Insolvência empresarial: um estudo sobre as distribuidoras de energia elétrica brasileiras

Autores

  • Rodrigo Simonassi Scalzer Universidade Federal do Rio de Janeiro - UFRJ/Coppead
  • Adriano Rodrigues Instituto Coppead de Administração/UFRJ
  • Marcelo Álvaro da Silva Macedo Faculdade de Administração e Ciências Contábeis (FACC)/UFRJ

DOI:

https://doi.org/10.5007/2175-8069.2015v12n27p27

Resumo

O objetivo deste trabalho é descobrir quais são os indicadores financeiros e operacionais mais relevantes para a explicação da insolvência no setor de distribuição de energia elétrica no Brasil. Além da grande relevância do setor para a economia brasileira, recentemente a Agência Nacional de Energia Elétrica emitiu a Nota Técnica nº 353/2014 visando criar mecanismos de acompanhamento constante da sustentabilidade econômico-financeira dessas distribuidoras. Para o estudo, foi utilizada a técnica de regressão logística, e a amostra utilizada foi composta pelas empresas de distribuição de energia que tiveram cadastro na Comissão de Valores Mobiliários, ao menos em algum dos anos entre 1997 e 2014. Os resultados foram consistentes em mostrar que os indicadores Índice de Cobertura dos Juros, Liquidez Geral e FEC/FEC Regulatório foram relevantes para explicar a insolvência das empresas respectivamente para dois anos antes, um ano antes, e para o mesmo ano da análise.

Biografia do Autor

Rodrigo Simonassi Scalzer, Universidade Federal do Rio de Janeiro - UFRJ/Coppead

Doutorando em Administração pelo Coppead/UFRJ Professor do Departamento de Ciências Contábeis/UFES

Adriano Rodrigues, Instituto Coppead de Administração/UFRJ

Doutor em Controladoria e Contabilidade - USP Professor do Instituto Coppead de Administração/UFRJ

Marcelo Álvaro da Silva Macedo, Faculdade de Administração e Ciências Contábeis (FACC)/UFRJ

Doutor em Engenharia de Produção - COPPE/UFRJ com Pós-Doutorado em Controladoria e Contabilidade - USP Professor do Programa de Pós-Graduação em Ciências Contábeis da UFRJ - PPGCC/UFRJ

Referências

ALTMAN, E. I. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy. The Journal of Finance, v. 23, n. 4, p. 589–609, 1968.

ALTMAN, E. I. The success of business failure prediction models. Journal of Banking & Finance, v. 8, n. 2, p. 171–198, 1984.

ALTMAN, E. I.; BAIDYA, T. K. N.; DIAS, L. M. R. Previsão de problemas financeiros em empresas. Revista de Administração de Empresas, v. 19, n. 1, p. 17–28, 1979.

ALTMAN, E. I.; HALDEMAN, R. G.; NARAYANAN, P. ZETATM analysis A new model to identify bankruptcy risk of corporations. Journal of Banking & Finance, v. 1, n. 1, p. 29–54, 1977.

ALTMAN, E. I.; SAUNDERS, A. Credit risk measurement: Developments over the last 20 years. Journal of Banking & Finance, v. 21, n. 11-12, p. 1721–1742, 1997.

ANEEL. Nota Técnica no 353/2014. 2014. SFF/ANEEL. Disponível em: <http://www.aneel.gov.br/aplicacoes/consulta_publica/documentos/NT_Indicadores%20de%20Sustentabilidade.pdf>. Acesso em: 27/5/2015.

ASSAF NETO, A. Estrutura e Análise de Balanços: Um Enfoque Econômico Financeiro. 10. ed. São Paulo, SP: Atlas, 2012.

AZIZ, M. A.; DAR, H. A. Predicting corporate bankruptcy: where we stand? Corporate Governance: The international journal of business in society, v. 6, n. 1, p. 18–33, 2006.

BALCAEN, S.; BUYZE, J.; OOGHE, H. Financial Distress and Firm Exit: Determinants of Involuntary Exits, Voluntary Liquidations and Restructuring Exits. SSRN Scholarly Paper, Rochester, NY: Social Science Research Network, 2009.

BALCAEN, S.; MANIGART, S.; BUYZE, J.; OOGHE, H. Firm exit after distress: differentiating between bankruptcy, voluntary liquidation and M&A. Small Business Economics, v. 39, n. 4, p. 949–975, 2011.

BALCAEN, S.; MANIGART, S.; OOGHE, H. From distress to exit: determinants of the time to exit. Journal of Evolutionary Economics, v. 21, n. 3, p. 407–446, 2010.

BALCAEN, S.; OOGHE, H. 35 years of studies on business failure: an overview of the classic statistical methodologies and their related problems. The British Accounting Review, v. 38, n. 1, p. 63–93, 2006.

BALL, R.; BROWN, P. An Empirical Evaluation of Accounting Income Numbers. Journal of Accounting Research, v. 6, n. 2, p. 159, 1968.

BARROS, J. Aplicação De Modelos De Previsão De Insolvência Nas Operadoras De Planos De Saúde Do Brasil, 2013. Dissertação de Mestrado - Programa de Pós-Graduação em Administração, Vitória, ES: Fundação Instituto Capixaba de Pesquisa.

BEAVER, W. H. Financial Ratios As Predictors of Failure. Journal of Accounting Research, v. 4, p. 71, 1966.

BEAVER, W. H.; CORREIA, M.; MCNICHOLS, M. F. Do differences in financial reporting attributes impair the predictive ability of financial ratios for bankruptcy? Review of Accounting Studies, v. 17, n. 4, p. 969–1010, 2012.

BOMFIM, P. R. C. M.; ALMEIDA, R. S. DE; GOUVEIA, V. A. L.; MACEDO, M. A. DA S.; MARQUES, J. A. V. DA C. Utilização de Análise Multivariada na Avaliação do Desempenho Econômico-Financeiro de Curto Prazo: uma Aplicação no Setor de Distribuição de Energia Elétrica. Revista ADM.MADE, v. 15, n. 1, p. 75–92, 2011.

BRITO, G. A. S.; ASSAF NETO, A. A model for the classification of companies credit risk. Revista Contabilidade & Finanças, v. 19, n. 46, p. 18–29, 2008.

BRITO, G. A. S.; ASSAF NETO, A.; CORRAR, L. J. Sistema de classificação de risco de crédito: uma aplicação a companhias abertas no Brasil. Revista Contabilidade & Finanças, v. 20, n. 51, p. 28–43, 2009.

CARNEIRO, J. M. Modelo de previsão de insolvência de concessionárias de ferrovias no Brasil, 2011. Dissertação de Mestrado - Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil e Ambiental, Brasília: Universidade de Brasília.

CASTRO JUNIOR. Previsão de insolvência de empresas brasileiras usando análise discriminante, regressão logística e redes neurais, 2003. Dissertação de Mestrado - Programa de Pós-Graduação em Administração, São Paulo, SP: Universidade de São Paulo.

CATAPAN, E. A. A privatização do setor elétrico brasileiro: os reflexos na rentabilidade e solvência das empresas distribuidoras de energia, 2005. Tese de Doutorado - Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Santa Catarina: Universidade Federal de Santa Catarina.

COSTELLINI, C.; HOLLANDA, L. SETOR ELÉTRICO: DA MP 579 AO PACOTE FINANCEIRO. Disponível em: <http://fgvenergia.fgv.br/artigos/setor-eletrico-da-mp-579-ao-pacote-financeiro>. Acesso em: 22/5/2015.

CROUHY, M.; GALAI, D.; MARK, R. A comparative analysis of current credit risk models. Journal of Banking & Finance, v. 24, n. 1-2, p. 59–117, 2000.

DELEN, D.; KUZEY, C.; UYAR, A. Measuring firm performance using financial ratios: A decision tree approach. Expert Systems with Applications, v. 40, n. 10, p. 3970–3983, 2013.

DIMITRAS, A. I.; ZANAKIS, S. H.; ZOPOUNIDIS, C. A survey of business failures with an emphasis on prediction methods and industrial applications. European Journal of Operational Research, v. 90, n. 3, p. 487–513, 1996.

ELISABETSKY, R. Um modelo matemático para decisão de crédito no Banco Comercial, 1976. São Paulo, SP: Escola Politécnica da Universidade de São Paulo.

FÁVERO, L. P. Modelos de Regressão com Excel®, Stata® e SPSS®. 1. ed. Rio de Janeiro, RJ: Elsevier, 2015.

FÁVERO, L. P.; BELFIORE, P.; DA SILVA, F.; CHAN, B. L. Análise de Dados: Modelagem Multivariada para Tomada de Decisões. 1. ed. Rio de Janeiro, RJ: Elsevier, 2009.

GOMES, J. P. P.; VIEIRA, M. M. F. The electricity sector in Brazil from 1880 through 2002. Revista de Administração Pública, v. 43, n. 2, p. 295–321, 2009.

GORDY, M. B. A comparative anatomy of credit risk models. Journal of Banking & Finance, v. 24, n. 1-2, p. 119–149, 2000.

GUIMARÃES, A.; MOREIRA, T. B. S. Previsão de insolvência: um modelo baseado em índices contábeis com utilização da análise discriminante. Revista de Economia Contemporânea, v. 12, n. 1, p. 151–178, 2008.

HAIR, J. F.; BLACK, W. C.; BABIN, B. J.; ANDERSON, R. E. Multivariate data analysis. 7. ed. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 2010.

JACKSON, R. H. G.; WOOD, A. The performance of insolvency prediction and credit risk models in the UK: A comparative study. The British Accounting Review, v. 45, n. 3, p. 183–202, 2013.

KANITZ, S. Como prever falências. São Paulo, SP: McGraw-Hill, 1978.

LANDI, M. Energia elétrica e políticas públicas: a experiência do setor elétrico brasileiro no período de 1934 a 2005, 2006. Tese de Doutorado - Programa de Pós-Graduação em Energia, São Paulo, SP: Universidade de São Paulo.

LIN, F.; LIANG, D.; CHEN, E. Financial ratio selection for business crisis prediction. Expert Systems with Applications, v. 38, n. 12, p. 15094–15102, 2011.

LOPEZ, J. A.; SAIDENBERG, M. R. Evaluating credit risk models. Journal of Banking & Finance, v. 24, n. 1-2, p. 151–165, 2000.

MARICICA, M.; GEORGETA, V. Business Failure Risk Analysis using Financial Ratios. Procedia - Social and Behavioral Sciences, v. 62, p. 728–732, 2012.

MÁRIO, P. DO C. Contribuição ao estudo da solvência empresarial: uma análise de modelos de previsão - estudo exploratório aplicado em empresas mineiras, 2002. Dissertação de Mestrado - Programa de Pós-Graduação em Controladoria e Contabilidade, São Paulo, SP: Universidade de São Paulo.

MARTINS, M. S. A previsão de insolvência pelo modelo de Cox : uma contribuição para a análise de companhias abertas brasileiras, 2003. Dissertação de Mestrado - Programa de Pós-Graduação em Administração, Porto Alegre, RS: Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

MATIAS, A. B. Indicadores contábeis e financeiros de previsão de insolvência: a experiência da pequena e média empresa, 1976. Tese de Livre Docência, São Paulo, SP: Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da Universidade de São Paulo.

MEARS, P. K. Discussion of Financial Ratios As Predictors of Failure. Journal of Accounting Research, v. 4, p. 119, 1966.

NASCIMENTO, S.; PEREIRA, A. M.; HOELTGEBAUM, M. Aplicação dos Modelos de Previsão de Insolvências nas Grandes Empresas Aéreas Brasileiras. Revista de Contabilidade do Mestrado em Ciências Contábeis da UERJ, v. 15, n. 1, p. 40–51, 2011.

NETER, J. Discussion of Financial Ratios as Predictors of Failure. Journal of Accounting Research, v. 4, p. 112, 1966.

NIEMANN, M.; SCHMIDT, J. H.; NEUKIRCHEN, M. Improving performance of corporate rating prediction models by reducing financial ratio heterogeneity. Journal of Banking & Finance, v. 32, n. 3, p. 434–446, 2008.

OBERMANN, L.; WAACK, S. Demonstrating non-inferiority of easy interpretable methods for insolvency prediction. Expert Systems with Applications, v. 42, n. 23, p. 9117–9128, 2015.

OHLSON, J. A. Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy. Journal of Accounting Research, v. 18, n. 1, p. 109–131, 1980.

OZÓRIO, L. de M. Análise do Desempenho Econômico-Financeiro de Distribuidoras de Energia Elétrica no Brasil, 2013. Tese de Pós-Doutorado, Rio de Janeiro, RJ: Universidade Federal do Rio de Janeiro.

PEREIRA, A. F.; PEDROSA, C.; SANTOS RAMOS, E. J. Modelo e Análise de Previsão de Desempenho pela Metodologia de Análise Multivariada de Dados: um estudo empírico do setor de energia elétrica. Revista Contemporânea de Contabilidade, v. 3, n. 5, p. 59–74, 2006.

PINHEIRO, L. E. T.; PINHEIRO, J. L. Modelos de Evaluación del Riesgo de Insolvencia de Empresas Españolas Cotizadas. Contabilidade Vista & Revista, v. 19, n. 3, p. 95–121, 2009.

RIBEIRO, M. G. C.; MACEDO, M. A. DA S.; MARQUES, J. A. V. DA C. Análise da relevância de indicadores financeiros e não financeiros na avaliação de desempenho organizacional: um estudo exploratório no setor brasileiro de distribuição de energia elétrica. Revista de Contabilidade e Organizações, v. 6, n. 15, p. 60–79, 2012.

RIO BRAVO. Para entender a MP 579. Rio Bravo, 2012.

SANVICENTE, A.; MINARDI, A. M. A. F. Identificação de indicadores contábeis significativos para previsão de concordata de empresas. Finance Lab Working Papers, Ibmec Business School São Paulo., 1998. Disponível em: <http://www.risktech.com.br/PDFs/indicadores_concordata.pdf>. Acesso em: 3/5/2015.

SILVA, B. G. Evolução do setor elétrico brasileiro no contexto econômico nacional: uma análise histórica e econométrica de longo prazo, 2011. Dissertação de Mestrado - Programa de Pós-Graduação em Energia, São Paulo, SP: Universidade de São Paulo.

SILVA, J. O.; WIENHAGE, P.; SOUZA, R. P. S. DE; BEZERRA, F. A.; LYRA, R. L. W. C. DE. Capacidade Preditiva de Modelos de Insolvência com Base em Números Contábeis e Dados Descritivos. Revista de Educação e Pesquisa em Contabilidade (REPeC), v. 6, n. 3, 2012.

SOARES, R. A.; REBOUÇAS, S. M. D. Avaliação do Desempenho de Técnicas de Classificação Aplicadas à Previsão de Insolvência de Empresas de Capital Aberto Brasileiras. Revista ADM.MADE, v. 18, n. 3, p. 21, 2014.

STANDARD AND POORS. Metodologia Corporativa: Índices e Ajustes. 2013.

TAMARI, M. Financial Ratios as a Means of Forecasting Bankruptcy. Management International Review, v. 6, n. 4, p. 15–21, 1966.

VIRGILLITO, S. B.; FAMÁ, R. A Análise Estatística Multivariada na Previsão de Insolvência de Empresas. Revista Administração em Diálogo, v. 4, n. 1, 2008.

WANG, Y.; LEE, H. A clustering method to identify representative financial ratios. Information Sciences, v. 178, n. 4, p. 1087–1097, 2008.

WATTS, R. L.; ZIMMERMAN, J. L. Towards a Positive Theory of the Determination of Accounting Standards. The Accounting Review, v. 53, n. 1, p. 112, 1978.

WATTS, R. L.; ZIMMERMAN, J. L. Positive Accounting Theory: A Ten Year Perspective. The Accounting Review, v. 65, n. 1, p. 26, 1990.

WOOLDRIDGE, J. M. Introdução à econometria: uma abordagem moderna. 4. ed. Brasil: Censage Learning, 2011.

WRUCK, K. H. Financial distress, reorganization, and organizational efficiency. Journal of Financial Economics, v. 27, n. 2, p. 419–444, 1990.

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Publicado

2015-12-30

Como Citar

Scalzer, R. S., Rodrigues, A., & Macedo, M. Álvaro da S. (2015). Insolvência empresarial: um estudo sobre as distribuidoras de energia elétrica brasileiras. Revista Contemporânea De Contabilidade, 12(27), 27–60. https://doi.org/10.5007/2175-8069.2015v12n27p27

Edição

Seção

Artigos