UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO PAULO
ESCOLA PAULISTA DE POLÍTICA ECONOMIA E NEGÓCIOS
LARYSSA GALDINO DE LIMA
O IMPACTO DA PANDEMIA DA COVID-19 NAS EMPRESAS DOS SUBSETORES DE COMÉRCIO, HOTÉIS E RESTAURANTES E VIAGENS E LAZER LISTADAS
NA B3
OSASCO - SP 2022
UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO PAULO
ESCOLA PAULISTA DE POLÍTICA ECONOMIA E NEGÓCIOS
LARYSSA GALDINO DE LIMA
O IMPACTO DA PANDEMIA DA COVID-19 NAS EMPRESAS DOS SUBSETORES DE COMÉRCIO, HOTÉIS E RESTAURANTES E VIAGENS E LAZER LISTADAS
NA B3
Trabalho de Conclusão de Curso apresentando à Universidade Federal de São Paulo como requisito para aprovação no curso de Bacharelado em Ciências Contábeis.
Orientador: Prof. Dr. Marcelo Rabelo Henrique
OSASCO - SP 2022
Autorizo a reprodução e divulgação total ou parcial deste trabalho, por qualquer meio convencional ou eletrônico, para fins de estudo e pesquisa, desde que citada a fonte.
Ficha catalográfica elaborada pela Biblioteca Unifesp Osasco e Departamento de Tecnologia da Informação Unifesp
Osasco, com os dados fornecidos pelo(a) autor(a)
L732i LIMA, Laryssa Galdino de
O impacto da pandemia da covid-19 nas empresas dos subsetores de comércio, hotéis e restaurantes e viagens e lazer listadas na B3 / Laryssa Galdino de Lima. - 2022.
26 f.
Trabalho de conclusão de curso (Ciências Contábeis) - Universidade Federal de São Paulo - Escola Paulista de Política, Economia e Negócios, Osasco, 2022.
Orientador: Marcelo Rabelo Henrique.
1. COVID-19. 2. Demonstrações contábeis. 3. Indicadores financeiros. I. Henrique, Marcelo Rabelo, II. TCC -
Unifesp/EPPEN. III. Título.
CDD: 657
O IMPACTO DA PANDEMIA DA COVID-19 NAS EMPRESAS DOS SUBSETORES DE COMÉRCIO, HOTÉIS E RESTAURANTES E VIAGENS E LAZER LISTADAS
NA B3
RESUMO
No ano de 2020 se instalou no mundo um vírus denominado COVID-19 e para evitar sua propagação foram adotadas algumas medidas restritivas que acarretaram grandes efeitos econômicos e sociais. Com base nesse cenário, o presente estudo teve como objetivo analisar o impacto da COVID-19 nas empresas dos subsetores de comércio, hotéis e restaurantes e viagens e lazer que estão listadas na B3. Para o desenvolvimento da pesquisa foram coletados dados da plataforma Economatica®, sendo, as demonstrações e os indicadores financeiros, esses dados foram tabulados e imputados no software Rapidminer gerando modelos para uma análise estatística.
O trabalho caracteriza-se com abordagem quantitativa e de natureza bibliográfica, documental e descritiva. Por meio das análises realizadas das demonstrações financeiras, dos indicadores e dos modelos obtidos a partir do software Rapidminer que abordaram o período antes da pandemia que considerou os dados publicados entre março de 2019 e março de 2020 e durante a pandemia que considerou os dados entre junho de 2020 até setembro de 2021, foi possível chegar-se em resultados significativos e ter a conclusão de que a pandemia da COVID-19 impactou diretamente o resultado das empresas dos subsetores estudados. Recomenda-se reaplicar as técnicas utilizadas no presente estudo em outros setores e/ou dividir a análise em mais períodos para identificar a influência detalhadamente.
Palavras-chave: COVID-19. Demonstrações Contábeis. Indicadores Financeiros.
ABSTRACT
In 2020, a virus called COVID-19 was installed in the world and to prevent its spread, some restrictive measures were adopted that had major economic and social effects.
Based on this scenario, the present study aimed to analyze the impact of COVID-19 on companies in the trade business, hotels and restaurants and travel and leisure subsectors that are listed on B3. For the development of the research, data were collected from the Economatica® platform, it was worked on the financial statments and indicators, these data were tabulated and imputed in the Rapidminer software, generating models for a statistical analysis. The work is characterized by a quantitative approach and of a bibliographic, documentary and descriptive nature. Through the analysis of the financial statements, indicators and models obtained from the Rapidminer software that addressed the period before the pandemic that considered the data published between March 2019 and March 2020 and during the pandemic that considered the data between June from 2020 to September 2021, it was possible to reach significant results and conclude that the COVID-19 pandemic directly impacted the results of companies in the subsectors studied. It is recommended to reapply the techniques used in the present study in other sectors and/or divide the analysis into more periods to identify the influence in detail.
Keywords: COVID-19. Accounting statements. Financial indicators.
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 – Resultados software RapidMiner antes da COVID-19...21 Tabela 2 – Resultados software RapidMiner durante a COVID-19...22
LISTA DE QUADROS
Quadro 1 - Definição e cálculo dos indicadores de liquidez...14
Quadro 2 - Definição e cálculo dos indicadores de rentabilidade...15
Quadro 3 - Definição e cálculo dos indicadores de endividamento...15
Quadro 4 - Definição e cálculo dos indicadores de atividade...16
SUMÁRIO
1. INTRODUÇÃO...8
2. REFERENCIAL TEÓRICO... 10
2.1 DEMONSTRAÇÕES CONTÁBEIS... 10
2.2 A IMPORTÂNCIA DAS DEMONSTRAÇÕES CONTÁBEIS PARA GESTÃO...11
2.3 BALANÇO PATRIMONIAL...11
2.4 DEMONSTRAÇÃO DE RESULTADO DO EXERCÍCIO – DRE...12
2.5 ANÁLISES DAS DEMONSTRAÇÕES CONTÁBEIS...12
2.6 ANÁLISE DOS INDICADORES... 13
2.6.1 INDICADORES DE LIQUIDEZ...14
2.6.2 INDICADORES DE RENTABILIDADE...14
2.6.3 INDICADORES DE ENDIVIDAMENTO... 15
2.6.4 INDICADORES DE ATIVIDADE... 15
2.7 COVID -19... 16
3. METODOLOGIA... 18
4. RESULTADOS... 21
5. CONSIDERAÇÕES FINAIS... 23
6. REFERÊNCIAS... 25
8 1. INTRODUÇÃO
A contabilidade tem como premissa gerar informação para os usuários e auxiliar na tomada de decisão. Para fornecer dados suficientes, relevantes, e confiáveis, são gerados relatórios e a partir deles a empresa desenvolve as demonstrações contábeis.
As demonstrações contábeis servem para comunicar ao usuário externo sobre o desempenho da empresa, sendo possível observar a saúde da entidade.
De acordo com o art. 176 da Lei nº 6.404/76 as demonstrações contábeis obrigatórias são: Balanço Patrimonial; Demonstração dos Lucros ou Prejuízos Acumulados; Demonstração do Resultado do Exercício; Demonstração dos Fluxos de Caixa; e se companhia aberta, Demonstração do Valor Adicionado.
Conforme Marion (2012), a análise dos demonstrativos informa sobre o que está ocorrendo no ambiente empresarial em determinado período, relatando ao usuário os principais fatos registrados pela contabilidade. Essa investigação contribui para uma melhor visualização se a empresa está obtendo resultados positivos ou negativos.
No ano de 2020, o surgimento da corona vírus, mais conhecido como COVID- 19, tomou conta do mundo e foi preciso estabelecer diversas medidas de proteção e de isolamento para evitar o contágio. Essas medidas tomadas para desacelerar a expansão da propagação, trouxeram grandes efeitos econômicos e sociais (Ministério da Saúde, 2020).
Se tratando da economia, segundo a KPMG (2020), o surto da COVID-19 acarretou um impacto significativo nas demonstrações contábeis. De acordo com o IBGE (2020) na segunda quinzena de junho em relação à anterior 50,7% das empresas tiveram diminuição sobre as vendas ou serviços, 52,9% tiveram dificuldade em concluir os pagamentos de rotina e 62,4% das empresas indicaram que a pandemia teve um efeito negativo sobre a empresa.
Diante das informações citas acima, do cenário de isolamento social, da queda nas vendas e dos problemas financeiros, o presente trabalho possui a intenção de
9 responder a seguinte pergunta: “Qual o impacto da COVID-19 nos resultados das empresas dos subsetores de comércio, hotéis e restaurantes e viagens e lazer, listadas na B3?”.
A pesquisa tem como objetivo geral analisar o impacto da COVID-19 nas demonstrações contábeis em 28 empresas do setor de consumo cíclico da B3.
Possui como objetivo específico verificar se a pandemia foi um agravante para a queda nos resultados e se a sua influência foi significativa no resultado das empresas. Para se chegar a uma resposta, foi realizada uma pesquisa bibliográfica e documental, e posteriormente foi efetuada uma análise estatística dos dados obtidos a partir das demonstrações contábeis.
Essa pesquisa justifica-se pela queda brusca do faturamento que algumas empresas tiveram quando o vírus se instalou no mundo. Através da mesma, foi possível verificar se realmente as empresas sofreram com o novo vírus ou se já estavam caminhando com resultados ruins. Além disso, a partir da conclusão, os investidores poderão ter base para que possam tomar decisões assertivas.
O presente trabalho apresenta um capítulo introdutório, contextualizando o tema e sua relevância, seguido pelo referencial teórico que contém uma fundamentação sobre o tema, em seguida a metodologia aplicada na pesquisa, informando o método utilizado para se chegar nos resultados, logo após a análise e discussão dos resultados e por fim as considerações finais do estudo.
10 2. REFERENCIAL TEÓRICO
No presente tópico trataremos um pouco sobre as demonstrações contábeis, sobre a importância das demonstrações contábeis para gestão, do balanço patrimonial, da demonstração do resultado do exercício, da análise das demonstrações contábeis, do COVID-19 e dos seguintes indicadores:
Indicadores de liquidez, indicadores de rentabilidade, indicadores de endividamento e indicadores de atividade.
2.1 DEMONSTRAÇÕES CONTÁBEIS
As demonstrações contábeis são relatórios que possuem como objetivo retratar as informações de diversas áreas da empresa com o intuito de demonstrar a situação da empresa em um período determinado.
Quando divulgadas com qualidade as demonstrações, proporcionam, o planejamento e controle do patrimônio das entidades, desde que seja feito uma boa análise (Segunda Marcelino e Souza, 2020).
De acordo com o IBRACON (NPC 27, 2005):
O objetivo das demonstrações contábeis de uso geral é fornecer informações sobre a posição patrimonial e financeira, o resultado e o fluxo financeiro de uma entidade, que são úteis para uma ampla variedade de usuários na tomada de decisões.
Conforme o art. 176 da Lei nº 6.404/76 as demonstrações contábeis obrigatórias são:
a) Balanço Patrimonial;
b) Demonstração dos Lucros ou Prejuízos Acumulados;
c) Demonstração do Resultado do Exercício;
d) Demonstração dos Fluxos de Caixa;
e) E se companhia aberta, Demonstração do Valor Adicionado.
Sendo assim, as demonstrações contábeis além de serem obrigatórias devem retratar verdadeiramente a situação patrimonial da entidade.
11 2.2 A IMPORTÂNCIA DAS DEMONSTRAÇÕES CONTÁBEIS PARA GESTÃO As demonstrações contábeis são elaboradas para viabilizar a visualização da situação financeira da empresa em um período específico.
Conforme Mota (2017, p.16) “as demonstrações contábeis são relatórios que tem como função compilar as informações das diversas áreas de uma instituição a fim de demonstrar a situação da empresa em determinado período.”
A sua importância para gestão está ligada diretamente com a tomada de decisão, pois seu resultado traz uma clareza para os usuários e auxilia o mesmo a tomar uma decisão mais assertiva.
As empresas devem divulgar como complemento às demonstrações contábeis as notas explicativas, com a finalidade de informar a situação patrimonial e do resultado do exercício, as quais não estão explicitas nas demonstrações financeiras.
É possível realizar a análise de todas as demonstrações financeiras, porém o presente trabalho visa analisar apenas o balanço patrimonial e a demonstração de resultado do exercício, detectando a influência do COVID-19 no desempenho da empresa.
2.3 BALANÇO PATRIMONIAL
O Balanço Patrimonial tem como objetivo exibir a posição financeira e patrimonial de uma entidade em determinado período, apresentando todos os bens, direitos (ativo) e obrigações (passivo).
Como aponta Oliveira, Altoé e Suave (2020) “A palavra balanço origina-se do equilíbrio entre o Ativo e o Passivo mais o Patrimônio Líquido, em que o ativo se encontra no lado esquerdo e passivo e o patrimônio líquido no lado direito.”
Deve-se ter um equilibro, sendo assim, o ativo é igual a soma do passivo com o patrimônio líquido. O ativo é composto de bens, direitos e recursos que geram caixa, no passivo estão as contas que provém de recursos de terceiros, que para sua liquidação é necessário a utilização do ativo, e no patrimônio líquido encontra-se os recursos próprios da entidade, seu valor é obtido a partir da diferença entre o valor do ativo e do passivo, podendo ser positivo ou negativo.
De acordo com Iudícibus (2017, p. 41):
12 É a representação gráfica constituída de duas colunas: a coluna do lado direito é denominada passivo e patrimônio líquido – são as fontes origens dos financiamentos, onde estão representadas as obrigações que serão reivindicadas pelos terceiros e proprietários do capital (capital próprio). A coluna do lado esquerdo é denominada ativo onde são efetuados os investimentos e aplicações dos recursos originados do passivo e patrimônio líquido.
Essa demonstração apresenta de forma concreta a realidade financeira da empresa e a sua situação econômica, a partir de uma análise eficiente do balanço em conjunto com a demonstração de resultado do exercício é possível divulgar informações importantes para a tomada de decisão.
2.4 DEMONSTRAÇÃO DE RESULTADO DO EXERCÍCIO - DRE
A Demonstração de resultado do exercício visa divulgar a formação do resultado líquido de um determinado exercício, para que isso ocorra é necessário confrontar as despesas, receitas e os resultados obtidos no período. Na maioria das vezes o aumento do ativo influência no aumento do patrimônio líquido, enquanto as despesas interferem na sua redução.
A Demonstração do Resultado do Exercício apresenta o desenvolvimento da empresa, melhor dizendo, demonstra as receitas e as despesas no período analisado (Santos, 2017).
Segundo Martins et al. (2013, p. 560):
A Demonstração do Resultado do Exercício é a apresentação de forma resumida das operações realizadas pela empresa, durante o exercício social, demostradas de forma a destacar o resultado líquido do período, incluindo o que se denomina de receitas e despesas realizadas.
Em suma, pode-se dizer que a DRE é o que informa aos usuários se as movimentações da empresa, somado aos gastos necessários para a sua sobrevivência, resultaram em lucro ou prejuízo ao final do período.
2.5 ANÁLISES DAS DEMONSTRAÇÕES CONTÁBEIS
As demonstrações financeiras são os relatórios construídos a partir de dados da entidade. Para MATARAZZO (2010, p.4):
Os dados iniciais se adquirem da contabilidade, sendo submetidos a evidenciar de fato e periodicamente uma gama de procedimentos contábeis inseridos nas atividades da empresa, envolvendo demonstrações dos
13 resultados obtidos durante um prazo determinado, possíveis alterações em seu patrimônio líquido.
Conforme Assato (2021):
A análise das demonstrações contábeis é uma técnica usada para comparação e interpretação dos demonstrativos financeiros da entidade, tem por objetivo extrair informações para conseguir diagnosticar a saúde financeira da empresa durante determinado período em relação às concorrentes.
A análise de balanços tem como objetivo capturar tirar informações das Demonstrações Financeiras para tomada de decisões (Matarazzo, 2010)
As análises das demonstrações contábeis é um fator importante para saber em qual situação as entidades se encontram e o seu poder de sobrevivência. Acaba sendo uma das principais ferramentas para a gestão empresarial.
Um dos objetivos primordiais da análise financeira é fornecer dados para que ocorra uma tomada de decisão racional, a partir de informações de boa qualidade (Silva, 2007).
Desse modo a análise das demonstrações contábeis leva ao usuário informações precisas e minuciosas, resultando em dados que auxiliam com mais segurança as tomadas de decisões.
2.6 ANÁLISE DOS INDICADORES
A análise feita por indicadores é um dos meios mais utilizados entre os usuários da informação contábil (Pereira, 2019).
Essa análise se dá por meio da confrontação entre as contas existentes no balanço patrimonial e nas demonstrações contábeis.
Segundo Matarazzo (2010, p. 147) “índice é uma relação entre contas ou grupo de contas das Demonstrações Financeiras, que visa evidenciar determinado aspecto da situação econômica ou financeira de uma empresa”.
Esse método subdivide-se em análise da situação financeira e análise da situação econômica. O atual estudo pretende analisar os dois métodos. Deve-se atentar que o
14 índice obtido não consiste na análise em si, é necessário um conjunto de informações para chegar-se em uma conclusão válida.
2.6.1 INDICADORES DE LIQUIDEZ
Para Silva (2019), os índices de liquidez propiciam um indicador da capacidade da empresa de pagar suas dívidas, tomando o pressuposto a partir da comparação entre os direitos realizáveis e as exigibilidades.
Quadro 1: Definição e cálculo dos indicadores de liquidez
Fonte: Elaborado pela autora.
2.6.2 INDICADORES DE RENTABILIDADE
Os indicadores de rentabilidade possuem o objetivo de determinar a lucratividade das atividades desenvolvidas por uma empresa. De acordo com Ribeiro (2015, p. 171)
“são calculados com base em valores extraídos da Demonstração do Resultado do Exercício e do Balanço Patrimonial”.
Os indicadores de rentabilidade são usados para precisar o lucro das atividades desenvolvidas por determinada entidade (Pereira, 2019).
Indicadores de
Liquidez Definição Cálculo
LIQUIDEZ CORRENTE
A liquidez corrente é o índice que apresenta a capacidade da entidade de cumprir com suas obrigações a curto prazo. Quanto maior for o número melhor é a saúde da empresa.
LIQUIDEZ SECA
O indicador de liquidez seca indica a
capacidade de pagamentos da companhia sem a utilização de novas receitas, portanto, desconsiderando a conta de estoques e de despesas antecipadas caso a empresa possua.
LIQUIDEZ GERAL
Este índice tem a capacidade de medir a saúde financeira de uma empresa em curto e longo prazo. É desejável que esse índice não seja menor que 1, pois caso seja, indica que a empresa tem problema em cumprir com as suas obrigações.
LIQUIDEZ IMEDIATA
O índice de liquidez imediata é encarregado de medir o quanto a empresa é capaz de liquidar as suas dívidas em um prazo extremamente curto.
15 Quadro 2: Definição e cálculo dos indicadores de rentabilidade
Fonte: Elaborado pela autora.
2.6.3 INDICADORES DE ENDIVIDAMENTO
De acordo com Iudícibus (2017), os índices de endividamento procuram mostrar a posição relativa do capital próprio em relação ao capital de terceiros. Esses índices são relevantes, pois evidenciam o vínculo de dependência da empresa com os capitais de terceiros.
Quadro 3: Definição e cálculo dos indicadores de endividamento
Fonte: Elaborado pela autora.
2.6.4 INDICADORES DE ATIVIDADE
De acordo com Mota (2017) os indicadores de atividades demonstram os prazos médios das atividades da entidade, possibilitando a análise do tempo estimado para as mutações dos ativos operacionais.
Indicadores de Rentabilidade Definição Cálculo
GIRO DO ATIVO
O giro do ativo demonstra o quanto a empresa vendeu em relação ao capital total investido. Quanto maior for esse índice melhor é para a companhia, ou seja, quanto maior for o giro significa que melhor seus ativos têm sido utilizados.
MARGEM LÍQUIDA
Esse índice demonstra o quanto a empresa obteve de lucro líquido para cada R$100 vendidos.
RENTABILIDADE DO ATIVO
A rentabilidade do ativo evidência o quanto a empresa obteve de lucro líquido quando comparado com o seu ativo.
RENTABILIDADE DO PATRIMÔNIO LÍQUIDO
“O índice de Rentabilidade do Patrimônio Líquido apresenta a quantidade de lucro que a empresa gerou para cada R$100,00 aplicados no capital próprio, ou seja, em seu Patrimônio Líquido.” Santos (2017)
Indicadores de Endividamento Definição Cálculo
QUANTIDADE DE ENDIVIDAMENTO
A quantidade de endividamento representa o percentual de endividamento sobre as origens totais.
GRAU DA DÍVIDA
Esse índice tem como finalidade demonstrar quanto do capital da empresa que pertence aos sócios e o quanto é participação de terceiros.
QUALIDADE DA DÍVIDA
A qualidade da dívida, também conhecido como estrutura do endividamento indica o quanto as obrigações de curto prazo da organização representam sobre o total das obrigações.
16 Quadro 4: Definição e cálculo dos indicadores de atividade
Fonte: Elaborado pela autora
2.7 COVID -19
O surto da COVID-19 iniciou-se na China no final de 2019 e em março de 2020 afetou o Brasil de maneira rápida, gerando grandes mudanças nos hábitos da população.
A propagação desse vírus afetou diretamente a economia e a continuidade dos negócios. De acordo com a KPMG (2020) ocorreu uma redução entre 10% e 30% nas receitas das empresas entrevistadas em relação ao mesmo período de 2019.
As medidas tomadas para diminuírem a contaminação do vírus afetou diretamente as empresas e fez com que a humanidade encarasse um dos maiores desafios dos últimos tempos.
Com as medidas de isolamento as empresas precisaram se adaptar adotando meios tecnológicos, já outras precisaram diminuir o quadro de funcionários e muitas entidades chegaram no ponto da descontinuidade devido a falta de recursos para sobreviverem à pandemia.
O Índice Cielo do Varejo Ampliado (2020) estudou o impacto da crise do COVID- 19 no Brasil e os segmentos mais afetados. Um dos que foram mais afetados é o
Indicadores de Atividade Definição Cálculo
PRAZO MÉDIO DE RECEBIMENTO DE VENDAS
Este índice compara as vendas a prazo com o saldo médio das contas a receber de clientes. Ele aponta quantos dias a empresa leva para receber de seus clientes, ou seja, o período entre a venda das mercadorias e o recebimento delas
x 360
PRAZO MÉDIO DE PAGAMENTO DAS COMPRAS
O prazo médio de pagamento das compras indica a média do tempo que a empresa possui para pagar os seus fornecedores.
Esse prazo tende a variar, porém quanto
maior melhor. x 360
PRAZO MÉDIO DE RENOVAÇÃO DO ESTOQUE
A renovação do estoque está relacionada diretamente com o ramo de atuação da empresa, esse prazo evidência o período que a mercadoria fica na empresa, ou seja, o período entre a compra e a venda
dela. x 360
CICLO OPERACIONAL O ciclo operacional é o período que
decorre da compra dos materiais até o recebimento das vendas Bazzi (2019)
Ciclo operacional = PMRE + PMRV
CICLO FINANCEIRO
Define como o tempo que a empresa leva entre efetuar o pagamento dos seus fornecedores até o recebimento dos seus clientes Bazzi (2019).
Ciclo financeiro = Ciclo operacional - PMPC
17 Varejo, no qual apresentou uma queda no faturamento de -29,5%, já o segmento de Bens Duráveis obteve queda de -43,5% e o setor de bens não duráveis caiu para 2,4%. Outra atividade que foi muito afetada foi o turismo que tem uma previsão de demora para a volta da “normalidade”(Gullo, 2020).
Os problemas causados pela pandemia são tão grandes que mesmo com a estabilização ainda haverá consequências atemporais, principalmente, ao que se refere à paralisação das atividades econômicas, proveniente da política de lockdown (Kroth, 2020).
18 3. METODOLOGIA
O presente capítulo visa descrever a forma de realização da pesquisa, ou seja, o método utilizado para se chegar nos objetivos gerais e específicos do trabalho e consequentemente em um resultado.
No primeiro momento foi utilizado a pesquisa bibliográfica, realizada em artigos, livros e dissertações, para levantamento de informações e conteúdo. De acordo com Martins e Theóphilo (2016) a pesquisa bibliográfica “trata-se de estratégia de pesquisa necessária para a condução de qualquer pesquisa científica”.
A segunda etapa consistiu em uma pesquisa documental, com base nos dados da Lei nº 6.404/76 que trata sobre a obrigatoriedade das demonstrações contábeis, junto com a análise dessas demonstrações que foram coletadas das empresas selecionadas.
Em relação à pesquisa documental Martins e Theóphilo (2007, p. 86) apontam que:
Conforme o desenvolvimento de uma investigação, a pesquisa documental poderá ser uma fonte de dados e informações auxiliar, subsidiando o melhor entendimento de achados e também corroborando evidências coletadas por outros instrumentos e outras fontes, possibilitando a confiabilidade de achados através da triangulação de dados e resultados.
Quanto ao tipo de pesquisa, o método utilizado foi a pesquisa descritiva pois analisou e classificou os fatos.
Tratando-se da abordagem do problema, a pesquisa foi caracterizada como quantitativa, visto que o estudo foi baseado na elaboração de cálculos de indicadores a partir dos dados coletados na Economatica®.
Segundo Malhotra (2001, p.155), “a pesquisa quantitativa procura quantificar os dados e aplica alguma forma da análise estatística”.
Marconi e Lakatos (2002, p.140) classifica como o que está “[...] focalizado em termos de grandeza ou quantidade do fator presente em uma situação.”
Em suma, o presente trabalho caracteriza a pesquisa como bibliográfica, documental, descritiva e quantitativa, a fim de atingir os objetivos propostos e identificar a causa real da queda do faturamento das empresas, partindo da análise
19 das demonstrações contábeis em conjunto com a análise dos resultados obtidos a partir do cálculo dos indicadores, por fim, foi realizada uma tratativa dos dados e rodado no software “RapidMiner”.
A coleta de dados se deu por uma amostra das empresas que fazem parte do setor de consumo cíclico da B3, fechando a análise para os subsetores de comércio, hotéis e restaurantes, e viagens e lazer, totalizando 28 companhias.
Após a definição da população foi extraída as demonstrações contábeis de todo ano de 2019 e 2020, e do primeiro, segundo e terceiro trimestre de 2021, em paralelo também foi coletado os indicadores financeiros de cada empresa, todos esses dados obtidos através da Economatica®.
Foram utilizados os valores dos indicadores calculados de forma automática pela Economatica® e os que não estavam disponíveis (liquidez imediata, quantidade de endividamento, grau da dívida e qualidade da dívida) foram obtidos de forma manual, calculados a partir das fórmulas que se encontram no referencial teórico.
Após essa tratativa os dados foram alocados em uma planilha e imputados no software “RapidMiner” e utilizados os seguintes operadores:
Generalized Linear Model, que se trata de uma extensão dos modelos lineares tradicionais, regressão simples e múltipla, ele proporciona a utilização de outras distribuições para os erros e relaciona a média da variável resposta à combinação linear das variáveis explicativas, RapidMiner (2021).
Deep Learning, que é baseado em uma rede neural artificial em uma RNA feed-forward multicamadas que é treinada com descida gradiente estocástica usando método de retropropagação A rede pode conter um grande número de camadas ocultas consistindo em neurônios. Recursos avançados, como taxa de aprendizagem adaptativa, recozimento de taxa, treinamento de momentum, abandono e outras regularizações permitem alta precisão preditiva, diminuindo a probabilidade erro de previsão, RapidMiner (2021).
Decision Tree, também conhecido como árvore de decisão é um tipo de algoritmo de aprendizagem de máquina supervisionada que se baseia na ideia de divisão dos dados em grupos homogêneos, podem ser utilizadas em um cenário de classificação ou regressão, Ciência e negócios (2018).
20 Random Forest, trata-se de um método de classificação ou regressão que funciona por meio da combinação de árvores de decisão, esse modelo usa-se de vários algoritmos de aprendizagem para obter desempenhos preditivos melhores dos que poderiam ser obtidos de qualquer um dos algoritmos de aprendizagem constituintes, RapidMiner (2021).
Gradient Boosted Trees, faz uso de modelos aditivos para gradualmente aproximar um melhor modelo, de modo a somar submodelos ao modelo composto.
Ao aplicar sequencialmente algoritmos de classificação fracos aos dados alterados incrementalmente, uma série de árvores de decisão são criadas que produzem um conjunto de modelos de previsão, RapidMiner (2021).
Support Vector Machine. é um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado que pode ser usado para desafios de classificação ou regressão. Ele calcula para os vetores de entrada uma /plano/hiperplano que as separa, ou seja, é um classificador linear binário não probabilístico., RapidMiner (2021).
A partir desses modelos foi compilado e avaliado as correlações verificando desse modo se houve influência da COVID-19 no resultado das empresas no período de pandemia.
21 4. RESULTADOS
O presente estudo tinha como intuito inicial analisar as 28 empresas que compõem o setor de consumo cíclico da B3, dos subsetores de comércio, hotéis e restaurantes, e viagens e lazer, porém ao coletar os dados na Economática® duas empresas não apresentaram informações suficientes para prosseguir com as análises, sendo elas a Centauro e a Petz, desse modo foram retiradas do estudo restando apenas as outras 26 empresas desses subsetores.
Tratando-se dos indicadores, no momento de rodá-los no software alguns foram inconsistentes e precisaram ser retirados da análise, sendo eles, margem líquida, rentabilidade do ativo, rentabilidade do PL, PMRV, PMPC, PMRE, ciclo operacional e ciclo financeiro.
Visto as informações acima, seguem abaixo os resultados dos modelos rodados antes da COVID-19 que abrange o período das divulgações de 31/03/2019 até 31/03/2020, e os modelos rodados durante a ocorrência da COVID-19 que inclui o período de 30/06/2020 até 30/09/2021.
Apurações dos resultados dos modelos antes da COVID-19:
Tabela 1: Resultados software RapidMiner antes da COVID-19
Fonte: Elaborada pela autora
O modelo Generalized Linear Model – GLM informa-se um poder explicativo considerável, pois possui uma correlação de 77,5%.
O modelo Deep Learning possui um poder explicativo não muito alto, tem uma correlação de 60,9%.
Já o comportamento do modelo Decision Tree pode-se notar um bom poder explicativo, possuindo correlação de 78,9%.
No Random Forest a correlação é de 84% com um bom poder explicativo bom.
O Gradiente Boosted Trees apresenta uma correlação de 81,1%.
RESULTADO GLM Deep Learning Decision Tree Random Forest Gradiente Boosted Trees Support Vector Machine root_mean_squared_error 0.133 +/- 0.025 0.123 +/- 0.018 0.119 +/- 0.012 0.093 +/- 0.026 0.103 +/- 0.026 0.355 +/- 0.230 absolute_error 0.112 +/- 0.019 0.098 +/- 0.023 0.095 +/- 0.006 0.075 +/- 0.021 0.071 +/- 0.016 0.194 +/- 0.109 relative_error_lenient 22.23% +/- 2.86% 18.71% +/- 3.28% 17.09% +/- 1.69% 14.52% +/- 2.38% 12.50% +/- 2.27% 26.92% +/- 13.69%
squared_error 0.018 +/- 0.006 0.015 +/- 0.005 0.014 +/- 0.003 0.009 +/- 0.005 0.011 +/- 0.005 0.168 +/- 0.144 correlation 0.775 +/- 0.099 0.609 +/- 0.189 0.789 +/- 0.087 0.840 +/- 0.112 0.811 +/- 0.100 0.456 +/- 0.428
22 E por último, o modelo Support Vector Machine apresenta pouco poder explicativo, possui uma correlação de 45,6%.
Apurações dos resultados dos modelos durante a COVID-19:
Tabela 2: Resultados software RapidMiner durante a COVID-19
Fonte: Elaborada pela autora
Durante a ocorrência do COVID-19, pode-se notar que no modelo GLM a correlação foi de 84,4% com um alto poder explicativo.
Nesse período no Deep Learning verifica-se um poder de explicação maior, visto que a correlação é de 80,5.
No modelo Decision Tree a correlação foi 89,7%.
Tratando-se do Random Forest pode-se notar um alto poder explicativo, visto que sua correlação foi de 85,5%.
O modelo Gradiente Boosted Trees apresentou uma correlação de 88,8%.
E por último, durante a COVID-19 o modelo Support Vector Machine teve uma correlação bem maior de 91%.
RESULTADO GLM Deep Learning Decision Tree Random Forest Gradiente Boosted Trees Support Vector Machine root_mean_squared_error 0.104 +/- 0.024 0.132 +/- 0.016 0.084 +/- 0.027 0.107 +/- 0.024 0.085 +/- 0.018 0.087 +/- 0.012 absolute_error 0.079 +/- 0.018 0.111 +/- 0.012 0.054 +/- 0.016 0.077 +/- 0.012 0.054 +/- 0.011 0.062 +/- 0.003 relative_error_lenient 15.44% +/- 2.80% 21.36% +/- 1.85% 10.55% +/- 2.80% 14.98% +/- 2.05% 10.99% +/- 1.28% 11.46% +/- 1.30%
squared_error 0.011 +/- 0.005 0.018 +/- 0.004 0.008 +/- 0.005 0.012 +/- 0.005 0.007 +/- 0.003 0.008 +/- 0.002 correlation 0.844 +/- 0.073 0.805 +/- 0.057 0.897 +/- 0.049 0.855 +/- 0.042 0.888 +/- 0.029 0.910 +/- 0.023
23 5. CONSIDERAÇÕES FINAIS
O presente trabalho buscou como objetivo principal verificar a influência da COVID-19 nas empresas dos subsetores de comércio, hotéis e restaurantes e viagens e lazer, listadas na B3 e esclarecer se de fato o vírus teve uma representação na queda do faturamento dessas empresas.
Para se chegar em uma resposta, houve uma pesquisa documental, togo após uma tratativa de dados para tabular os indicadores e por último foi utilizado um software para gerar resultados e posteriormente a análise dos modelos.
No geral, os resultados dos seis modelos encontrados com significância tiveram um poder explicativo considerável, vale salientar que para rodar as operações não foi utilizado variáveis independentes e dependente, desse modo, a análise se deu por meio da comparação das correlações dos dois períodos.
O modelo Generalized Linear Model apresentou antes uma correlação de 77,5% e durante de 84,4%, o Deep Learning demonstrou antes o valor de 60,9% e durante de 80,5%, o Decision Tree resultou antes em 78,9% e depois 89,7%, tratando- se do Random Forest obteve-se a correlação antes no valor de 84% e durante 85,5%, o Gradiente Boosted Trees evidenciou antes 81,1% e durante de 88,8%, por último o modelo Support Vector Machine apresentou uma correlação antes de 45,6% e durante de 91%.
Conforme dados acima pode-se notar que em todos os modelos houve um padrão, a correlação da COVID-19 foi maior durante o período da ocorrência dele.
Tratando-se da correlação, quanto maior for, maior é a sua influência, desse modo, conclui-se que a propagação do vírus e as medidas que foram tomadas nesse período influenciaram diretamente e de forma considerável na queda do faturamento das empresas estudadas, sendo assim, atesta-se que o impacto do vírus foi significativo na saúde financeira das companhias.
Como limitação de pesquisa, ressalta-se os poucos estudos relacionados com a evolução das companhias no cenário da COVID-19 e o fato de que infelizmente ainda há muita oscilação nas informações pelo motivo de que até o momento a pandemia perdura.
24 Sugere-se como pesquisas futuras um estudo abrangendo um período maior de dados e uma análise mais dividida para verificar com mais detalhes e em quais momentos o vírus afetou as empresas. Recomenda-se também um trabalho abordando outros segmentos da B3 para fazer uma comparação entre setores, verificando o impacto da pandemia em cada um deles.
25 6. REFERÊNCIAS
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