A importância dos dados setoriais na previsão financeira
: aplicação ao ROA

  • Francisco José Mairos de Sousa Falcão dos Reis (Aluno)

Tese do aluno

Resumo

Neste Trabalho investigamos qual a importância da utilização de dados setoriais na previsão financeira do indicador Retorno Operacional do Ativo (ROA) para uma amostra de 291 empresas do setor do fabrico de calçado em Portugal. Para medição do impacto dos dados setoriais na previsão utilizamos cinco conjuntos de dados históricos: i) da empresa, ii) do setor, iii) combinação de dados da empresa e do setor e iv) subsetoriais, para obter as previsões com recurso a um método de previsão simples: percentagem das vendas. Utilizamos este método de forma a permitir uma aproximação aos métodos de previsão utilizados pelas Pequenas e Médias Empresas (PME) (Armstrong, 2009; Dalrymple, 1987) que representam cerca de 99,7% do tecido empresarial português em 2008 (INE, 2010). Os resultados obtidos sugerem que a utilização de dados setoriais pode aumentar a precisão das previsões do ROA, nomeadamente via combinação deste tipo de dados com os históricos da própria empresa. A utilização de dados setoriais obteve previsões mais precisas para o Volume de Negócios e para o Grau de Rotação do Ativo do que os dados da empresa e obteve previsões menos precisas para os indicadores Taxa de Margem Bruta, Efeito de Controlo de Custos e Rentabilidade Operacional do Ativo. Estes resultados sugerem que o Volume de Negócios e o Ativo Corrigido convergem para os valores setoriais, enquanto a Margem Bruta, Resultado Operacional e a diferença entre ambos não convergem. Com a ordenação da amostra por dimensão da empresa, utilizando como critério o valor da conta Ativo Corrigido, os resultados de previsão obtidos sugerem que à medida que a dimensão da empresa vai diminuindo a capacidade preditiva dos dados setoriais aumenta. Este Trabalho vem preencher uma lacuna existente na literatura das Finanças Empresariais, nomeadamente na temática de Previsão Financeira, no que diz respeito à utilização de dados setoriais no aumento da precisão das previsões.
Data do prémionov. 2011
Idioma originalPortuguese
Instituição de premiação
  • Universidade Católica Portuguesa
SupervisorLuis Pacheco (Supervisor)

Keywords

  • Previsão financeira
  • Dados setoriais
  • ROA

Designação

  • Mestrado em Finanças

Citação

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