UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE CENTRO DE CIÊNCIAS SOCIAIS APLICADAS DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS CONTÁBEIS
CURSO DE CIÊNCIAS CONTÁBEIS
ÍGOR FIGUEIRÊDO LEITE
NECESSIDADE DE CAPITAL DE GIRO EM EMPRESAS DO SETOR DE CONSTRUÇÃO CIVIL: UMA APLICAÇÃO DO MODELO DE FLEURIET NO
PERIODO DE 2011 A 2016
NATAL/ RN 2017
ÍGOR FIGUEIRÊDO LEITE
NECESSIDADE DE CAPITAL DE GIRO EM EMPRESAS DO SETOR DE CONSTRUÇÃO CIVIL: UMA APLICAÇÃO DO MODELO DE FLEURIET NO
PERIODO DE 2011 A 2016
Monografia apresentada à Coordenação do Curso de Ciências Contábeis da Universidade Federal do Rio Grande do Norte, como requisito à obtenção do título de Bacharel em Ciências Contábeis.
Orientador: Prof. Dr. Adilson de Lima Tavares
Natal/RN 2017
Catalogação da Publicação na Fonte. UFRN / Biblioteca Setorial do CCSA
ÍGOR FIGUEIRÊDO LEITE Leite, Ígor Figueirêdo.
Necessidade de capital de giro em empresas do setor de construção civil: uma aplicação do Modelo de Fleuriet no período de 2011 a 2016/ Ígor Figueirêdo Leite. - Natal, 2017.
47f.: il.
Orientador: Prof. Dr. Adilson de Lima Tavares.
Monografia (Graduação em Ciências Contábeis) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Centro de Ciências Sociais Aplicadas. Departamento de Ciências Contábeis.
1. Modelo de Fleuriet - Monografia. 2. Crise Política - Monografia. 3. Crise Econômica - Monografia. I. Tavares, Adilson de Lima. II. Universidade Federal do Rio Grande do Norte. III. Título.
RN/BS/CCSA CDU 657.41
1. Modelo de Fleuriet - Monografia. 2. Crise Política - Monografia. 3. Crise Econômica - Monografia. I. Tavares, Adilson de Lima. II. Universidade Federal do Rio Grande do Norte. III. Título.
NECESSIDADE DE CAPITAL DE GIRO EM EMPRESAS DO SETOR DE CONSTRUÇÃO CIVIL: UMA APLICAÇÃO DO MODELO DE FLEURIET NO
PERIODO DE 2011 A 2016
Monografia apresentada à Coordenação do Curso de Ciências Contábeis da Universidade Federal do Rio Grande do Norte, como requisito para a obtenção do título de Bacharel em Ciências Contábeis.
Apresentado em: __/___/__
BANCA EXAMINADORA
___________________________________________ Prof. Dr. Adilson de Lima Tavares
Orientador
___________________________________________ Prof.Msc. Mayara Bezerra Barbosa
Examinador
___________________________________________ Prof. Yuri Gomes Paiva Azevedo
Examinador
Natal/RN 2017
AGRADECIMENTOS
Aos meus pais, Jose Yvan Pereira Leite e Maria Jalila Vieira de Figueirêdo Leite, pelo incentivo durante todos os momentos importantes na minha vida, pelas palavras certas em todos os momentos e pelo espelho de pessoas que vocês sempre foram para mim.
Ao meu irmão, Vítor, por todo apoio dado durante essa trajetória.
À minha namorada, Kalianny, pelo apoio total que sempre tive, me incentivando, me ajudando e me apoiando em todos os momentos.
À toda minha família.
À todos os professores da Universidade Federal do Rio Grande do Norte, pelo tempo dedicado passar seus conhecimentos para nós, alunos.
Aos professores Clayton Melo e Victor Branco, pela oportunidade de ser bolsista de pesquisa, trabalhando com todos vocês e aprendendo cada vez mais.
Aos professores Ronaldo Araújo, Edzana Lucena, Atelmo Oliveira e Marke Dantas, pelo incentivo que vocês me deram em realizar pesquisas, acreditando no meu potencial na pesquisa e na sequência da carreira acadêmica.
Aos meus amigos de Campina Grande, intitulados “miguxos” - Paulo, Christyan e Poliana, agradeço pelo apoio desde a minha saída de Campina Grande, até hoje. Ao meu amigo Daniel Bruno, com quem pude observar os primeiros passos do mestrado e depois no doutorado.
Aos amigos da Universidade Federal do Rio Grande do Norte, principalmente a Lucas, Ruhama, Pablo, Etonjones, Marcelo, Felipe, Alexsandro e Thiago.
À equipe da ALESAT Combustíveis, Josenilda, Cimara, Raphael, Paulo, Isaias, Arlindo, pela oportunidade de estagiar na empresa onde tive o primeiro contato com a contabilidade, que foi fundamental em todo meu caminho. Em especial, agradeço a Neves e a Rodrigo por sempre acreditarem em mim - vocês sempre serão lembrados como exemplos de contadores para mim.
Ao meu orientador de monografia e da Iniciação Científica, Adilson de Lima Tavares, pelas valiosas contribuições que o senhor deu em todo o processo da Iniciação Científica e da monografia e ser um exemplo de docente.
I have no special talent. I am only passionately curious.
SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO ... 12 1.1 OBJETIVOS ... 14 1.1.1 Geral ... 14 1.1.2 Específicos ... 14 1.2 JUSTIFICATIVA ... 14 2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA ... 15 2.1 Análise Econômico-financeira ... 15 2.1.1 Modelo de Fleuriet ... 17 2.2 Crise Econômica ... 20 2.3 Crise Política ... 21 2.4 Trabalhos Anteriores ... 22 3 METODOLOGIA ... 23 3.1 Tipologia da pesquisa ... 23 3.2 Caracterização da amostra ... 23
3.3 Tratamento para análise dos dados ... 24
4 ANÁLISE DOS DADOS ... 25
4.1 Desempenho financeiro das empresas através do modelo de Fleuriet... 25
4.2 Correlação entre os indicadores de liquidez ... 29
4.3 Análise do Efeito Tesoura ... 33
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS ... 43
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
PIB – Produto Interno Bruto CDG – Capital de Giro
NCG – Necessidade de Capital de Giro ANC – Ativos Não Circulantes
ST – Saldo de Tesouraria CG – Capital de Giro T – Saldo de Tesouraria
PAC – Programa de Aceleração do Crescimento PMCMV – Programa Minha Casa Minha vida FCO – Fluxo de Caixa Operacional
CCL – Capital Circulante Líquido IOG – Necessidade de Capital de Giro S.A – Sociedade Anônima
LISTA DE QUADROS
Quadro 01 - Detalhamento de Indicadores...15
Quadro 02 – Classificação do modelo Fleuriet...18
Quadro 03 – Detalhamento dos estudos anteriores sobre o modelo de Fleuriet...22
Quadro 04 – Lista de Empresas de Construção Civil registrada na B3 ...23
LISTA DE TABELAS
Tabela 01 – CDG das empresas de construção civil do ano de 2011 ao ano de 2016... 25
Tabela 02 – NCG das empresas de construção civil do ano de 2011 ao ano de 2016...26
Tabela 03 – ST das empresas de construção civil do ano de 2011 ao ano de 2016...27
Tabela 04 – Tabela com os indicadores de liquidez do modelo Fleuriet...30
Tabela 05 – Tabela com os indicadores de liquidez corrente...30
Tabela 06 – Tabela com o indicador de liquidez seca...31
Tabela 07 – Tabela com o indicador de liquidez geral...31
LISTA DE GRÁFICOS
Gráfico 01 – Classificação das empresas pelo modelo de Fleuriet do ano de 2011 a 2016...28
Gráfico 02 – Evolução do crescimento do CDG e NCG na empresa Adolpho S.A...33
Gráfico 03 – Evolução do crescimento do CDG e NCG na empresa CR2 S.A...34
Gráfico 04- Evolução do crescimento do CDG e NCG na empresa CYRELA S.A...34
Gráfico 05 – Evolução do crescimento do CDG e NCG na empresa DIRECIONAL S.A...35
Gráfico 06 – Evolução do crescimento do CDG e NCG na empresa EVEN S.A...35
Gráfico 07 – Evolução do crescimento do CDG e NCG na empresa EZ TEC S.A...36
Gráfico 08 – Evolução do crescimento do CDG e NCG na empresa GAFISA S.A...36
Gráfico 09 - Evolução do crescimento do CDG e NCG na empresa HELBOR S.A...37
Gráfico 10 – Evolução do crescimento do CDG e NCG na empresa JHSF S.A...37
Gráfico 11 – Evolução do crescimento do CDG e NCG na empresa JOÃO FORTES S.A...38
Gráfico 12 – Evolução do crescimento do CDG e NCG na empresa MRV S.A...38
Gráfico 13 - Evolução do crescimento do CDG e NCG na empresa PDG S.A...39
Gráfico 14 – Evolução do crescimento do CDG e NCG na empresa RODOBENS S.A...39
Gráfico 15 – Evolução do crescimento do CDG e NCG na empresa ROSSI S.A...40
Gráfico 16 – Evolução do crescimento do CDG e NCG na empresa TECNISA S.A...40
Gráfico 17 – Evolução do crescimento do CDG e NCG na empresa TENDA S.A...41
Gráfico 18 - Evolução do crescimento do CDG e NCG na empresa TRISUL S.A...41
RESUMO
O presente estudo tem como objetivo analisar como evoluiu a situação financeira das empresas do setor da construção civil ao longo do período de 2011 a 2016, período este que coincide com o agravamento das crises política e econômica no Brasil. Para avaliar a situação financeira das empresas foi utilizado a modelo de Fleuriet, que classifica as empresas em seis níveis de risco – desde a situação Excelente (Tipo 1) até o Alto Risco Financeiro (Tipo 6) – utilizando, para tanto, três indicadores: Necessidade de Capital de Giro, Capital de Giro e Saldo de Tesouraria A amostra é composta por empresas do setor de Construção Civil da B3. Constatou-se que a maior parte das empresas está classificada no Tipo 2 (Sólida) e no Tipo 3 (Insatisfatória). Além disso, foi observado que das 18 empresas, oito não mudaram de situação financeira, permanecendo todo o período na mesma classificação e as 10 demais tiveram quedas nas suas classificações, essa queda da maior parte das empresas em sua classificação pode ter sido resultado do agravamento das crises políticas e econômica que o Brasil está passando. A fim de observar se existe relação entre os indicadores de liquidez tradicionais (liquidez seca, liquidez corrente e liquidez geral) e o indicador de liquidez do modelo de Fleuriet, foi calculada a correlação de Pearson. Como resultado, foi encontrada uma forte relação entre os indicadores de liquidez tradicionais, porém entre os indicadores de liquidez tradicionais e o indicador de liquidez do modelo de Fleuriet a relação pode ser considerada fraca.
ABSTRACT
The present study aims to analyze how a financial situation of companies in the civil construction sector evolves over the period from 2011 to 2016, a period that coincides with the worsening of political and economic crises in Brazil. In order to evaluate a company's financial situation and used in Fleuriet's model, which classifies companies into six levels of risk - from an Excellent situation (Type 1) to High Financial Risk (Type 6) - use three indicators: Need for Working Capital, Working Capital and Treasury Balance The sample is made up of companies in the Civil Construction sector of B3. It was found that most of the companies are classified as Type 2 (Solid) and Type 3 (Unsatisfactory). In addition, it was found with 18 companies, eight did not change financial situation, remaining all the time in the same classification and as 10 others in their classifications, we try to leave the world of companies in their classification may have been a result of worsening political crises and economic growth that Brazil is experiencing. A liquidity indicator of the Fleuriet model was calculated by Pearson's correlation. As a result, a relationship was found between the liquidity indicators, between the liquidity indicators and the liquidity indicator of the Fleuriet model, a possible relationship weak serrement.
12
1 INTRODUÇÃO
O setor de construção civil tem relevante participação na economia nacional. Segundo Souza (2015), a construção civil possui grande impacto no PIB Brasileiro. Corroborando este entendimento, Almeida (2014) afirma que o setor de construção civil funciona como uma mola propulsora para o desenvolvimento do país, uma vez que o setor impacta fortemente toda a economia: contribui para a formação do produto nacional e dos investimentos (participa com 5,3% do PIB e com 37,8% da formação bruta de capital fixo) e apresenta relevante papel social.
Santana (2016) afirma que o ponto crítico para o crescimento do setor de construção civil está vinculado à expansão e crescimento financeiro das construtoras, tendo em vista que a partir dos contratos realizados, são geradas as demandas por atividades de fornecimento de matérias-primas e serviços relacionados à construção.
Segundo Rossi (2017), entre o terceiro trimestre de 2013 e o último trimestre de 2014 a economia brasileira enfrentou um ciclo de desaceleração puxado pela queda na taxa de investimento, que passa a apresentar patamares negativos a partir do segundo semestre de 2014. Conforme Santana (2016), o cenário econômico apresentado influenciou de maneira negativa o desempenho das empresas de construção civil.
Ainda no ano de 2013 começa um processo de incerteza política no Brasil, com tendência ao agravamento nos anos seguintes. Segundo Formiga (2017), a incerteza e o risco estão relacionados, assim em um ambiente de incerteza política o risco para a economia é cada vez maior.
A queda da presidente Dilma Rousseff pode ter contribuído para o aumento desta incerteza no contexto brasileiro, pois pesquisas identificaram que a eleição é um fator de incerteza política (Baker, Bloom e Davis, 2015 apud Formiga et al., 2017, p.6).
Diante do ambiente de incerteza política no Brasil, aumentando assim o risco das operações, é necessária uma melhor gestão financeira na empresa. Assim, é importante utilizar instrumentos de análise que permitam ter uma visão sistêmica da empresa, buscando o melhor diagnóstico possível da saúde econômico-financeira da entidade para contribuir no processo decisório - Para isso foi criado o Modelo de Fleuriet. Segundo Pereira Filho (2009) é um modelo de análise, orçamento e planejamento financeiro de empresas. Jones e Jacinto (2013) afirma que no contexto atual torna-se imprescindível a utilização de modelos de
13 análise econômico-financeira como subsídio para o processo decisório pois a saúde financeira das empresas tem impacto direto na sua capacidade de sobrevivência.
Neste sentido, o trabalho está guiado pela seguinte questão-problema: Como evoluiu a situação financeira das empresas do setor da construção civil, no período de 2011 a 2016?
14
1.1 OBJETIVOS
1.1.1 Geral
Analisar como evoluiu a situação financeira das empresas do setor da construção civil ao longo do período, que coincide com o agravamento das crises política e econômica no Brasil.
1.1.2 Específicos
• Calcular os indicadores de liquidez seca, liquidez geral e liquidez corrente e o indicador de liquidez proposto pelo modelo de Fleuriet.
• Analisar se existe relação entre os indicadores tradicionais de liquidez e o indicador proposto pelo modelo de Fleuriet.
• Verificar a presença do efeito tesoura.
1.2 JUSTIFICATIVA
A justificativa para o estudo se deve ao fato da importância que o setor de construção civil tem para a sociedade, tanto com o impacto financeiro que o setor traz para a sociedade quanto o impacto na oferta de trabalho e empregabilidade.
Um benefício que pode advir desse estudo é identificar as empresas que melhor se portaram, em termos econômico-financeiros, durante o período de 2011 a 2016, que ficou caracterizado por um período de crise econômica e instabilidade política.
15
2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
2.1 Análise Econômico-financeira
Segundo Assaf Neto (2003), a análise das demonstrações financeiras tem sua importância ressaltada, visto que ela tende fundamentalmente ao estudo do desempenho econômico-financeiro de uma empresa em um determinado período. Para Diel (2014), a análise de balanços deve se tornar um processo constante na empresa a fim de auxiliá-la na tomada de decisões.
Diante disso, é grande o número de indicadores que podem auxiliar na análise das demonstrações financeiras. Esses indicadores são classificados em indicadores de liquidez, rentabilidade, estrutura de capital e de necessidade de capital de giro.
Além da análise por indicadores, também pode-se utilizar as análises horizontal e vertical para a análise das demonstrações. Segundo Kitzberger e Padoveze (2015, p. 14) as análises verticais e horizontais podem ser explicadas da seguinte maneira:
A análise vertical, também conhecida como análise de estrutura, é utilizada na avaliação estrutural da empresa, determina o percentual de cada item em relação ao total do ativo, no caso do Balanço Patrimonial ou ao valor da Receita Operacional Líquida, considerada o indicador principal da Demonstração do Resultado do Exercício. A análise horizontal, também titulada como análise de evolução, calcula o delta (variação) de um período para outro ou de vários períodos em relação a outro período-base. Esta variação é medida em termos de percentuais ou série de números índices.
Os principais indicadores utilizados na análise por indicadores estão exemplificados no quadro 01 abaixo.
Quadro 01 - Detalhamento de Indicadores.
Tipo de Índice Indicador Formula Objetivo
Liquidez Liquidez Corrente Ativo Circulante Passivo Circulante Mostrar o quanto a empresa possui de recurso a curto prazo, para cada real
de dívida no curto prazo
Liquidez Liquidez Seca Ativo Circulante − Estoque − Despesa Antecipada
Passivo Circulante
Mostra a parcela das dívidas de curto prazo que poderia ser paga através dos
itens de maior liquidez.
16
Liquidez Liquidez Geral Ativo Circulante + Realizável a Longo Prazo
Passivo Circulante + Passivo Não Circulante
Mostra o quanto a empresa possui de recurso de curto e longo prazos para cada real de dívida
de curto e longo prazos.
Liquidez Liquidez do
Modelo Fleuriet
Saldo Tesouraria
Ativo de Longo Prazo + Necessidade de Capital de Giro
Mede qual percentagem de ativos de longo
prazo e de necessidade de capital de giro está coberto por recurso de longo prazo Rentabilidade Rentabilidade sobre o Patrimônio Liquido Lucro Líquido Patrimônio Líquido𝑥100 Verifica o retorno obtido pelos acionistas considerando a estrutura de capital utilizada pela entidade. Rentabilidade Rentabilidade sobre o Investimento
Lucro Operacional Líquido
Investimento 𝑥100 Mostra o quanto a empresa obteve de resultados em relação aos investimentos nela realizados Estrutura de Capital
Endividamento Capital de Terceiro
Patrimônio Líquido
Mostra o quanto a empresa tem dívidas
com terceiros para cada real de recurso
próprio. Estrutura de Capital Composição do Endividamento Passivo Circulante Capital de Terceiros Mostra o quanto da dívida total é exigível no curto prazo Capital de Giro Necessidade de
Capital de Giro
𝐴𝑡𝑖𝑣𝑜 𝐶í𝑐𝑙𝑖𝑐𝑜𝑠 − 𝑃𝑎𝑠𝑠𝑖𝑣𝑜 𝐶í𝑐𝑙𝑖𝑐𝑜𝑠 Representa o saldo
de contas cíclicas ligadas as operações
da empresa Capital de Giro Capital de Giro 𝑃𝑎𝑠𝑠𝑖𝑣𝑜 𝑁ã𝑜 𝐶𝑖𝑟𝑐𝑢𝑙𝑎𝑛𝑡𝑒 + 𝑃𝑎𝑡𝑟𝑖𝑚ô𝑛𝑖𝑜 𝐿í𝑞𝑢𝑖𝑑𝑜
+ 𝐴𝑡𝑖𝑣𝑜 𝑁ã𝑜 𝐶𝑖𝑟𝑐𝑢𝑙𝑎𝑛𝑡𝑒 Representa uma fonte permanente de fundos para a empresa financiar sua necessidade de capital de giro Capital de Giro Saldo de
Tesouraria 𝐴𝑡𝑖𝑣𝑜 𝐸𝑟𝑟á𝑡𝑖𝑐𝑜 − 𝑃𝑎𝑠𝑠𝑖𝑣𝑜 𝐸𝑟𝑟á𝑡𝑖𝑐𝑜 Representa o saldo financeiro da empresa. Se positivo indica que a empresa possui disponível para garantir a liquidez no curto prazo. Fonte: Elaborado a partir de Fleuriet e Zeidan (2015) e Martins, Diniz e Miranda (2016).
17 A importância da administração do capital circulante não é nova na literatura, de modo que vários argumentos teóricos já foram propostos para entender a relação entre o capital de giro e o desempenho das empresas (HEINZEN, FURTADO, SILVA, 2016). Ao gerenciar o capital de giro eficientemente, as empresas podem reduzir sua dependência de financiamento externo e usar o dinheiro liberado para novos investimentos, melhorando, assim, sua situação financeira e sua flexibilidade (ALMEIDA; EID JR, 2014). Para Souza (2017), o capital de giro constitui-se no fundamento básico da avaliação do equilíbrio financeiro de uma empresa, por meio de sua análise, são identificados os prazos operacionais e o volume de recursos de longo prazo que financiam o giro e as necessidades de investimentos no operacional.
Segundo Modro, Rubens e Petrokas (2012), a liquidez nas organizações, que está associada à gestão do capital de giro, é um tema de suma importância e há muito tempo preocupa os administradores financeiros, uma vez que uma administração inadequada pode acarretar o estágio de insolvência nas organizações.
Assim, conforme Fleuriet e Zeidan (2015), não planejar o crescimento da necessidade de capital de giro e da liquidez pode levar a entidade a sérios problemas de fluxo de caixa, mostrando assim a importância do gerenciamento dos indicadores de necessidade de capital de giro e da liquidez da empresa.
2.1.1 Modelo de Fleuriet
Para analisar a situação financeira das empresas foi escolhido o modelo de Fleuriet que, segundo Jones e Jacinto (2013), resulta da quebra de paradigma que veio com a mudança de enfoque de análise, antes feita na base contábil e estática, para uma base dinâmica e através dos dados contábeis atuais. Perucelo (2009) retrata que o enfoque da análise econômico-financeira mudou quando o modelo dinâmico surgiu. Se antes a análise era baseada em dados estáticos, voltados para a solvência e descontinuidade dos negócios, com a análise dinâmica seu foco volta-se para a real situação financeira da empresa.
O modelo de Fleuriet aborda três conceitos básicos e fundamentais na análise do capital de giro, ao segregar os investimentos necessários em capital de giro e a forma como as empresas financiam esses investimentos (ZANOLLA, 2014). Segundo Jones e Jacinto (2013), o modelo de Fleuriet foi desenvolvido pelo pesquisador francês Michel Fleuriet, em conjunto com uma equipe de pesquisadores da Fundação Dom Cabral, um trabalho publicado em 1977,
18 cujo objetivo era desenvolver técnicas de gerenciamento financeiro focadas na realidade das empresas brasileiras.
A importância do modelo Fleuriet, ainda segundo o Jones e Jacinto (2013), é que no contexto atual se torna imprescindível a utilização de modelos de análise econômico-financeira como subsídio para o processo decisório, pois a saúde econômico-financeira das empresas tem impacto direto na sua capacidade de sobrevivência. Para Uggioni e Ritta (2017), a análise da situação financeira tem se tornado um instrumento relevante para as organizações, principalmente pelo cenário de crise econômica no contexto nacional e internacional.
Costa et al (2009) afirmam que a tipologia Fleuriet faz combinações de três variáveis formando um modelo de classificação quanto ao desempenho financeiro e operacional das organizações. São elas: Capital de Giro (CDG); Necessidade de Capital de Giro (NCG) e; o Saldo em Tesouraria (ST).
A partir da combinação dos indicadores CDG, NCG e ST é possível classificar como está a situação financeira da empresa, abaixo o quadro 02 exemplifica a classificação obtida.
Quadro 02 – Classificação do modelo Fleuriet
Tipo CDG NCG ST Situação 1 + - + Excelente 2 + + + Sólida 3 + + - Insatisfatória 4 - + - Péssima 5 - - - Muito ruim 6 - - + Alto Risco
Fonte: Adaptado de Marques e Braga (1995)
Marques e Braga (1995) classificam a empresa de tipo 1 como empresas que possuem uma situação financeira excelente, em razão do alto nível de liquidez praticado, Fleuriet e Zeidan (2015) complementam que além da alta liquidez, as empresas do tipo 1 possuem saldo de tesouraria positivo. Já as empresas do tipo 2 caracterizam-se como uma organização com situação financeira sólida, e a classificação de tipo 2 representa a posição mais usual encontrada no mundo real. Fleuriet e Zeidan (2015) afirmam que as empresas do tipo 2 usam fontes de financiamento de longo prazo para financiar seus ativos, possuem capital de giro positivo e um saldo de tesouraria positivo.
As empresas do tipo 3 evidenciam uma situação financeira insatisfatória, caracterizado por um ST negativo, significa que o CDG é insuficiente para garantir a manutenção do atual nível de atividade operacional. Fleuriet e Zeidan (2015) afirmam que a organização
19 classificada no tipo 3 é mais vulnerável que a empresa do tipo 5, pois a empresa do tipo 3 usa seu capital de giro para financiar sua necessidade de capital de giro. As empresas do tipo 4 caracterizam-se como uma situação financeira péssima pois tem um CDG negativo sinalizando que as fontes de curto prazo financiam investimentos de longo prazo (ANC). Fleuriet e Zeidan (2015) complementam que ao financiar-se por empréstimos de curto prazo, a empresa resolve o problema imediato de gerência de caixa, mas deixa a empresa muito vulnerável para quaisquer mudanças em seu ambiente financeiro e de negócios.
No tipo 5 a empresa é classificada como muito ruim por apresentar um CDG negativo, o que indica que fontes de curto prazo financiam ativos de longo prazo e a NCG também é negativa. Fleuriet e Zeidan (2015) complementam que empresas com capital de giro negativo correm o risco de os prazos de pagamento cedidos por seus fornecedores mudarem abruptamente. Por último as empresas de tipo 6 possuem saldos negativos de CDG e NCG, porém o valor do NCG é inferior ao CDG. Essa circunstância permite que o T seja positivo, e pode sinalizar para o fato de a empresa não estar desempenhando suas operações de maneira adequada.
Para Fleuriet e Zeidan (2015), o Efeito Tesoura ocorre quando em uma análise de tendência a empresa financia ano após ano e de forma crescente, a maior parte da NCG com créditos de curto prazo não operacionais. Souza (2017) complementa que o efeito tesoura, demonstra forte dependência de capitais de curto prazo a um custo financeiro muito elevado.
Brasil (2002, apud NOBRE 2017, p.5) enfatiza quatro perfis do efeito tesoura e que são descritos da seguinte maneira:
O primeiro perfil definido pelos autores refere-se ao grande crescimento das vendas em conjunto com a NCG (mesma proporção), que é normal, mas a geração de recursos próprios não aumenta relativamente de tal forma que o CG irá crescer a taxas inferiores. O segundo perfil é expresso como um investimento excessivo no ativo fixo, com retornos inadequados ou a prazo curtíssimos. Dessa forma o CG cai, não acompanhando o crescimento das vendas e da NCG. O terceiro perfil definido pelos autores o efeito tesoura está ligado ao ciclo financeiro e independe das vendas, por efeito da má administração dos estoques, da cobrança das duplicatas ou das compras junto aos fornecedores. O reflexo nesse perfil ficaria por conta do balanço patrimonial, devido a um aumento excessivo das contas cíclicas do ativo e redução das do passivo. Assim a relação NCG/VENDAS evoluiria além do índice médio da empresa Por último o quarto perfil concernente a crises econômicas externas a empresa (redução das vendas, atrasos de pagamentos pelos clientes, redução dos prazos de fornecedores) ocasionando a diminuição das margens de vendas
20
2.2 Crise Econômica
Pastore e Pinotti (2008) afirmaram que a crise chega ao Brasil através de dois canais distintos. Os autores afirmam que o primeiro canal representa o encolhimento dos fluxos de capitais que são necessários para o país financiar os déficits nas contas correntes, para poder manter elevada a taxa de investimento e o segundo canal foi a redução dos preços internacionais das commodities, o que contribui, em última instância, para a redução do preço médio das exportações mundiais.
Para Oreiro (2017), a grande recessão iniciada no segundo trimestre de 2014 é a mais profunda e duradoura queda do nível de atividade econômica desde o término da Segunda Guerra Mundial.
Para Pinto et al (2017, p. 7), a crise econômica em 2015 pode ser ilustrada mediante alguns dados expressivos:
A retração do PIB em 3,8%; desmoronamento do investimento em 14,1% (R$ 75 bilhões), sobretudo no setor público; queda de 8% da renda real entre jan./2015 e jan./2016; e a significativa redução das taxas de rentabilidade de boa parte dos setores produtivos com - exceção do setor bancário-financeiro.
Ainda de acordo com Mattei e Rucinski (2016), os efeitos causados pela crise no mercado de trabalho no Brasil foram: o desemprego, a ocupação precária e a alta rotatividade. O autor afirma que a crise se instaurou no Brasil da mesma maneira que chegou a outros países emergentes, ou seja, através do esgotamento do dinamismo das economias desenvolvidas; da redução dos níveis de investimentos; e da escassez de crédito no mercado financeiro mundial.
O Programa de Aceleração do Crescimento (PAC) foi um programa que teve como foco as áreas de transporte, energia, saneamento, habitação e recursos hídricos. Segundo Rodrigues e Salvador (2011), até o ano de 2010 o investimento no PAC foi de R$ 619 bilhões, deste R$ 216 bilhões foram provenientes de financiamentos habitacionais a pessoas físicas. Sousa (2015) afirma que a criação do Programa Minha Casa Minha Vida (PMCMV), surge como uma resposta do governo à crise econômica mundial para impulsionar o mercado da construção civil. Ainda para o autor, a indústria da construção civil viveu um momento ímpar, com o estímulo do governo federal no lançamento do PMCMV.
Souza (2015) afirmou que a indústria da construção civil possui vasto impacto na economia do país, visto que é um setor amplo e suas atividades relacionam-se de forma direta
21 com a economia, pois é uma grande geradora de emprego, renda e tributos. Teixeira e Carvalho (2005) complementam que o desenvolvimento da indústria da construção civil facilita e proporciona o crescimento de outras atividades econômicas.
2.3 Crise Política
Pinto et al. (2016) cita que no último ano do seu mandado, o governo da presidenta Dilma esgotou sua capacidade de transformação. O autor complementa, afirmando que a crise econômica e política persiste sem sinais de reversão, o que se observa é um aprofundamento da crise que ganha contornos críticos.
Formiga et al. (2017) afirma que no caso particular do Brasil nos anos de 2014, 2015 e 2016 percebeu-se um cenário em que a instabilidade política alcançou proporções extremas diante de persistentes indícios de corrupção envolvendo agentes políticos e empresas públicas. O ambiente atual, segundo Abrucio e Teixeira (2015):
É de uma insatisfação geral por conta do problema da corrupção; enorme descrença no sistema político (com crescimento pronunciado do antipetismo); reclamações quanto à qualidade das políticas públicas (como já mostravam as manifestações de junho de 2013); e o mal-estar gerado pelo desaquecimento da economia (fator que tende a piorar nos próximos meses), com a queda da renda e o aumento do desemprego. Segundo Fernandes (2016), em anos de eleição, o mercado de maneira agregada se torna mais instável, apresentando graus de volatilidade elevados. Assim, pode-se perceber que o ambiente de eleição que se passou no Brasil deixou o mercado mais instável.
Para Amorim Neto (2016, p. 44), há dois diagnósticos da crise político-econômica de 2015-2016.
O primeiro assevera ter tido esta como principal causa problemas de origem externa: a queda dos preços dos bens primários nos últimos anos e o início do fim, em maio de 2013 e a segunda afirma que a crise, é resultado direto de erros domésticos cometidos sobretudo durante os cinco anos e pouco mais de quatro meses de Dilma Rousseff no Palácio do Planalto: as excessivas e voluntariosas intervenções em vários mercados e setores produtivos, as oscilações bruscas na política econômica, o vai e vem permanente entre a rigidez ideológica e o pragmatismo de curto prazo.
Assim, pode se perceber que a crise política teve diversos impactos na sociedade, Boito Jr (2017) afirma que a crise do governo está associada a uma situação de instabilidade do presidencialismo brasileiro e da própria democracia vigente no Brasil. Melo (2017)
22 complementa que a crise política no Brasil é capaz de gerar uma crise econômica e um enorme retrocesso social.
2.4 Trabalhos Anteriores
Alguns dos estudos anteriores sobre o modelo de Fleuriet são apresentados no quadro 03.
Quadro 03 – Detalhamento dos estudos anteriores sobre o modelo de Fleuriet
Autor Título Objetivo Principais Resultados
SILVA et al (2016) Um estudo sobre o
modelo Fleuriet aplicado na gestão financeira de empresas do setor elétrico listadas na BM&FBOVESPA Demonstrar a situação econômico-financeira, de empresas do setor elétrico listadas na BM&FBOVESPA, à luz do Modelo dinâmico de Fleuriet. O desempenho econômico-financeiro das empresas do setor elétrico, listadas na BM&FBOVESPA, apresentam-se em suma maioria entre os tipos de balanços de estrutura financeira Excelente e
Sólida. ZANOLA et al (2014) Indicadores de Liquidez
e o Fluxo de Caixa Operacional: Um Estudo nas Empresas Brasileiras
de Capital Aberto
Estudar a relação da liquidez mensurada pelo capital circulante líquido (CCL) e pela necessidade de capital de giro (NCG),
com o fluxo de caixa operacional (FCO).
Os achados da pesquisa confirmam a teoria e expõem que a liquidez mensurada pelo CCL e a
NCG não representa fidedignamente os ativos
realizados em caixa a exemplo dos mensurados
pelo FCO que efetivamente representa
as entradas e saídas de recursos operacionais. JONES et al (2013) Análise da gestão dos
investimentos em capital de giro por meio do modelo Fleuriet em uma empresa do agronegócio:
um estudo de caso
Analisar a gestão dos investimentos em capital
de giro por meio da aplicação do Modelo Fleuriet em uma empresa do ramo de agronegócio, localizada no Estado de Minas Gerais Obteve-se que a aplicação do Modelo Fleuriet conseguiu demonstrar a evolução do comportamento das variáveis CCL, IOG e ST no período abordado pelo
estudo. O estudo contribuiu para diagnosticar a situação financeira da empresa e identificar aspectos relevantes Fonte: Elaborado pelos Autor (2017)
23
3 METODOLOGIA
3.1 Tipologia da pesquisa
Esta pesquisa, quanto aos seus objetivos, tem característica de descritiva. Segundo Gil (1999), a pesquisa descritiva tem como principal objetivo descrever as características de determinada população.
Quanto aos procedimentos, a pesquisa tem característica de documental. Segundo Beuren (2008), a pesquisa documental é aquela realizada a partir de documentos, entre outros.
Quanto à abordagem do problema, a pesquisa tem característica quantitativa. Segundo Beuren (2008) a pesquisa quantitativa caracteriza-se pelo emprego de instrumentos estatísticos.
3.2 Caracterização da amostra
A amostra da presente pesquisa se caracteriza por 18 empresas que fazem parte do segmento da construção civil. No quadro 04 consta a lista com todas as empresas do segmento de construção civil registradas na B3.
Quadro 04 – Lista das empresas de Construção Civil registradas na B3.
Razão Social Nome de Pregão
CONSTRUTORA ADOLPHO LINDENBERG S.A. CONST A LIND
CONSTRUTORA TENDA S.A. TENDA
CR2 EMPREENDIMENTOS IMOBILIARIOS S.A. CR2
CYRELA BRAZIL REALTY S.A.EMPREEND E PART CYRELA REALT
DIRECIONAL ENGENHARIA S.A. DIRECIONAL
EVEN CONSTRUTORA E INCORPORADORA S.A. EVEN
EZ TEC EMPREEND. E PARTICIPACOES S.A. EZTEC
GAFISA S.A. GAFISA
HELBOR EMPREENDIMENTOS S.A. HELBOR
JHSF PARTICIPACOES S.A. JHSF PART
JOAO FORTES ENGENHARIA S.A. JOAO FORTES
MRV ENGENHARIA E PARTICIPACOES S.A. MRV
PDG REALTY S.A. EMPREEND E PARTICIPACOES PDG REALT
RODOBENS NEGOCIOS IMOBILIARIOS S.A. RODOBENSIMOB
ROSSI RESIDENCIAL S.A. ROSSI RESID
24
TRISUL S.A. TRISUL
VIVER INCORPORADORA E CONSTRUTORA S.A. VIVER
Fonte: B3(2017)
A escolha do ano de 2011 até o ano de 2016 se deve ao fato que foi em 2010 quando começou o de forma obrigatória o processo de convergência das normas internacionais e no ano de 2011 as normas já estavam mais consolidadas. Da amostra apresentada no quadro 04, a empresa JHSF não estava listada na BMF Bovespa no ano de 2011.
3.3 Tratamento para análise dos dados
Os dados foram coletados do site da Comissão de Valores Mobiliários (CVM), por meio do software EmpresaNet® e, em seguida, foram tabulados e tratados no Microsoft Excel 2016®.
Para a análise estatística foi utilizada a correlação de Pearson. Segundo Field (2009), a correlação de Pearson requer dados intervalares para ser uma medida precisa do relacionamento linear entre duas variáveis. Para a análise estatística foi utilizado o software SPSS®.
25
4 ANÁLISE DOS DADOS
4.1 Desempenho financeiro das empresas através do modelo de Fleuriet
Utilizando a combinação das variáveis evidenciadas no modelo de Fleuriet, CDG, NCG e ST, obtém-se modelos de balanços patrimoniais que vão mostrar como está a situação econômico-financeira das empresas em relação a liquidez e a solvência no período determinado. As tabelas, 01,02 e 03 evidenciam os saldos do CDG, NCG e ST das empresas do ramo de construção civil do ano de 2011 ao ano de 2016.
Tabela 01 – CDG das empresas de construção civil do ano de 2011 ao ano de 2016.
CDG 2011 2012 2013 2014 2015 2016 ADOLPHO 10.502,00 15.044,00 42.483,00 54.498,00 64.631,00 65.074,00 CR2 3.131.270,00 3.005.846,00 2.230.821,00 1.999.540,00 1.939.241,00 2.153.390,00 CYRELA 14.308.484,00 14.017.041,00 16.197.879,00 14.137.876,00 13.982.927,00 13.566.430,00 DIRECIONAL 2.473.940,00 3.036.101,00 3.684.945,00 4.331.478,00 4.671.658,00 4.907.986,00 EVEN 3.158.528,00 4.299.443,00 5.180.245,00 5.537.724,00 5.454.022,00 4.836.443,00 EZ TEC 2.428.270,00 2.685.767,00 3.699.570,00 3.971.530,00 4.483.972,00 4.324.196,00 GAFISA 7.130.757,00 8.377.814,00 8.003.130,00 7.449.624,00 7.154.931,00 4.744.428,00 HELBOR 3.216.262,00 4.734.510,00 5.475.264,00 5.831.936,00 5.104.480,00 5.093.755,00 JHSF - 6.575.174,00 8.365.542,00 9.533.060,00 9.578.716,00 7.728.914,00 JOAO FORTES 2.000.527,00 2.559.109,00 3.283.903,00 3.065.484,00 3.019.580,00 3.021.048,00 MRV 9.277.992,00 11.214.781,00 11.965.636,00 12.395.927,00 12.914.532,00 14.609.583,00 PDG 18.100.400,00 18.268.495,00 19.032.185,00 18.650.032,00 10.548.258,00 790.390,00 RODOBENS 2.005.168,00 1.756.187,00 2.019.398,00 1.984.881,00 1.800.537,00 1.875.234,00 ROSSI 7.126.834,00 8.015.999,00 7.402.925,00 7.218.224,00 5.382.602,00 4.965.350,00 TECNISA 4.315.412,00 4.468.938,00 4.471.093,00 4.639.369,00 4.059.616,00 3.503.092,00 TENDA 3.131.270,00 3.005.846,00 2.230.821,00 1.999.540,00 1.939.241,00 2.153.390,00 TRISUL 1.412.447,00 1.179.328,00 1.062.190,00 1.058.910,00 899.817,00 910.131,00 VIVER 3.177.105,00 1.939.531,00 1.582.829,00 973.913,00 446.272,00 -39.335,00 Fonte: Autor (2017)
26 Tabela 02 – NCG das empresas de construção civil do ano de 2011 ao ano de 2016.
NCG 2011 2012 2013 2014 2015 2016 ADOLPHO -1.972,00 -1.399,00 -3.265,00 -5.438,00 -1.614,00 4.062,00 CR2 1.759.154,00 1.917.033,00 1.088.792,00 727.296,00 875.323,00 731.343,00 CYRELA 1.575.309,00 2.085.295,00 2.080.682,00 2.649.097,00 3.288.641,00 4.554.717,00 DIRECIONAL 965.992,00 1.450.825,00 1.216.892,00 1.485.196,00 1.548.163,00 1.558.379,00 EVEN 2.583.112,00 2.523.254,00 2.272.877,00 2.140.631,00 2.513.608,00 3.042.057,00 EZ TEC 289.411,00 706.594,00 1.014.109,00 1.340.141,00 1.116.456,00 1.466.451,00 GAFISA 3.335.430,00 2.766.294,00 1.858.279,00 1.935.333,00 2.295.838,00 1.208.108,00 HELBOR 1.368.419,00 1.566.293,00 2.373.596,00 2.198.327,00 2.973.192,00 3.066.973,00 JHSF - 678.585,00 897.332,00 816.659,00 1.477.992,00 826.668,00 JOAO FORTES 700.656,00 1.242.191,00 1.500.568,00 1.537.771,00 1.760.747,00 1.524.770,00 MRV 2.575.656,00 2.406.654,00 2.662.027,00 2.792.237,00 3.110.051,00 3.038.019,00 PDG 7.323.814,00 6.174.687,00 4.933.786,00 3.089.033,00 220.643,00 -779.029,00 RODOBENS 1.065.470,00 722.941,00 648.444,00 518.143,00 537.470,00 504.206,00 ROSSI 1.831.537,00 2.240.899,00 1.928.829,00 496.206,00 -330.272,00 -365.469,00 TECNISA 1.395.906,00 1.458.479,00 842.987,00 621.618,00 842.683,00 681.678,00 TENDA 1.278.298,00 1.509.382,00 2.304.295,00 2.290.311,00 1.442.933,00 1.232.999,00 TRISUL 1.071.773,00 1.010.367,00 699.617,00 568.002,00 609.413,00 436.524,00 VIVER 1.118.739,00 954.163,00 847.386,00 734.264,00 650.759,00 434.955,00 Fonte: Autor (2017)
27 Tabela 03 – ST das empresas de construção civil do ano de 2011 ao ano de 2016.
ST 2011 2012 2013 2014 2015 2016 ADOLPHO 704,00 1.762,00 4.686,00 13.239,00 18.120,00 6.733,00 CR2 -55.325,00 456.864,00 378.464,00 285.748,00 23.498,00 182.154,00 CYRELA -118.046,00 831.620,00 652.841,00 -28.981,00 920.935,00 395.184,00 DIRECIONAL 80.777,00 87.361,00 234.386,00 207.437,00 127.581,00 100.256,00 EVEN -204.270,00 186.541,00 184.602,00 46.945,00 -118.146,00 -225.080,00 EZ TEC 284.992,00 100.000,00 178.977,00 -222.009,00 336.518,00 338.897,00 GAFISA -1.984.237 607.422,00 869.945,00 102.809,00 -349.675,00 -730.754,00 HELBOR -268.315,00 -111.446,00 -235.098,00 -456.086,00 -442.760,00 -893.570,00 JHSF - 454.619,00 319.250,00 -113.091,00 -368.923,00 -172.126,00 JOAO FORTES -312.057,00 -596.386,00 -924.913,00 -970.874,00 -810.234,00 -753.118,00 MRV 343.800,00 486.759,00 647.903,00 224.414,00 477.136,00 826.502,00 PDG -334.435,00 -455.519,00 -330.319,00 -650.896,00 -2.089.778 -2.358.975 RODOBENS 149.384,00 72.271,00 179.787,00 188.021,00 43.479,00 -24.852,00 ROSSI -95.050,00 -570.938,00 -1.205.061 -1.007.312 -1.212.117 -953.960,00 TECNISA -55.325,00 456.864,00 378.464,00 285.748,00 23.498,00 182.154,00 TENDA -51.792,00 -567.722,00 -635.446,00 -1.000.076 -594.317,00 -583.941,00 TRISUL -366.868,00 -422.845,00 -203.173,00 -88.225,00 -156.566,00 -79.753,00 VIVER -395.830,00 -773.807,00 -391.909,00 -616.319,00 -884.060,00 -971.044,00 Fonte: Autor (2017)
Todas as reclassificações que o modelo de Fleuriet requer, foram realizadas para que o balanço esteja adequado com a proposta da pesquisa de Marques e Braga (1995). Abaixo, o quadro 05 que contém o resultado obtido da análise das empresas do ramo de construção civil do ano de 2011 ao ano de 2016.
Quadro 05 - Classificação das empresas de construção civil através do modelo de Fleuriet
CLASSIFICAÇÕES
2011 2012 2013 2014 2015 2016
ADOLPHO TIPO 1 TIPO 1 TIPO 1 TIPO 1 TIPO 1 TIPO 2
CR2 TIPO 3 TIPO 2 TIPO 2 TIPO 2 TIPO 2 TIPO 2
CYRELA TIPO 3 TIPO 2 TIPO 2 TIPO 3 TIPO 2 TIPO 2
DIRECIONAL TIPO 2 TIPO 2 TIPO 2 TIPO 2 TIPO 2 TIPO 2
EVEN TIPO 3 TIPO 2 TIPO 2 TIPO 2 TIPO 3 TIPO 3
EZ TEC TIPO 2 TIPO 2 TIPO 2 TIPO 3 TIPO 2 TIPO 2
GAFISA TIPO 3 TIPO 2 TIPO 2 TIPO 2 TIPO 3 TIPO 3
HELBOR TIPO 3 TIPO 3 TIPO 3 TIPO 3 TIPO 3 TIPO 3
JHSF - TIPO 2 TIPO 2 TIPO 3 TIPO 3 TIPO 3
28
MRV TIPO 2 TIPO 2 TIPO 2 TIPO 2 TIPO 2 TIPO 2
PDG TIPO 3 TIPO 3 TIPO 3 TIPO 3 TIPO 3 TIPO 4
RODOBENS TIPO 2 TIPO 2 TIPO 2 TIPO 2 TIPO 2 TIPO 3
ROSSI TIPO 3 TIPO 3 TIPO 3 TIPO 3 TIPO 4 TIPO 4
TECNISA TIPO 3 TIPO 2 TIPO 2 TIPO 2 TIPO 2 TIPO 2
TENDA TIPO 3 TIPO 3 TIPO 3 TIPO 3 TIPO 3 TIPO 3
TRISUL TIPO 3 TIPO 3 TIPO 3 TIPO 3 TIPO 3 TIPO 3
VIVER TIPO 3 TIPO 3 TIPO 3 TIPO 3 TIPO 3 TIPO 4
Fonte: Autor (2017)
Abaixo apresentamos o gráfico 01. Nele percebe-se as classificações das empresas, de acordo com seu tipo e sua representatividade as demais classificações.
Gráfico 01 – Classificação das empresas pelo modelo de Fleuriet do ano de 2011 a 2016
Fonte: Autor (2017)
Assim, com o gráfico percebe-se que a maior parte das empresas estão classificadas nos tipos 2 e 3. Este resultado converge com o estudo de Silva (2016), que estudou o comportamento das empresas de construção civil cadastradas na Bovespa. O estudo mostrou que a maior parte das empresas estavam classificadas no tipo 2.
Além disso, pode-se observar que a Adolpho S.A a partir do ano de 2015 sofreu uma queda na sua classificação passando de tipo 1 para o tipo 2. A empresa CR2 S.A permaneceu durante os seis anos na classificação de tipo 2. A empresa Cyrela S.A caiu de classificação para tipo 3 no ano de 2014, porém nos anos seguintes voltou para o tipo 2. A empresa Direcional S.A permaneceu durante os seis anos na classificação de tipo 2. A empresa Even S.A caiu de classificação no ano de 2015 saindo de tipo 2 para tipo 3, onde permaneceu até o
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80%
TIPO 1 TIPO 2 TIPO 3 TIPO 4 TIPO 5 TIPO 6 2011 2012 2013 2014 2015 2016
29 final do período analisado. A empresa Ez Tec S.A caiu de classificação para o tipo 3 no ano de 2014, porém nos anos seguintes voltou para o tipo 2. A empresa Gafisa S.A caiu de classificação no ano de 2015 saindo de tipo 2 para o tipo 3 onde permaneceu até o final do período analisado. A empresa Helbor S.A permaneceu durante os seis anos na classificação do tipo 3. A empresa JHSF S.A caiu de classificação a partir do ano de 2014, antes disso possuía tipo 2 e a partir do ano de 2014 permaneceu classificada no tipo 3.
A empresa João Fortes S.A permaneceu durante os seis anos na classificação do tipo 3. A empresa MRV S.A permaneceu durante os seis anos na classificação de tipo 2. A empresa PDG S.A possuía classificação de tipo 3 até o ano de 2016, neste ano caiu para o tipo 4. A empresa Rodobens S.A possuía classificação de tipo 2 até o ano de 2016, neste ano caiu para tipo 3. A empresa Rossi S.A possuía classificação de tipo 3 até o ano de 2015, neste ano caiu para tipo 4 e permaneceu até o ano de 2016.A empresa Tecnisa S.A permaneceu durante os seis anos na classificação de tipo 2. A empresa Tenda S.A permaneceu durante os seis anos na classificação de tipo 3. A empresa Trisul S.A permaneceu durante os seis anos na classificação de tipo 3. A empresa Viver S.A possuía classificação de tipo 3, até o ano de 2016 onde caiu para o tipo 4.
Assim, pode-se perceber que a empresa Adolpho S.A pode ser caracterizada como a melhor empresa da amostra, pois ela ficou a maior parte do período analisado sendo classificada como tipo 1, só caindo para tipo 2 no último ano. Já as empresas Rossi S.A e PDG S.A e VIVER S.A podem ser caracterizadas como as piores empresas da amostra, pois elas obtiveram as piores classificações durante os anos avaliados.
4.2 Correlação entre os indicadores de liquidez
O estudo de Sato (2017) mostrou que a análise da liquidez, sob o enfoque do modelo dinâmico, permite avaliar a situação econômico‐financeira da empresa de modo mais analítico a partir da identificação da efetiva necessidade de capital de giro adequada ao seu equilíbrio financeiro.
Diante disso, foi realizada a correlação de Pearson entre os indicadores de liquidez tradicionais e o indicador de liquidez do modelo de Fleuriet. Os indicadores escolhidos foram o indicador de liquidez do modelo de Fleuriet, liquidez geral, liquidez corrente e a liquidez
30 seca. O resultado encontrado em cada indicador por ano e por empresa está exemplificadosnas tabelas 04, 05, 06 e 07.
Tabela 04 – Tabela com os indicadores de liquidez do modelo Fleuriet Liquidez Fleuriet 2011 2012 2013 2014 2015 2016 ADOLPHO 0,08 0,19 0,28 2,59 2,05 0,28 CR2 -0,02 0,20 0,23 0,22 0,02 0,13 CYRELA -0,02 0,13 0,08 0,00 0,12 0,05 DIRECIONAL 0,05 0,04 0,11 0,08 0,04 0,03 EVEN -0,07 0,06 0,05 0,01 -0,03 -0,06 EZ TEC 0,23 0,06 0,08 -0,08 0,13 0,12 GAFISA -0,33 0,12 0,20 0,02 -0,07 -0,24 HELBOR -0,11 -0,03 -0,06 -0,11 -0,10 -0,20 JHSF - 0,13 0,07 -0,02 -0,06 -0,04 JOAO FORTES -0,21 -0,27 -0,32 -0,36 -0,32 -0,34 MRV 0,05 0,07 0,08 0,03 0,06 0,10 PDG -0,03 -0,04 -0,03 -0,06 -0,33 -2,02 RODOBENS 0,11 0,06 0,16 0,05 0,06 0,21 ROSSI -0,02 -0,11 -0,24 -0,25 -0,43 -0,39 TECNISA -0,02 0,18 0,06 0,27 0,34 0,32 TENDA -0,02 -0,29 -0,22 -0,35 -0,30 -0,31 TRISUL -0,26 -0,33 -0,21 -0,10 -0,19 -0,11 VIVER 0,48 0,53 0,61 -0,53 -0,90 -1,43 Fonte: Autor (2017)
Tabela 05 – Tabela com os indicadores de liquidez corrente. Liquidez Corrente 2011 2012 2013 2014 2015 2016 ADOLPHO 0,27 0,57 1,19 1,61 2,14 2,31 CR2 2,20 4,05 2,33 2,35 2,72 3,44 CYRELA 1,87 2,28 2,24 2,13 2,78 3,48 DIRECIONAL 2,90 3,37 3,30 3,17 3,64 3,34 EVEN 3,11 4,12 3,49 3,15 2,98 3,36 EZ TEC 3,68 3,72 3,95 2,30 5,58 5,09 GAFISA 1,40 2,43 2,12 2,07 2,11 1,49 HELBOR 2,29 2,34 2,95 2,41 3,05 2,29 JHSF 0 3,67 3,38 1,77 1,13 1,91 JOAO FORTES 1,61 1,63 1,39 1,39 1,73 1,64 MRV 2,16 1,88 2,29 2,07 2,24 2,43 PDG 2,40 2,30 2,01 1,53 0,74 0,47 RODOBENS 2,82 2,31 2,57 2,42 2,44 2,51 ROSSI 2,25 1,83 1,40 1,02 0,70 0,75 TECNISA 2,39 1,75 2,03 1,70 1,67 1,62
31
TENDA 2,20 4,05 2,33 2,35 2,72 3,44
TRISUL 1,96 1,80 2,14 2,43 2,58 2,54
VIVER 1,67 1,18 1,54 1,14 0,81 0,59
Fonte: Autor (2017)
Tabela 06 – Tabela com o indicador de liquidez seca 2011 2012 2013 2014 2015 2016 ADOLPHO 0,27 0,57 1,19 1,47 2,05 2,17 CR2 1,38 2,74 1,62 1,53 1,75 1,85 CYRELA 1,22 1,57 1,61 1,38 1,73 1,87 DIRECIONAL 2,14 2,48 2,76 2,31 2,66 2,27 EVEN 2,32 3,12 2,77 2,42 2,10 1,95 EZ TEC 2,59 2,36 2,70 1,57 3,03 2,74 GAFISA 1,00 1,69 1,57 1,31 1,19 1,00 HELBOR 1,29 1,39 1,61 1,20 1,37 1,04 JHSF 0 2,87 2,55 1,19 0,85 1,14 JOAO FORTES 0,98 1,06 0,76 0,74 0,93 0,71 MRV 1,49 1,35 1,61 1,35 1,33 1,36 PDG 1,70 1,84 1,49 1,16 0,48 0,26 RODOBENS 2,33 1,88 2,16 1,97 2,03 1,87 ROSSI 1,73 1,44 1,04 0,67 0,45 0,43 TECNISA 1,67 1,13 1,41 1,09 0,80 0,57 TENDA 1,38 2,74 1,62 1,53 1,75 1,85 TRISUL 1,57 1,40 1,56 1,48 1,46 1,07 VIVER 1,21 0,69 1,08 0,74 0,52 0,35 Fonte: Autor (2017)
Tabela 07 – Tabela com o indicador de liquidez geral 2011 2012 2013 2014 2015 2016 ADOLPHO 0,53 0,85 2,10 2,48 2,84 3,06 CR2 2,78 4,32 2,68 2,84 3,38 4,71 CYRELA 2,89 3,15 3,46 3,07 3,87 4,76 DIRECIONAL 3,64 4,07 4,45 4,43 5,63 5,26 EVEN 3,39 4,96 4,81 4,74 4,19 4,16 EZ TEC 7,21 6,08 6,07 3,46 9,09 7,20 GAFISA 1,77 2,95 2,58 3,17 3,30 2,29 HELBOR 3,46 3,80 4,42 4,00 4,03 3,08 JHSF 0 4,78 4,48 2,65 1,47 2,62 JOAO FORTES 2,43 2,25 1,95 2,14 2,32 2,15 MRV 3,19 2,94 3,69 3,27 3,43 3,87 PDG 3,05 3,32 3,16 2,74 1,55 0,77 RODOBENS 3,18 2,80 3,23 3,27 3,47 3,99
32 ROSSI 3,03 2,53 1,90 1,63 1,29 1,32 TECNISA 3,64 2,77 2,62 2,38 2,24 2,16 TENDA 2,78 4,32 2,68 2,84 3,38 4,71 TRISUL 2,27 2,06 2,59 3,15 3,26 3,58 VIVER 2,56 1,69 2,00 1,46 1,03 0,74 Fonte: Autor (2017)
Com os indicadores calculados, utilizou-se a correlação de Pearson para buscar a relação entre os indicadores. Deste, pode-se perceber que em todos os indicadores existe uma relação entre eles. Na tabela 08, estão os resultados encontrados na correlação.
Tabela 08 – Correlação de Pearson entre os indicadores de liquidez
Liquidez Corrente Liquidez Fleuriet Liquidez Seca Liquidez Geral Liquidez Corrente Indicador da correlação de Pearson 1 0,195* 0,918** 0,946** Significância 0,043 0 0 n 108 108 108 108 Liquidez Fleuriet Indicador da correlação de Pearson 0,195* 1 0,292** 0,208* Significância 0,043 0,002 0,031 n 108 108 108 108 Liquidez Seca Indicador da correlação de Pearson 0,918** 0,292** 1 0,845** Significância 0 0,002 0 n 108 108 108 108 Liquidez Geral Indicador da correlação de Pearson 0,946** 0,208* 0,845** 1 Significância 0 0,031 0 n 108 108 108 108 Fonte: Autor (2017)
33 Nota-se que todos os indicadores têm correlações positivas, porém podemos observar que nos indicadores tradicionais existe uma relação mais forte entre eles, exemplificados na relação entre os indicadores de liquidez geral e corrente, liquidez geral e seca, liquidez seca e corrente. Porém, se percebe que o indicador de liquidez do modelo Fleuriet tem relações com os demais indicadores, porém nenhuma com uma relação forte como visto nos demais indicadores.
Esse resultado, onde as correlações entre os indicadores tradicionais são fortes e a correlação entre os indicadores tradicionais e o indicador de liquidez do modelo Fleuriet ser fraca, se deve ao fato da liquidez do modelo Fleuriet mede o quanto a empresa está usando de recurso de curto prazo para financiar seus investimentos de longo prazo, e não se ela pode “honrar” seus compromissos de curto prazo, como na a analise tradicional (FLEURIET e ZEIDAN,2015).
4.3 Análise do Efeito Tesoura
O efeito tesoura ocorre quando houver um aumento da Necessidade de Capital de Giro (NCG) e uma redução do Capital de Giro(CDG) durante uma série temporal– este processo provoca o afastamento das curvas do NCG e do CDG e isto vai resultar em um saldo de tesouraria cada vez menor. A seguir, são apresentados os gráficos de todas as empresas estudadas para observar a existência do efeito tesoura.
Gráfico 02 – Evolução do crescimento do CDG e NCG na empresa Adolpho S.A
Fonte: Autor (2017) -10.000,00 0,00 10.000,00 20.000,00 30.000,00 40.000,00 50.000,00 60.000,00 70.000,00 2011 2012 2013 2014 2015 2016
ADOLPHO S.A
CDG NCG34 A empresa Adolpho S.A, apresentada no gráfico 02, é uma empresa que não sofre o efeito tesoura, pois o CDG da empresa é maior que seu NCG durante todo o período analisado. Observa-se que mesmo, com o crescimento da NCG a empresa Adolpho teve um aumento bem superior do CDG, mantendo assim seu saldo de tesouraria positivo.
Gráfico 03 – Evolução do crescimento do CDG e NCG na empresa CR2 S.A
Fonte: Autor (2017)
A empresa CR2 S.A, apresentada no gráfico 03, é também uma empresa que não sofre o efeito tesoura, pois o CDG da empresa é maior que seu NCG durante todo o período analisado. Pode-se ainda analisar que apesar da diminuição do CDG, também houve a diminuição da NCG, mantendo assim o saldo de tesouraria positivo.
Gráfico 04- Evolução do crescimento do CDG e NCG na empresa CYRELA S.A
Fonte: Autor (2017) 0,00 1.000.000,00 2.000.000,00 3.000.000,00 4.000.000,00 2011 2012 2013 2014 2015 2016
CR2 S.A
CDG NCG 0,00 2.000.000,00 4.000.000,00 6.000.000,00 8.000.000,00 10.000.000,00 12.000.000,00 14.000.000,00 16.000.000,00 18.000.000,00 2011 2012 2013 2014 2015 2016CYRELA S.A
CDG NCG35 A empresa CYRELA S.A, apresentada no gráfico 04, é também uma empresa que não sofre o efeito tesoura, pois o CDG da empresa é maior que seu NCG durante todo o período analisado. Observa-se que o CDG da empresa está diminuindo e seu NCG está aumentando, mesmo assim a empresa mantém um saldo de tesouraria positivo.
Gráfico 05 – Evolução do crescimento do CDG e NCG na empresa DIRECIONAL S.A
Fonte: Autor (2017)
A empresa DIRECIONAL S.A, apresentada no gráfico 05, é também uma empresa que não sofre o efeito tesoura, pois o CDG da empresa é maior que seu NCG durante todo o período analisado. Percebe-se que houve um crescimento da NCG, porém o crescimento do CDG foi maior, levando ao saldo de tesouraria permanecer positivo.
Gráfico 06 – Evolução do crescimento do CDG e NCG na empresa EVEN S.A
Fonte: Autor (2017) 0,00 1.000.000,00 2.000.000,00 3.000.000,00 4.000.000,00 5.000.000,00 6.000.000,00 2011 2012 2013 2014 2015 2016
DIRECIONAL S.A
CDG NCG 0,00 1.000.000,00 2.000.000,00 3.000.000,00 4.000.000,00 5.000.000,00 6.000.000,00 2011 2012 2013 2014 2015 2016EVEN S.A
CDG NCG36 A empresa EVEN S.A, apresentada no gráfico 06, é também uma empresa que não sofre o efeito tesoura, pois o CDG da empresa é maior que seu NCG durante todo o período analisado. Observa-se que a NCG da empresa está crescendo, ao mesmo tempo em que o CDG está diminuindo, porém mesmo assim o saldo de tesouraria permanece positivo.
Gráfico 07 – Evolução do crescimento do CDG e NCG na empresa EZ TEC S.A
Fonte: Autor (2017)
A empresa EZ TEC S.A, apresentada no gráfico 07, é também uma empresa que não sofre o efeito tesoura, pois o CDG da empresa é maior que seu NCG durante todo o período analisado. Percebe-se que o CDG e a NCG cresceram juntos. Isso leva ao saldo de tesouraria permanecer positivo.
Gráfico 08 – Evolução do crescimento do CDG e NCG na empresa GAFISA S.A
Fonte: Autor (2017) 0,00 1.000.000,00 2.000.000,00 3.000.000,00 4.000.000,00 5.000.000,00 2011 2012 2013 2014 2015 2016
EZ TEC S.A
CDG NCG 0,00 1.000.000,00 2.000.000,00 3.000.000,00 4.000.000,00 5.000.000,00 6.000.000,00 7.000.000,00 8.000.000,00 9.000.000,00 2011 2012 2013 2014 2015 2016GAFISA S.A
CDG NCG37 A empresa GAFISA S.A apresentada no gráfico 08, é também uma empresa que não sofre o efeito tesoura, pois o CDG da empresa é maior que seu NCG durante todo o período analisado. Percebe-se que a NCG e o CDG sofreram grandes quedas durante o período analisado, porém o saldo de tesouraria ainda permanece positivo.
Gráfico 09 – Evolução do crescimento do CDG e NCG na empresa HELBOR S.A
Fonte: Autor (2017)
A empresa HELBOR S.A apresentada no gráfico 09, é também uma empresa que não sofre o efeito tesoura, pois o CDG da empresa é maior que seu NCG durante todo o período analisado. Percebe-se que o CDG teve um crescimento e a NCG continuou quase constante, levando o saldo de tesouraria permanecer constante.
Gráfico 10 – Evolução do crescimento do CDG e NCG na empresa JHSF S.A
Fonte: Autor (2017) 0,00 1.000.000,00 2.000.000,00 3.000.000,00 4.000.000,00 5.000.000,00 6.000.000,00 7.000.000,00 2011 2012 2013 2014 2015 2016
HELBOR S.A
CDG NCG 0,00 2.000.000,00 4.000.000,00 6.000.000,00 8.000.000,00 10.000.000,00 12.000.000,00 2011 2012 2013 2014 2015 2016JHSF S.A
CDG NCG38 A empresa JHSF S.A apresentada no gráfico 10, é também uma empresa que não sofre o efeito tesoura, pois o CDG da empresa é maior que seu NCG durante todo o período analisado. Além disso, percebe-se que a NCG da empresa permanece quase constante e o CDG da empresa tem um alta depois começa a cair, porém mesmo assim permanece com saldo de tesouraria positivo.
Gráfico 11 – Evolução do crescimento do CDG e NCG na empresa JOÃO FORTES S.A
Fonte: Autor (2017)
A empresa JOÃO FORTES S.A apresentada no gráfico 11, é também uma empresa que não sofre o efeito tesoura, pois o CDG da empresa é maior que seu NCG durante todo o período analisado. A NCG e o CDG têm no início um crescimento, porém as duas caem juntas, isso leva ao saldo de tesouraria permanecer positivo.
Gráfico 12 – Exemplificação o crescimento do CDG e NCG na empresa MRV S.A
Fonte: Autor (2017) 0,00 1.000.000,00 2.000.000,00 3.000.000,00 4.000.000,00 2011 2012 2013 2014 2015 2016
JOÃO FORTES S.A
CDG NCG 0,00 2.000.000,00 4.000.000,00 6.000.000,00 8.000.000,00 10.000.000,00 12.000.000,00 14.000.000,00 16.000.000,00 2011 2012 2013 2014 2015 2016
MRV S.A
CDG NCG39 A empresa MRV S.A, apresentada no gráfico 12, é também uma empresa que não sofre o efeito tesoura, pois o CDG da empresa é maior que seu NCG durante todo o período analisado. A empresa possui uma NCG quase constante e o seu CDG só aumenta, levando o seu saldo de tesouraria ser positivo.
Gráfico 13 – Evolução do crescimento do CDG e NCG na empresa PDG S.A
Fonte: Autor (2017)
A empresa PDG S.A, apresentada no gráfico 13, é também uma empresa que não sofre o efeito tesoura, pois o CDG da empresa é maior que seu NCG durante todo o período analisado. Porém, percebe-se que após o ano de 2014 o CDG e a NCG começaram a se aproximar.
Gráfico 14 – Evolução do crescimento do CDG e NCG na empresa RODOBENS S.A
Fonte: Autor (2017) -5.000.000,00 0,00 5.000.000,00 10.000.000,00 15.000.000,00 20.000.000,00 25.000.000,00 2011 2012 2013 2014 2015 2016
PDG S.A
CDG NCG 0,00 500.000,00 1.000.000,00 1.500.000,00 2.000.000,00 2.500.000,00 2011 2012 2013 2014 2015 2016RODOBENS S.A
CDG NCG40 A empresa RODOBENS S.A, apresentada no gráfico 14, é também uma empresa que não sofre o efeito tesoura, pois o CDG da empresa é maior que seu NCG durante todo o período analisado. A NCG da empresa vai caindo com o passar do tempo e sua CDG também, porém de uma maneira menor, assim o saldo de tesouraria permanece positivo.
Gráfico 15 – Evolução do crescimento do CDG e NCG na empresa ROSSI S.A
Fonte: Autor (2017)
A empresa ROSSI S.A, apresentada no gráfico 15, é também uma empresa que não sofre o efeito tesoura, pois o CDG da empresa é maior que seu NCG durante todo o período analisado. A NCG da empresa vai caindo ao passar do tempo e o CDG, porém em uma proporção menor, assim o saldo de tesouraria permanece positivo.
Gráfico 16 – Evolução do crescimento do CDG e NCG na empresa TECNISA S.A
Fonte: Autor (2017) -5.000.000,00 0,00 5.000.000,00 10.000.000,00 2011 2012 2013 2014 2015 2016
ROSSI S.A
CDG NCG 0,00 500.000,00 1.000.000,00 1.500.000,00 2.000.000,00 2.500.000,00 3.000.000,00 3.500.000,00 4.000.000,00 4.500.000,00 5.000.000,00 2011 2012 2013 2014 2015 2016TECNISA S.A
CDG NCG41 A empresa TECNISA S.A, apresentada no gráfico 16, é também uma empresa que não sofre o efeito tesoura, pois o CDG da empresa é maior que seu NCG durante todo o período analisado. A NCG da empresa vai caindo com o tempo, o mesmo acontece com o CDG, mesmo assim o saldo de tesouraria permanece positivo.
Gráfico 17 – Evolução do crescimento do CDG e NCG na empresa TENDA S.A
Fonte: Autor (2017)
A empresa TENDA S.A, apresentada no gráfico 17, é também uma empresa que não sofre o efeito tesoura, pois o CDG da empresa é maior que seu NCG durante todo o período analisado. O CDG e a NCG da empresa caíram durante o tempo analisado, porém o saldo de tesouraria permanece positivo.
Gráfico 18 – Evolução do crescimento do CDG e NCG na empresa TRISUL S.A
Fonte: Autor (2017) 0,00 1.000.000,00 2.000.000,00 3.000.000,00 4.000.000,00 2011 2012 2013 2014 2015 2016
TENDA S.A
CDG NCG 0,00 200.000,00 400.000,00 600.000,00 800.000,00 1.000.000,00 1.200.000,00 1.400.000,00 1.600.000,00 2011 2012 2013 2014 2015 2016TRISUL S.A
CDG NCG42 A empresa TRISUL S.A, apresentada no gráfico 18, é também uma empresa que não sofre o efeito tesoura, pois o CDG da empresa é maior que seu NCG durante todo o período analisado. A NCG e o CDG da empresa caíram durante o tempo analisado, porém o saldo de tesouraria permanece positivo.
Gráfico 19 – Evolução do crescimento do CDG e NCG na empresa VIVER S.A
Fonte: Autor (2017)
A empresa VIVER S.A, apresentada no gráfico 19, é a única empresa da amostra que pode sofrer o efeito tesoura, pois a partir da metade do ano de 2014 o NCG da empresa ficou maior que o CDG. Além disso, a partir da metade do ano o saldo de tesouraria da empresa fica negativo.
Diante disso, foi observado que durante todo o período analisado de 2011 a 2016 as empresas de construção civil em sua maioria obtiveram quedas na sua situação financeira. Das 18 empresas analisadas nove tiveram queda na sua situação financeira, sete permaneceram constante quanto a sua situação financeira e duas empresas melhoraram, isso pode ter acontecido devido a crise econômica que afetou setor em virtude da diminuição dos projetos como o Programa de Aceleração do Crescimento e o Programa Minha Casa Minha Vida, além disso a crise política também veio a impactar o setor de construção civil visto que algumas construtoras foram denunciadas em escândalos como a Lava Jato.
-2.000.000,00 0,00 2.000.000,00 4.000.000,00 2011 2012 2013 2014 2015 2016
VIVER S.A
CDG NCG43
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS
Este estudo analisou como evoluiu a situação financeira das empresas do setor da construção civil ao longo do período de 2011 a 2016, que coincide com o agravamento das crises política e econômica no Brasil. Para isso, foi utilizado o modelo de Fleuriet para mensurar a situação financeira das empresas do setor de construção civil.
Assim, através do modelo de Fleuriet foi observado que oito das 18 empresas continuaram com sua situação financeira constante durante o período avaliado e as 10 restantes obtiveram quedas na sua situação financeira durante o período. A melhor empresa, de acordo com o modelo de Fleuriet, foi a Adolpho S.A e as piores foram a PDG S.A ,VIVER S.A e a Rossi S.A. Além disso, foi observado que durante o período avaliado a maior parte das empresas ficaram classificadas entre tipo 2 e tipo 3, isso mostra que a maior parte das empresas foram classificadas como sólidas e insatisfatórias.
Além disso, foi realizada a correlação de Pearson para buscar a relação entre os indicadores tradicionais de liquidez e o indicador do modelo de Feuriet. Os indicadores utilizados foram a liquidez seca, liquidez geral, liquidez corrente e liquidez do modelo de Fleuriet. Os indicadores tradicionais obtiveram uma forte relação entre eles, porém quando foi observada a relação entre os indicadores tradicionais e a do modelo de Fleuriet, a relação era fraca.
As limitações da pesquisa se relacionam ao fato da amostra se limitar do ano de 2011 ao ano de 2016, visto que as empresas ainda não fecharam os balanços de 2017. Complementando, outra limitação da pesquisa é a análise de apenas um segmento da B3.
Sugere-se para estudos futuros, o aumento da amostra no sentido de utilizar todas as empresas da B3, além disso pode-se utilizar outros indicadores para comparar como o modelo Fleuriet como o EVA e indicadores de rentabilidade. Além disso, sugere-se aplicar outros métodos estatísticos que possam vir a auxiliar na avaliação das empresas durante a crise.
