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Avaliação de desempenho financeiro de empresas brasileiras de energia a partir da análise fatorial e árvore de decisão

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Sócio-Econômico, Programa de Pós-Graduação em Contabilidade, Florianópolis, 2015. / Made available in DSpace on 2015-09-15T04:05:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2015 / A avaliação de desempenho está tornando-se parte do gerenciamento do negócio das empresas. No ambiente corporativo os indicadores financeiros apresentam-se como uma das ferramentas para a avaliação de desempenho. Este estudo busca analisar, por meio da análise fatorial e árvore de decisão, os indicadores financeiros mais relevantes para a avaliação de desempenho das empresas brasileiras de capital aberto listadas na BM&Fbovespa, participantes do segmento de energia elétrica. Quanto a metodologia de pesquisa, esta pesquisa é de natureza descritiva em relação aos objetivos (ANDRADE, 2005), pois busca-se verificar quais são os indicadores mais relevantes no desempenho financeiro das empresas de capital aberto listadas na BM&FBovespa do segmento de energia elétrica, sendo que as variáveis estão relacionadas às medidas. A abordagem do problema de pesquisa é classificada como quantitativa, pois utiliza-se o método de análise fatorial e árvore de decisão para verificar quais são os indicadores mais relevantes no desempenho financeiro das empresas de capital aberto listadas na BM&FBovespa do segmento de energia elétrica (CORRAR; PAULO; FILHO, 2012). Mediante a realização da análise fatorial, em 25 indicadores no período de 2009 a 2013, identificou-se 3 fatores: Fator Liquidez; Fator Rotatividade dos Ativos e Fator Eficiência. Estes fatores explicam aproximadamente 85% das variações dos indicadores que participaram da análise. Posteriormente, utilizando os scores dos fatores gerados pela análise fatorial, elaborou-se um ranking da amostra de pesquisa, com o objetivo de classificar as empresas de acordo com os novos indicadores, que segundo a análise fatorial são mais relevantes na avaliação de desempenho da amostra de pesquisa. O ranking apresenta cerca de 50% das empresas que receberam o Prêmio ABRACONEE dos anos de 2013 e 2014, nas primeiras 33 posições no ranking elaborado neste estudo. Após a elaboração da análise fatorial realizou-se a análise de árvore de decisão para a amostra de pesquisa, e tomou-se 2 indicadores como variáveis dependentes para representar o desempenho financeiro, os quais são retorno sobre os ativos (ROA) e retorno sobre o Patrimônio Líquido (ROE) e as demais 26 variáveis como independentes. A árvore de decisão apresentou as seguintes variáveis independentes com maior importância nos modelos de previsão: a variável Giro do Ativo Circulante, para a variável dependente ROA e Giro do Ativo Não Circulante para a variável dependente ROE. Além disso, foram elaborados modelos de previsão para a avaliação de desempenho das empresas brasileiras de energia elétrica de capital aberto. Assim, este estudo apresentou três novos indicadores para avaliação de desempenho das empresas de energia elétrica. Três dimensões, agrupando oito indicadores e modelos de previsão da avaliação de desempenho para auxiliar os gestores a antecipar decisões e realizar a avaliação de desempenho de forma sintética e facilitada.<br> / Abstract : The performance evaluation is becoming part of the business management of companies. In the corporate environment the financial indicators are presented as one of the tools for the evaluation of performance. This study aims to analyze, through factor analysis and decision tree, the most relevant financial indicators for the evaluation of performance of Brazilian public companies listed on the BM&FBovespa, participants in the electricity segment. As the research methodology, this research is descriptive in nature in relation to the objectives (ANDRADE, 2005), as we seek to ascertain what are the most relevant indicators on the financial performance of public companies listed on the BM&FBovespa?s electric energy sector, wherein the variables are related to measurements. The research problem of the approach is classified as quantitative, it uses the factorial analysis method and decision tree to see which are the most relevant indicators on the financial performance of public companies listed on the BM&FBovespa in the electricity segment (CORRAR; PAULO; FILHO, 2012). By conducting a factor analysis on 25 indicators from 2009 to 2013, we identified three factors: Liquidity Factor; Turnover of Assets Factor and Efficiency Factor. These factors explain about 85% of the variations of the indicators that participated in the analysis. Later, using the scores of the factors generated by the factor analysis, were elaborated a ranking of the sample, in order to rank companies according to the new indicators, which according to factor analysis are more relevant in the sample performance evaluation research. The ranking shows about 50% of the companies that received the Award ABRACONEE in the years 2013 and 2014, in the first 33 positions in the ranking prepared in this study. After the development of the factor analysis were elaborated the decision tree analysis for the sample of research, and took up 2 indicators as dependent variables to represent the financial performance, which are Return on Assets (ROA) and Return on Equity (ROE) and the other 26 variables as independent. The decision tree presented the following independent variables as the most important in forecasting models: the Current Assets turnover rate for the dependent variable ROA and Long-term Assets turnover rate for the dependent variable ROE. In addition, predictive models were developed to evaluate the performance of Brazilian companies of electricity traded. This study presented three new indicators to assess performance of electric utilities. Three dimensions, gathering eight performance indicators and evaluation ofpredictive models to help managers to anticipate decisions and carry out the assessment of synthetic and easier way of performance.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/134918
Date January 2015
CreatorsCastro, Jessica Kopak
ContributorsUniversidade Federal de Santa Catarina, Flach, Leonardo
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Format143 p.| il., grafs.
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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