Avaliação de projetos na presença de volatilidade: estudo de caso de empresas no setor de telecomunicações

Quando as empresas decidem se devem ou não investir em determinado projeto de investimentos a longo prazo (horizonte de 5 a 10 anos), algumas metodologias alternativas ao Fluxo de Caixa Descontado (FCD) podem se tornar úteis tanto para confirmar a viabilidade do negócio como para indicar o melhor momento para iniciar o Empreendimento. As análises que levam em conta a incerteza dos fluxos de caixa futuros e flexibilidade na data de início do projeto podem ser construídos com a abordagem estocástica, usando metodologias como a solução de equações diferenciais que descrevem o movimento browniano. Sob determinadas condições, as oportunidades de investimentos em projetos podem ser tratados como se fossem opções reais de compra, sem data de vencimento, como no modelo proposto por McDonald-Siegel (1986), para a tomada de decisões e momento ótimo para o investimento. Este trabalho analisa a viabilidade de investimentos no mercado de telecomunicações usando modelos não determinísticos, onde a variável mais relevante é a dispersão dos retornos, ou seja, que a variância representa o risco associado a determinado empreendimento.

Modelos de gestão da inovação: um estudo de casos em empresas brasileiras do setor petroquímico

A inovação consiste em desafio premente para inúmeras organizações, de diferentes portes e missões. Dada sua relevância para as organizações públicas e privadas, de portes variados, assim como para as economias locais, regionais, nacionais e internacionais, a gestão da inovação constitui o cerne deste estudo de casos múltiplos. A gestão da inovação e seu alinhamento com a estratégia organizacional pode representar um diferencial competitivo significativo. Através de uma visão sistêmica sobre a gestão da inovação, é possível que as organizações gerem benefícios e externalidades que poderão atender a diversos atores envolvidos e públicos interessados no processo, tais como colaboradores, parceiros de negócios, fornecedores, usuários, clientes e agências do governo. A partir desta perspectiva, a estratégia de inovação é considerada uma abordagem central no que diz respeito à estratégia empresarial. Nossa intenção na realização desta pesquisa é compreender a complexidade e o valor de processos de inovação em organizações e seus efeitos enquanto consequências de estratégias deliberadas e emergentes. Esta pesquisa propõe um modelo referencial a ser utilizado pelos gestores para o mapeamento de processos de variados graus de complexidade, com vistas a prestar suporte na gestão da inovação de produtos, processos e administrativa, de forma estruturada, com especial ênfase ao modelo do funil de inovação e sua interface com tecnologias de informação, assim como em processos organizacionais e interorganizacionais, que podem contemplar parcerias externas em inovação aberta. Foram desenvolvidos três estudos de caso, os quais formam a base deste modelo referencial. Todos os casos abrangem empresas do setor petroquímico brasileiro, sendo um caso de empresa de grande porte, a Braskem S.A., e dois casos de empresas de pequeno porte, respectivamente a Hausthene Poliuretanos Ltda. e a Prorevest Revestimentos de Poliuretanos e Peças Especiais Ltda. O modelo referencial proposto busca identificar as condições necessárias – os determinantes da inovação – que possibilitam a gestão da inovação em produtos, processos e em gestão, e seus possíveis resultados.

Capital de giro: políticas e modelos

O processo decisório em finanças é um tópico de estudo importante e que tem atraído o interesse de muitos acadêmicos e executivos. A importância da decisão financeira nas empresas pode ser demonstrada pelas posições hierárquicas ocupadas pelos profissionais com treinamento em finanças. Os desenvolvimentos teóricos não foram uniformes em todas as áreas da tomada de decisão financeira. Infelizmente a área de administração de capital de giro, responsável por muitos insucessos empresariais, aparentemente não foi suficientemente tratada na literatura financeira. Para a empresa o capital de giro no sentido amplo representa o sangue que circula pelas várias fases do ciclo operacional. E o capital de giro que dá liquidez financeira a empresa, que limita sua potencialidade em aumentar o faturamento. A administração do capital de giro está intimamente ligada a todo o processo de geração de lucro da empresa.

A velocidade de ajuste das necessidades de capital de giro : um estudo sobre amostra de empresas listadas na BM&FBovespa

O presente estudo - até onde se sabe inédito no Brasil – possui como principal objetivo avaliar alguns determinantes das necessidades de capital de giro comumente estudados na literatura e analisar de que forma as empresas se movimentam em direção a uma meta (target) de Net Trade Cycle (similar ao Ciclo de Caixa - CCC). Sabemos que o tema capital de giro ainda carece de teorias mais robustas dentro da área de finanças, e poucos estudos ainda são encontrados na literatura. Aqueles que decidem estudá-lo, observam que dado o seu atual estágio, ele tem sido pesquisado com o suporte de bases teóricas mais consolidadas, como por exemplo estrutura de capitais. Esses estudos têm se utilizado muito do conceito de meta para determinar a estrutura ótima de capitais, e com qual velocidade de ajuste procura-se adequar essa estrutura como forma de otimizar seus recursos. O fato de ainda não existir definições e/ou teorias mais definidas sobre o tema foi o grande motivador para a realização desse estudo, que emprega a velocidade de ajuste em direção a uma meta de capital de giro, utilizando como técnica para suporte a esse objetivo o Modelo de Ajustamento Parcial (MAP) e o Generalized Method of Moments (GMM). Com essa combinação inédita no mercado brasileiro quando o assunto é capital de giro, esperamos trazer novas contribuições para as comunidades acadêmicas e empresariais. Para a obtenção dos dados que compõem esse estudo de caráter quantitativo, utilizamos informações existentes na Economatica® e BCB – Banco Central do Brasil. Nessas bases de dados utilizamos os demonstrativos financeiros trimestrais entre os períodos de 31/Dez./2007 a 30/Jun./2014 (ajustados por inflação – IPCA) das empresas listadas na BM&FBovespa que possuíssem pelos menos 15 períodos (trimestres) consecutivos de dados, com isso chegamos a um total de um pouco mais de 2 mil observações e 105 empresas. Quanto ao método, utilizamos Painel de Dados Dinâmico (desbalanceado) e as seguintes técnicas foram empregadas como forma de atender ao principal objetivo do estudo (“Qual é a velocidade de ajuste das Necessidades de Capital de Giro?”): Modelo de Ajustamento Parcial para a análise dos determinantes das necessidades de capital de giro e movimentação em direção a uma meta e; Generalized Method of Moments (GMM) como técnica de controle aos possíveis efeitos de endogeneidade (BLUNDELL e BOND, 1998) e solução para o problema de autocorrelação residual (PIRES, ZANI e NAKAMURA, 2013, p. 19).

Evolución de modelos de gobierno y regulación de empresas estatales en América Latina: análisis del período 1975-2014

CERI - Centro de Estudos em Regulação e Infraestrutura

Variáveis discriminantes para inferência da insolvência de empresas brasileiras: um estudo para o período de 2008 a 2016

This study aimed to determine if accounting and governance indicators are relevant to foresee the stages of financial stress of companies by using a logistic regression. With the formation of two samples was possible to verify if the inclusion of insolvency data defined by cash flow shortage events were relevant to increase model capacity for prediction of insolvency. The remaining insolvency stages were judicial reorganization and bankruptcy. The control sample is formed by healthy companies, from the same sector and size. The period of analysis includes events that occurred between January 2008 and March 2016. The main variables that showed significant results to predict insolvency states, a year before the event happens, were Profitability, Efficiency and Payment Capacity indicators. The Governance indicator was only significant to predict insolvency arising from judicial reorganization and bankruptcy. Among the models studied, the most accurate model presented total correctness capacity of 88,7%, classifying correctly 88% of solvent companies and 89,3% of insolvent companies. The results indicate the usefulness of financial indicators of Payment Capacity, Efficiency and Profitability, as well as the Governance variable, to discriminate the insolvency of companies.