No limite: impactos do fluxo de caixa em risco sobre o patrimônio líquido de empresas de capital aberto no Brasil Outros Idiomas

ID:
75729
Resumo:
O objetivo deste artigo foi mensurar o fluxo de caixa sob risco (CFaR) de companhias não financeiras do mercado de capitais brasileiro e compará-lo ao patrimônio líquido, avaliando o risco de insolvência. Diferentemente de bancos e seguradoras, que possuem fortes exigências de capital, a regulação atual de instituições não financeiras no Brasil não prevê o cálculo nem a manutenção de um patrimônio líquido mínimo. Este estudo preenche uma lacuna da literatura ao relacionar o CFaR com o Patrimônio Líquido das entidades, fornecendo uma medida de risco de insolvência. Monitorar o risco de insolvência (i.e., possibilidade de o patrimônio líquido tornar-se negativo) é vital para qualquer entidade, independentemente do setor de atuação, mercado ou porte. Os resultados da mensuração do CFaR mostram que empresas de diversos setores econômicos podem estar expostas à insuficiência de recursos em caso de problemas operacionais. Espera-se fornecer subsídios a órgãos reguladores de diversos setores, para avaliarem as exigências de capital mínimo. O CFaR foi medido utilizando o Ebit e o Ebitda (trimestrais e anuais). O painel foi composto por 186 empresas listadas na B³, entre 2010-2022, totalizando 4.897 empresas-trimestres. Segregaram-se as empresas em oito subgrupos, baseados em suas características. Como resultado, descobriu-se que as companhias abertas não financeiras do mercado brasileiro podem estar com baixa capitalização, pois 18% das 169 entidades que atualmente possuem patrimônio líquido positivo passariam a tê-lo negativo ao nível de risco de 1%. Também foram reestimados os CFaR durante a pandemia, não apresentando padrão distinto em relação aos demais períodos.
Citação ABNT:
SALOTTI, B. M.; CARVALHO, J. V. F. No limite: impactos do fluxo de caixa em risco sobre o patrimônio líquido de empresas de capital aberto no Brasil. Revista Contabilidade & Finanças, v. 35, n. 94, p. 0-0, 2024.
Citação APA:
Salotti, B. M., & Carvalho, J. V. F. (2024). No limite: impactos do fluxo de caixa em risco sobre o patrimônio líquido de empresas de capital aberto no Brasil. Revista Contabilidade & Finanças, 35(94), 0-0.
DOI:
10.1590/1808-057x20231907.en
Link Permanente:
https://www.spell.org.br/documentos/ver/75729/no-limite--impactos-do-fluxo-de-caixa-em-risco-sobre-o-patrimonio-liquido-de-empresas-de-capital-aberto-no-brasil/i/pt-br
Tipo de documento:
Artigo
Idioma:
Português
Referências:
Altman, E. I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. Journal of Finance, 23(4), 589. https://doi.org/10.2307/2978933

Andren, N., Jankensgard, H., & Oxelheim, L. (2005). Exposure-based Cash-Flow-at-Risk: An Alternative to VaR for industrial companies. Journal of Applied CorporateFinance, 17(3), 76-86. https://doi.org/10.1111/j.1745-6622.2005.00046.x

Andrieş, A. M., Ongena, S., Sprincean, N., & Tunaru, R. (2022). Risk spillovers and interconnectedness between systemically important institutions. Journal of Financial Stability, 58, 100963. https://doi.org/10.1016/j.jfs.2021.100963

Areias, C. A. C., & Carvalho, J. V. F. (2021). Reinsurance in the supplementary health: A counterfactual study on the impacts of reinsurance treaties adoption by healthcare plans operators in Brazil. Brazilian Business Review, 18(2), 217-235. https://doi.org/10.15728/bbr.2021.18.2.6

Artzner, P., Delbaen, F., Eber, J.-M., & Heath, D. (1999). Coherent measures of risk. Mathematical Finance, 9(3), 203-228. https:/doi.org/10.1111/1467-9965.00068

Barsky, N. P., & Catanach, A. J. (2014). Non-GAAP nonsense: Fixing the problem once and for all. Strategic Finance, 96(10), 47-51.

Beaver, W. H. (1966). Financial ratios as predictors of failure. Journal of Accounting Research, 4, 71. https://doi.org/10.2307/2490171

Bego, M. da S. (2007). Cash-Flow-at-Risk: Análise e aplicação em uma empresa de energia. Universidade Federal de Pernambuco.

Black, D. E., Christensen, T. E., Ciesielski, J. T., & Whipple, B. C. (2018). Non-GAAP reporting: Evidence from academia and current practice. Journal of Business Finance & Accounting, 45(3-4), 259-294. https://doi.org/10.1111/jbfa.12298

Brooke, M., Bush, O., Edwards, R., Ellis, J., Francis, B., Harimohan, R., Neiss, K., & Siegert, C. (2015). Measuring the macroeconomic costs and benefits of higher UK bank capital requirements. Bank of England.

Carvalho, J. V. F., & Cardoso, L. (2021). Os impactos da rentabilização do estoque de capital sobre a probabilidade de ruína e o capital de solvência para seguradoras. Revista Evidenciação Contábil & Finanças, 9(3), 9-29.

Chen, Y., & Yuan, Z. (2017). A revisit to ruin probabilities in the presence of heavy-tailed insurance and financial risks. Insurance: Mathematics and Economics, 73, 75-81. https://doi.org/10.1016/j.insmatheco.2017.01.005

Cowell, R. G., Verrall, R. J., & Yoon, Y. K. (2007). Modeling operational risk with bayesian networks. Journal of Risk and Insurance, 74(4), 795-827. https://doi.org/10.1111/j.1539-6975.2007.00235.x

Daníelsson, J., Jorgensen, B. N., Samorodnitsky, G., Sarma, M., & De Vries, C. G. (2013). Fat tails, VaR and subadditivity. Journal of Econometrics, 172(2), 283-291. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2012.08.011

Dichev, I. D., & Tang, V. W. (2009). Earnings volatility and earnings predictability. Journal of Accounting and Economics, 47(1-2), 160-181. https://doi.org/10.1016/j.jacceco.2008.09.005

Dickey, D. A., & Fuller, W. A. F. (1979). Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of the American Statistical Association, 74(366), 427-431. https://doi.org/10.1590/S0101-41612012000300005

Eng, L. L., Lin, J., & Figueiredo, J. N. (2019). International Financial Reporting Standards adoption and information quality: Evidence from Brazil. Journal of International Financial Management & Accounting, 30(1), 5-29. https://doi.org/10.1111/jifm.12092

Euphasio Junior, J. W., & Carvalho, J. V. F. (2022). Reinsurance and solvency capital: Mitigating insurance companies’ ruin probability. Revista de Administração Contemporânea, 26(1). https://doi.org/10.1590/1982-7849rac2022200191.en

Firestone, S., Lorenc, A., & Ranish, B. (2017). An empirical economic assessment of the costs and benefits of Bank Capital in the US. Finance and Economics Discussion Series, 2017(034). https://doi.org/10.17016/FEDS.2017.034

Gupta, A., & Liang, B. (2005). Do hedge funds have enough capital? A Value-at-Risk approach. Journal of Financial Economics, 77(1), 219-253. https://doi.org/10.1016/j. jfineco.2004.06.005

Harrington, S. E. (2009). The financial crisis, systemic risk, and the future of insurance regulation. Journal of Risk and Insurance, 76(4). https://doi.org/10.1111/j.1539-6975.2009.01330.x

Horobet, A., Curea, S. C., Smedoiu Popoviciu, A., Botoroga, C.A., Belascu, L., & Dumitrescu, D. G. (2021). Solvency risk and corporate performance: A case study on European retailers. Journal of Risk and Financial Management, 14(11), 536. https://doi.org/10.3390/jrfm14110536

Jang, S. (Shawn), Park, K., & Lee, J. (2011). Estimating Cashflowat-Risk (CFaR). Cornell Hospitality Quarterly, 52(3), 232-240. https://doi.org/10.1177/1938965510395746

Januzzi, F. V., Perobelli, F. F. C., & Bressan, A. A. (2012). Aplicação do CF@R e de cenários de stress no gerenciamento de riscos corporativos. Estudos Econômicos (São Paulo), 42(3), 545-579. https://doi.org/10.1590/S0101-41612012000300005

LaRocque, E. C., Lowenkron, A., Amadeo, E., & Jensen, J. P. (2003). Cenários probabilísticos: Conjugando análise de riscos org/10.22478/ufpb.2318-1001.2021v9n3.54420

Lorson, J., Schmeiser, H., & Wagner, J. (2012). Evaluation of benefits and costs of insurance regulation – A conceptual model for Solvency II. Journal of Insurance Regulation, 31(1), 125-156.

Lourenço, I., & Braunbeck, G. (2019). IFRS adoption in Brazil. In P. Weetman & I. Tsalavoutas (Eds.), The Routledge Companion to Accounting in Emerging Economies. Routledge Companions. 15-27.

Macohon, E. R., Petry, J. F., & Fernandes, F. C. (2017). Elaboração do panorama do mercado segurador brasileiro em relação à regulamentação internacional de solvência. Revista Contemporânea de Contabilidade, 14(31), 127. https://doi.org/10.5007/2175-8069.2017v14n31p127

Maurer, F. (2015). How much cash is at risk in U.S. non-financial firms? A VaR-type measurement. Journal of Applied Business Research (JABR), 31(4), 1579. https://doi.org/10.19030/jabr.v31i4.9338

McNeil, A. J. (1997). Estimating the tails of loss severity distributions using extreme value theory. ASTIN Bulletin, 27(01), 117-137. https://doi.org/10.2143/AST.27.1.563210

Moratis, G., & Sakellaris, P. (2021). Measuring the systemic importance of banks. Journal of Financial Stability, 54(4), 100878. https://doi.org/10.1016/j.jfs.2021.100878

Oliveira, G. C., & Ferreira, A. N. (2019). Basileia III – Concepção e implementação no Brasil. Revista Tempo do Mundo, 4(1), 115-146.

Oral, C., & CenkAkkaya, G. (2015). Cash flow at risk: A tool for Procedia Economics and Finance 23 financial planning. 262-266. https://doi.org/10.1016/S2212-5671(15)00358-5

Özvural, Ö. (2004). Cashflow-at-Risk in publicly traded nonfinancial firms in Turkey: An application in defense companies. Bilkent University.

Perobelli, F. F. C., Januzzi, F. V., Berbert, L. J. S., & Medeiros, D. S. P. de. (2007). Fluxo de Caixa em risco: Diferentes métodos de estimação testados no setor siderúrgico brasileiro. Revista Brasileira de Finanças, 5(2), 165-204.

Perobelli, F. F. C., Januzzi, F. V., Berbert, L. J. S., Medeiros, D. S. P. de, & Probst, L. G. da S. (2011). Testando o “Cash-Flow-at-Risk” em empresas têxteis. Nova Economia, 21(2), 225-261. https://doi.org/10.1590/S0103-63512011000200003

Perobelli, F. F. C., & Securato, J. R. (2005). Modelo para mediação do fluxo de caixa em risco: Aplicação a distribuidoras de energia elétrica. Revista de Administração de Empresas, 45(4), 50-65. https://doi.org/10.1590/S0034-75902005000400005

Ramsden, L., & Papaioannou, A. D. (2019). Ruin probabilities under capital constraints. Insurance: Mathematics and Economics, 88, 273-282. https://doi.org/10.1016/j. insmatheco.2018.11.002

Renault, B. Y., & Agumba, J. N. (2016). Risk management in the construction industry: A new literature review. MATEC Web of Conferences, 66, 00008. https://doi.org/10.1051/ matecconf/20166600008

Research in International Business and Finance, 42. https://doi. org/10.1016/j.ribaf.2017.07.041

Salotti, B. M., & Carvalho, L. N. (2015). Convergence of accounting standards towards IFRS in Brazil. In I. Lourenço & M. Major (Eds.), Standardization of Financial Reporting and Accounting in Latin American Countries (pp. 79-102). IGI Global.

Shibani, A., Hasan, D., Saaifan, J., Sabboubeh, H., Eltaip, M., Saidani, M., & Gherbal, N. (2022). Financial risk management in the construction projects. Journal of King Saud University – Engineering Sciences. https://doi.org/10.1016/j.jksues.2022.05.001

Stein, J. C., Usher, S. E., LaGattuta, D., & Youngen, J. (2001). A comparables approach to measuring Cashflow-at-Risk for non-financial firms. Journal of Applied Corporate Finance, 13(4), 100-109. https://doi.org/10.1111/j.1745-6622.2001. tb00430.x

Stumpp, P. M., Marshella, T., Rowan, M., McCreary, R., & Coppola, M. (2000, June). Putting Ebitda in perspective ten critical failings of Ebitda as the principal determinant of cash flow. Moody’s Investor Service, 1-24.

Wang, L. (2013). The implications of solvency II to insurance companies. University of South Carolina.

Xu, B. Y. (2019). Application of the CorporateMetrics Methodology in Heineken Company. VSB – TECHNICAL UNIVERSITY OF OSTRAVA.

Yan, M., Hall, M. J. B., & Turner, P. (2014). Estimating liquidity risk using the exposure-based Cash-Flow-at-Risk approach: An application to the UK banking sector. International Journal of Finance & Economics, 19(3), 225-238. https://doi. org/10.1002/ijfe.1495