06/04/2020 às 12:38

Dificuldades financeiras: como estimar a probabilidade de falência com um modelo brasileiro?

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Este é mais um texto da nossa série de textos sobre dificuldades financeiras e formas de avaliar o risco de crédito e probabilidade de falência das nossas empresas brasileiras. Usamos como exemplos a Via Varejo (VVAR3) e a Oi (OIBR3).

O texto está dividido nos seguintes grandes tópicos:

  1. As várias métricas de Altman para dificuldades financeiras
  2. Adaptações do Z-Score para estimar a probabilidade de falência das empresas brasileiras
  3. Exercício prático: aplicação dos modelos de probabilidade de falência ao caso da Via Varejo (VVAR3)
  4. O caso de dificuldade financeira da Via Varejo é tão ruim quanto o da Oi?
  5. Resumo dos resultados acerca da avaliação da probabilidade de falência da Via Varejo

Boa leitura!

Dificuldades financeiras: como estimar a probabilidade de falência com um modelo brasileiro?

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Introdução

Primeiramente, postamos recentemente a aplicação do modelo de dificuldades financeiras de Altman para a Via Varejo (VVAR3), de modo a tentar mensurar uma possível probabilidade de falência da companhia.

Mas, de acordo com a interpretação dos dados, os resultados apontaram que a companhia estava de fato em uma situação de dificuldade financeira e poderia ter aumentado a probabilidade de falência.

isso não quer dizer que necessariamente haverá a falência, já que todos os seres vivos correm risco de um dia morrer e toda empresa que começa as atividades corre o risco de fechar as portas, pelo processo de entropia.

Portanto, ao mesmo tempo em que reforçamos a limitação do modelo para o mercado nacional, o que é esperado, visto que ele foi desenvolvido para o mercado dos EUA, também gostaríamos de reforçar que o modelo foi construído várias décadas atrás.

Dessa forma, é prudente atualizar a estimação do modelo e também realizar o teste dos dados com empresas do Brasil.

Aproveitando a oportunidade, iremos:

  • Explicar a história do modelo
  • Aplicar outros modelos desenvolvidos para o mercado brasileiro
  • Atualizar os resultados obtidos

Porém, como o leitor poderá perceber ao concluir a leitura, a conclusão é mantida:

  • Mudam-se os parâmetros e os resultados quantitativos, mas as implicações qualitativas são mantidas.

 

As várias métricas de Altman para dificuldades financeiras

No artigo anterior, falamos que o modelo de Altman, conhecido como Z-Score, é um dos mais utilizados para estimar a probabilidade de falência das empresas.

Portanto, este modelo muito usado para avaliar empresas em dificuldades financeiras foi desenvolvido inicialmente para empresas abertas norte-americanas.

Mas, ao criar o modelo Z-score, Altman usou um sistema de ponderação juntamente com outros índices que previam a probabilidade de falência.

No total, Altman criou três Z-Score diferentes para diferentes tipos de negócios, conforme você poderá conhecer abaixo:

  1. Modelo original: Z-Score de Altaman de 1968
  2. Cálculo da probabilidade de falência para manufatureiras fechadas
  3. Estimando a probabilidade de falência para manufatureiras abertas

 

Modelo original: Z-Score de Altaman de 1968

A princípio, o modelo original foi lançado em 1968 e foi projetado especificamente para empresas abertas de manufatura com ativos acima de US $ 1 milhão.

Contudo, o modelo original excluiu empresas fechadas e não manufatureiras com ativos inferiores a US $ 1 milhão. O artigo original pode ser acessado aqui: Altman (1968).

No primeiro artigo da nossa série sobre dificuldades financeiras e métricas para estimar a probabilidade de falência, nós falamos sobre o modelo original.

Caso não tenha lido o artigo, clique aqui.

Dificuldades financeiras: como estimar a probabilidade de falência com um modelo brasileiro?

Cálculo da probabilidade de falência para manufatureiras fechadas

Mais tarde, em 1983, Altman desenvolveu dois outros modelos para uso em pequenas empresas fechadas de manufatura.

O escore Z do modelo A foi desenvolvido especificamente para empresas de manufatura privadas, enquanto o modelo B foi criado para empresas de capital aberto.

Assim sendo, os modelos de Z-score de 1983 incluíram vários pesos, sistemas de pontuação de previsibilidade e variáveis.

Assim, o modelo apresentado abaixo (apresentado no artigo anterior), trata-se do modelo revisado, desenvolvido para empresas de capital fechado e não industriais.

Modelo Original Z-Score de Altman - revisado para empresas fechadas

A interpretação apresentada por Altman é a seguinte:

  • Empresas com Z acima de 2,9 apresentam risco de falência insignificante.
  • As companhias com Z entre 1,23 e 2,90, estão na região de indecisão.
  • As empresas com Z abaixo de 1,23, apresentam risco de falência.

 

Estimando a probabilidade de falência para manufatureiras abertas

Há ainda um modelo original revisado para empresas de capital aberto e industriais, que pode ser expresso conforme a equação abaixo.

Dificuldades financeiras: como estimar a probabilidade de falência com um modelo brasileiro?

Quanto menor a pontuação do Z-Score de Altman, maiores são as chances de uma empresa apresentar um quadro de dificuldades financeiras.

Mas, segundo Altman, usando o Z-Score de empresas abertas nos EUA, um Z-score inferior a 1,8 significa que a empresa está com dificuldades financeiras e com alta probabilidade de falência.

Por outro lado, uma pontuação igual ou superior a 3 significa que a empresa está em uma zona segura e dificilmente entrará em falência.

Uma pontuação de Z-Score entre 1,8 e 3 significa que a empresa está em uma área cinzenta e com uma chance moderada de declarar falência.

Porém, como o modelo foi aplicado nos EUA, devemos ter alguma adaptação para o mercado brasileiro para adequar melhor o modelo à realidade das nossas empresas.

Adaptações do Z-Score para estimar a probabilidade de falência das empresas brasileiras

Da mesma forma, hoje existem diversos outros modelos para atestar se empresas estão em dificuldades financeiras e se irão ou não à falência.

Neste texto, vamos falar de alguns deles:

  1. A primeira adaptação do Z-Score de Altaman para o Brasil
  2. Modelo mais recente de Martins e Ventura Junior (2020) para estimação da probabilidade de falência

A primeira adaptação do Z-Score de Altaman para o Brasil

A primeira adaptação de modelos de dificuldades financeiras ou estimação de probabilidade de falência para o Brasil foi feita por Altman, Baydia e Dias (1979).

Por outro lado, o estudo dos autores usou 58 firmas, das quais 23 formaram o grupo chamado de amostra do problema sério (PS).

Certamente, a técnica estatística adotada foi a análise discriminante linear.

Eventualmente, o estudo resultou em dois modelos de previsão de falência baseados no modelo atualizado de Altman (1968), para o mercado nacional:

z-score de Altaman Baydia e Dias para o Brasil

O primeiro modelo, identificado por Z1, inclui as variáveis X2, X3, X4 e X5.

O modelo Z1 não inclui a variável X1, porque os autores decidiram retirá-la, visto que a X1 não contribuía para o poder explicativo do modelo e que o sinal do coeficiente de X1 era contrário à lógica e a intuição do modelo.

As variáveis X1, X2, X3, X4 e X5, são as mesmas do modelo original do Altman (1968), respectivamente:

  • X1 = Capital Circulante Líquido/Ativos Totais
  • X2 = Lucros Retiros/Ativos Totais
  • X3 = EBIT/Ativos Totais
  • X4 = Valor de Mercado/Passivos Totais
  • X5 = Receitas Totais/Ativos Totais

Segundo os autores:

Em ambos os casos, o ponto crítico de separação dos grupos é zero. Isto é, firmas com índice Z maior que zero são classificadas no grupo de empresas cujos perfis indicam a perspectiva de continuar em operação e firmas com índice Z menor que zero são classificadas como tendo características semelhantes às empresas que experimentaram problemas sérios. […] Para o modelo Z1, a ordem de importância é X2, X3, X5 e X4. Para o modelo Z2 a ordem de importância é X3, X4, X5 e X1”. Altman, Baydia e Dias (1979).

 

Modelo mais recente de Martins e Ventura Junior (2020) para estimação da probabilidade de falência

Por fim, Martins e Ventura Junior (2020), reestimaram o modelo Z2 de Altman, Baydia e Dias (1979) usando uma abordagem diferente: o modelo de probit.

A amostra foi composta por 23 empresas que formalizaram pedidos de recuperação judicial entre os anos de 2010 e 2015.

Os autores apresentam o seguinte modelo para estimar a probabilidade de falência:

Como estimar a probabilidade de falência de empresas com dados brasileiros

Ainda assim, visto que estamos tratando de um modelo probit, o resultado do P(Zi=1) indica a probabilidade de a empresa entrar em insolvência.

Nesse sentido, isso quer dizer que não temos um Z-Score de referência, mas uma probabilidade! Portanto, isso facilita o uso do modelo, inclusive.

Dessa forma, podemos comparar a probabilidade de falência de uma empesa com outra e também comparar a probabilidade de falência de uma mesma empresa em períodos diferentes.

Ressaltando, sempre, que todos os modelos são representações da realidade e não a própria realidade. Logo, eles têm limitações e não devem ser utilizados sozinhos e nem como uma verdade absoluta.

Exercício prático: aplicação dos modelos de probabilidade de falência ao caso da Via Varejo (VVAR3)

Agora, vamos aplicar o seguintes modelos de dificuldades financeiras, ou probabilidade de falência, para o caso da Via Varejo, controladora das Casas Bahia e Ponto Frio, cujo ticker na bolsa é VVAR3:

  1. O modelo de Altman (1968) revisado para empresas fechadas (Aplicado anteriormente); [Z(AbertasUSA]
  2. O Altman original para empresas abertas e industriais americanas [Z(AbertasUSA)];
  3. O modelo Z1 de Altman, Baydia e Dias (1979) [Z1(AbertasBR.ABD79)];
  4. O modelo Z2 de Altman, Baydia e Dias (1979) [Z2(AbertasBR.ABD79)];
  5. O modelo Z2 reestimado por Martins e Ventura Júnior (2020) [Z2(AbertasBR.OVJ20)].

Assim sendo, já que os modelos Z(AbertasUSA), Z1(AbertasBR.ABD79), Z2(AbertasBR.ABD79) e Z2(AbertasBR.OVJ20) requerem o uso de dados de mercado da Via Varejo e recentemente tivemos uma forte deterioração dos preços da mesma vamos usar 4 horizontes temporais: primeiro dia útil de janeiro, fevereiro, março e o dia 19 de março em específico.

Resultado do Z(FechadasUSA)

Este é o modelo Z-score para empresa fechadas não industriais dos EUA que aplicamos em uma postagem anterior.

variáveis z-score

z-score via varejo eua

Interpretação: A interpretação apresentada por Altman é que as empresas com Z acima de 2,9 apresentam risco insignificante.

As companhias com Z entre 1,23 e 2,90, estão na região de indecisão.

Já as empresas com Z abaixo de 1,23, apresentam risco de insolvência.

Logo, os valores do Z-Score da VVAR3 apontam para a possibilidade de falência. Porém, não temos nada de novo aqui. Este modelo não é adequado o suficiente.

Vamos para o próximo.

Resultado do Z(AbertasUSA)

Este modelo requer o uso do valor de mercado do patrimônio líquido. Usamos 4 datas: 1º dia útil de janeiro, fevereiro, março e o dia 19 de março.

Dificuldades financeiras: como estimar a probabilidade de falência com um modelo brasileiro?

z-score abertas vvar3 dados

Segundo o autor, um Z-score inferior a 1,8 indica que a empresa está com dificuldades financeiras e com alta probabilidade de falir.

Logo, os valores do Z-Score da VVAR3 apontam para a possibilidade de falência.

Porém, não temos nada de novo aqui. Novamente, este modelo não é suficientemente adequado.

Seja como for, vamos para o próximo, com dados brasileiros em um modelo publicado no ano de 1979.

Resultado do Z1(AbertasBR.ABD79)

Este modelo é Z1 estimado por Altman, Baydia e Dias (1979) e, similar ao modelo de Altman (1968), requer o uso do valor de mercado do patrimônio líquido.

Usamos 4 datas: 1º dia útil de janeiro, fevereiro, março e o dia 19 de março. Lembrando que o Z1 não apresenta a variável X1.

z-score via varejo altman brasil

z-score via varejo altman brasil dados

Conforme, os autores, o ponto crítico de separação dos grupos é zero: firmas com índice Z maior que zero são classificadas no grupo de empresas cujos perfis indicam a perspectiva de continuar em operação e firmas com índice Z menor que zero são classificadas como tendo características semelhantes às empresas que experimentaram problemas sérios.

Logo, os valores do Z-Score da VVAR3 apontam para a possibilidade de falência.

Novamente, é possível argumentar que o modelo é antigo e não se aplica mais ao Brasil.

Vamos para o próximo, com dados brasileiros em um modelo publicado no ano de 1979 em uma outra abordagem.

Resultado do Z2(AbertasBR.ABD79)

Abaixo, temos os resultados para o modelo Z2, aplicado no Brasil por Altman, Baydia e Dias (1979).

Decidimos não repetir a tabela com os valores contábeis.

z-score via varejo altman brasil dados modelo z2

Assim também, segundo os autores, o ponto crítico de separação dos grupos é zero: firmas com índice Z maior que zero são classificadas no grupo de empresas cujos perfis indicam a perspectiva de continuar em operação e firmas com índice Z menor que zero são classificadas como tendo características semelhantes às empresas que experimentaram problemas sérios.

Como resultado, os valores do Z-Score da VVAR3 apontam para a possibilidade de falência.

Novamente, é possível argumentar que o modelo é antigo e não se aplica mais ao Brasil.

Vamos para o próximo, com um modelo mais recente, feito com empresas brasileiras e publicado em 2020.

Resultado do Z2(AbertasBR.OVJ20)

Dessa forma, o modelo Z2 com função probit reestimado por Martins e Ventura Júnior (2020) está exposto abaixo.

Novamente, visto que os valores se repetem, decidimos não reapresentar os números contábeis.

Mas, para exemplificar, mostramos o cálculo para o primeiro caso, cujo valor de mercado foi obtido em 2 de janeiro de 2020. O restante está exposto na tabela.

Probabilidade de falência da Via Varejo modelo probit

Cenários diversos para situação de dificuldade financeira da Via Varejo VVAR3

No geral, como a variação do valor de mercado em relação ao passivo total não contribuiu para uma variação significativa no valor estimado do Z, temos uma média de probabilidade de falência de 30,689% para a Via Varejo (VVAR3).

Mas, o quanto isso é ruim? Observando a média do Z-Score de 16,91% para a amostra das empresas coletadas no estudo de Martins e Ventura Júnior (2020), conclui-se que a probabilidade de falência da VVAR3 é 1,81x maior que o da média das empresas brasileiras entre 2010 e 2015.

O caso de dificuldade financeira da Via Varejo é tão ruim quanto o da Oi?

Para reforçar a comparação, vamos olhar uma empresa conhecida por seu problema de recuperação judicial: a Oi S.A (OIBR3). Decidimos usar apenas o valor de mercado de 19 de março. Os resultados seguem expostos na Tabela 9, abaixo.

Probabilidade de falência da Oi OIBR3

Assim, conforme apresentado, segundo o modelo reestimado de Altman, Baydia e Dias (1979) por Martins e Ventura Júnior (2020), a probabilidade de falência da VVAR3 é de 30,672% contra 30,211% da OIBR3.

Os resultados piores da VVAR3 foram exacerbados pela sua falta de capital de giro líquido.

Resumo dos resultados acerca da avaliação da probabilidade de falência da Via Varejo

Contudo, a tabela abaixo resume os resultados encontrados neste nosso estudo. Obviamente, eles não são 100% certos.

resumo da análise do estado de dificuldade financeira da via varejo

Como dito anteriormente, usamos modelos e os modelos são simplificações da realidade.

Portando, a empresa pode emitir novas ações para fomentar as atividades de curto prazo e manter as suas operações, bem como usar linhas de crédito pré-aprovadas e fazer promoções para vender estoques de giro lento.

Porém, existem diversas evidências que apontam que empresas acima do seu valor justo (overvalued) e que apresentam dificuldades financeiras, podem usar SEOs para recapitalizar a empresa (alguns estudos aqui e aqui).

Logo assim, basta saber qual será a solução adotada pela Via Varejo.

Para ler sobre uma análise mais qualitativa dos problemas que a Via Varejo está passando, recomendo a leitura do texto abaixo e assistir ao vídeo ao final do texto.

Via Varejo: análise da situação financeira com o Covid-19

Referências

Altman, E. I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. The Journal of Finance, 23(4), 589-609.

Altman, E. I., Baydia, T. K. N., & Dias, L. M. R. (1979). Previsão de problemas financeiros em empresas. Revista de Administração de Empresas, 19(1), 17-28.

Martins, Orleans Silva, & Ventura Júnior, Raul. (2020). Influência da governança corporativa na mitigação de relatórios financeiros fraudulentos. Revista Brasileira de Gestão de Negócios, 22(1), 65-84.

Walker, Mark D. & Wu, Qingqing. (2019). Equity issues when in distress. European Financial Management, 25(3), 489-519.

Park, B. (2018). Equity Issues by Distressed Firms around the World. Asia-Pacific Journal of Financial Studies Consortium. Working paper. Disponível em http://www.apjfs.org/resource/global/cafm/2018-4-8.pdf

 

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