líquido).” (SHULMAN, COX, 1985, p.64) 7 Tradução: “Os trabalhos de capital requerido (WCR) são definidos como a diferença entre as
necessidades operacionais atuais, como estoques e contas a receber, e os recursos operacionais atuais, como contas a pagar e provisões da rede. Esses requisitos e os recursos são itens espontâneos associados exclusivamente com o ciclo operacional: compras, produção, vendas. WCR = [Contas a Receber + Inventário + Despesas Antecipadas] - [Contas a Pagar + Acréscimos Net]” (SHULMAN, COX, 1985, p.65) 8 Tradução: “O saldo líquido da rede engloba todos os ativos financeiros líquidos, incluindo dinheiro
(C) e títulos e valores mobiliários (M / S), menos todas as obrigações financeiras líquidas, incluindo notas de curto prazo a pagar (N / P). NLB = C + M / S - N / P = Capital Permanente - capital de giro” (SHULMAN, COX, 1985, p.65)
88
Fazendo uma analogia entre o Modelo Fleuriet e o modelo proposto por
Shulman e Cox temos:
Cash (C) significa disponibilidades, marketable securities (M/S) significam
títulos e valores mobiliários ou aplicações em instrumentos financeiros e short terms
notes payable (N/P) significam empréstimos de curto prazo. A seguir apresenta-se
um quadro que relaciona as grandezas dos dois modelos.
Quadro 2.21 - Comparativo Modelo Fleuriet versus Modelo Shulman & Cox
Modelo Shulman & Cox - 1985 Modelo Fleuriet - 1977
C + M/S Ativo Circulante Financeiro - ACF
N/P Passivo Circulante Financeiro - PCF
NLB = Net Liquida Balance Saldo em Tesouraria – T
NLB = C + M/S – N/P T = ACF - PCF
NWC CCL
WCR NCG
NLB = NWC - WCR T = CCL - NCG
Quadro elaborado pelo autor
Assim sendo, os modelos são absolutamente equivalentes. O modelo de
Shulman e Cox é citado em diversos outros artigos e dissertações nos Estados
Unidos da América e em outros trabalhos internacionais e curiosamente não existem
citações ao Modelo Fleuriet somente no Brasil.
O próximo capítulo traz o método de pesquisa adotado e as ferramentas
estatísticas utilizadas.
89
III – METODOLOGIA
O método utilizado nesta pesquisa foi o dedutivo-hipotético e a pesquisa se
caracteriza quanto a sua tipologia como descritiva, bibliográfica e quantitativa. Neste
capítulo será feita uma breve descrição de métodos de pesquisa aplicados a
Contabilidade de tal forma que o método utilizado e as tipologias ficarão bem
caracterizados. Também serão descritas as bases de dados e os procedimentos
estatísticos utilizados.
3.1 MÉTODOS DE PESQUISA EM CONTABILIDADE
3.1.1 Introdução
A Contabilidade é uma ciência factual social assim como a economia e o
direito, tendo como objeto o patrimônio. Registra todos os fatos que o alteram
economicamente assim como todos os atos que podem no futuro alterá-lo.
As ciências podem ser classificadas como formais ou factuais. Uma ciência
formal tem como característica o estudo das ideias enquanto as factuais o estudo
dos fatos. O maior exemplo de uma ciência formal é a Matemática que trata apenas
de entes ideais, abstratos, que existem apenas na mente humana. Já uma ciência
factual como a Contabilidade ou a Física referem-se a fatos que ocorrem e por isso
são passíveis de observação e experimentação.
Baseado em Marconi e Lakatos (2011) apresentam-se a seguir algumas
diferenças entre as duas classificações básicas de tipos de Ciências:
90
Quadro 3.1 - Comparação entre tipos de ciências
CIÊNCIA FORMAL CIÊNCIA FACTUAL
Objeto e tema
Preocupam-se com enunciados Tratam de objetos empíricos, de coisas e de processos
Métodos
Lógica para demonstrar seus teoremas Necessitam de observação e ou experimentação
Grau de suficiência em relação ao método de prova
São suficientes em relação a seus conteúdos. Pode ser conseguida verdade formal completa.
Dependem do fato no que diz respeito a seu conteúdo. Verdade factual se revela fugidia (fugaz)
Resultado Alcançado
Demonstram ou provam Verificam (comprovam ou refutam) hipóteses que, em sua maioria, são provisórias.
Fonte: MARCONI, LAKATOS, 2011, p.29
Segundo Bunge (1972, p.19) o conhecimento científico caracteriza-se por
ser factual quando parte dos fatos e sempre volta a eles:
El conocimiento científico es fáctico: parte de los hechos, los respeta hasta certo punto, y siempre vuelve a ellos. La ciência intenta describir los hechos tales como son, independientemente de su valor emocional o comercial: la ciência no poetiza los hechos ni los vende, si bien sus hazañas son una fuente de poesia y de negócios. Em todos los campos, la ciência comienza estableciendo los hechos; esto requiere curiosidade impersonal, desconfianza por la opinión prevaleciente, y sensibilidade a la novedad (BUNGE, 1972, p.19). O conhecimento científico é factual: parte dos fatos, os respeita até certo ponto, e sempre volta a eles. A Ciência tenta descrever eventos tais como são, independentemente do seu valor emocional ou comercial: a Ciência não faz poesia aos fatos, nem os vende, embora suas façanhas sejam uma fonte de poesia e negócios. Em todos os campos, a Ciência começa por estabelecer os fatos, isto requer curiosidade impessoal, desconfiança opinião prevalecente e sensibilidade à novidade. (BUNGE, 1972, p.19)
Inspirado por Bunge (1972, p.19-50) será feito um resumo das principais
características da ciência factual. Segundo Bunge ela é racional, objetiva,
transcendente aos fatos, analítica, especializada, clara e precisa comunicável,
91
verificável, dependente de investigação metódica, sistemática, acumulativa, falível,
geral, explicativa, preditiva, aberta e útil.
3.1.2 Métodos de pesquisa
Segundo Marconi e Lakatos (2011) não há ciência sem a utilização de
métodos científicos e cita os seguintes conceitos sobre métodos no início capítulo 2
do seu livro Metodologia Científica:
Método é uma forma de proceder ao longo de um caminho. Na ciência os métodos constituem os instrumentos básicos que ordenam de início o pensamento em sistemas, traçam de modo ordenado a forma de proceder do cientista ao longo de um percurso para alcançar um objetivo. (TRUJILLO, 1974, p.24 apud MARCONI, LAKATOS, 2011, p.44)
“Método é um conjunto coerente de procedimentos racionais ou prático-
racionais que orienta o pensamento para serem alcançados conhecimentos válidos.”
(NERCI, 1978, p.15 apud MARCONI, LAKATOS, 2011, p.45).
Um método de pesquisa científica se inicia com o descobrimento ou
percepção de um problema e se não existe explicação ele precisa ser precisamente
descrito e a partir deste ponto o pesquisador inicia a busca de conhecimento
associado para tentar resolver ou explicar o problema. Enquanto não encontrar uma
solução continuará na busca de uma nova ideia, um novo caminho e quando isso
ocorrer de forma satisfatória necessitará provar ou testar a solução e se o teste for
satisfatório a pesquisa estará concluída, caso contrário o ciclo recomeça.
Galileu Galilei, Francis Bacon, Descartes são precursores de métodos
científicos. Tanto filósofos quanto cientistas se empenharam através dos séculos
para nos doar suas parcelas de aprendizado no intuito da formação do conceito
moderno de método científico, mesmo que eles não o tenham idealizado, o fazer
deles o contornou e, hoje, ele nos é apresentado por diversos pesquisadores, Bunge
(1980 apud MARCONI, LAKATOS, 2011) é um deles e nos dispõe o método
científico moderno, independente do tipo e sua variante:
92
Figura 3.1 - Fluxo de método científico moderno
Prova da solução
Satisfatória
Conclusão
Não Satisfatória
Início de novo ciclo
Tentativa de Solução
Satisfatória Inútil
Invenção de novas idéias ou produção de novos dados empíricos
Obtenção de uma solução
Problemas ou Lacunas
Explicação Não Explicação
Colocação precisa do problema
Procura de conhecimentos ou instrumentos relevantes
Fonte: BUNGE, 1980, p.25 apud MARCONI, LAKATOS, 2011, p.52
3.1.2.1 Tipos de métodos de pesquisa
Os métodos de pesquisa, segundo Marconi e Lakatos (2011), se subdividem
em métodos indutivo, dedutivo, hipotético-dedutivo e dialético.
93
3.1.2.1.1 Método Indutivo
O método indutivo baseia-se no pensamento indutivo, por meio do qual, uma
pesquisa parte de dados particulares, suficientemente constatados, e infere uma
verdade geral ou universal não contida nas partes examinadas.
Por exemplo: li todos os artigos deste autor e os achei ótimos, logo esse
novo artigo deve ser ótimo. Não é porque todos foram ótimos até hoje que um novo
artigo também o será. Outro exemplo seria: testamos esse remédio em 1.000
pacientes e o resultado foi ótimo no combate da doença “X” logo fará o mesmo efeito
em toda a humanidade, o milésimo primeiro paciente ao tomar o mesmo
medicamento pode ter uma crise e morrer. Em Contabilidade não é porque um
conjunto de empresas tem um determinado resultado administrando as finanças de
curto prazo que outras terão. Grandes empresas com sobras de caixa em função de
sua operação podem obter receita financeira em função de taxas exclusivas para
empresas daquele porte e outras tantas de menor porte, mesmo tendo sobras de
caixa operacional, podem não obter renda financeira nenhuma. Partir do particular e
generalizar é muito útil, mas há que ser adotado com cuidado e ressalvas.
3.1.2.1.2 Método Dedutivo
O método dedutivo está baseado não na explicação das premissas, mas na
relação dessas com a conclusão. Nesse método, se a conclusão estiver apoiada nas
premissas, considera-se o argumento como válido e a conclusão como verdadeira.
Essa maneira de pensar e concluir pode acarretar conclusões nem sempre corretas.
Exemplificando: algumas ou todas as premissas são falsas e a conclusão é falsa.
p: Todos os peixes têm asas
q: Todos os cães são peixes
Todos os cães têm asas
94
Figura 3.2 - Exemplo de argumento dedutivo
Figura elaborada pelo autor
Esse tipo de erro é o mais grave que se pode cometer utilizando o método
dedutivo de pesquisa. Como o encadeamento das ideias é lógico (argumento válido
dedutivamente) ao utilizar premissas falsas podemos chegar a uma conclusão falsa,
mas logicamente correta.
3.1.2.1.3 Método dialético
A dialética compreende o mundo como um conjunto de processos, nada é
definitivo ou absoluto, mudanças graduais de quantidade levam a uma mudança de
qualidade e por último conceito deste método, a contradição leva ao
desenvolvimento.
As leis da dialética, segundo Marconi e Lakatos (2011), são:
a) Ação recíproca, unidade polar ou tudo se relaciona;
b) Mudança dialética, negação da negação ou tudo se transforma;
Cães
Peixes
Asas
95
c) Passagem da quantidade à qualidade ou mudança qualitativa;
d) Interpretação dos contrários, contradição ou luta dos contrários.
3.1.2.1.4 Método dedutivo-hipotético
Esse método nasceu no contexto dos pensadores indutivistas, segundo
Marconi e Lakatos (2011, p.72), e “apontou o fato de que nenhum número de
enunciados de observações singulares, por mais amplo que seja, pode acarretar
logicamente, um enunciado geral e irrestrito”.
Da crítica ao indutismo nasce o pensamento hipotético-dedutivo e seu mais
famoso defensor foi Sir Karl Raymond Popper (1975, p.307-308), que afirma:
“Uma teoria não pode ser fabricada com dados da observação, não pode ser deduzida de enunciados particulares, pois a conclusão projetar-se-ia para além das premissas” [...] O salto indutivo de “alguns” para “todos” ou de “alguns” para “quaisquer” parece indispensável, mas é impossível, porque exigiria uma quantidade finitos-particulares (observações de fatos isolados) atingisse o infinito, o universal, o que nunca poderá acontecer, argumenta Porter. E continua: “O avanço da ciência não se deve ao fato de se acumularem ao longo do tempo mais e mais experiências. Ele avança, antes, rumo a um objetivo remoto e, no entanto, atingível, o de sempre descobrir problemas novos, mais profundos e mais gerais e de sujeitar suas respostas, sempre a testes provisórios, a testes sempre
renovados e sempre mais rigorosos.” (POPPER, 1975, p.307-308)
O único método proposto por Popper é o método hipotético-dedutivo: “Toda
a pesquisa tem sua origem num problema para o qual se procura uma solução, por
meio de tentativas (conjecturas, hipóteses, teorias) e eliminação de erros.”
(MARCONI, LAKATOS, 2011, p.73)
96
O esquema básico proposto por Popper é o seguinte:
[...] sugeri que toda a discussão científica partisse de um problema (P1), ao qual se oferecesse uma espécie de solução provisória, uma teoria-tentativa (TT), passando-se depois a criticar a solução, com vista à eliminação do erro (EE) e, tal como no caso da dialética, esse processo se renovaria a si mesmo, dando surgimento a novos problemas (P2). Posteriormente, condensei o exposto no seguinte esquema: P1..............TT ...............EE..............P2 [...] Eu gostaria de reunir este esquema, dizendo que a ciência começa e termina com problemas. (POPPER,1977, p.140-141)
O esquema proposto por Popper foi redesenhado por Marconi e Lakatos
(2011) da seguinte forma:
Figura 3.3 - Esquema Popper do método científico
Expectativa ou
Conhecimento
Prévio
Problema Conjecturas Falseamento
Fonte: MARCONI, LAKATOS, 2011, p.74
O problema de pesquisa surge quando existem dificuldades, problemas sem
solução ou com solução insatisfatória ou mesmo a existência de conflitos entre
teorias.
A conjectura é a solução para o problema de pesquisa, é a hipótese a ser
testada é a possível nova teoria.
Os testes de falseamento são a sequência de testes rigorosos para verificar
se não são falsas. Se não forem falsas, pelo menos provisoriamente, estarão
confirmadas de forma não definitiva.
97
Figura 3.4 - Fluxo do método dedutivo-hipotético de Popper
Avaliação das Conjecturas, Soluções ou Hipóteses
Reputação
(Rejeição)
Corroboração
(Não rejeição)
Nova Teoria
Nova Lacuna, Contradição ou Problema
Lacuna, Contradição ou
Problema
Conjecturas, Soluções
ou Hipóteses
Consequências
Falseáveis Enunciados
Deduzidos
Técnicas de
Falseabilidade
Testagem
Análise dos Resultados
Conhecimento Prévio
Teorias Existentes
Fonte: MARCONI, LAKATOS, 2011, p.75
3.1.2.2 Tipologias de delineamento de pesquisa
Não existe um padrão entre os principais autores sobre esse assunto,
adotar-se-á de forma geral a proposta de Beuren et. al. (2006).
As tipologias podem ser classificadas quanto aos objetivos, procedimentos e
quanto à abordagem.
98
Quadro 3.2 - Tipologias quanto à abordagem
Quando aos objetivos
exploratória
descritiva
explicativa
Quanto aos procedimentos
estudo de caso
levantamento ou survey
pesquisa bibliográfica
pesquisa experimental
pesquisa documental
pesquisa participante
Quanto à abordagem do problema
qualitativa
quantitativa
Quadro elaborado pelo autor
A seguir será feita uma sucinta descrição das tipologias adotadas nesta
pesquisa.
3.1.2.2.1 Quanto aos objetivos a pesquisa é descritiva
Uma das principais características da pesquisa descritiva é a coleta de
dados. Andrade (2002 apud BEUREN et. al., 2006, p.81) destaca que a pesquisa
descritiva preocupa-se em observar os fatos, registrá-los, analisá-los, classificá-los e
interpretá-los, e o pesquisador não infere sobre eles. Assim os fenômenos do mundo
físico e humano são estudados, mas não são manipulados pelo pesquisador.
99
3.1.2.2.2 Quanto aos procedimentos esta pesquisa é bibliográfica
A pesquisa bibliográfica é feita a partir de documentos publicados em
jornais, revistas, livros, internet, dissertações, monografias, teses, artigos científicos,
anais de congressos científicos, Cds, e etc.
A principal vantagem da pesquisa bibliográfica reside no fato de permitir ao investigador a cobertura de uma gama de fenômenos muito mais ampla do que aquela que poderia pesquisar diretamente. Essa vantagem torna-se particularmente importante quando o problema de pesquisa requer dados muito dispersos pelo espaço. Por exemplo seria impossível a um pesquisador percorrer todo o território brasileiro em busca de dados sobre a população ou renda per capita; todavia, se tem a sua disposição uma bibliografia adequada, não terá maiores obstáculos para contar com as informações requeridas. Essas vantagens da pesquisa bibliográfica têm, no entanto, uma contrapartida que pode comprometer em muito a qualidade da pesquisa. Muitas vezes, as fontes secundárias apresentam dados coletados ou processados de forma equivocada. Assim, um trabalho fundamentado nessas fontes tenderá a reproduzir ou mesmo a ampliar esses erros. (GIL, 2010, p.30)
3.1.2.2.3 Quanto à abordagem do problema esta pesquisa é quantitativa
No método quantitativo os pesquisadores podem realizar suas pesquisas
com grandes massas de dados (amostras) e utilizar técnicas estatísticas para o
cálculo da média, mediana, desvio padrão, correção e análise da regressão e assim
estudar as grandezas, suas tendências e suas relações.
Caracteriza-se pelo emprego da quantificação tanto nas modalidades de coleta de informação quanto no tratamento delas por meio de técnicas estatísticas, desde as mais simples como percentual, média, desvio padrão, às mais complexas como coeficiente de correlação, análise da regressão etc. (RICHARDSON, 1999, p.70 apud MARCONI, LAKATOS, 2011, p.269)
100
3.2 BASE DE DADOS E COMPOSIÇÃO DAS AMOSTRAS DE 2011, 2010 E 2009
A fonte de dados utilizados no presente trabalho foi adquirida da empresa
Austin Rating, que opera no Brasil há cerca de 25 anos fornecendo informações de
rating para bancos, governos e empresas em geral. Possui um banco de dados com
informações econômicas e financeiras das principais empresas de capital aberto
(bolsa e balcão), capital fechado e Ltda do Brasil. Através de uma pesquisa
detalhada de publicações de balanços são coletados os dados oficiais das empresas
e têm sua principal origem nos diários oficiais dos principais Estados do Brasil,
jornais de alta circulação e baixa circulação, como periódicos de bairros e jornais
segmentados por categoria profissional.
A Austin iniciou a formação do seu banco de dados em 1988, e conta com
um cadastro de 8.000 empresas de todos os portes, com isso esta base de dados
possui um grau de importância e a empresa acredita que seja a maior base de
dados de demonstrações contábeis da América Latina. Dessas 8.000 empresas
cadastradas pela Austin Rating em sua base foram selecionados 2.853 que
representam 35,6% da base geral da Austin, possuem uma grande relevância, pois
essas 2853 empresas concentram uma parcela do faturamento de cerca de 80 %
do total da base.
Fazem parte das amostras de todos os anos analisados, a maior parte das
empresas listadas na Bovespa e o restante das amostras são compostos por
sociedades anônimas de capital fechado. A magnitude tanto com relação ao número
de empresas, setores abrangidos e também ao faturamento fazem deste trabalho
um trabalho diferenciado no universo acadêmico.
101
3.2.1 Composição das Amostras
Serão descritas as amostras originais recebidas da Austin Rating e a
composição das amostras qualificadas para este trabalho em cada ano.
3.2.1.1 Amostra selecionada (qualificada) referente ao ano 2011
A seguir será apresentado na tabela 3.1 na coluna original o número total de
empresas já classificadas pelo indicador Fleuriet na amostra original fornecida pela
Austin referente ao ano de 2011. Na coluna “com corte” indicamos o número de
empresas consideradas outliers com a aplicação do critério boxplot de eliminação de
outliers. Este critério será descrito neste capitulo no próximo item.
Tabela 3.1 - Resumo amostra original versus amostra utilizada ano 2011
2011 SEM CORTE COM CORTE Diferença Absoluta Diferença (%)
Excelente 330 299 31 -9,39%
Sólida 1026 859 167 -16,28%
Insatisfatório 700 691 9 -1,29%
Arriscada 201 198 3 -1,49%
Muito Ruim 275 275 0 0,00%
Péssima 312 312 0 0,00%
Total 2844 2634 210
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
A seguir apresenta-se na tabela 3.2 a base já com os outliers eliminados e a
segmentação por setor e porte. A base qualificada (sem outliers) utilizada neste
trabalho referente a 2011 foi de 2.634 empresas de 23 setores da economia
brasileira.
102
Tabela 3.2 - Amostra qualificada por setor e porte 2011
Ano 2011 .
Setor Grande Médio Pequeno Total
Agronegócio e Alimentos 67 117 52 236
Bebidas e Fumo 14 8 5 27
Comércio 80 118 48 246
Comunicação 3 9 15 27
Construção e Engenharia 62 149 129 340
Editorial e Gráfico 6 16 6 28
Elétrica, Eletrônica e Tecnologia 20 29 10 59
Energia Elétrica 58 95 49 202
Farmacéutico 21 27 9 57
Indústria de Transporte 26 24 10 60
Máquinas e Equipamentos 13 38 32 83
Metalúrgico e Siderurgia 41 71 14 126
Mineração 16 12 5 33
Outras Atividades Industriais 17 42 18 77
Papel e Celulose 12 26 8 46
Petróleo e Gás 22 18 4 44
Químico e Petroquímico 41 38 8 87
Saúde 5 35 22 62
Serviços de Transporte e Logística 30 68 37 135
Serviços Públicos 14 34 21 69
Serviços Especializados 70 202 206 478
Telecomunicações 15 12 7 34
Têxtil, Confecção e Calçados 15 43 20 78
Total 668 1231 735 2634
Porcentagem 25,36% 46,74% 27,90% 100,00%
Quantidade por Porte
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
3.2.1.2 Amostra selecionada (qualificada) referente ao ano 2010
A seguir será apresentado na tabela 3.3 na coluna original, o número total de
empresas já classificadas pelo indicador Fleuriet na amostra original fornecida pela
Austin referente ao ano de 2010. Na coluna “com corte” indicamos o número de
empresas consideradas outliers com a aplicação do critério boxplot de eliminação de
outliers. Esse critério será descrito neste capitulo, no próximo item.
103
Tabela 3.3 - Resumo amostra original versus amostra utilizada ano 2010
2010 SEM CORTE COM CORTE Diferença Absoluta Diferença
EXCELENTE 323 291 32 -9,91%
SÓLIDA 971 787 184 18,94%
INSATISFATORIO 694 682 12 -1,73%
ARRISCADA 217 214 3 -1,38%
MUITO RUIM 279 279 0 0,00%
PÉSSIMA 298 297 1 -0,34%
TOTAL 2782 2550 235
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
A seguir apresenta-se na tabela 3.4 a base já com os outliers eliminados e a
segmentação por setor e porte. Utiliza-se para neste trabalho referente a 2010, um
total de 2.550 empresas de 23 setores da economia brasileira.
Tabela 3.4 - Amostra qualificada por setor e porte 2010
Ano 2010 .
Setor Grande Pequeno Médio Total
Agronegócio e Alimentos 63 60 117 240
Bebidas e Fumo 14 6 7 27
Comércio 70 52 119 241
Comunicação 2 15 11 28
Construção e Engenharia 57 125 134 316
Editorial e Gráfico 4 5 18 27
Elétrica,Eletrônica e Tecnologia 18 12 28 58
Energia Elétrica 55 60 87 202
Farmacéutico 19 11 26 56
Indústria de Transporte 26 10 24 60
Máquinas e Equipamentos 13 33 33 79
Metalúrgico e Siderurgia 36 20 65 121
Mineração 13 8 10 31
Outras Atividades Industriais 15 19 44 78
Papel e Celulose 11 8 27 46
Petróleo e Gás 21 5 16 42
Químico e Petroquímico 34 7 41 82
Saúde 4 26 31 61
Serviços de Transporte e Logística 27 40 62 129
Serviços Públicos 16 22 30 68
Serviços Especializados 59 208 182 449
Telecomunicações 14 6 14 34
Têxtil, Confecção e Calçados 14 17 44 75
Total 605 775 1170 2550
Porcentagem 23,73% 30,39% 23,73% 100,00%
Quantidade por Porte
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
104
3.2.1.3 Amostra selecionada (qualificada) referente ao ano 2009
Será apresentado na tabela 3.5 na coluna original o número total de
empresas já classificadas pelo indicador Fleuriet na amostra original fornecida pela
Austin referente ao ano de 2009. Na coluna “com corte” indicamos o número de
empresas consideradas outliers com a aplicação do critério boxplot de eliminação de
outliers. Este critério será descrito neste capitulo no próximo item.
Tabela 3.5 - Resumo amostra original versus amostra utilizada ano 2009
2009 SEM CORTE COM CORTE Diferença Absoluta Diferença
EXCELENTE 290 259 31 -10,69%
SÓLIDA 860 698 162 -18,84%
INSATISFATORIO 538 529 9 -1,67%
ARRISCADA 199 196 3 -1,51%
MUITO RUIM 264 262 2 -0,76%
PÉSSIMA 288 288 0 0,00%
TOTAL 2439 2232 207
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
A seguir será apresentada na tabela 3.6 a base já com os outliers eliminados
e a segmentação por setor e porte. Utilizou-se para neste trabalho referente a 2009
um total de 2.232 empresas de 23 setores da economia brasileira.
105
Tabela 3.6 - Amostra qualificada por setor e porte 2009
Ano 2009 .
Setor Grande Pequeno Médio Total
Agronegócio e Alimentos 51 55 92 198
Bebidas e Fumo 13 4 6 23
Comércio 52 48 102 202
Comunicação 2 16 9 27
Construção e Engenharia 50 122 96 268
Editorial e Gráfico 4 4 15 23
Elétrica, Eletrônica e Tecnologia 17 12 24 53
Energia Elétrica 50 67 60 177
Farmacéutico 18 10 19 47
Indústria de Transporte 17 11 24 52
Máquinas e Equipamentos 11 32 32 75
Metalúrgico e Siderurgia 31 19 60 110
Mineração 7 7 11 25
Outras Atividades Industriais 9 19 41 69
Papel e Celulose 10 9 22 41
Petróleo e Gás 19 9 10 38
Químico e Petroquímico 27 7 44 78
Saúde 3 26 27 56
Serviços de Transporte e Logística 23 36 60 119
Serviços Públicos 12 22 26 60
Serviços Especializados 44 183 159 386
Telecomunicações 14 7 11 32
Têxtil, Confecção e Calçados 10 18 45 73
Total 494 743 995 2232
Porcentagem 22,13% 33,29% 22,13% 100,00%
Quantidade por Porte
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
3.3 FERRAMENTAS ESTATÍSTICAS
Em um trabalho quantitativo utilizando uma grande base de dados tem-se os
seguintes problemas a solucionar:
a) Que parcela de dados não utilizar e que critério utilizar para eliminar os dados
extremos?
b) Uma vez que já foram eliminados os dados discrepantes (outliers), é necessário
saber se a distribuição de frequência dos dados validos é normal ou não.
c) Sabendo se a distribuição é normal ou não, é possível escolher os testes
estatísticos para realizar as comparações, regressão e etc.
106
3.3.1 Eliminação de dados discrepantes versus gráfico Box-Plot
Na amostra original de 2011 diversos valores de liquidez corrente eram
superiores a 30 e de rentabilidade superiores a 15. É evidente que esses poucos
valores iriam distorcer os cálculos que precisávamos fazer.
Os critérios mais conhecidos para eliminar os dados discrepantes (outliers)
são: escores-z, quartis (boxplot) e o teste de Grubbs. Escores z e o teste Grubbs
podem não ser eficientes quando o desvio padrão é próximo da média e esse é o
caso no que diz respeito à liquidez corrente. Por isso foi adotado o teste dos quartis
com representação gráfica boxplot.
O Boxplot, ou gráfico de caixa, segundo FRIGGE (1989) foi desenvolvido por
John W. Tukey em 1977. É uma forma gráfica de se observar um ou mais conjuntos
e como esses valores referentes a uma variável estão distribuídas em relação ao
grupo total de valores. O gráfico apresenta os valores de tendência central (média,
mediana, primeiro e terceiro quartil), valor máximo considerado, valor mínimo
considerado e os outliers superiores e inferiores. Com gráficos de Boxplot analisa-se
uma grande quantidade de dados de forma simples e rápida; comparam-se variáveis
categóricas lado a lado; comparam-se dados qualitativos com dados quantitativos;
demostram-se os outliers e promove-se um indicativo de simetria ou assimetria dos
dados.
A caixa de boxplot contém a metade dos dados, sendo que a linha dentro do
boxplot indica o valor da mediana. O limite superior na caixa é o 3º (terceiro) quartil
(y75) que é equivalente ao percentil 75 que significa que acima dele estão 75% dos
dados e o limite inferior é o 1º (primeiro) quartil (y25) que é equivalente ao percentil
25 que significa que abaixo dela estão 25% dos dados. A distancia entre esses dois
quartis (1º quartil e o 3º quartil) é conhecida como interquartil ou amplitude
interquartílica (aq) e quanto maior esse intervalo significará que a distribuição dos
valores está mais dispersa em relação à mediana. As linhas acima e abaixo da caixa
107
são conhecidas como “bigodes” e tem como função demonstrar os valores máximos
e mínimos da amostra com até 1,5 vezes a amplitude inter-quartilílica. Os dados
acima, ou abaixo dos “bigodes” são conhecidos como outliers (valores atípicos), ou
seja, valores discrepantes que normalmente não são considerados na amostra que
será utilizada para os cálculos nos trabalhos, nesse caso eliminam-se esses valores.
Qualquer valor entre o valor mínimo e o valor máximo estará na chamada cerca
interna e será considerado como válido para a amostra em estudo.
A elaboração deste gráfico traz implicitamente o método de eliminação de
outliers conhecido como método dos quartis.
Figura 3.5 - Construção do gráfico boxplot
Fonte: SISTEMA GALILEU, s/d
3.3.1.1 Tipos característicos de gráficos boxplot
A seguir apresenta-se nos gráficos 3.1, 3.2 e 3.3 como são os aspectos de
um gráfico boxplot para uma distribuição simétrica, assimétrica positiva e assimétrica
negativa.
108
Gráfico 3.1 - Distribuição simétrica versus boxplot
Fonte: SISTEMA GALILEU, s/d
No gráfico 3.1 acima temos a uma distribuição próxima da simetria, isto é, o
total de valores antes da mediana se aproxima do total de valores após a mediana.
Gráfico 3.2 - Distribuição assimétrica positiva versus boxplot
Fonte: SISTEMA GALILEU, s/d
No gráfico 3.2 anterior vê-se uma distribuição assimétrica positiva, isto é, o
total de valores após a mediana é maior que o total de valores antes da mediana.
109
Gráfico 3.3 - Distribuição assimétrica negativa versus boxplot
Fonte: SISTEMA GALILEU, s/d
No gráfico 3.3 acima temos a uma distribuição assimétrica negativa, isto é, o
total de valores antes da mediana é maior que o total de valores após a mediana.
3.3.1.2 Distribuição normal versus gráfico boxplot
Em uma distribuição normal sabe-se que em relação á média temos no
intervalo delimitado por ± 1 desvio padrão (σ) 68,27 % de probabilidade de
ocorrência dos dados e com ± 3 desvios padrão (σ) 99,73 % de probabilidade de
ocorrência dos dados. No gráfico boxplot 50% dos dados estão entre o primeiro e o
terceiro quartil e na cerca interna, isto é, entre o valor mínimo considerado e o valor
máximo teremos a probabilidade de 99,3% da ocorrência dos dados.
110
Figura 3.6 - Gráfico boxplot versus curva normal
Fonte: WIKIPEDIA, s/d
3.3.2 Testes de normalidade
Analisando as amostras percebe-se na análise gráfica que a distribuição de
frequência da liquidez corrente é assimétrica positiva e a distribuição de frequência
da rentabilidade é um sino assimétrico, portanto ambas não normais. Entretanto não
basta essa análise de percepção gráfica.
111
Antes de se realizar testes estatísticos nas amostras é necessário saber se
as grandezas estudadas têm um comportamento que se aproxima de uma
distribuição específica conhecida como a curva normal ou se são distribuições não
paramétricas, isto é, não possuem distribuição típica conhecida.
Importantes testes em estatística são feitos baseados no pressuposto da
normalidade e outros não menos importantes devem ser adotados quando não
conhecemos a distribuição em estudo e, portanto, a distribuição pode ser
considerada não paramétrica.
Antes de realizar quaisquer testes eliminam-se os dados discrepantes, isto
é, os dados outliers. O passo seguinte é escolher o tipo de teste para analisar as
diferenças em subamostras que se necessita comparar e para isso tem-se que
verificar se as amostras em questão são derivadas de uma população normal ou
não.
Adotou-se o teste Shapiro-Wilk de verificação de normalidade que também
faz parte dos recursos do software R.
Na aceitação da hipótese nula estaremos confirmando que a distribuição é
normal e caso ocorra a rejeição da hipótese nula as distribuições testadas não serão
normais.
3.3.3 Testes inferenciais com duas amostras independentes
Neste trabalho utilizar-se-ão ferramentas estatísticas para comparar a
diferenças entre valores (médias e medianas) e estudar a relação entre as
grandezas fazendo testes de regressão.
3.3.3.1 Escolha dos testes estatísticos
Esta dissertação tem como grandezas a serem estudadas a Liquidez
Corrente que é uma variável quantitativa e contínua, a Rentabilidade que também é
112
uma variável quantitativa e contínua e o indicador do modelo Fleuriet que é uma
variável qualitativa ordinal. Para realizar os 95 testes de hipóteses referentes ao ano
de 2011 e os 75 testes em 2010 e 2009, segmentamos a amostra de cada ano em
subamostras por indicador Fleuriet e por porte.
Como tanto a liquidez corrente como a rentabilidade possuem distribuições
de frequência não típicas, não são distribuídas normalmente, adotamos o teste de
Wilcoxon-Mann-Whitney que é um teste apropriado quando se necessita comparar
as diferenças entre os valores de dois grupos (subamostras) independentes, não
pareados e não parametrizadas tipicamente. A liquidez corrente e a rentabilidade
são grandezas não parametrizadas quantitativas dependentes da outra grandeza
analisada que é o indicador Fleuriet, considerada como grandeza independente
qualitativa. Abaixo temos uma figura que demonstra o fluxo escolha do teste
Wilcoxon-Whitney-Wilcoxon como o mais aderente ao trabalho. Este fluxograma
decisório consta dos principais livros de estatística inferencial consultados para a
realização deste trabalho, fornecido pela ABG consultoria estatística.
Figura 3.7 - Diagrama decisório de método estatístico
Fonte: ABG Consultoria Estatística
113
Os testes realizados sempre envolveram uma variável quantitativa (liquidez
corrente ou rentabilidade) versus uma variável qualitativa (indicador Fleuriet). As
distribuições de frequência tanto da liquidez corrente como da rentabilidade se
apresentaram como não normais. Os grupos (subamostras) comparados sempre
tinham tamanhos diferentes e, portanto, não pareados e as comparações sempre
envolveram dois níveis, isto é, liquidez corrente ou rentabilidade comparada entre
dois indicadores Fleuriet. Por isso, a escolha foi pelo teste Wilcoxon-Mann-Whitney
também designado simplesmente de Mann-Whitney.
3.3.3.2 Teste de Wilcoxon-Mann-Whitney
O teste de Wilcoxon-Mann-Whitney, desenvolvido inicialmente por
Wilcoxon para amostras aos pares (pareados) e posteriormente desenvolvido por
Mann & Whitney para amostras não pareadas, é um teste de hipótese não
paramétrico para comparar se duas amostras independentes não pareadas
possuem valores significativamente diferentes uma da outra. Diferentemente dos
métodos paramétricos, como por exemplo, o teste T, o teste F, a analise de
variância (ANOVA), que se baseiam em amostragem de uma população com
parâmetros específicos tais como a media, o desvio padrão ou a proporção, os
testes não paramétricos não exigem que as amostras venham de populações com
distribuições normais ou qualquer outra distribuição em particular. O teste de
hipóteses Wilcoxon-Mann-Whitney possui como premissas que as duas amostras
sejam independentes e aleatórias, e que as variáveis em análise sejam numéricas
ou ordinais.
O objetivo do teste de Wilcoxon-Mann-Whitney é comparar se existem
diferenças significativas de valores entre duas amostras. A hipótese nula estabelece
que as duas amostras tenham a mesma distribuição, e se for este o caso, as médias
e medianas das duas amostras têm o mesmo valor. Desta forma haverá
aproximadamente o mesmo número de ordens elevadas e de ordens inferiores tanto
para diferenças positivas quanto negativas. Se houver preponderância para um dos
lados devem haver resultados muito elevados para o outro lado, indicando uma
114
diferença a favor de alguma das situações, ou seja, superior ao que se deveria
esperar se o resultado ocorresse somente por acaso.
O teste de hipóteses Wilcoxon-Mann-Whitney pode ser utilizado tanto no
cálculo de pequenas amostras quanto de grandes amostras em uma única variável
de tamanho N= , sendo N1 o número de elementos de uma das amostras e
N2 o de outra amostra. O conjunto de elementos constituídos pela união das duas
amostras é ordenado por ordem crescente, sendo o número de ordem 1 a menor
valor e o número de ordem a maior valor. Caso haja empate (valores iguais),
a cada um dos valores empatados é atribuído o número de ordem média.
Depois de ordenadas as amostras deve-se calcular e sendo estes a
soma dos números dos valores da amostra 1 e da amostra 2 respectivamente.
Em seguida, calcula-se a estatística U de Mann & Whitney, ou seja, o
número de vezes que uma observação de uma amostra precede uma observação da
outra amostra:
e
A estatística teste, isto é, se os valores da estatística U são ou não
favoráveis a aceitar ou rejeitar a hipótese nula, é:
U= min ( )
Caso as amostras possuam tamanhos iguais ou superiores a 10
observações, aproxima-se à função de distribuição normal, utilizam-se então os
parâmetros:
Valor esperado:
Variância:
No caso de ocorrer empates, deve-se reajustar o cálculo da variância, sendo
os números de ordem empatados. Desta forma, .
115
Após calculada a estatística U, média e desvio padrão, calcula-se o valor Z
(tabela normal). A estatística de teste é:
~ N (0,1)
O p value é calculado então a partir da estatística Z e tem distribuição
assintótica N (0,1).
3.3.3.2.1 Exemplo do teste Wilcoxon-Mann-Whitney
Calcular a média de dois grupos de valores e afirmar que a maioria dos
valores do grupo de maior media são maiores que os valores do grupo de menor
média parece ser uma conclusão óbvia. Entretanto, esta pode não ser a verdade e
para isso existem os testes estatísticos que dão consistência às conclusões.
A seguir o exemplo demonstra o tipo de erro que se pode incorrer baseado
somente nos cálculos de médias e nas informações gráficas de médias. O exemplo
é composto por duas amostras de empresas, grupo “A” com 20 empresas e todas
com a liquidez corrente (LC) iguais a 1,5, um outro grupo “B” com 6 empresas das
quais 4 com liquidez corrente (LC) também iguais a 1,5; e outras duas com LC igual
a 6. Utilizam-se valores de liquidez corrente encontrados nos intervalos reais (zero
até seis). Vamos calcular as médias da liquidez corrente desses dois grupos:
Tabela 3.7 - Distribuição de frequência do grupo A do exemplo 1 (3.4.3)
Item Frequência Valor Unitário Total
1 20 1,5 30
GRUPO A
Média = 30,0 ÷ 20 valores = 1,5
Tabela elaborada pelo autor
116
Tabela 3.8 - Distribuição de frequência do grupo B do exemplo 1 (3.4.3)
Item Frequência Valor Unitário Sub -Total
1 8 1,5 12
2 2 6 12
24Total
Média = 24,0 ÷ 10 valores = 2,4
GRUPO B
Tabela elaborada pelo autor
A média do grupo A é 1,5 e a média do grupo B é 2,4, portanto nessa
análise simplista conclui-se que como as médias são diferentes as maioria dos
valores tendem a ser diferentes e os valores do grupo B devem ser
predominantemente maiores que do grupo A. Neste exemplo a maior parte dos
valores do grupo B (80%) têm valor absolutamente igual a todos os valores do grupo
A. Esse exemplo simples demonstra que médias muito diferentes podem não
representar que a maioria dos valores sejam de fato diferentes. Por isso encontra-se
uma solução matemática-estatística que seja apropriada para fazer os testes e
comprovar que realmente na maioria das situações os valores são de fato diferentes,
ou iguais quando a observação gráfica e de médias indicar isso.
Em função do grande numero de testes, mais de 200, em bases de dados
muito grandes seria impossível realizar num tempo razoável sem a utilização de um
software estatístico. Escolheu-se o software estatístico R por ser livre.
Entretanto, para melhor compressão do significado do teste de comparação
de médias Wilcoxon-Mann-Whitney, apresenta-se um outro exemplo (2) e fazem-se
os cálculos sem a utilização do software R. O exemplo é constituído por um grupo A
de 20 valores da ordem de grandeza da liquidez corrente e outro grupo (B) com 10
valores também da mesma ordem de grandeza da liquidez corrente. Os grupos
possuem tamanhos diferentes, exatamente como nos testes comparando liquidez
corrente de grupos com indicador Fleuriet distintos.
117
Tabela 3.9 - Amostras do exemplo 2 do item 3.4.3
Ordens Valores Ordens Valores
1 0,5 1 1,15
2 0,6 2 1.25
3 0,7 3 1,35
4 0,8 4 1,45
5 0.9 5 1,55
6 1,0 6 1,65
7 1,1 7 1,75
8 1,2 8 1,85
9 1,3 9 6,00
10 1,4 10 6,00
11 1,5 Média B 2,5
12 1,6
13 1,7
14 1,8
15 1,9
16 2,0
17 2,1
18 2,2
19 2,4
20 2,5
Média A 1,5
Grupo A Grupo B
Tabela elaborada pelo autor
Utilizando o teste Wilcoxon-Mann-Whithney de forma manual será verificado
se as empresas do grupo A possuem uma liquidez corrente igual ou diferente das
empresas do grupo B, em nível de significância .
H0 : as duas amostras possuem distribuições idênticas
H1 : as duas amostras possuem distribuições diferentes
Em seguida deve-se ordenar em ordem crescente, relembrando que se
houver empate deve-se utilizar o valor médio que eles teriam caso não houvesse
empate, no que diz respeito às grandezas estudadas, isto é, liquidez corrente e
rentabilidade, que são grandezas quantitativas continuas, é impossível na prática
ocorrerem situações de empate. Por isso nesse segundo exemplo consideram-se
valores próximos, mas sem nenhum empate.
118
Tabela 3.10 - Exemplo 2 em ordem crescente
Ordem Geral Valor Grupo Ordens A Ordens B
1 0,50 A 1
2 0,60 A 2
3 0,70 A 3
4 0,80 A 4
5 0,90 A 5
6 1,00 A 6
7 1,15 B 7
8 1,20 A 8
9 1,25 B 9
10 1,30 A 10
11 1,35 B 11
12 1,40 A 12
13 1,45 B 13
14 1,50 A 14
15 1,55 B 15
16 1,60 A 16
17 1,65 B 17
18 1,70 A 18
19 1,75 B 19
20 1,80 A 20
21 1,85 B 21
22 1,90 A 22
23 2,00 A 23
24 2,10 A 24
25 2,20 A 25
26 2,30 A 26
27 2,40 A 27
28 2,50 A 28
29 6,00 B 29,5
30 6,00 B 29,5
W1= 294 W2= 171
Liquidez Corrente (LC)
Tabela elaborada pelo autor
W1 = 294 e W2 = 171
119
Após o cálculo de W1 relativo ao grupo A e W2 relativo ao grupo B, calculam-
se as estatísticas de Mann-Whitney relativas às quantidades UA e UB :
Calculados os valores U, a estatística teste é:
Como a amostra possui tamanho superior a 10 observações pode-se fazer a
aproximação à função de distribuição normal. Neste caso, o valor esperado é:
A variância é calculada segundo esse método da seguinte forma:
Assim, a estatística teste a ser utilizada na tabela normal é determinada da
seguinte forma:
Para um nível de significância e como a aproximação pela normal
pressupõe teste bilateral, o valor de Z = 0,70 significa um valor de probabilidade
igual a 0,2580, consultando a tabela normal, portanto dentro da região de aceitação
da hipótese nula. O quantil de aceitação, isto é, intervalo de confiança na
distribuição normal N (0,1) é quando , isto é Z assume valores
menores que 1,96 e maiores que – 1,96. O P-valor do teste neste exemplo é
determinado [2 x (50% - 25,80%)] = 0,484. Qualquer p valor maior que 0,05 a
hipótese nula pode ser aceita e menor deve ser rejeitada. Obteve-se p-value de
0,484 o que significa que as amostras A e B possuem distribuições idênticas ou
valores muito próximos no nível de confiança estabelecido que foi de 95%.
120
Figura 3.8 - resultado do exemplo 2 (3.4.3)
Figura elaborada pelo autor
3.3.4 Distribuição Gama
Em estatística, a regressão é uma técnica utilizada para determinar se existe
relação entre uma variável dependente e uma variável independente (variável
explicativa). Realizar a regressão é determinar a equação matemática que melhor se
aproxima e descreve a relação entre duas ou mais variáveis. O uso de modelos não
lineares de regressão se deve à necessidade de que em situações práticas, a
linearidade e normalidade nos parâmetros não serem satisfeitas, o que ocasionou
desenvolvimento de novas classes de modelos de regressão não lineares e modelos
lineares generalizados.
Distribuição estatística é a função que define uma curva e a área sob essa
curva determina a probabilidade de ocorrer o evento por ela correlacionado. A
escolha da distribuição é feita pela natureza dos dados (discreta ou contínua) e pelo
intervalo de variação, sendo estes, conjunto dos reais, reais positivos ou intervalo. A
distribuição gama é uma forma generalizada da distribuição exponencial de
probabilidade utilizando-se de assimetria de dados e variáveis contínuas, ou seja, a
função de distribuição de probabilidade assume uma probabilidade de X assumir um
valor em intervalo infinitesimal, sendo que X no caso da distribuição gama é sempre
2,5% de
significância Para Z = - 0,7039,
probabilidade de 25,80 %
Valor encontrado caiu dentro da
região de aceitação
Z = - 1,96 Z = + 1,96
121
um número não negativo como do exemplo a seguir, que consta do trabalho sobre
modelos de regressão de Gilberto de Paula do instituto de matemática da USP.
Figura 3.9 - Tipos de distribuições classificadas como gama
Fonte: PAULA, 2013, p.117
Uma variável aleatória tem distribuição gama com parâmetros α e β, sendo
que o parâmetro α (parâmetro de forma) tem influência na forma de distribuição e o
parâmetro β (parâmetro de escala) tem influência sobre a escala ou dispersão da
distribuição, se sua função de densidade de probabilidade é dada por:
Sendo , ou seja, um número positivo, e Γ(α) é a função gama
calculada no ponto α . Para se verificar se a função
define uma função de densidade:
122
Fazendo uma mudança de variável temos que:
Substituindo os valores obtemos que:
Assim, as funções de densidade são satisfeitas, caso se utilize a notação
para indicar uma distribuição gama com parâmetros α e β.
A regressão gama foi realizada na pesquisa com o intuito de modelar o
índice de liquidez corrente a partir dos níveis do indicador de Fleuriet, dado o uso de
variáveis quantitativas e qualitativas.
Dada a função de ligação de identidades:
Sendo (I) a uma função indicadora.
123
3.3.5 Comparações com Correção de Bonferroni
Em testes de hipóteses, um erro de tipo I consiste em rejeitar a hipótese
nula quando a mesma é verdadeira, chamado de falso positivo. Erro do tipo
II consiste em não rejeitar a hipótese nula quando a mesma na realidade é falsa. É
também chamado de Falso Negativo.
Para determinar a relação entre o índice de liquidez corrente e o indicador
do modelo Fleuriet há que se fazer uma séria de comparações e ao se fazerem
essas comparações pode-se incorrer em rejeitar uma hipótese nula sendo ela
verdadeira (erro tipo 1).
Ao se executarem múltiplos testes independentes, cada um, ao nível α, a
probabilidade de fazer pelo menos um erro de tipo I (rejeição da hipótese nula
erroneamente) é 1 - (1-α)k. Por exemplo, para um teste com 10 comparações,
portanto κ = 10 e admitindo α = 0,05 (nível de significância), existe uma possibilidade
de 40% em pelo menos um dos dez testes terem a hipótese nula rejeitada sendo ela
verdadeira.
1 – (1-0,05) 10 = 1 – (0,95) 10 = 1 – 0,5987 = 0,401 = 40%
Para reduzir a chance de erros nas comparações, utilizou-se um método
muito simples conhecido como comparação de Bonferroni (1936), que realiza as
comparações adotando um nível de significância muito menor. No método de
Bonferroni, divide-se o nível de significância pelo numero de comparações:
Significância a ser considerado no teste αβ = α / κ
No nosso exemplo, αβ = 0,05 / 10 = 0,005. Então, se adotarmos um nível de
significância de 0,005 para cada um dos dez testes, agora há apenas 5% de chance
de que qualquer um deles sejá declarado nulo e realmente não seja.
1 – (1-0,005) 10 = 1 – (0,995) 10 = 1 – 0,9511 = 0,0488 = 5%
124
3.3.6 Software R-cran
O uso de pacotes estatísticos para a análise de dados é de grande
importância no que se refere à análise e a interpretação de resultados. Contudo
observa-se que esses softwares apresentam um custo de aquisição relativamente
elevado. Dentre os softwares de domínio público, livres, que podem ser utilizados
para análise de dados em geral, encontra-se o Ambiente R-cran, ou simplesmente
R, conforme usualmente chamado pelos seus usuários. Apresenta código fonte
aberto, podendo ser modificado ou implementado com novos procedimentos
desenvolvidos por qualquer usuário a qualquer momento. Além do que, o R possui
com um grande número de colaboradores nas mais diversas áreas do
conhecimento.
O R torna-se, portanto, uma importante ferramenta na análise e na
manipulação de dados, com testes paramétricos e não paramétricos, modelagem
linear e não linear, análise de séries temporais, análise de sobrevivência, simulação
e estatística espacial, entre outros, além de apresentar facilidade na elaboração de
diversos tipos de gráficos, no qual o usuário tem pleno controle sobre o gráfico
criado.
O R é uma linguagem orientada a objetos criada em 1996 por Ross Ihaka e
Robert Gentleman que, aliada a um ambiente integrado, permite a manipulação de
dados, realização de cálculos e geração de gráficos. Semelhante à linguagem S
desenvolvida pela AT&T’s Bell Laboratories e que já é utilizada para análise de
dados, mas com a vantagem de ser de livre distribuição.
É importante salientar que o R não é um programa estatístico, mas que
devido a suas rotinas permite a manipulação, avaliação e interpretação de
procedimentos estatísticos aplicados a dados. O R Core Team (“defensores e
detentores” do R o classificam como Ambiente R sendo um sistema integrado que
permite a execução de tarefas em estatística).
125
Além dos procedimentos estatísticos o R permite operações matemáticas
simples e manipulação de vetores e matrizes e confecção de diversos tipos de
gráficos.
Acredita-se ter feito a escolha correta dos diversos métodos e técnicas em
função das grandezas e objetivos envolvidos nesta pesquisa.
3.3.7 Teste de Correlação de Spearman
Um teste de correlação tem o objetivo de verificar se duas grandezas, uma
dependente e outra independente, interferem positivamente ou negativamente uma
na outra, isto é, uma cresce de valor e também cresce ou uma cresce e a outra
decresce. Utilizou-se a técnica de Spearman para determinar a existência ou não de
relação ou tendência entre as grandezas. Se usássemos a correlação de Pearson
estaríamos assumindo uma correlação linear e esse não é o caso.
126
IV – APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS RESULTADOS GLOBAIS DE 2011
Este capítulo apresenta o tratamento na base de dados da amostra de 2011,
bem como os gráficos, tabelas e quadros com os dados da amostra sem os outliers
e descreve os testes das hipóteses que comprovam a relação entre liquidez corrente
e rentabilidade com o indicador do modelo Fleuriet referente à amostra global de
2011.
As bases de dados fornecidas pela Austin Rating foram encaminhadas com
os valores de todas as variáveis necessárias para os cálculos de acordo com os
critérios de reclassificação do ativo circulante e do passivo circulante do modelo
Fleuriet apresentadas no capítulo 2.
Após a obtenção de uma amostra qualificada, sem os outliers, foram feitos
os levantamentos na amostra utilizando os critérios de porte, setor, indicador
Fleuriet, liquidez corrente e rentabilidade, fazendo todos os cruzamentos
necessários para a obtenção dos objetivos deste trabalho.
Os resultados setoriais na amostra de 2011 e os resultados globais e
setoriais nas amostras de 2010 e 2009 foram muito próximos ao resultado global de
2011; estes se encontram no apêndice.
4.1 RESULTADOS OBTIDOS REFERENTES À AMOSTRA DE 2011
4.1.1 Tratamento dos outliers e amostra qualificada
Antes da realização dos cálculos para a obtenção dos resultados, as bases
de dados de cada um dos anos exigiu a adoção de um critério para eliminar os
dados atípicos (outliers), isto é, valores extremos a menor e a maior em relação à
mediana.
127
Utilizou-se o critério para a construção de gráficos do tipo boxplot como
critério de eliminação dos valores atípicos, de acordo com a descrição apresentada
no capitulo 3.
A amostra reduzida (sem outliers) de 2011 referente aos 23 setores da
economia brasileira está descrita na tabela 4.1 e possui 2.634 empresas sendo 735
(27,90%) de pequeno porte, 1.231 (46,74%) de médio porte e 668 (25,36%) de
grande porte. A tabela também apresenta o número total de empresas por setor. O
maior setor analisado foi o de serviços especializados com 478 empresas e os
menores foram o de bebida e fumo e comunicação, ambos com 27 empresas.
Tabela 4.1 - Quantidades de empresas por setor e por porte – 2011
Pequena Média Grande Total
1 Agonegócio e Alimentos 52 117 67 236
2 Bebidas e Fumo 5 8 14 27
3 Comércio 48 118 80 246
4 Comunicação 15 9 3 27
5 Construção e Engenharia 129 149 62 340
6 Editorial e Gráfico 6 16 6 28
7 Elétrica, Eletrônica e Tecnologia 10 29 20 59
8 Energia Elétrica 49 95 58 202
9 Farmaceutico 9 27 21 57
10 Industria de Transporte 10 24 26 60
11 Máquinas e Equipamentos 32 38 13 83
12 Metalúrgico e Siderurgia 14 71 41 126
13 Mineração 5 12 16 33
14 Outras Atividades Industriais 18 42 17 77
15 Papel e Celulose 8 26 12 46
16 Petróleo e Gás 4 18 22 44
17 Químico e Petroquímico 8 38 41 87
18 Saúde 22 35 5 62
19 Serviços de Transporte e Logística 37 68 30 135
20 Serviços Especializados 206 202 70 478
21 Serviços Públicos 21 34 14 69
22 Telecomunicações 7 12 15 34
23 Têxtil, Confecção e Calçados 20 43 15 78
Total 735 1231 668 2634
Porcentagem 27,90% 46,74% 25,36% 100,00%
Quantidade por Porte
Setor
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
128
4.1.2 Resultados de Liquidez corrente da amostra de 2011
A amostra qualificada de 2011, isto é, sem os dados discrepantes (outliers) é
de 2.634 empresas. Após a aplicação do critério boxplot, essa amostra deixou de
possuir valores extremados, que poderiam distorcer os resultados estatísticos.
4.1.2.1 Distribuição de frequência da liquidez corrente de 2011
A distribuição de frequência da liquidez corrente de toda a amostra
qualificada de 2011, isto é, sem outliers, está apresentada no gráfico 4.3 e na tabela
4.3. Também apresenta-se a seguir o boxplot desta amostra no gráfico 4.4 e na
tabela 4.4 apresentam-se os valores da média, mediana e o desvio padrão da
liquidez corrente da amostra. A partir da observação desses gráficos e dados pode-
se perceber que a distribuição de frequência da liquidez corrente não é uma
distribuição normal por ser assimetricamente positiva. Essa conclusão é muito
importante porque é uma premissa para a escolha dos métodos estatísticos
utilizados.
De uma forma simples, pode-se ter uma indicação sobre a normalidade de
uma distribuição de frequência calculando-se sua assimetria, por exemplo,
determinando o coeficiente de assimetria de Pearson. Esse cálculo é realizado da
seguinte forma: A (coeficiente de assimetria de Pearson) = 3.(média – mediana) ÷
desvio padrão, A = 3.(1,652 – 1,363) ÷ 1,112, A = 0,779. Esse valor representa uma
assimetria positiva, isto é, existem mais valores à direita da mediana do que à sua
esquerda. Se o valor desse coeficiente fosse próximo a zero, a distribuição não seria
considerada assimétrica.
De forma mais consistente estatisticamente, foi feito o teste de normalidade
Shapiro-Wilk utilizando o software R e obtida a comprovação de que a distribuição
de frequência da liquidez corrente não é uma distribuição normal, como apresentado
na tabela 4.2,
129
Tabela 4.2 - Teste de normalidade da distribuição da liquidez corrente de 2011
Hipótese Shapiro p-valor Resultado
A 0,891 < 0,001 Não-Normal
Teste de Normalidade para Liquidez Corrente : Shapiro-Wilk
Tabela elaborada pelo autor
H0 = a distribuição é normal H1 = a distribuição não é normal
Se fosse aceita a hipótese nula a distribuição seria considerada normal. O
Teste Shapiro-Wilk rejeitou a hipótese nula uma vez que o p-valor foi quase nulo (˂
0,001). Abaixo apresenta-se no gráfico 4.1, gerada pelo software R referente ao
teste de normalidade, a curva contornando a reta do papel de probabilidade
indicando a não normalidade da distribuição.
Gráfico 4.1 - Teste Shapiro-Wilk referente à amostra de 2011
0 1 2 3 4 5 6
-3-2
-10
12
3
Papel de Probabilidade
Dados
No
rma
l
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
130
H0 = a distribuição é normal H1 = a distribuição não é normal
A rejeição da hipótese nula nos conduz à conclusão de que a distribuição
não é normal.
A distribuição só seria considerada normal se o p-valor fosse superior a 0,05
e a representação gráfica da curva fosse aproximadamente igual à do gráfico 4.2 a
seguir:
Gráfico 4.2 - Gráfico do teste Shapiro-Wilk referente a uma amostra normal
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: ABG Estatística
131
Gráfico 4.3 - Distribuição de frequência da liquidez corrente – 2011
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 4.3 - Distribuição de frequência da liquidez corrente – 2011
Total
Intervalo 0~0.5 0.5~1 1~1.5 1.5~2 2~2.5 2.5~3 3~3.5 3.5~4 4~4.5 4.5~5 5~5.5 5.5~6 6~6.5 -
Frequência 252 533 690 424 285 149 86 82 42 43 21 26 1 2634
Percentual 9,57% 20,24% 26,20% 16,10% 10,82% 5,66% 3,26% 3,11% 1,59% 1,63% 0,80% 0,99% 0,04% 100,00%
Histograma por Liquidez Corrente 2011
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
4.1.2.2 Boxplot da liquidez corrente da amostra de 2011
No gráfico 4.4 a seguir, o traço ao centro da caixa do boxplot representa a
mediana e o ponto logo acima do traço (mediana) representa a média da amostra
qualificada de 2011. Na tabela 4.4 descrevem-se os valores das estatísticas
referentes a essa amostra de 2011. O distanciamento gráfico entre a média e a
mediana e os outliers representados pelo traço borrado acima do “bigode” do boxplot
são também características de uma distribuição assimétrica e portanto não normal.
132
Gráfico 4.4 - Boxplot da liquidez corrente de toda a amostra – 2011
01
23
45
6
Liquidez Corrente por Porte. Ano, 2011
Liqu
idez
Cor
rent
e
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 4.4 - Estatísticas da amostra de 2011
Quantidade Média Mediana Desvio Padrão
2634 1,652 1,363 1,125
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
4.1.2.3 Amostras de liquidez corrente de 2011 segmentada por porte
A tabela 4.5 e os gráficos 4.5, 4.6 e 4.7 a seguir apresentam os valores e os
histogramas de liquidez corrente da amostra de 2011 segmentada por porte.
4.1.2.3.1 Histogramas segmentados por porte
Nos histogramas a seguir, as distribuições de frequência da amostra
qualificada de 2011 segmentada por porte possuem distribuição com assimetria
Média
Mediana
3º quartil – 2,120
1º quartil – 0,906
133
positiva, valores extremos idênticos e médias muito próximas. Isto significa que o
porte de uma empresa não está relacionado com o valor de sua liquidez corrente.
Gráfico 4.5 - Histograma de liquidez corrente, pequeno porte, ano 2011
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
Freq
uê
nci
a
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 4.6 - Histograma de liquidez corrente, médio porte, ano 2011
0
50
100
150
200
250
300
350
Freq
uê
nci
a
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
134
Gráfico 4.7 - Histograma de liquidez corrente, grande porte, ano 2011
0
50
100
150
200
250
Freq
uê
nci
a
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 4.5 - Dados dos histogramas de liquidez corrente por porte – 2011
Total
Intervalo 0~0.5 0.5~1 1~1.5 1.5~2 2.~2.5 2.5~3 3~3.5 3.5~4 4~4.5 4.5~5 5~5.5 >5.5 -
Frequência 102 139 154 98 88 45 23 36 19 10 9 12 735
Percentual 13,88% 18,91% 20,95% 13,33% 11,97% 6,12% 3,13% 4,90% 2,59% 1,36% 1,22% 1,63% 100,00%
Total
Intervalo 0~0.5 0.5~1 1~1.5 1.5~2 2.~2.5 2.5~3 3~3.5 3.5~4 4~4.5 4.5~5 5~5.5 >5.5 -
Frequência 124 239 308 210 124 81 46 32 20 24 9 14 1231
Percentual 10,07% 19,42% 25,02% 17,06% 10,07% 6,58% 3,74% 2,60% 1,62% 1,95% 0,73% 1,14% 100,00%
Total
Intervalo 0~0.5 0.5~1 1~1.5 1.5~2 2.~2.5 2.5~3 3~3.5 3.5~4 4~4.5 4.5~5 5~5.5 >5.5 -
Frequência 26 155 228 116 73 23 17 14 3 9 3 1 668
Percentual 3,89% 23,20% 34,13% 17,37% 10,93% 3,44% 2,54% 2,10% 0,45% 1,35% 0,45% 0,15% 100,00%
Histograma por porte 2011 Grande
Histograma por porte 2011 Médio
Histograma por porte 2011 Pequeno
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
4.1.2.3.2 Boxplot da amostra de 2011 segmentada por porte
A seguir apresenta-se no gráfico 4.8 o boxplot da amostra de liquidez
corrente de 2011 segmentada por porte e na tabela 4.6 os respectivos valores das
médias e medianas. O valor das médias não são significativamente diferentes e os
valores das medianas são valores muito próximos.
135
Tabela 4.6 - Liquidez corrente por porte – 2011
Tamanho Freq. Absoluta Freq. Relativa Média Mediana
Pequeno 735 27,90% 1,725 1,385
Médio 1231 46,70% 1,666 1,383
Grande 668 25,40% 1,548 1,324
Total 2634 100,00% 1,652 1,363
Liquidez Corrente Por Porte - 2011
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 4.8 - Liquidez corrente por porte – 2011
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
4.1.2.3.3 Testes Wilcoxon-Mann-Whitney da amostra de 2011 segmentada por porte
Levando em conta o valor das médias e medianas , como podemos verificar
na tabela 4.6, em 2011 que quanto maior o porte da empresa menor o valor da
média e no que diz respeito à mediana não existe diferença nem gráfica nem
aritmética. Entretanto é necessária a realização de um teste estatísitico para
comprovar com confiança se essa diferença ou igualdade é efetiva na amostra.
136
O teste estatístico indicado para uma distribuição não normal de variável
independente qualitativa (porte) versus variável dependente quantitativa e continua
(liquidez corrente) é o teste de Wilcoxon-Mann-Whitney. A seguir apresentam-se os
resultados dos testes de hipóteses 1, 2 e 3.
Tabela 4.7 - Resultados liquidez por porte (testes Wilcoxon-Mann-Whitney) – 2011
Hipóteses Variáveis Valor P Resultado
subamostra "a" é igual à subamostra "b"
1 LC empresas pequenas = LC empresas médias 0,975 aceito
2 LC empresas pequenas = LC empresas grandes 0,511 aceito
3 LC empresas médias = LC empresas grandes 0,401 aceito
Resultados de teste não paramétrico (Mann - Whitney) - 2011
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
H0 = A LC é igual da subamostra “a” é igual a LC da subamostra “b”
H1 = A LC das subamostras “a” são diferentes
Na hipótese 1, testou-se e aceitou-se a hipótese nula de que a liquidez
corrente das empresas pequenas seja igual à liquidez corrente das empresas
médias.
Na hipótese 2, testou-se e aceitou-se a hipótese nula de que a liquidez
corrente das empresas pequenas seja igual à liquidez corrente das empresas
grandes.
Na hipótese 3, testou-se e aceitou-se a hipótese nula de que a liquidez
corrente das empresas médias seja igual à liquidez corrente das empresas grandes.
Esses testes hipóteses de valores confirmam que a maioria dos valores da
Liquidez Corrente das empresas de pequeno, médio e grande porte são iguais.
A conclusão que se pode chegar com esses resultados é que o porte de
uma empresa não é uma característica diferenciadora da liquidez corrente.
Empresas de diferentes portes tiveram índices considerados idênticos
estatisticamente.
137
4.1.3 Resultados de Liquidez corrente versus indicador Fleuriet
A seguir são segmentados e elaborados gráficos, tabelas e quadros de
como o indicador Fleuriet de estrutura financeira se distribui na amostra de forma
global e pelos setores (4.1.3.1) e sua relação com a liquidez corrente (4.1.3.2 e
4.1.3.3).
No item 4.1.3.2 apresentam-se os histogramas liquidez corrente
segmentadas por indicador Fleuriet e no item 4.1.3.3 a relação gráfica geral da
liquidez corrente versus indicador Fleuriet.
4.1.3.1 Segmentação geral e por setor do indicador Fleuriet – 2011
Na tabela 4.8 é apresentada a segmentação de toda a amostra de 2011 em
uma matriz do indicador Fleuriet por setor e quantidade. Pode-se constatar que
apenas cerca de 30% das empresas apresentam algum tipo de desequilíbrio
financeiro, sendo classificadas pelo modelo Fleuriet como péssimas (11,85%), muito
ruins (10,44%) ou arriscadas (7,52%) e cerca de 44% apresentam sólida (32,61%)
ou excelente situação financeira (11,35%).
Esse resultado é muito diferente do resultado apresentado em 2004 por
Medeiros e Rodrigues no único artigo que contesta o modelo Fleuriet e que foi
publicado na revista BASE–Revista de Administração e Contabilidade da Unisinos,
no volume 1, número 2 da edição de setembro/dezembro daquele ano.
Se a amostra é representativa da população de empresas brasileiras não-financeiras de capital aberto, isso significaria que a maior parte dessas empresas (74%) teria apresentado desequilíbrio financeiro entre 1995 e 2002, o que parece implausível. (MEDEIROS, RODRIGUES, 2004)
Cabe ressaltar que o trabalho de Medeiros e Rodrigues foi realizado sobre
uma amostra de apenas 80 empresas listadas na Bovespa no período de 1995 a
2002 e o presente trabalho foi realizado com a maioria das empresas listadas na
Bovespa no período de 2009 a 2011, o que significa mais de 500 empresas de
138
capital aberto além de outras empresas sociedades anônimas de capital fechado
que complementam a amostra de 2011 para um total de 2634 empresas, um total de
2550 empresas em 2010 e um total de 2232 empresas em 2009. Este trabalho
também contemplou os principais segmentos da economia brasileira subdivididas
em empresas de pequeno, médio e grande porte.
Tabela 4.8 - Matriz da classificação Fleuriet por setor – 2011
PE MR AR IN SO EX Total
1 Agonegócio e Alimentos 68 24 8 66 63 7 236
2 Bebidas e Fumo 4 2 1 6 14 0 27
3 Comércio 14 8 5 108 98 13 246
4 Comunicação 1 2 3 4 7 10 27
5 Construção e Engenharia 21 24 23 97 141 34 340
6 Editorial e Gráfico 1 0 4 7 13 3 28
7 Elétrica, Eletrônica e Tecnologia 2 4 2 25 24 2 59
8 Energia Elétrica 40 44 20 29 41 28 202
9 Farmacéutico 5 3 1 24 22 2 57
10 Indústria de Transporte 5 11 1 18 22 3 60
11 Máquinas e Equipamentos 10 2 1 24 39 7 83
12 Metalúrgico e Siderurgia 20 4 2 50 46 4 126
13 Mineração 4 3 4 5 11 6 33
14 Outras Atividades Industriais 8 6 1 34 26 2 77
15 Papel e Celulose 6 2 5 13 20 0 46
16 Petróleo e Gás 3 2 6 9 17 7 44
17 Químico e Petroquímico 18 5 2 31 28 3 87
18 Saúde 9 11 11 11 12 8 62
19 Serviços de Transporte e Logística 18 29 20 23 24 21 135
20 Serviços Especializados 41 70 65 53 129 120 478
21 Serviços Públicos 8 6 9 17 21 8 69
22 Telecomunicações 2 6 4 3 9 10 34
23 Têxtil, Confecção e Calçados 4 7 0 34 32 1 78
Total 312 275 198 691 859 299 2634
Porcentagem 11,85% 10,44% 7,52% 26,23% 32,61% 11,35% 100,00%
Setor
Quantidade por Porte
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
No gráfico 4.9 a seguir apresenta-se o histograma do indicador Fleuriet
referente a toda a amostra qualificada de 2011: 29,81% das empresas apresentam
desequilibrio financeiro, 26,23% situação insuficiente e 43,96% sólida ou excelente
situação financeira de curto prazo.
139
Gráfico 4.9 - Histograma do indicador Fleuriet – 2011
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
4.1.3.2 Histogramas de liquidez corrente versus cada indicador Fleuriet
segmentados por setor
A seguir são apresentados os histogramas de liquidez corrente segmentados
por critério Fleuriet nos gráficos 4.10 até 4.15 e na tabela 4.9 os valores referentes
aos gráficos citados. Pode-se observar que mesmo dentro de cada classificação de
estrutura financeira existe uma grande dispersão dos valores de liquidez.
Dentre as empresas classificadas como excelentes, sólidas e insuficientes
pelo indicador Fleuriet, o índice de liquidez corrente assume valores entre 1 até 6.
Vale ressaltar que a maior quantidade de empresas com melhores índices de
liquidez corrente encontra-se na classificação sólida.
Péssimo
11,85 %
Muito Ruim
10,44%
Arriscado
7,52 %
Insuficiente
26,23%
Sólido
32,61 %
Excelente
11,35%
140
Dentre as empresas classificadas como péssimas, muito ruins e arriscadas
pelo indicador Fleuriet o índice de liquidez corrente assume valores entre 0,1 até 1.
Dentre as empresas classificadas como muito ruins a distribuição é bastante
uniforme de valores de liquidez corrente. Dentre as empresas classificadas como
péssimas pelo indicador Fleuriet, existe um número de empresas muito mais
relevantes de liquidez corrente próximos a 1 do que dentre as empresas
classificadas como muito ruins ou arriscadas.
Nesse estágio da pesquisa já pode-se constatar que empresas com
situação efetiva financeira muito diferentes, apresentam índices de liquidez correntes
na mesma faixa de valores e isso aponta para uma não aderência do índice de
liquidez corrente ao tema que está associado o próprio nome do índice, liquidez.
Gráfico 4.10 - Histograma Liquidez Corrente versus critério Fleuriet Péssimo
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0.0~0.2 0.2~0.3 0.3~0.4 0.4~0.5 0.5~0.6 0.6~0.7 0.7~0.8 0.8~0.9 0.9~1
Fre
qu
ên
cia
141
Gráfico 4.11 - Histograma Liquidez Corrente versus critério Fleuriet Muito Ruim
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 4.12 - Histograma Liquidez Corrente versus critério Fleuriet Arriscado
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
0
10
20
30
40
50
60
70
0.0~0.2 0.2~0.3 0.3~0.4 0.4~0.5 0.5~0.6 0.6~0.7 0.7~0.8 0.8~0.9 0.9~1
Fre
qu
ên
cia
0
10
20
30
40
50
60
0.0~0.2 0.2~0.3 0.3~0.4 0.4~0.5 0.5~0.6 0.6~0.7 0.7~0.8 0.8~0.9 0.9~1
Fre
qu
ên
cia
142
Gráfico 4.13 - Histograma Liquidez Corrente versus critério Fleuriet Insuficiente
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 4.14 - Histograma Liquidez Corrente versus critério Fleuriet Sólido
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
1~1.5 1.5~2 2~2.5 2.5~3 3~3.5 3.5~4 4~4,5 4.5~5 5~5.5 >5.5
Freq
uênc
ia
0
50
100
150
200
250
1~1.5 1.5~2 2~2.5 2.5~3 3~3.5 3.5~4 4~4,5 4.5~5 5~5.5 >5.5
Fre
qu
ên
cia
143
Gráfico 4.15 - Histograma Liquidez Corrente versus critério Fleuriet Excelente
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 4.9 - Valores dos Histogramas dos gráficos 4.10 a 4.15
Intervalo 0.0~0.2 0.2~0.3 0.3~0.4 0.4~0.5 0.5.~0.6 0.6~0.7 0.7~0.8 0.8~0.9 0.9~1
Frequência 6 9 13 20 21 39 59 70 75
Intervalo 0.0~0.2 0.2~0.3 0.3~0.4 0.4~0.5 0.5.~0.6 0.6~0.7 0.7~0.8 0.8~0.9 0.9~1
Frequência 58 32 31 32 32 43 25 16 6
Intervalo 0.0~0.2 0.2~0.3 0.3~0.4 0.4~0.5 0.5.~0.6 0.6~0.7 0.7~0.8 0.8~0.9 0.9~1
Frequência 18 7 12 14 15 19 27 33 53
Total
Intervalo 1~1.5 1.5~2 2~2.5 2.5~3 3~3.5 3.5~4 4.0~4.5 4.5~5 5~5.5 >5.5 -
Frequência 382 162 83 30 18 7 3 4 1 1 691
Total
Intervalo 1~1.5 1.5~2 2~2.5 2.5~3 3~3.5 3.5~4 4.0~4.5 4.5~5 5~5.5 >5.5 -
Frequência 144 206 168 108 61 63 33 36 20 20 859
Total
Intervalo 1~1.5 1.5~2 2~2.5 2.5~3 3~3.5 3.5~4 4.0~4.5 4.5~5 5~5.5 >5.5 -
Frequência 164 56 34 11 7 12 6 3 0 6 299
Total
-
312
Total
-
275
Total
-
198
Dados do Histograma Liquidez Corrente por Indicador Fleuriet Insuficiente - 2011
Dados do Histograma Liquidez Corrente por Indicador Fleuriet Sólido - 2011
Dados do Histograma Liquidez Corrente por Indicador Fleuriet Excelente - 2011
Dados do Histograma Liquidez Corrente por Indicador Fleuriet Péssimo - 2011
Dados do Histograma Liquidez Corrente por Indicador Fleuriet Muito Ruim - 2011
Dados do Histograma Liquidez Corrente por Indicador Fleuriet Arriscado - 2011
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
1~1.5 1.5~2 2~2.5 2.5~3 3~3.5 3.5~4 4~4,5 4.5~5 5~5.5 >5.5
Fre
qu
ên
cia
144
4.1.3.3 Liquidez corrente versus indicador Fleuriet na amostra global de 2011
A seguir é analisado o comportamento em toda a amostra de 2011 da
relação entre a liquidez corrente e o indicador de estrutura financeira do modelo
Fleuriet.
Para realizar os cálculos, estudar as relações e comparações estatísticas
atribui-se a cada um dos seis tipos de estruturas financeiras associadas ao modelo
Fleuriet um valor designado neste trabalho como indicador de estrutura financeira
associada ao modelo Fleuriet. Às empresas com classificação Péssima (PE) foi
atribuído valor igual a 1 (um) para o indicador, às empresas com classificação Muito
Ruim (MR) valor 2 (dois) para o indicador, às empresas com classificação Arriscada
(AR) valor 3 (três) para o indicador, às empresas com classificação Insatisfatório
(IN) valor 4 (quatro) para o indicador, às empresas com classificação Sólida (SO)
valor 5 (cinco) para o indicador e às empresas com classificação Excelente (EX) foi
atribuído valor 6 (seis) para o indicador.
O gráfico 4.16 a seguir é um dos mais significativos gráficos desta pesquisa
porque nele está representada a relação entre liquidez corrente em função do
indicador Fleuriet. Somente pela observação visual pode-se perceber que as
empresas com melhor estrutura financeira (excelente - EX) não possuem o maior
índice de liquidez corrente médio nem mediano e também pode ser observado que
as piores empresas (péssimas - PE) de acordo com o modelo Fleuriet não possuem
os piores índices de liquidez corrente médio nem mediano..
145
Gráfico 4.16 - Boxplot da Liquidez corrente versus indicador Fleuriet – 2011
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 4.10 - Estatísticas da Liquidez corrente por indicador Fleuriet – 2011
Fleuriet Freq. Absoluta Freq. Relativa Média Mediana
Péssima 312 11,80% 0,736 0,779
Muito Ruim 275 10,40% 0,449 0,462
Arriscada 198 7,50% 0,674 0,76
Insuficiente 691 26,20% 1,645 1,439
Sólida 859 32,60% 2,546 2,229
Excelente 299 11,40% 1,812 1,426
Total 2634 100,00% 1,652 1,363
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
Analisando os dados da tabela 4.10 que se refere ao gráfico 4.16, percebe-
se que a mediana de liquidez corrente das empresas excelentes (1,426) e
insuficientes (1,439) são praticamente idênticas e as médias destas subamostras
são bastante próximas. As empresas sólidas possuem pior estruturação financeira
de curto prazo que as excelentes de acordo com o Modelo Fleuriet, mas possuem
mediana e média de liquidez corrente muito superiores às empresas excelentes. As
empresas péssimas e arriscadas possuem tanto média como mediana de liquidez
corrente quase idênticas mesmo sendo classificadas pelo modelo Fleuriet com
estrutura financeira bem distintas. As empresas com os mais baixos índices de
146
liquidez corrente (muito ruins) não são as empresas com a pior avaliação de
estrutura financeira de curto prazo, de acordo com o modelo Fleuriet.
Todas essas diferenças são suficientes para concluir-se que o índice de
liquidez corrente, conhecido tradicionalmente como um indicador de liquidez de fato
não retrata a mesma informação que o indicador Fleuriet sobre situação financeira
de curto prazo.
4.1.3.3.1 Comprovação estatística da diferença entre as médias das subamostras
liquidez corrente versus indicador Fleuriet
Uma dúvida surgiu a esta altura do trabalho: será que de fato existe
diferença ou igualdade na maioria dos valores de liquidez corrente (LC) entre cada
subamostra da classificação Fleuriet, apesar de graficamente essa diferença ou
igualdade entre os valores ser verificada com a análise do gráfico 4.16 e da tabela
4.10 ?
Na análise do gráfico 4.16 chegou-se às conclusões apresentadas no
quadro 4.1, a seguir, sobre a relação da liquidez corrente versus indicador Fleuriet.
Quadro 4.1 - Conclusões sobre relação LC versus indicador Fleuriet
Sub-amostras
CONCLUSÕES
1 A LC das Sólidas é maior que a LC das Excelentes
2 A LC das Insuficientes é menor que a LC das Sólidas
3 A LC das Arriscadas é menor que a LC das Insuficientes
4 A LC das Muito Ruins é menor que a LC das Arriscadas
5 A LC das Péssimas é maior que a LC das Muito Ruins
6 A LC das Insuficientes é um menor ou igual ao LC das Excelentes
7 A LC das Péssimas é igual ao LC das Arriscadas
Quadro elaborado pelo autor
147
Para confirmar estatisticamente essas diferenças entre os valores, como já
explicado no capitulo de metodologia, adotou-se o teste Wilcoxon-Mann-Whitney,
que é apropriado para comparar uma variável independente ordinal (indicador
Fleuriet) com uma variável dependente quantitativa (liquidez corrente) entre
categorias absolutamente independentes. Foram obtidos os resultados abaixo
apresentados na tabela a seguir, confirmando as observações gráficas.
Tabela 4.11 - Resultados dos testes das hipóteses 4 a 10 – amostra de 2011
Variáveis
Critério: Classificação Fleuriet
4 LC empresas Sólidas = LC empresas Excelentes < 0,001 rejeito
5 LC empresas Insuficientes = LC empresas Sólidas < 0,001 rejeito
6 LC empresas Arriscadas = LC empresas Insuficientes < 0,001 rejeito
7 LC empresas Muito Ruins = LC empresas Arriscadas < 0,001 rejeito
8 LC empresas Péssimas = LC empresas Muito Ruim < 0,001 rejeito
9 LC empresas Insuficiente = LC empresas Excelentes 0,455 aceito
10 LC empresas Péssimas = LC empresas Arriscadas 0,135 aceito
Resultados de teste não paramétrico (Mann-Whitney com 95% de confiança) - 2011
Hipóteses Valor P Resultado
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
hipótese H0 = variável do primeiro grupo é igual a variável do segundo grupo
hipótese H1 = variável do primeiro grupo é diferente (maior ou menor)
da variável do segundo grupo
Os testes Wilcoxon-Mann-Whitney descritos na tabela 4.11 referem-se a
toda a amostra de 2011 e comparam subamostras de duas classificações Fleuriet
diferentes, verificando a diferença entre seus valores. Cada teste ao comparar a
primeira subamostra com a segunda, aceita a hipótese nula H0 se os valores da
primeira subamostra forem iguais aos da segunda subamostra. Se houver rejeição
da hipótese nula aceitaremos a hipótese alternativa H1 de que os valores do primeiro
grupo são diferentes dos valores do segundo grupo e nesse caso devemos nos
basear no valor das medianas entre as subamostras para decidir qual subamostra
tem valor maior ou menor predominantemente.
148
Conclusão sobre o teste de hipótese 4: O teste de Wilcoxon-Mann-
Whitney (WMW) ao rejeitar com um p-valor abaixo de 5% que a LC de empresas
sólidas não é igual a LC das empresas excelentes está confirmando a observação
gráfica e podemos nos basear nesta observação para afirmar que a LC das
empresas excelentes é menor que a LC das empresas sólidas.
Conclusão sobre o teste de hipótese 5: O teste de Wilcoxon-Mann-
Whitney (WMW) ao rejeitar com um p-valor abaixo de 5% que a LC de empresas
insuficientes não é igual a LC das empresas sólidas, está confirmando a
observação gráfica e podemos nos basear nesta observação para afirmar que a LC
das empresas insuficientes é menor que a LC das empresas sólidas.
Conclusão sobre o teste de hipótese 6: O teste de Wilcoxon-Mann-
Whitney (WMW) ao rejeitar com um p-valor abaixo de 5% que o LC de empresas
arriscadas não é igual a LC das empresas insuficientes, está confirmando a
observação gráfica e podemos nos basear nesta observação para afirmar que a LC
das empresas arriscadas é menor que a LC das empresas insuficientes.
Conclusão sobre o teste de hipótese 7: O teste de Wilcoxon-Mann-
Whitney (WMW) ao rejeitar com um p-valor abaixo de 5% que o LC de empresas
muito ruins não é igual a LC das empresas arriscadas, está confirmando a
observação gráfica e podemos nos basear nesta observação para afirmar que a LC
das empresas muito ruins é menor que a LC das empresas arriscadas.
Conclusão sobre o teste de hipótese 8: O teste de Wilcoxon-Mann-
Whitney (WMW) ao rejeitar com um p-valor abaixo de 5% que o LC de empresas
péssimas não é igual a LC das empresas muito ruins, está confirmando a
observação gráfica e podemos nos basear nesta observação para afirmar que a LC
das empresas péssimas é maior que a LC das empresas muito ruins.
Conclusão sobre o teste de hipótese 9: O teste de Wilcoxon-Mann-
Whitney (WMW) ao aceitar com um p-valor acima de 5% que a LC das empresas
insuficientes é igual a LC das empresas excelentes, está confirmando a
observação gráfica. Esse teste de hipótese é um dos mais significativos, uma vez
que evidenciam a diferença entre analisar liquidez com o índice liquidez corrente e
149
com o indicador do Modelo Fleuriet. Empresas com estruturas financeiras tão
distintas possuem os mesmos índices de liquidez corrente.
Conclusão sobre o teste de hipótese 10: O teste de Wilcoxon-Mann-
Whitney (WMW) ao aceitar com um p-valor acima de 5% que a LC das empresas
péssimas é igual a LC das empresas arriscadas, está confirmando a observação
gráfica. Esse teste de hipótese é também um dos mais significativos, uma vez que
evidenciam a diferença entre analisar liquidez com o índice liquidez corrente e com o
indicador do Modelo Fleuriet. Empresas com estruturas financeiras tão distintas
possuem os mesmos índices de liquidez corrente.
Os testes relatados no quadro 4.11 confirmaram todas as conclusões que
podem ser percebidas ao analisar o gráfico 4.16, a tabela 4.10. Cabe ressaltar a
confirmação de que a maior liquidez corrente não se encontra entre as empresas
com excelente indicador Fleuriet, e que as empresas com péssimo indicador Fleuriet
não possuem os menores índices de liquidez corrente. Também cabe ressaltar que
graficamente pode-se perceber que não existe diferença significativa entre as
médias e medianas das empresas classificadas como excelentes e insuficientes e
também não existe diferença significativa entre as péssimas e arriscadas.
Todas essas conclusões deixam claro que a liquidez corrente não é um bom
indicador de liquidez, uma vez que empresas com estruturas financeiras tão
diferentes (excelentes comparadas com insuficientes e péssimas comparadas com
arriscadas) apresentam índices de liquidez corrente iguais ou muito próximos.
4.1.3.3.2 Explicação das diferenças nos testes do item 4.1.3.3.1
Após a realização destes testes, passou-se a ter certeza do valor da liquidez
corrente associado a cada indicador Fleuriet. Observando o gráfico 4.16, os
principais resultados que precisam ser analisados e explicados sobre as diferenças
entre a liquidez corrente e o modelo Fleuriet são:
a) As empresas classificadas como excelentes segundo o critério Fleuriet não
possuem índice de liquidez corrente melhor que as empresas sólidas! Por que?
150
b) As empresas classificadas como péssimas segundo o critério Fleuriet não
possuem índice de liquidez corrente pior que as empresas Muito Ruins! Por que?
Essas diferenças ocorrem porque o modelo Fleuriet desmembra tanto o ativo
como o passivo circulante em operacional e financeiro e esse fato expõe claramente
se a empresa está conseguindo financiar suas necessidades operacionais com
recursos operacionais ou se está utilizando recursos onerosos de curto prazo para
financiar suas necessidades de capital de giro.
Portanto, é necessário confirmar estatisticamente as diferenças de valores
do ativo circulante, ativo circulante operacional, ativo circulante financeiro, passivo
circulante, passivo circulante operacional e passivo circulante financeiro.
Quadro 4.2 - Hipóteses 11 a 18 a serem testadas – amostra de 2011
Hipóteses Variáveis
Subamostras Globais Critério: Sólida - Excelente
11 AC empresas Sólidas = AC empresas Excelentes
12 A ACO empresas Sólidas = ACO empresas Excelentes
12 B ACF empresas Sólidas = ACF empresas Excelentes
13 PC empresas Sólidas = PC empresas Excelentes
14 A PCO empresas Sólidas = PCO empresas Excelentes
14 B PCF empresas Sólidas = PCF empresas Excelentes
Subamostras Globais Critério: Péssima - Muito Ruim
15 AC empresas Péssimas = AC empresas Muito Ruins
16 A ACO empresas Péssimas = ACO empresas Muito Ruins
16 B ACF empresas Péssimas = ACF empresas Muito Ruins
17 PC empresas Péssimas = PC empresas Muito Ruins
18 A PCO empresas Péssimas = PCO empresas Muito Ruins
18 B PCF empresas Péssimas = PCF empresas Muito Ruins
Resultados de teste não paramétrico (Mann - Whitney)
Quadro elaborado pelo autor
hipótese H0 = variável do primeiro grupo é igual a variável do segundo grupo
hipótese H1 = variável do primeiro grupo é diferente (maior ou menor) da variável do
segundo grupo
151
Testes envolvendo Ativo Circulante, Ativo Circulante Operacional e Ativo
Circulante Financeiro
A seguir são apresentados gráficos, quadros, tabelas e testes de hipóteses
que explicam as razões das diferenças de valores entre os ativos circulantes, ativos
circulantes operacionais e ativos circulantes financeiros das empresas classificadas
como excelentes e sólidas e em seguida entre as classificadas como péssimas e
muito ruins. Os testes de hipóteses 11, 12A e 12 B são relativos às empresas
sólidas e excelentes e os testes 15, 16A e 16B são relativos às empresas péssimas
e muito ruins.
Nos gráficos boxplot 4.17, 4.18 e 4.19 apresenta-se a distribuição dos
valores assim como a indicação dos valores médios e medianos do ativo circulante,
ativo circulante operacional e ativo circulante financeiro respectivamente de toda a
amostra qualificada de 2011. Em seguida os resultados dos testes não paramétricos
Wilcoxon-Mann-Whitney e uma análise desses resultados.
Gráfico 4.17 - Médias e medianas do ativo circulante por critério de Fleuriet – 2011
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
152
Tabela 4.12 - Médias e medianas do ativo circulante por critério de Fleuriet – 2011
Indicador Fleuriet Classificação Fleuriet Média (R$) Mediana (R$)
1 Péssima 188.251,30 42.906,50
2 Muito Ruim 140.469,70 14.891,00
3 Arriscada 177.060,60 19.436,00
4 Insuficiente 265.607,10 54.780,00
5 Sólida 389.601,60 51.710,00
6 Excelente 543.006,30 35.065,00
Ativo Circulante Por Critério Fleuriet
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 4.18 - Médias e medianas do ativo circulante operacional
por critério de Fleuriet – 2011
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 4.13 - Médias e medianas do ativo circulante operacional
por critério de Fleuriet – 2011
Indicador Fleuriet Classificação Fleuriet Média (R$) Mediana (R$)
1 Péssima 148.767,24 34.652,00
2 Muito Ruim 104.650,54 9.311,00
3 Arriscada 92.672,25 8.074,00
4 Insuficiente 221.696,17 48.461,00
5 Sólida 218.331,20 35.436,00
6 Excelente 184.143,79 11.810,00
Ativo Circulante Operacional Por Critério Fleuriet
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
153
Gráfico 4.19 - Médias e medianas do ativo circulante financeiro
por critério de Fleuriet – 2011
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 4.14 - Médias e medianas do ativo circulante financeiro
por critério de Fleuriet – 2011
Indicador Fleuriet Classificação Fleuriet Média (R$) Mediana (R$)
1 Péssima 39.484,01 4.369,50
2 Muito Ruim 35.819,11 2.283,00
3 Arriscada 84.388,32 5.098,50
4 Insuficiente 43.910,91 3.072,00
5 Sólida 171.270,38 11.325,00
6 Excelente 358.862,47 19.905,00
Ativo Circulante Financeiro Por Critério Fleuriet
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
Análise dos testes de hipóteses 11, 12 A e 12 B:
Tabela 4.15 - Resultados dos testes de hipóteses de AC, ACO e ACF
entre sólidas e excelentes
Hipóteses Variáveis Valor P Resultado
Subamostras Globais Critério: Sólida - Excelente
11 AC empresas Sólidas = AC empresas Excelentes 0,021 rejeito
12 A ACO empresas Sólidas = ACO empresas Excelentes < 0,001 rejeito
12 B ACF empresas Sólidas = ACF empresas Excelentes < 0,001 rejeito
Resultados de teste não paramétrico (Mann - Whitney)
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
154
H0 = subamostras das sólidas é igual às subamostras das excelentes
H1 = subamostras das sólidas não é igual às subamostras das excelentes
Realizou-se o teste de hipótese 11 referente aos valores do ativo circulante
das empresas sólidas serem iguais (H0) ao ativo circulante das empresas
excelentes. O teste não paramétrico Wilcoxon-Mann-Whitney utilizando o software
R rejeitou a hipótese nula, com grau de confiança de 95%. Desta forma podemos
considerar a observação gráfica e confirmar que o ativo circulante das empresas
sólidas é maior (mediana) que o ativo circulante das empresas excelentes.
Realizou-se o teste de hipótese 12A referente aos valores do ativo circulante
operacional das empresas sólidas ser igual (H0) ao ativo circulante operacional das
empresas excelentes. O teste não paramétrico Wilcoxon-Mann-Whitney utilizando o
software R rejeitou a hipótese nula, com grau de confiança de 95%. Desta forma
podemos considerar a observação gráfica e confirmar que o ativo circulante
operacional das empresas sólidas é maior (mediana) que o ativo circulante
operacional das empresas excelentes.
Realizou-se o teste de hipótese 12B referente aos valores do ativo circulante
financeiro das empresas sólidas ser igual (H0) ao ativo circulante operacional das
empresas excelentes. O teste não paramétrico Wilcoxon-Mann-Whitney utilizando o
software R rejeitou a hipótese nula, com grau de confiança de 95%. Desta forma
podemos considerar a observação gráfica e confirmar que o ativo circulante
financeiro das empresas sólidas é menor (mediana) que o ativo circulante
financeiro das empresas excelentes.
Análise dos testes de hipóteses 15, 16A e 16B:
155
Tabela 4.16 - Resultados dos testes AC, ACO e ACF entre péssimas e muito ruins
Subamostras Globais Critério: Péssima - Muito Ruim Valor P Resultado
15 AC empresas Péssimas = AC empresas Muito Ruins < 0,001 rejeito
16 A ACO empresas Péssimas = ACO empresas Muito Ruins < 0,001 rejeito
16 B ACF empresas Péssimas = ACF empresas Muito Ruins < 0,001 rejeito
Resultados de teste não paramétrico (Mann - Whitney)
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
H0 = subamostras das péssimas é igual às subamostras das muito ruins
H1 = subamostras das péssimas não é igual às subamostras das muito ruins
Realizou-se o teste de hipótese 15 referente aos valores do ativo circulante
das empresas péssimas ser igual (H0) ao ativo circulante das empresas muito
ruins. O teste não paramétrico Wilcoxon-Mann-Whitney utilizando o software R
rejeitou a hipótese nula, com grau de confiança de 95%. Desta forma podemos
considerar a observação gráfica e confirmar que o ativo circulante das empresas
péssimas é maior (mediana) que o ativo circulante das empresas muito ruins.
Realizou-se o teste de hipótese 16A referente aos valores do ativo circulante
operacional das empresas péssimas ser igual (H0) ao ativo circulante operacional
das empresas muito ruins. O teste não paramétrico Wilcoxon-Mann-Whitney
utilizando o software R rejeitou a hipótese nula, com grau de confiança de 95%.
Desta forma podemos considerar a observação gráfica e confirmar que o ativo
circulante operacional das empresas péssimas é maior (mediana) que o ativo
circulante operacional das empresas muito ruins.
156
Realizou-se o teste de hipótese 16B referente aos valores do ativo circulante
financeiro das empresas péssimas ser igual (H0) ao ativo circulante financeiro das
empresas muito ruins. O teste não paramétrico Wilcoxon-Mann-Whitney utilizando
o software R rejeitou a hipótese nula, com grau de confiança de 95%. Desta forma
podemos considerar a observação gráfica e confirmar que o ativo circulante
financeiro das empresas péssimas é maior (mediana) que o ativo circulante
financeiro das empresas muito ruins.
Testes envolvendo Passivo Circulante, Passivo Circulante Operacional e
Passivo Circulante Financeiro
A seguir são apresentados gráficos, quadros, tabelas e testes de hipóteses
que explicam as razões das diferenças de valores entre os passivos circulantes,
passivos circulantes operacionais e passivos circulantes financeiros das empresas
classificadas como excelentes e sólidas e em seguida entre as classificadas como
péssimas e muito ruins. Os testes de hipóteses 13, 14A e 14 B são relativos às
empresas sólidas e excelentes e os testes 17, 18A e 18B são relativos às empresas
péssimas e muito ruins.
Nos gráficos boxplot 4.20, 4.21 e 4.22 apresenta-se a distribuição dos
valores assim como a indicação dos valores médios e medianos do passivo
circulante, passivo circulante operacional e passivo circulante financeiro
respectivamente de toda a amostra qualificada de 2011. Em seguida os resultados
dos testes não paramétricos Wilcoxon-Mann-Whitney e uma análise desses
resultados.
157
Gráfico 4.20 - Médias e medianas do passivo circulante
por critério de Fleuriet – 2011
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 4.17 - Médias e medianas do passivo circulante
por critério de Fleuriet – 2011
Indicador Fleuriet Classificação Fleuriet Média (R$) Mediana (R$)
1 Péssima 255.374,80 62.011,00
2 Muito Ruim 272.429,20 42.697,00
3 Arriscada 224.581,60 29.881,00
4 Insuficiente 185.166,90 35.782,00
5 Sólida 205.748,90 22.419,00
6 Excelente 406.430,20 22.242,00
Passivo Circulante Por Critério Fleuriet
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
158
Gráfico 4.21 - Médias e medianas do passivo circulante operacional
por critério de Fleuriet – 2011
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 4.18 - Médias e medianas de passivo circulante operacional
por critério de Fleuriet – 2011
Indicador Fleuriet Classificação Fleuriet Média (R$) Mediana (R$)
1 Péssima 91.732,31 17.448,50
2 Muito Ruim 168.600,32 20.566,00
3 Arriscada 181.315,12 27.577,50
4 Insuficiente 92.469,11 17.516,00
5 Sólida 137.362,38 18.263,00
6 Excelente 352.066,09 19.027,00
Passivo Circulante Operacional Por Critério Fleuriet
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
159
Gráfico 4.22 - Médias e medianas do passivo circulante financeiro
por critério de Fleuriet – 2011
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 4.19 - Médias e medianas de passivo circulante financeiro
por critério de Fleuriet – 2011
Indicador Fleuriet Classificação Fleuriet Média (R$) Mediana (R$)
1 Péssima 163.642,47 38.916,50
2 Muito Ruim 103.828,88 14.190,00
3 Arriscada 43.266,53 231,00
4 Insuficiente 92.697,83 14.594,00
5 Sólida 68.386,55 1.626,00
6 Excelente 54.364,08 772,00
Passivo Circulante Financeiro Por Critério Fleuriet
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
160
Testes das hipóteses 13 e14A e 14B:
Tabela 4.20 - Resultados dos testes PC, PCO e PCF entre sólidas e excelentes
Hipóteses Variáveis Valor P Resultado
Subamostras Globais Critério: Sólida - Excelente
13 PC empresas Sólidas = PC empresas Excelentes 0,781 aceito
14 A PCO empresas Sólidas = PCO empresas Excelentes 0,504 aceito
14 B PCF empresas Sólidas = PCF empresas Excelentes < 0,010 rejeito
Resultados de teste não paramétrico (Mann - Whitney)
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
H0 = subamostras das sólidas é igual às subamostras das excelentes
H1 = subamostras das sólidas não é igual às subamostras das excelentes
Realizou-se o teste de hipótese 13 referente aos valores do passivo
circulante das empresas sólidas serem iguais (H0) aos valores do passivo circulante
das empresas excelentes. O teste não paramétrico Wilcoxon-Mann-Whitney
utilizando o software R aceitou a hipótese nula, com grau de confiança de 95%.
Esse resultado é ratificado pela proximidade das medianas. Cabe ressaltar que os
grupos de valores são em grande maioria iguais, apesar da enorme diferença no
valor das médias.
Realizou-se o teste de hipótese 14A referente aos valores do passivo
circulante operacional das empresas sólidas serem iguais (H0) aos valores do
passivo circulante operacional das empresas excelentes. O teste não paramétrico
Wilcoxon-Mann-Whitney utilizando o software R aceitou a hipótese nula, com grau
de confiança de 95%. Esse resultado também confirma que a grande proximidade
das medianas é um forte indício de igualdade de valores entre dois grupos. Cabe
ressaltar que os grupos de valores são em grande maioria iguais, apesar da enorme
diferença no valor das médias.
Realizou-se o teste de hipótese 14B referente aos valores do passivo
circulante financeiro das empresas sólidas serem iguais (H0) aos valores do passivo
circulante financeiro das empresas excelentes. O teste não paramétrico Wilcoxon-
Mann-Whitney utilizando o software R rejeitou a hipótese nula, com grau de
161
confiança de 95%. Desta forma podemos considerar a observação gráfica e
confirmar que o passivo circulante financeiro das empresas solidas é maior
(mediana) que o passivo circulante financeiro das empresas excelentes.
Testes das hipóteses 17 e 18A e 18B:
Tabela 4.21 - Resultados testes PC, PCO e PCF entre péssimas e muito ruins
Hipóteses Variáveis Valor P Resultado
Subamostras Globais Critério: Péssima - Muito Ruim
17 PC empresas Péssimas = PC empresas Muito Ruins 0,056 aceito
18 A PCO empresas Péssimas = PCO empresas Muito Ruins 0,125 aceito
18 B PCF empresas Péssimas = PCF empresas Muito Ruins < 0,001 rejeitou
Resultados de teste não paramétrico (Mann - Whitney)
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
H0 = subamostras das péssimas é igual às subamostras das muito ruins
H1 = subamostras das péssimas não é igual às subamostras das muito ruins
Realizou-se o teste de hipótese 17 referente aos valores do passivo
circulante das empresas péssimas serem iguais (H0) aos valores do passivo
circulante das empresas muito ruins. O teste não paramétrico Wilcoxon-Mann-
Whitney utilizando o software R aceitou a hipótese nula, com grau de confiança de
95%. Desta forma, apesar das medianas serem bem distintas, o passivo circulante
das empresas péssimas e muito ruins são na grande maioria iguais.
Realizou-se o teste de hipótese 18A referente aos valores do passivo
circulante operacional das empresas péssimas serem iguais (H0) aos valores do
passivo circulante operacional das empresas muito ruins. O teste não paramétrico
Wilcoxon-Mann-Whitney utilizando o software R aceitou a hipótese nula, com grau
de confiança de 95%. Desta forma podemos considerar a observação gráfica e
confirmar que o passivo circulante operacional das empresas péssimas e muito ruins
são na grande maioria iguais, apesar da diferença das médias.
Realizou-se o teste de hipótese 18B referente aos valores do passivo
circulante financeiro das empresas péssimas serem iguais (H0) aos valores do
162
passivo circulante financeiro das empresas muito ruins. O teste não paramétrico
Wilcoxon-Mann-Whitney utilizando o software R rejeitou a hipótese nula, com grau
de confiança de 95%. Desta forma podemos considerar a observação gráfica e
confirmar que o passivo circulante financeiro das empresas péssimas é maior
(mediana) que o passivo circulante das empresas muito ruins.
A seguir serão sintetizados os resultados dos testes de hipóteses 11 a 18
com a análise das relações e diferenças entre o Modelo Fleuriet e o Índice de
Liquidez Corrente entre empresas excelentes e sólidas e em seguida entre as
empresas péssimas e muito ruins.
Inicialmente analisam-se as empresas sólidas e excelentes. Na tabela 4.22
serão apresentadas as medianas do AC, ACO, ACF, PC, PCO e PCF dos dois
subgrupos, a diferença percentual entre as medianas das empresas excelentes e
sólidas (Ex/So) de todas as variáveis, o p-valor e os resultados dos testes de
hipóteses de comparação de AC, ACO, ACF, PC, PCO e PCF nos dois grupos
estudados.
Tabela 4.22 - Resumo dos testes entre empresas excelentes e sólidas
Variáveis Excelentes Diferença % Sólidas p-valor Resultado
Valor ($) Ex/So Valor ($)
Ativo Circulante 35.065,00 67,81% 51.710,00 0,021 rejeito
Ativo Circulante Operacional 11.810,00 33,33% 35.436,00 < 0,001 rejeito
Ativo Circulante Financeiro 19.905,00 175,76% 11.325,00 < 0,001 rejeito
Passivo Circulante 22.242,00 99,21% 22.419,00 0,781 aceito
Passivo Circulante Operacional 19.027,00 104,18% 18.263,00 0,504 aceito
Passivo Circulante Financeiro 772,00 47,48% 1.626,00 < 0,010 rejeito
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
Sabemos em função dos cálculos da base de dados que as empresas
sólidas possuem o maior índice mediano e médio de liquidez corrente (tabela 4.10
ou gráfico 4.16). Por que o Modelo Fleuriet não considera as empresas sólidas como
as melhores estruturadas financeiramente do ponto de vista do capital de giro ou de
liquidez de curto prazo?
163
1) As diferenças não residem no passivo circulante e nem no passivo circulante
operacional, que são estatisticamente iguais nos subgrupos sólidas e excelentes. As
medianas de passivo circulante e passivo circulante operacionais nesses subgrupos
são praticamente idênticas (99,21% e 104,18%) e esse já era um indício da
igualdade de valores.
2) Uma das diferenças é que as empresas excelentes possuem um passivo
financeiro menor, correspondente a cerca de 47,48% das empresas sólidas.
3) As principais diferenças estão na gestão do ativo:
3.1) Ativo circulante operacional das excelentes é apenas 33% em relação ao
ativo circulante operacional das empresas sólidas;
3.2) Ativo circulante financeiro das excelentes é 75, 76% maior em relação ao
ativo circulante financeiro das empresas sólidas.
3.3) A grande diferença no ativo circulante operacional faz o ativo circulante das
empresas excelentes ser menor que o ativo circulante das empresas sólidas, uma
vez que os passivos circulante são iguais estatisticamente. Essa combinação
torna a liquidez corrente das empresas sólidas maior.
Finalizando a sintetização, serão analisadas as empresas péssimas e muito
ruins. Na tabela 4.23 serão apresentadas as medianas do AC, ACO, ACF, PC, PCO
e PCF dos dois subgrupos, a diferença percentual entre as medianas das empresas
péssimas e muito ruins (PE/MR) de todas as variáveis, o p-valor e os resultados dos
testes de hipóteses de comparação de AC, ACO, ACF, PC, PCO e PCF nos dois
grupos estudados.
Tabela 4.23 - Resumo dos testes entre empresas péssimas e muito ruins
Variáveis Péssimas Diferença % Muito Ruins p-valor Resultado
Valor ($) PE/MR Valor ($)
Ativo Circulante 42.906,50 288,14% 14.891,00 < 0,001 rejeito
Ativo Circulante Operacional 34.652,00 372,16% 9.311,00 < 0,001 rejeito
Ativo Circulante Financeiro 4.369,50 191,39% 2.283,00 < 0,001 rejeito
Passivo Circulante 62.011,00 145,24% 42.697,00 0,056 aceito
Passivo Circulante Operacional 17.448,50 84,84% 20.566,00 0,125 aceito
Passivo Circulante Financeiro 38.916,50 274,25% 14.190,00 < 0,001 rejeito
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
164
Sabemos em função dos cálculos da base de dados que as empresas
péssimas possuem maior índice mediano e médio de liquidez corrente do que as
empresas muito ruins e arriscadas (tabela 4.10 ou gráfico 4.16). Por que o Modelo
Fleuriet não considera as empresas péssimas melhor estruturadas financeiramente
do ponto de vista do capital de giro ou de liquidez de curto prazo?
1) As diferenças não residem no passivo circulante nem no passivo circulante
operacional, que são estatisticamente iguais. As medianas de passivo circulante
possuem diferença algébrica significativa (45,24%) entretanto os testes estatísticos
comprovaram que a maioria dos valores são iguais. Quanto aos passivos circulantes
operacionais são praticamente idênticos. As empresas péssimas possuem 84,84%
do passivo operacional em relação às muito ruins, isto é, quase iguais.
2) Uma das diferenças é que as empresas péssimas possuem um passivo financeiro
cerca de 174,25 % maior em relação às empresas muito ruins.
3) As principais diferenças, assim como nas empresas péssimas e muito ruins, estão
na gestão do ativo:
3.1) Ativo circulante operacional das empresas péssimas é 272,16% maior em
relação às empresas muito ruins;
3.2) Ativo circulante financeiro das empresas péssimas maior 91,39% em relação
às muito ruins, mas com um valor absoluto de apenas 11,22% do passivo
financeiro.
3.3) A grande diferença no ativo circulante operacional faz o ativo circulante das
empresas péssimas ser maior (184,14%) e por isso com uma liquidez corrente
maior, uma vez que os passivos circulante são estatisticamente iguais.
165
Esses resultados evidenciam que a liquidez corrente é um indicador de
solvência uma vez que considera todo o ativo circulante e todo o passivo circulante.
Já o indicador associado ao Modelo Fleuriet traz em seu contexto um modelo de
gestão de ativos e passivos circulantes. Por isso nossa conclusão sobre a utilidade
dos indicadores, apoiada nos resultados entre empresas sólidas, excelentes,
péssimas e muito ruins e de que liquidez corrente é um indicador de solvência e o
indicador do Modelo Fleuriet é um indicador de liquidez.
Quadro 4.3 - Utilidade dos indicadores
Variável Utilidade Analítica
Liquidez Corrente Solvência
Indicador Fleuriet Liquidez
Quadro elaborado pelo autor
4.1.3.4 Análise de Regressão entre Liquidez Corrente e Indicador Fleuriet
Uma análise de regressão entre duas grandezas visa demonstrar se as
mesmas possuem alguma relação e explica-la se existir.
Como a liquidez corrente é uma grandeza contínua e positiva e sua
distribuição é assimétrica e positiva, o modelo de regressão que adotou-se em
função dessas características da distribuição, foi a regressão gama.
Utilizando os dados da amostra qualificada de 2011 (sem outliers) com apoio
do software R e fazendo a regressão gama, obteve-se o diagrama de dispersão
apresentado no gráfico a seguir.
166
Gráfico 4.23 - Diagrama de Dispersão entre o Índice de Liquidez Corrente e o
indicador de FLEURIET com as médias e seus respectivos
intervalos de 95% de confiança – 2011
Gráfico elaborado por ABG Consultoria Estatística | Fonte: Austin Rating
Tabela 4.24 - Regressão Gama com função de ligação identidade para o Índice de
Liquidez Corrente 2011 tendo como variável explicativa
o Indicador FLEURIET – 2011
L.I. L.S.
Fleuriet = 1 0,736 0,019 0,699 0,772
Fleuriet = 2 0,449 0,012 0,425 0,472
Fleuriet = 3 0,674 0,021 0,632 0,716
Fleuriet = 4 1,645 0,028 1,59 1,7
Fleuriet = 5 2,546 0,039 2,47 2,622
Fleuriet = 6 1,812 0,047 1,72 1,904
Fator β EP(β)IC - 95%
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
Analisando o gráfico pode-se concluir que não há forte correlação entre as
grandezas liquidez corrente e indicador do modelo Fleuriet.
167
Essa conclusão está apoiada nos seguintes fatos:
1) A liquidez corrente assume valores entre zero e um para empresas classificadas
com indicadores Fleuriet como péssimas, muito ruins e arriscadas, isto é, para
indicadores Fleuriet muito distintos, a liquidez corrente assume a mesma faixa de
valores.
2) A liquidez corrente assume valores entre um e seis para empresas classificadas
com indicadores Fleuriet como insuficientes, sólidas e excelentes, isto é, para
indicadores Fleuriet muito distintos, a liquidez corrente assume a mesma faixa de
valores.
A única conclusão que a regressão gama nos permite fazer é que as três
piores classificações Fleuriet de estrutura financeira estão associadas a índices de
liquidez corrente menores que a unidade (LC ˂ 1,00) e que as três melhores
classificações Fleuriet de estrutura financeira estão associadas a índices de liquidez
correntes maiores que a unidade (LC ˃1,00).
4.1.3.5 Comparações entre Liquidez Corrente e Indicador Fleuriet
A partir dos valores médios dos índices de liquidez corrente foram
realizadas comparações com correção de Bonferroni para demonstrar a relação
entre as grandezas liquidez corrente e o indicador do modelo Fleuriet. Foram obtidos
os resultados a seguir:
168
Gráfico 4.24 - Gráfico para as comparações múltiplas
com correção de Bonferroni – 2011
Gráfico elaborado por ABG Consultoria Estatística | Fonte: Austin Rating
169
Tabela 4.25 - Comparações múltiplas com correção de Bonferroni – 2011
L.I. L.S.
FLEURIET = 2 - FLEURIET = 1 -0,287 -0,352 -0,222
FLEURIET = 3 - FLEURIET = 1 -0,061 -0,144 0,022
FLEURIET = 4 - FLEURIET = 1 0,91 0,811 1,008
FLEURIET = 5 - FLEURIET = 1 1,811 1,685 1,937
FLEURIET = 6 - FLEURIET = 1 1,076 0,929 1,224
FLEURIET = 3 - FLEURIET = 2 0,226 0,154 0,298
FLEURIET = 4 - FLEURIET = 2 1,196 1,107 1,286
FLEURIET = 5 - FLEURIET = 2 2,098 1,979 2,217
FLEURIET = 6 - FLEURIET = 2 1,363 1,222 1,505
FLEURIET = 4 - FLEURIET = 3 0,971 0,868 1,074
FLEURIET = 5 - FLEURIET = 3 1,872 1,742 2,002
FLEURIET = 6 - FLEURIET = 3 1,138 0,987 1,288
FLEURIET = 5 - FLEURIET = 4 0,901 0,761 1,042
FLEURIET = 6 - FLEURIET = 4 0,167 0,007 0,327
FLEURIET = 6 - FLEURIET = 5 -0,735 -0,913 -0,556
Fatores Comparados Diferença de MédiasIC - 95%
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
O gráfico 4.24 e a tabela 4.25 apresentam as médias (β) de valores de
liquidez corrente em cada uma das classificações Fleuriet comparadas aos pares.
Quanto mais próximo do eixo vertical zero (gráfico 4.24), menor é a diferença entre
as médias das classificações Fleuriet. Esses testes foram realizados pelo software R
e possuem 95% de grau de confiança.
A seguir, vamos comentar os principais resultados das comparações
representadas no gráfico 4.24 e tabela 4.25:
1) O fato do intervalo de comparação entre as empresas com indicador Fleuriet 1
(Péssimas) e 3 (Arriscadas) cortar o eixo zero significa que não existe diferença
estatística entre os índices de liquidez corrente nessas duas classificações.
170
2) O fato do intervalo de comparação entre as empresas classificadas como 1
(Péssimas) e 2 (Muito Ruins) estar à esquerda do eixo e muito próximo deste,
significa que as diferenças entre os valores da liquidez corrente nessas duas
classificações é muito pequena.
3) O fato do intervalo de comparação entre as empresas classificadas como 2 (Muito
Ruins) e 3 (Arriscadas) estar à direita do eixo e muito próximo deste, significa que as
diferenças entre os valores de liquidez corrente nessas duas classificações é muito
pequena.
4) O fato do intervalo de comparação entre as empresas classificadas como 4
(Insuficientes) e 6 (Excelentes) tocar o eixo à esquerda, significa que as diferenças
entre as médias de liquidez corrente nessas duas classificações não é significativa.
Essas comparações demonstram que empresas classificadas com
indicadores de estrutura financeira Fleuriet distintos apresentam índices de liquidez
corrente sem diferenças ou muito próximos e isto evidencia que o índice de liquidez
corrente não deve ser usado isoladamente como indicador financeiro de liquidez de
curto prazo.
4.1.4 Resultados de Rentabilidade versus indicador Fleuriet
Este trabalho não tinha como objetivo incial abordar o tema rentabilidade.
Mas como alguns trabalhos relacionados com o modelo Fleuriet e Rentabilidade não
chegaram a nenhuma conclusão sobre a relação dessas duas grandezas, por isso a
base de dados foi gerada com o índice de rentabilidade sobre patrimônio líquido, isto
é, lucro líquido sobre patrimônio líquido. Encontrou-se uma relação direta entre a
rentabilidade e o indicador Fleuriet.
O conceito arraigado na teoria financeira é de que segurança financeira
(liquidez) não é compatível com rentabilidade.
171
É isso que constitui o dilema da administração do capital de giro: segurança (liquidez) X rentabilidade. Os dois conceitos variam de maneira inversa, ou seja, um aumento da liquidez (ou redução do risco) acarreta um decréscimo da rentabilidade, e vice-versa. (ASSAF NETO, 2010, p.162)
Esta pesquisa lança pistas de que esse dilema pode não ser tão abrangente
e geral. O resultado obtido neste trabalho criou condições para uma discussão sobre
esse dilema da rentabilidade versus liquidez. Talvez este dilema da rentabilidade
tenha se mantido tanto tempo, porque o referencial de liquidez não fosse o mais
adequado, isto é, liquidez corrente.
O indicador de liquidez (estrutura financeira de curto prazo) que advém do
modelo Fleuriet tem relação direta com rentabilidade, como se pode verificar nos
gráficos, tabelas, quadro e testes a seguir.
4.1.4.1 Histograma da Rentabilidade da amostra de 2011
Analisando o histograma do gráfico 4.26 percebe-se que a distribuição de
frequências da rentabilidade apesar de ter uma curva aparentemente igual a uma
curva normal, não é uma distribuição normal uma vez que a média não está
centralizada, estando mais à direita (0,159) o que caracteriza uma distribuição
assimetricamente positiva, isto é, a maioria das empresas possui rentabilidade
positiva.
Realizando o teste de normalidade Shapiro-Wilk com o software R. obteve-
se a seguinte representação gráfica:
172
Gráfico 4.25 - Papel de probabilidade (Shapito-Wilk) – Rentabilidade – 2011
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Como a curva se afasta da reta de forma acentuada nos extremos a
distribuição de frequência da rentabilidade não é normal. Os dados referentes a esse
teste encontram-se na tabela a seguir.
Tabela 4.26 - Testes de normalidade da distribuição de rentabilidade – 2011
Hipótese Shapiro p-valor Resultado
B 0,828 < 0,001 Não-Normal
Teste de Normalidade para Rentabilidade : Shapiro-Wilk
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
H0 = a distribuição é normal H1 = a distribuição não é normal
173
A rejeição da hipótese nula nos conduz à conclusão de que a distribuição
não é normal.
Gráfico 4.26 - Histograma de rentabilidade de 2011
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
4.1.4.2 Relação da Rentabilidade com o indicador Fleuriet, ano de 2011
Inicialmente tomou-se a amostra global fornecida pela Austin Rating e
aplicou-se o critério de eliminação de outliers dos quartis (boxplot) para constituição
de uma amostra qualificada para o estudo da relação entre rentabilidade e o
indicador do Modelo Fleuriet. Foi construído o gráfico 4.27 boxplot e o gráfico de
médias. Analisando esses gráficos que apresentam a relação rentabilidade versus o
indicador Fleuriet, percebe-se que quanto maior for o indicador Fleuriet maior a
rentabilidade, quanto menor o indicador Fleuriet menor a rentabilidade.
174
As empresas classificadas como arriscadas atenuam uma correlação linear
entre rentabilidade e o indicador do Modelo Fleuriet. A razão do comportamento fora
da tendência merece ser estudado oportunamente. Entretanto deve-se salientar que
as empresas classificadas como arriscadas são apenas 193 em 2573 da subamostra
para o estudo da rentabilidade e isso corresponde a apenas 7,5%.
Realizando o teste de hipótese “C” para checar a correlação de Spearman
entre as grandezas rentabilidade e indicador Fleuriet chegou-se ao seguinte
resultado estatístico:
Tabela 4.27 - Correlação entre rentabilidade e indicador Fleuriet
Hipótese Variáveis Valor P Resultado
C Rentabilidade X Fleuriet < 0,001 rejeito Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
H0 = a correlação é nula H1 = existe correlação
Portanto rejeitou-se a hipótese nula e está comprovada estatísticamente a
correlação entre as grandezas.
Gráfico 4.27 - Relação dos indicadores Fleuriet por Rentabilidade – 2011
Gráfico elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
175
Tabela 4.28 - Rentabilidade média e mediana por critério Fleuriet – 2011
Data
Fleutriet
Frequencia
Absoluta
Frequencia
Relativa
Rentabilidade
Média
Rentabilidade
Mediana
Péssimo 293 3,33% 4,29% 3,49%
Muito Ruim 264 8,19% 11,72% 7,94%
Arriscado 193 11,66% 22,83% 15,34%
Insuficiente 676 19,54% 10,92% 9,60%
Sólido 851 37,50% 16,65% 14,20%
Excelente 296 19,78% 25,24% 15,97%
Total 2573 100%
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
4.1.4.2.1 Testes de hipóteses da relação entre rentabilidade e o indicador Fleuriet
Não se pode concluir nada de forma consistente sobre a diferença de
valores de dois subgrupos observando um gráfico e seus valores, por isso, também
realizamos os testes de hipóteses utilizando o teste de Wilcoxon-Mann-Whithney
(WMW) para confirmar as diferenças entre rentabilidades em diferentes subamostras
de classificação Fleuriet.
Quadro 4.4 - Relação dos testes de hipóteses rentabilidade
versus indicador Fleuriet
Hipóteses Subamostras por critério Fleuriet - 2011
19 REN empresas Sólidas = REN empresas Excelentes
20 REN empresas Insuficientes = REN empresas Sólidas
21 REN empresas Arriscadas = REN empresas Insuficientes
22 REN empresas Muito Ruins = REN empresas Arriscadas
23 REN empresas Péssimas = REN empresas Muito Ruins
24 REN empresas Arriscadas = REN empresas Excelentes
25 REN empresas Arriscadas = REN empresas Sólidas
26 REN empresas Muito Ruins = REN empresas Insuficientes
Resultados de teste não paramétrico (Mann-Whitney com 95% de confiança)
Quadro elaborado pelo autor
176
Gráfico 4.28 - Médias e medianas de Rentabilidade por critério de Fleuriet – 2011
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
4.1.4.2.2 Resultados dos testes de hipóteses 19 a 26
A seguir são apresentados os resultados dos testes de Wilcoxon-Mann-
Whithney das hipóteses 21 até 28 realizados utilizando-se o software R sobre a base
de 2011, qualificada pelo critério boxplot ou critério dos quartis.
177
Tabela 4.29 - Resultados dos testes não paramétricos – Critério: Classificação Fleuriet
Rentabilidade (Wilcoxon-Mann-Whitney) – 2011
Variáveis
Critério: Classificação Fleuriet
19 REN empresas Sólidas = REN empresas Excelentes 0,016 rejeito
20 REN empresas Insuficientes = REN empresas Sólidas < 0,001 rejeito
21 REN empresas Arriscadas = REN empresas Insuficientes 0,004 rejeito
22 REN empresas Muito Ruins = REN empresas Arriscadas 0,001 rejeito
23 REN empresas Péssimas = REN empresas Muito Ruins 0,028 rejeito
24 REN empresas Arriscadas = REN empresas Excelentes 0,243 aceito
25 REN empresas Arriscadas = REN empresas Sólidas 0,567 aceito
26 REN empresas Muito Ruins = REN empresas Insuficientes 0,129 aceito
Resultados de teste não paramétrico (Mann-Whitney com 95% de confiança) - 2011
Hipóteses Valor P Resultado
Tabela elaborada pelo autor
H0 = A REN é igual H1 = A REN é diferente (menor ou maior)
Os testes Wilcoxon-Mann-Whitney globais (não setorizados) por subamostra
são testes comparando os valores de duas sub-amostras de duas classificações
Fleuriet diferentes e verificando a diferença entre seus valores. Ao comparar a
primeira subamostra com a segunda, aceita-se a hipótese nula se os valores das
duas subamostras forem iguais; caso contrário a média do segundo grupo pode ser
menor ou maior. Para resolver esse impasse basta assumirmos o mediano e ou
médio encontrado.
Por exemplo, o primeiro teste (19) vai testar se os valores da rentabilidade
das empresas sólidas é igual à das excelentes.
Nesta sequência de testes comprova-se que as empresas com melhor
indicador Fleuriet são as empresas de melhor rentabilidade em quase toda a
amostra de 2011 e que existe uma clara correlação positiva entre indicador Fleuriet
e rentabilidade: melhores indicadores Fleuriet, maiores índices de rentabilidade.
178
Comentários dos testes de hipóteses 19 a 26
Conclusão sobre o teste de hipótese 19: O teste de Wilcoxon-Mann-
Whitney (WMW) ao rejeitar com um p-valor 0,016 que a rentabilidade das empresas
sólidas não é igual à das empresas excelentes está confirmando a observação
gráfica e podemos assumir que a rentabilidade das empresas excelentes é maior
que a das empresas sólidas.
Conclusão sobre o teste de hipótese 20: O teste de Wilcoxon-Mann-
Whitney (WMW) ao rejeitar com um p-valor ˂ 0,001 que a rentabilidade das
empresas insuficientes não é igual à das empresas sólidas está confirmando a
observação gráfica e podemos assumir que a rentabilidade das empresas sólidas é
maior que a das empresas insuficientes.
Conclusão sobre o teste de hipótese 21: O teste de Wilcoxon-Mann-
Whitney (WMW) ao rejeitar com um p-valor 0,004 que a rentabilidade das empresas
arriscadas não é igual à das empresas insuficientes está confirmando a
observação gráfica e podemos assumir que a rentabilidade das empresas
arriscadas é maior que a das empresas insuficientes.
Conclusão sobre o teste de hipótese 22: O teste de Wilcoxon-Mann-
Whitney (WMW) ao rejeitar com um p-valor 0,001 que a rentabilidade das empresas
muito ruins não é igual à das empresas arriscadas está confirmando a observação
gráfica e podemos assumir que a rentabilidade das empresas muito ruins é menor
que a das empresas arriscadas.
Conclusão sobre o teste de hipótese 23: O teste de Wilcoxon-Mann-
Whitney (WMW) ao rejeitar com um p-valor 0,016 que a rentabilidade das empresas
péssimas não é igual à das empresas muito ruins está confirmando a observação
gráfica e podemos assumir que a rentabilidade das empresas péssimas é menor
que a das empresas muito ruins
179
Conclusão sobre o teste de hipótese 24: O teste de Wilcoxon-Mann-
Whitney (WMW) ao aceitar com um p-valor acima de 5% que a rentabilidade das
empresas arriscadas é igual à das empresas excelentes está confirmando que não
existe diferença significativa na maioria dos valores de rentabilidade entre esses dois
subgrupos. Com isso podemos concluir que não é necessário ser arriscado do ponto
de vista da liquidez para ser rentável; pode-se ser rentável e liquido ao mesmo
tempo.
Conclusão sobre o teste de hipótese 25: O teste de Wilcoxon-Mann-
Whitney (WMW) ao aceitar com um p-valor acima de 5% que a rentabilidade das
empresas arriscadas é igual à das empresas sólidas está confirmando que não
existe diferença significativa na maioria dos valores de rentabilidade entre esses dois
subgrupos. Com isso também podemos concluir que não é necessário ser arriscado
do ponto de vista da liquidez para ser rentável; pode-se ser rentável e sólido do
ponto de vista da liquidez ao mesmo tempo.
Conclusão sobre o teste de hipótese 26: O teste de Wilcoxon-Mann-
Whitney (WMW) ao aceitar com um p-valor acima de 5% que a rentabilidade das
empresas muito ruins é igual à das empresas insuficientes está confirmando a
observação gráfica esse resultado também corrobora no sentido de que se pode
obter rentabilidade sendo pelo menos mais líquido.
Liquidez sob a ótica do Modelo Fleuriet e rentabilidade têm relação direta
nesta pesquisa. O que se depreende é que uma gestão do capital de giro segundo o
Modelo Fleuriet além de proporcionar boa qualidade de estruturação financeira de
curto prazo também oferece ao acionista maior rentabilidade em função da
qualidade de gestão, principalmente dos ativos operacionais e financeiros.
180
V – CONCLUSÃO
Este capítulo apresenta as principais conclusões e resultados desta
pesquisa, assim como suas e sugere novos estudos sobre o Modelo Fleuriet.
5.1 ASPECTOS INICIAIS
Famá e Grava (2000) em seu artigo sobre liquidez e a teoria dos elementos
causadores de insolvência dizem que “[...] liquidez é um do temas mais antigos em
finanças. Nem por isso, entretanto, conta com estudos conclusivos” (FAMA, GRAVA
2000, p.10).
Sobre a análise de balanços ou das demonstrações contábeis Iudícibus
(2009) nos ensina que:
Métodos estatísticos podem apenas auxiliar a sensibilidade do analista a encontrar pistas. Por outro lado, é bom lembrar que análise de balanços não é realizada apenas através de quocientes. Comparações de balanços em várias datas, gráficos mostrando evolução e itens em várias datas, estabelecimento de tendências, histogramas de frequência etc, fazem parte do arsenal à disposição para discernir o mais possível a a partir dos dados financeiros, embora a análise por quocientes seja, sem dúvida, a parte mais importante. Vários autores já afirmaram que a análise de balanços fornece mais perguntas do que respostas. Entretanto todo instrumento que propiciar perguntas formuladas inteligentemente e que for suscetível de promover pesquisas mais aprofundadas será de grande utilidade para a empresa e para o analista. (IUDÍCIBUS, 2009, p.136)
Nosso propósito é lançar pistas e contribuir para a disseminação do uso do
Modelo Fleuriet como um modelo de gestão do capital de giro, da liquidez e da ótima
rentabilidade das empresas.
O objetivo principal desta dissertação é demonstrar a relação entre o
tradicional indicador de liquidez (liquidez corrente) com o indicador de estrutura
financeira do modelo Fleuriet. Como objetivo secundário também foi apresentada a
181
relação entre o índice de rentabilidade sobre patrimônio líquido com o indicador
Fleuriet.
Para estudar a relação da liquidez corrente e rentabilidade com o indicador
de estrutura financeira do Modelo Fleuriet foram dados valores de 1 (um) a 6 (seis)
para um dos tipos de balanços associados ao Modelo, isto é, à classificação
péssima associamos o valor 1 (um) e assim sucessivamente até a melhor
classificação que é a excelente com indicador associado de valor 6 (seis). Desta
forma foi possível demonstrar a relação entre liquidez corrente e rentabilidade, que
são variáveis quantitativas contínuas, com o indicador de estrutura financeira do
Modelo Fleuriet, que é uma variável qualitativa.
5.2 PRINCIPAIS CONCLUSÕES E RESULTADOS
As duas principais conclusões a que se pode chegar com esta pesquisa são:
a) Analisando o gráfico 5.1 e os resultados dos testes de hipóteses 4 a 10, conclui-
se que o índice de liquidez corrente tem relação direta com o indicador de estrutura
financeira associado ao Modelo Fleuriet nas classificações intermediárias deste
modelo, mas tem relação inversa nas classificações extremas do modelo (péssima e
excelente). Esse comportamento inverso nos extremos faz com que as empresas
excelentes, segundo o Modelo Fleuriet tenham índice de liquidez corrente próximo
aos das classificadas como insuficientes e as empresas péssimas tenham liquidez
corrente próximo aos das arriscadas.
b) Analisando os gráficos 5.3, 5.4 e 5.5 e os resultados dos testes das hipóteses 19
a 26, conclui-se que as empresas menos rentáveis são também as empresas com
os piores indicadores do Modelo Fleuriet e as mais rentáveis são as empresas com
os melhores indicadores do Modelo Fleuriet. A segunda conclusão desta pesquisa é
que a rentabilidade tem significativa correlação com o indicador Fleuriet.
182
O gráfico a seguir sintetiza a relação encontrada nesta pesquisa e é sem
dúvida uma das principais pistas lançadas, uma vez que se percebe claramente as
tendências inversas entre o índice de liquidez corrente e o indicador de estrutura
financeira do Modelo Fleuriet nas classificações extremas deste modelo.
Gráfico 5.1 - Liquidez corrente versus indicador Fleuriet – 2011
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
A observação do gráfico 5.1, que tem no eixo vertical a liquidez corrente e no
eixo horizontal o indicador do Modelo Fleuriet, permite concluir que as melhores
empresas segundo Fleuriet (excelentes-verde/EX) não apresentaram o maior índice
de liquidez corrente e empresas com classificação insuficiente (vermelho/IN),
possuem índices de liquidez corrente muito próximos de empresas excelentes. As
piores empresas segundo o Modelo Fleuriet (Péssimas - laranja/PE) não
apresentaram os menores índices de liquidez corrente. As empresas péssimas
segundo o mesmo modelo possuem índices de liquidez corrente muito próximas a
183
empresas classificadas como arriscadas. Empresas com classificações tão distintas
possuem índices de liquidez corrente iguais ou muito similares. Portanto, não existe
relação forte e direta entre liquidez corrente e o indicador de estrutura financeira do
Modelo Fleuriet.
Essa diferença, como demonstrado nos testes estatísticos do item 4.1.3.3 do
capítulo 4 tem fundamentação na gestão dos ativos circulantes operacionais e
financeiros e não nos passivos circulantes que são estatisticamente iguais nos
subgrupos testados.
Gráfico 5.2 - Correlação entre liquidez corrente e indicador Fleuriet – 2011
Gráfico elaborado ABG Consultoria Estatística | Fonte: Austin Rating
184
A análise do gráfico gerado a partir da regressão feita com as grandezas
liquidez corrente e indicador Fleuriet, também nos permite perceber que para valores
tão diferentes do indicador Fleuriet a liquidez varia entre extremos zero e um no
caso das empresas com indicadores Fleuriet 1, 2 e 3 e entre um e seis no caso das
empresas com indicadores Fleuriet 4, 5 e 6. Essas variações extremadas no mesmo
intervalo (range) de uma grandeza, com a outra se mantendo em valor fixo é a
comprovação gráfica da não existência de uma correlação significativa. A única
relação entre liquidez corrente e o indicador Fleuriet que esse trabalho permite
afirmar é que as piores classificações de estrutura financeira associadas ao modelo
Fleuriet (péssimas, muito ruins e alto risco) possuem liquidez corrente variando entre
zero e 1 (um); e as melhores classificações associadas ao modelo Fleuriet
(insuficientes, sólidas e excelentes) têm liquidez corrente variando de 1 (um) até 6
(seis). Portanto, liquidez corrente não é indicador de liquidez, uma vez que os
indicadores Fleuriet informam posições muito distintas de estrutura financeira de
curto prazo, isto é, de liquidez inclusive.
Esse trabalho deixa claro que liquidez corrente e os outros índices históricos
de liquidez são didaticamente designados impropriamente porque de fato são
indicadores de solvência e não de liquidez.
Outra conclusão a que se chegou a partir dos gráficos e testes estatísticos
com as bases de dados de 2011, 2010 e 2009 foi que rentabilidade possui clara e
forte relação direta com o indicador Fleuriet, como pode ser constatado analisando-
se os gráficos a seguir.
185
Gráfico 5.3 - Relação rentabilidade versus indicador Fleuriet – 2011
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 5.4 - Relação rentabilidade versus indicador Fleuriet – 2010
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
186
Gráfico 5.5 - Relação rentabilidade versus indicador Fleuriet – 2009
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Foram feitas e apresentadas nesta pesquisa a comprovação estatística das
diferenças de valores entre subgrupos com classificação Fleuriet distintas versus
rentabilidade nos anos de 2011, 2010 e 2009. Baseando-se na análise gráfica
(gráficos 5.3, 5.4 e 5.5) pode-se perceber que nos três anos analisados as empresas
com melhores índices de rentabilidade foram as empresas com o melhor indicador
Fleuriet.
A seguir apresenta-se um resumo com as medianas de rentabilidade por
critério Fleuriet nos anos de 2009, 2010 e 2011.
Tabela 5.1 - Rentabilidade Mediana versus Indicador Fleuriet 2009, 2010 e 2011
ANO Péssima Muito Ruim Arriscada Insuficiente Sólida Excelente
2009 6,00% 11,00% 14,00% 8,00% 15,00% 18,00%
2010 6,00% 7,00% 10,00% 12,00% 15,00% 20,00%
2011 3,00% 8,00% 15,00% 10,00% 14,00% 16,00%
MEDIANAS - RENTABILIDADE
Tabela elaborada pelo autor
187
Os testes estatísticos das hipóteses 19 a 26 que constam no item 4.1.4.2.2
asseguram que as diferenças percebidas nas medianas possuem consistência
matemática.
O teste de hipótese “C” que verificou a correlação entre a Rentabilidade e o
indicador do modelo Fleuriet também não deixou dúvida que em todos os anos foi
comprovada a correlação entre as grandezas.
Foi utilizada no teste a correlação de Spearman entre as grandezas
rentabilidade e indicador Fleuriet e chegou-se ao seguinte resultado estatístico:
Tabela 5.2 - Correlação de Spearmen Rentabilidade versus Indicador Fleuriet
Hipótese Variáveis Valor P Resultado
C Rentabilidade X Fleuriet < 0,001 rejeito
Tabela elaborada pelo autor
H0 = correlação é nula H1 = existe correlação
Ao rejeitar-se a hipótese nula aceita-se a existência de correlação entre as
grandezas.
Na teoria das finanças há o dilema da rentabilidade versus liquidez e esse
dilema diz que os gestores necessitam optar entre gerir as finanças com liquidez de
curto prazo ou rentabilidade, as duas grandezas não podem coexistir com seus
valores máximos ou ótimos.
Este trabalho não coloca por terra esse dilema, uma vez que empresas
geridas de forma arriscada, isto é, baixos índices de liquidez corrente possuem altos
índices de rentabilidade (não os mais altos), mas demonstra que tal dilema não
precisa ser seguido pois não é um dogma, pelo menos nas amostras utilizadas nesta
pesquisa. Ficou demonstrado que gerir finanças de curto prazo segundo o modelo
Fleuriet, conduz empresas aos melhores índices de rentabilidade.
188
5.3 LIMITAÇÕES DESTA DISSERTAÇÃO
Uma das limitações de qualquer trabalho científico em Contabilidade no
Brasil é o acesso a informações relativas às demonstrações financeiras de
empresas de todos os portes, setores e modalidades de constituição jurídica.
Procurou-se diferenciar este trabalho não utilizando apenas informações de
balanços de empresas sociedades anônimas listadas no Bovespa pois estas são as
bases de dados da grande maioria dos trabalhos em Contabilidade no Brasil.
Buscou-se empresas de consultoria que tivessem bases de dados diferenciadas e
que pudessem nos fornecer uma ampla base de dados de sociedades anônimas de
capital aberto e fechado. Foi adquirida uma base de dados que foi reclassificada a
pedido do autor e de acordo com o modelo Fleuriet e ocorreu o manuseio de uma
grande base de dados formada a partir de informações publicadas em diários oficiais
de grande parte dos municípios brasileiros. Entretanto o autor deste trabalho não
participou da reclassificação no circulante e no cálculo da rentabilidade. Podem ter
ocorrido erros por parte do fornecedor das bases de dados quanto a reclassificação
entre as contas definidas pelo modelo Fleuriet como operacionais e financeiras.
Mesmo supondo que a reclassificação foi criteriosamente desenvolvida, os
planos de contas das empresas possuem diferenças as vezes significativas e essas
diferenças podem ter influenciado nos resultados desta pesquisa uma vez que
tratamos todas as empresas da mesma forma.
Outra limitação deste trabalho foi ter considerado o valor integral do caixa
como item financeiro e é sabido que parte do caixa deve ser classificado como
operacional.
Uma última limitação que se deve considerar é que as empresas sociedades
anônimas de capital fechado não costumam se submeter a procedimentos de
auditoria tão rígidos como as sociedades anônimas de capital aberto, essas
diferenças de critérios contábeis pode ter contribuído para uma não homogeneidade
dos dados.
189
5.4 SUGESTÕES PARA OUTROS TRABALHOS
Uma sugestão diz respeito a relação da rentabilidade com o indicador do
modelo Fleuriet. Este trabalho demonstra a existência de relação direta entre esses
dois indicadores, mas apesar de ter sido comprovado estatisticamente, essa relação
necessita de estudos mais profundos. Portanto, surge a necessidade do estudo
desta correlação, uma vez que existe no universo das finanças o conceito de que
maior rentabilidade tem relação direta com investimentos permanentes de longo
prazo e não de curto prazo. Este trabalho encontrou, em um universo significativo, a
relação da rentabilidade com gestão de curto prazo. Será que a explicação para
essa relação está intimamente ligada a realidade brasileira em função das altas
taxas de juros e uma gestão mais competente dos recursos de curto prazo? O
modelo Fleuriet classifica como excelentes, empresas com saldo em tesouraria
positivo e necessidade de capital de giro negativa, isto é, empresas que têm nas
disponibilidades recursos de terceiros a custos muito baixos. Tudo isso gera receitas
financeiras que ampliam a rentabilidade pela gestão de curto prazo. Estão lançadas
as pistas e esse estudo necessita de mais investigação.
Sugere-se que não somente a partir deste trabalho, mas também do artigo
dos professores Roberto Braga, Valcemiro Nossa e José Augusto Veiga da Costa
Marques (2004) sobre uma proposta para análise integrada da liquidez e
rentabilidade das empresas, publicado na Revista de Contabilidade e Finanças, em
2004, possa ser desenvolvido outro trabalho que estude e proponha a subdivisão do
indicador Fleuriet a partir de cada uma das 6 (seis) classificações. A criação de uma
escala com algumas subdivisões entre cada indicador daria maior qualidade porque
passaríamos a ter vários níveis entre cada indicador do Modelo Fleuriet.
Apesar de ter sido utilizada uma amostra qualificada em 2009 de 2.232
empresas, 2010 de 2.550 empresas e 2011 de 2.634 empresas, outros estudos
deveriam ser feitos com amostras setoriais maiores em quantidade e com uma
segmentação por porte e atividade mais homogênea. Novas pesquisas também
poderiam incluir empresas limitadas que publicam balanços que mereçam
credibilidade.
190
VI – REFERÊNCIAS
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196
7 – APÊNDICES
Nos apêndices são apresentados os resultados setoriais de 2011 e os
resultados globais e setoriais das amostras de 2010 e 2009.
7.1 RESULTADOS SETORIAIS DE 2011
Neste apêndice são apresentados os resultados da análise da relação entre
o índice de liquidez corrente e o indicador do modelo Fleuriet referentes a 23 setores
da economia.
Para evidenciar a relação entre as grandezas fizeram-se testes de hipóteses
setoriais que comprovam as diferenças de liquidez corrente entre os valores das
empresas sólidas e excelentes; insuficientes e excelentes; péssimas e muito ruins,
e entre péssimas e arriscadas.
Fizeram-se estes testes porque eles evidenciam as diferenças entre os dois
critérios de mensuração da liquidez. As empresas péssimas não possuem
graficamente o pior índice de liquidez corrente, mas têm a pior avaliação no Modelo
Fleuriet. As empresas excelentes não são as empresas com o maior índice de
liquidez corrente mas têm a melhor avaliação no Modelo Fleuriet. Por isso os testes
a seguir demonstram a relação e fazem comparações das péssimas e excelentes
com as classificações do Modelo Fleuriet adjacentes.
7.1.1 Resultados Setoriais Referentes a Liquidez Corrente versus Indicador
Fleuriet
A seguir apresentam-se os testes de hipóteses que comprovam as
diferenças entre os valores de liquidez corrente das empresas sólidas e excelentes;
arriscadas e excelentes; péssimas e muito ruins, e péssimas e arriscadas.
197
Logo após os testes de hipóteses, seguem os gráficos e tabelas referentes
ao boxplot de liquidez corrente versus indicador Fleuriet para cada um dos 23
setores da economia, assim como o boxplot segmentando cada setor em porte
pequeno, médio e grande.
7.1.1.1 Análise dos resultados setoriais de 2011
O comportamento setorial da relação entre liquidez corrente e indicador
Fleuriet se mostrou a mesma tendência da amostra, quando analisada globalmente.
Em alguns setores não são apresentados testes de hipóteses porque não
existem empresas com uma das classificações testadas.
7.1.1.1.1 Hipóteses comparando os indicadores Fleuriet sólido e excelente
Foram testadas as seguintes hipóteses de comparação de valores de
liquidez corrente entre as empresas sólidas e excelentes em cada um dos 23
setores:
198
Quadro 7.1 - Hipóteses a serem testadas setorialmente de liquidez
corrente por indicador Fleuriet sólido e excelente
Posição Setores Variáveis Hipóteses
1 Agronegócios e Alimentos LC Sólidas = LC Excelentes 27
2 Bebidas e Fumo LC Sólidas = LC Excelentes 28
3 Comércio LC Sólidas = LC Excelentes 29
4 Comunicação LC Sólidas = LC Excelentes 30
5 Construção e Engenharia LC Sólidas = LC Excelentes 31
6 Editorial e Gráfico LC Sólidas = LC Excelentes 32
7 Eletrônica e Tecnologia LC Sólidas = LC Excelentes 33
8 Energia Elétrica LC Sólidas = LC Excelentes 34
9 Farmacêutico, Higiene e Limpeza LC Sólidas = LC Excelentes 35
10 Indústria de Transportes LC Sólidas = LC Excelentes 36
11 Máquinas e Equipamentos LC Sólidas = LC Excelentes 37
12 Metalurgia e Siderurgia LC Sólidas = LC Excelentes 38
13 Mineração LC Sólidas = LC Excelentes 39
14 Outras Atividades Indústriais LC Sólidas = LC Excelentes 40
15 Papel e Celulose LC Sólidas = LC Excelentes 41
16 Petróleo e Gás LC Sólidas = LC Excelentes 42
17 Química e Petroquímica LC Sólidas = LC Excelentes 43
18 Saúde LC Sólidas = LC Excelentes 44
19 Serviços de Transporte e Logística LC Sólidas = LC Excelentes 45
20 Serviços Especializados LC Sólidas = LC Excelentes 46
21 Serviços Públicos LC Sólidas = LC Excelentes 47
22 Telecomunicações LC Sólidas = LC Excelentes 48
23 Têxtil, Confecção e Calçados LC Sólidas = LC Excelentes 49 Quadro elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
H0 = LC das empresas sólidas é igual a LC das empresas excelentes
H1 = LC das empresas sólidas é diferente do LC das empresas excelentes
A aceitação da hipótese nula em um setor significa que as empresas sólidas
e excelentes neste setor possuem na grande maioria os mesmos valores de liquidez
corrente. Caso a hipótese nula seja rejeitada, significa que em sua grande maioria
os valores de liquidez corrente entre as empresas sólidas e excelentes são
diferentes e desta forma pode-se basear nos valores das medianas para determinar
que subgrupo possui valores maiores de liquidez corrente.
199
Resultado dos testes das empresas sólidas e excelentes
A seguir são apresentados os resultados dos testes das hipóteses
apresentadas no quadro 7.1. Utiliza-se o software R para realizar os testes não
paramétricos de Wilcoxon-Mann-Whitney apropriados para as grandezas em estudo.
Esse teste faz uma comparação de valores testando as hipóteses e garante
um grau de confiança de 95% em seus resultados.
Tabela 7.1 - Resultado dos testes das hipóteses do quadro 7.1
Posição Setores Variáveis Hipóteses p-value Resultado N
1 Agronegócios e Alimentos LC Sólidas = LC Excelentes 27 0,075 aceita 70
2 Bebidas e Fumo LC Sólidas = LC Excelentes 28 0
3 Comércio LC Sólidas = LC Excelentes 29 0,000 rejeita 111
4 Comunicação LC Sólidas = LC Excelentes 30 0,157 aceita 17
5 Construção e Engenharia LC Sólidas = LC Excelentes 31 0,000 rejeita 175
6 Editorial e Gráfico LC Sólidas = LC Excelentes 32 0,282 aceita 16
7 Eletrônica e Tecnologia LC Sólidas = LC Excelentes 33 0,024 rejeita 26
8 Energia Elétrica LC Sólidas = LC Excelentes 34 0,000 rejeita 69
9 Farmacêutico, Higiene e Limpeza LC Sólidas = LC Excelentes 35 0,053 aceita 24
10 Indústria de Transportes LC Sólidas = LC Excelentes 36 0,049 rejeita 25
11 Máquinas e Equipamentos LC Sólidas = LC Excelentes 37 0,409 aceita 46
12 Metalurgia e Siderurgia LC Sólidas = LC Excelentes 38 0,031 rejeita 50
13 Mineração LC Sólidas = LC Excelentes 39 0,96 aceita 17
14 Outras Atividades Indústriais LC Sólidas = LC Excelentes 40 0,045 rejeita 28
15 Papel e Celulose LC Sólidas = LC Excelentes 41 0
16 Petróleo e Gás LC Sólidas = LC Excelentes 42 0,144 aceita 24
17 Química e Petroquímica LC Sólidas = LC Excelentes 43 0,404 aceita 31
18 Saúde LC Sólidas = LC Excelentes 44 0,034 rejeita 20
19 Serviços de Transporte e Logística LC Sólidas = LC Excelentes 45 0,001 rejeita 45
20 Serviços Especializados LC Sólidas = LC Excelentes 46 0,000 rejeita 249
21 Serviços Públicos LC Sólidas = LC Excelentes 47 0,449 aceita 29
22 Telecomunicações LC Sólidas = LC Excelentes 48 0,206 aceita 19
23 Têxtil, Confecção e Calçados LC Sólidas = LC Excelentes 49 0,372 aceita 33
Sem Excelentes
Sem Excelentes
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
Análise do resultado: Nestes testes com 21 setores entre empresas sólidas e
excelentes o número total de empresas testadas foi de 1124, desse total 798 (71%)
possuem liquidez corrente diferentes entre sí e 326 (29%) possuem liquidez igual.
Não foram realizados testes no subgrupo 2 (bebidas e fumo) e subgrupo 15
(papel e celulose) porque não existem empresas excelentes.
Conclusão: Dos 21 setores testados, os 10 setores mais representativos
possuem liquidez corrente diferente entre as empresas excelentes e sólidas,
200
confirmando o resultado global da amostra de 2011. Estatísticamente, uma vez
comprovada a diferença podemos assumir que em 71% dos casos testados a
liquidez corrente das empresas excelentes é menor que a liquidez corrente das
empresas sólidas.
7.1.1.1.2 Hipóteses comparando os indicadores Fleuriet insuficiente e excelente
Foram testadas as seguintes hipóteses de comparação de valores de
liquidez corrente entre as empresas insuficientes e excelentes em cada um dos 23
setores:
Quadro 7.2 - Hipóteses a serem testadas setorialmente de liquidez
corrente por indicador Fleuriet insuficiente e excelente
Posição Setores Variáveis Hipóteses
1 Agronegócios e Alimentos LC Insuficientes = LC Excelentes 50
2 Bebidas e Fumo LC Insuficientes = LC Excelentes 51
3 Comércio LC Insuficientes = LC Excelentes 52
4 Comunicação LC Insuficientes = LC Excelentes 53
5 Construção e Engenharia LC Insuficientes = LC Excelentes 54
6 Editorial e Gráfico LC Insuficientes = LC Excelentes 55
7 Eletrônica e Tecnologia LC Insuficientes = LC Excelentes 56
8 Energia Elétrica LC Insuficientes = LC Excelentes 57
9 Farmacêutico, Higiene e Limpeza LC Insuficientes = LC Excelentes 58
10 Indústria de Transportes LC Insuficientes = LC Excelentes 59
11 Máquinas e Equipamentos LC Insuficientes = LC Excelentes 60
12 Metalurgia e Siderurgia LC Insuficientes = LC Excelentes 61
13 Mineração LC Insuficientes = LC Excelentes 62
14 Outras Atividades Indústriais LC Insuficientes = LC Excelentes 63
15 Papel e Celulose LC Insuficientes = LC Excelentes 64
16 Petróleo e Gás LC Insuficientes = LC Excelentes 65
17 Química e Petroquímica LC Insuficientes = LC Excelentes 66
18 Saúde LC Insuficientes = LC Excelentes 67
19 Serviços de Transporte e Logística LC Insuficientes = LC Excelentes 68
20 Serviços Especializados LC Insuficientes = LC Excelentes 69
21 Serviços Públicos LC Insuficientes = LC Excelentes 70
22 Telecomunicações LC Insuficientes = LC Excelentes 71
23 Têxtil, Confecção e Calçados LC Insuficientes = LC Excelentes 72 Quadro elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
201
H0 = LC das empresas insuficientes é igual a LC das empresas excelentes
H1 = LC das empresas insuficientes é diferente do LC das empresas excelentes
A aceitação da hipótese nula em um setor significa que as empresas
insuficientes e excelentes neste setor possuem na grande maioria os mesmos
valores de liquidez corrente. Caso a hipótese nula seja rejeitada, isto significa que
em sua grande maioria os valores de liquidez corrente entre as empresas
insuficientes e excelentes são diferentes e desta forma pode-se basear nos valores
das medianas para determinar que subgrupo possui valores maiores de liquidez
corrente.
Resultado dos testes das empresas insuficientes e excelentes
A seguir são apresentados os resultados dos testes das hipóteses
apresentadas no quadro 7.2 Utilizou-se o software R para realizar os testes não
paramétricos de Wilcoxon-Mann-Whitney apropriados para as grandezas em estudo.
Esse teste faz uma comparação de valores testando as hipóteses e garante um grau
de confiança de 95% em seus resultados.
202
Tabela 7.2 - Resultado dos testes das hipóteses do quadro 7.2
Posição Setores Variáveis Hipóteses p-value Resultado N
1 Agronegócios e Alimentos LC Insuficientes = LC Excelentes 50 0,384 aceita 73
2 Bebidas e Fumo LC Insuficientes = LC Excelentes 51 0
3 Comércio LC Insuficientes = LC Excelentes 52 0,130 aceita 121
4 Comunicação LC Insuficientes = LC Excelentes 53 0,944 aceita 14
5 Construção e Engenharia LC Insuficientes = LC Excelentes 54 0,241 aceita 131
6 Editorial e Gráfico LC Insuficientes = LC Excelentes 55 0,493 aceita 10
7 Eletrônica e Tecnologia LC Insuficientes = LC Excelentes 56 0,030 rejeita 27
8 Energia Elétrica LC Insuficientes = LC Excelentes 57 0,848 aceita 57
9 Farmacêutico, Higiene e Limpeza LC Insuficientes = LC Excelentes 58 0,178 aceita 26
10 Indústria de Transportes LC Insuficientes = LC Excelentes 59 0,802 aceita 21
11 Máquinas e Equipamentos LC Insuficientes = LC Excelentes 60 0,093 aceita 31
12 Metalurgia e Siderurgia LC Insuficientes = LC Excelentes 61 0,541 aceita 54
13 Mineração LC Insuficientes = LC Excelentes 62 0,022 rejeita 11
14 Outras Atividades Indústriais LC Insuficientes = LC Excelentes 63 0,284 aceita 36
15 Papel e Celulose LC Insuficientes = LC Excelentes 64 0
16 Petróleo e Gás LC Insuficientes = LC Excelentes 65 0,672 aceita 16
17 Química e Petroquímica LC Insuficientes = LC Excelentes 66 0,302 aceita 34
18 Saúde LC Insuficientes = LC Excelentes 67 0,386 aceita 19
19 Serviços de Transporte e Logística LC Insuficientes = LC Excelentes 68 0,366 aceita 44
20 Serviços Especializados LC Insuficientes = LC Excelentes 69 0,080 aceita 173
21 Serviços Públicos LC Insuficientes = LC Excelentes 70 0,930 aceita 25
22 Telecomunicações LC Insuficientes = LC Excelentes 71 0,554 aceita 13
23 Têxtil, Confecção e Calçados LC Insuficientes = LC Excelentes 72 0,729 aceita 35
Sem Excelentes
Sem Excelentes
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
Análise dos resultados: Nestes testes com 21 setores entre empresas
sólidas e excelentes o número total de empresas testadas foi de 971, desse total
933 (94%) possuem liquidez corrente iguais entre si e 38 (4%) possuem liquidez
corrente diferentes. Dos 21 setores testados, 19 setores apresentaram liquidez
corrente iguais entre as empresas insuficientes e sólidas, confirmando o resultado
global da amostra de 2011.
Não foram realizados testes no subgrupo 2 (bebidas e fumo) e subgrupo 15
(papel e celulose) porque não existem empresas excelentes.
Conclusão: Empresas com indicadores associados ao Modelo Fleuriet tão
distintos, neste caso uma comparação entre empresas insuficientes e excelentes,
possuem em 94% dos casos o mesmo índice de liquidez corrente o que comprova a
diferença da avaliação de liquidez utilizando o índice de liquidez corrente e o
indicador Fleuriet.
203
7.1.1.1.3 Hipóteses comparando os indicadores Fleuriet péssimo e muito ruim
Foram testadas as seguintes hipóteses de comparação de médias de
liquidez corrente entre as empresas péssimas e muito ruins em cada um dos 23
setores:
Quadro 7.3 - Hipóteses a serem testadas setorialmente de liquidez
corrente por indicador Fleuriet péssimas e muito ruins
Posição Setores Variáveis Hipóteses
1 Agronegócios e Alimentos LC Péssimas = LC Muito Ruins 73
2 Bebidas e Fumo LC Péssimas = LC Muito Ruins 74
3 Comércio LC Péssimas = LC Muito Ruins 75
4 Comunicação LC Péssimas = LC Muito Ruins 76
5 Construção e Engenharia LC Péssimas = LC Muito Ruins 77
6 Editorial e Gráfico LC Péssimas = LC Muito Ruins 78
7 Eletrônica e Tecnologia LC Péssimas = LC Muito Ruins 79
8 Energia Elétrica LC Péssimas = LC Muito Ruins 80
9 Farmacêutico, Higiene e Limpeza LC Péssimas = LC Muito Ruins 81
10 Indústria de Transportes LC Péssimas = LC Muito Ruins 82
11 Máquinas e Equipamentos LC Péssimas = LC Muito Ruins 83
12 Metalurgia e Siderurgia LC Péssimas = LC Muito Ruins 84
13 Mineração LC Péssimas = LC Muito Ruins 85
14 Outras Atividades Indústriais LC Péssimas = LC Muito Ruins 86
15 Papel e Celulose LC Péssimas = LC Muito Ruins 87
16 Petróleo e Gás LC Péssimas = LC Muito Ruins 88
17 Química e Petroquímica LC Péssimas = LC Muito Ruins 89
18 Saúde LC Péssimas = LC Muito Ruins 90
19 Serviços de Transporte e Logística LC Péssimas = LC Muito Ruins 91
20 Serviços Especializados LC Péssimas = LC Muito Ruins 92
21 Serviços Públicos LC Péssimas = LC Muito Ruins 93
22 Telecomunicações LC Péssimas = LC Muito Ruins 94
23 Têxtil, Confecção e Calçados LC Péssimas = LC Muito Ruins 95 Quadro elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
H0 = LC das empresas insuficientes é igual a LC das empresas excelentes
H1 = LC das empresas insuficientes é diferente do LC das empresas excelentes
A aceitação da hipótese nula em um setor significa que as empresas
péssimas e muito ruins neste setor possuem na grande maioria os mesmos valores
de liquidez corrente. Caso a hipótese nula seja rejeitada, significa que em sua
204
grande maioria os valores de liquidez corrente entre as empresas péssimas e muito
ruins são diferentes e desta forma adotar os valores das medianas para determinar
que subgrupo possui valores maiores de liquidez corrente.
Resultado dos testes das empresas péssimas e muito ruins
A seguir apresentam-se os resultados dos testes das hipóteses
apresentadas no quadro 7.3 Uilizou-se o software R para realizar os testes não
paramétricos de Wilcoxon-Mann-Whitney apropriados para as grandezas em estudo.
Esse teste faz uma comparação de médias testando as hipóteses e garante um grau
de confiança de 95% em seus resultados.
Tabela 7.3 - Resultado dos testes das hipóteses do quadro 7.3
Posição Setores Variáveis Hipóteses p-value Resultado N
1 Agronegócios e Alimentos LC Péssimas = LC Muito Ruins 73 0,000 rejeita 92
2 Bebidas e Fumo LC Péssimas = LC Muito Ruins 74 0,487 aceita 6
3 Comércio LC Péssimas = LC Muito Ruins 75 0,002 rejeita 22
4 Comunicação LC Péssimas = LC Muito Ruins 76 0,540 aceita 3
5 Construção e Engenharia LC Péssimas = LC Muito Ruins 77 0,000 rejeita 45
6 Editorial e Gráfico LC Péssimas = LC Muito Ruins 78 0
7 Eletrônica e Tecnologia LC Péssimas = LC Muito Ruins 79 0,105 aceita 6
8 Energia Elétrica LC Péssimas = LC Muito Ruins 80 0,000 rejeita 84
9 Farmacêutico, Higiene e Limpeza LC Péssimas = LC Muito Ruins 81 0,037 rejeita 8
10 Indústria de Transportes LC Péssimas = LC Muito Ruins 82 0,054 aceita 16
11 Máquinas e Equipamentos LC Péssimas = LC Muito Ruins 83 0,914 aceita 12
12 Metalurgia e Siderurgia LC Péssimas = LC Muito Ruins 84 0,013 rejeita 24
13 Mineração LC Péssimas = LC Muito Ruins 85 0,86 aceita 7
14 Outras Atividades Indústriais LC Péssimas = LC Muito Ruins 86 0,002 rejeita 14
15 Papel e Celulose LC Péssimas = LC Muito Ruins 87 0,405 aceita 8
16 Petróleo e Gás LC Péssimas = LC Muito Ruins 88 0,773 aceita 5
17 Química e Petroquímica LC Péssimas = LC Muito Ruins 89 0,001 rejeita 23
18 Saúde LC Péssimas = LC Muito Ruins 90 0,019 rejeita 20
19 Serviços de Transporte e Logística LC Péssimas = LC Muito Ruins 91 0,008 rejeita 47
20 Serviços Especializados LC Péssimas = LC Muito Ruins 92 0,000 rejeita 111
21 Serviços Públicos LC Péssimas = LC Muito Ruins 93 0,272 aceita 14
22 Telecomunicações LC Péssimas = LC Muito Ruins 94 0,067 aceita 8
23 Têxtil, Confecção e Calçados LC Péssimas = LC Muito Ruins 95 0,018 rejeita 11
SEM MUITO RUIM
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
Análise dos resultados: Nestes testes com 21 setores entre empresas
péssimas e muito ruins o número total de empresas testadas foi de 586, desse total
501 (85,5%) possuem liquidez corrente diferentes entre si e 85 (14,5%) possuem
liquidez corrente iguais. Dos 21 setores testados, 11 apresentaram liquidez corrente
205
diferentes entre as empresas péssimas e muito ruins, confirmando o resultado global
da amostra de 2011.
Conclusão: Como em 85 % dos casos a LC das empresas péssimas são
diferentes da LC das empresas muito ruins podemos assumir estatísticamente que a
mediana é a referência para definir que as empresas péssimas possuem maior LC a
empresas muito ruins. Demostrou-se que empresas com indicador Fluriet pior
(péssimas) possuem melhor índice de liquidez corrente.
7.1.1.1.4 Hipóteses comparando os indicadores Fleuriet péssimo e arriscado
São testadas as seguintes hipóteses de comparação de médias de liquidez
corrente entre as empresas péssimas e arriscadas em cada um dos 23 setores:
Quadro 7.4 - Hipóteses a serem testadas setorialmente da liquidez corrente
por indicador Fleuriet das empresas péssimas e de arriscadas
Posição Setores Variáveis Hipóteses
1 Agronegócios e Alimentos LC Péssimas = LC Arriscadas 96
2 Bebidas e Fumo LC Péssimas = LC Arriscadas 97
3 Comércio LC Péssimas = LC Arriscadas 98
4 Comunicação LC Péssimas = LC Arriscadas 99
5 Construção e Engenharia LC Péssimas = LC Arriscadas 100
6 Editorial e Gráfico LC Péssimas = LC Arriscadas 101
7 Eletrônica e Tecnologia LC Péssimas = LC Arriscadas 102
8 Energia Elétrica LC Péssimas = LC Arriscadas 103
9 Farmacêutico, Higiene e Limpeza LC Péssimas = LC Arriscadas 104
10 Indústria de Transportes LC Péssimas = LC Arriscadas 105
11 Máquinas e Equipamentos LC Péssimas = LC Arriscadas 106
12 Metalurgia e Siderurgia LC Péssimas = LC Arriscadas 107
13 Mineração LC Péssimas = LC Arriscadas 108
14 Outras Atividades Indústriais LC Péssimas = LC Arriscadas 109
15 Papel e Celulose LC Péssimas = LC Arriscadas 110
16 Petróleo e Gás LC Péssimas = LC Arriscadas 111
17 Química e Petroquímica LC Péssimas = LC Arriscadas 112
18 Saúde LC Péssimas = LC Arriscadas 113
19 Serviços de Transporte e Logística LC Péssimas = LC Arriscadas 114
20 Serviços Especializados LC Péssimas = LC Arriscadas 115
21 Serviços Públicos LC Péssimas = LC Arriscadas 116
22 Telecomunicações LC Péssimas = LC Arriscadas 117
23 Têxtil, Confecção e Calçados LC Péssimas = LC Arriscadas 118
Quadro elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
206
H0 = LC das empresas péssimas é igual a LC das empresas arriscadas
H1 = LC das empresas péssimas é diferente do LC das empresas arriscadas
A aceitação da hipótese nula em um setor significa que as empresas
péssimas e arriscadas neste setor possuem na grande maioria os mesmos valores
de liquidez corrente. Caso a hipótese nula seja rejeitada, isto significa que em sua
grande maioria os valores de liquidez corrente entre as empresas péssimas e
arriscadas são diferentes e desta forma adotar os valores das medianas para
determinar que subgrupo possui valores maiores de liquidez corrente.
Resultado dos testes das empresas péssimas e arriscadas
A seguir apresentamse os resultados dos teste das hipóteses apresentadas
no quadro 7.4 Uilizou-se o software R para realizar os testes não paramétricos de
Wilcoxon-Mann-Whitney apropriados para as grandezas em estudo. Esse teste faz
uma comparação de médias testando as hipóteses e garante um grau de confiança
de 95% em seus resultados.
Tabela 7.4 - Resultado dos testes das hipóteses do quadro 7.4
Posição Setores Variáveis Hipóteses p-value Resultado N
1 Agronegócios e Alimentos LC Péssimas = LC Arriscadas 96 0,003 rejeita 76
2 Bebidas e Fumo LC Péssimas = LC Arriscadas 97 0,724 aceita 5
3 Comércio LC Péssimas = LC Arriscadas 98 0,746 aceita 19
4 Comunicação LC Péssimas = LC Arriscadas 99 1,000 aceita 4
5 Construção e Engenharia LC Péssimas = LC Arriscadas 100 0,318 aceita 44
6 Editorial e Gráfico LC Péssimas = LC Arriscadas 101 0,724 aceita 5
7 Eletrônica e Tecnologia LC Péssimas = LC Arriscadas 102 0,699 aceita 4
8 Energia Elétrica LC Péssimas = LC Arriscadas 103 0,000 rejeita 60
9 Farmacêutico, Higiene e Limpeza LC Péssimas = LC Arriscadas 104 1,000 aceita 6
10 Indústria de Transportes LC Péssimas = LC Arriscadas 105 0,242 aceita 6
11 Máquinas e Equipamentos LC Péssimas = LC Arriscadas 106 0,268 aceita 11
12 Metalurgia e Siderurgia LC Péssimas = LC Arriscadas 107 0,954 aceita 22
13 Mineração LC Péssimas = LC Arriscadas 108 1,000 aceita 8
14 Outras Atividades Indústriais LC Péssimas = LC Arriscadas 109 0,561 aceita 9
15 Papel e Celulose LC Péssimas = LC Arriscadas 110 1,000 aceita 11
16 Petróleo e Gás LC Péssimas = LC Arriscadas 111 0,897 aceita 9
17 Química e Petroquímica LC Péssimas = LC Arriscadas 112 0,571 aceita 20
18 Saúde LC Péssimas = LC Arriscadas 113 0,003 rejeita 20
19 Serviços de Transporte e Logística LC Péssimas = LC Arriscadas 114 0,299 aceita 38
20 Serviços Especializados LC Péssimas = LC Arriscadas 115 0,464 aceita 106
21 Serviços Públicos LC Péssimas = LC Arriscadas 116 0,470 aceita 17
22 Telecomunicações LC Péssimas = LC Arriscadas 117 1,000 aceita 6
23 Têxtil, Confecção e Calçados LC Péssimas = LC Arriscadas 118 0Sem Arriscada Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
207
Análise dos resultados: Neste teste setorial com 22 setores entre empresas
péssimas e arriscadas o número total de empresas testadas foi de 506, desse total
350 (69,2%) possuem liquidez corrente iguais entre sí e 156 (30,8%) possuem
liquidez corrente diferentes. Dos 21 setores testados, apenas dois dois setores
apresentaram liquidez corrente diferentes entre as empresas péssimas e arriscadas,
confirmando o resultado global da amostra de 2011.
Conclusão: Como em 69,2 % dos casos a liquidez corrente das empresas
péssimas são iguais que a liquidez corrente das empresas arriscadas. Demostrou-se
que empresas com indicador Fluriet tão distintos (péssimas comparadas com
arriscadas) possuem índices de liquidez corrente similares ou iguais. Conclui-se que
esse dosi modelos de avaliação de liquidez não têm o mesmo significado.
7.1.1.2 Gráficos e tabelas referentes às análises setoriais de 2011
A seguir apresentam-se os gráficos boxplot da liquidez corrente versus
indicador Fleuriet assim como os gráficos boxplot de cada setor segmentado por
porte e as respectivas tabelas de valores desses gráficos.
Analisando-se os gráficos das amostras segmentadas por porte, verificou-se
na quase totalidade dos casos comportamento similar ao verificado na amostra
global.
208
Gráfico 7.1 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet –
Setor Agronegócios e Alimentos (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.2 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet e Porte –
Setor Agronegócios e Alimentos (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.5 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet e Porte –
Setor Agronegócios e Alimentos (2011)
Quantidade Média Mediana
Indicador Fleuriet Quantidade Média Quantidade Média Quantidade Média 236
Péssimo 11 0,677 42 0,761 15 0,819 68 0,760 0,831
Muito Ruim 8 0,451 13 0,359 3 0,615 24 0,422 0,406
Arriscado 4 0,414 2 0,224 2 0,753 8 0,451 0,403
Insuficiente 14 2,051 32 1,505 20 1,412 66 1,593 1,393
Sólido 13 2,842 26 2,804 24 2,100 63 2,544 2,188
Excelente 2 3,921 2 1,273 3 1,425 7 2,095 1,472
1- Agronegócios e Alimentos
Pequeno Médio Grande
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
209
Gráfico 7.3 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Bebidas e Fumo (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.4 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Bebidas e Fumo (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.6 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Bebidas e Fumo (2011)
Quantidade Média Mediana
Indicador Fleuriet Quantidade Média Quantidade Média Quantidade Média 27
Péssimo 0 - 2 0,797 2 0,978 4 0,887 0,900
Muito Ruim 0 - 0 - 2 0,750 2 0,750 0,750
Arriscado 0 - 0 - 1 0,984 1 0,984 0,984
Insuficiente 0 - 3 1,954 3 1,312 6 1,633 1,308
Sólido 5 3,640 3 2,106 6 1,871 14 2,553 2,136
Excelente 0 - 0 - 0 - 0 - -
Médio Grande
2 - Bebidas e Fumo
Pequeno
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
210
Gráfico 7.5 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Comércio (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.6 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Comércio (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.7 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada
por porte – Setor Comércio (2011)
Quantidade Média Mediana
Indicador Fleuriet Quantidade Média Quantidade Média Quantidade Média 246
Péssimo 1 0,898 7 0,859 6 0,897 14 0,878 0,895
Muito Ruim 4 0,314 3 0,653 1 0,778 8 0,499 0,543
Arriscado 1 0,089 3 0,874 1 0,957 5 0,734 0,834
Insuficiente 16 1,683 55 1,609 37 1,327 108 1,523 1,381
Sólido 24 2,502 44 2,220 30 1,939 98 2,203 1,966
Excelente 2 1,366 6 2,005 5 1,136 13 1,573 1,184
Pequeno Médio Grande
3 - Comércio
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
211
Gráfico 7.7 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Comunicação (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.8 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Comunicação (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.8 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada
por porte – Setor Comunicação (2011)
Quantidade Média Mediana
Indicador Fleuriet Quantidade Média Quantidade Média Quantidade Média 27
Péssimo 1 0,692 0 - 0 - 1 0,692 0,692
Muito Ruim 2 0,376 0 - 0 - 2 0,376 0,376
Arriscado 2 0,795 1 0,532 0 - 3 0,707 0,673
Insuficiente 3 2,264 - 1 1,190 4 1,995 2,117
Sólido 1 2,957 6 2,642 0 - 7 2,687 2,907
Excelente 6 1,556 2 2,286 2 3,439 10 2,079 2,023
Pequeno Médio Grande
4 - Comunicação
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
212
Gráfico 7.9 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet –
Setor Construção e Engenharia (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.10 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Construção e Engenharia (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.9 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Construção e Engenharia (2011)
Quantidade Média Mediana
Indicador Fleuriet Quantidade Média Quantidade Média Quantidade Média 340
Péssimo 6 0,757 8 0,795 7 0,763 21 0,774 0,791
Muito Ruim 10 0,423 12 0,587 2 0,451 24 0,507 0,566
Arriscado 14 0,672 8 0,765 1 0,959 23 0,717 0,791
Insuficiente 39 2,030 44 1,956 14 1,690 97 1,947 1,792
Sólido 49 2,496 61 2,675 31 2,260 141 2,521 2,420
Excelente 11 1,972 16 1,664 7 1,851 34 1,802 1,607
Pequeno Médio Grande
5 - Construção e Engenharia
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
213
Gráfico 7.11 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet –
Setor Editorial e Gráfico (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.12 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Editorial e Gráfico (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.10 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Editorial e Gráfico (2011)
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
214
Gráfico 7.13 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet –
Setor Elétrica, Eletrônica e Tecnologia (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.14 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Elétrica, Eletrônica e Tecnologia (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.11 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Elétrica, Eletrônica e Tecnologia (2011)
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
215
Gráfico 7.15 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Energia Elétrica (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.16 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Energia Elétrica (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.12 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Energia Elétrica (2011)
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
216
Gráfico 7.17 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet –
Setor Farmacêutico, Higiene e Limpeza (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.18 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Farmacêutico, Higiene e Limpeza (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.13 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Farmacêutico, Higiene e Limpeza (2011)
Quantidade Média Mediana
Indicador Fleuriet Quantidade Média Quantidade Média Quantidade Média 57
Péssimo 1 0,947 2 0,915 2 0,895 5 0,914 0,899
Muito Ruim 0 - 2 0,523 1 0,254 3 0,433 0,400
Arriscado 0 - 1 0,917 1 0,917 0,917
Insuficiente 2 1,659 11 1,834 11 1,880 24 1,840 1,752
Sólido 5 2,632 11 2,926 6 2,444 22 2,728 2,303
Excelente 1 1,385 0 - 1 1,047 2 1,216 1,216
Pequeno Médio Grande
9 - Farmacêutico, Higiene e Limpeza
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
217
Gráfico 7.19 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet –
Setor Indústria e Transporte (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.20 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Indústria e Transporte (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.14 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Indústria e Transporte (2011)
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
218
Gráfico 7.21 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet –
Setor Máquinas e Equipamentos (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.22 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Máquinas e Equipamentos (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.15 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Máquinas e Equipamentos (2011)
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
219
Gráfico 7.23 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet –
Setor Metalúrgica e Siderurgia (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.24 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Metalúrgica e Siderurgia (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.16 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Metalúrgica e Siderurgia (2011)
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
220
Gráfico 7.25 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Mineração (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.26 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Mineração (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.17 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Mineração (2011)
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
221
Gráfico 7.27 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet –
Setor Outras Atividades Industriais (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.28 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Outras Atividades Industriais (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.18 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Outras Atividades Industriais (2011)
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
222
Gráfico 7.29 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet –
Setor Papel e Celulose (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.30 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Papel e Celulose (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.19 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Papel e Celulose (2011)
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
223
Gráfico 7.31 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet –
Setor Petróleo e Gás (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.32 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet e porte –
Setor Petróleo e Gás (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.20 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Petróleo e Gás (2011)
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
224
Gráfico 7.33 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet –
Setor Química e Petroquímica (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.34 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Química e Petroquímica (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.21 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Química e Petroquímica (2011)
Quantidade Média Mediana
Indicador Fleuriet Quantidade Média Quantidade Média Quantidade Média 87
Péssimo 2 0,664 5 0,756 11 0,872 18 0,817 0,900
Muito Ruim 1 0,286 2 0,360 2 0,534 5 0,415 0,493
Arriscado 0 - 1 0,800 1 0,953 2 0,877 0,877
Insuficiente 0 - 14 1,446 17 1,500 31 1,476 1,423
Sólido 4 2,468 15 3,387 9 2,722 28 3,042 2,765
Excelente 1 2,203 1 3,496 1 1,042 3 2,247 2,203
Pequeno Médio Grande
17 - Química e Petroquímica
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
225
Gráfico 7.35 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Saúde (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.36 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Saúde (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.22 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Saúde (2011)
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
226
Gráfico 7.37 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet –
Setor Serviços Especializados (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.38 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Serviços Especializados (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.23 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Serviços Especializados (2011)
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
227
Gráfico 7.39 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet –
Setor Serviços Públicos (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.40 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Serviços Públicos (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.24 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Serviços Públicos (2011)
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
228
Gráfico 7.41 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet –
Setor Serviços de Telecomunicações (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.42 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Serviços de Telecomunicações (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.25 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Serviços de Telecomunicações (2011)
Quantidade Média Mediana
Indicador Fleuriet Quantidade Média Quantidade Média Quantidade Média 34
Péssimo 0 - 0 - 2 0,840 2 0,840 0,840
Muito Ruim 3 0,262 0 - 3 0,728 6 0,495 0,557
Arriscado 1 0,872 2 0,848 1 0,465 4 0,758 0,817
Insuficiente 0 - 2 1,264 1 1,433 3 1,320 1,433
Sólido 2 3,951 3 1,570 4 1,955 9 2,270 1,815
Excelente 1 1,482 5 2,277 4 1,142 10 1,744 1,459
Pequeno Médio Grande
22 - Telecomunicações
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
229
Gráfico 7.43 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet –
Setor Serviços de Transporte e Logística (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.44 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Serviços de Transporte e Logística (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.26 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Serviços de Transporte e Logística (2011)
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
230
Gráfico 7.45 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet –
Setor Têxtil, Confecção e Calçados (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.46 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Têxtil, Confecção e Calçados (2011)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.27 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Têxtil, Confecção e Calçados (2011)
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
231
7.2 RESULTADOS OBTIDOS REFERENTES À AMOSTRA DE 2010
7.2.1 Tratamento dos outliers e amostra qualificada
A seguir apresentam-se os testes globais de liquidez corrente e rentabilidade
comparados com o indicador Fleuriet e os testes setoriais referentes aos 13 (treze)
principais setores.
Os resultados obtidos em 2010 possuem a mesma tendência dos resultados
e conclusões obtidos com a amostra de 2011, tanto globalmente como
setorialmente, por isso resolveu-se em 2010 e 2009 apresentar os resultados
setoriais dos principais setores e não de todos os 23 setores. Os 13 setores
selecionados são os mais expressivos e representam cerca de 82 % da amostra.
Tabela 7.28 - Quantidades de empresas por setor e por porte (2010)
Setor
Grande Pequeno Médio Total
Agronegócio e Alimentos 63 60 117 240
Bebidas e Fumo 14 6 7 27
Comércio 70 52 119 241
Comunicação 2 15 11 28
Construção e Engenharia 57 125 134 316
Editorial e Gráfico 4 5 18 27
Elétrica,Eletrônica e Tecnologia 18 12 28 58
Energia Elétrica 55 60 87 202
Farmacéutico 19 11 26 56
Indústria de Transporte 26 10 24 60
Máquinas e Equipamentos 13 33 33 79
Metalúrgico e Siderurgia 36 20 65 121
Mineração 13 8 10 31
Outras Atividades Industriais 15 19 44 78
Papel e Celulose 11 8 27 46
Petróleo e Gás 21 5 16 42
Químico e Petroquímico 34 7 41 82
Saúde 4 26 31 61
Serviços de Transporte e Logística 27 40 62 129
Serviços Públicos 16 22 30 68
ServiçosEspecializados 59 208 182 449
Telecomunicações 14 6 14 34
Têxtil,Confecção e Calçados 14 17 44 75
Total 605 775 1170 2550
Porcentagem 23,73% 30,39% 23,73% 100,00%
Quantidade por Porte
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
232
7.2.2 Resultados de liquidez Corrente da amostra de 2010
7.2.2.1 Distribuição de frequência da liquidez corrente de 2010
A seguir apresenta-se o teste Shapiro-Wilk, que assegura que a distribuição de
frequência da liquidez corrente não é uma distribuição normal.
Tabela 7.29 - Teste de normalidade da distribuição de liquidez corrente de 2010
Hipótese Shapiro p-valor Resultado
A 0,897 < 0,001 Não-Normal
2010
Teste de Normalidade para Liquidez Corrente : Shapiro-Wilk
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
H0 = A distribuição á normal H1 = A distribuição não é normal
Gráfico 7.47 - Distribuição de frequência da liquidez corrente (2010)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
233
Tabela 7.30 - Dados da distribuição de frequência da liquidez corrente (2010)
Total
Intervalo 0~0.5 0.5~1 1~1.5 1.5~2 2~2.5 2.5~3 3~3.5 3.5~4 4~4.5 4.5~5 5~5.5 5.5~6 6~6.5 -
Frequência 258 532 633 431 246 159 99 63 44 37 24 19 5 2550
Porcentagem 10,12% 20,86% 24,82% 16,90% 9,65% 6,24% 3,88% 2,47% 1,73% 1,45% 0,94% 0,75% 0,20% 100,00%
Histograma por Liquidez Corrente 2010
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
7.2.2.2 Boxplot da Liquidez Corrente da amostra de 2010
Gráfico 7.48 - Boxplot da liquidez corrente da amostra (2010)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.31 - Estatísticas da amostra de 2010
Variável N Média D.P. 1º Quartil Mediana 3º Quartil
Liquidez Corrente 2010 2550 1,636 1,128 0,892 1,357 2,104 Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
234
7.2.2.3 Amostras de Liquidez Corrente de 2010 segmentada por porte
7.2.2.3.1 Histogramas segmentados por porte
Gráfico 7.49A - Frequência de liquidez corrente pequeno porte (2010)
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
Fre
qu
ên
cia
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.32A - Dados do histograma de liquidez corrente pequeno porte (2010)
Total
Intervalo 0~0.5 0.5~1 1~1.5 1.5~2 2.~2.5 2.5~3 3~3.5 3.5~4 4~4.5 4.5~5 5~5.5 >5.5 -
Frequência 123 162 148 114 59 50 41 26 17 15 14 6 775
Histograma por porte 2010 Pequeno
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
235
Gráfico 7.49B - Frequência de liquidez corrente médio porte (2010)
0
50
100
150
200
250
300
350
Freq
uê
nci
a
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.32B - Dados do histograma de liquidez corrente médio porte (2010)
Total
Intervalo 0~0.5 0.5~1 1~1.5 1.5~2 2.~2.5 2.5~3 3~3.5 3.5~4 4~4.5 4.5~5 5~5.5 >5.5 -
Frequência 105 235 296 200 124 80 45 29 19 17 8 12 1170
Histograma por porte 2010 Médio
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
236
Gráfico 7.49C - Frequência de liquidez corrente grande porte (2010)
020406080
100120140160180200
Freq
uê
nci
a
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.32C - Dados do histograma de liquidez corrente grande porte (2010)
Total
Intervalo 0~0.5 0.5~1 1~1.5 1.5~2 2.~2.5 2.5~3 3~3.5 3.5~4 4~4.5 4.5~5 5~5.5 >5.5 -
Frequência 30 135 189 117 63 29 13 8 8 5 2 6 605
Histograma por porte 2010 Grande
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
237
7.2.2.3.2 Boxplot de toda a amostra de 2010 segmentada por porte
Tabela 7.33 - Liquidez corrente por porte (2010)
Tamanho Freq. Absoluta Freq. Relativa Média Mediana
Pequeno 775 30,40% 1,65 1,33
Médio 1170 45,90% 1,663 1,41
Grande 605 23,70% 1,566 1,32
Total 2550 100,00% 1,636 1,36
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.50 - Liquidez corrente por porte (2010)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
238
7.2.2.3.3 Testes Wilcoxon-Mann-Whitney da amostra de 2010 segmentada por porte
Tabela 7.34 - Resultados por porte – Testes Wilcoxon-Mann-Whitney (2010)
Hipóteses Variáveis Valor P Resultado
1 LC empresas pequenas = LC empresas médias 0,047 rejeito
2 LC empresas pequenas = LC empresas grandes 0,299 aceito
3 LC empresas médias = LC empresas grandes 0,277 aceito
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
H0 = A LC da subamostra “a” é igual à LC da subamostra “b”
H1 = A LC da subamostra “a” é diferente da LC da subamostra “b”
Os testes das hipóteses 2 e 3 confirmam que na comparação da liquidez
corrente entre as empresas pequenas com grandes e médias com grandes não
existe diferença significativa de valores. Na comparação entre as empresas de
pequeno porte e médio porte o teste 1 não aceitou a igualdade mas o p-valor é de
4,7% , isto é, quase aceitou também a igualdade. A conclusão a que se chega com a
observação gráfica e os testes é que o porte não é uma característica diferenciadora
de índices de liquidez corrente entre empresas, pelo menos nesta amostra de 2010
que se apresentou com as mesmas características da amostra de 2011.
239
7.2.3 Resultados da Liquidez Corrente versus Indicador Fleuriet
7.2.3.1 Segmentação por setor versus indicador Fleuriet, amostra global de 2010
Tabela 7.35 - Matriz de classificação Fleuriet por setor (2010)
Setor Péssimo Muito Ruim Arriscado Insuficiente Sólido Excelente Total
Agronegócio e Alimentos 53 28 10 79 61 9 240
Bebidas e Fumo 3 2 10 10 2 27
Comércio 15 5 10 107 91 13 241
Comunicação 1 9 3 4 11 28
Construção e Engenharia 24 23 26 78 139 26 316
Editorial e Gráfico 2 1 2 8 10 4 27
Elétrica,Eletrônica e Tecnologia 5 2 27 21 3 58
Energia Elétrica 30 50 21 31 41 29 202
Farmacéutico 5 1 1 27 19 3 56
Indústria de Transporte 9 5 3 15 22 6 60
Máquinas e Equipamentos 5 5 27 38 4 79
Metalúrgico e Siderurgia 15 8 3 43 49 3 121
Mineração 5 2 3 4 7 10 31
Outras Atividades Industriais 12 5 1 31 28 1 78
Papel e Celulose 7 4 3 16 16 46
Petróleo e Gás 2 4 2 9 14 11 42
Químico e Petroquímico 16 7 1 30 26 2 82
Saúde 10 12 14 10 7 8 61
Serviços de Transporte e Logística 17 22 20 26 22 22 129
Serviços Públicos 13 6 9 14 21 5 68
ServiçosEspecializados 42 77 66 51 108 105 449
Telecomunicações 3 9 4 2 5 11 34
Têxtil,Confecção e Calçados 4 4 2 34 28 3 75
Total 297 279 214 682 787 291 2550
Porcentagem 11,65% 10,94% 8,39% 26,75% 30,86% 11,41% 100,00%
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.51 - Histograma do indicador Fleuriet (2010)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
240
7.2.3.2 Histogramas de liquidez corrente versus cada indicador Fleuriet
Gráfico 7.52 - Histograma de liquidez corrente versus critério Fleuriet
Gráfico elaboração pelo autor | Fonte: Austin Rating
241
Tabela 7.36 - Dados dos histogramas de liquidez corrente
segmentada por critério Fleuriet (2010)
Total
Intervalo 0.1~0.2 0.2~0.3 0.3~0.4 0.4~0.5 0.5.~0.6 0.6~0.7 0.7~0.8 0.8~0.9 0.9~1 -
Frequência 5 10 15 9 36 31 47 64 80 297
Histograma por Fleuriet 2010 Péssimo
Total
Intervalo 0.1~0.2 0.2~0.3 0.3~0.4 0.4~0.5 0.5.~0.6 0.6~0.7 0.7~0.8 0.8~0.9 0.9~1 -
Frequência 67 30 27 28 43 36 23 21 4 279
Histograma por Fleuriet 2010 Muito Ruim
Total
Intervalo 0.1~0.2 0.2~0.3 0.3~0.4 0.4~0.5 0.5.~0.6 0.6~0.7 0.7~0.8 0.8~0.9 0.9~1 -
Frequência 28 17 12 10 13 19 21 38 56 214
Histograma por Fleuriet 2010 Arriscado
Total
Intervalo 1~1.5 1.5~2 2~2.5 2.5~3 3~3.5 3.5~4 4~4,5 4.5~5 5~5.5 >5.5 -
Frequência 365 175 81 35 14 5 3 1 1 2 682
Histograma por Fleuriet 2010 Insuficiente
Total
Intervalo 1~1.5 1.5~2 2~2.5 2.5~3 3~3.5 3.5~4 4~4,5 4.5~5 5~5.5 >5.5 -
Frequência 126 193 138 101 72 50 34 33 20 20 787
Histograma por Fleuriet 2010 Sólido
Total
Intervalo 1~1.5 1.5~2 2~2.5 2.5~3 3~3.5 3.5~4 4~4,5 4.5~5 5~5.5 >5.5 -
Frequência 142 63 27 23 13 8 7 3 3 2 291
Histograma por Fleuriet 2010 Excelente
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
7.2.3.3 Liquidez corrente versus indicador Fleuriet na amostra global de 2010
Gráfico 7.53 - Relação dos indicadores Fleuriet versus
média e mediana da liquidez corrente (2010)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
242
Tabela 7.37 - Liquidez corrente por critério Fleuriet (2010)
Indicador Fleuriet Freq. Absoluta Freq. Relativa Média Mediana
Péssima 297 11,60% 0,741 0,79
Muito Ruim 279 10,90% 0,439 0,47
Arriscada 214 8,40% 0,634 0,74
Insuficiente 682 26,70% 1,639 1,45
Sólida 787 30,90% 2,582 2,25
Excelente 291 11,40% 1,868 1,53
Total 2550 100,00% 1,636 1,36
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
7.2.3.3.1 Comprovação estatística da diferença entre as médias das subamostras de
liquidez corrente versus indicador Fleuriet
Quadro 7.5 - Conclusões sobre a relação LC versus indicador Fleuriet
Conclusões Resultados a serem testados
4 A LC das Sólidas é maior que a LC das Excelentes
5 A LC das Insuficientes é menor que a LC das Sólidas
6 A LC das Arriscadas é menor que a LC das Insuficientes
7 A LC das Muito Ruins é menor que a LC das Arriscadas
8 A LC das Péssimas é maior que a LC das Muito Ruins
9 A LC das Insuficientes é um menor ou igual que a LC das Excelentes
10 A LC das Péssimas é menor ou igual que a LC das Arriscadas
Quadro elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Essas conclusões são as bases para as hipóteses testadas e os resultados
estão apresentados a seguir.
243
Tabela 7.38 - Resultados dos testes das hipóteses 4 a 10 na amostra de 2010
Variáveis
Critério: Classificação Fleuriet
4 LC empresas Sólidas = LC empresas Excelentes < 0,001 rejeito
5 LC empresas Insuficientes = LC empresas Sólidas < 0,001 rejeito
6 LC empresas Arriscadas = LC empresas Insuficientes < 0,001 rejeito
7 LC empresas Muito Ruins = LC empresas Arriscadas < 0,001 rejeito
8 LC empresas Péssimas = LC empresas Muito Ruim < 0,001 rejeito
9 LC empresas Insuficiente = LC empresas Excelentes 0,062 aceito
10 LC empresas Péssimas = LC empresas Arriscadas 0,001 rejeito
Resultados de teste não paramétrico (Mann-Whitney com 95% de confiança) - 2010
Hipóteses Valor P Resultado
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
H0 = A LC da subamostra “a” é igual à LC da subamostra “b”
H1 = A LC da subamostra “a” é diferente da LC da subamostra “b”
Os resultados dos testes das hipóteses 4 a 10 confirmam as conclusões
apresentadas no quadro 7.5. Nos testes onde ocorreu rejeição deve-se considerar a
madiana dos subgrupos como referência de qual subgrupo possui maior valor em
relação ao outro. Apenas no teste 9 ocorreu aceitação e isso também está em
acordo com a observação gráfica uma vez que as médias e as medianas dos dois
subgrupos são muito próximas. Estes resultados estão absolutamente alinhados
com os resultados obtidos na amostra global de 2011.
244
7.2.3.3.2 Explicação das diferenças nos testes do item 7.1.3.3.1
Após a realização destes testes, passou-se a ter certeza do valor da liquidez
corrente associado a cada indicador Fleuriet na amostra global de 2010.
Observando o gráfico 7.53, os principais resultados que precisam ser analisados e
explicados sobre as diferenças entre a liquidez corrente e o modelo Fleuriet são:
a) As empresas classificadas como excelentes segundo o critério Fleuriet não
possuem índice de liquidez corrente melhor que as empresas sólidas! Por quê?
b) As empresas classificadas como péssimas segundo o critério Fleuriet não
possuem índice de liquidez corrente pior que as empresas Muito Ruins! Por quê?
Essas diferenças ocorrem porque o modelo Fleuriet desmembra tanto o ativo
como o passivo circulante em operacional e financeiro e esse fato expõe claramente
se a empresa está conseguindo financiar suas necessidades operacionais com
recursos operacionais ou se está utilizando recursos onerosos de curto prazo para
financiar suas necessidades de capital de giro.
Portanto, é necessário confirmar estatisticamente as diferenças de valores
do ativo circulante, ativo circulante operacional, ativo circulante financeiro, passivo
circulante, passivo circulante operacional e passivo circulante financeiro.
245
Quadro 7.6 - Hipóteses 11 a 18 a serem testadas, amostra de 2010
Hipóteses Variáveis
Subamostras Globais Critério: Sólida - Excelente
11 AC empresas Sólidas = AC empresas Excelentes
12 A ACO empresas Sólidas = ACO empresas Excelentes
12 B ACF empresas Sólidas = ACF empresas Excelentes
13 PC empresas Sólidas = PC empresas Excelentes
14 A PCO empresas Sólidas = PCO empresas Excelentes
14 B PCF empresas Sólidas = PCF empresas Excelentes
Subamostras Globais Critério: Péssima - Muito Ruim
15 AC empresas Péssimas = AC empresas Muito Ruins
16 A ACO empresas Péssimas = ACO empresas Muito Ruins
16 B ACF empresas Péssimas = ACF empresas Muito Ruins
17 PC empresas Péssimas = PC empresas Muito Ruins
18 A PCO empresas Péssimas = PCO empresas Muito Ruins
18 B PCF empresas Péssimas = PCF empresas Muito Ruins
Resultados de teste não paramétrico (Mann - Whitney)
Quadro elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
hipótese H0 = variável do primeiro grupo é igual que a variável
do segundo grupo
hipótese H1 = variável do primeiro grupo é diferente (maior ou menor)
que variável do segundo grupo
Testes envolvendo Ativo Circulante, Ativo Circulante Operacional e Ativo
Circulante Financeiro
A seguir são apresentados gráficos, tabelas e testes de hipóteses que
explicam as razões das diferenças de valores entre os ativos circulantes, ativos
circulantes operacionais e ativos circulantes financeiros das empresas classificadas
como excelentes e sólidas e em seguida entre as classificadas como péssimas e
muito ruins. Os testes de hipóteses 11, 12A e 12 B são relativos às empresas
sólidas e excelentes e os testes 15, 16A e 16B são relativos às empresas péssimas
e muito ruins.
Nos gráficos boxplot 7.54, 7.55 e 7.56 apresenta-se a distribuição dos
valores assim como a indicação dos valores médios e medianos do ativo circulante,
ativo circulante operacional e ativo circulante financeiro respectivamente de toda a
amostra qualificada de 2010. Em seguida os resultados dos testes não paramétricos
Wilcoxon-Mann-Whitney e uma análise desses resultados.
246
Gráficos das médias de AC, ACO, ACF, PC, PCO e PCF
Gráfico 7.54 - Médias e medianas de ativo circulante por critério de Fleuriet (2010)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.39 - Médias e medianas de ativo circulante por critério de Fleuriet (2010)
Indicador Fleuriet Classificação Fleuriet Média (R$) Mediana (R$)
1 Péssima 161.114,80 40.696,00
2 Muito Ruim 106.826,80 12.127,00
3 Arriscada 175.737,00 13.196,00
4 Insuficiente 274.535,00 56.420,50
5 Sólida 382.757,80 44.525,00
6 Excelente 384.634,80 33.767,00
Ativo Circulante - 2010
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
247
Gráfico 7.55A - Médias e medianas do ativo circulante operacional
por critério de Fleuriet (2010)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.40A - Médias e medianas do ativo circulante operacional
por critério de Fleuriet (2010)
Indicador Fleuriet Classificação Fleuriet Média (R$) Mediana (R$)
1 Péssima 124.356,47 31.363,00
2 Muito Ruim 79.292,63 8.420,00
3 Arriscada 108.483,04 6.711,00
4 Insuficiente 230.163,98 50.159,50
5 Sólida 197.985,93 29.843,00
6 Excelente 137.412,73 8.336,00
Ativo Circulante Operacional - 2010
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
248
Gráfico 7.55B - Médias e medianas do ativo circulante financeiro
por critério de Fleuriet (2010)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.40B - Médias e medianas do ativo circulante financeiro
por critério de Fleuriet (2010)
Indicador Fleuriet Classificação Fleuriet Média (R$) Mediana (R$)
1 Péssima 36.758,37 4.005,00
2 Muito Ruim 27.534,16 2.639,00
3 Arriscada 67.253,93 2.733,50
4 Insuficiente 44.371,00 3.338,00
5 Sólida 184.771,87 10.470,00
6 Excelente 247.222,04 18.611,00
Ativo Circulante Financeiro - 2010
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
249
Gráfico 7.56 - Médias e medianas do passivo circulante por critério de Fleuriet (2010)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.41 - Médias e medianas do passivo circulante por critério de Fleuriet (2010)
Indicador Fleuriet Classificação Fleuriet Média (R$) Mediana (R$)
1 Péssima 203.507,00 59.014,00
2 Muito Ruim 227.156,00 34.553,00
3 Arriscada 219.271,70 23.642,50
4 Insuficiente 201.563,50 37.490,00
5 Sólida 206.795,80 19.330,00
6 Excelente 258.043,40 20.050,00
Passivo Circulante - 2010
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
250
Gráfico 7.57A - Médias e medianas do passivo circulante operacional
por critério de Fleuriet (2010)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.42A - Média e medianas do passivo circulante operacional
por critério de Fleuriet (2010)
Indicador Fleuriet Classificação Fleuriet Média (R$) Mediana (R$)
1 Péssima 86.039,28 18.761,00
2 Muito Ruim 130.442,21 16.970,00
3 Arriscada 179.846,66 21.755,50
4 Insuficiente 118.760,04 17.563,50
5 Sólida 126.785,51 15.051,00
6 Excelente 218.873,13 15.979,00
Passivo Circulante Operacional - 2010
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
251
Gráfico 7.57B - Médias e medianas do passivo circulante financeiro
por critério de Fleuriet (2010)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.42B - Média e medianas do passivo circulante financeiro
por critério de Fleuriet (2010)
Indicador Fleuriet Classificação Fleuriet Média (R$) Mediana (R$)
1 Péssima 117.467,72 34.621,00
2 Muito Ruim 96.713,74 13.280,00
3 Arriscada 39.425,01 112,00
4 Insuficiente 82.803,46 14.159,50
5 Sólida 80.010,30 1.205,00
6 Excelente 39.170,24 403,00
Passivo Circulante Financeiro - 2010
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
252
Testes de diferenças de médias entre AC, ACO, ACF, PC, PCO e PCF
a) Resultados estatísticos dos testes das diferenças entre as médias de liquidez
corrente das empresas sólidas e excelentes
Tabela 7.43 - Resultados dos testes não paramétricos – Critério Sólidas/Excelentes –
Wilcoxon-Mann-Whitney (2010)
Hipóteses Variáveis do Ativo Valor P Resultado
Subamostras Globais Critério: Sólida - Excelentes
11 AC empresas Sólidas = AC empresas Excelentes 0,025 rejeita
12A ACO empresas Sólidas = ACO empresas Excelentes < 0,001 rejeita
12B ACF empresas Sólidas = ACF empresas Excelentes < 0,001 rejeita
Hipóteses Variáveis do Passivo Valor P Resultado
Subamostras Globais Critério: Sólida - Excelente
13 PC empresas Sólidas = PC empresas Excelentes 0,909 aceita
14A PCO empresas Sólidas = PCO empresas Excelentes 0,514 aceita
14B PCF empresas Sólidas = PCF empresas Excelentes 0,756 aceita
Resultados de teste não paramétrico (Mann - Whitney)
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
hipótese H0 = variável do primeiro grupo é igual que a variável do segundo grupo
hipótese H1 = variável do primeiro grupo é diferente (maior ou menor)
que variável do segundo grupo
253
Os testes ligados ao ativo (11,12A e 12 B) confirmam que os ativos
circulantes, operacionais e financeiros não são iguais e os testes do passivo (13,
14A e 14B) confirmam que os passivos circulante, operacionais e financeiros são
iguais em sua grande maioria.
Os resultados dos testes estão alinhados com os resultados obtidos em
2011. A diferença na avaliação da liquidez entre avaliar liquidez com o índice de
liquidez corrente e avaliar liquidez com o Modelo Fleuriet não residiu nesta amostra
de 2010 em diferenças ligadas ao passivo, mas em diferenças ligadas ao ativo
circulante, ativo circulante operacional e ativo circulante financeiro. As empresas
excelentes possuem ativos circulante operacionais muito menores e ativos
circulantes financeiros maiores para passivos equivalentes. Fica evidenciado que a
boa gestão dos ativos é um dos elementos diferenciadores nas avaliações por
liquidez corrente e avaliações de liquidez pelo Modelo Fleuriet.
b) Resultados estatísticos dos testes das diferenças entre as médias de liquidez
corrente das empresas péssimas e muito ruins
254
Tabela 7.44 - Resultados dos testes não paramétricos – Critério Péssima/Muito
Ruim – Wilcoxon-Mann-Whitney (2010)
Hipóteses Variáveis do Ativo Valor P Resultado
Subamostras Globais Critério: Péssima - Muito Ruins
15 AC empresas Péssimas = AC empresas Muito Ruins < 0,001 rejeita
16A ACO empresas Péssimas = ACO empresas Muito Ruins < 0,001 rejeita
16B ACF empresas Péssimas = ACF empresas Muito Ruins < 0,001 rejeita
Hipóteses Variáveis do Passivo Valor P Resultado
Subamostras Globais Critério: Péssima - Muito Ruins
17 PC empresas Péssimas = PC empresas Muito Ruins 0,115 aceito
18A PCO empresas Péssimas = PCO empresas Muito Ruins 0,577 aceito
18B PCF empresas Péssimas = PCF empresas Muito Ruins < 0,001 rejeita
Resultados de teste não paramétrico (Mann - Whitney)
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
hipótese H0 = variável do primeiro grupo é igual que a variável do segundo grupo
hipótese H1 = variável do primeiro grupo é diferente (maior ou menor)
que variável do segundo grupo
Os testes ligados ao passivo (15,16A e 16 B) confirmam que os ativos
circulantes, operacionais e financeiros não são iguais e os testes do passivo (17,
18A e 18B) confirmam que o passivos circulante, e o passivo circulante operacional
são iguais em sua grande maioria.
Os resultados dos testes estão alinhados com os resultados obtidos em
2011. A diferença nos critérios de liquidez entre avaliar liquidez com o índice de
liquidez corrente e avaliar liquidez com o Modelo Fleuriet residiu nesta amostra de
2010 em diferenças ligadas ao ativo circulante operacional e passivo circulantes
financeiro. As péssimas possuem ativos circulante operacionais e passivos
circulantes financeiros muito maiores que as empresas classificadas como muito
ruins.
255
7.2.3.4 Análise de Regressão entre Liquidez Corrente e Indicador Fleuriet
Gráfico 7.58 - Diagrama de Dispersão entre o Índice de Liquidez Corrente e o
indicador Fleuriet com as médias e seus respectivos
intervalos de 95% de confiança (2010)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.45 - Regressão Gama com função de ligação identidade para o Índice
de Liquidez Corrente 2009 tendo como variável explicativa o indicador Fleuriet (2010)
L.I. L.S.
Fleuriet = 1 0,742 0,019 0,705 0,779
Fleuriet = 2 0,437 0,011 0,415 0,459
Fleuriet = 3 0,626 0,018 0,591 0,661
Fleuriet = 4 1.632 0,027 1.579 1.685
Fleuriet = 5 2.591 0,040 2.513 2.669
Fleuriet = 6 1.906 0,047 1.814 1.998
Fator β EP(β)
IC - 95%
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
256
Da mesma forma que na amostra de 2011, na análise do diagrama de
dispersão do gráfico 7.58 percebe-se a baixa correlação das grandezas liquidez
corrente e indicador do Modelo Fleuriet. Essa conclusão apoia-se no fato de que
para cada indicador Fleuriet péssimo ou muito ruim ou arriscado, a liquidez corrente
varia de 0 (zero) a 1 (um) e para os indicadores insuficiente ou sólido ou excelente a
liquidez corrente varia de 1 (um ) até 6 ( seis). Variações num mesmo intervalo de
uma grandeza (LC) quando a outra permanece constante são indicadores
matemáticos que as grandezas não possuem correlação forte.
7.2.3.5 Comparações entre Liquidez Corrente e Indicador Fleuriet
Gráfico 7.59 - Gráfico para as comparações múltiplas
com correção de Bonferroni (2010)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
257
Tabela 7.46 - Comparações múltiplas com correção de Bonferroni (2010)
L.I. L.S.
FLEURIET = 2 - FLEURIET = 1 -0,302 -0,369 -0,236
FLEURIET = 3 - FLEURIET = 1 -0,107 -0,187 -0,026
FLEURIET = 4 - FLEURIET = 1 0,899 0,798 0,999
FLEURIET = 5 - FLEURIET = 1 1,841 1,707 1,975
FLEURIET = 6 - FLEURIET = 1 1,128 0,973 1,283
FLEURIET = 3 - FLEURIET = 2 0,195 0,129 0,262
FLEURIET = 4 - FLEURIET = 2 1,201 1,111 1,291
FLEURIET = 5 - FLEURIET = 2 2,143 2,017 2,269
FLEURIET = 6 - FLEURIET = 2 1,43 1,281 1,579
FLEURIET = 4 - FLEURIET = 3 1,005 0,905 1,106
FLEURIET = 5 - FLEURIET = 3 1,948 1,814 2,082
FLEURIET = 6 - FLEURIET = 3 1,234 1,079 1,39
FLEURIET = 5 - FLEURIET = 4 0,942 0,795 1,089
FLEURIET = 6 - FLEURIET = 4 0,229 0,063 0,396
FLEURIET = 6 - FLEURIET = 5 -0,713 -0,902 -0,525
Fatores Comparados Diferença de MédiasIC - 95%
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
A análise comparativa com apoio estatístico utilizando a correção de
Bonferroni também permite assegurar a pouca diferença entre os valores da liquidez
corrente quando são feitas comparações entre empresas péssimas e muito ruins,
péssimas e arriscadas, muito ruins e arriscadas e insuficientes e excelentes.
Esses resultados também são muito similares aos obtidos na amostra global
de 2011 e complemetam o conjunto de testes para a conclusão de que liquidez
corrente é um indicador com informação de liquidez muito distinta da informação
incorporada ao Modelo Fleuriet. Este último além de possuir em seu contexto um
parametro de avaliação de liquidez (saldo em tesouraria) é uma ferramenta de
gestão do capital de giro.
258
7.2.4 Resultados de Rentabilidade versus Indicador Fleuriet em 2010
7.2.4.1 Histograma de Rentabilidade da amostra de 2010
A seguir o teste que comprova que a distribuição de frequência da
rentabilidade em 2010 também não tem um comportamento normal. Utilizou-se o
software R para realizar o teste Shapiro-Wilk.
Tabela 7.47 - Teste de normalidade para rentabilidade em 2010
Hipótese Shapiro p-valor Resultado
B 0,828 < 0,001 Não-Normal
Teste de Normalidade para Rentabilidade : Shapiro-Wilk
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
H0 = A distribuição é normal H1 = A distribuição não é normal
Gráfico 7.60 - Distribuição de frequência da rentabilidade em 2010
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
259
7.2.4.2 Relação da Rentabilidade com o Indicador Fleuriet em 2010
Gráfico 7.61 - Boxplot da rentabilidade versus indicador Fleuriet
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.48 - Estatísticas de rentabilidade em 2010
2010
FleutrietFrequencia Absoluta Frequencia Relativa
Rentabilidade
Média
Rentabilidade
Mediana
Péssimo 288 5,30% 0,075 0,061
Muito Ruim 269 4,97% 0,075 0,066
Arriscado 204 8,54% 0,170 0,097
Insuficiente 675 24,34% 0,146 0,118
Sólido 785 37,40% 0,193 0,154
Excelente 291 19,44% 0,271 0,201
Total 2512 100% 0,930 0,696 Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
260
Gráfico 7.62 - Gráfico de médias da rentabilidade versus indicador Fleuriet
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
No gráfico 7.62 verificou-se claramente que existe uma clara correlação
positiva entre as médias e medianas globais de rentabilidade em função do indicador
de estrutura financeira Fleuriet. A observação gráfica sugere que quanto melhor a
avaliação de acordo com o Modelo Fleuriet maior a rentabilidade de uma empresa.
As empresas com melhor indicador Fleuriet foram as mais rentáveis em 2010.
261
7.2.4.3 Resultado dos testes de hipóteses de rentabilidade por indicador Fleuriet
2010
Tabela 7.49 - Testes das hipoteses 19 a 26 – rentabilidade
Variáveis
Critério: Classificação Fleuriet
19 REN empresas Sólidas = REN empresas Excelentes < 0,001 rejeito
20 REN empresas Insuficientes = REN empresas Sólidas < 0,001 rejeito
21 REN empresas Arriscadas = REN empresas Insuficientes 0,659 aceito
22 REN empresas Muito Ruins = REN empresas Arriscadas 0,02 rejeito
23 REN empresas Péssimas = REN empresas Muito Ruim 0,952 aceito
24 REN empresas Arriscadas = REN empresas Excelentes < 0,001 rejeito
25 REN empresas Arriscadas = REN empresas Sólidas 0,009 rejeito
26 REN empresas Muito Ruins = REN empresas Insuficientes < 0,001 rejeito
Resultados de teste não paramétrico (Mann-Whitney com 95% de confiança) - 2010
Hipóteses Valor P Resultado
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
H0 = A Rentabilidade (REN) do primeiro subgrupo é igual a do segundo
H1 = A Rentabilidade (REN) do primeiro subgrupo é diferente do segundo
Os testes não paramétricos Wilcoxon-Mann-Whitney foram realizados
utilizando o software R e confirmaram todas observações gráficas sobre a relação
da rentabilidade com o indicador Fleuriet observadas no gráfico 7.62.
Os testes de hipóteses realizados rejeitaram a igualdade de quase todos os
testes. Uma exceção ocorreu na comparação da rentabilidade das empresas
arriscadas com a rentabilidade das empresas insuficientes e de fato as medianas
são muito próximas e o boxplot confirma a coincidência de valores em sua
totalidade. A outra exceção ocorreu na comparação da rentabilidade das empresas
péssimas com a rentabilidade das empresas muito ruins e de fato tanto a média
como a mediana como os grupos de valores são praticamente coincidentes.
Esses testes assim como os testes realizados na amostra global de 2011
confirmam a forte correlação entre rentabilidade e o indicador do Modelo Fleuriet.
Concluindo o estudo da relação entre Rentabilidade com o indicador do
Modelo Fleuriet realizou-se um teste de correlação de Sperman.
262
Tabela 7.50 - Correlação da rentabilidade versus indicador Fleuriet
Hipótese H0 p-valor Resultado
C r=0 < 0,001 rejeita
Teste de Correlação de Spearman
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
Rejeitando H0 = Aceita-se a hipótese de que existe correlação entre as
grandezas.
7.2.5 Resultados Setoriais Referentes a Liquidez Corrente vs Indicador Fleuriet
Os testes de hipóteses setoriais foram feitos nos 13 setores mais
representativos da amostra de 2010. Foram testes de comparações de valores entre
as empresas sólidas e excelentes; insuficientes e excelentes; péssimas e muito ruins
e péssimas e arriscadas de cada um dos 13 setores.
Tabela 7.51A - Testes das hipóteses setoriais entre as empresas sólidas e excelentes
Posição Setores Variáveis Hipóteses p-value Resultado N
1 Agronegócios e Alimentos LC Sólidas = LC Excelentes 27 0,073 aceita 70
3 Comércio LC Sólidas = LC Excelentes 29 0,000 rejeita 104
5 Construção e Engenharia LC Sólidas = LC Excelentes 31 0,000 rejeita 165
8 Energia Elétrica LC Sólidas = LC Excelentes 34 0,000 rejeita 70
12 Metalurgia e Siderurgia LC Sólidas = LC Excelentes 38 0,108 aceita 52
14 Outras Atividades Indústriais LC Sólidas = LC Excelentes 40 0,209 aceita 29
16 Petróleo e Gás LC Sólidas = LC Excelentes 42 0,004 rejeita 25
17 Química e Petroquímica LC Sólidas = LC Excelentes 43 0,894 aceita 28
18 Saúde LC Sólidas = LC Excelentes 44 0,018 rejeita 15
19 Serviços de Transporte e Logística LC Sólidas = LC Excelentes 45 0,000 rejeita 44
20 Serviços Especializados LC Sólidas = LC Excelentes 46 0.001 rejeita 213
22 Telecomunicações LC Sólidas = LC Excelentes 48 0,865 aceita 16
23 Têxtil, Confecção e Calçados LC Sólidas = LC Excelentes 49 0,367 aceita 31 Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
H0 = A LC das sólidas é igual a LC das excelentes
H1 = A LC das sólidas é diferente (maior ou menor) da LC das excelentes
263
Os testes confirmaram, na maioria das empresas (74%) pertencentes a sete
dos treze setores testados, que a liquidez corrente das empresas excelentes não é
igual à das empresas sólidas. Desta forma pode-se assumir a indicação da mediana,
isto é, na maioria das comparações a liquidez corrente das empresas excelentes é
menor que a das empresas sólidas.
Tabela 7.51B - Testes das hipóteses setoriais entre as
empresas insuficientes e excelentes
Posição Setores Variáveis Hipóteses p-value Resultado N
1 Agronegócios e Alimentos LC Insuficientes = LC Excelentes 50 0,386 aceita 88
3 Comércio LC Insuficientes = LC Excelentes 52 0,465 aceita 120
5 Construção e Engenharia LC Insuficientes = LC Excelentes 54 0,136 aceita 104
8 Energia Elétrica LC Insuficientes = LC Excelentes 57 0,355 aceita 60
12 Metalurgia e Siderurgia LC Insuficientes = LC Excelentes 61 0,689 aceita 46
14 Outras Atividades Indústriais LC Insuficientes = LC Excelentes 63 0,828 aceita 32
16 Petróleo e Gás LC Insuficientes = LC Excelentes 65 0,183 aceita 20
17 Química e Petroquímica LC Insuficientes = LC Excelentes 66 0,056 aceita 32
18 Saúde LC Insuficientes = LC Excelentes 67 0,450 aceita 18
19 Serviços de Transporte e Logística LC Insuficientes = LC Excelentes 68 0,315 aceita 48
20 Serviços Especializados LC Insuficientes = LC Excelentes 69 0,009 rejeita 156
22 Telecomunicações LC Insuficientes = LC Excelentes 71 0,490 aceita 13
23 Têxtil, Confecção e Calçados LC Insuficientes = LC Excelentes 72 0,540 aceita 37 Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
H0 = A LC das insuficientes é igual a LC das excelentes
H1 = A LC das insuficientes é diferente (maior ou menor) da LC das excelentes
Os testes confirmaram na maioria das empresas (80%) pertencentes a 12
(doze) dos 13 (treze) setores testados, que a liquidez corrente das empresas
excelentes é igual à das empresas insuficientes. Esses testes confirmam a
observação gráfica na amostra global e nos gráficos setoriais de 2010, e estão
alinhados com os resultados de 2011. Empresas com classificações tão distintas no
Modelo Fleuriet apresentam liquidez corrente iguais. Esses resultam ratificam as
conclusões desta pesquisa; a liquidez corrente não é um adequado indicador de
liquidez.
264
Tabela 7.52 - Testes das hipóteses setoriais entre as
empresas péssimas e muito ruins
Posição Setores Variáveis Hipóteses p-value Resultado N
1 Agronegócios e Alimentos LC Péssimas = LC Muito Ruins 73 0,000 rejeita 81
3 Comércio LC Péssimas = LC Muito Ruins 75 0,005 rejeita 20
5 Construção e Engenharia LC Péssimas = LC Muito Ruins 77 0,007 rejeita 47
8 Energia Elétrica LC Péssimas = LC Muito Ruins 80 0,000 rejeita 80
12 Metalurgia e Siderurgia LC Péssimas = LC Muito Ruins 84 0,007 rejeita 23
14 Outras Atividades Indústriais LC Péssimas = LC Muito Ruins 86 0,005 rejeita 17
16 Petróleo e Gás LC Péssimas = LC Muito Ruins 88 0,814 aceita 6
17 Química e Petroquímica LC Péssimas = LC Muito Ruins 89 0,004 rejeita 23
18 Saúde LC Péssimas = LC Muito Ruins 90 0,010 rejeita 22
19 Serviços de Transporte e Logística LC Péssimas = LC Muito Ruins 91 0,004 rejeita 39
20 Serviços Especializados LC Péssimas = LC Muito Ruins 92 0,000 rejeita 119
22 Telecomunicações LC Péssimas = LC Muito Ruins 94 0,196 aceita 12
23 Têxtil, Confecção e Calçados LC Péssimas = LC Muito Ruins 95 0,029 rejeita 8
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
H0 = A LC das péssimas é igual a LC das muito ruins
H1 = A LC das péssimas é diferente (maior ou menor) da LC das muito ruins
Os testes confirmaram, na maioria das empresas (96%) que pertencem a 10
(dez) dos 13 (treze) setores testados, que a liquidez corrente das empresas
péssimas não é igual à das empresas muito ruins. Desta forma podemos assumir o
valor da mediana de cada subgrupo para verificar que conjunto de valores apresenta
o maior índice de liquidez corrente. As medianas das empresas péssimas de todos
os setores apresentam valor maior que as medianas das empresas muito ruins.
Esses testes confirmam a observação gráfica na amostra global e nos gráficos
setoriais de 2010 e estão alinhados com os resultados de 2011. Empresas com
classificação péssima apresentam melhor liquidez corrente do que empresas com
classificação Fleuriet muito ruim, que é uma classificação melhor. Esses resultados
confirmam as observações gráficas e também ratificam as conclusões desta
pesquisa; a liquidez corrente não é um adequado indicador de liquidez.
265
Tabela 7.53 - Testes das hipóteses setoriais entre as empresas
péssimas e arriscadas
Posição Setores Variáveis Hipóteses p-value Resultado N
1 Agronegócios e Alimentos LC Péssimas = LC Arriscadas 96 0,000 rejeita 63
3 Comércio LC Péssimas = LC Arriscadas 98 0,637 aceita 25
5 Construção e Engenharia LC Péssimas = LC Arriscadas 100 0,398 aceita 50
8 Energia Elétrica LC Péssimas = LC Arriscadas 103 0,605 aceita 51
12 Metalurgia e Siderurgia LC Péssimas = LC Arriscadas 107 0,593 aceita 18
14 Outras Atividades Indústriais LC Péssimas = LC Arriscadas 109 0,348 aceita 13
16 Petróleo e Gás LC Péssimas = LC Arriscadas 111 1,000 aceita 4
17 Química e Petroquímica LC Péssimas = LC Arriscadas 112 0,759 aceita 17
18 Saúde LC Péssimas = LC Arriscadas 113 0,008 rejeita 24
19 Serviços de Transporte e Logística LC Péssimas = LC Arriscadas 114 0,988 aceita 37
20 Serviços Especializados LC Péssimas = LC Arriscadas 115 0,995 aceita 108
22 Telecomunicações LC Péssimas = LC Arriscadas 117 0,216 aceita 7
23 Têxtil, Confecção e Calçados LC Péssimas = LC Arriscadas 118 0,100 aceita 6
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
H0 = A LC das péssimas é igual a LC das arriscadas
H1 = A LC das péssimas é diferente (maior ou menor) da LC das arriscadas
Os testes confirmaram na maioria das empresas (80%) pertencentes a 11
(onze) dos treze setores testados, que a liquidez corrente das empresas péssimas é
igual à das empresas arriscadas. Esses testes confirmam a observação gráfica na
amostra global e nos gráficos setoriais de 2010 e estão alinhados com os resultados
de 2011. Empresas com classificações tão distintas no Modelo Fleuriet apresentam
liquidez corrente iguais. Esses resultam ratificam as conclusões desta pesquisa; a
liquidez corrente não é um adequado indicador de liquidez.
7.2.5.1 Gráficos e tabelas setoriais com a médias e medianas de liquidez corrente
versus indicador Fleuriet em 2010
Também foram apresentados os gráficos das variáveis de amostras
segmentadas por porte dentro de cada setor e o comportamento se mostrou
coerente com o setor e com a amostra global do ano de 2010.
266
Gráfico 7.63 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet –
Setor Agronegócio e Alimentos (2010)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.64 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Agronegócio e Alimentos (2010)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.54 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Agronegócios e Alimentos (2010)
Pequeno Médio Grande Quantidade Média Mediana
Indicador Fleuriet Quantidade Média Quantidade Média Quantidade Média 240
Péssimo 11 0,732 29 0,711 13 0,765 53 0,729 0,770
Muito Ruim 9 0,309 15 0,428 4 0,543 28 0,406 0,461
Arriscado 8 0,263 2 0,494 10 0,309 0,281
Insuficiente 14 1,822 38 1,502 27 1,383 79 1,518 1,428
Sólido 13 2,701 29 2,683 19 2,381 61 2,593 2,308
Excelente 5 2,619 4 1,193 9 1,985 1,547
1 - Agronegócios e Alimentos
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
267
Gráfico 7.65 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet –
Setor Comércio (2010)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.66 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Comércio (2010)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.55 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Comércio (2010)
Pequeno Médio Grande Quantidade Média Mediana
Indicador Fleuriet Quantidade Média Quantidade Média Quantidade Média 241
Péssimo 3 0,530 7 0,942 5 0,860 15 0,832 0,893
Muito Ruim 3 0,200 2 0,588 5 0,355 0,407
Arriscado 2 0,881 4 0,803 4 0,968 10 0,884 0,946
Insuficiente 20 1,446 54 1,495 33 1,381 107 1,451 1,360
Sólido 23 2,727 44 2,380 24 1,853 91 2,329 1,936
Excelente 1 1,815 8 1,405 4 1,181 13 1,368 1,188
3 - Comércio
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
268
Gráfico 7.67 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet –
Setor Construção e Engenharia (2010)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.68 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Construção e Engenharia (2010)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.56 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Construção e Engenharia (2010)
Pequeno Médio Grande Quantidade Média Mediana
Indicador Fleuriet Quantidade Média Quantidade Média Quantidade Média 316
Péssimo 10 0,652 10 0,742 4 0,690 24 0,696 0,698
Muito Ruim 11 0,401 8 0,522 4 0,644 23 0,485 0,489
Arriscado 17 0,679 8 0,861 1 0,658 26 0,734 0,807
Insuficiente 23 1,934 36 1,942 19 1,832 78 1,913 1,681
Sólido 52 2,565 63 2,675 24 2,732 139 2,644 2,398
Excelente 12 1,629 9 2,042 5 1,504 26 1,748 1,318
5 - Construção e Engenharia
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
269
Gráfico 7.69 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Energia Elétrica (2010)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.70 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet e Porte –
Setor Energia Elétrica (2010)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.57 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Energia Elétrica (2010)
Pequeno Médio Grande Quantidade Média Mediana
Indicador Fleuriet Quantidade Média Quantidade Média Quantidade Média 202
Péssimo 9 0,665 13 0,637 8 0,885 30 0,711 0,740
Muito Ruim 20 0,447 20 0,437 10 0,655 50 0,484 0,510
Arriscado 5 0,556 11 0,599 5 0,877 21 0,655 0,728
Insuficiente 6 1,891 16 1,763 9 1,369 31 1,673 1,476
Sólido 10 2,657 16 2,636 15 1,977 41 2,400 2,010
Excelente 10 1,859 11 1,387 8 1,364 29 1,543 1,385
8 - Energia Elétrica
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
270
Gráfico 7.71 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet –
Setor Metalúrgica e Siderurgia (2010)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.72 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Metalúrgica e Siderurgia (2010)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.58 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Metalúrgica e Siderurgia (2010)
Pequeno Médio Grande Quantidade Média Mediana
Indicador Fleuriet Quantidade Média Quantidade Média Quantidade Média 121
Péssimo 4 0,927 7 0,829 4 0,876 15 0,868 0,895
Muito Ruim 1 0,286 4 0,632 3 0,532 8 0,551 0,532
Arriscado 3 0,798 3 0,798 0,941
Insuficiente 8 1,431 22 1,830 13 1,684 43 1,712 1,468
Sólido 5 2,714 29 3,064 15 3,157 49 3,057 2,786
Excelente 2 2,077 1 1,565 3 1,906 1,565
12 - Metalúrgico e Siderurgia
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
271
Gráfico 7.73 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet –
Setor Outras Atividades Industriais (2010)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.74 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Outras Atividades Industriais (2010)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.59 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Outras Atividades Industriais (2010)
Pequeno Médio Grande Quantidade Média Mediana
Indicador Fleuriet Quantidade Média Quantidade Média Quantidade Média 78
Péssimo 5 0,830 4 0,729 3 0,665 12 0,755 0,762
Muito Ruim 2 0,330 2 0,144 1 0,364 5 0,262 0,223
Arriscado 1 0,914 1 0,914 0,914
Insuficiente 5 1,739 21 1,646 5 1,818 31 1,689 1,443
Sólido 5 3,135 17 2,328 6 2,463 28 2,501 2,352
Excelente 1 1,373 1 1,373 1,373
14 - Outras Atividades Industriais
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
272
Gráfico 7.75 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Petróleo e Gás (2010)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.76 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet e Porte –
Setor Petróleo e Gás (2010)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.60 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Petróleo e Gás (2010)
Pequeno Médio Grande Quantidade Média Mediana
Indicador Fleuriet Quantidade Média Quantidade Média Quantidade Média 42
Péssimo 2 0,661 2 0,661 0,661
Muito Ruim 1 0,196 3 0,630 4 0,522 0,600
Arriscado 1 0,353 1 0,876 2 0,615 0,615
Insuficiente 3 2,009 6 1,416 9 1,614 1,514
Sólido 3 2,585 4 2,957 7 1,847 14 2,322 1,949
Excelente 7 1,346 4 1,561 11 1,424 1,106
16 - Petróleo e Gás
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
273
Gráfico 7.77 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet –
Setor Química e Petroquímica (2010)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.78 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet e Porte –
Setor Química e Petroquímica (2010)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.61 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Química e Petroquímica (2010)
Pequeno Médio Grande Quantidade Média Mediana
Indicador Fleuriet Quantidade Média Quantidade Média Quantidade Média 82
Péssimo 5 0,733 11 0,864 16 0,823 0,842
Muito Ruim 1 0,352 3 0,641 3 0,578 7 0,572 0,665
Arriscado 1 0,817 1 0,817 0,817
Insuficiente 1 1,598 17 1,363 12 1,868 30 1,573 1,356
Sólido 4 2,838 15 2,980 7 2,559 26 2,845 2,252
Excelente 1 2,255 1 3,182 2 2,718 2,718
17 - Químico e Petroquímico
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
274
Gráfico 7.79 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Saúde (2010)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.80 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Saúde (2010)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.62 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Saúde (2010)
Pequeno Médio Grande Quantidade Média Mediana
Indicador Fleuriet Quantidade Média Quantidade Média Quantidade Média 61
Péssimo 4 0,665 6 0,916 10 0,815 0,868
Muito Ruim 5 0,457 7 0,655 12 0,573 0,614
Arriscado 7 0,476 5 0,432 2 0,465 14 0,459 0,376
Insuficiente 2 2,035 7 1,337 1 1,083 10 1,451 1,291
Sólido 4 2,840 2 2,393 1 6,045 7 3,170 2,097
Excelente 4 1,314 4 1,735 8 1,525 1,458
18 - Saúde
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
275
Gráfico 7.81 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet –
Setor Transporte e Logística (2010)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.82 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Transporte e Logística (2010)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.63 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Transporte e Logística (2010)
Pequeno Médio Grande Quantidade Média Mediana
Indicador Fleuriet Quantidade Média Quantidade Média Quantidade Média 129
Péssimo 6 0,624 6 0,787 5 0,635 17 0,684 0,743
Muito Ruim 8 0,385 10 0,476 4 0,498 22 0,447 0,418
Arriscado 7 0,505 11 0,662 2 0,889 20 0,630 0,799
Insuficiente 6 1,205 13 1,277 7 1,427 26 1,301 1,172
Sólido 7 2,608 10 2,110 5 1,745 22 2,186 2,057
Excelente 6 1,322 12 1,586 4 1,302 22 1,462 1,301
19 - Serviços de Transporte e Logística
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
276
Gráfico 7.83 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet –
Setor Serviços Especializados (2010)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.84 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Serviços Especializados (2010)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.64 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Serviços Especializados (2010)
Pequeno Médio Grande Quantidade Média Mediana
Indicador Fleuriet Quantidade Média Quantidade Média Quantidade Média 449
Péssimo 21 0,655 15 0,585 6 0,710 42 0,638 0,651
Muito Ruim 31 0,306 32 0,319 14 0,415 77 0,331 0,274
Arriscado 29 0,608 31 0,632 6 0,719 66 0,629 0,710
Insuficiente 24 1,829 22 1,717 5 1,213 51 1,720 1,418
Sólido 53 2,818 43 2,356 12 1,994 108 2,543 2,098
Excelente 50 2,321 39 2,010 16 1,512 105 2,082 1,674
20 - Serviços Especializados
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
277
Gráfico 7.85 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet –
Setor Serviços de Telecomunicações (2010)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.86 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Serviços de Telecomunicações (2010)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.65 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Serviços de Telecomunicações (2010)
Pequeno Médio Grande Quantidade Média Mediana
Indicador Fleuriet Quantidade Média Quantidade Média Quantidade Média 34
Péssimo 2 0,585 1 0,908 3 0,693 0,646
Muito Ruim 5 0,219 1 0,506 3 0,806 9 0,446 0,395
Arriscado 2 0,834 2 0,895 4 0,865 0,870
Insuficiente 2 1,241 2 1,241 1,241
Sólido 1 1,120 3 2,012 1 1,176 5 1,666 1,269
Excelente 6 2,006 5 1,331 11 1,699 1,336
22 - Telecomunicações
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
278
Gráfico 7.87 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet –
Setor Têxtil, Confecção e Calçados (2010)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.88 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Têxtil, Confecção e Calçados (2010)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.66 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Têxtil, Confecção e Calçados (2010)
Pequeno Médio Grande Quantidade Média Mediana
Indicador Fleuriet Quantidade Média Quantidade Média Quantidade Média 75
Péssimo 3 0,906 1 0,966 4 0,921 0,915
Muito Ruim 3 0,339 1 0,184 4 0,300 0,271
Arriscado 1 0,714 1 0,254 2 0,484 0,484
Insuficiente 8 1,933 19 1,777 7 2,314 34 1,924 1,828
Sólido 5 3,730 18 2,854 5 3,514 28 3,128 2,846
Excelente 3 2,246 3 2,246 2,242
23 - Têxtil, Confecção e Calçados
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
279
7.3 RESULTADOS OBTIDOS REFERENTES À AMOSTRA DE 2009
7.3.1 Tratamento dos outliers e amostra qualificada
A seguir apresentam-se os testes globais de liquidez corrente e rentabilidade
comparados com o indicador Fleuriet e os testes setorias referentes aos 15 (quinze)
principais setores.
Os resultados obtidos em 2009 possuem a mesma tendência dos resultados
e conclusões obtidos nas amostras de 2010 e 2011, tanto globalmente como
setorialmente, por isso resolveu-se em 2010 e 2009 apresentar os resultados
setoriais dos principais setores e não de todos os 23 setores. Os 13 setores
selecionados em 2009 são os mais expressivos e representam cerca de 80% da
amostra global.
Tabela 7.67 - Quantidades de empresas por setor e por porte (2009)
2009 .
Setores Grande Pequeno Médio Total
Agronegócio e Alimentos 51 55 92 198
Bebidas e Fumo 13 4 6 23
Comércio 52 48 102 202
Comunicação 2 16 9 27
Construção e Engenharia 50 122 96 268
Editorial e Gráfico 4 4 15 23
Elétrica,Eletrônica e Tecnologia 17 12 24 53
Energia Elétrica 50 67 60 177
Farmacéutico 18 10 19 47
Indústria de Transporte 17 11 24 52
Máquinas e Equipamentos 11 32 32 75
Metalúrgico e Siderurgia 31 19 60 110
Mineração 7 7 11 25
Outras Atividades Industriais 9 19 41 69
Papel e Celulose 10 9 22 41
Petróleo e Gás 19 9 10 38
Químico e Petroquímico 27 7 44 78
Saúde 3 26 27 56
Serviços de Transporte e Logística 23 36 60 119
Serviços Públicos 12 22 26 60
ServiçosEspecializados 44 183 159 386
Telecomunicações 14 7 11 32
Têxtil,Confecção e Calçados 10 18 45 73
Total 494 743 995 2232
Porcentagem 22,13% 33,29% 22,13% 100,00%
Quantidade por porte e setor
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
280
7.3.2 Resultados da Liquidez Corrente da amostra de 2009
7.3.2.1 Distribuição de frequencia da liquidez corrente de 2009
A seguir, o teste Shapiro-Wilk assegura que a distribuição de frequência da
liquidez corrente não é uma distribuição normal.
Tabela 7.68 - Teste de normalidade da distribuição de liquidez corrente de 2009
Hipótese Shapiro p-valor Resultado
A 0,894 < 0,001 Não-Normal
Teste de Normalidade para Liquidez Corrente : Shapiro-Wilk
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
Rejeitou-se a hipótese nula que confirmaria a normalidade.
Gráfico 7.89 - Distribuição de frequência da liquidez corrente (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
281
Tabela 7.69 - Dados da distribuição de frequência da liquidez corrente (2009)
Total
Intervalo 0~0.5 0.5~1 1~1.5 1.5~2 2~2.5 2.5~3 3~3.5 3.5~4 4~4.5 4.5~5 5~5.5 5.5~6 6~6.5 -
Frequência 282 465 545 316 216 130 88 63 47 39 25 13 3 2232
Porcentagem 12,63% 20,83% 24,42% 14,16% 9,68% 5,82% 3,94% 2,82% 2,11% 1,75% 1,12% 0,58% 0,13% 100,00%
Histograma por Liquidez Corrente 2009
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
7.3.2.2 Boxplot da Liquidez Corrente da amostra de 2009
Gráfico 7.90 - Boxplot da liquidez corrente da amostra (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.70 - Estatísticas da amostra de 2009
Variável N Média D.P. 1º Quartil Mediana 3º Quartil
Liquidez Corrente 2009 2232 1,623 1,162 0,84 1,305 2,14
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
282
7.3.2.3 Amostras de Liquidez Corrente de 2009 segmentada por porte
7.3.2.3.1 Histogramas segmentados por porte
Gráfico 7.91A - Frequência da liquidez corrente pequeno porte (2009)
0
20
40
60
80
100
120
140
160
0~0.5 0.5~1 1~1.5 1.5~2 2.~2.5 2.5~3 3~3.5 3.5~4 4~4.5 4.5~5 5~5.5 >5.5
Fre
qu
ên
cia
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.71A - Dados dos histogramas de liquidez corrente pequeno porte (2009)
Total
Intervalo 0~0.5 0.5~1 1~1.5 1.5~2 2.~2.5 2.5~3 3~3.5 3.5~4 4~4.5 4.5~5 5~5.5 >5.5 -
Frequência 150 135 144 93 62 47 31 31 20 13 10 7 743
Histograma por porte 2009 Pequeno
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
283
Gráfico 7.91B - Frequência da liquidez corrente médio porte (2009)
0
50
100
150
200
250
300
0~0.5 0.5~1 1~1.5 1.5~2 2.~2.5 2.5~3 3~3.5 3.5~4 4~4.5 4.5~5 5~5.5 >5.5
Fre
qu
ên
cia
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.71B - Dados dos histogramas de liquidez corrente médio porte (2009)
Total
Intervalo 0~0.5 0.5~1 1~1.5 1.5~2 2.~2.5 2.5~3 3~3.5 3.5~4 4~4.5 4.5~5 5~5.5 >5.5 -
Frequência 114 201 243 143 108 65 40 22 19 20 14 6 995
Histograma por porte 2009 Médio
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
284
Gráfico 7.91C - Frequência da liquidez corrente grande porte (2009)
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
0~0.5 0.5~1 1~1.5 1.5~2 2.~2.5 2.5~3 3~3.5 3.5~4 4~4.5 4.5~5 5~5.5 >5.5
Fre
qu
ên
cia
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.71C - Dados dos histogramas de liquidez corrente grande porte (2009)
Total
Intervalo 0~0.5 0.5~1 1~1.5 1.5~2 2.~2.5 2.5~3 3~3.5 3.5~4 4~4.5 4.5~5 5~5.5 >5.5 -
Frequência 18 129 158 80 46 18 17 10 8 6 1 3 494
Histograma por porte 2009 Grande
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
285
7.3.2.3.2 Boxplot de toda a amostra de 2009 segmentada por porte
Tabela 7.72 - Liquidez corrente por porte (2009)
Tamanho Freq. Absoluta Freq. Relativa Média Mediana
Pequeno 743 33,30% 1,611 1,25
Médio 995 44,60% 1,659 1,37
Grande 494 22,10% 1,571 1,29
Total 2232 100,00% 1,623 1,305
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.92 - Liquidez corrente por porte (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
286
7.3.2.3.3 Testes Wilcoxon-Mann-Whitney da amostra de 2009 segmentada por porte
Tabela 7.73 - Resultados por porte – Wilcoxon-Mann-Whitney (2009)
Hipóteses Variáveis Valor P Resultado
1 LC empresas pequenas = LC empresas médias 0,02 rejeito
2 LC empresas pequenas = LC empresas grandes 0,077 aceito
3 LC empresas médias = LC empresas grandes 0,614 aceito
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
H0 = A LC é igual da subamostra “a” é igual a LC da subamostra “b”
H1 = A LC das subamostras “a” são diferentes
Os testes 2 e 3 confirmam que na comparação da liquidez corrente entre as
empresas pequenas com grandes e médias com grandes não existe diferença
significativa de valores. Na comparação entre as empresas de pequeno e médio
porte o teste não aceitou a igualdade com um p-valor é de 2,0%. A conclusão a que
se chega com a observação gráfica e os testes é que o porte não é uma
característica diferenciadora de índices de liquidez corrente entre empresas, pelo
menos nesta amostra de 2009 que se apresentou com características muito
próximas das amostras de 2010 e 2011.
287
7.3.3 Resultados da Liquidez Corrente versus Indicador Fleuriet
7.3.3.1 Segmentação por setor versus indicador Fleuriet, amostra global de 2009
Tabela 7.74 - Matriz de classificação Fleuriet por setor (2009)
Setores .
Péssimo Muito Ruim Arriscado Insuficiente Sólido Excelente Total
Agronegócio e Alimentos 64 16 10 59 41 8 198
Bebidas e Fumo 3 1 7 11 1 23
Comércio 14 7 11 77 83 10 202
Comunicação 3 6 3 4 11 27
Construção e Engenharia 18 14 25 64 118 29 268
Editorial e Gráfico 1 2 2 7 9 2 23
Elétrica,Eletrônica e Tecnologia 5 20 25 3 53
Energia Elétrica 23 54 31 13 20 36 177
Farmacéutico 8 1 1 21 15 1 47
Indústria de Transporte 8 4 2 14 21 3 52
Máquinas e Equipamentos 3 1 1 25 36 9 75
Metalúrgico e Siderurgia 14 4 2 37 50 3 110
Mineração 4 3 4 3 7 4 25
Outras Atividades Industriais 12 5 1 24 27 69
Papel e Celulose 6 3 2 14 15 1 41
Petróleo e Gás 5 4 5 8 10 6 38
Químico e Petroquímico 18 5 3 22 30 78
Saúde 14 8 11 7 9 7 56
Serviços de Transporte e Logística 14 32 14 19 24 16 119
Serviços Públicos 9 5 9 14 22 1 60
ServiçosEspecializados 38 79 51 39 78 101 386
Telecomunicações 4 6 5 2 10 5 32
Têxtil,Confecção e Calçados 3 5 30 33 2 73
Total 288 262 196 529 698 259 2232
Porcentagem 12,90% 11,74% 8,78% 23,70% 31,27% 11,60% 100,00%
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.93 - Histograma do indicador Fleuriet (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
288
7.3.3.2 Histogramas de liquidez Corrente versus cada indicador Fleuriet
Gráfico 7.94 - Histograma da Liquidez Corrente versus critério Fleuriet
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
289
Tabela 7.75 - Dados dos histogramas de liquidez corrente
segmentada por critério Fleuriet (2009)
Total
Intervalo 0.0~0.2 0.2~0.3 0.3~0.4 0.4~0.5 0.5.~0.6 0.6~0.70.7~0.80.8~0.9 0.9~1 -
Frequência 8 8 17 27 27 24 45 59 73 288
Histograma por Fleuriet 2009 Péssimo
Total
Intervalo 0.0~0.2 0.2~0.3 0.3~0.4 0.4~0.5 0.5.~0.6 0.6~0.70.7~0.80.8~0.9 0.9~1 -
Frequência 52 42 35 33 28 27 21 17 7 262
Histograma por Fleuriet 2009 Muito Ruim
Total
Intervalo 0.0~0.2 0.2~0.3 0.3~0.4 0.4~0.5 0.5.~0.6 0.6~0.70.7~0.80.8~0.9 0.9~1 -
Frequência 23 14 9 14 14 21 26 33 42 196
Histograma por Fleuriet 2009 Arriscado
Total
Intervalo 1~1.5 1.5~2 2~2.5 2.5~3 3~3.5 3.5~4 4~4.5 4.5~5 5~5.5 >5.5 -
Frequência 308 122 57 23 9 5 1 2 0 2 529
Histograma por Fleuriet 2009 Insuficiente
Total
Intervalo 1~1.5 1.5~2 2~2.5 2.5~3 3~3.5 3.5~4 4~4.5 4.5~5 5~5.5 >5.5 -
Frequência 105 152 133 95 63 45 41 29 23 12 698
Histograma por Fleuriet 2009 Sólido
Total
Intervalo 1~1.5 1.5~2 2~2.5 2.5~3 3~3.5 3.5~4 4~4.5 4.5~5 5~5.5 >5.5 -
Frequência 133 42 26 12 16 13 5 8 2 2 259
Histograma por Fleuriet 2009 Excelente
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
7.3.3.3 Liquidez Corrente versus Indicador Fleuriet na amostra global de 2009
Gráfico 7.95 - Relação dos indicadores Fleuriet versus média e mediana
da liquidez corrente (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
290
7.3.3.3.1 Comprovação estatística da diferença entre as médias das subamostras de
liquidez corrente versus indicador Fleuriet
Tabela 7.76 - Liquidez corrente por critério Fleuriet (2009)
Fleuriet Freq. Absoluta Freq. Relativa Média Mediana
Péssima 288 12,90% 0,716 0,78
Muito Ruim 262 11,70% 0,43 0,405
Arriscada 196 8,80% 0,63 0,71
Insuficiente 529 23,70% 1,601 1,4
Sólida 698 31,30% 2,63 2,36
Excelente 259 11,60% 1,926 1,47
Total 2232 100,00% 1,623 1,305
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
Quadro 7.7 - Conclusões sobre a relação LC versus indicador Fleuriet
Conclusões Resultados a serem testados
4 A LC das Sólidas é maior que a LC das Excelentes
5 A LC das Insuficientes é menor que a LC das Sólidas
6 A LC das Arriscadas é menor que a LC das Insuficientes
7 A LC das Muito Ruins é menor que a LC das Arriscadas
8 A LC das Péssimas é maior que a LC das Muito Ruins
9 A LC das Insuficientes é um menor ou igual ao LC das Excelentes
10 A LC das Péssimas é igual ao LC das Arriscadas
Quadro elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Estas conclusões são as bases para as hipóteses que foram testadas e os
resultados estão apresentados a seguir.
291
Tabela 7.77 - Resultados dos testes das hipóteses 4 a 10 na amostra de 2010
Variáveis
Critério: Classificação Fleuriet
4 LC empresas Sólidas = LC empresas Excelentes < 0,001 rejeito
5 LC empresas Insuficientes = LC empresas Sólidas < 0,001 rejeito
6 LC empresas Arriscadas = LC empresas Insuficientes < 0,001 rejeito
7 LC empresas Muito Ruins = LC empresas Arriscadas < 0,001 rejeito
8 LC empresas Péssimas = LC empresas Muito Ruim < 0,001 rejeito
9 LC empresas Insuficiente = LC empresas Excelentes 0,014 rejeito
10 LC empresas Péssimas = LC empresas Arriscadas 0,002 rejeito
Resultados de teste não paramétrico (Mann-Whitney com 95% de confiança) - 2009
Hipóteses Valor P Resultado
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
H0 = A LC da subamostra “a” é igual à LC da subamostra “b”
H1 = A LC da subamostra “a” é diferente à LC da subamostra “b”
Nos resultados dos testes das hipóteses 4 a 10 rejeitaram-se em todas os
testes a hipotese nula da igualdade entre a liquidez corrente dos subgrupos
comparados. Nos testes 9 e 10 percebe-se uma tendência a considerar os grupos
iguais. Todos esses resultados confirmam as conclusões apresentadas no quadro
7.7. Estes resultados também estão absolutamente alinhados com os resultados
obtidos nas amostras globais de 2010 e 2011.
7.2.3.3.2 Explicação das diferenças nos testes do item 7.1.3.3.1
Após a realização destes testes, passou-se a ter certeza do valor da liquidez
corrente associado a cada indicador Fleuriet na amostra global de 2009.
Observando o gráfico 7.95, os principais resultados que precisam ser analisados e
explicados sobre as diferenças entre a liquidez corrente e o modelo Fleuriet são:
c) As empresas classificadas como excelentes segundo o critério Fleuriet não
possuem índice de liquidez corrente melhor que as empresas sólidas! Por quê?
d) As empresas classificadas como péssimas segundo o critério Fleuriet não
possuem índice de liquidez corrente pior que as empresas Muito Ruins! Por quê?
292
Essas diferenças ocorrem porque o modelo Fleuriet desmembra tanto o ativo
como o passivo circulante em operacional e financeiro e esse fato expõe claramente
se a empresa está conseguindo financiar suas necessidades operacionais com
recursos operacionais ou se está utilizando recursos onerosos de curto prazo para
financiar suas necessidades de capital de giro.
Portanto, é necessário confirmar estatisticamente as diferenças de valores
do ativo circulante, ativo circulante operacional, ativo circulante financeiro, passivo
circulante, passivo circulante operacional e passivo circulante financeiro.
Quadro 7.8 - Hipóteses 11 a 18 a serem testadas, amostra de 2009
Hipóteses Variáveis
Subamostras Globais Critério: Sólida - Excelente
11 AC empresas Sólidas = AC empresas Excelentes
12 A ACO empresas Sólidas = ACO empresas Excelentes
12 B ACF empresas Sólidas = ACF empresas Excelentes
13 PC empresas Sólidas = PC empresas Excelentes
14 A PCO empresas Sólidas = PCO empresas Excelentes
14 B PCF empresas Sólidas = PCF empresas Excelentes
Subamostras Globais Critério: Péssima - Muito Ruim
15 AC empresas Péssimas = AC empresas Muito Ruins
16 A ACO empresas Péssimas = ACO empresas Muito Ruins
16 B ACF empresas Péssimas = ACF empresas Muito Ruins
17 PC empresas Péssimas = PC empresas Muito Ruins
18 A PCO empresas Péssimas = PCO empresas Muito Ruins
18 B PCF empresas Péssimas = PCF empresas Muito Ruins
Resultados de teste não paramétrico (Mann - Whitney)
Quadro elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
hipótese H0 = variável do primeiro grupo é igual que a variável
do segundo grupo
hipótese H1 = variável do primeiro grupo é diferente (maior ou menor)
que variável do segundo grupo
293
Testes envolvendo Ativo Circulante, Ativo Circulante Operacional e Ativo
Circulante Financeiro
A seguir são apresentados gráficos, tabelas e testes de hipóteses que
explicam as razões das diferenças de valores entre os ativos circulantes, ativos
circulantes operacionais e ativos circulantes financeiros das empresas classificadas
como excelentes e sólidas e em seguida entre as classificadas como péssimas e
muito ruins. Os testes de hipóteses 11, 12A e 12 B são relativos às empresas
sólidas e excelentes e os testes 15, 16A e 16B são relativos às empresas péssimas
e muito ruins.
Nos gráficos boxplot 7.96, 7.97 e 7.98 apresenta-se a distribuição dos
valores assim como a indicação dos valores médios e medianos do ativo circulante,
ativo circulante operacional e ativo circulante financeiro respectivamente de toda a
amostra qualificada de 2009. Em seguida os resultados dos testes não paramétricos
Wilcoxon-Mann-Whitney e uma análise desses resultados.
294
Gráficos das médias de AC, ACO, ACF, PC, PCO e PCF
Gráfico 7.96 - Médias e medianas de ativo circulante por critério Fleuriet (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.78 - Médias e medianas de ativo circulante por critério Fleuriet (2009)
Indicador Fleuriet Classificação Fleuriet Média (R$) Mediana (R$)
1 Péssima 258.754,00 37.907,00
2 Muito Ruim 336.941,10 11.254,00
3 Arriscada 218.610,60 13.032,00
4 Insuficiente 189.177,50 44.170,00
5 Sólida 274.856,60 41.202,00
6 Excelente 352.774,70 29.040,00
Ativo Circulante - 2009
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
295
Gráfico 7.97A - Médias e medianas do ativo circulante operacional
por critério Fleuriet (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.79A - Médias e medianas do ativo circulante operacional
por critério Fleuriet (2009)
Indicador Fleuriet Classificação Fleuriet Média (R$) Mediana (R$)
1 Péssima 207.189,70 33.577,50
2 Muito Ruim 198.826,30 7.177,50
3 Arriscada 148.001,20 5.036,50
4 Insuficiente 164.253,50 40.948,00
5 Sólida 167.659,20 27.812,00
6 Excelente 122.511,40 7.686,00
Ativo Circulante Operacional - 2009
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
296
Gráfico 7.97B - Médias e medianas do ativo circulante financeiro
por critério Fleuriet (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.79B – Médias e medianas do ativo circulante financeiro
por critério Fleuriet (2009)
Indicador Fleuriet Classificação Fleuriet Média (R$) Mediana (R$)
1 Péssima 51.564,26 3.097,00
2 Muito Ruim 138.114,82 2.422,00
3 Arriscada 70.609,45 3.139,50
4 Insuficiente 24.923,97 2.547,00
5 Sólida 107.197,43 10.172,50
6 Excelente 230.263,21 16.471,00
Ativo Circulante Financeiro - 2009
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
297
Gráfico 7.98 - Médias e medianas do passivo circulante por critério Fleuriet (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.80 - Médias e medianas do passivo circulante por critério Fleuriet (2009)
Idicnador Fleuriet Classificação Fleuriet Média (R$) Mediana (R$)
1 Péssima 328.776,90 57.650,50
2 Muito Ruim 545.984,10 36.716,50
3 Arriscada 271.594,80 22.875,50
4 Insuficiente 143.384,30 29.952,00
5 Sólida 149.370,20 16.754,50
6 Excelente 210.402,20 15.817,00
Passivo Circulante - 2009
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
298
Gráfico 7.99A - Médias e medianas passivo circulante operacional
por critério Fleuriet (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.81A - Médias e medianas passivo circulante operacional
por critério de Fleuriet (2009)
Indicador Fleuriet Classificação Fleuriet Média (R$) Mediana (R$)
1 Péssima 128.008,69 18.012,00
2 Muito Ruim 313.483,67 16.691,00
3 Arriscada 229.654,37 20.983,50
4 Insuficiente 90.549,36 15.554,00
5 Sólida 100.662,10 13.397,00
6 Excelente 184.460,62 14.504,00
Passivo Circulante Operacional - 2009
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
299
Gráfico 7.99B - Médias e medianas passivo circulante financeiro
por critério Fleuriet (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.81B - Médias passivo circulante financeiro por critério de Fleuriet (2009)
Indicador Fleuriet Classificação Fleuriet Média (R$) Mediana (R$)
1 Péssima 200.768,25 37.663,50
2 Muito Ruim 232.500,39 12.853,00
3 Arriscada 41.940,40 0,00
4 Insuficiente 52.834,90 11.689,00
5 Sólida 48.708,05 1.238,50
6 Excelente 25.941,61 515,00
Passivo Circulante Financeiro - 2009
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
300
Testes de diferenças de médias entre AC, ACO, ACF, PC, PCO e PCF
a) Resultados estatísticos dos testes das diferenças entre as médias de liquidez
corrente das empresas sólidas e excelentes
Tabela 7.82 - Resultados dos testes não paramétricos – Critério: Sólidas/Excelentes –
Wilcoxon-Mann-Whitney (2009)
Hipóteses Variáveis do Ativo Valor P Resultado
Subamostras Globais Critério: Sólida - Excelente
11 AC empresas Sólidas = AC empresas Excelentes 0,009 rejeita
12A ACO empresas Sólidas = ACO empresas Excelentes < 0,001 rejeita
12B ACF empresas Sólidas = ACF empresas Excelentes < 0,001 rejeita
Hipóteses Variáveis do Passivo Valor P Resultado
Subamostras Globais Critério: Sólida - Excelente
13 PC empresas Sólidas = PC empresas Excelentes 0,885 aceita
14A PCO empresas Sólidas = PCO empresas Excelentes 0,595 aceita
14B PCF empresas Sólidas = PCF empresas Excelentes 0,0037 rejeita
Resultados de teste não paramétrico (Mann - Whitney)
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
hipótese H0 = variável do primeiro grupo é igual que a variável do segundo grupo
hipótese H1 = variável do primeiro grupo é diferente (maior ou menor) que variável
do segundo grupo
Os testes ligados ao ativo (11,12A e 12 B) confirmam que os ativos
circulantes, operacionais e financeiros não são iguais e os testes do passivo (13,
14A e 14B) confirmam que os passivos circulante, operacionais e financeiros são
iguais exceto nos passivo circulantes financeiros, entretanto os valores absolutos
das medianas são inexpressivos.
Os resultados dos testes estão absolutamente alinhados com os resultados
obtidos em 2011. A diferença na avaliação da liquidez entre avaliar liquidez com o
índice de liquidez corrente e avaliar liquidez com o Modelo Fleuriet não residiu nesta
amostra de 2009 em diferenças ligadas ao passivo mas em diferenças ligadas ao
301
ativo circulante, ativo circulante operacional e ativo circulante financeiro. As
empresas excelentes possuem ativos circulante operacionais muito menores e
ativos circulantes financeiros maiores para passivos equivalentes. Fica evidenciado
que a boa gestão dos ativos é o elemento diferenciador nas avaliações por liquidez
corrente e avaliações de liquidez pelo Modelo Fleuriet.
b) Resultados estatísticos dos testes das diferenças entre as médias de liquidez
corrente das empresas sólidas e excelentes
Tabela 7.83 - Resultados dos testes não paramétricos – Critério Péssima/Muito Ruim –
Wilcoxon-Mann-Whitney (2009)
Hipóteses Variáveis do Ativo Valor P Resultado
Subamostras Globais Critério: Péssima - Muito Ruins
15 AC empresas Péssimas = AC empresas Muito Ruins < 0,001 rejeita
16A ACO empresas Péssimas = ACO empresas Muito Ruins < 0,001 rejeita
16B ACF empresas Péssimas = ACF empresas Muito Ruins 0,1313 aceita
Hipóteses Variáveis do Passivo Valor P Resultado
Subamostras Globais Critério: Péssima - Muito Ruins
17 PC empresas Péssimas = PC empresas Muito Ruins 0,035 rejeita
18A PCO empresas Péssimas = PCO empresas Muito Ruins 0,204 aceita
18B PCF empresas Péssimas = PCF empresas Muito Ruins < 0,001 rejeita
Resultados de teste não paramétrico (Mann - Whitney)
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
hipótese H0 = variável do primeiro grupo é igual que a variável do segundo grupo
hipótese H1 = variável do primeiro grupo é diferente (maior ou menor) que variável
do segundo grupo
Os testes ligados ao passivo (15,16A e 16 B) confirmam que os ativos
circulantes e ativos circulantes não são iguais e aceita que os ativos circulantes
financeiros são iguais. Os testes do passivo (17, 18A e 18B) confirmam que o
passivos circulante operacionais iguais em sua grande maioria. A diferença está no
passivo circulante financeiro, a péssimas possuem uma mediana muito superior.
302
Os resultados dos testes estão absolutamente alinhados com os resultados
obtidos em 2011. A diferença nos critérios de liquidez entre avaliar liquidez com o
índice de liquidez corrente e avaliar liquidez com o Modelo Fleuriet residiu nesta
amostra de 2009 em diferenças ligadas ao ativo circulante operacional e passivo
circulantes financeiro. As péssimas possuem ativos circulante operacionais e
passivos circulantes financeiros muito maiores que as empresas classificadas como
muito ruins.
7.3.3.4 Análise de Regressão entre Liquidez Corrente e Indicador Fleuriet
Gráfico 7.100 - Diagrama de Dispersão entre o Índice de Liquidez Corrente e o
indicador de Fleuriet com as médias e seus respectivos intervalos
de 95% de confiança (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
303
Tabela 7.84 - Regressão Gama com função de ligação identidade para o
Índice de Liquidez Corrente 2009 tendo como variável
explicativa o Indicador Fleuriet ano 2009
L.I. L.S.
Fleuriet = 1 0,716 0,019 0,678 0,753
Fleuriet = 2 0,43 0,012 0,406 0,454
Fleuriet = 3 0,63 0,02 0,591 0,67
Fleuriet = 4 1,601 0,031 1,539 1,663
Fleuriet = 5 2,63 0,045 2,541 2,718
Fleuriet = 6 1,926 0,054 1,82 2,032
Fator β EP(β)IC - 95%
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
Da mesma forma que na amostra de 2011, a análise do diagrama de
dispersão do gráfico 7.100 percebe-se baixa correlação das grandezas liquidez
corrente e indicador do Modelo Fleuriet. Essa conclusão apoia-se no fato de que
para cada indicador Fleuriet péssimo ou muito ruim ou arriscado, a liquidez corrente
varia de 0 (zero) a 1 (um) e para os indicadores insuficiente ou sólido ou excelente a
liquidez corrente varia de 1 (um ) até 6 ( seis). Variações num mesmo intervalo de
uma grandeza (LC) quando a outra permanece constante são indicadores
matemáticos que as grandezas não possuem correlação forte.
304
7.3.3.5 Comparações entre Liquidez Corrente e Indicador Fleuriet
Gráfico 7.101 - Gráfico para as comparações múltiplas
com correção de Bonferroni (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
305
Tabela 7.85 - Comparações múltiplas com correção de Bonferroni (2009)
L.I. L.S.
FLEURIET = 2 - FLEURIET = 1 -0,286 -0,352 -0,219
FLEURIET = 3 - FLEURIET = 1 -0,085 -0,167 -0,003
FLEURIET = 4 - FLEURIET = 1 0,885 0,777 0,993
FLEURIET = 5 - FLEURIET = 1 1,914 1,77 2,058
FLEURIET = 6 - FLEURIET = 1 1,21 1,042 1,378
FLEURIET = 3 - FLEURIET = 2 0,2 0,131 0,27
FLEURIET = 4 - FLEURIET = 2 1,171 1,072 1,27
FLEURIET = 5 - FLEURIET = 2 2,2 2,063 2,337
FLEURIET = 6 - FLEURIET = 2 1,496 1,333 1,658
FLEURIET = 4 - FLEURIET = 3 0,97 0,86 1,08
FLEURIET = 5 - FLEURIET = 3 1,999 1,854 2,144
FLEURIET = 6 - FLEURIET = 3 1,295 1,125 1,465
FLEURIET = 5 - FLEURIET = 4 1,029 0,868 1,19
FLEURIET = 6 - FLEURIET = 4 0,325 0,141 0,509
FLEURIET = 6 - FLEURIET = 5 -0,704 -0,911 -0,497
Fatores ComparadosDiferença de
Médias
IC - 95%
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
A análise comparativa com apoio estatístico utilizando a correção de
Bonferroni também permite assegurar a pouca diferença entre os valores da liquidez
corrente quando são feitas comparações entre empresas péssimas e muito ruins,
péssimas e arriscadas, muito ruins e arriscadas e insuficientes e excelentes.
Esses resultados também são muito similares aos obtidos nas amostras
globais de 2010 de 2011 e complemetam o conjunto de testes para a conclusão de
que liquidez corrente é um indicador com informação de liquidez muito distinta da
informação incorporada ao Modelo Fleuriet. Este último além de possuir em seu
contexto um parametro de avaliação de liquidez (saldo em tesouraria) é uma
ferramenta de gestão do capital de giro.
306
7.3.4 Resultados de Rentabilidade versus Indicador Fleuriet em 2009
7.3.4.1 Histograma de Rentabilidade da amostra de 2009
A seguir, o teste de Shapiro-Wilk que comprova que a distribuição de
frequência da rentabilidade em 2010 também não tem um comportamento normal.
Utilizou-se o software R para obter esse resultado.
Tabela 7.86 - Teste de normalidade para rentabilidade (2009)
Hipótese Shapiro p-valor Resultado
B 0,85 < 0,001 Não-Normal
Teste de Normalidade para Rentabilidade : Shapiro-Wilk
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
H0 = A distribuição é normal H1 = A distribuição não é normal
Gráfico 7.102 - Distribuição de frequência da rentabilidade (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
307
7.3.4.2 Relação da Rentabilidade com o Indicador Fleuriet em 2009
Gráfico 7.103 - Boxplot da rentabilidade versus indicador Fleuriet (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.87 - Estatísticas de rentabilidade em 2009
Data
Fleutriet
Frequência
Absoluta
Rentabilidade
Frequência
Relativa
Rentabilidade
Rentabilidade
Média
Rentabilidade
Mediana
Péssimo 271 6,63% 0,084 0,062
Muito Ruim 251 9,02% 0,123 0,110
Arriscado 180 10,62% 0,202 0,141
Insuficiente 519 17,88% 0,118 0,084
Sólido 687 37,22% 0,185 0,149
Excelente 252 18,64% 0,253 0,180
Total 2160 100% 0,964 0,726
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
308
Gráfico 7.104 - Gráfico de médias da rentabilidade versus indicador Fleuriet (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
No gráfico 7.104 verifica-se claramente que existe uma clara correlação
positiva entre as médias globais de rentabilidade em função do indicador de
estrutura financeira Fleuriet. Excetuando-se as empresas classificadas com
indicador alto risco (3) que possuem uma rentabilidade média próxima das empresas
sólidas e excelentes. A observação gráfica sugere que as empresas com melhor
indicador Fleuriet foram as mais rentáveis em 2009.
309
7.3.4.3 Resultado dos testes de hipóteses de rentabilidade por indicador Fleuriet 2009
Tabela 7.88 - Testes das hipoteses 19 a 26 – rentabilidade
Variáveis
Critério: Classificação Fleuriet
19 REN empresas Sólidas - REN empresas Excelentes 0,071 aceito
20 REN empresas Insuficientes - REN empresas Sólidas < 0,001 rejeito
21 REN empresas Arriscadas - REN empresas Insuficientes 0,008 rejeito
22 REN empresas Muito Ruins - REN empresas Arriscadas 0,177 aceito
23 REN empresas Péssimas - REN empresas Muito Ruim 0,025 rejeito
24 REN empresas Arriscadas - REN empresas Excelentes 0,18 aceito
25 REN empresas Arriscadas - REN empresas Sólidas 0,677 aceito
26 REN empresas Muito Ruins - REN empresas Insuficientes 0,211 aceito
Hipóteses Valor P Resultado
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
H0 = A Rentabilidade (REN) do primeiro subgrupo é igual a do segundo
H1 = A Rentabilidade (REN) do primeiro subgrupo é diferente do segundo
Os testes não paramétricos Wilcoxon-Mann-Whitney foram realizados
utilizando o software R e confirmaram todas observações gráficas sobre a relação
da rentabilidade com o indicador Fleuriet observadas no gráfico 7.104.
Esses testes assim como os testes realizados na amostra global de 2011
confirmam a forte correlação entre rentabilidade e o indicador do Modelo Fleuriet.
Concluindo o estudo da relação entre Rentabilidade com o indicador do
Modelo Fleuriet em 2009 também realizou-se um teste de correlação de Sperman.
Tabela 7.89 - Teste de correlação de rentabilidade versus indicador Fleuriet.
Hipótese H0 p-valor Resultado
C r=0 < 0,001 rejeita
Teste de Correlação de Spearman
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
Rejeitando H0 = Aceita-se a hipótese de que existe correlação entre as
grandezas assim como nos anos de 2010 e 2011.
310
7.3.5 Resultados Setoriais Referentes a Liquidez Corrente vs Indicador Fleuriet
Os testes de hipóteses setoriais foram feitos nos 13 setores mais
representativos da amostra de 2009. Realizaram-se testes de comparações de
valores entre as empresas sólidas e excelentes; insuficientes e excelentes;
péssimas e muito ruins e péssimas e arriscadas de cada um dos 13 setores.
Tabela 7.90A - Testes das hipoteses setoriais entre as empresas sólidas e excelentes
Posição Setores Variáveis Hipóteses p-value Resultado N
1 Agronegócios e Alimentos LC Sólidas = LC Excelentes 27 0,105 aceita 49
3 Comércio LC Sólidas = LC Excelentes 29 0,002 rejeita 93
5 Construção e Engenharia LC Sólidas = LC Excelentes 31 0,002 rejeita 147
8 Energia Elétrica LC Sólidas = LC Excelentes 34 0,047 rejeita 56
12 Metalurgia e Siderurgia LC Sólidas = LC Excelentes 38 0,119 aceita 53
14 Outras Atividades Industriais LC Sólidas = LC Excelentes 40
16 Petróleo e Gás LC Sólidas = LC Excelentes 42 0,058 aceita 16
17 Química e Petroquímica LC Sólidas = LC Excelentes 43
18 Saúde LC Sólidas = LC Excelentes 44 0,072 aceita 16
19 Serviços de Transporte e Logística LC Sólidas = LC Excelentes 45 0,109 aceita 40
20 Serviços Especializados LC Sólidas = LC Excelentes 46 0,000 rejeita 179
22 Telecomunicações LC Sólidas = LC Excelentes 48 0,582 aceita 15
23 Têxtil, Confecção e Calçados LC Sólidas = LC Excelentes 49 0,255 aceita 35
SEM EXCELENTES
SEM EXCELENTES
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
H0 = A LC das sólidas é igual a LC das excelentes
H1 = A LC das sólidas é diferente (maior ou menor) da LC das excelentes
Os testes confirmaram, na maioria das empresas (68%) pertencentes a
quatro dos treze setores testados , que a liquidez corrente das empresas excelentes
não é igual à das empresas sólidas. Desta forma pode-se assumir a indicação da
mediana, isto é, na maioria das comparações a liquidez corrente das empresas
excelentes é menor que a liquidez corrente das empresas sólidas.
311
Tabela 7.90B - Testes das hipoteses setoriais entre as empresas
insuficientes e excelentes
Posição Setores Variáveis Hipóteses p-value Resultado N
1 Agronegócios e Alimentos LC Insuficientes = LC Excelentes 50 0,735 aceita 67
3 Comércio LC Insuficientes = LC Excelentes 52 0,979 aceita 87
5 Construção e Engenharia LC Insuficientes = LC Excelentes 54 0,813 aceita 93
8 Energia Elétrica LC Insuficientes = LC Excelentes 57 1,000 aceita 49
12 Metalurgia e Siderurgia LC Insuficientes = LC Excelentes 61 0,797 aceita 40
14 Outras Atividades Industriais LC Insuficientes = LC Excelentes 63 0
16 Petróleo e Gás LC Insuficientes = LC Excelentes 65 0,106 aceita 14
17 Química e Petroquímica LC Insuficientes = LC Excelentes 66 0
18 Saúde LC Insuficientes = LC Excelentes 67 0,798 aceita 14
19 Serviços de Transporte e Logística LC Insuficientes = LC Excelentes 68 0,045 aceita 35
20 Serviços Especializados LC Insuficientes = LC Excelentes 69 0,001 rejeita 140
21 Telecomunicações LC Insuficientes = LC Excelentes 71 0,561 aceita 7
23 Têxtil, Confecção e Calçados LC Insuficientes = LC Excelentes 72 0,907 aceita 32
SEM EXCELENTES
SEM EXCELENTES
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
H0 = A LC das insuficientes é igual a LC das excelentes
H1 = A LC das insuficientes é diferente (maior ou menor) da LC das
excelentes
Os testes confirmaram na maioria das empresas (76%) pertencentes a 10
(dez) dos treze setores testados, que a liquidez corrente das empresas excelentes é
igual à das empresas insuficientes. Esses testes confirmam a observação gráfica na
amostra global e nos gráficos setoriais de 2009 e estão alinhados com os resultados
de 2010 e 2011. Empresas com classificações tão distintas no Modelo Fleuriet
apresentam liquidez corrente iguais. Esses resultam ratificam as conclusões desta
pesquisa; a liquidez corrente não é um adequado indicador de liquidez.
312
Tabela 7.91 - Testes das hipóteses setoriais entre as empresas
péssimas e muito ruins
Posição Setores Variáveis Hipóteses p-value Resultado N
1 Agronegócios e Alimentos LC Péssimas = LC Muito Ruins 73 0,003 rejeita 80
3 Comércio LC Péssimas = LC Muito Ruins 75 0,010 rejeita 21
5 Construção e Engenharia LC Péssimas = LC Muito Ruins 77 0,050 aceita 32
8 Energia Elétrica LC Péssimas = LC Muito Ruins 80 0,037 rejeita 77
12 Metalurgia e Siderurgia LC Péssimas = LC Muito Ruins 84 0,089 aceita 18
14 Outras Atividades Industriais LC Péssimas = LC Muito Ruins 86 0,010 rejeita 17
16 Petróleo e Gás LC Péssimas = LC Muito Ruins 88 0,713 aceita 9
17 Química e Petroquímica LC Péssimas = LC Muito Ruins 89 0,012 rejeita 23
18 Saúde LC Péssimas = LC Muito Ruins 90 0,004 rejeita 22
19 Serviços de Transporte e Logística LC Péssimas = LC Muito Ruins 91 0,022 rejeita 46
20 Serviços Especializados LC Péssimas = LC Muito Ruins 92 0,000 rejeita 117
22 Telecomunicações LC Péssimas = LC Muito Ruins 94 0,594 aceita 10
23 Têxtil, Confecção e Calçados LC Péssimas = LC Muito Ruins 95 0,074 aceita 8
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
H0 = A LC das péssimas é igual a LC das muito ruins
H1 = A LC das péssimas é diferente (maior ou menor) da LC das muito ruins
Os testes confirmaram, na maioria das empresas (84%) que pertencem a 8
(oito) dos treze setores testados, que a liquidez corrente das empresas péssimas
não é igual à das empresas muito ruins. Desta forma podemos assumir o valor da
mediana de cada subgrupo para verificar que conjunto de valores apresenta o maior
índice de liquidez corrente. As medianas das empresas péssimas de todos os
setores apresentam valor maior que as medianas das empresas muito ruins. Esses
testes confirmam a observação gráfica na amostra global e nos gráficos setoriais de
2009 e estão alinhados com os resultados de 2010 e 2011. Empresas com
classificação péssima apresentam melhor liquidez corrente do que empresas com
classificação Fleuriet muito ruim, que é uma classificação melhor. Esses resultados
confirmam as observações gráficas e também ratificam as conclusões desta
pesquisa; a liquidez corrente não é um adequado indicador de liquidez.
313
Tabela 7.92 - Testes das hipóteses setoriais entre
as empresas péssimas e arriscadas
Posição Setores Variáveis Hipóteses p-value Resultado N
1 Agronegócios e Alimentos LC Péssimas = LC Arriscadas 96 0,658 aceita 74
3 Comércio LC Péssimas = LC Arriscadas 98 0,721 aceita 25
5 Construção e Engenharia LC Péssimas = LC Arriscadas 100 0,853 aceita 43
8 Energia Elétrica LC Péssimas = LC Arriscadas 103 0,310 aceita 54
12 Metalurgia e Siderurgia LC Péssimas = LC Arriscadas 107 0,032 rejeita 16
14 Outras Atividades Industriais LC Péssimas = LC Arriscadas 109 0,227 aceita 13
16 Petróleo e Gás LC Péssimas = LC Arriscadas 111 1,000 aceita 10
17 Química e Petroquímica LC Péssimas = LC Arriscadas 112 0,450 aceita 21
18 Saúde LC Péssimas = LC Arriscadas 113 0,000 rejeita 25
19 Serviços de Transporte e Logística LC Péssimas = LC Arriscadas 114 0,260 aceita 28
20 Serviços Especializados LC Péssimas = LC Arriscadas 115 0,855 aceita 89
22 Telecomunicações LC Péssimas = LC Arriscadas 117 0,178 aceita 9
23 Têxtil, Confecção e Calçados LC Péssimas = LC Arriscadas 118 0SEM ARRISCADA
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
H0 = A LC das péssimas é igual a LC das arriscadas
H1 = A LC das péssimas é diferente (maior ou menor) da LC das arriscadas
Os testes confirmaram na maioria das empresas (90%) pertencentes a (dez)
10 dos treze setores testados, que a liquidez corrente das empresas péssimas é
igual à das empresas arriscadas. Esses testes confirmam a observação gráfica na
amostra global e nos gráficos setoriais de 2009 e estão alinhados com os resultados
de 2010 e 2011. Empresas com classificações tão distintas no Modelo Fleuriet
apresentam liquidez corrente iguais. Esses resultam ratificam as conclusões desta
pesquisa; a liquidez corrente não é um adequado indicador de liquidez.
7.3.5.1 Gráficos e tabelas setoriais com a médias de liquidez corrente vs indicador
Fleuriet em 2009
Também são apresentados os gráficos das variáveis de amostras
segmentadas por porte dentro de cada setor e o comportamento se mostrou
coerente com o setor e com a amostra global do ano de 2009.
314
Gráfico 7.105 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet –
Setor Agronegócio e Alimentos (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.106 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Agronegócio e Alimentos (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.93 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Agronegócio e Alimentos (2009)
Pequeno Médio Grande Quantidade Média Mediana
Indicador Fleuriet Quantidade Média Quantidade Média Quantidade Média 198
Péssimo 13 0,618 34 0,692 17 0,772 64 0,698 0,748
Muito Ruim 8 0,429 7 0,519 1 0,663 16 0,483 0,532
Arriscado 7 0,557 2 0,871 1 0,607 10 0,625 0,688
Insuficiente 13 1,964 25 1,428 21 1,411 59 1,540 1,365
Sólido 8 2,546 22 3,028 11 1,969 41 2,650 2,333
Excelente 6 2,418 2 1,243 8 2,125 1,353
1 - Agronegócios e Alimentos
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
315
Gráfico 7.107 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet –
Setor Comércio (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.108 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Comércio (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.94 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Comércio (2009)
Pequeno Médio Grande Quantidade Média Mediana
Indicador Fleuriet Quantidade Média Quantidade Média Quantidade Média 202
Péssimo 6 0,736 5 0,934 3 0,909 14 0,844 0,914
Muito Ruim 2 0,03 3 0,552 2 0,789 7 0,471 0,440
Arriscado 1 0,712 8 0,880 2 0,945 11 0,877 0,930
Insuficiente 17 1,618 41 1,549 19 1,391 77 1,525 1,419
Sólido 20 3,306 41 2,308 22 1,823 83 2,420 2,099
Excelente 2 1,770 4 1,699 4 1,289 10 1,549 1,434
3 - Comércio
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
316
Gráfico 7.109 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet –
Setor Construção e Engenharia (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.110 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Construção e Engenharia (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.95 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor
Construção e Engenharia (2009)
Pequeno Médio Grande Quantidade Média Mediana
Indicador Fleuriet Quantidade Média Quantidade Média Quantidade Média 268
Péssimo 10 0,568 3 0,776 5 0,785 18 0,663 0,682
Muito Ruim 8 0,4384 3 0,376 3 0,598 14 0,459 0,485
Arriscado 23 0,620 2 0,858 25 0,639 0,717
Insuficiente 24 1,908 30 1,637 10 1,561 64 1,727 1,596
Sólido 45 2,508 49 2,895 24 2,888 118 2,746 2,509
Excelente 12 2,407 11 2,061 6 1,937 29 2,179 1,727
5 - Construção e Engenharia
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
317
Gráfico 7.111 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Energia Elétrica (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.112 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Energia Elétrica (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.96 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Energia Elétrica (2009)
Pequeno Médio Grande Quantidade Média Mediana
Indicador Fleuriet Quantidade Média Quantidade Média Quantidade Média 177
Péssimo 10 0,455 7 0,595 6 0,815 23 0,592 0,578
Muito Ruim 25 0,3328 18 0,482 11 0,698 54 0,457 0,450
Arriscado 11 0,492 13 0,682 7 0,859 31 0,655 0,705
Insuficiente 1 2,209 6 2,131 6 1,199 13 1,707 1,315
Sólido 2 2,049 8 2,156 10 1,440 20 1,787 1,553
Excelente 18 2,049 8 1,156 10 1,252 36 1,629 1,274
8 - Energia Elétrica
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
318
Gráfico 7.113 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet –
Setor Metalúrgica e Siderurgia (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.114 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Metalúrgica e Siderurgia (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.97 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Metalúrgica e Siderurgia (2009)
Pequeno Médio Grande Quantidade Média Mediana
Indicador Fleuriet Quantidade Média Quantidade Média Quantidade Média 110
Péssimo 3 0,814 9 0,836 2 0,933 14 0,845 0,870
Muito Ruim 1 0,384 3 0,744 4 0,654 0,642
Arriscado 2 0,497 2 0,497 0,497
Insuficiente 11 1,469 19 1,531 7 1,389 37 1,486 1,329
Sólido 4 1,777 28 3,433 18 3,047 50 3,162 2,783
Excelente 1 3,741 1 1,288 1 1,110 3 2,046 1,288
12 - Metalúrgico e Siderurgia
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
319
Gráfico 7.115 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet –
Setor Outras Atividades Industriais (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.116 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet e Porte –
Setor Outras Atividades Industriais (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.98 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Outras Atividades Industriais (2009)
Pequeno Médio Grande Quantidade Média Mediana
Indicador Fleuriet Quantidade Média Quantidade Média Quantidade Média 69
Péssimo 4 0,738 7 0,714 1 0,787 12 0,728 0,782
Muito Ruim 3 0,3755 2 0,170 5 0,293 0,273
Arriscado 1 0,968 1 0,968 0,968
Insuficiente 6 1,539 15 1,615 3 1,475 24 1,579 1,545
Sólido 6 3,033 16 2,633 5 2,814 27 2,755 2,600
Excelente 0,000
14 - Outras Atividades Industriais
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
320
Gráfico 7.117 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Petróleo e Gás (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.118 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Petróleo e Gás (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.99 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Petróleo e Gás (2009)
Pequeno Médio Grande Quantidade Média Mediana
Indicador Fleuriet Quantidade Média Quantidade Média Quantidade Média 38
Péssimo 1 0,472 4 0,699 5 0,654 0,681
Muito Ruim 1 0,5941 1 0,549 2 0,644 4 0,608 0,583
Arriscado 2 0,554 3 0,653 5 0,613 0,722
Insuficiente 1 1,002 2 1,043 5 1,404 8 1,264 1,053
Sólido 2 3,524 4 2,162 4 1,925 10 2,340 2,012
Excelente 2 2,029 3 1,292 1 1,392 6 1,554 1,509
16 - Petróleo e Gás
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
321
Gráfico 7.119 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet –
Setor Química e Petroquímica (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.120 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Química e Petroquímica (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.100 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte.
Setor Química e Petroquímica (2009)
Pequeno Médio Grande Quantidade Média Mediana
Indicador Fleuriet Quantidade Média Quantidade Média Quantidade Média 78
Péssimo 8 0,695 10 0,875 18 0,795 0,837
Muito Ruim 5 0,537 5 0,537 0,569
Arriscado 1 0,222 1 0,816 1 0,923 3 0,654 0,816
Insuficiente 14 1,278 8 1,947 22 1,521 1,337
Sólido 6 3,096 16 2,765 8 2,390 30 2,731 2,371
Excelente 0,000
17 - Químico e Petroquímico
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
322
Gráfico 7.121 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Saúde (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.122 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por Porte –
Setor Saúde (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.101 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Saúde (2009)
Pequeno Médio Grande Quantidade Média Mediana
Indicador Fleuriet Quantidade Média Quantidade Média Quantidade Média 56
Péssimo 5 0,832 9 0,889 14 0,869 0,943
Muito Ruim 5 0,5065 3 0,693 8 0,577 0,524
Arriscado 6 0,427 4 0,353 1 0,138 11 0,374 0,250
Insuficiente 3 2,276 3 1,456 1 1,154 7 1,764 1,270
Sólido 4 2,299 4 3,010 1 4,111 9 2,816 2,619
Excelente 3 2,340 4 1,343 7 1,770 1,396
18 - Saúde
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
323
Gráfico 7.123 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet –
Setor Transporte e Logística (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.124 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Transporte e Logística (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.102 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Transporte e Logística (2009)
Pequeno Médio Grande Quantidade Média Mediana
Indicador Fleuriet Quantidade Média Quantidade Média Quantidade Média 119
Péssimo 2 0,564 8 0,775 4 0,530 14 0,675 0,728
Muito Ruim 9 0,4221 17 0,443 6 0,692 32 0,484 0,463
Arriscado 7 0,566 5 0,503 2 0,776 14 0,573 0,625
Insuficiente 5 1,182 12 1,262 2 1,281 19 1,243 1,203
Sólido 8 2,608 12 2,472 4 1,922 24 2,426 1,864
Excelente 5 2,205 6 1,405 5 1,801 16 1,779 1,498
19 - Serviços de Transporte e Logística
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
324
Gráfico 7.125 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet –
Setor Serviços Especializados (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.126 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Serviços Especializados (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.103 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Serviços Especializados (2009)
Pequeno Médio Grande Quantidade Média Mediana
Indicador Fleuriet Quantidade Média Quantidade Média Quantidade Média 386
Péssimo 14 0,453 18 0,603 6 0,795 38 0,578 0,541
Muito Ruim 34 0,2909 37 0,308 8 0,326 79 0,302 0,254
Arriscado 25 0,536 20 0,599 6 0,743 51 0,585 0,652
Insuficiente 21 1,498 15 1,409 3 1,167 39 1,439 1,350
Sólido 44 2,919 27 2,359 7 2,024 78 2,644 2,254
Excelente 45 2,073 42 2,028 14 1,732 101 2,007 1,595
20 - Serviços Especializados
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
325
Gráfico 7.127 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet –
Setor Serviços de Telecomunicações (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.128 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Serviços de Telecomunicações (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.104 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Serviços de Telecomunicações (2009)
Pequeno Médio Grande Quantidade Média Mediana
Indicador Fleuriet Quantidade Média Quantidade Média Quantidade Média 32
Péssimo 2 0,240 2 0,877 4 0,558 0,651
Muito Ruim 3 0,1831 3 0,634 6 0,408 0,427
Arriscado 1 0,241 1 0,986 3 0,937 5 0,807 0,953
Insuficiente 2 1,170 2 1,170 1,170
Sólido 1 4,259 4 2,459 5 1,389 10 2,104 2,026
Excelente 3 2,068 2 1,240 5 1,736 1,466
22 - Telecomunicações
Tabela elaborada pelo autor | Fonte: Austin Rating
326
Gráfico 7.129 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet –
Setor Têxtil, Confecção e Calçados (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Gráfico 7.130 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Têxtil, Confecção e Calçados (2009)
Gráfico elaborado pelo autor | Fonte: Austin Rating
Tabela 7.105 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –
Setor Têxtil, Confecção e Calçados (2009)
Pequeno Médio Grande Quantidade Média Mediana
Indicador Fleuriet Quantidade Média Quantidade Média Quantidade Média 73
Péssimo 3 0,768 3 0,768 0,880
Muito Ruim 1 0,7393 4 0,301 5 0,388 0,357
Arriscado 7 1,587 21 1,792 2 1,710 30 1,739 0,000
Insuficiente 8 3,623 17 2,612 8 3,157 33 2,989 1,621
Sólido 2 1,943 2 1,943 2,638
Excelente 1,943
23 - Têxtil, Confecção e Calçados
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