PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE SÃO PAULO … Roballo... · situação financeira de uma empresa tendo por base somente índices de liquidez. O modelo Fleuriet, além de adequada

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



3.3 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



7.2.2 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


7.2.2.3.2 Boxplot de toda a amostra de 2010 segmentada por porte......................237


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




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



7.3.2 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


7.3.2.3.2 Boxplot de toda a amostra de 2009 segmentada por porte......................285


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





7.3.3.5 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


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


Fleuriet insuficiente e excelente...........................................................................................200


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 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


Comunicação (2011)............................................................................................................211

Gráfico 7.9 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Construção e Engenharia

(2011)...................................................................................................................................212


Construção e Engenharia (2011)..........................................................................................212

Gráfico 7.11 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Editorial e Gráfico

(2011)...................................................................................................................................213


Editorial e Gráfico (2011)......................................................................................................213

Gráfico 7.13 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Elétrica, Eletrônica e

Tecnologia (2011).................................................................................................................214


Elétrica, Eletrônica e Tecnologia (2011)...............................................................................214

Gráfico 7.15 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Energia Elétrica

(2011)...................................................................................................................................215


Energia Elétrica (2011).........................................................................................................215

Gráfico 7.17 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Farmacêutico, Higiene e

Limpeza (2011).....................................................................................................................216


Farmacêutico, Higiene e Limpeza (2011).............................................................................216

Gráfico 7.19 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Indústria e Transporte

(2011)...................................................................................................................................217


Indústria e Transporte (2011)...............................................................................................217

Gráfico 7.21 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Máquinas e Equipamentos

(2011)...................................................................................................................................218


Máquinas e Equipamentos (2011)........................................................................................218

Gráfico 7.23 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Metalúrgica e Siderurgia

(2011)...................................................................................................................................219

XXI


Metalúrgica e Siderurgia (2011)...........................................................................................219

Gráfico 7.25 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Mineração

(2011)...................................................................................................................................220


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


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


Serviços Especializados (2011)............................................................................................226

Gráfico 7.39 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Serviços Públicos

(2011)...................................................................................................................................227


Serviços Públicos (2011)......................................................................................................227

Gráfico 7.41 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Serviços de

Telecomunicações (2011)....................................................................................................228


Serviços de Telecomunicações (2011).................................................................................228

XXII

Gráfico 7.43 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Serviços de Transporte e

Logística (2011)....................................................................................................................229


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


Agronegócio e Alimentos (2010)..........................................................................................266

Gráfico 7.65 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Comércio

(2010)...................................................................................................................................267


Comércio (2010)...................................................................................................................267


(2010)...................................................................................................................................268




(2010)...................................................................................................................................269

Gráfico 7.70 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet e Porte – Setor Energia Elétrica

(2010)...................................................................................................................................269


(2010)...................................................................................................................................270




(2010)...................................................................................................................................271

Gráfico 7.74 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor Outras



(2010)...................................................................................................................................272

Gráfico 7.76 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet e Porte – Setor Petróleo e Gás

(2010)...................................................................................................................................272


(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


Transporte e Logística (2010)...............................................................................................275


(2010)...................................................................................................................................276







Gráfico 7.87 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – 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 7.107 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Comércio

(2009)...................................................................................................................................315


Comércio (2009)...................................................................................................................315


(2009)...................................................................................................................................316




(2009)...................................................................................................................................317


Energia Elétrica (2009).........................................................................................................317


(2009)...................................................................................................................................318




(2009)...................................................................................................................................319

Gráfico 7.116 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet e Porte – Setor Outras Atividades

Industriais (2009)..................................................................................................................319


(2009)...................................................................................................................................320

XXVI


Petróleo e Gás (2009)..........................................................................................................320


(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




(2009)...................................................................................................................................324







Gráfico 7.129 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – 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 2.10 - 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 3.7 - 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 7.5 - 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


Comunicação (2011)............................................................................................................211




Editorial e Gráfico (2011)......................................................................................................213


Elétrica, Eletrônica e Tecnologia (2011)...............................................................................214

Tabela 7.12 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor Energia

Elétrica (2011)......................................................................................................................215


Farmacêutico, Higiene e Limpeza (2011).............................................................................216


Indústria e Transporte (2011)...............................................................................................217


Máquinas e Equipamentos (2011)........................................................................................218




Mineração (2011)..................................................................................................................220

Tabela 7.18 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor Outras


Tabela 7.19 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor Papel e

Celulose (2011)....................................................................................................................222


Petróleo e Gás (2011)..........................................................................................................223

XXX



Tabela 7.22 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor Saúde

(2011)...................................................................................................................................225




Serviços Públicos (2011)......................................................................................................227




Serviços de Transporte e Logística (2011)...........................................................................229

Tabela 7.27 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte – Setor Têxtil,


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 –



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


Agronegócios e Alimentos (2010).........................................................................................266


Comércio (2010)...................................................................................................................267




Elétrica (2010)......................................................................................................................269






Petróleo e Gás (2010)..........................................................................................................272

XXXII




(2010)...................................................................................................................................274









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 –


XXXIII




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




Comércio (2009)...................................................................................................................315




Elétrica (2009)......................................................................................................................317






Petróleo e Gás (2009)..........................................................................................................320

Tabela 7.100 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte. Setor



(2009)...................................................................................................................................322



XXXIV







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


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


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)


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


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


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.

http://pt.wiktionary.org/wiki/imprevis%C3%ADvel

http://pt.wiktionary.org/wiki/organiza%C3%A7%C3%A3o

http://pt.wiktionary.org/wiki/irregular

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


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



Estoques 65.000 Impostos a pagar 25.000

Clientes 125.000 PATRIMÔNIO LÍQUIDO



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





Clientes 375.000 PATRIMÔNIO LÍQUIDO



TOTAL 753.000 TOTAL 753.000

ATIVO PASSIVO


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


CONTAS Valor ($)




(-) CMV (65.000)

Lucro Bruto 35.000

(-) Despesas (25.000)

(-) Despesas Financeiras (2.000)


Demonstrativo de Resultado – Janeiro de 2013


O balanço patrimonial um mês após (31/01/2013) a constituição da empresa é:





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


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


CONTAS Valor ($)




(-) CMV (65.000)

Lucro Bruto 35.000

(-) Despesas (25.000)

(-) Despesas Financeiras (9.000)







Estoques 130.000 Impostos a Pagar 25.000

Clientes 375.000 Empréstimos 300.000

PATRIMÔNIO LÍQUIDO



TOTAL 753.000 TOTAL 753.000

ATIVO PASSIVO


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


CONTAS Valor ($)




(-) CMV (65.000)

Lucro Bruto 35.000

(-) Despesas (25.000)



Tabela elaborada pelo autor

Balanço Patrimonial um mês após (31/01/2013) a constituição da empresa é:




Clientes 125.000 Impostos a pagar 25.000




TOTAL 373.000 TOTAL 373.000

ATIVO PASSIVO


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


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


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


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


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


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


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


Norte do Brasil no período 2000 a 2011


55


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



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


56


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


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”.

http://pt.wiktionary.org/wiki/imprevis%C3%ADvel

http://pt.wiktionary.org/wiki/organiza%C3%A7%C3%A3o

http://pt.wiktionary.org/wiki/irregular

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


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


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


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 2.6 - CCL no Modelo Fleuriet

PASSIVO

NÃO CIRCULANTE

ATIVO

NÃO CIRCULANTE

PATRIMÔNIO

LÍQUIDO

ATIVO CIRCULANTE

PASSIVO CIRCULANTE


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


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


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 2.9 - Exemplo de NCG negativa (ACO ˂ PCO)

ATIVO

CIRCULANTE

OPERACIONAL

(CÍCLICO)

PASSIVO

CIRCULANTE

OPERACIONAL

(CÍCLICO)


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


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


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.


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


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


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


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


2.3.3.2 Estrutura financeira sólida (SO)

O Modelo Fleuriet classifica como sólida do ponto de vista de estrutura


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


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


80

2.3.3.3 Estrutura financeira insuficiente (IN)

O Modelo Fleuriet classifica como insuficiente do ponto de vista de estrutura


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


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


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



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


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


PATRIMÔNIO

70 LÍQUIDO

PNC + PL = 60

ACF = 20


2.3.3.5 Estrutura financeira muito ruim (MR)



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


83


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


PATRIMÔNIO

70 LÍQUIDO

50

ACF = 20PCF = 30

ACO = 10

PCO = 20


2.3.3.6 Estrutura financeira péssima (PE)



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



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


PATRIMÔNIO

70 LÍQUIDO

60

ACF = 10

ACO = 20PCF = 30

PCO = 10


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


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


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


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


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


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


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



A seguir será apresentado na tabela 3.3 na coluna original, o número total de




outliers. Esse critério será descrito neste capitulo, no próximo item.

103


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


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.


Ano 2010 .

Setor Grande Pequeno Médio Total



Comércio 70 52 119 241




Elétrica,Eletrônica e Tecnologia 18 12 28 58











Saúde 4 26 31 61






Total 605 775 1170 2550

Porcentagem 23,73% 30,39% 23,73% 100,00%



104


Será apresentado na tabela 3.5 na coluna original o número total de




outliers. Este critério será descrito neste capitulo no próximo item.


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


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


Ano 2009 .

Setor Grande Pequeno Médio Total



Comércio 52 48 102 202




Elétrica, Eletrônica e Tecnologia 17 12 24 53











Saúde 3 26 27 56






Total 494 743 995 2232

Porcentagem 22,13% 33,29% 22,13% 100,00%



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


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


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


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


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


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


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)


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)


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%

http://pt.wikipedia.org/wiki/Testes_de_hip%C3%B3teses

http://pt.wikipedia.org/wiki/Hip%C3%B3tese_nula



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%


Setor


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


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


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


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


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


Tabela 4.4 - Estatísticas da amostra de 2011

Quantidade Média Mediana Desvio Padrão

2634 1,652 1,363 1,125


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 4.6 - Histograma de liquidez corrente, médio porte, ano 2011

0

50

100

150

200

250

300

350

Freq

uê

nci

a


134

Gráfico 4.7 - Histograma de liquidez corrente, grande porte, ano 2011

0

50

100

150

200

250

Freq

uê

nci

a


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


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


Gráfico 4.8 - Liquidez corrente por porte – 2011


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


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.


corrente das empresas pequenas seja igual à liquidez corrente das empresas

grandes.


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



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



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


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 4.12 - Histograma Liquidez Corrente versus critério Fleuriet Arriscado


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 4.14 - Histograma Liquidez Corrente versus critério Fleuriet Sólido


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


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


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


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


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


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


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.


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.


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


das empresas arriscadas é menor que a LC das empresas insuficientes.



muito ruins não é igual a LC das empresas arriscadas, está confirmando a


das empresas muito ruins é menor que a LC das empresas arriscadas.



péssimas não é igual a LC das empresas muito ruins, está confirmando a


das empresas péssimas é maior que a LC das empresas muito ruins.


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.


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)


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


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


Gráfico 4.18 - Médias e medianas do ativo circulante operacional

por critério de Fleuriet – 2011


Tabela 4.13 - Médias e medianas do ativo circulante operacional



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


153

Gráfico 4.19 - Médias e medianas do ativo circulante financeiro



Tabela 4.14 - Médias e medianas do ativo circulante financeiro



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


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



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



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


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



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


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.


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



Tabela 4.17 - Médias e medianas do passivo circulante



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


158

Gráfico 4.21 - Médias e medianas do passivo circulante operacional



Tabela 4.18 - Médias e medianas de passivo circulante operacional



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


159

Gráfico 4.22 - Médias e medianas do passivo circulante financeiro



Tabela 4.19 - Médias e medianas de passivo circulante financeiro



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


160

Testes das hipóteses 13 e14A e 14B:

Tabela 4.20 - Resultados dos testes PC, PCO e PCF entre sólidas e excelentes



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



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



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



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


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


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


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%


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













Fatores Comparados Diferença de MédiasIC - 95%


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


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


B 0,828 < 0,001 Não-Normal

Teste de Normalidade para Rentabilidade : Shapiro-Wilk



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


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%


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)


176

Gráfico 4.28 - Médias e medianas de Rentabilidade por critério de Fleuriet – 2011


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


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




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


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.


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.



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.



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.



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


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.



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.



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


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




186



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


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


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


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:


corrente por indicador Fleuriet insuficiente e excelente


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


Esse teste faz uma comparação de valores testando as hipóteses e garante um grau

de confiança de 95% em seus resultados.

202



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


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:


corrente por indicador Fleuriet péssimas e muito ruins


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


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


Esse teste faz uma comparação de médias testando as hipóteses e garante um grau

de confiança de 95% em seus resultados.



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


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


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


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.



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 7.2 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet e Porte –



Tabela 7.5 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet e Porte –


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


209

Gráfico 7.3 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Bebidas e Fumo (2011)


Gráfico 7.4 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –

Setor Bebidas e Fumo (2011)


Tabela 7.6 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte –

Setor Bebidas e Fumo (2011)



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


210

Gráfico 7.5 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Comércio (2011)



Setor Comércio (2011)


Tabela 7.7 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada

por porte – Setor Comércio (2011)



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


3 - Comércio


211

Gráfico 7.7 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Comunicação (2011)



Setor Comunicação (2011)


Tabela 7.8 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada

por porte – Setor Comunicação (2011)



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


4 - Comunicação


212


Setor Construção e Engenharia (2011)









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


5 - Construção e Engenharia


213


Setor Editorial e Gráfico (2011)








214


Setor Elétrica, Eletrônica e Tecnologia (2011)








215

Gráfico 7.15 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Energia Elétrica (2011)



Setor Energia Elétrica (2011)





216


Setor Farmacêutico, Higiene e Limpeza (2011)









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


9 - Farmacêutico, Higiene e Limpeza


217


Setor Indústria e Transporte (2011)








218


Setor Máquinas e Equipamentos (2011)








219


Setor Metalúrgica e Siderurgia (2011)








220

Gráfico 7.25 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Mineração (2011)



Setor Mineração (2011)



Setor Mineração (2011)


221


Setor Outras Atividades Industriais (2011)








222


Setor Papel e Celulose (2011)








223


Setor Petróleo e Gás (2011)


Gráfico 7.32 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet e porte –






224


Setor Química e Petroquímica (2011)









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


17 - Química e Petroquímica


225

Gráfico 7.35 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Saúde (2011)



Setor Saúde (2011)



Setor Saúde (2011)


226


Setor Serviços Especializados (2011)








227


Setor Serviços Públicos (2011)








228


Setor Serviços de Telecomunicações (2011)









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


22 - Telecomunicações


229


Setor Serviços de Transporte e Logística (2011)








230


Setor Têxtil, Confecção e Calçados (2011)








231



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



Comércio 70 52 119 241















Saúde 4 26 31 61



ServiçosEspecializados 59 208 182 449


Têxtil,Confecção e Calçados 14 17 44 75

Total 605 775 1170 2550

Porcentagem 23,73% 30,39% 23,73% 100,00%



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


A 0,897 < 0,001 Não-Normal

2010



H0 = A distribuição á normal H1 = A distribuição não é normal

Gráfico 7.47 - Distribuição de frequência da liquidez corrente (2010)


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%



7.2.2.2 Boxplot da Liquidez Corrente da amostra de 2010

Gráfico 7.48 - Boxplot da liquidez corrente da amostra (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


Gráfico 7.49A - Frequência de liquidez corrente pequeno porte (2010)

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

Fre

qu

ên

cia


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



235

Gráfico 7.49B - Frequência de liquidez corrente médio porte (2010)

0

50

100

150

200

250

300

350

Freq

uê

nci

a


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



236

Gráfico 7.49C - Frequência de liquidez corrente grande porte (2010)

020406080

100120140160180200

Freq

uê

nci

a


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



237

7.2.2.3.2 Boxplot de toda a amostra de 2010 segmentada por porte

Tabela 7.33 - Liquidez corrente por porte (2010)


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


Gráfico 7.50 - Liquidez corrente por porte (2010)


238


Tabela 7.34 - Resultados por porte – Testes Wilcoxon-Mann-Whitney (2010)


1 LC empresas pequenas = LC empresas médias 0,047 rejeito




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%


Gráfico 7.51 - Histograma do indicador Fleuriet (2010)


240


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


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)


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




Quadro 7.5 - Conclusões sobre a relação LC versus indicador Fleuriet

Conclusões Resultados a serem testados






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


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







9 LC empresas Insuficiente = LC empresas Excelentes 0,062 aceito

10 LC empresas Péssimas = LC empresas Arriscadas 0,001 rejeito





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



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?









245

Quadro 7.6 - Hipóteses 11 a 18 a serem testadas, amostra de 2010


















hipótese H0 = variável do primeiro grupo é igual que a variável

do segundo grupo


que variável do segundo grupo



A seguir são apresentados gráficos, tabelas e testes de hipóteses que

explicam as razões das diferenças de valores entre os ativos circulantes, ativos





e muito ruins.






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)


Tabela 7.39 - Médias e medianas de ativo circulante por critério de Fleuriet (2010)


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


247

Gráfico 7.55A - Médias e medianas do ativo circulante operacional

por critério de Fleuriet (2010)


Tabela 7.40A - Médias e medianas do ativo circulante operacional



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


248

Gráfico 7.55B - Médias e medianas do ativo circulante financeiro



Tabela 7.40B - Médias e medianas do ativo circulante financeiro



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


249

Gráfico 7.56 - Médias e medianas do passivo circulante por critério de Fleuriet (2010)


Tabela 7.41 - Médias e medianas do passivo circulante por critério de Fleuriet (2010)


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


250

Gráfico 7.57A - Médias e medianas do passivo circulante operacional



Tabela 7.42A - Média e medianas do passivo circulante operacional



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


251

Gráfico 7.57B - Médias e medianas do passivo circulante financeiro



Tabela 7.42B - Média e medianas do passivo circulante financeiro



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


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


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



hipótese H0 = variável do primeiro grupo é igual que a 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)


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



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






Os testes ligados ao passivo (15,16A e 16 B) confirmam que os ativos


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



indicador Fleuriet com as médias e seus respectivos

intervalos de 95% de confiança (2010)


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%


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.



com correção de Bonferroni (2010)


257

Tabela 7.46 - Comparações múltiplas com correção de Bonferroni (2010)

L.I. L.S.
















Fatores Comparados Diferença de MédiasIC - 95%


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


B 0,828 < 0,001 Não-Normal



H0 = A distribuição é normal H1 = A distribuição não é normal

Gráfico 7.60 - Distribuição de frequência da rentabilidade em 2010


259

7.2.4.2 Relação da Rentabilidade com o Indicador Fleuriet em 2010

Gráfico 7.61 - Boxplot da rentabilidade versus indicador Fleuriet


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


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


2010

Tabela 7.49 - Testes das hipoteses 19 a 26 – rentabilidade

Variáveis


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




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


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






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


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







14 Outras Atividades Indústriais LC Insuficientes = LC Excelentes 63 0,828 aceita 32


17 Química e Petroquímica LC Insuficientes = LC Excelentes 66 0,056 aceita 32



20 Serviços Especializados LC Insuficientes = LC Excelentes 69 0,009 rejeita 156


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




5 Construção e Engenharia LC Péssimas = LC Muito Ruins 77 0,007 rejeita 47


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







23 Têxtil, Confecção e Calçados LC Péssimas = LC Muito Ruins 95 0,029 rejeita 8


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


1 Agronegócios e Alimentos LC Péssimas = LC Arriscadas 96 0,000 rejeita 63



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







23 Têxtil, Confecção e Calçados LC Péssimas = LC Arriscadas 118 0,100 aceita 6


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


(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


Setor Agronegócio e Alimentos (2010)







Pequeno Médio Grande Quantidade Média Mediana


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


267











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


268











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



269










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


270











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


271











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


272

Gráfico 7.75 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Petróleo e Gás (2010)









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


273











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


274




Setor Saúde (2010)



Setor Saúde (2010)



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


275


Setor Transporte e Logística (2010)









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


276











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


277











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



278











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


279



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



Comércio 52 48 102 202















Saúde 3 26 27 56



ServiçosEspecializados 44 183 159 386


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


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


A 0,894 < 0,001 Não-Normal



Rejeitou-se a hipótese nula que confirmaria a normalidade.

Gráfico 7.89 - Distribuição de frequência da liquidez corrente (2009)


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%



7.3.2.2 Boxplot da Liquidez Corrente da amostra de 2009

Gráfico 7.90 - Boxplot da liquidez corrente da amostra (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


282

7.3.2.3 Amostras de Liquidez Corrente de 2009 segmentada 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


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



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


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



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


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



285

7.3.2.3.2 Boxplot de toda a amostra de 2009 segmentada por porte

Tabela 7.72 - Liquidez corrente por porte (2009)


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


Gráfico 7.92 - Liquidez corrente por porte (2009)


286


Tabela 7.73 - Resultados por porte – Wilcoxon-Mann-Whitney (2009)


1 LC empresas pequenas = LC empresas médias 0,02 rejeito




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%


Gráfico 7.93 - Histograma do indicador Fleuriet (2009)


288

7.3.3.2 Histogramas de liquidez Corrente versus cada indicador Fleuriet

Gráfico 7.94 - Histograma da Liquidez Corrente versus critério Fleuriet


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


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)


290



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


Quadro 7.7 - Conclusões sobre a relação LC versus indicador Fleuriet

Conclusões Resultados a serem testados






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


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







9 LC empresas Insuficiente = LC empresas Excelentes 0,014 rejeito

10 LC empresas Péssimas = LC empresas Arriscadas 0,002 rejeito





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.



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









Quadro 7.8 - Hipóteses 11 a 18 a serem testadas, amostra de 2009


















hipótese H0 = variável do primeiro grupo é igual que a variável

do segundo grupo



293



A seguir são apresentados gráficos, tabelas e testes de hipóteses que

explicam as razões das diferenças de valores entre os ativos circulantes, ativos





e muito ruins.






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)


Tabela 7.78 - Médias e medianas de ativo circulante por critério Fleuriet (2009)


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


295

Gráfico 7.97A - Médias e medianas do ativo circulante operacional

por critério Fleuriet (2009)


Tabela 7.79A - Médias e medianas do ativo circulante operacional



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


296

Gráfico 7.97B - Médias e medianas do ativo circulante financeiro



Tabela 7.79B – Médias e medianas do ativo circulante financeiro



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


297

Gráfico 7.98 - Médias e medianas do passivo circulante por critério Fleuriet (2009)


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


298

Gráfico 7.99A - Médias e medianas passivo circulante operacional



Tabela 7.81A - Médias e medianas passivo circulante operacional



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


299

Gráfico 7.99B - Médias e medianas passivo circulante financeiro



Tabela 7.81B - Médias passivo circulante financeiro por critério de Fleuriet (2009)


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


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


Tabela 7.82 - Resultados dos testes não paramétricos – Critério: Sólidas/Excelentes –




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



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




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


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






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



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




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.



indicador de Fleuriet com as médias e seus respectivos intervalos

de 95% de confiança (2009)


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%


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



com correção de Bonferroni (2009)


305

Tabela 7.85 - Comparações múltiplas com correção de Bonferroni (2009)

L.I. L.S.
















Fatores ComparadosDiferença de

Médias

IC - 95%


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)


B 0,85 < 0,001 Não-Normal



H0 = A distribuição é normal H1 = A distribuição não é normal

Gráfico 7.102 - Distribuição de frequência da rentabilidade (2009)


307

7.3.4.2 Relação da Rentabilidade com o Indicador Fleuriet em 2009

Gráfico 7.103 - Boxplot da rentabilidade versus indicador Fleuriet (2009)


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


308

Gráfico 7.104 - Gráfico de médias da rentabilidade versus indicador Fleuriet (2009)


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


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



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


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






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


23 Têxtil, Confecção e Calçados LC Sólidas = LC Excelentes 49 0,255 aceita 35

SEM EXCELENTES

SEM EXCELENTES


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







14 Outras Atividades Industriais LC Insuficientes = LC Excelentes 63 0


17 Química e Petroquímica LC Insuficientes = LC Excelentes 66 0



20 Serviços Especializados LC Insuficientes = LC Excelentes 69 0,001 rejeita 140


23 Têxtil, Confecção e Calçados LC Insuficientes = LC Excelentes 72 0,907 aceita 32

SEM EXCELENTES

SEM EXCELENTES


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


(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


de 2010 e 2011. Empresas com classificações tão distintas no Modelo Fleuriet

apresentam liquidez corrente iguais. Esses resultam ratificam as conclusões desta


312

Tabela 7.91 - Testes das hipóteses setoriais entre as empresas

péssimas e muito ruins




5 Construção e Engenharia LC Péssimas = LC Muito Ruins 77 0,050 aceita 32


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







23 Têxtil, Confecção e Calçados LC Péssimas = LC Muito Ruins 95 0,074 aceita 8


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


313

Tabela 7.92 - Testes das hipóteses setoriais entre

as empresas péssimas e arriscadas


1 Agronegócios e Alimentos LC Péssimas = LC Arriscadas 96 0,658 aceita 74



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







23 Têxtil, Confecção e Calçados LC Péssimas = LC Arriscadas 118 0SEM ARRISCADA


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


de 2010 e 2011. Empresas com classificações tão distintas no Modelo Fleuriet

apresentam liquidez corrente iguais. Esses resultam ratificam as conclusões desta


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











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


315











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


316








Construção e Engenharia (2009)



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



317










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


318











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


319











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


320

Gráfico 7.117 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet – Setor Petróleo e Gás (2009)









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


321







Tabela 7.100 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por porte.




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


322



Gráfico 7.122 - Liquidez corrente por critério de Fleuriet segmentada por Porte –

Setor Saúde (2009)



Setor Saúde (2009)



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


323











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


324











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


325











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



326











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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PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE SÃO PAULO … Roballo... · situação financeira de uma empresa tendo por base somente índices de liquidez. O modelo Fleuriet, além de adequada