UNIVERSIDADE FEDERAL DO CEARÁ
FACULDADE DE ECONOMIA, ADMINISTRAÇÃO, ATUÁRIA E CONTABILIDADE
DEPARTAMENTO DE ADMINISTRAÇÃO CURSO DE ADMINISTRAÇÃO
SERGIO MANOEL BRAGA RODRIGUES
EFICIÊNCIA RELATIVA DA GESTÃO ECONÔMICO-FINANCEIRA DAS EMPRESAS DO SEGMENTO DE INCORPORAÇÕES IMOBILIÁRIAS
LISTADAS NA B3
FORTALEZA 2021
SERGIO MANOEL BRAGA RODRIGUES
EFICIÊNCIA RELATIVA DA GESTÃO ECONÔMICO-FINANCEIRA DAS EMPRESAS DO SEGMENTO DE INCORPORAÇÕES IMOBILIÁRIAS
LISTADAS NA B3
Monografia apresentada ao curso de Administração do Departamento de Administração da Universidade Federal do Ceará, como requisito parcial para obtenção do título de Bacharel em Administração.
Orientadora: Profa. Dra. Denise Maria Moreira Chagas Corrêa
FORTALEZA 2021
Sergio Manoel Braga Rodrigues
EFICIÊNCIA RELATIVA DA GESTÃO ECONÔMICO-FINANCEIRA DAS EMPRESAS LISTADAS NA B3, NO SEGMENTO DE INCORPORAÇÕES
IMOBILIÁRIAS
Monografia apresentada ao curso de Administração do Departamento de Administração da Universidade Federal do Ceará, como requisito parcial para obtenção do título de Bacharel em Administração.
APROVADA EM: ____/____/________.
BANCA EXAMINADORA
______________________________________________________
Profª Dra. Denise Maria Moreira Chaga Corrêa (Orientadora) Universidade Federal do Ceará (UFC)
______________________________________________________
Profa. Ms. Ana Jeniffer Rebouças Maia Universidade Federal do Ceará (UFC)
______________________________________________________
Prof Dr. Érico Veras Marques Universidade Federal do Ceará (UFC)
Dedicatória
A Deus, pela sabedoria e entendimento que me permitiram desenvolver este trabalho e por tudo que o Senhor fez por mim. Sempre serei eternamente grato a Ele.
Aos meus familiares, por todo o apoio e incentivo que me proporcionaram durante a minha jornada.
AGRADECIMENTOS
A Deus, por tudo que Ele fez na minha vida, por ter mudado a minha história, por ter me proporcionado chegar até aqui, toda a honra e glória seja dada a Ele.
Ao Força Jovem Universal (FJU), um dos grupos que compõem a Igreja Universal do Reino de Deus, por ter acreditado em mim.
Aos meus familiares, por todo o apoio e incentivo necessário ao longo de toda minha caminhada nos estudos, que vai desde o colégio até a faculdade.
A minha orientadora, Profa. Dra. Denise Maria Moreira Chagas Corrêa, pelo empenho e dedicação na sua orientação, pela ótima orientação, por ter sido longânime no período de desenvolvimento do trabalho.
Aos meus amigos, professores, a escola Jáder de Figueiredo Correia, ao colégio Fernando Cavalcante Mota, ao colégio Ari de Sá Cavalcante e a Universidade Federal do Ceará.
A todos que, de forma direta ou indireta, contribuíram para o desenvolvimento deste trabalho.
RESUMO
O segmento de incorporações imobiliárias, que constrói edificações e comercializa as unidades autônomas durante o processo de construção insere- se no setor econômico da construção civil, que é um dos primeiros segmentos a sentir os efeitos de uma crise econômica e é um dos últimos a sair das referidas crises, sendo, pois, de extrema importância monitorar a gestão econômico- financeira destas empresas, principalmente, em contexto de crise econômica. A análise das demonstrações contábeis, permite conhecer a situação econômico- financeira das respectivas entidades. Neste contexto, o objetivo geral deste trabalho consistiu em avaliar a eficiência relativa da gestão econômico-financeira das empresas do segmento econômico de incorporações imobiliárias listadas na Brasil, Bolsa, Balcão (B3). Assim, este estudo descritivo, quantitativo, documental e censitário aplicou a análise envoltória dos dados, modelo BCC, orientado aos resultados no triênio 2017/2019, tendo como inputs: a
’Composição do endividamento’ e a ’Dependência financeira’ e, como outputs: a
’Liquidez corrente’ e o ’Giro do ativo’. Os resultados indicaram que, dentre as 22 empresas contempladas no estudo, apenas a ‘CR2’ foi eficiente nos três anos do triênio e, que, no referido período, ‘ROSSI’ e ‘PDG’ alcançaram as piores colocações no ranking, com 11% e 14%, respectivamente, de escores de eficiência e o fator com maior potencial de melhoria no período foi o ‘Giro do ativo’, o qual respondeu por 48% do total dos ajustes de todos os fatores da análise envoltória.
Palavras-chave: Eficiência relativa. Análise envoltória dos dados. Gestão econômico-financeira. Incorporações imobiliárias. Modelo BCC.
ABSTRACT
The real estate development segment, which builds buildings and sells as autonomous units during the construction process within the economic sector of civil construction, which is one of the first segments to feel the effects of an economic crisis and is one of the last to emerge from crises , therefore, it is extremely important to monitor the economic and financial management of these companies, especially in the context of the economic crisis. An analysis of the accounting accounts, allows to know the economic and financial situation of the entities. In this context, the general objective of this work was to evaluate the efficiency of the economic and financial management of companies in the economic segment of real estate developments listed in Brazil, Bolsa, Balcão (B3). So, this descriptive, quantitative, documentary and census study applied the data envelopment analysis, model BCC, oriented to the results in the 2017/2019 triennium. Having as inputs: ‘Debt composition’ and ‘Financial dependency’ and, as outputs: ’Current liquidity’ and ’Asset turnover’. The results indicated that, among the 22 companies included in the study, only 'CR2' was efficient in the three years of the three-year period, and that, in that period, 'ROSSI' and 'PDG' reached the worst positions in the ranking, with 11% and 14%, respectively, of efficiency scores and the factor with the greatest potential for improvement in the period was the 'Giro do assets', which accounted for 48% of the total adjustments of all factors of the envelope analysis.
Keywords: Relative efficiency. Data envelopment analysis. Economic and financial management. Real estate developments. BCC model.
LISTA DE SIGLAS
ADOLPHO LINDENBERG – Construtora Adolpho Lindenberg S.A.
B3 – Brasil, Bolsa, Balcão
BM&FBOVESPA – Bolsa de Valores Mercadorias e Futuros CE – Composição do Endividamento
CR2 – CR2 Empreendimento Imobiliários S.A
CYRELA – Cyrela Brasil Realty S.A Empreend e Part CT – Capital de Terceiros
CV – Coeficiente de Variação
DEA – Data Envelopment Analysis (Análise por Envoltória de Dados) DF – Dependência Financeira
DIRECIONAL – DIRECIONAL ENGENHARIA S.A.
DMU – Decision Making Unit (Unidade Tomadora de Decisão) E – Endividamento
EBTIDA – Earnings Before Interest Taxes Depreciation and Amortization (Lucro antes de Juros Impostos Depreciação e Amortização)
EVEN – Even Construtora e Incorporadora S.A.
EZ TEC – Ez Tec Empreend. e Participacoes S.A.
FGTS – Fundo de Garantia do Tempo de Serviço GAFISA – GAFISA S.A.
GAT – Giro do Ativo Total
HELBOR – Helbor Empreendimentos S.A.
INTER – Inter Construtora e Incorporadora S.A.
IPL – Imobilização do Patrimônio Líquido
IRNC – Imobilização dos Recursos Não Correntes JHSF – JHSF PARTICIPACOES S.A.
JOÃO FORTES – João Fortes Engenharia S.A.
LC – Liquidez Corrente LG – Liquidez Geral LI – Liquidez Imediata LS – Liquidez Seca
MITRE – Mitre Realty Empreendimentos e Participações S.A.
ML – Margem Líquida
MOURA DUBEUX – Moura Dubeux Engenharia S/A MRV – MRV Engenharia e Participacoes S.A.
PCT – Participação do Capital de Terceiros
PDG – PDG Realty S.A. Empreendimentos e Participaçoes S.A.
PELP – Passivo Exigível a Longo Prazo PL – Patrimônio Líquido
RNI – RNI Negócios Imobiliários S.A.
ROA – Retorno sobre o Ativo, (do inglês, Return on assets) ROSSI – Rossi Residencial S.A.
RSPL – Rentabilidade sobre o Patrimônio Líquido SBPE – Sistema Brasileiro de Poupança e Empréstimo TECNISA – TECNICA S.A.
TEGRA – Tegra Incorporadora S/A TENDA – Construtora Tenda S.A.
TRISUL – Trisul S.A.
VIVER – Viver Incorporadora e Construtora
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 – Teste de correlação entre os fatores de input e output da análise DEA Tabela 2 – Estatística Descritiva dos fatores de input e output da análise DEA Tabela 3 – Ranking de eficiência de 2017
Tabela 4 – Ranking de eficiência de 2018 Tabela 5 – Ranking de eficiência de 2019
Tabela 6 – Rankings da média de eficiência, por ano e no triênio 2017/2019 Tabela 7 – Ranking de eficiência no triênio, por porte
Tabela 8 – Dados dos fatores da análise envoltória de 2017 a 2019, por ano
LISTA DE QUADROS
Quadro 1: Indicadores de liquidez, com suas equações e significado
Quadro 2: Indicadores de estrutura de capital, com suas equações e significado Quadro 3: Indicadores de rentabilidade, com suas equações e significado Quadro 4 – DMU’s contempladas na amostra
Quadro 5 – Fatores de input e de output da análise envoltória dos dados
LISTA DE GRÁFICOS
Gráfico 1 – Distribuição de frequência de quantidade de DMU’s, por intervalo dos escores de eficiência de 2017 a 2019, por ano
Gráfico 2 – Potenciais de melhoria dos fatores da análise envoltória, por ano, de 2017 a 2019 e média no triênio
Gráfico 3 – Evolução das médias dos fatores de input e de output da análise DEA, no triênio 2017/2019
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO...13
2 REFERENCIAL TEÓRICO...16
2.1 Segmento econômico de Incorporações ... 16
2.2 Indicadores de desempenho econômico-financeiros ... 18
2.3 Eficiência relativa medida pela análise envoltória dos dados ... 24
2.4 Estudos empíricos anteriores com uso da DEA para avaliar indicadores econômico-financeiros ... 28
3 METODOLOGIA ... 31
3.1 Tipologia da pesquisa ... 31
3.2 População ... 31
3.3 Procedimentos de coleta dos dados e de análise dos dados ... 32
4.1 Estatística Descritiva ... 37
4.2 Análise dos Resultados ... 39
4.3 Síntese dos Resultados... 46
5 CONCLUSÕES ... 51
REFERÊNCIAS...54
APÊNDICES...60
1 INTRODUÇÃO
O crescimento demográfico desordenado dos grandes centros urbanos impulsionou o surgimento da incorporação imobiliária como uma resposta à necessidade de racionalização do uso do espaço urbano (ALMENDANHA, 2014).
Conforme Melhim, Namem Chalhub (2000, apud Ehara et. al 2013) a incorporação imobiliária é uma atividade empresarial que possui grande importância no âmbito socioeconômico, seja por atender uma necessidade humana primordial, seja por encerrar uma atividade econômica de grande importância em virtude dos recursos que movimenta e da sua capacidade de geração de empregos e renda, além de alavancar a demanda de inúmeras espécies de indústria.
Para Granja (2014) a incorporação imobiliária possibilitou o surgimento de um forte setor baseado na construção de imóveis em condomínio e a tentativa de resolução da crise habitacional, problema inerente à sociedade moderna, aumentando as chances de aquisição de propriedades pelos membros da sociedade.
Conforme Matarazzo (1997) as demonstrações financeiras oferecem uma série de dados sobre a empresa, de acordo com regras da contabilidade. A Análise de Balanços converte esses dados em informações e, quanto melhores forem as informações, maiores serão as chances de os gestores tomarem as decisões corretas.
Segundo Assaf Neto (2007) a análise de balanços propõe-se a relatar, baseada nas informações disponibilizadas pelas empresas, a posição econômico-financeira atual, as causas que determinaram a evolução apresentada e as tendências futuras.
A construção civil foi um dos setores que mais sofreram com os efeitos da crise econômica. A atual crise perdura desde 2014, nos três anos seguintes se agravou provocando o desaparecimento de quase um milhão de empregos. Em 2018 houve uma recuperação muito pequena e em 2019 as contratações aumentaram (G1, 2019). Alguns fatores contribuíram para sucessivas quedas desse setor. Dentre eles: o impacto da operação Lava-Jato e o escândalo envolvendo construtoras e o enfraquecimento do ramo imobiliário provocado
pela queda das vendas de imóveis no Brasil por conta da crise econômica (StartSe, 2019).
Neste contexto de escassez de recursos frente a crise econômica, a qual afetou também o setor imobiliário, é de suma importância a atenção que os gestores devem dispensar à análise dos indicadores econômico-financeiros, para buscar assegurar a sua sustentabilidade e continuidade durante e após a crise.
Os conceitos de eficácia dizem respeito ao alcance de metas ou de resultados, entretanto, os de eficiência dizem respeito à relação entre os esforços despendidos e os resultados alcançados. Sob este enfoque, se a análise dos indicadores econômico-financeiros é importante para a gestão, a análise da eficiência na obtenção de indicadores em níveis satisfatórios também é assunto de relevância neste contexto de crise econômica.
Em face do exposto, surge a questão central de pesquisa consiste: Qual a eficiência relativa da gestão econômico-financeira das empresas do segmento econômico de incorporação imobiliária listadas na B3, no triênio 2017/2019?
Para responder ao problema de pesquisa, o objetivo geral do estudo consistiu em avaliar a eficiência relativa da gestão econômico-financeira das empresas do segmento econômico de incorporação imobiliária listadas na B3, no triênio 2017/2019. Os objetivos específicos deste trabalho foram os seguintes:
i) apresentar o ranking da eficiência relativa da gestão econômico-financeira das companhias de incorporação imobiliária listadas na B3 em cada ano e no triênio;
ii) identificar, dentre as companhias eficientes, os principais destaques de benchmarking, ano a ano e no triênio e iii) identificar os principais fatores de melhoria da análise de eficiência, considerando o grupo de empresas que ficou abaixo da fronteira de eficiência.
Sob a perspectiva social, esta pesquisa se justifica, em virtude da importância do segmento imobiliário para a economia, visto que ele se insere na construção civil que é responsável por 6,2% do PIB nacional, e a incorporação imobiliária, por sua vez, corresponde a 34% da indústria do país, influenciando diretamente no desenvolvimento nacional (KRUGGER; SANTOS; FLORES, 2020). Além disso, os resultados deste estudo podem contribuir com o aprimoramento da gestão econômico-financeira das empresas objeto deste estudo.
Sob a perspectiva acadêmica, este estudo tende a contribuir com as pesquisas já existentes, pois este estudo se diferencia dos anteriores por aplicar a análise envoltória dos dados para avaliação específica de companhias de capital aberto que atuam no segmento econômico específico de incorporações imobiliárias, tendo como objeto da análise indicadores econômico-financeiros calculados a partir das demonstrações contábeis das empresas listadas na B3.
Quanto a sua abordagem do problema, o estudo foi quantitativo; quanto aos objetivos, foi descritivo e, quanto aos procedimentos de coleta dos dados, o trabalho foi documental, pois utilizou-se das demonstrações contábeis preparadas pelas companhias contempladas neste estudo.
Para o alcance dos objetivos do estudo, este trabalho foi estruturado em cinco seções, incluindo esta introdução, a qual contextualizou o problema de pesquisa, apresentou os objetivos geral e específicos, a justificativa e o enquadramento metodológico.
A segunda seção trouxe o referencial teórico, com uma breve abordagem sobre o segmento econômico das empresas objeto da análise, bem como da teoria sobre análise envoltória dos dados e, por fim, estudos anteriores sobre o setor de incorporação imobiliária e sobre análise envoltória dos dados, tendo como objeto da análise, indicadores econômico-financeiros.
2 REFERENCIAL TEÓRICO
2.1 Segmento econômico de Incorporações
A evolução da sociedade principalmente nas grandes cidades passou a requerer estruturas arquitetônicas que comportassem maior número de moradias dentro do mesmo espaço horizontal. Assim iniciou-se a construção dos chamados condomínios edilícios, englobando diversos imóveis sobrepostos (FERREIRA, 2012).
O segmento de incorporações imobiliárias surgiu como resultado dessa evolução das relações envolvendo propriedades, especialmente em decorrência da urbanização, superpopulação urbana e consequente carência de espaço apropriável (GRANJA, 2014).
A incorporação imobiliária é uma atividade empresarial multiforme, cuja parte mais perceptível é a venda de imóveis que compõem conjuntos imobiliários em construção, que usualmente é firmada mediante promessa de compra e venda (CHALHUB, 2016). Para Brandão (2017), este segmento é um conjunto de atividades que possuem o objetivo de promover e efetivar as construções, sua comercialização total ou parcial, antes do término da obra, de uma ou mais edificações, sendo suas unidades autônomas e regulamentadas pelas normas condominiais.
Esse segmento tem o intuito de formar uma copropriedade em favor de um grupo de pessoas, a partir da edificação em determinado bem imóvel, proporcionando a estes indivíduos a sua moradia, bem como tornando possível a exploração econômica por parte do incorporador, que obtém o direito de vender unidades habitacionais (EHARA et. al, 2013).
Uma incorporação imobiliária caracteriza-se pelo fato de, antes do término das obras, haver uma alienação das unidades futuras, sendo essencial a construção da edificação e sua divisão em unidades autônomas, permitindo assim a aquisição de várias pessoas dessas unidades que serão construídas (GRANJA, 2014).
Esse segmento caracteriza-se por possuir um ciclo operacional maior, pelo fato de suas atividades serem exercidas a longo prazo. As incorporadoras financiam seus clientes como uma maneira de atraí-los, sendo normal financiamentos de 40, 60, a 100 meses. Esses financiamentos são oferecidos pela própria empresa, sendo possível por meio dos seus recursos próprios. Vale
destacar que um ciclo operacional maior faz parte da natureza da atividade de incorporação (VANZELLA; VANZELLA, 2003).
O ciclo operacional é o intervalo de tempo entre a data da compra da mercadoria até a data do recebimento pela venda da mesma, quanto menor for esse ciclo melhor será para a empresa (ASSAF NETO, 2012). Por possuírem um ciclo operacional longo, faz-se necessário um grande aporte de recursos para financiar suas atividades e, na maioria das vezes, esses recursos são maiores que seu capital social, sendo imprescindível recorrer ao capital de terceiros para desenvolverem o seu projeto de incorporação (FERREIRA, 2012).
O desenvolvimento do mercado imobiliário sempre esteve relacionado com a política habitacional do governo federal e com o financiamento público.
Com a criação do Sistema Financeiro Imobiliário em 1997, foi criado um ambiente favorável para a expansão desse segmento e, no governo Lula, foi sancionada a Lei 10.931/2004, que foi responsável por incentivar os bancos a aplicarem os recursos da poupança na habitação (HOYLER, 2014).
Essa lei também contribuiu para o aumento dos recursos dos principais fundos públicos (FGTS) e semipúblicos (SBPE) e, posteriormente, colaborou para a criação do programa Minha Casa Minha Vida (HOYLER, 2014).
O capital financeiro relaciona-se com o capital imobiliário por meio do crédito imobiliário e por meio de instrumentos inovadores capazes de solucionar o problema de liquidez dos ativos imobiliários, entretanto, o ingresso da produção imobiliária no mercado de capitais, promove o aumento dos riscos para o surgimento e estouro de uma bolha imobiliária, como ocorreu nos EUA, desencadeando a crise de 2008 (QUEIROZ, 2012).
Devido essa crise econômica mundial, a maioria das empresas incorporadoras passaram a reconsiderar as suas estratégias, visto que o acesso ao crédito para produção foi limitado, tornando necessário a busca pela preservação de caixa existente, o que acarretou um maior controle na seleção de oportunidades de aquisição de terrenos (CAMARGO, 2011).
Vale ressaltar que, frente as transformações ocorridas na conjuntura macroeconômica, relativamente a formação do cenário no momento de aquisição destes terrenos, os riscos dos empreendimentos foram potencializados de maneira que o prejuízo de não atingir os resultados mínimo
atrativos para o empreendedor seria maior do que a depreciação do valor nominal praticado nas negociações (CAMARGO, 2011).
Cabe agora discorrer sobre os indicadores de desempenho econômico- financeiros, objeto do presente estudo.
2.2 Indicadores de desempenho econômico-financeiros
A avaliação de desempenho empresarial apresenta uma imensa complexidade devido à abrangência que esse conceito possui. Essa abrangência é resultado das diferentes abordagens existentes de foco e metodologias que são usadas pela parte interessada no processo de análise levando em consideração o seu objetivo. Em relação ao foco, existem dois tipos de análise, sendo uma do desempenho interno da empresa e a outra uma avaliação global da empresa realizada por um pesquisador externo (ANTUNES e MARTINS, 2007).
Conforme Matarazzo (1998) índice é a relação entre as contas ou grupo de contas dos demonstrativos financeiros, que tem o intuito de evidenciar certo aspecto da situação financeira ou econômica de uma empresa.
A técnica de análise financeira através de indicadores foi um grande desenvolvimento da Contabilidade, visto que é mais apropriado confrontar grupos de contas do que analisá-los de forma isolada. O uso desses indicadores permite ao analista extrair vertentes e confrontar os resultados obtidos com padrões preestabelecidos (IUDICIBUS, 1988).
Para Macedo, Corrar e Siqueira (2012) o uso de índices contábil- financeiros é uma alternativa viável e importante, visto que esses são apropriados para determinar os pontos críticos, positivos e negativos, auxiliando assim a gestão no estabelecimento de um plano de ação para a organização.
Para isso, é necessário que a gestão interprete de forma adequada essas informações obtidas para o estabelecimento das ações corretivas.
Para o manuseio desses indicadores são necessários alguns cuidados, visto que para a realização de um estudo mais eficiente sobre o desempenho de uma empresa, é de suma importância uma comparação dos indicadores de uma mesma empresa ao longo dos anos com os padrões estabelecidos pela gestão com os indicadores de empresas do mesmo ramo e padrões do subsetor em atividade e da economia em geral (ASSAF NETO, 2007).
Nas análises de avaliação de desempenho econômico e criação de valor que foram criadas a partir de demonstrativos publicados, é impossível apurar os indicadores de análise da mesma maneira que o obtido pela gestão em uma análise interna, em virtude do fato de que algumas informações não estão acessíveis ao usuário externo, o que o impede o pleno conhecimento das atividades realizadas. Portanto o analista interno é privilegiado em relação ao externo, visto que ele dispõe de informações que o possibilitam realizar uma avaliação mais precisa (ASSAF NETO, 2007).
Em que pese tal afirmação, muito já se avançou na busca pela redução de assimetrias entre os usuários da informação contábil. A governança corporativa, que tem como um dos pilares a transparência, avançou no Brasil, principalmente com o advento da Lei no. 11.638, de 28 de dezembro de 2007, a qual impôs ao Brasil a adoção dos padrões internacionais de contabilidade, conferindo maior transparência das informações e procedimentos contábeis na elaboração das demonstrações contábeis (BRASIL, 2007).
Conforme Matarazzo (1998) a análise das demonstrações financeiras pode ser feita sob a perspectiva econômica e sob a perspectiva financeira. Nesta o foco é como está a situação de caixa e capacidade de pagamento da empresa.
Naquela o foco é a capacidade da empresa de gerar lucros e aumentar o seu patrimônio. A princípio, essas avaliações são feitas separadamente param, no momento seguinte, juntarem-se as conclusões das duas de forma sistêmica.
Matarazzo (1998) afirma que existem indicadores que evidenciam a situação financeira, sendo eles os índices de liquidez e de estrutura de capital, e indicadores que evidenciam a situação econômica, sendo eles os índices de rentabilidade.
Os indicadores de liquidez contribuem para a avaliação da gestão em sua perspectiva financeira e dizem respeito à capacidade da empresa em saldar as suas dívidas (ASSAF NETO, 2007).
Os principais de indicadores de liquidez estudados em Matarazzo (1998) e Assaf Neto (2007) são: 'Liquidez geral’ (LG), 'Liquidez corrente’ (LC), ’Liquidez seca’ (LS) e Liquidez imediata’ (LI), os quais seguem mostrados no Quadro 1.
Cabe salientar que, considerando que a liquidez das empresas diz respeito à sua capacidade de honrar as dívidas assumidas, quanto maiores forem estes indicadores, melhor para a empresa, inclusive sob o olhar de seus credores.
Quadro 1: Indicadores de liquidez, com suas equações e significado
Tipo Equação Significado
Geral (LG) Ativo Circulante + Realizável a Longo Prazo
Passivo Circulante + Exigível a Longo Prazo (1) Significa a capacidade da empresa de honrar suas dívidas a curto e longo prazo
Corrente (LC) Ativo Circulante
Passivo Circulante (2) Significa a capacidade da empresa de honrar suas dívidas a curto prazo
Seca (LS) Ativo Circulante − Estoques
Passivo Circulante (3) Significa a capacidade da empresa de honrar suas dívidas de curto prazo, excluindo os ativos de difícil conversibilidade em caixa.
Imediata (LI) Disponível
Passivo Circulante (4) Significa a capacidade da empresa de honrar suas dívidas de curto prazo, a partir de seu ativo disponível
Fonte: Elaboração própria, a partir de Matarazzo (1998) e Assaf Neto (2007)
A ‘Liquidez Geral’ (LG) informa a capacidade de a empresa pagar suas dívidas, tanto no curto prazo quanto no longo prazo. Para Assaf Neto (2007), ela é usada também para medir a segurança financeira da empresa no longo prazo, evidenciando a capacidade da empresa de ser solvente em relação às suas obrigações, ou seja, a capacidade que ela tem de quitar todas as suas dívidas.
A fórmula para encontrar este indicador se encontra na Equação 1, do Quadro 1.
Segundo Iudícibus (1988) a ‘Liquidez Corrente’ (LC) mostra quanto a empresa possui em ativos que se converterão em caixa no curto prazo, para cada R$1,00 de dívida do curto prazo e a fórmula para encontrar este indicador se encontra na Equação 2, do Quadro 1.
Para Iudícibus (1988) a ‘Liquidez Seca’ (LS) é uma visão mais conservadora da liquidez de curto prazo, porque exclui do total do ‘Ativo Circulante’, os valores dos ativos de difícil conversibilidade em caixa, como é o caso dos estoques, os quais dependem de ser vendidos e, em sendo vendidos, ainda se sujeitam aos prazos médios de recebimento e a respectiva condição do cliente em saldar suas dívidas em favor da empresa.
Portanto, a exclusão dos estoques, para o cálculo da ‘Liquidez seca’, (LS) tende a eliminar uma fonte de incerteza e, além disso, elimina também as distorções que o manuseio deste ou daquele critério de avaliação de estoques poderia ocasionar. A fórmula para encontrar este indicador se encontra na Equação 3, do Quadro 1.
Para Assaf Neto (2007), a ‘Liquidez Imediata’ (LI) evidencia a capacidade de a empresa saldar todas as suas dívidas de curto prazo, a partir do que ela possui de ‘Ativo disponível’, que corresponde ao grupo de contas que contempla a conta ‘Caixa’ e os equivalentes de caixa, assim compreendidos pela conta de
‘Bancos’, bem como pelas ‘Aplicações Financeiras’ de ‘Liquidez imediata’. A fórmula para encontrar este indicador se encontra na Equação 3, do Quadro 1.
Os indicadores de estrutura de capital revelam a relação entre as fontes de capital de uma empresa, indicando o quanto a empresa depende do capital de terceiros para financiar suas atividades, portanto, quanto menores forem estes indicadores, melhor (IUDÍCIBUS, 1988).
Segundo Iudícibus (1988) e Assaf Neto (2007), além dos indicadores de liquidez, os de estrutura de capital complementam a análise da empresa, em sua perspectiva financeira e compreende os seguintes indicadores: a ‘Dependência financeira’ (DF), o ‘Endividamento’ (E), a ‘Composição do endividamento’ (CE), a 'Imobilização do patrimônio líquido’ (IPL) e a ‘Imobilização dos recursos não correntes’ (IRNC), os quais seguem mostrados no Quadro 2. fornece informações relevantes para a tomada de decisões financeiras, em termos de captação e emprego de recursos.
Quadro 2: Indicadores de estrutura de capital, com suas equações e significado
Tipo Equação Significado
Dependência Financeira (DF)
Capital de Terceiros
Ativo Total x 100 (5) Mostra o percentual do total dos ativos que foi financiado pelo capital de terceiros
Endividamento (E)
Capital de Terceiros
Patrimônio Líquido x 100 (6) Mostra o percentual da participação do capital de terceiros em relação ao capital próprio
Composição do Endividamento (CE)
Passivo Circulante
Capital de Terceiros x 100 (7) Indica o percentual das dívidas que irá vencer no curto prazo Imobilização do
Patrimônio Líquido (IPL)
Ativo Permanente
Patrimônio Líquido x 100 (8) Indica o percentual do capital próprio investido nos ativos permanentes.
Imobilização dos Recursos Não Correntes (IRNC)
𝐴𝑡𝑖𝑣𝑜 𝑃𝑒𝑟𝑚𝑎𝑛𝑒𝑛𝑡𝑒
𝑃𝑎𝑡𝑟𝑖𝑚ô𝑛𝑖𝑜 𝐿í𝑞. +𝐸𝑥𝑖𝑔í𝑣𝑒𝑙 𝑎 𝐿𝑜𝑛𝑔𝑜 𝑃𝑟𝑎𝑧𝑜 𝑥 100 (9) Indica o percentual dos recursos não correntes investido nos ativos permanentes.
Fonte: Elaboração própria, a partir de Matarazzo (1998) e Assaf Neto (2007)
As fontes de recursos em uma empresa classificam-se em: recursos próprios (Patrimônio Líquido) e recursos de terceiros, também chamados de
capital de terceiros (CT), que correspondem ao total das dívidas ou passivo exigível, que compreende as dívidas que vencem no curto e no longo prazo.
Para Assaf Neto (2007), a ‘Dependência Financeira’ (DF) mostra o percentual do total investido nos ativos cuja origem de recursos são capitais de terceiros. A fórmula deste indicador é dada pela Equação 5, do Quadro 2.
Para Matarazzo (1998) o grau de ‘Endividamento’ (E), também conhecido como ‘Participação do Capital de Terceiros’ (PCT) mostra o percentual da participação do capital de terceiros (total das dívidas de curto e de longo prazo) em relação ao capital próprio investido (Patrimônio Líquido) e a sua fórmula é dada pela Equação 6, do Quadro 2. Uma grande quantidade de empresas que vão a falência apresentou durante um período prolongado um alto percentual deste indicador (IUDÍCIBUS, 1988).
A ’Composição do Endividamento’ (CE) revela qual o percentual das dívidas (Capital de Terceiros) que vai vencer no curto prazo (ASSAF NETO, 2007) e a sua fórmula é dada pela Equação 7, do Quadro 2.
Para Matarazzo (1998) a ‘Imobilização do Patrimônio Líquido’ (IPL) mostra o percentual do capital próprio que foi investido nos ativos de natureza permanente, que contempla o grupo de contas de: ‘Investimentos’, ‘Imobilizado’
e ‘Intangível’, e o capital próprio, por sua vez, corresponde ao grupo de contas do ‘Patrimônio Líquido’ (PL). A fórmula deste indicador é dada pela Equação 8, do Quadro 2,.
Quando o indicador IPL é maior do que 100%, isso significa que o capital próprio não foi suficiente para financiar a necessidade dos investimentos nos ativos de natureza permanente, requerendo, neste caso capital de terceiros para complementar o valor total dos investimentos nestes ativos. Ocorre ainda que tais ativos tem como característica a geração de fluxos de caixa futuros . Desta forma, é recomendável que, pelo menos, a fonte de capital de terceiros seja de longo prazo, pois, do contrário, isso pode acarretar o desequilíbrio financeiro da empresa, que vai gerar caixa a longo prazo em frente a dívida que vencerá no curto prazo (IUDICIBUS, 2004).
Neste contexto, surgiu o indicador ‘Imobilização dos Recursos Não Correntes’ (IRNC), o qual indica o percentual das fontes de recursos não correntes, representados pelo valor total do ‘Passivo Exigível a Longo Prazo’
(PELP) e pelo ‘Patrimônio Líquido’ (PL), utilizada para financiar os ativos de
natureza permanente (MATARAZZO, 1998). A fórmula deste indicador é dada pela Equação 9, do Quadro 2 .
Quando o indicador IRNC é maior do que 100%, isso significa que o total dos recursos não correntes não foi suficiente para financiar a necessidade dos investimentos nos ativos de natureza permanente, requerendo, neste caso capital de terceiros de curto prazo para complementar o valor total dos investimentos nestes ativos. Esta situação irá acarretar o desequilíbrio financeiro da empresa, por conta do passivo que irá vencer no cujo prazo, entretanto, esta fonte foi aplicada em ativos de natureza permanente, os quais irão gerar caixa a longo prazo.
O grupo de indicadores de rentabilidade avaliam a empresa em sua perspectiva econômica. São eles: ‘Giro do Ativo Total’ (GAT), ‘Margem Líquida’
(ML), ‘Retorno sobre o Ativo’ (do inglês, Return on Assets – ROA) e
‘’Rentabilidade sobre o Patrimônio Líquido’ (RSPL), (MATARAZZO, 1998 e ASSAF NETO, 2007). O Quadro 3 traz estes quatro indicadores de rentabilidade, os quais, quanto maiores, melhor para a empresa.
Quadro 3: Indicadores de rentabilidade, com suas equações e significado
Tipo Equação Significado
Giro do Ativo Total (GAT)
𝑉𝑒𝑛𝑑𝑎𝑠 𝐿í𝑞𝑢𝑖𝑑𝑎𝑠
𝐴𝑡𝑖𝑣𝑜 (10) Revela a capacidade do Ativo Total gerar receitas Margem Líquida
(ML)
𝐿𝑢𝑐𝑟𝑜 𝐿í𝑞𝑢𝑖𝑑𝑜
𝑉𝑒𝑛𝑑𝑎𝑠 𝐿í𝑞𝑢𝑖𝑑𝑎𝑠 𝑥 100 (11) Indica o percentual das receitas líquidas que se converte em lucro líquido Retorno sobre o
Ativo (ROA)
𝐿𝑢𝑐𝑟𝑜 𝐿í𝑞𝑢𝑖𝑑𝑜
𝐴𝑡𝑖𝑣𝑜 𝑀é𝑑𝑖𝑜 𝑥 100 (12) Indica a taxa de
remuneração dos ativos Rentabilidade
sobre o Patrimônio Líquido (RSPL)
𝐿𝑢𝑐𝑟𝑜 𝐿í𝑞𝑢𝑖𝑑𝑜
𝑃𝑎𝑡𝑟𝑖𝑚ô𝑛𝑖𝑜 𝐿í𝑞𝑢𝑖𝑑𝑜 𝑀é𝑑𝑖𝑜 𝑥 100 (13) Indica a taxa de remuneração do capital próprio
Fonte: elaboração própria, a partir de Matarazzo (1998) e Assaf Neto (2007)
O Giro do Ativo (GAT) revela quantas vezes o ativo da empresa foi renovado pelas suas vendas. Quanto maior for este índice, melhor para a empresa, visto que ela terá maiores chances de cobrir todos os seus desembolsos e ainda assim obter uma margem de lucro (IUDICIBUS, 1988). A fórmula deste indicador é dada pela Equação 10, apresentada no Quadro 3.
Ações destinadas a maximização das receitas sem alteração dos ativos ou de
minimização dos ativos sem alteração das receitas, tenderão a aumentar o giro dos ativos (IUDICIBUS, 1988).
A ‘Margem Líquida’ (ML) mostra o percentual da receita líquida que é gerado em forma de lucro (MATARAZZO, 1998) e a sua fórmula é dada pela Equação 11, do Quadro 3.
Para Matarazzo (1998) a ‘Rentabilidade sobre o Ativo’ (ROA) revela quanto que a empresa auferiu de lucro em relação ao seu investimento total. É um parâmetro que mensura o potencial de a empresa obter lucro a partir do valor total dos investimentos nos ativos e a sua fórmula é dada pela Equação 12, do Quadro 3.
Conforme Matarazzo (1998) a ‘Rentabilidade sobre o Patrimônio Líquido’
RSPL) evidencia a taxa de rendimento do capital próprio da empresa. Segundo Iudícibus (1988) a importância desse indicador consiste no fato de ele mensurar os resultados alcançados pela gestão no gerenciamento do capital próprio e de terceiros, em prol do beneficiamento dos acionistas e a sua fórmula é dada pela Equação 13, do Quadro 3.
Cabe agora discorrer acerca da técnica de análise envoltória dos dados, escolhida para avaliar a eficiência relativa na presente pesquisa.
2.3 Eficiência relativa medida pela análise envoltória dos dados
No processo de avaliação das gestões empresariais, cabe distinguir os conceitos de produtividade, eficácia e eficiência. O conceito de produtividade se refere à capacidade de geração de produtos que as empresas possuem no seu processo produtivo (MACEDO, 2012).
Por sua vez, eficácia está relacionada com o fazer as coisas certas e alcance das metas. Portanto é uma medida normativa do alcance dos objetivos.
A eficácia ocorre quando as metas preestabelecidas são alcançadas (REVORÊDO ET. AL, 2004).
Para Peña (2008) eficiência é a combinação ótima dos insumos e métodos necessários (inputs) no processo produtivo de maneira que sejam gerados o máximo de produtos (outputs), ou seja, é a capacidade de fazer certo as coisas minimizando a relação entre os esforços (insumos) e os resultados (produtos).
Este termo está associado com os meios e não com o fim.
Segundo Revôredo et. al (2004) eficiência é o resultado obtido pela relação que existe entre a quantidade de bens ou serviços produzidos e a quantidade de recursos utilizados, com o intuito de atingir o melhor desempenho na operacionalidade das ações de competência de uma organização.
Podem ser calculados dois tipos de eficiência para uma DMU: a eficiência absoluta e a eficiência relativa. A eficiência absoluta corresponde à produtividade máxima, que é um valor teórico e inalcançável (ideal) enquanto, a eficiência relativa é baseada nas produtividades das DMU’s mais eficientes de um setor (MARIANO, 2007).
Existem duas classes de técnicas que servem para analisar a eficiência produtiva: as paramétricas, baseadas numa função de produção, que associa os inputs as máximas quantidades de outputs possíveis de serem produzidas e as não-paramétricas, que constroem de forma empírica uma fronteira de eficiência que vai servir de base para a análise da eficiência. A técnica DEA faz parte da classe de técnicas não paramétricas (MARIANO, 2007).
A Análise Envoltória de Dados (do inglês, Data Envelopment Analysis - DEA) realiza a avaliação da eficiência de um conjunto de unidades tomadoras de decisão (do inglês, Decision Making Units - DMU’s), fazendo uma comparação entre elas (RIBEIRO; BRUNOZI JUNIOR, 2013).
Portanto, para que possam ser avaliadas pela análise envoltória dos dados, é preciso que estas DMU’s sejam unidades homogêneas, assim entendidas como unidades que realizam as mesmas atividades, utilizando os mesmos processos, consumindo os mesmos inputs e os mesmos outputs, porém, em níveis diferentes (SOUZA e WILHELM, 2009).
Outro requisito para a análise DEA é que os fatores de análise input ou output não apresentem forte correlação entre si. Segundo Ribeiro e Brunozi Junior (2013) quando há correlação muito forte, os fatores envolvidos podem sofrer a influência um do outro ou um fator pode estar contemplado no outro e isso gera viés na análise.
Além disso é necessário que os fatores a serem utilizados na análise DEA não assumam valores iguais a zero, pois segundo Melo (2018) a técnica DEA não faz análises com valores nulos. Além dos requisitos já citados, para Gomes, Mangabeira e Mello (2005) existe uma orientação empírica que o número de DMU’s seja pelo menos o triplo do número de fatores de análise. Para Meza et.
al (2007) entre os pares input-output selecionados para a análise deve haver uma relação causal entre eles.
Conforme Gomes (2008), DEA é tradicionalmente uma metodologia de análise da eficiência que utiliza a programação linear para estabelecer uma fronteira de eficiência, sobre a qual estarão situadas todas as DMU’s avaliadas como eficientes e, são assim denominadas, por possuírem a melhor relação
“produto/insumo” e, abaixo desta fronteira, estão DMU’s avaliadas como ineficientes (SOUZA e WILHELM, 2009).
A técnica DEA permite a análise da eficiência de unidades produtivas com múltiplos insumos e múltiplos produtos, por meio da formação de uma fronteira de produção, também chamada de fronteira eficiente (SOUZA e WILHELM, 2009). Essa fronteira de eficiência nada mais é que uma superfície multidimensional do modelo envelope, produzida pela combinação linear convexa das unidades eficientes (LINS et. al, 2007).
Os pontos que se encontram abaixo da curva de eficiência simbolizam planos de produção que foram “dominados” e estão “envolvidos” pela atuação das empresas eficientes (KASSAI, 2002).
As DMU’s consideradas eficientes poderão ser utilizadas como referência para que as ineficientes estabeleçam metas e otimizem a sua performance, seja do consumo de insumos, ou da produção dos resultados. Sob este enfoque, as DMU’s eficientes que servem como referência para as DMUs ineficientes destacam-se como benchmarking para as últimas (CARMO, 2003).
Para Martins et. al (2010) benchmarking é um método de gestão organizacional que visa, a princípio, a praticidade e a facilidade na busca de melhorias. Esta ferramenta tem o objetivo de identificar os marcos que são referências no mercado. Segundo Costa (2008) benchmarking consiste em um processo investigativo relacionado ao desempenho de produtos ou processos, comparando-os com aqueles que foram considerados boas práticas.
A metodologia DEA classifica os retornos de escala (do inglês, Return to scale – RTS) em dois tipos. São eles: retorno constante de escala e retorno variável de escala e este último pode ter retornos crescentes ou retornos decrescentes e o retorno de escala é constante (do inglês, Constant Return do Scale – CRS) quando uma variação nos inputs provocará uma variação
proporcional dos outputs, de forma que os escores de eficiência não se alteram (KASSAI, 2002).
O retorno de escala é variável (do inglês, Variable Return do Scale – VRS), quando uma variação nos inputs provocará uma variação não proporcional dos outputs, de forma que os escores de eficiência podem ser crescentes ou decrescentes, quando os outputs variarem em proporção maior do que a variação dos inputs, resultando no aumento dos escores de eficiência e, podem ser decrescentes, quando os outputs variarem em proporção menor do que a variação dos inputs, resultando no redução dos escores de eficiência (CAVALCANTE, 2011).
Os retornos crescentes ocorrem quando a DMU opera em economia; os retornos decrescentes, em deseconomias de escala e os retornos constantes ocorrem quando um aumento no volume de recursos utilizados produz um aumento proporcional no volume de produtos obtidos (KASSAI, 2002).
Ademais, os modelos DEA não permitem apenas a identificação das unidades ineficientes, mas também a mensuração do grau de eficiência e a indicação dos ajustes necessários para que a mesma alcance a fronteira de eficiência, pois estes modelos estabelecem uma função de produção que é linear por partes, que é responsável por fornecer o benchmark para as unidades ineficientes e este benchmark é estabelecido pela projeção das DMU’s ineficientes na fronteira de produção, e a maneira em que é feita esta projeção determina a orientação do modelo, que pode ser a inputs ou outputs, sendo aplicável o primeiro, quando se deseja que os recursos sejam minimizados e os valores dos resultados permaneçam constantes, enquanto que a orientação a output ocorre quando a intenção é maximizar os resultados sem que haja uma redução no volume de recursos utilizados (SOUZA; WILHELM, 2009).
As folgas são os excessos das quantidades ideais dos fatores de análise para o alcance da eficiência, enquanto que as faltas é o que falta de cada fator de análise para alcançar a quantidade ideal (GOMES et. al, 2003).
O método DEA possui dois modelos principais, sendo o CCR e o BCC. O modelo CCR, foi desenvolvido por Charnes, Cooper e Rhodes em 1978, essa sigla faz referência aos sobrenomes dos seus autores e presume retornos constantes de escala, sendo também responsável por projetar na fronteira de
eficiência todos os pontos por meio de uma expansão radial (CHARNES, COOPER e RHODES apud SOUZA; WILHELM, 2009).
O modelo BCC, foi criado por Banker, Charnes e Cooper em 1984, essa sigla faz referência aos sobrenomes dos autores e considera que o conjunto de produção apresenta retornos variáveis de escala (BANKER, CHARNES apud SOUZA e WILHELM, 2009).
Segundo Meza et. al (2007) no modelo BCC uma DMU é considerada eficiente quando ela aproveita da melhor maneira os inputs que dispõe, na escala em que ela opera. No modelo CCR, uma DMU é eficiente quando apresenta o melhor coeficiente de produtos em relação aos insumos, isto é, usufrui de maneira melhor os recursos sem levar em consideração a escala de produção da DMU. Ambos os modelos podem ser orientados aos inputs ou aos outputs.
Além disso, para Cavalcante (2011) as principais etapas da técnica DEA são as seguintes: a) identificar as DMU’s; b) selecionar os fatores input e de output da análise DEA e c) escolha do modelo DEA, entre o CCR ou BCC e se o mesmo será orientado aos inputs ou aos outputs.
Ademais, os principais resultados obtidos pela aplicação da técnica DEA são os seguintes: identificação dos escores de eficiência de todas as DMU’s;
classificação das mesmas em eficientes e não eficientes, identificação, no primeiro grupo daquelas que se destacaram como referência para as não eficientes e, para o grupo das ineficientes, permite identificar os fatores com maior potencial de melhoria para que o conjunto de unidades ineficientes possa alcançar a fronteira de eficiência, portanto, por meio destes resultados, permite que a gestão obtenha uma maior precisão no seu processo de tomada de decisão (AGUIAR, AGUIAR e WILHELM, 2006).
Cabe agora discorrer sobre estudos empíricos com a aplicação da técnica DEA, com fins de comprovação de que ela também se aplica ao presente estudo.
2.4 Estudos empíricos anteriores com uso da DEA para avaliar indicadores econômico-financeiros
Conforme Peña (2008) a análise envoltória de dados tem sido aplicada com êxito no estudo da administração pública e organizações sem fins lucrativos.
Essa técnica tem sido utilizada para analisar escolas, universidades, hospitais, instituições financeiras, países e vários outros objetos de análise.
O objetivo do trabalho de Kassai (2002) foi identificar a situação do processo de análise de balanços através de pesquisa bibliográfica e em seguida procurar investigar a possibilidade do uso de modelos estruturados de análise, desenvolvidos pela aplicação de técnicas estatísticas e matemáticas e o modelo utilizado foi o BCC; os fatores da análise foram: inputs: ‘Patrimônio líquido’ e média de empregados e outputs: foram vendas, 'Capital circulante líquido’ e aplicação no 'Imobilizado’. Os resultados foram comparados com análises tradicionais de desempenho empresarial, sendo discutidas as vantagens e limitações de cada método, chegando à conclusão que nenhum método se sobressai em relação aos demais, podendo ser utilizados complementarmente de modo a explorar as divergências entre eles como maneira de expandir a compreensão dos fatores que influenciam na eficiência das empresas.
Oliveira (2014) utilizou DEA para avaliar o subsetor da construção civil.
com o intuito de analisar a fronteira eficiente de cinco empresas do subsetor da construção civil do Distrito Federal por meio da análise das demonstrações contábeis através da Análise Envoltória dos Dados (DEA) seguindo o modelo BCC com foco nos produtos. Os fatores de análise inputs utilizadas foram o
’Capital próprio’ e o 'Capital de terceiros’ e os fatores de análise outputs usados foram o ‘EBTIDA’ e o 'Lucro líquido’. As suas principais conclusões foram as seguintes: a maioria das unidades apresentaram um desempenho convincente, demonstrando um equilíbrio de gestão muito forte que há neste setor e a variável que exerceu maior papel de influência no ‘EBTIDA’ foi o ’Capital de terceiros’.
Neves Júnior et. al (2012) por meio do seu trabalho buscou evidenciar a fronteira de eficiência na geração de valor aos acionistas de empresas deste mesmo subsetor que possuem ações negociadas na B3 no biênio 2009/2010 utilizando também o DEA seguindo o modelo BCC com foco nos produtos. Como fator de análise input foi utilizado 'Patrimônio líquido’ e como fatores de análise outputs foram usados os dividendos, ’Lucro líquido’ e variação preço da ação no ano. Os autores concluíram que a maioria das unidades só aumentaram expressivamente a eficiência em decorrência da evolução do valor adicionado bruto (VAB).
Oliveira et. al (2017) no seu trabalho almejaram identificar a eficiência das empresas deste subsetor com ações negociadas na B3 no período compreendido entre 2011 e 2015, valendo-se também da análise envoltória de
dados com base no modelo CCR orientado aos produtos para alcançar esse objetivo. O patrimônio líquido foi utilizado como input e os dividendos, o custo dos bens e/ou serviços vendidos e o investimento com pessoal como outputs.
Os autores concluíram que as unidades ineficientes podem valer-se das informações fornecidas pelo DEA para a maximização do retorno do investimento por meio de novas estratégias de investimento e aplicação do capital dos acionistas.
Coelho (2018) procurou analisar a eficiência relativa do desempenho econômico das empresas de construção civil com ações na Brasil, Bolsa, Balcão (B3), no ano de 2017 através da análise envoltória de dados, fazendo uso do modelo BCC com foco nos outputs. O 'Ativo total’ e o 'Patrimônio líquido’ foram usados como inputs e o 'Giro do ativo’ e a riqueza gerada sobre o 'Lucro líquido’
foram utilizados como outputs. Esse estudo concluiu que o principal fator responsável pela ineficiência das empresas deste segmento foi o ‘Giro do ativo’, fator que possui o maior percentual de melhoria entre os fatores inputs e outputs da análise.
Pimentel e Casa Nova (2005) utilizaram a técnica DEA para analisar 92 empresas do setor de comércio varejista com informações contábeis completas no período de 2000 a 2003. Este trabalho teve o objetivo de propor e avaliar uma metodologia de análise integrada da liquidez e rentabilidade através da técnica de programação matemática DEA e o modelo utilizado foi o BCC com orientação a insumo. Foram realizadas duas simulações, na primeira os inputs foram o 'Passivo circulante’ e o 'Patrimônio líquido’ e os outputs foram o 'Ativo circulante’
e o resultado líquido, enquanto na segunda simulação os inputs foram a 'Participação do passivo circulante’ e a ’Participação do capital próprio’ e os outputs foram o indicador de liquidez corrente e o retorno sobre o patrimônio líquido. Os autores concluíram que o uso da técnica DEA para analisar demonstrações contábeis é um tema promissor para pesquisadores que quiserem investir em sua compreensão.
Esta pesquisa se diferencia dos estudos anteriormente mencionados por analisar de forma longitudinal a eficiência do segmento econômico de incorporações imobiliárias no último triênio, portanto, de 2017 a 2019.
3 METODOLOGIA
3.1 Tipologia da pesquisa
Quanto à abordagem do problema, a pesquisa foi quantitativa. Para Richardson (2012), uma pesquisa quantitativa tem o intuito de assegurar a exatidão dos resultados, impedindo deformidades no estudo e na interpretação, proporcionando assim maior segurança nas conclusões. O uso da técnica DEA, que consiste em um modelo estatístico não paramétrico com uso de programação linear, caracterizou o trabalho como quantitativo.
Quanto aos objetivos esta pesquisa foi descritiva. Conforme Prodanov (2013), em uma pesquisa descritiva os dados são observados, anotados, estudados, classificados e compreendidos sem haver uma interferência do pesquisador. Considerando que serão calculados indicadores do desempenho econômico-financeiro das empresas objeto deste estudo, os quais serão selecionados como fatores de input e de output da análise envoltória, para avaliar a eficiência relativa da gestão econômico-financeira destas empresas, o que permitirá descrever este grupo objeto da análise, o estudo foi descritivo.
Quanto às técnicas empregadas, o estudo foi documental, pois, para Gil (2002), a pesquisa documental faz uso de materiais que ainda não receberam uma análise minuciosa, ou que possam ser refeitos em conformidade com os objetos da pesquisa. No caso deste trabalho, os dados foram coletados das demonstrações contábeis preparadas pelas empresas objeto da análise, o que caracteriza o estudo documental.
3.2 População
A população contemplou as 22 empresas listadas na B3 que compõem o segmento econômico de incorporações imobiliárias. Este segmento econômico na B3 pertence no setor consumo cíclico, subsetor da construção civil, neste último, encontra-se o segmento econômico de incorporações. O estudo contemplou 22 empresas, portanto, 100% da população.
O Quadro 4 traz o elenco da população classificada quanto ao porte do faturamento de 2019, consoante os seguintes intervalos de faturamento anual:
pequeno porte: superior a 360 mil e inferior a 4,8 milhões; médio porte: superior a 4,8 milhões e inferior a 300 milhões; e grande porte: superior 300 milhões (BNDES, 2020)
Quadro 4 – DMU’s contempladas no estudo
No. RAZÃO SOCIAL NOME REDUZIDO PORTE
1 CONSTRUTORA ADOLPHO LINDENBERG S.A. ADOLPHO
LINDENBERG PEQUENO 2 VIVER INCORPORADORA E CONSTRUTORA S.A VIVER MÉDIO
3 CR2 EMPREENDIMENTOS IMOBILIÁRIOS S.A CR2 MÉDIO
4 INTER CONSTRUTORA E INCORPORADORA S.A. INTER MÉDIO
5 JOAO FORTES ENGENHARIA S.A. JOÃO FORTES MÉDIO
6 ROSSI RESIDENCIAL S.A. ROSSI MÉDIO
7 CONSTRUTORA TENDA S.A. TENDA GRANDE
8 CYRELA BRAZIL REALTY S.A EMPREEND E PART CYRELA GRANDE
9 DIRECIONAL ENGENHARIA S.A. DIRECIONAL GRANDE
10 EVEN CONSTRUTORA E INCORPORADORA S.A. EVEN GRANDE 11 EZ TEC EMPREEND. E PARTICIPACOES S.A. EZ TEC GRANDE
12 GAFISA S.A. GAFISA GRANDE
13 HELBOR EMPREENDIMENTOS S.A. HELBOR GRANDE
14 JHSF PARTICIPACOES S.A. JHSF GRANDE
15 MITRE REALTY EMPREENDIMENDIMENTOS E PARTICIPAÇÕES S.A. MITRE GRANDE
16 MOURA DUBEUX ENGENHARIA S/A MOURA DUBEUX GRANDE
17 MRV ENGENHARIA E PARTICIPACOES S.A. MRV GRANDE
18 PDG REALTY S.A. EMPREENDIMENTOS E PARTICIPAÇÕES S.A. PDG GRANDE
19 RNI NEGÓCIOS IMOBILIÁRIOS S.A. RNI GRANDE
20 TECNISA S.A. TECNISA GRANDE
21 TEGRA INCORPORADORA S/A TEGRA GRANDE
22 TRISUL S.A. TRISUL GRANDE
Fonte: Elaborada pelo autor
Assim, considerando que o estudo abrangeu toda população, pode-se afirmar que o estudo foi censitário.
3.3 Procedimentos de coleta dos dados e de análise dos dados
Quando se trata da coleta de dados primários é fundamental a especificação da fonte desses dados e por meio de que instrumentos foram levantados. No caso da coleta de dados secundários é necessário relatar sua natureza e especificações (ROESCH, 1999).
Este trabalho utilizou dados secundários coletados de documentos produzidos por terceiros, quais sejam: Balanço Patrimonial e Demonstração do Resultado do Exercício de todas as empresas do segmento de incorporações imobiliárias contempladas na amostra, para os anos de 2017, 2018 e 2019, coletados diretamente do portal da Brasil, Bolsa, Balcão, (B3), cuja coleta foi encerrada em 25/07/2020.
Estes dados secundários foram utilizados para cálculo dos indicadores financeiros e econômico utilizados como fatores de input que foram a 'Dependência financeira’ e a 'Composição do endividamento’, e de output que foram a 'Liquidez corrente’ e o ’Giro do ativo’ para a análise DEA e o cálculo dos mesmos deu-se consoante as equações 5, 6, 2 e 10, respectivamente, apresentados nos quadros 1, 2 e 3.
Cabe acrescentar que os respectivos indicadores utilizados como fatores de input e de output foram dados primários para o cálculo da análise envoltória dos dados, que compreendeu 22 DMU’s mostradas no Quadro 4.
Segundo Pimentel e Casa Nova (2005) as DMU’s devem ser homogêneas, ou seja, devem usar os mesmos recursos para obter os seus produtos, variando apenas as quantidades de recursos consumidos e de resultados produzidos.
Assim, as 22 empresas contempladas neste estudo estão de acordo com a literatura, pois pertencem ao mesmo segmento econômico, portanto, realizam atividades homogêneas, entretanto, apresentam diferentes níveis de input e de output.
Em seguida, foram selecionados os fatores de input e de output da análise envoltória, cuja escolha foi norteada pelos objetivos da pesquisa, bem como por estudos empíricos anteriores.
A escolha também levou em consideração a restrição mencionada no referencial teórico, consoante a qual, a quantidade de DMU’s deve ser pelo menos três vezes a quantidade de fatores da análise. Portanto, considerando que se tem 22 DMU’s, a análise poderia contemplar até 7 fatores, entretanto, de maneira mais conservadora, foram selecionados apenas quatro fatores, dois inputs e dois outputs, todos mostrados no Quadro 5.
Quadro 5 – Fatores de input e de output da análise envoltória (continua)
Tipo Descrição Equação Trabalhos empíricos que usaram o mesmo fator ou fatores análogos
Input Dependência Financeira (DF) 5 do Quadro2 Pimentel e Casa Nova (2005) Composição do Endividamento (CE) 7 do Quadro 2 Pimentel e Casa Nova (2005)
Output Liquidez Corrente (LC) 2 do Quadro 1 Pimentel e Casa Nova (2005) Giro do Ativo (GAT) 10 do Quadro 3 Coelho (2018)
Fonte: elaborado pelo autor
Sob a perspectiva da análise financeira, foram selecionados: a
‘Dependência financeira’ (DF), a ‘Composição do endividamento’ (CE) e a
‘Liquidez corrente’ (LC) e sob a perspectiva da análise econômica, foi selecionado o ‘Giro do ativo’ (GAT) conforme o quadro 5.
Considerando ainda a literatura, consoante a qual, o índice é melhor o quanto maior, como é o caso da LC e do GAT, os mesmos foram classificados como outputs da análise DEA, pois a mesma considera mais eficientes as DMU’s com os maiores valores de outputs. Com o mesmo raciocínio, considerando que a DF e a CE são melhores, quanto menores forem, estas variáveis foram classificadas como inputs da análise DEA, pois a técnica considera mais eficiente a DMU que apresenta os menores valores para os inputs.
Foi realizado ainda o teste de correlação entre os fatores de input e de output, para se certificar de que não havia correlação muito forte entre os fatores eles, sendo considerado como muito forte a correlação significante maior que 0,9. Os resultados do teste de correlação seguem mostrados na Tabela 1.
Tabela 1: Teste de correlação entre os fatores de input e output da análise
2017 Tipo 2018 Tipo 2019 Tipo
Tipo Fator DF CE LC GAT Tipo Fator DF CE LC GAT Tipo Fator DF CE LC GAT
DF 1 DF 1 DF 1
CE 0,1 1 CE 0,15 1 CE 0,12 1
LC -0,42 -0,49 1 LC -0,54 -0,21 1 LC -0,55 -0,2 1
GAT -0,13 -0,34 0,37 1 GAT -0,11 -0,17 0,0 1 GAT -0,18 -0,02 0,03 1
InputOutput
Input Output Input Output
InputOutput
Input Output
InputOutput
Fonte: Elaborada pelo autor a partir dos resultados do Frontier®
Ante a inexistência de correlação muito forte entre os fatores, conforme mostrado na Tabela 1, todas as variáveis foram mantidas como fatores da análise envoltória, conforme mostrado no quadro 5. Após a identificação das DMU’s e a da seleção dos fatores de input e de output da análise DEA, foi feita a escolha do modelo.
Considerando que não há uma proporcionalidade entre as variações dos inputs e dos outputs, o modelo mais adequado para a análise é o de retornos variáveis, portanto, o BCC, por pressupor retornos variáveis de escala de eficiência.
Além disso, considerando que o interesse do acionista reside nos mais elevados níveis de rentabilidade, optou-se pelo modelo BCC, orientado aos outputs, uma vez que o ‘Giro do ativo’ é um dos outputs da análise.
Assim, os dados correspondentes aos quatro indicadores mostrados no Quadro 5: DF, CE, LC e GAT, consoante as suas respectivas equações 5, 7, 2 e 10, apresentadas nos quadros 2, 1 e 3 deste trabalho foram calculados e tabulados em planilha eletrônica do Excel® e, em seguida, foi executada a análise envoltória.
De forma prévia ao estudo de eficiência, foi feita a estatística descritiva dos fatores de input e de output, compreendendo a média e a mediana, para verificar se a maior parte das DMU’s ficou acima ou abaixo da média: os valores mínimos e máximos para auxiliar na identificação das DMU’s, cujos escores de eficiência venham a ser aumentados em função dos menores valores para os inputs e aos maiores valores para os outputs; e o coeficiente de variação, para identificar quais fatores apresentaram valores mais homogêneos (mais concentrados) e mais heterogêneos (mais dispersos), contribuindo, possivelmente para que sejam identificados os fatores com menor e com maior fator de melhoria da análise envoltória, respectivamente.
Cabe acrescentar que, no que concerne ao coeficiente de variação, o qual diz o grau de dispersão dos de uma série de dados em torno da média aritmética, foram considerados de alta heterogeneidade os dados com coeficiente de variação acima de 20% (BORN e LIMA, 2005).
Após o cálculo dos respectivos indicadores, os mesmos foram submetidos à análise envoltória, que foi rodada de forma individual, para cada um dos exercícios do triênio: 2017, 2018 e 2019, pelo software Frontier Analyst 4.1.
Para a apresentação do gráfico de distribuição de frequência das DMU’s, por intervalo de escores de eficiência, de 2017 a 2019, foi utilizada a seguinte escala de cores: verde, para as DMU’s avaliadas como eficientes, por terem apresentado 100% de escores de eficiência; azul claro, para as DMU’s próximas à fronteira de eficiência, assim consideradas as que auferiram escores maior que 80% até 99,9%,amarelo, para as DMU’s que auferiram escores de eficiência maior que 60% e menor que 80%,cinza, para as DMU’s que auferiram escores de eficiência maiores 40% e menores que 60%, laranja, para as DMU’s que
