O USO DO ÍNDICE DE FORÇA RELATIVA EM INDICADORES FINANCEIROS: UM ESTUDO SOBRE A PREVISÃO DE INSOLVÊNCIA DE EMPRESAS

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O USO DO ÍNDICE DE FORÇA RELATIVA EM INDICADORES FINANCEIROS: UM ESTUDO SOBRE A PREVISÃO DE INSOLVÊNCIA DE EMPRESAS

Moacir Manoel Rodrigues Junior (FURB) moacir_ro@hotmail.com Tarcisio Pedro da Silva (FURB) tarcisio@furb.br Nelson Hein (FURB) hein@furb.br

O objetivo desta pesquisa foi o de Analisar o poder discriminante que os Índices de Força Relativa dos indicadores contábeis possuem sobre o estado de insolvência de uma empresa. A análise foi feita utilizando o IFR de cada um dos dez indiccadores como as variáveis de dois modelos estatísticos, a Análise Discriminante e a Regressão Logística.

A análise consistiu em separa a amostra em períodos das empresas que possuíam informações dos últimos 15 anos, dos últimos 10anos e dos últimos 5 anos, no total foram analisadas 297 empresas. Os resultados apontam para um acerto geral auferido pelo método auferiu a média de 80%, e o acerto quanto a previsão da insolvência girou na faixa dos 50%, obtendo com a análise dos últimos 5 anos, a média de 60% na previsão de empresas que faliram. Por fim concluiu-se que o Índice de Força Relativa possui importante contribuição para com as pesquisas da previsão do estado de insolvência das empresas.

Palavras-chaves: Análise de Insolvência. Índice de Força Relativa.

Indicadores Financeiros.

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2 1 Introdução

Analisar o desempenho da empresa e sua saúde financeira é de fundamental importância para gestores, acionistas e credores. Esta necessidade de verificar a real situação econômica e financeira das empresas vem instigando muitos estudos que buscam identificar a possibilidade de uma empresa não honrar com seus compromissos, ou seja entrar em estado de Insolvência.

Para Kanitz (1978), o fato de uma empresa estar em estado de insolvência não determina que esta esteja falida e sim que se nada for feito por parte de seus gestores a empresa tende a falir.

O estado de Insolvência de uma empresa, ainda segundo Kanitz (1978), deve ser detectado o quanto antes para que os gestores tenham tempo abio de tomar medidas corretivas. Assim o estado de insolvência não é um evento imediato e derradeiro, aonde a empresa não vai à falência em um único ano. Assim acredita-se que o estado de insolvência vem de vários períodos, o que gera um fator que pode ser observado com ao longo do tempo. Esta implicação motivou o autor a desenvolver diversos estudos nesta área, bem como outros autores desenvolveram seus modelos de previsão a insolvência como os fatores de Altman, o termômetro de Elizabetsky, a escala de Matias dentre tantos outros estudos.

O trabalho mais conhecido entre os pesquisadores brasileiros, no que concerne a análise de insolvência, é o estudo de Kanitz (1976) que desenvolveu o Termômetro de Kanitz.

Entretanto o pioneirismo destes estudos em âmbito mundial pode ser concedido a Altman (1968, 1969, 1970, 1971) dentre tantos outros estudos desenvolvidos por este autor. Outros estudos buscaram também desenvolver métodos de previsão da insolvência, ou pelo menos estudaram os principais fatores que implicam na insolvência de empresas, considerando, por exemplo, o setor de atuação da mesma. Destaca-se desta forma os estudos de Minussi, Damaseno e Ness Jr. (2002), Bressan, Braga e Lima (2004), Pinto (2008), Casa Nova (2010) entre tantos, cada um destes utiliza-se de um modelo matemático para se chegar a uma equação de permita discriminar as empresa solventes das insolventes.

Com base nas afirmações de Altman (1968) e Kanitz (1976) de que os estado de insolvência pode ser observado como conseqüência das atitudes passadas das empresas, vesse a

possibilidade de aplicação o Índice de Força Relativa, aos indicadores Econômicos e Financeiros. O Índice de Força Relativa, que consiste segundo Rodríguez-González et al (2011) em um indicador que se baseia na característica histórica do comportamento de um determinado índice. É costumeiramente adotado, segundo Sachetim (2006), como um indicador de avaliação da cotação de ações das empresas. Este indicador determina qual a perspectiva que o valor das ações possui, se é uma perspectiva de alta ou de baixa, sendo que este inclusive determina a intensidade desta alta ou baixa.

Pressupondo que uma análise histórica indicadores econômicos e financeiros consiga explicar de forma coerente a insolvência de empresas, defini-se assim a questão problema como sendo:

Qual o poder discriminante que os Índices de Força Relativa dos indicadores contábeis possuem sobre o estado de insolvência de uma empresa? Definido também o objetivo da pesquisa como o de Analisar o poder discriminante que os Índices de Força Relativa dos indicadores contábeis possuem sobre o estado de insolvência de uma empresa.

O trabalho que avalia a característica dos indicadores econômicos e financeiros de empresas se fundamenta da importância dada pelas pesquisas como a de Altman (1968, 1969, 1970, 1971) e Kanitz (1976), que buscaram estudar de forma exploratória a insolvência das

empresas para que fosse possível a previsão da falência das mesmas, ou para que os gestores

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3 percebam a situação crítica de suas empresas e possam tomar decisões assertivas para que as mesmas tenham melhor desempenho.

O objetivo dos estudos da análise de insolvência é o mesmo dos estudos da análise desempenho, que se foca em reduzir a informação contábil de maneira que o usuário da informação consiga ter noção da situação econômico-financeira da empresa. Horrogan (1966) apresenta um estudo da história de utilização dos índices na administração financeira de empresas. Este estudo serve como marco nos demais estudos dos indicadores financeiros, pois é nesta época que os recursos tecnológicos possuem seu advento e análises mais precisas podem ser feitas com outras técnicas Matemáticas e Estatísticas. Ha exemplo disso, Altman (1968) que se utiliza de Análise Discriminante para o seu estudo, o mesmo fez Kanitz (1976).

E este foi o método que mais dominou o cenário dos estudos de análise de desempenho e de insolvência. Outros métodos surgem, por exemplo, no Brasil com Casa Nova (2002) que utiliza a Análise por Envoltória de Dados. Bem como Bezerra e Corrar (2006) apresentam a Análise Fatorial como uma possibilidade. Pinto (2008) apresentou por sua vez a ferramenta de data mining da Teoria dos Conjuntos Aproximativos que trabalho também com o intuito de prever a insolvência das empresas do setor têxtil.

Desta forma este trabalho se justifica por utilizar de um índice que apresenta a característica histórica dos indicadores Econômicos e Financeiros para que se tenha a previsão da

insolvência. O Índice de Força Relativa, que já é utilizado em estudos da tendência do preço das ações, vem a contribuir para os demais estudos que se referem análise de insolvência, haja vista que unifica a tendência histórica dos indicadores coisa que nenhum dos estudos descritos acima se dedicou a apresentar.

2 Fundamentação teórica

2.1 Análise da Insolvência de Empresas

A Insolvência de uma empresa é descrita como o momento em que uma organização se percebe incapaz de honrar com seus compromissos sem afetar drasticamente o capital investido pelos seus proprietários (LEV, 1968). Segundo Bressan, Braga e Lima (2004, p.

557) a insolvência é um processo de declínio prolongado e que não é discreto, ou seja, é um processo que ocorre com o passar do tempo. Este fato corrobora com o defendido por Kanitz (1978, p 3) de que uma empresa ao estar em estado de insolvência não pode ser considerada ainda uma empresa falida, mas o estado de insolvência sinaliza aos gestores a necessidade de ações que se não tomadas levarão a uma provável interrupção das atividades da empresa. O que significa que para uma empresa falir, ela deve ter passado pelo estado de insolvência.

Segundo Silva (2006) a insolvência é dada quando a liquidação dos ativos não atinge uma quantia suficiente para a liquidação das dívidas da empresa. Por sua vez a insolvência pode ser também relacionada a fluxos, que ocorre quando a empresa não gera recursos suficientes, através de suas operações, para o cumprimento das obrigações correntes.

O conceito de insolvência para Altman (1968) se refere a quando uma empresa oferece a seus acionistas uma rentabilidade menor por ação, do que a oferecida pelo mercado em ações similares. Este fato se justifica, pois para uma empresa estar oferecendo menores rendimentos à mesma deve estar operando com muitas dívidas, o que implica num grande

comprometimento do capital investido na empresa.

Dentro da literatura contábil se confundi muito os conceitos de inadimplência e de

insolvência. Para Famá e Grava (2000) estes conceitos são dependentes entre si, entretanto

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4 não é a mesma coisa. Segundo os autores, uma empresa pode possuir os recursos necessários para a liquidação de uma dívida, porém estes recursos não estão disponíveis na data do vencimento, o que faz a empresa atrasar seu pagamento. Neste caso a empresa é considerada Inadimplente, porém não é uma empresa Insolvente. A empresa somente poderá ser

considerada Insolvente, quando não possuir recursos suficientes para o pagamento de sua divida. Esta diferenciação dada pelos autores, firma o processo de pagamento de suas obrigações, que passa pela inadimplência, como uma forma de se verificar o estado de insolvência e posterior falência.

A Figura 1 apresenta a diferença existente entre os conceitos apresentados acima, bem como o processo que esta sequencia acontece dentro de uma empresa.

Figura 1 – diferenciação dos conceitos de Inadimplência, Insolvência e Falência Fonte: Kanitz (1978, p 3) e Famá e Grava (2000)

Analisar o desempenho financeiro das empresas para Nascimento, Pereira e Hoeltgebaum (2010) é caracterizá-las de acordo com sua solvência ou insolvência. Assim quando se analisam as demonstrações contábeis das empresas, busca-se saber efetivamente qual é a real situação da empresa com relação a sua saúde financeira. Para Kanitz (1978, p. 16) a previsão de falências é um dos principais objetivos da analise do desempenho financeiro da empresa. O autor afirma que “[...] o mínimo que se pode exigir dessa análise é que aponte gravíssimos problemas financeiros que precedem uma falência”. Assim admite-se que este apontamento da gravíssima situação da empresa venha por meio da detecção do estado de insolvência de uma empresa, que seria identificar que a empresa está entrando em uma situação insustentável financeiramente.

Nesta perspectiva Matarazzo (1998) apresenta que a análise de desempenho deve ser realizada em duas perspectivas. Uma que é a perspectiva transversal em que se verifica a empresa em comparação a um conjunto de empresas, sejam elas do mesmo setor, ou do mesmo segmento, o com tamanho parecido. Outra perspectiva adotada é a de uma análise longitudinal, nesta as empresas são analisadas de forma histórica ao seu desempenho. Assim se verifica a tendência que a empresa está seguindo, o que mostra se a empresa está melhor ou pior do que anos anteriores.

Em seu trabalho Aranha e Lins Filho (2005) acreditam que os indícios de insolvência de uma empresa não são apenas um prenúncio desagradável de uma possível concordata e/ou falência, mais sim que esta informação pode ser muito bem utilizada para se decidir sobre o futuro de uma empresa. Outro exemplo citado pelos autores é que por meio da identificação do fator de insolvência de uma empresa, pode-se decidir, entre duas empresas solventes, para qual deve

Inadimplência Insolvência Falência

Quando a empresa não cumpre seus

compromissos no prazo fixado em contrato.

Quando a empresa não possui recursos

financeiros para cumprir suas obrigações

Quando a empresa

necessita liquidar com seus ativos e finalizar as operações para saldar suas dívidas.

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5 ser concedido de um empréstimo, onde a empresa que apresentar maiores garantia de

pagamento e melhores indicadores de será a escolhida.

A identificação do estado de insolvência de uma empresa é tratada por Bressan, Braga e Lima (2004, p. 556) onde os autores concordam que existem muitas metodologias que se propõem a identificar o estado de insolvência de uma empresa, entretanto não existe consenso sobre qual metodologia é possível. O que se é sabido de acordo com Assaf Neto (1981) é que a análise da insolvência seja perfeitamente identificável nos balanços contábeis. E o desenvolvimento de uma técnica com base nos balanços é extremamente possível haja vista o que afirma Assaf Neto.

No estudo feito por Pinto (2008) foram levantados alguns modelos que costumeiramente são utilizados em pesquisas acadêmicas que se referem à identificação do estado de insolvência.

A autora destacou cinco métodos sendo os primeiros os métodos de Altman 1 e 2, o método utilizado é o de Elizabetsky, o método de Matias e por fim o método que a autora utilizou para seu estudo é o Termômetro de Kanitz. Todos estes métodos se baseiam no desenvolvimento de Análises Discriminantes, se utilizando se series históricas para auferir equações que determinem a insolvência das empresas.

O Termômetro de Kanitz como um dos trabalhos mais utilizados dentro das pesquisas

acadêmicas no cenário brasileiro. Kanitz (1978, p. 12) afirma que não existe evidências fortes para se chegar a constatação de que apenas os índices de Liquidez, o que costumeiramente se utiliza segundo o autor, são capazes de determinar se uma empresa está em estado de

insolvência. As observações de Kanitz levaram a duas considerações: “(i) o capital de

terceiros sobre o patrimônio líquido é, em média, cinco vezes maior nas empresas que faliram do que nas que continuam operando até hoje; e (ii) o lucro líquido sobre o patrimônio líquido é três vezes maior nas empresas solventes que nas insolventes” (KANITZ, 1978 p. 12).

Segundo o autor prever com 100% de certeza é impossível, haja vista que só é possível ter certeza caso a falência ou concordata já esteja consumada.

Existem dentro do cenário acadêmico atual, outros trabalhos que buscam descrever métodos diferentes para a análise de insolvência. Trabalhos como Minussi, Damaseno e Ness Jr.

(2002) ,Bressan, Braga e Lima (2004), Guimarães e Moreira (2008), Guimarães e Alves (2009) utilizam de Análise Discriminante e/ou Regressão Logística para formularem seus modelos. Outros modelos de análise de insolvência se utilizam de Análise por Envelopamento de Dados (DEA) para comparar a eficiência financeira das empresas, entre estes trabalhos é possível citar Onusic, Kassai e Viana (2004), Onusic, Casa Nova e Almeida (2007), Kassai e Onusic (2008) e Casa Nova (2010). Assim este trabalho se propõe a comparar os resultados apresentados pelo modelo DEA com os resultados apresentados no Termômetro de Kanitz.

2.2 Índice de Força Relativa (IFR)

O Índice de Força Relativa (IFR) ou Relative Strength Index (RSI) figura entre um conjunto de técnicas utilizadas para efetuar análises técnicas do preço de ativos. Segundo Saffi (2003, p.956) as estratégias de análise técnicas “[...] baseia-se no uso da informação passada dos preços de um ativo para gerar sinais de compra e venda”. Este conjunto de técnicas pode ser dividido em duas categorias a análise gráfica e a análise computadorizada das informações históricas.

A análise gráfica teve inicio no século vinte e muitos pesquisadores abandonaram esta forma de observação dos padrões seguidos pelos gráficos. O abandono desta técnica se deu segundo Saffi (2003), pois muitos autores a considera demasiada subjetiva e muito suscetível ao

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6 julgamento dos autores e dos analistas. Mais alguns autores segundo Saffi já utilizaram este método como forma de análise.

Os métodos de análise computadorizada são muito mais objetivos e permitem estabelecer facilmente critérios de escolha ou de julgamento de padrões, com base na cotação do preço dos ativos de uma empresa. Estes métodos costumeiramente se utilizam de valores divulgados no final dos pregões de ações ou o valor de máximo ou mínimo, dependendo da abordagem.

Assim é possível estabelecer critérios prévios de compra ou de venda de ativos.

O IFR figura dentro deste segundo conjunto de indicadores de análise, haja vista que se utiliza de padrões de alta ou de baixa dos valores dos ativos para determinar a tendência que o preço dos mesmos possui no mercado. Este índice segundo Sachetim (2006, p.49) mede a força do movimento dos preços de fechamento de alta e de baixa e dá uma característica das oscilações dos preços de compra e de venda dos ativos. Este ainda segundo o autor é uma das análises mais utilizadas dentre os especialistas.

Botelho (2004, p. 5) afirma que este indicador ao ser confrontado seu resultado com o gráfico de oscilações dos preços das ações, se torna ainda mais revelador da tendência estabelecida pelo preço das ações. Existindo desta forma um forte poder preditivo fornecendo prévias de inversão de tendência sofridas pelos indicadores. Segundo Rodrigues (2008, p.22) quem desenvolveu o IFR foi J. Welles Wilders Jr. E o autor apresenta que o índice mede a força do movimento das ações, conforme já abordado acima.

A fórmula utilizada para o cálculo do IFR descrita tanto por Saffi (2003), como por Sachetim (2006) passando por Rodrigues-González (2011) é dada da seguinte expressão matemática:

Admitindo que:

Na segunda equação o I denota uma função de condição.

Já o trabalho de Rodrigues (2008) considera a fórmula do IFR como a divisão da média dos preços que fecharam em alta pela soma das médias de alta e as médias de baixa. O resultado é multiplicado por 100.

O valor obtido pela fórmula fica situado dentro do intervalo de [0,100), e se considera como pontos críticos os valores de 30 e 70 (SACHETIM, 2006). Segundo Sachetim (2006) as empresas que possuírem IFR inferior a 30 possuem a tendência de uma forte queda nos preços de seus ativos. Já as empresas que possui seu IFR superior a 70 indica uma forte alta em seus preços de cotações. Entretanto pode-se dizer que uma empresa que possua o IFR inferior a 50, tem maior tendência de baixa no preço de seus ativos.

Desta maneira esta pesquisa se estabelece em descrever a tendência que os indicadores obtiveram nos últimos dez anos das empresas pertencentes à amostra. Acredita-se que de acordo com o que defendem os autores dos estudos de insolvência, bem como aos estudos de análise de balanços, que os indicadores Econômicos e Financeiros possuem a tendência de alta ou de baixa.

Considera-se ainda, que quando uma empresa possui a tendência de falência, existem diferenças no IFR dos indicadores. Os indicadores de Liquides e Rentabilidade possuem a

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7 tendência de queda, ou seja, o seu IFR deve ser inferior a 50. Já com indicadores de

Endividamento a tendência é de alta. É utilizando destas perspectivas que este estudo procura satisfazer seus objetivos.

3 Métodos de pesquisa

Este estudo que busca um método de previsão da insolvência de empresas, utilizando como instrumento o IFR, pode ser caracterizado como um estudo de natureza exploratória, de procedimentos documentais e abordagem quantitativa. Esta classificação é fundamentada no que defendem Raupp e Beuren (2008). Segundo os autores pesquisa exploratória é uma pesquisa que aborda de forma inicial um determinado tema, fato que ocorre com esta pesquisa por trazer um tema estudado na análise de cotações, para a tendência dos índices. A

característica de documental e quantitativa é intrínseca a pesquisa, pois esta utiliza das informações contidas nos balanços das empresas e utiliza de métodos de análise quantitativa para verificação dos resultados.

Os dados para esta pesquisa foram coletados junto à base de dados da Economática e se referem a uma coleta dos indicadores financeiros do período de 1983 – 2010. Este foi o primeiro passo para a coleta de dados. Em uma análise posterior, a pesquisa considerou os últimos períodos de atuação das empresas listadas na base de dados, sendo que as empresas apresentadas como ativas foram utilizados os balanços dos últimos anos. As empresas que foram desativadas ou faliram foram retirados os dados dos últimos períodos de atividade. O procedimento de análise considerou o a linha apresentada na Figura 2.

Figura 2: Esquema de análise dos dados.

Fonte: Elaborado pelo autor

De acordo com o sistema de análise apresentado na Figura 2, o processo de análise se divide em três fases, sendo a primeira com o maior período analisado, 15 anos. A segunda análise pegou os últimos 10 períodos de atuação de cada uma das empresas. E por fim a terceira análise compreendeu os 5 últimos períodos de atuação. Optou-se por esta subdivisão pelo fato de muitas das empresas não possuírem todos os dados dos últimos 15 anos. Desta forma a falta de períodos de análise é compensada pelo número de empresas observadas. Outro fator que pode vir a favorecer a análise é por conta de não se saber qual é um número ideal de observações, haja vista que a principal aplicação do IFR tange a avaliação de ações e neste

t – 15 t – 10 t – 5 t

Análise 1: 15 últimos períodos (55 casos)

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8 caso se utiliza 15 dias como período ideal. Desta maneira não se tem certeza que a partir de qual período os sinais de falência das empresas começam a se manifestar.

Desta forma a pesquisa se utilizou de um total de 297 empresas sendo que destas, 138 são empresas falidas e 159 são empresas que permanecem em atividade no mercado acionário brasileiro. Desta maneira foi possível considerar quais fatores influenciaram, ou qual foi à tendência dos indicadores econômicos e financeiros das empresas analisadas.

Os indicadores utilizados na pesquisa foram os seguintes: Liquides Geral, Liquides Corrente, Liquides Seca, Capital de Giro Líquido, Rentabilidade do Patrimônio Líquido e Alavancagem Financeira. Estes indicadores se pressupõem que tenham a tendência de queda quando a empresa entra em estado de insolvência e posterior falência. Foram três os outros indicadores que representam a tendência de alta com a entrada no estado de insolvência das empresas, são eles: Dívida Bruta pelo Ativo Total, Dívida Bruta pelo Patrimônio Líquido e Exigível Total sobre a Receita Total.

Após o cálculo de cada índice de força relativa para os indicadores financeiros de cada empresa analisada, a resposta final à questão de pesquisa, foi alcançada por meio de dois métodos Multicritério, Análise Discriminante e a Regressão Logística. Estes métodos segundo Hair, et. al. (2005) possuem a “[...] amplas aplicações em situações nas quais o objetivo principal é identificar o grupo ao qual um objeto pertence”. Desta maneira ambos os métodos permitem calcular o poder preditivo de um conjunto de variáveis independentes métricas, frente a uma variável dependente não-métrica. Neste caso a variável dependente do modelo foi se a empresa é Ativa ou Falida. As variáveis independentes são os IFRs para cada indicador.

De acordo com Fávero et. al. (2009), a Análise Discriminante é instrumentalizada pela seguinte função discriminante:

Onde são as variáveis não-métricas do modelo e os são as variáveis métricas do modelo.

Para Hair, et. al (2005) a Análise Discriminante é uma forma interessante de seleção e análise dos padrões numéricos de determinados grupos, entretanto segundo o autor, quando o número de grupos for igual a dois, devesse preferir o método de Regressão Logística. Segundo o autor o método de Regressão Logística não é tão exigente com as informações métricas do modelo, entretanto é muito robusto com o tratamento dos dados.

Desta forma descreve-se a Regressão Logística como:

Onde é a probabilidade de uma empresa n pertencer a um dos grupos e é a mesma equação descrita por no modelo de análise discriminante.

Desta maneira a análise dos resultados consistiu em aplicar ambos os métodos para que se chegasse à informação de qual seria o poder discriminante dos índices de força relativa dos indicadores sobre a determinação da saúde financeira das empresas.

4 Análise dos resultados

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9 Esta sessão se destina a apresentar os resultados dos testes empíricos realizados durante o processo de pesquisa. Como primeiro passo foi calculado os índices de força relativa para todos os indicadores, lembrando que esta tentativa de perceber um padrão se fundamenta em Kanitz (1978), que afirma que o estado de insolvência de uma empresa deve ser percebido por meio de seus indicadores com alguma antecedência.

A Tabela 1 descreve o resultado dos índices de força relativa para os indicadores, são

apresentadas as medidas de tendência central e o desvio-padrão para cada indicador, também diferenciando os resultados para empresas ativas e empresas falidas.

Tabela 1: Descrição estatística do Índice de Força Relativa.

Descrição do IFR para os 5 últimos períodos

Média Mediana Desvio-Padrão

Falida Ativa Falida Ativa Falida Ativa

LG 43,102 41,021 46,670 41,433 32,159 25,174

LC 39,945 45,042 44,448 46,236 29,412 21,514

LS 43,171 45,696 48,174 47,875 29,307 21,316

CG 46,156 53,686 53,477 58,672 32,645 30,050

DB_AT 41,091 48,650 46,952 52,858 31,352 28,429

DB_PL 40,848 48,767 46,645 51,931 30,636 27,044

EXG 43,788 51,029 42,446 54,879 30,698 28,873

RPL 45,838 49,367 46,978 49,301 28,867 23,442

AF 48,671 45,989 50,492 49,413 28,152 20,793

PF 45,582 47,441 50,482 49,770 29,992 21,614

LG 55,403 50,531 55,476 50,610 22,638 17,740

LC 47,854 53,567 48,726 53,187 19,759 13,106

LS 50,075 52,824 54,067 53,247 18,161 12,550

CG 58,780 62,820 59,983 61,472 23,209 22,551

DB_AT 50,503 50,083 50,176 49,894 21,831 17,569

DB_PL 52,959 51,729 50,804 50,056 23,274 16,659

EXG 47,555 51,113 45,306 49,711 20,377 17,117

RPL 52,321 51,996 50,287 51,275 13,398 11,625

AF 51,964 49,585 50,505 50,290 16,606 13,325

PF 51,718 49,389 53,711 50,115 11,988 13,070

LG 53,937 48,783 58,455 46,004 16,604 15,416

LC 55,404 52,763 59,635 51,535 14,084 11,167

LS 56,589 53,091 57,331 53,158 11,215 10,917

CG 70,718 69,437 70,326 69,741 12,595 18,527

DB_AT 50,557 51,988 50,329 52,655 12,649 14,093

DB_PL 52,560 53,179 49,932 52,001 15,702 12,624

EXG 52,700 54,611 53,283 52,926 13,759 12,936

RPL 43,269 52,685 47,580 52,020 12,372 7,777

AF 47,992 48,084 49,211 50,072 10,607 9,423

PF 26,848 46,467 25,869 28,608 12,722 61,865

Fonte: dados da pesquisa.

Desta maneira, a seguir são apresentadas as três análises realizadas, sendo que cada uma dela compreende um conjunto de períodos de atuação das empresas. Os resultados destas análises

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10 contemplam o poder explicativo dos indicadores quando da análise de insolvência das

empresas. O índice de força relativa permite determinar padrões no que tange a afirmação de que é possível perceber a insolvência de uma empresa em períodos anteriores.

4.1 Análise dos últimos 15 anos

A previsão da falência das empresas foi realizada inicialmente por meio da análise dos último quinze anos de atividade das empresas, considera-se para tanto os últimos quinze anos para as empresas que estão atuantes. As empresas que não possuíram alguns dados neste intervalo de tempo foram desconsideradas da análise. Assim a distribuição de empresas analisadas é descrita na Tabela 2.

Tabela 2: Distribuição das empresas participantes da análise dos últimos 15 anos.

Grupo Descrição Casos Percentual

0 Ativo 38 69,1%

1 Fechada 17 30,9%

Total 55 100,0%

Foram analisadas, de acordo com a Tabela 2, um total de 55 empresas sendo destas 38, que continuam na atividade e 17 empresas que entraram em falência. Isto correspondeu um percentual de 30,9% do total de empresas. Isto descreve uma dominância do grupo de empresas na ativa que possuíam informações dos últimos 15 anos de atividade.

Testa maneira foram efetuados os cálculos da técnica de Análise Discriminante e da

Regressão Logística das empresas, o intuito foi verificar o poder de predição que o índice de força relativa possui sobre a previsão do estado de insolvência das empresas. Desta maneira a Tabela 3 apresenta os resultados das funções discriminantes de ambas às técnicas de análise aplicadas.

Tabela 3: Funções de predição da Insolvência para análise de 15 períodos.

Análise Discriminante Regressão Logística

Coeficiente Função Variável Função

LG -0,0133 CONSTANTE 3,523

LC 0,0290 LG 0,017

LS -0,0479 LC -0,020

CG 0,0053 LS 0,042

DB_AT 0,0379 CG 0,003

DB_PL -0,0677 DB_AT -0,085

EXG -0,0115 DB_PL 0,116

RPL 0,1026 EXG 0,013

AF -0,0099 RPL -0,144

PF 0,0066 AF -0,018

Autovalor 0,3389 PF -0,041

Capac.Discr. 100,0% ... ...

Analisando a Tabela 3 verifica-se que pelo processo de previsão da insolvência por meio da análise discriminante, que possui maior relação é o de Rentabilidade do Patrimônio Líquido,

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11 seguido de Dívida Bruta sobre o Patrimônio Líquido. O resultado auferido pelo teste por meio da Regressão Logística confirma a dominância da variável Rentabilidade do Patrimônio Líquido, entretanto ele possui relação inversa para esta análise. Isto indica que quanto maior for à tendência de alta deste indicador, as empresas tendem a não estar em risco de

insolvência. A mesma inversão de posição foi percebida na variável Dívida Bruta por Ativo Total, e isto indica que as empresas tende a reduzir sua dívida bruta na eminência da quebra.

Por fim a Tabela 4 apresenta os efetivos resultados e a confirmação do poder explicativo dos dois métodos utilizados para a análise dos resultados.

Tabela 4: Resultados da classificação.

Grupo Tam. 0 1 Acerto

Análise Discriminante

0 38 36 2 94,7%

1 17 10 7 41,2%

Total 55 78,2%

Regressão Logística

0 38 35 3 92,1%

1 17 9 8 47,1%

Total 55 78,2%

Os resultados apontados na Tabela 4 descrevem que o poder explicativo dos métodos utilizados para análise é bom, auferindo um acerto de 78,2% ambos os métodos. A previsão do das empresas que continuam na ativa foi boa, haja vista que em ambas as análises o percentual de acerto ficou acima dos 90%. Entretanto o poder preditivo da insolvência foi leve, auferindo acertos de aproximadamente 45%.

No que tange o acerto total, a afirmação de maior precisão não se confirmou pelo fato de ambos os percentuais de acerto ser iguais. Por outro lado o poder preditivo para o estado de insolvência das empresas foi maior com o modelo de Regressão Logística. A de se lembrar que o baixo número de observações que possuíam os quinze últimos intervalos de atuação, limitou os resultados em busca de uma resposta mais ampla.

A segunda fase da análise consistiu em verificar o poder de previsão do índice de força relativa, calculado com base nos últimos 10 períodos divulgados pelas empresas. É notório o aumento do número de observações realizadas por conta de um maior número de empresas apresentarem suas informações dos últimos 10 anos de atuação. Desta forma a Tabela 5 descreve a distribuição das empresas entre os grupos de empresas ativas e empresas fechadas.

0 Ativo 115 69,3%

1 Fechada 51 30,7%

Total 166 100,0%

(12)

12 Percebe-se na Tabela 5 que o número de empresas analisadas pelos seus últimos 10 anos triplicou em relação ao primeiro conjunto de empresas que foram analisadas com os últimos quinze anos. Os percentuais quanto a distribuição permaneceram inalterados, o que indica que as empresas fechadas seguem certa proporcionalidade com as empresas em atividade.

De forma semelhante ao que se apresentou na sessão anterior, a Tabela 6 descreve os

resultados dos testes realizados com as empresas pertencentes à amostra. Descreve para tanto as funções de discriminação de ambas as técnicas, bem como do poder explicativo de cada uma das variáveis utilizadas para análise.

Coeficiente Função Variável Função

LG -0,0319 CONSTANTE -0,874

LC 0,1422 LG 0,029

LS -0,0992 LC -0,138

CG 0,0075 LS 0,101

DB_AT -0,0024 CG -0,008

DB_PL -0,0028 DB_AT 0,002

EXG 0,0199 DB_PL 0,005

RPL 0,0097 EXG -0,019

AF -0,0121 RPL -0,007

PF -0,0274 AF 0,010

Autovalor 0,1707 PF 0,025

Capac.Discr. 100,0%

De acordo com o que foi apresentado anteriormente na Tabela 3 e pelo que se apresenta na Tabela 6, ocorreu à inversão de variáveis com maior poder explicativo sobre o resultado das empresas. Figura nesta análise a variável Liquidez Corrente como o indicador que cuja

tendência melhor explica a insolvência das empresas. Este indicador também foi o que auferiu maior relação com a função na análise por Regressão Logística, entretanto o resultado

auferido foi negativo.

Para finalizar esta segunda análise, os resultado do poder preditivo dos métodos utilizados, são apresentados na Tabela 7.

0 115 107 8 93,0%

1 51 38 13 25,5%

Total 166 72,3%

0 115 107 8 93,0%

1 51 35 16 31,4%

Total 166 74,1%

De acordo com os resultados na Tabela 7, o percentual de acerto se manteve praticamente estável, quando comparado na análise com 15 períodos. Entretanto poder preditivo da

(13)

13 insolvência caiu, o que indica que períodos maiores tende a explicar melhor a insolvência das empresas. Neste resultado verifica-se a contribuição de Hair, et. al (2005) de que a Regressão Logística é mais robusta, pelo fato de apresentar um maior poder de previsão geral e da insolvência das empresas.

O que se constata por meio desta análise é que com a redução em cinco períodos de análise, o poder de previsão da insolvência caiu, mesmo considerando que o número de observações foi mais elevado. Abre-se o questionamento de qual elemento é mais importante, o número de períodos analisados o número de observação analisadas?

Para analisar o último processo de efetivação do modelo de previsão da insolvência por meio do Índice de Força Relativa dos indicadores, esta sessão se destina a apresentar os resultados do último bloco de análise. Este bloco consiste nos últimos cinco intervalos de atividade das empresas que fazem parte da amostra da pesquisa. Por sequência da tendência estabelecida já nos dois processos de análise anteriores, a Tabela 8 descreve a distribuição das empresas analisadas pelo modelo.

0 Ativo 159 53,5%

1 Cancelado 138 46,5%

Total 297 100,0%

Os resultados da Tabela 8 descrevem que para os cinco anos analisados, existe a tendência de um equilíbrio entre o percentual de empresas ativas e o percentual de empresa falidas. Desta forma é possível perceber que existiu a tendência de aumento das empresas que divulgaram suas demonstrações nos últimos cinco anos de atividade.

Por decorrência do processo de análise, a Tabela 9 descreve os coeficientes das funções de discriminação calculadas para a verificação dos resultados de ambos os métodos de análise dos resultados.

Coeficiente Função 1 Variável Grupo 1

LG -0,0147 CONSTANTE 0,371

LC 0,0264 LG 0,009

LS -0,0115 LC -0,017

CG 0,0124 LS 0,008

DB_AT 0,0046 CG -0,007

DB_PL 0,0123 DB_AT -0,003

EXG 0,0138 DB_PL -0,007

RPL 0,0108 EXG -0,008

AF -0,0324 RPL -0,006

PF -0,0020 AF 0,020

Autovalor 0,0850 PF 0,001

Capac.Discr. 100,0% ... ...

(14)

14 O que se verifica nesta análise é que o indicador cujo índice de força relativa possui maior influencia na previsão, tanto por Análise Discriminante quando por Regressão Logística, foi a Alavancagem Financeira. Este indicador auferiu coeficientes na casa dos -0,03 e 0,02 nas análises Discriminantes e Regressão Logística respectivamente. Outro indicador a se destacar foi o de Liquidez Corrente, também em ambos os procedimentos de análise dos resultados, o que corrobora diretamente com a análise dos 10 últimos períodos.

Por fim a resposta da conjectura estabelecida ao final da análise com dez períodos, é

apresentado na Tabela 10, onde são descritos os resultados auferidos pelos métodos utilizados para análise.

0 159 121 38 76,1%

1 138 56 82 59,4%

Total 297 68,4%

0 159 119 40 74,8%

1 138 53 85 61,6%

Total 297 68,7%

A Tabela 10 apresenta justamente uma redução no poder de previsão dos índices de força relativa, sendo que da faixa auferida pelos outros processos de análise, que auferiram em torno de 70%, este modelo descreve um acerto geral de 68,7%. A mesma tendência segue o acerto quando das empresas não falidas, que reduziu de 90% para aproximadamente 75%.

Entretanto verifica-se um forte aumento no poder preditivo da Insolvência das empresas, haja vista que ambos os métodos acertaram aproximadamente 60% dos casos em que as empresas efetivamente viriam a entra em falência.

Desta forma os resultados apontam para a constatação de que o número de empresas analisadas influencia diretamente no poder de análise das empresas. Também deve ser considerado para tanto que o número de observações deve ser maior também, isto pelo fato que o percentual de acerto auferido na análise por quinze períodos também pode ser

considerado relevante.

4.4 Análise dos achados

Os resultados apontados nas sessões anteriores indicam que efetivamente o Índice de Força Relativa pode vir a ser um modelo interessante de análise da previsão da insolvência das empresas. Alguns foram os trabalhos que utilizaram e validaram os modelos de Análise Discriminante e da Regressão Logística, como é o caso de Minussi, Damaseno e Ness Jr.

(2002) ,Bressan, Braga e Lima (2004), Guimarães e Moreira (2008), Guimarães e Alves (2009) como uma forma de predizer o estado de insolvência de uma empresa. Por outro lado o modelo que se apresentou, trabalha com o poder da tendência dos indicadores.

Desta maneira os achados foram na linha de implementar uma forma de mensurar series históricas na avaliação do desempenho das empresas. Esta implementação passa pelo estudo da tendência dos indicadores que modelo como o de Kanitz, não contemplam. Dos trabalhos relacionados análise histórica foi secundária, e os resultados apontados por esta pesquisa

(15)

15 apontam que a história dos resultados dos indicadores pode verificar a insolvência ou não de uma empresa.

5 Conclusão

O estudo do processo de falência de uma empresa, bem como da sua previsão por meio do estado de insolvência, vem sendo o foco de muitos estudos da área das Ciências Contábeis e administração. Muitas das técnicas adotadas ainda continuam sendo verificadas como é o caso da Análise Discriminante e da Regressão Logística. Entretanto se verificou a oportunidade de introduzir uma nova abordagem que se contempla não somente a análise transversal do desempenho, mais também que fosse contemplada a análise longitudinal dos indicadores das empresas.

Desta maneira este estudo se propôs, pressupondo que uma análise histórica indicadores econômicos e financeiros consiga explicar de forma coerente a insolvência de empresas, a responder a seguinte questão de pesquisa: Qual o poder discriminante que os Índices de Força Relativa dos indicadores contábeis possuem sobre o estado de insolvência de uma empresa?

De forma semelhante o objetivo adotado foi o de Analisar o poder discriminante que os Índices de Força Relativa dos indicadores contábeis possuem sobre o estado de insolvência de uma empresa.

A metodologia adotada para a pesquisa foi uma pesquisa descritiva de procedimentos documentais e abordagem quantitativa. O método de trabalho utilizado neste estudo foi composto de duas fazes. A primeira foi a de calcular o Índice de Força Relativa dos indicadores para os três períodos selecionadas para análise, sendo o primeiro de 15 anos o segundo de 10 anos e o último de 5 anos. Com base nestas informações referentes à tendência dos indicadores das empresas, efetuou-se a segunda parte da análise onde foram verificados o poder de previsão dos índices de força relativa por meio das técnicas estatística de Análise Discriminante e da Regressão Logística.

Os resultados descritos na análise apontam para a tendência de que se forem analisados um período muito curto, nos caso deste estudo de cinco anos, deve-se analisar um conjunto amplo de empresas, caso seja analisado um período mais longo, que foi de 15 anos, é possível a utilização de um número menor de empresas. Por sua vez o poder preditivo do índice de força relativa, pode ser considerado satisfatório por ter auferido um acerto médio de 80% em todas as sessões de análise. Verificou-se também que o poder de previsão da insolvência que foi mais significativo foi para um grupo grande de empresas analisadas ou um período maior de análise.

Desta forma o objetivo da pesquisa foi atendido no sentido de avaliar o desempenho dos índices de força relativa para os indicadores no intuito de verificar qual o poder de previsão da insolvência. Conclui-se desta forma que o Índice de Força Relativa oferece a possibilidade de uma análise histórica a fim de determinar o risco de insolvência de uma empresa. Destaca-se também a possibilidade de segregar a amostra utilizada por setor de atuação, haja vista a possibilidade de a tendência de alguns setores terem interferido nos resultados.

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