Aplicação dos modelos de previsão de insolvência, nas empresas BM&F BOVESPA que se encontram em situação de recuperação judicial

Aplicação dos modelos de previsão deinsolvência, nas empresas BM&F BOVESPA que seencontram em situação de recuperação judicial

Lucas Duarte Gonçalves

Cicero Eudivan N. de Sousa

Autores:Tais DalmoroPatricia MaldanerMara Jaqueline Santore UtzigValmir Roque SottUniversidade do Oeste de Santa Catarina

UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBACENTRO DE CIENCIAS SOCIAIS APLICADASDEPARTAMENTO DE FINANÇAS E CONTABILIDADEFINANÇAS IPROF: LUIZ FELIPE DE ARAÚJO PONTES

Contextualização do tema

• Diferentemente da falência, que encerra a sociedade empresarial e busca pagarsuas dívidas de forma organizada, a recuperação judicial tem como objetivo asobrevivência da recuperada.

• A principal vantagem da recuperação judicial é proporcionar ao devedor a chancede envolver todos os credores e apresentar um plano de recuperaçãoque, efetivamente, possa ser cumprido e evite sua falência

• Em comunicado enviado à BM&FBovespa, a petroleira de Eike Batista conta o quegerou a dívida de R$ 11,2 bilhões da empresa - que culminou no maior pedido derecuperação judicial da américa latina

Contextualização do tema

• Eifert (2003) ressalta que a insolvência é um dos mais graves problemas que aempresa pode enfrentar, com o objetivo de prevê-la, estudos buscam definirmodelos que ajudam a identificar os fatores que podem levá-la àinsolvência, partindo da análise dos indicadores econômicos e financeirosapresentados nas demonstrações contábeis

• Para tal Iudícibus (2007) ressalta que o estado de insolvência de uma empresapode ocorrer quando esta se vê incapacitada para pagar as suas obrigaçõesfinanceiras na data do vencimento, bem como quando seus ativos forem inferioresao valor de seus passivos

Problema de pesquisa

• Qual a variação dos modelos de previsão de insolvência, nas empresas que se encontram em situação de recuperação judicial, listadas na BM&FBovespa?

Objetivo

• Caracterizar os modelos de previsão de insolvência de Elizabetsky (1976), deMatias (1978), de Kanitz (1978) e de Silva (1982)

• Identificar as empresas que se encontram em processo de recuperaçãojudicial, listadas na BM&FBovespa

• Aplicar os modelos de previsão de insolvência de Elizabetsky (1976), de Matias(1978), de Kanitz (1978) e de Silva (1982) nas empresas participantes do estudo

• Analisar a variação dos modelos de previsão de insolvência

Referencial teórico

• O delineamento desta pesquisa caracteriza-se como sendo um estudo descritivo, realizado por meio de pesquisa documental, com abordagem quantitativa. A pesquisa descritiva têm como uma das principais características as técnicas padronizadas de dados. (OLIVEIRA NETTO, 2006).

Referencial teórico

• Método a estatística descritiva e a análise univariada - Teste ANOVA – Analysis ofVariance

• Os dados coletados referem-se aos anos de 2006, 2007, 2008, 2009 e 2010, deacordo com as demonstrações divulgadas no sítio da BM&FBovespa. Os dadosrelativos ao ano de 2011, não foram utilizados, pois na data da coleta as empresasainda não haviam divulgado suas demonstrações.

• Para análise dos dados coletados utilizou-se o método estatístico Teste ANOVA –Analysis of Variance, ou, Análise da Variância, realizado mediante a utilização dosoftware Statistical Package for Social Sciences (SPSS), versão 20, para Windows.De acordo com Stevenson (2001) a ANOVA é uma técnica que pode ser usada paradeterminar se as médias de duas ou mais populações são iguais. Sendo assim, épossível verificar se determinado fator é a possível causa dos efeitos observadosem certa variável de estudo.

Método e Procedimentos da Pesquisa

Estudo descritivo

• Como o seu próprio nome já diz, procuram descrever situações demercado a partir de dados primários.

Pesquisa documental

• É aquela realizada a partir de documentos, contemporâneos ouretrospectivos, considerados cientificamente autênticos.

Abordagem quantitativa

• Segundo Richardson (1999, p. 30) “Caracteriza-se pelo emprego daquantificação tanto nas modalidades de coleta de informações, quantono tratamento dessas através de técnicas estatísticas”.

Modelos de Previsão de Insolvência utilizadosno estudo.

MODELO DE PREVISÃO DEINSOLVÊNCIA DE ELIZABETISKY(1976)

MODELO DE PREVISÃO DEINSOLVÊNCIA DE MATIAS (1978)

Z = 1,93 X32 - 0,20 X33 + 1,02 X35 + 1,33X36 – 1,12 X37

Z = Total ou escore de pontos obtidosX32 = Lucro Líquido / VendasX33 = Disponível / Ativo PermanenteX35 = Contas a Receber / Ativo TotalX36 = Estoque / Ativo TotalX37 = Passivo Circulante / Ativo Total

Z = 23,792 X1 – 8,260 X2 – 8,868 X3 –0,764 X4 + 1,535 X5 + 9,912 X6 – 3

Z = Total ou escore de pontos obtidosX1 = Patrimônio Líquido / Ativo TotalX2 = (Financiamentos e Empréstimos) /Ativo CirculanteX3 = Fornecedores / Ativo TotalX4 = Ativo Circulante / Passivo CirculanteX5 = Lucro Operacional / Lucro BrutoX6 = Disponível / Ativo Total

MODELO DE PREVISÃO DE INSOLVÊNCIA DE KANITZ (1978)

MODELO DE PREVISÃO DE INSOLVÊNCIA DE SILVA (1982) –Modelo para Empresas Industriais

Z = 0,05 X1 + 1,65 X2 + 3,55 X3 – 1,06X4 – 0,33 X5

X1 = Lucro Líquido / PatrimônioX2 = ( Ativo Circulante + Realizável oLongo Prazo ) / (Exigível Curto + ExigívelLongo )X3 = ( Ativo Circulante – Estoque ) /Exigível a Curto PrazoX4 = Ativo Circulante / Exigível a CurtoPrazoX5 = ( Exigível Curto + Exigível Longo) /Patrimônio Líquido

Z1 = 0,722 – 5,124X1 + 11,016X2 –0,342X3 – 0,048X4 + 8,605X5 -0,004X6

X1 = Duplicatas Descontadas /Duplicatas a ReceberX2 = Estoques / Custo do ProdutoVendidoX3 = Fornecedores / VendasX4 = ( Estoque Médio / Custo dosProdutos Vendidos ) x 360X5 = ( Lucro Operacional + DespesasFinanceiras ) / ( Ativo Total Médio –Investimentos Médios )X6 = Passivo Circulante + Exigível Total aPrazo / (Lucro Líquido + 0,10 xImobilizado Médio).

MODELO DE PREVISÃO DE INSOLVÊNCIA DE SILVA (1982) –Modelo para Empresas Comerciais

Z2 = - 1,327 + 7,561X1 + 8,201X2 – 8,546X3 – 4,218X4 +1,982X5 + 0,091X6

X1 = Reservas + Lucros Acumulados / Ativo TotalX2 = Disponível / Ativo TotalX3 = Ativo Circulante – Disponível – Passivo Circulante +Financiamentos Bancários + Duplicatas Descontadas / VendasX4 = Lucro Operacional + Despesas Financeiras / Ativo TotalMédio – Investimento MédioX5 = Lucro Operacional / Lucro BrutoX6 = (Patrimônio Líquido / Passivo Circulante + Exigível a LongoPrazo) / (Lucro Bruto * 100 / Vendas ) / ( Prazo Médio deRotação de Estoques + Prazo Médio de Recebimento de Vendas– Prazo Médio de Pagamento de Compras)

Empresas que constituem a amostra da pesquisa

Nome da Empresa Setor em que atua Classificação Setorial

Fiação e Tecelagem SãoJosé S.A.

Indústria Consumo Cíclico

Sansuy S.A. Indústria dePlásticos

Indústria e Comércio Materiais Básicos

Botucatu têxtil S.A. Indústria Consumo Cíclico

Cerâmica Chiarelli S.A. Indústria Construção e Transporte

Construtora Beter S.A. Indústria Construção e Transporte

CIA Indústria SchlosserS.A.


Buettner S.A. Indústria eComércio


Fábrica de TecidosCarlos Renaux S.A.


O procedimento de coleta de dados seguiu os seguintes passos:

1º - Identificação das empresas em situação de recuperação judicial listadasna BM&FBovespa;

2º - Análise do Balanço Patrimonial, Demonstração do Resultado do Exercícioe Notas Explicativas das referidas empresas.

Os dados coletados referem-se aos anos de 2006, 2007, 2008*, 2009 e 2010,de acordo com as demonstrações divulgadas no sítio da BM&FBovespa.

Para a análise comparativa utilizou-se a estatística descritiva aplicada paracada modelo. Foram analisados os dados de mínimo, máximo, média, desviopadrão e o Teste ANOVA (realizado mediante a utilização do softwareStatistical Package for Social Sciences (SPSS), versão 20, para Windows) paracada modelo, aplicado a cada empresa participante do estudo.

Resultados

Empresa Mínimo Máximo Média Desvio Padrão

BotucatuBuettnerChiarelliBeterRenauxSansuySchlosserTec. São José

-2,671564-1,382084-569,120814-4,918894-1,449375-0,841742-2,892123-771,655028

-0,2693360,676759-2,9865550,119784-1,016088-0,1033780,575922-1,207689

-1,324932-0,624384-141,673669-1,845110-1,200693-0,506687-1,540557-238,432977

0,9310110,774535244,8681791,9935430,1606620,2712711,299680342,208274

Estatística Descritiva – Modelo de Elizabetsky (1976)

Análise Univariada (Anova)– Modelo de Elizabetsky (1976)

Empresa SIG


0,1780,8420,3730,2700,1390,1160,2040,254

O Teste ANOVA, identificou que a crise financeira não teve influência sobre osresultados encontrados pelo Modelo de Elizabetsky.

Estatística Descritiva – Modelo de Matias (1978)



-24,840334-19,168344-279,767998-3,501018-31,836468-23,113629-94,998083-129,704719

-2,870936-0,980517-34,32682711,462999-10,843258-12,312071-42,304670-17,249572

-16,675402-11,275410-132,3714422,571081-22,143148-19,603664-64,694461-70,405775

10,1996046,819415107,4925276,1401667,8382334,28731124,13680945,938789

Pelo modelo de Matias houve uma inversão das posições com relação ao modelo deElizabetsky.

Análise Univariada (Anova)– Modelo de Matias (1978)

Empresa SIG


0,0040,8520,1230,3100,0660,1140,4770,028

O Teste ANOVA, identificou que a crise financeira teve influência sobre os resultadosencontrados pelo Modelo de Matias.

Estatística Descritiva – Modelo de Kanitz (1978)



-2,5909580,1480440,4166793,4489491,3739052,4711910,6936000,787791

1,1052245,3661290,8705047,8203859,2338324,7901362,2612944,718311

-1,3078092,5460440,5968146,6414923,3508963,1401331,3492451,903130

1,5682442,0147090,1934171,8382293,3080620,9929870,6243131,625299

Finalmente pode-se perceber que há grandes divergências entre os resultadosapresentados pelo modelo de Kanitz, em relação aos demais modelos.

Análise Univariada (Anova)– Modelo de Kanitz (19978)

Empresa SIG


0,0260,0660,0260,3910,2550,4460,0720,119

Observa-se que as empresas Botucatu, 0,026, e Chiarelli, 0,026, obtiveram o mesmocoeficiente de variação, ou SIG, de acordo com esses resultados pode- se dizer queestas empresas tiveram suas atividades, e por consequência seu desempenhoinfluenciados pela crise financeira de 2008.

Estatística Descritiva – Modelo de Silva (1982)


BotucatuBuettnerChiarelliBeterRenauxSansuy Ind.Sansuy Com.SchlosserTec. São José

0,128990-1,112598-468,965727-2,703299-8,210765-4,331373-2,913885-10,946566-90,568540

1,9103252,126683-3,3158645,159579-6,325897-1,1559602,490617-2,837957-1,416549

0,994008-0,102667-102,6164481,091238-7,156259-2,612843-0,226463-7,513107-30,794245

0,6458201,300950205,0652032,8428990,7807811,4150692,0040883,05299038,845325

Aqui temos nove empresas sendo que a pesquisa só foi feita com oito, e isso se da,por conta de que Silva criou dois modelos: um para Emp. Industrial e outro para Emp.Comercial e a única que atua nesses dois segmentos é a Sansuy S.A. .

Análise Univariada (Anova)– Modelo de Silva (1982)

Empresa SIG


0,9310,8200,4630,1650,6600,0060,1310,216

Observa-se que o menor coeficiente de variação, ou SIG, resultante do teste deinsolvência proposto por Silva foi resultante da aplicação na empresa Sansuy, com oSIG de 0,006, permitindo concluir que a crise teve influência no resultado da aplicaçãona empresa. Sendo assim, permite identificar que o modelo possui relevância, e que acrise financeira, tem influência significativa sobre os resultados, e que o modelo podeser levado em consideração.

Conclusão

Conclui-se que com a aplicação dos modelos de previsão de insolvência deElizabetsky, Matias, Kanitz e Silva, no período de 2006 a 2010, foi possível identificaras variações dos modelos de insolvência nas 8 empresas participantes do estudo, eque todos os modelos apresentaram variações de acordo com o ramo de atuação dasempresas e seus resultados foram influenciados pela crise financeira. As empresasestudadas apresentavam-se em situação de insolvência, o que foi possível identificarpela aplicação dos modelos, com exceção de Kanitz, que trouxe as empresas comosolventes.

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